JP2002040913A - 分子生物学的学習システム - Google Patents
分子生物学的学習システムInfo
- Publication number
- JP2002040913A JP2002040913A JP2000228053A JP2000228053A JP2002040913A JP 2002040913 A JP2002040913 A JP 2002040913A JP 2000228053 A JP2000228053 A JP 2000228053A JP 2000228053 A JP2000228053 A JP 2000228053A JP 2002040913 A JP2002040913 A JP 2002040913A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- gene
- input
- learning system
- classification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 専門家でない個人が遺伝子と生体機能との関
係について学習したり、自己の健康管理や生活設計など
にそうした情報を活用するために、必要かつ十分な分子
生物学的情報が容易に検索できるようなシステムを提供
する。 【解決手段】 学習者が学習目的に応じて必要な分子生
物学的情報を取得するための分子生物学的学習システム
であって、既知の分子生物学的情報を個別に蓄積した一
次情報ファイルを格納した記憶手段、学習者が該システ
ムと対話するための入出力手段、および、該入出力手段
を介して学習者に分類またはキーワードの入力を促し、
入力された分類またはキーワードに該当する情報を検索
し、該入出力手段を介して検索された情報を出力する制
御手段を有してなり、該一次情報ファイル内の各情報
が、遺伝子情報、遺伝子産物情報、生体機能情報、環境
因子情報及び薬物情報から選択される１以上の分類を付
与されており、かつ、同一の遺伝子に関連する情報の間
にリンクが形成されていることを特徴とする学習システ
ム。
係について学習したり、自己の健康管理や生活設計など
にそうした情報を活用するために、必要かつ十分な分子
生物学的情報が容易に検索できるようなシステムを提供
する。 【解決手段】 学習者が学習目的に応じて必要な分子生
物学的情報を取得するための分子生物学的学習システム
であって、既知の分子生物学的情報を個別に蓄積した一
次情報ファイルを格納した記憶手段、学習者が該システ
ムと対話するための入出力手段、および、該入出力手段
を介して学習者に分類またはキーワードの入力を促し、
入力された分類またはキーワードに該当する情報を検索
し、該入出力手段を介して検索された情報を出力する制
御手段を有してなり、該一次情報ファイル内の各情報
が、遺伝子情報、遺伝子産物情報、生体機能情報、環境
因子情報及び薬物情報から選択される１以上の分類を付
与されており、かつ、同一の遺伝子に関連する情報の間
にリンクが形成されていることを特徴とする学習システ
ム。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コンピュータ情報
システムを用いた、生体について分子生物学的に学習す
るための学習システムに関する。
システムを用いた、生体について分子生物学的に学習す
るための学習システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、個人の病歴や家族歴に血圧、血
糖、血清脂質、X線、ＣＴ、ＭＲＩ画像といった一般的
診療項目に関する医学データを記載してコンピュータで
管理したり、インタ−ネットシステムを用いて医師と患
者の間で疾病に関する質議応答やアドバイスを行う方法
あるいはシステムが特許されている（例えば、米国特許
第５０１２４１１号、第５６６０１７６号、第５９１０
１０７号、第５２５１１２６号、第５８６７８２１号、
第５５９４７８６号等）。これらは、日常の医療現場あ
るいは家庭において診療や測定を行った際の検査データ
に基づいて解析診断する手段や、検査データの情報管理
システムの便宜化を促した手段ないしシステムであり、
換言すれば、被験者をあくまで健康診断や治療の対象と
して受動的に捉えたものであって、個人が自発的ないし
積極的に自己の健康管理のためにそうした情報を活用し
たり、遺伝子と生体機能との関係について一般的に学習
したりするためのものではない。
糖、血清脂質、X線、ＣＴ、ＭＲＩ画像といった一般的
診療項目に関する医学データを記載してコンピュータで
管理したり、インタ−ネットシステムを用いて医師と患
者の間で疾病に関する質議応答やアドバイスを行う方法
あるいはシステムが特許されている（例えば、米国特許
第５０１２４１１号、第５６６０１７６号、第５９１０
１０７号、第５２５１１２６号、第５８６７８２１号、
第５５９４７８６号等）。これらは、日常の医療現場あ
るいは家庭において診療や測定を行った際の検査データ
に基づいて解析診断する手段や、検査データの情報管理
システムの便宜化を促した手段ないしシステムであり、
換言すれば、被験者をあくまで健康診断や治療の対象と
して受動的に捉えたものであって、個人が自発的ないし
積極的に自己の健康管理のためにそうした情報を活用し
たり、遺伝子と生体機能との関係について一般的に学習
したりするためのものではない。
【０００３】現在利用できる遺伝子情報のデータベース
は、これまでに同定された遺伝子の塩基配列とその類似
構造物とを収載しているが、それらの遺伝子と生体にお
ける生理機能との関係はほとんど記載していないか、あ
るいは記載していても断片的である場合が多く、遺伝子
の生体における機能に関する情報をシステム的にデータ
ベースとして集積したものはない。また、現在の遺伝子
バンクは専門の研究者には用いられても、遺伝子の知識
に欠ける一般の人には検索が困難な面があり、一般の人
が遺伝子について自己学習するシステムは確立されてい
ない。一方、書物では膨大な数の遺伝子情報をまとめて
記載して出版することは極めて困難であるし、利用者側
も膨大なページ数となるであろう書物を利用して学習す
ることは不便である。
は、これまでに同定された遺伝子の塩基配列とその類似
構造物とを収載しているが、それらの遺伝子と生体にお
ける生理機能との関係はほとんど記載していないか、あ
るいは記載していても断片的である場合が多く、遺伝子
の生体における機能に関する情報をシステム的にデータ
ベースとして集積したものはない。また、現在の遺伝子
バンクは専門の研究者には用いられても、遺伝子の知識
に欠ける一般の人には検索が困難な面があり、一般の人
が遺伝子について自己学習するシステムは確立されてい
ない。一方、書物では膨大な数の遺伝子情報をまとめて
記載して出版することは極めて困難であるし、利用者側
も膨大なページ数となるであろう書物を利用して学習す
ることは不便である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】専門家ではない個人が
遺伝子と生体機能との関係について学習したり、自己の
健康管理や生活設計などにそうした情報を活用するため
には、その目的に対して必要かつ十分な分子生物学的情
報が容易に検索できるようなシステムを提供する必要が
ある。そのようなシステムは、断片的な情報からそれに
関連する情報を広く得たり、一般的基本的な情報から特
殊専門的な情報に向かって系統的に情報が得られるよう
になっていることが好ましい。専門家の報告や研究成果
の発表は、一般的基本的な情報から特殊専門的な情報に
至る階層的構造のある一つの断面を提示しているにすぎ
ないことが多く、これが専門家の提供する情報が非専門
家である個人にとっては容易に利用しにくい理由の一つ
であると考えられる。
遺伝子と生体機能との関係について学習したり、自己の
健康管理や生活設計などにそうした情報を活用するため
には、その目的に対して必要かつ十分な分子生物学的情
報が容易に検索できるようなシステムを提供する必要が
ある。そのようなシステムは、断片的な情報からそれに
関連する情報を広く得たり、一般的基本的な情報から特
殊専門的な情報に向かって系統的に情報が得られるよう
になっていることが好ましい。専門家の報告や研究成果
の発表は、一般的基本的な情報から特殊専門的な情報に
至る階層的構造のある一つの断面を提示しているにすぎ
ないことが多く、これが専門家の提供する情報が非専門
家である個人にとっては容易に利用しにくい理由の一つ
であると考えられる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、以上の点に鑑
み、生体の遺伝子に関連する既知の情報を個別に蓄積
し、そうして蓄積した情報をその内容に即して５群に分
類することにより、学習者が容易に目的情報を得られる
ようにした分子生物学的学習システムを提供し、これに
より上記課題を解決するものである。
み、生体の遺伝子に関連する既知の情報を個別に蓄積
し、そうして蓄積した情報をその内容に即して５群に分
類することにより、学習者が容易に目的情報を得られる
ようにした分子生物学的学習システムを提供し、これに
より上記課題を解決するものである。
【０００６】本発明によれば、学習者が学習目的に応じ
て必要な分子生物学的情報を取得するための分子生物学
的学習システムであって、既知の分子生物学的情報を個
別に蓄積した一次情報ファイルを格納した記憶手段、学
習者が該システムと対話するための入出力手段、およ
び、該入出力手段を介して学習者に分類またはキーワー
ドの入力を促し、入力された分類またはキーワードに該
当する情報を検索し、該入出力手段を介して検索された
情報を出力する制御手段を有してなり、該一次情報ファ
イル内の各情報が、遺伝子情報、遺伝子産物情報、生体
機能情報、環境因子情報及び薬物情報から選択される１
以上の分類を付与されており、かつ、同一の遺伝子に関
連する情報の間にリンクが形成されていることを特徴と
する学習システムが提供される。
て必要な分子生物学的情報を取得するための分子生物学
的学習システムであって、既知の分子生物学的情報を個
別に蓄積した一次情報ファイルを格納した記憶手段、学
習者が該システムと対話するための入出力手段、およ
び、該入出力手段を介して学習者に分類またはキーワー
ドの入力を促し、入力された分類またはキーワードに該
当する情報を検索し、該入出力手段を介して検索された
情報を出力する制御手段を有してなり、該一次情報ファ
イル内の各情報が、遺伝子情報、遺伝子産物情報、生体
機能情報、環境因子情報及び薬物情報から選択される１
以上の分類を付与されており、かつ、同一の遺伝子に関
連する情報の間にリンクが形成されていることを特徴と
する学習システムが提供される。
【０００７】該記憶手段は、さらに該一次情報ファイル
に基づいて作成された分類ファイルまたは索引ファイル
からなる二次情報ファイルを有し、該制御手段は該二次
情報ファイルにアクセスすることにより、入力された分
類またはキーワードに該当する情報を検索することが好
ましい。
に基づいて作成された分類ファイルまたは索引ファイル
からなる二次情報ファイルを有し、該制御手段は該二次
情報ファイルにアクセスすることにより、入力された分
類またはキーワードに該当する情報を検索することが好
ましい。
【０００８】本発明の一の好適な態様では、該制御手段
は、最初に生体機能情報に該当する特定の情報を検索
し、次いで該特定の情報とリンクする遺伝子情報、遺伝
子産物情報、環境因子情報または薬物情報から選択され
る１以上の分類に該当する情報を検索して出力する。
は、最初に生体機能情報に該当する特定の情報を検索
し、次いで該特定の情報とリンクする遺伝子情報、遺伝
子産物情報、環境因子情報または薬物情報から選択され
る１以上の分類に該当する情報を検索して出力する。
【０００９】本発明の別の好適な態様では、該制御手段
は、最初に遺伝子情報に該当する特定の情報を検索し、
次いで該特定の情報とリンクする遺伝子産物情報、生体
機能情報、環境因子情報または薬物情報から選択される
１以上の分類に該当する情報を検索して出力する。
は、最初に遺伝子情報に該当する特定の情報を検索し、
次いで該特定の情報とリンクする遺伝子産物情報、生体
機能情報、環境因子情報または薬物情報から選択される
１以上の分類に該当する情報を検索して出力する。
【００１０】本発明のさらに別の好適な態様では、該制
御手段は、最初に環境因子情報に該当する特定の情報を
検索し、次いで該特定の情報とリンクする遺伝子情報、
遺伝子産物情報または生体機能情報から選択される１以
上の分類に該当する情報を検索して出力する。
御手段は、最初に環境因子情報に該当する特定の情報を
検索し、次いで該特定の情報とリンクする遺伝子情報、
遺伝子産物情報または生体機能情報から選択される１以
上の分類に該当する情報を検索して出力する。
【００１１】本発明のさらに別の好適な態様では、該制
御手段は、最初に薬物情報に該当する特定の情報を検索
し、次いで該特定の情報とリンクする遺伝子情報、遺伝
子産物情報または生体機能情報から選択される１以上の
分類に該当する情報を検索して出力する。
御手段は、最初に薬物情報に該当する特定の情報を検索
し、次いで該特定の情報とリンクする遺伝子情報、遺伝
子産物情報または生体機能情報から選択される１以上の
分類に該当する情報を検索して出力する。
【００１２】該一次情報ファイルは、少なくとも、代謝
の調節に直接的または間接的に関わる遺伝子に関連する
情報を蓄積していることが好ましい。ここでいう代謝に
は、グルコース、脂肪、蛋白を用いたエネルギー代謝、
水分代謝、電解質代謝、核酸代謝、ビタミン代謝、骨代
謝が含まれ、直接的に関わる遺伝子とは、上記代謝に直
接的に関与する臓器の代謝にかかわる刺激伝達経路の酵
素に関する遺伝子を含み、間接的に関わる遺伝子とは、
神経系、免疫系、内分泌系、呼吸−循環系から代謝の調
節に関与する刺激伝達物質、受容体、輸送体、細胞内情
報伝達系に関与する遺伝子を含む。
の調節に直接的または間接的に関わる遺伝子に関連する
情報を蓄積していることが好ましい。ここでいう代謝に
は、グルコース、脂肪、蛋白を用いたエネルギー代謝、
水分代謝、電解質代謝、核酸代謝、ビタミン代謝、骨代
謝が含まれ、直接的に関わる遺伝子とは、上記代謝に直
接的に関与する臓器の代謝にかかわる刺激伝達経路の酵
素に関する遺伝子を含み、間接的に関わる遺伝子とは、
神経系、免疫系、内分泌系、呼吸−循環系から代謝の調
節に関与する刺激伝達物質、受容体、輸送体、細胞内情
報伝達系に関与する遺伝子を含む。
【００１３】該入出力手段が、該一次情報ファイル及び
該制御手段とコンピュータネットワークシステムで接続
したコンピュータであり、学習者が該コンピュータから
入力した情報を遠隔の該制御手段に送信し、該制御手段
から返信された情報が該コンピュータから出力されるよ
うにすることもできる。このための通信システムとして
は、無線通信、有線通信、スマートカードといった通信
の媒体形式をとることも可能である。
該制御手段とコンピュータネットワークシステムで接続
したコンピュータであり、学習者が該コンピュータから
入力した情報を遠隔の該制御手段に送信し、該制御手段
から返信された情報が該コンピュータから出力されるよ
うにすることもできる。このための通信システムとして
は、無線通信、有線通信、スマートカードといった通信
の媒体形式をとることも可能である。
【００１４】
【作用】本発明においては、生体の遺伝子に関連する情
報は、好ましくは、それぞれが単一の命題を含むような
情報に分解して一次情報ファイルに蓄積し、そうして分
解された個々の情報を単位として検索及び出力の対象と
する。個々の情報は、内容的に遺伝子情報、遺伝子産物
情報及び生体機能情報のいずれに該当するか、という点
で３つの群に大きく分類される。また、当該情報が環境
因子の影響についての情報又は薬物の影響についての情
報である場合には、上記３つの群に加えて環境因子情報
又は薬物情報の群に分類される。こうして各情報は上記
５つの群の１以上に該当することになり、それぞれどの
群に該当するかに従って分類が付与される。上記のよう
に分類した理由は、現在までに得られている遺伝子に関
連する情報は、遺伝子自体の構成と所在に関する情報
（遺伝子情報）、遺伝子からのタンパク質の産生過程に
関する情報（遺伝子産物情報）、及び遺伝子及び遺伝子
産物が生体の中で果たす役割に関する情報（生体機能情
報）のいずれかに分類することが可能であるとともに、
そのように分類することが非専門家である個人にとって
最も理解しやすいと考えられるからである。また、上記
３つの群のいずれかに関連する情報であっても、外部環
境が与える影響（環境因子情報）は別個に捉えた方が理
解しやすく、特にそうした環境因子の中でも薬物が与え
る影響（薬物情報）は、その情報の性質と量に鑑みて更
に別個に捉えた方が便利であると考察したからである。
報は、好ましくは、それぞれが単一の命題を含むような
情報に分解して一次情報ファイルに蓄積し、そうして分
解された個々の情報を単位として検索及び出力の対象と
する。個々の情報は、内容的に遺伝子情報、遺伝子産物
情報及び生体機能情報のいずれに該当するか、という点
で３つの群に大きく分類される。また、当該情報が環境
因子の影響についての情報又は薬物の影響についての情
報である場合には、上記３つの群に加えて環境因子情報
又は薬物情報の群に分類される。こうして各情報は上記
５つの群の１以上に該当することになり、それぞれどの
群に該当するかに従って分類が付与される。上記のよう
に分類した理由は、現在までに得られている遺伝子に関
連する情報は、遺伝子自体の構成と所在に関する情報
（遺伝子情報）、遺伝子からのタンパク質の産生過程に
関する情報（遺伝子産物情報）、及び遺伝子及び遺伝子
産物が生体の中で果たす役割に関する情報（生体機能情
報）のいずれかに分類することが可能であるとともに、
そのように分類することが非専門家である個人にとって
最も理解しやすいと考えられるからである。また、上記
３つの群のいずれかに関連する情報であっても、外部環
境が与える影響（環境因子情報）は別個に捉えた方が理
解しやすく、特にそうした環境因子の中でも薬物が与え
る影響（薬物情報）は、その情報の性質と量に鑑みて更
に別個に捉えた方が便利であると考察したからである。
【００１５】すなわち遺伝子情報とは、生物（原則とし
て哺乳動物）の種類が特定されていることを前提とし
て、染色体上の位置、ＤＮＡ塩基配列、塩基配列の異常
とその部位および種類（ホモ変異かヘテロ変異か）な
ど、遺伝子自体の構成と所在あるいはそれらの異常に関
する情報をいう。また遺伝子産物情報とは、転写に関わ
る因子、ｍＲＮＡ、発現組織、翻訳に関わる因子、産物
としての蛋白質、その分泌に関わる因子といった遺伝子
の発現に関わる情報、並びに過剰産生、産生減弱、欠損
など、発現の異常に関する情報をいう。そして生体機能
情報とは、器官の形成及び特徴あるいは代謝や免疫など
の生理機能と遺伝子との関わり、並びにそれらの変化や
異常ないしは病気と遺伝子との関わりに関する情報をい
う。一方、環境因子情報には、食事、ストレス、運動、
嗜好品、放射線、環境ホルモン、職業などといった外部
因子が、遺伝子自体の構成と所在、遺伝子の発現過程、
又は遺伝子と生体機能との関わりに対してどのような影
響を与えるかという点に関する情報が含まれる。さらに
薬物情報とは、特定の薬物が遺伝子自体の構成と所在、
遺伝子の発現過程、又は遺伝子と生体機能との関わりに
対してどのような影響を与えるかという点に関する情報
を含むものであり、広い意味では環境因子情報に含まれ
るともいえるが、与える影響の直接性及び顕著性、並び
に関連情報の多さに鑑み、別の分類枠としたものであ
る。
て哺乳動物）の種類が特定されていることを前提とし
て、染色体上の位置、ＤＮＡ塩基配列、塩基配列の異常
とその部位および種類（ホモ変異かヘテロ変異か）な
ど、遺伝子自体の構成と所在あるいはそれらの異常に関
する情報をいう。また遺伝子産物情報とは、転写に関わ
る因子、ｍＲＮＡ、発現組織、翻訳に関わる因子、産物
としての蛋白質、その分泌に関わる因子といった遺伝子
の発現に関わる情報、並びに過剰産生、産生減弱、欠損
など、発現の異常に関する情報をいう。そして生体機能
情報とは、器官の形成及び特徴あるいは代謝や免疫など
の生理機能と遺伝子との関わり、並びにそれらの変化や
異常ないしは病気と遺伝子との関わりに関する情報をい
う。一方、環境因子情報には、食事、ストレス、運動、
嗜好品、放射線、環境ホルモン、職業などといった外部
因子が、遺伝子自体の構成と所在、遺伝子の発現過程、
又は遺伝子と生体機能との関わりに対してどのような影
響を与えるかという点に関する情報が含まれる。さらに
薬物情報とは、特定の薬物が遺伝子自体の構成と所在、
遺伝子の発現過程、又は遺伝子と生体機能との関わりに
対してどのような影響を与えるかという点に関する情報
を含むものであり、広い意味では環境因子情報に含まれ
るともいえるが、与える影響の直接性及び顕著性、並び
に関連情報の多さに鑑み、別の分類枠としたものであ
る。
【００１６】本発明においては、上記のような分類構造
を有する情報の集まりに対し、学習者から分類またはキ
ーワードが入力されると、それらに該当する情報が検索
されて出力される。学習者が行う入力操作には、制御手
段により提示される選択肢に従って分類を入力するフロ
ーチャート型と、特定の個別情報を入力して関連情報を
検索するキーワード型とがある。前者はあるテーマに関
連する情報を系統的に得たい場合に適するであろうし、
後者は当該個別情報に関連する情報を網羅的に得たい場
合に適する方法といえる。また、フローチャート型で必
要な情報の範囲を絞ってからキーワード型の検索を行う
という併用型もあり得る。このような分類検索またはキ
ーワード検索を行うため、個々の情報には、その内容に
応じて分類が付されており、また好ましくはその内容か
ら抽出されたキーワードが付されている。ただし、個々
の情報にキーワードが付されているかどうかに拘わら
ず、個々の情報の全文をキーワード検索の対象とするこ
とができることが好ましい。なお、検索を効率よく行う
ためには、分類及びキーワードと個々の情報との関係を
配列して収載した二次情報ファイルをつくっておくこと
が好ましい。
を有する情報の集まりに対し、学習者から分類またはキ
ーワードが入力されると、それらに該当する情報が検索
されて出力される。学習者が行う入力操作には、制御手
段により提示される選択肢に従って分類を入力するフロ
ーチャート型と、特定の個別情報を入力して関連情報を
検索するキーワード型とがある。前者はあるテーマに関
連する情報を系統的に得たい場合に適するであろうし、
後者は当該個別情報に関連する情報を網羅的に得たい場
合に適する方法といえる。また、フローチャート型で必
要な情報の範囲を絞ってからキーワード型の検索を行う
という併用型もあり得る。このような分類検索またはキ
ーワード検索を行うため、個々の情報には、その内容に
応じて分類が付されており、また好ましくはその内容か
ら抽出されたキーワードが付されている。ただし、個々
の情報にキーワードが付されているかどうかに拘わら
ず、個々の情報の全文をキーワード検索の対象とするこ
とができることが好ましい。なお、検索を効率よく行う
ためには、分類及びキーワードと個々の情報との関係を
配列して収載した二次情報ファイルをつくっておくこと
が好ましい。
【００１７】一次情報ファイルに収められた個々の情報
には、前述したように５つの分類の１以上が大分類とし
て付されるが、より下位の分類を設けてそうした下位分
類を個々の情報に付すことが好ましい。このような階層
構造をもった分類はフローチャート型の検索には必須で
あり、本発明の学習システムを用いてフローチャート型
検索のみで目的の情報を得ることができるためには、複
数の階層構造をもった分類が各情報に付されている必要
がある。例えば、環境因子情報という大分類の下には、
前記に述べたような食事、ストレス、運動、嗜好品、放
射線、環境ホルモン、職業といった下位の分類を設ける
ことができ、さらに食事という分類の下には高脂肪食、
高蛋白食、高食物繊維食といったさらに下位の分類を設
けることができる。あるいは、薬物情報という大分類の
下には、降圧剤、抗糖尿病薬、抗生物質、血液製剤とい
った主薬理作用による分類を設けることができ、降圧剤
の下には、より下位の分類としてカルシウム拮抗薬、利
尿薬といった薬物の作用機序による分類を設けることが
でき、さらにその下には、薬物の生化学的構造による薬
物名分類を設けることができる。
には、前述したように５つの分類の１以上が大分類とし
て付されるが、より下位の分類を設けてそうした下位分
類を個々の情報に付すことが好ましい。このような階層
構造をもった分類はフローチャート型の検索には必須で
あり、本発明の学習システムを用いてフローチャート型
検索のみで目的の情報を得ることができるためには、複
数の階層構造をもった分類が各情報に付されている必要
がある。例えば、環境因子情報という大分類の下には、
前記に述べたような食事、ストレス、運動、嗜好品、放
射線、環境ホルモン、職業といった下位の分類を設ける
ことができ、さらに食事という分類の下には高脂肪食、
高蛋白食、高食物繊維食といったさらに下位の分類を設
けることができる。あるいは、薬物情報という大分類の
下には、降圧剤、抗糖尿病薬、抗生物質、血液製剤とい
った主薬理作用による分類を設けることができ、降圧剤
の下には、より下位の分類としてカルシウム拮抗薬、利
尿薬といった薬物の作用機序による分類を設けることが
でき、さらにその下には、薬物の生化学的構造による薬
物名分類を設けることができる。
【００１８】また、本発明の学習システムの一次情報フ
ァイルに収められた個々の情報はいずれも特定の遺伝子
に関連する情報であり、同一の遺伝子に関連する情報の
間にはリンクが形成されている。従って、ある特定の情
報が検索された場合には、それと同一の遺伝子に関連す
る情報はすべて検索できる。例えば、学習者があるＤＮ
Ａ塩基配列を見出し、それがどのような生体機能に関わ
っているのかを知りたい場合には、本学習システムによ
りその塩基配列をもった遺伝子が特定され、その染色体
上の位置や異常の有無などに関する情報を記した情報が
検索されるとともに、その遺伝子がコードするタンパク
質とその発現過程に関与する因子、あるいはそうしたタ
ンパク質が生体内で果たしている機能やその異常が原因
となる機能障害や病気に関する情報も順次検索すること
ができる。
ァイルに収められた個々の情報はいずれも特定の遺伝子
に関連する情報であり、同一の遺伝子に関連する情報の
間にはリンクが形成されている。従って、ある特定の情
報が検索された場合には、それと同一の遺伝子に関連す
る情報はすべて検索できる。例えば、学習者があるＤＮ
Ａ塩基配列を見出し、それがどのような生体機能に関わ
っているのかを知りたい場合には、本学習システムによ
りその塩基配列をもった遺伝子が特定され、その染色体
上の位置や異常の有無などに関する情報を記した情報が
検索されるとともに、その遺伝子がコードするタンパク
質とその発現過程に関与する因子、あるいはそうしたタ
ンパク質が生体内で果たしている機能やその異常が原因
となる機能障害や病気に関する情報も順次検索すること
ができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下に、本発明の学習システムに
ついて、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発
明の学習システムの基本構成を示すブロック図である。
図１の学習システムは、生体の遺伝子に関連する分子生
物学的および医薬学的情報に関する情報を蓄積した一次
情報ファイル、一次情報ファイルに蓄積された情報の索
引および分類体系を収載した検索用の二次情報ファイル
を有し、さらに学習者の一次及び二次情報ファイルへの
アクセスをコントロールする制御手段と、学習者が本学
習システムと対話するための入出力手段とを有する。制
御手段は、フローチャートに従った系統的な学習とキー
ワード検索により必要な情報を取得する学習の両者に対
応しており、学習目的に応じて学習者をガイドする。
ついて、図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発
明の学習システムの基本構成を示すブロック図である。
図１の学習システムは、生体の遺伝子に関連する分子生
物学的および医薬学的情報に関する情報を蓄積した一次
情報ファイル、一次情報ファイルに蓄積された情報の索
引および分類体系を収載した検索用の二次情報ファイル
を有し、さらに学習者の一次及び二次情報ファイルへの
アクセスをコントロールする制御手段と、学習者が本学
習システムと対話するための入出力手段とを有する。制
御手段は、フローチャートに従った系統的な学習とキー
ワード検索により必要な情報を取得する学習の両者に対
応しており、学習目的に応じて学習者をガイドする。
【００２０】一次情報ファイルに蓄積された各情報に
は、大分類として、遺伝子情報ｔ、遺伝子産物情報ｇ、
生体機能情報ｆ、環境因子情報ｅ及び薬物情報ｐから選
ばれる１以上の分類が付与され、各分類ごとにそれを付
与した情報の一次情報ファイル内でのアドレスが二次情
報ファイルに記憶されている。従って、制御手段は二次
情報ファイルに記憶されたアドレスを用いて所望の分類
に属する情報を一次情報ファイルから検索することがで
きる。
は、大分類として、遺伝子情報ｔ、遺伝子産物情報ｇ、
生体機能情報ｆ、環境因子情報ｅ及び薬物情報ｐから選
ばれる１以上の分類が付与され、各分類ごとにそれを付
与した情報の一次情報ファイル内でのアドレスが二次情
報ファイルに記憶されている。従って、制御手段は二次
情報ファイルに記憶されたアドレスを用いて所望の分類
に属する情報を一次情報ファイルから検索することがで
きる。
【００２１】図２は、制御手段が所望の分類に属する情
報を検索して出力するまでの内部情報伝達経路を模式化
して示すものである。例えば、学習者が遺伝子情報を必
要とする場合には、遺伝子情報ｔという分類が入力され
るから、制御手段は二次情報ファイルに収められたアド
レス情報に従って一次情報ファイル内の全情報Ｇの中か
ら遺伝子情報ｔの分類属性をもつ情報ｔＧを検索して出
力する。あるいは、学習者が生体機能に対する環境因子
の影響に関する情報を必要とする場合には、生体機能情
報ｆおよび環境因子情報ｅという分類が入力されるか
ら、制御手段は一次情報ファイル内の全情報の中からそ
れら両方の分類属性を有する情報ｆＧｅを検索して出力
する。学習者は上記分類だけでなくより下位の分類や各
種キーワードも入力することができるが、こうして入力
された下位分類及びキーワードも二次情報ファイルにア
クセスすることにより検索され、かけ合わせ手段を用い
て演算処理を行うことにより標的情報の検出率を挙げる
ことができる。
報を検索して出力するまでの内部情報伝達経路を模式化
して示すものである。例えば、学習者が遺伝子情報を必
要とする場合には、遺伝子情報ｔという分類が入力され
るから、制御手段は二次情報ファイルに収められたアド
レス情報に従って一次情報ファイル内の全情報Ｇの中か
ら遺伝子情報ｔの分類属性をもつ情報ｔＧを検索して出
力する。あるいは、学習者が生体機能に対する環境因子
の影響に関する情報を必要とする場合には、生体機能情
報ｆおよび環境因子情報ｅという分類が入力されるか
ら、制御手段は一次情報ファイル内の全情報の中からそ
れら両方の分類属性を有する情報ｆＧｅを検索して出力
する。学習者は上記分類だけでなくより下位の分類や各
種キーワードも入力することができるが、こうして入力
された下位分類及びキーワードも二次情報ファイルにア
クセスすることにより検索され、かけ合わせ手段を用い
て演算処理を行うことにより標的情報の検出率を挙げる
ことができる。
【００２２】記憶データのｇＧとｔＧとｆＧは、内的相
互作用により、どれか一つが作動すると他すべてに情報
が伝達されるように構成されており、学習目的の内容を
選定することでＧの中の指定された一部だけの情報を出
力可能であり、全部についての該当情報を出力すること
も可能である。例えば、ｇが入力された場合はｇＧ−ｔ
Ｇ−ｆＧと順番に情報が伝達され、ｆが入力された場合
はｆＧ−ｔＧ−ｇＧと順番に情報が伝達され, ｔＧが入
力された場合はその学習目的に応じて、生体の機能を学
習する時にはｔＧ−ｆＧへ先に伝達され、遺伝子情報を
学習する際にはｔＧ−ｇＧへ先に伝達される。外的情報
にあたる環境因子情報ｅや薬物情報ｐが入力される場合
も同様であり、一次情報ファイルに蓄積されたｇＧｅ、
ｆＧｅ、ｇＧｐあるいはｆＧｐに情報が伝達され、演算
処理されて出力される。この際、例えば環境因子情報の
入力の場合では、記憶データのｇＧｅとｆＧｅは、内的
相互作用で、どちらか一方が作動すると他方に情報が伝
達されるシステムをもち、学習目的により内容を選定す
ることでｇＧｅとｆＧｅの中の一部だけの情報を出力す
ることもできるし、両方の情報を出力することもでき
る。なお、最後に各記事の出所となった文献が表示され
るようにすることもできる。
互作用により、どれか一つが作動すると他すべてに情報
が伝達されるように構成されており、学習目的の内容を
選定することでＧの中の指定された一部だけの情報を出
力可能であり、全部についての該当情報を出力すること
も可能である。例えば、ｇが入力された場合はｇＧ−ｔ
Ｇ−ｆＧと順番に情報が伝達され、ｆが入力された場合
はｆＧ−ｔＧ−ｇＧと順番に情報が伝達され, ｔＧが入
力された場合はその学習目的に応じて、生体の機能を学
習する時にはｔＧ−ｆＧへ先に伝達され、遺伝子情報を
学習する際にはｔＧ−ｇＧへ先に伝達される。外的情報
にあたる環境因子情報ｅや薬物情報ｐが入力される場合
も同様であり、一次情報ファイルに蓄積されたｇＧｅ、
ｆＧｅ、ｇＧｐあるいはｆＧｐに情報が伝達され、演算
処理されて出力される。この際、例えば環境因子情報の
入力の場合では、記憶データのｇＧｅとｆＧｅは、内的
相互作用で、どちらか一方が作動すると他方に情報が伝
達されるシステムをもち、学習目的により内容を選定す
ることでｇＧｅとｆＧｅの中の一部だけの情報を出力す
ることもできるし、両方の情報を出力することもでき
る。なお、最後に各記事の出所となった文献が表示され
るようにすることもできる。
【００２３】一次情報ファイルに蓄積された各情報に
は、上記大分類についての属性のみならず、より下位の
分類についての属性も付与されており、二次情報ファイ
ルは各属性をもつ情報の一次情報ファイル内でのアドレ
スとともに、こうした分類の階層構造をも記憶してい
る。従って、制御手段は二次情報ファイルを参照し、分
類の階層構造に基づいて順次選択肢を学習者に提示する
ことにより、学習者が得たい情報を大分類からより下位
の分類に向かって絞り込み検索していくことができる。
このことは、制御手段が大分類からより下位の分類に向
かって系統的に情報を提供できることを意味し、これに
より学習者はフローチャートに従った系統的学習をする
ことができるわけである。
は、上記大分類についての属性のみならず、より下位の
分類についての属性も付与されており、二次情報ファイ
ルは各属性をもつ情報の一次情報ファイル内でのアドレ
スとともに、こうした分類の階層構造をも記憶してい
る。従って、制御手段は二次情報ファイルを参照し、分
類の階層構造に基づいて順次選択肢を学習者に提示する
ことにより、学習者が得たい情報を大分類からより下位
の分類に向かって絞り込み検索していくことができる。
このことは、制御手段が大分類からより下位の分類に向
かって系統的に情報を提供できることを意味し、これに
より学習者はフローチャートに従った系統的学習をする
ことができるわけである。
【００２４】また、一次情報ファイルに蓄積された各情
報からはキーワードが抽出され、そうしたキーワードも
その抽出元となった情報のアドレスとともに二次情報フ
ァイルに記憶される。二次情報ファイルはキーワードと
抽出元となった情報のアドレスをマトリックスに配列し
て格納するのが一般的であるが、情報の格納方式は必ず
しもマトリックス方式に限られるわけではなく、またマ
トリックス方式を採用する場合でも、キーワードを軸に
して格納するタームファイルの形式、あるいは抽出元の
情報を軸にして格納するアイテムファイル方式のいずれ
を採用してもよい。要するに、制御手段によるキーワー
ド検索が可能であれば、いかなる格納方式をとってもよ
い。これにより学習者はキーワード検索により必要な情
報を得ることができる。
報からはキーワードが抽出され、そうしたキーワードも
その抽出元となった情報のアドレスとともに二次情報フ
ァイルに記憶される。二次情報ファイルはキーワードと
抽出元となった情報のアドレスをマトリックスに配列し
て格納するのが一般的であるが、情報の格納方式は必ず
しもマトリックス方式に限られるわけではなく、またマ
トリックス方式を採用する場合でも、キーワードを軸に
して格納するタームファイルの形式、あるいは抽出元の
情報を軸にして格納するアイテムファイル方式のいずれ
を採用してもよい。要するに、制御手段によるキーワー
ド検索が可能であれば、いかなる格納方式をとってもよ
い。これにより学習者はキーワード検索により必要な情
報を得ることができる。
【００２５】表１は、本発明の学習システムを用いて学
習する場合の基本パターンを示す。表１からわかるよう
に、本発明のシステムを用いた学習には１８の基本パタ
ーンがあるが、これらの基本パターンを組み合わせた学
習形態（例えば、遺伝子情報と薬物情報から遺伝子関連
の生体機能について学習する）も可能であり、必ずしも
この１８の基本パターンに限られるものではない。
習する場合の基本パターンを示す。表１からわかるよう
に、本発明のシステムを用いた学習には１８の基本パタ
ーンがあるが、これらの基本パターンを組み合わせた学
習形態（例えば、遺伝子情報と薬物情報から遺伝子関連
の生体機能について学習する）も可能であり、必ずしも
この１８の基本パターンに限られるものではない。
【表１】
【００２６】本発明の学習システムの中核をなす制御手
段は、一次情報ファイルや二次情報ファイルへのアクセ
ス及び演算処理を行うものであり、一般にコンピュータ
ーシステムで使われるＣＰＵ（中央演算処理装置）を核
にした電子回路部品から成り立っている。一次情報ファ
イル及び二次情報ファイルのほか、演算処理結果や検索
結果などを記憶するため、本学習システムはハードディ
スクやＣＤ−Ｒ、ＤＶＤなどの記憶手段を備える。また
補助記憶装置として、磁気カードやＩＣカードなどの記
録媒体に記録できるようしてもよい。
段は、一次情報ファイルや二次情報ファイルへのアクセ
ス及び演算処理を行うものであり、一般にコンピュータ
ーシステムで使われるＣＰＵ（中央演算処理装置）を核
にした電子回路部品から成り立っている。一次情報ファ
イル及び二次情報ファイルのほか、演算処理結果や検索
結果などを記憶するため、本学習システムはハードディ
スクやＣＤ−Ｒ、ＤＶＤなどの記憶手段を備える。また
補助記憶装置として、磁気カードやＩＣカードなどの記
録媒体に記録できるようしてもよい。
【００２７】本発明の学習システムにおける入出力手段
を構成する入力手段としては、一般にコンピューターシ
ステムで使われるキーボードやマウスを用いることが可
能であるが、そのほかにもタッチパネルでの選択や音声
による入力のほか、あらかじめ遺伝子情報が記録されて
いるＩＣカード等の記憶メディアからの入力も可能であ
る。一方、出力手段としては、ＣＲＴや液晶ディスプレ
イなどのフラットパネル、プリンタなど一般的に利用で
きるもののほか、三次元造形装置なども利用可能であ
り、観察結果を三次元的に表現することもできる。ま
た、これらの経過情報および結果は外部情報入出力部を
通して、インターネットやイントラネットなどの外部環
境と接続できるようにしてもよく、さらに、遠隔地から
生体の状況を観察したり、複数の本システムを接続して
情報を共有するようにしてもよい。
を構成する入力手段としては、一般にコンピューターシ
ステムで使われるキーボードやマウスを用いることが可
能であるが、そのほかにもタッチパネルでの選択や音声
による入力のほか、あらかじめ遺伝子情報が記録されて
いるＩＣカード等の記憶メディアからの入力も可能であ
る。一方、出力手段としては、ＣＲＴや液晶ディスプレ
イなどのフラットパネル、プリンタなど一般的に利用で
きるもののほか、三次元造形装置なども利用可能であ
り、観察結果を三次元的に表現することもできる。ま
た、これらの経過情報および結果は外部情報入出力部を
通して、インターネットやイントラネットなどの外部環
境と接続できるようにしてもよく、さらに、遠隔地から
生体の状況を観察したり、複数の本システムを接続して
情報を共有するようにしてもよい。
【００２８】
【実施例】実施例１ 本実施例は、生体機能情報から遺伝子情報を学習する場
合の例を示す。
合の例を示す。
【００２９】学習者が本発明の学習システムをスタート
させると、初めに制御手段により生物（哺乳類）のリス
トが提示され、学習対象となる生物の種類の選定が要求
される。そこで学習者はリストの中からマウス、特に種
族としてＣ５７ＢＬ６Ｊを選定して入力する。続いて、
性別の選定が要求されるので、雄性を選定して入力す
る。なお、種族や性別の選定は必須ではないので、必要
がないと思えばスキップしてもよい。
させると、初めに制御手段により生物（哺乳類）のリス
トが提示され、学習対象となる生物の種類の選定が要求
される。そこで学習者はリストの中からマウス、特に種
族としてＣ５７ＢＬ６Ｊを選定して入力する。続いて、
性別の選定が要求されるので、雄性を選定して入力す
る。なお、種族や性別の選定は必須ではないので、必要
がないと思えばスキップしてもよい。
【００３０】次に、制御手段は入力項目の選定を要求す
るので、リストとして提示された遺伝子情報、遺伝子産
物情報、生体機能情報、環境因子情報及び薬物情報の中
から遺伝子情報を選定して入力する。その場合、器官の
形成に関わる遺伝子情報および生体の生理機能に関わる
遺伝子情報の両者に関して異常の有無の入力が要求され
るので、器官の形成に関わる遺伝子に関してはすべて正
常を選定して入力し、次いで生理機能に関わる遺伝子情
報を選択する。すると、神経系、免疫系、内分泌系、呼
吸系、循環系、消化系、代謝の調節など、生理機能のリ
ストが提示されるので、代謝の調節を選定して入力す
る。代謝の調節の項目として、糖、脂肪、タンパク質な
どのエネルギー代謝、核酸の代謝、電解質の代謝、ビタ
ミンの代謝などのリストが提示されるので、その中から
エネルギー代謝の項目を選定して入力する。さらに、エ
ネルギー代謝の調節にはエネルギー摂取の調節とエネル
ギー消費の調節があることが表示されるので、エネルギ
ー摂取の項目を選定し入力する。エネルギー摂取の調節
には神経系、内分泌系、免疫系および呼吸器系の項目が
あることが表示されるので、神経系を選定して入力す
る。すると、エネルギー摂取の調節に関与する神経伝達
物質としてアミン類、神経ペプチド、神経成長因子、サ
イトカイン、レプチンなどの項目が提示されるので、ア
ミン類を選定して入力する。アミン類として、ノルアド
レナリン、アセチルコリン、セロトニン、ヒスタミン、
ドーパミン、ＧＡＢＡなどが提示されるので、セロトニ
ンを選定して入力する。セロトニンに関しては、生成、
受容体、輸送体および刺激伝達系が提示されるので、受
容体を選定して入力する。セロトニンの受容体として
は、５−ＨＴ１Ａ、５−ＨＴ１Ｂ、５−ＨＴ１Ｄ、５−
ＨＴ１Ｅ、５−ＨＴ１Ｆ、５−ＨＴ２Ａ、５−ＨＴ２
Ｂ、５−ＨＴ２Ｃ、５−ＨＴ３、５−ＨＴ４、５−ＨＴ
５Ａ、５−ＨＴ５Ｂ、５−ＨＴ６および５−ＨＴ７が表
示され、さらにその中でエネルギー代謝の調節には５−
ＨＴ２Ｃが関与していることが表示され、５−ＨＴ２Ｃ
受容体遺伝子の過剰発現または変異のいずれかの選択が
要求されるので、変異を選定して入力する。すると、ワ
イルドタイプ（変異なし）、ヘテロ変異またはホモ変異
のいずれかの選択が要求されるので、ホモ変異を選定し
て入力する。
るので、リストとして提示された遺伝子情報、遺伝子産
物情報、生体機能情報、環境因子情報及び薬物情報の中
から遺伝子情報を選定して入力する。その場合、器官の
形成に関わる遺伝子情報および生体の生理機能に関わる
遺伝子情報の両者に関して異常の有無の入力が要求され
るので、器官の形成に関わる遺伝子に関してはすべて正
常を選定して入力し、次いで生理機能に関わる遺伝子情
報を選択する。すると、神経系、免疫系、内分泌系、呼
吸系、循環系、消化系、代謝の調節など、生理機能のリ
ストが提示されるので、代謝の調節を選定して入力す
る。代謝の調節の項目として、糖、脂肪、タンパク質な
どのエネルギー代謝、核酸の代謝、電解質の代謝、ビタ
ミンの代謝などのリストが提示されるので、その中から
エネルギー代謝の項目を選定して入力する。さらに、エ
ネルギー代謝の調節にはエネルギー摂取の調節とエネル
ギー消費の調節があることが表示されるので、エネルギ
ー摂取の項目を選定し入力する。エネルギー摂取の調節
には神経系、内分泌系、免疫系および呼吸器系の項目が
あることが表示されるので、神経系を選定して入力す
る。すると、エネルギー摂取の調節に関与する神経伝達
物質としてアミン類、神経ペプチド、神経成長因子、サ
イトカイン、レプチンなどの項目が提示されるので、ア
ミン類を選定して入力する。アミン類として、ノルアド
レナリン、アセチルコリン、セロトニン、ヒスタミン、
ドーパミン、ＧＡＢＡなどが提示されるので、セロトニ
ンを選定して入力する。セロトニンに関しては、生成、
受容体、輸送体および刺激伝達系が提示されるので、受
容体を選定して入力する。セロトニンの受容体として
は、５−ＨＴ１Ａ、５−ＨＴ１Ｂ、５−ＨＴ１Ｄ、５−
ＨＴ１Ｅ、５−ＨＴ１Ｆ、５−ＨＴ２Ａ、５−ＨＴ２
Ｂ、５−ＨＴ２Ｃ、５−ＨＴ３、５−ＨＴ４、５−ＨＴ
５Ａ、５−ＨＴ５Ｂ、５−ＨＴ６および５−ＨＴ７が表
示され、さらにその中でエネルギー代謝の調節には５−
ＨＴ２Ｃが関与していることが表示され、５−ＨＴ２Ｃ
受容体遺伝子の過剰発現または変異のいずれかの選択が
要求されるので、変異を選定して入力する。すると、ワ
イルドタイプ（変異なし）、ヘテロ変異またはホモ変異
のいずれかの選択が要求されるので、ホモ変異を選定し
て入力する。
【００３１】以上の操作で、マウスのエネルギー代謝、
特にエネルギー摂取の調節に、神経伝達物質であるセロ
トニンが関与することがわかり、その受容体遺伝子に関
する情報が得られた。これに基づいて、当該遺伝子の塩
基配列、染色体上の位置、その変異などについての情報
を得ることもできる。
特にエネルギー摂取の調節に、神経伝達物質であるセロ
トニンが関与することがわかり、その受容体遺伝子に関
する情報が得られた。これに基づいて、当該遺伝子の塩
基配列、染色体上の位置、その変異などについての情報
を得ることもできる。
【００３２】実施例２ 本実施例は、遺伝子情報から生体機能情報を学習する場
合の例を示す。
合の例を示す。
【００３３】実施例１で得られた遺伝子情報に基づき、
学習者は出力項目を指定する。提示されるリストから、
マウス形成、誕生の項目を選定して入力すると、５−Ｈ
Ｔ２Ｃ受容体遺伝子ホモ変異という情報に基づき、マウ
スの各器官が形成される過程がシミュレートされ画面に
表示される。対照として、変異がない場合の器官形成の
過程もシミュレートされ表示される。その結果、正常な
Ｃ５７ＢＬ６Ｊ雄性マウスと５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子
にホモ変異を有する同マウスの誕生がシミュレートされ
る。
学習者は出力項目を指定する。提示されるリストから、
マウス形成、誕生の項目を選定して入力すると、５−Ｈ
Ｔ２Ｃ受容体遺伝子ホモ変異という情報に基づき、マウ
スの各器官が形成される過程がシミュレートされ画面に
表示される。対照として、変異がない場合の器官形成の
過程もシミュレートされ表示される。その結果、正常な
Ｃ５７ＢＬ６Ｊ雄性マウスと５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子
にホモ変異を有する同マウスの誕生がシミュレートされ
る。
【００３４】学習者が出力項目として、当該遺伝子情報
に基づく生体の変化、異常の到来、生物学的特徴などの
予測診断を所望した場合には、それらに関連する情報が
検索され出力される。例えばマウスの発育経過を選定す
ると、「当５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子変異マウスは、年
齢３ヶ月では、ワイルドタイプに比べて過食で活動量の
増加が認められ、体重や体脂肪量は正常であるが、年齢
９ヶ月では、過食で活動量の増加はいぜんとして認めら
れるが、軽度の肥満が認められる。」といった情報が表
示される。そして、上記過食、活動量増加および肥満と
いった生物学的特徴を選定すると、まず過食については
「当遺伝子変異マウスの過食は、３ヶ月以上生涯にわた
りワイルドタイプに比べ２０〜２５％程度の過食で、レ
プチンには無関係。血液データは正常。安静時酸素消費
量は正常だが、活動時酸素消費量は軽度亢進。」といっ
た情報が表示され、活動量増加については「当遺伝子変
異マウスは、３ヶ月以上生涯にわたりワイルドタイプに
比べて１．５〜２倍の活動量。」といった情報が表示さ
れ、また肥満については「肥満の程度は軽度。高インス
リン血症、高レプチン血症、部分的レプチン抵抗性、イ
ンスリン抵抗性を併発。血中コルチコステロン、遊離脂
肪酸、トリグリセライドはすべて正常。安静時の酸素消
費量は正常だが、活動時の酸素消費量が低下。当肥満マ
ウスの白色脂肪細胞では、β３アドレナリン作動性レセ
プタ（β３−ＡＲ）のｍＲＮＡの減少、腫瘍壊死因子α
（Tumor necrosis factor-alpha）のｍＲＮＡの増加、
脱共役タンパク質２（uncoupling protein 2）のｍＲＮ
Ａの増加。肝細胞ではＰＰＡＲ（Peroxisome prolifera
tor activated receptor）−γのｍＲＮＡの増加とＰＰ
ＡＲ−αのｍＲＮＡの増加。」といった情報が表示され
る。
に基づく生体の変化、異常の到来、生物学的特徴などの
予測診断を所望した場合には、それらに関連する情報が
検索され出力される。例えばマウスの発育経過を選定す
ると、「当５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子変異マウスは、年
齢３ヶ月では、ワイルドタイプに比べて過食で活動量の
増加が認められ、体重や体脂肪量は正常であるが、年齢
９ヶ月では、過食で活動量の増加はいぜんとして認めら
れるが、軽度の肥満が認められる。」といった情報が表
示される。そして、上記過食、活動量増加および肥満と
いった生物学的特徴を選定すると、まず過食については
「当遺伝子変異マウスの過食は、３ヶ月以上生涯にわた
りワイルドタイプに比べ２０〜２５％程度の過食で、レ
プチンには無関係。血液データは正常。安静時酸素消費
量は正常だが、活動時酸素消費量は軽度亢進。」といっ
た情報が表示され、活動量増加については「当遺伝子変
異マウスは、３ヶ月以上生涯にわたりワイルドタイプに
比べて１．５〜２倍の活動量。」といった情報が表示さ
れ、また肥満については「肥満の程度は軽度。高インス
リン血症、高レプチン血症、部分的レプチン抵抗性、イ
ンスリン抵抗性を併発。血中コルチコステロン、遊離脂
肪酸、トリグリセライドはすべて正常。安静時の酸素消
費量は正常だが、活動時の酸素消費量が低下。当肥満マ
ウスの白色脂肪細胞では、β３アドレナリン作動性レセ
プタ（β３−ＡＲ）のｍＲＮＡの減少、腫瘍壊死因子α
（Tumor necrosis factor-alpha）のｍＲＮＡの増加、
脱共役タンパク質２（uncoupling protein 2）のｍＲＮ
Ａの増加。肝細胞ではＰＰＡＲ（Peroxisome prolifera
tor activated receptor）−γのｍＲＮＡの増加とＰＰ
ＡＲ−αのｍＲＮＡの増加。」といった情報が表示され
る。
【００３５】さらに、学習者が環境因子情報の出力を指
示すると、当遺伝子の環境因子に対する感受性として、
「当マウスの肥満の発症に関する５−ＨＴ２ｃＲ遺伝子
に対する環境因子の感受性は、高脂肪食（＋）、ストレ
ス（−）、運動（±）。」と表示される。なおここで、
＋は相加効果あり、−は減弱効果あり、±は影響なしを
それぞれ示す。
示すると、当遺伝子の環境因子に対する感受性として、
「当マウスの肥満の発症に関する５−ＨＴ２ｃＲ遺伝子
に対する環境因子の感受性は、高脂肪食（＋）、ストレ
ス（−）、運動（±）。」と表示される。なおここで、
＋は相加効果あり、−は減弱効果あり、±は影響なしを
それぞれ示す。
【００３６】以上の操作により、学習者は、実施例１で
特定された神経系の遺伝子がエネルギー代謝に影響を及
ぼし、過食から肥満を引き起こすことを知ることができ
る。また、その神経系の遺伝子とはセロトニン５−ＨＴ
２Ｃ受容体遺伝子であって、そのホモ変異が原因となる
こともわかる。そして、５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子のホ
モ変異は、若年成人で過食と多動を引き起こすが、すぐ
には肥満にならず、中年期に軽度の肥満を発症するこ
と、および、この中年期発症の肥満の病態生理機序に
は、レプチン−交感神経系β３−ＡＲを介した白色脂肪
細胞の交感神経系の刺激伝達の低下が、動作時酸素消費
量の低下を伴って関与することを知る。さらに、環境因
子として、５−ＨＴ２Ｃ受容体の遺伝子変異は、高脂肪
食に感受性が高く、肥満や糖尿病になりやすい相加効果
を有し、逆にストレスをあびると肥満になりにくい減弱
効果を有することもわかる。
特定された神経系の遺伝子がエネルギー代謝に影響を及
ぼし、過食から肥満を引き起こすことを知ることができ
る。また、その神経系の遺伝子とはセロトニン５−ＨＴ
２Ｃ受容体遺伝子であって、そのホモ変異が原因となる
こともわかる。そして、５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子のホ
モ変異は、若年成人で過食と多動を引き起こすが、すぐ
には肥満にならず、中年期に軽度の肥満を発症するこ
と、および、この中年期発症の肥満の病態生理機序に
は、レプチン−交感神経系β３−ＡＲを介した白色脂肪
細胞の交感神経系の刺激伝達の低下が、動作時酸素消費
量の低下を伴って関与することを知る。さらに、環境因
子として、５−ＨＴ２Ｃ受容体の遺伝子変異は、高脂肪
食に感受性が高く、肥満や糖尿病になりやすい相加効果
を有し、逆にストレスをあびると肥満になりにくい減弱
効果を有することもわかる。
【００３７】実施例３ 本実施例は、実施例１で得られた情報をキーワード検索
により得る場合の例を示す。
により得る場合の例を示す。
【００３８】生体機能情報として、以下のキーワードを
入力する。 生物の種類：マウス 機能の種類：摂食、エネルギー代謝 機能異常の種類：過食、肥満 発病時期：中年期、９か月
入力する。 生物の種類：マウス 機能の種類：摂食、エネルギー代謝 機能異常の種類：過食、肥満 発病時期：中年期、９か月
【００３９】次いで、出力情報として、原因遺伝子の同
定を指示すると、その結果として、以下の遺伝子情報が
出力される。 原因遺伝子名：セロトニン５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子 遺伝子の位置：X染色体上 遺伝子の構造異常：ホモ変異 参考文献：Nature Medicine, 4: 1152-1156, 1998
定を指示すると、その結果として、以下の遺伝子情報が
出力される。 原因遺伝子名：セロトニン５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子 遺伝子の位置：X染色体上 遺伝子の構造異常：ホモ変異 参考文献：Nature Medicine, 4: 1152-1156, 1998
【００４０】実施例４ 本実施例は、キーワード検索により、遺伝子情報および
生体機能情報から薬物情報を学習する場合の例を示す。
生体機能情報から薬物情報を学習する場合の例を示す。
【００４１】遺伝子情報及び生体機能情報として以下の
キーワードを入力する。 生物の種類：マウス 遺伝子の種類：セロトニン５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子 遺伝子の異常：ホモ変異 生体機能情報：過食、肥満
キーワードを入力する。 生物の種類：マウス 遺伝子の種類：セロトニン５−ＨＴ２Ｃ受容体遺伝子 遺伝子の異常：ホモ変異 生体機能情報：過食、肥満
【００４２】次いで、出力情報として、関連する薬物を
指示すると、以下の薬物情報が出力される。 薬物の種類： ｍＣＰＰ（ｍ−クロロフェニルピペラジン）：非選択性
セロトニン作動薬 レプチン：脂肪細胞から分泌されるホルモン 薬物の作用：摂食抑制作用、エネルギー消費亢進、減体
重 薬物の当マウスの過食に対する効果： ｍＣＰＰ：無効 レプチン：有効 薬物の当マウスの肥満に対する効果： ｍＣＰＰ：無効 レプチン：部分的に有効 参考文献：Nature, 374, 542-546, 1995; Nature Medic
ine, 4: 1152-1156,1998
指示すると、以下の薬物情報が出力される。 薬物の種類： ｍＣＰＰ（ｍ−クロロフェニルピペラジン）：非選択性
セロトニン作動薬 レプチン：脂肪細胞から分泌されるホルモン 薬物の作用：摂食抑制作用、エネルギー消費亢進、減体
重 薬物の当マウスの過食に対する効果： ｍＣＰＰ：無効 レプチン：有効 薬物の当マウスの肥満に対する効果： ｍＣＰＰ：無効 レプチン：部分的に有効 参考文献：Nature, 374, 542-546, 1995; Nature Medic
ine, 4: 1152-1156,1998
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の学習シス
テムを用いれば、個人が分子生物学的に生体の機能につ
いての情報を能動的に学習することができ、一般人の健
康に関する知識の向上と自己管理、医科学、薬学の発展
に役立つ。
テムを用いれば、個人が分子生物学的に生体の機能につ
いての情報を能動的に学習することができ、一般人の健
康に関する知識の向上と自己管理、医科学、薬学の発展
に役立つ。
【図１】本発明の学習システムの構成を説明する模式図
である。
である。
【図２】本発明の学習システムにおける内部情報伝達経
路を示す模式図である。
路を示す模式図である。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｃ１２Ｎ 15/09 Ｃ１２Ｎ 15/00 Ａ Ｆターム(参考） 2C028 AA12 BA01 BB04 BB05 BC01 BD03 CA12 CB13 4B024 AA19 AA20 CA01 CA12 4B029 AA23 AA27 BB20 5B049 BB41 EE05 FF03 FF07 GG04 GG07 5B075 ND20 ND36 NK43 NK49 NK54 UU26
Claims (8)
- 【請求項１】 学習者が学習目的に応じて必要な分子生
物学的情報を取得するための分子生物学的学習システム
であって、既知の分子生物学的情報を個別に蓄積した一
次情報ファイルを格納した記憶手段、学習者が該システ
ムと対話するための入出力手段、および、該入出力手段
を介して学習者に分類またはキーワードの入力を促し、
入力された分類またはキーワードに該当する情報を検索
し、該入出力手段を介して検索された情報を出力する制
御手段を有してなり、該一次情報ファイル内の各情報
が、遺伝子情報、遺伝子産物情報、生体機能情報、環境
因子情報及び薬物情報から選択される１以上の分類を付
与されており、かつ、同一の遺伝子に関連する情報の間
にリンクが形成されていることを特徴とする学習システ
ム。 - 【請求項２】 該記憶手段は、さらに該一次情報ファイ
ルに基づいて作成された分類ファイルまたは索引ファイ
ルからなる二次情報ファイルを格納し、該制御手段は、
該二次情報ファイルにアクセスすることにより、入力さ
れた分類またはキーワードに該当する情報を検索する請
求項１記載の学習システム。 - 【請求項３】 該制御手段は、最初に生体機能情報に該
当する特定の情報を検索し、次いで該特定の情報とリン
クする遺伝子情報、遺伝子産物情報、環境因子情報また
は薬物情報から選択される１以上の分類に該当する情報
を検索して出力する請求項１または２記載の学習システ
ム。 - 【請求項４】 該制御手段は、最初に遺伝子情報に該当
する特定の情報を検索し、次いで該特定の情報とリンク
する遺伝子産物情報、生体機能情報、環境因子情報また
は薬物情報から選択される１以上の分類に該当する情報
を検索して出力する請求項１または２記載の学習システ
ム。 - 【請求項５】 該制御手段は、最初に環境因子情報に該
当する特定の情報を検索し、次いで該特定の情報とリン
クする遺伝子情報、遺伝子産物情報または生体機能情報
から選択される１以上の分類に該当する情報を検索して
出力する請求項１または２記載の学習システム。 - 【請求項６】 該制御手段は、最初に薬物情報に該当す
る特定の情報を検索し、次いで該特定の情報とリンクす
る遺伝子情報、遺伝子産物情報または生体機能情報から
選択される１以上の分類に該当する情報を検索して出力
する請求項１または２記載の学習システム。 - 【請求項７】 該一次情報ファイルが、代謝の調節に直
接的または間接的に関わる遺伝子に関連する情報を蓄積
した請求項１〜６のいずれか記載の学習システム。 - 【請求項８】 該入出力手段が、該一次情報ファイル及
び該制御手段とコンピュータネットワークシステムで接
続したコンピュータであり、学習者が該コンピュータか
ら入力した情報を遠隔の該制御手段に送信し、該制御手
段から返信された情報が該コンピュータから出力される
請求項１〜７のいずれか記載の学習システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000228053A JP2002040913A (ja) | 2000-07-28 | 2000-07-28 | 分子生物学的学習システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000228053A JP2002040913A (ja) | 2000-07-28 | 2000-07-28 | 分子生物学的学習システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002040913A true JP2002040913A (ja) | 2002-02-08 |
Family
ID=18721418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000228053A Pending JP2002040913A (ja) | 2000-07-28 | 2000-07-28 | 分子生物学的学習システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002040913A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006003642A (ja) * | 2004-06-17 | 2006-01-05 | Suuken Shuppan Kk | 教材作成装置及び教材作成プログラム記録媒体 |
| JP2008029517A (ja) * | 2006-07-27 | 2008-02-14 | Toshiba Corp | 分子診断支援装置及び分子診断支援プログラム |
| JP2010134773A (ja) * | 2008-12-05 | 2010-06-17 | Dna Chip Research Inc | 生理的状態分析方法、生理的状態分析システム、及びコンピュータシステムに生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラム |
| JP2011099988A (ja) * | 2009-11-06 | 2011-05-19 | Kyorin Gakuen | 核型分析学習プログラムおよび核型分析学習装置、染色体画像切り出しプログラムおよび染色体画像切り出し装置 |
| JP7404648B2 (ja) | 2019-04-25 | 2023-12-26 | 富士通株式会社 | 治療薬提示方法、治療薬提示装置、及び治療薬提示プログラム |
-
2000
- 2000-07-28 JP JP2000228053A patent/JP2002040913A/ja active Pending
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| "ＪＩＣＳＴ（科学技術全般）", 情報管理 １９８１年６月号, vol. 特殊法人日本科学技術情報センター, CSNG200201598001, 1 June 1981 (1981-06-01), JP, pages 24 - 3, ISSN: 0000745109 * |
| "ゲノムデータベース−計算機に格納された生命の姿：第２回", ＢＩＴ １９９９年８月号, vol. 第３１巻 第８号 , CSND200000294005, 1 August 1999 (1999-08-01), JP, pages 28 - 33, ISSN: 0000745108 * |
| "スクリプトに基づくＷＷＷ情報統合支援システムとゲノムデータベースへの応用", 電子情報通信学会論文誌 （Ｊ８１−Ｄ−Ｉ） 第５号 〔情報・システムＩ−コンピュータ〕, vol. 第Ｊ８１−Ｄ−Ｉ巻 第５号, CSNG199800874003, 25 May 1998 (1998-05-25), JP, pages 451 - 459, ISSN: 0000745107 * |
| "生体影響物質データのデータベース化に関する研究（化学物質、食品成分）化学物質の生体影響データベース", 物質関連データ（生体影響、食品成分、表面分析）のデータベース化に関する調査研究 （第ＩＩ期 平成９〜, CSNG200300806001, 28 February 2000 (2000-02-28), JP, pages 56 - 66, ISSN: 0000745106 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006003642A (ja) * | 2004-06-17 | 2006-01-05 | Suuken Shuppan Kk | 教材作成装置及び教材作成プログラム記録媒体 |
| JP2008029517A (ja) * | 2006-07-27 | 2008-02-14 | Toshiba Corp | 分子診断支援装置及び分子診断支援プログラム |
| JP2010134773A (ja) * | 2008-12-05 | 2010-06-17 | Dna Chip Research Inc | 生理的状態分析方法、生理的状態分析システム、及びコンピュータシステムに生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラム |
| JP2011099988A (ja) * | 2009-11-06 | 2011-05-19 | Kyorin Gakuen | 核型分析学習プログラムおよび核型分析学習装置、染色体画像切り出しプログラムおよび染色体画像切り出し装置 |
| JP7404648B2 (ja) | 2019-04-25 | 2023-12-26 | 富士通株式会社 | 治療薬提示方法、治療薬提示装置、及び治療薬提示プログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ogden | The correlates of long-term weight loss: A group comparison study of obesity | |
| Geerlings et al. | Reproductive period and risk of dementia in postmenopausal women | |
| Reas et al. | Moderate, regular alcohol consumption is associated with higher cognitive function in older community-dwelling adults | |
| Benjamini et al. | On the adaptive control of the false discovery rate in multiple testing with independent statistics | |
| Kumar et al. | Mutations in GNAL: a novel cause of craniocervical dystonia | |
| Corella et al. | APOA2, dietary fat, and body mass index: replication of a gene-diet interaction in 3 independent populations | |
| Schmidt et al. | Fast-food intake and diet quality in black and white girls: the National Heart, Lung, and Blood Institute Growth and Health Study | |
| Hamad et al. | Association of revised WIC food package with perinatal and birth outcomes: a quasi-experimental study | |
| US8719045B2 (en) | Personal assessment including familial risk analysis for personalized disease prevention plan | |
| Lotfipour et al. | Orbitofrontal cortex and drug use during adolescence: role of prenatal exposure to maternal smoking and BDNF genotype | |
| Poels et al. | Malnutrition, eating difficulties and feeding dependence in a stroke rehabilitation centre | |
| Brown et al. | Genetic linkage of Wagner disease and erosive vitreoretinopathy to chromosome 5q13-14 | |
| US8510125B2 (en) | Database system, program, and information processing method | |
| JP5317496B2 (ja) | 健康疾患管理支援装置及び方法、並びに医用ネットワークシステム | |
| Klebanoff et al. | Maternal size at birth and the development of hypertension during pregnancy: a test of the Barker hypothesis | |
| Dachy et al. | Association of PDGFRB mutations with pediatric myofibroma and myofibromatosis | |
| EP3192047A1 (en) | Health and wellness management methods and systems useful for the practice thereof | |
| Masters et al. | High‐carbohydrate, high‐protein, low‐fat versus low‐carbohydrate, high‐protein, high‐fat enteral feeds for burns | |
| JP2002040913A (ja) | 分子生物学的学習システム | |
| Yadegari et al. | Buschke-Ollendorff syndrome: absence of LEMD3 mutation in an affected family | |
| US11887735B2 (en) | Methods and systems for customizing treatments | |
| CN107247863A (zh) | 整合高通量基因分型与临床医学信息的生物医学本体集成方法 | |
| Zervos et al. | Cytokine activation through sublethal hemorrhage is protective against early lethal endotoxic challenge | |
| Gansler et al. | Cognitive estimation and its assessment | |
| JP7199486B1 (ja) | 予測装置、予測システム及び予測方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050729 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050810 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050929 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060123 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060323 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060607 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060807 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060908 |
|
| A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20061017 |
|
| A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20061228 |