JP2002533701A5 - - Google Patents
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Description
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロアレイ実験において、プローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積もる方法であって、以下のステップ：
(A) 該プローブスポット上の付加誤差を計算すること、及び
(B) 該プローブスポット上の乗算誤差を計算すること、
を含み、付加誤差(A)はプローブスポットの第１強度測定値の分散及びプローブスポットの第２強度測定値の分散により算出し、乗算誤差(B)はプローブスポットの第１強度測定値及びプローブスポットの第２強度測定値により算出する、上記方法。
【請求項２】
第１強度測定値が、第１のマイクロアレイ上のプローブスポットの第１蛍光団の強度に対応し、第２強度測定値が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットの第２蛍光団の強度に対応する場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第１強度測定値が、第１のマイクロアレイ上のプローブスポットの蛍光団の強度に対応し、第２強度測定値が、第２のマイクロアレイ上のプローブスポットの蛍光団の強度に対応し、該第１のマイクロアレイ上のプローブスポットが該第２のプローブスポットに対応する場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
第１のマイクロアレイが、基準状態にある生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表し、第２のマイクロアレイが摂動状態にある生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表す場合の、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
該摂動状態が、薬物候補物質または薬物への生物学的系の暴露により達成される場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
該摂動状態が、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
該摂動状態が、生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
付加誤差が次式：
【数１】
〔式中、σX 2は第１強度測定値の分散を表し、σY 2は第２強度測定値の分散を表す〕
で計算される場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
乗算誤差が次式：
【数２】
〔式中、Xはプローブスポットの第１強度測定値を表し、Yはプローブスポットの第２強度測定値を表し、fは微小乗算誤差を表す〕
で計算される場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、次式：
【数３】
〔式中、σX 2は第１強度測定値における分散を表し、σY 2は第２強度測定値における分散を表す〕
をマイクロアレイ上の該プローブスポットを含む複数のプローブスポットに当てはめることにより、微小乗算誤差ｆの値を導くことをさらに含む、上記方法。
【請求項１３】
コンピュータシステムとの接続に使う、コンピュータが読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有するコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、マイクロアレイ実験においてプローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積るものであり、以下のインストラクション：
該プローブスポット上の付加誤差を計算するインストラクション、及び
該プローブスポット上の乗算誤差を計算するインストラクション、
を含み、該付加誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値の分散及び該プローブスポットの第２強度測定値の分散からなされ、該乗算誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値及び該プローブスポットの第２強度測定値によってなされる、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
マイクロアレイ実験において、プローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積もるコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムがプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに以下のステップ：
該プローブスポット上の付加誤差を計算すること、及び
該プローブスポット上の乗算誤差を計算すること、
を含み、該付加誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値の分散と該プローブスポットの第２強度測定値の分散によってなされ、該乗算誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値及び該プローブスポットの第２強度測定値によってなされる、上記コンピュータシステム。
【請求項１５】
２蛍光団マイクロアレイ実験において、プローブスポットからのシグナル誤差を見積もる方法であって経験上、ｆ値を次式：
【数４】
〔式中、Xiは複数のプローブスポットに含まれるi番目のプローブスポットの第１蛍光団の強度測定値を表し、Yiはi番目のプローブスポットの第2蛍光団の強度測定値を表し、σX 2はXiの付加誤差をあらわすXi 2の分散を表し、σY 2はYiの付加誤差をあらわすYi 2の分散を表す〕
に当てはめることを含み、該式は該２蛍光団マイクロアレイ実験における複数のプローブスポットを表すものとしてx-yプロットと一致しており、
該x-yプロットの第１軸は、複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットにつき、(i)各プローブスポットの第１蛍光団の強度測定値と(ii)各プローブスポットの第２蛍光団の強度測定値の平均値を表し、
該x-yプロットの第２軸は、第１蛍光団の強度測定値（iii)と該プローブスポットの第２蛍光団の強度測定値（iv）との間の複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットの発現比を表す場合の、上記方法。
【請求項１６】
Xi 2が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定され、Yi 2が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定される場合の、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
Xi 2が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定され、Yi 2が第２のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定され、第１のマイクロアレイのプローブスポットが、第２のマイクロアレイのプローブスポットに対応する場合の、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
生物学的系が基準状態にあるときに、第１のマイクロアレイが生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表し、生物学的系が摂動状態にあるときに、第２のマイクロアレイが生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表す場合の、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
該摂動状態が、薬物候補物質または薬物への生物学的系の暴露により達成される場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
該摂動状態が、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
該摂動状態が、生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
コンピュータシステムとの接続に使う、コンピュータの読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する、コンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、２蛍光団マイクロアレイ実験におけるプローブスポットのシグナル誤差を見積もるもので、該コンピュータプログラムメカニズムは経験上、ｆ値を次式：
【数５】
〔式中、
Xiは複数の該プローブスポットを含む、i番目のプローブスポットの第１蛍光団の強度測定値を表し、
Yiはi番目のプローブスポットの、第2蛍光団の強度測定値を表し、
σX 2はXiの付加誤差をあらわすXi 2における分散を表し、
σY 2はYiの付加誤差をあらわすYi 2における分散を表す〕
に当てはめるインストラクションを有しており、該式は該２蛍光団マイクロアレイ実験における複数のプローブスポットを表すものとしてx-yプロットと一致しており、
該x-yプロットの第１軸は、複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットにつき、(i)各プローブスポットの第１蛍光団の強度測定と(ii)各プローブスポットの第２蛍光団の強度測定の平均値を表し、
該x-yプロットの第２軸は、第１蛍光団の強度測定(iii)と該プローブスポットの第２蛍光団の強度測定（iv）間の複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットの発現比を表す場合の、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
２蛍光団マイクロアレイ実験におけるプローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積もるコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに経験上、ｆ値を次式：
【数６】
〔式中、
Xiは複数の該プローブスポットに含まれる、i番目のプローブスポットの第１蛍光団の強度測定値を表し、
Yiはi番目のプローブスポットの、第2蛍光団の強度測定値を表し、
σX 2はXiの付加誤差をあらわすXi 2における分散を表し、
σY 2はYiの付加誤差をあらわすYi 2における分散を表す〕
に当てはめさせ、該式は該２蛍光団マイクロアレイ実験における複数のプローブスポットを表すものとしてx-yプロットと一致しており、
該x-yプロットの第１軸は、複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットにつき、(i)各プローブスポットの第１蛍光団の強度測定と(ii)各プローブスポットの第２蛍光団の強度測定の平均値を表し、
該x-yプロットの第２軸は、第１蛍光団の強度測定(iii)と該プローブスポットの第２蛍光団の強度測定（iv）間の複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットの発現比を表す場合の、上記コンピュータシステム。
【請求項２６】
生物学的系の細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を決定する方法であって、複数の強度測定値は、複数の反復実験から得られた細胞構成要素の強度測定値を含み、該複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値に、式で得られた対応する推定誤差量だけ次式：
【数７】
〔式中、xは該細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を表し、xiは複数の強度測定値に含まれる該細胞構成要素のそれぞれの測定iの強度測定値を表し、σi 2はxiの対応する推定誤差量を表す〕
に従って逆加重することにより、加重平均強度をコンピュータで算出することを含み、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiは、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルであり、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiに関して、各強度測定値に対応する推定誤差量σi 2の対応がある場合の、上記方法。
【請求項２７】
生物学的系の細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を決定するためのコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサ及び該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに以下のステップ：
複数の強度測定値は、複数の反復実験から得られた細胞構成要素の強度測定値を含み、該複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値に、式で得られた対応する推定誤差量だけ次式：
【数８】
〔式中、xは該細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度であり、xiは複数の強度測定値に含まれる該細胞構成要素iのそれぞれの測定iの強度測定値であり、σi 2はxiの対応する推定誤差量を表す〕
に従って逆加重することにより、加重平均強度をコンピュータで算出することを含み、かつ複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiは、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルであり、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiに関して、各強度測定値に対応する推定誤差量σi 2の対応がある場合の、上記コンピュータシステム。
【請求項２８】
請求項２６に記載の方法であって、更に以下のステップ：
(i) マイクロアレイと、基準状態における該生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第１のプールとを接触させた後で、該マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を測定すること、ここで、該マイクロアレイ上の該位置は該細胞構成要素を表すこと、
(ii) 該マイクロアレイを、該摂動状態における生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールと共にインキュベートした後で、該マイクロアレイ上の該位置の第２強度を測定すること、
(iii) 第１強度から第２強度を差し引くことにより、該細胞構成要素の複数の強度測定値に含まれる１つの強度測定値を計算すること、
を含む、上記方法。
【請求項２９】
第１プールの蛍光団標識遺伝物質および第２プールの蛍光団標識遺伝物質がmRNAから逆転写により誘導されたcDNAを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失、或いは生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３１】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３２】
該生物学的系が哺乳動物である場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３３】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３４】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３５】
該細胞構成要素がmRNAである場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３６】
該細胞構成要素がタンパク質である場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３７】
生物学的系における細胞構成要素の発現レベルが示差発現レベルであり、細胞構成要素の複数の測定強度値に含まれるそれぞれの測定強度値が、次式：
【数９】
〔式中、
Xはマイクロアレイと、基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第１のプールとを接触させた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を表し、ここで、該マイクロアレイ上の該位置は細胞構成要素を表し、かつ
Yはマイクロアレイと、摂動状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールとをインキュベートさせた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第２強度を表す〕
によって計算される場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３８】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入、生物学的系からの遺伝子の欠失、または生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの細胞構成要素示差発現測定値が、マイクロアレイと、該生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールとを接触させた後の、マイクロアレイ上の１つの位置の強度である、請求項２６に記載の方法。
【請求項４０】
請求項２６に記載の方法であって、以下のステップ：
複数の細胞構成要素測定値を得ること、及び
該測定値に含まれるそれぞれの強度測定値が、それぞれの強度測定値に対応する推定誤差量を決定すること、
をさらに含む、上記方法。
【請求項４１】
該生物学的系における細胞構成要素の発現レベルが示差発現レベルであり、また複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの細胞構成要素示差発現測定値が次式：
【数１０】
〔式中、
Xはマイクロアレイと、基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第１のプールとを接触させた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を表し、またマイクロアレイ上の該位置は細胞構成要素を表し、かつ
Yは、マイクロアレイと、摂動状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールとをインキュベートさせた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第２強度を表す〕
によって計算される場合の、請求項２７に記載のコンピュータシステム。
【請求項４２】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失、或いは生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項４１に記載のコンピュータシステム。
【請求項４３】
複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの細胞構成要素示差発現測定値が、マイクロアレイと基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールとを接触させた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の強度である場合の、請求項２７に記載のコンピュータシステム。
【請求項４４】
コンピュータシステムへの接続に使う、コンピュータの読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する、コンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、複数の強度測定値は複数の反復実験から得られた細胞構成要素の強度測定値を含み、該複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値に、式で得られた対応する推定誤差量だけ次式：
【数１１】
〔式中、xは該細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度であり、xiは複数の強度測定値に含まれる該細胞構成要素iのそれぞれの測定iの強度測定値であり、σi 2はxiの対応する推定誤差量を表す〕
に従って逆加重することにより、加重平均強度をコンピュータで算出することを含むことにより、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を計算するインストラクションを含んでおり、
複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiは、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルであり、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiに関して、各強度測定値に対応する推定誤差量σi 2の対応がある場合の、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項４５】
生物学的系における細胞構成要素の発現レベルが示差強度レベルであり、また複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの強度測定値が、次式：
【数１２】
〔式中、Xはマイクロアレイと基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールとを接触させた後の、マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を表し、またマイクロアレイ上の該位置は該細胞構成要素を表し、
Yはマイクロアレイと摂動状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールとをインキュベートさせた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第２強度を表す〕
で計算される、請求項４４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４６】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失、或いは生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項４５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４７】
複数の細胞構成要素強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値が、生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールと接触させた後の、マイクロアレイ上の１つの位置の強度である場合の、請求項４５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４８】
第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値と第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値の間の違いに関する有意差dを見積もる方法であって、次式：
【数１３】
〔式中、
Xは第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
Yは第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
σｘ 2はXにおける付加誤差レベルを表すXの分散項であり、
σｙ 2はYにおける付加誤差レベルを表すYの分散項であり、
ｆは微小乗算誤差レベルを表し、
σｘ 2＋f2X2はXの推定分散を表し、σｙ 2＋f2Y2はYの推定分散を表す〕
によりコンピュータで計算することを含む、上記方法。
【請求項４９】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験が、同じマイクロアレイ上で行われる場合の、請求項４８記載の方法。
【請求項５０】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験が、それぞれ別のマイクロアレイ上で行われる場合の、請求項４８記載の方法。
【請求項５１】
第１のマイクロアレイ実験が何度も反復され、第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素を表すプローブスポットXの輝度及び反復された第１のマイクロアレイ実験の各輝度が加重平均ｘを求めるために連結され；
第２のマイクロアレイ実験が何度も反復され、第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素を表すプローブスポットYの輝度及び反復された第２のマイクロアレイ実験の各輝度が加重平均ｙを求めるために連結され、ここでそれらは次式：
【数１４】
及び次式：
【数１５】
【数１６】
で表され反復回数の数が０に近いときは、σxは次式：
【数１７】
に近づき、σyは次式：
【数１８】
に近づく。そして、該回数が膨大な数に近づいたときには、σxはXのばらつきから観察される誤差に近づき、σyはYのばらつきから観察される誤差に近づく場合における、請求項４８に記載の方法。
【請求項５２】
第２のマイクロアレイ実験が、第１のマイクロアレイ実験の公称反復である場合の、請求項４８に記載の方法。
【請求項５３】
第１のマイクロアレイ実験が生物学的系の１つの基準状態を表し、第２マイクロアレイ実験が生物学的系の１つの摂動状態を表す場合の、請求項４８に記載の方法。
【請求項５４】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに該生物学的系の薬物への暴露により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに、該第１の生物学的系の薬物候補物質の暴露により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
該生物学的系が該基準状態を表すときに、該生物学的系の該摂動状態が外因性遺伝子の生物学的系への導入により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５７】
該生物学的系が該基準状態を表すときに、該生物学的系の該摂動状態が生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５８】
該生物学的系が該基準状態を表すときに、該生物学的系の該摂動状態が生物学的系の培養条件の変化により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５９】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症によるものである場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６０】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６１】
該生物学的系が哺乳動物である場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６２】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６３】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６４】
該基準状態が、該生物学的系の野生型である場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６５】
該基準状態が、該生物学的系の示差摂動状態を表す、請求項５３に記載の方法。
【請求項６６】
第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値と第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値の間の違いに関する有意差dを見積もる方法であって、次式：
【数１９】
〔式中、
Xは第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
Yは第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
σｘ 2はXにおける付加誤差レベルを表すXの分散項であり、
σｙ 2はYにおける付加誤差レベルを表すYの分散項であり、
σx-yは第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値、及び第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値の複合誤差を表す〕
によりコンピュータで計算されることを含む、上記方法。
【請求項６７】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験が、１つのマイクロアレイで行われる場合の、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験がそれぞれ別のマイクロアレイで行われる場合の、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
第２のマイクロアレイ実験が、第１のマイクロアレイ実験の公称反復である場合の、請求項６６に記載の方法。
【請求項７０】
第１のマイクロアレイ実験が、１つの生物学的系の基準状態を表し、該第２のマイクロアレイ実験が該生物学的系の１つの摂動状態を表す場合の、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態で表されるときに該生物学的系の薬物への暴露により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態で表されるときに第１生物学的系の薬物候補物質への暴露により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７３】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに外因性遺伝子の生物学的系への導入により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７４】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７５】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７６】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症による場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７７】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症による場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７８】
該生物学的系が、細胞系、細胞培養物、組織サンプル、臓器、又は多細胞生物である場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７９】
該生物学的系が、ホモサピエンスである場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８０】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８１】
該基準状態が、該生物学的系の野生型を表す場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８２】
該基準状態が、該生物学的系の示差摂動状態を表す場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８３】
複数の第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値と複数の第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値の間の違いに関する有意差dを見積もる方法であって、これは次式：
【数２０】
〔式中、
複数の第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットXの輝度が、加重平均ｘを求めるために連結され；
複数の第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットYの輝度が、加重平均yを求めるために連結され;
σx-yは、第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値と第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値の複合誤差を表す〕
によって求められ、また次式：
【数２１】
【数２２】
及び次式：
【数２３】
〔式中、xiは複数の第１のマイクロアレイ実験において、マイクロアレイ実験iで観察されるプローブスポットXの輝度であり、
yiは複数の第2のマイクロアレイ実験において、マイクロアレイ実験iで観察されるプローブスポットYの輝度であり、
σ2 xiは複数の第１マイクロアレイ実験を含む、１回のマイクロアレイ実験iにおけるxiの推定誤差であり、
σ2 yiは複数の第２マイクロアレイ実験を含む、１回のマイクロアレイ実験iにおけるyiの推定誤差を表す〕
で表され、ここで複数の第１マイクロアレイ実験及び第２マイクロアレイ実験の回数がそれぞれ１に近づくとき、
σxは次式：
【数２４】
に近づき、σyは次式：
【数２５】
に近づく。そして、第１のマイクロアレイ実験と第２のマイクロアレイ実験の回数が膨大な数に近づいたときには、σxはXのばらつきから観察される誤差に近づき、σyはYのばらつきから観察される誤差に近づく場合における、上記方法。
【請求項８４】
複数の第２のマイクロアレイ実験に含まれるそれぞれの第２のマイクロアレイ実験が、複数の第１のマイクロアレイ実験に含まれる第１のマイクロアレイ実験の公称反復である場合の、請求項８３記載の方法。
【請求項８５】
複数の第１のマイクロアレイ実験に含まれるそれぞれの第１のマイクロアレイ実験が生物学的系の基準状態を表し、また複数の第２のマイクロアレイ実験に含まれるそれぞれの第２のマイクロアレイ実験が生物学的系の摂動状態を表す、請求項８３に記載の方法。
【請求項８６】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに、生物学的系を薬物へ暴露することで達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項８７】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに、該第１生物学的系を薬物候補物質へ暴露することにより達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項８８】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに、外因性遺伝子の生物学的系への導入により達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項８９】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに、生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項９０】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに、生物学的系の培養条件の変化により達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項９１】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症による場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９２】
該生物学的系が、細胞系、細胞培養物、組織サンプル、臓器、又は多細胞生物である場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９３】
該生物学的系が、哺乳動物である場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９４】
該生物学的系が、ホモサピエンスある場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９５】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９６】
該基準状態が該生物学的系の野生型を表す、請求項８５に記載の方法。
【請求項９７】
該基準状態が、該生物学的系の示差摂動状態を表す場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９８】
細胞構成物質の定量測定値の加重平均xの誤差σxを算出する方法であって、以下のステップ：
(a) 定量測定値の各例xiが第１マイクロアレイ実験又は第１マイクロアレイ実験の公称反復からなる場合において、該定量測定において多くのN数を得ること、
(b) 次式：
【数２６】
〔式中、Xは該定量測定値の加重平均を表し、σ2 iは該定量測定値の例xiの推定分散を表す〕
によりｘを計算すること、及び
(c) Nが１に近づくときに、σxは次式：
【数２７】
に近づき、Nが膨大な公称反復数に近づくとき、σxはｘのばらつきから観察される誤差に近づくような平均誤差を計算すること、
を含む、上記算出方法。
【請求項９９】
蛍光団の偏りを排除する方法であって、以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる該条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の多数の異なる遺伝子座のぞれぞれの第１および第２の蛍光発光シグナルをそれぞれ検出し、第１の蛍光発光シグナルと第２の蛍光発光シグナルとの間の、第１のカラー比を求めること、
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび第４のプールから、第２マイクロアレイ上の多数の異なる遺伝子座のぞれぞれの第３および第４の蛍光発光シグナルをそれぞれ検出し、第３の蛍光発光シグナルと第４の蛍光発光シグナルとの間の、第２のカラー比を求めること、及び
(g) コンピュータで第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとって平均カラー比を算出すること
を含み、
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイは互い類似し、互いに正確なレプリカであり、または完全に一致しており、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は、蛍光団の偏りを排除することにより同様に独立した遺伝物質要素により求められる、上記方法。
【請求項１００】
蛍光団の偏りを排除するためのコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに第１のカラー比及び第２のカラー比の平均化により平均カラー比を計算させ、ここで該第１のカラー比及び該第２のカラー比は以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させること、
該条件下で、第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの探知すること、及び第１の蛍光放出シグナルと第２の蛍光放出シグナルとの第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出すること、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールと、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第４のプールと、の第２のカラー比を求めること、第３の蛍光放出シグナルと第４の蛍光放出シグナルと、の第２のカラー比を求めること、
を含む方法によって求められ、
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイは互い類似し、互いに正確なレプリカであり、又は完全に一致しており、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められる、上記コンピュータシステム。
【請求項１０１】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとってカラー比を求めることを含む、蛍光団の偏りを排除する方法であって、ここで第１のカラー比および第２のカラー比が以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該条件下で第１の蛍光発光シグナルと第２の蛍光発光シグナルとの間の、第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの探知し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
により求められ、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互い類似し、互いに正確な複製であり、または完全に一致しおり、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記方法。
【請求項１０２】
蛍光団の偏りを排除するためのコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとってカラー比を求めることを含む方法を実行させるものであり、ここで、第１のカラー比および第２のカラー比が以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第１のプールと、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第２のプールと、の第１のカラー比を求め、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の異なる遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第１の蛍光発光シグナルと該第２の蛍光発光シグナルと間の第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールと、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第４のプールと、の第２のカラー比を求め、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
を含む方法によって算出され、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互いに類似し、互いの正確なレプリカであり、または全く同じマイクロアレイであり、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記コンピュータシステム。
【請求項１０３】
第１のプールの遺伝物質および第３のプールの遺伝物質が、第１の生物学的系から抽出されたmRNAからの逆転写により誘導されるcDNAである、請求項９９または１０１に記載の方法。
【請求項１０４】
第２のプールの遺伝物質および第４のプールの遺伝物質が、第２の生物学的系から抽出されたmRNAからの逆転写により誘導されるcDNAである、請求項９９または１０１に記載の方法。
【請求項１０５】
平均カラー比が、次式：
【数２８】
〔式中、rX/Yは第１のカラー比を表し、rX/Y (rev)は第２のカラー比を表す〕
により算出される場合の、請求項９９または１０１に記載の方法。
【請求項１０６】
平均カラー比が、次式：
【数２９】
〔式中、rX/Yは第１のカラー比を表し、rX/Y (rev)は第２のカラー比を表す〕
により算出される場合の、請求項１００または１０２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０７】
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイとが同一であり、さらに該方法が第１の接触ステップのあとの第１のマイクロアレイの洗浄を、さらに含む方法であって、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０８】
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイとが同一であり、そのうで該方法が第１の接触ステップのあとの第１のマイクロアレイの洗浄を、さらに含む方法であって、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０９】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均化が、第１のカラー比と第２のカラー比間の割合を構成する、請求項９９に記載の方法。
【請求項１１０】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均化が、第１のカラー比と第２のカラー比との間の割合を構成する、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１１１】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均化が、第１のカラー比と第２のカラー比間の割合を構成する、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１１２】
該摂動状態が、該生物学的系の薬物への暴露により達成される、請求項９９に記載の方法。
【請求項１１３】
該摂動状態が、該基準状態を表す該生物学的系を薬物候補物質へ暴露することにより達成される、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１１４】
遺伝物質の各成分がメッセンジャーRNA、相補的DNA、ゲノムDNA、DNA、オリゴヌクレオチド、遺伝子断片を含む場合の、請求項９９に記載の方法。
【請求項１１５】
遺伝物質の各成分がメッセンジャーRNA、相補的DNA、ゲノムDNA、DNA、オリゴヌクレオチド、遺伝子断片を含む場合の、請求項１００に記載の方法。
【請求項１１６】
遺伝物質の各成分がメッセンジャーRNA、相補的DNA、ゲノムDNA、DNA、オリゴヌクレオチド、遺伝子断片を含む場合の、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１１７】
遺伝物質の第２のプールと遺伝子物質の第４のプールが、該第２生物学的系から抽出したmRNAの逆転写により誘導されたcDNAである場合の、請求項１０５に記載の方法。
【請求項１１８】
蛍光団の偏りを排除する方法であって、該方法は第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとってカラー比を求めることを含み、ここで、第１のカラー比および第２のカラー比が以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、
該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの探知し、また該条件下で該第１の蛍光発光シグナルと該第２の蛍光発光シグナルと、の該第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
を含む方法により求められ、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互い類似し、互いの正確なレプリカであり、または全く同じで、
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記方法。
【請求項１１９】
コンピュータシステムへの接続に使う、コンピュータの読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する、コンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとって平均カラー比を求め、該第１のカラー比及び該第２のカラー比は以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第１のプールと、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第２のプールと、の第１のカラー比を求め、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第１の蛍光発光シグナルと該第２の蛍光発光シグナルと、の第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールと、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第４のプールと、の第２のカラー比を求めること、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
を含み方法によって求められ、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互いに類似し、互いの正確なレプリカであり、または全く同じマイクロアレイであり、
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項１２０】
平均カラー比が次式：
【数３０】
〔式中、rx/yは第１のカラー比を表し、rｘ/ｙ (rev)が第２のカラー比を表す〕
によって計算される場合の、請求項１１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１】
マイクロアレイ実験において、プローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積もる方法であって、以下のステップ：
(A) 該プローブスポット上の付加誤差を計算すること、及び
(B) 該プローブスポット上の乗算誤差を計算すること、
を含み、付加誤差(A)はプローブスポットの第１強度測定値の分散及びプローブスポットの第２強度測定値の分散により算出し、乗算誤差(B)はプローブスポットの第１強度測定値及びプローブスポットの第２強度測定値により算出する、上記方法。
【請求項２】
第１強度測定値が、第１のマイクロアレイ上のプローブスポットの第１蛍光団の強度に対応し、第２強度測定値が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットの第２蛍光団の強度に対応する場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第１強度測定値が、第１のマイクロアレイ上のプローブスポットの蛍光団の強度に対応し、第２強度測定値が、第２のマイクロアレイ上のプローブスポットの蛍光団の強度に対応し、該第１のマイクロアレイ上のプローブスポットが該第２のプローブスポットに対応する場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
第１のマイクロアレイが、基準状態にある生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表し、第２のマイクロアレイが摂動状態にある生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表す場合の、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
該摂動状態が、薬物候補物質または薬物への生物学的系の暴露により達成される場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
該摂動状態が、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
該摂動状態が、生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
付加誤差が次式：
【数１】
で計算される場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
乗算誤差が次式：
【数２】
で計算される場合の、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、次式：
【数３】
をマイクロアレイ上の該プローブスポットを含む複数のプローブスポットに当てはめることにより、微小乗算誤差ｆの値を導くことをさらに含む、上記方法。
【請求項１３】
コンピュータシステムとの接続に使う、コンピュータが読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有するコンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、マイクロアレイ実験においてプローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積るものであり、以下のインストラクション：
該プローブスポット上の付加誤差を計算するインストラクション、及び
該プローブスポット上の乗算誤差を計算するインストラクション、
を含み、該付加誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値の分散及び該プローブスポットの第２強度測定値の分散からなされ、該乗算誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値及び該プローブスポットの第２強度測定値によってなされる、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
マイクロアレイ実験において、プローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積もるコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムがプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに以下のステップ：
該プローブスポット上の付加誤差を計算すること、及び
該プローブスポット上の乗算誤差を計算すること、
を含み、該付加誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値の分散と該プローブスポットの第２強度測定値の分散によってなされ、該乗算誤差の計算は該プローブスポットの第１強度測定値及び該プローブスポットの第２強度測定値によってなされる、上記コンピュータシステム。
【請求項１５】
２蛍光団マイクロアレイ実験において、プローブスポットからのシグナル誤差を見積もる方法であって経験上、ｆ値を次式：
【数４】
に当てはめることを含み、該式は該２蛍光団マイクロアレイ実験における複数のプローブスポットを表すものとしてx-yプロットと一致しており、
該x-yプロットの第１軸は、複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットにつき、(i)各プローブスポットの第１蛍光団の強度測定値と(ii)各プローブスポットの第２蛍光団の強度測定値の平均値を表し、
該x-yプロットの第２軸は、第１蛍光団の強度測定値（iii)と該プローブスポットの第２蛍光団の強度測定値（iv）との間の複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットの発現比を表す場合の、上記方法。
【請求項１６】
Xi 2が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定され、Yi 2が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定される場合の、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
Xi 2が第１のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定され、Yi 2が第２のマイクロアレイ上のプローブスポットから測定され、第１のマイクロアレイのプローブスポットが、第２のマイクロアレイのプローブスポットに対応する場合の、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
生物学的系が基準状態にあるときに、第１のマイクロアレイが生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表し、生物学的系が摂動状態にあるときに、第２のマイクロアレイが生物学的系の細胞構成要素の発現レベルを表す場合の、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
該摂動状態が、薬物候補物質または薬物への生物学的系の暴露により達成される場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
該摂動状態が、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
該摂動状態が、生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
コンピュータシステムとの接続に使う、コンピュータの読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する、コンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、２蛍光団マイクロアレイ実験におけるプローブスポットのシグナル誤差を見積もるもので、該コンピュータプログラムメカニズムは経験上、ｆ値を次式：
【数５】
Xiは複数の該プローブスポットを含む、i番目のプローブスポットの第１蛍光団の強度測定値を表し、
Yiはi番目のプローブスポットの、第2蛍光団の強度測定値を表し、
σX 2はXiの付加誤差をあらわすXi 2における分散を表し、
σY 2はYiの付加誤差をあらわすYi 2における分散を表す〕
に当てはめるインストラクションを有しており、該式は該２蛍光団マイクロアレイ実験における複数のプローブスポットを表すものとしてx-yプロットと一致しており、
該x-yプロットの第１軸は、複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットにつき、(i)各プローブスポットの第１蛍光団の強度測定と(ii)各プローブスポットの第２蛍光団の強度測定の平均値を表し、
該x-yプロットの第２軸は、第１蛍光団の強度測定(iii)と該プローブスポットの第２蛍光団の強度測定（iv）間の複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットの発現比を表す場合の、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
２蛍光団マイクロアレイ実験におけるプローブスポットから測定されるシグナル誤差を見積もるコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに経験上、ｆ値を次式：
【数６】
Xiは複数の該プローブスポットに含まれる、i番目のプローブスポットの第１蛍光団の強度測定値を表し、
Yiはi番目のプローブスポットの、第2蛍光団の強度測定値を表し、
σX 2はXiの付加誤差をあらわすXi 2における分散を表し、
σY 2はYiの付加誤差をあらわすYi 2における分散を表す〕
に当てはめさせ、該式は該２蛍光団マイクロアレイ実験における複数のプローブスポットを表すものとしてx-yプロットと一致しており、
該x-yプロットの第１軸は、複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットにつき、(i)各プローブスポットの第１蛍光団の強度測定と(ii)各プローブスポットの第２蛍光団の強度測定の平均値を表し、
該x-yプロットの第２軸は、第１蛍光団の強度測定(iii)と該プローブスポットの第２蛍光団の強度測定（iv）間の複数のプローブスポットに含まれるそれぞれのプローブスポットの発現比を表す場合の、上記コンピュータシステム。
【請求項２６】
生物学的系の細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を決定する方法であって、複数の強度測定値は、複数の反復実験から得られた細胞構成要素の強度測定値を含み、該複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値に、式で得られた対応する推定誤差量だけ次式：
【数７】
に従って逆加重することにより、加重平均強度をコンピュータで算出することを含み、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiは、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルであり、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiに関して、各強度測定値に対応する推定誤差量σi 2の対応がある場合の、上記方法。
【請求項２７】
生物学的系の細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を決定するためのコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサ及び該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに以下のステップ：
複数の強度測定値は、複数の反復実験から得られた細胞構成要素の強度測定値を含み、該複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値に、式で得られた対応する推定誤差量だけ次式：
【数８】
に従って逆加重することにより、加重平均強度をコンピュータで算出することを含み、かつ複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiは、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルであり、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiに関して、各強度測定値に対応する推定誤差量σi 2の対応がある場合の、上記コンピュータシステム。
【請求項２８】
請求項２６に記載の方法であって、更に以下のステップ：
(i) マイクロアレイと、基準状態における該生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第１のプールとを接触させた後で、該マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を測定すること、ここで、該マイクロアレイ上の該位置は該細胞構成要素を表すこと、
(ii) 該マイクロアレイを、該摂動状態における生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールと共にインキュベートした後で、該マイクロアレイ上の該位置の第２強度を測定すること、
(iii) 第１強度から第２強度を差し引くことにより、該細胞構成要素の複数の強度測定値に含まれる１つの強度測定値を計算すること、
を含む、上記方法。
【請求項２９】
第１プールの蛍光団標識遺伝物質および第２プールの蛍光団標識遺伝物質がmRNAから逆転写により誘導されたcDNAを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失、或いは生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３１】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３２】
該生物学的系が哺乳動物である場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３３】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３４】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３５】
該細胞構成要素がmRNAである場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３６】
該細胞構成要素がタンパク質である場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３７】
生物学的系における細胞構成要素の発現レベルが示差発現レベルであり、細胞構成要素の複数の測定強度値に含まれるそれぞれの測定強度値が、次式：
【数９】
Xはマイクロアレイと、基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第１のプールとを接触させた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を表し、ここで、該マイクロアレイ上の該位置は細胞構成要素を表し、かつ
Yはマイクロアレイと、摂動状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールとをインキュベートさせた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第２強度を表す〕
によって計算される場合の、請求項２６に記載の方法。
【請求項３８】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入、生物学的系からの遺伝子の欠失、または生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの細胞構成要素示差発現測定値が、マイクロアレイと、該生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールとを接触させた後の、マイクロアレイ上の１つの位置の強度である、請求項２６に記載の方法。
【請求項４０】
請求項２６に記載の方法であって、以下のステップ：
複数の細胞構成要素測定値を得ること、及び
該測定値に含まれるそれぞれの強度測定値が、それぞれの強度測定値に対応する推定誤差量を決定すること、
をさらに含む、上記方法。
【請求項４１】
該生物学的系における細胞構成要素の発現レベルが示差発現レベルであり、また複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの細胞構成要素示差発現測定値が次式：
【数１０】
Xはマイクロアレイと、基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第１のプールとを接触させた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第１強度を表し、またマイクロアレイ上の該位置は細胞構成要素を表し、かつ
Yは、マイクロアレイと、摂動状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールとをインキュベートさせた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第２強度を表す〕
によって計算される場合の、請求項２７に記載のコンピュータシステム。
【請求項４２】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失、或いは生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項４１に記載のコンピュータシステム。
【請求項４３】
複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの細胞構成要素示差発現測定値が、マイクロアレイと基準状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールとを接触させた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の強度である場合の、請求項２７に記載のコンピュータシステム。
【請求項４４】
コンピュータシステムへの接続に使う、コンピュータの読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する、コンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、複数の強度測定値は複数の反復実験から得られた細胞構成要素の強度測定値を含み、該複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値に、式で得られた対応する推定誤差量だけ次式：
【数１１】
に従って逆加重することにより、加重平均強度をコンピュータで算出することを含むことにより、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルの加重平均強度を計算するインストラクションを含んでおり、
複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiは、生物学的系における細胞構成要素の発現レベルであり、複数の強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値xiに関して、各強度測定値に対応する推定誤差量σi 2の対応がある場合の、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項４５】
生物学的系における細胞構成要素の発現レベルが示差強度レベルであり、また複数の細胞構成要素示差発現測定値に含まれるそれぞれの強度測定値が、次式：
【数１２】
Yはマイクロアレイと摂動状態を表す生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質の第２のプールとをインキュベートさせた後の、該マイクロアレイ上の１つの位置の第２強度を表す〕
で計算される、請求項４４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４６】
該摂動状態が、生物学的系の薬物候補物質への暴露、生物学的系の薬物への暴露、外因性遺伝子の生物学的系への導入または生物学的系からの遺伝子の欠失、或いは生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項４５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４７】
複数の細胞構成要素強度測定値に含まれるそれぞれの強度測定値が、生物学的系から誘導された蛍光団標識遺伝物質のプールと接触させた後の、マイクロアレイ上の１つの位置の強度である場合の、請求項４５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項４８】
第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値と第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値の間の違いに関する有意差dを見積もる方法であって、次式：
【数１３】
Xは第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
Yは第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
σｘ 2はXにおける付加誤差レベルを表すXの分散項であり、
σｙ 2はYにおける付加誤差レベルを表すYの分散項であり、
ｆは微小乗算誤差レベルを表し、
σｘ 2＋f2X2はXの推定分散を表し、σｙ 2＋f2Y2はYの推定分散を表す〕
によりコンピュータで計算することを含む、上記方法。
【請求項４９】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験が、同じマイクロアレイ上で行われる場合の、請求項４８記載の方法。
【請求項５０】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験が、それぞれ別のマイクロアレイ上で行われる場合の、請求項４８記載の方法。
【請求項５１】
第１のマイクロアレイ実験が何度も反復され、第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素を表すプローブスポットXの輝度及び反復された第１のマイクロアレイ実験の各輝度が加重平均ｘを求めるために連結され；
第２のマイクロアレイ実験が何度も反復され、第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素を表すプローブスポットYの輝度及び反復された第２のマイクロアレイ実験の各輝度が加重平均ｙを求めるために連結され、ここでそれらは次式：
【数１４】
【数１５】
【数１７】
【数１８】
【請求項５２】
第２のマイクロアレイ実験が、第１のマイクロアレイ実験の公称反復である場合の、請求項４８に記載の方法。
【請求項５３】
第１のマイクロアレイ実験が生物学的系の１つの基準状態を表し、第２マイクロアレイ実験が生物学的系の１つの摂動状態を表す場合の、請求項４８に記載の方法。
【請求項５４】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに該生物学的系の薬物への暴露により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに、該第１の生物学的系の薬物候補物質の暴露により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
該生物学的系が該基準状態を表すときに、該生物学的系の該摂動状態が外因性遺伝子の生物学的系への導入により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５７】
該生物学的系が該基準状態を表すときに、該生物学的系の該摂動状態が生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５８】
該生物学的系が該基準状態を表すときに、該生物学的系の該摂動状態が生物学的系の培養条件の変化により達成される、請求項５３に記載の方法。
【請求項５９】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症によるものである場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６０】
該生物学的系が細胞系、細胞培養物、又は被験者から得た組織サンプルである場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６１】
該生物学的系が哺乳動物である場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６２】
該生物学的系がホモサピエンスである場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６３】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６４】
該基準状態が、該生物学的系の野生型である場合の、請求項５３に記載の方法。
【請求項６５】
該基準状態が、該生物学的系の示差摂動状態を表す、請求項５３に記載の方法。
【請求項６６】
第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値と第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値の間の違いに関する有意差dを見積もる方法であって、次式：
【数１９】
Xは第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
Yは第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットの輝度を表し、
σｘ 2はXにおける付加誤差レベルを表すXの分散項であり、
σｙ 2はYにおける付加誤差レベルを表すYの分散項であり、
σx-yは第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値、及び第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値の複合誤差を表す〕
によりコンピュータで計算されることを含む、上記方法。
【請求項６７】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験が、１つのマイクロアレイで行われる場合の、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
第１のマイクロアレイ実験及び第２のマイクロアレイ実験がそれぞれ別のマイクロアレイで行われる場合の、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
第２のマイクロアレイ実験が、第１のマイクロアレイ実験の公称反復である場合の、請求項６６に記載の方法。
【請求項７０】
第１のマイクロアレイ実験が、１つの生物学的系の基準状態を表し、該第２のマイクロアレイ実験が該生物学的系の１つの摂動状態を表す場合の、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態で表されるときに該生物学的系の薬物への暴露により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態で表されるときに第１生物学的系の薬物候補物質への暴露により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７３】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに外因性遺伝子の生物学的系への導入により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７４】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７５】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに生物学的系の培養条件の変化により達成される場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７６】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症による場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７７】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症による場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７８】
該生物学的系が、細胞系、細胞培養物、組織サンプル、臓器、又は多細胞生物である場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項７９】
該生物学的系が、ホモサピエンスである場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８０】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８１】
該基準状態が、該生物学的系の野生型を表す場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８２】
該基準状態が、該生物学的系の示差摂動状態を表す場合の、請求項７０に記載の方法。
【請求項８３】
複数の第１のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値と複数の第２のマイクロアレイ実験における細胞構成要素の測定値の間の違いに関する有意差dを見積もる方法であって、これは次式：
【数２０】
複数の第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットXの輝度が、加重平均ｘを求めるために連結され；
複数の第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素を表すプローブスポットYの輝度が、加重平均yを求めるために連結され;
σx-yは、第１のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値と第２のマイクロアレイ実験における該細胞構成要素の測定値の複合誤差を表す〕
によって求められ、また次式：
【数２１】
【数２３】
yiは複数の第2のマイクロアレイ実験において、マイクロアレイ実験iで観察されるプローブスポットYの輝度であり、
σ2 xiは複数の第１マイクロアレイ実験を含む、１回のマイクロアレイ実験iにおけるxiの推定誤差であり、
σ2 yiは複数の第２マイクロアレイ実験を含む、１回のマイクロアレイ実験iにおけるyiの推定誤差を表す〕
で表され、ここで複数の第１マイクロアレイ実験及び第２マイクロアレイ実験の回数がそれぞれ１に近づくとき、
σxは次式：
【数２４】
【数２５】
【請求項８４】
複数の第２のマイクロアレイ実験に含まれるそれぞれの第２のマイクロアレイ実験が、複数の第１のマイクロアレイ実験に含まれる第１のマイクロアレイ実験の公称反復である場合の、請求項８３記載の方法。
【請求項８５】
複数の第１のマイクロアレイ実験に含まれるそれぞれの第１のマイクロアレイ実験が生物学的系の基準状態を表し、また複数の第２のマイクロアレイ実験に含まれるそれぞれの第２のマイクロアレイ実験が生物学的系の摂動状態を表す、請求項８３に記載の方法。
【請求項８６】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに、生物学的系を薬物へ暴露することで達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項８７】
該生物学的系の該摂動状態が、該基準状態を表すときに、該第１生物学的系を薬物候補物質へ暴露することにより達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項８８】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに、外因性遺伝子の生物学的系への導入により達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項８９】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに、生物学的系からの遺伝子の欠失により達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項９０】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系が該基準状態を表すときに、生物学的系の培養条件の変化により達成される、請求項８５に記載の方法。
【請求項９１】
該生物学的系の該摂動状態が、該生物学的系の疾患の発症による場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９２】
該生物学的系が、細胞系、細胞培養物、組織サンプル、臓器、又は多細胞生物である場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９３】
該生物学的系が、哺乳動物である場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９４】
該生物学的系が、ホモサピエンスある場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９５】
該生物学的系が、サッカロミセス・セレビシエ（Saccaromyces cerevisia）と実質的に同一遺伝子である酵母である場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９６】
該基準状態が該生物学的系の野生型を表す、請求項８５に記載の方法。
【請求項９７】
該基準状態が、該生物学的系の示差摂動状態を表す場合の、請求項８５に記載の方法。
【請求項９８】
細胞構成物質の定量測定値の加重平均xの誤差σxを算出する方法であって、以下のステップ：
(a) 定量測定値の各例xiが第１マイクロアレイ実験又は第１マイクロアレイ実験の公称反復からなる場合において、該定量測定において多くのN数を得ること、
(b) 次式：
【数２６】
によりｘを計算すること、及び
(c) Nが１に近づくときに、σxは次式：
【数２７】
を含む、上記算出方法。
【請求項９９】
蛍光団の偏りを排除する方法であって、以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる該条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の多数の異なる遺伝子座のぞれぞれの第１および第２の蛍光発光シグナルをそれぞれ検出し、第１の蛍光発光シグナルと第２の蛍光発光シグナルとの間の、第１のカラー比を求めること、
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび第４のプールから、第２マイクロアレイ上の多数の異なる遺伝子座のぞれぞれの第３および第４の蛍光発光シグナルをそれぞれ検出し、第３の蛍光発光シグナルと第４の蛍光発光シグナルとの間の、第２のカラー比を求めること、及び
(g) コンピュータで第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとって平均カラー比を算出すること
を含み、
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイは互い類似し、互いに正確なレプリカであり、または完全に一致しており、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は、蛍光団の偏りを排除することにより同様に独立した遺伝物質要素により求められる、上記方法。
【請求項１００】
蛍光団の偏りを排除するためのコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに第１のカラー比及び第２のカラー比の平均化により平均カラー比を計算させ、ここで該第１のカラー比及び該第２のカラー比は以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させること、
該条件下で、第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの探知すること、及び第１の蛍光放出シグナルと第２の蛍光放出シグナルとの第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出すること、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールと、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第４のプールと、の第２のカラー比を求めること、第３の蛍光放出シグナルと第４の蛍光放出シグナルと、の第２のカラー比を求めること、
を含む方法によって求められ、
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイは互い類似し、互いに正確なレプリカであり、又は完全に一致しており、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められる、上記コンピュータシステム。
【請求項１０１】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとってカラー比を求めることを含む、蛍光団の偏りを排除する方法であって、ここで第１のカラー比および第２のカラー比が以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該条件下で第１の蛍光発光シグナルと第２の蛍光発光シグナルとの間の、第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの探知し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
により求められ、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互い類似し、互いに正確な複製であり、または完全に一致しおり、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記方法。
【請求項１０２】
蛍光団の偏りを排除するためのコンピュータシステムであって、該コンピュータシステムはプロセッサと該プロセッサに接続されたメモリを含み、該メモリは１以上のプログラムをコードしており、該１以上のプログラムが該プロセッサに第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとってカラー比を求めることを含む方法を実行させるものであり、ここで、第１のカラー比および第２のカラー比が以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第１のプールと、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第２のプールと、の第１のカラー比を求め、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の異なる遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第１の蛍光発光シグナルと該第２の蛍光発光シグナルと間の第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールと、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第４のプールと、の第２のカラー比を求め、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
を含む方法によって算出され、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互いに類似し、互いの正確なレプリカであり、または全く同じマイクロアレイであり、かつ
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記コンピュータシステム。
【請求項１０３】
第１のプールの遺伝物質および第３のプールの遺伝物質が、第１の生物学的系から抽出されたmRNAからの逆転写により誘導されるcDNAである、請求項９９または１０１に記載の方法。
【請求項１０４】
第２のプールの遺伝物質および第４のプールの遺伝物質が、第２の生物学的系から抽出されたmRNAからの逆転写により誘導されるcDNAである、請求項９９または１０１に記載の方法。
【請求項１０５】
平均カラー比が、次式：
【数２８】
により算出される場合の、請求項９９または１０１に記載の方法。
【請求項１０６】
平均カラー比が、次式：
【数２９】
により算出される場合の、請求項１００または１０２に記載のコンピュータシステム。
【請求項１０７】
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイとが同一であり、さらに該方法が第１の接触ステップのあとの第１のマイクロアレイの洗浄を、さらに含む方法であって、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０８】
第１のマイクロアレイと第２のマイクロアレイとが同一であり、そのうで該方法が第１の接触ステップのあとの第１のマイクロアレイの洗浄を、さらに含む方法であって、請求項９９に記載の方法。
【請求項１０９】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均化が、第１のカラー比と第２のカラー比間の割合を構成する、請求項９９に記載の方法。
【請求項１１０】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均化が、第１のカラー比と第２のカラー比との間の割合を構成する、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１１１】
第１のカラー比と第２のカラー比の平均化が、第１のカラー比と第２のカラー比間の割合を構成する、請求項１０２に記載の方法。
【請求項１１２】
該摂動状態が、該生物学的系の薬物への暴露により達成される、請求項９９に記載の方法。
【請求項１１３】
該摂動状態が、該基準状態を表す該生物学的系を薬物候補物質へ暴露することにより達成される、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１１４】
遺伝物質の各成分がメッセンジャーRNA、相補的DNA、ゲノムDNA、DNA、オリゴヌクレオチド、遺伝子断片を含む場合の、請求項９９に記載の方法。
【請求項１１５】
遺伝物質の各成分がメッセンジャーRNA、相補的DNA、ゲノムDNA、DNA、オリゴヌクレオチド、遺伝子断片を含む場合の、請求項１００に記載の方法。
【請求項１１６】
遺伝物質の各成分がメッセンジャーRNA、相補的DNA、ゲノムDNA、DNA、オリゴヌクレオチド、遺伝子断片を含む場合の、請求項１０１に記載の方法。
【請求項１１７】
遺伝物質の第２のプールと遺伝子物質の第４のプールが、該第２生物学的系から抽出したmRNAの逆転写により誘導されたcDNAである場合の、請求項１０５に記載の方法。
【請求項１１８】
蛍光団の偏りを排除する方法であって、該方法は第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとってカラー比を求めることを含み、ここで、第１のカラー比および第２のカラー比が以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、
該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの探知し、また該条件下で該第１の蛍光発光シグナルと該第２の蛍光発光シグナルと、の該第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
を含む方法により求められ、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互い類似し、互いの正確なレプリカであり、または全く同じで、
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記方法。
【請求項１１９】
コンピュータシステムへの接続に使う、コンピュータの読み込み可能な記憶媒体及びそれに埋め込まれたコンピュータプログラムを有する、コンピュータプログラム製品であって、該コンピュータプログラムメカニズムが、第１のカラー比と第２のカラー比の平均をとって平均カラー比を求め、該第１のカラー比及び該第２のカラー比は以下のステップ：
(a) 基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第１のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第１のプールを得ること、
(b) 摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第２のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを得ること、
(c) 該基準状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第３のプールを、第２の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第３のプールを得ること、
(d) 該摂動状態を表す生物学的系に由来する遺伝物質の第４のプールを、第１の蛍光団により標識して、蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを得ること、
(e) 蛍光団標識遺伝物質の第１のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第２のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第１のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第１のプールと、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第２のプールと、の第１のカラー比を求め、該条件下で第１のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第１及び第２のプールから、第１のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第１及び第２の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第１の蛍光発光シグナルと該第２の蛍光発光シグナルと、の第１のカラー比を求めること、及び
(f) 蛍光団標識遺伝物質の第３のプールおよび蛍光団標識遺伝物質の第４のプールを、ハイブリダイゼーションが起こる条件下で第２のマイクロアレイに接触させ、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第３のプールと、該条件下で第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識遺伝物質の第４のプールと、の第２のカラー比を求めること、該条件下で、第２のマイクロアレイに結合する蛍光団標識物質の第３及び第４のプールから、第２のマイクロアレイ上の複数の別々の遺伝子座につき、そのそれぞれにおいて、第３及び第４の蛍光放出シグナルをおのおの検出し、該第３の蛍光発光シグナルと該第４の蛍光発光シグナルと、の該第２のカラー比を求めること、
を含み方法によって求められ、
第１のマイクロアレイ及び第２のマイクロアレイは互いに類似し、互いの正確なレプリカであり、または全く同じマイクロアレイであり、
第１のカラー比および第２のカラー比は同一の個々の遺伝物質構成要素によって決められ、それにより蛍光団の偏りを排除する、上記コンピュータプログラム製品。
【請求項１２０】
平均カラー比が次式：
【数３０】
によって計算される場合の、請求項１１９に記載のコンピュータプログラム製品。
図４ａは２色ハイブリダイゼーション実験についてのカラー比対強度プロットでありここで使用された２つの培養物は名目上同一のバックグラウンドの酵母S.セレビシエ(S.cerevisiae)株である。２つの培養物が名目上同一であることから、マイクロアレイ上の個々のスポットは使用した蛍光団両方について同量の強度を有する蛍光を発すると予測される。実験方法は後述の実験の節に記載されている。しかしながら、図４ａから容易に明らかであるように、マイクロアレイ上の幾つかのスポットは蛍光団特異的な強度を示す。例えば、酵母S.セレビシエ(S.cerevisiae)の種々の遺伝子に対応し、「赤色」蛍光団の強度が対応する「緑色」強度より２倍以上であるマイクロアレイ上のスポットは、その強力な蛍光団特異的偏りにより、印が付される。図４ｂは図４ａでプロットした実験の蛍光団を逆にしたバージョンの結果を示す。
例えば、約6000遺伝子を有する酵母ゲノムをカバーするプローブに対するハイブリダイゼーションにおいて、上位5％の発現比を閾値と設定すると、１回の実験で〜6000* 0.05=300の誤りを検出することになる。
5.6.1 コレギュレートされた遺伝子および遺伝子セット
射影プロファイルを表すのに遺伝子セットを用いることは、本節および後続の小節、並びにFriendらによる米国特許出願第09/179,569号(1998年10月27日出願；発明の名称「Methods for using co-regulated genesets to enhance determination and classification of gene expression」;米国特許番号6,203,987；2001年3月20日特許取得)およびFriendらによる米国特許出願(出願番号09/220,275；代理人整理番号9301-039-999；1998年12月23日出願；発明の名称「Methods for using co-regulated genesets to enhance determination and classification of gene expression」)に記載されている(両特許出願は、引用により全内容が本明細書に含まれるものとする)。特定の遺伝子には、群をなしてその発現を増加または減少させる傾向がある。遺伝子どうしが同様の調節配列パターン(即ち、転写因子結合部位)を有する場合には、その転写速度が同時に増加または低下する傾向がある。これは、特定のシグナル伝達インプットに対する協調応答の機構である(例えば、MadhaniおよびFink, 1998, The riddle of MAP kinase signaling specificity, Transactions in Genetics 14:151-155；ArnoneおよびDavidson, 1997, The hardwiring of development: organization and function of genomic regulatory systems, Development 124:1851-1864を参照)。必要なタンパク質または細胞構造の異なる構成要素を生成する別々の遺伝子は、共変する傾向がある。重複遺伝子(例えば、Wagner, 1996, Genetic redundancy caused by gene duplications and its evolution in networks of transcriptional regulators, Biol. Cybern. 74:557-567を参照)も、突然変異によってその調節領域に機能的な相違が生じない程度に共変する傾向がある。さらに、調節配列はモジュールからなるため(例えば、Yuhら, 1998, Genomic cis-regulatory logic: experimental and computational analysis of a sea urchin gene, Science 279:1896-1902を参照)、２つの遺伝子がより多くのモジュールを共通して有するほど、これらの遺伝子の転写速度が共変すると予想される条件が多岐にわたる。
射影プロファイルを表すのに遺伝子セットを用いることは、本節および後続の小節、並びにFriendらによる米国特許出願第09/179,569号(1998年10月27日出願；発明の名称「Methods for using co-regulated genesets to enhance determination and classification of gene expression」;米国特許番号6,203,987；2001年3月20日特許取得)およびFriendらによる米国特許出願(出願番号09/220,275；代理人整理番号9301-039-999；1998年12月23日出願；発明の名称「Methods for using co-regulated genesets to enhance determination and classification of gene expression」)に記載されている(両特許出願は、引用により全内容が本明細書に含まれるものとする)。特定の遺伝子には、群をなしてその発現を増加または減少させる傾向がある。遺伝子どうしが同様の調節配列パターン(即ち、転写因子結合部位)を有する場合には、その転写速度が同時に増加または低下する傾向がある。これは、特定のシグナル伝達インプットに対する協調応答の機構である(例えば、MadhaniおよびFink, 1998, The riddle of MAP kinase signaling specificity, Transactions in Genetics 14:151-155；ArnoneおよびDavidson, 1997, The hardwiring of development: organization and function of genomic regulatory systems, Development 124:1851-1864を参照)。必要なタンパク質または細胞構造の異なる構成要素を生成する別々の遺伝子は、共変する傾向がある。重複遺伝子(例えば、Wagner, 1996, Genetic redundancy caused by gene duplications and its evolution in networks of transcriptional regulators, Biol. Cybern. 74:557-567を参照)も、突然変異によってその調節領域に機能的な相違が生じない程度に共変する傾向がある。さらに、調節配列はモジュールからなるため(例えば、Yuhら, 1998, Genomic cis-regulatory logic: experimental and computational analysis of a sea urchin gene, Science 279:1896-1902を参照)、２つの遺伝子がより多くのモジュールを共通して有するほど、これらの遺伝子の転写速度が共変すると予想される条件が多岐にわたる。
共通する5’および3’配列を含むPCR産物(Research Genetics)を鋳型として使用し、アミノ修飾順方向プライマーおよび未修飾逆方向プライマーを用いてS.セレビシエ(S.cerevisiae)ゲノムから6065個のORFをPCR増幅した。最初のパス成功率は94％であった。予測外のサイズを有する産物を生じた増幅反応を後続の解析から除外した。市販の鋳型から増幅できないORFはゲノムDNAから増幅した。100μlの反応液から得られたDNAサンプルをイソプロパノール沈殿させ、水に再懸濁し、３×SSCへ添加して総容積15μlとし、384ウェルのマイクロタイタープレート(Genetix)へ移した。PCR産物を、１×３インチのポリリシン処理ガラススライドへ、Schenaら(前出);DeRisiら, 1996, Discovery and analysis of inflammatory disease-related genes using microarrys, PNAS USA, 94:2150-2155;およびDeRisiら, (1997)に記載の仕様に従って組立てたロボットによってスポッティングした。印刷後、刊行物に記載されたプロトコルに従ってスライドを処理した。DeRisiら(1997)を参照されたい。
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| US7099502B2 (en) * | 1999-10-12 | 2006-08-29 | Biodiscovery, Inc. | System and method for automatically processing microarrays |
| US6607885B1 (en) | 1999-10-15 | 2003-08-19 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Method for high-density microarray medicated gene expression profiling |
| US6424921B1 (en) * | 2000-07-10 | 2002-07-23 | Incyte Genomics, Inc. | Averaging multiple hybridization arrays |
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| US6713257B2 (en) | 2000-08-25 | 2004-03-30 | Rosetta Inpharmatics Llc | Gene discovery using microarrays |
| US20030130798A1 (en) * | 2000-11-14 | 2003-07-10 | The Institute For Systems Biology | Multiparameter integration methods for the analysis of biological networks |
| US20020107640A1 (en) * | 2000-11-14 | 2002-08-08 | Ideker Trey E. | Methods for determining the true signal of an analyte |
| CA2327527A1 (en) * | 2000-12-27 | 2002-06-27 | Geneka Biotechnologie Inc. | Method for the normalization of the relative fluorescence intensities of two rna samples in hybridization arrays |
| US7127379B2 (en) * | 2001-01-31 | 2006-10-24 | The Regents Of The University Of California | Method for the evolutionary design of biochemical reaction networks |
| CA2439260C (en) * | 2001-03-01 | 2012-10-23 | The Regents Of The University Of California | Models and methods for determining systemic properties of regulated reaction networks |
| WO2002072867A2 (en) * | 2001-03-08 | 2002-09-19 | Chromavision Medical Systems, Inc. | Apparatus and method for labeling rows and columns in an irregular array |
| US7219016B2 (en) * | 2001-04-20 | 2007-05-15 | Yale University | Systems and methods for automated analysis of cells and tissues |
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| US20030104426A1 (en) * | 2001-06-18 | 2003-06-05 | Linsley Peter S. | Signature genes in chronic myelogenous leukemia |
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| US20030073085A1 (en) * | 2001-10-05 | 2003-04-17 | Fang Lai | Amplifying expressed sequences from genomic DNA of higher-order eukaryotic organisms for DNA arrays |
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| US7751981B2 (en) * | 2001-10-26 | 2010-07-06 | The Regents Of The University Of California | Articles of manufacture and methods for modeling Saccharomyces cerevisiae metabolism |
| AU2002350131A1 (en) * | 2001-11-09 | 2003-05-26 | Gene Logic Inc. | System and method for storage and analysis of gene expression data |
| US7418351B2 (en) * | 2002-01-31 | 2008-08-26 | Rosetta Inpharmatics Llc | Methods for analysis of measurement errors in measured signals |
| EP1476748A2 (en) * | 2002-02-11 | 2004-11-17 | Syngenta Participations AG | Gene function inferring using gene expression data |
| WO2003070938A1 (fr) * | 2002-02-21 | 2003-08-28 | Ajinomoto Co., Inc. | Analyseur de donnees d'expression genique et procede, programme et support d'enregistrement pour l'analyse des donnees d'expression genique |
| EP1488228A4 (en) * | 2002-03-07 | 2008-09-17 | Univ Utah Res Found | METHODS OF IDENTIFYING MAJOR SUBASSEMBLIES OF GENES EXPRESSED DIFFERENTIALLY AS A FUNCTION TO MULTI-VARIABLE MICROARRAY DATA ANALYSIS |
| US20030224363A1 (en) * | 2002-03-19 | 2003-12-04 | Park Sung M. | Compositions and methods for modeling bacillus subtilis metabolism |
| US8949032B2 (en) * | 2002-03-29 | 2015-02-03 | Genomatica, Inc. | Multicellular metabolic models and methods |
| AU2003222128A1 (en) * | 2002-03-29 | 2003-10-13 | Genomatica, Inc. | Human metabolic models and methods |
| US7856317B2 (en) * | 2002-06-14 | 2010-12-21 | Genomatica, Inc. | Systems and methods for constructing genomic-based phenotypic models |
| US7558411B2 (en) * | 2002-08-01 | 2009-07-07 | Ocimum Biosolutions, Inc. | Method and system for managing and querying gene expression data according to quality |
| US7512496B2 (en) * | 2002-09-25 | 2009-03-31 | Soheil Shams | Apparatus, method, and computer program product for determining confidence measures and combined confidence measures for assessing the quality of microarrays |
| US7869957B2 (en) * | 2002-10-15 | 2011-01-11 | The Regents Of The University Of California | Methods and systems to identify operational reaction pathways |
| WO2004035009A2 (en) * | 2002-10-15 | 2004-04-29 | The Regents Of The University Of California | Methods and systems to identify operational reaction pathways |
| US7996155B2 (en) | 2003-01-22 | 2011-08-09 | Microsoft Corporation | ANOVA method for data analysis |
| JP2004254298A (ja) * | 2003-01-30 | 2004-09-09 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、プログラム及び記憶媒体 |
| EP1625394A4 (en) * | 2003-04-23 | 2008-02-06 | Bioseek Inc | METHOD FOR ANALYZING BIOLOGICAL DATA PROFILES |
| US8301388B2 (en) * | 2003-05-05 | 2012-10-30 | Amplicon Express, Inc. | Pool and superpool matrix coding and decoding designs and methods |
| US8609830B2 (en) * | 2003-05-16 | 2013-12-17 | Merck Sharp & Dohme Corp. | Methods and compositions for RNA interference |
| US20040229226A1 (en) * | 2003-05-16 | 2004-11-18 | Reddy M. Parameswara | Reducing microarray variation with internal reference spots |
| JP2004348674A (ja) * | 2003-05-26 | 2004-12-09 | Noritsu Koki Co Ltd | 領域検出方法及びその装置 |
| US20050143628A1 (en) * | 2003-06-18 | 2005-06-30 | Xudong Dai | Methods for characterizing tissue or organ condition or status |
| KR20060120063A (ko) | 2003-09-29 | 2006-11-24 | 패스워크 인포메틱스 아이엔씨 | 생물학적 특징의 탐지 시스템 및 생물학적 특징 탐지 방법 |
| US20050069863A1 (en) * | 2003-09-29 | 2005-03-31 | Jorge Moraleda | Systems and methods for analyzing gene expression data for clinical diagnostics |
| US8321137B2 (en) * | 2003-09-29 | 2012-11-27 | Pathwork Diagnostics, Inc. | Knowledge-based storage of diagnostic models |
| JP2005106755A (ja) * | 2003-10-01 | 2005-04-21 | Research Organization Of Information & Systems | マイクロアレイ実験等から得られるデータの新規解析方法 |
| US20050149546A1 (en) * | 2003-11-03 | 2005-07-07 | Prakash Vipul V. | Methods and apparatuses for determining and designating classifications of electronic documents |
| US7519565B2 (en) * | 2003-11-03 | 2009-04-14 | Cloudmark, Inc. | Methods and apparatuses for classifying electronic documents |
| US20050094807A1 (en) * | 2003-11-04 | 2005-05-05 | John Silzel | Accuracy array assay system and method |
| CA2551267C (en) * | 2003-12-23 | 2012-05-01 | Genomic Health, Inc. | Universal amplification of fragmented rna |
| WO2005067640A2 (en) * | 2004-01-07 | 2005-07-28 | University Of Hawaii | Methods for enhanced detection & analysis of differentially expressed genes using gene chip microarrays |
| JP2007527239A (ja) * | 2004-02-27 | 2007-09-27 | バイオシーク インコーポレイティッド | 喘息およびアトピーの生物学的データセットプロファイリング方法 |
| JP2007527247A (ja) | 2004-03-05 | 2007-09-27 | ロゼッタ インファーマティクス エルエルシー | 臨床的基準および情報提供性遺伝子セットの組合せを使用する乳癌患者の分類 |
| US7881872B2 (en) * | 2004-03-12 | 2011-02-01 | Microsoft Corporation | Methods of analyzing multi-channel profiles |
| US7660709B2 (en) * | 2004-03-18 | 2010-02-09 | Van Andel Research Institute | Bioinformatics research and analysis system and methods associated therewith |
| US7653260B2 (en) * | 2004-06-17 | 2010-01-26 | Carl Zeis MicroImaging GmbH | System and method of registering field of view |
| US8582924B2 (en) * | 2004-06-30 | 2013-11-12 | Carl Zeiss Microimaging Gmbh | Data structure of an image storage and retrieval system |
| US7542854B2 (en) * | 2004-07-22 | 2009-06-02 | International Business Machines Corporation | Method for discovering gene regulatory models and genetic networks using relational fuzzy models |
| US8484000B2 (en) | 2004-09-02 | 2013-07-09 | Vialogy Llc | Detecting events of interest using quantum resonance interferometry |
| JP2009502158A (ja) * | 2005-07-26 | 2009-01-29 | カウンシル オブ サイエンティフィック アンド インダストリアル リサーチ | 酵母のストレス耐性を増加させる遺伝子類の同定方法類、およびそれらの遺伝子類の酵母株改良のための使用 |
| US7437249B2 (en) | 2006-06-30 | 2008-10-14 | Agilent Technologies, Inc. | Methods and systems for detrending signal intensity data from chemical arrays |
| EP2140386A2 (en) * | 2007-03-16 | 2010-01-06 | Gene Security Network | System and method for cleaning noisy genetic data and determining chromsome copy number |
| US20090023182A1 (en) * | 2007-07-18 | 2009-01-22 | Schilling Christophe H | Complementary metabolizing organisms and methods of making same |
| US20100292093A1 (en) * | 2007-10-18 | 2010-11-18 | Rubinstein Wendy S | Breast cancer profiles and methods of use thereof |
| US8105777B1 (en) | 2008-02-13 | 2012-01-31 | Nederlands Kanker Instituut | Methods for diagnosis and/or prognosis of colon cancer |
| CN101250584B (zh) * | 2008-03-19 | 2012-06-13 | 南京大学 | 一种识别显著差异表达基因集合的方法 |
| US8086502B2 (en) | 2008-03-31 | 2011-12-27 | Ebay Inc. | Method and system for mobile publication |
| US7991646B2 (en) | 2008-10-30 | 2011-08-02 | Ebay Inc. | Systems and methods for marketplace listings using a camera enabled mobile device |
| ES2742251T3 (es) | 2009-03-16 | 2020-02-13 | Pangu Biopharma Ltd | Composiciones y procedimientos que comprenden variantes de splicing de histidil-tarn sintetasa que tienen actividades biológicas no canónicas |
| US8825660B2 (en) * | 2009-03-17 | 2014-09-02 | Ebay Inc. | Image-based indexing in a network-based marketplace |
| CA2757289A1 (en) | 2009-03-31 | 2010-10-21 | Atyr Pharma, Inc. | Compositions and methods comprising aspartyl-trna synthetases having non-canonical biological activities |
| US9405773B2 (en) * | 2010-03-29 | 2016-08-02 | Ebay Inc. | Searching for more products like a specified product |
| US9792638B2 (en) | 2010-03-29 | 2017-10-17 | Ebay Inc. | Using silhouette images to reduce product selection error in an e-commerce environment |
| US8949252B2 (en) | 2010-03-29 | 2015-02-03 | Ebay Inc. | Product category optimization for image similarity searching of image-based listings in a network-based publication system |
| US8819052B2 (en) | 2010-03-29 | 2014-08-26 | Ebay Inc. | Traffic driver for suggesting stores |
| US8861844B2 (en) | 2010-03-29 | 2014-10-14 | Ebay Inc. | Pre-computing digests for image similarity searching of image-based listings in a network-based publication system |
| WO2011139714A2 (en) | 2010-04-26 | 2011-11-10 | Atyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of cysteinyl-trna synthetase |
| CN103096911B (zh) | 2010-04-27 | 2018-05-29 | Atyr 医药公司 | 与异亮氨酰-tRNA合成酶的蛋白片段相关的治疗、诊断和抗体组合物的创新发现 |
| WO2011139853A2 (en) | 2010-04-28 | 2011-11-10 | Atyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of alanyl trna synthetases |
| CA2800557A1 (en) | 2010-04-29 | 2011-11-03 | Medical Prognosis Institute A/S | Methods and devices for predicting treatment efficacy |
| AU2011248457B2 (en) | 2010-04-29 | 2017-02-16 | Pangu Biopharma Limited | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of valyl tRNA synthetases |
| WO2011150279A2 (en) | 2010-05-27 | 2011-12-01 | Atyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of glutaminyl-trna synthetases |
| CN103097523B (zh) | 2010-04-29 | 2016-09-28 | Atyr医药公司 | 与天冬酰胺酰-tRNA合成酶的蛋白片段相关的治疗、诊断和抗体组合物的创新发现 |
| US8961961B2 (en) | 2010-05-03 | 2015-02-24 | a Tyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related protein fragments of arginyl-tRNA synthetases |
| US8981045B2 (en) | 2010-05-03 | 2015-03-17 | Atyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of methionyl-tRNA synthetases |
| CN105820252B (zh) | 2010-05-03 | 2020-07-21 | Atyr 医药公司 | 与苯丙氨酰-α-tRNA合成酶的蛋白片段相关的治疗、诊断和抗体组合物的创新发现 |
| CA2798139C (en) | 2010-05-04 | 2019-09-24 | Atyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of p38 multi-trna synthetase complex |
| CN103200953B (zh) | 2010-05-14 | 2017-02-15 | Atyr 医药公司 | 与苯丙氨酰‑β‑tRNA合成酶的蛋白片段相关的治疗、诊断和抗体组合物的创新发现 |
| AU2011256366C1 (en) | 2010-05-17 | 2017-06-15 | Pangu Biopharma Limited | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of leucyl-tRNA synthetases |
| EP2575857B1 (en) | 2010-06-01 | 2018-01-24 | aTyr Pharma, Inc. | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of lysyl-trna synthetases |
| US8407221B2 (en) | 2010-07-09 | 2013-03-26 | International Business Machines Corporation | Generalized notion of similarities between uncertain time series |
| AU2011289831C1 (en) | 2010-07-12 | 2017-06-15 | Pangu Biopharma Limited | Innovative discovery of therapeutic, diagnostic, and antibody compositions related to protein fragments of glycyl-tRNA synthetases |
| CN103108650A (zh) | 2010-08-25 | 2013-05-15 | Atyr医药公司 | 与酪氨酰-tRNA合成酶的蛋白片段相关的治疗、诊断和抗体组合物的创新发现 |
| US8412594B2 (en) | 2010-08-28 | 2013-04-02 | Ebay Inc. | Multilevel silhouettes in an online shopping environment |
| EP2694963B1 (en) | 2011-04-01 | 2017-08-02 | Qiagen | Gene expression signature for wnt/b-catenin signaling pathway and use thereof |
| US20140106986A1 (en) | 2011-06-01 | 2014-04-17 | Medical Prognosis Institute A/S | Methods and devices for prognosis of cancer relapse |
| EP3311847A1 (en) | 2012-02-16 | 2018-04-25 | Atyr Pharma, Inc. | Histidyl-trna synthetases for treating autoimmune and inflammatory diseases |
| US9934522B2 (en) | 2012-03-22 | 2018-04-03 | Ebay Inc. | Systems and methods for batch- listing items stored offline on a mobile device |
| US9336302B1 (en) | 2012-07-20 | 2016-05-10 | Zuci Realty Llc | Insight and algorithmic clustering for automated synthesis |
| MX367366B (es) | 2012-11-27 | 2019-08-16 | Univ Pontificia Catolica Chile | Composiciones y metodos para diagnosticar tumores de tiroides. |
| EP2986326B1 (en) | 2013-04-15 | 2018-09-05 | Cedars-Sinai Medical Center | Methods for detecting cancer metastasis |
| WO2014195032A1 (en) | 2013-06-07 | 2014-12-11 | Medical Prognosis Institute A/S | Methods and devices for predicting treatment efficacy of fulvestrant in cancer patients |
| EP3074039A4 (en) | 2013-11-26 | 2017-10-11 | The Brigham and Women's Hospital, Inc. | Compositions and methods for modulating an immune response |
| US11214836B2 (en) | 2014-07-15 | 2022-01-04 | Ontario Institute For Cancer Research | Methods and devices for predicting anthracycline treatment efficacy |
| US11205103B2 (en) | 2016-12-09 | 2021-12-21 | The Research Foundation for the State University | Semisupervised autoencoder for sentiment analysis |
| US20180165424A1 (en) * | 2016-12-14 | 2018-06-14 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Method for dynamic bias management between online process analyzers and referee tests |
Family Cites Families (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US130215A (en) * | 1872-08-06 | Improvement in steam and air brakes | ||
| US164273A (en) * | 1875-06-08 | Improvement in hand-stamps | ||
| US5800992A (en) | 1989-06-07 | 1998-09-01 | Fodor; Stephen P.A. | Method of detecting nucleic acids |
| US5143854A (en) | 1989-06-07 | 1992-09-01 | Affymax Technologies N.V. | Large scale photolithographic solid phase synthesis of polypeptides and receptor binding screening thereof |
| RU1794088C (ru) | 1991-03-18 | 1993-02-07 | Институт Молекулярной Биологии Ан@ Ссср | Способ определени нуклеотидной последовательности ДНК и устройство дл его осуществлени |
| US5155916A (en) * | 1991-03-21 | 1992-10-20 | Scientific Drilling International | Error reduction in compensation of drill string interference for magnetic survey tools |
| US5807522A (en) * | 1994-06-17 | 1998-09-15 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Methods for fabricating microarrays of biological samples |
| US5777888A (en) | 1995-08-09 | 1998-07-07 | Regents Of The University Of California | Systems for generating and analyzing stimulus-response output signal matrices |
| US5569588A (en) | 1995-08-09 | 1996-10-29 | The Regents Of The University Of California | Methods for drug screening |
| JP2002515738A (ja) * | 1996-01-23 | 2002-05-28 | アフィメトリックス，インコーポレイティド | 核酸分析法 |
| US6165709A (en) * | 1997-02-28 | 2000-12-26 | Fred Hutchinson Cancer Research Center | Methods for drug target screening |
| AU760053B2 (en) * | 1998-04-22 | 2003-05-08 | Ge Healthcare Niagara Inc. | Process for evaluating chemical and biological assays |
| US5965352A (en) * | 1998-05-08 | 1999-10-12 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Methods for identifying pathways of drug action |
| US6218122B1 (en) * | 1998-06-19 | 2001-04-17 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Methods of monitoring disease states and therapies using gene expression profiles |
| US6171794B1 (en) * | 1998-07-13 | 2001-01-09 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Methods for determining cross-hybridization |
| US6174794B1 (en) * | 1998-08-20 | 2001-01-16 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method of making high performance MOSFET with polished gate and source/drain feature |
| US6146830A (en) * | 1998-09-23 | 2000-11-14 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Method for determining the presence of a number of primary targets of a drug |
| US6245517B1 (en) | 1998-09-29 | 2001-06-12 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services | Ratio-based decisions and the quantitative analysis of cDNA micro-array images |
| US6203987B1 (en) * | 1998-10-27 | 2001-03-20 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Methods for using co-regulated genesets to enhance detection and classification of gene expression patterns |
| US6950752B1 (en) * | 1998-10-27 | 2005-09-27 | Rosetta Inpharmatics Llc | Methods for removing artifact from biological profiles |
| US6453241B1 (en) * | 1998-12-23 | 2002-09-17 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Method and system for analyzing biological response signal data |
| US6351712B1 (en) | 1998-12-28 | 2002-02-26 | Rosetta Inpharmatics, Inc. | Statistical combining of cell expression profiles |
| US6230987B1 (en) * | 2000-05-23 | 2001-05-15 | Hai Quang Truong | Applicators for allowing a predetermined fluid flow for dissolving and distributing soluble substances |
-
1998
- 1998-12-28 US US09/222,596 patent/US6351712B1/en not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-12-27 WO PCT/US1999/030837 patent/WO2000039339A1/en active IP Right Grant
- 1999-12-27 AU AU23855/00A patent/AU774830B2/en not_active Ceased
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-
2002
- 2002-01-28 US US10/058,696 patent/US20020128781A1/en not_active Abandoned
- 2002-11-04 US US10/287,130 patent/US7966130B2/en not_active Expired - Fee Related
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2005
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