JP2003517664A

JP2003517664A - 合成遺伝子による情報暗号化および回収

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Publication number: JP2003517664A
Application number: JP2001540598A
Authority: JP
Inventors: ウィリアムエルクローリー
Original assignee: ウィリアムエルクローリー
Priority date: 1999-09-10
Filing date: 2000-09-05
Publication date: 2003-05-27
Also published as: AU774228B2; KR20020075852A; US6714923B2; KR100464611B1; US20030084013A1; US6708158B2; AU4133801A; US6505180B1; US20030084012A1; CN1322451C; EP1242902A4; EP1242902A1; CA2384910A1; WO2001039004A1; HK1048868A1; US20030140024A1; CN1376282A

Abstract

(57)【要約】合成遺伝子により生化学遺伝子パラダイムを遺伝子アルゴリズムに実際に相応させるようにするシステムおよび方法。遺伝子型合成染色体は、反復的に拡大されて特定の問題組を適当に表すビット又は他の形態の遺伝子型状態モデルの母集団を形成する。性状再結合は、合成遺伝子を用いて合成染色体レベルで生じ、これに対し、適応性評価および選択は十分に発達した、即ち、拡大され且つ暗号化された構造のレベルで生じる。追加的に、システムと方法は、又、複合データ構造を合成遺伝子の中に暗号化するため教示され、同様に、合成遺伝子を用いて非反復情報データ組の暗号化を教示し、ここで、暗号化キーの如きデータ組に無関係な情報が合成遺伝子構造内に埋め込まれ得る。

Description

【発明の詳細な説明】【発明の属する技術分野】

本発明は、概述すると、遺伝子アルゴリズム、情報符号化および情報暗号化に
関する。更に詳細に述べると、本発明は、遺伝子アルゴリズムの構造、この構造
が、いかに自然の遺伝子の実例に類似するようにされるか、特に、デジタル体積
データ組および絶対的に安全な情報符号化方法に関するものである。特に、本発
明は、問題の解決に適用され、通常の遺伝子アルゴリズムの一層自然な遺伝子状
の実行、合成遺伝子の形態の情報符号化の高い効率および／又は合成遺伝子を用
いる情報の暗号化がこれらの問題を解決するために用いられる。

【従来技術】

遺伝子アルゴリズムは、研究、開発及び実施、更に詳細には、科学および工学
の多くの分野において、問題を解決するために、用いられて来た。遺伝子アルゴ
リズムの主な要請は、新規な問題の解決、その他、処理しにくい問題解決にあっ
た。大きな魅力と度々の驚きとが自然の生化学遺伝子に存在するという多くの同
様の理由のために、研究者は、遺伝子アルゴリズムの使用を通じて種々の問題に
対する独特で未だ期待されていない解決を度々見出してきた。遺伝子アルゴリズムが最近の科学の計算によって、１０億年間それ自体良好に
再処理されてきた過程を示しているので、大部分において、遺伝子アルゴリズム
は、その能力と有効さとをまさしく有している。従って、自然の遺伝子原理の高度の書き換え、これを遺伝子アルゴリズムに適
用することが望ましい。技術進歩は、データ利用および視覚化のための機会を増大させるので、このよ
うな情報を符号化し回収する従来技術には重い負担になる。特に、３次元視覚対
象物の分野およびそのデジタル環境の操作が医学、教育、科学において著しく重
要になる。バーチャルリアリティは早くに受け入れられ、ある場合には有用なコ
ミュニケーション、教育およびシミュレーションを達成する手段として用いられ
ている。不運にも、情報暗号化の最近の方法は、きわめて効率が悪く扱いにくか
った。このため、情報暗号化の一層の効率の良いコンパクトな方法を提供することが
望ましい。インターネット上もしくはそれ以外で急激に増大するデジタル通信のため、情
報交換の全体的に安全な形態をとる必要性が勝るようになった。殆ど誰もが利用
し得るかつての強力なコンピュータの出現によって、データ暗号化、更には、こ
のような暗号の解読のためのコンピュータ集約アルゴリズムが、現在、実施する
ことができるようになって来た。技術的なツール、ごく普通の技術、容易に利用し得るコンピュータの実際の出
力の急速な発達がユーザーの新しい分野を生じさせ、そのユーザーの行為は常に
名誉あるものではなかった。一般に“コード破壊”およびコンピュータの“ハッ
キング”は娯楽、業績、犯罪行為の新しい手段になった。今日、非常に僅かであ
るが、全く安全な情報暗号化アルゴリズムが存在する。遺伝子アルゴリズムは略類似する工程の集まりから成り、これら工程は、個々
のデータ対象の母集団を発達させ、この場合、通常、二進暗号列を同じデータ型
の新しい母集団に発達させ、最適のターウイン氏の概念に基づいて、再組み合わ
せ、又は遺伝子交叉型および釣り合いのとれた再生産計画の如き生化学遺伝子を
模倣する方法を用いる。このようなアルゴリズムは、通常、ある模擬のランダム
形態で形成された幾つかのデータ対象の最初の母集団から開始する。次いで、こ
れらデータ対象は近い将来の問題に関連するので、反復して評価され且つ遺伝子
状操作が新しい母集団に発展させるためにこの母集団内で種々のデータ対象につ
いて行われる。ミシガン大学のジョン・ホラン氏が1975年“人工・自然システムにおける適応
”において、固定長さの二進暗号列のための遺伝子アルゴリズムの最初の概念を
開発した。その後、遺伝子アルゴリズムにおける顕著な仕事および遺伝子分類シ
ステムが次の書物に参照され得る。 1987年遺伝子アルゴリズムに関する第二国際会議の会報、グレフェンステッチ
ェ；エム・スリニバス氏等の遺伝子アルゴリズム；エーサーベイ、コンピュータ
、Vol.27、No.６、17〜26頁、1994年７月；ゴールドバーグ、遺伝子アルゴリズ
ム、10〜20、80〜139頁、エジソン・ウエスレー1989年；ダブリュー・ビー・ド
レス、“合成神経系統のダーウインの最適化”、神経ネットワークに関するＩＥ
ＥＥ第一回国際会議、サンデイゴ、1987年６月、Vol.No.3、769〜775頁；シャフ
ァー氏等、遺伝子アルゴリズムのための適用性のある遺伝子交叉型分類機構、19
87年7月28〜31日、遺伝子アルゴリズムについての第二回国際会議の会報、36〜4
0頁；メラニ・ミッチェル“遺伝子アルゴリズムの導入”MITプレス1996年87〜11
3頁。ホラン氏の基礎的な前提に数年に亘って幾つかの改良がなされたが、これら遺
伝子アルゴリズムと自然の遺伝子実例との間の類似の欠如は明らかにされなかっ
た。即ち、従来の遺伝子アルゴリズムにおいて、性的再結合又は遺伝子交叉型は
、その幾何学的又は相対的な複雑化にも拘わらず、最終の形態即ち視覚形態にお
いてのみ母集団の一つの要素、即ち、データ対象に発生する。これは、例えば、
幾つかの環境適合目的を達成するために、非常に強い上半身を有する人の身体に
非常に早いランナーの脚を移植する生化学均等化である。実際に、遺伝子アルゴリズムを改良するあらゆる努力が払われて来た。即ち、
遺伝子交叉型と遺伝子アルゴリズムの適応選択との従来技術の手順は、それらの
バリエーションにも拘わらず、ゲノム規定システムの基本的な個体発生の結合し
た行動を囲む複雑さを考慮せずに、換言すると、簡単さからより複雑なレベルに
徐々に変化する生物に含まれる事象を明らかにすることによって同じレベルの要
素開発について行われている。実際に、生化学の性的な再組み合わせは遺伝子型レベルで生じ、この場合、遺
伝子型は、詳細な遺伝子構成を分配する有機体（生物）の一つのグループである
。遺伝子の構成および環境の相互作用によって決定される有機体の構成、即ち、
遺伝子型は、自然の選択が生ずる物の全体の仕組みの一つの相である。自然な遺伝子およびその存在論において、“染色体および部分変換は、‘配線
図’と規定システムの‘ロジック’とを連続して集約する。”スチュアート・エ
ー・カウウマン、“命令の起源”、411〜439頁、オックスフォード大学プレス社
、1993年。更に、発展した工程は、きわめて反復的なものであり、事実、“遺伝
子コード”の実行を認めている考え方を歪曲するボンニューマン建築技術よりも
はるかに類似している。事実、2つの手順、生化学遺伝子交叉型又は性的再結合および適応選択は、き
わめて異なるレベルのみでなくきわめて異なる規模で生ずる。世界の現在の人口を発生させる、卵子を受精させる精子の量は鉛筆に取り付け
られた消しゴムより小さな容器の中に封入され得ること、人間の生化学的に遺伝
した性質は、一人の人間を他の者からおよび全ての他の生物から区別するための
類似性および相違性は精子の小さな質量に基づくことが推定される。“アデリア
ン・エム・サーブ”“一般の遺伝子”、2〜26頁、265〜384頁、ダブリュー・エ
イチ・フリーマン・カンパニー1965年。ボリューム（体積）・レンダリングはコンピュータグラフィック技術であり、
これによって興味ある目的又は現象がサンプル化され即ち、多くの正六面体構成
ブロック、いわゆるボクセル即ち体積要素に分割される。ボクセルは、2次元（
以下２−D）ピクセル（微小正方形）とは異なって3次元（以下３−D）であり、
単一の体積（ボリューム）の集積である。各ボクセルは、ボリューム（体積）の
幾つかの測定された又は計算された特性のための一つ又はそれ以上の値を単一の
正六面体によって典型的に表示される。３−Dボクセル組は多数の２−D画像から
組み立てられ、これら画像を２−Dピクセル空間に投射することによって表示さ
れ、この場合、画像はフレーム（枠）バッファに記憶される。このような態様に
おけるボリュームレンダ化は３−D空間における半透明の懸濁液粒子に類似され
る。面（サーフェース）レンダリングにおいて、体積データは等面、等輪郭、面取
り、縁合わせの如き工程によって幾何学的原形に変換されなければならない。多
角形網目又は輪郭の如きこれら原形は、次いで、通常の幾何学的レンダリング（
透視図）技術を用いて表示するようにレンダ化される。これら技術の両方共、利
点と欠点とを有する。ボリュームレンダリング技術の大きな利点は、３−D体積（ボリューム）がデ
ータ組の幾何学的な任意の知識を必要とすることなく、この結果、面表示への中
間の変換なく表示され得ることである。サーフェース（面）レンダリングにおけ
るこの変換は、時には、特にもし面が良好に限定されないと、乱れた２−D画像
になる等、全く複雑になり、且つ手法の輪郭トレーシングの如き多くの使用者の
介入を必要とする。他方、３−Dデータ組がサーフェースレンダリングにおける一組の幾何学的原
形に対してレンダ化されるので、このことは記憶されるべきデータ量の著しい減
少をもたらし、この方法によって作られた３−D再構成の早いディスプレイ（表
示）と操作とを提供することができる。これに対し、画像積層データの全てがボリュームレンダリングのために用いら
れるので、多くのメモリーと処理能力とを有するコンピュータが、この形態のボ
リュームレンダリングを処理するのに必要とされる。全体のデータ組がボリュー
ムレンダリングに保存されるので、サーフェースレンダリングを幾何学的構造に
減少するとき、失われる内部構造および詳細を含む任意の部分は見られ得る。興味ある対象の多くの適用がボリュームレンダリングから生ずる内部構造およ
び詳細を保存することを望むが、特に、サーフェースレンダリングの場合のよう
に、大容量のデータでもって高い効率を達成することを望むので、両方法の利点
を達成した技術、即ち、ボリュームレンダリングの詳細を有するものにサーフェ
ースレンダリングの速度を提供することがきわめて望ましい。データ暗号化の従来技術は、少なくとも2千年前であり、暗号学の全体の分野
は非常に高程度の特定化に進歩されて来た。最も一般に用いられる方法は“キー
”又はキーシステムを用いる。キーは二進法と等しい面、例えば、“クイックブ
ラウンフォックス（コード）”を用いる。次いで、この二進数が情報データ組を
暗号化するのに用いられる。一般により長い二進数はより困難であり、暗号化さ
れたメッセージに解読することが必要である。従って、いわゆる“強力な”暗号
化アルゴリズムは、最も標準の40ビット方法に比し、128ビット方法を用いるこ
とかも知れない。早い暗号化アルゴリズムの一つの形態は“対称”キーにするこ
とであった。対称キー暗号化方法は、暗号化メッセージの送受信者の両方が同じ
キーに接近し、この同じキーが暗号化と解読との両方、従って“対称”を行うよ
うに用いられることを必要とする。このようなシステムは、これら通信が確実な通信の別な手段を有し、この場合
、どのようなキーを用いるか同意を必要としない。 1976年において、スタンフォード大学、ホワイトフィールド・ディフィおよび
マーチン・ヘルマン氏等が“パブリックキー”暗号化システムを提案した。この
システムは、まもなく、“RSA"（公開鍵暗号方式）と呼称された。ユーザーのRS
Aソフトウエアは一対のキーを必要とする。各キーは大きな容量体であり、時に
は500ディジット以上である。2つのキーが数学的に関連される。いずれかのキー
はメッセージを暗号化するためにあるソフトウエアの中に入力することができ、
他のキーは同じメッセージを解読するために遅れて入力することができる。即ち
、一つのきーで暗号化し、他のキーで解読する。しかし、実際に、RSA暗号化は
安全の”包み“として良く用いられている。従って、伝達されるものは対称キー
で使用されたキーのコピーによって暗号化されRSA包みの中に包まれたメッセー
ジである。受信側で、先ず、解読ソフトウエアがRSA包みをあけ、対称キーを取
得しこのキーをメッセージ解読のために用いる。任意の場合には、同じ暗号化が
同じキーを同じ情報データ組に用いることになる。即ち、工程が複写される。対称、公共など、用いられるキーシステムの型式にかかわらず、複製は、情報
暗号化の従来技術の大きな弱点である。従って、複製されない絶対的に安全な情報暗号化のための改良された方法を提
供することが望ましい。

【本発明の概要】

本発明は、合成遺伝子を遺伝子アルゴリズム工程の中に導入することによって
自然な遺伝子実例ときわめて類似することを達成するものとして生化学遺伝子を
用いる。コンピュータ読取可能なメモリーの構造内で合成遺伝子を用いることは
、柔軟性を増し、遺伝子アルゴリズムに対する能力が効率の良いコンパクトな情
報暗号化を付与して安全な情報暗号化を提供し且つ多数のきわめて多様な問題に
適用され得る問題解決ツールを提供する。本発明の他の実施例は合成遺伝子を用いるオーダーされた情報データ組の非リ
ニア符号化のための方法およびシステムを提供する。本発明の更に他の実施例は完全に非複製である合成遺伝子を用いる高度の非リ
ニア情報暗号化のための方法およびシステムを提供する。本発明の追加の利点および新規な特徴は、本発明の以下の明細書において部分
的に述べられ且つ本発明の実施によって教示される以下の説明において当業者に
明らかになる。

【発明の実施の形態】

さて、図面を参照すると、合成遺伝子およびコンピュータ読取可能なメモリー
構造の使用と実施とが一層詳細に述べられる。追加して述べると、合成染色体お
よびその合成遺伝子の創造、記憶および操作のための手順が一層十分に述べられ
る。最終的には、暗号化されたパラメータを含む視覚構造の構成又は合成染色体
および要素の合成遺伝子内に収容された基礎情報から派生される物理的問題の他
の面が一層詳細に述べられる。生化学染色体およびこの染色体が含む遺伝子が10億年間、比較的純粋な遺伝子
における遺伝子関係を進歩させたことは事実であるが、特に、線形（リニア）数
学透視図から見たとき、例えば、人間の眼の如き複雑な器官が少しも存在しなか
ったことが印象的である。このため生化学の進化の真の力は1000の遺伝子を含む
遺伝子システムから生じ、その生成物が変化したりしなかったりする。これは、
この規則的なシステムの合成した動的な作用であり、このシステムは、有機体の
各細胞型の異なる遺伝子の表現を同一にして規則正しい折りたたまれていない個
体発生の基礎となる。スチュワート・エイ・カアフマン、“命令の源”441〜442
頁、オックスフォード大学プレス社、1993年参照。従って、簡単な考え方から生
化学進化の力は有機体の発展したレベルの適応性評価と再生産、又はその遺伝子
レベルにおける遺伝子交叉型との間の一定の循環から生ずるように思える。図1
は、遺伝子アルゴリズムのための本発明の一つの実施例が操作する２つの主なレ
ベルを示す。上部の外面型レベルの適応選択工程は、下部の遺伝子型レベルの再
結合又は交叉型および可能な変異工程で合成遺伝子が最終的に生じることを規定
している。合成遺伝子および染色体を遺伝子アルゴリズム内で用いる概要が図2のフロー
図に概略的に示されている。最初の段階において、全体的な指定がなされ、与え
られた問題のパラメータによって必要とされるように拡大サブルーチン、EXPAND
によって用いられる。これらは、マジュラ（2整数の差を整除する整数）オペレ
ータの除数最大限、各染色体の遺伝子の数、最終表現型実体および個々の母集団
要素を含み、それらの最終性質は対象物機能において評価される。次の段階は、個々の合成遺伝子から作られた合成染色体の全体の母集団を発生
することを含む。この段階は、通常、擬似ランダム態様から成っている。次の段階は、幾つかの対象（目的）が達成される迄、反復して行われる。これ
らは、全体の母集団が置換される迄、即ち僅かに起こり得る変異を導入し、遺伝
子の各要素の組を、完全に形成された表現型実体又は問題解決対象物に拡大し、
幾つかの目標又は対象（目的）機能を整合することに従って全体の表現型母集団
の結果を分類し、分類に応じて生ずるもの、例えば、合成染色体交叉型から成る
。以下に述べる例において、対象機能は、いわゆる“魔法陣（magic square）
”問題の解決であり、この場合、4×4のセルラーマトリックスであり、これは、
一つが1〜16個のセル（小室）を有し、各列、各行および対角線上の個々のセル
内の数字の合計が等しくなるように配列されるものである。図3は単一のサブルーチンの擬似コードを示し、このコードは、例示の問題を
可能的に解決するのに十分な構造を有する十分に発達した母集団部材（要素）に
合成染色体を拡大するように用いられ得る。最近の母集団の要素の合成染色体遺伝子および“exp rslt[]”を指定すること
が反復的呼び出し、全体列“dx[]”、一時的なベクトルであるので、拡大結果、
即ち、十分に発達した表現型母集団の要素、更にはマジュラ操作の除数、“md”
が任意場所で規定される。擬似コード形態において、コールの原形は拡大（t,x,d,n）であり、ここで、
ｔ＝拡大する遺伝子の数ｘ＝最終の計算データ（最初は零）ｄ＝遺伝子列要素計数体（即ち、染色体遺伝子位置）（最初は零）ｎ＝生じた母集団要素の寸法（即ち、十分に発達した母集団要素のコードの直線
長さ）である。実際に、一層十分に発達した又は拡大した母集団要素が長さにおいて対応する
合成染色体よりも著しく長いので、遺伝子配列計数体即ち染色体遺伝位置は、先
ず、染色体遺伝子位置の範囲から外れていることがチェックされる。例えば、も
しｄ＜0なら、tがｄの実際の値に加えられ、即ちｄ＝ｄ+ｔになり、もしｄ＞ｔ
なら、ｔはｄの実際の値から引かれ、即ちｄ＝ｄ−ｔになる。染色体の遺伝子位置が適当な範囲にあることが設定されたとき、次の段階は染
色体の現在の遺伝子位置、即ち遺伝子列要素“ｄ”の値を最終の演算された、即
ち“データ”X値に加えることであり、これによりサブルーチン内で変化し得る
一時的規定位置“ｍ”を結果する。次いで、マジュラ操作体がその除数“ｍｄ”
の倍数より小さい“ｍ”の残りを決定する。この特定の例において、遺伝子値は
0と999との間の擬似のランダムに指定された値であり、変化の公正な量が確認さ
れる。基礎数が0であり、可能な値の我々のコード要件が範囲1〜16であるのでA1
は結果に加えられなければならない。最終的に、もし0の要素が到達され、その他、このような状態になる迄、他の
コール（呼び出し）がそれ自体になされたなら、反復コールの最終にチェックが
なされる。図４は、“マジックスックエア”問題における表現型のための染色体
拡大および適用標価の詳細なフロー線図を示す。多分、合成遺伝子の最も重要な面の一つは、情報データ組のきわめて圧縮され
指令された暗号化を達成する可能性である。ボリュームレンダ化データに関する
従来技術における記載で述べたように、サーフェース（面）レンダ化データの利
点の一つは、デカルト座標が知られており、これに対し、ボリュームレンダ化デ
ータは幾何学的に特定されず、ボクセルを用いて、対象物の内部構造についての
詳細な情報を、たとえ記憶することのついて大きな費用およびコンピュータの通
常の費用がかかったとしても、記憶することができる。サーフェースレンダリン
グアプローチの相対的な速度と記憶との利点は、3D空間の対象の内部構造に関し
て記憶される情報がないにもかかわらず達成されることである。本発明の一つの実施例は、サーフェースレンダリングアプローチの概念および
効率に加えてボリュウムレンダリングボクセル状情報記憶化の利点を達成する方
法およびシステムを提供する。図5は、内部詳細を有する簡単な体積状体に関する合成遺伝子暗号化工程の概
要図である。図6は、3D六面体を発生するのに用いられる単一組のデータを暗号化する工程
のフロー線図を示し、3D六面体はその中に等しく位置決められ、異なる色、陰お
よび面情報を有する四つの小さな六面体を備えている。図7aおよび図7bは、ミネソタ大学によって開発された3D視覚ソフトウエア環境
、“幾何学的視覚”を用いて、以下の例示に巨視的明細書として用いられ実施さ
れた実際のデータと異なるレベルを示す表である。図7aおよび図7bは図6の“規
定目標情報”の最初の段階の拡大である。各データ組は、全体の工程内で変換レベルが考慮される。同等のパラメータで
開始し、変換の外方六面体および全てのレベルがこれらの等しい値に従属する。図6の第二の段階は合成染色体の擬似ランダム母集団の発生である。この特定
の例では、１5０万合成染色体の母集団が創造され、夫々は1から999の範囲にあ
る数値を有する四つの合成遺伝子を備えている。図8は図6の第三段階と、実際の変換が生ずる反復ループの第一の部分とを示す
擬似コードリストである。これは個々の合成染色体の拡大を状態モデルで述べ、
この状態モデルでは“段階を通して”又は実行されたとき、暗号化パラメータの
試行マトリックスが反復サブルーチン“幾何学的成長”を通した際に、値の範囲
内に発生される。夫々が構築され、即ち、拡大されると、試行マトリックスは、手順において、
最初に規定された目標データと比較され、相違が分類される。反復の次の部分は夫々の拡大、状態モデルの分類に比例した量で合成染色体交
叉型遺伝子を形成し、この場合、合成遺伝子について変異の可能性がコード内で
僅かに生ずる。反復工程は、完全な整合が目標データの現在のレベルに達成されるまで続行さ
れる。全体の工程は目標データの全てのレベルが変換されるまで繰返される。従って、この例では、全体の体積量の合成の各レベルは、それ自体、四つの合成
遺伝子を有し、この場合、外方六面体のため等位の遺伝子で始まり、外方六面体
の性質を規定し、次いで内方六面体を進めその性質を規定すること等を行う。図9はこの方法によって発生された合成遺伝子の実際の組を示す。図7aおよび
図7bを図9と比較することは意味があり、大きさに相違があるが、なお、合成遺伝
子を最終の体積形態に正確に書き換えることが留意される。図10は合成遺伝子の用途を通じて暗号化するデータの工程の概略を示す。本発
明がデータ暗号化に関するので、本発明の一つの利点は、正確な同じデータ組を
表わす合成遺伝子の任意の二組が同じであることが殆どあり得ないという事実に
ある。即ち、その工程は非複製である。換言すると、本発明によって個々の場合
に暗号化される同じデータ組は、殆ど合成遺伝子の同一組にならない。事実、こ
のようなことが起こる可能性は、通常、3８番目の動力を生じさせる約3×10の最
近の擬似ランダム数発電機の反復速度である。開示された方法の他の特徴は、暗号化された合成遺伝子構造の中に埋め込まれ
るように、暗号化“キー”又は情報データ組とは異質の他の情報を用いる種々の
手段を行うことである。このような暗号化キーは、上記暗号化データに関して従
来技術に述べられた対称のおよび／又は一般のキーの最も標準の使用として用い
られるか又はより新規な方法に用いられ得る。その高い非線形暗号化目的のため
に、この暗号化方法は、従来技術において最近存在するものよりも、インデック
スキー、符号付きキーおよび合成キーを含む“キーに関する”情報について多く
の変化形態の可能性を持たせている。図１１は合成遺伝子を用いた例示の暗号化工程のフロー線図である。この例示
の暗号化は、更に、暗号化キーを情報データ組から発生した合成遺伝子内に埋め
込む方法を示している。一般の感覚で、この手順は適応選択工程であり、この工
程において、特定のデータ組に対する可能な正確な整合が一連の反復コールによ
りサブルーチン、サイパ(CYPHER、暗号)に発生される。字句“Fall not from grace”は単一の暗号キー‘シークレット’を用いて暗
号化される。この例では、字句は３つの文字（“Fa）、（ll）、(not) 等のデ
ータ組に分解される。この暗号化キー‘シークレット’は数字量に変換され、特
定のデータ組に対する各最初のコールのために、後述するように、サブルーチン、
サイパーにおける論点である。図１２は例示暗号化に用いられたサブルーチン、サイパーを述べる擬似のコー
ドリストである。大きな遺伝子列“ｄ×[]”は、手順の前に規定され変換工程に
用いられた試行遺伝子を含む。“ptype[]”は、又、全体的に規定され、0〜255
の値を有する変換データを含む。“cnt”は“ptype[]”およびサイパーの最終量
のための全体的に形成されたカウンタ(計数装置)である。サイパーの目的は、一
連の数字的合成遺伝子および任意の暗号化キーを0〜255のASCII範囲内にある一
連の数字量に変換することである、そのASCIIは標準米国キー符号ボード上のプリ
ント可能な符号の範囲を示す。範囲が異なる際にはマジュラ操作除数を単に変換
することによって用いられ得る。任意の暗号キー情報がそのコール内の論点としてサイパーを最初に通され、サ
イパーへのコールがそれ自身になされる度に反復して変換されるようになる。即
ち、合成遺伝子および暗号化キーの値はマジュラ255による合計として処理され
て目標データと等しい数字ASCIIの符号に対する解決の可能性を形成する。この特定の例において、暗号化キー“シークレット”はそのASCII符号の夫々
の数字等価の合計を表わす数字量に変換される。この数字キーの値は、最初に、
情報データ組を表わす分解相の各データ組のためにサイパーに通される。サイパ
ーのそれ自身へのコールにおいて、前もって変形された“X”の値、“ｍ”によっ
て表わされた最初の０、同様に変形値“ｋ”、“nk”によって示された最初の暗
号化キーが共に更に変形されるべき変形形態に通されて先の変形の変形が行われ
る。図13は、暗号化キー‘シークレット’を有する相 “Fall not from grace”を
暗号化する2つの分離した例からの暗号化合成遺伝子を示す。この図は、本発明が
合成遺伝子の2つの全体的に異なる組を作り、夫々が同じ情報データ組および暗
号化キーを性格に表わしていることを示している。暗号化キー“シークレット”
が用いられたなら、合成遺伝子の各組が正確な同じ相、“Fall not from grace
”に解読され得る。本発明のある実施例が示され述べられたが、本発明はこれらに限定されず本発
明の請求の範囲内で種々の変形がなされ得ることを理解されたい。

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１３年９月２６日（２００１．９．２６）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【発明の名称】合成遺伝子による情報暗号化および回収

【特許請求の範囲】

【発明の詳細な説明】

【発明の属する技術分野】本発明は、原情報を、その変換された遺伝子状状態から原状態に損失なく回収
するため合成遺伝子状シーケンスから成る規則ベースデータ構造に、情報データ
を暗号化することに関するものである。更に詳細に述べると、本発明は、複合デ
ータ組を規則ベース合成遺伝子のようなシーケンス内に暗号化してこの複合デー
タ組情報をそのように暗号化された合成遺伝子から損失なく回収するようにした
構造および通常の情報データ組を規則ベースデータ構造の中に変換する前と同じ
主要工程によって形成され且つ規則ベースデータ構造が合成（デジタル）遺伝子
状シーケンスおよび上記情報データ組を完全に損失のない状態で回収することか
ら成る絶対安全情報暗号化構造に関するものである。本発明は、特に、シュミレーションおよび指令においてより有効に且つ役立つ
ようにバーチャルモデルにおける十分な現実性および情報データ組を合成遺伝子
のようなシーケンスに変換する中核の工程の本来の特徴としてのデータ圧縮性を
実行する場合、および今日の暗号化方法の管理における問題の範囲に適用可能で
ある。

【従来技術】技術進歩は、データ利用および視覚化のための機会を増大させるので、このよ
うな情報を符号化し回収する従来技術には重い負担になる。特に、３次元視覚対
象物の分野およびそのバーチャル環境の操作が国内防護、医学、教育、科学にお
いて著しく重要になる。バーチャルリアリティは急速に受け入れられ、ある場合
には有用なコミュニケーション、教育およびシミュレーションを達成する手段と
して用いられている。情報暗号化およびバーチャルモデル、シュミレーションに
用いられた回収の最近の方法は、バーチャル対象の原始的な現実のみを可能とし
ているので、かなり多数の特性を、起因する対象物に付与せしめ、更には、実行
する速度と容易さとを可能にする技術がきわめて望ましい。インターネット上もしくはそれ以外で急激に増大するデジタル通信のため、情
報交換の全体的に安全な形態をとる必要性が勝るようになった。殆ど誰もが利用
し得るかつての強力なコンピュータの出現によって、データ暗号化、更には、こ
のような暗号の解読のためのコンピュータ集約アルゴリズムが、現在、実施する
ことができるようになって来た。技術的なツール、ごく普通の技術、容易に利用し得るコンピュータの実際の出
力の急速な発達がユーザーの新しい分野を生じさせ、そのユーザーの行為は常に
名誉あるものではなかった。一般に“コード破壊”およびコンピュータの“ハッ
キング”は娯楽、業績、犯罪行為の新しい手段になった。今日、非常に僅かであ
るが、全く安全な情報暗号化アルゴリズムが存在する。このため、将来のコンピュター能力又は暗号化キーの長さから離れて絶対的な
安全レベルを有する暗号化方法論を提供することが望ましい。歴史的観点から、ボリューム（体積）・レンダリングはコンピュータグラフィ
ック技術であり、これによって興味ある目的又は現象がサンプル化され即ち、多
くの正六面体構成ブロック、いわゆるボクセル即ち体積要素に分割される。ボク
セルは、２次元（以下２−Ｄ）ピクセル（微小正方形）とは異なって３次元（以
下３−Ｄ）であり、歴史的には単一の体積（ボリューム）の測定であった。各ボ
クセル内には、体積の幾つかの測定された又は計算された特性のための一つ又は
それ以上の値が参照され、単一の正六面体によって典型的に表示される。３−Ｄ
ボクセル組は多数の２−Ｄ画像から組み立てられ、これら画像を２−Ｄピクセル
空間に投射することによって表示され、この場合、画像はフレーム（枠）バッフ
ァに記憶される。このような態様におけるボリュームレンダ化は３−Ｄ空間にお
ける半透明の懸濁液粒子に類似される。面（サーフェース）レンダリングにおいて、体積データは等面、等輪郭、面取
り、縁合わせの如き工程によって幾何学的原形に変換されなければならない。多
角形網目又は輪郭の如きこれら原形は、次いで、通常の幾何学的レンダリング（
透視図）技術を用いて表示するようにレンダ化される。これら技術の両方共、利
点と欠点とを有する。ボリュームレンダリング技術の大きな利点は、３−Ｄ体積（ボリューム）がデ
ータ組の幾何学的な任意の知識を必要とすることなく、この結果、面表示への中
間の変換なく表示され得ることである。サーフェース（面）レンダリングにおけ
るこの変換は、時には、特にもし面が良好に限定されないと、乱れた２−Ｄ画像
になる等、全く複雑になり、且つ手法の輪郭トレーシングの如き多くの使用者の
介入を著しく必要とする。他方、３−Ｄデータ組がサーフェースレンダリングにおける一組の幾何学的原
形に対してレンダ化されるので、このことは記憶されるべきデータ量の著しい減
少をもたらし、この方法によって作られた３−Ｄ再構成の早いディスプレイ（表
示）と操作とを提供することができる。これに対し、画像積層データの全てがボリュームレンダリングのために用いら
れるので、大きいメモリーと処理能力とを有するコンピュータが、この形態のボ
リュームレンダリングを処理するのに必要とされる。全体のデータ組がボリュー
ムレンダリングに保存されるので、サーフェースレンダリングを幾何学的構造に
減少するとき、失われる内部構造および詳細を含む任意の部分は見られ得る。興味ある対象の多くの適用がボリュームレンダリングから生ずる内部構造およ
び詳細を保存することを望むが、特に、サーフェースレンダリングの場合のよう
に、大容量のデータでもって高い効率を達成することを望むので、両方法の利点
を達成した技術、即ち、ボリュームレンダリングの詳細を有するものにサーフェ
ースレンダリングの速度を提供することがきわめて望ましい。合成と量の両方で意義のある特性を与える限定面は、各ボクセルにおいて十分
な現実性および原物通りを達成するのに必要な数学的構造および手順を入念に作
ることであった。このため、バーチャル空間の３−Ｄ座標における量的および質
的特性の多大な数を表すきわめて簡単な方法がきわめて望ましい。データ暗号化の従来技術は、少なくとも２千年前であり、暗号学の全体の分野
は非常に高程度の特定化に進歩されて来た。最も一般に用いられる方法は“キー
”又はキーシステムを用いる。キーは二進法と等しい面、例えば、“クイックブ
ラウンフォックス（コード）”を用いる。次いで、この二進数が情報データ組を
暗号化するのに用いられる。一般により長い二進数はより困難であり、暗号化さ
れたメッセージに解読することが必要である。従って、いわゆる“強力な”暗号
化アルゴリズムは、最も標準の４０ビット方法に比し、１２８ビット方法を用い
ることかも知れない。早い暗号化アルゴリズムの一つの形態は“対称”キーにす
ることであった。対称キー暗号化方法は、暗号化メッセージの送受信者の両方が
同じキーに接近し、この同じキーが暗号化と解読との両方、従って“対称”に用
いられることを必要とする。このようなシステムは、これら通信が確実な通信の別な手段を有し、この場合
、どのようなキーを用いるか同意を必要としない。１９７６年において、スタンフォード大学、ホワイトフィールド・ディフィお
よびマーチン・ヘルマン氏等が“パブリックキー”暗号化システムを提案した。
このシステムは、まもなく、“ＲＳＡ″（公開鍵暗号方式）と呼称された。ユー
ザーのＲＳＡソフトウエアは一対のキーを必要とする。各キーは大きな容量体で
あり、時には５００デジット以上である。２つのキーが数学的に関連される。い
ずれかのキーはメッセージを暗号化するためにあるソフトウエアの中に入力する
ことができ、他のキーは同じメッセージを解読するために遅れて入力することが
できる。即ち、一つのきーで暗号化し、他のキーで解読する。しかし、実際に、
ＲＳＡ暗号化は安全の”包み“として良く用いられている。従って、伝達される
ものは対称キーで使用されたキーのコピーによって暗号化されＲＳＡ包みの中に
包まれたメッセージである。受信側で、先ず、解読ソフトウエアがＲＳＡ包みを
あけ、対称キーを取得しこのキーをメッセージ解読のために用いる。任意の場合には、多数のビットを含むキーが安全を確保するために長時間に亘
って多大のコンピュータ計算のエネルギーを必要とすると思われるので暗号化キ
ーの長さは現代の暗号化概念に最も近い。しかしながら、分子コンピュウータ計
算が現実に近づくと、このような推量が議題にのぼり、列の計算能力に本質的に
依存する暗号化方法は殆ど機能しない。暗号化における従来技術の他の面は、本来の可逆性であり、この場合に、同じ
キーで暗号化された同じデータが同じ暗号化ファイルを作り、従って、暗号化デ
ータへの最終の解決を行う。まったく逆ができない暗号化アプローチ、即ち、同
じキーで同じデータを暗号化することは、各時間、異なる暗号化を形成し（なお
各暗号化ファイルは同じキーを用いて原データに解読する）、きわめて望ましい
。自然な遺伝子およびその存在論において、“染色体および部分変換は、‘配線
図’と規定システムの‘ロジック’とを連続して集約する。”スチュアート・エ
ー・カウウマン、“命令の起源”、４１１〜４３９頁、オックスフォード大学プ
レス社、１９９３年。従って、メッセージ又はデータおよび相応したキーばかりでなく本来の規則ベ
ースロジック能力をコンテンツ内に収容し、暗号化ファイルが破壊する前に特定
数の機能しないパスワード又はキーの如き追加の安全測定の制御を行う新しいア
プローチがきわめて望ましい。

【本発明の概要】本発明は、任意の形態の情報データ組を規則ベース合成遺伝子のようなシーケ
ンスの中に実質的に暗号化することによって従来技術で行うよりも高度の寸法性
、圧縮性および向上性を達成するメタファーとして生化学遺伝子を用いる。世界の現在の人口を発生させる、卵子を受精させる精子の量は鉛筆に取り付け
られた消しゴムより小さな容器の中に封入され得ること、人間の生化学的に遺伝
した性質は、一人の人間を他の者からおよび全ての他の生物から区別するための
類似性および相違性は精子の小さな質量に基づくことが推定される。“アデリア
ン・エム・サーブ”“一般の遺伝子”、２〜２６頁、２６５〜３８４頁、ダブリ
ュー・エイチ・フリーマン・カンパニー１９６５年。コンピュータ読み取り可能なメモリーの構造内に合成遺伝子シーケンスを用い
ることは効率の良いコンパクトな情報符号化、安全な情報暗号化および多数の種
々の問題に適用され得る問題解決の場を提供する。本発明の他の実施例は合成遺伝子を用いるオーダーされた情報データ組の非リ
ニア符号化のための方法およびシステムを提供する。本発明の更に他の実施例は完全に非複製である合成遺伝子を用いる高度の非リ
ニア情報暗号化のための方法およびシステムを提供する。本発明の追加の利点および新規な特徴は、本発明の以下の明細書において部分
的に述べられ且つ本発明の実施によって教示される以下の説明において当業者に
明らかになる。

【発明の実施の形態】さて、図面を参照すると、合成遺伝子およびコンピュータ読取可能なメモリー
構造の使用と実施とが一層詳細に述べられる。追加して述べると、合成遺伝子シ
ーケンスの創造、記憶および操作のための手順が一層十分に述べられる。最終的
には、暗号化されたパラメータを含む視覚構造の構成又は合成遺伝子シーケンス
内に収容された基礎情報から派生される物理的問題の他の面が一層詳細に述べら
れる。多分、合成遺伝子シーケンスの中に情報を変換する最も重要な面の一つは、情
報データ組のきわめて圧縮され指令された暗号化を達成する可能性である。ボリ
ュームレンダ化データに関する従来技術における記載で述べたように、サーフェ
ース（面）レンダ化データの利点の一つは、デカルト座標が知られており、これ
に対し、ボリュームレンダ化データは幾何学的に特定されず、ボクセルを用いて
、対象物の内部構造についての詳細な情報を、たとえ記憶することのついて大き
な費用およびコンピュータの通常の費用がかかったとしても、記憶することがで
きる。サーフェースレンダリングアプローチの相対的な速度と記憶との利点は、
３Ｄ空間の対象の内部構造に関して記憶される情報がないにもかかわらず達成さ
れることである。本発明の一つの実施例は、サーフェースレンダリングアプローチの概念および
効率に加えてボリュウムレンダリングボクセル状情報記憶化の利点を達成する方
法およびシステムを提供する。図１は、内部詳細を有する簡単な体積状体に関する合成遺伝子暗号化工程の概
要図である。図２は、３Ｄ六面体を発生するのに用いられる単一組のデータを暗号化する工
程のフロー線図を示し、３Ｄ六面体はその中に等しく位置決められ、異なる色、
陰および面情報を有する四つの小さな六面体を備えている。図３および図４は、ミネソタ大学によって開発され自由に利用可能な３Ｄ視覚
ソフトウエア環境、“幾何学的視覚”を用いて、以下の例示に巨視的明細書とし
て用いられ実施された実際のデータと異なるレベルを示す表である。図３および
図４は図２の“規定目標情報”の最初の段階の拡大である。各データ組は、全体の工程内で変換レベルが考慮される。同等のパラメータで
開始し、変換の外方六面体および全てのレベルがこれらの等しい値に従属する。図２の第二の段階は合成遺伝子シーケンスの擬似ランダム母集団の発生である
。この特定の例では、１５０万の異なる合成遺伝子シーケンスの母集団が創造さ
れ、夫々は１から９９９の範囲にある数値を有する四つの合成遺伝子を備えてい
る。図５は図１の第三段階と、実際の変換が生ずる反復ループの第一の部分とを示
す擬似コードリストである。これは個々の合成遺伝子シーケンスの拡大を状態モ
デルで述べ、この状態モデルでは“段階を通して”又は実行されたとき、暗号化
パラメータの試行マトリックスが反復サブルーチン“幾何学的成長”を通した際
に、値の範囲内に発生される。夫々が構築され、即ち、拡大されると、試行マトリックスは、手順において、
最初に規定された目標データと比較され、相違が分類される。反復の次の部分は夫々の拡大、状態モデルの分類に比例した量で合成遺伝子シ
ーケンス交叉型を形成し、この場合、合成遺伝子について変異の可能性がコード
内で僅かに生ずる。反復工程は、完全な整合が目標データの現在のレベルに達成されるまで続行さ
れる。全体の工程は目標データの全てのレベルが変換されるまで繰返される。従って、この例では、全体の体積量の合成の各レベルは、それ自体、四つの合成
遺伝子を有し、この場合、外方六面体のため等位の遺伝子で始まり、外方六面体
の性質を規定し、次いで内方六面体を進めその性質を規定すること等を行う。図６はこの方法によって発生された合成遺伝子の実際の組を示す。図３および
図４を図６と比較することは意味があり、大きさに相違があるが、なお、合成遺
伝子を最終の体積形態に正確に書き換えることが留意される。図７は合成遺伝子シーケンスの用途を通じて暗号化するデータの工程の概略を
示す。本発明がデータ暗号化に関するので、本発明の一つの利点は、正確な同じ
データ組を表わす合成遺伝子シーケンスの任意の二組が同じであることが殆どあ
り得ないという事実にある。即ち、その工程は非可逆であり非複製である。換言
すると、本発明によって個々の場合に暗号化される同じデータ組は、殆ど合成遺
伝子の同一組にならない。事実、このようなことが起こる可能性は、通常、３８
番目の動力を生じさせる約３×１０の最近の擬似ランダム数発電機の反復速度で
あり且つそれぞれの暗号化が全体のメッセージコンテンツの組のみのために達成
されるという事実によって合成される。開示された方法の他の特徴は、暗号化された合成遺伝子シーケンスの中に埋め
込まれるように、暗号化“キー”又は情報データ組とは異質の他の情報を用いる
種々の手段を行うことである。このような暗号化キーは、上記暗号化データに関
して従来技術に述べられた対称のおよび／又は一般のキーの最も標準の使用とし
て用いられるか又はより新規な方法に用いられ得る。その高い非線形暗号化目的
のために、この暗号化方法は、従来技術において最近存在するものよりも、イン
デックスキー、符号付きキーおよび合成キーを含む“キーに関する”情報につい
て多くの変化形態の可能性を持たせている。図８は合成遺伝子シーケンスを用いた例示の暗号化工程のフロー線図である。
この例示の暗号化は、更に、暗号化キーを情報データ組から発生した合成遺伝子
シーケンス内に埋め込む方法を示している。全体の感覚で、この手順は全体目的
の適応選択工程であり、この工程において、特定のデータ組に対する可能な正確
な整合が一連の反復コールによりサブルーチン、サイパ（ＣＹＰＨＥＲ、暗号）
に発生される。字句“Ｆａｌｌｎｏｔｆｒｏｍｇｒａｃｅ”は単一の暗号キー‘シーク
レット’を用いて暗号化される。この例では、字句は３つの文字（“Ｆａ）、（
ｌｌ）、（ｎｏｔ）等のデータ組に分解される。この暗号化キー‘シークレット
’は数字量に変換され、特定のデータ組に対する各最初のコールのために、後述
するように、サブルーチン、サイパーにおける論点である。図９は例示暗号化に用いられたサブルーチン、サイパーを述べる擬似のコード
リストである。大きな遺伝子列“ｄ×□”は、手順の前に規定され変換工程に用
いられた試行遺伝子シーケンスを含む。“ｐｔｙｐｅ□”は、又、全体的に規定
され、０〜２５５の値を有する変換データを含む。“ｃｎｔ”は“ｐｔｙｐｅ□
”およびサイパーの最終量のための全体的に形成されたカウンタ（計数装置）で
ある。サイパーの目的は、一連の数字的合成遺伝子および任意の暗号化キーを０
〜２５５のＡＳＣＩＩ範囲内にある一連の数字量に変換することである、そのＡ
ＳＣＩＩは標準米国キー符号ボード上のプリント可能な符号の範囲を示す。範囲
が異なる際にはマジュラ操作除数を単に変換することによって用いられ得る。任意の暗号キー情報がそのコール内の論点としてサイパーを最初に通され、サ
イパーへのコールがそれ自身になされる度に反復して変換されるようになる。即
ち、合成遺伝子および暗号化キーの値はマジュラ２５５による合計として処理さ
れて目標データと等しい数字ＡＳＣＩＩの符号に対する解決の可能性を形成する
。この特定の例において、暗号化キー“シークレット”はそのＡＳＣＩＩ符号の
夫々の数字等価の合計を表わす数字量に変換される。この数字キーの値は、最初
に、情報データ組を表わす分解相の各データ組のためにサイパーに通される。サ
イパーのそれ自身へのコールにおいて、前もって変形された“Ｘ”の値、“ｍ”
によって表わされた最初の０、同様に変形値“ｋ”、“ｎｋ”によって示された
最初の暗号化キーが共に更に変形されるべき変形形態に通されて先の変形の変形
が行われる。図１０は、暗号化キー‘シークレット’を有する相“Ｆａｌｌｎｏｔｆｒ
ｏｍｇｒａｃｅ”を暗号化する２つの分離した例からの暗号化合成遺伝子を示
す。この図は、本発明が合成遺伝子の２つの全体的に異なる組を作り、夫々が同
じ情報データ組および暗号化キーを性格に表わしていることを示している。暗号
化キー“シークレット”が用いられたなら、合成遺伝子の各組が正確な同じ相、
“Ｆａｌｌｎｏｔｆｒｏｍｇｒａｃｅ”に解読され得る。本発明のある実施例が示され述べられたが、本発明はこれらに限定されず本発
明の請求の範囲内で種々の変形がなされ得ることを理解されたい。

【図面の簡単な説明】

【図１】合成遺伝子を用いる体積情報を暗号化するのに使用された遺伝子化手順のフロー
線図。

【図２】本発明の一実施例による合成遺伝子を用いる例示の“正六面体中の正六面体”暗
号化問題のフロー線図。

【図３】例示の暗号化問題における外方正六面体を形成するのに用いられた詳細なマクロ
パラメータの表。

【図４】例示の暗号化問題における四つの内方正六面体を形成するのに用いられた詳細な
マクロ指示の表。

【図５】本発明の一実施例による例示の“正六面体中の正六面体”問題に使用された反復
サブルーチンのための擬似コードリスト。

【図６】 “正六面体中の正六面体”問題のための暗号化合成遺伝子の表および説明図。

【図７】本発明の一実施例による合成遺伝子を用いる情報暗号化の概略図。

【図８】本発明の一実施例による合成遺伝子を用いるメッセージ暗号化の一例示のフロー
線図。

【図９】メッセージ暗号化例に用いられた反復サブルーチンの擬似リスト。

【図１０】合成遺伝子の異なる組から生ずる同じメッセージの暗号化の二つの指示を示す表
。

【手続補正２】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】全図

【補正方法】変更

【補正の内容】

【図１】

【図２】

【図３】

【図４】

【図５】

【図６】

【図７】

【図８】

【図９】

【図１０】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】拡大されたとき、データ組の正確な複製を作る合成遺伝子配列を発生させる
ことを含むデータ組表示方法。
【請求項２】一組の規則が規定され、これにより特定のデータ組の正確な複製を作るよう
に、付与された合成遺伝子配列が拡大され得る請求項１記載の方法。
【請求項３】複数の合成遺伝子配列が規定される請求項1記載の方法。
【請求項４】複数の合成遺伝子配列が特定のデ−タ組の正確な複製に拡大するための可能
性を有するものとして機能する擬似のランダムに選択される合成遺伝子配列であ
る請求項3記載の方法。
【請求項５】特定のデータ組の正確な複製に拡大する合成遺伝子配列の系統的且つ結果的
な選択のために一組の規則が規定され、与えられた合成遺伝子配列が特定のデー
タ組の正確な複製を作るために拡大され得るように規定された一組の規則を用い
る請求項4記載の方法。
【請求項６】データ組に無関係な情報が特定の合成遺伝子配列の中に導入される請求項1
記載の方法。
【請求項７】前記データ組に従属する特定の一組のデータとして無関係な情報を表わすた
めに一組の規則が規定された請求項6記載の方法。
【請求項８】第二組の規則が規定され、これによって与えられた合成遺伝子配列が特定の
データ組の正確な複製の合成物と、前記無関係な情報とを作るために拡大され得
る請求項7記載の方法。
【請求項９】特定のデータ組の正確な複製に拡大される合成遺伝子配列の系統的且つ結果
的な選択および前記無関係な情報のために一組の規則が規定され、前記データ組
および第二組の規則に従属する特定の一組のデータとして無関係な情報を表示す
るために一組の規則を用い,これによって与えられた合成遺伝子配列が特定のデ
ータ組の正確な複製と前記無関係な情報との合成物を作るように拡大され得る請
求項8記載の方法。
【請求項１０】更に、合成遺伝子配列を拡大することにより前記データ組を回収することを
含む請求項1、2、3、4、5、6、7、8、9記載の方法。
【請求項１１】更に、合成遺伝子配列を拡大することによって前記データ組を回収すること
を含み、前記無関係な情報をデータ組に含ませることにより且つ該無関係な情報
をデータ組に従属する特定の一組のデータとして表示するための規則を規定する
ことによって作られる合成遺伝子配列から前記データ組に無関係の情報が回収さ
れる請求項1、2、3、4、5、6、7、8、9記載の方法。
【請求項１２】更に、合成遺伝子配列を拡大することによって前記データ組を回収することを
含み、前記無関係な情報をデータ組に含ませることにより且つ該無関係な情報を
データ組に従属する特定の一組のデータとして表示するための規則を規定するこ
とによって作られる合成遺伝子配列から前記データ組に無関係の情報が回収され
、且つ一組の規則が規定され,これにより与えられた合成遺伝子配列が特定のデ
ータ組の正確な複製と無関係な情報との合成物を作るように拡大され得る請求項
1、2、3、4、5、6、7、8、9記載の方法。
【請求項１３】更に、合成遺伝子配列を拡大することによって前記データ組を回収することを
含み、前記無関係な情報をデータ組に含ませることにより且つ該無関係な情報を
データ組に従属する特定の一組のデータとして表示するための規則を規定するこ
とによって作られる合成遺伝子配列から前記データ組に無関係の情報が回収され
、一組の規則が規定され、これにより与えられた合成遺伝子配列を特定のデータ
組の正確な複製と無関係な情報との合成物を作るように拡大することができ、且
つ一組の規則が無関係な情報を特定のデータ組みと結合するように規定された請
求項1、2、3、4、5、6、7、8、9記載の方法。
【請求項１４】更に、合成遺伝子配列を拡大することによって前記データ組を回収することを
含み、前記無関係な情報をデータ組に含ませることにより且つ該無関係な情報を
データ組に従属する特定の一組のデータとして表示するための規則を規定するこ
とによって作られる合成遺伝子配列から前記データ組に無関係の情報が回収され
、一組の規則が規定され,これにより与えられた合成遺伝子配列を特定のデータ
組の正確な複製と無関係な情報との合成物を作るように拡大することができ、一
組の規則が無関係な情報を特定のデータ組と結合するように規定され且つ無関係
な情報を用いる特定の一組のデータ組を解読するため一組の規則が規定される請
求項1、2、3、4、5、6、7、8、9記載の方法。
【請求項１５】合成遺伝子配列を発生させることによって形成される電子データを含み、前記
合成遺伝子配列は、拡大されたとき、特定のデータ組を作り、該特定のデータ組
から遺伝子配列が合成されるコンピュータデータ構造。
【請求項１６】コンピュータによって実行されたとき合成遺伝子配列を発生させ、該合成遺伝
子配列が拡大されたとき特定のデータ組を形成し、該データ組から遺伝子配列が
合成される一組のプログラミング指示。
【請求項１７】プロセッサ、データおよびプログラミング指示記憶装置、データ入力およびデー
タ出力を有するコンピュータと、一組のプログラミング指示とを備え、前記プロ
グラミング指示は、コンピュータによって実行されたとき合成遺伝子配列を発生
させ、該合成遺伝子配列が拡大されたとき特定のデータ組を形成し、該データ組
から遺伝子配列が合成されるようにした遺伝子アルゴリズムを用いる問題解決シ
ステム。