JP2004178020A - Device and method for estimating expression controlling relationship, program, and storage medium - Google Patents

Device and method for estimating expression controlling relationship, program, and storage medium Download PDF

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Shuichi Onami
修一 大浪
Kotaro Baba
浩太郎 馬場
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an expression control relationship estimation device, an expression control relationship estimation method, a program, and a storage medium capable of estimating a gene expression regulation relationship (gene expression regulation network) from expression quantity data in a mutant having mutation in a plurality of genes. <P>SOLUTION: When an expression profile of each mutant is compared with that of a wild type one, variation of the expression quantity of each gene in the respective expression profiles is determined. All the expression profiles are classified, and the expression profile of each mutant is divided into a profile of a monogenic mutant and that of multigenic mutant. As to the divided expression profile of the monogenic mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the determined variation of the expression quantity of the respective genes. As to the divided expression profile of the multigenic mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the determined variation of the expression quantity of the respective genes. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体に関し、特に、複数の遺伝子に変異を持つ変異体における発現量データからの遺伝子発現調節関係（遺伝子発現調節ネットワーク）の推定を行う発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、生命知識に関する配列データ、発現データなどに代表される膨大な情報が蓄積され続けている。そうした膨大な一次的な情報から、コンピュータを利用して生物の理解に繋がる情報を抽出し、再構成することが不可欠となってきている。そのため様々なデータベースの構築やホモロジー検索、遺伝子領域予測などのコンピュータ技術が盛んに開発されてきている。
【０００３】
このような試みの中で、遺伝子発現データから遺伝子発現制御ネットワークを推定する技術の開発もいくつか行われてきている。
【０００４】
ここで、遺伝子発現データには、時系列データと定常状態データの二種類がある。時系列データを解析する手法として、遺伝的アルゴリズムやシミュレーテッドアニーリング法などを用いてネットワークを推定する手法が開発されている（例えば、非特許文献１〜３参照。）。しかし時系列データは、非常に短い時間間隔でノイズのない発現量の測定を繰り返し行うことが要求されるが、現在の技術では非常に困難である。
【０００５】
一方、定常状態データは、特定の遺伝子を欠失、あるいは過剰発現させて活性を変異させることによって得ることができる。近年様々な生物種において遺伝子を欠失した株の作成が大規模に行われており、こうした変異株の遺伝子発現データを得ることが可能になってきている。
【０００６】
遺伝子変異株の大規模な作成には一般的にトランスポゾンが用いられるが、トランスポゾンの性質上、同時に複数の遺伝子に変異が入ってしまうことが知られている（例えば、非特許文献４参照。）。変異株を大規模に作成する多くの場合に一つの遺伝子だけが変異した株が作成されているが、そのためには複数の遺伝子に変異が入った株から各変異を純化することが必要となる。この純化の過程にはしばしば多大な労力と時間がかかるため、純化を行わずに複数遺伝子に変異が入った株を大規模に作成するというアプローチも行われている。
【０００７】
定常状態から遺伝子ネットワークを推定する方法について、いくつかの方法が提唱されている。まず、ＡｋｕｔｓｕらやＩｄｅｋｅｒらは、遺伝子ネットワークをブーリアンネットワークモデルで表現された場合の推定方法を提唱した（例えば、非特許文献５および非特許文献６参照。）。
【０００８】
またＰｅ’ｅｒらはベイジアンネットワークモデルに基づいた推定方法を発表した（例えば、非特許文献７参照。）。
【０００９】
ＫｙｏｄａらやＷａｇｎｅｒはグラフ理論の分野におけるＷａｒｓｈａｌｌのアルゴリズムを改変したものを用いた推定手法を提唱している（例えば、非特許文献８および非特許文献９参照。）。
【００１０】
【非特許文献１】
Ｌｉａｎｇ，Ｓ． ｅｔ ａｌ． （１９９８），「ＲＥＶＥＡＬ：ａ ｇｅｎｅｒａｌ ｒｅｖｅｒｓｅ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｇｅｎｅｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ．」，Ｐａｃ． Ｓｙｍｐ． Ｂｉｏｃｏｍｐｕｔ．，１９９８，ｐ．１８−２９
【非特許文献２】
Ｍｊｏｌｓｎｅｓｓ，Ｅ． ｅｔ ａｌ． （１９９９），「Ｆｒｏｍｃｏｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｔｏ ｃｏｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ： ａｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ，ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｇｅｎｅ ｃｌａｓｓｅｓ ｆｒｏｍ ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ．」，Ｔｅｃｈ． Ｒｅｐｔ． ＪＰＬ−ＩＣＴＲ−９９−４， Ｊｅｔ Ｐｒｏｐｕｌｓｉｏｎ Ｌａｂ．， ＮＡＳＡ
【非特許文献３】
Ｍｏｒｏｈａｓｈｉ， Ｍ． ｅｔ ａｌ． （１９９９），「Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｇｅｎｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｒｏｍ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ ｂｙ ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｎｄ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ．」，Ｐｒｏｃ． ５ｔｈ Ｅｕｒｏ． Ｃｏｎｆ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｌｉｆｅ，
Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，１９９９，ｐ．４７７−４８６
【非特許文献４】
Ｈａｍｅｒ， Ｌ． ｅｔ ａｌ． （２００１），「Ｒｅｃｅｎｔａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ ｔｒａｎｓｐｏｓｏｎ ｍｕｔａｇｅｎｅｓｉｓ．」，Ｃｕｒｒ． Ｏｐｉｎ． Ｃｈｅｍ． Ｂｉｏｌ．，２００１，５（１），ｐ．６７−７３
【非特許文献５】
Ａｋｕｔｓｕ， Ｔ．， Ｋｕｈａｒａ， Ｓ．， Ｍａｒｕｙａｍａ， Ｏ．， ａｎｄ Ｍｉｙａｎｏ， Ｓ． （１９９８），「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｅ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｎｅｔｗｏｒｋｓｂｙ ｓｔｒａｔｅｇｉｃ ｇｅｎｅ ｄｉｓｒｕｐｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｇｅｎｅ ｏｖｅｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ．」，Ｐｒｏｃ． ９ｔｈ ＡＣＭ−ＳＩＡＭ Ｓｙｍｐ． Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，１９９８，ｐ．６９５−７０２
【非特許文献６】
Ｉｄｅｋｅｒ， Ｔ． Ｅ． ｅｔ ａｌ． （２０００），「Ｄｉｓｃｏｖｅｒｔｙ ｏｆ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ： ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄｅｓｉｇｎ．」，Ｐａｃ． Ｓｙｍｐ． Ｂｉｏｃｏｍｐｕｔ．，２０００，ｐ．３０５−３１６
【非特許文献７】
Ｐｅ’ｅｒ， Ｄ． ｅｔ ａｌ． （２００１），「Ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ ｓｕｂｎｅｔｗｏｒｋｓ ｆｒｏｍ ｐｅｒｔｕｒｂｅｄ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅｓ．」，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０００，１７（Ｓｕｐｐｌ １），ｐ．Ｓ２１５−Ｓ２２４
【非特許文献８】
Ｋｙｏｄａ， Ｋ． （２０００），「Ａ ｇｅｎｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｍｅｔｈｏｄ ｆｒｏｍ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−ｖａｌｕｅ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ ｏｆ ｗｉｌｄ−ｔｙｐｅ ａｎｄ ｍｕｔａｎｔｓ．」，Ｇｅｎｏｍｅ Ｉｎｆｏｒｍ． Ｓｅｒ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ Ｇｅｎｏｍｅ Ｉｎｆｏｒｍ．，２０００，１１，ｐ．１９６−２０４
【非特許文献９】
Ｗａｇｎｅｒ， Ａ． （２００１），「Ｈｏｗ ｔｏ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ａ ｌａｒｇｅ ｇｅｎｅｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｒｏｍ ｎ ｇｅｎｅ ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｆｅｗｅｒ ｔｈａｎ ｎ２ ｅａｓｙ ｓｔｅｐｓ．」，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００１，１７，ｐ．１１８３−１１９７
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ＡｋｕｔｓｕらやＩｄｅｋｅｒらによる遺伝子ネットワーク推定方法では、遺伝子発現レベルを二値化して遺伝子ネットワークを現しており、本来連続値である実験データを二値に単純化しているために、遺伝子の制御関係の推定に必要な情報が失われてしまう可能性があるという問題点を有していた。
【００１２】
また、Ｐｅ’ｅｒらの推定方法では、遺伝子ネットワークを構成する遺伝子間の制御関係の一部が方向性を持たない単なる相関関係として表されており、遺伝子ネットワークの全体像を推定することが難しいという問題点を有していた。
【００１３】
また、Ｗａｇｎｅｒの方法は非循環な制御関係を含まない場合に限られるものの、いずれも遺伝子ネットワーク全体を推測することができる。しかしながらＫｙｏｄａらの推定方法、および、Ｗａｇｎｅｒの推定方法のいずれの手法も一遺伝子の変異株にしか適用することができず、複数遺伝子の変異株を解析することができないという問題点を有していた。
【００１４】
このように現時点では、従来のシステム等は数々の問題点を有しており、その結果、遺伝子の発現データを連続値として扱って遺伝子ネットワーク全体を推測する手法は提唱されていない。
【００１５】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、複数の遺伝子に変異を持つ変異体における発現量データからの遺伝子発現調節関係（遺伝子発現調節ネットワーク）の推定を行うことのできる、発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することを目的としている。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載の発現制御関係推定装置は、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別手段と、全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割手段と、上記発現プロファイル分割手段により分割された上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
この装置によれば、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別し、全ての発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割し、分割された複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数の遺伝子に変異を持つ変異体における発現量データからの遺伝子発現調節関係（遺伝子発現調節ネットワーク）の推定を行うことができるようになる。
【００１８】
すなわち、この装置によれば、トランスポゾンを用いて遺伝子変異株を大規模に作成した場合においても、複数遺伝子変異株の発現プロファイルを用いた遺伝子発現の調節関係の推定を効率的に行うことができるようになる。その結果、単一遺伝子変異株に純化する必要がなくなり、作業効率を飛躍的に向上させることができるようになる。
【００１９】
また、請求項２に記載の発現制御関係推定装置は、請求項１に記載の発現制御関係推定装置において、上記発現プロファイル分割手段により分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定手段をさらに備え、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定することを特徴とする。
【００２０】
これは単一遺伝子変異体推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００２１】
また、請求項３に記載の発現制御関係推定装置は、請求項１に記載の発現制御関係推定装置において、上記発現プロファイル分割手段により分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定手段をさらに備え、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定することを特徴とする。
【００２２】
これは単一遺伝子変異体推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００２３】
また、請求項４に記載の発現制御関係推定装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載の発現制御関係推定装置において、上記単一遺伝子変異体推定手段および上記複数遺伝子変異体推定手段により推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２４】
この装置によれば、推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力するので、推定された遺伝子間の発現制御関係の集合を用いて効率的に遺伝子ネットワークを推定することができるようになる。
【００２５】
また、請求項５に記載の発現制御関係推定装置は、請求項１から４のいずれか一つに記載の発現制御関係推定装置において、上記複数遺伝子変異体推定手段は、上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定手段と、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定する第２推定手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２６】
これは複数遺伝子変異体推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定し、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００２７】
また、請求項６に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第１推定手段は、上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から、特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択手段と、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２８】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第１推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から、特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択し、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００２９】
また、請求項７に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第２推定手段は、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００３０】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第２推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００３１】
また、請求項８に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第２推定手段は、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００３２】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第２推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００３３】
また、請求項９に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第２推定手段は、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００３４】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第２推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００３５】
また、請求項１０に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第２推定手段は、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００３６】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第２推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００３７】
また、請求項１１に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第２推定手段は、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体について、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの発現量が増加している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００３８】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第２推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００３９】
また、請求項１２に記載の発現制御関係推定装置は、請求項５に記載の発現制御関係推定装置において、上記第２推定手段は、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００４０】
これは複数遺伝子変異体推定手段の第２推定手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００４１】
また、本発明は発現制御関係推定方法に関するものであり、請求項１３に記載の発現制御関係推定方法は、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別ステップと、全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割ステップと、上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００４２】
この方法によれば、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別し、全ての発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割し、分割された複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数の遺伝子に変異を持つ変異体における発現量データからの遺伝子発現調節関係（遺伝子発現調節ネットワーク）の推定を行うことができるようになる。
【００４３】
すなわち、この方法によれば、トランスポゾンを用いて遺伝子変異株を大規模に作成した場合においても、複数遺伝子変異株の発現プロファイルを用いた遺伝子発現の調節関係の推定を効率的に行うことができるようになる。その結果、単一遺伝子変異株に純化する必要がなくなり、作業効率を飛躍的に向上させることができるようになる。
【００４４】
また、請求項１４に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１３に記載の発現制御関係推定方法において、上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップをさらに含み、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定することを特徴とする。
【００４５】
これは単一遺伝子変異体推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００４６】
また、請求項１５に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１３に記載の発現制御関係推定方法において、上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップをさらに含み、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定することを特徴とする。
【００４７】
これは単一遺伝子変異体推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００４８】
また、請求項１６に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１３から１５のいずれか一つに記載の発現制御関係推定方法において、上記単一遺伝子変異体推定ステップおよび上記複数遺伝子変異体推定ステップにより推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００４９】
この方法によれば、推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力するので、推定された遺伝子間の発現制御関係の集合を用いて効率的に遺伝子ネットワークを推定することができるようになる。
【００５０】
また、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１３から１６のいずれか一つに記載の発現制御関係推定方法において、上記複数遺伝子変異体推定ステップは、上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定ステップと、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定する第２推定ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５１】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定し、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００５２】
また、請求項１８に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第１推定ステップは、上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から、特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択ステップと、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５３】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第１推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から、特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択し、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００５４】
また、請求項１９に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００５５】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００５６】
また、請求項２０に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００５７】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００５８】
また、請求項２１に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００５９】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００６０】
また、請求項２２に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００６１】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００６２】
また、請求項２３に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００６３】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００６４】
また、請求項２４に記載の発現制御関係推定方法は、請求項１７に記載の発現制御関係推定方法において、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００６５】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００６６】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項２５に記載のプログラムは、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別ステップと、全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割ステップと、上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定ステップとを含むことを特徴とする。
【００６７】
このプログラムによれば、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別し、全ての発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割し、分割された複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数の遺伝子に変異を持つ変異体における発現量データからの遺伝子発現調節関係（遺伝子発現調節ネットワーク）の推定を行うことができるようになる。
【００６８】
すなわち、このプログラムによれば、トランスポゾンを用いて遺伝子変異株を大規模に作成した場合においても、複数遺伝子変異株の発現プロファイルを用いた遺伝子発現の調節関係の推定を効率的に行うことができるようになる。その結果、単一遺伝子変異株に純化する必要がなくなり、作業効率を飛躍的に向上させることができるようになる。
【００６９】
また、請求項２６に記載のプログラムは、請求項２５に記載のプログラムにおいて、上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップをさらに含み、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定することを特徴とする。
【００７０】
これは単一遺伝子変異体推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００７１】
また、請求項２７に記載のプログラムは、請求項２５に記載のプログラムにおいて、上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップをさらに含み、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定することを特徴とする。
【００７２】
これは単一遺伝子変異体推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００７３】
また、請求項２８に記載のプログラムは、請求項２５から２７のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記単一遺伝子変異体推定ステップおよび上記複数遺伝子変異体推定ステップにより推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００７４】
このプログラムによれば、推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力するので、推定された遺伝子間の発現制御関係の集合を用いて効率的に遺伝子ネットワークを推定することができるようになる。
【００７５】
また、請求項２９に記載のプログラムは、請求項２５から２８のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記複数遺伝子変異体推定ステップは、上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定ステップと、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定する第２推定ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７６】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定し、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００７７】
また、請求項３０に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第１推定ステップは、上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択ステップと、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００７８】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第１推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択し、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができるようになる。
【００７９】
また、請求項３１に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００８０】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００８１】
また、請求項３２に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００８２】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００８３】
また、請求項３３に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００８４】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００８５】
また、請求項３４に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００８６】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００８７】
また、請求項３５に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００８８】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００８９】
また、請求項３６に記載のプログラムは、請求項２９に記載のプログラムにおいて、上記第２推定ステップは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすることを特徴とする。
【００９０】
これは複数遺伝子変異体推定ステップの第２推定ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができるようになる。
【００９１】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、請求項３７に記載の記録媒体は、上記請求項２５から３６のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【００９２】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項２５から３６のいずれか一つに記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができる。
【００９３】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。なお、遺伝子の機能が低減／亢進している変異体には、遺伝子の発現量が減少／増加している変異体等を含む。
【００９４】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図１は本発明の基本原理を示すフローチャートである。
【００９５】
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明は、遺伝子の機能が低減、あるいは亢進するような変異（例えば、遺伝子を完全に破壊したヌル変異など発現レベルが減少する変異や、遺伝子を強制発現させた変異など発現レベルが増加する変異である。）を１つあるいは複数持つ変異体についての遺伝子発現プロファイルと、野生型についての遺伝子発現プロファイルから、２遺伝子間の発現制御関係を推定する。
【００９６】
ここで、推定される各発現制御関係は、ある遺伝子ａから別の遺伝子ｂへの「活性」あるいは「抑制」の制御関係であり、具体的には遺伝子ａによる遺伝子ｂの発現を促進あるいは抑制する効果をそれぞれ表している。
【００９７】
本発明は、まず、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれのプロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を、「一定」・「増加」・「減少」の３つのいずれかに判別する（ステップＳＡ−１）。
【００９８】
そして、本発明は、全ての変異体の発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する（ステップＳＡ−２）。
【００９９】
そして、本発明は、１）単一遺伝子変異体の発現プロファイルからの推定処理（以下、「単一遺伝子変異体推定処理」という。）、２）複数遺伝子変異体の発現プロファイルからの推定処理（以下、「複数遺伝子変異体推定処理」という。）、の２つの処理を順に行うことにより遺伝子間の発現制御関係を推定する。
【０１００】
まず、１）の単一遺伝子変異体推定処理では、単一遺伝子変異体の発現プロファイルを扱い、それぞれの発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化から発現制御関係を推定する（ステップＳＡ−３）。
【０１０１】
例えば、図２に示すように、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、図３に示すように、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する。
【０１０２】
また、例えば、図４に示すように、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、図５に示すように、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定する。全ての単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、このようにして制御関係を推定する。
【０１０３】
再び図１に戻り、２）の複数遺伝子変異体推定処理では複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定の遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している遺伝子を抽出することによって制御関係を推定する（ステップＳＡ−４）。
【０１０４】
ここで、図６は、ステップＳＡ−４における複数遺伝子変異体推定処理の制御関係推定手法の一例を説明するための図である。以下、図６を用いてステップＳＡ−４の処理について詳細に説明する。
【０１０５】
まず、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルを選び出し、それらの発現プロファイルの中の制御関係の対象となる対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量の変化を見る。ただし遺伝子ａだけでなく遺伝子ｂにも変異が入っている変異体の発現プロファイルは除外する。
【０１０６】
例えば、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定する。
【０１０７】
逆に、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する。
【０１０８】
このようにして遺伝子ａ以外の全ての遺伝子について、遺伝子ａの変異体の発現プロファイル群の中での発現量の増減から、遺伝子ａから各遺伝子への制御関係を推定する。
【０１０９】
さらに、他の全ての遺伝子の各々が変異しているプロファイル群に対して、同様の操作により遺伝子間の制御関係を推定する。このとき、単一遺伝子変異体推定処理で制御関係が推定されている遺伝子の組み合わせについては、制御関係の推定を行わず、単一遺伝子変異体推定処理の推定結果を優先する。
【０１１０】
再び図１に戻り、ステップＳＡ−５では、複数遺伝子変異体のプロファイルからの制御関係の推定をステップＳＡ−４と同様に行うが、ステップＳＡ−４と異なり、ステップＳＡ−５で既に推定された制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で推定を行う。具体的には以下のように推定を行うが、ステップＳＡ−４と同様に既に制御関係が推定された遺伝子間についての推定は行わない。
【０１１１】
ここで、図７は、ステップＳＡ−５における複数遺伝子変異体推定処理の制御関係推定手法の一例を説明するための図である。以下、図７を用いてステップＳＡ−５の処理について詳細に説明する。
【０１１２】
まず、既に遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されていたとする。
【０１１３】
ここで、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とする。
【０１１４】
また遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する場合には、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とする。
【０１１５】
次に、遺伝子ｃから遺伝子ｂに対して抑制の制御関係が推定されていたとする。
【０１１６】
遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とする。
【０１１７】
また遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する場合には、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とする。
【０１１８】
また、図８は、ステップＳＡ−５における複数遺伝子変異体推定処理の制御関係推定手法の別の一例を説明するための図である。以下、図８を用いてステップＳＡ−５の処理について詳細に説明する。
【０１１９】
まず、既に遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されていたとする。
【０１２０】
ここで、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体について、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とする。
【０１２１】
また、逆に遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とする。
【０１２２】
ステップＳＡ−５は、ステップＳＡ−４と同様、全ての遺伝子間（同一の遺伝子同士を除く）について上記の操作を行い、全ての組み合わせについて推定候補を出し終わった時点で、それらを推定結果として確定する。
【０１２３】
再び図１に戻り、ステップＳＡ−５の一連の操作を１つのサイクルとして実行していき、その中で新たな制御関係が推定された場合には再度このサイクルを繰り返す。その際、それ以前のサイクルで推定された制御関係も前のステップの推定結果と共に使用する。サイクル中で新たに制御関係が推定されなくなったところで、繰り返しを終了する。
【０１２４】
そして、以上の各ステップで推定された全ての遺伝子間発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する（ステップＳＡ−６）。
【０１２５】
［システム構成］
まず、本システムの構成について説明する。図９は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。本システムは、概略的に、発現制御関係推定装置１００と、発現情報や配列情報等に関する外部データベースやホモロジー検索等の外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【０１２６】
図９においてネットワーク３００は、発現制御関係推定装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【０１２７】
図９において外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、発現制御関係推定装置１００と相互に接続され、利用者に対して発現情報や配列情報等に関する外部データベースやホモロジー検索やモチーフ検索等の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【０１２８】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【０１２９】
図９において発現制御関係推定装置１００は、概略的に、発現制御関係推定装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、この発現制御関係推定装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【０１３０】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（発現プロファイル格納ファイル１０６ａ〜遺伝子ネットワーク格納ファイル１０６ｅ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１３１】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、発現プロファイル格納ファイル１０６ａは、野生型や変異体の発現情報プロファイルを格納したファイルである。発現プロファイル格納ファイル１０６ａは、インターネットを経由してアクセスする外部の発現情報プロファイルデータベースであってもよく、また、これらのデータベースをコピーしたり、オリジナルの発現情報プロファイルを格納したり、さらに独自のアノテーション情報等を付加したりして作成したインハウスデータベースであってもよい。
【０１３２】
また、発現プロファイル管理ファイル１０６ｂは、発現プロファイルの管理情報等を格納する発現プロファイル管理情報格納手段である。図１０は、発現プロファイル管理ファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【０１３３】
この発現プロファイル管理ファイル１０６ｂに格納される情報は、図１０に示すように、発現プロファイルを一意に識別するための発現プロファイルＩＤ、野生型または変異体のいずれかの種類、単一遺伝子変異体の発現プロファイルか複数遺伝子変異体の発現プロファイルかの分割結果、変異体遺伝子等に関する情報を相互に関連付けて構成されている。
【０１３４】
また、遺伝子発現量変化管理ファイル１０６ｃは、発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化に関する情報等を格納する遺伝子発現量変化管理情報格納手段である。図１１は、遺伝子発現量変化管理ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。
【０１３５】
この遺伝子発現量変化管理ファイル１０６ｃに格納される情報は、図１１に示すように、発現プロファイルＩＤ、各遺伝子の発現量の変化の判別結果（一定、増加、減少のいずれか）等に関する情報を相互に関連付けて構成されている。
【０１３６】
また、制御関係格納ファイル１０６ｄは、遺伝子間の発現制御関係に関する情報等を格納する制御関係格納手段である。図１２は、制御関係格納ファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。
【０１３７】
この制御関係格納ファイル１０６ｄに格納される情報は、図１２に示すように、特定遺伝子、対象遺伝子、特定遺伝子と対象遺伝子間の制御関係（活性または抑制）等に関する情報を相互に関連付けて構成されている。
【０１３８】
また、遺伝子ネットワーク格納ファイル１０６ｅは、遺伝子ネットワークに関する情報等を格納する遺伝子ネットワーク情報格納手段である。
【０１３９】
また、図９において、通信制御インターフェース部１０４は、発現制御関係推定装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【０１４０】
また、図９において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【０１４１】
また、図９において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、遺伝子発現量判別部１０２ａ、発現プロファイル分割部１０２ｂ、単一遺伝子変異体推定部１０２ｃ、複数遺伝子変異体推定部１０２ｄ、および、遺伝子ネットワーク出力部１０２ｅを備えて構成されている。
【０１４２】
このうち、遺伝子発現量判別部１０２ａは、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別手段である。
【０１４３】
また、発現プロファイル分割部１０２ｂは、全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割手段である。
【０１４４】
また、単一遺伝子変異体推定部１０２ｃは、発現プロファイル分割手段により分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定手段である。
【０１４５】
また、複数遺伝子変異体推定部１０２ｄは、発現プロファイル分割手段により分割された複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定手段である。
【０１４６】
ここで、図１３は、複数遺伝子変異体推定部１０２ｄの構成の一例を示すブロック図である。複数遺伝子変異体推定部１０２ｄは、図１３に示すように、第１推定部１０２ｆと第２推定部１０２ｇとを含んで構成される。
【０１４７】
図１３において、第１推定部１０２ｆは、複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定手段である。
【０１４８】
ここで、図１４は、第１推定部１０２ｆの構成の一例を示すブロック図である。第１推定部１０２ｆは、図１４に示すように、発現プロファイル選択部１０２ｈと推定部１０２ｉとを含んで構成される。
【０１４９】
図１４において、発現プロファイル選択部１０２ｈは、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択手段である。
【０１５０】
また、推定部１０２ｉは、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定手段である。
【０１５１】
再び図１３に戻り、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係の推定を行う第２推定手段である。
【０１５２】
再び図９に戻り、遺伝子ネットワーク出力部１０２ｅは、単一遺伝子変異体推定手段および複数遺伝子変異体推定手段により推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力手段である。
なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。
【０１５３】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図１５〜図２０などを参照して詳細に説明する。
【０１５４】
［メイン処理］
まず、メイン処理の詳細について図１５を参照して説明する。図１５は、本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【０１５５】
まず、発現制御関係推定装置１００は、遺伝子発現量判別部１０２ａの処理により、発現プロファイル格納ファイル１０６ａに格納された各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを取得する（ステップＳＢ−１）。
【０１５６】
そして、発現制御関係推定装置１００は、遺伝子発現量判別部１０２ａの処理により、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別し、判別結果を遺伝子発現量変化管理ファイル１０６ｃに格納する（ステップＳＢ−２）。
【０１５７】
そして、発現制御関係推定装置１００は、発現プロファイル分割部１０２ｂの処理により、全ての発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割し、分割結果と変異遺伝子とを発現プロファイル管理ファイル１０６ｂの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−３）。
【０１５８】
そして、発現制御関係推定装置１００は、単一遺伝子変異体推定部１０２ｃの処理により、発現プロファイル分割部１０２ｂにより分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、遺伝子発現量判別部１０２ａにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、推定結果を制御関係格納ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−４）。
【０１５９】
ここで、図１６は、本実施形態における本システムの単一遺伝子変異体推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６０】
図１６に示すように、単一遺伝子変異体推定部１０２ｃは、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定する（ステップＳＣ−１）。
【０１６１】
再び図１５に戻り、発現制御関係推定装置１００は、複数遺伝子変異体推定部１０２ｄの処理により、発現プロファイル分割部１０２ｂにより分割された複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、遺伝子発現量判別部１０２ａにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する（ステップＳＢ−５）。
【０１６２】
ここで、図１７は、本実施形態における本システムの複数遺伝子変異体推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６３】
図１７に示すように、複数遺伝子変異体推定部１０２ｄは、第１推定部１０２ｆの処理により、複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する（第１推定処理）（ステップＳＤ−１）。
【０１６４】
ここで、図１８は、本実施形態における本システムの第１推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６５】
図１８に示すように、第１推定部１０２ｆは、発現プロファイル選択部１０２ｈの処理により、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する（ステップＳＥ−１）。
【０１６６】
そして、第１推定部１０２ｆは、推定部１０２ｉの処理により、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する（ステップＳＥ−２）。
【０１６７】
再び図１７に戻り、複数遺伝子変異体推定部１０２ｄは、第２推定部１０２ｇの処理により、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係の推定を行う（第２推定処理）（ステップＳＤ−２）。
【０１６８】
ここで、図１９は、本実施形態における本システムの第２推定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６９】
図１９に示すように、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて、遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて、遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とする（ステップＳＦ−１）。
【０１７０】
そして、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて、遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とする（ステップＳＦ−２）。
【０１７１】
そして、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とする（ステップＳＦ−３）。
【０１７２】
そして、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とする（ステップＳＦ−４）。
【０１７３】
第２推定部１０２ｇは、全ての遺伝子間（同一の遺伝子同士を除く）について上記の操作を行い、全ての組み合わせについて推定候補を出し終わった時点で、それらを推定結果として確定し、制御関係格納ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する。
【０１７４】
また、第２推定部１０２ｇは、ステップＳＦ−１からステップＳＦ−４の一連の操作を１つのサイクルとして実行していき、その中で新たな制御関係が推定された場合には再度このサイクルを繰り返す（ステップＳＧ−３）。その際、それ以前のサイクルで推定された制御関係も前のステップの推定結果と共に使用する。サイクル中で新たに制御関係が推定されなくなったところで、繰り返しを終了する。
【０１７５】
また、図２０は、本実施形態における本システムの第２推定処理の別の一例を示すフローチャートである。
【０１７６】
図２０に示すように、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とする（ステップＳＧ−１）。
【０１７７】
また、第２推定部１０２ｇは、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とする（ステップＳＧ−２）。
【０１７８】
第２推定部１０２ｇは、全ての遺伝子間（同一の遺伝子同士を除く）について上記の操作を行い、全ての組み合わせについて推定候補を出し終わった時点で、それらを推定結果として確定し、制御関係格納ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する。
【０１７９】
また、第２推定部１０２ｇは、ステップＳＧ−１およびステップＳＧ−２の一連の操作を１つのサイクルとして実行していき、その中で新たな制御関係が推定された場合には再度このサイクルを繰り返す（ステップＳＧ−３）。その際、それ以前のサイクルで推定された制御関係も前のステップの推定結果と共に使用する。サイクル中で新たに制御関係が推定されなくなったところで、繰り返しを終了する。
【０１８０】
再び図１５に戻り、そして、発現制御関係推定装置１００は、遺伝子ネットワーク出力部１０２ｅの処理により、単一遺伝子変異体推定部１０２ｃおよび複数遺伝子変異体推定部１０２ｄにより推定され、制御関係格納ファイル１０６ｄに格納された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力し、遺伝子ネットワーク格納ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−６）。
これにて、メイン処理が終了する。
【０１８１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１８２】
例えば、発現制御関係推定装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、発現制御関係推定装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１８３】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１８４】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１８５】
また、発現制御関係推定装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１８６】
例えば、発現制御関係推定装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて発現制御関係推定装置１００に機械的に読み取られる。
【０１８７】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、発現制御関係推定装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１８８】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１８９】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１９０】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（発現プロファイル格納ファイル１０６ａ〜遺伝子ネットワーク格納ファイル１０６ｅ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１９１】
また、発現制御関係推定装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１９２】
さらに、発現制御関係推定装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ Ｇａｔｅｗａｙ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０１９３】
また、ネットワーク３００は、発現制御関係推定装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ―Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【０１９４】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別し、全ての発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割し、分割された複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定するので、複数の遺伝子に変異を持つ変異体における発現量データからの遺伝子発現調節関係（遺伝子発現調節ネットワーク）の推定を行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１９５】
また、これにより、トランスポゾンを用いて遺伝子変異株を大規模に作成した場合においても、複数遺伝子変異株の発現プロファイルを用いた遺伝子発現の調節関係の推定を効率的に行うことができるようになり、その結果、単一遺伝子変異株に純化する必要がなくなり、作業効率を飛躍的に向上させることができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１９６】
また、本発明によれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１９７】
また、本発明によれば、分割された単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定し、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定するので、特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している単一遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１９８】
また、本発明によれば、推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力するので、推定された遺伝子間の発現制御関係の集合を用いて効率的に遺伝子ネットワークを推定することができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１９９】
また、本発明によれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定し、既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係の推定を行うので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２００】
また、本発明によれば、複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択し、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定するので、複数遺伝子変異体の遺伝子間の発現制御関係の推定を効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０１】
また、本発明によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０２】
また、本発明によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０３】
また、本発明によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０４】
また、本発明によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０５】
また、本発明によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定することを効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０６】
さらに、本発明によれば、既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とするので、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定することを効率的に行うことができる発現制御関係推定装置、発現制御関係推定方法、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本原理を示すフローチャートである。
【図２】特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合の、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定した一例を示す図である。
【図３】特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が増加している場合の、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定した一例を示す図である。
【図４】特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合の、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定した一例を示す図である。
【図５】特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が増加している場合の、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定した一例を示す図である。
【図６】複数遺伝子変異体推定処理の制御関係推定手法の一例を説明するための図である。
【図７】複数遺伝子変異体推定処理の制御関係推定手法の一例を説明するための図である。
【図８】複数遺伝子変異体推定処理の制御関係推定手法の別の一例を説明するための図である。
【図９】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】発現プロファイル管理ファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【図１１】遺伝子発現量変化管理ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。
【図１２】制御関係格納ファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。
【図１３】複数遺伝子変異体推定部１０２ｄの構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】第１推定部１０２ｆの構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】本実施形態における本システムのメイン処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態における本システムの単一遺伝子変異体推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本実施形態における本システムの複数遺伝子変異体推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本実施形態における本システムの第１推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本実施形態における本システムの第２推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本実施形態における本システムの第２推定処理の別の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００ 発現制御関係推定装置
１０２ 制御部
１０２ａ 遺伝子発現量判別部
１０２ｂ 発現プロファイル分割部
１０２ｃ 単一遺伝子変異体推定部
１０２ｄ 複数遺伝子変異体推定部
１０２ｅ 遺伝子ネットワーク出力部
１０２ｆ 第１推定部
１０２ｇ 第２推定部
１０２ｈ 発現プロファイル選択部
１０２ｉ 推定部
１０４ 通信制御インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 発現プロファイル格納ファイル
１０６ｂ 発現プロファイル管理ファイル
１０６ｃ 遺伝子発現量変化管理ファイル
１０６ｄ 制御関係格納ファイル
１０６ｅ 遺伝子ネットワーク格納ファイル
１０８ 入出力制御インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ 外部システム
３００ ネットワーク[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an expression control relation estimating apparatus, an expression control relation estimating method, a program, and a recording medium, and more particularly, to a gene expression control relation (gene expression control network) from expression amount data in a mutant having a mutation in a plurality of genes. The present invention relates to an expression control relation estimating device, an expression control relation estimating method, a program, and a recording medium for estimating the expression.
[0002]
[Prior art]
In recent years, enormous information represented by sequence data, expression data, and the like relating to life knowledge has been accumulated. It has become essential to use computers to extract and reconstruct information that leads to understanding of living things from such vast amounts of primary information. Therefore, computer technologies such as construction of various databases, homology search, and gene region prediction have been actively developed.
[0003]
In such attempts, some techniques for estimating a gene expression control network from gene expression data have been developed.
[0004]
Here, there are two types of gene expression data: time series data and steady state data. As a method of analyzing time-series data, a method of estimating a network using a genetic algorithm, a simulated annealing method, or the like has been developed (for example, see Non-Patent Documents 1 to 3). However, time-series data requires repeated measurement of the expression level without noise at very short time intervals, which is very difficult with current technology.
[0005]
On the other hand, steady-state data can be obtained by mutating the activity by deleting or overexpressing a specific gene. In recent years, gene-deleted strains have been produced on a large scale in various biological species, and it has become possible to obtain gene expression data of such mutant strains.
[0006]
Transposons are generally used for large-scale production of gene mutants, but due to the nature of transposons, it is known that mutations occur in a plurality of genes at the same time (for example, see Non-Patent Document 4). . Large-scale production of mutant strains In many cases, only one gene is mutated, but it is necessary to purify each mutation from a strain in which multiple genes have been mutated. . Since the purification process often requires a great deal of labor and time, an approach has also been taken to produce a large-scale strain having mutations in multiple genes without purification.
[0007]
Several methods have been proposed for estimating a gene network from a steady state. First, Akutsu et al. And Ideker et al. Proposed an estimation method when a gene network is represented by a Boolean network model (for example, see Non-Patent Documents 5 and 6).
[0008]
Also published an estimation method based on a Bayesian network model (for example, see Non-Patent Document 7).
[0009]
Kyoda et al. And Wagner have proposed an estimation method using a modified version of Warshall's algorithm in the field of graph theory (for example, see Non-Patent Documents 8 and 9).
[0010]
[Non-patent document 1]
Liang, S.M. et al. (1998), "REVERAL: a general reverse engineering algorithm for reference of genetic network.", Pac. Symp. Biocomput. , 1998, p. 18-29
[Non-patent document 2]
Mjolsness, E .; et al. (1999), "Fromcoexpression to correlation: an approch to inferring, transscriptional regulation ammonia gene classes from large-scale expression, data. Rept. JPL-ICTR-99-4, Jet Propulsion Lab. , NASA
[Non-Patent Document 3]
Morohashi, M .; et al. (1999), "Identifying gene regulatory networks from time series expressions data by in silico sampling and screening.", Proc. 5th Euro. Conf. Artificial Life,
Springer, 1999, p. 477-486
[Non-patent document 4]
Hamer, L .; et al. (2001), "Recentadvances in large-scale transposon mutagenesis.", Curr. Opin. Chem. Biol. , 2001, 5 (1), p. 67-73
[Non-Patent Document 5]
Akutsu, T .; , Kuhara, S.A. , Maruyama, O .; , And Miyano, S .; (1998), "Identification of gene regulatory networks by strategic gene disruptions and gene overexpressions.", Proc. 9th ACM-SIAM Symp. Discrete Algorithms, 1998, p. 695-702
[Non-Patent Document 6]
Ideker, T .; E. FIG. et al. (2000), “Discovery of regulatory interactions through perturbation: inference and experimental design.”, Pac. Symp. Biocomput. , 2000, p. 305-316
[Non-Patent Document 7]
Pe'er, D.S. et al. (2001), "Inferring subnetworks from perforated expression profiles.", Bioinformatics, 2000, 17 (Suppl 1), p. S215-S224
[Non-Patent Document 8]
Kyoda, K .; (2000), "A network infection method from continuous-value gene expression data of wild-type and mutants.", Genome Inform. Ser WorksShop Genome Inform. , 2000, 11, p. 196-204
[Non-Patent Document 9]
Wagner, A .; (2001), "How to reconstruct a large genetic network from gene perturbations in power than two easy steps.", Bioinformatics, 2001, 17, p. 1183-1197
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the gene network estimation method by Akutsu et al. And Ideker et al., The gene expression level is binarized to express the gene network, and the experimental data, which is originally a continuous value, is simplified to a binary value. There is a problem that information necessary for estimating the relationship may be lost.
[0012]
Further, in the estimation method of Pe'er et al., A part of the control relationship between genes constituting a gene network is expressed as a simple correlation having no direction, and it is difficult to estimate the entire image of the gene network. There was a problem that.
[0013]
In addition, Wagner's method is limited to a case that does not include an acyclic control relationship, but can estimate the entire gene network. However, both the estimation method of Kyoda et al. And the estimation method of Wagner can be applied only to mutants of one gene, and have a problem that mutants of multiple genes cannot be analyzed. Was.
[0014]
As described above, at present, conventional systems have a number of problems, and as a result, a method of estimating the entire gene network by treating gene expression data as continuous values has not been proposed.
[0015]
The present invention has been made in view of the above problems, and has an expression control relationship capable of estimating a gene expression regulation relationship (gene expression regulation network) from expression amount data in a mutant having a mutation in a plurality of genes. It is an object to provide an estimation device, an expression control relationship estimation method, a program, and a recording medium.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the expression control relationship estimating device according to claim 1 compares the expression profile of each mutant with the expression profile of a wild-type, thereby obtaining the expression profile of each gene in each of the expression profiles. A gene expression amount discriminating means for discriminating a change in the expression amount, and discriminating all the above expression profiles into whether the number of mutated genes contained in the mutant is 1 or 2 or more. An expression profile dividing means for dividing the expression profile of each mutant into an expression profile of a single gene mutant and an expression profile of a plurality of gene mutants, and the plurality of gene mutants divided by the expression profile dividing means Regarding the expression profile, the change in the expression level of each gene determined by the gene expression level Characterized by comprising a plurality genetic variants estimating means for estimating the expression control relationship between children.
[0017]
According to this device, by comparing the expression profile of each mutant with the expression profile of the wild type, the change in the expression level of each gene in each expression profile is determined, and all expression profiles are converted to the mutant. By discriminating whether the number of mutated genes contained is 1 or 2 or more, the expression profile of each mutant can be expressed as the expression profile of a single gene mutant and the expression profile of a multiple gene mutant. Since the expression profile of the divided multiple gene mutants is estimated from the change in the expression level of each of the identified genes, the expression control relationship between the genes is estimated. It becomes possible to estimate a gene expression regulation relationship (gene expression regulation network) from the quantity data.
[0018]
That is, according to this apparatus, even when a gene mutant is prepared on a large scale using a transposon, the regulatory relationship of gene expression can be efficiently estimated using the expression profile of the multiple gene mutant. Become like As a result, there is no need to purify the strain into a single gene mutant, and the working efficiency can be dramatically improved.
[0019]
The expression control relationship estimating device according to claim 2 is the expression control relationship estimating device according to claim 1, wherein the expression profile of the single gene mutant divided by the expression profile dividing means is the same as that of the gene. A single gene variant estimating means for estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined by the expression level determining means, wherein the function of the specific gene (gene a) is reduced In the expression profile of the mutant, when the expression level of the target gene (gene b) is decreased, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased. If so, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated.
[0020]
This more specifically shows an example of the single gene variant estimating means. According to this apparatus, regarding the expression profile of the divided single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each discriminated gene, and the function of the specific gene (gene a) is reduced. If the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated. When the amount is increased, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, so that expression control between genes of a single gene mutant in which the function of a specific gene (gene a) is reduced is performed. The relation can be estimated efficiently.
[0021]
The expression control relation estimating apparatus according to claim 3 is the expression control relation estimating apparatus according to claim 1, wherein the expression profile of the single gene mutant divided by the expression profile dividing means is the same as that of the gene. A single gene variant estimating means for estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined by the expression level determining means, wherein the function of the specific gene (gene a) is enhanced If the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased. If so, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated.
[0022]
This more specifically shows an example of the single gene variant estimating means. According to this device, regarding the expression profile of the split single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each of the determined genes, and the function of the specific gene (gene a) is enhanced. If the expression level of the target gene (gene b) is decreased in the expression profile of the mutant, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated. When the amount is increased, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, so that the expression control between genes of a single gene mutant in which the function of a specific gene (gene a) is enhanced The relation can be estimated efficiently.
[0023]
The expression control relationship estimating device according to claim 4 is the expression control relationship estimating device according to any one of claims 1 to 3, wherein the single gene variant estimating means and the multiple gene variant estimating device are used. Genetic network output means for outputting a set of expression control relationships among all genes estimated by the means as a gene network is further provided.
[0024]
According to this device, a set of estimated expression control relationships between all genes is output as a gene network, so that a gene network can be efficiently estimated using a set of estimated expression control relationships between genes. Will be able to
[0025]
The expression control relationship estimating device according to claim 5 is the expression control relationship estimating device according to any one of claims 1 to 4, wherein the multiple gene variant estimating means includes A first estimating means for estimating an expression control relationship between genes by extracting, from an expression profile group of mutants in which a specific gene is mutated, a target gene whose expression level is commonly changed. And a second estimating means for estimating the expression control relationship between genes after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the already estimated expression control relationship between genes. It is characterized by.
[0026]
This more specifically shows one example of the means for estimating multiple gene variants. According to this device, regarding the expression profile of a plurality of gene mutants, the target gene whose expression level is commonly changed is extracted from the expression profile group of the mutant in which the specific gene is mutated. The expression control relationship between genes is estimated, and the expression control relationship between genes is estimated using the already estimated expression control relationship between genes, excluding the effects of other mutations contained in the mutant. The expression control relationship between the genes of the mutants can be efficiently estimated.
[0027]
The expression control relationship estimating device according to claim 6 is the expression control relationship estimating device according to claim 5, wherein the first estimating means is configured to select a specific gene ( Expression profile selection means for selecting an expression profile in which the gene a) is mutated and which is not an expression profile of a mutant in which not only the gene a but also the target gene (gene b) has a mutation, The expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and There when the expression level of the gene b at all mutants have increased is decreased, and further comprising a an estimating means for estimating a control relationship suppression from a gene a to gene b.
[0028]
This more specifically shows an example of the first estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, the expression profile in which the specific gene (gene a) is mutated from among the expression profiles of the multiple gene mutants, and the mutation is included not only in gene a but also in the target gene (gene b) An expression profile other than the expression profile of the mutant is selected, and the expression level of the gene b is reduced and the function of the gene a is enhanced in all the mutants in which the function of the gene a is reduced. When the expression level of gene b is increased in all mutants, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, in all mutants in which the function of gene a is reduced, gene b When the expression level of gene a is increased and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated. So multiple The estimation of the expression control relationships between genes of gene variants it is possible to perform efficiently.
[0029]
The expression control relation estimating device according to claim 7 is the expression control relation estimating device according to claim 5, wherein the second estimating means sets the gene b as an expression control relation between genes that has already been estimated. On the other hand, when the control relationship of the activity from the gene c is estimated, when the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all the mutants in which gene b is normal and gene c is normal or reduced in function, the expression level of gene b is reduced, and gene a is a mutant in which function a is upregulated and gene b is When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene c is a normal type or a hyperactive mutant in the normal type, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed as a candidate for estimation. To do And it features.
[0030]
This more specifically shows an example of the second estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, when the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the target gene (gene When estimating the control relationship of the activity to b), the gene b is expressed in all the mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. The expression level of gene b increases in all mutants in which the expression level is reduced and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship of the activity of the target gene (gene b) efficiently.
[0031]
The expression control relationship estimating device according to claim 8 is the expression control relationship estimating device according to claim 5, wherein the second estimating means determines the expression control relationship between the genes as the gene b, which has already been estimated. On the other hand, when the control relationship of the activity from the gene c is estimated and the control relationship of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all mutants in which gene b is normal and gene c is normal or hyperactive mutant, the expression level of gene b is increased, and gene a is a hyperactive mutant and gene b is When the expression level of gene b is decreased in all the mutants in which the gene c is a normal type or a mutant with reduced function in the normal type, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is estimated as a candidate. To do And it features.
[0032]
This more specifically shows an example of the second estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, when the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the target gene (gene When estimating the control relationship of suppression to b), the gene b is expressed in all the mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or hyperactive mutant. The expression level of gene b decreases in all mutants in which the expression level is increased and gene a is a hyperactive mutant type, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a reduced function type. In this case, the control relationship of suppression from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of activity from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) efficiently.
[0033]
The expression control relation estimating device according to claim 9 is the expression control relation estimating device according to claim 5, wherein the second estimating means sets the gene b as an expression control relation between genes already estimated. On the other hand, when the control relationship of the suppression from the gene c is estimated, when the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a hyperactive mutant, the expression level of the gene b is reduced, and the gene a is a hyperactive mutant and the gene b is When the expression level of gene b is increased in all mutants in which the gene c is a normal type or a mutant with reduced function, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed as a candidate. To do And it features.
[0034]
This more specifically shows an example of the second estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the specific gene (gene a) When estimating the regulatory relationship of the activity to b), the gene b is expressed in all the mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or hyperactive mutant. The expression level of gene b increases in all mutants in which the expression level is reduced and gene a is a hyperactive mutant, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a function-lowering mutant. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship of the activity of the target gene (gene b) efficiently.
[0035]
The expression control relation estimating device according to claim 10 is the expression control relation estimating device according to claim 5, wherein the second estimating means sets the gene b as an expression control relation between genes that has already been estimated. On the other hand, when the control relationship of the suppression from the gene c is estimated, when the control relationship of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all the mutants in which gene b is normal and gene c is normal or reduced in function, the expression level of gene b is increased, and gene b is When the expression level of gene b is decreased in all the mutants in which the gene c is a normal type or a hyperactive mutant in the normal type, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is assumed as a candidate candidate. Do The features.
[0036]
This more specifically shows an example of the second estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the specific gene (gene a) When estimating the control relationship of suppression to b), the gene b is expressed in all mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. The expression level of gene b decreases in all mutants whose expression level is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant. In this case, the control relationship of suppression from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) efficiently.
[0037]
The expression control relation estimating device according to claim 11 is the expression control relation estimating device according to claim 5, wherein the second estimating means determines the expression control relation between the genes as gene b, On the other hand, when the control relationship of the activity or suppression from gene c is estimated, when the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, gene a is mutated. For all mutants in which gene b and gene c are not mutated, the expression level of gene b is reduced and the expression level of gene a is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced. When the expression level of the gene b is increased in all the mutants, the control relationship of the activity from the gene a to the gene b is set as an estimated candidate.
[0038]
This more specifically shows an example of the second estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, when the control relationship of the activity or suppression from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the target gene is changed from the specific gene (gene a). When estimating the control relationship of the activity to (gene b), all mutants in which the function of gene a is reduced are found in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is decreased in the body and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the activity of gene a to gene b is reduced. Since the control relationship is assumed to be an estimation candidate, the control of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated. Relationship It is possible to perform estimating efficiently.
[0039]
The expression control relation estimating device according to claim 12 is the expression control relation estimating device according to claim 5, wherein the second estimating means determines that the gene b has already been estimated as the expression control relation between genes. On the other hand, when the control relationship of activity or suppression from gene c is estimated, when the control relationship of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, gene a is mutated. In all mutants in which gene b and gene c are not mutated, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is enhanced. When the expression level of gene b is reduced in all the mutants, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate.
[0040]
This more specifically shows an example of the second estimating means of the multiple gene variant estimating means. According to this device, when the control relationship of the activity or suppression from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the target gene is changed from the specific gene (gene a). When estimating the control relationship of suppression to (gene b), all mutants in which the function of gene a is reduced are found in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is increased in the body and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the suppression of gene a to gene b is suppressed. Since the control relationship is a candidate for estimation, when the control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, control of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is performed. Relationship It is possible to perform estimating efficiently.
[0041]
The present invention also relates to a method for estimating an expression control relationship, wherein the method for estimating an expression control relationship according to claim 13 compares the expression profile of each mutant with the expression profile of a wild-type to obtain A gene expression level determination step of determining a change in the expression level of each gene in the expression profile; and all of the above expression profiles, wherein the number of mutated genes contained in the mutant is one or two or more. By dividing the expression profile of each mutant into an expression profile of a single gene mutant and an expression profile of a plurality of gene mutants. Regarding the expression profile of the multiple gene mutant, the gene expression amount determination step Characterized in that it comprises a plurality genetic variants estimation step of estimating the expression control relationships between genes from a change in the expression level of each gene is determined Te.
[0042]
According to this method, by comparing the expression profile of each mutant with the expression profile of the wild type, the change in the expression level of each gene in each expression profile is determined, and all expression profiles are converted to the mutant. By discriminating whether the number of mutated genes contained is 1 or 2 or more, the expression profile of each mutant can be expressed as the expression profile of a single gene mutant and the expression profile of a multiple gene mutant. Since the expression profile of the divided multiple gene mutants is estimated from the change in the expression level of each of the identified genes, the expression control relationship between the genes is estimated. It becomes possible to estimate a gene expression regulation relationship (gene expression regulation network) from the quantity data.
[0043]
That is, according to this method, even when a gene mutant is prepared on a large scale using a transposon, it is possible to efficiently estimate the regulatory relationship of gene expression using the expression profile of the multiple gene mutant. Become like As a result, there is no need to purify the strain into a single gene mutant, and the working efficiency can be dramatically improved.
[0044]
The expression control relationship estimating method according to claim 14 is the expression control relationship estimating method according to claim 13, wherein the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step is the same as that of the gene. The method further includes a single gene variant estimation step of estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined in the expression level determination step, whereby the function of the specific gene (gene a) is reduced. In the expression profile of the mutant, when the expression level of the target gene (gene b) is decreased, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased. If so, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated.
[0045]
This more specifically shows an example of the single gene variant estimation step. According to this method, regarding the expression profile of the divided single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each of the identified genes, and the function of the specific gene (gene a) is reduced. If the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated. When the amount is increased, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, so that expression control between genes of a single gene mutant in which the function of a specific gene (gene a) is reduced is performed. The relation can be estimated efficiently.
[0046]
The expression control relation estimating method according to claim 15 is the expression control relation estimating method according to claim 13, wherein the expression profile of the single gene mutant divided by the expression profile dividing step is the same as that of the gene. The method further includes a single gene variant estimation step of estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined in the expression level determination step, and the function of the specific gene (gene a) is enhanced. If the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased. If so, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated.
[0047]
This more specifically shows an example of the single gene variant estimation step. According to this method, regarding the expression profile of the split single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each of the determined genes, and the function of the specific gene (gene a) is enhanced. If the expression level of the target gene (gene b) is decreased in the expression profile of the mutant, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated. When the amount is increased, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, so that the expression control between genes of a single gene mutant in which the function of a specific gene (gene a) is enhanced The relation can be estimated efficiently.
[0048]
The expression control relationship estimating method according to claim 16 is the expression control relationship estimating method according to any one of claims 13 to 15, wherein the single gene variant estimation step and the multiple gene variant estimation are performed. The method further includes a gene network output step of outputting, as a gene network, a set of expression control relationships between all genes estimated in the step.
[0049]
According to this method, a set of the estimated expression control relationships between all genes is output as a gene network, so that a gene network can be efficiently estimated using the set of estimated expression control relationships between genes. Will be able to
[0050]
The method for estimating an expression control relationship according to claim 17 is the method for estimating an expression control relationship according to any one of claims 13 to 16, wherein the step of estimating the multiple gene variants comprises: A first estimating step of estimating an expression control relationship between genes by extracting, from an expression profile group of mutants in which a specific gene is mutated, a target gene whose expression level is commonly changed; And a second estimating step of estimating the expression control relationship between genes after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the already estimated expression control relationship between genes. Features.
[0051]
This shows one example of the multiple gene variant estimation step more specifically. According to this method, among the expression profiles of multiple gene mutants, a target gene whose expression level is commonly changed is extracted from an expression profile group of mutants in which a specific gene is mutated, whereby inter-gene The expression control relationship between genes is estimated, and the expression control relationship between genes is estimated using the already estimated expression control relationship between genes, excluding the effects of other mutations contained in the mutant. The expression control relationship between the genes of the mutants can be efficiently estimated.
[0052]
The expression control relation estimating method according to claim 18 is the expression control relation estimating method according to claim 17, wherein the first estimating step comprises the step of: An expression profile selecting step of selecting an expression profile in which the gene a) is mutated, and not an expression profile of a mutant in which not only the gene a but also the target gene (gene b) contains a mutation; The expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced In the case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and An estimating step of estimating a control relationship of suppression from gene a to gene b when the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced. Features.
[0053]
This more specifically shows an example of the first estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, a specific gene (gene a) is mutated among the expression profiles of a plurality of gene mutants, and not only gene a but also the target gene (gene b) is mutated. An expression profile other than the expression profile of the mutant is selected, and the expression level of the gene b is reduced and the function of the gene a is enhanced in all the mutants in which the function of the gene a is reduced. When the expression level of gene b is increased in all mutants, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, in all mutants in which the function of gene a is reduced, gene b When the expression level of gene a is increased and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated. So multiple The estimation of the expression control relationships between genes of gene variants it is possible to perform efficiently.
[0054]
In the expression control relation estimating method according to claim 19, in the expression control relation estimating method according to claim 17, the second estimating step is performed on the gene b as the expression control relation between the genes already estimated. On the other hand, when the control relationship of the activity from the gene c is estimated, when the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all the mutants in which gene b is normal and gene c is normal or reduced in function, the expression level of gene b is reduced, and gene a is a mutant in which function a is upregulated and gene b is When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene c is a normal type or a hyperactive mutant in the normal type, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed as a candidate for estimation. And wherein the Rukoto.
[0055]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, when the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the specific gene (gene a) When estimating the control relationship of the activity to b), the gene b is expressed in all the mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. The expression level of gene b increases in all mutants in which the expression level is reduced and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship of the activity of the target gene (gene b) efficiently.
[0056]
The expression control relation estimating method according to claim 20 is the expression control relation estimating method according to claim 17, wherein the second estimating step is performed on the gene b as the expression control relation between the genes already estimated. On the other hand, when the control relationship of the activity from the gene c is estimated and the control relationship of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all mutants in which gene b is normal and gene c is normal or hyperactive mutant, the expression level of gene b is increased, and gene a is a hyperactive mutant and gene b is When the expression level of gene b is decreased in all the mutants in which the gene c is a normal type or a mutant with reduced function in the normal type, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is estimated as a candidate. And wherein the Rukoto.
[0057]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, when the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the specific gene (gene a) When estimating the control relationship of suppression to b), the gene b is expressed in all the mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or hyperactive mutant. The expression level of gene b decreases in all mutants in which the expression level is increased and gene a is a hyperactive mutant type, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a reduced function type. In this case, the control relationship of suppression from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of activity from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) efficiently.
[0058]
Further, in the expression control relation estimating method according to claim 21, in the expression control relation estimating method according to claim 17, the second estimating step includes the step of: On the other hand, when the control relationship of the suppression from the gene c is estimated, when the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a hyperactive mutant, the expression level of the gene b is reduced, and the gene a is a hyperactive mutant and the gene b is When the expression level of gene b is increased in all mutants in which the gene c is a normal type or a mutant with reduced function, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed as a candidate. And wherein the Rukoto.
[0059]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, when a control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as an expression control relationship between genes that has already been estimated, a specific gene (gene a) When estimating the regulatory relationship of the activity to b), the gene b is expressed in all the mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or hyperactive mutant. The expression level of gene b increases in all mutants in which the expression level is reduced and gene a is a hyperactive mutant, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a function-lowering mutant. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship of the activity of the target gene (gene b) efficiently.
[0060]
Further, in the expression control relation estimating method according to claim 22, in the expression control relation estimating method according to claim 17, the second estimating step is performed on the gene b as the expression control relation between the genes already estimated. On the other hand, when the control relationship of the suppression from the gene c is estimated, when the control relationship of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, the gene a is a mutant with reduced function. In all the mutants in which gene b is normal and gene c is normal or reduced in function, the expression level of gene b is increased, and gene b is When the expression level of gene b is decreased in all the mutants in which the gene c is a normal type or a hyperactive mutant in the normal type, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is assumed as a candidate candidate. And wherein the Rukoto.
[0061]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, when a control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as an expression control relationship between genes that has already been estimated, a specific gene (gene a) When estimating the control relationship of suppression to b), the gene b is expressed in all mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. The expression level of gene b decreases in all mutants whose expression level is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant. In this case, the control relationship of suppression from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene a ) Or It is possible to perform estimating the control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) efficiently.
[0062]
Also, in the expression control relation estimating method according to claim 23, in the expression control relation estimating method according to claim 17, the second estimating step includes the step of: On the other hand, when the control relationship of the activity or suppression from gene c is estimated, when the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, gene a is mutated. In all mutants in which gene b and gene c are not mutated, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is enhanced. When the expression level of the gene b is increased in all the mutants, the control relationship of the activity from the gene a to the gene b is set as an estimated candidate.
[0063]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, when the control relationship of the activity or suppression from the gene c to the gene b is estimated as the expression control relationship between the genes, the target gene is extracted from the specific gene (gene a). When estimating the control relationship of the activity to (gene b), all mutants in which the function of gene a is reduced are found in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is decreased in the body and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the activity of gene a to gene b is reduced. Since the control relationship is assumed to be an estimation candidate, the control of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated. Relationship It is possible to perform estimating efficiently.
[0064]
In the expression control relation estimating method according to claim 24, in the expression control relation estimating method according to claim 17, the second estimating step includes: On the other hand, when the control relationship of activity or suppression from gene c is estimated, when the control relationship of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated, gene a is mutated. In all mutants in which gene b and gene c are not mutated, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is enhanced. When the expression level of gene b is reduced in all the mutants, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate.
[0065]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this method, when the control relationship of the activity or suppression from the gene c to the gene b is estimated as the expression control relationship between the genes, the target gene is extracted from the specific gene (gene a). When estimating the control relationship of suppression to (gene b), all mutants in which the function of gene a is reduced are found in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is increased in the body and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the suppression of gene a to gene b is suppressed. Since the control relationship is a candidate for estimation, when the control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, control of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is performed. Relationship It is possible to perform estimating efficiently.
[0066]
In addition, the present invention relates to a program, wherein the program according to claim 25 compares the expression profile of each mutant with the expression profile of a wild type to express the amount of each gene in each of the above expression profiles. Gene expression amount determination step of determining the change of, and all the above expression profiles, by discriminating whether the number of mutated genes contained in the mutant is 1 or 2 or more, An expression profile dividing step of dividing the expression profile of the mutant into an expression profile of a single gene variant and an expression profile of a plurality of gene variants; and an expression profile of the plurality of gene variants divided by the expression profile dividing step For each gene determined in the gene expression level determination step Characterized in that it comprises from changes in the expression level and multiple genetic variants estimation step of estimating the expression control relationships between genes.
[0067]
According to this program, by comparing the expression profile of each mutant with the expression profile of the wild type, the change in the expression level of each gene in each expression profile is determined, and all expression profiles are converted to the mutant. By discriminating whether the number of mutated genes contained is 1 or 2 or more, the expression profile of each mutant can be expressed as the expression profile of a single gene mutant and the expression profile of a multiple gene mutant. Since the expression profile of the divided multiple gene mutants is estimated from the change in the expression level of each of the identified genes, the expression control relationship between the genes is estimated. It becomes possible to estimate a gene expression regulation relationship (gene expression regulation network) from the quantity data.
[0068]
That is, according to this program, even when a gene mutant is prepared on a large scale using a transposon, it is possible to efficiently estimate the regulatory relationship of gene expression using the expression profile of the multiple gene mutant. Become like As a result, there is no need to purify the strain into a single gene mutant, and the working efficiency can be dramatically improved.
[0069]
The program according to claim 26 is the program according to claim 25, wherein the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step is determined in the gene expression amount determining step. A single gene mutant estimating step of estimating the expression control relationship between the genes from the change in the expression level of each gene, wherein the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is reduced When the expression level of the gene (gene b) is decreasing, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated. Conversely, when the expression level of gene b is increasing, the gene It is characterized by estimating the control relationship of suppression from a to gene b.
[0070]
This more specifically shows an example of the single gene variant estimation step. According to this program, regarding the expression profile of the split single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each determined gene, and the function of the specific gene (gene a) is reduced. If the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated. When the amount is increased, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, so that expression control between genes of a single gene mutant in which the function of a specific gene (gene a) is reduced is performed. The relation can be estimated efficiently.
[0071]
The program according to claim 27 is the program according to claim 25, wherein the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step is determined in the gene expression amount determining step. A single gene mutant estimating step of estimating the expression control relationship between genes from the change in the expression level of each gene, wherein the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced When the expression level of the gene (gene b) is decreasing, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, and conversely, when the expression level of gene b is increasing, It is characterized in that the control relationship of activity from a to gene b is estimated.
[0072]
This more specifically shows an example of the single gene variant estimation step. According to this program, regarding the expression profile of the split single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each of the identified genes, and the function of the specific gene (gene a) is enhanced. If the expression level of the target gene (gene b) is decreased in the expression profile of the mutant, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated. When the amount is increased, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, so that the expression control between genes of a single gene mutant in which the function of a specific gene (gene a) is enhanced The relation can be estimated efficiently.
[0073]
A program according to claim 28 is the program according to any one of claims 25 to 27, wherein all the genes estimated by the single gene variant estimation step and the multiple gene variant estimation step are included. The method further includes a gene network output step of outputting a set of expression control relationships between the two as a gene network.
[0074]
According to this program, a set of estimated expression control relationships between all genes is output as a gene network, so that a gene network can be efficiently estimated using a set of estimated expression control relationships between genes. Will be able to
[0075]
Further, the program according to claim 29 is the program according to any one of claims 25 to 28, wherein the step of estimating the multiple gene variant comprises the step of: A first estimating step of estimating an expression control relationship between genes by extracting a target gene whose expression level is changed in common from an expression profile group of the mutants, A second estimating step of estimating the expression control relationship between genes after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the expression control relationship described above.
[0076]
This shows one example of the multiple gene variant estimation step more specifically. According to this program, the expression profile of a plurality of gene mutants is extracted from among the expression profiles of mutants in which a specific gene is mutated, by extracting target genes whose expression levels are commonly changed. The expression control relationship between genes is estimated, and the expression control relationship between genes is estimated using the already estimated expression control relationship between genes, excluding the effects of other mutations contained in the mutant. The expression control relationship between the genes of the mutants can be efficiently estimated.
[0077]
The program according to claim 30 is the program according to claim 29, wherein the first estimating step is a step in which the specific gene (gene a) is mutated from the expression profile of the multiple gene mutant. An expression profile selection step of selecting an expression profile that is not a profile of a mutant having a mutation not only in gene a but also in the target gene (gene b); and the function of gene a is reduced. When the expression level of gene b is reduced in all mutants and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced, The control relationship of the activity was estimated, and conversely, the expression level of gene b was increased in all mutants in which the function of gene a was reduced, and the function of gene a was enhanced. When the expression level of the gene b at all mutants are is decreased, and further comprising a estimation step of estimating a control relationship suppression from a gene a to gene b.
[0078]
This more specifically shows an example of the first estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, an expression profile in which a specific gene (gene a) is mutated from among the expression profiles of a plurality of gene mutants, and not only gene a but also the target gene (gene b) is mutated. Expression profile other than the expression profile of the mutant, and the expression level of gene b is reduced and the function of gene a is enhanced in all mutants in which the function of gene a is reduced. When the expression level of gene b is increased in the mutant, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, in all mutants in which the function of gene a is reduced, When the expression level is increased and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated. So It is possible to estimate the expression control relationships between genes of several genetic variants efficiently.
[0079]
Further, the program according to claim 31 is the program according to claim 29, wherein the second estimating step includes, as an expression control relationship between the genes already estimated, the activity of the activity from the gene c with respect to the gene b. When estimating the regulatory relationship of the activity from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) when the regulatory relationship is estimated, gene a is a mutant with reduced function and gene b is a normal type. In all mutants in which c is a normal type or a mutant with reduced function, the expression level of gene b is reduced, and gene a is a mutant with increased function, gene b is normal and gene c is normal. Alternatively, when the expression level of the gene b is increased in all the mutants that are hyperactive mutants, the control relationship of the activity from the gene a to the gene b is used as an estimated candidate.
[0080]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, when the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the specific gene (gene a) is When estimating the control relationship of the activity to b), the gene b is expressed in all the mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. The expression level of gene b increases in all mutants in which the expression level is reduced and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of the activity of gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene ) It is possible to perform efficiently to estimate the control relationship of the activity of the target gene (gene b) from.
[0081]
The program according to claim 32 is the program according to claim 29, wherein the second estimating step includes, as the expression control relationship between the genes already estimated, the activity of the activity from the gene c with respect to the gene b. When the control relationship is estimated, the control relationship of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated. The expression level of gene b is increased in all mutants in which c is a normal type or a hyperactive mutant type, and gene a is a hyperactive mutant type, gene b is a normal type, and gene c is a normal type. Alternatively, when the expression level of gene b is reduced in all mutants that are mutants with reduced function, the control relationship of suppression from gene a to gene b is assumed to be an estimated candidate.
[0082]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, when the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between the genes, the specific gene (gene a) is When estimating the control relationship of suppression to b), the gene b is expressed in all the mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or hyperactive mutant. The expression level of gene b decreases in all mutants in which the expression level is increased and gene a is a hyperactive mutant type, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a reduced function type. In this case, the control relationship of suppression from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of activity from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene ) It is possible to perform efficiently to estimate the control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) from.
[0083]
The program according to claim 33 is the program according to claim 29, wherein the second estimating step includes suppressing the suppression of the gene b from the gene c as the expression control relationship between the genes already estimated. When estimating the regulatory relationship of the activity from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) when the regulatory relationship is estimated, gene a is a mutant with reduced function and gene b is a normal type. The expression level of gene b is reduced in all mutants in which c is a normal or hyperactive mutant, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal. Alternatively, in the case where the expression level of gene b is increased in all mutants that are mutants with reduced functions, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed to be a candidate for estimation.
[0084]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, when a control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as an already estimated expression control relationship between genes, a specific gene (gene a) When estimating the regulatory relationship of the activity to b), the gene b is expressed in all the mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or hyperactive mutant. The expression level of gene b increases in all mutants in which the expression level is reduced and gene a is a hyperactive mutant, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a function-lowering mutant. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene ) It is possible to perform efficiently to estimate the control relationship of the activity of the target gene (gene b) from.
[0085]
The program according to claim 34 is the program according to claim 29, wherein the second estimating step includes the step of suppressing the suppression of the gene b from the gene c as the expression control relationship between the genes already estimated. When the control relationship is estimated, the control relationship of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated. The expression level of gene b is increased in all the mutants in which c is a normal type or a mutant with reduced function, and gene a is a mutant with increased function, gene b is normal and gene c is normal. Alternatively, when the expression level of the gene b is reduced in all the mutants that are hyperactive mutants, the control relationship of suppression from the gene a to the gene b is set as an estimated candidate.
[0086]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, when a control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as an already estimated expression control relationship between genes, a specific gene (gene a) When estimating the control relationship of suppression to b), the gene b is expressed in all mutants in which the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. The expression level of gene b decreases in all mutants whose expression level is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant. In this case, the control relationship of suppression from gene a to gene b is considered as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene (gene ) It is possible to perform efficiently to estimate the control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) from.
[0087]
The program according to claim 35 is the program according to claim 29, wherein the second estimating step includes the activity from the gene c with respect to the gene b as the expression control relationship between the genes already estimated. When the control relationship of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated when the control relationship of suppression is estimated, gene a is mutated and gene b and gene c are mutated. In all the mutants that did not, the expression level of gene b was reduced in all the mutants in which the function of gene a was reduced, and the gene was expressed in all the mutants in which the function of gene a was enhanced. When the expression level of b is increasing, the control relationship of the activity from gene a to gene b is set as a candidate for estimation.
[0088]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the specific gene (gene a) When estimating the control relationship of the activity to (gene b), all mutants in which the function of gene a is reduced are found in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is decreased in the body and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the activity of gene a to gene b is increased. Since the control relationship is a candidate for estimation, when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated, the control of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. It is possible to perform estimating the relationship efficiently.
[0089]
The program according to claim 36 is the program according to claim 29, wherein the second estimating step includes the activity from the gene c with respect to the gene b as the expression control relationship between the genes already estimated. When the control relation of suppression is estimated from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) when the control relation of suppression is estimated, gene a is mutated and gene b and gene c are mutated. In all the mutants that did not, the expression level of the gene b was increased in all the mutants in which the function of the gene a was reduced, and the gene was expressed in all the mutants in which the function of the gene a was enhanced. When the expression level of b is decreasing, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate.
[0090]
This more specifically shows an example of the second estimation step of the multiple gene variant estimation step. According to this program, when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the specific gene (gene a) When estimating the control relationship of suppression to (gene b), all mutants in which the function of gene a is reduced are found in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is increased in the body and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the suppression of gene a to gene b is suppressed. Since the control relationship is a candidate for estimation, when the control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, control of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is performed. It is possible to perform estimating the relationship efficiently.
[0091]
The present invention also relates to a recording medium, wherein a recording medium according to claim 37 records the program according to any one of claims 25 to 36.
[0092]
According to this recording medium, the program recorded in the recording medium is read by a computer and executed, thereby realizing the program described in any one of claims 25 to 36 using the computer. And the same effects as those of these programs can be obtained.
[0093]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of an expression control relationship estimating apparatus, an expression control relationship estimating method, a program, and a recording medium according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that the present invention is not limited by the embodiment. Note that mutants in which the function of a gene is reduced / enhanced include mutants in which the expression level of the gene is reduced / increased.
[0094]
[Summary of the present invention]
Hereinafter, the outline of the present invention will be described, and then the configuration, processing, and the like of the present invention will be described in detail. FIG. 1 is a flowchart showing the basic principle of the present invention.
[0095]
The present invention generally has the following basic features. That is, the present invention relates to a mutation that decreases or enhances the function of a gene (for example, a mutation that decreases the expression level such as a null mutation in which the gene is completely disrupted, or an expression level that increases such as a mutation that forces the gene to be expressed). The expression control relationship between the two genes is estimated from the gene expression profile of the mutant having one or more mutants and the gene expression profile of the wild type.
[0096]
Here, each expression control relationship estimated is a control relationship of “activity” or “suppression” from one gene a to another gene b, and specifically, promotes or suppresses the expression of gene b by gene a. Respectively.
[0097]
The present invention firstly compares the expression profile of each mutant with the expression profile of a wild-type to show the change in the expression level of each gene in each profile as “constant”, “increase”, and “decrease”. One of the three is determined (step SA-1).
[0098]
Then, the present invention provides an expression profile of each mutant by classifying the expression profile of all mutants as to whether the number of mutated genes contained in the mutant is 1 or 2 or more. The profile is divided into an expression profile of a single gene variant and an expression profile of a plurality of gene variants (step SA-2).
[0099]
The present invention provides 1) estimation processing from the expression profile of a single gene mutant (hereinafter, referred to as “single gene mutation estimation processing”), and 2) estimation processing from the expression profile of a plurality of gene mutants ( Hereinafter, this is referred to as “multiple gene variant estimation processing”), whereby the expression control relationship between genes is estimated.
[0100]
First, in the single gene variant estimation processing of 1), the expression profile of the single gene variant is treated, and the expression control relationship is estimated from the change in the expression level of each gene in each expression profile (step SA-3). .
[0101]
For example, as shown in FIG. 2, when the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is reduced, The control relationship of the activity to gene b is estimated, and conversely, as shown in FIG. 3, when the expression level of gene b is increasing, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is estimated. .
[0102]
For example, as shown in FIG. 4, when the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced, The control relationship of suppression from a to gene b is estimated, and conversely, as shown in FIG. 5, when the expression level of gene b is increasing, the control relationship of activity from gene a to gene b is determined. presume. The regulatory relationship is thus estimated for the expression profiles of all single gene variants.
[0103]
Returning to FIG. 1 again, in the multi-gene mutant estimation process of 2), the expression levels of the multi-gene mutants vary among the expression profiles of the mutants in which a specific gene is mutated. The control relationship is estimated by extracting the gene that is present (step SA-4).
[0104]
Here, FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a control relationship estimation method of the multiple gene variant estimation process in step SA-4. Hereinafter, the processing of step SA-4 will be described in detail with reference to FIG.
[0105]
First, an expression profile in which a specific gene (gene a) is mutated is selected from the expression profiles of a plurality of gene variants, and the expression level of a target gene (gene b) to be controlled in the expression profile is selected. Watch the changes. However, the expression profile of a mutant having a mutation not only in gene a but also in gene b is excluded.
[0106]
For example, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced. If so, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated.
[0107]
Conversely, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced. If so, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated.
[0108]
In this way, for all the genes other than the gene a, the control relationship from the gene a to each gene is estimated from the increase or decrease of the expression level of the mutant of the gene a in the expression profile group.
[0109]
Furthermore, the control relationship between genes is estimated by the same operation for the profile group in which all other genes are mutated. At this time, for the combination of genes whose control relationship is estimated in the single gene variant estimation process, the control relationship is not estimated, and the estimation result of the single gene variant estimation process is given priority.
[0110]
Returning to FIG. 1 again, in step SA-5, the control relationship is estimated from the profiles of the multiple gene variants in the same manner as in step SA-4, but unlike step SA-4, the estimation is already performed in step SA-5. Estimation is performed after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the control relationship obtained. Specifically, the estimation is performed as follows, but the estimation is not performed between the genes for which the control relationship has already been estimated, as in step SA-4.
[0111]
Here, FIG. 7 is a diagram for explaining an example of a control relationship estimation method of the multiple gene variant estimation process in step SA-5. Hereinafter, the process of step SA-5 will be described in detail with reference to FIG.
[0112]
First, it is assumed that the control relationship of the activity from gene c to gene b has already been estimated.
[0113]
Here, when estimating the control relationship of the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b), gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal, and gene c is normal or reduced in function. The expression level of gene b is reduced in all mutants that are mutants of the above, and gene a is a mutant with an increased function, gene b is a mutant with a normal type, and gene c is a mutant with a normal or increased function. When the expression level of gene b is increased in all such mutants, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed as a candidate for estimation.
[0114]
Further, when estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b, the mutation is such that gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or hyperactive mutant. In all the mutants, the expression level of the gene b is increased in all the bodies, and the gene a is a mutant with an increased function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. When the expression level of b is reduced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is assumed to be a candidate for estimation.
[0115]
Next, it is assumed that the control relationship of suppression from gene c to gene b has been estimated.
[0116]
When estimating the control relationship of the activity from gene a to gene b, in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or hyperactive mutant Expression of gene b in all mutants in which the expression level of gene b is reduced, and gene a is a mutant with enhanced function, gene b is normal, and gene c is a normal or reduced mutant. When the amount is increasing, the control relationship of the activity from the gene a to the gene b is set as an estimation candidate.
[0117]
In addition, when estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b, a mutation such that gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or reduced mutant. In all mutants in which the expression level of gene b is increased in all of the bodies, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant, When the expression level of b is reduced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is assumed to be a candidate for estimation.
[0118]
FIG. 8 is a diagram for explaining another example of the control relationship estimation method of the multiple gene variant estimation process in step SA-5. Hereinafter, the process of step SA-5 will be described in detail with reference to FIG.
[0119]
First, it is assumed that the control relationship of activity or suppression from gene c to gene b has already been estimated.
[0120]
Here, for all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced. When the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed to be a candidate for estimation.
[0121]
Conversely, in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced. In addition, when the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is assumed to be a candidate for estimation.
[0122]
In step SA-5, as in step SA-4, the above operation is performed for all the genes (excluding the same gene), and when estimation candidates have been output for all combinations, they are used as estimation results. Determine.
[0123]
Returning to FIG. 1, the series of operations in step SA-5 is executed as one cycle, and when a new control relationship is estimated in that cycle, this cycle is repeated again. At this time, the control relation estimated in the previous cycle is used together with the estimation result of the previous step. When the control relation is no longer estimated in the cycle, the repetition ends.
[0124]
Then, a set of all the inter-gene expression control relationships estimated in each of the above steps is output as a gene network (step SA-6).
[0125]
[System configuration]
First, the configuration of the present system will be described. FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the present system to which the present invention is applied, and conceptually illustrates only a portion related to the present invention in the configuration. This system enables communication between an expression control relationship estimating apparatus 100 and an external system 200 that provides an external database or an external program for homology search or the like relating to expression information or sequence information via a network 300. Connected and configured.
[0126]
In FIG. 9, a network 300 has a function of interconnecting the expression control relationship estimating apparatus 100 and the external system 200, and is, for example, the Internet.
[0127]
In FIG. 9, an external system 200 is interconnected with an expression control relationship estimating apparatus 100 via a network 300, and provides an external database for expression information, sequence information, and the like to the user, and an external program for homology search, motif search, and the like. Has a function of providing a website for executing.
[0128]
Here, the external system 200 may be configured as a WEB server, an ASP server, or the like, and its hardware configuration may be configured by an information processing device such as a generally-available workstation, a personal computer, and its accompanying devices. Good. Each function of the external system 200 is realized by a CPU, a disk device, a memory device, an input device, an output device, a communication control device, and the like in a hardware configuration of the external system 200, a program for controlling them, and the like.
[0129]
In FIG. 9, an expression control relationship estimating device 100 is schematically illustrated by a control unit 102 such as a CPU that comprehensively controls the entire expression control relationship estimating device 100, and a communication device such as a router connected to a communication line or the like (FIG. (Not shown), an input / output control interface unit 108 connected to the input device 112 and the output device 114, and a storage unit 106 for storing various databases and tables. These units are communicably connected via an arbitrary communication path. Further, the expression control relationship estimating apparatus 100 is communicably connected to the network 300 via a communication device such as a router and a wired or wireless communication line such as a dedicated line.
[0130]
Various databases and tables (expression profile storage file 106a to gene network storage file 106e) stored in the storage unit 106 are storage means such as a fixed disk device, and various programs, tables, files, and databases used for various processes. And files for web pages.
[0131]
Among the constituent elements of the storage unit 106, the expression profile storage file 106a is a file that stores the expression information profile of a wild type or a mutant. The expression profile storage file 106a may be an external expression information profile database accessed via the Internet, or may copy these databases, store the original expression information profile, and may further use a unique annotation. It may be an in-house database created by adding information or the like.
[0132]
The expression profile management file 106b is an expression profile management information storage unit that stores expression profile management information and the like. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information stored in the expression profile management file 106b.
[0133]
The information stored in the expression profile management file 106b includes, as shown in FIG. 10, an expression profile ID for uniquely identifying an expression profile, any type of wild type or mutant, and a single gene mutant. It is configured by associating information on the result of division between the expression profile and the expression profile of the multiple gene mutant, the mutant gene, and the like.
[0134]
The gene expression level change management file 106c is a gene expression level change management information storage unit that stores information related to a change in the expression level of each gene in the expression profile. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information stored in the gene expression level change management file 106c.
[0135]
The information stored in the gene expression level change management file 106c includes, as shown in FIG. 11, information on the expression profile ID, the determination result of the change in the expression level of each gene (either constant, increase, or decrease) and the like. It is configured in association with each other.
[0136]
The control relationship storage file 106d is a control relationship storage unit that stores information on the expression control relationship between genes and the like. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of information stored in the control relationship storage file 106d.
[0137]
As shown in FIG. 12, the information stored in the control relationship storage file 106d is configured by associating information on a specific gene, a target gene, and a control relationship (activity or suppression) between the specific gene and the target gene. ing.
[0138]
The gene network storage file 106e is a gene network information storage unit that stores information on the gene network and the like.
[0139]
In FIG. 9, the communication control interface unit 104 performs communication control between the expression control relation estimation device 100 and the network 300 (or a communication device such as a router). That is, the communication control interface unit 104 has a function of communicating data with another terminal via a communication line.
[0140]
9, the input / output control interface unit 108 controls the input device 112 and the output device 114. Here, as the output device 114, in addition to a monitor (including a home television), a speaker can be used (in the following, the output device 114 may be described as a monitor). As the input device 112, a keyboard, a mouse, a microphone, and the like can be used. The monitor also realizes a pointing device function in cooperation with the mouse.
[0141]
In FIG. 9, the control unit 102 has a control program such as an OS (Operating System), a program defining various processing procedures, and an internal memory for storing necessary data. And information processing for executing various processes. The control unit 102 functionally comprises a gene expression amount discriminating unit 102a, an expression profile dividing unit 102b, a single gene variant estimating unit 102c, a multiple gene variant estimating unit 102d, and a gene network output unit 102e. It is configured.
[0142]
The gene expression level discriminating unit 102a compares the expression profile of each mutant with the expression profile of the wild type to determine a change in the expression level of each gene in each of the expression profiles. Means.
[0143]
Further, the expression profile dividing unit 102b sorts all the expression profiles by determining whether the number of mutated genes included in the mutant is 1 or 2 or more, thereby obtaining the An expression profile dividing means for dividing the expression profile into an expression profile of a single gene mutant and an expression profile of a plurality of gene mutants.
[0144]
In addition, the single gene variant estimating unit 102c calculates the expression profile of the single gene variant divided by the expression profile dividing unit based on the change in the expression level of each gene determined by the gene expression level determining unit. Is a means for estimating a single gene mutant for estimating the expression control relationship of E. coli.
[0145]
The multiple gene variant estimating unit 102d calculates the expression profiles of the multiple gene variants divided by the expression profile dividing unit based on the change in the expression level of each gene determined by the gene expression level determining unit. This is a multi-gene mutant estimating means for estimating a control relationship.
[0146]
Here, FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the multiple gene variant estimation unit 102d. As shown in FIG. 13, the multiple gene variant estimating unit 102d includes a first estimating unit 102f and a second estimating unit 102g.
[0147]
In FIG. 13, the first estimating unit 102f extracts, from the expression profile group of mutants in which a specific gene is mutated, a target gene whose expression level is commonly changed, among expression profiles of multiple gene mutants. This is a first estimating means for estimating the expression control relationship between genes by performing
[0148]
Here, FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the first estimating unit 102f. As shown in FIG. 14, the first estimating unit 102f includes an expression profile selecting unit 102h and an estimating unit 102i.
[0149]
In FIG. 14, the expression profile selection unit 102h is an expression profile in which a specific gene (gene a) is mutated from among the expression profiles of a plurality of gene mutants. Is also an expression profile selection means for selecting an expression profile that is not the expression profile of the mutant containing the mutation.
[0150]
In addition, the estimating unit 102i indicates that the expression level of the gene b is reduced in all mutants in which the function of the gene a is reduced, and that the gene b is reduced in all the mutants in which the function of the gene a is enhanced. When the expression level increases, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b increases in all mutants in which the function of gene a is reduced. And estimating means for estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b when the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced.
[0151]
Returning to FIG. 13 again, the second estimating unit 102g estimates the expression control relationship between the genes after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the already estimated expression control relationship between the genes. Is a second estimating means for performing the following.
[0152]
Returning to FIG. 9 again, the gene network output unit 102e outputs, as a gene network, a set of expression control relationships among all genes estimated by the single gene variant estimating means and the multiple gene variant estimating means as a gene network. Means.
The details of the processing performed by these units will be described later.
[0153]
[System processing]
Next, an example of the processing of the present system configured as described above according to the present embodiment will be described in detail below with reference to FIGS.
[0154]
[Main processing]
First, details of the main processing will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of main processing of the present system in the present embodiment.
[0155]
First, the expression control relationship estimating apparatus 100 acquires the expression profile of each mutant and the wild-type expression profile stored in the expression profile storage file 106a by the processing of the gene expression level determining unit 102a (step SB-1). ).
[0156]
Then, the expression control relationship estimating apparatus 100 compares the expression profile of each mutant with the expression profile of the wild-type by the processing of the gene expression level discriminating unit 102a, thereby calculating the expression level of each gene in each expression profile. The change is determined, and the determination result is stored in the gene expression level change management file 106c (step SB-2).
[0157]
Then, the expression control relationship estimating apparatus 100 determines whether the number of mutated genes included in the mutant is one or two or more by the processing of the expression profile dividing unit 102b. By dividing, the expression profile of each mutant is divided into an expression profile of a single gene mutant and an expression profile of a plurality of gene mutants, and the split result and the mutant gene are stored in a predetermined storage area of the expression profile management file 106b. (Step SB-3).
[0158]
Then, the expression control relationship estimating apparatus 100 determines the expression profile of the single gene variant divided by the expression profile dividing section 102b by the processing of the single gene variant estimating section 102c by the gene expression amount determining section 102a. The expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each gene, and the estimation result is stored in a predetermined storage area of the control relationship storage file 106d (step SB-4).
[0159]
Here, FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of the single gene variant estimating process of the present system in the present embodiment.
[0160]
As shown in FIG. 16, the single gene mutant estimating unit 102c indicates that the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced. When the expression level of gene b is increasing, the control relation of the control from gene a to gene b is estimated when the expression level of gene b is increasing. (Step SC-1).
[0161]
Returning to FIG. 15 again, the expression control relationship estimating apparatus 100 transmits the expression profiles of the multiple gene variants divided by the expression profile dividing section 102b to the gene expression level determining section 102a by the processing of the multiple gene variant estimating section 102d. The expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined in step SB-5 (step SB-5).
[0162]
Here, FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of the multiple gene variant estimation process of the present system in the present embodiment.
[0163]
As shown in FIG. 17, the multiple gene variant estimating unit 102d performs the processing of the first estimating unit 102f to determine the expression profile of the multiple gene variant in the expression profile group of the variant in which the specific gene is mutated. Then, an expression control relationship between genes is estimated by extracting target genes whose expression levels are commonly changed (first estimation process) (step SD-1).
[0164]
Here, FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of the first estimation process of the present system in the present embodiment.
[0165]
As shown in FIG. 18, the first estimation unit 102f is an expression profile in which the specific gene (gene a) is mutated from the expression profiles of the multiple gene mutants by the processing of the expression profile selection unit 102h, An expression profile that is not an expression profile of a mutant having a mutation not only in gene a but also in the target gene (gene b) is selected (step SE-1).
[0166]
Then, the first estimating unit 102f reduces the expression level of the gene b in all the mutants in which the function of the gene a is reduced and increases the function of the gene a by the processing of the estimating unit 102i. When the expression level of gene b is increased in all the mutants, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, in all the mutants in which the function of gene a is reduced, When the expression level of gene b is increasing and the expression level of gene b is decreasing in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b It is estimated (step SE-2).
[0167]
Returning to FIG. 17 again, the multiple gene mutant estimating unit 102d excludes the influence of other mutations contained in the mutant by the processing of the second estimating unit 102g, using the expression control relationship between the genes already estimated. Then, the expression control relationship between the genes is estimated (second estimation process) (step SD-2).
[0168]
Here, FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of the second estimation process of the present system in the present embodiment.
[0169]
As illustrated in FIG. 19, the second estimating unit 102g determines that the expression control relationship between the genes b has already been estimated, and the control relationship of the activity from the gene c with respect to the gene b is estimated. When estimating the regulatory relationship of the activity from the gene a) to the target gene (gene b), it seems that the gene a is a mutant with reduced function, the gene b is a normal type, and the gene c is a normal or reduced mutant. In all the mutants, the expression level of gene b is reduced, and gene a is a mutant with enhanced function, gene b is normal, and gene c is normal or mutant with increased function. In all cases, when the expression level of the gene b is increasing, the control relationship of the activity from the gene a to the gene b is set as an estimation candidate (step SF-1).
[0170]
Then, the second estimating unit 102g performs the target control from the specific gene (gene a) when the control relation of the activity from gene c to gene b is presumed as the expression control relation between the genes. When estimating the control relationship of suppression to the gene (gene b), all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or hyperactive mutant In all the mutants in which the expression level of gene b is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is a normal type and gene c is a normal or reduced-function mutant, When the expression level is decreasing, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate (step SF-2).
[0171]
Then, the second estimating unit 102g performs the target control from the specific gene (gene a) when the control relation of suppression from gene c to gene b is presumed as the expression control relation between the genes. When estimating the regulatory relationship of the activity to the gene (gene b), in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or hyperactive mutant Expression of gene b in all mutants in which the expression level of gene b is reduced, and gene a is a mutant with enhanced function, gene b is normal, and gene c is a normal or reduced mutant. When the amount is increasing, the control relationship of the activity from gene a to gene b is set as an estimation candidate (step SF-3).
[0172]
Then, the second estimating unit 102g performs the target control from the specific gene (gene a) when the control relation of suppression from gene c to gene b is presumed as the expression control relation between the genes. When estimating the control relationship of suppression to the gene (gene b), in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or reduced mutant. Expression of gene b in all mutants in which the expression level of gene b is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant When the amount has decreased, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate (step SF-4).
[0173]
The second estimating unit 102g performs the above operation for all the genes (excluding the same gene), and when it finishes the estimation candidates for all the combinations, determines them as estimation results and stores the control relation. It is stored in a predetermined storage area of the file 106d.
[0174]
Further, the second estimating unit 102g executes a series of operations from Step SF-1 to Step SF-4 as one cycle, and when a new control relationship is estimated in that cycle, repeats this cycle. Repeat (step SG-3). At this time, the control relation estimated in the previous cycle is used together with the estimation result of the previous step. When the control relation is no longer estimated in the cycle, the repetition ends.
[0175]
FIG. 20 is a flowchart illustrating another example of the second estimation process of the present system in the present embodiment.
[0176]
As illustrated in FIG. 20, the second estimating unit 102g determines the expression control relationship between the genes b when the control relationship of the activity or suppression from the gene c is estimated with respect to the gene b. When estimating the control relationship of the activity from the gene (gene a) to the target gene (gene b), the function of gene a in all mutants in which gene a is mutated and gene b and gene c are not mutated When the expression level of gene b is reduced in all the mutants in which is reduced and the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the function of gene a is enhanced, The control relationship of the activity from a to gene b is assumed as a candidate for estimation (step SG-1).
[0177]
In addition, the second estimating unit 102g, when the control relationship of the activity or suppression from the gene c with respect to the gene b is estimated as the expression control relationship between the genes, the specific gene (gene a) When the control relationship of suppression to the target gene (gene b) is estimated from the above, the function of gene a is reduced in all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated. When the expression level of gene b is increased in all mutants and the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is enhanced, from gene a to gene b Is set as an estimation candidate (step SG-2).
[0178]
The second estimating unit 102g performs the above operation for all the genes (excluding the same gene), and when it finishes the estimation candidates for all the combinations, determines them as estimation results and stores the control relation. It is stored in a predetermined storage area of the file 106d.
[0179]
In addition, the second estimating unit 102g executes a series of operations of step SG-1 and step SG-2 as one cycle, and when a new control relationship is estimated in that cycle, repeats this cycle. Repeat (step SG-3). At this time, the control relation estimated in the previous cycle is used together with the estimation result of the previous step. When the control relation is no longer estimated in the cycle, the repetition ends.
[0180]
Returning to FIG. 15 again, the expression control relationship estimating apparatus 100 is estimated by the single gene variant estimation unit 102c and the multiple gene variant estimation unit 102d by the processing of the gene network output unit 102e, and the control relationship storage file 106d Is output as a gene network, and stored in a predetermined storage area of the gene network storage file 106e (step SB-6).
Thus, the main process ends.
[0181]
[Other embodiments]
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiments, but may be applied to various different embodiments within the scope of the technical idea described in the claims. It may be implemented.
[0182]
For example, the case where the expression control relationship estimating apparatus 100 performs processing in a stand-alone form has been described as an example, but the processing is performed in response to a request from a client terminal configured in a separate housing from the expression control relationship estimating apparatus 100. Then, the processing result may be returned to the client terminal.
[0183]
Further, of the processes described in the embodiment, all or a part of the processes described as being performed automatically may be manually performed, or all of the processes described as being performed manually may be performed. Alternatively, a part thereof can be automatically performed by a known method.
[0184]
In addition, the processing procedures, control procedures, specific names, information including parameters such as various registration data and search conditions, screen examples, and database configurations shown in the above-described documents and drawings, except where otherwise noted, It can be changed arbitrarily.
[0185]
Also, regarding the expression control relationship estimating apparatus 100, each illustrated component is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated.
[0186]
For example, all or any part of the processing functions provided by each unit or each device of the expression control relationship estimating device 100, particularly each processing function performed by the control unit 102, are replaced with a CPU (Central Processing Unit) and the CPU. And can be realized as hardware by wired logic. The program is recorded on a recording medium described later, and is mechanically read by the expression control relationship estimating device 100 as necessary.
[0187]
That is, a computer program for giving instructions to the CPU in cooperation with an OS (Operating System) and performing various processes is recorded in the storage unit 106 such as a ROM or an HD. This computer program is executed by being loaded into a RAM or the like, and configures the control unit 102 in cooperation with the CPU. Further, this computer program may be recorded in an application program server connected to the expression control relationship estimating apparatus 100 via an arbitrary network 300, and may be downloaded in whole or in part as necessary. It is possible.
[0188]
Further, the program according to the present invention can be stored in a computer-readable recording medium. Here, the “recording medium” refers to an arbitrary “portable physical medium” such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, an EPROM, an EEPROM, a CD-ROM, an MO, a DVD, and the like, and a built-in various computer systems. A short-term program such as a communication line or a carrier wave when transmitting the program via an arbitrary "fixed physical medium" such as ROM, RAM, HD, or a network represented by LAN, WAN, or the Internet. "Communications medium" that holds.
[0189]
The “program” is a data processing method described in an arbitrary language or description method, and may be in any format such as a source code or a binary code. The “program” is not necessarily limited to a single program, but may be distributed in the form of a plurality of modules or libraries, or may operate in cooperation with a separate program represented by an OS (Operating System). Includes those that achieve functions. Note that a known configuration and procedure can be used for a specific configuration, a reading procedure, an installation procedure after reading, and the like in each apparatus described in the embodiments.
[0190]
Various databases and the like (expression profile storage file 106a to gene network storage file 106e) stored in the storage unit 106 are storage devices such as a memory device such as a RAM and a ROM, a fixed disk device such as a hard disk, a flexible disk, and an optical disk. Yes, and stores various programs, tables, files, databases, web page files, and the like used for various processes and website provision.
[0191]
The expression control relationship estimating apparatus 100 connects a peripheral device such as a printer, a monitor, or an image scanner to an information processing device such as a known personal computer or an information processing terminal such as a workstation. The method may be implemented by implementing software (including programs, data, and the like) for implementing the method.
[0192]
Furthermore, the specific form of the distribution / integration of the expression control relationship estimating apparatus 100 is not limited to the illustrated one, and all or a part thereof may be distributed functionally or physically in arbitrary units corresponding to various loads and the like. -Can be integrated and configured. For example, each database may be independently configured as an independent database device, or a part of the processing may be realized using a CGI (Common Gateway Interface).
[0193]
The network 300 has a function of interconnecting the expression control relationship estimating apparatus 100 and the external system 200, and includes, for example, the Internet, an intranet, a LAN (including both wired / wireless), a VAN, Personal computer communication network, public telephone network (including both analog and digital), dedicated line network (including both analog and digital), CATV network, IMT2000 system, GSM system, PDC / PDC-P system, etc. Or a local radio network such as Bluetooth, a PHS network, or a satellite communication network such as CS, BS or ISDB. That is, the present system can transmit and receive various data via any network regardless of wired or wireless.
[0194]
【The invention's effect】
As described in detail above, according to the present invention, by comparing the expression profile of each mutant and the wild-type expression profile, the change in the expression level of each gene in each expression profile is determined, The expression profile of each mutant is classified into whether the number of mutated genes contained in the mutant is 1 or 2 or more, whereby the expression profile of the single gene mutant is determined. And the expression profile of the multiple gene variants, and the expression profile of the divided multiple gene variants is used to estimate the expression control relationship between the genes from the change in the expression level of each identified gene. Of gene expression regulation relationship (gene expression regulation network) from expression level data in mutants with Kill expression control relationship estimating device, expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0195]
This also makes it possible to efficiently estimate the regulatory relationship of gene expression using the expression profile of multiple gene mutants, even when gene mutants are created on a large scale using transposons. As a result, there is no need to purify into a single gene mutant, and it is possible to provide an expression control relation estimating apparatus, an expression control relation estimating method, a program, and a recording medium that can dramatically improve work efficiency. it can.
[0196]
Further, according to the present invention, regarding the expression profile of the split single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each discriminated gene, and the function of the specific gene (gene a) is determined. When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which is reduced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, gene b In the case where the expression level of is increased, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is estimated, so that the gene of the single gene mutant in which the function of the specific gene (gene a) is reduced It is possible to provide an expression control relationship estimating device, an expression control relationship estimation method, a program, and a recording medium that can efficiently estimate an expression control relationship.
[0197]
Further, according to the present invention, regarding the expression profile of the split single gene mutant, the expression control relationship between the genes is estimated from the change in the expression level of each discriminated gene, and the function of the specific gene (gene a) is determined. When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which is increased, the control relationship of suppression from gene a to gene b is estimated, and conversely, gene b When the expression level of the gene is increasing, the control relationship of the activity from the gene a to the gene b is estimated, so that the gene of the single gene mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced is increased. It is possible to provide an expression control relationship estimating device, an expression control relationship estimation method, a program, and a recording medium that can efficiently estimate an expression control relationship.
[0198]
According to the present invention, a set of estimated expression control relationships between all genes is output as a gene network, so that a gene network is efficiently estimated using a set of estimated expression control relationships between genes. It is possible to provide an expression control relation estimating device, an expression control relation estimating method, a program, and a recording medium that can perform the control.
[0199]
Further, according to the present invention, regarding the expression profile of a plurality of gene mutants, a target gene whose expression level is commonly changed is extracted from an expression profile group of mutants in which a specific gene is mutated. Since we estimate the expression control relationship between genes and use the already estimated expression control relationship between genes to exclude the effects of other mutations contained in the mutant, we estimate the expression control relationship between genes. In addition, it is possible to provide an expression control relationship estimating device, an expression control relationship estimating method, a program, and a recording medium that can efficiently estimate an expression control relationship between genes of a plurality of gene variants.
[0200]
Further, according to the present invention, an expression profile in which a specific gene (gene a) is mutated from among the expression profiles of a plurality of gene mutants, wherein the mutation is found not only in gene a but also in the target gene (gene b) Select an expression profile that is not the expression profile of the contained mutant, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is enhanced. When the expression level of gene b is increased in all the mutants, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, in all the mutants in which the function of gene a is reduced, When the expression level of gene b is increasing and the expression level of gene b is decreasing in all mutants in which the function of gene a is enhanced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b Estimate Estimation expression control relationship estimating apparatus capable of efficiently expression control relationships between genes of a gene mutant, expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0201]
Further, according to the present invention, when the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the target gene When estimating the control relationship of the activity to (gene b), the gene is expressed in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or mutant with reduced function. the expression level of gene b in all mutants in which the expression level of b is decreased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant When the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated, the specific relationship between the specific gene ( Gene a Expression control relationship estimating apparatus capable of efficiently estimating a control relationship of the activity of the target gene (gene b) the expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0202]
Further, according to the present invention, when the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the target gene When estimating the control relationship of the suppression to (gene b), the genes in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or hyperactive mutant the expression level of gene b in all mutants in which the expression level of b is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or reduced in function Is decreased, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of activity from gene c to gene b is estimated, the specific gene ( Gene a Expression control relationship estimating apparatus capable of efficiently estimating a control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) the expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0203]
Further, according to the present invention, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the target gene When estimating the control relationship of the activity to (gene b), the gene is expressed in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type and gene c is a normal or hyperactive mutant. the expression level of gene b in all mutants in which the expression level of b is reduced, and gene a is a mutant with enhanced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal type or a mutant with reduced function. Is increased, the control relationship of the activity from gene a to gene b is set as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene ( Gene a Expression control relationship estimating apparatus capable of efficiently estimating a control relationship of the activity of the target gene (gene b) the expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0204]
Further, according to the present invention, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the already estimated expression control relationship between genes, the target gene When estimating the control relationship of the suppression to (gene b), the gene is expressed in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is a normal type, and gene c is a normal or mutant with reduced function. The expression level of gene b in all mutants in which the expression level of b is increased, and gene a is a hyperactive mutant, gene b is normal, and gene c is normal or hyperactive mutant Is reduced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is set as an estimation candidate. Therefore, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the specific gene ( Gene a Expression control relationship estimating apparatus capable of efficiently estimating a control relationship deterrent to the gene of interest (gene b) the expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0205]
Further, according to the present invention, as a presumed expression control relation between genes, when a control relation of activity or suppression from gene c to gene b is presumed, a specific gene (gene a) is used. When estimating the regulatory relationship of the activity to the target gene (gene b), all the mutants in which gene a is mutated and gene b and c are not mutated, in which the function of gene a is reduced When the expression level of gene b is decreased in the mutant of and the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the function of gene a is enhanced, Since the control relationship of the activity is considered as a candidate for estimation, when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated, the activity from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. Control Expression control relationship estimating device capable of performing estimating the engagement efficiently, expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[0206]
Further, according to the present invention, when the control relationship of the activity or suppression from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes already estimated, the expression control relationship from the specific gene (gene a) When estimating the control relationship of suppression to the target gene (gene b), all the mutants in which gene a is mutated and gene b and c are not mutated, in which the function of gene a is reduced When the expression level of gene b is increased in the mutant of and the expression level of gene b is reduced in all the mutants in which the function of gene a is enhanced, Since the control relationship of suppression is a candidate for estimation, when the activity or control relationship of suppression from gene c is estimated for gene b, suppression of a specific gene (gene a) to a target gene (gene b) is performed. System Expression control relationship estimating device capable of performing estimating the relationship efficiently, expression control relationship estimating method, a program, and can provide a recording medium.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing the basic principle of the present invention.
FIG. 2 shows the activity profile from gene a to gene b when the expression level of a target gene (gene b) is reduced in the expression profile of a mutant in which the function of a specific gene (gene a) is reduced. It is a figure showing an example which presumed control relation.
FIG. 3 shows suppression of suppression from gene a to gene b when the expression level of a target gene (gene b) is increased in the expression profile of a mutant in which the function of a specific gene (gene a) is reduced. It is a figure showing an example which presumed control relation.
FIG. 4 shows suppression of suppression from gene a to gene b when the expression level of a target gene (gene b) is reduced in the expression profile of a mutant in which the function of a specific gene (gene a) is enhanced. It is a figure showing an example which presumed control relation.
FIG. 5 shows the expression profile of a mutant in which the function of a specific gene (gene a) is enhanced, in the case where the expression level of a target gene (gene b) is increased, It is a figure showing an example which presumed control relation.
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a control relationship estimating method of a multiple gene mutant estimating process.
FIG. 7 is a diagram for explaining an example of a control relationship estimation method of the multiple gene variant estimation process.
FIG. 8 is a diagram for explaining another example of the control relationship estimation method of the multiple gene variant estimation process.
FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a configuration of the present system to which the present invention is applied.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information stored in an expression profile management file 106b.
FIG. 11 is a diagram showing an example of information stored in a gene expression level change management file 106c.
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of information stored in a control relationship storage file 106d.
FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a multiple gene variant estimation unit 102d.
FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a first estimating unit 102f.
FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a main process of the present system in the present embodiment.
FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a single gene variant estimation process of the present system in the present embodiment.
FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of a multiple gene variant estimation process of the present system in the present embodiment.
FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a first estimation process of the present system in the present embodiment.
FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of a second estimation process of the present system in the present embodiment.
FIG. 20 is a flowchart illustrating another example of the second estimation processing of the present system in the present embodiment.
[Explanation of symbols]
100 Expression control-related estimation device
102 control unit
102a Gene expression level discriminator
102b Expression profile division unit
102c Single gene variant estimator
102d Multiple gene mutant estimator
102e Gene network output unit
102f first estimator
102g second estimation unit
102h Expression profile selection section
102i estimator
104 Communication control interface unit
106 storage unit
106a Expression profile storage file
106b Expression profile management file
106c Gene expression level change management file
106d control relation storage file
106e Gene Network File
108 I / O control interface
112 input device
114 Output device
200 External system
300 Network

Claims (37)

各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別手段と、
全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割手段と、
上記発現プロファイル分割手段により分割された上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定手段と、
を備えたことを特徴とする発現制御関係推定装置。By comparing the expression profile of each mutant and the expression profile of the wild type, a gene expression level determining means for determining a change in the expression level of each gene in each of the expression profiles,
The above expression profiles of all the mutants were classified into single gene mutants by sorting whether the number of mutated genes contained in the mutants was 1 or 2 or more. Expression profile dividing means for dividing the expression profile and the expression profile of a plurality of gene variants,
With respect to the expression profiles of the plurality of gene mutants divided by the expression profile dividing means, a plurality of gene mutations for estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined by the gene expression level determining means Body estimation means;
An expression control relation estimating device comprising: 上記発現プロファイル分割手段により分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定手段、
をさらに備え、
特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定すること、
を特徴とする請求項１に記載の発現制御関係推定装置。With respect to the expression profile of the single gene mutant divided by the expression profile dividing means, the expression control relationship between genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined by the gene expression level determining means. Means for estimating gene variants,
Further comprising
When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is reduced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is determined. Estimating, conversely, when the expression level of gene b is increasing, estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b;
The expression control relationship estimating device according to claim 1, characterized in that: 上記発現プロファイル分割手段により分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別手段にて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定手段、
をさらに備え、
特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定すること、
を特徴とする請求項１に記載の発現制御関係推定装置。With respect to the expression profile of the single gene mutant divided by the expression profile dividing means, the expression control relationship between genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined by the gene expression level determining means. Means for estimating gene variants,
Further comprising
When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is determined. Estimating, conversely, when the expression level of gene b is increasing, estimating the control relationship of the activity from gene a to gene b;
The expression control relationship estimating device according to claim 1, characterized in that: 上記単一遺伝子変異体推定手段および上記複数遺伝子変異体推定手段により推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の発現制御関係推定装置。Gene network output means for outputting a set of expression control relationships among all genes estimated by the single gene mutant estimation means and the multiple gene mutant estimation means as a gene network,
The expression control relation estimating device according to any one of claims 1 to 3, further comprising: 上記複数遺伝子変異体推定手段は、
上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定手段と、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定する第２推定手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の発現制御関係推定装置。The multiple gene mutant estimating means,
Regarding the expression profile of the multiple gene mutant, the expression control relationship between the genes is extracted by extracting the target gene whose expression level is commonly changed from the expression profile group of the mutant in which the specific gene is mutated. First estimating means for estimating;
A second estimating means for estimating an expression control relationship between genes using the expression control relationship between genes already estimated and excluding the effects of other mutations contained in the mutant,
The expression control relation estimating device according to any one of claims 1 to 4, further comprising: 上記第１推定手段は、
上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から、特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択手段と、
遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The first estimating means includes:
Among the expression profiles of the multiple gene mutants, the expression profile in which the specific gene (gene a) is mutated, and the mutant gene in which not only the gene a but also the target gene (gene b) contains a mutation. Expression profile selection means for selecting an expression profile that is not an expression profile,
The expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is Estimating means for estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b, when the expression level of gene b is reduced in all the mutants that have been enhanced,
The expression control relation estimating device according to claim 5, further comprising: 上記第２推定手段は、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The second estimating means includes:
When the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes that has already been estimated, the activity control from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is performed. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or mutant with reduced function, the expression level of gene b is reduced, and gene a is functional. When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-enhanced mutant type, the gene a to the gene b Using the control relationship of activity as an estimation candidate,
The expression control relation estimating device according to claim 5, characterized in that: 上記第２推定手段は、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The second estimating means includes:
When the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the expression control relationship between the genes, the suppression of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. When estimating the control relationship,
The expression level of gene b is increased in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal, and gene c is a normal or hyperactive mutant, and gene a is functional. When the expression level of the gene b is reduced in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-reduced mutant in the enhanced mutant, the gene a Using the control relationship of suppression as an estimation candidate;
The expression control relation estimating device according to claim 5, characterized in that: 上記第２推定手段は、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The second estimating means includes:
As the already estimated expression control relationship between genes, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the activity of a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or hyperactive mutant, the expression level of gene b is reduced, and gene a is functional. When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-reduced mutant in the enhanced mutant, the gene a to the gene b Using the control relationship of activity as an estimation candidate,
The expression control relation estimating device according to claim 5, characterized in that: 上記第２推定手段は、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The second estimating means includes:
When the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes that has already been estimated, the suppression of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function and gene b is normal and gene c is a normal or mutant with reduced function, the expression level of gene b is increased and gene a is functional. When the expression level of gene b is reduced in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-enhanced mutant type, the gene a Using the control relationship of suppression as an estimation candidate;
The expression control relation estimating device according to claim 5, characterized in that: 上記第２推定手段は、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The second estimating means includes:
As an already estimated expression control relationship between genes, when a control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, a specific gene (gene a) to target gene (gene b) When estimating the control relationship of activity,
In all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the function of a is enhanced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed to be a candidate,
The expression control relation estimating device according to claim 5, characterized in that: 上記第２推定手段は、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項５に記載の発現制御関係推定装置。The second estimating means includes:
As an already estimated expression control relationship between genes, when a control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, a specific gene (gene a) to target gene (gene b) When estimating the control relationship of suppression,
In all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and When the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is assumed to be an estimated candidate,
The expression control relation estimating device according to claim 5, characterized in that: 各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別ステップと、
全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割ステップと、
上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定ステップと、
を含むことを特徴とする発現制御関係推定方法。By comparing the expression profile of each mutant and the wild-type expression profile, a gene expression level determination step of determining a change in the expression level of each gene in each of the expression profiles,
The above expression profiles of all the mutants were classified into single gene mutants by sorting whether the number of mutated genes contained in the mutants was 1 or 2 or more. Expression profile division step of dividing the expression profile and the expression profile of multiple gene variants,
With respect to the expression profile of the plurality of gene variants divided in the expression profile dividing step, a plurality of gene mutations for estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined in the gene expression level determination step A body estimation step;
A method for estimating an expression control relationship, comprising: 上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップ、
をさらに備え、
特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定すること、
を特徴とする請求項１３に記載の発現制御関係推定方法。With respect to the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step, the expression control relationship between genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined in the gene expression level determining step. Gene variant estimation step,
Further comprising
When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is reduced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is determined. Estimating, conversely, when the expression level of gene b is increasing, estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b;
The expression control relationship estimating method according to claim 13, wherein: 上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップ、
をさらに備え、
特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定すること、
を特徴とする請求項１３に記載の発現制御関係推定方法。With respect to the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step, the expression control relationship between genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined in the gene expression level determining step. Gene variant estimation step,
Further comprising
When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is determined. Estimating, conversely, when the expression level of gene b is increasing, estimating the control relationship of the activity from gene a to gene b;
The expression control relationship estimating method according to claim 13, wherein: 上記単一遺伝子変異体推定ステップおよび上記複数遺伝子変異体推定ステップにより推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１３から１５のいずれか一つに記載の発現制御関係推定方法。Gene network output step of outputting as a gene network a set of expression control relationships between all the genes estimated by the single gene variant estimation step and the multiple gene variant estimation step,
The expression control relation estimating method according to any one of claims 13 to 15, further comprising: 上記複数遺伝子変異体推定ステップは、
上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定ステップと、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定する第２推定ステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１３から１６のいずれか一つに記載の発現制御関係推定方法。The multiple gene mutant estimation step,
Regarding the expression profile of the multiple gene mutant, the expression control relationship between the genes is extracted by extracting the target gene whose expression level is commonly changed from the expression profile group of the mutant in which the specific gene is mutated. A first estimating step of estimating;
A second estimating step of estimating the expression control relationship between the genes after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the already estimated expression control relationship between the genes. The expression control relationship estimating method according to any one of claims 13 to 16. 上記第１推定ステップは、
上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から、特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択ステップと、
遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The first estimating step includes:
Among the expression profiles of the multiple gene mutants, the expression profile in which the specific gene (gene a) is mutated, and the mutant gene in which not only the gene a but also the target gene (gene b) contains a mutation. An expression profile selection step of selecting an expression profile that is not an expression profile;
The expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is An estimating step of estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b when the expression level of gene b is reduced in all the mutants that have been enhanced;
18. The expression control relationship estimating method according to claim 17, further comprising: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The second estimation step includes:
When the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes that has already been estimated, the activity control from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is performed. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or mutant with reduced function, the expression level of gene b is reduced, and gene a is functional. When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-enhanced mutant type, the gene a to the gene b Using the control relationship of activity as an estimation candidate,
The expression control relationship estimating method according to claim 17, characterized in that: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The second estimation step includes:
When the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the expression control relationship between the genes, the suppression of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. When estimating the control relationship,
The expression level of gene b is increased in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal, and gene c is a normal or hyperactive mutant, and gene a is functional. When the expression level of the gene b is reduced in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-reduced mutant in the enhanced mutant, the gene a Using the control relationship of suppression as an estimation candidate;
The expression control relationship estimating method according to claim 17, characterized in that: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The second estimation step includes:
As the already estimated expression control relationship between genes, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the activity of a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or hyperactive mutant, the expression level of gene b is reduced, and gene a is functional. When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-reduced mutant in the enhanced mutant, the gene a to the gene b Using the control relationship of activity as an estimation candidate,
The expression control relationship estimating method according to claim 17, characterized in that: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The second estimation step includes:
When the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes that has already been estimated, the suppression of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function and gene b is normal and gene c is a normal or mutant with reduced function, the expression level of gene b is increased and gene a is functional. When the expression level of gene b is reduced in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-enhanced mutant type, the gene a Using the control relationship of suppression as an estimation candidate;
The expression control relationship estimating method according to claim 17, characterized in that: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The second estimation step includes:
As an already estimated expression control relationship between genes, when a control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, a specific gene (gene a) to target gene (gene b) When estimating the control relationship of activity,
In all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the function of a is enhanced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed to be a candidate,
The expression control relationship estimating method according to claim 17, characterized in that: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項１７に記載の発現制御関係推定方法。The second estimation step includes:
As an already estimated expression control relationship between genes, when a control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, a specific gene (gene a) to target gene (gene b) When estimating the control relationship of suppression,
In all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and When the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is assumed to be an estimated candidate,
The expression control relationship estimating method according to claim 17, characterized in that: 各変異体の発現プロファイルと野生型の発現プロファイルとを比較することにより、それぞれの上記発現プロファイルにおける各遺伝子の発現量の変化を判別する遺伝子発現量判別ステップと、
全ての上記発現プロファイルを、変異体に含まれる変異している遺伝子の数が１であるか、あるいは２以上であるかを分別することにより、各変異体の上記発現プロファイルを単一遺伝子変異体の発現プロファイルと複数遺伝子変異体の発現プロファイルとに分割する発現プロファイル分割ステップと、
上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する複数遺伝子変異体推定ステップと、
を含むことを特徴とする発現制御関係推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。By comparing the expression profile of each mutant and the wild-type expression profile, a gene expression level determination step of determining a change in the expression level of each gene in each of the expression profiles,
The above expression profiles of all the mutants were classified into single gene mutants by sorting whether the number of mutated genes contained in the mutants was 1 or 2 or more. Expression profile division step of dividing the expression profile and the expression profile of multiple gene variants,
With respect to the expression profile of the plurality of gene variants divided in the expression profile dividing step, a plurality of gene mutations for estimating an expression control relationship between genes from a change in the expression level of each gene determined in the gene expression level determination step A body estimation step;
A program for causing a computer to execute an expression control relation estimation method characterized by including the following. 上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップ、
をさらに備え、
特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が低減している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定すること、
を特徴とする請求項２５に記載のプログラム。With respect to the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step, the expression control relationship between genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined in the gene expression level determining step. Gene variant estimation step,
Further comprising
When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is reduced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is determined. Estimating, conversely, when the expression level of gene b is increasing, estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b;
The program according to claim 25, characterized by: 上記発現プロファイル分割ステップにより分割された上記単一遺伝子変異体の発現プロファイルについて、上記遺伝子発現量判別ステップにて判別された各遺伝子の発現量の変化から遺伝子間の発現制御関係を推定する単一遺伝子変異体推定ステップ、
をさらに備え、
特定遺伝子（遺伝子ａ）の機能が亢進している変異体の発現プロファイルにおいて、対象遺伝子（遺伝子ｂ）の発現量が減少している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定し、逆に、遺伝子ｂの発現量が増加している場合には、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定すること、
を特徴とする請求項２５に記載のプログラム。With respect to the expression profile of the single gene mutant divided in the expression profile dividing step, the expression control relationship between genes is estimated from the change in the expression level of each gene determined in the gene expression level determining step. Gene variant estimation step,
Further comprising
When the expression level of the target gene (gene b) is reduced in the expression profile of the mutant in which the function of the specific gene (gene a) is enhanced, the control relationship of the suppression from gene a to gene b is determined. Estimating, conversely, when the expression level of gene b is increasing, estimating the control relationship of the activity from gene a to gene b;
The program according to claim 25, characterized by: 上記単一遺伝子変異体推定ステップおよび上記複数遺伝子変異体推定ステップにより推定された全ての遺伝子間の発現制御関係の集合を遺伝子ネットワークとして出力する遺伝子ネットワーク出力ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項２５から２７のいずれか一つに記載のプログラム。Gene network output step of outputting as a gene network a set of expression control relationships between all the genes estimated by the single gene variant estimation step and the multiple gene variant estimation step,
The program according to any one of claims 25 to 27, further comprising: 上記複数遺伝子変異体推定ステップは、
上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルについて、特定遺伝子が変異している変異体の発現プロファイル群の中で、発現量が共通に変化している対象遺伝子を抽出することによって遺伝子間の発現制御関係を推定する第１推定ステップと、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係を用いて、変異体に含まれる他の変異の影響を除外した上で遺伝子間の発現制御関係を推定する第２推定ステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項２５から２８のいずれか一つに記載のプログラム。The multiple gene mutant estimation step,
Regarding the expression profile of the multiple gene mutant, the expression control relationship between the genes is extracted by extracting the target gene whose expression level is commonly changed from the expression profile group of the mutant in which the specific gene is mutated. A first estimating step of estimating;
A second estimating step of estimating the expression control relationship between the genes after excluding the effects of other mutations contained in the mutant using the already estimated expression control relationship between the genes. The program according to any one of claims 25 to 28. 上記第１推定ステップは、
上記複数遺伝子変異体の発現プロファイルの中から特定遺伝子（遺伝子ａ）が変異している発現プロファイルであって、遺伝子ａだけでなく対象遺伝子（遺伝子ｂ）にも変異が入っている変異体の発現プロファイルではない発現プロファイルを選択する発現プロファイル選択ステップと、
遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定し、逆に遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定する推定ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The first estimating step includes:
An expression profile in which a specific gene (gene a) is mutated from among the expression profiles of the multiple gene mutants, and the expression of a mutant in which not only the gene a but also the target gene (gene b) is mutated. An expression profile selection step of selecting an expression profile that is not a profile;
The expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is enhanced. In this case, the control relationship of the activity from gene a to gene b is estimated, and conversely, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and the function of gene a is An estimating step of estimating the control relationship of suppression from gene a to gene b when the expression level of gene b is reduced in all the mutants that have been enhanced;
30. The program according to claim 29, further comprising: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The second estimation step includes:
When the control relationship of the activity from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes that has already been estimated, the activity control from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is performed. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or mutant with reduced function, the expression level of gene b is reduced, and gene a is functional. When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-enhanced mutant type, the gene a to the gene b Using the control relationship of activity as an estimation candidate,
30. The program according to claim 29, wherein: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The second estimation step includes:
When the control relationship of the activity from the gene c to the gene b is estimated as the expression control relationship between the genes, the suppression of the suppression from the specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. When estimating the control relationship,
The expression level of gene b is increased in all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal, and gene c is a normal or hyperactive mutant, and gene a is functional. When the expression level of the gene b is reduced in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-reduced mutant in the enhanced mutant, the gene a Using the control relationship of suppression as an estimation candidate;
30. The program according to claim 29, wherein: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The second estimation step includes:
As the already estimated expression control relationship between genes, when the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated, the activity of a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is estimated. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function, gene b is normal and gene c is a normal or hyperactive mutant, the expression level of gene b is reduced, and gene a is functional. When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-reduced mutant in the enhanced mutant, the gene a to the gene b Using the control relationship of activity as an estimation candidate,
30. The program according to claim 29, wherein: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが機能低減の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能低減の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａが機能亢進の変異型で遺伝子ｂが正常型で遺伝子ｃが正常型または機能亢進の変異型であるような変異体全てにおいて遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The second estimation step includes:
When the control relationship of suppression from gene c to gene b is estimated as the expression control relationship between genes that has already been estimated, the suppression of suppression from a specific gene (gene a) to the target gene (gene b) is considered. When estimating the control relationship,
In all mutants in which gene a is a mutant with reduced function and gene b is normal and gene c is a normal or mutant with reduced function, the expression level of gene b is increased and gene a is functional. When the expression level of gene b is reduced in all the mutants in which the gene b is a normal type and the gene c is a normal type or a function-enhanced mutant type, the gene a Using the control relationship of suppression as an estimation candidate;
30. The program according to claim 29, wherein: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への活性の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの活性の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The second estimation step includes:
As an already estimated expression control relationship between genes, when a control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, a specific gene (gene a) to target gene (gene b) When estimating the control relationship of activity,
In all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of gene a is reduced, and When the expression level of gene b is increased in all the mutants in which the function of a is enhanced, the control relationship of the activity from gene a to gene b is assumed to be a candidate,
30. The program according to claim 29, wherein: 上記第２推定ステップは、
既に推定された遺伝子間の発現制御関係として、遺伝子ｂに対して遺伝子ｃからの活性あるいは抑制の制御関係が推定されているときに、特定遺伝子（遺伝子ａ）から対象遺伝子（遺伝子ｂ）への抑制の制御関係を推定する場合、
遺伝子ａが変異していて遺伝子ｂと遺伝子ｃが変異していない全ての変異体において、遺伝子ａの機能が低減している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が増加していて、かつ遺伝子ａの機能が亢進している全ての変異体で遺伝子ｂの発現量が減少している場合に、遺伝子ａから遺伝子ｂへの抑制の制御関係を推定候補とすること、
を特徴とする請求項２９に記載のプログラム。The second estimation step includes:
As an already estimated expression control relationship between genes, when a control relationship of activity or suppression from gene c to gene b is estimated, a specific gene (gene a) to target gene (gene b) When estimating the control relationship of suppression,
In all mutants in which gene a is mutated and genes b and c are not mutated, the expression level of gene b is increased in all mutants in which the function of gene a is reduced, and When the expression level of gene b is reduced in all mutants in which the function of a is enhanced, the control relationship of suppression from gene a to gene b is assumed to be an estimated candidate,
30. The program according to claim 29, wherein: 上記請求項２５から３６のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。A computer-readable recording medium having recorded thereon the program according to any one of claims 25 to 36.
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