JP3431135B2 - 遺伝子の類縁性検索方法および遺伝子の類縁性検索システム - Google Patents
遺伝子の類縁性検索方法および遺伝子の類縁性検索システムInfo
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- JP3431135B2 JP3431135B2 JP2000215134A JP2000215134A JP3431135B2 JP 3431135 B2 JP3431135 B2 JP 3431135B2 JP 2000215134 A JP2000215134 A JP 2000215134A JP 2000215134 A JP2000215134 A JP 2000215134A JP 3431135 B2 JP3431135 B2 JP 3431135B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、塩基配列類縁性
検索方法および塩基配列類縁性検索システムに関する。
特に、制限酵素による切断片の切断片長データを基にし
た塩基配列類縁性検索方法および塩基配列類縁性検索シ
ステムに関する。
検索方法および塩基配列類縁性検索システムに関する。
特に、制限酵素による切断片の切断片長データを基にし
た塩基配列類縁性検索方法および塩基配列類縁性検索シ
ステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】試料として与えられたＤＮＡ（deoxyrib
onucleic acid,デオキシリボ核酸）分子内の塩基配列を
同定するために、その試料を分析することによって全塩
基配列を出力するシーケンサ装置が広く用いられてい
る。
onucleic acid,デオキシリボ核酸）分子内の塩基配列を
同定するために、その試料を分析することによって全塩
基配列を出力するシーケンサ装置が広く用いられてい
る。
【０００３】また、制限酵素を用いてＤＮＡ分子を切断
し、切断片の長さを基に塩基配列を推定する方法もあ
る。
し、切断片の長さを基に塩基配列を推定する方法もあ
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記シ
ーケンサ装置は高価であり、より安価に塩基配列を特定
できる手段が求められている。
ーケンサ装置は高価であり、より安価に塩基配列を特定
できる手段が求められている。
【０００５】また、制限酵素による切断片の長さを基に
塩基配列を推定する方法は、様々な制限酵素によって得
られる長さデータを用いて、既知の塩基配列とのパター
ンマッチングを行う手間が膨大であり、効率的なデータ
処理が課題となっている。
塩基配列を推定する方法は、様々な制限酵素によって得
られる長さデータを用いて、既知の塩基配列とのパター
ンマッチングを行う手間が膨大であり、効率的なデータ
処理が課題となっている。
【０００６】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
であり、制限酵素による切断片長の実測データを基に、
効率的に既知の塩基配列との類縁性を解析するための塩
基配列類縁性検索方法および塩基配列類縁性検索システ
ムを提供することを目的とする。
であり、制限酵素による切断片長の実測データを基に、
効率的に既知の塩基配列との類縁性を解析するための塩
基配列類縁性検索方法および塩基配列類縁性検索システ
ムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、本発明による塩基配列類縁性検索システムは、制
限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所の塩基
配列パターンと当該塩基配列パターン内における切断位
置とが関連付けられて保持されている制限酵素データ
と、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の塩基配列とが
関連付けられて保持されている塩基配列データとを基
に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したときの切
断長理論値を計算して、既知遺伝子の種別と制限酵素の
種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したときの
切断長理論値とが関連付けられて保持された切断長理論
値データとして出力する理論値計算部と、前記切断長理
論値データと、制限酵素の種別と当該制限酵素を用いて
試料を切断して測定した結果得られた切断長実測値とが
関連付けられて保持されている切断長実測値データとを
比較することにより、当該既知遺伝子と当該試料との類
似度を算出して解析結果データとして出力する比較部と
を備えることを特徴とする。
めに、本発明による塩基配列類縁性検索システムは、制
限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所の塩基
配列パターンと当該塩基配列パターン内における切断位
置とが関連付けられて保持されている制限酵素データ
と、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の塩基配列とが
関連付けられて保持されている塩基配列データとを基
に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したときの切
断長理論値を計算して、既知遺伝子の種別と制限酵素の
種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したときの
切断長理論値とが関連付けられて保持された切断長理論
値データとして出力する理論値計算部と、前記切断長理
論値データと、制限酵素の種別と当該制限酵素を用いて
試料を切断して測定した結果得られた切断長実測値とが
関連付けられて保持されている切断長実測値データとを
比較することにより、当該既知遺伝子と当該試料との類
似度を算出して解析結果データとして出力する比較部と
を備えることを特徴とする。
【０００８】また、本発明による塩基配列類縁性検索シ
ステムは、前記解析結果データを基に、相互に類似度の
高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と試
料とを関連付けて図形的に表示する表示部を備えること
を特徴とする。
ステムは、前記解析結果データを基に、相互に類似度の
高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と試
料とを関連付けて図形的に表示する表示部を備えること
を特徴とする。
【０００９】また、本発明による塩基配列類縁性検索シ
ステムは、前記表示部が、樹形図により、相互に類似度
の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と
試料とを関連付けて表示することを特徴とする。
ステムは、前記表示部が、樹形図により、相互に類似度
の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と
試料とを関連付けて表示することを特徴とする。
【００１０】また、本発明による塩基配列類縁性検索シ
ステムは、前記比較部が、前記切断長理論値データと前
記切断長実測値データとを基に、非加重結合法を用いる
ことにより前記類似度を算出することを特徴とする。
ステムは、前記比較部が、前記切断長理論値データと前
記切断長実測値データとを基に、非加重結合法を用いる
ことにより前記類似度を算出することを特徴とする。
【００１１】また、本発明による塩基配列類縁性検索シ
ステムは、プライマによって増幅される前の既知遺伝子
の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列データを読
み込み、当該プライマの塩基配列パターンを表すプライ
マデータを基に、当該既知遺伝子を当該プライマで増幅
した後の増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識
部を備え、前記理論値計算部は、この増幅後塩基配列デ
ータを基に前記切断長理論値を計算することを特徴とす
る。なお、ここで「増幅」とは、所定の上流プライマあ
るいは下流プライマまたはこれら両者を用いて、塩基配
列の、始端から当該上流プライマ固有の塩基配列パター
ンの箇所までと当該下流プライマ固有の塩基配列パター
ンの箇所から終端までを切断し、残りの塩基配列の部分
のみを抽出することを言う。
ステムは、プライマによって増幅される前の既知遺伝子
の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列データを読
み込み、当該プライマの塩基配列パターンを表すプライ
マデータを基に、当該既知遺伝子を当該プライマで増幅
した後の増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識
部を備え、前記理論値計算部は、この増幅後塩基配列デ
ータを基に前記切断長理論値を計算することを特徴とす
る。なお、ここで「増幅」とは、所定の上流プライマあ
るいは下流プライマまたはこれら両者を用いて、塩基配
列の、始端から当該上流プライマ固有の塩基配列パター
ンの箇所までと当該下流プライマ固有の塩基配列パター
ンの箇所から終端までを切断し、残りの塩基配列の部分
のみを抽出することを言う。
【００１２】また、本発明による塩基配列類縁性検索方
法は、制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇
所の塩基配列パターンと当該塩基配列パターン内におけ
る切断位置とが関連付けられて保持されている制限酵素
データと、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の塩基配
列とが関連付けられて保持されている塩基配列データと
を基に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したとき
の切断長理論値を計算して、既知遺伝子の種別と制限酵
素の種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したと
きの切断長理論値とが関連付けられて保持された切断長
理論値データを出力する理論値計算過程と、前記切断長
理論値データと、制限酵素の種別と当該制限酵素を用い
て試料を切断して測定した結果得られた切断長実測値と
が関連付けられて保持されている切断長実測値データと
を比較することにより、当該既知遺伝子と当該試料との
類似度を算出して解析結果データとして出力する比較過
程とを有することを特徴とする。
法は、制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇
所の塩基配列パターンと当該塩基配列パターン内におけ
る切断位置とが関連付けられて保持されている制限酵素
データと、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の塩基配
列とが関連付けられて保持されている塩基配列データと
を基に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したとき
の切断長理論値を計算して、既知遺伝子の種別と制限酵
素の種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で切断したと
きの切断長理論値とが関連付けられて保持された切断長
理論値データを出力する理論値計算過程と、前記切断長
理論値データと、制限酵素の種別と当該制限酵素を用い
て試料を切断して測定した結果得られた切断長実測値と
が関連付けられて保持されている切断長実測値データと
を比較することにより、当該既知遺伝子と当該試料との
類似度を算出して解析結果データとして出力する比較過
程とを有することを特徴とする。
【００１３】また、本発明による塩基配列類縁性検索方
法は、前記解析結果データを基に、相互に類似度の高い
試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と試料と
を関連付けて図形的に表示する表示過程を有することを
特徴とする。
法は、前記解析結果データを基に、相互に類似度の高い
試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と試料と
を関連付けて図形的に表示する表示過程を有することを
特徴とする。
【００１４】また、本発明による塩基配列類縁性検索方
法は、前記表示過程では、樹形図により、相互に類似度
の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と
試料とを関連付けて表示することを特徴とする。
法は、前記表示過程では、樹形図により、相互に類似度
の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と
試料とを関連付けて表示することを特徴とする。
【００１５】また、本発明による塩基配列類縁性検索方
法は、前記比較過程では、前記切断長理論値データと前
記切断長実測値データとを基に、非加重結合法を用いる
ことにより前記類似度を算出することを特徴とする。
法は、前記比較過程では、前記切断長理論値データと前
記切断長実測値データとを基に、非加重結合法を用いる
ことにより前記類似度を算出することを特徴とする。
【００１６】また、本発明による塩基配列類縁性検索方
法は、プライマによって増幅される前の既知遺伝子の塩
基配列が保持されている増幅前塩基配列データを読み込
み、当該プライマの塩基配列パターンを表すプライマデ
ータを基に、当該既知遺伝子を当該プライマで増幅した
後の増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識過程
を有し、前記理論値計算過程では、この増幅後塩基配列
データを基に前記切断長理論値を計算することを特徴と
する。
法は、プライマによって増幅される前の既知遺伝子の塩
基配列が保持されている増幅前塩基配列データを読み込
み、当該プライマの塩基配列パターンを表すプライマデ
ータを基に、当該既知遺伝子を当該プライマで増幅した
後の増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識過程
を有し、前記理論値計算過程では、この増幅後塩基配列
データを基に前記切断長理論値を計算することを特徴と
する。
【００１７】また、本発明は、制限酵素の種別と当該制
限酵素が切断する切断箇所の塩基配列パターンと当該塩
基配列パターン内における切断位置とが関連付けられて
保持されている制限酵素データと、既知遺伝子の種別と
当該既知遺伝子の塩基配列とが関連付けられて保持され
ている塩基配列データとを基に、当該既知遺伝子を当該
制限酵素で切断したときの切断長理論値を計算して、既
知遺伝子の種別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当
該制限酵素で切断したときの切断長理論値とが関連付け
られて保持された切断長理論値データを出力する理論値
計算過程と、前記切断長理論値データと、制限酵素の種
別と当該制限酵素を用いて試料を切断して測定した結果
得られた切断長実測値とが関連付けられて保持されてい
る切断長実測値データとを比較することにより、当該既
知遺伝子と当該試料との類似度を算出して解析結果デー
タとして出力する比較過程との処理をコンピュータに実
行させるコンピュータプログラムを記録したコンピュー
タ読取り可能な記録媒体を要旨とする。
限酵素が切断する切断箇所の塩基配列パターンと当該塩
基配列パターン内における切断位置とが関連付けられて
保持されている制限酵素データと、既知遺伝子の種別と
当該既知遺伝子の塩基配列とが関連付けられて保持され
ている塩基配列データとを基に、当該既知遺伝子を当該
制限酵素で切断したときの切断長理論値を計算して、既
知遺伝子の種別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当
該制限酵素で切断したときの切断長理論値とが関連付け
られて保持された切断長理論値データを出力する理論値
計算過程と、前記切断長理論値データと、制限酵素の種
別と当該制限酵素を用いて試料を切断して測定した結果
得られた切断長実測値とが関連付けられて保持されてい
る切断長実測値データとを比較することにより、当該既
知遺伝子と当該試料との類似度を算出して解析結果デー
タとして出力する比較過程との処理をコンピュータに実
行させるコンピュータプログラムを記録したコンピュー
タ読取り可能な記録媒体を要旨とする。
【００１８】また、本発明によるコンピュータ読取り可
能な記録媒体は、前記解析結果データを基に、相互に類
似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝
子と試料とを関連付けて図形的に表示する表示過程の処
理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム
を記録したことを特徴とする。
能な記録媒体は、前記解析結果データを基に、相互に類
似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝
子と試料とを関連付けて図形的に表示する表示過程の処
理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム
を記録したことを特徴とする。
【００１９】また、本発明によるコンピュータ読取り可
能な記録媒体は、前記表示過程では、樹形図により、相
互に類似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既
知遺伝子と試料とを関連付けて表示することを特徴とす
るものである。
能な記録媒体は、前記表示過程では、樹形図により、相
互に類似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既
知遺伝子と試料とを関連付けて表示することを特徴とす
るものである。
【００２０】また、本発明によるコンピュータ読取り可
能な記録媒体は、前記比較過程では、前記切断長理論値
データと前記切断長実測値データとを基に、非加重結合
法を用いることにより前記類似度を算出することを特徴
とするものである。
能な記録媒体は、前記比較過程では、前記切断長理論値
データと前記切断長実測値データとを基に、非加重結合
法を用いることにより前記類似度を算出することを特徴
とするものである。
【００２１】また、本発明によるコンピュータ読取り可
能な記録媒体は、プライマによって増幅される前の既知
遺伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列デー
タを読み込み、当該プライマの塩基配列パターンを表す
プライマデータを基に、当該既知遺伝子を当該プライマ
で増幅した後の増幅後塩基配列データを生成する増幅配
列認識過程の処理をコンピュータに実行させるコンピュ
ータプログラムが記録されており、前記理論値計算過程
では、この増幅後塩基配列データを基に前記切断長理論
値を計算することを特徴とするものである。
能な記録媒体は、プライマによって増幅される前の既知
遺伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列デー
タを読み込み、当該プライマの塩基配列パターンを表す
プライマデータを基に、当該既知遺伝子を当該プライマ
で増幅した後の増幅後塩基配列データを生成する増幅配
列認識過程の処理をコンピュータに実行させるコンピュ
ータプログラムが記録されており、前記理論値計算過程
では、この増幅後塩基配列データを基に前記切断長理論
値を計算することを特徴とするものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しこの発明の一
実施形態について説明する。
実施形態について説明する。
【００２３】図１は、この発明の一実施形態による塩基
配列解析システム（遺伝子の類縁性検索システム）の構
成を示すブロック図である。図１において、符号２１
は、制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所
の塩基配列パターンと当該塩基配列パターン内における
切断位置とが関連付けられて保持されている制限酵素デ
ータである。また、２２ｂは、既知遺伝子の種別と当該
既知遺伝子の塩基配列とが関連付けられて保持されてい
る増幅後塩基配列データ（塩基配列データ）である。な
お、この増幅後塩基配列データ２２ｂは、一般に公開さ
れている遺伝子データを手作業等の何らかの方法によっ
て編集することにより得られる。なお、増幅前の塩基配
列データを基に自動的に増幅後塩基配列データ２２ｂを
生成する方法は、後の第二実施形態において説明する。
配列解析システム（遺伝子の類縁性検索システム）の構
成を示すブロック図である。図１において、符号２１
は、制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所
の塩基配列パターンと当該塩基配列パターン内における
切断位置とが関連付けられて保持されている制限酵素デ
ータである。また、２２ｂは、既知遺伝子の種別と当該
既知遺伝子の塩基配列とが関連付けられて保持されてい
る増幅後塩基配列データ（塩基配列データ）である。な
お、この増幅後塩基配列データ２２ｂは、一般に公開さ
れている遺伝子データを手作業等の何らかの方法によっ
て編集することにより得られる。なお、増幅前の塩基配
列データを基に自動的に増幅後塩基配列データ２２ｂを
生成する方法は、後の第二実施形態において説明する。
【００２４】１１は、制限酵素データ２１と増幅後塩基
配列データ２２ｂとを基に既知遺伝子を制限酵素で切断
したときの切断長理論値を計算して、切断長理論値デー
タ２３を出力する理論値計算部である。理論値計算部１
１によって出力される切断長理論値データ２３では、既
知遺伝子の種別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当
該制限酵素で切断したときの切断長理論値とが関連付け
られて保持されている。また、１３は、この切断長理論
値データ２３と、実測値入力部１２から入力された切断
長実測値データ２５とを比較することにより既知遺伝子
と試料との類似度を算出して解析結果データ２７として
出力する比較部である。なお、この切断長実測値データ
２５では、制限酵素の種別と当該制限酵素を用いて試料
を切断して測定した結果得られた切断長実測値とが関連
付けられて保持されている。
配列データ２２ｂとを基に既知遺伝子を制限酵素で切断
したときの切断長理論値を計算して、切断長理論値デー
タ２３を出力する理論値計算部である。理論値計算部１
１によって出力される切断長理論値データ２３では、既
知遺伝子の種別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当
該制限酵素で切断したときの切断長理論値とが関連付け
られて保持されている。また、１３は、この切断長理論
値データ２３と、実測値入力部１２から入力された切断
長実測値データ２５とを比較することにより既知遺伝子
と試料との類似度を算出して解析結果データ２７として
出力する比較部である。なお、この切断長実測値データ
２５では、制限酵素の種別と当該制限酵素を用いて試料
を切断して測定した結果得られた切断長実測値とが関連
付けられて保持されている。
【００２５】１４はデータの比較の際の許容誤差を設定
する許容誤差設定部であり、許容誤差設定部によって設
定された値は許容誤差データ２９として保持されてい
る。比較部１３は、この許容誤差データ２９を参照し
て、切断長理論値データ２３と切断長実測値データ２５
とを比較する際には、許容誤差範囲内の相違は一致して
いるものとして扱う。なお、比較部１３による具体的な
比較方法および許容誤差の適用方法については後に詳述
する。
する許容誤差設定部であり、許容誤差設定部によって設
定された値は許容誤差データ２９として保持されてい
る。比較部１３は、この許容誤差データ２９を参照し
て、切断長理論値データ２３と切断長実測値データ２５
とを比較する際には、許容誤差範囲内の相違は一致して
いるものとして扱う。なお、比較部１３による具体的な
比較方法および許容誤差の適用方法については後に詳述
する。
【００２６】そして、１５は、比較部１３によって出力
された解析結果データ２７を基に、相互に類似度の高い
試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と試料と
を関連付けて図形的に表示する表示部である。表示部１
５による具体的な表示方法については、後で説明する。
された解析結果データ２７を基に、相互に類似度の高い
試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子と試料と
を関連付けて図形的に表示する表示部である。表示部１
５による具体的な表示方法については、後で説明する。
【００２７】次に、切断長理論値の計算の基となる増幅
後塩基配列データ２２ｂの詳細について説明する。図２
は増幅後塩基配列データ２２ｂ（塩基配列データ）の前
半部分を示す図であり、配列番号１は同データの後半部
分を示す図である（図３参照）。これらの図に示すよう
に増幅後塩基配列データ２２ｂはテキスト形式のデータ
であり、図２に示す前半部分には、下線を付したＤＮＡ
番号（ACCESSION ）と細菌名（ORGANISM）と遺伝子名
（KEYWORDS）とが少なくとも含まれている。また、図３
の後半部分には、塩基配列（ORIGIN）が含まれている。
この塩基配列のデータ内の文字「ａ」はアデニン（aden
ine ）を、「ｇ」はグアニン（guanine ）を、「ｃ」は
シトシン（cytosine）を、「ｔ」はチミン（thymine ）
をそれぞれ表している。
後塩基配列データ２２ｂの詳細について説明する。図２
は増幅後塩基配列データ２２ｂ（塩基配列データ）の前
半部分を示す図であり、配列番号１は同データの後半部
分を示す図である（図３参照）。これらの図に示すよう
に増幅後塩基配列データ２２ｂはテキスト形式のデータ
であり、図２に示す前半部分には、下線を付したＤＮＡ
番号（ACCESSION ）と細菌名（ORGANISM）と遺伝子名
（KEYWORDS）とが少なくとも含まれている。また、図３
の後半部分には、塩基配列（ORIGIN）が含まれている。
この塩基配列のデータ内の文字「ａ」はアデニン（aden
ine ）を、「ｇ」はグアニン（guanine ）を、「ｃ」は
シトシン（cytosine）を、「ｔ」はチミン（thymine ）
をそれぞれ表している。
【００２８】次に制限酵素データ２１の詳細について説
明する。図４は、制限酵素データ２１のデータ構造およ
びデータ例を示す表図である。図４に示すように、制限
酵素データ２１は、表形式のデータであり、制限酵素番
号と制限酵素名と切断箇所と切断位置の列を持ってい
る。制限酵素番号は、制限酵素の識別のために本システ
ムによって与えられた番号である。また、切断箇所は制
限酵素が切断する箇所の塩基配列パターンを表し、切断
位置はこの塩基配列パターン内における切断位置の変位
を表す。例えば、図４に示す制限酵素番号１２のＳｍａ
Ｉは、ＤＮＡ分子の塩基配列中の「・・・ｃｃｃｇｇｇ
・・・」にマッチする箇所の変位３の位置に作用して、
「・・・ｃｃｃ」と「ｇｇｇ・・・」に切断する。
明する。図４は、制限酵素データ２１のデータ構造およ
びデータ例を示す表図である。図４に示すように、制限
酵素データ２１は、表形式のデータであり、制限酵素番
号と制限酵素名と切断箇所と切断位置の列を持ってい
る。制限酵素番号は、制限酵素の識別のために本システ
ムによって与えられた番号である。また、切断箇所は制
限酵素が切断する箇所の塩基配列パターンを表し、切断
位置はこの塩基配列パターン内における切断位置の変位
を表す。例えば、図４に示す制限酵素番号１２のＳｍａ
Ｉは、ＤＮＡ分子の塩基配列中の「・・・ｃｃｃｇｇｇ
・・・」にマッチする箇所の変位３の位置に作用して、
「・・・ｃｃｃ」と「ｇｇｇ・・・」に切断する。
【００２９】図５は、理論値計算部１１に対して切断長
理論値計算を指示する利用者インタフェース例を示す画
面図である。この画面内には、存在している塩基配列フ
ァイル（増幅後塩基配列データ２２ｂ）と制限酵素デー
タ２１内の制限酵素名とがそれぞれリスト表示されてい
る。利用者がこれらのリストの中からそれぞれ選択して
画面下部の「切断長計算」ボタンを押すことにより、理
論値計算部１１は選択されたデータを基に切断片長の理
論値を計算する。
理論値計算を指示する利用者インタフェース例を示す画
面図である。この画面内には、存在している塩基配列フ
ァイル（増幅後塩基配列データ２２ｂ）と制限酵素デー
タ２１内の制限酵素名とがそれぞれリスト表示されてい
る。利用者がこれらのリストの中からそれぞれ選択して
画面下部の「切断長計算」ボタンを押すことにより、理
論値計算部１１は選択されたデータを基に切断片長の理
論値を計算する。
【００３０】理論値計算部１１による計算の手順は次の
とおりである。すなわち、選択された制限酵素の切断箇
所と切断位置のデータを制限酵素データ２１から読み取
り、この切断箇所の塩基配列パターンとマッチする部分
を選択された増幅後塩基配列データ２２ｂの塩基配列
（ORIGIN）内で検索する。切断箇所が見つかれば、始端
からあるいは前回切断位置から今回切断位置までの塩基
配列数を切断長理論値データ２３に出力し、さらに検索
を繰り返す。終端まで到達すれば、始端からあるいは前
回切断位置から終端までの塩基配列数を切断長理論値デ
ータ２３に出力する。
とおりである。すなわち、選択された制限酵素の切断箇
所と切断位置のデータを制限酵素データ２１から読み取
り、この切断箇所の塩基配列パターンとマッチする部分
を選択された増幅後塩基配列データ２２ｂの塩基配列
（ORIGIN）内で検索する。切断箇所が見つかれば、始端
からあるいは前回切断位置から今回切断位置までの塩基
配列数を切断長理論値データ２３に出力し、さらに検索
を繰り返す。終端まで到達すれば、始端からあるいは前
回切断位置から終端までの塩基配列数を切断長理論値デ
ータ２３に出力する。
【００３１】図６は、切断長理論値データ２３のデータ
構造およびデータ例を示す表図である。図６に示すよう
に、切断長理論値データ２３は、ＤＮＡ番号、数値区
分、細菌名、遺伝子名、制限酵素番号切断長の列を有す
る。また切断長理論値データ２３の各行は、ＤＮＡ毎
（ＤＮＡ番号により識別）かつ制限酵素毎（制限酵素番
号により識別）かつ切断長毎に存在する。ただし、切断
片を識別するデータを列として加えて、同一ＤＮＡの同
一制限酵素による同一切断長を有する切断片を区別する
ようにしても良い。
構造およびデータ例を示す表図である。図６に示すよう
に、切断長理論値データ２３は、ＤＮＡ番号、数値区
分、細菌名、遺伝子名、制限酵素番号切断長の列を有す
る。また切断長理論値データ２３の各行は、ＤＮＡ毎
（ＤＮＡ番号により識別）かつ制限酵素毎（制限酵素番
号により識別）かつ切断長毎に存在する。ただし、切断
片を識別するデータを列として加えて、同一ＤＮＡの同
一制限酵素による同一切断長を有する切断片を区別する
ようにしても良い。
【００３２】これらの列のうち、ＤＮＡ番号と細菌名と
遺伝子名の値は、理論値計算部１６によって増幅後塩基
配列データ２２ｂから読み取られ出力されたものであ
る。また、制限酵素番号の値は、同じく制限酵素データ
２１から読み取られ出力されたものである。また、切断
長の値は理論値計算部１１によって前記手順で算出され
たものである。なお、数値区分は理論値か実測値かの区
分を示すデータであり「１」は理論値であることを表し
ている。
遺伝子名の値は、理論値計算部１６によって増幅後塩基
配列データ２２ｂから読み取られ出力されたものであ
る。また、制限酵素番号の値は、同じく制限酵素データ
２１から読み取られ出力されたものである。また、切断
長の値は理論値計算部１１によって前記手順で算出され
たものである。なお、数値区分は理論値か実測値かの区
分を示すデータであり「１」は理論値であることを表し
ている。
【００３３】次に、切断長実測値データ２５の詳細につ
いて説明する。切断長を実測するため、塩基配列の特定
の対象となる試料は、予めプライマによって増幅されて
から、制限酵素の適用によって切断される。このように
して作られた切断片の長さの測定は従来技術によって可
能であり、例えば電気泳動によって得られる画像を数値
化することにより行う。より具体的には、例えば、アガ
ロースゲル電気泳動により切断片長分布を画像として得
るようにする。
いて説明する。切断長を実測するため、塩基配列の特定
の対象となる試料は、予めプライマによって増幅されて
から、制限酵素の適用によって切断される。このように
して作られた切断片の長さの測定は従来技術によって可
能であり、例えば電気泳動によって得られる画像を数値
化することにより行う。より具体的には、例えば、アガ
ロースゲル電気泳動により切断片長分布を画像として得
るようにする。
【００３４】上記のような方法で実測された切断長は、
実測値入力部１２から入力される。図７は、実測値入力
部１２の利用者インタフェース例を示す画面図である。
図７に示す画面では、利用者は、試料を識別するための
ＤＮＡ番号を入力し、制限酵素データ２１を基に表示さ
れる制限酵素のリストから１つを選択し、実測結果の切
断長を入力することができる。また、複数の試料をグル
ーピングして付与したグループ名を入力することもでき
る。
実測値入力部１２から入力される。図７は、実測値入力
部１２の利用者インタフェース例を示す画面図である。
図７に示す画面では、利用者は、試料を識別するための
ＤＮＡ番号を入力し、制限酵素データ２１を基に表示さ
れる制限酵素のリストから１つを選択し、実測結果の切
断長を入力することができる。また、複数の試料をグル
ーピングして付与したグループ名を入力することもでき
る。
【００３５】図８は、切断長実測値データ２５のデータ
構造およびデータ例を示す表図である。切断長実測値デ
ータは、図８に示すように表形式のデータであり、ＤＮ
Ａ番号、数値区分、グループ名、制限酵素番号、切断長
の列を有する。また切断長実測値データ２５の各行は、
試料毎（ＤＮＡ番号により識別）かつ制限酵素毎（制限
酵素番号により識別）かつ切断長毎に存在する。なお、
数値区分は理論値か実測値かの区分を示すデータであり
「２」は実測値であることを表している。
構造およびデータ例を示す表図である。切断長実測値デ
ータは、図８に示すように表形式のデータであり、ＤＮ
Ａ番号、数値区分、グループ名、制限酵素番号、切断長
の列を有する。また切断長実測値データ２５の各行は、
試料毎（ＤＮＡ番号により識別）かつ制限酵素毎（制限
酵素番号により識別）かつ切断長毎に存在する。なお、
数値区分は理論値か実測値かの区分を示すデータであり
「２」は実測値であることを表している。
【００３６】次に、比較部１３が理論値と実測値との比
較を行い両者の類縁性を分析する方法について説明す
る。本実施形態においては、比較部１３は、非加重結合
法（ＵＰＧＭＡ）を用いることによって、解析結果デー
タ２７を生成する。
較を行い両者の類縁性を分析する方法について説明す
る。本実施形態においては、比較部１３は、非加重結合
法（ＵＰＧＭＡ）を用いることによって、解析結果デー
タ２７を生成する。
【００３７】図９は、比較部１３による塩基配列のクラ
スタリングの基となる切断片長のバンド分布を表す参考
図である。図９において、ＡとＢとＣは、それぞれＤＮ
Ａ番号によって識別される塩基配列の理論値または実測
値の切断長分布である。このバンド分布は、電気泳動に
よって得られる画像パターンと同様のものであり、縦方
向が切断長の次元である。また図９では、実測値データ
だけでなく理論値データについても、得られるはずの仮
想的な電気泳動パターンを示している。
スタリングの基となる切断片長のバンド分布を表す参考
図である。図９において、ＡとＢとＣは、それぞれＤＮ
Ａ番号によって識別される塩基配列の理論値または実測
値の切断長分布である。このバンド分布は、電気泳動に
よって得られる画像パターンと同様のものであり、縦方
向が切断長の次元である。また図９では、実測値データ
だけでなく理論値データについても、得られるはずの仮
想的な電気泳動パターンを示している。
【００３８】比較部１３は、これらの実測値データおよ
び理論値データを読み込み、２つのＤＮＡ番号で与えら
れるデータ間の類似度を算出する。ＡとＢの間の類似度
Ｓ（Ａ，Ｂ）の定義は、次式で与えられる。
び理論値データを読み込み、２つのＤＮＡ番号で与えら
れるデータ間の類似度を算出する。ＡとＢの間の類似度
Ｓ（Ａ，Ｂ）の定義は、次式で与えられる。
【００３９】
【数１】
【００４０】例えば、図９に示すＡとＢでは、塩基配列
Ａには１，２，４，５，８の５本のバンドがあり、塩基
配列Ｂには１，３，４，５，７，８の６本のバンドがあ
る。従ってＡとＢに共通するバンドは、ＡおよびＢそれ
ぞれに１，４，５，８の４本であり、両方をたすと共通
するバンドは合計８本である。従って、
Ａには１，２，４，５，８の５本のバンドがあり、塩基
配列Ｂには１，３，４，５，７，８の６本のバンドがあ
る。従ってＡとＢに共通するバンドは、ＡおよびＢそれ
ぞれに１，４，５，８の４本であり、両方をたすと共通
するバンドは合計８本である。従って、
【数２】
であり、類似度は８／１１（約０．７２７）と算出され
る。
る。
【００４１】ただし、実測値データは誤差を含むため、
共通のバンドであるかどうかの判定にあたっては、比較
部１３は許容誤差データ２９を用いることとする。つま
り、設定された許容誤差範囲内であれば共通のバンドと
して扱う。なお、設定される許容誤差が小さすぎると、
本来マッチすべき切断長実測値と切断長理論値とがうま
くマッチしないという問題が起こる。また逆に、設定さ
れる許容誤差が大きすぎると、切断長実測値が本来マッ
チすべきでない切断長理論値とマッチしてしまい、マッ
チングの精度が悪くなるという問題が起こる。従ってこ
れらの問題が起こらないように適切な許容誤差を設定す
る必要があり、例えば、１０％程度の許容誤差を設定す
るようにする。
共通のバンドであるかどうかの判定にあたっては、比較
部１３は許容誤差データ２９を用いることとする。つま
り、設定された許容誤差範囲内であれば共通のバンドと
して扱う。なお、設定される許容誤差が小さすぎると、
本来マッチすべき切断長実測値と切断長理論値とがうま
くマッチしないという問題が起こる。また逆に、設定さ
れる許容誤差が大きすぎると、切断長実測値が本来マッ
チすべきでない切断長理論値とマッチしてしまい、マッ
チングの精度が悪くなるという問題が起こる。従ってこ
れらの問題が起こらないように適切な許容誤差を設定す
る必要があり、例えば、１０％程度の許容誤差を設定す
るようにする。
【００４２】次に、比較部１３は、算出した類似度を基
に塩基配列のクラスタ分析を行う。図１０は、比較部１
３が塩基配列間の類似度を基に平均距離法を用いてクラ
スタ分析を行う過程の例を示す表図であり、この図に示
す例ではＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４つの塩基配列を分析対象と
している。図１０（ａ）は、算出されたＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
相互間の類似度を示している。図１０（ａ）の表の中で
最も高い類似度を持っているのはＡとＣ（類似度０．
８）であるため、これらをまとめて（Ａ＋Ｃ）のクラス
タとして次のステップに進む。
に塩基配列のクラスタ分析を行う。図１０は、比較部１
３が塩基配列間の類似度を基に平均距離法を用いてクラ
スタ分析を行う過程の例を示す表図であり、この図に示
す例ではＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４つの塩基配列を分析対象と
している。図１０（ａ）は、算出されたＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ
相互間の類似度を示している。図１０（ａ）の表の中で
最も高い類似度を持っているのはＡとＣ（類似度０．
８）であるため、これらをまとめて（Ａ＋Ｃ）のクラス
タとして次のステップに進む。
【００４３】図１０（ｂ）は、図１０（ａ）のＡおよび
Ｃを単一のクラスタ（Ａ＋Ｃ）で置き換えたときの類似
度を示している。ここで、塩基配列Ｂとクラスタ（Ａ＋
Ｃ）との類似度Ｓ（Ｂ，Ａ＋Ｃ）は、Ｓ（Ｂ，Ａ）とＳ
（Ｂ，Ｃ）との平均により０．６であり、塩基配列Ｄと
クラスタ（Ａ＋Ｃ）との類似度Ｓ（Ｄ，Ａ＋Ｃ）は、Ｓ
（Ｄ，Ａ）とＳ（Ｄ，Ｃ）との平均により０．２となっ
ている。そして、この表の中で最も高い類似度を持って
いるのは（Ａ＋Ｃ）とＢであるため、これらをまとめて
（（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）のクラスタとして次のステップに進
む。
Ｃを単一のクラスタ（Ａ＋Ｃ）で置き換えたときの類似
度を示している。ここで、塩基配列Ｂとクラスタ（Ａ＋
Ｃ）との類似度Ｓ（Ｂ，Ａ＋Ｃ）は、Ｓ（Ｂ，Ａ）とＳ
（Ｂ，Ｃ）との平均により０．６であり、塩基配列Ｄと
クラスタ（Ａ＋Ｃ）との類似度Ｓ（Ｄ，Ａ＋Ｃ）は、Ｓ
（Ｄ，Ａ）とＳ（Ｄ，Ｃ）との平均により０．２となっ
ている。そして、この表の中で最も高い類似度を持って
いるのは（Ａ＋Ｃ）とＢであるため、これらをまとめて
（（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）のクラスタとして次のステップに進
む。
【００４４】図１０（ｃ）は、図１０（ｂ）の（Ａ＋
Ｃ）およびＢを単一のクラスタ（（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）で置
き換えたときの類似度を示している。ここで、クラスタ
（（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）と塩基配列Ｄとの類似度Ｓ（Ｄ，
（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）は、Ｓ（Ｄ，Ａ＋Ｃ）とＳ（Ｄ，Ｂ）
との平均により０．３となっている。
Ｃ）およびＢを単一のクラスタ（（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）で置
き換えたときの類似度を示している。ここで、クラスタ
（（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）と塩基配列Ｄとの類似度Ｓ（Ｄ，
（Ａ＋Ｃ）＋Ｂ）は、Ｓ（Ｄ，Ａ＋Ｃ）とＳ（Ｄ，Ｂ）
との平均により０．３となっている。
【００４５】図１１は、上に説明した非加重結合法によ
る解析結果データを、木構造を用いて図形として表した
参考図である。図１１において、木のノード部分に付記
された数値は、そのノードに従属する終端ノード（塩基
配列を表す）あるいは非終端ノード（クラスタを表す）
間の類似度を表している。例えば、塩基配列Ｂとクラス
タ（Ａ＋Ｃ）との類似度は０．６である。
る解析結果データを、木構造を用いて図形として表した
参考図である。図１１において、木のノード部分に付記
された数値は、そのノードに従属する終端ノード（塩基
配列を表す）あるいは非終端ノード（クラスタを表す）
間の類似度を表している。例えば、塩基配列Ｂとクラス
タ（Ａ＋Ｃ）との類似度は０．６である。
【００４６】表示部１５は、解析結果データ２７を読み
込み、与えられた試料と類似度の高い既知遺伝子とを関
連付けて図形的に表示する。図１２は、表示部１５によ
って樹形図として表示されている解析結果の例を示す画
面図である。図１２の例では、複数の試料ＤＮＡ（ＡＰ
１，ＡＰ２，ＡＰ３）と複数の既知遺伝子とのクラスタ
分析の結果が示されている。
込み、与えられた試料と類似度の高い既知遺伝子とを関
連付けて図形的に表示する。図１２は、表示部１５によ
って樹形図として表示されている解析結果の例を示す画
面図である。図１２の例では、複数の試料ＤＮＡ（ＡＰ
１，ＡＰ２，ＡＰ３）と複数の既知遺伝子とのクラスタ
分析の結果が示されている。
【００４７】次に、本発明の第二実施形態について説明
する。この第二実施形態は、増幅前の塩基配列を表すデ
ータ内において、プライマよって増幅される塩基配列部
分を自動的に認識して抽出する機能を有することを特徴
とする。図１３は、この第二実施形態による塩基配列解
析システムの構成を示すブロック図である。図１３にお
いて、符号２２ａはプライマによって増幅される前の既
知遺伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列デ
ータであり、３１は増幅前塩基配列データ２２ａを読み
込み、当該プライマの塩基配列パターンを表すプライマ
データを基に、当該既知遺伝子を当該プライマで増幅し
た後の増幅後塩基配列データ２２ｂを生成する増幅配列
認識部である。
する。この第二実施形態は、増幅前の塩基配列を表すデ
ータ内において、プライマよって増幅される塩基配列部
分を自動的に認識して抽出する機能を有することを特徴
とする。図１３は、この第二実施形態による塩基配列解
析システムの構成を示すブロック図である。図１３にお
いて、符号２２ａはプライマによって増幅される前の既
知遺伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列デ
ータであり、３１は増幅前塩基配列データ２２ａを読み
込み、当該プライマの塩基配列パターンを表すプライマ
データを基に、当該既知遺伝子を当該プライマで増幅し
た後の増幅後塩基配列データ２２ｂを生成する増幅配列
認識部である。
【００４８】図１４は増幅配列認識部３１への入力デー
タとなる増幅前塩基配列データ２２ａの前半部分を示
し、また、配列番号２は同データ２２ａの後半部分を示
している（図１５参照）。図示するように、増幅前塩基
配列データ２２ａは増幅後塩基配列データ２２ｂと同様
のテキスト形式のデータである。図３および図１５は、
同一の遺伝子（ACCESSION="M59070", KEYWORDS="16S ri
bosomal RNA." ）のものであるが、増幅後の塩基配列
（ORIGIN）は、増幅前の塩基配列（ORIGIN）の２３番目
の文字から１０３１番目の文字までの部分列であり、そ
の長さは１００９となっている。
タとなる増幅前塩基配列データ２２ａの前半部分を示
し、また、配列番号２は同データ２２ａの後半部分を示
している（図１５参照）。図示するように、増幅前塩基
配列データ２２ａは増幅後塩基配列データ２２ｂと同様
のテキスト形式のデータである。図３および図１５は、
同一の遺伝子（ACCESSION="M59070", KEYWORDS="16S ri
bosomal RNA." ）のものであるが、増幅後の塩基配列
（ORIGIN）は、増幅前の塩基配列（ORIGIN）の２３番目
の文字から１０３１番目の文字までの部分列であり、そ
の長さは１００９となっている。
【００４９】図１６は、増幅配列認識部３１による認識
のためのプライマ配列の入力画面を示す画面図である。
この画面では、上流プライマおよび下流プライマそれぞ
れについて、利用者がその配列と名前とミスマッチの許
容限界を入力できるようになっている。図１６の例で
は、上流プライマとして「４１ｆ」という名前で配列番
号３の「ｇｃｔｃａｇａｔｔｇａａｃｔｃｇｇｃｇ」と
いう配列が入力されており、下流プライマとして「１０
６６ｒ」という名前で配列番号４の「ａｃａｔｔｔｃａ
ｃａａｃａｃｇａｇｃｔｇ」という配列が入力されてい
る。そして、入力されたこれらの塩基配列パターンはプ
ライマデータとして増幅配列認識部３１によって利用さ
れる。
のためのプライマ配列の入力画面を示す画面図である。
この画面では、上流プライマおよび下流プライマそれぞ
れについて、利用者がその配列と名前とミスマッチの許
容限界を入力できるようになっている。図１６の例で
は、上流プライマとして「４１ｆ」という名前で配列番
号３の「ｇｃｔｃａｇａｔｔｇａａｃｔｃｇｇｃｇ」と
いう配列が入力されており、下流プライマとして「１０
６６ｒ」という名前で配列番号４の「ａｃａｔｔｔｃａ
ｃａａｃａｃｇａｇｃｔｇ」という配列が入力されてい
る。そして、入力されたこれらの塩基配列パターンはプ
ライマデータとして増幅配列認識部３１によって利用さ
れる。
【００５０】増幅配列認識部３１は、増幅前塩基配列デ
ータ２２ａを読み込み、その塩基配列（ORIGIN）を、始
端から順に走査する。そして、上流プライマおよび下流
プライマそれぞれについて、ミスマッチの許容限界とし
て指定された数値範囲内でマッチする箇所を探し出す。
そしてその箇所よりも上流および下流をそれぞれ切断
し、残った塩基配列を増幅後塩基配列データ２２ｂの塩
基配列（ORIGIN）として出力する。
ータ２２ａを読み込み、その塩基配列（ORIGIN）を、始
端から順に走査する。そして、上流プライマおよび下流
プライマそれぞれについて、ミスマッチの許容限界とし
て指定された数値範囲内でマッチする箇所を探し出す。
そしてその箇所よりも上流および下流をそれぞれ切断
し、残った塩基配列を増幅後塩基配列データ２２ｂの塩
基配列（ORIGIN）として出力する。
【００５１】上述の遺伝子の類縁性検索システムはコン
ピュータシステムを用いて実現されている。そして、上
述した理論値計算部、実測値入力部、比較部、許容誤差
設定部、表示部の各々の処理の過程は、コンピュータプ
ログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体
に記憶されており、このコンピュータプログラムをコン
ピュータが読み出して実行することによって、上記処理
が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒
体とは、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディ
スク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気ハードディ
スク、半導体メモリ等をいう。
ピュータシステムを用いて実現されている。そして、上
述した理論値計算部、実測値入力部、比較部、許容誤差
設定部、表示部の各々の処理の過程は、コンピュータプ
ログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体
に記憶されており、このコンピュータプログラムをコン
ピュータが読み出して実行することによって、上記処理
が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒
体とは、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディ
スク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気ハードディ
スク、半導体メモリ等をいう。
【００５２】なお、この遺伝子の類縁性検索システムを
実現するためのコンピュータシステムとしては、パーソ
ナルコンピュータやワークステーションなどの汎用のコ
ンピュータを用いることが可能である。
実現するためのコンピュータシステムとしては、パーソ
ナルコンピュータやワークステーションなどの汎用のコ
ンピュータを用いることが可能である。
【００５３】また、遺伝子の類縁性検索システムにおい
て扱うデータの形式は、上記第一および第二実施形態に
おいて記載したものに限定されず、他の形式あるいは表
現のデータを用いても良い。また、上記実施形態で説明
した表形式のデータの一部は非正規形であるが、正規化
しても良い。例えば、図６に示す切断長理論値データに
はＤＮＡ番号と細菌名と遺伝子名の列が含まれている
が、この３者の関係を別表に保持するようにしても良
い。
て扱うデータの形式は、上記第一および第二実施形態に
おいて記載したものに限定されず、他の形式あるいは表
現のデータを用いても良い。また、上記実施形態で説明
した表形式のデータの一部は非正規形であるが、正規化
しても良い。例えば、図６に示す切断長理論値データに
はＤＮＡ番号と細菌名と遺伝子名の列が含まれている
が、この３者の関係を別表に保持するようにしても良
い。
【００５４】次に、本発明による遺伝子の類縁性検索シ
ステムを用いて、細菌の分類を行った実例について説明
する。
ステムを用いて、細菌の分類を行った実例について説明
する。
【００５５】生物の分類において最も元となる門（divi
sion）は植物、動物、糸条菌などの真核細胞を有し有性
生殖を行う真核生物と、単細胞である真正細菌（細
菌）、古細菌の３つの門に分類されている。初期の細菌
分類体系では、細菌の細胞形態や生理学的性質、そして
生化学的活性等の基準を基に分類体系が出来上がってき
ていた。複雑で煩雑な操作が要求される菌の同定を容易
に実施できるように、従来技術によるシステムにおいて
は、同定しようとする菌の複数の生理試験結果を自動的
に読み取り、予め登録しデータベース化していた既知菌
株の生理試験結果と比較して類縁性を検索し菌の種名を
推定していた。このような生理学的試験に基づく同定シ
ステムは、医学・臨床分野や、化粧品、食品衛生、品質
管理、環境衛生等の幅広い産業分野で利用されてきてい
る。
sion）は植物、動物、糸条菌などの真核細胞を有し有性
生殖を行う真核生物と、単細胞である真正細菌（細
菌）、古細菌の３つの門に分類されている。初期の細菌
分類体系では、細菌の細胞形態や生理学的性質、そして
生化学的活性等の基準を基に分類体系が出来上がってき
ていた。複雑で煩雑な操作が要求される菌の同定を容易
に実施できるように、従来技術によるシステムにおいて
は、同定しようとする菌の複数の生理試験結果を自動的
に読み取り、予め登録しデータベース化していた既知菌
株の生理試験結果と比較して類縁性を検索し菌の種名を
推定していた。このような生理学的試験に基づく同定シ
ステムは、医学・臨床分野や、化粧品、食品衛生、品質
管理、環境衛生等の幅広い産業分野で利用されてきてい
る。
【００５６】しかしながら、近年は、リボゾームＲＮＡ
を分子時計とする系統分類体系が構築され、細菌の１６
S ｒＤＮＡの塩基配列の相違に基づく分類体系に従い分
類体系が再構築されてきている。この理由は有性生殖を
行う真核生物と異なり細胞分裂で増殖する真正細菌、古
細菌では明確な種の概念が設定し難く、リボゾームＲＮ
Ａを分子時計とする系統分類体系を基準とすることが定
まったためである。旧来の生理試験結果に基づく同定法
は、必ずしも現在の分類体系を正確に反映させることが
困難であり、リボゾームＲＮＡを分子時計とする系統分
類体系を正確に反映した本例のような簡易分類・同定手
法が必要とされる。
を分子時計とする系統分類体系が構築され、細菌の１６
S ｒＤＮＡの塩基配列の相違に基づく分類体系に従い分
類体系が再構築されてきている。この理由は有性生殖を
行う真核生物と異なり細胞分裂で増殖する真正細菌、古
細菌では明確な種の概念が設定し難く、リボゾームＲＮ
Ａを分子時計とする系統分類体系を基準とすることが定
まったためである。旧来の生理試験結果に基づく同定法
は、必ずしも現在の分類体系を正確に反映させることが
困難であり、リボゾームＲＮＡを分子時計とする系統分
類体系を正確に反映した本例のような簡易分類・同定手
法が必要とされる。
【００５７】なお、細菌の名前は属（genus ）と種(spe
cies )の二名式命名法で表記されるが、高順位の範疇と
して科（family）、目（class ）、綱（division），群
（group ）と真正細菌門（division）の下に順次まとめ
られている。
cies )の二名式命名法で表記されるが、高順位の範疇と
して科（family）、目（class ）、綱（division），群
（group ）と真正細菌門（division）の下に順次まとめ
られている。
【００５８】本例では、次のような実験を行った。試料
ＡＰ１〜ＡＰ９として、様々な土壌から分離したアルキ
ルフェノール分解菌（九州共立大学、名城大学）を用い
る。また、試料ＭＡ１〜ＭＡ４として、アルカリ耐性菌
（山口大学）を用いる。そして、定法に従って染色体Ｄ
ＮＡを各菌株から抽出し、ＰＣＲ反応を行い、増幅した
１６Ｓ ｒＤＮＡを制限酵素で切断後各切断片の長さを
デンシトグラムで読み取り、実測値切断長として入力し
た。なお、試料ＭＡ１と試料ＭＡ１１とは、同じ菌株の
同じＤＮＡを用いてこれらの操作を別途行ったものであ
る。
ＡＰ１〜ＡＰ９として、様々な土壌から分離したアルキ
ルフェノール分解菌（九州共立大学、名城大学）を用い
る。また、試料ＭＡ１〜ＭＡ４として、アルカリ耐性菌
（山口大学）を用いる。そして、定法に従って染色体Ｄ
ＮＡを各菌株から抽出し、ＰＣＲ反応を行い、増幅した
１６Ｓ ｒＤＮＡを制限酵素で切断後各切断片の長さを
デンシトグラムで読み取り、実測値切断長として入力し
た。なお、試料ＭＡ１と試料ＭＡ１１とは、同じ菌株の
同じＤＮＡを用いてこれらの操作を別途行ったものであ
る。
【００５９】図１７は、これらの試料から得られた実測
値同士の類縁性を、本発明による遺伝子の類縁性検索シ
ステムでの解析で検定した結果を示す樹形図である。
値同士の類縁性を、本発明による遺伝子の類縁性検索シ
ステムでの解析で検定した結果を示す樹形図である。
【００６０】また、図１８〜図２７は、それぞれ、異な
った試料の菌株から得られた実測値と遺伝子配列データ
を基に得られた理論値との類縁性の検定を行った結果を
示す樹形図である。なお、図１８は試料ＡＰ１につい
て、図１９は試料ＡＰ３について、図２０は試料ＡＰ６
について、図２１は試料ＡＰ２について、図２２は試料
ＡＰ５について、図２３は試料ＭＡ１について、図２４
は試料ＭＡ１１について、図２５は試料ＭＡ２につい
て、図２６は試料ＭＡ３について、図２７は試料ＭＡ４
について、それぞれ上記検定を行った結果を示す。
った試料の菌株から得られた実測値と遺伝子配列データ
を基に得られた理論値との類縁性の検定を行った結果を
示す樹形図である。なお、図１８は試料ＡＰ１につい
て、図１９は試料ＡＰ３について、図２０は試料ＡＰ６
について、図２１は試料ＡＰ２について、図２２は試料
ＡＰ５について、図２３は試料ＭＡ１について、図２４
は試料ＭＡ１１について、図２５は試料ＭＡ２につい
て、図２６は試料ＭＡ３について、図２７は試料ＭＡ４
について、それぞれ上記検定を行った結果を示す。
【００６１】上記検定を行ったとき、切断長理論値デー
タ（２３）としては、３５７属、１２３３種、１５０３
種類のＤＮＡ配列データから作成した理論値データが登
録されていた。この理論値データは、すべて公開されて
いるＤＮＡ配列データを基に本発明による遺伝子の類縁
性検索システムによって算出されたものであり、細菌の
種類の分類・同定の基礎とするのに充分なこれほど多種
のデータを安価かつ短時間で作成することができたの
は、本発明を用いたことによる大きな効果である。これ
に対して、例えば、従来技術による生理学的試験に基づ
くある同定キット（市販品）の場合には、数十年にもお
よぶ長い年月をかけてデータを整備することにより、よ
うやく１２１０種、２００属に満たない細菌を同定でき
るようになっているに過ぎない。また、他のある同定キ
ット（市販品）の場合にも、同様に約７００菌種を同定
できるようになっているに過ぎない。これらの従来技術
の方法に基づくシステムと比べて、本発明によるシステ
ムは、今後新たに追加されるＤＮＡ配列データも含め
て、公開データを基に極めて安価かつ短時間でデータを
増やすことができるという利点を持っている。
タ（２３）としては、３５７属、１２３３種、１５０３
種類のＤＮＡ配列データから作成した理論値データが登
録されていた。この理論値データは、すべて公開されて
いるＤＮＡ配列データを基に本発明による遺伝子の類縁
性検索システムによって算出されたものであり、細菌の
種類の分類・同定の基礎とするのに充分なこれほど多種
のデータを安価かつ短時間で作成することができたの
は、本発明を用いたことによる大きな効果である。これ
に対して、例えば、従来技術による生理学的試験に基づ
くある同定キット（市販品）の場合には、数十年にもお
よぶ長い年月をかけてデータを整備することにより、よ
うやく１２１０種、２００属に満たない細菌を同定でき
るようになっているに過ぎない。また、他のある同定キ
ット（市販品）の場合にも、同様に約７００菌種を同定
できるようになっているに過ぎない。これらの従来技術
の方法に基づくシステムと比べて、本発明によるシステ
ムは、今後新たに追加されるＤＮＡ配列データも含め
て、公開データを基に極めて安価かつ短時間でデータを
増やすことができるという利点を持っている。
【００６２】前記検定結果によると、試料ＭＡ１および
試料ＭＡ１１は、Aeromonas hydrophila（Proteobacter
ia χ subdivision, Aeromonas group）に最も近く, 同
じProteobacteria χ subdivisionに属するが少し離れ
たEnterobacteriaceae（腸内細菌科）に属するSerratia
属, Shewanella属,またはPlesiomonas属が近いという結
果が出ている。
試料ＭＡ１１は、Aeromonas hydrophila（Proteobacter
ia χ subdivision, Aeromonas group）に最も近く, 同
じProteobacteria χ subdivisionに属するが少し離れ
たEnterobacteriaceae（腸内細菌科）に属するSerratia
属, Shewanella属,またはPlesiomonas属が近いという結
果が出ている。
【００６３】また、試料ＭＡ２は、Sporolactobacillus
属、またはBacillus属（いずれもLowGC gram positive
bacteria、Bacillus/Clostridium, Bacilluceae（Bacil
lus科））に等しく近いという結果が得られている。
属、またはBacillus属（いずれもLowGC gram positive
bacteria、Bacillus/Clostridium, Bacilluceae（Bacil
lus科））に等しく近いという結果が得られている。
【００６４】また一方で、試料ＭＡ３は、Bacillus cer
eusとBacillus thuringiensis （LowGC gram positive
bacteria、Bacillus/Clostridium, Bacilluceae）に最
も近いという結果が得られている。なお、Bacillus cer
eusとBacillus thuringiensisは近縁であり同一種とす
る意見が多い。
eusとBacillus thuringiensis （LowGC gram positive
bacteria、Bacillus/Clostridium, Bacilluceae）に最
も近いという結果が得られている。なお、Bacillus cer
eusとBacillus thuringiensisは近縁であり同一種とす
る意見が多い。
【００６５】また、試料ＭＡ４は、Oeskovia属もしくは
Cellulomonas属(共にActinobacteria, Actinobacterid
ae, Actinomycetales, Micrococcineae, Cellulomonada
ceae)に最も近く、Actinomycetes属(Actinobacteria, A
ctinobacteridae, Actinomycetales,Actinomyccineae,
Actinomycetaceae）、Streptomyces属（Actinobacteri
a, Actinobacteridae, Actinomycetales, Streptmycine
ae，Streptomycetaceae）に次に近い。
Cellulomonas属(共にActinobacteria, Actinobacterid
ae, Actinomycetales, Micrococcineae, Cellulomonada
ceae)に最も近く、Actinomycetes属(Actinobacteria, A
ctinobacteridae, Actinomycetales,Actinomyccineae,
Actinomycetaceae）、Streptomyces属（Actinobacteri
a, Actinobacteridae, Actinomycetales, Streptmycine
ae，Streptomycetaceae）に次に近い。
【００６６】試料ＡＰ１とＡＰ３は、Pseudomonas puti
da, Pseudomonas fulva, Pseudomonas straminea, Pseu
domonas alcaligenes, Flavimonas oryzihabitans（い
ずれもProteobacteria χ subdivision,Pseudomonadace
ae）に近い。
da, Pseudomonas fulva, Pseudomonas straminea, Pseu
domonas alcaligenes, Flavimonas oryzihabitans（い
ずれもProteobacteria χ subdivision,Pseudomonadace
ae）に近い。
【００６７】また、試料ＡＰ６は、Xanthomonas属細菌
（Proteobacteria χ subdivision、Lysobacterrales，
Xanthomonas group）に近く、試料ＡＰ２とＡＰ５は、P
hyllobacterium属、Rhizobium属, Agrobacterium属（Pr
oteobacteria α subdivision，Rhizobiceae groupのそ
れぞれPhylobactriaceaeかRhizobiaceae）と推定され
た。
（Proteobacteria χ subdivision、Lysobacterrales，
Xanthomonas group）に近く、試料ＡＰ２とＡＰ５は、P
hyllobacterium属、Rhizobium属, Agrobacterium属（Pr
oteobacteria α subdivision，Rhizobiceae groupのそ
れぞれPhylobactriaceaeかRhizobiaceae）と推定され
た。
【００６８】図２８は、分離した脱窒菌１３４株につい
て本方法で種名を推定し代表的な菌株の１６S ｒＤＮＡ
の部分塩基配列を決定し、公開用塩基配列データベース
で相同性検索した結果最も近い１６S ｒＤＮＡの塩基配
列構造を有する菌の種名を検索した結果を示している。
て本方法で種名を推定し代表的な菌株の１６S ｒＤＮＡ
の部分塩基配列を決定し、公開用塩基配列データベース
で相同性検索した結果最も近い１６S ｒＤＮＡの塩基配
列構造を有する菌の種名を検索した結果を示している。
【００６９】この図２８では、分類されたグループ（I
からXIII）、そのグループに含まれる菌数、推定される
種名（RFLP）、１６S ｒＤＮＡの塩基配列を実際に決定
し、最も近い塩基配列を有する菌の名前および相違度を
示している。この場合、類似度が高い塩基配列部分の塩
基配列のうち、いくつ一致したかを百分率表示で示して
いる。複数の数値が示されているのは、そのグループに
属する別の細菌の塩基配列を決定し相同性検索を別に行
った結果である。
からXIII）、そのグループに含まれる菌数、推定される
種名（RFLP）、１６S ｒＤＮＡの塩基配列を実際に決定
し、最も近い塩基配列を有する菌の名前および相違度を
示している。この場合、類似度が高い塩基配列部分の塩
基配列のうち、いくつ一致したかを百分率表示で示して
いる。複数の数値が示されているのは、そのグループに
属する別の細菌の塩基配列を決定し相同性検索を別に行
った結果である。
【００７０】
【発明の効果】以上説明したように、この発明による
と、既知の遺伝子の塩基配列と制限酵素の切断パターン
とを基に予め切断長理論値データを作成しておき、この
切断長理論値データと入力される切断長実測値データと
を非加重結合法などを用いて分析するため、既知遺伝子
と試料との類似度を高速かつ効率的に算出することが可
能となる。
と、既知の遺伝子の塩基配列と制限酵素の切断パターン
とを基に予め切断長理論値データを作成しておき、この
切断長理論値データと入力される切断長実測値データと
を非加重結合法などを用いて分析するため、既知遺伝子
と試料との類似度を高速かつ効率的に算出することが可
能となる。
【００７１】また、この発明によると、多種の既知遺伝
子および試料との類似度を基に、類似度の高いもの同士
を関連付けて、樹形図などを用いて図形的に表示するた
め、解析結果を利用者に理解しやすい形で提供すること
が可能となる。
子および試料との類似度を基に、類似度の高いもの同士
を関連付けて、樹形図などを用いて図形的に表示するた
め、解析結果を利用者に理解しやすい形で提供すること
が可能となる。
【００７２】また、この発明によると、増幅配列認識部
が増幅前塩基配列データを基に、増幅部分を自動的に認
識して増幅後塩基配列データを生成するため、多くの手
間をかけることなく増幅後塩基配列データを準備するこ
とができ、塩基配列の解析をより一層効率化することが
可能となる。
が増幅前塩基配列データを基に、増幅部分を自動的に認
識して増幅後塩基配列データを生成するため、多くの手
間をかけることなく増幅後塩基配列データを準備するこ
とができ、塩基配列の解析をより一層効率化することが
可能となる。
【００７３】また、この発明によると、パーソナルコン
ピュータやワークステーションなどの汎用のコンピュー
タを用いて遺伝子の類縁性検索システムを実現すること
により、専用のシーケンサ等に比べて極めて安価なシス
テムを提供することが可能となる。
ピュータやワークステーションなどの汎用のコンピュー
タを用いて遺伝子の類縁性検索システムを実現すること
により、専用のシーケンサ等に比べて極めて安価なシス
テムを提供することが可能となる。
【００７４】
【配列表】
＜１１０＞Director General of Kyushu National Agricultural Experiment St
ation; Katsuji Watanabe
＜１２０＞Methods and systems for analyzing genetic relationship
＜１６０＞４
＜２１０＞１
＜２１１＞１００９
＜２１２＞ＤＮＡ
＜２１３＞Rhodospirillum salexigens
＜２２０＞
＜２２１＞ｒＲＮＡ
＜２２２＞(50),(51),(63),(463),(468),(574),(687),(806),(853),(854),(888)
,(889),(966)
＜２２３＞ｕｎｋｎｏｗｎ
＜４００＞
1 gctcagaacg aacgctggcg gcaggcctaa cacatgcaag tcgagcgcan nccttcgggg
61 gtnagcggcg gacgggtgag taacgcgtgg gaacctgctc agggctctgg gataactgct
121 ggaaacggca gctaataccg gatacgccgt attgggaaag aaattcggcc ttggatgggc
181 ccgcgttgga ttagctagat ggtggggtaa cggcctacca tggcgacgat ccatagctgg
241 tttgagagga tgatcagcca cactgggact gagacacggc ccagactcct acgggaggca
301 gcagtgggga atcttagaca atgggggcaa ccctgatcta gccatgccgc gtgagtgatg
361 aaggccttag ggttgtaaag ctctttcagc agggaagata atgactgtac ctgcagaaga
421 agctccggct aactccgtgc cagcagccgc ggtaatacgg agngggcnag cgttgttcgg
481 aattactggg cgtaaagcgc gcgtaggcgg atcggtcagt tgggggtgaa agcccggggc
541 tcaacctcgg aactgccctc aaaactaccg atcnagagtt cgggagaggt aagcggaatt
601 cccagtgtag aggtgaaatt cgtagatatt gggaagaaca ccagtggcga aggcggctta
661 ctggaccgat actgacgctg aggtgcnaaa gcgtggggag caaacaggat tagataccct
721 ggtagtccac gccgtaaacg atgggtgcta gatgtcgggg ctcttagagt ttcggtatcg
781 cagctaacgc attaagcacc ccgccngggg agtacggccg caaggttaaa actcaaagga
841 attgacgggg gcnngcacaa gcggtggagc atgtggttta attcgaanna acgcgcagaa
901 ccttaccagc tcttgacatc ccgggacgac ttccagagat ggattttttc acttcggtga
961 cccggngaca ggtgctgcat ggctgtcgtc agctcgtgtc gtgagatgt
＜２１０＞２
＜２１１＞１４９０
＜２１２＞ＤＮＡ
＜２１３＞Rhodospirillum salexigens
＜２２０＞
＜２２１＞ｒＲＮＡ
＜２２２＞(1),(72),(73),(85),(485),(490),(596),(709),(828),(875),(876),(
910),(911),(988),(1045),(1332),(1333),(1408),(1437)-(1442),(1451)-(1475)
＜２２３＞ｕｎｋｎｏｗｎ
＜４００＞
1 ncaacatgag agtttgatcc tggctcagaa cgaacgctgg cggcaggcct aacacatgca
61 agtcgagcgc annccttcgg gggtnagcgg cggacgggtg agtaacgcgt gggaacctgc
121 tcagggctct gggataactg ctggaaacgg cagctaatac cggatacgcc gtattgggaa
181 agaaattcgg ccttggatgg gcccgcgttg gattagctag atggtggggt aacggcctac
241 catggcgacg atccatagct ggtttgagag gatgatcagc cacactggga ctgagacacg
301 gcccagactc ctacgggagg cagcagtggg gaatcttaga caatgggggc aaccctgatc
361 tagccatgcc gcgtgagtga tgaaggcctt agggttgtaa agctctttca gcagggaaga
421 taatgactgt acctgcagaa gaagctccgg ctaactccgt gccagcagcc gcggtaatac
481 ggagngggcn agcgttgttc ggaattactg ggcgtaaagc gcgcgtaggc ggatcggtca
541 gttgggggtg aaagcccggg gctcaacctc ggaactgccc tcaaaactac cgatcnagag
601 ttcgggagag gtaagcggaa ttcccagtgt agaggtgaaa ttcgtagata ttgggaagaa
661 caccagtggc gaaggcggct tactggaccg atactgacgc tgaggtgcna aagcgtgggg
721 agcaaacagg attagatacc ctggtagtcc acgccgtaaa cgatgggtgc tagatgtcgg
781 ggctcttaga gtttcggtat cgcagctaac gcattaagca ccccgccngg ggagtacggc
841 cgcaaggtta aaactcaaag gaattgacgg gggcnngcac aagcggtgga gcatgtggtt
901 taattcgaan naacgcgcag aaccttacca gctcttgaca tcccgggacg acttccagag
961 atggattttt tcacttcggt gacccggnga caggtgctgc atggctgtcg tcagctcgtg
1021 tcgtgagatg ttgggttaag tcccncaacg agcgcaaccc tcgcccttag ttgccagcat
1081 ttggttgggg actctaaggg aactgccggt gataagccgg aggaaggtgg ggatgacgtc
1141 aagtcctcat ggcccttatg ggctgggcta cacacgtgct acaatggcgg tgacagaggg
1201 cagcgagcct gcgagggtga gcgaatctct aaaagccgtc tcagttcgga ttgttctctg
1261 caactcgaga gcatgaaggt ggaatcgcta gtaatcgcgg atcagcatgc cgcggtgaat
1321 acgttcccgg gnnttgtaca caccgcccgt cacaccatgg gagttggttt gacccgaaga
1381 cggtgagcta acccgaaagg ggggcagncg gccacggtca ggtcagcgac tggggtnnnn
1441 nngtaacaag nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnnnngatca cctcctttct
＜２１０＞３
＜２１１＞１９
＜２１２＞ＤＮＡ
＜２１３＞Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ
＜２２０＞
＜２２３＞Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ
＜４００＞
１ gctcagattg aactcggcg
＜２１０＞４
＜２１１＞１６
＜２１２＞ＤＮＡ
＜２１３＞Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ
＜２２０＞
＜２２３＞Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ
＜４００＞
１ acatttcaca acacgagctg
【図１】 この発明の第一実施形態による塩基配列解析
システムの構成を示すブロック図である。
システムの構成を示すブロック図である。
【図２】 同実施形態による増幅後塩基配列データ（２
２ｂ）の前半部分を示す図である。
２ｂ）の前半部分を示す図である。
【図３】 同実施形態による増幅後塩基配列データ（２
２ｂ）の後半部分を示す図である。
２ｂ）の後半部分を示す図である。
【図４】 同実施形態による制限酵素データ（２１）の
データ構造およびデータ例を示す表図である。
データ構造およびデータ例を示す表図である。
【図５】 同実施形態による理論値計算部（１１）に対
して切断長理論値計算を指示する利用者インタフェース
例を示す画面図である。
して切断長理論値計算を指示する利用者インタフェース
例を示す画面図である。
【図６】 同実施形態による切断長理論値データ（２
３）のデータ構造およびデータ例を示す表図である。
３）のデータ構造およびデータ例を示す表図である。
【図７】 同実施形態による実測値入力部（１２）の利
用者インタフェース例を示す画面図である。
用者インタフェース例を示す画面図である。
【図８】 同実施形態による切断長実測値データ（２
５）のデータ構造およびデータ例を示す表図である。
５）のデータ構造およびデータ例を示す表図である。
【図９】 同実施形態による塩基配列のクラスタリング
の基となる切断片のバンド分布を表す参考図である。
の基となる切断片のバンド分布を表す参考図である。
【図１０】 同実施形態により塩基配列間の類似度を基
に平均距離法を用いてクラスタ分析を行う過程を示す表
図である。
に平均距離法を用いてクラスタ分析を行う過程を示す表
図である。
【図１１】 同実施形態によるクラスタ分析の結果を図
形化して示した参考図である。
形化して示した参考図である。
【図１２】 同実施形態による表示部（１５）が解析結
果を樹形図として表示する例を示す画面図である。
果を樹形図として表示する例を示す画面図である。
【図１３】 この発明の第二実施形態による塩基配列解
析システムの構成を示すブロック図である。
析システムの構成を示すブロック図である。
【図１４】 同実施形態による塩基配列解析システムの
入力データとなる増幅前塩基配列データ（２２ａ）の前
半部分を示す図である。
入力データとなる増幅前塩基配列データ（２２ａ）の前
半部分を示す図である。
【図１５】 同実施形態による塩基配列解析システムの
入力データとなる増幅前塩基配列データ（２２ａ）の後
半部分を示す図である。
入力データとなる増幅前塩基配列データ（２２ａ）の後
半部分を示す図である。
【図１６】 同実施形態による増幅配列認識部（３１）
による認識のためのプライマ配列の入力画面を示す画面
図である。
による認識のためのプライマ配列の入力画面を示す画面
図である。
【図１７】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図１８】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図１９】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２０】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２１】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２２】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２３】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２４】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２５】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２６】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２７】 本発明による塩基配列解析システムを用い
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
て、細菌の種の分類・同定を行った例の結果を示す樹形
図である。
【図２８】 分離した脱窒菌について本方法で種名を推
定し代表的な菌株の１６S ｒＤＮＡの部分塩基配列を決
定し、公開用塩基配列データーベースで相同性検索した
結果最も近い１６S ｒＤＮＡの塩基配列構造を有する菌
の種名を検索した結果を示している表図である。
定し代表的な菌株の１６S ｒＤＮＡの部分塩基配列を決
定し、公開用塩基配列データーベースで相同性検索した
結果最も近い１６S ｒＤＮＡの塩基配列構造を有する菌
の種名を検索した結果を示している表図である。
１ 塩基配列解析システム
１１ 理論値計算部
１２ 実測値入力部
１３ 比較部
１４ 許容誤差設定部
１５ 表示部
２１ 制限酵素データ
２２ａ 増幅前塩基配列データ
２２ｂ 増幅後塩基配列データ
２３ 切断長理論値データ
２５ 切断長実測値データ
２７ 解析結果データ
２９ 許容誤差データ
３１ 増幅配列認識部
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(56)参考文献 特開 平10−262699（ＪＰ，Ａ)
渡辺克二、奥田充、古賀伸久，制限酵
素切断長多型（ＲＦＬＰ）を利用した土
壌細菌群集の解析手法，農業環境研究成
果情報，日本，農業環境技術研究所,
2000年 ７月10日，第16集，ｐ．39−40
渡辺日出海、国沢隆，コンピュータ解
析による大腸菌遺伝子のゲノム上の位置
と転写方向の決定，情報学シンポジウム
講演論文集，日本，1990年 １月17日,
1990，ｐ．89−98
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/30
C12N 15/09
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (15)
- 【請求項１】 プライマによって増幅される前の既知遺
伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列データ
を読み込み、当該プライマの塩基配列を表すプライマデ
ータを基に、当該既知遺伝子から当該プライマで増幅さ
れる増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識部
と、 制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所の塩
基配列パターンと当該塩基配列パターン内における切断
位置とが関連付けられて保持されている制限酵素データ
と、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の前記増幅後塩
基配列データとが関連付けられて保持されている塩基配
列データとを基に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切
断したときの切断長理論値を計算して、既知遺伝子の種
別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で
切断したときの切断長理論値とが関連付けられて保持さ
れた切断長理論値データとして出力する理論値計算部
と、 前記切断長理論値データと、制限酵素の種別と当該制限
酵素を用いて試料を切断して測定した結果得られた切断
長実測値とが関連付けられて保持されている切断長実測
値データとを比較することにより、当該既知遺伝子と当
該試料との類似度を算出して解析結果データとして出力
する比較部とを備えることを特徴とする塩基配列類縁性
検索システム。 - 【請求項２】 前記解析結果データを基に、相互に類似
度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子
と試料とを関連付けて図形的に表示する表示部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の塩基配列類縁性検索
システム。 - 【請求項３】 前記表示部は、樹形図により、相互に類
似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝
子と試料とを関連付けて表示することを特徴とする請求
項２に記載の塩基配列類縁性検索システム。 - 【請求項４】 前記増幅配列認識部は、前記増幅前塩基
配列データを読み込み、その塩基配列と前記プライマ配
列とがミスマッチの許容限界として指定された数値範囲
内でマッチする箇所を探し出し、当該箇所で切断して残
った塩基配列を前記増幅後塩基配列データとして生成す
ることを特徴とする請求項１に記載の塩基配列類縁性検
索システム。 - 【請求項５】 前記増幅配列認識部は、上流プライマお
よび下流プライマそ れぞれについてミスマッチの許容限
界として指定された数値範囲内でマッチする箇所を探し
出すことを特徴とする請求項４に記載の塩基配列類縁性
検索システム。 - 【請求項６】 プライマによって増幅される前の既知遺
伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列データ
を読み込み、当該プライマの塩基配列を表すプライマデ
ータを基に、当該既知遺伝子から当該プライマで増幅さ
れる増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識過程
と、 制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所の塩
基配列パターンと当該塩基配列パターン内における切断
位置とが関連付けられて保持されている制限酵素データ
と、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の前記増幅後塩
基配列データとが関連付けられて保持されている塩基配
列データとを基に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切
断したときの切断長理論値を計算して、既知遺伝子の種
別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で
切断したときの切断長理論値とが関連付けられて保持さ
れた切断長理論値データを出力する理論値計算過程と、 前記切断長理論値データと、制限酵素の種別と当該制限
酵素を用いて試料を切断して測定した結果得られた切断
長実測値とが関連付けられて保持されている切断長実測
値データとを比較することにより、当該既知遺伝子と当
該試料との類似度を算出して解析結果データとして出力
する比較過程とを有することを特徴とする塩基配列類縁
性検索方法。 - 【請求項７】 前記解析結果データを基に、相互に類似
度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝子
と試料とを関連付けて図形的に表示する表示過程を有す
ることを特徴とする請求項６に記載の塩基配列類縁性検
索方法。 - 【請求項８】 前記表示過程では、樹形図により、相互
に類似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知
遺伝子と試料とを関連付けて表示することを特徴とする
請求項７に記載の塩基配列類縁性検索方法。 - 【請求項９】 前記増幅配列認識過程においては、前記
増幅前塩基配列データを読み込み、その塩基配列と前記
プライマ配列とがミスマッチの許容限界として指定され
た数値範囲内でマッチする箇所を探し出し、当該箇所で
切断して残った塩基配列を前記増幅後塩基配列データと
して生成することを特徴とする請求項６に記載の塩基配
列類縁性検索方法。 - 【請求項１０】 前記増幅配列認識過程においては、上
流プライマおよび下流プライマそれぞれについてミスマ
ッチの許容限界として指定された数値範囲内でマッチす
る箇所を探し出すことを特徴とする請求項９に記載の塩
基配列類縁性検索方法。 - 【請求項１１】 プライマによって増幅される前の既知
遺伝子の塩基配列が保持されている増幅前塩基配列デー
タを読み込み、当該プライマの塩基配列を表すプライマ
データを基に、当該既知遺伝子から当該プライマで増幅
される増幅後塩基配列データを生成する増幅配列認識過
程と、 制限酵素の種別と当該制限酵素が切断する切断箇所の塩
基配列パターンと当該塩基配列パターン内における切断
位置とが関連付けられて保持されている制限酵素データ
と、既知遺伝子の種別と当該既知遺伝子の前記増幅後塩
基配列データとが関連付けられて保持されている塩基配
列データとを基に、当該既知遺伝子を当該制限酵素で切
断したときの切断長理論値を計算して、既知遺伝子の種
別と制限酵素の種別と当該既知遺伝子を当該制限酵素で
切断したときの切断長理論値とが関連付けられて保持さ
れた切断長理論値データを出力する理論値計算過程と、 前記切断長理論値データと、制限酵素の種別と当該制限
酵素を用いて試料を切断して測定した結果得られた切断
長実測値とが関連付けられて保持されている切断長実測
値データとを比較することにより、当該既知遺伝子と当
該試料との類似度を算出して解析結果データとして出力
する比較過程との処理をコンピュータに実行させるコン
ピュータプログラムを記録したコンピュータ読取り可能
な記録媒体。 - 【請求項１２】 前記解析結果データを基に、相互に類
似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既知遺伝
子と試料とを関連付けて図形的に表示する表示過程の処
理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム
を記録した請求項１１に記載のコンピュータ読取り可能
な記録媒体。 - 【請求項１３】 前記表示過程では、樹形図により、相
互に類似度の高い試料同士または相互に類似度の高い既
知遺伝子と試料とを関連付けて表示することを特徴とす
る請求項１２に記載のコンピュータ読取り可能な記録媒
体。 - 【請求項１４】 前記増幅配列認識過程においては、前
記増幅前塩基配列データを読み込み、その塩基配列と前
記プライマ配列とがミスマッチの許容限界として指定さ
れた数値範囲内でマッチする箇所を探し出し、当該箇所
で切断して残った塩基配列を前記増幅後塩基配列データ
として生成することを特徴とする請求項１１に記載のコ
ンピュータ読取り可能な記録媒体。 - 【請求項１５】 前記増幅配列認識過程においては、上
流プライマおよび下流プライマそれぞれについてミスマ
ッチの許容限界として指定された数値範囲内でマッチす
る箇所を探し出すことを特徴とする請求項１４に記載の
コンピュータ読取り可能な記録媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000215134A JP3431135B2 (ja) | 2000-07-14 | 2000-07-14 | 遺伝子の類縁性検索方法および遺伝子の類縁性検索システム |
| US09/900,876 US7006924B2 (en) | 2000-07-14 | 2001-07-10 | Method and system for searching for relationships between base sequences in genes |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000215134A JP3431135B2 (ja) | 2000-07-14 | 2000-07-14 | 遺伝子の類縁性検索方法および遺伝子の類縁性検索システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002032377A JP2002032377A (ja) | 2002-01-31 |
| JP3431135B2 true JP3431135B2 (ja) | 2003-07-28 |
Family
ID=18710604
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000215134A Expired - Lifetime JP3431135B2 (ja) | 2000-07-14 | 2000-07-14 | 遺伝子の類縁性検索方法および遺伝子の類縁性検索システム |
Country Status (2)
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|---|---|
| US (1) | US7006924B2 (ja) |
| JP (1) | JP3431135B2 (ja) |
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| US20140258299A1 (en) * | 2013-03-07 | 2014-09-11 | Boris A. Vinatzer | Method for Assigning Similarity-Based Codes to Life Form and Other Organisms |
| KR101950887B1 (ko) * | 2016-07-14 | 2019-02-21 | 김인수 | 보일러 |
Family Cites Families (1)
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|---|---|---|---|---|
| JPH10262699A (ja) | 1997-03-27 | 1998-10-06 | Hitachi Ltd | Ｄｎａ解析法 |
-
2000
- 2000-07-14 JP JP2000215134A patent/JP3431135B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2001
- 2001-07-10 US US09/900,876 patent/US7006924B2/en not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 渡辺克二、奥田充、古賀伸久，制限酵素切断長多型（ＲＦＬＰ）を利用した土壌細菌群集の解析手法，農業環境研究成果情報，日本，農業環境技術研究所，２０００年 ７月１０日，第１６集，ｐ．３９−４０ |
| 渡辺日出海、国沢隆，コンピュータ解析による大腸菌遺伝子のゲノム上の位置と転写方向の決定，情報学シンポジウム講演論文集，日本，１９９０年 １月１７日，１９９０，ｐ．８９−９８ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US7006924B2 (en) | 2006-02-28 |
| US20020045990A1 (en) | 2002-04-18 |
| JP2002032377A (ja) | 2002-01-31 |
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