JP4113189B2

JP4113189B2 - Ｄｎａチップのエラースポットの検出方法及びそのシステム

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Publication number: JP4113189B2
Application number: JP2005044333A
Authority: JP
Inventors: 祉令呉
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 2004-02-21
Filing date: 2005-02-21
Publication date: 2008-07-09
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Description

本発明は、ＤＮＡチップのエラースポットを検出する方法及びそのシステムに係り、さらに詳細には、ＤＮＡチップの定量化過程の結果に基づいてエラースポットを検出する方法及びそのシステムに関する。

ＤＮＡチップは、従来の分子生物学的な知識に、現代に目覚しい発展を遂げた機械及び電子工学の技術を融合して作られた。ＤＮＡチップは、機械自動化及び電子制御技術などを利用して、少なくは数百個から、多くは数十万個のＤＮＡを、とても小さな空間に入れるように作ったものである。すなわち、ＤＮＡチップとは、遺伝子検索用として途方もなく多くの種類のＤＮＡを高密度で付けたものを意味する。このようなＤＮＡチップが代えられる従来の代表的な遺伝工学方法としては、ｓｏｕｔｈｅｒｎ及びｎｏｒｔｈｅｒｎｂｌｏｔ、突然変異検索、そしてＤＮＡシーケンシングがある。

ＤＮＡチップは、製作方法によって４つに大別される。そのそれぞれを説明すれば、ピンを利用したマイクロドッティング（面接触）方法で製作されるピンマイクロアレイチップ、インクジェット原理を利用したマイクロドッティング方法で製作されるインクジェットチップ、フォトリソグラフィチップ及びエレクトロニックアレイチップなどがある。

図１は、ＤＮＡチップを利用した遺伝子分析方法を示すフローチャートである。

図１を参照すれば、分析のためのサンプルを採取するサンプル前処理過程を行う（Ｓ１００）。サンプル前処理過程は、血液のような生物学的サンプルから分析のための純粋な遺伝子を抽出する過程である。

そして、サンプル前処理過程を通じて抽出された遺伝子を分析可能なレベルに増幅させる（Ｓ１１０）。増幅過程は、一般的に、酵素重合連鎖反応（ＰｏｌｙｍｅｒａｓｅＣｈａｉｎＲｅａｔｉｏｎ：ＰＣＲ）を利用する。

増幅された遺伝子、すなわち、ターゲットサンプルをチップに付ける（Ｓ１２０）。Ｓ１２０は、実験対象となるターゲットサンプルを、遺伝子の情報が仕込まれたオリゴサンプルが植えられたチップに混成させて、同じ配列を有するオリゴサンプルに付ける過程である。

次いで、オリゴプローブに付かず、チップに残存しているターゲットサンプルを除去する（ワッシング）（Ｓ１３０）。そして、オリゴプローブにターゲットサンプルがどの程度で付いているかを感知するために、スキャナーでチップのイメージを読み込む（スキャニング）（Ｓ１４０）。スキャニングイメージを統計的に分析するために定量化する（Ｓ１５０）。

ＤＮＡチップの定量化過程が完了した後、色々なアルゴリズム及びチップの各スポットの定量化された値を利用して、統計的な分析過程を通じて患者サンプルであるか正常人サンプルであるかを分別する（Ｓ１６０）。

図１に示されたように、従来の遺伝子分析過程は、一連の連続的な７段階よりなる。図１の第１段階ないし第５段階Ｓ１００ないしＳ１４０間の実験で、色々なエラー原因が発生し、これにより、色々な類型のエラースポットが発生する。エラーによる誤った情報に基づいて定量化過程を経た後に統計的な分析をすれば、前記エラーの原因として正しく定量化されていないスポットデータが分析に合流されて分析の信頼度を落す。また、誤って分別して正常人と患者とを区分できない。

本発明が解決しようとする技術的課題は、ＤＮＡチップのエラースポットを検出し、検出されたエラースポットを統計的な分析過程から排除して統計的な分析結果の信頼を高めるためのエラースポットの検出方法及びそのシステムを提供することである。

本発明が解決しようとする他の技術的課題は、ＤＮＡチップのエラースポットを検出し、検出されたエラースポットを統計的な分析過程から排除して統計的な分析結果の信頼を高めるためのエラースポットの検出方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。

前記課題を解決するための本発明によるエラースポットの検出方法の一実施形態は、（Ｉ）ＤＮＡチップの各スポットの位置及び形状を指定し、並びに読み込む領域を設定し、（ＩＩ）設定された領域で、背景に読み込む領域のピクセルと前面に読み込む領域のピクセルとを区分し、（ＩＩＩ）前記背景及び前記前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算し、合算値をピクセル数で割算して前記背景及び前記前面についての各強度の平均を求め、（ＩＶ）各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて前記背景及び前記前面それぞれについての標準偏差を求める、ことからなるＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を通じて、前記スポットの前面強度及び背景強度のそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数よりなる結果ファイルを生成する段階と、前記結果ファイルを受信し、パーシングして、背景強度についての第１平均、第１標準偏差及び背景のピクセル数と、前面強度についての第２平均、第２標準偏差及び前面のピクセル数とを含む入力データを抽出する段階と、前記入力データを用いて、前記ＤＮＡチップのそれぞれのスポットの前記背景強度及び前面強度の分散程度を分析する分散分析段階と、前記入力データ及び前記分散程度に基づいて前記背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する平均検証段階と、前記検証結果に基づいてエラースポットを判断するエラースポット判断段階と、を含む。

前記課題を解決するための本発明によるエラースポット検出システムの一実施形態は、（Ｉ）ＤＮＡチップの各スポットの位置及び形状を指定し、並びに読み込む領域を設定し、（ＩＩ）設定された領域で、背景に読み込む領域のピクセルと前面に読み込む領域のピクセルとを区分し、（ＩＩＩ）前記背景及び前記前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算し、合算値をピクセル数で割算して前記背景及び前記前面についての各強度の平均を求め、（ＩＶ）各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて前記背景及び前記前面それぞれについての標準偏差を求める、ことからなるＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を通じて、前記スポットの前面強度及び背景強度のそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数よりなる結果ファイルを生成し、前記結果ファイルを受信し、パーシングして、背景強度についての第１平均、第１標準偏差及び背景のピクセル数と、前面強度についての第２平均、第２標準偏差及び前面のピクセル数とを含む入力データを抽出するデータ入力部と、前記入力データを用いて、前記ＤＮＡチップのそれぞれのスポットの前記背景強度及び前面強度の分散程度を分析する分散分析部と、前記入力データ及び前記分散程度に基づいて前記背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する平均分析部と、前記検証結果に基づいてエラースポットを判断するエラースポット判断部と、を含む。さらに、前記他の課題を解決するための本発明によるエラースポットの検出方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の一実施形態は、（Ｉ）ＤＮＡチップの各スポットの位置及び形状を指定し、並びに読み込む領域を設定し、（ＩＩ）設定された領域で、背景に読み込む領域のピクセルと前面に読み込む領域のピクセルとを区分し、（ＩＩＩ）前記背景及び前記前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算し、合算値をピクセル数で割算して前記背景及び前記前面についての各強度の平均を求め、（ＩＶ）各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて前記背景及び前記前面それぞれについての標準偏差を求める、ことからなるＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を通じて、前記スポットの前面強度及び背景強度のそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数よりなる結果ファイルを生成する段階と、前記結果ファイルを受信し、パーシングして、背景強度についての第１平均、第１標準偏差及び背景のピクセル数と、前面強度についての第２平均、第２標準偏差及び前面のピクセル数とを含む入力データを抽出する段階と、前記入力データを用いて、前記ＤＮＡチップのそれぞれのスポットの前記背景強度及び前面強度の分散程度を分析する段階と、前記入力データ及び前記分散程度に基づいて前記背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する段階と、前記検証結果に基づいてエラースポットを判断する段階と、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、スポットのサイズが小さいか、または正しく整列されずに低い強度を有するスポットまたは一部にのみ飽和された強度を有する類型のスポットを対象として、前面強度及び背景強度の分散程度が大きいスポットをエラースポットとして検出することにより、今後の統計的な分析で正常人のサンプルと患者のサンプルとを誤って分別するエラーを減らす。すなわち、統計的な分析結果の信頼を高める。

以下、添付された図面を参照して本発明をさらに詳細に説明する。

図２は、ＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を示すフローチャートであり、図３は、イメージスキャニングの一実施形態を示す図面である。

ＤＮＡチップのイメージプロセシング過程は、一般的に、スキャニング過程と定量化段階とより構成される。スキャニング過程と定量化過程とは、互いに密接な関係があり、いかなる方式でスキャニングするかによって定量化される値に変動が発生する。

図２及び図３を参照すれば、ＤＮＡチップの各スポットの位置と形状及び読み込む領域を設定する（Ｓ２００）。

そして、設定されたスポットで、背景３１０に読み込む領域のピクセルと前面３２０に読み込む領域のピクセルとを区分する（Ｓ２１０）。前面３２０と背景３１０とを区分するための色々な方法が存在し、代表的な方法で、固定化円形方法及び流動的な円形方法がある。

固定化円形方法は、全てのスポットの同じサイズ及び形状を有するという仮定で、同じ円を描いて背景及び前面の領域を区分する。流動的な円形方法は、それぞれのスポットごとに異なる形態を帯びており、各スポットのサイズに差があるという点を勘案して、隣接するピクセル間の強度差が大きいピクセルを連結してスポットの形態を描く方法である。

背景及び前面のピクセル領域の区分が完了すれば（Ｓ２１０）、背景及び前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算してピクセル数で割算して背景及び前面についての各強度の平均を求める。また、各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて背景及び前面それぞれについての標準偏差を求める。

スポットの強度をスキャニングして定量化する方法も、スポットの領域を区分する方法のように多様である。代表的な定量化方法には、背景標準偏差を利用する方法、スポット領域を利用する方法及び中央点を利用する方法がある。

背景標準偏差を利用する方法は、前面の各ピクセルのメディアン強度が、メディアン背景強度とその標準偏差の１倍数または２倍数とを合算した値より大きいピクセルのパーセントに基づいて定量化する方法である。この方法は、強度の偏差に敏感な長所があるが、パーセントの臨界値を決定し難く、スポットの形状や整列エラーを分別し難いという短所がある。

スポット領域を利用した方法は、スポットの前面に読み込んだ領域の面積であるグリッディングした領域の面積と比較してエラースポットを分類する方法である。

spot shape QC score＝(spot area＝pR^２/2pR)/(spot perimeter＝R/2)
QC score＜＝R／2であれば、エラースポット
すなわち、面積を比較した結果、前面に読み込んだ領域の面積がＲ／２より小さければ、エラースポットとして分類する方法である。この方法は、強度エラーやスポットの広まり現象、背景の不均一性のようなエラーを分別できないという問題点がある。

スポットの中央点を利用する方法は、固定化されてグリッディングしたスポットの中央点と流動的にグリッディングしたスポットの中央点との差を比較して、差が大きいスポットをエラースポットとして分類する方法である。この方法は、強度エラーやスポットの広まり現象のようなエラーを分別できないという問題点がある。

図４は、ＤＮＡチップの分析過程で発生するエラー及びそれによる類型を示す図面である。

図４を参照すれば、ＤＮＡチップの分析過程で発生するエラー４００には、ＬｏｗＤＮＡａｍｏｕｎｔｉｎｔｈｅｓｐｏｔ、ＰｕｒｉｔｙｏｆＤＮＡ、Ａｔｔａｔｃｈｍｅｎｔｏｆｇｌａｓｓ、Ｕｎｅｖｅｎｈｙｂｒｉｄｉｚａｉｏｎ、Ｓｕｂｏｐｔｉｍａｌｌａｂｅｌｉｎｇ、Ｔａｒｇｅｔ２ｎｄａｒｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ、Ａｒｒａｙｓｕｒｆａｃｅｓ、Ｄｉｒｔｙｐｉｎｓ、Ｓｐｏｔｔｉｎｇｌｉｑｕｉｄｖｏｌｕｍｎ、Ｓｃｒａｔｃｈｅｄｓｕｒｆａｃｅｓ、Ｕｎｅｖｅｎｃｏａｔｉｎｇ、Ｂｌｅｅｄｉｎｇがある。

このようなエラーによって発生するスキャニングエラーの類型４１０には、Ｓｐｏｔｉｎｔｅｎｓｉｔｙ、Ｓｐｏｔｓｉｚｅ、Ｓｐｏｔｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ、Ａｌｉｇｎｍｅｎｔｅｒｒｏｒ、Ｂｌｅｅｄｉｎｇ、Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙ、Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｏｉｓｙがある。

図５は、図４に示されたエラーの類型として現れる結果を示す図面である。

図５を参照すれば、Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙｖａｒｉａｔｉｏｎは、Ｓｐｏｔｓｉｚｅ、Ｓｐｏｔｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ、Ａｌｉｇｎｍｅｎｔｅｒｒｏｒ、Ｂｌｅｅｄｉｎｇ、Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｏｉｓｙによって発生する。Ｌｏｗｉｎｔｅｎｓｉｔｙは、Ｓｐｏｔｓｉｚｅ、Ｓｐｏｔｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ、Ａｌｉｇｎｍｅｎｔｅｒｒｏｒによって発生する。そして、Ｓａｔｕｒａｔｅｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙは、Ｓｐｏｔｓｉｚｅ、Ｓｐｏｔｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ、Ｂｌｅｅｄｉｎｇによって発生する。

したがって、ＤＮＡチップでエラーの類型と結果との連関性を分析すれば、１）低い強度、２）背景強度及び前面強度の不均一性、３）飽和された強度を有するスポットがエラーの類型として分類される。

図６Ａは、スポットサイズと強度との関係を示す図面であり、図６Ｂは、スポット強度の偏差と強度との関係を分析した図面である。

図６Ｂを参照すれば、強度の偏差が大きいほど低い強度である場合が多いという統計的な結論に到達する。

図７Ａ及び図７Ｂは、本発明によるエラースポットの検出方法に使われる入力データの一例を示す図面である。

図７Ａ及び図７Ｂを参照すれば、スポット７００の前面７２０と背景７１０とを区分し、前面７２０をなすそれぞれのピクセル強度のメディアンを前面のピクセル数７８０で割算した平均７７０及び標準偏差７７５を求め、背景７１０をなすそれぞれのピクセル強度のメディアンを背景のピクセル数７６５で割算した平均７５５及び標準偏差７６０を求める。

したがって、本発明によるエラースポットの検出に使われる入力データ７５０は、前面強度についての平均７７０、標準偏差７７５及び前面をなすピクセル数７８０と背景強度についての平均７５５、標準偏差７６０及び背景をなすピクセル数７６５よりなる。

ＤＮＡチップのスポット強度を定量化するプログラムは、多数存在し、各プログラムは、定量化過程の結果として背景及び前面についての平均、標準偏差及びピクセル数を含む。したがって、従来のプログラムを通じた定量化過程が行われれば、定量化過程の結果として出力されるファイルから本発明に必要な変数を抽出する。一般的に、定量化プログラムは、ＧＰＲという拡張子を有するファイルを出力ファイルとして出力する。

図８は、本発明によるエラースポットの検出方法の一実施形態を示すフローチャートである。

図８を参照すれば、定量化プログラムは、スポットの前面強度及び背景強度についてのそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数を含む結果ファイルを出力する。定量化プログラムは、従来のプログラムを利用できる。

本発明に必要なスポットの前面及び背景の強度についての平均、標準偏差及びピクセル数よりなる入力データを結果ファイルから抽出するために、結果ファイルをパーシングする（Ｓ８００）。

そして、前面強度及び背景強度の標準偏差を利用して分散程度を分析する。分散程度を分析するための方法で、ｆ−ｔｅｓｔを使用する。ｆ−ｔｅｓｔは、２つの集団間の分散が、有意なレベルで差があるかどうかを検証するテスト方法である。

分散の分析が完了すれば（Ｓ８０５）、分散の程度に基づいて背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する（Ｓ８１０ないしＳ８１５）。ｆ−ｔｅｓｔを利用して分析した分散程度の結果が、有意的な意味があれば、平均検証のためにｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを使用し、有意的な意味がなければ、ｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを使用して平均検証する。例えば、ｆ−ｔｅｓｔの結果値が０.０５以上であれば、有意的な意味があると判断し、０.０５以下であれば、有意的な意味がないと判断する。有意的な意味の判断のための基準である０.０５は、統計的な実験結果によって多少変動させて使用できる。

ｔ−ｔｅｓｔは、２つの集団間の平均の有意な差の有無を検証するテストである。

数式１は、２つの集団の平均（m_g1,m_g2）間の差を計算するｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔであって、２つの集団の分散類型が類似した場合に使われる。

数式２及び数式３は、２つの集団間の平均の有意な差ｔの有無を検証するｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔｅｓｔ及び自由度を表す。２つの集団間の分散が大きいほど、自由度を増大させて平均の差を分析する。したがって、分散の程度によって平均の有意的な差が影響を受ける。

分散程度によって、ｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔまたはｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを行った後、そのテスト結果に基づいてｐ−ｖａｌｕｅを計算する（Ｓ８２５）。ｐ−ｖａｌｕｅが有意なレベルであれば、被検出対象スポットをエラースポットと判断する（Ｓ８３５）。例えば、ｐ−ｖａｌｕｅが０.０５以上であれば、ｐ−ｖａｌｕｅを有意なレベルと判断し、被検出対象スポットをエラースポットとして分類する。ｐ−ｖａｌｕｅの有意なレベルを判断する０.０５は、統計的な実験結果によって多少変動して使用できる。

図９は、本発明によるエラースポット検出システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。

図９を参照すれば、エラースポット検出システムは、データ入力部９００、分散分析部９１０、平均検証部９２０、エラースポットの判断部９３０より構成される。平均検証部９２０は、分散程度に対応して行われるｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔ部９２２及びｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔ部９２４より構成される。

データ入力部９００は、定量化過程の結果を含むファイルを受信する。そして、データ入力部９００は、ファイルからエラースポットの検出のために必要な入力データを抽出する。エラースポットの検出のために、本発明は、分散分析及び平均検証の過程を行うので、スポットの背景強度及び前面強度についてのそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数を入力データとして抽出する。

分散分析部９１０は、データ入力部９００によって抽出された入力データの標準偏差に基づいて背景強度及び前面強度についての分散程度を分析する。分散分析部９１０は、ｆ−ｔｅｓｔを利用して分散を分析する。

平均検証部９２０は、分散分析部９１０による分散分析結果に基づいて、背景強度及び前面強度間に平均の有意的な差があるかどうかを検証する。平均検証部９２０は、ｔ−ｔｅｓｔを使用して平均の有意な差の有無を検証する。平均検証部９２０は、分散程度によってｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔ部９２２によるｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを行うか、またはｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔ部９２４によるｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを行う。

例えば、ｆ−ｔｅｓｔの結果が０.０５以上であれば、分散程度が有意的な意味があると判断し、ｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを行い、０.０５以下であれば、ｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを行う。

エラースポットの判断部９３０は、平均検証部９２０の検証結果に基づいて、ｐ−ｖａｌｕｅを計算し、その計算結果に基づいてエラースポットを判断する。例えば、ｐ−ｖａｌｕｅが０.０５以上であれば、被検出対象スポットをエラースポットと判断する。

図１０及び図１１は、それぞれのＤＮＡチップから検出されるエラースポットの比率及びエラースポットの類型を示す図面である。

図１０を参照すれば、０.７％ないし８.２３％ほどのスポットがエラースポットとして検出される。図１０で、エラースポットとして検出されたデータを分析すれば、図１１のように、前面強度の標準偏差ｆｓｄと背景強度の標準偏差ｂｓｄとが大きく、前面強度ｆｍｄと背景強度ｂｍｄとが小さなスポットがほとんどであるが、一部強度の偏差が大きい場合、強度が１０,０００以上であるにも拘わらず、エラースポットとして検出される。

図１２は、エラースポットを除去することによって現れるＲｏｂｕｓｔＭの変化を示す図面である。

図１２を参照すれば、ＲｏｕｂｓｔＭの変化が、大きくは２.５ほどの差を示す。これは、分析で変化が１以上である場合、差を分別するカーネルが大きく変化することを勘案すれば、大きい差を有することが分かり、これにより、結果の信頼性を高めうる。

また、本発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体にコンピュータ読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読出されるデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ保存装置があり、また、キャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）状に具現されるものも含む。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードが保存されかつ実行されうる。

以上、本発明についてその望ましい実施形態を中心に説明した。当業者は、本発明が、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で変形された形態で具現されうることが分かる。したがって、開示された実施形態は、限定的な観点ではなく、説明的な観点で考慮されねばならない。本発明の範囲は、前述した説明ではなく、特許請求の範囲に現れており、それと同等な範囲内にある全ての差異点は、本発明に含まれたものと解釈せねばならない。

本発明は、ＤＮＡチップを利用した遺伝子分析方法でＤＮＡチップのエラースポットを検出するのに使用されうる。

ＤＮＡチップを利用した遺伝子分析方法を示すフローチャートである。ＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を示すフローチャートである。イメージスキャニングの一実施形態を示す図面である。ＤＮＡチップの分析過程で発生するエラーとそれによる類型とを示す図面である。図４に示されたエラーの類型で現れる結果を示す図面である。スポットのサイズと強度との関係を示す図面である。スポット強度の偏差と強度との関係を分析した図面である。本発明によるエラースポットの検出方法に使われる入力データの一例を示す図面である。本発明によるエラースポットの検出方法に使われる入力データの一例を示す図面である。本発明によるエラースポットの検出方法の一実施形態を示すフローチャートである。本発明によるエラースポット検出システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。ＤＮＡチップから検出されるエラースポットの比率を示す図面である。ＤＮＡチップから検出されるエラースポットの類型を示す図面である。エラースポットを除去することによって現れるＲｏｂｕｓｔＭの変化を示す図面である。

Claims

（Ｉ）ＤＮＡチップの各スポットの位置及び形状を指定し、並びに読み込む領域を設定し、
（ＩＩ）設定された領域で、背景に読み込む領域のピクセルと前面に読み込む領域のピクセルとを区分し、
（ＩＩＩ）前記背景及び前記前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算し、合算値をピクセル数で割算して前記背景及び前記前面についての各強度の平均を求め、
（ＩＶ）各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて前記背景及び前記前面それぞれについての標準偏差を求める、
ことからなるＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を通じて、前記スポットの前面強度及び背景強度のそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数よりなる結果ファイルを生成する段階と、
前記結果ファイルを受信し、パーシングして、背景強度についての第１平均、第１標準偏差及び背景のピクセル数と、前面強度についての第２平均、第２標準偏差及び前面のピクセル数とを含む入力データを抽出する段階と、
前記入力データを用いて、前記ＤＮＡチップのそれぞれのスポットの前記背景強度及び前面強度の分散程度を分析する分散分析段階と、
前記入力データ及び前記分散程度に基づいて前記背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する平均検証段階と、
前記検証結果に基づいてエラースポットを判断するエラースポット判断段階と、を含むことを特徴とするエラースポットの検出方法。
前記分散分析段階は、前記背景強度及び前面強度のそれぞれの標準偏差に基づいてｆ−ｔｅｓｔを行って分散程度を分析する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載のエラースポットの検出方法。
前記平均検証段階は、前記分散程度に基づいてｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔまたはｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを利用して平均の有意的な差を検証する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載のエラースポットの検出方法。
前記平均検証段階は、前記分散程度が大きければ、自由度を増大させて平均の有意的な差を検証する段階を含むことを特徴とする請求項１または３に記載のエラースポットの検出方法。
前記エラースポット判断段階は、前記平均分析段階の検証結果に基づいて計算したｐ−ｖａｌｕｅに基づいてエラースポットを判断する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載のエラースポットの検出方法。
前記エラースポット判断段階は、前記ｐ−ｖａｌｕｅが０.０５以上であれば、エラースポットと判断する段階を含むことを特徴とする請求項５に記載のエラースポットの検出方法。
（Ｉ）ＤＮＡチップの各スポットの位置及び形状を指定し、並びに読み込む領域を設定し、
（ＩＩ）設定された領域で、背景に読み込む領域のピクセルと前面に読み込む領域のピクセルとを区分し、
（ＩＩＩ）前記背景及び前記前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算し、合算値をピクセル数で割算して前記背景及び前記前面についての各強度の平均を求め、
（ＩＶ）各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて前記背景及び前記前面それぞれについての標準偏差を求める、
ことからなるＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を通じて、前記スポットの前面強度及び背景強度のそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数よりなる結果ファイルを生成し、
前記結果ファイルを受信し、パーシングして、背景強度についての第１平均、第１標準偏差及び背景のピクセル数と、前面強度についての第２平均、第２標準偏差及び前面のピクセル数とを含む入力データを抽出するデータ入力部と、
前記入力データを用いて、前記ＤＮＡチップのそれぞれのスポットの前記背景強度及び前面強度の分散程度を分析する分散分析部と、
前記入力データ及び前記分散程度に基づいて前記背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する平均分析部と、
前記検証結果に基づいてエラースポットを判断するエラースポット判断部と、を含むことを特徴とするエラースポット検出システム。
前記分散分析部は、前記背景強度及び前面強度のそれぞれの標準偏差に基づいてｆ−ｔｅｓｔを行って分散程度を分析することを特徴とする請求項７に記載のエラースポット検出システム。
前記平均分析部は、前記分散程度に基づいてｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔまたはｎｏｎｐｏｏｌｅｄｔ−ｔｅｓｔを利用して平均の有意的な差を検証することを特徴とする請求項７に記載のエラースポット検出システム。
エラースポット判断部は、前記平均分析部の検証結果に基づいて計算したｐ−ｖａｌｕｅに基づいてエラースポットを判断することを特徴とする請求項７に記載のエラースポット検出システム。
（Ｉ）ＤＮＡチップの各スポットの位置及び形状を指定し、並びに読み込む領域を設定し、
（ＩＩ）設定された領域で、背景に読み込む領域のピクセルと前面に読み込む領域のピクセルとを区分し、
（ＩＩＩ）前記背景及び前記前面の各ピクセルから読み込んだ強度のメディアン値を合算し、合算値をピクセル数で割算して前記背景及び前記前面についての各強度の平均を求め、
（ＩＶ）各ピクセルの強度のメディアン値に基づいて前記背景及び前記前面それぞれについての標準偏差を求める、
ことからなるＤＮＡチップのイメージプロセシング過程を通じて、前記スポットの前面強度及び背景強度のそれぞれの平均、標準偏差及びピクセル数よりなる結果ファイルを生成する段階と、
前記結果ファイルを受信し、パーシングして、背景強度についての第１平均、第１標準偏差及び背景のピクセル数と、前面強度についての第２平均、第２標準偏差及び前面のピクセル数とを含む入力データを抽出する段階と、
前記入力データを用いて、前記ＤＮＡチップのそれぞれのスポットの前記背景強度及び前面強度の分散程度を分析する段階と、
前記入力データ及び前記分散程度に基づいて前記背景強度及び前面強度の平均の有意的な差の有無を検証する段階と、
前記検証結果に基づいてエラースポットを判断する段階と、を含むことを特徴とするエラースポットの検出方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。