JP4736516B2 - 生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体 - Google Patents

生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体 Download PDF

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Description

本発明は、生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体に関し、特に、生体物質の生体結合の状態を、構成を複雑にすることなく、低コストで正確に測定することができるようにした生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体に関する。
近年、DNA(deoxyribonucleic acid)チップ若しくはDNAマイクロアレイ（以下、本明細書では両者を区別する必要がない場合、まとめて単にDNAチップと称する）の実用化が進んでいる。DNAチップは、多種・多数のDNAオリゴ鎖を、検出用核酸として基板表面に集積して固定したものである。DNAチップを用いて、基板表面のスポットに固定されたプローブと、細胞などから採取したサンプル中のターゲットとのハイブリダイゼーションを検出することにより、採取した細胞内における遺伝子発現を網羅的に解析することができる。
DNAチップを用いた遺伝子発現解析におけるハイブリダイゼーション検出技術の向上に伴い、単に、遺伝子発現の有無を検出するだけでなく、遺伝子発現量の定量的な測定が可能になりつつある。例えば、ハイブリダイゼーション検出の際に蛍光強度を定量的に測定することにより、遺伝子発現量を示す定量的な数値を取得する技術は、一部実用化されている。
ところでDNAチップ上に異物が存在すると、プローブとターゲットのハイブリダイゼーションを検出するのに必要な蛍光強度を正確に測定することが困難になる。そこで、蛍光強度の画像から異物の画像を除去することが提案されている（例えば、特許文献１）。
特開２００２−２５７７３０号公報
特許文献１の方法においては、蛍光物質を励起して蛍光を発生させる第１の波長の光と、蛍光物質を励起せず、蛍光を発生させない第２の波長の光が用意される。そして、DNAチップ上に第１の波長の光を照射することで第１の画像（ハイブリダイゼーションした部位と異物を含む画像）を得るとともに、第２の波長の光を照射することで第２の画像（異物だけの画像）を得て、第１の画像から第２の画像を除去するようにしている。
しかしながら、このような原理に基づく装置は、２つの波長の光源を用意する必要があり、構成が複雑になり、コスト高になる問題があった。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、構成を複雑にすることなく、低コストで正確な測定ができるようにするものである。
本発明の側面は、基板上に設けられた反応領域に固定された第１の生体物質と、第１の生体物質に対して生体反応する第２の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報処理装置において、反応領域の画像情報を入力する入力手段と、入力された画像情報に基づいて、反応領域における、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質である第１の生体物質と第２の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報として、第１の生体物質と第２の生体物質とがハイブリダイズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される、第１の生体物質と第２の生体物質のハイブリダイゼーションの情報を計算するとともに、反応度情報の信頼性を表し、第１の生体物質と第２の生体物質とが第１の測定時にハイブリダイズして得られる第１の蛍光強度と、第２の測定時にハイブリダイズして得られる第２の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定される信頼度情報を計算する計算手段と、画像情報におけるデブリの境界を抽出し、反応領域内の任意の点について、その点および画像情報の端点を結ぶ直線と、デブリの境界との交点の数を求めることで、その点がデブリ内にあるかを判定し、反応領域を、デブリが含まれている領域と含まれていない領域からなる複数の分割領域に分割する分割手段とを備え、計算手段は、反応度情報と信頼度情報をそれぞれ分割領域毎に計算し、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の反応領域のそれぞれの分割領域を組み合わせ、組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を組み合わせ毎にそれぞれ計算し、組み合わせ信頼度情報が最も大きい組み合わせの組み合わせ反応度情報を反応領域の反応度情報とする生体情報処理装置である。
本発明の側面においては、入力された画像情報に基づいて、反応領域における、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質である第１の生体物質と第２の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報として、第１の生体物質と第２の生体物質とがハイブリダイズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される、第１の生体物質と第２の生体物質のハイブリダイゼーションの情報が計算されるとともに、反応度情報の信頼性を表し、第１の生体物質と第２の生体物質とが第１の測定時にハイブリダイズして得られる第１の蛍光強度と、第２の測定時にハイブリダイズして得られる第２の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定される信頼度情報が計算される。また、画像情報におけるデブリの境界が抽出され、反応領域内の任意の点について、その点および画像情報の端点を結ぶ直線と、デブリの境界との交点の数が求められることで、その点がデブリ内にあるかが判定され、反応領域が、デブリが含まれている領域と含まれていない領域からなる複数の分割領域に分割される。さらに、反応度情報と信頼度情報がそれぞれ分割領域毎に計算され、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の反応領域のそれぞれの分割領域が組み合わされ、組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報が組み合わせ毎にそれぞれ計算され、組み合わせ信頼度情報が最も大きい組み合わせの組み合わせ反応度情報が反応領域の反応度情報とされる。
本発明によれば、生体反応の状態を測定することが可能となる。特に、構成を複雑にすることなく、低コストで正確な測定が可能になる。
以下に本明細書において使用する用語の意味を説明する。
プローブとは、DNAチップなどのバイオアッセイ用の基板に固定された生体物質であって、ターゲットと生体反応するものをいう。
ターゲットとは、DNAチップなどのバイオアッセイ用の基板に固定された生体物質に生体反応する生体物質をいう。
生体物質とは、蛋白質、核酸、糖などの生体内において生成される物質の他、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質を含む。
生体反応とは、２以上の生体物質が生化学的に反応することをいう。その代表例は、ハイブリダイゼーションである。
ハイブリダイゼーションとは、相補的な塩基配列構造を備える核酸間の相補鎖（二本鎖）形成反応をいう。
図１は、本発明の実施形態の生体情報処理装置の構成例を表している。この生体情報処理装置１は、DNAチップ１１、ピックアップ部２１、蛍光強度取得部２２、励起光強度計算部２３、ハイブリダイズ量推定部２４、発現量計算部２５、標準化部２６、出力部２７、発現プロファイルデータ記憶部２８、表示部２９Ａを有するユーザインターフェース（UI）部２９、蛍光強度−ハイブリダイズ量変換式記憶部３０、並びに機械的学習部３１により構成されている。
DNAチップ１１は、スポット１２とガイド１３を有している。図２は、DNAチップ１１のより詳細な構成例を表している。
DNAチップ１１は、その基板１１Ａ上に、発現解析用反応槽１０１と細胞数計数用反応槽１０２を有している。基板１１Ａの図中下側の端部には、直線状の開始位置ガイド１３Ａが設けられ、図中上側の端部には、終了位置ガイド１３Ｂが設けられている。図１のガイド１３は、具体的には、この開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂにより構成される。
発現解析用反応槽１０１と細胞数計数用反応槽１０２は、この開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂの間に配置されている。
発現解析用反応槽１０１には、反応領域としての複数のスポット１２が形成されており、各スポット１２には、生体物質（第１の生体物質）としてのハイブリダイズ検証用プローブ１１１、発現解析用プローブ１１２、並びに発現標準化用コントロールプローブ１１３が固定されている。発現解析用反応槽１０１にサンプルが滴下された場合、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１には、その塩基と相補的構成を有する塩基を有する生体物質（第２の生体物質）としてのターゲット１１１Ａがハイブリダイズする。同様に、発現解析用プローブ１１２には、その塩基と相補的構成を有する塩基を有する生体物質（第２の生体物質）としてのターゲット１１２Ａがハイブリダイズする。また、発現標準化用コントロールプローブ１１３には、その塩基と相補的構成の塩基を有する生体物質（第２の生体物質）としてのターゲット１１３Ａがハイブリダイズする。
細胞数計数用反応槽１０２においては、生体物質（第１の生体物質）としてのハイブリダイズ検証用プローブ１１４と細胞数計数用コントロールプローブ１１５が、それぞれ反応領域としてのスポット１２に取り付けられている。細胞数計数用反応槽１０２にサンプルが滴下された場合、ハイブリダイズ検証用プローブ１１４には、その塩基と相補的構成の塩基を有する生体物質（第２の生体物質）としてのターゲット１１４Ａがハイブリダイズし、細胞数計数用コントロールプローブ１１５には、その塩基と相補的構成の塩基を有する生体物質（第２の生体物質）としてのターゲット１１５Ａがハイブリダイズする。
ハイブリダイズした（生体反応した）生体物質としてのプローブとターゲットには、インターカレータ１１６が結合されている。インターカレータ１１６は励起光が照射されると蛍光を発生する。
図２には、このように、各プローブに対してターゲットがハイブリダイズした状態が示されている。なお、図２には便宜上、１つのスポット１２に１つのプローブのみが示されているが、実際には１つのスポット１２に対して同一種類の複数のプローブが固定されている。また、各反応槽には同一種類のプローブが固定された任意の数のスポットが、予め定められた所定の位置に配置されている。
図１のピックアップ部２１は、蛍光強度取得用ピックアップ４１、ガイド信号取得用ピックアップ４２、コントロール部４３、対物座標計算部４４、および畳み込み展開部４５で構成されている。
蛍光強度取得用ピックアップ４１は、図２のDNAチップ１１の発現解析用反応槽１０１と細胞数計数用反応槽１０２の画像を取得するピックアップである。これに対して、ガイド信号取得用ピックアップ４２は、開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂを読み取るためのピックアップである。
蛍光強度取得用ピックアップ４１は、対物レンズ５１、プリズム５２、半導体レーザ５３、およびフォトダイオード５４を有している。半導体レーザ５３より出射されたレーザ光（励起光）は、プリズム５２を介して対物レンズ５１に入射され、対物レンズ５１は、入射されたレーザ光を基板１１Ａ（スポット１２）上に照射する。対物レンズ５１はまた、スポット１２からの光をプリズム５２を介してフォトダイオード５４に入射する。各スポット１２には、複数のプローブが固定されており、プローブとターゲットがハイブリダイゼーションした場合、さらに両者にはインターカレータ１１６が結合される。すなわち、プローブとターゲットがハイブリダイゼーションしていない場合には、両者の間にインターカレータ１１６は存在せず、ハイブリダイゼーションした場合においてのみ、両者の間にインターカレータ１１６が存在する。インターカレータ１１６は、励起光が照射されると蛍光を発生する。対物レンズ５１により集光された蛍光はプリズム５２により励起光と分離されて、フォトダイオード５４に入射される。
ハイブリダイゼーションしている量が多ければ、それだけインターカレータ１１６の量も多く、したがって、そこから発生する蛍光量も多い。したがって、蛍光の強度に基づいて、ハイブリダイゼーションの状態を測定する（ハイブリダイゼーションの情報を得る）ことが可能となる。
コントロール部４３は、半導体レーザ５３の電流制御を行い、その励起光の強度を調整する。また、コントロール部４３は、フォトダイオード５４の出力（電流量変化）を読み取る。
畳み込み展開部４５は、フォトダイオード５４より出力された電流量変化に基づく信号をコントロール部４３から受け取り、ピクセル単位の画像データを生成する。
ガイド信号取得用ピックアップ４２は、対物レンズ６１、プリズム６２、半導体レーザ６３、およびフォトダイオード６４により構成されている。半導体レーザ６３は、コントロール部４３からの制御に基づいて、レーザ光を発生する（このレーザ光は、ガイド検出光として機能する）。プリズム６２は、半導体レーザ６３からのレーザ光を対物レンズ６１に入射し、対物レンズ６１はこのレーザ光を基板１１Ａに照射する。対物レンズ６１は、基板１１Ａからの反射光を受光し、プリズム６２はこの反射光を照射光から分離してフォトダイオード６４に出射する。フォトダイオード６４は、プリズム６２より入射された反射光を光電変換し、ガイド信号としてコントロール部４３に出力する。コントロール部４３は、フォトダイオード６４より入力されたガイド信号を対物座標計算部４４に出力する。ガイド１３（開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂ）は、基板１１Ａの他の領域に較べて反射率が高く（または低く）なるように形成されている。対物座標計算部４４は、コントロール部４３を介して、ガイド信号取得用ピックアップ４２より供給されたガイド信号のレベルに基づいて、開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂの位置、並びに開始位置ガイド１３Ａから終了位置ガイド１３Ｂに向けて等速度で移動されるガイド信号取得用ピックアップ４２の位置（座標）を計算する。
コントロール部４３は、対物座標計算部４４により計算されたガイド信号取得用ピックアップ４２の位置に基づいて、蛍光強度取得用ピックアップ４１（対物レンズ５１）の位置を制御する。ガイド信号取得用ピックアップ４２と蛍光強度取得用ピックアップ４１は、相互に所定の位置関係に固定されており、蛍光強度取得用ピックアップ４１を図２における開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂの間における所定の位置に配置することは、とりもなおさずガイド信号取得用ピックアップ４２を開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂの間の所定の位置に配置することになる。
蛍光強度取得部２２は、蛍光強度取得用ピックアップ４１のフォトダイオード５４が出力した各スポット１２（その座標（ｘ，ｙ））からの蛍光強度（pfx,y）の入力を受け、この蛍光強度に関するデータをハイブリダイズ量推定部２４の励起光強度推定部８１に出力する。蛍光強度取得部２２はまた、蛍光強度取得用ピックアップ４１の対物レンズ５１の基板１１Ａ上の対物座標（ｘ，ｙ）、対物面積半径（ｒ）、並びに励起光強度を制御する制御信号をコントロール部４３に出力する。コントロール部４３は、この制御信号に基づいて対物レンズ５１を制御する。これにより、対物レンズ５１が基板１１Ａ上の所定の座標（ｘ，ｙ）に配置され、対物レンズ５１より出射されるレーザ光の照射範囲の半径（対物面積半径）（ｒ）が所定の値に制御され、そのレーザ光の強度（励起光強度）が所定の値に調整される。
蛍光強度取得部２２は、コントロール部４３から供給された蛍光強度を、励起光強度計算部２３に出力する。励起光強度計算部２３は、蛍光強度−ハイブリダイズ量変換式記憶部３０に記憶されている変換式に基づいて、プリスキャン時に蛍光強度取得部２２から入力された蛍光強度に基づいて、最適な励起光強度を計算し、その計算して得られた励起光強度を蛍光強度取得部２２に出力する。本スキャン時、蛍光強度取得部２２は、この励起光強度計算部２３からの励起光強度に基づいて半導体レーザ５３の電流を制御し、所定の強さの励起光を半導体レーザ５３より出射させる。
ハイブリダイズ量推定部２４は、励起光強度推定部８１、作成部８２、画像処理部８３、検証部８４、並びにハイブリダイズ量計算部８５により構成されている。
反応領域の画像情報を入力する入力手段としての励起光強度推定部８１は、蛍光強度取得部２２より供給された蛍光強度に基づく画像データ、または発現プロファイルデータ記憶部２８にあらかじめ記憶されている発現プロファイルデータなどの画像情報の入力を受け、必要に応じて励起光強度を推定する処理を行う。作成部８２は励起光強度推定部８１からのデータに基づいて、蛍光強度からハイブリダイズ量を一義的に決定する式hybridize(pf)を作成する。画像処理部８３は、作成部８２より入力された画像データを処理し、検証部８４とユーザインターフェース部２９に出力する。ユーザインターフェース部２９は、画像処理部８３より入力された画像を表示部２９Ａに表示する。画像処理部８３は、ユーザインターフェース部２９を介して、ユーザより指示される入力に基づいて、図９を参照して後述するように、DNAチップ１１の画像からデブリ（観測を行う上において障害となる物質）の成分を除去し、各スポット１２毎の画像へ分解する処理を行う。
検証部８４は、画像処理部８３より入力された画像データのうち、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４のスポット１２におけるハイブリダイズ量に基づいて、ハイブリダイズが正しく行われていることを検証する。
ハイブリダイズ量計算部８５は、図２７を参照して後述するように、スポット内領域を分割し、スポット内領域単位でハイブリダイズ値と信頼度の計算を行い、スポット単位でのハイブリダイズ値と信頼度を出力する。
発現量計算部２５は、ハイブリダイズ量計算部８５からの出力に基づいて、プローブに対するターゲットの結合強度を求めることで、蛍光強度に対応する発現量を推定する。標準化部２６は発現標準化用コントロールプローブ１１３と細胞数計数用コントロールプローブ１１５を利用した標準化処理を行う。出力部２７は標準化されたデータを発現プロファイルデータ記憶部２８に供給する。発現プロファイルデータ記憶部２８は、出力部２７より供給されたデータを、発現プロファイルデータとして記憶する。発現プロファイルデータ記憶部２８に記憶されたデータは、必要に応じて、ユーザインターフェース部２９に供給され、表示部２９Ａに表示される。発現量計算部２５より出力されたデータも必要に応じて、表示部２９Ａに表示される。
蛍光強度−ハイブリダイズ量変換式記憶部３０は、図７を参照して後述するように、蛍光強度とそれに対応するハイブリダイズ量との関係を一義的に決定する変換式（必ずしも式を構成せずとも、変換のためのデータであってもよい）をあらかじめ記憶している。
機械的学習部３１は、機械的学習の手段としてのSVM（Support Vector Machine）９１とスポット除去パターンデータベース９２を有している。SVM９１は学習モード時、ユーザインターフェース部２９と発現プロファイルデータ記憶部２８からのデータに基づいて学習を行い、学習結果をスポット除去パターンデータベース９２に記憶させる。SVM９１はまた、判定モード時、発現プロファイルデータ記憶部２８からのデータを、スポット除去パターンデータベース９２に記憶されているパターンに基づいて判定し、その判定結果をハイブリダイズ量計算部８５に出力する。
遺伝子発現量の定量的な測定は、図３に示される実験過程処理装置１３１により行われる。図１の生体情報処理装置１は、この図３の実験過程処理装置１３１の一部を構成している。
すなわち、実験過程処理装置１３１は、調整部１４１、ハイブリダイズ部１４２、取得部１４３、発現量推定部１４４、標準化部１４５、出力部１４６、および記憶部１４７により構成されている。このうち、取得部１４３、発現量推定部１４４、標準化部１４５、出力部１４６および記憶部１４７が、生体情報処理装置１により構成されている。具体的には、取得部１４３は、ピックアップ部２１、蛍光強度取得部２２、励起光強度計算部２３、および蛍光強度−ハイブリダイズ量変換式記憶部３０により構成され、発現量推定部１４４は、ハイブリダイズ量推定部２４、発現量計算部２５、および機械的学習部３１により構成され、標準化部１４５は標準化部２６により構成され、出力部１４６は出力部２７により構成され、記憶部１４７は発現プロファイルデータ記憶部２８により構成される。
調整部１４１はターゲットの調整を行う。ハイブリダイズ部１４２はプローブとターゲットとのハイブリダイズを行う。取得部１４３は蛍光強度を取得する。発現量推定部１４４は発現量の推定処理を行う。標準化部１４５はデータの標準化を行う。出力部１４６は発現プロファイルデータを出力する。記憶部１４７は発現プロファイルデータを記憶する。
次に、図３の実験過程処理装置１３１の処理を、図４のフローチャートを参照して説明する。
最初に、ステップＳ１１において、調整部１４１はターゲットを調整する。具体的には、細胞が含まれるサンプルが取り出され、その中から蛋白質を変性させて除去する処理が行われ、RNA（ribonucleic acid）の抽出、断片化、並びにDNA(deoxyribonucleic acid)の抽出、断片化によりターゲット（発現解析用プローブ１１２に対するターゲット１１２Ａ）が生成される。
ステップＳ１２において、ハイブリダイズ部１４２はハイブリダイズする処理を実行する。具体的には、ステップＳ１１の処理で生成されたターゲットが入った溶液に、さらにハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４に対するターゲット１１１Ａ，１１４Ａ、発現標準化用コントロールプローブ１１３に対するターゲット１１３Ａ、並びに細胞数計数用コントロールプローブ１１５に対するターゲット１１５Ａが加えられ、この溶液を発現解析用反応槽１０１と細胞数計数用反応槽１０２に滴下することで、ターゲットとプローブとがハイブリダイズされる。そして、インターカレータ１１６が導入され、ハイブリダイズしたターゲットとプローブに結合され、図２に示されるようなDNAチップ１１が得られる。同図に示されるように、発現解析用反応槽１０１のスポット１２では、発現解析用プローブ１１２に対してターゲット１１２Ａがハイブリダイズしている他、発現標準化用コントロールプローブ１１３に対してターゲット１１３Ａがハイブリダイズしており、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１に対してターゲット１１１Ａがハイブリダイズしている。そして、それらの２本鎖結合したプローブとターゲットの間にはインターカレータ１１６が結合している。
同様に、細胞数計数用反応槽１０２のスポット１２においても、ハイブリダイズ検証用プローブ１１４に対してターゲット１１４Ａがハイブリダイズしており、細胞数計数用コントロールプローブ１１５に対してターゲット１１５Ａがハイブリダイズしている。そして、これらのハイブリダイズしたプローブとターゲットの間にも、インターカレータ１１６が結合されている。
ステップＳ１３において、取得部１４３は蛍光強度を取得する。具体的には、蛍光強度取得部２２は、コントロール部４３を介して蛍光強度取得用ピックアップ４１を駆動し、半導体レーザ５３にレーザ光を励起光として出射させる。この励起光は、プリズム５２を介して対物レンズ５１に入射され、対物レンズ５１は、これを基板１１Ａ上の発現解析用反応槽１０１に照射する。
インターカレータ１１６は励起光が照射されると蛍光を発生する。この蛍光が対物レンズ５１により集光され、プリズム５２を介してフォトダイオード５４に入射される。フォトダイオード５４は蛍光に対応する電流を出力する。コントロール部４３は、この電流に対応する信号を畳み込み展開部４５により画像信号に変換させ、変換により生成された蛍光強度に対応する信号を、蛍光強度取得部２２に出力する。
コントロール部４３は、対物レンズ５１の位置を開始位置ガイド１３Ａから終了位置ガイド１３Ｂの方向に向けて移動させる。このとき、ガイド信号取得用ピックアップ４２の半導体レーザ６３が出射するガイド検出光としてのレーザ光が、プリズム６２を介して対物レンズ６１に入射され、対物レンズ６１がこのガイド検出光を基板１１Ａに照射する。ガイド検出光の反射光の強度は、開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂに照射されたとき強くなる。この反射光が対物レンズ６１を介してプリズム６２に入射され、プリズム６２からフォトダイオード６４に入射される。対物座標計算部４４はコントロール部４３を介してフォトダイオード６４からのガイド信号を取得し、この信号に基づいて、ガイド信号取得用ピックアップ４２（したがって、それと一体化している蛍光強度取得用ピックアップ４１）が基板１１Ａの開始位置ガイド１３Ａと終了位置ガイド１３Ｂの間のいずれの位置に位置するのか、その座標を計算する。コントロール部４３はその座標に基づいてガイド信号取得用ピックアップ４２（蛍光強度取得用ピックアップ４１）を開始位置ガイド１３Ａから終了位置ガイド１３Ｂまで一定の速度で移動させる（走査させる）。
このようにして、蛍光強度取得用ピックアップ４１が、図２において、開始位置ガイド１３Ａから終了位置ガイド１３Ｂの位置まで移動されるとともに、さらに、その走査位置が、開始位置ガイド１３Ａ（終了位置ガイド１３Ｂ）と平行な方向（図中ｘ座標方向）に１ピッチ分だけ移動され、新たな移動位置において同様に、開始位置ガイド１３Ａから終了位置ガイド１３Ｂまで移動される。このようにして、発現解析用反応槽１０１と細胞数計数用反応槽１０２の全体が走査され、各座標における画像信号が蛍光強度取得用ピックアップ４１より出力される。
ステップＳ１４において、発現量推定部１４４は発現量推定処理を実行する。この発現量推定処理の詳細は、図５を参照して後述するが、この処理によりハイブリダイズ量と信頼度の計算が行われ、発現量が計算される。
次に、ステップＳ１５において、標準化部１４５（標準化部２６）により、データを標準化する処理が行われる。この標準化としては、発現標準化用コントロールプローブ１１３による標準化と、細胞数計数用コントロールプローブ１１５による標準化が行われる。発現標準化用コントロールプローブ１１３による標準化は、次のようにして行われる。すなわち、図２には、発現標準化用コントロールプローブ１１３が１箇所にのみ図示されているが、実際には、この発現標準化用コントロールプローブ１１３は、発現解析用反応槽１０１のあらかじめ定められた所定の複数の位置（例えば、発現解析用反応槽１０１の４隅と略中央の５ヶ所）に分散して配置されている。そして、この各位置に配置された発現標準化用コントロールプローブ１１３の蛍光値に基づいて、補正用曲面が、例えば、Ｂスプライン曲面に基づいて演算され、その補正用曲面によって得られる蛍光値により各ピクセルの蛍光値を割り算することで正規化が行われる。この正規化により、発現解析用反応槽１０１内のスポット１２の位置によるハイブリダイゼーションのばらつきが補正される。
また、細胞数計数用コントロールプローブ１１５による標準化は、細胞数計数用コントロールプローブ１１５に対するハイブリダイズ量の値（細胞数計数用コントロール１１５に基づく蛍光値）により、細胞数計数用反応槽１０２上の各スポット１２上のピクセルの蛍光値を割り算することにより行われる。細胞数計算用コントロールプローブ１１５としては、発現解析用プローブ１１２を抽出した生体のゲノム中の反覆配列（例えば、人間でいえばAlu配列）が用いられる。この処理により、取得された遺伝子の発現量を一定の細胞数当たりの値に換算することができる。
さらに、ステップＳ１６において、出力部１４６（出力部２７）は、発現プロファイルデータを出力する。具体的には、以上のようにして得られた画像データが、記憶部１４７（発現プロファイルデータ記憶部２８）に供給され、記録される。
次に、図５のフローチャートを参照して、図４のステップＳ１４の発現量推定処理について説明する。ステップＳ３１において、励起光強度推定部８１は画像情報を入力する。具体的には、蛍光強度取得部２２より画像情報が入力される。ステップＳ３２において、励起光強度推定部８１は、ステップＳ３１で入力された画像情報に励起光強度情報があるか（含まれているか）を判定する。
励起光強度推定部８１が蛍光強度取得部２２より入力する画像データのフォーマットは、図６に示されている。同図に示されるように、蛍光強度取得部２２より供給される画像データは、画像データ１８１と共通データ１８２により構成されている。画像データ１８１は、セットとなる画像の枚数の他、各スポットの画像の励起光強度、縦横ピクセル数、および蛍光画像により構成されている。共通データ１８２は、スポット位置テンテンプレート画像、スポット数、プローブ遺伝子インデックスなどにより構成されている。
したがって、少なくとも蛍光強度取得部２２より供給される画像データの場合、画像データ１８１に励起光強度が含まれているので、励起光強度情報があると判定される。これに対して、発現プロファイルデータ記憶部２８からそこに記憶されている発現プロファイル画像が供給される場合、それが蛍光強度取得部２２から供給され、記憶された画像である場合には上述したように励起光強度情報が存在するが、そうでない場合（他の装置から供給された画像データである場合）には、励起光強度情報が存在しないことがある。
ステップＳ３２において、励起光強度情報が存在しないと判定された場合、ステップＳ３３において、励起光強度推定部８１は、励起光強度を推定する処理を実行する。
この励起光強度を推定する処理は、少なくとも２つの異なる強度の励起光に基づいて測定が行われた画像データである場合に実行可能となる。励起光強度情報が存在せず、異なる少なくとも２つの励起光強度に基づく画像データが存在しない場合、励起光強度を推定することができない。このため、これらの場合には、ステップＳ３３の処理はスキップされる。
次に、ステップＳ３４において、作成部８２は、入力された画像情報が複数の励起光強度で撮影した画像の画像情報かを判定する。複数の励起光強度で撮影した画像の画像情報である場合には、ステップＳ３５において、作成部８２は、蛍光強度に基づいてハイブリダイズ量を決定する式（１）（hybridize（pf））を作成する。
Figure 0004736516
ステップＳ３４において、入力された画像データは、複数の励起光強度で撮影した画像の画像データではないと判定された場合には、ステップＳ３５の処理は実行できないのでスキップされる。
図７は、各スポットの蛍光強度とハイブリダイズ量の関係を規定する式hybridizee（pf）を表している。同図に示されるように、蛍光強度が与えられると対応するハイブリダイズ量は関数（曲線１９１乃至曲線１９４）に基づき一義的に決定される（ハイブリダイゼーションの情報は、第１の生体物質と第２の生体物質とがハイブリダイズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される）。ただし、同図に示されるように、図中最も上側に示される曲線１９１が、励起光強度のレベルが最も弱い場合の曲線を表し、以下、より下側の曲線１９２、曲線１９３と、順次励起光強度のレベルが強くなり、最も下側の曲線１９４が励起光強度のレベルが最も強い場合の曲線を表している。
式（１）中の式hybridizes（pfs）と式hybridizew（pfw）は、それぞれ、得られたデータのうちの、励起光強度が強い方の式hybridizee（pf）と、弱い方の式hybridizee（pf）を表している。
各曲線１９１乃至１９４は、いずれも図中左側の端部の領域の部分１９１Ａ乃至１９４Ａと、図中右側の端部の領域の部分１９１Ｂ乃至１９４Ｂにおいて、蛍光強度のわずかな変化に対して、ハイブリダイズ量が著しく変化しているので、これらの領域においては、蛍光強度に対応するハイブリダイ量を一義的に決定することが困難になる。したがって、これらの部分１９１Ａ乃至１９４Ａ、並びに部分１９１Ｂ乃至１９４Ｂを除く中央の部分だけが、蛍光強度に対応するハイブリダイズ量の演算に利用される。
次に、ステップＳ３６において、画像処理部８３は画像処理を行う。この画像処理の詳細は、図９のフローチャートを参照して後述するが、この処理により、DNAチップ１１の画像からスポット境界を跨ぐデブリ領域が除去され、画像は各スポット毎の画像に分解される。
ステップＳ３７において、検証部８４は、ハイブリダイズを検証する処理を実行する。具体的には、図２に示されるように、発現解析用反応槽１０１にはハイブリダイズ検証用プローブ１１１が、また細胞数計数用反応槽１０２にはハイブリダイズ検証用プローブ１１４が、それぞれスポット１２に固定されている。ハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４としては、実験対象としている生物種にない遺伝子配列が用いられる。例えば、実験対象が動物である場合（発現解析用プローブ１１２が動物の遺伝子である場合）には、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４として植物の葉緑素遺伝子が用いられ、ターゲット１１１Ａ，１１４Ａとしては、その相補配列が用いられる。すなわち、このハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４と、ターゲット１１１Ａ，１１４Ａは、発現解析用プローブ１１２とそのターゲット１１２Ａのハイブリダイズとは無関係に、確実にハイブリダイズを起こすものが用いられる。しかも、その実験対象とは全く異なる種のものが用いられるため、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４が充分ハイブリダイズしている場合には、この実験において（測定において）ハイブリダイズが確実に起きていることを検証することができる。逆に、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４が充分ハイブリダイズしていない場合には、この測定は何らかの原因によりハイブリダイズが発生し難い環境になっている可能性がある。そこで、ハイブリダイズ検証用プローブ１１１，１１４の蛍光値を測定することで、その蛍光値が、例えばあらかじめ設定されている基準値以上であれば、正しいハイブリダイズ処理が行われていることを検証することができる。
ステップＳ３８において、ハイブリダイズ量計算部８５は、ハイブリダイズ量と信頼度の計算を行う。その詳細は、図２７を参照して後述するが、この処理によりスポット内領域にデブリが存在する場合、スポット内領域が複数の領域に分割され、各スポット内領域毎に、そして最終的にはスポット単位で、ハイブリダイズ値と信頼度が計算される。
ステップＳ３９において、発現量計算部２５は、ステップＳ３８の処理で、ハイブリダイズ量計算部８５により計算されたハイブリダイズ値と信頼度に基づいて、発現量を計算する処理を実行する。この処理に基づいて、計算された（取得された）蛍光値に対応する発現量が計算される。
図８は、画像処理部８３の機能的構成例を表している。同図に示されるように、画像処理部８３は、分離部２１１、ノイズ除去部２１２、領域除去部２１３、および分解部２１４により構成されている。
分離部２１１はテンプレートを用いて背景画像を分離する。ノイズ除去部２１２は背景画像の特徴を用いてノイズを除去する。領域除去部２１３はスポット境界を跨ぐデブリ領域を除去する。分解部２１４は入力画像をスポット画像に分解する。
次に、図９のフローチャートを参照して、画像処理部８３が図５のステップＳ３６で実行する画像処理の詳細について説明する。ステップＳ６１において、分離部２１１は、テンプレートにより背景画像を分離する。図１０に、この背景を分離する処理が原理的に示されている。同図に示されるように、作成部８２より入力された発現プロファイル画像２２１に対して、テンプレート２３１が用意される。テンプレート２３１は複数のスポット位置２３２を有している。このスポット位置２３２は、発現プロファイル画像２２１の複数のスポット位置２２２に対応する位置とされている。すなわち、発現プロファイル画像２２１のスポット位置２２２は既知であるため、このスポット位置に対応するスポット位置２３２を有するテンプレート２３１が用意される。
図１０の下側に示される図のように、テンプレート２３１を発現プロファイル画像２２１に対して平行移動したり、回転したり、あるいは拡大、縮小するなどして各スポット位置２３２が各スポット位置２２２と一致するようにして、テンプレート２３１を発現プロファイル画像２２１に対して対応する位置に配置したうえで、発現プロファイル画像２２１からスポット位置２３２の画像を除去することで背景画像が分離される（背景画像のみが抽出される）。
次に、ステップＳ６２において、ノイズ除去部２１２は、背景画像特徴を用いてノイズを除去する。具体的には、ノイズ除去部２１２は、図１１に示されるように、周波数フィルタ２４１とトレンドフィルタ２４２を生成し、それぞれを画像データに適用することでノイズを除去する。
周波数フィルタは、図１２に示されるように生成される。すなわち、ノイズ除去部２１２は、ステップＳ７１において、スポット位置２２２を有する背景画像２２１Ａ（ステップＳ６１の処理で抽出された背景画像）のデータを、２次元フーリエ変換することで周波数データを得る。フーリエ変換することで得られた周波数データに基づいて、ノイズ除去部２１２は、ステップＳ７２において、フーリエ変換により得られた周波数データの特性に基づいて、高周波成分２６１を除去するフィルタを生成する。すなわち、図１２に示されるように、高周波成分２６１を除去する特性曲線２７１を有するフィルタが生成される。そして、このようにして生成された周波数フィルタ２４１を画像データに対して適用することで、その高周波成分のノイズを除去することができる。
図１３は、トレンドフィルタ２４２の原理的構成を模式的に表している。同図に示されるように、この（ｘ，ｙ）座標で規定される位置のピクセルの蛍光強度を３次元座標空間の縦軸（ｚ軸）にとり、（ｘ，ｙ）座標を水平面に取るようにして、回帰平面３０１が、各ピクセルの蛍光強度に基づいて演算される。トレンドフィルタ２４２を画像データに適用して、各座標（ｘ，ｙ）の蛍光強度３０２を回帰平面３０１からの距離により表わすようにすることで、低周波成分のノイズを除去することができる。
ステップＳ６３において、領域除去部２１３は、スポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理を行う。このスポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理については、図１５のフローチャートを参照して後述するが、この処理により、デブリ境界が抽出され、スポット境界と交差するデブリ領域が除去される。
次に、ステップＳ６４において、分解部２１４は、入力画像を各スポット画像へ分解する処理を行う。すなわち、ステップＳ６３の処理でデブリ領域が除去された画像が各スポット毎の画像に分解される。
次に、図９のステップＳ６３のスポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理の詳細ついて図１５のフローチャートを参照して説明するが、この処理を行うために、図８の領域除去部２１３は、図１４に示されるように、微分部３２１、２値化部３２２、デブリ境界抽出部３２３、および除去部３２４により機能的に構成されている。
微分部３２１は画像全体のデータを微分する。２値化部３２２は閾値を用いて画像データを２値化する。デブリ境界抽出部３２３はデブリ境界を抽出する。除去部３２４はスポット境界と交差するデブリ領域を除去する。
図１５のフローチャートに示されるように、最初に、ステップＳ１１１において、微分部３２１は画像全体のデータを微分する。ステップＳ１１２において２値化部３２２は、ステップＳ１１１の処理で微分された画像データを予め設定してある閾値により２値化する処理を実行する。
例えば、図１６に示されるように、プロファイル画像２０１があったとする。このプロファイル画像２０１はスポット境界３５１を有し、各スポット境界３５１に対しては各種のデブリが交差するか、あるいは内部に配置されている。面積を有するデブリ３５２は、スポット境界３５１に対して交差している。面積を有しないデブリ３５３は、２つのスポット境界３５１と交差している。デブリ３５４は面積を有しておらず、スポット境界３５１の内部に位置する。これに対してデブリ３５５は、スポット境界３５１の内部に位置しているが、面積を有している。背景画像上に位置しているデブリのうち、デブリ３５６は面積を有しているが、デブリ３５７は面積を有していない。デブリ３５８は面積を有し、蛍光試料がスポットから流れだしたような涙状の形状をしている。デブリ３６０は、２つのスポットにまたがって存在し、スポット境界３６１，３６２がデブリ３６２により被覆された状態となっている。
図１７は、図１６に示される画像の画像データを微分し、閾値により２値化した場合の画像を模式的に表している。スポット境界３５１Ａ，デブリ３５２Ａ乃至３５８Ａ，３６０Ａ、並びにスポット境界３６１Ａ，３６２Ａは、それぞれ、図１６のスポット境界３５１，デブリ３５２乃至３５８，３６０、スポット境界３６１，３６２に対応している。
次に、ステップＳ１１３において、デブリ境界抽出部３２３はデブリ境界抽出処理を実行する。このデブリ境界抽出処理の詳細は、図１９のフローチャートを参照して後述するが、これによりピクセル単位で存在するデブリの境界線が確実に検出され、デブリ境界が抽出される。
ステップＳ１１４において、除去部３２４は、スポット領域と交差するデブリ領域を除去する処理を実行する。すなわち、ステップＳ１１３の処理で抽出されたデブリ境界をスポット領域と比較することで、交差するデブリ領域が除去される。例えば、図１６におけるデブリ３５２，３５３，３６０が除去される。
次に、図１５のステップＳ１１３のデブリ境界抽出処理の詳細について図１９のフローチャートを参照して説明するが、この処理を行うために、図１４のデブリ境界抽出部３２３は、図１８に示されるように、太線化部３７１、細線化部３７２、連結部３７３、および伸張部３７４により構成されている。
太線化部３７１はピクセル単位の線を太線化する。細線化部３７２は太線化された線を細線化する。連結部３７３はピクセルを連結する。伸張部３７４はセグメントを伸張する。
デブリ境界抽出処理は図１９のフローチャートに示されている。ステップＳ１５１において、太線化部３７１は太線化する処理を実行する。具体的には、図２０に示されるように、ピクセル４０１で構成される線が周囲に拡張されることで太線４０２とされる。
次に、ステップＳ１５２において、細線化部３７２は細線化する処理を実行する。ステップＳ１５３において、連結部３７３はピクセルを連結する処理を実行する。この細線化とピクセルの連結により、例えば図２１に示されるように、図２０に示される孤立したピクセルが除去され、ステップＳ１５１で太線化された太線４０２内の線が１本の細線４１１とされる。
ステップＳ１５４において、伸張部３７４はセグメントを伸張する。例えば、図２２に示されるように、細線で構成されるセグメント４２１の端点４２１Ａと、他の細線で構成されるセグメント４２２の端点４２２Ａが存在する場合、一方の端点４２１Ａを中心として所定のスキャン範囲４２３においてスキャンが行われ、端点４２２Ａがそのスキャン範囲４２３の内部に位置するかが判定され、位置する場合には、端点４２１Ａをスキャンにおいて発見された端点４２２Ａまで伸張することで、セグメントが連結される。
さらに、必要に応じてステップＳ１５５において、デブリ境界を太線化する処理が実行される。
図２３は、図１９のステップＳ１５５の処理で、図１７のデブリ３５２Ａ乃至３５８Ａ，３６０Ａの境界を太線化し、デブリ境界３５２Ｂ乃至３５８Ｂ，３６０Ｂとした状態を表している。
以上のようにして、図１５のステップＳ１１３でデブリ境界抽出処理が行われた後、上述したようにステップＳ１１４において、除去部３２４は、スポット領域と交差するデブリ領域を除去するのであるが、この処理について、図２４を参照してさらに説明する。
図２４の例においては、デブリ領域３５２Ｄがスポット領域３５１Dを規定するスポット境界３５１に跨っている。図２４において矢印で示されるベクトル３５５は、デブリ領域３５２Ｄのデブリ境界３５２Ｂに垂直なベクトルである。図２５は、このベクトル３５５に沿った方向の座標を横軸とし、蛍光強度を縦軸としたグラフを表している。同図に示されるように、デブリ領域３５２Ｄの範囲のデータはステップＳ１１４の処理で除去される。より正確を期するために、デブリ境界３５２Ｂの近傍のスポット領域３５１Dの範囲（デブリ境界３５２Ｂから所定の距離の範囲）Ｄ内のデータも同様に除去することができる。
図２６は、図５のステップＳ３８のハイブリダイズ量と信頼度の計算処理を実行するハイブリダイズ量計算部８５の機能的構成例を表している。同図に示されるように、ハイブリダイズ量計算部８５は、分割部４４１、信頼度計算部４４２、選択部４４３、および出力部４４４により構成されている。
分割手段としての分割部４４１はスポット内領域を分割する。これにより、スポット内領域が、不要な物質が含まれている領域と含まれていない領域からなる複数の分割領域に分割される。計算手段としての信頼度計算部４４２は、反応領域における第１の生体物質と第２の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報と、反応度情報の信頼性を表す信頼度情報を、それぞれ分割領域毎に計算する。具体的にはスポット内領域単位でハイブリダイズ値と信頼度が計算される。また、信頼度計算部４４２は、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の反応領域のそれぞれの分割領域を組み合わせ、組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と、組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を、組み合わせ毎にそれぞれ計算し、組み合わせ信頼度情報が最も大きい組み合わせの組み合わせ反応度情報を反応領域の反応度情報とする。選択部４４３はスポット内領域を選択する。出力部４４４はスポット単位でのハイブリダイズ値と信頼度を出力する。
次に、図２７のフローチャートを参照して、図５のステップＳ３８のハイブリダイズ値と信頼度の計算処理の詳細について説明する。
ステップＳ２０１において、分割部４４１はスポット内領域を分割する。すなわち、スポット領域が、デブリを含むスポット内領域と、デブリを含まないスポット内領域に分割される。例えば図２８に示される例では、スポット境界４６１の内部のスポット領域４６２内に、面積を有しないデブリ４６４，４６５と、面積を有するデブリ４６３が存在する。面積を有しないデブリ４６４，４６５は、それがデブリであることが明確であるため、そのデータはこの段階で除去される。
一方、面積を有するデブリ４６３は、スポット境界４６１の内部のスポット領域４６２内に位置し、スポット境界４６１とは交差していないため、図１５のステップＳ１１４において除去されない。
スポット領域内の任意の判断対象点がデブリ領域の内部の点であるのか外部の点であるのかは、次のようにして判定される。すなわち、デブリ境界が背景画像の最外境界線と１つの交点をもつかまたは交点をもたない場合、デブリ境界以外の背景画像の最外境界線上の任意の点から、チェックしたいスポット領域内の任意の対象点まで直線を引いて、デブリ境界との交点の数をカウントすると、カウント値が偶数であれば、その対象点はデブリ領域の外側の点となり、カウント値が奇数であれば、その対象点はデブリ領域の内側の点と判定することができる。
そこで分割部４４１は、外側の所定の点から対象とする点まで直線を引いて、デブリ境界との交点数が奇数となったとき、その対象点はデブリ領域内であると認識する。ただし、直線とデブリ境界とが接する場合には、その接点は交点としては計数されない。
例えば、図２９に示される例で、最外境界線５０１の左上の点５０２から判定の対象とするスポット領域４８３内の点４８３Ａまで直線５０３を引いた場合、直線５０３は、デブリ４８２のデブリ境界４８２Ａと、デブリ４８１のデブリ境界４８１Ａと交差する。すなわち、直線５０３は、デブリ４８２のデブリ境界４８２Ａとは、点４９１，４９２，４９３，４９４の４個の点と交差し、また、デブリ４８１の境界４８１Ａとは、点４９５において交差する。したがって、この場合、直線５０３は、５個の点でデブリ境界と交差する。交点の数が５個で奇数であるため、この場合においては、点４８３Ａは、デブリ４８１の内側の点であると判定される。
図３０は、スポット内領域を分割した場合の例を表している。この例においては、図２８のスポット境界４６１を有するスポット領域４６２が、デブリ４６３を含むスポット内領域５２２と、デブリを含まないスポット内領域５２１とに分割されている。
次に、ステップＳ２０２において、信頼度計算部４４２は、スポット内領域単位でハイブリダイズ値と信頼度を計算する。スポット内領域ｉのハイブリダイズ値ahi j（反応度情報）とスポット内領域の信頼度ari j（信頼度情報）は次式で表される。
Figure 0004736516
上記式（４）と式（５）において、ｉはスポットの番号を表し、ｊはそのスポットのスポット内領域の番号を表す。ｋはそのスポット内領域におけるピクセルの番号を表す。
式（４）のhybridize(pfi jk)は図７に曲線１９１乃至１９４として表わされる式を意味し、pni jはスポット内領域ｊのピクセル数を表す。
式（５）のconfidence(pfi jk)は、次の式（６）で表される。
Figure 0004736516
式（６）における重み係数ｗcは、図７の曲線１９１乃至１９４の部分１９１Ａ乃至１９４Ａ，１９１Ｂ乃至１９４Ｂ以外の区間（高信頼度区間）の重み係数を表し、重み係数ｗsatは、図７の曲線１９１乃至１９４の部分１９１Ａ乃至１９４Ａ，１９１Ｂ乃至１９４Ｂの区間（低信頼度区間）の重みを表す。
２回の測定における対応するスポットの対応するピクセルの蛍光強度を、１回目の測定の蛍光強度を横軸とし、２回目の測定の蛍光強度を縦軸とする座標空間にプロットすると、図３１に示されるように、２回の測定の蛍光強度により規定される点７０１は傾きが４５度の直線７０２の近傍に散在する。理想的には、対応するスポットの対応する位置のピクセルの蛍光強度は一致するので、点７０１は、直線７０２上に位置することになる。しかしながら、実際にはばらつきが発生し、完全に直線７０２上に位置するわけではなく、その近傍に分布することになる。その分布のばらつきは、蛍光強度が比較的小さい場合に大きく、大きい場合に小さくなる傾向がある。すなわち、蛍光強度が小さい値ph1の設定された範囲７０３においては、分散が比較的大きく、蛍光強度が値ph1より大きい値ph2では、分散の値がそれより小さくなり、蛍光強度がさらに大きい値ph3では、範囲７０３の分散が最も小さくなる。式（６）の分散（variance(pf)）は、あらかじめ設定された所定の範囲７０３の内部に位置する点７０１の分散として計算された値とされる。すなわち、式（６）のconfidence(pf)（信頼度情報）は、２つの生体物質（第１の生体物質と第２の生体物質）が第１の測定時にハイブリダイズして得られる第１の蛍光強度と、第２の測定時にハイブリダイズして得られる第２の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数（１／variance(pf)）により規定される。
従って、式（６）のconfidence(pf)は、過去に測定され、記憶されているデータからも演算することができるので、過去の資産としての蛍光画像を評価し、有効に利用することができる。このことはまた、蛍光画像を得る処理と、得られた蛍光画像を評価する処理とを別の装置で、異なるタイミングで行うことが可能になることを意味する。さらにこれを演算するために、蛍光画像以外の特別の画像を撮像する必要がないので、装置が複雑になったり、コスト高になること、あるいは処理ステップが多くなり、複雑になることが抑制される。
図２７に戻って、ステップＳ２０３で選択部４４３は、スポット内領域選択処理を実行する。
この処理を行うため、図２６の選択部４４３は、図３２に示されるような機能的構成を有している。すなわち、選択部４４３は、計算部７２１、判定部７２２、および設定部７２３により構成されている。
計算部７２１はスポット内領域における信頼度をスポット信頼度に基づいて補正する計算を行う。判定部７２２は補正されたスポット内領域信頼度と閾値との比較判定、機械的学習による信頼度判定の結果に基づく判定などを行う。設定手段としての設定部７２３は反応度情報の利用の可否を表すフラグを設定する。フラグは、例えば、信頼度情報、反応領域を不要な物質が含まれている領域と含まれていない領域とに分割した場合における分割領域の数、または操作者からの指定に基づいて設定される。
この選択部４４３の実行するスポット内領域選択処理について、図３３のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ２５１において、計算部７２１は、対象とするスポット内領域における信頼度とスポット信頼度の乗算値を計算する。スポット内領域における信頼度は、式（５）で表されるari jであり、スポット信頼度は次式（７）で表される値である。
Figure 0004736516
式（７）における右辺の分母のスポット蛍光強度の平均値は、例えば、対象とされるスポットが図３４におけるスポット７３８であった場合、このスポット７３８を構成するピクセルの蛍光値の平均値を意味する。また、式（７）の右辺の分子のスポット周辺蛍光強度の平均値は、スポット７３８の周辺の領域（この例の場合、スポット境界から、それと隣接するスポットのスポット境界との間の略１／２の位置までの範囲）であるスポット周辺７３９を構成するピクセルの蛍光値の平均値を意味する。
スポット周辺蛍光強度の平均値が小さく、スポット蛍光強度の平均値が大きいほど、式（７）のスポット信頼度が大きい値（１に近い値）になる。
したがって、スポット内領域における信頼度ari j（式（５））にこのスポット信頼度を乗算することで、スポット内領域信頼度を補正することができる。
次に、ステップＳ２５２において、判定部７２２は、ステップＳ２５１の処理で補正されたスポット内領域信頼度が、あらかじめ設定されている閾値より小さいかを判定する。補正されたスポット内領域信頼度が閾値より小さくない場合（等しいかそれより大きい場合）、判定部７２２は、ステップＳ２５３において、そのスポット内領域が機械的学習による信頼度判定で採用されたかを判定する。機械的学習による信頼度判定については、図４０を参照して後述するが、例えば、サポートベクタマシン（SVM）によりスポット領域の信頼度判定が行なわれる。SVMによっても信頼性が低いと判定された場合（そのスポット領域のデータに対して信頼性による破棄フラグが設定された場合）には、ステップＳ２５４において、設定部７２３は、そのスポット内領域データに信頼性による破棄フラグを設定する。すなわち、この場合、今処理対象とされているスポット内領域のデータが信頼性を有するものではないということになる。そして、このスポット内領域のデータは、基本的には以後、利用されない。
ステップＳ２５２において、補正されたスポット内領域信頼度が閾値より小さいと判定された場合には、ステップＳ２５３における機械的学習による信頼度判定処理はスキップされる。すなわち、この場合には、明らかにそのスポット内領域のデータは信頼できないものとして、ステップＳ２５４において破棄フラグが設定される。
これに対して、ステップＳ２５３において、対象とするスポット領域が機械的学習による信頼度判定で採用されたと判定された場合（信頼性による破棄フラグが設定されていない場合）、そのスポット領域のデータは、機械的学習によれば信頼度があることになるので、ステップＳ２５４の処理はスキップされる。すなわち、そのスポット内領域に対しては、信頼性による破棄フラグは設定されない。
データ自体を実際に破棄するのではなく、このように、破棄フラグをスポット内領域毎に設定しておくことで、以後、必要に応じてこのスポット内領域のデータを利用しないようにすることは勿論、逆に、このフラグを意図的に無視することで、そのデータを利用することも可能となる。
なお、ステップＳ２０３のスポット内領域選択処理で、ユーザのマニュアル操作（操作者からの指定）により破棄フラグを設定するようにすることも可能である。例えば、図３４の例では、デブリ領域７３５のデブリ境界７３６が、スポット７３１のスポット境界７３２の一部と重なっており、デブリ領域７３５は、スポット７３１と、その図中右側に隣接するスポット内領域７３４を有するスポット７３３の全体を覆っている。このような画像が表示部２９Ａに表示されている状態において、ユーザがユーザインターフェース部２９を操作することで、スポット７３１，７３３に含まれるスポット内領域に対して、信頼性による破棄フラグを設定することができる。
再び図２７に戻って、以上のようにして、ステップＳ２０３のスポット内領域選択処理が行われた後、ステップＳ２０４において、図２６の出力部４４４は、スポット単位でのハイブリダイズ値と信頼度の出力処理を実行する。この処理を実行するため図２６の出力部４４４は、例えば、図３５に示されるような機能的構成を有している。同図に示されるように、出力部４４４は、判定部７５１、生成部７５２、計算部７５３、選択部７５４、および設定部７５５により構成されている。
判定部７５１は分割されたスポット数と閾値との比較判定を行う。生成部７５２はスポット内領域の組み合わせを生成する。計算部７５３はスポット単位でのハイブリダイズ量と信頼度を計算する。選択部７５４は信頼度が最大となる組み合わせを選択する。設定部７５５はフラグを設定する。
次に、図３６のフローチャートを参照して、出力部４４４が実行するスポット単位でのハイブリダイズ値と信頼度の出力処理について説明する。
ステップＳ３０１において、判定部７５１は、分割されたスポット数があらかじめ設定されている所定の閾値より小さいかを判定する。すなわち、対応するプローブが固定されている複数のスポットのうち、図２７のステップＳ２０１における処理により、スポット内領域に分割されたスポットの数が計数される。
ステップＳ３０１において、分割されたスポット数が閾値より小さいと判定された場合には、ステップＳ３０２において、生成部７５２はスポット内領域の組み合わせを生成する。図３７は、この組み合わせを説明するための図である。同図に示されるように、この例においては、ｎ回の実験が行われたものとされ、各実験においては、１枚の基板の測定が行われるものとされている。すなわち、この図３７には、第１回目の実験における基板１１Ａ1、第２回目の実験における基板１１Ａ2、第ｎ回目の実験における基板１１Ａnといったようにしてｎ個の基板が示されている。各基板の対応する位置のスポットには、対応するプローブが固定されている。なお、実際には、対応するスポットは異なる実験におけるスポットである必要はなく、同じ実験の異なる基板、あるいは同じ基板の異なる位置のスポットであってもよい。
例えば、基板１１Ａ1の図中右上のスポット７７１1、基板１１Ａ2の右上のスポット７７１2、そして基板１１Ａnの右上のスポット７７１nが、それぞれ対応するスポットである。基板１１Ａ1のスポット７７１1は、３つの領域に分割されている。この図３７においては、各スポット内領域は、文字Ｒで示されている。文字Ｒの下付の数字は基板（実験番号）を表し、上付の数字はそのスポットにおけるスポット内領域（分割領域）の番号を表す。例えば、スポット７７１1はスポット内領域Ｒ1 1，Ｒ1 2，Ｒ1 3の３つに分割されている。そして、スポット内領域Ｒ1 1のハイブリダイズ量（式（４）で表わされる）はah1 1とされ、スポット内領域Ｒ1 2のハイブリダイズ量はah1 2とされ、スポット内領域Ｒ1 3のハイブリダイズ量はah1 3とされている。基板１１Ａ2のスポット７７１2のスポット内領域はＲ2 1の１個とされ、そのハイブリダイズ量はah2 1とされている。さらに、ｎ回目の実験の基板１１Ａnのスポット７７１nは、スポット内領域Ｒn 1とＲn 2の２つに分割され、それぞれのハイブリダイズ量はahn 1、またはahn 2とされている。
スポット内領域を組み合わせる場合には、各基板のスポットから１つのスポット内領域が選択される。例えば、図３８に示されるように、スポット７７１1には、スポット内領域Ｒ1 1，Ｒ1 2，Ｒ1 3の３個の領域が存在するため、そのうちの１つが選択される。スポット７７１2には、１個のスポット内領域Ｒ2 1しか存在しないので、このスポットにおいては、この領域のみが選択される。そして、スポット７７１nにおいては、スポット内領域Ｒn 1とＲn 2の２個の領域があるので、そのいずれか一方が選択される。その結果、例えば、ｎ＝３の場合、６（＝３×１×２）通りの組み合わせが考えられる。
具体的には、スポット内領域としてＲ1 1−Ｒ2 1−Ｒ3 1，Ｒ1 2−Ｒ2 1−Ｒ3 1，Ｒ1 3−Ｒ2 1−Ｒ3 1，Ｒ1 1−Ｒ2 1−Ｒ3 2，Ｒ1 2−Ｒ2 1−Ｒ3 2，Ｒ1 3−Ｒ2 1−Ｒ3 2の６通りの組み合わせが考えられる。
ステップＳ３０３において、計算部７５３は、スポット単位でのハイブリダイズ量と信頼度を計算する。具体的には、次の式（８）と式（９）が計算される。
Figure 0004736516
式（８）乃至式（１０）におけるｉは実験の回数を表し、図３７における実験の番号を表す（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）。
pniは、組み合わせを構成するスポット内領域の中のｉ回目の実験におけるスポット内領域のピクセル数を表す。Snは組み合わせを構成するスポット内領域の総ピクセル数を表す。例えば、図３８における１つの組み合わせを構成するスポット内領域Ｒ1 1，Ｒ2 1，Ｒ3 1のピクセル数の総和を表す。
式（８）のahiは、組み合わせを構成するスポット内領域の中のｉ番目のスポット内領域のハイブリダイズ量を表し、具体的には、式（４）で表される。また、式（９）のariは、組み合わせを構成するスポット内領域の中のｉ番目のスポット内領域の信頼度を表し、具体的には式（５）で表される。
すなわち、式（８）のShはスポット内領域の組み合わせのハイブリダイズ量を表し、式（９）のSrはスポット領域内の組み合わせの信頼度を表わすことになる。
次に、ステップＳ３０４において、選択部７５４は信頼度が最大（分散が最小）となる組み合わせを選択する。すなわち、ステップＳ３０３において計算された各組み合わせの信頼度Srの中から最大のものが選択される。
例えば、図３８の例においては、６個のスポット内領域の組み合わせが考えられるので、各スポット内領域の組み合わせＲ1 1−Ｒ2 1−Ｒ3 1乃至Ｒ1 3−Ｒ2 1−Ｒ3 2のそれぞれにおける信頼度Sr1乃至Sr6のうち、最大の値の組み合わせが求められる。例えば、信頼度Sr1乃至Sr6のうちSr1が最も大きい場合には、このスポット内領域の組み合わせＲ1 1−Ｒ2 1−Ｒ3 1の組み合わせが選択される。
ステップＳ３０１において、分割されたスポット数が閾値と等しいかそれより大きいと判定された場合には、ステップＳ３０２乃至ステップＳ３０４の処理はスキップされる。そして、ステップＳ３０５において、設定部７５５は、信頼性による破棄フラグを設定する。
すなわち、例えば図３７に示される対応するｎ個のスポット７７１1乃至７７１nのうち、閾値ｎ1より多いｎ2個のスポットがスポット内領域に分割されたような場合、これらのスポットはデブリが多いスポットであり、測定環境自体に何らかの問題がある可能性がある。そこで、このような場合には、スポットそのもののデータの信頼性が既に損なわれていると考えられるので、このようなスポットに対しては信頼性による破棄フラグが設定される。
図３９は、図４のステップＳ１６において、図３の出力部１４６から記憶部１４７（図１の発現プロファイルデータ記憶部２８）に供給され、記憶される発現プロファイルデータのフォーマットを表している。同図に示されるように、発現プロファイルデータ８０１は、スポット数Ｎ、繰り返し実験回数ｎ、並びに各組み合わせのデータにより構成される。１回の実験における１つのプローブのスポットが１個である場合には、スポット数Ｎは繰り返し実験回数ｎと等しくなる。ｍ個の各組み合わせのデータは、第１乃至第ｍの各組み合わせのハイブリダイズ量Sh1乃至Shm、信頼度Sr1乃至Srm、フラグｆ1乃至ｆm、並びにその組み合わせを構成するスポットデータの位置を表わすポインタＰ1乃至Ｐmにより構成されている。例えば、ポインタＰ1は、第１の組み合わせのポインタであり、第１の組み合わせのリンクデータ８０２の記憶位置を表している。リンクデータ８０２は、スポット数Ｎ、並びに第１乃至第Ｎの各スポットデータへのポインタＰ11乃至Ｐ1Nにより構成されている。
例えば、ポインタＰ11は、第１の組み合わせの第１のスポットのスポットデータの記憶位置を表している。
スポットデータ８０３は、そのスポットを構成するスポット内領域の数an、選択されたスポット内領域番号selected-no、並びにスポット信頼度を有している。このスポット信頼度は、式（７）で表される値である。
スポットデータ８０３は、さらに、そのスポットを構成するスポット内領域毎のハイブリダイズ量ah、信頼度ar、ピクセル数pn、並びにフラグｆにより構成されている。図３９には、第１のスポットの第１乃至第３のスポット内領域のハイブリダイズ量ah1 1，ah1 2，ah1 3、信頼度ar1 1，ar1 2，ar1 3、ピクセル数pn1 1，pn1 2，pn1 3、フラグｆ1 1，ｆ1 2，ｆ1 3が示されている。
図４０は、図３３のステップＳ２５３における機械的学習による信頼度判定の原理を表している。
ユーザは、学習モードにおいて、リンクデータ８０２とスポットデータ８０３を有する発現プロファイルデータ８０１をSVM９１に提供する。また、ユーザは、この発現プロファイルデータ８０１に対応する各スポットの画像を、ユーザインターフェース部２９の表示部２９Ａに表示させる。そして、ユーザは、ユーザインターフェース部２９を操作することで、各スポットを採用スポット８２２とするか、または不採用スポット８２３とするかを指示する。不採用スポットは、ユーザが目視により確認して、デブリ等が存在するため採用すべきではないと判断したスポットを意味する。これに対して採用スポットは、デブリ等が存在せず、有効なハイブリダイゼーションが起きているとユーザが判断するスポットを意味する。図４０においては、図中×印を付して示すスポットが不採用スポット８２３として指示されたスポットを表し、×印を付していないスポットが採用スポット８２２として指示されたスポットを表している。
ユーザが、SVM９１に対して、スポット毎に採用スポットまたは不採用スポットを指示することは、発現プロファイルデータ８０１のスポット毎のフラグｆ1乃至ｆmとしての教師データを指示することを意味する。
SVM９１は、ユーザから指示された教師データｆ1乃至ｆmと、生徒データとしての発現プロファイルデータ８０１の各スポット毎のハイブリダイゼーション量ah、信頼度arなどの関係を学習し、学習した結果をスポット除去パターンデータベース９２に記憶する。
以上のようにして、学習モードにおいて、多くのスポットについて学習を行うことで、スポット除去パターンデータベース９２を予め構築しておくと、図４１に示されるように、判定モードにおいて、スポット８４２のデータを有する発現プロファイルデータ８４１をSVM９１に提供し、SVM９１にスポット除去パターンデータベース９２を参照して、発現プロファイルデータ８４１の各スポット８４２のデータの採用または不採用を判定させることができる。
すなわち、SVM９１は、スポット除去パターンデータベース９２を参照することで、発現プロファイルデータ８４１のスポット８４２の各データに基づいて、各スポットを採用スポット８４２Ａ、または不採用スポット８４２Ｂとして判定する。図４１においては、図中×印を付して示されているスポットが不採用スポット８４２Ｂと判定されたスポットであり、図中×印が付されていないスポットが採用スポット８４２Ａと判定されたスポットである。
以上においては、スポット単位のフラグｆ1乃至ｆmを学習させるようにしたが、スポット内領域単位のフラグｆi jを学習させるようにしてもよい。
なお、SVMについては、Nello Cristianini, John Shawe-Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods, Cambridgeに詳細な説明がある。
図３３のステップＳ２５３においては、以上のようにして、そのスポット（またはスポット内領域）が採用スポットとして採用（判定）された場合にはTRUEと判断され、不採用スポット（またはスポット内領域）とされた場合にはFAULTと判断される。上述したように、FAULTと判定された場合には、そのスポット内領域データには信頼性による破棄フラグが設定されることになる。
なお、機械的学習としては、SVMのほかにニューラルネットワークなどを採用することも可能である。
以上、DNAチップのハイブリダイゼーションを測定する場合の実施形態を説明したが、本発明はDNAチップに限らず、各種の生体物質が、他の所定の生体物質と生体結合したかどうかを測定する場合に適用することが可能である。
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、生体情報処理装置１は、図４２に示されるようなパーソナルコンピュータ９０１により構成される。
図４２において、CPU（Central Processing Unit）９２１は、ROM（Read Only Memory）９２２に記憶されているプログラム、または記憶部９２８からRAM（Random Access Memory）９２３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM９２３にはまた、CPU９２１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
CPU９２１、ROM９２２、およびRAM９２３は、バス９２４を介して相互に接続されている。このバス９２４にはまた、入出力インタフェース９２５も接続されている。
入出力インタフェース９２５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部９２６、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部９２７、ハードディスクなどより構成される記憶部９２８、モデムなどより構成される通信部９２９が接続されている。通信部９２９は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
入出力インタフェース９２５にはまた、必要に応じてドライブ９３０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア９３１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部９２８にインストールされる。
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
この記録媒体は、図４２に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア９３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM９２２や、記憶部９２８に含まれるハードディスクなどで構成される。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムとは、複数の装置（または特定の機能を実現する機能モジュール）が論理的に集合した物を意味し、各装置や機能モジュールが単一の筐体内にあるか否かは問わない。
本発明の実施形態としての生体情報処理装置の構成例を表すブロック図である。 DNAチップの構成例を表す斜視図である。 実験過程処理装置の構成例を表すブロック図である。 実験過程の処理を説明するフローチャートである。 発現量推定処理を説明するフローチャートである。 入力画像フォーマットの例を示す図である。 蛍光強度とハイブリダイズ量の関係を表す図である。 画像処理部の構成例を表すブロック図である。 画像処理を説明するフローチャートである。 テンプレートによる発現プロファイル画像の抜き出しを説明する図である。 フィルタの処理を説明する図である。 フィルタの生成処理を説明する図である。 トレンドフィルタによる処理を説明する図である。 領域除去部の構成例を表すブロック図である。 スポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理を説明するフローチャートである。 デブリの例を示す図である ２値化した画像の例を表す図である。 デブリ境界抽出部の構成例を表すブロック図である。 デブリ境界抽出処理を説明するフローチャートである。 太線化処理を説明する図である。 細線化処理を説明する図である。 セグメントを伸張する処理を説明する図である。 デブリ境界を太線化した状態を表す図である。 スポット境界と交差するデブリ領域を説明する図である。 デブリ領域とスポット内領域の境界を説明する図である。 ハイブリダイズ量計算部の構成例を表すブロック図である。 ハイブリダイズ量と信頼度の計算処理を説明するフローチャートである。 デブリを含むスポットの画像の例を表す図である。 デブリ領域の内側であることの判定の原理を表す図である。 スポット内領域を説明する図である。 信頼度confidenceを説明する図である。 選択部の構成例を表すブロック図である。 スポット内領域選択処理を説明するフローチャートである。 スポット周辺を説明する図である。 出力部の構成例を表すブロック図である。 スポット単位でのハイブリダイズ値と信頼度の出力処理を説明するフローチャートである。 複数回の実験によるスポットの構成を説明する図である。 複数回の実験によるスポット内領域の組み合わせの例を示す図である。 発現プロファイルデータの構成例を表す図である。 SVMの学習を説明する図である。 SVMの判定を説明する図である。 パーソナルコンピュータの構成例を表すブロック図である。
符号の説明
１ 生体情報処理装置， １１ DNAチップ， ２１ ピックアップ部， ２２ 蛍光強度取得部， ２３ 励起光強度計算部， ２４ ハイブリダイズ量推定部， ２５ 発現量計算部， ２８ 発現プロファイルデータ記憶部， ２９ ユーザインターフェース部， ３０ 蛍光強度−ハイブリダイズ量変換式記憶部， ８１ 励起光強度推定部， ８２ 作成部， ８３ 画像処理部， ８４ 検証部， ８５ ハイブリダイズ量計算部

Claims (4)

  1. 基板上に設けられた反応領域に固定された第１の生体物質と、前記第１の生体物質に対して生体反応する第２の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報処理装置において、
    前記反応領域の画像情報を入力する入力手段と、
    入力された前記画像情報に基づいて、前記反応領域における、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質である前記第１の生体物質と前記第２の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報として、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質とがハイブリダイズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質のハイブリダイゼーションの情報を計算するとともに、前記反応度情報の信頼性を表し、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質とが第１の測定時にハイブリダイズして得られる第１の蛍光強度と、第２の測定時にハイブリダイズして得られる第２の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定される信頼度情報を計算する計算手段と、
    前記画像情報におけるデブリの境界を抽出し、前記反応領域内の任意の点について、前記点および前記画像情報の端点を結ぶ直線と、前記デブリの境界との交点の数を求めることで、前記点が前記デブリ内にあるかを判定し、前記反応領域を、前記デブリが含まれている領域と含まれていない領域からなる複数の分割領域に分割する分割手段と
    を備え、
    前記計算手段は、前記反応度情報と前記信頼度情報をそれぞれ前記分割領域毎に計算し、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の前記反応領域のそれぞれの前記分割領域を組み合わせ、前記組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と前記組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を前記組み合わせ毎にそれぞれ計算し、前記組み合わせ信頼度情報が最も大きい前記組み合わせの前記組み合わせ反応度情報を前記反応領域の前記反応度情報とする
    生体情報処理装置。
  2. 基板上に設けられた反応領域に固定された第１の生体物質と、前記第１の生体物質に対して生体反応する第２の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報処理装置の生体情報処理方法において、
    前記反応領域の画像情報を入力する入力ステップと、
    入力された前記画像情報に基づいて、前記反応領域における、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質である前記第１の生体物質と前記第２の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報として、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質とがハイブリダイズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質のハイブリダイゼーションの情報を計算するとともに、前記反応度情報の信頼性を表し、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質とが第１の測定時にハイブリダイズして得られる第１の蛍光強度と、第２の測定時にハイブリダイズして得られる第２の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定される信頼度情報を計算する計算ステップと、
    前記画像情報におけるデブリの境界を抽出し、前記反応領域内の任意の点について、前記点および前記画像情報の端点を結ぶ直線と、前記デブリの境界との交点の数を求めることで、前記点が前記デブリ内にあるかを判定し、前記反応領域を、前記デブリが含まれている領域と含まれていない領域からなる複数の分割領域に分割する分割ステップと
    を含み、
    前記計算ステップにおいて、前記反応度情報と前記信頼度情報をそれぞれ前記分割領域毎に計算し、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の前記反応領域のそれぞれの前記分割領域を組み合わせ、前記組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と前記組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を前記組み合わせ毎にそれぞれ計算し、前記組み合わせ信頼度情報が最も大きい前記組み合わせの前記組み合わせ反応度情報を前記反応領域の前記反応度情報とする
    生体情報処理方法。
  3. 基板上に設けられた反応領域に固定された第１の生体物質と、前記第１の生体物質に対して生体反応する第２の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報処理装置のプログラムにおいて、
    前記反応領域の画像情報を入力する入力ステップと、
    入力された前記画像情報に基づいて、前記反応領域における、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質である前記第１の生体物質と前記第２の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報として、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質とがハイブリダイズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質のハイブリダイゼーションの情報を計算するとともに、前記反応度情報の信頼性を表し、前記第１の生体物質と前記第２の生体物質とが第１の測定時にハイブリダイズして得られる第１の蛍光強度と、第２の測定時にハイブリダイズして得られる第２の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定される信頼度情報を計算する計算ステップと、
    前記画像情報におけるデブリの境界を抽出し、前記反応領域内の任意の点について、前記点および前記画像情報の端点を結ぶ直線と、前記デブリの境界との交点の数を求めることで、前記点が前記デブリ内にあるかを判定し、前記反応領域を、前記デブリが含まれている領域と含まれていない領域からなる複数の分割領域に分割する分割ステップと
    をコンピュータに実行させ、
    前記計算ステップにおいて、前記反応度情報と前記信頼度情報をそれぞれ前記分割領域毎に計算させ、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の前記反応領域のそれぞれの前記分割領域を組み合わせ、前記組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と前記組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を前記組み合わせ毎にそれぞれ計算させ、前記組み合わせ信頼度情報が最も大きい前記組み合わせの前記組み合わせ反応度情報を前記反応領域の前記反応度情報とさせる
    プログラム。
  4. 請求項３に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
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