JP5283366B2 - 生体高分子間の相互関係表示方法 - Google Patents

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Description

本発明は、医学や生物学の分野において蓄積された生体高分子間の相互関係に関する情報を利用しやすい形に再構築し、表示する技術に関する。
ゲノム研究の進展により「個の遺伝子研究」ではなく、数千から数万種類に及ぶ遺伝子の発現情報を体系的に解析する「ネットワーク的遺伝子研究」が可能となった。そして、このようなネットワーク的遺伝子研究を進めて行くにあたり、学術論文、書籍、Webページ等に蓄積された遺伝子やタンパク質等の相互関係に関する情報を利用しやすい形へデータベース化し、それらの相互関係を把握し易い形に表示する表示ツールの存在が必要となる。
本明細書では、遺伝子、DNA、mRNA、タンパク質、タンパク質複合体、その他の生体高分子を因子と呼ぶ。また、一般に様々な実験によって得られた2つの因子間の相互関係(促進あるいは抑制)を順次結合していくことにより、複数の因子がネットワーク状に連なったものを因子間ネットワークという。図22に、非特許文献1より抜粋したタンパク質のネットワーク図の例を示した。大量の因子間の相互関係は複雑であるため、このようにネットワーク状に表示することによりはじめて因子発現の概要を捉えることができる。
従来の因子間相互作用の表示方式では、生物の実験を行っている研究者が因子間ネットワークの表示をみて因子間の相互作用の概略を知ることは出来ても、その表示から因子間の相互作用の矛盾点を抽出したり、新たな因子の予測等を行ったりするには情報が足りない。また、ユーザが表示させたい条件に合わせたネットワークを表示させるための情報も足りない。従来のネットワーク表示で得られなかった情報は、主に因子の種類、因子の状態の違い、及び実験条件、データの信頼性である。
遺伝子研究では、数個から数十個の遺伝子の働きと、シグナル伝達や細胞接着などの生理現象や表現型などを関係付けることが行われている。
しかしながら、表現型の変化等の現象を分子の種類とその関係で説明しようとする時、数個から数十個の分子の変化だけでは説明できない場合が多い。タンパク質−DNA、タンパク質−mRNA、DNA−mRNAあるいはタンパク質−タンパク質間の相互作用、さらにDNAのメチル化、タンパク質のリン酸化・アセチル化などの修飾等さまざまな種類の分子間の現象を理解することが必要である。
ところが、生物の研究者が図22に示されるようなネットワーク表示を見ても、表示されている分子間(因子間)の相互関係が、どういった分子の種類において明らかにされたものか、例えばmRNAレベルで明らかにされたものなのか、もしくはタンパク質レベルまで調べられているものなのかわからない。
2つの因子間の関係は、両因子が特定の状態にあるとき観察されたものであり、何れかの因子の状態が異なるとき、同等の関係がある保証はない。たとえば、ある遺伝子の機能を探索する場合、その遺伝子の変異体を意図的に作り、実験を行うことがある。このときの因子の状態は“mutation"であり、その状態にある因子と他の因子との関係が実験により観測される。また、意図的にある遺伝子を過剰発現させることにより、その遺伝子の機能を探索することもある。このときの因子の状態は“over expression"である。このように、因子間の関係を調べる実験においては、通常の生命活動における因子の状態ではなく、人工的に特別な状態で行うことが多いが、そこから得られた情報が、通常の生命活動の因子間相互作用を反映しているものなのかどうかは明示的である必要がある。しかし、図22の表示方式においては、因子間相互関係における因子の状態が表示されず、その評価ができない。
実験条件として、実験プロトコルだけでなく、実験が行われた年代、発表されたジャーナル、著者、また、実験の対象となった生物、組織、細胞、もしくは用いた実験手法等、実験に関するあらゆる情報が、因子間の関係の評価において必要になる場合がある。例えば、実験の種類により、因子間の関係を評価したい場合がある。例えば、最先端の因子解析技術の一つとしてDNAチップまたはDNAマイクロアレイ(以下、総称してDNAチップという)があり、その技術の将来的な有効性は一般に知られているところであるが、現在の解析精度はまだ安定していない。
従って、研究者によっては、信頼性が低いDNAチップによって生成された因子間の関係については注意して評価をしたいと考えるかもしれない。しかし、従来の因子間ネットワークの表示方法ではすべての実験を同等なものとして扱うため、DNAチップ実験によって得られたデータも、それ以外の様々な実験により得られたデータもネットワーク表示上では区別出来なかった。また、因子相互関係データの信頼性に関する指標は特に存在しないため、マクロな視点で、データの信頼性を検討する材料はない。
一方、特許文献1は、非特許文献1の問題を解決すべく、実験データのネットワーク表示を可能にしている。つまり、生物の研究者はそれぞれ因子間ネットワークのモデルを頭の中に描いており、それを実際のデータと突き合わせて比較・検討したいと考えている。また、実験で得られた結果を既知の因子間ネットワークと比較・検討し、次の実験の計画を練る材料としたいと考えている。そのためには、因子間ネットワーク表示において、ただ因子間の相互関係を表示するのではなく、その相互関係を示唆するに至った実験の条件や、因子の種類、また、その実験時の因子の状態に関する情報をユーザに提供する必要がある。そして、特許文献1は、このような目的を達成するため、生体高分子の種類、生体高分子の状態、生体高分子間の相互関係に対してそれぞれ要素図形を割り当てておき、2つの生体高分子を表す一対の要素図形の間に、各生体高分子の状態を表す要素図形及び当該2つの生体高分子間の相互関係を表す要素図形を配置する表示方法を開示している。また、2つの生体高分子間の相互関係が見出された条件を表す要素図形を2つの生体高分子を表す一対の要素図形の間に配置する。条件は、2つの生体高分子を表す一対の要素図形を結ぶラインによって表示することができる。
特許文献1によれば、生体高分子間の相互関係を表すネットワーク表示において、そのネットワークを構成する因子のレベル、相互関係を確定するに至った実験の条件、その実験時における因子の状態などの情報をユーザに提供することが可能となる。また、ネットワーク図上で因子間の経路を相互に比較するとき、その2因子間の関係を見出した実験手法(条件)と因子の状態が同時に表示されているため、因子間ネットワークのより詳細な情報解釈が可能となる。また、別々に作成された因子間ネットワークの比較を、それぞれが作成された条件を考慮しながら行うことが可能となる。
特開2003−109019号公報 "A comprehensive two-hybrid analysis to explore the yeast protein interactome", Proc.Natl.Acad.Sci.USA,Vol.98,Issue 8,4569-4574,April 10,2001
しかしながら、特許文献1の表示方法による生体高分子間の相互関係の表示であっても、必ずしもデータの信頼性が保証されたものであるとは言えない。たまたまある実験によってそのような関係が得られたに過ぎない場合もあるため、当該表示をベースに実験や理論を構築することはユーザにとっては危険なことである。
一方、信頼度は低いが、面白い実験結果が得られる場合もあり、信頼性が低いからと言ってデータとして有効でないわけではない。重要なことは、ユーザが得られた実験データがどれだけ信頼度があるかを認識してその結果を使用するかということである。
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、生体高分子間の相互関係を表すネットワーク表示に信頼度を示す情報を併せて表示する方法を提供するものである。
文献単位で因子間相互関係を重ねて表示することにより、多くの文献に記載があるものほど値が大きくなり、データの信頼性を考慮することが可能となる。よって、上記課題を解決するために、本発明では、因子間相互関係をネットワーク表示する際に、各因子(スタート因子、エンド因子)を引用する文章を記載する文献の量を重ねて表示することとしている。
即ち、本発明による生体高分子間の相互関係を表示する方法では、生体高分子の情報とこの生体高分子が記述された文献の情報がメモリに格納されており、所定の生体高分子とそれと関連する文献の情報を前記メモリから取得し、所定の生体高分子とそれに関連する他の生体高分子との相互関係を前記表示部に表示するとともに、所定の生体高分子の記述を含む文献の数を示す表示を表示部に表示する。文献の数を示す表示の例としては、図23に示されるような所定の図形(円柱)を積み重ねて表現することが考えられる。
また、本発明による生体高分子間の相互関係を表示する方法では、生体高分子の種類、生体高分子の状態、生体高分子間の相互関係に対してそれぞれ要素図形が割り当てられてメモリに格納され、さらに、それらの情報と関連付けて生体高分子が記述された文献の情報がメモリに格納されており、2つの生体高分子を表す一対の要素図形、各生体高分子の状態を表す要素図形、2つの高分子間の相互関係を表す要素図形、及び前記2つの生体高分子の記述が含まれる文献の情報を前記メモリから取得し、その一対の要素図形の間に、各生体高分子の状態を表す要素図形及び当該2つの生体高分子間の相互関係を表す要素図形を配置して表示部に表示するとともに、各生体高分子の記述を含む文献の数を示す表示を表示部に表示する。この場合も、文献単位に所定の図形が割り当てられており、文献の数を所定の図形を積み重ねて表示することにより表現するようにしてもよい。
さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。
本発明によれば、ユーザは、生体高分子間の相互関係を表すネットワーク表示から、実験の信頼度を判断することができるようになる。
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。
<生体高分子のネットワーク表示システムの構成>
図1は、本発明による生体高分子のネットワーク表示システムの構成例を示す図である。このシステムは、中央処理装置101に接続されたプログラムメモリ102、画像メモリ103、データメモリ104、対話指示入力デバイス105、表示装置106、ストレージ116、スキャナ118等から構成されており、また、中央処理装置101はネットワーク128を介して種々のデータソース120やデータベース121に接続されている。
中央処理装置101は、教科書、専門書など印刷された医学・生物学のデータソース119より取得する因子間相互関係に関するテキストデータ122及び因子間相互関係データ123、学術論文や知識情報などネットワーク128を介してアクセス可能なリモートシステム上で公開され、順次更新されるデータソース120より取得する因子間相互関係に関するテキストデータ124及び因子間相互関係データ125、同様にネットワーク128を介してアクセス可能なリモートシステム上で公開され、順次更新される学術情報データベース121より取得する因子間相互関係に関するテキストデータ126及び因子間相互関係データ127をリソースとして因子間相互関係に関するデータベースあるいはデータファイル117を構築し、それを利用した処理を行う。印刷された医学・生物学のデータソース119からのデータは、スキャナ装置118によりイメージとして読み取り、それをテキストに変換して取得する。
データメモリ104は、中央処理装置101による処理中のテキストデータ111及び因子間相互関係データ112を格納し、構築された因子間相互関係データベースあるいはデータファイル117はストレージ116に格納される。プログラムメモリ102には、中央処理装置101において利用する因子間相互関係データ作成プログラム107、因子間相互関係データ表示プログラム108が格納されている。画像メモリ103は、因子間相互関係を視覚化する時に生成する要素図形(図8から図11を参照して後述)の画像データ113aとネットワーク図113bを格納する。表示装置106は、得られた因子間相互関係を視覚化して表示する。対話指示入力デバイス105としては、本システムへの値の入力や選択の操作を行うためのキーボード115やポインティングデバイス114などを備える。
<因子間交互関係をデータ作成処理>
図2は、医学・生物学の因子間相互関係を記述したフリーテキストから因子間相互関係に関する情報を抽出し、因子間相互関係データを作成するための手順を示すフローチャートである。この処理は、因子間相互関係データ作成プログラム107によって実行される。以下では英文テキストの例によって説明する。
ステップ201では、図1で示したような各種データソース119,120より取得する因子間相互関係に関するテキストデータ122,124、因子間相互関係データ123,125、データベース121より取得する因子間相互関係に関するテキストデータ126、因子間相互関係データ127をリソースとし、これらをフリーテキストとして読み込む。
ステップ202では、読み込んだフリーテキストより、因子間相互関係に関する文を抽出する。すなわち、因子間の相互関係を規定する単語として予め登録してある単語、例えばsuppress、repress、activate、control、inhibit、regulate、induce、identity、もしくはその語形変化を含むテキストを抽出する。さらに、上記の単語の前後にCLB5、Fus3、Kss1、MIH1、Top1、Trf4等の生体高分子を表す因子名が含まれているものを選択し、得られたテキストを因子間相互関係に関する文として抽出する。抽出した文の例を次に示す。(a) Transcription of CLB5 is repressed by Fus3p and Ks s1p.(b) Overproduction of MIH1 can partially suppr ess top1 trf4(ts) double mutant.
ステップ203では、テキストを能動態に変換する。フリーテキストの文の構造は次の5パターンに分けることができる。ここで、相互関係をもつ因子のペアにおいて基点となる因子をスタート因子、もう片方をエンド因子とよぶことにする。1)スタート因子Sはエンド因子Eに対して何々である(S→E)。2)エンド因子Eはスタート因子Sに何々される(E←S)。3)スタート因子Sはエンド因子Eに対し何々ではない(Snot→E)。4)エンド因子Eはスタート因子Sに何々されない(Enot←S)。5)スタート因子Sとエンド因子Eは何々である。
ここで、2)と4)は受動態であるが、スタート因子とエンド因子を入れ替えて能動態に変換し、それぞれ、1)と3)の形式にすることで、3つのパターンに集約できる。前記文例の場合、(a)の文は受動態であるため、次の(a)′のように能動態に変換される。(b)はそのままである。 (a)′Fus3p and Kss1p repress transcription of CLB 5.
ステップ204では、能動態のテキストより因子、因子の状態、関係、条件の抽出を行う。この処理では、因子間相互関係を表す文のうち、主節より、因子と因子の状態、目的節よりエンド因子とその因子の状態を抽出する。また、述節より、スタート因子とエンド因子の関係を抽出する。さらに文中より実験条件を抽出する。ステップ205では、抽出された因子、因子の状態、関係、条件を一組の因子間相互関係データとしてファイルに格納するか、データベース117へ格納する。
<因子間相互関係データの抽出>
図3は、フリーテキストからの因子間相互関係データの抽出の例として、公開データベース中の因子間相互関係に関する記述をリソースとした場合を示した図である。複数の因子間相互関係に関する記述301より、1つの文302を取り出し、これに対し、受動態ならば能動態への変換するという中間処理303を行った後、主節よりスタート因子304とその因子の状態305、目的節よりエンド因子307とその因子の状態308、述節よりスタート因子とエンド因子の関係306を抽出し、これに実験の条件309を加えたものを一組として、因子間相互関係データとする。得られたデータはファイルにするか、データベースへ格納する。
<因子間相互関係の記述を含むフリーテキスト>
図4に、因子間相互関係の記述を含む5つのフリーテキストの例を示す。これらのテキストデータより、図2に示した因子間相互関係データ作成フローの手順をへて図5に示す因子間相互関係データが作成できる。図5には、スタート因子、エンド因子共にシステマティックネーム(Saccharomyces Genome Database(SGD)が規定した酵母遺伝子の世界統一名称)も表示した。ここで、A1(No.3/No.5スタート因子)、HMRA1、HMR、MATA(No.1/No.2エンド因子)、MAT1Aは、すべてYCR097Wのシノニムである。図4のテキストNo.は図5のテキストNo.に対応している。
<因子間ネットワークの作成及び表示処理>
図6は、ファイルに記述もしくは因子間相互関係データベースに格納された因子間相互関係データをもとに、因子間ネットワークを作成・表示するための手順を示すフローチャートである。この処理は、図1の因子間相互関係データ表示プログラム108によって実行される。
図6のステップ601では、ネットワーク表示したい因子間相互関係を含むファイルを選択する。次に、ステップ602ではファイル中の因子間相互関係データを読み込む。ステップ603では因子、因子の状態、関係のそれぞれに対し予め割り当てられた要素図形を選択し、ステップ604で因子間相互ネットワーク図を表示する。
図7に、2つの因子の因子間相互関係図の典型例を示した。この表示713は、因子CDC42(707)が因子CDC43(712)を抑制する関係にあることを示す例である。すなわち、因子をポイント707,712、2つの因子間の相互関係をアロー710、実験の条件をライン709、各因子の状態をコネクタ708,711により表現する。次に、それらの要素について説明する。
因子間相互関係図において、因子はポイントによって表現する。ポイントには、遺伝子、タンパク質、DNA、RNAといった因子の種類に応じて、異なる形状、色、塗りつぶし模様を割り当てる。例えば図8に示すように、遺伝子ならば白色の円、タンパク質ならば黄色の円などで表す。図7では、スタート因子701をポイント707、エンド因子704をポイント712のように円で表示しており、両者が同じ種類の因子であることを示している。ポイント上には因子名を表示/非表示 することを可能とする。
因子間相互関係図において、条件はラインによって表現する。ラインには、条件に応じて、異なる線の色、太さ、形状(実線、点線など)を割り当てる。例えば図9に示すように、データベースAの情報ならば実線、実験Aのデータならば破線で表す。図7では条件706を実線のライン709で示している。因子間の関係は、矢印ヘッドの形状によって表現する。例えば図10に示すように、因子間の関係が"affect"ならば白色の矢印、"display"ならば黒の矢印で表す。図7では関係703の"suppress"を縦棒710で示している。
因子の状態は、ポイントとライン、またはポイントとアローの間のマークで表現する。例えば図11に示すように、因子の状態が"mutation"ならば黒色の円、"over expression"ならば黒色の星形で表す。図7ではスタート因子の状態702が"over expression"であるため、黒色の星形708で示し、また、エンド因子の状態705が"lethal"であるため、白色の星印711で示している。
<ユーザインタフェースの例>
次に、ユーザインタフェースの例を図12に示す。 表示装置106のモニター画面1200上には、ネットワーク表示ウインドウ1210と、表示データ選択ウインドウ1220が表示される。表示データ選択ウインドウ1220には、ファイル選択タグ1230、条件選択タグ1240、及び表示ボタン1250が表示される。ファイル選択タグ1230は、そのテキストエリア1231に表示したい因子間データを含むファイル名を表示する。また、プルダウン表示されるデータ選択メニュー1232より表示したい条件(後述)を選択する。
条件選択タグ1240は、図13に詳細を示すように、ポイント表示選択エリア1304において、ポイントの色と形を割り当てる。具体的には、テキストボックス1305において、色分けして表示したい項目を選択する。通常では因子の種類(遺伝子、タンパク質、RNA)が記入されている。このとき、ボックス1306に具体的な因子の種類を記述し、ボックス1307にその色をそれぞれ記入するか、もしくはプルダウンメニューから選択する。例えばテキストボックス1305に因子の種類を選択し、テキストボックス1306に図8に示したように遺伝子、タンパク質などを選択する。さらにテキストボックス1307には遺伝子に対しては白色、タンパク質に対しては黄色を選択する。
更に、テキストボックス1308において、形を分けて表示したい項目を選択する。通常では因子の状態(mutant、over productionなど)が記入されている。このとき、ボックス1309に具体的な因子の状態、ボックス1310にその形をそれぞれ記入するか、もしくはプルダウンメニューから選択する。例えばテキストボックス1308に因子の状態を選択し、テキストボックス1309に図11に示したようにmutation、over expression、lethal等を選択する。さらにテキストボックス1310には図11に示したように、mutationに対しては黒丸を、over expressionに対しては黒星を、lethalに対しては白星を選択する。
条件選択タグ1240のリレーション表示選択エリア1311において、リレーションを表すラインと先端部の表示を割り当てる。具体的には、ボックス1312において条件を選択し、ボックス1313においてラインを選択する。更に、ボックス1314においてリレーションを選択し、1315にそれに対応する先端部の表示を選択する。例えば図9に示したように、テキストボックス1312に条件であるデータベースA、実験A等を選択する。またテキストボックス1313に図9に示したようにDatabaseAに対しては実線、実験Aに対しては点線などラインの種類を選択する。さらにテキストボックス1314に図10に示したように因子間の関係を表すaffect、display、suppressを選択し、テキストボックス1315にこれに対応する先端部をaffectなら白色矢印、displayなら黒色矢印、suppressなら縦棒を選択する。
<ネットワーク表示の手順>
図14は、ネットワーク表示ツールの使用手順を示すフローチャートである。ユーザは、ネットワーク表示したい因子間データを表示選択ウインドウ1220上において選択する。具体的には、ファイル選択タグをクリックし、テキストエリア1231に表示したい因子間データを含むファイル名を表示する。また、データ選択メニュー1232より表示したい条件を選択する(ステップ1401)。次に、条件選択タグ1240をクリックし、ポイント、ライン、コネクタに関する設定を行う(ステップ1402)。その後、表示ボタン1250をクリックしてネットワーク表示ウインドウ1210にネットワークを表示する(ステップ1403)。
因子間相互関係のネットワーク表示方法には、1つ又は複数の因子間相互関係データファイルを指定し、そのデータに基づく因子間相互関係を全てネットワーク表示する方法、複数の因子間相互関係データファイルを入力し、重複する因子間相互関係のみをネットワーク表示する方法、重複しない因子間相互関係のみをネットワーク表示する方法等がある。これらの指定はファイル選択タグ1230で行う。
1つの因子間相互関係データファイルから得られる因子間相互関係を全てネットワーク表示する方法は、例えば一つの実験で得られた結果をネットワーク表示する時などに用いる。このときの操作の流れとしては、図12のファイル選択タグ1230のテキストエリア1231に目的のファイルをエクスプローラなどからドラッグ&ドロップし、プルダウンメニュー1232において「全データ」を選択する。次に、条件選択タグ1240で条件を設定後、表示ボタン1250をクリック する。表示ボタンがクリックされると、因子間相互関係データ表示プログラム108は、ネットワーク表示処理を行う。
図15は、条件選択タグ1240で設定された要素図形を組み合わせて表示画面を構成するための処理の一例を示すフローチャートである。ステップ1501において、図5のように予め整形したデータを読み込む。ステップ1502において、スタート因子が既に表示されていないかメモリ中に保存されている過去の読み込みデータ1510を参照する。このとき、スタート因子が表示されていなければステップ1503においてスタート因子を表示する。また、既に表示されていれば、ステップ1504に進む。ステップ1504では、エンド因子が既に表示されていないかメモリ中に保存されている過去の読み込みデータ1510を参照する。このとき、エンド因子が表示されていなければステップ1505においてエンド因子を表示する。また、既に表示されていれば、ステップ1506に進む。ステップ1506では、スタート因子とエンド因子をラインで結び、スタート因子とエンド因子の関係を表すアローを表示する。次に、ステップ17に進み、スタート因子とラインの結合部にスタート因子の状態を示すコネクタを表示し、エンド因子とラインとの結合部にエンド因子の状態を表すコネクタを表示する。表示に当たって、因子の形状・色彩、コネクタの形状・色彩、ラインの種類、アローの形状・色彩は、図13に示した条件選択タグにおいて予め設定されたものが用いられる。
<ネットワーク表示の例>
次に、因子間相互関係をネットワーク表示した例について説明する。ここで、要素図形であるポイント、ライン、アロー、コネクタは、それぞれ図8から図11に示すように設定されているとする。
図4のテキストデータより図5の因子間相互関係データが得られたが、これをもとに図15のフローチャートに従って処理すると、図16に示すネットワーク図が得られる。いま、図12に示した表示データ選択ウインドウ1220のファイル選択タグ1230において、図5に示す因子間相互関係データを格納したファイルを指定し、データ選択メニュー1232において「全データ」を指定したとする。
すると、図5のテキストNo.1より、図16のリレーションR01が表示される。リレーションR01では、スタート因子もエンド因子も遺伝子であるため、ポイントは図8よりスタート、エンド共に白色の円である。ラインは条件がDatabaseAであるため、図9より実線である。アローは関係がrepressであるため、図10より黒色の縦棒である。コネクタは、スタート因子の状態、エンド因子の状態の情報がないため、図11より共に白色の円である。
図5のテキストNo.2より、図16のリレーションR02が表示される。リレーションR02のスタート因子及びエンド因子は遺伝子であるため、ポイントは図8よりスタート、エンド共に白色の円である。ラインは条件がDatabaseAであるため実線である。アローは、関係がrepressであるため黒色の縦棒である。コネクタは、スタート因子の状態、エンド因子の状態の情報がないため、共に白色の円である。
図5のテキストNo.3より、図16のリレーションR03が表示される。リレーションR03のスタート因子及びエンド因子は遺伝子であるため、ポイントはスタート、エンド共に白色の円である。ラインは条件がDatabaseAであるため実線である。アローは、関係がdisplayであるため、図10より黒色矢印である。コネクタは図11を参照して、スタート因子の状態はmutationであるため黒色の円であり、エンド因子の状態は情報がないため白色の円である。
図5のテキストNo.4より、図16のリレーションR04が表示される。ポイントはスタート、エンド共に白色の円である。ラインは、条件がDatabaseAであるため実線である。アローは関係がrepressであるため、黒色の縦棒である。コネクタは、スタート因子の状態、エンド因子の状態の情報がないため、共に白色の円である。
最後に、図5のテキストNo.5より、図16のリレーションR05が表示される。ポイントはスタート、エンド共に白色の円である。ラインは、条件がDatabaseAであるため実線である。アローは関係がaffectであるため、図10より白色の矢印である。コネクタは、スタート因子の状態、エンド因子の状態の情報がないため、共に白色の円である。
図16のように複数の因子間相互関係をネットワーク表示することにより、実験手法と実験時における因子の状態の関係が一目で分かり、研究者はそれぞれの因子間相互関係について自分なりにその信頼性を検討することができる。
次に、複数の因子間相互関係データをネットワーク図を用いて比較する例について説明する。ここでは、実験Aによって図17に示す因子間相互関係データが得られたとして、図5のデータと図17のデータを比較検討する例について説明する。いま、図12に示した表示データ選択ウインドウ1220のファイル選択タグ1230において、図5に示す因子間相互関係データを格納したファイルと図17に示す因子間相互関係データを格納したファイルを選択し、データ選択メニュー1232において「全データ」を指定したとする。
図18は、図17の因子間相互関係データに基づき、図15のフローチャートに従って作成されたネットワーク図の説明図である。 図17のテキストNo.1より、図18のリレーションR11が表示される。因子はスタート、エンドとも遺伝子であるため、ポイントはスタート、エンド共に白色の円である。ラインは、条 件が実験Aであるため、図9より破線である。アローは関係がrepressであるため、図10より黒色の縦棒である。コネクタは図11を参照して、スタート因子の状態はover expressionであるため黒色の星型、エンド因子の状態は情報がないため白色の円である。
図17のテキストNo.2より、図18のリレーションR12が表示される。因子はスタート、エンドとも遺伝子であるため、ポイントはスタート、エンド共に白色の円である。ラインは、条件が実験Aであるため破線である。アローは、関係がrepressであるため黒色の縦棒である。コネクタは図11を参照して、スタート因子の状態はover expressionであるため黒色の星型、エンド因子の状態は情報がないため白色の円である。
図17のテキストNo.3より、図18のリレーションR13が表示される。このときポイントはスタート、エンド共に白色の円である。ラインは条件が実験Aであるため破線である。アローは関係がinduceであるため、図10より白色のハート型である。コネクタは図11を参照して、スタート因子の状態はmutationであるため黒色の円であり、エンド因子の状態は情報がないため白色の円である。
図19は、図5のデータと図17のデータを用いて最終的に作成された因子間相互関係ネットワーク図である。図19において、実線のライン1901で示されたリレーションは図5のデータを、破線のライン1902で示されたリレーションは図17のデータを反映している。つまり、異なるDatabase A及び実験Aから得られたデータの共通のポイントを重ね合わせることで、1つのネットワーク図として表示することができる。これによって、例えば既知データベースのデータと自分の実験データとの整合性の検討、複数の実験の再現性の検討が容易にできる。
このようにファイルもしくはデータベースに格納してある複数の実験由来のデータをネットワーク表示し、任意のデータの相互関係を表示/非表示が可能となることにより、因子間の相互関係を様々な角度から比較、検証、検討することができる。
次に、複数の因子間相互関係データファイルを入力し、この複数のファイルのデータの重複する部分、もしくは重複しない部分のみを選択的に表示する方法について説明する。この方法は、例えば実験1と実験2のデータを比較し、両方のファイルに共通のネットワークが含まれているかどうか調べたい時に用いることができる。このときの表示操作の手順としては、図12のファイル選択タグ1230のテキストエリア1231に目的の複数のファイルをドラッグ&ドロップする等して選択し、データ選択メニュー1232において、重複する部分を表示するときは「重複する部分」、重複しない部分を表示するときは「重複しない部分」を選択する。
図20は、複数の因子間相互関係データファイルに重複して存在するデータのみを表示したネットワーク図の例である。図は、1つの因子間相互関係データファイルに基づくネットワーク図2001と別の因子間相互関係データファイルに基づくネットワーク図2002があったとして、その両方に共通して存在するデータのみをネットワーク図2003に表示した状態を示している。
図21は、複数の因子間相互関係データファイルに重複しないデータのみを表示したネットワーク図の例である。図は、1つの因子間相互関係データファイルに基づくネットワーク図2001と別の因子間相互関係データファイルに基づくネットワーク図2002があったとして、両方のネットワーク図に重複しない関係のみをネットワーク図2004に表示した状態を示している。
<データの信頼度を加味した表示>
以上、個別のスタート因子とエンド因子の相互関係をネットワーク表示する方法について詳細に述べた。以下、そのネットワーク表示に信頼度を測る指標となりうる表示について説明する。
(1)因子間相互関係のネットワーク表示例
図23は、複数の因子間相互関係データファイルに文献ごとに重複して存在するデータを重ねて表示させた例である。この表示により、因子情報の信頼性を測ることができるようになる(つまり信頼性把握のための指標)。たとえば、より多くの文献に記載がある因子はより高く積みあがることになり、多くの研究者が情報の信頼性を認めていることが一目で確認できる。また、文献に記載されている因子間相互関係には、文献の執筆者が実際に実験して確認したものか、それとも他の文献から引用したものなのかがあるが、ユーザはどちらも表示できるものとする。また、Nature、Science、Cellなど文献の種類や発刊日、文献のサイテーション情報等をフィルターとし、表示する文献を選択することもできる。
図23上に示した図形要素2301と2305の間には相互関係を示す矢印2303を配置し、図形要素2301が表す因子Ydr100wが図形要素2305を表す因子Ygl161cの発現を誘導していることを示しており、これが1つの文献から取得した1つの因子間相互関係である。
複数の文献の情報を重ねて表示することにより、因子情報の信頼性、因子間情報の信頼性が明らかになる。たとえば図形要素2302と2306では相互関係において矢印2304より、図形要素2306が表す因子Ygl161cが図形要素2302を表す因子Ydr100wの発現を誘導していることを示している。この情報は図形要素2301と2305の相互関係とは相反するものであるが、文献により異なる結果も表示することにより、データを見直すきっかけを与えることができる。
なお、因子の状態を表すマーク、相互関係を表すライン、相互関係を表す矢印ヘッド等についての表示も図23に加えることができるものとする。
(2)データベース生成処理
図23のような表示を行うには、対象となっている因子情報を記載した文献がどのくらいあるかを検索できるようにデータベースを構築しなければならない。図24は、そのようなデータベースを生成するための処理を説明するためのフローチャートである。なお、図24の処理は、図2の処理に類似するものである。また、特に断らない限り、各ステップの動作主体は中央処理装置101である。
ステップ2401では、図1で示したような各種データソース119乃至121に含まれる論文や教科書等の文章及びテキストを読み込み、それらに含まれる文章をピリオドで区分する。
ステップ2402では、読み込んだピリオドで区分された各文章・テキストに関して、因子名、因子間の相互関係を表す単語、因子名が含まれるものを取り出して、それぞれをナンバリングする。ナンバリングした結果は、例えば、図4のようになる。
ステップ2403では、テキストが受動態であれば、それを能動態に変換する。フリーテキストの文の構造は次の5パターンに分けることができる。ここで、相互関係をもつ因子のペアにおいて基点となる因子をスタート因子、もう片方をエンド因子とよぶことにする。1)スタート因子Sはエンド因子Eに対して何々である(S→E)。2)エンド因子Eはスタート因子Sに何々される(E←S)。3)スタート因子Sはエンド因子Eに対し何々ではない(Snot→E)。4)エンド因子Eはスタート因子Sに何々されない(Enot←S)。5)スタート因子Sとエンド因子Eは何々である。ここで、2)と4)は受動態であるが、スタート因子とエンド因子を入れ替えて能動態に変換し、それぞれ、1)と3)の形式にすることで、3つのパターンに集約できる。前記文例の場合、(a)の文は受動態であるため、次の(a)′のように能動態に変換される。(b)はそのままである。 (a)′Fus3p and Kss1p repress transcription of CLB 5.
ステップ2404では、能動態のテキストより因子、因子の状態、関係、条件の抽出を行う。この処理では、因子間相互関係を表す文のうち、主節より、因子と因子の状態、目的節よりエンド因子とその因子の状態を抽出する。また、述節より、スタート因子とエンド因子の関係を抽出する。さらに文中より実験条件を抽出する。
ステップ2405では、文献番号(識別番号)、ステップ2402で付与したテキスト番号、スタート因子、スタート因子の状態、因子間の関係、エンド因子、エンド因子の状態、実験の条件を、一組のデータとしてデータベース117へ格納する。データベースに格納される一組のデータのフォーマットは、例えば図25に示されるようなものである。
(3)検索の実行から表示の処理
図26は、ユーザの入力した検索上に従って検索を実行して検索結果を画面に表示する処理を説明するためのフローチャートである。ここでも特に断らない限り、各ステップの動作主体は中央処理装置101である。
ステップ2601では、ユーザによって入力された検索条件を受け付ける。検索条件としては、例えば、因子情報である。つまり、検索対象の因子と他の因子がどのような相互関係を有しているかと共に、当該検索対象の因子が論文や文献等でどの程度登場しているかを知りたいときに、ユーザがその因子を検索条件として入力するものと考えられる。
ステップ2602では、入力された検索条件に基づいて、データベース117(図24によって生成されたもの)を参照して条件に合致するデータ組(図25で示されるデータセット)を取得する。例えば、検索条件として入力された因子が複数の論文や文献で記述されていれば、その因子が含まれるデータセットを全て取得してくる。
ステップ2603では、データセットを取得してきただけでは表示に適さないので、入力された検索条件を基準として検索結果を整理する。例えば、各データセットについて、検索条件である因子を中心として検索結果を整理する。つまり、各データセットにおいて、当該因子がスタート因子であるか、エンド因子であるか、それらの状態がどのような状態であるか、及び、ペアとなる因子を把握する。
ステップ2604では、ステップ2603で整理された検索結果を画面に表示する。検索条件が「因子=Ygl161c」であるとすると、図23のように、当該因子を中心に他の因子との相互関係と記述された論文数を示す図形(円柱)が積み重なって表示される。図23からも分かるように、Ygl161cという因子を中心となっているので、Ygl161cが含まれる論文数(円柱の数)と他の因子が含まれる論文数(円柱の数)の合計は同じとなっている。つまり、図23の場合には、それぞれ11個である。なお、論文の数を示す指標は円柱のような図形に限られたものではなく、単なる数値等でもよい。
ステップS2605では、検索結果を更に絞り込む必要があるか否か判断される。絞り込む場合には、処理はステップ2601に戻り、ユーザによって検索条件が追加される。なお、絞込みの処理はステップ2604の後でなくてもよく、例えば、ステップ2602の検索結果(例えば、ヒット数)を見て判断できるようにしても良い。
<その他>
本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピィ(登録商標)ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードがネットワークを介して配信されることにより、システム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はCD-RW、CD-R等の記憶媒体に格納され、そのシステム又は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。
本発明による生体高分子のネットワーク表示システムの構成例を示す図。 フリーテキストから因子間相互関係データを作成する手順を示すフローチャート。 フリーテキストから因子間の相互関係を抽出する手法の例を示す図。 フリーテキストの例を示す図。 因子間相互関係データの例を示す図。 因子間相互関係データから因子間相互関係ネットワーク図を作成・表示する手順を示すフローチャート。 2つの因子間の典型的な因子間相互関係図。 ポイントの例を示す図。 ラインの例を示す図。 アローの例を示す図。 コネクタの例を示す図。 ネットワーク表示ツールのユーザインタフェースの例を示す図。 条件選択タグの説明図。 ネットワーク表示ツール使用手順を示すフローチャート。 因子間相互関係データよりネットワーク表示する処理手順を示すフローチャート。 因子間相互関係を表すネットワーク図の一例を示す図。 因子間相互関係データの他の例を示す図。 図17に示す因子間相互関係データに基づき 作成されたネットワーク図。 図5のデータと図17のデータを用いて作成された因子間相互関係ネットワーク図。 複数の因子間相互関係データファイルに重複して存在するデータのみを表示したネットワーク図の例。 複数の因子間相互関係データファイルに重複しないデータのみを表示したネットワーク図の例。 従来手法の因子間ネットワークの例を示す図。 複数の因子間相互関係データファイルに文献ごとに重複して存在するデータを重ねて表示させた例を示す図。 信頼度表示を可能とするデータベースを生成するための処理を説明するためのフローチャート。 図24で生成されたデータベースに含まれるデータセットのフォーマットを示す図。 検索処理及び信頼度を加味した検索結果の表示処理を説明するためのフローチャート。
符号の説明
101…中央処理装置、102…プログラムメモリ、103…画像メモリ、104…データメモリ、106…表示装置、119,120…データソース、121…データベース、707,712…スタート因子を表すポイント、708,711…因子の状態を示すコネクタ、709…実験条件を表すライン、710…2つの因子間の相互関係を表すアロー、1210…ネットワーク表示ウインドウ、1220…表示データ選択ウインドウ、1230…ファイル選択タグ、1232…データ選択メニュー、1240…条件選択タグ

Claims (7)

  1. 中央処理装置が生体高分子間の相互関係を表示部に表示する方法であって、
    生体高分子の種類、生体高分子の状態、生体高分子間の相互関係に対してそれぞれ要素図形が割り当てられてメモリに格納され、さらに、それらの情報と関連付けて生体高分子が記述された文献の情報がメモリに格納されており、
    前記中央処理装置は、入力された検索条件に基づいて前記メモリから前記検索条件に合致する生体高分子と、当該生体高分子と関連する他の生体高分子とを特定し、当該特定した検索条件に合致する生体高分子及び前記関連する他の生体高分子を表す要素図形、各生体高分子の状態を表す要素図形、前記高分子間の相互関係を表す要素図形、及び前記生体高分子の記述が含まれる文献の情報を前記メモリから取得し、それぞれの要素図形の間に、各生体高分子の状態を表す要素図形及び前記各生体高分子間の相互関係を表す要素図形を配置して前記表示部に表示するとともに、前記検索条件に合致する生体高分子を中心として、前記各生体高分子の記述を含む文献の数に応じて文献単位に割り当てられた所定の図形を積み重ねて前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
  2. 請求項1記載の生体高分子間の相互関係表示方法であって、
    前記メモリは、さらに前記2つの生体高分子間の相互関係が見出された条件を表す要素図形を格納し、
    前記中央処理装置は、前記2つの生体高分子間の相互関係が見出された条件を表す要素図形を前記2つの生体高分子を表す一対の要素図形の間に配置して前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
  3. 請求項記載の生体高分子間の相互関係表示方法であって、
    前記中央処理装置は、前記条件を前記2つの生体高分子を表す一対の要素図形を結ぶラインによって前記表示部に表示し、前記2つの生体高分子間の相互関係を矢印ヘッドによって前記表示部に表示し、前記生体高分子の状態を、前記生体高分子を表す要素図形とラインの間に配置するマーク及び前記矢印ヘッドと前記生体高分子を表す要素図形との間に配置するマークによって前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
  4. 請求項1乃至のいずれか1項記載の生体高分子間の相互関係表示方法であって、
    前記中央処理装置は、3つ以上の生体高分子間の関係を連鎖させて前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
  5. 請求項記載の生体高分子間の相互関係表示方法であって、
    前記中央処理装置は、複数の異なる条件において見出された生体高分子間の相互関係を同時に前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
  6. 請求項記載の生体高分子間の相互関係表示方法であって、
    前記中央処理装置は、複数の異なる条件において見出された生体高分子間の相互関係のうち複数の条件下に重複して存在する相互関係のみを、又は、複数の異なる条件において見出された生体高分子間の相互関係のうち複数の条件下に重複して存在しない相互関係のみを選択的に前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
  7. 中央処理装置が生体高分子間の相互関係を表示部に表示する方法であって、
    生体高分子の情報とこの生体高分子が記述された文献の情報がメモリに格納されており、
    前記中央処理装置は、所定の生体高分子とそれと関連する文献の情報を前記メモリから取得し、前記所定の生体高分子とそれに関連する他の生体高分子との相互関係を前記表示部に表示するとともに、前記生体高分子を中心として、前記所定の生体高分子の記述を含む文献の数に応じて文献単位に割り当てられた所定の図形を積み重ねて前記表示部に表示することを特徴とする生体高分子間の相互関係表示方法。
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