JP5290774B2 - 重複密度（ｏｄ）ヒートマップおよびコンセンサスデータ表示 - Google Patents

Description

本発明は、一般にデータ表示、より詳しくは、多数の重複するデータセットの表示に関する。

数多くの分野において、科学者は大量のデータの意味を理解しその中にパターンを見出さなくてはならない。その一例は、薬物および疾病といったような動揺に応答した代謝性変化の研究である代謝学（メタボロミクス：ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃｓ）の分野にある。代謝学は、核磁気共鳴（ＮＭＲ）分光法、質量分析法（ＭＳ）およびクロマトグラフィといったような分析化学技術と統計的分析を融合させている。創薬および薬品開発の中心となるものと予測されている代謝学は、数多くの疾病のためのより早期で、より速く、より正確な診断を導き得る。

一般に、大量のデータを同時に表示する場合、従来の表示システムを用いてデータ内のトレンドを視覚化することは、不可能と言わないまでも非常に困難であり得る。例えば、図１は、複数のＩＲスペクトルの従来のグラフィカル表示の一例を示す。各スペクトルに、異なる固有カラーが任意に割当てられる。異なるスペクトルの間には明らかに重複が存在するが、この従来の積層データ表示タイプでは、表示されたＩＲスペクトル間の最高重複領域を視覚化することは、不可能とは言わないまでも困難である。

従って、上述のおよびその他の問題を克服するシステムおよび方法を提供することが望ましい。かかるシステムおよび方法は、重複するデータの有用な表示を提供しなければならず、増強されたデータマイニングおよびトレンド視覚化能力を提供するためのデータ表示の融通性ある操作を可能にすべきである。

本発明は、大きなデータセットの中でのトレンド視覚化を有利にも単純化するような形で多数のデータセットの重複表示を生成または提供するシステムおよび方法を提供する。一般に本発明は、表示が望まれているあらゆるタイプのデータのグラフィカル表示に適用可能である。例えば、本発明は、ケミインフォマティクス（cheminformatics）、分析情報科学、代謝学、計量化学（ケモメトリクス：ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ）、ゲノミクス、プロテオミクス（ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ）、及びその他の専門領域からの大量のグラフィカルデータを分析するために使用することができ、ライフサイエンスおよび診断を含めた科学研究の全ての部門における適用可能性を有する。

本発明によれば、複数の類似データセットについて２次元発生計数アレイが生成される。アレイ内の各要素の値は、データ値ｘ、ｙの対応する対がＮ個のデータセットのうちの複数のものの中で発生する回数であり、各アレイ要素は、ｘおよびｙデータ値の離散的間隔に対応する。発生計数プロセスは、ある態様においては、処理されつつある全てのデータセットの組合せ表示の上に２次元アレイを重ね合わせ、各アレイ要素について、対応するアレイ要素のｘ−ｙ範囲内のデータをもつデータセットの数を計数することと類似している。ひとたびアレイが生成されたならば、所望の重複百分率と各アレイ要素の値を比較することによって、重複密度のグラフィカル表示を生成することができる。所望の重複百分率を満たす値をもつアレイ要素は、表示オブジェクトとしてレンダリングされる。例えば、ある態様において、重複の特定の百分率または一範囲の重複百分率を表わすＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰは、全Ｎ個データセット間の最高重複領域を記すための１つの特定のカラー、陰影またはパターンから、中間重複のカラー、陰影またはパターンの一範囲を伴って、全てのデータセットの間の最低の重複の領域を記すための第２のカラー、陰影またはパターンまでの範囲にわたる単数もしくは複数のカラー、陰影、および／またはパターンの一範囲として表示され得る。

本発明のある態様によれば、複数の類似データセットを表示するためのデータを生成する方法が提供されている。この方法は、標準的には、数量ｘおよびｙを表わすデータ値の２つ以上の対を各々含むＮ個のデータセットのうちの複数のものを受信するステップと、各アレイ要素について発生計数値Ｍを決定することによりＸ×Ｙ個の要素を含む発生計数アレイを生成するステップであって、各発生計数値Ｍが、Ｎ個のデータセットのうちの複数のものの中で対応するデータ値ｘ、ｙ対が発生する回数であり、各アレイ要素がｘおよびｙデータ値の離散的間隔であるステップと、を含む。この方法は、同じく標準的に一範囲のデータ重複百分率を識別する重複密度指標を受信するステップと、識別された重複百分率範囲内にあるアレイ要素を決定するステップと、識別されたデータ重複百分率範囲内にあるアレイ内の前記要素を表わすグラフィカル表示のためのグラフィカルデータを生成するステップと、を含む。ある態様においては、この指標は、０％〜１００％の間のデータ重複百分率範囲を識別することができ、対応する表示は２個のデータセットと全Ｎ個のデータセットの間の和集合を表わす。ある態様では、指標は１００％に等しいデータ重複百分率を識別することができ、表示は全Ｎ個のデータセットの共通集合を表わしている。ある態様では、指標は０％に等しいデータ重複百分率を識別でき、表示は全Ｎ個のデータセットの差集合または全Ｎ個のデータセットの固有値をあらわす。

本発明の別の態様によれば、プロセッサにより実行された時点で、複数の類似データセットの表示をレンダリングするためのグラフィカルデータを生成するようにプロセッサを制御するためのコードを含むコンピュータ可読媒体が提供されている。このコードには、標準的に各発生計数値Ｍが、Ｎ個のデータセットのうちの複数のものの中で対応するデータ値ｘ、ｙ対が発生する回数であり、各アレイ要素がｘおよびｙデータ値の離散的間隔であるものとして、各アレイ要素について発生計数値Ｍを決定することによって、数量ｘおよびｙを表わすデータ値の２つ以上の対を各々含むＮ個のデータセットのうちの複数のもののための、Ｘ×Ｙ個の要素を含む発生計数アレイを生成するための命令が含まれる。コードにはまた、ユーザーが入力した重複密度指標に応答してもつ識別された重複百分率内にあるアレイ要素を決定するための命令も含まれる、ここでこの指標はデータ重複百分率を識別する。コードにはさらに、識別されたデータ重複百分率内にあるアレイ内の要素を表わすグラフィカル表示のためのグラフィカルデータを生成するための命令も含まれている。ある態様では、指標は０％〜１００％の間のデータ重複百分率範囲を識別でき、ここで対応する表示は２個のデータセットと全Ｎ個のデータセットの間の和集合を表わしている。ある態様では、指標は１００％に等しいデータ重複百分率を識別し、ここで表示は全Ｎ個のデータセットのうちの複数のものの共通集合を表わしている。ある態様においては、指標は０％に等しいデータ重複百分率を識別でき、ここで表示は全Ｎ個のデータセットの差集合または全Ｎ個のデータセットの固有値を表わしている。

図面およびクレームを含む、明細書の残りの部分を参照することで、本発明のその他の特長および利点が認識される。本発明のさらなる特長および利点ならびに本発明のさまざまな実施形態の構造および運用について、以下で、添付図面に関連して詳述されている。図面中、同じ参照番号は、同一のまたは機能的に類似の要素を表わしている。

本発明は、大きなデータセット内のトレンド視覚化を有利にも簡略化するような形で多数のデータセットの重複表示を生成または提供するシステムおよび方法を提供する。一般に、本発明は、表示されることが望まれるあらゆるタイプのデータのグラフィカル表示に対し適用可能である。

ある態様では、例えば、本発明は、以下のグラフィカルオブジェクトタイプを含む大きなデータセット内のトレンドおよび共通性を評価し発見するために有用である。すなわち、円偏光二色性（ＣＤ）、導電率測定法、電量測定法；ゲル電気泳動法などの結果としてもたらされるデンシトグラム、示差走査熱量測定法（ＤＳＣ）、示差熱分析法（ＤＴＡ）、電子スピン共鳴（ＥＳＲ）、ゲル電気泳動法などの結果としてもたらされるエレクトロフェログラム、ガスクロマトグラム（ＧＣ）、高性能液体グロマトグラム（ＨＰＬＣ）、ヒストグラムプロット、赤外線（ＩＲ）スペクトル、イオン移動度分光分析（ＩＭＳ）、液体クロマトグラム（ＬＣ）、質量スペクトル（ＭＳ）、核磁気共鳴（ＮＭＲ）、旋光分散（ＯＲＤ）、ポーラログラフィ、電位差測定法、ラマンスペクトル、超臨界流体（ＳＣＦ）クロマトグラム、熱重量分析（ＴＧＡ）、紫外−可視（ＵＶ−Ｖｉｓ）スペクトル、ボルタンメトリ、螢光Ｘ線（ＸＲＦ）スペクトル、Ｘ線粉末回折（ＸＲＰＤ）、Ｘ−Ｙ折れ線グラフ、Ｘ−Ｙ散布図その他である。

ある態様では、本発明は、各々分析的に注目する数量を表わす一対の値を有する、複数のデータポイントを各々含むデータセットの処理に適用可能である。かかるデータセットは、一方の軸が１つの注目する数量を表わし、もう一方の軸がもう１つの注目する数量を表わしている２次元座標系内で表現することができる。例えばＩＲスペクトルの場合には、値対は周波数（または波長）と強度値を表してもよい。図１は、複数のＩＲスペクトルの従来のグラフィカル表現の一例を示しており、ここでｘ軸は波長値を表わし、ｙ軸は（正規化された）強度値を表わす。各スペクトルには、異なる固有カラーが任意に割当てられる。異なるスペクトルの間には明らかに重複が存在するが、この従来のタイプの積層データ表示では、表示されたオブジェクト（表示されたＩＲスペクトル）の間での最高重複領域を視覚化することは、不可能とは言わないまでも困難である。以下で論述する通り、本発明の技術は、グラフィカルオブジェクトの重複度の増強された視覚化を可能にする。

同様にして、別の態様では、本発明は、各々分析上注目する数量を表わす３つ（以上）の値を有する、複数のデータポイントを各々含むデータセットを処理することに適用可能である。かかるデータセットは、各軸が３つのタイプのデータ値のうちの１つを表わす３次元（またはそれ以上の次元）の座標系内で表示することができる。かかるデータセットは同様に、３つ（以上）のデータ値のうちの２つが２次元座標系を定義づけるのに使用されている状態で、２次元座標系内で検分することもできる。かかるデータセットを２次元座標系で検分することは、３次元（またはそれ以上の次元）の画像の横断面スライスをとることと類似している。従って、本発明は、３（以上の）次元を表わす視覚的表示に適用可能である。しかしながら、単純さを期して、以下の論述は、２次元視覚データ表示に焦点をあてるものとする。

本発明によれば、複数のデータセットまたはデータオブジェクトの重複表示を生成するためのプロセス１００の実施形態が、一般的に図２を参照しながら記述される。ステップ１００では、複数のデータセットが受信されるかまたはその他の形で取得される。ある態様では、このデータセットは、連続的でかつ１本の軸に沿って離散的な間隔で等しく間隔どりされているデータを内含しているべきである。例えば、図１において、ＩＲスペクトルデータは約４ｃｍ^-1の離散的間隔でｘ軸（波数）に沿って連続的データを含む。

プロセス１００がＩＲ分光計といったようなデータ取得装置内に常駐する知能モジュール（例えば命令を実行するプロセッサ）内に実装される場合、データセットは、データが収集されるにつれて実時間で知能モジュールに提供され得、そうでなければ、これをメモリユニットまたはバッファ内に保管し、実験が完了したあと知脳モジュールに提供することもできる。同様にして、取得装置へのネットワーク接続（例えばＬＡＮ、ＶＰＮ、イントラネット、インターネットなど）または直接接続（例えばＵＳＢ、もしくはその他の有線または無線接続）を介してデスクトップコンピュータシステムまたはその他のコンピュータシステムといった別のシステムにデータセットを提供することもでき、また、ＣＤ、ＤＶＤ、フロッピー（登録商標）ディスクなどといった携帯用媒体上にこれを提供することもできる。ある態様においては、データセットは各々、分析的に注目する数量を表わす少なくとも一対の値（または２次元アレイ）を有するデータポイントを含む。例えば、ＩＲスペクトルの場合、該値対は、周波数（または波長）および強度値を表わす可能性がある。データセットをステップ１１０で受信または取得した後、このデータセットを処理することができる。

ステップ１２０では、任意には、データセットが正規化される。例えば、ある態様においては、このデータセットは同じｘ−ｙ解像度に正規化される。処理中のすべてのデータセットが同じ計器により提供される場合、全てのデータセットが同じｘ−ｙ解像度を有する確率が高いことから、このステップは必要でないかもしれない。しかしながら、例えば最大値で全データセットを除し任意の値を乗じることなどにより、１または１００といったような任意の値に最大値をセットすることでｘおよび／またはｙ値を正規化することも可能である。付加的には、データセットをステップ１１０以前に正規化することが可能である。例えば、別のプロセスまたはシステムがデータセットを正規化し、処理および重複およびコンセンサス表示の生成のための正規化されたデータセットを提供することができる。

ステップ１３０では、発生計数プロセスが実行される。ある態様においては、２次元発生計数アレイが生成される。この態様においては、各データセットが同じｘ軸範囲及び同じｙ軸範囲に分割される。例えば、ｘ軸を１０００の離散的間隔に分け、ｙ軸を１０００の離散的間隔に分ける可能性があり、これは１０００×１０００という次元の発生計数アレイ（１０⁶個のアレイ要素）に対応し、そうでなければ、ｘ軸を１０００の離散的間隔に割り、ｙ軸を５００の離散的間隔に割ることができ、これは１０００×５００の次元の発生計数アレイ（５×１０⁵個のアレイ要素に対応する。一般に、ｘ軸およびｙ軸の間隔は同じであっても、異なるものであってもよい。同様に、発生計数アレイは、最高１０⁶、１０⁸、１０¹⁰またはそれ以上のアレイ要素の数を有するものといったようにあらゆる次元のものであり得る。発生計数プロセスは、処理中の全てのデータセットの組合せ表示全体にわたり２次元アレイを置き、各アレイ要素について、そのアレイ要素のｘ−ｙ範囲内にデータを有するデータセットの数を計数することと類似している。

図３は、２つのデータセットについて４×４の発生計数アレイを生成する簡略化した例を示している。図３ａは、ｘ−ｙ座標系中にプロットされた２つのデータセットを示す。図示されているように、プロットは、合計１６のアレイ要素について４つのｘ値間隔と４つのｙ値間隔にわたっている。図３ｂは、各々の個別データセットについて１つの発生計数アレイを例示している。この例では、４×４アレイ内の各アレイ要素には、データセットがそのアレイ要素のｘ−ｙ範囲内のデータを内含しているか否かにより１または０が割当てられる。図３ｃは、両方のデータセットのための組合せ型発生計数アレイを例示している。これを見るとわかるように、各アレイ要素は、データセットがそのアレイ要素範囲内にデータを内含するか否かにより、０、１または２の値を有する。この態様において、発生計数アレイを生成する場合、各アレイ要素は発生計数プロセスが適用されるデータセットの数である０〜Ｎの範囲内の値Ｍを有することになる。Ｎという値をもつ該発生計数アレイ内のあらゆるアレイ要素が、全Ｎ個のデータセットに共通であるデータポイントを表わす。同様にして、０という値をもつアレイ要素は、Ｎ個のデータセットのいずれにも含まれないデータポイントを表わす。中間値（Ｍ＝１〜Ｎ−１）は、１個以上であるがＮ個のデータセットの全てではないデータセットに共通であるデータポイントを表わす。特異的アレイ要素についての共通性度は、特定のアレイ要素値の値Ｍを処理されるデータセットの数Ｎで除することによって決定できる。すなわち、
Ｍ／Ｎ＝共通性度
Ｍ／Ｎ＝１である場合には、処理される全てのデータセットは、該アレイ要素により表わされるデータ値を含む。アレイ要素により表わされるそのｘ−ｙデータ値範囲内では全てのデータセットの完全な重複が存在する。同様にして、Ｍ／Ｎ＜１である場合、完全な重複未満のものが存在する。Ｍ／Ｎ＝０である場合には、データセットのいずれも、アレイ要素により表わされるｘ−ｙデータ値範囲内のデータを含まない。以下でさらに詳細に論述する通り、重複表示をレンダリングする上で使用するための重複度を決定するためには、最大のＭ値Ｍ_maxひいては発生計数アレイについての最大のＭ／Ｎ値（Ｍ／Ｎ）_maxも同様に有用である。同様に、重複度を決定するためには、発生計数アレイの最小のＭ値、（Ｍ／Ｎ）_minも有用である。

ある態様においては、発生計数アレイを生成する場合に補間値を用いることができる。例えば、データセットが、１０００×１０００発生計数アレイについて５００のｘ値しか含まない場合、補間プロセスを（例えば最小２乗プロセス、三次スプライン補間プロセスなどを用いて実施して、補間データ値を提供することができる。同様に、１つのアレイ要素をとり囲む２つ（またはそれ以上）のデータ値の単純平均を使用することもできる。

図２に戻ると、ステップ１４０で、重複表示が生成される。ある態様においては、ユーザは、表示タイプおよび表示すべき重複度を選択することができる。表示タイプには、以下でさらに詳述する通り、重複密度ヒートマップ（ＯＤヒートマップ）表示および重複密度コンセンサス（ＯＤコンセンサス）表示が含まれる。このステップでは、表示が望まれる重複度が、入力パラメータとして要求される。デフォルトとして、完全な重複を表示するパラメータを提供することができる。１つの態様においては、重複度は、図４〜９に示され以下でより詳しく論述されているスライダ１０を用いてユーザが選択できる。

１つの態様においては、例えばデータセットを処理している知脳モジュールと結合されたディスプレイといったような表示装置上で、ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰの表示はレンダリングされ得る。本明細書で使用されるＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰというのは、重複したデータオブジェクトを表わすオブジェクトである。ある態様においてＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰは、全Ｎ個のデータオブジェクト（ＯＢＪＥＣＴＳ）間の最高重複領域を示すための１つの特定のカラー、陰影またはパターンから、中間重複領域を示すカラー、陰影またはパターンのある範囲を伴って、全てのＯＢＪＥＣＴＳの間の最低の重複の領域を示すための第２のカラー、陰影またはパターンに至る範囲のカラー、陰影および／またはパターンのある範囲として表示される。一般に「ＯＢＪＥＣＴ」というのは、それが受信したデータセットであるかまたは処理されたデータセット例えばＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰ ＯＢＪＥＣＴかＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ ＯＢＪＥＣＴであるかに関わらずデータセットを意味する。いかなるオブジェクトであろうともそれ自体、例えばその他のデータＯＢＪＥＣＴＳとの比較のための標準としてＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳオブジェクトを用いて、後の処理のために使用することが可能である。

ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰは、全てのＯＢＪＥＣＴＳの和集合（ＵＮＩＯＮ）を定義する重複したＯＢＪＥＣＴＳの全ての領域、全てのＯＢＪＥＣＴＳ（ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮ）に共通である重複したＯＢＪＥＣＴＳの領域、または重複したＯＢＪＥＣＴＳの各領域内で重複するオブジェクトの百分率により定義されるＵＮＩＯＮまたはＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮの間のあらゆる範囲を表示するものとして定義可能である。別の態様においては、ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰは、固有であるかまたは異なるものであるかまたは以下で論述する通り、共通の部分がほとんどもしくは全くないＯＢＪＥＣＴＳの領域を表示するものとして定義可能である。

ある態様では、ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰを定義するために、ＩからＪおよびＪからＫの範囲内の数値スケールが用いられ、ここでＫは、オブジェクトの１００％が全Ｎ個のオブジェクトに重複している（ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮ；（Ｍ／Ｎ）_max）データを表わし、Ｊは全てのデータ（ＵＮＩＯＮ；Ｍ／Ｎ＞０）を表わし、ＪとＫとの間の中間値は、ＵＮＩＯＮとＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮとの間の幾分かの範囲を表わす。同様にして、Ｉは、いかなるオブジェクトも重複しないデータ（ＵＮＩＯＮ ＭＩＮＵＳ ＡＬＬ ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮ；（Ｍ／Ｎ）_min）を表わし、ＩとＪとの間の中間値は、ＵＮＩＯＮと（ＵＮＩＯＮ ＭＩＮＵＳ ＡＬＬ ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮＳ）の間の何かを表わす。Ｉ、ＪおよびＫは、Ｉ＝−１００、Ｊ＝０およびＫ＝１００といったようなあらゆる任意の値であり得る。

ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰについて表示すべきカラーを決定するために、ある態様においては、正規化された発生計数値が決定され、例えば各アレイ値Ｍに（カラーの数−１）／Ｍ_maxを乗じることによって、カラースケールに整合させられる。例えば、１６のカラー（４ビットカラースケール）については、各々のアレイ要素値に１５／Ｍ_maxが乗算される。ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰ表示例およびＨＥＡＴＭＡＰ オブジェクトおよび表示カラーを決定するためのサンプルコードが以下で紹介される。ある態様では、ユーザは、表示をレンダリングするために用いられるＯＤスケール値および／またはカラースケールを選択することができる。

別の態様では、ＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳの表示をレンダリングすることができる。ある態様では、ＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳというのは、ＯＤスケール値において全てのデータセット（ＯＢＪＥＣＴＳ）の最大値を表わす１つのオブジェクトである。ＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳは新規作成され得、そうでなければ、（例えば、ＯＤスケール上のＩ＝ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮ ＭＩＮＵＳ ＡＬＬ ＵＮＩＯＮＳ、Ｊ＝ＵＮＩＯＮ、およびＫ＝ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮの任意のスケール上で）重複密度の量を特定し、所与のＯＤスケール値における全てのＯＢＪＥＣＴＳの最大密度値に基づいて単一のオブジェクトを新規作成することにより、ユーザがいずれかのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰをＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳに変換することができる。ＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳは、例えば、その他のデータＯＢＪＥＣＴＳと比較するための標準として、ＯＢＪＥＣＴとして使用可能である。ＡＮＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ表示例及びＣＯＮＳＥＮＳＵＳオブジェクトを決定するためのサンプルコードが以下で紹介される。

図４〜８は、Ｉ、ＪおよびＫがそれぞれ〜１００、０および１００の任意値にセットされている状態でＯＤスケールを用いて本発明によるＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰおよびＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ表示の例を示している。図４は、ＯＤスケール値が０にセットされた状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰとして図１に示されたＩＲスペクトルの表示を示す。ＯＤスケール値が０にセットされた状態で（ＵＮＩＯＮ）、重複密度レベルの如何に関わらず、ＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰの全ての部域が表示されている。この例では、全てのスペクトルＯＢＪＥＣＴＳの１００％の重複を表わすスペクトル（ＯＤスケール＝１００）の領域は、赤（この例のために任意に選択されたもの、カラーはユーザが定義できる）で表示され、単一スペクトルにより網羅されたスペクトルの領域（ＯＤスケール＝−１００）は、紫色（この例のために任意に選択されたもの、カラーはユーザが定義できる）で表示され、中間の重複密度レベルを表わす全てのスペクトル領域は、赤から紫色までの範囲のカラーによって表わされる。

図５は、ＯＤスケール値が１００にセットされている状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰ表示として、図１に示されたＩＲスペクトルの表示を示す。ＯＤスケールが１００にセットされた状態で、比較されたオブジェクトセット内の全てのＯＢＪＥＣＴＳの中に存在するスペクトルの部域のみが表示されている。換言すると、図４中で純粋な赤に見えた値のみが、図５中に表示されている。図５は、セット中の全てのスペクトルに共通の部域を明確に示している。

図６は、ＯＤスケール値が５０にセットされている状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰ表示として図１に示されたＩＲスペクトルの表示を示す。ＯＤスケールが５０にセットされた状態で、スペクトル領域の５０％以上が重複しているＩＲスペクトルの部域が表示されている。すなわち、０．５以上のＭ／Ｍ_max値をもつＩＲスペクトル発生計数アレイの部域が表示されている。図６は、スペクトルセット内の最も共通した部域を明確に示している。

図７は、ＯＤスケール値＝５０、すなわちスペクトルＯＢＪＥＣＴＳの５０％が重複する全てのスペクトル領域の最大値の単一のコンセンサスＩＲスペクトルを表わすＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ表示を示す。これは図６内に表示されたＨＥＡＴＭＡＰ ＯＢＪＥＣＴの最大値に対応する。

図８は、ＯＤスケール値が−１００にセットされた状態でＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰ表示として図１に示されたＩＲスペクトルの表示を示している。ＯＤスケールが−１００にセットされた状態で、スペクトル領域の０％が重複しているＩＲスペクトルの部域が表示されている。すなわち、全く重複のない固有データ（ＵＮＩＯＮ ＭＩＮＵＳ ＡＬＬ ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮＳ；（Ｍ／Ｎ）_min）が表示されている。

ある態様においては、ユーザは、ＯＤスケール値をＩとＪとの間のあらゆる値、例えば−１００と０との間のあらゆる小数およびＪとＫとの間のあらゆる値例えば０と１００との間のあらゆる小数にグラフィカル調整することができる。例えば、これは、図９および図４〜８の右側に示されているスライダ１０と対話するマウス、キーボードまたはその他の選択デバイスなどを用いて、表示の右側にあるグラフィカルスライダとユーザが対話することにより、リアルタイムで行なうことができる。図示されているように、スライダ１０は、「Ｃｏｍｍｏｎ，」、「ＡＬＬ」および「Ｕｎｉｑｕｅ」レベルの中でおよびそれらの間でユーザが選択できるようにする。ある態様では、「Ａｌｌ」レベルは、全てのＯＤレベルについて全ＯＤヒートマップを表示する。ある態様において、「Ｃｏｍｍｏｎ，」レベルを選択すると、オブジェクトの１００％に共通である部域すなわち最高のＯＤレベルをもつオブジェクトのみが表示される。スライダをスケールの「Ｃｏｍｍｏｎ，」レベルまで移動すると、最低のＯＤレベルの情報のうちの単数又は複数のものが除去されることになる。「Ｕｎｉｑｕｅ」レベルを選択すると、完全に固有でその他のどのオブジェクトとも共通部分をもたない部域、すなわち最低のＯＤレベルをもつオブジェクトのみが表示される。スライダを「Ｕｎｉｑｕｅ」まで移動させると、最高のＯＤレベルの情報のうちの単数または複数のものが除去されることになる。例えば、図１に表示されたＩＲスペクトルについては、ユーザがスライダ１０から「Ｃｏｍｍｏｎ，」を選択した場合、図５に類似した表示が表示されることになる（ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮ）。同様にしてユーザがスライダ１０から「ＡＬＬ」を選択した場合、図４と類似の表示が表示されることになる（ＵＮＩＯＮ）。ユーザがスライダ１０から「Ｕｎｉｑｕｅ」を選択した場合、図８に類似した表示が表示されることになる（ＯＤ ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥ；ＵＮＩＯＮ ＭＩＮＵＳ ＡＬＬ ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮＳ；（Ｍ／Ｎ）_min）。

ある態様に従って図４〜７に示された表示スライダ１０のＪからＫのスライダ部分を用いてｘ−ｙ値のスペクトル（２次元）スペクトルの入力アレイに対しオペレーション１３０および１４０を実施するように設定されたコードの一例が、以下に示されている。

別の態様に従うと、ｘ−ｙ−ｚ値のスペクトル（３次元）ベクトルの入力アレイについて、ヒートマップアレイが割当てられた場所がＸ×Ｙ×Ｚの要素を含み、上述のコードの一部分は、以下のように現われる可能性がある。

この態様においては、３次元グラフィカルＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰおよびＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ表示を生成またはレンダリングすることができ、そうでなければ、適切なＸ−Ｙ、Ｘ−ＺまたはＹ−Ｚヒートマップアレイ要素を選択することにより（例えばｚ、ｙまたはｘを特定の値にセットすることにより）２次元表示を生成することができる。

１つの態様によれば、表示を生成し図９に示されている全表示スライダ１０と共に使用するための正規化されたコンセンサススペクトルを生成するように設定されたコードの一例が以下に示されている。

同様にして、３次元ベクトルのための正規化されたコンセンサスサーフェスを生成するためのコードの一例は、次のように表わしてもよい。

図１０に示されているように、さらに別の態様によれば、最小（Ｍｉｎ）および最大（Ｍａｘ）の両方のレベルについての個々のスライダアームをもつスライダバーが提供される。上述のコードについては、「Ｍｉｎ」および「Ｍａｘ」スライダアームは、ユーザが「ＭｉｎＣｕｔｏｆｆ」および「ＭａｘＣｕｔｏｆｆ」値を選択することを可能にする。例えば、図１に表示されているＩＲスペクトルについて、ユーザが図１０（１）に示されている設定を選択した場合、図４に類似した表示が表示されることになる（ＵＮＩＯＮ）。同様にして、ユーザが図１０（２）に示された設定を選択する場合、図５に類似した表示が表示されることになる（ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮ）。ユーザが図１０（３）に示された設定を選択した場合、図８に類似した表示が、表示されることになる（ＵＮＩＯＮ ＭＩＮＵＳ ＡＬＬ ＩＮＴＥＲＳＥＣＴＩＯＮＳ）。「ＭｉｎＣｕｔｏｆｆ」および「ＭａｘＣｕｔｏｆｆ」の中間値を選択すると、選択された重複範囲についての表示が生成されることになる。図４−９を再び参照すると、スライダ１０は、「ＭａｘＣｕｔｏｆｆ」値が１００（または１００％）にセットされた状態でユーザが「ＭｉｎＣｕｔｏｆｆ」値を調整することができるように設定されていることがわかる。

本発明のプロセスまたはその一部分は、コンピュータシステムのプロセッサ上で実行されるコンピュータコード内に実装され得る、ということを認識すべきである。このコードは、プロセス１００のさまざまな態様およびステップを実装するべく１つのプロセッサまたは多数のプロセッサを制御するための命令を含んでいる。このコードは標準的にはハードディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭまたはＣＤ、ＤＶＤなどといったような携帯用媒体の上に記憶されている。同様にしてプロセッサ１００またはその一部分は、プロセッサに結合されたメモリユニット内に記憶された命令を実行するプロセッサを含むデータ取得装置内に実装され得る。かかる命令を含むコードの一部分または全てを、コードソースに対する直接的接続または有線および／または無線ネットワーク接続上でデータ取得装置メモリユニットに転送されるかまたはダウンロードされ得るキャリヤ信号の形で体現されてもよいし、そうでなければ周知の通りの携帯用媒体を用いて提供されてもよい。ある態様においては、本発明のプロセスは，Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｆｏｒｔｒａｎ、ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃなどといったさまざまなプログラミング言語、ならびに、データの視覚化および分析に有用な予めパッケージ化されたルーチン、機能および手順を提供できるＭａｔｈｅｍａｔｉｃａ（登録商標）といったようなアプリケーションを用いて、コード化可能である。後者のもう１つの例としてはＭＡＴＬＡＢ（登録商標）がある。

本発明のＯＤ表示システムおよび方法は、さまざまな科学的および統計的な研究努力の分野で直接応用可能である。例えば、代謝学の分野では、ＯＤ表示システムおよび方法は、研究者が、統計学的分析で分類された各々の疾病状態の結果としてもたらされる収集されたスペクトルまたはクロマトグラムからＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳを用いて、統計学的分析で分類された各疾病状態についてのバイオマーカーを作り出すことを可能にしている。結果としてのＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳスペクトルまたはクロマトグラムにより、研究者は、ＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳスペクトルまたはクロマトグラムによってセットされた標準に対し直接未知のスペクトルまたはクロマトグラムを比較することで、１つの疾病状態を診断することができる。ＯＤ ＤＩＦＦＥＲＮＣＥＳ表示も、例えば代謝学の分野で有用である。

ＧＨについて実施例を用い特定の実施形態に関して記述してきたが、ＧＨが開示された実施形態に制限されるものでないということを理解すべきである。反対に、当業者にとっては明白であると思われるようなさまざまな修正および類似の配置はこれを網羅することが意図されている。従って、添付のクレームの範囲には、かかる修正および類似の配置を全て包含するように最も広い解釈がなされるべきである。

従来の積層表示内の、全て直鎖および分枝アルカンである２５ＩＲスペクトルを示す図である。 本発明の１実施形態による複数のデータセットまたはデータオブジェクトの重複表示を生成するためのプロセスの結果を例示する図である。 ２つのデータセットについての４×４の発生計数アレイを生成する簡略化された例を示す図である。 ＯＤスケール値が０にセットされた状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰとして、図１中に示されたＩＲスペクトルの表示を例示する図である。 ＯＤスケール値が１００にセットされた状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰとして図１に示されたＩＲスペクトルの表示を例示する図である。 ＯＤスケール値が５０にセットされた状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰとして図１に示されたＩＲスペクトルの表示を例示する図である。 ＯＤスケール値＝５０、すなわちスペクトルＯＢＪＥＣＴＳの５０％が重複している全てのスペクトル領域の最大値の単一のコンセンサスＩＲスペクトルを表わすＯＤ ＣＯＮＳＥＮＳＵＳとして、図１中に示されたＩＲスペクトルの表示を例示する図である。 ＯＤスケールが−１００にセットされた状態でのＯＤ ＨＥＡＴＭＡＰとして、図１に示されたＩＲスペクトルの表示を例示する図である。 ある態様による、ユーザが異なる表示タイプおよびパラメータを選択できるようにするスライダバーを示す図である。 ある態様による、ユーザが最小（Ｍｉｎ）および最大（Ｍａｘ）のカットオフレベルの両方を選択できるようにするための、個々のスライダアームを伴うスライダバーを示す図である。

Claims (24)

1. 複数の類似データセットを表示する方法であって、
   ２つ以上のデータ値を各々が有するデータポイントを各々が２つ以上含むＮ個のデータセットのうちの複数のものを受信するステップと、
   各アレイ要素について発生計数値Ｍを決定することによりアレイ要素を含む発生計数アレイを生成するステップであって、各前記発生計数値Ｍが、Ｎ個のデータセットのうちの複数のものの中で対応するデータポイントが発生する回数であり、各アレイ要素がデータ値の離散的間隔に対応するステップと、
   重複度を識別する重複密度指標を受信するステップと、
   識別された前記重複度内にあるアレイ要素を決定するステップと、
   前記識別された重複度内にあるアレイ内の前記要素を表わすグラフィカル表示のためのグラフィカルデータを生成するステップと、
   を備え、
   Ｎは２以上の整数であり、Ｍは０以上の整数である方法。
2. 同じ次元にＮ個のデータセットのうちの複数のものを正規化するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 前記正規化するステップが受信ステップの後に実施される請求項２に記載の方法。
4. 前記正規化するステップが受信ステップの前に実施される請求項２に記載の方法。
5. 前記グラフィカル表示が、前記識別された重複度をもつアレイ内の全ての要素を表わす重複密度ＨＥＡＴＭＡＰ表示であり、異なる発生計数値範囲をもつ要素が異なるカラー、陰影および／またはパターンで表示される請求項１に記載の方法。
6. 前記重複密度指標が０〜１の間の共通性度範囲を識別し、前記グラフィカル表示が２個のデータセットと全Ｎ個のデータセットの間の和集合を表わす請求項５に記載の方法。
7. 前記重複密度指標が１に等しい共通性度を識別し、前記グラフィカル表示が全Ｎ個のデータセットの共通集合を表わす請求項５に記載の方法。
8. 前記重複密度指標が０に等しい共通性度を識別し、前記グラフィカル表示が全Ｎ個のデータセットの差集合を表わす請求項５に記載の方法。
9. 前記グラフィカル表示が、前記識別された重複度をもつアレイ内の全ての要素の最大値を表わす重複密度ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ表示である請求項１に記載の方法。
10. 前記決定するステップには、
    ０≦Ｍ_max≦Ｎである最大発生計数値Ｍ_maxをアレイ全体について決定するステップと、
    各アレイ要素について、その要素が前記識別された重複度内に入るか否かを見極めるためＭ／Ｍ_maxと前記重複密度指標を比較するステップと、
    を含む請求項１に記載の方法。
11. 前記重複密度指標がユーザにより入力される請求項１に記載の方法。
12. 受信した前記重複密度指標には最小値が含まれ、最大値がプリセットされている請求項１１に記載の方法。
13. 受信した前記重複密度指標には最小値及び最大値が含まれている請求項１１に記載の方法。
14. 受信した前記重複密度指標がユーザにより実時間で調整される請求項１１に記載の方法。
15. データ取得装置内に常駐するかまたはそれに結合されたプロセッサ内に実装される請求項１に記載の方法。
16. 前記グラフィカルデータを用いて表示装置上でグラフィカル表示をレンダリングするステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
17. 複数の類似データセットの表示をレンダリングするためのグラフィカルデータを生成するようにプロセッサを制御するためのコードを含むコンピュータ可読媒体であって、前記コードは、
    各発生計数値Ｍが、Ｎ個のデータセットのうちの複数のものの中で対応するデータポイントが発生する回数であり、各アレイ要素がデータ値の離散的間隔に対応するものとして、各前記アレイ要素について発生計数値Ｍを決定することによって、２つ以上のデータ値を各々が有するデータポイントを各々が２つ以上含むＮ個のデータセットのうちの複数のもののための、アレイ要素を含む発生計数アレイを生成する命令と、
    ユーザが入力した重複密度指標に対する応答性をもつ識別された重複度内にあるアレイ要素を決定する命令と、
    識別された前記重複度内にあるアレイ内の前記要素を表わすグラフィカル表示のためのグラフィカルデータを生成する命令と、
    を含み、
    Ｎは２以上の整数であり、Ｍは０以上の整数であるコンピュータ可読媒体。
18. 同じ次元にＮ個のデータセットのうちの複数のものを正規化するための命令を含む、請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
19. 前記重複密度指標が０〜１の間の共通性度を識別し、前記グラフィカル表示が２個のデータセットと全Ｎ個のデータセットの間の和集合を表わす請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
20. 前記重複密度指標が１に等しい共通性度を識別し、前記グラフィカル表示が全Ｎ個のデータセットの共通集合を表わす請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
21. 前記重複密度指標が０に等しい共通性度を識別し、前記グラフィカル表示が全Ｎ個のデータセット全体を通して固有の値を表わす請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
22. 前記グラフィカル表示が、前記識別された重複度をもつアレイ内の全ての要素の最大値を表わす重複密度ＣＯＮＳＥＮＳＵＳ表示である請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
23. 前記グラフィカル表示が、前記識別された重複度をもつアレイ内の全ての要素を表わす重複密度ＨＥＡＴＭＡＰ表示であり、異なる発生計数値範囲をもつ要素が異なるカラー、陰影および／またはパターンで表示される請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。
24. 前記決定する命令は、
    ０≦Ｍ_max≦Ｎである最大発生計数値Ｍ_maxをアレイ全体について決定する命令と、
    各アレイ要素について、その要素が前記識別された重複度内に入るか否かを見極めるためＭ／Ｍ_maxと前記重複密度指標を比較する命令と、
    を含む請求項１７に記載のコンピュータ可読媒体。

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