JP6453751B2 - 表現型を統合したソーシャル検索データベース及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、社会的な行動を生体的な表現型の測定値に初めて統合する方法、データベース、及び装置を提供するものである。

データの検索は、情報の整理と相関に有益であることが広く認められている。検索に利用できるデータが多量にある場合、データ検索のエラー率を減少させ、データ検索の効率と速度を上昇させる方法は非常に望ましいものとなる。有益な結果が得られるかどうかは、用いられる質問の入力と相関とに依存する可能性がある。幾つかのグループは、ユーザーによる質問への回答を用いて、製品、活動及び信条の選好を相関付けたり（例えば、Ｈｕｎｃｈ：ｗｗｗ．ｈｕｎｃｈ．ｃｏｍ）、ショッピングにおける行動を、将来の製品購入を推薦するための指標として用いてきた（Ａｍａｚｏｎ）。デバイスのその他の専門プログラム（「アプリ（ａｐｐｓ）」）は、将来の予測についてユーザーに適するようにデータを測定及び比較するソフトウェアを含み、例えば、レストランのアプリにおいては、ユーザーはレストランを評価してデータが収集され、今後のレストランの選択の予測のために使用される。

消費者の行動を予測する方法もまた説明されている。例えば、米国特許第８，２００，５２５号公報（参照により本明細書中に援用される）は、異なるデータベースから情報を変換し組み合わせることによって消費者の行動を予測するプロセス及びシステムを記載している。

将来の選択を予測する能力は非常に望ましいものである。例えば、将来の選択を予測する前記能力は、購入サイクルの間に対象がよく定められた消費者を突き止めることを販売者に可能にするなどの利益を提供する。正しい情報があれば、販売業者はカスタマイズされたターゲティング広告を実施し、消費者にインセンティブを提供することができる（ディスカウントクーポン）。消費者は自分が間違いなく欲しいものを迅速かつ簡単に、そして携帯デバイスを用いて、検索により特定することを望んでいることもまた、広く認識されていることである。検索をより効率的にすることもまた、ユーザーに重要な付加価値を提供する。これらの例のいずれにおいても、従来的に定量的な身体的、生体的な要素は入力に使われていない。

しかしながら、幾つかのグループは、一塩基多型（ＳＮＰｓ：Ｓｉｎｇｌｅ−ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ、遺伝子又はその他の共有配列において、単一のヌクレオチド（Ａ、Ｔ、Ｃ又はＧ）が、ある生物学的な種の集団内又はある個体中の染色体対の間で異なるＤＮＡ配列の変異）のような遺伝子の断片とオンラインアンケートとを用いて、個人の健康リスクに相関付けているほか、個人の家系図を決定している（例えば、２３ａｎｄＭｅ、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ、及びＷｏｒｌｄＦａｍｉｌｉｅｓ．ｎｅｔ）。さらに、多くの企業が疾患（精神疾患も含む）の診断に遺伝子情報を利用している。

医学的状態を診断するために生体的な要素を測定している例には、広く利用されている妊娠検査並びに消費者及び医療検査所が利用する一般用医薬品の分析法のような検査が含まれる。しかしこれらの例は、行動を詳細に説明又は予測するわけではなく、そうした機能が販売者及び消費者に求められている。
この出願の発明に関連する先行技術文献情報としては、以下のものがある（国際出願日以降国際段階で引用された文献及び他国に国内移行した際に引用された文献を含む）。
（先行技術文献）
（特許文献）
（特許文献１） 米国特許第８０７３５０３号明細書
（特許文献２） 米国特許第８１７０６０９号明細書
（特許文献３） 米国特許第８２００５２５号明細書
（特許文献４） 米国特許出願公開第２００３／０００４６５５号明細書
（特許文献５） 米国特許出願公開第２００８／００３３８１９号明細書
（特許文献６） 米国特許出願公開第２００８／０３１８６２４号明細書
（特許文献７） 米国特許出願公開第２００９／０１１７８６１号明細書
（特許文献８） 米国特許出願公開第２００９／０１８２６２５号明細書
（特許文献９） 米国特許出願公開第２０１１／００１００９９号明細書
（特許文献１０） 米国特許出願公開第２０１２／００７２２３３号明細書
（特許文献１１） 韓国登録特許第１０−１１３２２６０号公報
（特許文献１２） 国際公開第２００３／０７０７４５号
（特許文献１３） 韓国公開特許第１０−２０１１−０１１９９９８号公報
（非特許文献）
（非特許文献１） Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｐｏｒｔ；Ｍａｉｌｅｄ ２０１３−０９−０６ ｆｏｒ ＰＣＴ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．ＰＣＴ／ＵＳ２０１３／０４２５２７
（非特許文献２） Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｐｏｒｔ；Ｍａｉｌｅｄ ２０１５−１２−０１ ｆｏｒ ＥＰ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．ＥＰ１３７９４４６２．５

本発明は、ソーシャル検索を生体的な表現型に統合する方法と、販売業者、消費者、及びその他の人が利用するそうした情報のデータベースとを提供するものである。本発明の方法及びデータベースにおいては、従来的なアプローチでは遺伝子型と表現型との間、又は遺伝子型と遺伝子型との間を相関付けるのに対し、表現型（生体的な表現型と、行動的又は感情的な表現型と）の間に相関が作られる。

データベースとはデータのコレクションであり、コンピュータのようなデータを処理するために構成された１つまたは複数のデバイス中に保存される。

以下で使用される表現型という用語は、幾つかの技術的な手順により可視化できる形質又は特徴を含み、観察可能な特徴として行動を含んでもよい。表現型は、定量化可能な遺伝子、発達及び環境についての変数により制約され、これらの変数は、遺伝子シーケンス、エピゲノミック修飾、ＲＮＡ及びマイクロＲＮＡレベル、タンパク質レベル、タンパク質の折り畳み及び修飾、代謝産物レベル、並びに電気的シグナルのような、生体分子の状態として測定することができる。表現型は、生物の観察可能な特徴又は形質、例えば、形態学、発達、生化学的又は生理学的特性、生物季節学、行動、及び行動の産物（鳥の巣など）の複合物である。表現型は、生物の遺伝子の発現、並びに環境因子の影響及びこれら２つの相互作用から生じるものである。本発明の方法においては、本明細書に記載されるように、生体分子の状態は、遺伝的、発達的、及び／若しくは環境的、又はその他の変数を用いて測定される。

所与の細胞、組織、又は生体におけるプロテオーム（遺伝子、細胞、組織、又は生体により発現されるタンパク質の完全なセット）の特定の状態は、プロテオタイプとして知られている。プロテオタイプは、表現型の基礎をなすプロテオームの状態である。プロテオタイプ決定は、固有のアミノ酸のサインを可視化することにより、ある遺伝子の潜在的な遺伝子情報をタンパク質レベルにおいて掘り起こすことができる。単一の遺伝子から多くのタンパク質の形態が可視化される。表現型は、遺伝子型、環境、及び発達履歴により課せられる制約条件を統合したものである（つまり、ある肌の細胞は同じ遺伝子型を持ち同じ環境中にある心臓の細胞とは異なる表現型を持つ）。全ての分子はタンパク質により作成及び制御されるので、プロテオタイプは直接的に表現型を決定することができる。したがって、プロテオタイプを用いて直接的に遺伝子型の表現型への寄与度を推測することが可能であり（ペプチドはＤＮＡにマップされるため）、表現型の合成的な再構築を可能にする（タンパク質レベル又は翻訳後修飾における変化を設計することができる）。プロテオタイプの完全な記述は、分子レベルでの表現型を定義することができる。

生体の活動及び行動はタンパク質に影響されることが認められている。タンパク質を測定することにより、個人の生体分子の状態を示すことができる。現在ではタンパク質の大規模研究である「プロテオミクス」が、疾患の診断や、サンプル中の遺伝子の発現の有無の決定に用いられている。過去においては、例えば核酸（ＲＮＡ）のレベルを測定するなど、より欠陥のある方法を利用して、行動に関連するタンパク質が決定されていた。プロテオミクスは、タンパク質に関連する活動に係る特定の研究において、ＲＮＡレベルなどの決定に比べてより正確となりえるが、その理由は、翻訳率、ＲＮＡ半減期、タンパク質半減期、及びタンパク質分布の全てが、タンパク質が十分なレベルで利用可能でありタンパク質が関連する行動を生じさせることができるかどうかに影響するからである。核酸はタンパク質をエンコードしそれによりタンパク質が発現されることから、核酸はタンパク質レベルに寄与しているが、タンパク質が実際に存在するかどうか及び十分な量があるかどうかは、無数の要因によって決定される。したがって、他タンパク質を測定することが相関の誤りを減らし誤解を少なくする最適の方法である。本発明の実施形態においては、プロテオミクス及び／又はプロテタイプ決定を利用して、個人の生体分子の状態、又は個人の生態的な表現型を測定する。サンプルからタンパク質を精製しタンパク質を測定する方法にはプロテオームのハイスループット解析（例えば、質量分析法）が含まれ、当業者に広く知られて用いられている。そうした方法は、本発明の方法において有用である。

さらに、ペプチド、代謝産物、ホルモン、及び低分子のような、その他の生体分子は、生体の活動及び行動に影響を与え、かつ／又はそれらを示すことが認められている。例えば、女性ホルモンのオキシトシンは、寛容な及び看護的な行動に相関する。本発明の定量的な身体的な生体成分の入力には、ＤＮＡ型、ＲＮＡレベル、マイクロＲＮＡ型若しくはレベル、タンパク質レベル、プロテオタイプ、代謝レベル、又は定性的若しくは定量的ＭＲＩが含まれる。本発明の別の実施形態においては、ペプチド、ホルモン、及び／若しくは低分子、又はこれらの組合せのような、生体分子の測定を実施し、個人の生体分子の状態を測定する。

本発明の方法において、タンパク質などの生体分子が、個人の感情的又は行動的な状態のマーカーとして同定される。感情的な状態には、優しさを感じたり、又は興奮、幸せ、悲しみ、怒り、若しくは恐怖を感じるなどの、基本的な感情が含まれるがこれらに限定されない。生体分子の有無についてのデータ及び個人の行動的又は感情的状態からのデータなどのデータの収集後及び最中において、当該データは統合され、かつ解析される。前記表現型（例えば、バイアスデータ）に相関すると決定されたデータは保持され、表現型に相関しないデータは削除される。前記データは保存され、データベースが作成される。データ収集は継続してもよく、時間とともに、最も良い相関を順位付けして最も良いデータを保持し、かつ最も低い相関を選択的に削除してもよい。前記方法は、生体分子又は状態の行動的又は感情的状態に対する経験的相関を明らかにする。

本明細書で使用される「サンプル」という用語は身体の体液又は細胞を意味し、唾液、汗、血液、涙液、粘液、尿、糞便、口腔擦過細胞、糞便、毛包、爪、又はその他の体細胞が含まれるがこれらに限定されない。サンプルは、個人が表面に息を吐く、試験部位を掻き取る、試験管中に唾を吐く、容器若しくは表面に排尿する、又は例えば装置を用いて解析のためのサンプルを収集できるその他の手段によって液体サンプルを提供することにより、収集することができる。コンピュータチップを利用して、直接的にサンプルを解析するか、又はサンプルを解析する装置（例えば、コンピュータ）にサンプルを提示することができると企図される。例えば、疾患状態を検査する装置を作成するために、ナノテクノロジーが用いられてきた。身体ガスをカーボンナノチューブセンサーの技術を用いた装置により測定し、疾患が決定されてきた。例えば、核酸を検出チップ上に固定化し、個人はチップに身体ガスを浴びせ、核酸は当該チップ上の核酸配列に可変的に結合することにより検出後に特有のパターンを呈し、ガスの有無が疾患に相関付けされる。タンパク質もまたカーボンナノチューブのトランジスタに結合し、その結果タンパク質の結合した事象に関連する信号を装置が変換し、ナノチューブの形式における電気的な読み出しを用いたタンパク質の機能について研究の一般的な方法を提供する。これらは、本発明の方法におけるサンプルを収集及び解析する方法の例を示すものである。

本明細書で用いる「分析法」という用語は、サンプルの成分であって、好ましくはタンパク質、ペプチド、ホルモン、又はその他の生体分子である成分を、定量化又は定性化するための測定方法である。本発明の方法においては、ある個人からのサンプル中の、１つ若しくは複数のタンパク質及び／又は細胞の全プロテオームが分析される。個人がサンプル又はサンプルについての前記分析法からのデータを、相関において用いられる場所へと送達することができると企図される。最初に、１つ若しくは複数のタンパク質及び／又は全プロテオームが分析される。好ましい実施形態においては、１つのタンパク質、例えばホルモン、例えばアドレナリン、が分析される。別の実施形態においては、５つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、１０つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、５０つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、１００つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、５００つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、１０００つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、２０００つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、２５００つのタンパク質が分析される。別の実施形態においては、３０００つのタンパク質が分析される。常に存在するタンパク質又は常に存在しないタンパク質は、本明細書に記載される通り、それらの有無が質問への回答に相関することにより、将来の行動を予測する。さらに、回答に応じてさらに誘導されるタンパク質は、遺伝子的な関連を可能にし、それはＤＮＡに予測させることを可能にする（しかしながら、当該タンパク質をエンコードする遺伝子は必ずしも特定のタンパク質のレベルの変化を誘導する遺伝子ではないと考えられる）。

本発明の一態様において、サンプル中のタンパク質が測定された後、そうしたタンパク質をエンコードする遺伝子を決定することができる。ついで、代わりの核酸（ＤＮＡ又はＲＮＡなど）分析法を用いて、個人の生体分子の状態を測定することができる。タンパク質を最初に計測し、続いて個人の生体分子の状態の決定のために代用として核酸を用いる逆転の方法は、スケールでは追求されてこなかった。個人の生体分子の状態を決定するのに適切なのは核酸計測であるという１つの理由は信頼であるかもしれず、別の理由は核酸分析法に対するタンパク質分析法のより高い費用であるかもしれない。したがって、本発明の別の実施形態においては、タンパク質が最初に測定され、続いて対応するＤＮＡ又はＲＮＡ分子が決定され、ついでそうした核酸分子が分析されて個人の生体分子の状態が測定される。

本発明の別の実施形態においては、相関のために、心拍数、電気反応、体温、瞳孔拡張、又はその他の生理学的特性のような生理学的な状態が測定される。

測定された生体分子の状態を、ついで例えば社会的行動のような個人の行動的な状態と相関付けし、例えば、販売業者が購入行動を予測するため又はユーザーの既存及び潜在の選好についての新たな情報をユーザーに提供するためといった、様々な目的に有用な個人に関する情報データベース（好ましくはコンピュータ中の、アクセスしやすいように纏められた１つまたは複数の関連データのコレクション）を作成する。

本発明の一態様においては、個人の生体分子の状態とともに、質問により個人の行動の状態を測定して情報データベースを作成及び進化させ、個人又は別の個人の行動について知りうる個人が、感情、行動、選好、気分、知覚、感覚、或いはその他の身体的、生体的、感情的、心理的、又は精神的な状態を表示又は評価するための、行動アンケート又は一連の質問を完成させる。例えば質問は、「あなたはオートバイに乗るのが好きですか？」、「あなたはジェットコースターで気分が悪くなりますか？」、「あなたは結婚していますか？」、「あなたは幸せですか？」、「あなたは共和党支持者ですか？」、「あなたはどちらの質感が好きですか？（写真を見せる）」、「あなたは暑い気候と寒い気候のどちらが好きですか？」、「あなたは赤色と黄色のどちらが好きですか？」、「あなたは速く運転するのが好きですか？」、及び／又はその他のそうした質問であって、同様に視覚的な提示で回答により個人の選好、感情が示されるものである質問であってもよい。例えば個人に写真を示し、当該個人から、「私はそれを知っており好きです」、「私はそれを知っており好きではありません」、「私はそれを知りませんが好きです」、「私はそれを知りませんが好きではありません」といったような、関連する意見についてのコメントを得てもよい。このように、表現型は個人の行動的な状態と並列して作成され、そうした情報は表現型と個人の行動的な状態との相関付けを可能にし、表現型が提示された際に将来の行動を予測する能力を容易にする。表現型を行動へと結びつける情報が多くなれば予測がより正確になるため、前記データベースが大きくなればなるほど、より望ましいものとなる。

このように、本発明の方法においては、前記行動アンケート又は一連の行動に関する質問からの回答は、ついで前記分析法からの表現型の結果と相関付けされる。プロテオーム解析を多くの個人の感情的な状態（例えば、１つの感情的な状態についておそらく５、１０、２０、２５，又は１００人）に対して実施し、最初にデータベースを作成してもよい。データを収集し、前記分析法から得られた表現型と、前記質問に対する回答から得られた行動とが相関付けされたデータベースを作成する。時間とともに、前記データベースを修正し、表現型と相関しない行動データを削除してもよい。データを継続的に収集し、前記データベースを進化させてもよい。前記データベースに新しい情報が入力されるたびに、行動の表現型への一致を順位付けし、順位付けに従ってデータベースを時間とともに修正又は進化させてもよい。新しい行動の情報及び表現型の情報を継続的に前記データベースに統合してもよいと企図される。

解析のためにデータを収集及び保存する方法には多くの例が存在する。例えば、ＨＬＡタイピングのデータベースは、個人のＨＬＡ型についての情報を目的に情報を収集及び保存している。

本発明の方法において、意思決定及びデータ検索の結果は、ユーザーの生体的な表現型に関連付けられ、様々な適用先に有用な情報及びパターンを作成する。このデータ検索への生体的データの統合は、検索の効率及び速度の高いエラー率を下げることに寄与する。前記個人の生体分子の状態を測定するのに用いられるマーカーは、常に存在するか又は常に存在しないタンパク質などであって、そのマーカーの有無が質問への回答と相関することによって、将来の行動を予測することができる。

本発明の一方法においては、有効な「感情型」つまり行動及び感情に相関付けられた時間的な生体的な状況又は状態を導き出すためには、表現型の評価が行動への相関において重要であり、それにより現在及び将来の行動の評価及び予測が可能となる。

したがって、本発明は、サンプルデータベース及び調査データベースからのデータを相関付ける方法であって、個人から生体分子を有するサンプルを取得し、同時に当該個人から調査データを取得する工程と、前記調査データを調査データベース中に保存する工程と、前記生体分子のサンプルを解析し、生体分子の組成を決定する工程と、前記組成から得られたデータをサンプルデータベース中に保存する工程と、前記サンプルデータベースからのデータを前記調査データベースからのデータに相関付ける工程とを有する、方法を説明するものである。別の実施形態においては、本発明は、消費者の行動を予測する方法であって、処理デバイスを使用する工程と、消費者から生体分子を有するサンプルを取得する工程と、同時に前記消費者から調査データを取得する工程と、前記調査データを調査データベース中に保存する工程と、前記生体分子のサンプルを解析し、生体分子の組成を決定する工程と、前記組成から得られたデータをサンプルデータベース中に保存する工程と、前記サンプルデータベースからのデータを前記調査データベースからのデータに相関付ける工程と、前記処理デバイスを用いて、消費者の行動を予測するために前記相関付けられたデータを使用する工程とを有する、方法である。さらに別の実施形態においては、本発明は、個人の行動又は選好を予測する方法であって、当該方法は、個人からサンプルデータを取得する工程と、前記調査データを調査データベース中に保存する工程と、前記生体分子のサンプルを解析し、前記サンプルデータベースを決定する工程と、前記サンプルデータベースからのデータを前記調査データベースからのデータに相関付ける工程と、前記サンプルデータベース中の前記生体データと前記調査データベース中の前記調査データとの間の前記相関に基づいて、行動又は選好を予測する工程とを有するものである、方法である。さらに別の実施形態においては、本発明は、個人の行動又は選好を予測する方法であって、当該方法は、個人から生体分子を有するサンプルを取得する工程と、前記生体分子のサンプルを解析し、生体分子の組成を決定する工程と、前記サンプルからのデータを調査データベースからのデータに相関付ける工程と、前記サンプル中の前記生体データと前記調査データベース中の前記調査データとの間の前記相関に基づいて、行動又は選好を予測する工程とを有するものである、方法である。別の実施形態においては、本発明は、過去に作成したサンプルデータベース及び過去に作成した調査データベースからのデータを相関付ける方法であって、前記サンプルデータベースからのデータを前記調査データベースからのデータに相関付ける工程を有する、方法である。別の実施形態においては、本発明は、サンプルデータベース及び調査データベースからのデータを相関付ける方法であって、個人から生体分子を有するサンプルを取得する工程と、前記生体分子のサンプルを解析し、生体分子の組成を決定する工程と、前記サンプルデータベースからのデータを調査データベースからのデータに相関付ける工程とを有する、方法である。別の実施形態においては、本発明は、１人又は複数の個人の行動又は選好を予測する方法であって、当該方法は、１人または複数の個人からの生体分子を有するサンプルを取得する工程と、前記生体分子のサンプルを解析し、生体分子の組成を決定する工程と、前記組成から得られたデータをサンプルデータベース中に保存する工程と、前記サンプルデータベースからのデータを調査データベースからのデータに相関付ける工程と、前記サンプルデータベース中の前記生体データと前記調査データベース中の前記調査データとの間の前記相関に基づいて、行動又は選好を予測する工程とを有するものである、方法である。

本発明の方法において、個人は消費者を含む。データベースは複数の個人からの情報を含む。

本発明の方法は、個人の何らかのものへの親和性（例えば、人々、電子ガジェット、音楽、食べ物、ファッション、ゲーム、本、消耗品など）を実証又は予測することが有効な幾つかの適用先において有用である。例えば、交際相手紹介所、ペット産業（例えば、ペットの生体分子の状態を測定し所有者が行動的な状態に関する情報を提供してもよい）、政治システム（投票の選択に関する情報を提供する）、旅行産業（休暇地のマーケティング）は、生体分子の状態を個人の行動（例えば、選択）に相関付ける前記データベースにより提供される情報を理解するであろう。

以下の参考文献が参照により本明細書に完全に援用される。
Ｄｅ Ｒｕｉｔｅｒ，Ｊ．Ｒ．（２００４）’Ｇｅｎｅｔｉｃ ｍａｒｋｅｒｓ ｉｎ ｐｒｉｍａｔｅ ｓｔｕｄｉｅｓ： ｅｌｕｃｉｄａｔｉｎｇ ｂｅｈａｖｉｏｕｒ ａｎｄ ｉｔｓ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ．’，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｐｒｉｍａｔｏｌｏｇｙ．，２５（５）．ｐｐ．１１７３−１１８９．
Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ ｅｎｔｉｔｌｅｄ： Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ ｆｏｒ Ｆｕｔｕｒｅ Ａｒｍｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（２００９） Ｂｏａｒｄ ｏｎ Ａｒｍｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＢＡＳＴ），Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｏｎ Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ ｆｏｒ Ｆｕｔｕｒｅ Ａｒｍｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ； Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ； ＮＡＴＩＯＮＡＬ ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＣＯＵＮＣＩＬ ＯＦ ＴＨＥ ＮＡＴＩＯＮＡＬ ＡＣＡＤＥＭＩＥＳ，ＴＨＥ ＮＡＴＩＯＮＡＬ ＡＣＡＤＥＭＩＥＳ ＰＲＥＳＳ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，Ｄ．Ｃ． ｗｗｗ．ｎａｐ．ｅｄｕ。
Ｇｏｌｄｓｍｉｔｈ ｅｔ ａｌ．，Ｖｏｌ．５’Ｎｏ．７’５４０８−５４１６’２０１１，ＡＣＳ Ｎａｎｏ； Ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｏｎｌｉｎｅ Ｊｕｎｅ ２２，２０１１．
Ｓａｍｕｅｌ Ｍ．Ｋｈａｍｉｓ，ｅｔ ａｌ．，Ｈｏｍｏ−ＤＮＡ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｚｅｄ Ｃａｒｂｏｎ Ｎａｎｏｔｕｂｅ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｓｅｎｓｏｒｓ，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｓｏｌｉｄｓ ７１（２０１０）４７６−４７９．
Ｓ．Ｍ．Ｋｈａｍｉｓ，ｅｔ ａｌ．，ＤＮＡ−ｄｅｃｏｒａｔｅｄ ｃａｒｂｏｎ ｎａｎｏｔｕｂｅ−ｂａｓｅｄ ＦＥＴｓ ａｓ ｕｌｔｒａｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｓｅｎｓｏｒｓ： Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｏｍｏｌｏｇｕｅｓ，ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｉｓｏｍｅｒｓ，ａｎｄ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｓｏｍｅｒｓ，ＡＩＰ Ａｄｖａｎｃｅｓ ２，０２２１１０（２０１２）；ｄｏｉ：１０．１０６３／１．４７０５３９４
Ｙｉａｎ−Ｂｉａｏ Ｚｈａｎｇ，ｅｔ ａｌ．，Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｚｅｄ Ｃａｒｂｏｎ Ｎａｎｏｔｕｂｅｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｖｉｒａｌ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ，Ｎａｎｏ Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００７ Ｖｏｌ．７，Ｎｏ．１０ ３０８６−３０９１

さらなる検討なしに、本分野の当業者は前述の説明を用いて本発明を最大限に活用すると考えられる。

Claims (9)

1. 処理デバイスによってサンプルデータベースからの組成データ及び調査データベースからの調査データを相関付ける方法であって、前記方法は、
   複数の個人から取得された複数セットの調査データを調査データベース中に保存する工程であって、前記複数セットの調査データのそれぞれは、同一の個人から取得されたサンプルの一つと同時に前記複数の個人の一つとして取得され、前記サンプルはタンパク質の生体分子を有し、かつ前記複数の個人から取得される、前記保存する工程と、
   前記組成データを生成するための生体分子の組成を決定するために、前記複数の個人から取得されたサンプル中の生体分子を解析する工程と、
   前記組成データを前記サンプルデータベース中に保存する工程と、
   前記サンプルデータベースからの前記組成データを前記調査データベースからの前記調査データに相関付ける工程とを有し、
   前記調査データは、前記複数の個人のそれぞれの個人消費者行動、選好、気分、知覚、感覚、精神的状態、心理的状態、身体的状態、及び感情的状態についての質問に対する回答を有し、
   前記サンプルは、尿、糞便、血液、個人の呼気、ヒトの細胞、毛髪、爪、唾液、粘液、及び涙液から成る群から選択され、
   前記相関付ける工程は、購入行動の予測において販売業者が使用するための消費者行動を予測するため、またはユーザーの既存の及び潜在的な購入についての新たな情報をユーザーに提供するための適切な相関性を生成する、方法。
2. 請求項１記載の方法において、前記複数の個人は消費者である、方法。
3. 請求項１記載の方法において、前記解析する工程は、質量分析器を用いて行われるものである、方法。
4. 請求項１記載の方法において、前記調査データは生理的な測定からのデータを有するものである、方法。
5. 請求項４記載の方法において、前記生理的な測定は、心拍数、電気反応、体温、および瞳孔拡張から選択されるものである、方法。
6. 請求項１記載の方法において、前記調査データは前記複数の個人と親しい人により生成されるものである、方法。
7. 請求項１記載の方法において、前記複数の個人は消費者であり、前記予測する工程は前記処理デバイスを使って消費者行動を予測するために前記相関性を使用する工程を有するものである、方法。
8. 請求項７記載の方法において、前記処理デバイスはコンピュータである、方法。
9. 請求項７記載の方法において、前記処理デバイスは携帯電話である、方法。