KR20070086142A - 유전자 발현량 규격화 방법, 프로그램 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

별개로 측정된 유전자 발현량을 비교ㆍ검증할 수 있도록 규격화하기 위한 지표에 대하여, 신뢰성ㆍ정밀도가 높은 지표의 취득 방법을 제시하여 유전자 발현량 규격화의 신뢰성ㆍ정밀도를 높이는 것을 과제로 한다. 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 이용하여, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 방법이며, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 상관 함수로부터 취득하고, 취득한 상관 관계를, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표로 하는 유전자 발현량 규격화 방법을 제공한다. 상관 함수는 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포 (31)로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량 gn에 대하여, 상기 실험 조건마다(부호 34 내지 38) 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고, 각 함수값이 일정값에 근사하는 함수값의 조합을 선택함으로써 얻을 수 있다.
유전자 발현량 규격화

Description

유전자 발현량 규격화 방법, 프로그램 및 시스템{GENE EXPRESSION LEVEL STANDARDIZATION METHOD, PROGRAM, AND SYSTEM}
본 발명은 DNA 칩 등 유전자 발현 해석용 기판을 이용하여 얻어진 유전자 발현량 측정 데이터의 규격화 또는 표준화, 해석, 보정 등에 관한 기술 분야에 속한다.
최근 DNA 칩 또는 DNA 마이크로어레이(이하, 본원에서는 「DNA 칩」이라 함)의 실용화가 진행되고 있다. DNA 칩은 다종ㆍ다수의 DNA 올리고쇄를 검출용 핵산으로서 기판 표면에 집적시켜 고정한 것이다. DNA 칩을 이용하여, 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과, 세포 등으로부터 채취한 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화를 검출함으로써, 채취한 세포내에서의 유전자 발현을 망라적으로 해석할 수 있다.
DNA 칩을 이용한 유전자 발현 해석에서의 혼성화 검출 기술의 향상에 따라서, 단순히 유전자 발현의 유무를 검출할 뿐 아니라 유전자 발현량의 정량적인 측정이 가능해지고 있다. 예를 들면, 혼성화 검출시에 형광 강도를 정량적으로 측정함으로써, 유전자 발현량을 나타내는 정량적인 수치를 취득하는 기술은 일부 실용화되었다.
따라서, 유전자 발현량을 나타내는 정량적인 수치를 규격화하는 시도가 진행되었다. 여기서, 「규격화」란, 다른 유전자 발현 해석에 의해 얻어진 유전자 발현량과의 비교가 가능한 수치로 변환하는 것을 말한다. 유전자 발현량을 규격화하는 방법으로서, 예를 들면 표준 세포의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법, 정상적으로 발현되고 있는 유전자의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법, DNA 칩을 이용한 유전자 발현 해석으로 측정된 전체 유전자 발현량의 합계를 규격화의 지표로 하는 방법 등이 제안되었다.
우선, 표준 세포의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법에 대하여 설명한다. 도 9에 나타낸 바와 같이, 표준 세포 (91)과 유전자 발현 해석에 사용되는 세포 (92) 각각으로부터 샘플 핵산을 취득하고, 각각의 샘플 핵산에 성질이 다른 형광 물질 (93), (94)를 결합시킨 후, 두 샘플 핵산을 혼합하여 DNA 칩의 기판 표면에 공급한다. 다음에, DNA 칩의 기판 표면 (95)에 고정된 검출용 핵산 (96)과 표준 세포 (91)로부터 취득한 샘플 핵산 (97)과의 혼성화를, 형광 물질 (93)의 여기(勵起)에 기초하는 형광 강도로 측정하여 표준 세포의 유전자 발현량을 취득한다. 또한, 표준 세포의 유전자 발현량을, 유전자 발현 해석에 사용되는 세포 (92)에 대한 유전자 발현량(형광 물질 (94)의 여기에 기초하는 형광 강도)를 규격화할 때의 지표로 한다.
다음에, 정상적으로 발현되고 있는 유전자의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법에 대하여 설명한다. 도 10에 나타낸 바와 같이, 미리 DNA 칩의 기판 표면 (101)에, 정상적으로 발현하는 유전자와 혼성화되는 검출용 핵산 (102)를 고 정시켜 둔다. 그리고, 그 검출용 핵산 (102)와 유전자 발현 해석에 사용되는 세포 (103)으로부터 채취된 샘플 핵산 (104)와의 혼성화량을 형광 강도 등에 의해 검출하고, 유전자 발현 해석에 사용되는 세포 (103)에서의 그 유전자의 유전자 발현량을 취득하여, 규격화할 때의 지표로 한다.
다음에, DNA 칩을 이용한 유전자 발현 해석으로 측정된 전체 유전자 발현량의 합계를 규격화의 지표로 하는 방법에 대하여 설명한다. 이 방법은, DNA 칩을 이용한 유전자 발현 해석으로 측정된 전체 유전자 발현량(형광 강도)의 합계가 거의 일정값이 된다고 하는 경험칙에 기초하는 방법으로, DNA 칩을 이용한 유전자 발현 해석으로 측정된 전체 유전자 발현량의 합계를 규격화할 때의 지표로 이용하는 방법이다.
그 밖에, DNA 칩 등에 의해 얻어진 유전자 발현량의 해석 방법, 보정 방법 등에 관한 선행 문헌으로서, 예를 들면 일본 특허 공개 제2002-71688호 공보, 일본 특허 공개 2002-267668호 공보, 일본 특허 공개 제2003-28862호 공보가 있다. 기타노 히로아끼편 「유전적 알고리즘 1 내지 4」(산업 도서)는 본 발명의 일부와 관련성이 있는 유전적 알고리즘에 관한 문헌이다.
표준 세포의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법에는, 동일한 표준 세포를 이용하여 규격화를 행한 경우 이외에 각각의 유전자 발현량을 비교할 수 없다고 하는 문제가 있었다. 즉, 예를 들면 로트가 다른 표준 세포를 이용하여 규격화를 행한 경우, 각각의 유전자 발현량을 비교하는 것은 가능하지 않았다. 또한,표준 세포의 유전자 발현량의 상대값이라는 형태로밖에 유전자 발현량을 나타낼 수 없다고 하는 문제가 있었다.
정상적으로 발현되고 있는 유전자의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법에는, 정상적으로 일정값으로 발현하는 유전자를 찾기가 어렵고, 실제로는 세포의 채취 시각, 세포에 가해진 외부 스트레스 등에 의해 유전자 발현량이 변동되는 경우가 많다고 하는 문제가 있었다. 따라서, 규격화에 사용되는 지표의 변동이 커지기 때문에, 정상적으로 발현되고 있는 유전자의 유전자 발현량을 규격화의 지표로서 유전자 발현량을 규격화하더라도, 신뢰성이 높은 수치를 취득하는 것이 어려웠다.
DNA 칩을 이용한 유전자 발현 해석으로 측정된 전체 유전자 발현량의 합계를 규격화의 지표로 하는 방법은 이론적 뒷받침이 없어, 지표로서의 신뢰성, 정밀도에 문제가 있었다.
따라서, 본 발명은 별개로 측정된 유전자 발현량을 비교ㆍ검증할 수 있도록 규격화하기 위한 지표에 대하여, 신뢰성ㆍ정밀도가 높은 지표의 취득 방법을 제시하여 유전자 발현량 규격화의 신뢰성ㆍ정밀도를 높이는 것을 주된 목적으로 한다.
<발명의 개시>
본 발명에서는 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 이용하여 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 방법이며, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 취득하고, 상기 취득한 상관 관계를, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표로 하는 유전자 발현량 규격화 방법을 제공한다.
상기 상관 관계는 상기 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수로부터 얻을 수 있다. 상관 함수는, 예를 들면 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여, 상기 실험 조건마다의 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고, 상기 각 함수값이 일정값에 근사하는 조합을 선택함으로써 얻을 수 있다. 상기 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량은, 예를 들면 2 이상의 세포 채취 시각을 설정함으로써 얻을 수 있다.
또한, 상기 상관 함수를 취득할 때에 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산을 선택할 수 있다. 그 경우, 상기 함수값에 대한 기여의 정도가 큰 상기 복수개의 유전자 발현량의 조합을 선택하는 것이 바람직하다.
이상과 같이, 본 발명에 따른 유전자 발현량 규격화 방법에서는, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량과 상관 함수로부터, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화할 수 있다. 지표 취득을 위해 사용되는 검출용 핵산의 선택과 상관 함수의 취득은 유전자 발현 해석 전에 사전에 행할 필요가 있다.
또한, 본 발명에 따른 방법은 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
부가적으로, 본 발명은 시스템화가 가능하다. 그 경우, 예를 들면 측정된 유전자 발현량을 입력하는 입력 수단, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수를 출력하는 출력 수단, 상기 입력 수단으로 입력된, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을, 상기 상관 함수로 연산 처리함으로써 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량의 상관 관계를 취득하는 규격화 지표 취득 수단, 및 상기 상관 관계에 기초하여 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 유전자 발현량 규격화 수단을 적어도 구비한 구성으로 할 수 있다.
또한, 이 시스템은 상관 함수를, 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여 상기 실험 조건마다의 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고, 각 함수값이 일정값에 근사하는 함수값의 조합을 선택함으로써 얻는 수단을 구비할 수도 있다. 그 밖에, 함수값에 대한 기여의 정도가 큰 상기 복수개의 유전자 발현량의 조합을, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서 선택하는 수단을 구비하는 것도 가능하다.
이하에 용어를 정의한다.
「유전자 발현량」은 특정 유전자의 세포내에서의 발현량을 말하고, DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 상기 검출용 핵산과 혼성화되는 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정한 값(측정 데이터), 및 그 값에 기초하여 취득한 유전자 발현량의 추정값 등도 포함하는 개념이다.
「규격화」는 유전자 발현 해석 등에 의해 얻어진 형광 강도 등의 수치를, 다른 유전자 발현 해석 등에 의해 얻어진 측정값 전반과의 비교가 가능한 수치로 변환시키는 것을 말한다.
「2 이상의 실험 조건」은 몇몇 유전자에 대하여 유전자 발현량을 변동시키는 실험 조건의 변화를 말한다. 예를 들면, 샘플 세포의 채취 시각을 복수개 설정하는 경우나, 세포에 소정의 외부 자극을 가하여 유전자 발현량을 변동시키는 경우 등을 포함한다. 「세포 채취 시각」이란, 샘플 세포를 취득한 시각을, 유전자 발현량의 경시적 변화가 멈춘 시각이라고 추정하여 설정한 개념이고, 별도로 유전자 발현량의 경시적 변화가 멈춘 시각을 어느 정도 추정할 수 있는 경우에는 그 시각을 말한다.
「혼성화」는 상보적인 염기 서열 구조를 구비하는 핵산 사이의 상보쇄(2본쇄) 형성 반응을 의미한다.
「핵산」이란, 푸린 또는 피리미딘 염기와 당이 글리코시드 결합한 뉴클레오시드 인산에스테르의 중합체(뉴클레오티드쇄)를 의미하고, 프로브 DNA를 포함하는 올리고뉴클레오티드, 폴리뉴클레오티드, 푸린 뉴클레오티드와 피리미딘 뉴클레오티드가 중합된 DNA(전장 또는 그의 단편), 역전사에 의해 얻어지는 cDNA(c 프로브 DNA), RNA, 폴리아미드 뉴클레오티드 유도체(PNA) 등을 널리 포함한다.
「검출용 핵산」이란, 반응 영역에 저류 또는 유지된 매질 중에 고정 또는 유리된 상태로 존재하고, 해당 핵산 분자와 특이적으로 상호 작용하는 상보적 염기 서열을 갖는 핵산 분자를 검출하기 위한 탐침(검출자)로서 기능하는 핵산 분자이다. 대표예는 DNA 프로브 등의 올리고뉴클레오티드 또는 폴리뉴클레오티드이다. 「표적 핵산」은 세포로부터 취득된 샘플 핵산 중, 상기 검출용 핵산과 혼성화되는 핵산이다.
본 발명에 의해 유전자 발현량 규격화의 신뢰성ㆍ정밀도를 높일 수 있다. 즉, DNA 칩을 이용하여 유전자 발현 해석을 행할 때에, 본 발명을 이용하여 유전자 발현량을 규격화함으로써, 별개로 측정된 유전자 발현량을 비교ㆍ검증할 수 있게 된다.
도 1은 유전자 발현량 규격화의 플로우를 나타내는 도면.
도 2는 본 발명에 따른 DNA 칩의 구성예를 나타내는 도면.
도 3은 본 발명에 따른 상관 함수의 취득 방법의 일례를 나타내는 모식도.
도 4는 복수개의 세포 채취 시각에서의 유전자 발현량을 모델 곡선에 피팅(fitting)시킨 그래프.
도 5는 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산의 선택 방법의 일례를 나타낸 도면.
도 6은 DNA 칩내에서의 유전자 발현량의 변이(fluctuation)를 보정하는 방법을 나타낸 도면.
도 7은 데이터 검증을 행하는 방법의 일례를 나타낸 도면.
도 8은 본 발명에 따른 유전자 발현량을 규격화하는 시스템의 일례를 나타낸 도면.
도 9는 종래 기술을 설명하기 위한 도면이며, 표준 세포의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법을 나타낸 도면.
도 10은 종래 기술을 설명하기 위한 도면이며, 정상적으로 발현되고 있는 유 전자의 유전자 발현량을 규격화의 지표로 하는 방법을 나타낸 도면.
<발명을 실시하기 위한 최선의 형태>
본 발명을 실시하기 위한 바람직한 형태에 대하여 첨부 도면을 참조하면서 설명한다. 또한, 이하에 기재하는 실시 형태는 DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 채취한 세포로부터 취득한 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 취득한 경우에 대하여 예시한 것이지만, 본 발명의 범위는 이에 의해 좁게 해석되지 않는다.
먼저, 도 1을 이용하여 유전자 발현량 규격화의 플로우를 설명한다. 도 1 중, 플로우 (A)는 RNA 처리 플로우를, 플로우 (B)는 게놈 처리 플로우를 나타낸다. 또한, 도 1 중, 「S」는 플로우의 시점(스타트)를, 「E」는 플로우의 종점(엔드)를 나타낸다(이하 동일).
RNA 처리 플로우 (A)는 본 플로우에서 사용되는 DNA 칩을 준비하는 단계(부호 A1, A2), 채취한 세포로부터 샘플 핵산을 취득하여 제조하는 단계(부호 A3, A4), DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 채취한 세포로부터 취득한 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정하고, 유전자 발현량을 취득하는 단계(부호 A5, A6), 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표를 취득하는 단계(부호 A7)로 구성된다. 이하, 순서대로 설명한다.
우선, DNA 칩을 준비하는 단계(도 1 중, 부호 A1, A2)에 대하여, RNA 처리 플로우 (A)에서 사용되는 DNA 칩의 구성예를 도 2를 이용하여 설명한다. RNA 처리 플로우 (A)에서 사용되는 DNA 칩에는, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산(도 2 중 부호 21)과 유전자 발현 해석을 행하는 검출용 핵산(도 2 중 부호 21 이외의 핵산, 예를 들면 부호 22)를 고정해둔다. 또한, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산의 고정 위치는 도 2에 나타낸 장소로 한정되지 않고, 예를 들면 컨트롤로 하는 복수개의 검출용 핵산을, 기판 표면의 소정 위치에 모아 고정시킬 수도 있다. 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산의 선택 방법은 후술한다.
다음에, 다시 도 1을 이용하여, 채취한 세포로부터 샘플 핵산을 취득하여 제조하는 단계(부호 A3, A4)에 대하여 설명한다. RNA 처리 플로우 (A)에서는 공지된 방법에 따라서 채취한 세포로부터 RNA를 추출 후, 그 RNA와 상보적인 배열을 갖는 cDNA를 합성하거나 하여 샘플 핵산을 취득한다(부호 A3). 샘플 핵산은 제한 효소로 단편화할 수도 있다(부호 A4).
다음에, DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 채취한 세포로부터 취득한 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정하고, 유전자 발현량을 취득하는 단계(부호 A5, A6)에 대하여 설명한다. DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산에 샘플 핵산을 공급하여, 검출용 핵산과 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도 등을 이용하여 측정한다(부호 A5). 그리고, 그 측정 데이터에 기초하여 유전자 발현량(규격화 전의 추정량)을 취득한다(부호 A6).
다음에, 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표를 취득하는 단계(부호 A7)에 대하여 설명한다. 부호 A7의 단계에서는, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량(부호 A6) 사이의 상관 관계를 취득한다. 그리고, 취득한 상관 관계를, 유전자 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표로 한다. 이 단계는 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다. 여기서, 상관 관계는 상기 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수로부터 얻어진 값이다. 상관 함수의 취득 방법에 대해서는 후술한다.
또한, 부호 A7의 단계에서 얻어진 지표를 이용하여(화살표 A8), 유전자 발현 해석을 행하는 복수개의 검출용 핵산과 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량(측정 데이터)에 기초하는 유전자 발현량(화살표 A9)를 규격화한다(부호 C1). 이 단계도 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
한편, 게놈 처리 플로우 (B)는 본 플로우에서 사용되는 DNA 칩을 준비하는 단계(부호 B1), 채취한 세포로부터 샘플 핵산을 취득하여 제조하는 단계(부호 B3, B4), 세포수 취득을 위한 검출용 핵산과 채취한 세포로부터 취득한 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정하고, 채취한 세포의 세포수를 취득하는 단계(부호 B5, B6)로 구성된다. 이하, 순서대로 설명한다.
우선, DNA 칩을 준비하는 단계(부호 B1)에 대하여 설명한다. 게놈 처리 플로우 (B)에서 사용되는 DNA 칩의 기판 표면에는, 세포수 취득을 위한 검출용 핵산을 고정시켜 둔다. 세포수 취득을 위한 검출용 핵산에는, Alu 배열 등, 게놈 중에 거의 일정 비율로 존재하는 반복 서열 또는 그의 일부분과 동일한 서열을 갖는 핵산을 고정시킨다.
또한, 세포수 취득을 위한 검출용 핵산은 DNA 칩의 기판 표면의 어느 부위에 고정시킬 수도 있다. 또한, 예를 들면 RNA 처리 플로우 (A)에서 사용되는 DNA 칩 의 기판 표면에, 세포수 취득을 위한 검출용 핵산을 고정시키는 영역을 둘 수도 있고, 세포수 취득에 사용되는 DNA 칩을 별도로 준비할 수도 있다.
다음에, 채취한 세포로부터 샘플 핵산을 취득하여 제조하는 단계(부호 B3, B4)에 대하여 설명한다. 게놈 처리 플로우 (B)에서는 공지된 방법에 따라서 채취한 세포로부터 게놈 DNA를 추출하여 샘플 핵산을 취득한다(부호 B3). 게놈 DNA로부터 추출한 샘플 핵산은 제한 효소로 단편화하여 이용한다(부호 B4).
다음에, 세포수 취득을 위한 검출용 핵산과 채취한 세포로부터 취득한 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정하여, 채취한 세포의 세포수를 취득하는 단계(부호 B5, B6)에 대하여 설명한다. DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산에 샘플 핵산을 공급하고, 검출용 핵산과 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도 등을 이용하여 측정한다(부호 B5). 그리고, 표적 핵산 중에 존재하는 반복 서열을, 형광 강도 등을 이용하여 정량적으로 측정함으로써 채취한 세포의 세포수의 기준이 되는 지표를 취득한다(부호 B6).
또한, 유전자 발현 해석을 행하는 복수개의 검출용 핵산과 표적 핵산과의 혼성화량(측정 데이터)에 기초하는 유전자 발현량(화살표 A9)를, 채취한 세포의 세포수의 기준이 되는 지표를 이용하여 단위 세포수에 대한 값으로 환산함으로써(화살표 B8) 유전자 발현량을 규격화한다(부호 C1). 또한, 이 단계는 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
또한, 부호 A7의 단계에서 취득한 지표에 기초하여 규격화한 유전자 발현량과, 부호 B6의 단계에서 취득한 지표에 기초하여 규격화한 유전자 발현량을 비교ㆍ 검토함으로써 측정 데이터 검증을 행할 수 있다(부호 C1). 이 단계도 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
계속해서, 도 3부터 도 5를 이용하여 본 발명에 따른 상관 함수의 취득 방법의 일례에 대하여 설명한다. 또한, 이 방법은 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산의 선택 방법도 포함한다.
본 발명에서는 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량과 상관 함수로부터, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표를 얻을 수 있다. 상관 함수는 유전자 발현량의 측정 전에 미리 취득해 둘 필요가 있다.
상기 상관 함수는 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여, 상기 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하여, 그의 각 함수값이 일정값에 근사하는 함수값의 조합을 선택함으로써 얻을 수 있다. 구체적인 예를 이하에 상술한다.
또한, 상관 함수 취득시에 사용되는 복수개의 유전자 발현량은 온라인 데이타베이스(MGED, 바디맵(BodyMap) 등) 등에서 공개되어 있는 측정 데이터를 이용할 수도 있고, 별도로 혼성화 측정을 행하여 측정 데이터를 취득할 수도 있다.
도 3은 본 발명에 따른 상관 함수의 취득 방법의 일례를 나타내는 모식도이다.
우선, 설정한 시각 (t)(도 3에서는 5개의 시각)에 세포 (31)을 채취하고, 각 각의 세포 (31)로부터 샘플 핵산을 취득한다. 다음에, DNA 칩 (32)의 각 웰 (33)에 샘플 핵산을 공급하고, DNA 칩 (32)의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 샘플 핵산 중의 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도로 측정한다.
도 3 중 그래프의 횡축은 세포 채취 시각 (t)를, 종축은 형광 강도(유전자 발현량)을 각각 나타낸다. 도 3 중의 그래프에서는 DNA 칩 (32)에서 혼성화가 검출된 유전자(도 3에서는 g1 내지 g4)에 대하여 세포 채취 시각 (t)마다 형광 강도(유전자 발현량, g(t))를 플로팅하였다.
상관 함수는 이하와 같이 취득한다. 우선, 각각의 세포 채취 시각마다 복수개의 유전자 발현량 g(t)(도 3에서는 g1 내지 g4)를 조합하여(예를 들면, 도 3에서는 부호 34 내지 38) 각각의 함수값 f(g(t))를 얻는다. 그리고, 부호 34 내지 38 각각의 함수값 f(g(t))가 일정값에 가장 근사하는 유전자 발현량 g(t)의 조합을 선택하고, 그 조합에 의해 선택된 복수개의 검출용 핵산을 지표 취득에 이용함과 동시에 그 조합에 의해 취득된 함수를 상관 함수로 한다. 또한, 이 단계는 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
상기와 같이, 유전자 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표를 얻을 때는, 상기 방법에 의해 선택된, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산을 DNA 칩의 기판 표면에 미리 고정시켜 둘 필요가 있다. 또한, 상기 방법에 의해 취득한 상관 함수를 이용한다.
또한, 도 3에서는 5개의 세포 채취 시각을 설정함으로써 상관 함수를 얻었지 만, 본 발명에 따른 상관 함수는 2 이상의 실험 조건하에서 동일한 유전자의 유전자 발현량이 변동되는 경우에는 적용 가능하다. 예를 들면, 2 이상의 세포 채취 시각을 설정하는 경우 외에, 세포 (31)에 외부 자극 (39)를 부여함으로써 동일한 유전자의 유전자 발현량을 변동시키는 경우에도, 본 발명에 따른 상관 함수를 얻기 위한 측정 데이터로서 사용할 수 있다.
따라서, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서는, 실험 조건의 변화에 의해 발현량이 변동되는 유전자가 바람직하다. 예를 들면, 2 이상의 세포 채취 시각을 설정함으로써 실험 조건을 변화시키는 경우, 시계(時計) 유전자와 같이, 세포의 채취 시각을 변화시킨 경우에 발현량이 변동되는 유전자는, 컨트롤로 하는 복수개의 검출용 핵산으로서 바람직하다.
도 4는 복수개의 세포 채취 시각에서의 유전자 발현량을 모델 곡선에 피팅시키는 방법의 일례를 나타내는 그래프이다. 그래프의 횡축은 세포 채취 시각, 종축은 유전자 발현량이다.
예를 들면, 복수개의 세포 채취 시각에서의 유전자 발현량을 모델 곡선에 피팅시킨 경우, 소정의 범위내에서의 모든 시각에서 함수값 f(g(t))를 얻을 수 있다.
도 4 중의 플로트 (41)은 각 세포 채취 시각 (t)에서의 유전자 발현량을 나타낸다. 또한, 이들의 플로트 (41)에 기초하여 모델 곡선 (42)를 피팅시킨다.
모델 곡선으로서는, 예를 들면 B-스플라인 곡선을 채용할 수 있다. 각 플로트 (41)과 모델 곡선 (42)의 오차 (43)이 최소가 되도록 매개변수를 조정하여 모델 곡선 (42)를 얻는다. 모델 곡선 (42)를 얻을 때에는 차원수가 다른 복수개의 모델 곡선이 얻어지지만, 모델 곡선의 차수를 AIC(아카이케 정보 기준)를 이용하여 평가함으로써 최적 곡선 g(t)를 얻을 수 있다. 또한, 이 단계는 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
도 5는 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산의 선택 방법의 일례를 나타낸 도면이다. 또한, 이 방법은 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
상관 함수를 취득할 때에, 예를 들면 소정의 범위내에서의 모든 시각 (t)에서 복수개의 유전자 발현량 g(t)의 조합을 행하면, 조합이 방대해진다. 따라서, 도 5에 나타내는 플로우를 이용하여 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산을 선택한다.
상술한 대로, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산은 다음 방법으로 선택한다. 우선, 복수개의 유전자 발현량 g(t)를 조합하여 각각의 함수값 f(g(t))를 얻는다. 그리고, 각각의 함수값 f(g(t))가 일정값 (E)에 가장 근사하는 유전자 발현량 g(t)의 조합을 선택하여, 그 조합으로부터 상관 함수 f(g(t))를 구한다(부호 51).
그 때, 가중값 Wn을 이용하여, 함수값 f(g(t))를 부호 52로 표시되는 가중 평균을 나타내는 식으로, 일정값 (E)를 부호 53으로 표시되는 시간 평균을 나타내는 식으로 각각 설정하여 최적해를 구함으로써 상관 함수 f(g(t))를 얻을 수도 있다. 또한, 부호 52로 표시된 식 중, 「gi(t)」는 복수개의 유전자 n의 유전자 발현량 gn중, 소정의 유전자 (i)의 소정의 시각 (t)에서의 발현량을, 「A」는 오차 허용 범위를 각각 나타낸다.
또한, 최적해를 구하면 계산량이 방대해지는 경우에는, 유전적 알고리즘을 채용하여 준최적해를 구함으로써 상관 함수 f(g(t))를 얻을 수도 있다(부호 54). 또한, 유전적 알고리즘에 대해서는, 예를 들면 기타노 히로아끼편 「유전적 알고리즘 1 내지 4」(산업 도서)에 상세하게 기술되어 있다.
그 경우, 임계값 이상의 가중값 (Wi)에 대응하는 복수개의 유전자를, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서 선택한다(부호 55).
계속해서, DNA 칩내에서의 유전자 발현량의 변이를 보정하는 방법에 대하여 도 6을 이용하여 설명한다. 또한, 이 방법은 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
우선, 상술한 방법에 의해 선택된, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산을 DNA 칩의 기판 표면의 복수의 영역 (61)에 고정시킨다. 도 6의 DNA 칩에서는 5개의 영역에 각각 고정되어 있다.
다음에, 혼성화량을 측정할 때에, 각 영역 (61) 각각에 대하여 상기 방법에 의해 얻어진 지표를 취득하고(도 6 중, C1 내지 C5), 각 지표 C1 내지 C5를 모델 곡면에 피팅시켜 보정용 곡면 (63)을 얻는다. 또한, 도 6 중단(中段)의 3차원 그래프는 DNA 칩 상의 각 웰 (62)의 위치를 a-b 평면에서 나타내고, 각 웰 (62)에서의 혼성화량(형광값)을 높이로 나타낸 그래프이다.
상기 모델 곡면에는, 예를 들면 B-스플라인 곡면을 채용할 수 있다. 또한, 모델 곡면을 얻을 때는, 모델 곡면의 차수를 AIC(아카이케 정보 기준)를 이용하여 평가함으로써 최적 곡면을 얻을 수 있다.
다음에, 각 웰 (62)의 각각에서의 유전자 발현량(형광치) ga,b를 보정용 곡면 (63) 상의 해당하는 위치에서의 지표 Ca,b를 이용하여 규격화한다.
그 밖에, 각 영역 (61)의 각각에 대하여 얻어진 지표의 평균을 규격화의 지표로 하여, 데이터 검증에 이용할 수도 있다.
계속해서, 상기 방법에 의해 얻어진 지표를 이용하여 데이터 검증을 행하는 방법의 일례에 대하여 도 7을 이용하여 설명한다. 또한, 이 방법은 프로그램으로 기술함으로써 자동화할 수 있다.
혼성화 측정을 복수회 행한 경우, 각각의 측정에서 얻어진 지표(도 7에서는 Ca, Cb, Cc)를 이용하여 각 측정의 데이터의 신뢰성을 검증할 수 있다.
예를 들면, 도 7 중단의 그래프와 같이, 각각의 측정에서 얻어진 지표의 값을 작은 순서로 배열한 경우에, 시그모이드(sigmoid) 형상이 되었을 때는, 지표값의 분포가 가우스 분포에 따른 것을 나타내고, 각 측정 데이터의 신뢰성이 높은 것을 검증할 수 있다.
또한, 도 7 하단의 그래프와 같이, 각각의 측정으로 얻어진 지표값을 작은 순서로 배열한 경우에, 다봉(多峰) 형상이 되었을 때는, 각 측정 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 있으며 그 데이터를 기각하는 등의 판단을 할 수 있다.
계속해서, 도 8을 이용하여 본 발명에 따른 유전자 발현량을 규격화하는 시 스템의 일례에 대하여 설명한다.
도 8에서는 본 발명에 따른 시스템은, 측정된 유전자 발현량을 입력하는 입력 수단 (81), 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수를 출력하는 출력 수단 (82), 입력 수단 (81)로 입력된, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 상기 상관 함수로 연산 처리함으로써, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량의 상관 관계를 취득하는 규격화 지표 취득 수단 (83), 상관 관계에 기초하여, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 유전자 발현량 규격화 수단 (84), CPU85, RAM86, ROM87, 및 상기 각 모듈을 연결하는 버스 (88)을 구비한 구성이다.
본 발명에 따른 시스템은 상기에 부가적으로, 예를 들면 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여, 상기 실험 조건마다의 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고, 각 함수값이 일정값에 근사하는 함수값의 조합을 선택함으로써 상관 함수를 얻는 수단(도시하지 않음), 상관값에 대한 기여의 정도가 큰 상기 복수개의 유전자 발현량의 조합을 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서 선택하는 수단(도시하지 않음) 등을 구비할 수도 있다.
본 발명에 의해, 유전자 발현 해석용 기판을 이용한 유전자 발현 해석에 있어서 혼성화의 정량적인 측정을 규격화, 고정밀도화할 수 있다. 또한, 혼성화 측정값을 규격화할 수 있기 때문에, 유전자 발현 해석마다의 측정값을 고정밀도로 비 교ㆍ검증할 수 있다.
본 발명에 따른 방법, 프로그램 및 시스템은 DNA 칩 등을 이용한 측정 장치에 용이하게 조립할 수 있다.

Claims (17)

  1. 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 이용하여 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 방법이며,
    지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 취득하고,
    상기 취득한 상관 관계를, 유전자 발현 해석을 위해 측정한 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표로 하는 유전자 발현량 규격화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 상관 관계가 상기 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수로부터 얻어진 값인 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 상관 함수가 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여, 상기 실험 조건마다의 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고,
    상기 각 함수값이 일정값에 근사하는 조합을 선택함으로써 얻어진 상관 함수인 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량이 2 이 상의 세포 채취 시각을 설정함으로써 얻어진 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 함수값에 대한 기여의 정도가 큰 상기 복수개의 유전자 발현량의 조합을, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서 선택하는 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 유전자 발현량이, DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 상기 검출용 핵산과 혼성화되는 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정한 값인 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 방법.
  7. 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 이용하여, 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 프로그램이며,
    지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량의 상관 관계를 취득하고,
    상기 취득한 상관 관계를, 측정된 유전자 발현량을 규격화하기 위한 지표로 하는 단계에 관련되는 유전자 발현량 규격화 프로그램.
  8. 제7항에 있어서, 상기 상관 관계를, 상기 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수로부터 얻는 단계에 관련되는 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 프로그램.
  9. 제8항에 있어서, 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여, 상기 실험 조건마다의 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고,
    상기 각 함수값이 일정값에 근사하는 함수값의 조합을 선택함으로써 상기 상관 함수를 얻는 단계에 관련되는 프로그램을 포함하는 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 프로그램.
  10. 제9항에 있어서, 2 이상의 세포 채취 시각을 설정함으로써 얻어진 복수개의 유전자 발현량을 이용하는 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 프로그램.
  11. 제9항에 있어서, 상기 함수값에 대한 기여의 정도가 큰 상기 복수개의 유전자 발현량의 조합을, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서 선택하는 단계에 관련되는 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 프로그램.
  12. 제7항에 있어서, 상기 유전자 발현량이, DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 상기 검출용 핵산과 혼성화되는 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정한 값인 것을 특징으로 하는 유전자 발현량 규격화 프로그램.
  13. 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 이용하여 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 시스템이며,
    측정된 유전자 발현량을 입력하는 입력 수단,
    상기 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 매개변수로 하는 상관 함수를 출력하는 출력 수단,
    상기 입력 수단으로 입력된, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량을 상기 상관 함수로 연산 처리함으로써, 지표 취득을 위해 측정된 복수개의 유전자 발현량의 상관 관계를 취득하는 규격화 지표 취득 수단, 및
    상기 상관 관계에 기초하여 유전자 발현 해석을 위해 측정된 유전자 발현량을 규격화하는 유전자 발현량 규격화 수단
    을 적어도 구비한 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 2 이상의 실험 조건하에서 각각 채취된 세포로부터 실험 조건마다 취득된 복수개의 유전자 발현량에 대하여, 상기 실험 조건마다의 복수개의 유전자 발현량간의 상관 관계를 함수값으로 하고,
    상기 각 함수값이 일정값에 근사하는 함수값의 조합을 선택함으로써 상기 상관 함수를 얻는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 2 이상의 세포 채취 시각을 설정함으로써 얻어진 복수개의 유전자 발현량을 이용하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제14항에 있어서, 상기 함수값에 대한 기여의 정도가 큰 상기 복수개의 유전자 발현량의 조합을, 지표 취득에 사용되는 복수개의 검출용 핵산으로서 선택하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  17. 제13항에 있어서, 상기 유전자 발현량이, DNA 칩의 기판 표면에 고정된 검출용 핵산과 상기 검출용 핵산과 혼성화되는 표적 핵산과의 혼성화량을 형광 강도에 의해 측정한 값인 것을 특징으로 하는 시스템.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5286594B2 (ja) * 2009-03-16 2013-09-11 学校法人明治大学 発現プロファイル解析システム及びそのプログラム
EP2626802B1 (en) * 2012-02-10 2016-11-16 Tata Consultancy Services Limited Assembly of metagenomic sequences

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003028862A (ja) * 2001-07-12 2003-01-29 Pharma Design Inc Ｄｎａマイクロアレイデータの補正方法
JP2003194812A (ja) * 2001-12-27 2003-07-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd マイクロアレイ及びこれを用いた測定方法
JP2004294080A (ja) * 2003-03-25 2004-10-21 Fuji Photo Film Co Ltd 発現レベル情報の解析方法および解析プログラム
JP4415079B2 (ja) * 2003-09-09 2010-02-17 純 菅野 遺伝子の絶対発現量測定方法
JP4487218B2 (ja) * 2008-07-09 2010-06-23 ソニー株式会社 遺伝子発現量解析方法、遺伝子発現量解析プログラム及び遺伝子発現量解析装置

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