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有効因子抽出システム 実績あり 外国出願あり

国内特許コード P160013075
整理番号 H17-133
掲載日 2016年6月29日
出願番号 特願2005-349541
公開番号 特開2007-156721
登録番号 特許第4714869号
出願日 平成17年12月2日(2005.12.2)
公開日 平成19年6月21日(2007.6.21)
登録日 平成23年4月8日(2011.4.8)
発明者
  • 浜本 義彦
  • 岡 正朗
出願人
  • 国立大学法人山口大学
発明の名称 有効因子抽出システム 実績あり 外国出願あり
発明の概要 【課題】
サンプル数が比較的少ない場合においてもサンプル群から、人工的にサンプルを発生させて仮想サンプル集合を生成し、この仮想サンプル集合を用いることで、特定の因子を高い信頼性で選択・抽出することが可能な有効因子抽出システムを提供することである。
【解決手段】
サンプル集合X,Yから、任意に前記サンプルを抽出して対に形成される複数の仮想サンプル集合X,Yを生成する仮想サンプル集合生成部3と、それぞれの仮想サンプル集合に含まれるサンプルが保有する前記特徴量を読み出して平均値及び分散値を演算する統計量演算部5と、平均値及び分散値からFisher比を演算するFisher比演算部6と、演算されたFisher比を用いて有意な共通因子を検定する検定部8とを有するものである。
【選択図】図1
従来技術、競合技術の概要


一般に、ある因子を含むサンプルの集合から任意にサンプルを抽出して解析を行い、所定の判定や識別などに有効な因子を選択して因子を絞り込むという操作は様々な産業分野において実施されている。
このような有効な因子の選択と絞込みは、特に近年急速に進歩してきたマイクロアレイ技術とこれを用いるバイオインフォマテックスの分野における利用が研究されている。すなわち、因子として遺伝子を考え、例えば癌に関係がありそうな遺伝子を発見するために、癌と非癌の験者の遺伝子のサンプル集合を用いて解析を行い、発癌に関係のある可能性の高い遺伝子を選択・絞込みを行なうというものである。
ナノテクノロジーの援用によりマイクロアレイ技術が急速に進歩し、遺伝子の発現量を基にして遺伝子を網羅的、系統的に解析することが可能となってきている。マイクロアレイは生体組織にあるmRNAを定量化するもので、これにより個々の遺伝子の発現量を全て測ることができる。このマイクロアレイから提供される膨大な遺伝子発現情報からいかに有用な知見を得ることができるかは、ひとえにバイオインフォマテックスに依存しており、それゆえバイオインフォマテックスはライフサイエンスにおいて極めて重要な役割を果たすものである。
マイクロアレイ技術とバイオインフォマテックスは、車の車輪のごとく、互いに進歩しなければその意義・価値が見出せないという関係にある。日本のマイクロアレイ技術は世界に伍するレベルである一方、バイオインフォマテックスは外国に大きく引き離され、マイクロアレイ技術の優秀さにも関わらずマイクロアレイ研究は国際競争力に欠けているのが現状である。
このように、早急な研究開発が望まれるバイオインフォマテックスであるが、既にいくつか関連する技術が公開されている。



例えば、特許文献1には、「有効因子情報選択装置、有効因子情報選択方法、プログラム、および、記録媒体」という名称で、複数の因子を含む標本を用いる多変量解析やパターン認識などに有効な因子を選択し、因子の数を効果的に絞り込むことができる発明が開示されている。
本発明の有効因子情報選択装置においては、標本を一意に識別するための標本識別情報、標本の属性を示す標本属性情報、複数の因子情報を含む標本情報を用いて多変量解析などに有効な因子情報を選択するために、属性の異なる2つの標本情報群における因子情報について、平均及び標準偏差を求め、具体的には明細書中に示される判定式を用いることが開示されている。
この有効因子情報選択装置によれば、標本情報において同一の属性を持つ標本情報群が複数ある場合には、複数の標本情報群から任意に2つの標本情報群を選択して、任意の2つの標本情報群の違いを示す有効な因子情報を選択することにより、各標本情報群間において因子情報の分布の明らかな違いを示す、不特定多数の集団から特定の群を判別させるために有効な因子情報を選択することができる。



また、特許文献2には、「遺伝子のスクリーニング方法及び感受性の判定方法」という名称で、遺伝子のスクリーニングという分野に特化した発明ではあるものの、薬剤や放射線に対する感受性に関与する遺伝子を選択・抽出する方法に関する発明が開示されている。
本発明に係る判定方法においては、疾患を伴う複数の患者を薬剤又は放射線に対する感受性を示す第1の患者群と感受性を示さない第2の患者群に分ける工程と、第1の患者群と第2の患者群の遺伝子の発現プロフィールを分析する工程と、第1及び第2の患者群の間で発現の程度に有意に異なる遺伝子を統計的検定により1個以上選択する工程を含むものである。



そして、特許文献3には、「差示的に発現される遺伝子の調節因子結合部位の統計的分析」という名称で、示差的に発現される遺伝子を伴う疾患の処置のための治療ストラテジーを開発するために、示差的に発現される遺伝子における調節因子結合部位を同定及び特徴付けるための方法が開示されている。
この差示的に発現される遺伝子の調節因子結合部位の統計的分析に関する発明においては、示差的に発見される遺伝子の統計的分析方法であって、示差的に発現される遺伝子のセットを得る工程と該示差的に発現される遺伝子の調節領域を含むゲノム配列を、調節因子結合部位の存在についてスクリーニングする工程と、ゲノム規模のバックグラウンドまたは組織規模のバックグラウンドと比較して、該示差的に発現される遺伝子のセット内で富化された少なくとも1つの調節因子結合部位を同定する工程を含むものである。
【特許文献1】
特開2005-38256号公報
【特許文献2】
特開2003-61678号公報
【特許文献3】
特開2004-298178号公報

産業上の利用分野


本発明は、共通の因子にそれぞれ定量的な特徴量を保有するサンプルを任意に予め定められる属性によって判別される2つの群に分別したサンプル集合から、その属性を判別するにふさわしい標的と考えられる有効な因子を抽出する有効因子抽出システムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
共通の因子にそれぞれ定量的な特徴量を保有するサンプルを、任意に予め定められる属性によって判別される2つの群に分別したサンプル集合から、各群それぞれ任意に前記サンプルを抽出して対に形成される複数の仮想サンプル集合を生成する仮想サンプル集合生成部と、それぞれの仮想サンプル集合に含まれる各群すべてのサンプルが保有する前記特徴量を前記共通因子毎に読み出して群毎にその平均値及び分散値を演算する統計量演算部と、これらの群毎の平均値及び分散値から群間の統計的距離を前記共通因子毎に演算する統計的距離演算部と、これらの前記共通因子毎に演算された統計的距離を用いて前記属性によって判別される2つの群を識別するために有意な共通因子を検定する検定部と、前記検定部で検定された有意な共通因子を前記仮想サンプル集合毎に読み出して、仮想サンプル集合全体において予め定めた頻度以上に存在する共通因子を抽出する頻度解析部と、前記頻度解析部で抽出された共通因子毎に前記複数の仮想サンプル集合すべての統計的距離の平均値及び分散値から一般化統計的距離を演算する一般化統計的距離演算部とを備えることを特徴とする有効因子抽出システム。

【請求項2】
統計的距離演算部又は一般化統計的距離演算部で演算された統計的距離をキーとして、前記共通因子を並べ替えするソーティング部を有することを特徴とする請求項1記載の有効因子抽出システム。

【請求項3】
前記共通因子は遺伝子であり、前記定量的な特徴量はmRNAであることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の有効因子抽出システム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2005349541thum.jpg
出願権利状態 登録
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