【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、バイオチップを用いた配列が既知のプローブ生体高分子とサンプル生体高分子とのハイブリダイゼーション実験の結果を表示する表示方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】サンプル中に、異なるボリュームで含まれる多種類の生体高分子例えばＤＮＡ配列を、一度に定量的に測定する技術として、バイオチップ（ＤＮＡマイクロアレイ）技術が開発されてきた。 この技術の概要は、ペンシルバニア大学のVivianG. Cheung等によるレビューに纏められている（Vivian G. Cheung et al.: M
aking and reading microarrays, Nature Genetics Sup
plement, Vol.21, January1999）。 バイオチップ技術は、スライドグラス等の支持体上に固定された多種類のプローブ生体高分子（例えばＤＮＡ）に対して、標識を付けたサンプル中の多種類の生体高分子（例えばＤＮＡ
配列）がハイブリダイゼーション反応により選択的に結合することを利用している。 すなわち、プローブ生体高分子上にハイブリダイゼーション反応によってサンプル生体高分子を介して選択的に結合した標識の量により、
特定の種類のサンプル生体高分子量を定量できる仕組みであり、非常に多くの種類のプローブ生体高分子を同一支持体上に固定することによって、一度に膨大な種類のサンプル生体高分子の定量を行うことを可能としている。

【０００３】ところで、２つのＤＮＡ配列がハイブリダイゼーション反応により結合するためには、２つの配列が相補配列、または相補に近い配列である必要がある。
相補配列は結合エネルギーが高く一定の熱に対して安定であるが、この結合エネルギーは配列の長さや組成（Ｇ
Ｃ含量）により値が異なる。 また、たとえ２つの配列の間に相補で無い部分が存在しても、周辺に十分な長さの相補配列が存在すれば、十分な結合エネルギーを持ち得る。 すなわち、良く似てはいるが異なる２種類のプローブＤＮＡに対して、同一種類のサンプルＤＮＡがハイブリダイゼーション反応により結合する可能性が存在する。 ハイブリダイゼーション実験の実験条件により、この様な意図しないハイブリダイゼーション（ミスハイブリダイゼーション）が起こる可能性が増減することが知られている。

【０００４】合成短鎖ＤＮＡをプローブＤＮＡとして用いるバイオチップ（オリゴヌクレオチドアレイ）においては、各対象プローブＤＮＡに類似した一連のＤＮＡ配列を合成し、これを比較対照用プローブＤＮＡとすることにより、ハイブリダイゼーションにより結合したサンプルＤＮＡが、対象プローブＤＮＡがターゲットとしていた配列であることを検証する手法が知られており、これは、Affymetrix社のRobert J. Lipshutz等によるレビューに纏められている（Robert J. Lipshutz et al.: H
igh density synthetic oligonucleotide arrays, Natu
re Genetics Supplement, Vol.21, January 1999）。 しかしながら、中、長鎖ＤＮＡ、たとえばｃＤＮＡをプローブ生体高分子として用いるバイオチップにおいては、
ＤＮＡ配列データを用いた効果的なハイブリダイゼーション反応検証の手法は報告されていない。

【０００５】一方、異なる２つのＤＮＡ配列間で、最も相同性の高い領域を探索する手法として、SMITH-WATERM
AN法（Smith, TF and Waterman, MS: J. Mol. Bi
ol.147, 195-197, 1981)が知られている。 また、多種類のＤＮＡ配列（ターゲット）中より、目的のＤＮＡ配列（キー配列）と相同性の高いターゲットを高速に探索する方法として、BLAST法(Altschul et al., Nucleic Aci
ds Res., 25, 3389-3402,1997）が知られている。 その他、同様の目的のアルゴリズムが多数、開発されている。 これらの手法においては、探索の結果として、２つのＤＮＡ配列間における相同性の高い領域について、探索に用いたスコアに基づく「相同性スコア」や、その範囲において相補であるＤＮＡの割合に基づく「一致率」
を指標として相同性の度合いを表現する（本明細書においては、相同性の度合いを表すこれらの指標を総称して「類似性スコア」と称する）。

【０００６】また、バイオチップ実験情報解析では、対象プローブＤＮＡ群を、複数のバイオチップにおけるハイブリダイゼーション量の変化によって統計的に分類（クラスタリング）する手法が広く用いられている。 スタンフォード大学のP.Brownらのグループによるイースト菌の発現解析（Michel B.Eisen et al.: Cluster ana
lysis and display of genome-wide expression patter
ns: Proc. Natl. Acad.Sci. (1998) Dec 8, 95 (25), 1
4863-8）では、細胞のステージ毎（時系列）にサンプルＤＮＡを調整し、別々のバイオチップとハイブリダイズさせ、各ステージのサンプルＤＮＡにおいて存在するＤ
ＮＡ配列の種類と量を測定し、各ＤＮＡ配列のステージ毎の変化量によって、ＤＮＡ配列（プローブＤＮＡ）をクラスタリングしている。 結果の表示においては、クラスタリングによって求められた、ＤＮＡ配列におけるクラスタ併合の順番とクラスタ間距離を示す樹状図、ＤＮ
Ａ配列の情報（名称、定義情報等）、そして各バイオチップにおける各ＤＮＡ配列のハイブリダイゼーション量をハイブリ量パターンで表示している。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】中、長鎖ＤＮＡをプローブ生体高分子とするバイオチップにおいては、現在のところハイブリダイゼーション反応によりプローブ生体高分子が目的とするサンプル生体高分子と正確に結合できているかどうかを判定するための簡便な方法がなく、
そのような方法の開発が待たれている。 本発明は、このような要請に応えるべくなされたもので、バイオチップを用いたハイブリダイゼーション実験の精度に関する情報を視覚的に分かりやすく表示する方法を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明では、前記目的を達成すべく、対象プローブ生体高分子の塩基配列より類似性スコアを計算し、これを濃淡のある矩形等のパターン（類似性パターン）で表現して、プローブ生体高分子のデータ及びハイブリダイゼーション量のデータと並べて比較表示することによって、目的プローブ生体高分子と類似の塩基配列を持つプローブ生体高分子が、類似のハイブリダイゼーション量であるかないかを視覚的に確認可能とすることで、意図しないハイブリダイゼーション反応の有無を容易に知ることを可能とする。 また、複数のバイオチップにおける対象プローブ生体高分子のハイブリダイゼーション量情報を同時に表示することによって、ハイブリダイゼーション反応に不都合のあったバイオチップが無いかを確認可能とする。 この際、類似性パターンを、対象プローブ生体高分子を縦軸、横軸に配してマトリックス状に表示（類似性パターンマトリックス）することで、より直感的な確認が可能な表示を提供する。

【０００９】加えて、複数のバイオチップを対象としたクラスタ解析の結果と、類似性パターンマトリックスを並べて表示することにより、クラスタ解析が、塩基配列の物理特性でなく、生物学的特性により分離されていることの確認を可能とする。 すなわち、本発明によるハイブリダイゼーション実験の結果表示方法は、バイオチップ上に固定した複数のプローブ生体高分子とサンプル生体高分子との間のハイブリダイゼーション実験の結果を表示する方法において、ハイブリダイゼーション実験によって得られた各プローブ生体高分子におけるハイブリダイゼーション量の情報と共に各プローブ生体高分子間の塩基配列の類似度を表わす類似性スコアを表示することを特徴とする。

【００１０】類似性スコアの大小は、色の濃淡で表現して表示することができる。 また、類似性スコアの大小を色の濃淡で表現し、縦軸と横軸に対象プローブ生体高分子群を配してマトリックス状に並べて表示することもできる。 ハイブリダイゼーション量の情報はその大小を色の濃淡で表現して表示したり、あるいは該当するプローブ生体高分子のスポットイメージによって表示することができる。

【００１１】特定の１つのプローブ生体高分子と各プローブ生体高分子との間の類似性スコアの値でソートして、プローブ生体高分子のデータ（名称、定義情報等）
と、ハイブリダイゼーション量と、類似性スコアとを並べて表示することは有効な表示方法である。 複数のバイオチップに由来するハイブリダイゼーション量を並べて表示することも有効である。 また、対象プローブ生体高分子の、複数のバイオチップにおけるハイブリダイゼーション量の変化のプロファイルを統計的手法（クラスタ解析等）で解析してプローブ生体高分子を分類した結果と並べて表示することもできる。

【００１２】プローブ生体高分子の塩基配列情報より類似性スコアを計算し、濃淡のある矩形等のパターンでこれを表わす。 複数の対象プローブ生体高分子間ですべての類似性スコアを計算し、矩形をマトリックス状に並べることで、類似性スコアマトリックスとし、各対象プローブのハイブリダイゼーション量情報に並べて表示する。 マトリックスとハイブリダイゼーション量情報の表示順を、目的とする１つのプローブ生体高分子と、他のプローブ生体高分子との間の類似性スコアでソートすると、目的のプローブと類似度の高い配列でソートされるが、その際、目的プローブの周辺のハイブリダイゼーション量情報を観察することにより、意図しないハイブリダイゼーション反応が起こっていないか、確認することが可能となる。 類似性スコアマトリックスと同時に表示する情報を選択することで、より広範囲なハイブリダイゼーションの精度の検証も可能となる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。 以下では、プローブ生体高分子及びサンプル生体高分子がＤＮＡである場合を例にとって本発明を説明する。 しかし、本発明はプローブＤＮＡとサンプルＤＮＡのハイブリダイゼーション実験のみでなく、プローブＤＮＡとサンプルＤＮＡ結合蛋白質、モノクロナール抗体とサンプル蛋白質など他の生体高分子のハイブリダイゼーション実験一般に適用できることは勿論である。

【００１４】図１は、本発明のシステム構成図である。
このシステムは、バイオチップデータ（名称、定義情報、実験情報等）、バイオチップ上の各プローブＤＮＡ
のハイブリダイゼーション量データ（ハイブリダイゼーション量、スポットイメージ等）、プローブＤＮＡ情報（名称、定義情報、ＤＮＡ配列等）、その他のバイオチップデータを格納したバイオチップデータ格納部１０
０、そのデータを視覚化して表示するための表示装置１
０１、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１０２、マウス等の入力装置１０３、ＤＮ
Ａ配列の類似性スコアの計算、類似性パターンの生成・
ソート等の処理を行う情報処理部１０４から構成される。

【００１５】図２は、本発明による配列類似性パターン表示の一例の概略処理フローを示した図である。 この処理フローにしたがって、順次説明する。 まず、ステップ２００において、調査対象とする複数のプローブＤＮＡ
（対象プローブＤＮＡ群）を指定する。 次に、ステップ２０１において、対象プローブＤＮＡ群に含まれる各対象プローブＤＮＡの情報を取得する。 すなわち、ステップ２００で選択された対象プローブＤＮＡについて、それぞれ、プローブＤＮＡデータ（プローブＤＮＡ名、プローブ定義情報、プローブＤＮＡ配列等）をバイオチップデータ格納部１００より取得する。 次に、ステップ２
０２において、対象プローブＤＮＡ群に含まれる２つのプローブＤＮＡ間の類似性スコアを、全ての組み合わせにおいて計算する。 異なる２つのプローブＤＮＡ間のみでなく、同一プローブＤＮＡ間における類似性スコアも計算する。

【００１６】次に、ステップ２０３に進み、調査対象とするバイオチップ（対象バイオチップ）を指定する。 対象バイオチップの選択は単独、複数の何れでも可能とする。 次に、ステップ２０４において、各対象バイオチップにおける各対象プローブＤＮＡのハイブリダイゼーション量データを取得する。 すなわち、ステップ２００で選択された対象プローブＤＮＡとステップ２０３で選択された対象バイオチップにより、対象バイオチップ上にある対象プローブＤＮＡのハイブリダイゼーション量のデータを取得する。

【００１７】次に、ステップ２０５に進み、対象プローブＤＮＡ群より調査において着目するプローブＤＮＡ
（目的プローブＤＮＡ）を１つ選択し、各対象プローブＤＮＡを目的プローブＤＮＡとの類似性スコアによりソートする。 あるいは、ステップ２０６に進み、クラスタ解析等により、対象バイオチップ上の対象プローブＤＮ
Ａのハイブリダイゼーション量をデータ処理し、対象プローブＤＮＡを分類、ソートする。 最後にステップ２０
７に進み、ステップ２０５もしくはステップ２０６でソートした順番で、対象プローブＤＮＡ毎に以上の処理結果を表示する。 ステップ２０６経由の場合には、データ処理による付加情報が存在する場合は加えて表示する。
以下に、図３〜図１８に示す例を用いて図２のフローチャートに示した各ステップの処理の内容を詳細に説明する。

【００１８】図３は、バイオチップデータ格納部１００
に格納されているデータ構造の例を示す図である。 バイオチップテーブル３００には、バイオチップＩＤ、バイオチップ名、バイオチップ定義情報、及びバイオチップ実験情報が格納されている。 プローブＤＮＡテーブル３
０１には、プローブＤＮＡのＩＤ、プローブＤＮＡ名、
プローブＤＮＡ定義情報、プローブＤＮＡ配列が格納されている。 また、ハイブリダイゼーション量テーブル３
０２には、バイオチップＩＤ、プローブＤＮＡのＩＤ、
ハイブリダイゼーション量、及びスポットイメージが格納されている。

【００１９】図４はバイオチップテーブル３００に格納されているバイオチップデータの例、図５はプローブＤ
ＮＡテーブル３０１に格納されているプローブＤＮＡデータの例、図６はハイブリダイゼーション量テーブル３
０２に格納されているハイブリダイゼーション量データの例をそれぞれ示している。

【００２０】図２のステップ２００では、バイオチップデータ格納部１００に格納されたプローブＤＮＡデータ３０１より対象プローブＤＮＡを選択する。 ここでは、
プローブＤＮＡデータ３０１において、プローブＤＮＡ
ＩＤが１〜５のプローブＤＮＡを選択し、対象プローブＤＮＡ群とした例によって説明する。 ステップ２０１
では、ステップ２００で選択されたプローブＤＮＡ Ｉ
Ｄが１〜５の各プローブＤＮＡについて、プローブＤＮ
Ａデータ３０１よりプローブＤＮＡデータ（プローブＤ
ＮＡ名、プローブＤＮＡ定義情報、プローブＤＮＡ配列等）を取得する。

【００２１】図７に、ステップ２０２で計算した類似性スコア計算例を示す。 この類似性スコアは、ステップ２
０１で取得したプローブＤＮＡ ＩＤが１〜５のプローブＤＮＡのＤＮＡ配列を用いて、SMITH-WATERMAN法により相同性スコア（類似性スコア）を求め、マトリックス状に表示したものである。

【００２２】ステップ２０３では、図４に示したバイオチップデータ３００より対象バイオチップを選択する。
例えば、バイオチップデータ３００からバイオチップＩ
Ｄが１のバイオチップを選択し対象バイオチップとする場合、また、バイオチップＩＤが１〜３のバイオチップを選択し、対象バイオチップとする場合などがあげられる。 ステップ２０４では、例えば図６に示すハイブリダイゼーション量データ３０２ａ，３０２ｂ，‥‥より、
対象プローブＤＮＡの持つプローブＤＮＡ ＩＤと、対象バイオチップの持つバイオチップＩＤにより選択されるデータレコードを選択し、各レコードのハイブリダイゼーション量データ（ハイブリダイゼーション量、スポットイメージ等）を取得する。

【００２３】表示内容において、ステップ２０２において計算した類似性スコアは、例えば類似性スコアの値の大小を色の濃淡で表わした矩形パターン（類似性パターン）として表示を行う。 すなわち、図８に示すように、
計算された類似性スコアの最小値６０２と最大値６０１
の間で色勾配６０３を用意し、類似性スコア値に対応する色を決定し、類似性パターン６０４に変換する。

【００２４】具体例として、図９に示すように、プローブＤＮＡデータ３０１のプローブＤＮＡ ＩＤ：１〜５
について、プローブＤＮＡ ＩＤ：１のプローブＤＮＡ
との間の類似性スコア６０５を変換すると、類似性パターン６０６となる。 また、この類似性パターンを、図７
に図示した類似性スコア計算例と同様にマトリックス状に配列することで、類似性パターンマトリックスが表示できる。 図１０に類似性パターンマトリックスの例を示す。

【００２５】また、表示内容において、ステップ２０４
で取得したハイブリダイゼーション量は、例えばハイブリダイゼーション量の値の大小を色の濃淡で表わした矩形パターン（ハイブリ量パターン）として表示を行う。
すなわち、図１１に示すように、ハイブリダイゼーション量は、特定の最小値７０２と特定の最大値７０１の間で色勾配７０３を用意し、ハイブリダイゼーション量の値に対応する色を決定し、ハイブリ量パターン７０４に変換する。

【００２６】例えば、図１２に示すように、図６に示したハイブリダイゼーション量データ３０２ａのプローブＤＮＡ ＩＤ：１〜５について、ハイブリダイゼーション量７０５を変換すると、ハイブリ量パターン７０６となる。 本例においては、特定の最小値７０２及び特定の最大値７０１は、一般的なバイオチップ測定装置の測定レンジが２バイトオーダーであることから、そのレンジにおいて表現可能な値である０〜６５５３５を値として用いたが、実際には、処理対象となるハイブリダイゼーション量の範囲を反映することにより、より視覚的に差異を判別可能なハイブリ量パターンを生成することが可能となる。

【００２７】図１３〜図１８に処理結果表示の例を示す。 以下の例においては、対象プローブＤＮＡ毎に１行にデータを表示し、対象プローブＤＮＡ間の情報を容易に閲覧可能としている。 対象プローブ毎に表示するデータとしては、プローブＤＮＡデータ８０６、ハイブリダイゼーション量データ８０７と、類似性パターン８０８
がある。

【００２８】図１３は、図５に示したプローブＤＮＡデータ３０１におけるProbe３を目的プローブＤＮＡとした場合の表示例である。 この表示８０１においては、プローブＤＮＡデータ８０６として、プローブＤＮＡ名、
プローブＤＮＡ定義情報を、ハイブリダイゼーション量データ８０７として単一の対象バイオチップ上のスポットイメージを、目的プローブＤＮＡに対する類似性スコアを変換した類似性パターン８０８と並べて表示している。 ハイブリダイゼーション量データ８０７の対象バイオチップに関しては、別途設けた表示部８０５にその名称を表示している。 この表示８０１から、対象プローブ内で、目的プローブProbe３とＤＮＡ配列の類似度が高いプローブとしてはProbe５が挙げられるが、Probe１のハイブリダイゼーション量に比較してProbe５のハイブリダイゼーション量は少なく、目的プローブProbe３に対応するサンプルＤＮＡが、Probe５をはじめとする他の対象プローブにミスハイブリしている可能性が小さいことが読みとれる。

【００２９】図１４は、図１３の変形例である。 この表示８０２においては、プローブＤＮＡデータ８０６として、プローブＤＮＡ名、プローブＤＮＡ定義情報を、ハイブリダイゼーション量データ８０７として単一の対象バイオチップ上のハイブリ量パターンを、目的プローブＤＮＡに対する類似性スコアを変換した類似性パターン８０８と並べて表示している。 ハイブリダイゼーション量データ８０７の対象バイオチップに関しては、別途設けた表示部８０５にその名称を表示している。

【００３０】図１５は、同様に、図５に示したプローブＤＮＡデータ３０１におけるProbe３を目的プローブＤ
ＮＡとした場合の表示例である。 この表示８０３においては、プローブＤＮＡデータ８０６として、プローブＤ
ＮＡ名、プローブＤＮＡ定義情報を、ハイブリダイゼーション量データ８０７として複数の対象バイオチップ上のハイブリ量パターンを、目的プローブＤＮＡに対する類似性スコアを変換した類似性パターン８０８と並べて表示している。 ハイブリダイゼーション量データ８０７
の対象バイオチップに関しては、別途設けた表示部８０
５にその名称を表示している。

【００３１】図１６は、図１５に示した表示例８０３と同様の表示において、図５に用意したプローブＤＮＡデータ３０１において、プローブＤＮＡ ＩＤ：１（プローブ名称：Probe１）を目的プローブＤＮＡとして表示した例である。 ハイブリダイゼーション量データ８０７
の対象バイオチップに関しては、別途設けた表示部８０
５にその名称を表示している。 ここにおいて、ハイブリダイゼーション量データ８０７中の枠８０９で囲んだ部分から、Chip２におけるProbe１とProbe２が非常に近いハイブリダイゼーション量であることが、また類似性パターン８０８中の枠８１０で囲んだ部分より、Probe１
とProbe２のプローブＤＮＡ配列が類似度の高い配列であることが分かる。 この様な組み合わせがミスハイブリの可能性がある個所として容易に識別できる。

【００３２】図１７は、類似性パターンマトリックスによる表示例を示している。 プローブＤＮＡデータ８０６
として、プローブＤＮＡ名、プローブＤＮＡ定義情報を、ハイブリダイゼーション量データ８０７として複数の対象バイオチップ上のハイブリ量パターンを表示し、
加えて、類似性パターンを対象プローブＤＮＡ間すべての組み合わせにおいてマトリックス状に表示した類似性パターンマトリックス９０１を並べて表示している。 ハイブリダイゼーション量データ８０７の対象バイオチップに関しては、別途設けた表示部８０５にその名称を表示している。 この表示方式においては、目的プローブＤ
ＮＡ以外のプローブＤＮＡについても、対象プローブＤ
ＮＡ全体に渡るＤＮＡ配列が類似のプローブＤＮＡ間におけるハイブリダイゼーション量データとの関連を概観することが可能である。

【００３３】図１８は、類似性パターンマトリックスとクラスタ解析結果を合わせて表示した表示例である。 図２のステップ２０６において、対象バイオチップ上の対象プローブＤＮＡのハイブリダイゼーション量をもとに、各バイオチップにおけるハイブリダイゼーション量変化を対象としてプローブＤＮＡを、また、各プローブＤＮＡにおけるハイブリダイゼーション量の変化を対象としてバイオチップをクラスタ処理し、結果をそれぞれ１００１、１００２として樹状表示した。

【００３４】図示するように、プローブＤＮＡでクラスタ処理した結果をもとに対象プローブＤＮＡをソートし、対象プローブＤＮＡ毎に、プローブＤＮＡデータ８
０６としてプローブＤＮＡ名とプローブＤＮＡ定義情報を、ハイブリダイゼーション量データ８０７として複数の対象バイオチップ上のハイブリ量パターンを表示し、
加えて、類似性パターンを対象プローブＤＮＡ間すべての組み合わせにおいてマトリックス状に表示した類似性パターンマトリックス９０１を並べて表示している。 ハイブリダイゼーション量データ８０７の対象バイオチップに関しては、別途設けた表示部８０５にその名称を表示している。

【００３５】この表示方式においては、対象バイオチップ全般に渡って、ハイブリダイゼーション量データの解析の結果が、ミスハイブリによりプローブＤＮＡの物理的特徴（プローブＤＮＡのＤＮＡ配列）を反映したものであるか、もしくは、サンプルの生物学的な特徴（サンプル中のＤＮＡ配列の存在状況）を反映したものであるかを概観することができる。 図１８の表示例では、類似性パターンマトリックス９０１の表示よりProbe１とPro
be２が非常に類似度の高いＤＮＡ配列であることがわかるが、樹状図１００１によると、比較的異なる性質（Pr
obe１はProbe４とより近い性質である）と分類されていることから、解析結果がプローブＤＮＡの物理的な特徴よりも、生物学的な特徴を反映していると見ることが可能である。

【００３６】以上のように、図２に示した処理フローに従うことによって、図１３〜図１８に示したような表示が可能となる。 また、処理結果表示の後、ステップ２０
８により、目的プローブＤＮＡを変更し、異なる目的プローブＤＮＡに対する同様の表示を行い、ハイブリダイゼーション精度の検証を行うことが可能である。

【００３７】

【発明の効果】本発明によると、対象プローブＤＮＡのＤＮＡ配列を利用して、バイオチップ技術におけるハイブリダイゼーション実験の精度の検証を可能とする簡便な表示方式を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシステム構成図。

【図２】本発明による配列類似性パターン表示の一例の概略処理フローを示した図。

【図３】バイオチップデータ格納部に格納されているデータ構造の例を示す図。

【図４】バイオチップテーブルに格納されているバイオチップデータの例を示す図。

【図５】プローブＤＮＡテーブルに格納されているプローブＤＮＡデータの例を示す図。

【図６】ハイブリダイゼーション量テーブルに格納されているハイブリダイゼーション量データの例を示す図。

【図７】類似性スコアの計算例を示す図。

【図８】類似性パターンの説明図。

【図９】類似性パターン作成の例を説明する図。

【図１０】類似性パターンマトリックスの説明図。

【図１１】ハイブリ量パターン生成の例を示す図。

【図１２】ハイブリ量パターン変換の例を示す図。

【図１３】類似性パターン表示方式の一例を示す図。

【図１４】類似性パターン表示方式の他の例を示す図。

【図１５】類似性パターン表示方式の他の例を示す図。

【図１６】類似性パターン表示方式の他の例を示す図。

【図１７】類似性パターンマトリックス表示方式の一例を示す図。

【図１８】クラスタ解析結果と類似性パターンマトリックスの表示例を示す図。

【符号の説明】

１００…バイオチップデータ格納部、１０１…表示装置、１０２…キーボード、１０３…マウス、１０４…情報処理部、３００…バイオチップテーブル（バイオチップデータ）、３０１…プローブＤＮＡテーブル（プローブＤＮＡデータ）、３０２…ハイブリダイゼーション量テーブル（ハイブリダイゼーション量データ）、６０３
…色勾配、６０４…類似性パターン、６０５…類似性スコア、６０６…類似性パターン、７０３…色勾配、７０
４…ハイブリ量パターン、７０５…ハイブリダイゼーション量、７０６…ハイブリ量パターン、８０６…プローブＤＮＡデータ、８０７…ハイブリダイゼーション量データ、８０８…類似性パターン、９０１…類似性パターンマトリックス、１００１…樹状図

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl. ⁷識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０１Ｎ 33/566 Ｃ１２Ｎ 15/00 Ａ (72)発明者 山本 宣之 神奈川県横浜市中区尾上町６丁目81番地 日立ソフトウエアエンジニアリング株式会 社内 (72)発明者 鈴木 伸明 神奈川県横浜市中区尾上町６丁目81番地 日立ソフトウエアエンジニアリング株式会 社内 (72)発明者 水野 克也 神奈川県横浜市中区尾上町６丁目81番地 日立ソフトウエアエンジニアリング株式会 社内 Ｆターム(参考） 4B024 AA11 CA01 CA09 HA12 HA14 4B029 AA07 FA15 4B063 QA01 QA18 QQ42 QR32 QR56 QR84 QS25 QS34 QX02