JP2007293430A - 遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法、および、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】分析しやすい遺伝子間相互作用ネットワークを提供することによりユーザ（研究者）による遺伝子間相互作用の分析効率の向上を図ること。
【解決手段】遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置によれば、表示画面１３００を表示することができる。表示画面１３００の左ペイン１３０１には、各分析対象部分ネットワークの詳細情報１３１１が表示されている。詳細情報１３１１とは、疾患Ｄ１〜Ｄ９ごとの分析対象部分ネットワークのノード数、エッジ数、および累積被覆率である。詳細情報１３１１をユーザが見ることにより、分析したい疾患の分析対象部分ネットワークの指定を促すことができる。ここで、たとえば、ユーザが疾患Ｄ３を指定した場合、右ペイン１３０２には、指定された疾患Ｄ３に関する部分ネットワークを示すネットワーク図１３１２が表示される。
【選択図】図１３

Description

この発明は、ユーザの着目する遺伝子群に関連する遺伝子間相互作用ネットワークの分析を支援する遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法に関する。

近年、患者と健常者の間の遺伝子発現状況の違いなどを手がかりとして、疾患に関わる分子メカニズムを解明しようとする研究が盛んに行われている。また、薬剤投与／非投与の別による遺伝子発現状況の違いなどを手がかりとして、薬剤が生体に与える影響を、分子メカニズムのレベルで解明しようとする研究もよく行われている。このような研究においては、何らかの手がかりによって着目した遺伝子群について、それぞれの遺伝子に関連する遺伝子間相互作用を分析することで、着目遺伝子と疾患との関係や着目遺伝子に対する薬剤の影響などを推定することが広く行われている。

このような分析においては、分析すべき遺伝子や遺伝子間相互作用を、疾患などとの関係によって、適切に選別することが望まれる。すなわち、一般に、着目遺伝子は多数得られ、さらに、関連する遺伝子間相互作用は膨大な数になり、かつ、異なる生物学的要因に由来する相互作用が混在しているため、たとえば、疾患に関連する分子メカニズム別に相互作用を分類することで分析対象の選別を容易にしたり、疾患と関連する可能性の高い相互作用を自動的に選別することなどが望まれている。

図２１は、ある着目遺伝子群に関連する遺伝子間相互作用を、ネットワークグラフの形式で表現した例である。遺伝子間相互作用ネットワーク２１００は、遺伝子発現解析で得られた約３００個の着目遺伝子群について、各着目遺伝子を中心とする相互作用ネットワークを重ね合わせたものである。ここで、矩形のノードは遺伝子を表し、エッジはその両端のノードに対応する２つの遺伝子の間に既知の相互作用が存在すること（文献で相互作用が報告されていること）を表している。この図のように、着目遺伝子群に関連する相互作用を集めたネットワークは、サイズが大きく・複雑な構造を示すことが多いので、上記のような分析支援技術が望まれている。

上記の分析支援技術に関しては、遺伝子間相互作用ネットワークを、疾患や生体内の分子メカニズムなどの区別に沿って、体系的に蓄積したデータベース（たとえば、下記非特許文献１，２を参照）が知られている。これらのデータベースを利用すれば、着目遺伝子群に関連する相互作用を、疾患や生体内の分子メカニズム別に分析することが可能になる。

また、下記特許文献１では、図２１のような遺伝子間相互作用ネットワークにおいて、疾患と関連する可能性の高い遺伝子（疾患関連遺伝子）の選別を支援する技術が開示されている。

この技術では、特定の薬剤の投与／非投与の別により発現状況に違いが見られた遺伝子群に対して、文献における遺伝子の出現状況に基づく遺伝子のクラスタリング結果と、遺伝子が出現した文献と当該薬剤／着目疾患との関連性を提示することで、当該の薬剤に反応し、かつ、着目疾患への関与が予測される遺伝子で、着目疾患への関与の報告がないものを、「研究遺伝子」として見出すことを支援できるという効果が得られる。

KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（ケッグ：キョウト エンサイクロペディア ジーンズ アンド ゲノムズ）、［online］、［平成１８年２月２７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.genome.jp/kegg/pathway.html＞ BioCarta（バイオカルタ）、［online］、［平成１８年２月２７３日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.biocarta.com/＞ 特開２００３−４４４８１号公報

しかしながら、上述した非特許文献１、２のようなデータベースを利用する場合、データベースの網羅性が不十分であるという問題がある。これらのデータベースは、分子生物学分野で確立した研究成果に基づき人手で構築されているため、まだ研究途上の遺伝子間相互作用については掲載がない。そのため、たとえば、遺伝子間相互作用ネットワーク２１００に含まれている遺伝子間相互作用の全てが、これらのデータベースに掲載されていることは期待できない。

また、上述した特許文献１の従来技術では、特定の薬剤と特定の疾患に着目した状態で、人間が上述した遺伝子間相互作用ネットワーク２１００を解釈して、個々の遺伝子と疾患との関連性を判定する必要がある。したがって、着目すべき疾患が複数ある場合の支援技術として適用することが困難であるという問題がある。

すなわち、考えられる疾患ごとに、人間が提示情報を解釈する必要があるため、疾患関連遺伝子の発見／選別を効率的に行うことが困難であるという問題がある。一般に、ある因子が、複数の疾患に罹る危険性を高めることがありうるので、複数の疾患を考慮した分析の支援技術が望まれる。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、遺伝子間相互作用ネットワークを、疾患や生体内の分子メカニズムなど（以下「生体イベント」と総称する）との関連性に基づき分解することで、比較的小規模で・単純な構造の分析しやすい部分ネットワークを生成し、さらに、生成した部分ネットワークの中で代表的な少数個を優先的に分析すべき候補として提示することで、ユーザ（研究者）による遺伝子間相互作用の分析効率の向上を図る遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法は、生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定し、前記関連度が前記しきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出し、検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成することを特徴とする。

また、上記発明において、前記しきい値以上の遺伝子間相互作用が検出されなかった場合、前記所定のしきい値を所定量低く調節し、所定量低く調節されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、前記遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出することとしてもよい。

この発明によれば、遺伝子間相互作用ネットワークを生体イベントとの関連性に基づき分解することができる。

また、上記発明において、遺伝子または遺伝子間相互作用の数に関する制約条件を設定し、生成された部分ネットワークの中から、制約条件を満足する部分ネットワークを抽出することとしてもよい。

この発明によれば、この発明によれば、生体イベントごとの部分ネットワークを生成した後に、個々の部分ネットワークの大きさや複雑度に関する所定の制約を満たすよう、生体イベントごとの部分ネットワークを選択することができる。

これにより、分析対象の候補となる部分ネットワークの大きさや複雑さの制御が可能になるので、たとえば、小規模で単純な構造の部分ネットワークを単位に分析できるようになる。

また、上記発明において、分析対象の網羅性に関する制約条件を設定し、生成された前記生体イベントごとの部分ネットワークを纏めることにより、和集合ネットワークを生成し、和集合ネットワークが前記遺伝子間相互作用ネットワークにどの程度包含されているかを示す被覆度を算出し、算出された被覆度が、分析対象の網羅性に関する制約条件を満足するか否かを判定し、前記制約条件を満足していないと判定された場合、前記しきい値が低くなるように調節することとしてもよい。

この発明によれば、生体イベントとの関連度に基づき遺伝子間相互作用を選択する際に、生成する複数の部分ネットワークが全体として含むべき相互作用の多さに関する所定の制約を満たすよう、関連度のしきい値を自動的に調節し、各生体イベントと関連度がそのしきい値以上である遺伝子間相互作用を選択することができる。

これにより、部分ネットワークが全体として含む相互作用の数の制御が可能になるので、部分ネットワークを全て分析すれば、元の遺伝子間相互作用ネットワークに含まれる過半数の相互作用を網羅的に分析できることを保障して欲しいといったユーザの要望に応えることができる。

また、上記発明において、前記部分ネットワーク間の重複度に基づいて、前記部分ネットワークの集合を分析対象部分ネットワークと非分析対象部分ネットワークとに選別することとしてもよい。

この発明によれば、相互に重なりの小さい部分ネットワークを分析対象として選別することができる。これにより、比較的小数個の部分ネットワークのみを分析するだけで、多くの相互作用を分析することができる。

また、上記発明において、前記部分ネットワークの取得基準となる取得基準エッジ数を設定し、取得基準エッジ数が段階的に低くなるように調節し、前記部分ネットワークの集合の中から、前記取得基準エッジ数と同一エッジ数の部分ネットワークを取得し、取得部分ネットワークと、前記分析対象部分ネットワークの集合との重複度を算出し、算出された重複度と前記選別基準エッジ数とに基づいて、前記取得部分ネットワークを、前記分析対象部分ネットワークまたは前記非分析対象部分ネットワークに選別することとしてもよい。

この発明によれば、各部分ネットワークについて、それより多くの相互作用を含む別の部分ネットワークとの相互作用の重なり（エッジの重複度）を調べ、いずれかの部分ネットワークとの重なりが所定の割合より多い場合に、分析対象から除外することにより、複数の部分ネットワークの中から、相互に異なりが大きい代表的な部分ネットワークを、分析対象として選別することができる。

また、上記発明において、前記部分ネットワークの中に前記取得基準エッジ数と同一エッジ数の部分ネットワークがない場合、前記取得基準エッジ数を所定数低くし、所定数低く調節された取得基準エッジ数と同一エッジ数の部分ネットワークを取得することとしてもよい。

この発明によれば、分析対象として選別される部分ネットワークについて、段階的に相互の重なりを小さくすることができる。

また、上記発明において、前記部分ネットワークの選別基準となる選別基準エッジ数を設定し、前記重複度と選別基準エッジ数とに基づいて、前記部分ネットワークの集合を前記分析対象部分ネットワークと前記非分析対象部分ネットワークとに選別することとしてもよい。

この発明によれば、ユーザが所望する大きさの分析対象を選別することができる。

また、上記発明において、前記表示画面を制御して、前記部分ネットワークを表示することとしてもよい。

この発明によれば、ユーザは、部分ネットワークを視覚的に認識することで、相互作用の連鎖による遺伝子の連結性などを容易に把握できる。これにより、ユーザは、複数の遺伝子間相互作用の間の関連性を踏まえた分析を効率的に行えるようになり、結果として、たとえば、気がつきにくい遺伝子間相互作用の機能や生体イベントにおける役割などを発見する可能性を高めることができる。

また、上記発明において、前記部分ネットワークのうち一の生体イベントに関する部分ネットワークが指定された場合、前記一の生体イベントに関する部分ネットワークと当該部分ネットワークに類似する部分ネットワークとを合成したネットワークを前記表示画面に表示することとしてもよい。

この発明によれば、生体イベントごとの部分ネットワークの合成により得られた新たな遺伝子間相互作用ネットワークを分析対象とすることができる。これにより、ユーザは、生体イベント間の共通性や個々の生体イベントの特異性との関係を踏まえた分析を効率的に行えるようになり、結果として、たとえば、気がつきにくい遺伝子間相互作用の機能や生体イベントにおける役割などを発見する可能性を高めることができる。

また、上記発明において、前記生体イベントの説明に関する電子文書と前記遺伝子間の相互作用を示す電子文献とを用いて、前記生体イベントと前記遺伝子間の相互作用との関連度を設定し、設定された関連度が前記しきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークの中から検出することとしてもよい。

この発明によれば、電子文書と電子文献があれば生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度を自動的に設定することができる。

また、上記発明において、前記電子文書と前記電子文献とのテキストの類似度を前記電子文献ごとに算出し、前記電子文献ごとに算出された類似度に基づいて、前記関連度を設定することとしてもよい。

この発明によれば、自動設定される関連度の精度向上を図ることができる。

本発明にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法によれば、分析しやすい遺伝子間相互作用ネットワークを提供することによりユーザによる分析効率の向上を図ることができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。

（遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置のハードウェア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

図１において、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４と、ＨＤ（ハードディスク）１０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）１０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）１０７と、ディスプレイ１０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０９と、キーボード１１０と、マウス１１１と、スキャナ１１２と、プリンタ１１３と、を備えている。また、各構成部はバス１００によってそれぞれ接続されている。

ここで、ＣＰＵ１０１は、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ１０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ１０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ１０５は、ＨＤＤ１０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。

ＦＤＤ１０６は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ１０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ１０７は、ＦＤＤ１０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ１０７に記憶されたデータを遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置に読み取らせたりする。

また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ１０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ１０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ１０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。

Ｉ／Ｆ１０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１１４に接続され、このネットワーク１１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１０９は、ネットワーク１１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ１０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

キーボード１１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス１１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。

スキャナ１１２は、画像を光学的に読み取り、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ１１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ１１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ１１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。

（疾患説明文書の内容）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる疾患説明文書について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかる疾患説明文書を示す説明図である。疾患説明文書２００とは、生体イベント（たとえば、疾患に関わる物質の生理作用、生体応答、臨床症状等を含む）を自然言語で体系的に記述された知識体系説明文書である。具体的には、たとえば、章単位、節単位で疾患に関する説明が記述されている。

具体的には、たとえば、「章１」の「節１−１」の説明箇所２００−１は『疾患Ｄ１』の説明、「章１」の「節１−２」の説明箇所２００−２は『疾患Ｄ２』の説明、「章２」の「節２−１」の説明箇所２００−３は『疾患Ｄ３』の説明、といったように、疾患ごとに説明箇所が定められている。

この疾患説明文書２００は、具体的には、たとえば、テキスト化された電子文書であり、図１に示したインターフェース１０９から入力してもよく、ＲＯＭ１０２，ＲＡＭ１０３，ＨＤ１０５などの記録媒体に記録してもよい。

なお、疾患説明文書２００としては、たとえば、以下の電子文書ＯＭＩＭなどを利用することができる。

ＯＭＩＭ・・・ヒトの遺伝病の表現型や遺伝子座などについてまとめたＶｉｃｔｏｒ ＭｃＫｕｓｉｃｋによる著書“Ｍｅｎｄｅｌｉａｎ Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ ｉｎ Ｍａｎ”を電子化したもの（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=OMIM）

（医学文献データベース（ＤＢ）の記憶内容）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる医学文献ＤＢの記憶内容について説明する。図３は、この発明の実施の形態にかかる医学文献ＤＢの記憶内容を示す説明図である。図３において、医学文献データベース３００には、遺伝子間の相互作用などに関する生物学や医学の研究成果等を記載した電子文献Ａ（Ａｉ：ｉ＝１〜ｎ）が記憶されている。

この電子文献Ａは、ＭＥＤＬＩＮＥ（Ｍｅｄｉｃａｌ Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｎ‐Ｌｉｎｅ）または、ＭＥＤＬＩＮＥと同種のデータベースに記憶されている抄録などの電子データである。

ＭＥＤＬＩＮＥとは、米国立医学図書館ＮＬＭ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｂｒａｒｙ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）が提供する医薬関連文献の索引・抄録２次資料データベースである。ＭＥＤＬＩＮＥの文献検索ツールとしてＮＣＢＩよりＰｕｂＭｅｄが提供されており、広く利用されている（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed）。なお、この電子文献Ａはテキスト化されてデータベースに記憶されている。

この実施の形態では、電子文献Ａｉの内容（テキスト）に加え、電子文献Ａｉと、電子文献Ａｉで報告されている遺伝子間相互作用との対応関係を利用する。この対応関係は、電子文献Ａｉの書誌情報などに記載があればそれを用いればよい。

また、上記ＭＥＤＬＩＮＥデータベースの場合には、ＮＬＭが公開しているＥｎｔｒｅｚ Ｇｅｎｅ（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=gene）データベースで提供されている“Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ”という情報に遺伝子間相互作用とＭＥＤＬＩＮＥ文献との対応関係が記載されているので、それを利用できる。以下、電子文献Ａ１〜Ａｎのいずれかに対応のある遺伝子間相互作用を遺伝子間相互作用Ｉ（Ｉｊ：ｊ＝１，２，・・・）と称する。

（関連度データベース（ＤＢ）の記憶内容）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる関連度ＤＢの記憶内容について説明する。図４は、この発明の実施の形態にかかる関連度ＤＢの記憶内容を示す説明図である。図４において、関連度データベース４００には、関連度が記憶されている。

ここで、関連度とは、各疾患を特定する疾患説明文書２００の節番号と遺伝子間相互作用の元となる２つの遺伝子とにより特定された値であり、具体的には、たとえば、図２に示した疾患説明文書２００と、図３に示した医学文献ＤＢ３００内の電子文献Ａとにより算出される。ここでは、関連度をＲとすると、関連度Ｒは０≦Ｒ≦１となる。関連度Ｒの値が高ければ、当該疾患と遺伝子間相互作用との結びつきは強いと考えられる。なお、関連度Ｒの算出については後述する。

（遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置の機能的構成について説明する。図５は、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。

図５において、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置５００は、疾患説明文書２００と、医学文献ＤＢ３００と、関連度ＤＢ４００と、関連度算出部５０１と、入力部５０２と、生成処理部５０３と、選別処理部５０４と、出力処理部５０５と、から構成されている。

関連度算出部５０１は、関連度ＤＢ４００に記憶される関連度Ｒを算出する。具体的には、関連度算出部５０１は、類似度算出部５１１と、関連度設定部５１２と、から構成されている。類似度算出部５１１は、疾患説明文書２００と医学文献ＤＢ３００内の各電子文献Ａｉとの類似度を算出する。

この類似度算出を具体的に説明する。図６は、類似度算出部５１１による類似度算出を模式的に示した説明図である。図６において、疾患説明文書２００中、ある疾患Ｄｋ（ｋ＝１，２，・・・）の説明箇所２００−ｋ内のテキストデータと、電子文献Ａｉのテキストデータとを用いて、ＴＦＩＤＦ法により、説明箇所２００−ｋと電子文献Ａｉとのテキスト類似度を算出する。

具体的には、ＴＦ（語彙頻度）により説明箇所２００−ｋに出現するキーワード候補の出現頻度と、電子文献Ａｉに出現するキーワード候補の出現頻度を得る。また、ＩＤＦ（文書頻度の逆数の対数）により、キーワード候補が出現する文書（説明箇所２００−ｋ、電子文献Ａｉ）頻度の逆数の対数を得る。そして、ＴＦとＩＤＦの積により得られるＴＦＩＤＦベクトルを、文書（説明箇所２００−ｋ、電子文献Ａｉ）ごとに算出する。

そして、説明箇所２００−ｋのＴＦＩＤＦベクトルと電子文献ＡｉのＴＦＩＤＦベクトルとのコサイン値（大きさ１に正規化したベクトルの内積値）が、説明箇所２００−ｋと電子文献Ａｉとのテキスト類似度Ｓｋｉ（０≦Ｓｋｉ≦１）となる。テキスト類似度Ｓｋｉの値が大きいほど、説明箇所２００−ｋと電子文献Ａｉとは類似していることとなる。

また、図５において、関連度設定部５１２は、疾患説明文書２００と電子文献Ａとを用いて、遺伝子間相互作用Ｉｊと疾患Ｄｋとの関連度Ｒを設定する。具体的には、類似度算出部５１１によって電子文献Ａｉごとに算出されたテキスト類似度Ｓｋｉに基づいて、遺伝子間相互作用Ｉｊと疾患Ｄｋとの関連度Ｒｊｋを設定する。より具体的には、関連度Ｒｊｋは、遺伝子間相互作用Ｉｊと対応のあるｍ（ｍ≦ｎ）個のテキスト類似度の集合Σｊｋ（Ｓｋ１〜Ｓｋｎのうちで、遺伝子間相互作用Ｉｊと対応するものを要素とするテキスト類似度の集合）に基づいて設定される。

たとえば、ｍ個のテキスト類似度Σｊｋの中の最大テキスト類似度を関連度Ｒｊｋとしてもよく、ｍ個のテキスト類似度Σｊｋの中の最小テキスト類似度を関連度Ｒｊｋとしてもよい。また、ｍ個のテキスト類似度Σｊｋの中の中央値やｍ個のテキスト類似度Σｊｋの平均値を関連度Ｒｊｋとしてもよい。このようにして遺伝子間相互作用Ｉｊと説明箇所２００−ｋの組み合わせごとに得られた関連度Ｒｊｋの集合が、図４に示した関連度Ｒとなる。

なお、上述したように、関連度ＤＢ４００は関連度算出部５０１により算出することで作成することとしてもよいが、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置５００では、あらかじめ関連度Ｒｊｋが用意されている関連度ＤＢ４００を用いてもよい。

また、図５において、入力部５０２は、図２１に示したような遺伝子間相互作用ネットワーク２１００の入力を受け付ける。具体的には、たとえば、図１に示したキーボード１１０またはマウス１１１を操作して、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤ１０５、Ｉ／Ｆ１０９、スキャナ１１２などから遺伝子間相互作用ネットワーク２１００を入力する。

また、生成処理部５０３は、生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度Ｒに基づいて、遺伝子間相互作用ネットワーク２１００の一部となる複数の部分ネットワーク集合５１０を生体イベントごとに生成する。生成処理部５０３の詳細については後述する。

また、選別処理部５０４は、生成処理部５０３によって生体イベントごとに生成された複数の部分ネットワーク集合５１０のエッジ数に基づいて、複数の部分ネットワーク集合５１０の中から分析対象となる分析対象部分ネットワーク集合Ｓを選択する。選別処理部５０４の詳細については後述する。また、出力処理部５０５は、分析対象部分ネットワーク集合Ｓを出力する。具体的には、図１に示したディスプレイ１０８の表示画面に表示したり、プリンタ１１３から印刷出力する。

なお、上述した関連度算出部５０１、入力部５０２、生成処理部５０３、選別処理部５０４、および出力処理部５０５は、具体的には、たとえば、図１に示したＲＯＭ１０２，ＲＡＭ１０３，ＨＤ１０５などの記録媒体に記録されているプログラムを、ＣＰＵ１０１に実行させることによって、またはＩ／Ｆ１０９によって、その機能を実現する。

（生成処理部５０３の機能的構成）
つぎに、上述した生成処理部５０３の詳細な機能的構成について説明する。図７は、生成処理部５０３の詳細な機能的構成を示すブロック図である。図７において、生成処理部５０３は、しきい値設定部７０１と、しきい値調節部７０２と、検出部７０３と、部分ネットワーク生成部７０４と、第１の制約条件設定部７０５と、部分ネットワーク抽出部７０６と、和集合ネットワーク生成部７０７と、被覆度算出部７０８と、第２の制約条件設定部７０９と、被覆度判定部７１０と、から構成されている。

まず、しきい値設定部７０１は、生体イベントと遺伝子間相互作用Ｉとの関連度に関するしきい値Ｔを設定する。しきい値Ｔは、しきい値Ｔ以上の関連度の遺伝子間相互作用Ｉを検出するための値である。しきい値Ｔはユーザにより任意に設定される。後述するように、しきい値Ｔは段階的に低下させて調節できるため、初期値は関連度Ｒの最大値Ｔｍａｘに設定するのが好ましい。

また、しきい値調節部７０２は、しきい値Ｔが段階的に低くなるように調節する。低下量ΔＴはユーザにより任意に設定することができる。ΔＴの値は、自由に設定可能であるが、たとえば、ΔＴ＝０．０１とすることができる。しきい値Ｔの調節タイミングについては後述する。

検出部７０３は、関連度Ｒがしきい値Ｔ以上である遺伝子間相互作用Ｉｊｋを、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用Ｉの中から検出する。具体的には、遺伝子間相互作用Ｉのうち、いずれかの疾患Ｄｋとの関連度Ｒｊｋがしきい値Ｔ以上である遺伝子間相互作用Ｉｊを関連度ＤＢ４００から検出する。

たとえば、図４において、しきい値Ｔ＝０．３０とすると、０．３０以上の関連度Ｒは、節１−１（疾患Ｄ１）の列では２行（関連度Ｒ＝０．３０）、節２−１（疾患Ｄ３）の列では１行（関連度Ｒ＝０．３１）あり、それらに対応する遺伝子間相互作用として、（遺伝子Ｇ１，遺伝子Ｇ３）、（遺伝子Ｇ２，遺伝子Ｇ３），（遺伝子Ｇ３，遺伝子Ｇ５）の３組が検出される。

なお、遺伝子間相互作用Ｉのうち、いずれかの疾患Ｄｋとの関連度Ｒｊｋがしきい値Ｔ以上である遺伝子間相互作用Ｉｊを関連度ＤＢ４００から検出されなかった場合、しきい値調節部７０２は、しきい値Ｔを所定量ΔＴ低下させる。したがって、検出部７０３は、所定量ΔＴ低下されたしきい値Ｔが検出部７０３による検出基準となる。このように、しきい値Ｔを段階的に低下させることにより、いずれかの疾患との関連度がしきい値Ｔ以上である遺伝子間相互作用が少なくとも１つは見つかることとなる。

また、部分ネットワーク生成部７０４は、疾患Ｄｋと検出部７０３によって検出された遺伝子間相互作用Ｉｊとの関連度Ｒｊｋに基づいて、部分ネットワーク集合５１０を疾患Ｄｋごとに生成する。ここで、部分ネットワーク生成の具体例について説明する。図８は、入力部５０２によって入力された遺伝子間相互作用ネットワークの一例を示す説明図であり、図９は、部分ネットワーク生成部７０４による生成処理を示す説明図である。

図８において、遺伝子間相互作用ネットワーク８００は、遺伝子Ｇｘ（ｘ＝１〜５）を特定するノードＮｘと、ノードＮｘ，Ｎｙ（ｙ＝１〜５、ｙ≠ｘ）間を連結するエッジＥｘｙにより構成されている。遺伝子間相互作用ネットワーク８００は、実際には図２１に示した遺伝子間相互作用ネットワーク２１００のように多数のノードとエッジにより複雑化されているが、ここでは、便宜上、遺伝子間相互作用ネットワーク８００のノード数を５個、エッジ数を７本として、簡略化している。

また、図９では、上段は関連度ＤＢ４００の記憶内容、中段は検出部７０３による検出結果、下段は生成された部分ネットワーク９０１〜９０３を示している。具体的には、関連度Ｒのしきい値Ｔを、たとえば、Ｔ＝０．２７とした場合、しきい値Ｔ以上の関連度Ｒｊｋは、図９の上段に示したハッチングされていない関連度Ｒｊｋである。

また、図９の中段において、左側の遺伝子間相互作用ネットワーク８００は、節１−１の疾患に関する遺伝子間相互作用の検出結果を示している。点線で囲まれたノードおよびエッジが検出された遺伝子間相互作用である。また、中央の遺伝子間相互作用ネットワーク８００は、節１−２の疾患に関する遺伝子間相互作用の検出結果を示している。点線で囲まれたノードおよびエッジが検出された遺伝子間相互作用である。また、右側の遺伝子間相互作用ネットワーク８００は、節２−１の疾患に関する遺伝子間相互作用の検出結果を示している。点線で囲まれたノードおよびエッジが検出された遺伝子間相互作用である。

そして、図９の下段に示したように、中段において点線で囲まれた遺伝子間相互作用を構成するノードおよびエッジが、節（疾患）ごとの部分ネットワーク９０１〜９０３として得られる。

また、図７において、第１の制約条件設定部７０５は、第１の制約条件を設定する。第１の制約条件とは、生成される部分ネットワークの大きさまたは複雑さに関する制約条件である。部分ネットワークの大きさに関する制約条件とは、部分ネットワークの大きさを所定範囲内に制限する条件であり、具体的には、たとえば、各部分ネットワークに含めるべき遺伝子をあらわすノードの数または異なり数の範囲などがあげられる。

また、部分ネットワークの複雑さに関する制約条件とは、部分ネットワークの複雑さを所定レベルに制限する条件であり、具体的には、たとえば、各部分ネットワークに含めるべき遺伝子間相互作用をあらわすエッジの数または異なり数（あるいは遺伝子をあらわすノードの異なり数に対する遺伝子間相互作用をあらわすエッジの異なり数の比率でもよい）の範囲などがあげられる。

また、部分ネットワーク抽出部７０６は、部分ネットワーク集合５１０の中から、第１の制約条件を満足する部分ネットワークを抽出する。たとえば、第１の制約条件を『ノード数３以下』とした場合、部分ネットワーク集合５１０の中からノード数３以下の部分ネットワークが抽出される。

この第１の制約条件設定部７０５および部分ネットワーク抽出部７０６によれば、分析対象の候補となる部分ネットワークの大きさや複雑さの制御が可能になるので、たとえば、小規模で単純な構造の部分ネットワークを単位に分析できるようになる。

また、和集合ネットワーク生成部７０７は、部分ネットワークを纏めることにより、和集合ネットワークを生成する。和集合ネットワークの生成元となる部分ネットワークは、部分ネットワーク生成部７０４によって生成された部分ネットワークでもよく、また、部分ネットワーク抽出部７０６によって抽出された部分ネットワークのいずれであってもよい。また、和集合ネットワークとは、生成元となる部分ネットワークをすべて包含するネットワークである。生成元となるいずれの部分ネットワークにも含まれていないノードおよびエッジは含まれない。

図１０は、和集合ネットワークの生成例を示す説明図である。ここでは、図９で生成された部分ネットワーク９０１〜９０３を用いて説明する。和集合をとる場合、各部分ネットワーク９０１〜９０３を構成するノードＮｘとエッジＥｘｙにより和集合ネットワーク１０００を構成する。和集合ネットワーク１０００は、ノードＮ１〜Ｎ５と、エッジＥ１２，Ｅ１３，Ｅ２３，Ｅ３５，Ｅ４５とからなるネットワークである。

また、図７において、被覆度算出部７０８は、和集合ネットワーク生成部７０７によって生成された和集合ネットワークが遺伝子間相互作用ネットワークにどの程度包含されているかを示す被覆度を算出する。具体的には、被覆度は、以下の式（１）または式（２）によってあらわすことができる。

Ｃ＝Ｍｅ１／Ｍｅ０・・・（１）
Ｃ＝Ｍｎ１／Ｍｎ０・・・（２）

ただし、Ｃは被覆度、Ｍｅ１は和集合ネットワークのエッジ数、Ｍｅ０は遺伝子間相互作用ネットワークのエッジ数、Ｍｎ１は和集合ネットワークのノード数、Ｍｎ０は遺伝子間相互作用ネットワークのノード数である。ノード数を用いるかエッジ数を用いるかはユーザが設定することになるが、生体イベントにおける遺伝子の役割を推定するための分析などを想定すると、遺伝子の役割は相互作用相手に依存することが考えられるので、遺伝子間相互作用を単位に計算することに相当するエッジ数による被覆度（１）の方が好ましいと考えられる。

図１０に示した例において、エッジ数により被覆度Ｃを算出する場合、和集合ネットワーク１０００のエッジ数は５本、遺伝子間相互作用ネットワーク８００のエッジ数は７本であるため、被覆度Ｃは５／７となる。

また、第２の制約条件設定部７０９は、分析対象の網羅性に関する制約条件を設定する。分析対象の網羅性に関する制約条件とは、複数の部分ネットワークが全体として含むべき相互作用をあらわすエッジ数を制限する条件である。たとえば、上述した被覆度のしきい値となる指定被覆度Ｃｔを設定する。この制約条件は、ユーザにより設定される。和集合ネットワークの全体としての網羅性を高くしたい場合は、指定被覆度Ｃｔの値を高くしておけばよい。

また、被覆度判定部７１０は、被覆度算出部７０８によって算出された被覆度Ｃが、第２の制約条件設定部７０９によって設定された制約条件を満足するか否かを判定する。具体的には、たとえば、算出された被覆度Ｃが指定被覆度Ｃｔ以上であるか否かを判定する。被覆度Ｃが指定被覆度Ｃｔ以上である場合、被覆度Ｃの算出元となる部分ネットワーク集合５１０は、全体として網羅性が高くなる。

したがって、網羅性を高くしたいというユーザの要求を満たしていることとなる。この場合、部分ネットワーク生成部７０４から、被覆度Ｃの算出元となる部分ネットワーク集合５１０が出力されることとなる。反対に、被覆度Ｃが指定被覆度Ｃｔより低い場合、被覆度Ｃの算出元となる複数の部分ネットワークは、全体として網羅性が低くなり、ユーザの要求を満たしていないこととなる。

この場合、しきい値調節部７０２は、しきい値Ｔを所定量ΔＴ低下させる。ΔＴを低下させた場合、検出部７０３は、いずれかの疾患Ｄｋとの関連度ＲｊｋがΔＴ低下後の所定のしきい値Ｔ以上である遺伝子間相互作用Ｉｊを関連度ＤＢ４００から検出する。これにより、検出される遺伝子間相互作用が増加することとなり、部分ネットワーク生成部７０４において生成される部分ネットワークが大きくなる。したがって、和集合ネットワークも大きくなり、今回算出される被覆度Ｃは、前回算出された被覆度Ｃよりも大きい値となる。

このように、しきい値Ｔを段階的に低下させることにより、出力される部分ネットワークが全体として含む相互作用の数も制御できるので、たとえば、出力された部分ネットワークを全て分析すれば、元の遺伝子間相互作用ネットワークに含まれる過半数の相互作用を網羅的に分析できることを保障して欲しいといったユーザの要望に応えることができる。

このように、生成処理部５０３では、可能な限り、遺伝子間相互作用ネットワーク８００，２１００を生体イベント（疾患）ごとに分割する際、部分ネットワークの大きさを適度な大きさにし、かつ遺伝子間相互作用ネットワーク８００，２１００に対する部分ネットワークの網羅性を高くすることができる。

網羅性が高いと和集合ネットワーク１０００のノード数やエッジ数が多くなり和集合ネットワーク１０００の遺伝子間相互作用が複雑化するが、遺伝子間相互作用ネットワーク８００は生体イベントごとに生成されるため、分析に最低限必要な適度な大きさの部分ネットワーク９０１〜９０３を得ることができる。

（選別処理部５０４の機能的構成）
つぎに、上述した選別処理部５０４の詳細な機能的構成について説明する。図１１は、選別処理部５０４の詳細な機能的構成を示すブロック図である。図１１において、選別処理部５０４は、取得基準エッジ数設定部１１０１と、エッジ数調節部１１０２と、部分ネットワーク取得部１１０３と、重複度算出部１１０４と、選別基準エッジ数設定部１１０５と、選別部１１０６と、から構成されている。

まず、取得基準エッジ数設定部１１０１は、部分ネットワーク取得部１１０３による部分ネットワークの取得基準となるエッジ数Ｎｅを設定する。エッジ数Ｎｅの初期値は、たとえば、部分ネットワーク集合５１０のエッジ数のうち最大のエッジ数Ｎｍａｘを用いる。

エッジ数調節部１１０２は、取得基準エッジ数設定部１１０１によって設定された取得基準エッジ数が段階的に低くなるように調節する。具体的には、エッジ数を所定量（たとえば１）ずつ低下させる。エッジ数Ｎｅの部分ネットワークが部分ネットワーク集合５１０にない場合、エッジ数Ｎｅを低下させる。エッジ数調節部１１０２による調節タイミングについては後述する。

部分ネットワーク取得部１１０３は、取得基準エッジ数設定部１１０１によって設定された取得基準エッジ数Ｎｅの部分ネットワークを部分ネットワーク集合５１０から取得する。エッジ数Ｎｅの部分ネットワークが部分ネットワーク集合５１０にない場合、エッジ数調節部１１０２はエッジ数Ｎｅを低下させる。

この場合、部分ネットワーク取得部１１０３は、エッジ数調節部１１０２による調節後のエッジ数Ｎｅの部分ネットワークを部分ネットワーク集合５１０から取得することとなる。なお、取得可能な部分ネットワークが部分ネットワーク集合５１０内に存在しない場合、取得処理が終了する。

また、重複度算出部１１０４は、部分ネットワーク取得部１１０３によって取得されたエッジ数Ｎｅの部分ネットワーク（以下、「取得部分ネットワーク」と称す）と、これまでに選ばれた分析対象となる選択部分ネットワークの集合（以下、「分析対象部分ネットワーク集合」と称す）Ｓとの重複度を算出する。具体的には、取得部分ネットワークが、分析対象部分ネットワーク集合Ｓと共通するエッジの数（共通エッジ数Ｎｃ）を重複度として算出する。

また、選別基準エッジ数設定部１１０５は、選別部１１０６による部分ネットワーク集合５１０を選別する基準となる選別基準エッジ数Ｎｃｕ（Ｎｃｕ≧１）を設定する。選別基準エッジ数Ｎｃｕはユーザの指定により設定される。選別基準エッジ数Ｎｃｕは、部分ネットワーク取得部１１０３によって取得された部分ネットワークと、選別部１１０６により選別された分析対象部分ネットワーク集合Ｓとの共通エッジ数Ｎｃの上限値である。

また、選別部１１０６は、部分ネットワーク間の重複度に基づいて、部分ネットワーク集合５１０を分析対象部分ネットワークと非分析対象部分ネットワークとに選別する。具体的には、重複度算出部１１０４によって算出された重複度を示す共通エッジ数Ｎｃと選別基準エッジ数Ｎｃｕとに基づいて、取得部分ネットワークを、分析対象部分ネットワークまたは非分析対象部分ネットワークに選別する。

選別部１１０６は、共通エッジ数Ｎｃとその上限値である選別基準エッジ数Ｎｃｕとを比較して、Ｎｃ＞Ｎｃｕでない場合に、抽出部分ネットワークをあらたな選択部分ネットワークに決定して、分析対象部分ネットワーク集合Ｓに追加する。なお、分析対象部分ネットワーク集合Ｓが空集合（Ｓ＝Φ）、すなわち、分析対象部分ネットワークが１つも存在しない場合は、Ｎｃ＝０となるため、取得部分ネットワークは分析対象部分ネットワークに決定され、分析対象部分ネットワーク集合Ｓに追加される。

ここで、分析対象部分ネットワークが存在する場合の共通エッジ数Ｎｃについて具体的に説明する。図１２は、選別部１１０６による部分ネットワークの選別処理を示す説明図である。図１２において、部分ネットワーク１２０１〜１２０３は、生成処理部５０３によって最終的に得られた部分ネットワークとする。

部分ネットワーク１２０１は疾患説明文書２００の節１−１（疾患Ｄ１）に関する部分ネットワークであり、部分ネットワーク１２０２は疾患説明文書２００の節１−２（疾患Ｄ２）に関する部分ネットワークであり、部分ネットワーク１２０３は疾患説明文書２００の節２−１（疾患Ｄ３）に関する部分ネットワークである。

図１２において、部分ネットワーク１２０１を選択部分ネットワーク，部分ネットワーク１２０２を抽出部分ネットワークとした場合、エッジＥ１２，Ｅ１３，Ｅ２３が共通のエッジ（図１２中、太線で表示）である。したがって、部分ネットワーク１２０１，１２０２の共通エッジ数Ｎｃは３本となる。

このように、最終的に分析対象部分ネットワーク集合Ｓに存在する部分ネットワークが、出力処理部５０５により出力される。図１２の例では、まず、エッジ数Ｎｅが最大（４本）である部分ネットワーク１２０１を部分ネットワーク集合５１０から抽出する。この時点では分析対象部分ネットワークは存在しないため、エッジ数Ｎｅが最大（４本）である部分ネットワーク１２０１が分析対象部分ネットワークに決定され、分析対象部分ネットワーク集合Ｓに追加される。

エッジ数Ｎｅが最大の部分ネットワーク１２０１を無条件で分析対象部分ネットワークに決定することで、エッジ数Ｎｅが同数以下でかつ部分ネットワーク１２０１との共通エッジ数Ｎｃｕ以上の部分ネットワークの遺伝子間相互作用を網羅することができる。

つぎに、部分ネットワーク取得部１１０３により、エッジ数Ｎｅ＝３の部分ネットワーク１２０２が部分ネットワーク集合５１０から取得される。なお、部分ネットワーク１２０３もエッジ数Ｎｅ＝３であるが、同数のエッジ数Ｎｅの部分ネットワークが複数存在する場合は、いずれの部分ネットワークを取得してもよい。

ここでは、部分ネットワーク１２０２を先に取得することとし、分析対象部分ネットワーク集合Ｓ内の部分ネットワーク１２０１との共通エッジ数Ｎｃを重複度算出部１１０４により算出する。この場合、図１２に示したように、共通エッジ数Ｎｃ＝３となる。ここで、上限値ＮｃｕがＮｃｕ＝２である場合、Ｎｃ＞Ｎｃｕを満たすため、部分ネットワーク１２０２は分析対象部分ネットワークに決定されない。

すなわち、部分ネットワーク１２０２の遺伝子間相互作用を特定するノードＮ１〜Ｎ３およびエッジＥ１２，Ｅ１３，Ｅ２３は、部分ネットワーク１２０１に含まれているため、分析対象から外すことができる。したがって、分析対象となる分析対象部分ネットワークの重複を抑制することができ、分析の効率化を図ることができる。

最後に、部分ネットワーク取得部１１０３により、エッジ数Ｎｅ＝３の部分ネットワーク１２０３が部分ネットワーク集合５１０から抽出される。部分ネットワーク１２０３と部分ネットワーク１２０１との共通エッジ数ＮｃはＮｃ＝０であるため、部分ネットワーク１２０３はあらたな分析対象部分ネットワークとして、分析対象部分ネットワーク集合Ｓに追加される。これにより、部分ネットワーク１２０１，１２０３が分析対象部分ネットワークとして選ばれることとなる。

（分析対象部分ネットワークの表示例）
図１３および図１４は、分析対象部分ネットワークの表示例を示す説明図である。図１３において、表示画面１３００の左ペイン１３０１には、各分析対象部分ネットワークの詳細情報１３１１が表示されている。詳細情報１３１１とは、具体的には、たとえば、疾患Ｄ１〜Ｄ９ごとの分析対象部分ネットワークのノード数、エッジ数、および累積被覆率である。

各疾患Ｄ１〜Ｄ９は、図１に示したキーボード１１０やマウス１１１により指定可能である。この詳細情報１３１１をユーザが見ることにより、分析したい疾患の分析対象部分ネットワークの指定を促すことができる。ここで、たとえば、ユーザが疾患Ｄ３を指定した場合、右ペイン１３０２には、指定された疾患Ｄ３に関する部分ネットワークを示すネットワーク図１３１２が表示される。

図１４は、詳細情報１３１１とは異なる詳細情報１４１１を表示している。詳細情報１４１１としては、図２に示した疾患説明文書２００の知識体系のツリー１４１２が表示され、ツリー１４１２の末端に疾患Ｄ１〜Ｄ９が表示されている。

この図１４の場合も、図１３と同様、各疾患Ｄ１〜Ｄ９は、図１に示したキーボード１１０やマウス１１１により指定可能である。この詳細情報１４１１をユーザが見ることにより、分析したい疾患の分析対象部分ネットワークの指定を促すことができる。ここで、たとえば、ユーザが疾患Ｄ３を指定した場合、右ペイン１３０２には、指定された疾患Ｄ３に関する部分ネットワークを示すネットワーク図１３１２が表示される。

（類似度算出処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置５００の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援処理手順の説明に先立って、図５に示した関連度算出部５０１による関連度算出処理手順について説明する。図１５は、図５に示した関連度算出部５０１による関連度算出処理手順を示すフローチャートである。

まず、図２に示した疾患説明文書２００を取得し（ステップＳ１５０１）、医学文献ＤＢ３００から電子文献Ａ１〜Ａｎを抽出する（ステップＳ１５０２）。そして、類似度算出部５１１により、疾患Ｄｋを特定する疾患説明文書２００の説明箇所２００−ｋと各電子文献Ａｉとの類似度を算出する（ステップＳ１５０３）。そして、関連度設定部５１２により遺伝子間相互作用Ｉｊと疾患Ｄｋとの関連度Ｒｊｋを設定する（ステップＳ１５０４）。

そして、設定された関連度Ｒｊｋを関連度ＤＢ４００に保持する（ステップＳ１５０５）。このあと、疾患説明文書２００中未処理の説明箇所があるか否かを判断し（ステップＳ１５０６）、未処理の説明箇所がある場合（ステップＳ１５０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ１５０３に戻って、未処理の説明箇所と各電子文献Ａｉとの類似度を算出する。一方、未処理の説明箇所がない場合（ステップＳ１５０６：Ｎｏ）、一連の処理を終了する。これにより、関連度ＤＢ４００を自動的に構築することができる。

（遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置５００の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援処理手順について説明する。図１６は、この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置５００の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援処理手順を示すフローチャートである。図１６において、まず初期設定をおこなう（ステップＳ１６０１）。

この初期設定では、関連度Ｒのしきい値Ｔとその低下量ΔＴ、合成ネットワークの合成元となる部分ネットワークのノード数またはエッジ数（所定数Ｎａ）、指定被覆度Ｃｔ、共通エッジ数Ｎｃの上限値Ｎｃｕなどを設定する。なお、関連度Ｒのしきい値Ｔは関連度Ｒの上限値に設定する。

つぎに、生成処理部５０３により部分ネットワーク生成処理を実行し（ステップＳ１６０２）、選別処理部５０４により部分ネットワーク選別処理を実行する（ステップＳ１６０３）。そして、出力処理部５０５により、分析対象部分ネットワークの表示処理を実行することで（ステップＳ１６０４）、図１３または図１４に示したように分析対象部分ネットワークの詳細情報１３１１，１４１１やネットワーク図１３１２を表示することができる。

（部分ネットワーク生成処理手順）
つぎに、上述した部分ネットワーク生成処理手順について説明する。図１７は、部分ネットワーク生成処理手順を示すフローチャートである。図１７において、まず、関連度Ｒｊｋのしきい値ＴをＴｍａｘとする（ステップＳ１７０１）。ここでは、関連度Ｒｊｋの上限値はＲｊｋ＝１であるため、Ｔ＝１となる。

つぎに、関連度ＤＢ４００の中に、いずれかの疾患Ｄｋとの関連度Ｒｊｋがしきい値Ｔ以上である遺伝子間相互作用Ｉｊがあるか否かを判断し（ステップＳ１７０２）、ない場合には（ステップＳ１７０２：Ｎｏ）、しきい値ＴをΔＴ低下させ（ステップＳ１７０３）、ステップＳ１７０２に戻る。

一方、関連度ＤＢ４００の中に該当する遺伝子間相互作用Ｉｊがある場合（ステップＳ１７０２：Ｙｅｓ）、関連度ＤＢ４００からその遺伝子間相互作用Ｉｊ（を特定する遺伝子の組み合わせ）を全て検出する（ステップＳ１７０４）。

そして、疾患ごとに遺伝子間相互作用ネットワーク８００を分割し、部分ネットワーク９０１〜９０３を生成する（ステップＳ１７０５）。つぎに、和集合ネットワーク生成部７０７により、この部分ネットワーク９０１〜９０３の中からノード数（またはエッジ数）が所定数Ｎａの部分ネットワークを抽出し（ステップＳ１７０６）、和集合ネットワーク１０００を生成する（ステップＳ１７０７）。そして、被覆度算出部７０８により和集合ネットワーク１０００の被覆度を算出する（ステップＳ１７０８）。

このあと、被覆度判定部７１０によりＣ≧Ｃｔか否かを判定し（ステップＳ１７０９）、Ｃ≧Ｃｔでなければ（ステップＳ１７０９：Ｎｏ）、ステップＳ１７０３に戻る。このループにより、しきい値Ｔが低下するため、ステップＳ１７０４での遺伝子間相互作用の検出数が増加する。これにより、ステップＳ１７０７の和集合ネットワークを低下量ΔＴにしたがって徐々に大きくすることができ、部分ネットワーク集合５１０の遺伝子間相互作用ネットワーク８００に対する網羅性を高めることができる。

一方、Ｃ≧Ｃｔである場合（ステップＳ１７０９：Ｙｅｓ）、部分ネットワーク９０１〜９０３を保持する（ステップＳ１７１０）。このあと、部分ネットワーク選別処理（ステップＳ１６０３）に移行する。

（部分ネットワーク選別処理手順）
つぎに、部分ネットワーク選別処理手順について説明する。図１８は、部分ネットワーク選別処理手順を示すフローチャートである。図１８において、取得基準エッジ数Ｎｅを部分ネットワーク集合５１０内の部分ネットワークのエッジ数のうち最大のエッジ数（Ｎｅ＝Ｎｍａｘ）に設定する。なお、初期段階では、分析対象部分ネットワーク集合Ｓは空集合（Ｓ＝Φ）である（ステップＳ１８０１）。

ステップＳ１８０２において、部分ネットワーク取得部１１０３により、エッジ数Ｎｅの部分ネットワークが部分ネットワーク集合５１０にあるか否かを判断し、部分ネットワーク集合５１０にある場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、エッジ数Ｎｅの部分ネットワークを取得する（ステップＳ１８０３）。そして、重複度算出部１１０４により、抽出部分ネットワークと分析対象部分ネットワーク集合Ｓ内の部分ネットワークとの共通エッジ数Ｎｃを算出する（ステップＳ１８０４）。初期段階では、Ｓ＝Φなので、共通エッジ数Ｎｃ＝０となる。

そして、Ｎｃ＞Ｎｃｕであるか否かを判断する（ステップＳ１８０５）。Ｎｃ＞Ｎｃｕでない場合（ステップＳ１８０５：Ｎｏ）、抽出部分ネットワークを分析対象部分ネットワーク集合Ｓに追加して（ステップＳ１８０６）、ステップＳ１８０２に戻る。一方、Ｎｃ＞Ｎｃｕである場合（ステップＳ１８０５：Ｙｅｓ）、抽出部分ネットワークを分析対象部分ネットワーク集合Ｓに追加することなく、ステップＳ１８０２に戻る。

また、ステップＳ１８０２において、エッジ数Ｎｅの部分ネットワークがない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、エッジ数Ｎｅが部分ネットワーク集合５１０の部分ネットワークのエッジ数のうち最小のエッジ数Ｎｍｉｎであるか否かを判断する（ステップＳ１８０７）。

Ｎｅ＝Ｎｍｉｎでない場合（ステップＳ１８０７：Ｎｏ）、エッジ数Ｎｅをデクリメントし（ステップＳ１８０８）、ステップＳ１８０２に戻る。一方、Ｎｅ＝Ｎｍｉｎである場合（ステップＳ１８０７：Ｙｅｓ）、分析対象部分ネットワーク集合Ｓを保持する（ステップＳ１８０９）。このあと、表示処理（ステップＳ１６０４）に移行する。

このように、上述した実施の形態によれば、遺伝子間相互作用ネットワーク（８００，２１００）が、適度な大きさで、かつ、全体としての網羅性の高い、生体イベント（疾患等）ごとの部分ネットワークに分割される。

これにより、ユーザは、比較的少数個の分析しやすい大きさの部分ネットワークの中から、着目すべき疾患との関係も踏まえて、優先的に分析すべき部分ネットワークを選択することができる。したがって、発現に変化の見られた遺伝子群について、考えられる多数の遺伝子間相互作用の中から、着目すべき相互作用を容易に選別できるようになる。

なお、上述した出力処理部５０５による表示処理（ステップＳ１６０４）では、図１３または図１４に示した表示内容としたが、他の表示形態でもよい。図１９は、分析対象部分ネットワークの他の表示例を示す説明図である。図１９において、左ペイン１３０１の詳細情報１３１１から、たとえば、疾患Ｄ３を指定すると、右上ペイン１９０３に疾患Ｄ３に類似する部分ネットワークの詳細情報１９１３が表示される。類似部分ネットワークであるか否かの判断は、共通ノード数や共通エッジ数により判断することができる。

また、右上ペイン１９０３において、疾患Ｄ１０〜Ｄ１２の中からたとえば疾患Ｄ１０を指定した場合、左ペイン１３０１で指定した疾患Ｄ３の部分ネットワークと右上ペイン１９０３で指定した疾患１０の部分ネットワークとの合成ネットワークのネットワーク図１９００を、右ペイン１３０２に表示する。

右ペイン１３０２のネットワーク図１９００においては、疾患別にノードの色を規定したり、共通するノードを同一色とする。同様に、エッジの両端のノードが互いに異なる遺伝子を特定するノードであったり、同一の遺伝子を特定するノードであったり、いずれか一方が共通のノードであったりした場合に、それぞれ異なる色で規定する。これにより、視覚的にわかりやすいように表示することができる。

（表示処理手順）
つぎに、図１９に示した表示例の場合の出力処理部５０５による表示処理手順について説明する。図２０は、図１９に示した表示例の場合の出力処理部５０５による表示処理手順を示すフローチャートである。図２０において、まず、分析対象部分ネットワークの詳細情報１３１１を表示し（ステップＳ２００１）、詳細情報１３１１の中から疾患の指定を待ち受ける（ステップＳ２００２：Ｎｏ）。

疾患（たとえば、疾患Ｄ３）の指定が受け付けられた場合（ステップＳ２００２：Ｙｅｓ）、その疾患Ｄ３に関する分析対象部分ネットワークのネットワーク図１３１２（図１３を参照。）を表示する（ステップＳ２００３）。

また、指定された疾患Ｄ３の部分ネットワークに類似する部分ネットワークの詳細情報１９１３を表示し（ステップＳ２００４）、その詳細情報１９１３の中から疾患の指定を待ち受ける（ステップＳ２００５：Ｎｏ）。そして、疾患（たとえば、疾患Ｄ１０）の指定が受け付けられた場合（ステップＳ２００５：Ｙｅｓ）、疾患Ｄ３の部分ネットワークと疾患Ｄ１０の部分ネットワークとが合成された合成ネットワークのネットワーク図１９００を表示する（ステップＳ２００６）。これにより、一連の処理を終了する。

この表示処理によれば、ユーザが分析したい複数の疾患を指定することで、複数の疾患における遺伝子間相互作用を示す合成ネットワーク図を表示することができる。したがって、ユーザが着目したい疾患が複数であっても、適度な大きさでかつ全体の網羅性の高い合成ネットワークを提供することができ、遺伝子間相互作用の分析の容易化を図ることができる。

このように、上述した実施の形態によれば、ユーザは、生体イベントごとに生成された遺伝子間相互作用の部分ネットワークを選んで分析することが可能になる。これにより、たとえば、元の遺伝子間相互作用ネットワークに異なる生体イベントに由来する相互作用が混在している場合でも、特定の生体イベントに関連する部分のみに絞って、効率的に分析できる。

また、上述した実施の形態によれば、生体イベントとの関連度に基づき遺伝子間相互作用を選択する際に、生成すべき個々の部分ネットワークの大きさや複雑度に関する所定の制約と、生成する複数の部分ネットワークが全体として含むべき相互作用の多さに関する所定の制約とを満たすよう、関連度Ｒのしきい値を自動的に決定し、各生体イベントと関連度Ｒがそのしきい値以上である遺伝子間相互作用を選択することができる。

この時、部分ネットワークの大きさに関する制約としては、各部分ネットワークに含めるべき遺伝子の異なり数の範囲などを、部分ネットワークの複雑さに関する制約としては、各部分ネットワークに含めるべき遺伝子間相互作用の異なり数（あるいは遺伝子の異なり数に対する遺伝子間相互作用の異なり数の比率）の範囲などを、複数の部分ネットワークが全体として含むべき相互作用の多さに関する制約としては、元の遺伝子ネットワークに含まれる相互作用の異なり数を基準とする割合（被覆度）などを用いればよい。

これにより、分析対象の候補となる部分ネットワークの大きさや複雑さの制御が可能になるので、たとえば、小規模で単純な構造の部分ネットワークを単位に分析できるようになる。また、出力される部分ネットワークが全体として含む相互作用の数も制御できるので、たとえば、出力された部分ネットワークを全て分析すれば、元の遺伝子間相互作用ネットワークに含まれる過半数の相互作用を網羅的に分析できることを保障して欲しいといったユーザの要望に応えることができる。

さらに、上述した実施の形態によれば、各部分ネットワークについて、それより多くの相互作用を含む別の部分ネットワークとの相互作用の重なり（エッジの重複度）を調べ、いずれかの部分ネットワークとの重なりが所定の割合より多い場合に、分析対象から除外することにより、複数の部分ネットワークの中から、相互に異なりが大きい代表的な部分ネットワークを、分析対象部分ネットワークとして選別することができる。

これにより、相互に異なりが大きい代表的な部分ネットワークのみを分析対象とすることが可能になるので、比較的小数個の部分ネットワークのみを分析するだけで、多くの相互作用を分析できることが期待される。

さらに、上述した実施の形態によれば、非分析対象部分ネットワークについても、類似性の高い（含まれる相互作用の異なりが小さい）分析対象部分ネットワークと関連づけて、分析対象部分ネットワークとは別に出力することもできる。

これにより、ユーザが重要性の高い代表的な分析対象部分ネットワークを特定した後で、その分析対象部分ネットワークに類似する部分ネットワークも含めて、より詳細に分析することが可能になる。このように段階的に分析範囲を広げていけば、分析効率を損なうことなく、代表的な分析対象部分ネットワークのみを分析するだけでは見落とされてしまう相互作用（代表的な分析対象部分ネットワークには含まれていない相互作用）も含めて、幅広く遺伝子間相互作用を分析できることが期待される。

以上説明したように、この発明にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法によれば、分析しやすい遺伝子間相互作用ネットワークを提供することによりユーザによる分析効率の向上を図ることができる。

なお、本実施の形態で説明した遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

（付記１）生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定するしきい値設定工程と、
前記関連度が前記しきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成する部分ネットワーク生成工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記２）前記検出工程（以下、「第１の検出工程」という）によって前記しきい値以上の遺伝子間相互作用が検出されなかった場合、前記しきい値設定工程によって設定されたしきい値が低くなるように調節するしきい値調節工程と、
前記しきい値調節工程によって低く調節されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、前記遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する第２の検出工程と、を前記コンピュータに実行させ、
前記部分ネットワーク生成工程は、
前記第２の検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成することを特徴とする付記１に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記３）遺伝子または遺伝子間相互作用の数に関する制約条件を設定する制約条件設定工程と、
前記部分ネットワーク生成工程によって生成された部分ネットワークの中から、前記制約条件設定工程によって設定された制約条件を満足する部分ネットワークを抽出する部分ネットワーク抽出工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１または２に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記４）分析対象の網羅性に関する制約条件を設定する制約条件設定工程と、
前記部分ネットワーク生成工程によって生成された前記生体イベントごとの部分ネットワークを纏めることにより、和集合ネットワークを生成する和集合ネットワーク生成工程と、
前記和集合ネットワーク生成工程によって生成された和集合ネットワークが前記遺伝子間相互作用ネットワークにどの程度包含されているかを示す被覆度を算出する被覆度算出工程と、
前記被覆度算出工程によって算出された被覆度が、前記制約条件設定工程によって設定された分析対象の網羅性に関する制約条件を満足するか否かを判定する被覆度判定工程と、を前記コンピュータに実行させ、
前記しきい値調節工程は、
前記被覆度判定工程によって前記制約条件を満足していないと判定された場合、前記しきい値が低くなるように調節することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記５）前記部分ネットワーク間の重複度に基づいて、前記部分ネットワークの集合を分析対象部分ネットワークと非分析対象部分ネットワークとに選別する選別工程を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記６）前記部分ネットワークの取得基準となる取得基準エッジ数を設定する取得基準エッジ数設定工程と、
前記取得基準エッジ数設定工程によって設定された取得基準エッジ数が段階的に低くなるように調節するエッジ数調節工程と、
前記部分ネットワークの集合の中から、前記取得基準エッジ数と同一エッジ数の部分ネットワークを取得する部分ネットワーク取得工程と、
前記部分ネットワーク取得工程によって取得された部分ネットワーク（以下、「取得部分ネットワーク」という）と、前記分析対象部分ネットワークの集合との重複度を算出する重複度算出工程と、を前記コンピュータに実行させ、
前記選別工程は、
前記重複度算出工程によって算出された重複度に基づいて、前記取得部分ネットワークを、前記分析対象部分ネットワークまたは前記非分析対象部分ネットワークに選別することを特徴とする付記５に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記７）前記エッジ数調節工程は、
前記部分ネットワークの中に前記取得基準エッジ数と同一エッジ数の部分ネットワークがない場合、前記取得基準エッジ数を所定数低くし、
前記部分ネットワーク取得工程は、
前記エッジ数調節工程によって所定数低く調節された取得基準エッジ数と同一エッジ数の部分ネットワークを取得することを特徴とする付記６に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記８）前記部分ネットワークの選別基準となる選別基準エッジ数を設定する選別基準エッジ数設定工程を前記コンピュータに実行させ、
前記選別工程は、
前記重複度と前記選別基準エッジ数設定工程によって設定された選別基準エッジ数とに基づいて、前記部分ネットワークを前記分析対象部分ネットワークまたは前記非分析対象部分ネットワークに選別することを特徴とする付記６または７に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記９）前記部分ネットワークを表示画面に表示する表示工程を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜８のいずれか一つに記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記１０）前記表示工程は、
前記部分ネットワークのうち一の生体イベントに関する部分ネットワークが指定された場合、前記一の生体イベントに関する部分ネットワークと当該部分ネットワークに類似する部分ネットワークとを合成したネットワークを前記表示画面に表示することを特徴とする付記９に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記１１）前記生体イベントの説明に関する電子文書と前記遺伝子間の相互作用を示す電子文献とを用いて、前記生体イベントと前記遺伝子間の相互作用との関連度を設定する関連度設定工程を前記コンピュータに実行させ、
前記検出工程は、
前記関連度設定工程によって設定された関連度が前記しきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークの中から検出することを特徴とする付記１〜１０のいずれか一つに記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記１２）前記電子文書と前記電子文献とのテキストの類似度を前記電子文献ごとに算出する類似度算出工程を前記コンピュータに実行させ、
前記関連度設定工程は、
前記類似度算出工程によって前記電子文献ごとに算出された類似度に基づいて、前記関連度を設定することを特徴とする付記１１に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。

（付記１３）付記１〜１２のいずれか一つに記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。

（付記１４）生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定するしきい値設定工程と、
前記関連度が前記しきい値設定工程によって設定されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成する部分ネットワーク生成工程と、
を含んだことを特徴とする遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法。

（付記１５）前記検出工程（以下、「第１の検出工程」という）によって前記しきい値以上の遺伝子間相互作用が検出されなかった場合、前記しきい値設定工程によって設定されたしきい値が低くなるように調節するしきい値調節工程と、
前記しきい値調節工程によって所定量低く調節されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、前記遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する第２の検出工程と、を含み、
前記部分ネットワーク生成工程は、
前記第２の検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成することを特徴とする付記１４に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法。

（付記１６）生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定するしきい値設定手段と、
前記関連度が前記しきい値設定手段によって設定されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成する部分ネットワーク生成手段と、
を備えることを特徴とする遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置。

（付記１７）前記検出手段によって前記しきい値以上の遺伝子間相互作用が検出されなかった場合、前記しきい値設定手段によって設定されたしきい値が段階的に低くなるように調節するしきい値調節手段を備え、
前記検出手段は、
前記しきい値調節手段によって低く調節されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、前記遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出することを特徴とする付記１６に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置。

以上のように、本発明にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置、および遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法は、遺伝子情報の実験結果の分析に有用であり、特に、遺伝子の発現情報の分析に適している。

この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 この発明の実施の形態にかかる疾患説明文書を示す説明図である。 この発明の実施の形態にかかる医学文献ＤＢの記憶内容を示す説明図である。 この発明の実施の形態にかかる関連度ＤＢの記憶内容を示す説明図である。 この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。 類似度算出部による類似度算出を模式的に示した説明図である。 生成処理部の詳細な機能的構成を示すブロック図である。 入力部によって入力された遺伝子間相互作用ネットワークの一例を示す説明図である。 部分ネットワーク生成部による生成処理を示す説明図である。 和集合ネットワークの生成例を示す説明図である。 選別処理部の詳細な機能的構成を示すブロック図である。 選別部による部分ネットワークの選別処理を示す説明図である。 分析対象部分ネットワークの表示例を示す説明図（その１）である。 分析対象部分ネットワークの表示例を示す説明図（その２）である。 図５に示した関連度算出部による関連度算出処理手順を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態にかかる遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援処理手順を示すフローチャートである。 部分ネットワーク生成処理手順を示すフローチャートである。 部分ネットワーク選別処理手順を示すフローチャートである。 分析対象部分ネットワークの他の表示例を示す説明図である。 図１９に示した表示例の場合の出力部による表示処理手順を示すフローチャートである。 遺伝子間相互作用ネットワークを示す説明図である。

符号の説明

２００ 疾患説明文書
３００ 医学文献データベース
４００ 関連度データベース
５００ 遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置
５０１ 関連度算出部
５０２ 入力部
５０３ 生成処理部
５０４ 選別処理部
５０５ 出力処理部
５１０ 部分ネットワーク集合
５１１ 類似度算出部
５１２ 関連度設定部
７０１ しきい値設定部
７０２ しきい値調節部
７０３ 検出部
７０４ 部分ネットワーク生成部
７０５ 第１の制約条件設定部
７０６ 部分ネットワーク抽出部
７０７ 和集合ネットワーク生成部
７０８ 被覆度算出部
７０９ 第２の制約条件設定部
７１０ 被覆度判定部
８００，２１００ 遺伝子間相互作用ネットワーク
１１０１ 取得基準エッジ数設定部
１１０２ エッジ数調節部
１１０３ 部分ネットワーク取得部
１１０４ 重複度算出部
１１０５ 選別基準エッジ数設定部
１１０６ 選別部
Ａｉ 電子文献
Ｃ 被覆度
Ｃｔ 指定被覆度
Ｒ 関連度
Ｓ 分析対象部分ネットワーク集合
Ｔ しきい値

Claims (5)

1. 生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定するしきい値設定工程と、
   前記関連度が前記しきい値設定工程によって設定されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する検出工程と、
   前記検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成する部分ネットワーク生成工程と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。
2. 前記検出工程（以下、「第１の検出工程」という）によって前記しきい値以上の遺伝子間相互作用が検出されなかった場合、前記しきい値設定工程によって設定されたしきい値が低くなるように調節するしきい値調節工程と、
   前記しきい値調節工程によって低く調節されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、前記遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する第２の検出工程と、を前記コンピュータに実行させ、
   前記部分ネットワーク生成工程は、
   前記第２の検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成することを特徴とする請求項１に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラム。
3. 請求項１また２に記載の遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援プログラムを記録した前記コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
4. 生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定するしきい値設定工程と、
   前記関連度が前記しきい値設定手段によって設定されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する検出工程と、
   前記検出工程によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成する部分ネットワーク生成工程と、
   を含んだことを特徴とする遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援方法。
5. 生体イベントと遺伝子間相互作用との関連度に関するしきい値を設定するしきい値設定手段と、
   前記関連度が前記しきい値設定手段によって設定されたしきい値以上である遺伝子間相互作用を、遺伝子間相互作用ネットワークを構成する遺伝子間相互作用の中から検出する検出手段と、
   前記検出手段によって検出された遺伝子間相互作用を前記生体イベントごとに纏めることにより、前記生体イベントごとの部分ネットワークを生成する部分ネットワーク生成手段と、
   を備えることを特徴とする遺伝子間相互作用ネットワーク分析支援装置。

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