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WO2006115059A1 - 生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体 - Google Patents

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WO2006115059A1
WO2006115059A1 PCT/JP2006/307743 JP2006307743W WO2006115059A1 WO 2006115059 A1 WO2006115059 A1 WO 2006115059A1 JP 2006307743 W JP2006307743 W JP 2006307743W WO 2006115059 A1 WO2006115059 A1 WO 2006115059A1
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spot
biological
information
unit
reliability
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PCT/JP2006/307743
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Inventor
Yasunori Ohto
Atsumi Tsujimoto
Original Assignee
Sony Corporation
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Priority to US11/912,035 priority patent/US20090216458A1/en
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Priority to EP06745396A priority patent/EP1873514A4/en
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    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor

Definitions

  • the present invention relates to a biological information processing apparatus and method, a program, and a recording medium, and in particular, can accurately measure a biological binding state of a biological substance at a low cost without complicating the configuration.
  • the present invention relates to a biological information processing apparatus and method, a program, and a recording medium.
  • DNA chips deoxyribonucleic acid chips or DNA microarrays (hereinafter simply referred to as DNA chips when they do not need to be distinguished in this specification) have been put into practical use.
  • a DNA chip is a DNA chip in which a large number of DNA oligo strands are integrated and immobilized on the surface of a substrate as nucleic acids for detection.
  • Comprehensive analysis of gene expression in collected cells by detecting hybridization between probes immobilized on spots on the substrate surface and targets in samples of collected force, such as cells, using a DNA chip Can do.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2002-257730
  • an apparatus based on such a principle has a problem that a light source having two wavelengths needs to be prepared, the configuration becomes complicated, and the cost increases.
  • the present invention has been made in view of such a situation, and enables accurate measurement at a low cost without complicating the configuration.
  • An aspect of the present invention relates to a state of a biological reaction between a first biological material fixed in a reaction region provided on a substrate and a second biological material that performs a biological reaction with respect to the first biological material.
  • the input means for inputting the image information of the reaction region and the biological reaction between the first biological material and the second biological material in the reaction region based on the input image information.
  • a biological information processing apparatus including reactivity information representing a state and calculation means for calculating reliability information representing the reliability of the reactivity information.
  • reactivity information indicating a state of biological reaction between the first biological material and the second biological material in the reaction region
  • the reliability information representing the reliability of is calculated.
  • the setting means may include the flag, the reliability information, the number of divided areas when the reaction area is divided into an area containing unnecessary substances and an obscured cocoon area, or operator power It can be set based on the designation of.
  • the reaction area further includes a dividing unit that divides the reaction area into a plurality of divided areas including an unnecessary substance! /, And a! Reactivity information and reliability information can be calculated for each divided region.
  • the calculation means combines the respective divided areas of the plurality of corresponding reaction areas used for measurement under the same conditions, and combines the combined reactivity information as the combined reactivity information.
  • the combination reliability information as the reliability information is calculated for each combination, and the combination reliability information is the largest!
  • the combination combination reactivity information can be used as the reactivity information of the reaction region.
  • the first biological substance and the second biological substance are genes having a complementary base sequence or substances derived therefrom, and the reactivity information includes the first biological substance and the second biological substance. It can be information on the hybridization of biological material.
  • the information of the hybridization is uniquely determined based on the function from the fluorescence intensity obtained by hybridizing the first biological material and the second biological material. It can be done.
  • the reliability information includes the first fluorescence intensity obtained by hybridizing the first biological material and the second biological material at the time of the first measurement, and the first fluorescence strength obtained by hybridizing at the time of the second measurement. It can be specified by the reciprocal of the dispersion of the set range of the fluorescence intensity of 2.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a biological information processing apparatus as an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a perspective view illustrating a configuration example of a DNA chip.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of an experimental process processing device.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the process of the experimental process.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating expression level estimation processing.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of an input image format.
  • FIG. 7 is a diagram showing the relationship between fluorescence intensity and the amount of hybridization.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing unit.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating image processing.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining extraction of an expression profile image using a template.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating filter processing.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating filter generation processing.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining processing by a trend filter.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration example of a region removing unit.
  • FIG. 15 is a flowchart for explaining debris region removal processing straddling a spot boundary.
  • FIG. 16 shows an example of debris.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a binary image.
  • FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration example of a debris boundary extraction unit.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating debris boundary extraction processing.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining thick line key processing.
  • FIG. 21 is a diagram for explaining thin line key processing.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a process for expanding a segment.
  • FIG. 23 is a diagram showing a state where the debris boundary is indicated by a thick line.
  • FIG. 24 is a diagram illustrating a debris region that intersects a spot boundary.
  • FIG. 25 is a diagram for explaining a boundary between a debris region and an in-spot region.
  • FIG. 26 is a block diagram showing a configuration example of a noise amount calculation unit.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating an example of a spot image including debris.
  • FIG. 29 is a diagram illustrating the principle of determination of being inside a debris region.
  • ⁇ 30 It is a diagram for explaining an in-spot area.
  • FIG. 31 is a diagram for explaining reliability confidence.
  • FIG. 32 is a block diagram illustrating a configuration example of a selection unit.
  • FIG. 33 is a flow chart for explaining spot area selection processing.
  • FIG. 34 is a diagram for explaining the vicinity of a spot.
  • FIG. 35 is a block diagram illustrating a configuration example of an output unit.
  • FIG. 36 is a flow chart for explaining the output processing of hybrid value and reliability in spot units.
  • FIG. 37 is a diagram for explaining a spot configuration by a plurality of experiments.
  • FIG. 38 is a diagram showing an example of combinations of in-spot regions by a plurality of experiments.
  • FIG. 39 is a diagram illustrating a configuration example of expression profile data.
  • FIG. 40 is a diagram for explaining SVM learning.
  • FIG. 41 is a diagram for explaining determination of SVM.
  • FIG. 42 is a block diagram illustrating a configuration example of a personal computer.
  • the probe refers to a biological substance fixed on a bioassay substrate such as a DNA chip, which reacts with the target.
  • the target refers to a biological material that bioreacts with a biological material immobilized on a nanoassay substrate such as a DNA chip.
  • the biological material includes, in addition to substances generated in vivo such as proteins, nucleic acids and sugars, genes having mutually complementary base sequences or substances derived therefrom.
  • the biological reaction means that two or more biological substances react biochemically.
  • a typical example is
  • the nobbreviation refers to a complementary strand (double strand) forming reaction between nucleic acids having a complementary base sequence structure.
  • FIG. 1 shows a configuration example of the biological information processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • This biological information processing apparatus 1 includes a DNA chip 11, a pickup unit 21, a fluorescence intensity acquisition unit 22, an excitation light intensity calculation unit 23, a hybridized amount estimation unit 24, an expression level calculation unit 25, a standardization unit 26, an output unit 27, an expression User interface having profile data storage unit 28 and display unit 29A Source section 29, fluorescence intensity hybrid conversion type storage section 30, and mechanical learning section 31.
  • the DNA chip 11 has a spot 12 and a guide 13.
  • FIG. 2 shows a more detailed configuration example of the DNA chip 11.
  • the DNA chip 11 has an expression analysis reaction tank 101 and a cell number counting reaction tank 102 on its substrate 11A.
  • a linear start position guide 13A is provided at the lower end of the substrate 11A in the figure, and an end position guide 13B is provided at the upper end in the figure.
  • the guide 13 shown in FIG. 1 includes a start position guide 13A and an end position guide 13B.
  • the expression analysis reaction tank 101 and the cell number counting reaction tank 102 are arranged between the start position guide 13A and the end position guide 13B.
  • a plurality of spots 12 as reaction regions are formed in the reaction tank 101 for expression analysis, and each spot 12 has a probe 100 for hybridizing verification as a biological material (first biological material).
  • the expression analysis probe 112 and the expression standardization control probe 113 are fixed.
  • the target 111A as a biological substance (second biological substance) having a base having a complementary structure to the base is detected in the hybrid verification probe 111.
  • a target 112A as a biological material (second biological material) having a base having a complementary structure to the base is subjected to an ibb.
  • the target 113A as a biological material (second biological material) having a base complementary to the base hybridizes to the control probe 113 for expression standardization.
  • a hybridization verification probe 114 as a biological material (first biological material) and a cell number counting control probe 115 are respectively attached to a spot 12 as a reaction region. ing.
  • the target 114A as a biological material (second biological material) having a base complementary to the base is provided in the probe for verifying the iridescence.
  • the target 115A as a biological material (second biological material) that is hybridized and has a base group complementary to the base hybridizes to the control probe 115 for counting cells.
  • An intercalator 116 is coupled to a probe and a target as a biological substance that has been (i.e., bioreacted). The intercalator 116 generates fluorescence when irradiated with excitation light.
  • FIG. 2 shows a state where the target is hybridized to each probe in this way.
  • FIG. 2 for convenience, only one probe is shown in one spot 12, but actually, a plurality of probes of the same type are fixed to one spot 12. Further, in each reaction tank, an arbitrary number of spots to which the same type of probe is fixed are arranged at predetermined positions.
  • the pickup unit 21 shown in FIG. 1 includes a fluorescence intensity acquisition pickup 41, a guide signal acquisition pickup 42, a control unit 43, an objective coordinate calculation unit 44, and a convolution expansion unit 45.
  • the fluorescence intensity acquisition pickup 41 is a pickup that acquires images of the expression analysis reaction tank 101 and the cell number counting reaction tank 102 of the DNA chip 11 of FIG.
  • the guide signal acquisition pickup 42 is a pickup for reading the start position guide 13A and the end position guide 13B.
  • the fluorescence intensity acquisition pickup 41 includes an objective lens 51, a prism 52, a semiconductor laser 53, and a photodiode 54.
  • Laser light (excitation light) emitted from the semiconductor laser 53 is incident on the objective lens 51 via the prism 52, and the objective lens 51 irradiates the incident laser light on the substrate 11A (spot 12).
  • the objective lens 51 also injects as much light as 12 spots through the prism 52 into the photodiode 54.
  • a plurality of probes are fixed to each spot 12, and when the probe and the target are hybridized, an intercalator 116 is further coupled to both.
  • the intercalator 116 generates fluorescence when irradiated with excitation light.
  • the fluorescence condensed by the objective lens 51 is separated from the excitation light by the prism 52 and is incident on the photodiode 54.
  • the greater the amount of hybridization the greater the amount of intercalator 116, and hence the greater the amount of fluorescence generated. Accordingly, it is possible to measure the state of hybridization based on the intensity of fluorescence (to obtain information on hybridization).
  • the control unit 43 performs current control of the semiconductor laser 53 and adjusts the intensity of the excitation light. Further, the control unit 43 reads the output (current amount variation) of the photodiode 54.
  • the convolution developing unit 45 receives a signal based on the current amount change output from the photodiode 54 from the control unit 43, and generates image data in units of pixels.
  • the guide signal acquisition pickup 42 includes an objective lens 61, a prism 62, a semiconductor laser 63, and a photodiode 64.
  • the semiconductor laser 63 generates laser light based on control from the control unit 43 (this laser light functions as guide detection light).
  • the prism 62 irradiates the objective lens 61 with laser light from the semiconductor laser 63, and the objective lens 61 irradiates the substrate 11A with this laser light.
  • the objective lens 61 receives the reflected light from the substrate 11A, and the prism 62 separates the reflected light power and emits it to the photodiode 64.
  • the photodiode 64 photoelectrically converts the reflected light incident from the prism 62 and outputs it to the control unit 43 as a guide signal.
  • the control unit 43 outputs the guide signal input from the photodiode 64 to the objective coordinate calculation unit 44.
  • the guide 13 (the start position guide 13A and the end position guide 13B) is formed so that the reflectance is higher (or lower) than the other areas of the substrate 11A.
  • the objective coordinate calculation unit 44 determines the positions of the start position guide 13A and the end position guide 13B and the start position based on the level of the guide signal supplied from the guide signal acquisition pickup 42 via the control unit 43. Calculate the position (coordinates) of the guide signal acquisition pickup 42 moved at a constant speed from the position guide 13A toward the end position guide 13B.
  • the control unit 43 controls the position of the fluorescence intensity acquisition pickup 41 (objective lens 51) based on the position of the guide signal acquisition pickup 42 calculated by the objective coordinate calculation unit 44.
  • the guide signal acquisition pickup 42 and the fluorescence intensity acquisition pickup 41 are fixed to each other in a predetermined positional relationship. Arranging the guide signal acquisition pickup 42 at a predetermined position between the start position guide 13A and the end position guide 13B is, of course, arranged at a predetermined position between the start position guide 13A and the end position guide 13B. Will do.
  • the fluorescence intensity acquisition unit 22 receives the input of the fluorescence intensity (pf) from each spot 12 (its coordinates (X, y)) output from the photodiode 54 of the fluorescence intensity acquisition pickup 41.
  • the fluorescence intensity acquisition unit 22 is also a control signal that controls the objective coordinates (X, y), the objective area radius (r), and the excitation light intensity on the substrate 11A of the objective lens 51 of the fluorescence intensity acquisition pickup 41. Is output to the control unit 43.
  • the control unit 43 controls the objective lens 51 based on this control signal.
  • the objective lens 51 is arranged at a predetermined coordinate (X, y) on the substrate 11A, and the radius (object area radius) (r) of the irradiation range of the laser light emitted from the objective lens 51 is predetermined.
  • the intensity of the laser beam (excitation light intensity) is adjusted to a predetermined value.
  • the fluorescence intensity acquisition unit 22 outputs the fluorescence intensity supplied from the control unit 43 to the excitation light intensity calculation unit 23.
  • the excitation light intensity calculation unit 23 is stored in the fluorescence intensity-hybridization amount conversion formula storage unit 30 and is based on the conversion formula! / And based on the fluorescence intensity input from the fluorescence intensity acquisition unit 22 during the prescan. Then, the optimum excitation light intensity is calculated, and the excitation light intensity obtained by the calculation is output to the fluorescence intensity acquisition unit 22.
  • the fluorescence intensity acquisition unit 22 controls the current of the semiconductor laser 53 based on the excitation light intensity from the excitation light intensity calculation unit 23 and emits the excitation light of a predetermined intensity from the semiconductor laser 53.
  • the hybridized amount estimating unit 24 includes an excitation light intensity estimating unit 81, a creating unit 82, an image processing unit 83, a verification unit 84, and a hybridizing amount calculating unit 85.
  • the excitation light intensity estimation unit 81 as input means for inputting the image information of the reaction region is displayed on the image data based on the fluorescence intensity supplied from the fluorescence intensity acquisition unit 22 or the expression profile data storage unit 28. In response to the input of image information such as stored expression profile data, a process for estimating the excitation light intensity is performed as necessary. Based on the data from the excitation light intensity estimating unit 81, the creating unit 82 creates an expression hybridize (pl) that uniquely determines the amount of hybridization from the fluorescence intensity.
  • the image processing unit 83 is input from the creation unit 82.
  • the processed image data is processed and output to the verification unit 84 and the user interface unit 29.
  • the user interface unit 29 displays the image input from the image processing unit 83 on the display unit 29A.
  • the image processing unit 83 uses the user interface unit 29 to input image power debris (a obstacle to observation). Is removed and the image is decomposed into images for each spot 12.
  • the verification unit 84 confirms that hybridization is correctly performed based on the amount of hybridization in the spot 12 of the hybridization verification probes 111 and 114 in the image data input from the image processing unit 83. Validate.
  • the hybridizing amount calculation unit 85 divides the in-spot region, calculates the hybridized value and the reliability in the in-spot region unit, and the hybridized value in the spot unit. And reliability.
  • the expression level calculation unit 25 estimates the expression level corresponding to the fluorescence intensity by obtaining the binding strength of the target to the probe based on the output from the hybridization level calculation unit 85.
  • the standardization unit 26 performs standardization processing using the control probe 113 for expression standardization and the control probe 115 for counting the number of cells.
  • the output unit 27 supplies the standardized data to the expression profile data storage unit 28.
  • the expression profile data storage unit 28 stores the data supplied from the output unit 27 as expression profile data.
  • the data stored in the expression profile file data storage unit 28 is supplied to the user interface unit 29 as necessary and displayed on the display unit 29A.
  • the data output from the expression level calculation unit 25 is also displayed on the display unit 29A as necessary.
  • the fluorescence intensity-hybridization amount conversion equation storage unit 30 is a conversion equation that uniquely determines the relationship between the fluorescence intensity and the corresponding hybridization amount (not necessarily constituting the equation).
  • the data for conversion may be stored in advance.
  • the mechanical learning unit 31 includes a support vector machine (SVM) 91 and a spot removal pattern database 92 as mechanical learning means.
  • SVM support vector machine
  • the SVM 91 is based on data from the user interface unit 29 and the expression profile data storage unit 28. And the learning result is stored in the spot removal pattern database 92.
  • the SVM 91 also determines the data from the expression profile data storage unit 28 based on the pattern stored in the spot removal pattern database 92, and outputs the determination result to the hybridizing amount calculation unit 85. To do.
  • Quantitative measurement of the gene expression level is performed by the experimental process processor 131 shown in FIG.
  • the biological information processing apparatus 1 in FIG. 1 constitutes a part of the experimental process processing apparatus 131 in FIG.
  • the experimental process processing device 131 includes an adjusting unit 141, a hybridizing unit 142, an acquiring unit 143, an expression level estimating unit 144, a standardizing unit 145, an output unit 146, and a storage unit 147.
  • the acquisition unit 143, the expression level estimation unit 144, the standardization unit 145, the output unit 146, and the storage unit 147 are configured by the biological information processing apparatus 1.
  • the acquisition unit 143 includes a pickup unit 21, a fluorescence intensity acquisition unit 22, an excitation light intensity calculation unit 23, and a fluorescence intensity hybridized amount conversion expression storage unit 30, and the expression level estimation unit 144 includes
  • the normalization unit 145 includes the standardization unit 26, the output unit 146 includes the output unit 27, and the storage unit 147 includes the storage unit 147.
  • the expression profile data storage unit 28 is configured.
  • the adjustment unit 141 adjusts the target.
  • the hybridizing unit 142 performs hybridization between the probe and the target.
  • the acquisition unit 143 acquires the fluorescence intensity.
  • the expression level estimation unit 144 performs expression level estimation processing.
  • the standardization unit 145 performs data standardization.
  • the output unit 146 outputs the expression profile data.
  • Storage unit 147 stores expression profile data
  • step S11 the adjustment unit 141 adjusts the target. Specifically, a sample containing cells is taken out, the protein is denatured and removed from the sample, RNA (ribonucleic acid) extraction, fragmentation, and DNA (deoxyribonucleic add) extraction, Fragmentation generates a target (target 1 12A for expression analysis probe 112).
  • step S12 the hybridizing unit 142 executes a hybridizing process. Specifically, in the solution containing the target generated in step S11, the targets 111A and 114A for the hybridization verification probes 111 and 114, the target 113A for the expression standardization control probe 113, and the number of cells are added.
  • a target 115A is added to the counting control probe 115, and this solution is dropped into the expression analysis reaction tank 101 and the cell number counting reaction tank 102, whereby the target and the probe are hybridized. Then, the intercalator 116 is introduced and coupled to the hybridized target and probe, and the DNA chip 11 as shown in FIG. 2 is obtained. As shown in the figure, in spot 12 of reaction tank 101 for expression analysis, target 112A is hybridized to probe 112 for expression analysis, and target 113A is compared to control probe 113 for expression standardization. The target 111A is hybridized with respect to the hybrid verification probe 111. An intercalator 116 is bonded between the double-stranded bonded probe and the target.
  • target 114A is hybridized to probe 114 for hybridizing verification, and target 115A is hybridized to control probe 115 for counting cell numbers. is doing.
  • An intercalator 116 is also coupled between these hybridized probe and target.
  • step S13 the acquisition unit 143 acquires the fluorescence intensity.
  • the fluorescence intensity acquisition unit 22 drives the fluorescence intensity acquisition pickup 41 via the control unit 43 and causes the semiconductor laser 53 to emit laser light as excitation light.
  • This excitation light is incident on the objective lens 51 through the prism 52, and the objective lens 51 irradiates the reaction tank 101 for expression analysis on the substrate 11A.
  • the intercalator 116 emits fluorescence when irradiated with excitation light. This fluorescence is collected by the objective lens 51 and is incident on the photodiode 54 via the prism 52.
  • the photodiode 54 outputs a current corresponding to the fluorescence.
  • the control unit 43 converts the signal corresponding to the current into an image signal by the convolutional expansion unit 45 and outputs a signal corresponding to the fluorescence intensity generated by the conversion to the fluorescence intensity acquisition unit 22.
  • the control unit 43 moves the position of the objective lens 51 from the start position guide 13A toward the end position guide 13B.
  • the semiconductor laser 63 of the guide signal acquisition pickup 42 is incident on the object lens 61 via the laser beam power prism 62 as the guide detection light emitted from the semiconductor laser 63, and the objective lens 61 transmits the guide detection light to the substrate 11A. Irradiate.
  • the intensity of the reflected light of the guide detection light increases when it is applied to the start position guide 13A and the end position guide 13B. This reflected light is incident on the prism 62 via the objective lens 61, and is incident on the photodiode 64 from the prism 62.
  • the objective coordinate calculation unit 44 acquires the guide signal from the photodiode 64 via the control unit 43, and based on this signal, the guide signal acquisition pickup 42 (therefore, it is integrated with the pickup for acquiring the fluorescence intensity).
  • the force at which the cup 41) is located between the start position guide 13A and the end position guide 13B of the substrate 11A calculates its coordinates.
  • the control unit 43 moves (scans) the guide signal acquisition pickup 42 (fluorescence intensity acquisition pickup 41) from the start position guide 13A to the end position guide 13B at a constant speed.
  • the fluorescence intensity acquisition pickup 41 in FIG. 2 moves the start position guide 13A force to the position of the end position guide 13B, and the scanning position further changes to the start position guide 13A ( The position is moved by one pitch in the direction parallel to the end position guide 13B) (the X coordinate direction in the figure), and similarly from the start position guide 13A to the end position guide 13B at the new movement position. In this way, the entire expression analysis reaction tank 101 and cell count reaction tank 102 are scanned, and an image signal at each coordinate is output from the fluorescence intensity acquisition pickup 41.
  • step S14 the expression level estimation unit 144 executes expression level estimation processing.
  • the details of the expression level estimation process are described later with reference to FIG. 5. By this process, the amount of hybridization and the reliability are calculated, and the expression level is calculated.
  • step S15 the standardization unit 145 (standardization unit 26) performs a process of standardizing the data.
  • standardization with the expression standardization control probe 113 and standardization with the cell number counting control probe 115 are performed.
  • Standardization by the control probe 113 for expression standardization is performed as follows. That is, in FIG. 2, the control probe 113 for expression standardization is shown only in one place. However, in reality, the control probe 113 for expression standardization is provided at a plurality of predetermined positions of the reaction tank 101 for expression analysis (for example, at the four corners and approximately the center of the reaction tank 101 for expression analysis). It is distributed in 5 locations.
  • a correction curved surface is calculated based on, for example, a B-spline curved surface, and each pixel is calculated based on the fluorescence value obtained by the correction curved surface. Normalization is performed by dividing the fluorescence value. By this normality, the variation in hybridization due to the position of the spot 12 in the reaction tank 101 for expression analysis is corrected.
  • the standardization by the cell number counting control probe 115 is performed by the cell number counting reaction vessel 102 based on the value of the amount of hybridization to the cell number counting control probe 115 (fluorescence value based on the cell number counting control 115). This is done by dividing the fluorescence value of the pixel on each spot 12 above.
  • the control probe 115 for calculating the number of cells a repetitive sequence (for example, Alu sequence in humans) in the genome of the living body from which the expression analysis probe 112 is extracted is used. By this processing, the expression level of the acquired gene can be converted into a value per certain number of cells.
  • step S16 the output unit 146 (output unit 27) outputs the expression profile data. Specifically, the image data obtained as described above is supplied to the storage unit 147 (expression profile data storage unit 28) and recorded.
  • step S31 the excitation light intensity estimation unit 81 inputs image information.
  • step S32 the excitation light intensity estimating unit 81 determines whether the image information input in step S31 includes excitation light intensity information (a key included).
  • the format of the image data input from the fluorescence intensity acquisition unit 22 by the excitation light intensity estimation unit 81 is shown in FIG.
  • the image data supplied from the fluorescence intensity acquisition unit 22 is composed of image data 181 and common data 182.
  • the image data 18 1 includes the number of images to be set, the excitation light intensity of each spot image, and the number of vertical and horizontal pixels. , And a fluorescent image.
  • the common data 182 includes a spot position template image, the number of spots, a probe gene index, and the like.
  • step S33 the excitation light intensity estimation unit 81 performs processing for estimating the excitation light intensity.
  • the processing for estimating the excitation light intensity can be executed when the image data is measured based on at least two different intensity excitation lights. If there is no excitation light intensity information and there is no image data based on at least two different excitation light intensities, the excitation light intensity cannot be estimated. Therefore, in these cases, the process of step S33 is skipped.
  • step S34 the creation unit 82 determines whether the input image information is image information of an image captured with a plurality of excitation light intensities. In the case of image information of images taken with a plurality of excitation light intensities, in step S35, the creation unit 82 uses Equation (1) (hybridize (pf)) to determine the amount of hybridization based on the fluorescence intensity V. Create
  • step S34 If it is determined in step S34 that the input image data is not image data of an image taken with a plurality of excitation light intensities, the process of step S35 cannot be executed! So skipped.
  • FIG. 7 represents an expression hybridize (pf) e that defines the relationship between the fluorescence intensity of each spot and the amount of hybridization.
  • the corresponding hybridizing amount is uniquely determined based on the function (curve 191 to curve 194) (hybridization information includes the first biological substance and the first biological substance). It is uniquely determined based on the function from the fluorescence intensity obtained by hybridizing the two biological substances).
  • the uppermost curve 191 in the figure shows the curve when the excitation light intensity level is the weakest, and the lower curve 192 and the curve 193 are shown in this order. The excitation light intensity level becomes strong, and the lower curve 194 shows the curve when the excitation light intensity level is strongest! /
  • hybridize (pf) and hybridize (pf) in the equation (1) are respectively the hybridize (pf) and the weaker ones of the obtained data. ee for hybridize (pf)
  • Each of the curves 191 to 194 has a slight fluorescence intensity in the portion 191A to 194A in the left end region in the figure and the portion 191B to 194B in the right end portion in the figure. Since the amount of hybridization changes significantly with respect to the change, it is difficult to uniquely determine the amount of hybridization corresponding to the fluorescence intensity in these regions. Therefore, only the central part excluding the parts 191A to 194A and the parts 191B to 194B is used for calculating the amount of hybridization corresponding to the fluorescence intensity.
  • step S36 the image processing unit 83 performs image processing. Details of this image processing will be described later with reference to the flowchart of FIG. 9, but this processing removes the debris region across the spot boundary from the image of the DNA chip 11, and the image is decomposed into images for each spot. .
  • step S37 the verification unit 84 executes a process for verifying the hybrids.
  • the hybridizing verification probe 111 is spotted in the expression analysis reaction tank 101, and the hybrid verification probe 114 is spotted in the reaction tank 102 for counting the number of cells. It is fixed at 12.
  • Hybridization verification probe 1 a gene sequence that does not exist in the species to be tested is used.
  • the experiment is an animal (when the expression analysis probe 112 is an animal gene)
  • the plant chlorophyll gene is used as the noblebrids verification probe 111, 114, and the target 111A, 114A.
  • the complementary sequence is used. That is, as the hybridization verification probes 111 and 114 and the targets 111A and 114A, those that reliably cause hybridization regardless of the hybridization of the expression analysis probe 112 and the target 112A are used.
  • the hybrid verification probes 111 and 114 are sufficiently hybridized to V, the test force is used for the measurement (for measurement! ) It can be verified that hybrids are surely happening!
  • the hybridization verification probes 111 and 114 are not sufficiently hybridized, this measurement may be an environment in which hybridization is difficult to occur for some reason. Therefore, Hybridization verification probe 1
  • step S38 the hybridizing amount calculation unit 85 determines the hybridizing amount and the reliability. Perform the calculation. The details will be described later with reference to FIG. 27.
  • the spot area is divided into a plurality of areas, and finally, for each spot area, and finally, Is calculated for each spot in terms of hybrid value and reliability.
  • step S39 the expression level calculation unit 25 performs a process of calculating the expression level based on the noise value and the reliability value calculated by the hybridization level calculation unit 85 in the process of step S38. To do. Based on this processing, the expression level corresponding to the calculated (acquired) fluorescence value is calculated.
  • FIG. 8 illustrates a functional configuration example of the image processing unit 83.
  • the image processing unit 83 includes a separation unit 211, a noise removal unit 212, a region removal unit 213, and a decomposition unit 214.
  • Separation unit 211 separates the background image using the template.
  • the noise removal unit 212 removes noise using the characteristics of the background image.
  • the region removing unit 213 removes a debris region straddling the spot boundary.
  • the decomposition unit 214 decomposes the input image into spot images.
  • the separation unit 211 separates the background image using the template.
  • Figure 10 shows the process of separating this background in principle.
  • a template 231 is prepared for the expression profile image 221 input from the creation unit 82.
  • Template 231 has a plurality of spot locations 232.
  • the spot position 232 is a position corresponding to a plurality of spot positions 222 of the expression profile image 221. That is, since the spot position 222 of the expression profile image 222 is known, a template 231 having a spot position 232 corresponding to this spot position is prepared.
  • each spot position 232 is moved by rotating the template 231 with respect to the expression profile image 221, rotating it, or enlarging or reducing it. Place the template 231 at a position corresponding to the expression profile image 221 so that it matches the spot position 222, and then remove the image at the spot position 232 from the expression profile image 221 to separate the background image. (Only the background image is extracted).
  • the noise removal unit 212 removes noise using the background image feature. Specifically, the noise removing unit 212 generates a frequency filter 241 and a trend filter 242 as shown in FIG. 11, and removes the noise by applying them to the image data.
  • the frequency filter is generated as shown in FIG. That is, in step S71, the noise removing unit 212 obtains frequency data by performing two-dimensional Fourier transform on the data of the background image 221A having the spot position 222 (the background image extracted in the process of step S61). Based on the frequency data obtained by the Fourier transform, the noise removing unit 212 generates a filter that removes the high-frequency component 261 based on the characteristics of the frequency data obtained by the Fourier transform in step S72. That is, as shown in FIG. 12, a filter having a characteristic curve 271 that removes the high-frequency component 261 is generated. Then, by applying the frequency filter 241 generated in this way to the image data, noise of the high frequency component can be removed.
  • FIG. 13 schematically shows the principle configuration of the trend filter 242.
  • the fluorescence intensity of the pixel at the position specified by this (X, y) coordinate is taken on the vertical axis (z axis) of the three-dimensional coordinate space, and the (X, y) coordinate is taken on the horizontal plane.
  • the regression plane 301 is calculated based on the fluorescence intensity of each pixel.
  • step S63 the region removing unit 213 performs a debris region removing process across the spot boundary.
  • This debris region removal process across the spot boundary will be described later with reference to the flowchart of FIG. 15. By this process, the debris boundary is extracted, and the debris area intersecting with the spot boundary is removed.
  • step S64 the decomposing unit 214 performs a process of decomposing the input image into each spot image. That is, the image from which the debris area has been removed by the process of step S63 is decomposed into images for each spot.
  • the removal unit 213 is functionally configured by a differentiation unit 321, a binarization unit 322, a debris boundary extraction unit 323, and a removal unit 324.
  • Differentiating section 321 differentiates the data of the entire image.
  • the binarization unit 322 binarizes the image data using a threshold value.
  • the debris boundary extraction unit 323 extracts the debris boundary.
  • the removal unit 324 removes the debris region that intersects the spot boundary.
  • step S111 the differentiation unit
  • step S112 the binary key unit 322 executes a process of binarizing the image data differentiated in the process of step S111 with a preset threshold value.
  • each spot boundary 351 is arranged with a force at which various debris intersect or inside.
  • Debris 352 with area intersects spot boundary 351.
  • the debris 353 having no area intersects the two spot boundaries 3 51.
  • Debris 354 has no area and is located inside spot boundary 351.
  • debris 355 has a force area located inside spot boundary 351.
  • debris 356 has an area.
  • Debris 357 has no area.
  • the debris 358 has an area and has a teardrop shape as if a fluorescent sample flowed out of the spot.
  • Debris 360 exists across two spots, and spot boundaries 361 and 362 are covered with debris 362.
  • FIG. 17 schematically shows an image when the image data of the image shown in FIG. 16 is differentiated and binarized by a threshold value.
  • Spot boundary 351A, debris 352A to 358A, 360A, and spot boundary 361A, 362A are the same as spot boundary 351, debris 35 2 to 358, 360, spot boundary 361, 362 in Fig. 16, respectively. .
  • step S113 the debris boundary extraction unit 323 executes debris boundary extraction processing.
  • the details of this debris boundary extraction process will be described later with reference to the flowchart of FIG. 19, but this makes it possible to reliably detect the debris boundary line existing in units of pixels and extract the debris boundary.
  • step S114 removal unit 324 removes the debris region that intersects the spot region. Execute the process. That is, by comparing the debris boundary extracted in step S113 with the spot area, the intersecting debris area is removed. For example, the debris 352, 353, and 360 forces in FIG. 16 are removed.
  • step S113 in FIG. 15 details of the debris boundary extraction process in step S113 in FIG. 15 will be described with reference to the flowchart in FIG. 19.
  • the debris boundary extraction unit 32 in FIG. 19 To perform this process, the debris boundary extraction unit 32 in FIG.
  • 3 is composed of a thickened portion 371, a thinned portion 372, a connecting portion 373, and an extending portion 374.
  • the thick line section 371 thick lines a pixel unit line.
  • the fine line section 372 thin lines the thick line.
  • the connecting unit 373 connects the pixels.
  • the extension unit 374 extends the segment.
  • step S151 the thickening unit 371 executes a thickening process. Specifically, as shown in FIG. 20, the line composed of the pixels 401 is expanded to the periphery to be a thick line 402.
  • step S152 the thinning unit 372 executes processing for thinning.
  • step S153 the connecting unit 373 executes processing for connecting pixels.
  • step S154 the decompression unit 374 decompresses the segment. For example, as shown in FIG. 22, when there is an end point 421A of segment 421 composed of thin lines and an end point 422A of segment 422 composed of other thin lines, a predetermined scan range centered on one end point 421A A scan is performed at 423, and it is determined whether the end point 422A is located within the scan range 423.If so, the segment is connected by extending the end point 421A to the end point 422A found in the scan.
  • a predetermined scan range centered on one end point 421A A scan is performed at 423, and it is determined whether the end point 422A is located within the scan range 423. If so, the segment is connected by extending the end point 421A to the end point 422A found in the scan.
  • step S155 processing for thickening the debris boundary is performed as necessary.
  • FIG. 23 shows a state where the debris boundaries 352B to 358B and 360B in FIG. 17 are bolded by the processing of step S155 in FIG. [0104]
  • the removal unit 324 removes the debris region that intersects the spot region. This process is further described with reference to FIG.
  • the debris region 352D straddles the spot boundary 351 that defines the spot region 351D.
  • a vector 355 indicated by an arrow in FIG. 24 is a vector perpendicular to the debris boundary 352B of the debris region 352D.
  • FIG. 25 represents a graph in which the horizontal axis represents the direction coordinate along the vector 355 and the vertical axis represents the fluorescence intensity.
  • the data in the range of the debris area 352D is removed by the process of step S114.
  • the data in the range D of the spot region 351D in the vicinity of the debris boundary 352B (the range of a predetermined distance from the debris boundary 352B) D can be similarly removed.
  • FIG. 26 shows an example of a functional configuration of the hybridizing amount calculation unit 85 that performs the hybridizing amount and reliability calculation process in step S38 of FIG.
  • the hybridization amount calculation unit 85 includes a division unit 441, a reliability calculation unit 442, a selection unit 443, and an output unit 444.
  • a dividing unit 441 as a dividing unit divides the spot area. As a result, the area in the spot is divided into a plurality of divided areas consisting of areas including unnecessary substances and areas including and unnecessary areas.
  • the reliability calculation unit 442 as a calculation means includes reactivity information indicating the state of biological reaction between the first biological material and the second biological material in the reaction region, and reliability information indicating the reliability of the reactivity information. Are calculated for each divided region. Specifically, the hybrid value and reliability are calculated for each spot area.
  • the reliability calculation unit 442 combines the divided regions of the corresponding plurality of reaction regions used in the measurement under the same conditions, and combines the combination reactivity information as the combination reactivity information, The combination reliability information as the reliability information is calculated for each combination, and the combination reliability information is the largest! The combination combination reactivity information is set as the reactivity information of the reaction region.
  • the selection unit 443 selects an in-spot area.
  • the output unit 444 outputs the hybrid value and reliability in spot units.
  • step S201 the dividing unit 441 divides the in-spot region. That is, the spot area is divided into an in-spot area including debris and an in-spot area not including debris.
  • the spot area is divided into an in-spot area including debris and an in-spot area not including debris.
  • debris 464 and 465 having no area and debris 463 having an area exist in the spot region 462 inside the spot boundary 461.
  • the debris 464, 465 that do not have an area is removed at this stage because it is clear that it is debris.
  • debris 463 having an area is located in spot region 462 inside spot boundary 461 and does not intersect spot boundary 461, and thus is not removed in step S 114 in FIG.
  • an arbitrary determination target point in the spot area is an internal point or an external point in the debris area. That is, if the debris boundary does not have a force or intersection that has one intersection with the outermost boundary of the background image, the spot area is checked from any point on the outermost boundary of the background image other than the debris boundary. If a straight line is drawn to any of the target points and the number of intersections with the debris boundary is counted, if the count value is an even number, the target point will be a point outside the debris area and the count value will be an odd number. For example, the target point can be determined as a point inside the debris area.
  • the dividing unit 441 draws a straight line up to the target point for the predetermined outer force, and recognizes that the target point is in the debris area when the number of intersections with the debris boundary becomes an odd number. . However, when the straight line and the debris boundary meet, the contact is not counted as an intersection.
  • the straight line 503 when the straight line 503 is drawn from the upper left point 502 of the outermost boundary line 501 to the point 483A in the spot area 483 to be determined, the straight line 503 is debris 482 Intersects with debris boundary 482A and debris boundary 481A of debris 481. That is, the straight line 503 intersects the debris boundary 482A of the debris 482 with the four points of points 491, 492, 493, and 494, and intersects the boundary 481A of the debris 481 at the point 495. . Therefore, in this case, the straight line 503 intersects the debris boundary at five points. In this case, the point 483A is determined to be an inner point of the debris 481 because the number of intersections is five and odd. FIG.
  • the spot area 462 has a spot boundary 461 in FIG. 28 and is divided into an in-spot area 522 including a force debris 463 and an in-spot area 521 not including debris.
  • the reliability calculation unit 442 calculates a hybrid value and a reliability in units of spot areas.
  • the in-spot area i, the ibridization value ah j (reactivity information) and the reliability in the spot area ar j (reliability information) are expressed as follows.
  • i represents the spot number
  • j represents the number of the spot in the spot
  • k represents the number of pixels in the spot area.
  • Hybridize f) in equation (4) means equations represented by curves 191 to 194 in Fig. 7, and pn j represents the number of pixels in the spot region j.
  • the weighting factor w in equation (6) represents the weighting factor of the section (high reliability section) other than the portions 191A to 194A and 191B to 194B of the curves 191 to 194 in FIG.
  • the fluorescence intensity of the corresponding pixel of the corresponding spot in the second measurement is plotted in a coordinate space in which the horizontal axis is the fluorescence intensity of the first measurement and the vertical axis is the fluorescence intensity of the second measurement. Then, as shown in FIG. 31, the points 701 defined by the fluorescence intensity of the two measurements are scattered around a straight line 702 having an inclination of 45 degrees. Ideally, the corresponding spot Since the fluorescence intensities of the pixels at the same position match, the point 701 is located on the straight line 702. However, in reality, variation occurs, and it is not completely located on the straight line 702 but is distributed in the vicinity thereof.
  • the variation in the distribution tends to be small when the fluorescence intensity is relatively small and large.
  • the fluorescence intensity with a relatively large dispersion is obtained.
  • the value of ph is smaller than the value of dispersion, and the fluorescence intensity is larger.
  • C0n fidence (pl) (reliability information) in Equation (6) is the first obtained by hybridizing two biological materials (the first biological material and the second biological material) during the first measurement. This is defined by the reciprocal of dispersion (lZvariance (pD) of the set range of the second fluorescence intensity obtained by hybridizing at the time of the second measurement.
  • step S203 the selection unit 443 executes the in-spot area selection process.
  • the selection unit 443 in FIG. 26 has a functional configuration as shown in FIG. That is, the selection unit 443 includes a calculation unit 721, a determination unit 722, and a setting unit 723.
  • the calculation unit 721 performs calculation for correcting the reliability in the in-spot region based on the spot reliability.
  • the determination unit 722 performs comparison determination between the corrected intra-spot region reliability and a threshold value, determination based on the result of reliability determination by mechanical learning, and the like.
  • a setting unit 723 as setting means sets a flag indicating whether or not the reactivity information can be used. For example, the flag Based on the reliability information, the number of divided areas when the reaction area is divided into unnecessary / contained areas! Set by
  • step S251 the calculation unit 721 calculates a product of the reliability in the target spot region and the spot reliability.
  • the reliability in the spot area is ar ⁇ expressed by Eq. (5), and the spot reliability is the value expressed by Eq. (7) below.
  • the average value of the spot fluorescence intensity in the denominator on the right side in the equation (7) is, for example, when the target spot is the spot 738 in Fig. 34, the fluorescence value of the pixels constituting this spot 738. Mean value.
  • the average value of the fluorescence intensity around the spot of the molecule on the right side of Equation (7) is the area around the spot 738 (in this example, approximately 1Z2 between the spot boundary and the spot boundary of the adjacent spot. This means the average value of the fluorescence values of the pixels that make up the spot periphery 739.
  • the in-spot region reliability can be corrected by multiplying the reliability ar j (formula (5)) in the in-spot region by this spot reliability.
  • step S252 the determination unit 722 determines whether or not the intra-spot region reliability corrected in the process of step S251 is smaller than a preset threshold value. If the corrected in-spot area reliability is not smaller than or equal to the threshold value (equal or larger), the determination unit 722 determines in step S253 whether the in-spot area reliability has been adopted in the reliability determination by mechanical learning. judge. Regarding the reliability determination by mechanical learning, the reliability of a spot area is determined by a force described later with reference to FIG. 40, for example, a support vector machine (SVM). If SVM determines that reliability is low ( When the discard flag for reliability is set for the spot area data)
  • SVM support vector machine
  • step S254 the setting unit 723 sets a discard flag based on reliability in the spot area data.
  • the data in the spot area that is currently being processed is not reliable.
  • the data in the spot area is basically not used thereafter.
  • step S252 If it is determined in step S252 that the corrected in-spot region reliability is smaller than the threshold value, the reliability determination process by mechanical learning in step S253 is skipped. That is, in this case, it is apparent that the data in the spot area is not reliable, and the discard flag is set in step S254.
  • step S253 determines whether the target spot region has been adopted in the reliability determination by mechanical learning (if the discard flag for reliability is not set). Since the spot area data is reliable according to the machine learning, the process of step S254 is skipped. In other words, the discard flag for reliability is not set for the spot area.
  • the discard flag may be set by the user's manual operation (designated by the operator) in the spot area selection processing in step S203.
  • the debris boundary 735 of the debris region 735 overlaps a part of the spot boundary 732 of the spot 731, and the debris region 735 is in the spot 731 and the spot adjacent to the right side in the figure. It covers the entire spot 733 with region 734.
  • the user operates the user interface unit 29 to set a discard flag due to reliability for the spot areas included in the spots 731 and 733. be able to.
  • the output unit 444 in Fig. 26 Executes output processing of the blizzard value and reliability.
  • the output unit 444 in FIG. 26 has a functional configuration as shown in FIG. 35, for example.
  • the output unit 444 includes a determination unit 751, a generation unit 752, a calculation unit 753, a selection unit 754, and a setting unit 755.
  • the determination unit 751 performs a comparison determination between the number of divided spots and a threshold value.
  • the generation unit 752 generates a combination of spot areas.
  • the calculation unit 753 calculates the amount of hybridization and the reliability in spot units.
  • the selection unit 754 selects the combination with the maximum reliability.
  • the setting unit 755 sets a flag.
  • step S301 the determination unit 751 determines whether the number of divided spots is smaller than a predetermined threshold value. That is, among the plurality of spots to which the corresponding probes are fixed, the number of spots divided into the spot in-spot regions is counted from the process in step S201 in FIG.
  • step S302 the generation unit 752 generates a combination of in-spot regions.
  • FIG. 37 is a diagram for explaining this combination. As shown in the figure, in this example, n experiments were conducted, and in each experiment, one substrate was measured. That is, FIG. 37 shows the substrate 11A in the first experiment, the substrate 11A in the second experiment, and the substrate 11 in the nth experiment.
  • N substrates are shown as A.
  • the corresponding probe is fixed to the spot at the corresponding position on each substrate.
  • the corresponding spot need not be a spot in a different experiment, but may be a different substrate in the same experiment, or a spot at a different location on the same substrate.
  • spot 771 at the upper right in the drawing of substrate 11A spot 771 at the upper right of substrate 11A, spot 771 at the upper right of substrate 11A,
  • each spot 771 on the substrate 11 A is divided into three regions. In Fig. 37, each spot
  • the inner area is indicated by the letter R.
  • the subscript of the letter R represents the substrate (experiment number)
  • the superscript number represents the number of the spot area (divided area) at that spot.
  • the spot 771 is divided into three areas R ⁇ R 2 and R 3 in the spot. And spot
  • the amount of hybridization in the inner region R 1 (represented by equation (4)) is ah, and the spot region R 2
  • Hybridization amount is ah 2 and spot region R 3 hybridization amount is ah 3
  • the amount is ah 1 . Further, the spot 771 on the substrate 11A in the n-th experiment is divided into two areas R 1 and R 2 in the spot, and the amount of each hybrid is ah ⁇ or ah 2 .
  • one in-spot area is selected from the spots on each substrate.
  • the spot 771 includes an area within the spot.
  • step S303 the calculator 753 calculates the amount of hybrids and the reliability in units of spots. Specifically, the following equations (8) and (9) are calculated.
  • pn the number of pixels in the spot area in the i-th experiment among the spot areas constituting the combination.
  • Sn represents the total number of pixels in the spot area constituting the combination. For example, the in-spot region RR constituting one combination in FIG.
  • ah in equation (8) represents the amount of hybridization in the i-th spot region in the spot region constituting the combination, and is specifically represented by equation (4).
  • ar in equation (9) represents the reliability of the i-th spot region in the spot region that forms the combination, and is specifically represented by equation (5).
  • Sh in Equation (8) represents the amount of hybridization of the combination of the regions in the spot.
  • Sr in (9) represents the reliability of the combination in the spot area.
  • step S304 the selection unit 754 selects a combination having the maximum reliability (minimum variance). That is, the maximum one is selected from the reliability Sr of each combination calculated in step S303.
  • the maximum value combination is obtained. For example, trust
  • R 1 The combination of R 1 is selected.
  • step S301 If it is determined in step S301 that the number of divided spots is equal to or larger than the threshold value, the processes in steps S302 to S304 are skipped.
  • step S305 the setting unit 755 sets a discard flag based on reliability.
  • FIG. 39 shows the format of the expression profile data supplied and stored in the storage unit 147 (expression profile data storage unit 28 in FIG. 1) from the output unit 146 in FIG. 3 in step S16 in FIG. Yes.
  • the expression profile data 801 is composed of the number of spots N, the number n of repeated experiments, and data of each combination. If there is only one spot per probe in a single experiment, the number of spots N is equal to the number n of repeated experiments.
  • the data of each of the m combinations includes hybrid amounts Sh to Sh, reliability Sr to Sr, flags f to f,
  • the pointer P is the first combination of pointers and the first
  • the link data 802 is composed of the number of spots N and pointers P to P to the first to Nth spot data.
  • the pointer P stores the spot data of the first spot of the first combination.
  • Spot data 803 includes the number an in the spot constituting the spot an, the selected spot area number selected-no, and the spot reliability. This spot reliability is a value represented by Equation (7).
  • the spot data 803 is further configured by a hybridizing amount ah, a reliability ar, a pixel number pn, and a flag f for each in-spot region constituting the spot.
  • FIG. 39 shows the amount of hybridization ah ah 2 , ah 3 , signal in the first to third spot regions of the first spot.
  • FIG. 40 shows the principle of reliability determination by mechanical learning in step S253 of FIG.
  • the user provides the SVM 91 with the expression profile data 801 including the link data 802 and the spot data 803.
  • the user displays an image of each spot corresponding to the expression profile data 801 on the display unit 29 ⁇ of the user interface unit 29.
  • the user operates the user interface unit 29 to instruct whether to use each spot as the adopted spot 822 or the non-adopted spot 823.
  • the non-adopted spot means a spot that the user confirms visually and judges that it should not be adopted because there is debris.
  • the adopted spot means a spot where the user determines that there is no debris or the like and an effective hybridization occurs.
  • a spot indicated with an X in the figure represents a spot designated as a non-adopted spot 823, and an X is designated as a spot designated as an adopted spot 822.
  • the SVM 91 generates teacher data f to f instructed by the user and expression as student data.
  • the relationship between the hybridization amount ah and the reliability ar for each spot in the profile data 801 is learned, and the learned result is stored in the spot removal pattern database 92.
  • Expression profile data 841 having the following data can be provided to SVM91 and SVM91 can refer to spot removal pattern database 92 to determine whether the data of each spot 842 in expression profile file data 841 is adopted or not adopted .
  • the SVM 91 refers to the spot removal pattern database 92 to determine each spot as an adopted spot 842A or a non-adopted spot 842B based on each data of the spot 842 in the development profile data 841. .
  • the spot indicated with an X in the figure is a spot determined as the non-adopted spot 842B, and the spot is determined as the adopted spot 842A when indicated with an X in the figure. Spot.
  • step S253 of FIG. 33 if the spot (or the area within the spot) is adopted (determined) as an adopted spot as described above, it is determined to be TRUE, and the spot not adopted (or spot) is selected. If it is in the inner area), it is judged as FAULT. As described above, if it is determined as FAULT, a discard flag based on reliability is set in the spot area data.
  • the embodiment in which the measurement of the DNA chip is measured is described.
  • the present invention is not limited to the DNA chip, and various biological substances are biologically bound to other predetermined biological substances. It is possible to apply when measuring whether or not the applied force.
  • the biological information processing apparatus 1 includes a personal computer 901 as shown in FIG.
  • a CPU (Central Processing Unit) 921 has various types according to a program stored in a ROM (Read Only Memory) 922 or a program loaded from a storage unit 928 into a RAM (Random Access Memory) 923. Execute the process.
  • the RAM 923 also appropriately stores data necessary for the CPU 921 to execute various processes.
  • the CPU 921, ROM 922, and RAM 923 are connected to each other via a bus 924.
  • An input / output interface 925 is also connected to the bus 924.
  • the input / output interface 925 includes an input unit 926 including a keyboard and a mouse, a display including a CRT (Cathode Ray Tube) and an LCD (Liquid Crystal display), and an output unit 927 including a speech force, a hard disk A storage unit 928 composed of a communication unit 929 and a communication unit 929 composed of a modem are connected.
  • the communication unit 929 performs communication processing via a network including the Internet.
  • a drive 930 is also connected to the input / output interface 925 as necessary, and a removable medium 931 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory is appropriately mounted, and these forces are read out.
  • a removable medium 931 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory is appropriately mounted, and these forces are read out.
  • the programs that make up the software execute various functions by installing a computer embedded in dedicated hardware or various programs. For example, it is installed from a network or a recording medium into a general-purpose personal computer or the like.
  • this recording medium is a magnetic disk (including a floppy disk) on which the program is recorded, which is distributed to provide the program to the user, separately from the main body of the apparatus.
  • Removable media 931 consisting of optical disks (including CD-ROM (compact disk-read only memory), DVD (digital versatile disk)), magneto-optical disks (including MD (mini-disk)), or semiconductor memory It consists of a ROM 922 that stores the program and is provided to the user in a state that it is pre-installed in the main body of the device, and a hard disk included in the storage unit 928.
  • the system means a logical collection of a plurality of devices (or functional modules that realize a specific function), and each device or functional module is a single case. It does not matter whether it is in the body.

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Abstract

本発明は、DNAチップのハイブリダイゼーションを、構成を複雑にすることなく、低コストで正確に測定することができるようにする生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体に関する。スポット境界４６１の内部の面積を有するデブリ４６３をスポット内領域５２２とし、デブリ４６３を除くスポット境界４６１の内部の領域をスポット内領域５２１とする。各スポット内領域５２１，５２２に対して、その信頼度に基づいてフラグｆを設定する。信頼度の低いスポット内領域のデータは利用しないようにする。本発明は、DNAチップの蛍光強度を測定する装置に適用することができる。

Description

明 細 書
生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体
技術分野
[0001] 本発明は、生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体に関し、特 に、生体物質の生体結合の状態を、構成を複雑にすることなぐ低コストで正確に測 定することができるようにした生体情報処理装置および方法、プログラム並びに記録 媒体に関する。
背景技術
[0002] 近年、 DNA(deoxyribonucleic acid)チップ若しくは DNAマイクロアレイ（以下、本明細 書では両者を区別する必要がない場合、まとめて単に DNAチップと称する）の実用 化が進んでいる。 DNAチップは、多種 ·多数の DNAオリゴ鎖を、検出用核酸として基 板表面に集積して固定したものである。 DNAチップを用いて、基板表面のスポットに 固定されたプローブと、細胞など力も採取したサンプル中のターゲットとのハイブリダ ィゼーシヨンを検出することにより、採取した細胞内における遺伝子発現を網羅的に 解析することができる。
[0003] DNAチップを用いた遺伝子発現解析におけるハイブリダィゼーシヨン検出技術の向 上に伴い、単に、遺伝子発現の有無を検出するだけでなぐ遺伝子発現量の定量的 な測定が可能になりつつある。例えば、ハイブリダィゼーシヨン検出の際に蛍光強度 を定量的に測定することにより、遺伝子発現量を示す定量的な数値を取得する技術 は、一部実用化されている。
[0004] ところで DNAチップ上に異物が存在すると、プローブとターゲットのハイブリダィゼー シヨンを検出するのに必要な蛍光強度を正確に測定することが困難になる。そこで、 蛍光強度の画像から異物の画像を除去することが提案されている（例えば、特許文 献 1)。
特許文献 1：特開 2002— 257730号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題 [0005] 特許文献 1の方法においては、蛍光物質を励起して蛍光を発生させる第 1の波長 の光と、蛍光物質を励起せず、蛍光を発生させない第 2の波長の光が用意される。そ して、 DNAチップ上に第 1の波長の光を照射することで第 1の画像 (ハイブリダィゼー シヨンした部位と異物を含む画像)を得るとともに、第 2の波長の光を照射することで 第 2の画像 (異物だけの画像)を得て、第 1の画像力も第 2の画像を除去するようにし ている。
[0006] し力しながら、このような原理に基づく装置は、 2つの波長の光源を用意する必要が あり、構成が複雑になり、コスト高になる問題があった。
[0007] 本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、構成を複雑にすることなぐ 低コストで正確な測定ができるようにするものである。
課題を解決するための手段
[0008] 本発明の側面は、基板上に設けられた反応領域に固定された第 1の生体物質と、 第 1の生体物質に対して生体反応する第 2の生体物質との生体反応の状態を測定 する生体情報処理装置において、反応領域の画像情報を入力する入力手段と、入 力された画像情報に基づいて、反応領域における第 1の生体物質と第 2の生体物質 との生体反応の状態を表す反応度情報と、反応度情報の信頼性を表す信頼度情報 を計算する計算手段とを備える生体情報処理装置である。
[0009] 本発明の側面においては、入力された画像情報に基づいて、反応領域における第 1の生体物質と第 2の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報と、反応度情 報の信頼性を表す信頼度情報が計算される。
[0010] 反応度情報の利用の可否を表すフラグを設定する設定手段をさらに備えるようにす ることがでさる。
[0011] 前記設定手段は、フラグを、信頼度情報、反応領域を不要な物質が含まれている 領域と含まれて ヽな ヽ領域とに分割した場合における分割領域の数、または操作者 力 の指定に基づ 、て設定するようにすることができる。
[0012] 反応領域を、不要な物質が含まれて!/、る領域と含まれて!/、な!/、領域からなる複数 の分割領域に分割する分割手段をさらに備え、計算手段は、反応度情報と信頼度情 報をそれぞれ分割領域毎に計算するようにすることができる。 [0013] 前記計算手段は、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の前記反応領 域のそれぞれの分割領域を組み合わせ、組み合わせの反応度情報としての組み合 わせ反応度情報と組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を前記 組み合わせ毎にそれぞれ計算し、組み合わせ信頼度情報が最も大き!、組み合わせ の組み合わせ反応度情報を反応領域の反応度情報とするようにすることができる。
[0014] 第 1の生体物質と第 2の生体物質は、相互に相補的な塩基配列を有する遺伝子ま たはそれから派生する物質であり、反応度情報は、第 1の生体物質と第 2の生体物質 のハイブリダィゼーシヨンの情報であるようにすることができる。
[0015] ノ、イブリダィゼーシヨンの情報は、第 1の生体物質と第 2の生体物質とがハイブリダ ィズして得られる蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される情報であるようにす ることがでさる。
[0016] 信頼度情報は、第 1の生体物質と第 2の生体物質とが第 1の測定時にハイブリダィ ズして得られる第 1の蛍光強度と、第 2の測定時にハイブリダィズして得られる第 2の 蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定されるようにすることができる。 発明の効果
[0017] 本発明によれば、生体反応の状態を測定することが可能となる。特に、構成を複雑 にすることなぐ低コストで正確な測定が可能になる。
図面の簡単な説明
[0018] [図 1]本発明の実施形態としての生体情報処理装置の構成例を表すブロック図であ る。
[図 2]DNAチップの構成例を表す斜視図である。
[図 3]実験過程処理装置の構成例を表すブロック図である。
[図 4]実験過程の処理を説明するフローチャートである。
[図 5]発現量推定処理を説明するフローチャートである。
[図 6]入力画像フォーマットの例を示す図である。
[図 7]蛍光強度とハイブリダィズ量の関係を表す図である。
[図 8]画像処理部の構成例を表すブロック図である。
[図 9]画像処理を説明するフローチャートである。 [図 10]テンプレートによる発現プロファイル画像の抜き出しを説明する図である。
[図 11]フィルタの処理を説明する図である。
[図 12]フィルタの生成処理を説明する図である。
[図 13]トレンドフィルタによる処理を説明する図である。
[図 14]領域除去部の構成例を表すブロック図である。
[図 15]スポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理を説明するフローチャートである。
[図 16]デブリの例を示す図である
[図 17] 2値ィ匕した画像の例を表す図である。
[図 18]デブリ境界抽出部の構成例を表すブロック図である。
[図 19]デブリ境界抽出処理を説明するフローチャートである。
[図 20]太線ィ匕処理を説明する図である。
[図 21]細線ィ匕処理を説明する図である。
[図 22]セグメントを伸張する処理を説明する図である。
[図 23]デブリ境界を太線ィ匕した状態を表す図である。
圆 24]スポット境界と交差するデブリ領域を説明する図である。
圆 25]デブリ領域とスポット内領域の境界を説明する図である。
[図 26]ノ、イブリダィズ量計算部の構成例を表すブロック図である。
圆 27]ハイブリダィズ量と信頼度の計算処理を説明するフローチャートである。
[図 28]デブリを含むスポットの画像の例を表す図である。
[図 29]デブリ領域の内側であることの判定の原理を表す図である。
圆 30]スポット内領域を説明する図である。
[図 31]信頼度 confidenceを説明する図である。
[図 32]選択部の構成例を表すブロック図である。
[図 33]スポット内領域選択処理を説明するフローチャートである。
[図 34]スポット周辺を説明する図である。
[図 35]出力部の構成例を表すブロック図である。
[図 36]スポット単位でのハイブリダィズ値と信頼度の出力処理を説明するフローチヤ ートである。 [図 37]複数回の実験によるスポットの構成を説明する図である。
[図 38]複数回の実験によるスポット内領域の組み合わせの例を示す図である。
[図 39]発現プロファイルデータの構成例を表す図である。
[図 40]SVMの学習を説明する図である。
[図 41]SVMの判定を説明する図である。
[図 42]パーソナルコンピュータの構成例を表すブロック図である。
符号の説明
[0019] 1 生体情報処理装置， 11 DNAチップ， 21 ピックアップ部， 22 蛍光強度 取得部， 23 励起光強度計算部， 24 ハイブリダィズ量推定部， 25 発現量計 算部， 28 発現プロファイルデータ記憶部， 29 ユーザインターフェース部， 30 蛍光強度 ハイブリダィズ量変換式記憶部， 81 励起光強度推定部， 82 作 成部， 83 画像処理部， 84 検証部， 85 ハイブリダィズ量計算部
発明を実施するための最良の形態
[0020] 以下に本明細書において使用する用語の意味を説明する。
[0021] プローブとは、 DNAチップなどのバイオアツセィ用の基板に固定された生体物質で あって、ターゲットと生体反応するものをいう。
[0022] ターゲットとは、 DNAチップなどのノ ィオアッセィ用の基板に固定された生体物質に 生体反応する生体物質を 、う。
[0023] 生体物質とは、蛋白質、核酸、糖などの生体内において生成される物質の他、相 互に相補的な塩基配列を有する遺伝子またはそれから派生する物質を含む。
[0024] 生体反応とは、 2以上の生体物質が生化学的に反応することをいう。その代表例は
、ハイブリダィゼーシヨンである。
[0025] ノ、イブリダィゼーシヨンとは、相補的な塩基配列構造を備える核酸間の相補鎖（二 本鎖)形成反応をいう。
[0026] 図 1は、本発明の実施形態の生体情報処理装置の構成例を表している。この生体 情報処理装置 1は、 DNAチップ 11、ピックアップ部 21、蛍光強度取得部 22、励起光 強度計算部 23、ハイブリダィズ量推定部 24、発現量計算部 25、標準化部 26、出力 部 27、発現プロファイルデータ記憶部 28、表示部 29Aを有するユーザインターフエ ース (UI)部 29、蛍光強度 ハイブリダィズ量変換式記憶部 30、並びに機械的学習 部 31により構成されている。
[0027] DNAチップ 11は、スポット 12とガイド 13を有している。図 2は、 DNAチップ 11のより 詳細な構成例を表して 、る。
[0028] DNAチップ 11は、その基板 11A上に、発現解析用反応槽 101と細胞数計数用反 応槽 102を有している。基板 11Aの図中下側の端部には、直線状の開始位置ガイド 13 Aが設けられ、図中上側の端部には、終了位置ガイド 13Bが設けられている。図 1 のガイド 13は、具体的には、この開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13Bにより構 成される。
[0029] 発現解析用反応槽 101と細胞数計数用反応槽 102は、この開始位置ガイド 13Aと 終了位置ガイド 13Bの間に配置されている。
[0030] 発現解析用反応槽 101には、反応領域としての複数のスポット 12が形成されており 、各スポット 12には、生体物質 (第 1の生体物質）としてのハイブリダィズ検証用プロ ーブ 111、発現解析用プローブ 112、並びに発現標準化用コントロールプローブ 11 3が固定されている。発現解析用反応槽 101にサンプルが滴下された場合、ハイプリ ダイズ検証用プローブ 111には、その塩基と相補的構成を有する塩基を有する生体 物質 (第 2の生体物質）としてのターゲット 111Aがノ、イブリダィズする。同様に、発現 解析用プローブ 112には、その塩基と相補的構成を有する塩基を有する生体物質（ 第 2の生体物質）としてのターゲット 112Aがノ、イブリダィズする。また、発現標準化用 コントロールプローブ 113には、その塩基と相補的構成の塩基を有する生体物質 (第 2の生体物質）としてのターゲット 113Aがハイブリダィズする。
[0031] 細胞数計数用反応槽 102においては、生体物質 (第 1の生体物質）としてのハイブ リダィズ検証用プローブ 114と細胞数計数用コントロールプローブ 115が、それぞれ 反応領域としてのスポット 12に取り付けられている。細胞数計数用反応槽 102にサン プルが滴下された場合、ノ、イブリダィズ検証用プローブ 114には、その塩基と相補的 構成の塩基を有する生体物質 (第 2の生体物質）としてのターゲット 114Aがハイプリ ダイズし、細胞数計数用コントロールプローブ 115には、その塩基と相補的構成の塩 基を有する生体物質 (第 2の生体物質）としてのターゲット 115Aがハイブリダィズする [0032] ノ、イブリダィズした（生体反応した)生体物質としてのプローブとターゲットには、イン ターカレータ 116が結合されて 、る。インターカレータ 116は励起光が照射されると 蛍光を発生する。
[0033] 図 2には、このように、各プローブに対してターゲットがハイブリダィズした状態が示 されている。なお、図 2には便宜上、 1つのスポット 12に 1つのプローブのみが示され ているが、実際には 1つのスポット 12に対して同一種類の複数のプローブが固定され ている。また、各反応槽には同一種類のプローブが固定された任意の数のスポットが 、予め定められた所定の位置に配置されている。
[0034] 図 1のピックアップ部 21は、蛍光強度取得用ピックアップ 41、ガイド信号取得用ピッ クアップ 42、コントロール部 43、対物座標計算部 44、および畳み込み展開部 45で 構成されている。
[0035] 蛍光強度取得用ピックアップ 41は、図 2の DNAチップ 11の発現解析用反応槽 101 と細胞数計数用反応槽 102の画像を取得するピックアップである。これに対して、ガ イド信号取得用ピックアップ 42は、開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13Bを読み 取るためのピックアップである。
[0036] 蛍光強度取得用ピックアップ 41は、対物レンズ 51、プリズム 52、半導体レーザ 53、 およびフォトダイオード 54を有して 、る。半導体レーザ 53より出射されたレーザ光 (励 起光）は、プリズム 52を介して対物レンズ 51に入射され、対物レンズ 51は、入射され たレーザ光を基板 11A (スポット 12)上に照射する。対物レンズ 51はまた、スポット 12 力もの光をプリズム 52を介してフォトダイオード 54に入射する。各スポット 12には、複 数のプローブが固定されており、プローブとターゲットがハイブリダィゼーシヨンした場 合、さらに両者にはインターカレータ 116が結合される。すなわち、プローブとターゲ ットがハイブリダィゼーシヨンしていない場合には、両者の間にインターカレータ 116 は存在せず、ハイブリダィゼーシヨンした場合においてのみ、両者の間にインター力 レータ 116が存在する。インターカレータ 116は、励起光が照射されると蛍光を発生 する。対物レンズ 51により集光された蛍光はプリズム 52により励起光と分離されて、 フォトダイオード 54に入射される。 [0037] ハイブリダィゼーシヨンしている量が多ければ、それだけインターカレータ 116の量 も多く、したがって、そこ力 発生する蛍光量も多い。したがって、蛍光の強度に基づ いて、ハイブリダィゼーシヨンの状態を測定する（ハイブリダィゼーシヨンの情報を得る )ことが可能となる。
[0038] コントロール部 43は、半導体レーザ 53の電流制御を行い、その励起光の強度を調 整する。また、コントロール部 43は、フォトダイオード 54の出力（電流量変ィ匕）を読み 取る。
[0039] 畳み込み展開部 45は、フォトダイオード 54より出力された電流量変化に基づく信 号をコントロール部 43から受け取り、ピクセル単位の画像データを生成する。
[0040] ガイド信号取得用ピックアップ 42は、対物レンズ 61、プリズム 62、半導体レーザ 63 、およびフォトダイオード 64により構成されている。半導体レーザ 63は、コントロール 部 43からの制御に基づいて、レーザ光を発生する（このレーザ光は、ガイド検出光と して機能する）。プリズム 62は、半導体レーザ 63からのレーザ光を対物レンズ 61に入 射し、対物レンズ 61はこのレーザ光を基板 11 Aに照射する。対物レンズ 61は、基板 11 Aからの反射光を受光し、プリズム 62はこの反射光を照射光力 分離してフォトダ ィオード 64に出射する。フォトダイオード 64は、プリズム 62より入射された反射光を 光電変換し、ガイド信号としてコントロール部 43に出力する。コントロール部 43は、フ オトダイオード 64より入力されたガイド信号を対物座標計算部 44に出力する。ガイド 13 (開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13B)は、基板 11Aの他の領域に較べて 反射率が高く（または低く）なるように形成されている。対物座標計算部 44は、コント口 ール部 43を介して、ガイド信号取得用ピックアップ 42より供給されたガイド信号のレ ベルに基づいて、開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13Bの位置、並びに開始位 置ガイド 13Aから終了位置ガイド 13Bに向けて等速度で移動されるガイド信号取得 用ピックアップ 42の位置 (座標）を計算する。
[0041] コントロール部 43は、対物座標計算部 44により計算されたガイド信号取得用ピック アップ 42の位置に基づいて、蛍光強度取得用ピックアップ 41 (対物レンズ 51)の位 置を制御する。ガイド信号取得用ピックアップ 42と蛍光強度取得用ピックアップ 41は 、相互に所定の位置関係に固定されており、蛍光強度取得用ピックアップ 41を図 2 における開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13Bの間における所定の位置に配置 することは、とりもなおさずガイド信号取得用ピックアップ 42を開始位置ガイド 13Aと 終了位置ガイド 13Bの間の所定の位置に配置することになる。
[0042] 蛍光強度取得部 22は、蛍光強度取得用ピックアップ 41のフォトダイオード 54が出 力した各スポット 12 (その座標 (X, y) )からの蛍光強度 (pf )の入力を受け、この蛍光
x，y
強度に関するデータをハイブリダィズ量推定部 24の励起光強度推定部 81に出力す る。蛍光強度取得部 22はまた、蛍光強度取得用ピックアップ 41の対物レンズ 51の基 板 11 A上の対物座標 (X, y)、対物面積半径 (r)、並びに励起光強度を制御する制 御信号をコントロール部 43に出力する。コントロール部 43は、この制御信号に基づ いて対物レンズ 51を制御する。これにより、対物レンズ 51が基板 11 A上の所定の座 標 (X, y)に配置され、対物レンズ 51より出射されるレーザ光の照射範囲の半径 (対 物面積半径）（r)が所定の値に制御され、そのレーザ光の強度 (励起光強度)が所定 の値に調整される。
[0043] 蛍光強度取得部 22は、コントロール部 43から供給された蛍光強度を、励起光強度 計算部 23に出力する。励起光強度計算部 23は、蛍光強度-ハイブリダィズ量変換 式記憶部 30に記憶されて 、る変換式に基づ!/、て、プリスキャン時に蛍光強度取得部 22から入力された蛍光強度に基づいて、最適な励起光強度を計算し、その計算して 得られた励起光強度を蛍光強度取得部 22に出力する。本スキャン時、蛍光強度取 得部 22は、この励起光強度計算部 23からの励起光強度に基づいて半導体レーザ 5 3の電流を制御し、所定の強さの励起光を半導体レーザ 53より出射させる。
[0044] ハイブリダィズ量推定部 24は、励起光強度推定部 81、作成部 82、画像処理部 83 、検証部 84、並びにハイブリダィズ量計算部 85により構成されている。
[0045] 反応領域の画像情報を入力する入力手段としての励起光強度推定部 81は、蛍光 強度取得部 22より供給された蛍光強度に基づく画像データ、または発現プロフアイ ルデータ記憶部 28にあら力じめ記憶されている発現プロファイルデータなどの画像 情報の入力を受け、必要に応じて励起光強度を推定する処理を行う。作成部 82は 励起光強度推定部 81からのデータに基づいて、蛍光強度からハイブリダィズ量を一 義的に決定する式 hybridize(pl)を作成する。画像処理部 83は、作成部 82より入力さ れた画像データを処理し、検証部 84とユーザインターフェース部 29に出力する。ュ 一ザインターフェース部 29は、画像処理部 83より入力された画像を表示部 29Aに表 示する。画像処理部 83は、ユーザインターフェース部 29を介して、ユーザより指示さ れる入力に基づいて、図 9を参照して後述するように、 DNAチップ 11の画像力 デブ リ（観測を行う上において障害となる物質)の成分を除去し、各スポット 12毎の画像へ 分解する処理を行う。
[0046] 検証部 84は、画像処理部 83より入力された画像データのうち、ハイブリダィズ検証 用プローブ 111, 114のスポット 12におけるハイブリダィズ量に基づいて、ハイブリダ ィズが正しく行われて 、ることを検証する。
[0047] ハイブリダィズ量計算部 85は、図 27を参照して後述するように、スポット内領域を分 割し、スポット内領域単位でハイブリダィズ値と信頼度の計算を行い、スポット単位で のハイブリダィズ値と信頼度を出力する。
[0048] 発現量計算部 25は、ハイブリダィズ量計算部 85からの出力に基づいて、プローブ に対するターゲットの結合強度を求めることで、蛍光強度に対応する発現量を推定 する。標準化部 26は発現標準化用コントロールプローブ 113と細胞数計数用コント口 ールプローブ 115を利用した標準化処理を行う。出力部 27は標準化されたデータを 発現プロファイルデータ記憶部 28に供給する。発現プロファイルデータ記憶部 28は 、出力部 27より供給されたデータを、発現プロファイルデータとして記憶する。発現プ 口ファイルデータ記憶部 28に記憶されたデータは、必要に応じて、ユーザインターフ エース部 29に供給され、表示部 29Aに表示される。発現量計算部 25より出力された データも必要に応じて、表示部 29Aに表示される。
[0049] 蛍光強度-ハイブリダィズ量変換式記憶部 30は、図 7を参照して後述するように、 蛍光強度とそれに対応するハイブリダィズ量との関係を一義的に決定する変換式（ 必ずしも式を構成せずとも、変換のためのデータであってもよい）をあらかじめ記憶し ている。
[0050] 機械的学習部 31は、機械的学習の手段としての SVM (Support Vector Machine) 9 1とスポット除去パターンデータベース 92を有している。 SVM91は学習モード時、ュ 一ザインターフェース部 29と発現プロファイルデータ記憶部 28からのデータに基づ いて学習を行い、学習結果をスポット除去パターンデータベース 92に記憶させる。 S VM91はまた、判定モード時、発現プロファイルデータ記憶部 28からのデータを、ス ポット除去パターンデータベース 92に記憶されているパターンに基づいて判定し、そ の判定結果をハイブリダィズ量計算部 85に出力する。
[0051] 遺伝子発現量の定量的な測定は、図 3に示される実験過程処理装置 131により行 われる。図 1の生体情報処理装置 1は、この図 3の実験過程処理装置 131の一部を 構成している。
[0052] すなわち、実験過程処理装置 131は、調整部 141、ハイブリダィズ部 142、取得部 143、発現量推定部 144、標準化部 145、出力部 146、および記憶部 147により構 成されている。このうち、取得部 143、発現量推定部 144、標準化部 145、出力部 14 6および記憶部 147が、生体情報処理装置 1により構成されている。具体的には、取 得部 143は、ピックアップ部 21、蛍光強度取得部 22、励起光強度計算部 23、および 蛍光強度 ハイブリダィズ量変換式記憶部 30により構成され、発現量推定部 144は 、ノ、イブリダィズ量推定部 24、発現量計算部 25、および機械的学習部 31により構成 され、標準化部 145は標準化部 26により構成され、出力部 146は出力部 27により構 成され、記憶部 147は発現プロファイルデータ記憶部 28により構成される。
[0053] 調整部 141はターゲットの調整を行う。ハイブリダィズ部 142はプローブとターゲット とのハイブリダィズを行う。取得部 143は蛍光強度を取得する。発現量推定部 144は 発現量の推定処理を行う。標準化部 145はデータの標準化を行う。出力部 146は発 現プロファイルデータを出力する。記憶部 147は発現プロファイルデータを記憶する
[0054] 次に、図 3の実験過程処理装置 131の処理を、図 4のフローチャートを参照して説 明する。
[0055] 最初に、ステップ S 11において、調整部 141はターゲットを調整する。具体的には、 細胞が含まれるサンプルが取り出され、その中から蛋白質を変性させて除去する処 理が行われ、 RNA (ribonucleic acid)の抽出、断片化、並びに DNA(deoxyribonucleic add)の抽出、断片化によりターゲット (発現解析用プローブ 112に対するターゲット 1 12A)が生成される。 [0056] ステップ S12にお!/、て、ハイブリダィズ部 142はハイブリダィズする処理を実行する 。具体的には、ステップ S11の処理で生成されたターゲットが入った溶液に、さらにハ イブリダィズ検証用プローブ 111, 114に対するターゲット 111A, 114A、発現標準 化用コントロールプローブ 113に対するターゲット 113 A、並びに細胞数計数用コント ロールプローブ 115に対するターゲット 115Aが加えられ、この溶液を発現解析用反 応槽 101と細胞数計数用反応槽 102に滴下することで、ターゲットとプローブとがハ イブリダィズされる。そして、インターカレータ 116が導入され、ハイブリダィズしたター ゲットとプローブに結合され、図 2に示されるような DNAチップ 11が得られる。同図に 示されるように、発現解析用反応槽 101のスポット 12では、発現解析用プローブ 112 に対してターゲット 112Aがハイブリダィズしている他、発現標準化用コントロールプ ローブ 113に対してターゲット 113 Aがハイブリダィズしており、ハイブリダィズ検証用 プローブ 111に対してターゲット 111Aがハイブリダィズしている。そして、それらの 2 本鎖結合したプローブとターゲットの間にはインターカレータ 116が結合している。
[0057] 同様に、細胞数計数用反応槽 102のスポット 12においても、ハイブリダィズ検証用 プローブ 114に対してターゲット 114Aがハイブリダィズしており、細胞数計数用コント ロールプローブ 115に対してターゲット 115Aがハイブリダィズしている。そして、これ らのハイブリダィズしたプローブとターゲットの間にも、インターカレータ 116が結合さ れている。
[0058] ステップ S13において、取得部 143は蛍光強度を取得する。具体的には、蛍光強 度取得部 22は、コントロール部 43を介して蛍光強度取得用ピックアップ 41を駆動し 、半導体レーザ 53にレーザ光を励起光として出射させる。この励起光は、プリズム 52 を介して対物レンズ 51に入射され、対物レンズ 51は、これを基板 11 A上の発現解析 用反応槽 101に照射する。
[0059] インターカレータ 116は励起光が照射されると蛍光を発生する。この蛍光が対物レ ンズ 51により集光され、プリズム 52を介してフォトダイオード 54に入射される。フォト ダイオード 54は蛍光に対応する電流を出力する。コントロール部 43は、この電流に 対応する信号を畳み込み展開部 45により画像信号に変換させ、変換により生成され た蛍光強度に対応する信号を、蛍光強度取得部 22に出力する。 [0060] コントロール部 43は、対物レンズ 51の位置を開始位置ガイド 13Aから終了位置ガ イド 13Bの方向に向けて移動させる。このとき、ガイド信号取得用ピックアップ 42の半 導体レーザ 63が出射するガイド検出光としてのレーザ光力 プリズム 62を介して対 物レンズ 61に入射され、対物レンズ 61がこのガイド検出光を基板 11Aに照射する。 ガイド検出光の反射光の強度は、開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13Bに照射 されたとき強くなる。この反射光が対物レンズ 61を介してプリズム 62に入射され、プリ ズム 62からフォトダイオード 64に入射される。対物座標計算部 44はコントロール部 4 3を介してフォトダイオード 64からのガイド信号を取得し、この信号に基づいて、ガイド 信号取得用ピックアップ 42 (したがって、それと一体化して 、る蛍光強度取得用ピッ クアップ 41)が基板 11Aの開始位置ガイド 13Aと終了位置ガイド 13Bの間のいずれ の位置に位置するの力 その座標を計算する。コントロール部 43はその座標に基づ V、てガイド信号取得用ピックアップ 42 (蛍光強度取得用ピックアップ 41)を開始位置 ガイド 13Aから終了位置ガイド 13Bまで一定の速度で移動させる（走査させる）。
[0061] このようにして、蛍光強度取得用ピックアップ 41が、図 2において、開始位置ガイド 1 3A力も終了位置ガイド 13Bの位置まで移動されるとともに、さらに、その走査位置が 、開始位置ガイド 13A (終了位置ガイド 13B)と平行な方向（図中 X座標方向）に 1ピッ チ分だけ移動され、新たな移動位置において同様に、開始位置ガイド 13Aから終了 位置ガイド 13Bまで移動される。このようにして、発現解析用反応槽 101と細胞数計 数用反応槽 102の全体が走査され、各座標における画像信号が蛍光強度取得用ピ ックアップ 41より出力される。
[0062] ステップ S14において、発現量推定部 144は発現量推定処理を実行する。この発 現量推定処理の詳細は、図 5を参照して後述する力 この処理によりハイブリダィズ 量と信頼度の計算が行われ、発現量が計算される。
[0063] 次に、ステップ S15において、標準化部 145 (標準化部 26)により、データを標準化 する処理が行われる。この標準化としては、発現標準化用コントロールプローブ 113 による標準化と、細胞数計数用コントロールプローブ 115による標準化が行われる。 発現標準化用コントロールプローブ 113による標準化は、次のようにして行われる。 すなわち、図 2には、発現標準化用コントロールプローブ 113が 1箇所にのみ図示さ れているが、実際には、この発現標準化用コントロールプローブ 113は、発現解析用 反応槽 101のあらかじめ定められた所定の複数の位置 (例えば、発現解析用反応槽 101の 4隅と略中央の 5ケ所）に分散して配置されている。そして、この各位置に配置 された発現標準化用コントロールプローブ 113の蛍光値に基づいて、補正用曲面が 、例えば、 Bスプライン曲面に基づいて演算され、その補正用曲面によって得られる 蛍光値により各ピクセルの蛍光値を割り算することで正規ィ匕が行われる。この正規ィ匕 により、発現解析用反応槽 101内のスポット 12の位置によるハイブリダィゼーシヨンの ばらつきが補正される。
[0064] また、細胞数計数用コントロールプローブ 115による標準化は、細胞数計数用コン トロールプローブ 115に対するハイブリダィズ量の値（細胞数計数用コントロール 115 に基づく蛍光値）により、細胞数計数用反応槽 102上の各スポット 12上のピクセルの 蛍光値を割り算することにより行われる。細胞数計算用コントロールプローブ 115とし ては、発現解析用プローブ 112を抽出した生体のゲノム中の反覆配列（例えば、人 間でいえば Alu配列）が用いられる。この処理により、取得された遺伝子の発現量を 一定の細胞数当たりの値に換算することができる。
[0065] さらに、ステップ S16において、出力部 146 (出力部 27)は、発現プロファイルデー タを出力する。具体的には、以上のようにして得られた画像データが、記憶部 147 ( 発現プロファイルデータ記憶部 28)に供給され、記録される。
[0066] 次に、図 5のフローチャートを参照して、図 4のステップ S 14の発現量推定処理につ いて説明する。ステップ S31において、励起光強度推定部 81は画像情報を入力す る。
具体的には、蛍光強度取得部 22より画像情報が入力される。ステップ S32において 、励起光強度推定部 81は、ステップ S31で入力された画像情報に励起光強度情報 があるか (含まれて ヽるカゝ）を判定する。
[0067] 励起光強度推定部 81が蛍光強度取得部 22より入力する画像データのフォーマット は、図 6に示されている。同図に示されるように、蛍光強度取得部 22より供給される画 像データは、画像データ 181と共通データ 182により構成されている。画像データ 18 1は、セットとなる画像の枚数の他、各スポットの画像の励起光強度、縦横ピクセル数 、および蛍光画像により構成されている。共通データ 182は、スポット位置テンテンプ レート画像、スポット数、プローブ遺伝子インデックスなどにより構成されている。
[0068] したがって、少なくとも蛍光強度取得部 22より供給される画像データの場合、画像 データ 181に励起光強度が含まれているので、励起光強度情報があると判定される 。これに対して、発現プロファイルデータ記憶部 28からそこに記憶されている発現プ 口ファイル画像が供給される場合、それが蛍光強度取得部 22から供給され、記憶さ れた画像である場合には上述したように励起光強度情報が存在するが、そうでな ヽ 場合 (他の装置から供給された画像データである場合)には、励起光強度情報が存 在しないことがある。
[0069] ステップ S32にお 、て、励起光強度情報が存在しな!、と判定された場合、ステップ S33において、励起光強度推定部 81は、励起光強度を推定する処理を実行する。
[0070] この励起光強度を推定する処理は、少なくとも 2つの異なる強度の励起光に基づい て測定が行われた画像データである場合に実行可能となる。励起光強度情報が存 在せず、異なる少なくとも 2つの励起光強度に基づく画像データが存在しない場合、 励起光強度を推定することができない。このため、これらの場合には、ステップ S33の 処理はスキップされる。
[0071] 次に、ステップ S34において、作成部 82は、入力された画像情報が複数の励起光 強度で撮影した画像の画像情報かを判定する。複数の励起光強度で撮影した画像 の画像情報である場合には、ステップ S35において、作成部 82は、蛍光強度に基づ V、てハイブリダィズ量を決定する式（1) (hybridize (pf) )を作成する。
[0072] [数 1]
hybr idize(pf)
= (ws+ww)_1 x {ws x hybr i d i zes (pf s) +ww hybr i d i zew (pf w) ]
… (1 )
1 ： pfs< lowers
upper.-pf
：
Figure imgf000018_0001
(2) uppers-lowers
0 ： uppers≤pfs
0 ： pfwく lowerw
― fw-lowerw
： lowerw≤pfw<upperw (3) upperw- lowerv
1 ： upperw≤pfw
[0073] ステップ S34にお ヽて、入力された画像データは、複数の励起光強度で撮影した 画像の画像データではな 、と判定された場合には、ステップ S35の処理は実行でき な!ヽのでスキップされる。
[0074] 図 7は、各スポットの蛍光強度とハイブリダィズ量の関係を規定する式 hybridize (pf) e を表している。同図に示されるように、蛍光強度が与えられると対応するハイブリダィ ズ量は関数（曲線 191乃至曲線 194)に基づき一義的に決定される (ハイブリダィゼ ーシヨンの情報は、第 1の生体物質と第 2の生体物質とがハイブリダィズして得られる 蛍光強度から関数に基づき一義的に決定される)。ただし、同図に示されるように、図 中最も上側に示される曲線 191が、励起光強度のレベルが最も弱い場合の曲線を表 し、以下、より下側の曲線 192、曲線 193と、順次励起光強度のレベルが強くなり、最 も下側の曲線 194が励起光強度のレベルが最も強 、場合の曲線を表して！/、る。
[0075] 式（1)中の式 hybridize (pf)と式 hybridize (pf )は、それぞれ、得られたデータのう ちの、励起光強度が強い方の式 hybridize (pf)と、弱い方の式 hybridize (pf)を表して e e
いる。
[0076] 各曲線 191乃至 194は、いずれも図中左側の端部の領域の部分 191A乃至 194A と、図中右側の端部の領域の部分 191B乃至 194Bにおいて、蛍光強度のわずかな 変化に対して、ハイブリダィズ量が著しく変化しているので、これらの領域においては 、蛍光強度に対応するハイブリダィ量を一義的に決定することが困難になる。したが つて、これらの部分 191A乃至 194A、並びに部分 191B乃至 194Bを除く中央の部 分だけが、蛍光強度に対応するハイブリダィズ量の演算に利用される。
[0077] 次に、ステップ S36において、画像処理部 83は画像処理を行う。この画像処理の 詳細は、図 9のフローチャートを参照して後述するが、この処理により、 DNAチップ 11 の画像からスポット境界を跨ぐデブリ領域が除去され、画像は各スポット毎の画像に 分解される。
[0078] ステップ S37にお 、て、検証部 84は、ハイブリダィズを検証する処理を実行する。
具体的には、図 2に示されるように、発現解析用反応槽 101にはハイブリダィズ検証 用プローブ 111が、また細胞数計数用反応槽 102にはノ、イブリダィズ検証用プロ一 ブ 114力 それぞれスポット 12に固定されている。ハイブリダィズ検証用プローブ 11
I, 114としては、実験対象としている生物種にない遺伝子配列が用いられる。例え ば、実験対象が動物である場合 (発現解析用プローブ 112が動物の遺伝子である場 合）には、ノヽイブリダィズ検証用プローブ 111, 114として植物の葉緑素遺伝子が用 いられ、ターゲット 111A, 114Aとしては、その相補配列が用いられる。すなわち、こ のハイブリダィズ検証用プローブ 111, 114と、ターゲット 111A, 114Aは、発現解析 用プローブ 112とそのターゲット 112Aのハイブリダィズとは無関係に、確実にハイブ リダィズを起こすものが用いられる。し力も、その実験対象とは全く異なる種のものが 用いられるため、ハイブリダィズ検証用プローブ 111, 114が充分ハイブリダィズして V、る場合には、この実験にぉ 、て (測定にお!、て)ハイブリダィズが確実に起きて!/、る ことを検証することができる。逆に、ハイブリダィズ検証用プローブ 111, 114が充分 ハイブリダィズしていない場合には、この測定は何らかの原因によりハイブリダィズが 発生し難い環境になっている可能性がある。そこで、ハイブリダィズ検証用プローブ 1
I I, 114の蛍光値を測定することで、その蛍光値が、例えばあら力じめ設定されてい る基準値以上であれば、正し 、ノヽイブリダィズ処理が行われて 、ることを検証するこ とがでさる。
[0079] ステップ S38にお 、て、ハイブリダィズ量計算部 85は、ハイブリダィズ量と信頼度の 計算を行う。その詳細は、図 27を参照して後述するが、この処理によりスポット内領域 にデブリが存在する場合、スポット内領域が複数の領域に分割され、各スポット内領 域毎に、そして最終的にはスポット単位で、ハイブリダィズ値と信頼度が計算される。
[0080] ステップ S39において、発現量計算部 25は、ステップ S38の処理で、ハイブリダィ ズ量計算部 85により計算されたノ、イブリダィズ値と信頼度に基づいて、発現量を計 算する処理を実行する。この処理に基づいて、計算された (取得された)蛍光値に対 応する発現量が計算される。
[0081] 図 8は、画像処理部 83の機能的構成例を表している。同図に示されるように、画像 処理部 83は、分離部 211、ノイズ除去部 212、領域除去部 213、および分解部 214 により構成されている。
[0082] 分離部 211はテンプレートを用いて背景画像を分離する。ノイズ除去部 212は背景 画像の特徴を用いてノイズを除去する。領域除去部 213はスポット境界を跨ぐデブリ 領域を除去する。分解部 214は入力画像をスポット画像に分解する。
[0083] 次に、図 9のフローチャートを参照して、画像処理部 83が図 5のステップ S36で実 行する画像処理の詳細について説明する。ステップ S61において、分離部 211は、 テンプレートにより背景画像を分離する。図 10に、この背景を分離する処理が原理 的に示されている。同図に示されるように、作成部 82より入力された発現プロファイル 画像 221に対して、テンプレート 231が用意される。テンプレート 231は複数のスポッ ト位置 232を有している。このスポット位置 232は、発現プロファイル画像 221の複数 のスポット位置 222に対応する位置とされている。すなわち、発現プロファイル画像 2 21のスポット位置 222は既知であるため、このスポット位置に対応するスポット位置 2 32を有するテンプレート 231が用意される。
[0084] 図 10の下側に示される図のように、テンプレート 231を発現プロファイル画像 221 に対して平行移動したり、回転したり、あるいは拡大、縮小するなどして各スポット位 置 232が各スポット位置 222と一致するようにして、テンプレート 231を発現プロフアイ ル画像 221に対して対応する位置に配置したうえで、発現プロファイル画像 221から スポット位置 232の画像を除去することで背景画像が分離される（背景画像のみが抽 出される)。 [0085] 次に、ステップ S62において、ノイズ除去部 212は、背景画像特徴を用いてノイズを 除去する。具体的には、ノイズ除去部 212は、図 11に示されるように、周波数フィルタ 241とトレンドフィルタ 242を生成し、それぞれを画像データに適用することでノイズを 除去する。
[0086] 周波数フィルタは、図 12に示されるように生成される。すなわち、ノイズ除去部 212 は、ステップ S71において、スポット位置 222を有する背景画像 221A (ステップ S61 の処理で抽出された背景画像)のデータを、 2次元フーリエ変換することで周波数デ ータを得る。フーリエ変換することで得られた周波数データに基づいて、ノイズ除去 部 212は、ステップ S72において、フーリエ変換により得られた周波数データの特性 に基づいて、高周波成分 261を除去するフィルタを生成する。すなわち、図 12に示さ れるように、高周波成分 261を除去する特性曲線 271を有するフィルタが生成される 。そして、このようにして生成された周波数フィルタ 241を画像データに対して適用す ることで、その高周波成分のノイズを除去することができる。
[0087] 図 13は、トレンドフィルタ 242の原理的構成を模式的に表している。同図に示され るように、この (X, y)座標で規定される位置のピクセルの蛍光強度を 3次元座標空間 の縦軸（z軸）にとり、（X, y)座標を水平面に取るようにして、回帰平面 301が、各ピク セルの蛍光強度に基づいて演算される。トレンドフィルタ 242を画像データに適用し て、各座標 (X, y)の蛍光強度 302を回帰平面 301からの距離により表わすようにす ることで、低周波成分のノイズを除去することができる。
[0088] ステップ S63において、領域除去部 213は、スポット境界を跨ぐデブリ領域の除去 処理を行う。このスポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理については、図 15のフロ 一チャートを参照して後述するが、この処理により、デブリ境界が抽出され、スポット 境界と交差するデブリ領域が除去される。
[0089] 次に、ステップ S64において、分解部 214は、入力画像を各スポット画像へ分解す る処理を行う。すなわち、ステップ S63の処理でデブリ領域が除去された画像が各ス ポット毎の画像に分解される。
[0090] 次に、図 9のステップ S63のスポット境界を跨ぐデブリ領域の除去処理の詳細つい て図 15のフローチャートを参照して説明する力 この処理を行うために、図 8の領域 除去部 213は、図 14に示されるように、微分部 321、 2値化部 322、デブリ境界抽出 部 323、および除去部 324により機能的に構成されている。
[0091] 微分部 321は画像全体のデータを微分する。 2値化部 322は閾値を用いて画像デ ータを 2値化する。デブリ境界抽出部 323はデブリ境界を抽出する。除去部 324はス ポット境界と交差するデブリ領域を除去する。
[0092] 図 15のフローチャートに示されるように、最初に、ステップ S111において、微分部
321は画像全体のデータを微分する。ステップ S112において 2値ィ匕部 322は、ステ ップ S 111の処理で微分された画像データを予め設定してある閾値により 2値ィ匕する 処理を実行する。
[0093] 例えば、図 16に示されるように、プロファイル画像 201があったとする。このプロファ ィル画像 201はスポット境界 351を有し、各スポット境界 351に対しては各種のデブリ が交差する力、あるいは内部に配置されている。面積を有するデブリ 352は、スポット 境界 351に対して交差している。面積を有しないデブリ 353は、 2つのスポット境界 3 51と交差している。デブリ 354は面積を有しておらず、スポット境界 351の内部に位 置する。これに対してデブリ 355は、スポット境界 351の内部に位置している力 面積 を有している。背景画像上に位置しているデブリのうち、デブリ 356は面積を有してい る力 デブリ 357は面積を有していない。デブリ 358は面積を有し、蛍光試料がスポッ トから流れだしたような涙状の形状をしている。デブリ 360は、 2つのスポットにまたが つて存在し、スポット境界 361, 362がデブリ 362により被覆された状態となっている。
[0094] 図 17は、図 16に示される画像の画像データを微分し、閾値により 2値ィ匕した場合の 画像を模式的に表している。スポット境界 351A,デブリ 352A乃至 358A, 360A、 並びにスポット境界 361A, 362Aは、それぞれ、図 16のスポット境界 351,デブリ 35 2乃至 358, 360、スポット境界 361, 362【こ対応して!/ヽる。
[0095] 次に、ステップ S113において、デブリ境界抽出部 323はデブリ境界抽出処理を実 行する。このデブリ境界抽出処理の詳細は、図 19のフローチャートを参照して後述 するが、これによりピクセル単位で存在するデブリの境界線が確実に検出され、デブ リ境界が抽出される。
[0096] ステップ S114において、除去部 324は、スポット領域と交差するデブリ領域を除去 する処理を実行する。すなわち、ステップ S113の処理で抽出されたデブリ境界をス ポット領域と比較することで、交差するデブリ領域が除去される。例えば、図 16におけ るデブリ 352, 353, 360力除去される。
[0097] 次に、図 15のステップ S113のデブリ境界抽出処理の詳細について図 19のフロー チャートを参照して説明する力 この処理を行うために、図 14のデブリ境界抽出部 32
3は、図 18に示されるように、太線化部 371、細線化部 372、連結部 373、および伸 張部 374により構成されて 、る。
[0098] 太線ィ匕部 371はピクセル単位の線を太線ィ匕する。細線ィ匕部 372は太線ィ匕された線 を細線ィ匕する。連結部 373はピクセルを連結する。伸張部 374はセグメントを伸張す る。
[0099] デブリ境界抽出処理は図 19のフローチャートに示されている。ステップ S151にお いて、太線化部 371は太線化する処理を実行する。具体的には、図 20に示されるよ うに、ピクセル 401で構成される線が周囲に拡張されることで太線 402とされる。
[0100] 次に、ステップ S152において、細線化部 372は細線化する処理を実行する。ステ ップ S153において、連結部 373はピクセルを連結する処理を実行する。この細線ィ匕 とピクセルの連結により、例えば図 21に示されるように、図 20に示される孤立したピク セルが除去され、ステップ S 151で太線ィ匕された太線 402内の線が 1本の細線 411と される。
[0101] ステップ S154において、伸張部 374はセグメントを伸張する。例えば、図 22に示さ れるように、細線で構成されるセグメント 421の端点 421Aと、他の細線で構成される セグメント 422の端点 422Aが存在する場合、一方の端点 421Aを中心として所定の スキャン範囲 423においてスキャンが行われ、端点 422Aがそのスキャン範囲 423の 内部に位置するかが判定され、位置する場合には、端点 421Aをスキャンにおいて 発見された端点 422Aまで伸張することで、セグメントが連結される。
[0102] さらに、必要に応じてステップ S155において、デブリ境界を太線化する処理が実 行される。
[0103] 図 23は、図 19のステップ S155の処理で、図 17のデブリ 352A乃至 358A, 360A の境界を太線化し、デブリ境界 352B乃至 358B, 360Bとした状態を表している。 [0104] 以上のようにして、図 15のステップ S113でデブリ境界抽出処理が行われた後、上 述したようにステップ S 114において、除去部 324は、スポット領域と交差するデブリ 領域を除去するのである力 この処理について、図 24を参照してさらに説明する。
[0105] 図 24の例においては、デブリ領域 352Dがスポット領域 351Dを規定するスポット境 界 351に跨っている。図 24において矢印で示されるベクトル 355は、デブリ領域 352 Dのデブリ境界 352Bに垂直なベクトルである。図 25は、このベクトル 355に沿った方 向の座標を横軸とし、蛍光強度を縦軸としたグラフを表している。同図に示されるよう に、デブリ領域 352Dの範囲のデータはステップ S 114の処理で除去される。より正確 を期するために、デブリ境界 352Bの近傍のスポット領域 351Dの範囲（デブリ境界 3 52Bから所定の距離の範囲） D内のデータも同様に除去することができる。
[0106] 図 26は、図 5のステップ S38のハイブリダィズ量と信頼度の計算処理を実行するハ イブリダィズ量計算部 85の機能的構成例を表している。同図に示されるように、ハイ ブリダィズ量計算部 85は、分割部 441、信頼度計算部 442、選択部 443、および出 力部 444により構成されて 、る。
[0107] 分割手段としての分割部 441はスポット内領域を分割する。これにより、スポット内 領域が、不要な物質が含まれて!/、る領域と含まれて!/、な!、領域からなる複数の分割 領域に分割される。計算手段としての信頼度計算部 442は、反応領域における第 1 の生体物質と第 2の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報と、反応度情 報の信頼性を表す信頼度情報を、それぞれ分割領域毎に計算する。具体的にはス ポット内領域単位でハイブリダィズ値と信頼度が計算される。また、信頼度計算部 44 2は、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の反応領域のそれぞれの分 割領域を組み合わせ、組み合わせの反応度情報としての組み合わせ反応度情報と 、組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼度情報を、組み合わせ毎にそ れぞれ計算し、組み合わせ信頼度情報が最も大き!、組み合わせの組み合わせ反応 度情報を反応領域の反応度情報とする。選択部 443はスポット内領域を選択する。 出力部 444はスポット単位でのハイブリダィズ値と信頼度を出力する。
[0108] 次に、図 27のフローチャートを参照して、図 5のステップ S38のハイブリダィズ値と 信頼度の計算処理の詳細について説明する。 [0109] ステップ S201において、分割部 441はスポット内領域を分割する。すなわち、スポ ット領域が、デブリを含むスポット内領域と、デブリを含まないスポット内領域に分割さ れる。例えば図 28に示される例では、スポット境界 461の内部のスポット領域 462内 に、面積を有しないデブリ 464, 465と、面積を有するデブリ 463が存在する。面積を 有しないデブリ 464, 465は、それがデブリであることが明確であるため、そのデータ はこの段階で除去される。
[0110] 一方、面積を有するデブリ 463は、スポット境界 461の内部のスポット領域 462内に 位置し、スポット境界 461とは交差していないため、図 15のステップ S114において 除去されない。
[0111] スポット領域内の任意の判断対象点がデブリ領域の内部の点であるのか外部の点 であるのかは、次のようにして判定される。すなわち、デブリ境界が背景画像の最外 境界線と 1つの交点をもつ力または交点をもたない場合、デブリ境界以外の背景画 像の最外境界線上の任意の点から、チヱックした 、スポット領域内の任意の対象点ま で直線を引いて、デブリ境界との交点の数をカウントすると、カウント値が偶数であれ ば、その対象点はデブリ領域の外側の点となり、カウント値が奇数であれば、その対 象点はデブリ領域の内側の点と判定することができる。
[0112] そこで分割部 441は、外側の所定の点力も対象とする点まで直線を引いて、デブリ 境界との交点数が奇数となったとき、その対象点はデブリ領域内であると認識する。 ただし、直線とデブリ境界とが接する場合には、その接点は交点としては計数されな い。
[0113] 例えば、図 29に示される例で、最外境界線 501の左上の点 502から判定の対象と するスポット領域 483内の点 483Aまで直線 503を引いた場合、直線 503は、デブリ 482のデブリ境界 482Aと、デブリ 481のデブリ境界 481Aと交差する。すなわち、直 線 503は、デブリ 482のデブリ境界 482Aとは、点、 491, 492, 493, 494の 4個の点、 と交差し、また、デブリ 481の境界 481Aとは、点 495において交差する。したがって 、この場合、直線 503は、 5個の点でデブリ境界と交差する。交点の数が 5個で奇数 であるため、この場合においては、点 483Aは、デブリ 481の内側の点であると判定 される。 [0114] 図 30は、スポット内領域を分割した場合の例を表している。この例においては、図 2 8のスポット境界 461を有するスポット領域 462力 デブリ 463を含むスポット内領域 5 22と、デブリを含まないスポット内領域 521とに分割されている。
[0115] 次に、ステップ S202において、信頼度計算部 442は、スポット内領域単位でハイブ リダィズ値と信頼度を計算する。スポット内領域 iのノ、イブリダィズ値 ahj (反応度情報） とスポット内領域の信頼度 arj (信頼度情報）は次式で表される。
[0116] [数 2]
1 niJ
ah:J =丄 ∑ hybridize(pf:jk) · · ' (4)
prij」 k=i
ar:J = conf idence (pf :Jk) . . · (5)
Figure imgf000026_0001
[0117] 上記式（4)と式（5)において、 iはスポットの番号を表し、 jはそのスポットのスポット内 領域の番号を表す。 kはそのスポット内領域におけるピクセルの番号を表す。
[0118] 式 (4)の hybridize f )は図 7に曲線 191乃至 194として表わされる式を意味し、 pnj はスポット内領域 jのピクセル数を表す。
[0119] 式（5)の confidence f1")は、次の式（6)で表される。
[0120] [数 3] conf idence (pf) = wc wsat variance (pf)~1 * · * (6)
[0121] 式（6)における重み係数 wは、図 7の曲線 191乃至 194の部分 191A乃至 194A, 191B乃至 194B以外の区間（高信頼度区間）の重み係数を表し、重み係数 w は、
sat 図 7の曲線 191乃至 194の部分 191A乃至 194A, 191B乃至 194Bの区間（低信頼 度区間）の重みを表す。
[0122] 2回の測定における対応するスポットの対応するピクセルの蛍光強度を、 1回目の 測定の蛍光強度を横軸とし、 2回目の測定の蛍光強度を縦軸とする座標空間にプロ ットすると、図 31に示されるように、 2回の測定の蛍光強度により規定される点 701は 傾きが 45度の直線 702の近傍に散在する。理想的には、対応するスポットの対応す る位置のピクセルの蛍光強度は一致するので、点 701は、直線 702上に位置するこ とになる。し力しながら、実際にはばらつきが発生し、完全に直線 702上に位置する わけではなぐその近傍に分布することになる。その分布のばらつきは、蛍光強度が 比較的小さい場合に大きぐ大きい場合に小さくなる傾向がある。すなわち、蛍光強 度が小さい値 phの設定された範囲 703においては、分散が比較的大きぐ蛍光強度
1
が値 phより大きい値 phでは、分散の値がそれより小さくなり、蛍光強度がさらに大き
1 2
い値 phでは、範囲 703の分散が最も小さくなる。式（6)の分散 (variance(pi))は、あら
3
力じめ設定された所定の範囲 703の内部に位置する点 701の分散として計算された 値とされる。すなわち、式 (6)の C0nfidence(pl) (信頼度情報）は、 2つの生体物質 (第 1 の生体物質と第 2の生体物質)が第 1の測定時にハイブリダィズして得られる第 1の蛍 光強度と、第 2の測定時にハイブリダィズして得られる第 2の蛍光強度の設定された 範囲の分散の逆数（lZvariance(pD)により規定される。
[0123] 従って、式（6)の confidence(pl)は、過去に測定され、記憶されて 、るデータからも 演算することができるので、過去の資産としての蛍光画像を評価し、有効に利用する ことができる。このことはまた、蛍光画像を得る処理と、得られた蛍光画像を評価する 処理とを別の装置で、異なるタイミングで行うことが可能になることを意味する。さらに これを演算するために、蛍光画像以外の特別の画像を撮像する必要がないので、装 置が複雑になったり、コスト高になること、あるいは処理ステップが多くなり、複雑にな ることが抑制される。
[0124] 図 27に戻って、ステップ S203で選択部 443は、スポット内領域選択処理を実行す る。
[0125] この処理を行うため、図 26の選択部 443は、図 32に示されるような機能的構成を有 している。すなわち、選択部 443は、計算部 721、判定部 722、および設定部 723に より構成されている。
[0126] 計算部 721はスポット内領域における信頼度をスポット信頼度に基づいて補正する 計算を行う。判定部 722は補正されたスポット内領域信頼度と閾値との比較判定、機 械的学習による信頼度判定の結果に基づく判定などを行う。設定手段としての設定 部 723は反応度情報の利用の可否を表すフラグを設定する。フラグは、例えば、信 頼度情報、反応領域を不要な物質が含まれて!/ヽる領域と含まれて!/ヽな!ヽ領域とに分 割した場合における分割領域の数、または操作者力 の指定に基づ 、て設定される
[0127] この選択部 443の実行するスポット内領域選択処理について、図 33のフローチヤ ートを参照して説明する。
[0128] ステップ S251において、計算部 721は、対象とするスポット内領域における信頼度 とスポット信頼度の乗算値を計算する。スポット内領域における信頼度は、式 (5)で表 される ar^であり、スポット信頼度は次式（7)で表される値である。
[0129] 画 スポット信頼度 = 1一ス トン 直 ·… ）
[0130] 式（7)における右辺の分母のスポット蛍光強度の平均値は、例えば、対象とされる スポットが図 34におけるスポット 738であった場合、このスポット 738を構成するピクセ ルの蛍光値の平均値を意味する。また、式（7)の右辺の分子のスポット周辺蛍光強 度の平均値は、スポット 738の周辺の領域 (この例の場合、スポット境界から、それと 隣接するスポットのスポット境界との間の略 1Z2の位置までの範囲）であるスポット周 辺 739を構成するピクセルの蛍光値の平均値を意味する。
[0131] スポット周辺蛍光強度の平均値が小さぐスポット蛍光強度の平均値が大きいほど、 式（7)のスポット信頼度が大き!/、値（1に近 、値）になる。
[0132] したがって、スポット内領域における信頼度 arj (式（5) )にこのスポット信頼度を乗算 することで、スポット内領域信頼度を補正することができる。
[0133] 次に、ステップ S252において、判定部 722は、ステップ S 251の処理で補正された スポット内領域信頼度が、あらかじめ設定されている閾値より小さいかを判定する。 補正されたスポット内領域信頼度が閾値より小さくない場合 (等しいかそれより大きい 場合）、判定部 722は、ステップ S253において、そのスポット内領域が機械的学習に よる信頼度判定で採用されたかを判定する。機械的学習による信頼度判定について は、図 40を参照して後述する力 例えば、サポートベクタマシン（SVM)によりスポット 領域の信頼度判定が行なわれる。 SVMによっても信頼性が低 ヽと判定された場合 ( そのスポット領域のデータに対して信頼性による破棄フラグが設定された場合）には
、ステップ S254において、設定部 723は、そのスポット内領域データに信頼性による 破棄フラグを設定する。すなわち、この場合、今処理対象とされているスポット内領域 のデータが信頼性を有するものではないということになる。そして、このスポット内領域 のデータは、基本的には以後、利用されない。
[0134] ステップ S252において、補正されたスポット内領域信頼度が閾値より小さいと判定 された場合には、ステップ S253における機械的学習による信頼度判定処理はスキッ プされる。すなわち、この場合には、明らかにそのスポット内領域のデータは信頼でき ないものとして、ステップ S254において破棄フラグが設定される。
[0135] これに対して、ステップ S253において、対象とするスポット領域が機械的学習によ る信頼度判定で採用されたと判定された場合 (信頼性による破棄フラグが設定されて いない場合）、そのスポット領域のデータは、機械的学習によれば信頼度があること になるので、ステップ S254の処理はスキップされる。すなわち、そのスポット内領域に 対しては、信頼性による破棄フラグは設定されな 、。
[0136] データ自体を実際に破棄するのではなぐこのように、破棄フラグをスポット内領域 毎に設定しておくことで、以後、必要に応じてこのスポット内領域のデータを利用しな いようにすることは勿論、逆に、このフラグを意図的に無視することで、そのデータを 利用することも可能となる。
[0137] なお、ステップ S203のスポット内領域選択処理で、ユーザのマニュアル操作（操作 者からの指定）により破棄フラグを設定するようにすることも可能である。例えば、図 3 4の例では、デブリ領域 735のデブリ境界 736力 スポット 731のスポット境界 732の 一部と重なっており、デブリ領域 735は、スポット 731と、その図中右側に隣接するス ポット内領域 734を有するスポット 733の全体を覆っている。このような画像が表示部 29Aに表示されている状態において、ユーザがユーザインターフェース部 29を操作 することで、スポット 731, 733に含まれるスポット内領域に対して、信頼性による破棄 フラグを設定することができる。
[0138] 再び図 27に戻って、以上のようにして、ステップ S203のスポット内領域選択処理が 行われた後、ステップ S204において、図 26の出力部 444は、スポット単位でのハイ ブリダィズ値と信頼度の出力処理を実行する。この処理を実行するため図 26の出力 部 444は、例えば、図 35に示されるような機能的構成を有している。同図に示される ように、出力部 444は、判定部 751、生成部 752、計算部 753、選択部 754、および 設定部 755により構成されている。
[0139] 判定部 751は分割されたスポット数と閾値との比較判定を行う。生成部 752はスポ ット内領域の組み合わせを生成する。計算部 753はスポット単位でのハイブリダィズ 量と信頼度を計算する。選択部 754は信頼度が最大となる組み合わせを選択する。 設定部 755はフラグを設定する。
[0140] 次に、図 36のフローチャートを参照して、出力部 444が実行するスポット単位での ノ、イブリダィズ値と信頼度の出力処理について説明する。
[0141] ステップ S301において、判定部 751は、分割されたスポット数があら力じめ設定さ れている所定の閾値より小さいかを判定する。すなわち、対応するプローブが固定さ れている複数のスポットのうち、図 27のステップ S201〖こおける処理〖こより、スポット内 領域に分割されたスポットの数が計数される。
[0142] ステップ S301にお 、て、分割されたスポット数が閾値より小さ!/、と判定された場合 には、ステップ S302において、生成部 752はスポット内領域の組み合わせを生成す る。図 37は、この組み合わせを説明するための図である。同図に示されるように、この 例においては、 n回の実験が行われたものとされ、各実験においては、 1枚の基板の 測定が行われるものとされている。すなわち、この図 37には、第 1回目の実験におけ る基板 11A、第 2回目の実験における基板 11A、第 n回目の実験における基板 11
1 2
Aといったようにして n個の基板が示されている。各基板の対応する位置のスポットに は、対応するプローブが固定されている。なお、実際には、対応するスポットは異なる 実験におけるスポットである必要はなぐ同じ実験の異なる基板、あるいは同じ基板の 異なる位置のスポットであってもよ 、。
[0143] 例えば、基板 11Aの図中右上のスポット 771、基板 11Aの右上のスポット 771、
1 1 2 2 そして基板 11Aの右上のスポット 771力 それぞれ対応するスポットである。基板 11 Aのスポット 771は、 3つの領域に分割されている。この図 37においては、各スポット
1 1
内領域は、文字 Rで示されている。文字 Rの下付の数字は基板 (実験番号)を表し、 上付の数字はそのスポットにおけるスポット内領域 (分割領域)の番号を表す。例えば
、スポット 771はスポット内領域 R \ R2, R 3の 3つに分割されている。そして、スポッ
1 1 1 1
ト内領域 R 1のハイブリダィズ量 (式 (4)で表わされる）は ah され、スポット内領域 R 2
1 1 1 のハイブリダィズ量は ah 2とされ、スポット内領域 R 3のハイブリダィズ量は ah 3とされて
1 1 1 いる。基板 11Aのスポット 771のスポット内領域は R 1の 1個とされ、そのハイブリダィ
2 2 2
ズ量は ah 1とされている。さらに、 n回目の実験の基板 11Aのスポット 771は、スポッ ト内領域 R 1と R 2の 2つに分割され、それぞれのハイブリダィズ量は ah \または ah 2と されている。
[0144] スポット内領域を組み合わせる場合には、各基板のスポットから 1つのスポット内領 域が選択される。例えば、図 38に示されるように、スポット 771には、スポット内領域
1
R1, R2, R 3の 3個の領域が存在するため、そのうちの 1つが選択される。スポット 77
1 1 1
1には、 1個のスポット内領域 R 1しか存在しないので、このスポットにおいては、この
2 2
領域のみが選択される。そして、スポット 771においては、スポット内領域 R 1と R 2の 2個の領域があるので、そのいずれか一方が選択される。その結果、例えば、 n=3の 場合、 6( = 3X IX 2)通りの組み合わせが考えられる。
[0145] 具体的には、スポット内領域として R J-R R R 2— R ^R1, R 3— R '-R
1 2 3 1 2 3 1 2 3
R i— R J-R R 2-R R 2, R 3— R '-R 2の 6通りの組み合わせが考えられる。
1 2 3 1 2 3 1 2 3
[0146] ステップ S303にお!/、て、計算部 753は、スポット単位でのハイブリダィズ量と信頼 度を計算する。具体的には、次の式 (8)と式 (9)が計算される。
[0147] [数 5]
Sh = -J- ∑ ahrpnj … (8)
οΠ j =ι
1 π
Sr = ∑ arrpni … (9)
οΠ \=- η
Figure imgf000031_0001
[0148] 式 (8)乃至式（10)における iは実験の回数を表し、図 37における実験の番号を表 す (i=l, 2, ·'·, η)。 [0149] pnは、組み合わせを構成するスポット内領域の中の i回目の実験におけるスポット内 領域のピクセル数を表す。 Snは組み合わせを構成するスポット内領域の総ピクセル 数を表す。例えば、図 38における 1つの組み合わせを構成するスポット内領域 R R
1 R 1のピクセル数の総和を表す。
2 3
[0150] 式（8)の ahは、組み合わせを構成するスポット内領域の中の i番目のスポット内領域 のハイブリダィズ量を表し、具体的には、式 (4)で表される。また、式（9)の arは、組 み合わせを構成するスポット内領域の中の i番目のスポット内領域の信頼度を表し、 具体的には式（5)で表される。
[0151] すなわち、式（8)の Shはスポット内領域の組み合わせのハイブリダィズ量を表し、式
(9)の Srはスポット領域内の組み合わせの信頼度を表わすことになる。
[0152] 次に、ステップ S304において、選択部 754は信頼度が最大 (分散が最小）となる組 み合わせを選択する。すなわち、ステップ S303において計算された各組み合わせ の信頼度 Srの中から最大のものが選択される。
[0153] 例えば、図 38の例においては、 6個のスポット内領域の組み合わせが考えられるの で、各スポット内領域の組み合わせ R 1— R 1— R 1乃至 R 3— R 1— R 2のそれぞれに
1 2 3 1 2 3
おける信頼度 Sr乃至 Srのうち、最大の値の組み合わせが求められる。例えば、信頼
1 6
度 Sr乃至 Srのうち Srが最も大きい場合には、このスポット内領域の組み合わせ R 1
1 6 1 1
— R 1— R 1の組み合わせが選択される。
2 3
[0154] ステップ S301にお 、て、分割されたスポット数が閾値と等し 、かそれより大き 、と判 定された場合には、ステップ S302乃至ステップ S304の処理はスキップされる。 そして、ステップ S305において、設定部 755は、信頼性による破棄フラグを設定する
[0155] すなわち、例えば図 37に示される対応する n個のスポット 771乃至 771のうち、閾
1 n 値 nより多い n個のスポットがスポット内領域に分割されたような場合、これらのスポッ
1 2
トはデブリが多いスポットであり、測定環境自体に何らかの問題がある可能性がある。 そこで、このような場合には、スポットそのもののデータの信頼性が既に損なわれてい ると考えられるので、このようなスポットに対しては信頼性による破棄フラグが設定され る。 [0156] 図 39は、図 4のステップ S16において、図 3の出力部 146から記憶部 147 (図 1の 発現プロファイルデータ記憶部 28)に供給され、記憶される発現プロファイルデータ のフォーマットを表している。同図に示されるように、発現プロファイルデータ 801は、 スポット数 N、繰り返し実験回数 n、並びに各組み合わせのデータにより構成される。 1回の実験における 1つのプローブのスポットが 1個である場合には、スポット数 Nは 繰り返し実験回数 nと等しくなる。 m個の各組み合わせのデータは、第 1乃至第 mの 各組み合わせのハイブリダィズ量 Sh乃至 Sh、信頼度 Sr乃至 Sr、フラグ f 乃至 f 、並
1 m 1 m 1 m びにその組み合わせを構成するスポットデータの位置を表わすポインタ P乃至 Pに
1 m より構成されている。例えば、ポインタ Pは、第 1の組み合わせのポインタであり、第 1
1
の組み合わせのリンクデータ 802の記憶位置を表している。リンクデータ 802は、スポ ット数 N、並びに第 1乃至第 Nの各スポットデータへのポインタ P 乃至 P により構成
11 1N されている。
[0157] 例えば、ポインタ P は、第 1の組み合わせの第 1のスポットのスポットデータの記憶
11
位置を表している。
[0158] スポットデータ 803は、そのスポットを構成するスポット内領域の数 an、選択されたス ポット内領域番号 selected-no、並びにスポット信頼度を有している。このスポット信頼 度は、式（7)で表される値である。
[0159] スポットデータ 803は、さらに、そのスポットを構成するスポット内領域毎のハイブリダ ィズ量 ah、信頼度 ar、ピクセル数 pn、並びにフラグ fにより構成されている。図 39には 、第 1のスポットの第 1乃至第 3のスポット内領域のハイブリダィズ量 ah ah 2, ah 3、信
1 1 1 頼度 ar ar ar 3、ピクセル数 pn pn pn 3、フラグ f ϊ Ϊ 3が示されている。
1 1 1 1 1 1 1 1 1
[0160] 図 40は、図 33のステップ S253における機械的学習による信頼度判定の原理を表 している。
[0161] ユーザは、学習モードにおいて、リンクデータ 802とスポットデータ 803を有する発 現プロファイルデータ 801を SVM91に提供する。また、ユーザは、この発現プロフアイ ルデータ 801に対応する各スポットの画像を、ユーザインターフェース部 29の表示部 29Αに表示させる。そして、ユーザは、ユーザインターフェース部 29を操作すること で、各スポットを採用スポット 822とする力、または不採用スポット 823とするかを指示 する。不採用スポットは、ユーザが目視により確認して、デブリ等が存在するため採用 すべきではないと判断したスポットを意味する。これに対して採用スポットは、デブリ等 が存在せず、有効なハイブリダィゼーシヨンが起きて 、るとユーザが判断するスポット を意味する。図 40においては、図中 X印を付して示すスポットが不採用スポット 823 として指示されたスポットを表し、 X印を付して 、な 、スポットが採用スポット 822とし て指示されたスポットを表して 、る。
[0162] ユーザが、 SVM91に対して、スポット毎に採用スポットまたは不採用スポットを指示 することは、発現プロファイルデータ 801のスポット毎のフラグ f乃至 f としての教師デ
1 m
ータを指示することを意味する。
[0163] SVM91は、ユーザ力も指示された教師データ f 乃至 f と、生徒データとしての発現
1 m
プロファイルデータ 801の各スポット毎のハイブリダィゼーシヨン量 ah、信頼度 arなど の関係を学習し、学習した結果をスポット除去パターンデータベース 92に記憶する。
[0164] 以上のようにして、学習モードにおいて、多くのスポットについて学習を行うことで、 スポット除去パターンデータベース 92を予め構築しておくと、図 41に示されるように、 判定モードにおいて、スポット 842のデータを有する発現プロファイルデータ 841を S VM91に提供し、 SVM91にスポット除去パターンデータベース 92を参照して、発現プ 口ファイルデータ 841の各スポット 842のデータの採用または不採用を判定させること ができる。
[0165] すなわち、 SVM91は、スポット除去パターンデータベース 92を参照することで、発 現プロファイルデータ 841のスポット 842の各データに基づいて、各スポットを採用ス ポット 842A、または不採用スポット 842Bとして判定する。図 41においては、図中 X 印を付して示されているスポットが不採用スポット 842Bと判定されたスポットであり、 図中 X印が付されて 、な 、スポットが採用スポット 842Aと判定されたスポットである。
[0166] 以上においては、スポット単位のフラグ f乃至 f を学習させるようにした力 スポット
1 m
内領域単位のフラグ fjを学習させるようにしてもょ 、。
[0167] なお、 SVMについては、 Nello Cristianini, John Shawe— Taylor, An Introduction to S upport Vector Machines and other kernel-based learning methods, Cambridgeに詳 細な説明がある。 [0168] 図 33のステップ S253においては、以上のようにして、そのスポット（またはスポット 内領域)が採用スポットとして採用（判定)された場合には TRUEと判断され、不採用ス ポット（またはスポット内領域）とされた場合には FAULTと判断される。上述したように 、 FAULTと判定された場合には、そのスポット内領域データには信頼性による破棄フ ラグが設定されること〖こなる。
[0169] なお、機械的学習としては、 SVMのほかに-ユーラルネットワークなどを採用するこ とも可能である。
[0170] 以上、 DNAチップのノ、イブリダィゼーシヨンを測定する場合の実施形態を説明した 1S 本発明は DNAチップに限らず、各種の生体物質が、他の所定の生体物質と生体 結合した力どうかを測定する場合に適用することが可能である。
[0171] 上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェア により実行させることもできる。この場合、例えば、生体情報処理装置 1は、図 42に示 されるようなパーソナルコンピュータ 901により構成される。
[0172] 図 42において、 CPU (Central Processing Unit) 921は、 ROM (Read Only Memory) 922に記憶されているプログラム、または記憶部 928から RAM (Random Access Mem ory) 923にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。 RAM923にはま た、 CPU921が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶され る。
[0173] CPU921、 ROM922,および RAM923は、バス 924を介して相互に接続されている 。このバス 924にはまた、入出力インタフェース 925も接続されている。
[0174] 入出力インタフェース 925には、キーボード、マウスなどよりなる入力部 926、 CRT( Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにス ピー力などよりなる出力部 927、ハードディスクなどより構成される記憶部 928、モデ ムなどより構成される通信部 929が接続されている。通信部 929は、インターネットを 含むネットワークを介しての通信処理を行う。
[0175] 入出力インタフェース 925にはまた、必要に応じてドライブ 930が接続され、磁気デ イスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア 931が適宜装着され、それら力 読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じ て記憶部 928にインストールされる。
[0176] 一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成する プログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種の プログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎 用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
[0177] この記録媒体は、図 42に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラム を提供するために配布される、プログラムが記録されて ヽる磁気ディスク（フロッピディ スクを含む）、光ディスク（CD- ROM(Compact Disk-Read Only Memory), DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（MD (Mini- Disk)を含む）、もしくは半導体メ モリなどよりなるリムーバブルメディア 931により構成されるだけでなぐ装置本体に予 め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されて ヽる ROM922 や、記憶部 928に含まれるハードディスクなどで構成される。
[0178] なお、本明細書にぉ 、て、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは 、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的 に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
[0179] また、本明細書において、システムとは、複数の装置 (または特定の機能を実現す る機能モジュール)が論理的に集合した物を意味し、各装置や機能モジュールが単 一の筐体内にあるか否かは問わない。

Claims

請求の範囲
[1] 基板上に設けられた反応領域に固定された第 1の生体物質と、前記第 1の生体物 質に対して生体反応する第 2の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報 処理装置において、
前記反応領域の画像情報を入力する入力手段と、
入力された前記画像情報に基づいて、前記反応領域における前記第 1の生体物 質と前記第 2の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報と、前記反応度情 報の信頼性を表す信頼度情報を計算する計算手段と
を備える生体情報処理装置。
[2] 前記反応度情報の利用の可否を表すフラグを設定する設定手段をさらに備える 請求項 1に記載の生体情報処理装置。
[3] 前記設定手段は、前記フラグを、前記信頼度情報、前記反応領域を不要な物質が 含まれて 、る領域と含まれて 、な 、領域とに分割した場合における分割領域の数、 または操作者力 の指定に基づ 、て設定する
請求項 2に記載の生体情報処理装置。
[4] 前記反応領域を、不要な物質が含まれて!/、る領域と含まれて!/、な!/、領域からなる 複数の分割領域に分割する分割手段をさらに備え、
前記計算手段は、前記反応度情報と前記信頼度情報をそれぞれ前記分割領域毎 に計算する
請求項 1に記載の生体情報処理装置。
[5] 前記計算手段は、同一条件での測定に用いられた対応する複数個の前記反応領 域のそれぞれの前記分割領域を組み合わせ、前記組み合わせの反応度情報として の組み合わせ反応度情報と前記組み合わせの信頼度情報としての組み合わせ信頼 度情報を前記組み合わせ毎にそれぞれ計算し、前記組み合わせ信頼度情報が最も 大きい前記組み合わせの前記組み合わせ反応度情報を前記反応領域の前記反応 度情報とする
請求項 4に記載の生体情報処理装置。
[6] 前記第 1の生体物質と前記第 2の生体物質は、相互に相補的な塩基配列を有する 遺伝子またはそれ力 派生する物質であり、
前記反応度情報は、前記第 1の生体物質と前記第 2の生体物質のハイブリダィゼ ーシヨンの情報である
請求項 1に記載の生体情報処理装置。
[7] 前記ハイブリダィゼーシヨンの情報は、前記第 1の生体物質と前記第 2の生体物質 とがハイブリダィズして得られる蛍光強度力 関数に基づき一義的に決定される情報 である
請求項 6に記載の生体情報処理装置。
[8] 前記信頼度情報は、前記第 1の生体物質と前記第 2の生体物質とが第 1の測定時 にハイブリダィズして得られる第 1の蛍光強度と、第 2の測定時にハイブリダィズして 得られる第 2の蛍光強度の設定された範囲の分散の逆数により規定される
請求項 7に記載の生体情報処理装置。
[9] 基板上に設けられた反応領域に固定された第 1の生体物質と、前記第 1の生体物 質に対して生体反応する第 2の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報 処理装置の生体情報処理方法にお!、て、
前記反応領域の画像情報を入力する入力ステップと、
入力された前記画像情報に基づいて、前記反応領域における前記第 1の生体物 質と前記第 2の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報と、前記反応度情 報の信頼性を表す信頼度情報を計算する計算ステップと
を含む生体情報処理方法。
[10] 基板上に設けられた反応領域に固定された第 1の生体物質と、前記第 1の生体物 質に対して生体反応する第 2の生体物質との生体反応の状態を測定する生体情報 処理装置のプログラムにおいて、
前記反応領域の画像情報を入力する入力ステップと、
入力された前記画像情報に基づいて、前記反応領域における前記第 1の生体物 質と前記第 2の生体物質との生体反応の状態を表す反応度情報と、前記反応度情 報の信頼性を表す信頼度情報を計算する計算ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。 [11] 請求項 10に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
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