JP4873486B2

JP4873486B2 - 核酸配列の二次構造を予測する方法、核酸配列の二次構造の予測装置及び核酸配列の二次構造の予測プログラム

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Description

本発明は、核酸配列の二次構造を予測する方法、並びにこの方法を実行する核酸配列の二次構造の予測装置及び核酸配列の二次構造の予測プログラムに関する。

ＤＮＡ、ＲＮＡなどの核酸配列は、アデニン（Ａ）、シトシン（Ｃ）、グアニン（Ｇ）又はチミン（Ｔ）若しくはウラシル（Ｕ）の４種類の塩基からなる分子である。この核酸配列の分子の機能は、その配列の二次構造に大きく依存することが知られ、この依存性は、エクソンなどのいわゆる構造遺伝子に代表される機能性核酸だけでなく、イントロンなどの非構造遺伝子や、セントラルドグマに準じて細胞内で内在的に転写され得ないアプタマーなどの各種の核酸配列においても、発揮される性質である。

核酸配列の二次構造を予測することは、非常に重要であるが、同様の配列を有していても、異なる構造を与えることもあり、異なる配列を有していても、同様又は類似の構造を与えることもあり、単に核酸配列の二次構造を予測した場合であっても、その構造が必ずしもその配列において取り得る最適な二次構造を与えているとは言えない場合も、数多く考えられる。実際、アプタマーと呼ばれる核酸配列など、人工的に合成される核酸配列に関しては、核酸配列の特定の重要な領域のみによって生物学的な機能を発揮する場合が多く、その特定の領域については構造の類似性が期待されるが、その他の領域に関しては必ずしも構造の類似性があるとは限らない。そのため、特定の核酸配列について得た各二次構造について、他の核酸配列の二次構造との間の類似性を評価することで、核酸配列の二次構造予測の精度を高める試みがなされている。

従来の核酸配列の二次構造の類似性比較の方法としては、進化的に保存されている核酸配列について、核酸配列を構成する塩基のアラインメントと核酸配列の二次構造の予測とを組み合わせたものによって評価するものが一般的である。また、核酸配列中の塩基対の形成確率などを独自に算出し、それを基にして予測構造を実際の構造に近い形に修正、再構築するような幾つかのアルゴリズムが報告されている（非特許文献１）。

だが、このような方法で核酸配列の二次構造の類似性を評価した場合には、基本的には構造の全体としての類似性を評価することになるため、全体的には類似でなくとも局所的に類似の構造を取り得る核酸配列の構造の類似性を的確に評価することは困難であった。
Ｇｏｒｏｄｋｉｎら著、ＮｕｃｌｅｉｃＡｃｉｄｓＲｅｓｅａｒｃｈ、１９９７年、２５巻、ｐ．３７２４〜３７３２

本発明は、上記の問題に鑑みて提案されたものであって、核酸配列の二次構造の全体的な類似性のみならず、局所的な類似性を評価し得る、核酸配列の二次構造を予測する方法、並びにこの方法を実行する核酸配列の二次構造の予測装置及び予測プログラムを提供することを目的とする。

本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法は、核酸配列の二次構造のうち、該二次構造の構造要素を抽出する工程と；前記構造要素の特徴ベクトルに基づいて、評価の対象である核酸配列のそれぞれの構造要素の類似性を評価する工程と；を有することを特徴とする。

本発明による核酸配列の二次構造の予測装置は、核酸配列の二次構造のうち、該二次構造の構造要素を抽出する構造要素抽出手段と、前記構造要素の特徴ベクトルに基づいて、評価の対象である核酸配列のそれぞれの構造要素の類似性を評価する局所構造類似性評価手段と、を有することを特徴とする。

本発明による核酸配列の二次構造の予測プログラムは、核酸配列の二次構造のうち、該二次構造の構造要素を抽出する工程と；
前記構造要素の特徴ベクトルに基づいて、評価の対象である核酸配列のそれぞれの構造要素の類似性を評価する工程と；
を実行することを特徴とする。

本発明によれば、局所的、全体的を問わず、任意のウィンドウサイズで配列の構造間の類似性の評価を行うことが可能である。

また、同じ機能を持つ核酸配列は一般的に構造が類似であるため、この発明に寄れば、複数の配列を入力に用いることにより、単独の配列からよりも更に正確な二次構造の予測が可能である。

さらに、局所的に類似な構造の局所的に類似な箇所が判明した場合、それがその核酸の機能にとって重要な領域である可能性が高い。したがって、この発明に寄れば、核酸配列中の機能的に重要な領域を予測することが可能である。

本発明は、核酸配列の二次構造の予測で得た、各構造の要素を抽出して、要素の特徴を示すベクトルとして表現し、対象となる核酸配列の二次構造と、被対象である核酸配列の二次構造とを、それぞれの構造に由来するベクトルの相関を計算することによって、核酸配列に含まれる各構造の種類の影響を最小限に抑えて、核酸配列の二次構造の類似性を検討するものである。

以下、本発明による核酸配列の二次構造の予測装置の概略図を参照しながら、本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法、核酸配列の二次構造の予測装置、及び核酸配列の二次構造の予測プログラムについて詳細に説明する。

なお、本発明による核酸配列の二次構造の予測装置は、本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法を実行する装置であり、本発明による核酸配列の二次構造の予測プログラムは、本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法を実行するプログラムである。また、本発明において、「核酸配列」とは、ＤＮＡ、ＲＮＡなど、種々の遺伝子の配列をいう。

図１は、本発明による核酸配列の二次構造の予測装置の概略図を示す。本発明による核酸配列の二次構造の予測装置は、キーボードなどの入力装置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置や印刷装置などの出力装置４とを有する。

データ処理装置２は、構造要素抽出手段２１と、局所構造類似性評価手段２２とを備える。

構造要素抽出手段２１は、まず、入力装置１から入力された、二次構造の予測の対象とする核酸配列と、その核酸配列の二次構造の構造候補の情報とを参照して、構造候補の各構造を、ステム構造と、ステム構造を構成する塩基以外の塩基で構成された周辺構造とに分割し、ステム構造及び周辺構造の構造要素を抽出する。構造要素抽出手段２１は、次に、この構造要素を数値化して、特徴ベクトルを得る。特徴ベクトルには、数値化された構造要素の特徴がベクトルの形で並列に保持される。特徴ベクトルの集合として保持された核酸配列の構造情報は、構造要素記憶部３１に記憶される。

局所構造類似性評価手段２２は、構造要素記憶部３１に記憶された、特徴ベクトルの集合として保持された核酸配列の構造候補の情報を取り出し、一の核酸配列の各特徴ベクトルと、他の核酸配列の各特徴ベクトルとの類似性を評価する。これにより、予測の対象とした核酸配列の核酸配列の構造の局所的な類似性を評価し得る。各核酸配列は、複数の構造候補情報、及び各構造候補ごとに複数の特徴ベクトルを保持しているため、核酸配列の構造の局所的な類似性の評価は、例えば各核酸配列の保持する特徴ベクトルの総当りによる類似性の評価によって決定される。

ここで、局所構造類似性評価手段２２は、上記の通り構造要素記憶部３１に記憶された特徴ベクトルを参照して、ひとつの構造候補から分割されたステム構造と周辺構造とに由来する特徴ベクトルを、それぞれ類似性の評価の対象として用いてもよく、ひとつのステム構造とこのステム構造の周囲に存在するひとつの周辺構造とに由来する各特徴ベクトルを組み合わせて、組み合わせて得た特徴ベクトルを、上記の類似性の評価の対象として用いてもよい。なお、特徴ベクトルを組み合わせる方法としては、ベクトルの加減乗除等の公知の算術方法を用いればよい。

各特徴ベクトルを組み合わせて用いる場合、核酸配列は、その構造候補の一つを基としてステム・ループ単位に分割され、ステム・ループの集合として取り扱われる。つまり、一つの核酸配列について複数の構造候補が存在する場合、一つの核酸配列について複数のステム・ループの集合が存在することとなる。また、単位となったステム・ループは、その構造要素に応じた特徴ベクトルの形で情報を保持する。

また、局所構造類似性評価手段２２において採用され得る、特徴ベクトルの類似性の評価としては、ベクトル間の相関を評価し得る方法であれば、特に制約はない。なかでも、ベクトルの相関解析において採用されている内積の計算、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）などによる各種パターン分類アルゴリズムの活用などの方法が挙げられる。

記憶装置３は、構造要素記憶部３１を備える。

構造要素記憶部３１は、構造要素抽出手段２１によって抽出された、核酸配列の特徴ベクトルの情報を記憶する。ここで、特徴ベクトルに格納されるパラメータとしては、構造要素の特徴を示すものであれば、特に制約はなく、構造要素を構成する塩基の種類及び数、構造要素で取り得る自由エネルギーを始め、ステム構造やループ構造といった、構造の種類の別であってもよい。

（本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法の各工程、並びに本発明による核酸配列の二次構造の予測装置及び核酸配列の二次構造の予測プログラムの動作等）
次に、図１の概略図、並びに図２乃至図４のフローチャートを参照して、本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法の各工程、並びに本発明による核酸配列の二次構造の予測装置及び核酸配列の二次構造の予測プログラムの動作等について詳細に説明する。

なお、図２は、本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法の各工程を示すフローチャートであり、図３は、構造要素を抽出する工程を示すフローチャートであり、図４は、各構造の特徴ベクトルに基づいて、構造類似性を評価する工程を示すフローチャートである。

本発明による核酸配列の二次構造の予測装置において、入力装置１から与えられた核酸配列、及びこの核酸配列の構造候補の情報は、構造要素抽出手段２１に送られる（Ａ１、Ａ２、Ａ３）。なお、核酸配列の二次構造の構造候補は、ステップＡ２のように、入力されてもよく、また、本発明による核酸配列の二次構造の予測装置に備えた、核酸配列の二次構造を予測し得る公知の二次構造予測手段から得た二次構造の構造候補を用いてもよい。

構造要素抽出手段２１は、まず、最初の核酸配列の最初の構造候補の情報を参照して、ステム構造の単位に分割する（Ａ３１）。次に、構造要素抽出手段２１は、構造候補から分割されたステム構造について、分析する（Ａ３２）。このステム構造の分析としては、このステム構造の種々の要素（本発明において、ステム構造の構造要素とも称する。）を抽出して、それぞれの構造要素を数値化することで、行う。このステム構造の構造要素としては、ステム構造の長さ、ステム構造を構成する塩基対の種類、塩基対の出現パターンが挙げられる。その後、構造要素抽出手段２１は、ステム構造を構成する塩基以外の塩基で構成される周辺構造の種々の要素（本発明において、周辺構造の構造要素とも称し、上記のステム構造の構造要素とまとめて、単に構造要素とも称する。）について、ステップＡ３２と同様に、周辺構造の構造要素を抽出してそれぞれの構造要素を数値化する分析を行う（Ａ３３）。この周辺構造としては、ステム構造を構成する塩基以外の塩基で構成される構造であれば、特に限定はなく、例えば、バルジループ構造、内部ループ構造、ヘアピンループ構造、多岐ループ構造、一本鎖末端などのループ構造や、シュードノット、Ｇカルテットなどの特殊な構造など、塩基配列の構造として公知の構造が挙げられる。また、この周辺構造の構造要素としては、周辺構造を構成する塩基の数、周辺構造を構成する塩基の種類、塩基の出現パターンなどが挙げられる。

このように、ステム構造及び周辺構造の各構造要素を数値化して得た値は、ステム構造及び周辺構造の特徴を示すものとして、特徴ベクトルとして保持される。

次に、構造要素抽出手段２１は、最初の核酸配列に、未抽出の構造パターンがあるかどうかを判定する（Ａ３４）。未抽出の構造パターンがあると判定された場合には、その構造をセットして（Ａ３５）、上記のステップＡ３１乃至Ａ３３までの各ステップを、最初の核酸配列に未抽出の構造パターンがなくなるまで、繰り返す。その後、構造要素抽出手段２１は、特徴ベクトルを抽出していない核酸配列があるかどうかを判定し（Ａ３６）、未抽出の核酸配列があると判定された場合には、その配列をセットして（Ａ３７）、上記のステップＡ３１乃至Ａ３５の各ステップを、未抽出の核酸配列がなくなるまで、繰り返す。核酸配列及びその構造候補からの特徴ベクトルの抽出が終了すると、それらの特徴ベクトルは構造要素記憶部３１へ格納され（Ａ３８）、構造要素を抽出する工程は、終了する（Ａ３）。

次に、本発明による核酸配列の二次構造の予測装置は、ステップＡ３の構造要素を抽出する工程が終了すると、ステップＡ３で得たステム構造及び周辺構造について得た各特徴ベクトルに基づいて、局所構造類似性評価手段２２を用いて、ステップＡ４の構造候補の類似性の評価を行う。

局所構造類似性評価手段２２は、まず、構造要素記憶部３１から、評価の対象である、核酸配列の特徴ベクトルの情報を読み込む（Ａ４１）。次に、局所構造類似性評価手段２２は、評価の被対象である、核酸配列の特徴ベクトルの情報を読み込む（Ａ４２）。その後、局所構造類似性評価手段２２は、評価対象である特徴ベクトルと、被評価対象である特徴ベクトルとの間の類似性を評価して、評価対象である特徴ベクトルの候補評価値を得る（Ａ４３）。

ここで、各特徴ベクトルの類似性の評価の方法としては、二つのベクトルの内積の計算などのベクトルの相関解析が挙げられる。

次に、局所構造類似性評価手段２２は、評価の被対象である特徴ベクトルのうち、類似性の評価の被対象とされていない特徴ベクトルがあるかどうかを判定する（Ａ４４）。被評価対象である特徴ベクトルのうち、未評価の特徴ベクトルがあると判定された場合には、局所構造類似性評価手段２２は、その特徴ベクトルを被評価対象である特徴ベクトルとしてセットし（Ａ４５）、上記のステップＡ４２乃至Ａ４３の各ステップを、被評価対象である特徴ベクトルのうち、未評価の特徴ベクトルがなくなるまで、繰り返す。このようにして、評価対象である特徴ベクトルについて、被評価対象である特徴ベクトルの全てに対する候補評価値が得られる。局所構造類似性評価手段２２は、これらの候補評価値に基づいて、評価対象であるひとつの特徴ベクトルについての確定評価値を算出する（Ａ４６）。ここで、確定評価値としては、類似性を評価した各核酸配列について、それぞれ最高の類似性を示した特徴ベクトルとの候補評価値の平均や、一定以上の類似性があると評価された特徴ベクトルの個数が挙げられる。

次に、局所構造類似性評価手段２２は、評価の対象である、核酸配列の特徴ベクトルが他にあるかどうかを判定する（Ａ４７）。評価対象の特徴ベクトルがあると判定された場合には、その特徴ベクトルをセットし（Ａ４８）、上記の通り、ステップＡ４２乃至Ａ４６までの各ステップを、評価の対象である、核酸配列の特徴ベクトルがなくなるまで、繰り返す。

これら全ての特徴ベクトルについての類似性を示す確定評価値が得られることによって、ある核酸配列について、他の配列でも頻出する傾向にある特徴ベクトル、即ち局所的な構造の類似性が分かる。これらの評価結果の情報は、ディスプレイなどの出力装置４に出力される。

なお、上記の通り、本発明において、構造要素抽出手段２１は、核酸配列の二次構造のうち、該二次構造の構造要素を抽出する機能を有し、局所構造類似性評価手段２２は、構造要素の特徴ベクトルに基づいて、評価の対象である核酸配列のそれぞれの構造要素の類似性を評価する機能を有する。

まず、入力装置１より図５に示す、配列番号１及び２の配列、及びその構造が入力されたとすると、これは構造要素抽出手段２１に送られる（Ａ１、Ａ２、Ａ３）。

構造要素抽出手段２１は、まず、構造１の構造情報を参照して、ステム構造の単位に分割する（Ａ３１）。構造１は、このステップにおいて、ステム１−１とステム１−２の二つのステム構造に分割される（Ａ３１）。それぞれのステム構造について、ステム、及びループの長さのみに着目した場合、ステム１−１のステムの長さは、３であり、ループの長さは４である。また、ステム１−２のステムの長さは、４であり、ループの長さは、４である。次に、構造要素抽出手段２１は、これらの構造要素の特徴をそれぞれ、（３，４）、（４，４）と数値化し、これらを特徴ベクトルとして保持する（Ａ３２、Ａ３３）。未抽出の構造パターンとして、配列１には、構造１のほかに構造候補はなく（Ａ３４）、未抽出の配列として、配列１のほかに配列２があり（Ａ３６）、配列２には、構造２があるため、次に構造要素を抽出する対象として、配列２の構造２がセットされる（Ａ３７、Ａ３５）。次に、構造要素抽出手段２１は、構造２について、構造１と同様にして、ステム２−１とステム２−２の二つのステム構造に分割し（Ａ３１）、それぞれのステム２−１及び２−２の構造要素の特徴を、構造１のステム構造と同様にして、それぞれ（４，４）、及び（２，４）と数値化し、これらを特徴ベクトルとして保持する（Ａ３２、Ａ３３）。未抽出の構造パターンとして、配列２には、構造２のほかに構造候補はなく（Ａ３４）、未抽出の配列として、配列２のほかに配列は存在しないため（Ａ３６）、構造要素抽出手段２１は、ステム１−１乃至ステム２−２までの４つの特徴ベクトルを、構造要素記憶部３１に格納し（Ａ３８）、構造要素を抽出する工程を終了する。

次に、局所構造類似性評価手段２２は、構造要素記憶部３１に記憶された４つの特徴ベクトルを読み込む（Ａ４１）。次に、局所構造類似性評価手段２２は、最初の評価対象として、配列１の構造１のステム１−１の特徴ベクトルである（３，４）をセットし、最初の被評価対象の特徴ベクトルとして、配列２の構造２の一つ目のステムであるステム２−１の特徴ベクトルである（４，４）との類似性を評価する（Ａ４２、Ａ４３）。ここで、ベクトルの相関解析として、単純に二つのベクトルの内積を用いて類似性を評価する場合、この二つの特徴ベクトルの内積は、ｃｏｓθ＝０．９８９８となる（Ａ４３）。未評価の特徴ベクトルとして、配列２の構造２には、もう一つのステム構造であるステム２−２が存在するため（Ａ４４）、局所構造類似性評価手段２２は、評価対象のステム構造であるステム１−１に対して、今度は被評価対象の特徴ベクトルとして、ステム２−２の特徴ベクトルである（２，４）との類似性を評価する（Ａ４５、Ａ４２）。ステム２−２についてもステム２−１と同様に類似性の評価を行うと、この二つのベクトルの内積は、ｃｏｓθ＝０．９８３９となる（Ａ４３）。

未評価の特徴ベクトルとして、配列２には他に特徴ベクトルはないので（Ａ４４）、局所構造類似性評価手段２２は、評価対象である配列１の構造１のステム１−１についての候補評価値である「０．９８９８」及び「０．９８３９」に基づいて、このステム１−１の確定評価値を算出する（Ａ４６）。ここで、候補評価値のうち、最も大きな値を確定評価値とする場合、局所構造類似性評価手段２２は、「０．９８９８」及び「０．９８３９」のうち、０．９８９８という値を算出して（Ａ４６）、この値を確定評価値として、ステム１−１についての類似性の評価を終了する。

次に、評価の対象である、核酸配列の特徴ベクトルとして、配列１には、ステム１−２という特徴ベクトルが存在するため（Ａ４７）、局所構造類似性評価手段２２は、評価対象である、核酸配列の特徴ベクトルとして、ステム１−２の特徴ベクトルである（４，４）をセットし（Ａ４８）、上記のステップＡ４２乃至Ａ４５と同様に、被評価対象である配列２の各ステムとの類似性の評価を行う。このようにして、ステム１−２と、ステム２−１及びステム２−２との類似性の評価の結果、ステム１−２の確定評価値として、特徴ベクトルの内積である１．０という値が得られる（Ａ４６）。

以下、配列２の構造２のステム２−１、及びステム２−２についても、同様の評価を行い、全ての特徴ベクトルの確定評価値が得られたところで、構造類似性の評価が終了する（Ａ４７）。この例の場合、配列１では、構造１のステム１−２について、配列２では構造２のステム２−１について、それぞれ最も大きな確定評価値である１．０が得られたので、局所構造類似性評価手段２２は、それぞれの配列において、それぞれのステムが局所的な構造の類似性が高い構造であると予測する。

これらの評価結果は、必要に応じて出力装置４によってディスプレイなどに出力され（Ａ４）、配列１及び２の予測が終了する。

以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。すなわち、具体例の詳細および添付の図面により本発明が限定されるものと解釈してはならない。

本発明による核酸配列の二次構造の予測装置の概略図を示す。本発明による核酸配列の二次構造を予測する方法の各工程を示すフローチャートである。構造要素を抽出する工程を示すフローチャートである。各構造の特徴ベクトルに基づいて、構造類似性を評価する工程を示すフローチャートである。実施例１で用いた配列、及びその構造を示す。

符号の説明

１入力装置
２データ処理装置
３記憶装置
４出力装置
２１構造要素抽出手段
２２局所構造類似性評価手段
３１構造要素記憶部

Claims

入力された評価対象の核酸配列の二次構造候補と、入力された被評価対象の核酸配列の二次構造候補とから、それぞれ、構造要素を抽出し、
抽出した前記評価対象の各構造要素と、抽出した前記被評価対象の各構造要素とから、それぞれ特徴ベクトルを得る構造要素抽出工程と；
前記被評価対象の各構造要素の特徴ベクトルに対する、前記評価対象の各構造要素の特徴ベクトルの類似性を評価する局所構造類似性評価工程と；
を有し、前記各工程が全てコンピュータ上で実行されることを特徴とする核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記構造要素抽出工程は、
前記二次構造候補を構造単位に分割し、前記構造単位の構造要素を抽出する工程を有することを特徴とする請求項１に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記核酸配列の二次構造候補を、前記構造単位としてステム構造と周辺構造とに分割することを特徴とする請求項２に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記構造要素抽出工程は、
前記分割した前記ステム構造と前記周辺構造とから、
前記ステム構造の構造要素と、前記周辺構造の構造要素とを抽出することを特徴とする請求項３に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記構造要素抽出工程は、
前記構造要素を数値化して、前記特徴ベクトルを得ることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記特徴ベクトルが、前記ステム構造由来の特徴ベクトルと前記周辺構造由来の特徴ベクトルとを組み合わせた特徴ベクトルであることを特徴とする請求項３から５のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記局所構造類似性評価工程において、
前記類似性の評価を、ベクトルの相関解析により行うことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記局所構造類似性評価工程において、
前記被評価対象の各構造要素の特徴ベクトルに対する、前記評価対象の各構造要素の特徴ベクトルの類似性を数値化し、前記値を、前記評価対象の前記特徴ベクトルの候補評価値とし、
前記候補評価値のうち、類似性が高い候補評価値を確定評価値とすることを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記被評価対象の核酸配列が、複数の特徴ベクトルを有する場合、
前記局所構造類似性評価工程において、
前記被評価対象の各特徴ベクトルに対する、前記評価対象の特徴ベクトルの類似性を数値化し、前記各値を、前記評価対象の特徴ベクトルの候補評価値とし、
前記評価対象の特徴ベクトルの前記候補評価値のうち、類似性が高い候補評価値を確定評価値とすることを特徴とする請求項８に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記候補評価値のうち、最も高い類似性または一定以上の類似性を示す前記候補評価値を、前記確定評価値とすることを特徴とする請求項８または９に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記確定評価値から、前記評価対象の核酸配列における、前記被評価対象の核酸配列に対して類似性が高い構造を予測することを特徴とする請求項８から１０のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記評価対象の核酸配列が、複数の特徴ベクトルを有する場合、
前記局所構造類似性評価工程において、
前記被評価対象の特徴ベクトルに対する、前記評価対象の各特徴ベクトルの類似性を数値化し、前記各値を、前記評価対象の各特徴ベクトルの候補評価値とし、
前記評価対象の特徴ベクトルの前記候補評価値のうち、類似性が高い候補評価値を確定評価値とすることを特徴とする請求項８から１１のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記核酸配列が、複数の二次構造候補を有する場合、
前記構造要素抽出工程において、
前記各二次構造候補から、それぞれ、前記構造要素を抽出することを特徴とする請求項１から１２のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記構造要素抽出工程は、
入力された前記評価対象の核酸配列と、入力された前記被評価対象の核酸配列とから、それぞれの二次構造候補を得る工程を含むことを特徴とする請求項１から１３のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
前記評価対象の核酸配列が、核酸アプタマーの配列であることを特徴とする請求項１から１４のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法。
評価対象の核酸配列の二次構造候補と、被評価対象の核酸配列の二次構造候補とを入力する入力手段と、
前記評価対象の核酸配列の二次構造候補と、前記被評価対象の核酸配列の二次構造候補とから、それぞれ、構造要素を抽出し、抽出した前記評価対象の各構造要素と、抽出した前記被評価対象の各構造要素とから、それぞれ特徴ベクトルを得る構造要素抽出手段と、
前記被評価対象の各構造要素の特徴ベクトルに対する、前記評価対象の各構造要素の特徴ベクトルの類似性を評価する局所構造類似性評価手段と、
を有することを特徴とする核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記構造要素抽出手段は、
前記二次構造候補を構造単位に分割し、前記構造単位の構造要素を抽出することを特徴とする請求項１６に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記核酸配列の二次構造候補を、前記構造単位としてステム構造と周辺構造とに分割することを特徴とする請求項１７に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記構造要素抽出手段は、
前記分割した前記ステム構造と前記周辺構造とから、
前記ステム構造の構造要素と、前記周辺構造の構造要素とを抽出することを特徴とする請求項１８に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記構造要素抽出手段は、
前記構造要素を数値化して、前記特徴ベクトルを得ることを特徴とする請求項１６から１９のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記特徴ベクトルが、前記ステム構造由来の特徴ベクトルと前記周辺構造由来の特徴ベクトルとを組み合わせた特徴ベクトルであることを特徴とする請求項１８から２０のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記局所構造類似性評価手段は、
前記類似性の評価を、ベクトルの相関解析により行うことを特徴とする請求項１６から２１のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記局所構造類似性評価手段は、
前記被評価対象の各構造要素の特徴ベクトルに対する、前記評価対象の各構造要素の特徴ベクトルの類似性を数値化し、前記値を、前記評価対象の前記特徴ベクトルの候補評価値とし、
前記候補評価値のうち、類似性が高いことを示す確定評価値を得ることを特徴とする請求項１６から２２のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記被評価対象の核酸配列が、複数の特徴ベクトルを有する場合、
前記局所構造類似性評価手段は、
前記被評価対象の各特徴ベクトルに対する、前記評価対象の特徴ベクトルの類似性を数値化し、前記各値を、前記評価対象の特徴ベクトルの候補評価値とし、
前記評価対象の特徴ベクトルの前記候補評価値のうち、類似性が高い候補評価値を確定評価値とすることを特徴とする請求項２３に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記候補評価値のうち、最も高い類似性または一定以上の類似性を示す前記候補評価値を、前記確定評価値とすることを特徴とする請求項２３または２４に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記確定評価値から、前記評価対象の核酸配列における、前記被評価対象の核酸配列に対して類似性が高い構造を予測することを特徴とする請求項２３から２５のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記評価対象の核酸配列が、複数の特徴ベクトルを有する場合、
前記局所構造類似性評価手段は、
前記被評価対象の特徴ベクトルに対する、前記評価対象の各特徴ベクトルの類似性を数値化し、前記各値を、前記評価対象の各特徴ベクトルの候補評価値とし、
前記評価対象の特徴ベクトルの前記候補評価値のうち、類似性が高い候補評価値を確定評価値とすることを特徴とする請求項２３から２６のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記核酸配列が、複数の二次構造候補を有する場合、
前記構造要素抽出手段は、
前記各二次構造候補から、それぞれ、前記構造要素を抽出することを特徴とする請求項１６から２７のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記入力手段は、
前記評価対象の核酸配列と、前記被評価対象の核酸配列とを入力する手段であり、
前記構造要素抽出手段は、
入力された前記評価対象の核酸配列と、入力された前記被評価対象の核酸配列とから、それぞれの二次構造候補を得ることを特徴とする請求項１６から２８のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
前記評価対象の核酸配列が、核酸アプタマーの配列であることを特徴とする請求項１６から２９のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造の予測装置。
請求項１から１５のいずれか一項に記載の核酸配列の局所的な二次構造を予測する方法を、コンピュータ上で実行可能なことを特徴とするプログラム。