專利名稱：生物信息處理方法和裝置、記錄介質(zhì)及程序的制作方法
技術領域：
本技術涉及一種生物信息處理方法和裝置、記錄介質(zhì)和程序,具體地涉及一種預測和控制人類生物體狀態(tài)的未來變化的生物信息處理方法和裝置、記錄介質(zhì)和程序。
背景技術：
新的治療方案、診斷方案和預防方案的開發(fā)的生產(chǎn)性低下一直是解決與健康相關的社會問題的重要問題。由于基礎生物學中獲得的 巨大感知不能有效地用于解決臨床實踐中的問題(非專利文獻I),所以造成生產(chǎn)性低下。根據(jù)最新的國際調(diào)查，目前患有糖尿病的世界人口已增加至2億8500萬?；加刑悄虿〉娜丝陬A計到2030年將超過4億3500萬,超過北美人口。這表明世界上的成人糖尿病的患病率接近7%。人體包含60萬億個細胞，具有存儲每個細胞包含6億個堿基對的DNA (脫氧核糖核酸)信息的復雜性，并且是在人的一生中進行細胞分裂IO16次的動態(tài)系統(tǒng)。除了數(shù)以百萬計的堿基置換之外,在兩個個體之間還可觀察到DNA結(jié)構的多樣性,諸如DNA序列的損失、重復和倒位。生物學的特性之一是級別性。人體以包括諸如DNA或蛋白質(zhì)的分子的“細胞”為基礎,且特征在于包括各種細胞的子系統(tǒng)、組織和器官。級別性對來自環(huán)境的刺激響應的反應時間尺度多樣化。細胞內(nèi)的信息傳播以毫秒或秒為單位進行,細胞之間的信息傳播以分鐘或小時的尺度為單位進行，以及細胞增殖或分化的過程以天或小時為單位進行。時間尺度的多樣性造成生物體的時間延遲。在復雜多樣的生命現(xiàn)象中，基礎生物學已經(jīng)闡述了包含在生物體中的分子之間的因果關系以將生物體表象為機械系統(tǒng)。這是通過從多個參數(shù)中選擇特定的分子參數(shù)并變化特定分子參數(shù)的方案來實施的。在臨床科學中，通過強調(diào)減輕相關癥狀來治療疾病。此外，為了獲得臨床效果，根據(jù)指定時間內(nèi)生物學的指標推定諸如給藥量的介入與臨床結(jié)果之間的諸如關系式和規(guī)則的實驗規(guī)則。現(xiàn)代醫(yī)學的重要課題是提供適合于每個人的健康管理或治療。當其安全性和有效性已被統(tǒng)計驗證的治療方案或藥物治療被投入市場并被大規(guī)模的集團所使用時，對一部分患者觀察到副作用或沒有療效。其原因之一是接收治療的病人的基因多樣性。關于由于基因多樣性引起的疾病發(fā)作的差異,最近“(全基因組關聯(lián)研究；GWAS)”(非專利文獻2) —直在進行分析?，F(xiàn)有技術文獻非專利文獻非專利文獻I Kature453 ;840-9，2008非專利文獻2 J. Hum. Genet. Doi : 10. 1038/jhg. 2010. 19
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的問題然而,在目前的臨床實踐中，為了僅在有限的時間內(nèi)測量有限的生物學的指標，并統(tǒng)計地平均指標,因此抽取對群組中所包含的不同人隨著時間所獲取的各種特性。此外,與強調(diào)微觀尺度問題的基礎生物學相比，臨床研究處理個體級別的宏觀尺度問題，諸如身體障礙、生理功能的喪失以及特定疾病或身體狀況,作為臨床結(jié)果。在基礎生物學和臨床研究中，在級別間存在差別。此外’目前的治療策略被迫使通過提取隨著時間所獲取的多樣化來構建疾病，因此,每個治療策略是對癥治療。然而,通過減輕癥狀,使得無法從疾病恢復到原始健康狀態(tài)。這些問題表明，當前的基礎生物學和臨床實踐的概念無法預測和控制人類生物體狀態(tài)的未來變化，因此很難開發(fā)有效的預防方案和治療方案。鑒于上述情況,本發(fā)明技術被構思出并可預測和控制人類生物體狀態(tài)的未來變 化。問題的解決方案本技術的一個方面是生物信息處理方法，包括以下步驟在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平；將所測量的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量；根據(jù)基線分量的變化或根據(jù)周期分量的振幅或周期變化識別時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別的恒定區(qū)之間的因果關系；以及根據(jù)所識別出的恒定區(qū)之間的因果關系推定生物體狀態(tài)變化。識別步驟可進一步識別生物體狀態(tài)變化和外部環(huán)境之間的關系，且推理步驟可進一步根據(jù)所識別出的生物體狀態(tài)變化和外部環(huán)境之間的關系推定生物體的疾病發(fā)作。測量步驟可測量代表全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和染色體狀態(tài)的分子。分子可以是生物體的血液分子。分子可以是與代謝綜合癥相關的分子。分子可以是培養(yǎng)基中的分子。根據(jù)本技術的一個方面,在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平,所測量的時間序列數(shù)據(jù)被分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量，根據(jù)基線分量的變化或根據(jù)周期分量的振幅或周期變化識別時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的恒定區(qū)之間的因果關系。根據(jù)所識別出的恒定區(qū)之間的因果關系推定生物體狀態(tài)變化。本技術的方面的生物信息處理裝置、記錄介質(zhì)和程序是與上面描述的技術的方面的生物信息處理方法對應的生物信息處理裝置、記錄介質(zhì)和程序。本技術的另一個方面是一種生物信息處理方法，包括以下步驟獲取受試者的生物體的生物分子的細胞記憶信息；獲取與受試者的生物體的環(huán)境條件相關的環(huán)境信息；獲取與包含在受試者的生物體中的基因序列相關聯(lián)的基因信息；以及搜索所述受試者之外的人的生物體的、與所獲取的所述細胞記憶信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息相關聯(lián)的類似信息?；蛐畔⒖梢允菃魏塑账岫鄳B(tài)性和結(jié)構多態(tài)性?？苫谒黾毎洃浶畔?、所述環(huán)境信息和所述基因信息間的相關關系的相似度進行搜索。獲取細胞記憶信息的步驟包括以下步驟在特定時間間隔內(nèi)測量受試者的生物體中的分子的表達水平；將所測量的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量；以及根據(jù)基線分量的變化或根據(jù)周期分量的振幅或周期變化識別時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的恒定區(qū)之間的因果關系。根據(jù)該本技術的另一方面,獲取受試者的生物體的生物分子的細胞記憶信息；獲取與受試者的生物體的環(huán)境條件相關聯(lián)的環(huán)境信息，獲取與包含在受試者的生物體中的基因序列相關聯(lián)的基因信息；并搜索所述受試者之外的人的生物體的、與所獲取的所述細胞記憶信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息相關聯(lián)的類似信息。本技術的另一方面的生物信息處理裝置、記錄介質(zhì)和程序是與上面描述的技術的另一方面的生物信息處理方法相對應的生物信息處理裝置、記錄介質(zhì)和程序。本發(fā)明的效果如上所述,根據(jù)本技術的一個方面和另一個方面,能夠預測和控制人類生物體狀 態(tài)的未來變化。


圖I是示出生物信息處理裝置的實施方式的構造的框圖。圖2是示出健康狀態(tài)預測和控制處理的流程圖。圖3是示出與使用恒定區(qū)作為節(jié)點的因果關系相關的模型圖。圖4是示出生物信息處理裝置的另一實施方式的構造的框圖。圖5是示出培養(yǎng)細胞的細胞狀態(tài)的預測和控制處理的流程圖。圖6是示出細胞模型的構造的示圖。圖7是示出細胞狀態(tài)的變化的示圖。圖8是示出信息的因果關系的示圖。圖9是示出生物信息處理裝置的另一實施方式的構造的框圖。圖10是示出另一個健康狀態(tài)預測和控制處理的流程圖。圖11是示出與生活習慣的因果關系相關的模型的示圖。圖12是示出表示細胞記憶的歷史的矩陣的示圖。
具體實施例方式下文中,將描述用于實施本技術的方式(在下文中,被稱為實施方式)。將以下列順序進行描述。I.過程2.定義3.第-一實施方式4.第二實施方式5.第三實施方式6.第四實施方式7.第五實施方式8.第六實施方式9.第七實施方式
10.第八實施方式11.第九實施方式< 過程 >首先,將在下面描述本技術的過程。本技術的開發(fā)者嚴密地研究了代表人類生物體的時間演化以及預測和控制未來變化的方向的方法。結(jié)果是，除了通常用于公式化生命的遺傳型、表現(xiàn)型和外部環(huán)境的三個參數(shù)之外,通過引入被稱為“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”的新參數(shù),發(fā)現(xiàn)可以解決經(jīng)歷時間演化的人類生物體的問題。此外，為了使“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”公式化,本技術的開發(fā)者指出，由于表觀遺傳修飾和基因修飾,具有在各細胞中表達的雙穩(wěn)態(tài)開關的特性的轉(zhuǎn)
錄因子的細胞記憶會隨著時間變化。表觀遺傳修飾包括DNA甲基化或組蛋白修飾,且基因修飾包括DNA突變或結(jié)構變化。本技術的開發(fā)者已經(jīng)構建了“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶模型”,這表明通過改變由雙穩(wěn)態(tài)開關控制的目標基因產(chǎn)物的表達水平來使基因修飾和表觀遺傳修飾改變細胞狀態(tài)。此外，根據(jù)“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶模型”，本技術的開發(fā)者已構建了被稱為“染色體狀態(tài)”的概念，包括作用在染色體上的轉(zhuǎn)錄因子、基因修飾和表觀遺傳修飾。接下來,為了根據(jù)所觀察到的全身狀態(tài)或局部狀態(tài)的值,推定“染色體狀態(tài)”，本技術的開發(fā)者將作為構成人生物體系統(tǒng)的三個不同級別的全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和“染色體狀態(tài)”彼此鏈接起來。為此，本技術的開發(fā)者已構建了對應于全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和“染色體狀態(tài)”的各個級別的宏觀模型、中觀模型和微觀模型。此外,使用該“生物體級別鏈接模型”，本技術的開發(fā)者提出以細胞為單位鏈接和公式化宏觀模型、中觀模型和微觀模型的方法。接下來,為了觀察操縱人類生物體的時間演化的“染色體狀態(tài)”,本技術的開發(fā)者研究了將“生物體級別鏈接模型”整合入時間序列模型的方法的開發(fā)，并發(fā)現(xiàn)了使用“生物狀態(tài)空間模型”的新整合方法。于是，本技術的開發(fā)者提出一種通過將使用“生物狀態(tài)空間模型”反映全身狀態(tài)的分子標記的時間序列數(shù)據(jù)分割為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量來提取“染色體狀態(tài)”的方法。于是,本技術的開發(fā)者嚴密地研究了首次使用由本技術表示的人類生物體的時間演化變化的數(shù)據(jù)的控制模型的開發(fā)。然后，本技術的開發(fā)者發(fā)現(xiàn)表示最初外部環(huán)境的輸入響應于隨后外部環(huán)境的輸入而變化的“構建變化”的概念,并提出其中“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”由“構建變化”控制的“動態(tài)構建模型”。此外，本技術的開發(fā)者進行了嚴密地研究來對臨床實踐中的問題應用“動態(tài)構造模型”,并提出一種使用“生物狀態(tài)空間模型”識別與生物體中產(chǎn)生的分子的表達水平相關的時間序列的恒定區(qū)的“生物體局部恒定區(qū)模型”的方法。此外,本技術的開發(fā)者提出一種使用在生物體中產(chǎn)生的分子的表達水平的時間序列變化期間發(fā)現(xiàn)的生物體局部恒定區(qū)作為節(jié)點來分析因果結(jié)構和生物體狀態(tài)跟蹤的方法。< 定義 >接下來，將描述在本技術的實施方式的描述中使用的術語的定義。人類生物體的時間演化表示其中人類生物體的狀態(tài)或功能隨時間不可逆地變化的過程。人在經(jīng)歷了從受精的瞬間的諸如繁殖、出生、生長和變老的不可逆變化之后死亡。疾病的發(fā)病經(jīng)歷接收潛在變化的發(fā)病的前階段、發(fā)病、特定生理功能障礙、特定生理功能喪失、身體殘疾和死亡。這表明人類生物體的瞬間和另一瞬間在時間上是不同質(zhì)的。“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”表明由轉(zhuǎn)錄因子構建的細胞記憶可因基因修飾和被引入作為輸入至細胞的環(huán)境或偶然的結(jié)果的表觀遺傳修飾而變化。細胞記憶按常規(guī)可被定義為，即使在來自外部環(huán)境的刺激消失之后，仍然保持著通過來自外部環(huán)境的刺激所獲取的細胞狀態(tài)的變化(Cel 1140:13-18，2010 )的現(xiàn)象。由細胞表達的分子的類型、量和修飾特性表示細胞狀態(tài)，且由轉(zhuǎn)錄因子控制細胞狀態(tài)的保持和變化。即，常規(guī)細胞記憶提供了細胞的狀態(tài)提供了利用包括在轉(zhuǎn)錄因子中的雙穩(wěn)態(tài)開關的特性的特定均衡狀態(tài)的概念。然而,僅可提供開關的開(ON)和關(OFF)的均一時間。然而,實際上，隨著時間引入的基因修飾和表觀遺傳修飾會隨著時間改變由轉(zhuǎn)錄因子提供的細胞狀態(tài)，從而進一步與僅由轉(zhuǎn)錄因子表現(xiàn)的細胞狀態(tài)相比時，使細胞的狀態(tài)多樣化。即，在“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”中,可通過可被繼承的歷史(諸如基因修飾和表觀遺傳修飾)來公式化細胞狀態(tài)的多樣性，且“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”與常規(guī)細胞記憶的本質(zhì)不同之處在于可應付時間不均^-性。轉(zhuǎn)錄因子形成常規(guī)細胞記憶的分子基礎。當轉(zhuǎn)錄因子的電路是非線性的，并表示雙穩(wěn)態(tài)特性時,分子的狀態(tài)處于開(ON)或關(OFF)的均衡狀態(tài)，且即使在細胞分裂之后，記憶也可被繼承。在轉(zhuǎn)錄因子和啟動子的結(jié)合部分之間形成的親和力，多個轉(zhuǎn)錄因子之間的協(xié)調(diào)性或多聚化向轉(zhuǎn)錄因子提供非線性的特性。通過對轉(zhuǎn)錄因子的響應提供閾值樣的特性，非線性抵抗瞬時千擾并使表達水平被繼承。此外,通過正反饋或正雙反饋或負雙反饋獲取足夠大的希爾系數(shù)的轉(zhuǎn)錄因子獲取雙穩(wěn)態(tài)開關的特性，且即使在原始輸入消失之后,狀態(tài)變化也會被鎖定。即，在細胞中表達的轉(zhuǎn)錄因子的類型、量和后轉(zhuǎn)譯修飾形成常規(guī)細胞記憶的骨架?；蛐揎?諸如在人類基因組中觀察到的單核苷酸多態(tài)性、DNA序列一部分的缺 陷、重復和復制數(shù)的變化)以及表觀遺傳修飾(諸如DNA甲基化、組蛋白修飾和蛋白質(zhì)的變性)擔當“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”的分子基礎(Nature Review Genetics7:85-97，2006,Cel1128:655-658, 2007)。每個基因修飾和表觀遺傳修飾直接或間接地改變與轉(zhuǎn)錄因子的非線性或雙穩(wěn)態(tài)開關的特性相關的參數(shù),從而修飾常規(guī)細胞記憶的功能。關于基因修飾，通過全基因組連鎖分析方案分析單核苷酸多態(tài)性和疾病發(fā)作率之間的關系。使用分析方案,十九個基因已被識別為2型糖尿病的關聯(lián)基因。然而,僅總數(shù)的1%是具有突變的糖尿病患者(Nature462:307-314, 2009)。同樣，在全部乳腺癌患者的僅3%中觀察到BRCA1/2基因突變。在對同卵雙胞胎的壽命與非同卵雙胞胎的壽命進行比較的實驗中，流行病學調(diào)查表明基因序列對壽命的貢獻的百分比是約15%至25% (Hum.Genet97:319-323, 1996)。表觀遺傳修飾被定義為可在不伴隨有DNA序列的變化的情況下可繼承的基因功能的改變。DNA甲基化和染色質(zhì)蛋白的化學修飾是表觀遺傳的分子物質(zhì)。此外，由于蛋白質(zhì)(諸如I元病毒蛋曰和淀粉狀蛋曰)的變性而引起的細胞功能的改變在廣乂上被歸類為表觀遺傳學。由沃丁頓提出的表觀遺傳學的概念用于描述其中在繁殖過程中基因信息被改變?yōu)楸憩F(xiàn)型的機制。然而,表觀遺傳學的功能影響組織或細胞特定基因表達的確立和維持。除此之外，由于營養(yǎng)狀態(tài)、社會壓力和化學物質(zhì)引起的刺激引入表觀遺傳修飾。人類流行病學的研究已經(jīng)報道了，由于表觀遺傳學的介入，胎兒或新生兒階段期間接收的來自環(huán)境的刺激會影響成年后的慢性疾病的發(fā)病率(Stem Cell Res. 4 ; 157-164，2010)。上述表觀遺傳修飾被稱為環(huán)境表觀遺傳，以區(qū)別于與細胞分化相關聯(lián)的發(fā)生型表觀遺傳。本技術的開發(fā)者已發(fā)現(xiàn),環(huán)境表觀遺傳的功能被視為“基于外部環(huán)境信息的改變來更新DNA信息的功能”。在影響轉(zhuǎn)錄因子的功能變化的基因修飾和表觀遺傳修飾之間,繼承的時間尺度是不同的?；蛐揎検菑母改高z傳給孩子的細胞記憶的主要原因。另一方面,表觀遺傳修飾在時代中獲得的細胞記憶中起主要作用。然而,跨代表觀遺傳的發(fā)現(xiàn)表明在生殖細胞系中引入的環(huán)境表觀遺傳抵抗繁殖的初期化，并從父母遺傳給孩子(Stem Cell Res. 4 ; 157-164，2010)。此外，新基因修飾(諸如引入體細胞的DNA突變或錯位)被視為致癌的主要原因?！ぁ敖?jīng)歷時間演化的細胞記憶的模型”是被引入來將由于基因修飾和表觀遺傳修飾而隨時間變化的“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”公式化的概念。隨時間變化的轉(zhuǎn)錄因子的表達特性、基因修飾和表觀遺傳修飾被整合到“染色體狀態(tài)”中。這不同于常規(guī)細胞記憶，其相對于轉(zhuǎn)錄因子僅定義開(ON)和關(OFF)兩種狀態(tài)。在本技術的染色體狀態(tài)下，相對于利用轉(zhuǎn)錄因子產(chǎn)生的目標基因產(chǎn)物，抑制作用和誘導離散地變化。通過引入染色體狀態(tài)的概念，細胞狀態(tài)被公式化為染色體狀態(tài)和細胞的外部環(huán)境狀態(tài)的兩個時間序列變化的連接。此外，“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”被公式化為“染色體狀態(tài)”的時間序列變化的函數(shù)?！吧矬w級別鏈接模型”是新模型,其被提議用于使用“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”來預測個人級別的健康或疾病時所請求的“染色體狀態(tài)”和“個人狀態(tài)”的連接。人類個體是按級別順序建立的連續(xù)體。細胞由分子形成,且其它復雜實體(諸如組織和器官)被構建于細胞上。人體的狀態(tài)可基于上述級別結(jié)構被分類為全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和染色體狀態(tài),且響應于每個狀態(tài)，可構建宏觀、中觀和微觀三個不同尺度的模型。宏觀模型是將整個身體視為一種狀態(tài)的模型。因此,該狀態(tài)可由在整個身體中擴散的分子的表達特性定義。在整個身體中擴散的分子的代表性示例包括內(nèi)分泌系統(tǒng)或免疫系統(tǒng)的激素、生長因子和細胞因子。此外,影響自律神經(jīng)系統(tǒng)的控制的腎上腺素和去甲腎上腺素定義整個身體的狀態(tài)。中觀模型是一種發(fā)現(xiàn)生物體內(nèi)同質(zhì)局部空間的狀態(tài)的模型。每個器官或組織將同質(zhì)狀態(tài)形成為一體。通常,炎癥等的癥狀尤其發(fā)生在局部部位。這包括形成炎癥部位的多個細胞。另一方面,組織的細胞新生由少數(shù)的組織干細胞的繁殖和分化控制。因此，中觀模型包括不同數(shù)量或類型的細胞，諸如一個細胞、炎癥組織、組織和器官。除了在局部環(huán)境中表達的自分泌和旁分泌分子團之外，局部狀態(tài)還由全身性分子定義。微觀模型是一種發(fā)現(xiàn)包含在每個細胞中的染色體的狀態(tài)的模型。微觀模型沒有處于細胞狀態(tài)下的原因是,細胞狀態(tài)僅表示由轉(zhuǎn)錄因子驅(qū)動的外顯的細胞記憶，并且包括基因修飾或表觀遺傳修飾的潛在變化被抽象化。染色體狀態(tài)由基因修飾、表觀遺傳修飾特性和轉(zhuǎn)錄因子的表達特性定義。染色體狀態(tài)下的表觀遺傳修飾和轉(zhuǎn)錄因子的表達特性由具有染色體的細胞的局部環(huán)境和全身性環(huán)境控制。除了基因狀態(tài)之外,產(chǎn)生全身性分子的細胞還由細胞的局部狀態(tài)和染色體狀態(tài)控制，且產(chǎn)生作為局部環(huán)境的分子的自分泌和旁分泌因子的細胞由全身狀態(tài)、細胞的局部環(huán)境和染色體狀態(tài)控制。即，這通過公式化為“染色體狀態(tài)”、局部狀態(tài)和全身狀態(tài)同時決定彼此的變化、被同時被賦予方向并同時經(jīng)歷時間演化的分析是明顯的。公式化被稱為“生物體級別鏈接模型”。人接收來自依賴于社會環(huán)境、人類的行為特性等的各種不同環(huán)境的刺激。來自外部環(huán)境的刺激由體細胞的各種系統(tǒng)認出，并且被轉(zhuǎn)譯為人體的內(nèi)部環(huán)境變化。因此，由于接收刺激的體細胞系統(tǒng)的個體差異，來自相同環(huán)境的刺激可能不一定會引起內(nèi)部環(huán)境的相同變化。這表明環(huán)境因素的定量測量可能無法單獨準確地預測人體的狀態(tài)變化。來自環(huán)境的刺激可根據(jù)特性歸類為物理壓力(溫度、氧氣、紫外線等)、化學壓力(內(nèi)分泌千擾物、致癌物質(zhì)等)、社會心理壓力、運動壓力、營養(yǎng)壓力(過量進食和饑餓)、感染壓力、傷害壓力等。來自環(huán)境的刺激由接收系統(tǒng)檢測,然后被轉(zhuǎn)譯成具有不同時間延遲的全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和“染色體狀態(tài)”的變化。因此，為了將“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”擴展到全身 體級別的記憶，時間需要被視為離散分布而不是連續(xù)分布。時間延遲的不穩(wěn)定性由生物體內(nèi)的反饋系統(tǒng)控制。因此，當以發(fā)現(xiàn)從反饋系統(tǒng)到新的反饋系統(tǒng)的變化的時間單位發(fā)現(xiàn)狀態(tài)變化時，時間延遲的問題會被抽象化。“生物狀態(tài)空間模型”是一種被提出用于將“生物體級別鏈接模型”應用于時間序列模型的新模型。用于時間序列模型的各種模型一般由狀態(tài)空間模型以統(tǒng)一方式利用(時間序列分析入門，北川源四朗，巖波書店,第9章、11章和12章)。此外，時間序列分析的大量問題被公式化為狀態(tài)空間模型的狀態(tài)推定的問題。狀態(tài)空間模型包括兩個子模型系統(tǒng)模型(X)和觀察模型(y),且兩種解釋是可行的。當觀察模型被視為表達其中觀察時間序列數(shù)據(jù)yn被觀察的結(jié)構的回歸模型，系統(tǒng)模型(X)的狀態(tài)χη是回歸常數(shù)。在這種情況下，系統(tǒng)模型是一種表達回歸系數(shù)的時間變化的狀態(tài)的模型。另一方面，當狀態(tài)m被視為要推定的信號時,系統(tǒng)模型表示指出信號的產(chǎn)生機制的模型，且觀察模型表示當實際觀察到信號時信號被轉(zhuǎn)換并且添加噪聲的狀態(tài)。在“動態(tài)構建模型”中，xn表達實際的人體狀態(tài),yn被假定為與細胞外因子群的可測量表達水平相關聯(lián)的多變量時間序列矢量,且狀態(tài)xn被視為要推定的信號。當“生物體級別鏈接模型”被應用于臨床預測時，測量所有的“染色體狀態(tài)”和局部狀態(tài)是不現(xiàn)實的。然而，在整個身體中循環(huán)的細胞外因子(諸如激素、生長因子和細胞因子)是可以被測量出的?！吧矬w級別鏈接模型”闡明了“染色體狀態(tài)”、局部狀態(tài)和全身狀態(tài)同時決定彼此的變化，被同時指向并實質(zhì)上經(jīng)歷同時演化。這表明在整個身體內(nèi)循環(huán)的細胞外因子的時間序列變化的數(shù)據(jù)包含“染色體態(tài)”和局部狀態(tài)的變化。即，局部狀態(tài)和“染色體狀態(tài)”的分量直接或間接地反映在yn上,yn是包括人體狀態(tài)xn的全身性血液因子的多變量時間序列數(shù)據(jù)。該公式化方案被稱為“生物狀態(tài)空間模型”。在整個身體內(nèi)循環(huán)的細胞外因子的時間序列數(shù)據(jù)yn可被分解成分別為使用季節(jié)性調(diào)整模型的周期分量、使用多線性模型的環(huán)境刺激響應分量和使用多項式平滑樣條模型的基線分量。細胞記憶可反映在與生物體中產(chǎn)生的分子的表達相關聯(lián)的周期分量的振幅和頻率、刺激響應分量的最高表達水平和長期基線的變化上。因此,通過組合“生物體級別鏈接模型”與“生物狀態(tài)空間模型”，能夠具體地并按時間順序表示“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”?！皠討B(tài)構建模型”是對經(jīng)歷時間演化的人類生物體的控制理論。生物體的時間演化的一個功能是來自環(huán)境的最初刺激改變對隨后相似類型的刺激的響應。響應改變的分子實體在本說明書中被稱為“構建的變化”。經(jīng)歷時間演化的人類生物體可由該公式化控制。在“構建的變化”中，“當施加對于生物體不是致命的壓力時，改善對隨后的強壓力的響應”的表示通常被稱為毒物興奮效應(Toxicology and AppliedPharmacology222:122-128, 2007)。到現(xiàn)在為止，毒物興奮效應的分子機制尚不清楚。在本技術的“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶模型”中，包括毒物 興奮效應的“構建的變化”闡明了經(jīng)過基因修飾和表觀遺傳修飾的動態(tài)細胞記憶擔當分子基礎。以此方式,可以理解到,慢性疾病的發(fā)作是由本技術的“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”和隨后壓力之間的不匹配所造成的。“構建的變化”不同于傳統(tǒng)的控制模型，諸如動態(tài)平衡模型和動態(tài)非平衡模型，其基于基因決定論的固定遺傳算法的前提。即，“構建的變化”假設基因的功能由于來自環(huán)境的輸入或偶然因素而變化，且基因定義的算法在變化的部分被未來繼承時變化。因此,需要新的控制理論用于“構建的變化”。在基因決定論中，表現(xiàn)型(P (t))的時間變化由給定的基因型(Gx)和隨著時間變化的環(huán)境因素(E(t))的乘積表達為如下。P (t) =GxXE (t) (I)對于一個“構建的變化”，表現(xiàn)型(P⑴)的時間變化由隨著時間變化并結(jié)合本技術的“經(jīng)歷時間演化的細胞記憶”的染色體狀態(tài)(c(t))和隨時間變化的環(huán)境因素(E(t))的乘積表達為如下。P(t) =C(t) XE(t) (2)由式子(2)表示的生物體模型被稱為“動態(tài)構建模型”?！吧矬w局部恒定模型”是一種使用本技術的“動態(tài)構建模型”控制健康和疾病的新的數(shù)據(jù)處理方案。與在生物體中產(chǎn)生的分子的表達水平相關的時間序列數(shù)據(jù)一般是非恒定的。然而,甚至非恒定的數(shù)據(jù)可通過將時間間隔分割為適當?shù)亩虝r間間隔而被假設為在各個短時間間隔內(nèi)為恒定的數(shù)據(jù)。時間序列模型一般被稱為局部恒定模型，在該模型中，時間間隔被獨立于上述系統(tǒng)功能的算法分割為適當?shù)亩涕g隔，且各個短時間間隔可被假設為恒定的(時間系列分析入門，北川源四朗，巖波書店(Iwanami bookstore, KitagawaGenshiro,Introduction to time series analysis),第 8 章在“生物體局部恒定模型”中，為了將細胞記憶狀態(tài)的變化分割為各個不同的恒定狀態(tài),在生物體中的細胞或培養(yǎng)細胞中表達的分子的表達水平變化的時間序列數(shù)據(jù)首先通過使用“生物狀態(tài)空間模型”被分解成周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線的趨勢分量,然后識別局部恒定區(qū)。細胞記憶影響基線分量、周期分量的振幅和頻率以及環(huán)境刺激響應分量的最高表達水平和最低表達水平的變化。其中，可獨立于來自環(huán)境的輸入強度識別三類變化-基線分量和周期分量的振幅和頻率的變化。在“生物體局部恒定模型”中，局部恒定區(qū)由該三類別識別。通常,局部恒定區(qū)被分為三種狀態(tài)原始穩(wěn)定狀態(tài)、新的穩(wěn)定狀態(tài)和從原始穩(wěn)定狀態(tài)至新的穩(wěn)定狀態(tài)的變化。本技術的“生物體局部恒定模型”與常規(guī)的局部恒定模型的根本不同之處在于，基于生物體的特性而不是簡單地和機械地將時間序列變化分解成恒定區(qū)來指定恒定區(qū)。
“使用局部恒定區(qū)作為節(jié)點來分析因果結(jié)構和進行生物狀態(tài)跟蹤的方案”是一種通過識別誘導人類生物體的狀態(tài)經(jīng)歷時間演化而變化的內(nèi)在原因來預測和控制健康保持和疾病發(fā)作的方案。疾病從獲取潛在變化的無癥狀期開始，經(jīng)歷急性癥狀、慢性、部分生理功能紊亂、部分生理功能損失、身體殘疾、長期臥床和死亡的非穩(wěn)定時間演化。即,疾病的時間演化可近似于被視為定常狀態(tài)的時間分割的連續(xù)演化。為了預測和控制健康狀態(tài)或疾病的狀態(tài)變化，需要使用由細胞產(chǎn)生的分子作為代理指標,來對指示全身性復雜方面的疾病的局部恒定狀態(tài)區(qū)進行編碼。這表明，由疾病相關的器官、組織和子系統(tǒng)的細胞表達的分子的時間序列數(shù)據(jù)從局部恒定區(qū)的觀點來分割，并且與疾病的表現(xiàn)型相關聯(lián)。使用由生物知識構建的因果結(jié)構模型作為現(xiàn)有概率，通過貝葉斯的方法從多個個體分析生物體內(nèi)的分子的表達水平的時間序列變化的數(shù)據(jù)，并且可選擇對于關聯(lián)有效的最佳類型的分子。因此，由細胞產(chǎn)生的各種分子中的血液分子可使用血液樣本相對容易地獲取時間序列數(shù)據(jù)，并對于本技術的“動態(tài)構建模型”應用是有效的。
作為用于測量血液分子的裝置,血糖儀被視為原型裝置(利舒坦,雅培公司)。血糖儀可通過使用針管采集的少量血液來測量血糖的量。該系統(tǒng)可應用于測量葡萄糖以外的血液分子。另一方面，最近,開發(fā)了一種經(jīng)皮膚測量血液分子的方案。從血液分子的表達水平的時間序列變化中提取的恒定區(qū)的時間分割不僅對于編碼與各種疾病相關聯(lián)的狀態(tài)并跟蹤狀態(tài)變化是有效的，而且還可用于分析作為疾病發(fā)作的原因的因果關系。健康管理的問題是識別作為從健康狀態(tài)移行到無癥狀的疾病初期的原因的血液分子的變化并利用該變化來防止疾病的發(fā)作。此外，疾病管理的問題是識別作為誘導初始疾病至并發(fā)癥的原因的血液分子的變化并使用該變化來防止并發(fā)癥的發(fā)作。為了使用本技術的“動態(tài)構建模型”進行控制,首先使用生物知識對生物體內(nèi)的分子群的表達水平變化之間的因果關系進行建模。然后，將其用于與通過從多個患者的生物體內(nèi)的分子的時間序列變化數(shù)據(jù)中提取恒定區(qū)所確定的節(jié)點之間的概率結(jié)構/因果結(jié)構相關聯(lián)的圖形(graph)結(jié)構。在下文中，改良為使用多個健康人或患者的生物分子的表達變化的時間序列數(shù)據(jù)的最佳圖形結(jié)構。可以作為回歸分析中的共變量的選擇問題解決圖形結(jié)構的變化。構建的最佳圖形結(jié)構可用于預測和控制未來生物狀態(tài)的變化，以用于通過繼續(xù)測量生物分子表達的經(jīng)時變化而對各個人進行健康管理或疾病管理?！吹谝粚嵤┓绞健礫動態(tài)構建模型至健康狀態(tài)和疾病狀態(tài)的預測和控制的應用]現(xiàn)代醫(yī)學渴求的重要挑戰(zhàn)是根據(jù)個體的多樣性和過去的各種歷史來對糖尿病、癌癥、免疫紊亂、癡呆癥和心血管疾病開發(fā)有效的預防。使用本技術的“動態(tài)構建模型”，可針對疾病群進行個體預防。圖I是示出預測和控制健康狀態(tài)的生物信息處理裝置I的構造的框圖。生物信息處理裝置I包括選擇器11、確定單元12、測量單元13、創(chuàng)建單元14、分割單元15、識別單元16和推定控制單元17。選擇器11選擇測量分子。確定單元12確定分子測量間隔。測量單元13進行測量。創(chuàng)建單元14創(chuàng)建圖形。分割單元15分割分量。識別單元16識別恒定區(qū)和因果關系，并識別分子標記的因果關系和與外部環(huán)境的關系。推定控制單元17推定和控制狀態(tài)的變化。
圖2是示出預測和控制健康狀態(tài)的處理的流程圖。下文中，將參照圖2描述由圖I的生物信息處理裝置進行的預測和控制處理。在步驟SI中，選擇器11選擇用于預測和控制與代謝綜合癥的關系的測量分子。即，選擇進行表達水平的測量的血液分子類型。本技術的“動態(tài)構建模型”可用于預測和控制由代謝綜合癥發(fā)展為循環(huán)系統(tǒng)疾病的一系列疾病的發(fā)病。糖尿病位于從代謝綜合癥發(fā)展到循環(huán)系統(tǒng)疾病的一系列疾病中(Nature444 ;839-888，2006)。代謝性疾病會由包括不良飲食習慣和缺乏運動的生活習慣的問題引起肥胖、內(nèi)臟型肥胖、脂聯(lián)素分泌不足、胰島素抵抗性等。此后,疾病狀態(tài)會發(fā)展為高血壓、餐后高血糖和血脂異常。到目前為止,狀態(tài)被稱為代謝綜合癥。代謝綜合癥引起內(nèi)臟脂肪的炎癥,激活各種器官的再生系統(tǒng)，并增加氧化應激。結(jié)果是，會引起脂肪肝或非酒精性脂肪性肝炎。此后，胰腺功能紊亂和胰島素分泌不足發(fā)生，從而引起糖尿病的發(fā)作。 糖尿病引起腎病、視網(wǎng)膜病、神經(jīng)官能癥、閉塞性動脈硬化癥、腦血管障礙和缺血性心臟病，并會發(fā)展為腎透析、失明、下肢截肢、中風、癡呆癥和心功能不全，從而導致死亡。特別地，由代謝綜合癥引起的炎癥引起癌癥或神經(jīng)變性疾病。當本技術的“動態(tài)構建模型”應用于肥胖或2型糖尿病時,下面的全身性血液因子可用作分子標記,來使用表達水平的時間序列數(shù)據(jù)(Nat.ure444 ;839_888，2006)。首先，與脂肪組織和下丘腦-垂體之間的相互作用相關的分子群執(zhí)行飲食、糖代謝、脂質(zhì)保存和能量平衡的重要功能，因此可用于表示和分析不良飲食和缺乏運動的狀態(tài)。例如,慢性的社會壓力對脂肪組織和下丘腦-垂體-腎上腺皮質(zhì)系統(tǒng)之間的相互作用具有表觀遺傳影響，并改變糖皮質(zhì)激素和醛固酮從腎上腺的產(chǎn)生。結(jié)果,改變了食欲或睡眠的功肯巨。為了識別變化，除了血液中的糖皮質(zhì)激素和醛固酮之外,對于測量由脂肪組織產(chǎn)生的瘦脂素、脂聯(lián)素、內(nèi)脂素和網(wǎng)膜素以及由垂體產(chǎn)生的ACTH (促腎上腺皮質(zhì)激素)的表達水平的時間序列變化也是有用的。為了表示和控制肥胖、內(nèi)臟肥胖、脂聯(lián)素的分泌不足以及胰島素抵抗，測量由胰腺產(chǎn)生的胰島素、胰高血糖素、胰淀素和GLP以及由脂肪組織產(chǎn)生的卵磷脂和RBP4的表達水平的時間序列變化是有用的。在從代謝綜合癥至內(nèi)臟脂肪的炎癥的發(fā)展中，對于測量由免疫細胞或脂肪組織產(chǎn)生的TNF- a、IL-6和MCPl以及由肝臟產(chǎn)生的CRP、PAI-1、NEFA、VLDL和LDL-ox的時間序列變化是有用的。在步驟S2中，選擇器11選擇用于預測和控制與炎癥性疾病的關系的測量分子。由全身性紅斑狼瘡(SLE)和風濕病表示的包括結(jié)締組織疾病、潰瘍性結(jié)腸炎和散發(fā)性硬化癥的免疫紊亂由于過去的感染歷史、腸道中細菌的特性等原因發(fā)癥是已知的。對于預測和控制免疫系統(tǒng)疾病以作為分子標記跟蹤由以下細胞產(chǎn)生的細胞因子的特性變化粒細胞、單核細胞、巨噬細胞、樹突狀細胞和影響自然免疫力的自然殺傷細胞和T細胞、輔助T細胞(ΤΙΙ0、TIIl和TH2)、CD8+陽性T細胞、調(diào)節(jié)性T細胞和影響后天免疫力的B細胞。細胞因子的示例包括白細胞介素、干擾素、趨化因子、生長因子和淋巴因子。在步驟S3中,確定單元12確定分子測量間隔。優(yōu)選的是，用于測量分子標記的表達水平的時間間隔很短。然而,可以根據(jù)測量環(huán)境使用很長間隔(諸如天、周和月)的時間序列數(shù)據(jù)。很多分子經(jīng)過24小時間隔的晝夜節(jié)律的表達水平的變化。因此，當以超過-天的時間間隔進行測量時,需要通過在一天之內(nèi)設置預定時間間隔來獲取數(shù)據(jù)。優(yōu)選的是，使用約100個離散數(shù)據(jù)作為一組(而不管獲取數(shù)據(jù)的時間間隔)來分析所獲取的時間序列數(shù)據(jù)。因此，為了期望精確度，每天需要至少兩次至三次測量，優(yōu)選為每天50次到100次。在步驟S4中，測量單元13進行測量。在本文中，測量作為生物分子的血液分子的表達水平。具體地，測量表示全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和染色體狀態(tài)的分子。以在步驟S3中確定的時間間隔進行測量。針可用作用于測量血液中的分子標記的裝置?？墒褂冕槻杉倭康难骸４送?，根據(jù)分子,可使用經(jīng)皮測量血液分子的方案。可通過對要測量的分子熒光標記所選擇的抗體來實施分子的類型或量。在步驟S5中,創(chuàng)建單元14創(chuàng)建時間序列變化圖形。具體地,創(chuàng)建基于式子(5)至式子(11)的圖形圖。此外，在步驟S6中，分割單元15分割分量。即，使用生物狀態(tài)空間模型從時間序列數(shù)據(jù)中提取三個分量。三個分量可以被設定為例如周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量。用于預測和控制的信息需要從分子標記的時間序列測量數(shù)據(jù)中選擇。作為一種方案,期望將包括多個血液分子的多變量時間序列數(shù)據(jù)作為“狀態(tài)空間模型”以統(tǒng)一方式來管理?！盃顟B(tài)空間模型”包括兩個子模型系統(tǒng)模型和觀察模型。在^-般情況下，使用如下的條件概率來表達兩個子模型。Xn^q(xnI Xn^1) (3)(系統(tǒng)模型)yn r(ynixn) (4)(觀察模型)本文中，yn表示觀察到的多變量的時間序列，Xn表示不可被直接測量的k維向量，q和r分別表示由Xiw給定的xn和由xn給定的yn的條件分布。在本技術的“生物狀態(tài)空間模型”中，χη表示實際人體的狀態(tài)，yn表示可測量出的血液分子的表達水平。當由P U。IY0)設置初始狀態(tài)向量X。的分布時，疾病狀態(tài)的預測是P (xn |yn)的評估，即，獲得由觀察值yn和初始分布給定的χη的分布?？捎糜诒硎緩拇x綜合癥到糖尿病和循環(huán)系統(tǒng)疾病的進展的各個可測量的血液分子(如分子群)、與免疫系統(tǒng)疾病相關的分子群、內(nèi)分泌系統(tǒng)的分子群等的時間序列數(shù)據(jù)y(t)由下面的式子表示。即，可使用包括三個不同分量的模型來表達。y (t) =s (t) +X (t) +b (t) +V (t) (5)s (t):周期分量X (t):環(huán)境刺激響應分量b (t):基線分量V (t):觀察誤差環(huán)境刺激響應分量X (t.)可以被公式化為如下的多線性模型。X(t) =F(t) X (t-1) +vx(t) (6)i=l, 2, 3,…，η在上述式子中,F(t)表示相對于環(huán)境刺激的輸出的轉(zhuǎn)換函數(shù),且vx (t)表示環(huán)境刺激的變化。關于轉(zhuǎn)換函數(shù)的參數(shù)，通過對自回歸模型應用尤利-沃克方案、最小二乘法方案或PARCO方案來選擇最佳值。
基線分量b(t)可通過多項式平滑樣條模型被定義為如下m度的回歸模型。[式子I]
權利要求
1.一種生物信息處理方法,包括以下步驟 在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平； 將測量出的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量； 根據(jù)所述基線分量的變化或根據(jù)所述周期分量的振幅或周期變化識別所述時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別的所述恒定區(qū)之間的因果關系；以及 根據(jù)所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系推定所述生物體的狀態(tài)變化。
2.根據(jù)權利要求I所述的生物信息處理方法， 其中，所述識別步驟包括進一步識別所述生物體的狀態(tài)變化和外部環(huán)境之間的關系，以及 所述推定步驟包括根據(jù)所識別出的所述生物體的狀態(tài)變化和所述外部環(huán)境之間的關系進一步推定所述生物體的疾病發(fā)作。
3.根據(jù)權利要求I所述的生物信息處理方法,其中，所述測量步驟包括測量代表全身狀態(tài)、局部狀態(tài)和染色體狀態(tài)的分子。
4.根據(jù)權利要求I所述的生物信息處理方法,其中，所述分子是所述生物體的血液分子。
5.根據(jù)權利要求I所述的生物信息處理方法,其中，所述分子是與代謝綜合癥相關聯(lián)的分子。
6.根據(jù)權利要求I所述的生物信息處理方法,其中,所述分子是培養(yǎng)基中的分子。
7.一種生物信息處理裝置,包括 測量單元，在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平； 分割單兀，將測量出的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量； 識別單元,根據(jù)所述基線分量的變化或根據(jù)所述周期分量的振幅或周期變化識別所述時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系； 推定單元，根據(jù)所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系推定所述生物體的狀態(tài)變化。
8.—種記錄介質(zhì),所述記錄介質(zhì)中記錄有使計算機執(zhí)行以下步驟的程序 在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平； 將測量出的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量； 根據(jù)所述基線分量的變化或根據(jù)所述周期分量的振幅或周期變化識別所述時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系；以及 根據(jù)所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系推定所述生物體的狀態(tài)變化。
9.一種程序，所述程序使計算機執(zhí)行以下步驟 在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平； 將測量出的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量； 根據(jù)所述基線分量的變化或根據(jù)所述周期分量的振幅或周期性變化識別所述時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系；以及 根據(jù)所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系推定所述生物體的狀態(tài)變化。
10.—種生物信息處理方法，包括以下步驟 獲取受試者的生物體的生物分子的細胞記憶信息； 獲取與所述受試者的生物體的環(huán)境條件相關聯(lián)的環(huán)境信息；獲取與包含在所述受試者的生物體中的基因序列相關聯(lián)的基因信息； 搜索所述受試者之外的人的生物體的與所獲取的所述細胞記憶信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息相關聯(lián)的類似信息。
11.根據(jù)權利要求10所述的生物信息處理方法，其中，所述基因信息是單核苷酸多態(tài)性和結(jié)構多態(tài)性。
12.根據(jù)權利要求11所述的生物信息處理方法，其中,基于所述細胞存儲信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息間的相關關系的相似度進行搜索。
13.根據(jù)權利要求12所述的生物信息處理方法,其中，所述獲取細胞記憶信息的步驟包括以下步驟 在特定時間間隔內(nèi)測量所述受試者的生物體中的分子的表達水平； 將所測量出的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量；以及根據(jù)所述基線分量的變化或根據(jù)所述周期分量的振幅或周期變化識別所述時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的所述恒定區(qū)之間的因果關系。
14.一種生物信息處理裝置,包括 細胞記憶信息獲取單元，獲取受試者的生物體的生物分子的細胞記憶信息； 環(huán)境信息獲取單元，獲取與所述受試者的生物體的環(huán)境條件相關聯(lián)的環(huán)境信息； 基因信息獲取單元,獲取與包含在所述受試者的生物體中的基因序列相關聯(lián)的基因信息；以及 搜索單元，搜索另一生物體的與所獲取的所述細胞存儲信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息相關聯(lián)的類似信息。
15.一種記錄介質(zhì),所述記錄介質(zhì)中記錄有使計算機執(zhí)行以下步驟的程序 獲取受試者的生物體的生物分子的細胞記憶信息； 獲取與所述受試者的生物體的環(huán)境條件相關聯(lián)的環(huán)境信息； 獲取與包含在所述受試者的生物體中的基因序列相關聯(lián)的基因信息； 搜索另一生物體的與所獲取的所述細胞記憶信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息相關聯(lián)的類似信息。
16.一種程序，所述程序使計算機執(zhí)行以下步驟 獲取受試者的生物體的生物分子的細胞記憶信息； 獲取與所述受試者的生物體的環(huán)境條件相關聯(lián)的環(huán)境信息； 獲取與包含在所述受試者的生物體中的基因序列相關聯(lián)的基因信息； 搜索另一生物體的與所獲取的所述細胞記憶信息、所述環(huán)境信息和所述基因信息相關聯(lián)的類似信息。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種能夠預測和控制生物體的狀態(tài)變化的生物信息處理方法和裝置、存儲介質(zhì)和程序。在特定時間間隔內(nèi)測量生物體中的分子的表達水平；將所測量的時間序列數(shù)據(jù)分為周期分量、環(huán)境刺激響應分量和基線分量；根據(jù)基線分量的變化或根據(jù)周期分量的振幅或周期變化識別時間序列數(shù)據(jù)的恒定區(qū)，并識別所識別出的恒定區(qū)之間的因果關系。識別外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境的變化之間的關系，并根據(jù)所識別出的恒定區(qū)間的因果關系推定生物體的狀態(tài)變化。此外，根據(jù)外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境的變化之間的關系，能夠推定生物體內(nèi)的疾病發(fā)作。分子可為血液中的分子或培養(yǎng)基中的分子。
文檔編號A61B5/145GK102959081SQ20118003259
公開日2013年3月6日 申請日期2011年6月28日 優(yōu)先權日2010年7月5日
發(fā)明者櫻田一洋 申請人:索尼公司