[发明专利]数据分析装置、方法以及程序

说明书

一种数据分析装置，对多个统计样本进行有关多个数据项目的多变量分析。数据分析装置(50)具备存储(52)和控制部(51)。存储部记录管理每个统计样本的多个数据项目的统计数据(X)以及示出多个统计样本所形成的组排列的顺序的组信息(Y)。控制部基于统计数据以及组信息，进行预定的运算处理。控制部基于统计数据而计算核矩阵(K)，在所述核矩阵(K)中，矩阵元素表示与对应于多个统计样本内的行号的统计样本与对应于列号的统计样本之间的规定关系。控制部基于由核矩阵与组信息限定的规定条件下的偏最小二乘法进行运算处理,对多个统计样本计算分数。

技术领域

本发明涉及一种以统计方法进行数据分析的数据分析装置、方法以及程序。

背景技术

在统计数据分析中,监督降维算法的1种偏最小二乘法(PLS:Partial LeastSquares)用于例如对生物体内的代谢物进行综合分析的代谢组学等多变量分析。PLS用于视觉化、回归、判别模型的构建等各种各样的目的,近年来,提出了改良PLS的方法(例如专利文献1)。

专利文献1公开了作为将OSC(正交信号校正Orthogonal Signal Correction)法应用于PLS的方法即OPLS(正交偏最小二乘法)。根据专利文献1的OPLS，在利用PLS根据输入的数据集X预测变量Y的模型中,将X中的系统变动分离为与Y正交(不相关的)变动和能够预测Y的变动。由此，在数据集X中包含的多个统计样本的变动中,与Y不相关的变动被过滤,能够得到不损害Y的预测精度而更容易解释的模型。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：美国专利申请公开第2003/0200040号说明书

非专利文献

非专利文献1：大贺拓史等人，《高血脂症模型动物中的全身性代谢异常的代谢组学分析(Metabolomic anatomy of an animal model revealing homeostaticimbalances in dyslipidaemia)》，分子生物系统(Molecular BioSystems)第7卷第4期。

非专利文献2：山本博之，《PLS-ROG：群体排序的偏最小二乘法(Partial leastsquares with rank order of groups)》，COBRA预印本系列(COBRA Preprint Series)，工作底稿(Working Paper)100，2012年10月。

非专利文献3：C.Urbaniak等人，《化疗对人乳微生物群和代谢组的影响(Effectof chemotherapy on the microbiota and metabolome of human milk)》，微生物组(Microbiome)，案例报告，2014年。

非专利文献4：Lozupone C等人，“《UniFrac：一种新的用于比较微生物群落的系统发育方法(UniFrac：a new phylogenetic method for comparative microbialcommunities)》”，应用和环境生物学(Applied and Environment Microbiology)，2005年。

发明内容

发明要解决的技术问题

近年来在代谢组学中，报道有涉及在根据血统或投药的状态将采集了代谢物数据的多个个体(统计样本)分成几组的情况下，根据组间的特定顺序而变动的代谢物的变动模式的研究(非专利文献1)。

本发明的目的在于提供一种能够在考虑统计样本间的组的顺序的同时进行各种数据分析的数据分析装置、方法以及程序。

用于解决上述技术问题的方案