著者らは、アミノ酸配列データベースからモチーフの候補である頻出パターンを抽出するために、極小な可変長ワイルドカード領域を持つ頻出パターンを導き出す方法を提案する。この方法では、k-頻出パターン（長さkの頻出パターン）から（k+1)-頻出パターンを生成するパターン成長アプローチを拡張し、k-頻出パターンごとにスコープデータベースを作成する。スコープデータベースの有効性を示すために、PROSITEからLeucine Zipperモチーフを含むデータセットを取り出し、可変長の頻出パターンを抽出する能力の評価を行ったので、その結果について報告する。We propose a method for extracting frequent sequential patterns with minimum variable-wildcard regions, in order to extract candidates of a motif from amino acid sequence databases. A scope database defined by each frequent k-length pattern is constructed by the extension of Projected Database that generate frequent (k+1)-length patterns from a frequent k-length pattern in pattern growth approach. Moreover, we report experimental results that our extended method was evaluated using a dataset that includes the Leucine Zipper motif.