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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-06-21
(54)【発明の名称】ジェノタイピング可変数タンデムリピート
(51)【国際特許分類】
C12Q 1/68 20180101AFI20240614BHJP
C12N 15/11 20060101ALN20240614BHJP
【ＦＩ】
C12Q1/68 ZNA
C12N15/11 Z
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023577216
(86)(22)【出願日】2022-06-13
(85)【翻訳文提出日】2023-12-13
(86)【国際出願番号】 US2022033260
(87)【国際公開番号】W WO2022265995
(87)【国際公開日】2022-12-22
(31)【優先権主張番号】63/210,294
(32)【優先日】2021-06-14
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】500358711
【氏名又は名称】イルミナ インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100108453
【弁理士】
【氏名又は名称】村山 靖彦
(74)【代理人】
【識別番号】100110364
【弁理士】
【氏名又は名称】実広 信哉
(74)【代理人】
【識別番号】100133400
【弁理士】
【氏名又は名称】阿部 達彦
(72)【発明者】
【氏名】サイ・チェン
(72)【発明者】
【氏名】エゴール・ドルチェンコ
(72)【発明者】
【氏名】マイケル・エー・エバレー
【テーマコード（参考）】
4B063
【Ｆターム（参考）】
4B063QA01
4B063QA13
4B063QA17
4B063QA19
4B063QQ02
4B063QQ42
4B063QS39
(57)【要約】
本明細書では、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を判定するためのシステム、装置、及び方法が開示される。ＶＮＴＲのハプロタイプは、参照中のＶＮＴＲにアラインされた参照サンプルの長い配列リードを用いて決定することができる。ハプロタイプの確率指標に基づいて試験対象のＶＮＴＲ状態（例えば、試験対象の１つ以上のハプロタイプ又は遺伝子型）を決定するために、長い配列リードを使用して決定されたハプロタイプに試験対象の試験サンプルの短いリードを整列させることができる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を判定するための方法であって、ハードウェアプロセッサの制御下で、
複数の第１の対象から得られた複数の第１のサンプルから生成された複数の長い配列リードを受け取ることと、
参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを使用してＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定することと、
第２の対象から得られた第２のサンプルから生成された複数の短い配列リードを受け取ることと、
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各々について、前記ＶＮＴＲにアラインメントされた前記複数の短い配列リードのうちの短い配列リードを前記ハプロタイプに再アラインメントして、再アラインメントを生成することと、
ハプロタイプに再アラインメントされた短い配列リードの再アラインメントを使用して、第２の対象に対するＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標を決定することと、
複数のハプロタイプの各々の確率指標に基づいて、前記第２の対象のＶＮＴＲの状態を決定することと、
を含む、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を判定するための方法。
【請求項2】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプを決定することが、前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプを含むデータベースを構築することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプを決定することが、前記複数の第１のサンプルのそれぞれについて、
参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた前記第１のサンプルの複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを抽出することと、
アラインメントされた長い配列リードを決定するために、ＶＮＴＲの左フランキング領域及び右フランキング領域に抽出された長い配列リードを再アラインメントすることと、
それぞれがアラインメント閾値を超えるアラインメントスコアを有する前記アラインメントされた長い配列リードに基づいて、前記複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することとを含む、請求項１～２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項4】
前記第１のサンプルの前記複数の長い配列リードのうちの前記長い配列リードの少なくとも１つが、前記ＶＮＴＲにアラインメントされ、及び／又は前記ＶＮＴＲに及ぶ前記左フランキング領域及び前記右フランキング領域に再アラインメントされる、請求項３に記載の方法。
【請求項5】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプを決定することが、前記アラインメント閾値を上回る前記アラインメントスコアをそれぞれ有する前記アラインメントされた長い配列リードの配列を、前記左フランキング領域及び前記右フランキング領域に対してアラインメントしてトリミングして、トリミングされた長い配列リードを生成することと、
前記トリミングされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することと、
を含む、請求項３～４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
前記第１のサンプルが前記ＶＮＴＲについてホモ接合性であり、前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプを決定することが、前記トリミングされた長い配列リードに基づいて前記複数のハプロタイプのうちの１つのハプロタイプのみを決定することを含む、請求項３～５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記ただ１つのハプロタイプを決定することが、前記トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることであって、場合により、前記トリミングされた長い配列リードを前記ただ１つのクラスターにクラスタリングすることが、前記トリミングされた長い配列リードの長さに基づいて前記トリミングされた長い配列リードを前記ただ１つのクラスターにクラスタリングすることを含み、場合により、前記クラスタリングが、ｋ平均クラスタリングを含む、ことと、
前記トリミングされた長い配列リードに基づいてただ１つのハプロタイプを決定することと、
を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記第１のサンプルが前記ＶＮＴＲについてヘテロ接合性であり、前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプを決定することが、前記トリミングされた長い配列リードに基づいて前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプを決定することを含む、請求項３～５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
前記２つのハプロタイプを決定することが、前記トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることであって、場合により、前記トリミングされた長い配列リードを前記２つのクラスターにクラスタリングすることが、前記トリミングされた長い配列リードの長さに基づいて前記トリミングされた長い配列リードを前記２つのクラスターにクラスタリングすることを含み、場合により、前記クラスタリングすることが、ｋ平均クラスタリングすることを含む、ことと、
前記２つのハプロタイプの第１のハプロタイプを、前記２つのクラスターの第１のクラスターにおけるトリミングされた長い配列リードに基づいて決定することと、
前記２つのハプロタイプの第２のハプロタイプを、前記２つのクラスターの第２のクラスターにおけるトリミングされた長い配列リードに基づいて決定することと、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記トリミングされた長い配列リードが、異なる長さを有する第１の複数のトリミングされた長い配列リード及び第２の複数のトリミングされた長い配列リードを含み、場合により、前記異なる長さが少なくとも５，０００塩基対異なり、前記第１のクラスターが、前記第１の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み、前記第２のクラスターが、前記第２の複数のトリミングされた長い配列リードの全て又は大部分を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項11】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプを決定することが、前記トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することを含む、請求項３～１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項12】
前記トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することが、前記トリミングされた長い配列リードの中で最も頻度の高い塩基ではない塩基をその位置に有する前記トリミングされた長い配列リードの各々の各位置について、
削除操作、挿入操作及び置換操作の各々を独立して使用して、前記位置における前記トリミングされた長い配列リードを修正し、（ｉ）前記塩基における前記トリミングされた長い配列リードに対する操作の結果生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されている前記トリミングされた長い配列リード以外の前記トリミングされた長い配列リードとの間の編集距離の和を決定することと、
前記操作の中で編集距離の最小和をもたらす前記操作を用いて前記塩基において前記トリミングされた長いシーケンスを修正すること、又は前記トリミングされた長い配列リードを編集距離の最小和に対応する前記修正されたトリミングされた長い配列リードと置き換えることと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することが、前記トリミングされた長い配列リードの各対応する位置について、
前記位置における前記トリミングされた長い配列リードの塩基の中で最も頻度の高い塩基を決定することと、
前記位置における最も頻度の高い塩基ではない前記位置における塩基を有する前記トリミングされた長い配列リードの各々について、
（ｉ）前記トリミングされた長い配列リードに対して独立して、削除操作、挿入操作、及び置換操作の各々から生じる、修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されている前記トリミングされた長い配列リード以外の前記トリミングされた長い配列リードと、の間の編集距離の合計を決定することと、
前記編集距離の和の中で最小の編集距離の和を決定することと、
編集距離の最小和をもたらす操作によって前記塩基における前記トリミングされた長い配列リードを修正すること、又は前記トリミングされた長い配列リードを編集距離の最小和に対応する前記修正されたトリミングされた長い配列リードで置き換えることと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項14】
前記削除操作は、前記位置において前記トリミングされた長い配列の塩基を削除することを含み、前記挿入操作は、前記位置における前記最も頻度の高い塩基を、前記位置における前記トリミングされた長い配列に挿入することを含み、
前記置換操作は、前記位置における前記トリミングされた長い配列の前記塩基を、前記位置における前記最も頻度の高い塩基で置換することを含む、
請求項１２～１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項15】
前記参照中の前記ＶＮＴＲにアラインメントされた前記複数の長い配列リードの前記長い配列リードの品質及び／又は前記複数のハプロタイプの品質が、品質基準を満たす、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項16】
前記ＶＮＴＲの前記状態が、前記ＶＮＴＲのハプロタイプ状態及び／又は前記ＶＮＴＲの遺伝子型状態を含み、場合により、前記ハプロタイプ状態が、ハプロタイプ、前記ハプロタイプの長さ、及び前記ハプロタイプの長さの信頼区間を含み、場合により、前記遺伝子型状態が、遺伝子型、前記遺伝子型の前記ハプロタイプの長さ、及び前記遺伝子型の前記ハプロタイプの各々の前記長さの信頼区間を含む、請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項17】
前記信頼区間が、前記ハプロタイプの最短長及び前記ハプロタイプの最長長を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項18】
前記第２の対象の前記ＶＮＴＲの前記状態を決定することが、確率基準を満たす前記確率指標を有する前記複数のハプロタイプのうちの２つ以上のハプロタイプを決定することと、
決定された前記２つ以上のハプロタイプの長さを決定することであって、前記ハプロタイプの最短の長さが、決定された前記２つ以上のハプロタイプの長さの最短の長さであり、前記ハプロタイプの最長の長さが、決定された前記２つ以上のハプロタイプの長さの最長の長さである、ことと、
を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各々の前記確率指標が、前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各々の確率を含み、前記確率基準が確率閾値を含む、請求項１～１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項20】
前記ＶＮＴＲの前記状態の精度が少なくとも６０％である、請求項１～１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項21】
前記複数の長い配列リードが、それぞれが約１０，０００塩基対～約２０，０００塩基対の長さである配列リードを含む、請求項１～２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項22】
前記複数の短い配列リードが、それぞれが約１００塩基対～約１０００塩基対の長さである配列リードを含む、請求項１～２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項23】
前記複数の短い配列リードがペアエンド配列リードを含む、請求項１～２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項24】
前記複数の短い配列リードが、シングルエンド配列リードを含む、請求項１～２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項25】
前記複数の短い配列リードが、標的化配列決定、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成され、場合により、前記ＷＧＳが臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）である、請求項１～２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項26】
前記参照が参照ヒトゲノム配列を含み、前記複数の第１の対象がヒト対象を含み、前記第２の対象がヒト対象を含む、請求項１～２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項27】
前記複数の第１の対象が前記第２の対象を含み、及び／又は前記複数の第１のサンプルが前記第２のサンプルを含む、請求項１～２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項28】
前記複数の第１のサンプル及び／又は前記第２のサンプルが、細胞、無細胞ＤＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、羊水、血液サンプル、生検サンプル、又はそれらの組み合わせを含む、請求項１～２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項29】
前記複数の第１のサンプルが少なくとも５０個のサンプルを含む、請求項１～２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項30】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各ハプロタイプが、反復単位の複数のコピーを含む、請求項１～２９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項31】
前記反復単位が、６塩基対を超える長さである、請求項３０に記載の方法。
【請求項32】
前記複数のコピーの数が少なくとも３つである、請求項３０～３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項33】
前記複数のハプロタイプのハプロタイプの前記反復単位の前記複数のコピーの２つのコピーの配列が、１つ又は複数の分化位置において異なる、請求項３０～３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項34】
前記配列が少なくとも８０％の配列同一性を有する、請求項３３に記載の方法。
【請求項35】
前記複数のハプロタイプのハプロタイプの前記反復単位の前記複数のコピーの２つのコピーの配列が同一である、請求項３０～３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項36】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプが、前記反復単位の異なる数のコピーを含む、請求項３０～３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項37】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプが、前記反復単位の同一の数のコピーを含む、請求項３０～３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項38】
前記２つのハプロタイプの一方の前記反復単位のコピー及び前記２つのハプロタイプの他方の前記反復単位のコピーの配列が、１つ又は複数の分化位置において異なり、任意選択で、前記配列が少なくとも８０％の配列同一性を有する、請求項３６～３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項39】
前記２つのハプロタイプの一方の前記反復単位のコピー及び前記２つのハプロタイプの他方の前記反復単位のコピーの配列が同一である、請求項３６～３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項40】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのハプロタイプが疾患に関連する、請求項１～３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項41】
前記ＶＮＴＲの前記状態を表すＵＩ要素を含むユーザインターフェース（ＵＩ）を生成することを含む、請求項１～４０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項42】
可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を判定するためのシステムであって、実行可能命令及びＶＮＴＲの複数のハプロタイプを記憶するように構成された非一時的メモリ及び
前記非一時的メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記実行可能な命令によってプログラムされた前記ハードウェアプロセッサは、
試験対象から得られた試験サンプルから生成された複数の短い配列リードを受け取ることと、
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各々について、前記ＶＮＴＲにアラインメントされた前記複数の短い配列リードのうちの短い配列リードを前記ハプロタイプに再アラインメントして、再アラインメントを生成することと、
ハプロタイプに再アラインメントされた短い配列リードの再アラインメントを使用して、前記試験対象に対する前記複数のハプロタイプの各々の確率を決定することと、
前記試験対象の前記ＶＮＴＲの状態を決定することと、
を実行する、ハードウェアプロセッサ
を含む、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を判定するためのシステム。
【請求項43】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプが、参照において前記ＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードの長い配列リードを使用して決定され、前記複数の長い配列リードが、複数の参照対象から得られた複数の参照サンプルから生成される、請求項４２に記載のシステム。
【請求項44】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプは、前記複数のサンプルの各々について、
参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた前記試験サンプルの複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを抽出することと、
アラインメントされた長い配列リードを決定するために、ＶＮＴＲの左フランキング領域及び右フランキング領域に抽出された長い配列リードを再アラインメントすることと、
それぞれがアラインメント閾値を超えるアラインメントスコアを有する前記アラインメントされた長い配列リードに基づいて、前記複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することと、
によって決定される、請求項４３に記載のシステム。
【請求項45】
前記試験サンプルの前記複数の長い配列リードのうちの前記長い配列リードの少なくとも１つが、前記ＶＮＴＲにアラインメントされ、及び／又は前記ＶＮＴＲに及ぶ前記左フランキング領域及び前記右フランキング領域に再アラインメントされる、請求項４４に記載のシステム。
【請求項46】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプが、前記アラインメント閾値を上回る前記アラインメントスコアをそれぞれ有する前記アラインメントされた長い配列リードの配列を、前記左フランキング領域及び前記右フランキング領域に対してアラインメントしてトリミングして、トリミングされた長い配列リードを生成することと、
前記トリミングされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することと、
によって決定される、請求項４４～４５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項47】
前記参照サンプルが前記ＶＮＴＲについてホモ接合性であり、前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプが、前記トリミングされた長い配列リードに基づいて、前記複数のハプロタイプのうちのただ１つのハプロタイプを含むと決定される、請求項４４～４６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項48】
前記ただ１つのハプロタイプが、前記トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることであって、場合により、前記トリミングされた長い配列リードを前記ただ１つのクラスターにクラスタリングすることが、前記トリミングされた長い配列リードの長さに基づいて前記トリミングされた長い配列リードを前記ただ１つのクラスターにクラスタリングすることを含み、場合により、前記クラスタリングが、ｋ平均クラスタリングを含む、ことと、
前記トリミングされた長い配列リードに基づいてただ１つのハプロタイプを決定することと、
によって決定される、請求項４７に記載のシステム。
【請求項49】
前記参照サンプルが前記ＶＮＴＲについてヘテロ接合性であり、前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプが、前記トリミングされた長い配列リードに基づいて、前記複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプを含むと決定される、請求項４４～４６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項50】
前記２つのハプロタイプが、前記トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることであって、場合により、前記トリミングされた長い配列リードを前記２つのクラスターにクラスタリングすることが、前記トリミングされた長い配列リードの長さに基づいて前記トリミングされた長い配列リードを前記２つのクラスターにクラスタリングすることを含み、場合により、前記クラスタリングすることが、ｋ平均クラスタリングすることを含む、ことと、
前記２つのハプロタイプの第１のハプロタイプを、前記２つのクラスターの第１のクラスターにおけるトリミングされた長い配列リードに基づいて決定することと、
前記２つのハプロタイプの第２のハプロタイプを、前記２つのクラスターの第２のクラスターにおけるトリミングされた長い配列リードに基づいて決定することと、
によって決定される、請求項４９に記載のシステム。
【請求項51】
前記トリミングされた長い配列リードが、異なる長さを有する第１の複数のトリミングされた長い配列リード及び第２の複数のトリミングされた長い配列リードを含み、場合により、前記異なる長さが少なくとも５，０００塩基対異なり、前記第１のクラスターが、前記第１の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み、前記第２のクラスターが、前記第２の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含む、請求項５０に記載のシステム。
【請求項52】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの前記ハプロタイプが、前記トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することによって決定される、請求項４４～５１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項53】
前記トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列が、前記トリミングされた長い配列リードの中で最も頻度の高い塩基ではない塩基をその位置に有する前記トリミングされた長い配列リードの各々の各位置について、
削除操作、挿入操作及び置換操作の各々を使用して、前記位置における前記トリミングされた長い配列リードを修正し、（ｉ）前記塩基における前記トリミングされた長い配列リードに対する操作の結果生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されている前記トリミングされた長い配列リード以外の前記トリミングされた長い配列リードとの間の編集距離の和を決定することと、
前記操作の中で編集距離の最小和をもたらす前記操作を用いて前記塩基において前記トリミングされた長いシーケンスを修正すること、又は前記トリミングされた長い配列リードを編集距離の最小和に対応する前記修正されたトリミングされた長い配列リードと置き換えることと、
によって決定される、請求項５２記載のシステム。
【請求項54】
前記トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列が、前記トリミングされた長い配列リードの各対応する位置について、
前記位置における前記トリミングされた長い配列リードの塩基の中で最も頻度の高い塩基を決定することと、
前記位置における最も頻度の高い塩基ではない前記位置における塩基を有する前記トリミングされた長い配列リードの各々について、
削除操作、挿入操作及び置換操作の各々について、（ｉ）トリミングされた長い配列リードに対する操作の結果として生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の編集距離の和を決定することと、
前記編集距離の和の中で最小の編集距離の和を決定することと、
編集距離の最小和をもたらす操作によって前記塩基における前記トリミングされた長い配列リードを修正すること、又は前記トリミングされた長い配列リードを編集距離の最小和に対応する前記修正されたトリミングされた長い配列リードで置き換えることと、
によって決定される、請求項５２に記載のシステム。
【請求項55】
前記削除操作は、前記位置において前記トリミングされた長い配列の塩基を削除することを含み、前記挿入操作は、前記位置における前記最も頻度の高い塩基を、前記位置における前記トリミングされた長い配列に挿入することを含み、
前記置換操作は、前記位置における前記トリミングされた長い配列の前記塩基を、前記位置における前記最も頻度の高い塩基で置換することを含む、
請求項５３～５４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項56】
前記参照中の前記ＶＮＴＲにアラインメントされた前記複数の長い配列リードの前記長い配列リードの品質及び／又は前記複数のハプロタイプの品質が、品質基準を満たす、請求項４３～５５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項57】
前記ＶＮＴＲの前記状態が、前記ＶＮＴＲのハプロタイプ状態及び／又は前記ＶＮＴＲの遺伝子型状態を含み、場合により、前記ハプロタイプ状態が、ハプロタイプ、前記ハプロタイプの長さ、及び前記ハプロタイプの長さの信頼区間を含み、場合により、前記遺伝子型状態が、遺伝子型、前記遺伝子型の前記ハプロタイプの長さ、及び前記遺伝子型の前記ハプロタイプの各々の前記長さの信頼区間を含む、請求項４２～５６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項58】
前記信頼区間が、前記ハプロタイプの最短長及び前記ハプロタイプの最長長を含む、請求項５７に記載のシステム。
【請求項59】
前記試験対象の前記ＶＮＴＲの前記ハプロタイプ状態を決定することが、確率基準を満たす前記確率指標を有する前記複数のハプロタイプのうちの２つ以上のハプロタイプを決定することと、
決定された前記２つ以上のハプロタイプの長さを決定することであって、前記ハプロタイプの最短の長さが、決定された前記２つ以上のハプロタイプの長さの最短の長さであり、前記ハプロタイプの最長の長さが、決定された前記２つ以上のハプロタイプの長さの最長の長さである、ことと、
を含む、請求項５８に記載のシステム。
【請求項60】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各々の前記確率指標が、前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各々の確率を含み、前記確率基準が確率閾値を含む、請求項４２～５９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項61】
前記ハプロタイプ状態の精度が少なくとも６０％である、請求項４２～６０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項62】
前記複数の長い配列リードが、それぞれが約１０，０００塩基対～約２０，０００塩基対の長さである配列リードを含む、請求項４２～６１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項63】
前記複数の短い配列リードが、それぞれが約１００塩基対～約１０００塩基対の長さである配列リードを含む、請求項４２～６２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項64】
前記複数の短い配列リードがペアエンド配列リードを含む、請求項４２～６３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項65】
前記複数の短い配列リードが、シングルエンド配列リードを含む、請求項４２～６３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項66】
前記複数の短い配列リードが、標的化配列決定、全ゲノム配列（ＷＧＳ）によって生成され、場合により、前記ＷＧＳが臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）である、請求項４２～６５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項67】
前記参照が参照ヒトゲノム配列を含み、前記複数の参照対象がヒト対象を含み、前記試験対象がヒト対象を含む、請求項４２～６６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項68】
前記複数の参照対象が前記試験対象を含み、及び／又は前記複数の参照サンプルが前記試験サンプルを含む、請求項４３～６７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項69】
前記複数の参照サンプル及び／又は前記試験サンプルが、細胞、無細胞ＤＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、羊水、血液サンプル、生検サンプル、又はそれらの組み合わせを含む、請求項４３～６８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項70】
前記複数の参照サンプルが、少なくとも５０個のサンプルを含む、請求項４３～６９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項71】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプの各ハプロタイプが、反復単位の複数のコピーを含む、請求項４２～７０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項72】
前記反復単位が、６塩基対を超える長さである、請求項７１に記載のシステム。
【請求項73】
前記複数のコピーの数が少なくとも３つである、請求項７１～７２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項74】
前記複数のハプロタイプのハプロタイプの前記反復単位の前記複数のコピーの２つのコピーの配列が、１つ又は複数の分化位置において異なる、請求項７１～７３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項75】
前記配列が少なくとも８０％の配列同一性を有する、請求項７４に記載のシステム。
【請求項76】
前記複数のハプロタイプのハプロタイプの前記反復単位の前記複数のコピーの２つのコピーの配列が同一である、請求項７１～７５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項77】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプが、前記反復単位の異なる数のコピーを含む、請求項７１～７６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項78】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプが、前記反復単位の同一の数のコピーを含む、請求項７１～７６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項79】
前記２つのハプロタイプの一方の前記反復単位のコピー及び前記２つのハプロタイプの他方の前記反復単位のコピーの配列が、１つ又は複数の分化位置において異なり、任意選択で、前記配列が少なくとも８０％の配列同一性を有する、請求項３６～７８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項80】
前記２つのハプロタイプの一方の前記反復単位のコピー及び前記２つのハプロタイプの他方の前記反復単位のコピーの配列が同一である、請求項３６～７８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項81】
前記ＶＮＴＲの前記複数のハプロタイプのハプロタイプが疾患に関連する、請求項４２～８０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項82】
前記ハードウェアプロセッサは、前記ＶＮＴＲの前記状態を表すＵＩ要素を備えるユーザインターフェース（ＵＩ）を生成することを実行するように前記実行可能命令によってプログラムされる、請求項４２～８１のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願
本出願は、２０２１年６月１４日に出願された米国仮出願第６３／２１０，２９４号に対する３５ Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）に基づく優先権を主張する。関連出願の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０２１年６月１４日に出願された米国仮出願第６３／２１０，２９４号に対する３５ Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１９（ｅ）に基づく優先権を主張する。関連出願の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
配列表の参照
本出願は、電子フォーマットでの配列表とともに出願されている。配列表は、サイズが１キロバイトである２０２２年５月２９日に作成されたＳｅｑｕｅｎｃｅ＿Ｌｉｓｔｉｎｇ＿４７ ＣＸ－３１１９７９－ＷＯという名称のファイルとして提供される。配列表の電子フォーマット中の情報は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
本出願は、電子フォーマットでの配列表とともに出願されている。配列表は、サイズが１キロバイトである２０２２年５月２９日に作成されたＳｅｑｕｅｎｃｅ＿Ｌｉｓｔｉｎｇ＿４７ ＣＸ－３１１９７９－ＷＯという名称のファイルとして提供される。配列表の電子フォーマット中の情報は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【0003】
本開示は、一般に、配列決定データを処理する分野に関し、より具体的には、可変数タンデムリピートをジェノタイピングすることに関する。
【背景技術】
【0004】
可変ヌクレオチドタンデムリピート（ＶＮＴＲ）は、ゲノム間変異の有意な割合を説明する。ＶＮＴＲの正確な検出は、領域の複雑性が低いという性質及び反復配列の長さによって、長い間複雑化されてきた。既存の短いリードパイプラインにおけるＶＮＴＲの検出電力は改善を必要とする。
【発明の概要】
【0005】
本明細書に開示されるのは、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を決定する方法である。いくつかの実施形態において、ＶＮＴＲ状態を決定する方法は、プロセッサ（例えば、ハードウェアプロセッサ又は仮想プロセッサ）の制御下にあり、複数の第１の対象から得られた複数の第１のサンプルから生成された複数の長い配列リードを受け取る工程を含む。本方法は、参照（例えば、参照ヒトゲノム配列、例えば、ｈｇ１９又はｈｇ３８）においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを使用して、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定する工程を含み得る。この方法は、第２の対象から得られた第２のサンプルから生成された複数の短い配列リードを受け取る工程を含み得る。本方法は、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々について、再編成を生成するために、ＶＮＴＲにアラインメントされた複数の短い配列リードのうちの短い配列リードをハプロタイプに再編成することを含み得る。本方法は、ハプロタイプに再アラインメントされた短い配列リードの再アラインメントを使用して、第２の対象に対するＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標を決定する工程を含み得る。本方法は、複数のハプロタイプの各々の確率指標に基づいて第２の対象のＶＮＴＲの状態を決定する工程を含み得る。いくつかの実施形態では、本方法は、ＶＮＴＲの状態を表す又は含むＵＩ要素を含むユーザインターフェース（ＵＩ）を生成する工程を含む。
【0006】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプは、疾患（例えば、双極性障害又は一遺伝子性糖尿病）に関連する。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定することは、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを含むデータベースを構築又は作成することを含む。いくつかの実施形態において、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定することは、複数の第１のサンプルのそれぞれについて、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた第１のサンプルの複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを抽出することを含む。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定することは、アラインメントされた長い配列リードを決定するために、抽出された長い配列リードをＶＮＴＲの左フランキング領域及び右フランキング領域に再編成することを含み得る。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定することは、アラインメント閾値を超えるアラインメントスコアをそれぞれ有するアラインメントされた長い配列リードに基づいて、複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することを含み得る。第１のサンプルの複数の長い配列リードのうちの長い配列リードの少なくとも１つは、ＶＮＴＲにアラインメントされ、及び／又はＶＮＴＲに及ぶ左フランキング領域及び右フランキング領域に再アラインメントされる。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することは、アラインメント閾値を超えるアラインメントスコアをそれぞれ有するアラインメントされた長い配列リードの配列をトリミングし、トリミングされた長い配列リードを生成するために左フランキング領域及び右フランキング領域にアラインメントすることを含む。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することを含み得る。
【0007】
いくつかの実施形態において、第１のサンプルは、ＶＮＴＲについてホモ接合性である。複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのうちの１つのハプロタイプのみを決定することを含み得る。ただ１つのハプロタイプを決定することは、ただ１つのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることを含むことができる。トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることは、トリミングされた長い配列リードの長さに基づいてトリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることを含み得る。クラスタリングは、ｋ平均クラスタリングを含むことができる。ただ１つのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードに基づいてただ１つのハプロタイプを決定することを含み得る。
【0008】
いくつかの実施形態において、第１のサンプルは、ＶＮＴＲについてヘテロ接合性である。複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードに基づいてＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプを決定することを含み得る。２つのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることを含み得る。トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることは、トリミングされた長い配列リードの長さに基づいてトリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることを含み得る。クラスタリングは、ｋ平均クラスタリングを含むことができる。２つのハプロタイプを決定することは、２つのクラスターの第１のクラスター内のトリミングされた長い配列リードに基づいて、２つのハプロタイプの第１のハプロタイプを決定することを含み得る。２つのハプロタイプを決定することは、２つのクラスターの第２のクラスター内のトリミングされた長い配列リードに基づいて、２つのハプロタイプの第２のハプロタイプを決定することを含み得る。いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードは、異なる長さを有する第１の複数のトリミングされた長い配列リード及び第２の複数のトリミングされた長い配列リードを含む。異なる長さは、少なくとも５，０００塩基対異なる。第１のクラスターは、第１の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み得る。第２のクラスターは、第２の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み得る。
【0009】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することは、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することを含む。いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することは、トリミングされた長い配列リードのそれぞれの位置について、その位置のトリミングされた長い配列リードの中で最も頻度の高い塩基ではない塩基を有する工程：複数の操作（削除操作、挿入操作、及び置換操作）のそれぞれを独立して使用して、その位置のトリミングされた長い配列リードを修正する工程、及び（ｉ）その塩基でのトリミングされた長い配列リードに対する操作の結果生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと（ｉｉ）修正されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の距離の和（例えば、編集距離）を決定することを含む。トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することは、複数の操作のうちの距離の最小和（例えば、編集距離）をもたらす複数の操作を使用して、塩基においてトリミングされた長い配列を修正すること、又はトリミングされた長い配列リードを、距離の最小和（例えば、編集距離）に対応する修正されたトリミングされた長い配列リードと置き換えることを含み得る。
【0010】
いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することは、トリミングされた長い配列リードの対応する各位置について、その位置におけるトリミングされた長い配列リードの塩基の中で最も頻度の高い塩基を決定することを含む。トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することは、その位置の最も頻度の高い塩基ではない位置の塩基を有するトリミングされた長い配列リードのそれぞれについて、（ｉ）トリミングされた長い配列リードに対して独立した複数の操作（例えば、削除操作、挿入操作、及び置換操作）のそれぞれから生じる修飾されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修飾されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の距離の和（例えば、編集距離）を決定することを含み得る。トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することは、距離の和（例えば、編集距離）の中で最小の距離の和（例えば、編集距離）を決定することを含み得る。トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することは、最小の距離和（例えば、編集距離）をもたらす操作で塩基においてトリミングされた長い配列リードを修正すること、又はトリミングされた長い配列リードを、最小の距離和（例えば、編集距離に対応する修正されたトリミングされた長い配列リードで置き換えること）を含み得る。いくつかの実施形態において、複数の操作は、トリミングされた長い配列の塩基をその位置において欠失させることを含む。複数の操作は、その位置の最も頻度の高い塩基をその位置のトリミングされた長い配列に挿入することを含み得る。複数の操作は、その位置におけるトリミングされた長い配列の塩基を、その位置における最も頻度の高い塩基と置き換えることを含み得る。
【0011】
いくつかの実施形態において、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードのうちの長い配列リードの品質は、品質基準を満たす。複数のハプロタイプの品質は、品質基準を満たすことができる。
【0012】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの状態は、ＶＮＴＲのハプロタイプ状態を含む。ハプロタイプ状態は、ハプロタイプ、ハプロタイプの長さ、及び／又はハプロタイプの長さの信頼区間を含み得る。ＶＮＴＲの状態は、ＶＮＴＲの遺伝子型状態を含み得る。遺伝子型の状態は、遺伝子型、遺伝子型のハプロタイプの長さ、及び／又は遺伝子型の各ハプロタイプの長さの信頼区間を含み得る。信頼区間は、ハプロタイプの最短長及びハプロタイプの最長長を含み得る。
【0013】
いくつかの実施形態では、第２の対象のＶＮＴＲの状態を決定することは、確率指標が確率基準を満たす複数のハプロタイプのうちの２つ以上のハプロタイプを決定することを含む。第２の対象のＶＮＴＲの状態を決定することは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さを決定することを含み得る。ハプロタイプの最短の長さは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さの最短の長さであり得る。ハプロタイプの最長の長さは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さの最長の長さであり得る。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの状態の精度は少なくとも６０％である。
【0014】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標は、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率を含む。確率基準は、確率閾値を含むことができる。
【0015】
いくつかの実施形態では、複数の長い配列リードは、それぞれが約１０，０００塩基対～約２０，０００塩基対の長さである配列リードを含む。複数の長い配列リードは、標的配列決定又は全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。ＷＧＳは臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）であり得る。複数の第１の対象は、ヒト対象を含むことができる。
【0016】
いくつかの実施形態では複数の短い配列リードは、それぞれが約１００塩基対～約１０００塩基対の長さである配列リードを含み得る。複数の短い配列リードは、ペアエンド配列リードを含み得る。複数の短い配列リードは、シングルエンド配列リードを含み得る。複数の短い配列リードは、標的配列決定又は全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。ＷＧＳは臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）であり得る。第２の対象は、ヒト対象を含むことができる。
【0017】
いくつかの実施形態では、複数の第１の対象は、第２の対象を含む。複数の第１のサンプルは、第２のサンプルを含むことができる。いくつかの実施形態では、複数の第１のサンプル及び／又は第２のサンプルは、細胞、無細胞ＤＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、羊水、血液サンプル、生検サンプル、又はそれらの組み合わせを含む。複数の第１のサンプルは、少なくとも５０個のサンプルを含むことができる。
【0018】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各ハプロタイプは、反復単位の複数のコピーを含む。反復単位は、６塩基対を超える長さであり得る。複数のコピーの数は、少なくとも３つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のハプロタイプのハプロタイプの反復単位の複数のコピーの２つのコピーの配列は、１つ又は複数の分化位置において異なる。ハプロタイプの反復単位の複数のコピーのうちの２つのコピーの配列は、少なくとも８０％の配列同一性を有する。複数のハプロタイプのハプロタイプの反復単位の複数のコピーの２つのコピーの配列は同一であり得る。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプは、反復単位の異なる数のコピーを含む。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプは、反復単位の同一の数のコピーを含む。いくつかの実施形態では、２つのハプロタイプの一方の反復単位のコピーの配列及び２つのハプロタイプの他方の反復単位のコピーの配列は、１つ又は複数の分化位置において異なる。配列は、少なくとも８０％の配列同一性を有することができる。２つのハプロタイプの一方の反復単位のコピーの配列及び２つのハプロタイプの他方の反復単位のコピーの配列は同一であり得る。
【0019】
本明細書に開示されるのは、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を決定するシステムである。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲステータスを判定するためのシステムは、実行可能命令及びＶＮＴＲの複数のハプロタイプを記憶するように構成された非一時的メモリを含む。システムは、非一時的メモリと通信するプロセッサ（例えば、ハードウェアプロセッサ又は仮想プロセッサ）を含むことができ、プロセッサは、試験対象から得られた試験サンプルから生成された複数の短い配列リードを受信することを実行するように実行可能命令によってプログラムされている。プロセッサは、実行可能命令によって、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々について、ＶＮＴＲにアラインメントされた複数の短い配列リードのうちの短い配列リードをハプロタイプに再アラインメントして再アラインメントを生成することを行うようにプログラムされ得る。プロセッサは、実行可能命令によって、ハプロタイプに再アラインメントされた短い配列リードの再アラインメントを使用して、試験対象に対する複数のハプロタイプの各々の確率を決定することを実行するようにプログラムされ得る。プロセッサは、実行可能命令によって、試験対象のＶＮＴＲの状態を判定することを実行するようにプログラムすることができる。いくつかの実施形態では、プロセッサは、実行可能命令によって、ＶＮＴＲの状態を表す又は含むＵＩ要素を含むユーザインターフェース（ＵＩ）を決定することを実行するようにプログラムされる。
【0020】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプは、疾患（例えば、双極性障害又は一遺伝子性糖尿病）に関連する。いくつかの実施形態において、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプは、参照（例えば、参照ヒトゲノム配列、例えば、ｈｇ１９又はｈｇ３８）においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードの長い配列リードを使用して決定される。いくつかの実施形態において、複数の長い配列リードは、複数の参照対象から得られた複数の参照サンプルから作成され得る。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプは、複数のサンプルのそれぞれについて、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた試験サンプルの複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを抽出することによって決定することができる。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプは、アラインメントされた長い配列リードを決定するために、抽出された長い配列リードをＶＮＴＲの左フランキング領域及び右フランキング領域に再編成することによって決定することができる。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプは、アラインメント閾値を超えるアラインメントスコアをそれぞれ有するアラインメントされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することによって決定することができる。試験サンプルの複数の長い配列リードのうちの少なくとも１つの長い配列リードをＶＮＴＲにアラインメントすることができる。試験サンプルの複数の長い配列リードのうちの少なくとも１つの長い配列リードは、左フランキング領域に再編成することができ、右フランキング領域はＶＮＴＲに及ぶ。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプは、アラインメント閾値を超えるアラインメントスコアをそれぞれ有するアラインメントされた長い配列リードの配列をトリミングし、トリミングされた長い配列リードを生成するために左フランキング領域及び右フランキング領域にアラインメントすることによって決定される。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプは、トリミングされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することによって決定することができる。
【0021】
いくつかの実施形態において、参照サンプルは、ＶＮＴＲについてホモ接合性である。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプは、トリミングされた長い配列リードに基づいて、複数のハプロタイプのうちの１つのハプロタイプを含むと決定され得る。ただ１つのハプロタイプは、トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることによって決定することができる。トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることは、トリミングされた長い配列リードの長さに基づいてトリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることを含み得る。クラスタリングは、ｋ平均クラスタリングを含むことができる。ただ１つのハプロタイプは、トリミングされた長い配列リードに基づいてただ１つのハプロタイプを決定することによって決定することができる。
【0022】
いくつかの実施形態において、参照サンプルは、ＶＮＴＲについてヘテロ接合性である。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプは、トリミングされた長い配列リードに基づいて、複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプを含むと決定され得る。２つのハプロタイプは、トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることによって決定することができる。トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることは、トリミングされた長い配列リードの長さに基づいてトリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることを含み得る。クラスタリングは、ｋ平均クラスタリングを含むことができる。２つのハプロタイプは、２つのクラスターの第１のクラスター内のトリミングされた長い配列リードに基づいて２つのハプロタイプの第１のハプロタイプを決定することによって決定することができる。２つのハプロタイプは、２つのクラスターの第２のクラスター内のトリミングされた長い配列リードに基づいて２つのハプロタイプの第２のハプロタイプを決定することによって決定することができる。いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードは、異なる長さを有する第１の複数のトリミングされた長い配列リード及び第２の複数のトリミングされた長い配列リードを含む。異なる長さは、少なくとも５，０００塩基対異なる。第１のクラスターは、第１の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み得る。第２のクラスターは、第２の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み得る。
【0023】
いくつかの実施形態において、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプを決定するために、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列が決定される。いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列は、トリミングされた長い配列リードのそれぞれの位置について、その位置のトリミングされた長い配列リードの中で最も頻度の高い塩基ではない塩基を有し、複数の操作（例えば、削除操作、挿入操作、及び置換操作）のそれぞれを使用して、その位置のトリミングされた長い配列リードを修正し、（ｉ）その塩基でのトリミングされた長い配列リードに対する操作の結果生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の編集距離の和を決定することによって決定され、複数の操作のうちの編集距離の最小和をもたらす複数の操作の操作を用いて、又はトリミングされた長い配列リードを、編集距離の最小和に対応する修正されたトリミングされた長い配列リードと置き換えることによって、塩基においてトリミングされた長いシーケンスを修正することを含む。
【0024】
いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列は、トリミングされた長い配列リードの対応する各位置について、その位置におけるトリミングされた長い配列リードの塩基の中で最も頻度の高い塩基を決定することと、その位置の最も頻度の高い塩基ではない塩基を有するトリミングされた長い配列リードの各々について、複数の操作（例えば、削除操作、挿入操作、及び置換操作）の各々について、（ｉ）トリミングされた長い配列リードに対する操作の結果として生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の編集距離の和を決定することと、編集距離の合計の中で編集距離の最小の合計を決定することと、編集距離の最小和をもたらす演算によって塩基においてトリミングされた長い配列リードを修正するか、又は編集距離の最小和に対応する修正されたトリミングされた長い配列リードによってトリミングされた長い配列リードを置き換えることと、によって決定される。いくつかの実施形態において、複数の操作は、その位置におけるトリミングされた長い配列の塩基を欠失させること、その位置における最も頻度の高い塩基をその位置におけるトリミングされた長い配列に挿入すること、及びその位置におけるトリミングされた長い配列の塩基をその位置における最も頻度の高い塩基と置き換えることを含む。
【0025】
いくつかの実施形態において、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードのうちの長い配列リードの品質は、品質基準を満たす。複数のハプロタイプの品質は、品質基準を満たすことができる。
【0026】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの状態は、ＶＮＴＲのハプロタイプ状態を含む。ハプロタイプ状態は、ハプロタイプ、ハプロタイプの長さ、及び／又はハプロタイプの長さの信頼区間を含み得る。ＶＮＴＲの状態は、ＶＮＴＲの遺伝子型状態を含むことができ、遺伝子型状態は、遺伝子型、遺伝子型のハプロタイプの長さ、及び／又は遺伝子型の各ハプロタイプの長さの信頼区間を含むことができる。信頼区間は、ハプロタイプの最短長及びハプロタイプの最長長を含み得る。
【0027】
いくつかの実施形態では、対象のＶＮＴＲのハプロタイプ状態を決定することは、確率指標が確率基準を満たす複数のハプロタイプのうちの２つ以上のハプロタイプを決定することを含む。試験対象のＶＮＴＲのハプロタイプ状態を決定することは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さを決定することを含み得る。ハプロタイプの最短の長さは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さの最短の長さであり得る。ハプロタイプの最長の長さは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さの最長の長さであり得る。いくつかの実施形態では、ハプロタイプ状態の精度は少なくとも６０％である。
【0028】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標は、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率を含む。確率基準は、確率閾値を含むことができる。
【0029】
いくつかの実施形態では、複数の長い配列リードは、それぞれが約１０，０００塩基対～約２０，０００塩基対の長さである配列リードを含む。複数の長い配列リードは、標的配列決定又は全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。ＷＧＳは臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）であり得る。複数の参照対象は、ヒト対象を含み得る。
【0030】
いくつかの実施形態では複数の短い配列リードは、それぞれが約１００塩基対～約１０００塩基対の長さである配列リードを含む。複数の短い配列リードは、ペアエンド配列リードを含み得る。複数の短い配列リードは、シングルエンド配列リードを含み得る。複数の短い配列リードは、標的配列決定又は全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。ＷＧＳは臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）であり得る。対象は、ヒト対象を含むことができる。第１のサンプルは、細胞、無細胞ＤＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、羊水、血液サンプル、生検サンプル、又はそれらの組み合わせを含み得る。第１の対象は、ヒト対象であり得る。
【0031】
いくつかの実施形態において、複数の参照対象は、試験対象を含む。複数の参照サンプルは、試験サンプルを含むことができる。いくつかの実施形態では、複数の参照サンプル及び／又は試験サンプルは、細胞、無細胞ＤＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、羊水、血液サンプル、生検サンプル、又はそれらの組み合わせを含む。複数の参照サンプルは、少なくとも５０個のサンプルを含むことができる。
【0032】
いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各ハプロタイプは、反復単位の複数のコピーを含む。反復単位は、６塩基対を超える長さであり得る。複数のコピーの数は、少なくとも３つであり得る。いくつかの実施形態では、複数のハプロタイプのハプロタイプの反復単位の複数のコピーの２つのコピーの配列は、１つ又は複数の分化位置において異なる。ハプロタイプの反復単位の複数のコピーのうちの２つのコピーの配列は、少なくとも８０％の配列同一性を有する。複数のハプロタイプのハプロタイプの反復単位の複数のコピーの２つのコピーの配列は同一であり得る。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプは、反復単位の異なる数のコピーを含む。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプは、反復単位の同一の数のコピーを含む。いくつかの実施形態では、２つのハプロタイプの一方の反復単位のコピーの配列及び２つのハプロタイプの他方の反復単位のコピーの配列は、１つ又は複数の分化位置において異なる。配列は、少なくとも８０％の配列同一性を有することができる。２つのハプロタイプの一方の反復単位のコピーの配列及び２つのハプロタイプの他方の反復単位のコピーの配列は同一であり得る。
【0033】
本明細書に記載されている主題の１以上の実装形態の詳細が、添付の図面及び以下の説明に記述されている。その他の特徴、態様、及び利点は、本明細書、図面、及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。本概要も以下の発明を実施するための形態も、本発明の主題の範囲を定義又は制限するものと言っているわけではない。
【図面の簡単な説明】
【0034】
【図1】参照配列及び５つのサンプルにおけるＶＮＴＲの非限定的な例示的説明を示す図である。
【図2】長いリードからのＶＮＴＲデータベースの構築の非限定的な例示的な概略図を示す図である。
【図3A】複数の長いリードからハプロタイプを生成することの非限定的な例示的概略図である。
【図3B】複数の長いリードからハプロタイプを生成することの非限定的な例示的概略図である。
【図4】短いリード上の遺伝子型ＶＮＴＲの非限定的な例示的概略図である。
【図5】ＶＮＴＲステータス（例えば、ＶＮＴＲハプロタイプ又は遺伝子型）を判定する例示的な方法を示すフロー図である。
【図6】ＶＮＴＲ状態（例えば、ＶＮＴＲハプロタイプ又は遺伝子型）の判定を実施するように構成された例示的なコンピューティングシステムのブロック図である。
【0035】
図面全体を通して、参照番号は、参照要素間の対応を示すために再使用されてもよい。図面は、本明細書に記載される例示的実施形態を図示するために提供され、本開示の範囲を限定することを意図するものではない。
【発明を実施するための形態】
【0036】
以下の詳細な説明では、添付の図面を参照し、添付の図面は本明細書の一部をなす。図面において、同様の記号は、文脈上特に指示されない限り、典型的には同様の構成要素を特定する。詳細な説明、図面、及び特許請求の範囲に記載される例示的な実施形態は、限定することを意図するものではない。本明細書に提示される主題の趣旨又は範囲から逸脱することなく、その他の実施形態を利用することができ、その他の変更を加えることができる。本開示の態様は、本明細書に全般的に記載され、図面に例示されるように、多種多様な異なる構成で配置され、置換され、組み合わされ、分離され、及び設計され得ることが容易に理解され、それらの全てが本明細書で明示的に企図されており、本明細書の開示の一部をなす。
【0037】
本明細書で参照される全ての特許、公開された特許出願、その他の刊行物、及びＧｅｎＢａｎｋからの配列、及び本明細書で参照されるその他のデータベースは、関連技術に関してそれら全体が本明細書に参照により組み込まれる。
【0038】
本明細書に開示されるのは、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を決定する方法である。いくつかの実施形態において、ＶＮＴＲ状態を決定する方法は、プロセッサ（例えば、ハードウェアプロセッサ又は仮想プロセッサ）の制御下にあり、複数の第１の対象から得られた複数の第１のサンプルから生成された複数の長い配列リードを受け取る工程を含む。本方法は、参照（例えば、参照ヒトゲノム配列、例えば、ｈｇ１９又はｈｇ３８）においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを使用して、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定する工程を含み得る。この方法は、第２の対象から得られた第２のサンプルから生成された複数の短い配列リードを受け取る工程を含み得る。本方法は、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々について、再編成を生成するために、ＶＮＴＲにアラインメントされた複数の短い配列リードのうちの短い配列リードをハプロタイプに再編成することを含み得る。本方法は、ハプロタイプに再アラインメントされた短い配列リードの再アラインメントを使用して、第２の対象に対するＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標を決定する工程を含み得る。本方法は、複数のハプロタイプの各々の確率指標に基づいて第２の対象のＶＮＴＲの状態を決定する工程を含み得る。いくつかの実施形態では、本方法は、ＶＮＴＲの状態を表す又は含むＵＩ要素を含むユーザインターフェース（ＵＩ）を生成する工程を含む。
【0039】
本明細書に開示されるのは、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）状態を決定するシステムである。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲステータスを判定するためのシステムは、実行可能命令及びＶＮＴＲの複数のハプロタイプを記憶するように構成された非一時的メモリを含む。システムは、非一時的メモリと通信するプロセッサ（例えば、ハードウェアプロセッサ又は仮想プロセッサ）を含むことができ、プロセッサは、試験対象から得られた試験サンプルから生成された複数の短い配列リードを受信することを実行するように実行可能命令によってプログラムされている。プロセッサは、実行可能命令によって、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々について、ＶＮＴＲにアラインメントされた複数の短い配列リードのうちの短い配列リードをハプロタイプに再アラインメントして再アラインメントを生成することを行うようにプログラムされ得る。プロセッサは、実行可能命令によって、ハプロタイプに再アラインメントされた短い配列リードの再アラインメントを使用して、試験対象に対する複数のハプロタイプの各々の確率を決定することを実行するようにプログラムされ得る。プロセッサは、実行可能命令によって、試験対象のＶＮＴＲの状態を判定することを実行するようにプログラムすることができる。いくつかの実施形態では、プロセッサは、実行可能命令によって、ＶＮＴＲの状態を表す又は含むＵＩ要素を含むユーザインターフェース（ＵＩ）を決定することを実行するようにプログラムされる。
【0040】
ジェノタイピング変数タンデム反復
本明細書に開示されるのは、短いリード配列決定データ（例えば、合成による配列決定などの配列決定方法によって生成された配列決定データ）での可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）遺伝子タイピング性能を有意に改善するジェノタイピング因子である。例えば、改良は、予め構築されたＶＮＴＲデータベースを利用することによって行われた。別の例として、低複雑度領域に対する現在のジェノタイピング法を最適化することによって改善を行った。本開示はまた、例えばＰａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｉｎｃ．（ＰａｃＢｉｏ，Ｍｅｎｌｏ Ｐａｒｋ，ＣＡ）ＨｉＦｉデータから集団ＶＮＴＲデータベースを構築することができるワークフローを提供する。
本明細書に開示されるのは、短いリード配列決定データ（例えば、合成による配列決定などの配列決定方法によって生成された配列決定データ）での可変数タンデムリピート（ＶＮＴＲ）遺伝子タイピング性能を有意に改善するジェノタイピング因子である。例えば、改良は、予め構築されたＶＮＴＲデータベースを利用することによって行われた。別の例として、低複雑度領域に対する現在のジェノタイピング法を最適化することによって改善を行った。本開示はまた、例えばＰａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｉｎｃ．（ＰａｃＢｉｏ，Ｍｅｎｌｏ Ｐａｒｋ，ＣＡ）ＨｉＦｉデータから集団ＶＮＴＲデータベースを構築することができるワークフローを提供する。
【0041】
ＶＮＴＲは、リピートが６塩基対（ｂｐｓ）を超え、リピート領域が８０％を超える純粋な（正確なリピートについて２０％未満のミスマッチ）リピート配列であり得る。ＶＮＴＲの構造変異（ＳＶ）には、反復配列の挿入／欠失が含まれる。変異は、高度に集団特異的であり得る。いくつかのＶＮＴＲは、双極性障害及び単遺伝子糖尿病などの遺伝病を引き起こすことが知られている。ＶＮＴＲは、サンプル毎の変動のかなりの割合を占める。個体あたり全ＳＶの約半分（１０ｋ超）がＶＮＴＲとして分類され得る。平均して、一人の人は、ＶＮＴＲにおいて約２．２メガ塩基対（Ｍｂｐｓ）の欠失配列及び約５．７Ｍｂｐｓの挿入配列を有する。
【0042】
図１は、参照配列及び５つのサンプルにおけるＶＮＴＲの非限定的な例示的説明を示す。参照ヒトゲノムＧＲＣｈ３８中のＶＮＴＲは、ｃｈｒ１：３４２８１４７－３４２８３４０にある（図１、左上パネル）。反復単位は４８ｂｐｓの長さを有する。反復単位の参照配列は、ＧＲＣｈ３８の
【0043】
【表1】
【0044】
ＶＮＴＲジェノタイピングは、短読みパイプラインでは欠落している。短いリードは、ほとんどのＶＮＴＲの全長をカバーできないことが多い。短いリードは、本明細書では短い配列リードとも呼ばれる。ＶＮＴＲの約２９％は、一個体において１５０ｂｐｓ以上の全長を有する追加のリピートを有する。ＶＮＴＲの反復性のために、短いリードからＶＮＴＲのハプロタイプを正しく再構築することは極めて困難である。ＶＮＴＲ検出力は、短いリードパイプラインにおいて非常に低い。例えば、ＶＮＴＲについてのＤＲＡＧＥＮ ｖ３．４検出力は２０％未満である。
【0045】
本明細書では、以下の１つ又は複数を含むＶＮＴＲジェノタイピング方法を実施するＶＮＴＲ遺伝子型が開示される。第１に、この方法は、集団における共通のＶＮＴＲハプロタイプのデータベースを構築することを含み得る（又はＶＮＴＲ遺伝子型解析者が行い得る）。高精度であり得る長いリード（例えば、ＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉリード）を使用して、一般的なＶＮＴＲハプロタイプのデータベースを構築することができる。本明細書では、長いリードはまた、長い配列リードとも呼ばれる。第２に、本方法は、Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．（Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ）からの配列決定機器を使用して生成される短いリード等の、合成による配列決定を含む配列決定方法によって生成される標的ＶＮＴＲ領域から短いリードを抽出することを含み得る。これらの抽出された短いリードは、データベース内の各ハプロタイプ配列に再編成することができる。第３に、本方法は、再アラインメントから最も可能性の高いＶＮＴＲハプロタイプ（したがって遺伝子型）を導出することを含み得る。ＶＮＴＲは通常、異なるハプロタイプの反復単位間に差異を有する。反復単位間の差は、本明細書では分化塩基と呼ぶことができる。最も可能性の高いハプロタイプ（したがって遺伝子型）は、これらの分化位置から決定することができる（例えば、ハプロタイプ内及びＶＮＴＲのハプロタイプ間で塩基を区別することについては、図１の右上のパネルを参照のこと）。
【0046】
方法は、高精度であり得る長いリード（例えば、ＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉリード）からＶＮＴＲデータベースを構築することを含み得る。ＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉリードは、大部分のＶＮＴＲの全長に及ぶのに十分な長さ（平均１５ｋｂ）である。長いリード配列決定は、ＤＮＡインプット及びコストによって制限され、大規模に行うことができない。しかしながら、本明細書中に記載されるように、データベースを構築するためにいくつかのサンプル（例えば、数百のサンプル）を配列決定することが可能である。
【0047】
図２は、長いリードからＶＮＴＲデータベースを構築する例を示す。各サンプルについて、標的ＶＮＴＲ領域から長いリード（例えば、ＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉリード）を抽出することができる。リードは、両側のフランキング領域に対する良好なアラインメントを有するＶＮＴＲリードの左右のフランキング領域にアラインメントすることができる。フランキング領域は、リードからトリミングすることができる。トリミングされたリードが１つのハプロタイプに由来するか２つのハプロタイプに由来するかを区別することができる。例えば、リードが２つのクラスターにクラスタリングされ得る（例えば、クラスタリングされたｋ平均）場合、サンプルはヘテロ接合性である。そうでなければ、サンプルはホモ接合性である。ハプロタイプ（複数可）は、分化したリードから組み立てることができる。例えば、リードを２つのクラスターにクラスタリングすることができる場合、各クラスター内のリードをハプロタイプに組み立てることができる。２つのクラスター内のリードは、２つのハプロタイプに組み立てることができる。リードを２つのクラスターにクラスタリングすることができない場合、リードをハプロタイプに組み立てることができる。得られた反復ハプロタイプのデータベースは、「星型対立遺伝子」を含み得る。例えば、データベース内のハプロタイプは、ハプロタイプを区別するために使用することができる区別塩基を含むことができる。ハプロタイプ中の反復単位は、ハプロタイプを区別するために使用することができる区別塩基を含み得る。図２に示される３つのハプロタイプは、それぞれ４、５及び６コピーの反復単位を有する。
【0048】
低い配列決定エラー率（例えば、１％未満）では、各位置で異なる塩基が観察されることは稀であるはずである。したがって、図３Ａ～図３Ｂを参照して示される方法は、配列決定エラーを訂正し、ハプロタイプを組み立てるために使用され得る。各位置について、これらのリード（例えば、トリミングされたリード）の中で最も高い割合（最も一般的）を有する塩基を「コンセンサス塩基」（本明細書では「真の塩基」とも呼ばれる）として標識する。「コンセンサス塩基」とは異なる塩基を有する各リード（例えば、トリミングされたリード）について、以下の３つのアクション（又は操作）を独立して実行する：塩基を削除する、「コンセンサス塩基」を追加する、又は塩基を「コンセンサス塩基」に変更する。各アクション（又は演算）によって生成された修正リード（例えば、トリミングされたリードから修正されたリード）と他の各リード（例えば、トリミングされたリード）との間の距離（例えば、編集距離）を計算することができ、これらの距離を合計することができる。読み出しは、距離の合計が最も小さいアクション（又は演算）で修正することができる。動作の距離の合計と別の動作の距離の合計は、可能性は低いが、同じであり得る（同点）。アクションに対する距離の和と他のアクションに対する距離の和とが同じであれば、２つのアクションのうちの一方を例えばランダムに選択することができる。このプロセスは、全てのリードが同じ配列を有するまで、各リード、次いで各位置（又は各位置、次いで各リード）について繰り返すことができる。低い配列決定エラー率（例えば、１％未満）では、各位置の「コンセンサス塩基」とは異なる塩基は、各位置の塩基のごく一部でなければならない。
【0049】
図３Ａ～３Ｂは、複数の長いリードからハプロタイプを生成する例を示す。各長いリードの先頭からスキャンする。ある位置で、塩基が全てのリードの間で同じ１００％でない場合、全てのリードの中で最も多く現れる塩基を「コンセンサス塩基」又は「真の塩基」と仮定する。次いで、異なる塩基を有するリードを「コンセンサス塩基」として固定しようと試みる。各読み取りの終わりに達するまで塩基の走査及び固定を継続する。図３Ａ～図３Ｂに示す例では、３つのリードは、配列ＡＴＣＧ、ＡＴＣＴ、及びＡＴＴＣＧを有する。第３の位置に多い塩基はシトシン（Ｃ）である。リード３における３番目の塩基（太字及び下線）は、チミン（Ｔ）であり、「コンセンサス塩基」とは異なる。以下の３つのアクション（又は操作）は、リード３における第３の塩基に対して独立して行うことができる：塩基の削除、「コンセンサス塩基」の追加、又は塩基の「コンセンサス塩基」への変更。第３の塩基が欠失している場合、ＡＴＣＧの配列による修正リード３と、リード１及びリード２との間の距離（例えば、編集距離）は、それぞれ０及び０である。したがって、塩基を削除する作用のための距離の合計は０である。第３の塩基が「コンセンサス塩基」に変更される場合、修正リード３はＡＴＣＣＧの配列を有する。修正リード３とリード１及びリード２との間の距離は、それぞれ１及び１である。従って、塩基を「コンセンサス塩基」に変化させる作用についての距離の合計は２である。「コンセンサス塩基」がリード３の３番目の位置に付加又は挿入される場合、修正されたリード３は、ＡＴＣＴＣＧの配列を有する。修正リード３とリード１及びリード２との間の距離は、それぞれ２及び２である。したがって、「コンセンサス」塩基を追加する動作の距離の合計は４である。結果として得られる距離の合計は、３つのアクションの中で塩基を削除するアクションにとって最小であるため、そのアクションが選択される。動作の距離の合計と別の動作の距離の合計は、可能性は低いが、同じであり得る（同点）。アクションに対する距離の和と他のアクションに対する距離の和とが同じであれば、２つのアクションのうちの一方を例えばランダムに選択することができる。修正リード３は、第３位置に固定される。このプロセスは、全てのリードの終わりに達するまで繰り返される。
【0050】
図４は、短いリード上の遺伝子型ＶＮＴＲの一例を示す。短いリード（例えば、Ｉｌｌｕｍｉｎａリードペア）は、ＶＮＴＲの位置にあるＢＡＭファイルから抽出することができる。各リードは、ＶＮＴＲハプロタイプデータベース中のハプロタイプの各々に再整列され得る。いくつかの実施形態では、再アラインメントにおいてギャップは許容されない。各ハプロタイプ／リード対の組み合わせをスコア付けすることができる。スコアリングのためにいくつかの実施形態で使用されるＶＮＴＲジェノタイピングモデルは以下の通りである。
Ｌ塩基を有するリードＲｉについて、所与のハプロタイプＨ１に対するその確率は、以下の通りである。
Ｌ塩基を有するリードＲｉについて、所与のハプロタイプＨ１に対するその確率は、以下の通りである。
【0051】
【数1】
Ｐ（Ａｋ）は、マッチ／ミスマッチ状態及び塩基品質スコアに従って予め定義される。
フラグメント長Ｆｉを有するリード対に関して、上記の確率は以下のように拡張される。
Ｐ（Ｒｉ１，Ｒｉ２│Ｈ１）＝Ｐ（Ｒｉ１│Ｈ１）Ｐ（Ｒｉ２│Ｈ２）Ｐ（Ｆｉ），
式中、Ｐ（Ｆｉ）は、所与のサンプルにおける全体的なフラグメント長分布から推定される。
次いで、特定の二倍体遺伝子型Ｇｇ＝Ｈ１／Ｈ２についてのリードの確率Ｒｉは、以下の通りである。
Ｐ（Ｒｉ│Ｇｇ＝Ｈ１／Ｈ２）＝０．５＊（Ｐ（Ｒｉ│Ｈ１）＋Ｐ（Ｒｉ│Ｈ２））
各リードについて、あらゆる可能な遺伝子型についてＰ（ＲｉＧｇ）を計算する。
最終的な遺伝子型は、同じベイズのアプローチを用いて、全てのＭの可能な遺伝子型上の全てのＮリードのＰ（ＲｉＧｇ）から導出される。
【0052】
【数2】
【0053】
「星型対立遺伝子」を有さないいくつかの純粋な反復では、２つ以上の最良の遺伝子型が観察され得る。断片長情報は、可能性のある遺伝子型を絞り込むのに役立ち得るが、この曖昧性を完全に排除することはできない。いくつかの実施形態では、信頼区間（ＣＩ）は、ＶＮＴＲ長の推定値として報告される。これら全ての等しく最良の遺伝子型をカバーすることができる最小セットを最初に導出することができる。この最小セットを使用して、ＣＩを各ハプロタイプについて［最短対立遺伝子、最長対立遺伝子］として報告することができる。例えば、ＶＮＴＲは、長さが５０／６０、５０／８０である２つの可能な遺伝子型を有するとして遺伝子型決定され、［５０，５０］及び［６０，８０］のＣＩを有すると報告することができる。
【0054】
ＶＮＴＲジェノタイピング精度。改善されたＶＮＴＲジェノタイピング精度が、本明細書に記載されるジェノタイピング方法を用いて得られた（表１）。６０個のサンプルをＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉで配列決定した。Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＮｏｖａＳｅｑ ６０００を使用して、ＶＮＴＲのジェノタイピング精度を試験した。総数１，０００個のＶＮＴＲをこの分析で試験した。本明細書に記載されるジェノタイピング法は、正確な遺伝子型、反復長、及び反復長ＣＩによって測定される６２％、７１％、及び７８％の精度を有した。反復長によって測定されるＤｒａｇｅｎ ｖ３．４大変異体検出精度は１６％であった。パラグラフ（Ｃｈｅｎ，Ｓ．，ｅｔ ａｌ．Ｐａｒａｇｒａｐｈ：ａ ｇｒａｐｈ－ｂａｓｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｖａｒｉａｎｔ ｇｅｎｏｔｙｐｅｒ ｆｏｒ ｓｈｏｒｔ－ｒｅａｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｄａｔａ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ ２０，２９１（２０１９）；その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）において、反復存在が正しくジェノタイピングされたかどうかによって測定された大きな変異体のジェノタイピング精度は３８％であった。
【0055】
【表2】
【0056】
「星型対立遺伝子」は、いくつかの純粋なリピートについては存在しない。ＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉデータは、大きなホモポリマーを有する領域では低い品質を有し得る。ＶＮＴＲジェノタイピング精度は、高品質のアセンブルされたハプロタイプを含むホワイトリストに分析を限定することによって改善された（表２）。ホワイトリストを生成するために使用されたフィルタリング基準は、ホモポリマー長さ、反復単位の純度、ハプロタイプアセンブリ品質、及び集団における反復変動性を含んだ。表２に示される性能は、最初に試験されたＶＮＴＲの６０％をカバーするホワイトリストに基づいていた。示される改善は、表１に示される最初に試験されたＶＮＴＲの性能に対するものである。ホワイトリストでは、ＶＮＴＲジェノタイピング性能が改善された。
【0057】
【表3】
【0058】
ＶＮＴＲ状態の決定
図５は、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、ＶＮＴＲ状態（例えば、ＶＮＴＲハプロタイプ又は遺伝子型）を決定する例示的な方法５００を示すフロー図である。方法５００は、コンピューティングシステムの１つ以上のディスクドライブなどのコンピュータ可読媒体上に記憶された実行可能プログラム命令のセット内で具現化されてもよい。例えば、図６に示され、以下でより詳細に説明されるコンピューティングシステム６００は、方法５００を実施するための実行可能プログラム命令のセットを実行することができる。方法５００が開始された場合、実行可能プログラム命令は、ＲＡＭなどのメモリにロードされ、コンピューティングシステム６００の１つ以上のプロセッサによって実行することができる。方法５００は、図６に示されるコンピューティングシステム６００について説明されているが、説明は単なる例示であり、限定することを意図するものではない。いくつかの実施形態では、方法５００又はその部分は、複数のコンピューティングシステムによって連続的に又は並列に実行されてもよい。
図５は、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、ＶＮＴＲ状態（例えば、ＶＮＴＲハプロタイプ又は遺伝子型）を決定する例示的な方法５００を示すフロー図である。方法５００は、コンピューティングシステムの１つ以上のディスクドライブなどのコンピュータ可読媒体上に記憶された実行可能プログラム命令のセット内で具現化されてもよい。例えば、図６に示され、以下でより詳細に説明されるコンピューティングシステム６００は、方法５００を実施するための実行可能プログラム命令のセットを実行することができる。方法５００が開始された場合、実行可能プログラム命令は、ＲＡＭなどのメモリにロードされ、コンピューティングシステム６００の１つ以上のプロセッサによって実行することができる。方法５００は、図６に示されるコンピューティングシステム６００について説明されているが、説明は単なる例示であり、限定することを意図するものではない。いくつかの実施形態では、方法５００又はその部分は、複数のコンピューティングシステムによって連続的に又は並列に実行されてもよい。
【0059】
方法５００がブロック５０４で開始した後、方法５００はブロック５０８に進み、コンピューティングシステム（例えば、図６を参照して説明したコンピューティングシステム６００）が、複数の第１の対象（又は参照対象）から得られた複数の第１のサンプル（又は参照サンプル）から生成された複数の長い配列リードを受け取る。長い配列リードは、本明細書では長いリードとも呼ばれる。長い配列リードは、例えば、ＰａｃＢｉｏ ＨｉＦｉリードであり得る。長い配列リードは、例えば、５キロ塩基対（ｋｂｐｓ）、６ｋｂｐｓ、７ｋｂｐｓ、８ｋｂｐｓ、９ｋｂｐｓ、１０ｋｂｐｓ、１１ｋｂｐｓ、１２ｋｂｐｓ、１３ｋｂｐｓ、１４ｋｂｐｓ、１５ｋｂｐｓ、２０ｋｂｐｓ、２５ｋｂｐｓ、３０ｋｂｐｓ、又はそれ以上であり得る。例えば、複数の長い配列リードは、約１０ｋｂｐｓ～約２０ｋｂｐｓである配列リードを含む。複数の長い配列リード（又はブロック５１２でＶＮＴＲの左フランキング領域及び右フランキング領域に整列される長い配列リード）の各々の１つ、１つ又は複数は、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、又はそれ以上などの高い精度を有し得る。複数の第１のサンプルは、少なくとも４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、１０００個、又はそれ以上のサンプルを含むことができる。複数の長い配列リードは、標的配列決定又は全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。ＷＧＳは臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）であり得る。複数の第１の対象は、ヒト対象を含むことができる。
【0060】
方法５００はブロック５０８からブロック５１２に進み、ここで、コンピューティングシステムは、複数の長い配列リードのうち、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた長い配列リードを使用して、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプ（又はＶＮＴＲのハプロタイプのデータベース）を決定する（図２及び添付の説明を参照されたい）。参照は、例えば、ｈｇ１９又はｈｇ３８などの参照ヒトゲノム配列であり得る。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの１つのハプロタイプは、疾患に関連する。この病気の非限定的な例には、双極性疾患、ＭＣＫＤ１、卒中、ＣＡＤ、ＦＳＨＤ、ＡＤＨＤ、パーキンソン病、びまん性汎細気管支炎（ＤＰＢ）、一遺伝子糖尿病、Ｔ１Ｄ、Ｔ２Ｄ、肥満、ＯＣＤ、ＡＤＨＤ、離断性骨軟骨炎、川崎病、卒中におけるＡＴＦ、ＢＰＳＤ、アルツハイマー病、ＯＣＤ、不安、統合失調症、転移性結腸直腸癌、川崎病、又は進行性ミオクローヌスてんかん１Ａが含まれる。ＶＮＴＲは、コード領域又は非コード領域に存在し得る。ＶＮＴＲは、５’非翻訳領域（ＵＴＲ）、プロモーター、イントロン、又は３’ＵＴＲに存在し得る。ＶＮＴＲを含む又はＶＮＴＲに影響される遺伝子は、例えば、ＰＥＲ３、ＭＵＣ１、ＩＬ１ＲＮ、ＤＵＸ４、ＤＡＴ１、ＭＵＣ２１、ＣＥＬ、ＩＮＳ、ＤＲＤ４、ＡＣＡＮ、ＺＦＨＸ３、ＧＰ１ＢＡ、ＳＥＲＴ、ＳＥＲＴ、ＨＩＣ１、ＭＭＰ９、ＣＳＴＢ又はＭＡＯＡであり得る。
【0061】
ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各ハプロタイプは、反復単位の複数のコピーを含み得る。反復単位は、６ｂｐｓ、７ｂｐｓ、８ｂｐｓ、９ｂｐｓ、１０ｂｐｓ、１１ｂｐｓ、１２ｂｐｓ、１３ｂｐｓ、１４ｂｐｓ、１５ｂｐｓ、１６ｂｐｓ、１７ｂｐｓ、１８ｂｐｓ、１９ｂｐｓ、２０ｂｐｓ、３０ｂｐｓ、４０ｂｐｓ、５０ｂｐｓ、６０ｂｐｓ、７０ｂｐｓ、８０ｂｐｓ、９０ｂｐｓ、１００ｂｐｓ、１５０ｂｐｓ、２００ｂｐｓ、又はそれ以上の長さであり得る（又は少なくとも又はそれ以上であり得る）。複数のコピーの数は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、１５０、２００、３００、４００、５００以上であり得る（又は少なくとも若しくはそれ以上であり得る）。病原性コピー数は、参照におけるコピー数と等しいか、それより多いか、又はそれより少ないものであり得る。
【0062】
ハプロタイプの反復単位の２つのコピーは、特定の位置（本明細書では分化位置と呼ばれる）における塩基の分化を含み得る。例えば、複数のハプロタイプのハプロタイプの反復単位の複数のコピーのうちの２つのコピーの配列は、１つ又は複数の分化位置（例えば、２、３、４、５、１０、２０、又はそれ以上の位置）において異なる。ハプロタイプの星型対立遺伝子は、これらの位置における塩基の分化を含み得る。星型対立遺伝子は、２つ以上のハプロタイプを互いに区別するのに役立ち得る位置を含み得る。ハプロタイプの反復単位の複数のコピーのうちの２つのコピーの配列は、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９９％又はそれを超える配列同一性を有する（又は少なくとも有する）。複数のハプロタイプのハプロタイプの反復単位の複数のコピーの２つのコピーの配列は同一であり得る。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプは、反復単位の異なる数のコピーを含む。
【0063】
２つのハプロタイプの各々における反復単位のコピーは、ある特定の位置（本明細書では分化位置と呼ばれる）における塩基の分化を含み得る。例えば、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのうちの２つのハプロタイプは、反復単位の同一の数のコピーを含む。２つのハプロタイプの一方の反復単位のコピーの配列及び２つのハプロタイプの他方の反復単位のコピーの配列は、１つ又は複数の分化位置において異なり得る。ハプロタイプの星型対立遺伝子は、これらの位置における塩基の分化を含み得る。２つのコピーの配列は、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９９％又はそれ以上の配列同一性を有する（又は少なくとも有する）ことができる。２つのハプロタイプの一方の反復単位のコピーの配列及び２つのハプロタイプの他方の反復単位のコピーの配列は同一であり得る。
【0064】
ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを含むデータベースを構築又は作成することができる。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、複数の第１のサンプルのそれぞれについて、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた第１のサンプルの複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを抽出することができる。コンピューティングシステムは、ＶＮＴＲの左フランキング領域及び右フランキング領域に抽出された長い配列リードを再アラインメントして、アラインメントされた長い配列リードを決定することができる。アラインメントされた長い配列リードは、左フランキング領域及び右フランキング領域とアラインメントされた長い配列リードであり得る。アラインメントされた長い配列リードは、例えば、左フランキング領域及び右フランキング領域に対して関連するアラインメントを有する長い配列リードであり得る。コンピューティングシステムは、アラインメント閾値（例えば、８０％、８５％、９０％、９５％、９９％又は１００％の配列同一性）を超えるアラインメントスコアをそれぞれ有するアラインメントされた長い配列リードに基づいて、複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することができる。アラインメント閾値は、予め決定することができる。いくつかの実施形態では、アラインメント閾値は、１００、２００、３００、４００、５００、１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、又はそれ以上若しくはそれ以下のサンプルなど、多数のサンプルを使用して決定される。第１のサンプルの複数の長い配列リードのうちの少なくとも１つの長い配列リードをＶＮＴＲにアラインメントすることができる。第１のサンプルの複数の長い配列リードのうちの少なくとも１つの長い配列リードは、左フランキング領域に再編成することができ、右フランキング領域はＶＮＴＲに及ぶ。いくつかの実施形態では、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、アラインメント閾値を超えるアラインメントスコアをそれぞれ有するアラインメントされた長い配列リードのうち、左フランキング領域及び右フランキング領域にアラインメントされた配列をトリミングして、トリミングされた長い配列リードを生成することができる。コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードに基づいて複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することができる。
【0065】
第１のサンプルは、ＶＮＴＲについてヘテロ接合性であり得る。複数のトリミングされた長い配列リードは、２つのクラスターにクラスタリングされ得る。複数のハプロタイプのハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードに基づいてＶＮＴＲの複数のハプロタイプの２つのハプロタイプを決定することができる。２つのハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることができる。コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードを、トリミングされた長い配列リードの長さに基づいて２つのクラスターにクラスタリングすることができる。コンピューティングシステムは、クラスタリング法を使用して、トリミングされた長い配列リードを２つのクラスターにクラスタリングすることができる。クラスタリング方法は、ｋ平均クラスタリング（例えば、ｋは２に等しい）を含むことができる。クラスタリング方法は、階層的クラスタリングを含むことができる。クラスタリング方法は、例えば、連結性モデル、重心モデル、分布モデル、又は密度モデルを使用して実行することができる。コンピューティングシステムは、２つのクラスターの第１のクラスター内のトリミングされた長い配列リードに基づいて、２つのハプロタイプの第１のハプロタイプを決定することができる。コンピューティングシステムは、２つのクラスターの第２のクラスター内のトリミングされた長い配列リードに基づいて、２つのハプロタイプの第２のハプロタイプを決定することができる。いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードは、異なる長さを有する第１の複数のトリミングされた長い配列リード及び第２の複数のトリミングされた長い配列リードを含む。クラスターは、約１キロ塩基対（ｋｂｐｓ）、２ｋｂｐｓ、３ｋｂｐｓ、４ｋｂｐｓ、５ｋｂｐｓ、１０ｋｂｐｓ、１５ｋｂｐｓ、２０ｋｂｐｓ、３０ｋｂｐｓ、４０ｋｂｐｓ、５０ｋｂｐｓ、１００ｋｂｐｓ、又はそれ以上の長さ（例えば、クラスター内のトリミングされた長い配列リードの平均長さ）を有し得る。２つのクラスターの長さ（例えば、各クラスターにおけるトリミングされた長い配列リードの平均長）は、約、又は少なくとも、１ｋｂｐｓ、２ｋｂｐｓ、３ｋｂｐｓ、４ｋｂｐｓ、５ｋｂｐｓ、１０ｋｂｐｓ、１５ｋｂｐｓ、２０ｋｂｐｓ、３０ｋｂｐｓ、４０ｋｂｐｓ、５０ｋｂｐｓ、１００ｋｂｐｓ以上だけ異なり得る。例えば、一方のクラスターの長さは約５ｋｂｐｓであり、他方のクラスターの長さは約３０であり、２つのクラスターの長さは約２５ｋｂｐｓだけ異なり得る。第１のクラスターは、第１の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て（例えば、９０％、９５％、９９％、若しくはそれ以上）、又は大部分（例えば、５１％、６０％、７０％、８０％、若しくはそれ以上）を含み得る。第２のクラスターは、第２の複数のトリミングされた長い配列リードの全て、実質的に全て、又は大部分を含み得る。
【0066】
第１のサンプルは、ＶＮＴＲについてホモ接合性であり得る。第１のサンプルは、ＶＮＴＲについてヘテロ接合性であり得る。複数のトリミングされた長い配列リードは、２つのクラスターにクラスタリングされ得ない。複数のハプロタイプのうちのハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードに基づいて、複数のハプロタイプのうちの１つのハプロタイプのみを決定することができる。ただ１つのハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることができる。例えば、トリミングされた長い配列リード間の分離は、トリミングされた長い配列リードが２つのクラスターにクラスタリングされない、及び／又はただ１つのクラスターにクラスタリングされるように十分に小さくすることができる。コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードの長さに基づいて、トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターにクラスタリングすることができる。コンピューティングシステムは、クラスタリング法を使用して、トリミングされた長い配列リードをただ１つのクラスターのみにクラスタリングすることができる。クラスタリング方法は、ｋ平均クラスタリング（例えば、ｋは２に等しい）を含むことができる。例えば、トリミングされた長い配列リードの長さの差は、トリミングされた長い配列リードが２つのクラスターにクラスタリングされない、及び／又はｋが２であるｋ平均クラスタリングを使用してただ１つのクラスターにクラスタリングされるように十分に小さくすることができる。クラスタリング方法は、階層的クラスタリングを含むことができる。クラスタリング方法は、例えば、連結性モデル、重心モデル、分布モデル、又は密度モデルを使用して実行することができる。コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードに基づいてただ１つのハプロタイプを決定することができる。
【0067】
ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプを決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定することができる（図２及び添付の説明を参照されたい）。いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードのそれぞれの各位置について、その位置におけるトリミングされた長い配列リードの中で最も頻度の高い塩基ではない塩基を用いて以下を行うことができる（トリミングされた全ての長い配列リードの次の位置に進む前に、トリミングされた全ての長い配列リードの（対応する）位置をトラバースすること、又は別のトリミングされた長い配列リードの各位置をトラバースする前に、トリミングされた長い配列リードの各位置をトラバースすること）。コンピューティングシステムは、複数の操作（例えば、削除操作、挿入操作、及び置換操作）の各々を独立して使用して、その位置でトリミングされた長い配列リードを修正し、（ｉ）塩基におけるトリミングされた長い配列リードに対する操作の結果として生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の距離の和（例えば、編集距離）を決定することができる。コンピューティングシステムは、複数の演算のうちの距離の最小和（例えば、編集距離）をもたらす複数の演算の演算を使用して、塩基におけるトリミングされた長いシーケンスを修正することができる。あるいは、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードを、最小の距離の和（例えば、編集距離）に対応する修正されたトリミングされた長い配列リードと置き換えることができる。いくつかの実施形態において、複数の操作は、トリミングされた長い配列の塩基をその位置において欠失させることを含む。複数の操作は、その位置の最も頻度の高い塩基をその位置のトリミングされた長い配列に挿入することを含み得る。複数の操作は、その位置におけるトリミングされた長い配列の塩基を、その位置における最も頻度の高い塩基と置き換えることを含み得る。
【0068】
いくつかの実施形態において、トリミングされた長い配列リードのコンセンサス配列を決定するために、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードの各位置について以下を実行することができる（トリミングされた全ての長い配列リードの次の位置に進む前に、トリミングされた全ての長い配列リードの（対応する）位置をトラバースすること、又は別のトリミングされた長い配列リードの各位置をトラバースする前に、トリミングされた長い配列リードの各位置をトラバースすること）。コンピューティングシステムは、その位置におけるトリミングされた長い配列リードの塩基の中で最も頻度の高い塩基を決定することができる。その位置の最も頻度の高い塩基ではない位置の塩基を有するトリミングされた長い配列リードの各々について、コンピューティングシステムは、（ｉ）トリミングされた長い配列リードに対する複数の操作の各々から生じる修正されたトリミングされた長い配列リードと、（ｉｉ）修正されているトリミングされた長い配列リード以外のトリミングされた長い配列リードとの間の距離の和（例えば、編集距離）を決定することができる。コンピューティングシステムは、距離の和（例えば、編集距離）の中で最小の距離の和（例えば、編集距離）を決定することができる。コンピューティングシステムは、距離の最小和（例えば、編集距離）をもたらす演算によって、塩基において読み出されたトリミングされた長い配列リードを修正することができる。あるいは、コンピューティングシステムは、トリミングされた長い配列リードを、最小の距離の和（例えば、編集距離）に対応する修正されたトリミングされた長い配列リードと置き換えることができる。
【0069】
いくつかの実施形態において、長い配列リード及び／又はハプロタイプは、配列決定の質、ホモポリマーの長さ、反復単位の純度、ハプロタイプ集合体の質、及び集団における繰り返しの可変性などの質の基準に基づいて除外又は破棄され得る。（長い配列リードが参照においてＶＮＴＲにアラインメントされる前又は後の）複数の長い配列リードの質は、１つ又はそれを超える品質基準を満たすことができる。１つ又は複数の品質基準（又はフィルタリング基準）を満たさない長い配列リードは、複数のハプロタイプのハプロタイプを決定するために使用から除外又は破棄することができる。品質基準は、配列決定品質（例えば、Ｐｈｒｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｃｏｒｅなどの塩基コール精度）及びホモポリマー長を含み得る。例えば、長い配列リードは、大きいホモポリマーを有する領域において低い品質を有し得る。そのような低品質の長い配列リードは、複数のハプロタイプのハプロタイプを決定することから破棄することができる。一部の実施形態では、複数のハプロタイプの品質は、１つ又は複数の品質基準（又はフィルタリング基準）を満たす。１つ又は複数の品質基準を満たさないハプロタイプは、除外又は廃棄することができる。品質基準は、例えば、ホモポリマーの長さ、反復単位の純度、ハプロタイプ集合体の品質、及び／又は集団内の反復変動性を含み得る。残りのハプロタイプは、ハプロタイプのホワイトリストであり得る。ハプロタイプのホワイトリストは、方法５００の１つ又は複数の後続ブロックで使用することができる。ハプロタイプのホワイトリストは、例えば、最初に決定された全てのハプロタイプの約５０％、６０％、７０％、又は８０％を含み得る（ハプロタイプのホワイトリスト及び除外又は破棄されたハプロタイプの両方を含む）。複数のハプロタイプは、除外されたハプロタイプではなく、ハプロタイプのホワイトリストを含み得る。
【0070】
いくつかの実施形態では、ブロック５０８で複数の長い配列リードを受信し、ブロック５１２で複数の長い配列リードを使用してＶＮＴＲの複数のハプロタイプを決定する代わりに、コンピューティングシステムは、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプ（又はＶＮＴＲのハプロタイプのデータベース）を受信する。代替的又は追加的に、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプ（又はＶＮＴＲのハプロタイプのデータベース）がコンピューティングシステムのメモリに記憶される。複数のハプロタイプは、ブロック５１２を参照して記載されるように、参照においてＶＮＴＲにアラインメントされた複数の長い配列リードのうちの長い配列リードを使用して決定され得る。
【0071】
方法５００はブロック５１２からブロック５１６に進み、コンピューティングシステムが、第２の対象から得られた第２のサンプル（又は試験サンプル）から生成された複数の短い配列リードを受信する。短い配列リードは、本明細書では短いリードとも呼ばれる。短い配列リードは、例えば、それぞれ５０、６０、７０、８０、９０、１００、１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、１９０、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１２５０、１５００、１７５０、２０００又はそれ以上の塩基対（ｂｐｓ）の長さであり得る。例えば、短い配列リードは、それぞれ約１００ｂｐ～約１０００ｂｐの長さである。短い配列リードは、ペアエンド配列リードを含み得る。配列リードは、シングルエンド配列リードを含み得る。短い配列リードは、標的配列決定によって生成することができる。短い配列リードは、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。短い配列リードは、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）によって生成することができる。ＷＧＳは臨床用ＷＧＳ（ｃＷＧＳ）であり得る。第２のサンプルは、細胞、無細胞ＤＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、羊水、血液サンプル、生検サンプル、又はそれらの組み合わせを含み得る。第２の対象は、ヒト対象であり得る。いくつかの実施形態では、複数の第１の対象は、第２の対象を含む。いくつかの実施形態において、複数の第１のサンプルは、第２のサンプルを含む。
【0072】
コンピューティングシステムは、配列リードをメモリに記憶することができる。コンピューティングシステムは、配列リードをメモリにロードすることができる。配列リードは、合成による配列決定、結合による配列決定、又はライゲーションによる配列決定などの技術によって生成することができる。配列リードは、Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．（Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ）からのＭＩＮＩＳＥＱ、ＭＩＳＥＱ、ＮＥＸＴＳＥＱ、ＨＩＳＥＱ、及びＮＯＶＡＳＥＱ配列決定機器などの機器を使用して生成することができる。
【0073】
方法５００はブロック５１６からブロック５２０に進み、コンピューティングシステムが、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々について、ＶＮＴＲに（再）アラインメントされた複数の短い配列リードのうちの短い配列リードをハプロタイプにアラインメントして、再アラインメントを生成する。いくつかの実施形態では、再アラインメントにおいてギャップは許容されない。いくつかの実施形態では、再アラインメントにおいてギャップが許容される。コンピューティングシステムは、Ｂｕｒｒｏｗｓ－Ｗｈｅｅｌｅｒ Ａｌｉｇｎｅｒ（ＢＷＡ）、ｉＳＡＡＣ、ＢａｒｒａＣＵＤＡ、ＢＦＡＳＴ、ＢＬＡＳＴＮ、ＢＬＡＴ、Ｂｏｗｔｉｅ、ＣＡＳＨＸ、Ｃｌｏｕｄｂｕｒｓｔ、ＣＵＤＡ－ＥＣ、ＣＵＳＨＡＷ、ＣＵＳＨＡＷ２、ＣＵＳＨＡＷ２－ＧＰＵ、ｄｒＦＡＳＴ、ＥＬＡＮＤ、ＥＲＮＥ、ＧＮＵＭＡＰ、ＧＥＭ、ＧｅｎｓｅａｒｃｈＮＧＳ、ＧＭＡＰ及びＧＳＮＡＰ、Ｇｅｎｅｉｏｕｓ Ａｓｓｅｍｂｌｅｒ、ＬＡＳＴ、ＭＡＱ、ｍｒＦＡＳＴ及びｍｒｓＦＡＳＴ、ＭＯＭ、ＭＯＳＡＩＫ、ＭＰｓｃａｎ、Ｎｏｖｏａｌｉｇｈ ＆ ＮｏｖｏａｌｉｇｎＣＳ、ＮｅｘｔＧＥＮｅ、Ｏｍｉｘｏｎ、ＰＡＬＭａｐｐｅｒ、Ｐａｒｔｅｋ、ＰＡＳＳ、ＰｅｒＭ、ＰＲＩＭＥＸ、ＱＰａｌｍａ、ＲａｚｅｒＳ、ＲＥＡＬ、ｃＲＥＡＬ、ＲＭＡＰ、ｒＮＡ、ＲＴ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｏｒ、Ｓｅｇｅｍｅｈｌ、ＳｅｑＭａｐ、Ｓｈｒｅｃ、ＳＨＲｉＭＰ、ＳＬＩＤＥＲ、ＳＯＡＰ、ＳＯＡＰ２、ＳＯＡＰ３及びＳＯＡＰ３－ｄｐ、ＳＯＣＳ、ＳＳＡＨＡ及びＳＳＡＨＡ２、Ｓｔａｍｐｙ、ＳＴｏＲＭ、Ｓｕｂｒｅａｄ及びＳｕｂｊｕｎｃ、Ｔａｉｐａｎ、ＵＧＥＮＥ、ＶｅｌｏｃｉＭａｐｐｅｒ、ＸｐｒｅｓｓＡｌｉｇｎ、及びＺＯＯＭなどのアライナ－又はアラインメント方法使用して、短い配列リードをハプロタイプに（再）アラインすることができる。
【0074】
方法５００はブロック５２０からブロック５２４に進み、ここでコンピューティングシステムは、ハプロタイプに（再）整列された短い配列リードの再整列を使用して、第２の対象についてのＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標を決定する。コンピューティングシステムは、複数のハプロタイプのうちの２つ以上のハプロタイプを決定することができ、各ハプロタイプは、確率基準を満たす確率指標を有する。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率指標は、ＶＮＴＲの複数のハプロタイプの各々の確率を含む。確率基準は、確率閾値（例えば、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、又は９５％）を含むことができる。確率閾値は予め決定することができる。いくつかの実施形態では、確率閾値は、１００、２００、３００、４００、５００、１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、又はそれ以上若しくはそれ以下のサンプルなど、多数のサンプルを使用して決定される。確率基準は、複数のハプロタイプのそれぞれの中で最も高い確率（又は最も高い２、３、４、５、又はそれ以上の確率などの最も高いいくつかの確率）を含むことができる。
【0075】
代替的又は追加的に、コンピューティングシステムは、ハプロタイプに（再）整列された短い配列リードの再アラインメントを使用して、第２の対象についてのＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプの各ペアの確率指標を決定する。コンピューティングシステムは、複数のハプロタイプのうちの１つ以上のハプロタイプ対を決定することができ、各対は、確率基準を満たす確率指標を有する。ＶＮＴＲの複数のハプロタイプのハプロタイプの各対の確率指標は、ＶＮＴＲのハプロタイプの各対の確率を含み得る。確率基準は、確率閾値（例えば、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、又は９５％）を含むことができる。確率基準は、複数のハプロタイプの各ハプロタイプ対の中で最も高い確率（又は最も高い２、３、４、５、又はそれ以上の確率などの最も高い数個の確率）を含むことができる。
【0076】
例えば、各ハプロタイプ／配列リードの組み合わせのスコア（例えば、確率指標）を決定することができる。スコアリングのためにいくつかの実施形態で使用されるＶＮＴＲジェノタイピングモデルは以下の通りである。
Ｌ塩基を有するリードＲｉについて、所与のハプロタイプＨ１に対するその確率は、以下の通りである。
Ｌ塩基を有するリードＲｉについて、所与のハプロタイプＨ１に対するその確率は、以下の通りである。
【0077】
【数3】
Ｐ（Ａｋ）は、マッチ／ミスマッチ状態及び塩基品質スコアに従って予め定義され得る。
フラグメント長Ｆｉを有するリード対に関して、上記の確率は以下のように拡張され得る。
Ｐ（Ｒｉ１，Ｒｉ２│Ｈ１）＝Ｐ（Ｒｉ１│Ｈ１）Ｐ（Ｒｉ２│Ｈ２）Ｐ（Ｆｉ），
式中、Ｐ（Ｆｉ）は、所与のサンプルにおける全体的なフラグメント長分布から推定される。
次いで、特定の二倍体遺伝子型Ｇｇ＝Ｈ１／Ｈ２についてのリードの確率Ｒｉは、以下の通りである。
Ｐ（Ｒｉ│Ｇｇ＝Ｈ１／Ｈ２）＝０．５＊（Ｐ（Ｒｉ│Ｈ１）＋Ｐ（Ｒｉ│Ｈ２））．
各リードについて、あらゆる可能な遺伝子型についてＰ（ＲｉＧｇ）を計算する。
最終的な遺伝子型は、同じベイズのアプローチを用いて、全てのＭの可能な遺伝子型上の全てのＮリードのＰ（ＲｉＧｇ）から導出され得る。
【0078】
【数4】
【0079】
方法５００は、ブロック５２４からブロック５２８に進み、ここでコンピューティングシステムは、複数のハプロタイプの各々の確率指標に基づいて第２の対象のＶＮＴＲの状態を決定する。ＶＮＴＲの状態の精度は、少なくとも５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、又は９５％であり得る。ＶＮＴＲの状態は、ＶＮＴＲのハプロタイプ状態を含み得る。ハプロタイプ状態は、ハプロタイプ、ハプロタイプの長さ、及び／又はハプロタイプの長さの信頼区間（ＣＩ）を含み得る。信頼区間は、ハプロタイプの最短長及びハプロタイプの最長長を含み得る。
【0080】
ＶＮＴＲの状態は、ＶＮＴＲの遺伝子型状態を含み得る。遺伝子型の状態は、遺伝子型、遺伝子型のハプロタイプの長さ、及び／又は遺伝子型の各ハプロタイプの長さの信頼区間を含み得る。信頼区間は、各ハプロタイプの最短長及び各ハプロタイプの最長長を含むことができる。コンピューティングシステムは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さを決定することができる。ハプロタイプの最短の長さは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さの最短の長さであり得る。ハプロタイプの最長の長さは、決定された２つ以上のハプロタイプの長さの最長の長さであり得る。
【0081】
いくつかの実施形態では、コンピューティングシステムは、ＶＮＴＲの状態を含むか又は表すグラフィカルユーザインターフェースなどのユーザインターフェース（ＵＩ）を生成する。ＵＩは、例えば、ダッシュボードを含むことができる。ＵＩは、１つ以上のＵＩ要素を含むことができる。ＵＩ要素は、ＶＮＴＲの状態を含むか又は表すことができる。ＵＩ要素は、ウィンドウ（例えば、コンテナウィンドウ、ブラウザウィンドウ、テキスト端末、子ウィンドウ、又はメッセージウィンドウ）、メニュー（例えば、メニューバー、コンテキストメニュー、又はメニューエキストラ）、アイコン、又はタブであり得る。ＵＩ要素は、入力制御（例えば、チェックボックス、ラジオボタン、ドロップダウンリスト、リストボックス、ボタン、トグル、テキストフィールド、又は日付フィールド）のためのものであり得る。ＵＩ要素は、ナビゲーション（例えば、ブレッドクラム、スライダ、検索フィールド、ページ付け、スライダ、タグ、アイコン）であり得る。ＵＩ要素は、情報を提供することができる（例えば、ツールチップ、アイコン、プログレスバー、通知、メッセージボックス、又はモーダルウィンドウ）。ＵＩ要素は、コンテナ（例えば、アコーディオン）であってもよい。
【0082】
方法５００は、ブロック５３２で終了する。
【0083】
実行環境
図６は、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、ＶＮＴＲ状態を判定するように構成された例示的なコンピューティングデバイス６００の一般的なアーキテクチャを示す。図６に示されるコンピューティングデバイス６００の全般的な構築は、コンピュータハードウェア及びソフトウェア構成要素の構成を含む。コンピューティングデバイス６００は、図６に示されるものより多くの（又はより少ない）要素を含んでもよい。しかしながら、これらの全般的な従来の要素の全てが、有効な開示を提供するために示される必要はない。図示されるように、コンピューティングデバイス６００は、処理ユニット６１０、ネットワークインターフェース６２０、コンピュータ可読媒体ドライブ６３０、入力／出力デバイスインターフェース６４０、ディスプレイ６５０、及び入力デバイス６６０を含み、これらの全ては、通信バスを介して互いに通信することができる。ネットワークインターフェース６２０は、１つ以上のネットワーク又はコンピューティングシステムに接続性を提供してもよい。処理ユニット６１０は、したがって、ネットワークを介してその他のコンピューティングシステム又はサービスから情報及び命令を受信してもよい。処理ユニット６１０はまた、メモリ６７０と通信し、入力／出力デバイスインターフェース６４０を介して任意選択のディスプレイ６５０の出力情報を更に提供してもよい。入力／出力デバイスインターフェース６４０はまた、キーボード、マウス、デジタルペン、マイクロフォン、タッチスクリーン、ジェスチャ認識システム、音声認識システム、ゲームパッド、加速度計、ジャイロスコープ、又はその他の入力デバイスなどの、任意の入力デバイス６６０からの入力を受け付けてもよい。
図６は、ＶＮＴＲのジェノタイピングなど、ＶＮＴＲ状態を判定するように構成された例示的なコンピューティングデバイス６００の一般的なアーキテクチャを示す。図６に示されるコンピューティングデバイス６００の全般的な構築は、コンピュータハードウェア及びソフトウェア構成要素の構成を含む。コンピューティングデバイス６００は、図６に示されるものより多くの（又はより少ない）要素を含んでもよい。しかしながら、これらの全般的な従来の要素の全てが、有効な開示を提供するために示される必要はない。図示されるように、コンピューティングデバイス６００は、処理ユニット６１０、ネットワークインターフェース６２０、コンピュータ可読媒体ドライブ６３０、入力／出力デバイスインターフェース６４０、ディスプレイ６５０、及び入力デバイス６６０を含み、これらの全ては、通信バスを介して互いに通信することができる。ネットワークインターフェース６２０は、１つ以上のネットワーク又はコンピューティングシステムに接続性を提供してもよい。処理ユニット６１０は、したがって、ネットワークを介してその他のコンピューティングシステム又はサービスから情報及び命令を受信してもよい。処理ユニット６１０はまた、メモリ６７０と通信し、入力／出力デバイスインターフェース６４０を介して任意選択のディスプレイ６５０の出力情報を更に提供してもよい。入力／出力デバイスインターフェース６４０はまた、キーボード、マウス、デジタルペン、マイクロフォン、タッチスクリーン、ジェスチャ認識システム、音声認識システム、ゲームパッド、加速度計、ジャイロスコープ、又はその他の入力デバイスなどの、任意の入力デバイス６６０からの入力を受け付けてもよい。
【0084】
メモリ６７０は、１つ以上の実施形態を実施するために処理ユニット６１０が実行するコンピュータプログラム命令（いくつかの実施形態ではモジュール又は構成要素としてグループ化される）を含んでもよい。メモリ６７０は、全般的に、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び／又はその他の永続的、補助的若しくは非一過性コンピュータ可読媒体を含む。メモリ６７０は、コンピューティングデバイス６００の全般的な管理及び動作において、処理ユニット６１０によって使用するためのコンピュータプログラム命令を提供する動作システム６７２を記憶してもよい。メモリ６７０は、本開示の態様を実施するためのコンピュータプログラム命令及びその他の情報を更に含んでもよい。
【0085】
例えば、一実施形態では、メモリ６７０は、図５を参照して説明した方法５００などの、ＶＮＴＲ状態を判定するためのＶＮＴＲ状態判定モジュール６７４を含む。更に、メモリ６７０は、データストア６９０及び／又は本開示のＶＮＴＲ状態を決定する１つ若しくは複数の入力、１つ若しくは複数の出力、及び／又は１つ若しくは複数の結果（中間結果を含む）を記憶する１つ若しくは複数の他のデータストア、例えば決定された長いリード、決定された複数のハプロタイプ、短いリード、及び決定されたＶＮＴＲ状態（例えば、サンプルのハプロタイプ又は遺伝子型）を含むか又はそれらと通信することができる。
【0086】
追加の考慮
前述の実施形態のうちの少なくともいくつかにおいて、一実施形態で使用される１以上の要素は、このような交換が技術的に実行可能でない場合を除いて、別の実施形態で互換的に使用することができる。当業者であれば、特許請求される主題の範囲から逸脱することなく、上記の方法及び構造に、種々のその他の省略、追加、及び修正がなされてもよいことを理解するであろう。このような修正及び変更は全て、添付の特許請求の範囲によって定義されるように、主題の範囲内に含まれることが意図される。
前述の実施形態のうちの少なくともいくつかにおいて、一実施形態で使用される１以上の要素は、このような交換が技術的に実行可能でない場合を除いて、別の実施形態で互換的に使用することができる。当業者であれば、特許請求される主題の範囲から逸脱することなく、上記の方法及び構造に、種々のその他の省略、追加、及び修正がなされてもよいことを理解するであろう。このような修正及び変更は全て、添付の特許請求の範囲によって定義されるように、主題の範囲内に含まれることが意図される。
【0087】
当業者であれば、本明細書に開示される本プロセス及びその他のプロセス並びに方法について、プロセス及び方法において実行される機能が、異なる順序で実施され得ることを理解するであろう。更に、概説された工程及び動作は、例としてのみ提供され、工程及び動作の一部は任意選択であることができ、より少ない工程及び動作に組み合わされることができる、又は、開示される実施形態の本質を損なうことなく、追加の工程及び動作に拡大することができる。
【0088】
本明細書における実質的に任意の複数形及び／又は単数形の用語の使用について、当業者は、文脈及び／又は用途に適切なように、複数形から単数形に、及び／又は単数形から複数形に置き換えることができる。明確性のために、種々の単数形／複数形の順列が本明細書に明示的に記載されてもよい。本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈がそうでない旨を明確に指示しない限り、複数の指示対象を含む。したがって、「～するように構成されたデバイス（device configured to）」などの語句は、１つ以上の列挙されたデバイスを含むことが意図されている。このような１つ以上の列挙されたデバイスはまた、記載された詳細説明を実行するように集合的に構成され得る。例えば、「詳細説明Ａ、Ｂ、及びＣを実行するように構成されたプロセッサ」は、詳細説明Ａを実行し、かつ詳細説明Ｂ及びＣを実行するように構成された第２のプロセッサと関連して動作を行うように構成された、第１のプロセッサを含むことができる。本明細書における「又は」への任意の言及は、特に指示しない限り、「及び／又は」を包含することを意図する。
【0089】
全般的に、本明細書で使用される用語、特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本体）使用される用語は、全般的に「オープン」ターム（open terms）として意図される（例えば、用語「含む（including）」は「～を含むがこれらに限定されない（including but not limited to）」と解釈されるべきであり、用語「有する（having）」は「少なくとも有する（having at least）」と解釈されるべきであり、用語「含む（includes）」は「～を含むがこれらに限定するものではない（includes but is not limited to）」と解釈されるべきであるなど）。導入された請求項記載の具体的な数が意図されている場合、このような意図が請求項に明示的に列挙され、このような記載がない場合、このような意図は存在しないことも、当業者には更に理解されるであろう。例えば、理解を助けるために、以下の添付の特許請求の範囲は、請求項の記載を導入するための導入句「少なくとも１つの（at least one）」及び「１つ以上の（one or more）」の使用を含んでもよい。しかしながら、このような語句の使用は、同じ請求項が、「１以上の」又は「少なくとも１つの」、及び「ａ」若しくは「ａｎ」などの不定冠詞を含む（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」が、「少なくとも１つの」又は「１以上の」の意味に解釈されるべきである）場合であっても、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」による請求項記載の導入が、このような導入された請求項記載を含む任意の特定の請求項を、このような記載のうちの１つのみを含む実施形態に限定するものと解釈すべきではなく、請求項記載を導入するために使用される不定冠詞の使用についても同じく当てはまる。更に、導入された請求項記載の具体的な数が明示的に列挙されている場合であっても、このような記載が、少なくとも列挙された数の意味（例えば、「２つの記載」の無修飾の記載は、その他の修飾がないと、少なくとも２つの記載又は２つ以上の記載を意味する）で解釈されるべきであることを、当業者は認識するであろう。更に、「Ａ、Ｂ、及びＣなどのうちの少なくとも１つ」と類似した常套句が使用される場合には、全般的に、このような構造は、当業者がこの常套句を理解するであろう意味において意図される（例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つを有するシステム」としては、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢともに、Ａ及びＣともに、Ｂ及びＣともに、並びに／又はＡ、Ｂ、及びＣともに、などを有するシステムが挙げられるが、これらに限定されない）。「Ａ、Ｂ、又はＣなどのうちの少なくとも１つ」と類似した常套句が使用される場合には、全般的に、このような構造は、当業者がこの常套句を理解するであろう意味において意図される（例えば、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つを有するシステム」としては、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢともに、Ａ及びＣともに、Ｂ及びＣともに、並びに／又はＡ、Ｂ、及びＣともに、などを有するシステムが挙げられるが、これらに限定されない）。本明細書、特許請求の範囲、又は図面にかかわらず、２つ以上の代替用語を提示する実質上任意の離接語及び／又は語句は、用語のうちの１つ、用語のいずれか、又は両方の用語を含む可能性を企図することが理解されるべきであると、当業者には更に理解されるであろう。例えば、語句「Ａ又はＢ」は、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むと理解されるであろう。
【0090】
加えて、本開示の特徴又は態様がマーカッシュ群の観点で記載されている場合、それによって、当業者は、本開示がまた、マーカッシュ群の構成要素の任意の個々の構成要素又はサブグループの観点でも記載されていることを認識するであろう。
【0091】
当業者には理解されるように、書面による説明を提供するという観点からなどの任意の及び全ての目的において、本明細書に開示される全ての範囲はまた、任意の及び全ての可能なサブ範囲並びにそれらのサブ範囲の組み合わせも包含する。任意の列挙された範囲は、同じ範囲が、少なくとも２等分、３分の１、４分の１、５分の１、１０分の１などに分解されることを十分に記載し可能にするものとして容易に認識することができる。非限定的実施例として、本明細書で説明される各範囲は、下部３分の１、中部３分の１、及び上部３分の１などに容易に分解することができる。また、当業者には理解されるように、「最大で（up to）」、「少なくとも（at least）」、「より大きい（greater than）」、「より小さい（less than）」などの全ての言語は、列挙された数を含み、続いて上述のように下位範囲に分解され得る範囲を指す。最後に、当業者には理解されるように、範囲は、各個々の構成要素を含む。したがって、例えば、１～３個の物品を有する群は、１個、２個、又は３個の物品を有する群を意味する。同様に、１～５個の物品を有する群は、１個、２個、３個、４個、又は５個の物品を有する群などを意味する。
【0092】
本開示の種々の実施形態が例示目的で本明細書に記載されており、本開示の範囲及び趣旨から逸脱することなく種々の修正がなされ得ることが理解されるであろう。したがって、本明細書に開示される種々の実施形態は、以下の特許請求の範囲によって示される真の範囲及び趣旨を限定することを意図するものではない。
【0093】
全ての目的又は利点が、本明細書に記載される任意の特定の実施形態に従って必ずしも達成され得る必要性がないことを理解されたい。したがって、例えば、当業者であれば、特定の実施形態が、本明細書で教示又は示唆され得るその他の目的若しくは利点を必ずしも達成することなく、本明細書で教示されるような利点若しくは利点の群を達成又は最適化する方法で動作するように構成され得ることを、認識するであろう。
【0094】
本明細書に記載されるプロセスの全ては、１つ以上のコンピュータ又はプロセッサを含むコンピューティングシステムによって実行されるソフトウェアコードモジュール内に具現化され得、またそれを介して完全に自動化され得る。コードモジュールは、任意の種類の非一過性コンピュータ可読媒体又はその他のコンピュータ記憶デバイスに記憶されてもよい。いくつかの又は全ての方法は、専用のコンピュータハードウェアで具現化されてもよい。
【0095】
本明細書に記載されるもの以外の多くのその他の変形形態が、本開示から明らかとなるであろう。例えば、実施形態に応じて、本明細書に記載されるアルゴリズムのうちのいずれかの特定の行為、事象、又は機能を、異なる順序で実行することができ、追加し、統合し、又は全体を省略することができる（例えば、アルゴリズムの実施には全ての記載された行為又は事象が必要ではない）。更に、特定の実施形態では、行為又は事象は、逐次的ではなく、例えば、マルチスレッド処理、割り込み処理、又は複数のプロセッサ若しくはプロセッサコアを介して、又はその他の平行体系上で、同時に実行することができる。加えて、異なるタスク又はプロセスは、互いに機能することができる異なる機械装置及び／又はコンピューティングシステムによって実行することができる。
【0096】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される種々の例示的な論理ブロック及びモジュールは、処理ユニット若しくはプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はその他のプログラム可能な論理デバイス、別個のゲート若しくはトランジスタ論理、別個のハードウェア構成要素、又は本明細書に記載される機能を実行するように設計されたそれらの任意の組み合わせなどの機械装置によって、実装又は実行され得る。プロセッサはマイクロプロセッサであってもよいが、代替的に、プロセッサは、コントローラ、マイクロコントローラ、又はステートマシン、それらの組み合わせなどであってもよい。プロセッサは、コンピュータ実行可能命令を処理するように構成された電気回路を含むことができる。別の実施形態では、プロセッサは、コンピュータ実行可能命令を処理することなく論理動作を実行する、ＦＰＧＡ又はその他のプログラマブルデバイスを含む。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組み合わせ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアに関連した１つ以上のマイクロプロセッサ、又は任意のその他のこのような構成の組み合わせとして実装することもできる。本明細書では主としてデジタル技術について記載されているが、プロセッサはまた、主にアナログ構成要素を含んでもよい。例えば、本明細書に記載の信号処理アルゴリズムの一部又は全ては、アナログ回路又は混合アナログ回路及びデジタル回路に実装されてもよい。コンピューティング環境は、少数例を挙げると、マイクロプロセッサ、メインフレームコンピュータ、デジタル信号プロセッサ、ポータブルコンピューティングデバイス、デバイスコントローラ、又は機器内のコンピューティングエンジンに基づくコンピュータシステムを含むが、これらに限定されない、任意の種類のコンピュータシステムを含むことができる。
【0097】
本明細書に記載され、かつ／又は添付の図面に示されるフロー図における任意のプロセス説明、要素又はブロックは、プロセスにおいて特定の論理関数又は要素を実施するための１つ以上の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、又はコードの部分を潜在的に表すものとして、理解されるべきである。交互実施形態は本明細書に記載される実施形態の範囲内に含まれ、当業者には理解されるように、関与する機能に応じて、要素又は機能を削除し、実質的に同時に又は逆の順序を含む図示された又は考察されたものからの順序から除外してもよい。
【0098】
上述の実施形態に多くの変形及び修正がなされてもよく、その要素は、その他の許容可能な例の中にあるものとして理解されるべきであることを強調するべきである。このような修正及び変形は全て、本明細書で本開示の範囲内に含まれ、以下の特許請求の範囲によって保護されることが意図される。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【配列表】
【国際調査報告】