【手続補正書】
【提出日】令和3年6月18日(2021.6.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体試料内で識別された分子変異体の表現型影響を判定するためのコンピュータ実装方法であって、
（ａ）モデルシステム内の、１つ以上の機能要素に関連付けられた分子変異体を受容することであって、前記モデルシステムが単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントを含む、受容することと、
（ｂ）前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子スコアまたは表現型スコアを判定することと、
（ｃ）特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記それぞれの分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた分子シグナルまたは表現型シグナルを判定することと、
（ｄ）特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた集団シグナルを判定することと、
（ｅ）統計学習に基づいて前記分子変異体に関する機能スコアまたは機能分類を判定することであって、前記統計学習が、分子変異体の前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記分子変異体の表現型影響に関連付ける、判定することと、
（ｆ）前記機能スコアもしくは機能分類、前記機能スコアもしくは機能分類のモデリング、予測因子スコアもしくは予測因子分類のモデリング、またはホットスポットスコアもしくはホットスポット分類のモデリングに基づいて、前記分子変異体のエビデンススコアまたはエビデンス分類を導出することと、
（ｇ）前記機能スコア、前記機能分類、前記エビデンススコア、または前記エビデンス分類に基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響を判定することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記エビデンススコアまたは前記エビデンス分類が、
（ｉ）１つ以上の機能要素における前記分子変異体からの前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルに基づいて判定される、または
（ｉｉ）前記機能スコアもしくは機能分類、前記予測因子スコアもしくは予測因子分類、または前記ホットスポットスコアもしくはホットスポット分類から導出される、または
（ｉｉｉ）回帰または分類を利用してエビデンススコアおよびエビデンス分類を前記分子変異体の表現型影響に関連付ける統計学習を応用することによって、導出される、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記分子変異体の前記機能スコアまたは機能分類が、回帰または分類を利用して分子シグナルを前記分子変異体の表現型影響に関連付ける統計学習を応用することによって、導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記分子変異体の前記表現型影響が、
（ｉ）変異体、対象または集団の臨床データベース、表現型データベース、集団データベース、分子アノテーションデータベース、または機能データベースに基づいて、導出される、または
（ｉｉ）変異量、変異率、および変異シグネチャーなどの分子シグナルに基づいて導出される、
請求項２（ｉｉｉ）部に記載の方法。
【請求項５】
前記分子変異体の前記機能スコアまたは機能分類が、
（ｉ）前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルの独立した、または互いに素な推定値を利用して生成された複数の統計学的モデルから、導出される、または
（ｉｉ）機能モデリングエンジン（ＦＭＥ）から導出され、機械学習技術を応用することによって、前記ＦＭＥが生成され、前記分子変異体の非測定特徴を前記機能スコアまたは機能分類に関連付け、また、前記非測定特徴が進化的、集団、機能的、構造的、動的、かつ物理化学的特徴を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記分子変異体の前記予測因子スコアまたは予測因子分類が
（ｉ）変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から、導出され、機械学習技術を応用することによって、前記ＶＩＥが生成され、前記機能スコアまたは機能分類および非測定特徴を前記分子変異体の前記表現型影響に関連付ける、または
（ｉｉ）より下位の変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から導出され、前記より下位のＶＩＥが機能要素、機能型、または条件固有である、または
（ｉｉｉ）より上位の変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から導出され、前記より上位のＶＩＥがパスウェイ、ホモログファミリー、酵素ファミリー、または条件固有である、または
（ｉｖ）より上位の変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から導出され、前記より上位のＶＩＥがパスウェイ、ホモログファミリー、酵素ファミリー、または条件固有である、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記分子シグナルが、
（ｉ）前記分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントにおいて計測された前記分子スコアの概要統計、概要統計、記載統計、推計統計、またはベイズ推定モデルとして導出される前記分子変異体より下位の分子シグナルを含む、または
（ｉｉ）より下位の分子シグナルを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって導出される前記分子変異体のより上位の分子シグナルを含む、または
（ｉｉｉ）より下位の分子シグナルから教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して導出される前記分子変異体のより上位の分子シグナルを含む、または
（ｉｖ）前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントからの分子測定、分子処理、分子特徴に対応するより下位の分子スコアを含む、または
（ｖ）より下位の分子スコアを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって導出される前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントのより上位の分子スコアを、前記分子シグナルが含む、または
（ｖｉ）教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術からより下位の分子スコアを介して導出される前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントのより上位の分子スコアを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記分子測定が
（ｉ）前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内の分子の遺伝子発現、タンパク質発現、クロマチンアクセシビリティ、エピジェネティック修飾、調整活性、転写後処理、翻訳後修飾、変異状態、変異量、または変異率の遺伝子座特異測定に対応する、
（ｉｉ）とりわけ、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または合成コンパートメント内の分子測定から導出された遺伝子発現、タンパク質発現、クロマチンアクセシビリティ、エピジェネティック修飾、調整活性、転写活性、翻訳活性、シグナル伝達活性、パスウェイ活性、変異状態、変異量、または変異率の多遺伝子座測定に対応する、または
（ｉｉｉ）とりわけ、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内の分子測定または分子処理から導出された遺伝子発現、タンパク質発現、クロマチンアクセシビリティ、エピジェネティック修飾、調整活性、転写活性、翻訳活性、シグナル伝達活性、パスウェイ活性、変異状態、変異量、または変異率のグローバル測定に対応し、
配列読み取り品質管理、細胞バーコード識別または品質管理、分子バーコード識別または品質管理、配列読み取りの参照ゲノムへの整列、配列読み取り整列フィルタリングまたは品質管理、フィルタリングされ、品質管理された配列読み取りの機能要素へのマッピング、フィルタリングされ、品質管理された分子バーコードの機能要素へのマッピング、および、特定の細胞バーコードに関する、フィルタリングされ、品質管理された配列読み取りまたは分子バーコードの機能要素へのマッピングを、前記分子測定が含んでもよい、
請求項７（ｉｖ）部に記載の方法。
【請求項９】
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが、
（ｉ）分子状態固有であり、特定の分子状態からの前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団から導出されて、状態特異的な学習層における学習を可能にする、または
（ｉｉ）分子状態にとらわれず、複数の分子状態からの前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団から導出されて、状態にとらわれない学習層における学習を可能にする、または
（ｉｉｉ）分子状態により順序付けられており、複数の分子状態からの前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団から導出されて、多状態学習層における学習を可能にする、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子状態が、
（ｉ）分子スコアまたは表現型スコアを前記分子状態に関連付ける既存のモデルであって、前記モデルが予め特徴付けられた遺伝子発現シグネチャーに基づいて、単一細胞を細胞周期の位相に割り当てる、既存のモデルを応用することによって、または
（ｉｉ）前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントに渡る分子スコアまたは表現型スコアの教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して、
導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
（ｉ）メンデル遺伝病、（ｉｉ）既知のがんドライバー、（ｉｉｉ）薬物反応の変化、または（ｉｖ）他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、機能要素の予め識別された変異ホットスポット、遺伝子およびパスウェイ内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
メンデル遺伝病、既知のがんドライバー、薬物反応の変化または他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐ、５０ｂｐ、１００ｂｐ、５００ｂｐまたは１０００ｂｐの予め識別された変異ホットスポットまたは制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記表現型スコアが、
（ｉ）より下位の表現型スコアを含み、モデルシステムの分子スコアおよび分子状態を、各モデルシステム内での分子変異体の前記表現型影響に関連付ける統計学習技術の利用を通じて表現型モデルによって生成されたスコアまたは分類に、前記より下位の表現型スコアが対応する、または
（ｉｉ）より下位の表現型スコアを含み、前記より上位の表現型スコアが、（ａ）より下位の表現型スコアを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって、または（ｂ）教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して、より下位の表現型スコアから導出される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記分子変異体に関連付けられた前記表現型シグナルが、
（ｉ）前記分子変異体に関連付けられたより下位の表現型シグナルを含み、前記分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントにおいて計測された前記表現型スコアの概要統計、記載統計、推計統計、ベイズ推定モデルとして、前記分子変異体に関連付けられた前記より下位の表現型シグナルが導出される、または
（ｉｉ）前記分子変異体に関連付けられたより上位の表現型シグナルを含み、前記分子変異体に関連付けられた前記より上位の表現型シグナルが、（ａ）より下位の表現型シグナルを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって、または（ｂ）教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して、より下位の表現型スコアから導出される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
（ｈ）既存のソースからの、推定上の、または既知の表現型影響を有する分子変異体の集合にアクセスすることと、
（ｉ）予測モデルを利用して、推定上のまたは既知の表現型影響を有する前記分子変異体の集合を増大させることと、
（ｊ）サンプリングモデルを利用して、推定上のまたは既知の表現型影響を有する遺伝子型の第１の集合を選択することと、
（ｋ）サンプリングモデルを利用して、未知の、推定上の、または既知の表現型影響を有する遺伝子型の第２の集合を選択することと、
（ｌ）サンプリングモデルを利用して、未知の、推定上の、または既知の表現型影響を有する遺伝子型の第３の集合を選択することと、
（ｍ）前記遺伝子型の第１の集合の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを推定上のまたは既知の表現型影響に関連付ける統計学習技術を応用することによって、機能モデルを生成することと、
（ｎ）前記遺伝子型の第２の集合の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルに基づいて予測を行うために前記機能モデルを応用することによって、前記遺伝子型の第２の集合に関する予測される表現型影響を生成することと、
（ｏ）統計学習技術を応用することによって推論モデルを生成することであって、前記推論モデルが非測定特徴を分子変異体の表現型影響に関連付ける生成することと、
（ｐ）前記遺伝子型の第３の集合の非測定特徴に基づいて予測を行うために前記推論モデルを応用することによって、前記遺伝子型の第３の集合の予測される表現型影響を生成することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記機能要素の前記分子変異体の前記表現型影響と組み合わせる統計学習技術を応用することによって、機能モデルを生成すること、をさらに含み、前記統計学習技術がニューラルネットワークである、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記分子変異体に関連付けられた前記分子変異体に関連付けられた前記集団シグナルが、異なる分子状態から単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの亜集団に渡る前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分布、ダイナミクス、分布の変化、またはダイナミクスの変化を記載する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアが、（ｉ）前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアと、参照分子変異体または参照単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントの前記分子スコアまたは前記表現型スコアとの間の差異として、または（ｉｉ）参照分子変異体または参照単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメント分子スコアまたは表現型スコアに対する前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアを正常化することによって算出された調整分子スコアまたは表現型スコアを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
分子変異体の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルが、（ｉ）分子変異体の前記分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルと、参照分子変異体の前記分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルとの間の前記差異として、または（ｉｉ）前記分子変異体に関連付けられた前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを参照分子変異体の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルによって正常化することによって、それぞれ算出された調整分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
（ａ）メモリと、
（ｂ）前記メモリに結合された少なくとも１つのプロセッサであって、
（ｉ）モデルシステムであって、単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントを含む前記モデルシステム内で、１つ以上の機能要素に関連付けられた分子変異体を受容し、
（ｉｉ）前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子スコアまたは表現型スコアを判定し、
（ｉｉｉ）特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記それぞれの分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた分子シグナルまたは表現型シグナルを判定し、
（ｉｖ）特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた集団シグナルを判定し、
（ｖ）統計学習であって、分子変異体の前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記分子変異体の表現型影響に関連付ける前記統計学習に基づいて、前記分子変異体に関する機能スコアまたは機能分類を判定し、
（ｖｉ）前記機能スコアまたは機能分類、前記機能スコアまたは機能分類のモデリング、予測因子スコアまたは予測因子分類のモデリング、またはホットスポットスコアまたはホットスポット分類のモデリングに基づいて、前記分子変異体のエビデンススコアまたはエビデンス分類を導出し、
（ｖｉｉ）前記機能スコア、前記機能分類、前記エビデンススコア、または前記エビデンス分類に基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響を判定する、
ように構成された前記少なくとも１つのプロセッサと、を含む、システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
添付図面は本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を形成する。
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
(項目１)
生体試料内で識別された分子変異体の表現型影響を判定するためのコンピュータ実装方法であって、
モデルシステム内の、１つ以上の機能要素に関連付けられた分子変異体を受容することであって、前記モデルシステムが単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントを含む、受容することと、
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子スコアまたは表現型スコアを判定することと、
特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記それぞれの分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた分子シグナルまたは表現型シグナルを判定することと、
特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた集団シグナルを判定することと、
統計学習に基づいて前記分子変異体に関する機能スコアまたは機能分類を判定することであって、前記統計学習が、分子変異体の前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記分子変異体の表現型影響に関連付ける、判定することと、
前記機能スコアもしくは機能分類、前記機能スコアもしくは機能分類のモデリング、予測因子スコアもしくは予測因子分類のモデリング、またはホットスポットスコアもしくはホットスポット分類のモデリングに基づいて、前記分子変異体のエビデンススコアまたはエビデンス分類を導出することと、
前記機能スコア、前記機能分類、前記エビデンススコア、または前記エビデンス分類に基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響を判定することと、を含む、方法。
(項目２)
前記エビデンススコアまたは前記エビデンス分類が、１つ以上の機能要素における前記分子変異体からの前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルに基づいて判定される、項目１に記載の方法。
(項目３)
前記エビデンススコアまたはエビデンス分類が、前記機能スコアもしくは機能分類、前記予測因子スコアもしくは予測因子分類、または前記ホットスポットスコアもしくはホットスポット分類から導出される、項目１に記載の方法。
(項目４)
前記エビデンススコアまたはエビデンス分類が、回帰または分類を利用してエビデンススコアおよびエビデンス分類を前記分子変異体の表現型影響に関連付ける統計学習を応用することによって、導出される、項目１に記載の方法。
(項目５)
前記分子変異体の前記機能スコアまたは機能分類が、回帰または分類を利用して分子シグナルを前記分子変異体の表現型影響に関連付ける統計学習を応用することによって、導出される、項目１に記載の方法。
(項目６)
前記分子変異体の前記表現型影響が、変異体、対象または集団の臨床データベース、表現型データベース、集団データベース、分子アノテーションデータベース、または機能データベースに基づいて、導出される、項目４に記載の方法。
(項目７)
前記分子変異体の前記表現型影響が、変異量、変異率、および変異シグネチャーなどの分子シグナルに基づいて導出される、項目４に記載の方法。
(項目８)
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルの独立した、または互いに素な推定値を利用して生成された複数の統計学的モデルから、前記分子変異体の前記機能スコアまたは機能分類が導出される、項目１に記載の方法。
(項目９)
機能モデリングエンジン（ＦＭＥ）から、前記分子変異体の前記機能スコアまたは機能分類が導出され、機械学習技術を応用することによって、前記ＦＭＥが生成され、前記分子変異体の非測定特徴を前記機能スコアまたは機能分類に関連付け、また、前記非測定特徴が進化的、集団、機能的、構造的、動的、かつ物理化学的特徴を含む、項目１に記載の方法。
(項目１０)
変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から、前記分子変異体の前記予測因子スコアまたは予測因子分類が導出され、機械学習技術を応用することによって、前記ＶＩＥが生成され、前記機能スコアまたは機能分類および非測定特徴を前記分子変異体の前記表現型影響に関連付ける、項目１に記載の方法。
(項目１１)
より下位の変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から、前記予測因子スコアまたは予測因子分類が導出され、前記より下位のＶＩＥが機能要素、機能型、または条件固有である、項目１に記載の方法。
(項目１２)
より上位の変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から、前記予測因子スコアまたは予測因子分類が導出され、前記より上位のＶＩＥがパスウェイ、ホモログファミリー、酵素ファミリー、または条件固有である、項目１に記載の方法。
(項目１３)
より上位の変異体解釈エンジン（ＶＩＥ）から、前記予測因子スコアまたは予測因子分類が導出され、前記ＶＩＥが複数のパスウェイ、ホモログファミリー、酵素ファミリー、または条件を通知する、項目１に記載の方法。
(項目１４)
顕著に変異している領域およびネットワーク（ＳＭＲ／ＳＭＮ）算出を応用した空間クラスタリング技術から、前記分子変異体の前記ホットスポットスコアまたはホットスポット分類が導出され、上位または下位機能スコア、または特定の機能分類を有する高密度な分子変異体を有する残差の領域およびネットワークを検出する、項目１に記載の方法。
(項目１５)
前記分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントにおいて計測された前記分子スコアの概要統計、概要統計、記載統計、推計統計、またはベイズ推定モデルとして導出される前記分子変異体より下位の分子シグナルを、前記分子シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１６)
より下位の分子シグナルを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって導出される前記分子変異体のより上位の分子シグナルを、前記分子シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１７)
より下位の分子シグナルから教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して導出される前記分子変異体のより上位の分子シグナルを、前記分子シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１８)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントからの分子測定、分子処理、分子特徴に対応するより下位の分子スコアを、前記分子シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１９)
より下位の分子スコアを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって導出される前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントのより上位の分子スコアを、前記分子シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目２０)
教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術からより下位の分子スコアを介して導出される前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントのより上位の分子スコアを、前記分子シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目２１)
より下位の分子スコアの圧縮表現を学習するようにオートエンコーダニューラルネットワークがトレーニングされ、より下位の分子シグナルをより上位の圧縮表現に符号化するために前記オートエンコーダが利用される、項目２０に記載の方法。
(項目２２)
前記オートエンコーダがノイズ除去オートエンコーダ（ＤＡＥ）としてトレーニングされるか、または前記オートエンコーダが全結合層を有するニューラルネットワークとして構築されるか、または前記オートエンコーダが対称数のニューロンっを有するニューラルネットワークとして構築されるか、または活性化のための正規化線形ユニット（ＲｅＬｕ）によって前記オートエンコーダが構築されるか、またはＡｄａｍオプティマイザを利用して前記オートエンコーダがトレーニングされるか、または前記オートエンコーダが細胞型、遺伝子、パスウェイ、または障害固有である、項目２１に記載の方法。
(項目２３)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内の分子の遺伝子発現、タンパク質発現、クロマチンアクセシビリティ、エピジェネティック修飾、調整活性、転写後処理、翻訳後修飾、変異状態、変異量、または変異率の遺伝子座特異測定に、前記分子測定が対応する、項目１８に記載の方法。
(項目２４)
とりわけ、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または合成コンパートメント内の分子測定から導出された遺伝子発現、タンパク質発現、クロマチンアクセシビリティ、エピジェネティック修飾、調整活性、転写活性、翻訳活性、シグナル伝達活性、パスウェイ活性、変異状態、変異量、または変異率の多遺伝子座測定に、前記分子処理が対応する、項目１８に記載の方法。
(項目２５)
とりわけ、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内の分子測定または分子処理から導出された遺伝子発現、タンパク質発現、クロマチンアクセシビリティ、エピジェネティック修飾、調整活性、転写活性、翻訳活性、シグナル伝達活性、パスウェイ活性、変異状態、変異量、または変異率のグローバル測定に前記分子特徴が対応する、項目１８に記載の方法。
(項目２６)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団に単一細胞バーコーディングおよび核酸配列技術を応用することによって、前記分子測定が導出される、項目１８に記載の方法。
(項目２７)
配列読み取り品質管理、細胞バーコード識別または品質管理、分子バーコード識別または品質管理、配列読み取りの参照ゲノムへの整列、配列読み取り整列フィルタリングまたは品質管理、フィルタリングされ、品質管理された配列読み取りの機能要素へのマッピング、フィルタリングされ、品質管理された分子バーコードの機能要素へのマッピング、および、特定の細胞バーコードに関する、フィルタリングされ、品質管理された配列読み取りまたは分子バーコードの機能要素へのマッピングを、前記分子測定が含んでもよい、項目１８に記載の方法。
(項目２８)
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが分子状態固有であり、特定の分子状態からの前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団から導出されて、状態特異的な学習層における学習を可能にする、項目１に記載の方法。
(項目２９)
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが分子状態にとらわれず、複数の分子状態からの前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団から導出されて、状態にとらわれない学習層における学習を可能にする、項目１に記載の方法。
(項目３０)
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが分子状態により順序付けられており、複数の分子状態からの前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの集団から導出されて、多状態学習層における学習を可能にする、項目１に記載の方法。
(項目３１)
分子スコアまたは表現型スコアを前記分子状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子状態が導出され、前記モデルが予め特徴付けられた遺伝子発現シグネチャーに基づいて、単一細胞を細胞周期の位相に割り当てる、項目１に記載の方法。
(項目３２)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントに渡る分子スコアまたは表現型スコアの教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子状態が導出される、項目１に記載の方法。
(項目３３)
無作為サンプリングを介して、同じ分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントから選択された単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントの独立した、または互いに素な集団から前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが算出される、項目１に記載の方法。
(項目３４)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイ内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目３５)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイ内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目３６)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイ内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目３７)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目３８)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、、項目１に記載の方法。
(項目３９)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４０)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４１)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４２)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４３)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４４)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４５)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４６)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４７)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４８)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目４９)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５０)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５１)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５２)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５３)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５４)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５５)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５６)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５７)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５８)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目５９)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６０)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６１)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された変異ホットスポット内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６２)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６３)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６４)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６５)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６６)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６７)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６８)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目６９)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７０)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７１)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７２)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７３)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５０ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７４)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７５)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７６)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７７)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７８)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目７９)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８０)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８１)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、５００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８２)
メンデル遺伝病に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８３)
既知のがんドライバーに関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８４)
薬物反応の変化に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８５)
他の臨床的に価値のある遺伝子に関連付けられた機能要素、遺伝子およびパスウェイの、１，０００ｂｐの予め識別された制約領域内のコード化または非コード化変異体に、前記分子変異体が対応する、項目１に記載の方法。
(項目８６)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内で識別された前記分子変異体の表現型の関連性を、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記表現型スコアが表現する、項目１に記載の方法。
(項目８７)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記表現型スコアがより下位の表現型スコアを含み、モデルシステムの分子スコアおよび分子状態を、各モデルシステム内での分子変異体の前記表現型影響に関連付ける統計学習技術の利用を通じて表現型モデルによって生成されたスコアまたは分類に、前記より下位の表現型スコアが対応する、項目１に記載の方法。
(項目８８)
１つ以上の機能要素からの分子スコアを、前記１つ以上の機能要素における分子変異体の１つ以上の表現型影響に関連付ける、シングルタスクまたはマルチタスク統計学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャを利用して、前記表現型モデルが生成される、項目８７に記載の方法。
(項目８９)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記表現型スコアがより上位の表現型スコアを含み、より下位の表現型スコアを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって、前記より上位の表現型スコアが導出される、項目１に記載の方法。
(項目９０)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記表現型スコアがより上位の表現型スコアを含み、教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して、より下位の表現型スコアから前記より上位の表現型スコアが導出される、項目１に記載の方法。
(項目９１)
前記分子変異体に関連付けられた前記表現型シグナルが前記分子変異体に関連付けられたより下位の表現型シグナルを含み、前記分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントにおいて計測された前記表現型スコアの概要統計、記載統計、推計統計、ベイズ推定モデルとして、前記分子変異体に関連付けられた前記より下位の表現型シグナルが導出される、項目１に記載の方法。
(項目９２)
前記分子変異体に関連付けられた前記表現型シグナルが前記分子変異体に関連付けられたより上位の表現型シグナルを含み、より下位の表現型シグナルを調整、シグナル伝達、パスウェイ、処理、細胞周期活性、変更、欠陥、または状態に関連付ける既存のモデルを応用することによって、前記分子変異体に関連付けられた前記より上位の表現型シグナルが導出される、項目１に記載の方法。
(項目９３)
前記分子変異体に関連付けられた前記表現型シグナルが前記分子変異体に関連付けられたより上位の表現型シグナルを含み、教師なし学習、特徴表現学習、または次元削減技術を介して、より下位の表現型シグナルから、前記分子変異体に関連付けられた前記より上位の表現型シグナルが導出される、項目１に記載の方法。
(項目９４)
既存のソースからの、推定上の、または既知の表現型影響を有する分子変異体の集合にアクセスすることと、
予測モデルを利用して、推定上のまたは既知の表現型影響を有する前記分子変異体の集合を増大させることと、
サンプリングモデルを利用して、推定上のまたは既知の表現型影響を有する遺伝子型の第１の集合を選択することと、
サンプリングモデルを利用して、未知の、推定上の、または既知の表現型影響を有する遺伝子型の第２の集合を選択することと、
サンプリングモデルを利用して、未知の、推定上の、または既知の表現型影響を有する遺伝子型の第３の集合を選択することと、
前記遺伝子型の第１の集合の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを推定上のまたは既知の表現型影響に関連付ける統計学習技術を応用することによって、機能モデルを生成することと、
前記遺伝子型の第２の集合の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルに基づいて予測を行うために前記機能モデルを応用することによって、前記遺伝子型の第２の集合に関する予測される表現型影響を生成することと、
統計学習技術を応用することによって推論モデルを生成することであって、前記推論モデルが非測定特徴を分子変異体の表現型影響に関連付ける生成することと、
前記遺伝子型の第３の集合の非測定特徴に基づいて予測を行うために前記推論モデルを応用することによって、前記遺伝子型の第３の集合の予測される表現型影響を生成することと、をさらに含む、項目１に記載の方法。
(項目９５)
前記予測モデルが遺伝子固有、領域固有、ホモログ固有、またはゲノムワイド算出予測因子または機能測定である、項目９４に記載の方法。
(項目９６)
前記予測モデルが前記予測モデルの各予測に関する性能または信頼推定値を提供する、項目９４に記載の方法。
(項目９７)
前記予測モデルの陽性的中率（ＰＰＶ）が前記予測モデルの予測の性能または信頼推定値の機能を含む、項目９４に記載の方法。
(項目９８)
前記予測モデルの陰性的中率（ＮＰＶ）が前記予測モデルの予測の性能または信頼推定値の機能を含む、項目９４に記載の方法。
(項目９９)
前記予測モデルが分子影響予測因子である、項目９４に記載の方法。
(項目１００)
タンパク質コード化機能要素における早期終了、ナンセンス、または切断分子変異体が機能喪失変異体であると前記予測モデルが予測する、項目９４に記載の方法。
(項目１０１)
タンパク質コード化機能要素における同義またはサイレント分子変異体がニューラル変異体であると前記予測モデルが予測する、項目９４に記載の方法。
(項目１０２)
前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記機能要素の前記分子変異体の前記表現型影響と組み合わせる統計学習技術を応用することによって、機能モデルを生成すること、をさらに含む、項目１に記載の方法。
(項目１０３)
前記機能モデルを生成することが、
前記機能要素からの前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記機能要素の前記分子変異体の前記１つ以上の表現型影響に関連付けるシングルタスクまたはマルチタスク学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャを利用して、前記機能モデルを生成すること、をさらに含む、項目１０２に記載の方法。
(項目１０４)
前記分子スコアを前記機能要素の前記分子変異体の前記表現型影響と組み合わせる統計学習技術を応用することによって、表現型モデルを生成すること、をさらに含む、項目１に記載の方法。
(項目１０５)
前記表現型モデルを生成することが、
前記機能要素からの前記分子スコアを前記機能要素の前記分子変異体の前記１つ以上の表現型影響に関連付けるシングルタスクまたはマルチタスク学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャを利用して、表現型モデルを生成すること、をさらに含む、項目１０４に記載の方法。
(項目１０６)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内で、前記分子変異体を前記機能要素に誘導することと、
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内で前記分子変異体を識別することと、
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内で前記分子変異体の前記表現型影響を判定することと、
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメント内で分子測定、分子特徴、または分子処理を判定することと、をさらに含む、項目１に記載の方法。
(項目１０７)
前記分子変異体に関連付けられた前記集団シグナルが、異なる分子状態から単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントの亜集団に渡る前記分子変異体に関連付けられた前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分布を記載する、項目１に記載の方法。
(項目１０８)
分子変異体に関連付けられた前記集団シグナルが、異なる分子状態から前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの亜集団に渡る前記分子変異体に関連付けられた前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントのダイナミクスを記載する、項目１に記載の方法。
(項目１０９)
前記分子変異体に関連付けられた前記集団シグナルが、前記分子変異体に関連付けられた異なる分子状態から前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの亜集団に渡る前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分布の変化を記載する、項目１に記載の方法。
(項目１１０)
前記分子変異体に関連付けられた前記集団シグナルが、前記分子変異体に関連付けられた異なる分子状態から前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの亜集団に渡る前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントのダイナミクスの変化を記載する、項目１に記載の方法。
(項目１１１)
前記分子スコアまたは前記表現型スコアに基づいて、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントをクラスタリングし、割り当てるために、クラスタリング技術が応用される、項目１０７に記載の方法。
(項目１１２)
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントを定義された数の分子状態にクラスタリングし、割り当てるために、混合ガウスモデル（ＧＭＭ）が応用される、項目１１１に記載の方法。
(項目１１３)
ディリクレ過程を利用して、前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントを推論された数の分子状態にクラスタリングし、割り当てるために、変分混合ガウスモデル（ＶＧＭＭ）が応用される、項目１１１に記載の方法。
(項目１１４)
特定の分子状態に対応する前記分子変異体に関連付けられた前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの画分として前記分子変異体に関連付けられた前記集団シグナルが判定される、項目１０７に記載の方法。
(項目１１５)
前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアと、参照分子変異体または参照単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントの前記分子スコアまたは前記表現型スコアとの間の差異として算出された調整分子スコアまたは表現型スコアを、前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアが含む、項目１に記載の方法。
(項目１１６)
参照分子変異体または参照単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメント分子スコアまたは表現型スコアに対する前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアを正常化することによって算出された調整分子スコアまたは表現型スコアを、前記分子変異体の前記分子スコアまたは前記表現型スコアが含む、項目１に記載の方法。
(項目１１７)
分子変異体の前記分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルと、参照分子変異体の前記分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルとの間の前記差異としてそれぞれ算出された調整分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを、分子変異体の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１１８)
前記分子変異体に関連付けられた前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを参照分子変異体の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルによって正常化することによって、それぞれ算出された調整分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを、前記分子変異体に関連付けられた前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１１９)
参照分子変異体の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナル間の前記分子変異体に関連付けられた前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルの分位としてそれぞれ算出された調整分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを、前記分子変異体に関連付けられた前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルが含む、項目１に記載の方法。
(項目１２０)
表現型影響を有する遺伝子型の第１の集合を選択することと、
表現型影響を有する遺伝子型の第２の集合を選択することと、
前記遺伝子型の第１の集合に関連付けられた第１の細胞数の単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントから分子を取得するために、単一細胞捕獲またはバーコーディング技術を応用することと、
前記遺伝子型の第１の集合に関連付けられたモデルシステムを利用して、配列、配列読み取り品質管理、細胞バーコード識別または品質管理、分子バーコード識別または品質管理、配列読み取りの参照ゲノムへの整列、または読み取り整列フィルタリングまたは品質管理を行うことによって、モデルシステムごとの第１の読取数の分子読み取りを取得することと、
前記遺伝子型の第１の集合に関連付けられた第２の細胞数の前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントから分子を取得するために、単一細胞捕獲またはバーコーディング技術を応用することと、
前記遺伝子型の第１の集合に関連付けられた前記モデルシステムを利用して、配列、配列読み取り品質管理、細胞バーコード識別または品質管理、分子バーコード識別または品質管理、配列読み取りの参照ゲノムへの整列、または読み取り整列フィルタリングまたは品質管理を行うことによって、モデルごとの第２の読取数の分子読み取りを取得することと、
遺伝子型ごとの合計細胞数の単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントからの、モデルシステムごとの合計読取数の分子読み取りから、合計分子読み取りまたは合計分子測定を導出することと、
前記合計分子読み取りおよび前記合計分子測定を利用して、前記遺伝子型の第１の集合に関する分子スコア、表現型スコア、分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを判定するために、特徴選択または次元削減のための統計学習技術を応用することによって、合計次元削減モデルを生成することと、
前記合計分子読み取りおよび前記合計分子測定を利用して、前記合計次元削減モデルからの分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを前記遺伝子型の第１の集合に関する表現型影響に関連付ける統計学習技術を応用することによって、合計機能モデルを生成することと、
前記遺伝子型の第１の集合の前記表現型影響の予測のための前記合計細胞数、前記合計読取数、前記合計次元削減モデル、または前記合計機能モデルを利用して、機能スコアまたは機能分類の閾値性能を判定することと、
前記合計分子読み取りまたは前記合計分子測定をサブサンプリングすることによって前記最適分子読み取りおよび前記最適分子測定が取得される、遺伝子型ごとの最適細胞数の単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントからのモデルシステムごとの最適読取数の分子読み取りから最適分子読み取りまたは最適分子測定を導出することと、
前記最適分子読み取りおよび前記最適分子測定を利用して、前記遺伝子型の第１の集合に関する分子スコア、表現型スコア、分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを判定するために、特徴選択または次元削減のための統計学習技術を応用することによって、最適次元削減モデルを生成することと、
前記最適分子読み取りおよび前記最適分子測定を利用して、前記最適次元削減モデルからの分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを、前記遺伝子型の第１の集合に関する表現型影響に関連付ける統計学習技術を応用することによって、最適機能モデルを生成することと、
前記遺伝子型の第１の集合の前記表現型影響の予測のための前記最適細胞数、前記最適読取数、前記最適次元削減モデル、または前記最適機能モデルに基づいて、前記機能スコアまたは機能分類の前記閾値性能を検証することと、
前記遺伝子型の第２の集合に関連付けられた前記最適細胞数の単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントから分子を取得するために、単一細胞捕獲またはバーコーディング技術を応用することと、
前記遺伝子型の第２の集合に関連付けられたモデルシステムを利用して、配列、配列読み取り品質管理、細胞バーコード識別または品質管理、分子バーコード識別または品質管理、配列読み取りの参照ゲノムへの整列、または読み取り整列フィルタリングまたは品質管理を行うことによって、モデルシステムごとの前記最適読取数の分子読み取りを取得することと、
前記最適細胞数、前記最適読取数、前記最適次元削減モデル、または前記最適機能モデルに基づいて、前記遺伝子型の第２の集合に関する機能スコアまたは機能分類を生成することと、をさらに含む、コンピュータ実装方法。
(項目１２１)
分子変異体の表現型影響のスコアリングのためのコンピュータ実装方法であって、
前記エビデンスデータセットの精度に基づいて、エビデンスデータセットを評価することと、
前記エビデンスデータセット前記精度に基づいて、前記エビデンスデータセットを検証することと、
前記エビデンスデータセットの前記精度に基づいて、前記エビデンスデータセットを最適化することと、
前記エビデンスデータセットを評価することと、検証することと、最適化することに基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響を判定することと、を含む、方法。
(項目１２２)
前記分子変異体の分子シグナル、表現型シグナル、または集団シグナルを前記分子変異体の前記表現型影響に関連付ける機械学習モデルに基づく、分子変異体の機能スコアまたは機能分類を前記エビデンスデータセットが含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２３)
ゲノムワイド、ホモログ固有、酵素クラス固有、領域固有、または遺伝子特定の算出予測因子からの予測因子スコアまたは予測因子分類を、前記エビデンスデータセットが含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２４)
変異ホットスポットからのホットスポットスコアまたはホットスポット分類を、前記エビデンスデータセットが含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２５)
集団ゲノミクス指標に基づいて導出された変異体分類からの集団スコアまたは集団分類を、前記エビデンスデータセットが含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２６)
前記エビデンスデータセットと機能スコアまたは機能分類との間の一致を査定するための算出評価指標をさらに含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２７)
ピアソンの相関係数、スピアマンの順位相関、ケンドールの相関、マシューの相関係数、コーエンのカッパ係数、ヨーデンの指標、Ｆ値、真陽性率、真陰性率、陽性的中率、陰性的中率、陽性尤度比、陰性尤度比、または診断オッズ比を、前記評価指標が含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２８)
前記評価指標に基づいて前記エビデンスデータセットを検証することを、前記エビデンスデータセットを検証することが含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１２９)
前記評価指標に基づいて前記エビデンスデータセット内のデータを選択することか、または除去することを、前記エビデンスデータセットを最適化することが含む、項目１２１に記載の方法。
(項目１３０)
分子変異体の表現型影響のスコアリングのためのコンピュータ実装方法であって、
前記エビデンスデータセットの固有のバイアスに基づいてエビデンスデータセットを評価することと、
前記エビデンスデータセットの前記固有のバイアスに基づいて前記エビデンスデータセットを検証することと、
前記エビデンスデータセットの前記固有のバイアスに基づいて前記エビデンスデータセットを最適化することと、
エビデンスデータセットを評価することと、検証することと、最適化することに基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響のスコアを判定することと、を含む、方法。
(項目１３１)
参照データセットにおける変異体の予期されたエビデンススコアまたはエビデンス分類に対する、前記エビデンスデータセットにおける変異体の観測されたエビデンススコアまたはエビデンス分類間の統計学的距離として、前記エビデンスデータセットのバイアスが測定される、項目１３０に記載の方法。
(項目１３２)
マッチング分位または分類に基づいて定義された、参照データセットにおける変異体の予期された特徴およびプロパティに対する、前記エビデンスデータセットにおける変異体の観測された特徴およびプロパティ間の統計学的距離として、前記エビデンスデータセットの検証バイアスが測定される、項目１３０に記載の方法。
(項目１３３)
エビデンススコアまたはエビデンス分類のマッチング分布に基づいて定義された、参照データセットにおける変異体の予期された特徴およびプロパティに対する、前記エビデンスデータセットにおける前記変異体の観測された特徴およびプロパティ間の統計学的距離として、前記エビデンスデータセットの検証バイアスが測定される、項目１３０に記載の方法。
(項目１３４)
目標評価バイアス指標に基づいて前記エビデンスデータセットを検証することを、前記エビデンスデータセットを検証することが含む、項目１３０に記載の方法。
(項目１３５)
目標検証基準に基づいて前記エビデンスデータセット内のデータを選択することか、または除去することを、前記エビデンスデータセットを最適化することが含む、項目１３０に記載の方法。
(項目１３６)
メモリと、
前記メモリに結合された少なくとも１つのプロセッサであって、
モデルシステムであって、単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントを含む前記モデルシステム内で、１つ以上の機能要素に関連付けられた分子変異体を受容し、
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子スコアまたは表現型スコアを判定し、
特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記それぞれの分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた分子シグナルまたは表現型シグナルを判定し、
特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた集団シグナルを判定し、
統計学習であって、分子変異体の前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記分子変異体の表現型影響に関連付ける前記統計学習に基づいて、前記分子変異体に関する機能スコアまたは機能分類を判定し、
前記機能スコアまたは機能分類、前記機能スコアまたは機能分類のモデリング、予測因子スコアまたは予測因子分類のモデリング、またはホットスポットスコアまたはホットスポット分類のモデリングに基づいて、前記分子変異体のエビデンススコアまたはエビデンス分類を導出し、
前記機能スコア、前記機能分類、前記エビデンススコア、または前記エビデンス分類に基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響を判定する、ように構成された前記少なくとも１つのプロセッサと、を含む、システム。
(項目１３７)
有形コンピュータ可読装置であって、少なくとも１つのコンピューティング装置によって実行されるときに、前記少なくとも１つのコンピューティング装置に、
モデルシステム内の１つ以上の機能要素に関連付けられた分子変異体を受容することであって、単一細胞、細胞コンパートメント、細胞内コンパートメント、または合成コンパートメントを前記モデルシステムが含む、受容することと、
前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの分子スコアまたは表現型スコアを判定することと、
特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記それぞれの分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた分子シグナルまたは表現型シグナルを判定することと、
特定の分子変異体を含有する前記単一細胞、前記細胞コンパートメント、前記細胞内コンパートメント、または前記合成コンパートメントの前記分子スコアまたは表現型スコアに基づいて、前記分子変異体に関連付けられた集団シグナルを判定することと、
統計学習に基づいて前記分子変異体に関する機能スコアまたは機能分類を判定することであって、分子変異体の前記分子シグナル、前記表現型シグナル、または前記集団シグナルを前記分子変異体の表現型影響に前記統計学習が関連付ける、判定することと、
前記機能スコアまたは機能分類、前記機能スコアまたは機能分類のモデリング、予測因子スコアまたは予測因子分類のモデリング、またはホットスポットスコアまたはホットスポット分類のモデリングに基づいて、前記分子変異体のエビデンススコアまたはエビデンス分類を導出することと、
前記機能スコア、前記機能分類、前記エビデンススコア、または前記エビデンス分類に基づいて、前記分子変異体の前記表現型影響を判定することと、を含む動作を行わせる命令を格納する、有形コンピュータ可読装置。