【手続補正書】
【提出日】令和3年3月22日(2021.3.22)
【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】
マルチプレット発現プロファイルを同定するための方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の細胞における複数の標的に確率バーコードを付けて、前記複数の細胞の各細胞について複数の確率バーコード付き標的を生成する工程、ここで、前記複数の確率バーコードの各々は細胞標識及び分子標識を含み、前記複数の確率バーコードの少なくとも２つの確率バーコードの分子標識は異なる分子標識配列を含み、且つ前記複数の確率バーコードの少なくとも２つの確率バーコードは同一の細胞標識配列を有する細胞標識を含む；
（ｂ）前記複数の確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程；
（ｃ）（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータから前記複数の確率バーコードの細胞標識に関連付けられた複数の発現プロファイルを決定する工程、ここで、前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルは、前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を含む；
（ｄ）（ｃ）で決定された前記複数の確率バーコードの前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルから複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程；及び
（ｅ）前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルを、（ｄ）で作成された複数の合成ダブレット発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程、
を含む、方法。
【請求項２】
前記発現プロファイルが（ｅ）におけるマルチプレットとして同定される場合、前記発現プロファイルに関連付けられたシーケンシングデータを（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータから除去する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
マルチプレット発現プロファイルを同定するための方法であって、
（ａ）複数の細胞の複数の発現プロファイルを受け取る工程、ここで、前記複数の発現プロファイルは、前記複数の細胞の各細胞における複数の標的の各標的の発生率を含む；
（ｂ）前記複数の細胞の前記複数の発現プロファイルから複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程；及び
（ｃ）前記複数の細胞の細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程、
を含む、方法。
【請求項４】
前記発現プロファイルが（ｃ）におけるマルチプレットとして同定される場合、前記発現プロファイルを（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルから除去する工程を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の細胞の前記複数の発現プロファイルから前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程が、
前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの合成マルチプレット発現プロファイルについて、
（１）前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルの数を選択する工程と；
（２）（１）で選択された前記発現プロファイルを組合せて、前記合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程と、
を含む、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
（１）で選択された前記発現プロファイルを組合せて、前記合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程が、
前記複数の標的の各々について、選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の発生率を組合せて、前記合成マルチプレット発現プロファイルにおける前記標的の発生率を作成する工程を含む、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記合成マルチプレット発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率が、
（ｉ）選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の合計であるか、或いは
（ｉｉ）選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の加重合計であるか、或いは
（ｉｉｉ）選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の平均であるか、或いは
（ｉｖ）選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の加重平均である、
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記数が、（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの約１０パーセントである、請求項３〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）発現プロファイルマルチプレットの同定のための機械学習モデルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの１つ以上の発現プロファイルから訓練する工程と；
（２）前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、請求項３〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記機械学習モデルを訓練する際に用いられる前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルが、（ａ）で得られた発現プロファイルの約１０パーセントを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記機械学習モデルが、相関ルール学習モデル、帰納論理プログラミングモデル、強化学習モデル、特徴学習モデル、類似度学習モデル、スパース辞書学習モデル、遺伝的アルゴリズムモデル、ルールベース機械学習モデル、学習分類子システムモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、請求項９又は１０に記載の方法。
【請求項１２】
発現プロファイルマルチプレットの同定のための前記機械学習モデルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの１つ以上の発現プロファイルから訓練する工程が、
（１）（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを発現プロファイル空間から低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程と；
（２）（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の発現プロファイルの１つ以上の投影された発現プロファイルを作成する工程と；
（３）発現プロファイルマルチプレットの同定のための前記機械学習モデルを、（１）からの前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイル及び（２）における前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の投影された発現プロファイルから訓練する工程と、
を含む、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを投影して、前記複数の発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程を含み、
ここで前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記複数の発現プロファイルの前記投影された発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、
請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイルを作成する工程が、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイルを作成する工程を含み、ｔ分布型確率的近傍埋め込み（ｔＳＮＥ）法を用いる工程を含む、請求項１２又は１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと前記複数の発現プロファイルの少なくとも１つの発現プロファイルとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの少なくとも１つの合成マルチプレット発現プロファイルとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、請求項３〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数の発現プロファイルを発現プロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを合成マルチプレット発現プロファイルの第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと発現プロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと合成マルチプレット発現プロファイルの第２のクラスターとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、請求項３〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数の発現プロファイルを発現プロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを合成マルチプレット発現プロファイルの複数の第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと発現プロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと合成マルチプレット発現プロファイルの前記複数の第２のクラスターの１つ以上のクラスターとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、請求項３〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の細胞の前記複数の発現プロファイルを受け取る工程が、
（１）複数のバーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的にバーコードを付けて、前記複数の細胞の細胞について複数のバーコード付き標的を生成する工程、ここで、前記複数のバーコードの各々は細胞標識及び分子標識を含み、前記複数のバーコードの少なくとも２つのバーコードの分子標識は異なる分子標識配列を含み、且つ前記複数のバーコードの少なくとも２つのバーコードは同一の細胞標識配列を有する細胞標識を含む；
（２）前記複数のバーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程；及び
（３）（２）で取得された前記シーケンシングデータから前記複数のバーコードの細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルを決定する工程、ここで、前記複数のバーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルは、前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を含む、
を含む、請求項３〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記シーケンシングデータから前記複数のバーコードの前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルを決定する工程が、
前記複数のバーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルについて、前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を決定する工程を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数を決定する工程が、
前記複数の標的の１つ以上について、
（１）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数をカウントする工程と；
（２）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数に基づいて前記標的の前記数を推定する工程と、
を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
マルチプレットプロファイルを同定するための方法であって、
（ａ）複数の細胞の複数のプロファイルを受け取る工程と；
（ｂ）前記複数の細胞の前記複数のプロファイルから複数の合成マルチプレットプロファイルを作成する工程と；
（ｃ）前記複数の細胞の細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルのプロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルのプロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、方法。
【請求項２２】
前記複数の細胞の前記複数のプロファイルのプロファイルが、前記細胞のｍＲＮＡ発現プロファイル、前記細胞のタンパク質発現プロファイル、前記細胞の突然変異プロファイル、前記細胞のメチル化プロファイル、又はそれらの任意の組合せを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
標的の数を決定するためのコンピュータシステムであって、
ハードウェア・プロセッサー；及び
使用説明書が格納されている非一時的なメモリー
を含み、前記ハードウェア・プロセッサーによって実行されるとき、前記プロセッサーが請求項１〜１７、２１又は２２のいずれか一項に記載の方法を実施するように導く、コンピュータシステム。
【請求項２４】
請求項１〜１７、２１又は２２のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコードを含む、コンピュータで読み込み可能なメディア。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２８０】
種々の態様及び実施形態を本明細書に開示してきたが、他の態様及び実施形態は当業者には自明であろう。本明細書に開示される種々の態様及び実施形態は、例示を目的としたものであり、限定を意図したものではなく、真の範囲及び趣旨は、以下の特許請求の範囲により示される。
本発明のまた別の態様は、以下のとおりであってもよい。
〔１〕マルチプレット発現プロファイルを同定するための方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の細胞における複数の標的に確率バーコードを付けて、前記複数の細胞の各細胞において複数の確率バーコード付き標的を生成する工程であって、前記複数の確率バーコードの各々が細胞標識及び分子標識を含み、ここで前記複数の確率バーコードの少なくとも２つの確率バーコードの分子標識が異なる分子標識配列を含み、且つ前記複数の確率バーコードの少なくとも２つの確率バーコードが同一の細胞標識配列を有する細胞標識を含む工程と；
（ｂ）前記複数の確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程と；
（ｃ）（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータから前記複数の確率バーコードの細胞標識に関連付けられた複数の発現プロファイルを決定する工程であって、前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルが、前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を含む工程と；
（ｄ）（ｃ）で決定された前記複数の確率バーコードの前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルから複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程と；
（ｅ）前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルを、（ｄ）で作成された複数の合成ダブレット発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、方法。
〔２〕前記発現プロファイルが（ｅ）におけるマルチプレットとして同定される場合、前記発現プロファイルに関連付けられたシーケンシングデータを（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータから除去する工程を含む、前記〔１〕に記載の方法。
〔３〕前記発現プロファイルが（ｅ）におけるマルチプレットとして同定される場合、前記発現プロファイルを（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルから除去する工程を含む、前記〔１〕〜〔２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４〕前記複数のマルチプレットがダブレット、トリプレット、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔１〕〜〔３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５〕（ｃ）で決定された前記複数の確率バーコードの前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルから前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程が、
前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの合成マルチプレット発現プロファイルについて、
（１）（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルの第１の発現プロファイルであって、第１の細胞標識配列に関連付けられた第１の発現プロファイルを選択する工程と；
（２）（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルの第２の発現プロファイルであって、第２の細胞標識配列に関連付けられた第２の発現プロファイルを選択する工程と；
（３）（１）で選択された前記第１の発現プロファイルと（２）で選択された前記第２の発現プロファイルとを組合せ、前記合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程と、
を含み、ここで前記第１の細胞標識配列及び前記第２の細胞標識配列が異なる細胞標識配列を含む、前記〔１〕〜〔４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６〕（１）で選択された前記第１の発現プロファイルと（２）で選択された前記第２の発現プロファイルとを組合せ、前記合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程が、
前記複数の標的の各々について、前記第１の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数と前記第２の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数とを組合せ、前記合成マルチプレット発現プロファイルに関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を作成する工程を含む、前記〔５〕に記載の方法。
〔７〕前記合成マルチプレット発現プロファイルに関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数が、前記第１の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数と前記第２の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数との合計である、前記〔６〕に記載の方法。
〔８〕前記合計が、前記第１の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数と前記第２の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数との加重合計である、前記〔７〕に記載の方法。
〔９〕前記合成マルチプレット発現プロファイルに関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数が、前記第１の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数と前記第２の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数との平均である、前記〔６〕に記載の方法。
〔１０〕前記平均が、前記第１の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数と前記第２の発現プロファイルにおける前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数との加重平均である、前記〔９〕に記載の方法。
〔１１〕前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）発現プロファイルマルチプレットの同定を意図して機械学習モデルを、（ｄ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルの１つ以上の発現プロファイルから訓練する工程と；
（２）前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔１〕〜〔１０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１２〕前記機械学習モデルを訓練する際に用いられる前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルが、（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルの百分率を含む、前記〔１１〕に記載の方法。
〔１３〕前記百分率が約１０パーセントである、前記〔１２〕に記載の方法。
〔１４〕前記機械学習モデルが分類モデルを含む、前記〔１１〕〜〔１３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１５〕前記分類モデルが、教師あり分類モデル、半教師あり分類モデル、教師なし分類モデル、又はそれらの組合せを含む、前記〔１４〕に記載の方法。
〔１６〕前記機械学習モデルが、ニューラルネットワーク、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、決定木、サポートベクターマシン、ナイーブベイズネットワーク、ｋ近傍法（ＫＮＮ）モデル、ｋ平均法モデル、ランダムフォレストモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔１１〕〜〔１５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１７〕前記機械学習モデルが、相関ルール学習モデル、帰納論理プログラミングモデル、強化学習モデル、特徴学習モデル、類似度学習モデル、スパース辞書学習モデル、遺伝的アルゴリズムモデル、ルールベース機械学習モデル、学習分類子システムモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔１１〕〜〔１６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１８〕発現プロファイルマルチプレットの同定を意図して前記機械学習モデルを、（ｄ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルから訓練する工程が、
（１）（ｄ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを発現プロファイル空間から低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程と；
（２）（ｃ）で決定された前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の発現プロファイルの１つ以上の投影された発現プロファイルを作成する工程と；
（３）発現プロファイルマルチプレットの同定を意図して前記機械学習モデルを、（１）からの前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイル及び（２）における前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の投影された発現プロファイルから訓練する工程と、
を含む、前記〔１１〕〜〔１７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１９〕前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の確率バーコードの前記発現プロファイルを投影して、前記複数の確率バーコードの投影された発現プロファイルを作成する工程を含み、
ここで前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイル及び前記複数の確率バーコードの前記投影された発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、
前記〔１８〕に記載の方法。
〔２０〕前記低次元空間が二次元空間である、前記〔１８〕〜〔１９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２１〕（ｄ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程が、ｔ分布型確率的近傍埋め込み（ｔＳＮＥ）法を用いて、（ｄ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程を含む、前記〔１８〕〜〔２０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２２〕前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと前記複数の発現プロファイルの少なくとも１つの発現プロファイルとの間の第１の距離、及び
前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの少なくとも１つの合成マルチプレット発現プロファイルとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程
を含む、前記〔１〕〜〔２１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２３〕前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数の発現プロファイルを発現プロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを合成マルチプレット発現プロファイルの第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと発現プロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと合成マルチプレット発現プロファイルの第２のクラスターとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔１〕〜〔２１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２４〕前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数の発現プロファイルを発現プロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを合成マルチプレット発現プロファイルの複数の第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと発現プロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと合成マルチプレット発現プロファイルの前記複数の第２のクラスターの１つ以上のクラスターとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔１〕〜〔２１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２５〕前記複数の確率バーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的に確率バーコードを付けて、前記複数の細胞の各細胞において前記複数の確率バーコード付き標的を生成する工程が、
複数の粒子の前記複数の確率バーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的に確率バーコードを付けて、前記複数の細胞の各細胞において前記複数の確率バーコード付き標的を生成する工程を含み、
ここで前記複数の粒子の各々が前記複数の確率バーコードのサブセットを含み、ここで確率バーコードの前記サブセットの各々が同一の細胞標識配列を含み且つ少なくとも１００の異なる分子標識配列を有する、
前記〔１〕〜〔２４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２６〕前記粒子がビーズである、前記〔２５〕に記載の方法。
〔２７〕前記ビーズが、ストレプトアビジンビーズ、アガロースビーズ、磁気ビーズ、コンジュゲートビーズ、プロテインＡコンジュゲートビーズ、プロテインＧコンジュゲートビーズ、プロテインＡ／Ｇコンジュゲートビーズ、プロテインＬコンジュゲートビーズ、オリゴＴコンジュゲートビーズ、シリカビーズ、シリカ様ビーズ、抗ビオチンマイクロビーズ、抗蛍光色素マイクロビーズ、及びそれらの任意の組合せからなる群から選択される、前記〔２６〕に記載の方法。
〔２８〕前記粒子が、ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）、ポリスチレン、ガラス、ポリプロピレン、アガロース、ゼラチン、ヒドロゲル、常磁性体、セラミック、プラスチック、ガラス、メチルスチレン、アクリルポリマー、チタン、ラテックス、セファロース、セルロース、ナイロン、シリコーン、及びそれらの任意の組合せからなる群から選択される材料を含む、前記〔２５〕〜〔２７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２９〕前記複数の粒子の各々の前記確率バーコードが、少なくとも１０００の異なる分子標識配列を有する分子標識を含む、前記〔２５〕〜〔２８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３０〕前記複数の粒子の各々の前記確率バーコードが、少なくとも１００００の異なる分子標識配列を有する分子標識を含む、前記〔２５〕〜〔２９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３１〕前記確率バーコードの前記分子標識が、ランダム配列を含む、前記〔２５〕〜〔３０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３２〕前記複数の粒子の各々が、少なくとも１００００の確率バーコードを含む、前記〔２５〕〜〔３１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３３〕前記複数の確率バーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的に確率バーコードを付けて、前記複数の細胞の各細胞において前記複数の確率バーコード付き標的を生成する工程が、
（１）前記標的のコピーを前記確率バーコードの標的結合領域と接触させる工程と；
（２）前記複数の確率バーコードを用いて前記複数の標的を逆転写して、複数の逆転写された標的を生成する工程と、
を含む、前記〔１〕〜〔３２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３４〕前記複数の確率バーコード付き標的の前記シーケンシングデータを取得する前に、前記確率バーコード付き標的を増幅し、複数の増幅された確率バーコード付き標的を作成する工程を含む、前記〔１〕〜〔３３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３５〕前記確率バーコード付き標的を増幅し、前記複数の増幅された確率バーコード付き標的を作成する工程が、前記確率バーコード付き標的をポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）により増幅する工程を含む、前記〔３４〕に記載の方法。
〔３６〕前記複数の確率バーコードの前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルを（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータから決定する工程が、
前記複数の確率バーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルについて、（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を決定する工程を含む、前記〔１〕〜〔３５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３７〕（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数を決定する工程が、
前記複数の標的の１つ以上について、
（１）（ｂ）で取得された前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数をカウントする工程と；
（２）（１）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数に基づいて前記標的の前記数を推定する工程と、
を含む、前記〔３６〕に記載の方法。
〔３８〕マルチプレット発現プロファイルを同定するための方法であって、
（ａ）複数の細胞の複数の発現プロファイルを受け取る工程であって、前記複数の発現プロファイルが前記複数の細胞の各細胞における複数の標的の各標的の発生率を含む工程と；
（ｂ）前記複数の細胞の前記複数の発現プロファイルから複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程と；
（ｃ）前記複数の細胞の細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、方法。
〔３９〕前記発現プロファイルが（ｃ）におけるマルチプレットとして同定される場合、前記発現プロファイルを（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルから除去する工程を含む、前記〔３８〕に記載の方法。
〔４０〕前記複数のマルチプレットが、ダブレット、トリプレット、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔３８〕〜〔３９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４１〕前記複数の細胞の前記複数の発現プロファイルから前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程が、
前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの合成マルチプレット発現プロファイルについて、
（１）前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルの数を選択する工程と；
（２）（１）で選択された前記発現プロファイルを組合せて、前記合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程と、
を含む、前記〔３８〕〜〔４０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４２〕（１）で選択された前記発現プロファイルを組合せて、前記合成マルチプレット発現プロファイルを作成する工程が、
前記複数の標的の各々について、選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の発生率を組合せて、前記合成マルチプレット発現プロファイルにおける前記標的の発生率を作成する工程を含む、
前記〔４１〕に記載の方法。
〔４３〕前記合成マルチプレット発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率が、選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の合計である、前記〔４２〕に記載の方法。
〔４４〕前記合計が、選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の加重合計である、前記〔４３〕に記載の方法。
〔４５〕前記合成マルチプレット発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率が、選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の平均である、前記〔４２〕に記載の方法。
〔４６〕前記平均が、選択された前記発現プロファイルにおける前記標的の前記発生率の加重平均である、前記〔４５〕に記載の方法。
〔４７〕前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記数が、およそ（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの百分率である、前記〔３８〕〜〔４６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４８〕前記百分率が約１０パーセントである、前記〔４７〕に記載の方法。
〔４９〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）発現プロファイルマルチプレットの同定を意図して機械学習モデルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの１つ以上の発現プロファイルから訓練する工程と；
（２）前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔３８〕〜〔４８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５０〕前記機械学習モデルを訓練する際に用いられる前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルが、（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの百分率を含む、前記〔４９〕に記載の方法。
〔５１〕前記百分率が約１０パーセントである、前記〔５０〕に記載の方法。
〔５２〕前記機械学習モデルが分類モデルを含む、前記〔４９〕〜〔５１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５３〕前記分類モデルが、教師あり分類モデル、半教師あり分類モデル、教師なし分類モデル、又はそれらの組合せを含む、前記〔５２〕に記載の方法。
〔５４〕前記機械学習モデルが、ニューラルネットワーク、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、決定木、サポートベクターマシン、ナイーブベイズネットワーク、ｋ近傍法（ＫＮＮ）モデル、ｋ平均法モデル、ランダムフォレストモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔４９〕〜〔５３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５５〕前記機械学習モデルが、相関ルール学習モデル、帰納論理プログラミングモデル、強化学習モデル、特徴学習モデル、類似度学習モデル、スパース辞書学習モデル、遺伝的アルゴリズムモデル、ルールベース機械学習モデル、学習分類子システムモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔４９〕〜〔５４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５６〕発現プロファイルマルチプレットの同定を意図して前記機械学習モデルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの１つ以上の発現プロファイルから訓練する工程が、
（１）（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを発現プロファイル空間から低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程と；
（２）（ａ）で得られた前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の発現プロファイルの１つ以上の投影された発現プロファイルを作成する工程と；
（３）発現プロファイルマルチプレットの同定を意図して前記機械学習モデルを、（１）からの前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイル及び（２）における前記複数の発現プロファイルの前記１つ以上の投影された発現プロファイルから訓練する工程と、
を含む、前記〔４９〕〜〔５５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５７〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを投影して、前記複数の発現プロファイルの投影された発現プロファイルを作成する工程を含み、
ここで前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記複数の発現プロファイルの前記投影された発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、
前記〔５６〕に記載の方法。
〔５８〕前記低次元空間が二次元空間である、前記〔５６〕〜〔５７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５９〕（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを、前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイルを作成する工程が、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイルを前記発現プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記投影された発現プロファイルを作成する工程を含み、ｔ分布型確率的近傍埋め込み（ｔＳＮＥ）法を用いる工程を含む、前記〔５６〕〜〔５８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６０〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと前記複数の発現プロファイルの少なくとも１つの発現プロファイルとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの少なくとも１つの合成マルチプレット発現プロファイルとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、前記〔３８〕〜〔５９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６１〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数の発現プロファイルを発現プロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを合成マルチプレット発現プロファイルの第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと発現プロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと合成マルチプレット発現プロファイルの第２のクラスターとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔３８〕〜〔５９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６２〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの前記発現プロファイル及び前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数の発現プロファイルを発現プロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルを合成マルチプレット発現プロファイルの複数の第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと発現プロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記発現プロファイルと合成マルチプレット発現プロファイルの前記複数の第２のクラスターの１つ以上のクラスターとの間の第２の距離
に基づく前記発現プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔３８〕〜〔５９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６３〕前記複数の細胞の前記複数の発現プロファイルを受け取る工程が、
（１）複数のバーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的にバーコードを付けて、前記複数の細胞の細胞において複数のバーコード付き標的を生成する工程であって、前記複数のバーコードの各々が細胞標識及び分子標識を含み、前記複数のバーコードの少なくとも２つのバーコードの分子標識が異なる分子標識配列を含み、且つ前記複数のバーコードの少なくとも２つのバーコードが同一の細胞標識配列を有する細胞標識を含む工程と
（２）前記複数のバーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程と；
（３）（２）で取得された前記シーケンシングデータから前記複数のバーコードの細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルを決定する工程であって、前記複数のバーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルが、前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を含む工程と、
を含む、前記〔３８〕〜〔６２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６４〕前記複数のバーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的にバーコードを付けて、前記複数の細胞の前記細胞における前記複数のバーコード付き標的を生成する工程が、
複数の粒子の前記複数のバーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的にバーコードを付けて、前記複数の細胞の前記細胞における前記複数のバーコード付き標的を生成する工程を含み、
ここで前記複数の粒子の各々が前記複数のバーコードのサブセットを含み、ここでバーコードの前記サブセットの各々が同一の細胞標識配列を含み且つ少なくとも１００の異なる分子標識配列を有する、
前記〔６３〕に記載の方法。
〔６５〕前記粒子がビーズである、前記〔６４〕に記載の方法。
〔６６〕前記ビーズが、ストレプトアビジンビーズ、アガロースビーズ、磁気ビーズ、コンジュゲートビーズ、プロテインＡコンジュゲートビーズ、プロテインＧコンジュゲートビーズ、プロテインＡ／Ｇコンジュゲートビーズ、プロテインＬコンジュゲートビーズ、オリゴＴコンジュゲートビーズ、シリカビーズ、シリカ様ビーズ、抗ビオチンマイクロビーズ、抗蛍光色素マイクロビーズ、及びそれらの任意の組合せからなる群から選択される、前記〔６５〕に記載の方法。
〔６７〕前記粒子が、ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）、ポリスチレン、ガラス、ポリプロピレン、アガロース、ゼラチン、ヒドロゲル、常磁性体、セラミック、プラスチック、ガラス、メチルスチレン、アクリルポリマー、チタン、ラテックス、セファロース、セルロース、ナイロン、シリコーン、及びそれらの任意の組合せからなる群から選択される材料を含む、前記〔６３〕〜〔６７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６８〕前記複数の粒子の各々の前記バーコードが、少なくとも１０００の異なる分子標識配列を有する分子標識を含む、前記〔６３〕〜〔６７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６９〕前記複数の粒子の各々の前記バーコードが、少なくとも１００００の異なる分子標識配列を有する分子標識を含む、前記〔６３〕〜〔６８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７０〕前記バーコードの前記分子標識が、ランダム配列を含む、前記〔６３〕〜〔６９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７１〕前記複数の粒子の各々が、少なくとも１００００のバーコードを含む、前記〔６３〕〜〔７０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７２〕前記複数のバーコードを用いて、前記複数の細胞における前記複数の標的にバーコードを付けて、前記複数の細胞の各細胞における前記複数のバーコード付き標的を生成する工程が、
（１）前記標的のコピーを前記バーコードの標的結合領域と接触させる工程と；
（２）前記複数のバーコードを用いて前記複数の標的を逆転写して、複数の逆転写された標的を生成する工程と、
を含む、前記〔６３〕〜〔７１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７３〕前記複数のバーコード付き標的の前記シーケンシングデータを取得する前に、前記バーコード付き標的を増幅し、複数の増幅されたバーコード付き標的を作成する工程を含む、前記〔６３〕〜〔７２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７４〕前記バーコード付き標的を増幅し、前記複数の増幅されたバーコード付き標的を作成する工程が、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）により前記バーコード付き標的を増幅する工程を含む、前記〔７３〕に記載の方法。
〔７５〕前記シーケンシングデータから前記複数のバーコードの前記細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルを決定する工程が、
前記複数のバーコードの前記細胞標識の細胞標識に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの発現プロファイルについて、前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数を決定する工程を含む、前記〔６３〕〜〔７４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７６〕前記シーケンシングデータ中の前記細胞標識及び前記複数の標的の各標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数を決定する工程が、
前記複数の標的の１つ以上について、
（１）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数をカウントする工程と；
（２）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の前記数に基づいて前記標的の前記数を推定する工程と、
を含む、前記〔７５〕に記載の方法。
〔７７〕マルチプレットプロファイルを同定するための方法であって、
（ａ）複数の細胞の複数のプロファイルを受け取る工程と；
（ｂ）前記複数の細胞の前記複数のプロファイルから複数の合成マルチプレットプロファイルを作成する工程と；
（ｃ）前記複数の細胞の細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルのプロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルのプロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、方法。
〔７８〕前記複数の細胞の前記複数のプロファイルのプロファイルが、前記細胞のｍＲＮＡ発現プロファイル、前記細胞のタンパク質発現プロファイル、前記細胞の突然変異プロファイル、前記細胞のメチル化プロファイル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔７７〕に記載の方法。
〔７９〕前記ｍＲＮＡ発現プロファイルが、前記複数の細胞の各細胞における複数の遺伝子の各遺伝子のｍＲＮＡ分子の発生率を含む、前記〔７８〕に記載の方法。
〔８０〕各遺伝子の前記発生率が、前記遺伝子の絶対発生率、前記遺伝子の正規化された発生率、又はそれらの組合せを含む、前記〔７９〕に記載の方法。
〔８１〕前記遺伝子の前記正規化された発生率が、マッピングされたリード１００万あたりの転写物１キロベース当たりのリード（ＲＰＫＭ）の単位又は閾値数（Ｃｔ）の単位で決定される、前記〔８０〕に記載の方法。
〔８２〕前記ｍＲＮＡ発現プロファイルが、シーケンシング、定量ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、ディジタルＰＣＲ、ハイブリダイゼーション、又はそれらの任意の組合せにより決定される、前記〔７８〕〜〔８１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８３〕前記細胞の前記タンパク質発現プロファイルが、前記複数の細胞の各細胞における複数の遺伝子の各遺伝子に対応するタンパク質分子の発生率を含む、前記〔７８〕〜〔８２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８４〕前記細胞の前記突然変異プロファイルが、前記細胞の複数のゲノム位置での前記細胞の突然変異プロファイルを含む、前記〔７８〕〜〔８３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８５〕前記細胞の前記メチル化プロファイルが、前記細胞の複数のゲノム位置での前記細胞のメチル化プロファイルを含む、前記〔７８〕〜〔８４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８６〕前記プロファイルが（ｃ）におけるマルチプレットとして同定される場合、前記プロファイルを（ａ）で得られた前記複数のプロファイルから除去する工程を含む、前記〔８５〕に記載の方法。
〔８７〕前記複数のマルチプレットが、ダブレット、トリプレット、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔７７〕〜〔８６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８８〕前記複数の細胞の前記複数のプロファイルから前記複数の合成マルチプレットプロファイルを作成する工程が、
前記複数の合成マルチプレットプロファイルの合成マルチプレットプロファイルについて、
（１）前記複数のプロファイルの、プロファイルの数を選択する工程と；
（２）（１）で選択された前記プロファイルを組合せ、前記合成マルチプレットプロファイルを作成する工程と、
を含む、前記〔７７〕〜〔８７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８９〕（１）で選択された前記プロファイルを組合せ、前記合成マルチプレットプロファイルを作成する工程が、
前記複数の標的の各々について、選択された前記プロファイルにおける対応する要素の値を組合せ、前記合成マルチプレットプロファイルにおける対応する要素の値を作成する工程を含む、前記〔８８〕に記載の方法。
〔９０〕前記合成マルチプレットプロファイルにおける前記対応する要素の前記値が、選択された前記プロファイルにおける前記対応する要素の前記値の合計である、前記〔８８〕に記載の方法。
〔９１〕前記合計が、選択された前記プロファイルにおける前記対応する要素の前記値の加重合計である、前記〔９０〕に記載の方法。
〔９２〕前記合成マルチプレットプロファイルにおける前記標的の前記発生率が、選択された前記プロファイルにおける前記対応する要素の前記値の平均である、前記〔８８〕に記載の方法。
〔９３〕前記平均が、選択された前記プロファイルにおける前記対応する要素の前記値の加重平均である、前記〔９２〕に記載の方法。
〔９４〕前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記数が、およそ（ａ）で得られた前記複数のプロファイルの百分率である、前記〔７７〕〜〔９３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９５〕前記百分率が約１０パーセントである、前記〔９４〕に記載の方法。
〔９６〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイル及び前記プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）プロファイルマルチプレットの同定を意図して機械学習モデルを（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイル及び（ａ）で得られた前記複数のプロファイルの１つ以上のプロファイルから訓練する工程と；
（２）前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔７７〕〜〔９５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９７〕前記機械学習モデルを訓練する際に用いられる前記複数のプロファイルの前記１つ以上のプロファイルが、（ｂ）で得られた前記複数のプロファイルの百分率を含む、前記〔９６〕に記載の方法。
〔９８〕前記百分率が約１０パーセントである、前記〔９７〕に記載の方法。
〔９９〕前記機械学習モデルが分類モデルを含む、前記〔９６〕〜〔９８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１００〕前記分類モデルが、教師あり分類モデル、半教師あり分類モデル、教師なし分類モデル、又はそれらの組合せを含む、前記〔９９〕に記載の方法。
〔１０１〕前記機械学習モデルが、ニューラルネットワーク、線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、決定木、サポートベクターマシン、ナイーブベイズネットワーク、ｋ近傍法（ＫＮＮ）モデル、ｋ平均法モデル、ランダムフォレストモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔９６〕〜〔１００〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０２〕前記機械学習モデルが、相関ルール学習モデル、帰納論理プログラミングモデル、強化学習モデル、特徴学習モデル、類似度学習モデル、スパース辞書学習モデル、遺伝的アルゴリズムモデル、ルールベース機械学習モデル、学習分類子システムモデル、又はそれらの任意の組合せを含む、前記〔９６〕〜〔１０１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０３〕プロファイルマルチプレットの同定を意図して前記機械学習モデルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイル及び（ａ）で得られた前記複数のプロファイルの１つ以上のプロファイルから訓練する工程が、
（１）（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイルをプロファイル空間から低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレットプロファイルの投影されたプロファイルを作成する工程と；
（２）（ａ）で得られた前記複数のプロファイルの前記１つ以上のプロファイルを前記プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数のプロファイルの１つ以上の投影されたプロファイルを作成する工程と；
（３）プロファイルマルチプレットの同定を意図して前記機械学習モデルを、（１）からの前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記投影されたプロファイル及び（１）における前記複数のプロファイルの前記１つ以上の投影されたプロファイルから訓練する工程と、
を含む、前記〔９６〕〜〔１０２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０４〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数の前記複数の前記プロファイルを投影して、前記複数のプロファイルの投影されたプロファイルを作成する工程を含み、
ここで前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、前記機械学習モデルを用いて前記複数のプロファイルの前記投影されたプロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、
前記〔１０３〕に記載の方法。
〔１０５〕前記低次元空間が二次元空間である、前記〔１０３〕〜〔１０４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０６〕（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイルを前記プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記投影されたプロファイルを作成する工程が、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイルを前記プロファイル空間から前記低次元投影空間に投影して、前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記投影されたプロファイルを作成する工程を含み、ｔ分布型確率的近傍埋め込み（ｔＳＮＥ）法を用いる工程を含む、前記〔１０３〕〜〔１０５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０７〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイル及び前記プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルと前記複数のプロファイルの少なくとも１つのプロファイルとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数の発現プロファイルの前記プロファイルと前記複数の合成マルチプレット発現プロファイルの少なくとも１つの合成マルチプレット発現プロファイルとの間の第２の距離
に基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程を含む、前記〔７７〕〜〔１０６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０８〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイル及び前記プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数のプロファイルをプロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレットプロファイルを合成マルチプレットプロファイルの第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルとプロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルと合成マルチプレットプロファイルの前記第２のクラスターとの間の第２の距離
に基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
前記〔７７〕〜〔１０６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０９〕前記複数の細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、（ｂ）で作成された前記複数の合成マルチプレットプロファイルの前記プロファイル及び前記プロファイルに基づいてシングレット又はマルチプレットとして同定する工程が、
（１）前記複数のプロファイルをプロファイルの第１のクラスターにクラスター化する工程と；
（２）前記複数の合成マルチプレットプロファイルを合成マルチプレットプロファイルの複数の第２のクラスターにクラスター化する工程と；
（３）前記細胞の前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルを、
前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルとプロファイルの前記第１のクラスターとの間の第１の距離、及び
前記細胞に関連付けられた前記複数のプロファイルの前記プロファイルと合成マルチプレットプロファイルの前記複数の第２のクラスターの１つ以上のクラスターとの間の第２の距離
に基づいたシングレット又はマルチプレットとして同定する工程と、
を含む、前記〔７７〕〜〔１０６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１０〕標的の前記数を決定するためのコンピュータシステムであって、
ハードウェア・プロセッサー；及び
使用説明書が格納されている非一時的なメモリー
を含み、前記ハードウェア・プロセッサーによって実行されるとき、前記プロセッサーが前記〔１〕〜〔１０９〕のいずれか一項に記載の方法を実施するように導く、コンピュータシステム。
〔１１１〕前記〔１〕〜〔１０９〕のいずれか一項に記載の方法を実施するためのコードを含む、コンピュータで読み込み可能なメディア。