【手続補正書】
【提出日】平成29年4月24日(2017.4.24)
【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】
データベースに記憶されたデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）又はリボ核酸（ＲＮＡ）配列に対する配列モデルを有する配列指標を生成するステップであって、当該生成するステップは、有限記憶木ソースモデル及び前記有限記憶木ソースモデルに対するパラメータとして前記データベースに記憶された各ＤＮＡ又はＲＮＡ配列に対する前記配列モデルを計算するステップを含み、前記配列モデルが、文脈木重み付け（ＣＴＷ）を使用して計算される、ステップと、
クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に前記配列モデルを適用すること、並びにどれだけ良好に各配列モデルが前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列にフィットするかを決定することに基づいて前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に最も類似しているものとして前記データベースに記憶された１以上のＤＮＡ又はＲＮＡ配列を識別するステップと、
を含む方法を実行するように電子データ処理装置により実行可能な命令を記憶する非一時的記憶媒体。
【請求項２】
前記識別するステップが、
有限記憶木ソースモデル及び前記有限記憶木ソースモデルに対するパラメータとして前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に対するクエリモデルを計算するステップであって、前記クエリモデルが、文脈木重み付け（ＣＴＷ）を使用して計算される、ステップと、
前記クエリモデルを使用して達成可能な前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列の圧縮の量を測定する圧縮計量の基準値を計算するステップと、
を含み、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に前記配列モデルを適用することが、前記圧縮計量の前記基準値と、前記配列モデルを使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列の圧縮率を測定する前記圧縮計量の値との間の差に基づいて各配列モデルに対する情報利得を推定することを含む、
請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項３】
前記識別するステップが、前記配列モデルを使用し、前記データベースに記憶された前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列を使用しない、請求項１乃至２のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項４】
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に前記配列モデルを適用することが、
各配列モデルに対して、前記配列モデルを使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に対する符号語長を計算する、
ことを含む、請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項５】
前記識別するステップが、
ＣＴＷを使用して有限記憶木ソースモデル及び前記有限記憶木モデルに対するパラメータとして前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に対するクエリモデルを計算するステップと、
前記クエリモデルを使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に対する基準符号語長を計算するステップと、
を含み、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に前記配列モデルを適用することが、前記基準符号語長と、前記配列モデルを使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に対して計算された符号語長との間の差に基づいて各配列モデルに対する情報利得を推定することを含む、
請求項１に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項６】
前記データベースに記憶された前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列が、ＤＮＡ染色体配列であり、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列が、染色体より小さいクエリＤＮＡ配列フラグメントである、
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の非一時的記憶媒体。
【請求項７】
データベースに記憶されたデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）又はリボ核酸（ＲＮＡ）配列に対する文脈木重み付け（ＣＴＷ）モデル{Ｓx,ΘSx}を有する配列指標を生成するステップであって、Ｓxが前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｘに対する前記文脈木モデルを示し、ΘSxが文脈木モデルＳxのパラメータを示す、当該生成するステップと、
クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を適用すること、並びにどれだけ良好に各ＣＴＷモデルが前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙにフィットするかを決定することに基づいて前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに最も類似しているものとして前記データベースに記憶された１以上のＤＮＡ又はＲＮＡ配列を識別するステップと、
を有し、
前記生成するステップ及び前記識別するステップが、電子データ処理装置により実行される、方法。
【請求項８】
前記識別するステップが、前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用し、前記データベースに記憶された前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｘを使用しない、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記識別するステップが、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対するＣＴＷモデル{Ｓy,ΘSy}を計算するステップであって、Ｓyが前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する文脈木モデルを示し、ΘSyが前記文脈木モデルＳyのパラメータを示す、当該計算するステップと、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する前記ＣＴＷモデル{Ｓy,ΘSy}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙの圧縮率を測定する圧縮計量の基準値を計算するステップと、
を含み、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を適用することが、前記圧縮計量の前記基準値と、前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙの圧縮率を測定する前記圧縮計量の値との間の差に基づいて各ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}に対する情報利得を推定することを含む、
請求項７乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記識別するステップが、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対するＣＴＷモデル{Ｓy,ΘSy}を計算するステップであって、Ｓyが前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する文脈木モデルを示し、ΘSyが文脈木モデルＳyのパラメータを示す、当該計算するステップと、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対するＣＴＷモデル{Ｓy,ΘSy}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する基準符号語長を計算するステップと、
を含み、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を適用することが、前記基準符号語長と、前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対して計算される符号語長との間の差に基づいて各ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}に対する情報利得を推定することを含む、
請求項７乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を適用することが、
各ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}に対して、前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する符号語長を計算する、
ことを含み、前記識別するステップが好適には、
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに最も類似しているものとして、前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用して、前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する最も短い符号語長を持つ前記データベースに記憶された１以上のＤＮＡ又はＲＮＡ配列を識別するステップ、
を含む、
請求項７乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
データベースに記憶されたデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）又はリボ核酸（ＲＮＡ）配列をモデル化する配列指標から文脈木重み付け（ＣＴＷ）モデル{Ｓx,ΘSx}を検索するステップであって、Ｓxが前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｘに対する文脈木モデルを示し、ΘSxが前記文脈木モデルＳxのパラメータを示す、当該検索するステップと、
クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に前記検索されたＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を適用すること、並びにどれだけ良好に各ＣＴＷモデルが前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙにフィットするかを決定することに基づいて前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列に最も類似しているものとして前記データベースに記憶された１以上のＤＮＡ又はＲＮＡ配列を識別するステップと、
を含む方法を実行するようにプログラムされた電子データ処理装置、
を有する装置。
【請求項１３】
前記識別するステップが、前記データベースに記憶された前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列を使用しない、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに前記検索されたＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を適用することが、
各ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}に対して、前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対する符号語長を計算する、
ことを含む、請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記識別するステップが、前記識別された１以上のＤＮＡ又はＲＮＡ配列をモデル化する前記ＣＴＷモデル{Ｓx,ΘSx}を使用して前記クエリＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに対して計算された最も短い符号語長を持つことに基づいて、前記ＤＮＡ又はＲＮＡ配列ｙに最も類似しているものとして、前記データベースに記憶された１以上のＤＮＡ又はＲＮＡ配列を識別するステップを含む、請求項１４に記載の装置。