(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
超並列シーケンサーにおけるDNA配列解読システムにおいて、
難読DNA配列データについて前記超並列シーケンサーから取得される蛍光強度配列データをその配列上の特徴に応じ、１つ又は複数の特徴グループに分類する機能と、分類された特徴グループ毎に用意された既知のDNA配列データの蛍光強度配列データを用い、蛍光色を判定するための蛍光色判定基準を学習すると共に、その信頼性を与える蛍光色尤度を計算する機能と、未知の実験DNA配列データの配列上の特徴に基づいて前記１つ又は複数の特徴グループの中から対応する特徴グループを判別し、その判別結果に基づいて前記未知の実験DNA配列データの推定DNA配列データとその信頼性を与える蛍光色尤度を計算する機能とを有する解析装置と、
配列上の特徴グループ毎に学習した前記蛍光色判定基準と前記蛍光色尤度を記憶する記憶装置と、
前記蛍光強度配列データを入力すると共に、前記推定DNA配列データとその信頼性を与える蛍光色尤度を出力する入出力装置と
を有し、
前記特徴グループに分類する機能は、
前記難読DNA配列データであると判定されたDNA配列データに、前記超並列シーケンサーから取得される前記蛍光強度配列データを特徴ベクトルとするクラスタリング解析を適用することにより、又は、前記特徴ベクトルを非線形変換した特徴空間上のクラスタリング解析を適用することにより、前記DNA配列データを前記１つ又は複数の特徴グループに分類する
ことを特徴とするDNA配列解読システム。
【請求項２】
請求項１に記載のDNA配列解読システムにおいて、
現実の様々なゲノムをシーケンスした際のリード配列を、リファレンス配列にマッピングしたときのマッピング精度に基づいて、読み取りが困難な難読DNA配列データを抽出する
ことを特徴とするDNA配列解読システム。
【請求項３】
超並列シーケンサーにおけるDNA配列解読方法において、
難読DNA配列データについて前記超並列シーケンサーから取得される蛍光強度配列データをその配列上の特徴に応じ、１つ又は複数の特徴グループに分類する処理と、
分類された特徴グループ毎に用意された既知のDNA配列データの蛍光強度配列データを用い、蛍光色を判定するための蛍光色判定基準を学習すると共に、その信頼性を与える蛍光色尤度を計算する処理と、
未知の実験DNA配列データの配列上の特徴に基づいて前記１つ又は複数の特徴グループの中から対応する特徴グループを判別し、その判別結果に基づいて前記未知の実験DNA配列データの推定DNA配列データとその信頼性を与える蛍光色尤度を計算する処理と
を有し、
前記特徴グループに分類する処理は、
前記難読DNA配列データであると判定されたDNA配列データに、前記超並列シーケンサーから取得される前記蛍光強度配列データを特徴ベクトルとするクラスタリング解析を適用することにより、又は、前記特徴ベクトルを非線形変換した特徴空間上のクラスタリング解析を適用することにより、前記DNA配列データを前記１つ又は複数の特徴グループに分類する
ことを特徴とするDNA配列解読方法。
【請求項４】
請求項３に記載のDNA配列解読方法において、
現実の様々なゲノムをシーケンスした際のリード配列を、リファレンス配列にマッピングしたときのマッピング精度に基づいて、読み取りが困難な難読DNA配列データを抽出する
ことを特徴とするDNA配列解読方法。
【請求項５】
コンピュータに、
難読DNA配列データについて超並列シーケンサーから取得される蛍光強度配列データをその配列上の特徴に応じ、１つ又は複数の特徴グループに分類する処理と、
分類された特徴グループ毎に用意された既知のDNA配列データの蛍光強度配列データを用い、蛍光色を判定するための蛍光色判定基準を学習すると共に、その信頼性を与える蛍光色尤度を計算する処理と、
未知の実験DNA配列データの配列上の特徴に基づいて前記１つ又は複数の特徴グループの中から対応する特徴グループを判別し、その判別結果に基づいて前記未知の実験DNA配列データの推定DNA配列データとその信頼性を与える蛍光色尤度を計算する処理と
を実行させるプログラムであり、
前記特徴グループに分類する処理は、
前記難読DNA配列データであると判定されたDNA配列データに、前記超並列シーケンサーから取得される前記蛍光強度配列データを特徴ベクトルとするクラスタリング解析を適用することにより、又は、前記特徴ベクトルを非線形変換した特徴空間上のクラスタリング解析を適用することにより、前記DNA配列データを前記１つ又は複数の特徴グループに分類する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超並列シーケンサーによるDNA配列の解読技術に関し、特に、読み取りが困難なDNA配列の解読技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在普及している超並列シーケンサー（以下「シーケンサー」ともいう。）は、一分子から増幅されたDNAフラグメントのクラスターを基板上に多数配置し、大量のDNA配列を同時にシーケンスする。シーケンス方法は、DNAフラグメントのそれぞれに対して、蛍光標識されたヌクレオチドプローブを一つずつ付加し、相補鎖を伸長していくことに基づいている。蛍光色素は複数種類用いられ、これにより、DNA各塩基のエンコードが行われる。
【０００３】
シーケンサーは、伸長反応の各サイクルにおいて、蛍光色素を励起して発光させ、蛍光各色の基板画像を取得する。その後、DNAフラグメントの個々のクラスターについて、各サイクルにおける蛍光各色の蛍光強度を測定する。配列解読システムは、それぞれのクラスターのDNA配列について、各サイクルにおける蛍光強度の測定値に基づいて、該当するポジションの塩基を判定する。
【０００４】
ここで、DNAフラグメントの個々のクラスターは、理想的には、伸長反応の各サイクルにおいて、該当するポジションの塩基に対応した蛍光色１色でのみ強度を持ち、他の色では検出されないことが期待される。しかし、実際には、クラスター内での伸長反応の遅れ・進み、蛍光のクロストークなどの要因によるノイズが生じ、複数の色で検出される場合が生じる。これは、配列解読システムによるDNA配列の読み取り精度の悪化の原因となる。しかも、ノイズの影響は、伸長反応が進むほど大きくなる。このため、ノイズの影響が想定される場合、読み取り可能な配列長を制限する必要がある。
【０００５】
ノイズの影響を考慮した配列解読の方法として、伸長反応の遅れ・進みや蛍光クロストークなどをパラメトリックにモデル化し、各サイクルにおいて、蛍光色を推定する方法がある（非特許文献１）。しかし、それぞれのノイズ要因は、サイクルや化学反応条件などに対する複雑な依存性を持ち、完全にモデル化することは困難である。そこで、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの機械学習アプローチを適用し、既知のDNA配列に基づいて、シーケンサーから得られる各サイクルについて、４色の蛍光強度と正解配列との関係を直接学習し、各サイクルにおいて蛍光色を推定する方法も行われている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Kao et al., “BayesCall: A model-based base-calling algorithm for high-throughput short-read sequencing” Genome Research, 19, 1884, 2009
【非特許文献２】Kircher et al., “Improved base calling for the Illuina Genome Analyzer using machine learning strategies” Genome Biology, 10, R83, 2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般に、DNA配列の読み取り精度は均一ではない。例えば配列によっては、読み取り精度が特に悪化する場合があることが知られている。化学反応による伸長法に基づくシーケンサーにおけるノイズの生じ方は、読み取り対象であるDNA配列の持つ特徴に大きく依存すると考えられる。例えば（１）GC含有量の高い配列、（２）２塩基繰り返し配列、（３）パリンドローム（回文）配列等を持つ高次構造を形成し易い性質は、伸長の際の化学反応に大きく影響すると考えられる。
【０００８】
ところが、従来の配列解読システムでは、一般的なリファレンスゲノムをコントロールとして構築した一つのモデルを、全てのDNA配列に対して適用する。すなわち、DNA配列の特徴の違いに依存するノイズの性質が、従来の配列解読システムでは十分に考慮されていない。
【０００９】
本発明は、以上の状況を鑑みてなされたものであり、読み取りが困難なDNA配列（いわゆる難読DNA配列）の配列解析精度の向上を期待できる仕組みを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、難読DNA配列の配列上の特徴に基づいて配列を解読する。より具体的には、難読DNA配列をその配列の特徴に基づいて特徴グループに分類する処理と、各グループの特徴毎に既知のDNA配列データを用いて各サイクルにおける蛍光色の判定基準を学習する処理と、未知の実験DNA配列を解読する際に、その配列上の特徴グループについて学習した判定基準を適用し、配列を解読する処理とを実行する手法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、難読DNA配列の解読精度を高めることができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】形態例に係る配列解読システムにおける処理全体の流れを説明する図。
【図２】形態例に係る配列解読システムの構成例を示す図。
【図３】難読DNA配列の抽出方法を説明する図。
【図４】DNA配列の特徴分類の概念を説明する図。
【図５】配列解読システムの学習処理の概要を示す図。
【図６】学習処理の手順を説明するフローチャート。
【図７】蛍光色判定基準データベースの構成例を示す図。
【図８】蛍光色尤度データベースの構成例を示す図。
【図９】配列解読システムの配列推定処理の概要を表す図。
【図１０】配列推定処理の手順を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、後述する実施の形態に限定されるものでなく、本発明には様々な変形例が含まれる。例えば後述する実施の形態に追加の構成を備えてもよく、一部の構成を含まなくてもよい。また、後述する形態例の一部の構成を他の構成に置換してもよい。
【００１４】
また、後述する各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、後述する各構成、機能、処理部、処理手段等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、後述する各構成、機能、処理部、処理手段等は、ソフトウェアとして実現しても良い。各構成等を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。
【００１５】
なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の機能を有する部材には同一又は関連する符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態では、特に必要なとき以外は同一または同様な部分の説明を原則として繰り返さない。
【００１６】
［処理全体の流れ］
図１に、実施の形態に係る配列解読システムにおいて実行される処理全体の流れを示す。この配列解読システムは、難読DNA配列の探索ステージ１１０、既知のDNA配列データ１２１を用いた学習ステージ１２０、未知の実験DNA配列データ１３１に対する推定ステージ１３０の３つの段階を有する。
【００１７】
未知の実験DNA配列１３１を解読する際には、伸長反応の各サイクルについてシーケンサーから取得される蛍光強度の全サイクル分の蛍光強度配列１３２に基づいてDNA配列を推定し、推定結果１３３として推定DNA配列１３４とその信頼度１３５を出力する。例えば、伸長反応の各サイクルについて、４つの塩基に対応する４色（a、b、c、d）の蛍光強度（Ia、Ib、Ic、Id）がシーケンサーから取得されるものとすると、全サイクル分の蛍光強度配列１３２（すなわち、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle1、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle2、… (Ia、Ib、Ic、Id)cyclen）に基づいてDNA配列を推定する。
【００１８】
［システム構成及び処理動作の詳細］
図２に、実施の形態に係る配列解読システムの構成例を示す。この配列解読システムは、入出力装置２１０と、難読DNA配列解析部２２１、学習部２２２、推定部２２３とを有する解析装置２２０と、記憶装置２３０とにより構成される。実施の形態において、解析装置２２０は、後述する各ステージで実行される機能を、コンピュータ上で実行されるプログラムの処理機能として実現する。
【００１９】
［探索ステージ］
難読DNA配列解析部２２１は、難読DNA配列の探索ステージ１１０（図１）において、現実の様々なゲノムに対してシーケンスを実行した際にエラーが多く検出されるような領域を難読DNA配列として集め、さらに、それら難読DNA配列が有する配列上の特徴を各ステージ毎に分類する処理を実行する。
【００２０】
図３に、難読DNA配列の判定方法の一例を示す。まず、シーケンス後のリード配列をリファレンス配列にマッピングする。マッピングされたリード配列とリファレンス配列とを比較したとき、リード配列のある長さの範囲で、解読されていない（図３では塩基Nと表示)、又は、ある一定の割合以上、同一でない塩基が存在する領域を難読DNA配列として判定する。
【００２１】
図４は、難読DNA配列と判定されたDNA配列を、それらが有する特徴別に分類（グループ化）する様子を表している。分類基準には、シーケンサーから得られる４色の蛍光強度配列（すなわち、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle1、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle2、…(Ia、Ib、Ic、Id)cyclen）を特徴ベクトルとてクラスタリング解析することにより得られる情報を使用する。また、分類基準には、前述した特徴ベクトルを非線形変換した特徴空間上でクラスタリング解析することにより得られる情報を使用する。本明細書においては、分類後のDNA配列の集合を特徴グループ１、２…と呼ぶ。
【００２２】
［学習ステージ］
学習部２２２は、学習ステージ１２０（図１）において、特徴グループに分類されたDNA配列の各サイクルにおいて出現する頻度の高い蛍光色の判定傾向を検出し、これらを各特徴グループに固有の蛍光色判定基準１２６（図１）として学習する。
【００２３】
図５に、学習ステージ１２０において、学習部２２２が実行する処理手順の概要を示す。学習処理の前提として、難読DNA配列のそれぞれの特徴グループについて、既知のDNA配列データ１２１が用意される。既知のDNA配列データ１２１は、シーケンサーから取得された伸長反応の各サイクルにおける４色の蛍光強度配列１２４（すなわち、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle1、 (Ia、Ib、Ic、Id)cycle2、… (Ia、Ib、Ic、Id)cyclen）と、正解DNA配列から決定される正解蛍光色配列１２５から構成される。学習部２２２は、これらの配列データを使用し、特徴グループ毎に、以下の学習処理を行う。なお、各特徴グループに属する配列データのうち一部を訓練データ１２２として使用し、残りを蛍光色尤度計算用データ１２３として使用する。
【００２４】
学習部２２２は、蛍光色判定基準学習部５０１、蛍光色判定部５０２、蛍光色尤度計算部５０３で構成される。蛍光色判定基準学習部５０１は、特徴グループ毎に、訓練データ１２２を構成する４色の蛍光強度配列１２４と正解蛍光色配列１２５を参照し、各サイクルにおいて蛍光色を判定するための蛍光色判定基準１２６を学習して蛍光色判定基準データベース２３１に記憶する。この学習処理の詳細は後述する。蛍光色判定部５０２と蛍光色尤度計算部５０３は、各特徴グループの蛍光色尤度計算用データ１２３を用い、各サイクルについて、４色の蛍光色それぞれについての蛍光色尤度１２７（図１）を導出し、蛍光色尤度データベース２３２に記憶する。
【００２５】
図６に、学習ステージ１２０（図１）において、ある特徴グループに対して実行される学習処理の手順例を示す。ステップＳ１において、学習部２２２は、学習対象である特徴グループに属する訓練データ１２２を不図示の記憶領域から取得する。
【００２６】
ステップＳ２において、学習部２２２の蛍光色判定基準学習部５０１は、４色の蛍光強度配列１２４と正解蛍光色配列１２５を訓練データ１２２から読み込む。次に、蛍光色判定基準学習部５０１は、４色の蛍光強度の全サイクル分の配列又は一部サイクル分の配列と正解蛍光色配列との関係を学習し、各サイクルにおいて蛍光色を判定するための蛍光色判定基準１２６を導出する。学習には、例えばサポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用する。例えばサイクルiにおける蛍光色を、そのサイクルiとその前後のサイクルi-1，i+1の蛍光強度から判定するための蛍光色判定基準１２６を導出する。この場合、蛍光色判定基準学習部５０１は、訓練データ１２２の蛍光強度配列（すなわち、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle(i-1)、(Ia、Ib、Ic、Id)cyclei、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle(i+1)）と正解蛍光色ｘi とをＳＶＭに入力して学習し、サイクルiにおける蛍光色を判定するための蛍光色判定基準１２６を導出する。
【００２７】
ステップＳ３において、学習部２２２は、蛍光色判定基準学習部５０１において導出された伸長反応の各サイクルにおける蛍光色判定基準１２６を、記憶装置２３０の蛍光色判定基準データベース２３１に記憶する。図７に、各特徴グループのサイクル別に学習された蛍光色判定基準１２６としてのサポートベクトルを記憶するデータベースの構成例を示す。なお、記憶されるサポートベクトルの数は任意であり、１つのサイクルについて１つ又は複数の蛍光色判定基準１２６が記憶される。
【００２８】
ステップＳ４において、学習部２２２は、特徴グループに属する既知のDNA配列データ１２１の残りを蛍光色尤度計算用データ１２３として取得する。この際、蛍光色尤度計算用データ１２３は、蛍光色判定部５０２及び蛍光色尤度計算部５０３に与えられる。
【００２９】
ステップＳ５において、学習部２２２は、蛍光色判定基準データベース２３１を検索し、当該特徴を持つDNA配列を訓練データに用いて蛍光色判定基準１２６を抽出する。
【００３０】
ステップＳ６において、蛍光色判定部５０２は、特徴グループ毎に、蛍光色尤度計算用データ１２３から４色の蛍光強度配列１２４を取得し、蛍光色判定基準１２６を用いて、各サイクルにおける蛍光色を判定する。例えばサイクルiにおける蛍光色を判定するための蛍光色判定基準１２６を、サイクルｉとその前後のサイクルi-1,i+1の蛍光強度を用いて学習する場合、蛍光色判定部５０２は、蛍光強度配列１２４から｛(Ia、Ib、Ic、Id)cycle(i-1)、(Ia、Ib、Ic、Id)cyclei、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle(i+1)｝を入力して蛍光色判定基準１２６を適用し、サイクルiにおける蛍光色を判定する。
【００３１】
この際、蛍光色尤度計算部５０３は、蛍光色判定部５０２において判定された蛍光色配列と正解蛍光色配列１２５とを比較し、各サイクルにおける４色の蛍光色尤度Ｐ（x’i | xi）を導出する。ここで、xi はサイクルiにおける正解蛍光色、x’iはサイクルiにおける判定蛍光色である。
【００３２】
ステップＳ７において、学習部２２２は、蛍光色尤度計算部５０３で伸長反応の各サイクルについて計算された４色の蛍光色尤度１２７を、蛍光色尤度データベース２３２に記憶する。図８に、各特徴グループの各サイクルについて、４色の蛍光色尤度Ｐ（x’i | xi）を記憶するデータベースの構成例を示す。
【００３３】
［推定ステージ］
推定部２２３は、推定ステージ１３０（図１）において、蛍光色判定基準データベース２３１と蛍光色尤度データベース２３２を使用し、未知の実験DNA配列データ１３１の各ステージにおける蛍光色を推定する。図９に、推定ステージ１３０において、推定部２２３が実行する処理手順の概要を示す。
【００３４】
推定処理の前提となる未知の実験DNA配列データ１３１は、シーケンサーから取得される伸長反応の各サイクルにおける４色の蛍光強度配列１３２（すなわち、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle1、 (Ia、Ib、Ic、Id)cycle2、… (Ia、Ib、Ic、Id)cyclen）で与えられる。推定部２２３は、推定結果１３３として、推定DNA配列１３４とその信頼度１３５を出力する。
【００３５】
推定部２２３は、配列の特徴判別部９０１、蛍光色判定部９０２、DNA配列尤度計算部９０３で構成される。配列の特徴判別部９０１は、未知の実験DNA配列データ１３１に含まれるDNA配列が有する特徴を判別し、既知のDNA配列データ１２１について生成された特徴グループのいずれに属するかを判別する。蛍光色判定部９０２とDNA配列尤度計算部９０３は、判別結果で得られた特徴グループの蛍光色判定基準１２６及び発光色尤度１２７を用い、推定対象である蛍光強度配列１３２の推定DNA配列１３４と信頼度１３５（すなわち、DNA配列尤度）を計算する。
【００３６】
図１０に、推定ステージ１３０（図１）において実行される推定処理の手順例を示す。
ステップＳ１１において、配列の特徴判別部９０１及び蛍光色判定部９０２は、未知の実験DNA配列データ１３１をシーケンサーから取得する。なお、未知の実験DNA配列データ１３１は不図示の記憶領域から取得されるのでもよい。
【００３７】
ステップＳ１２において、配列の特徴判別部９０１は、シーケンサーから得られる全サイクル分の４色の蛍光強度配列１３２（すなわち、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle1、 (Ia、Ib、Ic、Id)cycle2、… (Ia、Ib、Ic、Id)cyclen）を特徴ベクトルとしてクラスタリング解析し、又は、この特徴ベクトルを非線形変換した特徴空間上でクラスタリング解析し、図４で説明したように難読DNA配列解析部２２１（図２）で構築したクラスターのいずれかに分類する。
【００３８】
ステップＳ１３において、蛍光色判定部９０２は、蛍光色判定基準データベース２３１を検索し、判別された特徴グループに応じた蛍光色判定基準１２６を抽出する。
【００３９】
ステップＳ１４において、DNA配列尤度計算部９０３は、蛍光色尤度データベース２３２を検索し、判別された特徴グループに応じた４色の蛍光色尤度１２７を抽出する。
【００４０】
ステップＳ１５において、蛍光色判定部９０２は、推定対象である４色の蛍光強度配列が属する特徴グループに固有の蛍光色判定基準１２６に基づいて、各サイクルにおける蛍光色を判定する。例えばサイクルiにおける蛍光色を判定する判定基準が、そのサイクルiとその前後のサイクルi-1,i+1の蛍光強度から学習されている場合、蛍光色判定部９０２は、｛(Ia、Ib、Ic、Id)cycle(i-1)、(Ia、Ib、Ic、Id)cyclei、(Ia、Ib、Ic、Id)cycle(i+1)｝に対して蛍光色判定基準１２６を適用し、サイクルiの蛍光色を判定する。
【００４１】
また、DNA配列尤度計算部９０３は、蛍光色判定部９０２によって判定（推定）された各サイクルの蛍光色x’iと、判別された特徴グループについて蛍光色尤度データベース２３２から呼び出した各サイクルにおける４色の蛍光色尤度Ｐ（x’i | xi）とに基づいて、DNA配列尤度Ｐ（ui | x’）を計算する。
【００４２】
これらの処理の後、推定部２２３は、推定対象である蛍光強度配列に対する推定結果１３３として、推定DNA配列１３４と信頼度１３５を出力する。
【００４３】
因みに、DNA配列尤度Ｐ（ui | x’）、推定DNA配列ｂi、信頼度Ｒi、は、それぞれ以下の式で与えられる。ただし、x’は判定蛍光色の配列、uはDNA配列である。
Ｐ（ui | x’） ∝ Σ Ｐ（x’ | u） * Ｐ（u）
Σ Ｐ（x’ | u） * Ｐ（u）＝ Σ Ｐ（x’ | x) ＊ Ｐ（u）
ただし、ui ∈{A,G,C,T}である。Ｐ（u）が既知の場合、Ｐ（u）には既知の値をそのまま使用し、Ｐ（u）が未知の場合、Ｐ（u）には1/4を使用する。また、ｂi ＝ argmaxui Ｐ（ui | x’）であり、Ｒi ＝ -10 log10 Ｐ（ui=bi | x’）である。
【００４４】
［まとめ］
以上説明したように、実施の形態に係る配列解読システムは、難読DNA配列を特徴グループ毎に分類し、各特徴グループに特有の蛍光色判定基準１２６と蛍光色尤度１２７を事前に学習する。そして、DNA配列データの解読時には、未知の実験DNA配列データ１３１の蛍光強度配列１３２がいずれの特徴グループに属するかをまず判定し、その後、判定された特徴グループについて学習済みの蛍光色判定基準１２６と蛍光色尤度１２７を適用し、解読対象であるDNAの配列を推定する。この処理手法の適用により、難読DNA配列の解読精度を高めることができる。また、解読精度が向上すると、シーケンサーの一度の実行で取得可能な配列情報を増加させることができる。この結果、配列変異の検出力の向上、配列解析（例えばマッピングやアセンブリ等）の精度の改善等を実現することができる。
【符号の説明】
【００４５】
１１０…難読DNA配列の探索ステージ
１２０…学習ステージ
１２１…既知のDNA配列データ
１２２…訓練データ
１２３…蛍光色強度計算用データ
１２４…蛍光強度配列
１２５…正解蛍光色配列
１２６…蛍光色判定基準
１２７…蛍光色尤度
１３０…推定ステージ
１３１…未知の実験DNA配列データ
１３２…蛍光強度配列
１３３…推定結果
１３４…推定DNA配列
１３５…推定DNA配列の信頼度
２１０…入出力装置
２２０…解析装置
２２１…難読DNA配列解析部
２２２…学習部
２２３…推定部
２３０…記憶装置
２３１…蛍光色判定基準データベース
２３２…蛍光色尤度データベース
５０１…蛍光色判定基準学習部
５０２…蛍光色判定部
５０３…蛍光色尤度計算部
９０１…配列の特徴判別部
９０２…蛍光色判定部
９０３…DNA配列尤度計算部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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