(57)【要約】【課題】  生のデータの読み取り及び解釈、遺伝データの記憶及び解釈、並びにデータのプライバシー及び機密性の維持を含め、遺伝データを効率的かつ安全に管理するシステム及び方法が提供することである。【解決手段】  生体データ管理のシステム及び方法は、データの代替の解釈を保存し得、マルチレベルの暗号化及びプライバシー管理を実施し得る。生体データ管理のシステム及び方法は、セルレベルアーキテクチャ、バンクアンドブロックレベルアーキテクチャ、及び／又は多階層アーキテクチャを含み得る。生体データ管理のシステム及び方法は、定義、ルール、及び指示を組み込み、及び／又は二次元又は三次元データ構造を利用し得る。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体データ管理システムであって、
（ａ）塩基データを生成するように構成される配列デバイスを含むエンドユーザモジュールと、
（ｂ）前記エンドユーザモジュールとネットワーク通信するローカルリポジトリであって、（ｉ）前記塩基データを受信し、（ｉｉ）前記塩基データを配列データに変換し、（ｉｉｉ）前記配列データに基づいて略称データを生成し、（ｉｖ）前記略称データを既存の略称のデータベースと比較するようにプログラム又は構成される、ローカルリポジトリと、
（ｃ）前記ローカルリポジトリとネットワーク通信する中央サーバであって、前記既存の略称の前記データベースを更新するように構成される、中央サーバと
を含む、生体データ管理システム。
【請求項２】
前記ローカルリポジトリは、略称にフラグを付し、前記フラグ付き略称を前記中央サーバに通信するように更にプログラム又は構成される、請求項１に記載の生体データ管理システム。
【請求項３】
前記中央サーバは、フラグ付き略称を受信し、前記フラグ付き略称に更なる分析を実行するように更にプログラム又は構成される、請求項２に記載の生体データ管理システム。
【請求項４】
前記中央サーバは、前記フラグ付き略称の前記分析時、指示を生成し、前記指示を前記ローカルリポジトリに通信するように更にプログラム又は構成される、請求項３に記載の生体データ管理システム。
【請求項５】
前記略称は、分散、ハッシュ、又はチェックサムである、請求項１に記載の生体データ管理システム。
【請求項６】
生体データを記憶する方法であって、
（ｄ）前記生体データのサイズを特定して、前記生体データの記憶に適した記憶ユニットサイズを識別することと、
（ｅ）前記記憶ユニットサイズに適合するブロックサイズを有する、メモリデバイス内のメモリロケーションを識別することと、
（ｆ）前記メモリデバイスの前記メモリロケーションの消去可能ブロックに前記生体データを記憶することと
を含む、方法。
【請求項７】
各消去可能ブロックは、前記生体データを記憶するセクション及び前記生体データに関連するメタデータを記憶するセクションを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記メタデータを記憶するセクションは、より長い寿命を有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記メタデータを記憶するセクションは、前記配列データを記憶するセクションのコントローラとは異なるコントローラを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記メタデータを記憶するセクションは、前記配列データを記憶するセクションよりも頻繁にアクセスされるように構成される、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
生体データ管理システムであって、
（ｇ）あまり頻繁にアクセスされない生体データを記憶するように構成される第１のメモリデバイスと、
（ｈ）ブロックサイズを有する第２のメモリデバイスであって、前記第２のメモリデバイスは、前記第１のメモリデバイスと通信し、頻繁にアクセスされる生体データを記憶するように構成され、前記第１のメモリデバイスよりも高速であり、前記ブロックサイズは、前記生体データのサイズに従って前記生体データを記憶するように選択される、第２のメモリデバイスと
を含む、生体データ管理システム。
【請求項１２】
前記生体データはｎ−ｍｅｒ配列であり、前記ブロックサイズは、前記ｎ−ｍｅｒのモノマーの記憶に必要なビット数のｎ倍である、請求項１１に記載の生体データ管理システム。
【請求項１３】
前記生体データはｎ−ｍｅｒ配列であり、前記ブロックサイズは、前記ｎ−ｍｅｒのモノマーの記憶に必要なビット数の少なくともｎ倍である、請求項１１に記載の生体データ管理システム。
【請求項１４】
前記第２のメモリデバイスはフラッシュメモリデバイスを含む、請求項１１に記載の生体データ管理システム。
【請求項１５】
前記第２のメモリデバイスは、フラッシュメモリ消去ブロックであるブロックを含む、請求項１４に記載の生体データ管理システム。
【請求項１６】
マルチレベルセル（ＭＬＣ）メモリデバイスに配列塩基データを記憶する方法であって、前記ＭＬＣメモリデバイスはメモリセルを含み、前記メモリセルのそれぞれは２ビットを記憶するように構成され、前記方法は、メモリセルにおいて、
（ｉ）前記２ビットを００に設定して、第１のタイプの塩基を表すこと、
（ｊ）前記２ビットを０１に設定して、第２のタイプの塩基を表すこと、
（ｋ）前記２ビットを１０に設定して、第３のタイプの塩基を表すこと、又は
（ｌ）前記２ビットを１１に設定して、第４のタイプの塩基を表すこと
を含む、方法。
【請求項１７】
前記配列塩基データは、１つ又は複数のポリヌクレオチドを表し、前記ポリヌクレオチドのそれぞれは１つ又は複数の塩基を含み、前記１つ又は複数の塩基のそれぞれは、少なくとも４つの可能な塩基の１つである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ポリヌクレオチドは、ＤＮＡ又はＲＮＡである、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
生体データをメモリデバイスに記憶する方法であって、前記メモリデバイスはブロックを含み、前記ブロックのそれぞれはブロックサイズを含み、前記方法は、
（ｍ）前記生体データのサイズを特定することと、
（ｎ）前記ブロックの少なくともサブセットのブロックサイズを特定することと、
（ｏ）前記ブロックサイズに基づいて前記生体データを圧縮して、圧縮生体データを生成することと、
（ｐ）前記ブロックの前記少なくともサブセットに前記生体データを記憶することと
を含む、方法。
【請求項２０】
前記メモリデバイスはフラッシュメモリデバイスを含み、前記ブロックサイズは消去ブロックサイズである、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記ブロックサイズは、前記圧縮生体データのサイズ以上である、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記消去ブロックは、前記生体データ及び前記生体データのメタデータを記憶する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
配列塩基データをメモリデバイスに記憶する方法であって、前記メモリデバイスはメモリセルを含み、前記メモリセルのそれぞれは、少なくとも３ビットを記憶するように構成され、前記方法は、メモリセルにおいて、
（ｑ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを０００に設定して、第１のタイプの塩基を表すことと、
（ｒ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを００１に設定して、第２のタイプの塩基を表すことと、
（ｓ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを０１０に設定して、第３のタイプの塩基を表すことと、
（ｔ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを０１１に設定して、第４のタイプの塩基を表すことと、
（ｕ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを１００に設定して、第５のタイプの塩基を表すことと、
（ｖ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを１０１に設定して、第６のタイプの塩基を表すことと、
（ｗ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを１１０に設定して、第７のタイプの塩基を表すことと、
（ｘ）前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを１１１に設定して、第８のタイプの塩基を表すことと
を含む、方法。
【請求項２４】
前記配列塩基データは、１つ又は複数のポリヌクレオチドを表し、前記ポリヌクレオチドのそれぞれは１つ又は複数の塩基を含み、前記１つ又は複数の塩基のそれぞれは、４つの異なるネイティブ塩基、メチル化塩基、酸化塩基、又は脱塩基位置の１つである、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記ポリヌクレオチドは、ＤＮＡ又はＲＮＡである、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記メモリデバイスは、フラッシュメモリ、相変化メモリ、又は抵抗性メモリを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
配列塩基データをメモリデバイスに記憶する方法であって、前記配列塩基データは、測定された複数の塩基のそれぞれを表す２つの確からしい塩基を含み、前記メモリデバイスはメモリセルを含み、前記メモリセルのそれぞれは、複数のビットを記憶するように構成され、前記方法は、
前記複数のビットの最初のビットに、前記配列塩基データの最も確からしい塩基を記憶することと、
前記複数のビットの２番目のビットに、前記配列塩基データの２番目に最も確からしい塩基を記憶することと、
前記複数のビットの残りのビットに、前記最も確からしい塩基及び前記２番目に最も確からしい塩基の相対確率を記憶することと
を含む、方法。
【請求項２８】
前記メモリセルの最初のセルを使用して、最も確からしい塩基を識別することと、
前記メモリセルの２番目のセルを使用して、前記２番目に最も確からしい塩基を識別することと、
前記メモリセルの１つ又は複数の他のセルを使用して、前記相対確率を記憶することと
を更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記メモリセルの３番目のセルに、２番目に最も確からしい塩基の確率を記憶することを更に含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
それぞれが少なくとも３ビットを記憶するように構成されるメモリセルを含むメモリデバイスに配列塩基データを記憶する方法であって、前記方法は、メモリセルにおいて、
（ｙ）第１のタイプの塩基を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第１のビット指示を提供することと、
（ｚ）第２のタイプの塩基を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第２のビット指示を提供することと、
（ａａ）第３のタイプの塩基を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第３のビット指示を提供することと、
（ｂｂ）第４のタイプの塩基を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第４のビット指示を提供することと、
（ｃｃ）メチル化塩基を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第５のビット指示を提供することと、
（ｄｄ）酸化塩基を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第６のビット指示を提供することと、
（ｅｅ）脱塩基部位を表す前記少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第７のビット指示を提供することと
を含む、方法。
【請求項３１】
前記メモリデバイスは、フラッシュメモリ、相変化メモリ、又は抵抗性メモリを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
生体配列データを暗号化する方法であって、
（ｆｆ）前記生体配列データの正常レベルの分散を識別することと、
（ｇｇ）第２のレベルの分散を前記生体配列データに導入することであって、前記第２のレベルの分散は、前記生体配列データが前記正常レベルの分散に関して区別不可能なように、前記正常レベルの分散と適合する、導入することと
を含む、方法。
【請求項３３】
暗号化方法を使用して前記導入された分散レベルを通信することを更に含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
被験者の生体配列データを暗号化する方法であって、
（ｈｈ）第１の暗号化方式を使用して、前記被験者に関連する情報を暗号化することと、
（ｉｉ）第２の暗号化方式を使用して前記生体配列データを暗号化することであって、前記第２の暗号化方式は前記第１の暗号化方式と異なる、暗号化することと
を含む、方法。
【請求項３５】
前記第２の暗号化方式は、前記第１の暗号化方式よりも狭い暗号化を含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記第２の暗号化方式は、チャッフィングアンドウィノウイングを含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記第１の暗号化方式は、公開鍵基盤を使用し、前記第２の暗号化方式は、前記公開鍵基盤を使用する、請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
前記第１の暗号化方式は、第１の公開鍵基盤を使用し、前記第２の暗号化方式は、前記第１の公開鍵基盤と異なる第２の公開鍵基盤を使用する、請求項３５に記載の方法。
【請求項３９】
配列塩基データを記憶する方法であって、
二次元テーブル構造をコンピュータメモリに提供することであって、前記二次元テーブル構造は、潜在的な塩基を表す情報を記憶するように構成される、提供することと、
前記配列塩基データの最も確からしい測定塩基を前記二次元テーブル構造の第１の次元に記憶することと、
前記配列塩基データの他の潜在的な塩基を表す情報を前記二次元テーブル構造の第２の次元に記憶することと、
前記第１の次元と前記第２の次元との交点に対応する確率を前記二次元テーブル構造に記憶することと
を含む、方法。
【請求項４０】
前記潜在的な塩基は、４つの可能な塩基のそれぞれの集合並びにメチル化塩基、酸化塩基、及び脱塩基部位の少なくとも１つを含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
第２の二次元テーブル構造を提供することであって、前記第２の二次元テーブル構造は、潜在的な塩基を表す情報を記憶するように構成される、提供することと、前記第２の二次元テーブル構造に、前記配列塩基データの前記最も確からしい測定塩基及び前記配列塩基データの２番目に最も確からしい測定塩基を記憶することとを更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４２】
生体データを管理する方法であって、
（ｉ）センサから生の測定生体データを受信し、（ｉｉ）前記生の測定生体データから処理済み生体データを生成するように構成されるアプリケーションサーバを提供することと、
前記アプリケーションサーバにおいて、ローカルリポジトリから、前記処理済み生体データに関連する定義及びルールを受信することと、
前記アプリケーションサーバにより、前記処理済み生体データに関連する前記定義及び前記ルールに基づいて指示を発行することと
を含む、方法。
【請求項４３】
前記処理済み生体データは、前記ローカルリポジトリにおいて関連する定義及びルールが見つけられない前記処理済み生体データの部分を含み、前記方法は、前記処理済み生体データの少なくとも前記部分を前記ローカルリポジトリに送信することを更に含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記処理済み生体データの少なくとも前記部分を前記ローカルリポジトリから中央サーバに送信することを更に含む、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
指示を前記中央サーバから前記ローカルリポジトリに送信することを更に含む、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
新しい定義及びルールを前記中央サーバから前記ローカルリポジトリに送信することを更に含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
配列塩基データを記憶する方法であって、
塩基位置について、前記配列塩基データの最も確からしい塩基を表す情報を記憶装置の第１のロケーションに記憶することと、
前記最も確からしい塩基の発生回数の確率を前記記憶装置の第２のロケーションに記憶することと
を含む、方法。
【請求項４８】
少なくとも４つの可能な塩基を含む配列塩基データを記憶する方法であって、
（ｊｊ）三次元テーブル構造をコンピュータメモリに提供することであって、前記三次元テーブル構造は、配列塩基データを記憶するように構成され、（ｉ）前記三次元テーブル構造の第１の次元は、遺伝配列塩基データの最も確からしい測定塩基を表す情報を記憶し、（ｉｉ）前記三次元テーブル構造の第２の次元は、前記遺伝配列塩基データの潜在的な塩基を表す情報を記憶し、（ｉｉｉ）前記三次元テーブル構造の第３の次元は、前記配列塩基データの少なくとも４つの可能な塩基のそれぞれの塩基カウント確率を表す情報を記憶する、提供することと、
（ｋｋ）前記第１の次元と前記第２の次元と前記第３の次元との交点の対応する確率を前記三次元テーブル構造に記憶することと
を含む、方法。
【請求項４９】
被験者に関連する生体データを保護する方法であって、
第１の暗号化方式を使用して、前記被験者の個人識別情報を暗号化することと、
第２の暗号化方式を使用して前記被験者の表現型を暗号化することと、
第３の暗号化方式を使用して前記生体データを暗号化することであって、前記第２の暗号化方式又は前記第３の暗号化方式は、前記第１の暗号化方式と異なる、暗号化することと、
前記暗号化された個人識別情報、前記暗号化された表現型、及び前記暗号化された生体データをコンピュータメモリに記憶することと
を含む、方法。
【請求項５０】
（ｉ）前記第２の暗号化方式は前記第１の暗号化方式と異なり、（ｉｉ）前記第３の暗号化方式は前記第１の暗号化方式と異なり、（ｉｉｉ）前記第３の暗号化方式は前記第２の暗号化方式と異なる、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記被験者の遺伝子発現データを記憶することを更に含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５２】
前記被験者の地域データを記憶することを更に含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５３】
被験者の遺伝データを記憶する方法であって、
第１のアクセス制限レベルを有する第１の記憶セグメントに前記被験者の個人識別情報を記憶することと、
第２のアクセス制限レベルを有する第２の記憶セグメントに前記被験者の表現型データを記憶することと、
第３のアクセス制限レベルを有する第３の記憶セグメントに前記被験者の前記遺伝データを記憶することと
を含む、方法。
【請求項５４】
前記第２のアクセス制限レベル又は前記第３のアクセス制限レベルは、前記第１のアクセス制限レベルと異なる、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
（ｉ）前記第２のアクセス制限レベルは前記第１のアクセス制限レベルと異なり、（ｉｉ）前記第３のアクセス制限レベルは前記第１のアクセス制限レベルと異なり、（ｉｉｉ）前記第３のアクセス制限レベルは前記第２のアクセス制限レベルと異なる、請求項５４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本願は、２０１６年４月１１日に出願された米国仮特許出願第６２／３２１，１０３号の優先権を主張するものであり、この米国仮特許出願は全体的に参照により本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００２】
遺伝情報の理解を高めるために、新しい研究が続けられ、そのような情報をいかに管理するかについての難問が生じる。より高レベルの解像度を有する遺伝子地図のより完全な理解は、医療及び他の分野での有価値な結果を提供し得る。
【０００３】
例として、遺伝デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）データの管理における難問の１つは、経時変化しないままであるが、それでもタンパク質をコードするように見えないコードの高度保存領域があることである。しかしながら、研究により、それが、遺伝子発現調節、選択的スプライシング、及び遠位エンハンサにおいて重要な役割を果たし得ることが示されている。したがって、遺伝配列のより頻繁に使用される領域への高速アクセスを維持しながら、あまり頻繁に利用されない領域を保存する効率的な方法が望ましい。
【発明の概要】
【０００４】
発明の概要
本明細書において、データの代替の解釈を収容することができ、したがって、様々なデバイスにより測定されたより低レベルのデータにアクセスすることができるデータ管理方式の必要性が認められる。本明細書において、より高い柔軟性及びより高い完全性で遺伝データを検知、記憶、及び管理する必要性及びエラー状況に対応しながら様々なレベルでこれらのデータセットを柔軟かつ効率的に作成、追加、維持、及び照会する必要性も認められる。
【０００５】
本明細書において、生のデータの読み取り及び解釈、遺伝データの記憶及び解釈、並びにデータのプライバシー及び機密性の維持を含め、遺伝データを効率的かつ安全に管理するシステム及び方法が提供される。
【０００６】
幾つかのシステム及び方法は、定義及びルールを提供し、医療、食品安全性、及び／又は他の病原体対処状況に関連する問題に適切な指示を発行し得る。情報処理環境における多階層ネットワークアーキテクチャを利用することができる。
【０００７】
生体データ解釈のタスク及びタイプで必要とされる場合、並列処理を使用し得る。情報はまず、半構造データの分散記憶装置に記憶し得、必要に応じて情報をスキャン、低減、及び構造化、カラム、又は関係データベースに再編成できるようにする。
【０００８】
システム及び方法は、異なるクエリを段階分けし同時に実行し得、情報をリポジトリに記憶できるようにし、静止時に暗号化し得る。情報は、分散システムにわたり、リポジトリ間で、サーバ間で、又はサーバとクライアントとの間で安全かつ柔軟に伝送し得る。
【０００９】
システム及び方法は、データのサイズ又はデータの単位と１つ又は複数の記憶装置の単位記憶ブロック又はバンクのサイズとの関係に従って、生体データを１つ又は複数の記憶装置に記憶することができる。
【００１０】
システム及び方法はアクセス制御をサポートし得、アクセス制御は、ユーザベース、役割ベース、アプリケーションベース、プロセスベース、又はロケーションベースであり得る。
【００１１】
システム及び方法は、遺伝データ（例えば、ポリヌクレオチドデータ）を１つ又は複数のメモリデバイスにメモリセルレベル、メモリブロックレベル、メモリバンクレベル、又は別のメモリ区画レベルでマッピングし記憶することに関し得る。
【００１２】
本開示の態様は、生体データ管理システムを提供し、本システムは、（ａ）塩基データを生成するように構成される配列デバイスを含むエンドユーザモジュールと、（ｂ）エンドユーザモジュールとネットワーク通信するローカルリポジトリであって、（ｉ）塩基データを受信し、（ｉｉ）塩基データを配列データに変換し、（ｉｉｉ）配列データに基づいて略称データを生成し、（ｉｖ）略称データを既存の略称のデータベースと比較するようにプログラム又は構成される、ローカルリポジトリと、（ｃ）ローカルリポジトリとネットワーク通信する中央サーバであって、既存の略称のデータベースを更新するように構成される、中央サーバとを含む。
【００１３】
幾つかの実施形態では、ローカルリポジトリは、略称にフラグを付し、フラグ付き略称を中央サーバに通信するように更にプログラム又は構成される。幾つかの実施形態では、中央サーバは、フラグ付き略称を受信し、フラグ付き略称に更なる分析を実行するように更にプログラム又は構成される。幾つかの実施形態では、中央サーバは、フラグ付き略称の分析時、指示を生成し、指示をローカルリポジトリに通信するように更にプログラム又は構成される。幾つかの実施形態では、略称は、分散、ハッシュ、又はチェックサムである。
【００１４】
本開示の別の態様は、生体データを記憶する方法を提供し、本方法は、（ａ）生体データのサイズを特定して、生体データの記憶に適した記憶ユニットサイズを識別することと、（ｂ）記憶ユニットサイズに適合するブロックサイズを有する、メモリデバイス内のメモリロケーションを識別することと、（ｃ）メモリデバイスのメモリロケーションの消去可能ブロックに生体データを記憶することとを含む。
【００１５】
幾つかの実施形態では、各消去可能ブロックは、生体データを記憶するセクション及び生体データに関連するメタデータを記憶するセクションを含む。幾つかの実施形態では、メタデータを記憶するセクションは、より長い寿命を有する。幾つかの実施形態では、メタデータを記憶するセクションは、配列データを記憶するセクションのコントローラとは異なるコントローラを含む。幾つかの実施形態では、メタデータを記憶するセクションは、配列データを記憶するセクションよりも頻繁にアクセスされるように構成される。
【００１６】
本開示の別の態様は、生体データ管理システムを提供し、本システムは、（ａ）あまり頻繁にアクセスされない生体データを記憶するように構成される第１のメモリデバイスと、（ｂ）ブロックサイズを有する第２のメモリデバイスであって、第２のメモリデバイスは、第１のメモリデバイスと通信し、頻繁にアクセスされる生体データを記憶するように構成され、第１のメモリデバイスよりも高速であり、ブロックサイズは、生体データのサイズに従って生体データを記憶するように選択される、第２のメモリデバイスとを含む。
【００１７】
幾つかの実施形態では、生体データはｎ−ｍｅｒ配列であり、ブロックサイズは、ｎ−ｍｅｒのモノマーの記憶に必要なビット数のｎ倍である。幾つかの実施形態では、生体データはｎ−ｍｅｒ配列であり、ブロックサイズは、ｎ−ｍｅｒのモノマーの記憶に必要なビット数の少なくともｎ倍である。幾つかの実施形態では、第２のメモリデバイスはフラッシュメモリデバイスを含む。幾つかの実施形態では、第２のメモリデバイスは、フラッシュメモリ消去ブロックであるブロックを含む。
【００１８】
本開示の別の態様は、マルチレベルセル（ＭＬＣ）メモリデバイスに配列塩基データを記憶する方法を提供し、ＭＬＣメモリデバイスはメモリセルを含み、メモリセルのそれぞれは２ビットを記憶するように構成され、本方法は、メモリセルにおいて、（ａ）２ビットを００に設定して、第１のタイプの塩基を表すこと、（ｂ）２ビットを０１に設定して、第２のタイプの塩基を表すこと、（ｃ）２ビットを１０に設定して、第３のタイプの塩基を表すこと、又は（ｄ）２ビットを１１に設定して、第４のタイプの塩基を表すことを含む。
【００１９】
幾つかの実施形態では、配列塩基データは、１つ又は複数のポリヌクレオチドを表し、ポリヌクレオチドのそれぞれは１つ又は複数の塩基を含み、１つ又は複数の塩基のそれぞれは、少なくとも４つの可能な塩基の１つである。幾つかの実施形態では、ポリヌクレオチドは、ＤＮＡ又はＲＮＡである。
【００２０】
本開示の別の態様は、生体データをメモリデバイスに記憶する方法を提供し、メモリデバイスはブロックを含み、ブロックのそれぞれはブロックサイズを含み、本方法は、（ａ）生体データのサイズを特定することと、（ｂ）ブロックの少なくともサブセットのブロックサイズを特定することと、（ｃ）ブロックサイズに基づいて生体データを圧縮して、圧縮生体データを生成することと、（ｄ）ブロックの少なくともサブセットに生体データを記憶することとを含む。
【００２１】
メモリデバイスはフラッシュメモリデバイスを含み、ブロックサイズは消去ブロックサイズである、請求項１９に記載の方法。
【００２２】
幾つかの実施形態では、ブロックサイズは、圧縮生体データのサイズ以上である。幾つかの実施形態では、消去ブロックは、生体データ及び生体データのメタデータを記憶する。
【００２３】
本開示の別の態様は、配列塩基データをメモリデバイスに記憶する方法を提供し、メモリデバイスはメモリセルを含み、メモリセルのそれぞれは、少なくとも３ビットを記憶するように構成され、本方法は、メモリセルにおいて、（ａ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを０００に設定して、第１のタイプの塩基を表すことと、（ｂ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを００１に設定して、第２のタイプの塩基を表すことと、（ｃ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを０１０に設定して、第３のタイプの塩基を表すことと、（ｄ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを０１１に設定して、第４のタイプの塩基を表すことと、（ｅ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを１００に設定して、第５のタイプの塩基を表すことと、（ｆ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを１０１に設定して、第６のタイプの塩基を表すことと、（ｇ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを１１０に設定して、第７のタイプの塩基を表すことと、（ｈ）少なくとも３ビットのうちの３ビットを１１１に設定して、第８のタイプの塩基を表すこととを含む。
【００２４】
幾つかの実施形態では、配列塩基データは、１つ又は複数のポリヌクレオチドを表し、ポリヌクレオチドのそれぞれは１つ又は複数の塩基を含み、１つ又は複数の塩基のそれぞれは、４つの異なるネイティブ塩基、メチル化塩基、酸化塩基、又は脱塩基位置の１つである。幾つかの実施形態では、ポリヌクレオチドは、ＤＮＡ又はＲＮＡである。幾つかの実施形態では、メモリデバイスは、フラッシュメモリ、相変化メモリ、又は抵抗性メモリを含む。
【００２５】
本開示の別の態様は、配列塩基データをメモリデバイスに記憶する方法を提供し、配列塩基データは、測定された複数の塩基のそれぞれを表す２つの確からしい塩基を含み、メモリデバイスはメモリセルを含み、メモリセルのそれぞれは、複数のビットを記憶するように構成され、本方法は、複数のビットの最初のビットに、配列塩基データの最も確からしい塩基を記憶することと、複数のビットの２番目のビットに、配列塩基データの２番目に最も確からしい塩基を記憶することと、複数のビットの残りのビットに、最も確からしい塩基及び２番目に最も確からしい塩基の相対確率を記憶することとを含む。
【００２６】
幾つかの実施形態では、本方法は、メモリセルの最初のセルを使用して、最も確からしい塩基を識別することと、メモリセルの２番目のセルを使用して、２番目に最も確からしい塩基を識別することと、メモリセルの１つ又は複数の他のセルを使用して、相対確率を記憶することとを更に含む。幾つかの実施形態では、本方法は、メモリセルの３番目のセルに、２番目に最も確からしい塩基の確率を記憶することを更に含む。
【００２７】
本開示の別の態様は、それぞれが少なくとも３ビットを記憶するように構成されるメモリセルを含むメモリデバイスに配列塩基データを記憶する方法を提供し、本方法は、メモリセルにおいて、（ａ）第１のタイプの塩基を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第１のビット指示を提供することと、（ｂ）第２のタイプの塩基を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第２のビット指示を提供することと、（ｃ）第３のタイプの塩基を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第３のビット指示を提供することと、（ｄ）第４のタイプの塩基を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第４のビット指示を提供することと、（ｅ）メチル化塩基を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第５のビット指示を提供することと、（ｆ）酸化塩基を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第６のビット指示を提供することと、（ｇ）脱塩基部位を表す少なくとも３ビットのうちの３ビットを含む第７のビット指示を提供することとを含む。
【００２８】
幾つかの実施形態では、メモリデバイスは、フラッシュメモリ、相変化メモリ、又は抵抗性メモリを含む。
【００２９】
本開示の別の態様は、生体配列データを暗号化する方法を提供し、本方法は、（ａ）生体配列データの正常レベルの分散を識別することと、（ｂ）第２のレベルの分散を生体配列データに導入することであって、第２のレベルの分散は、生体配列データが正常レベルの分散に関して区別不可能なように、正常レベルの分散と適合する、導入することとを含む。
【００３０】
幾つかの実施形態では、本方法は、暗号化方法を使用して導入された分散レベルを通信することを更に含む。
【００３１】
本開示の別の態様は、被験者の生体配列データを暗号化する方法を提供し、本方法は、（ａ）第１の暗号化方式を使用して、被験者に関連する情報を暗号化することと、（ｂ）第２の暗号化方式を使用して生体配列データを暗号化することであって、第２の暗号化方式は第１の暗号化方式と異なる、暗号化することとを含む。
【００３２】
幾つかの実施形態では、第２の暗号化方式は、第１の暗号化方式よりも狭い暗号化を含む。幾つかの実施形態では、第２の暗号化方式は、チャッフィングアンドウィノウイングを含む。幾つかの実施形態では、第１の暗号化方式は、公開鍵基盤を使用し、第２の暗号化方式は、公開鍵基盤を使用する。幾つかの実施形態では、第１の暗号化方式は、第１の公開鍵基盤を使用し、第２の暗号化方式は、第１の公開鍵基盤と異なる第２の公開鍵基盤を使用する。
【００３３】
本開示の別の態様は、配列塩基データを記憶する方法を提供し、本方法は、二次元テーブル構造をコンピュータメモリに提供することであって、二次元テーブル構造は、潜在的な塩基を表す情報を記憶するように構成される、提供することと、配列塩基データの最も確からしい測定塩基を二次元テーブル構造の第１の次元に記憶することと、配列塩基データの他の潜在的な塩基を表す情報を二次元テーブル構造の第２の次元に記憶することと、第１の次元と第２の次元との交点に対応する確率を二次元テーブル構造に記憶することとを含む。
【００３４】
幾つかの実施形態では、潜在的な塩基は、４つの可能な塩基のそれぞれの集合並びにメチル化塩基、酸化塩基、及び脱塩基部位の少なくとも１つを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、第２の二次元テーブル構造を提供することであって、第２の二次元テーブル構造は、潜在的な塩基を表す情報を記憶するように構成される、提供することと、第２の二次元テーブル構造に、配列塩基データの最も確からしい測定塩基及び配列塩基データの２番目に最も確からしい測定塩基を記憶することとを更に含む。
【００３５】
本開示の別の態様は、生体データを管理する方法を提供し、本方法は、（ｉ）センサから生の測定生体データを受信し、（ｉｉ）生の測定生体データから処理済み生体データを生成するように構成されるアプリケーションサーバを提供することと、アプリケーションサーバにおいて、ローカルリポジトリから、処理済み生体データに関連する定義及びルールを受信することと、アプリケーションサーバにより、処理済み生体データに関連する定義及びルールに基づいて指示を発行することとを含む。
【００３６】
幾つかの実施形態では、処理済み生体データは、ローカルリポジトリにおいて関連する定義及びルールが見つけられない処理済み生体データの部分を含み、本方法は、処理済み生体データの少なくとも部分をローカルリポジトリに送信することを更に含む。幾つかの実施形態では、本方法は、処理済み生体データの少なくとも部分をローカルリポジトリから中央サーバに送信することを更に含む。幾つかの実施形態では、本方法は、指示を中央サーバからローカルリポジトリに送信することを更に含む。幾つかの実施形態では、本方法は、新しい定義及びルールを中央サーバからローカルリポジトリに送信することを更に含む。
【００３７】
本開示の別の態様は、配列塩基データを記憶する方法を提供し、本方法は、塩基位置について、配列塩基データの最も確からしい塩基を表す情報を記憶装置の第１のロケーションに記憶することと、最も確からしい塩基の発生回数の確率を記憶装置の第２のロケーションに記憶することとを含む。
【００３８】
本開示の別の態様は、少なくとも４つの可能な塩基を含む配列塩基データを記憶する方法を提供し、本方法は、（ａ）三次元テーブル構造をコンピュータメモリに提供することであって、三次元テーブル構造は、配列塩基データを記憶するように構成され、（ｉ）三次元テーブル構造の第１の次元は、遺伝配列塩基データの最も確からしい測定塩基を表す情報を記憶し、（ｉｉ）三次元テーブル構造の第２の次元は、遺伝配列塩基データの潜在的な塩基を表す情報を記憶し、（ｉｉｉ）三次元テーブル構造の第３の次元は、配列塩基データの少なくとも４つの可能な塩基のそれぞれの塩基カウント確率を表す情報を記憶する、提供することと、（ｂ）第１の次元と第２の次元と第３の次元との交点の対応する確率を三次元テーブル構造に記憶することとを含む。
【００３９】
本開示の別の態様は、被験者に関連する生体データを保護する方法を提供し、本方法は、第１の暗号化方式を使用して、被験者の個人識別情報を暗号化することと、第２の暗号化方式を使用して被験者の表現型を暗号化することと、第３の暗号化方式を使用して生体データを暗号化することであって、第２の暗号化方式又は第３の暗号化方式は、第１の暗号化方式と異なる、暗号化することと、暗号化された個人識別情報、暗号化された表現型、及び暗号化された生体データをコンピュータメモリに記憶することとを含む。
【００４０】
幾つかの実施形態では、（ｉ）第２の暗号化方式は第１の暗号化方式と異なり、（ｉｉ）第３の暗号化方式は第１の暗号化方式と異なり、（ｉｉｉ）第３の暗号化方式は第２の暗号化方式と異なる。幾つかの実施形態では、本方法は、被験者の遺伝子発現データを記憶することを更に含む。幾つかの実施形態では、本方法は、被験者の地域データを記憶することを更に含む。
【００４１】
本開示の別の態様は、被験者の遺伝データを記憶する方法を提供し、本方法は、第１のアクセス制限レベルを有する第１の記憶セグメントに被験者の個人識別情報を記憶することと、第２のアクセス制限レベルを有する第２の記憶セグメントに被験者の表現型データを記憶することと、第３のアクセス制限レベルを有する第３の記憶セグメントに被験者の遺伝データを記憶することとを含む。
【００４２】
幾つかの実施形態では、第２のアクセス制限レベル又は第３のアクセス制限レベルは、第１のアクセス制限レベルと異なる。幾つかの実施形態では、（ｉ）第２のアクセス制限レベルは第１のアクセス制限レベルと異なり、（ｉｉ）第３のアクセス制限レベルは第１のアクセス制限レベルと異なり、（ｉｉｉ）第３のアクセス制限レベルは第２のアクセス制限レベルと異なる。
【００４３】
本開示の追加の態様及び利点は、以下の詳細な説明から当業者に容易に明白になり、詳細な説明では、本開示の例示的な実施形態のみが示され説明される。認識されるように、本開示は、他の異なる実施形態も可能であり、その幾つかの細部は様々な明白な点において変更が可能であり、これらは全て本開示から逸脱しない。したがって、図面及び説明は限定ではなく例示的な性質のものとして見なされるべきである。
【００４４】
本明細書に引用される全ての公開物、特許、及び特許出願は、個々の各公開物、特許、又は特許出願が参照により特にかつ個々に組み込まれると示されているかのような程度で参照により本明細書に援用される。
【００４５】
図面の簡単な説明
本発明の新規の特徴は、添付の特許請求の範囲に特に記載される。本発明の原理が利用される例示的な実施形態を記載する以下の詳細な説明及び添付図面（本明細書ではまた「図（figure）」及び「図（FIG.）」）を参照することにより、本発明の特徴及び利点のよりよい理解が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】センサのコンダクタンス−時間プロファイルの例を示す。
【図２】生体データ管理システムの概略の例を示す。
【図３】生体データ管理の分散ネットワークの図の例を示す。
【図４】中央サーバが中央ロケーションにある生体データ管理システムの概略の例を示す。
【図５】アプリケーションサーバにより実行することができるプロセスを示すフローチャートの例を示す。
【図６】ローカルリポジトリにより実行することができるプロセスを示すフローチャートの例を示す。
【図７】センサによる２１−ｍｅｒ読み取りの場合の塩基確率行列の例を示す。
【図８】読み取り用に保持されたデータの追加の次元の例を示す。
【図９】様々なサンプル識別子の例を示す。
【図１０】シンタックスの３つの例を示す。
【図１１】従来のシンタックスの例を示す。
【図１２】アプリケーションサーバ入力の例を示す。
【図１３】アプリケーションサーバ出力の例を示す。
【図１４】分散ファイルシステムの例を示す。
【図１５】セグメントアクセス制御のアーキテクチャの例を示す。
【図１６Ａ】階層記憶アクセス方式の例を示す。
【図１６Ｂ】階層記憶アクセス方式の例を示す。
【図１６Ｃ】階層記憶アクセス方式の例を示す。
【図１６Ｄ】階層記憶アクセス方式の例を示す。
【図１７】生体データを管理するようにプログラムされ又は他の方法で構成されたコンピュータシステムの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
実施形態の説明
本発明の様々な実施形態が本明細書に示され説明されているが、そのような実施形態が単なる例として提供されることが当業者には明らかである。本発明から逸脱せずに、当業者は多くの変形、変更、及び置換を思い付き得る。本明細書に記載される本発明の実施形態への様々な代替が利用可能であることを理解されたい。
【００４８】
本明細書で使用される場合、「被験者」という用語は一般に、哺乳類種（ヒト）若しくは鳥類（例えば、鳥）等の動物又は植物等の他の有機体を指す。被験者は、脊椎動物、哺乳類、マウス、霊長類、類人猿、又はヒトであることができる。動物は、限定ではなく、家畜、スポーツ動物、又はペットを含み得る。被験者は、健康な個体、疾病又は疾病の素因を有するか、若しくは有することが疑われる個体、又は治療が必要であるか、若しくは治療が必要であると疑われる個体であることができる。被験者は患者であることができる。
【００４９】
本明細書で使用される場合、「ゲノム」は一般に、有機体の遺伝情報全体を指す。ゲノムは、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）又はリボ核酸（ＲＮＡ）のいずれかにエンコードし得る。ゲノムは、タンパク質をコードするコード領域又は非コード領域を含み得る。ゲノムは、有機体の任意又は全ての染色体の配列を含み得る。例えば、ヒトゲノムは合計で４６本の染色体を有する。これらの染色体の全ての配列が集合的にヒトゲノムを構成し得る。
【００５０】
本明細書で使用される場合、「遺伝的変異体」という用語は一般に、被験者の核酸サンプル又はゲノムでの改変、変異、又は多型を指す。そのような改変、多様、又は多型は、被験者又は他の個人の基準ゲノムであり得る基準ゲノムに関してのものであり得る。多型は一塩基多型（ＳＮＰ）を含み得る。幾つかの例では、１つ又は複数の多型は、１つ又は複数の一塩基多様（ＳＮＶ）、挿入又は欠失（挿入欠失）、反復、小挿入、小欠失、小反復、構造的変異体結合、可変長縦列反復、及び／又はフランキング配列を含む。遺伝的変異体は、コピー数多型（ＣＮＶ）、トランスバージョン、又は他のタイプの再編成を含み得る。ゲノム改変は、塩基変更、挿入又は欠失（挿入欠失）、置換、反復、コピー数多型、又はトランスバージョンを含み得る。
【００５１】
本明細書で使用される場合、「ポリヌクレオチド」という用語は一般に、１つ又は複数の核酸サブユニットを含む分子を指す。ポリヌクレオチドは、アデノシン（Ａ）、シトシン（Ｃ）、グアニン（Ｇ）、チミン（Ｔ）、及びウラシル（Ｕ）、又はそれらの変異体から選択される１つ又は複数のサブユニットを含み得る。ヌクレオチドは、Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔ、Ｕ、又はそれらの変異体を含み得る。ヌクレオチドは、核酸鎖に組み込むことができる任意のサブユニットを含み得る。そのようなサブユニットは、Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔ、Ｕ、又は１つ若しくは複数の相補的Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔ、若しくはＵに固有の若しくはプリンに相補的（例えば、Ａ、Ｇ、又はそれらの変異体）若しくはピリミジンに相補的（例えば、Ｃ、Ｔ、若しくはＵ、若しくはそれらの変異体）な任意の他のサブユニットを含み得る。サブユニットは、個々の核酸塩基又は塩基群（例えば、ＡＡ、ＴＡ、ＡＴ、ＧＣ、ＣＧ、ＣＴ、ＴＣ、ＧＴ、ＴＧ、ＡＣ、ＣＡ、又はそれらのウラシル相手方）を分解できるようにし得る。幾つかの例では、ポリヌクレオチドは、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）、リボ核酸（ＲＮＡ）、又はそれらの誘導体を含み得る。ポリヌクレオチドは単鎖又は二重鎖であり得る。
【００５２】
本明細書に記載されるシステム及び方法は、遺伝データの管理に関し得る。遺伝データの管理は、ネットワークアーキテクチャ、リポート、定義及びルール、指示及び動作、記憶装置及び記憶管理、プライバシー、暗号化、又は圧縮へを含み得る。
【００５３】
様々なタイプのセンサを使用して、様々な遺伝的属性を測定し得る。幾つかのセンサは、異なるレベルの分解能を記録し報告し得る。幾つかのセンサはネイティブ塩基配列を提供し得る。幾つかの場合、センサは、メチル化、アミノ化／脱アミノ化、酸化、及び／又はＤＮＡ及びＲＮＡの任意の他の修飾及び脱塩基（ＡＰ）部位等の化学修飾を検出し得る。
【００５４】
センサは、光学信号、電気信号、又はそれらの組み合わせ等の様々なタイプの信号を検出するように構成し得る。光学信号は、蛍光、発光、化学発光、生物発光、白熱、レーザ、発光ダイオード（ＬＥＤ）、可視光、赤外線放射線、近赤外線放射線、又はそれらの組み合わせを含み得る。電気信号は、電流、電圧、差動インピーダンス、トンネル電流、抵抗、キャパシタンス、コンダクタンス、又はそれらの組み合わせを含み得る。遺伝的検出の幾つかの解決策は、ネイティブ分子を検出するように改変し得る。ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）等の幾つかの検出方法は、元の遺伝ポリマーの多くのコピーを生成し得る増幅に依拠し得る。
【００５５】
そして、増幅プロセスは、結果を不正確にし得る見掛け上の変異エラーを導入し得る。電子ノイズ、位相エラー、スペクトルデコンボリューションエラー、流体拡散エラー、定量化エラー、読み取り位置、配列コンテキスト、空間及びスペクトル光学クロストーク等の他のエラー源も存在し得、信号品質、エラーのタイプ、測定精度、又は検知若しくは測定されたデータの代替の解釈に関して様々なセンサ又は検出器を異なるものにする。
【００５６】
これらの異なるタイプの遺伝データを管理するに当たり、データのソース、データがいかに測定されたか、及び測定に使用されるセンサ、検出システム、ハードウェア、消耗品、化学方法、又はソフトウェアバージョンについての情報を管理することが重要であり得る。各組のデータは、様々な状況で説明する必要があり得る特徴的なエラー及び不確定性を含み得る。
【００５７】
遺伝データの管理における別の問題は、データ記憶の管理であり得る。異なる記憶技法及び記憶装置が利用され得る。様々なタイプの特定の記憶媒体が使用され得、遺伝データの性質、品質、又は数量に関連して示し得る。ＤＮＡ配列又はＲＮＡ配列等の様々なタイプの遺伝データは、マルチセル記憶装置に記憶し得る。メモリのブロックは、遺伝データの特性に関して様々な方法で使用し得る。例えば、メモリブロックのサイズと、メモリブロックに記憶されたデータのサイズとの間に関係があり得る。
【００５８】
データ収集
１つ又は複数の生体センサが、分子鎖の生データを検出し得る。各生データ読み取り値は、読み取りのネイティブ形式記録に変換し得る。例えば、センサは、電気コンダクタンスを検知し測定する場合、図１に示されるように、鎖がセンサを通る際、時間の経過に伴ったコンダクタンスの時系列を生成し得る。
【００５９】
コンダクタンス生データは、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）又はリボ核酸（ＲＮＡ）の場合、後にヌクレオチド塩基データ又は記録に解釈し得る。
【００６０】
センサからの生データは、アプリケーションサーバに渡し得る。データは、センサタイプに依存し得、コンダクタンス、キャパシタンス、電流（例えば、トンネル電流）、電圧、抵抗、又はそれらの任意の組み合わせ等の電気特性から導出し得る。データは、蛍光ラベルタグ付け又はサブユニット（例えば、核酸塩基）の改変等により、蛍光（例えば、化学蛍光）又は吸収から導出される光学データ等の光学データを含み得る。
【００６１】
センサからアプリケーションサーバへのデータの転送は、ワイヤレスフィデリティ（Wi-Fi）、Bluetooth、又は近距離通信（ＮＦＣ）等の無線プロトコルを通してセンサと統合された無線モジュールを使用して実行し得る。データの転送は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の有線接続を使用して実行し得る。
【００６２】
アプリケーションサーバは、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、又は携帯電話（例えば、iPhone若しくはAndroidフォン）若しくはタブレット（例えば、iPad若しくはAndroidタブレット）等のモバイルデバイスを含み得る。
【００６３】
アプリケーションサーバは、生の信号データを受信し、特定の塩基コールルーチンを使用して塩基データを生成する命令セットを有し得る。これらのルーチンは、本明細書の他の箇所に記載されるように、センサの特性又は他のグローバルディレクティブに基づいてアプリケーションサーバでプログラム及び更新し得る。
【００６４】
センサ更新は、例えば、センサ製造業者から受信又はプッシュされて、信号測定を改善し、又はハードウェア若しくはファームウェアを変更することができる。
【００６５】
図２に示されるように、アプリケーション又は中央サーバ２０１は、アプリケーションサーバ又は中央サーバがローカルリポジトリ２０２から受信する定義及びルールの専用データベースを含み得るか、又はアクセスし得る。定義及びルールは、必要に応じて更新し得る。定義及びルールは、様々な状況及び動作を識別し得る。例えば、病原体シグネチャ若しくは配列又はローカルセンサにより検出し得る特定の病原体に関連する任意の他のデータがあり得る。したがって、定義及びルールは、カスタムメイドであり得、動的であり得る。アプリケーションサーバ２０１は、ローカルマスタ２０５と通信し得、ローカルマスタ２０５は、アプリケーションサーバにより解釈又は結論付けることができないデータのリソースとして機能し得る。ローカルマスタ２０５はローカルスレーブ２０６と通信し得、ローカルスレーブ２０６は、同じ施設に留まり得るが、ローカルマスタへの高速アクセスを有する限られた機能を提供し得る。ローカルリポジトリ２０２は、エンドノード１  ２０３及びエンドノード２  ２０４と通信し得、これらは測定デバイスであり得る。
【００６６】
アプリケーションサーバは、測定を実行すると、アクセスすることができる定義及びルールとその結果を比較し得、続けて、それに従って指示を示唆し得る。
【００６７】
特定の状況で定義又はルールが利用可能ではない場合、アプリケーションサーバは、この状況をローカルリポジトリ２０２に通信し得る。
【００６８】
ローカルリポジトリは、図３に示されるように、１つ又は複数のアプリケーションサーバとネットワーク接続するサーバを含み得る。ローカルリポジトリ３０１は、より大きなデータベース並びにより多くの定義及びルール又はより更新されたものを含み得るか、又はアクセスを有し得る。
【００６９】
例えば、ローカルリポジトリは、中央サーバ３０２とネットワーク接続し得る。中央サーバは、幾つかのローカルリポジトリ３０２とネットワーク接続し得、そしてローカルリポジトリ３０２は、ローカルアプリケーションサーバ３０３とネットワーク接続し得る。
【００７０】
図４に示されるように、中央サーバは、国の研究所又は保健機関施設等の中央ロケーションに配置し得る。
【００７１】
中央サーバの役割は、幾つかのローカルリポジトリへの指示と共に定義及びルールの通信若しくは更新又は幾つかのローカルリポジトリからのリポートの受信を含み得る。
【００７２】
特定の機械からの視点に応じて、幾つかのシナリオがあり得る。幾つかの場合、図５に示される１つ又は複数の動作は、アプリケーションサーバに関して実行し得る：
センサは、ポリヌクレオチド測定から信号を測定し（５０１）、
センサは、信号データをアプリケーションサーバに通信し（５０２）、
アプリケーションサーバは、信号データを受信し、塩基データを生成し（５０３）、
アプリケーションサーバは、塩基データに基づいて配列データを識別し（５０４）、
アプリケーションサーバは、ローカルリポジトリから受信した定義及びルールに関して配列データを分析し（５０５）、
アプリケーションサーバは、分析に基づいてユーザにメッセージを提供し（５０６）、
アプリケーションサーバは、必要な場合、配列データをローカルリポジトリに通信する（５０７）。
【００７３】
図６は、アプリケーションサーバが配列データをローカルリポジトリに通信する場合、図５に記載される１組の動作に対応し得る、ローカルリポジトリにより実行される可能な動作を示す：
ローカルリポジトリは、塩基データをアプリケーションサーバから受信し（６０１）、
ローカルリポジトリは、定義及びルールをチェックし（６０２）、
ローカルリポジトリは、塩基データに関連する異常を中央サーバに通信し（６０３）、
ローカルリポジトリは、大域的更新及び局所的更新を中央サーバから受信し（６０４）、
ローカルリポジトリは、定義及びルールを更新し（６０５）、
ローカルリポジトリは、新しい定義及びルールをアプリケーションサーバと通信し（６０６）、
中央サーバは、指示をローカルリポジトリに通信し、
ローカルリポジトリは、指示をアプリケーションサーバに通信する。
【００７４】
アプリケーションサーバは、ローカルリポジトリと直接通信又はネットワーク通信し得る。ローカルリポジトリは、ローカルリポジトリが中央サーバから受信した更新をアプリケーションサーバに定期的に送信し得る。
【００７５】
中央サーバは、中央研究所又は保健センターに配置し得、ローカルリポジトリにより通信された配列データを分析し得る。中央サーバは、配列のデータベースにアクセスし得る。
【００７６】
例：病原体
配列のデータベースは、病原体配列のデータベースを含み得る。中央サーバは、より高速のメモリ及び通信パイプラインを使用することにより報告された最近の病原体配列により高速にアクセスし得る。
【００７７】
ローカルリポジトリは、新しい病原菌又は有害な既知の病原体の可能性に関連し得る情報を受信した場合、受信した配列に関連し得る、中央サーバにより提供された定義及びルールを専用データベースにおいて検索し得る。受信した配列データと特定の定義及びルールを有する専用データベース内の配列との比較に基づいて、ローカルリポジトリはそれに従って適切な選択をし得る。例えば、ローカルリポジトリは、特定のルールを見つけ、次に特定の指示をアプリケーションサーバに渡し得る。
【００７８】
代替的には、ローカルリポジトリは、定義及びルールが特定の組の基準を満たす場合、受信した配列を中央サーバに通信し得る。
【００７９】
中央サーバは、最近及び／又はより古いブレークアウトの統括的な中央データベース等のより大きなデータベースにアクセスし得る。中央サーバは、中央サーバが複数のローカルリポジトリから収集したものに基づいて、中央データベースを常時更新し得る。
【００８０】
中央サーバは、中央研究所又は保健センターによりアクセスし得、保健又は安全の専門家は、特定の所定の閾値を有するイベントにアクセスし、警告される。
【００８１】
中央サーバを実行する期間により様々な判断を行い得る。これらの指示は、自動又は半自動判断を含み得る。例えば、中央研究所は、特定の配列が危険ではないと判断する場合、そのようなインスタンスを無視する決定をローカルリポジトリに通信し得る。代替的には、より深刻な状況の指示がある場合、中央サーバは、そのようなインスタンス専用の指示にフラグ付き配列を追加し、より高速のアクセスのために指示をメモリに保持し得る。同じ又は同様のパターンを有する、中央研究所に報告される続く幾つかのインスタンスは、同じ指示を受信し得る。指示は、治療、隔離、休養等に関する決定を含み得る。
【００８２】
中央研究所は、状況に対処し分類すると、状況に関連する定義及びルールを確立し得る。次に、これらの定義及びルール並びに指示は、関連するローカルリポジトリに通信し得る。例えば、地域的流行が結論付けられる場合、中央サーバは、そのエリアに関連するエンドユーザ及びアプリケーションサーバに関連するローカルリポジトリの任意又は全てを更新し得、その間、エリアの近傍にある他のエリアに注意を呼び掛け得る。
【００８３】
食品安全性に関連して、様々な場所にある複数のセンサが、様々なタイプの食品から配列を測定し得る。これらの場所にあるセンサは、配列を測定し得、病原体候補を検索し得る。各センサは、アプリケーションサーバと通信し得る。センサは、配列からの信号を測定し、生データをアプリケーションサーバに送信し得る。
【００８４】
アプリケーションサーバは、１組の定義及びルールを含み得る。アプリケーションサーバは、生データをセンサから受信すると、プログラムを実行して、生データから塩基読み取り値を生成し、塩基読み取り値から配列コンティグを生成し得る。配列コンティグが生成された後、アプリケーションサーバは、塩基データ又は配列データを予め確立された定義及びルールと比較するプログラムを実行し得る。これらの定義は、アプリケーションサーバがアクセスすることができるデータベース内にあり得る。定義は、専用サーバにリモートに記憶し得る。特に重要又は重大として示される定義のサブセットがあり得る。例えば、１組の最近又は現在の病原菌情報があり得る。これらの特に重要又は重大なデータは、アプリケーションサーバが容易にアクセスし得る、アクセスがより高速のメモリ又は記憶装置に記憶し得る。幾つかの状況では、アプリケーションサーバは、指示又はルールにより、特定のパターンを検索するように指示され得る。例えば、この特定のパターンは、現在の流行又は同様のタイプの食品（例えば、農産物）における病原菌を示した他のセンサからのリポートに関連し得る。
【００８５】
アプリケーションサーバは、ローカルリポジトリとネットワーク通信し得る。ローカルリポジトリは、定義及びルールを有する幾つかのアプリケーションサーバにサービングし得、指示をアプリケーションサーバに提供し得る。したがって、ローカルリポジトリは、更新をアプリケーションサーバに定期的に送信し得る。
【００８６】
アプリケーションサーバは、特定の場合に適切な定義又はルールを見つけられない場合、配列データ又は他の生体データをローカルリポジトリに送信し得る。次に、ローカルリポジトリは、定義又はルールについてアクセスすることができるより広いデータベースを検索し得る。このデータベースは、１つ又は複数のローカルリポジトリで共有し得る。データベースは、例えば、既知の病原体のより大きな集まりを有し得、又はある時間期間にわたり観測されなかった過去の流行に関連する幾つかの病原体を有し得る。代替的には、そのような病原体は、センサの場所の近傍で観測されず、ローカルリポジトリは、病原体を記録したデータベースにアクセスすることができ、したがって、それらの病原体を認識し得る。
【００８７】
特殊な場合、ローカルリポジトリは、複数の選択肢のいずれかを選択し得る。例えば、ローカルリポジトリは、病原体に関連する定義及びルールを調べ、それを特定の指示と共にアプリケーションサーバに通信し得る。代替的には、ローカルリポジトリは、データを中央サーバに通信し得る。
【００８８】
ローカルリポジトリは、中央サーバから受信するそれ自体の定義及びルールを有することができる。中央サーバは、幾つかのローカルリポジトリとネットワーク通信することができる。したがって、中央サーバは、ローカルリポジトリにおける定義及びルールを定期的に更新することができる。
【００８９】
ローカルリポジトリは、特定の場合についてのいかなる定義又はルールも見つけることができない場合、データを中央サーバに通信することを選び得る。ルールにより、ローカルリポジトリは、特殊な場合を示し得る任意の塩基データ、配列データ、又は生体データを報告するように求められ得る。
【００９０】
中央リポジトリは、研究者又は保健専門家を含む中央研究所において配置し得、使用し得、又は中央研究所により使用し得る。例えば、国又は国際保健センターは、中央リポジトリの制御下にあり得る。特殊な場合がセンサから検出され、中央サーバに通信された場合、中央サーバは、大きな組の定義又はルールにアクセスして、状況に対処し得る。任意選択的に、特定の所定の閾値に達すると、又はユーザの判断で、研究者又は保健専門家は、状況を評価して、状況の深刻度を決定し得る。
【００９１】
１つのサンプルは、配列情報の数百万の読み取り値を表す複数ギガバイトの生のアナログコンダクタンス情報を生成し得る。初期解釈プロセスは、これらのアナログ読み取り値を消費し得、分子が分子センサを通っていない場合又は汚染物が信頼性の低い又は無効な結果を生じさせている場合、背景ノイズをフィルタリングにより除去し得る。解釈プロセスは、データを解釈し、塩基配列ストリングに翻訳し得る。各塩基特定にデータの１つ又は複数の次元が関連付けられ得る。例えば、次元又はベクトルは、図７に示されるように、読み取っているのが何の塩基かについての確率を示し得る。
【００９２】
図７は、脱塩基（ＡＰ）部位又は５つの可能な塩基の１つを検知可能なセンサによる２１−ｍｅｒ読み取りの場合の塩基確率行列を示す。特定された塩基配列３１０は、読み取り値の各ロケーションにおける最高確率塩基を表し得る。脱塩基部位又は塩基の確率は、
Ａ＝アデニン、
Ｂ＝脱塩基部位、
Ｃ＝シトシン、
Ｇ＝グアニン、
Ｔ＝チミン、
Ｕ＝ウラシル
を含み得る。
【００９３】
各列は、配列の各位置における特定のヌクレオチド塩基の確率を示す。センサエンドノード又はアプリケーションサーバは、各位置における可能な各塩基の確率を解釈し得る。例えば、この図は、１６番目の塩基位置における最も確からしい塩基としてシトシン（Ｃ）を示す。
【００９４】
図８は、データの追加の次元を読み取り値用にいかに保持し得るかを示す。この図では、修飾テーブルは、各塩基位置において、塩基がメチル化、酸化、又はアシル化される場合を示す。この例では、３番目及び４番目の塩基は、メチル化である５’−Ｃ−リン酸塩−Ｇ−３’（ＣｐＧ）対を含む。シトシン（Ｃ）は酸化されているとも考えられる。関連する塩基確率テーブルは、特定された塩基配列を示す。距離テーブル又は転移位置テーブルは、新しい塩基への転移間の塩基の数を単位とした距離を含み、ホモポリマーの特定された長さを与える。例は、約２つのチミン（Ｔ）塩基が続いた後、アデニン（Ａ）への転移を示す。例は、２つのアデニン（Ａ）の後、配列において後にグアニン（Ｇ）への転移も示す。読み取り値のデータ次元を記憶することは、配列又はサブ配列中の同じタイプの塩基の数に関する本質的な不確定性を有するタイプのセンサに対処し得る。
【００９５】
他の次元は、読み取り値の冒頭からの距離として全体長及び塩基位置を含み得る。幾つかの配列決定技法は、オリゴヌクレオチド（オリゴ）の一端部において開始し、合成（ＳＢＳ）による配列決定を実行する。そのようなプロセスは、各ラウンド後に塩基組み込みを探すこと（例えば、一度に１つ）を含み得る。したがって、塩基が組み込まれる都度、位相エラーが生じる可能性があり得る。例えば、クローン集団がある場合、塩基の組み込みは、集団にわたり非均一であり得る。特定のメンバは２つ以上の塩基を組み込み得、一方、他のメンバは塩基を組み込んでいないことがある。したがって、信頼性は、配列の読み取りに沿って更に低減し得る。第４の次元は、塩基の数、塩基対の両端部の数、又は分析中の配列のプライマー切断端部からの塩基転位の数を単位とした距離を組み込み得る。
【００９６】
生データ読み取り値は、更に分析するために保持し得る。例えば、ポリマークリープ、光毒性、センサに影響する汚染物の存在、又はナノゲートウェイの先端部への原子構造変化を検出することにより、感度を改善したいことがある。塩基コールでの不確定性は、使用されるセンサの製造及びモデルに固有であり得る。
【００９７】
例えば、解釈プロセスコントローラは、フィルタリングされた各コンダクタンス記録を単一の解釈ワーカープロセス又はスレッドに渡し得る。各生読み取り値は、共有データではないため、ロックを考慮せずに解釈し得る。解釈の下流のプロセスは、解釈が、許容可能な信頼度を有する最終状態に達するまで、増大する解釈済みサンプルデータセットに対して複数回実行し得るため、同期は不必要であり得る。
【００９８】
さらに、システムは、様々な技術を使用して配列を検知するために、様々なベンダーからのセンサを組み込み得る。幾つかの場合、生の情報が利用可能ではないことがある。その代わり、確率及び誘導エラーが使用される技術に固有の、サンプルからの読み取り値が利用可能であり得る。各技術は、強み及び弱みを有し得、様々なレベルの感度を有し得る。各技術は、ＤＮＡ配列又はＲＮＡ配列の読み取りの様々な態様又は次元に様々な分解能を有し得る。幾つかの技術は、ある塩基から次の塩基への転移に高感度であり得るが、関心のある特定の塩基には低感度であり得る。この場合、塩基読み取り値に対して更なる分析を行うことが望ましいことがある。
【００９９】
幾つかの技術は、塩基特定に特に良好であり得るが、塩基の移動又は転移の特定にはあまり強くないことがある。この状況は、特定の塩基を見ているが、塩基の数及びいつ反復するかに関してより低い確定性を提供する高い確率を生じさせ得る。更に別の技術は、開始マーカーから離れるにつれて、検知中の塩基の確定性が低くなるように、付加誤差モデルを用いてオリゴに沿って（例えば、１度に１つずつ）各塩基を読み取り得る。
【０１００】
したがって、様々な実施形態は、不揮発性メモリに記憶するとき、ファイル及び記録の様々な様式及び形式の配列塩基データの解釈をサポートする。例えば、拡張マークアップ言語（ＸＭＬ）又はJavaスクリプトオブジェクト表記（ＪＳＯＮ）ファイルでのサンプルからのデータを分散ファイルシステムに記憶し得る。
【０１０１】
ファイルは、鎖内の各ヌクレオチドに１つの塩基値として記憶された読み取り値を含み得る。読み取り値は、確率値として記憶し得る。代替的には、読み取り値は、各ヌクレオチド位置における可能な各塩基の完全確率行列として記憶し得る。可能なシンタックスは、１つ又は複数の属性を使用して、読み取り記録に記憶されたもののメタデータシンタックスを記述することを含み得る。
【０１０２】
サンプルの収集に関わる様々なファクタに基づいて、様々な実施形態が解釈し協働することが可能な半構造化読み取り形式の様々な例がある。そのようなファクタの例としては、サンプルの準備、センサの製造及び／又はモデル、又はデータの分析を挙げ得る。サンプルファイルは、１つ又は複数の塩基読み取り値を有する一意のサンプル識別子を含む単純で基本的な方式を含み得る。
【０１０３】
図９は、配列読み取り値、塩基形式読み取り値、及びシンタックスの例を示す。部分Ａは、決定された塩基配列を含む読み取り値を示す。部分Ｂは、各塩基の確率データを含む同じ塩基形式読み取り値の例を示す。この第２の例のシンタックスは、１つの塩基を記述する各ワードを含む。例えば、ワード「Ｃ６７．７４」は、６７％を超える確率でシトシン（Ｃ）として３番目の塩基を記述する。
【０１０４】
部分Ｃに示される第３の例は、１つの塩基位置を記述する各ワードを有する同じ塩基形式読み取り値を示す。この例では、各ワードは、塩基、確率、及び任意の修飾を記述する。例えば、ワード「Ｃｆ６７．７４」は、６７％の確率でシトシン（Ｃ）として３番目の塩基を記述する。修飾は、塩基の後に小文字を追加することにより各ワードに記録し得る。この例では、続く小文字がないことは、塩基がメチル化も、酸化も、アシル化もされなかったことを示す。小文字「ａ」〜「ｈ」は、１〜８の数に翻訳することができ、修飾テーブルのビットマスクを保持する。メチル化は最上位ビット（ＭＳＢ）（４）に等しく、酸化は（２）であり、アシル化は最下位ビット（ＬＳＢ）（１）である。したがって、「ｆ」で修飾されたシトシン（Ｃ）塩基は、シトシンがメチル化及び酸化されたことを示す。
【０１０５】
本明細書に記載されるシステム及び方法によれば、２番目及び３番目に可能な塩基値、それらの塩基への任意の修飾、及びデータの任意の他のセンサ記録次元を保持することが可能である。図１０は、（Ａ）６つの追跡される塩基若しくはＡＰ部位の各確率、（Ｂ）最も高い２つの最も確からしい塩基若しくはＡＰ部位の確率、又は（Ｃ）確率が特定の指定の閾値を超える場合、塩基位置確率のアレイの維持のみを記憶するシンタックスの３つの例を表す。部分Ａに示される最初の例では、ファイルは、６７％を超える最高確率を有するシトシン（Ｃ）及び２％を下回る最低確率を有する脱塩基部位として、６つの塩基のそれぞれの確率及び読み取り値における３番目の塩基位置の確率値を記憶する。２つの最も高い最も確からしい塩基値のみが保持される場合、部分Ｂに示されるように、その塩基位置は主にシトシン（Ｃ）塩基として見ることができ、代替的に、約１４％の確率でチミン（Ｔ）塩基として見ることができる。
【０１０６】
所定の閾値を超える場合のみ確率を記憶することは、部分Ｃに示され、長さ／値シンタックスを用いて達成し得る。１５％の閾値を超える２つの塩基可能性を有する塩基位置は、ワード「２Ｃ６４．４６」の最初の文字として先頭数字「２」を生成し得、ワードは、その塩基位置に保持される塩基のアレイの長さも提供する。シトシン（Ｃ）は、最高確率６４％であり、グアニンも閾値１５％を超える。
【０１０７】
図１１に示されるように、塩基転位間の距離次元を記録するセンサの転移シンタックスを使用することもできる。
【０１０８】
アプリケーションサーバは、サンプルから数百万の読み取り値を収集し得る。アプリケーションサーバは次に、読み取り値の分析からより長い整列配列又はコンティグデータを識別し得る。更なる評価のために、アプリケーションサーバは、基準への塩基読み取り値の整列を実行し得る。代替的には、読み取り値は、幾つかの他の読み取り値とグループ化し、ｄｅ  ｎｏｖｏ組立体で使用し得る。アプリケーションサーバは、読み取り値の半構造化形式で記憶された情報のサブセットのみを許容する他のプロセスを呼び出し得るように拡張可能であり得る。例えば、整列プロセスへのインターフェースは、読み取り値にＦＡＳＴＡ形式シンタックス又はＦＡＳＴＱ形式シンタックスを許容し得る。この状況では、読み取り値は、整列プロセスにより理解される形式に翻訳し得る。
【０１０９】
例えば、図１２に説明される読み取り値例は、ＦＡＳＴＱ形式に翻訳されると、以下の４行と同様に見え得る。
＠１００３２ＱＢ：１１５７８：１．１：２０１５１２２１：０９：４２：３７
ＡＴＣＧＴＣＧＡＧＢＡＧＴＴＡＣＡＡＧＣＴ
＋１００３２ＱＢ：１１５７８：１．１：２０１５１２２１：０９：４２：３７
’＊＆＊’＋％＋）＆（％’（＆＆）＆＆＆（
【０１１０】
塩基及び対応するＰｈｒｅａｄ品質スコアを送信し得る。読み取り値は解釈し得、整列プロセスのコンセンサスアルゴリズムからコンティグを返し得る。サンプルは数百万の読み取り値を含み得る。読み取り値は、基準配列と整列し得るか、又はｄｅ  ｎｏｖｏで組み立て得る。異なるシンタックスへの塩基読み取り値のこの翻訳は、塩基読み取り値のいくらかのコンテキスト又は分解能を失い得る。図１３に示される例では、示されるセンサは、読み取り値をコンティグに整列するプログラムにより送信され返される塩基配列及び確率又は品質スコアに加えて、転移距離及び化学修飾を捕捉することが可能であり得る。アプリケーションサーバは、整列をとり得、コンセンサスが特定される場合、いくらかの失われたコンテキスト又は分解能を配列コンティグに再適用し得、それにより、コンティグは、読み取り値と同様の半構造化シンタックスとして記憶される。例えば、化学修飾を含む塩基読み取り値から導出されるコンティグの場合、アプリケーションサーバは、読み取り値の配列決定に使用されない任意の修飾を再適用し得る。
【０１１１】
アプリケーションサーバは、ローカルリポジトリから受信した定義及びルールに関して配列コンティグデータを分析し得る。インストールは、ネットワーク接続され、協働して配列データ取得を管理し、配列データ取得に対して動作するエンドノード、サーバ、及び／又はリポジトリに分散し得る。態様では、アプリケーションサーバは、高効率で遺伝配列情報を発見し、遺伝配列情報に対して動作するルールを組み込み得る。配列発見は、病原体の発見に向け得る。他の場合、特定の遺伝子発現のコンティグを発見したいことがある。様々な実施形態では、微生物学者等が病原体又は遺伝子の配列定義のデータベースを管理することができる。ルール定義は、特定の指示又は１組の指示に割り当て得、又は関連付け得る。
【０１１２】
中央制御及びルール管理モジュールは、これらのルールを処理し得る。幾つかの場合、特定の下流サーバ及びノードで実行されるように、ルールを翻訳し、又は更に変更し得る。多くのルールがそれら自体に配信される。
【０１１３】
例えば、ルールは、単純配列、照合方法、加重、１つ若しくは複数の回帰調整、又はサンプル情報を全米バイオテクノロジー情報センター（National Center for Biotechnology）（ＮＣＢＩ）準拠のBioSampleにバンドリングして、部門長に通知する指示を含み得る。
【０１１４】
この例でのシステムのインスタンス化は、基本センサ、ローカルノード、及び／又はローカルサーバを含み得る。ルールは、実行される特定の機器に向けて調整し得る。アプリケーションサーバは、個々の各読み取り値又はコンティグから配列を発見しようとし得る。ルールの発見部分は、使用されるセンサの製造又はモデルに基づいて配列をより効率的に発見するように、より上位のルールを変更することにより、よりよくサービングし得る。上位レベルのルールは、使用される配列決定機器のタイプに基づいて、所定数の分散未満でコンティグに配列を整列することであり得る。幾つかの場合、グローバル方法及び査定を使用し得、一方、他の配列決定機器では、ローカル方法及び査定を適用し得る。代替的には、配列−コンティグマッピングは、例えば、使用されるセンサがRoche 454である場合、流れ図に基づく閾値分散レベルを有し得る。
【０１１５】
実施形態では、ルールは配信し得、専用アプリケーションサーバとの協働を含み得る。これにより、配列決定エンド機器の全体性能に悪影響を及ぼさずに、間違った結果がより少数のより正確な結果が可能であり得る。例えば、インストールは、食品サンプルをテストする複数のセンサノードを有し得る。
これらの読み取り信号は、アプリケーションサーバに送信されて、塩基読み取り値に解釈され、続けてコンティグに解釈される。
この初期アプリケーションサーバは、単純で処理コストがより低い配列整列アルゴリズムを用いて、病原体シグネチャのアレイと突き合わせて各塩基読み取り値でルールを実行する。
幾つかの近い一致又はスコアの閾値が、病原体の１つ又は複数で満たされる場合、指示は、
センサでのサンプリングを拡張すること、及び／又は
センサ測定値をより厳密に解釈するために、完全なサンプルをバンドリングし、専用病原体テストアプリケーションサーバに転送すること
を含み得る。
次に、病原体テストアプリケーションサーバは、その発見に基づいてそれ自体の指示を適用し得る。
【０１１６】
この実施形態は、情報がネットワークにわたり通信中であるとき及び情報がリポジトリに記憶されているときの両方で情報が保護されることを保証し得る。
【０１１７】
移動中のデータの場合、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）又はトランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ）等の暗号化方式を適用し得る。データは、センサにおいて生成し得る。これらのエンドノードセンサは、ローカルアプリケーションサーバへの接続をサポートし得、ローカルアプリケーションサーバは、生データを分析して塩基読み取り値にする。アプリケーションサーバは、塩基読み取り値を更に分析して、コンティグ又は配列にし得る。代替的には、アプリケーションサーバは、読み取り値を別のアプリケーションサーバに通信して、塩基読み取り値及び配列を生成し得る。センサとアプリケーションサーバとの間、協働するアプリケーションサーバ間、アプリケーションサーバとリポジトリとの間、及びアプリケーションサーバとサービスとの間の通信は、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）又はトランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ）接続をサポートし得る。これは、塩基読み取り値及び配列を名称及び地理的場所等の他のメタデータに関連付け、ルール及び指示を適用するサーバを含み得る。
【０１１８】
静止中（例えば、移動中ではない）データの場合、様々なメカニズムを使用して、データを保護し得る。データは、複数のロケーションに記憶し得る。サンプルデータはファイルシステムに記憶し得る。各サンプルは、半構造化データファイルを含み得る。プロセスは、サンプルファイルのマーシャリング、アンマーシャリング、及び／又は削除を実行し得る。
【０１１９】
導出されたコンティグ又は配列データも同様に、複数の半構造化ファイルに記憶し得る。コンティグデータは分散ファイルシステムに保持し得、その理由は、コンティグデータが大きなデータセットを含み得、常時マイニングされ分析されて、仮説をテストし得、高い並列性でのアクセスをサポートすることができるリポジトリを必要とし得るためである。サンプルファイルと同様に、プロセスは、コンティグファイルのマーシャリング、アンマーシャリング、及び／又は削除を実行し得る。これらのファイルは匿名化し得る。暗号化及び圧縮メカニズムは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）のより低コストのアクセス及び読み取りでのより高いスループットに向けて調整し得る。
【０１２０】
配列がリポジトリに記憶されるとき、識別子のみをコンティグに関連付け得る。識別子は、サンプルに対応する被験者、場所、連絡先情報、又は研究に関して匿名化し得る。身元データは、配列とは別個のリポジトリに記憶し得る。同様に、サンプルからの塩基読み取り値には、一意の識別子のみを関連付け得る。生データが保持される場合、生データにも識別子のみが関連付けられる。身元データは、別個のデータベースに配置し得る。身元データは、関係データベースに保持し得る。サンプル−身元及びコンティグ−身元参照テーブルを保持して、アクセス制御が可能な場合、リンクによりサンプルとコンティグとの対を再識別できるようにし得る。異なる組のアクセス制御を匿名化サンプルに適用し得る。身元データ及び配列データの両方は、静止時に暗号化し得る。
【０１２１】
サンプルデータ、コンティグ、及び配列は、比較的静的なデータセットを表し得る。リポジトリに追加されるとき、これらは滅多に更新されない。これらは、数ペタバイト（例えば、数百万ギガバイト）ものデータを表し得る。これらの極めて大きなデータセットの分析処理は、MapReduce又はSpark等のプロセスを通してアクセスされ、作業用のトランザクションデータベース又はカラムデータベースに低減し得る、保護された半構造化データセットを記憶する分散ファイルシステムの使用を通して可能になり得る。
【０１２２】
例えば、図１４は、情報が３つの異なる別個の記憶システム−サンプル１４０１、コンティグ１４０２、及びワーキングデータ１４０３のそれぞれに１つずつ−に記憶される分散ファイルシステムの例を示す。生サンプルデータ１４０１は解釈され、サンプルに関する単純又は基本的なメタデータと共に分子読み取り値からなる半構造化形式に変換し得る。基本的なメタデータは、サンプル識別子を含み得る。サンプルに関する他の全てのメタデータは、ワーキング情報として見なし得る。ワーキング情報は、サンプル識別子への参照と共にデータベースに別個に記憶し得る。処理されると、サンプルデータは保持されてもよく、又は保持されなくてもよい。サンプルデータは、長い時間期間にわたり保持され、他の目的で使用又はアクセスされる場合、分散ファイルリポジトリ１４０４に記憶し得る。代替的には、サンプルデータは、長い時間期間にわたり保持されるが、一般に他の目的でアクセス及び使用されない場合、アーカイブし得る。
【０１２３】
サンプルデータは、更に解釈、整列、又はコンティグ若しくは配列の組に組み立て得る。これらのコンティグは、割り当てられたコンティグ識別子と共に、ＸＭＬ又はＪＳＯＮ等の半構造化形式で分散ファイルシステム１４０４に記憶し得る。サンプルデータと同様にして、コンティグに関する他のメタデータは、ワーキング情報であり得、コンティグ識別子への参照と共にデータベースに別個に記憶し得る。
【０１２４】
コンティグはワーキングデータを有することもできる。ワーキングデータは、読み取り値及び導出されたコンティグ以外の、捕捉され使用される追加データを含み得る。これは、使用される機器の製造、モデル、又はシリアルナンバー；サンプル準備情報；ソース情報；サンプルが取得された場所；並びに患者の名前及び連絡先情報等の保護された健康情報等の情報の捕捉に関わるプロセスに関する情報を含み得る。
【０１２５】
これらのサンプルデータ及びコンティグデータファイルは、圧縮するに当たり、ファイル読み取り時に計算コストが発生するという理解の下、圧縮されて、容量を増大させることができる。これらのファイルは暗号化し得る。これらのファイル内の情報は匿名であり得るため、実施形態は、高性能（例えば、セキュア）復号化相手方を利用する暗号化アルゴリズムを使用する。ハードウェア暗号化アクセラレータを利用して、暗号化及び復号化のコストを最小に抑え得る。
【０１２６】
ワーキングデータは、サンプル及びコンティグを再識別又はサンプル及びコンティグと作業するために記憶された追加の情報を含み得る。ワーキングデータは、識別子、配列、及び表現型１４０５の間の関連を有する表現型スキーマを含むこともできる。ワーキングデータを暗号化することもできる。しかしながら、どのアルゴリズムを使用するかの判断において性能が重要なファクタであり得る一方で、セキュリティはワーキングデータにとって重要なファクタであり得る。さらに、記録レベルアクセス等の微細セキュリティ及びアクセスをワーキングデータに対して実施し得る。
【０１２７】
サンプル記憶及びコンティグ／配列分散記憶は、対称鍵を使用して半構造化ファイルを暗号化し得る。ファイルのマーシャリング及びアンマーシャリングを担当するアプリケーションサーバは、ファイルの暗号のリストをセキュアウォレット内に保持し得る。さらに、アプリケーションサーバプロセスが実行中のホストは、Intel Advanced Encryption Standard - New Instructions（ＡＥＳ−ＮＩ）等のアクセラレータを含み得る。
【０１２８】
実施形態の利点は、中でも特に、リポジトリが、リポジトリが長い時間期間にわたり匿名状況で記憶可能なバイオインフォマティック情報の大きな集まりをアクセスしマイニングするために必要なツールを保持し提供するようにモデリングされることであり得る。匿名コンティグ及び任意選択的に初期サンプルデータは、保持され得、遺伝の理解を改善するに当たり研究者にセキュアに提供され得る。
【０１２９】
幾つかの実施形態では、医師は、関連するワーキング情報にリンクされた遺伝コンティグの両方を含む患者医療記録にアクセス可能であり得る。この例では、医師は、２つの異なるタイプのアクセス：特定のコンティグ及び配列セットへの高性能アクセス並びにコンティグ及び配列にリンクされたワーキングデータへのセキュアアクセスを提供するアプリケーション内にいる。
【０１３０】
例１：研究
研究の状況では、様々な製造業者の複数のセンサからのサンプルの生データが、アプリケーションサーバに送信される。アプリケーションサーバは、生データを解釈し、生データ内の読み取り値の一部又は全ての塩基配列を特定する。次に、アプリケーションサーバは、整列分析自体を実行するか、又はアプリケーションサーバが呼び出す外部整列分析サーバツールが理解するシンタックスに読み取り値をフォーマットする。その結果生成されたコンティグは、外部サーバからアプリケーションサーバに返される。
【０１３１】
幾つかの場合、アプリケーションサーバは、サンプル読み取り値からの情報をコンティグに再適用する。再構成されたコンティグは、識別子がタグ付けされ、コンティグリポジトリに送信され、アプリケーションサーバの分散ファイルシステムに半構造化ファイルとして保存される。コンティグに関連するソース、身元、場所、及び／又は住所等の追加情報は、リポジトリのワーキングデータベースに挿入される。
【０１３２】
分類法等の追加のメタ情報を半構造化ファイルに組み込み、分散ファイルシステムでの効率的な記憶を可能にし、又は抽出中、データを低減し得る。コンティグのリポジトリは、時間の経過に伴って増大する。
【０１３３】
研究者は、特定の遺伝シグネチャと、１つ又は複数の表現型の何らかの発現の原因又は確率との関係について仮説を立てる。コンティグリポジトリをマイニングする。特定のシグネチャ及びそれに関連付けられた識別子が、独立変数として抽出され、研究者の理論をテストするためにデータベースにロードされる。
【０１３４】
次に、シグネチャは、外部ソースから得られた表現型にマッピングし得る。
【０１３５】
有用であると証明された仮説は、保存され、アプリケーションサーバ内の、遺伝子発現及び表現型への遺伝子シグネチャ関連性の別個のデータベース１４０６に組み込まれ得る。
【０１３６】
半構造化ファイルは、データベースと同様に、暗号化される。サンプル及びコンティグ識別子のレベルへのアクセスは制御される。
【０１３７】
サンプル及びコンティグ情報は、異なるセキュリティレベルを有するワーキング情報なしで検索し得る。例えば、研究者は、システム内の全てのコンティグへのアクセスが許可され得るが、関連付けられたワーキング情報を有するいかなるコンティグへのアクセスも許可されないことがある。
【０１３８】
アクセス制御は抽象化され、グループ及び役割セキュリティ等の概念をサポートし得る。抽出制御を用いた微細セキュリティは、経時的に効率的なセキュリティ及びプライバシーを提供する。例として、医療グループの従業員は、医療グループの患者メンバの一部又は全てについてのバイオインフォマティック情報を記憶した実施形態にアクセスし得る。時間の経過に伴い、特定の患者を担当する医師は変わり得る。医師は、現在担当している患者のバイオインフォマティック情報のみにアクセスし得る。
【０１３９】
アクセスは、強力な公開／秘密鍵管理システムを通して認可され、否認不可のサポートを提供する。
【０１４０】
管理プログラムは、システムのノード及びユーザを管理し得る。管理プログラムは、鍵を発行し、証明書取り消しリストを保持する証明書機関サービスを組み込み得る。エンドノードセンサ、アプリケーションサーバ、及び分散ファイルシステムマネージャで実行中のプロセスは、情報に対して動作できるようにする公開／秘密鍵対を有する。ユーザも生成された鍵対を有する。ユーザは、複数の異なるコンピュータ、タブレット、又は他の計算デバイスからの認証をサポートするために、自身のアカウントに関連付けられた複数の鍵対を有し得る。
【０１４１】
役割又はグループの概念がサポートされる。記憶されたデータへのアクセスは、役割により制御され、一方、現在アクティブなユーザは、１つ又は複数の役割に属し得る。
【０１４２】
静止中データへのアクセス制御のこのアーキテクチャ及び抽象化には、一部又は全ての配列情報がセキュア化され、データ記録の寿命にわたり、認可されたエンティティのみに提供されることを保証するという追加の利点がある。図１５は、セグメントアクセス制御を示す例示的なアーキテクチャを示す。
【０１４３】
アクセス制御は、例えば、個々のサンプルレベルまで微細であることが可能である。各サンプルには一意の識別子をタグ付けし得る。
【０１４４】
重大な性質ではない仕事の場合、低レベルシーケンサ又は生物学的センサを使用し得る。低レベルシーケンサ又は生物学的センサは、大きな永続的記憶装置を必要としないことがある。そのようなデバイスの例は、測定又はデータ取得モジュールを含み得る。そのようなデバイスは、システム機能を処理する測定ハードウェア、プロセッサ、及び／又はシステムメモリを有し得る。これらの構成要素のそれぞれは、それ自体の機能を処理するそれ自体のバッファメモリを有し得る。
【０１４５】
低レベルシーケンサは、その生データをアプリケーションサーバ、ローカルリポジトリ、又はローカルサーバ等のより上位レベルのデバイスに中継するために、通信リンクを必要とし得る。
【０１４６】
通信リンクは、Bluetooth若しくは近距離通信（ＮＦＣ）等の近距離通信プロトコル又はWi-Fi等のワイヤレスプロトコルを含み得る。通信リンクは、ＵＳＢ等のケーブル（例えば、有線）通信プロビジョンを含み得る。幾つかの場合、通信リンクは、衛星又はセルラ通信モジュールを含み得る。
【０１４７】
低レベルシーケンサは、モバイルスマートフォン等のモバイルデバイスで動作して、これらの上記機能の幾つかを実行し得るアプリケーションサーバに統合し得る。例えば、低レベルシーケンサは、測定ハードウェアを含み得、モバイルデバイス機能及びアプリケーションをローカルメモリ、プロセッサ、及び通信リンクとして使用し得る。
【０１４８】
代替的には、中レベルシーケンサをより重大な状況で使用し得る。そのような重大な状況の例としては、初期診断が必要な患者の監視及びポイントオブケアアプリケーションを挙げ得る。
【０１４９】
中レベルシーケンサは、ポリヌクレオチドのより正確な測定を実行し得る。精度は、配列の信頼性の高い正確な判断に必要なものに従って設定し得る。
【０１５０】
中レベルシーケンサは、メモリデバイス及び通信構成要素を使用し得る。したがって、中レベルシーケンサは、システム機能を処理する測定ハードウェア、プロセッサ、及びシステムメモリを有する測定及びデータ取得モジュールを含み得る。これらの構成要素のそれぞれは、それ自体の機能を処理するそれ自体のバッファメモリを有し得る。
【０１５１】
追加のメモリデバイスは、データビットを記憶可能なフラッシュメモリ（例えば、マルチレベルセルフラッシュメモリ）を含み得る。中レベルシーケンサ内のデータは、塩基データであり得、その場合、マルチレベルセルフラッシュメモリは、データをローカルに記憶するのに適し得る。例えば、有線接続が高帯域幅又は高スループット目的で望ましいことがあるような沢山のデータがある場合、ＵＳＢポート等のポートを使用して、データを転送し得る。
【０１５２】
実施形態では、フラッシュメモリ等のマルチレベルセルデバイスは、遺伝配列データを記憶しアクセスする比較的高速の方法として使用される。フラッシュメモリの記憶装置では、電荷を保持可能な浮遊ゲート電界効果トランジスタ（ＦＥＴ）に基づいて、多数のセルを使用して、データを記憶し得る。セルは、各ＦＥＴの浮遊ゲートに電荷を付与することにより個々にプログラムし得る。
【０１５３】
この実施形態の一利点は、フラッシュメモリセルがブロック消去動作を介してブロック単位で消去し得、それにより、複数の浮遊ゲート全ての電荷全てを１回の動作で消去し得ることに起因する。
【０１５４】
この実施形態は、個々のセルが消去アドレス指定可能ではないという特徴を有することもできる。しかしながら、この実施形態では、フラッシュメモリの消去可能ブロックを使用して、塩基配列、ヌクレオチド配列、又は他の連続遺伝データに関連する遺伝データを記憶し得る。この消去可能ブロックを交換する必要がある場合、ユーザは通常、消去ブロックの一部ではなく、消去ブロック内の全データを一度に消去したい。したがって、この実施形態では、遺伝データの記憶にコスト対速度を最適化する柔軟性を可能にし得る。
【０１５５】
フラッシュメモリ記憶装置では、セルは、幾つかのプログラム及び消去サイクル後、機能しなくなり得、その時点から後、読み取り又は書き込みは失敗し得る。このことは、遺伝データの記憶に有利に使用することができる。フラッシュメモリの消去サイクル数は限られ得るため、データは、幾つかの他の使用状況よりも長時間にわたり安全に保持し得る。
【０１５６】
消去ブロックサイズと配列又は他の遺伝データのサイズとの間には特定の関係があり得る。これは、配列全体に関連するデータの保全性を保証し得る。
【０１５７】
特定の例として、１２８キロ塩基対（ｋｂｐ：kilo base pairs）からなる塩基の配列は、１２８セルの消去ブロックに記憶される。
ＣＴＴ・・・ＧＡＧ（１２８ｋ塩基）
＝＝＝・・・＝＝＝（１２８ｋセル消去ブロック）
【０１５８】
ネイティブＤＮＡ及びＲＮＡ塩基の場合、２ビットマルチレベルセル（ＭＬＣ）を各塩基に捧げ得る。例えば、ＤＮＡが関わる場合、
Ａ（００）Ｃ（０１）Ｇ（１０）Ｔ（１１）
を使用し、これは、塩基がＡの場合、最初のビット及び２番目のビットの両方がオフであり、塩基がＣの場合、２番目のビットがオンであり、塩基がＧの場合、最初のビットがオンであり、最後に、塩基がＴの場合、最初のビット及び２番目のビットの両方がオンであることを意味する。
【０１５９】
各消去ブロックは、複数の配列を記憶するように設計又は構成し得る。代替的には、より大きな配列は、同様又は同じ特性及び寿命サイクルを有する特定の数の消去ブロックに記憶し得る。
【０１６０】
異なるサイズの消去ブロックを異なるサイズの配列に使用し得る。例えば、より小さな消去ブロックサイズを有するフラッシュメモリデバイスをオリゴデータ又はハイブリダイゼーションデータの記憶に使用し得、一方、より大きな消去ブロックサイズを有するフラッシュメモリデバイスを遺伝子及び突然変異又は基準遺伝子の記憶に使用し得る。ブロックサイズの大きなフラッシュメモリデバイスは、ゲノムデータの記憶に使用し得る。
【０１６１】
より高速なアクセスのためにフラッシュメモリを使用することの利点は、寿命サイクル問題により損なわれ得る。フラッシュメモリの内容のコピーは、より低速なアクセスを有するが、寿命サイクルがより長い記憶サーバでミラーリングし得る。次に、各ブロックサイズのデータの保全性を調べるテストを考案し得る。時折、各ブロック内のデータは、サーバ内のミラーデータと突き合わせてテストし得る。万が一フラッシュメモリの消去ブロックデータが任意の劣化の兆候を示す場合、フラッシュメモリデバイスのそのブロックは、廃止し得る。
【０１６２】
この実施形態は、少なくとも、より寿命サイクルが長い記憶装置が、例えば、クラウド内のリモートハードディスクドライブ（ＨＤＤ）記憶サーバであり得るため、有利であり得る。
【０１６３】
更なる例では、フラッシュメモリ記憶装置の消去ブロックを使用して、配列データに加えていくらかのメタデータを記憶し得る。
ＣＴＴ・・・ＧＡＧ（９６ｋ塩基）−メタデータ（６４ｋビット＝３２ｋセルＭＬＣ）
＝＝＝・・・＝＝＝（１２８ｋセル消去ブロック）
【０１６４】
メタデータの例は、患者の名前等の配列の出所、患者に関連する他の情報、又は配列自体に関連する任意の情報を含み得る。
【０１６５】
生体データの省略表現は、例えば、圧縮又は生体データを使用することにより、記憶装置アーキテクチャに関してデータのサイズを最適化し得る。圧縮データのサイズは、よりよい記憶装置適合性に向けて微調整し得る。
【０１６６】
ハッシュテーブルは、異なる生体データから作られ得る。各ハッシュは、１つのカテゴリ又は遺伝子に対応し得る。例えば、病原体データが増える場合、各病原体にハッシュを構築し、ハッシュテーブルを使用し得る。新しいサンプルが測定されるときは常に、新しいサンプルのハッシュを実行することにより、ハッシュテーブル内で一致をより容易に見つけ得る。これは、病原体についての情報を取得する高速かつ効率的な方法である。
【０１６７】
マルチレベルセル（ＭＬＣ）記憶セルは２ビットを記憶し得る。２ビットは、ポリヌクレオチドの塩基についての情報の記憶に使用し得る。例えば、ＤＮＡ塩基の場合、以下のビット構成を使用し得る。
００  Ａ
０１  Ｃ
１０  Ｇ
１１  Ｔ
【０１６８】
このようにして、１つのメモリセルを使用して、４つ全てのネイティブ塩基を表し得る。この手法は、データの保全性を保証するのに有利であり得る。
【０１６９】
別の例では、ＭＬＣ記憶セルは３ビットを記憶し得る。３ビットは、メチル化又は酸化ステータスを示す追加の情報と共にポリヌクレオチドの塩基についての情報の記憶に使用し得る。例えば、ＤＮＡ塩基の場合、以下のビット構成を使用し得る。
０００  ネイティブＡ
００１  ネイティブＣ
０１０  ネイティブＧ
０１１  ネイティブＴ
１００  酸化Ａ
１０１  メチル化Ｃ
１１０  脱塩基
１１１  他の情報
【０１７０】
このようにして、フラッシュメモリ及び相変化メモリ等のマルチセルメモリデバイスを使用し得る。
【０１７１】
複数のセルを有するブロックを有する記憶装置内でデータが劣化する場合、警告を提供することにより、リフレッシュサイクルにより、又は記憶サーバ、例えば、ＨＤＤ、又はクラウド記憶サーバへの、自動又は起動されたデータのダンプにより、データの損失を回避し得る。
【０１７２】
フラッシュメモリデバイス内の消去ブロックは、アクセス及び記憶の管理を容易にするために使用し得る。消去ブロック上の全てのデータが生物学的単位、例えば、ＤＮＡ配列又はＲＮＡ配列に対応する場合、メモリアクセスを節約し得、データはより高い保全性を有し得る。これは、多くの配列エリア又は遺伝データにアクセスし得、短時間に動作し得る大規模動作において電力最適化に繋がり得る。
【０１７３】
データ保全性は、遺伝子又はコンティグ等の特定の遺伝単位に関連する全てのデータをメモリの特定の１つ又は複数の単位に保持することにより、この実施形態を通して保ち得る。加えて、処理、最適化、及び発熱低減等の他の利点を達成することもできる。データ管理、データ圧縮、メモリアクセス、温度制御、及びデータ保全性が、ローカルであれグローバルであれ関係なく、生体データ管理のエコシステム全体にポジティブな正味の影響を有し得ることが考えられる。
【０１７４】
フラッシュメモリ消去ブロック等のメモリブロックは、遺伝データのサイズと適合するように選び得る。このために、カスタマイズされた圧縮及び分散分析を実行して、遺伝データの圧縮サイズをメモリブロック又はメモリバンクのサイズにより最適となるようにし得る。最適化は、データ損失及びデータ保存に関して実行し得る。例えば、ブロックサイズ又はバンクサイズ等のメモリ単位サイズが生体単位データのサイズよりも大きい場合、メモリ空間の残りは、生体単位データについての追加情報の記憶に使用し得る。例えば、フラッシュメモリ内の消去ブロックを使用して、遺伝子情報を記憶し得、一方、遺伝子発現等の遺伝子についての追加情報は、ブロックの残りの空間に保存し得る。
【０１７５】
生体データへのアクセスは、図１６Ａに示されるように、階層記憶アクセス方式を通して管理し得る。アプリケーションは、ローカルリポジトリ又は中央サーバにあり得る。第１の階層アクセスは、第１のメモリの使用を通して達成し得る。重大な場合、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１６０１を使用して、頻繁にアクセスする必要がある特定のデータにアクセスし得る。重大性がより低いシステムでは、高速メモリは、ローカルＨＤＤ又はクラウドベースの記憶ユニット内に又は隣接してフラッシュメモリ１６０２を含み得る。
【０１７６】
特定の生体データを保持するとの判断は、ヒットオアミスアーキテクチャに基づき得る。特定数のヒットが登録される場合、プロセッサは生体データにアクセスし得、より高速なメモリにエスカレートし得る（例えば、生体データをコピー又は移動することにより）。例えば、病原体のインスタンスの報告を検出すると、ローカルリポジトリ又は中央サーバは、病原体のコピーをローカルメモリに運ぶと決定し得る。さらに、重要であり得る生体データ単位の特定の領域を識別すると、その特定の領域のコピーをより高速のメモリに保持し得、データ単位の残りは、より低いレベルでより低速のメモリ、例えば、ＨＤＤ、クラウド、又はそれと同等のもの１６０３に保持し得る。図１６Ｂ、図１６Ｃ、及び図１６Ｄは、記憶アーキテクチャの追加の例を提供する。図１６Ｂは、超高速データアクセス及び意思決定を提供するのに適するアーキテクチャの例を示し、ここで、プロセッサは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、及び／又はＨＤＤ又は同等のものと通信するように構成することができる。図１６Ｃは、高速遺伝アクセス及び意思決定を提供するのに適するアーキテクチャの例を示し、ここで、プロセッサは、フラッシュメモリ及び／又はＨＤＤ又はそれと同等のものと通信するように構成することができる。図１６Ｄは、遺伝アーカイブを提供するのに適するアーキテクチャの例を示し、ここで、プロセッサは、ＨＤＤ又は同等のものと通信するように構成することができる。
【０１７７】
例２：プライバシー暗号化
Michael Smithという名前の想像上の人物及びその人物に関連する１６−ｍｅｒ配列の遺伝配列データに適用される暗号化技法の例を提供する。１６−ｍｅｒは、その人物に関連するより大きな配列、遺伝子、又はゲノムの一部であり得る。
【化１】
2019517056.tif 000003
【０１７８】
この例では、「Michael Smith」という名前は、例示のために２４ビット暗号を使用して暗号化される。暗号化された名前及び対応するシンタックスは、
【化２】
2019517056.tif 000004
として表現される。
【０１７９】
この手法は、暗号がセキュアである限り、名前のプライバシーを保証し得る。このタイプの暗号化及び続く復号化並びに暗号保護は潜在的に、計算集約的であり、コストがかかる。この例では、数バイトを含み得る人物の名前が、拡張暗号化が使用される場合、数百バイトに増大し得ることを理解し得る。
【０１８０】
配列のプライバシーを保障するために、
【化３】
2019517056.tif 000005
を含む基準配列があると仮定する。
【０１８１】
太字で下線の付いた塩基は、集団中の変異した塩基のみであると仮定する。
【０１８２】
次に、Michael Smithからの元の配列が以下を含むと仮定し得る：
【化４】
2019517056.tif 000006
【０１８３】
この実施形態によれば、この配列は、
【化５】
2019517056.tif 000007
として記憶される。式中、
【化６】
2019517056.tif 000008
は、０から３の数であり得、それにより、
ａ０＝ａ、
ａ１＝ｃ、
ａ２＝ｇ、及び
ａ３＝ｔ
を与える。
【０１８４】
Michael Smithの場合、この数は３としてとられ、「ａ」を「ｔ」シフトする。
【０１８５】
この例は、配列
【化７】
2019517056.tif 000009
が、２ビット文字、この場合（０，１，２，３）を用いて集団全体を表し得ることを示す。
【０１８６】
配列の残りは集団全体で同一であるため、この実施形態によれば、２ビット鍵を用いて、配列の完全なプライバシーを達成し得る。
【０１８７】
この例では、１つのみの塩基が基準オリゴ又はコンティグと比較して変異可能なオリゴ又はコンティグの一部が提示される。
【０１８８】
この例では、この配列を暗号化するために、基準配列は、暗号化方式に従って１〜３の場所だけ１つの塩基をシフトし得る２ビットコード（１２３）をプラスすると仮定され、例えば、
ａ  ｃ（１）  ｇ（２）  ｔ（３）
である。
【０１８９】
例えば、暗号化された変異可能塩基が「ｇ」であった場合、暗号化コードでのシフト関数は、
ａ（２）  ｃ（３）  ｇ  ｔ（１）
を与え得る。
【０１９０】
この実施形態の範囲から逸脱せずに、同様の方式を使用し得る。
【０１９１】
コンピュータ制御システム
本開示は、本開示の方法を実施するようにプログラムされるコンピュータ制御システムを提供する。図１７は、生体データを管理するようにプログラム又は他の方法で構成されたコンピュータシステム１７０１を示す。コンピュータシステム１７０１は、例えば、生体データの収集、記憶、暗号化、定義及びルールに関するサーバ間、サーバとリポジトリとの間での通信、並びに定義及びルールの管理等の本開示のデータ管理の様々な態様を統制することができる。コンピュータシステム１７０１は、ユーザの電子デバイス又は電子デバイスに関してリモートに配置されたコンピュータシステムであることができる。電子デバイスはモバイル電子デバイスであることができる。
【０１９２】
コンピュータシステム１７０１は、シングルコア若しくはマルチコアプロセッサ、又は並列処理のために複数のプロセッサであることができる中央演算処理装置（ＣＰＵ、本明細書ではまた「プロセッサ」及び「コンピュータプロセッサ」）１７０５を含む。コンピュータシステム１７０１は、メモリ又はメモリロケーション１７１０（例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ）、電子記憶ユニット１７１５（例えば、ハードディスク）、１つ又は複数の他のシステムと通信するための通信インターフェース１７２０（例えば、ネットワークアダプタ）、及びキャッシュ、他のメモリ、データ記憶装置、及び／又は電子ディスプレイアダプタ等の周辺機器１７２５も含む。メモリ１７１０、記憶ユニット１７１５、インターフェース１７２０、及び周辺機器１７２５は、マザーボード等の通信バス（実線）を通してＣＰＵ１７０５と通信する。記憶ユニット１７１５は、データを記憶するデータ記憶ユニット（又はデータリポジトリ）であることができる。コンピュータシステム１７０１は、通信インターフェース１７２０を用いてコンピュータネットワーク（「ネットワーク」）１７３０に動作可能に結合することができる。ネットワーク１７３０は、インターネット、インターネット及び／又はエクストラネット、又はイントラネット及び／又はインターネットと通信するエクストラネットであることができる。幾つかの場合、ネットワーク１７３０は、電気通信ネットワーク及び／又はデータネットワークである。ネットワーク１７３０は、クラウド計算等の分散計算を可能にすることができる１つ又は複数のコンピュータサーバを含むことができる。ネットワーク１７３０は、幾つかの場合、コンピュータシステム１７０１を用いて、ピアツーピアネットワークを実施することができ、これにより、コンピュータシステム１７０１に結合されたデバイスがクライアント又はサーバとして挙動できるようにし得る。
【０１９３】
ＣＰＵ１７０５は、機械可読命令シーケンスを実行することができ、命令シーケンスはプログラム又はソフトウェアで実施することができる。命令は、メモリ１７１０等のメモリロケーションに記憶し得る。命令はＣＰＵ１７０５に向けることができ、命令は続けて、本開示の方法を実施するようにＣＰＵ１７０５をプログラム又は他の方法で構成することができる。ＣＰＵ１７０５により実行される動作の例としては、フェッチ、デコード、実行、及びライトバックを挙げることができる。
【０１９４】
ＣＰＵ１７０５は、集積回路等の回路の一部であることができる。システム１７０１の１つ又は複数の他の構成要素を回路に含むことができる。幾つかの場合、回路は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）である。
【０１９５】
記憶ユニット１７１５は、ドライバ、ライブラリ、及び保存されたプログラム等のファイルを記憶することができる。記憶ユニット１７１５は、ユーザデータ、例えば、ユーザプリファレンス及びユーザプログラムを記憶することができる。コンピュータシステム１７０１は、幾つかの場合、イントラネット又はインターネットを通してコンピュータシステム１７０１と通信するリモートサーバに配置される等のコンピュータシステム１７０１の外部にある１つ又は複数の追加のデータ記憶ユニットを含むことができる。
【０１９６】
コンピュータシステム１７０１は、ネットワーク１７３０を通して１つ又は複数のリモートコンピュータシステムと通信することができる。例えば、コンピュータシステム１７０１は、ユーザ（例えば、研究所又は病院）のリモートコンピュータシステムと通信することができる。リモートコンピュータシステムの例としては、パーソナルコンピュータ（例えば、ポータブルＰＣ）、スレート又はタブレットＰＣ（例えば、Apple（登録商標）iPad、Samsung（登録商標）Galaxy Tab）、電話、スマートフォン（例えば、Apple（登録商標）iPhone、Android対応デバイス、Blackberry（登録商標））、又は個人情報端末が挙げられる。ユーザは、ネットワーク１７３０を介してコンピュータシステムシステム１７０１にアクセスすることができる。
【０１９７】
本明細書に記載される方法は、例えば、メモリ１７１０又は電子記憶ユニット１７１５等のコンピュータシステム１７０１の電子記憶ロケーションに記憶される機械（例えば、コンピュータプロセッサ）実行可能コードによって実施することができる。機械実行可能又は機械可読コードは、ソフトウェアの形態で提供することができる。使用中、コードはプロセッサ１７０５によって実行することができる。幾つかの場合、コードは、記憶ユニット１７１５から検索され、プロセッサ１７０５による容易なアクセスのためにメモリ１７１０に記憶することができる。幾つかの状況では、電子記憶ユニット１７１５をなくすことができ、機械実行可能命令はメモリ１７１０に記憶される。
【０１９８】
コードは、コードを実行するように構成されたプロセッサを有する機械と併用されるように事前にコンパイルされ構成してもよく、又は実行時中にコンパイルしてもよい。コードは、予めコンパイルされるか、又は実行時にコンパイルされてコードを実行できるようにするように選択することができるプログラミング言語で供給することができる。
【０１９９】
コンピュータシステム１７０１等の本明細書に提供されるシステム及び方法の態様は、プログラミングで実施することができる。本技術の様々な態様は、通常、一種の機械可読媒体で運ばれるか、又は一種の機械可読媒体内で実施される機械（又はプロセッサ）実行可能コード及び／又は関連するデータの形態の「製品」又は「製造物」として考えられ得る。機械実行可能コードは、メモリ（例えば、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）等の電子記憶ユニット又はハードディスクに記憶することができる。「記憶」型媒体は、コンピュータ、プロセッサ等のありとあらゆる有形メモリ又は様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブ等のそれに関連付けられたモジュールを含むことができ、これらは非一時的記憶をソフトウェアプログラミングに随時提供し得る。ソフトウェアの全て又は部分とは、時折、インターネット又は様々な他の電気通信ネットワークを通して通信し得る。そのような通信は、例えば、あるコンピュータ又はプロセッサから別のコンピュータ又はプロセッサに、例えば、管理サーバ又はホストコンピュータからアプリケーションサーバのコンピュータプラットフォームにソフトウェアをロードできるようにし得る。したがって、ソフトウェア要素を運び得る別のタイプの媒体としては、ローカルデバイス間の物理的インターフェースにわたり、有線及び光学陸線網を通して、並びに様々なエアリンクを介して使用される等の光波、電波、及び電磁波が挙げられる。有線又は無線リンク、光学リンク等のそのような波を搬送する物理的要素も、ソフトウェアを運ぶ媒体として見なし得る。本明細書で使用される場合、非一時的有形「記憶」媒体に限定されない限り、コンピュータ又は機械「可読媒体」等の用語は、実行のために命令をプロセッサに提供することに参加する任意の媒体を指す。
【０２００】
したがって、コンピュータ実行可能コード等の機械可読媒体は、有形記憶媒体、搬送波媒体、又は物理的伝送媒体を含むが、これに限定されない多くの形態をとり得る。不揮発性記憶媒体は、例えば、図面に示されるデータベース等の実施に使用し得る等の任意のコンピュータ内の任意の記憶装置等の光ディスク又は磁気ディスクを含む。揮発性記憶媒体は、そのようなコンピュータプラットフォームのメインメモリ等のダイナミックメモリを含む。有形伝送媒体は、コンピュータシステム内のバスを構成するワイヤを含め、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバを含む。搬送波伝送媒体は、無線周波数（ＲＦ）及び赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成される等の電気信号、電磁信号、音響波、又は光波の形態をとり得る。したがって、一般的な形態のコンピュータ可読媒体は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、若しくはＤＶＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理的記憶媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップ若しくはカートリッジ、データ若しくは命令を運ぶ搬送波、そのような搬送波を運ぶケーブル若しくはリンク、又はコンピュータがプログラミングコード及び／又はデータを読み取り得る任意の他の媒体を含む。これらの形態のコンピュータ可読媒体の多くは、１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを実行のためにプロセッサに搬送することに関わり得る。
【０２０１】
コンピュータシステム１７０１は、例えば、塩基配列ストリング、様々なシンタックスでの読み取り値、配列アラインメントを含む、例えば、遺伝データを提供する、ユーザインターフェース（ＵＩ）１７４０を含む電子ディスプレイ１７３５を含むか、又は通信することができる。ＵＩの例としては、限定ではなく、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）及びウェブベースのユーザインターフェースが挙げられる。
【０２０２】
本開示の方法及びシステムは、１つ又は複数のアルゴリズムにより実施することができる。アルゴリズムは、中央演算処理装置１７０５による実行時にソフトウェアにより実施することができる。アルゴリズムは、例えば、データの暗号化、遺伝読み取り値の翻訳、配列データ、ワーキングデータ、メタデータ、サンプルデータ、コンティグデータを含むが、これに限定されない様々なデータの分析、解釈、整列、及び組み立てを行うことができる。
【０２０３】
本発明の好ましい実施形態を本明細書において示し説明したが、そのような実施形態が単なる例としてのみ提供されることが当業者には明らかである。本発明が本明細書内で提供される特定の例により限定されることは意図されない。本発明について上述した本明細書を参照して説明したが、本明細書における実施形態の説明及び例示は、限定の意味で解釈されることを意図されない。ここで、本発明から逸脱せずに、当業者は多くの変形、変更、及び置換を思い付くであろう。さらに、本発明の全ての態様が、多種多様な状況及び変数に依存する、本明細書に記載される特定の図、構成、又は相対的な割合に限定されないことが理解されるものとする。本発明を実施するに当たり、本明細書に記載される本発明の実施形態への様々な代替を利用し得ることを理解されたい。したがって、本発明が任意のそのような代替、変更、変形、又は均等物も包含することが意図される。以下の特許請求の範囲が本発明の範囲を規定し、これらの特許請求の範囲内の方法及び構造並びにそれらの均等物がそれにより包含されることが意図される。
【図１】
2019517056.tif 000010
【図２】
2019517056.tif 000011
【図３】
2019517056.tif 000012
【図４】
2019517056.tif 000013
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2019517056.tif 000022
【図１４】
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【図１５】
2019517056.tif 000024
【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
2019517056.tif 000026
【図１６Ｃ】
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【図１６Ｄ】
2019517056.tif 000028
【図１７】
2019517056.tif 000029
【国際調査報告】
2019517056.tif 000030
2019517056.tif 000031