(57)【要約】  ゲノム検索エンジンアプリケーションを提供するためのシステム、媒体、及び方法が開示され、前記アプリケーションは、コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと；ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新するインデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと；ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返すクエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ゲノム検索エンジンを提供するコンピュータ実装方法であって、
ａ）トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスをコンピュータストレージ内でソートするステップと、
ｂ）インデックス作成パイプラインを提供するステップであって、前記インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及び前記ゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながら前記データをトークン化し、トークン化された前記データで前記インデックスを更新する、ステップと、
ｃ）ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するステップと、
ｄ）クエリエンジンを提供するステップであって、前記クエリエンジンは、前記ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ステップと
を含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記ユーザが前記結果のコンテンツ及びランク付けに対するユーザフィードバックを提供することを可能にするユーザインタフェースを提示するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
関連性学習エンジンを提供するステップをさらに含み、前記関連性学習エンジンは、ユーザフィードバックを受け、前記フィードバックに基づいて前記ランク付け式を調整することを特徴とする、請求項１から２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４】
前記ゲノムデータは、全ゲノム配列データ、全エキソーム配列データ、ＳＮＰ配列データ、又はゲノムバリアントデータを含むことを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザがゲノム又はＳＮＰ配列データを前記インデックス作成パイプラインへとアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザクエリは、ゲノム配列ファイル、バリアントコールフォーマットファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せを含むことを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
ユーザがユーザクエリを入力することを可能にする前記インタフェースは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せのうちのいずれかエントリを受けるユニバーサルインタフェースであることを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザクエリは、遺伝子名を含み、前記ランク付き結果は、該遺伝子に関連付けられたバリアントを含むことを特徴とする、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザクエリは、個人識別子を含み、前記ランク付き結果は、該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含むことを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザクエリは、個人識別子及び表現型を含み、前記ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含むことを特徴とする、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ユーザクエリは、遺伝子バリアントを含み、前記ランク付き結果は、そのゲノム内に該バリアントを有する患者の患者識別子を含むことを特徴とする、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記ユーザクエリは、表現型を含み、前記ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた遺伝子バリアントを含むことを特徴とする、請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記クエリは、自然言語用語と、１つ以上の特殊演算子とを含むことを特徴とする、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
前記ユーザクエリは、第１の個人識別子と、少なくとも第２の個人識別子とを含み、前記個人識別子の各々は、演算子によって分離され、前記ランク付き結果は、前記第１の個人のゲノム内には存在するが前記第２の個人のゲノム内には存在しない遺伝子バリアントを含むことを特徴とする、請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記ランク付け式は、ユーザクエリから得られた結果をランク付けするために相対頻度を用いることを含むこと特徴とする、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記結果は、フィルタリング無しでランク付けされることを特徴とする、請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
関連性学習エンジンは、外部ソースからの情報でユーザフィードバックを増強することを特徴とする、請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数のインデックスのうちの２つ以上を事前連結することをさらに含むことを特徴とする、請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
コンピュータ実装システムであって、コンピュータストレージと、少なくとも１つのプロセッサ、実行可能命令を行うように構成されたオペレーティングシステム、及びメモリを含むデジタル処理デバイスと、ゲノム検索エンジンアプリケーションを作成するために前記デジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを含み、前記アプリケーションは、
ａ）コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと、
ｂ）インデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールであって、前記インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及び前記ゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながら前記データをトークン化し、トークン化された前記データで前記インデックスを更新する、ソフトウェアモジュールと、
ｃ）ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと、
ｄ）クエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールであって、前記クエリエンジンは、前記ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ソフトウェアモジュールと、
を含むことを特徴とする、コンピュータ実装システム。
【請求項２０】
ゲノム検索エンジンアプリケーションを作成するためにプロセッサによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムによってコード化された、非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記アプリケーションは、
ａ）前記コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと、
ｂ）インデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールであって、前記インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及び前記ゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながら前記データをトークン化し、トークン化された前記データで前記インデックスを更新する、ソフトウェアモジュールと、
ｃ）ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと、
ｄ）クエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールであって、前記クエリエンジンは、前記ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ソフトウェアモジュールと、
を含むことを特徴とする、コンピュータ可読ストレージ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連技術の相互参照
本出願は、その全体が引用により本明細書に組み入れられる２０１６年３月２１日出願の米国仮特許出願番号６２／３１１，３３３号及び２０１６年３月２１日出願の米国仮特許出願番号６２／３１１，３３７の利益を主張する。
【背景技術】
【０００２】
２００１年に最初のヒトゲノムが配列決定されてから、研究におけるゲノムデータの使用は、ますます増大している。その間に、個人の全ゲノム配列の値段は、多くの個人の手が届くレベルまで下がってきた。この遺伝情報の増大及びユーザの多様化に伴い、どのようにこのデータを整理し、これにアクセスし、データマイニングするかということが個別化医療革命の最先端となってきた。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
現在のバイオインフォマティクス技術、ソフトウェア及びユーザインタフェースには、ゲノム情報への個人的アクセスを妨げるいくつかの致命的な欠陥がある（実際、このことが専門家ではない医者のアクセスをしばしば妨げている）。１つの課題は、検索する情報の純然たる量である。単一のゲノムが数ギガバイトに匹敵する情報を包含し得る。別の課題は、ゲノム配列バリアント、特に低頻度対立遺伝子に関する情報が限られており、バリデーションに乏しいことである。これらのバリアント及びそれに対する情報の分散的性質は、結果として、ランク付けスコア付け及びインデックス作成アルゴリズムの性能を劣ったものにする。現在のユーザインタフェースは、ユーザによる高度の洗練を必要とし、それほどユーザフレンドリーなものとは言えず、速度が遅く、複数の、又は層化したクエリを扱う能力に限界がある。ゲノムデータの現在のデータベースは、極めてパワー不足になり易く、それゆえデータマイニングの機会が少ない。さらに、現在のユーザインタフェースはいずれも、無制限のカスタマイズ可能な方式でそのゲノムデータ及び健康データと対話する能力をユーザ又はそのヘルスケア専門家に与えるように適合されていない。個人、そのヘルスケアプロバイダ、及び疾患研究者は、これらの課題に直面する。これらの課題に起因して、ゲノムデータのクエリの現在のインタフェース、データベース、及びシステムは、有用性が低く、標準的な検索アルゴリズム及び論理で動作するコンピュータシステムによって課される制約によって厳しく制限されている。これらはまた、一般にバイオインフォマティクスに関して高レベルの洗練を必要とするという点でも制限されている。遺伝子疾患関連付けは、専門家ではない医療従事者（内科医、一般医、小児科医、等）にはアクセスできない洗練された解析的及び統計的方法を用いる専門家によって、マイニングされ又は発見される場合が多い。本開示の方法は、ゲノムのクエリ及び解析において、ユーザフレンドリー性、検索速度及びパワー（すなわち、一回又は限られた回数の検索によって取得される関連情報の量）の増大に起因した改善を提供する。これらの方法は、専門家ではない医療従事者及び個人が、疾患リスクを管理し、アクショナブル（ａｃｔｉｏｎａｂｌｅ）なバリアントを発見し、より正確な疾患予後を策定することを可能にする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、ゲノムデータに関するこれら現在及び積年の課題のすべてに対処する。例えば、本明細書で開示されるのは、ユーザフレンドリーで、高速な、ゲノムデータの品質及び完璧さに関して著しく改善された、プラットフォーム、システム、媒体、及び方法である。具体的な改善点及び現行方法と比べた差異のいくつかを以下に挙げる。
【０００５】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、結果をフィルタリングするのではなく、ランク付けする。かかる実施形態において、ゴールは、情報を検討から除外するのではなく、様々な信頼度を有するすべての知識に対するアクセスを提供することである。標準的手法は、その知識をキュレーションして誤った情報をフィルタリングし、正しい情報のみを保持するためのものである。ゲノム的な（又はより広くは科学的な）知識には広大な知識のグレー領域が存在するので、フィルタリング手法はふさわしくない。代わりに、より良い方法は、すべての情報に対するアクセスを提供するが、これに適切にランク付けして、最初の検索結果が有用である可能性がより高くなるようにすることである。
【０００６】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、（バッチ計算とは対照的に）対話性（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｉｔｙ）を高める。かかる実施形態において、ゴールは、システムとのすべての対話を、真に対話型にして、１秒未満で回答を提供することである。特定の実施形態において、本明細書で説明される方法は、クエリに対する回答を、９００、８００、７００、６００、５００、４００、３００、２００、１００ミリ秒又はそれより短時間（その中のインクリメントを含む）未満で提供することができる。クエリは、他のフィードバックの中でもとりわけ、疾患罹患率、祖先、潜在的な病原性ゲノムバリアント、オンザフライ・ゲノムワイド関連研究（ＧＷＡＳ）、及び遺伝子型−表現型関連付けに関するランク付き結果を提供することができる。
【０００７】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、（多数の異なるエントリポイントとは対照的に）ユニバーサル検索インタフェースを提供する。かかる実施形態において、すべての知識に対して、その知識が人々、バリアント、遺伝子、経路、表現型データ等のいずれに関するものであっても、同じ簡単な検索インタフェースを通じてアクセス可能である。
【０００８】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、ユーザクエリから得られる情報を用いて、システムを通じてアクセス可能な知識を高める。ユーザがクエリ、例えば、検索語又はデータファイル（例えば、ゲノム配列データファイル又はＶＣＦファイル）を入力すると、その情報は、データベースに組み込まれ、システムに含まれる知識の量をさらに高めるために用いられる。いくつかの事例において、個人は、人口統計学的データ、家族歴、生理学的測定値、又は臨床結果をさらに追加することができる。
【０００９】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、フィードバック機構を組み込む。いくつかの実施形態において、システムは、ユーザからフィードバックを収集するための１つ以上の機構を含み、それは、クリックスルー情報を追跡することから、検索結果を良い／悪いとして採点する明示的機構までの範囲に及ぶ。
【００１０】
本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、いくつかの実施形態において、増補された知能を組み込む。例えば、システムは、情報ニーズに答える際に人間を可能な限り効率的にさせるように努める。このゴールを達成するために、さらなる実施形態において、システムは、ユーザが正しい（フォローアップ）質問をシステムに問うことを助けるように設計される。
【００１１】
１つの態様において、本明細書においてコンピュータ実装システムが開示され、該システムは、コンピュータストレージと、少なくとも１つのプロセッサ、実行可能命令を行うように構成されたオペレーティングシステム、及びメモリを含むデジタル処理デバイスと、ゲノム検索エンジンアプリケーションを作成するためにデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを含み、該アプリケーションは、コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと；インデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールであって、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新する、ソフトウェアモジュールと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと；クエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールであって、クエリエンジンは、ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ソフトウェアモジュールと、を含む。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ユーザが結果のコンテンツ及びランク付けに対するユーザフィードバックを提供することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールをさらに含む。さらなる実施形態において、アプリケーションは、関連性学習エンジンを提供するソフトウェアモジュールをさらに含み、関連性学習エンジンは、ユーザフィードバックを受け、フィードバックに基づいてランク付け式を調整する。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、メタデータを含む。さらなる実施形態において、メタデータは、個人識別子、生理学的データ、臨床データ、家族病歴データ、メタボロームデータ、及びマイクロバイオームデータのいずれかを含む。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、全ゲノム配列データ又は全エキソーム配列データを含む。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ユーザがゲノムデータをインデックス作成パイプラインパイプラインへとアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールをさらに含む。さらなる実施形態において、ユーザがゲノムデータをアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールは、アップロードが完了するとユーザに個人識別子を発行する。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施形態において、ユーザがクエリを入力することを可能にするインタフェースは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せのうちのいずれかのエントリを受けるユニバーサルインタフェースである。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、遺伝子名を含み、ランク付き結果は、該遺伝子に関連付けられたバリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、個人識別子を含み、ランク付き結果は、該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、個人識別子及び表現型を含み、ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、遺伝子バリアントを含み、ランク付き結果は、そのゲノム内に該バリアントを有する患者の患者識別子を含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、表現型を含み、ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、クエリは、自然言語用語と、１つ以上の特殊演算子とを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、第１の患者識別子と、少なくとも第２の患者識別子とを含み、個人識別子の各々は、演算子によって分離され、ランク付き結果は、第１の患者のゲノム内には存在するが第２の患者のゲノム内には存在しない遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、子についてのものである第１の患者識別子と、子の母についてのものである第２の患者識別子と、子の父のものである第３の患者識別子とを含み、ランク付き結果は、子のゲノム内には存在するが、母又は父のどちらのゲノムにも存在しない遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、ゲノム配列の母集団を含み、そのゲノム配列の母集団を用いて、ゲノム配列の母集団の要素内に存在するバリアントについての相対頻度が計算される。いくつかの実施形態において、ゲノム配列の母集団は、少なくとも１０，０００ゲノム配列を含む。さらなる実施形態において、ゲノム配列の母集団は、少なくとも１００，０００ゲノム配列を含む。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、相対頻度を用いて、ユーザクエリから得られた結果をランク付けすることを含む。いくつかの実施形態において、クエリは、人物の顔写真を含む。いくつかの実施形態において、結果は、フィルタリング無しでランク付けされる。いくつかの実施形態において、結果は、遺伝子、遺伝子バリアント、タンパク質、経路、表現型、人物、記事、電子医療記録、対話型ツール、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施形態において、対話型ツールは、ゲノムブラウザ又は遺伝子ブラウザである。いくつかの実施形態において、結果のコンテンツに対するフィードバックは、アノテーションを含む。いくつかの実施形態において、結果のランク付けに対するフィードバックは、ある結果を除去することの示唆を含む。いくつかの実施形態において、結果のランク付けに対するフィードバックは、ある結果のランクを上げることの示唆を含む。いくつかの実施形態において、関連性学習エンジンは、外部ソースからの情報でユーザフィードバックを増強する。いくつかの実施形態において、ユーザクエリ自体が、アノテーションを含み、又はそうでなければデータベースに組み込まれる。いくつかの実施形態において、ユーザによるアクセスは、２ファクタ認証を必要とする。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、ユーザの音声を含む。いくつかの実施形態において、複数のインデックスは、複数のインデックスのうちの２つ以上を事前連結することによって数を減らされる。いくつかの実施形態において、本方法は、複数のインデックスのうちの２つ以上を事前連結することをさらに含む。
【００１２】
別の態様において、本明細書において、ゲノム検索エンジンアプリケーションを作成するためにプロセッサによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムでコード化された、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体が開示され、該アプリケーションは、コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと；インデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールであって、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新する、ソフトウェアモジュールと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと；クエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールであって、クエリエンジンは、ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ソフトウェアモジュールと、を含む。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ユーザが結果のコンテンツ及びランク付けに対するユーザフィードバックを提供することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールをさらに含む。さらなる実施形態において、アプリケーションは、関連性学習エンジンを提供するソフトウェアモジュールをさらに含み、関連性学習エンジンは、ユーザフィードバックを受け、フィードバックに基づいてランク付け式を調整する。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、メタデータを含む。さらなる実施形態において、メタデータは、個人識別子、生理学的データ、臨床データ、家族病歴データ、メタボロームデータ、及びマイクロバイオームデータのいずれかを含む。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、全ゲノム配列データ又は全エキソーム配列データを含む。いくつかの実施形態において、アプリケーションは、ユーザがゲノムデータをインデックス作成パイプラインパイプラインへとアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールをさらに含む。さらなる実施形態において、ユーザがゲノムデータをアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールは、アップロードが完了するとユーザに個人識別子を発行する。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施形態において、ユーザがクエリを入力することを可能にするインタフェースは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せのうちのいずれかのエントリを受けるユニバーサルインタフェースである。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、遺伝子名を含み、ランク付き結果は、該遺伝子に関連付けられたバリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、個人識別子を含み、ランク付き結果は、該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、個人識別子及び表現型を含み、ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、遺伝子バリアントを含み、ランク付き結果は、そのゲノム内に該バリアントを有する患者の患者識別子を含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、表現型を含み、ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、クエリは、自然言語用語と、１つ以上の特殊演算子とを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、第１の患者識別子と、少なくとも第２の患者識別子とを含み、個人識別子の各々は、演算子によって分離され、ランク付き結果は、第１の患者のゲノム内には存在するが第２の患者のゲノム内には存在しない遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、子についてのものである第１の患者識別子と、子の母についてのものである第２の患者識別子と、子の父のものである第３の患者識別子とを含み、ランク付き結果は、子のゲノム内には存在するが、母又は父のどちらのゲノムにも存在しない遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、ゲノム配列の母集団を含み、そのゲノム配列の母集団を用いて、ゲノム配列の母集団の要素内に存在するバリアントについての相対頻度が計算される。いくつかの実施形態において、ゲノム配列の母集団は、少なくとも１０，０００ゲノム配列を含む。さらなる実施形態において、ゲノム配列の母集団は、少なくとも１００，０００ゲノム配列を含む。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、相対頻度を用いて、ユーザクエリから得られた結果をランク付けすることを含む。いくつかの実施形態において、クエリは、人物の顔写真を含む。いくつかの実施形態において、結果は、フィルタリング無しでランク付けされる。いくつかの実施形態において、結果は、遺伝子、遺伝子バリアント、タンパク質、経路、表現型、人物、記事、電子医療記録、対話型ツール、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施形態において、対話型ツールは、ゲノムブラウザ又は遺伝子ブラウザである。いくつかの実施形態において、結果のコンテンツに対するフィードバックは、アノテーションを含む。いくつかの実施形態において、結果のランク付けに対するフィードバックは、ある結果を除去することの示唆を含む。いくつかの実施形態において、結果のランク付けに対するフィードバックは、ある結果のランクを上げることの示唆を含む。いくつかの実施形態において、関連性学習エンジンは、外部ソースからの情報でユーザフィードバックを増強する。いくつかの実施形態において、ユーザによるアクセスは、２ファクタ認証を必要とする。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、ユーザの音声を含む。いくつかの実施形態において、複数のインデックスは、複数のインデックスのうちの２つ以上を事前連結することによって数を減らされる。
【００１３】
別の態様において、本明細書において開示されるのは、ゲノム検索エンジンを提供するコンピュータ実装方法であり、この方法は、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスをコンピュータストレージ内でソートすることと；インデックス作成パイプラインを提供することであって、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新する、インデックス作成パイプラインを提供することと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示することと；クエリエンジンを提供することであって、クエリエンジンは、ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、クエリエンジンを提供することと、を含む。いくつかの実施形態において、方法は、ユーザが結果のコンテンツ及びランク付けに対するユーザフィードバックを提供することを可能にするユーザインタフェースを提示することをさらに含む。さらなる実施形態において、方法は、関連性学習エンジンを提供することをさらに含み、関連性学習エンジンは、ユーザフィードバックを受け、フィードバックに基づいてランク付け式を調整する。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、メタデータを含む。さらなる実施形態において、メタデータは、個人識別子、生理学的データ、臨床データ、家族病歴データ、メタボロームデータ、及びマイクロバイオームデータのいずれかを含む。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、全ゲノム配列データ又は全エキソーム配列データを含む。いくつかの実施形態において、方法は、ユーザがゲノムデータをインデックス作成パイプラインパイプラインへとアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示することをさらに含む。さらなる実施形態において、ユーザがゲノムデータをアップロードすることを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールは、アップロードが完了するとユーザに個人識別子を発行する。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施形態において、ユーザがクエリを入力することを可能にするインタフェースは、ゲノム配列ファイル、遺伝子、遺伝子バリアント若しくは突然変異、個人識別子、薬物、表現型、又はそれらの組合せのうちのいずれかのエントリを受けるユニバーサルインタフェースである。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、遺伝子名を含み、ランク付き結果は、該遺伝子に関連付けられたバリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、個人識別子を含み、ランク付き結果は、該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、個人識別子及び表現型を含み、ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた該個人のゲノム内の遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、遺伝子バリアントを含み、ランク付き結果は、そのゲノム内に該バリアントを有する患者の患者識別子を含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、表現型を含み、ランク付き結果は、該表現型に関連付けられた遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、クエリは、自然言語用語と、１つ以上の特殊演算子とを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、第１の患者識別子と、少なくとも第２の患者識別子とを含み、個人識別子の各々は、演算子によって分離され、ランク付き結果は、第１の患者のゲノム内には存在するが第２の患者のゲノム内には存在しない遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、子についてのものである第１の患者識別子と、子の母についてのものである第２の患者識別子と、子の父のものである第３の患者識別子とを含み、ランク付き結果は、子のゲノム内には存在するが、母又は父のどちらのゲノムにも存在しない遺伝子バリアントを含む。いくつかの実施形態において、ゲノムデータは、ゲノム配列の母集団を含み、そのゲノム配列の母集団を用いて、ゲノム配列の母集団の要素内に存在するバリアントについての相対頻度が計算される。いくつかの実施形態において、ゲノム配列の母集団は、少なくとも１０，０００ゲノム配列を含む。さらなる実施形態において、ゲノム配列の母集団は、少なくとも１００，０００ゲノム配列を含む。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、相対頻度を用いて、ユーザクエリから得られた結果をランク付けすることを含む。いくつかの実施形態において、クエリは、人物の顔写真を含む。いくつかの実施形態において、結果は、フィルタリング無しでランク付けされる。いくつかの実施形態において、結果は、遺伝子、遺伝子バリアント、タンパク質、経路、表現型、人物、記事、電子医療記録、対話型ツール、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施形態において、対話型ツールは、ゲノムブラウザ又は遺伝子ブラウザである。いくつかの実施形態において、結果のコンテンツに対するフィードバックは、アノテーションを含む。いくつかの実施形態において、結果のランク付けに対するフィードバックは、ある結果を除去することの示唆を含む。いくつかの実施形態において、結果のランク付けに対するフィードバックは、ある結果のランクを上げることの示唆を含む。いくつかの実施形態において、関連性学習エンジンは、外部ソースからの情報でユーザフィードバックを増強する。いくつかの実施形態において、ユーザによるアクセスは、２ファクタ認証を必要とする。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、ユーザの音声を含む。いくつかの実施形態において、複数のインデックスは、複数のインデックスのうちの２つ以上を事前連結することによって数を減らされる。
【００１４】
本発明の特徴及び利点のより良い理解は、例証的な実施形態を述べる以下の詳細な説明及び添付の図面を参照することによって得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示の検索エンジンのためのシステムアーキテクチャの非限定的な例を示す。
【図２Ａ】現行のインデックス作成システムと共に使用するためのデータ構造の非限定的な例を示す。ここでは、患者が行内に並べられ、基準ゲノムと比較された、個人が有するゲノバリアントが列内に列挙される。
【図２Ｂ】現行のインデックス作成システムと共に使用するためのデータ構造の非限定的な例を示す。ここでは、検索語（例えばキーワード）が行内に並べられ、その用語に関連付けられたゲノムバリアントが列内に列挙される。
【図２Ｃ】データ接続の非限定的な概念例を示す。この例において、Ｋは個人のゲノムであり、Ｔは用語であり、Ｃは、個人ゲノムバリアントである。
【図２Ｄ】データ編成の非限定的な概念例を示す。例えば、遺伝子を、他の遺伝子、経路、及びゲノムバリアント（ＣＰＲＡ）と関連付けることができる。用語を、他の用語、キーワード、及び遺伝子と関連付けることができる。
【図３】本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法のユーザインタフェースの非限定的な例を示し、この事例では、単一の検索ボックスで、ユーザが様々なクエリを入力すること及びランク付き結果を受けることが可能になる（例えば、ユーザは、用語「がん（ｃａｎｃｅｒ）」を入力し、がんとの関連を有するゲノムバリアントを列挙する結果が返される）
【図４】本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法で用いることができる検索構文の非限定的な例を示し、この事例では、単一の検索ボックスで、ユーザが様々なクエリを入力すること及びランク付き結果を受けることが可能になる。特定の実施形態において、このボックスは、初期検索ページに表示される。
【図５】本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法で用いることができる検索構文の非限定的な例を示す。特定の実施形態において、このボックスは、冒頭の検索ページに表示される。
【図６】特定の構文「＠ｊｏｈｎ  ｈｏｍｏｚｙｇｏｕｓ  ｍｅｌａｎｏｍａ」で得られる検索結果の非限定的な例を示す。
【図７】特定の構文「＠ｋｉｄ−＠ｍｏｍ−＠ｄａｄ  ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ」で得られる検索結果の非限定的な例を示す。
【図８Ａ】ユーザクエリから返される検索結果の非限定的な例を示す。
【図８Ｂ】ユーザクエリから返される検索結果の非限定的な例を示す。
【図９】例示的なランク付け階層を示す。
【図１０】複数の結果に適用されるランク付け階層の非限定的な例を示す。
【図１１】評価コーパスについての概念的アーキテクチャを示す。
【図１２】手動アノテーション及び自動アノテーションの両方を調和させたバリアント解析のための非限定的なアルゴリズムを示す。
【図１３Ａ】ユーザクエリから返される検索結果の非限定的な例、この事例ではユーザフィードバックモジュールの非限定的な例を示す。
【図１３Ｂ】ユーザクエリから返される検索結果の非限定的な例、この事例ではユーザフィードバックモジュールの非限定的な例を示す。
【図１４】実施例４で詳述するカスタムランク付け検索の非限定的な例を示す。
【図１５Ａ】ある個人の、又はその個人が有する遺伝子バリアントの医学的検索の非限定的な例示的出力を示す。この検索は、医療サービスプロバイダ又は医師が行うこともできる。
【図１５Ｂ】ある個人の、又はその個人が有する遺伝子バリアントの医学的検索の非限定的な例示的出力を示す。この検索は、医療サービスプロバイダ又は医師が行うこともできる。
【図１６】特定のバリアントを有するデータベース内のゲノムの割合を視覚化した非限定的な例示的出力を示す。
【図１７】そのゲノム及び表現型データをデータベースに追加した個人における、バリアントと、特定の表現型形質（例えば、ＢＭＩ、身長、体重、血糖等）との関連を視覚化した、非限定的な例示的出力を示す（関連は、そのゲノムバリアントの接合状態に基づく箱ひげプロットによって示される）。
【図１８】ユーザが自分自身のゲノムデータ又はカスタムデータセットを入力することを可能にするポータルの非限定的な例を示す。
【図１９Ａ】男性及び女性の身長の分布を示す表現型／遺伝子型プロットの非限定的な例を示す。
【図１９Ｂ】染色体コピー数多型及び性別を示す表現型／遺伝子型プロットの非限定的な例を示す。
【図２０Ａ】パーソナルゲノムアップロードの非限定的な例を示し、家族トリオについてサードパーティの遺伝子型をアップロードすることを示す。
【図２０Ｂ】バリアントデータの文脈における、アップロードされたトリオの解析を示す。
【図２１Ａ】ＢＭＩに関する対話型ゲノムワイド関連研究（ＧＷＡＳ）を示す、実時間ＧＷＡＳの非限定的な例を示す。
【図２１Ｂ】ＢＭＩが突然変異の存在と相関することを示す、実時間ＧＷＡＳの非限定的な例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本明細書では、特定の実施形態において、コンピュータ実装システムが説明され、該システムは、コンピュータストレージと、少なくとも１つのプロセッサ、実行可能命令を行うように構成されたオペレーティングシステム、及びメモリとを含むデジタル処理デバイスと、ゲノム検索エンジンアプリケーションを作成するためにデジタル処理デバイスによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムとを含み、該アプリケーションは、コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと；インデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールであって、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新する、ソフトウェアモジュールと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと；クエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールであって、クエリエンジンは、ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ソフトウェアモジュールと、を含む。
【００１７】
また本明細書では、特定の実施形態において、ゲノム検索エンジンアプリケーションを作成するためにプロセッサによって実行可能な命令を含むコンピュータプログラムでコード化された、非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体が説明され、該アプリケーションは、コンピュータストレージに記録された、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスと；インデックス作成パイプラインを提供するソフトウェアモジュールであって、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新する、ソフトウェアモジュールと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示するソフトウェアモジュールと；クエリエンジンを提供するソフトウェアモジュールであって、クエリエンジンは、ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、ソフトウェアモジュールと、を含む。
【００１８】
また本明細書において、特定の実施形態において、ゲノム検索エンジンを提供するコンピュータ実装方法が説明され、この方法は、トークン化されたゲノムデータを含む複数のインデックスをコンピュータストレージ内でソートすることと；インデックス作成パイプラインを提供することであって、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータ及びゲノムデータに関連付けられたアノテーションを摂取し、遺伝子名及び遺伝子バリアント名を保ちながらデータをトークン化し、トークン化されたデータでインデックスを更新する、インデックス作成パイプラインを提供することと；ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするユーザインタフェースを提示することと；クエリエンジンを提供することであって、クエリエンジンは、ユーザクエリを受け、１つ以上の関連インデックスを選択し、選択されたインデックスにランク付け式を適用してランク付き結果を返す、クエリエンジンを提供することと、を含む。特定の実施形態において、インデックスは、検索速度が速くなって検索と結果との間の遅れ時間が短くなるように、部分的に事前連結された構成で最適にフォーマットされる。例えば、ゲノムデータを含む元の複数のインデックスを事前連結して、インデックスの総数を、２倍、３倍、４倍、５倍、６倍、７倍、８倍、９倍、１０倍又はそれを上回る倍率で減らして、より高速の最適化された検索を可能にすることができる。いくつかの実施形態において、複数のインデックスは、複数のインデックスのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれより多くを事前連結することによって数が減らされる。いくつかの実施形態において、複数のインデックスは、複数のインデックスのうちの２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００又はそれより多くを事前連結することによって数が減らされる。いくつかの実施形態において、事前連結は、ユーザがクエリを入力する前に行われる。
【００１９】
特定の定義
別様に定義されない限り、本明細書で用いられるすべての技術用語は、本発明が属する分野の当業者が一般に理解するのと同じ意味を有する。本明細書及び添付の特許請求の範囲において用いられる場合、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかにそうでないことを規定しない限り、複数の指示事項を含む。本明細書における「又は」に対する言及はいずれも、特段の断りのない限り「及び／又は」を包含することが意図される。
【００２０】
別様に指定されない限り、本明細書で用いられる「約」は、述べた量の１０％、５％、又は１％以内を意味する。
【００２１】
アーキテクチャ
検索エンジンアーキテクチャが配備され、ゲノムデータ及び構造データに対する特定のニーズに適合される。アーキテクチャは、（ｉ）ブラウザベースのユーザインタフェース、（ｉｉ）要求に応答するクエリエンジン、（ｉｉｉ）インデックス作成パイプライン、及び（ｉｖ）関連性学習システム、という４つの主構成要素から成る。ユーザインタフェース（ＵＩ）の全体としての機能は、クエリ及び検索結果のナビゲートのための統合された応答性の高い方法を提示することである。ＵＩは、検索セッションの状態をアクティブに維持する、システムの唯一の構成要素である。ＵＩは、ユーザクエリを受け、これをクエリエンジンに中継し、結果として得られたランク付きリストをレンダリングし、ユーザが検索結果と対話することを（ａ）関連性フィードバック−−ユーザの情報ニーズに対して結果が適切に回答しているかどうかの承認／非承認型（ｔｈｕｍｂｓ−ｕｐ／ｄｏｗｎ  ｔｙｐｅ）評価、及び（ｂ）検索結果によって提示された情報の確度に対するコメント、という２つの相異なる方式で可能にする。特定の実施形態において、ＵＩは、（１）即時応答性であること、（２）インフォマティブであること、及び（３）明瞭であることが必要とされる。図１は、本開示の方法を実装することができるシステムアーキテクチャの非限定的な例である。データ（Ｓ３）１０２は、インデックス作成パイプライン１０４に、ウェブリソース１０６、個人ユーザ、研究者、又はヘルスケアプロバイダによってアップロードされたゲノム（パーソナルゲノムアップロード）１０８、配列決定サービスによって直接アップロードされたゲノム（例えばＨＬＩ配列決定）１１０、及び、エキスパートユーザ又は検索エンジンを制御するエンティティによってキュレーションされたアノテーション（ＨＬＩアノテーション１１２）から追加することができる。インデックス作成パイプライン１０４によって追加されたデータは、１つ以上のインデックス１１４内に格納される。ユーザインタフェース１１６は、ユーザがクエリを入力すること及びクエリエンジン１１８による結果を受けることを可能にする。特定の実施形態において、これはＨＴＴＰ負荷バランサ１２０を必要とする。特定の実施形態において、これは認証プロキシ１２２を必要とする。インデックス１１４から取得された結果は、ＬｅＴｏＲエンジン（ランク付けのための学習：Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｏ  Ｒａｎｋ）１２４によってランク付けされる。結果をランク付けするための規則は、評価コーパス１２６内に収容される。この例では、試験スイート（ｔｅｓｔｉｎｇ  ｓｕｉｔｅ）１２８が、結果を監視すること及び改良すること並びにデータをログ１３０の形態で送出することを可能にする。
【００２２】
インデックス作成パイプライン
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、インデックス作成パイプライン、又はその使用を含む。特定の実施形態において、インデックス作成パイプラインは、（ａ）ゲノムデータ及びアノテーションデータの多様なソースをこれらがリリースされたとき又は更新されたときに摂取すること、（ｂ）これらを構文解析して、統一された形態に変換すること、（ｃ）クエリエンジン及び関連性学習システムによって用いられるインデックスを更新すること、及び（ｄ）必要に応じてインデックスを複数のクエリ−エンジンノードに伝搬すること、という４つのタスクを担当する。特定の実施形態において、インデックス作成パイプラインは、（１）すべての関連リソースの適時のカバー、（２）あらゆるソースにおける正確なドメイン特異的トークン化／用語の統一、及び（３）頻繁なインデックス更新のための高スループットを可能にする。いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、インデックス作成前に、データを収集し、構文解析又はトークン化する。特定の実施形態において、インデックス作成パイプラインは、トークン化されたデータを圧縮する。いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインによってトークン化されるデータは、ゲノムデータ、メタボロミックデータ、マイクロバイオームデータ、表現型データ、又は生理学的データである。
【００２３】
従来のトークン化アルゴリズムは、（ｉ）非英数字キャラクタをインデックス作成単位の境界として扱うこと、又は（ｉｉ）非英数字キャラクタを除去することのいずれか、又は（ｉ）及び（ｉｉ）のある種の組合せによって動作する。この手法は、ゲノムテキストにおいて一般に用いられている識別子では失敗する。例えば、ＤＮＡ突然変異は、ヒトゲノムバリエーション学会（Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ：ＨＧＶＳ）によって、以下のキャラクタの文字列：「ｃ．［＝／／８３Ｇ＞Ｃ］」で識別することができる。従来のパーサは、この突然変異識別子を、（ｉｉ）単一のインデックス作成単位「ｃ８３ＧＴ」、又は（ｉ）独立したインデックス作成単位の三つ組「ｃ」、「８３Ｇ」及び「Ｃ」のどちらかに変換する。（ｉ）も（ｉｉ）も、突然変異の適切な表現を与えない。同様の問題は、ゲノム及び生物学的テキストにおける他の概念、例えば遺伝子名、化合物及び数量／百分率量でも発生する。本発明者らは、これらの問題を３ステップのアルゴリズムで克服する。すなわち（１）テキスト内の既知のエンティティを識別して抽出する、パターンマッチング規則のシーケンスを適用する；（２）２つのヒューリスティック規則、すなわち（２ａ）クラスＡのキャラクタ（＆！”＄％＊＜＞？＠＃＼｜〜＝）をスペースで置換する；（２ｂ）クラスＢのキャラクタ（，．：；（）［］’／）がスペースに直接隣接している場合にはこれを除去する、を適用して、テキストをトークン化してエンティティにする；（３）標準的な検索エンジントークン化を適用し、得られたインデックス作成単位を、Ｋｒｏｖｅｔｚステマにより、その原形（ｒｏｏｔ  ｆｏｒｍ）まで短縮する。いくつかの実施形態において、トークン化アルゴリズムは、非英数字キャラクタを除去しない。いくつかの実施形態において、トークン化アルゴリズムは、非英数字キャラクタをインデックス作成単位の境界として扱わない。
【００２４】
いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、ゲノムデータをトークン化するように最適化される。特定の実施形態において、本明細書で説明されるゲノムデータは、ヌクレオチド配列データを含む。特定の実施形態において、ヌクレオチド配列データは、ＤＮＡ配列、ＲＮＡ配列、ｃＤＮＡ配列、又はそれらの任意の組合せである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、遺伝子名、遺伝子記号、又は遺伝子座標である。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１０ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１，０００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１０，０００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１００，０００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１，０００，０００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１，０００，０００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。特定の実施形態において、ゲノムデータは、１０，０００，０００ヌクレオチド長を超えるヌクレオチドのストリングである。ゲノムデータは、１，０００；５，０００；１０，０００；２０，０００；３０，０００；４０，０００；５０，０００；６０，０００；７０，０００；８０，０００；９０，０００；１００，０００；２００，０００；３００，０００；４００，０００；５００，０００；６００，０００；７００，０００；８００，０００；９００，０００；又は１，０００，０００（その中のインクリメントを含む）を超える複数のゲノムからのデータを含むことができる。データは、バリアントと、そのバリアントと個人及びその表現型データとの関連のみを含むことができる。データは、ＦＡＳＴＡ、．ｔｘｔ、．ｖｃｆ、又はゲノム配列決定サービスの専用形式を含む任意の適切な形式にフォーマットすることができる。データは、一塩基多型と、関連付けられたｒｓ番号とのリストを含むことができる。
【００２５】
いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、メタボロミックデータをトークン化するように最適化される。特定の実施形態において、メタボロミックデータは、特定の炭水化物、特定の脂質、特定のアミノ酸、特定のタンパク質、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、アルカリフォスファターゼ、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、前立腺特異抗原、ホルモン、インスリン、グルカゴン、レプチン、アジポネクチン、脂肪酸、非エステル化脂肪酸、オメガ−３脂肪酸、コレステロール、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）、超低密度リポタンパク質（ＶＬＤＬ）、カイロミクロン、トリグリセリド、ジグリセリド、モノグリセリド、炭水化物、糖、グルコース、グリコーゲン、胆汁酸、ビリルビン、胆汁酸塩、電解質、カルシウム、ナトリウム、カリウム、マグネシウム、塩化物、重炭酸塩、血液ｐＨ、ヘモグロビン、ヘモグロビンＡ１ｃ、白血球数、血圧などの代謝産物を含む。特定の実施形態において、インデックス作成パイプラインは、代謝産物の濃度をトークン化するように最適化される。特定の実施形態において、インデックス作成パイプラインは、代謝産物の濃度を、マイクロリットル（μＬ）、ミリリットル（ｍＬ）、センチリットル（ｃＬ）、デシリットル（ｄＬ）、又はリットル（Ｌ）当たり、ピコグラム（ｐｇ）、ナノグラム（ｎｇ）、マイクログラム（μｇ）、ミリグラム（ｍｇ）、グラム（ｇ）、又はキログラム（Ｋｇ）にトークン化するように最適化される。特定の実施形態において、濃度は、単位毎ミリリットル（Ｕ／ｍＬ）、単位毎センチリットル（Ｕ／ｃＬ）、単位毎デシリットル（Ｕ／ｄＬ）、単位毎リットル（Ｕ／Ｌ）、ミリグラム毎ミリリットル（ｍｇ／ｍＬ）、ミリグラム毎センチリットル（ｍｇ／ｃＬ）、ミリグラム毎デシリットル（ｍｇ／ｄＬ）、ミリグラム毎リットル（ｍｇ／Ｌ）、グラム毎ミリリットル（ｇ／ｍＬ）、グラム毎センチリットル（ｇ／ｃＬ）、グラム毎デシリットル（ｇ／ｄＬ）、グラム毎リットル（ｇ／Ｌ）、モル毎ミリリットル（ｍｏｌ／ｍＬ）、モル毎センチリットル（ｍｏｌ／ｃＬ）、モル毎デシリットル（ｍｏｌ／ｄＬ）、モル毎リットル（ｍｏｌ／Ｌ）で表される。特定の実施形態において、濃度は、モル濃度（ｍｏｌａｒｉｔｙ）（Ｍ）又は重量モル濃度（ｍｏｌａｌｉｔｙ）（ｍ）で表される。
【００２６】
いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、マイクロバイオミックデータをトークン化するように最適化される。特定の実施形態において、インデックス作成パイプラインは、属、種、及び株名をトークン化するように最適化される。いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、微生物種の存在量をトークン化するように最適化される。いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、１６Ｓリボソームサブユニット配列情報をトークン化するように最適化される。いくつかの実施形態において、インデックス作成パイプラインは、リード・パー・ミリオン、リード・パー・ビリオン、コロニー形成単位（ＣＦＵ）、及び／又はプラーク形成単位（ＰＦＵ）のような微生物種の存在量をトークン化するように最適化される。
【００２７】
図２Ａ及び図２Ｂは、データインデックスの非限定的な例を示す。特定の実施形態において、データは、行列としてインデックス化される。図２Ａにおいて、行２０２は、個人を表し、各列２０４は、その患者由来のゲノム位置及びゲノムバリアント（例えば、基準ゲノムに対するバリアント）を表す。例えば、「父（ｄａｄ）」行に対する列３の「１」は、「１＿１６８１０４４９６＿Ｃ＿Ｔ」と呼ばれるバリアント２０６の存在に対応し、これは１番染色体上の位置１６８１０４４９６においてＣがＴで置換されていることを示す。母（ｍｏｍ）（行２）及び子（ｃｈｉｌｄ）（行３）もまた同じバリアントを有するが、行４に示される個人のゲノムは、このバリアントを有さない。同様に、父に対する列７の「１」は、「１＿２２９４３１９１３＿Ｃ＿ＣＧ」と呼ばれるバリアント２０８の存在に対応し、これは、１番染色体上の位置２２９４３１９１３においてＣがＣＧで置換されている（すなわち、Ｃの後にＧが挿入されている）ことを意味する。この場合、母も子もこの特定のバリアントを有していない。特定の実施形態において、インデックスは、ゲノムバリアント及び患者識別子のみを含む。特定の実施形態において、複数のゲノムバリアントが各列内に格納される。特定の実施形態において、各バリアントは、単一の列に格納される。特定の実施形態において、格納される遺伝子バリアントは、点突然変異、インデル、転座、コピー数多型、所与のゲノムバリアントの接合性、又はそれらの任意の組合せとすることができる。いくつかの実施形態において、行数は、所与のインデックス内で患者又は個人の数（例えば、特定の研究に関連したすべてのクライアント又は患者）まで拡張可能である。いくつかの実施形態において、行数は、所与のインデックス内で用語又はキーワードの数まで拡張可能である。特定の実施形態において、各列は、位置及び遺伝子バリアントを表す。図２Ｂにおいて、行２１２は、特定の検索語を表し、列２１４は、その用語に関連付けられたゲノムバリアントを表す。特定の実施形態において、列は、特定のゲノムバリアントが特定の用語に関連付けられることの信頼度（例えば、特定のバリアントががんに関連付けられることの信頼度）を表す信頼水準を含む。図２Ｂに示す特定の例において、検索語「がん（ｃａｎｃｅｒ）」（行１）の列３に示される信頼水準２１６「３」は、がんが１番染色体の位置１６８１０４４９６におけるＣのＴによる置換に関連付けられることに高い信頼度があることを意味する。同様に、検索語ＮＦ１（行３）の列７の信頼水準２１８「１」は、１番染色体の位置２２９４３１９１３におけるＣの後のＧの挿入の関連は、ＮＦ１に関連付けられる可能性があるが、この関連の信頼水準は上記のがん関連バリアントの場合よりも低いことを意味する。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも１００万列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも２００万列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも３００万列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも５００万列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも１０００万列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも１億列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも２億列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも３億列を含む。特定の実施形態において、インデックスは、少なくとも５億列を含む。特定の実施形態において、すべてのインデックスのデータ構造（例えば、行列）は同じである。
【００２８】
図２Ｃにおいて、キー２２２、ＣＰＲＡ２２４、及び用語２２６についてのインデックスを含む、異なるインデックスとの相互作用を示す略模式図を示す。この図は、無限に拡張可能である。例えば、特定の用語Ｔ2が複数のゲノムバリアントＣ2及びＣ3に関連付けられる場合がある。さらに、ゲノムＫ2が複数のゲノムバリアントＣ1、Ｃ2及びＣ3に関連付けられることがある。Ｋ2に属するゲノムは、バリアントＣ1を有することができ、これは遺伝子Ｇ1に関連付けられ、これは表現型語Ｔ2に関連付けられ、このようにして、複数の反復を通じて、データネットワークは、発展し及び拡張することができる。
【００２９】
図２Ｄは、インデックス作成パイプラインによって作成することができるインデックスの例を示す。特定の実施形態において、行２３２は、随意に、患者、ゲノム、遺伝子、用語、遺伝子バリアント、表現型、メタボロームデータ、及びマイクロバイオームデータを表す。特定の実施形態において、列２３４は、随意に、患者、ゲノム、遺伝子、用語、遺伝子バリアント、表現型、メタボロームデータ、及びマイクロバイオームデータを表す。これらの例は、限定的ではなく、データ、メタデータ、及びデータラベルの型式を包含する。
【００３０】
図２Ａ〜図２Ｄのように定式化されたインデックスは、検索の速度及び効率を高めるために、（テーブルとしてフォーマットされた）特定のインデックスを事前連結することによって有利に配備することができる。事前連結されるテーブルの理想的な数は、１０より大きくかつ１００未満、５より大きくかつ８０未満、１０より大きくかつ７０未満、２０より大きくかつ６０未満、３０より大きくかつ５０未満とすることができる。これらの事前連結されたテーブルは、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、又は１０００（その中のインクリメントを含む）より多くのテーブルから生成することができる。このようにして事前連結されたテーブルは、事前連結されていないテーブルに比べて、速度を、約２倍、３倍、４倍、５倍、６倍、７倍、８倍、９倍、１０倍又はそれよりさらに高速にすることができる。クエリから結果までの絶対時間は、１０，０００、２０，０００、３０，０００、４０，０００、５０，０００、６０，０００、７０，０００、８０，０００、９０，０００、１００，０００、又は２００，０００（その中のインクリメントを含む）ヒトゲノムの当量を上回るヌクレオチドデータを超えるクエリに対して、約２秒、１秒、９００ミリ秒、８００ミリ秒、７００ミリ秒、６００ミリ秒、５００ミリ秒、４００ミリ秒、３００ミリ秒、２００ミリ秒、１００ミリ秒又はそれよりさらに（その中のインクリメントを含む）短くすることができる。クエリから結果までの絶対時間は、１×１０6、２×１０6、３×１０6、４×１０6、５×１０6、１×１０7、１×１０8（その中のインクリメントを含む）ゲノムバリアント又は突然変異の当量を上回るヌクレオチドデータを超えるクエリに対して、約２秒、１秒、９００ミリ秒、８００ミリ秒、７００ミリ秒、６００ミリ秒、５００ミリ秒、４００ミリ秒、３００ミリ秒、２００ミリ秒、１００ミリ秒又はそれよりさらに（その中のインクリメントを含む）短くすることができる。
【００３１】
クエリエンジン
特定の実施形態において、クエリエンジンは、ユーザクエリ（例えばＨＴＴＰ  ＰＯＳＴリクエストとして）を受け、事前計算されたインデックスファイルの収集に基づいて、ランク付きの結果リスト（例えば、非同期ＪＳＯＮとして）で応答する、ステートレスサーバである。特定の実施形態において、クエリエンジンは、以下の機能を実行する：（ａ）クエリを構文解析し、ユーザの意図（例えば、ユーザはバリアントを所望しているのか又はＰｕｂＭｅｄ刊行物を所望しているのか）を分類し、（ｂ）クエリの修正及び提案をＵＩに提供し、（ｃ）クエリを関連類義語で選択的に拡張し、（ｄ）使用する適切なインデックスを決定し、（ｅ）すべての結果を、予測したクエリ意図に対するそれらの関連性によってランク付けし（例えば、あるクエリに対しては病原性、他のクエリに対しては頻度、等）、（ｆ）ＵＩからの対話／フィードバック信号を処理する。特定の実施形態において、クエリエンジンは、（１）あらゆるクエリに対して１秒以下の待ち時間及び（２）数百の同時ユーザまでの拡張性を可能にする。クエリエンジンは、生物医学の科学者、技術者、遺伝子カウンセラー、及び医療従事者（医師、看護師、ナースプラクティショナー、又は医療ケアを提供することを認定されたそれ以外の者）のうちのいずれか１人以上によってクエリされること対して最適化される。クエリエンジンは、簡素化された検索構文を可能にするので、遺伝学の訓練又はバイオインフォマティクスの訓練をあまり受けていない個人でも、検索エンジンにクエリして、ユニークバリアント、他の個人（例えば、子又は親）と共有するバリアント、又はエキスパート若しくは統計的解析によって医学的にアクショナブルであることが既に示されたバリアントを検索することができる。
【００３２】
ユーザクエリ、入力、及び出力
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、ユーザがユーザクエリを入力することを可能にするインタフェース、又はその使用を含む。特定の実施形態において、ユーザクエリは、音声によるものとすることができる。いくつかの実施形態において、ユーザクエリは、特定の遺伝子名又は遺伝子記号、患者／個人ＩＤ番号、表現型又は生理学的形質を含む。特定の実施形態において、特定の遺伝子名に対するすべての類義語は、同じに扱われる。いくつかの実施形態において、ユーザは、一塩基多型に対する指示符号、例えばｒｓ番号（例えばｒｓ１２３４５、ｒｓ１２３４５６、ｒｓ１２３４５６７、ｒｓ１２３４５６７８）などを入力することができる。いくつかの実施形態において、入力は、チェックボックス又はクリッカブルボタンであり、これは出力を、配列バリアント、疾患、表現型データ、メタボロミックデータ、人口統計学的データ、共通バリアント、非共通バリアント、及び統計的に有意なバリアントに制限する又はフィルタする。特定の実施形態において、結果は、ソート可能であり、お気に入りとして指定することも可能であり、又は別のプログラムにエクスポートすることも可能である。特定の実施形態において、個々の検索語は、組合せ可能であり、又は階層化することが可能である。特定の実施形態において、個人は、ある特定の結果集合内で、付加的なユーザクエリ又はフィルタリングを用いて付加的情報について検索することができる。表１は、所望される情報、ユーザ入力例、及び出力例のいくつかの実施形態を例示する。表１は、ユーザが展開することができるクエリの排他的又は網羅的なリストではない。
【表１】
2019514143.tif 000003
2019514143.tif 000004
【００３３】
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、クエリが、非常にフレキシブルな自然言語検索語を用いることを可能にする類義語辞書を含む。特定の実施形態において、類義語辞書は、疾患、遺伝子名、表現型形質、試験結果、細菌の属及び種、並びに人口統計学的記号表現（ｓｉｇｎｉｆｉｅｒ）を含む。
【００３４】
クエリエンジン
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、クエリエンジン、又はその使用を含む。図３〜図８を参照すると、いくつかの実施形態において、ユーザは、そのクエリを単一の検索ボックス３０２に入力する（図３参照）。いくつかの実施形態において、検索ページは、単一の検索ボックス４０２と、利用可能な構文４０４のリストとを含む（図４参照）。図５は、検索構文５０２のさらなる非限定的な例を示す。図６は、検索ボックス６０２に入力された例示的な検索ストリングを示し、この場合、ユーザ「Ｊｏｈｎ」は、黒色腫に関連付けられたホモ接合突然変異６０４を見つけることができる。図７は、検索ボックス７０２に入力された例示的な検索ストリングを示し、この場合、親は、子には存在するが両親には存在しない遺伝子バリアント７０４（ｄｅ  ｎｏｖｏ突然変異）を見つけるために調べることができる。図８Ａ及び図８Ｂは、特定の検索に対して返される結果のさらなる非限定的な例を示す。ユーザがクエリを入力すると、１つ又は複数の検索インデックスの統計８０２がユーザに対して表示される。クエリに応答して、データベースが検索され、クエリヒットが識別され、後述のようにランク付けされ、検索結果８０４のランク付きリストがユーザに提示される。各検索結果は、メタデータ８０６及び関連のアノテーション８０８を含む。いくつかの実施形態において、クエリは、（概念的には随意の）自然言語用語を特殊演算子と組み合わせたものから成る（図７参照）。いくつかの実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定の情報（例えば、特定のクライアント）を明確に参照すること又は特定の制約条件を課す（例えば、結果として、遺伝子のみを提供する）ことを可能にする。特定の実施形態において、演算子は、プラス記号、マイナス記号、等号、アンパサンド、アスタリスク、引用符、丸括弧、ブラケット、中括弧、バックスラッシュ、フォワードスラッシュ、コロン、セミコロン、ハッシュ記号（＃）、アット記号（＠）、チルダ記号（〜）、等号（＝）、大なり記号（＞）、小なり記号（＜）、及び単語ＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴ、ＥＸＣＥＰＴを含むがこれらに限定されない。特定の実施形態において、システムとの基本的な対話は、現代的な検索エンジンと非常に似ている。特定の実施形態において、ユーザは、情報ニーズを有しており、クエリをタイプし、検索結果を調べ、彼が見たものに基づいて彼のクエリを修正するか又は検索結果と対話するか、そのどちらかを行う。しばしば、検索結果との対話の結果として、新たな検索がもたらされる。特定の実施形態において、システムは、高度に対話型であり、人間と機械との間の「ダイアログ」で質問に対して回答する。特定の実施形態において、ユーザは、クエリを単一の検索ボックス内にタイプする。特定の実施形態において、クエリは、（概念的には随意の）自然言語用語を特殊演算子と組み合わせたものから成る。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定の情報を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定のクライアント／患者／個人を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特���演算子は、ユーザが特定の遺伝子を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザがゲノム内の特定の位置を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが、コピー数多型、遺伝子数変動、及び染色体数変動のような、ゲノム上に固定された位置を有さない特定の変動を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定の配列バリアントを明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定の疾患を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定のタイプの生理学的データを明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザが特定のタイプの微生物属、種又は株を明確に参照することを可能にする。特定の実施形態において、システムは、クエリの意図を推量しようとする。特定の実施形態において、特殊演算子は、ユーザがあいまいさを除去することを可能にする。特定の実施形態において、検索エンジンは、以下を可能にする：
１．表現型及び遺伝子型の値をプロットする能力：検索結果の迅速な視覚的概要（対立遺伝子（アレル）分布を示す例示的な出力に関する図１５Ａ及び図１５Ｂ、並びに、表現型（ＢＭＩ）ｖｓ接合状態（メジャーアレルについてのホモ接合、ヘテロ接合、又はマイナーアレルについてのホモ接合）に関する図１６を参照）；
２．例えば図１７に示すように、パーソナルゲノムをアップロードし、大規模な商用又は公的データベースを背景にしてこれを解析する能力；
３．新たな表現型をアップロードし、既存の大規模な商用又は公的データベースの文脈でこれを解析する（これをフィルタする、これをプロットする、これに対してＧＷＡＳを実行する）能力；
４．随意の表現型及びコホートに対して、実時間のカスタマイズ可能なゲノムワイド関連解析（ＧＷＡＳ）を行う能力；
５．所与のゲノム又はファミリー内のバリアントに基づいて遺伝子及び経路に対して実時間のバーデン試験（ｂｕｒｄｅｎ  ｔｅｓｔ）を行う能力；
６．検索インデックスにクエリすることによって全ゲノム配列決定レポートを自動的に作成する能力；
７．個々のゲノム又はゲノムのファミリー内の所与の突然変異の根底にあるリード（ｒｅａｄｓ）をすばやく視覚化する能力；
８．コホート全体を単一ゲノムとして解析する能力；
９．３ｄタンパク質構造上のバリアント残基を視覚化する能力；
１０．検索結果の集合を後で使用するために保存し、呼び出す能力
１１．クエリのインテリジェント・オートコンプリーション；
１２．不可欠性（ｅｓｓｅｎｔｉａｌｉｔｙ）、保存（ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ）及び不耐性（ｉｎｔｏｌｅｒａｎｃｅ）を含む、ある範囲の重要度スコアによって、バリアントにクエリする能力。
【００３５】
ランク付け式
ユーザに関連した結果を返すために、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、ランク付け式を配備する。ランク付け式は、特定の結果の関連性を決定するために用いられる重み付き基準の集合を含む。特定の実施形態において、各基準は、その基準の特定の関連性に応じて異なる重みが付けられている。図９は、ランク付け式の非限定的な例を示す。この特定の例は、４つの異なる基準９０２、すなわち、バリデーションランク付け（例えば、内部で開発されたランク付けシステム、又は当業者に公知のランク付けシステム）、ゲノムの高信頼領域内のバリアントの位置、対立遺伝子頻度、及びＣＡＤＤスコア（所与の突然変異の有害性をスコア付けする方法；国際出願番号ＰＣＴ／ＵＳ２０１４／０５６７０１参照）を利用する。所与の結果をランク付けするために用いられる基準の量は、拡張することができる。特定の実施形態において、ランク付け式は、単一の基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、少なくとも２つの異なる基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、少なくとも３つの異なる基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、少なくとも４つの異なる基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、少なくとも５つの異なる基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、少なくとも６つの異なる基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、少なくとも７つの異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１０の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１００の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１０の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１，０００の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１０の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１０，０００の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも１００，０００の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも２００，０００の異なる基準を用いる。いくつかの実施形態において、ランク付け式は、少なくとも５００，０００の異なる基準を用いる。特定の実施形態において、ランク付け式は、能動的であり、実験データ、知識、スコア又はアルゴリズムを用いる。能動的ランク付けをサポートするデータの例は、対立遺伝子頻度及びカウントを含む。知識の例は、遺伝子コードの修飾（タンパク質変更、タンパク質の短縮（ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ）、フレームシフト、置換、欠失、タンパク質の高発現又は低発現、機能要素の破損）の既知の又は期待される帰結を含む。スコアの例は、重症度のインデックス、突然変異不耐性のインデックス、保存のインデックス、正又は負の選択のインデックスを含む。アルゴリズムの例は、既知の機能的に重要なヒトバリアントの真理集合に対して訓練されたデータの数学的モデル、遺伝子の不可欠性を識別するプロトコル、突然変異不耐性部位を識別するプロトコル、並びに機械学習及び深層学習ツールを含む。特定の実施形態において、ランク付け式は、受動的である。受動的手法の例は、クライアントによって使用された検索クエリ用語からの学習、ユーザ及びエキスパートからのフィードバック、ランク付け及びアノテーション／コメントをサポートするツールからの学習を含む。特定の実施形態において、ランク付け式は、能動的ランク付け及び受動的ランク付けの両方を含む。特定の実施形態において、ランク付け式は、能動的ランク付け又は受動的ランク付けのどちらかを含む。能動的ランク付けは、その検索エンジンと共に提供されるソフトウェアが、特定のランク付けに各応答を与えるデータ、知識、アルゴリズム、スコアを含む場合に用いられる。受動的ランク付けは、その検索と共に提供されるソフトウェアが、クエリに対する応答のランク付けをユーザ対話から学習する場合に用いられる。図１０は、いくつかの異なるゲノムバリアントに対する精度関連計算１００２の実行の例を示す。これらのゲノムバリアントに対して特徴行列１００４を構築し、特徴の重み１００６を用いてランク付けプロセスを微調整することができる。関連性があるのは、特定のゲノムバリアントのみである。この例においては、すべての可能性のあるゲノムバリアントが、フィルタを適用することなくランク付けされる。特定の実施形態において、ランク付け式によってフィルタは適用されない。
【００３６】
特定の実施形態において、ランク付け式は、ユーザに返される情報を、入力クエリに対する関連性によってランク付けする。特定の実施形態において、ランク付け式は、ユーザ入力を利用して、特定の結果をランク付けする。特定の実施形態において、結果は、個々のユーザ、ユーザのグループ、又はユーザのタイプに対する関連性によってランク付けされる。例えば、研究者のような特定のユーザは、ヘルスケアプロバイダとは少し異なる結果を好むかもしれない。特定の実施形態において、結果は、ユーザが研究者であることに基づいてランク付けされる。特定の実施形態において、結果は、ユーザがヘルスケアプロバイダであることに基づいてランク付けされる。特定の実施形態において、結果は、ユーザが患者又は個人であることに基づいてランク付けされる。
【００３７】
関連性学習エンジン
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、関連性学習エンジン、又はその使用を含む。特定の実施形態において、関連性学習エンジンは、評価コーパスと対話して、ランク付け結果を改良する。特定の実施形態において、関連性学習エンジンは、ランク付け品質、すなわち最も有用な結果を各クエリに対して最上位に置くことを担当する。特定の実施形態において、エンジンは、インデックス作成パイプラインよって生成された表現及びクエリエンジンによって記録されたフィードバック信号を取得し、これを外部ソースで増強し、選択された評価測度を最適化するランク付け式を学習する。特定の実施形態において、最適な式は、クエリエンジンによって使用される特殊インデックスを事前計算することによって、コード化される。特定の実施形態において、関連性学習システムに対する優先度は、（１）現実的であるが完全に自動化された、ランク付け品質の評価、（２）選択された評価測度に関する高い確度、及び（３）インデックスとして効率的にコード化することができるランク付け式、である。特定の実施形態において、本発明者らが役立つものと期待する全データサイズは、完全な検索エンジンが単一のマシン上に常駐することが可能であって、それでもなお１日当たり百万クエリを処理することが可能であるようなサイズである。特定の実施形態において、エンジンは、マシンを複数回複製すること及び負荷バランサを導入することによって、スケール変更される。図１１は、関連性学習エンジンがどのように評価コーパスと対話するかを示す例示的な模式図である。評価コーパスは、手動キュレーションされたゲノムバリアント１１０２及びゲノムバリアントをどのようにランク付けすべきかの仕様１１０４を含む。各クエリは、ゲノムバリアントのランク付けを生成し、このランク付けの品質を、これらのゲノムバリアントの手動キュレーションに組み込まれた関連性に対するユーザフィードバックと比較することができる。評価コーパスは、外部ソースからのデータ、内部バリデーション及びキュレーションを含む。結果の精度は、ユーザフィードバックに基づいて測定される。
【００３８】
がん関連バリアントの評価コーパス
一連の手動及び自動プロセスを含む、自動化されたバリアントコールフォーマット（ＶＣＦ）トリアージ及びアノテーションの例示的なシステムを図１２に示す。いくつかの実施形態において、システムは、自動化されたバリアント解釈ワークフローを確立し、これは、手動介入有り又は無しで、外部及び内部データベースからバリアントをインポートし、ＡＣＭＧラベルを有さないバリアントに分類を割り当て、複数のレポート作成パイプラインを横断してレポートを作成する。いくつかの実施形態において、システムは、患者の病歴及び家族歴に関連のあるバリアントの手動検索及び分類を可能にするレポート作成及びインデックス作成パイプラインに表現型駆動バリアント優先順位付けステップを導入する。
【００３９】
いくつかの実施形態において、ゲノムバリアントに関するデータ、例えば、ＣｌｉｎＶａｒ、Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅ  Ｍｕｔａｔｉｏｎ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ＨＧＭＤ）又は商用データソースを含むがこれらに限定されないソース由来の、ＳｎｐＥｆｆ、対立遺伝子頻度、バリアント含有量、及びバリアント分類を含むがこれらに限定されない情報を含むＶＣＦデータ１２０１は、最初に信頼領域フィルタ１２０２及びパネルフィルタ１２０３を通って、キュレーションのためのキュレーションデータベース１２０４に転送される。いくつかの実施形態において、既に「病原性」、「確からしい病原性（Ｌｉｋｅｌｙ  Ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ）」、「ＶＵＳ」、「良性」、又は「確からしい良性」とラベルされたバリアントに関する期限切れのデータ及び期限切れではないデータは、事前レポート作成１２０９へ送られる。加えて、いくつかの実施形態によれば、すべてのデータはまた、良性疾患遺伝ベースのバリアントデータをフィルタする遺伝フィルタ１２０５及び良性疾患有病率ベースのバリアントデータをフィルタする有病率フィルタ１２０６を通して送られる。
【００４０】
いくつかの実施形態において、有病率フィルタ１２０６によってフィルタされたデータは、次いで、ＣｌｉｎＶａｒ及びＨＧＭＤを含むがこれらに限定されないデータベースにおいて利用可能なデータを相関させる１つ以上のバリアントデータベースフィルタ１２０７に送られ、ここで「良性」としてラベルされたバリアント、「手動分類」に関連付けられた信頼水準を有する「潜在的に病原性（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙ  Ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ）」としてラベルされたバリアント、及び「直接レポート作成」に関連付けられた信頼水準を有する「確からしい病原性」としてラベルされたバリアントに関するデータは、事前レポート作成１２０９へ送られる。いくつかの実施形態において、割り当てられていないデータは、バリアントデータベースフィルタ１２０７からバリアント分類１２０８へ送られ、これが１つ以上の規則に基づいてバリアントの分類を決定する。
【００４１】
いくつかの実施形態において、規則は、有病率（ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ）及び浸透度（ｐｅｎｅｔｒａｎｃｅ）情報を使用して、疾患有病率微分（ｄＡＦ）を計算し、これを対立遺伝子頻度（ＡＦ）と比較することによって、バリアントの分類を決定する。いくつかの実施形態において、ＡＦ及びｄＡＦは、ＥｘＡＣ、１０００  Ｇｅｎｏｍｅｓ、１０，０００  Ｇｅｎｏｍｅｓ、又は内部ＡＦデータベースを含むがこれらに限定されない１つ以上のソースの各々の中の単一民族集団に関連付けられたデータを記録することによって計算される。１つの例において、ＡＦ及びｄＡＦは、ＥｘＡＣによって報告されているようなすべてのアフリカ人由来のデータに関するものである。いくつかの実施形態において、疾患が「常染色体優性」、「Ｘ連鎖優性」、及び「Ｙ連鎖」として分類された場合、
【数１】
2019514143.tif 000005
であり、ここで有病率は、対応する遺伝子に関して最も高くリストされた関連付けられた百分率の値である。いくつかの実施形態において、疾患が、「常染色体劣性」及び「Ｘ連鎖劣性」として分類された場合、又は付加的に分類された場合、
【数２】
2019514143.tif 000006
である。
【００４２】
いくつかの実施形態において、発生数がＯｒｐｈａｎｅｔのようなソースから登録された場合、この発生数を用いて、以下の表２により疾患有病率が決定され、これは、その有病率の数字が他のソースから登録された有病率より大きい場合、又は他の登録された有病率データが存在しない場合、ｄＡＦの計算に組み込まれる。
【表２】
2019514143.tif 000007
【００４３】
いくつかの実施形態において、「遺伝性がん」としてカテゴリー化されないレポートについて、あるバリアントが、その遺伝が「常染色体劣性」、「Ｘ連鎖劣性」及び「Ｙ連鎖」としてラベルされたすべての疾患にリンクされた場合、かつ、そのバリアントが、いずれかの民族の部分母集団カウント内で１０％、５％、２％、１％、又は０．１％未満の最高記録マイナーアレル頻度（ＭＡＦ）を有するすべての疾患にリンクされた場合、システムは、そのバリアントデータに方法「疾患非特異的」及び分類「良性」を割り当て、バリアントデータを、ルーティング手順１２１０を介してＱＣレポート作成１２１１へ送る。しかしながら、いくつかの実施形態において、バリアントの計算されたＡＦがそのｄＡＦより大きい場合、システムは、バリアントに「疾患特異的」方法を再割り当てする。
【００４４】
いくつかの実施形態において、遺伝性がんとしてカテゴリー化されたレポートについて、あるバリアントが、その遺伝が「常染色体劣性」、「Ｘ連鎖劣性」、及び「Ｙ連鎖」としてラベルされたすべての疾患にリンクされた場合、かつ、そのバリアントが、いずれかの民族の部分母集団カウント内で１０％、５％、２％、１％、又は０．１％未満の最高記録マイナーアレル頻度（ＭＡＦ）を有するすべての疾患にリンクされた場合、システムは、そのバリアントに方法「疾患非特異的」及び分類「良性」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してＱＣレポート作成１２１１へ送る。いくつかの実施形態において、しかしながら、バリアントの計算されたＡＦがそのｄＡＦより大きい場合、システムは、バリアントに「疾患特異的」方法を再割り当てする。
【００４５】
いくつかの実施形態において、バリアントが２つ以上の疾患に関連付けられた場合、「遺伝性がん」としてカテゴリー化されないレポートについて、あるバリアントが、その遺伝が「常染色体劣性」、「Ｘ連鎖劣性」及び「Ｙ連鎖」としてラベルされたすべての疾患にリンクされた場合、かつ、そのバリアントが、いずれかの民族の部分母集団カウント内で１０％、５％、２％、１％、又は０．１％未満の最高記録ＭＡＦを有するすべての疾患にリンクされた場合、システムは、そのバリアントに方法「疾患非特異的」及び分類「良性」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してＱＣレポート作成１２１１へ送る。しかしながら、いくつかの実施形態において、バリアントの計算されたＡＦがそのｄＡＦより大きい場合、システムは、バリアントに「疾患特異的」方法を再割り当てする。
【００４６】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが２つ以上の疾患に関連付けられた場合、遺伝性がんとしてカテゴリー化されたレポートについて、そのバリアントが、その遺伝が「常染色体劣性」、「Ｘ連鎖劣性」、及び「Ｙ連鎖」としてラベルされたすべての疾患にリンクされた場合、かつ、そのバリアントが、いずれかの民族の部分母集団カウント内で１０％、５％、２％、１％、又は０．１％未満の最高記録マイナーアレル頻度（ＭＡＦ）を有するすべての疾患にリンクされた場合、システムは、そのバリアントに方法「疾患非特異的」及び分類「良性」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してＱＣレポート作成１２１１へ送る。しかしながら、いくつかの実施形態において、バリアントの計算されたＡＦがそのｄＡＦより大きい場合、システムは、バリアントに「疾患特異的」方法を再割り当てする。
【００４７】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者（ｓｕｂｍｉｔｔｅｒ）及びエキスパートのリストからの１人の提出者にのみ関連付けられたデータを含む場合、かつ提出日が最後のアルゴリズム実行日から１２、６、３、２、又は１ヶ月未満の場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」の臨床的起源を有する「病原性」としてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−エキスパートパネル」及び「病原性」の分類を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してレポート作成１２１２へ送る。
【００４８】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの１人の提出者にのみ関連付けられたデータを含む場合、かつ提出日が最後のアルゴリズム実行日から１２、６、３、２、又は１ヶ月未満の場合、かつ提出者がバリアントを「生殖系列」の臨床的起源を有する「確からしい病原性」としてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−エキスパートパネル」及び「確からしい病原性」の分類を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してレポート作成１２１２へ送る。
【００４９】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの１人の提出者にのみ関連付けられたデータを含む場合、かつ提出日が最後のアルゴリズム実行日から１２、６、３、２、又は１ヶ月未満の場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−エキスパートパネル−最近ではない（Ｎｏｎ−Ｒｅｃｅｎｔ）」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介して手動レビュー１２２０へ送る。
【００５０】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの１人の提出者にのみ関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」の臨床的起源を有する「確からしい良性」としてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−エキスパートパネル」を割り当てる。
【００５１】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの１人の提出者にのみ関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」の臨床的起源を有する「病原性」又は「確からしい病原性」としてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−１又は低Ｃｏｎｆ（ｏｎｅ  ｏｒ  Ｌｏｗ  Ｃｏｎｆ）提出」を割り当て、対応する分類を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介して手動レビュー１２１８へ送る。
【００５２】
いくつかの実施形態において、バリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの２人以上の提出者に関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」の臨床的起源を有する「病原性」又は「確からしい病原性」としてラベルしていなかった場合、システムは、バリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−コンフリクト（Ｃｏｎｆｌｉｃｔｉｎｇ）」及び分類「Ｎｏｎｅ」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介して手動レビュー１２１８へ送る。
【００５３】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの２人以上の提出者に関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「良性」又は「ＶＵＳ」のうちの１つ又は組合せとしてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−コンフリクト」及び分類「ＶＵＳ」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してＱＣレポート作成１２１１へ送る。
【００５４】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの２人以上の提出者に関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」臨床的起源を有するものとして、及び「病原性」又は「確からしい病原性」としてラベルしていた場合、かつ提出日が最後のアルゴリズム実行日から１２、６、３、２、又は１ヶ月未満の場合、システムは、バリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−信頼される提出者」及び提出者によって最も一般的に割り当てられるラベルに対応する分類を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してレポート作成１２１２へ送る。いくつかの実施形態において、提出者によって「病原性」及び「確からしい病原性」としてラベルされた等量の提出物がある場合、システムは、そのバリアントに分類「確からしい病原性」を割り当てる。
【００５５】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの２人以上の提出者に関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」臨床的起源を有するものとして、及び「病原性」又は「確からしい病原性」としてラベルしていた場合、かつ提出日が最後のアルゴリズム実行日から６ヶ月を超えていた場合、システムは、バリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−信頼される提出者−最近ではない」及び提出者によって最も一般的に割り当てられるラベルに対応する分類を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してレポート作成１２１２へ送る。いくつかの実施形態において、「病原性」及び「確からしい病原性」としてラベルされた等量の提出物がある場合、システムは、そのバリアントに「確からしい病原性」の分類を割り当てる。
【００５６】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストからの２人以上の提出者に関連付けられたデータを含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」臨床的起源を有するものとして、及び「確からしい良性」又は「良性」としてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−信頼される提出者」及び分類「良性」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介してＱＣレポート作成１２１１へ送る。
【００５７】
いくつかの実施形態において、あるバリアントが、信頼できる提出者及びエキスパートのリストに関連付けられていない提出者からの提出物を含む場合、かつ提出者がそのバリアントを「生殖系列」臨床的起源を有するものとして、及び「病原性」又は「確からしい病原性」としてラベルしていた場合、システムは、そのバリアントに方法「ＣｌｉｎＶａｒ−１又は低Ｃｏｎｆ提出」及びその対応する分類を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、ルーティング手順１２１０を介して手動レビュー１２１８へ送る。
【００５８】
いくつかの実施形態において、あるバリアントがＨＧＭＤデータベース内に存在し、「ＤＭハイ（ＤＭ  ｈｉｇｈ）」としてカテゴリー化される場合、システムは、バリアントに方法「ＨＧＭＤ−ＤＭ」及び分類「Ｎｏｎｅ」を割り当て、そのバリアントに関連したデータを、そのバリアントの既存のＰＭＩＤ  ＩＤのカウントと共に、ルーティング手順１２１０を介して手動レビュー１２１８へ送る。
【００５９】
いくつかの実施形態において、あるバリアントがバリアント「ｓｎｐｅｆｆ＿アノテーション」をナンセンス、フレームシフト、スプライス部位＋／−１若しくは２ｂｐ又は開始コドン変化として有する場合、そのバリアントには、方法「ｓｎｐＥｆｆ−ｎｕｌｌ」及び分類「Ｎｏｎｅ」が割り当てられ、そのバリアントに関連したデータは、ルーティング手順１２１０を介して手動レビュー１２１８へ送られる。
【００６０】
いくつかの実施形態において、レポート作成１２１２へ送られたバリアントデータは、コンパイルされ、ここでバリアントに関するデータは、検討及び署名のために臨床医ワークステーション１２１３へ転送され、ここで「確からしい病原性」及び「病原性」として分類されたバリアントに関連した「直接レポート作成」に対する信頼格付け（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｒａｔｉｎｇ）を有するデータは、完成したレポート１２１４として保存される。
【００６１】
いくつかの実施形態において、「手動分類」１２１８に関連付けられた信頼水準を有するバリアントデータは、トリアージインタフェース１２１５及び手動バリアント分類１２１６へ送られ、次にキュレーションデータベース１２０４へ戻されて再処理され、及び／又は表現型バリアント優先順位付け１２１７へ送られ、プライベート又は公的なデータベース及びＣｌｉｎＶａｒを含むがこれらに限定されないデータベース内の手動検索を介してバリアントデータに優先順位付けする。
【００６２】
ユーザフィードバック
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、ユーザが結果のコンテンツ及びランク付けに対するユーザフィードバックを提供することを可能にするインタフェース、及びその使用を含む。いくつかの実施形態において、ユーザフィードバックは、「承認（ｔｈｕｍｂｓ  ｕｐ）」又は「非承認（ｔｈｕｍｂｓ  ｄｏｗｎ）」である。特定の実施形態において、ユーザフィードバックは、ランク付け式を調整するために用いられる。いくつかの実施形態において、ユーザフィードバックは、エキスパートユーザによって提供される。いくつかの実施形態において、エキスパートユーザによって提供されるユーザフィードバックは、ランク付け式によってより重く重み付される。図１３Ａ及び図１３Ｂは、ユーザ入力を用いる関連性学習がユーザインタフェースにどのように組み込まれるかの例を示す。各結果は、選択可能ボックス１３０２に関連付けられ、ユーザはこれをその特定の結果の関連性に応じて選択することができる。このフィードバックを用いて、ランク付け式を改善する。特定の実施形態において、ユーザ入力は、ランク付けにおける明確な基準であり、フィードバックが多いほど、ユーザ入力基準の品質を高める。特定の実施形態において、ユーザ入力は、１００、１０００、１０，０００、１００，０００又は百万より多くのユーザフィードバックの明確なインスタンス後にランク付け基準になる。
【００６３】
データ
特定の実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体、及び方法は、コンテンツ又はデータの集合を検索する。データの例は、ゲノムコンテンツ；ＳＮＰデータ；ヒトゲノムの最近のビルド（現在、ビルド番号３９）又はカスタム／ｄｅ  ｎｏｖｏビルドのような基準ゲノムと比較した個人のゲノムバリアント；転写因子結合部位；エンハンサーエレメント結合部位；ｍＲＮＡスプライスドナー部位；ｍＲＮＡスプライスアクセプター部位；５’ＵＴＲ；３’ＵＴＲ；エキソン境界；イントロン境界；選択的ｍＲＮＡスプライスバリアント；一塩基多型；メタボロームコンテンツ；マイクロバイオームコンテンツ；生理学的データ及び測定値；バリアントを含む自分のパーソナルゲノム；ＣｌｉｎＶａｒ；ＨＧＭＤ；ＴＲ；ＯＭＩＭ頻度；ＰＣＡ；祖先マップ；私的保管データ；商用バリアントデータベース（ＨＬＩデータベース）；ＰｕｂＭｅｄ；公的スコア付けツール（例えば、Ｐｏｌｙｐｈｅｎ、ＣＡＤＤ）；顔貌予測（ｆａｃｅ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）；表現型；遺伝子型；遺伝子オントロジーデータ（ＧＯデータベース）；ｄｂＳＮＰ；ＵＣＳＣゲノムブラウザ；ゲノム−経路データのマッチングサービス；ゲノムデータに対する薬物；ＨＬＩバリデーションデータ；ＨＬＩ表現型データ；表現型オントロジー；遺伝子発現データ；タンパク質発現データ；タンパク質リン酸化データ、遺伝子メチル化データ；遺伝子インプリンティングデータ；ヒストンアセチル化データ；ゲノムワイド関連研究データ；ＨＬＩスコア付けツール（例えば、不可欠性スコア、耐性スコア；発現ｅＱＴＬデータ；３Ｄトポロジー構造；高信頼領域；シングルトン信頼性；プレミアムコンテンツ；臨床試験検索及びリクルートツール；ＨＬＩ−エキスパート対話ポータル（ジョイントキュレーション）データ；ロード・ユア・オウンＶＣＦ（ｌｏａｄ  ｙｏｕｒ  ｏｗｎ  ＶＣＦ）；シェア・ユア・ゲノム（ｓｈａｒｅ  ｙｏｕｒ  ｇｅｎｏｍｅ）；アップロード・ユアＥＭＲ（ｕｐｌｏａｄ  ｙｏｕｒ  ＥＭＲ）；プライバシーツール及びサービス、臨床遺伝子サービス；Ｈｅａｌｔｈ  ｎｕｃｌｅｕｓデータ；及びコンシェルジュサービスを含むがこれらに限定されない。特定の実施形態において、検索可能データは、メタデータである。特定の実施形態において、メタデータは、患者／個人識別子、生理学的データ、臨床データ、家族病歴データ、メタボロームデータ、及びマイクロバイオームデータのいずれかを含む。１つの態様において、その配列決定されたゲノム又はそのＳＮＰプロファイル若しくはハプロタイプが２３  ａｎｄ  ｍｅ又はａｎｃｅｓｔｒｙ．ｃｏｍ．のようなサードパーティ・プロバイダによって取得された素人が、このサードパーティ・データをテキストファイル又は他の形式でアップロードすることができ、ゲノム検索エンジンは、このデータを構文解析してＳＮＰを抽出することができる。これらのＳＮＰはその後、個人のプロファイル並びに随意的に表現型データ及び人口統計学的データと共に保管することができる。このことは、その人が、自分自身のゲノム内のバリアントを判定し、既知の又は疑わしい疾患関連に関してゲノム検索エンジンを検索することを可能にする。
【００６４】
デジタル処理デバイス
いくつかの実施形態において、本明細書で説明されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、デジタル処理デバイス又はその使用を含む。さらに別の実施形態において、デジタル処理デバイスは、デバイスの機能を実行する１つ以上のハードウェア中央処理ユニット（ＣＰＵ）又は汎用グラフィックス処理ユニット（ＧＰＧＰＵ）を含む。さらに別の実施形態において、デジタル処理デバイスは、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムをさらに含む。いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、随意的にコンピュータネットワークに接続される。さらに別の実施形態において、デジタル処理デバイスは、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂにアクセスできるように、随意的にインターネットに接続される。さらに別の実施形態において、デジタル処理デバイスは、随意的にクラウドコンピューティング・インフラストラクチャに接続される。他の実施形態において、デジタル処理デバイスは、随意的にイントラネットに接続される。他の実施形態において、デジタル処理デバイスは、随意的にデータストレージデバイスに接続される。
【００６５】
本明細書の説明によると、適切なデジタル処理デバイスは、非限定的な例として、サーバコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、サブノートブックコンピュータ、ネットブックコンピュータ、ネットパッドコンピュータ、手持ち式コンピュータ、インターネット家電、モバイルスマートフォン、タブレットコンピュータ、及び携帯情報端末を含む。当業者であれば、多くのスマートフォンが、本明細書で説明されるシステムで用いるのに適していることを認識するであろう。当業者であれば、随意的なコンピュータネットワーク接続を有するセレクトテレビ、ビデオプレーヤ及びデジタル音楽プレーヤが、本明細書で説明されるシステムで用いるのに適していることも認識するであろう。好適なタブレットコンピュータは、当業者に知られたブックレット、スレート及びコンバーチブル構成を有するものを含む。
【００６６】
いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、実行可能命令を実行するように構成されたオペレーティングシステムを含む。オペレーティングシステムは、例えば、デバイスのハードウェアを管理し、アプリケーションの実行のためのサービスを提供する、プログラム及びデータを含むソフトウェアである。当業者であれば、好適なサーバ・オペレーティングシステムは、非限定的な例として、ＦｒｅｅＢＳＤ、ＯｐｅｎＢＳＤ、ＮｅｔＢＳＤ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）、Ｓｏｌａｒｉｓ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、及びＮｏｖｅｌｌ（登録商標）ＮｅｔＷａｒｅ（登録商標）を含むことを認識するであろう。当業者であれば、好適なパーソナルコンピュータ・オペレーティングシステムは、非限定的な例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ａｐｐｌｅ（登録商標）、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）及びＧＮＵ／Ｌｉｎｕｘ（登録商標）のようなＵＮＩＸ様のオペレーティングシステムを含むことを認識するであろう。いくつかの実施形態において、オペレーティングシステムは、クラウドコンピューティングにより提供される。当業者であれば、好適なモバイルスマートフォンのオペレーティングシステムは、非限定的な例として、Ｎｏｋｉａ（登録商標）Ｓｙｍｂｉａｎ（登録商標）ＯＳ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＯＳ（登録商標）、Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎ  Ｍｏｔｉｏｎ（登録商標）ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ  ＯＳ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｐｈｏｎｅ（登録商標）ＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｍｏｂｉｌｅ（登録商標）ＯＳ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、及びＰａｌｍ（登録商標）ＷｅｂＯＳ（登録商標）を含むことも認識するであろう。
【００６７】
いくつかの実施形態において、デバイスは、ストレージ及び／又はメモリデバイスを含む。ストレージ及び／又はメモリデバイスは、一時的に又は恒久的にデータ又はプログラムを格納するために使用される１つ以上の物理装置である。いくつかの実施形態において、デバイスは揮発性メモリであり、格納された情報を維持するために電力を必要とする。いくつかの実施形態において、デバイスは不揮発性メモリであり、デジタル処理デバイスに電力が供給されていないとき、格納された情報を保持する。さらに別の実施形態において、不揮発性メモリは、フラッシュメモリを含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリは、強誘電ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ（登録商標））を含む。いくつかの実施形態において、不揮発性メモリ、相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＲＡＭ）を含む。他の実施形態において、デバイスは、非限定的な例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリデバイス、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ及びクラウドコンピューティング・ベースのストレージを含むストレージデバイスである。さらに別の実施形態において、ストレージ及び／又はメモリデバイスは、本明細書で開示されるもののようなデバイスの組合せである。
【００６８】
いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、視覚情報をユーザに送るためのディスプレイを含む。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、陰極線管（ＣＲＴ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）である。さらに別の実施形態において、ディスプレイは、薄膜トランジスタ液晶ディスプレイ（ＴＦＴ−ＬＣＤ）である。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）ディスプレイである。様々なさらに別の実施形態において、ＯＬＥＤディスプレイは、パッシブマトリクス型ＯＬＥＤ（ＰＭＯＬＥＤ）又はアクティブマトリクス型ＯＬＥＤ（ＡＭＯＬＥＤ）ディスプレイである。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、プラズマディスプレイである。他の実施形態において、ディスプレイは、ビデオプロジェクタである。さらに別の実施形態において、ディスプレイは、本明細書で開示されるもののようなディスプレイの組合せである。
【００６９】
いくつかの実施形態において、デジタル処理デバイスは、ユーザから情報を受け取るための入力デバイスを含む。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、キーボードである。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、非限定的な例として、マウス、トラックボール、トラックパッド、ジョイスティック、ゲームコントローラ、又はスタイラスを含むポインティングデバイスである。いくつかの実施形態において、入力デバイスは、タッチスクリーン又はマルチ・タッチスクリーンである。他の実施形態において、入力デバイスは、声又は他の音声入力をキャプチャするためのマイクロフォンである。他の実施形態において、入力デバイスは、ビデオカメラ又は運動若しくは視覚入力をキャプチャするための他のセンサである。さらに別の実施形態において、入力デバイスは、Ｋｉｎｅｃｔ、Ｌｅａｐ  Ｍｏｔｉｏｎ等である。さらに別の実施形態において、入力デバイスは、本明細書で開示されるもののようなデバイスの組合せである。
【００７０】
非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、随意的にネットワーク化されたデジタル処理デバイスのオペレーティングシステムにより実行可能な命令を含むプログラムでコード化された１つ以上の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体を含む。さらに別の実施形態において、コンピュータ可読ストレージ媒体は、デジタル処理デバイスの有形コンポーネントである。さらに別の実施形態において、コンピュータ可読ストレージ媒体は、随意的に、デジタル処理デバイスから取り外し可能である。いくつかの実施形態において、コンピュータ可読ストレージ媒体は、非限定的な例として、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュメモリデバイス、固体メモリ、磁気ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、クラウドコンピューティングシステム及びサービス等を含む。場合によっては、プログラム及び命令は、媒体上に恒久的に、実質的に恒久的に、半恒久的に、又は非一時的にコード化される。
【００７１】
コンピュータプログラム
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、少なくとも１つのコンピュータプログラム又はその使用を含む。コンピュータプログラムは、指定されたタスクを実行するように記述された、デジタル処理デバイスのＣＰＵ内で実行可能な命令のシーケンスを含む。コンピュータ可読命令は、特定のタスクを実行する又は特定の抽象データ型を実装する、関数、オブジェクト、アプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）、データ構造等のようなプログラムモジュールとして実装することができる。本明細書で与えられる開示を鑑みて、当業者であれば、コンピュータプログラムは、様々な言語の様々なバージョンで記述することができることを理解するであろう。
【００７２】
コンピュータ可読命令の機能は、種々の環境において所望のように組み合わせること又は分散させることができる。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、１つの命令シーケンスを含む。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、複数の命令シーケンスを含む。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、１つの場所から提供される。他の実施形態において、コンピュータプログラムは、複数の場所から提供される。種々の実施形態において、コンピュータプログラムは、１つ以上のソフトウェアモジュールを含む。種々の実施形態において、コンピュータプログラムは、部分的に又は全体的に、１つ以上のウェブアプリケーション、１つ以上のモバイルアプリケーション、１つ以上のスタンドアロンアプリケーション、１つ以上のウェブブラウザ・プラグイン、拡張機能、アドイン、又はアドオン、又はそれらの組合せを含む。
【００７３】
ウェブアプリケーション
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、ウェブアプリケーションを含む。本明細書で与えられる開示を鑑みて、当業者であれば、ウェブアプリケーションは、種々の実施形態において、１つ以上のソフトウェアフレームワーク及び１つ以上のデータベースシステムを利用することを理解するであろう。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）、．ＮＥＴ又はＲｕｂｙ  ｏｎ  Ｒａｉｌｓ（ＲｏＲ）のようなソフトウェアフレームワークの上に作成される。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、非限定的な例として、リレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト指向型、連想、及びＸＭＬデータベースシステムを含む、１つ以上のデータベースシステムを利用する。さらに別の実施形態において、好適なリレーショナルデータベースシステムは、非限定的な例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ、ｍｙＳＱＬ（商標）及びＯｒａｃｌｅ（登録商標）を含む。当業者であれば、ウェブアプリケーションは、種々の実施形態において、１つ以上の言語の１つ以上のバージョンで記述されることも認識するであろう。ウェブアプリケーションは、１つ以上のマークアップ言語、プレゼンテーション定義言語、クライアント側スクリプト言語、サーバ側コーディング言語、データベースクエリ言語、又はそれらの組合せで記述することができる。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ある程度、Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＨＴＭＬ）、Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＸＨＴＭＬ）、又はｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＸＭＬ）のようなマークアップ言語で記述される。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ある程度、Ｃａｓｃａｄｉｎｇ  Ｓｔｙｌｅ  Ｓｈｅｅｔｓ（ＣＳＳ）のようなプレゼンテーション定義言語で記述される。いくつかの実施において、ウェブアプリケーションは、ある程度、Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ及びＸＭＬ（ＡＪＡＸ）、Ｆｌａｓｈ（登録商標）Ａｃｔｉｏｎｓｃｒｉｐｔ、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、又はＳｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ（登録商標）のようなクライアント側スクリプト言語で記述される。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ある程度、Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ（ＡＳＰ）、ＣｏｌｄＦｕｓｉｏｎ（登録商標）、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ（ＪＳＰ）、Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（ＰＨＰ）、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｒｕｂｙ、Ｔｃｌ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、ＷｅｂＤＮＡ（登録商標）、又はＧｒｏｏｖｙのようなサーバ側コーディング言語で記述される。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ある程度、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＱＬ）のようなデータベースクエリ言語で記述される。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、ＩＢＭ（登録商標）Ｌｏｔｕｓ  Ｄｏｍｉｎｏ（登録商標）のようなエンタープライズ・サーバ製品��統合する。いくつかの実施形態において、ウェブアプリケーションは、メディアプレーヤー要素を含む。様々なさらに別の実施形態において、メディアプレーヤー要素は、非限定的な例として、Ａｄｏｂｅ（登録商標）Ｆｌａｓｈ（登録商標）、ＨＴＭＬ５、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ＱｕｉｃｋＴｉｍｅ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｓｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）及びＵｎｉｔｙ（登録商標）を含む多くの好適なマルチメディア技術の１つ以上を利用する。
【００７４】
モバイルアプリケーション
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、モバイル型デジタル処理デバイスに提供されるモバイルアプリケーションを含む。いくつかの実施形態において、モバイルアプリケーションは、モバイル型デジタル処理デバイスが生産されるときにそれに提供される。他の実施形態において、モバイルアプリケーションは、本明細書で説明されるコンピュータネットワークを介して、モバイル型デジタル処理デバイスに提供される。
【００７５】
本明細書で与えられる開示に鑑みて、モバイルアプリケーションは、当技術分野において知られたハードウェア、言語及び開発環境を用いて、当業者に知られた技術により作成される。当業者であれば、モバイルアプリケーションは、いくつかの言語で記述されることを認識するであろう。好適なプログラミング言語は、非限定的な例として、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、オブジェクティブ−Ｃ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ、Ｐａｓｃａｌ、Ｏｂｊｅｃｔ  Ｐａｓｃａｌ、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｒｕｂｙ、ＶＢ．ＮＥＴ、ＷＭＬ、及びＣＳＳを有する又は有さないＸＨＴＭＬ／ＨＴＭＬ、又はそれらの組合せを含む。
【００７６】
好適なモバイルアプリケーション開発環境は、いくつかのソースから利用可能である。市販の開発環境は、非限定的な例として、ＡｉｒｐｌａｙＳＤＫ、ａｌｃｈｅＭｏ、Ａｐｐｃｅｌｅｒａｔｏｒ（登録商標）、Ｃｅｌｓｉｕｓ、Ｂｅｄｒｏｃｋ、Ｆｌａｓｈ  Ｌｉｔｅ、．ＮＥＴ  Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、Ｒｈｏｍｏｂｉｌｅ及びＷｏｒｋＬｉｇｈｔ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｐｌａｔｆｏｒｍを含む。他の開発環境は、非限定的な例として、Ｌａｚａｒｕｓ、ＭｏｂｉＦｌｅｘ、ＭｏＳｙｎｃ及びＰｈｏｎｅｇａｐを含めて、無料で利用可能である。また、モバイルデバイス製造業者は、非限定的な例として、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）及びｉＰａｄ（登録商標）（ｉＯＳ）ＳＤＫ、Ａｎｄｒｏｉｄ（商標）ＳＤＫ、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）ＳＤＫ、ＢＲＥＷ  ＳＤＫ、Ｐａｌｍ（登録商標）ＯＳ  ＳＤＫ、Ｓｙｍｂｉａｎ  ＳＤＫ、ｗｅｂＯＳ  ＳＤＫ、及びＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｍｏｂｉｌｅ  ＳＤＫを含むソフトウェア開発者キットを配布する。
【００７７】
当業者であれば、いくつかの商業フォーラムが、非限定的な例として、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ａｐｐ  Ｓｔｏｒｅ、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）Ｐｌａｙ、Ｃｈｒｏｍｅ  Ｗｅｂｓｔｏｒｅ、ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）Ａｐｐ  Ｗｏｒｌｄ、Ｐａｌｍデバイス向けＡｐｐ  Ｓｔｏｒｅ、ｗｅｂＯＳ向けＡｐｐ  Ｃａｔａｌｏｇ、モバイル向けＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）Ｍａｒｋｅｔｐｌａｃｅ、Ｎｏｋｉａ（登録商標）デバイス向けＯｖｉ  Ｓｔｏｒｅ、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）Ａｐｐｓ及びＮｉｎｔｅｎｄｏ（登録商標）ＤＳｉ  Ｓｈｏｐを含む、モバイルアプリケーションの配布のために利用可能であることを認識するであろう。
【００７８】
スタンドアロンアプリケーション
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、スタンドアロンアプリケーションを含み、このスタンドアロンアプリケーションは、既存のプロセスにアドオンされていない、例えばプラグインではない、独立したコンピュータプロセスとして実行されるプログラムである。当業者であれば、スタンドアロンアプリケーションは、コンパイルされることが多いことを認識するであろう。コンパイラは、あるプログラミング言語で記述されたソースコードを、アセンブリ言語又はマシンコードのようなバイナリオブジェクトコードに変換するコンピュータプログラムである。好適なコンパイルされるプログラミング言語として、非限定的な例として、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、ＣＯＢＯＬ、Ｄｅｌｐｈｉ、Ｅｉｆｆｅｌ、Ｊａｖａ（商標）、Ｌｉｓｐ、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、及びＶＢ．ＮＥＴ、又はそれらの組合せが挙げられる。コンパイルは、多くの場合、少なくとも部分的に、実行可能プログラムを作成するために実行される。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、１つ以上の実行可能なコンパイルされるアプリケーションを含む。
【００７９】
ウェブブラウザ・プラグイン
いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムは、ウェブブラウザ・プラグイン（例えば、拡張機能等）を含む。コンピューティングにおいて、プラグインは、特定の機能をより大きいソフトウェアアプリケーションに付加する１つ以上のソフトウェアコンポーネントである。ソフトウェアアプリケーションのメーカーは、サードパーティの開発者が、アプリケーションを拡張する能力を生み出し、新しい機能を容易に付加するのをサポートし、アプリケーションのサイズを減らすことを可能にするように、プラグインをサポートする。サポートされているとき、プラグインは、ソフトウェアアプリケーションの機能をカスタマイズすることを可能にする。例えば、プラグインは、ビデオを再生し、対話性を生じさせ、ウィルスをスキャンし、特定のファイルタイプを表示するために、ウェブブラウザにおいて一般的に使用される。当業者であれば、Ａｄｏｂｅ（登録商標）Ｆｌａｓｈ（登録商標）Ｐｌａｙｅｒ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｓｉｌｖｅｒｌｉｇｈｔ（登録商標）、及びＡｐｐｌｅ（登録商標）ＱｕｉｃｋＴｉｍｅ（登録商標）を含むいくつかのウェブブラウザ・プラグインに精通しているであろう。いくつかの実施形態において、ツールバーは、１つ以上のウェブブラウザ・エクステンション、アドイン、又はアドオンを含む。いくつかの実施形態において、ツールバーは、１つ以上のエクスプローラバー、ツールバンド、又はデスクバンドを含む。
【００８０】
本明細書で与えられる開示に鑑みて、当業者であれば、非限定的な例として、Ｃ＋＋、Ｄｅｌｐｈｉ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ（商標）及びＶＢ．ＮＥＴ、又はそれらの組合せを含む種々のプログラミング言語によるプラグインの開発を可能にするいくつかのプラグイン・フレームワークが利用可能であることを認識するであろう。
【００８１】
ウェブブラウザ（インターネットブラウザとも呼ばれる）は、ネットワーク接続されたデジタル処理デバイスと共に使用し、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ上で情報リソースを取り出し、提示し、及びトラバースするように設計されているソフトウェアアプリケーションである。好適なウェブブラウザは、非限定的な例として、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）、Ｍｏｚｉｌｌａ（登録商標）Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）Ｃｈｒｏｍｅ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｓａｆａｒｉ（登録商標）、Ｏｐｅｒａ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（登録商標）Ｏｐｅｒａ（登録商標）、及びＫＤＥ  Ｋｏｎｑｕｅｒｏｒを含む。いくつかの実施形態において、ウェブブラウザは、モバイルウェブブラウザである。モバイルウェブブラウザ（マイクロブラウザ、ミニブラウザ、及び無線ブラウザとも呼ばれる）は、非限定的な例として、手持ち式コンピュータ、タブレットコンピュータ、ネットブックコンピュータ、サブノートブックコンピュータ、スマートフォン、及び携帯情報端末（ＰＤＡ）を含むモバイルデジタル処理デバイス上で使用するように設計されている。好適なモバイルウェブブラウザは、非限定的な例として、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）ブラウザ、ＲＩＭ  ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ（登録商標）Ｂｒｏｗｓｅｒ、Ａｐｐｌｅ（登録商標）Ｓａｆａｒｉ（登録商標）、Ｐａｌｍ（登録商標）Ｂｌａｚｅｒ、Ｐａｌｍ（登録商標）ＷｅｂＯＳ（登録商標）Ｂｒｏｗｓｅｒ、モバイル向けＭｏｚｉｌｌａ（登録商標）Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）Ｍｏｂｉｌｅ、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）Ｋｉｎｄｌｅ（登録商標）Ｂａｓｉｃ  Ｗｅｂ、Ｎｏｋｉａ（登録商標）Ｂｒｏｗｓｅｒ、Ｏｐｅｒａ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ（登録商標）Ｏｐｅｒａ（登録商標）Ｍｏｂｉｌｅ、及びＳｏｎｙ（登録商標）ＰＳＰ（商標）ブラウザを含む。
【００８２】
ソフトウェアモジュール
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、ソフトウェア、サーバ、及び／又はデータベースモジュール、又はその使用を含む。本明細書で与えられる開示に鑑みて、ソフトウェアモジュールは、当技術分野において知られたマシン、ソフトウェア及び言語を用いて、当業者に知られた技術により作成される。本明細書で開示されるソフトウェアモジュールは、多数の方法で実装される。種々の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、ファイル、コードのセクション、プログラミングオブジェクト、プログラミング構造、又はそれらの組合せを含む。さらに別の種々の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、複数のファイル、複数のコードセクション、複数のプログラミングオブジェクト、複数のプログラミング構造、又はそれらの組合せを含む。種々の実施形態において、１つ以上のソフトウェアモジュールは、非限定的な例として、ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーション、及びスタンドアロンアプリケーションを含む。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つのコンピュータプログラム又はアプリケーション内にある。他の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つより多くのコンピュータプログラム又はアプリケーション内にある。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つのマシン上にホストされる。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つより多くのマシン上にホストされる。さらに別の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、クラウドコンピューティング・プラットフォーム上にホストされる。いくつかの実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つの場所内の１つ以上のマシン上にホストされる。他の実施形態において、ソフトウェアモジュールは、１つより多くの場所内の１つ以上のマシン上にホストされる。
【００８３】
データベース
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、１つ以上のデータベース、又はその使用を含む。本明細書で与えられる開示に鑑みて、当業者であれば、多くのデータベースが、ユーザ、クエリ、トークン、及び結果情報の格納及び取り出しに好適であることを認識するであろう。種々の実施形態において、好適なデータベースは、非限定的な例として、リレーショナルデータベース、非リレーショナルデータベース、オブジェクト指向型データベース、オブジェクトデータベース、エンティティ−関係モデルデータベース、連想データベース、及びＸＭＬデータベースを含む。さらに別の非限定的な例として、ＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ、ＭｙＳＱＬ、Ｏｒａｃｌｅ、ＤＢ２及びＳｙｂａｓｅが挙げられる。いくつかの実施形態において、データベースは、インターネット・ベースである。さらに別の実施形態において、データベースは、ウェブ・ベースである。さらに別の実施形態において、データベースは、クラウドコンピューティング・ベースである。他の実施形態において、データベースは、１つ以上のローカルコンピュータ・ストレージデバイスに基づく。
【００８４】
データセキュリティ
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、権限のないアクセスを防止するための１つ以上の方法を含む。このセキュリティ手段は、例えば、ユーザのデータをセキュア保護することができる。いくつかの実施形態において、データが暗号化される。いくつかの実施形態において、システムへのアクセスは、多元的な認証を必要とする。いくつかの実施形態において、システムへのアクセスは、２段階認証を必要とする。いくつかの実施形態において、２段階認証では、ユーザ名及びパスワードに加えて、ユーザの電子メール又は携帯電話に送られるアクセスコードの入力を、ユーザに要求する。いくつかの例では、適切なユーザ名及びパスワードの入力に失敗した後、ユーザは、アカウントからロックアウトされる。本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法は、いくつかの実施形態において、ユーザのゲノムの匿名性及び任意のゲノムを横断するその検索の匿名性を保護するための機構も含む。
【００８５】
用途
本明細書で開示されるプラットフォーム、システム、媒体及び方法には、多くの用途がある。いくつかの実施形態において、用途は、研究目的のためである。いくつかの実施形態において、研究目的は、医薬開発のために標的を選択することである。いくつかの実施形態において、研究目的は、臨床試験のために患者を選択することである。いくつかの実施形態において、研究目的は、臨床試験のために患者をセグメント化することである。いくつかの実施形態において、研究目的は、臨床試験のための患者についてのゲノム応答予測子（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）を判定することである。いくつかの実施形態において、研究目的は、臨床試験の事後分析のためである。いくつかの実施形態において、用途は、ヘルスケア目的である。いくつかの実施形態において、ヘルスケア目的は、個別化医療である。いくつかの実施形態において、ヘルスケア目的は、疾患予後を判断することである。いくつかの実施形態において、ヘルスケア目的は、治療方針を決定することである。いくつかの実施形態において、ヘルスケア目的は、特定の疾患が発生する相対尤度を判定することである。いくつかの実施形態において、ヘルスケア目的は、患者又は個人に１つ以上の予防手段を講じるべきかどうかを判断することである。いくつかの実施形態において、用途は、個人的発見のためである。いくつかの実施形態において、用途は、祖先を判定するためである。いくつかの実施形態において、用途は、父系の判定のためである。いくつかの実施形態において、用途は、ネアンデルタール人の祖先を判定するためである。いくつかの実施形態において、用途は、デニソワ人の祖先を判定するためである。
【００８６】
レポート
本明細書で説明される検索から返される結果はいずれも、レポート作成手順に定式化され、印刷されたレポート又は仮想のレポートとして、インターネット上で、メールを通じて、又はヘルスケア専門家によって直接、送付されることが想定される。
【実施例】
【００８７】
以下の例証的な実施例は、本明細書で説明されるソフトウェアアプリケーション、システム、及び方法の特定の実施形態の代表例であり、いかようにも限定的であることを意味しない。
【００８８】
実施例１−個人ユーザ中心の検索
その全ゲノムが配列決定され、アップロードされたユーザは、検索エンジンを用いて、特定の祖先群、地理的地域、又はホモサピエンス亜種に関与している可能性があるＤＮＡ配列バリアントを発見することができる。例えば、ユーザは、各ホモサピエンス亜種から自分の何パーセントかの祖先を発見するために、そのユーザＩＤと、ネアンデルタール人又はデニソワ人とを検索することができる。ユーザは、自分自身、又は特にアクセスを承諾した家族の成員のような特定のユーザＩＤに対する許可のみを有することができる。ユーザは、父と子、母と子、兄弟姉妹、祖父母と孫、又はいとこ間で異なる配列バリアントを発見することができる。例えば、「ＡＢＣ１２３４５−ＡＢＣ６７８９０」は、息子（ＡＢＣ１２３４５）と父（ＡＢＣ６７８９０）との間のすべての新しいバリアントを返す。
【００８９】
実施例２−ヘルスケアプロバイダ中心の検索
その全ゲノムが配列決定された患者を扱うヘルスケアプロバイダは、検索エンジンを用いて、疾患リスクに関与している可能性があるＤＮＡ配列バリアントを発見することができる。ヘルスケアプロバイダは、その患者の識別番号をタイプし、疾患に関連付けられたバリアントを検索することができる。例えば、検索文字列が「ＡＢＣ１２３４５  ａｎｄ  糖尿病に関連した既知の遺伝子バリアント（ＡＢＣ１２３４５  ａｎｄ  ｋｎｏｗｎ  ｇｅｎｅ  ｖａｒｉａｎｔｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｄｉａｂｅｔｅｓ）」だとすると、これは、ＧＷＡＳのような直交法によって糖尿病に関与することが今までに決定されているすべてのバリアントを返す。プロバイダは、糖尿病に関与することが知られている遺伝子内の遺伝子バリアントを「ＡＢＣ１２３４５  ａｎｄ  糖尿病に関連した既知の遺伝子内の配列バリアント」で検索することができる。この検索は、個人の配列データから、マウス表現型決定のような直交法により糖尿病への関与が今までに示された遺伝子内又は遺伝子付近に出現する配列バリアントのリストを返す。これは、例えば、糖尿病と強い関連を有する遺伝子ＴＣＦ７Ｌ２内の今までに知られていない配列バリアントを返すことができる。この情報を前提として、プロバイダは、ある特定の患者が有する糖尿病に関連付けられた遺伝子内の突然変異の頻度を、データベース内の母平均と比較して、予防的治療の方針を決定することができる。ヘルスケアプロバイダは、患者からの情報にアクセスする許可を有することができる。さらに、プロバイダは、そのバリアントを選択し、データベース上にロードされた個人のゲノム／バリアントデータから、そのバリアントと空腹時血糖との関連付けを自動的にクエリすることができる。これは、バリアントを選択し、例えば「ｖｓ糖尿病」又は「ｖｅｒｓｕｓ  ｈ１Ａｃ」又は「ｖｓ血糖」のような短い構文をタイプすることによって達成することができる。このようにして、プロバイダは、表現型決定及び遺伝子型決定が両方とも既に行われた個人間で、このバリアントと高血糖との間に統計的関連付けが存在するかどうか確認することができる。これは、プロバイダに、この遺伝子バリアントがその患者の糖尿病を引き起こしている可能性がある又は引き起こしているという付加的な確信を与え、予防手段又は具体的な治療方針の選択を可能にする。
【００９０】
実施例３−研究者中心の検索
研究者は、データ検索、及びゲノム検索エンジンからの情報を用いて、新たな治療標的を発見する。高血圧に関心がある研究者は、「０．００００００１未満のｐ値で高血圧に関連付けられる配列バリアント」のような文字列をタイプすることができる。検索は、指定した範囲内で最低から最高までランク付けされたｐ値を有するバリアントのリストを返す。高血圧に関与する所与の遺伝子は、１つより多くの関連付けられた配列バリアントを有し得る。したがって、研究者は、遺伝子によって配列バリアントをグループ化し、様々な方法を用いて、得られた遺伝子をソートすることができる（例えば、遺伝子長について正規化された大部分の配列、特定の有意性閾値を上回る大部分の配列バリアント、高度に保存された領域内の配列バリアント、特定の人口統計群内で表される配列バリアント）。例えば、研究者は、次に、高度に有意なｐ値についての所与の結果の中で、ナトリウム輸送に対する関与を示す機能的アノテーションを有する遺伝子を検索することができる。研究者は、次にこのデータを用いて、高血圧に対する所与の配列バリアント又は遺伝子の関与を試験する実験を設計することができる。これらの実験は、細胞／分子レベルで行うこともでき、又は遺伝子導入動物の構築を含むこともできる。
【００９１】
実施例４−カスタムランク付け検索
クライアント／病院／企業は、日常的なクエリの使用にふさわしいと考える検索のパターンを形式化することを所望する。図１４は、個人のゲノムに対するこの検索の例示的な出力を示す。重大な障害の診断の場合、又は特定の損傷の候補バリアントの識別の場合、上位のヒト遺伝学者が、図１４に示すように、以下の基準に従ってゲノムにクエリするようアドバイスする。
１．所与の個人ゲノムファイル（「ＶＣＦ」）に対して
２．固定された遺伝子の集合（例えば、メンデル遺伝病及びキャリア状態のスクリーニングにおける上位２２０個の医学的に重要なアクショナブル遺伝子）において
３．タンパク質に対する重篤な損傷を引き起こす何らかのバリアント１４０２（いわゆる、「機能損失（ｌｏｓｓ  ｏｆ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）」バリアント、ＬＯＦ）が存在するか？認識されているＬＯＦのタイプは、スプライスドナー及びアクセプター部位バリアント、中途の（ｐｒｅｍａｔｕｒｅ）タンパク質ストップ（ナンセンス突然変異）、及びコード化の失敗を引き起こして正しくないタンパク質コード化をもたらすフレームシフトである。
４．ミスセンス（アミノ酸変更）バリアント１４０４が存在するか？
５．特定のアルゴリズムを用いて計算したときに予測される帰結（「損傷」）１４０６が存在するか？
６．クエリは、「Ｍｅｄｉｃａｌ」と名付けることができる以下の語を含むことになる。
【００９２】
実施例５−医学的に関連のバリアントを決定するための個人クエリ
ヘルスケアプロバイダ／個人は、自身のゲノム／患者のゲノムに、医学的に関連したバリアントについて問い合わせることを所望する。図１５Ａは、個人のゲノムに対するこの検索の例示的な出力を示す。個人／ヘルスケアプロバイダは、「＠ｍｅ」又は「＠［患者番号］」のようなクエリを検索バー１５０１にタイプする。検索は、基本的な統計１５０２、例えば、指定された基準内に入るバリアントの量、ヘテロ接合又はホモ接合であるものの数などを返す。検索は、特定のランク付き結果１５０３ａ−１５０３ｆも返す。図１５Ｂにおいて、各結果は、クエリされたバリアントの中の対立遺伝子頻度（この場合には０．１％未満）及び突然変異のタイプ（ミスセンス、ナンセンス、フレームシフト）及び／又はゲノム機能要素（イントロン、エキソン、プロモータ、５’ＵＴＲ、又は３’ＵＴＲ）のような追加情報１５０４を含むことができる。ユーザは、所与の母集団（アップロードされたゲノムデータを有するすべての個人を含む）内の個人の図形表示を示すリンク１５０５をクリックすることができる。この出力を図１６に例示する。また、ゲノム名１５０６及びＲＳ番号１５０７も利用可能であれば表示される。加えて、厳密なゲノム座標、厳密な置換又はインデルに関する情報が提供され、ユーザは、ゲノムの文脈で遺伝子を視覚化することを可能にするリンク１５０９をクリックすることができ、これはユーザをＵＣＳＣゲノムブラウザのような外部ゲノムビジュアライザに導くことができる。ユーザは、この遺伝子バリアントに関するより掘り下げた情報を有するハイパーリンク１５１０をクリックすることもできる。特定の実施形態において、これは、遺伝子に関する情報を含む様々なＮＣＢＩデータベースのような外部データベースにユーザを接続させる。加えて、医者又は個人は、このバリアントにクエリして、図１７に例示されるように、ゲノムデータベースに彼らのバリアントが既に記録されている個人の表現型形質との関連付けが存在するかどうか調べることができる。個人のゲノムデータのソースは、配列決定施設からデータベースに直接アップロードすることもでき、又は図１８に示すようなポータルを通して手動でアップロードすることもできる。
【００９３】
実施例６−表現型／遺伝子型プロット
１つの例示的な実施形態において、検索能力は、ユーザが、個人の任意のコホートにわたって表現型及び遺伝子型を視覚的に探索することを可能にする。プロットは、クエリボックスからトリガすることができ、どんなデータが利用可能であるかについての視覚的概要を提供することができる。検索は、１つ以上の変数を同時にプロットすることができ、その変数に最も適したプロットタイプ、例えばヒストグラム（図１９Ａ）、散布図（図１９Ｂ）又は箱ひげ図（図２１Ｂ）を自動的に選択することができる。ＨＬＩ検索は、数値変数及びカテゴリー的変数の両方を理解し、遺伝子型変数（コピー数多型又は特定の突然変異の存在など）及び表現型変数（性別又は血糖値（ｂｌｏｏｄ  ｓｕｇａｒ  ｌｅｖｅｒ））の両方をプロットすることができる。表現型変数及び遺伝子型変数を用いてプロット内のサブコホートを着色することもでき、例えば我々のデータセットにおいては男性の方が女性よりも背が高い傾向があることを示す（図１９Ａ）。プロットは、任意のコホートに限定することもできる。表現型の値と遺伝子型の値とを同じプロット内で組み合わせて、例えば図２１Ｂに示すように、特定の突然変異の存在がボディマス指数（ＢＭＩ）測定値とどのように相関しているかを示すことができる。ＨＬＩ検索は、単一の変数に対して２以上の変数の組合せをプロットすることも可能にする（例えば、ＢＭＩは、身長及び体重のいずれかとの個別の相関よりも、身及び体重の組合せとより高く相関することを視覚化する）。
【００９４】
実施例７−パーソナルゲノムアップロード
検索は、ユーザが、任意のゲノムをサードパーティ・プロバイダからアップロードすることを可能にする。ゲノムは、ＳＮＰアレイの形態（２３ａｎｄＭｅ、Ａｎｃｅｓｔｒｙ．ｃｏｍ、又はＩｌｌｕｍｉｎａ  ＯＭＮＩチップなど）、又はエキソーム配列の形態、又は全ゲノム配列の形態とすることができる。ＨＬＩ検索は、アップロードされたゲノムの形式を自動的に検出し、必要であればこれを復元し、正しいリファレンスに変換する。ユーザは、１つ以上のゲノム、例えば家族のゲノムをアップロードすることができる。ひとたびアップロードされると、そのゲノムを、ＨＬＩで配列決定されたものと同じようにＨＬＩの知識を背景に解析することができる。図２０Ａ及び図２０Ｂは、ユーザがその家族のＳＮＰアレイをアップロードし（図２０Ａ）、子のｄｅ  ｎｏｖｏ病原性バリアントについてのトリオ解析を行う（図２０Ｂ）例を示す。アップロードされたゲノムは、匿名化され、これをアップロードしたユーザ専用に保持される。
【００９５】
実施例８−実時間ＧＷＡＳ
検索は、クエリボックスから実時間でゲノムワイド関連研究（ＧＷＡＳ）を行う能力を提供する。ユーザは、標的表現型、共変量、閾値、及びいくつかの他のパラメータを指定することができる。ユーザは、ＧＷＡＳを行う対象のコホートを正確に指定することもできる。一例を図２１Ａに示し、この場合、ユーザは、体重超過の女性の部分母集団のボディマス指数（ＢＭＩ）に関連付けられるバリアントを探している。ひとたび尤もらしいバリアントが識別されると、図２１Ｂに示すようにそのバリアントの存在又は非存在に対してＢＭＩをプロットすることによって、ＢＭＩに対するその影響を視覚的に確認することができる。
【００９６】
本明細書において、本発明の好ましい実施形態を示し、説明してきたが、かかる実施形態は、単なる例として提示したに過ぎないことが当業者には明らかである。いまや当業者には、本発明から逸脱することなく、多数のバリエーション、変更、及び置換が想起されるであろう。本発明を実施する際には、本明細書で説明した本発明の実施形態に対する種々の選択肢を使用することができることを理解されたい。
【符号の説明】
【００９７】
１０２：データ
２０２、２１２、２３２：行
２０４、２１４、２３４：列
２０６、２０８：バリアント
２１６、２１８：信頼水準
３０２、４０２、６０２、７０２：検索ボックス
４０４、５０２：検索構文
８０２：検索インデックスの統計
８０４：検索結果
８０６：メタデータ
８０８：アノテーション
９０２：基準
１００２：精度関連計算
１００４：特徴行列
１００６：特徴の重み
１１０２：ゲノムバリアント
１１０４：ランク付けの仕様
１３０２：選択可能ボックス
１５０１：検索バー
１５０２：統計量
１５０３ａ−１５０３ｆ：ランク付き結果
１５０４：追加情報
１５０５、１５０９：リンク
１５０６：ゲノム名
１５０７：ＲＳ番号
１５１０：ハイパーリンク
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【国際調査報告】
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