【手続補正書】
【提出日】令和3年11月26日(2021.11.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象のコレクションから外れ値対象を識別するために、１つまたは複数の外れ値検出パラメータを決定することに少なくとも一部基づく産生のための遺伝子改変された生物を識別するためのコンピュータ実装方法であって、
（ａ）１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第１のセットに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の候補外れ値対象をデータセットから識別することであって、前記データセットは、各々が対象の前記コレクションの対象に対応する生物性能を表す性能メトリックのセットを含み、各対象が第１の粒度レベルに対応し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは前記データセットのメンバーを前記第１の粒度レベルより粗い第２の粒度レベルにグルーピングすることを含む、識別することと、
（ｂ）確率メトリックのセットを決定することであって、各確率メトリックは前記１つまたは複数の候補外れ値対象が外れ値クラスに属す尤度を表す、決定することと、
（ｃ）集約確率メトリックのセットを生成するために、確率メトリックの前記セット内の前記確率メトリックを処理することと、
（ｄ）前記集約確率メトリックの大きさに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第２のセットを選択することと、
（ｅ）産生のための生物を選択することを目的として生物性能を予測する際に考察から除外するために、外れ値検出パラメータの前記第２のセットに少なくとも一部基づき、前記データセットの１つまたは複数の第２の外れ値対象を識別することとを含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
外れ値検出パラメータの前記第１のセットは、外れ値検出閾値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
外れ値検出パラメータの前記第２のセットは、外れ値検出閾値を含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
外れ値検出パラメータの前記第２のセットを識別することは、最大の尤度を表す集約確率メトリックの前記セットの集約確率メトリックの前記大きさに少なくとも一部は基づく、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
生物性能は、目的の生成物の産生に関係する、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
生物性能は、収量に関係する、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
確率メトリックのセットを決定することはロジスティック回帰を採用することを含み、前記確率メトリックは機会調整型メトリックである、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
処理することは、実験特有の集約確率メトリックを生成するように実験により前記確率メトリックを処理することを含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
ロジスティック回帰空間内で前記生物性能の次元に直交する次元において、前記データセットの試料にジッターをかけることを含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
試料セットを形成するために、対象の前記グループから前記１つまたは複数の第２の外れ値対象を除外することと、
前記試料セット内の生物について生物性能を予測することとをさらに含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測された生物性能に少なくとも一部基づき、産生のための生物を前記試料セットから選択することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、外れ値検出アルゴリズムのセットの各外れ値検出アルゴリズムによって実行され、前記方法は
外れ値検出アルゴリズムの前記セットの各アルゴリズムについて集約確率メトリックのセットを生成することと、
集約確率メトリックの前記セットの前記最大の集約確率メトリックを識別することと、
前記最大の集約確率メトリックに付随する前記外れ値検出アルゴリズムを最適な外れ値検出アルゴリズムとして選択することとをさらに含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物をプレートによりグルーピングすることを含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物を実験によりグルーピングすることを含む、先行する請求項のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
対象のコレクションから外れ値対象を識別するために、１つまたは複数の外れ値検出パラメータを決定することに少なくとも一部基づく産生のための遺伝子改変された生物を識別するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリであって、前記命令は前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記システムに、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法を行わせる、１つまたは複数のメモリと
を備える、システム。
【請求項１６】
対象のコレクションから外れ値対象を識別するために、１つまたは複数の外れ値検出パラメータを決定することに少なくとも一部基づく産生のための遺伝子改変された生物を識別するための命令を記憶する、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法を行わせる、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
本開示の実施形態は、本明細書において説明されている方法のうちのいずれか１つによって産生される生物を含む。
本発明の実施形態において、例えば以下の項目が提供される。
（項目１）
対象のコレクションから外れ値対象を識別するために、１つまたは複数の外れ値検出パラメータを決定することに少なくとも一部基づく産生のための生物を識別するためのコンピュータ実装方法であって、
（ａ）１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第１のセットに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の候補外れ値対象をデータセットから識別することであって、前記データセットは、各々が対象の前記コレクションの対象に対応する生物性能を表す性能メトリックのセットを含む、識別することと、
（ｂ）確率メトリックのセットを決定することであって、各確率メトリックは前記１つまたは複数の候補外れ値対象が外れ値クラスに属す尤度を表す、決定することと、
（ｃ）集約確率メトリックのセットを生成するために、確率メトリックの前記セット内の前記確率メトリックを処理することと、
（ｄ）前記集約確率メトリックの大きさに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第２のセットを選択することと、
（ｅ）産生のための生物を選択することを目的として生物性能を予測する際に考察から除外するために、外れ値検出パラメータの前記第２のセットに少なくとも一部基づき、前記データセットの１つまたは複数の第２の外れ値対象を識別することとを含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
外れ値検出パラメータの前記第１のセットは、外れ値検出閾値を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
外れ値検出パラメータの前記第２のセットは、外れ値検出閾値を含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目４）
外れ値検出パラメータの前記第２のセットを識別することは、最大の尤度を表す集約確率メトリックの前記セットの集約確率メトリックの前記大きさに少なくとも一部は基づく、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目５）
生物性能は、目的の生成物の産生に関係する、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目６）
生物性能は、収量に関係する、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目７）
確率メトリックのセットを決定することはロジスティック回帰を採用することを含み、前記確率メトリックは機会調整型メトリックである、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目８）
処理することは、実験特有の集約確率メトリックを生成するように実験により前記確率メトリックを処理することを含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目９）
ロジスティック回帰空間内で前記生物性能の次元に直交する次元において、前記データセットの試料にジッターをかけることを含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０）
試料セットを形成するために、対象の前記グループから前記１つまたは複数の第２の外れ値対象を除外することと、
前記試料セット内の生物について生物性能を予測することとをさらに含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１）
前記予測された生物性能に少なくとも一部基づき、産生のための生物を前記試料セットから選択することをさらに含む、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
前記選択された生物を産生することをさらに含む、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、外れ値検出アルゴリズムのセットの各外れ値検出アルゴリズムによって実行され、前記方法は
外れ値検出アルゴリズムの前記セットの各アルゴリズムについて集約確率メトリックのセットを生成することと、
集約確率メトリックの前記セットの前記最大の集約確率メトリックを識別することと、
前記最大の集約確率メトリックに付随する前記外れ値検出アルゴリズムを最適な外れ値検出アルゴリズムとして選択することとをさらに含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１４）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物を株によりグルーピングすることを含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１５）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物をプレートによりグルーピングすることを含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物を実験によりグルーピングすることを含む、先行する項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１７）
先行する項目に記載の前記方法のいずれか１つを使用して産生される生物。
（項目１８）
対象のコレクションから外れ値対象を識別するために、１つまたは複数の外れ値検出パラメータを決定することに少なくとも一部基づく産生のための生物を識別するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリであって、前記命令は前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記システムに、
（ａ）１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第１のセットに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の候補外れ値対象をデータセットから識別させることであって、前記データセットは、各々が対象の前記コレクションの対象に対応する生物性能を表す性能メトリックのセットを含むこと、
（ｂ）確率メトリックのセットを決定させることであって、各確率メトリックは前記１つまたは複数の候補外れ値対象が外れ値クラスに属す尤度を表すこと、
（ｃ）集約確率メトリックのセットを生成するために、確率メトリックの前記セット内の前記確率メトリックを処理させること、
（ｄ）前記集約確率メトリックの大きさに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第２のセットを選択させること、
（ｅ）産生のための生物を選択することを目的として、生物性能を予測する際に考察から除外するために、外れ値検出パラメータの前記第２のセットに少なくとも一部基づき、前記データセットの１つまたは複数の第２の外れ値対象を識別させることを行わせる、１つまたは複数のメモリとを備える、システム。
（項目１９）
外れ値検出パラメータの前記第１のセットは、外れ値検出閾値を含む、求項１８に記載のシステム。
（項目２０）
外れ値検出パラメータの前記第２のセットは、外れ値検出閾値を含む、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２１）
外れ値検出パラメータの前記第２のセットを識別することは、最大の尤度を表す集約確率メトリックの前記セットの集約確率メトリックの前記大きさに少なくとも一部は基づく、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２２）
生物性能は、目的の生成物の産生に関係する、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２３）
生物性能は、収量に関係する、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２４）
確率メトリックのセットを決定することは、ロジスティック回帰を採用することを含み、前記確率メトリックは機会調整型メトリックである、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２５）
処理することは、実験特有の集約確率メトリックを生成するように、実験により前記確率メトリックを処理することを含む、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２６）
前記１つまたは複数のメモリは命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記システムに、ロジスティック回帰空間内の前記生物性能の次元に直交する次元において、前記データセットの試料にジッターをかけさせる、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２７）
前記１つまたは複数のメモリは命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記システムに、
標本試料セットを形成するために、対象の前記グループから前記１つまたは複数の第２の外れ値対象を除外させ、
前記試料セット内の生物について生物性能を予測させる、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目２８）
前記１つまたは複数のメモリは命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記システムに、
前記予測された生物性能に少なくとも一部基づき、産生のための生物を前記試料セットから選択させる、項目２７に記載のシステム。
（項目２９）
前記１つまたは複数のメモリは命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記システムに、前記選択された生物を産生させる、項目２８に記載のシステム。
（項目３０）
１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、外れ値検出アルゴリズムのセットの各外れ値検出アルゴリズムによって実行され、前記１つまたは複数のメモリは、
外れ値検出アルゴリズムの前記セットの各アルゴリズムについて集約確率メトリックのセットを生成するための命令と、
集約確率メトリックの前記セットの前記最大の集約確率メトリックを識別する命令と、
前記最大の集約確率メトリックに付随する前記外れ値検出アルゴリズムを最適な外れ値検出アルゴリズムとして選択する命令とをさらに記憶する、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目３１）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物を株によりグルーピングすることを含む、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目３２）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは前記データセット内の前記株複製物をプレートによりグルーピングすることを含む、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目３３）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物をグルーピングすることを含む、項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目３４）
項目１８から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の前記システムを使用して産生される生物。
（項目３５）
対象のコレクションから外れ値対象を識別するために、１つまたは複数の外れ値検出パラメータを決定することに少なくとも一部基づく産生のための生物を識別するための命令を記憶する、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
（ａ）１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第１のセットに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の候補外れ値対象をデータセットから識別させることであって、前記データセットは、各々が対象の前記コレクションの対象に対応する生物性能を性能メトリックのセットを含むこと、
（ｂ）集約確率メトリックのセットを生成するために、確率メトリックのセットを決定させることであって、各確率メトリックは前記１つまたは複数の候補外れ値対象が外れ値クラスに属す尤度を表すこと、
（ｃ）確率メトリックの前記セット内の前記確率メトリックを処理させること、
（ｄ）前記集約確率メトリックの大きさに少なくとも一部基づき、１つまたは複数の外れ値検出パラメータの第２のセットを選択させること、
（ｅ）産生のための生物を選択することを目的として、生物性能を予測する際に考察から除外するために、外れ値検出パラメータの前記第２のセットに少なくとも一部基づき、前記データセットの１つまたは複数の第２の外れ値対象を識別させること、を行わせる、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目３６）
外れ値検出パラメータの前記第１のセットは、外れ値検出閾値を含む、項目３５に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目３７）
外れ値検出パラメータの前記第２のセットは、外れ値検出閾値を含む、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目３８）
外れ値検出パラメータの前記第２のセットを識別することは、最大の尤度を表す集約確率メトリックの前記セットの集約確率メトリックの前記大きさに少なくとも一部は基づく、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目３９）
生物性能は、目的の生成物の産生に関係する、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４０）
生物性能は、収量に関係する、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４１）
確率メトリックのセットを決定することは、ロジスティック回帰を採用することを含み、前記確率メトリックは機会調整型メトリックである、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４２）
処理することは、実験特有の集約確率メトリックを生成するように実験により前記確率メトリックを処理することを含む、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４３）
前記１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスの少なくとも１つに、ロジスティック回帰空間内の前記生物性能の次元に直交する次元において前記データセットの試料にジッターをかけさせる、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４４）
前記１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
標本試料セットを形成するために、対象の前記グループから前記１つまたは複数の第２の外れ値対象を除外させ、
前記試料セット内の生物について生物性能を予測させる、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４５）
前記１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
前記予測された生物性能に少なくとも一部基づき、産生のための生物を前記試料セットから選択させる、項目４４に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４６）
前記１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、前記選択された生物の産生を促進する、項目４５に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４７）
１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、外れ値検出アルゴリズムのセットの各外れ値検出アルゴリズムによって実行され、前記１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、前記命令は前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つによって実行されたとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
外れ値検出アルゴリズムの前記セットの各アルゴリズムについて集約確率メトリックのセットを生成させ、
集約確率メトリックの前記セットの前記最大の集約確率メトリックを識別させ、
前記最大の集約確率メトリックに付随する前記外れ値検出アルゴリズムを最適な外れ値検出アルゴリズムとして選択させる、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４８）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは前記データセット内の前記株複製物を株によりグルーピングすることを含む、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目４９）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物をプレートによりグルーピングすることを含む、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目５０）
各対象は株複製物を表し、１つまたは複数の候補外れ値対象を識別することは、前記データセット内の前記株複製物を実験によりグルーピングすることを含む、項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体。
（項目５１）
項目３５から始まる先行する項目のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されている前記命令を実行することによって産生される生物。