(57)【要約】遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を生成および解析するための方法、ならびにシステムが開示されている。
2019515369.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配列データから得られた１つ以上の遺伝的バリアントに機能的に注釈付けするように構成された遺伝的データコンポーネントと、
前記遺伝的データコンポーネントを介して前記配列データを取得し解析された１例以上の患者の１つ以上の表現型を判別するように構成された、表現型データコンポーネントと、
前記１つ以上の遺伝的バリアントと前記１つ以上の表現型との間の１つ以上の関連を判別するように構成された遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントと、
前記遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントから前記１つ以上の関連を生成し、格納し、インデックス付けするように構成されたデータ解析コンポーネントと、を含む、システム。
【請求項２】
前記１つ以上の遺伝的バリアントの機能的アノテーションによって、遺伝的バリアントデータが生成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記遺伝的バリアントデータにおける１つ以上のバリアントを、転写物／遺伝子に対する機能的影響に関して評価し、潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補を識別する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記遺伝的データコンポーネントが、トリミングコンポーネント、アライメントコンポーネントおよびバリアント呼び出しコンポーネントからなるバリアント識別コンポーネントを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記バリアント識別コンポーネントが、前記配列データの品質を評価し、定義済の品質基準に適合しない前記配列データを除去、トリミング、またはその読み取りを訂正するように構成されている、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記遺伝的データコンポーネントが、機能的予測因子コンポーネントからなるバリアントアノテーションコンポーネントを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記バリアントアノテーションコンポーネントが、機能情報を判別して前記１つ以上の遺伝的バリアントに割り当てるように構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記バリアントアノテーションコンポーネントが、ゲノム内のコード配列に対する前記バリアントの関係に基づき、且つ前記１以上の遺伝的バリアントが前記コード配列を変化させて遺伝的産物に影響を及ぼしうるしくみに基づき、前記１つ以上の遺伝的バリアントの各々を分類するように構成されている、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記配列データを取得して前記遺伝的データコンポーネントを介して解析された前記１例以上の患者の前記１つ以上の表現型を判別することによって、表現型データが生成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記表現型が、生物における特異的形質の観測可能な物理的または生化学的発現を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記表現型データコンポーネントが、バイナリ表現型コンポーネントと定量的表現型コンポーネントとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記バイナリ表現型コンポーネントが、非識別化された医療情報を解析して前記非識別化された医療情報中の患者に割り当てられた１つ以上のコードが識別されるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記バイナリ表現型コンポーネントが、
前記１つ以上のコードの存在または不在を識別し、
前記１つ以上のコードに関連付けられている表現型を判別し、且つ
前記非識別化された医療情報に関連付けられている患者に対し一意の識別子を介して表現型を割り当てる目的に合わせて構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記定量的表現型コンポーネントが、非識別化された医療情報を解析し、連続変数を識別して、前記識別された連続変数に基づいて表現型を割り当てるように構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記連続変数が、或る値の範囲にわたって１つ以上の値を含む生理学的測定値を含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記定量的表現型コンポーネントが、
前記連続変数を識別し、
前記識別された連続変数を所定の分類スケールに適用し、且つ
前記非識別化された医療情報に関連付けられている前記患者に対し一意の識別子を介して表現型を割り当てる目的に合わせて構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記カテゴリー表現型コンポーネントが、非識別化された医療情報を解析して所定の定量的表現型の範囲を識別する目的に合わせて構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記臨床ナラティブ表現型コンポーネントが、非識別化された医療情報を解析して、前記非識別化された医療情報に関連付けられている患者に対し一意の識別子を介して表現型を割り当てるための条件（ｔｅｒｍｓ）が識別されるように構成された自然言語処理（ＮＬＰ）表現型コンポーネントを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントが、計算コンポーネントと品質コンポーネントとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記計算コンポーネントが、１つ以上の統計検定を実行するように構成されている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記１つ以上の統計検定が、バイナリ表現型に対するハーディ・ワインバーグ平衡（ＨＷＥ）解析、フィッシャーの正確確率検定、ＢＯＬＴ−ＬＭＭ解析、ロジスティック回帰、および線形混合モデルのうちの１つ以上を含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記１つ以上の統計検定が、定量的表現型に対する線形回帰、線形混合モデル、ＡＮＯＶＡのうちの１つ以上を含む、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記品質コンポーネントが、系統的バイアスの証拠が識別されるように構成されている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
前記品質コンポーネントが、分位数−分位数（Ｑ−Ｑ）プロットを判別するように構成されている、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記表現型データコンポーネントに連結された表現型データインターフェースと、
前記遺伝的データコンポーネントに連結された遺伝的バリアントデータインターフェースと、
前記遺伝的データコンポーネントに連結された家系インターフェースと、
前記表現型データコンポーネントおよび前記データ解析コンポーネントに連結された結果インターフェースと、が更に装備された、請求項１に記載のシステム。
【請求項２６】
前記表現型データインターフェースに、表現型データビューア、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント、およびデータエクスチェンジインターフェースのうちの１つ以上が装備された、請求項２５７２に記載のシステム。
【請求項２７】
前記表現型データビューアに、ユーザーが１つ以上のクエリーを前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントに入力できるように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースが装備された、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントが、非周期グラフ内に格納された表現型データに対しクエリーを実行するように構成されている、請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記データエクスチェンジインターフェースが、前記表現型データインターフェースへの入力として使用される前記遺伝的バリアントデータインターフェース、前記家系インターフェースおよび前記結果インターフェースからの出力を受信して、前記遺伝的バリアントデータインターフェース、前記家系インターフェースおよび前記結果インターフェースへの入力として使用される前記表現型データインターフェースの出力を提供するように構成されている、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記遺伝的バリアントデータインターフェースが、遺伝的バリアントデータビューア、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント、および／またはデータエクスチェンジインターフェースのうちの１つ以上を含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３１】
前記遺伝的バリアントデータビューアが、ユーザーが１つ以上のクエリーを前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントに入力できるように構成されたグラフィカルユーザーインターフェース備える、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントが、前記遺伝的データコンポーネント内の１つ以上のＶＣＦファイルに格納された遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成されている、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記遺伝的データコンポーネントが、
複数のＶＣＦファイルを受信し、
前記複数のＶＣＦファイル間に共通の１つ以上のバリアント部位を判別し、
前記複数の各ＶＣＦファイル用に、１つ以上のバリアント部位の有無を識別するインデックスを生成し、
前記複数の各ＶＣＦファイル用に複数の属性を単一の値として符号化し、且つ
前記インデックスと前記符号化された複数の変数とを含む最終的なＶＣＦファイルが生成されるように更に構成されたシステムにおいて、前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントが、前記最終的なＶＣＦファイルに格納された遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成されている、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記データエクスチェンジが、前記遺伝的バリアントデータインターフェースへの入力として使用される前記表現型データインターフェース、前記家系インターフェースおよび前記結果インターフェースからの出力を受信して、前記表現型データインターフェース、前記家系インターフェースおよび前記結果インターフェースへの入力として使用される前記遺伝的バリアントデータインターフェースの出力を提供するように構成されている、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３５】
前記家系インターフェースが、遺伝的データセット内に家系を再構築するように構成されている、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３６】
前記家系インターフェースが、家系データビューア、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント、および／またはデータエクスチェンジインターフェースのうちの１つ以上を含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記家系データビューアに、ユーザーが１つ以上のクエリーを前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントに入力できるように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースを装備できる、請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントが、前記遺伝的データコンポーネント内の１つ以上のＶＣＦファイルに格納された遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成可能な、請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記データエクスチェンジが、前記家系インターフェースへの入力として使用される、前記表現型データインターフェース、前記遺伝的バリアントデータインターフェースおよび前記結果インターフェースからの出力を受信して、前記表現型データインターフェース、前記遺伝的バリアントデータインターフェースおよび前記結果インターフェースへの入力として使用される、前記家系インターフェースの出力を提供するように構成されている、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記結果インターフェースが、前記データ解析コンポーネントおよび前記表現型データ解析コンポーネント内に格納されたデータにアクセスするように構成されている、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４１】
前記結果インターフェースが、前記データ解析コンポーネントを介して格納された前記１つ以上の関連付け結果を閲覧して対話操作するように構成されている、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４２】
前記結果インターフェースが、結果ビューア、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント、およびデータエクスチェンジインターフェースのうちの１つ以上を含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項４３】
前記結果ビューアに、ユーザーが１つ以上のクエリーを前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントに入力できるように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースを装備できる、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントが、前記遺伝的データコンポーネント内の１つ以上のＶＣＦファイルおよび／または前記データ解析コンポーネント内のマトリックスファイル内に格納された、遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成されている、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記データエクスチェンジが、前記結果インターフェースへの入力として使用される前記表現型データインターフェース、前記遺伝的バリアントデータインターフェースおよび前記家系インターフェースからの出力を受信し、前記表現型データインターフェース、前記遺伝的バリアントデータインターフェースおよび前記家系インターフェースへの入力として使用される前記結果インターフェースの出力を提供するように構成されている、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
前記表現型データコンポーネントが、カテゴリー表現型コンポーネントおよび／または臨床ナラティブ表現型コンポーネントを更に含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項４７】
１つ以上の基準の選択肢を受信することと、
前記１つ以上の基準に関連付けられた１つ以上の非識別化された医療記録を判別することと、
前記１つ以上の非識別化された医療記録を第１の結果にグループ化することと、
前記第１の結果に適用される前記１つ以上の基準の第１の分布を表示することと、を含む方法。
【請求項４８】
前記１つ以上の基準が、診断、医療コード、人口動態、測定値、バイタルサイン、投薬もしくは投薬用量、ラボ結果、または臨床ナラティブメモ中の単語もしくはフレーズのうちの１つ以上を含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記１つ以上の非識別化された医療記録が、表現型データおよび医療情報のうちの１つ以上を含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
インターフェース要素を介してトグルインタラクションを受信することを更に含み、前記トグルインタラクションが、１人以上の操作者に、前記１つ以上の基準に適用される状態を変更させる、請求項４７に記載の方法。
【請求項５１】
前記状態が、ＡＮＤ、ＯＲまたはＸＯＲのうちの１つを含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
複数のコホート中の第１コホートの第１選択肢を受信することを更に含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項５３】
前記１つ以上の非識別化された医療記録が、前記複数のコホート中の第１コホートに関連付けられている、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記複数のコホート中の第２コホートの第２選択肢を受信することを更に含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記１つ以上の基準に関連付けられている１つ以上の非識別化された医療記録を判別することであって、前記１つ以上の非識別化された医療記録が前記第２コホートに関連付けられている、判別することと、
前記１つ以上の非識別化された医療記録を第２の結果にグループ化することと、
前記第２の結果に適用される前記１つ以上の基準の第２の分布を表示することと、を更に含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記１つ以上の非識別化された医療記録の遺伝子プロファイルに対する要求を受信することと、
前記１つ以上の非識別化された各医療記録用の識別子を含む前記要求を、リモートコンピューティングデバイスに送信することと、
前記リモートコンピューティングデバイスから前記遺伝子プロファイルを受信することと、を更に含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項５７】
前記遺伝子プロファイルが１つ以上の核酸配列を含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
前記１つ以上の核酸配列が、１つ以上のＤＮＡ配列バリアントを含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項５９】
前記遺伝子プロファイルおよび前記１つ以上の非識別化された医療記録をデータセットにコンパイルすることを更に含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項６０】
前記データセットを処理して遺伝子プロファイルと表現型との間の関連を識別することを更に含む、請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
エキソームシーケンシングデータから複数のバリアントを受信することと、
前記複数のバリアントの機能的影響を評価することと、
前記複数の各バリアント用に効果予測要素を生成することと、
前記効果予測要素を、前記複数のバリアントを含む検索可能データベースにアセンブルすることと、を含む、方法。
【請求項６２】
前記効果予測要素が、バリアント遺伝子の発現産物の生化学的構造および機能に対するバリアントの効果予測を指すものであって、表現型に対する前記バリアントの前記効果予測を指すものではない、請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記複数の各バリアント用に効果予測要素を生成する工程が、前記複数の各バリアントを潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補として識別することを含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項６４】
前記複数の各バリアントをｐＬｏＦ候補として識別する工程が、前記複数の各バリアントに対する各バリアント呼び出しに関連付けられている品質レベルを識別することと、前記品質レベルに基づいてｐＬｏＦ定義を適用することと、を含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記複数の各バリアントをｐＬｏＦ候補として識別する工程が、前記複数の各バリアントに対し遺伝的バリアントアノテーションおよび効果予測方法を適用することを含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６６】
前記遺伝的バリアントアノテーションが、フレームシフトバリアント、ストップゲインドバリアント、スタートロストバリアント、スプライス受容体バリアント、スプライス供与体バリアント、ストップロストバリアント、インフレームインデル、ミスセンスバリアント、スプライス領域バリアント、および同義バリアントのうちの１つ以上を含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
前記検索可能データベースが、遺伝子、遺伝子セットおよびバリアントのうちの１つ以上により検索が実行されるように構成されている、請求項６１に記載の方法。
【請求項６８】
前記複数のバリアントのうちの１つ以上を、非識別化された個人に割り当てることを更に含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項６９】
前記複数のバリアントのうち転写物のホワイトリストに含まれるものを判別することと、前記複数のバリアントのうち前記ホワイトリストに含まれるものをフィルターすることと、結果として、フィルターされたバリアントのセットを得ることと、を含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項７０】
前記フィルターされたバリアントのセットで表される各遺伝子用に最も有害な機能効果クラスを選択することを更に含む、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
各遺伝子用に最も有害な機能効果クラスを選択する工程が、前記フィルターされたバリアントのセットに有害性階層を適用することを含む、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
クエリーバリアントを含む検索クエリーを受信し、前記クエリーバリアントに関連付けられた１人以上の個人を識別することを更に含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項７３】
前記１人以上の個人に関連付けられている１つ以上の非識別化された医療記録の要求を受信することと、
前記１人以上の個人それぞれの識別子が含まれる要求を、リモートコンピューティングデバイスに転送することと、
前記リモートコンピューティングデバイスから前記１つ以上の非識別化された医療記録を受信することと、を更に含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
関心対象の遺伝子に関連付けられているバリアントの遺伝的データコンポーネントに対しクエリーを実行することと、
前記バリアントを、前記バリアントを保有するコホートに対するクエリーとして表現型データコンポーネントに渡すことと、
前記バリアントおよび前記コホートを遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントに渡し、前記バリアントと前記コホートの表現型との間の関連付け結果を判別することと、
前記関連付け結果をデータ解析コンポーネントに渡し、前記関連付け結果を格納して、前記バリアントおよび前記表現型のうちの少なくとも１つによりインデックス付けすることと、
標的バリアントまたは標的表現型によって前記データ解析コンポーネントに対しクエリーを実行することと、を含み、応答の際に前記関連付け結果が提供される、方法。
【請求項７５】
前記表現型データコンポーネントによって、非周期的グラフ内に格納された表現型データに前記クエリーが適用される、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
前記非周期的グラフ内に格納された前記表現型データが、ユニファイド医療言語システム（ＵＭＬＳ）階層に基づく１つ以上の関係を含む、請求項７５に記載の方法。
【請求項７７】
マンハッタン（Ｍａｎｈａｔｔａｎ）プロットおよびフィアットーン（ＰＨＥＨＡＴＴＡＮ）プロットのうちの１つ以上を前記データ解析コンポーネントを介して生成することを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項７８】
前記関連付け結果の品質情報を前記データ解析コンポーネントを介して生成することを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項７９】
前記品質情報がＱ−Ｑプロットを含む、請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
前記データ解析コンポーネントによって１つ以上のビジュアライゼーションを生成することを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項８１】
前記１つ以上のビジュアライゼーションが、静的およびインタラクティブのうちの１つ以上である、請求項８０に記載の方法。
【請求項８２】
前記関連付け結果のヒットおよびフィルターヒットのうちの１つ以上を示すためのインターフェースをユーザーに提供することを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項８３】
前記フィルターヒットが、遺伝子、マスク、表現型、染色体および位置のうちの１つ以上に基づくものである、請求項８２に記載の方法。
【請求項８４】
前記インターフェースを介して、前記ユーザーが今後のアクセスおよび他のユーザーとの共有に備えて事前ビジュアライゼーションをブックマークするのを可能にする、請求項８２に記載の方法。
【請求項８５】
複数の関連付け結果を受信し、前記複数の関連付け結果を、遺伝的バリアント、遺伝子、前記コホートのサブセット、表現型カテゴリーの型、表現型カテゴリー、染色体、有意性の程度、および効果量のうちの１つ以上によりフィルターすることを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項８６】
前記関連付け結果を家系インターフェースに提供することを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項８７】
前記家系インターフェースが、前記コホート内の１例以上の対象間の１つ以上の関係を示す家系を構築する、請求項８６に記載の方法。
【請求項８８】
前記１つ以上の非識別化された医療記録が、請求項１に記載のシステムの表現型データコンポーネントから受信される、請求項４７に記載の方法。
【請求項８９】
前記複数のバリアントが、請求項１に記載のシステムの遺伝的データコンポーネントから受信される、請求項６１に記載の方法。
【請求項９０】
前記遺伝的データコンポーネントが、請求項１に記載のシステムの遺伝的データコンポーネントであり、前記表現型データコンポーネントが、請求項１に記載のシステムの表現型データコンポーネントであり、且つ前記データ解析コンポーネントが、請求項１に記載のシステムのデータ解析コンポーネントである、請求項７４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１６年３月２９日に出願された米国仮出願第６２／３１４，６８４号、２０１６年７月１５日に出願された米国仮出願第６２／３６２，６６０号、および２０１７年３月６日に出願された米国仮出願第６２／４６７，５４７号に対する優先権を主張するものであり、これらの文献は、その全容が本明細書において参照により援用されている。
配列表への参照
２０１７年３月２９日に提出された配列表は、２０１７年３月２９日に「３７５９５＿０００９Ｐ１＿Ｓｅｑｕｅｎｃｅ＿Ｌｉｓｔｉｎｇ．ｔｘｔ」というファイル名のテキストファイル（サイズ６，４７０バイト）として作成されたものであり、連邦規則法典第３７巻特許法第１．５２条（ｅ）（５）に従い、本明細書において参照により援用されている。
【背景技術】
【０００２】
高スループットのＤＮＡシーケンシングの応用は、希少且つ普遍的な遺伝的変異の包括的カタログの開発から（Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１０；４６７：１０６１；Ｔｅｎｎｅｓｓｅｎ  ＪＡ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１２；３３７：６４）メンデル病における新規な原因遺伝子の解明に至るまでの遺伝的発見を可能にしてきており（Ｃｈｏｎｇ  ＪＸ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；９７：１９９；Ｙａｎｇ  Ｙ，ｅｔ  ａｌ．，ＪＡＭＡ，２０１４；３１２：１８７０）、しかも、希少バリアントは一般的な複合疾患に関与するものと示唆されてきた（Ｄｏ  Ｒ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５１８：１０２；Ｈｏｌｍ  Ｈ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１１；４３：３１６；Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ，２０１５；４７：４４５）。
【０００３】
希少な「ヒト・ノックアウト」の発見は、最近の発見の一助となってきた（ＭａｃＡｒｔｈｕｒ  ＤＧ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１２；３３５：８２３；Ｓｕｌｅｍ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：４４８；Ｌｉｍ  ＥＴ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；１０：ｅ１００４４９４）。一部の事例において、配列データベースは、疫学的データ（Ｌｉ  ＡＨ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：６４０）または構造的な臨床記録に捕捉された臨床表現型にリンクされ（Ｓｕｌｅｍ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：４４８；Ｌｉｍ  ＥＴ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；１０：ｅ１００４４９４）、バリアントと表現型との間の関連の発見を促進している。（Ｇｕｄｂｊａｒｔｓｓｏｎ  ＤＦ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：ｐ．４３５−４４；Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ  ＵＫ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５２６：８２）。
【０００４】
そのような努力によって、２〜３の治療標的の発見が促進されてきた。例えば、好ましい脂質プロファイルおよび冠動脈性心疾患のリスクの低減と関連付けられる、ＰＣＳＫ９遺伝子（Ｋａｔｈｉｒｅｓａｎ，Ｓ．ａｎｄ  Ｃ．Ｍｙｏｃａｒｄ  Ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ，Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２００８；３５８：２２９９）およびＡＰＯＣ３  遺伝子（Ｐｏｌｌｉｎ  ＴＩ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２００８；３２２：１７０２）における機能喪失（ＬｏＦ）の突然変異が識別されてきており、これらの発見によって、当該の遺伝子産物を標的とする治療薬の開発が促進されてきた。
【０００５】
しかしながら、精密医学の実施を推進し、薬理学的介入のための生物学的標的をより多く識別するためには、健康および疾患に影響を与える遺伝的要因を更に解明し、且つこの情報に基づいて標的化治療薬を開発することが必要とされる。推定上の生物学的標的を識別するには、遺伝的バリアントおよび表現型情報が利用可能な多数の対象の集団において関心対象のバリアントを表現型と（または、この逆も同様で表現型をバリアントと）統計的に関連付けるのが、１つの手法である（例えば、Ｗｅｌｌｃｏｍｅ  Ｔｒｕｓｔ  Ｃａｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｎａｔｕｒｅ  ２００７；４４７：６６１；Ｃｏｈｏｒｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｅａｒｔ  ａｎｄ  Ａｇｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｉｎ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ：Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２００９；２：７３）。しかしながら、そのような作業の際には、一般的に、希少で影響の大きい機能喪失のバリアントを見い出すための十分な数の対象を起用することもないし、あるいは遺伝的バリアントの十分な特徴付けも行うこともない。これは、少なくとも幾分か統計力が不十分であること、臨床上意義のある推定上の標的を指名可能な程度の遺伝的バリアント−表現型関連データが不十分であることに起因する。
【０００６】
そのうえ、バイオ医薬品産業が研究開発への投資を増額しているにもかかわらず、第Ｉ相臨床治験に登録される分子の９０％超が、規制当局の承認を得るための十分な安全性および有効性を実証することに失敗している。ほとんどの失敗は第ＩＩ相臨床治験において発生し、失敗のうちの約半数は有効性の欠如に起因し、失敗のうちの約４分の１は毒性に起因する。失敗の理由として挙げられるのは、前臨床モデルが臨床的利益の予見性の低い予測因子でありうることであり、
そのため、当該技術分野では、以下をサポートする集積電子システムに対するニーズが存在している。（１）数十万例もの対象の遺伝的バリアントおよび表現型データの拡張可能ストレージ、（２）遺伝的バリアント−表現型関連解析の拡張可能性、解析の自動化、および（３）遺伝的バリアント−表現型関連付け結果の計算解析の自動化。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１０；４６７：１０６１
【非特許文献２】Ｔｅｎｎｅｓｓｅｎ  ＪＡ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１２；３３７：６４
【非特許文献３】Ｃｈｏｎｇ  ＪＸ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；９７：１９９
【非特許文献４】Ｙａｎｇ  Ｙ，ｅｔ  ａｌ．，ＪＡＭＡ，２０１４；３１２：１８７０
【非特許文献５】Ｄｏ  Ｒ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５１８：１０２
【非特許文献６】Ｈｏｌｍ  Ｈ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１１；４３：３１６
【非特許文献７】Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ，２０１５；４７：４４５
【非特許文献８】ＭａｃＡｒｔｈｕｒ  ＤＧ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１２；３３５：８２３
【非特許文献９】Ｓｕｌｅｍ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：４４８
【非特許文献１０】Ｌｉｍ  ＥＴ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；１０：ｅ１００４４９４
【非特許文献１１】Ｌｉ  ＡＨ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：６４０
【非特許文献１２】Ｇｕｄｂｊａｒｔｓｓｏｎ  ＤＦ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；４７：ｐ．４３５−４４
【非特許文献１３】Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ  ＵＫ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５２６：８２
【非特許文献１４】Ｋａｔｈｉｒｅｓａｎ，Ｓ．ａｎｄ  Ｃ．Ｍｙｏｃａｒｄ  Ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ，Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２００８；３５８：２２９９
【非特許文献１５】Ｐｏｌｌｉｎ  ＴＩ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２００８；３２２：１７０２
【非特許文献１６】Ｗｅｌｌｃｏｍｅ  Ｔｒｕｓｔ  Ｃａｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｎａｔｕｒｅ  ２００７；４４７：６６１
【非特許文献１７】Ｃｏｈｏｒｔｓ  ｆｏｒ  Ｈｅａｒｔ  ａｎｄ  Ａｇｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ｉｎ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ：Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２００９；２：７３
【発明の概要】
【０００８】
下記の概説および下記の詳細説明は両方とも、あくまで例示的且つ説明的なものであって、限定的なものではないことを理解すべきである。遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を生成および解析するための方法、ならびにシステムが開示されている。
【０００９】
本方法およびシステムは、遺伝的データコンポーネント、表現型データコンポーネント、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果データ自動化コンポーネント、自動化結果データ解析コンポーネント、ならびに遺伝的バリアントデータ、表現型、関連付け結果データおよび家系の総評を促進するインターフェースデータが格納された、集積電子システムを提供するものである。本明細書には、生物学的データの保管、処理、解析、出力、および／またはビジュアライゼーションのための方法ならびにシステムが、開示されている。
【００１０】
本方法およびシステムは、生物学的薬物標的の指名の識別を促進することによって、以後、動物モデル等の機能モデルの調査を可能とする。生物学的薬物標的のうちヒトの遺伝的証拠によって生物学的薬物標的の識別が支持される標的は、ヒトの遺伝的証拠による識別が支持されている標的よりも、臨床治験に成功する可能性が実質的に高いと考えられている。
【００１１】
本方法およびシステムは、新規な遺伝的バリアント−表現型関連付けの発見に対応した主要エンジンとして機能し、希少な有害および防御対立遺伝子（ホモ接合状態のもの等）の凝集を促進し、大規模な症例対照研究および極度／精確な表現型の調査を促進し、ヒト・ノックアウトの発見を促進し、遺伝子型の第１のクエリーおよび関心対象の対象とのフォローアップによる所見の検証を促進し、ヒト臨床治験において薬理遺伝学的研究を促進するものである。
【００１２】
配列データから得られた１つ以上の遺伝的バリアントに機能的に注釈付けするように構成された遺伝的データコンポーネントと、配列データを取得して遺伝的データコンポーネントにより解析された１例以上の患者の１つ以上の表現型を判別するように構成された表現型データコンポーネントと、１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との間の１つ以上の関連を判別するように構成された遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントと、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントから１つ以上の関連を生成し、格納してインデックス付けするように構成されたデータ解析コンポーネントとを含んでなるシステムが、開示されている。
【００１３】
表現型データコンポーネントに連結された表現型データインターフェースと、遺伝的データコンポーネントに結合された遺伝的バリアントデータインターフェースと、遺伝的データコンポーネントに連結された家系インターフェースと、表現型データコンポーネントおよびデータ解析コンポーネントに連結された結果インターフェースとを備えるシステムが、開示されている。
【００１４】
本開示のシステム経由で（例えば、グラフィカルユーザーインターフェース経由で）遺伝的バリアントデータを閲覧する方法が開示されている。
本開示のシステム経由で（例えば、グラフィカルユーザーインターフェース経由で）表現型データを閲覧する方法が開示されている。
【００１５】
本開示のシステム経由で（例えば、グラフィカルユーザーインターフェース経由で）遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を閲覧する方法が、開示されている。
本開示のシステム経由で遺伝的データから家系を生成する方法が、開示されている。
【００１６】
本発明のシステムの遺伝的データコンポーネントおよび表現型データコンポーネントからデータにアクセスすることと、１つ以上の遺伝子または遺伝的バリアントを１つ以上の表現型と統計的に関連付けることによって１つ以上の遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を得ることと、を含む、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を生成する方法が開示されている。
【００１７】
１つ以上の基準の選択肢を受信することと、１つ以上の基準に関連付けられた１つ以上の非識別化された医療記録を判別することと、１つ以上の非識別化された医療記録を第１の結果にグループ化することと、第１の結果に適用される１つ以上の基準の第１の分布を表示することとを含む、方法が開示されている。
【００１８】
エキソームシーケンシングデータから複数のバリアントを受信することと、複数のバリアントの機能的影響を評価することと、複数の各バリアント用に効果予測要素を生成することと、効果予測要素を、複数のバリアントを含む検索可能データベースにアセンブルすることとを含む、方法が開示されている。
【００１９】
関心対象の遺伝子に関連付けられているバリアントに関する遺伝的データコンポーネントに対しクエリーを実行することと、バリアントを、表現型データコンポーネントに対しバリアントを保有するコホートに対するクエリーとして渡すことと、バリアントおよびコホートを遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントに渡し、コホートの表現型とバリアントとの間の関連付け結果を判別することと、関連付け結果をデータ解析コンポーネントに渡し、関連付け結果を格納して、バリアントおよび表現型の少なくとも１つによりインデックス付けすることと、標的バリアントまたは標的表現型をクエリー基準としてデータ解析コンポーネントに対しクエリーを実行することと、を含む方法であって、それに応じて関連付け結果を提供する方法が、開示されている。
【００２０】
更なる利点は、その一部が下記説明に記載されているか、または実践によって知ることができるであろう。これらの利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘されている要素および組み合わせによって実現され、達成されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
本明細書において援用され、且つ本明細書の一部を成す添付の図面は、実施形態を例証し、説明と共に、本方法およびシステムの原理を説明する役割を果たすものである。
【図１】図１は、例示的な運用環境である。
【図２】図２は、本開示の方法を実施するように構成された複数のシステムコンポーネントが例証されている。
【図３】図３は、データ解析、ビジュアライゼーション、および／または交換用に構成された例示的なシステムインターフェースが例証されている。
【図４Ａ】図４Ａは、グラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、表現型データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、表現型データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、表現型データグラフィカルユーザーインターフェースからのクエリー結果の例である。
【図４Ｅ】図４Ｅは、表現型データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図５】図５は、表現型データ方法の例である。
【図６Ａ】図６Ａは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図７Ａ】図７Ａは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースからのクエリー結果の例である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図７Ｄ】図７Ｄは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図７Ｅ】図７Ｅは、遺伝的データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図８Ａ】図８Ａは、遺伝的データ方法の例である。
【図８Ｂ】図８Ｂは、本開示の方法により生成されたＶＣＦファイルの例である。
【図９】図９は、家系ユーザーインターフェースの例である。
【図１０】図１０は、家系ユーザーインターフェースの例である。
【図１１】図１１は、家系ユーザーインターフェースの例である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、結果ユーザーインターフェースの例である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、結果ユーザーインターフェースの例である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、遺伝的データおよび表現型データグラフィカルユーザーインターフェースの例である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、遺伝的データおよび表現型データグラフィカルユーザーインターフェースからのクエリー結果の例である。
【図１４】図１４は、方法の例である。
【図１５】図１５は、例示的な運用環境である。
【図１６−１】図１６Ａ、図１６Ｂ、図１６Ｃ、図１６Ｄ、図１６Ｅ、および図１６Ｆは、５０，７２６個のエキソーム配列における機能的バリアントの頻度および分布が描かれている。図１６Ａは、機能的クラス別の代替対立遺伝子計数と部位番号との関係が描かれている。図１６Ｂは、機能的に有害度の大きいバリアント間で希少対立遺伝子の富化を実証した、機能的クラス別の部位周波数スペクトルが描かれている。図１６Ｃは、機能クラス別の希少（代替対立遺伝子頻度が１％未満の）バリアントの発生率を記載した折れ線グラフである。
【図１６−２】図１６Ｄは、５０，７２６の配列された個体を増分単位５，０００で無作為にサンプリングし、増分ごとに１０個のサンプルを作成することによって推定された、複数の予測済の機能喪失因子（ｐＬｏＦ）を有する常染色体遺伝子のパーセンテージをサンプルサイズの関数として描いた折れ線グラフである。図１６Ｅは、５０，７２６個のエキソーム配列内の未成熟ストップバリアントの観測／予測比率の分布を記載したヒストグラムである。図１６Ｆ以下の遺伝子クラス：必須（ｅｓｓｅｎｔｉａｌ）：マウス必須遺伝子（Ｇｅｏｒｇｉ  Ｂ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１３；９：ｅ１００３４８４）；癌（ｃａｎｃｅｒ）：癌素因遺伝子（Ｒａｈｍａｎ  Ｎ，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１４；５０５：３０２）；ＯＭＩＭ（Ｏｎｌｉｎｅ  Ｍｅｎｄｅｌｉａｎ  Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  ｉｎ  Ｍａｎ）で監督されている優性（ｄｏｍｉｎａｎｔ）：常染色体優性疾患遺伝子（Ｂｌｅｋｈｍａｎ  Ｒ，ｅｔ  ａｌ．，Ｃｕｒｒ  Ｂｉｏｌ  ２００８；１８：８８３；Ｂｅｒｇ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｔ  Ｍｅｄ  ２０１３；１５：３６）；米国食品医薬品局（ＵＳ  Ｆｏｏｄ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）によって承認された薬物標的（ｄｒｕｇ  ｔａｒｇｅｔｓ）：薬物の標的をコードする遺伝子（Ｗｉｓｈａｒｔ  ＤＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ  ２００６；３４：Ｄ６６８）；ＯＭＩＭで監督されている劣性（ｒｅｃｅｓｓｉｖｅ）：常染色体劣性疾患遺伝子；嗅覚（ｏｌｆａｃｔｏｒｙ）：嗅覚受容体遺伝子；ごとの５０，７２６個のエキソーム配列内の未成熟ストップバリアントの観測／予測比率の分布を記載したボックスグラフである。
【図１７】図１７は、単一ヌクレオチドバリアントの分布（未成熟停止コドンおよびフレームシフトインデルに至るもの）を、コーディング配列に沿った位置の関数として描いたヒストグラムである。略語：ｐＬｏＦ＝機能喪失の予測。
【図１８】図１８Ａ、図１８Ｂ、および図１８Ｃは、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者５０，７２６人における遺伝的に推定された家族関係が描かれている。図１８Ａは、三度以上の全ての関係についてＰＲＩＭＵＳを用いてエキソーム配列データから推測された２つ１組の家系同一性が描かれている（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）。赤い線は、少なくとも１つの第一度または第二度の家族関係を有する個人の、実験に基づいて観測された割合を表し、青色の陰影付き範囲は、研究コホートの人口動態データに基づく期待値ｎを示す。図１８Ｂは、現在までに配列決定された参加者における個人の観測された割合を、配列決定された１以上の第一度または第二度親族と共に描いたヒストグラムである。図１８Ｃは、第一度または第二度親族を介してリンクされた３，１４４人の個人を表した、エキソーム配列データから再構成された最大家族ネットワークのグラフ表示である。
【図１９】図１９は、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者３４，２４６人におけるホモ接合連続領域（ｒｕｎｓ  ｏｆ  ｈｏｍｏｚｙｇｏｓｉｔｙ）を示す棒グラフである。Ｆ（ＲＯＨ）は、５＝Ｍｂ以上の長さの連続領域における比率である。略語：ＡＳＷ：アメリカ南西部のアフリカ系アメリカ人；ＣＥＵ：北部および西部ヨーロッパの祖先を持つユタ住民（ＣＥＰＨ）；ＣＨＢ：中国北京の漢民族；ＣＨＳ：南部の漢民族；ＣＬＭ：コロンビアのメデジン出身のコロンビア人；ＦＩＮ：フィンランドのフィンランド人；ＧＢＲ：英国およびスコットランドのイギリス人；ＧＨＳ：Ｇｅｉｓｉｎｇｅｒ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ）；ＩＢＳ：スペインのイベリア住民；ＪＰＴ：日本国・東京の日本人；ＬＷＫ：ケニヤ共和国ウェビュイ（Ｗｅｂｕｙｅ）のルーヒャ（Ｌｕｈｙａ）族；ＭＸＬ：米国ロスアンジェルス出身のメキシコの祖先；ＰＵＲ：プエルトリコ出身のプエルトリコ人；ＴＳＩ：イタリアのトスカーニ；ＹＲＩ：ナイジェリアのイバダンのヨルバ族。
【図２０】図２０Ａ、図２０Ｂ、図２０Ｃ、および図２０Ｄは、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ研究の脂質形質に関する単一マーカー関連付け結果の分位数−分位数（Ｑ−Ｑ）プロットが描かれている。このプロットには、マイナー対立遺伝子頻度が０．１％超である単一ヌクレオチドおよびインデルバリアントに対して観察されたＰ値と予測されたＰ値とが、比較対象して記述されている。Ｐ値は、祖先の主要コンポーネント（年齢、年齢２、性別）について調整され、遺伝子型が加法モデルでコードされた、脂質形質残渣の混合線形モデル関連解析に対する値である。回帰解析に先立って、トリグリセリドおよびＨＤＬ−Ｃをｌｏｇ１０変換した。略語：λＧＣ＝ゲノム制御ラムダ。
【図２１Ａ】図２１Ａ、図２１Ｂ、図２１Ｃ、図２１Ｄ、図２１Ｅ、図２１Ｆ、および図２１Ｇは、ＨＤＬ−Ｃ、ＬＤＬ−Ｃ、およびトリグリセリドの多変量解析によるエキソームワイドの有意な解析結果を記載した表である。
【図２１Ｂ】同上。
【図２１Ｃ】同上。
【図２１Ｄ】同上。
【図２１Ｅ】同上。
【図２１Ｆ】同上。
【図２１Ｇ】同上。
【図２２Ａ】図２２Ａ、図２２Ｂ、図２２Ｃ、および図２２Ｄは、総コレステロールとエキソームワイドの有意な単一マーカーとの関連を記載した表である。
【図２２Ｂ】同上。
【図２２Ｃ】同上。
【図２２Ｄ】同上。
【図２３Ａ】図２３Ａ、図２３Ｂ、図２３Ｃ、図２３Ｄ、および図２３Ｅは、ＨＤＬ−Ｃレベルとエキソームワイドの有意な単一マーカーとの関連を記載した表である。
【図２３Ｂ】同上。
【図２３Ｃ】同上。
【図２３Ｄ】同上。
【図２３Ｅ】同上。
【図２４Ａ】図２４Ａ、図２４Ｂ、図２４Ｃ、および図２４Ｄは、ＬＤＬ−Ｃレベルとエキソームワイドの有意な単一マーカーとの関連を記載した表である。
【図２４Ｂ】同上。
【図２４Ｃ】同上。
【図２４Ｄ】同上。
【図２５Ａ】図２５Ａ、図２５Ｂ、図２５Ｃ、図２５Ｄおよび図２５Ｅは、トリグリセリドレベルとエキソームワイドの有意な単一マーカーとの関連を記載した表である。
【図２５Ｂ】同上。
【図２５Ｃ】同上。
【図２５Ｄ】同上。
【図２５Ｅ】同上。
【図２６】図２６は、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者５０，７２６人における脂質レベルの遺伝子ベース負荷試験結果を記載した表である。
【図２７】図２７は、単一バリアントおよび遺伝子と脂質レベルとの関連付け負荷試験における対立遺伝子頻度と効果量（ｅｆｆｅｃｔ  ｓｉｚｅ）との間の関係を記載した散布図グラフである。効果量は、標準偏差単位においてβの絶対値として与えられる。エキソームワイドの有意性基準（単一のバリアント、および遺伝子ベースの負荷関連付け試験について、１×１０−７および１×１０−６）に適合する、単一のバリアントおよび遺伝子ベースの負荷関連付けのみが表示される。
【図２８】図２８は、脂質薬物標的遺伝子において予測済み機能喪失バリアントと脂質レベルとの間の関連が描かれている。各ボックスは、標準偏差単位のβの絶対値として与えられた効果量に対応しており、ウィスカーはβに対する９５％信頼区間を示す。ボックスのサイズは、予測済み機能喪失保因者の対数（底１０）に比例する。角括弧で囲まれた番号は、９５％信頼区間を表す。
【図２９】図２９は、脂質低下剤標的をコードする遺伝子において予測済み機能喪失突然変異と生涯脂質レベルの中央値との間の関連を記載した表である。
【図３０Ａ】図３０Ａ、図３０Ｂ、図３０Ｃ、図３０Ｄ、図３０Ｅ、図３０Ｆ、図３０Ｇ、および図３０Ｈは、配列決定されたＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者５０，７２６人における臨床的に訴訟対象となる疾患遺伝子７６個において予期された病原性突然変異を記載した表である。
【図３０Ｂ】同上。
【図３０Ｃ】同上。
【図３０Ｄ】同上。
【図３０Ｅ】同上。
【図３０Ｆ】同上。
【図３０Ｇ】同上。
【図３０Ｈ】同上。
【図３１】図３１は、ＬＤＬＲ縦列重複全ゲノム配列の検証を記載したものであり、配列ＩＤ番号１〜１１がそれぞれ上から下へと図示されている。
【図３２】図３２は、１，１７４の親子デュオ（一意のサンプル２，１３２個）に対するＣＬＡＭＭＳ（全エキソン配列）およびＰｅｎｎＣＮＶ（ＳＮＰ配列）によるＣＮＶ呼び出しの比較結果を表す折れ線グラフである。ここで、親と子の両方が、ＣＬＡＭＭＳ（２８  ＣＮＶ以下）またはＰｅｎｎＣＮＶ（５０  ＣＮＶ以下）による外れ値でない。
【図３３】図３３は、ＧＨＳ集団において既知の疾患に関連付けられているＣＮＶセットについて観測された頻度を記載した表である。
【図３４】図３４は、家系図である。
【図３５】図３５Ａは、変化する対立遺伝子頻度範囲における欠失および重複遺伝子座の平均長さ（９５％信頼帯）が図示されている。図３５Ｂは、ＣＮＶ計数のサンプルワイドの分布を図示したヒストグラムである。図３５Ｃは、対立遺伝子頻度によるＣＮＶ遺伝子座の累積分布が、図示されている。
【図３６】図３６は、対立遺伝子頻度に対するＣＮＶ長を表す散布図である。
【図３７】図３７は、ＣＮＶ対ＬｏＦ  ＳＮＶに対する遺伝子耐性の比較を表す折れ線グラフである。
【図３８】図３８Ａは、機能喪失不耐性遺伝子（高ＥｘＡＣ  ｐＬＩランキング）用に富化または枯渇された遺伝子セットを表す。図３８Ｂは、（ａ）からの各遺伝子セットにおける遺伝子の重複または欠失が観察される期待確率（平均、９５％信頼区間）を、「全ての遺伝子」のスーパーセットと比較して表す。
【図３９】図３９は、ネスト状の欠失を有するＨＭＧＣＲ含有の縦列重複の模式図であり、配列ＩＤ番号１２〜２６がそれぞれ上から下へと図示されている。
【図４０】図４０は、ＬＤＬＲ  ＤＵＰ１３−１７保因者の家系およびＬＤＬレベルが描かれている。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本方法およびシステムに関する開示および説明に先立って、本方法およびシステムが特定の方法、特定のコンポーネントまたは特定の実装形態に限定されないことを理解すべきである。本明細書中で使用されている用語は、もっぱら特定の実施形態の説明を目的としたものであって、限定的であることを意図するものではないこともまた、理解すべきである。
【００２３】
本明細書および添付の特許請求の範囲において使用されているように、単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈上に他の意味に解釈されることが明白な場合を除き、複数の指示対象を含む。本明細書中では、範囲を「凡そ」の或る特定の値から且つ／あるいは「凡そ」の別の特定の値までとして表現する場合がある。そのような範囲を表現する場合、別の実施形態では、或る特定の値から且つ／あるいは別の特定の値までが包含される。同様に、値が近似値として表現されている場合には、先行する「約」を使用することにより、特定の値が別の実施形態を形成することが理解されるであろう。各範囲の終点は、他の終点と関連して且つ他の終点とは独立に有意であることが、更に理解されるであろう。
【００２４】
任意選択的または「任意選択的に」は、後述されているイベントまたは状況が起こる場合もあれば起こらない場合もあることを意味すると共に、この記載には、前記イベントまたは状況が起こる場合および起こらない場合が包含されることを意味する。
【００２５】
本明細書の説明および特許請求の範囲の全体を通じて、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という単語、ならびにこの単語の変形（「含んでなる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」など）は、「を含むがこれらに限定されるものではない」ことを意味し、例えばコンポーネント、整数または工程を排除することを意図するものではない。例示的とは、「の一例（ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ  ｏｆ）」を意味するものであって、好ましい実施形態または理想的な実施形態の指標を伝達することを意図するものではない。「のような（ｓｕｃｈ  ａｓ）」は、制限的な意味で使用されるものではなく、説明を目的に使用される。
【００２６】
当然のことながら、本開示の方法および組成物は、記載されている特定の方法論、プロトコルおよび試薬に限定されるものではない。理由はこれらが、変更される可能性があるからである。本明細書中に使用されている用語は、あくまで特定の実施形態を説明することを目的としたものであって、もっぱら添付の特許請求の範囲により限定される本方法およびシステムの範囲を限定するものではないことも、理解すべきである。
【００２７】
別途定義されていない限り、本明細書中に使用されている全ての技術用語および科学用語の意味は、本開示の方法および組成物が属する当業者に遍く理解されている意味と同じである。本明細書中に記載されている方法および材料と類似もしくは等価な何らかの方法および材料が、本方法および組成物の実施または試験の際に使用される場合もあるが、特に有用な方法、デバイスおよび材料は、記載されている通りである。本明細書中に引用されている刊行物およびそれらの刊行物が引用されている資料は、本明細書において参照により具体的に援用されている。本明細書中の如何なる記載も、本方法およびシステムが、先願発明が存在することから、そのような開示に先行しえないことを認めるものとして解釈すべきではない。如何なる参考文献も先行技術を構成するものであるとは認められない。参考文献の論説には、その参考文献の著者の主張内容が言明されている。引用されている文献の正確さおよび適切性に対する異議申し立ての権利は、出願人が留保している。本明細書中には多数の刊行物が参照されているが、そのような参照が、これらの如何なる文献も当該技術分野における共通の一般的知識の一部を構成することを認めるものではないことは、明確に理解されるであろう。
【００２８】
本開示の方法およびシステムを実施する目的に使用可能なコンポーネントが、開示されている。これらおよび他のコンポーネントは本明細書に開示されている。これらのコンポーネントの組み合わせ、部分集合、相互作用、群等が開示されている一方で、これらの多様な個別および集合的な組み合わせならびに順列（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）の各々の具体的な参照が、それぞれ全ての方法およびシステムに関して本明細書中で具体的に考慮され、且つ説明されているにしても、明示的には開示されていない場合もある。これは、本開示の方法における工程を含むが、これらに限定されない、本出願の全ての態様に当てはまる。したがって、訴訟対象となる付加的工程が多種多様に存在する場合には、当然のことながら、これらの付加的工程の各々を、本開示の方法の任意の特定の実施形態または実施形態の組み合わせを用いて実施できる。
【００２９】
下記の好ましい実施形態の詳細説明およびその詳細説明に含まれる実施例、ならびに図面およびその前後の説明を参照することによって、本方法およびシステムについての理解を容易にすることができる。
【００３０】
本方法およびシステムは、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取ることが可能である。更に、本方法およびシステムは、ストレージ媒体に具体化されたコンピュータ可読プログラム命令（例えば、コンピュータソフトウェア）を有するコンピュータ可読ストレージ媒体上のコンピュータプログラム製品の形態を取る場合もある。より具体的には、本方法およびシステムは、ウェブを実装したコンピュータソフトウェアの形態を取る場合もある。任意の適切なコンピュータ可読ストレージ媒体は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学式ストレージデバイス、または磁気ストレージデバイスを搭載して、利用することができる。
【００３１】
本方法およびシステムの実施形態については、方法、システム、装置およびコンピュータプログラム製品のブロック線図およびフローチャート絵図を参照しながら、以下に説明する。ブロック線図およびフローチャート絵図の各ブロック、ならびにフローチャート絵図中のブロックの組み合わせはそれぞれ、コンピュータプログラム命令によって実施できることが理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊用途向けコンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置にロードして、マシンを生成することが可能であり、それによって、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上で実行される命令によって、フローチャートのブロック内に指定されている機能を実装するための手段が作成される。
【００３２】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置に対し特定の方法で機能するように指示可能なコンピュータ可読メモリーに格納して、コンピュータ可読メモリー内に格納された命令によって、フローチャートブロック（１つまたは複数）内に指定された機能を実装するためのコンピュータ可読命令を含む、製造品が生産されるようにすることもできる。コンピュータプログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置にロードし、コンピュータまたは他のプログラム可能装置上で一連の動作工程を実行して、コンピュータ実装プロセスを生成することもできる。そうすることで、コンピュータまたは他のプログラマブル装置上で実行される命令によって、フローチャートブロック（１つまたは複数）内に指定された機能を実施するための工程が提供される。
【００３３】
したがって、ブロック線図およびフローチャートのブロックは、指定された機能を実行するための手段の組み合わせ、特定の機能を実行するための工程の組み合わせ、および指定された機能を実行するためのプログラム命令手段をサポートしている。また、ブロック線図およびフローチャート絵図中の各ブロック、ならびにブロック線図およびフローチャート絵図中のブロックどうしの組み合わせは、特定の機能または工程を実行する特殊用途向けハードウェアベースのコンピュータシステムまたは特殊用途向けハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせによって実装することが可能である。
【００３４】
次世代ＤＮＡシーケンシング技術によって、大規模な遺伝子研究が可能となる。本開示の方法およびシステムは、医学的意義のある関連に対して非識別化された臨床情報および生物学的データを活用できる。本開示の方法およびシステムは、重要度の高いが未だ対応が為されていない医療ニーズが存在する疾患を含む、高範な疾患を引き起こすかまたはその疾患に影響を及ぼす遺伝的要因を発見して検証するための高スループットのプラットフォームを含みうる。
【００３５】
本明細書において、「生物学的データ」は、ヒト、動物または他の生物学的な生物（微生物、ウイルス、植物および他の生存生物を含む）の生物学的状態を測定することに由来する任意のデータを指す。医師、科学者、診断医等に知られている任意の試験、アッセイまたは観察によって測定を行うことができる。生物学的データとしては、限定されるものではないが、臨床試験および観察、物理および化学測定、ゲノム配列決定、ゲノムシーケンシングデータ、エキソームシーケンシングデータ、プロテオーム決定、薬物レベル、ホルモンおよび免疫学的試験；神経化学的または神経生理学的測定、ミネラルおよびビタミンのレベルの定量、遺伝的既往歴、および家族歴、ならびに試験を受けている個人（１人または複数人）の状態を洞察することの可能な他の定量が挙げられる。「データ」という用語は、「生物学的データ」と同義に使用できる。本明細書において「表現型データ」は、表現型に関するデータを指す。表現型については、以下、更に考察する。
【００３６】
本明細書中において、「対象（ｓｕｂｊｅｃｔ）」という用語は個人を意味する。一態様において対象はヒトのような哺乳動物であり、一態様において対象は非ヒト霊長類でありうる。非ヒト霊長類としては、２〜３の例を挙げると、マーモセット、サル、チンパンジー、ゴリラ、オランウータン、およびギブボンが含まれる。また、「対象（ｓｕｂｊｅｃｔ）」という用語は、ネコ、イヌ等のような、家で飼い慣らせる動物；家畜（例えば、ウシ（雌牛）、ウマ、ブタ、ヒツジ、ヤギ等）；実験動物（例えば、フェレット、チンチラマウス、ウサギ、ラット、スナネズミ、モルモット等）；および鳥類（例えば、ニワトリ、シチメンチョウ、アヒル、キジ、ハト、コバト、オウム、コカトモ、ガチョウ等）も含む。また、対象としては、限定されるものではないが、魚類（例えば、ゼブラフィッシュ、金魚、ティラピア、サケ、およびマス）、両生類ならびに爬虫類も挙げることができる。本明細書において、「対象」は「患者」と同じであり、これらの用語は互換的に使用できる。
【００３７】
本明細書において、「ハプロタイプ」という用語は、連鎖不平衡にある２つ以上の対立遺伝子（特異的な核酸配列）のセットを指す。一態様において、ハプロタイプは、単一の染色体上で互いに統計学的に関連のあることが見い出された一塩基多型（ＳＮＰ）のセットを指す。ハプロタイプはまた、単一の染色体上で互いに統計学的に関連のあることが見い出された多型（例えば、ＳＮＰ）および他の遺伝的マーカー（例えば、挿入または欠失）の組み合わせを指す場合もある。
【００３８】
「多型（ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）」という用語は、集団における１つ以上の遺伝的に判別された代替配列または対立遺伝子の発生を指す。「多型部位（ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃ  ｓｉｔｅ）」とは、配列の発散が起こる遺伝子座である。多型部位は、少なくとも１つの対立遺伝子を有する。２対立遺伝子多型（ｄｉａｌｌｅｌｉｃ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）は、２つの対立遺伝子を有する。３対立遺伝子多型（ｔｒｉａｌｌｅｌｉｃ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）は、３つの対立遺伝子を有する。ディプロイド生物（Ｄｉｐｌｏｉｄ  ｏｒｇａｎｉｓｍ）は、対立遺伝子型に対してホモ接合型またはヘテロ接合型でありうる。多型部位は、１塩基対と同程度に小さい場合がある。多型部位の例としては、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）、可変数の縦列リピート（ＶＮＴＲ）、超可変領域、ミニサテライト、ジヌクレオチドリピート、トリヌクレオチドリピート、テトラヌクレオチドリピート、および単純配列リピートが挙げられる。本明細書において「多型」に言及した場合、多型のセット（すなわち、ハプロタイプ）を包含しうる。「一塩基多型（ＳＮＰ）」は、対立遺伝子配列間のバリアント部位である単一ヌクレオチドが占有する多型部位に発生する場合がある。この部位の前後には、高度に保全された対立遺伝子の配列が位置する場合がある。ＳＮＰは、１つのヌクレオチドを、多型部位にて別のヌクレオチドで置換することによって、発生する場合がある。或るプリンを別のプリンで置換するか、または或るピリミジンを別のピリミジンで置換することは、遷移と呼ばれる。或るプリンを或るピリミジンで置換するか、またはその逆（すなわち、或るピリミジンを或るプリンで置換すること）は、トランスバージョン（ｔｒａｎｓｖｅｒｓｉｏｎ）と呼ばれる。同義ＳＮＰとは、コードされたポリペプチドのアミノ酸配列を変化させないコード領域において、或るヌクレオチドを別のヌクレオチドで置換することを指す。非同義ＳＮＰとは、コードされたポリペプチドのアミノ酸配列を変化させるコード領域において、或るヌクレオチドを別のヌクレオチドで置換することを指す。ＳＮＰはまた、参照対立遺伝子に対するヌクレオチド（１つもしくは複数）の欠失または挿入からも生ずる場合がある。
【００３９】
多型の「セット」は、１つ以上の多型、例えば少なくとも１つ、少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、少なくとも５つ、少なくとも６つ、または６つより多くの多型を意味する。
【００４０】
本明細書において「核酸」、「ポリヌクレオチド」または「オリゴヌクレオチド」は、任意の長さのヌクレオチドのポリマー形態である場合もあれば、ＤＮＡもしくはＲＮＡである場合もあれば、一本鎖もしくは二本鎖である場合もある。核酸には、プロモーターまたは他の調節配列が包含される場合がある。オリゴヌクレオチドは、合成的手段によって調製可能である。核酸には、ＤＮＡのセグメント、またはそれらの相補体で、その多型部位のいずれか１つにまたがっているかあるいは隣接するものが含まれる。セグメントは、５〜１００連続塩基である場合もあれば、下限を５、１０、１５、２０または２５ヌクレオチドとし、上限を１０、１５、２０、２５、３０、５０または１００ヌクレオチドとした範囲である（上限が下限よりも大きい）場合もある。核酸は、一般的には５〜１０、５〜２０、１０〜２０、１２〜３０、１５〜３０、１０〜５０、２０〜５０または２０〜１００塩基の間である。多型部位は、セグメントの任意の位置内で生ずる場合がある。二本鎖核酸の一本鎖の配列に言及している場合は相補配列を規定することになり、文脈から明らかでない場合を除き、核酸の一本鎖に言及している場合はその相補物をも指すことになる。
【００４１】
本明細書に記載されている「ヌクレオチド」は、結合された状態にあるときに、核酸ＲＮＡおよびＤＮＡの個々の構造単位を構成する分子を指す。ヌクレオチドは、核酸塩基（窒素塩基）、５炭素糖（リボースまたは２−デオキシリボースのいずれか）、および１つのリン酸基から構成される。核酸は、ヌクレオチドモノマーから製造された高分子巨大分子である。ＤＮＡにおいて、プリン塩基はアデニン（Ａ）およびグアニン（Ｇ）であり、ピリミジンはチミン（Ｔ）およびシトシン（Ｃ）である。ＲＮＡはチミン（Ｔ）の代わりにウラシル（Ｕ）を使用する。
【００４２】
本明細書において、「遺伝的バリアント」または「バリアント」という用語は、本明細書に記載されているＳＮＰの場合、その配列が集団において最も優勢な配列と（例えば１ヌクレオチドだけ）異なるヌクレオチド配列を指す。例えば、ヌクレオチド配列において幾つかバリアントまたは置換が生じた場合、コドンが変更され、結果として別のアミノ酸がコードされて、遺伝的バリアントポリペプチドを生ずる。「遺伝的バリアント」という用語はまた、コードされたポリペプチドのアミノ酸配列を変化させない（すなわち、変更が保全されている）位置において、その配列が集団において最も優勢な配列とは異なるポリペプチドを指す場合もある。遺伝的バリアントポリペプチドは、リスクハプロタイプでコードされる場合もあれば、保護ハプロタイプでコードされる場合もあれば、または中性ハプロタイプでコードされる場合もある。遺伝的バリアントであるポリペプチドは、リスクに関連付けられる場合もあれば、保護に関連付けられる場合もあれば、またはその中間である場合もある。
【００４３】
遺伝的バリアントの例としては、限定されるものではないが、フレームシフトバリアント、ストップロストバリアント、スタートロストバリアント、スプライス受容体バリアント、スプライス供与体バリアント、インフレームインデルバリアント、ミスセンスバリアント、スプライス領域バリアント、同義バリアントおよびコピー数バリアントが挙げられる。コピー数バリアントの種類としては、限定されるものではないが、欠失および重複が含まれる。
【００４４】
本明細書において「遺伝的バリアントデータ」は、対象の核酸中の対立遺伝的バリアントを、参照核酸配列に対して識別することによって得られるデータを指す。「遺伝的バリアントデータ」という用語はまた、バリアント遺伝子によってコードされたポリペプチドの生化学的構造／機能に対してバリアントが与える予期される影響を表すデータも包含する。
【００４５】
本開示の方法およびシステムでは、新たな対象の遺伝的バリアントおよび表現型データが経時的に追加されるため、遺伝的バリアント−表現型関連付けに対する大規模な自動統計解析が漸進的にサポートされる。例えば、或る態様において、実行される統計的関連解析は、ゲノムワイドの関連研究（ＧＷＡＳ）統計解析である（ｖａｎ  ｄｅｒ  Ｓｌｕｉｓ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＬＯＳ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２０１３；９：ｅ１００３２３５；Ｖｉｓｓｃｈｅｒ  ＰＭ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１２；９０：７）。ＧＷＡＳ解析では、関心対象の表現型と関連付けられている遺伝子または遺伝的バリアントが、判別される。一態様において、遺伝的バリアントデータは、システムに含まれる対象のゲノム配列決定から、遺伝的バリアントおよび表現型データが得られる。別の態様において、遺伝的バリアントデータは、遺伝的バリアントおよび表現型データが遺伝的バリアントおよび表現型データがシステム内に格納されている対象のエキソーム（例えば、全エキソーム）シーケンシングから得られる。
【００４６】
別の態様において、実行される統計的関連解析は、フェノームワイドの関連研究（ＰｈｅＷＡＳ）統計解析である（Ｄｅｎｎｙ  ＪＣ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ  ２０１３；３１：１１０２）。ＰｈｅＷＡＳ研究において、関心対象の１つ以上の遺伝子または遺伝的バリアントに関連付けられている表現型を判別する。ＰｈｅＷＡＳでは、１つ以上の特異的な遺伝的バリアントと、１つ以上の生理学的および／または臨床的転帰ならびに表現型との間の関連を識別し解析できる。或る態様では、アルゴリズムを使用して、電子医療記録（ＥＭＲ）および電子カルテ（ＥＨＲ）データを解析できる。別の態様では、観察的コホート研究において収集されたデータの解析が可能である。
【００４７】
本明細書において、「電子医療記録」および「電子カルテ」という用語は同義語である。
本明細書において、遺伝的バリアントは、１つより多くの表現型に影響を及ぼす場合、「多面発現性（ｐｌｅｉｏｔｒｏｐｉｃ）」である（Ｇｏｔｔｅｓｍａｎ  Ｏ，ｅｔ  ａｌ．，Ｐｌｏｓ  Ｏｎｅ  ２０１２；７：ｅ４６４１９）。一実施形態において、遺伝的バリアントは、例えばオッズ比の増加として測定される、２つ以上の表現型の大きさの増分に関連付けられている。別の実施形態において、遺伝的バリアントは、例えばオッズ比の低下として測定される、２つ以上の表現型の大きさの減分に関連付けられている。別の実施形態において、遺伝的バリアントは、１つ以上の表現型の大きさの増分に関連付けられているだけでなく、１つ以上の表現型の大きさの減分にも関連付けられている。
【００４８】
別の実施形態において、本方法およびシステムに遺伝的バリアントおよび表現型の情報が含まれるより大きな集団では、メンデリア病に罹患した家族内でまたは創始者集団内で識別された関心対象のバリアントを調査できる。その手法を使用して統計解析を実行することによって、メンデリア病に罹患した家族より大きい集団内、または遺伝的バリアントが識別された創始者集団内のバリアント（存在する場合）に関連付けられている表現型を、識別できる。この手法は、本明細書において「家族対集団（ｆａｍｉｌｙ−ｔｏ−ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ）」解析と呼ばれる。
【００４９】
別の実施形態において、本方法およびシステムに遺伝的バリアントおよび表現型の情報が含まれるより大きな集団では、臨床治験参加者における表現型に対し以前に関連付けられた関心対象のバリアントを調査できる。この手法を使用して統計解析を行うことによって、臨床治験参加者の群よりも大きい集団のバリアントに関連付けられている表現型（存在する場合）を識別できる。
【００５０】
本方法およびシステムではまた、遺伝子ベースの表現型決定の方法も提供されている。その方法では、遺伝的バリアント−表現型関連付けが識別されており、集団内の対象がその関連付けにおいて関心対象のバリアントを有するが、遺伝的バリアントに関連付けられている関心対象の表現型を呈さない場合、その対象は、将来の表現型の発呈に関してモニターされる場合がある。あるいは、対象を（以前に診断未確定の）表現型の存在に関して評価することもできる。
【００５１】
本開示のシステムを使用すれば、使用されている統計解析のタイプには関係なく、関心対象の任意のカテゴリーで遺伝的バリアント−表現型関連付け結果をフィルターすることができる。結果をフィルターできる関心対象のカテゴリーとしては、限定されるものではないが、年齢、性別、人種、民族性、体重、医療、診断、ラボ試験、ラボ試験結果、ラボ試験結果範囲、または他の任意の表現型カテゴリー、または表現型データコンポーネントが構成されている対象のタイプが挙げられる。
【００５２】
一実施形態において、遺伝的バリアントおよび表現型データは、少なくとも５０，０００、６０，０００、７０，０００、８０，０００、９０，０００、１００，０００、１１０，０００、１２０，０００、１３０，０００、１４０，０００、１５０，０００、１６０，０００、１７０，０００、１８０，０００、１９０，０００、２００，０００、２５０，０００、３００，０００、３５０，０００、４００，０００、４５０，０００、５００，０００、６００，０００、７００，０００、８００，０００、９００，０００または１，０００，０００の対象の集団から得られる。１つ以上の遺伝子および／または１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との関連の統計解析には、遺伝的データおよび表現型データを使用できる。
【００５３】
サンプルサイズ（配列決定された対象の数）が増加するにつれて、１つ以上の表現型に有意に関連付けられていることが見い出される数値バリアントが増加する可能性がある。偽陽性の遺伝的バリアント−表現型の統計学的関連を最小限に抑えるためには、適切な力と厳密な有意性閾値とを有する必要がある（Ｓｈａｍ  ＰＣ  ａｎｄ  Ｐｕｒｃｅｌｌ  ＳＭ，Ｎａｔｕｒｅ  Ｒｅｖ  ２０１４；１５：３３５）。バリアントを検出するために必要とされるサンプルサイズは、バリアント頻度、例えばマイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）およびバリアントの効果量の両方による影響を受ける。
【００５４】
一実施形態において、遺伝的バリアントのＭＡＦは、少なくとも１％、２％、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％または１０％である。別の実施形態において、遺伝的バリアントのＭＡＦは、１０％未満、９％未満、８％未満、７％未満、６％未満、５％未満、４％未満、３％未満、２％未満、１％未満、０．９％未満、０．８％未満、０．７％未満、０．６％未満、０．５％未満、０．４％未満、０．３％未満、０．２％未満、０．１％未満、０．０９％未満、０．０８％未満、０．０７％未満、０．０６％未満、０．０５％未満、０．０４％未満、０．０３％未満、０．０２％未満または０．０１％未満である。
【００５５】
統計力は、対立遺伝子頻度および効果量に依存する。希少バリアント（ＭＡＦが１％未満のもの）は、データが希少であることから、解析が困難な場合がある。効果量が大きい場合でも、希少バリアントに対する統計的に有意な関連は、極めて大きなサンプルにおいてしか検出されない可能性がある。遺伝的領域のバリアント間にわたって情報を結合（集計）し、要約用量変数（遺伝子負荷試験）に統合することによって、統計力を増強できる。遺伝子負荷試験の例としては、限定されるものではないが、配列カーネル結合試験（ＳＫＡＴ）、コホート対立遺伝子総和検定（ＣＡＳＴ）、加重和検定（ＷＳＴ）、複合多変量および崩壊法（ＣＭＤ）、ワルド検定およびＣＭＣ−Ｗａｌｄ検定が挙げられる（Ｗｕ  ＭＣ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ．Ｊ．Ｈｕｍ．Ｇｅｎｅｔ．２０１１；８９：８２；Ｌｅｅ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ．Ｊ．Ｈｕｍ．Ｇｅｎｅｔ．２０１４；９５：５）。
【００５６】
一実施形態では、表現型情報が関連解析で得られた対象の少なくとも１％、２％、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％、１０％、１１％、１２％、１３％、１４％、１５％、１６％、１７％、１８％、１９％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、６０％、７０％、８０％または９０％において表現型が観察される。別の実施形態では、表現型情報が関連解析で得られた対象の少なくとも５０％未満、４５％未満、４０％未満、３５％未満、３０％未満、２５％未満、２０％未満、１５％未満、１０％未満、９％未満、８％未満、７％未満、６％未満、５％未満、４％未満、３％未満、２％未満、１％未満、０．９％未満、０．８％未満、０．７％未満、０．６％未満、０．５％未満、０．４％未満、０．３％未満、０．２％未満、０．１％未満、０．０９％未満、０．０８％未満、０．０７％未満、０．０６％未満、０．０５％未満、０．０４％未満、０．０３％未満、０．０２％未満、０．０１％未満、０．００９％未満、０．００８％未満、０．００７％未満、０．００６％未満、０．００５％未満、０．００４％未満、０．００３％未満、０．００２％または０．００１％において表現型が観察される。
【００５７】
統計学的関連研究において、症例対照研究を行うことによって、関心対象の１つ以上の表現型に対する関心対象のバリアントの浸透率を定量できる（Ｓｈａｍ  ＰＣ  ａｎｄ  Ｐｕｒｃｅｌｌ  ＳＭ，Ｎａｔｕｒｅ  Ｒｅｖｉｅｗｓ  ２０１４；１５：３３５）。そのような症例対照研究では、関心対象の表現型を有する対象を「症例」と指定し、関心対象の表現型を有さない対象を「対照」として指定する。その後、対象のそれぞれの「症例」群および「対照」群において、関心対象のバリアントの発生率を判別する。
【００５８】
一実施形態において、本方法およびシステムには、（対象の遺伝的バリアントデータを含む）遺伝的データコンポーネント３０４および（対象の表現型データを含む）表現型データコンポーネント３０２のいずれにも、対象の身元を確認できる情報（氏名、生年月日、住所、社会保障番号等）が含まれていない。
【００５９】
本方法およびシステムは、臨床的意思決定支援システムではない。本明細書において、「臨床決定支援システム」という用語は、臨床医（例えば、医師、看護師、薬剤師、医師助手、理学療法士、実験技師等）が、患者を判別する臨床情報、例えば患者のバイタルサイン、ラボ結果、臨床ナラティブメモの記録、ならびに薬物療法上の禁忌、アレルギー等に関連付けられる警告の提供を目的に利用する電子システムである。
【００６０】
本明細書において、「表現型」とは、例えば、臨床診断、臨床パラメーター名、臨床パラメーター値、薬剤名、投与量もしくは投与経路、ラボ試験名またはラボ試験値、などの臨床的指定またはカテゴリーである。本明細書において、「バイナリ表現型」は、固定された表現型、すなわち諾否（ｙｅｓ  ｏｒ  ｎｏ）、例えば、臨床診断、臨床パラメーター名、薬剤名もしくは投与経路、またはラボ試験名のいずれかである。本明細書において、「定量的表現型」は、例えば、臨床パラメーター値（例えば、血圧値もしくは血清グルコース値）、薬用量、またはラボ試験値の範囲内に収まる値を有する表現型である。
【００６１】
表現型データコンポーネントは、表現型の少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１１００、１２００、１３００、１４００、１５００、１６００、１７００、１８００、１９００または２０００のカテゴリーを含む場合があり、その中には、少なくとも１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、１１００、１２００、１３００、１４００、１５００、１６００、１７００、１８００のカテゴリーのバイナリ表現型、および１００、１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、１９０、２００、２１０、２２０、２３０、２４０、２５０、２６０、２７０、２８０、２９０、３００、３５０、４００、４５０または５００の定量的カテゴリー表現型がある。
【００６２】
図１には、本方法およびシステムが動作可能な例示的環境１００の、様々な態様が例証されている。本方法は、デジタル機器とアナログ機器の両方を使用する多種多様なネットワークおよびシステムに使用できる。本明細書において機能説明が提供されており、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせによってそれぞれの機能を実行することが可能である。
【００６３】
環境１００は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２を含みうる。ローカルデータ／プロセシングセンター１０２は、ローカルエリアネットワークなどの１つ以上のネットワークを備えることによって、１つ以上のコンピューティングデバイス間の通信を促進できる。１つ以上のコンピューティングデバイスを使用して、生物学的データを格納、処理、解析、出力、および／またはビジュアライズできる。環境１００に、任意選択的に、医療データプロバイダー１０４を含めてもよい。医療データプロバイダー１０４には、生物学的データ供給源を１つ以上含めることができる。例えば、医療データプロバイダー１０４に、１人以上の患者の医療情報へのアクセスが可能な１つ以上の医療システムを含めてもよい。医療情報は、例えば、既往歴、医療専門家の見解および意見書、ラボレポート、診断、医師の指示、処方箋、バイタルサイン、体液平衡、呼吸機能、血液パラメーター、心電図、Ｘ線、ＣＴスキャン、ＭＲＩデータ、ラボ試験結果、診断、予後、評価、入退院通知、患者登録情報を含む場合がある。医療データプロバイダー１０４は、ローカルエリアネットワークなどの１つ以上のネットワークを備えることによって、１つ以上のコンピューティングデバイス間の通信を促進できる。１つ以上のコンピューティングデバイスを使用して、医療情報を格納、処理、解析、出力、および／またはビジュアライズできる。医療データプロバイダー１０４は、医療情報を非識別化し、非識別化された医療情報をローカルデータ／プロセシングセンター１０２に提供できる。非識別化された医療情報に各患者の一意の識別子を含めることで、医療情報を非識別化された状態に維持しながら、或る患者の医療情報を別の患者と区別することが可能になる。医療情報を非識別化することにより、患者の識別子が特定の医療情報と接続するのが防止される。ローカルデータ／プロセシングセンター１０２では、非識別化された医療情報を解析し、（例えば、国際疾病分類「ＩＣＤ」および／または医師診療行為用語「ＣＰＴ」コードを割り当てることによって）１つ以上の表現型を各患者に割り当てることができる。
【００６４】
環境１００には、ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６を含めることができる。ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６は、１つ以上のシーケンサー（例えばＩｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２５００，Ｐａｃｉｆｉｃ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ  ＰａｃＢｉｏ  ＲＳ  ＩＩ等）を含むことができる。１つ以上のシーケンサーは、エキソームシーケンシング、完全なエキソームシーケンシング、ＲＮＡ−ｓｅｑ、全ゲノム配列決定、標的化配列決定等の目的に合わせて構成できる。或る態様において、医療データプロバイダー１０４は、非識別化された医療情報に関連付けられている患者からの生物学的サンプルを、提供することができる。生物学的サンプルと、生物学的サンプルに対応する非識別化医療情報との間の関連付けは、一意の識別子を使用すれば維持できる。ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６は、生物学的サンプルに基づいて各患者のエキソームを配列決定できる。配列決定に先立って生物学的サンプルを格納するために、ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６は、バイオバンク（例えば、Ｌｉｃｏｎｉｃ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ製）を含みうる。チューブ（患者に関連付けられた各チューブ）の中に生物学的サンプルを収容し、このサンプルをスキャンしてローカルデータ／プロセシングセンター１０２に自動的に記録できるバーコード（または他の識別子）を、各チューブに含めることができる。ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６に１つ以上のシーケンシングフェーズで使用するための１つ以上のロボットを含めることによって、一様なデータおよび効率的な無停止運用を保証できる。このようにして、ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６は、１年に数万ものエキソームを配列決定することを可能にしている。一態様において、ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６は、１月当り少なくとも１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００、９０００、１０，０００、１１，０００または１２，０００個の全エキソームを配列決定する機能的能力を有する。
【００６５】
ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６によって生成された生物学的データ（例えば、未処理シーケンシングデータ）は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２に転送でき、次いで、このローカルデータ／プロセシングセンターから生物データをリモートデータ／プロセシングセンター１０８に転送できる。リモートデータ／プロセシングセンター１０８は、クラウドベースのデータストレージと、１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるプロセシングセンターとを含む場合がある。ローカルデータ／プロセシングセンター１０２およびＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６では、他のデータ通信システム（例えばインターネット）が企図されているが、リモートデータ／プロセシングセンター１０８との間で直接的に１つ以上の大容量ファイバ回線を介して、データを通信できる。或る態様では、リモートデータ／プロセシングセンター１０８に、例えばＡｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＤＮＡｎｅｘｕｓ）等の第三者システムを含めることができる。リモートデータ／プロセシングセンター１０８は、解析工程の自動化を促進できると共に、１つ以上のコラボレーター１１０との安全なデータ共有を可能にしている。リモートデータ／プロセシングセンター１０８は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２から生物学的データを受信した際、バイオインフォマティックツールを使用して、第１次および第２次データ解析用の一連の自動パイプライン工程を実行でき、サンプル毎の注釈付けされたバリアントファイルが得られる。そのようなデータ（例えば、遺伝子型）の解析結果は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２に伝達し、例えば、ラボ情報管理システム（ＬＩＭＳ）に統合して、各生物学的サンプルの状態が維持されるように構成できる。
【００６６】
次いで、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２は、ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６およびリモートデータ／プロセシングセンター１０８を介して得られた生物学的データ（例えば、遺伝子型）を、非識別化された医療情報（識別された表現型を含む）と組み合わせて利用して、遺伝子型と表現型との間の関連を識別できる。例えば、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２は、表現型−第１の手法を適用することができ、この手法では、或る疾患領域（例えば心血管疾患での血中脂質の極限）において治療可能性を有しうる表現型が定義される。別の例は、典型的な共存症の範囲から保護されていると思われる個人を識別するための肥満患者の研究である。もう１つの手法は、例えば、遺伝子Ｘが疾患Ｙの発症または疾患Ｙに対する防護に関与する、という遺伝子型および仮説で始めることである。
【００６７】
或る態様において、１つ以上のコラボレーター１１０は、インターネット１１２のようなネットワークを介して、生物学的データの一部または全て、および／または非識別化された医療情報にアクセスできる。
【００６８】
或る態様では、図２に例証されているように、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２および／またはリモートデータ／プロセシングセンター１０８のうちの１つ以上には、遺伝的データコンポーネント２０２、表現型データコンポーネント２０４、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６、および／またはデータ解析コンポーネント２０８のうちの１つ以上を含んでなる、１つ以上のコンピューティングデバイスを含めることができる。遺伝的データコンポーネント２０２、表現型データコンポーネント２０４、および／または遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６は、配列データの品質評価、参照ゲノムへの読み取りアライメント、バリアントの識別、バリアントの注釈付け、表現型の識別、バリアント−表現型関連付けの識別、データビジュアライゼーション、それらの組み合わせ等の１つ以上に合わせて構成できる。
【００６９】
或る態様において、１つ以上のコンポーネントは、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取る場合がある。更に、本方法およびシステムは、ストレージ媒体に具体化されたコンピュータ可読プログラム命令（例えば、コンピュータソフトウェア）を有するコンピュータ可読ストレージ媒体上のコンピュータプログラム製品の形態を取る場合もある。より具体的には、本方法およびシステムは、ウェブを実装したコンピュータソフトウェアの形態を取る場合もある。任意の適切なコンピュータ可読ストレージ媒体は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学式ストレージデバイス、または磁気ストレージデバイスを搭載して、利用することができる。
【００７０】
或る態様において、遺伝的データコンポーネント２０２は、１つ以上の遺伝的バリアントに機能的に注釈付けするように構成できる。遺伝的データコンポーネント２０２はまた、１つ以上の遺伝的バリアントの保全、解析、受信用に構成できる。１つ以上の遺伝的バリアントは、１人以上の患者（対象）から得られた配列データ（例えば、未処理配列データ）から注釈付けできる。例えば、少なくとも１００，０００、２００，０００、３００，０００、４００，０００または５００，０００の対象のそれぞれから１つ以上の遺伝的バリアントを注釈付けできる。１つ以上の遺伝的バリアントに機能的に注釈付けした結果、遺伝的バリアントデータが生成される。一例として、遺伝的バリアントデータは、１つ以上のバリアント呼び出しフォーマット（ＶＣＦ）ファイルを含む場合がある。ＶＣＦファイルとは、ＳＮＰ、インデルおよび／または構造的変異呼び出しを表すテキストファイルフォーマットである。転写物／遺伝子に対する機能的影響に関してバリアントを評価し、潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補を識別する。Ｅｎｓｅｍｂｌ７５遺伝子定義を使用してバリアントをｓｎｐＥｆｆで注釈付けし、機能的アノテーションを更に処理して、バリアント（および遺伝子）ごとに単一のＲＥＧＮ効果予測（ＲＥＰ）を作成する。
【００７１】
遺伝的データコンポーネント２０２は包括的であり、ほとんどの場合は品質の高いバリアントを含めるが、（主にインデルのアラインメントエラー用に）品質の低い変異呼び出しを幾つか含めても差し支えない。多様な計算に対応するため、遺伝的データコンポーネント２０２で、３通りのレベルの質を区別でき、経験的に判別されたカットオフに基づいて、バリアント呼び出しおよびｐＬｏＦ定義に様々な制限を課すことができる。
【００７２】
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１つ以上の遺伝的バリアントの機能的アノテーションを実行するための１つ以上のコンポーネントを、遺伝的データコンポーネント２０２に含めることができる。例えば、遺伝的データコンポーネント２０２には、トリミングコンポーネント、アライメントコンポーネント、バリアント呼び出し元コンポーネント、それらの組み合わせ等からなるバリアント識別コンポーネント２１０を含めることもできる。遺伝的データコンポーネント２０２には、機能的予測因子コンポーネント等からなるバリアントアノテーションコンポーネント２１２を含めることができる。
【００７３】
バリアント識別コンポーネント２１０は、未処理配列データ（例えば、読み取り）の品質を評価し、定義済の品質基準を満たさない読み取りを除去、トリミング、または訂正できる。ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６で生成された未処理配列データは、ベース呼び出し元エラー、インデル、悪品質の読み取り、および／またはアダプターの汚染などの配列アーチファクトによって損なわれる可能性がある。トリミングコンポーネントは、配列データ中の読み取り部から低品質な端部をトリミングするように構成できる。トリミングコンポーネントは、塩基品質スコアおよびヌクレオチド分布を判別できる。トリミングコンポーネントは、プライマーの汚染、Ｎ含有量、および／またはＧＣバイアスのような塩基品質スコアおよび配列特性に基づいて、読み取りをトリミングし、読み取りのフィルターを実行できる。
【００７４】
配列データ（例えば、読み取り）が定義済の品質基準を満たすように処理された後、バリアント識別コンポーネント２１０でアラインメントコンポーネントを利用して、配列データ（例えば、読み取り）を既存の参照ゲノムにアラインさせることが可能である。例えば、Ｂｕｒｒｏｗ−Ｗｈｅｅｌｅｒ（ＢＷＡ）、ＢＷＡ  ＭＥＭ、Ｂｏｗｔｉｅ／Ｂｏｗｔｉｅ２、ＭＡＱ、ｍｒＦＡＳＴ、Ｎｏｖｏａｌｉｇｎ、ＳＯＡＰ、ＳＳＡＨＡ２、Ｓｔａｍｐｙ、および／またはＹＯＡＢＳのような任意のアライメントアルゴリズム／プログラムを使用できる。アラインメントコンポーネントでは、配列アラインメント／マップ（ＳＡＭ）および／またはバイナリアラインメント／マップ（ＢＡＭ）を生成できる。ＳＡＭは参照配列に対する読み取りアラインメントを格納するためのアラインメントフォーマットであるのに対し、ＢＡＭはＳＡＭの圧縮バイナリバージョンである。ＢＡＭファイルは、ヌクレオチド配列アラインメントのコンパクトなインデックス付け可能表現である。
【００７５】
配列データ（例えば、読み取り）がアラインされた後、バリアント識別コンポーネント２１０は、１つ以上のバリアントを識別する（例えば、呼び出す）ことができる。ゲノムワイドバリアント識別用のツールは、以下の４通りのカテゴリーに分類できる。（ｉ）生殖系列呼び出し元、（ｉｉ）体細胞呼び出し元、（ｉｉｉ）ＣＮＶ識別、および（ｉｖ）ＳＶ識別を含む。大規模な構造改変の識別用のツールは、ＣＮＶを見つかるものと、逆位、転座または大きなインデルのような他のＳＶが見つかるものとに分類できる。全ゲノムおよび全エキソームシーケンシング研究の両方において、ＣＮＶが検出される場合もある。このようなツールの例としては、限定されるものではないが、ＣＡＳＡＶＡ、ＧＡＴＫ、ＳＡＭｔｏｏｌｓ、ＳｏｍａｔｉｃＳｎｉｐｅｒ、ＳＮＶｅｒ、ＶａｒＳｃａｎ  ２、ＣＮＶｎａｔｏｒ、ＣＯＮＴＲＡ、ＥｘｏｍｅＣＮＶ、ＲＤＸｐｌｏｒｅｒ、ＢｒｅａｋＤａｎｃｅｒ、Ｂｒｅａｋｐｏｉｎｔｅｒ、ＣＬＥＶＥＲ、ＧＡＳＶＰｒｏ、およびＳＶＭｅｒｇｅが挙げられる。
【００７６】
コピー数バリアントを呼び出すための方法（本明細書では「ＣＬＡＭＭＳ」と呼ぶ）の非限定的な例は、２０１５年５月１８日に出願された米国特許出願第１４／７１４，９４９号（「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｐｙ  Ｎｕｍｂｅｒ  Ｖａｒｉａｎｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」）に開示されており、この文献の全容は本明細書において参照により援用されている。
【００７７】
バリアント識別コンポーネント２１０は、ＣＮＶ識別情報を含む１つ以上のバリアントを識別する（例えば、呼び出す）ことができる。本明細書において、「ＣＮＶ」とは、ゲノムの特定領域のコピー数が集団において最も一般的に観察されるコピー数とは異なる遺伝的バリアントでありうる「コピー数バリアント（ｃｏｐｙ  ｎｕｍｂｅｒ  ｖａｒｉａｎｔ）」を指す。例えば、ほとんどの個人は、ディプロイド染色体（女性においては常染色体だけでなく染色体Ｘ）上に２コピーの遺伝子を保有するが、コピー数バリアントを有する個体は、０、１、３、４またはそれより多くのコピーを有する場合がある。配列自体は、ＳＮＰバリアントまたはインデルバリアントを含む場合もあれば、含まない場合もあり、集団において最も一般的なコピー数は必ずしも２でなくてもよい。コピー数バリアント領域のサイズに対しては制限が課されていないが、ＣＮＶは一般にインデルよりも大きく（例えば１００ｂｐ超）、染色体腕より小さいものと見なされている。
【００７８】
１つ以上のＣＮＶは、ＣＬＡＭＭＳを使用して、全エキソーム配列サンプルで検出できる。全てのＣＮＶは、開始座標、終了座標、予期されるコピー数状態、および／または信頼レベルによって定義できる。開始座標および終了座標は、予期されたＣＮＶ領域内の最初および最後のエキソンウィンドウに対応できる。コピー数状態は、確率的ＣＬＡＭＭＳ混合モデルおよび隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）によって予期される最も可能性の高い状態（コピー数）である。信頼レベル（「ＱＣレベル」）は０と３との間に割り当てることができ、ここで、ＱＣ０はＣＮＶ呼び出しのなかで最低信頼性のもの、ＱＣ３は最高信頼性のものである。後述の「プライマリ配列解析、ＣＮＶ呼び出し、および品質管理」インフラに記載されているように、ＣＬＡＭＭＳ品質管理パイプラインを使用して、信頼レベルを割り当てることができる。高信頼性ＣＮＶは、ＱＣレベル２〜３として定義することが可能であり、低信頼性の場合はＱＣレベル０〜１とされる。
【００７９】
ＣＮＶ信頼レベルの割り当て後は、ＣＮＶをＣＮＶの「スーパー遺伝子座」または「遺伝子座」にマージできる。最初および最後のエキソンウィンドウがモデルによって識別される信頼性に応じて、ＣＮＶ座標が幾分不正確になる可能性があるため、マージ工程を実行することによって、それらの予測された座標に基づいて、それと同じ基礎となるコピー数バリアント対立遺伝子を表すことが予期されるＣＬＡＭＭＳ  ＣＮＶ呼び出しをグループ化する必要のある場合がある。このグループ化工程を実行するために、５０％以上の相互的オーバーラップを有する（ＣＮＶ１がＣＮＶ２の少なくとも５０％とオーバーラップし、且つＣＮＶ２がＣＮＶ１の少なくとも５０％とオーバーラップする）高信頼性（ＱＣレベル２〜３）ＣＮＶを、「スーパー遺伝子座」に再帰的にマージする場合がある。２つのＣＮＶがマージされると、新しいスーパー遺伝子座の座標が、マージされたＣＮＶの最も極端な終点となり、そのスーパー遺伝子座の座標を超えて伸びるＣＮＶは存在しない。マージ処理は再帰的であるため、後続のマージ工程においてスーパー遺伝子座を併合する場合があり、そのためには、新しいスーパー遺伝子座を定義し、各スーパー遺伝子座から全ての基本ＣＮＶを新しいスーパー遺伝子座にグループ化する必要がある。遺伝子座をこれ以上マージできなくなるまで、または最大回数のマージリピート（例えば、１０回以下のリピート）が発生するまで、再帰的マージを続行する。最後に、ＣＮＶスーパー遺伝子座のマージは高信頼性ＣＮＶ上でのみ実行されるため、最終的な工程では、最小オーバーラップ基準に基づいて低信頼性ＣＮＶをＣＮＶスーパー遺伝子座に割り当てることを試みる（例えば、低信頼性ＣＮＶの少なくとも９０％はスーパー遺伝子座とオーバーラップする）。割り当てが行われない場合、ＣＮＶは関連するスーパー遺伝子座を有さない。ＣＮＶ遺伝子座の定義によって、対立遺伝子頻度の推定、接合体の分布、および表現型とのＣＮＶ関連付けの試験が可能になる。
【００８０】
対象の遺伝子配列における異数体（ａｎｅｕｐｌｏｉｄｙ）を判別するための方法の非限定的な例は、２０１６年２月１２日に出願された米国特許出願第６２／２９４，６６９号（「Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｂｎｏｒｍａｌ  Ｋａｒｙｏｔｙｐｅｓ」）に開示されており、この文献の全容は本明細書において参照により援用されている。
【００８１】
バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、機能情報を判別して、識別されたバリアントに割り当てるように構成できる。バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、ゲノム中のコーディング配列に対するバリアントの関係に基づいて、および各バリアントがどのようにコード配列を変化させて遺伝子産物に影響を与えうるかに基づいて、各バリアントをカテゴリー化するように構成できる。バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、多ヌクレオチド多型（ＭＮＰ）に注釈付けするように構成できる。バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、配列保存性（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ）を測定するように構成できる。バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、タンパク質構造および機能に対するバリアントの影響を予測するように構成できる。また、バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、ｄｂＳＮＰのような様々な公開バリアントデータベースへのデータベースリンクが提供されるように構成できる。バリアントアノテーションコンポーネント２１２の結果は、受け入れられ且つ有害な突然変異、および／または有害な効果の可能性を反映するスコアに分類できる。バリアントアノテーションコンポーネント２１２は、ＳｎｐＥｆｆ、Ｃｏｍｂｉｎｅｄ  Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｄｅｐｌｅｔｉｏｎ（ＣＡＤＤ）、ＡＮＮＯＶＡＲ、ＡｎｎＴｏｏｌｓ、ＮＧＳ−ＳＮＰ、配列バリアントアナライザー（ＳＶＡ）、ＳｅａｔｔｌｅＳｅｑアノテーションサーバー、バリアント（ＶＡＲＩＡＮＴ）、バリアント効果予測因子（ＶＥＰ）、それらの組み合わせ等が含まれる。
【００８２】
バリアント識別コンポーネント２１０およびバリアントアノテーションコンポーネント２１２の結果として、遺伝的データコンポーネント２０２は、ＮＧＳシーケンシングファシリティー１０６を介して生成された配列データに由来するバリアントの識別および機能的アノテーションを含む場合がある。数十万もの患者（対象）のために何百万ものバリアント（例えば、ＳＮＰ、インデル、フレームシフト、トランケーション、同義語、非同義語等）を識別し、注釈付けできる。
【００８３】
遺伝的データコンポーネント２０２は、（ａ）一般的な集団（例えば、詳細な時系列（ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ）電子カルテが対象に維持される医療システムでケアを求める対象集団）内で、（ｂ）メンデリア病に罹患した家族内で、および（ｃ）創始者集団内で、配列決定された対象から得られたバリアントの識別および機能的アノテーションを含みうる。
【００８４】
遺伝的データコンポーネント２０２は、少なくとも百万、２百万、３百万、４百万、５百万、６百万、７百万、８百万、９百万、１千万、１千２百万、１千百万、１千３百万、１千４百万、１千５百万、１千６百万、１千７百万、１千８百万、１千９百万または２千万のバリアントに対する識別および機能的アノテーションを含みうる。
【００８５】
遺伝的データコンポーネント２０２は、少なくとも１５万、１６万、１７万、１８万、１９万、２０万、２１万、２２万、２３万、２４万、２５万、２６万、２７万、２８万、２９万または３０万の予測済み機能喪失バリアントに対する識別および機能的アノテーションを含みうる。
【００８６】
遺伝的データコンポーネント２０２内のデータは、統計解析に使用できる。
表現型データコンポーネント２０４は、患者（対象）の１つ以上の表現型を判別、格納、解析、受信等の目的に合わせて構成できる。表現型データコンポーネント２０４は、少なくとも１０万人の患者（対象）の各々について１つ以上の表現型を判別するように構成できる。患者（対象）は、遺伝的データコンポーネント２０２を介して配列データが取得され解析された対象の患者でありうる。１つ以上の表現型が判別された結果として、表現型データが生成される。表現型データは、複数のカテゴリーの表現型（例えば、１，５００以上のカテゴリー）から判別できる。
【００８７】
表現型データコンポーネント２０４は、患者の１つ以上の表現型を判別するための１つ以上のコンポーネントを含みうる。表現型は、遺伝的情報および環境的影響に基づく、生物における特定の形質（疾患、身長または血液型など）の観測可能な物理的または生化学的発現でありうる。生物の表現型は、物理的外観、生化学的プロセス、および行動のような因子を含みうる。表現型は、一般集団よりも寧ろ疾患または状態を有する個人においてより頻繁に見い出される、測定可能な生物学的（生理学的、生化学的および解剖学的特徴）マーカー、行動（心理測定パターン）マーカー、または認識マーカーを含みうる。表現型データコンポーネント２０４は、バイナリ表現型コンポーネント２１４、定量的表現型コンポーネント２１６、カテゴリー表現型コンポーネント２１８、臨床ナラティブ表現型コンポーネント２２０、それらの組み合わせ等を含みうる。
【００８８】
或る態様において、バイナリ表現型コンポーネント２１４は、非識別化された医療情報を解析して、非識別化された医療情報内の患者に割り当てられた１つ以上のコードが識別されるように構成できる。１つ以上のコードは、例えば、国際分類コード（ＩＣＤ−９、ＩＣＤ−９−ＣＭ、ＩＣＤ−１０）、医療臨床用語（ＳＮＯＭＥＤ  ＣＴ）コードの体系化された命名法、統一医学用語システム（ＵＭＬＳ）、コード、ＲｘＮｏｒｍコード、現行医療行為用語（ＣＰＴ）コード、体外診断薬検査のための論理的観察識別名称とコードに関するガイダンス（ＬＯＩＮＣ）コード、ＭｅｄＤＲＡコード、薬物名、請求コード等を含みうる。１つ以上のコードは、統制用語に基づくものであり、特定の診断および医療処置に割り当られる。バイナリ表現型コンポーネント２１４は、１つ以上のコードの存在（または不在）を識別し、１つ以上のコードに関連付けられている表現型を判別し、非識別化された医療情報に関連付けられている患者に対し一意的な識別子を介して表現型を割り当てる。
【００８９】
或る態様において、定量的表現型コンポーネント２１６は、非識別化された医療情報を解析して、連続変数を識別し、非識別化された連続変数に基づいて表現型を割り当てるように構成できる。連続変数は、或る範囲の値にわたって１つ以上の値を含みうる生理学的測定値を含む場合がある。例えば、血糖値、心拍数、任意のラボ値等を含む。定量的表現型コンポーネント２１４は、そのような連続変数を判別し、識別された連続変数用の所定の分類スケールに対し、識別された連続変数を適用して、非識別化された医療情報に関連付けられている患者に対し、一意的な識別子を介して表現型を割り当てる。
【００９０】
或る態様において、カテゴリー表現型コンポーネント２１８は、非識別化された医療情報を解析して、所定の定量的表現型の範囲が識別されるように構成できる。
或る態様では、臨床ナラティブ表現型コンポーネント２２０は、非識別化された医療情報を解析して、患者に対し表現型の割り当てに使用可能な用語が識別されるように構成された、自然言語処理（ＮＬＰ）表現型コンポーネントでありうる。ＮＬＰ表現型コンポーネント２２０では、例えば、非識別化された医療情報に含まれているナラティブ（非構造化）データの解析が可能である。ＮＬＰ表現型コンポーネント２２０では、テキストを処理し、言語規則を使用して情報を抽出できる。ＮＬＰ表現型コンポーネント２２０では、センテンスおよびフレーズを単語に分解し、各単語に対しスピーチの一部、例えば、名詞または形容詞を割り当てることができる。次いで、ＮＬＰ表現型コンポーネント２２０では、言語規則を適用して、センテンスの可能な意味を解釈できる。そうすることによって、ＮＬＰ表現型コンポーネント２２０は、センテンス中に含まれる概念を識別できる。ＮＬＰ表現型コンポーネント２２０は、健康関連の用語を標準化し、用語を定義して用語を相互におよび概念（例えば、オントロジー）に関連付ける１つ以上のデータベースへのアクセスによって、幾つかの用語を概念にリンクすることができる。このようなデータベースには、健康関連の用語をカテゴリー（身体構造または臨床所見等）に編成するＳＮＯＭＥＤ  ＣＴ、大手薬局および薬物相互作用データベースで薬剤名を他の薬剤名にリンクするＲｘＮｏｒｍ、ＰｈｅＫＢ（Ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ  ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＢａｓｅ）Ｗｅｂサイト等が挙げられる。
【００９１】
遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６は、遺伝的バリアントデータ中の１つ以上の遺伝的バリアントと表現型データ中の１つ以上の表現型との間の１つ以上の関連の判別、保存、解析、受信等が行われるように構成できる。或る態様において、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６は、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を、百万以上（例えば、１０億以上）生成できる。遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６には、１つ以上の関連を判別するための１つ以上のコンポーネントを含めることができる。遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６には、計算コンポーネント２２２、品質コンポーネント２２４、それらの組み合わせ等を含めることができる。或る態様では、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６に、Ｒのような統計パッケージを含めることができる。
【００９２】
或る態様において、計算コンポーネント２２２は、１つ以上の統計検定を実行するように構成できる。例えば、バイナリ表現型のハーディ・ワインベルグ平衡（ＨＷＥ）解析、フィッシャーの正確確率検定、ＢＯＬＴ−ＬＭＭ解析、ロジスティック回帰、線形混合モデル等が実行されるように計算コンポーネント２２２を構成できる。計算コンポーネント２２２は、定量的表現型に対して線形回帰、線形混合モデル、ＡＮＯＶＡ等を実行するように構成できる。計算コンポーネント２２２は、一連の単一遺伝子座統計検定を実行して、特定の表現型への関連について独立に各バリアントを調べることができる。実施される統計検定は、定量的表現型対症例／対照表現型のような様々な因子に依存する。一実施形態において、計算コンポーネント２２２はまた、各遺伝的バリアント−表現型の関連についてオッズ比を計算できる。
【００９３】
定量的表現型は、汎化された線形モデル（ＧＬＭ）手法、例えば、分散解析（ＡＮＯＶＡ）を使用して解析でき、これは、カテゴリー予測変数（この場合は、遺伝子型クラス）を有する線形回帰と類似している。単一バリアントを用いたＡＮＯＶＡの帰無仮説は、任意の遺伝子型群の形質手段間には差異が存在しないということである。ＧＬＭおよびＡＮＯＶＡについては、１）形質が正規分布していること、２）各グループ内の形質の分散が同じ（群が等分散的）であること、３）群が独立していること想定される。
【００９４】
二値（バイナリ）症例／対照表現型は、コンティンジェンシー表法、ロジスティック回帰法等を用いて解析できる。コンティンジェンシー表検査は、表現型と遺伝子型の間に関連が存在しないという帰無仮説の下で予期される独立性からの逸脱を調べて測定する。この例としては、カイ二乗検定およびフィッシャーの正確確率検定が挙げられる。
【００９５】
ロジスティック回帰は、線形モデルの結果が、遺伝子型クラスを与えられた症例状態を有する確率を予測するロジスティック関数を使用して変換される、線形回帰の拡張である。ロジスティック回帰は、臨床共変量（および他の要因）の調整を可能にし、調整されたオッズ比を効果量の尺度として提供できるので、多くの場合、好ましい手法である。ロジスティック回帰は広範囲に開発されており、モデルを解釈する助けになる多数の診断手順が利用可能である。
【００９６】
オッズ比は、効果量の尺度である。本文脈において、オッズ比は、関心対象のバリアントを有する「対照」群における対象のオッズに対する、関心対象のバリアントを有する「症例」群における対象オッズの比率である。例えば、統計学的関連の効果量（ｅｆｆｅｃｔ  ｓｉｚｅ）は、関心対象のバリアント対立遺伝子の１または２コピーを有する対象における関心対象の表現型の存在のオッズの比として、関心対象のバリアント対立遺伝子の１または２コピーを有さない対象における関心対象の表現型の存在のオッズの比として測定できる。潜在的な機能喪失バリアントに関して、オッズ比が１未満の場合は、そのバリアントが保護バリアントであることを示唆し、オッズ比が１より大きい場合は、バリアントがリスクバリアントまたは病因性バリアントであることを示唆する。
【００９７】
一実施形態において、オッズ比は１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２．０、２．１、２．２、２．３、２．４、２．５、２．６、２．７、２．８、２．９、３．０、３．１、３．２、３．３、３．４、３．５、３．６、３．７、３．８、３．９、４、４．１、４．２、４．３、４．４、４．５、４．６、４．７、４．８、４．９、５．０、５．１、５．２、５．３、５．４、５．５、５．６、５．７、５．８、５．９、６．０、６．１、６．２、６．３、６．４、６．５、６．６、６．７、６．８、６．９、７．０、７．１、７．２、７．３、７．４、７．５、７．６、７．７、７．８、７．９、８．０、８．１、８．２、８．３、８．４、８．５、８．６、８．７、８．８、８．９、９．０、９．１、９．２、９．３、９．４、９．５、９．６、９．７、９．８、９．９または１０．０より大きい。別の実施形態において、オッズ比は０．９０、０．８５、０．８０、０．７５、０．７０、０．６５、０．６０、０．５５、０．５０、０．４５、０．４０、０．３５、０．３０、０．２５、０．２０、０．１５、０．１０または０．０５より小さい。
【００９８】
定量的および二分的な（バイナリ）表現型解析（解析方法に関係なく）の両方について、遺伝子型データを関連の検定用にコード化または成形できる様々な方法が存在する。形成される遺伝子型に基づく群の数に応じて、検定の自由度が変わる可能性があるため、データコード化の選択は、検定の統計力に影響を及ぼす可能性がある。対立遺伝子の関連検定では、バリアントの１つの対立遺伝子と表現型との間の関連を調べる。遺伝子型の関連検定では、遺伝子型（または遺伝子型クラス）と表現型との間の関連を調べる。バリアントの遺伝子型はまた、優性型、劣性型、倍加型もしくは相加的モデル等の遺伝子型クラスまたはモデルにグループ化できる。
【００９９】
統計解析では、帰無仮説が真の場合、ｐ値（すなわち、検定統計量が、観察された検定統計量に等しい値またはそれを上回る値になったのが認められる確率）が、各統計検定ごとに生成される。一実施形態において、遺伝的バリアント−表現型の関連または遺伝子表現型のｐ値は、１０−５、１０−６、１０−７、１０−８、１０−９、１０−１０、１０−１１、１０−１２、１０−１３、１０−１４、１０−１５、１０−１６、１０−１７、１０−１８、１０−１９、１０−２０、１０−２１、１０−２２、１０−２３、１０−２４、１０−２５、１０−２６、１０−２７、１０−２８、１０−２９、１０−３０、１０−３１、１０−３２、１０−３３、１０３４、１０−３５、１０−３６、１０−３７、１０−３８、１０−３９、１０−４０、１０−４５、１０−５０、１０−５５、１０−６０、１０−６５、１０−７０、１０−７５、１０−８０、１０−８５、１０−９０、１０−９５、１０−１００、１０−１２５、１０−１５０、１０−１７５、１０−２００、１０−２２５、１０−２５０  、１０−２７５または１０−３００の１倍以下である。
【０１００】
統計解析において、統計検定は一般に有意と呼ばれ、ｐ−値が所定のα値、例えば０．０５未満になると、帰無仮説は拒否される。これは単一の統計検定に関連しており、ゲノムワイドの関連研究（ＧＷＡＳ）の場合、数十万から数百万もの試験が実施され、それぞれがそれ自体の偽陽性確率で実施される。したがって、ＧＷＡＳ解析全体にわたって１つ以上の偽陽性を見つける累積可能性は、はるかに高い。
【０１０１】
或る態様において、品質コンポーネント２２４は、（認識されていない集団構造、解析手法、遺伝子タイピングアーチファクト等からの）系統的バイアスの証拠を識別するように構成できる。例えば、品質コンポーネント２２４は、分位数−分位数（Ｑ−Ｑ）プロット等を判別できる。Ｑ−Ｑプロットは、検定統計量の観測された分布が期待される（ヌル）分布に従う程度を特徴付けるために使用できる。
【０１０２】
遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６は、各遺伝的データのフリーズ（配列決定された対象の数）で自動的に計算された新しい結果を有する遺伝的バリアント−表現型関連付け結果および／または遺伝子表現型関連付け結果が生成されるように構成できる。遺伝的バリアント−表現型関連および／または遺伝的−表現型関連付け結果の数に関与する因子は、遺伝子および／または遺伝的バリアントの数、表現型の数および実施される統計検定またはモデルの数を含む。したがって、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６は無限に拡張可能である。一実施形態では、所望の数の遺伝子および／または遺伝的バリアント、所望の表現型数、ならびに適用された統計検定またはモデルの数について、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果および／または遺伝子表現型関連付け結果が解析される。
【０１０３】
一実施形態において、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントは、少なくとも１千万、２千万、３千万、４千万、５千、６千万、７千万、８千万、９千万、１億、２億、３億、４億、５億、６億、７億、８億、９億、１０億、１２億、１３億、１４億、１５億、１６億、１７億、１８億、１９億、２０億、２１億、２２億、２３億、２４億、２５億、２６億、２７億、２８億、２９億、３０億、４０億、５０億、６０億、７０億、８０億、９０億、１１０億、１２０億、１３０億、１４０億、１５０億、１６０億、１７０億、１８０億、１９０億、２００億、２１０億、２２０億、２３０億、２４０億、２５０億、２６０億、２７０億、２８０億、２９０億または３００億の遺伝的バリアント−表現型関連および／または遺伝子表現型の結果を生成して格納するように構成される。より大きなスケールでは、創始者集団の解析において有用な解析手法は、創始者集団よりも大規模な集団において有用となる。
【０１０４】
遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６からの結果は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２および／またはリモートデータ／プロセシングセンター１０８のうちの１つ以上において集約して格納することが可能である。遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６のインスタンスは、オール・バイ・オール（ａｌｌ−ｂｙ−ａｌｌ）の結果の生成（全てのバリアント／全ての表現型）を促進するように最適化され、ビスポーク（ｂｅｓｐｏｋｅ）の結果の生成を促進できる（例えば、関心対象の表現型の結果を計算する）。オール・バイ・オール解析およびビスポーク解析の場合は、全ての結果を今後の再考察（ｒｅｖｉｅｗ）用に保存できる。
【０１０５】
データ解析コンポーネント２０８は、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６からの結果を生成し、格納し、インデックス付けするように構成できる。例えば、結果はバリアント別にインデックス付けでき、結果は表現型別、これらの組み合わせ別等でインデックス付けできる。データ解析コンポーネント２０８は、データマイニング、人工知能技術（例えば、機械学習）、および／または予測解析を実行するように構成できる。データ解析コンポーネント２０８は、ｘ軸に沿ったバリアントおよびｙ軸に沿った有意性を示すビジュアライゼーション、例えば、マンハッタンプロットを生成および格納できる。
【０１０６】
或る態様では、図３に例証するように、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２および／またはリモートデータ／プロセシングセンター１０８のうちの１つ以上に、表現型データインターフェース３０２、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４、家系インターフェース３０６、および／または結果インターフェース３０８の１つ以上を含んでなる、１つ以上のコンピューティングデバイスを含めることができる。
【０１０７】
表現型データインターフェース３０２では、表現型データコンポーネント２０４内に格納されたデータにアクセスできる。表現型データインターフェース３０２には、表現型データビューア３０２ａ、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂ、および／またはデータエクスチェンジインターフェース３０２ｃのうちの１つ以上を含めることができる。ユーザーが１つ以上のクエリーをクエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂに入力することを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースを、表現型データビューア３０２ａに装備できる。図４Ａには、表現型データインターフェース３０２および／または遺伝的バリアントデータインターフェース３０４のうちの１つ以上からの結果をクエリーおよび／または表示するためのグラフィカルユーザーインターフェースの例が例証されている。ユーザーインターフェース要素４０１を関与させることにより、クエリー入力要素４０２が表現型データインターフェース３０２に対するクエリーの受送信を可能にすることができる。ユーザーインターフェース要素４０３を関与させることにより、クエリー入力要素４０２がクエリーを受信して遺伝的バリアントデータインターフェース３０４に送信することを可能にすることができる。ユーザーインターフェース要素４０４を関与させることにより、クエリー入力要素４０２が表現型データインターフェース３０２および遺伝的バリアントデータインターフェース３０４に対するクエリーの受送信を可能にすることができる。図４Ｂには、ユーザーインターフェース要素４０３を選択することによって表現型データインターフェース３０２からの結果をクエリーおよび／または表示するための、グラフィカルユーザーインターフェースの例が例証されている。クエリー入力要素４０２には、特定の表現型をクエリーとして入力できる。クエリー入力要素４０２には、表現型のドロップダウンリストを更に含めることができる。表現型のドロップダウンリストには、表現型４０５のグラフィカル描写に含まれる全ての表現型を含めることができる。更なる態様では、表現型４０５のグラフィカル描写の生成および閲覧によって、特定の表現型に対してクエリーを実行できる。表現型４０５のグラフィカル描写は、ＩＣＤ−９コードベースの表現型の階層（または他の関係構造）を含むことができる。表現型４０５のグラフィカル描写に対し１つ以上の要素を関与させることによって、図４Ｃに示すような表現型４０５のグラフィカル描写の更なる拡張が可能となる。表現型４０５のグラフィカル描写に対し１つ以上の要素を関与させることによって、クエリーを生成できる。図４Ｄには、「脂質」の表現型クエリーに対するクエリー結果の例が例証されている。クエリー結果は、脂質に関連付けられている全ての遺伝子を示し、遺伝子に関連付けられている種々のデータ（例えば、遺伝子、染色体数、ゲノム位置、参照、代替対立遺伝子、バリアント、バリアント名、バリアントの予測型、アミノ酸変化、特定の表現型等）を含む。
【０１０８】
グラフィカルユーザーインターフェースはまた、１つ以上のデータビジュアライゼーションが表示されるように構成することも可能である。１つ以上のデータビジュアライゼーションは、静的である場合もあれば、インタラクティブである場合もある。図４Ｅには、表現型データビューア３０２ａの例が例証されている。
【０１０９】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂには、データクエリー機能、データビジュアライゼーション機能等を含めることができる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂは、非周期的グラフに格納された表現型データ（医療情報を含む）に対しクエリーを実行するように構成できる。或る態様において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂは、遺伝子、遺伝子セット、および／またはバリアントによってクエリーできる。非循環グラフは、統一医学用語システム（ＵＭＬＳ）階層からの関係を利用して構築できる。例えば、非環状グラフのノードには表現型を含めることができ、ノード間のエッジには「診断を受ける」、「薬物療法を受ける」等の関係を含めることができる。クエリータイプの例は、「この疾患に罹患している患者、またはこの薬物療法を受ける患者は何人ですか？」でありうる。加えて、クエリーで特定のラボ結果（例：ｌｄｌが２００超）を指定することもできる。非環状グラフには、表現型データに関するメタデータ、例えば、データの導出元となったデータセット等を含めることができる。クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂは、クエリー結果の１つ以上のビジュアライゼーションを生成して表示できる。１つ以上をビジュアライズすることによって、ユーザーはクエリー結果のグラフィカル表象を閲覧できる。データビジュアライゼーションフォーマットには、例えば棒グラフ、樹形図、円グラフ、折れ線グラフ、バブルグラフ、地理的マップ、およびデータをグラフィカルに表現できる他の任意のフォーマットが包含される。
【０１１０】
図４Ｅの表現型データビューア３０２ａは、全てのコホートに適用された単一クエリー、およびコホート２に適用された単一クエリーの結果が例証されている。表現型データビューア３０２ａでは、ユーザーが入力領域４０６でブール論理に対するサポートを有するクエリーに対して任意の数の基準を追加または削除することによって、クエリーを直観的に構築することができる。例証されたクエリーは、少なくとも３０歳で、薬剤Ａ、薬剤Ｂまたは薬剤Ｃのいずれかを処方され、肥満度指数（ＢＭＩ）が少なくとも２７であり、且つ疾患Ｘと診断された全ての患者を対象としたものである。このクエリーを、処理対象としてクエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂに送信できる。
【０１１１】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０２ｂは、表現型データの一部または全て（医療情報を含む）に対してクエリーが適用されるように構成できる。表現型データ（医療情報を含む）は、１つ以上のコホートに分類できる。クエリーを１つ以上のコホートに別々に適用することによって、コホート間の比較結果が表示されるようにできる。或る態様では、２つの群間で共通のバリアントを判別することができる。
【０１１２】
図４Ｅの表現型データビューア３０２ａには、全てのコホート（表示領域４０７）に適用されたクエリー、およびコホート２（表示領域４０８）に適用されたクエリーの結果が例証されている。表現型データビューア３０２ａでは、クエリー結果を任意のデータフォーマット（例えば、テキストファイル、スプレッドシート等）でダウンロードすることができる。表現型データビューア３０２ａでは、同じまたは類似のクエリー（例えば表現型／バリアント）を実行している他のユーザーを識別することによって、ユーザーを支援するためのトレンド検索を表示できる。
【０１１３】
データエクスチェンジインターフェース３０２ｃでは、他のインターフェースの出力を表現型データインターフェース３０２への入力として使用することができると共に、表現型データインターフェース３０２の出力を他のインターフェースへの入力として使用することができる。或る態様では、表現型データインターフェース３０２から１つ以上の他のインターフェースを起動することができ、表現型データインターフェース３０２の１つ以上のクエリー結果を１つ以上の他のインターフェースに入力として渡すことができる。例えば、表現型データインターフェース３０２は、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４から、共通のバリアントに基づく所定のコホートを受信できる。表現型データインターフェース３０２は、所定のコホートおよび追加的なコホートに対しクエリーを適用できる。また、データエクスチェンジインターフェース３０２ｃでは、クエリー結果を家系インターフェース３０６への入力として提供することによって、クエリー結果に含まれる患者が家系中に存在するかどうかを判別することができる。
【０１１４】
或る態様では、図５に例証されているように、１つ以上の基準の選択肢を５０２にて受信することを含む方法５００が提供される。１つ以上の基準には、診断、人口動態、測定値、生体値（ｖｉｔａｌ）、薬物療法等のうちの１つ以上を含めることができる。方法５００は、インターフェース要素を介してトグルインタラクションを受信することを更に含む。このトグルインタラクションを使用することによって、１人以上の操作者が１つ以上の基準に適用される状態を変更することができる。この状態は、ＡＮＤ、ＯＲ、またはＸＯＲのいずれかを含みうる。
【０１１５】
方法５００には、５０４において１つ以上の基準に関連付けられている１つ以上の非識別化された医療記録（例えば、医療情報を含む表現型データ）を判別することを含めることができる。１つ以上の非識別化された医療記録を、第１のコホートに関連付けることができる。方法５００には、１つ以上の非識別化された医療記録を、５０６における第１の結果にグループ化することを含めることができる。
【０１１６】
方法５００には、５０８において第１の結果に適用される１つ以上の基準の第１の分布を表示することを含めることができる。方法５００には、複数のコホート中の第１コホートの第１選択肢を受信することを更に含めることができる。方法５００には、複数のコホート中の第２コホートの第２選択肢を受信することを更に含めることができる。方法５００には、１つ以上の非識別化された医療記録が第２のコホートに関連付けられている場合に、１つ以上の基準に関連付けられた１つ以上の非識別化された医療記録を判別することと、１つ以上の非識別化された医療記録を第２の結果にグループ化することと、第２の結果に適用される１つ以上の基準の第２の分布を表示することと、を更に含めることができる。
【０１１７】
方法５００には、１つ以上の非識別化された医療記録の遺伝子プロファイルの要求を受信することと、１つ以上の非識別化された各医療記録用の識別子を含む要求を送信することと、リモートコンピューティングデバイスから遺伝的プロファイルを受信することと、を更に含めることができる。遺伝的プロファイルには、１つ以上のＤＮＡ配列を含めることができる。１つ以上のＤＮＡ配列には、１つ以上のＤＮＡ配列バリアントを含めることができる。
【０１１８】
方法５００には、遺伝子プロファイルおよび１つ以上の非識別化された医療記録をデータセットにコンパイルすることを更に含めることができる。方法５００には、データセットを加工して遺伝子プロファイルと表現型との間の関連を識別することを更に含めることができる。一例として、方法５００は、表現型データインターフェース３０２を介して実行することができる。
【０１１９】
図３に戻ると、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４は、遺伝的データコンポーネント２０２内に格納されたデータにアクセスできる。遺伝的バリアントデータインターフェース３０４は、エキソームシーケンシング作業の一環として識別されたコピー数バリアント（「ＣＮＶ」）を含む全てのバリアントの追跡を可能にし、バリアント頻度および推定上の機能に関するコンテキストを提供する。少なくとも１人の患者において観察されるＳＮＰまたはインデルは、遺伝的データコンポーネント２０２内に記録され、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４を介してアクセス可能である。幾つかの態様において、２つの個別の代替対立遺伝子を有するバリアントが記録される。
【０１２０】
或る態様において、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４には、遺伝的バリアントデータビューア３０４ａ、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂ、および／またはデータエクスチェンジインターフェース３０４ｃのうちの１つ以上を含めることができる。遺伝的バリアントデータビューア３０４ａには、ユーザーが１つ以上のクエリーをクエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂに入力することを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースを装備できる。グラフィカルユーザーインターフェースはまた、１つ以上のデータビジュアライゼーションが表示されるように構成することも可能である。１つ以上のデータビジュアライゼーションは、静的である場合もあれば、インタラクティブである場合もある。遺伝的バリアントデータビューア３０４ａは、注釈付き遺伝的バリアントデータの閲覧を可能にすることができる。図６Ａおよび図６Ｂには、遺伝的バリアントデータビューア３０４ａの例が例証されている。図７Ａには、ユーザーインターフェース要素４０１を選択することによって遺伝的データインターフェース３０４からの結果をクエリーおよび／または表示するための、グラフィカルユーザーインターフェースの例が例証されている。クエリー入力要素４０２には、特定の遺伝子または特定のバリアントをクエリーとして入力できる。クエリー入力要素４０２には、表現型および／またはバリアントのドロップダウンリストを更に含めることができる。図７Ｂには、「ＰＣＳＫ９」の遺伝子クエリーに対するクエリー結果の例が例証されている。クエリー結果は、ＰＣＳＫ９に関連付けられている全てのバリアントを示し、バリアントに関連付けられている種々のデータ（例えば、バリアント、染色体数、ゲノム位置、参照、代替対立遺伝子、バリアント、バリアント名、バリアントの予測型、アミノ酸変化等）を含む。
【０１２１】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂには、データクエリー機能、データビジュアライゼーション機能等を含めることができる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、遺伝的データコンポーネント２０２内の１つ以上のＶＣＦファイルに格納された遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成できる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、遺伝子、遺伝子セット、および／またはバリアントによってクエリーできる。図６には、ユーザーからの入力としてのクエリーを受信するように構成された遺伝的バリアントデータビューア３０４ａの例が例証されている。ユーザーは、クエリー対象となるデータセットと、入力領域６０２において適用されるデータフィルター（存在する場合）を指定できる。次いで、ユーザーは、遺伝子、遺伝子セット、および／またはバリアントを入力領域６０４に入力できる。
【０１２２】
遺伝子クエリーの事例において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、関心対象の遺伝子とオーバーラップするバリアントを取り出すことができる。関心対象の遺伝子による検索例の結果は、図６Ｂに図示されている。結果のビジュアライゼーションは、バリオグラムの標的化領域の１つ以上を含み、異なる機能クラスについての読み取り範囲中央値）、保因者情報（対数目盛）および機能ドメインを有する遺伝子モデルを観察できる。また、この図には、ゲノム座標（利用可能な場合、バリアント、参照対立遺伝子、代替対立遺伝子の染色体位置、ｒｓＩＤ）に関する情報、機能効果予測、効果優先度、機能効果が推定上の機能喪失（Ｉｓ＿ｐＬｏＦ）をもたらす可能性があるか否かの指示、影響を受けた転写物、転写開始部位に対するエキソン番号の順位付け、ｃＤＮＡレベルでの機能的影響を記述するＨＧＶＳ表記法、タンパク質レベルでの機能的影響を記述するＨＧＶＳ表記法、交互対立遺伝子の頻度、ヘテロ接合保因者の数、ホモ接合保因者の数、ならびに保因者情報および追加的注釈を提供する別個のページへのリンクを含んだ表も示されている。
【０１２３】
別の遺伝子クエリーの事例において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、関心対象のクエリー遺伝子に基づいてＣＮＶ関連データを取り出すことができる。図２に関して記載されているように、バリアント識別コンポーネント２１０は、ＣＮＶ識別情報を含む１つ以上のバリアントを識別する（例えば、呼び出す）ことができる。ゆえに、遺伝的バリアントデータビューア３０４ａには、ＣＮＶブラウザーを含めることができる。上述したように、ＣＬＡＭＭＳを使用してＣＮＶ遺伝子座の定義を生成でき、この定義によって、対立遺伝子頻度の推定、接合体の分布、および表現型とのＣＮＶ関連付けの試験が可能となる。ＣＮＶブラウザーは、遺伝子座の定義に基づくものである場合があり、この遺伝子座の定義は、遺伝子座のマージ処理に使用された入力ＣＮＶの特定のセットに対して定義できる。図７Ｃには、ユーザーインターフェース要素７０２を選択することによって遺伝的データインターフェース３０４からのＣＮＶ関連付け結果をクエリーおよび／または表示するための、グラフィカルユーザーインターフェースの例が例証されている。ユーザーは、ユーザーインターフェース要素７０２を介してＣＬＡＭＭＳ  ＣＮＶバージョン（ＣＮＶ呼び出しの入力セット定義用）を選択でき、このＣＬＡＭＭＳ  ＣＮＶバージョンで、ユーザーインターフェース要素７０４に入力されたクエリー遺伝子とオーバーラップする全てのＣＮＶ遺伝子座を検索することができる。
【０１２４】
関心対象の遺伝子によるＣＮＶ関連データの検索例の結果は、図７Ｄに図示されている。ユーザーは、重複、欠失を有するか、またはクエリー遺伝子とオーバーラップする任意のＣＮＶを有する保因者の総数、続いて、クエリー遺伝子とオーバーラップする全てのスーパー遺伝子座を列挙した表を提供される場合がある。各遺伝子座は、座標、保因者数（コピー数別の合計および内訳）、対立遺伝子頻度、遺伝子座とオーバーラップする遺伝子のリスト（クエリー遺伝子を含む）、ならびに、スーパー遺伝子座を構築するために使用される保因者固有の入力ＣＮＶである「未処理ＣＮＶ」を閲覧するためのリンクを含む情報を有する場合がある。
【０１２５】
ユーザーは、ユーザーインターフェース要素７０６「未処理ＣＮＶ」（例えば、ハイパーリンクの形態）に関与しうる。ユーザーインターフェース要素７０６を遺伝子座に関与させることにより、ユーザーは図７Ｅに例証されている詳細なスーパー遺伝子座ビューページに移動する。高信頼性ＣＮＶと全ての品質ＣＮＶとの間のトグルスイッチ（ユーザーインターフェース要素７０８）をユーザーに提供することができ、このトグルスイッチを使用して、高信頼性ＱＣ基準を通過しない追加的ＣＮＶを表示対象から外すことができる。スーパー遺伝子座定義のクエリー条件は、「［Ｘ］」（ユーザーインターフェース要素７１０）をクリックすることによっても除去することができ、元のクエリー遺伝子の全ての未処理ＣＮＶを表示することができる（低信頼性ＣＮＶを含む）。次の表の列は、個々のサンプル内で行われたＣＮＶ呼び出しに対応すると共に、未処理座標（スーパー遺伝子座境界に等しいかまたはその境界内部）、ＱＣレベル、予測コピー数（ホモ接合の欠失がコピー数０として表示される）、エキソン数、呼び出しレベルＱＣメトリクス、および重複する遺伝子名にも対応する。
【０１２６】
遺伝子セットクエリーの事例において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂでは、遺伝子セットのバリアント／ｐＬｏＦ要約を取得できる。結果のビジュアライゼーションには、定義された遺伝子セット用に作成された遺伝子レベルのｐＬｏＦ要約、遺伝子ＩＤ（例えば、Ｅｎｓｅｍｂｌ遺伝子ＩＤ）、遺伝子名、少なくとも１つのホモ接合ｐＬｏＦバリアントを遺伝子中に保有する個人の数、少なくとも１つのヘテロ接合型ｐＬｏＦバリアントを遺伝子中に保有する個人の数、非同義的変化を引き起こす少なくとも１つのホモ接合ＳＮＰを遺伝子中に保有する個人の数、非同義的変化を引き起こす少なくとも１つのヘテロ接合ＳＮＰを遺伝子中に保有する個人の数、遺伝子中のフレームシフト部位の数、遺伝子中のストップゲインド部位の数、遺伝子中のスタートロスト部位の数、遺伝子中のスプライス受容体部位に影響を及ぼす部位の数、遺伝子中のストップロス（ｓｔｏｐ  ｌｏｓｓ）を引き起こす部位の数、遺伝子中のインフレームインデルの数、遺伝子中の非同義部位の数および遺伝子中の同義部位の数、のうちの１つ以上が含まれる場合がある。
【０１２７】
バリアントクエリーの事例において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、特定のバリアントに関連付けられた保因者を取得できる。結果のビジュアライゼーションには、サンプル名、接合の指標、品質メトリクス（例えば、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３の各々に対する合格／不合格等）の指標、および他のページ（未処理ＶＣＦルックアップまたは読み込みスタックビュー等）へのリンクを含む表を含むことができる。クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、クエリー結果の１つ以上のビジュアライゼーションを生成して表示するように構成できる。１つ以上をビジュアライズすることによって、ユーザーはクエリー結果のグラフィカル表象を閲覧できる。データビジュアライゼーションフォーマットには、例えば棒グラフ、樹形図、円グラフ、折れ線グラフ、バブルグラフ、地理的マップ、およびデータをグラフィカルに表現できる他の任意のフォーマットが包含される。
【０１２８】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、達成されたカバレージの中央値に基づいてゲノム内の領域のカバレージ／呼び出し可能性を探索し、遺伝子／バリアント転写物の文脈においてバリアント位置をビジュアライズし、機能クラス（例えば、同義語、ミスセンスまたはｐＬｏＦ）によるバリアントの相対的な位置および密度を探索し、バリアントの集団における保因者の数を（クラス別およびバリアント別に）識別し、バリアントに対する関連転写物を見い出し、バリアントのアミノ酸影響を判別し、（遺伝的データコンポーネント２０２、またはデータエクスチェンジインターフェース３０４ｃのリンク先となった別のデータベースで）バリアントの頻度を判別し、遺伝的データコンポーネント２０２内のバリアントをＲＳＩＤに接続し、詳細なバリアントアノテーションを探索し、バリアントデータを（例えば、Ｅｘｃｅｌスプレッドシート等のスプレッドシートまたはＰＤＦフォーマット）にエクスポートし、バリアントデータを表現型データインターフェース３０２にエクスポートし、ビジュアル検証用に読み取りスタック情報を抽出して表示し、フィルター・レベルに関するバリアント品質情報を提供するように構成できる。
【０１２９】
或る態様において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、異なるコホート用に対立遺伝子頻度スペクトルを生成し、それらのスペクトルにおける差異が解析されるように構成できる。例えば、ユーザーは、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂを使用して、コホート間の１０Ｘ、１００Ｘ等が強化されたバリアントを識別できる。次いで、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂを使用してコホートどうしを比較して、関心対象の遺伝子のバリアントが最高濃度であるか、または関心対象の遺伝子におけるバリアントが最高濃度であるコホートを表示することができる。また、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０４ｂは、所与のバリアントのヘテロ接合状態またはホモ接合状態の対象の数が表示されるように使用できる。
【０１３０】
データエクスチェンジインターフェース３０４ｃでは、他のインターフェースの出力を遺伝的バリアントデータインターフェース３０４への入力として使用することができると共に、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４の出力を他のインターフェースへの入力として使用することができる。或る態様では、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４から１つ以上の他のインターフェースを起動することができ、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４の１つ以上のクエリー結果を１つ以上の他のインターフェースに入力として渡すことができる。例えば、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４は、表現型データインターフェース３０２から、関心対象の遺伝子を受信できる。遺伝的バリアントデータインターフェース３０４は、受信した関心対象の遺伝子に基づいてクエリーを適用できる。また、データエクスチェンジインターフェース３０４ｃでは、クエリー結果を家系インターフェース３０６への入力として提供することによって、クエリー結果に含まれる患者が家系中に存在するかどうかを判別することができる。
【０１３１】
或る態様において、図８Ａに例証されているように、８０２でエキソームシーケンシングデータから複数のバリアントを受信することを含む方法８００が提供されている。方法８００  には、８０４における複数のバリアントの機能的影響を評価することを含めることができる。方法８００には、８０６にて複数のバリアントの各々に対して効果予測要素を生成することを含めることができる。複数の各バリアント用に効果予測要素を生成する工程には、複数の各バリアントを潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補として識別することを含めることができる。複数の各バリアントを潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補として識別する工程が、複数の各バリアントに対する各バリアント呼び出しに関連付けられている品質レベルを識別することと、品質のレベルに基づいてｐＬｏＦ定義を適用することと、を含む。潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補としての複数のバリアントの各々を識別する工程には、複数のバリアントの各々に対し遺伝的バリアントアノテーションおよび効果予測法を適用することを含めることができる（表１参照）。本明細書において「効果予測要素」という用語は、バリアント遺伝子の発現産物の生化学的構造および機能に対するバリアントの効果予測を指し、表現型におけるバリアントの効果の予測を指すものではない。
【０１３２】
【表１】
2019515369.tif 000004
方法８００には、効果予測要素を、８０８にて複数のバリアントを含む検索可能データベースにアセンブルすることを、含めることができる。検索可能データベースは、遺伝子、遺伝子セットおよびバリアントのうちの１つ以上を検索基準として検索が実行されるように構成できる。方法８００には、複数のバリアントのうちの１つ以上を個人に割り当てることを、更に含めることができる。
【０１３３】
或る態様において、方法８００は、遺伝子型のバリアントをコードするカスタムバリアント呼び出しフォーマット（ＶＣＦ）ファイルを生成またはクエリーすることを、更に含めることができる。或る態様において、カスタムＶＣＦファイルは、１つ以上のバリアントのゲノム座標をそれぞれ示す複数の標準ＶＣＦファイルから生成できる。カスタムＶＣＦファイルを生成する工程には、別個のバリアントごとに、それぞれのバリアントを含めるＶＣＦファイルを判別することを、含めることができる。次いで、各バリアントの行と各ＶＣＦファイルに対応する列とを含む、単一の表を生成できる。指定された行（バリアント）および列（ＶＣＦファイル）に対する表内のエントリーは、指定された行のバリアントが指定されたファイル内に存在するかどうかを示す。或る態様では、各エントリーが対応する行のバリアントのランレングス方式の符号化（ＲＬＥ）を示す表に、ランレングス方式のＲＬＥの列を、含めることができる。したがって、複数のＶＣＦファイルにまたがって示されたバリアントを、代わりに単一表として表現できる。ＲＬＥは、データの連続領域（つまり、多くの連続したデータ要素で同じデータ値が発生する配列）が元の連続領域ではなく単一のデータ値および計数として格納されるロスレスデータ圧縮フォーマットである。バリアントの大部分が「希少」である（例えば、バリアント部位の凡そ８５％が１０未満の保因者を有する）ことを想定すれば、本明細書において記載されているようなＲＬＥの使用は、極めて効率的である。
【０１３４】
例えば、各エントリーにバリアントのゲノム座標が含まれている６のＶＣＦ入力ファイルの例が、以下に例証されている。
【０１３５】
2019515369.tif 000005
結果として得られる表は、各ＶＣＦファイルに含まれている特定の各バリアントを示した表であり、以下のように表せる。すなわち、対応するＶＣＦファイル内に対応するバリアントが存在することを「Ａ」で示し、且つ対応するＶＣＦファイル内に対応する部位が存在することを「Ｐ」で示す。
【０１３６】
2019515369.tif 000006
このようにして、上に示した表は、複数のＶＣＦファイルを１つの表に統合することを可能にし、データストレージの節減、およびバリアントの識別時のアクセス速度の向上を可能にする。しかも、表を使用して、表の生成元となった原ＶＣＦファイルを再生成することも可能である。
【０１３７】
方法８００には、部位ごとの追加的情報を符号化することを、更に含めることができる。そのような追加的情報には、バリアント呼び出し、バリアントレベル（例えばＬ１、Ｌ２、および／またはＬ３）、ＶＱＳＲ、接合等が存在するかどうかを含めることができる。或る態様において、符号化の対象となる各属性は、ビットフラグとして表現できる。例えば、後述する情報交換（ＡＳＣＩＩ）オフセット用のアメリカ標準コードと共に、下記属性を以下のように符号化できる。
【０１３８】
2019515369.tif 000007
ゆえに、方法８００は、複数のＶＣＦファイルを受信し、複数のＶＣＦファイル間で共通する１つ以上のバリアント部位を判別し、複数のＶＣＦファイルの各々について１つ以上のバリアント部位の有無を識別するインデックスを生成し、複数のＶＣＦファイルの各々について複数の属性を単一の値として符号化し、インデックスおよび符号化された複数の変数を含む最終的なＶＣＦファイルを生成する。ここで、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネントは、図８Ｂに図示されている最終的なＶＣＦファイル内に格納された遺伝的バリアントデータをクエリーするように構成される。図８Ｂには、各品質メトリクス（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３）８０１用の対立遺伝子頻度と、品質メトリクス８０３のＨＥＴおよびＨＯＭ保因者の数と、ランレングス符号化サンプルインジケーター８０５と、サンプルインジケーターをサンプル名に関連付けるサンプルインジケーターインデックス８０７とを含む最終的なＶＣＦファイルが、図示されている。
【０１３９】
方法８００には、転写物のホワイトリストに含まれている複数のバリアントを判別し、ホワイトリストに含まれる複数のバリアントをフィルターし、フィルターされたバリアントのセットを得ることを、更に含めることができる。方法８００には、フィルターされたバリアントのセットで表される各遺伝子用に最も有害な機能効果クラスを選択することを、更に含めることができる。各遺伝子用に最も有害な機能効果クラスを選択する工程には、フィルターされたバリアントのセットに有害性階層を適用することを、含めることができる。
【０１４０】
方法８００には、クエリーバリアントを含む検索クエリーを受信し、クエリーバリアントに関連付けられた１人以上の個人を識別することを、更に含めることができる。方法８００には、１人以上の個人に関連付けられている１つ以上の非識別化された医療記録の要求を受信することと、１人以上の個人の各々の識別子を含む要求を送信することと、この１つ以上の非識別化された医療記録を受信することとを、更に含めることができる。一例として、方法８００は、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４を介して実行することができる。
【０１４１】
家系インターフェース３０６は、遺伝的データセット内に家系が再構築されるように構成できる。家系インターフェース３０６は、家系再建に使用される家系同一性（ＩＢＤ）推定値を生成できる。家系インターフェース３０６は、ＩＢＤ推定値を使用して遺伝的データセットを家族ネットワークに分解し、次いで各家族ネットワークを別々に再構成できる。家系インターフェース３０６は、遺伝的データコンポーネント２０２内に格納されたデータにアクセスできる。家系インターフェース３０６には、家系データビューア３０６ａ、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０６ｂ、および／またはデータエクスチェンジインターフェース３０６ｃのうちの１つ以上を、含めることができる。家系データビューア３０６ａには、ユーザーが１つ以上のクエリーをクエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０６ｂに入力することを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースを装備できる。グラフィカルユーザーインターフェースはまた、家系などの１つ以上のデータビジュアライゼーションが表示されるように構成することもできる。１つ以上のデータビジュアライゼーションは、静的である場合もあれば、インタラクティブである場合もある。家系データビューア３０６ａは、注釈付き遺伝的バリアントデータの閲覧を可能にすることができる。図９、図１０、および図１１には、家系データビューア３０６ａの例が例証されている。
【０１４２】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０６ｂには、データクエリー機能、データビジュアライゼーション機能等を含めることができる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０６ｂは、遺伝的データコンポーネント２０２内の１つ以上のＶＣＦファイルに格納された遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成できる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０６ｂは、遺伝子、遺伝子セット、および／またはバリアントによってクエリーできる。クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０６ｂは、クエリー結果を解析して、ＩＢＤ推定値を判別し、且つ家系データビューア３０６ａを介して表示するために１つ以上の家系をアセンブルできる。
【０１４３】
データエクスチェンジインターフェース３０６ｃでは、他のインターフェースの出力を家系インターフェース３０６への入力として使用することができると共に、家系インターフェース３０６の出力を他のインターフェースへの入力として使用することができる。或る態様では、家系インターフェース３０６から１つ以上の他のインターフェースを起動することができ、家系インターフェース３０６の１つ以上のクエリー結果を１つ以上の他のインターフェースに入力として渡すことができる。例えば、家系インターフェース３０６は、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４から、関心対象の遺伝子または遺伝的バリアントを受信できる。家系インターフェース３０６は、受信した遺伝子または関心対象の遺伝的バリアントに基づいてクエリーを適用し、クエリー結果に基づいて家系を構築できる。また、データエクスチェンジインターフェース３０６ｃでは、クエリー結果を表現型データインターフェース３０２への入力として提供して、クエリー結果に含まれる患者のうち家系中にある患者を判別することもできる。
【０１４４】
家系インターフェース３０６は、遺伝的サンプル識別子のセットに関連する１つ以上の家系をビジュアライズし、所与の遺伝的データサンプルに関連する対象についての遺伝的データサンプル情報を識別してエクスポートし、一連の関連サンプル中の、より大きいデータセットに基づく予想と比較して富化されたバリアントを識別し、所与のサンプルに密接に関連する対象サンプルに対する家系同一性の推定値をルックアップして、例えば、Ｅｘｃｅｌスプレッドシートのようなスプレッドシート、ＰＤＦ文書または表現型データインターフェース３０２に対しエクスポートされる対象の関連サンプルのセットが識別されるように構成できる。
【０１４５】
結果インターフェース３０８は、データ解析コンポーネント２０８および表現型データ解析コンポーネント２０８内に格納されたデータにアクセスできる。結果インターフェース３０８は、データ解析コンポーネント２０８内に格納されている１つ以上の関連研究を基にした計算結果の閲覧および対話操作を可能にしている。結果インターフェース３０８では、ユーザーがデータセットを選択（ナビゲート）し、データセットの視覚的表象と対話操作することができる。結果インターフェース３０８は、包括的な一連の解析出力に基づいてデータセットをフィルターできる。結果インターフェース３０８を介して生成された所見は、ＰＤＦ、Ｅｘｃｅｌフォーマット等で保存、エクスポートし、共有することによって更に細かく解釈できる。
【０１４６】
或る態様において、結果インターフェース３０８には、結果ビューア３０８ａ、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂ、および／またはデータエクスチェンジインターフェース３０８ｃのうちの１つ以上を含めることができる。結果ビューア３０８ａには、ユーザーが１つ以上のクエリーをクエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂに入力することを可能にするように構成されたグラフィカルユーザーインターフェースを装備できる。グラフィカルユーザーインターフェースはまた、１つ以上のデータビジュアライゼーションが表示されるように構成することも可能である。１つ以上のデータビジュアライゼーションは、静的である場合もあれば、インタラクティブである場合もある。結果ビューア３０８ａは、注釈付き遺伝的バリアントデータの閲覧を可能にすることができる。図１２Ａおよび図１２Ｂには、結果ビューア３０８ａの例が例証されている。図１３Ａには、ユーザーインターフェース要素４０４を選択することによって表現型データインターフェース３０２および遺伝的バリアントデータインターフェース３０４からの結果をクエリーおよび／または表示するための、グラフィカルユーザーインターフェースの例が例証されている。クエリーエントリー要素４０２ａには特定の遺伝子または特定のバリアントをクエリーとして入力でき、クエリー要素４０２ｂには特定の表現型を入力できる。クエリー入力要素４０２ａおよび４０２ｂには、遺伝子および／またはバリアント（４０２ａ）、ならびに表現型（４０２ｂ）のドロップダウンリストを、更に含めることができる。更なる態様では、表現型のグラフィカル描写（例えば、図４Ｂおよび図４Ｃに記載されている表現型４０５のグラフィカル描写）を使用できる。「ＰＣＳＫ９」の遺伝子クエリーおよび「脂質」の表現型クエリーについてのクエリー結果の例は、図１３Ｂに例証されている。クエリー結果は、ＰＣＳＫ９および脂質の両方に関連付けられている全ての遺伝子を示す。クエリー結果には、遺伝子に関連する様々なデータ（例えば、遺伝子、染色体番号、ゲノム位置、参照、代替対立遺伝子、バリアント、バリアント名、予測されるバリアント、アミノ酸変化、特定の表現型等）を含めることができる。
【０１４７】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂには、データクエリー機能、データビジュアライゼーション機能等を含めることができる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、遺伝的データコンポーネント２０２内の１つ以上のＶＣＦファイルおよび／またはデータ解析コンポーネント２０８内のマトリックスファイル内に格納された遺伝的バリアントデータに対しクエリーを実行するように構成できる。例えば、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、遺伝子、遺伝子セット、バリアント、および／または表現型をクエリー基準として、クエリーを実行できる。
【０１４８】
一実施形態において、結果インターフェース３０８は、ＧＷＡＳ統計解析による結果を表示できる。一実施形態において、結果は、本明細書中で「ＧＷＡＳビュー」と称されるものでビジュアライズされる。遺伝的クエリーまたは遺伝的バリアントクエリーの事例において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、関心対象の遺伝子とオーバーラップするバリアントを検索し、その結果を動的プロットで表示できる。マンハッタンプロットでは、遺伝子または遺伝的バリアントと表現型との間の関連の有意性が描写される。Ｙ軸には、関連の強度を表す−ｌｏｇ１０変換されたｐ値が表示される。Ｘ軸には、染色体に沿った遺伝子またはバリアントが表示され、染色体数、染色体位置またはゲノム位置が含まれる場合がある。マンハッタンのプロットには、例えば、解析中に実行された全ての試験を考慮したボンフェローニ補正計算後に、ゲノムワイドの適切な有意性レベルにて水平線を含めることができる。プロット内のデータポイントの高さは、有意性に直接関連する。したがって、スケール上のデータポイントが高いほど、遺伝子または遺伝的バリアントと表現型との関連の有意性が増大する。
【０１４９】
別の実施形態において、結果インターフェース３０８は、ＰｈｅＷＡＳ統計解析から結果を表示できる。一実施形態において、結果は、本明細書中で「ＰｈｅＷａｓビュー」と称されるものでビジュアライズされる。ＰｈｅＷａｓビューでは、ユーザーが、関心対象の遺伝子または遺伝的バリアントとの表現型関連をビジュアライズすることができる。一実施形態において、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、動的なプロットで結果を表示することができる。別の実施形態において、結果は、本明細書中で「フィアハタン様式プロット」と称されるプロット内で、表示およびビジュアライズすることができる。別の実施形態において、ＰＨＥＨＡＴＴＡＮスタイルプロットは動的プロットである。ＰＨＥＨＡＴＴＡＮスタイルのプロットでは、遺伝子または遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との間の関連の有意性が描写される。Ｙ軸には、関連の強度を表す−ｌｏｇ１０変換されたｐ値が表示される。Ｘ軸には表現型が表示される。スタイルプロットには、ゲノムワイドの適切な有意性レベルにて水平線を含めることができ、例えば、ボンフェローニ補正計算後に、解析中に実行された全ての試験が考慮される。プロット内のデータポイントの高さは、有意性に直接関連する。したがって、スケール上のデータポイントが高いほど、遺伝子または遺伝的バリアントと表現型との関連の有意性が増大する。
【０１５０】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、クエリー結果の１つ以上のビジュアライゼーションを生成して表示できる。１つ以上をビジュアライズすることによって、ユーザーはクエリー結果のグラフィカル表象を閲覧できる。データビジュアライゼーションフォーマットには、例えば棒グラフ、樹形図、円グラフ、折れ線グラフ、バブルグラフ、地理的マップ、およびデータをグラフィカルに表現できる他の任意のフォーマットが包含される。
【０１５１】
別の実施形態において、結果インターフェース３０８は、ＰｈｅＷＡＳ統計解析から結果を表示できる。ユーザーはクエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂを使用して表現型カテゴリーをナビゲートすることができ、マンハッタンプロットでは、その表現型用に取得された遺伝的バリアント−表現型、使用された統計検定、およびその表現型に関連付けられている遺伝的バリアントが、動的に表示される。
【０１５２】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂを使用して、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果を、（例えば、結果データポイント上にマウスカーソルを重ねること（ｈｏｖｅｒ）によって）分離させ、結果に関連する情報を表示することができる。
【０１５３】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂを使用して、ユーザーは関心対象の任意のパラメーターによって遺伝的バリアント−表現型関連付け結果をフィルターすることができる。ユーザーが結果をフィルターできる関心対象のパラメーターの例としては、限定されるものではないが、遺伝的バリアント、遺伝子、遺伝的データコンポーネント２０２内で遺伝的データが得られた対象コホートのサブセット、表現型カテゴリーのタイプ（バイナリまたは定量的）、表現型カテゴリー、染色体、有意性の度合い（ｐ値による）、および効果量（例えば、オッズ比）が挙げられる。
【０１５４】
クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果に関連付けられている様々な情報フィールドを表示できる。結果インターフェース３０８を用い、更にビジュアライズして調査できる情報の例としては、限定されるものではないが、バリアント名、染色体、ゲノム位置、参照対立遺伝子、代替対立遺伝子、ＲＳＩＤ；試験較正の不十分な解析としてフラグ付けするためのインジケーター；症例計数を少数としてフラグ付けするためのインジケーター；少数のマイナー対立遺伝子に対する検定としてフラグ付けするためのインジケーター；ハーディ・ワインベルグ平衡（ＨＷＥ）状態から外れたバリアントとしてフラグ付けするためのインジケーター；β、標準誤差、オッズ比、オッズ比の信頼区間、−ｌｏｇ１０  ｐ値、標準誤差、βの標準誤差、遺伝子名、Ｅｎｓｅｍｂｌ  ＩＤ、機能的アノテーション、ＨＧＶＳ  ｃＤＮＡ変化、ＨＧＶＳアミノ酸変化、遺伝子発現産物の位置（例えば、分泌、膜貫通、核等）、バリアントが機能喪失バリアントである場合、バリアントが挿入または欠失である場合、データセットにおける代替対立遺伝子頻度、ヘテロ接合体の数、少なくとも１つの代替対立遺伝子を有する対象の数、代替対立遺伝子ホモ接合体の数、ＨＷＥ  ｐ値およびソースデータファイル名が挙げられる。
【０１５５】
また、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂを使用して、結果に関して、例えばＱ−Ｑプロットの品質情報を動的に生成することもできる。また、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂを使用して、結果の生成に使用された統計検定のタイプに応じて、結果をフィルターすることもできる。また、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂを使用して、関心対象の染色体、または関心対象の染色体もしくはゲノム位置にフィルターすることもできる。
【０１５６】
データ解析コンポーネント２０８に含まれる計算結果へのアクセスによって、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂは、与えられたバリアント用に得られた結果と、与えられた表現型用に得られた結果とを判別できる。これにより、結果インターフェース３０８では、新規なデータの表象が可能になり、データ解析コンポーネント２０８内に格納された遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６の計算結果をユーザーが検索／閲覧できるようになる。
【０１５７】
結果インターフェース３０８では、ユーザーが、例えば、遺伝子、マスク、表現型、染色体、位置等に基づいてヒットをフィルターし、以前のビジュアライゼーションを、今後のアクセスおよび他のユーザーとの共有に備えて、ブックマークすることができる。結果インターフェース３０８では、データをテキストファイル、スプレッドシート、ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ、ポータブルドキュメントフォーマット等の任意のファイルフォーマットでエクスポートすることができる。
【０１５８】
ユーザーは、クエリー／ビジュアライゼーションコンポーネント３０８ｂで生成されたビジュアライゼーションでの対話操作によって、更に掘り下げてデータを調査することができる。例えば、ユーザーがクエリー結果をクリックして、バリアント、遺伝子等に関連付けられている表現型（バイナリ、定量的等）を検索することもできる。ユーザーがバリアントと表現型データとの間をナビゲートすることもできる。
【０１５９】
結果インターフェース３０８は、任意の量のデータの操作および表示が可能になるように構成することによって、高度なデータスケーラビリティを実現できる。結果インターフェース３０８では、基礎となるデータに関して真に準拠した単一バージョンが提供される。結果インターフェース３０８では、ユーザーが、適合しない可能性のあるデータを検証することができる。結果インターフェース３０８は計算結果に対して作用するので、Ｒスクリプトおよびフラットファイルの必要性が回避される。結果インターフェース３０８では、ユーザーが、結果をビジュアライズするための所要時間を（数時間ではなく数分に）節約でき、ネットワーク、クラスタリング、分類等のデータ科学者による解析を促進することができる。
【０１６０】
データエクスチェンジインターフェース３０８ｃでは、他のインターフェースの出力を結果インターフェース３０８への入力として使用することができると共に、結果インターフェース３０８の出力を他のインターフェースへの入力として使用することができる。或る態様では、結果インターフェース３０８から１つ以上の他のインターフェースを起動することができ、結果インターフェース３０８の１つ以上のクエリー結果を１つ以上の他のインターフェースに入力として渡すことができる。例えば、結果インターフェース３０８では、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４から、関心対象の遺伝子を受信できる。結果インターフェース３０８は、受信した関心対象の遺伝子に基づいてクエリーを適用できる。また、データエクスチェンジインターフェース３０８ｃでは、クエリー結果を表現型データインターフェース３０２への入力として提供することによって、クエリー結果に含まれる患者の医療情報を判別できる。
【０１６１】
或る態様では、図１４に例証されているように、１４０２にて関心対象の遺伝子に関連付けられているバリアント用の遺伝的データコンポーネントに対しクエリーを実行することを含む、方法１４００が提供される。遺伝的データコンポーネントには、遺伝的データコンポーネント２０２  および／または遺伝的バリアントデータインターフェース３０４を含めることができる。
【０１６２】
方法１４００には、１４０４にてバリアントを有するコホートに対するクエリーとしてバリアントを表現型データコンポーネントに対し渡すことを含めることができる。表現型データコンポーネントは、非循環グラフ内に格納された表現型データに対しクエリーが適用されるように構成できる。統一医学用語システム（ＵＭＬＳ）層に基づいて、非周期グラフ内に格納された表現型データに１つ以上の関係を含めることができる。表現型データコンポーネントには、表現型データコンポーネント２０４  および／または表現型データインターフェース３０２を含めることができる。
【０１６３】
方法１４００には、１４０６にてバリアントとコホートとを遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントに渡し、バリアントとコホートの表現型との間の関連付け結果を判別することを含めることができる。遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネントには、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６を含めることができる。
【０１６４】
方法１４００には、関連付け結果をデータ解析コンポーネントに渡して、１４０８にて関連付け結果を格納してバリアント−および表現型の少なくとも１つによりインデックス付けすることを含めることができる。データ解析コンポーネントには、データ解析コンポーネント２０８および／または結果インターフェース３０８を含めることができる。方法１４００には、標的バリアントまたは標的表現型をクエリー基準として、データ解析コンポーネントに対しクエリーを実行することを含めることができ、その関連付け結果は１４１０で応答として提供される。
【０１６５】
方法１４００には、マンハッタン（Ｍａｎｈａｔｔａｎ）プロットおよびフィアットーン（ＰＨＥＨＡＴＴＡＮ）プロットのうちの１つ以上をデータ解析コンポーネントを介して生成することを更に含めることができる。方法１４００には、データ解析コンポーネントを介して関連付け結果に関する品質情報を生成することを、更に含めることができる。品質情報には、Ｑ−Ｑプロットを含めることができる。方法１４００には、データ解析コンポーネントを介して１つ以上のビジュアライゼーションを生成することを、更に含めることができる。１つ以上のビジュアライゼーションが、静的である場合もあれば、インタラクティブである場合もある。方法１４００には、関連付け結果中のヒットおよびフィルターヒット（例えば、遺伝子、マスク、表現型、染色体、位置等に基づく）のうちの１つ以上を示すためのインターフェースをユーザーに提供することを、含めることができる。このインターフェースは、或るユーザーが今後のアクセスおよび他のユーザーとの共有に備えて以前のビジュアライゼーションをブックマークすることを更に可能にしている。
【０１６６】
方法１４００には、複数の関連付け結果、遺伝的バリアント、遺伝子、コホートのサブセット、表現型カテゴリーのタイプ（バイナリまたは定量的）、表現型カテゴリー、染色体、有意性の度合い（ｐ値による）、および効果量（例えば、オッズ比）を受信することを、更に含めることができる。
【０１６７】
方法１４００には、関連付け結果を家系インターフェースに提供することを、更に含めることができる。家系インターフェースでは、コホート内の１例以上の対象間の１つ以上の関係を示す家系を構築できる。
【０１６８】
例示的な態様において、方法およびシステムは、図１５に例証されているように、コンピュータ１５０１上に実装できる。同様に、開示された方法およびシステムは、１つ以上のコンピュータを利用して、１つ以上の場所で１つ以上の機能を実行できる。図１５は、本開示の方法を実行するための例示的な運用環境を例証したブロック線図である。この例示的な運用環境は、あくまで運用環境の一例にすぎず、運用環境アーキテクチャの使用または機能の範囲に関する制限を示唆することを意図したものではない。また、如何なる運用環境も、例示的な運用環境において例証されるコンポーネントのいずれか１つもしくは組み合わせに関連する何らかの依存性または要件を有するものとして解釈すべきではない。
【０１６９】
本方法およびシステムは、多数の他の汎用もしくは特殊用途向けコンピューティングシステム環境または構成で動作可能でありうる。システムおよび方法と共に使用するのに好適でありうるコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例には、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、ラップトップデバイス、およびマルチプロセッサーシステムが含まれるが、これらに限定されるものではない。追加的な例には、セットトップボックス、プログラマブル大衆消費電子製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境等が含まれる。
【０１７０】
本開示の方法およびシステムの処理は、ソフトウェアコンポーネントを介して実行できる。本開示のシステムおよび方法は、１つ以上のコンピュータまたは他のデバイスを介して実行されるプログラムモジュールのような、コンピュータ実行可能命令の一般的なコンテキストで説明できる。一般に、プログラムモジュールは、コンピュータコード、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含み、それらによって特定のタスクが実行されるかまたは特定の抽象データ型が実装される。また、本開示の方法は、通信ネットワーク経由でリンクされたリモートプロセシングデバイスを介してタスクが実行されるグリッドベースおよび分散コンピューティング環境においても実施することができる。分散コンピューティング環境において、プログラムモジュールは、メモリーストレージ媒体を含むローカルおよびリモートコンピュータストレージ媒体の両方に配置できる。
【０１７１】
本開示の方法およびシステムの処理は、ＡＰＡＣＨＥ  ＳＰＡＲＫのようなクラスターコンピューティングフレームワークを介して実行できる。或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークは、耐障害性分散データセット（ＲＤＤ）を中心とするアプリケーションプログラミングインターフェースを提供できる。ＲＤＤには、コンピュータまたは他の処理装置のクラスターにわたって分散されたデータ項目の読み出し専用マルチセットを含めることができる。或る態様において、クラスターは１つ以上のフォールトトレランスで実装される。或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークには、クラスターマネージャを含み、クラスター内の各デバイスの性能を管理し、分散型ストレージシステムを含めることができる。
【０１７２】
或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークには、ＲＤＤ抽象化を中心とするアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）が実装される。或る態様において、ＡＰＩは、分散型タスクディスパッチ、スケジューリング、および／または入出力（Ｉ／Ｏ）機能を提供できる。或る態様において、ＡＰＩはプログラミングの機能／高次モデルを反映することができる。例えば、プログラムは、関数をスケジューラに渡すことによって、ＲＤＤ上でマッピング、フィルター、または削減等の並列操作を呼び出すことができ、スケジューラは、クラスター内で関数の実行を並列にスケジュールする。或る態様において、そのような操作では、入力としてＲＤＤを受け入れ、出力として新しいＲＤＤを生成できる。或る態様において、フォールトトレランスは、各ＲＤＤを生成するための一連の操作を追跡することによって達成され、それにより、データ消失の場合にＲＤＤの再構成を可能にする。
【０１７３】
或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークは、構造化データおよび半構造化データ（別称：「データフレーム（ＤａｔａＦｒａｍｅｓ）」）をサポートするデータ抽象化を実装できる。或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークは、所与のプログラミング言語またはフォーマットで符号化されたデータフレームを操作するためのドメイン特有の言語を実装できる。或る態様では、これにより、構造化クエリー言語（ＳＱＬ）でのクエリーを促進できる。
【０１７４】
或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークでは、ストリーミング解析を実行し、データをバッチすなわち小分けの形で取り込み、これらのデータのバッチに対してＲＤＤ変換を実行できる。これにより、バッチ解析用に記述された同じアプリケーションコードセットを、ストリーミング解析の用途に使用できるため、λアーキテクチャを促進できる。別の態様では、データをバッチ別でなくイベント別に処理できる。或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークには、分散型機械学習フレームワークを含めることができる。ストリーミングにより、ライブデータストリームの拡張性、高スループット、フォールトトレラント方式のストリーム処理が可能となる。データは多くのソースから取り込むことができ、複雑なアルゴリズム（例えば、マップ、縮小、結合、ウインドーイングなどの高レベル関数で表現されたアルゴリズム）を使用して処理できる。最後に、処理されたデータをファイルシステム、データベース、およびライブダッシュボードに送出できる。或る態様では、１つ以上の機械学習および／またはグラフ処理アルゴリズムをデータストリーム上で実行できる。
【０１７５】
或る態様において、クラスターコンピューティングフレームワークは、ライブ入力データストリームを受信し、データをバッチに分割し、これらのバッチを処理して、最終的な結果ストリームをバッチで生成できる。ストリーミングは、連続データストリームを表す離散化ストリームまたはＤＳｔｒｅａｍと呼ばれる高レベルの抽象化を提供する。ＤＳｔｒｅａｍｓは、ソースからの入力データストリームから作成される場合もあれば、あるいは他のＤＳｔｒｅａｍ上で高レベルの操作を適用することによって作成される場合もある。内部的には、ＤＳｔｒｅａｍは耐障害性分散データセット（ＲＤＤｓ）の配列として表される場合がある。耐障害性分散データセット（ＲＤＤ）は、並行して操作できる要素の変更不可能なパーティション化コレクションを表す。
【０１７６】
更に、本明細書に開示されているシステムおよび方法は、コンピュータ１５０１の形態の汎用コンピューティングデバイスを介して実装できる。コンピュータ１５０１のコンポーネントには、限定されるものではないが、１つ以上のプロセッサー１５０３と、システムメモリー１５１２と、１つ以上のプロセッサー１５０３を含む様々なシステムコンポーネントをシステムメモリー１５１２に連結するシステムバス１５１３と、を含めることができる。システムは並列計算を利用できる。
【０１７７】
システムバス１５１３は、多様なバスアーキテクチャのいずれかを用いた、メモリーバスもしくはメモリーコントローラー、周辺バス、加速グラフィックスポート、またはローカルバスをはじめとする、幾つかの可能なタイプのバス構造のうちの１つ以上を表す。バス１５１３、および本明細書中に指定されている全てのバスはまた、有線または無線ネットワーク接続経由で実装することもでき、１つ以上のプロセッサー１５０３を含む各サブシステム、大容量ストレージデバイス１５０４、オペレーティングシステム１５０５、ソフトウェア１５０６、データ１５０７、ネットワークアダプター１５０８、システムメモリー１５１２、入出力インターフェース１５１０、ディスプレイアダプター１５０９、ディスプレイデバイス１５１１、およびヒトマシンインターフェース１５０２は、この形態のバスを介して接続された物理的に別個の位置にある１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃ内に収容され、事実上完全に分散されたシステムを実装しうる。
【０１７８】
コンピュータ１５０１は、様々なコンピュータ可読媒体を含むのが通例である。例示的な可読媒体は、コンピュータ１５０１からアクセスできる任意の利用可能な媒体であってよく、例えば、揮発性および不揮発性媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両方が挙げられるが、これらに限定されるものではない。システムメモリー１５１２は、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）などの揮発性メモリー、および／またはリードオンリメモリー（ＲＯＭ）などの不揮発性メモリーの形態のコンピュータ可読媒体を含む。システムメモリー１５１２は、典型的には、データ１５０７のようなデータ、および／または１つ以上のプロセッサー１５０３によって直ちにアクセス可能であり、且つ／または現在操作されているオペレーティングシステム１５０５およびソフトウェア１５０６などのプログラムモジュールを含む。
【０１７９】
別の態様では、コンピュータ１５０１はまた、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータストレージ媒体を含むこともできる。一例として、図１５、コンピュータコード、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、およびコンピュータ１５０１用の他のデータの不揮発性ストレージを提供できる、大容量ストレージデバイス１５０４が例証されている。例えば、限定されるものではないが、大容量ストレージデバイス１５０４は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光学式ディスク、磁気カセットまたは他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリーカード、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学式ストレージ、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）、電気消去可能プログラマブル読み出し専用メモリー（ＥＥＰＲＯＭ）等でありうる。
【０１８０】
任意選択的に、オペレーティングシステム１５０５およびソフトウェア１５０６を含む、任意の数のプログラムモジュールを大容量ストレージデバイス１５０４に格納できる。オペレーティングシステム１５０５およびソフトウェア１５０６（またはそれらの幾つかの組み合わせ）の各々には、プログラミングおよびソフトウェア１５０６の要素を含めることができる。データ１５０７はまた、大容量ストレージデバイス１５０４に格納できる。データ１５０７は、１つ以上のデータベースのいずれかに格納できる。このようなデータベースの例には、ＤＢ２（登録商標）、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）Ａｃｃｅｓｓ、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ、ＯＲＡＣＬＥ（登録商標）、ＭＹＳＱＬ（登録商標）、ＰＯＳＴＧＲＥＳＱＬ等が含まれる。データベースは、複数のシステムにわたって集中管理または分散できる。
【０１８１】
別の態様において、ユーザーは、入力デバイス（不図示）を介してコンピュータ１５０１にコマンドおよび情報を入力することができる。そのような入力デバイスの例としては、限定されるものではないが、キーボード、ポインティングデバイス（例えば「マウス」）、マイクロフォン、ジョイスティック、スキャナー、グローブのような触覚入力デバイス、および他の身体被覆等が含まれる。上記および他の入力デバイスは、システムバス１５１３に接続されるヒトマシンインターフェース１５０２を介して１つ以上のプロセッサー１５０３に接続できるが、他のインターフェースおよびバス構造、例えば、パラレルポート、ゲームポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート（別称：ファイヤーワイヤー（ＦｉｒｅＷｉｒｅ））、シリアルポートまたはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）を介して接続できる。
【０１８２】
更に別の態様において、ディスプレイデバイス１５１１はまた、ディスプレイアダプター１５０９のようなインターフェースを介してシステムバス１５１３に接続できる。コンピュータ１５０１に複数のディスプレイアダプター１５０９を設けることもできるし、コンピュータ１５０１に複数のディスプレイデバイス１５１１を設けることもできることが想到される。例えば、ディスプレイデバイスは、モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、またはプロジェクターとすることができる。ディスプレイデバイス１５１１に加えて、他の出力周辺デバイスには、入出力インターフェース１５１０を介してコンピュータ１５０１に接続できるスピーカ（不図示）およびプリンタ（不図示）のようなコンポーネントを含めることができる。本方法の任意の工程および／または結果は、任意のフォーマットで出力デバイスに出力できる。そのような出力は、テキスト、グラフィカル、アニメーション、オーディオ、タクタイル（ｔａｃｔｉｌｅ）等を含むが、これらに限定されない任意のフォーマットの視覚的表象でありうる。ディスプレイ１５１１およびコンピュータ１５０１は、１つのデバイスの一部である場合もあれば、別々のデバイスである場合もある。
【０１８３】
コンピュータ１５０１は、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃへの論理的接続を使用してネットワーク環境で動作できる。一例として、リモートコンピューティングデバイスは、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、スマートフォン、サーバー、ルーター、ネットワークコンピュータ、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノード等でありうる。コンピュータ１５０１とリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃとの間の論理的接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および／または一般的なワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）のようなネットワーク１５１５を介して行うことができる。そのようなネットワーク接続は、ネットワークアダプター１５０８経由でありうる。ネットワークアダプター１５０８は、有線および無線の両方の環境で実装できる。そのようなネットワーキング環境は、住居、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットにおいて従来的且つごくありふれたものである。或る態様において、システムメモリー１５１２は、ネットワーク１５１５経由で、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃにアクセス可能にされた１つ以上のオブジェクトを格納できる。したがって、コンピュータ１５０１は、クラウドベースのオブジェクトストレージとして機能できる。別の態様では、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃのうちの１つ以上には、コンピュータ１５０１へのアクセスを許可されたオブジェクトを１つ以上、および／または１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃのうちの他方へのアクセスを許可されたオブジェクトを１つ以上格納できる。したがって、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃはまた、クラウドベースのオブジェクトストレージとして機能できる。
【０１８４】
例証の目的に、そのようなプログラムおよびコンポーネントは、コンピューティングデバイス１５０１の異なるストレージコンポーネント内に様々な時間に存在し、コンピュータの１つ以上のプロセッサー１５０３を介して実行されることが認識されるが、例証の便宜上、アプリケーションプログラムおよびオペレーティングシステム１５０５のような他の実行可能プログラムコンポーネントは、本明細書中では離散的ブロックとして例証されている。或る態様では、ソフトウェア１５０６および／またはデータ１５０７の少なくとも一部を、コンピューティングデバイス１５０１、リモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃおよび／またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上に格納して、且つ／あるいは実行できる。したがって、ソフトウェア１５０６および／またはデータ１５０７は、ソフトウェア１５０６および／またはデータ１５０７へのアクセスをネットワーク１５１５（例えば、インターネット）を介して実行できるクラウドコンピューティング環境内で動作できる。そのうえ、或る態様において、コンピューティングデバイス１５０１、リモートコンピューティングデバイス１５１４ａ、ｂ、ｃ、および／またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上にわたって、データ１５０７を同期化できる。
【０１８５】
ソフトウェア１５０６の実装形態は、何らかの形態のコンピュータ可読媒体上に格納される場合もあれば、またはそのコンピュータ可読媒体を介して伝送される場合もある。本開示の方法のいずれも、コンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータ可読命令によって実行できる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータによってアクセス可能な任意の利用可能媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例としては、限定されるものではないが、「コンピュータストレージ媒体」および「通信媒体」を挙げることができる。コンピュータストレージ媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールもしくは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実施される揮発性および不揮発性のリムーバブル媒体および非リムーバブル媒体を具備する。例示的なコンピュータストレージ媒体は、限定されるものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリーもしくは他のメモリー技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学式ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージデバイスもしくは他の磁気ストレージデバイス、あるいは、所望の情報を格納する目的に使用でき、且つコンピュータがアクセスできる任意の他の媒体を具備する。
【０１８６】
本方法およびシステムはまた、１つ以上の遺伝子または１つ以上の遺伝的バリアントと、１つ以上の表現型との関連を判別する方法を提供するものであり、この方法は、遺伝的データコンポーネント２０２からデータにアクセスすることと、表現型データコンポーネント２０４からデータにアクセスすることと、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６における１つ以上の遺伝子または１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との関連の統計解析を行うことと、を含む。一実施形態において、１つ以上の表現型は１つ以上のバイナリ表現型である。別の実施形態において、１つ以上の表現型は１つ以上の定量的表現型である。統計解析の例として、限定されるものではないが、フィッシャーの正確確率検定（Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ  ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔ）、線形混合モデル、ボルト線形混合モデル、ロジスティック回帰、ファース（Ｆｉｒｔｈ）回帰、一般回帰モデルおよび線形回帰が挙げられる。
【０１８７】
本方法およびシステムはまた、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果をビジュアライズする方法を提供するものであり、この方法は、遺伝的データコンポーネント２０２からデータにアクセスすることと、表現型データコンポーネント２０４からデータにアクセスすることと、遺伝的バリアント−表現型関連データコンポーネント２０６における１つ以上の遺伝子または１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との関連の統計解析を行うことと、１つ以上の遺伝的バリアント−表現型関連をビジュアライズすることによって結果インターフェース３０８を得ることと、を含む。一実施形態では、ＧＷＡＳビュー内で結果がビジュアライズされる。別の実施形態では、結果はマンハッタンプロットとしてＧＷＡＳビュー内でビジュアライズされる。別の実施形態において、マンハッタンプロットは動的プロットである。一実施形態では、ＰｈｅＷａｓビュー内で結果がビジュアライズされる。別の実施形態において、結果はＰＨＥＨＡＴＴＡＮスタイルプロットとしてＰｈｅＷＡＳビュー内でビジュアライズされる。別の実施形態において、ＰＨＥＨＡＴＴＡＮスタイルプロットは動的プロットである。
【０１８８】
本方法およびシステムはまた、遺伝的データをビジュアライズする方法を提供し、この方法は、遺伝的データコンポーネント２０２からデータにアクセスし、遺伝的バリアントデータインターフェース３０４において遺伝的データをビジュアライズすることを含む。
【０１８９】
本方法およびシステムはまた、表現型データをビジュアライズする方法を提供し、この方法は、表現型データコンポーネント２０４からデータにアクセスし、表現型データインターフェース３０２において遺伝的データをビジュアライズすることを含む。
【０１９０】
本方法およびシステムはまた、家系データをビジュアライズする方法を提供し、この方法は、遺伝的データコンポーネント２０２からデータにアクセスし、家系インターフェース３０６内の１つ以上の家系をビジュアライズする。
【０１９１】
本方法およびシステムでは、計算コンポーネント２２２および他の任意のコンポーネント／インターフェースには、機械学習および反復型学習などの監督付きおよび監督なしの人工知能技術を使用できる。そのような技術の例としては、エキスパートシステム、事例ベースの推論、ベイジアンネットワーク、クラスタリング解析、情報検索、文書検索、ネットワーク解析、関連ルール解析、行動ベースのＡＩ、ニューラルネットワーク、ファジーシステム、進化的計算（例えば、遺伝的アルゴリズム）、群知能（例えば、アリアルゴリズム）、およびハイブリッドインテリジェントシステム（例えば、ニューラルネットワークまたは統計的学習からの生成規則を用いて生成されたエキスパート推論規則）が挙げられる。
【０１９２】
本システムおよび方法は、遺伝的バリアントに関連するものとして識別された表現型に関する生物学的経路の研究を促進するものである。例えば薬剤開発の支援を目的に、生物学的経路を詳細に研究して、薬理学的介入のための推定上の生物学的標的を識別できる。そのような研究としては、生化学的、分子生物学的、生理学的、薬理学的および計算的研究を挙げることができる。
【０１９３】
一実施形態において、推定上の生物学的標的は、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子によってコードされるポリペプチドである。別の実施形態では、推定上の生物学的標的は、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子によってコードされるポリペプチドに結合する分子（例えば、受容体、補因子、またはより大きなポリペプチド複合体のポリペプチド構成成分）である。
【０１９４】
別の実施形態において、推定上の生物学的標的は、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子である。
本方法およびシステムはまた、直前に考察された推定上の生物学的標的に結合する治療分子の識別を促進する。好適な治療分子の例としては、限定されるものではないが、推定上の生物学的標的、例えば抗体またはその断片、ならびに小さな化学分子に特異的に結合するペプチドおよびポリペプチドが含まれる。例えば、好適なスクリーニングアッセイでは、推定上の生物学的標的に結合される候補となる治療分子を試験できる。
【０１９５】
本方法およびシステムはまた、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子の発現に影響を与えるための治療法の識別を促進する。好適な治療法の例としては、限定されるものではないが、ゲノム編集、遺伝子治療、ＲＮＡサイレンシング、およびｓｉＲＮＡが挙げられる。
【０１９６】
本方法およびシステムはまた、遺伝的バリアント−表現型関連の識別を活用するための診断方法およびツールの識別を促進する。
本方法およびシステムはまた、遺伝的構築物（例えば、発現ベクター）および遺伝的バリアント−表現型関連の識別を利用する細胞系の構築を促進する。
【０１９７】
本方法およびシステムはまた、ノックアウトおよびトランスジェニック齧歯類、例えばマウスの構築を促進するものである。遺伝的に改変された非ヒト動物および胚性幹（ＥＳ）細胞は、任意の好適な方法を用いて作製できる。例えば、そのような遺伝的に改変された非ヒト動物ＥＳ細胞は、ＶＥＬＯＣＩＧＥＮＥ（登録商標）テクノロジーを使用して生成できる。このことは、米国特許第６，５８６，２５１号、同第６，５９６，５４１号、同第７，１０５，３４８号、およびＶａｌｅｎｚｕｅｌａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈ  ２００３；２１：６５２に記載されており、これらの各文献は、本明細書において参照により援用されている。
【０１９８】
実施例１
機能的バリアントの研究
配列決定および表現型集団
本明細書では、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートにおいて電子カルテ（ＨＥＲ）導出型の臨床表現型を有する成人ＭｙＣｏｄｅ参加者５０，７２６人の全エキソームシーケンシングから得られた初期の洞察が記載されている。本明細書には、これらの参加者で識別された機能的クラスによるタンパク質コーディング変異のスペクトル、および安定した地域の米国の医療集団における確認から得られる一意な家族構造が記載されている。これらの参加者における機能喪失および他の機能的な遺伝的バリアントを調査し、ゲノム発見を目的に、これらのデータをＥＨＲ導出型の臨床表現型にリンクする例を提供する。最後に、これらの個人の臨床的に訴訟対象となる遺伝的バリアントについてレポートすると共に、この情報に関する報告および臨床的作用に向けた計画を概説する。
【０１９９】
ＭｙＣｏｄｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅは、Ｇｅｉｓｉｎｇｅｒヘルス・システム（ＧＨＳ）の患者である参加者を登録している（Ｃａｒｅｙ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｓ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，ｉｎ  ｐｒｅｓｓ  ２０１６）。ＧＨＳは、ペンシルバニア州北中央部および北東部を中心とした７０以上の外来および入院ケアサイトで１次医療および特殊医療を提供する、完全に統合された保健システムである。ＧＨＳは、患者の包括的且つ時系列の臨床データ供給源となるＥＨＲシステムを、早期に導入したシステムであった。ＭＹＣＯＤＥ（登録商標）参加者は、広範な研究（例えば、ゲノム解析およびＧＨＳ  ＥＨＲ内のデータへのリンク）を目的として、システムワイドのバイオリポジトリ用に血液サンプルおよびＤＮＡサンプルを提供することに同意している。全てのアクティブなＧＨＳ患者に参加資格があり、同意率が高い（参加を勧める個人の８５％を超過する）。同意した患者のコホートは、ＧＨＳ患者集団の代表的なサンプルを提供するのに十分な程度に大きな規模である（同意者が９０，０００人を超える）。ＭｙＣｏｄｅの参加者は、表現型の追加、および臨床的に訴訟対象となる結果の報告に関して再連絡することに合意するものとする。
【０２００】
広範な研究の利用、再連絡、臨床的に訴訟対象となる結果の報告に同意した患者からのＥＨＲにリンクされているバイオバンクであるＭｙＣｏｄｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ（Ｇｅｉｓｉｎｇｅｒ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｙｓｔｅｍ）に登録された個人に対し、大規模なエキソームシーケンシングおよび全ゲノム遺伝子型判定法を適用した。大規模な安定した患者集団においてゲノムデータと時系列（ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ）ＥＨＲデータとを併用できるので、臨床ケアによって獲得された膨大な数の表現型の広範なゲノム−フェノム解析に対応した強力なプラットフォームが創出される。統合型ヘルスシステムからのＥＨＲにリンクされているコホートは、臨床ケアを通して獲得された膨大な表現型による、広範なゲノム−表現型解析を可能にする。また、そのような作業を統合型ヘルスシステムに組み入れることによって、ゲノム情報を使用して個人および集団の健康状態を通知するプロセスを開発するための固有の機会が得られる。
【０２０１】
ここでレポートされたＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートは、全エキソーム配列解析を受けた５０，０００人を超過するＭｙＣｏｄｅ参加者で構成されている。これには、心臓カテーテルラボから募集された６，６７２人と、肥満手術クリニックから募集された２，７８５人とが含まれ、残りの約４１，０００人は、別途選択されていないＧＨＳ患者を代表するＭｙＣｏｄｅ参加者である。
【０２０２】
これらのＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者を対象に、参加者１人当りＧＨＳ  ＥＨＲに記録された臨床表現型中央値１４年間を対象とした８７の臨床的受診、６８７のラボ試験、および７の手技の中央値が捕捉された（表２）。心臓代謝、呼吸、神経認知、および腫瘍学的ドメインにおける疾患の選択についての人口動態ならびに患者数は、表２に記載されている。
【０２０３】
【表２】
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統合保健システムはまた、臨床ケアにおけるゲノムデータの使用方法を策定し、試験するための理想的なプラットフォームを提供している。参加者をＭｙＣｏｄｅに登録させるインフォームドコンセントプロセスを用いることにより、広範な研究目的のための生物学的サンプルのバンキング、参加者のＥＨＲデータへのサンプルのリンク、再接触、臨床的に訴訟対象となる研究所見の報告が可能になる。本明細書では、この大きな臨床集団における臨床的に訴訟対象となるゲノムバリアントのサブセットに関するデータを提示し、この情報を患者およびプロバイダーに配信して、個人の健康増進のためのフレームワークについて説明する。
サンプル調製および配列決定
概略説明すると、サンプル量を蛍光（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）で定量し、２％プレキャストアガロースゲル（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）上でサンプル１００ｎｇをランすることによって品質を評価した。ＤＮＡサンプルを標準化し、１つのアリコートを遺伝子型判定（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｈｕｍａｎ  ＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ  Ｅｘｏｍｅ  Ｂｅａｄｃｈｉｐ）用に送付し、もう１つを集束音響エネルギー（Ｃｏｖａｒｉｓ  ＬＥ２２０）を用いて１５０塩基対の平均フラグメント長に剪断した。Ｒｅｇｅｎｅｒｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｃｅｎｔｅｒで開発された完全自動化手法を用い、Ｋａｐａ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ製のカスタム試薬キットを使用して、剪断されたゲノムＤＮＡをエキソーム捕捉用に調製した。一意の６塩基対のバーコードを、多重化されたエキソームの捕捉および配列決定を促進するため、ライブラリーの調製中に各ＤＮＡ断片に追加した。等量のサンプルをプールしてから、ＮｉｍｂｌｅＧｅｎプローブ（ＳｅｑＣａｐ  ＶＣＲｏｍｅ）でエキソームを捕捉した。捕捉された断片をストレプトアビジン抱合ビーズに結合させ、メーカーの推奨プロト呼び出し（Ｒｏｃｈｅ  ＮｉｍｂｌｅＧｅｎ）に従い、非特異的ＤＮＡ断片を一連のストリンジェントな洗浄によって除去した。捕捉されたＤＮＡをＰＣＲで増幅させ、ｑＲＴ−ＰＣＲ（Ｋａｐａ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）で定量化した。Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ｖ４  ＨｉＳｅｑ  ２５００上で７５  ｂｐのペアエンドシーケンシングを使用して、サンプルの９６％にて標的化塩基の８５％超の２０×ハプロイド読み取り深さ（標的化塩基の約８０×平均ハプロイド読み取り深さ）を上回る程度の十分なカバレージ深度まで、マルチプレックスされたサンプルを配列決定する。
【０２０４】
配列アライメント、バリアント識別、および遺伝子型割り当て
配列決定が完了した際、自動バッファ解析用に各Ｉｌｌｕｍｉｎａ  Ｈｉｓｅｑ  ２５００ランからの未処理配列データをローカルバッファストレージに収集し、ＤＮＡｎｅｘｕｓプラットフォーム（Ｒｅｉｄ  ＪＧ，ｅｔ  ａｌ．，ＢＭＣ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２０１４；１５：３０）にアップロードした。アップロード完了後、ＢＣＬファイルをまずＦＡＳＴＱフォーマットの読み取りに変換し、特定のバーコードを使用してＣＡＳＡＶＡソフトウェアパッケージ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  Ｉｎｃ．，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ）を使用してサンプルに割り当てた。次いで、ＢＷＡ−ｍｅｍ（Ｌｉ  Ｈ  ａｎｄ  Ｒ  Ｄｕｒｂｉｎ，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００９；２５：１７５４）を使用して、サンプル固有のＦＡＳＴＱファイル（サンプルに対して生成された全ての読み取りを表す）を、ＧＲＣｈ３７．ｐ１３ゲノム参照に対してアライメントした。
【０２０５】
結果として得られた各サンプルのバイナリアライメントファイル（ＢＡＭ）には、マッピングされた読み取りのゲノム座標、品質情報、およびマップ位置にて特定の読み取りが参照とは相違する度合いが含まれていた。その後、ＢＡＭファイルのアライン済み読み取りを評価し、Ｐｉｃａｒｄ  ＭａｒｋＤｕｐｌｉｃａｔｅｓツールで読み取りの重複を識別しフラグ付けして、全ての潜在的読み取りの重複を、今後の解析で除外対象とされるようにマークされたアラインメントファイル（ｄｕｐｌｉｃａｔｅｓＭａｒｋｅｄ．ＢＡＭ）を生成した。
【０２０６】
ゲノム解析ツールキット（ＧＡＴＫ）を使用して、バリアント呼び出しを生成した（ＭｃＫｅｎｎａ  Ａ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ  ２０１０；２０：１２９７）。推定上のインデル周辺のサンプルごとに、アラインされた重複マーク付き読み取りに対するローカル再アラインメントを、ＧＡＴＫを使用して実行した。続いて、ＧＡＴＫのＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒを用い、インデル再アライン済み重複マーク付き読み取りを処理して、サンプルがゲノムＶＣＦフォーマット（ＧＶＣＦ）中のゲノム参照とは異なる、全てのエキソン位置を識別する。無作為抽出サンプル５０個の各サンプルおよびトレーニングセット（以前にＲｅｇｅｎｅｒｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｃｅｎｔｅｒ（ＲＧＣ）でランされたもの）に対してＧＡＴＫのＧｅｎｏｔｙｐｅＧＶＣＦを使用して、遺伝子型判定を行い、ＳＮＶとインデルの両方を参照と比較して識別した単一サンプルのＶＣＦファイルを出力する。加えて、各ＶＣＦファイルは、各バリアントの接合、参照対立遺伝子および代替対立遺伝子の両方の読み込み数、遺伝子型呼び出しの信頼性を表す遺伝子型品質、その位置でのバリアント呼び出しの全体的品質、および全てのバリアント部位についてのＱｕａｌｉｔｙＢｙＤｅｐｔｈを保持した。
【０２０７】
ＧＡＴＫ製のＶａｒｉａｎｔ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｓｃｏｒｅ  Ｒｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ（ＶＱＳＲ）を用いて各バリアントのスコアを評価して再計算してから、トレーニングデータセット（例えば１０００ゲノム）を用い、特異性を増分してサンプルのバリアントの全体的な品質スコアを評価した。サンプルごとにメトリクス統計をキャプチャし、Ｐｉｃａｒｄ、ｂｃｆｔｏｏｌｓおよびＦａｓｔＱＣを使用してキャプチャ、アラインメント、およびバリアント呼び出しを評価した。
【０２０８】
コホート配列決定の完了後、遺伝的に判別された性別とレポートされた性別との不一致を示しているサンプル（ｎ＝１４３）、ヘテロ接合の割合の高いもしくは低い配列データカバレージ（２０Ｘカバレージを達成する標的化塩基の７５％未満）によって示される低品質ＤＮＡ配列データ（ｎ＝１８１）、または遺伝的に識別されたサンプル重複（ｎ＝２２２）を、除外した。すなわち、ｎ＝４９４の一意なサンプルを除外した。これらの除外の後、エキソン配列５１，２９８個が下流解析用に利用可能となった。最初の同意時に１８歳以上であった個人５０，７２６人に対応するエキソン配列から得られた所見が、本明細書中にレポートされている。これらのサンプルを使用して、下流解析用にプロジェクトレベルのＶＣＦ（ＰＶＣＦ）をコンパイルした。ＧＡＴＫのＧｅｎｏｔｙｐｅＧＶＣＦを利用して多段階プロセスでＰＶＣＦを作成し、ＧＡＴＫのＣｏｍｂｉｎｅＶＣＦを使用して、ＶＱＳＲで再較正され、単一のコホートワイドＰＶＣＦに集約された、サンプル２００個分のブロックにまたがって遺伝子型を一斉に呼び出す。全てのホモ接合体参照、ヘテロ接合体、ホモ接合体代替、およびノーコール（Ｎｏ−Ｃａｌｌ）遺伝型を、プロジェクトレベルのＶＣＦに移入するように配慮した。下流解析の目的に、遺伝子型情報を有するサンプルのうち単一サンプルパイプラインを基準としてＱＤが５．０未満且つＤＰが１０未満であるものを「ノーコール（Ｎｏ−Ｃａｌｌ）」に変換し、標的領域から２０ｂｐを超過するバリアントを除外した。
【０２０９】
機能的バリアントの配列アノテーションおよび識別
Ｅｎｓｅｍｂｌ７５遺伝子の定義を用い、配列バリアントが転写物および遺伝子に与える機能的影響を判別して、配列バリアントをｓｎｐＥｆｆで注釈付けした（Ｃｉｎｇｏｌａｎｉ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．，Ｆｌｙ（Ａｕｓｔｉｎ）２０１２；６：ｐ．８０−９２．）。不正確な転写物の定義に関連する偽陽性ｐＬｏＦ呼び出しの数を低減するために、注釈付きの開始コドンおよび停止コドンを有するタンパク質をコードする転写物５６，５０７個の「ホワイトリスト」セット（遺伝子１９，７２９個に対応する）を、機能的アノテーションの参照として選択した。これらの転写物はまた、以下の特徴：ａ）小型イントロン（１５ｂｐ未満）、ｂ）小型エキソン（１５ｂｐ未満）、ｃ）非カノニカルスプライス部位（非「ＧＴ／ＡＧ」スプライス部位）に対する下流フィルターが許可されるように、フラグ付けされた。
【０２１０】
その後、表１の階層に従い、遺伝子ごとに最も有害な機能効果クラスを選択すると、「ホワイトリスト」でフィルターされた転写物に対応するｓｎｐＥｆｆ予測が、最も有害な単一の機能的影響予測（すなわち、Ｒｅｇｅｎｅｒｏｎ効果予測）に折り畳まれる。予測済み機能喪失突然変異を、未成熟停止コドン、開始コドンまたは停止コドンの損失、またはカノニカルスプライスジヌクレオチドの破壊、オープンリーディングフレームをシフトさせるインデル、または開始コドンまたは停止コドンを破壊するインデル、またはカノニカルスプライスジヌクレオチドを破壊するインデルに帰結するＳＮＶとして定義した（表１）。予測済み機能喪失バリアントのうち、祖先の対立遺伝子に対応するもの、または影響を受けた全ての転写物の少なくとも５％において発生するものを、除外した。
【０２１１】
主要コンポーネントおよび祖先推定
主要コンポーネント（ＰＣ）解析は、ＧＨＳ全エキソーム配列および１０００ゲノムオムニチッププラットフォームからのオーバーラップしているバリアント部位（ｎ＝６，３３１）のサブセットを用いてＰＬＩＮＫ２（Ｃｈａｎｇ  ＣＣ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｉｇａｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１５；４：７）で行った。ＭＨＣ領域にマッピングされないハーディ・ワインベルグ（ｐが１×１０−８超）および連鎖平衡（フィルター後の部位ｎ個＝  ３，９７４）の両方において、この解析を更に、遺伝子タイピング率が高い（９０％超）共通の（ＭＡＦが５％超）常染色体バリアント部位に限定した。初期の計算は、ゲノムサンプル１０００個に基づいており、これらのＰＣに対しＧＨＳ個人を投影した。
【０２１２】
ＧＨＳ内のヨーロッパ個人サブセットを識別するために、最初の３つのＰＣを用いて既知の祖先グループ（ＥＵＲ、ＡＳＮ、ＡＦＲ）の１０００ゲノムからのＰＣ推定値で訓練された線形モデルを構築した。ＧＨＳ個人ごとに最良適合の大陸祖先を判別するために、各モデルの閾値（ＥＵＲ＝０．９、ＡＦＲ＝０．７、ＡＳＮ＝０．８）を適用し、これらの閾値のいずれにも合致しないサンプルを「混合」と指定した。ＧＨＳヨーロッパ集団内で、同様のバリアントフィルター基準を用いて個人の最大無関係セット（ＭＵＳ）に対して新しいセットのＰＣを計算した。その後、ＧＨＳ内の関連する個人をこれらのＰＣに投影した。これらの欧州のみのＰＣを、無関連のＧＨＳ個人から計算して、この計算値を表現型関連解析に用いた。
【０２１３】
５０，７２６個のエキソームの配列決定により発見されたタンパク質コード変異の分布
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者５０，７２６人において遺伝子１８，８５２個のタンパク質コーディング領域を配列決定した。配列カバレージは、サンプルの９６％において標的化塩基の８５％超の平均にて少なくとも２０×ハプロイドの読み取り深さを提供するうえで十分であった。また、ＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ  Ｅｘｏｍｅ  Ｐｌａｔｆｏｒｍを使用して、ゲノムワイドアレイの遺伝子型判定を実施した。ゲノムのタンパク質コーディング領域内の１人当りの２１，４０９個の一塩基バリアント（ＳＮＶ）および１，０３１個のインデルバリアントの中央値を識別した。各個人においてこれらのバリアントの中央値８８７は、新規であった。
【０２１４】
トランスバージョン比への移行中央値は３．０４であり、ヘテロ接合対ホモ接合比の中央値は１．５１であった。全ての研究参加者中、合計４，０２８，２０６の一意なＳＮＶと２２４，１００の一意なインデルが識別された（表３）。その９８％が１％未満の代替対立遺伝子頻度で生じ、それ未満の頻度でバリアントと考えられるものは希少であると見なされた。この希少バリアントセットのうち、２，００２，９１２個は非同義バリアントであると予測された。以下のタイプ：未成熟停止コドン、開始コドンの損失、または停止コドンの損失につながるＳＮＶ；カノニカルスプライス受容体または供与体であるジヌクレオチドを破壊するＳＮＶまたはインデル；未成熟停止コドンの形成をもたらすオープンリーディングフレームをシフトするインデル、のうち１つ以上の転写物に対して予測された効果に基づいて、遺伝子機能の喪失に帰結するものと予測された（ｐＬｏＦ）バリアント１７６，３６５個が見い出された。これらのｐＬｏＦのうち、１１４，３４０個（全ｐＬｏＦ中６５％）は、ＲｅｆＳｅｑ内にカタログ化された全転写物の機能喪失を生ずるものと予測される。
【０２１５】
【表３】
2019515369.tif 000009
２１個の希少ｐＬｏＦ、および繁用性の高いｐＬｏＦ数百個の中央値（表４）が個人ごとに識別された。これらのｐＬｏＦバリアントの平均４３％はフレームシフトインデルであり、残りはＳＮＶであった。
【０２１６】
【表４】
2019515369.tif 000010
次いで、機能的クラスによるＳＮＶおよびインデルの頻度分布を調べた（図１６Ａおよび図１６Ｂ）。より機能的に有害なバリアントが、希少な対立遺伝子の間で富化された。潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）バリアントの６０％は、非同義の非ｐＬｏＦバリアントの５６％および同義バリアントの４９％とは対照的に、シングルトンであった（参加者５０，７２６人において１回のみ観察された）。これらの所見は、ｐＬｏＦバリアントが、有害度の低い機能的バリアントクラスと比較して強い純化選択を介して集団においてより低い頻度で維持されることを示唆する。
【０２１７】
サンプルサイズの増大に伴う機能的クラス別の配列バリアントの発生量を推定するために、配列決定された個人５０，７２６個を無作為に５，０００の増分でサンプリングし、増分ごとに１０個のサンプルを作成した（図１６Ｃ）。
【０２１８】
図１６Ｄに、配列決定されたサンプルサイズの関数としての常染色体遺伝子当りのｐＬｏＦ突然変異の推定発生量を示す。現在までに配列決定されたサンプルでは、遺伝子１７，４１４個（標的遺伝子の９２％）の少なくとも１人の個人において希少ｐＬｏＦバリアントが観察され、Ｅｎｓｅｍｂｌｅ  ７５でカタログ化されたスタートおよびストップと注釈付けされた、全てのタンパク質をコードする転写物の機能喪失を引き起こすものと予測される少なくとも１人の個人において、遺伝子１５，５２５個（標的化遺伝子の８２％）が希少ｐＬｏＦを保持していた。ホモ接合型ｐＬｏＦバリアントは、遺伝子１，３１３個（標的化遺伝子の７％）中の１つ以上の転写物中の少なくとも１人の個人において見い出され、遺伝子８６８個（標的化遺伝子の５％）は全ての転写物に影響を及ぼす希少ｐＬｏＦを保持していた。全ての転写物のホモ接合機能喪失を引き起こすことが予測された５人以上の個人において、合計３１２の遺伝子が希少ホモ接合ｐＬｏＦバリアントを有し（表５）、５人以上の個人において遺伝子２０３個（標的化遺伝子の１％）がｐＬｏＦを保有していた。後者のカテゴリーは、極めて有害な突然変異の表現型関連を発見する機会をもたらし、ヒト遺伝子ノックアウトのコホートを構成するものである。
【０２１９】
【表５】
2019515369.tif 000011
次に、転写物内でのｐＬｏＦバリアントの分布と、様々な機能的クラスの遺伝子における表象との両方に関して、ｐＬｏＦバリアントの機能的コンテキストを調べた。ＭａｃＡｒｔｈｕｒ  ｅｔ  ａｌ．（ＭａｃＡｒｔｈｕｒ  ＤＧ，ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１２；３３５：８２３）と同様、転写物の末端部分には、より多くのｐＬｏＦバリアントが観察される。このことは、推定的タンパク質切断突然変異に対する耐性と一致する。この突然変異の結果としてほぼ全長のタンパク質を生ずる（図１７）。バリアントの機能喪失に対する耐性を遺伝子別に評価するため、各タンパク質をコードする転写物中の全てのヌクレオチド位置のシリコン内順列によって計算された、未成熟ストップ突然変異の観察対予期比率を調べた（Ｙａｎｇ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１１；８８：７６）。これらの比率のゲノムワイドの分布は図１６Ｅに、遺伝子クラス別の分布は図１６Ｆに、図示されている。これらの所見が示唆するところによると、必須遺伝子、癌関連遺伝子、および常染色体優性ヒト疾患に関連する遺伝子の方が、常染色体劣性疾患遺伝子、薬物標的、および嗅覚受容体に関連する遺伝子よりも、機能喪失変異に対する耐性が低い。
【０２２０】
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ集団関係の推定において遺伝的に推測される同系性
正確なペアごとの家系同一性（ＩＢＤ）推定値を、ＰＬＩＮＫ２を使用して計算し（Ｃｈａｎｇ  ＣＣ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｉｇａｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１５；４：７）、この推定値を使用して、ＰＲＩＭＵＳを有する家系を再構築した（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）。欠落バリアント呼び出しが１０％超（−−ｍｉｎｄ  ０．１）の個人、およびＰＬＩＮＫにおいて−−ｈｅｔオプションで計算された近交係数（−０．１５）が異常に低い個人を除外して、ハーディ・ワインベルグ平衡（ｐ値＞０．０００００１）において共通バリアント（ＭＡＦ＞１０％）を使用して、全てのサンプル対のＩＢＤ比率を計算した。ｐｉ＿ｈａｔが０．１８７５を超過する親族の比率が、ｐｉ＿ｈａｔ＝０．０５とすることにより判別されたサンプルの全関係の４０％未満である場合、ｐｉ＿ｈａｔが０．１８７５を超過し、且つ親族数が１００を超過するサンプルを除去し、親族数が３００を超過する全てのサンプルを除去した。残りのサンプルを家族ネットワークにグループ化した。第二度以内の親族であると予測された場合、同じネットワークには２人の個人が存在する。ＰＲＩＭＵＳ内に実装されたＩＢＤパイプラインをランして、各家族ネットワーク内のサンプル間の正確なＩＢＤ推定値を計算した。この手法により、各家族ネットワーク内の関係を計算するための、参照対立遺伝子頻度の適合度を向上させることが可能となった。
【０２２１】
ホモ接合連続領域の解析
ホモ接合連続領域（ｒｕｎｓ  ｏｆ  ｈｏｍｏｚｙｇｏｓｉｔｙ）解析は、個人の家系内で共有されている親の祖先から派生し、集団において古代からの親戚関係と最近の親子関係の程度を推定するための、強力な手法である。典型的に、いとこの子孫のＲＯＨは、概ね１０Ｍｂ超と長い。対照的に、ほとんど全てのヨーロッパ人は、数百年前から数千年前に共有された祖先を反映して約２Ｍｂの長さのＲＯＨを有する。長さの異なるＲＯＨに焦点を当てることによって、過去において異なる時間深度で人口動態歴の側面を推測することが可能になる（Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１２；４９１：５６）。ＦＲＯＨ尺度を用い、ＧＨＳを、ゲノム１０００個を形成する集団と比較し対照した。これらの尺度は、家系近親交配係数のゲノム同等物であるが、家系再建の問題がない。計数対象となるＲＯＨの長さを変更することによって、それらの長さは過去の様々な時点で親子血族関係が評価されるように調整できる。最近の４〜６世代における親子関係を反映して、長さ５Ｍｂを超過するＲＯＨに存在する常染色体ゲノムの一部であるＦＲＯＨ５を、自己接合の測定基準として使用した。
【０２２２】
Ｏｍｎｉ  ＨｕｍａｎＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓＥｘｏｍｅ−８ｖ１−２遺伝子型データが利用可能であった（Ｎ＝３４，２４６）ＧＨＳ個人のサブセットを対象に、遺伝子型を１０００ゲノムフェーズＩからの個人１０９２個とマージし、ＰＬＩＮＫ２を使用してＲＯＨを識別した（Ｃｈａｎｇ  ＣＣ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｉｇａｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１５；４：７）。５０ｋｂのウィンドウでＬＤベースのＳＮＰの短縮を、刻み幅を５バリアントとし、ｒ−二乗閾値を０．２として実施した。バリアントの短縮型サブセット（Ｎ＝１１４，５１４）についてＲＯＨを計算するため、以下のパラメーターを適用した。ウィンドウサイズ５ＭＢ；ＲＯＨ当り少なくとも１００個のホモ接合ＳＮＰ；ＲＯＨウィンドウ当り最小限５０個のＳＮＰ；ウィンドウ当りヘテロ接合型１つ、および欠落呼び出し５つ；ホモ接合連続領域内のバリアント間最大距離１Ｍｂ以下。ＧＨＳ個人および１０００ゲノム集団ごとに、別個にＲＯＨを識別した。
【０２２３】
ＲＯＨを以下３つの特徴について評価した。（i）ホモ接合セグメントの数（集団内の個人間で計算された平均および範囲）、（ｉｉ）集計されたセグメント長（集団内の個人間で計算された平均および範囲）、ならびに（ｉｉｉ）個々の自己接合のゲノム尺度であり、特定の長さの閾値を超過するＲＯＨにおける常染色体ゲノムの比率として定義されるＦＲＯＨ（ＦＲＯＨ１は、連続領域の長さが１Ｍｂ以上のゲノムの比率を定義する目的に使用され、ＦＲＯＨ５は、長さ  ５メガバイト以上の連続領域として定義する目的に使用された）（Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１２；４９１：５６）。
【０２２４】
安定した地域ヘルスケア集団からの研究参加者がサンプリングされたため、近い将来に家族関係が期待され、幾つかの事例においては、この研究集団に大きな多世代親族が参加することが期待される。データ内の家族関係の度合いを把握する目的で、ＰＲＩＭＵＳ（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）を密接に関連する個人を識別し、このＰＲＩＭＵＳを用いて全エキソーム配列データから家系を推論した。配列決定された参加者５０，７２６人の間で、第一度家族関係１１，９５８人（一卵性双生児２０組、親子関係６，９５０人、完全同胞関係４，９８８人）、第二度関係１４，９５１人、および第三度関係５万人超が識別された（図１８Ａ）。
【０２２５】
概して、配列決定された参加者の４８％は、データセット中に第一度親族または第二度親族を１人以上有していた（図１８Ｂ）。第一度関係および第二度関係だけを使用して個人を家族ネットワークにクラスター化することによって、６，０００を超過する家系が識別され、配列決定された２個人の平均家系サイズが識別された。これは、家族単位でケアを受けていて（且つＭｙＣｏｄｅに登録している）ＧＨＳ患者と一致しており、このことは、大部分が農村集団にサービスを提供する大規模な統合システムに対して予期される（図１８Ｃ）。３，１４４人の個人からなる第一度親族および第二度親族を含む最大の単一関係ネットワーク（図１８Ｃ）。
【０２２６】
ＧＨＳ個人については、平均ＦＲＯＨ５を０．０００６と記した。ＣＥＵ個人については、平均ＦＲＯＨ５を０．０００８と記した。これは、ＨａｐＭａｐ  ＣＥＵ個人については同様に平均ＦＲＯＨ５が０．０００８であり且つ英国人については平均ＦＲＯＨ５が０．０００１であった、ヨーロッパ人およびヨーロッパ人由来の集団を対象とした以前の推定値と一致する（Ｏ’Ｄｕｓｈｌａｉｎｅ  ＣＴ，ｅｔ  ａｌ．，Ｅｕｒ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１０；１８：１２４８）。集団全体としてのＧＨＳ個人は、ＣＥＵよりもゲノム自己接合レベルが低く、且つ英国出身の個人よりもゲノム自己接合レベルが僅かに高いものと結論付けられた。
【０２２７】
ホモ接合連続領域（ＲＯＨ）解析は、個人の家系内で共有されている親の祖先から派生し、集団において古代からの親戚関係と最近の親子関係の程度を推定するための、強力な手法である。Ｏｍｎｉ  ＨｕｍａｎＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓＥｘｏｍｅ−８ｖ１−２遺伝子型データが利用可能な３４，２４６  ＧＨＳ個人から計算されたホモ接合連続領域を調査して、これらの調査結果を１０００ゲノムフェーズＩからの１０９２個人と比較し、５Ｍｂの長さを超過するＲＯＨ中に存在する常染色体ゲノムの一部であるＦＲＯＨ５を使用した。このＦＲＯＨ５には、自己接合の測定基準として、最近の４〜６世代における親子関係が反映される。この解析では、平均ＦＲＯＨ５が０．０００６であるのが、観察された。ゲノム１０００個のプロジェクトフェーズＩのＣＥＵ個人については、平均ＦＲＯＨ５を０．０００８と記した。これは、ヨーロッパおよびヨーロッパ由来の集団に対する以前の推定と一致し、ＨａｐＭａｐ  ＣＥＵの個人の平均ＦＲＯＨ５は０．０００８で、英国人の個人の平均ＦＲＯＨ５は０．０００１であった（Ｏ’Ｄｕｓｈｌａｉｎｅ  ＣＴ，ｅｔ  ａｌ．，Ｅｕｒ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１０；１８：１２４８）（図１９）。総じて、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者の常染色体ゲノム領域の平均１．２％は自己接合体であると推定される。集合的に、これらの所見は、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ集団における実質的な家族性の基礎構造を示し、他の異種交配されたヨーロッパ人集団と同様な自己接合比率を示す（Ｏ’Ｄｕｓｈｌａｉｎｅ  ＣＴ，ｅｔ  ａｌ．，Ｅｕｒ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１０；１８：１２４８）。
【０２２８】
血清脂質に関するエキソームワイドの関連の発見
表現型定義
国際疾病分類第９版（ＩＣＤ−９）診断コードを使用して、疾患状態を定義した。ＩＣＤ−９ベースの診断では、診断コードの問題リストエントリー、入院患者退院診断コード、または別々の暦日に２回の別個の外来受診に関して入力された受診診断コードのうちの１つ以上が必要とされた。個人内の中央値から、標準偏差が３を超過する可能性のある偽値を除去した後、ＥＨＲにおいて２つ以上の測定値を有する全ての個人について、総コレステロール、低密度リポタンパク質コレステロール（ＬＤＬ−Ｃ）、高密度リポタンパク質コレステロール（ＨＤＬ−Ｃ）、トリグリセリド、肥満度指数をはじめとする、逐次的に測定されたラボおよび擬ヒト（ａｎｔｈｒｏｐｏｍｏｒｐｈｉｃ）形質の中央値を、計算した。血清脂質レベルのエキソームワイドの関連解析を目的に、総コレステロールおよびＬＤＬ−Ｃをそれぞれ０．８および０．７で除算して脂質調整剤の使用に向けて調整してから、治療前の脂質値を、平均スタチン用量のＬＤＬ−Ｃおよび総コレステロールを基準に推定した（Ｂａｉｇｅｎｔ  Ｃ，ｅｔ  ａｌ．，Ｌａｎｃｅｔ  ２００５；３６６：１２６７）。ＨＤＬ−Ｃ値およびトリグリセリド値は、脂質調整剤の使用に向けて調整しなかった。ＨＤＬ−Ｃおよびトリグリセリドをｌｏｇ１０変換した一方、薬物療法により調整されたＬＤＬ−Ｃおよび総コレステロール値は変換しなかった。祖先の年齢、年齢２、性別、および最初の１０個の主要コンポーネントの調整後に、残りの形質を計算し、これら残りの形質を、エキソームワイドの関連解析に先立ってランク逆正規化変換した。
【０２２９】
血清脂質レベルの関連解析
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲにおけるＥＨＲ導出の表現型および全エキソーム配列データを用いた関連発見の可能性について例証するために、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのヨーロッパ系アメリカ人を祖先に持つ個人を３９，０８７人を対象に、空腹時の脂質レベル（総コレステロール、ＨＤＬ−Ｃ、ＬＤＬ−Ｃ、およびトリグリセリド）の中央値に関する、エキソームワイドの関連研究を実施した。この関連研究では、参加者３２，８４０人を対象に、連続２回以上の測定を行い、個人１人当り６通りの測定の中央値を得た。空腹時の脂質レベルは、冠状動脈疾患、心筋梗塞、脳卒中のような虚血性血管疾患に対する遺伝的危険因子である。
【０２３０】
脂質レベルの単一マーカーエキソームワイドの関連解析では、欠損率＜１％、ハーディ・ワインベルグ平衡ｐ値が１．０ｘ１０−６より大きく、且つマイナー対立遺伝子頻度が０．１％より大きい、全ての対立遺伝的バリアントを解析した。相加的モデル（ホモ接合参照については０、ヘテロ接合については１、ホモ接合代替については２）に従って、遺伝子型をコードした。祖先および関連からの集団構造を説明するために、関連の同系性混合線形モデルを用いて単一のバリアントと残りの脂質形質との間の関連を試験し、遺伝的同系性マトリックス（マイナー対立遺伝子頻度が０．１％超である近似の連鎖平衡における、非ＭＨＣマーカー３９，８５８個から構築されたもの）をランダム効果共変量として適合させた。
【０２３１】
同じ統計検定フレークワークを用い、遺伝子上で凝集したバリアント間の関連（Ｌｉ  Ｂ  ａｎｄ  ＳＭ  Ｌｅａｌ，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２００８；８３：３１１）と上に列挙された形質との間の関連を識別した。関連解析用に、以下の３通りのバリアントセットを使用した。
１．予測済み機能喪失突然変異。
２．予測済み機能喪失突然変異および非同義バリアントのうち、５／５アルゴリズムのコンセンサスによって有害であると予測されたもの（ＳＩＦＴ、ＬＲＴ、ＭｕｔａｔｉｏｎＴａｓｔｅｒ、ＰｏｌｙＰｈｅｎ２  ＨｕｍＤｉｖ、ＰｏｌｙＰｈｅｎ２  ＨｕｍＶａｒ）。
３．予測済み機能喪失バリアントおよび希少（対立遺伝子頻度が１％未満の）非同義バリアントのうち、少なくとも１／５アルゴリズムによって有害であると予測されたもの。
【０２３２】
非保因者に対しては対立遺伝子を０、１、２とコードし、如何なる対立遺伝子に対してもホモ接合でない少なくとも１つの対立遺伝子に対してはヘテロ接合を、各バリアントセットにおいて少なくとも１つの対立遺伝子に対してホモ接合を、それぞれコードした。単一マーカーおよび遺伝子ベースの負荷試験のための、エキソームワイドの分位数−分位数プロットおよびゲノム制御λ値を、図２０Ａ〜Ｄに示す。ｐ値には問題のある体系的膨張が観察されなかった。ＧＴＣＡ  ｖ１．２．４（Ｙａｎｇ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１１；８８：７６）およびＲバージョン３．２．１（Ｒ  Ｐｒｏｊｅｃｔ  ｆｏｒ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）を、全ての統計解析に使用した。
【０２３３】
また、ピアソンの積率相関の多変量一般化である正準相関解析を使用して、遺伝子型と脂質形質との間の関連を共に測定した。電子カルテ（ＥＨＲ）から抽出された全てのエキソンバリアントと全ての形質との相関を計算することによって結合試験で使用された脂質形質は、生涯のＬＤＬ−Ｃ、ＨＤＬ−Ｃおよびトリグリセリドの中央値であった。ＬＤＬ−Ｃと総コレステロールとの間には高度な相関があり、したがって、多変量モデルにおいて総コレステロールを考慮の対象から外した。全３種の脂質形質に関する完全なデータを有するヨーロッパ人を祖先に持ち縁故関係でない個人２７，５１１人を起用し、ＭＶ−ＰＬＩＮＫにおいて実装された多変量解析を実行した（Ｆｅｒｒｅｉｒａ  ＭＡ  ａｎｄ  ＳＭ  Ｐｕｒｃｅｌｌ，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００９；２５：１３２  ２５）。ＭＶ−ＰＬＩＮＫとの関連試験に使用されたコマンドは以下のとおり。ｐｌｉｎｋ．ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  −ｎｏｗｅｂ  −ｆｉｌｅ  ｇｅｎｏ  −ｍｑｆａｍ  −ｍｕｌｔ−ｐｈｅｎｏ  ｐｈｅｎｏ．ｐｈｅｎ  −ｏｕｔ  ｏｕｔｐｕｔ．加法モデルを適用した。過去の脂質レベル（ｌｉｐｉｄ  ｅｘｗａｓ）に関する単変量解析において実施されたように、年齢、性別、薬物利用、および脂質形質の主要コンポーネントに対して同じモデルの調整を行い、残りをＭＶ−ＰＬＩＮＫにおいて入力として使用した。ＭＶ−ＰＬＩＮＫは、解析された遺伝的バリアントごとに、Ｆ統計量およびｐ値を生成する。多変量ＳＮＰのｐ値は、１ｘ１０−７の閾値を下回った場合に、エキソームワイドの有意なＳＮＰと見なされた。ＰＬＩＮＫ線形回帰を使用して単変量ｐ値およびβを計算し、形質ごとに推定上の効果量を得た。ＳＮＰが２つ以上の形質と関連する場合には、多面効果を考慮に入れた。これらの結果は、図２１Ａ〜図２１Ｇに描写されている。
【０２３４】
０．１％超のマイナー対立遺伝子頻度を有する二対立遺伝子単一バリアント１６０，３４１個を対象とした関連試験において、総コレステロールとエキソームワイドの有意な関連（ｐ＜１ｘ１０−７）を有する１７の遺伝子座においてＳＮＶまたはインデルバリアント５１個（非同義語またはスプライス３０個）が識別され、ＨＤＬ−Ｃとのエキソームワイドの有意な関連を有する２０の遺伝子座においてバリアント５７個（非同義語またはスプライス２９個）が識別され、ＬＤＬ−Ｃとのエキソームワイドの有意な関連を有する１６の遺伝子座においてバリアント５５個（非同義語またはスプライス２７個）が識別され、トリグリセリドとのエキソームワイドの有意な関連を有する１７の遺伝子座においてバリアント６５個（非同義語またはスプライス３０個）が識別された（図２２Ａ〜Ｄ、図２３Ａ〜Ｅ、図２４Ａ〜Ｄ、図２５Ａ〜Ｅ、図２６）。他のレポートと一貫して（Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，ＵＫ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５２６：８２；Ｐｅｌｏｓｏ  ＧＭ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９４：２２３；Ｌａｎｇｅ，ＬＡ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９４：２３３）、対立遺伝子頻度と効果量との間に逆相関が観察され（図２７）、希少な単一バリアント：ＡＰＯＣ３中のｒｓ１３８３２６４４９−Ａ（ＩＶＳ２＋１Ｇ＞Ａ、対立遺伝子頻度０．２％）の脂質レベルとの、合計４つの独立したエキソームワイドの有意な関連が見い出されており、これは、トリグリセリドレベルが低め（β＝−１．２７、ｐ＝１．４ｘ１０−５２）であり且つＨＤＬ−Ｃレベルが高め（β＝０．８５、ｐ＝４．３ｘ１０−２４）であることに関連し；ＡＰＯＢ  中のｒｓ１２７１３８４３−Ｔ（ｐ．Ａｒｇ１１２８Ｈｉｓ、対立遺伝子頻度０．５％）は、ＬＤＬ−Ｃレベルが低め（β＝−０．３３、ｐ＝９．４ｘ１０−１０）であり且つ総コレステロールレベルが低め（β＝−０．３０、ｐ＝２．０ｘ１０−８）であることに関連し；ｒｓ７２６５８８６７−Ａ（対立遺伝子頻度０．１％）すなわちＬＤＬＲ  のイントロンバリアントは、ＬＤＬ−Ｃレベルが低め（β＝−０．３０、１．４ｘ１０−１４）であり且つ総コレステロールレベルが低め（β＝−０．２７、ｐ＝７．１ｘ１０−１２）であることに関連しており、この希少バリアントのＬＤＬ−Ｃレベルと類似する関連の最近のレポートを裏付けている（Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，ＵＫ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５２６：８２；ＺＮＦ４２６  中のｒｓ１４２２９８５６４−Ｃ（ｐ．Ｔｒｐ１１８Ｇｌｙ、対立遺伝子頻度０．１％）は、ＬＤＬ−Ｃレベルが高め（β＝０．５５、ｐ＝４．５ｘ１０−７）であることに関連している。このプロジェクトによって最後の関連が新規に発見され、ジンクフィンガー４２６をコードするＺＮＦ４２６が新規なＬＤＬ関連遺伝子として指名された。
【０２３５】
類似の機能的結果のバリアントに対する追加的な関連（エキソームワイドレベルの有意水準にて脂質レベルと関連付けられないほど希少すぎると考えられるもの）を捕捉するため、遺伝子ベースの関連試験を、以下の３組のバリアントに対して実施した。１）ｐＬｏＦｓ、２）５つのアルゴリズムのコンセンサスにより有害と予測されたｐＬｏＦおよび非同義バリアント、ならびに３）１つのアルゴリズムによって有害であると予測されたｐＬｏＦおよび希少な非同義バリアント。この解析は、脂質レベルとの関連が十分に確立されている希少な対立遺伝子に加えて、遺伝子ベースの負荷試験のための重要なレベルで、（ｐ＜１ｘ１０−６）、エキソームワイドレベルの有意水準にて、ＨＤＬ−Ｃ（ＬＩＰＧ，ＬＩＰＣ，ＬＣＡＴ，ＳＣＡＲＢ１）、ＬＤＬ−Ｃ（ＡＢＣＡ６，ＡＰＯＨ）およびトリグリセリド（ＡＮＧＰＴＬ３）（図２１）に関連する新規の希少な対立遺伝子を識別した。
【０２３６】
１つの遺伝子は、ヨーロッパ人集団における脂質レベルとの関連に関するバリアント負荷試験によって新たに示唆された。Ｇ６ＰＣにおけるｐＬｏＦバリアント、および予測される有害なバリアントのヘテロ接合保因者２８８人は、有意に高いトリグリセリドレベル（β＝０．３５、ｐ＝５．２ｘ１０−７）を有していた。Ｇ６ＰＣは、ヒトにおける３つの触媒サブユニットをコードする遺伝子の１つであるグルコース６ホスファターゼ（触媒サブユニット）をコードする。Ｇ６ＰＣにおけるホモ接合および化合物ヘテロ接合突然変異は、低血糖症、乳酸アシドーシス、高尿酸血症および高脂血症を伴う肝臓ならびに腎臓における脂質およびグリコーゲンの蓄積を特徴とする、グリコーゲン貯蔵疾患Ｉ型に関連する（Ｃｈｏｕ  ＪＹ，ｅｔ  ａｌ．，Ｃｕｒｒ  Ｍｏｌ  Ｍｅｄ  ２００２；２：１２１）。
【０２３７】
これらの結果は、Ｇ６ＰＣにおけるタンパク質破壊突然変異のヘテロ接合体が中等度の高トリグリセリド血症を特徴とする中間表現型が顕在化する可能性のあることを示唆している。ＨＤＬ−Ｃレベルが有意に高い（β＝０．２０、ｐ＝３．４ｘ１０−７である）ＣＤ３６において、ｐＬｏＦバリアントおよび予測される有害なバリアントのヘテロ接合保因者９９４人が識別された。ＣＤ３６は、酸化されたリポタンパク質および脂肪酸を含む、様々なリガンドの受容体として機能する、広範に発現した膜糖タンパク質をコードする（Ｔｈｏｒｎｅ  ＲＦ，ｅｔ  ａｌ．，ＦＥＢＳ  Ｌｅｔｔ  ２００７；５８１：１２２７）。肝臓内でのＨＤＬ−Ｃ摂取における役割は、ＣＤ３６ノックアウトマウスの研究によって提案されていて（Ｂｒｕｎｄｅｒｔ  Ｍ，ｅｔ  ａｌ．，Ｊ  Ｌｉｐｉｄ  Ｒｅｓ  ２０１１；５２：７４５）、ＣＤ３６  遺伝子座における共通のバリアントは、アフリカ系アメリカ人におけるＨＤＬ−Ｃレベルに関連している（Ｃｏｒａｍ  ＭＡ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１３；９２：９０４；Ｅｌｂｅｒｓ  ＣＣ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＬｏＳ  Ｏｎｅ  ２０１２；７：ｅ５０１９８）。これらの結果から、ヨーロッパ人を祖先に持つ個人において凝集した希少な機能的バリアントとのこの関連を介して、ヒトのＨＤＬ−Ｃレベルを調節する際にＣＤ３６の役割についての更なる証拠が得られる。これらの結果から実証されるように、エキソームシーケンシングを用いた希少なコーディング変異の包括的に調査し、関連試験でのコーディングバリアントを考慮に入れることで、ＥＨＲから導出された表現型との新規な関連を明らかにすることができる。
【０２３８】
薬物標的遺伝子におけるタンパク質破壊突然変異：治療効果の再現
ヒト集団における遺伝的バリアントは、新たな治療標的を明らかにする可能性がある。薬物標的をコードする遺伝子を不活性化するヒト遺伝的バリアントは、これらの標的の治療的拮抗作用を模倣することが可能であり、これにより、そのような薬物の臨床効果を推測することを目的として使用できる「自然の実験（ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ  ｏｆ  ｎａｔｕｒｅ）」を提供する。治療標的発見のため、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ集団からの臨床表現型を、機能喪失バリアントにカップリングさせる可能性を例証するために、米国食品医薬品局（ＵＳ  Ｆｏｏｄ  ａｎｄ  Ｄｒｕｇ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ）による脂質改変の開発または認可を受け、９の薬物治療標的において遺伝子別に集計されｐＬｏＦバリアントのＥＨＲから抽出された生涯脂質レベルの中央値を用い、関連解析を行った。これらの解析の結果は、図２８および図２９に記載されている。
【０２３９】
これらの薬物標的遺伝子のうちの６／９は、少なくとも名目上、脂質表現型に関連したｐＬｏＦバリアントを保有し、治療剤の臨床効果を再現した。現在承認されている治療法の中で、これらの観察によって、ＮＰＣ１Ｌ１（ｎ＝１３７ヘテロ接合体）において希少ｐＬｏＦバリアントどうしの間の関連が確証された。これらのバリアントは、エゼチミブの標的ＰＣＳＫ９（ｎ＝４９ヘテロ接合体）をコードし、アリロクロマブ、エボロクマブおよびボコシズマブの標的をコードし、ＬＤＬ−Ｃレベルを降下させることによって（Ｋａｔｈｉｒｅｓａｎ  Ｓ  ａｎｄ．Ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  Ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２００８；３５８：２２９９；Ｂｅｎｎ  Ｍ，ｅｔ  ａｌ．，Ｊ  Ａｍ  Ｃｏｌｌ  Ｃａｒｄｉｏｌ  ２０１０；５５：２８３３；Ｃｏｈｅｎ  ＪＣ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２００６；３５４：１２６４；Ｍｙｏｃａｒｄｉａｌ  Ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｉ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２０１４；３７１：２０７２）、これらの遺伝子の治療的拮抗作用の臨床効果を反映している。ＡＰＯＢにおけるヘテロ接合ｐＬｏＦバリアントと、５８ｐＬｏＦ保因者間のＬＤＬ−Ｃレベルおよびトリグリセリドレベルの降下との間に、統計学的に有意な関連が観察され、アポＢ１００に対するアンチセンスオリゴヌクレオチドであるミポメルセン（ｍｉｐｏｍｅｒｓｅｎ）による治療的拮抗作用が再現された（Ｔｈｏｍａｓ  ＧＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｊ  Ａｍ  Ｃｏｌｌ  Ｃａｒｄｉｏｌ  ２０１３；６２：２１７８；Ｒａａｌ  ＦＪ，ｅｔ  ａｌ．，Ｌａｎｃｅｔ  ２０１０；３７５：９９８）。
【０２４０】
ＡＰＯＢ  におけるホモ接合型または化合物ヘテロ接合の短縮型突然変異は、アポＢ含有リポタンパク質（ＬＤＬ−Ｃおよびトリグリセリドに富むリポタンパク質等）の深刻な低下、および肝臓内でのトリグリセリドの蓄積を特徴とする、家族性低β−リポ蛋白血症（ｆａｍｉｌｉａｌ  ｈｙｐｏｂｅｔａｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎｅｍｉａ）に関与してきた（Ｗｅｌｔｙ  ＦＫ，Ｃｕｒｒ  Ｏｐｉｎ  Ｌｉｐｉｄｏｌ  ２０１４；２５：１６１）。この疾患の臨床的特徴である常染色体の共優性（ｃｏｄｏｍｉｎａｎｔ）伝達、ごく一般的には脂肪肝が観察されたことと一貫して、これらの結果が示唆するように、試験された集団内において、そのようなバリアントのヘテロ接合保因者はまた、ＬＤＬ−Ｃレベルおよびトリグリセリドレベルの中等度の低下を特徴とする中間表現型を顕在化している。対照的に、ＭＴＴＰにおいて予測済み機能喪失突然変異に対してヘテロ接合であったＤｉｓｃｏｖＥＨＲ参加者２９人は、脂質レベルが非保因者とは有意に異ならなかった。このことは、この試験集団において、ＭＴＴＰに関連した無β蛋白血症（ａｂｅｔａｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎｅｍｉａ）が劣性形質として排他的に弁別されることを示唆している。
【０２４１】
ＨＭＧ−ｃｏＡレダクターゼ阻害剤（スタチン）の標的をコードする遺伝子であるＨＭＧＣＲ（ｎ＝１２保因者）において少数のヘテロ接合予測済み機能喪失突然変異が観察され、これらの保因者の間では、非保因者とは有意に異なる脂質レベルが観察されなかった。この原因は、脂質レベルとの中等度な関連を検出する能力が低いこと、あるいはヒトにおける脂質レベルに影響を及ぼす二対立遺伝子の低次形態または対立遺伝子の機能喪失の要件である可能性がある。
【０２４２】
後期臨床治験において承認されていない薬剤の中で、アナセトラピブ（ａｎａｃｅｔｒａｐｉｂ）（現在、第ＩＩＩ相臨床治験中）、およびより高いＨＤＬ−Ｃ（β＝０．８２、ｐ＝２．９ｘ１０−６）の標的をコードするＣＥＴＰにおいて、ｐＬｏＦバリアントどうしの間の関連が観察された。現在、脂質修飾に関する第ＩＩ相臨床治験において治療剤の標的をコードする３つの遺伝子のうち２つ（ＡＰＯＣ３、ＡＮＧＰＴＬ３）は、治療効果を概括する脂質プロファイルと関連したｐＬｏＦを保有していた。脂質低下に関する第ＩＩ相臨床治験では、ＡＣＬＹ−アンタゴニストベンプゴ酸の標的遺伝子であるＡＣＬＹにおける予測済み機能喪失バリアントに対する９のヘテロ接合が、ＬＤＬ−Ｃレベルが低下する傾向を有した（β＝−０．６７、ｐ＝０．０７）。
【０２４３】
エキソーム５０，７２６個における臨床的に報告すべき遺伝的所見の有病率
アメリカ医科遺伝学協会（ＡＣＭＧ）による推奨される５６の遺伝子リスト（Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｕ．Ｋ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５２６：８２）中に識別された全てのコーディングバリアント、および報告すべき二次所見に対する追加的なＧＨＳ２０遺伝子が抽出された。これらのバリアントは、ＣｌｉｎＶａｒデータセット［２０１５年１２月改訂］と相互参照され、ＧＨＳ集団において病原性分類および１％未満のマイナー対立遺伝子頻度を有するものだけに限定された。また、このバリアントを、ヒト遺伝子突然変異データベース［ＨＧＭＤ  ２０１５年４月］と相互参照して、ＭＡＦが１％未満である場合にのみ高信頼性バリアントの突然変異を引き起こすＤＭ疾患だけに限定した。レポートされていない推定上の機能喪失（ｐＬｏＦ）および／または既知の病原性（ＫＰ）バリアントを含む期待病原性（ＥＰ）が、臨床的に訴訟対象となる結果報告に対して推奨される、遺伝子に関する公表ガイドラインに従って、報告すべきバリアントのリストを編纂した（図２１）。
【０２４４】
統合型ヘルスシステムにおいて多数の適切に同意した患者からの完全エキソーム配列データが利用可能ならば、患者ケアにおいてゲノム情報を実装するための一意的な機会が得られる。エキソーム配列データを解析し、ＣｌｉｎＶａｒ「病原性」分類に従って全ての潜在的病原性バリアントを識別した（Ｌａｎｄｒｕｍ  ＭＪ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ  ２０１４；４２：Ｄ９８０）。７６遺伝子（Ｇ７６）のサブセットにおいて改変があった場合、２７通りの医学的条件に関して臨床的に訴訟対象となる調査結果が得られた（図３０Ａ〜図３０Ｈ）。このＧ７６は、臨床的に訴訟対象となる遺伝的調査結果の識別およびレポートに関するＡＣＭＧガイドラインの中で推奨されている５６の遺伝子を含み、これら遺伝子５６個および追加的な遺伝子２０個は、浸透率の高い一遺伝子性疾患との関連に基づいて、ならびに病態の病理学的特徴を寛解するための予防的手段または早期治療的介入のいずれかの機会として定義される潜在的臨床作用性に基づいて、選択された。
【０２４５】
臨床的に訴訟対象となる遺伝的調査結果の識別およびレポートに関するＡＣＭＧガイドラインにより推奨されているように、機能喪失変異が遺伝疾患（予期された病原性）を引き起こすものと予測される、これらの遺伝子のサブセットにおいて、ｐＬｏＦバリアントが識別された（Ｇｒｅｅｎ  ＲＣ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｔ  Ｍｅｄ  ２０１３；１５：５６５）。総体的に、この遺伝子リスト中に１つ以上のそのような潜在的病原性バリアントを保有したのは、配列決定された参加者の約１３％（６，６５３個人）、すなわち、ＣｌｉｎＶａｒにおいて「病原性」アサーションを有するこれらの遺伝子の少なくとも１つのバリアントを有する個人５，４３５人、および予想される病原性ＬｏＦバリアントを有する追加的な参加者１，２１８人であった。続いて、配列ファイル２，５００個のパイロットセット（合計の４．９％）がＲｉｃｈａｒｄｓ  ｅｔ  ａｌ．（Ｒｉｃｈａｒｄｓ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｔ  Ｍｅｄ  ２０１５；１７：４０５）による基準を適用して臨床的なキュレーションを受け、臨床ケアに対する潜在的報告に向けて、それらのファイル内のＧ７６の病原性または潜在的病原性バリアントを識別する。このキュレーションの後に、報告に先立って、認定ラボにてバリアントを米国臨床検査室改善法（ＣＬＩＡ）に基づき確証する。
【０２４６】
パイロットセット内で、バイオインフォマティックによるフィルター後に、Ｇ７６のバリアント６４１個を再検討した。３２個（５．０％）は「病原性」と見なされ、２３個（３．６％）は「病原性」と見なされ、残りの５８６個（９１．４％）は、意義不明（ｏｆ  ｕｎｃｅｒｔａｉｎ  ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）、おそらく良性（ｌｉｋｅｌｙ  ｂｅｎｉｇｎ）、良性または偽陽性のいずれかのバリアントと見なされた。「病原性」または「おそらく病原性（ｌｉｋｅｌｙ  ｐａｔｈｏｇｅｎｉｃ）」と分類され、且つＣＬＩＡ認定の分子診断ラボで確証されたバリアントは、患者および供給元に対する報告の対象と見なされる。研究参加者の４．４％が、病原性の予測を主張するための現在の臨床基準を満たすかまたはこの臨床基準を超過するＧ７６からそのような臨床結果が得られ、すなわち、確実性が９０％超のバリアントは病変の原因になるものと推定された（Ｒｉｃｈａｒｄｓ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｔ  Ｍｅｄ  ２０１５；１７：４０５）。これらの結果は、突然変異データベース内にカタログ化されているバリアントの病原性のアサーションに関する専門家の臨床的レビューおよびキュレーションの継続的な必要性を強調し、大部分が選択されていない臨床集団における医療的に訴訟対象となる遺伝的調査結果の負荷に対する期待を確立するものである。
【０２４７】
論考
本明細書中で考察された所見は、統合型ヘルスシステムからの臨床集団における大規模な配列決定の価値を実証し、ヒトの遺伝的変異に関する知識の基盤を付加する。このプログラムの主目的の１つは、疾患関連の形質に大きな影響を与える機能的バリアント、ならびに臨床的および治療的に訴訟対象となる機能的バリアントを識別することにある。現在に至るまで、影響の大きいほとんどのバリアントおよび既知の病原性対立遺伝子が、ゲノムのタンパク質コーディング領域内に観察されており（Ｃｈｏｎｇ  ＪＸ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；９７：１９９；Ｇｒｅｅｎ  ＲＣ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｔ  Ｍｅｄ  ２０１３；１５：５６５；Ｃｈｏｉ  Ｍ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ  ２００９；１０６：１９０９６）、希少な対立遺伝子内で富化されている。ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホート内のエキソンバリアントのプロファイルに対するこれらの結果は、以前の大規模な配列決定プロジェクトでレポートされたものと同様である（Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１０；４６７：１０６１；Ｃｈｏｎｇ  ＪＸ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；９７：１９９；Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１２；４９１：５６）。予期されるように、エキソン変異のうち希少なものは圧倒的大部分を占める。
【０２４８】
関心対象の臨床形質に大きな影響を及ぼす希少バリアントを識別するためには、極めて大規模なゲノムバリアントデータベースが必要であり、そのようなバリアントが極めて希少である理由は、純化選択に起因する可能性があるが、新規な生物学的メカニズムを明らかにし且つ治療標的を識別するうえで極めて有益でありうる。コホート内の各個人には、複数の遺伝子における予測された希少ＬｏＦバリアント約２０個が含まれていた。総計では、配列決定された全参加者において、遺伝子の約９２％が希少ヘテロ接合の予測ＬｏＦバリアントを保有し、７％の遺伝子が少なくとも１人の個人において希少ホモ接合の予測ＬｏＦバリアントを保有することによって、ヒトにおける部分的および完全な遺伝子ノックアウトの表現型効果を研究するための豊富なリソースが提供される。
【０２４９】
関連の検出を行い、且つ希少な機能的バリアントの影響を生ずるには、サンプルサイズが極めて大きいことが必要とされる。このような解析用のＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートなどのコホートの価値は、本明細書中のエキソンワイドの関連解析において血清脂質形質に関連する複数の希少な新しいコード対立遺伝子を識別することによって実証されてきた。本明細書中にレポートされている結果は、現在に至るまでの血清脂質の最大エキソンシーケンシング研究を成すものであり、既知の脂質遺伝子における新規なトリグリセリド関連遺伝子（Ｇ６ＰＣ）および複数の希少な新たな対立遺伝子が指名されている。そのうえ、脂質低下薬の標的である１１種の遺伝子のセットを研究した。結果から明らかにされるように、血清脂質への影響がこれらの薬剤の確立された薬理学効果と一致する多数のｐＬｏＦバリアントが存在する。これらの解析は、特定の表現型関連についての遺伝子中心仮説を調べる能力と同様に、関心のある表現型についての新規の大きな効果バリアントを識別するために、この資源の有用性を実証する。
【０２５０】
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートなどのコホートのもう１つの利点は、多世代家系を含む多数の家族関係であり、統合型の地域ヘルスシステムでヘルスケアを受けている安定した患者集団の結果である。これにより、適宜に集団ベースまたは家族ベースの研究を行うことが可能になる。
【０２５１】
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートは、本方法およびシステムを実施するために遺伝的バリアントならびに表現型データを取得できる対象のコホートの非限定例の１つである。
実施例２
コピー数変異研究
構造変異には、一塩基変異（ＳＮＶ）および小さなインデルだけでなく、ゲノム変異のスペクトルも包含される。このスペクトルは、特定の個人において識別可能であり、潜在的な表現型の結果を調べることができる。コピー数バリアント（ＣＮＶ）は、ゲノム中の領域として定義される構造変異の一種であり、欠失または増幅によって予期される正常ディプロイド状態からコピー数が逸脱する。逆位などの他の構造的バリアントとは異なり、ＣＮＶは、特定の遺伝子座（０、１、２、２超）についてゲノム内に存在するコピーの数を正確に推定できる様々な方法による直接的確認に適している。加えて、コード領域の欠失または重複によって遺伝子が破壊されるかあるいは投薬量が変わった場合、ゲノムの再配列によって生じた複数のゲノム障害が識別されることで証明されるように、有意な表現型の結果が得られる場合がある（Ｌｕｐｓｋｉ  ＪＲ，Ｅｎｖｉｒｏｎ  Ｍｏｌ  Ｍｕｔａｇｅｎ  ２０１５；ｄｏｉ：１０．１００２／ｅｍ．２１９４３）。コピー数バリアントは、神経発達障害およびメンデリア病との関連で広範に研究されてきたが、一般的な疾患の病因におけるその役割はほとんど未解明である（Ｚｈａｎｇ  Ｆ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｎｎｕ  Ｒｅｖ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２００９；１０：４５１）。
【０２５２】
少数の共通ＣＮＶが疾患と関連してきた。ＣＦＨＲ欠失は加齢性黄斑変性症に対して防御的であり（Ｈｕｇｈｅｓ  ＡＥ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２００６；３８：１１７３）、ＬＣＥ３欠失  は乾癬に対する感受性を増大させる（ｄｅ  Ｃｉｄ  Ｒ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２００９；４１：２１１−５）が、以前の研究で結論付けられたように、総体的に、共通ＣＮＶは疾患の遺伝的基盤にあまり寄与しない（（Ｃｏｎｒａｄ  ＤＦ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１０；４６４：７０４；Ｗｅｌｌｃｏｍｅ  Ｔｒｕｓｔ  Ｃａｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１０；４６４：７１３）。
【０２５３】
神経発達障害に対する浸透が不完全な幾つかの希少バリアント、例えば、１ｑ２１．１（Ｍｅｆｆｏｒｄ  ＨＣ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２００８；３５９：１６８５），１５ｑ１３．３（ｖａｎ  ｂｏｎ  ＢＷ，ｅｔ  ａｌ．Ｊ  Ｍｅｄ  Ｇｅｎｅｔ  ２００９；４６：５１１）、１６ｐ１１．２（ＭｃＣａｒｔｈｙ  ＳＥ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２００９；４１：１２２３）ａｎｄ  １６ｐ１２．１（Ｇｉｒｉｒａｊａｎ  Ｓ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１０；４２：２０３）が識別されてきた。しかしながら、大規模な関連研究では、一般的な疾患や複合形質（例えば、脂質レベル；Ｓｕｒａｋｋａ  ｅｔ  ａｌ．，２０１５）に対する希少ＳＮＶの役割について検討されてきたが、これらの調査はＣＮＶに対しては実施されていない。
【０２５４】
ゲノム配列決定（エキソームまたは全ゲノムによる）の広範な応用によって、コピー数バリアントの呼び出しは、現代のヒト再シーケンシングパイプラインの重要且つ必要な部分とされてきた。ゲノム配列データを用いたＣＮＶ集団調査はほとんど行われてこなかった（Ｋｏｒｂｅｌ  ｅｔ  ａｌ，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２００７；３１８：４２０；Ｍｉｌｌｓ  ｅｔ  ａｌ．，２０１１）。したがって、ヒトコピー数変異のカタログは、異なるサイズおよび対立遺伝子頻度にまたがって不完全なままの状態に維持されている。配列決定データからＣＮＶを識別するための幾つかのアルゴリズムが開発されてきたが、これらは通常、感度および特異性が異なって、一方を他方よりも優先し、イベントを検出できるサイズおよび周波数スペクトルにおける制限を有する。
【０２５５】
本研究では、ＣＬＡＭＭＳ（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３）Ｇｅｉｓｉｎｇｅｒ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｙｓｔｅｍの患者である研究参加者からサンプリングされた５０，７２６のエキソーム内に、希少な共通ＣＮＶのカタログが作成された。更に、ＣＮＶの高レベル特性および遺伝的機能喪失の傾向を解析するために、遺伝子に対するＣＮＶ負荷の全般的な調査が行われた。これらのデータセットを生成する過程では、自動化ＣＮＶ呼び出しパイプラインおよび新規品質管理手順を開発し、これらを使用して、ＣＮＶ対立遺伝子頻度のカタログおよびゲノミクスコミュニティ用のリソースとして提供されるＣＮＶ−ＳＮＶ連鎖マップを構築する。これらのバリアントを用いた新規な表現型関連が発見される可能性を例証するため、ＥＨＲから抽出された脂質プロファイルについて関連解析を行い、脂質関連ＣＮＶの冠動脈心疾患への浸透を調べた。
【０２５６】
一次配列解析、ＣＮＶ呼び出し、および品質管理
本研究では、上記の実施例１で考察された集団からのラボ試験での人口動態情報および定量的血清脂質データ、ならびに実施例１で得られた配列情報を用いて関連解析を実施し、ＣＮＶによって提供される有用性およびそれらを臨床データとの関連研究に組み込む可能性を実証した。
【０２５７】
一貫した手順を用いて全てのサンプルを調整して配列決定してから、集団規模で任意の対立遺伝子頻度のエキソームＣＮＶ呼び出し用に以前に開発された効率的なアルゴリズムであるＣＬＡＭＭＳを使用して、読み取り深さからＣＮＶを呼び出した（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１６；３２：１３３）。本明細書中に使用される品質管理手順では、２つのモデルベースの品質測定基準（Ｑｎｏｎ−ｄｉｐおよびＱｅｘａｃｔ）ならびに呼び出されたＣＮＶ内のＳＮＰの対立遺伝子平衡および接合に関する情報が統合される。
【０２５８】
ＣＬＡＭＭＳ  ＣＮＶ呼び出しのフィルター基準に関して、欠失の場合、Ｑ＿ｎｏｎ＿ｄｉｐを５０以上且つＱ＿ｅｘａｃｔを０．５以上としなければならない。重複の場合、Ｑ＿ｎｏｎ＿ｄｉｐを５０以上且つＱ＿ｅｘａｃｔを−１．０以上としなければならない。Ｑ＿ｎｏｎ＿ｄｉｐ（ＣＬＡＭＭＳモデル下の非ディプロイド）とは、呼び出されたＣＮＶ領域の任意の部分のＰｈｒｅｄでスケールされた確率である。実際には、多くの領域はディプロイド状態のモデルと矛盾するが、ＣＮＶのモデルと必ずしも一致しない。Ｑ＿ｅｘａｃｔとは、ＣＮＶ領域内の一貫性カバレージが、請求された厳密なコピー数状態およびブレークポイントを有する場合の一貫性の尺度である（Ｐｈｒｅｄスケールとは異なる）。アルゴリズムの公開以後にＣＬＡＭＭＳに追加された新機能である。
【０２５９】
欠失は、更に２つの基準のうち少なくとも１つを満たす必要がある。１）Ｑ＿ｎｏｎ＿ｄｉｐを１００以上とし、且つＱ＿ｅｘａｃｔを１．０以上とする。それ以外の場合、２）ヘテロ接合ＳＮＰおよび少なくとも１つのホモ接合ＳＮＰを、ＣＮＶ領域内に呼び出さないものとする。重複は、更に２つの基準のうち少なくとも１つを満たす必要がある。１）Ｑ＿ｎｏｎ＿ｄｉｐを１００以上とし、且つＱ＿ｅｘａｃｔを−０．５以上とする。それ以外の場合、２）少なくとも１つのヘテロ接合ＳＮＰをＣＮＶ領域内にで呼び出して、領域内の全てのヘテロ接合ＳＮＰにまたがって平均対立遺伝子平衡が［０．６１１，０．７２３］内座層（ｉｎｌｉｅｒ）重複呼び出しの１５パーセンタイルおよび８５パーセンタイルに対応する。ＳＮＰの「対立遺伝子平衡」は、最大数（ＲＥＦをサポートする読み出し数、ＡＬＴをサポートする読み出し数）／読み出し合計数と等しいと定義される。
【０２６０】
ＣＮＶ呼び出しごとに、少なくとも９０％（相互に）重複のある本研究の他のサンプルからＣＮＶ呼び出しのセットが識別された。［このＣＮＶセット内に呼び出されたホモ接合ＳＮＰの合計数＋５］÷［このＣＮＶセット内に呼び出されたＳＮＰの総数＋５］＝０．９である場合、且つこのセット内に呼び出されたヘテロ接合ＳＮＰの平均対立遺伝子平衡のＣＮＶが０．８未満の場合、欠失をフィルターした。対立遺伝子平衡が０．８より大きい場合は通常、低カバレージ領域内に誤って呼び出されたホモ接合ＳＮＰを示す。このＣＮＶセット内で呼ばれるヘテロ接合ＳＮＰの総数が３以上、且つそれらの平均対立遺伝子平衡が０．６１１未満である場合、重複がフィルターされた。
【０２６１】
ＣＮＶを含んだサンプルは合計２８回以下の呼び出し（中央値の２倍）でなければならない。そのようなサンプルは「内座層（ｉｎｌｉｅｒ）」と呼ばれる。［２９，２８０］内に幾つかの呼び出しを含むサンプルは「外れ値」として表示され、２８０超の呼び出しを含むサンプルは「極限外れ値」として表示される。ＣＮＶの呼び出しごとに、外れ値内のＣＮＶの呼び出しのセットと、それを少なくとも３３．３％（逆数）でオーバーラップする非極限外れ値内のＣＮＶの呼び出しのセットが識別される。２×［外れ値内のオーバーラップしている呼び出し数］＜［外れ値内のオーバーラップしている呼び出し数］−１の場合、呼び出しをフィルターした。実際に、この手順では、サンプル内の「問題領域」が識別され、それを除けば高品質となる。理論に束縛されるものではないが、外れ値サンプルは、分解されたＤＮＡを表すものと仮定される。
【０２６２】
例えば、ヘテロ接合ＳＮＰは、真のヘテロ接合的に欠失した（ヘミ接合）領域内に発生する可能性がない。過剰数のＣＮＶが生成されたサンプルは、極めて低い伝送速度を示すことがしばしばであり、高信頼性呼び出しセットからフィルターされたものである。症例によっては、高いＣＮＶ呼び出し率（例えば、癌サンプルにおける体細胞変異）についての有効な生物学的理由を有する場合もあれば、参照パネルに対して適切に正規化されないシーケンシング品質の外れ値である場合もある。
【０２６３】
ＣＮＶ呼び出しおよび品質管理用の自動パイプラインの実装では、Ｓａｍｔｏｏｌｓを用い、マップ品質が３０以上の読み取りのみを含めて、サンプルごとにカバレージ深度を計算する（Ｌｉ  Ｈ  ａｎｄ  Ｄｕｒｂｉｎ  Ｒ，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２００９；２５：１７５４；Ｌｉ  Ｈ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２００９；１５：２０７８）。Ｐｉｃａｒｄを使用して、サンプルごとに７つのシーケンシング品質管理メトリクスを計算する。ＧＣ＿ＤＲＯＰＯＵＴ、ＡＴ＿ＤＲＯＰＯＵＴ、ＭＥＡＮ＿ＩＮＳＥＲＴ＿ＳＩＺＥ、ＯＮ＿ＢＡＩＴ＿ＶＳ＿ＳＥＬＥＣＴＥＤ、ＰＣＴ＿ＰＦ＿ＵＱ＿ＲＥＡＤＳ、ＰＣＴ＿ＴＡＲＧＥＴ＿ＢＡＳＥＳ＿１０およびＰＣＴ＿ＴＡＲＧＥＴ＿ＢＡＳＥＳ＿５０Ｘ。これら２つのタスクは、サンプルごとに並列に実行される。
【０２６４】
このメトリクス空間内のｋ−ｄツリーを用い、Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３に記載されているようにして処理された最初のＮ個のサンプルをインデックス付けする。このインデックスが構築された後、Ｎ  個の各サンプルおよび後続の各サンプルを並列に処理する。サンプルごとに、ｋ−ｄツリーインデックスのコピーをダウンロードする。ｋ−ｄツリーを使用することによって、シーケンシングＱＣメトリクス空間内のサンプルのｍ（＝１００）個の最近傍が識別される。これらのｍ個のサンプルのカバレージファイルがダウンロードされる。ＣＬＡＭＭＳ（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３）を使用して、サンプルに対してＣＮＶを呼び出し、対象のサンプルのカバレージファイル、およびｍ個のサンプルリファレンスパネルのカバレージファイルを入力として使用する。次いで、サンプルのＳＮＰ呼び出しのＶＣＦファイル（ＧＡＴＫベストプラクティスを使用して別途のプロセスで生成されたもの）がダウンロードされる。ＶＣＦファイルを使用して、ＣＮＶの推定ブレークポイント内に呼び出されたＳＮＰの数、ＣＮＶ内のホモ接合ＳＮＰの数およびヘテロ接合ＳＮＰの平均対立遺伝子平衡の３通りの統計を用い、各ＣＮＶの呼び出しに注釈付けする。
【０２６５】
ＬＤＬＲ重複保因者の家系は、全員が互いに遠縁関係にある。これらの非識別化された個人の真の家族歴は知られていないが、ＰＲＩＭＵＳ（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）を用い、祖先を共有するこれらの保因者の最良の家系図を推定するため、家系およびＥＲＳＡ（Ｈｕｆｆ  ＣＤ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ  ２０１１；２１：７６８）の遠縁関係予測を再構築する。ＰＲＩＭＵＳでは、ＨｕｍａｎＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ配列データ（または配列データが利用できなかった全エキソーム配列データ）を使用して、第一度関係から第三度関係を推定し、対応する下位の家系を再構築した。下位の家系を接続しているより遠縁の関係は、配列決定されたサンプルに対して利用可能なＨｕｍａｎＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓチップデータを使用して、ＥＲＳＡで計算された。ＥＲＳＡは、第九度の遠縁関係予測をキャップし、全てのＬＤＬＲ重複保因者の最近の共通祖先に対する下限を指定する。互いに第二度親族であると推定される重複保因者２人には、アレイデータが含まれていなかったため、他の保因者との遠縁関係を検証することはできなかった。この家系に属していない残りの保因者７人は、この家系の１つ以上の保因者の第七度から第九度親族であると予測されるが、図を簡略化して描いてある。創業者の保因者および共通の祖先は、少なくとも６世代前に遡るものと推定される。世代ごとに平均２５年と仮定すると、重複は少なくとも１５０年前に起こったと予測される。
【０２６６】
最後に、直前に記載されている品質管理手順を適用して、各ＣＮＶ呼び出しに高信頼性または低信頼性と標識する。特定のＣＮＶ遺伝子座の平均統計に基づくＱＣ手順では、最初のＮ個のサンプルについて計算された統計を用い、各統計を各並列コンピューティングインスタンスを介してダウンロードされるファイルにコンパイルする。これにより、シーケンサーからデータが取り出され、サンプルに対し完全に品質管理されたＣＮＶを呼び出すことが可能となる。或るサンプルのバッチが処理され、解析の準備ができている場合、ＱＣプロシージャを任意選択で再実行して、最初のＮ個のサンプルではなく、そのバッチの集計統計を使用できる。
【０２６７】
この解析では、合計６．６６％のサンプルを考慮の対象から外し、４７，３４９の個人を表す高信頼性呼び出しセットを生成した。ＣＬＡＭＭＳは、読み取りカバレージが一貫していて且つ予測可能なエキソン、例えば非極端なＧＣ含量および配列多型率、全標的化エキソンの８８％を表す高マッピング可能性等（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３参照）に焦点を当てる。上述したように、本明細書では、ＣＬＡＭＭＳを使用してＣＮＶ呼び出しおよび品質管理用の自動パイプラインを実装する方法について説明している。
【０２６８】
ＣＬＡＭＭＳのＣＮＶ呼び出し未処理セットには幾つかのフィルターが適用された（上記）。これらのフィルターは、呼び出されたＣＮＶ領域内のサンプルのカバレージプロファイルとＣＬＡＭＭＳ統計モデルとの一貫性、領域内のＳＮＰの対立遺伝子平衡および接合に関する情報、ならびに、ほぼ同じブレークポイントを有する他のサンプル内のＣＮＶに関するカバレージおよびＳＮＰ情報を考慮する。フィルター設計時の目標は、希少バリアントの伝送速度を約４７．５％に維持しながら、推定偽陽性率約５％が反映されるようにして、最大限の感度を達成することとされた。この目標は、幾分複雑なフィルター基準のセットを使用して達成された。これらの基準がデータに過剰適合することを保証するために、シーケンシングされた最初の約３０，０００サンプルの伝送速度に基づいてトレーニングし、次の約２０，０００サンプルに対して評価を行った。伝送速度は、検定セットの方がトレーニングセットより僅かに低かっただけで、全体的な過剰適合を示唆するほどの違いはなかった（表６）。
【０２６９】
【表６】
2019515369.tif 000012
伝送速度の解析
ＰＲＩＭＵＳ（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）を使用してエキソームデータから再構築された家系では、６，５２７の親子デュオが特定された。医療記録に列挙されているように、年齢に基づいて親を子と区別した。子の呼び出しが親における呼び出しの少なくとも５０％とオーバーラップする場合、推定上のＣＮＶは親から子に送信されるものと定義される。或る親におけるバリアントヘテロ接合が希少な場合、その子の他方の親が同じバリアントを有する確率は低いので、予期される伝達確率は約５０％である。一般的なバリアントは、親の起源が曖昧である可能性が高いため（特に親が１つしか配列されていない場合）、伝達率解析は、観察された対立遺伝子頻度が１％未満の希少バリアントに焦点を当てた。
【０２７０】
関連解析および表現型データ
ＢＯＬＴ−ＬＭＭ（Ｌｏｈ  ＰＲ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；４７：２８４）において実施された線形混合モデルを用い、遺伝的関係マトリックス（ＣＮＶデータではなく２００の共通ＳＮＰを用いて推定されたもの）をランダム効果として含めて、ＣＮＶ遺伝子座と脂質形質との間の定量的な関連付けを行った。これは線形混合モデルを用いたＣＮＶ関連解析の最初の実装であり、それにより、有意性の評価においてデータの関連が適切に考慮されることが保証される。同じ遺伝子座における欠失および重複を別々に考慮した。
【０２７１】
個人内の中央値から、標準偏差が３を超過する可能性のあるスプリアス値を除去した後、ＥＨＲにおいて２つ以上の測定値を有する全ての個人について、総コレステロール、低密度リポタンパク質コレステロール（ＬＤＬ−Ｃ）、高密度リポタンパク質コレステロール（ＨＤＬ−Ｃ）およびトリグリセリドをはじめとする、連続的に測定されたラボ形質の中央値を、計算した。血清脂質レベルのエキソームワイドの関連解析を目的として、総コレステロールおよびＬＤＬ−Ｃをそれぞれ０．８および０．７で除算して脂質調整剤の使用に向けて調整してから、治療前の脂質値を、平均スタチン用量のＬＤＬ−Ｃおよび総コレステロールを基準にして推定した。ＨＤＬ−Ｃ値およびトリグリセリド値は、脂質調整剤の使用に向けて調整しなかった。ＨＤＬ−Ｃおよびトリグリセリドをｌｏｇ１０変換した一方、薬物療法により調整されたＬＤＬ−Ｃおよび総コレステロール値は変換しなかった。その後、祖先の年齢、年齢２、性別、および最初の１０個の主要コンポーネントの調整後に、残りの形質を計算し、これら残りの形質を、エキソームワイドの関連解析に先立ってランク逆正規化変換した。国際疾病分類第９版（ＩＣＤ−９）診断コード４１０−４１４を使用して、虚血性心疾患（ＩＨＤ）の状態を定義した。ＩＣＤ−９ベースの診断では、診断コードの問題リストエントリー、または別々の暦日に２回の別個の受診に関して入力された受診診断コードのうちの１つ以上が必要とされた。
【０２７２】
ＧＣＮＴ４  およびＳＶ２Ｃにおいて観察されたＬＤＬＲ  重複およびＨＭＧＣＲスパニング重複−欠失−重複に対する全ゲノム配列決定ならびにブレークポイント検証
ゲノムＤＮＡ５００ｎｇをＣｏｖａｒｉｓ  ＬＥ２２０上で平均サイズ１６０ｂｐに剪断し、Ｋａｐａ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ製カスタムライブラリー調製キットを用いてＩｌｌｕｍｉｎａ製シーケンシング（Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）用に調製した。ペアエンド７５塩基対の読み取りを有するｖ４  Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２５００ｓを用い、平均深度３０ｘまでサンプルを配列決定した。エキソームシーケンシングデータ用に利用したのと同じ方法を用い、未処理読み取りを処理した。Ｐｉｎｄｅｌ（Ｙｅ  Ｋ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２００９；２５：２８６５−７１）およびＬＵＭＰＹ（Ｌａｙｅｒ  ＲＭ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌ  ２０１４；１５：Ｒ８４）を、ゲノムワイド構造バリアントの呼び出しの際に併用したが、両方法によって独立にＬＤＬＲ重複ブレークポイントが確認された（図３１）。
【０２７３】
１つのＬＤＬＲ  重複保因者の全ゲノム配列決定によって、エキソン１３〜１７の重複を確認する。不一致マッピング読み取りペアおよびスプリット読み取りアラインメントは、両方の遺伝子座において共有される３ヌクレオチドミクロホモロジー（緑色）を有するｃｈｒ１９：１１２２９７００およびｃｈｒ１９：１１２４１１７３としてブレークポイントおよび挿入遺伝子座を位置決めする。ブレークポイントおよび挿入遺伝子座は両方とも、Ａｌｕリピート配列において発生する。予測されるタンパク質翻訳はインフレームである。サンガーシーケンシングを用いた追加的な保因者において、新規のブレークポイント−スパニング配列が確認された。
【０２７４】
ＨＭＧＣＲ−スパニング重複−欠失−重複（ｄｕｐ−ｄｅｌ−ｄｕｐ）バリアントの場合、Ｐｉｎｄｅｌが縦列重複のみを識別する一方、ＬＵＭＰＹが欠失のみを識別する。不一致マッピングメイトペアおよびスプリット読み取りアライメントを手動で解析し、ブレークポイントを検証して、関連するマイクロホモロジー配列を識別した。
【０２７５】
サンガーのＬＤＬＲ重複の確認
Ｋａｐａ  ＨｉＦｉポリメラーゼを用い、ＬＤＬＲ  ＣＮＶ切断点を包含する約５００ｂｐのＤＮＡ断片を、ゲノムＤＮＡから増幅した。２５μｌの２Ｘ  Ｋａｐａ  ＨｉＦｉ  ＰＣＲマスターミックス、プライマーＬＤＬＲ−ＣＮＶ−Ｆ（５’−ＣＡＴＧＴＧＡＴＣＣＣＡＧＡＡＣＴＴＧＧ−３’；配列ＩＤ番号２７）およびＬＤＬＲ−ＣＮＶ−Ｒ（５’−ＡＣＣＡＴＣＴＣＧＡＣＴＡＴＴＴＧＴＧＡＧＴＧＣ−３’；配列ＩＤ番号２８）、５μｌのＰＣＲｘエンハンサー（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）、５０ｎｇのゲノムＤＮＡ、および水を加えて総容量５０μｌとし、増幅を行った。ＰＣＲ反応条件として、９５℃で３分、続いて９８℃で２０秒、６２℃で１５秒、および７２℃で１分のサイクルを３０サイクル実行し、最後に７２℃で５分間伸長する。サンガーシーケンシングは、Ｒｅｇｅｎｅｒｏｎ  ＤＮＡ  Ｃｏｒｅでフォワードプライマーのみで行った。
【０２７６】
大規模ヘルスシステム集団からのコピー数バリアントのカタログ
ＣＬＡＭＭＳを使用した読み取り深度に基づいて、エキソームごとに共通且つ希少ＣＮＶを呼び出す方法（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３）、任意の対立遺伝子頻度のＣＮＶに対して感受性であり、単一エキソンまでの分解能（ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）を有する方法が開発され、以前にレポートされた。広範囲の品質管理手順を、呼び出されたＣＮＶに対して実行し、ＣＮＶ座位でのＳＮＰからの情報（対立遺伝子平衡および接合）を統合し、家系同一性の推定に基づく家系再建ツールであるＰＲＩＭＵＳ（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）を用いて識別された親子デュオの伝送速度を基準に、ＣＮＶ信頼性フィルターのトレーニングを行った。これらの家系には、６，５２７の親子デュオが含まれている。ＥＨＲに記録されている年齢を用い、親と子とを区別した。トレーニング手順では、希少（ＭＡＦが１％未満の）ヘテロ接合ＣＮＶ呼び出しの伝送速度に焦点を当てた。これらの希少ＣＮＶは、存在する確率が低いと共に、遺伝的データが存在しない親から継承される確率も低い。したがって、デノボエキソン構造バリアントが希少であるという仮定の下で、トレーニングセットにおける理想的な伝送速度は５０％に近似する（Ｋｌｏｏｓｔｅｒｍａｎ  ＷＰ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ  ２０１５；２５：７９２−８０１）。透過率が５０％を下回ったのは、親の偽陽性と子の偽陰性の両方に起因する。４７，３４９個のサンプル（約９３％）と１３，７８２の遺伝子座における４７５，６６４個のイベント（表７参照）を含む、この高信頼性ＣＮＶ呼び出しセットの結果が、レポートされている。
【０２７７】
【表７】
2019515369.tif 000013
平均１．７６の希少な高信頼性ＣＮＶを、１サンプル当り４６．５９％の予想伝送速度で呼び出す。これらには、１サンプル当り平均０．５４個の小さな（３エキソン以下の）希少バリアントが含まれ、予想透過率は４２．１７％であった。
【０２７８】
上述されているように、ＣＮＶカタログにはまた、共通バリアント（ＭＡＦ＞１％）も含まれ、サンプル当り平均６．６個の欠失および１．７個の重複が観察された。これらのサンプルのサブセットの共通ＣＮＶ遺伝子型は、以前はＴＡＱＭＡＮ（登録商標）ｑＰＣＲを使用して検証されてきており、偽陽性率は検証済バリアントの僅か１％である（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３）。サンプルの完全セットについては、２９種の共通バリアント遺伝子座におけるヘテロ接合欠失の平均および中央値の偽陰性率を、それぞれ８．５％および１．１％であると推定した（ハーディ・ワインベルグ平衡およびホモ接合欠失の数を想定した予想に基づく）。
【０２７９】
本明細書中のＣＮＶカタログと以前のレポートとの比較を試みたが、直接的に比較可能な呼び出しセットは見い出されなかった。既存のＣＮＶデータベースでは、ＣＮＶ遺伝子座のごく僅かしか見つからない。例えば、ゲノムバリアントデータベース（相互重複基準２０％）中のＣＮＶは、僅か３８６個（３％未満；共通１３個、希少２２個、極めて希少な遺伝子座３５１個；メジアン径約５０  Ｋｂ）だけに限られていた（ＭａｃＤｏｎａｌｄ  ＪＲ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ２０１３；４２：Ｄ９８６）。本明細書中に観察されたＣＮＶの多くは希少であり、これまで観察されたことはほとんどないが、アレイ比較ゲノムハイブリダイゼーション（ａＣＧＨ）またはＳＮＰチップのようなアレイベースのプラットフォームを使用した多種多様な研究を基に既存のデータセットを編纂した。しかしながら、これらの研究の大部分は、アレイ技術の限界（例えば、プローブ密度）のために、より小さなサイズのスペクトルにおけるＣＮＶを識別できない。本明細書中のデータを用いて確証されたように、チップベースのＣＮＶ呼び出しの再現性は約５０Ｋｂ以下と低いが（Ｐｉｎｔｏ  ｅｔ  ａｌ，Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ２０１１；２９；５１２；図３２参照）、高密度ａＣＧＨ手法でさえＣＮＶ約５Ｋｂのサイズ範囲を確実には判別できない。
【０２８０】
ＣＬＡＭＭＳは、単一エキソンまでの任意のサイズの閾値で高い透過率を有するＣＮＶを生成し、ＱＣフィルターはＣＮＶサイズに応じて大きく偏倚することはない。しかしながら、ＰｅｎｎＣＮＶでは、ＳＮＰアレイ上のマーカーの分解のために、小さな遺伝子座で高品質の呼び出し（すなわち、高い伝送速度）を実現できない。「ポストＱＣ」のＰｅｎｎＣＮＶ呼び出しセットでは、基本的に、ｘ軸に反映される最小サイズのフィルターが適用される。ＰｅｎｎＣＮＶのための１００Ｋｂの高確度サイズカットオフを使用するＣＮＶによる影響を受けた遺伝子の平均数は、個体当り遺伝子約３．２個（重複によるもの２．６個、欠失によるもの０．７個）である。ＣＬＡＭＭＳでは、高信頼性呼び出しセットにより、ＣＮＶの影響を受ける個体当り約１４．２個（重複によるもの４．５個、欠失によるもの９．７個）の遺伝子が得られる。
【０２８１】
ＣＬＡＭＭＳの外部では、他のエキソームシーケンシングベースの呼び出し法は、サンプルコホート全体で次元縮小法（例えばＰＣＡ）を使用した読み取り深度の正規化に依存するので、共通バリアントの呼び出しは生成されない。この手法ではまた、大量のサンプルが正規化計算の際に制限されるので、スケーラビリティが制限されることになる。このため、以前の配列決定に基づくＣＮＶ調査（全ゲノムおよび全エキソームの両方）に関与していたサンプル数は、はるかに少数であった。
【０２８２】
メンデリア病表現型に関連するＣＮＶ
メンデリア形質に関与する遺伝子座に対する本明細書の結果の妥当性を実証するために、この集団における既知の疾患関連ＣＮＶセットの観察頻度を図３３に示す。
【０２８３】
この集団は真の対照セットではないが、観察された頻度は、多数のカタログ化されたＣＮＶが確認された神経精神医学的疾患コホート外部の広範な、主にヨーロッパ人集団において予期されるコーディングコピー数バリアントのスペクトルを表しうる。これは広範なサイズ（単一エキソンＣＮＶから最大１Ｍｂまで）を代表する最初の大規模エキソームＣＮＶ呼び出しセットであるため、このリソースによって、メンデルＣＮＶの透過率の推定値を絞り込む機会が得られる。
【０２８４】
例えば、投与量感受性遺伝子ＰＭＰ２２を包含し、末梢神経障害の最も一般的な形態であるシャルコー・マリー・トゥース病１Ａ型に関連する１７ｐ１１．２重複の保因者２５人（ＣＭＴ１Ａ；ＭＩＭ番号１１８２２０）（Ｌｕｐｓｋｉ，Ｊ．Ｒ．，ｅｔ  ａｌ．，Ｃｅｌｌ  １９９１；６６：２１９；Ｈｏｏｇｅｎｄｉｊｋ  ＪＥ，ｅｔ  ａｌ．Ｌａｎｃｅｔ  １９９２；３３９：１０８１；ＤｉＶｉｎｃｅｎｚｏ  Ｃ，ｅｔ  ａｌ．，Ｍｏｌ  Ｇｅｎｅｔ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｍｅｄ  ２０１４；２：５２２）が見い出された。同様に、圧迫性麻痺の傾向を有する遺伝性神経病変に関連する交互的欠失保因者２５人（ＨＮＰＰ；ＭＩＭ番号１６２５００）（Ｃｈａｎｃｅ  ＰＦ，ｅｔ  ａｌ．，Ｃｅｌｌ  １９９３；７２：１４３；Ｃｈａｎｃｅ  ＰＦ，ｅｔ  ａｌ．，Ｈｕｍ  Ｍｏｌ  Ｇｅｎｅｔ  １９９４；３：２２３）が判別された。以前に推定された疾患の集団罹患率１／２，５００と比較して（Ｓｋｒｅ，Ｈ．，Ｃｌｉｎ．Ｇｅｎｅｔ．１９７４；６：９８）、観察されたＣＭＴ関連の重複頻度のみが高い（５．２×１０−４）。更に、同数の欠失保因者（ＭＡＦ＝５．２×１０−４）が識別され、この数は、レポートされた疫学研究による頻度１６／１００，０００をはるかに上回った（Ｍｅｒｅｔｏｊａ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎｅｕｒｏｍｕｓｃｕｌ  Ｄｉｓｏｒｄ  １９９７；７：５２９）。本明細書中の観察によって、臨床的実体であるＨＮＰＰおよびその分子的原因であるＰＭＰ２２を含む１７ｐ１１．２欠失が、同一頻度での欠失および重複の両方において本明細書に見い出されたため、過去に遡って見れば診断が不十分であることが確証される。これらの保因者における関係の構造を理解するために、家系再構築および遠縁同系性解析を実施した。そうすることによって、ＰＭＰ２２  ＣＮＶの伝達を示す種々の家系が存在することが見い出されたが（図３４）、これらの保因者に連係している共通の祖先はいっさい特定されていない。
【０２８５】
Ｐｅｄ８とＰｅｄ１０のＰＭＰ２２重複保因者は、４世代前に共通の祖先からＰＭＰ２２重複を継承した可能性がある、という関係推定の証拠がある。同様に、Ｐｅｄ３とＰｅｄ４の欠失保因者は、４世代前に共通の祖先から欠失を継承した可能性がある、という関係推定の証拠がある。しかし、他の重複または欠失保因者のいずれかが共通の祖先からＰＭＰ２２  ＣＮＶを継承した、という関係推定の証拠は存在しない。このことは、この集団において観察された頻度が比較的等しい複数の新規ＣＮＶイベントが存在する、という仮説を裏付けている。
【０２８６】
このことが示唆しているように、ここでＰＭＰ２２重複および欠失の伝達が観察されたが、これらのゲノム再編成の大部分は、１７ｐ１１．２の重複に起因するＣＭＴ１Ａの散発性症例の７０〜８０％がデノボで発生するという観察と一致しており、これらの家族において独立にデノボイベントとして発生した可能性が高い（Ｓｚｉｇｅｔｉ  Ｋ  ａｎｄ  Ｌｕｐｓｋｉ  ＪＲ，Ｅｕｒ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２００９；１７：７０３）。独立した家系および個人の数を用いて新規の重複ならびに欠失の相対頻度を推定した場合、頻度はイベントタイプ間でほぼ同じである（重複１９個、欠失２１個；デノボＭＡＦ＝４．０１×１０−４および４．４４×１０−４）。したがって、重複ＣＮＶ頻度は、疾患の集団罹患率推定値（１／２，５００）と同じであるが、１／２３，０００〜１／７９，０００の新規精子ベース推定頻度よりも高い（Ｔｕｒｎｅｒ  ＤＪ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２００８；４０：９０）。重要なことに、これらのＣＮＶ再編成の大部分は神経障害表現型の患者において散発的に起こるため、これらのバリアントを標識するＳＮＶは存在しない。その結果、遺伝子型−表現型関連は、共通のバリアント関連研究によって識別できない。これは、ＣＮＶを個別のマーカーとして識別し、ＳＮＶとは独立に、またはＳＮＶと組み合わせて表現型の関連を探索することの重要性を強調して、神経病変以外の他の表現型にも当てはまる可能性がある。
【０２８７】
極めて希少な個別のエキソンＣＮＶ遺伝子座の大部分のバリアント
個別のＣＮＶ遺伝子座のセットは、少なくとも５０％の相補的オーバーラップを有する同じ型（欠失または重複）のＣＮＶを再帰的にマージすることによって定義された。図３５Ａ〜図３５Ｃには、サイズ、対立遺伝子頻度（ＡＦ）、および個体当りの予期される数に対するＣＮＶ遺伝子座の分布が図示されている。表７は、ＣＮＶ呼び出しセットの、エキソームワイドの統計を含む。別個のＣＮＶ遺伝子座の大多数（９１％、図３５Ｃ）は、この集団（保因者１０人未満）においてＡＦが０．０１％未満であり、半数以上がこのコホート内の単一サンプルに固有であることを表す。
【０２８８】
観察された共通のＣＮＶ遺伝子座（ＡＦが１％以上）のメジアン径は７．１ｋｂ（欠失４．４ｋｂ、重複１３．４ｋｂ）である。観察された希少ＣＮＶ遺伝子座のメジアン径（ＡＦが１％未満）は１７．８ｋｂ（欠失８．４ｋｂ、重複３２．７ｋｂ）である。欠失および重複の両方に、ＣＮＶ長と対立遺伝子頻度との間の負の対数の直線的相関が観察された（図３５Ａ；欠失：ｐ＝２．９３×１０−３、重複：ｐ＝２．０７×１０−２；図３６参照）。対立遺伝子数が１０以上である１７０／４３１（３９％）の欠失遺伝子座は、コホートにおいて観察される少なくとも１つのオーバーラップする重複（相互的オーバーラップ基準５０％）を有する。オーバーラップ重複が観察された欠失遺伝子座は、欠損（１８．３ｋｂ対７．４ｋｂ）より大きなメジアン径を有するが、重複欠失の観察された重複遺伝子座は、欠失（２０．２ｋｂ対３４．７ｋｂ）より小さいメジアン径を有する。ペアの低コピーリピートは、一意の重複欠失および重複遺伝子座（配列相同性９５％以上、５’および３’ブレークポイントの１００Ｋｂウィンドウ内の配列の長さが最小３００ｂｐ）１９０２個中の１４０個の推定エキソン切断点に隣接する直接配向で識別され（表７）、それにより、これらの識別されたオーバーラップする欠失／重複遺伝子座の一部が、非対立遺伝子相同組み換え（ＮＡＨＲ）イベントから生じる潜在的にリピート媒介性の相反的ＣＮＶであることが示唆される（Ｌｉｕ  Ｐ，ｅｔ  ａｌ．，Ｃｕｒｒ  Ｏｐｉｎ  Ｇｅｎｅｔ  Ｄｅｖ  ２０１２；２２：２１１）。単一個体におけるエキソンＣＮＶの予期される数は１０であり、その大部分は一般的である（ＡＦが１％超；図３５Ｂおよび表７参照）。
【０２８９】
平均して１つの極めて希少（ＣＮが０．１％未満）ＣＮＶが単一の個体のエキソームで観察され、凡そ７人のうちの１人が、（コホートに対して）エキソームに固有の少なくとも１つのＣＮＶを含む。希少な重複の欠失に対する比率（遺伝子座の数ではなく、ＡＦが１％未満である絶対数）は１．６：１である。欠失は遺伝子座に制約されており、ハプロ不全によってそれらが包含する遺伝子に明確な機能喪失による遺伝的影響を及ぼす可能性があるが、クラスとしての重複は一般に遺伝物質の損失がないため有害ではないと考えられる。ただし、遺伝子投薬量の変更、調節要素およびそれらが調節する遺伝子の空間的破壊、ならびに遺伝子内および縦列で起こる場合の遺伝子融合などの複数のメカニズムを介して、重複はまた極めて有害となる可能性もある。加えて、イベントがゲノムの別の領域における挿入重複として発生した場合、重複によって他の遺伝子が破壊される恐れもある。重複の僅かな部分（約２〜３％）のみが挿入イベントとして生じ、大部分が同時に起こることが観察されており（Ｎｅｗｍａｎ，Ｓ．，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２０１５；９６：２０８）、これは、重複の機能的影響を評価することは相変わらす困難であるが、機能効果がより局在化し、おそらく耐容性が良好になる可能性のあることを示唆している。
【０２９０】
合計で、１３，１７０個の遺伝子は、２Ｍｂ未満の長さの少なくとも１つのＣＮＶによる影響を受け、これは全呼び出し可能な遺伝子セットの約７３％を占める（エキソーム捕捉標的を有するＥＮＳＥＭＢＬ７５中の未フィルター遺伝子１８，０４８個）。重複遺伝子座の方が、欠失よりも複数の遺伝子座に及ぶ可能性が高く（４７．７％対２６．１％、ｐ＝３．１１×１０−１４５；表７）、複数の遺伝子の欠失が一般に重複よりも有害であり、選択されていることを示唆している。それにもかかわらず、重複遺伝子座の４６．５％および欠失遺伝子座の６８．０％は、遺伝子の全体とオーバーラップせず、それぞれ２３．８％（重複）および４６．２％（欠失）はいずれの遺伝子のエキソンの半分とも重複しない。したがって、ほとんどのエキソンＣＮＶは遺伝的単位が比較的短く、全サイズ範囲にわたって高分解能のＣＮＶ呼び出しの重要性が強調されている。
【０２９１】
エキソンの重複および欠失の一般的な機能喪失特性は、遺伝子内のＣＮＶ（遺伝子の少なくとも１つのエキソンとオーバーラップする長さ２Ｍｂ未満のＣＮＶの数）の観察された頻度を、Ｅｘｏｍｅ  Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍによって提供される機能喪失不耐性（ｐＬＩ）メトリクスの対応する確率と比較することにより特徴付けられた（ＥｘＡＣリリースｖ０．３（Ｌｅｋ  ｅｔ  ａｌ．（２０１６）．Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｐｒｏｔｅｉｎ−ｃｏｄｉｎｇ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｉｎ  ６０，７０６  ｈｕｍａｎｓ．Ｎａｔｕｒｅ  ５３６，２８５−２９１）；Ｎ＝データセット間で同等な遺伝子１７３６７個）。欠失および重複の両方についてＣＮＶ頻度とｐＬＩとの間に負の相関が観察されるが（スピアマン順位相関：重複：ρ＝−０．０８２、ｐ＝２．３６×１０−２７、欠失：ρ＝−０．２７６、ｐ＝２．４９×１０−３００）、負の相関は欠失（フィッシャーの相関係数のＺ変換、Ｚ＝−１８．７９９、ｐ＝５．０３×１０−７８）に対して有意に強い。機能喪失ＳＮＶに最も耐性がある遺伝子は、同様に重複および欠失の両方について少なくとも１つの観察されたＣＮＶを有する可能性が非常に高い（ほとんどの機能喪失耐性遺伝子１００個のうち各々７６および８３）。しかしながら、機能喪失ＳＮＶに対し最も耐性のない遺伝子において重複が観察されることは頻繁であったのに対して、欠失が観察されることは稀であった（最も耐性のない機能喪失遺伝子１００個中、それぞれ６３個および２６個）。提案されたｐＬＩが９０％以下（ランク＝１４，１５８）の閾値を用いた定義の際、機能喪失不耐性遺伝子のうち、重複が観察されたのは５７．６％であったのに対し、欠失を伴ったのは２１．２％のみであった。
【０２９２】
図３７では、ｐＬＩメトリクス（３次スプライン基底を有する一般化された加法モデル）を基準としたランクと比較対照して遺伝子の少なくとも１つの重複または欠失の観察される確率が推定されている。ＳＮＶ機能喪失の確率（ｐＬＩ；ＥｘＡＣ  ｖ０．３）の確率でランク付けされた遺伝子は、同じ遺伝子において観察用ＣＮＶが観察された確率と相関する。ほとんどの機能喪失（ＬｏＦ）耐性遺伝子は、欠失および重複が観察された可能性が最も高い。しかしながら、遺伝子の重複率は、ｐＬＩランク付け閾値約２，５００を超過すると、機能喪失不耐性に関係なく、終始一貫して約６０〜７０％のままに維持される。逆に、観察された欠失を有する遺伝子の頻度は、機能喪失の不耐性に関して減少し続け、コホートにおいて観察された欠失を有するほとんどの機能喪失不耐性遺伝子の約２０〜２５％しかない。
【０２９３】
図３８Ａおよび図３８Ｂには、機能喪失不耐性遺伝子について富化されたまたは枯渇された遺伝子セットが、しばしば期待値（特に欠失頻度）と比較して富化または枯渇したＣＮＶ頻度も示すことが図示されている。
【０２９４】
図３８Ａに図示されているように、ＣＮＶ頻度と機能喪失不耐性との間の相関もサイズの影響を受ける。ＣＮＶ遺伝子座を小型（１０Ｋｂ未満）、中型（１０〜５０Ｋｂ）および大型（５０Ｋｂ〜２Ｍｂ）サイズのビンに分け、各サブセット間の相関について試験した。図３８Ｂに図示されているように、全てのＣＮＶ／サイズの組み合わせについてＣＮＶ頻度とｐＬＩとの間に負の相関が観察されたが、サイズは欠失の相関に最も強い影響を及ぼした。重複の相関係数はρｓｍａｌｌ＝−０．０６５、ρｍｅｄｉｕｍ＝−０．０５７、およびρｌａｒｇｅ＝−０．０４９であったのに対し、欠失の相関係数はρｓｍａｌｌ＝−０．２４７、ρｍｅｄｉｕｍ＝−０．１７６、およびρｌａｒｇｅ＝−０．１１５であったことが実証された。したがって、機能喪失不耐性は一般的に全てのＣＮＶに対する不耐性と関連するが、全体として、重複は欠失よりも良好であり、大型ＣＮＶはより小型ＣＮＶよりも耐性が良好である。
【０２９５】
ＨＭＧＣＲ包含のネスト状欠失を有する新たな縦列重複が、ＣＮＶとＳＮＶとの間の連鎖不平衡により識別される。
ハプロタイプ内の独立のＣＮＶを表すことができる連鎖不平衡におけるＣＮＶの対、または、代わりに、読み取り深度ベースのＣＮＶ呼び出しの制限により、独立のイベントとして顕在化する個々の複雑な構造バリアントを識別するための解析を実施した。最近の調査で、側方重複、重複／逆位三重／重複イベントによる逆位（Ｃａｒｖａｌｈｏ  ｅｔ  ａｌ，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１１；４３：１０７４）、ネスト状欠失を有する重複（Ｂｒａｎｄ  Ｈ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１５；９７：１７０）、重複および／または逆位挿入を含む複合欠失（Ｓｕｄｍａｎｔ  ＰＨ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１５；５２６：７５）をはじめとする、かなりの頻度で出現する複雑なクラスの構造バリアントが識別された。ｒ２が０．２以上である５Ｍｂウィンドウ内にリンクされている３３対のイベントが識別された。
【０２９６】
対応する遺伝子型ＳＮＰアレイデータ（３４，２４６個人）を有するコホートのサブセットを用いて、この概念をＣＮＶ−ＳＮＶ連鎖に拡張し、エキソンＣＮＶをタグ付けする既知のＳＮＶを識別するための解析を行った。そのような事例には、未検出のＣＮＶを介して機能的影響が駆動される表現型に関連するＧＷＡＳヒットおよび他の関心対象のＳＮＶが含まれる可能性がある。この解析には、８９２，０８３個のＳＮＶ（対立遺伝子頻度０．０〜０．５％のもの）および７，４４４個のＣＮＶ遺伝子座（対立遺伝子頻度０．００００３〜０．３５９３％のもの）が関与した。２Ｍｂのウィンドウ内部で、４．８×１０−５〜０．４９のマイナー対立遺伝子頻度の範囲に及ぶＳＮＶ９４個において、合計３５個のＣＮＶをタグ付けするものが、識別された（ｒ２が０．２以上）。この連鎖マップは、ＳＮＶを介してタグ付けされる関連を切断するためのリソースとしての一般効用を有するが、これらの結果から明らかであるように、大多数のＣＮＶがＳＮＶを介してタグ付けされておらず、ＣＮＶデータの値が強調される。
【０２９７】
１％以上のバリアントの欠落（９１８，３２０の全バリアントにわたって）を有するサンプルをフィルターした後、チップデータを有する３１，２１１／３４，２４６が、ＳＮＶとＣＮＶとの間の連鎖不平衡（ＬＤ）解析対象として考慮された。このセットの場合、遺伝子型判定率は９９．５％であった。１％の最大遺伝子型欠落フィルターによって、バリアント数が８９２，０８３個のバリアントに低減され、マイナー対立遺伝子頻度は０〜０．５の範囲、中央値は０．１３６、平均は０．１７１となった。ＳＮＶと７，４４４個のＣＮＶ（ＭＡＦ＝０．００００３１３−０．３５９３、中央値０．００００６２７、平均０．００１４９、最小ＭＡＣ＝３、最大ＭＡＣ＝３４，４００、中央値＝５、平均＝１４２）をマージした後、ＰＬＩＮＫを用いてＬＤを計算した。
【０２９８】
複雑な構造バリアントを表すＣＮＶ遺伝子座が連鎖されている可能性を調査することを目的として、２４個人の間でほぼ完全な連鎖不平衡（（ｒ２＝０．９５８，Ｄ’＝１）にある２つの新たな重複に焦点を当てた。この重複には、ＳＶ２Ｃ（単一エキソン遺伝子；保因者２４人）およびＧＣＮＴ４（保因者２３人）が包含される。これらの遺伝子座がＨＭＧＣＲのいずれかの側に配向されていると仮定して、これらの遺伝子座が、ＨＭＧＣＲを含みうる単一イベントの一部であるという仮説を立てた。この仮説は、保因者１人の全ゲノム配列決定によって確証され、これにより、我々が再構成ブレークポイントを高精度でマッピングすることが可能となった。領域（ｈｇ１９：ｇ．ｃｈｒ５：７４１７７８６１−７５６９０１６４）における約１．５Ｍｂの大規模な縦列重複、内部領域（ｈｇ１９：ｇ．ｃｈｒ５：７４５９２８４４−７５１８９８５８）における約６００Ｋｂのネスト状の欠失が判別された。結果として得られた遺伝子型には、ＳＶ２Ｃ、ＧＣＮＴ４、および予測遺伝子ＡＮＫＲＤ３１の３つのコピーが含まれる一方、ＨＭＧＣＲ、ＣＯＬ４Ａ３ＢＰ、ＰＯＬＫ、ＡＮＫＤＤ１Ｂ、およびＰＯＣ５は、ネスト状の欠失があるためディプロイドのままに維持される（図３９）。
【０２９９】
全ゲノムシーケンシングは、２つの関連する構造バリアントのブレークポイント、すなわちＨＭＧＣＲにまたがるネスト状の欠失を有する縦列重複を識別した。スプリット読み取りアライメント（不図示）および不一致のマッピングメイトペアの読み取り（不図示）によって、２７ｎｔ  Ａｌｕリピートサブ配列（緑；縦列重複）と単純な３ｎｔ  Ｔ−リピート（赤；ネスト状の欠失）の両方のイベントを囲繞するミクロホモロジーが識別された。とりわけごく簡潔に説明すれば、重複を介した欠失を表す重複コピー（３’コピー上に示す）内でネスト状の重複コピーが発生するが、反対の配向（５’コピー内部の欠失）は除外できない。
【０３００】
構造バリアントを持つ更に１人の保因者、およびＱＣフィルターを通過しなかった１人のＧＣＮＴ４  重複が識別され、合計保因者計数は２５人となった。
ＬＤＬＲ  における希少な重複と脂質形質との新規な関連
表現型関連マッピング用の共通および希少なコピー数バリアントにおける、このリソースの使用を実証するため、虚血性心血管疾患の遺伝性因子である血清脂質のエキソームワイド（ＣＮＶ−ワイド）関連研究が実施された。これらの脂質関連バリアントの冠動脈心疾患に対する浸透についても、評価した。具体的には、全てのＣＮＶ遺伝子座を、４９，６７５個人のサブセットにおける脂質低下薬物療法用に調整された空腹時血清脂質レベル（ＨＤＬ−Ｃ、ＬＤＬ−Ｃ、総コレステロールおよびトリグリセリド）の中央値と比較した。ボンフェローニ補正後の有意性閾値１．２×１０−５を用い、脂質レベルに有意に関連する３つのＣＮＶ遺伝子座を明らかにした（表８）。
【０３０１】
【表８】
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ＬＤＬコレステロールの高値（β＝１．７３［７６ｍｇ／ｄｌ］、ｐ＝１．３×１０−１３）および総コレステロールの高値（β＝１．３８［６１ｍｇ／ｄｌ］、ｐ＝３．８×１０−９；表８参照）に関連する低密度リポタンパク質レセプター遺伝子ＬＤＬＲ（１８エキソン遺伝子）のエキソン１３〜１７の新規な重複が、識別されたＣＮＶ−脂質関連のなかで最も有意であった。この重複は、ＬＤＬレセプタータンパク質の膜貫通ドメインに対応するエキソンを包含している保因者２４人において識別された。このイベントを更に機能的に特徴付けることによって、この関連に関する機能説明が得られるが、仮説を立てれば、このコピー数イベントの保因者におけるＬＤＬＲの機能喪失を引き起こす膜貫通ドメインの安定性は縦列重複によって多分乱されるであろう。
【０３０２】
１人の重複保因者の全ゲノム配列決定を行い、構造的バリアントを検証し、正確なブレークポイントを識別した（「方法」を参照）。不一致マッピングメイトペアおよびスプリット読み取りで、１１．４ｋｂのＬＤＬＲ遺伝子内領域（ＧＲＣｈ３７／ｈｇ１９ｇ．ｃｈｒ１９：１１２２９７００−１１２４１１７３）にわたる縦列で重複が発生することが確証された。ブレークポイントのマッピングおよび配列決定によって、ブレーク時に３ｂｐ共有ミクロホロジー領域を有するイントロン１２ならびに１７（図３１および図４０；ブレークポイントによるＣＬＡＭＭＳ呼び出しのサポート）における２つのＡｌｕリピート配列のコンテキストにてイベントが発生することが明らかにされた。結果として得られたｍＲＮＡの予測される翻訳は、インフレームでの重複の発生を示唆するものであるが、この重複がレセプターの構造に及ぼす影響は不明である。ＬＤＬＲにおける幾つかのコピー数バリアントが以前にレポートされてきた（Ｌｅｉｇｈ  ｅｔ  ａｌ．．，２００８）が、この特定の重複は新規であるように見える。
【０３０３】
別の研究において、ＳＬＣ４４Ａ２（約５００ｋｂ離れた）内のスタートロスＳＮＶが、ＬＤＬＲ重複ＣＮＶ（１：１対応）との完全連鎖不平衡において識別された。これは、構造バリアントが駆動体である可能性の最も高いＬｏＦ構造バリアントにタグ付けしたＬｏＦ  ＳＮＶの事例を表すが、ＣＮＶデータ無しで解析を行うと、誤ってＳＬＣ４４Ａ２が原因遺伝子として識別されてしまう。このタグ付けＳＮＰをガイドとして使用して、ＣＮＶ呼び出しが高信頼性品質フィルターを通過しなかった更に４人の保因者、およびコピー数バリアントに対して偽陰性であった更に１人の保因者が識別された。対応する遺伝子型アレイデータを有する２０の保因者について、ＰｅｎｎＣＮＶ（Ｗａｎｇ  Ｋ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ２００７；１７：１６６５）は、全ゲノム配列の検証に使用された保因者を１人しか検出できなかった。
【０３０４】
Ｐｅｄ８とＰｅｄ１０のＰＭＰ２２  重複保因者は、４世代前に共通の祖先からＰＭＰ２２重複を継承した可能性がある、という関係推定の証拠がある。同様に、Ｐｅｄ３とＰｅｄ４の欠失保因者は、４世代前に共通の祖先から欠失を継承した可能性がある、という関係推定の証拠がある。しかし、他の重複または欠失保因者のいずれかが共通の祖先からＰＭＰ２２ＣＮＶを継承した、という関係推定の証拠は存在しない。このことは、この集団において観察された頻度が比較的等しい複数の新規ＣＮＶイベントが存在する、という仮説の裏付けとなる。
【０３０５】
そのうえ、個々のＰｅｎｎＣＮＶ呼び出しは８個のマーカーのみを含み、エキソン１６および１７を除外した。これらのデータが示唆するように、遺伝子型アレイは、この重複とその脂質との関連を識別するのに必要な感度を有さない。全ゲノム検証済みブレークポイント配列をガイドとして使用して、挿入された配列の５’末端周辺の小領域についてＰＣＲプライマーを設計し、サンガーシーケンシングを用い、ＤＮＡが十分に存在する保因者２９人中の２６人全員における重複の存在、ならびに６の陰性対照（関連する非保因者および他のＬＤＬＲ  イベント）におけるＤＮＡの不在が検証された。
【０３０６】
このコピー数バリアントの冠状動脈疾患（ＣＡＤ）への浸透を、１２，２９８人の症例および３５，１２８人の対照（血管造影と診断コード基準との組み合わせを用いて定義された者）において調査した（Ｄｅｗｅｙ  ｅｔ  ａｌ．，２０１６，Ｉｎ  Ｐｒｅｓｓ）。この解析において、ＬＤＬＲの重複は、ＣＡＤリスクの顕著な増加と有意に関連していた（ＯＲ＝５．０１，ｐ＝６ｘ１０−４）。完全な保因者セットに対してＰＲＩＭＵＳ（Ｓｔａｐｌｅｓ  Ｊ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１４；９５：５５３）を用い、２１／２９のＬＤＬＲ重複キャリアを含むＩＢＤ推定値（最高で第三度までの同系性）に基づいて１０の家系を再構築した。９／１０の家系および更に８人の保因者全員を、２７／２９の保因者を含む推定された大きな単一の家系に接続して、共通の祖先を少なくとも６世代まで遡る遠縁関連解析を実施した（図４０）。
【０３０７】
再構成された家系には、配列決定されたコホートからのＬＤＬＲエキソン１３〜１７が新たに重複した保因者２２／２９と、影響を受けていない近親の個人（第一度または第二度）１０人とが含まれていた。この家系の推定から除外された保因者７人中の５人はまた、この家系とは遠縁関係であると予測される。残りの２人保因者は遠縁関係である可能性が高いが、利用可能なデータでは、信憑性をもって関係を推定することは不可能である。高ＬＤＬレベル（ｐ＝１．３ｘ１０−１３）およびＩＨＤ関連診断（ｐ＝６．１ｘ１０−４）は、重複保因者により分離され、家族性高コレステロール血症（ＦＨ）の新たな原因を示唆している。
【０３０８】
この拡大された家系において、高ＬＤＬにより分離された突然変異、および１５／２９の突然変異保因者は、国際疾病分類第９版（ＩＣＤ−９）診断コード４１０＊−４１４＊で定義される虚血性心疾患（ＩＨＤ）に罹患していた。そのうえ、ＩＨＤを有する１１／１５の突然変異保因者は、早期発症ＩＨＤ（初回発呈時５５歳未満の男性および６５歳未満の女性として定義されたＩＨＤコーディング）を示した。対照的に、３／１０の関連する非保因者はＩＨＤの既往歴を有し、そのうち１人のみが早期発病を呈した。ＬＤＬＲが家族性高コレステロール血症（ＦＨ）症例で頻繁に突然変異したと仮定すれば（Ｌｅｉｇｈ  ＳＥ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｎｎ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２００８；７２：４８５）、このバリアントを分離する大きな拡大親族にＬＤＬ、ＣＡＤリスク、早期発症ＩＨＤが識別された場合、これは新規ＦＨを誘発するＣＮＶである可能性が高いと結論付けられる。
【０３０９】
ＬＩＬＲＡ３  における共通の欠失と脂質特性との新規な関連
次に、白血球免疫グロブリン（Ｉｇ）様レセプターＡ３遺伝子（ＬＩＬＲＡ３）遺伝子（対立遺伝子頻度約１７％）における共通の欠失は、ＨＤＬレベルの増加と関連していた（β＝０．０５［０．６５ｍｇ／ｄｌ］，ｐ＝４．５ｘ１０−７）。冠状動脈疾患の発生率には、有意差が全く認められなかった。ＬＩＬＲＡ３における微小欠失は一般的であり、集団間で高度な遺伝的多様性を有する。その対立遺伝子頻度は、ヨーロッパ人においては以前１７％と推定されており、これは（Ｈｉｒａｙａｓｕ  Ｋ，Ａｒａｓｅ  Ｈ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２０１５；６０）における観察と一致していた。この微小欠失は、多発性硬化症（Ｏｒｄｏｎｅｚ  Ｄ，ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｉｍｍｕｎｉｔｙ  ２００９；１０：５７９）、慢性関節リウマチ、狼瘡および前立腺癌を含む疾患との関連については、以前に研究されていた（Ｈｉｒａｙａｓｕ  Ｋ，Ａｒａｓｅ  Ｈ，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２０１５；６０）。ＬＩＬＲＡ３  に隣接するＧＷＡＳヒットは、ＨＤＬレベルと関連しているが（Ｔｅｓｌｏｖｉｃｈ  ＴＭ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ２０１０；４６６；７０７）、このＬＩＬＲＡ３  ＣＮＶと任意の脂質表現型との間の関連は識別されてこなかった。本明細書中のＣＮＶ−ＳＮＶ連鎖不平衡解析は、このＳＮＶを高度な欠落を理由に除外したが、連鎖の直接計算は、欠失およびＳＮＶが実際にリンクされていることを示唆する（ｒ２＝０．７７，Ｄ’＝０．９５９）。したがって、微小欠失は、ＳＮＶを介してタグ付けされている間はＨＤＬ効果を促進する可能性が高く、既存のＣＮＶ検出技術に限界があるせいで、かつて為されてこなかった観察である。
【０３１０】
ＬＩＬＲＡ３の微小欠失は、これまでＰＣＲを介して定量化されており、最近では大規模な全ゲノム配列決定研究のコンテキストにおいて定量化されている。しかしながら、この欠失のサイズおよび対立遺伝子頻度は、エキソームシーケンシングデータとの識別を特に困難にしている。本明細書中の結果が実証しているように、ＣＬＡＭＭＳを用いて、臨床上意義ある小さな共通ＣＮＶをエキソームと識別することが可能である。ＴＡＱＭＡＮ（登録商標）定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）を使用している保因者６９人において、この遺伝子座でＣＬＡＭＭＳが行ったコピー番号の呼び出しは以前に検証されており、１００％の感度および特異性を実証したが、他のエキソームベースのＣＮＶ呼び出しは、遺伝子座におけるコピー数を正確に識別できなかった（Ｐａｃｋｅｒ  ＪＳ，ｅｔ  ａｌ．，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２０１５；３２：１３３）。このＣＮＶもまたアレイでは検出できなかった。ＰｅｎｎＣＮＶで検出されたのは、全コホートからの保因者２人だけであった（５０％の相互的オーバーラップ基準）。高信頼性ＣＬＡＭＭＳ呼び出しセットでは、この欠失では６１．７％の伝送速度が観測された（共通バリアントでは５０％を超過する伝送が予期される）。
【０３１１】
最後に、以前に記載されたＨＭＧＣＲを囲繞する複雑な構造バリアント（図３９）保因者の脂質プロファイルを調査して、この構造バリアントの保因者における高ＬＤＬとの限界的な関連を観察した（ｐ＝３．１ｘ１０−４）。この関連は、エキソームワイドの有意性を示すほど強くないが、構造バリアントがＨＭＧＣＲ発現に影響を及ぼす可能性があるという仮説が立てられている。保因者どうしの間のＩＨＤの発生率には、差異が全く判別されなかった（ｐ＝０．６６）。
【０３１２】
更なる保因者と罹患していない近親個人との識別によって、脂質形質と心臓血管表現型との関連を試験するための、より大きなサンプルサイズが提供される。ＰｅｎｎＣＮＶでは、１８／１８細断サンプルにおいて両方の重複フラグメント（ＧＣＮＴ４フラグメント：約１１５個のマーカーに対して約４００Ｋｂ、ＳＶ２Ｃフラグメント：約１７５個のマーカーに対して約５００Ｋｂ）が検出され、大型のイベントに対するアレイデータの感度向上が強調された（図３９）が、サンプルサイズ増分の対象となる保因者はそれ以上露見されなかった。
【０３１３】
全ゲノムシーケンシングは、２つの関連する構造バリアントのブレークポイント、すなわちＨＭＧＣＲにまたがるネスト状の欠失を有する縦列重複を識別した。スプリット読み取りアライメント（不図示）および不一致のマッピングメイトペアの読み取り（不図示）によって、２７ｎｔ  Ａｌｕリピートサブ配列（緑；縦列重複）と単純な３ｎｔ  Ｔ−リピート（赤；ネスト状の欠失）の両方のイベントを囲繞するミクロホモロジーが識別された。とりわけごく簡潔に説明すれば、重複を介した欠失を表す重複コピー（３’コピー上に示す）内でネスト状の重複コピーが発生するが、反対の配向（５’コピー内部の欠失）は除外できない。
【０３１４】
この仮説が当てはまる場合、ごく簡潔に説明すれば、バリアントによってＨＭＧＣＲ  調節が中断されるということである。しかしながら、ＳＶ２Ｃ、ＧＣＮＴ４、および／またはＡＮＫＲＤ３１による遺伝子量効果（ｇｅｎｅ  ｄｏｓａｇｅ  ｅｆｆｅｃｔ）は認めざるをえない。
【０３１５】
本研究では、広範な臨床集団におけるエキソームデータを用いて評価された共通および希少なコピー数変異の調査を実施し、ＥＨＲ内に記載されている健康情報のコンテキストで遺伝的変異の解析の有用性を実証する。この研究集団におけるゲノム変異の実質的な原因を表すＣＮＶの包括的なカタログが、本明細書中に提供されているが、健康および疾患との関連に関して未だ十分な調査が為されていない。希少スペクトル端において、重複の突然変異不耐性遺伝子におけるサイズおよびこの遺伝子に及ぶ影響には欠失と比較して有意差が観察される。このことは、重複に対する耐性がはるかに大きいことを示唆している。ＣＮＶとＣＮＶをタグ付けするＳＮＶの両方の連鎖不平衡マップを生成することによって、関連付け結果に関する理解を深める一助となるリソースが提供され、ＳＮＰデータからの帰属ではＣＮＶ変異がほとんど評価されないことが明らかにされる。本明細書では、ＣＮＶのより幅広な尋問に対する価値および概念実証（ｐｒｏｏｆ  ｏｆ  ｃｏｎｃｅｐｔ）、ならびに血清脂質形質における焦点を絞った解析を介した疾患との関連が、強調されている。ＬＤＬＲにおけるコピー数変異については、前例は存在しないが、家族性高コレステロール血症の原因（未調査）とされている。サンプル１７４９個中の約１個に存在する記述され、完全に特徴付けされたエキソン１３−１７重複は、このコホート内で観察された全体的なＦＨ変異率の凡そ１０％を表す。ＦＨ関連バリアントの罹患率は、約１：２１５である（Ｄｅｗｅｙ  Ｆ，ｅｔ  ａｌ．，ｉｎ  ｐｒｅｓｓ）。これらのデータとＬＤＬＲ再編成の他のレポート（Ｌｅｉｇｈ  ｅｔ  ａｌ．，２００８）との組み合わせは、構造バリアントが全てのＦＨ症例中の大部分の割合を占める可能性があることを示唆している。多様な集団における高ＬＤＬレベルを呈する個人においてＬＤＬＲの更なる配列決定およびＣＮＶ解析では、更なる原因コピー数バリアントを明らかにし、家族性高コレステロール血症の診断率を改善し、最終的に患者の治療について通知する。
【０３１６】
共通のＬＩＬＲＡ３微小欠失とＨＤＬコレステロールレベルとの間の新規な関連、ならびにＨＭＧＣＲを囲繞する複雑な構造バリアントが識別され、約６００Ｋｂのネスト状欠失を有する約１．５Ｍｂの縦列重複にはＨＭＧＣＲ  ディプロイドが残るが、その発現は多分中断されるであろう。このバリアントは、高ＬＤＬコレステロールと僅かに関連していた（ｐ＝３．１ｘ１０−４）が、エキソームワイドの有意性の条件を満たせなかった。配列決定されたコホートにおける保因者の数が少ないと仮定して、更なる保因者および関連のない個体を識別することによって、このバリアントの潜在的表現型効果を調査するためのより大きなサンプルサイズが提供される。ＬＤＬの低減と１６ｐ１３．１１での重複との間の新規な関連（表８；β＝−０．４４［−１４  ｍｇ／ｄｌ］，ｐ＝３．６０ｘ１０−６）、すなわち欠失がてんかん痙攣と関連する遺伝子座を識別した（Ｈｅｉｎｚｅｎ  ＥＬ，ｅｔ  ａｌ．，Ａｍ  Ｊ  Ｈｕｍ  Ｇｅｎｅｔ  ２０１０；８６：７０７）。
【０３１７】
この関連には明確な生物学的または機能的説明はないが、約１．２Ｍｂ重複物には、以前に遺伝子発現効果を介してコレステロールレベルおよびスタチン治療にリンクされた、ＡＢＣＣ１が含有されている（Ｃｅｌｅｓｔｉｎｏ  ｅｔ  ａｌ．，２０１５；Ｒｅｂｅｃｃｈｉ  ｅｔ  ａｌ．，２００９。）また、ＣＬＡＭＭＳは、以前に観察されたＬＤＬおよび総コレステロールの増加との関連の方向性が再現される程度十分に、ＨＰ内の一般的な約１．６ＫｂのＣＮＶを検出することが明らかにされた（Ｂｏｅｔｔｇｅｒ  ＬＭ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ，２０１６；１−９）。この遺伝子座の完全な特徴付けは、完全なハプロタイプの（単一ヌクレオチドの分解能を含む）解剖を必要とするが、単一のマッピング可能なエキソンを通して、ＣＬＡＭＭＳがエキソーム配列の読み取り深度からこのＣＮＶを直接識別できることが明らかにされた。
【０３１８】
最近になってから、ｑＰＣＲベースのアプローチを用い、２６４の個人においてＨＰ内部に存在する共通約１．７Ｋｂの複雑なコピー数バリアントを囲繞するハプロタイプを特徴付けた後、ＳＮＶを２万人超の個人に帰属させた（Ｂｏｅｔｔｇｅｒ  ＬＭ，ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ，２０１６；１−９）。これらの著者らは、ＬＤＬおよび総コレステロール低下の関連についてレポートした（両方ともβ≒−０．１）。この２つのエキソンリピート遺伝子座（エキソン３〜４およびエキソン５〜６）の複雑さは、エキソンコピー数の推定値のみで評価するのは難しいが（エキソン２、６および７のみが７５％のマッピング可能性の閾値を超過し）、このバリアントの頻繁な欠失および重複は、エキソン６の１回のエキソン呼び出しに基づいて識別された。重複（Ｎ＝５７１）のある保因者において、ＨＤＬの増加（β＝０．１５［１．５ｍｇ／ｄｌ］，ｐ＝１．９ｘ１０−３）とトリグリセリドの減少（β＝−０．１２［−１１．０ｍｇ／ｄｌ］，ｐ＝１．５ｘ１０−２）との限界的な関連が観察されたが、欠失との有意な関連は観察されなかった。しかしながら、その欠失の十中八九は、そのサイズおよびマッピング可能性の問題が原因で信頼性の低いものとして頻繁にフィルターされることが観察された。このようにして、非外れ値のサンプルセットにおけるフィルターされていない呼び出しに関する関連が再解析され、両方の関連の指向性がＬＤＬの低下と共に再現された（β＝−０．０３［−１．３ｍｇ／ｄｌ］，ｐ＝１．７ｘ１０−２）および総コレステロール（β＝−０．０２［−１．１ｍｇ／ｄｌ］，ｐ＝５．０ｘ１０−２）であり、対立遺伝子頻度は約１２％と推定される。ＣＬＡＭＭＳがこれらの複雑なハプロタイプを既存のｑＰＣＲベース手法の解決に対して遺伝子型判定することは予期されないが、これは、その関連がエキソームワイド有意ではない理由を推測的に説明するものである。この例では、かつて既存のテクノロジーでは達成できなかった小型の複合ＣＮＶに対するＣＬＡＭＭＳの感受性を強調している。
【０３１９】
本明細書中のエキソームワイドのＣＮＶ対立遺伝子頻度に関するデータは、希少な疾患および一般的疾患の将来の研究において関心対象の表現型との関連を検出するためのサンプルサイズ要件を評価するうえで役立つ場合がある。異なるＣＮＶの９０％以上が１０，０００人のうち１人未満で存在することが判明した。したがって、表現型の関連を確立するためには、非常に大きな対照群が必要とされる。
【０３２０】
最後に、ＣＮＶ呼び出しパイプラインで使用される方法は、最先端技術に対する幾つかの改良を行い、将来のコピー数変異の研究において有用でありうる。再構成された家系における伝送速度を評価することにより、ＣＮＶ呼び出しアルゴリズムの性能を自身のデータ上で評価することが可能になり、このデータは、発行されたデータのアルゴリズムの性能と有意に異なる可能性がある。また、偽陽性呼び出しを識別するためのＳＮＰ遺伝子型情報の使用など、品質管理手順を調整することも有用である。
【０３２１】
本明細書中のデータが示すように、遺伝子型チップ上のマーカーの密度は、ヒトにおいて不十分であるか、またはコピー数変異のフルスペクトルを特徴付ける（図３２。全エキソームおよび全ゲノムシーケンシング全体の普及の拡大に伴い、希少な疾患および一般的な疾患の両方においてＣＮＶに関係する実質的な文献があることを考慮に入れて、ＣＮＶ呼び出しを標準バイオインフォマティックスパイプラインに具備させることは先延ばしになって久しい。
【０３２２】
実施例３
ＳＥＲＰＩＮＡ１  ＰＩ＊Ｚヘテロ接合、ならびに肺および肝臓病のリスク
ＳＥＲＰＩＮＡ１（ＰＩ＊Ｚ；ｒｓ２８９２９４７４）のＺバリアントのホモ接合体は、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）および肝臓疾患のリスク上昇を伴うα−１−抗トリプシン（ＡＡＴ）欠失を引き起こす。ＰＩ＊Ｚのヘテロ接合は疾患リスクを与える疑いがあるが、その役割は明確に確立されていない。本開示のシステムおよび方法を使用して、ＰＩ＊Ｚヘテロ接合の臨床的コホートにおける肺および肝臓疾患との関連を判別した。
【０３２３】
欧州人を祖先に持つ配列決定された成人４９，１７６人において、ＰＩ＊Ｚヘテロ接合とＡＡＴ（ｎ＝１，３６０）のＥＨＲ抽出測定との関連、アラニンアミノトランスフェラーゼ（ＡＬＴ；ｎ＝４３，４５８）、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（ＡＳＴ；ｎ＝４２，８０６）、アルカリホスファターゼ（ＡＬＰ；ｎ＝４２，４０１）、γ−グルタミルトランスフェラーゼ（ＧＧＴ；ｎ＝３，３８９）、および肺活量測定（ｎ＝９，８２５）を調べた。また、ＰＩ＊Ｚヘテロ接合は、ＩＣＤ９診断コードで定義されているような、アルコール性（ｎ＝１９７）および非アルコール性（ｎ＝３，３１６）肝疾患、喘息（ｎ＝７，６５２）、ＣＯＰＤ（ｎ＝６，３１４）、ならびに肺気腫（ｎ＝１，５４６）および慢性気管支炎（ｎ＝２，４５０）のＣＯＰＤ特異的診断との関連についても試験した。
【０３２４】
コホート内には、ヘテロ接合ＰＩ＊Ｚ保因者１６６９人が存在していた。ＰＩ＊Ｚのヘテロ接合は、ＡＡＴ（ｐ＝９．５７ｘ１０−５３）レベルの４６％減少に関連し、且つＡＬＴ（２％；ｐ＝７．２２ｘ１０−１５）レベル、ＡＳＴ（１．５％；３．７３ｘ１０−１８）レベル、およびＡＬＰ（５．９％；１．５６ｘ１０−２５）レベルの上昇に関連していた。ＧＧＴまたは肺活量測定との関連は全くなかった。症例／対照解析では、ＰＩ＊Ｚのヘテロ接合は、アルコール性および非アルコール性肝疾患（オッズ比［ＯＲ］２．４１、ｐ＝０．００１；ＯＲ  １．２４、ｐ＝０．０４それぞれ）、ＣＯＰＤ（ＯＲ  １．２７、ｐ＝０．００８）、ならびに気腫（ＯＲ  １．４１、ｐ＝０．０２）に関連していた。ＣＯＰＤ（ｎ＝２，００２）および肺気腫（ｎ＝７２８）の患者を肺活量測定で確認された気道閉塞症に限定すると、ＰＩ＊Ｚヘテロ接合は有意に関連したままに維持された（ＯＲ  １．４４、ｐ＝０．００６；ＯＲ＝１．７５、ｐ＝０．００５）。喘息または慢性気管支炎との関連は全くなかった。
【０３２５】
大規模な臨床ケアコホートにおいて、ＳＥＲＰＩＮＡ１  ＰＩ＊Ｚヘテロ接合は、肝臓酵素レベルの上昇、ならびにＣＯＰＤ、気腫および肝臓疾患のリスク増大と有意に関連していた。これは、ＰＩ＊Ｚヘテロ接合の臨床的疾患リスクとの関連が、ＰＩ＊Ｚ対立遺伝子集団頻度が高いことを仮定すれば重要な意味を有することを明確に実証した、最初の研究である。
【０３２６】
実施例４
初期発症の炎症性腸疾患におけるＮＯＤ２の突然変異スペクトル
クローン病（ＣＤ）または潰瘍性大腸炎（ＵＣ）として臨床的に定義される炎症性腸疾患（ＩＢＤ）は、遺伝的に感受性の宿主において胃腸管の慢性炎症に帰結する。ＩＢＤは２０〜２９歳時に診断されるのがごく一般的であるが、とりわけ小児発症ＩＢＤは、腸の狭窄、肛門周囲疾患、発育障害の障害が生じて従来の治療が奏効しない確率が高まりつつあり、重篤とされている。ＧＷＡＳは、成人においてＩＢＤ感受性および進行に関連する１６３の遺伝子座を識別した。これらのうち、２（ＮＯＤ２）遺伝子を含むヌクレオチド結合およびオリゴマー化ドメインは、これまで成人ＣＤに関連して最初に且つ最も多く重複された遺伝子である。しかしながら、小児発症ＩＢＤにおけるその役割は十分には理解されていない。
【０３２７】
小児発症ＩＢＤ（０〜１８歳）ならびに親および兄弟（存在する場合）が罹患しているかまたは罹患していない発端者１，１８３人のコホートについて全エキソームシーケンシングを行った。遺伝子識別および発見の目的に、４９２の完全なトリオに対してトリオベースの解析を行い、残りの６９１の発端者を候補遺伝子複製の目的に起用した。
【０３２８】
初期解析では、ＮＯＤ２（ＭＡＦが２％未満）において劣性化合物ヘテロ接合型またはホモ接合型バリアントを有する、１２家族が識別された。これらの希少バリアントの幾つかは、トランスにおいてより一般的な前報のＣＤ危険対立遺伝子（ＭＡＦが２％未満且つ５％超）から起こることが観察され、ＮＯＤ２バリアントの劣性遺伝について更なる発端者を調査するに至った。ＮＯＤ２  ＣＤ−リスク対立遺伝子、または全く新規のＮＯＤ２バリアントのいずれかに加えて、ＮＯＤ２  ＣＤ−リスク対立遺伝子を保有する劣性ＮＯＤ２バリアントを有する合計１０５人の発端者が識別された。次いで、エキソーム配列全体を電子カルテにリンクするＲｅｇｅｎｅｒｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｃｅｎｔｅｒ−Ｇｅｉｓｉｎｇｅｒ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｙｓｔｅｍ  ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ研究のＩＢＤ患者１，１４６人における、これら希少且つ低頻度のＮＯＤ２対立遺伝子の劣性遺伝による寄与を調査した。ここでは、この成人ＩＢＤコホートにおける症例の７％が、１４％のＣＤ症例を含むＮＯＤ２バリアントの劣性遺伝に起因する可能性があることが見い出された。これらの症例の１％は１８歳に達する前に診断を受け、早期発症ＣＤと一致していた。
【０３２９】
要約すると、小児発症ＩＢＤコホート内の発端者の９％は、ＮＯＤ２の希少および低頻度（ＭＡＦが５％未満）の有害なバリアントに対する退行性メンデリア型遺伝形質に適合する。この劣性遺伝が成人ＩＢＤコホートにおいて確証され、幾つかの早期発症ＣＤ症例が識別された。総じて、本開示の方法およびシステムを使用しての所見では、ＮＯＤ２が早発性ＩＢＤのメンデル病遺伝子として関与している。
【０３３０】
実施例５
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートにおいて非識別化されたエキソーム５１，０００中、６，０００超の家系の新規登録
家系および家族ベースの解析は、ヒト遺伝学の最前線に立ち戻るものであるが、計画中および進行中の大規模シーケンシングイニシアチブの多くは、正確な家族歴および家系記録を得ることができず、多数の強力な家族ベースの解析を除き、数十万人の非識別化された個体が確認され配列決定される。本開示の方法およびシステムは、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホート内で数万の親密な家族関係を推測でき、対応する家系を遺伝子データから直接的に再構築でき、これにより、母集団および家族解析ベースの両方の解析手法を可能にする下流の遺伝子型−表現型解析に使用可能な多くの家族関係が識別される。
【０３３１】
ＰＬＩＮＫを使用してＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホート内の全個人間のゲノムワイドのＩＢＤ比率を推定することによって、個人の４８％超が、約５，０００の完全兄弟関係、約７，０００の親子関係、および約１５，０００の第二度関係のうちの１つ以上に関与しているものと判定された。引き続いて、ＰＲＩＭＵＳを用い、２つ以上の配列された個体を含んだ６，０００超の家系が構築された。識別された最大の拡大家族に含まれる個人は、３０００人超（データセットの約６％）にも及んでいた。また、９４８のトリオを含む８２５核家族も識別することによって、トリオベースの豊富な解析セットの実行を可能にした。これらのトリオは、ＣＮＶ呼び出しの改善、化合物ヘテロ接合突然変異のフェージング（ｐｈａｓｉｎｇ）、および希少バリアントの検証に役立った。
【０３３２】
この再構築された家系データのリソースを用いて、新規／希少な集団の変異と家族性バリアントとを区別することもできるし、このリソースを活用して、集団ワイドの関連解析において過小評価されている家族内で分離している高浸透率の疾患バリアントを識別することもできる。この手法は、ＬＤＬＲにおいて新規な家族性高コレステロール血症の原因となる縦列重複を有する関連する２９個人を含む大規模な家系を対象とし、家族性大動脈瘤、心臓伝導障害、甲状腺癌、色素性緑内障、家族性高コレステロール血症を引き起こす高浸透率性メンデリアの病因バリアントを分離している関連性のある個体どうしを識別することによって、検証されてきた。
【０３３３】
方法およびシステムは、好ましい実施形態および特定の実施例に関連して記載されているが、その範囲は、記載されている特定の実施形態に限定されることを意図するものではない。この理由は、本明細書中の実施形態が、全ての点において限定的ではなく寧ろ例示的であることを意図したものであるからである。
【０３３４】
別途明記しない限り、本明細書中に記載されている方法は、その工程を特定の順序で実行することを必須としていると解釈すべきものではない。したがって、或る方法の特許請求の範囲が、実際にその工程に従うべき順序を列挙していないか、あるいは、特許請求の範囲または明細書において特定の順序に限定されることが別途明記されていない場合には、如何なる点においても、順序を推定することは決して意図されない。これは、工程の配置または操作の流れに関するロジックの問題；文法的な編成または句読法から導き出される明白な意味；本明細書中に記載されている実施形態の数またはタイプ等を解釈するための、可能な非明示的基礎に対して成り立つ。
【０３３５】
範囲または趣旨から逸脱することなしに、様々な修正を施して変更態様を作成することが可能である。他の実施形態は、本文献中に開示されている明細書および実施例を考察することによって明らかになるであろう。本明細書および実施例は、もっぱら例示を目的としたものとして見なされ、真の範囲および趣旨は下記の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図４Ｅ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６−１】
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【図１６−２】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２１Ｄ】
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【図２１Ｅ】
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【図２１Ｆ】
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【図２１Ｇ】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２２Ｄ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２３Ｃ】
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【図２３Ｄ】
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【図２３Ｅ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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【図２４Ｄ】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２５Ｃ】
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【図２５Ｄ】
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【図２５Ｅ】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０Ａ】
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【図３０Ｂ】
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【図３０Ｃ】
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【図３０Ｄ】
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【図３０Ｅ】
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【図３０Ｆ】
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【図３０Ｇ】
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【図３０Ｈ】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【配列表】
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【国際調査報告】
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