【手続補正書】
【提出日】令和3年11月18日(2021.11.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１種または複数のコラーゲン分子を操作する方法であって、
（ａ）機械学習モデルを使用して、また、１個または複数のプロセッサおよびシステムメモリを含むコンピュータシステムによって、１種または複数の標的コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度を含む、標的データのセットを得るステップであって、前記標的データのセットが、前記機械学習モデルによって、判断基準を満たす少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測され、前記機械学習モデルが、
（ｉ）複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取るステップと、
（ｉｉ）前記機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練するステップであって、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、ステップと
によって得られた、ステップと、
（ｂ）前記コンピュータシステムによって、前記標的データのセットに対応する１種または複数のコラーゲン配列を決定するステップと、
（ｃ）前記１種または複数のコラーゲン配列をコードする１種または複数のポリヌクレオチドを産生するステップと、
（ｄ）前記１種または複数のコラーゲン配列を含む１種または複数のコラーゲン分子を産生するために、タンパク質産生プラットフォームにおいて、前記１種または複数のポリヌクレオチドを発現させるステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記アミノ酸残基の頻度が、（ｉ）前記複数のコラーゲン配列におけるアミノ酸トリマーの配列内バリエーションを示す；および／または（ｉｉ）（ａ）各訓練コラーゲン配列におけるＸ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＸ位置における残基としての複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、および（ｂ）前記訓練コラーゲン配列における前記Ｘ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＹ位置における残基としての前記異なる複数のアミノ酸のそれぞれの頻度を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の異なるアミノ酸が、生物において天然に存在する２０種の標準アミノ酸を含み、必要に応じて、前記２０種の標準アミノ酸の翻訳後修飾物をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のアミノ酸が、２０種の標準アミノ酸のサブセット、および前記サブセットの翻訳後に修飾されたアミノ酸からなる、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記訓練データのセットが、（ｉ）中断されていない（Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙ）ｎ反復配列を有する主要コラーゲンドメインを使用して生成され；および／または（ｉｉ）前記複数の訓練コラーゲン配列またはその断片の長さを含む、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記アミノ酸残基の頻度が、各訓練コラーゲン配列の２個またはそれよりも多い領域におけるアミノ酸残基の頻度を含む、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記アミノ酸残基の頻度が、（ａ）各訓練コラーゲン配列の第１の領域におけるＸ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＸ位置における複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、（ｂ）各訓練コラーゲン配列の前記第１の領域におけるＸ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＹ位置における複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、（ｃ）各訓練コラーゲン配列の第２の領域における前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記Ｘ位置における前記複数の異なるアミノ酸のぞれぞれの頻度、および（ｄ）各訓練コラーゲン配列の前記第２の領域における前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記Ｙ位置における前記複数の異なるアミノ酸のぞれぞれの頻度を含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記機械学習モデルが、サポートベクターマシンを含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記サポートベクターマシンが、線形カーネルまたは非線形カーネルを有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記機械学習モデルを訓練するステップが、（ｉ）特徴空間の次元を低下させるために線形サポートベクターマシンおよびウェイトベクトル分析を適用することを含む；または（ｉｉ）特徴空間の次元を低下させるために、主成分分析を適用することを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記機械学習モデルが、ランダムフォレストモデル、ニューラルネットワークモデル、または一般線形モデルを含む、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の訓練コラーゲン配列が、複数のコラーゲン配列および／または複数のゼラチン配列を含む、請求項１〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、融解またはゲル化温度、堅さ、弾性、酸素放出速度、清澄さ、濁度、紫外線遮断または吸収、粘性、溶解度、含水量または水和、プロテアーゼに対する抵抗性、および原線維へと会合する能力からなる群から選択される、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記１種または複数のポリヌクレオチドが、組換えポリヌクレオチドおよび／または合成されたポリヌクレオチドを含む、請求項１〜１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
（ｄ）において産生された前記１種または複数のコラーゲン分子が、組換えコラーゲン分子を含む、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
（ｅ）において産生された前記１種または複数のコラーゲン分子を使用して、ゼラチン材料またはコラーゲン誘導体を製造するステップをさらに含む、請求項１〜１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
コンピュータシステムの１個または複数のプロセッサによって実行されると、前記コンピュータシステムに、１種または複数のコラーゲン分子を操作するための方法を実行させるプログラムコードを記憶する、非一時的機械可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムコードが、
複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取るためのコード、ならびに
機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練するためのコードであって、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、コード
を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
１個または複数のプロセッサ、
システムメモリ、ならびに
前記１個または複数のプロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに、１種または複数のコラーゲン分子を操作するための方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶した１個または複数のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１個または複数のプロセッサが、
複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取り、
機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練する
ように構成されており、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、１個または複数のコンピュータ可読記憶媒体
を含むコンピュータシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
一部の実装では、１個または複数のプロセッサは、機械学習モデルを使用して、１種または複数の標的コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度を含む標的データのセットであって、機械学習モデルによって、判断基準を満たす少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測される標的データのセットを決定し；標的データのセットに対応する１種または複数のコラーゲン配列を決定するようにさらに構成されている。
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
（項目１）
１種または複数のコラーゲン分子を操作する方法であって、
（ａ）機械学習モデルを使用して、また、１個または複数のプロセッサおよびシステムメモリを含むコンピュータシステムによって、１種または複数の標的コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度を含む、標的データのセットを得るステップであって、前記標的データのセットが、前記機械学習モデルによって、判断基準を満たす少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測され、前記機械学習モデルが、
（ｉ）複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取るステップと、
（ｉｉ）前記機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練するステップであって、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、ステップと
によって得られた、ステップと、
（ｂ）前記コンピュータシステムによって、前記標的データのセットに対応する１種または複数のコラーゲン配列を決定するステップと、
（ｃ）前記１種または複数のコラーゲン配列をコードする１種または複数のポリヌクレオチドを産生するステップと、
（ｄ）前記１種または複数のコラーゲン配列を含む１種または複数のコラーゲン分子を産生するために、タンパク質産生プラットフォームにおいて、前記１種または複数のポリヌクレオチドを発現させるステップと
を含む方法。
（項目２）
前記アミノ酸残基の頻度が、前記複数のコラーゲン配列におけるアミノ酸トリマーの配列内バリエーションを示す、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記アミノ酸残基の頻度が、（ａ）各訓練コラーゲン配列におけるＸ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＸ位置における残基としての複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、および（ｂ）前記訓練コラーゲン配列における前記Ｘ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＹ位置における残基としての前記異なる複数のアミノ酸のそれぞれの頻度を含む、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記複数の異なるアミノ酸が、生物において天然に存在する２０種の標準アミノ酸を含む、項目３に記載の方法。
（項目５）
前記複数のアミノ酸が、前記２０種の標準アミノ酸の翻訳後修飾物をさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記複数のアミノ酸が、２０種の標準アミノ酸のサブセット、および前記サブセットの翻訳後に修飾されたアミノ酸からなる、項目３に記載の方法。
（項目７）
前記訓練データのセットが、中断されていない（Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙ）ｎ反復配列を有する主要コラーゲンドメインを使用して生成される、項目１〜６のいずれかに記載の方法。
（項目８）
前記訓練データのセットが、前記複数の訓練コラーゲン配列またはその断片の長さを含む、項目１〜７のいずれかに記載の方法。
（項目９）
前記アミノ酸残基の頻度が、各訓練コラーゲン配列の２個またはそれよりも多い領域におけるアミノ酸残基の頻度を含む、項目１〜８のいずれかに記載の方法。
（項目１０）
前記アミノ酸残基の頻度が、（ａ）各訓練コラーゲン配列の第１の領域におけるＸ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＸ位置における複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、（ｂ）各訓練コラーゲン配列の前記第１の領域におけるＸ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＹ位置における複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、（ｃ）各訓練コラーゲン配列の第２の領域における前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記Ｘ位置における前記複数の異なるアミノ酸のぞれぞれの頻度、および（ｄ）各訓練コラーゲン配列の前記第２の領域における前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記Ｙ位置における前記複数の異なるアミノ酸のぞれぞれの頻度を含む、項目９のいずれかに記載の方法。
（項目１１）
前記機械学習モデルが、サポートベクターマシンを含む、項目１〜１０のいずれかに記載の方法。
（項目１２）
前記サポートベクターマシンが、線形カーネルを有する、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
前記サポートベクターマシンが、非線形カーネルを有する、項目１１に記載の方法。
（項目１４）
前記機械学習モデルを訓練するステップが、特徴空間の次元を低下させるために線形サポートベクターマシンおよびウェイトベクトル分析を適用することを含む、項目１１に記載の方法。
（項目１５）
前記機械学習モデルを訓練するステップが、特徴空間の次元を低下させるために、主成分分析を適用することを含む、項目１〜１４のいずれかに記載の方法。
（項目１６）
前記機械学習モデルが、ランダムフォレストモデルを含む、項目１に記載の方法。
（項目１７）
前記機械学習モデルが、ニューラルネットワークモデルを含む、項目１に記載の方法。
（項目１８）
前記機械学習モデルが、一般線形モデルを含む、項目１に記載の方法。
（項目１９）
前記複数の訓練コラーゲン配列が、複数のコラーゲン配列を含む、項目１〜１８のいずれかに記載の方法。
（項目２０）
前記複数の訓練コラーゲン配列が、複数のゼラチン配列を含む、項目１〜１８のいずれかに記載の方法。
（項目２１）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、融解またはゲル化温度、堅さ、弾性、酸素放出速度、清澄さ、濁度、紫外線遮断または吸収、粘性、溶解度、含水量または水和、プロテアーゼに対する抵抗性、および原線維へと会合する能力からなる群から選択される、項目１〜２０のいずれかに記載の方法。
（項目２２）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、２種またはそれよりも多い物理的または化学的特性を含む、項目１〜２１のいずれかに記載の方法。
（項目２３）
前記１種または複数のポリヌクレオチドが、組換えポリヌクレオチドを含む、項目１〜２１のいずれかに記載の方法。
（項目２４）
前記１種または複数のポリヌクレオチドが、合成されたポリヌクレオチドを含む、項目１〜２１のいずれかに記載の方法。
（項目２５）
（ｄ）において産生された前記１種または複数のコラーゲン分子が、組換えコラーゲン分子を含む、項目１〜２１のいずれかに記載の方法。
（項目２６）
（ｅ）において産生された前記１種または複数のコラーゲン分子を使用して、ゼラチン材料またはコラーゲン誘導体を製造するステップをさらに含む、項目１〜２５のいずれかに記載の方法。
（項目２７）
（ａ）ＤｓｂＡ、ｐｅｌＢ、ＯｍｐＡ、ＴｏｌＢ、ＭａｌＥ、ｌｐｐ、ＴｏｒＡおよびＨｙ１Ａからなる群から選択される分泌タグのアミノ酸配列；ならびに
（ｂ）複数のＸ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーであって、
（ｉ）前記Ｘ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＸ位置におけるアミノ酸が、アラニン、システイン、アスパラギン酸、グルタミン酸、フェニルアラニン、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リシン、ロイシン、メチオニン、アスパラギン、プロリン、ピロリシン、グルタミン、アルギニン、セリン、スレオニン、セレノシステイン、バリン、トリプトファン、チロシン、およびそれらから生じる翻訳後修飾物からなる群から選択され、
（ｉｉ）前記Ｘ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＹ位置におけるアミノ酸が、アラニン、システイン、アスパラギン酸、グルタミン酸、フェニルアラニン、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リシン、ロイシン、メチオニン、アスパラギン、プロリン、ピロリシン、グルタミン、アルギニン、セリン、スレオニン、セレノシステイン、バリン、トリプトファン、チロシン、およびそれらから生じる翻訳後修飾物からなる群から選択され、
（ｉｉｉ）天然に存在しないコラーゲンポリペプチドが、機械学習モデルによって、判断基準を満たす少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測された、
複数のＸ−Ｙ−Ｇｌｙトリマー
を含む、天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目２８）
ヒスチジンタグ、緑色蛍光タンパク質、プロテアーゼ切断部位およびベータ−ラクタマーゼタンパク質からなる群から選択されるアミノ酸配列をさらに含む、項目２７に記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目２９）
前記機械学習モデルが、
（ｉ）複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取るステップと、
（ｉｉ）前記機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練するステップであって、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、ステップと
によって得られた、項目２７〜２８のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３０）
前記アミノ酸残基の頻度が、（ａ）各訓練コラーゲンまたはゼラチン反復配列におけるＸ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記Ｘ位置における残基としての複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度、および（ｂ）前記訓練コラーゲンまたはゼラチン反復配列における前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記Ｙ位置における残基としての前記複数の異なるアミノ酸のそれぞれの頻度を含む、項目２９に記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３１）
前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記ＸまたはＹ位置における前記アミノ酸のうち１個または複数が、（２Ｓ，４Ｒ）−４−ヒドロキシプロリンを含む、項目２７〜３０のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３２）
前記Ｘ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーの前記ＸまたはＹ位置における前記アミノ酸が、アラニン、システイン、アスパラギン酸、グルタミン酸、フェニルアラニン、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リシン、ロイシン、メチオニン、アスパラギン、プロリン、グルタミン、アルギニン、セリン、スレオニン、バリン、トリプトファン、チロシン、およびそれらから生じる翻訳後修飾物からなる群から選択される、項目２７〜３１のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３３）
ホモマーまたはヘテロマー三重らせんを形成することができる、項目２７〜３２のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３４）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、融解またはゲル化温度を含む、項目２７〜３３のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３５）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、堅さを含む、項目２７〜３３のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３６）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、弾性を含む、項目２７〜３３のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３７）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、酸素放出速度を含む、項目２７〜３３のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３８）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、清澄さを含む、項目２７〜３３のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目３９）
前記少なくとも１種の物理的または化学的特性が、紫外線遮断または吸収を含む、項目２７〜３３のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目４０）
（ａ）前記機械学習モデルを使用して、１種または複数の標的コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度を含む、標的データのセットを得るステップであって、前記標的データのセットが、前記機械学習モデルによって、判断基準を満たす少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測される、ステップと、
（ｂ）前記標的データのセットに対応する１種または複数のコラーゲン配列を決定するステップと、
（ｃ）前記１種または複数のコラーゲン配列を含む前記天然に存在しないコラーゲンポリペプチドを産生するステップと
によって産生された、項目２７〜３９のいずれかに記載の天然に存在しないコラーゲンポリペプチド。
（項目４１）
（ａ）ＤｓｂＡ、ｐｅｌＢ、ＯｍｐＡ、ＴｏｌＢ、ＭａｌＥ、ｌｐｐ、ＴｏｒＡおよびＨｙ１Ａからなる群から選択される分泌タグのアミノ酸配列；ならびに
（ｂ）複数のＸ−Ｙ−Ｇｌｙトリマーであって、
（ｉ）前記Ｘ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＸ位置におけるアミノ酸が、アラニン、システイン、アスパラギン酸、グルタミン酸、フェニルアラニン、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リシン、ロイシン、メチオニン、アスパラギン、プロリン、ピロリシン、グルタミン、アルギニン、セリン、スレオニン、セレノシステイン、バリン、トリプトファン、チロシン、およびそれらから生じる翻訳後修飾物からなる群から選択され、
（ｉｉ）前記Ｘ−Ｙ−ＧｌｙトリマーのＹ位置におけるアミノ酸が、アラニン、システイン、アスパラギン酸、グルタミン酸、フェニルアラニン、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リシン、ロイシン、メチオニン、アスパラギン、プロリン、ピロリシン、グルタミン、アルギニン、セリン、スレオニン、セレノシステイン、バリン、トリプトファン、チロシン、およびそれらから生じる翻訳後修飾物からなる群から選択され、
（ｉｉｉ）天然に存在しないゼラチンポリペプチドが、機械学習モデルによって、判断基準を満たす少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測された、
複数のＸ−Ｙ−Ｇｌｙトリマー
を含む、天然に存在しないゼラチンポリペプチド。
（項目４２）
コンピュータシステムの１個または複数のプロセッサによって実行されると、前記コンピュータシステムに、１種または複数のコラーゲン分子を操作するための方法を実行させるプログラムコードを記憶する、非一時的機械可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムコードが、
複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取るためのコード、ならびに
機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練するためのコードであって、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、コード
を含む、コンピュータプログラム製品。
（項目４３）
前記プログラムコードが、
前記機械学習モデルを使用して、１種または複数の標的コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度を含む、標的データのセットを決定するためのコードであって、前記標的データのセットが、前記機械学習モデルによって、判断基準を満たす前記少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測される、コード、および
前記標的データのセットに対応する１種または複数のコラーゲン配列を決定するためのコード
をさらに含む、項目４２に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目４４）
１個または複数のプロセッサ、
システムメモリ、ならびに
前記１個または複数のプロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに、１種または複数のコラーゲン分子を操作するための方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を記憶した１個または複数のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１個または複数のプロセッサが、
複数の訓練コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度、および前記複数の訓練コラーゲン配列に関連する少なくとも１種の物理的または化学的特性の物理的または化学的特性データを含む訓練データのセットを受け取り、
機械学習モデルを前記訓練データのセットにフィットさせることにより、前記機械学習モデルを訓練する
ように構成されており、訓練された機械学習モデルが、入力として、検査コラーゲン配列のアミノ酸データを受け取り、前記検査コラーゲン配列に関連する前記少なくとも１種の物理的または化学的特性の、少なくとも１つの値を予測するように構成されている、１個または複数のコンピュータ可読記憶媒体
を含むコンピュータシステム。
（項目４５）
前記１個または複数のプロセッサが、
前記機械学習モデルを使用して、１種または複数の標的コラーゲン配列におけるアミノ酸残基の頻度を含む、標的データのセットであって、前記機械学習モデルによって、判断基準を満たす前記少なくとも１種の物理的または化学的特性に関連すると予測される標的データのセットを決定し、
前記標的データのセットに対応する１種または複数のコラーゲン配列を決定する
ようにさらに構成されている、項目４４に記載のコンピュータシステム。