(57)【要約】クラスタリングアプローチを適用する遺伝情報および生物学的データを評価するためのシステムおよび方法であって、これは、対立遺伝子コーリングおよび遺伝子型分類のために使用され得る。サンプルデータの統計学的解析は、種々のレベルで実施され、個々のデータポイントと選択された遺伝子型分類クラスタとを関係付けるモデルを創り出し、コール信頼性の相対的な表示を提供する。これらの方法は、様々な状況における対立遺伝子コーリングのための統合されたフレームワークを提供し、そして、これらは、種々の同定方法から取得されたデータに対して適用され得る。
2005531853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対立遺伝子分類のための方法であって、該方法は、
複数のサンプルに関する強度情報を取得する工程であって、ここで、該強度情報は、第１の対立遺伝子と関連する第１の強度成分および第２の対立遺伝子と関連する第２の強度成分を含む、工程；
複数のサンプルの各々に対する強度情報を評価して、１以上のデータクラスタを同定する工程であって、クラスタの各々は、該第１の強度成分を第２に強度成分に対して比較することによって、別個の対立遺伝子の組合せと関連付けられ、そして、部分的に決定される、工程；
選択されたサンプルが、その強度情報に基づいて特定のデータクラスタ中に存在する確率を予測する尤度モデルを生成する工程；および
該尤度モデルを該複数のサンプルの各々に対して適用して、その関連する対立遺伝子構成を決定する工程；
を包含する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルが、該尤度モデル自体における信頼性を推定し、そして選択されたサンプルおよびそのそれぞれの強度情報がどれ程該モデルに適合するかを評価するモデル適合確率評価を含む、方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルは、選択されたクラスタが、選択されたサンプルおよびそのそれぞれの強度情報を同定する確率を推定するインクラス確率評価を含む、方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルは、選択されたサンプルおよびそのそれぞれの強度情報が、割当てられたクラスタに属する確率を評価する帰納的確率評価を含む、方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記クラスタが、少なくとも３つの別個のクラスタを含み、各々のデータクラスタが異なる対立遺伝子分類と関連付けられる、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記データクラスタが、第１のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第１のクラスタ型を含む、方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、ここで、前記データクラスタが、第１のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第２のクラスタ型を含む、方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、ここで、前記データクラスタが、第２のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第３のクラスタ型を含む、方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記対立遺伝子分類が、１以上のサンプルの
変異解析を実施するために使用される、方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記対立遺伝子分類が、１以上のサンプルの
一塩基多型解析を実施するために使用される、方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、ここで、１つ以上のサンプルに対する遺伝子型が、対立遺伝子分類を実施することによって同定される、方法。
【請求項１２】
請求項１に記載の方法であって、ここで、複数のクラスタに対する強度情報が、規格化される、方法。
【請求項１３】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記複数のサンプルが少なくとも１つの「テンプレートなしコントロール」サンプルおよびサンプルのスケーリングの目的のために使用される関連する強度情報を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルが、該尤度モデルを精緻化するために反復様式で生成される、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、ここで、２回以上の反復が、精緻化された尤度モデルを生成するために使用される、方法。
【請求項１６】
請求項１４に記載の方法であって、ここで、該尤度モデルの精緻化が、アウトライアーサンプルを同定し、そして、これらのサンプルを取り除き、その後、精緻化された最尤法サンプルを生成するためにさらなる尤度モデルを生成することによって実施される、方法。
【請求項１７】
請求項１４に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルの精緻化が、データリサンプリング操作を実施する工程を包含し、ここで、前記複数のサンプルの部分集合が、その精緻化された尤度モデルを生成するために使用される、方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記強度情報の第１の強度成分および第２の強度成分が、別個のマーカーまたは標識と関連する蛍光強度を含む、方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって、ここで、各々のサンプルについての強度情報が、二重標識増幅プロトコルから得られる、方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法であって、ここで、前記二重標識増幅プロトコルが、ＴａｑｍａｎプロトコルまたはＳＮＰｌｅｘプロトコルを含む、方法。
【請求項２１】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記各々サンプルについての強度情報が、アレイベース検出プロトコルから得られる、方法。
【請求項２２】
クラスタリング解析のための方法であって、該方法は、以下：
複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、各々のデータポイントが第１の強度成分と第２の強度成分との間の関連を代表する角度値を有する、工程；
尤度モデルおよび関連するパラメータセットを生成する工程であって、ここで、該データポイントの角度値が、該尤度モデルで使用される適切なパラメータを決定する際に使用され、そして、ここで、該尤度モデルの有効性が、該尤度モデルが該データセットにおいて選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価することによって評価される、工程；
該尤度モデルを該データセットにおける複数のデータポイントに適用して、そして該データポイントを別個のクラスタにグループ分けする工程；および
別個のクラスタの各々およびその成分データポイントと選択された分類とを関連付ける工程
を包含する、方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、ここで、前記クラスタリング解析が、対立遺伝子分類で使用される、方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、ここで、前記対立遺伝子分類が、ホモ接合性対立遺伝子分類  またはヘテロ接合性対立遺伝子分類を表す別個のクラスタを同定する工程および該同定された対立遺伝子分類と特定のクラスタのデータポイントとを関連付ける工程を包含する、方法。
【請求項２５】
請求項２３に記載の方法であって、ここで、第１のホモ接合性対立遺伝子分類、第２のホモ接合性対立遺伝子分類および第１つのヘテロ接合性対立遺伝子分類に対応する少なくとも３つの別個のクラスタが存在する、方法。
【請求項２６】
請求項２２に記載の方法であって、ここで、前記クラスタリング解析が、変異解析を実施するために使用される、方法。
【請求項２７】
請求項２２に記載の方法であって、ここで、前記ラスタリング解析が、一塩基多型解析を実施するために使用される、方法。
【請求項２８】
請求項２２に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連パラメータセットが、該尤度モデル自体の信頼性を予測し、そして、選択されたデータポイントが該関連するパラメータセットを使用して該モデルにどれ程適合しているかを評価する確率評価を使用して評価される、方法。
【請求項２９】
請求項２２に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連パラメータセットが、選択されたクラスタが該クラスタに関連する選択されたデータポイントを適切に同定する確率を予測する確率評価を使用して評価される、方法。
【請求項３０】
請求項２２に記載の方法であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連パラメータセットが、選択されたデータポイントが、そのデータポイントがグループ分けされたクラスタに属する確率を予測する確率評価を使用して評価される、方法。
【請求項３１】
請求項２２に記載の方法であって、前記尤度モデルおよび関連するパラメータセットが、反復様式で生成され、ここで、１以上のデータポイントが、該モデルおよびパラメータ解析から排除され、そして第２の精緻化モデルおよびパラメータセットが、その残りのデータポイントを使用して生成される、方法。
【請求項３２】
請求項３１に記載の方法であって、ここで、前記排除されたデータポイントが、規定されたクラスタ閾値を超えて存在するアウトライアーデータポイントとを含む、方法。
【請求項３３】
請求項３１に記載の方法であって、前記モデルおよびパラメータセットに対するさらなる精緻化が、更なるデータポイントを排除することによって実施される、方法。
【請求項３４】
対立遺伝子分類のための方法であって、該方法は、以下：
少なくとも２つの成分強度値を有する複数のデータポイントの各々を含むサンプルセットを同定する工程；
該複数のデータポイントに対する成分強度値を評価して、該データポイントを、別個の対立遺伝子分類を表す１以上のデータクラスタにグループ分けする工程；
その成分強度値を使用して選択されたデータポイントのグループ分けを記述する最尤関数を生成する工程；および
該最尤関数を使用してデータポイントの各々と対立遺伝子分類とを関連付ける工程
を包含する、方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法であって、前記対立遺伝子分類がなされた信頼度を示すデータポイントの各々に対する信頼値の評価を実施する工程をさらに包含する、方法。
【請求項３６】
請求項３４に記載の方法であって、少なくとも１つのデータポイントが、前記サンプルセットから排除され、そして精緻化された最尤関数を、該サンプルセットの残りのデータポイントに基づいて生成する精緻化操作をさらに包含する、方法。
【請求項３７】
請求項３６に記載の方法であって、ここで、排除された前記少なくとも１つのデータポイントが、選択されたグループ分けの外側に存在するアウトライアーデータを含む、方法。
【請求項３８】
請求項３４に記載の方法であって、データポイントのうち少なくとも３つのグループ分けが、存在し、そして、第１のホモ接合性対立遺伝子分類、第２のホモ接合性対立遺伝子分類、および第１のヘテロ接合性対立遺伝子分類に対応する、方法。
【請求項３９】
請求項３４に記載の方法であって、ここで、前記最尤関数の有効性が、該尤度モデル自体の信頼性およびデータポイントが該モデルにどれ程適合するかということに基づいて、さらに評価される、方法。
【請求項４０】
請求項３４に記載の方法であって、ここで、前記最尤関数の有効性が、選択されたデータポイントが前記関連する対立遺伝子分類に属する確率に従って、さらに評価される、方法。
【請求項４１】
請求項３４に記載の方法であって、ここで、前記最尤関数の有効性が、選択されたクラスタが特定のデータポイントと関連する確率にしたがってさらに評価される、方法。
【請求項４２】
コンピュータ読み取り可能媒体であって、以下の工程：
複数のサンプルに関する実験情報を取得する工程であって、ここで、該実験情報は、第１の対立遺伝子と関連する第１のデータ成分および第２の対立遺伝子と関連する第２のデータ成分を含む、工程；
複数のサンプルの各々についての実験情報を評価して、１以上のデータクラスタを同定する工程であって、クラスタの各々は、部分的に該第１のデータ成分を第２にデータ成分に対して比較することによって、別個の対立遺伝子の組合せと関連付けられ、そして、部分的に決定される、工程；
選択されたサンプルが、その実験情報に基づいて特定のデータクラスタ中に存在する確率を予測する尤度モデルを生成する工程；および
該尤度モデルを該複数のサンプルの各々に対して適用して、その関連する対立遺伝子構成を決定する工程；
を、汎用コンピュータに実行させる命令をその上に記憶している、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項４３】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記第１のデータ成分および第２のデータ成分が、サンプルデータ強度情報を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４４】
請求項４３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記サンプル強度情報が、二重標識増幅プロトコルを使用してサンプルの各々を反応させた後に取得される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４５】
請求項４４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記二重標識増幅プロトコルが、ＴａｑｍａｎプロトコルまたはＳＮＰｌｅｘプロトコルを含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４６】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルが、該尤度モデル自体の信頼性を評価し、そして、選択されたサンプルおよびそのそれおぞれの実験情報が該モデルにどれ程適合するかを評価する、モデル適合確率評価を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４７】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルが、選択されたクラスタが、選択されたサンプルおよびそのそれぞれの実験情報を同定する確率を推定するインクラス確率評価を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４８】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルは、選択されたサンプルおよびそのそれぞれの実験情報が、割当てられたクラスタに属する確率を評価する帰納的確率評価を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項４９】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記データクラスタが、少なくとも３つの別個のクラスタを含み、各々のクラスタが異なる対立遺伝子分類と関連付けられる、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５０】
請求項４９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記データクラスタが、第１のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第１のクラスタ型、第１のヘテロ接合性対立遺伝子分類と関連する第２のクラスタ型、および第２のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第３のクラスタ型を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５１】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記データクラスタが、１以上のクラスタを含み、クラスタの各々が、別個の対立遺伝子分類と関連する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５２】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記工程が、前記実験情報を規格化する工程をさらに包含する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５３】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記工程が、尤度モデルを精緻化するために反復的様式でさらに動作する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５４】
請求項５３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、２回以上の反復を使用して、精緻化した尤度モデルを生成する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５５】
請求項５４に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルが、アウトライアーサンプルを同定し、そしてこれらのサンプルを取り除くことによって精緻化されて、その後、さらなる尤度モデル生成がなされる、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５６】
請求項４２に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記実験情報が、角度データを含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５７】
請求項５６に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記角度データが、データの各々に対して第１のデータ成分と第２のデータ成分とを比較することによって、生成される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５８】
請求項５６に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記角度データが、サンプルの各々に対する、第１のデータ成分と第２のデータ成分との比を反映する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項５９】
コンピュータ読み取り可能媒体であって、以下の工程：
複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、各々のデータポイントは、第１の強度成分と第２の強度成分との間の関係を表す角度値を有する、工程；
尤度モデルおよび関連するパラメータセットを生成する工程であって、ここで、前記データポイントの角度値が、該尤度モデルにおいて使用される適切なパラメータを決定する際に使用され、かつ、該尤度モデルの有効性が、該尤度モデルが該サンプルセット中の選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価することによって評価される工程；該尤度モデルを該サンプルセット中の該複数のデータポイントに適用して、別個のクラスタに該データポイントをグループ分けする工程；および
選択した分類と別個のクラスタの各々およびその成分データポイントとを関連付ける工程
を、汎用コンピュータに実行させる命令をその上に記憶している、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項６０】
請求項５９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記操作が対立遺伝子分類を実施するために使用され、ここで、前記別個のクラスタがホモ接合遺伝子分類またはヘテロ接合性対立遺伝子分類を表し、特定のクラスタのデータポイントがその対応する対立遺伝子分類と関連付けられる、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６１】
請求項６０に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、第１のホモ接合性対立遺伝子分類、第２のホモ接合性対立遺伝子分類および第１つのヘテロ接合性対立遺伝子分類に対応する少なくとも３つの別個のクラスタが存在する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６２】
請求項５９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連するパラメータセットが、該尤度モデル自体の信頼性を評価しそして選択されたデータポイントが該関連するパラメータセットを使用して該モデルにどれ程適合しているかを評価する確率評価を使用して評価される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６３】
請求項５９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連するパラメータセットが、選択されたクラスタが該クラスタと関連する選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価する確率評価を使用して評価される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６４】
請求項５９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連するパラメータセットが、選択されたデータポイントがそれがグループ分けされたクラスタに属する確率を評価する確率評価を使用して評価される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６５】
請求項５９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記尤度モデルおよび関連するパラメータセットが、反復様式で生成され、ここで、１以上のデータポイントが該モデルおよびパラメータ解析から排除され、そして精緻化された第２のモデルおよびパラメータセットが、その残りのデータポイントを使用して生成される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６６】
コンピュータ読み取り可能媒体であって、以下の工程：
複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、データポイントの各々が少なくとも２つの成分実験値を含む工程；
該複数のデータポイントについての成分実験値を評価して、該データポイントを別個の対立遺伝子分類を表す１以上のデータクラスタにグループ分けする工程；
その成分実験値を使用して選択されたデータポイントのグループ分けを記述する最尤関数を生成する工程；および
該最尤関数を使用してデータポイントの各々と対立遺伝子分類を関連付ける工程
を、汎用コンピュータに実行させる命令をその上に記憶している、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項６７】
請求項６６に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記工程が、前記対立遺伝子分類がなされた信頼度を示すデータポイントの各々に対する信頼値評価を実施する工程をさらに包含する、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６８】
請求項６６に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記工程が、精緻化操作をさらに包含し、ここで、少なくとも１つのデータポイントが、サンプルセットから排除され、そして、精緻化された最尤関数が、該サンプルセットの残りのデータポイントに基づいて生成される、コンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項６９】
対立遺伝子分類を実施するためのコンピュータに基づくシステムであって、
該システムは、
データベース；および
プログラム；
を備え、
該データベースは、複数のサンプルについての実験情報を記憶するためのデータベースであって、該実験情報は、各々のサンプルの対立遺伝子構成を反映し；
該プログラムは、以下の操作：
該データベースから複数のサンプルについての実験情報を検索する工程であって、ここで、該実験情報は、第１の対立遺伝子と関連する第１のデータ成分および第２の対立遺伝子と関連する第２のデータ成分を含む、工程；
複数のサンプルの各々に対する実験情報評価して１以上のデータクラスタを同定する工程であって、各々のクラスタは、該実験成分に対して第１の実験成分を比較することによって、別個の対立遺伝子構成と関連付けられそして部分的に決定される工程；
該尤度モデル自体の信頼性、ならびに選択されたサンプルおよびそのそれぞれの実験情報が該モデルにどの程度適合するかということを評価するモデル適合確率評価を含む尤度モデルを生成する工程であって、該モデルは、選択されたサンプルがその実験情報に基づいて特定のデータクラスタと関連付けられる確率を予測するためにさらに使用される、工程；ならびに
該尤度モデルを該複数のサンプルの各々に適用してその関連する対立遺伝子構成を決定する工程
を実行する、
システム。
【請求項７０】
請求項６９に記載のシステムであって、前記第１のデータ成分および第２のデータ成分は、サンプル強度データ情報を含む、システム。
【請求項７１】
請求項６９に記載のシステムであって、ここで、前記尤度モデルが、選択されたクラスタが、選択されたサンプルおよびそのそれぞれの実験情報を同定する確率を推定するインクラス確率評価を含む、システム。
【請求項７２】
請求項６９に記載のシステムであって、ここで、前記尤度モデルは、複数の選択されたサンプルおよびそのそれぞれの実験情報が、割当てられたクラスタに属する確率を評価する帰納的確率評価を含む、システム。
【請求項７３】
請求項６９に記載のシステムであって、ここで、前記データクラスタが、少なくとも３つの別個のクラスタを含み、各々のクラスタが異なる対立遺伝子分類と関連付けられる、システム。
【請求項７４】
請求項７３に記載のシステムであって、ここで、前記データクラスタが、第１のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第１のクラスタ型、第１のヘテロ接合性対立遺伝子分類と関連する第２のクラスタ型、および第２のホモ接合性対立遺伝子分類と関連する第３のクラスタ型を含む、システム。
【請求項７５】
請求項６９に記載のシステムであって、ここで、前記プログラムが、前記実験情報を規格化するためにさらに動作する、システム。
【請求項７６】
請求項６９に記載のシステムであって、ここで、前記プログラムが、前記尤度モデルを精緻化するために反復様式でさらに動作する、システム。
【請求項７７】
請求項７６に記載のシステムであって、ここで、２回以上の反復が使用されて、精緻化された尤度モデルを生成する、システム。
【請求項７８】
請求項７６に記載のシステムであって、ここで、前記プログラムが、さらなる尤度モデル生成の前に、アウトライアーサンプルを同定して、そして、これらのサンプル取り除くことによって尤度モデルを精緻化し、その精緻化された尤度モデルを生成する、システム。
【請求項７９】
請求項６９に記載のシステムであって、前記実験情報が、サンプルの各々に対する、前記第１のデータ成分と第２のデータ成分を比較することによって生成された角度データを含む、システム。
【請求項８０】
対立遺伝子分類を実施するためのコンピュータに基づくシステムであって、
該システムは
データベース；および
プログラム；
を備え、
該データベースは、複数のサンプルについての実験情報を記憶するためのデータベースであって、該実験情報は、各々のサンプルの対立遺伝子構成を反映し；
該プログラムは、以下の操作：
複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、各々データポイントは、第１の強度成分と第２の強度成分との間の関連を示す角度値を有する、工程；
尤度モデルおよび関連するパラメータセットを生成する工程であって、ここで、該データポイントの角度値が、該尤度モデルにおいて使用される適切なパラメータを決定する際に使用され、そして、該尤度モデルの有効性が、該尤度モデルが、サンプルセットにおける選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価することによって評価する、工程；
該尤度モデルを該サンプルセット中の複数のデータポイントに対して適用し、そして、該データポイントを別個のクラスタにグループ分けする工程；および
別個のクラスタ各々およびその成分データポイントと選択された分類とを関連付ける工程
を実施する、システム。
【請求項８１】
請求項８０に記載のシステムであって、前記クラスタリング解析が、ホモ接合性対立遺伝子分類またはヘテロ接合性対立遺伝子分類を表す別個のクラスタを同定する工程および該同定された対立遺伝子分類と特定のクラスタのデータポイントとを関連付ける工程による対立遺伝子分類において使用される、システム。
【請求項８２】
請求項８１に記載のシステムであって、ここで、第１のホモ接合性対立遺伝子分類、第２のホモ接合性対立遺伝子分類および第１のヘテロ接合性対立遺伝子分類に対応する少なくとも３つの別個のクラスタが存在する、システム。
【請求項８３】
請求項８０に記載のシステムであって、ここで、前記尤度モデルおよび関連パラメータセットが、該尤度モデル自体の信頼性を予測し、そして、どれ程選択されたデータポイントが、該関連するパラメータセットを使用して該モデルに適合するかを評価する確率評価を使用して評価される、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（背景）
（分野）
本教示は、概して、遺伝解析の分野に関し、そして、より具体的には、データクラスタリングアプローチを使用する生物学的情報の解析のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連技術の記載）
クラスタ解析は、データにおける相関およびパターンを同定するために頻繁に使用される解析パラダイムである。生物学的研究および遺伝学的研究の状況において、クラスタリングアプローチは、対立遺伝子分類および遺伝子配列バリエーション（挿入、欠失、制限酵素断片長多型（「ＲＦＬＰ」）、ショートタンデムリピート多型（ＳＴＲＰ）、および一塩基多型（「ＳＮＰ」）を含む）の解析の目的のために使用され得る。概して、クラスタリングアプローチは、選択したサンプルセットから、データポイントを他のデータポイントに関連付けることによってデータポイントを分類することを試みる。例えば、例示的なＳＮＰ解析において、蛍光プローブは、多数のサンプルに対する増幅産物の生成において使用され得る。サンプルの各々対する蛍光値が、定量化され、次いで、２次元グラフまたは散布図（スキャタープロット）上にセット全体の蛍光値をプロットすることによって互いの蛍光値に関して分類される。この様式でプロットされると、それらのデータが、遺伝子型にしたがって別個のグループ（群）へと集合する傾向があることが観察され得る。この情報を使用して、人間である観察者は、データの種々のグループ分けまたはクラスタを識別し得、そして、データが存在するクラスタにしたがって個々のデータポイントを分類して選択したサンプルについての遺伝子型を決定し得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
生物学的データのクラスタリング解析のための多くの従来型の方法を妨げている重大な制限のうちの１つは、サンプルセットのサイズが増大するにしたがって、ますます、そのクラスタリング解析が、解析を実施するために多大な時間と労力を費やすものとなることである。この問題は、実験のデータポイントが単一のクラスタと容易に関連づけられ得ず、そして、結果として、自動クラスタリングツールの開発が、それらのツールがこのようなデータポイントを解析することができないことに起因して著しく妨げられ得る場合に悪化する。これらの制限を克服するために、大規模なサンプルセットを解析するのに必要とされるレベルのスループットが可能な計算機解析のための、迅速で、信頼性が高く、そして、教師なし型（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ）である方法を開発することが所望される。さらに、サンプルセット中の他のデータポイントに対して、その特徴があいまいであるかまたは特徴付けるのが困難であるデータポイントを分類し得る解析アプローチを提供することが所望される。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
（要旨）
種々の実施形態において、本教示は、クラスタに基づく解析に対して基礎となる統計学的モデルを開発することによって、対立遺伝子分類および遺伝子型分類を実行するためのシステムおよび方法を記載する。これらのクラスタに基づく解析に対して、データポイントの各々に関する誤った情報が、そのデータポイントが属する統計的に妥当なクラスタまたはクラスを決定するのに使用される。この統計学的モデルは、そのモデル自体と関連する確率、個々のデータポイント、およびそれらのデータポイントから形成されるクラスタに分解され得る複合解析を実装（インプリメント）する。概して、この対立遺伝子分類法は、生の入力値とは別にサンプルセットについて必要とされる知識が比較的少ない教師なし型の様式（例えば、必須のトレーニングデータがなんら必要でない場合）で作動し得る。
【０００５】
１つの局面において、本教示は、対立遺伝子分類のための方法を記載し、この方法は、以下の（ａ）〜（ｄ）の工程を包含する：（ａ）複数のサンプルに関する強度情報を取得する工程であって、ここで、この強度情報は、第１の対立遺伝子と関連する第１の強度成分および第２の対立遺伝子と関連する第２の強度成分を含む、工程；（ｂ）複数のサンプルの各々に対する強度情報を評価して１以上のデータクラスタを同定する工程であって、クラスタの各々は、該第１の強度成分を第２の強度成分に対して比較することによって、別個の対立遺伝子の組合せと関連付けられ、そして、部分的に決定される、工程；（ｃ）選択されたサンプルが、その強度情報に基づいて特定のデータクラスタ中に存在する確率を予測する尤度モデルを生成する工程；および（ｄ）上記の尤度モデルを上記の複数のサンプルに対して適用して、その関連する対立遺伝子構成を決定する工程。
【０００６】
別の局面において、本発明の教示は、クラスタリング解析のための方法を記載し、この方法は、以下の（ａ）〜（ｄ）の工程を包含する：（ａ）複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、各々のデータポイントが第１の強度成分と第２の強度成分との間の関連を代表する角度値を有する、工程；（ｂ）尤度モデルおよび関連するパラメータセットを生成する工程であって、ここで、そのデータポイントの角度値が、上記尤度モデルで使用される適切なパラメータを決定する際に使用され、そして、ここで、その尤度モデルの有効性が、その尤度モデルがそのデータセットにおいて選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価することによって評価される、工程；（ｃ）その尤度モデルを該データセットにおける複数のデータポイントに適用して、そして該データポイントを別個のクラスタにグループ分けする工程；および（ｄ）別個のクラスタの各々およびその成分データポイントと選択された分類とを関連付ける工程。
【０００７】
なお別の局面において、本発明の教示は、対立遺伝子分類のための方法を記載し、この方法は、以下の（ａ）〜（ｄ）の工程を包含する：（ａ）少なくとも２つの成分強度値を有する複数のデータポイントの各々を含むサンプルセットを同定する工程；（ｂ）その複数のデータポイントに対する成分強度値を評価して、そのデータポイントを、別個の対立遺伝子分類を表す１以上のデータクラスタにグループ分けする工程；（ｃ）その成分強度値を使用して選択されたデータポイントのグループ分けを記述する最尤関数を生成する工程；および（ｄ）その最尤関数を使用してデータポイントの各々と対立遺伝子分類とを関連付ける工程。
【０００８】
別の実施形態において、本発明の教示は、コンピュータ読み取り可能媒体を記載する。このコンピュータ読み取り可能媒体は、以下の工程：（ａ）複数のサンプルに関する実験情報を取得する工程であって、ここで、その実験情報は、第１の対立遺伝子と関連する第１のデータ成分および第２の対立遺伝子と関連する第２のデータ成分を含む、工程；（ｂ）複数のサンプルの各々についての実験情報を評価して、１以上のデータクラスタを同定する工程であって、クラスタの各々は、第１のデータ成分を第２のデータ成分に対して比較することによって、別個の対立遺伝子の組合せと関連付けられ、そして、部分的に決定される、工程；（ｃ）選択されたサンプルが、その実験情報に基づいて特定のデータクラスタ中に存在する確率を予測する尤度モデルを生成する工程；および（ｄ）該尤度モデルを該複数のサンプルの各々に対して適用して、その関連する対立遺伝子構成を決定する工程を、汎用コンピュータに実施させる命令をその上に備えている。
【０００９】
なお別の実施形態において、本発明の教示は、コンピュータ読み取り可能媒体を記載し、このコンピュータ読み取り可能媒体は、以下の工程：（ａ）複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、各々のデータポイントは、第１の強度成分と第２の強度成分との間の関係を表す角度値を有する、工程；（ｂ）尤度モデルおよび関連するパラメータセットを生成する工程であって、ここで、上記データポイントの角度値が、その尤度モデルにおいて使用される適切なパラメータを決定する際に使用され、かつ、その尤度モデルの有効性が、その尤度モデルがそのサンプルセット中の選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価することによって評価される工程；（ｃ）その尤度モデルをそのサンプルセット中のその複数のデータポイントに適用して、別個のクラスタにそのデータポイントをグループ分けする工程；および（ｄ）選択した分類と別個のクラスタの各々およびその成分データポイントとを関連付ける工程を、汎用コンピュータに実行させる命令がその上に記憶されている。
【００１０】
別の局面において、本発明の教示は、コンピュータ読み取り可能媒体を記載し、このコンピュータ読み取り可能媒体に、以下の工程：（ａ）複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、データポイントの各々が少なくとも２つの成分実験値を含む工程；（ｂ）その複数のデータポイントについての成分実験値を評価して、そのデータポイントを別個の対立遺伝子分類を表す１以上のデータクラスタにグループ分けする工程；（ｃ）その成分実験値を使用して選択されたデータポイントのグループ分けを記述する最尤関数を生成する工程；および（ｄ）その最尤関数を使用してデータポイントの各々と対立遺伝子分類を関連付ける工程を、汎用コンピュータに実行させる命令が記憶されている。
【００１１】
なおさらなる局面において、本発明の教示は、対立遺伝子分類を実行するためのコンピュータに基づくシステムを記載する。このシステムは、データベース；およびプログラムを備え、そのデータベースは、複数のサンプルについての実験情報を記憶するためのデータベースであって、その実験情報は、各々のサンプルの対立遺伝子構成を反映し；そのプログラムは、以下の操作（ａ）〜（ｄ）を実行する：（ａ）そのデータベースから複数のサンプルについての実験情報を検索する工程であって、ここで、その実験情報は、第１の対立遺伝子と関連する第１のデータ成分および第２の対立遺伝子と関連する第２のデータ成分を含む、工程；（ｂ）複数のサンプルの各々に対する実験情報評価して１以上のデータクラスタを同定する工程であって、各々のクラスタは、その実験成分に対して第１の実験成分を比較することによって、別個の対立遺伝子構成と関連付けられそして部分的に決定される工程；（ｃ）その尤度モデル自体の信頼性を見積もり、そして選択されたサンプルおよびそのそれぞれの実験情報がそのモデルにどの程度適合するかということを評価するモデル適合確率評価を含む尤度モデルを生成する工程であって、そのモデルは、選択されたサンプルがその実験情報に基づいて特定のデータクラスタと関連付けられる確率を予測するためにさらに使用される、工程；ならびに（ｄ）その尤度モデルをその複数のサンプルの各々に適用してその関連する対立遺伝子構成を決定する工程。
【００１２】
別の実施形態において、本発明の教示は、対立遺伝子分類のためのコンピュータに基づくシステムを記載する。このシステムは、データベース；およびプログラムを備え、そのデータベースは、複数のサンプルについての実験情報を記憶するためのデータベースであって、その実験情報は、各々のサンプルの対立遺伝子構成を反映し；そのプログラムは、以下の操作を実行する：（ａ）複数のデータポイントを含むサンプルセットを同定する工程であって、各々データポイントは、第１の強度成分と第２の強度成分との間の関連を示す角度値を有する、工程；（ｂ）尤度モデルおよび関連するパラメータセットを生成する工程であって、ここで、そのデータポイントの角度値が、その尤度モデルにおいて使用される適切なパラメータを決定する際に使用され、そして、その尤度モデルの有効性が、その尤度モデルが、サンプルセットにおける選択されたデータポイントを適切に同定する確率を評価することによって評価する、工程；（ｃ）その尤度モデルをそのサンプルセット中の複数のデータポイントに対して適用し、そして、そのデータポイントを別個のクラスタにグループ分けする工程；および（ｄ）別個のクラスタ各々およびその成分データポイントと選択された分類とを関連付ける工程。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
（特定の実施形態の詳細な説明）
本発明の教示は、遺伝情報および生物学的データを評価するために使用され得るクラスタリングアプローチを記載する。１つの局面において、これらの方法は、コンピュータ処理による解析プラットフォームまたはソフトウェアアプリケーションに適用され得、ここで、そのデータ解析は、実質的に自動処理様式で実施される。自動処理データ解析のための機構を提供することによって、本発明の教示は、一般的に人間の監視者が個々のデータポイントを評価することを必要とする従来型の方法の多くの制限を効果的に取り扱う。さらに、本明細書に記載の方法は、大規模なサンプルセットにおける解析の速度および精度を改善し得、それによって、ハイスループット用途における解析の効率を改善し得る。
【００１４】
種々の実施形態において、本発明の教示はまた、データポイントを分類するのに曖昧であるかまたは困難性のあるサンプルセットを評価するのに使用され得る。この特徴は、１以上のクラスタの境界の外またはその境界上にあるデータポイントを分類するのに特に有用である。曖昧なデータポイントは、従来型のクラスタリングアプローチにおいて重大な問題を提示する。なぜなら、これらの分類は、「誤った呼び出し」（ｍｉｓｃａｌｌｉｎｇ）による尤度の増大を受けやすく、これによって、データポイントの不適切な同定結果または誤ったクラスタとの関連付け（すなわち、そのデータポイントは、実際のところはそのクラスタに属さない）を生じる。
【００１５】
特定の実施形態において、本発明の教示は、種々の異なる生物学的データ解析および遺伝データ解析のアプリケーションと連動して、動作するように適合され得、ここで、クラスタリング解析は、サンプルセットを形成する複数のデータポイントの間の関係を解くのに使用される。クラスタリング解析が使用され得る１つの例示的なアプリケーションは、ＳＮＰの位置づけまたは同定およびサンプル遺伝子型分類に関連して使用され得る。
【００１６】
ＳＮＰは、天然に存在するヌクレオチド配列バリエーションの数個の型のうちの１つを表し、そして、詳細なＳＮＰ解析がヌクレオチド配列バリエーションと疾患または他の状態との間の関係を研究する際に有用であり得ると一般的には考えられている。現在、ヒトゲノムにおいて同定された３００万を超える推定ＳＮＰが存在し、そして、これらの推定ＳＮＰに確証を与え、かつ、これらを表現型および疾患と関連付けることは、多くの研究者の目的とするところである。この目的を満す際の１つの課題は、多くの例で注意深く研究者が調査および解釈がすることが求められ得る大規模な遺伝子型データを、研究者が生成および解析することが必要であるということである。
【００１７】
ＳＮＰを位置づけ得るかまたは同定し得る多くの解析方法が、開発されてきた。１つの例示的な方法としては、各々プローブが異なる対立遺伝子について特異的な別個のマーカーまたはレポータ色素を含む蛍光プローブの対を使用するサンプル増幅が挙げられる。増幅の間に、このサンプルは、その特定の対立遺伝子構成に従って標識され、そして、この得られた生成物の蛍光特性が、評価され、そのサンプルが第１の対立遺伝子にとってホモ接合性（例えば、Ａ／Ａ）、第２の対立遺伝子にとってホモ接合性対立遺伝子（例えば、Ａ／Ｂ）またはヘテロ接合性対立遺伝子の組合せ（Ｂ／Ｂ）であるかを決定付けられ得る。ホモ接合性サンプルは、一方または他方のマーカー型における度合いの増加した蛍光を提示する傾向があり、ここで、反対のマーカーからの観察される蛍光の量は、有意に減少するかまたは完全に存在しない。逆に、両方の対立遺伝子に関してヘテロ接合性のサンプルは、両方のマーカーから生じる相当の度合いの蛍光を提示する。この方法の市販される実装形態は、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ製のＴａｑｍａｎプラットフォームであり、これは、各々の増幅されたサンプルの蛍光をモニターおよび記録するためにＡｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ製のＰｒｉｓｍ  ７７００および７９００ＨＴ配列検出システムを利用する。
【００１８】
図１Ａ〜Ｄは、上記の原理に従って取得され得る例示的なサンプルセットを示す。複数のサンプルについての増幅産物からの蛍光データが、互いに関して評価される。図１Ａにおいて、スキャッタープロット１００を使用して、複数のデータポイントについて取得した生の蛍光強度データを視覚化し得る。この表示１００において、ｘ軸１０５が、第１のマーカー（赤の強度）に関する蛍光強度に関連し、ｙ軸１１０が、第２のマーカー（緑の強度）についての蛍光強度を表す。従って、各データポイントは、測定された蛍光強度値に基づく他のデータポイントに関してプロットされ得る。
【００１９】
サンプルセット内の個々のサンプルの対立遺伝子分類は、全サンプルセットについての測定された蛍光値を、別の値に関して評価することによって達成され得る。スキャッタープロット１００による例示的なデータの視覚化は、データポイントが、別の集団１１５、１２０、１２５にクラスター化する傾向があることを示す。これらの集団１１５、１２０、１２５は、さらに、示されるような、特定の対立遺伝子の組成または遺伝子型に関連し得、第１の集団１１５は、［Ａ／Ａ］のホモ接合性対立遺伝子組成を有するサンプルを表す。第２の集団１２０は、［Ａ／Ｂ］のヘテロ接合性対立遺伝子組成を有するサンプルを表す。第３の集団１２５は、［Ｂ／Ｂ］のホモ接合性対立遺伝子組成を有するサンプルを表す。
【００２０】
上記の例は、３つの別個のクラスターを形成するサンプルセットを例示するが、サンプルセットが、この数のみを満たす必要はないことが理解される。従って、サンプルセットは、解析されるデータの性質および型に依存して、より多いかまたはより少ないクラスターを含み得る。
【００２１】
選択されたサンプルセットについて、代表的な１つ以上の周辺性または外側のデータポイント１３０が存在する。このデータポイントの観察される蛍光特性は、データポイント１３０が関連付けられる主な集団１１５、１２０、１２５の特性では、あまり明白には確立され得ない。従来の解析アプローチを使用して、これらの曖昧な（ａｍｂｉｇｕｏｕｓ）または外側のデータポイント１３０の適切な対立遺伝子組成は、比較的高い程度の確実性または正確性で決定することが困難であり得るか、または、不可能であり得る。さらに、クラスター化解析に従来の自動化方法を使用する場合、曖昧なデータポイントは、名を誤る頻度が増加する傾向にあり、研究者が見直すために警告を与えられるか、または、解析から完全に除外され得る。種々の実施形態において、本教示は、曖昧なデータポイントを評価および分類する能力を改善し、それによって、同定の信頼性を高め、自動化サンプル同定を改善し、かつ、エラーを減らす。
【００２２】
図１Ｂは、蛍光強度データが、対数関数スキャッタープロット１５０のようにプロットされる、別の例示的なサンプルセットを示す。このグラフ１５０から示されるように、既知のホモ接合性およびヘテロ接合性の対立遺伝子に対応する３つの別個の集団１５５、１６０、１６５が、観察できる。データポイント解像能の曖昧さが、ホモ接合性集団１５５の１つとヘテロ接合性集団１６０の１つとの間の重なり境界１７０として、このグラフによりさらに示される。ここで、各集団１５５、１６０、１６５は、容易に解像され得ず、従って、画像および自動化対立遺伝子認識方法を一様に妨げる。本明細書中以下でより詳細に記載されるように、本教示は、サンプルセットのデータポイントの解像を助け、かつ、対立遺伝子分類および遺伝子型の特定のための手段を提供するデータ分類方法を適用することによって、この強力な解析上の問題に取り組む。
【００２３】
種々の実施形態において、データのグループ化は、プロトタイプの角の発生に関する操作を含み得る。この角を使用して、所定のサンプルセットにおいて、１つのクラスターを特徴付け、別のクラスターから識別し得る。図１Ｃの例示的なスキャッタープロット１７３に示されるように、対立遺伝子集団の各クラスターは、選択されたクラスターの特定の特性に基づく別個の角度値（ａｎｇｕｌａｒ  ｖａｌｕｅ）１７５、１８０、１８５に関し得る。例えば、角度値１７５は、クラスター内に含まれるデータポイントについての蛍光強度比の平均（ａｖｅｒａｇｅ  ｏｒ  ｍｅａｎ）を評価し、得られた値をスキャッタープロット１７３内の選択された起源（ｏｒｉｇｉｎ）１９０と関連付けることによって、ホモ接合性クラスター［Ａ／Ａ］について決定され得る。同様に、角度値１８０および１８５は、対応するヘテロ接合性［Ａ／Ｂ］集団およびホモ接合性［Ｂ／Ｂ］集団に基づいて、同じ様式で決定され得る。本明細書中以下でより詳細に記載されるように、角度値の決定は、簡便な平均を表し、これにより、サンプルセットのデータポイントが、互いに関して評価され得、そして、これらの値は、入力パラメータとしてクラスター解析方法において利用され得、続いて、対立遺伝子分類操作の間に操作される。
【００２４】
角度値の決定はまた、選択された集団内の各データポイントまで及び得、その結果は、適切なクラスターまたは集団境界を確立すると評価され得る。例えば、図１Ｄの例示的な極性プロット１９１に示されるように、各データポイントについての強度値１９２が、角度値１９４の関数としてプロットされ得、クラスター解析を容易にする。続いて、信頼性境界１９６が、本明細書中に記載される方法に基づいて決定され得、個々のデータポイントを特定の対立遺伝子集団と関連付けるのを補助する。
【００２５】
図２は、本教示に従うＳＮＰ解析のための汎用の方法２００を例示する。１つの局面において、方法２００は、状態２０５において、複数のデータポイント（各々が、関連する成分マーカー、すなわち、色素強度値（例えば、赤および緑の蛍光強度）を有する）を含むサンプルセット情報の取得から開始する。方法２００は、種々の異なる供給源から取得されたデータ（例えば、二重標識増幅反応（例えば、Ｔａｑｍａｎ）から取得されたデータ、ならびに、アレイに基づく検出アプローチおよび観察可能な特性（蛍光、放射活性、可視光の検出が挙げられる）の差異に基づいて対立遺伝子を識別するように設計された他の方法および他のアプローチ）と組み合せて操作し得る。種々の実施形態において、各データポイントは、少なくとも２つの特性または特徴（例えば、二色蛍光）を保有し、これは、対立遺伝子組成間を識別するための基礎として使用され得る。
【００２６】
データの取得２０５の後、規準化、スケーリングまたは前処理工程２１０が実施されて、サンプルセットの生データ値を所望のように改変し得る。この工程は、バックグラウンド蛍光を補正する工程、データを選択された範囲にスケーリングする工程、データを標準的な形式に合うように調整する工程、または、データをその後の処理および解析に受け入れられる形式にする他のこのような操作を包含し得る。
【００２７】
１つの局面において、この工程２１０は、マーカーまたは色素の補正ルーチン（ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｒｏｕｔｉｎｅ）を包含し、ここで、１つのサンプルまたはサンプル間について取得された強度測定値（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）が評価される。強度の間の実質的な差異は、サンプルデータが、同一のスケール内になく、強度間の変化が、その後のクラスター化解析に影響を及ぼすのに十分であり得ることを示し得る。実質的なサンプル強度差異が解析に与え得る強力な影響を減少するために、マーカーまたは色素の補正因子が推定され、クラスター化解析が行われる前にデータに適用され得る。
【００２８】
さらに、クラスター化解析の前に、ノイズ補正ルーチンが、強度データに適用され、結果として生じる解析の質を改善し得る。１つの局面において、望ましくないノイズの増幅が、検出機構を使用して回避され得、この機構において、データは、まず、単一のクラスターが存在するか否かを決定するために評価される。この例において、特定のマーカーまたは色素の補正が、前処理（プレプロセシング）工程２１０の間に排除され、これにより、そうでなければ、結果として生じる解析に悪影響を及ぼし得るノイズの望ましくない増加を回避し得る。
【００２９】
他の実施形態において、起源規準化関数（ｏｒｉｇｉｎ  ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が、前処理工程２１０の間に適用され得る。１つの局面において、起源規準化関数は、１つ以上のコントロールサンプル（例えば、鋳型なしコントロール−ＮＴＣ）に関連する強度測定値を使用する。コントロールサンプルの１つの目的は、各マーカーまたは色素についての蛍光のバックグラウンドレベルを決定するための手段を提供することである。この情報を使用して、起源規準化関数が、観察されたバックグラウンドを考慮するために、データの強度値を調整し得る。１つの局面において、この様式でのデータの規準化を使用して、起源の位置に依存する各サンプルの角測定値を調整し得る。さらに、複数のコントロールサンプルが存在する場合、起源は、コントロールサンプルのメジアンを取り、そして、それに応じてデータについての角度値を調節することによって決定され得る。従って、コントロールサンプルが存在しないか、または、サンプルセットの部分である場合、起源規準化関数は、参照起源を確立して、各データポイントについての角測定値の決定を可能にし得る。１つの局面において、規準化した起源は、比較的低い蛍光強度を有する単離されたデータサンプル（例えば、タスクにかけられていないＮＴＣ）を検索することによって同定され得る。
【００３０】
上記の説明から、結果として生じる成果を改善するために、クラスター化解析の前に、多数の操作がサンプルセットのデータに対して行われ得ることが理解される。クラスター化解析の前のデータ処理に対する種々のアプローチ（蛍光強度の調整、サンプルデータ表示の変化（例えば、対数値の決定および角度値の算出を含む数学的操作）、または、研究者により所望される他のデータ操作を含む）が可能であること想到される。よって、以下に記載されるクラスター化解析アプローチと組み合せて使用されるこのようなこれらの操作は、本教示の他の実施形態ではないとみなされるべきである。
【００３１】
状態２１０におけるサンプルセットが適切に調整されると、ＭＬデータモデルは、状態２１５において、得られたデータポイント値のいくつかまたはすべてに基づいて生成される。このＭＬデータモデルは、最尤法アプローチを用いてクラスターモデルパラメータの推定を行う統計学的モデルである。一般に、別個のＭＬデータモデルを、各々のサンプルについて展開して、選択されたサンプルセットの個々の、かつ、ユニークな特性を正確に反映させるが、所定のＭＬデータモデルは、一旦作成されると、１またはそれより多いサンプルセットに適用され得ることが理解される。以下により詳細に記載するように、このＭＬデータモデルは、いくつかのデータポイントの観点から統計学的確率を評価し、そして結果を組み合わせてそのサンプルセットにおいて各々のサンプルについて対立遺伝子の組成をより性格に同定するために用いられ得るモデルを得ることによって、既存のクラスタリングアプローチを改善する。
【００３２】
一旦ＭＬデータモデルが展開されると、このモデルを、状態２２０におけるサンプルセットのデータポイントに適用して、選択されたデータポイントについて適切な対立遺伝子の組成を決定するための手段を提供する。以前に記載されるように、この方法２００の１つの所望の特徴は、対立遺伝子の同定が、コンピュータ方法に適合され得、そして研究者の入力または解釈をほとんどまたは全く必要としないことができ、他方で、対立遺伝子の呼び出しの精度を比較的高度の保つ実質的に自動化された様式で行われ得ることである。従って、解析の結果が状態２２５における研究者により出力され得、そして他の操作（例えば、生成する品質の値および／または信頼性スコア）が実行され得る。得られた情報は、以下の解析においてさらなる処理および利用するために二次的に適用されるように渡され得る。
【００３３】
種々の実施形態において、他のデータ型／表現を、上記強度情報とともにまたはその代わりに用いることができる。例えば、対立遺伝子の同定ルーチンにおいて用いられるデータは、エミッションおよび登録データを含み得、ここで、各々の信号は、ピーク高さおよび／またはピーク面積によって特徴付けられ得る。この情報は、データ分類の目的で尤度モデルを展開するために、強度データと同様の様式で用いられ得る。
【００３４】
さらに、多重の特徴（例えば、強度、ピーク高さおよび／またはピーク面積）が互いに組み合わされて用いられて尤度モデルを展開する複合方法が展開され得ることが理解される。これらの特徴は、独立の尤度モデルを展開するためにさらに用いられ得、このモデルは、ついで、他の可能性のあるモデルに対して改善された結果を生成する候補となる尤度モデルを同定するために評価される。尤度モデルを展開するために用いられる特徴は、互いに関連しても関連していなくてもよく、そして研究者によって所望される多数の様式で処理／表現され得る。
【００３５】
種々の実施形態において、対立遺伝子分類に用いられるデータは、コンセンサスベースの値を表し得、ここで、２またはそれより多いデータポイントに対応する情報が組み合わされ得る（例えば、二連または複製の凝集（ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ））。例えば、アレイに基づく解析方法において、類似のサンプル組成に関する複数のデータポイントの平均を取って、コンセンサス値を生成し得、次いでこれを本開示に従って対立遺伝子分類に用いる。１つの局面において、凝集されたデータは、随伴する誤差の推定を含み得、そして異常値データが無視され得る。同様に、他の統計学的操作およびデータ組み合わせが、対立遺伝子分類のための入力データを生成するためのこれらおよび他の解析手法について、企図され得る。
【００３６】
なおさらなる実施形態において、対立遺伝子分類に用いられるデータは、随伴する不確定性、分散または許容範囲の情報（例えば、誤差バーまたは品質値）を含み得る。この情報は、適用され得るもとになるデータと共に用いられ得、そして最尤法の等式の展開および評価において得られ得る。さらに、既知の組成を有するトレーニングデータセットが尤度モデル形成方法に適用されて、適切な尤度モデルを生成および確認する監視（ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ）方法が展開され得る。
【００３７】
上記から、本教示の対立遺伝子の決定方法は、多くの異なるデータタイプおよびデータ調製方法を用いて作動すると構成され得ると理解される。その結果、強度情報の以下に記載する使用（対立遺伝子分類方法に対する入力データタイプなど）は、その性質として例示である解釈されるべきであり、そして限定すると解釈されるべきではない。
【００３８】
図３は、データ分類についての方法３００を例示する。ここで、このデータ分類は、最尤法解析アプローチおよびモデル精密化ルーチンを組み込んで、改善された対立遺伝子の同定を達成する。上記図２との関連で以前に記載されるように、方法３００によって使用される出力情報は、各々のデータポイントについての蛍光データ強度およびＮＴＣ指数を含み得、これらを用いて、バックグラウンドの決定およびリサンプリングにおいて使用されるデータ強度を同定することができる。さらに、ＮＴＣ情報または他のアプローチを用いて入力データ強度を正規化またはスケーリング（ｓｃａｌｅｉｎｇ）することができる。
【００３９】
状態３０５において、入力データは、モデルパラメータ推定関数において用いられ、ここで、予備モデルが、新規統計学的解析パラダイムに適用されるように入力データに基づいて展開される。このパラダイムは、対立遺伝子分類および遺伝子型分類に関する種々の特徴および仮説を考慮する。本明細書以下に詳述するように、このサンプルセットのデータポイントは、最尤法解析に供される。この解析は、サンプルセットに存在するクラスターの数を同定する工程；各々のクラスターの平均、分散または標準偏差を決定する工程；およびこの対立遺伝子の頻度を推定する工程を包含する。
【００４０】
１つの局面において、本開示の対立遺伝子分類の方法は、データ誤差または信頼性の推定および伝搬（ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）が処理される様式に基づくクラスタリング解析についての多くの従来の方法とは異なる。代表的に誤差または信頼性の推定を追跡し、そして実際の対立遺伝子の分類の下流にあるこの情報を利用する従来の方法とは異なり、本開示は、誤差の重み付けクラスタリングアプローチを組み込み、ここで、誤差または信頼性の推定は、分類プロセスを通じてこの情報を伝搬させることによって、クラスターまたはデータのグループ分けにおいて用いられる。
【００４１】
本開示の別の識別性のある特徴は、アプリオリ同定アプローチの適用である。ここで、種々のパラメータがモデルの一部として特定され、そして既知データ値を用いてモデルを試験してモデルから得られた結果値が期待された結果を生成するかどうかを決定するクラスターモデルが提唱される。１つの局面において、既知データ値をモデルの出力と適切に関連付ける適切な最尤法式は、以下のクラスタリング解析のための適切な式であるとみなす。別の観点から考慮すると、「アプリオリ」モデルは、個々のデータポイントを、推定のクラスターモデルに対して試験して、そしてその誤差情報を評価して、特定の推定上のクラスターにおける、選択されたデータポイントの包含が統計学的に有効な結果を生成しているかどうかを評価することによって、クラスター同定およびデータ分類において誤差情報を用いることができる。
【００４２】
上記「アプリオリ」アプローチに基づいて、状態３０５におけるモデルパラメータ推定は、以下の規則に従って行って、推定上の最尤法関数を生成する。
【００４３】
（１）まず、サンプルセットにおける各々のデータクラスターを、互いに独立し、各々が単一の分散に従うとみなす。データのこの評価によって、確率密度関数ｐ（ｓ）が生成され、ここで、全体の分散は、以下の式によって定義される混合分散である。
【００４４】
【数１】
2005531853.tif 000003
【００４５】
この式において、Ｐ（Ｃｉ）は各々のクラスターの「アプリオリ」確率を表し、ｐｉ（ｓ）は、クラスターＣｉについての確率密度関数を表し、ここで、ｓは、選択されたサンプルのデータポイントを示す。
【００４６】
（２）対立遺伝子分類において、クラスターの各々は二項分布（例えば、ハーディ−ワインベルク平衡）に従う傾向にあり、ここで、相対的に大きな集団は、最小のサンプリング誤差を保証し、独立した対立遺伝子の頻度を伴うと仮定される。第一の対立遺伝子「Ａ」が「ｐ」であり、そして第二の対立遺伝子「Ｂ」が「ｑ」であると仮定すると、一般に、これは、（ｐ＋ｑ）＝１（例えば、確率の合計＝１）であり、そして１−ｑ＝ｐであると考える。
【００４７】
結果として、３つのクラスター（２つのホモ接合性［Ａ／Ａ］および［Ｂ／Ｂ］、ならびに１つの接合性［Ａ／Ｂ］）の分布に関連する対立遺伝子の頻度は、以下の式のよって定義され得る：
式２：p2(AA)+2pq(AB)+q2(BB)= 1
この方程式は、２つの対立遺伝子について確率の分布が、対立遺伝子の確率の二乗に等しいである、すなわち
(p(A)＋q(B))2=p2(ＡＡ)＋2pq(AB)＋q2(BB)
という観察に基づいて生成され得る。
【００４８】
あるいは、対立遺伝子の頻度に等しい特定の対立遺伝子を生成する確率は、例示的にパネットのスクエアによって表１によって示されるように図示され得、これは、ｐ２（ＡＡ）＋２ｐｑ（ＡＢ）＋ｑ２（ＢＢ）として合算され得る。
【００４９】
（表１）
【００５０】
【表１】
2005531853.tif 000004
【００５１】
（３）各々のクラスターにおけるデータポイントについての角度を計算するにおいて、条件付ガウス分布は、以下の式に従う：
【００５２】
【数３】
2005531853.tif 000005
【００５３】
この式において、
【００５４】
【数３Ａ】
2005531853.tif 000006
【００５５】
はクラスターＣ１の平均角度を示し、σｉ，ｒは、観察された強度ｒに対して反比例するパラメータを示す。
【００５６】
（４）種々のサンプルセットにおいて、識別されたクラスターまたはデータグループ分けの１つに明瞭に入る傾向のないアウトライヤーデータポイントが存在し得ることが観察される。１つの局面では、本教示による対立遺伝子分類および遺伝子型決定は、アウトライヤー検出のための知識を基礎にした手段を提供する。
【００５７】
前述の原理に基づき、選択されたサンプルセットについて、最大尤度（ＭＬ）基準を用い、サンプルセット中のデータポイントの結合確率密度関数として規定される可能性関数でモデルパラメーターを推定する。この可能性関数は以下のように表され得る：
【００５８】
【数４】
2005531853.tif 000007
【００５９】
この式において、ｘｎ、ｎ＝１、・・・Ｎは、すべてのＮサンプルを示し、すべてのサンプルが独立であると考えられる場合、以下の可能性関数を生じる：
【００６０】
【数５】
2005531853.tif 000008
【００６１】
状態３０５におけるパラメーターの最大尤度推定は、従って、上記で示された可能性関数を最大にすることにより得られ得る。
【００６２】
図３を再び参照して、状態３０５中の適切なパラメーターセットを識別し、この方法３００は状態３１０に進行し、そこで、データ分類が上記可能性関数によって提供される統計学的モデルを基に生じる。１つの局面では、ベイズの分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）アプローチを採用して対立遺伝子呼び出し操作を実施する（例えば、選択されたデータポイントを、ホモ接合性またはヘテロ接合性クラスターの１つと関連付ける）。簡潔に記載すれば、この分類器アプローチは、帰納的確率解析を使用し、これは、データモデルを確率し、そして各選択されたデータポイントが確率モデルに基づくクラスターに属する確率を決定する。一般に、このアプローチは、逆の条件的論理を適用し、選択されたデータポイントがどのクラスターに属するかに関する推定を行い（最大の帰納的確率）、そして、その使用が本明細書で以下により詳細に説明される、以下の規則を基準にした決定等式によってモデル化され得る。
【００６３】
【数６】
2005531853.tif 000009
【００６４】
状態３１０におけるデータ分類の次に、この方法３００は状態３１５に進行し、ここで、信頼値が、サンプルセット中のデータポイントについて評価される。種々の実施形態において、信頼値が決定される統計学的フレームワークは、いくつかの推定された統計学的確率（例えば、個々のデータポイント確率に基づく確率関数）の組み合わせに基づく。信頼値決定のこの様式は、トレーニングデータセット、データモデル、および神経ネットワークアプローチに依存する従来法が区別され、各データポイントに対する対立遺伝子呼び出し信頼の比較的高い質の推定を達成する。この状態３１５の間に、さらなる計算がまた実施され得、これには、可能なアウトライヤーを確率すること、および選択されたサンプルセット（例えば、プレートまたはアレイスコア）に対する全体のサンプルスコアを算出することを含む。
【００６５】
一般に、本教示による信頼値決定は、結合確率解析に従い、ここで、統計学的評価は、種々の実験パラメーターおよび解析パラメーターの関数として実施され、これらは、次いで組み合わされ、各データポイントに対する信頼値を生成する。例えば、対立遺伝子分類では、信頼値決定は、以下のレベルにおける組合せ統計学的解析を含み得る：（ａ）可能性関数またはモデルそれ自身、（ｂ）データクラスター、および（ｃ）サンプルデータ。信頼値決定のさらなる詳細は、以下に図４と組合せて記載される。
【００６６】
種々の実施形態において、前述のステップは、サンプルセットのデータポイントの第１のパス解析を表し、そしてラベルを支援し、そして互いに対するデータポイントの構造または配置を決定する情報の最初の基礎を提供する。さらに、この第１のパス解析は、引き続くパスにおいてモデルを再定式化する目的のために識別され得るアウトライヤーデータポイントを検出することを支援する。
【００６７】
予備的または「第１のパス」のデータ分類を実施して、この方法３００は、分岐状態３２０に到達し、ここで、このデータは状態３２５で出力され得るか、あるいは、それに代わって、モデルのさらなる洗練が起こる。種々の実施形態において、１つ以上の「洗練パス」が、データを分類するために用いられたモデルを洗練するために作成され得る。一般に、わずか１つの洗練パスは、モデル特徴を有意に改良し、サンプルセットのための対立遺伝子分類の全体の正確さを増加する。
【００６８】
モデル精緻化は状態３３０で進行し得、ここで、「アウトライヤーデータ」が検出される。アウトライヤーデータは、単一クラスターの限界内に一般に入らないようなデータポイントを反映し、そしてそれ故、分類することが困難であり得る。アウトライヤーデータを構成するものの決定は柔軟に規定され、そして、例えば、各データポイントに対する強度または角度値の統計学的解析に基づき得る。閾値を超えるデータポイントは、例えば、クラスターに対する平均値によって規定され、解析から排除され得、そして次いで残りのデータポイントを用いて状態３３５中の再サンプリングセットを規定し得る。
【００６９】
この再サンプリングセットは、次いで、状態３０５における入力として用いられ、モデルパラメーター推定の次のラウンドを実施し、そして上記のように、データが分類され、そして信頼値が算出される。本教示の１つの望ましい特徴は、サンプルセットの現存するデータポイントを用いてさらなるトレーニングデータなくしてモデル精緻化により増加した分類正確度を提供する能力である。
【００７０】
種々の実施形態において、例えば、アレイに基づく対立遺伝子解析では、モデル精緻化は、存在し得るＮＴＣを検出または識別することをさらに含み得る（状態３５０）。上記のようなデータ正規化またはスケーリングで先には利用されなかったようなＮＴＣと関連する情報は、状態３３５における再サンプリングで用いられ得る。例えば、ＮＴＣは、分類の質を改良するために、各データポイントおよびクラスターについて角度測定がなされる新規起源を規定するために用いられ得る。
【００７１】
第２（または第３、第４など）のパスデータ解析の後、出力遺伝子型および品質値は、状態３２５で分与され得る。種々の実施形態において、出力データは、検査のためにユーザーに提示されるデータベースまたはその他の記憶手段に保存され得るか、またはさらなる後プロセッシングのための別の適用または器具に向け直す。例えば、データ出力は、低品質データポイント、悪いサンプル、または誤った稼動を識別するフィルターリングルーチンに供され得る。前述の解析方法と組合せて用いられるこれらおよびその他の後プロセッシングルーチンが考慮されるべきであり、本教示のその他の実施形態である。
【００７２】
当業者に認識されるように、可能性等式を洗練するため、および対立遺伝子分類を実施するために用いられる繰り返しの数は、必ずしも厳格である必要はない。特定の状況では、単一パスデータ解析が、良好な予測品質の可能性等式を生成するために十分であり得る。その他の例では、可能性等式開発は、望ましくは、前述のステップの複数繰り返しに亘って生じ得る。さらに、これらステップの順序は、本教示の範囲から逸脱することなく所望により改変され得ることが認識される。例えば、モデル精緻化３２０のための決定は、信頼値決定３１５に先行し得る。さらに、その他のステップがこの方法３００中に含まれ得、例えば、サンプルデータ積分またはコンセンサス決定を含むデータプロセッシングステップは、データ再サンプリング３３５後に生じる。結果として、対立遺伝子決定のための方法に対するこれらおよびその他の改変は、本教示であり、別の実施形態であると考えられる。
【００７３】
種々の実施形態において、このデータ再サンプリングステップ３３５は、サンプルセット中のデータポイントの数を減少または増加するために用いられ得る。例えば、アウトライヤーデータを棄てることに加えて、データ再サンプリングは、可能性等式決定の第１の繰り返しを通過した入力サンプル情報の基礎に、さらなるデータポイントを生成し得る。このアプローチは、エラー、不確実性、またはその他の情報を基に重み付けられ得、可能性等式の特定のタイプまたはその質の開発をスキュー、方向付け、または嗜好し得る。
【００７４】
１つの局面では、エラー決定アプローチが、この対立遺伝子決定方法中に取り込まれ得、ここで、各対立遺伝子呼び出しは、対応するエラーまたは不確定値と関連し得る。この不確定値は、エラー伝播方法によってさらに決定され得、ここで、この対立遺伝子呼び出し中の不確定値は、上記可能性等式決定の１つ以上の繰り返しに亘ってモニターされる。このエラー情報は、可能性算出で用いられた実験クラスターモデルに対し、理論エラーモデリングプロセス（例えば、ショットノイズ）およびモデル適合（例えば、χ２乗）を通じて伝播したエラー情報に対応し得る。
【００７５】
図４は、データポイント評価のために組合せた統計学的解析４０５の確率コンポーネントを示す。このモデルは、３つの確率コンポーネントＰＭ４１０、ＰＰ４１５、およびＰＣ４２０を含み、ここで、ＰＭ４１０はモデル適合確率解析を表し、ＰＰ４１５は選択されたクラスターに対する帰納的確率解析を表し、そしてＰＣ４２０は選択されたデータポイントに対するクラスター適合確率解析を表す。このモデル適合確率ＰＭ４１０は、この可能性モデルそれ自身の信頼性を推定するために用いられ得、そして一般に、ウェルサンプルポイントがこのモデルに如何に適合し得るかを測定し；帰納的確率ＰＰ４１５は、推定モデルが与えられる場合、選択されたデータポイントが、指定された対立遺伝子または遺伝子型クラスターＣに属する確率を推定するために用いられ得；そしてインクラス確率ＰＣ４２０は、特定モデル中のクラスターが与えられる場合、選択されたクラスターが、特定のデータポイントを生成し得る確率を推定するために用いられ得る。
【００７６】
次いで、これらの確率の積が、データポイント「ｓ」が選択されたシステムによって生成される指定された遺伝子型を有する複合確率を得るためにとられ得る（例えば、遺伝子型決定の決定の正確さを記載した結合確率）。この複合確率を表す等式は以下で与えられる：
【００７７】
【数８】
2005531853.tif 000010
【００７８】
この推定されたモデルを基礎として用い、帰納的確率ＰＰ４１５が相対的に高い程度の正確さで算出され得、モデル適合確率ＰＭ４１０およびインクラス確率ＰＣ４２０は、モデル適合の規定に一部基づいて主体的に推定される。さらに、知覚された信頼値は、一般に、決定の確率に関連していること（これは必ずしも同一である必要はない）、そしてその結果、この知覚された信頼性は、決定の確率の実験的関数として設定され得ることに注目すべきである。一緒に考慮して、確率の複合関数が、等式によって記載される信頼値ｃｖを形成する。
【００７９】
【数９】
2005531853.tif 000011
【００８０】
各構成要素の確率４１０、４１５、４２０および複合的な解析４０５へのこれらの適用の詳細は、より詳細に本明細書中の以下に記載される。
【００８１】
帰納的確率Ｐｐ
帰納的確率の計算は一般的に、選択されたデータポイントが他のクラスターに対して選択されたクラスター内に一致する確率がいくらであるかを確立することを試みる。先述の通り、帰納的確率は、条件ＣＪにより反映される推定統計モデルに基づく特定のクラスターに従属する選択されたデータポイント「ｘ」の可能性を示す。統計モデルが推定された場合、帰納的確率は、ベイズアプローチを使用することにより計算され得る。どのような帰納的確率が、ベイズ決定理論に適用され得るかについての更なる詳細について、読者は、Ｄｕｄａ，Ｒ．およびＨａｒｔ，Ｐ．；‘‘Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｃｅｎｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ’’；Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ；Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ；１９７３を参照する。一つの局面において、帰納的確率は、以下の公式：
【００８２】
【数１０】
2005531853.tif 000012
【００８３】
に従って決定され得る。
【００８４】
これらの公式において、アプリオリ確率Ｐ（Ｃｊ）は、大きい対立遺伝子頻度をｐ、および小さい対立遺伝子頻度をｑ＝１−ｐと、仮定することによる対立遺伝子頻度から誘導され得る。これから、アプリオリ確率は：
【００８５】
【数１１】
2005531853.tif 000013
【００８６】
として、決定され得る。
【００８７】
これらの公式によるとＰ（Ｃ１）は、多数のホモ接合ＳＮＰ（例えば、［Ａ／Ａ］）有する確率を示し、Ｐ（Ｃ２）は、ヘテロ接合ＳＮＰ（例えば、［Ａ／Ｂ］）有する確率を示し、およびＰ（Ｃ３）は、少数のホモ接合ＳＮＰ（例えば、［Ｂ／Ｂ］）有する確率を示す。
【００８８】
モデル適合の確率
一つの局面において、データポイントの解析は、モデル適合の観点から検討され得、この検討の適用は一般的に全てのデータポイントに影響を及ぼす。この確率は、どのような良い適合が、データポイントとモデルとの間にあるのかを推定することを試みる。モデル適合の確率は、モデル適合の測定として尤度関数を使用することにより決定され得、および公式：
【００８９】
【数１４】
2005531853.tif 000014
【００９０】
により定義される。
この公式において、ｘｎ，ｎ＝１，．．．，Ｎは、サンプルセット内のデータポイントの代理である。帰納的確率自体の分布を観察することは、モデル適合についての情報を与え得、モデル適合の確率は、尤度関数および公式：
【００９１】
【数１５】
2005531853.tif 000015
【００９２】
に従って計算され得る帰納的確率または全てのデータポイントの分布の関数として定義され得る。
【００９３】
インクラス確率ＰＣ
一般的に、「インクラス確率」は、所定のデータポイントが、推定モデルが与える割り当てられた遺伝子型クラスにより生じる確率を反映し得る。この確率解析は、クラスター（例えば、クラスターの中対境界）内の選択されたデータポイントのポジションまたはロケーションを検討する。この確率は、ポイントとモデルの平均角度との間の角度の差およびデータポイントとモデルの平均強度との間の強度の差の両者から、推定され得る。一つの局面において、確率の推定は、公式：
【００９４】
【数１６】
2005531853.tif 000016
【００９５】
により、定義される極性の領域（例えば、角度−強度の領域）における分離可能な二次元のガウス関数から算定される。
【００９６】
公式において、ｒは、平均的なモデル強度を示しているｒｍを伴うデータポイント強度を示し、θは、平均的なモデル角度を示しているθｍを伴うサンプルポイントの角度を示し、σｒおよびσθは、強度および角度それぞれに対する標準偏差を示し、そしてｋは、信頼値のスケールに使用される倍率である。
【００９７】
この公式に従うと、第一のガウス関数は、強度の分布を示すために使用される第二のガウス関数を伴うクラスター内における角度の分布を示すために使用され得る。さらに、強度および角度に対する平均および標準偏差は、クラスターに割り当てられるデータポイントから計算され得る。
【００９８】
図５は、ガウス関数のためのパラメーターが、クラスターに割り振られたデータポイントから推定される角度空間（ａｎｇｌｅ  ｓｐａｃｅ）において示された典型的なガウス関数５００を例示する。先述の通り、角度の測定された標準偏差は、結果としてもたらされた確率の推定値５０５を較正するために、選択された係数によりスケーリングされ得る。例えば、スケール係数ｋは、４σθの角度の差がおよそ９６．５％の確率（Ｐ−ｖａｌｕｅ）を生じるように設定され得る。この様式におけるスケーリングは、信頼値の閾値がおよそ９５％に設定された場合、関連するクラスターにおける平均値から４σθ以内のデータポイントを含むために使用され得る。このようなスケーリングは、データ解析の間の異なる程度の選択性および感受性を得るため様々な異なる値に対して行われ得ると理解される。同様のガウス関数およびスケーリング方法がまた、サンプルセットのデータポイントについての強度の値に適用され得る（図示せず）。
【００９９】
前述より、本明細書中に記載される方法は、具体的な適用に由来する知識と組み合わせたクラスター形成のアプローチを基にした統計学的なモデルを使用する対立遺伝子コーリング（ａｌｌｅｌｅ  ｃａｌｌｉｎｇ）および遺伝子型の同定のための方法を提供する。これらの方法は、多くの異なる条件における対立遺伝子コーリングのための統一の枠組みを提供し、および様々な同定の方法論（例えば、Ｔａｑｍａｎベースのアプローチ、アレイに基づく同定スキームおよびキャピラリー電気泳動のデータ（例えば、ＳＭＰｌｅｘデータ）を含む）から得られたデータに適用され得る。さらに、エラー推定値を作成するために使用される様々なエラー伝搬（ｅｒｒｏｒ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）方法および前述の様々な同定の方法論に由来する信頼値が、解析および対立遺伝子コーリングの前にクラスター形成法のための入力に使用され得る。その上、これらの方法の原理および構造は、異なる適用に対しても一般に同様に残存する一方で、様々な方法のパラメーターおよび閾値は、他の条件において使用するため方法の柔軟性を改良するように、適用において使用されるデータの特定の特徴に従って調節され得る。
【０１００】
モデル開発の可能性のための上記の解析方法に加えて、他のモデル適合方法が、対立遺伝子クラスター形成のアプローチに代えてまたは関連して使用され得る。例えば、カイ二乗適合アプローチ、Ｋ−平均値クラスター形成、機械学習のアプローチ、およびニューラルネットワークが、データ評価および対立遺伝子決定のための適切な尤度方程式を開発するために使用され得る。その上、クラスター化の信頼度は、同定されたクラスターの特徴（例えば、中心／境界）が容認可能である確率を評価するために選択した尤度モデルおよび公知のサンプルセットを使用することによって評価され得る。この「確かさのチェック（ｓａｎｉｔｙ  ｃｈｅｃｋ）」の一つの機能は、選択した尤度機能が、適切なまたは予期したクラスターを伴う選択したデータポイントおよび関連する対立遺伝子のコールに関連するか否かを評価するためのものである。
【０１０１】
図６は、本明細書で教示する対立遺伝子の分類アプローチに適用するアレイに基づく解析のための典型的な方法６００を例示する。様々な実施形態において、この方法６００は、単一の登録およびサンプルの同定操作を伴う状態６０５において開始する。一般的に、アレイに関連するシグナルは、特定のサンプル組成に関連し得る既知の位置を有する。そのためＳＮＰ解析において使用されるアレイについてアレイ上の異なる位置から生じるシグナルは、対応するＳＮＰ成分とそれぞれ関連し得る。一つの局面において、解読ファイルまたはシグナル／サンプルの同定マスクは、アレイを解析するに際して使用するための適切な関係を生じるように使用され得る。
【０１０２】
続く、状態６１０において、アレイ上の特定の位置に関連するシグナルは、定量され得る。特定の実施形態において、複製は凝集性のものであり得、ならびにエラー推定値は、さらなる解析のため伝播するエラーの集合体を伴い実施され得る。
【０１０３】
状態６１５において、エラー訂正のルーチンは、コントロールシグナルの情報、予期される分布適合、ノーマライゼーション、およびさらに処理するためアレイのデータを処理するために設計された他の操作の解析を含み得るものを使用し得る。
【０１０４】
まとめると、状態６２０において、前述の情報は、次いで入力として使用され得、ならびに前述の対立遺伝子分類方法と同時に使用され得、そして次いで研究者に対して示され得または他の適用もしくは機器による後処理のための準備され得る。
【０１０５】
図７は、前述の方法に従い対立遺伝子の分類を実施するために使用され得る、典型的なシステム７００を例示する。一つの局面において、サンプル処理のコンポーネント７０５は、サンプルの処理およびデータ収集に関連する操作を行うための手段を提供し得る。これらの操作には、例えば、適切なマーカーまたは標識の存在下で、サンプルを標識する、増幅するおよび／または反応させる；適切な解析用の基質または培地にサンプルを曝す；および、対立遺伝子の分類方法のため入力データとして与えられるサンプルからのシグナルまたは放射を検出する、ことが含まれ得る。これらの操作に関連し得る機器には、アレイ解析機器、シークエンシング機器、蛍光シグナル検出機器、サーマルサイクラー、およびサンプル処理およびデータ収集に使用する他のこのような機器が、含まれるがこれらに限定はされない。
【０１０６】
サンプル処理のコンポーネント７０５により与えられる生データは、続いてデータ保存のコンポーネント７１５に保存され得る。このコンポーネント７１５は、例えば、ハードディスクドライブ、テープドライブ、光学記憶装置媒体、ランダムアクセスメモリ、読み出し専用メモリー、プログラマブルフラッシュメモリー装置、および他のコンピューターまたは電子部品を含む、データおよび情報の保存のために設計された任意の様々なタイプの装置を含み得る。さらに、サンプル処理のコンポーネント７０５から得られたデータおよび情報は、データベース、スプレッドシート、もしくは他の適切なデータ構造、データ保存オブジェクト、またはデータ保存コンポーネント７１５と関連して機能するアプリケーション内に、保存および体系付けされ得る。
【０１０７】
様々な実施形態において、データ解析コンポーネント７１０は、システム７００内に提示され得る。このコンポーネント７１０は、サンプル処理のコンポーネント７０５またはデータ保存コンポーネント７１５から、データおよび情報を得るための機能性を有する。データ解析コンポーネント７１０はさらに、前述の対立遺伝子の分類方法の実施のハードウェアまたはソフトウェアを提供し得る。一つの局面において、データ解析コンポーネント７１０は、入力データを受けるために設定され、ならびにデータ保存コンポーネント７１５内に保存され得る、またはディスプレイ端末７２０を介して研究者に直接的に表示され得る対立遺伝子の分類または遺伝子型同定の情報を含む処理したデータを返し得る。
【０１０８】
前述のコンポーネント７０５、７１０、７１５、７２０の各機能性は、単一のハードウェア装置へまたは一以上の別個の装置へと統合され得る。これらの装置はさらに、研究者により望まれるような装置間の情報伝達およびデータの移動を容易にするネットワークの接続性を有し得る。本明細書で教示する対立遺伝子の分類方法を実施する多数の適切なハードウェアおよびソフトウェアの構造は、各これらの構造が、本明細書で教示する他の実施形態についても検討すべく、開発され得ることが理解される。
【０１０９】
本発明の上に開示した実施形態は、上に開示した実施形態に適用するように、発明の基礎的な新しい特徴を見せ、記述し、および指摘したが、例示した装置、システム、および／または方法の詳細な形式内で様々な省略、代替、ならびに変更が、本発明の範囲から逸脱することなく、当業者によりなされ得ることが理解される。したがって、本発明の範囲は、先述の明細書に限定すべきではなく、添付された特許請求の範囲により定義されるべきである。
【０１１０】
この明細書内で触れた全ての出版物および特許出願は、本発明に関する当業者の技術のレベルを示す。全ての出版物および特許出願は、各それぞれの出版物または特許出願が、参考文献により援用されるために明確におよび個々に示されるごとく同程度まで参考として、本明細書中に援用される。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１−１】図１Ａは、複数のデータポイントに対して得られた生の蛍光強度データのスキャタープロット（散布図）である。図１Ｂは、蛍光強度データが、対数関数スキャタープロットとしてプロットされた例示的なサンプルセットである。図１Ｃは、クラスタまたは対立遺伝子グループ分けの各々が、別個の角度値と関連付けられるスキャタープロットである。図１Ｄは、角度値の関数としてプロットされた複数のデータポイントに対する強度値に対する例示的な極座標プロットである。
【図１−２】図１−２は、図１−１のつづきである。
【図２】図２は、一塩基多型解析について一般化された方法である。
【図３】図３は、最尤法解析アプローチを取り込むデータ分類のための方法である。
【図４】図４は、データ分類のための複合確率解析（ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ａｎａｌｙｓｉｓ）の成分を例示するブロック図である。
【図５】図５は、クラスタ解析において使用した例示的な角度空間のガウス関数である。
【図６】図６は、最尤法解析アプローチを組み込んだアレイに基づく解析のための方法である。
【図７】図７は、対立遺伝子分類を実施するための例示的なシステムである。
【図１−１】
2005531853.tif 000017
【図２】
2005531853.tif 000018
【図５】
2005531853.tif 000019
【図６】
2005531853.tif 000020
【図７】
2005531853.tif 000021
【図１−２】
2005531853.tif 000022
【図３】
2005531853.tif 000023
【図４】
2005531853.tif 000024
【国際調査報告】
2005531853.tif 000025
2005531853.tif 000026
2005531853.tif 000027