(57)【要約】【課題】遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理を提供する。【解決手段】本明細書では、胎児中の胎児期遺伝子の変動（例えば、染色体の異数性、微小重複または微小欠失）の存在または非存在を決定するための方法であって、ここでは、一部および／または全部において、核酸配列に従って決定が下される、方法を提供する。一部の実施形態では、核酸配列を、妊娠中の雌から得られた試料（例えば、妊娠中の雌の血液）から得る。また、本明細書では、改善されたデータ操作法、ならびにシステム、装置およびモジュールも提供し、これらは一部の実施形態では、本明細書に記載する方法を実施する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
明細書に記載の発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１３年５月２４日に出願され、遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理というタイトルであり、発明者としてZeljko  Dzakulaらが挙げられ、代理人整理番号SEQ-6068-PVが指定されている、米国仮特許出願第６１／８２７，３８５号の利益を請求する。本出願は、２０１２年１１月５日に出願され、遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理というタイトルであり、発明者としてCosmin  Deciu、Zeljko  Dzakula、Mathias  EhrichおよびSung  Kimが挙げられ、代理人整理番号SEQ-6034-CTtが指定されている、米国特許出願第１３／６６９，１３６号に関連し、この出願は、２０１２年１０月５日に出願され、遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理というタイトルであり、発明者としてCosmin  Deciu、Zeljko  Dzakula、Mathias  EhrichおよびSung  Kimが挙げられ、代理人整理番号SEQ-6034-PCが指定されている、国際ＰＣＴ出願PCT/US2012/059123の継続であり、この出願は、（ｉ）２０１２年１０月４日に出願され、遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理というタイトルであり、発明者としてCosmin  Deciu、Zeljko  Dzakula、Mathias  EhrichおよびSung  Kimが挙げられ、代理人整理番号SEQ-6034-PV3が指定されている、米国仮特許出願第６１／７０９，８９９号の利益を請求し、（ｉｉ）２０１２年６月２２日に出願され、遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理というタイトルであり、発明者としてZeljko  DzakulaおよびMathias  Ehrichが挙げられ、代理人整理番号SEQ-6034-PV2が指定されている、米国仮特許出願第６１／６６３，４７７号の利益を請求し、（ｉｉｉ）２０１１年１０月６日に出願され、遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理というタイトルであり、発明者としてZeljko  DzakulaおよびMathias  Ehrichが挙げられ、代理人整理番号SEQ-6034-PVが指定されている、米国仮特許出願第６１／５４４，２５１号の利益を請求する。前述の出願、本文、表および図面を含むすべての内容は、参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本明細書において提供する技術は一部分、遺伝子の変動を非侵襲性に評価するための方法、処理（ｐｒｏｃｅｓｓ）および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
生きている生物（例えば、動物、植物および微生物）ならびに遺伝情報を複製するその他の形態（例えば、ウイルス）の遺伝情報は、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）またはリボ核酸（ＲＮＡ）中にコードされる。遺伝情報は連続的なヌクレオチドまたは改変ヌクレオチドであり、これらは化学的なまたは仮定上の核酸の一次構造を示す。ヒトの場合、完全なゲノムは、２４本の染色体上に位置する約３０，０００個の遺伝子を含有する（Ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ、Ｔ．Ｓｔｒａｃｈａｎ、ＢＩＯＳ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、１９９２年を参照されたい）。各遺伝子が特定のタンパク質をコードし、該タンパク質は、生きている細胞内で転写および翻訳を経て発現した後、特定の生化学的機能を果たす。
【０００４】
多くの医学的状態が、１つまたは複数の遺伝子の変動により引き起こされる。特定の遺伝子の変動が医学的状態を引き起こし、これらとして、例えば、血友病、サラセミア、デュシェンヌ型筋ジストロフィー（ＤＭＤ）、ハンチントン病（ＨＤ）、アルツハイマー病および嚢胞性線維症（ＣＦ）が挙げられる（Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ、Ｄ．Ｎ．ＣｏｏｐｅｒおよびＭ．Ｋｒａｗｃｚａｋ、ＢＩＯＳ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、１９９３年）。そのような遺伝性疾患は、特定の遺伝子のＤＮＡ中の単一ヌクレオチドの付加、置換または欠失の結果生じ得る。例えば、特定の出生時欠損が、異数性とも呼ばれる染色体異常、例として、２１トリソミー（ダウン症候群）、１３トリソミー（パトー症候群）、１８トリソミー（エドワーズ症候群）、Ｘモノソミー（ターナー症候群）、および特定の性染色体異数性、例として、クラインフェルター症候群（ＸＸＹ）により引き起こされる。別の遺伝子の変動が胎児の性別であり、これはしばしば、性染色体のＸおよびＹに基づいて決定され得る。いくつかの遺伝子の変動により、例えば、糖尿病、動脈硬化、肥満、種々の自己免疫疾患およびがん（例えば、結腸直腸がん、乳がん、卵巣がん、肺がん）等のいくつかの疾患のうちのいずれかに、個体が、罹患しやすくなる恐れ、またはそうした疾患を発症する恐れがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
１つまたは複数の遺伝子の変動または分散の同定が、特定の医学的状態の診断またはそうした状態に対する素因の決定につながり得る。遺伝子の分散の同定は、医学的決定の促進および／または有用な医学的手順の利用をもたらすことができる。特定の実施形態では、１つまたは複数の遺伝子の変動または分散の同定が、無細胞ＤＮＡの分析を含む。無細胞ＤＮＡ（ＣＦ−ＤＮＡ）は、細胞死から生じ、末梢血中を循環するＤＮＡ断片から構成される。高い濃度のＣＦ−ＤＮＡは、特定の臨床状態、例として、がん、外傷、熱傷、心筋梗塞、脳卒中、敗血症、感染およびその他の疾病の指標となり得る。さらに、無細胞胎児ＤＮＡ（ＣＦＦ−ＤＮＡ）を、母体の血流中で検出し、種々の非侵襲性の出生前診断法のために使用することもできる
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書において、特定の態様では、胎児中の染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）をもたらす方法であって、（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得るステップであって、これらの配列の読取りが、妊娠中の雌から得られた循環無細胞核酸の読取りであるステップと、（ｂ）それぞれの部分に対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るステップと、（ｃ）計算されたゲノム区分のレベルに従って、ゲノムのセグメントについてのプロファイルを生成するステップと、（ｄ）このプロファイルをセグメント化し、それにより、２つまたはそれ超の分解レンダリングを得るステップと、（ｅ）これらの２つまたはそれ超の分解レンダリングに従って、胎児中の染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定をもたらすステップとを含む、方法を提供する。
【０００７】
また、本明細書において、特定の態様では、ウェーブレット事象の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定をもたらすための方法であって、（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得るステップであって、これらの配列の読取りが、妊娠中の雌から得られた循環無細胞核酸の読取りであるステップと、（ｂ）これらの部分のそれぞれに対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るステップと、（ｃ）一連の部分を複数のサブセットの部分にセグメント化するステップと、（ｄ）計算したゲノム区分のレベルに従って、これらのサブセットのそれぞれについてのレベルを決定するステップと、（ｅ）これらのレベルのそれぞれについて有意性のレベルを決定するステップと、（ｆ）これらのレベルのそれぞれについて決定した有意性のレベルに従って、ウェーブレット事象の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定をもたらすステップとを含む、方法も提供する。
【０００８】
また、本明細書において、特定の態様では、胎児中の染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定をもたらす方法であって、（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得るステップであって、これらの配列の読取りが、妊娠中の雌から得られた循環無細胞核酸の読取りであるステップと、（ｂ）それぞれの部分に対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るステップと、（ｃ）ゲノムのセグメントを選択し、それにより、一連の部分を得るステップと、（ｄ）一連の部分を再帰的に区分化し、それにより、２つまたはそれ超のサブセットの部分を得るステップと、（ｅ）それらの２つまたはそれ超のサブセットの部分のそれぞれについてのレベルを決定するステップと、（ｆ）（ｅ）において決定したレベルに従って、試料について、胎児中の染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定をもたらすステップとを含む、方法も提供する。
【０００９】
また、本明細書では、１つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、このメモリが、１つまたは複数のプロセッサによる実行可能命令を含み、参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを含み、これらの配列の読取りが、妊娠中の雌から得られた循環無細胞核酸の読取りであり、これらの１つまたは複数のプロセッサによる実行可能命令が、（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得（これらの配列の読取りは、妊娠中の雌から得られた循環無細胞核酸の読取りである）、（ｂ）それぞれの部分に対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、ゲノム区分のレベルの計算を行い、（ｃ）計算したゲノム区分のレベルに従って、ゲノムのセグメントについてのプロファイルを生成し、（ｄ）このプロファイルをセグメント化し、それにより、２つまたはそれ超の分解レンダリングを得、（ｅ）これらの２つまたはそれ超の分解レンダリングに従って、胎児中の染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定して、より少ない擬陰性およびより少ない擬陽性の確定をもたらすように構成される、システムを提供する。
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
（項目１）
胎児中の染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定するための方法であって、
（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを正規化し、それにより、正規化されたカウントを提供するステップであって、これらの配列の読取りが、胎児を出産する妊娠中の雌に由来する試験試料から得られた循環無細胞核酸の読取りであるステップと、
（ｂ）該部分の該正規化されたカウントまたは該部分のサブセット中の該正規化されたカウントをセグメント化し、それにより、１つまたは複数の個別のセグメントを提供するステップと、
（ｃ）該１つまたは複数の個別のセグメントから候補セグメントを同定するステップと、（ｄ）該候補セグメントにより、染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定するステップと
を含む方法。
（項目２）
前記セグメント化が閾化を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記セグメント化がレベル化を含む、項目１または２に記載の方法。
（項目４）
前記レベル化が、胎児フラクション、カバレッジ、最小セグメント長さ、またはそれらの組合せに従って行われる、項目３に記載の方法。
（項目５）
閾化およびレベル化が行われ、該閾化が、該レベル化の前に行われる、項目１から４のいずれか一項に記載の方法。
（項目６）
（ｂ）における前記セグメント化が、前記部分の前記正規化されたカウントにおいて行われる、項目１から５のいずれか一項に記載の方法。
（項目７）
（ｂ）における前記セグメント化が、前記部分のサブセット中の前記正規化されたカウントにおいて行われる、項目１から５のいずれか一項に記載の方法。
（項目８）
前記部分の前記サブセットが、染色体の全部分または染色体の全部分のサブセットである、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記正規化されたカウントが、レベルを有するプロファイル中にあり、該プロファイルが、（ｂ）においてセグメント化される、項目１から８のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０）
前記セグメント化が、前記個別のセグメントを含む分解レンダリングを生成する、項目１から９のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１）
（ａ）における前記正規化が、グアニンおよびシトシン（ＧＣ）の偏りのＬＯＥＳＳ正規化（ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化）を含む、項目１から１０のいずれか一項に記載の方法。
（項目１２）
（ａ）における前記正規化が、主成分正規化を含む、項目１から１１のいずれか一項に記載の方法。
（項目１３）
（ａ）における前記正規化が、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化、およびそれに続く、主成分正規化を含む、項目１から１２のいずれか一項に記載の方法。
（項目１４）
（ａ）における前記正規化が、
（１）（ｉ）前記部分のそれぞれに対してマッピングした前記配列の読取りの前記カウントと、（ｉｉ）該部分のそれぞれについてのＧＣ含有量との間で適合させた関係式に基づいて、前記試験試料についてのグアニンおよびシトシン（ＧＣ）の偏り係数を決定するステップであって、該ＧＣの偏り係数が、線形適合関係式の場合の勾配、または非線形適合関係式の場合の曲率の推定値であるステップと、
（２）マイクロプロセッサを使用して、（ａ）の該カウント、（ｂ）の該ＧＣの偏り係数、および該部分のそれぞれについて、（ｉ）複数の試料のそれぞれについての該ＧＣの偏り係数と、（ｉｉ）該複数の試料についての、該部分のそれぞれに対してマッピングした該配列の読取りの該カウントとの間で適合させた関係式に基づいて、該部分のそれぞれについてのゲノム区分のレベルを計算し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを提供するステップと
を含む、項目１から１３のいずれか一項に記載の方法。
（項目１５）
（ｂ）における前記セグメント化が、２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理の適用を含む、項目１から１４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６）
前記２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理のそれぞれが、ハールウェーブレットセグメンテーション、サーキュラーバイナリセグメンテーション、最大エントロピーセグメンテーション、エッジ検出カーネルを用いるコンボリューション、ジェンセンシャノンダイバージェンス、バイナリ再帰的セグメンテーション、およびフーリエ変換から独立に選択される、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理のうちの１つが、サーキュラーバイナリセグメンテーションである、項目１５または１６に記載の方法。
（項目１８）
前記２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理のうちの１つが、ハールウェーブレットセグメンテーションである、項目１５から１７のいずれか一項に記載の方法。
（項目１９）
（ｂ）における前記セグメント化が、ハールウェーブレットセグメント化処理およびサーキュラーバイナリセグメント化処理を含む、項目１５から１８のいずれか一項に記載の方法。
（項目２０）
前記２つまたはそれ超のセグメント化処理が、平行して行われる、項目１５から１９のいずれか一項に記載の方法。
（項目２１）
前記セグメント化が、分解レンダリング中の隣接する断片化されたレベルを統合することを含む仕上げ処理を含む、項目１から２０のいずれか一項に記載の方法。
（項目２２）
前記候補セグメントの１つまたは複数のエッジを決定することを含む、項目１から２１のいずれか一項に記載の方法。
（項目２３）
前記候補セグメントがカバーする部分の数を決定することを含む、項目１から２２のいずれか一項に記載の方法。
（項目２４）
前記候補セグメントのレベルを決定することを含む、項目１から２３のいずれか一項に記載の方法。
（項目２５）
前記候補セグメントが、曲線下面積（ＡＵＣ）の分析により同定される、項目１から２４のいずれか一項に記載の方法。
（項目２６）
前記ＡＵＣ分析が、前記候補セグメントがカバーする部分の数、および／または該候補セグメントについての前記レベルに関する、項目２５に記載の方法。
（項目２７）
前記候補セグメントを検証し、それにより、検証された候補セグメントを提供することを含む、項目１から２６のいずれか一項に記載の方法。
（項目２８）
前記検証することが、スライディングエッジ処理を行うことを含む、項目２７に記載の方法。
（項目２９）
前記検証することが、リーブワンアウト処理を行うことを含む、項目２７または２８に記載の方法。
（項目３０）
前記検証することが、前記スライディングエッジ処理および前記リーブワンアウト処理を行うことを含む、項目２９に記載の方法。
（項目３１）
前記検証することが、前記候補セグメントについての有意性のレベルを生成することを含む、項目２７から３０のいずれか一項に記載の方法。
（項目３２）
前記検証することが、複合候補セグメントについての有意性のレベルを生成することを含む、項目２７から３１のいずれか一項に記載の方法。
（項目３３）
第１のセグメンテーションから第１の候補セグメントを同定し、該第１のセグメンテーションとは異なる第２のセグメンテーションから第２の候補セグメントを同定することを含む、項目２７から３２のいずれか一項に記載の方法。
（項目３４）
前記第１の候補セグメントと前記第２の候補セグメントとが実質的に同じであるまたは実質的に異なるかどうかを決定することを含む、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
前記第１の候補セグメントと前記第２の候補セグメントとが実質的に異なる場合に、微小欠失または微小重複が存在しないと決定することを含む、項目３３または３４に記載の方法。
（項目３６）
前記候補セグメントまたは前記検証された候補セグメントの定量を行うことを含む、項目１から３５のいずれか一項に記載の方法。
（項目３７）
前記定量が、前記候補セグメントまたは前記検証された候補セグメントについてのカウント表示である、項目３６に記載の方法。
（項目３８）
前記定量が、前記候補セグメントまたは前記検証された候補セグメントについての前記カウント表示のｚスコアによる定量である、項目３７に記載の方法。
（項目３９）
前記ｚスコアが、前記候補セグメントまたは前記検証された候補セグメントについて、（ｉ）試験試料カウント表示から、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値を減算して得た差を、（ｉｉｉ）該正倍数体カウント表示のＭＡＤで除算して得た減算の結果であり、ここで、該（ｉ）試験試料カウント表示が、該試験試料について、全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比であり、該（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値が、正倍数体試料について、全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比の中央値である、項目３８に記載の方法。
（項目４０）
前記候補セグメントまたは前記検証された候補セグメントが位置する染色体の該染色体表示の定量を行うことを含む、項目３６から３９のいずれか一項に記載の方法。
（項目４１）
前記染色体表示の前記定量が、ｚスコアによる定量である、項目４０に記載の方法。
（項目４２）
前記ｚスコアが、前記染色体について、（ｉ）試験試料カウント表示から、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値を減算して得た差を、（ｉｉｉ）該正倍数体カウント表示のＭＡＤで除算して得た減算の結果であり、ここで、該（ｉ）試験試料カウント表示が、該試験試料について、前記候補セグメントが位置する該染色体中の全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比であり、該正倍数体カウント表示の該（ｉｉ）中央値が、正倍数体試料について、該候補セグメントが位置する該染色体中の全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比の中央値である、項目４１に記載の方法。
（項目４３）
前記候補セグメントまたは前記検証された候補セグメントの前記定量が、前記染色体表示の前記定量と比較される、項目３６から４２のいずれか一項に記載の方法。
（項目４４）
第１の候補セグメントまたは第１の前記検証された候補セグメントのｚスコアによる定量が行われ、第２の候補セグメントまたは第２の前記検証された候補セグメントのｚスコアによる定量が行われ、該第１の候補セグメントおよび該第２の候補セグメントが、２つの異なるタイプのセグメンテーションから同定される、項目４３に記載の方法。
（項目４５）
（ｉ）１未満の係数で乗算した、前記第１の候補セグメントまたは前記検証された第１の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量、および（ｉｉ）該係数で乗算した、前記第２の候補セグメントまたは前記検証された第２の候補セグメントの該ｚスコアによる定量の最小値を決定することを含む、項目４４に記載の方法。
（項目４６）
前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、前記最小値未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、項目４５に記載の方法。
（項目４７）
前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、項目４４に記載の方法。
（項目４８）
前記試験試料について、（ｉ）前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）該染色体表示の該ｚスコアによる定量結果が、前記最小値超またはそれに等しい場合に、染色体異数性が存在すると決定することを含む、項目４７に記載の方法。
（項目４９）
前記試験試料について、（ｉ）前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）該染色体表示の該ｚスコアによる定量結果が、前記最小値未満である場合に、染色体異数性が存在しないと決定することを含む、項目４７に記載の方法。
（項目５０）
前記染色体異数性が、トリソミーまたはモノソミーである、項目４８または４９に記載の方法。
（項目５１）
前記第１の候補セグメントまたは前記検証された第１の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定し、前記第２の候補セグメントまたは前記検証された第２の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、項目４９に記載の方法。
（項目５２）
前記第１の候補セグメントおよび前記第２の候補セグメント、または検証されたそれらのセグメントが、実質的に同じであるかどうかを決定することを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５３）
前記試験試料について、（ｉ）前記第１の候補セグメントまたは前記検証された第１の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、前記第２の候補セグメントまたは前記検証された第２の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）該第１の候補セグメントおよび該第２の候補セグメント、または検証されたそれらのセグメントが、実質的に同じである場合に、微小欠失または微小挿入が存在すると決定することを含む、項目５２に記載の方法。
（項目５４）
前記試験試料について、（ｉ）前記第１の候補セグメントもしくは前記検証された第１の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または前記第２の候補セグメントもしくは前記検証された第２の候補セグメントの前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）該第１の候補セグメントおよび該第２の候補セグメント、もしくは検証されたそれらのセグメントが、実質的に同じではない場合に、微小欠失または微小挿入が存在しないと決定することを含む、項目５２に記載の方法。
（項目５５）
前記候補セグメントまたは検証された候補セグメントについての前記カウント表示のｚスコアによる定量結果を決定し、それが、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、項目３６から４２のいずれか一項に記載の方法。
（項目５６）
前記染色体表示のｚスコアによる定量結果を決定し、それが、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、項目３６から４２のいずれか一項に記載の方法。
（項目５７）
対数オッズ比（ＬＯＲ）を計算することを含み、ＬＯＲが、（ｉ）（１）遺伝子の変動を有する条件付き確率と（２）該遺伝子の変動を有する事前確率との第１の乗算の積と、（ｉｉ）（１）該遺伝子の変動を有さない条件付き確率と（２）該遺伝子の変動を有さない事前確率との第２の乗算の積との商の対数である、項目５５および／または５６に記載の方法。
（項目５８）
前記遺伝子の変動を有する前記条件付き確率が、前記試験試料について決定された胎児フラクション、該試験試料について決定された前記セグメントについての前記カウント表示のｚスコア、および該セグメントについての該カウント表示についてのｚスコアの、該胎児フラクションに関する分布に従って決定される、項目５７に記載の方法。
（項目５９）
前記遺伝子の変動を有する前記条件付き確率が、等式２３：
【化３８】
2018186825.tif 000002
［式中、ｆは胎児フラクションであり、Ｘは、該遺伝子の変動をカバーする前記セグメントについての部分のカウントの合計Ｘ〜ｆ（μＸ，σＸ）であり、ここで、μＸおよびσＸはそれぞれ、Ｘの平均値および標準偏差であり、ｆ（・）は分布関数である。］
に示す関係により決定される、項目５８に記載の方法。
（項目６０）
前記遺伝子の変動を有する前記条件付き確率が、前記セグメントについての前記カウント表示の、前記試験試料に関する前記ｚスコアと、該セグメントについての該カウント表示のｚスコアの、前記胎児フラクションに関する分布との交差部分である、項目５８または５９に記載の方法。
（項目６１）
前記遺伝子の変動を有さない前記条件付き確率が、前記試験試料について決定された前記セグメントについての前記カウント表示の前記ｚスコアと、正倍数体中の該セグメントについての該カウント表示のｚスコアの分布との交差部分である、項目５７に記載の方法。
（項目６２）
前記遺伝子の変動を有する前記事前確率および該遺伝子の変動を有さない該事前確率が、前記試験被験体を含まない複数の試料から決定される、項目５７から６１のいずれか一項に記載の方法。
（項目６３）
前記ＬＯＲが、ゼロ超またはゼロ未満のいずれであるかを決定することを含む、項目５７から６２のいずれか一項に記載の方法。
（項目６４）
前記試験試料について、（ｉ）前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）前記ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、染色体異数性が存在すると決定することを含む、項目５５から６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目６５）
前記試験試料について、（ｉ）前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）前記ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、染色体異数性が存在しないと決定することを含む、項目５５から６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目６６）
前記染色体異数性が、トリソミーまたはモノソミーである、項目６４または６５に記載の方法。
（項目６７）
前記試験試料について、（ｉ）前記候補セグメントまたは検証された候補セグメントについての前記カウント表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）前記ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、微小欠失または微小重複が存在すると決定することを含む、項目５５から６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目６８）
前記試験試料について、（ｉ）前記候補セグメントまたは検証された候補セグメントについての前記カウント表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）前記ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、微小欠失または微小重複が存在しないと決定することを含む、項目５５から６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目６９）
前記微小欠失が、ディジョージ症候群と関連する、項目６７または６８に記載の方法。
（項目７０）
前記カウント表示が、正規化されたカウント表示である、項目１から６９のいずれか一項に記載の方法。
（項目７１）
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、システム中のマイクロプロセッサにより行われる、項目１から７０のいずれか一項に記載の方法。
（項目７２）
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、項目１から７１のいずれか一項に記載の方法。
（項目７３）
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、項目１から７２のいずれか一項に記載の方法。
（項目７４）
（ａ）に先立って、前記妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、該核酸配列の読取りを提供することを含む、項目１から７３のいずれか一項に記載の方法。
（項目７５）
（ａ）に先立って、前記核酸配列の読取りを、前記参照ゲノムの前記部分に対してマッピングすることを含む、項目１から７４のいずれか一項に記載の方法。
（項目７６）
胎児中の染色体異数性の存在または非存在を決定するための方法であって、
（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントにより、染色体カウント表示を決定するステップであって、これらの配列の読取りが、胎児を出産する妊娠中の雌に由来する試験試料についての循環無細胞核酸の読取りであるステップと、
（ｂ）該試験試料について、胎児フラクションを決定するステップと、
（ｃ）対数オッズ比（ＬＯＲ）を計算するステップであって、ＬＯＲが、（ｉ）（１）染色体異数性を有する条件付き確率と（２）該染色体異数性を有する事前確率との第１の乗算の積と、（ｉｉ）（１）該染色体異数性を有さない条件付き確率と（２）該染色体異数性を有さない事前確率との第２の乗算の積との商の対数であり、ここで、該染色体異数性を有する該条件付き確率が、（ｂ）の該胎児フラクションおよび（ａ）の該カウント表示に従って決定されるステップと、
（ｄ）該ＬＯＲおよび該染色体カウント表示により、染色体異数性の存在または非存在を同定するステップと
を含む方法。
（項目７７）
前記染色体カウント表示が、前記染色体中の全部分についての前記カウントを、常染色体中の全部分についての該カウントで除算した結果である、項目７６に記載の方法。
（項目７８）
前記染色体カウント表示のｚスコアによる定量を行うことを含む、項目７６または７７に記載の方法。
（項目７９）
前記ｚスコアが、（ｉ）試験試料染色体カウント表示から、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値を減算して得た差を、（ｉｉｉ）該正倍数体カウント表示のＭＡＤで除算して得た減算の結果であり、ここで、該（ｉ）試験試料染色体カウント表示が、該染色体中の部分中のカウントを、前記常染色体中の部分中のカウントで除算して得た比であり、該（ｉｉ）該正倍数体カウント表示の中央値が、正倍数体について、該染色体中の部分中のカウントを、常染色体中の部分中のカウントで除算して得た比の中央値である、項目７８に記載の方法。
（項目８０）
前記遺伝子の変動を有する前記条件付き確率が、（ｂ）の前記試験試料について決定された胎児フラクション、（ａ）の該試験試料についての前記染色体カウント表示のｚスコア、および該染色体カウント表示のｚスコアの胎児フラクションに特異的な分布に従って決定される、項目７６から７９のいずれか一項に記載の方法。
（項目８１）
前記遺伝子の変動を有する前記条件付き確率が、等式２３：
【化３９】
2018186825.tif 000003
［式中、ｆは胎児フラクションであり、Ｘは、前記染色体についての部分の合計Ｘ〜ｆ（μＸ，σＸ）であり、ここで、μＸおよびσＸはそれぞれ、Ｘの平均値および標準偏差であり、ｆ（・）は分布関数である。］
に示す関係により決定される、項目８０に記載の方法。
（項目８２）
前記遺伝子の変動を有する前記条件付き確率が、（ａ）の前記試験試料染色体カウント表示についての前記ｚスコアと、該染色体カウント表示のｚスコアの胎児フラクションに特異的な分布との交差部分である、項目８０または８１に記載の方法。
（項目８３）
前記染色体異数性を有さない前記条件付き確率が、（ａ）の前記染色体カウント表示、および正倍数体についてのカウント表示に従って決定される、項目７６から８２のいずれか一項に記載の方法。
（項目８４）
前記遺伝子の変動を有さない前記条件付き確率が、前記染色体カウント表示の前記ｚスコアと、正倍数体中の前記染色体カウント表示のｚスコアの分布との交差部分である、項目８３に記載の方法。
（項目８５）
前記遺伝子の変動を有する前記事前確率および該遺伝子の変動を有さない該事前確率が、前記試験被験体を含まない複数の試料から決定される、項目７６から８４のいずれか一項に記載の方法。
（項目８６）
前記ＬＯＲが、ゼロ超またはゼロ未満のいずれであるかを決定することを含む、項目７６から８５のいずれか一項に記載の方法。
（項目８７）
参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りの前記カウントが、正規化されたカウントである、項目７６から８６のいずれか一項に記載の方法。
（項目８８）
前記カウントが、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化を含む正規化により正規化される、項目８７に記載の方法。
（項目８９）
前記カウントが、主成分正規化を含む正規化により正規化される、項目８７または８８に記載の方法。
（項目９０）
カウントが、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化を含む正規化、およびそれに続く、主成分正規化により正規化される、項目８７から８９のいずれか一項に記載の方法。
（項目９１）
前記カウントが、
（１）（ｉ）前記部分のそれぞれに対してマッピングした前記配列の読取りの前記カウントと、（ｉｉ）該部分のそれぞれについてのＧＣ含有量との間で適合させた関係式に基づいて、前記試験試料についてのグアニンおよびシトシン（ＧＣ）の偏り係数を決定するステップであって、該ＧＣの偏り係数が、線形適合関係式の場合の勾配、または非線形適合関係式の場合の曲率の推定値であるステップと、
（２）マイクロプロセッサを使用して、（ａ）の該カウント、（ｂ）の該ＧＣの偏り係数、および該部分のそれぞれについて、（ｉ）複数の試料のそれぞれについての該ＧＣの偏り係数と、（ｉｉ）該複数の試料についての、該部分のそれぞれに対してマッピングした該配列の読取りの該カウントとの間で適合させた関係式に基づいて、該部分のそれぞれについてのゲノム区分のレベルを計算し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを提供するステップと
を含む正規化により正規化される、項目８７から９０のいずれか一項に記載の方法。
（項目９２）
前記染色体カウント表示のｚスコアによる定量結果を決定し、それが、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、項目７６から９１のいずれか一項に記載の方法。
（項目９３）
前記試験試料について、（ｉ）前記染色体カウント表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）前記ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、染色体異数性が存在すると決定することを含む、項目９２に記載の方法。
（項目９４）
前記試験試料について、（ｉ）前記染色体表示の前記ｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）前記ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、染色体異数性が存在しないと決定することを含む、項目９２に記載の方法。
（項目９５）
前記染色体異数性が、トリソミーまたはモノソミーである、項目９３または９４に記載の方法。
（項目９６）
前記カウント表示が、正規化されたカウント表示である、項目７６から９５のいずれか一項に記載の方法。
（項目９７）
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、システム中のマイクロプロセッサにより行われる、項目７６から９６のいずれか一項に記載の方法。
（項目９８）
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、項目７６から９７のいずれか一項に記載の方法。
（項目９９）
（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、項目７６から９８のいずれか一項に記載の方法。
（項目１００）
（ａ）に先立って、前記妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、該核酸配列の読取りをを提供することを含む、項目７６から９９のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０１）
（ａ）に先立って、前記核酸配列の読取りを、前記参照ゲノムの前記部分に対してマッピングすることを含む、項目７６から１００のいずれか一項に記載の方法。
【００１０】
この技術の特定の態様を、以下の説明、実施例、特許請求の範囲および図面においてさらに記載する。
【００１１】
図面は、本技術の実施形態を説明し、制限するものではない。説明を明確にし、また分かりやすくするために、図面は一定の縮尺で作成されておらず、一部の事例では、様々な態様が、特定の実施形態を理解しやすくするために、誇張または拡大して示される場合もある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、ウェーブレット法の概略図を示す。正規化された部分のカウントデータ（右上パネル）がウェーブレット変換されて、ウェーブレット平滑化プロファイル（右下）を生成する。不均一なイベントが、ウェーブレットノイズ除去後に明確に視認される。
【００１３】
【図２】図２は、閾化せずにレベル化したときの効果を示す。所望のイベントサイズ毎に最適なレベルを決めることができる。
【００１４】
【図３】図３は、第１３染色体に関する試料について、不均一なプロファイル（上段）を含むプロファイルおよびウェーブレット変換されたプロファイル（中段）を示す。下段のパネルは、第１３染色体に関する複数の正倍数体参照試料から得られたヌルエッジ高さ分布を示す。中段のパネルでは、２つの大きな差異（円内）は、不均一なイベントの境界に対応する。
【００１５】
【図４】図４は、ウェーブレットまたはＣＢＳ後のセグメントの統合に関する例を示す。当初区切られた３つのセグメント（左側パネル、染色体の右半分）は、単一の長いストレッチ（右側パネル、染色体の右半分）に統合され、微小重複を明確に視認できるようにした。
【００１６】
【図５】図５Ａ〜５Ｅは、ウェーブレット平滑化後（図５Ｂ）、ＣＢＳ平滑化後（図５Ｃ）、およびセグメント統合後（図５Ｄおよび図５Ｅ）の染色体プロファイルを示す。２つの方法に由来する２つの最良セグメントを比較し、そして相互を「交差確認」する。
【００１７】
【図６Ａ】図６Ａおよび図６Ｂは、決定分析の非限定的な例を示す。フロー図に示すいくつかのエレメント（例えば、ボックス）は、任意選択である。一部の実施形態では、追加のエレメントが付加される（例えば、検証）。
【図６Ｂ】図６Ａおよび図６Ｂは、決定分析の非限定的な例を示す。フロー図に示すいくつかのエレメント（例えば、ボックス）は、任意選択である。一部の実施形態では、追加のエレメントが付加される（例えば、検証）。
【００１８】
【図７】図７は、６５０から拡張された比較の非限定的な例を示す。
【００１９】
【図８】図８は、６３１および６３２により表された２つのウェーブレット事象の比較の非限定的な例を示す。
【００２０】
【図９】図９は、ウェーブレット平滑化後（Ａ）、および統合後（Ｂ）、およびＣＢＳ平滑化および統合後（Ｃ）の染色体プロファイルを示す。比較後、２つの方法に由来する２つの最良セグメントは、相互を「交差棄却」する。
【００２１】
【図１０−１】図１０は、ディジョージ症候群と関連する遺伝子の変動と関係のある第２２染色体のセグメントのプロファイルを示す。ディジョージ症候群と関連した遺伝子の微小欠失および微小重複を、この領域に対してマッピングした。左側（パネルＡ〜Ｇ）のプロファイルを、ハールウェーブレットおよびＣＢＳによりセグメント化し、平滑化、統合化、および比較した。複合プロファイルを右側パネル（Ａ’〜Ｇ’）に示す。フローセル毎の試料負荷量の差異を、Ａ−Ａ’、０．５−ｐｌｅｘ；Ｂ−Ｂ’、１−ｐｌｅｘ；Ｃ−Ｃ’、２−ｐｌｅｘ、Ｄ−Ｄ’、３−ｐｌｅｘ；Ｅ−Ｅ’、４−ｐｌｅｘ；Ｆ−Ｆ’、５−ｐｌｅｘ、およびＧ−Ｇ’、６−ｐｌｅｘの各パネルに示す。試料読取りカバレッジが１０分の１に減少しても、ディジョージ微小欠失が検出された（例えば、パネルＦ’を参照）。
【図１０−２】図１０は、ディジョージ症候群と関連する遺伝子の変動と関係のある第２２染色体のセグメントのプロファイルを示す。ディジョージ症候群と関連した遺伝子の微小欠失および微小重複を、この領域に対してマッピングした。左側（パネルＡ〜Ｇ）のプロファイルを、ハールウェーブレットおよびＣＢＳによりセグメント化し、平滑化、統合化、および比較した。複合プロファイルを右側パネル（Ａ’〜Ｇ’）に示す。フローセル毎の試料負荷量の差異を、Ａ−Ａ’、０．５−ｐｌｅｘ；Ｂ−Ｂ’、１−ｐｌｅｘ；Ｃ−Ｃ’、２−ｐｌｅｘ、Ｄ−Ｄ’、３−ｐｌｅｘ；Ｅ−Ｅ’、４−ｐｌｅｘ；Ｆ−Ｆ’、５−ｐｌｅｘ、およびＧ−Ｇ’、６−ｐｌｅｘの各パネルに示す。試料読取りカバレッジが１０分の１に減少しても、ディジョージ微小欠失が検出された（例えば、パネルＦ’を参照）。
【００２２】
【図１１】図１１Ａは、第１染色体のプロファイル中における微小欠失の検出を表す、複合ウェーブレット事象を示す。図１１Ｂは、第２染色体のプロファイル中における微小重複の検出を表す、複合ウェーブレット事象を示す。
【００２３】
【図１２】図１２は、最大エントロピー法を利用した、第１２染色体中における微小重複場所の検出を表す代表例を示す。
【００２４】
【図１３−１】図１３は、プレート上の試料の場所を示す１対の番号で標識された１６の試料について、ディジョージ領域の拡大図を示す。試料対３＿４（下から２番目）および９＿１０（下から５番目）はディジョージ妊娠胎児に属する。全ての他の試料は、正倍数体として核型分類された。強調されたボックス（グレー領域）は、ディジョージ領域とＰＥＲＵＮ部分選択の間の重複部について、概要を示す（参照ゲノムｃｈｒ２２＿３６８〜ｃｈｒ２２＿４５１の部分）。
【図１３−２】図１３は、プレート上の試料の場所を示す１対の番号で標識された１６の試料について、ディジョージ領域の拡大図を示す。試料対３＿４（下から２番目）および９＿１０（下から５番目）はディジョージ妊娠胎児に属する。全ての他の試料は、正倍数体として核型分類された。強調されたボックス（グレー領域）は、ディジョージ領域とＰＥＲＵＮ部分選択の間の重複部について、概要を示す（参照ゲノムｃｈｒ２２＿３６８〜ｃｈｒ２２＿４５１の部分）。
【００２５】
【図１４】図１４は、ディジョージ領域に関するＺスコアを示す。各データポイントは、各患者由来の２つの別々の血漿アリコートから得られた２つのプロファイルの合計に由来する。２つの罹患した症例を含む全１６患者に基づき、Ｚ−標準化を実施した。
【００２６】
【図１５】図１５〜１６は、試料３＿４（ディジョージ）および１＿２（正倍数体）それぞれに関する代表的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、ディジョージ領域内に含有される１５×１５グリッドの領域上で得られたＺスコアの分布を示す。外側のエッジから開始し、内側に向かって移動しながら、１つの部分ずつ、ディジョージ領域の左側および右側のエッジの両方をスライドすることにより、領域を選択した。試料３＿４および９＿１０のヒストグラム（図示せず）からは、一貫して欠損が認められ、Ｚ＝−３を上回る３＿４に関するＺスコアは、ほんのわずかであった。試料１３＿１４（図示せず）に関するヒストグラムからは、一貫して過剰表示が示唆され、Ｚスコアが３未満となる領域はほんのわずかであった。他の全試料（例えば、１＿２）は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであった。
【００２７】
【図１６】図１５〜１６は、試料３＿４（ディジョージ）および１＿２（正倍数体）それぞれに関する代表的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、ディジョージ領域内に含有される１５×１５グリッドの領域上で得られたＺスコアの分布を示す。外側のエッジから開始し、内側に向かって移動しながら、１つの部分ずつ、ディジョージ領域の左側および右側のエッジの両方をスライドすることにより、領域を選択した。試料３＿４および９＿１０のヒストグラム（図示せず）からは、一貫して欠損が認められ、Ｚ＝−３を上回る３＿４に関するＺスコアは、ほんのわずかであった。試料１３＿１４（図示せず）に関するヒストグラムからは、一貫して過剰表示が示唆され、Ｚスコアが３未満となる領域はほんのわずかであった。他の全試料（例えば、１＿２）は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであった。
【００２８】
【図１７】図１７は、１６個の試料それぞれについて、Ｚスコア中央値およびその±３ＭＡＤ信頼区間を示す。各Ｚスコア中央値を、スライディングエッジから得た１５×１５グリッドの領域（２２５領域）から決定した。公知のディジョージ試料（３＿４および９＿１０）に関するＺスコアは、圧倒的多数のディジョージサブ領域について、−３未満のままであった。試料１３＿１４では重複が明らかなことが、そのＺスコアが大部分について３を上回るという事実により確認された。他の全試料のＺスコアは、［−３、３］セグメント内に常に限定された。
【００２９】
【図１８】図１８〜図１９は、試料３＿４（ディジョージ）および１＿２（正倍数体）のそれぞれについて、代表的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、ディジョージ領域について得たＺスコアの分布を示す。「リーブワンアウト」法（“leave  one  out”  method）を使用して、各Ｚスコアを、異なる１６セットの参照試料を使用して計算した。試料９＿１０（図示せず）に関するヒストグラムより、欠損が確認された。参照セットに依存して、試料３＿４は明確に欠損していた、または境界線上にＺスコアを有した。試料１３＿１４（図示せず）に関するヒストグラムから、過剰表示が示唆され、境界線上のスコアはわずかであった。１＿２を含め他の全試料は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであった。
【００３０】
【図１９】図１８〜図１９は、試料３＿４（ディジョージ）および１＿２（正倍数体）のそれぞれについて、代表的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、ディジョージ領域について得たＺスコアの分布を示す。「リーブワンアウト」法（“leave  one  out”  method）を使用して、各Ｚスコアを、異なる１６セットの参照試料を使用して計算した。試料９＿１０（図示せず）に関するヒストグラムより、欠損が確認された。参照セットに依存して、試料３＿４は明確に欠損していた、または境界線上にＺスコアを有した。試料１３＿１４（図示せず）に関するヒストグラムから、過剰表示が示唆され、境界線上のスコアはわずかであった。１＿２を含め他の全試料は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであった。
【００３１】
【図２０】図２０は、各試料のＺスコア中央値を示し、その代表的なものを図１８〜１９に示す。Ｚスコア中央値およびその±３ＭＡＤ信頼区間を、「リーブワンアウト」法を使用して決定した異なる１６セットの参照試料から計算した。公知のディジョージ試料（３＿４および９＿１０）に関するＺスコアは、参照試料の圧倒的多数のサブセットについて−３未満のままであった。試料１３＿１４では重複が明らかなことが、そのＺスコアが大部分について３を上回るという事実により確認された。他の全試料のＺスコアは、［−３、３］セグメント内に常に限定された。
【００３２】
【図２１】図２１は、１６個の試料それぞれについて、１５×１５グリッドのディジョージサブ領域を使用して得たＺスコア中央値（ｘ軸）と、「リーブワンアウト」技法により生成したＺスコア中央値（ｙ軸）との比較を示す。対角線は理想的な一致を表す（勾配＝１、切片＝０）。
【００３３】
【図２２】図２２〜２３は、試料３＿４（ディジョージ）および１＿２（正倍数体）のそれぞれに関する代表的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、異なる１６セットの参照試料を使用して、ディジョージ領域のサブ領域について得たＺスコアの分布を示す。サブ領域は、１５×１５グリッドの２２５個のサブ領域からランダムに選択した。「リーブワンアウト」分析より、試料３＿４（図３７）および９＿１０（図示せず）について欠損を確認した。試料１３＿１４に関するヒストグラムより過剰表示を確認した（図示せず）。１＿２を含め他の全試料は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであった。
【００３４】
【図２３】図２２〜２３は、試料３＿４（ディジョージ）および１＿２（正倍数体）のそれぞれに関する代表的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、異なる１６セットの参照試料を使用して、ディジョージ領域のサブ領域について得たＺスコアの分布を示す。サブ領域は、１５×１５グリッドの２２５個のサブ領域からランダムに選択した。「リーブワンアウト」分析より、試料３＿４（図３７）および９＿１０（図示せず）について欠損を確認した。試料１３＿１４に関するヒストグラムより過剰表示を確認した（図示せず）。１＿２を含め他の全試料は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであった。
【００３５】
【図２４】図２４は、「リーブワンアウト」法を使用した１６個の試料それぞれについて、ランダムに選択されたディジョージ領域のサブ領域に関するＺスコア中央値およびその±３ＭＡＤ信頼区間を示す。公知のディジョージ試料（３＿４および９＿１０)に関するＺスコアは、ほとんどの参照試料について−３未満のままであった。試料１３＿１４では重複が明らかなことが、そのＺスコアが大部分について３を上回るという事実により示された。他の全試料のＺスコアは、［−３、３］セグメント内に常に限定されたが、ただし試料１７＿１８を除く。
【００３６】
【図２５】図２５〜２６は、試料３＿４（ディジョージ）および試料１＿２（正倍数体）に関する代表的なヒストグラムをそれぞれ示し、異なる１６セットの参照試料を使用して、ディジョージ領域の２２５個のサブ領域全てについて得たＺスコアの分布を表す。各試料について、１５×１５グリッド上でスライディングエッジ法を使用して、２２５個のサブ領域を生成した。スライディングエッジを「リーブワンアウト」分析と組み合わせた。結果により、罹患試料３＿４および９＿１０（図示せず）の両方について欠損が確認される。試料１３＿１４に関するヒストグラムにより、過剰表示が確認された（図示せず）。１＿２を含め他の全試料は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであったが、１７＿１８に散発的な例外が認められた（図示せず）。
【００３７】
【図２６】図２５〜２６は、試料３＿４（ディジョージ）および試料１＿２（正倍数体）に関する代表的なヒストグラムをそれぞれ示し、異なる１６セットの参照試料を使用して、ディジョージ領域の２２５個のサブ領域全てについて得たＺスコアの分布を表す。各試料について、１５×１５グリッド上でスライディングエッジ法を使用して、２２５個のサブ領域を生成した。スライディングエッジを「リーブワンアウト」分析と組み合わせた。結果により、罹患試料３＿４および９＿１０（図示せず）の両方について欠損が確認される。試料１３＿１４に関するヒストグラムにより、過剰表示が確認された（図示せず）。１＿２を含め他の全試料は、Ｚスコアの［−３、３］セグメント内に限定されたままであったが、１７＿１８に散発的な例外が認められた（図示せず）。
【００３８】
【図２７】図２７は、「リーブワンアウト」技法と組み合わせて、１５×１５グリッドのディジョージサブ領域を使用して得たＺスコア中央値と、１５×１５グリッド単独に由来するＺスコア中央値との比較を示す。対角線は理想的な一致を表す（勾配＝１、切片＝０）。
【００３９】
【図２８】図２８は、「リーブワンアウト」技法と組み合わせて、１５×１５グリッドのディジョージサブ領域を使用して得たＺスコアのＭＡＤを、１５×１５グリッド単独に由来するＺスコアのＭＡＤと比較して示す。対角線は理想的な一致を表す（勾配＝１、切片＝０）。
【００４０】
【図２９】図２９は、「リーブワンアウト」法と組み合わせて、カノニックディジョージ領域について、その１５×１５グリッドの完全なサブ領域を評価したときのＺスコア中央値およびその±３ＭＡＤ信頼区間を示す。公知のディジョージ試料（３＿４および９＿１０）に関するＺスコアは、ほとんどの参照試料について−３未満のままであった。試料１３＿１４では重複が明らかなことが、そのＺスコアが大部分について３を上回るという事実により示された。他の全試料のＺスコアは、［−３、３］セグメント内に常に限定されたが、ただし試料１７＿１８を除く。
【００４１】
【図３０】図３０は、本技術のある特定の実施形態が実施可能であるシステムの例示的な実施形態を示す。
【００４２】
【図３１】図３１は、ＬＤＴｖ２雄試料に関する、対数オッズ比（ＬＯＲ）法を使用した分類結果を示す。
【００４３】
【図３２】図３２は、実施例６に記載する等式２３のある特定の側面を図解的に表す。
【００４４】
【図３３】図３３は、Ｅｐａｎｅｃｈｎｉｋｏｖカーネルにより得たＧＣ密度の実施形態を示す（バンド幅＝２００ｂｐ）。
【００４５】
【図３４】図３４は、ＨＴＲＡ１遺伝子に関するＧＣ密度（ｙ軸）のプロットを示し、この場合、ＧＣ密度がゲノム全体にわたり正規化されている。ゲノム位置をｘ軸に示す。
【００４６】
【図３５】図３５は、参照ゲノム（実線）、および試料から得た配列の読取り（破線）について、ローカルなゲノムの偏り（例えば、ＧＣ密度、ｘ軸）の推定値の分布を示す。偏り頻度（例えば、密度頻度）をｙ軸に示す。ＧＣ密度の推定値は、ゲノム全体にわたり正規化されている。この例では、試料は、参照から予想されるよりも高いＧＣ含有量の読取りをより多く有する。
【００４７】
【図３６】図３６は、重み付けした３次多項式で適合した関係を使用して、参照ゲノムに関するＧＣ密度の推定値、および試料についての配列の読取りのＧＣ密度の推定値の分布の比較を示す。ＧＣ密度の推定値（ｘ軸）を、ゲノム全体にわたり正規化した。ＧＣ密度頻度を、参照の密度頻度を試料の密度頻度で割った比の対数（ｌｏｇ２）として、ｙ軸に表す。
【００４８】
【図３７】図３７Ａは、ゲノムの全部分に関するＧＣ密度中央値（ｘ軸）の分布を示す。図３７Ｂは、複数の試料に関するＧＣ密度分布により決定した絶対偏差中央値（ＭＡＤ）（ｘ軸）を示す。ＧＣ密度頻度をｙ軸に示す。各部分は、複数の参照試料（例えば、トレーニングセット）に関するＧＣ密度中央値の分布によりフィルタリングし、またＭＡＤ値は、複数の試料のＧＣ密度分布により決定した。確定された閾（例えば、ＭＡＤの四分位数間範囲の４倍）から外れたＧＣ密度を含む部分は、フィルタリング処理により、検討事項から除去した。
【００４９】
【図３８】図３８Ａは、読取り密度中央値を含むゲノムに関する試料の読取り密度プロファイル（ｙ軸、例えば読取り密度／部分）、およびゲノム内の各ゲノム部分の相対的な位置（ｘ軸、部分インデックス）を示す。図３８Ｂは、第１の主成分（ＰＣ１）を示し、図３８Ｃは、５００個の正倍数体のトレーニングセットから得た読取り密度プロファイルの主成分分析から得られた第２の主成分（ＰＣ２）を示す。
【００５０】
【図３９】図３９Ａ〜Ｃは、第２１染色体のトリソミーを含むゲノムに関する試料の読取り密度プロファイルの例を示す（例えば、２本の縦線で挟まれた部分）。各ゲノム部分の相対的な位置をｘ軸に示す。読取り密度をｙ軸に提示する。図３９Ａは、未処理の（例えば、未調整の）読取り密度プロファイルを示す。図３９Ｂは、プロファイル中央値の減算を含む第１の調整を含む３９Ａのプロファイルを示す。図３９Ｃは、第２の調整を含む３９Ｂのプロファイルを示す。第２の調整は、主成分プロファイルを８倍してこれ減算を含み、この試料中に見出される表示に基づき重み付けされている（例えば、モデルが構築される）。例えば、ＳａｍｐｌｅＰｒｏｆｉｌｅ＝Ａ＊ＰＣ１＋Ｂ＊ＰＣ２＋Ｃ＊ＰＣ３…および、例えば３９Ｃに示すような補正後のプロファイル＝ＳａｍｐｌｅＰｒｏｆｉｌｅ−Ａ＊ＰＣ１＋Ｂ＊ＰＣ２＋Ｃ＊ＰＣ３…
【００５１】
【図４０】図４０は、Ｔ２１試験に関するブートストラップされたトレーニング試料に由来する検定ｐ値のＱＱ−プロットを示す。ＱＱプロットは、一般的に２つの分布を比較する。図４０は、試験試料に由来するＣｈＡＩスコア（ｙ軸）と均一分布（すなわち、予想されるｐ値の分布、ｘ軸）との比較を示す。各ポイントは、単一試験試料のｌｏｇ−ｐＰ値スコアを表す。試料を振り分け、そして均一分布に基づき「予想される」値（ｘ軸）を割り当てる。下側の破線は、対角線を表し、また上側の線は、ボンフェローニ閾を表す。均一分布に従う試料は、下側の対角線（下側破線）上に乗るものと予想される。部分内の相関に起因してデータ値が対角線からかなり離れており（例えば、偏り）、予想よりも高スコアリング（低ｐ値）の試料が示される。本明細書に記載する方法（例えばＣｈＡＩ、例えば実施例７を参照）は、この観察された偏りを補正することができる。
【００５２】
【図４１】図４１Ａはトレーニングセット内の男性および女性に関するＰＣ２係数の差異を表す読取り密度プロットを示す。図４１Ｂは、ＰＣ２係数を用いた性別判定に関する受信者動作特性（ＲＯＣ）プロットを示す。配列決定により行われた性別判定を、真否参照用として使用した。
【００５３】
【図４２Ａ】図４２Ａ〜４２Ｂは、システムの実施形態を示す。
【図４２Ｂ】図４２Ａ〜４２Ｂは、システムの実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００５４】
本明細書では、胎児中の胎児期遺伝子の変動（例えば、染色体の異数性、微小重複または微小欠失）の存在または非存在を決定するための方法であって、ここでは、一部および／または全部において、核酸配列に従って決定が下される、方法を提供する。一部の実施形態では、核酸配列を、妊娠中の雌から得られた試料（例えば、妊娠中の雌の血液）から得る。また、本明細書では、改善されたデータ操作法、ならびにシステム、装置およびモジュールも提供し、これらは一部の実施形態では、本明細書に記載する方法を実施する。一部の実施形態では、本明細書に記載する方法により遺伝子の変動を同定することによって、特定の医学的状態の診断をもたらすこと、または特定の医学的状態の素因を決定することができる。遺伝子の分散を同定することによって、医学的決定の促進および／または有用な医学的手順の利用をもたらすことができる。
【００５５】
試料
本明細書では、核酸を分析するための方法および組成を提供する。一部の実施形態では、核酸断片の混合物中の核酸断片を分析する。核酸の混合物は、異なるヌクレオチド配列、異なる断片長、異なる起源（例えば、ゲノム起源、胎児起源対母体起源、細胞起源もしくは組織起源、試料起源、被験体起源等）、またはそれらの組合せを有する２つまたはそれ超の核酸断片種を含むことができる。
【００５６】
しばしば、本明細書に記載する方法および装置において利用する核酸または核酸混合物を、被験体から得られた試料から単離する。被験体は、これらに限定されないが、ヒト、非ヒト動物、植物、細菌、真菌または原生生物を含めた、任意の生きているまたは生きていない生物であり得る。これらに限定されないが、哺乳動物、爬虫類、トリ、両生類、魚、有蹄動物、反芻動物、ウシ科（例えば、ウシ）、ウマ科（例えば、ウマ）、ヤギ（ｃａｐｒｉｎｅ）およびヒツジ（ｏｖｉｎｅ）（例えば、ヒツジ、ヤギ）、ブタ（ｓｗｉｎｅ）（例えば、ブタ）、ラクダ科（例えば、ラクダ、ラマ、アルパカ）、サル、類人猿（例えば、ゴリラ、チンパンジー）、クマ科（例えば、クマ）、家禽、イヌ、ネコ、マウス、ラット、魚、イルカ、クジラおよびサメを含めて、任意のヒトまたは非ヒト動物を選択することができる。被験体は、雄または雌（例えば、女性、妊婦）であり得る。被験体は、任意の年齢（例えば、胚、胎児、乳児、小児、成人）であり得る。
【００５７】
核酸を、任意のタイプの適切な生物学的検体または試料（例えば、試験試料）から単離することができる。試料または試験試料は、被験体またはその一部分（ｐａｒｔ）（例えば、ヒト被験体、妊娠中の雌、胎児）から単離されるまたは得られる任意の検体であり得る。検体の非限定的な例として、被験体から得られた体液または組織が挙げられ、これらには、非限定的に、血液または血液生成物（例えば、血清、血漿等）、臍帯血、絨毛膜絨毛、羊水、脳脊髄液、脊髄液、洗浄した液（例えば、気管支肺胞洗浄液、胃洗浄液、腹膜洗浄液、管洗浄液、耳洗浄液、関節鏡検査洗浄液）、生検試料（例えば、着床前胚生検試料から得られた試料）、腹腔穿刺試料（ｃｅｌｏｃｅｎｔｅｓｉｓ  ｓａｍｐｌｅ）、細胞（血液細胞、胎盤細胞、胚もしくは胎児細胞、胎児有核細胞もしくは胎児細胞残余物）またはそれらの一部分（例えば、ミトコンドリア、核、抽出物等）、雌の生殖器系の洗浄物、尿、糞便、痰、唾液、鼻粘液、前立腺液、洗浄液（ｌａｖａｇｅ）、精液、リンパ液、胆汁、涙、汗、乳汁、乳房液等、あるいはそれらの組合せが含まれる。一部の実施形態では、生物学的試料は、被験体から得られた子宮頚部スワブである。一部の実施形態では、生物学的試料は、血液であり得、時には、血漿または血清であり得る。用語「血液」は、本明細書で使用する場合、妊婦または妊娠の可能性について試験されている女性から得られた血液の試料または調製物を指す。この用語は、全血、血液生成物または血液の任意の画分、例として、従来の定義どおりの血清、血漿、バフィーコート等を包含する。血液またはその画分はしばしば、ヌクレオソーム（例えば、母体および／または胎児のヌクレオソーム）を含む。ヌクレオソームは、核酸を含み、時には、無細胞または細胞内ヌクレオソームである。血液はまた、バフィーコートも含む。バフィーコートを時には、フィコール勾配を利用することによって単離する。バフィーコートは、白血球細胞（例えば、白血球、Ｔ細胞、Ｂ細胞、血小板等）を含むことができる。特定の実施形態では、バフィーコートは、母体核酸および／または胎児核酸を含む。血漿は、抗凝固剤で処理した血液の遠心分離の結果得られた、全血の画分を指す。血清は、血液試料が凝固した後に残存する水性の液体部分を指す。体液試料または組織試料をしばしば、病院またはクリニックが一般に従う標準的なプロトコールに従って収集する。血液の場合、末梢血の適切な量（例えば、３〜４０ミリリットル）をしばしば収集し、調製する前または調製した後に標準的な手順に従って保存することができる。核酸を抽出する体液試料または組織試料は、無細胞の場合がある（例えば、無細胞）。一部の実施形態では、体液試料または組織試料は、細胞要素または細胞残余物を含有する場合がある。一部の実施形態では、胎児細胞またはがん細胞を、試料中に含む場合がある。
【００５８】
しばしば、試料は不均一であり、これは、１つ超のタイプの核酸種が試料中に存在することを意味する。例えば、不均一核酸として、これらに限定されないが、（ｉ）胎児由来の核酸および母体由来の核酸、（ｉｉ）がんの核酸および非がんの核酸、（ｉｉｉ）病原体の核酸および宿主の核酸、より一般的には、（ｉｖ）変異した核酸および野生型の核酸を挙げることができる。試料は、不均一であり得、これは、１つ超の細胞型、例として、胎児細胞および母体細胞、がん細胞および非がん細胞、または病原体細胞および宿主細胞が存在するからである。一部の実施形態では、少量の核酸種および多量の核酸種が存在する。
【００５９】
本明細書に記載する技術を出生前に適用する場合、体液試料または組織試料を、試験するのに適切な在胎齢において雌から、または妊娠の可能性について試験されている雌から収集することができる。適切な在胎齢は、実施されている出生前試験に応じて様々であり得る。特定の実施形態では、妊娠中の雌の被験体は、時には妊娠第一期にあり、時には妊娠第二期にあり、または時には妊娠第三期にある。特定の実施形態では、体液または組織を、妊娠中の雌から、在胎約１〜約４５週（例えば、在胎１〜４、４〜８、８〜１２、１２〜１６、１６〜２０、２０〜２４、２４〜２８、２８〜３２、３２〜３６、３６〜４０または４０〜４４週）において、時には、在胎約５〜約２８週（例えば、在胎６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６または２７週）において収集する。特定の実施形態では、体液試料または組織試料を、妊娠中の雌から、出産（例えば、経膣分娩または非経膣分娩（例えば、外科的分娩））の間または直後（例えば、０〜７２時間後）に収集する。
【００６０】
血液試料の入手およびＤＮＡの抽出
本明細書の方法はしばしば、妊娠中および時には妊娠後に、母体および／もしくは胎児の遺伝子の変動の存在または非存在を検出するため、ならびに／または胎児および／もしくは妊娠中の雌の健康状態をモニターするための非侵襲性手段として、母体の血液中に見出される胎児のＤＮＡを分離すること、富化することおよび分析することを含む。したがって、本明細書の特定の方法を実行する最初のステップはしばしば、妊婦から血液試料を得ること、および試料からＤＮＡを抽出することを含む。
【００６１】
血液試料の入手
血液試料を、本技術による方法を使用して、妊婦から試験するのに適切な在胎齢において得ることができる。適切な在胎齢は、下記に論じるように、試験する障害に応じて変化させることができる。女性からの血液の収集はしばしば、病院またはクリニックが一般に従う標準的なプロトコールに従って実施される。末梢血の適切な量、例えば、典型的には５〜５０ｍｌをしばしば収集し、さらに調製する前に、標準的な手順に従って保存することができる。血液試料は、試料中に存在する核酸の品質の劣化を最小限に留める様式で、収集し、保存し、または輸送することができる。
【００６２】
血液試料の調製
母体の血液中に見出される胎児のＤＮＡの分析を、例えば、全血、血清または血漿を使用して行うことができる。母体の血液から血清または血漿を調製する方法が公知である。例えば、妊婦の血液を、ＥＤＴＡまたはＶａｃｕｔａｉｎｅｒ  ＳＳＴ（Ｂｅｃｔｏｎ  Ｄｉｃｋｉｎｓｏｎ、Ｆｒａｎｋｌｉｎ  Ｌａｋｅｓ、Ｎ．Ｊ．）等の特殊な市販製品を含有するチューブ中に入れて、血液凝固を阻止することができ、次いで、血漿を、全血から遠心分離により得ることができる。血清は、血液凝固後の遠心分離有りまたは無しで得ることができる。遠心分離を使用する場合には、典型的には、適切なスピード、例えば、１，５００〜３，０００回転ｇで実施するが、必ずしもそうではない。血漿または血清を、ＤＮＡ抽出のための新しいチューブに移す前に、追加の遠心分離のステップに付してもよい。
【００６３】
全血の、無細胞の部分に加えて、また、ＤＮＡも、細胞画分から回収し、バフィーコート部分中で富化することができ、このバフィーコート部分は、女性から得られた全血試料を遠心分離し、血漿を除去して得ることができる。
【００６４】
ＤＮＡの抽出
血液を含めた、生物学的試料からＤＮＡを抽出するための多数の公知の方法がある。ＤＮＡの調製の一般な方法（例えば、ＳａｍｂｒｏｏｋおよびＲｕｓｓｅｌｌ、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ  ３ｄ  ｅｄ．２００１年による記載）に従うことができ、また、種々の市販されている試薬またはキット、例として、ＱｉａｇｅｎのＱＩＡａｍｐ  Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ  Ｋｉｔ、ＱｉａＡｍｐ  ＤＮＡ  Ｍｉｎｉ  Ｋｉｔ、またはＱｉａＡｍｐ  ＤＮＡ  Ｂｌｏｏｄ  Ｍｉｎｉ  Ｋｉｔ（Ｑｉａｇｅｎ、Ｈｉｌｄｅｎ、ドイツ）、ＧｅｎｏｍｉｃＰｒｅｐ（商標）Ｂｌｏｏｄ  ＤＮＡ  Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ  Ｋｉｔ（Ｐｒｏｍｅｇａ、Ｍａｄｉｓｏｎ、Ｗｉｓ．）、およびＧＦＸ（商標）Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｂｌｏｏｄ  ＤＮＡ  Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｋｉｔ（Ａｍｅｒｓｈａｍ、Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ、Ｎ．Ｊ．）を使用して、妊婦から得られた血液試料からＤＮＡを得ることもできる。また、これらの方法のうちの１つ超の組合せを使用することもできる。
【００６５】
一部の実施形態では、最初に、１つまたは複数の方法により、試料を、胎児核酸について富化またはある程度まで富化することもできる。例えば、本技術の組成および処理を、単独で、またはその他の識別因子と組み合わせて使用して、胎児のＤＮＡと母体のＤＮＡとの識別を行うことができる。これらの因子の例として、Ｘ染色体とＹ染色体との間の単一ヌクレオチドの差、Ｙ染色体に特異的な配列、ゲノム中の他の箇所に位置する多型、胎児のＤＮＡと母体のＤＮＡとの間のサイズの差、および母体組織と胎児組織との間のメチル化パターンの差が挙げられるが、これらに限定されない。
【００６６】
試料を核酸の特定の種について富化するためのその他の方法が、２００７年５月３０日出願のＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ０７／６９９９１号、２００７年６月１５日出願のＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２００７／０７１２３２号、米国仮出願第６０／９６８，８７６号および同第６０／９６８，８７８号（本出願人に譲渡）（２００５年１１月２８日出願のＰＣＴ特許出願第ＰＣＴ／ＥＰ０５／０１２７０７号）に記載されており、これらは全て、参照により本明細書に援用されている。特定の実施形態では、母体核酸を、試料から、選択的に（部分的に、実質的に、ほとんど完全に、または完全に）除去する。
【００６７】
用語「核酸」および「核酸分子」を、本開示全体を通して交換可能に使用することができる。これらの用語は、ＤＮＡ（例えば、相補的ＤＮＡ（ｃＤＮＡ）、ゲノムＤＮＡ（ｇＤＮＡ）等）、ＲＮＡ（例えば、メッセンジャー（ｍｅｓｓａｇｅ）ＲＮＡ（ｍＲＮＡ）、低分子阻害ＲＮＡ（ｓｉＲＮＡ）、リボゾームＲＮＡ（ｒＲＮＡ）、ｔＲＮＡ、マイクロＲＮＡ、胎児または胎盤が高度に発現するＲＮＡ等）、ならびに／またはＤＮＡもしくはＲＮＡのアナログ（例えば、塩基のアナログ、糖のアナログおよび／もしくは外来の骨格等を含有するもの）、ＲＮＡ／ＤＮＡのハイブリッドおよびポリアミド核酸（ＰＮＡ）等に由来する任意の組成の核酸を指し、これらは全て、一本鎖または二本鎖の形態であり得、別段の限定がない限り、天然に存在するヌクレオチドに類似する様式で機能することができる天然ヌクレオチドの公知のアナログを包含することができる。特定の実施形態では、核酸は、プラスミド、ファージ、自律複製性配列（ＡＲＳ）、セントロメア、人工染色体、染色体、あるいはｉｎ  ｖｉｔｒｏで、または宿主細胞、細胞、細胞核もしくは細胞の細胞質中で、複製し得るまたは複製され得るその他の核酸であってもよく、あるいはそれらに由来してもよい。鋳型核酸は、一部の実施形態では、単一の染色体に由来し得る（例えば、核酸試料は、二倍体生物から得られた試料の１つの染色体に由来し得る）。特段の限定がない限り、この用語は、参照核酸に類似する結合特性を有し、天然に存在するヌクレオチドに類似する様式で代謝される天然ヌクレオチドの公知のアナログを含有する核酸を包含する。別段の記載がない限り、特定の核酸配列は、明確に示す配列のみならず、また、その保存的に改変されたバリアント（例えば、縮重コドン置換）、対立遺伝子、オルソログ、一塩基多型（ＳＮＰ）および相補配列も暗に包含する。具体的には、１つまたは複数の選択された（または全ての）コドンの第３の位置が、混合性塩基の残基および／またはデオキシイノシン残基で置換されている配列を生成することによって、縮重コドン置換を得ることができる。核酸という用語は、座位、遺伝子、ｃＤＮＡ、および遺伝子がコードするｍＲＮＡと交換可能に使用する。この用語はまた、均等物として、ヌクレオチドのアナログから合成されたＲＮＡまたはＤＮＡの誘導体、バリアントおよびアナログ、一本鎖（「センス」鎖または「アンチセンス」鎖、「プラス」鎖または「マイナス」鎖、「フォワード」リーディングフレームまたは「リバース」リーディングフレーム）、および二本鎖ポリヌクレオチドも含むことができる。用語「遺伝子」は、ポリペプチド鎖の生成に関わるＤＮＡのセグメントを意味し、これは、遺伝子産物の転写／翻訳および転写／翻訳の調節に関わる、コード領域に先行する領域およびコード領域に続く領域（リーダーおよびトレーラー）、ならびに個々のコードセグメント（エクソン）間の介在配列（イントロン）を含む。
【００６８】
デオキシリボヌクレオチドは、デオキシアデノシン、デオキシシチジン、デオキシグアノシン、およびデオキシチミジンを含む。ＲＮＡの場合、塩基シトシンが、ウラシルで置き換えられる。被験体から得られた核酸を鋳型として使用して、鋳型核酸を調製することができる。
【００６９】
核酸の単離および処理
核酸を、１つまたは複数の供給源（例えば、細胞、血清、血漿、バフィーコート、リンパ液、皮膚、土壌等）から、当技術分野で公知の方法により得ることができる。任意の適切な方法を使用して、生物学的試料（例えば、血液または血液生成物から）からのＤＮＡを単離する、抽出するおよび／または精製することができ、それらの非限定的な例として、ＤＮＡの調製の方法（例えば、ＳａｍｂｒｏｏｋおよびＲｕｓｓｅｌｌ、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ  ３ｄ  ｅｄ．２００１年による記載）、種々の市販されている試薬またはキット、例として、ＱｉａｇｅｎのＱＩＡａｍｐ  Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ  Ｋｉｔ、ＱｉａＡｍｐ  ＤＮＡ  Ｍｉｎｉ  Ｋｉｔ、またはＱｉａＡｍｐ  ＤＮＡ  Ｂｌｏｏｄ  Ｍｉｎｉ  Ｋｉｔ（Ｑｉａｇｅｎ、Ｈｉｌｄｅｎ、ドイツ）、ＧｅｎｏｍｉｃＰｒｅｐ（商標）Ｂｌｏｏｄ  ＤＮＡ  Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ  Ｋｉｔ（Ｐｒｏｍｅｇａ、Ｍａｄｉｓｏｎ、Ｗｉｓ．）、およびＧＦＸ（商標）Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｂｌｏｏｄ  ＤＮＡ  Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｋｉｔ（Ａｍｅｒｓｈａｍ、Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ、Ｎ．Ｊ．）等、またはそれらの組合せが挙げられる。
【００７０】
細胞溶解の手順および試薬は、当技術分野で公知であり、一般に、化学的方法（例えば、洗剤、低張溶液、酵素による手順等、もしくはそれらの組合せ）、物理的方法（例えば、フレンチプレス、超音波処理等）、または電解質による溶解方法により行うことができる。任意の適切な溶解手順を利用することができる。例えば、化学的方法は一般に、溶解剤を利用して、細胞を破壊し、細胞から核酸を抽出し、続いて、カオトロピック塩を用いて処理する。物理的方法、例として、凍結／解凍、それに続く、粉砕；細胞プレスの使用等もまた有用である。高い塩濃度による溶解の手順もまた、一般に使用される。例えば、アルカリによる溶解の手順を利用することができる。後者の手順には従来、フェノール−クロロホルム溶液の使用を組み入れており、３つの溶液が関与する、代替のフェノール−クロロホルムを用いない手順も利用することができる。後者の手順の場合、１つの溶液が、１５ｍＭトリス、ｐＨ８．０；１０ｍＭ  ＥＤＴＡ、および１００μｇ／ｍｌリボヌクレアーゼＡを含有することができ；第２の溶液が、０．２Ｎ  ＮａＯＨおよび１％ＳＤＳを含有することができ；第３の溶液が、３Ｍ  ＫＯＡｃ、ｐＨ５．５を含有することができる。これらの手順は、Current  Protocols  in  Molecular  Biology、John  Wiley  &  Sons、N.Y.、６．３．１〜６．３．６（１９８９年）に見出すことができ、その全体が本明細書に援用されている。
【００７１】
核酸を、別の核酸と比較する場合、異なる時点で単離することができ、試料のそれぞれが、同じ供給源または異なる供給源に由来する。例えば、核酸は、核酸ライブラリー、例として、ｃＤＮＡライブラリーまたはＲＮＡライブラリーに由来し得る。核酸は、核酸の精製もしくは単離、および／または試料から得られた核酸分子の増幅の結果であり得る。本明細書に記載する処理に提供される核酸は、１つの試料に由来する核酸、あるいは２つまたはそれ超の試料（例えば、１つもしくは複数、２つもしくはそれ超、３つもしくはそれ超、４つもしくはそれ超、５つもしくはそれ超、６つもしくはそれ超、７つもしくはそれ超、８つもしくはそれ超、９つもしくはそれ超、１０個もしくはそれ超、１１個もしくはそれ超、１２個もしくはそれ超、１３個もしくはそれ超、１４個もしくはそれ超、１５個もしくはそれ超、１６個もしくはそれ超、１７個もしくはそれ超、１８個もしくはそれ超、１９個もしくはそれ超、または２０個もしくはそれ超の試料）に由来する核酸を含有することができる。
【００７２】
特定の実施形態では、核酸は、細胞外核酸を含むことができる。用語「細胞外核酸」は、本明細書で使用する場合、実質的に細胞を有さない供給源から単離された核酸を指すことができ、また、「無細胞」核酸および／または「無細胞循環」核酸とも呼ぶ。細胞外核酸は、血液（例えば、妊娠中の雌の血液）中に存在し、そこから得ることができる。細胞外核酸はしばしば、検出可能な細胞を含まず、細胞要素または細胞残余物を含有する場合がある。細胞外核酸のための、無細胞の供給源の非限定的な例が、血液、血漿、血清および尿である。本明細書で使用する場合、用語「無細胞循環試料核酸を得る」は、試料を直接得ること（例えば、試料、例えば、試験試料を収集すること）、または試料を収集した他者から試料を得ることを含む。理論により制限されることなく、細胞外核酸は、細胞アポトーシスおよび細胞分解の産物であり得、これらは、スペクトル（例えば、「ラダー」）にわたる一連の長さをしばしば有する細胞外核酸の基を提供する。
【００７３】
特定の実施形態では、細胞外核酸は、異なる核酸種を含むことができ、したがって、本明細書では、「不均一である」と呼ばれる。例えば、がんを有する人から得られた血清または血漿は、がん細胞に由来する核酸および非がん細胞に由来する核酸を含む場合がある。別の例では、妊娠中の雌から得られた血清または血漿は、母体核酸および胎児核酸を含む場合がある。一部の事例では、胎児核酸は時には、核酸全体の約５％〜約５０％である（例えば、全ての核酸の約４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８または４９％が、胎児核酸である）。一部の実施形態では、核酸中の胎児核酸の大半の長さが、約５００塩基対もしくはそれ未満、約２５０塩基対もしくはそれ未満、約２００塩基対もしくはそれ未満、約１５０塩基対もしくはそれ未満、約１００塩基対もしくはそれ未満、約５０塩基対もしくはそれ未満、または約２５塩基対もしくはそれ未満である。
【００７４】
特定の実施形態では、核酸を含有する試料（複数可）を処理せずに、核酸を提供して、本明細書に記載する方法を実施することができる。一部の実施形態では、核酸を含有する試料（複数可）を処理してから、核酸を提供して、本明細書に記載する方法を実施する。例えば、核酸を、試料（複数可）から、抽出し、単離し、精製し、部分的に精製し、または増幅することができる。用語「単離（ｉｓｏｌａｔｅｄ）」は、本明細書で使用する場合、核酸をその元々の環境（例えば、核酸が天然に存在する場合の天然の環境、または外因性に発現させる場合の宿主細胞）から取り出すことを指し、したがって、ヒトの介入により（例えば、「人の手により」）、核酸は、その元々の環境から変化している。用語「単離核酸」は、本明細書で使用する場合、被験体（例えば、ヒト被験体）から取り出された核酸を指すことができる。単離核酸は、供給源の試料中に存在する成分の量よりも少ない非核酸成分（例えば、タンパク質、脂質）を伴って提供され得る。単離核酸を含む組成は、その約５０％〜９９％超が非核酸成分を含有しない場合がある。単離核酸を含む組成は、その約９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％または９９％超が非核酸成分を含有しない場合がある。用語「精製（ｐｕｒｉｆｉｅｄ）」は、本明細書で使用する場合、核酸を精製手順に付す前に存在する非核酸成分（例えば、タンパク質、脂質、炭水化物）の量よりも少ない非核酸成分を含有する核酸を提供することを指すことができる。精製核酸を含む組成は、その約８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％または９９％超がその他の非核酸成分を含有しない場合がある。用語「精製」は、本明細書で使用する場合、核酸が由来する試料供給源中よりも少ない核酸種を含有する核酸を提供することを指すことができる。精製核酸を含む組成は、その約９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％または９９％超がその他の核酸種を含有しない場合がある。例えば、胎児核酸を、母体核酸および胎児核酸を含む混合物から精製することができる。特定の例では、胎児核酸の小さな断片を含むヌクレオソームを、母体核酸のより大きな断片を含むより大きなヌクレオソーム複合体の混合物から精製することができる。
【００７５】
一部の実施形態では、本明細書に記載する方法の前、間または後に、核酸を断片化または切断する。断片化または切断した核酸は、約５〜約１０，０００塩基対、約１００〜約１，０００塩基対、約１００〜約５００塩基対、または約１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８５、９０、９５、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００もしくは９０００塩基対の基準の（ｎｏｍｉｎａｌ）、平均（ａｖｅｒａｇｅ）または平均値（ｍｅａｎ）の長さを有することができる。断片を、当技術分野で公知の適切な方法により生成することができ、核酸断片の平均、平均値または基準の長さを、適切な断片生成手順を選択することによって制御することができる。
【００７６】
核酸断片は、オーバーラップするヌクレオチド配列を含有することができ、そのようなオーバーラップする配列は、断片化されていない、対応する核酸のヌクレオチド配列、またはそのセグメントの構築を促進することができる。例えば、１つの断片が、サブ配列ｘおよびｙを有する場合があり、別の断片が、サブ配列ｙおよびｚを有する場合があり、ｘ、ｙおよびｚは、５ヌクレオチド長またはそれ超であり得るヌクレオチド配列である。特定の実施形態では、オーバーラップ配列ｙを利用して、試料に由来する核酸中のｘ−ｙ−ｚのヌクレオチド配列の構築を促進することができる。特定の実施形態では、核酸は、部分的に（例えば、不完全なもしくは終結した特定の切断反応から）断片化させてもよく、または完全に断片化させてもよい。
【００７７】
一部の実施形態では、核酸を、適切な方法により断片化または切断し、それらの非限定的な例として、物理的方法（例えば、せん断、例えば、超音波処理、フレンチプレス、加熱、ＵＶ照射等）、酵素処理（例えば、酵素切断剤（例えば、適切なヌクレアーゼ、適切な制限酵素、適切なメチル化感受性制限酵素））、化学的方法（例えば、アルキル化、ＤＭＳ、ピペリジン、酸加水分解、塩基加水分解、加熱等、もしくはそれらの組合せ）、米国特許出願公開第２００５０１１２５９０号に記載されている処理等、またはそれらの組合せが挙げられる。
【００７８】
本明細書で使用する場合、「断片化」または「切断」は、核酸分子、例として、核酸鋳型遺伝子分子またはその増幅産物を、２つまたはそれ超のより小さな核酸分子に分断することができる手順または条件を指す。そのような断片化または切断は、配列特異的、塩基特異的、または非特異的であり得、例えば、化学的、酵素的、物理的断片化を含めた、多様な方法、試薬または条件のうちのいずれかにより達成することができる。
【００７９】
本明細書で使用する場合、「断片」、「切断産物」、「切断された産物」、またはそれらの文法上の変型は、核酸鋳型遺伝子分子の断片化もしくは切断の結果として得られた核酸分子、またはそれらの増幅産物を指す。そのような断片または切断された産物は、切断反応の結果として得られた全ての核酸分子を指す場合があるが、典型的には、そのような断片または切断された産物は、核酸鋳型遺伝子分子のうちの対応するヌクレオチド配列を含有する、核酸鋳型遺伝子分子の断片化もしくは切断の結果として得られた核酸分子またはそれらの増幅産物セグメントのみを指す。用語「増幅（ａｍｐｌｉｆｉｅｄ）」は、本明細書で使用する場合、試料中の標的核酸を、標的核酸またはそのセグメントと同じまたは実質的に同じヌクレオチド配列を有するアンプリコン核酸を線形にまたは指数関数的に生成する処理に付すことを指す。特定の実施形態では、用語「増幅」は、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）を含む方法を指す。例えば、増幅産物は、核酸鋳型配列の増幅されるヌクレオチド領域よりもヌクレオチドを１つまたは複数多く含有することができる（例えば、プライマーは、核酸鋳型遺伝子分子に相補的なヌクレオチドに加えて、「余分な」ヌクレオチド、例として、転写開始配列を含有することができ、その結果、「余分な」ヌクレオチド、または核酸鋳型遺伝子分子のうちの増幅されるヌクレオチド領域に対応しないヌクレオチドを含有する増幅産物が生じる）。したがって、断片は、表示される核酸鋳型分子から得られたまたはそれに基づくヌクレオチド配列情報を、少なくとも一部において含有する、増幅された核酸分子のセグメントまたは一部分から生じる断片を含むことができる。
【００８０】
本明細書で使用する場合、用語「補完的切断反応」は、異なる切断試薬を使用して、または同じ切断試薬の切断特異性を変化させることによって、同じ核酸に対して行われる切断反応を指し、したがって、同じ標的または参照の核酸またはタンパク質の代替の切断パターンを生成させる。特定の実施形態では、核酸を、１つまたは複数の反応槽中で、１つまたは複数の特異的切断剤（例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０個またはそれ超の特異的切断剤）を用いて処理することができる（例えば、核酸を、別個の槽中でそれぞれの特異的切断剤を用いて処理する）。用語「特異的切断剤」は、本明細書で使用する場合、核酸を１つまたは複数の特異的な部位において切断することができる作用剤、時には、化学物質または酵素を指す。
【００８１】
また、本明細書に記載する方法に核酸を提供する前に、核酸中の特定のヌクレオチドを改変する処理に、核酸を曝露させることができる。例えば、核酸を、その中のヌクレオチドのメチル化状況に基づいて選択的に改変する処理を、核酸に適用することができる。加えて、高温、紫外線照射、Ｘ線照射等の条件が、核酸分子の配列中に変化を引き起こすことができる。核酸を、適切な配列分析を行うのに有用な任意の適切な形態で提供することができる。
【００８２】
核酸は、一本鎖であっても、または二本鎖であってもよい。例えば、二本鎖ＤＮＡを、例えば、加熱またはアルカリを用いる処理により変性させることによって、一本鎖ＤＮＡを生成することができる。特定の実施形態では、核酸は、二重鎖ＤＮＡ分子の鎖へオリゴヌクレオチドを侵入させることによって形成されるＤ−ループ構造で存在するか、またはＤＮＡ様分子、例として、ペプチド核酸（ＰＮＡ）で存在する。Ｄループの形成は、Ｅ．Ｃｏｌｉ  ＲｅｃＡタンパク質を添加すること、および／または塩濃度を、例えば、当技術分野で公知の方法を使用して変化させることによって促進することができる。
【００８３】
胎児核酸の含有量の決定
一部の実施形態では、核酸中の胎児核酸の量（例えば、濃度、相対量、絶対量、コピー数等）を決定する。特定の実施形態では、試料中の胎児核酸の量を、「胎児フラクション」と呼ぶ。一部の実施形態では、「胎児フラクション」は、妊娠中の雌から得られた試料（例えば、血液試料、血清試料、血漿試料）中の循環無細胞核酸中の胎児核酸のフラクションを指す。特定の実施形態では、雄の胎児に特異的なマーカー（例えば、Ｙ染色体ＳＴＲマーカー（例えば、ＤＹＳ１９、ＤＹＳ３８５、ＤＹＳ３９２マーカー）；ＲｈＤ陰性の雌中のＲｈＤマーカー）、多型配列の対立遺伝子の比に従って、または胎児核酸に特異的であり、母体核酸にはそうでない１つもしくは複数のマーカー（例えば、母親と胎児との間のエピジェネティックなバイオマーカーの差（例えば、メチル化；下記にさらに詳細に記載する）、もしくは母体の血漿中の胎児のＲＮＡマーカー（例えば、Ｌｏ、２００５年、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ａｎｄ  Ｃｙｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、５３巻（３号）：２９３〜２９６頁を参照されたい））に従って、胎児核酸の量を決定する。
【００８４】
胎児核酸の含有量（例えば、胎児フラクション）の決定は時には、例えば、参照により本明細書に援用されている米国特許出願公開第２０１０／０１０５０４９号の記載に従って、胎児数量アッセイ（ｆｅｔａｌ  ｑｕａｎｔｉｆｉｅｒ  ａｓｓａｙ）（ＦＱＡ）を使用して行う。このタイプのアッセイにより、母体試料中の胎児核酸を、試料中の核酸のメチル化状況に基づいて検出および定量することが可能になる。特定の実施形態では、母体試料に由来する胎児核酸の量を、存在する核酸の総量に比して決定することができ、それにより、試料中の胎児核酸のパーセントが得えられる。特定の実施形態では、母体試料中の胎児核酸のコピー数を決定することができる。特定の実施形態では、配列に特異的（または部分に特異的）な様式で、時には、正確な染色体量分析を可能にする（例えば、胎児の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を検出する）のに十分な感度を伴って、胎児核酸の量を決定することができる。
【００８５】
胎児数量アッセイ（ＦＱＡ）を、本明細書に記載する方法のうちのいずれかと併せて行うことができる。任意の当技術分野で公知の方法、および／または米国特許出願公開第２０１０／０１０５０４９号の記載により、例えば、差次的メチル化状況に基づいて母体のＤＮＡと胎児のＤＮＡとを区別し、胎児のＤＮＡを定量する（すなわち、その量を決定する）ことができる方法等により、そのようなアッセイを行うことができる。メチル化状況に基づいて核酸を差別化するための方法として、これらに限定されないが、メチル化感受性による、例えば、ＭＢＤ２−Ｆｃ断片（ＭＢＤ２のメチル結合ドメインが、抗体のＦｃ断片に融合している（ＭＢＤ−ＦＣ））を使用する捕捉（Ｇｅｂｈａｒｄら（２００６年）Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ．６６巻（１２号）：６１１８〜２８頁）；メチル化特異的抗体；亜硫酸水素塩により変換する方法、例えば、ＭＳＰ（メチル化感受性ＰＣＲ）、ＣＯＢＲＡ、メチル化感受性単一ヌクレオチドによるプライマーの伸長（Ｍｓ−ＳＮｕＰＥ）、またはＳｅｑｕｅｎｏｍ  ＭａｓｓＣＬＥＡＶＥ（商標）技術；およびメチル化感受性制限酵素の使用（例えば、母体試料中の母体のＤＮＡを、１つまたは複数のメチル化感受性制限酵素を使用して消化し、それにより、胎児のＤＮＡを富化する）が挙げられる。また、メチル感受性酵素を使用して、メチル化状況に基づいて核酸を差別化することもでき、これらの酵素は、例えば、後者がメチル化されていない場合には、それらのＤＮＡ認識配列において優先的または実質的に切断または消化を行うことができる。したがって、非メチル化ＤＮＡ試料は、メチル化ＤＮＡ試料よりも小さな断片に切られ、高度メチル化ＤＮＡ試料は切断されない。明確な記述がない場合には、メチル化状況に基づいて核酸を差別化するための任意の方法を、本明細書の技術の組成および方法と共に使用することができる。胎児のＤＮＡの量を、増幅反応の間に、例えば、１つまたは複数の競合物質を既知の濃度で導入することによって決定することができる。胎児のＤＮＡの量の決定はまた、例えば、ＲＴ−ＰＣＲ、プライマーの伸長、配列決定および／または計数により行うこともできる。特定の事例では、核酸の量は、米国特許出願公開第２００７／００６５８２３号の記載に従ってＢＥＡＭｉｎｇ技術を使用して決定することができる。特定の実施形態では、制限効率を決定することができ、効率の比率を使用して、胎児のＤＮＡの量をさらに決定する。
【００８６】
特定の実施形態では、胎児数量アッセイ（ＦＱＡ）を使用して、母体試料中の胎児のＤＮＡの濃度を、例えば、以下の方法により決定することができる：ａ）母体試料中に存在するＤＮＡの総量を決定し；ｂ）母体試料中の母体のＤＮＡを、１つまたは複数のメチル化感受性制限酵素を使用して選択的に消化し、それにより、胎児のＤＮＡを富化し；ｃ）ステップｂ）から得られた胎児のＤＮＡの量を決定し；ｄ）ステップｃ）から得られた胎児のＤＮＡの量を、ステップａ）から得られたＤＮＡの総量と比較し、それにより、母体試料中の胎児のＤＮＡの濃度を決定する。特定の実施形態では、母体試料中の胎児核酸の絶対コピー数を、例えば、質量分析および／または絶対コピー数を測定するために競合ＰＣＲのアプローチを使用するシステムを使用して決定することができる。例えば、いずれも参照により本明細書に援用されているＤｉｎｇおよびＣａｎｔｏｒ（２００３年）Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、１００巻：３０５９〜３０６４頁、ならびに米国特許出願公開第２００４／００８１９９３号を参照されたい。
【００８７】
特定の実施形態では、多型配列（例えば、一塩基多型（ＳＮＰ））の対立遺伝子の比に基づいて、例えば、参照により本明細書に援用されている米国特許出願公開第２０１１／０２２４０８７号に記載の方法等を使用して、胎児フラクションを決定することができる。そのような方法では、ヌクレオチド配列の読取りを、母体試料について得、参照ゲノム中の参考にする多型の部位（例えば、ＳＮＰ）において、第１の対立遺伝子に対してマッピングされるヌクレオチド配列の読取りの総数と、第２の対立遺伝子に対してマッピングされるヌクレオチド配列の読取りの総数とを比較することによって、胎児フラクションを決定する。特定の実施形態では、例えば、試料中の胎児核酸と母体核酸との混合物に対して、母体核酸はそうした混合物に大きく寄与し、これと比較して、胎児の対立遺伝子の寄与は相対的に小さいことにより、胎児の対立遺伝子を同定する。したがって、母体試料中の胎児核酸の相対的な存在量を、多型の部位のそれら２つの対立遺伝子のそれぞれについての参照ゲノム上の標的核酸配列に対してマッピングしたユニークな配列の読取りの総数のパラメータとして決定することができる。
【００８８】
一部の実施形態では、断片長情報（例えば、参照により本明細書に援用されている国際出願公開第ＷＯ２０１３／１７７０８６号の記載に従う断片長比（ｆｒａｇｍｅｎｔ  ｌｅｎｇｔｈ  ｒａｔｉｏ）（ＦＬＲ）の分析、胎児比統計値（ｆｅｔａｌ  ｒａｔｉｏ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）（ＦＲＳ）の分析）を組み入れる方法を使用して、胎児フラクションを決定することができる。無細胞胎児核酸の断片は一般に、母体に由来する核酸の断片よりも短い（例えば、Chanら、（２００４年）Clin.  Chem.  ５０巻：８８〜９２頁；Loら（２０１０年）Sci.  Transl.  Med.  ２巻：６１ｒａ９１を参照されたい）。したがって、一部の実施形態では、特定の長さの閾を下回る断片を計数し、それらのカウントを、例えば、特定の長さの閾を上回る断片から得られたカウント、および／または試料中の全ての核酸の量と比較することによって、胎児フラクションを決定することができる。特定の長さの核酸断片を計数するための方法が、国際出願公開第ＷＯ２０１３／１７７０８６号にさらに詳細に記載されている。
【００８９】
一部の実施形態では、部分特異的胎児フラクションの推定値に従って、胎児フラクションを決定することができる。理論に制限されることなく、胎児のＣＣＦ断片（例えば、特定の長さまたは範囲の長さの断片）から得られる読取りの量はしばしば、部分に対する距離度（例えば、同じ試料内、例えば、同じ配列決定のラン内）を用いてマッピングされる。また、理論に制限されることなく、特定の部分は、複数の試料間で比較する場合、胎児のＣＣＦ断片（例えば、特定の長さまたは範囲の長さの断片）から得られる、読取りの類似の表示を示し、その表示は、部分特異的胎児フラクション（例えば、胎児を起源とするＣＣＦ断片の相対量、パーセントまたは比）と相関する傾向を示す。
【００９０】
一部の実施形態では、部分特異的胎児フラクションの推定値を、一部分、部分特異的パラメータ、および胎児フラクションとのそれらの関係式に基づいて決定する。部分特異的パラメータは、部分中の特定のサイズ（例えば、サイズ範囲）のＣＣＦ断片長から得られた読取りの量または比率を反映する（例えば、それと相関する）任意の適切なパラメータであり得る。部分特異的パラメータは、複数の試料について決定された部分特異的パラメータの平均、平均値または中央値であり得る。任意の適切な部分特異的パラメータを使用することができる。部分特異的パラメータの非限定的な例として、ＦＬＲ（例えば、ＦＲＳ）、選択された断片長未満の長さを有する読取りの量、ゲノムのカバレッジ（すなわち、カバレッジ）、マッピング可能性、カウント（例えば、部分に対してマッピングされた配列の読取りのカウント、例えば、正規化されたカウント、ＰＥＲＵＮにより正規化されたカウント、ＣｈＡＩにより正規化されたカウント）、デオキシリボヌクレアーゼＩ感受性、メチル化状況、アセチル化、ヒストンの分布、グアニン−シトシン（ＧＣ）含有量、クロマチン構造等、またはそれらの組合せが挙げられる。部分特異的パラメータは、ＦＬＲおよび／またはＦＲＳと、部分に特異的な様式で相関する任意の適切なパラメータであり得る。一部の実施形態では、一部または全部の部分特異的パラメータが、部分についての、ＦＬＲの直接的または間接的な表示である。一部の実施形態では、部分特異的パラメータは、グアニン−シトシン（ＧＣ）含有量ではない。
【００９１】
一部の実施形態では、部分特異的パラメータは、ＣＣＦ断片から得られた読取りの量を表示する、それと相関する、またはそれに比例する任意の適切な値であり、この場合、部分に対してマッピングされる読取りは、選択された断片長未満の長さを有する。特定の実施形態では、部分特異的パラメータは、部分に対してマッピングされる比較的短いＣＣＦ断片（例えば、約２００塩基対もしくはそれ未満）から得られた読取りの量の表示である。選択された断片長未満の長さを有するＣＣＦ断片はしばしば、比較的短いＣＣＦ断片であり、時には、選択された断片長は、約２００塩基対またはそれ未満（例えば、約１９０、１８０、１７０、１６０、１５０、１４０、１３０、１２０、１１０、１００、９０または８０塩基長であるＣＣＦ断片）である。任意の適切な方法（例えば、配列決定法、ハイブリダイゼーションのアプローチ）により、ＣＣＦ断片の長さ、またはＣＣＦ断片から得られる読取りを決定（例えば、推定または推測）することができる。一部の実施形態では、ＣＣＦ断片の長さを、ペアエンドシーケンシング法から得られた読取りにより決定（例えば、推定または推測）する。特定の実施形態では、ＣＣＦ断片の鋳型の長さを、ＣＣＦ断片から得られた読取り（例えば、シングルエンドリード）の長さから直接決定する。
【００９２】
１つまたは複数の重み付け係数により、部分特異的パラメータに重み付けする、または部分特異的パラメータを調整することができる。一部の実施形態では、重み付けしたまたは調整した部分特異的パラメータは、試料（例えば、試験試料）についての、部分特異的胎児フラクションの推定値を提供することができる。一部の実施形態では、重み付けまたは調整は一般に、部分のカウント（例えば、部分に対してマッピングされた読取り）、または別の部分特異的パラメータを、部分特異的胎児フラクションの推定値へと変換し、そのような変換は時には、転換とみなされる。
【００９３】
一部の実施形態では、重み付け係数は一部分、胎児フラクション（例えば、複数の試料から決定した胎児フラクション）と、複数の試料（例えば、トレーニングセット）についての部分特異的パラメータとの間の関係式を記載および／または定義する係数または定数である。一部の実施形態では、重み付け係数を、複数の、胎児フラクションの確定と、複数の部分特異的パラメータとについての関係式に従って決定する。１つの関係式を、１つまたは複数の重み付け係数により定義することができ、１つまたは複数の重み付け係数を、１つの関係式から決定することができる。一部の実施形態では、重み付け係数（例えば、１つまたは複数の重み付け係数）を、（ｉ）複数の試料のそれぞれについて決定した胎児核酸のフラクションと（ｉｉ）複数の試料についての部分特異的パラメータとに従って適合させた、部分についての関係式から決定する。
【００９４】
重み付け係数は、適切な関係式（例えば、適切な数学的関係式、代数関係式、適合させた関係式（ｆｉｔｔｅｄ  ｒｅｌａｔｉｏｎ）、回帰、回帰分析、回帰モデル）から得られる、任意の適切な係数、推定係数または定数であり得る。適切な関係式に従って、そこから誘導して、またはそれから推定して、重み付け係数を決定することができる。一部の実施形態では、重み付け係数は、適合させた関係式から推定された係数である。複数の試料について、関係式を適合させることを時には、モデルをトレーニングすると呼ぶ。関係（ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）を適合させる（例えば、モデルをトレーニングして、トレーニングセットを得る）任意の適切なモデルおよび／または方法を使用することができる。使用することができる適切なモデルの非限定的な例として、回帰モデル、線形回帰モデル、単純回帰モデル、通常の最小二乗回帰モデル、重回帰モデル、一般的な重回帰モデル、多項式回帰モデル、一般線形モデル、一般化線形モデル、離散選択回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、多項ロジットモデル、混合ロジットモデル、プロビットモデル、多項プロビットモデル、順序ロジットモデル、順序プロビットモデル、ポアソンモデル、多変量応答回帰モデル、マルチレベルモデル、固定効果モデル、ランダム効果モデル、混合モデル、非線形回帰モデル、ノンパラメトリックモデル、セミパラメトリックモデル、ロバストモデル、クォンタイルモデル、アイソトニックモデル、主成分モデル、最小角モデル、ローカルモデル、セグメント化モデル、および変数誤差モデルが挙げられる。一部の実施形態では、適合させた関係式は、回帰モデルではない。一部の実施形態では、適合させた関係式は、決定木モデル、サポート−ベクターマシンモデル、およびニューラルネットワークモデルから選択される。モデルをトレーニングした結果（例えば、回帰モデル、関係式）はしばしば、数学的に記載することができる関係式となり、この関係式は、１つまたは複数の係数（例えば、重み付け係数）を含む。より複雑な多変量モデルは、１、２、３つまたはそれ超の重み付け係数を決定することができる。一部の実施形態では、複数の試料から得られた胎児フラクションおよび２つまたはそれ超の部分特異的パラメータ（例えば、係数）に従って、モデルをトレーニングする（例えば、複数の試料に、例えば、行列により適合させた関係）。
【００９５】
重み付け係数は、適切な方法により、適切な関係式（例えば、適切な数学的関係式、代数関係式、適合させた関係式、回帰、回帰分析、回帰モデル）から得ることができる。一部の実施形態では、適合させた関係式に、推定により適合させ、この非限定的な例として、最小二乗法、通常の最小二乗法、線形回帰、部分回帰、全回帰、一般化回帰、加重回帰、非線形回帰、反復再加重回帰、リッジ回帰、最小絶対偏差、ベイズ、ベイズ多変量、縮小ランク、ＬＡＳＳＯ、Ｗｅｉｇｈｔｅｄ  Ｒａｎｋ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉａ（ＷＲＳＣ）、Ｒａｎｋ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉａ（ＲＳＣ）、エラスティックネット推定法（例えば、エラスティックネット回帰）、およびそれらの組合せが挙げられる。
【００９６】
重み付け係数を、ゲノムの任意の適切な部分について決定する、またはそれと関連付けることができる。重み付け係数を、任意の適切な染色体の任意の適切な部分について決定する、またはそれと関連付けることができる。一部の実施形態では、重み付け係数を、ゲノム中の一部または全部の部分について決定する、またはそれらと関連付ける。一部の実施形態では、重み付け係数を、ゲノム中の一部または全部の染色体の部分について決定する、またはそれらと関連付ける。重み付け係数を時には、選択された染色体の部分について決定する、またはそれらと関連付ける。重み付け係数を、１つまたは複数の常染色体の部分について決定する、またはそれらと関連付けることができる。重み付け係数を、常染色体またはそれらのサブセットの中の部分を含む複数の部分中の部分について決定する、またはそれらと関連付けることができる。一部の実施形態では、重み付け係数を、性染色体（例えば、ＣｈｒＸおよび／またはＣｈｒＹ）の部分について決定する、またはそれらと関連付ける。重み付け係数を、１つまたは複数の常染色体および１つまたは複数の性染色体の部分について決定する、またはそれらと関連付けることができる。特定の実施形態では、重み付け係数を、全ての常染色体ならびにＸ染色体およびＹ染色体中の複数の部分中の部分について決定する、またはそれらと関連付ける。重み付け係数を、Ｘ染色体および／またはＹ染色体中の部分を含まない複数の部分中の部分について決定する、またはそれらと関連付けることができる。特定の実施形態では、重み付け係数を、ある染色体の部分について決定する、またはそれらと関連付け、この染色体は、異数性（例えば、全染色体異数性）を含む。特定の実施形態では、重み付け係数を、ある染色体の部分について決定する、またはそれらのみと関連付け、この染色体は、異数体ではない（例えば、正倍数体染色体である）。重み付け係数を、第１３、１８および／または２１染色体中の部分を含まない複数の部分中の部分について決定する、またはそれらと関連付けることができる。
【００９７】
一部の実施形態では、重み付け係数を、１つまたは複数の試料（例えば、トレーニングセットの試料）に従って、部分について決定する。重み付け係数はしばしば、部分に特異的である。一部の実施形態では、１つまたは複数の重み付け係数を、部分に独立に割り当てる。一部の実施形態では、重み付け係数を、複数の試料についての胎児フラクションの確定（例えば、試料に特異的な胎児フラクションの確定）のための関係式および複数の試料に従って決定した部分特異的パラメータに従って決定する。重み付け係数はしばしば、複数の試料、例えば、約２０個〜約１００，０００個もしくはそれ超、約１００個〜約１００，０００個もしくはそれ超、約５００個〜約１００，０００個もしくはそれ超、約１０００個〜約１００，０００個もしくはそれ超、または約１０，０００個〜約１００，０００個もしくはそれ超の試料から決定する。重み付け係数を、正倍数体である試料（例えば、正倍数体の胎児を含む被験体から得られた試料、例えば、異数体染色体が存在しない試料）から決定することができる。一部の実施形態では、重み付け係数を、異数体染色体を含む試料（例えば、正倍数体の胎児を含む被験体から得られた試料）から得る。一部の実施形態では、重み付け係数を、正倍数体の胎児を有する被験体およびトリソミーの胎児を有する被験体から得られた複数の試料から決定する。重み付け係数を、複数の試料から得ることができ、これらの試料は、雄の胎児および／または雌の胎児を有する被験体から得られる。
【００９８】
胎児フラクションをしばしば、トレーニングセットの１つまたは複数の試料について決定し、そこから、重み付け係数を誘導する。重み付け係数を決定する胎児フラクションは時には、試料に特異的な胎児フラクションの確定である。重み付け係数を決定する胎児フラクションは、本明細書に記載するまたは当技術分野で公知である任意の適切な方法により決定することができる。一部の実施形態では、胎児核酸の含有量（例えば、胎児フラクション）の決定を、本明細書に記載するまたは当技術分野で公知である適切な胎児数量アッセイ（ＦＱＡ）を使用して行い、それらの胎児フラクションの確定の非限定的な例として、雄の胎児に特異的なマーカーに従う確定、多型配列の対立遺伝子の比に基づく確定、胎児核酸に特異的であり、母体核酸にはそうでない１つもしくは複数のマーカーに従う確定、メチル化に基づくＤＮＡの識別の使用による確定（例えば、A.  Nygrenら（２０１０年）Clinical  Chemistry、５６巻（１０号）：１６２７〜１６３５頁）、競合ＰＣＲのアプローチを使用する質量分析の方法および／もしくはシステムによる確定、参照により本明細書に援用されている米国特許出願公開第２０１０／０１０５０４９号に記載の方法による確定等、またはそれらの組合せが挙げられる。しばしば胎児フラクションを、一部分、Ｙ染色体のレベル（例えば、１つまたは複数のゲノム区分のレベル；プロファイルのレベル）に従って決定する。一部の実施形態では、Ｙ染色体の適切なアッセイに従って、胎児フラクションを決定する（例えば、定量的リアルタイムＰＣＲを使用することによって、胎児特異的座位（例として、雄を妊娠している場合のＹ染色体上のＳＲＹ座位）の量を、母親および胎児の両方に共通する任意の常染色体上の座位の量と比較する（例えば、Lo  YMら（１９９８年）Am  J  Hum  Genet、６２巻：７６８〜７７５頁））。
【００９９】
（例えば、試験試料についての）部分特異的パラメータに、１つまたは複数の重み付け係数（例えば、トレーニングセットから誘導した重み付け係数）により重み付けまたは調整を行うことができる。例えば、重み付け係数を、部分について、トレーニングセットの複数の試料についての、部分特異的パラメータと胎児フラクションの確定との関係式に従って誘導することができる。次いで、試験試料の部分特異的パラメータの調整および／または重み付けを、トレーニングセットから誘導した重み付け係数に従って行うことができる。一部の実施形態では、重み付け係数を誘導する部分特異的パラメータが、調整または重み付けを行う（例えば、試験試料の）部分特異的パラメータと同じである（例えば、両方のパラメータがＦＬＲである）。特定の実施形態では、重み付け係数を誘導する部分特異的パラメータが、調整または重み付けを行う（例えば、試験試料の）部分特異的パラメータと異なる。例えば、重み付け係数を、トレーニングセットの試料についての、カバレッジ（すなわち、部分特異的パラメータ）と胎児フラクションとの間の関係式から決定することができ、試験試料の部分についてのＦＬＲ（すなわち、別の部分特異的パラメータ）を、カバレッジから誘導した重み付け係数に従って調整することができる。理論により制限されることなく、（例えば、試験試料についての）部分特異的パラメータに時には、それぞれの部分特異的パラメータと共通の部分特異的ＦＬＲとの間の関係および／または相関関係に起因して、（例えば、トレーニングセットの）異なる部分特異的パラメータから誘導された重み付け係数により調整および／または重み付けを行うことができる。
【０１００】
部分特異的胎児フラクションの推定値を、試料（例えば、試験試料）について、部分特異的パラメータに対して、その部分について決定した重み付け係数により重み付けすることによって決定することができる。重み付けは、任意の適切な数学的操作を適用することによって、部分特異的パラメータを、重み付け係数により調整、変換および／または転換することを含むことができ、それらの非限定的な例として、乗算、除算、加算、減算、積分、記号計算、代数的計算、アルゴリズム、三角関数もしくは幾何関数、転換（例えば、フーリエ変換）等、またはそれらの組合せが挙げられる。重み付けは、適切な数学的モデルによって、部分特異的パラメータを、重み付け係数により調整、変換および／または転換することを含むことができる。
【０１０１】
一部の実施形態では、胎児フラクションを、試料について、１つまたは複数の部分特異的胎児フラクションの推定値に従って決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションを、試料（例えば、試験試料）について、１つまたは複数の部分についての部分特異的パラメータの重み付けまたは調整に従って決定（例えば、推定）する。特定の実施形態では、試験試料についての胎児核酸のフラクションを、調整したカウントまたは調整したサブセットのカウントに基づいて推定する。特定の実施形態では、試験試料についての胎児核酸のフラクションを、部分についての、調整したＦＬＲ、調整したＦＲＳ、調整したカバレッジおよび／または調整したマッピング可能性に基づいて推定する。一部の実施形態では、約１〜約５００，０００個、約１００〜約３００，０００個、約５００〜約２００，０００個、約１０００〜約２００，０００個、約１５００〜約２００，０００個、または約１５００〜約５０，０００個の部分特異的パラメータの重み付けまたは調整を行う。
【０１０２】
（例えば、試験試料についての）胎児フラクションを、任意の適切な方法により、（例えば、同じ試験試料についての）複数の部分特異的胎児フラクションの推定値に従って決定することができる。一部の実施形態では、妊娠中の雌から得られたある試験試料中の胎児核酸のフラクションの推定の精度を向上させるための方法は、１つまたは複数の部分特異的胎児フラクションの推定値を決定するステップを含み、この試料についての胎児フラクションの推定値は、これら１つまたは複数の部分特異的胎児フラクションの推定値に従って決定される。一部の実施形態では、胎児核酸のフラクションを、試料（例えば、試験試料）について推定または決定するステップは、１つまたは複数の部分特異的胎児フラクションの推定値を合計するステップを含む。合計するステップは、複数の部分特異的胎児フラクションの推定値に従って、平均、平均値、中央値、ＡＵＣまたは積分値を決定することを含むことができる。
【０１０３】
一部の実施形態では、妊娠中の雌から得られた試験試料中の胎児核酸のフラクションの推定の精度を向上させるための方法は、参照ゲノムの部分に対してマッピングした配列の読取りのカウントを得るステップを含み、これらの配列の読取りは、妊娠中の雌に由来する試験試料から得られた循環無細胞核酸の読取りであり、得られたカウントの少なくとも１つのサブセットは、ゲノムのある領域から得られ、この領域が提供する、この領域に由来する全カウントと比べた胎児核酸から得られたカウントは、ゲノムの別の領域の全カウントと比べた胎児核酸のカウントよりも多い。一部の実施形態では、胎児核酸のフラクションの推定値を、部分のあるサブセットに従って決定し、部分のこのサブセットは、別の部分の胎児核酸のカウントよりも多い数の、胎児核酸から得られたカウントがマッピングされる部分に従って選択される。一部の実施形態では、部分のこのサブセットは、別の部分の非胎児核酸と比べた胎児核酸のカウントよりも多い数の、非胎児核酸と比べた胎児核酸から得られたカウントがマッピングされる部分に従って選択される。部分の全てまたはサブセットに対してマッピングされたカウントに重み付けすることができ、それにより、重み付けしたカウントを提供する。重み付けしたカウントを利用して、胎児核酸のフラクションを推定することができ、別の部分の胎児核酸のカウントよりも多い数の、胎児核酸から得られたカウントがマッピングされる部分に従って、カウントに重み付けすることができる。一部の実施形態では、別の部分の非胎児核酸と比べた胎児核酸のカウントよりも多い数の、非胎児核酸と比べた胎児核酸から得られたカウントがマッピングされる部分に従って、カウントに重み付けする。
【０１０４】
胎児フラクションを、試料（例えば、試験試料）について、該試料についての複数の部分特異的胎児フラクションの推定値に従って決定することができ、部分に特異的な推定値は、ゲノムの任意の適切な領域またはセグメントの部分から得られる。部分特異的胎児フラクションの推定値を、適切な染色体（例えば、１つもしくは複数の選択された染色体、１つもしくは複数の常染色体、性染色体（例えば、ＣｈｒＸおよび／もしくはＣｈｒＹ）、異数体染色体、正倍数体染色体等、またはそれらの組合せ）の１つまたは複数の部分について決定することができる。
【０１０５】
一部の実施形態では、胎児フラクションを決定するステップは、（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした配列の読取りのカウントを得るサブステップ（これらの配列の読取りは、妊娠中の雌に由来する試験試料から得られた循環無細胞核酸の読取りである）と、（ｂ）マイクロプロセッサを使用して、胎児核酸の部分特異的フラクションに関して、（ｉ）それぞれの部分に対してマッピングした配列の読取りのカウントに対してかまたは（ｉｉ）その他の部分特異的パラメータに対して、それぞれの部分と独立に関連付けた重み付け係数に従って重み付けし、それにより、重み付け係数に従う、部分特異的胎児フラクションの推定値を得るサブステップ（複数の試料について、重み付け係数のそれぞれは、（ｉ）複数の試料のそれぞれについての胎児核酸のフラクションと、（ｉｉ）それぞれの部分に対してマッピングした配列の読取りのカウントまたはその他の部分特異的パラメータとの間でそれぞれの部分について適合させた関係式から決定されている）と、（ｃ）試験試料についての胎児核酸のフラクションを、部分特異的胎児フラクションの推定値に基づいて推定するサブステップとを含む。
【０１０６】
本明細書に提供する方法と併せて、細胞外核酸中の胎児核酸の量を、定量し、使用することができる。したがって、特定の実施形態では、本明細書に記載する技術の方法は、胎児核酸の量を決定する追加のステップを含む。被験体から得られた核酸試料中の胎児核酸の量を、試料核酸を調製するための処理の前または後で決定することができる。特定の実施形態では、試料核酸を処理し、調製した後で、試料中の胎児核酸の量を決定し、この量を利用して、さらなる評価を行う。一部の実施形態では、アウトカムは、試料核酸中の胎児核酸のフラクションの寄与の程度を加減する（例えば、カウントを調整する、試料を除去する、判定を行う、または判定を行わない）ことを含む。
【０１０７】
決定のステップを、本明細書に記載する方法の前、その間、その中の任意の一点、または本明細書に記載する特定（例えば、異数性の検出、微小重複もしくは微小欠失の検出、胎児の性別の決定）の方法の後に行うことができる。例えば、胎児の性別または異数性、微小重複もしくは微小欠失の決定方法を所与の感度または特異性で行うために、胎児核酸を定量する方法を、胎児の性別または異数性、微小重複もしくは微小欠失の決定の前、間または後に実行して、約２％超、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％、１０％、１１％、１２％、１３％、１４％、１５％、１６％、１７％、１８％、１９％、２０％、２１％、２２％、２３％、２４％、２５％またはそれ超の胎児核酸を有する試料を同定することができる。一部の実施形態では、例えば、特定の閾量の胎児核酸（例えば、約１５％またはそれ超の胎児核酸；約４％またはそれ超の胎児核酸）を有すると決定された試料を、胎児の性別または異数性、微小重複もしくは微小欠失の決定のために、あるいは異数性または遺伝子の変動の存在または非存在について、さらに分析する。特定の実施形態では、試料が、特定の閾量の胎児核酸（例えば、約１５％またはそれ超の胎児核酸；約４％またはそれ超の胎児核酸）を有する場合のみに、例えば、胎児の性別または異数性、微小重複もしくは微小欠失の存在または非存在の確定を選択する（例えば、選択し、患者に伝える）。
【０１０８】
一部の実施形態では、染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を確認するために、胎児フラクションの決定または胎児核酸の量の決定が、要求されることも、必要になることもない。一部の実施形態では、染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在の確認が、胎児のＤＮＡと母体のＤＮＡとの配列の差別化を必要としない。特定の実施形態では、この理由は、特定の染色体、染色体部分またはそのセグメントにおける母体配列および胎児配列の両方の合計された寄与を分析するからである。一部の実施形態では、染色体の異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在の確認は、胎児のＤＮＡと母体のＤＮＡとを区別するであろう先験的な配列情報に依存しない。
【０１０９】
核酸の富化
一部の実施形態では、核酸（例えば、細胞外核酸）を、富化し、または相対的に富化して、核酸の亜集団または種を得る。核酸の亜集団は、例えば、胎児核酸、母体核酸、特定の長さもしくは特定の範囲の長さの断片を含む核酸、または特定のゲノム領域（例えば、単一の染色体、一連の染色体および／もしくは特定の染色体領域）に由来する核酸を含むことができる。そのような富化試料は、本明細書に提供する方法と併せて使用することができる。したがって、特定の実施形態では、本技術の方法は、試料中の核酸の亜集団、例えば、胎児核酸等について富化する追加のステップを含む。特定の実施形態では、富化して、胎児核酸を得るために、上記に記載した、胎児フラクションを決定するための方法もまた使用することができる。特定の実施形態では、母体核酸を、試料から、選択的に（部分的に、実質的に、ほとんど完全に、または完全に）除去する。特定の実施形態では、富化して、特定の低いコピー数の種の核酸（例えば、胎児核酸）を得ることによって、定量的感度を改善することができる。試料を核酸の特定の種について富化するための方法が、例えば、米国特許第６，９２７，０２８号、国際特許出願公開第ＷＯ２００７／１４０４１７号、国際特許出願公開第ＷＯ２００７／１４７０６３号、国際特許出願公開第ＷＯ２００９／０３２７７９号、国際特許出願公開第ＷＯ２００９／０３２７８１号、国際特許出願公開第ＷＯ２０１０／０３３６３９号、国際特許出願公開第ＷＯ２０１１／０３４６３１号、国際特許出願公開第ＷＯ２００６／０５６４８０号および国際特許出願公開第ＷＯ２０１１／１４３６５９号に記載されており、これらは全て、参照により本明細書に援用されている。
【０１１０】
一部の実施形態では、核酸を富化して、特定の標的断片種および／または参照断片種を得る。特定の実施形態では、下記に記載する１つまたは複数の、長さに基づく分離の方法を使用して、核酸を富化して、特定の核酸の断片長または特定の範囲の断片長を得る。特定の実施形態では、本明細書に記載するおよび／または当技術分野で公知である１つまたは複数の、配列に基づく分離方法を使用して、核酸を富化して、選択ゲノム領域（例えば、染色体）に由来する断片を得る。下記に、試料中の核酸の亜集団（例えば、胎児核酸）について富化するための特定の方法を詳細に記載する。
【０１１１】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、核酸の亜集団（例えば、胎児核酸）について富化するためのいくつかの方法は、母体核酸と胎児核酸との間のエピジェネティックな差を活用する方法を含む。例えば、メチル化の差に基づいて、胎児核酸を、母体核酸と差別化し、それから分離することができる。メチル化に基づく胎児核酸の富化方法が、参照により本明細書に援用されている米国特許出願公開第２０１０／０１０５０４９号に記載されている。そのような方法は時には、試料核酸を、メチル化特異的結合剤（メチル−ＣｐＧ結合タンパク質（ＭＢＤ）、メチル化特異的抗体等）に結合させるステップと、差次的メチル化状況に基づいて、未結合の核酸から、結合した核酸を分離するステップとを含む。そのような方法はまた、メチル化感受性制限酵素（上記に記載のとおり；例えば、ＨｈａＩおよびＨｐａＩＩ）の使用を含むこともでき、この方法により、母体核酸を選択的かつ完全または実質的に消化して、試料を少なくとも１つの胎児核酸の領域について富化する酵素を用いて、母体試料に由来する核酸を選択的に消化することによって、母体試料中の胎児核酸の領域の富化が可能になる。
【０１１２】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、核酸の亜集団（例えば、胎児核酸）について富化するための別の方法が、参照により本明細書に援用されている米国特許出願公開第２００９／０３１７８１８号に記載の方法等の制限エンドヌクレアーゼにより多型配列を増強するアプローチである。そのような方法は、非標的対立遺伝子を含む核酸を、非標的対立遺伝子を含むが、標的対立遺伝子は含まない核酸を認識する制限エンドヌクレアーゼを用いて切断するステップと、切断された核酸は増幅せずに、未切断の核酸を増幅するステップとを含み、ここで、未切断の、増幅された核酸は、非標的核酸（例えば、母体核酸）と比べて富化された標的核酸（例えば、胎児核酸）を表す。特定の実施形態では、例えば、切断剤による選択的消化を受けやすい多型の部位を有する対立遺伝子を含むように、核酸を選択することができる。
【０１１３】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、核酸の亜集団（例えば、胎児核酸）について富化するためのいくつかの方法は、選択的酵素分解のアプローチを含む。そのような方法は、エキソヌクレアーゼ消化から標的配列を保護し、それにより、試料中の望まれない配列（例えば、母体のＤＮＡ）の排除を促進するステップを含む。例えば、１つのアプローチでは、試料核酸を変性させて、一本鎖核酸を生成し、一本鎖核酸を、適切なアニーリング条件下で、少なくとも１つの、標的特異的プライマーの対と接触させ、アニールさせたプライマーを、ヌクレオチドの重合により伸長して、二本鎖標的配列を生成し、一本鎖（すなわち、非標的）の核酸を消化するヌクレアーゼを使用して、一本鎖核酸を消化する。特定の実施形態では、少なくとも１回の追加のサイクルにおいて、この方法を繰り返すことができる。特定の実施形態では、同じ、標的特異的プライマーの対を使用して、第１サイクルおよび第２サイクルのそれぞれにおいてプライマーの伸長を行い、特定の実施形態では、第１サイクルおよび第２サイクルのために、異なる、標的特異的プライマーの対を使用する。
【０１１４】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、核酸の亜集団（例えば、胎児核酸）について富化するためのいくつかの方法は、大規模並行シグネチャー配列決定（ＭＰＳＳ）のアプローチを含む。ＭＰＳＳは典型的には、アダプター（すなわち、タグ）のライゲーションを使用し、続いて、アダプターのデコーディングを行い、核酸配列をこきざみに読み取る固相法である。典型的には、タグを付けたＰＣＲ産物が増幅され、結果として、それぞれの核酸から、ユニークなタグを有するＰＣＲ産物が生成する。しばしば、ＰＣＲ産物をマイクロビーズにつなぐために、タグを使用する。ライゲーションに基づく配列決定を数ラウンド行った後に、例えば、配列のシグネチャーを、それぞれのビーズから同定することができる。ＭＰＳＳデータセット中のそれぞれのシグネチャー配列（ＭＰＳＳタグ）を、分析し、全てのその他のシグネチャーと比較し、全ての同一のシグネチャーを計数する。
【０１１５】
特定の実施形態では、特定の富化方法（例えば、特定の、ＭＰＳおよび／またはＭＰＳＳに基づく富化方法）は、増幅（例えば、ＰＣＲ）に基づくアプローチを含むことができる。特定の実施形態では、座位に特異的な増幅方法を使用することができる（例えば、座位に特異的な増幅プライマーを使用する）。特定の実施形態では、マルチプレックスＳＮＰ対立遺伝子ＰＣＲのアプローチを使用することができる。特定の実施形態では、マルチプレックスＳＮＰ対立遺伝子ＰＣＲのアプローチを、ユニプレックス配列決定と組み合わせて使用することができる。例えば、そのようなアプローチは、マルチプレックスＰＣＲ（例えば、ＭＡＳＳＡＲＲＡＹシステム）の使用、および捕捉プローブ配列のアンプリコン中への組み入れ、続いて、例えば、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＭＰＳＳシステムを使用する配列決定を含むことができる。特定の実施形態では、マルチプレックスＳＮＰ対立遺伝子ＰＣＲのアプローチを、３つのプライマーからなるシステムおよびインデックス化配列決定と組み合わせて使用することができる。例えば、そのようなアプローチは、例えば、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＭＰＳＳシステムを使用する配列決定のために、特定の座位に特異的なフォワードＰＣＲプライマー中に組み入れた第１の捕捉プローブ、および座位に特異的なリバースＰＣＲプライマー中に組み入れたアダプター配列を有するプライマーを用いる、マルチプレックスＰＣＲ（例えば、ＭＡＳＳＡＲＲＡＹシステム）を使用し、それにより、アンプリコンを生成し、続いて、リバース捕捉配列および分子インデックスバーコードを組み入れるための第２のＰＣＲを行うことを含むことができる。特定の実施形態では、マルチプレックスＳＮＰ対立遺伝子ＰＣＲのアプローチを、４つのプライマーからなるシステムおよびインデックス化配列決定と組み合わせて使用することができる。例えば、そのようなアプローチは、例えば、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＭＰＳＳシステムを使用する配列決定のために、座位に特異的なフォワードＰＣＲプライマーおよび座位に特異的なリバースＰＣＲプライマーの両方中に組み入れたアダプター配列を有するプライマーを用いる、マルチプレックスＰＣＲ（例えば、ＭＡＳＳＡＲＲＡＹシステム）を使用し、続いて、フォワード捕捉配列およびリバース捕捉配列の両方ならびに分子インデックスバーコードを組み入れるための第２のＰＣＲを行うことを含むことができる。特定の実施形態では、マイクロ流体技術のアプローチを使用することができる。特定の実施形態では、アレイに基づくマイクロ流体技術のアプローチを使用することができる。例えば、そのようなアプローチは、マイクロ流体技術によるアレイ（例えば、Ｆｌｕｉｄｉｇｍ）を使用して、低いプレックスでの増幅ならびにインデックスおよび捕捉プローブの組み入れを行い、続いて、配列決定を行うことを含むことができる。特定の実施形態では、例えば、デジタル小滴ＰＣＲ等のエマルジョンマイクロ流体技術のアプローチを使用することができる。
【０１１６】
特定の実施形態では、（例えば、ユニバーサルプライマーまたは座位に特異的でない増幅プライマーを使用して）ユニバーサル増幅法を使用することができる。特定の実施形態では、ユニバーサル増幅法を、プルダウンのアプローチと組み合わせて使用することができる。特定の実施形態では、方法は、ユニバーサルに増幅された配列決定ライブラリーからのビオチン化ウルトラマーによるプルダウン（例えば、ＡｇｉｌｅｎｔまたはＩＤＴ製のビオチン化プルダウンアッセイ）を含むことができる。例えば、そのようなアプローチは、標準ライブラリーの調製、プルダウンアッセイによる選択された領域についての富化、および第２のユニバーサル増幅のステップを含むことができる。特定の実施形態では、プルダウンのアプローチは、ライゲーションに基づく方法と組み合わせて使用することができる。特定の実施形態では、方法は、配列特異的アダプターのライゲーションを用いるビオチン化ウルトラマーによるプルダウン（例えば、ＨＡＬＯＰＬＥＸ  ＰＣＲ、Ｈａｌｏ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ）を含むことができる。例えば、そのようなアプローチは、制限酵素消化断片を捕捉するためのセレクタープローブの使用、続いて、捕捉された産物のアダプターへのライゲーション、およびユニバーサル増幅、続いて、配列決定を含むことができる。特定の実施形態では、プルダウンのアプローチを、伸長およびライゲーションに基づく方法と組み合わせて使用することができる。特定の実施形態では、方法は、分子反転プローブ（ＭＩＰ）による伸長およびライゲーションを含むことができる。例えば、そのようなアプローチは、配列アダプターと組み合わせた分子反転プローブの使用、続いて、ユニバーサル増幅および配列決定を含むことができる。特定の実施形態では、相補的ＤＮＡを、合成し、増幅せずに配列決定することができる。
【０１１７】
特定の実施形態では、伸長およびライゲーションのアプローチを、プルダウンのコンポーネントなしで行うことができる。特定の実施形態では、方法は、座位に特異的なフォワードプライマーおよびリバースプライマーによるハイブリダイゼーション、伸長、ならびにライゲーションを含むことができる。そのような方法は、ユニバーサル増幅、または増幅なしの相補的ＤＮＡ合成、続いて、配列決定をさらに含むことができる。特定の実施形態では、そのような方法は、分析の間のバックグラウンドの配列を低下させるまたは排除することができる。
【０１１８】
特定の実施形態では、プルダウンのアプローチを、任意選択の増幅コンポーネントを伴わせて、または増幅コンポーネントなしで使用することができる。特定の実施形態では、方法は、改変されたプルダウンアッセイおよびライゲーションを含むことができ、捕捉プローブを十分に組み入れ、ユニバーサル増幅は行わない。例えば、そのようなアプローチは、制限酵素消化断片を捕捉するための、改変されたセレクタープローブの使用、続いて、捕捉された産物のアダプターへのライゲーション、任意選択の増幅、および配列決定を含むことができる。特定の実施形態では、方法は、環状一本鎖ライゲーションと組み合わせた、アダプター配列の伸長およびライゲーションを伴う、ビオチン化プルダウンアッセイを含むことができる。例えば、そのようなアプローチは、目的の捕捉領域（すなわち、標的配列）に対するセレクタープローブの使用、プローブの伸長、アダプターのライゲーション、一本鎖環状ライゲーション、任意選択の増幅、および配列決定を含むことができる。特定の実施形態では、配列決定の結果の分析により、バックグラウンドから標的配列を分離することができる。
【０１１９】
一部の実施形態では、本明細書に記載する１つまたは複数の、配列に基づく分離方法を使用して、核酸を富化して、選択ゲノム領域（例えば、染色体）に由来する断片を得る。配列に基づく分離は一般に、ヌクレオチド配列が、目的の断片（例えば、標的断片および／または参照断片）中には存在し、試料のその他の断片中に実質的に存在しない、またはその他の断片はごくわずかな量でしか存在しない（例えば、５％もしくはそれ未満）ことに基づく。一部の実施形態では、配列に基づく分離は、標的断片の分離および／または参照断片の分離をもたらすことができる。分離された標的断片および／または分離された参照断片をしばしば、核酸試料中の残存する断片から単離し、取り出す。特定の実施形態では、また、分離された標的断片と分離された参照断片とを、相互に単離し、取り出す（例えば、分離アッセイのコンパートメントとして単離する）。特定の実施形態では、分離された標的断片と分離された参照断片とを、一緒に単離する（例えば、同じアッセイコンパートメントとして単離する）。一部の実施形態では、未結合断片を、分別的に除去または分解または消化することができる。
【０１２０】
一部の実施形態では、選択的に核酸を捕捉する処理を使用して、核酸試料から、標的断片および／または参照断片を分離し、取り出す。市販されている、核酸を捕捉するシステムとして、例えば、Ｎｉｍｂｌｅｇｅｎ配列捕捉システム（Ｒｏｃｈｅ  ＮｉｍｂｌｅＧｅｎ、Ｍａｄｉｓｏｎ、ＷＩ）；Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＢＥＡＤＡＲＲＡＹプラットフォーム（Ｉｌｌｕｍｉｎａ、Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ、ＣＡ）；Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＧＥＮＥＣＨＩＰプラットフォーム（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ、Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ、ＣＡ）；Ａｇｉｌｅｎｔ  ＳｕｒｅＳｅｌｅｃｔ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ（Ａｇｉｌｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ、ＣＡ）；および関連のプラットフォームが挙げられる。そのような方法は典型的には、標的断片または参照断片のヌクレオチド配列のセグメントまたは全てに対する捕捉オリゴヌクレオチドのハイブリダイゼーションを含み、固相（例えば、固相アレイ）および／または溶液に基づくプラットフォームの使用を含むことができる。選択されたゲノム領域または座位（例えば、第２１、１８、１３、ＸもしくはＹ染色体のうちの１つ、または参照の染色体）に由来する核酸断片に優先的にハイブリダイズするように、捕捉オリゴヌクレオチド（時には、「おとり」と呼ぶ）を、選択するまたは設計することができる。特定の実施形態では、（例えば、オリゴヌクレオチドアレイを使用する）ハイブリダイゼーションに基づく方法を使用し、富化して、特定の染色体（例えば、潜在的に異数体の染色体、参照の染色体、もしくは目的のその他の染色体）、またはそれらの目的のセグメントに由来する核酸配列を得ることができる。
【０１２１】
一部の実施形態では、１つまたは複数の、長さに基づく分離の方法を使用して、核酸を、特定の核酸断片の長さ、特定の範囲の長さ、または特定の閾もしくはカットオフを下回るもしくは上回る長さについて富化する。核酸断片の長さは典型的には、断片中のヌクレオチドの数を指す。また、核酸断片の長さは時には、核酸断片のサイズとも呼ぶ。一部の実施形態では、長さに基づく分離の方法を、個々の断片の長さを測定することなく実施する。一部の実施形態では、長さに基づく分離の方法を、個々の断片の長さを決定するための方法と併せて実施する。一部の実施形態では、長さに基づく分離は、サイズ分画の手順を指し、分画されたプールの全部または一部を、単離（例えば、保持）および／または分析することができる。サイズ分画の手順は、当技術分野で公知である（例えば、アレイ上での分離、分子ふるいによる分離、ゲル電気泳動による分離、カラムクロマトグラフィー（例えば、分子ふるいカラム）による分離、およびマイクロ流体技術に基づくアプローチ）。特定の実施形態では、長さに基づく分離のアプローチとして、例えば、断片の環状化、化学物質による処理（例えば、ホルムアルデヒド、ポリエチレングリコール（ＰＥＧ））、質量分析、および／またはサイズに特異的な核酸増幅を挙げることができる。
【０１２２】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、特定の長さに基づく分離の方法は、例えば、選択的な配列によるタグ付けのアプローチを利用する。用語「配列によるタグ付け」は、認識可能であり、かつ明確に異なる配列を、核酸または核酸の集団中に組み入れることを指す。用語「配列によるタグ付け」は、本明細書で使用する場合、本明細書で後に記載する用語「配列タグ」とは異なる意味を有する。そのような配列によるタグ付けの方法では、ある断片サイズの種（例えば、短い断片）の核酸を、長い核酸および短い核酸を含む試料中で、選択的な配列によるタグ付けに付す。そのような方法は典型的には、核酸増幅反応を、内側プライマーおよび外側プライマーを含むセットのネステッドプライマーを使用して実施するステップを含む。特定の実施形態では、内側プライマーの一方または両方にタグを付け、それにより、タグを標的の増幅産物上に導入することができる。外側プライマーは一般に、（内側の）標的配列を担持する短い断片にはアニールしない。内側プライマーは、短い断片にアニールし、タグおよび標的配列を担持する増幅産物を生成することができる。典型的には、長い断片のタグ付けは、例えば、外側プライマーの以前のアニーリングおよび伸長による、内側プライマーの伸長の遮断を含む、機構の組合せを通して阻害される。例えば、一本鎖核酸のエキソヌクレアーゼ消化、および少なくとも１つのタグに特異的な増幅プライマーを使用する、タグを付けた断片の増幅を含めた、多様な方法のうちのいずれかにより、タグを付けた断片についての富化を行うことができる。
【０１２３】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、別の、長さに基づく分離の方法は、核酸試料を、ポリエチレングリコール（ＰＥＧ）沈殿に付すステップを含む。方法の例として、国際特許出願公開第ＷＯ２００７／１４０４１７号および同第ＷＯ２０１０／１１５０１６号に記載されているものが挙げられる。この方法は一般に、小さな（例えば、３００ヌクレオチド未満の）核酸を実質的に沈澱させることなく、大きな核酸を実質的に沈殿させるのに十分な条件下において、１つまたは複数の一価の塩の存在下で、核酸試料をＰＥＧと接触させることを必要とする。
【０１２４】
本明細書に記載する方法と共に使用することができる、別の、サイズに基づく富化方法は、ライゲーション、例えば、ｃｉｒｃｌｉｇａｓｅを使用するライゲーションによる環状化を含む。短い核酸断片は典型的には、長い断片よりも高い効率で環状化させることができる。環状化しなかった配列を、環状化した配列から分離することができ、富化した短い断片を使用して、さらなる分析を行うことができる。
【０１２５】
核酸ライブラリー
一部の実施形態では、核酸ライブラリーは、特定の処理（それらの非限定的な例として、固相（例えば、固体の支持体、例えば、フローセル、ビーズ）上への固定化、富化、増幅、クローニング、検出が挙げられる）のために、および／または核酸の配列決定のために、調製され、アセンブルされ、かつ／または改変される複数のポリヌクレオチド分子（例えば、核酸の試料）である。特定の実施形態では、核酸ライブラリーを、配列決定の処理の前または間に調製する。核酸ライブラリー（例えば、配列決定ライブラリー）を、当技術分野で公知の適切な方法により調製することができる。核酸ライブラリーを、標的化する調製処理または標的化しない調製処理により調製することができる。
【０１２６】
一部の実施形態では、核酸のライブラリーを改変して、固体の支持体への核酸の固定化のために構成される化学的部分（例えば、官能基）を含める。一部の実施形態では、核酸のライブラリーを改変して、固体の支持体へのライブラリーの固定化のために構成される、生体分子（例えば、官能基）および／または結合対のメンバーを含め、それらの非限定的な例として、チロキシン結合グロブリン、ステロイド結合タンパク質、抗体、抗原、ハプテン、酵素、レクチン、核酸、リプレッサー、プロテインＡ、プロテインＧ、アビジン、ストレプトアビジン、ビオチン、補体成分Ｃ１ｑ、核酸結合タンパク質、受容体、炭水化物、オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド、相補的核酸配列等、およびそれらの組合せが挙げられる。特異的な結合対のいくつかの例として、非限定的に、アビジン部分とビオチン部分；抗原性エピトープと、抗体もしくはその免疫学的反応性断片；抗体とハプテン；ジゴキシゲニン（digoxigen）部分と抗ジゴキシゲニン（anti-digoxigen）抗体；フルオレセイン部分と抗フルオレセイン抗体；オペレーターとリプレッサー；ヌクレアーゼとヌクレオチド；レクチンと多糖；ステロイドとステロイド結合タンパク質；活性化合物と活性化合物の受容体；ホルモンとホルモン受容体；酵素と基質；免疫グロブリンとプロテインＡ；オリゴヌクレオチドもしくはポリヌクレオチドと、それに対応する相補体等、またはそれらの組合せが挙げられる。
【０１２７】
一部の実施形態では、核酸のライブラリーを改変して、既知の組成の１つまたは複数のポリヌクレオチドを含め、それらの非限定的な例として、識別子（例えば、タグ、インデックス化タグ）、捕捉配列、標識、アダプター、制限酵素部位、プロモーター、エンハンサー、複製開始点、ステムループ、相補配列（例えば、プライマー結合部位、アニーリング部位）、適切な組込み部位（例えば、トランスポゾン、ウイルス組込み部位）、改変ヌクレオチド等、またはそれらの組合せが挙げられる。既知の配列のポリヌクレオチドを、適切な位置、例えば、核酸配列の５’末端、３’末端または内部に付加することができる。既知の配列のポリヌクレオチドは、同じ配列であっても、または異なる配列であってもよい。一部の実施形態では、既知の配列のポリヌクレオチドを、表面（例えば、フローセル中の表面）上に固定化された１つまたは複数のオリゴヌクレオチドにハイブリダイズするように構成する。例えば、５’既知配列を含む核酸分子を、第１の、複数のオリゴヌクレオチドにハイブリダイズさせることができ、一方、その分子の３’既知配列を、第２の、複数のオリゴヌクレオチドにハイブリダイズさせることができる。一部の実施形態では、核酸のライブラリーは、染色体に特異的なタグ、捕捉配列、標識および／またはアダプターを含むことができる。一部の実施形態では、核酸のライブラリーは、１つまたは複数の検出可能な標識を含む。一部の実施形態では、１つまたは複数の検出可能な標識を、核酸ライブラリー中に、５’末端において、３’末端において、かつ／または該ライブラリー中の核酸の内部の任意のヌクレオチドの位置において組み入れることができる。一部の実施形態では、核酸のライブラリーは、ハイブリダイズさせたオリゴヌクレオチドを含む。特定の実施形態では、ハイブリダイズさせたオリゴヌクレオチドは、標識されたプローブである。一部の実施形態では、核酸のライブラリーは、固相上への固定化する前のハイブリダイズさせたオリゴヌクレオチドプローブを含む。
【０１２８】
一部の実施形態では、既知の配列のポリヌクレオチドは、ユニバーサル配列を含む。ユニバーサル配列は、２つもしくはそれ超の核酸分子、または核酸分子の２つもしくはそれ超のサブセット中に組み込む特異的なヌクレオチド配列であり、ユニバーサル配列は、それが組み込まれている分子またはサブセットの分子全てについて同じである。ユニバーサル配列はしばしば、ユニバーサル配列に対して相補性である単一のユニバーサルプライマーを使用して、複数の異なる配列にハイブリダイズし、かつ／またはそれらを増幅するように設計される。一部の実施形態では、２つ（例えば、対）またはそれ超のユニバーサル配列および／またはユニバーサルプライマーを使用する。ユニバーサルプライマーはしばしば、ユニバーサル配列を含む。一部の実施形態では、アダプター（例えば、ユニバーサルアダプター）は、ユニバーサル配列を含む。一部の実施形態では、１つまたは複数のユニバーサル配列を使用して、核酸の複数の種またはサブセットを、捕捉、同定および／または検出する。
【０１２９】
核酸ライブラリーの調製の特定の実施形態では（例えば、合成の手順による特定の配列決定の場合には）、核酸を、サイズにより選択および／または断片化して、数百塩基対またはそれ未満の長さにする（例えば、ライブラリーの生成のための調製の場合）。一部の実施形態では、ライブラリーの調製を、断片化せずに行う（例えば、ｃｃｆＤＮＡを使用する場合）。
【０１３０】
特定の実施形態では、ライゲーションに基づくライブラリーの調製方法を使用する（例えば、ＩＬＬＵＭＩＮＡ  ＴＲＵＳＥＱ、Ｉｌｌｕｍｉｎａ、Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ  ＣＡ）。ライゲーションに基づくライブラリーの調製方法はしばしば、アダプター（例えば、メチル化アダプター）の設計を活用し、この設計は、最初のライゲーションのステップにおいて、インデックス配列を組み入れることができ、しばしば、シングルリードシーケンシング、ペアエンドシーケンシング、およびマルチプレックスシーケンシングのための試料を調製するために使用することができる。例えば、ｆｉｌｌ−ｉｎ反応、エキソヌクレアーゼ反応、またはそれらの組合せにより、時には、核酸（例えば、断片化核酸またはｃｃｆＤＮＡ）の末端の修復をもたらす。一部の実施形態では、次いで、得られた平滑末端修復核酸を、アダプター／プライマーの３’末端上の単一ヌクレオチドのオーバーハングに対して相補性である単一ヌクレオチドにより伸長することができる。任意のヌクレオチドを、伸長／オーバーハングヌクレオチドのために使用することができる。一部の実施形態では、核酸ライブラリーの調製は、アダプターオリゴヌクレオチドのライゲーションを含む。アダプターオリゴヌクレオチドはしばしば、フローセルアンカーに対して相補性であり、時には、例えば、核酸ライブラリーを、固体の支持体、例として、フローセルの内側表面に固定化するために利用される。一部の実施形態では、アダプターオリゴヌクレオチドは、識別子、１つもしくは複数の配列決定プライマーハイブリダイゼーション部位（例えば、ユニバーサル配列決定プライマーに対して相補性である配列、シングルエンド配列決定プライマー、ペアエンド配列決定プライマー、マルチプレックス配列決定プライマー等）、またはそれらの組合せ（例えば、アダプター／配列決定、アダプター／識別子、アダプター／識別子／配列決定）を含む。
【０１３１】
識別子は、核酸（例えば、ポリヌクレオチド）中に組み入れるまたはそれにつなぐ、適切な検出可能な標識であり、識別子により、識別子を含む核酸の検出および／または同定が可能になる。一部の実施形態では、識別子を、配列決定法の間に、（例えば、ポリメラーゼにより）核酸中に組み入れるまたはそれにつなぐ。識別子の非限定的な例として、核酸タグ、核酸のインデックスもしくはバーコード、放射標識（例えば、同位体）、金属標識、蛍光標識、化学発光標識、リン光標識、フルオロフォアクエンチャー、色素、タンパク質（例えば、酵素、抗体もしくはその一部分、リンカー、結合対のメンバー）等、またはそれらの組合せが挙げられる。一部の実施形態では、識別子（例えば、核酸のインデックスまたはバーコード）は、ユニークな、既知のおよび／または同定可能な配列のヌクレオチドまたはヌクレオチド類似体である。一部の実施形態では、識別子は、６つまたはそれ超の連続ヌクレオチドである。多様な異なる励起スペクトルおよび発光スペクトルを有する多数のフルオロフォアが入手可能である。任意の適切なタイプおよび／または数のフルオロフォアを、識別子として使用することができる。一部の実施形態では、１つもしくは複数、２つもしくはそれ超、３つもしくはそれ超、４つもしくはそれ超、５つもしくはそれ超、６つもしくはそれ超、７つもしくはそれ超、８つもしくはそれ超、９つもしくはそれ超、１０個もしくはそれ超、２０個もしくはそれ超、３０個もしくはそれ超、または５０個もしくはそれ超の異なる識別子が、本明細書に記載する方法（例えば、核酸の検出および／または配列決定法）において利用される。一部の実施形態では、１つまたは２つのタイプの識別子（例えば、蛍光標識）を、ライブラリー中のそれぞれの核酸に連結する。識別子の検出および／または定量を、適切な方法または装置により行うことができ、それらの非限定的な例として、フローサイトメトリー、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、ゲル電気泳動、ルミノメーター、蛍光光度計、分光光度計、適切な遺伝子チップもしくはマイクロアレイによる分析、ウエスタンブロット、質量分析、クロマトグラフィー、細胞蛍光測定法による分析、蛍光顕微鏡法、適切な蛍光法もしくはデジタル撮像法、共焦点レーザー走査顕微鏡法、レーザー走査細胞数測定、親和性クロマトグラフィー、手作業バッチモードによる分離、電場懸濁、適切な核酸配列決定法および／または核酸シーケンサー等、ならびにそれらの組合せが挙げられる。
【０１３２】
一部の実施形態では、トランスポゾンに基づくライブラリーの調製方法を使用する（例えば、ＥＰＩＣＥＮＴＲＥ  ＮＥＸＴＥＲＡ、Ｅｐｉｃｅｎｔｒｅ、Ｍａｄｉｓｏｎ  ＷＩ）。トランスポゾンに基づく方法は典型的には、ｉｎ  ｖｉｔｒｏでの転位を使用して、単一チューブ中での反応においてＤＮＡの断片化およびタグ付けを同時に行い（しばしば、プラットフォームに特異的なタグおよび任意選択のバーコードの組み入れが可能である）、シーケンサーで使用できるライブラリーを調製する。
【０１３３】
一部の実施形態では、核酸ライブラリーまたはその一部分を増幅する（例えば、ＰＣＲに基づく方法により増幅する）。一部の実施形態では、配列決定法は、核酸ライブラリーの増幅を含む。核酸ライブラリーを、固体の支持体（例えば、フローセル中の固体の支持体）上への固定化の前または後に増幅することができる。核酸増幅は、（例えば、核酸ライブラリー中に）存在する核酸鋳型および／またはその相補体の数を、鋳型および／またはその相補体の１つまたは複数のコピーを生成することによって増幅するまたは増加させる処理を含む。増幅は、適切な方法により行うことができる。核酸ライブラリーを、サーモサイクリング法または等温増幅法により増幅することができる。一部の実施形態では、ローリングサークル増幅法を使用する。一部の実施形態では、増幅は、核酸ライブラリーまたはその部分が固定化されている、固体の支持体（例えば、フローセルの内部）上で起きる。特定の配列決定法では、核酸ライブラリーを、フローセルに添加し、適切な条件下でのハイブリダイゼーションによりアンカーに固定化する。このタイプの核酸増幅をしばしば、固相増幅と呼ぶ。固相増幅の一部の実施形態では、全部または一部の増幅産物を、固定化されたプライマーから開始する伸長により合成する。固相増幅反応は、増幅オリゴヌクレオチド（例えば、プライマー）のうちの少なくとも１つを固体の支持体上に固定化する点を除き、標準的な溶液相の増幅に類似する。
【０１３４】
一部の実施形態では、固相増幅は、表面に固定化された、１つの種のオリゴヌクレオチドプライマーのみを含む核酸増幅反応を含む。特定の実施形態では、固相増幅は、複数の異なる固定化されたオリゴヌクレオチドプライマー種を含む。一部の実施形態では、固相増幅は、固体表面上に固定化された１つの種のオリゴヌクレオチドプライマー、および溶液中の第２の異なるオリゴヌクレオチドプライマー種を含む核酸増幅反応を含むことができる。固定化されたプライマーまたは溶液に基づくプライマーの複数の異なる種を使用することができる。固相核酸増幅反応の非限定的な例として、界面増幅、ブリッジ増幅、エマルジョンＰＣＲ、ＷｉｌｄＦｉｒｅ増幅（例えば、米国特許公開第ＵＳ２０１３００１２３９９号）等、またはそれらの組合せが挙げられる。
【０１３５】
配列決定
一部の実施形態では、核酸（例えば、核酸断片、試料核酸、無細胞核酸）の配列決定を行う。特定の実施形態では、完全または実質的に完全な配列を得、時には、部分的な配列を得る。
【０１３６】
一部の実施形態では、試料中の一部または全部の核酸を、配列決定の前または間に（例えば、非特異的に、例えば、ＰＣＲに基づく方法により）富化および／または増幅する。特定の実施形態では、試料中の特異的な、核酸の部分またはサブセットを、配列決定の前または間に富化および／または増幅する。一部の実施形態では、核酸のあらかじめ選択されたプールの部分またはサブセットの配列決定をランダムに行う。一部の実施形態では、配列決定の前または間に、試料中の核酸の富化および／または増幅を行わない。
【０１３７】
本明細書で使用する場合、「読取り」（ｒｅａｄｓ）（すなわち、「読取り」（ａ  ｒｅａｄ）、「配列の読取り」（ａ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｒｅａｄ））は、本明細書に記載するまたは当技術分野で公知である、任意の配列決定の処理により生成された短いヌクレオチド配列である。読取りは、核酸断片の一方の末端から生成させることができ（「シングルエンドリード」）、時には、核酸の両方の末端から生成させる（例えば、ペアードエンドリード、ダブルエンドリード（ｄｏｕｂｌｅ−ｅｎｄ  ｒｅａｄ））。
【０１３８】
配列の読取りの長さはしばしば、特定の配列決定の技術と関連する。例えば、高スループット法は、塩基対（ｂｐ）のサイズが数十から数百まで様々であり得る配列の読取りを提供する。例えば、ナノポア配列決定は、塩基対のサイズが数十から数百または数千まで様々であり得る配列の読取りを提供することができる。一部の実施形態では、配列の読取りの平均値、中央値、平均の長さまたは絶対長が、約１５ｂｐ〜約９００ｂｐ長である。特定の実施形態では、配列の読取りの平均値、中央値、平均の長さまたは絶対長が、約１０００ｂｐまたはそれ超である。
【０１３９】
一部の実施形態では、シングルエンドリードの基準の、平均、平均値の長さまたは絶対長が、時には、約１５個の連続ヌクレオチド〜約５０個もしくはそれ超の連続ヌクレオチド、約１５個の連続ヌクレオチド〜約４０個もしくはそれ超の連続ヌクレオチドであり、時には、約１５個の連続ヌクレオチド、または約３６個もしくはそれ超の連続ヌクレオチドである。特定の実施形態では、シングルエンドリードの基準の、平均、平均値の長さまたは絶対長が、約２０〜約３０塩基長、または約２４〜約２８塩基長である。特定の実施形態では、シングルエンドリードの基準の、平均、平均値の長さまたは絶対長が、約１、約２、約３、約４、約５、約６、約７、約８、約９、約１０、約１１、約１２、約１３、約１４、約１５、約１６、約１７、約１８、約１９、約２１、約２２、約２３、約２４、約２５、約２６、約２７、約２８、もしくは約２９塩基長またはそれ超である。
【０１４０】
特定の実施形態では、ペアードエンドリードの基準の、平均、平均値の長さまたは絶対長が、時には、約１０個の連続ヌクレオチド〜約２５個の連続ヌクレオチドもしくはそれ超（例えば、約１０、約１１、約１２、約１３、約１４、約１５、約１６、約１７、約１８、約１９、約２０、約２１、約２２、約２３、約２４もしくは約２５ヌクレオチド長もしくはそれ超）、約１５個の連続ヌクレオチド〜約２０個の連続ヌクレオチドもしくはそれ超であり、時には、約１７個の連続ヌクレオチド、または約１８個の連続ヌクレオチドである。
【０１４１】
読取りは一般に、ヌクレオチド配列の、物理的な核酸で示す表示である。例えば、ＡＴＧＣと描写される配列を含有する読取りでは、物理的な核酸として、「Ａ」はアデニンヌクレオチドを表示し、「Ｔ」はチミンヌクレオチドを表示し、「Ｇ」はグアニンヌクレオチドを表示し、「Ｃ」はシトシンヌクレオチドを表示する。妊娠中の雌の血液から得られた配列の読取りは、胎児核酸と母体核酸との混合物に由来する読取りであり得る。比較的短い読取りの混合物を、本明細書に記載する処理により、妊娠中の雌および／または胎児中に存在するゲノム核酸の表示に転換することができる。比較的短い読取りの混合物を、例えば、コピー数の変動（例えば、母体および／もしくは胎児のコピー数の変動）、遺伝子の変動、または異数性、微小重複もしくは微小欠失の表示に転換することができる。母体核酸と胎児核酸との混合物の読取りを、母体の染色体および胎児の染色体の一方または両方の特徴を含む複合染色体またはそのセグメントの表示に転換することができる。特定の実施形態では、被験体から得られた試料の核酸配列の読取りを「得」、かつ／または１人もしくは複数の参照の人から得られた生物学的検体の核酸配列の読取りを「得る」には、核酸の配列決定を直接行って、配列情報を得ることを含むことができる。一部の実施形態では、「得る」は、他者が核酸から直接得た配列情報を受け取ることを含むことができる。
【０１４２】
一部の実施形態では、ゲノムの表示される割合が、配列決定され、時には、「カバレッジ」または「カバレッジ倍率」と呼ばれる。例えば、１倍のカバレッジは、ゲノムのヌクレオチド配列のおおよそ１００％が、読取りにより表示されることを示す。一部の実施形態では、「カバレッジ倍率」は、参照としての以前の配列決定のランを参照して比較する用語である。例えば、第２の配列決定のランが、第１の配列決定のランのカバレッジの１／２である場合がある。一部の実施形態では、冗長性をもたせて、ゲノムの配列決定を行い、この場合、ゲノムの所与の領域を、２つもしくはそれ超の読取り、またはオーバーラップする読取りがカバーすることができる（例えば、１超の「カバレッジ倍率」、例えば、２倍のカバレッジ）。
【０１４３】
一部の実施形態では、１つの個体から得られた１つの核酸試料の配列決定を行う。特定の実施形態では、２つまたはそれ超の試料のそれぞれから得られた核酸の配列決定を行い、この場合、試料は、１つの個体から得られるか、または異なる個体から得られる。特定の実施形態では、２つまたはそれ超の生物学的試料から得られた核酸試料をプールし、この場合、それぞれの生物学的試料が、１つの個体、または２つもしくはそれ超の個体から得られ、プールした試料の配列決定を行う。後者の実施形態では、それぞれの生物学的試料から得られた核酸試料をしばしば、１つまたは複数のユニークな識別子により同定する。
【０１４４】
一部の実施形態では、配列決定法は、配列決定の処理における配列決定反応（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｒｅａｃｔｉｏｎ）のマルチプレックス化を可能にする識別子を利用する。ユニークな識別子の数が多くなるほど、例えば、配列決定の処理においてマルチプレックス化することができる、検出される試料および／または染色体の数が増える。任意の適切な数（例えば、４、８、１２、２４、４８、９６個またはそれ超）のユニークな識別子を使用して、配列決定の処理を行うことができる。
【０１４５】
配列決定の処理は、時には固相を使用し、固相は、時にはフローセルを含み、フローセルの上に、ライブラリーに由来する核酸をつなぐことができ、試薬を、流し、つなげた核酸と接触させることができる。フローセルは時には、フローセルのレーンを含み、識別子の使用により、それぞれのレーン中のいくつかの試料の分析を促進することができる。フローセルはしばしば、結合させた被検体を保持し、かつ／または結合させた被検体上を試薬溶液が順序正しく通過するのを可能にするように構成することができる固体の支持体である。フローセルは、多くの場合、平面形状であり、光学的に透明であり、一般に、ミリメートルのまたはミリメートルを下回るスケールであり、しばしば、チャネルまたはレーンを有し、それらの中で、被検体と試薬との相互作用が発生する。一部の実施形態では、フローセルの所与のレーン中の分析される試料の数は、ライブラリーの調製および／またはプローブの設計の間に利用されるユニークな識別子の数に依存する。単一のフローセルのレーン。例えば、１２個の識別子を使用するマルチプレックス化により、８レーンのフローセル中の（例えば、９６ウエルのマイクロウエルプレート中のウエルの数に等しい）９６個の試料を同時に分析するのが可能になる。同様に、例えば、４８個の識別子を使用するマルチプレックス化により、８レーンのフローセル中の（例えば、３８４ウエルのマイクロウエルプレート中のウエルの数に等しい）３８４個の試料を同時に分析するのも可能になる。市販されているマルチプレックス配列決定キットの非限定的な例として、Ｉｌｌｕｍｉｎａのマルチプレックス化試料調製オリゴヌクレオチドキット、ならびにマルチプレックス化配列決定プライマーおよびＰｈｉＸコントロールキット（例えば、それぞれ、Ｉｌｌｕｍｉｎａのカタログ番号ＰＥ−４００−１００１およびＰＥ−４００−１００２）が挙げられる。
【０１４６】
核酸の配列決定を行う任意の適切な方法を使用することができ、それらの非限定的な例として、Ｍａｘｉｍ  ＆  Ｇｉｌｂｅｒｔ、鎖停止法、合成による配列決定、ライゲーションによる配列決定、質量分析による配列決定、顕微鏡法に基づく技法等、またはそれらの組合せが挙げられる。一部の実施形態では、本明細書に提供する方法では、第一世代の技術、例えば、サンガー配列決定法等（これらとして、マイクロ流体サンガー配列決定を含めた、自動化サンガー配列決定法が挙げられる）を使用することができる。一部の実施形態では、核酸の撮像技術（例えば、透過型電子顕微鏡法（ＴＥＭ）および原子間力顕微鏡法（ＡＦＭ））の使用を含む配列決定の技術を使用することができる。一部の実施形態では、高スループット配列決定法を使用する。高スループット配列決定法は一般に、ＤＮＡ鋳型または単一のＤＮＡ分子をクローン的に増幅させることを含み、これらのクローン増幅させた鋳型または分子の配列決定を、大規模に並行して、時にはフローセルの内部で行う。大規模に並行してＤＮＡの配列決定を行うことが可能な次世代（例えば、第２世代および第３世代）の配列決定の技法を、本明細書に記載する方法のために使用することができ、本明細書では、これらをまとめて「大規模並行配列決定」（ＭＰＳ）と呼ぶ。一部の実施形態では、ＭＰＳ配列決定法は、標的化のアプローチを利用し、この場合、特定の染色体、遺伝子、または目的の領域の配列決定を行う。特定の実施形態では、標的化しないアプローチを使用し、この場合、ランダムに、試料中のほとんどまたは全ての核酸の配列決定を行い、それらを増幅し、かつ／または捕捉する。
【０１４７】
一部の実施形態では、富化、増幅および／または配列決定の標的化アプローチを使用する。標的化のアプローチはしばしば、試料中の核酸のサブセットを単離、選択および／または富化して、配列に特異的なオリゴヌクレオチドの使用によりさらなる処理を行う。一部の実施形態では、配列に特異的なオリゴヌクレオチドのライブラリーを利用して、試料中の核酸の１つまたは複数のセットを標的にする（例えば、それらにハイブリダイズさせる）。しばしば、配列に特異的なオリゴヌクレオチドおよび／またはプライマーは、目的の染色体、遺伝子、エクソン、イントロンおよび／または調節領域の１つまたは複数中に存在する特定の配列（例えば、ユニークな核酸配列）に選択的である。任意の適切な方法または方法の組合せを使用して、標的とされる核酸の１つまたは複数のサブセットの富化、増幅および／または配列決定を行うことができる。一部の実施形態では、標的とされる配列を、１つまたは複数の配列特異的アンカーを使用して固相（例えば、フローセル、ビーズ）に捕捉することにより単離および／または富化する。一部の実施形態では、配列に特異的なプライマーおよび／またはプライマーセットを使用する、ポリメラーゼに基づく方法（例えば、任意の適切なポリメラーゼに基づく伸長による、ＰＣＲに基づく方法）により、標的とされる配列を富化および／または増幅する。配列特異的アンカーはしばしば、配列特異的プライマーとして使用することができる。
【０１４８】
ＭＰＳ配列決定は時には、合成による配列決定および特定の可視化処理を使用する。本明細書に記載する方法において使用することができる核酸の配列決定の技術は、合成による配列決定および可逆的ターミネーターに基づく配列決定（例えば、ＩｌｌｕｍｉｎａのＧｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｚｅｒ；Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｚｅｒ  ＩＩ；ＨＩＳＥＱ２０００；ＨＩＳＥＱ２５００（Ｉｌｌｕｍｉｎａ、Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ  ＣＡ））である。この技術を用いれば、数百万個の核酸（例えば、ＤＮＡ）断片に対して、並行して配列決定を行うことができる。このタイプの配列決定の技術の１つの例では、８つの個々のレーンを有する光学的に透明なスライドを含有するフローセルを使用し、それらの表面上に、オリゴヌクレオチドアンカー（例えば、アダプタープライマー）が結合している。フローセルはしばしば、結合させた被検体を保持し、かつ／または結合させた被検体上を試薬溶液が順序正しく通過するのを可能にするように構成することができる固体の支持体である。フローセルは、多くの場合、平面形状であり、光学的に透明であり、一般に、ミリメートルのまたはミリメートルを下回るスケールであり、しばしば、チャネルまたはレーンを有し、それらの中で、被検体と試薬との相互作用が発生する。
【０１４９】
一部の実施形態では、合成による配列決定は、鋳型指向性の様式で、プライマーまたは既存の核酸鎖に、ヌクレオチドを反復して付加すること（例えば、共有結合による付加により）を含む。ヌクレオチドが反復付加される度に、検出を行い、核酸鎖の配列が得られるまで、この処理を複数回繰り返す。得られる配列の長さは一部分、実施される付加および検出のステップの数に依存する。合成による配列決定の一部の実施形態では、１ラウンドのヌクレオチド付加で、同じタイプ（例えば、Ａ、Ｇ、ＣまたはＴ）の１、２、３つまたはそれ超のヌクレオチドを、付加し、検出する。ヌクレオチドは、任意の適切な方法により（例えば、酵素にまたは化学的に）付加することができる。例えば、一部の実施形態では、ポリメラーゼまたはリガーゼが、鋳型指向性の様式で、プライマーまたは既存の核酸鎖にヌクレオチドを付加する。合成による配列決定の一部の実施形態では、異なるタイプのヌクレオチド、ヌクレオチド類似体および／または識別子を使用する。一部の実施形態では、可逆的ターミネーターおよび／または除去可能（例えば、切断可能）な識別子を使用する。一部の実施形態では、蛍光標識されたヌクレオチドおよび／またはヌクレオチド類似体を使用する。特定の実施形態では、合成による配列決定は、切断（例えば、識別子の切断および除去）ならびに／または洗浄ステップを含む。一部の実施形態では、１つまたは複数のヌクレオチドの付加を、本明細書に記載するまたは当技術分野で公知である適切な方法により検出し、それらの非限定的な例として、任意の適切な撮像装置、適切なカメラ、デジタルカメラ、ＣＣＤ（チャージカップルデバイス）に基づく撮像装置（例えば、ＣＣＤカメラ）、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化物シリコン（Complementary  Metal  Oxide  Silicon））に基づく撮像装置（例えば、ＣＭＯＳカメラ）、光ダイオード（例えば、光電子増倍管）、電子顕微鏡法、電界効果トランジスタ（例えば、ＤＮＡ電界効果トランジスタ）、ＩＳＦＥＴイオンセンサー（例えば、ＣＨＥＭＦＥＴセンサー）等、またはそれらの組合せが挙げられる。本明細書の方法を実施するために使用することができるその他の配列決定法には、デジタルＰＣＲおよびハイブリダイゼーションによる配列決定が含まれる。
【０１５０】
本明細書の方法を実施するために使用することができるその他の配列決定法には、デジタルＰＣＲおよびハイブリダイゼーションによる配列決定が含まれる。デジタルポリメラーゼ連鎖反応（デジタルＰＣＲまたはｄＰＣＲ）を使用して、試料中の核酸の同定および定量を直接行うことができる。一部の実施形態では、デジタルＰＣＲを、エマルジョン中で行うことができる。例えば、個々の核酸を、例えば、マイクロ流体チャンバーデバイス中で分離し、それぞれの核酸を、ＰＣＲにより個々に増幅する。１個のウエル当たり１つ以下の核酸が存在するように核酸を分離することができる。一部の実施形態では、異なるプローブを使用して、種々の対立遺伝子（例えば、胎児の対立遺伝子と母体の対立遺伝子と）を区別することができる。対立遺伝子を数え上げて、コピー数を決定することができる。
【０１５１】
特定の実施形態では、ハイブリダイゼーションによる配列決定を使用することができる。この方法は、複数のポリヌクレオチド配列を、複数のポリヌクレオチドプローブと接触させるステップを含み、複数のポリヌクレオチドプローブのそれぞれを、基材に任意選択でつなぎ止めることができる。一部の実施形態では、基材は、一群のの既知のヌクレオチド配列を有する平らな表面であり得る。アレイへのハイブリダイゼーションのパターンを使用して、試料中に存在するポリヌクレオチド配列を決定することができる。一部の実施形態では、それぞれのプローブを、ビーズ、例えば、磁性ビーズ等につなぎ止める。ビーズへのハイブリダイゼーションを同定し、試料内の複数のポリヌクレオチド配列を同定するために使用することができる。
【０１５２】
一部の実施形態では、本明細書に記載する方法において、ナノポア配列決定を使用することができる。ナノポア配列決定は、単一分子の配列決定の技術であり、それにより、単一の核酸分子（例えば、ＤＮＡ）がナノポアを通過する度に、その配列を直接決定する。
【０１５３】
本明細書に記載する実施方法に適切なＭＰＳの方法、システムまたは技術プラットフォームを使用して、核酸を配列決定した読取りを得ることができる。ＭＰＳプラットフォームの非限定的な例として、Ｉｌｌｕｍｉｎａ／Ｓｏｌｅｘ／ＨｉＳｅｑ（例えば、ＩｌｌｕｍｉｎａのＧｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｚｅｒ；Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｚｅｒ  ＩＩ；ＨＩＳＥＱ２０００；ＨＩＳＥＱ）、ＳＯＬｉＤ、Ｒｏｃｈｅ／４５４、ＰＡＣＢＩＯおよび／またはＳＭＲＴ、Ｈｅｌｉｃｏｓ  Ｔｒｕｅ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ、Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔおよびイオン半導体に基づく配列決定（例えば、Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓが開発したもの）、ＷｉｌｄＦｉｒｅ、５５００、５５００ｘｌ  Ｗおよび／または５５００ｘｌ  Ｗ  Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｎａｌｙｚｅｒに基づく技術（例えば、Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓが開発し、販売するもの、米国特許公開第ＵＳ２０１３００１２３９９号）；ポロニー配列決定、パイロシーケンシング、大規模並行シグネチャー配列決定（ＭＰＳＳ）、ＲＮＡポリメラーゼ（ＲＮＡＰ）配列決定、ＬａｓｅｒＧｅｎのシステムおよび方法、ナノポアに基づくプラットフォーム、化学感応性電界効果トランジスタ（ＣＨＥＭＦＥＴ）アレイ、電子顕微鏡法に基づく配列決定（例えば、ＺＳ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ、Ｈａｌｃｙｏｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒが開発したもの）、ナノボール配列決定が挙げられる。
【０１５４】
一部の実施形態では、染色体に特異的な配列決定を行う。一部の実施形態では、ＤＡＮＳＲ（選択された領域のデジタル分析）を利用して、染色体に特異的な配列決定を行う。選択された領域のデジタル分析を行うことによって、ＰＣＲ鋳型を形成するための、介在「ブリッジ」オリゴヌクレオチドを介する、２つの座位特異的オリゴヌクレオチドのｃｆＤＮＡに依存するカテネーションにより、数百個の座位を同時に定量することが可能になる。一部の実施形態では、染色体に特異的な配列が富化されたライブラリーを生成することによって、染色体に特異的な配列決定を行う。一部の実施形態では、配列の読取りを、選択された一連の染色体についてのみ得る。一部の実施形態では、配列の読取りを、第２１、１８および１３染色体についてのみ得る。
【０１５５】
マッピングの読取り
配列の読取りをマッピングすることができ、特定の核酸領域（例えば、染色体、その部分またはセグメント）に対してマッピングする読取りの数を、カウントと呼ぶ。任意の適切なマッピングの方法（例えば、処理、アルゴリズム、プログラム、ソフトウエア、モジュール等、またはそれらの組合せ）を使用することができる。下記に、マッピング処理の特定の態様を記載する。
【０１５６】
ヌクレオチド配列の読取り（すなわち、ゲノムの物理的な位置が不明である断片から得られた配列情報）のマッピングを、いくつかの方法で実施することができ、これはしばしば、得られた配列の読取りの、参照ゲノム中の一致する配列とのアラインメントを含む。そのようなアラインメントでは、配列の読取りを一般に、参照配列に対して整列させ、整列させた読取りを、「マッピング」されている、「マッピングされた配列の読取り」または「マッピングされた読取り」と呼ぶ。特定の実施形態では、マッピングされた配列の読取りを、「ヒット」または「カウント」と呼ぶ。一部の実施形態では、マッピングされた配列の読取りを、種々のパラメータに従って、一緒にしてグループ化し、特定の部分に割り当てるが、これに関しては、下記にさらに詳細に論じる。
【０１５７】
本明細書で使用する場合、用語「整列させた（ａｌｉｇｎｅｄ）」、「アラインメント（ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）」または「整列する（ａｌｉｇｎｉｎｇ）」により、一致（例えば、１００％同一）または部分一致と同定され得る２つまたはそれ超の核酸配列について言及する。アラインメントは、手作業でまたはコンピュータ（例えば、ソフトウェア、プログラム、モジュールもしくはアルゴリズム）により行うことができ、それらの非限定的な例として、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ  Ａｎａｌｙｓｉｓパイプラインの一部として流通されているＥｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｌｏｃａｌ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  Ｄａｔａ（ＥＬＡＮＤ）コンピュータプログラムが挙げられる。配列の読取りのアラインメントは、１００％配列一致であり得る。場合によっては、アラインメントは、１００％配列一致よりも低い（すなわち、不完全一致、部分一致、部分アラインメント）。一部の実施形態では、アラインメントは、約９９％、９８％、９７％、９６％、９５％、９４％、９３％、９２％、９１％、９０％、８９％、８８％、８７％、８６％、８５％、８４％、８３％、８２％、８１％、８０％、７９％、７８％、７７％、７６％または７５％一致である。一部の実施形態では、アラインメントは、不一致を含む。一部の実施形態では、アラインメントは、１、２、３、４または５つの不一致を含む。２つまたはそれ超の配列は、いずれかの鎖を使用して整列させることができる。特定の実施形態では、核酸配列を、別の核酸配列の逆相補体と整列させる。
【０１５８】
種々の計算方法を使用して、それぞれの配列の読取りをある部分に対してマッピングすることができる。配列を整列させるために使用することができるコンピュータアルゴリズムの非限定的な例として、ＢＬＡＳＴ、ＢＬＩＴＺ、ＦＡＳＴＡ、ＢＯＷＴＩＥ１、ＢＯＷＴＩＥ２、ＥＬＡＮＤ、ＭＡＱ、ＰＲＯＢＥＭＡＴＣＨ、ＳＯＡＰもしくはＳＥＱＭＡＰ、またはそれらの変更形態もしくはそれらの組合せが挙げられるが、これらに限定されない。一部の実施形態では、配列の読取りを、参照ゲノム中の配列と整列させることができる。一部の実施形態では、配列の読取りを、例えば、ＧｅｎＢａｎｋ、ｄｂＥＳＴ、ｄｂＳＴＳ、ＥＭＢＬ（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）およびＤＤＢＪ（ＤＮＡ  Ｄａｔａｂａｎｋ  ｏｆ  Ｊａｐａｎ）を含めた、当技術分野で公知の核酸のデータベース中に見出し、かつ／またはそれらの中の配列と整列させることができる。ＢＬＡＳＴまたは類似のツールを使用して、同定された配列を配列データベースに照らして検索することができる。次いで、例えば、（下記に記載するように）検索ヒットを使用して、同定された配列を適切な部分へと選別することができる。
【０１５９】
一部の実施形態では、マッピングされた配列の読取りおよび／またはマッピングされた配列の読取りと関連する情報は、適切なコンピュータ可読フォーマットの非一時的なコンピュータ可読記憶媒体上に記憶させ、かつ／またはそこからアクセスされる。本明細書では、「コンピュータ可読フォーマット」は時には、大まかにフォーマットと呼ぶ。一部の実施形態では、マッピングされた配列の読取りは、適切なバイナリフォーマット、テキストフォーマット等またはそれらの組合せで記憶させ、かつ／またはアクセスされる。バイナリフォーマットは時には、ＢＡＭフォーマットである。テキストフォーマットは時には、配列アラインメント／マップ（ＳＡＭ）フォーマットである。バイナリフォーマットおよび／またはテキストフォーマットの非限定的な例として、ＢＡＭ、ＳＡＭ、ＳＲＦ、ＦＡＳＴＱ、Ｇｚｉｐ等、またはそれらの組合せが挙げられる。一部の実施形態では、マッピングされた配列の読取りは、従来のフォーマット（例えば、ＳＡＭフォーマットまたはＢＡＭフォーマット）よりも少ない記憶空間（例えば、より少ないバイト）を必要とするフォーマットで記憶させ、かつ／またはそれに変換される。一部の実施形態では、第１のフォーマットのマッピングされた配列の読取りは、第１のフォーマットよりも少ない記憶空間を必要とする第２のフォーマットに圧縮される。用語「圧縮される」は、本明細書で使用する場合、コンピュータ可読データファイルのサイズを低下させる、データ圧縮、情報源符号化および／またはビットレート削減の処理を指す。一部の実施形態では、マッピングされた配列の読取りは、バイナリフォーマットのＳＡＭフォーマットから圧縮される。ファイルを圧縮すると、いくつかのデータが時には失われる。時には、圧縮処理でデータは失われない。ファイル圧縮の一部の実施形態では、いくつかのデータは、マッピングされた配列の読取りに関する情報を含む別のデータファイルへのインデックスおよび／またはリファレンスで置き換えられる。一部の実施形態では、マッピングされた配列の読取りを、読取りのカウント、（例えば、読取りがマッピングされる染色体を識別する）染色体の識別子、および（例えば、読取りがマッピングされる染色体上の位置を識別する）染色体位置の識別子を含むまたはそれらからなるバイナリフォーマットで記憶させる。一部の実施形態では、バイナリフォーマットは、２０バイト配列、１６バイト配列、８バイト配列、４バイト配列または２バイト配列を含む。一部の実施形態では、マッピングされた読取り情報を、１０バイトフォーマット、９バイトフォーマット、８バイトフォーマット、７バイトフォーマット、６バイトフォーマット、５バイトフォーマット、４バイトフォーマット、３バイトフォーマットまたは２バイトフォーマットの配列で記憶させる。時には、マッピングされた読取りデータを、５バイトフォーマットを含む４バイト配列で記憶させる。一部の実施形態では、バイナリフォーマットは、１バイトの染色体の順序数および４バイトの染色体の位置を含む５バイトのフォーマットを含む。一部の実施形態では、マッピングされた読取りを、配列アラインメント／マップ（ＳＡＭ）フォーマットの約１／１００、約１／９０、約１／８０、約１／７０、約１／６０、約１／５５、約１／５０、約１／４５、約１／４０または約１／３０である圧縮されたバイナリフォーマットで記憶させる。一部の実施形態では、マッピングされた読取りを、ＧＺｉｐフォーマットの約１／２〜約１／５０（例えば、約１／３０、１／２５、１／２０、１／１９、１／１８、１／１７、１／１６、１／１５、１／１４、１／１３、１／１２、１／１１、１／１０、１／９、１／８、１／７、１／６または約１／５）である圧縮バイナリフォーマットで記憶させる。
【０１６０】
一部の実施形態では、システムは、圧縮モジュールを含む（例えば、図４２Ａの４）。一部の実施形態では、コンピュータ可読フォーマットの非一時的なコンピュータ可読記憶媒体上に記憶させたマッピングされた配列の読取り情報を、圧縮モジュールにより圧縮する。圧縮モジュールは時には、マッピングされた配列の読取りを、適切なフォーマットに変換したり、適切なフォーマットから変換したりする。一部の実施形態では、圧縮モジュールは、第１のフォーマットのマッピングされた配列の読取りを受け取り（例えば、図４２Ａの１）、これらを圧縮されたフォーマット（例えば、バイナリフォーマット、５）に変換し、圧縮された読取りを別のモジュール（例えば、偏り密度モジュール、６）に移すことができる。圧縮モジュールはしばしば、配列の読取りをバイナリフォーマット、５（例えば、ＢＲｅａｄｓフォーマット）で提供する。圧縮モジュールの非限定的な例として、ＧＺＩＰ、ＢＧＺＦおよびＢＡＭ等、またはそれらの改変形態が挙げられる。
【０１６１】
以下に、ｊａｖａ（登録商標）を使用する、整数の４バイト配列への変換の例を示す。
【化１】
2018186825.tif 000004
【０１６２】
一部の実施形態では、読取りを、参照ゲノム中の部分に対してユニークまたは非ユニークにマッピングすることができる。参照ゲノム中の単一配列との整列の場合であれば、読取りは、「ユニークにマッピングされる」とみなされる。参照ゲノム中の２つまたはそれ超の配列との整列の場合であれば、読取りは、「非ユニークにマッピングされる」とみなされる。一部の実施形態では、非ユニークにマッピングされた読取りは、さらなる分析（例えば、定量）から排除される。特定の実施形態では、特定の、低い程度の不一致（０〜１つ）は、参照ゲノムと、マッピングされている、個々の試料から得られた読取りとの間に存在し得る一塩基多型であると説明することができる場合がある。一部の実施形態では、参照配列に対してマッピングされる読取りには、いかなる程度の不一致も許されない。
【０１６３】
本明細書で使用する場合、用語「参照ゲノム」は、部分であれ、完全であれ、任意の生物またはウイルスの任意の特定の公知の配列決定されたまたは特徴付けられたゲノムであって、被験体由来の同定された配列を照会するために使用することができるゲノムを指すことができる。例えば、ヒト被験体および多くのその他の生物のために使用する参照ゲノムを、Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ  ＵＲＬ  ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖにおけるＮａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎにおいて見出すことができる。「ゲノム」は、核酸配列として表される、生物またはウイルスの完全な遺伝情報を指す。本明細書で使用する場合、参照配列または参照ゲノムはしばしば、１つの個体または複数の個体から得られた、アセンブルしたまたは部分的にアセンブルしたゲノム配列である。一部の実施形態では、参照ゲノムは、１つまたは複数のヒト個体から得られた、アセンブルしたまたは部分的にアセンブルしたゲノム配列である。一部の実施形態では、参照ゲノムは、染色体に割り当てられた配列を含む。
【０１６４】
特定の実施形態では、試料核酸が妊娠中の雌に由来する場合、参照配列が時には、胎児にも、胎児の母親にも、胎児の父親にも由来せず、これを本明細書では「外部参照」と呼ぶ。一部の実施形態では、母体の参照を調製し、使用することができる。外部参照に基づいて、妊娠中の雌からの参照（「母体の参照配列」）を調製する場合、胎児のＤＮＡを実質的に含有しない、妊娠中の雌のＤＮＡから得られた読取りをしばしば、外部参照配列に対してマッピングし、アセンブルする。特定の実施形態では、外部参照は、妊娠中の雌と実質的に同じ民族性を有する個体のＤＮＡに由来する。母体の参照配列は、母体のゲノムＤＮＡを完全にはカバーしない場合があり（例えば、母体のゲノムＤＮＡの約５０％、６０％、７０％、８０％、９０％またはそれ超をカバーする場合がある）、母体の参照は、母体のゲノムＤＮＡ配列と完全には一致しない場合がある（例えば、母体の参照配列は、複数の不一致を含む場合がある）。
【０１６５】
特定の実施形態では、マッピング可能性を、ゲノム領域（例えば、部分、ゲノム部分、部分）について評価する。マッピング可能性は、ヌクレオチド配列の読取りを、参照ゲノムのある部分に対して、典型的には、例えば、０、１、２つまたはそれ超の不一致を含めた、特定の数の不一致が存在するだけで、明確に整列させることができることである。所与のゲノム領域について、事前にセットされた、読取りの長さのスライディングウィンドウのアプローチを使用し、得られた、読取りレベルのマッピング可能性の値を平均化して、予想されるマッピング可能性を推定することができる。ユニークなヌクレオチド配列のストレッチを含むゲノム領域が時には、高いマッピング可能性の値を有する。
【０１６６】
部分
一部の実施形態では、マッピングされる配列の読取り（すなわち、配列タグ）を、種々のパラメータに従って、一緒にしてグループ化し、特定の部分（例えば、参照ゲノムの部分）に割り当てる。しばしば、個々のマッピングされる配列の読取りを使用して、試料中に存在する、ある部分（例えば、ある部分の存在、不在または量）を同定することができる。一部の実施形態では、部分の量は、試料中のより大きな配列（例えば、染色体）の量を示す。用語「部分」はまた、本明細書では、「ゲノム区分」、「ビン」、「領域」、「区画」、「参照ゲノムの部分」、「染色体の部分」または「ゲノム部分」と呼ぶこともできる。一部の実施形態では、部分は、染色体全体、染色体のセグメント、参照ゲノムのセグメント、複数の染色体に広がるセグメント、複数の、染色体のセグメント、および／またはそれらの組合せである。一部の実施形態では、部分は、特定のパラメータに基づいてあらかじめ定義される。一部の実施形態では、部分は、ゲノムの区分化（例えば、サイズ、ＧＣ含有量、連続した領域、恣意的に定義されたサイズの連続した領域等による区分化）に基づいて恣意的に定義される。
【０１６７】
一部の実施形態では、部分は、例えば、配列の長さまたは１つもしくは複数の特定の特徴を含む、１つまたは複数のパラメータに基づいて描写される。当技術分野で公知であるまたは本明細書に記載する任意の適切な判定基準を使用して、部分は、選択し、フィルタリングし、かつ／または検討事項から除去することができる。一部の実施形態では、部分は、ゲノム配列の特定の長さに基づく。一部の実施形態では、方法は、複数の部分に対してマッピングされた、複数の配列の読取りの分析を含むことができる。部分はおよそ同じ長さであってもよく、または部分は異なる長さであってもよい。一部の実施形態では、部分は、ほぼ等しい長さのものである。一部の実施形態では、異なる長さの部分を調整する、またはそれらに重み付けする。一部の実施形態では、部分は、約１０キロベース（ｋｂ）〜約１００ｋｂ、約２０ｋｂ〜約８０ｋｂ、約３０ｋｂ〜約７０ｋｂ、約４０ｋｂ〜約６０ｋｂ、時には、約５０ｋｂである。一部の実施形態では、部分は、約１０ｋｂ〜約２０ｋｂである。部分は、配列の連続するランに限定されない。したがって、部分は、連続するおよび／または連続しない配列から構成され得る。部分は、単一の染色体に限定されない。一部の実施形態では、部分は、１つの染色体の全部もしくは一部、または２つもしくはそれ超の染色体の全部もしくは一部を含む。一部の実施形態では、部分は、１、２つまたはそれ超の染色体全体に広がり得る。さらに、部分は、複数の染色体のつながっているまたは離れた領域にも広がり得る。
【０１６８】
一部の実施形態では、部分は、目的の染色体、例えば、遺伝子の変動（例えば、第１３、１８および／もしくは２１染色体、または性染色体の異数性）を評価する染色体等における特定の染色体のセグメントであり得る。部分はまた、病原体のゲノム（例えば、細菌の、真菌の、もしくはウイルスの）、またはその断片であり得る。部分は、遺伝子、遺伝子の断片、調節配列、イントロン、エクソン等であり得る。
【０１６９】
一部の実施形態では、ゲノム（例えば、ヒトゲノム）を、特定の領域の情報内容に基づいて、部分に区分化する。一部の実施形態では、ゲノムの区分化は、ゲノムにわたって類似の領域（例えば、同一または相同な領域または配列）を排除し、ユニークな領域のみを保持することができる。区分化する間に除去される領域は、単一の染色体内にある場合または複数の染色体に広がる場合がある。一部の実施形態では、区分化されたゲノムを、より迅速なアラインメントのために、切り詰め、最適化して、しばしば、ユニークに同定することが可能な配列に焦点を当てるのを可能にする。
【０１７０】
一部の実施形態では、区分化して、類似の領域の重み付けを減らすことができる。下記に、部分の重み付けを減らすための処理について、さらに詳細に論じる。
【０１７１】
一部の実施形態では、染色体の範囲を超える領域へのゲノムの区分化は、分類の状況で生成した情報のゲインに基づいて行うことができる。例えば、正常と確認された被験体群と異常と確認された被験体群と（例えば、それぞれ、正倍数体の被験体とトリソミーの被験体と）を区別するための特定のゲノムの場所の有意性を測定するｐ値プロファイルを使用して、情報内容を定量することができる。一部の実施形態では、例えば、タグを整列させる間のスピード／利便性、ＧＣ含有量（例えば、高いもしくは低いＧＣ含有量）、ＧＣ含有量の一様性、配列の含有量のその他の尺度（例えば、個々のヌクレオチドの割合、ピリミジンもしくはプリンの割合、天然核酸対非天然核酸の割合、メチル化ヌクレオチドの割合、およびＣｐＧ含有量）、メチル化状況、二重鎖の融解温度、配列決定もしくはＰＣＲへの適用可能性、参照ゲノムの個々の部分に割り当てられた不確実性の値、ならびに／または特定の特徴を標的とする検索等の任意のその他の判定基準に基づいて、染色体の範囲を超える領域へのゲノムの区分化を行うことができる。
【０１７２】
染色体の「セグメント」は、一般に染色体の一部分であり、典型的には部分とは異なる染色体の一部分である。染色体のセグメントは、時には部分とは異なる染色体の領域中にあり、時には部分とはポリヌクレオチドを共有せず、時には部分中にあるポリヌクレオチドを含む。染色体のセグメントは、しばしば部分よりも大きな数のヌクレオチドを含有し（例えば、セグメントは、時には部分を含む）、染色体のセグメントは、時には部分よりも小さな数のヌクレオチドを含有する（例えば、セグメントは、時には部分内にある）。
【０１７３】
カウント
一部の実施形態では、選択された特徴または変数に基づいてマッピングまたは区分化される配列の読取りを定量して、１つまたは複数の部分（例えば、参照ゲノムの部分）に対してマッピングされる読取りの数を決定することができる。特定の実施形態では、部分に対してマッピングされる配列の読取りの分量をカウントと呼ぶ（例えば、１カウント）。しばしば、カウントを、部分と関連付ける。特定の実施形態では、２つまたはそれ超の部分（例えば、一連の部分）についてのカウントは、数学的に操作される（例えば、平均化、加算、正規化等、またはそれらの組合せ）。一部の実施形態では、カウントは、部分に対してマッピングされる（すなわち、部分と関連付けられる）配列の読取りの一部または全部から決定される。特定の実施形態では、カウントは、マッピングされた配列の読取りのあらかじめ定義されたサブセットから決定される。任意の適切な特徴または変数を利用して、マッピングされる配列の読取りのあらかじめ定義されるサブセットを定義または選択することができる。一部の実施形態では、マッピングされる配列の読取りのあらかじめ定義されたサブセットは、１〜ｎ個の配列の読取りを含むことができ、ここで、ｎは、試験被験体または参照被験体の試料から生成された全ての配列の読取りの合計に等しい数を表わす。
【０１７４】
特定の実施形態では、カウントは、当技術分野で公知の適切な方法、演算または数学的処理により処理または操作される配列の読取りから誘導される。カウント（ａ  ｃｏｕｎｔ）（例えば、カウント（ｃｏｕｎｔｓ））は、適切な方法、演算または数学的処理により決定することができる。特定の実施形態では、カウントを、ある部分と関連付けた配列の読取りから誘導し、この場合、配列の読取りの一部または全部に対して、重み付け、除去、フィルタリングすること、正規化、調整、平均化、平均値として誘導すること、加算もしくは減算、またはそれらの組合せによる処理が行われる。一部の実施形態では、カウントを、未加工の配列の読取りおよび／またはフィルタリングした配列の読取りから誘導する。特定の実施形態では、カウントの値を、数学的処理により決定する。特定の実施形態では、カウントの値は、ある部分に対してマッピングされた配列の読取りの平均、平均値または合計である。しばしば、カウントは、カウントの平均の数である。一部の実施形態では、カウントは、不確実性の値と関連付けられる。
【０１７５】
一部の実施形態では、カウントを操作または転換することができる（例えば、正規化する、組み合わせる、加算する、フィルタリングする、選択する、平均化する、平均値として誘導する等、またはそれらの組合せ）。一部の実施形態では、カウントを転換して、正規化したカウントを生成することができる。当技術分野で公知の方法により、かつ／または本明細書の記載のとおり（例えば、部分に関する（ｐｏｒｔｉｏｎ−ｗｉｓｅ）正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形および非線形最小二乗回帰、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭ、ｃＱｎ、および／またはそれらの組合せにより）、カウントを処理する（例えば、正規化する）ことができる。
【０１７６】
カウント（例えば、未加工の、フィルタリングした、および／または正規化したカウント）を、１つまたは複数のレベルに対して処理し、正規化することができる。下記に、レベルおよびプロファイルについてより詳細に記載する。特定の実施形態では、カウントを、参照レベルに対して処理し、かつ／または正規化することができる。本明細書では後に、参照レベルについて扱う。レベルに従って処理したカウント（例えば、処理したカウント）を、不確実性の値（例えば、計算した分散、誤差、標準偏差、Ｚスコア、ｐ値、平均絶対偏差（ｍｅａｎ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）等）と関連付けることができる。一部の実施形態では、不確実性の値が、あるレベルを上回る範囲および下回る範囲を定義する。偏差についての値を、不確実性の値の代わりに使用することができ、偏差の尺度の非限定的な例として、標準偏差、平均絶対偏差（ａｖｅｒａｇｅ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）、絶対偏差の中央値、標準スコア（例えば、Ｚスコア、Ｚスコア、正常スコア、標準化した変数）等が挙げられる。
【０１７７】
カウントはしばしば、胎児を出産する妊娠中の雌に由来する核酸試料から得られる。１つまたは複数の部分に対してマッピングされた核酸配列の読取りのカウントはしばしば、胎児および胎児の母親（例えば、妊娠中の雌の被験体）の両方を表示するカウントである。特定の実施形態では、ある部分に対してマッピングされたカウントの一部は、胎児のゲノムに由来し、同じ部分に対してマッピングされたカウントの一部は、母体のゲノムに由来する。
【０１７８】
データの処理および正規化
本明細書では、計数されるに至った、マッピングされた配列の読取りを、未加工データと呼び、その理由は、これらのデータが、操作されていないカウント（例えば、未加工カウント）を表示するからである。一部の実施形態では、データセット中の配列の読取りのデータを、さらに処理し（例えば、数学的および／もしくは統計学的に操作し）、かつ／または示して、アウトカムの提供を促進することができる。特定の実施形態では、より大きなデータセットを含めて、データセットは、さらなる分析を促進するために、前処理が役立つ場合がある。データセットの前処理は時には、余分の、かつ／または有益でない部分または参照ゲノムの部分（例えば、有益でないデータを有する参照ゲノムの部分、余分の、マッピングされた読取り、カウントの中央値がゼロである部分、大きな比率を占めるまたは少ない比率を占める配列）の除去を含む。理論により制限されることなく、データの処理および／または前処理は、（ｉ）ノイズの多いデータ（ｎｏｉｓｙ  ｄａｔａ）を除去し、（ｉｉ）有益でないデータを除去し、（ｉｉｉ）余分のデータを除去し、（ｉｖ）より大きなデータセットの複雑性を低下させ、かつ／または（ｖ）１つの形態から１つもしくは複数のその他の形態へのデータの転換を促進することができる。本明細書では、用語「前処理」および「処理」は、データまたはデータセットに関して用いる場合には、まとめて「処理」と呼ぶ。処理は、データをさらなる分析に、より適用可能にすることができ、一部の実施形態では、アウトカムをもたらすことができる。一部の実施形態では、１つまたは複数または全ての処理方法（例えば、正規化の方法、部分をフィルタリングすること、マッピング、検証等、またはそれらの組合せ）が、メモリと併せたプロセッサ、マイクロプロセッサ、コンピュータにより、かつ／またはマイクロプロセッサが制御する装置により行われる。
【０１７９】
用語「ノイズの多いデータ」は、本明細書で使用する場合、（ａ）分析またはプロットした場合にデータ点間に有意な分散を示すデータ、（ｂ）有意な標準偏差を有する（例えば、３標準偏差よりも大きい）データ、（ｃ）平均値の有意な標準誤差を有するデータ等、および上記の組合せを指す。ノイズの多いデータは、時には出発材料（例えば、核酸試料）の分量および／または品質に起因して発生し、時には配列の読取りを生成するために使用するＤＮＡを調製または複製するための処理の一部から発生する。特定の実施形態では、ノイズは、ＰＣＲに基づく方法を使用して調製する場合の、大きな比率を占める特定の配列から生じる。本明細書に記載する方法は、ノイズの多いデータの寄与を低下させるまたは排除することができ、したがって、ノイズの多いデータの、提供されるアウトカムに対する作用を低下させる。
【０１８０】
用語「有益でないデータ」、「有益でない、参照ゲノムの部分」、および「有益でない部分」は、本明細書で使用する場合、所定の閾値とは有意に異なる数値、または値のあらかじめ定義された値の限界範囲の外側に存在する数値を有する部分、またはそこから誘導されたデータを指す。用語「閾」および「閾値」は、本明細書では、適格なデータセットを使用して計算される任意の数を指し、遺伝子の変動（例えば、コピー数の変動、異数性、微小重複（ｍｉｃｒｏｄｕｐｌｉｃａｔｉｏｎ）、微小欠失、染色体異常等）の診断の限界として役立つ。特定の実施形態では、本明細書に記載する方法により得られた結果が閾を上回り、被験体が、遺伝子の変動（例えば、２１トリソミー）を有すると診断される。一部の実施形態では、閾値または値の範囲はしばしば、（例えば、参照および／または被験体から得られた）配列の読取りのデータを数学的および／または統計学的に操作することによって計算され、特定の実施形態では、閾値または値の範囲を生成するために操作される配列の読取りのデータは、（例えば、参照および／または被験体から得られた）配列の読取りのデータである。一部の実施形態では、不確実性の値を決定する。不確実性の値は、一般に分散または誤差の尺度であり、分散または誤差の任意の適切な尺度であり得る。一部の実施形態では、不確実性の値は、標準偏差、標準誤差、計算した分散、ｐ値または平均絶対偏差（ＭＡＤ）である。一部の実施形態では、不確実性の値を、実施例４の方式に従って計算することができる。
【０１８１】
本明細書に記載するデータセットを処理するために、任意の適切な手順を利用することができる。データセットを処理するために使用するのに適切な手順の非限定的な例として、フィルタリングすること、正規化すること、重み付けすること、ピークの高さをモニタリングすること、ピークの面積をモニタリングすること、ピークのエッジをモニタリングすること、面積比を決定すること、データを数学的に処理すること、データを統計学的に処理すること、統計学的アルゴリズムを適用すること、固定変数を用いて分析すること、最適化された変数を用いて分析すること、データをプロットし、パターンまたは傾向を確認して、さらなる処理を行うこと等、および上記の組合せが挙げられる。一部の実施形態では、種々の特徴（例えば、ＧＣ含有量、余分の、マッピングされた読取り、セントロメア領域、テロメア領域等、およびそれらの組合せ）、ならびに／または変数（例えば、胎児の性別、母体の年齢、母体の倍数性、胎児核酸のパーセント寄与等、またはそれらの組合せ）に基づいて、データセットは処理される。特定の実施形態では、本明細書の記載のとおりデータセットを処理することによって、大きいおよび／または複雑なデータセットの複雑性および／または次元性を低下させることができる。複雑なデータセットの非限定的な例として、年齢および民族性の背景が異なる１つまたは複数の試験被験体および複数の参照被験体から生成された配列の読取りのデータが挙げられる。一部の実施形態では、データセットは、それぞれの試験被験体および／または参照被験体について、数千〜数百万個の配列の読取りを含むことができる。
【０１８２】
特定の実施形態では、データ処理を、任意の数のステップで行うことができる。例えば、一部の実施形態では、単一の処理手順のみを使用して、データを処理することができ、特定の実施形態では、１つもしくは複数、５つもしくはそれ超、１０個もしくはそれ超、または２０個もしくはそれ超の処理ステップ（例えば、１つもしくは複数の処理ステップ、２つもしくはそれ超の処理ステップ、３つもしくはそれ超の処理ステップ、４つもしくはそれ超の処理ステップ、５つもしくはそれ超の処理ステップ、６つもしくはそれ超の処理ステップ、７つもしくはそれ超の処理ステップ、８つもしくはそれ超の処理ステップ、９つもしくはそれ超の処理ステップ、１０個もしくはそれ超の処理ステップ、１１個もしくはそれ超の処理ステップ、１２個もしくはそれ超の処理ステップ、１３個もしくはそれ超の処理ステップ、１４個もしくはそれ超の処理ステップ、１５個もしくはそれ超の処理ステップ、１６個もしくはそれ超の処理ステップ、１７個もしくはそれ超の処理ステップ、１８個もしくはそれ超の処理ステップ、１９個もしくはそれ超の処理ステップ、または２０個もしくはそれ超の処理ステップ）を使用して、データを処理することができる。一部の実施形態では、処理ステップは、２回またはそれ超の回数繰り返される同じステップであり得（例えば、２回またはそれ超の回数フィルタリングする、２回またはそれ超の回数正規化する）、特定の実施形態では、処理ステップは、同時または順次に行われる２つまたはそれ超の異なる処理ステップであり得る（例えば、フィルタリングし、正規化する；正規化し、ピークの高さおよびエッジをモニタリングする；フィルタリングし、正規化し、参照に対して正規化し、統計学的に操作して、ｐ値を決定する等）。一部の実施形態では、同じまたは異なる処理ステップの任意の適切な数および／または組合せを利用し、配列の読取りのデータを処理して、アウトカムの提供を促進することができる。特定の実施形態では、本明細書に記載する判定基準によりデータセットを処理することによって、データセットの複雑性および／または次元性を低下させることができる。
【０１８３】
一部の実施形態では、１つまたは複数の処理ステップは、１つまたは複数のフィルタリングステップを含むことができる。用語「フィルタリングする」は、本明細書で使用する場合、部分または参照ゲノムの部分を検討事項から除去することを指す。これらに限定されないが、余分のデータ（例えば、余分なまたはオーバーラップする、マッピングされた読取り）、有益でないデータ（例えば、カウントの中央値がゼロである参照ゲノムの部分）、大きな比率を占めるもしくは少ない比率を占める配列を有する参照ゲノムの部分、ノイズの多いデータ等、または上記の組合せを含めた、任意の適切な判定基準に基づいて、参照ゲノムの部分を選択して、除去することができる。フィルタリング処理はしばしば、参照ゲノムの１つまたは複数の部分を検討事項から除去すること、および、除去するために選択された参照ゲノムの１つまたは複数の部分におけるカウントを、参照ゲノム、１つもしくは複数の染色体、または検討下のゲノムの部分について計数したかまたは合計したカウントから減算することを含む。一部の実施形態では、参照ゲノムの部分を、逐次的に除去する（例えば、１つずつ除去して、それぞれの個々の部分の除去の作用の評価を可能にする）ことができ、特定の実施形態では、除去するためにマークされた、参照ゲノムの部分全てを、同時に除去することができる。一部の実施形態では、特定のレベルを上回るまたは下回る分散により特徴付けられた参照ゲノムの部分を除去し、本明細書では、これを時には、参照ゲノムの「ノイズの多い」部分をフィルタリングすると呼ぶ。特定の実施形態では、フィルタリング処理は、部分、染色体または染色体のセグメントの平均プロファイルレベルから、プロファイルの分散の所定の倍数だけ逸脱するデータ点を、データセットから得ることを含み、特定の実施形態では、フィルタリング処理は、部分、染色体または染色体のセグメントの平均プロファイルレベルから、プロファイルの分散の所定の倍数だけ逸脱しないデータ点を、データセットから除去することを含む。一部の実施形態では、フィルタリング処理を利用して、遺伝子の変動の存在または非存在について分析する、参照ゲノムの候補となる部分の数を低下させる。遺伝子の変動（例えば、微小欠失、微小重複）の存在または非存在について分析する、参照ゲノムの候補となる部分の数を低下させることによって、しばしばデータセットの複雑性および／または次元性を低下させ、時には遺伝子変動および／または遺伝子異常の検索および／または同定のスピードを２桁またはそれ超だけ増加させる。
【０１８４】
一部の実施形態では、１つまたは複数の処理ステップは、１つまたは複数の正規化ステップを含むことができる。正規化は、本明細書に記載するまたは当技術分野で公知である適切な方法により行うことができる。特定の実施形態では、正規化は、異なるスケールで測定された値を、概念的に（ｎｏｔｉｏｎａｌｌｙ）共通のスケールに調整することを含む。特定の実施形態では、正規化は、調整された値の確率分布をアラインメントに至らせるための高度な数学的調整を含む。一部の実施形態では、正規化は、分布を正規分布にそろえることを含む。特定の実施形態では、正規化は、特定の全体的な影響（例えば、誤差および異常）の作用を排除する方法で、異なるデータセットについて正規化した対応する値を比較するのを可能にする数学的調整を含む。特定の実施形態では、正規化は、スケーリングを含む。正規化は時には、所定の変数または式による１つまたは複数のデータセットの除算を含む。正規化の方法の非限定的な例として、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ（局所重み付け散布図平坦化）、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、リピートマスクキング（ＲＭ）、ＧＣ正規化およびリピートマスクキング（ＧＣＲＭ）、ｃＱｎ、ならびに／またはそれらの組合せが挙げられる。一部の実施形態では、遺伝子の変動の存在または非存在（例えば、異数性、微小重複、微小欠失）の決定は、正規化の方法（例えば、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ（局所重み付け散布図平坦化）、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、リピートマスクキング（ＲＭ）、ＧＣ正規化およびリピートマスクキング（ＧＣＲＭ）、ｃＱｎ、当技術分野で公知の正規化の方法、ならびに／またはそれらの組合せ）を利用する。
【０１８５】
任意の適切な数の正規化を使用することができる。一部の実施形態では、データセットを、１回もしくは複数回、５回もしくはそれ超の回数、１０回もしくはそれ超の回数、または２０回またはそれ超の回数さえ正規化することができる。データセットを、任意の適切な特徴または変数（例えば、試料データ、参照データ、または両方）を表示する値（例えば、正規化する値）に対して正規化することができる。使用することができるデータの正規化のタイプの非限定的な例として、１つまたは複数の選択された試験部分または参照部分についての未加工カウントデータを、その上で、選択された部分または区分がマッピングされる染色体またはゲノム全体に対してマッピングされるカウントの総数に対して正規化すること；１つまたは複数の選択された部分についての未加工カウントデータを、その上で、選択された部分またはセグメントがマッピングされる１つもしくは複数の部分または染色体についての参照のカウントの中央値に対して正規化すること；未加工カウントデータを、あらかじめ正規化されたデータまたはそれらの誘導値に対して正規化すること；および先に正規化されたデータを、１つまたは複数のその他の所定の正規化変数に対して正規化することが挙げられる。データセットの正規化は時には、所定の正規化変数として選択された特徴または特性に応じて、統計学的誤差を単離する作用を有する。また、データセットの正規化は時には、異なるスケールを有するデータのデータとしての特徴の比較を、データに共通のスケール（例えば、所定の正規化変数）を与えることによって可能にする。一部の実施形態では、統計学的に誘導された値に対する１回または複数回の正規化を利用して、データの差を最小化し、外れたデータの重要性を減少させることができる。部分または参照ゲノムの部分を正規化する値に関して正規化することを時には、「部分に関する正規化」と呼ぶ。
【０１８６】
特定の実施形態では、正規化を含む処理ステップは、静止したウィンドウに対して正規化することを含み、一部の実施形態では、正規化を含む処理ステップは、移動するウィンドウまたはスライディングウィンドウに対して正規化することを含む。用語「ウィンドウ」は、本明細書で使用する場合、分析のために選ばれた１つまたは複数の部分を指し、時には、比較のための参照として使用される（例えば、正規化および／またはその他の数学的もしくは統計学的な操作ために使用される）。用語「静止したウィンドウに対して正規化する」は、本明細書で使用する場合、試験被験体のデータセットと参照被験体のデータセットとを比較するために選択された１つまたは複数の部分を使用する正規化の処理を指す。一部の実施形態では、選択された部分を利用して、プロファイルを生成する。静止したウィンドウは一般に、操作および／または分析の間に変化しない所定の一連の部分を含む。用語「移動するウィンドウに対して正規化する」および「スライディングウィンドウに対して正規化する」は、本明細書で使用する場合、選択された試験部分のゲノム領域に限局される部分（例えば、遺伝子の直近の周囲の、隣接する部分または区分等）に対して行われる正規化を指し、この場合、１つまたは複数の選択された試験部分は、選択された試験部分の直近の周囲の部分に対して正規化される。特定の実施形態では、選択された部分を利用して、プロファイルを生成する。スライディングウィンドウまたは移動するウィンドウの正規化はしばしば、隣接する試験部分に向けて繰り返し移動またはスライディングさせ、新たに選択された試験部分を、新たに選択された試験部分の直近の周囲の部分または新たに選択された試験部分に隣接する部分に対して正規化することを含み、この場合、隣接するウィンドウは、共通する１つまたは複数の部分を有する。特定の実施形態では、複数の選択された試験部分および／または染色体を、スライディングウィンドウ処理により分析することができる。
【０１８７】
一部の実施形態では、スライディングウィンドウまたは移動するウィンドウに対して正規化することによって、１つまたは複数の値を生成することができ、この場合、それぞれ値は、ゲノムの異なる領域（例えば、染色体）から選択された異なる一連の参照部分に対する正規化を表示する。特定の実施形態では、生成された１つまたは複数の値は、累積合計（例えば、選択された部分、ドメイン（例えば、染色体の一部分）または染色体にわたり正規化されたカウントプロファイルの積分の数的な推定値）である。スライディングウィンドウまたは移動するウィンドウの処理により生成された値を使用して、プロファイルを生成し、アウトカムに到達するのを促進することができる。一部の実施形態では、１つまたは複数の部分の累積合計を、ゲノムの位置の関数として示すことができる。時には、移動するウィンドウまたはスライディングウィンドウの分析を使用して、ゲノムを微小欠失および／または微小挿入の存在または非存在について分析する。特定の実施形態では、１つまたは複数の部分の累積合計を示すことを使用して、遺伝子の変動（例えば、微小欠失、微小重複）の領域の存在または非存在を同定する。一部の実施形態では、移動するウィンドウまたはスライディングウィンドウの分析を使用して、微小欠失を含有するゲノム領域を同定し、特定の実施形態では、移動するウィンドウまたはスライディングウィンドウの分析を使用して、微小重複を含有するゲノム領域を同定する。
【０１８８】
下記に、利用することができる正規化の処理の特定の例、例えば、ＬＯＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩおよび主成分正規化の方法等をより詳細に記載する。
【０１８９】
一部の実施形態では、処理ステップは、重み付けを含む。用語「重み付けされる」、「重み付けする」もしくは「重み付け関数」、またはそれらの文法上の派生語もしくは相当語句は、本明細書で使用する場合、特定のデータセットの特徴または変数の影響を、その他のデータセットの特徴または変数に関して変化させる（例えば、１つもしくは複数の部分または参照ゲノムの部分中に含有されるデータの有意性および／または寄与を、参照ゲノムの選択された１つまたは複数の部分中のデータの品質または有用性に基づいて増加または減少させる）ために利用するデータセットの一部または全部の数学的操作を指す。一部の実施形態では、重み付け関数を使用して、比較的小さな測定値の分散を有するデータの影響を増加させること、および／または比較的大きな測定値の分散を有するデータの影響を減少させることができる。例えば、少ない比率を占めるまたは低い品質の配列データを有する参照ゲノムの部分の「重み付けを減らし」て、データセットに対する影響を最小化することができ、一方、参照ゲノムの選択された部分の「重み付けを増やし」て、データセットに対する影響を増加させることもできる。重み付け関数の非限定的な例が、［１／（標準偏差）２］である。重み付けステップは時には、正規化ステップに実質的に類似する様式で行われる。一部の実施形態では、データセットは、所定の変数（例えば、重み付け変数）により除算される。しばしば、所定の変数（例えば、最小化標的関数、Ｐｈｉ）を選択して、データセットの異なる一部分に異なる重み付けを加える（例えば、特定のデータのタイプの影響を増加させ、一方、その他のデータのタイプの影響を減少させる）。
【０１９０】
特定の実施形態では、処理ステップは、１つまたは複数の数学的および／または統計学的な操作を含むことができる。任意の適切な数学的および／または統計学的な操作を、単独でまたは組み合わせて使用して、本明細書に記載するデータセットを分析および／操作することができる。任意の適切な数の数学的および／または統計学的な操作を使用することができる。一部の実施形態では、データセットを、数学的および／または統計学的に、１回もしくは複数回、５回もしくはそれ超の回数、１０回もしくはそれ超の回数、または２０回もしくはそれ超の回数操作することができる。使用することができる数学的および統計学的な操作の非限定的な例として、加算、減算、乗算、除算、代数関数、最小二乗推定量、曲線近似、微分方程式、有理多項式、二重多項式、直交多項式、ｚスコア、ｐ値、カイ値、ｐｈｉ値、ピークレベルの分析、ピークのエッジの場所の決定、ピーク面積比の計算、染色体レベルの中央値の分析、平均絶対偏差の計算、残余の二乗の合計、平均値、標準偏差、標準誤差等、またはそれらの組合せが挙げられる。数学的および／または統計学的な操作を、配列の読取りのデータまたはそれらの処理された生成物の全部または一部に対して行うことができる。統計学的に操作することができるデータセットの変数または特徴の非限定的な例として、未加工カウント、フィルタリングしたカウント、正規化したカウント、ピークの高さ、ピークの幅、ピークの面積、ピークのエッジ、ラテラルトレランス（ｌａｔｅｒａｌ  ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）、Ｐ値、レベルの中央値、平均レベル、ゲノム領域内のカウントの分布、核酸種の相対的な表示等、またはそれらの組合せが挙げられる。
【０１９１】
一部の実施形態では、処理ステップは、１つまたは複数の統計学的アルゴリズムの使用を含むことができる。任意の適切な統計学的アルゴリズムを、単独でまたは組み合わせて使用して、本明細書に記載するデータセットを分析および／操作することができる。任意の適切な数の統計学的アルゴリズムを使用することができる。一部の実施形態では、１つもしくは複数、５つもしくはそれ超、１０個もしくはそれ超、または２０個もしくはそれ超の統計学的アルゴリズムを使用して、データセットを分析することができる。本明細書に記載する方法と共に使用するのに適切な統計学的アルゴリズムの非限定的な例として、決定木、対立帰無、多重比較、オムニバス検定、ベーレンス−フィッシャー問題、ブートストラッピング、有意性の独立性検定を組み合わせるためのフィッシャー法、帰無仮説、第一種の過誤、第二種の過誤、正確検定、１標本Ｚ検定、２標本Ｚ検定、１標本ｔ検定、対応のあるｔ検定、等分散を有する２標本プールｔ検定、不等分散を有する２標本非プールｔ検定、１比率ｚ検定、２比率ｚ検定プール、２比率ｚ検定非プール、１標本カイ二乗検定、分散の一様性についての２標本Ｆ検定、信頼区間、信頼区間（ｃｒｅｄｉｂｌｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）、有意性、メタ分析、単一線形回帰、ロバスト線形回帰等、または上記のものの組合せが挙げられる。統計学的アルゴリズムを使用して分析することができるデータセットの変数または特徴の非限定的な例として、未加工カウント、フィルタリングしたカウント、正規化したカウント、ピークの高さ、ピークの幅、ピークのエッジ、ラテラルトレランス、Ｐ値、レベルの中央値、平均レベル、ゲノム領域内のカウントの分布、核酸種の相対的な表示等、またはそれらの組合せが挙げられる。
【０１９２】
特定の実施形態では、複数（例えば、２つもしくはそれ超）の統計学的アルゴリズム（例えば、最小二乗回帰、主成分分析、線形判別分析、二次判別分析、バギング、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンモデル、ランダムフォレスト、分類木モデル、Ｋ最近傍、ロジスティック回帰および／もしくは損失平滑化）、ならびに／または（例えば、本明細書では操作と呼ぶ）数学的および／もしくは統計学的な操作を利用することによって、データセットを分析することができる。一部の実施形態では、複数の操作の使用により、アウトカムをもたらすために使用することができるＮ次元空間を生成することができる。特定の実施形態では、複数の操作を利用することによりデータセットを分析することによって、データセットの複雑性および／または次元性を低下させることができる。例えば、複数の操作を参照データセットに対して使用することによって、参照試料の遺伝子の状況（例えば、選択された遺伝子の変動について陽性または陰性）に応じて、遺伝子の変動の存在または非存在を表示するために使用することができるＮ次元空間（例えば、確率プロット）を生成することができる。実質的に類似する一連の操作を使用する試験試料の分析を使用して、試験試料のそれぞれについてＮ次元の点を生成することができる。試験被験体のデータセットの複雑性および／または次元性は時には、参照データから生成されたＮ次元空間と容易に比較することができる単一の値またはＮ次元の点に低減される。参照被験体のデータが存在するＮ次元空間に存在する試験試料データは、参照被験体の遺伝子の状況に実質的に類似する遺伝子の状況を示す。参照被験体のデータが存在するＮ次元空間の外側に存在する試験試料データは、参照被験体の遺伝子の状況に実質的に類似しない遺伝子の状況を示す。一部の実施形態では、参照は、正倍数体であるかまたは、別段に、遺伝子の変動も医学的状態も有しない。
【０１９３】
一部の実施形態では、データセットを、計数し、任意選択でフィルタリングして正規化した後で、フィルタリングし、かつ／または正規化する１つまたは複数の手順により、これらの処理されたデータセットをさらに操作することができる。特定の実施形態では、フィルタリングし、かつ／または正規化する１つまたは複数の手順によりさらに操作されているデータセットを使用して、プロファイルを生成することができる。一部の実施形態では、時には、フィルタリングし、かつ／または正規化する１つまたは複数の手順により、データセットの複雑性および／または次元性を低下させることができる。低下させた複雑性および／または次元性のデータセットに基づいて、アウトカムをもたらすことができる。
【０１９４】
一部の実施形態では、誤差の尺度（例えば、標準偏差、標準誤差、計算した分散、ｐ値、平均絶対誤差（ｍｅａｎ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｅｒｒｏｒ）（ＭＡＥ）、平均絶対偏差および／または平均絶対偏差（ＭＡＤ））に従って、部分をフィルタリングすることができる。特定の実施形態では、誤差の尺度は、カウントの可変性を指す。一部の実施形態では、カウントの可変性に従って、部分をフィルタリングする。特定の実施形態では、カウントの可変性は、複数の試料（例えば、複数の被験体、例えば、５０人／匹もしくはそれ超、１００人／匹もしくはそれ超、５００人／匹もしくはそれ超、１０００人／匹もしくはそれ超、５０００人／匹もしくはそれ超、または１０，０００人／匹もしくはそれ超の被験体から得られた複数の試料）について、参照ゲノムのある部分（すなわち、部分）に対してマッピングされたカウントについて決定した誤差の尺度である。一部の実施形態では、所定の上方範囲を上回るカウントの可変性を有する部分をフィルタリングする（例えば、検討事項から排除する）。一部の実施形態では、所定の上方範囲は、約５０に等しいもしくはそれ超、約５２に等しいもしくはそれ超、約５４に等しいもしくはそれ超、約５６に等しいもしくはそれ超、約５８に等しいもしくはそれ超、約６０に等しいもしくはそれ超、約６２に等しいもしくはそれ超、約６４に等しいもしくはそれ超、約６６に等しいもしくはそれ超、約６８に等しいもしくはそれ超、約７０に等しいもしくはそれ超、約７２に等しいもしくはそれ超、約７４に等しいもしくはそれ超、または約７６に等しいもしくはそれ超のＭＡＤ値である。一部の実施形態では、所定の下方範囲を下回るカウントの可変性を有する部分をフィルタリングする（例えば、検討事項から排除する）。一部の実施形態では、所定の下方範囲は、約４０に等しいもしくはそれ未満、約３５に等しいもしくはそれ未満、約３０に等しいもしくはそれ未満、約２５に等しいもしくはそれ未満、約２０に等しいもしくはそれ未満、約１５に等しいもしくはそれ未満、約１０に等しいもしくはそれ未満、約５に等しいもしくはそれ未満、約１に等しいもしくはそれ未満、または約０に等しいもしくはそれ未満のＭＡＤ値である。一部の実施形態では、所定の範囲の外側にあるカウントの可変性を有する部分をフィルタリングする（例えば、検討事項から排除する）。一部の実施形態では、所定の範囲は、ゼロ超から、約７６未満、約７４未満、約７３未満、約７２未満、約７１未満、約７０未満、約６９未満、約６８未満、約６７未満、約６６未満、約６５未満、約６４未満、約６２未満、約６０未満、約５８未満、約５６未満、約５４未満、約５２未満または約５０未満までのＭＡＤ値である。一部の実施形態では、所定の範囲は、ゼロ超から約６７．７未満までのＭＡＤ値である。一部の実施形態では、所定の範囲内のカウントの可変性を有する部分を選択する（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在を決定するために使用する）。
【０１９５】
一部の実施形態では、部分のカウントの可変性が、分布（例えば、正規分布）を示す。一部の実施形態では、部分は、分布のクォンタイル内で選択される。一部の実施形態では、分布の約９９．９％に等しいもしくはそれ未満、約９９．８％に等しいもしくはそれ未満、約９９．７％に等しいもしくはそれ未満、約９９．６％に等しいもしくはそれ未満、約９９．５％に等しいもしくはそれ未満、約９９．４％に等しいもしくはそれ未満、約９９．３％に等しいもしくはそれ未満、約９９．２％に等しいもしくはそれ未満、約９９．１％に等しいもしくはそれ未満、約９９．０％に等しいもしくはそれ未満、約９８．９％に等しいもしくはそれ未満、約９８．８％に等しいもしくはそれ未満、約９８．７％に等しいもしくはそれ未満、約９８．６％に等しいもしくはそれ未満、約９８．５％に等しいもしくはそれ未満、約９８．４％に等しいもしくはそれ未満、約９８．３％に等しいもしくはそれ未満、約９８．２％に等しいもしくはそれ未満、約９８．１％に等しいもしくはそれ未満、約９８．０％に等しいもしくはそれ未満、約９７％に等しいもしくはそれ未満、約９６％に等しいもしくはそれ未満、約９５％に等しいもしくはそれ未満、約９４％に等しいもしくはそれ未満、約９３％に等しいもしくはそれ未満、約９２％に等しいもしくはそれ未満、約９１％に等しいもしくはそれ未満、約９０％に等しいもしくはそれ未満、約８５％に等しいもしくはそれ未満、約８０％に等しいもしくはそれ未満、または約７５％に等しいもしくはそれ未満のクォンタイル内の部分が選択される。一部の実施形態では、カウントの可変性の分布の９９％クォンタイル内の部分が選択される。一部の実施形態では、９９％クォンタイル内で、ＭＡＤ＞０およびＭＡＤ＜６７．７２５を有する部分が選択され、その結果、参照ゲノムの一連の安定な部分が同定される。
【０１９６】
ＰＥＲＵＮに関する、部分をフィルタリングすることの非限定的な例が、例えば、本明細書および国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１２／５９１２３（ＷＯ２０１３／０５２９１３）号に示されており、後者は、全ての文書、表、等式および図面を含めた、その内容全体が、参照により本明細書に援用されている。誤差の尺度に基づいて、または誤差の尺度の一部に基づいて、部分をフィルタリングすることができる。特定の実施形態では、Ｒ因子等の偏差の絶対値を含む誤差の尺度を使用して、部分の除去または部分への重み付けを行うことができる。Ｒ因子は、一部の実施形態では、実際の測定値から予測されるカウントの値の絶対偏差の合計を、実際の測定値から予測されるカウントの値で除算した結果と定義する（例えば、本明細書の等式Ｂ）。偏差の絶対値を含む誤差の尺度を使用することができるが、誤差の適切な尺度もそれに代わって利用することができる。特定の実施形態では、偏差の絶対値を含まない誤差の尺度、例として、二乗に基づくばらつきを利用することができる。一部の実施形態では、マッピング可能性の尺度（例えば、マッピング可能性スコア）に従って、部分をフィルタリングするまたは重み付けする。時には、部分に対してマッピングされた、比較的低い数の配列の読取り（例えば、部分に対してマッピングされた、０、１、２、３、４、５つの読取り）に従って、その部分をフィルタリングするまたは重み付けする。実施している分析のタイプに従って、部分をフィルタリングするまたは重み付けすることができる。例えば、第１３、１８および／または２１染色体の異数性の分析の場合、性染色体をフィルタリングすることができ、常染色体のみまたは常染色体のサブセットを分析することができる。
【０１９７】
特定の実施形態では、以下のフィルタリングする処理を利用することができる。所与の染色体（例えば、第２１染色体）内の同じ一連の部分（例えば、参照ゲノムの部分）を選択し、読取りの数を、罹患試料と非罹患試料とで比較する。ギャップにより、２１トリソミー試料と正倍数体試料とを関係付け、これには、ほとんどの第２１染色体をカバーする一連の部分を含める。これらの一連の部分は、正倍数体試料とＴ２１試料との間で同じである。部分を定義することができるので、一連の部分と単一区分との区別はあまり重要でない。同じゲノム領域を、異なる患者において比較する。この処理を、トリソミーの分析、例として、Ｔ２１に加えてまたはその代わりに、Ｔ１３またはＴ１８について利用することができる。
【０１９８】
一部の実施形態では、データセットを、計数し、任意選択でフィルタリングし正規化した後で、重み付けすることによって、これらの処理されたデータセットを操作することができる。特定の実施形態では、１つまたは複数の部分を選択し、それらに重み付けして、選択された部分中に含有されるデータ（例えば、ノイズの多いデータ、有益でないデータ）の影響を低下させることができ、一部の実施形態では、１つまたは複数の部分を選択し、それらに重み付けして、選択された部分中に含有されるデータ（例えば、小さな分散が測定されたデータ）の影響を増強または増大させることができる。一部の実施形態では、大きな分散を有するデータの影響を減少させ、小さな分散を有するデータの影響を増加させる単一の重み付け関数を利用して、データセットに重み付けする。時には、重み付け関数を使用して、大きな分散を有するデータの影響を低下させ、小さな分散を有するデータの影響を増大させる（例えば、［１／（標準偏差）２］）。一部の実施形態では、重み付けによりさらに操作した処理済データのプロファイルのプロットを生成して、分類、および／またはアウトカムの提供を促進する。重み付けされたデータのプロファイルのプロットに基づいて、アウトカムをもたらすことができる。
【０１９９】
部分をフィルタリングすることまたは重み付けすることは、分析における１つまたは複数の適切な点で行うことができる。例えば、配列の読取りを、参照ゲノムの部分に対してマッピングする前または後に、部分をフィルタリングするまたは重み付けすることができる。一部の実施形態では、個々のゲノム部分についての実験の偏りを決定する前または後に、部分をフィルタリングするまたは重み付けすることができる。特定の実施形態では、ゲノム区分のレベルを計算する前または後に、部分をフィルタリングするまたは重み付けすることができる。
【０２００】
一部の実施形態では、データセットを、計数し、任意選択でフィルタリングし、正規化し、任意選択で重み付けした後に、これらの処理されたデータセットを、１つまたは複数の数学的および／または統計学的な（例えば、統計学的関数または統計学的アルゴリズムによる）操作により操作することができる。特定の実施形態では、１つまたは複数の選択された部分、染色体、または染色体の部分についてＺスコアを計算することによって、処理されたデータセットをさらに操作することができる。一部の実施形態では、Ｐ値を計算することによって、処理されたデータセットをさらに操作することができる。Ｚスコアおよびｐ値を計算するための等式の一実施形態を、等式１（実施例２）に示す。特定の実施形態では、数学的および／または統計学的な操作は、倍数性および／または胎児フラクションに関する１つまたは複数の仮定を含む。一部の実施形態では、１つまたは複数の統計学的および／または数学的な操作によりさらに操作した処理済データのプロファイルのプロットを生成して、分類、および／またはアウトカムの提供を促進する。統計学的および／または数学的に操作したデータのプロファイルのプロットに基づいて、アウトカムをもたらすことができる。統計学的および／または数学的に操作したデータのプロファイルのプロットに基づいてもたらされたアウトカムはしばしば、倍数性および／または胎児フラクションに関する１つまたは複数の仮定を含む。
【０２０１】
特定の実施形態では、データセットを、計数し、任意選択でフィルタリングし正規化した後で、複数の操作を、処理されたデータセットに対して行って、Ｎ次元空間および／またはＮ次元の点を生成する。Ｎ次元で分析したデータセットのプロファイルのプロットに基づいて、アウトカムをもたらすことができる。
【０２０２】
一部の実施形態では、データセットの処理および／または操作の一部としてまたはその後に、１つまたは複数のピークレベルの分析、ピーク幅の分析、ピークのエッジの場所の分析、ピークのラテラルトレランス等、それらの誘導物、または上記の組合せを利用して、データセットを処理する。一部の実施形態では、１つまたは複数のピークレベルの分析、ピーク幅の分析、ピークのエッジの場所の分析、ピークのラテラルトレランス等、それらの誘導物、または上記の組合せを利用して処理したデータのプロファイルのプロットを生成して、分類、および／またはアウトカムの提供を促進する。１つまたは複数のピークレベルの分析、ピーク幅の分析、ピークのエッジの場所の分析、ピークのラテラルトレランス等、それらの誘導物、または上記の組合せを利用して処理してあるデータのプロファイルのプロットに基づいて、アウトカムをもたらすことができる。
【０２０３】
一部の実施形態では、問題の遺伝子変動を実質的に含有しない１つまたは複数の参照試料を使用して、参照のカウントプロファイルの中央値を得ることができ、この中央値は、遺伝子の変動の不在を表示する所定の値をもたらし得、しばしば、もし試験被験体が遺伝子の変動を保有するならば、その遺伝子の変動が試験被験体において位置するゲノムの場所に対応する領域における所定の値から、当該中央値は逸脱する。遺伝子の変動と関連する医学的状態のリスクがある、またはそうした医学的状態に罹患している試験被験体において、選択された部分または区分についての数値は、罹患していない場合のゲノムの場所についての所定の値とは有意に異なるものになることが予想される。特定の実施形態では、問題の遺伝子変動を担持することが分かっている１つまたは複数の参照試料を使用して、参照のカウントプロファイルの中央値を生成することができ、この中央値は、遺伝子の変動の存在を表示する所定の値をもたらし得、しばしば、試験被験体がその遺伝子の変動を担持しないゲノムの場所に対応する領域における所定の値から、当該中央値は逸脱する。遺伝子の変動と関連する医学的状態のリスクがない、またはそうした医学的状態に罹患していない試験被験体においては、選択された部分または区分についての数値は、罹患している場合のゲノムの場所についての所定の値とは有意に異なることが予想される。
【０２０４】
一部の実施形態では、データの分析および処理は、１つまたは複数の仮定の使用を含むことができる。適切な数またはタイプの仮定を利用して、データセットを分析または処理することができる。データの処理および／または分析のために使用することができる仮定の非限定的な例として、母体の倍数性、胎児の寄与、参照集団中の特定の配列の存在率、民族性背景、血縁の家族における選択された医学的状態の存在率、異なる患者から得られた未加工カウントのプロファイル間の平行度および／またはＧＣ正規化およびリピートマスクキング（ＧＣ−ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｐｅａｔ  ｍａｓｋｉｎｇ）（例えば、ＧＣＲＭ）後のラン、ＰＣＲの人工産物を表わす同一の一致（例えば、同一塩基の位置）、胎児数量アッセイ（例えば、ＦＱＡ）に固有の仮定、双子に関する仮定（例えば、双子の両方のうち、一方のみが罹患している場合、有効な胎児フラクションは、測定された全胎児フラクションの５０％のみである（三つ子、四つ子等についても同様））、ゲノム全体を一様にカバーする胎児の無細胞ＤＮＡ（例えば、ｃｆＤＮＡ）等、ならびにそれらの組合せが挙げられる。
【０２０５】
正規化されたカウントプロファイルに基づいて、遺伝子の変動の存在または非存在のアウトカムを所望の信頼性のレベル（例えば、９５％またはそれ超の信頼性のレベル）で予測することが、マッピングされた配列の読取りの品質および／または深さでは可能でない事例では、１つまたは複数の追加の数学的操作のアルゴリズムおよび／または統計学的予測アルゴリズムを利用して、データ分析および／またはアウトカムの提供に有用な追加の数値を生成することができる。用語「正規化されたカウントプロファイル」は、本明細書で使用する場合、正規化されたカウントを使用して生成されたプロファイルを指す。正規化されたカウントおよび正規化されたカウントプロファイルを生成するために使用することができる方法の例を、本明細書に記載する。上記で述べたように、計数されるに至った、マッピングされた配列の読取りを、試験試料のカウントまたは参照試料のカウントに関して正規化することができる。一部の実施形態では、正規化されたカウントプロファイルは、プロットして示すことができる。
【０２０６】
ＬＯＥＳＳ正規化
ＬＯＥＳＳとは、当技術分野で公知の回帰モデル化法であって、多重回帰モデルを、ｋ最近傍法ベースのメタモデル内で組み合わせる回帰モデル化法である。ＬＯＥＳＳは、場合によって、局所重み付け多項式回帰と称する。一部の実施形態では、ＧＣ  ＬＯＥＳＳでは、ＬＯＥＳＳモデルを、断片のカウント（例えば、配列の読取り、カウント）と、参照ゲノムの部分についてのＧＣ組成との間の関係へと適用する。データ点のセットを通る滑らかな曲線のプロッティングであって、ＬＯＥＳＳを使用するプロッティングは、場合によって、ＬＯＥＳＳ曲線と呼ばれ、特に、各平滑値が、ｙ軸の散布図基準変数の値の区間にわたる、重み付き二次最小二乗回帰により与えられる場合、そう呼ばれる。データセット中の各点について、ＬＯＥＳＳ法は、低次多項式を、説明変数値がその応答が推定される点の近傍にあるデータのサブセットへと適合させる。多項式は、その応答が推定される点の近傍の点には大きな重みを与え、遠く離れた点には小さな重みを与える、重み付き最小二乗法を使用して適合させる。次いで、点についての回帰関数値を、そのデータ点についての説明変数値を使用して、局所多項式の値を評価することにより得る。ＬＯＥＳＳ適合は、場合によって、回帰関数値を、データ点の各々について計算した後において、完全であると考えられる。多項式モデルの次数および重みなど、この方法の詳細の多くは、適応性がある。
【０２０７】
ＰＥＲＵＮ正規化
本明細書では、核酸指標と関連する誤差を低減するための正規化法を、パラメータ化誤差除去および不偏正規化（ＰＥＲＵＮ：ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄ  ｅｒｒｏｒ  ｒｅｍｏｖａｌ  ａｎｄ  ｕｎｂｉａｓｅｄ  ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）と称するが、これは、本明細書ならびに本文、表、等式、および図面の全てを含むその全内容が参照により本明細書に援用される、国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１２／５９１２３号（ＷＯ２０１３／０５２９１３）において記載されている。ＰＥＲＵＮ法は、このような指標に基づく予測を交絡させる誤差の影響を低減する目的で、様々な核酸指標（例えば、核酸配列の読取り）へと適用することができる。
【０２０８】
例えば、ＰＥＲＵＮ法を、試料に由来する核酸配列の読取りへと適用し、ゲノム区分のレベルの決定を損ないうる誤差の影響を低減することができる。このような適用は、核酸配列の読取りを使用して、被験体における遺伝子の変動の存在または非存在であって、ヌクレオチド配列の様々なレベル（例えば、部分レベル、ゲノム区分のレベル）として顕在化される存在または非存在を決定するのに有用である。部分中の変動の非限定的な例は、染色体の異数性（例えば、トリソミー２１、トリソミー１８、トリソミー１３）および性染色体の存在または非存在（例えば、女性におけるＸＸ対男性におけるＸＹ）である。常染色体（例えば、性染色体以外の染色体）のトリソミーは、罹患した常染色体と称することができる。ゲノム区分のレベルにおける変動の他の非限定的な例は、微小欠失、微小挿入、重複、およびモザイク現象を含む。
【０２０９】
ある特定の適用では、ＰＥＲＵＮ法は、それを読取り部分と称し、場合によって、参照ゲノムの部分とも称する、参照ゲノムの特定の部分へとマッピングした核酸の読取りを正規化することにより、実験上の偏りを低減することができる。このような適用では、ＰＥＲＵＮ法は一般に、多数の試料にわたり、参照ゲノムの特定の部分における核酸の読取りのカウントを、三次元で正規化する。ＰＥＲＵＮについての詳細な記載およびその適用については、本明細書の実施例の節、本文、表、等式、および図面の全てを含むその全内容が参照により本明細書に援用される、国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１２／５９１２３号（ＷＯ２０１３／０５２９１３）および米国特許出願公開ＵＳ２０１３００８５６８１において提示されている。
【０２１０】
ある特定の実施形態では、ＰＥＲＵＮ法は、参照ゲノムの部分についてのゲノム区分のレベルを、（ａ）試験試料についての、参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りのカウント、（ｂ）試験試料についての、実験上の偏り（例えば、ＧＣの偏り）、および（ｃ）（ｉ）配列の読取りがマッピングされる参照ゲノムの部分についての実験上の偏りと、（ｉｉ）部分へとマッピングした配列の読取りのカウントとの適合させた関係についての、１つまたは複数の適合させたパラメータ（例えば、適合の推定値）から計算するステップを含む。参照ゲノムの部分の各々についての実験上の偏りは、複数の試料にわたり、各試料についての適合させた関係であって、（ｉ）参照ゲノムの部分の各々へとマッピングした配列の読取りのカウントと、（ｉｉ）参照ゲノムの部分の各々についてのマッピング特徴との関係に従って決定することができる。この各試料についての適合させた関係は、複数の試料について、三次元でアセンブルすることができる。ある特定の実施形態では、アセンブリーを、実験上の偏りに従って整序することもできるが、ＰＥＲＵＮ法は、実験上の偏りに従ってアセンブリーを整序することなく実施することもできる。各試料についての適合させた関係と、参照ゲノムの各部分についての適合させた関係とは、当技術分野で公知の適切な適合させた処理により、線形関数または非線形関数へと独立に適合させることができる。
【０２１１】
一部の実施形態では、関係は、幾何学的関係および／またはグラフ的関係である。一部の実施形態では、関係は、数学的関係である。一部の実施形態では、関係は、プロットされる。一部の実施形態では、関係は、線形関係である。ある特定の実施形態では、関係は、非線形関係である。ある特定の実施形態では、関係は、回帰（例えば、回帰直線）である。回帰は、線形回帰の場合もあり、非線形回帰の場合もある。関係は、数式により表すことができる。関係は一部分、１つまたは複数の定数により規定されることが多い。関係は、当技術分野で公知の方法により生成することができる。ある特定の実施形態では、１つまたは複数の試料について、二次元の関係を生成することができ、誤差の証明となる変数、または誤差の証明となる可能性が高い変数を、次元のうちの１または複数について選択することができる。関係は、例えば、当技術分野で公知のグラフ作成ソフトウェアであって、使用者により用意される２つまたはそれ超の変数の値を使用してグラフをプロットするソフトウェアを使用して、生成することができる。関係は、当技術分野で公知の方法（例えば、グラフ作成ソフトウェア）を使用して適合させることができる。ある特定の関係には、線形回帰を適合させることができ、線形回帰により、傾き値および切片値を生成することができる。ある特定の関係は、場合によって、線形ではなく、例えば、放物線関数、双曲線関数、または指数関数（例えば、二次関数）などの非線形関数を適合させることができる。
【０２１２】
ＰＥＲＵＮ法では、適合させた関係のうちの１または複数は、線形でありうる。妊娠中の雌に由来する無細胞循環核酸ついての分析であって、実験上の偏りをＧＣの偏りとし、マッピング特徴をＧＣ含有量とする分析では、試料についての適合させた関係であって、（ｉ）各部分へとマッピングした配列の読取りのカウントと、（ｉｉ）参照ゲノムの部分の各々についてのＧＣ含有量との間の関係は、線形でありうる。この適合させた関係では、傾きは、ＧＣの偏りに関連し、適合させた関係を、複数の試料にわたりアセンブルする場合、ＧＣの偏り係数は、各試料について決定することができる。このような実施形態では、複数の試料および部分についての適合させた関係であって、（ｉ）部分についてのＧＣの偏り係数と、（ｉｉ）部分へとマッピングした配列の読取りのカウントとの間の関係もまた、線形でありうる。切片および傾きは、この適合させた関係から得ることができる。このような適用では、傾きは、ＧＣ含有量に基づく試料特異的な偏りに対処し、切片は、全ての試料に共通する、部分特異的な減衰パターンに対処する。ＰＥＲＵＮ法により、このような試料特異的な偏りおよび部分特異的な減衰であって、アウトカム（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在；胎児の性別の決定）をもたらすためにゲノム区分のレベルを計算する場合の偏りおよび減衰を有意に低減することができる。
【０２１３】
一部の実施形態では、ＰＥＲＵＮ正規化に、線形関数への適合を使用し、これを、等式Ａ、等式Ｂ、またはその派生形により記載する。
等式Ａ：
Ｍ＝ＬＩ＋ＧＳ  （Ａ）
等式Ｂ：
Ｌ＝（Ｍ−ＧＳ）／Ｉ  （Ｂ）
【０２１４】
一部の実施形態では、Ｌは、ＰＥＲＵＮにより正規化されたレベルまたはＰＥＲＵＮにより正規化されたプロファイルである。一部の実施形態では、Ｌは、ＰＥＲＵＮ正規化手順からの所望の出力である。ある特定の実施形態では、Ｌは、部分特異的である。一部の実施形態では、Ｌは、参照ゲノムの複数の部分に従って決定され、ゲノム、染色体、その部分またはセグメントの、ＰＥＲＵＮにより正規化されたレベルを表示する。レベルＬは、さらなる分析（例えば、Ｚ値、母体の欠失／重複、胎児の微小欠失／微小重複、胎児の性別、性異数性などを決定する分析）に使用されることが多い。等式Ｂに従う正規化法を、ＰＥＲＵＮ（ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄ  ｅｒｒｏｒ  ｒｅｍｏｖａｌ  ａｎｄ  ｕｎｂｉａｓｅｄ  ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）と名付ける。
【０２１５】
一部の実施形態では、Ｇは、線形モデル、ＬＯＥＳＳ、または任意の同等の手法を使用して測定されたＧＣの偏り係数である。一部の実施形態では、Ｇは、傾きである。一部の実施形態では、ＧＣの偏り係数であるＧは、部分ｉについてのカウントＭ（例えば、未加工のカウント）および参照ゲノムから決定された部分ｉのＧＣ含有量についての回帰の傾きとして評価する。一部の実施形態では、Ｇは、Ｍから抽出された副次情報を表し、関係に従って決定される。一部の実施形態では、Ｇは、試料（例えば、試験試料）についての、部分特異的なカウントのセットと、部分特異的なＧＣ含有量値のセットとの関係を表わす。一部の実施形態では、部分特異的なＧＣ含有量は、参照ゲノムから導出される。一部の実施形態では、部分特異的なＧＣ含有量は、観察または測定されたＧＣ含有量（例えば、試料から測定されたＧＣ含有量）から導出される。ＧＣの偏り係数は、試料群中の各試料について決定されることが多く、一般に、試験試料について決定される。ＧＣの偏り係数は、試料特異的であることが多い。一部の実施形態では、ＧＣの偏り係数は、定数である。ある特定の実施形態では、ＧＣの偏り係数は、試料について導出されたら変化しない。
【０２１６】
一部の実施形態では、Ｉは、線形関係から導出される切片であり、Ｓは、線形関係から導出される傾きである。一部の実施形態では、ＩおよびＳが導出される関係は、Ｇが導出される関係と異なる。一部の実施形態では、ＩおよびＳが導出される関係は、所与の実験設定について一定である。一部の実施形態では、ＩおよびＳは、複数の試料に従って、カウント（例えば、未加工のカウント）と、ＧＣの偏り係数とに従う線形関係から導出される。一部の実施形態では、ＩおよびＳは、試験試料とは独立に導出される。一部の実施形態では、ＩおよびＳは、複数の試料から導出される。ＩおよびＳは、部分特異的であることが多い。一部の実施形態では、ＩおよびＳを、正倍数体試料中の参照ゲノムの全ての部分についてＬ＝１であるという仮定により決定する。一部の実施形態では、線形関係を、正倍数体試料について決定し、選択部分に特異的なＩ値およびＳ値を決定する（Ｌ＝１と仮定する）。ある特定の実施形態では、同じ手順を、ヒトゲノム中の参照ゲノムの全ての部分へと適用し、切片Ｉおよび傾きＳのセットを、あらゆる部分について決定する。
【０２１７】
一部の実施形態では、交差検証法を適用する。交差検証は、場合によって、回転推定とも称する。一部の実施形態では、交差検証法を適用して、試験試料を使用する実践において、予測モデル（例えば、ＰＥＲＵＮなど）が、どのくらい正確に機能するのかについて評価する。一部の実施形態では、１ラウンドの交差検証は、データの試料を、相補サブセットへとパーティショニングするステップと、１つのサブセット（例えば、場合によって、訓練セットと称する）に対して交差検証分析を実施するステップと、別のサブセット（例えば、場合によって、検証セットまたは試験セットと呼ばれる）を使用して、分析の検証するステップとを含む。ある特定の実施形態では、異なるパーティションおよび／または異なるサブセットを使用して、複数ラウンドの交差検証を実施する。交差検証法の非限定的な例は、リーブワンアウト、スライディングエッジ、Ｋ分割、二分割、反復ランダムサブサンプリングなど、またはこれらの組合せを含む。一部の実施形態では、交差検証では、既知の正倍数性胎児を含む試料のセットのうちの９０％を含有する作業セットをランダムに選択し、このサブセットを使用して、モデルを訓練する。ある特定の実施形態では、ランダムな選択を１００回にわたり反復し、あらゆる部分について、１００の傾きおよび１００の切片のセットを得る。
【０２１８】
一部の実施形態では、Ｍの値は、試験試料に由来する実測値である。一部の実施形態では、Ｍは、部分についての測定された未加工のカウントである。値ＩおよびＳが部分について利用可能である一部の実施形態では、測定値Ｍを試験試料から決定し、それを使用して、等式Ｂに従って、ゲノム、染色体、そのセグメントまたは部分についてのＰＥＲＵＮにより正規化されたレベルであるＬを決定する。
【０２１９】
したがって、ＰＥＲＵＮ法の、複数の試料にわたり平行した、配列の読取りへの適用により、（ｉ）試料特異的な実験上の偏り（例えば、ＧＣの偏り）および（ｉｉ）試料に共通する部分特異的な減衰により引き起こされる誤差を有意に低減することができる。これらの２つの誤差の発生源の各々に、個別にまたは逐次的に対処する他の方法は、ＰＥＲＵＮ法ほど有効にはこれらを低減することが可能でないことが多い。理論に制約されずに述べると、一部分、その一般に加法的な処理が、他の正規化法（例えば、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ）で活用される、一般に乗算的な処理ほど広がりを拡大しないため、ＰＥＲＵＮ法は、誤差をより有効に低減することが期待される。
【０２２０】
さらなる正規化技法および統計学的技法も、ＰＥＲＵＮ法と組み合わせて活用することができる。さらなる処理は、ＰＥＲＵＮ法の使用の前、使用の後、および／または使用の間に適用することができる。ＰＥＲＵＮ法と組み合わせて使用されうる処理の非限定的な例については、本明細書の下記で記載される。
【０２２１】
一部の実施形態では、ゲノム区分のレベルの、ＧＣ含有量についての二次的正規化または調整は、ＰＥＲＵＮ法と共に活用することができる。適切なＧＣ含有量の調整手順またはＧＣ含有量の正規化手順を活用することができる（例えば、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ、ＧＣＲＭ）。ある特定の実施形態では、さらなるＧＣの正規化処理を適用するための特定の試料を同定することができる。例えば、ＰＥＲＵＮ法を適用することにより、各試料についてのＧＣの偏りを決定することができ、ある特定の閾を上回るＧＣの偏りと関連する試料を、さらなるＧＣの正規化処理のために選択することができる。このような実施形態では、所定の閾レベルを使用して、このような試料をさらなるＧＣの正規化のために選択することができる。
【０２２２】
ある特定の実施形態では、部分のフィルタリング処理または重み付き処理を、ＰＥＲＵＮ法と共に活用することができる。適する部分のフィルタリング処理または重み付き処理を活用することができ、非限定的な例は、本明細書、本文、表、等式、および図面の全てを含むその全内容が参照により本明細書に援用される、国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１２／５９１２３号（ＷＯ２０１３／０５２９１３）および米国特許出願公開第ＵＳ２０１３００８５６８１号において記載されている。一部の実施形態では、母体の挿入、重複、および／または欠失（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動）と関連する誤差を低減する正規化技法を、ＰＥＲＵＮ法と共に活用する。
【０２２３】
ＰＥＲＵＮ法により計算されたゲノム区分のレベルは、アウトカムを提示するために直接活用することができる。一部の実施形態では、ゲノム区分のレベルは、胎児フラクションが約２％〜約６％またはそれ超の（例えば、胎児フラクションが約４％またはそれ超の）試料についてのアウトカムを提示するのに直接活用することができる。ＰＥＲＵＮ法により計算されたゲノム区分のレベルは、場合によって、アウトカムを提示するためにさらに処理される。一部の実施形態では、計算されたゲノム区分のレベルを標準化する。ある特定の実施形態では、試験部分（例えば、第２１染色体）について計算されたゲノム区分のレベルの合計、平均値、または中央値を、試験部分以外の部分（例えば、第２１染色体以外の常染色体）について計算されたゲノム区分のレベルの合計、平均値、または中央値で除して、試験ゲノム区分のレベルを生成することができる。試験ゲノム区分のレベルまたは未加工のゲノム区分のレベルは、ＺスコアまたはＺスコアの計算などの標準化分析の一部として使用することができる。Ｚスコアは、期待されたゲノム区分のレベルを、試験ゲノム区分のレベルまたは未加工のゲノム区分のレベルから減算することにより、試料について生成することができ、結果として得られる値を、試料についての標準偏差で除算することができる。ある特定の実施形態では、結果として得られるＺスコアを、異なる試料について分布させ、分析することもできるか、または胎児フラクションおよび他の変数など、他の変数と関係づけ、分析して、アウトカムを提示することもできる。
【０２２４】
本明細書で注目される通り、ＰＥＲＵＮ法は、ＧＣの偏りおよびＧＣ含有量に従う正規化自体に限定されず、他の誤差の発生源と関連する誤差を低減するのにも使用することができる。ＧＣ含有量以外の偏りの発生源の非限定的な例は、マッピング可能性である。ＧＣの偏りおよびＧＣ含有量以外の正規化されたパラメータに対処する場合、適合させた関係のうちの１または複数は、非線形（例えば、双曲線、指数）でありうる。一部の実施形態では、実験上の偏りを、非線形関係から決定する場合、例えば、実験上の偏りの曲率の推定について分析することができる。
【０２２５】
ＰＥＲＵＮ法は、様々な核酸指標へと適用することができる。核酸指標の非限定的な例は、マイクロアレイ上の特定の位置における核酸配列の読取りおよび核酸レベルである。配列の読取りの非限定的な例は、無細胞循環ＤＮＡ、無細胞循環ＲＮＡ、細胞ＤＮＡおよび細胞ＲＮＡから得られる読取りを含む。ＰＥＲＵＮ法は、参照ゲノムＤＮＡ、参照細胞ＲＮＡ（例えば、トランスクリプトーム）、およびこれらの部分（例えば、ゲノムＤＮＡの相補体またはＲＮＡトランスクリプトームの一部分（複数可）、染色体の一部分（複数可））など、適切な参照配列へとマッピングした配列の読取りへと適用することができる。
【０２２６】
したがって、ある特定の実施形態では、細胞核酸（例えば、ＤＮＡまたはＲＮＡ）は、核酸指標として役立ちうる。参照ゲノムの部分へとマッピングした細胞核酸の読取りは、ＰＥＲＵＮ法を使用して正規化することができる。細胞核酸の、特定のタンパク質への結合は、場合によって、クロマチン免疫沈降（ＣｈＩＰ：ｃｈｒｏｍａｔｉｎ  ｉｍｍｕｎｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ）過程と称する。ＣｈＩＰに富む核酸は、例えば、ＤＮＡまたはＲＮＡなど、細胞タンパク質と会合する核酸である。ＣｈＩＰに富む核酸の読取りは、当技術分野で公知の技術を使用して得ることができる。ＣｈＩＰに富む核酸の読取りは、１つまたは複数の参照ゲノムの部分へとマッピングすることができ、結果は、アウトカムを提示するためのＰＥＲＵＮ法を使用して正規化することができる。
【０２２７】
ある特定の実施形態では、細胞ＲＮＡは、核酸指標として用いられうる。細胞ＲＮＡ読取りは、参照ＲＮＡ部分へとマッピングし、アウトカムを提示するためのＰＥＲＵＮ法を使用して正規化することができる。トランスクリプトームと称する細胞ＲＮＡまたはそのセグメントについての公知の配列を、試料に由来するＲＮＡ読取りをマッピングしうる参照として使用することができる。試料ＲＮＡの読取りは、当技術分野で公知の技術を使用して得ることができる。参照へとマッピングしたＲＮＡ読取りの結果は、アウトカムを提示するためのＰＥＲＵＮ法を使用して正規化することができる。
【０２２８】
一部の実施形態では、マイクロアレイによる核酸レベルは、核酸指標として役立ちうる。試料にわたり、アレイ上の特定のアドレスの核酸レベルまたはアレイ上でハイブリダイズしている核酸を、ＰＥＲＵＮ法を使用して分析し、これにより、マイクロアレイ分析によりもたらされる核酸指標を正規化することができる。このようにして、マイクロアレイ上の特定のアドレスまたはマイクロアレイ上でハイブリダイズしている核酸は、マッピングした核酸配列の読取りの部分と類義であり、ＰＥＲＵＮ法を使用して、マイクロアレイデータを正規化して、アウトカムの改善をもたらすことができる。
【０２２９】
ＣｈＡＩによる正規化
本明細書では、核酸指標と関連する誤差を低減するのに使用されうる別の正規化法を、ＣｈＡＩと称し、これには主成分分析を使用することが多い。ある特定の実施形態では、主成分分析は、（ａ）読取り密度分布に従って、参照ゲノムの部分をフィルタリングし、これにより、試験試料についての読取り密度プロファイルであって、フィルタリングされた部分の読取り密度を含み、読取り密度が、妊娠中の雌による試験試料に由来する循環無細胞核酸の配列の読取りを含み、読取り密度分布が、複数の試料についての部分の読取り密度について決定されるプロファイルを提示するステップと、（ｂ）１つまたは複数の主成分であって、主成分分析により公知の正倍数体試料のセットから得られる主成分に従って、試験試料についての読取り密度プロファイルを調整し、これにより、調整された読取り密度を含む試験試料プロファイルを提示するステップと、（ｃ）試験試料プロファイルを、参照プロファイルと比較し、これにより、比較をもたらすステップとを含む。一部の実施形態では、主成分分析は、（ｄ）比較に従って、遺伝子の変動の存在または非存在を、試験試料について決定するステップを含む。
【０２３０】
部分のフィルタリング
ある特定の実施形態では、１つまたは複数の部分（例えば、ゲノム部分）を、フィルタリング処理により検討事項から除外する。ある特定の実施形態では、１つまたは複数の部分をフィルタリングし（例えば、フィルタリング処理にかけ）、これにより、フィルタリングされた部分を提示する。一部の実施形態では、フィルタリング処理により、ある特定の部分を除外し、部分（例えば、部分のサブセット）を保持する。本明細書では、フィルタリング処理の後で保持された部分を、フィルタリングされた部分と称することが多い。一部の実施形態では、参照ゲノムの部分をフィルタリングする。一部の実施形態では、フィルタリング処理により除外された参照ゲノムの部分は、遺伝子の変動（例えば、染色体の異数性、微小重複、微小欠失）の存在または非存在の決定に含まれない。一部の実施形態では、読取り密度と関連する部分（例えば、読取り密度が部分についての読取り密度である場合）は、フィルタリング処理により除外され、除外された部分と関連する読取り密度は、遺伝子の変動（例えば、染色体の異数性、微小重複、微小欠失）の存在または非存在の決定に含まれない。一部の実施形態では、読取り密度プロファイルは、フィルタリングされた部分の読取り密度を含み、かつ／またはこれからなる。部分は、任意の適切な判定基準および／または当技術分野で公知の方法もしくは本明細書で記載される方法を使用して、選択し、フィルタリングし、かつ／または検討事項から除外することができる。部分のフィルタリングに使用される判定基準の非限定的な例は、冗長データ（例えば、マッピングした読取りの冗長または重複）、有益でないデータ（例えば、マッピングしたカウントがゼロである参照ゲノムの部分）、大きな比率を占める配列または少ない比率を占める配列を有する参照ゲノムの部分、ＧＣ含有量、ノイズの多いデータ、マッピング可能性、カウント、カウントの可変性、読取り密度、読取り密度の可変性、不確定性の尺度、再現性の尺度など、または前出の組合せを含む。部分は、場合によって、カウントの分布および／または読取り密度の分布に従ってフィルタリングされる。一部の実施形態では、部分を、カウントおよび／または読取り密度が、１つまたは複数の参照試料から得られる場合の、カウントの分布および／または読取り密度に従ってフィルタリングする。本明細書では、場合によって、１つまたは複数の参照試料を、訓練セットと称する。一部の実施形態では、部分を、カウントおよび／または読取り密度が、１つまたは複数の試験試料から得られる場合の、カウントの分布および／または読取り密度に従ってフィルタリングする。一部の実施形態では、部分を、読取り密度分布についての不確定性の尺度に従ってフィルタリングする。ある特定の実施形態では、読取り密度の大きな偏差を裏付ける部分を、フィルタリング処理により除外する。例えば、分布中の各読取り密度が、同じ部分へとマッピングされる場合は、読取り密度の分布（例えば、読取り密度の平均、読取り密度の平均値、または読取り密度の中央値の分布；例えば、図３７Ａの分布）を決定することができる。ゲノムの各部分が、不確定性の尺度と関連する場合は、読取り密度の分布を複数の試料について比較することにより、不確定性の尺度（例えば、ＭＡＤ）を決定することができる。前出の例によれば、部分は、各部分と関連する不確定性の尺度（例えば、標準偏差（ＳＤ）、ＭＡＤ）および所定の閾に従ってフィルタリングすることができる。図３７Ｂは、部分についてのＭＡＤ値の分布であって、複数の試料についての読取り密度分布に従って決定される分布を示す。所定の閾を、許容可能なＭＡＤ値の範囲を取り囲む垂直方向の破線で指し示す。図３７Ｂの例では、許容可能な範囲中のＭＡＤ値を含む部分を保持し、許容可能な範囲外のＭＡＤ値を含む部分を、フィルタリング処理により検討事項から除外する。一部の実施形態では、前出の例に従って、所定の不確定性の尺度外の読取り密度値（例えば、読取り密度の中央値、平均、または平均値）を含む部分を、フィルタリング処理により検討事項から除外することが多い。一部の実施形態では、分布の四分位範囲外の読取り密度値（例えば、読取り密度の中央値、平均、または平均値）を含む部分を、フィルタリング処理により検討事項から除外する。一部の実施形態では、分布の四分位範囲を２倍、３倍、４倍、または５倍を超えて外れる読取り密度値を含む部分を、フィルタリング処理により検討事項から除外する。一部の実施形態では、２シグマ、３シグマ、４シグマ、５シグマ、６シグマ、７シグマ、または８シグマ（例えば、シグマが、標準偏差により規定される範囲である場合）を超えて外れる読取り密度値を含む部分を、フィルタリング処理により検討事項から除外する。
【０２３１】
一部の実施形態では、システムは、フィルタリングモジュールを含む（１８、図４２Ａ）。フィルタリングモジュールは、部分（例えば、所定のサイズおよび／または重複の部分、参照ゲノム中の部分の位置）および部分と関連する読取り密度であって、別の適切なモジュール（例えば、分布モジュール１２、図４２Ａ）に由来することが多い読取り密度を、受容、回収、および／または保存することが多い。一部の実施形態では、選択部分（例えば、２０（図４２Ａ）、例えば、フィルタリングされた部分）は、フィルタリングモジュールにより提示される。一部の実施形態では、フィルタリングモジュールは、フィルタリングされた部分を提示し、かつ／または部分を検討事項から除外するように必要とされる。ある特定の実施形態では、読取り密度が除外された部分と関連する場合は、フィルタリングモジュールにより、読取り密度を検討事項から除外する。フィルタリングモジュールは、選択部分（例えば、フィルタリングされた部分）を、別の適切なモジュール（例えば、分布モジュール１２、図４２Ａ）へと提示することが多い。フィルタリングモジュールの非限定的な例を、実施例７に提示する。
【０２３２】
偏りの推定値
配列決定技術は、複数の偏り発生源に対して脆弱でありうる。場合によって、配列決定の偏りは、局所的な偏り（例えば、局所的なゲノムの偏り）である。局所的な偏りは、配列の読取りのレベルで顕在化することが多い。局所的なゲノムの偏りは、任意の適切な局所的な偏りでありうる。局所的な偏りの非限定的な例は、配列の偏り（例えば、ＧＣの偏り、ＡＴの偏りなど）、ＤＮアーゼＩ感度、エントロピー、反復配列の偏り、クロマチン構造の偏り、ポリメラーゼエラー率の偏り、回分配列の偏り、逆位リピートの偏り、ＰＣＲ関連の偏りなど、またはこれらの組合せと相関する偏りを含む。一部の実施形態では、局所的な偏りの発生源は、決定されていないか、または公知ではない。
【０２３３】
一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値を決定する。本明細書では、場合によって、局所的なゲノムの偏りの推定値を、局所的なゲノムの偏りの推定と称する。局所的なゲノムの偏りの推定値は、参照ゲノム、そのセグメントまたは部分について決定することができる。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値を、１つまたは複数の配列の読取り（例えば、試料の一部または全部の配列の読取り）について決定する。局所的なゲノムの偏りの推定値は、参照（例えば、参照ゲノム）の対応する位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）および／または場所（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）についての局所的なゲノムの偏りの推定に従って、配列の読取りについて決定することが多い。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値は、配列（例えば、参照ゲノムの配列の読取り、配列）の偏りの定量的尺度を含む。局所的なゲノムの偏りの推定は、適切な方法または数学的処理により決定することができる。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値を、適切な分布および／または適切な分布関数（例えば、ＰＤＦ）により決定する。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値は、ＰＤＦの定量的表示を含む。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、確率密度推定（ＰＤＥ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）、カーネル密度推定）を、局所的な偏りの含有量の確率密度関数（例えば、ＰＤＦ：ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ、例えば、カーネル密度関数）により決定する。一部の実施形態では、密度推定は、カーネル密度推定を含む。局所的なゲノムの偏りの推定値は、場合によって、分布の平均、平均値、または中央値として表す。場合によって、局所的なゲノムの偏りの推定値は、適切な分布の合計または積分（例えば、曲線下面積（ＡＵＣ：ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ａ  ｃｕｒｖｅ）として表す。
【０２３４】
ＰＤＦ（例えば、カーネル密度関数、例えば、エパネクニコフカーネル密度関数）は、バンド幅変数（例えば、バンド幅）を含むことが多い。バンド幅変数は、ＰＤＦを使用する場合の確率密度推定値（ＰＤＥ）を導出するウィンドウのサイズおよび／または長さを規定することが多い。ＰＤＥを導出するウィンドウは、規定された長さのポリヌクレオチドを含むことが多い。一部の実施形態では、ＰＤＥを導出するウィンドウは、部分である。部分（例えば、部分のサイズ、部分の長さ）は、バンド幅変数に従って決定することが多い。バンド幅変数により、局所的なゲノムの偏りの推定値を決定するのに使用されるウィンドウの長さまたはサイズであって、そこから局所的なゲノムの偏りの推定値を決定する、ポリヌクレオチドセグメントの長さ（例えば、ヌクレオチド塩基の連続的なセグメント）である、ウィンドウの長さまたはサイズを決定する。その非限定的な例が、約５塩基〜約１００，０００塩基、約５塩基〜約５０，０００塩基、約５塩基〜約２５，０００塩基、約５塩基〜約１０，０００塩基、約５塩基〜約５，０００塩基、約５塩基〜約２，５００塩基、約５塩基〜約１０００塩基、約５塩基〜約５００塩基、約５塩基〜約２５０塩基、約２０塩基〜約２５０塩基などのバンド幅を含む、任意の適切なバンド幅を使用して、ＰＤＥ（例えば、読取り密度、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度））を決定することができる。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）は、約４００塩基もしくはそれ未満、約３５０塩基もしくはそれ未満、約３００塩基もしくはそれ未満、約２５０塩基もしくはそれ未満、約２２５塩基もしくはそれ未満、約２００塩基もしくはそれ未満、約１７５塩基もしくはそれ未満、約１５０塩基もしくはそれ未満、約１２５塩基もしくはそれ未満、約１００塩基もしくはそれ未満、約７５塩基もしくはそれ未満、約５０塩基もしくはそれ未満、または約２５塩基もしくはそれ未満のバンド幅を使用して決定する。ある特定の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）は、所与の被験体および／または試料について得られた配列の読取りの平均読取り長さ、平均値読取り長さ、中央値読取り長さ、または最大読取り長さに従って決定されたバンド幅を使用して決定する。場合によって、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）は、所与の被験体および／または試料について得られた配列の読取りの平均読取り長さ、平均値読取り長さ、中央値読取り長さ、または最大読取り長さとほぼ等しいバンド幅を使用して決定する。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）は、約２５０、２４０、２３０、２２０、２１０、２００、１９０、１８０、１６０、１５０、１４０、１３０、１２０、１１０、１００、９０、８０、７０、６０、５０、４０、３０、２０、または約１０塩基のバンド幅を使用して決定する。
【０２３５】
局所的なゲノムの偏りの推定値は、単一塩基分解で決定しうるが、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、局所的なＧＣ含有量）は、低分解度でも決定することができる。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値を、局所的な偏りの含有量について決定する。局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＰＤＦを使用して決定される）は、ウィンドウを使用して決定することが多い。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値は、あらかじめ選択された数の塩基を含むウィンドウの使用を含む。場合によって、ウィンドウは、連続的な塩基のセグメントを含む。場合によって、ウィンドウは、１つまたは複数の非連続的な塩基の部分を含む。場合によって、ウィンドウは、１つまたは複数の部分（例えば、ゲノム部分）を含む。ウィンドウのサイズまたは長さは、バンド幅により、かつ、ＰＤＦに従って決定することが多い。一部の実施形態では、ウィンドウは、バンド幅の長さの約１０倍もしくはそれ超、８倍もしくはそれ超、７倍もしくはそれ超、６倍もしくはそれ超、５倍もしくはそれ超、４倍もしくはそれ超、３倍もしくはそれ超、または約２倍もしくはそれ超である。ＰＤＦ（例えば、カーネル密度関数）を使用して、密度推定値を決定する場合、ウィンドウは、場合によって、選択されたバンド幅の長さの２倍である。ウィンドウは、任意の適切な数の塩基を含みうる。一部の実施形態では、ウィンドウは、約５塩基〜約１００，０００塩基、約５塩基〜約５０，０００塩基、約５塩基〜約２５，０００塩基、約５塩基〜約１０，０００塩基、約５塩基〜約５，０００塩基、約５塩基〜約２，５００塩基、約５塩基〜約１０００塩基、約５塩基〜約５００塩基、約５塩基〜約２５０塩基、または約２０塩基〜約２５０塩基を含む。一部の実施形態では、ゲノムまたはそのセグメントを、複数のウィンドウへとパーティショニングする。ゲノムの領域を包含するウィンドウは、重複する場合もあり、重複しない場合もある。一部の実施形態では、互いから等距離にウィンドウを配置する。一部の実施形態では、互いから異なる距離にウィンドウを配置する。ある特定の実施形態では、ゲノムまたはそのセグメントを、ウィンドウを、ゲノムまたはそのセグメントにわたり徐々にスライドさせる、複数のスライディングウィンドウへとパーティショニングする。各インクリメントの各ウィンドウは、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、局所ＧＣ密度）を含む。ウィンドウは、ゲノムにわたり、任意の適切なインクリメントでスライドさせることもでき、任意の数値パターンに従ってスライドさせることもでき、任意の無主題の規定配列に従ってスライドさせることもできる。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値を決定するために、ゲノムまたはそのセグメントにわたり、約１０，０００ｂｐまたはそれ超、約５，０００ｂｐまたはそれ超、約２，５００ｂｐまたはそれ超、約１，０００ｂｐまたはそれ超、約７５０ｂｐまたはそれ超、約５００ｂｐまたはそれ超、約４００塩基またはそれ超、約２５０ｂｐまたはそれ超、約１００ｂｐまたはそれ超、約５０ｂｐまたはそれ超、または約２５ｂｐまたはそれ超のインクリメントでウィンドウをスライドさせる。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値を決定するために、ゲノムまたはそのセグメントにわたり、約２５、２４、２３、２２、２１、２０、１９、１８、１７、１６、１５、１４、１３、１２、１１、１０、９、８、７、６、５、４、３、２、または約１ｂｐのインクリメントでウィンドウをスライドさせる。例えば、局所的なゲノムの偏りの推定値を決定するために、ウィンドウは、約４００ｂｐ（例えば、２００ｂｐのバンド幅）を含むことが可能であり、１ｂｐのインクリメントでゲノムにわたりスライドさせることができる。一部の実施形態では、カーネル密度関数および約２００ｂｐのバンド幅を使用して、局所的なゲノムの偏りの推定値を、ゲノム内またはそのセグメント中の各塩基について決定する。
【０２３６】
一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値は、局所的なＧＣ含有量および／または局所的なＧＣ含有量の表示である。本明細書で使用される「局所」という用語（例えば、局所的な偏り、局所的な偏りの推定値、局所的な偏りの含有量、局所的なゲノムの偏り、局所的なＧＣ含有量などについて記載するのに使用される）は、１０，０００ｂｐまたはそれ未満のポリヌクレオチドセグメントを指す。一部の実施形態では、「局所」という用語は、５０００ｂｐまたはそれ未満、４０００ｂｐまたはそれ未満、３０００ｂｐまたはそれ未満、２０００ｂｐまたはそれ未満、１０００ｂｐまたはそれ未満、５００ｂｐまたはそれ未満、２５０ｂｐまたはそれ未満、２００ｂｐまたはそれ未満、１７５ｂｐまたはそれ未満、１５０ｂｐまたはそれ未満、１００ｂｐまたはそれ未満、７５ｂｐまたはそれ未満、または５０ｂｐまたはそれ未満のポリヌクレオチドセグメントを指す。局所的なＧＣ含有量は、ゲノム、配列の読取り、配列の読取りアセンブリー（例えば、コンティグ、プロファイルなど）の局所セグメントについてのＧＣ含有量の表示（例えば、数学的表示、定量的表示）であることが多い。例えば、局所的なＧＣ含有量は、局所的なＧＣの偏りの推定値の場合もあり、局所的なＧＣ密度の場合もある。
【０２３７】
１つまたは複数のＧＣ密度は、参照または試料（例えば、試験試料）のポリヌクレオチドについて決定することが多い。一部の実施形態では、ＧＣ密度は、局所的なＧＣ含有量（例えば、５０００ｂｐまたはそれ未満のポリヌクレオチドセグメントについての）の表示（例えば、数学的表示、定量的表示）である。一部の実施形態では、ＧＣ密度は、局所的なゲノムの偏りの推定値である。ＧＣ密度は、本明細書で記載される適切な処理および／または当技術分野で公知の適切な処理を使用して決定することができる。ＧＣ密度は、適切なＰＤＦ（例えば、カーネル密度関数（例えば、エパネクニコフカーネル密度関数、例えば、図３３を参照されたい））を使用して決定することができる。一部の実施形態では、ＧＣ密度は、ＰＤＥ（例えば、カーネル密度推定）である。ある特定の実施形態では、ＧＣ密度は、１つまたは複数のグアニン（Ｇ）ヌクレオチドおよび／またはシトシン（Ｃ）ヌクレオチドの存在または非存在により規定する。逆に、一部の実施形態では、ＧＣ密度は、１つまたは複数のアデニン（Ａ）ヌクレオチドおよび／またはチミジン（Ｔ）ヌクレオチドの存在または非存在により規定することもできる。一部の実施形態では、局所的なＧＣ含有量についてのＧＣ密度を、全ゲノムまたはそのセグメント（例えば、常染色体、染色体のセット、単一の染色体、遺伝子；例えば、図３４を参照されたい）について決定されたＧＣ密度に対して正規化する。１つまたは複数のＧＣ密度は、試料（例えば、試験試料）または参照試料のポリヌクレオチドについて決定することができる。ＧＣ密度は、参照ゲノムについて決定することが多い。一部の実施形態では、ＧＣ密度を、参照ゲノムに従って、配列の読取りについて決定する。読取りのＧＣ密度は、読取りがマッピングされる参照ゲノムの対応する位置および／または場所について決定されたＧＣ密度に従って決定することが多い。一部の実施形態では、参照ゲノム上の位置について決定されたＧＣ密度を、読取りについて割り当て、かつ／または提示するが、ここで、読取りまたはそのセグメントは、同じ参照ゲノム上の位置へとマッピングされる。任意の適切な方法を使用して、読取りについてのＧＣ密度を生成する目的で、参照ゲノム上にマッピングした読取りの位置を決定することができる。一部の実施形態では、マッピングした読取りの場所の中央値により、参照ゲノム上の位置であって、それに由来する読取りについてのＧＣ密度を決定する位置が決定される。例えば、読取りの場所の中央値が、参照ゲノムの塩基番号ｘにおける第１２染色体へとマッピングされる場合、読取りのＧＣ密度は、参照ゲノムの塩基番号ｘまたはその近傍における第１２染色体上に位置する場所についてのカーネル密度推定により決定されるＧＣ密度として提示されることが多い。一部の実施形態では、ＧＣ密度を、参照ゲノムに従った、読取りの一部または全部の塩基の場所について決定する。場合によって、読取りのＧＣ密度は、参照ゲノム上の複数の塩基の場所について決定された、２つまたはそれ超のＧＣ密度の平均、合計、中央値、または積分を含む。
【０２３８】
一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定（例えば、ＧＣ密度）は、値として定量および／または提示される。局所的なゲノムの偏りの推定（例えば、ＧＣ密度）は、場合によって、平均、平均値、および／または中央値として表される。局所的なゲノムの偏りの推定（例えば、ＧＣ密度）は、場合によって、ＰＤＥの最大ピーク高さとして表される。場合によって、局所的なゲノムの偏りの推定（例えば、ＧＣ密度）は、適切なＰＤＥの合計または積分（例えば、曲線下面積（ＡＵＣ））として表される。一部の実施形態では、ＧＣ密度は、カーネル重みを含む。ある特定の実施形態では、読取りのＧＣ密度は、カーネル重みの平均、平均値、合計、中央値、最大ピーク高さ、または積分とほぼ等しい値を含む。
【０２３９】
偏り頻度
偏り頻度は、場合によって、１つまたは複数の局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）に従って決定される。偏り頻度は、場合によって、試料、参照（例えば、参照ゲノム、参照配列）、またはこれらの一部についての局所的なゲノムの偏りの推定値の発生数のカウントまたは合計である。偏り頻度は、場合によって、試料、参照、またはこれらの一部についての、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、各局所的なゲノムの偏りの推定値）の発生数のカウントまたは合計である。一部の実施形態では、偏り頻度は、ＧＣ密度頻度である。ＧＣ密度頻度は、１つまたは複数のＧＣ密度に従って決定することが多い。例えば、ＧＣ密度頻度は、値ｘのＧＣ密度が全ゲノムまたはそのセグメントにわたり表示される回数を表示しうる。偏り頻度は、局所的なゲノムの偏りの推定値の分布であることが多く、ここで、各局所的なゲノムの偏りの推定値の発生数は、偏り頻度として表示される（例えば、図３５を参照されたい）。偏り頻度は、場合によって、数学的に操作および／または正規化される。偏り頻度は、適切な方法により数学的に操作および／または正規化することができる。一部の実施形態では、偏り頻度を、試料、参照、またはこれらの一部についての、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、常染色体、染色体のサブセット、単一の染色体、またはこれらの読取り）の表示（例えば、フラクション、百分率）に対して正規化する。偏り頻度は、試料または参照の、一部または全部の局所的なゲノムの偏りの推定値について決定することができる。一部の実施形態では、偏り頻度は、試験試料の、一部または全部の配列の読取りについての、局所的なゲノムの偏りの推定値について決定することができる。
【０２４０】
一部の実施形態では、システムは、偏り密度モジュール６を含む。偏り密度モジュールは、マッピングした配列の読取り５および参照配列２を、任意の適切なフォーマットで受容、回収、および／または保存し、局所的なゲノムの偏りの推定値、局所的なゲノムの偏り分布、偏り頻度、ＧＣ密度、ＧＣ密度分布、および／またはＧＣ密度頻度（併せて、ボックス７により表示された）を生成することが可能である。一部の実施形態では、偏り密度モジュールにより、データおよび／または情報（例えば、７）を、別の適切なモジュール（例えば、関係モジュール８）へと転送する。
【０２４１】
関係
一部の実施形態では、１つまたは複数の関係を、局所的なゲノムの偏りの推定値と、偏り頻度との間で生成する。本明細書で使用される「関係」という用語は、２つまたはそれ超の変数または値の間の数学的関係および／またはグラフ的関係を指す。関係は、適切な数学的処理および／またはグラフ的処理により生成することができる。関係の非限定的な例は、関数、相関、分布、線形等式または非線形等式、直線、回帰、適合させた回帰など、またはこれらの組合せの数学的表示および／またはグラフ表示を含む。場合によって、関係は、適合させた関係を含む。一部の実施形態では、適合させた関係は、適合させた回帰を含む。場合によって、関係は、２つまたはそれ超の変数または値であって、重み付き変数または重み付き値を含む。一部の実施形態では、関係は、適合させた回帰を含み、ここで、関係の１つまたは複数の変数または値が重み付けされている。場合によって、回帰は、重み付き様式で適合させる。場合によって、回帰は、重み付けされずに適合させる。ある特定の実施形態では、関係の生成は、プロッティングまたはグラフ作成を含む。
【０２４２】
一部の実施形態では、適切な関係を、局所的なゲノムの偏りの推定値と、偏り頻度との間で決定する。一部の実施形態では、試料についての（ｉ）局所的なゲノムの偏りの推定値と、（ｉｉ）偏り頻度との関係を生成することにより、試料偏り関係を提示する。一部の実施形態では、参照についての（ｉ）局所的なゲノムの偏りの推定値と、（ｉｉ）偏り頻度との関係を生成することにより、参照偏り関係を提示する。ある特定の実施形態では、関係を、ＧＣ密度とＧＣ密度頻度との間で生成する。一部の実施形態では、試料についての（ｉ）ＧＣ密度と、（ｉｉ）ＧＣ密度頻度との関係を生成することにより、試料ＧＣ密度関係を提示する。一部の実施形態では、参照についての（ｉ）ＧＣ密度と、（ｉｉ）ＧＣ密度頻度との関係を生成することにより、参照ＧＣ密度関係を提示する。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値がＧＣ密度である場合、試料偏り関係は、試料ＧＣ密度関係であり、参照偏り関係は、参照ＧＣ密度関係である。参照ＧＣ密度関係および／または試料ＧＣ密度関係のＧＣ密度は、局所的なＧＣ含有量についての表示（例えば、数学的表示または定量的表示）であることが多い。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値と偏り頻度との関係は、分布を含む。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値と偏り頻度との関係は、適合させた関係（例えば、適合させた回帰）を含む。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値と偏り頻度との関係は、線形適合回帰または非線形適合回帰（例えば、多項式回帰）を含む。ある特定の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値と偏り頻度との関係は、重み付き関係を含み、ここで、局所的なゲノムの偏りの推定値および／または偏り頻度は、適切な処理により重み付けされる。一部の実施形態では、重み付き適合させた関係（例えば、重み付き適合）は、四分位回帰、パラメータ付きの確率分布、または補間を有する経験的分布を含む処理により得ることができる。ある特定の実施形態では、試験試料、参照、またはこれらの一部についての、局所的なゲノムの偏りの推定値と偏り頻度との関係は、多項式回帰を含み、局所的なゲノムの偏りの推定値は、重み付けされている。一部の実施形態では、重み付き適合モデルは、分布値を重み付けすることを含む。分布値は、適切な処理により重み付けすることができる。一部の実施形態では、分布のテールの近傍に位置する値には、分布中央値に近い値より小さな重みを施す。例えば、局所的なゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）と、偏り頻度（例えば、ＧＣ密度頻度）との分布については、重みを、所与の局所的なゲノムの偏りの推定値についての偏り頻度に従って決定し、ここで、分布の平均値に近接した偏り頻度を含む局所的なゲノムの偏りの推定値には、平均値から遠い偏り頻度を含む局所的なゲノムの偏りの推定値より大きな重みを施す。
【０２４３】
一部の実施形態では、システムは、関係モジュール８を含む。関係モジュールにより、関係のほか、関係を規定する関数、係数、定数、および変数を生成することができる。関係モジュールにより、データおよび／または情報（例えば、７）を、適切なモジュール（例えば、偏り密度モジュール６）から受容、保存、および／または回収し、関係を生成することができる。関係モジュールにより、局所的なゲノムの偏りの推定値の分布を生成および比較することが多い。関係モジュールにより、データセットを比較し、場合によって、回帰および／または適合させた関係を生成することができる。一部の実施形態では、関係モジュールにより、１つまたは複数の分布（例えば、試料および／または参照の局所的なゲノムの偏りの推定値の分布）を比較し、配列の読取りのカウントについての重み付け係数および／または重み割当て９を、別の適切なモジュール（例えば、偏り補正モジュール）へと提示する。場合によって、関係モジュールにより、正規化された配列の読取りのカウントを、分布モジュール２１へと直接提示し、ここで、カウントを、関係および／または比較に対して正規化する。
【０２４４】
比較の生成およびその使用
一部の実施形態では、配列の読取り中の局所的な偏りを低減するための処理は、配列の読取りのカウントを正規化することを含む。配列の読取りのカウントは、試験試料の参照との比較に対して正規化されることが多い。例えば、場合によって、配列の読取りのカウントは、試験試料の配列の読取りの局所的なゲノムの偏りの推定値を、参照（例えば、参照ゲノムまたはその一部）の局所的なゲノムの偏りの推定値と比較することにより正規化する。一部の実施形態では、配列の読取りのカウントは、試験試料の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度を、参照の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度と比較することにより正規化する。一部の実施形態では、配列の読取りのカウントは、試料偏り関係と参照偏り関係とを比較することにより正規化し、これにより、比較を生成する。
【０２４５】
配列の読取りのカウントは、２つまたはそれ超の関係の比較に対して正規化されることが多い。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超の関係について比較し、これにより、配列の読取り中の局所的な偏りを低減する（例えば、カウントを正規化する）ために使用される比較を提示する。適切な方法により、２つまたはそれ超の関係について比較することができる。一部の実施形態では、比較は、第１の関係に第２の関係を加算すること、第１の関係から第２の関係を減算すること、第１の関係に第２の関係を乗算すること、および／または第１の関係を第２の関係で除算することを含む。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超の関係の比較は、適切な線形回帰および／または非線形回帰の使用を含む。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超の関係の比較は、適切な多項式回帰（例えば、三次多項式回帰）を含む。一部の実施形態では、比較は、第１の回帰に第２の回帰を加算すること、第１の回帰から第２の回帰を減算すること、第１の回帰に第２の回帰を乗算すること、および／または第１の回帰を第２の回帰で除算することを含む。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の関係について、多重回帰の推論フレームワークを含む処理により比較する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の関係について、適切な多変量分析を含む処理により比較する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の関係について、基底関数（例えば、ブレンディング関数、例えば、多項式基底、フーリエ基底など）、スプライン、放射基底関数、および／またはウェーブレットを含む処理により比較する。
【０２４６】
ある特定の実施形態では、試験試料および参照についての偏り頻度を含む、局所的なゲノムの偏りの推定値の分布を、多項式回帰を含む処理により比較するが、ここで、局所的なゲノムの偏りの推定値は、重み付けされている。一部の実施形態では、多項式回帰を、（ｉ）比の各々が、参照の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度および試料の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度を含む比と、（ｉｉ）局所的なゲノムの偏りの推定値との間で生成する。一部の実施形態では、多項式回帰を、（ｉ）参照の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度の、試料の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度に対する比と、（ｉｉ）局所的なゲノムの偏りの推定値との間で生成する。一部の実施形態では、試験試料および参照の読取りについての局所的なゲノムの偏りの推定値の分布の比較は、参照および試料についての、局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度の対数比（例えば、ｌｏｇ２比）を決定することを含む。一部の実施形態では、局所的なゲノムの偏りの推定値の分布の比較は、参照についての、局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度対数比（例えば、ｌｏｇ２比）を、試料についての局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度の対数比（例えば、ｌｏｇ２比）で除算することを含む（例えば、実施例７および図３６を参照されたい）。
【０２４７】
比較に従ったカウントを正規化することでは、あるカウントは調整されるが、他のカウントは調整されないことが典型的である。カウントを正規化することでは、ある場合には、全カウントが調整され、ある場合には、いかなる配列の読取りのカウントも調整されない。配列の読取りについてのカウントは、ある場合には、重み付け係数を決定することを含む処理により正規化し、ある場合には、処理は、重み付け係数の直接的な生成および活用を含まない。比較に従ったカウントを正規化することは、場合によって、各配列の読取りのカウントについての重み付け係数を決定することを含む。重み付け係数は、配列の読取りに特異的であり、特異的配列の読取りのカウントへと適用されることが多い。重み付け係数は、２つまたはそれ超の偏り関係の比較（例えば、参照偏り関係と比較した試料偏り関係）に従って決定することが多い。正規化されたカウントは、カウント値を、重み付け係数に従って調整することにより決定することが多い。重み付け係数に従ったカウントの調整は、場合によって、配列の読取りについてのカウントに重み付け係数を加算すること、配列の読取りについてのカウントから重み付け係数を減算すること、配列の読取りについてのカウントに重み付け係数を乗算すること、および／または配列の読取りについてのカウントを重み付け係数で除算することを含む。重み付け係数および／または正規化されたカウントは、場合によって、回帰（例えば、回帰直線）から決定する。正規化されたカウントは、場合によって、参照の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度（例えば、参照ゲノム）と、試験試料の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度との比較の結果として得られる、回帰直線（例えば、適合させた回帰直線）から直接得る。一部の実施形態では、試料の読取りの各カウントを、（ｉ）読取りの局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度の、（ｉｉ）参照の局所的なゲノムの偏りの推定値の偏り頻度と比較した比較に対して、正規化されたカウント値として提示する。ある特定の実施形態では、試料について得られる配列の読取りのカウントを正規化し、配列の読取り中の偏りを低減する。
【０２４８】
場合によって、システムは、偏り補正モジュール１０を含む。一部の実施形態では、偏り補正モジュールの機能は、関係モデル化モジュール８により果たされる。偏り補正モジュールにより、マッピングした配列の読取りおよび重み付け係数（例えば、９）を、適切なモジュール（例えば、関係モジュール８、圧縮モジュール４）から受容、回収、および／または保存することができる。一部の実施形態では、偏り補正モジュールにより、マッピングした読取りへとカウントを提示する。一部の実施形態では、偏り補正モジュールにより、重み割当ておよび／または偏り補正因子を、配列の読取りのカウントへと適用し、これにより、正規化および／または調整されたカウントを提示する。偏り補正モジュールにより、正規化されたカウントを、別の適切なモジュール（例えば、分布モジュール２１）へと提示することが多い。
【０２４９】
ある特定の実施形態では、カウントを正規化することは、ＧＣ密度に加えた、１つまたは複数の特徴を因子分解することと、配列の読取りのカウントを正規化することとを含む。ある特定の実施形態では、カウントを正規化することは、１つまたは複数の異なる局所的なゲノムの偏りの推定値を因子分解することと、配列の読取りのカウントを正規化することとを含む。ある特定の実施形態では、配列の読取りのカウントを、１つまたは複数の特徴（例えば、１つまたは複数の偏り）に従って決定された重み付けに従って重み付けする。一部の実施形態では、カウントを、１つまたは複数の組み合わされた重みに対して正規化する。場合によって、１つまたは複数の組み合わされた重みに従って、１つまたは複数の特徴を因子分解することおよび／またはカウントを正規化することは、多変量モデルの使用を含む処理を介する。任意の適切な多変量モデルを使用して、カウントを正規化することができる。多変量モデルの非限定的な例は、多変量線形回帰、多変量四分位回帰、経験データの多変量補間、非線形多変量モデルなど、またはこれらの組合せを含む。
【０２５０】
一部の実施形態では、システムは、多変量補正モジュール１３を含む。多変量補正モジュールは、偏り密度モジュール６、関係モジュール８、および／または偏り補正モジュール１０の機能を、複数回にわたり果たし、これにより、複数の偏りについてのカウントを調整することができる。一部の実施形態では、多変量補正モジュールは、１つまたは複数の偏り密度モジュール６、関係モジュール８、および／または偏り補正モジュール１０を含む。場合によって、多変量補正モジュールにより、正規化されたカウント１１を、別の適切なモジュールへと提示する（例えば、分布モジュール２１）。
【０２５１】
重み付き部分
一部の実施形態では、部分を、重み付けする。一部の実施形態では、１つまたは複数の部分を、重み付けし、これにより、重み付き部分を提示する。重み付き部分は、場合によって、部分依存性を除去する。部分は、適切な処理により重み付けすることができる。一部の実施形態では、１つまたは複数の部分を、固有関数（ｅｉｇｅｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ（またはｅｉｇｅｎｆｕｎｃｔｉｏｎ））により重み付けする。一部の実施形態では、固有関数は、部分を直交固有部分により置きかえることを含む。一部の実施形態では、システムは、部分重み付けモジュール４２を含む。一部の実施形態では、重みモジュールにより、読取り密度、読取り密度プロファイル、および／または調整された読取り密度プロファイルを受容、回収、および／または保存する。一部の実施形態では、重み付き部分を、部分重み付けモジュールにより提示する。一部の実施形態では、重みモジュールは、部分を重み付けするように必要とされる。重みモジュールでは、当技術分野で公知であるかまたは本明細書で記載される１つまたは複数の重み付け法により、部分を重み付けすることができる。重みモジュールにより、重み付き部分を、別の適切なモジュール（例えば、スコアリングモジュール４６、ＰＣＡ統計モジュール３３、プロファイル生成モジュール２６など）へと提示することが多い。
【０２５２】
主成分分析
一部の実施形態では、読取り密度プロファイル（例えば、試験試料（例えば、図３９Ａ）の読取り密度プロファイル）を、主成分分析（ＰＣＡ：ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）に従って調整する。１もしくは複数の参照試料の読取り密度プロファイルおよび／または試験被験体の読取り密度プロファイルは、ＰＣＡに従って調整することができる。本明細書では、場合によって、ＰＣＡ関連処理を介する、読取り密度プロファイルからの偏りの除去を、プロファイルの調整と称する。ＰＣＡは、適切なＰＣＡ法またはその変化形により実施することができる。ＰＣＡ法の非限定的な例は、カノニカル相関分析（ＣＣＡ）、ＫＬ（Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏｅｖｅ）変換（ＫＬＴ）、ホテリング変換、固有直交分解（ＰＯＤ）、Ｘの特異値分解（ＳＶＤ）、ＸＴＸの固有値分解（ＥＶＤ）、因子分析、エッカートヤングの定理、シュミットミルスキーの定理、経験的直交関数（ＥＯＦ）、経験的固有関数分解、経験的成分分析、準調和モード、スペクトル分解、経験的モード分析など、これらの変化形または組合せを含む。ＰＣＡにより、読取り密度プロファイル中の１つまたは複数の偏りを同定することが多い。本明細書では、場合によって、ＰＣＡにより同定された偏りを、主成分と称する。一部の実施形態では、適切な方法を使用して、１つまたは複数の主成分に従って読取り密度プロファイルを調整することにより、１つまたは複数の偏りを除外することができる。読取り密度プロファイルは、読取り密度プロファイルに１つまたは複数の主成分を加算すること、読取り密度プロファイルから１つまたは複数の主成分を減算すること、読取り密度プロファイルに１つまたは複数の主成分を乗算すること、および／または読取り密度プロファイルを１つまたは複数の主成分で除算することにより調整することができる。一部の実施形態では、１つまたは複数の主成分を、読取り密度プロファイルから減算することにより、１つまたは複数の偏りを、読取り密度プロファイルから除外することができる。読取り密度プロファイル中の偏りは、プロファイルのＰＣＡにより同定および／または定量されることが多いが、主成分は、読取り密度のレベルでプロファイルから減算されることが多い。ＰＣＡにより、１つまたは複数の主成分を同定することが多い。一部の実施形態では、ＰＣＡにより、第１、第２、第３、第４、第５、第６、第７、第８、第９、および第１０、またはそれ超の順位の主成分を同定する。ある特定の実施形態では、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０またはそれ超の主成分を使用して、プロファイルを調整する。主成分は、ＰＣＡ中のそれらの出現の順序でプロファイルを調整するのに使用することが多い。例えば、３つの主成分を、読取り密度プロファイルから減算する場合、第１、第２、および第３の主成分を使用する。場合によって、主成分により同定される偏りは、プロファイルの特徴であって、プロファイルを調整するのに使用されない特徴を含む。例えば、ＰＣＡにより、主成分としての遺伝子の変動（例えば、異数性、微小重複、微小欠失、欠失、転位、挿入）および／または性差（例えば、図３８Ｃで見られる）を同定する。したがって、一部の実施��態では、１つまたは複数の主成分は、プロファイルを調整するのに使用されない。例えば、場合によって、第１、第２、および第４の主成分を使用して、プロファイルを調整するが、ここで、第３の主成分は、プロファイルを調整するのに使用されない。主成分は、任意の適切な試料または参照を使用して、ＰＣＡから得ることができる。一部の実施形態では、主成分を、試験試料（例えば、試験被験体）から得る。一部の実施形態では、主成分を、１つまたは複数の参照（例えば、参照試料、参照配列、参照セット）から得る。例えば、図３８Ａ〜Ｃに示される通り、ＰＣＡは、第１の主成分（図３８Ｂ）および第２の主成分（図３８Ｃ）の同定を結果としてもたらす複数の試料を含む訓練セット（図３８Ａ）から得られる中央値読取り密度プロファイルに対して実施される。一部の実施形態では、主成分を、問題の遺伝子の変動を欠くことが既知である被験体のセットから得る。一部の実施形態では、主成分を、公知の正倍数体のセットから得る。主成分は、参照の１つまたは複数の読取り密度プロファイル（例えば、訓練セット）を使用して実施されるＰＣＡに従って同定することが多い。参照から得られる１つまたは複数の主成分を、試験被験体の読取り密度プロファイル（例えば、図３９Ｂ）から減じ、これにより、調整プロファイル（例えば、図３９Ｃ）を提示することが多い。
【０２５３】
一部の実施形態では、システムは、ＰＣＡ統計モジュール３３を含む。ＰＣＡ統計モジュールにより、読取り密度プロファイルを、別の適切なモジュール（例えば、プロファイル生成モジュール２６）から受容するおよび／または回収することができる。ＰＣＡは、ＰＣＡ統計モジュールにより実施することが多い。ＰＣＡ統計モジュールにより、読取り密度プロファイルを受容、回収、および／または保存し、読取り密度プロファイルを、参照セット３２、訓練セット３０、および／または１もしくは複数の試験被験体２８から処理することが多い。ＰＣＡ統計モジュールにより、主成分を生成および／もしくは提示し、かつ／または１つまたは複数の主成分に従って、読取り密度プロファイルを調整することができる。調整された読取り密度プロファイル（例えば、４０、３８）は、ＰＣＡ統計モジュールによりもたらされることが多い。ＰＣＡ統計モジュールにより、調整された読取り密度プロファイル（例えば、３８、４０）を、別の適切なモジュール（例えば、部分重み付けモジュール４２、スコアリングモジュール４６）へと提示および／または転送することができる。一部の実施形態では、ＰＣＡ統計モジュールにより、性別判定３６を提示することができる。性別決定は、場合によって、ＰＣＡに従って、かつ／または１もしくは複数の主成分に従って決定された、胎児の性別の決定である。一部の実施形態では、ＰＣＡ統計モジュールは、下記に示されるＲコードの一部、全部、または１つの修飾を含む。主成分を計算するためのＲコードは一般に、データのクリーニング（例えば、中央値を減算すること、部分をフィルタリングすること、および極値をトリミングすること）で始まる。
【化２】
2018186825.tif 000005
【０２５４】
プロファイルの比較
一部の実施形態では、アウトカムの決定は、比較を含む。ある特定の実施形態では、読取り密度プロファイルまたはその部分を活用して、アウトカムを提示する。一部の実施形態では、アウトカムの決定（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在の決定）は、２つまたはそれ超の読取り密度プロファイルの比較を含む。読取り密度プロファイルの比較は、選択されたゲノムのセグメントについてなされた読取り密度プロファイルの比較を含むことが多い。例えば、試験プロファイルは、参照プロファイルと比較することが多く、試験プロファイルおよび参照プロファイルを、実質的に同じセグメントであるゲノムのセグメント（例えば、参照ゲノム）について決定した。読取り密度プロファイルの比較は、場合によって、読取り密度プロファイルの部分の２つまたはそれ超のサブセットの比較を含む。読取り密度プロファイルの部分のサブセットは、ゲノムのセグメント（例えば、染色体またはそのセグメント）を表しうる。読取り密度プロファイルは、部分の任意の量のサブセットを含みうる。場合によって、読取り密度プロファイルは、２つもしくはそれ超、３つもしくはそれ超、４つもしくはそれ超、または５つもしくはそれ超のサブセットを含む。ある特定の実施形態では、読取り密度プロファイルは、部分の２つのサブセットを含み、ここで、各部分は、隣接する参照ゲノムのセグメントを表示する。一部の実施形態では、試験プロファイルを、参照プロファイルと比較することができ、ここで、試験プロファイルおよび参照プロファイルはいずれも、部分の第１のサブセットおよび部分の第２のサブセットを含み、ここで、第１のサブセットおよび第２のサブセットは、ゲノムの異なるセグメントを表示する。読取り密度プロファイルの部分のあるサブセットは、遺伝子の変動を含むことが可能であり、他の部分のサブセットは、場合によって、遺伝子の変動を実質的に含まない。場合によって、プロファイル（例えば、試験プロファイル）の部分の全てのサブセットは、遺伝子の変動を実質的に含まない。場合によって、プロファイル（例えば、試験プロファイル）の部分の全てのサブセットは、遺伝子の変動を含む。一部の実施形態では、試験プロファイルは、遺伝子の変動を含む部分の第１のサブセット、および遺伝子の変動を実質的に含まない部分の第２のサブセットを含みうる。
【０２５５】
一部の実施形態では、本明細書で記載される方法は、比較（例えば、試験プロファイルを参照プロファイルと比較すること）をあらかじめ形成することを含む。適切な方法により、２つもしくはそれ超のデータセット、２つもしくはそれ超の関係、および／または２つもしくはそれ超のプロファイルについて比較することができる。データセット、関係、および／またはプロファイルの比較に適切な統計学的方法の非限定的な例は、ベーレンスフィッシャー法、ブートストラップ法、独立の有意性検定を組み合わせるためのフィッシャー法、ネイマンピアソン検定、確認的データ分析、調査的データ分析、正確検定、Ｆ検定、Ｚ検定、Ｔ検定、不確定性の尺度、帰無仮説、対立帰無（ｃｏｕｎｔｅｒｎｕｌｌ）などの計算および／もしくは比較、カイ二乗検定、オムニバス検定、有意性（例えば、統計学的有意性）のレベルの計算および／もしくは比較、メタ分析、多変量分析、回帰、単一線形回帰、頑健な線形回帰など、または前出の組合せを含む。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超のデータセット、関係、および／またはプロファイルの比較は、不確定性の尺度の決定および／または比較を含む。本明細書で使用される「不確定性の尺度」とは、有意性（例えば、統計学的有意性）の尺度、誤差の尺度、分散の尺度、信頼性の尺度など、またはこれらの組合せを指す。不確定性の尺度は、値（例えば、閾）の場合もあり、値の範囲（例えば、区間、信頼区間、ベイズ信頼区間、閾範囲）の場合もある。不確定性の尺度の非限定的な例は、ｐ値、偏差の適切な尺度（例えば、標準偏差、シグマ、絶対偏差、平均絶対偏差など）、適切な誤差の尺度（例えば、標準誤差、二乗平均誤差、二乗平均平方根誤差など）、分散の適切な尺度、適切な標準スコア（例えば、標準偏差、累積百分率、百分位数同等物、Ｚスコア、Ｔスコア、Ｒスコア、標準的９段階法（スタナイン）、スタナインパーセントなど）など、またはこれらの組合せを含む。一部の実施形態では、有意性のレベルの決定は、不確定性の尺度（例えば、ｐ値）を決定することを含む。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超のデータセット、関係、および／またはプロファイルは、複数の（例えば、２つまたはそれ超の）統計学的方法（例えば、最小二乗回帰、主成分分析、線形判別分析、二次判別分析、バッギング、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンモデル、ランダムフォレスト、分類木モデル、Ｋ近傍法、ロジスティック回帰および／またはＬＯＥＳＳスムージング）、ならびに／または任意の適切な数学的操作および／もしくは統計学的操作（例えば、本明細書では操作と称する）を活用することにより分析および／または比較することができる。
【０２５６】
ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超の読取り密度プロファイルの比較は、２つまたはそれ超の読取り密度プロファイルについての、不確定性の尺度の決定および／または比較を含む。場合によって、読取り密度プロファイルおよび／または関連する不確定性の尺度を比較して、データセットの数学的操作および／もしくは統計学的操作の解釈を容易とし、かつ／またはアウトカムを提示する。場合によって、試験被験体について生成された読取り密度プロファイルは、１つまたは複数の参照（例えば、参照試料、参照被験体など）について生成された読取り密度プロファイルと比較する。一部の実施形態では、アウトカムを、試験被験体に由来する読取り密度プロファイルの、染色体、部分、またはこれらのセグメントについての参照に由来する読取り密度プロファイルとの比較により提示し、ここで、参照の読取り密度プロファイルは、遺伝子の変動を保有しないことが既知である、参照被験体のセット（例えば、参照）から得る。一部の実施形態では、アウトカムを、試験被験体に由来する読取り密度プロファイルの、染色体、部分、またはこれらのセグメントについての参照に由来する読取り密度プロファイルとの比較により提示し、ここで、参照の読取り密度プロファイルは、特異的遺伝子の変動（例えば、染色体の異数性、トリソミー、微小重複、微小欠失）を保有することが既知である、参照被験体のセットから得られる。
【０２５７】
ある特定の実施形態では、試験被験体の読取り密度プロファイルは、遺伝子の変動の非存在を表示する所定の値と比較され、場合によって、遺伝子の変動が位置するゲノム位置に対応する１つまたは複数のゲノム位置（例えば、部分）において、所定の値から逸脱する。例えば、試験被験体（例えば、遺伝子の変動と関連する医学的状態の危険性があるか、またはこれを患っている被験体）では、読取り密度プロファイルは、試験被験体が、問題の遺伝子の変動を含む場合の選択部分について、参照の読取り密度プロファイル（例えば、参照配列、参照被験体、参照セット）から有意に異なることが期待される。試験被験体の読取り密度プロファイルは、試験被験体が、問題の遺伝子の変動を含まない場合の選択部分について、参照の読取り密度プロファイル（例えば、参照配列、参照被験体、参照セット）と実質的に同じであることが多い。読取り密度プロファイルは、所定の閾および／または閾範囲と比較されることが多い（例えば、図４０を参照されたい）。本明細書で使用される「閾」という用語は、定性的データセットを使用して計算され、遺伝子の変動（例えば、コピー数の変動、異数性、染色体の異常、微小重複、微小欠失など）についての診断の限界として用いられる、任意の数を指す。ある特定の実施形態では、閾は、本明細書で記載される方法により得られる結果により超えられ、被験体は、遺伝子の変動（例えば、トリソミー）を有すると診断される。一部の実施形態では、閾値または閾値の範囲は、配列の読取りデータ（例えば、参照および／または被験体に由来する）を、数学的および／または統計学的に操作することを介して計算されることが多い。遺伝子の変動の存在または非存在を指し示す所定の閾または閾の範囲は、遺伝子の変動の存在または非存在を決定するために有用なアウトカムをやはり提示しながらも、変化しうる。ある特定の実施形態では、正規化された読取り密度および／または正規化されたカウントを含む読取り密度プロファイルを生成して、アウトカムの分類および／または提示を容易とする。アウトカムは、正規化されたカウントを含む読取り密度プロファイルのプロットに基づき（例えば、このような読取り密度プロファイルのプロットを使用して）提示することができる。
【０２５８】
一部の実施形態では、システムは、スコアリングモジュール４６を含む。スコアリングモジュールは、読取り密度プロファイル（例えば、調整された、正規化された読取り密度プロファイル）を、別の適切なモジュール（例えば、プロファイル生成モジュール２６、ＰＣＡ統計モジュール３３、部分重み付けモジュール４２など）から受容、回収、および／または保存しうる。スコアリングモジュールは、２つまたはそれ超の読取り密度プロファイル（例えば、試験プロファイル、参照プロファイル、訓練セット、試験被験体）を受容、回収、保存、および／または比較しうる。スコアリングモジュールにより、スコア（例えば、プロット、プロファイル統計、比較（例えば、２つまたはそれ超のプロファイルの間の差違）、Ｚスコア、不確定性の尺度、判定域、試料判定５０（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在の決定）、および／またはアウトカム）を提示しうることが多い。スコアリングモジュールにより、スコアを、末端使用者および／または別の適切なモジュール（例えば、ディスプレイ、プリンターなど）へと提示することができる。一部の実施形態では、スコアリングモジュールは、下記に示されるＲコードであって、具体的な検定（例えば、第２１染色体カウントが大きいこと）のためのカイ二乗統計を計算するためのＲ関数を含むＲコードの一部、全部、または１つの修飾を含む。
３つのパラメータは、
ｘ＝試料の読取りデータ（部分ｘの試料）
ｍ＝部分についての中央値
ｙ＝検定ベクター（例えば、第２１染色体について真であることを除き、全ての部分について偽）
である。
【化３】
2018186825.tif 000006
【０２５９】
回帰のハイブリッド正規化
一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法を使用する。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法により、偏り（例えば、ＧＣの偏り）を低減する。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化は、（ｉ）２つの変数（例えば、カウントおよびＧＣ含有量）の関係についての分析と、（ｉｉ）分析に従った正規化法の選択および適用とを含む。ある特定の実施形態では、ハイブリッド正規化は、（ｉ）回帰（例えば、回帰分析）と、（ｉｉ）回帰に従った正規化法の選択および適用とを含む。一部の実施形態では、第１の試料について得られたカウント（例えば、第１の試料セット）を、別の試料（例えば、第２の試料セット）から得られるカウントとは異なる方法により正規化する。一部の実施形態では、第１の試料について得られたカウント（例えば、第１の試料セット）を、第１の正規化法により正規化し、第２の試料（例えば、第２の試料セット）から得られるカウントを、第２の正規化法により正規化する。例えば、ある特定の実施形態では、第１の正規化法は、線形回帰の使用を含み、第２の正規化法は、非線形回帰（例えば、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ回帰、ＬＯＥＳＳスムージング）の使用を含む。
【０２６０】
一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法を使用して、ゲノムまたは染色体の部分へとマッピングした配列の読取り（例えば、カウント、マッピングしたカウント、マッピングした読取り）を正規化する。ある特定の実施形態では、未加工のカウントを正規化し、一部の実施形態では、調整されるか、重み付けされるか、フィルタリングされるか、または既に正規化されたカウントを、ハイブリッド正規化法により正規化する。ある特定の実施形態では、ゲノム区分のレベルまたはＺスコアを、正規化する。一部の実施形態では、選択されたゲノム部分または染色体へとマッピングしたカウントを、ハイブリッド正規化法により正規化する。カウントは、ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りの適切な尺度であって、その非限定的な例が、未加工のカウント（例えば、処理されていないカウント）、正規化されたカウント（例えば、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、または適切な方法により正規化された）、部分レベル（例えば、平均レベル、平均値レベル、中央値レベルなど）、Ｚスコアなど、またはこれらの組合せを含む尺度を指す場合がある。カウントは、１つまたは複数の試料（例えば、試験試料、妊娠中の雌による試料）に由来する未加工のカウントの場合もあり、処理されたカウントの場合もある。一部の実施形態では、カウントを、１つまたは複数の被験体から得られる１つまたは複数の試料から得る。
【０２６１】
一部の実施形態では、正規化法（例えば、正規化法の種類）を、回帰（例えば、回帰分析）および／または相関係数に従って選択する。回帰分析とは、変数（例えば、カウントおよびＧＣ含有量）間の関係を推定するための統計学的技法を指す。一部の実施形態では、回帰を、参照ゲノムの複数の部分のうちの各部分についてのＧＣ含有量のカウントおよび尺度に従って生成する。ＧＣ含有量の適切な尺度であって、その非限定的な例が、グアニン含有量、シトシン含有量、アデニン含有量、チミン含有量、プリン（ＧＣ）含有量、またはピリミジン（ＡＴまたはＡＴＵ）含有量の尺度、融解温度（Ｔｍ）（例えば、変性温度、アニーリング温度、ハイブリダイゼーション温度）、自由エネルギーの尺度など、またはこれらの組合せを含む尺度を使用することができる。グアニン（Ｇ）含有量、シトシン（Ｃ）含有量、アデニン（Ａ）含有量、チミン（Ｔ）含有量、プリン（ＧＣ）含有量、またはピリミジン（ＡＴまたはＡＴＵ）含有量の尺度は、比または百分率として表すことができる。一部の実施形態では、任意の適する比または百分率であって、その非限定的な例が、ＧＣ／ＡＴ、ＧＣ／全ヌクレオチド、ＧＣ／Ａ、ＧＣ／Ｔ、ＡＴ／全ヌクレオチド、ＡＴ／ＧＣ、ＡＴ／Ｇ、ＡＴ／Ｃ、Ｇ／Ａ、Ｃ／Ａ、Ｇ／Ｔ、Ｇ／Ａ、Ｇ／ＡＴ、Ｃ／Ｔなど、またはこれらの組合せを含む比または百分率を使用する。一部の実施形態では、ＧＣ含有量の尺度は、ＧＣ含有量の、全ヌクレオチド含有量に対する比または百分率である。一部の実施形態では、ＧＣ含有量の尺度は、参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りについての、ＧＣ含有量の、全ヌクレオチド含有量に対する比または百分率である。ある特定の実施形態では、ＧＣ含有量は、各参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りに従って、かつ／または各参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りから決定し、配列の読取りは、試料（例えば、妊娠中の雌から得られた試料）から得る。一部の実施形態では、ＧＣ含有量の尺度は、配列の読取りに従って、かつ／または配列の読取りから決定されない。ある特定の実施形態では、ＧＣ含有量の尺度を、１つまたは複数の被験体から得られる１つまたは複数の試料について決定する。
【０２６２】
一部の実施形態では、回帰を生成することは、回帰分析または相関分析を生成することを含む。その非限定的な例が、回帰分析、（例えば、線形回帰分析）、適合の良さについての分析、ピアソン相関分析、ランク相関、説明されていない分散の割合、ＮＳ（Ｎａｓｈ−Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ）モデルによる効率解析、回帰モデルの検証、ＰＲＬ（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｌｏｓｓ）、二乗平均平方根偏差など、またはこれらの組合せを含む、適切な回帰を使用することができる。一部の実施形態では、回帰直線を生成する。ある特定の実施形態では、回帰を生成することは、線形回帰を生成することを含む。ある特定の実施形態では、回帰を生成することは、非線形回帰（例えば、ＬＯＥＳＳ回帰、ＬＯＷＥＳＳ回帰）を生成することを含む。
【０２６３】
一部の実施形態では、回帰により、例えば、ＧＣ含有量のカウントおよび尺度の間の相関（例えば、線形相関）の存在または非存在を決定する。一部の実施形態では、回帰（例えば、線形回帰）を生成し、相関係数を決定する。一部の実施形態では、その非限定的な例が、決定係数、Ｒ２値、ピアソン相関係数などを含む、適切な相関係数を決定する。
【０２６４】
一部の実施形態では、適合の良さを、回帰（例えば、回帰分析、線形回帰）について決定する。適合の良さは、場合によって、目視分析または数学的分析により決定する。評価は、場合によって、適合の良さが、非線形回帰で大きいのか、線形回帰で大きいのかについて決定することを含む。一部の実施形態では、相関係数は、適合の良さの尺度である。一部の実施形態では、回帰についての適合の良さの評価を、相関係数および／または相関係数のカットオフ値に従って決定する。一部の実施形態では、適合の良さの評価は、相関係数と相関係数のカットオフ値との比較を含む。一部の実施形態では、回帰についての適合の良さの評価は、線形回帰を指し示す。例えば、ある特定の実施形態では、適合の良さは、非線形回帰についてより、線形回帰について大きく、適合の良さの評価は、線形回帰を指し示す。一部の実施形態では、評価は、線形回帰を指し示し、線形回帰を使用して、カウントを正規化する。一部の実施形態では、回帰についての適合の良さの評価は、非線形回帰を指し示す。例えば、ある特定の実施形態では、適合の良さは、線形回帰についてより、非線形回帰について大きく、適合の良さの評価は、非線形回帰を指し示す。一部の実施形態では、評価は、非線形回帰を指し示し、非線形回帰を使用して、カウントを正規化する。
【０２６５】
一部の実施形態では、適合の良さの評価は、相関係数が、相関係数カットオフに等しいかまたはそれ超の場合に線形回帰を指し示す。一部の実施形態では、適合の良さの評価は、相関係数が相関係数カットオフ未満である場合に非線形回帰を指し示す。一部の実施形態では、相関係数カットオフは、所定のカットオフである。一部の実施形態では、相関係数カットオフは、約０．５もしくはそれ超、約０．５５もしくはそれ超、約０．６もしくはそれ超、約０．６５もしくはそれ超、約０．７もしくはそれ超、約０．７５もしくはそれ超、約０．８もしくはそれ超、または約０．８５もしくはそれ超である。
【０２６６】
例えば、ある特定の実施形態では、相関係数が、約０．６に等しいかまたはそれ超の場合に、線形回帰を含む正規化法を使用する。ある特定の実施形態では、相関係数が、０．６の相関係数カットオフに等しいかまたはそれ超の場合は、試料（例えば、参照ゲノムの部分１つ当たりのカウント、部分１つ当たりのカウント）のカウントを、線形回帰に従って正規化し、そうでない場合は、カウントを、非線形回帰に従って正規化する（例えば、係数が、０．６の相関係数カットオフ未満である場合）。一部の実施形態では、正規化処理は、（ｉ）カウントおよび（ｉｉ）ＧＣ含有量、参照ゲノムの複数の部分のうちの各部分についての、線形回帰または非線形回帰を生成することを含む。ある特定の実施形態では、相関係数が、０．６の相関係数カットオフ未満である場合に、非線形回帰（例えば、ＬＯＷＥＳＳ、ＬＯＥＳＳ）を含む正規化法を使用する。一部の実施形態では、相関係数（例えば、相関係数）が約０．７、約０．６５未満、約０．６未満、約０．５５未満、または約０．５未満の相関係数カットオフ未満である場合に、非線形回帰（例えば、ＬＯＷＥＳＳ）を含む正規化法を使用する。例えば、一部の実施形態では、相関係数が約０．６の相関係数カットオフ未満である場合に、非線形回帰（例えば、ＬＯＷＥＳＳ、ＬＯＥＳＳ）を含む正規化法を使用する。
【０２６７】
一部の実施形態では、回帰の具体的な種類（例えば、線形または非線形回帰）を選択し、回帰を生成した後で、回帰をカウントから減算することにより、カウントを正規化する。一部の実施形態では、回帰をカウントから減算することにより、偏り（例えば、ＧＣの偏り）の低減された、正規化されたカウントを提示する。一部の実施形態では、線形回帰をカウントから減算する。一部の実施形態では、非線形回帰（例えば、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ回帰）をカウントから減算する。任意の適切な方法を使用して、回帰直線をカウントから減算することができる。例えば、カウントｘを、０．５のＧＣ含有量を含む部分ｉから導出し、回帰直線により、ＧＣ含有量を０．５とするときのカウントｙを決定し、よって、ｘ−ｙ＝部分ｉについての正規化されたカウントである。一部の実施形態では、回帰を減算する前に、かつ／または回帰を減算した後で、カウントを正規化する。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法により正規化されたカウントを使用して、ゲノム区分のレベル、Ｚコア、ゲノムまたはそのセグメントのレベルおよび／またはプロファイルを生成する。ある特定の実施形態では、ハイブリッド正規化法により正規化されたカウントを、本明細書で記載される方法により分析して、遺伝子の変動（例えば、胎児における）の存在または非存在を決定する。
【０２６８】
一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法は、正規化の前または後における、１つまたは複数の部分をフィルタリングすることまたは重み付けすることを含む。本明細書で記載される部分（例えば、参照ゲノムの部分）のフィルタリング法を含む、適切な部分のフィルタリング法を使用することができる。一部の実施形態では、部分（例えば、参照ゲノムの部分）は、ハイブリッド正規化法を適用する前にフィルタリングする。一部の実施形態では、選択部分（例えば、カウントの可変性に従って選択された部分）へとマッピングした配列決定読取りのカウントだけを、ハイブリッド正規化により正規化する。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法を活用する前に、フィルタリングされた参照ゲノムの部分（例えば、カウントの可変性に従ってフィルタリングされた部分）へとマッピングした配列決定読取りのカウントを除外する。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法は、適切な方法（例えば、本明細書で記載される方法）に従った、部分（例えば、参照ゲノムの部分）を選択することまたはフィルタリングすることを含む。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法は、複数の試験試料について部分の各々へとマッピングしたカウントについての不確定値に従った、部分（例えば、参照ゲノムの部分）を選択することまたはフィルタリングすることを含む。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法は、カウントの可変性に従った、部分（例えば、参照ゲノムの部分）を選択することまたはフィルタリングすることを含む。一部の実施形態では、ハイブリッド正規化法は、ＧＣ含有量、反復エレメント、反復配列、イントロン、エクソンなど、またはこれらの組合せに従った、部分（例えば、参照ゲノムの部分）を選択することまたはフィルタリングすることを含む。
【０２６９】
例えば、一部の実施形態では、複数の妊娠中の雌被験体に由来する複数の試料を分析し、部分（例えば、参照ゲノムの部分）のサブセットを、カウントの可変性に従って選択する。ある特定の実施形態では、線形回帰を使用して、（ｉ）カウントおよび（ｉｉ）ＧＣ含有量についての相関係数を、妊娠中の雌被験体から得られた試料についての選択部分の各々について決定する。一部の実施形態では、所定の相関カットオフ値（例えば、約０．６の相関カットオフ値）を超える相関係数を決定し、適合の良さの評価により、線形回帰を指し示し、線形回帰をカウントから減算することによりカウントを正規化する。ある特定の実施形態では、所定の相関カットオフ値（例えば、約０．６の相関カットオフ値）未満の相関係数を決定し、適合の良さの評価により、非線形回帰を指し示し、ＬＯＥＳＳ回帰を生成し、ＬＯＥＳＳ回帰をカウントから減算することによりカウントを正規化する。
【０２７０】
プロファイル
一部の実施形態では、処理するステップは、データセットまたはその派生形の多様な側面（例えば、当技術分野で公知であり、かつ／または本明細書で記載される、１つまたは複数の数学的データ処理ステップおよび／または統計学的データ処理ステップの産物）からの、１つまたは複数のプロファイルの生成（例えば、プロファイルのプロット）を含みうる。
【０２７１】
本明細書で使用される「プロファイル」という用語は、大量のデータ中のパターンおよび／または相関の同定を容易としうるデータに対する数学的操作および／または統計学的操作の産物を指す。「プロファイル」は、データまたはデータセットに対する、１つまたは複数の判定基準に基づく、１つまたは複数の操作から結果として得られる値を含むことが多い。プロファイルは、複数のデータ点を含むことが多い。データセットの性格および／または複雑性に応じて、任意の適切な数のデータ点を、プロファイルに含めることができる。ある特定の実施形態では、プロファイルには、２つまたはそれ超のデータ点、３つもしくはそれ超のデータ点、５つもしくはそれ超のデータ点、１０もしくはそれ超のデータ点、２４もしくはそれ超のデータ点、２５もしくはそれ超のデータ点、５０もしくはそれ超のデータ点、１００もしくはそれ超のデータ点、５００もしくはそれ超のデータ点、１０００もしくはそれ超のデータ点、５０００もしくはそれ超のデータ点、１０，０００もしくはそれ超のデータ点、または１００，０００もしくはそれ超のデータ点を含むことができる。
【０２７２】
一部の実施形態では、プロファイルは、データセットの全体を表し、ある特定の実施形態では、プロファイルは、データセットの一部分またはサブセットを表わす。すなわち、プロファイルは、ある場合には、いかなるデータも除外するようにフィルタリングされていないデータを表示するデータ点を含むかまたはこれらから生成されており、プロファイルは、ある場合には、望ましくないデータを除外するようにフィルタリングされたデータを表示するデータ点を含むかまたはこれらから生成されている。一部の実施形態では、プロファイル中のデータ点は、部分についてのデータ操作の結果を表示する。ある特定の実施形態では、プロファイル中のデータ点は、部分の群についてのデータ操作の結果を含む。一部の実施形態では、部分の群は、互いと隣接することが可能であり、ある特定の実施形態では、部分の群は、染色体またはゲノムの異なる一部分に由来しうる。
【０２７３】
データセットから導出されたプロファイル中のデータ点は、任意の適切なデータの類別を表示しうる。プロファイルデータ点を生成するようにデータを群分けしうるカテゴリーの非限定的な例は、サイズに基づく部分、配列特徴（例えば、ＧＣ含有量、ＡＴ含有量、染色体上の場所（例えば、短腕部、長腕部、セントロメア、テロメア）など）に基づく部分、発現のレベル、染色体など、またはこれらの組合せを含む。一部の実施形態では、プロファイルは、別のプロファイルから得られるデータ点から生成することができる（例えば、再正規化データプロファイルを生成するように、異なる正規化する値に対して再正規化された正規化データプロファイル）。ある特定の実施形態では、別のプロファイルから得られるデータ点から生成されたプロファイルにより、データ点の数および／またはデータセットの複雑性を低減する。データ点の数および／またはデータセットの複雑性の低減により、データの解釈が容易となり、かつ／またはアウトカムの提示が容易となることが多い。
【０２７４】
プロファイル（例えば、ゲノムプロファイル、染色体プロファイル、染色体のセグメントのプロファイル）は、２つまたはそれ超の部分のための正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントのコレクションであることが多い。プロファイルは、少なくとも１つのレベル（例えば、ゲノム区分のレベル）を含むことが多く、２つまたはそれ超のレベルを含むことが多い（例えば、プロファイルは、複数のレベルを有することが多い）。レベルは一般に、ほぼ同じカウントまたは正規化されたカウントを有する部分のセットについてのレベルである。レベルについては、本明細書でより詳細に記載される。ある特定の実施形態では、プロファイルは、１つまたは複数の部分であって、重み付けするか、除外するか、フィルタリングするか、正規化するか、調整するか、平均するか、平均値として導出するか、加算するか、減算するか、処理するか、またはこれらの任意の組合せにより変換しうる部分を含む。プロファイルは、２つまたはそれ超のレベルを規定する部分へとマッピングした正規化されたカウントを含むことが多く、ここで、カウントは、適切な方法により、レベルのうちの１つに従ってさらに正規化される。プロファイル（例えば、プロファイルレベル）のカウントは、不確定値と関連することが多い。
【０２７５】
１つまたは複数のレベルを含むプロファイルは、場合によって、穴埋め（例えば、ホールの穴埋め）される。穴埋め（ｐａｄｄｉｎｇ）（例えば、ホールの穴埋め）とは、母体の微小欠失または母体の重複（例えば、コピー数の変動）に起因するプロファイル中のレベルを同定および調整する処理を指す。一部の実施形態では、胎児の微小重複または胎児の微小欠失に起因するレベルを穴埋めする。一部の実施形態では、プロファイル中の微小重複または微小欠失により、プロファイル（例えば、染色体プロファイル）の全体的なレベルを人工的に上昇または低下させ、染色体の異数性（例えば、トリソミー）についての、偽陽性または偽陰性の決定をもたらすことができる。一部の実施形態では、微小重複および／または欠失に起因するプロファイル中のレベルを同定し、場合によって、穴埋めまたはホールの穴埋めと称する処理により調整する（例えば、穴埋めおよび／または除外する）。ある特定の実施形態では、プロファイルは、プロファイル中の第２のレベルと有意に異なる、１つまたは複数の第１のレベルを含み、１つまたは複数の第１のレベルの各々は、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動を含み、第１のレベルのうちの１または複数を調整する。
【０２７６】
１つまたは複数のレベルを含むプロファイルは、第１のレベルおよび第２のレベルを含みうる。一部の実施形態では、第１のレベルは、第２のレベルと異なる（例えば、有意に異なる）。一部の実施形態では、第１のレベルは、第１の部分のセットを含み、第２のレベルは、第２の部分のセットを含み、第１の部分のセットは、第２の部分のセットのサブセットではない。ある特定の実施形態では、第１の部分のセットは、第２の部分のセットと異なり、これらから第１のレベルおよび第２のレベルが決定される。一部の実施形態では、プロファイルは、プロファイル中の第２のレベルと異なる（例えば、有意に異なる、例えば、有意に異なる値を有する）複数の第１のレベルを有しうる。一部の実施形態では、プロファイルは、プロファイル中の第２のレベルと有意に異なる、１つまたは複数の第１のレベルを含み、第１のレベルのうちの１または複数を調整する。一部の実施形態では、プロファイルは、プロファイル中の第２のレベルと有意に異なる、１つまたは複数の第１のレベルを含み、１つまたは複数の第１のレベルの各々は、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動を含み、第１のレベルのうちの１または複数を調整する。一部の実施形態では、プロファイル中の第１のレベルを、プロファイルから除外するかまたは調整する（例えば、穴埋めする）。プロファイルは、１つまたは複数の第２のレベルと有意に異なる、１つまたは複数の第１のレベルを含む複数のレベルを含むことが可能であり、プロファイル中のレベルの大半は、互いとほぼ等しい第２のレベルであることが多い。一部の実施形態では、プロファイル中のレベルのうちの５０％超、６０％超、７０％超、８０％超、９０％超または９５％超は、第２のレベルである。
【０２７７】
プロファイルは、場合によって、プロットとして示される。例えば、部分のカウント（例えば、正規化されたカウント）を表示する１つまたは複数のレベルは、プロットし、視覚化することができる。生成されうるプロファイルのプロットの非限定的な例は、未加工のカウント（例えば、未加工のカウントプロファイルまたは未加工のプロファイル）、正規化されたカウント、部分重み付け、ｚスコア、ｐ値、適合させた倍数性と対比した面積比、適合させた胎児フラクションと測定した胎児フラクションとの間の比と対比した中央値レベル、主成分など、またはこれらの組合せを含む。一部の実施形態では、プロファイルのプロットにより、操作データの視覚化が可能となる。ある特定の実施形態では、プロファイルのプロットを活用して、アウトカム（例えば、適合させた倍数性と対比した面積比、適合させた胎児フラクションと測定した胎児フラクションとの間の比と対比した中央値レベル、主成分）を提示することができる。本明細書で使用される「未加工のカウントプロファイルのプロット」または「未加工のプロファイルのプロット」という用語は、領域中の全カウントに対して正規化された、領域中の各部分（例えば、ゲノム、部分、染色体、参照ゲノムの染色体部分、または染色体のセグメント）中のカウントのプロットを指す。一部の実施形態では、プロファイルは、スタティックウィンドウ処理を使用して生成することができ、ある特定の実施形態では、プロファイルは、スライディングウィンドウ処理を使用して生成することができる。
【０２７８】
試験被験体について生成されたプロファイルは、場合によって、１つまたは複数の参照被験体について生成されたプロファイルと比較して、データセットの数学的操作および／もしくは統計学的操作の解釈を容易とし、かつ／またはアウトカムを提示する。一部の実施形態では、プロファイルは、１つまたは複数の出発仮定（例えば、母体の核酸寄与（例えば、母体のフラクション）、胎児の核酸寄与（例えば、胎児フラクション）、参照試料の倍数性など、またはこれらの組合せ）に基づき生成する。ある特定の実施形態では、試験プロファイルは、遺伝子の変動の非存在を表示する所定の値を中心とすることが多く、試験被験体が遺伝子の変動を保有したとする場合に、試験被験体において遺伝子の変動が位置するゲノム位置に対応するエリア中の所定の値からは逸脱することが多い。遺伝子の変動と関連する医学的状態の危険性があるか、またはこれを患っている試験被験体では、選択部分についての数値が、罹患していないゲノム位置についての所定の値から有意に変化することが期待される。出発仮定（例えば、一定の倍数性もしくは最適化された倍数性、一定の胎児フラクションもしくは最適化された胎児フラクション、またはこれらの組合せ）に応じて、遺伝子の変動の存在または非存在を指し示す所定の閾もしくはカットオフ値またはの閾範囲は、遺伝子の変動の存在または非存在を決定するために有用なアウトカムをやはり提示しながらも、変化しうる。一部の実施形態では、プロファイルは、表現型を指し示し、かつ／またはこれを表示する。
【０２７９】
非限定的な例として述べると、正規化された試料および／または参照カウントプロファイルは、（ａ）遺伝子の変動を保有しないことが既知である参照基準のセットから選択された、染色体、部分、またはこれらのセグメントについての、参照中央値カウントを計算すること、（ｂ）有益でない部分の、参照試料の未加工のカウントからの除外（例えば、フィルタリング）、（ｃ）残りの参照ゲノムの全ての部分についての参照カウントを、参照試料、選択された染色体、または選択されたゲノム位置についての、残りカウントの総数（例えば、有益でない参照ゲノムの部分を除外した後の残りのカウントの合計）に対して正規化し、これにより、正規化された参照被験体プロファイルを生成すること、（ｄ）対応する部分を試験被験体試料から除外すること、および（ｅ）１つまたは複数の選択されたゲノム位置についての、残りの試験被験体カウントを、選択されたゲノム位置を含有する１つまたは複数の染色体についての、残りの参照中央値カウントの合計に対して正規化し、これにより、正規化された試験被験体プロファイルを生成することにより、未加工の配列の読取りデータから得ることができる。ある特定の実施形態では、（ｂ）における、フィルタリングした部分により低減された全ゲノムに関する、さらなる正規化ステップを、（ｃ）と（ｄ）との間に含めることができる。
【０２８０】
データセットプロファイルは、カウントされたマッピングした配列の読取りデータに対する１つまたは複数の操作により生成することができる。一部の実施形態は、以下を含む：配列の読取りをマッピングし、各ゲノム部分へとマッピングされる配列タグの数を決定する（例えば、カウントする）。未加工のカウントプロファイルを、カウントされたマッピングした配列の読取りから生成する。ある特定の実施形態では、試験被験体に由来する未加工のカウントプロファイルを、遺伝子の変動を保有しないことが既知である、参照被験体のセットに由来する、染色体、部分、またはこれらのセグメントについての、参照中央値カウントプロファイルと比較することにより、アウトカムを提示する。
【０２８１】
一部の実施形態では、配列の読取りデータは、ノイズの多いデータまたは有益でない部分を除外するように、任意選択でフィルタリングする。フィルタリングの後、残りのカウントを足し合わせて、フィルタリングされたデータセットを生成することが典型的である。ある特定の実施形態では、フィルタリングされたカウントプロファイルを、フィルタリングされたデータセットから生成する。
【０２８２】
配列の読取りデータをカウントし、任意選択でフィルタリングした後で、データセットを正規化して、レベルまたはプロファイルを生成することができる。１つまたは複数の選択部分を、適切な正規化された参照値に対して正規化することにより、データセットを正規化することができる。一部の実施形態では、正規化された参照値は、部分が選択される１つまたは複数の染色体についての全カウントを表示する。ある特定の実施形態では、正規化された参照値は、遺伝子の変動を保有しないことが既知である、参照被験体のセットから調製された、参照データセットに由来する染色体の部分または染色体である、１つまたは複数の対応する部分を表示する。一部の実施形態では、正規化された参照値は、遺伝子の変動の存在または非存在について分析される試験被験体から調製された、試験被験体データセットに由来する、染色体の部分または染色体である、１つまたは複数の対応する部分を表示する。ある特定の実施形態では、正規化処理は、スタティックウィンドウ法を活用して実施し、一部の実施形態では、正規化処理は、ムービングウィンドウ法またはスライディングウィンドウ法を活用して実施する。ある特定の実施形態では、正規化されたカウントを含むプロファイルを生成して、アウトカムの分類および／または提示を容易とする。アウトカムは、正規化されたカウントを含むプロファイルのプロットに基づき（例えば、このようなプロファイルのプロットを使用して）提示することができる。
【０２８３】
レベル
一部の実施形態では、値（例えば、数、定量的値）を、レベルに帰する。レベルは、適切な方法、演算、または数学的処理（例えば、処理されたレベル）により決定することができる。レベルは、部分のセットについてのカウント（例えば、正規化されたカウント）であるか、またはこれから導出されることが多い。一部の実施形態では、部分のレベルは、部分へとマッピングしたカウント（例えば、カウント、正規化されたカウント）の総数と実質的に等しい。レベルは、当技術分野で公知の適切な方法、演算、または数学的処理により処理、変換、または操作されたカウントから決定することが多い。一部の実施形態では、レベルは、処理されたカウントから導出し、処理されたカウントの非限定的な例は、重み付けされるか、除外されるか、フィルタリングされるか、正規化されるか、調整されるか、平均されるか、平均値として導出される（例えば、平均レベル）か、加算されるか、減算されるか、変換されたカウント、またはこれらの組合せを含む。一部の実施形態では、レベルは、正規化されたカウント（例えば、部分の正規化されたカウント）を含む。レベルは、その非限定的な例が、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形最小二乗回帰および非線形最小二乗回帰、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭ、ｃＱｎなど、および／またはこれらの組合せを含む、適切な処理により正規化されたカウントについてのレベルでありうる。レベルは、正規化されたカウントまたはカウントの相対量を含みうる。一部の実施形態では、レベルは、平均された、２つもしくはそれ超の部分のカウントまたは正規化されたカウントについてのレベルであり、レベルを、平均レベルと称する。一部の実施形態では、レベルは、平均カウントまたは正規化されたカウントの平均値を有する部分のセットについてのレベルであり、これを、平均レベルと称する。一部の実施形態では、レベルを、未加工のカウントおよび／またはフィルタリングされたカウントを含む部分について導出する。一部の実施形態では、レベルは、未加工のカウントであるカウントに基づく。一部の実施形態では、レベルは、不確定値（例えば、標準偏差、ＭＡＤ）と関連する。一部の実施形態では、レベルを、Ｚスコアまたはｐ値により表示する。本明細書では、１つまたは複数の部分についてのレベルは、「ゲノム区分のレベル」と同義である。
【０２８４】
２つまたはそれ超のレベル（例えば、２つまたはそれ超のプロファイル中のレベル）についての正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントは、場合によって、レベルに従って、数学的に操作する（例えば、これに加算する、これに乗算する、これを平均する、これを正規化するなど、またはこれらの組合せ）ことができる。例えば、２つまたはそれ超のレベルについての正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントは、プロファイル中のレベルの１つ、一部、または全部に従って正規化することができる。一部の実施形態では、プロファイル中の全てのレベルについての正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントを、プロファイル中の１つのレベルに従って正規化する。一部の実施形態では、プロファイル中の第１のレベルについての正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントを、プロファイル中の第２のレベルについての正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントに従って正規化する。
【０２８５】
レベル（例えば、第１のレベル、第２のレベル）の非限定的な例は、処理されたカウントを含む部分のセットについてのレベル、カウントの平均値、中央値、もしくは平均を含む部分のセットについてのレベル、正規化されたカウントを含む部分のセットについてのレベルなど、またはこれらの任意の組合せである。一部の実施形態では、プロファイル中の第１のレベルおよび第２のレベルは、同じ染色体へとマッピングした部分のカウントから導出する。一部の実施形態では、プロファイル中の第１のレベルおよび第２のレベルは、異なる染色体へとマッピングした部分のカウントから導出する。
【０２８６】
一部の実施形態では、レベルを、１つまたは複数の部分へとマッピングした正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントから決定する。一部の実施形態では、レベルを、２つまたはそれ超の部分へとマッピングした正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントから決定するが、ここで、各部分の正規化されたカウントは、ほぼ同じであることが多い。レベルについての部分のセット中のカウント（例えば、正規化されたカウント）には、変動があり得る。レベルについての部分のセット内には、セットの他の部分（例えば、ピークおよび／またはディップ）内とは、カウントが有意に異なる１つまたは複数の部分が存在し得る。任意の適切な数の部分と関連する、任意の適切な数の正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントは、レベルを規定しうる。
【０２８７】
一部の実施形態では、１つまたは複数のレベルは、ゲノムの部分の全部または一部の正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントから決定することができる。レベルは、染色体またはそのセグメントの正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントの全部または一部から決定しうることが多い。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の部分（例えば、部分のセット）から導出された、２つまたはそれ超のカウントにより、レベルを決定する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超のカウント（例えば、２つまたはそれ超の部分に由来するカウント）により、レベルを決定する。一部の実施形態では、２〜約１００，０００の部分に由来するカウントにより、レベルを決定する。一部の実施形態では、２〜約５０，０００、２〜約４０，０００、２〜約３０，０００、２〜約２０，０００、２〜約１０，０００、２〜約５０００、２〜約２５００、２〜約１２５０、２〜約１０００、２〜約５００、２〜約２５０、２〜約１００、または２〜約６０の部分に由来するカウントにより、レベルを決定する。一部の実施形態では、約１０〜約５０の部分に由来するカウントにより、レベルを決定する。一部の実施形態では、約２０〜約４０またはそれ超の部分に由来するカウントにより、レベルを決定する。一部の実施形態では、レベルは、約２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４５、５０、５５、６０またはそれ超の部分に由来するカウントを含む。一部の実施形態では、レベルは、部分のセット（例えば、参照ゲノムの部分のセット、染色体の部分のセット、または染色体のセグメントの部分のセット）に対応する。
【０２８８】
一部の実施形態では、レベルを、連続的な部分の正規化されたカウントまたは正規化されていないカウントについて決定する。一部の実施形態では、連続的な部分（例えば、部分のセット）は、ゲノムの隣接セグメントまたは染色体もしくは遺伝子の隣接セグメントを表示する。例えば、２つまたはそれ超の連続的な部分は、部分を末端から末端へとマージすることにより整列させる場合、各部分より長いＤＮＡ配列の配列アセンブリーを表示し得る。例えば、２つまたはそれ超の連続的な部分は、無傷ゲノム、染色体、遺伝子、イントロン、エクソン、またはそのセグメントを表示しうる。一部の実施形態では、レベルを、連続的な部分および／または非連続的な部分のコレクション（例えば、セット）から決定する。
【０２８９】
異なるレベル
一部の実施形態では、正規化されたカウントのプロファイルは、プロファイル中の別のレベル（例えば、第２のレベル）と有意に異なるレベル（例えば、第１のレベル）を含む。第１のレベルは、第２のレベルより高レベルの場合もあり、低レベルの場合もある。一部の実施形態では、第１のレベルは、コピー数の変動（例えば、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動）を含む１つまたは複数の読取りを含む部分のセットについてのレベルであり、第２のレベルは、コピー数の変動を実質的に有さない読取りを含む部分のセットについてのレベルである。一部の実施形態では、「有意に異なる」とは、観察可能な差違を指す。一部の実施形態では、「有意に異なる」とは、「統計学的に異なる」または「統計学的な有意差」を指す。統計学的な有意差は、場合によって、観察された差違についての統計学的評価である。統計学的な有意差は、当技術分野で適切な方法により評価することができる。任意の適切な閾または範囲を使用して、２つのレベルが有意に異なることを決定することができる。ある特定の実施形態では、約０．０１パーセント（例えば、レベル値のうちの１つまたは一方の０．０１パーセント）またはそれ超異なる２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なる。一部の実施形態では、約０．１パーセントまたはそれ超異なる２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なる。ある特定の実施形態では、約０．５パーセントまたはそれ超異なる２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なる。一部の実施形態では、約０．５、０．７５、１、１．５、２、２．５、３、３．５、４、４．５、５、５．５、６、６．５、７、７．５、８、８．５、９、９．５％、または約１０％超異なる２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なる。一部の実施形態では、２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なり、いずれのレベルにも重複はなく、かつ／または一方もしくは両方のレベルについて計算された不確定値により規定される範囲に重複はない。ある特定の実施形態では、不確定値は、シグマとして表される標準偏差である。一部の実施形態では、２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なり、不確定値の約１倍（例えば、１シグマ）またはそれ超異なる。一部の実施形態では、２つのレベル（例えば、平均レベル）は、有意に異なり、不確定値の約２倍（例えば、２シグマ）もしくはそれ超、不確定値の約３倍もしくはそれ超、約４倍もしくはそれ超、約５倍もしくはそれ超、約６倍もしくはそれ超、約７倍もしくはそれ超、約８倍もしくはそれ超、約９倍もしくはそれ超、または約１０倍もしくはそれ超異なる。一部の実施形態では、２つのレベル（例えば、平均レベル）は、不確定値の約１．１、１．２、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、もしくは４．０倍、またはそれ超異なる場合に有意に異なる。一部の実施形態では、信頼性レベルは、２つのレベルの間の差違が増加するとともに増加する。ある特定の実施形態では、信頼性レベルは、２つのレベルの間の差違が減少するとともに、かつ／または不確定値が増加するとともに減少する。例えば、場合によって、信頼性レベルは、レベル間の差違と標準偏差（例えば、ＭＡＤ）との比に応じて増加する。
【０２９０】
１つまたは複数の予測アルゴリズムを使用して、互いに対して非依存的に重み付けされる場合もあり、依存的に重み付けされる場合もある可変条件下で収集された検出データの有意性を決定するか、またはこれに意味を与えることができる。本明細書で使用される「変数」という用語は、値または値のセットを有するアルゴリズムの因子、量、または関数を指す。
【０２９１】
一部の実施形態では、第１の部分のセットは、第２の部分のセットと異なる（例えば、第２の部分のセットと重複しない）部分を含むことが多い。例えば、場合によって、正規化されたカウントの第１のレベルは、プロファイル中の正規化されたカウントの第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルは、第１の部分のセットについてのレベルであり、第２のレベルは、第２の部分のセットについてのレベルであり、部分は、第１の部分のセットおよび、第２の部分のセットにおいて重複しない。ある特定の実施形態では、第１の部分のセットは、第２の部分のセットのサブセットではなく、これらから、それぞれ、第１のレベルおよび第２のレベルが決定される。一部の実施形態では、第１の部分のセットは、第２の部分のセットと異なり、かつ／または別個であり、これらから、それぞれ、第１のレベルおよび第２のレベルが決定される。
【０２９２】
一部の実施形態では、第１の部分のセットは、プロファイル中の第２の部分のセットのサブセットである。例えば、場合によって、プロファイル中の第２の部分のセットについての正規化されたカウントの第２のレベルは、プロファイル中の第１のレベルについての、第１の部分のセットの正規化されたカウントを含み、第１の部分のセットは、プロファイル中の第２の部分のセットのサブセットである。一部の実施形態では、平均レベル、平均値レベル、または中央値レベルは、第２のレベルから導出され、ここで、第２のレベルは、第１のレベルを含む。一部の実施形態では、第２のレベルは、全染色体を表示する第２の部分のセットを含み、第１のレベルは、第１の部分のセットを含み、ここで、第１のセットは、第２の部分のセットのサブセットであり、第１のレベルは、染色体内に存在する、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動を表示する。
【０２９３】
一部の実施形態では、第２のレベルの値は、第１のレベルより、染色体またはそのセグメントについてのカウントプロファイルの、平均値、平均、または中央値の値に近い。一部の実施形態では、第２のレベルは、染色体、染色体の部分またはそのセグメントの平均レベルである。一部の実施形態では、第１のレベルは、染色体またはそのセグメントを表示する主要レベル（例えば、第２のレベル）と有意に異なる。プロファイルには、第２のレベルと有意に異なる、複数の第１のレベルを含むことができ、各第１のレベルは独立に、第２のレベルより高レベルの場合もあり、低レベルの場合もある。一部の実施形態では、第１のレベルおよび第２のレベルは、同じ染色体から導出し、第１のレベルは、第２のレベルより高レベルであるか、低レベルであり、第２のレベルは、染色体の主要レベルである。一部の実施形態では、第１のレベルおよび第２のレベルは、同じ染色体から導出し、第１のレベルは、コピー数の変動（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動、欠失、挿入、重複）を指し示し、第２のレベルは、染色体またはそのセグメントについての部分の平均レベルまたは主要レベルである。
【０２９４】
ある特定の実施形態では、第２のレベルについての第２の部分のセット中の読取りは、遺伝子の変動（例えば、コピー数の変動、母体および／または胎児のコピー数の変動）を実質的に含まない。第２のレベルについての第２の部分のセットは、何らかの可変性（例えば、部分についてのレベルの可変性、カウントの可変性）を含むことが多い。一部の実施形態では、実質的にコピー数の変動がないことと関連するレベルについての部分のセット中の１つまたは複数の部分は、母体および／または胎児のゲノム内に存在するコピー数の変動を有する１つまたは複数の読取りを含む。例えば、場合によって、部分のセットは、小さな染色体のセグメント（例えば、１０未満の部分）内に存在するコピー数の変動を含み、部分のセットは、実質的にコピー数の変動がないことと関連するレベルについての部分のセットである。したがって、実質的にコピー数の変動を含まない部分のセットはやはり、レベルの約１０、９つ、８つ、７つ、６つ、５つ、４つ、３つ、２つ、または１つ未満の部分に存在するコピー数の変動を含みうる。
【０２９５】
一部の実施形態では、第１のレベルは、第１の部分のセットについてのレベルであり、第２のレベルは、第２の部分のセットについてのレベルであり、第１の部分のセットおよび第２の部分のセットは、連続している（例えば、染色体またはそのセグメントの核酸配列に関して隣接する）。一部の実施形態では、第１の部分のセットおよび第２の部分のセットは、連続していない。
【０２９６】
胎児核酸と母体核酸との混合物に由来する比較的短い配列の読取りを活用して、レベルおよび／またはプロファイルへと変換されうるカウントを提示することができる。カウント、レベル、およびプロファイルは、電子的形態で描示することもでき、実体的形態で描示することもでき、視覚化することができる。部分へとマッピングした（例えば、レベルおよび／またはプロファイルとして表された）カウントは、胎児および／または妊娠中の雌において存在する胎児および／または母体のゲノム、染色体、または染色体の部分もしくはセグメントについての視覚的表示をもたらしうる。
【０２９７】
参照レベルおよび正規化された参照値
一部の実施形態では、プロファイルは、参照レベル（例えば、参照として使用されるレベル）を含む。正規化されたカウントのプロファイルにより、期待レベルおよび期待範囲（期待レベルおよび期待範囲についての下記の議論を参照されたい）が決定される参照レベルを提示することが多い。参照レベルは、母親および胎児の両方に由来するマッピングした読取りを含む部分の正規化されたカウントについての参照レベルであることが多い。参照レベルは、胎児および母親（例えば、妊娠中の雌）に由来するマッピングした読取りの正規化されたカウントの合計であることが多い。一部の実施形態では、参照レベルは、正倍数性の母親および／または正倍数性の胎児に由来するマッピングした読取りを含む部分についての参照レベルである。一部の実施形態では、参照レベルは、胎児および／または母体の遺伝子の変動（例えば、異数性（例えば、トリソミー）、コピー数の変動、微小重複、微小欠失、挿入）を有するマッピングした読取りを含む部分についての参照レベルである。一部の実施形態では、参照レベルは、母体および／または胎児の遺伝子の変動（例えば、異数性（例えば、トリソミー）、コピー数の変動、微小重複、微小欠失、挿入）を実質的に含まない部分についての参照レベルである。一部の実施形態では、第２のレベルは、参照レベルとして使用されるレベルである。ある特定の実施形態では、プロファイルは、正規化されたカウントの第１のレベルおよび正規化されたカウントの第２のレベルを含み、第１のレベルは、第２のレベルと有意に異なり、第２のレベルは、参照レベルである。ある特定の実施形態では、プロファイルは、第１の部分のセットについての正規化されたカウントの第１のレベル、第２の部分のセットについての正規化されたカウントの第２のレベルを含み、第１の部分のセットは、母体および／または胎児のコピー数の変動を有するマッピングした読取りを含み、第２の部分のセットは、母体および／または胎児のコピー数の変動を実質的に有さないマッピングした読取りを含み、第２のレベルは、参照レベルである。
【０２９８】
一部の実施形態では、プロファイルについての１つまたは複数のレベルについての部分へとマッピングしたカウントを、参照レベルのカウントに従って正規化する。一部の実施形態では、参照レベルのカウントに従った、レベルのカウントを正規化することは、レベルのカウントを、参照レベルのカウントまたはその倍数もしくは分数で除算することを含む。参照レベルのカウントに従って正規化されたカウントは、別の処理（例えば、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ）に従って正規化されていることが多く、参照レベルのカウントもまた正規化されている（例えば、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩにより）ことが多い。一部の実施形態では、レベルのカウントを、参照レベルのカウントに従って正規化し、参照レベルのカウントは、正規化する前に、または正規化した後で、適切な値へとスケーリング可能である。参照レベルのカウントのスケーリング処理は、任意の適切な定数（すなわち、数）を含むことが可能であり、任意の適切な数学的操作を、参照レベルのカウントへと適用することができる。
【０２９９】
正規化された参照値（ＮＲＶ：ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｖａｌｕｅ）は、参照レベルの正規化されたカウントに従って決定することが多い。ＮＲＶの決定は、参照レベルのカウントへと適用された任意の適切な正規化処理（例えば、数学的操作）を含むことが可能であり、ここでは、同じプロファイル内の他のレベルのカウントを正規化するのに、同じ正規化処理を使用する。ＮＲＶの決定は、参照レベルを、参照レベル自体で除算することを含むことが多い。ＮＲＶの決定は、参照レベルを、参照レベル自体の倍数で除算することを含むことが多い。ＮＲＶの決定は、参照レベルを、参照レベルと定数（例えば、任意の数）との和または差で除算することを含むことが多い。
【０３００】
ＮＲＶは、場合によって、ヌル値と称する。ＮＲＶは、任意の適切な値でありうる。一部の実施形態では、ＮＲＶは、ゼロ以外の任意の値である。一部の実施形態では、ＮＲＶは、整数（ｗｈｏｌｅ  ｎｕｍｂｅｒ）である。一部の実施形態では、ＮＲＶは、正の整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）である。一部の実施形態では、ＮＲＶは、１、１０、１００、または１０００である。ＮＲＶは、１に等しいことが多い。一部の実施形態では、ＮＲＶは、ゼロに等しい。参照レベルのカウントを、任意の適切なＮＲＶに対して正規化することができる。一部の実施形態では、参照レベルのカウントを、ゼロであるＮＲＶに対して正規化する。参照レベルのカウントは、１であるＮＲＶに対して正規化することが多い。
【０３０１】
期待レベル
期待レベルは、場合によって、あらかじめ規定されたレベル（例えば、理論レベル、予測レベル）である。本明細書では、場合によって、「期待レベル」を、「所定のレベル値」と称する。一部の実施形態では、期待レベルは、コピー数の変動を含む部分のセットについての正規化されたカウントのレベルについての予測値である。ある特定の実施形態では、期待レベルを、実質的にコピー数の変動を含まない部分のセットについて決定する。期待レベルは、染色体の倍数性（例えば、０、１つ、２つ（すなわち、二倍体）、３つ、または４つの染色体）または微小倍数性（ホモ接合性またはヘテロ接合性の欠失、重複、挿入、またはこれらの非存在）について決定することができる。期待レベルは、母体の微小倍数性（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動）について決定することが多い。
【０３０２】
遺伝子の変動またはコピー数の変動についての期待レベルは、任意の適切な様式で決定することができる。期待レベルは、レベルの適切な数学的操作（例えば、レベルについての部分のセットへとマッピングしたカウント）により決定することが多い。一部の実施形態では、期待レベルを、場合によって、期待レベル定数と称する定数を活用することにより決定する。コピー数の変動についての期待レベルは、場合によって、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、もしくはＮＲＶに、期待レベル定数を乗算すること、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、もしくはＮＲＶに期待レベル定数を加算すること、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、もしくはＮＲＶから期待レベル定数を減算すること、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、もしくはＮＲＶを期待レベル定数で除算すること、またはこれらの組合せにより計算する。同じ被験体、試料、または試験群について決定された期待レベル（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動の期待レベル）は、同じ参照レベルまたはＮＲＶに従って決定することが多い。
【０３０３】
期待レベルは、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、またはＮＲＶに、期待レベル定数を乗算することにより決定することが多く、ここで、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、またはＮＲＶは、ゼロに等しくない。一部の実施形態では、期待レベル定数を、参照レベル、参照レベルの正規化されたカウント、またはゼロに等しいＮＲＶへと加算することにより、期待レベルを決定する。一部の実施形態では、期待レベル、参照レベルの正規化されたカウント、ＮＲＶおよび期待レベル定数は、スケーリング可能である。スケーリングの処理は、任意の適切な定数（すなわち、数）および任意の適切な数学的操作を含むことが可能であり、同じスケーリング処理を、検討される全ての値へと適用する。
【０３０４】
期待レベル定数
期待レベル定数は、適切な方法により決定することができる。一部の実施形態では、期待レベル定数を任意に決定する。期待レベル定数は、経験的に決定することが多い。一部の実施形態では、期待レベル定数を、数学的操作に従って決定する。一部の実施形態では、期待レベル定数を、参照（例えば、参照ゲノム、参照試料、参照試験データ）に従って決定する。一部の実施形態では、期待レベル定数は、遺伝子の変動またはコピー数の変動（例えば、重複、挿入、または欠失）の存在または非存在を表示するレベルについての、所定の期待レベル定数である。一部の実施形態では、期待レベル定数は、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動の存在または非存在を表示するレベルについての、所定の期待レベル定数である。コピー数の変動についての期待レベル定数は、任意の適切な定数または定数のセットでありうる。
【０３０５】
一部の実施形態では、ホモ接合性の重複（例えば、ホモ接合性の重複）についての期待レベル定数は、約１．６〜約２．４、約１．７〜約２．３、約１．８〜約２．２、または約１．９〜約２．１でありうる。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複についての期待レベル定数は、約１．６、１．７、１．８、１．９、２．０、２．１、２．２、２．３、または約２．４である。ホモ接合性の重複についての期待レベル定数は、約１．９０、１．９２、１．９４、１．９６、１．９８、２．０、２．０２、２．０４、２．０６、２．０８、または約２．１０であることが多い。ホモ接合性の重複についての期待レベル定数は、約２であることが多い。
【０３０６】
一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複（例えば、ホモ接合性の重複）についての期待レベル定数は、約１．２〜約１．８、約１．３〜約１．７、または約１．４〜約１．６である。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についての期待レベル定数は、約１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、または約１．８である。ヘテロ接合性の重複についての期待レベル定数は、約１．４０、１．４２、１．４４、１．４６、１．４８、１．５、１．５２、１．５４、１．５６、１．５８、または約１．６０であることが多い。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についての期待レベル定数は、約１．５である。
【０３０７】
一部の実施形態では、コピー数の変動の非存在（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動の非存在）についての期待レベル定数は、約１．３〜約０．７、約１．２〜約０．８、または約１．１〜約０．９である。一部の実施形態では、コピー数の変動の非存在についての期待レベル定数は、約１．３、１．２、１．１、１．０、０．９、０．８、または約０．７である。コピー数の変動の非存在についての期待レベル定数は、約１．０９、１．０８、１．０６、１．０４、１．０２、１．０、０．９８、０．９６、０．９４、または約０．９２であることが多い。一部の実施形態では、コピー数の変動の非存在についての期待レベル定数は、約１である。
【０３０８】
一部の実施形態では、ヘテロ接合性の欠失（例えば、母体の、胎児の、または母体および胎児のヘテロ接合性の欠失）についての期待レベル定数は、約０．２〜約０．８、約０．３〜約０．７、または約０．４〜約０．６である。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベル定数は、約０．２、０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、または約０．８である。ヘテロ接合性の欠失についての期待レベル定数は、約０．４０、０．４２、０．４４、０．４６、０．４８、０．５、０．５２、０．５４、０．５６、０．５８、または約０．６０であることが多い。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベル定数は、約０．５である。
【０３０９】
一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失（例えば、ホモ接合性の欠失）についての期待レベル定数は、約−０．４〜約０．４、約−０．３〜約０．３、約−０．２〜約０．２、または約−０．１〜約０．１でありうる。一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についての期待レベル定数は、約−０．４、−０．３、−０．２、−０．１、０．０、０．１、０．２、０．３、または約０．４である。ホモ接合性の欠失についての期待レベル定数は、約−０．１、−０．０８、−０．０６、−０．０４、−０．０２、０．０、０．０２、０．０４、０．０６、０．０８、または約０．１０であることが多い。ホモ接合性の欠失についての期待レベル定数は、約０であることが多い。
【０３１０】
期待レベルの範囲
一部の実施形態では、遺伝子の変動またはコピー数の変動の存在または非存在（例えば、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動）を、期待レベルの範囲内または範囲外にあるレベルにより決定する。期待レベルの範囲は、期待レベルに従って決定することが多い。一部の実施形態では、期待レベルの範囲を、遺伝子の変動を実質的に含まないかまたはコピー数の変動を実質的に含まないレベルについて決定する。適切な方法を使用して、期待レベルの範囲を決定することができる。
【０３１１】
一部の実施形態では、期待レベルの範囲を、レベルについて計算された適切な不確定値に従って規定する。不確定値の非限定的な例は、標準偏差、標準誤差、計算された分散、ｐ値、および平均絶対偏差（ＭＡＤ：ｍｅａｎ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）である。一部の実施形態では、遺伝子の変動またはコピー数の変動についての期待レベルの範囲は、一部分、レベル（例えば、第１のレベル、第２のレベル、第１のレベルおよび第２のレベル）についての不確定値を計算することにより決定する。一部の実施形態では、期待レベルの範囲を、プロファイル（例えば、染色体またはそのセグメントについての正規化されたカウントのプロファイル）について計算された不確定値に従って規定する。一部の実施形態では、不確定値を、遺伝子の変動を実質的に含まないかまたはコピー数の変動を実質的に含まないレベルについて計算する。一部の実施形態では、不確定値を、第１のレベル、第２のレベルまたは第１のレベルおよび第２のレベルについて計算する。一部の実施形態では、不確定値を、第１のレベル、第２のレベル、または第１のレベルを含む第２のレベルについて決定する。
【０３１２】
期待レベルの範囲は、場合によって、一部分、不確定値に定数（例えば、所定の定数）ｎを乗算すること、不確定値に定数（例えば、所定の定数）ｎを加算すること、不確定値から定数（例えば、所定の定数）ｎを減算すること、または不確定値を定数（例えば、所定の定数）ｎで除算することにより計算する。適切な数学的手順または手順の組合せを使用することができる。定数ｎ（例えば、所定の定数ｎ）は、場合によって、信頼区間と称する。選択された信頼区間は、選択された定数ｎに従って決定する。定数ｎ（例えば、所定の定数ｎ、信頼区間）は、適切な様式で決定することができる。定数ｎは、数またはゼロ超の数の分数でありうる。定数ｎは、整数でありうる。定数ｎは、１０未満の数であることが多い。一部の実施形態では、定数ｎは、約１０未満、約９未満、約８未満、約７未満、約６未満、約５未満、約４未満、約３未満、または約２未満の数である。一部の実施形態では、定数ｎは、約１０、９．５、９、８．５、８、７．５、７、６．５、６、５．５、５、４．５、４、３．５、３、２．５、２、または１である。定数ｎは、遺伝的素質が既知である被験体（妊娠中の雌および／または胎児）に由来するデータから経験的に決定することができる。
【０３１３】
不確定値および定数ｎにより、範囲（例えば、不確定カットオフ）を規定することが多い。例えば、場合によって、不確定値は、標準偏差（例えば、±５）であり、これに、定数ｎ（例えば、信頼区間）を乗じ、これにより、範囲または不確定カットオフ（ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ  ｃｕｔｏｆｆ）（例えば、５ｎ〜−５ｎ）を規定する。
【０３１４】
一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動）についての期待レベルの範囲は、期待レベルに、不確定値を乗算した定数ｎ（例えば、ｎ×シグマ（例えば、６シグマ））を加えた和である。一部の実施形態では、ｋと命名される遺伝子の変動またはコピー数の変動についての期待レベルの範囲は、式：
式Ｒ：（期待レベルの範囲）ｋ＝（期待レベル）ｋ＋ｎσ
【０３１５】
［式中、σは、不確定値であり、ｎは、定数（例えば、所定の定数）であり、期待レベルの範囲および期待レベルは、遺伝子の変動ｋ（例えば、ｋ＝ヘテロ接合性の欠失、例えば、ｋ＝遺伝子の変動の非存在）についての期待レベルの範囲および期待レベルである。例えば、１に等しい期待レベル（例えば、コピー数の変動の非存在）、±０．０５に等しい不確定値（すなわち、σ）、およびｎ＝３について、期待レベルの範囲を、１．１５〜０．８５と規定する］により規定することができる。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルを１．５とし、ｎ＝３とし、不確定値σを±０．０５とする場合、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルの範囲を、１．６５〜１．３５と決定する。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルを０．５とし、ｎ＝３とし、不確定値σを±０．０５とする場合、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベルの範囲を、０．６５〜０．３５と決定する。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルを２．０とし、ｎ＝３とし、不確定値σを±０．０５とする場合、ホモ接合性の重複についての期待レベルの範囲を、２．１５〜１．８５と決定する。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルを０．０とし、ｎ＝３とし、不確定値σを±０．０５とする場合、ホモ接合性の欠失についての期待レベルの範囲を、０．１５〜−０．１５と決定する。
【０３１６】
一部の実施形態では、ホモ接合性のコピー数の変動についての期待レベルの範囲（例えば、母体の、胎児のまたは母体および胎児のホモ接合性のコピー数の変動）は一部分、対応するヘテロ接合性のコピー数の変動についての期待レベルの範囲に従って決定する。例えば、場合によって、ホモ接合性の重複についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルの範囲の上限を超える全ての値を含む。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルの範囲の上限を超えるかまたはこれに等しい全ての値を含む。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルの範囲の上限を超え、かつ、式Ｒ［式中、σは、不確定値であり、正の値であり、ｎは、定数であり、ｋは、ホモ接合性の重複である］により規定される上限未満である全ての値を含む。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の重複についての期待レベルの範囲の上限を超えるかまたはこれに等しく、かつ、式Ｒ［式中、σは、不確定値であり、σは、正の値であり、ｎは、定数であり、ｋは、ホモ接合性の重複である］により規定される上限未満であるかまたはこれに等しい全ての値を含む。
【０３１７】
一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベルの範囲の下限未満の全ての値を含む。一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベルの範囲の下限未満であるかまたはこれに等しい全ての値を含む。一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベルの範囲の下限未満であり、かつ、式Ｒ［式中、σは、不確定値であり、σは、負の値であり、ｎは、定数であり、ｋは、ホモ接合性の欠失である］により規定される下限を超える全ての値を含む。一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についての期待レベルの範囲は、ヘテロ接合性の欠失についての期待レベルの範囲の下限未満であるかまたはこれに等しく、かつ、式Ｒ［式中、σは、不確定値であり、σは、負の値であり、ｎは、定数であり、ｋは、ホモ接合性の欠失である］により規定される下限を超えるかまたはこれに等しい全ての値を含む。
【０３１８】
不確定値を活用して、閾値を決定することができる。一部の実施形態では、範囲（例えば、閾範囲）は、未加工のカウント、フィルタリングされたカウント、および／または正規化されたカウントから決定された不確定値を計算することにより得られる。一部の実施形態では、範囲は、範囲を生成するレベルについての不確定値（例えば、レベルの正規化されたカウント）に、カットオフ閾（例えば、３標準偏差では、３を乗算する）として選択された、不確定値の倍数（例えば、ある数だけの標準偏差）を表わす所定の定数（例えば、１、２、３、４、５、６など）を乗算することにより決定することができる。一部の実施形態では、範囲は、値（例えば、所定の値、不確定値、所定の定数を乗じられた不確定値）を、範囲を生成するレベルに加算することおよび／または範囲を生成するレベルから減算することにより決定することができる。例えば、レベルを１に等しいとし、標準偏差を±０．２とし、ここで、所定の定数を３とすると、範囲は、（１＋３（０．２））〜（１＋３（−０．２））、または１．６〜０．４と計算することができる。範囲は、場合によって、コピー数の変動についての期待範囲または期待レベルの範囲を規定しうる。ある特定の実施形態では、値の範囲外であれ、値の範囲内であれ、閾値を超える部分の一部または全部を、正規化処理の一部として、正規化処理の前に、または正規化処理の後で除外する。一部の実施形態では、範囲外であれ、範囲内であれ、計算された閾値を超える部分の一部または全部を、正規化処理もしくは分類処理の一部として、正規化処理もしくは分類処理の前に、重み付けするかまたは調整する。重み付けの例については、本明細書で記載される。本明細書で使用される「冗長データ」および「冗長なマッピングした読取り」という用語は、試料に由来する配列の読取りであって、既にゲノム位置（例えば、塩基の場所）へと割り当てられ、かつ／または部分についてカウントされたものとして同定される配列の読取りを指す。
【０３１９】
一部の実施形態では、不確定値を、下記の式：
【化４】
2018186825.tif 000007
【０３２０】
［式中、Ｚは、２つのレベルの間の標準化した偏差を表示し、Ｌは、平均値（または中央値）レベルであり、シグマは、標準偏差（またはＭＡＤ）である。添え字Ｏは、プロファイルのセグメント（例えば、第２のレベル、染色体、ＮＲＶ、「正倍数性レベル」、コピー数の変動が存在しないレベル）について描示し、Ａは、別のプロファイルのセグメント（例えば、第１のレベル、コピー数の変動を表示するレベル、異数性（例えば、トリソミー）を表示するレベル）について描示する。変数Ｎｏは、添え字Ｏにより描示されるプロファイルのセグメント中の部分の総数を表示する。ＮＡは、添え字Ａにより描示されるプロファイルのセグメント中の部分の総数を表示する］に従って決定する。
【０３２１】
コピー数の変動の類別
別のレベル（例えば、第２のレベル）と有意に異なるレベル（例えば、第１のレベル）は、期待レベルの範囲に従って、コピー数の変動（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、欠失、重複、挿入）として類別しうることが多い。一部の実施形態では、第１のレベルが、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルが、コピー数の変動についての期待レベルの範囲内にある場合に、コピー数の変動の存在を類別する。例えば、コピー数の変動（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動）は、第１のレベルが、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルが、コピー数の変動についての期待レベルの範囲内にある場合に類別することができる。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複（例えば、母体もしくは胎児の、または母体および胎児の、ヘテロ接合性の重複）またはヘテロ接合性の欠失（例えば、母体または胎児の、または母体および胎児の、ヘテロ接合性の欠失）は、第１のレベルが、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルが、ヘテロ接合性の重複またはヘテロ接合性の欠失のそれぞれについての期待レベルの範囲内にある場合に類別される。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複またはホモ接合性の欠失は、第１のレベルが、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルが、ホモ接合性の重複またはホモ接合性の欠失のそれぞれについての期待レベルの範囲内にある場合に類別される。
【０３２２】
レベルの調整
一部の実施形態では、１つまたは複数のレベルを調整する。レベルを調整するための処理は、穴埋めと称することが多い。一部の実施形態では、プロファイル中の複数のレベル（例えば、ゲノムのプロファイル、染色体のプロファイル、染色体の部分またはセグメントのプロファイル）を調整する。一部の実施形態では、プロファイル中の約１つ〜約１０，０００またはそれ超のレベルを調整する。一部の実施形態では、プロファイル中の約１つ〜約１０００、１つ〜約９００、１つ〜約８００、１つ〜約７００、１つ〜約６００、１つ〜約５００、１つ〜約４００、１つ〜約３００、１つ〜約２００、１つ〜約１００、１つ〜約５０、１つ〜約２５、１つ〜約２０、１つ〜約１５、１つ〜約１０、または１つ〜約５つのレベルを調整する。一部の実施形態では、１つのレベルを調整する。一部の実施形態では、第２のレベルと有意に異なるレベル（例えば、正規化されたカウントプロファイルの第１のレベル）を調整する。一部の実施形態では、コピー数の変動として類別されたレベルを調整する。一部の実施形態では、第２のレベルと有意に異なるレベル（例えば、正規化されたカウントプロファイルの第１のレベル）を、コピー数の変動（例えば、コピー数の変動、例えば、母体のコピー数の変動）として類別し、調整する。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル）は、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動についての期待レベルの範囲内にあり、そのレベルを調整する。一部の実施形態では、１つまたは複数のレベル（例えば、プロファイル中のレベル）を調整しない。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル）は、コピー数の変動についての期待レベルの範囲外にあり、そのレベルを調整しない。コピー数の変動の非存在についての期待レベルの範囲中のレベルは、調整しないことが多い。任意の適切な数の調整を、プロファイル中の１つまたは複数のレベルに対して施すことができる。一部の実施形態では、１つまたは複数のレベルを調整する。一部の実施形態では、２またはそれ超、３またはそれ超、５またはそれ超、６またはそれ超、７またはそれ超、８またはそれ超、９またはそれ超、場合によって、１０またはそれ超のレベルを調整する。
【０３２３】
一部の実施形態では、第１のレベルの値を、第２のレベルの値に従って調整する。一部の実施形態では、コピー数の変動を表示するものとして同定される第１のレベルを、第２のレベルの値に対して調整し、ここで、第２のレベルは、コピー数の変動が存在しないことと関連することが多い。ある特定の実施形態では、コピー数の変動を表示するものとして同定される第１のレベルの値を、第１のレベルの値が、第２のレベルの値とほぼ等しくなるように調整する。
【０３２４】
調整は、適切な数学的演算を含みうる。一部の実施形態では、調整は、１つまたは複数の数学的演算を含む。一部の実施形態では、レベルは、それを正規化すること、それをフィルタリングすること、それを平均すること、それに乗算すること、それを除算すること、それに加算すること、もしくはそれから減算すること、またはこれらの組合せにより調整される。一部の実施形態では、所定の値または定数によりレベルを調整する。一部の実施形態では、レベルの値を、別のレベルの値へと改変することによりレベルを調整する。例えば、第１のレベルは、その値を第２のレベルの値へと改変することにより調整することができる。このような場合の値は、処理値（例えば、平均値、正規化した値など）でありうる。
【０３２５】
一部の実施形態では、レベルを、コピー数の変動（例えば、母体のコピー数の変動）として類別し、本明細書では所定の調整値（ＰＡＶ：ｐｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ  ｖａｌｕｅ）と称する、所定の値に従って調整する。ＰＡＶは、特異的コピー数の変動について決定することが多い。特異的コピー数の変動（例えば、ホモ接合性の重複、ホモ接合性の欠失、ヘテロ接合性の重複、ヘテロ接合性の欠失）について決定されたＰＡＶは、特異的コピー数の変動（例えば、ホモ接合性の重複、ホモ接合性の欠失、ヘテロ接合性の重複、ヘテロ接合性の欠失）として類別されたレベルを調整するのに使用することが多い。ある特定の実施形態では、レベルを、コピー数の変動として類別し、次いで、類別されたコピー数の変動の種類に特異的なＰＡＶに従って調整する。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル）を、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動として類別し、ＰＡＶを、レベルへと加算すること、またはレベルから減算することにより調整する。レベル（例えば、第１のレベル）を、母体のコピー数の変動として類別し、ＰＡＶを、レベルへと加算することにより調整することが多い。例えば、重複（例えば、母体の、胎児の、または母体および胎児のホモ接合性の重複）として類別されたレベルは、特異的重複（例えば、ホモ接合性の重複）について決定されたＰＡＶを加算することにより調整し、これにより、調整されたレベルを提示することができる。コピー数の重複について決定されるＰＡＶは、負の値であることが多い。一部の実施形態では、重複について決定されたＰＡＶを活用することにより、重複を表示するレベルに調整を施す結果として、レベルの値が低減される。一部の実施形態では、第２のレベルと有意に異なるレベル（例えば、第１のレベル）を、コピー数の欠失（例えば、ホモ接合性の欠失、ヘテロ接合性の欠失、ホモ接合性の重複、ホモ接合性の重複）として類別し、コピー数の欠失について決定されたＰＡＶを加算することにより、第１のレベルを調整する。コピー数の欠失について決定されたＰＡＶは、正の値であることが多い。一部の実施形態では、欠失について決定されたＰＡＶを活用することにより、欠失を表示するレベルに調整を施す結果として、レベルの値が増加する。
【０３２６】
ＰＡＶは、任意の適切な値でありうる。ＰＡＶは、コピー数の変動（例えば、類別されたコピー数の変動）に従って決定され、これに特異的であることが多い。ある特定の実施形態では、ＰＡＶを、コピー数の変動（例えば、類別されたコピー数の変動）についての期待レベルおよび／またはＰＡＶ係数に従って決定する。ＰＡＶは、場合によって、期待レベルにＰＡＶ係数を乗算することにより決定する。例えば、コピー数の変動についてのＰＡＶは、コピー数の変動（例えば、ヘテロ接合性の欠失）について決定された期待レベルに、同じコピー数の変動（例えば、ヘテロ接合性の欠失）について決定されたＰＡＶ係数を乗算することにより決定することができる。例えば、ＰＡＶは、コピー数の変動ｋ（例えば、ｋ＝ヘテロ接合性の欠失）についての下記の式：
ＰＡＶｋ＝（期待レベル）ｋ×（ＰＡＶ係数）ｋ
により決定することができる。
【０３２７】
ＰＡＶ係数は、任意の適切な値でありうる。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複についてのＰＡＶ係数は、約−０．６〜約−０．４の間である。一部の実施形態では、ホモ接合性の重複についてのＰＡＶ係数は、約−０．６０、−０．５９、−０．５８、−０．５７、−０．５６、−０．５５、−０．５４、−０．５３、−０．５２、−０．５１、−０．５０、−０．４９、−０．４８、−０．４７、−０．４６、−０．４５、−０．４４、−０．４３、−０．４２、−０．４１、および−０．４０である。ホモ接合性の重複についてのＰＡＶ係数は、約−０．５であることが多い。
【０３２８】
例えば、ＮＲＶを約１とし、ホモ接合性の重複の期待レベルを約２に等しいとすると、ホモ接合性の重複についてのＰＡＶは、上記の式に従って、約−１と決定される。この場合、例えば、約−１を、第１のレベルの値へと加算することにより、ホモ接合性の重複として類別された第１のレベルを調整する。
【０３２９】
一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についてのＰＡＶ係数は、約−０．４〜約−０．２の間である。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の重複についてのＰＡＶ係数は、約−０．４０、−０．３９、−０．３８、−０．３７、−０．３６、−０．３５、−０．３４、−０．３３、−０．３２、−０．３１、−０．３０、−０．２９、−０．２８、−０．２７、−０．２６、−０．２５、−０．２４、−０．２３、−０．２２、−０．２１、および−０．２０である。ヘテロ接合性の重複についてのＰＡＶ係数は、約−０．３３であることが多い。
【０３３０】
例えば、ＮＲＶを約１とし、ヘテロ接合性の重複の期待レベルを約１．５に等しいとすると、ホモ接合性の重複についてのＰＡＶは、上記の式に従って、約−０．４９５と決定される。この場合、例えば、約−０．４９５を、第１のレベルの値へと加算することにより、ヘテロ接合性の重複として類別された第１のレベルを調整する。
【０３３１】
一部の実施形態では、ヘテロ接合性の欠失についてのＰＡＶ係数は、約０．４〜約０．２の間である。一部の実施形態では、ヘテロ接合性の欠失についてのＰＡＶ係数は、約０．４０、０．３９、０．３８、０．３７、０．３６、０．３５、０．３４、０．３３、０．３２、０．３１、０．３０、０．２９、０．２８、０．２７、０．２６、０．２５、０．２４、０．２３、０．２２、０．２１、および０．２０である。ヘテロ接合性の欠失についてのＰＡＶ係数は、約０．３３であることが多い。
【０３３２】
例えば、ＮＲＶを約１とし、ヘテロ接合性の欠失の期待レベルを約０．５に等しいとすると、ヘテロ接合性の欠失についてのＰＡＶは、上記の式に従って、約０．４９５と決定される。この場合、例えば、約０．４９５を、第１のレベルの値へと加算することにより、ヘテロ接合性の欠失として類別された第１のレベルを調整する。
【０３３３】
一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についてのＰＡＶ係数は、約０．６〜約０．４の間である。一部の実施形態では、ホモ接合性の欠失についてのＰＡＶ係数は、約０．６０、０．５９、０．５８、０．５７、０．５６、０．５５、０．５４、０．５３、０．５２、０．５１、０．５０、０．４９、０．４８、０．４７、０．４６、０．４５、０．４４、０．４３、０．４２、０．４１、および０．４０である。ホモ接合性の欠失についてのＰＡＶ係数は、約０．５であることが多い。
【０３３４】
例えば、ＮＲＶを約１とし、ホモ接合性の欠失の期待レベルを約０に等しいとすると、ホモ接合性の欠失についてのＰＡＶは、上記の式に従って、約１と決定される。この場合、例えば、約１を、第１のレベルの値へと加算することにより、ホモ接合性の欠失として類別された第１のレベルを調整する。
【０３３５】
ある特定の実施形態では、ＰＡＶは、コピー数の変動についての期待レベル（例えば、コピー数の変動の期待レベル）にほぼ等しいかまたは等しい。
【０３３６】
一部の実施形態では、調整を施す前にレベルのカウントを正規化する。ある特定の実施形態では、調整を施す前に、プロファイル中の一部または全部のレベルのカウントを正規化する。例えば、参照レベルのカウントまたはＮＲＶに従って、レベルのカウントを正規化することができる。ある特定の実施形態では、調整を施す前に、レベルのカウント（例えば、第２のレベル）を、参照レベルのカウントまたはＮＲＶに従って正規化し、プロファイル中の他の全てのレベル（例えば、第１のレベル）のカウントを、同じ参照レベルのカウントまたはＮＲＶと比べて正規化する。
【０３３７】
一部の実施形態では、プロファイルのレベルは、１つまたは複数の調整の結果として得られる。ある特定の実施形態では、プロファイルのレベルを、プロファイル中の１つまたは複数のレベルを調整した後で決定する。一部の実施形態では、１つまたは複数の調整を施した後で、プロファイルのレベルを再計算する。
【０３３８】
一部の実施形態では、コピー数の変動（例えば、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動）を、調整により決定する（例えば、直接的または間接的に決定する）。例えば、プロファイル中の調整されたレベル（例えば、調整された第１のレベル）は、母体のコピー数の変動として同定することができる。一部の実施形態では、調整の大きさは、コピー数の変動の種類（例えば、ヘテロ接合性の欠失、ホモ接合性の重複など）を指し示す。ある特定の実施形態では、プロファイル中の調整されたレベルを、コピー数の変動を表示するものとして、コピー数の変動についてのＰＡＶの値に従って同定することができる。例えば、所与のプロファイルについて、ＰＡＶは、ホモ接合性の重複では約−１であり、ヘテロ接合性の重複では約−０．５であり、ヘテロ接合性の欠失では約０．５であり、ホモ接合性の欠失では約１である。前出の例では、約−１で調整されるレベルは、例えば、ホモ接合性の重複として同定することができる。一部の実施形態では、１つまたは複数のコピー数の変動は、１つまたは複数の調整を含むプロファイルまたはレベルから決定することができる。
【０３３９】
ある特定の実施形態では、プロファイル内の調整されたレベルを比較する。一部の実施形態では、異常および誤差は、調整されたレベルを比較することにより確認する。例えば、プロファイル中の１つまたは複数の調整されたレベルについて比較し、特定のレベルを、異常または誤差として確認することができることが多い。一部の実施形態では、異常または誤差を、レベルを構成する１つまたは複数の部分内で確認する。異常または誤差は、同じレベル内で（例えば、プロファイル内で）確認することもでき、隣接する（ａｄｊａｃｅｎｔ、ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ、ａｄｊｏｉｎｉｎｇ、またはａｂｕｔｔｉｎｇ）部分を表示する１つまたは複数のレベルにおいて確認することもできる。一部の実施形態では、１つまたは複数の調整されたレベルは、隣接する（ａｄｊａｃｅｎｔ、ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ、ａｄｊｏｉｎｉｎｇ、またはａｂｕｔｔｉｎｇ）部分のレベルであり、ここで、１つまたは複数の調整されたレベルについて比較し、異常または誤差を確認する。異常または誤差は、プロファイル内またはレベル中のピークまたはディップである可能性があり、ここで、ピークまたはディップの原因は、既知または未知である。ある特定の実施形態では、調整されたレベルについて比較し、異常または誤差を確認し、ここで、異常または誤差は、確率誤差、系統誤差、偶然誤差、または使用者誤差に起因する。一部の実施形態では、調整されたレベルについて比較し、異常または誤差を、プロファイルから除外する。ある特定の実施形態では、調整されたレベルについて比較し、異常または誤差を調整する。
【０３４０】
レベルに基づく胎児フラクションの決定
一部の実施形態では、胎児フラクションを、母体および／または胎児のコピー数の変動を表示するものとして類別されたレベルに従って決定する。例えば、胎児フラクションの決定は、胎児フラクションを決定するために活用される、母体および／または胎児のコピー数の変動についての期待レベルの評価を含むことが多い。一部の実施形態では、胎児フラクションを、コピー数の変動を表示するものとして類別されたレベル（例えば、第１のレベル）について、同じ種類のコピー数の変動について決定された期待レベルの範囲に従って決定する。胎児フラクションは、期待レベルの範囲内にある観察レベルに従って決定し、これにより、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別することが多い。一部の実施形態では、胎児フラクションを、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別された観察レベル（例えば、第１のレベル）が、同じ母体および／または胎児のコピー数の変動について決定された期待レベルと異なる場合に決定する。
【０３４１】
一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）は、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、第１のレベルは、プロファイル中の第２のレベルと有意に異なる観察レベルおよび／または実験的に得られたレベルであり、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、第１のレベルは、平均レベル、平均値レベル、または合計レベルであり、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。ある特定の実施形態では、第１のレベルおよび第２のレベルは、観察レベルおよび／または実験的に得られたレベルであり、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。場合によって、第１のレベルは、第１の部分のセットについての正規化されたカウントを含み、第２のレベルは、第２の部分のセットについての正規化されたカウントを含み、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、第１のレベルの第１の部分のセットは、コピー数の変動（例えば、第１のレベルは、コピー数の変動を表示する）を含み、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、第１のレベルの第１の部分のセットは、ホモ接合性またはヘテロ接合性の母体のコピー数の変動を含み、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、プロファイルは、第１の部分のセットについての第１のレベルおよび第２の部分のセットについての第２のレベルを含み、第２の部分のセットは、実質的にコピー数の変動（例えば、母体のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、または母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動）を含まず、胎児フラクションを、第１のレベルに従って決定する。
【０３４２】
一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）は、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動に関して類別し、胎児フラクションを、第１のレベルおよび／またはコピー数の変動の期待レベルに従って決定する。一部の実施形態では、第１のレベルを、コピー数の変動についての期待レベルに従って、コピー数の変動に関して類別し、胎児フラクションを、第１のレベルと期待レベルとの差に従って決定する。ある特定の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）を、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、胎児フラクションを、第１のレベルとコピー数の変動の期待レベルとの差の２倍として決定する。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）を、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、第１のレベルを、期待レベルから減じ、これにより、差を提供し、胎児フラクションを、差の２倍として決定する。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）を、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、期待レベルを、第１のレベルから減じ、これにより、差を提供し、胎児フラクションを、差の２倍として決定する。
【０３４３】
胎児フラクションは、パーセントとして提示することが多い。例えば、胎児フラクションを、１００で除算することができ、これにより、パーセント値を提供する。例えば、母体のホモ接合性の重複を表示し、１５５のレベルである第１のレベルと、母体のホモ接合性の重複についての期待レベルであって、１５０のレベルである期待レベルとでは、胎児フラクションは、１０％（例えば、（胎児フラクション＝２×（１５５−１５０））として決定することができる。
【０３４４】
一部の実施形態では、胎児フラクションを、プロファイル中の２つまたはそれ超のレベルであって、コピー数の変動として類別されたレベルから決定する。例えば、場合によって、プロファイル中の２つまたはそれ超のレベル（例えば、２つまたはそれ超の第１のレベル）を、参照レベル（例えば、実質的にコピー数の変動を含まないレベルである、第２のレベル）と有意に異なるものとして同定し、２つまたはそれ超のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動を表示するものとして類別し、胎児フラクションを、２つまたはそれ超のレベルの各々から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションを、プロファイル中の約３つもしくはそれ超、約４つもしくはそれ超、約５つもしくはそれ超、約６つもしくはそれ超、約７つもしくはそれ超、約８つもしくはそれ超、または約９つもしくはそれ超の胎児フラクションの決定から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションを、プロファイル中の約１０もしくはそれ超、約２０もしくはそれ超、約３０もしくはそれ超、約４０もしくはそれ超、約５０もしくはそれ超、約６０もしくはそれ超、約７０もしくはそれ超、約８０もしくはそれ超、または約９０もしくはそれ超の胎児フラクションの決定から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションを、プロファイル中の約１００もしくはそれ超、約２００もしくはそれ超、約３００もしくはそれ超、約４００もしくはそれ超、約５００もしくはそれ超、約６００もしくはそれ超、約７００もしくはそれ超、約８００もしくはそれ超、約９００もしくはそれ超、または約１０００もしくはそれ超の胎児フラクションの決定から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションを、プロファイル中の約１０〜約１０００、約２０〜約９００、約３０〜約７００、約４０〜約６００、約５０〜約５００、約５０〜約４００、約５０〜約３００、約５０〜約２００、または約５０〜約１００の胎児フラクションの決定から決定する。
【０３４５】
一部の実施形態では、胎児フラクションを、プロファイル中の複数の胎児フラクションの決定の平均または平均値として決定する。ある特定の実施形態では、複数の胎児フラクションの決定から決定された胎児フラクションは、複数の胎児フラクションの決定の平均（例えば、平均、平均値、標準平均、中央値など）である。複数の胎児フラクションの決定から決定された胎児フラクションは、当技術分野で公知であるか、または本明細書で記載される適切な方法により決定される平均値であることが多い。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定の平均値は、重み付き平均値である。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定の平均値は、非重み付き平均値である。複数の胎児フラクションの決定から生成された平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定（すなわち、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定値）は、場合によって、不確定値（例えば、分散、標準偏差、ＭＡＤなど）と関連する。一部の実施形態では、複数の決定に由来する、平均値、中央値、または平均胎児フラクション値を決定する前に、１つまたは複数の逸脱した決定を除外する（本明細書でより詳細に記載される）。
【０３４６】
プロファイル中の一部の胎児フラクションの決定は、場合によって、全体的な胎児フラクションの決定（例えば、平均値または平均胎児フラクションの決定）に含まれない。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定を、プロファイル中の第１のレベル（例えば、第２のレベルと有意に異なる第１のレベル）から導出し、第１のレベルは、遺伝子の変動を指し示さない。例えば、プロファイル中のいくつかの第１のレベル（例えば、スパイクまたはディップ）は、異常または未知の原因から生成される。このような値からは、真のコピー数の変動から得られる他の胎児フラクションの決定から有意に異なる胎児フラクションの決定を生じることが多い。一部の実施形態では、プロファイル中の他の胎児フラクションの決定から有意に異なる胎児フラクションの決定を確認し、胎児フラクションの決定から除外する。例えば、異常なスパイクおよびディップから得られる一部の胎児フラクションの決定は、それらをプロファイル中の他の胎児フラクションの決定と比較することにより確認し、全体的な胎児フラクションの決定から排除する。
【０３４７】
一部の実施形態では、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なる、独立の胎児フラクションの決定は、確認され、認識され、かつ／または観察可能な差違である。ある特定の実施形態では、「有意に異なる」という用語は、「統計学的に異なる」および／または「統計学的な有意差」を意味し得る。「独立の」胎児フラクションの決定は、コピー数の変動として類別された特異的レベルから決定（例えば、一部の実施形態では、単一の決定）された胎児フラクションでありうる。任意の適切な閾または範囲を使用して、胎児フラクションの決定が、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なることを決定することができる。ある特定の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なり、決定は平均または平均値からの逸脱パーセントとして表すことができる。ある特定の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なり、約１０パーセントまたはそれ超異なる。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なり、約１５パーセントまたはそれ超異なる。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なり、約１５％〜約１００％またはそれ超異なる。
【０３４８】
ある特定の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値または平均胎児フラクションの決定と関連する複数の不確定値に従った、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なる。不確定値および定数ｎ（例えば、信頼区間）により、範囲（例えば、不確定カットオフ）を規定することが多い。例えば、場合によって、不確定値は、胎児フラクションの決定についての標準偏差（例えば、±５）であり、これに、定数ｎ（例えば、信頼区間）を乗じ、これにより、範囲または不確定カットオフ（例えば、５ｎ〜−５ｎ、場合によって、５シグマと称する）を規定する。一部の実施形態では、独立の胎児フラクションの決定は、不確定カットオフにより規定される範囲外にあり、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なると考えられる。例えば、平均を１０とし、不確定カットオフを３とすると、１３超かまたは７未満である独立の胎児フラクションは、有意に異なる。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なり、不確定値のｎ倍（例えば、ｎ×シグマ）を超えて異なり、ここで、ｎは、１、２、３、４、５、６、７、８、９、または１０にほぼ等しいか、またはそれ超である。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定は、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なり、不確定値のｎ倍（例えば、ｎ×シグマ）を超えて異なり、ここで、ｎは、１．１、１．２、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、または４．０にほぼ等しいか、またはそれ超である。
【０３４９】
一部の実施形態では、レベルは、胎児および／または母体の微小倍数性を表示する。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）は、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルは、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別され、第１のレベルおよび／または第２のレベルは、胎児の微小倍数性および／または母体の微小倍数性を表示する。ある特定の実施形態では、第１のレベルは、胎児の微小倍数性を表示し、一部の実施形態では、第１のレベルは、母体の微小倍数性を表示する。第１のレベルは、胎児の微小倍数性および母体の微小倍数性を表示することが多い。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）は、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルは、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別され、第１のレベルは、胎児および／または母体の微小倍数性を表示し、胎児フラクションは、胎児および／または母体の微小倍数性に従って決定される。場合によって、第１のレベルは、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別され、第１のレベルは、胎児の微小倍数性を表示し、胎児フラクションは、胎児の微小倍数性に従って決定される。一部の実施形態では、第１のレベルは、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別され、第１のレベルは、母体の微小倍数性を表示し、胎児フラクションは、母体の微小倍数性に従って決定される。一部の実施形態では、第１のレベルは、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別され、第１のレベルは、母体および胎児の微小倍数性を表示し、胎児フラクションは、母体および胎児の微小倍数性に従って決定される。
【０３５０】
一部の実施形態では、胎児フラクションの決定は、胎児および／または母体の微小倍数性を決定することを含む。一部の実施形態では、レベル（例えば、第１のレベル、観察レベル）は、第２のレベルと有意に異なり、第１のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、胎児および／または母体の微小倍数性を、第１のレベルおよび／または第２のレベルに従って決定し、胎児フラクションを決定する。一部の実施形態では、第１のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、胎児の微小倍数性を、第１のレベルおよび／または第２のレベルに従って決定し、胎児フラクションを、胎児の微小倍数性に従って決定する。ある特定の実施形態では、第１のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、母体の微小倍数性を、第１のレベルおよび／または第２のレベルに従って決定し、胎児フラクションを、母体の微小倍数性に従って決定する。一部の実施形態では、第１のレベルを、母体および／または胎児のコピー数の変動として類別し、母体および胎児の微小倍数性を、第１のレベルおよび／または第２のレベルに従って決定し、胎児フラクションを、母体および胎児の微小倍数性に従って決定する。
【０３５１】
胎児フラクションは、所与のレベルについて、またはコピー数の変動として類別されたレベルについて、母親の微小倍数性が、胎児の微小倍数性と異なる（例えば、胎児の微小倍数性と同じではない）場合に決定することが多い。一部の実施形態では、胎児フラクションは、母親が、重複についてホモ接合性（例えば、２の微小倍数性）であり、胎児が、同じ重複についてヘテロ接合性（例えば、１．５の微小倍数性）である場合に決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションは、母親が、重複についてヘテロ接合性（例えば、１．５の微小倍数性）であり、胎児が、同じ重複についてホモ接合性（例えば、２の微小倍数性）であるか、または胎児において重複が存在しない（例えば、１の微小倍数性）場合に決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションは、母親が、欠失についてホモ接合性（例えば、０の微小倍数性）であり、胎児が、同じ欠失についてヘテロ接合性（例えば、０．５の微小倍数性）である場合に決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションは、母親が、欠失についてヘテロ接合性（例えば、０．５の微小倍数性）であり、胎児が、同じ欠失についてホモ接合性（例えば、０の微小倍数性）であるか、または胎児において欠失が存在しない（例えば、１の微小倍数性）場合に決定する。
【０３５２】
ある特定の実施形態では、母親の微小倍数性が、コピー数の変動として確認された所与のレベルについて、胎児の微小倍数性と同じである（例えば、同じとして確認された）場合は、胎児フラクションを決定することができない。一部の実施形態では、例えば、母親および胎児の両方が、同じコピー数のコピー数の変動を保有する場合の所与のレベルについて、胎児フラクションは決定されない。例えば、母親および胎児の両方が、同じ欠失についてホモ接合性であるか、または同じ重複についてホモ接合性である場合は、胎児フラクションを、コピー数の変動として類別されたレベルについて決定することができない。ある特定の実施形態では、母親および胎児の両方が、同じ欠失についてヘテロ接合性であるか、または同じ重複についてヘテロ接合性である場合は、胎児フラクションを、コピー数の変動として類別されたレベルについて決定することができない。複数の胎児フラクションの決定を試料について行う実施形態では、平均値、中央値、または平均の値から有意に逸脱する決定は、母体の倍数性が、胎児の倍数性に等しいコピー数の変動の結果として得られる場合があり、このような決定は、検討事項から除外することができる。
【０３５３】
一部の実施形態では、母体のコピー数の変動および胎児のコピー数の変動の微小倍数性は未知である。一部の実施形態では、コピー数の変動についての、胎児の微小倍数性および／または母体の微小倍数性の決定がなされない場合は、胎児フラクションを生成し、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と比較する。コピー数の変動についての胎児フラクションの決定であって、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なる決定は、場合によって、母親および胎児の微小倍数性が、コピー数の変動について同じであるためである。胎児フラクションの決定であって、平均値、中央値、または平均胎児フラクションの決定と有意に異なる決定は、差違の発生源または原因に関わらず、全体的な胎児フラクションの決定から排除することが多い。一部の実施形態では、母親および／または胎児の微小倍数性を、当技術分野で公知の方法（例えば、標的化配列決定法）により決定および／または確かめる。
【０３５４】
胎児の倍数性
一部の実施形態では、胎児の倍数性の決定を使用して、一部分、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性、トリソミー）の存在または非存在の決定を行う。胎児の倍数性は、一部分、本明細書で記載される方法を含む、胎児フラクションの決定の適切な方法により決定された胎児フラクションの尺度から決定することができる。一部の実施形態では、胎児の倍数性を、胎児フラクションの決定および等式（８）、（２０）、（２１）、またはこれらの変化形もしくは派生形に従って決定する（実施例２）。一部の実施形態では、胎児の倍数性を、下記に記載される方法により決定する。一部の実施形態では、下記に記載される各方法は、複数の試料について、ゲノムの部分（すなわち、部分ｉ）について決定された計算参照カウントＦｉ（場合によって、ｆｉとしても表示される）を必要とし、ここで、ゲノムの部分ｉについての胎児の倍数性は、正倍数性である。一部の実施形態では、不確定値（例えば、標準偏差、σ）を、参照カウントｆｉについて決定する。一部の実施形態では、参照カウントｆｉ、不確定値、試験試料カウントおよび／または測定された胎児フラクション（Ｆ）を、下記に記載される方法に従って、胎児の倍数性を決定するのに使用する。一部の実施形態では、参照カウント（例えば、平均、平均値、または中央値による参照カウント）を、本明細書で記載される方法（例えば、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形最小二乗回帰および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭおよび／またはこれらの組合せ）により正規化する。一部の実施形態では、参照カウントを、ＰＥＲＵＮにより正規化する場合、正倍数体であるゲノムのセグメントの参照カウントは、１に等しい。一部の実施形態では、ゲノムの部分またはセグメントについての参照カウント（例えば、正倍数体であることが既知の胎児についての）および試験試料のカウントの両方を、ＰＥＲＵＮにより正規化し、参照カウントは、１に等しい。同様に、一部の実施形態では、カウントを、参照カウントの中央値により正規化する（すなわち、参照カウントの中央値で除算する）場合も、正倍数体であるゲノムの部分またはセグメントの参照カウントは、１に等しい。例えば、一部の実施形態では、ゲノムの部分またはセグメントについての、参照カウント（例えば、正倍数体である胎児についての）および試験試料のカウントの両方を、中央値参照カウントにより正規化し、正規化された参照カウントは、１に等しく、試験試料カウントは、中央値参照カウントにより正規化する（例えば、中央値参照カウントで除算する）。一部の実施形態では、ゲノムの部分またはセグメントについての、参照カウント（例えば、正倍数体である胎児についての）および試験試料のカウントの両方を、ＧＣＲＭ、ＧＣ、ＲＭ、または適切な方法により正規化する。一部の実施形態では、参照カウントは、平均、平均値、または中央値による参照カウントである。参照カウントは、部分についての正規化されたカウント（例えば、正規化されたゲノム区分のレベル）であることが多い。一部の実施形態では、参照カウントおよび試験試料についてのカウントは、未加工のカウ��トである。一部の実施形態では、参照カウントを、平均、平均値、または中央値によるカウントプロファイルから決定する。一部の実施形態では、参照カウントは、計算されたゲノム区分のレベルである。一部の実施形態では、参照試料の参照カウントおよび試験試料のカウント（例えば、患者試料、例えば、ｙｉ）を、同じ方法または処理により正規化する。
【０３５５】
一部の実施形態では、胎児フラクション（Ｆ）の測定値を決定する。次いで、この胎児フラクション値を、等式（８）、これらの派生形、または変化形に従って胎児の倍数性を決定するのに使用する。一部の実施形態では、胎児が正倍数体であれば負の値となり、胎児が正倍数体でなければ正の値となる。一部の実施形態では、負の値は、胎児が、検討されるゲノムのセグメントについて正倍数体であることを指し示す。ある特定の実施形態では、負ではない値は、胎児が、異数性（例えば、重複）を含むことを指し示す。ある特定の実施形態では、負ではない値は、胎児が、トリソミーを含むことを指し示す。ある特定の実施形態では、任意の正の値は、胎児が、異数性（例えば、トリソミー、重複）を含むことを指し示す。
【０３５６】
一部の実施形態では、残差平方和を決定する。例えば、残差平方和を表示する等式であって、等式（８）から導出された等式を、等式（１８）に例示する。一部の実施形態では、残差平方和を、等式（８）から、１の値へと設定した倍数性値Ｘ（等式（９）を参照されたい）および３／２の値へと設定した倍数性値（等式（１３）を参照されたい）について決定する。一部の実施形態では、残差平方和（等式（９）および（１３））を、ゲノムまたは染色体のセグメントについて（例えば、ゲノムのセグメント中の参照ゲノムの部分ｉ全てについて）決定する。例えば、残差平方和（例えば、等式（９）および（１３））を、第２１染色体、第１３染色体、第１８染色体、またはこれらの部分について決定することができる。一部の実施形態では、胎児の倍数性状態を決定するために、等式（１３）の結果を、等式（９）から減じて、値ファイ（例えば、等式（１４）を参照されたい）に到達する。ある特定の実施形態では、値ファイの符号（すなわち、正または負）により、胎児の異数性の存在または非存在を決定する。ある特定の実施形態では、負であるファイの値（例えば、等式（１４）に由来する）は、異数性の非存在を指し示し（例えば、胎児は、参照ゲノムの部分ｉについて正倍数体であり）、負ではないファイの値は、異数性の存在（例えば、トリソミー）を指し示す。
【０３５７】
一部の実施形態では、参照カウントｆｉ、参照カウントについての不確定値σ、および／または測定された胎児フラクション（Ｆ）を、等式（９）および（１３）において使用して、参照ゲノムの部分ｉの全ての合計についての残差平方和を決定する。一部の実施形態では、参照カウントｆｉ、参照カウントについての不確定値σ、および／または測定された胎児フラクション（Ｆ）を、等式（９）および（１３）において使用して、胎児の倍数性を決定する。一部の実施形態では、試験試料についての、部分ｉについてのｙｉにより表示されるカウント（例えば、正規化されたカウント、例えば、計算されたゲノム区分のレベル）を使用して、部分ｉについての胎児の倍数性状態を決定する。例えば、ある特定の実施形態では、ゲノムのセグメントについての倍数性状態を、試験試料について決定された参照カウントｆｉ、不確定値（例えば、参照カウントに由来する）、胎児フラクション（Ｆ）、および試験試料について決定されたカウントｙｉに従って決定し、ここで、倍数性状態は、等式（１４）、またはこれらの派生形もしくは変化形に従って決定する。一部の実施形態では、カウントｙｉおよび／または参照カウントを、本明細書で記載される方法（例えば、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形最小二乗回帰および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭ、およびこれらの組合せ）により正規化する。一部の実施形態では、ゲノムまたは染色体の部分またはセグメントについての胎児の倍数性状態（例えば、正倍数体、異数体、トリソミー）を、上記および実施例の節で記載される非限定的な例により決定する。
【０３５８】
一部の実施形態では、胎児フラクションを、試験試料から決定し、カウントｙを、試験試料について決定し、これらの両方を使用して、胎児についての倍数性を、試験試料から決定する。本明細書で記載される方法についてのある特定の実施形態では、Ｘにより表示された胎児の倍数性値は、一定値または仮定値ではない。本明細書で記載される方法についてのある特定の実施形態では、胎児フラクションＦは、一定である。一部の実施形態では、倍数性（例えば、倍数性値）を、ゲノムの部分またはセグメントについて、等式（２０）または（２１）に従って決定する（実施例２）。この方法についての一部の実施形態では、倍数性値を決定し、ここで、値は、１、３／２、または５／４に近い。一部の実施形態では、約１の倍数性値は、正倍数体の胎児を指し示し、約３／２の値は、胎児のトリソミーを指し示し、双子の場合は、約５／４の値は、検討されるゲノムの部分またはセグメントについて、一方の胎児が、トリソミーを含み、他方の胎児が正倍数体であることを指し示す。胎児の倍数性の決定から、胎児の異数性の存在または非存在を決定することに関するさらなる情報については、下記の別の節で論じる。
【０３５９】
一部の実施形態では、その決定値で一定の胎児フラクションを決定し、胎児の倍数性を、回帰から決定する。任意の適切な回帰であって、その非限定的な例が、線形回帰、非線形回帰（例えば、多項式回帰）などを含む、任意の適切な回帰を活用することができる。一部の実施形態では、線形回帰を、等式（８）、（２０）、（２１）、および／またはこれらの派生形もしくは変化形に従って使用する。一部の実施形態では、線形回帰は、等式（８）、（２０）、（２１）、および／またはこれらの派生形もしくは変化形から導出される残差平方和に従って使用する。一部の実施形態では、胎児の倍数性を、等式（８）、（２０）、（２１）、および／またはこれらの派生形もしくは変化形に従って決定し、回帰は使用しない。一部の実施形態では、胎児の倍数性を、等式（８）、（２０）、（２１）、および／またはこれらの派生形もしくは変化形から導出される残差平方和に従って、参照ゲノムの複数の部分ｉについて決定し、回帰は使用しない。等式の派生形とは、等式の数学的証明から得られる、等式の任意の変化形である。
【０３６０】
一部の実施形態では、参照カウントｆｉ（本明細書で既に記載した）、不確定値σ、および／または測定された胎児フラクション（Ｆ）を、等式（２０）および（２１）で使用して、胎児の倍数性を決定する。一部の実施形態では、参照カウントｆｉ、不確定値σ、および／または測定された胎児フラクション（Ｆ）を、等式（２０）または（２１）で使用して、胎児の倍数性Ｘを、部分ｉについて、または参照ゲノムの複数の部分ｉの合計について（例えば、染色体またはそのセグメントについての、参照ゲノムの部分ｉの全ての合計について）決定する。一部の実施形態では、試験試料の部分ｉについて、ｙｉにより表示されるカウント（例えば、正規化されたカウント、計算されたゲノム区分のレベル）を、参照ゲノムの複数の部分ｉにより表示されるゲノムのセグメントについての、胎児の倍数性を決定するのに使用する。例えば、ある特定の実施形態では、ゲノムのセグメントについての倍数性Ｘを、試験試料について決定された参照カウントｆｉ、不確定値、胎児フラクション（Ｆ）、および試験試料について決定されたカウントｙｉに従って決定し、ここで、倍数性を、等式（２０）、（２１）、またはこれらの派生形もしくは変化形に従って決定する。一部の実施形態では、カウントｙｉおよび／または参照カウントを、本明細書で記載される方法（例えば、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形最小二乗回帰および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭ、およびこれらの組合せ）により正規化する。一部の実施形態では、カウントｙｉおよび／または参照カウントを、同じ方法（例えば、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形最小二乗回帰および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭ、本明細書で記載される方法またはこれらの組合せ）により正規化および／または処理する。一部の実施形態では、カウントｙｉおよびｆｉは、ゲノムまたは染色体の同じ部分またはセグメントへとマッピングしたカウントである。
【０３６１】
不確定値σは、その非限定的な例が、標準偏差、標準誤差、計算された分散、ｐ値、および／または平均絶対偏差（ＭＡＤ）を含む、適切な誤差の尺度でありうる。不確定値σは、その非限定的な例が、Ｚスコア、Ｚ値、ｔ値、ｐ値、交差検証誤差、ゲノム区分のレベル、計算されたゲノム区分のレベル、レベル、カウントなど、またはこれらの組合せを含む、任意の適切な測定値について決定することができる。一部の実施形態では、σを、１の値に設定する。一部の実施形態では、σを、１の値に設定しない。一部の実施形態では、σの値を推定し、場合によって、測定および／または計算する。
【０３６２】
一部の実施形態では、Ｍｉとは、ゲノムの部分ｉについての母親の倍数性（すなわち、母体の倍数性）である。一部の実施形態では、Ｍｉを、ｙｉを決定する同じ患者（例えば、同じ試験試料）について決定する。一部の実施形態では、母体の倍数性Ｍｉは、既知であるか、または本明細書で記載される方法に従って決定する。一部の実施形態では、穴埋めの前に、または穴埋めの後で（例えば、レベルの調整を施した後で）、母体の倍数性を決定する。ある特定の実施形態では、Ｍｉを、プロファイルの視覚化から推定または決定する。一部の実施形態では、母体の倍数性Ｍｉは、既知ではない。一部の実施形態では、母体の倍数性Ｍｉを、仮定する。例えば、一部の実施形態では、母親が、評価されるゲノムのセグメントに欠失および／または重複を有さないことが仮定されるかまたは既知である。一部の実施形態では、母体の倍数性が１であることが仮定されるかまたは既知である。一部の実施形態では、穴埋めの後で（例えば、レベルの調整を施した後で）、母体の倍数性を１の値に設定する。一部の実施形態では、母体の倍数性を無視し、１の値に設定する。一部の実施形態では、母親が、評価されるゲノムのセグメントに欠失および／または重複を有さないと仮定して、等式（２１）を、等式（２０）から導出する。
【０３６３】
一部の実施形態では、胎児の倍数性を決定するための方法は、妊娠中の雌から得られた試験試料についての核酸配列の読取りに従った方法である。一部の実施形態では、配列の読取りは、試料（例えば、試験試料）に由来する循環無細胞核酸についての読取りである。一部の実施形態では、胎児の倍数性を決定するための方法は、参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りのカウントを得るステップを含む。一部の実施形態では、配列の読取りを、参照ゲノムの部分のサブセットへとマッピングする。一部の実施形態では、胎児の倍数性の決定は、胎児フラクションを決定することを含む。一部の実施形態では、胎児の倍数性の決定は、ゲノム区分のレベルの計算または決定を含む。ある特定の実施形態では、胎児の倍数性の決定は、胎児フラクションの決定およびゲノム区分のレベルの計算または決定を含む。一部の実施形態では、胎児フラクションおよび計算されたゲノム区分のレベルは、同じ試験試料（例えば、試験試料の同じ部分）から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションおよび計算されたゲノム区分のレベルは、同じ試験試料（例えば、試験試料の同じ部分）から得られる同じ読取りから決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションおよび計算されたゲノム区分のレベルは、同じ配列決定の実行および／または同じフローセルから得られる同じ読取りから決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションおよび計算されたゲノム区分のレベルは、同じ器具および／または機器（例えば、配列決定装置、フローセルなど）により決定する。
【０３６４】
一部の実施形態では、胎児の倍数性を決定するための方法を、胎児フラクションの決定および正規化されたカウント（例えば、計算されたゲノム区分のレベル）に従って決定し、ここで、胎児フラクションの決定および正規化されたカウント（例えば、計算されたゲノム区分のレベル）は、試験試料の異なる一部分（例えば、異なるアリコート、または、例えば、同じ被験体もしくは患者からほぼ同時に採取された異なる試験試料）から決定する。例えば、場合によって、胎児フラクションを、試験試料の第１の一部分から決定し、正規化されたカウントおよび／またはゲノム区分のレベルは、試験試料の第２の部分から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションおよび計算されたゲノム区分のレベルは、同じ被験体（例えば、患者）から採取される、異なる試験試料（例えば、試験試料の異なる一部分）から決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションおよび計算されたゲノム区分のレベルは、異なる時点において得られた読取りから決定する。一部の実施形態では、胎児フラクションの決定および正規化されたカウント（例えば、計算されたゲノム区分のレベル）は、異なる器具および／または異なる機器（例えば、配列決定装置、フローセルなど）により決定する。
【０３６５】
決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析の特徴
一部の実施形態では、アウトカムの決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）（例えば、判定を下すこと）または染色体異数性、微小重複、もしくは微小欠失の存在もしくは非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）は、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析に従って下す。例えば、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、場合によって、１つまたは複数の結果、結果の評価、ならびに決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）の結果、評価、および／または可能な帰結に基づく一連の決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）をもたらし、処理のいくつかの岐路であって、最終決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）が下される岐路で終結する、１つまたは複数の方法の適用を含む。一部の実施形態では、決定分析は、決定木である。一部の実施形態では、決定分析は、１つまたは複数の処理（例えば、処理ステップ、例えば、アルゴリズム）の協調的な使用を含む。決定分析は、関係者、システム、装置、ソフトウェア（例えば、モジュール）、コンピュータ、プロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）など、またはこれらの組合せにより実施することができる。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、胎児における染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在または非存在を決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）方法であって、決定分析を活用しない（例えば、決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を正規化されたカウントから直接下す）場合と比較して、偽陰性の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）が低減され、偽陽性の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）が低減された方法を含む。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、１つまたは複数の微小重複または微小欠失と関連する状態の存在または非存在を決定すること（ｄｅｔｅｍｉｎｉｎｇ）を含む。例えば、一部の実施形態では、決定分析は、被験体に由来する試験試料についての、ディジョージ症候群と関連する１つまたは複数の遺伝子の変動の存在または非存在を決定することを含む。一部の実施形態では、決定分析は、被験体に由来する試験試料についての、ディジョージ症候群の存在または非存在を決定することを含む。
【０３６６】
一部の実施形態では、決定分析は、ゲノムまたはゲノムのセグメント（例えば、染色体またはその一部）についてのプロファイルを生成することを含む。プロファイルは、公知であるかまたは本明細書で記載され、参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りのカウントを得るステップ、カウントを正規化するステップ、レベルを正規化するステップ、穴埋めするステップなど、またはこれらの組合せを含むことが多い、任意の適切な方法により生成することができる。参照ゲノムへとマッピングした配列の読取りのカウントを得るステップは、試料を得る（例えば、妊娠中の雌被験体から）こと、試料に由来する核酸（例えば、循環無細胞核酸）の配列決定、配列の読取りを得ること、配列の読取りを参照ゲノムの部分へとマッピングすることなど、およびこれらの組合せを含みうる。一部の実施形態では、プロファイルの生成は、参照ゲノムの部分へとマッピングしたカウントを正規化し、これにより、計算されたゲノム区分のレベルを提示することを含む。
【０３６７】
一部の実施形態では、決定分析は、セグメント化することを含む。一部の実施形態では、セグメント化することにより、プロファイルを改変および／または変換し、これにより、プロファイルの１つまたは複数の分解レンダリングを提示する。セグメント化処理にかけられたプロファイルは、参照ゲノム内またはこれらの部分（例えば、常染色体および性染色体）中の部分（例えば、ビン）へとマッピングした正規化されたカウントのプロファイルであることが多い。本明細書で対処される通り、１つまたは複数の適切な正規化処理（例えば、ＰＥＲＵＮ、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ、主成分正規化（ＣｈＡＩ）、またはこれらの組合せ）により、部分へとマッピングした未加工のカウントを正規化して、決定分析の一部としてセグメント化されたプロファイルを生成することができる。プロファイルの分解レンダリングは、プロファイルの変換であることが多い。プロファイルの分解レンダリングは、場合によって、プロファイルの、ゲノム、染色体またはそのセグメントの表示への変換である。
【０３６８】
ある特定の実施形態では、セグメント化のために活用されるセグメント化処理により、プロファイル中の１つまたは複数のレベルであって、プロファイル中の１つまたは複数の他のレベルと異なる（例えば、実質的または有意に異なる）レベルを位置特定および同定する。本明細書では、プロファイル内でセグメント化処理に従って同定されるレベルであって、プロファイル中の別のレベルと異なり、プロファイル中の別のレベルと異なるエッジを有するレベルを、ウェーブレットと称し、より一般に、個別セグメントについてのレベルと称する。セグメント化処理により、正規化されたカウントまたは正規化されたレベルのプロファイルから、１つまたは複数の個別セグメントまたはウェーブレットを同定しうる、分解レンダリングを生成することができる。個別セグメントは一般に、セグメント化されるもの（例えば、染色体、染色体（複数）、常染色体）より少数の部分（例えば、ビン）をカバーする。
【０３６９】
一部の実施形態では、セグメント化することにより、プロファイル中の個別セグメントおよびウェーブレットのエッジを位置特定および同定する。ある特定の実施形態では、１つまたは複数の個別セグメントのエッジおよび１つまたは複数のウェーブレットのエッジの一方または両方を同定する。例えば、セグメント化処理により、プロファイル中の個別セグメントまたはウェーブレットの右エッジおよび／または左エッジの位置（例えば、ゲノム座標、例えば、部分の位置）を同定することができる。個別セグメントまたはウェーブレットは、２つのエッジを含むことが多い。例えば、個別セグメントまたはウェーブレットは、左エッジおよび右エッジを含みうる。一部の実施形態では、表示または図示に応じて、左エッジは、５’−エッジであることが可能であり、右エッジは、プロファイル中の核酸セグメントの３’−エッジでありうる。一部の実施形態では、左エッジは、３’−エッジであることが可能であり、右エッジは、プロファイル中の核酸セグメントの５’−エッジでありうる。プロファイルのエッジは、セグメント化の前に既知であることが多く、したがって、一部の実施形態では、プロファイルのエッジにより、レベルのどのエッジが、５’−エッジであり、どのエッジが３’−エッジであるのかを決定する。一部の実施形態では、プロファイルのエッジおよび／または個別セグメント（例えば、ウェーブレット）の一方または両方は、染色体のエッジである。
【０３７０】
一部の実施形態では、個別セグメントまたはウェーブレットのエッジを、参照試料（例えば、参照プロファイル）について生成された分解レンダリングに従って決定する。一部の実施形態では、ヌルエッジの高さの分布を、参照プロファイル（例えば、染色体またはそのセグメントのプロファイル）の分解レンダリングに従って決定する（例えば、図３を参照されたい）。ある特定の実施形態では、プロファイル中の個別セグメントまたはウェーブレットのエッジを、個別セグメントまたはウェーブレットのレベルが、ヌルエッジの高さの分布の外側にある場合に同定する。一部の実施形態では、プロファイル中の個別セグメントまたはウェーブレットのエッジを、参照プロファイルについての分解レンダリングに従って計算されたＺスコアに従って同定する。
【０３７１】
場合によって、セグメント化することにより、プロファイル中の、２つまたはそれ超の個別セグメントまたはウェーブレット（例えば、２つまたはそれ超の断片化レベル、２つまたはそれ超の断片化セグメント）を生成する。一部の実施形態では、セグメント化処理から導出された分解レンダリングは、過剰セグメント化または断片化されており、複数の個別セグメントまたはウェーブレットを含む。場合によって、セグメント化することにより生成される個別セグメントまたはウェーブレットは、実質的に異なり、場合によって、セグメント化することにより生成される個別セグメントまたはウェーブレットは、実質的に同様である。実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレット（例えば、実質的に同様なレベル）とは、各々が、所定の不確定性のレベル未満異なるゲノム区分のレベル（例えば、レベル）を有する、セグメント化されたプロファイル中の、２つまたはそれ超の隣接する個別セグメントまたはウェーブレットを指すことが多い。一部の実施形態では、実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレットとは、互いと隣接し、介在セグメントまたは介在ウェーブレットで隔てられていない。一部の実施形態では、実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレットは、１つまたは複数の小型のセグメントまたはウェーブレットで隔てられている。一部の実施形態では、実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレットは、約１つ〜約２０、約１つ〜約１５、約１つ〜約１０、または約１つ〜約５つの部分（例えば、ビン）で隔てられており、ここで、介在部分のうちの１つまたは複数のレベルは、実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレットの各々のレベルと有意に異なる。一部の実施形態では、実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレットのレベルは、不確定性のレベルの約３倍未満、約２倍未満、約１倍未満、または約０．５倍未満異なる。一部の実施形態では、実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレットは、３  ＭＡＤ未満（例えば、３シグマ未満）、２  ＭＡＤ未満、１  ＭＡＤ未満、または約０．５  ＭＡＤ未満異なる中央値ゲノム区分のレベルを含み、ここで、ＭＡＤは、セグメントまたはウェーブレットの各々の中央値ゲノム区分のレベルから計算する。一部の実施形態では、実質的に異なる個別セグメントまたはウェーブレットは、隣接しないか、または１０またはそれ超、１５またはそれ超、もしくは２０またはそれ超の部分で隔てられている。実質的に異なる個別セグメントまたはウェーブレットのレベルは一般に、実質的に異なる。ある特定の実施形態では、実質的に異なる個別セグメントまたはウェーブレットは、不確定性のレベルの約２．５倍超、約３倍超、約４倍超、約５倍超、約６倍超異なるレベルを含む。一部の実施形態では、実質的に異なる個別セグメントまたはウェーブレットは、２．５  ＭＡＤ超（例えば、２．５シグマ超）、３  ＭＡＤ超、４  ＭＡＤ超、約５  ＭＡＤ超、または約６  ＭＡＤ超異なる中央値ゲノム区分のレベルを含み、ここで、ＭＡＤは、個別セグメントまたはウェーブレットの各々の中央値ゲノム区分のレベルから計算する。
【０３７２】
一部の実施形態では、セグメント化処理は、プロファイル内またはそのセグメント中の１つまたは複数の個別セグメントまたはウェーブレット（例えば、レベル）についての、レベル（例えば、定量的値、例えば、平均値または中央値レベル）、不確定性のレベル（例えば、不確定値）、Ｚスコア、Ｚ値、ｐ値など、またはこれらの組合せの決定（例えば、計算）を含む。一部の実施形態では、レベル（例えば、定量的値、例えば、平均値または中央値レベル）、不確定性のレベル（例えば、不確定値）、Ｚスコア、Ｚ値、ｐ値など、またはこれらの組合せを、個別セグメントまたはウェーブレットについて決定する（例えば、計算する）。
【０３７３】
一部の実施形態では、セグメント化を、１つの処理または複数の下位処理であって、その非限定的な例が、分解生成処理（例えば、ウェーブレット分解生成処理）、閾化、レベル化、スムージングなど、またはこれらの組合せを含む下位処理を含む処理により達成する。閾化、レベル化、スムージングなどは、分解生成処理と共に実施することができ、ウェーブレット分解レンダリング処理に言及する、本明細書の下記で記載される。
【０３７４】
ウェーブレットセグメンテーション処理
一部の実施形態では、セグメント化を、ウェーブレット分解生成処理に従って実施する。一部の実施形態では、セグメント化を、２つまたはそれ超のウェーブレット分解生成処理に従って実施する。一部の実施形態では、ウェーブレット分解生成処理により、プロファイル中の１つまたは複数のウェーブレットを同定し、プロファイルの分解レンダリングを提示する。
【０３７５】
セグメント化は、本明細書で記載されるかまたは当技術分野で公知である、任意の適切なウェーブレット分解生成処理により、完全にまたは一部分実施することができる。ウェーブレット分解生成処理の非限定的な例は、ハールウェーブレットセグメンテーション（Haar,  Alfred（１９１０年）、「Zur  Theorie  der  orthogonalen  Funktionensysteme」、Mathematische  Annalen、６９巻（３号）：３３１〜３７１頁；Nason,  G.P.（２００８年）、「Wavelet  methods  in  Statistics」、R.  Springer、New  York.）（例えば、ＷａｖｅＴｈｒｅｓｈ）であるＷａｖｅｔｈｒｅｓｈ、適切なバイナリ再帰的セグメンテーション処理であるサーキュラーバイナリセグメンテーション（ＣＢＳ）（Olshen,  AB、Venkatraman,  ES、Lucito,  R、Wigler,  M（２００４年）、「Circular  binary  segmentation  for  the  analysis  of  array-based  DNA  copy  number  data」、Biostatistics、５巻、４号：５５７〜７２頁；Venkatraman,  ES、Olshen,  AB（２００７年）、「A  faster  circular  binary  segmentation  algorithm  for  the  analysis  of  array  CGH  data」、Bioinformatics、２３巻、６号：６５７〜６３頁）、ＭＯＤＷＴ（Ｍａｘｉｍａｌ  Ｏｖｅｒｌａｐ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）（L.  Hsu、S.  Self、D.  Grove、T.  Randolph、K.  Wang、J.  Delrow、L.  Loo、およびP.  Porter、「Denoising  array-based  comparative  genomic  hybridization  data  using  wavelets」、Biostatistics（Oxford、England）、６巻、２号、２１１〜２２６頁、２００５年）、定常ウェーブレット（ＳＷＴ）（Y.  WangおよびS.  Wang、「A  novel  stationary  wavelet  denoising  algorithm  for  array-based  DNA  copy  number  data」、International  Journal  of  Bioinformatics  Research  and  Applications、３巻、２号、２０６〜２２２頁、２００７年）、双対木複素ウェーブレット変換（ＤＴＣＷＴ）（Nha,  N.、H.  Heng、S.  Oraintara、およびW.  Yuhang（２００７年）、「Denoising  of  Array-Based  DNA  Copy  Number  Data  Using  The  Dual-tree  Complex  Wavelet  Transform」、１３７〜１４４頁）、最大エントロピーセグメンテーション（maximum  entropy  segmentation）、エッジ検出カーネルによるコンボリューション（convolution  with  edge  detection  kernel）、ジェンセンシャノンダイバージェンス（Jensen  Shannon  Divergence）、カルバックライブラーダイバージェンス（Kullback-Leibler  divergence）、バイナリ再帰的セグメンテーション（Binary  Recursive  Segmentation）、フーリエ変換など、またはこれらの組合せを含む。
【０３７６】
ウェーブレット分解生成処理は、その非限定的な例が、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｏｒａｃｌｅ、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、Ｕｂｕｎｔｕ、ＡｃｔｉｏｎＳｃｒｉｐｔ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｈａｓｋｅｌｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、ＳＱＬ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、ＣＯＢＯＬ、Ｆｏｒｔｒａｎ、ＵＭＬ、ＨＴＭＬ（例えば、ＰＨＰによる）、ＰＧＰ、Ｇ、Ｒ、Ｓなど、またはこれらの組合せを含む、適切な言語（例えば、当技術分野で公知のコンピュータプログラミング言語）および／またはオペレーティングシステムで書かれた適切なソフトウェア、モジュール、および／またはコードにより表示または実施することができる。一部の実施形態では、適するウェーブレット分解生成処理を、ＳコードもしくはＲコードまたはパッケージ（例えば、Ｒパッケージ）で表示する。ＣＲＡＮまたはＣＲＡＮミラーサイト（例えば、Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ  Ｒ  Ａｒｃｈｉｖｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＣＲＡＮ）；インターネットＵＲＬ：cran.us.r-project.org）からのダウンロードのためには、ウェーブレット分解生成処理のためのＲ、Ｒソースコード、Ｒプログラム、Ｒパッケージ、およびＲドキュメンテーションが利用可能である。ＣＲＡＮは、世界中のＲのためのコードおよびドキュメンテーションの、同一の最新バージョンを保存する、ｆｔｐサーバーおよびウェブサーバーのネットワークである。例えば、ＷａｖｅＴｈｒｅｓｈ（WaveThresh:  Wavelets  statistics  and  transforms；インターネットＵＲＬ：cran.r-project.org/web/packages/wavethresh/index.html）およびＷａｖｅＴｈｒｅｓｈについての詳細な記載（「ＷａｖｅＴｈｒｅｓｈ」パッケージ；インターネットＵＲＬ：cran.r-project.org/web/package/wavethresh/wavethresh.pdf）が、ダウンロードのために利用可能でありうる。一部の実施形態では、ウェーブレット分解生成処理のためのＲコード（例えば、最大エントロピーセグメンテーション）については、実施例４で記載する。ＣＢＳ法のためのＲコードの例は、ダウンロードすることができる（例えば、ＤＮＡｃｏｐｙ；インターネットＵＲＬ：bioconductor.org/packages/2.12/bioc/html/DNAcopy.htmlまたは「ＤＮＡｃｏｐｙ」パッケージ；インターネットＵＲＬ：bioconductor.org/packages/release/bioc/manuals/DNAcopy/man/DNAcopy.pdf）。
【０３７７】
一部の実施形態では、ウェーブレット分解生成処理（例えば、ハールウェーブレットセグメンテーション、例えば、ＷａｖｅＴｈｒｅｓｈ）は、閾化を含む。一部の実施形態では、閾化により、シグナルをノイズから識別する。ある特定の実施形態では、閾化により、どのウェーブレット係数（例えば、ノード）が、シグナルを指し示し、保持すべきであり、どのウェーブレット係数が、ノイズの反映を指し示し、除外すべきであるのかを決定する。一部の実施形態では、閾化は、１つまたは複数の変数パラメータを含み、ここで、使用者は、パラメータの値を定める。一部の実施形態では、閾化パラメータ（例えば、閾化パラメータ、ポリシーパラメータ）により、ウェーブレット分解生成処理で活用されるセグメント化の量について記載または規定することができる。任意の適切なパラメータ値を使用することができる。一部の実施形態では、閾化パラメータを使用する。一部の実施形態では、閾化パラメータ値は、ソフトな閾化である。ある特定の実施形態では、ソフトな閾化を活用して、小さな係数および有意でない係数を除外する。ある特定の実施形態では、ハードな閾化を活用する。ある特定の実施形態では、閾化は、ポリシーパラメータを含む。任意の適切なポリシー値を使用することができる。一部の実施形態では、使用されるポリシーは、「ユニバーサル」ポリシーであり、一部の実施形態では、使用されるポリシーは、「シュア」ポリシーである。
【０３７８】
一部の実施形態では、ウェーブレット分解生成処理（例えば、ハールウェーブレットセグメンテーション、例えば、ＷａｖｅＴｈｒｅｓｈ）は、レベル化を含む。一部の実施形態では、閾化の後で、いくつかの高レベルの係数が残る。これらの係数は、元のシグナル中の急勾配の変化または大きなスパイクを表示し、ある特定の実施形態では、レベル化により除外される。一部の実施形態では、レベル化は、値の、分解レベルｃとして公知のパラメータへの割当てを含む。ある特定の実施形態では、最適の分解レベルを、染色体の長さ（例えば、プロファイルの長さ）、所望のウェーブレット長さなど、１つまたは複数の決定値に従って決定して、胎児フラクション、配列カバレッジ（例えば、プレックスレベル）、および正規化されたプロファイルのノイズレベルを検出する。ゲノム、染色体、またはプロファイルのセグメントの所与の長さ（Ｎｃｈｒ）について、ウェーブレット分解レベルｃは、場合によって、等式Ｎｍｉｃｒｏ＝Ｎｃｈｒ／２ｃ＋１に従って、最小ウェーブレット長さＮｍｉｃｒｏと関係づけられる。一部の実施形態では、サイズＮｍｉｃｒｏまたはそれ超の微小欠失を検出するために、所望の分解レベルｃを、以下の等式：ｃ＝ｌｏｇ２（Ｎｃｈｒ／Ｎｍｉｃｒｏ）−１に従って決定する。例えば、Ｎｃｈｒ＝４０９６参照ゲノムの部分であり、Ｎｍｉｃｒｏ＝１２８参照ゲノムの部分であれば、分解レベルｃは４であり、ある特定の場合には、ｃ±１レベル（すなわち、約３〜約５）を使用することができる。一部の実施形態では、分解レベルｃは、約１、２、３、４、５、６、７、８、９、または１０である。一部の実施形態では、Ｎｍｉｃｒｏを検出するのに所望される最小ウェーブレット長さは、約１Ｍｂ、２Ｍｂ、３Ｍｂ、４Ｍｂ、５Ｍｂ、６Ｍｂ、７Ｍｂ、８Ｍｂ、１０Ｍｂ、１５Ｍｂであるか、または約２０Ｍｂを超える。一部の実施形態では、Ｎｍｉｃｒｏは、所定のＮｍｉｃｒｏである。一部の実施形態では、配列カバレッジの量（例えば、プレックスレベル）および胎児フラクションは、Ｎｍｉｃｒｏに反比例する。例えば、試料中の胎児フラクションの量が増加すると、検出に所望される最小ウェーブレット長さは減少する（すなわち、分解能が増加する）。一部の実施形態では、カバレッジが増加する（例えば、プレックスレベルが低下する）と、検出に所望される最小ウェーブレット長さは減少する（すなわち、分解能が増加する）。例えば、約１０％の胎児フラクションを含む試料では、４プレックスで、約１Ｍｂまたはそれ超のＮｍｉｃｒｏが得られ、１２プレックスで、約３Ｍｂまたはそれ超のＮｍｉｃｒｏが得られる。一部の実施形態では、閾化は、レベル化の前に実施し、場合によって、閾化は、レベル化の後で実施する。
【０３７９】
最大エントロピーセグメンテーション処理
一部の実施形態では、適切な分解生成処理は、最大エントロピーセグメンテーション処理を含む。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、分解レンダリングを決定することを含む。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、染色体内異常（例えば、微小重複、微小欠失）の存在または非存在を決定することを含む。
【０３８０】
ある特定の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、ゲノムのセグメント（例えば、部分のセット、プロファイル）を再帰的にパーティショニングすることを含む。ある特定の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーション処理は、ゲノムのセグメントを、レベル（例えば、ゲノム区分のレベル）に従ってパーティショニングする。ある特定の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、プロファイルのセグメント化部分についてのレベルを決定することを含む。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、ゲノムのセグメントを、２つのセグメント（例えば、２つの部分のセット）へと分割し、２つのセグメントについてのレベルを計算する。一部の実施形態では、２つのセグメントについてのレベルを、分割（例えば、セグメント化）を施す前に、またはこれを施した後で計算する。一部の実施形態では、パーティショニング部位（例えば、セグメント化の位置、分割の位置）を、結果として得られる２つのセグメントのレベルの間の差違を最大化するように選択する。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、プロファイル中のあらゆる可能なパーティショニング部位（例えば、セグメント）について、仮説的セグメント化イベントの結果として得られる、２つの仮説的セグメント間のレベル差を決定し、最大のレベル差が予測される部位を選択し、次いで、プロファイルを、２つのセグメントへと分割する（例えば、パーティショニングする）。一部の実施形態では、新たに分割された２つの隣接セグメントを、その非限定的な例が、ｔ検定、ｔベースの判定基準などを含む、適切な統計学的方法により、有意に異なるか、または有意に異ならないと決定する。一部の実施形態では、部分の第１のサブセットのレベルが、部分の第２のサブセットのレベルと有意に異なる場合、最大エントロピーセグメンテーションは、部分の第１のサブセットと第２のサブセットとをパーティショニングすることを含む。一部の実施形態では、部分の第１のサブセットと第２のサブセットとは、互いと隣接する。
【０３８１】
一部の実施形態では、新たに分割された２つの隣接セグメントを、有意に異なると決定し、セグメントの各々を、最大エントロピーセグメンテーションに従って（例えば、最大のレベル差を結果としてもたらすパーティショニング部位に従って）再度パーティショニングする。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、部分のセット（例えば、プロファイル）を再帰的にパーティショニングし、これにより、２つまたはそれ超の部分のサブセットをもたらすことを含み、ここで、結果として得られるサブセットの各々は、隣接する部分のサブセットのレベルと有意に異なるレベルを含む。
【０３８２】
一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、１つまたは複数の個別セグメントを同定することを含む。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、第２のレベルと有意に異なる第１のレベルを同定することを含む。個別セグメントは、プロファイル中のセグメントの第２のレベル（例えば、参照レベル）と有意に異なる第１のレベルを有することが多い。ある特定の実施形態では、個別セグメントを、参照レベル（例えば、ヌルレベル、ヌルプロファイル）に従って決定する。一部の実施形態では、参照レベルは、全プロファイルまたはその一部のレベルである。一部の実施形態では、参照レベルは、正倍数性であるものとして既知であるか、またはコピー数の変動（例えば、微小重複または微小欠失）を欠くものとして既知である、参照プロファイルまたは参照プロファイルの部分（例えば、またはセグメント）のレベルである。一部の実施形態では、個別セグメントは、第２のレベル（例えば、参照レベル）と有意に異なる第１のレベル（例えば、ウェーブレット）を有し、第２のレベルは、参照レベルである。一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、同定された個別セグメントに従って、かつ／または第２のレベルと有意に異なる第１のレベルに従って、偽陰性の決定が低減され、偽陽性の決定が低減された試料について、胎児における染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在または非存在を決定することを含む。
【０３８３】
一部の実施形態では、最大エントロピーセグメンテーションは、セグメント化された（例えば、分割された）部分の２つのサブセットを再接合することを含む。一部の実施形態では、分割された２つのセグメントは、有意に異ならず、２つのセグメントは、再接合される。一部の実施形態では、セグメント化された部分の２つのサブセットの各々のレベルは、有意に異ならず（例えば、あらかじめ規定された閾、例えば、Ｚスコアおよび／または不確定性のレベル、例えば、ＭＡＤに従って）、サブセットは、再接合される。一部の実施形態では、再接合されたセグメントは、再度パーティショニングしない。
【０３８４】
一部の実施形態では、決定分析は、２つまたはそれ超の分解レンダリングを結果としてもたらす、２つまたはそれ超のセグメント化処理を含む。ある特定の実施形態では、決定分析は、分解レンダリングを独立に生成する、２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理（例えば、分解生成処理）を援用することを含む。一部の実施形態では、決定分析は、第１のセグメント化処理および第２のセグメント化処理を含み、第１のおよび第２のセグメント化処理は、平行して実施する。ある特定の実施形態では、第１のおよび第２のセグメント化処理は、逐次的に実施する。ある特定の実施形態では、決定分析は、分析される試料および援用されるセグメント化処理の種類に応じて実質的に同じであるかまたは実質的に異なる、分解レンダリングを独立に生成する、２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理を含む。一部の実施形態では、第１のセグメント化処理は、ウェーブレットセグメンテーション処理（例えば、ハールウェーブレット処理）を含み、第２のセグメント化処理は、サーキュラーバイナリセグメンテーション処理を含む。
【０３８５】
仕上げ
一部の実施形態では、分解レンダリングを仕上げし、これにより、仕上げされた分解レンダリングをもたらす。一部の実施形態では、分解レンダリングを、２回またはそれ超にわたり仕上げする。一部の実施形態では、セグメント化処理の１つまたは複数のステップの前に、かつ／またはこれらの後で、分解レンダリングを仕上げする。一部の実施形態では、決定分析は、２つまたはそれ超のセグメント化処理を含み、各セグメント化処理は、１つまたは複数の仕上げ処理を含む。分解レンダリングは、仕上げされた分解レンダリングを指す場合もあり、仕上げされない分解レンダリングを指す場合もある。
【０３８６】
したがって、一部の実施形態では、セグメント化処理は、仕上げを含む。一部の実施形態では、仕上げ処理により、２つまたはそれ超の実質的に同様な個別セグメントまたはウェーブレット（例えば、分解レンダリング中の）を同定し、それらを、単一の個別セグメントまたはウェーブレットへと統合する（ｍｅｒｇｅ）（例えば、図４）。一部の実施形態では、仕上げ処理により、実質的に同様な、２つまたはそれ超の隣接セグメントまたはウェーブレットを同定し、それらを、単一のレベル、セグメント、またはウェーブレットへと統合する。したがって、一部の実施形態では、仕上げ処理は、統合処理を含む。ある特定の実施形態では、隣接する断片化された個別セグメントまたはウェーブレットを、それらのゲノム区分のレベルに従って統合する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の隣接する個別セグメントまたはウェーブレットの統合は、最終的に統合する、２つまたはそれ超の隣接する個別セグメントまたはウェーブレットについての中央値レベルの計算を含む。一部の実施形態では、実質的に同様な、２つまたはそれ超の隣接する個別セグメントまたはウェーブレットを統合し、これにより、仕上げする結果として、単一のセグメント、ウェーブレット、またはレベルをもたらす。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超の隣接する個別セグメントまたはウェーブレットを、WillenbrockおよびFridly（Willenbrock  H、Fridlyand  J、A  comparison  study:  applying  segmentation  to  array  CGH  data  for  downstream  analyses、Bioinformatics（２００５年１１月１５日）、２１巻（２２号）：４０８４〜９１頁）により記載されている処理により統合する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の隣接する個別セグメントまたはウェーブレットを、ＧＬＡＤとして公知であり、Hupe,P.ら（２００４年）、「Analysis  of  array  CGH  data:from  signal  ratio  to  gain  and  loss  of  DNA  regions」、Bioinformatics、２０巻、３４１３〜３４２２頁において記載されている処理により統合する。
【０３８７】
候補セグメントまたはウェーブレット事象の同定
一部の実施形態では、決定分析は、分解レンダリング中の候補セグメントまたはウェーブレット事象を同定することを含む。候補セグメントを、分解レンダリング内で最も有意な個別セグメントであると決定し、ウェーブレット事象を、ウェーブレット分解レンダリング内で同定された、最も有意なウェーブレットであると決定する。「候補セグメント」はまた、任意の種類のセグメント化処理および分解レンダリングを使用して、セグメント化から結果として得られる、分解レンダリング内で最も有意な個別セグメントでもある。ウェーブレットセグメンテーション処理を活用する場合、候補セグメントは、「ウェーブレット事象」と同義である。候補セグメントは一般に、分解レンダリング中の最も有意な個別セグメントであり、場合によって、セグメントによりカバーされる部分（例えば、ビン）の数の点で、かつ／またはセグメントについての正規化されたカウントのレベルの絶対値の点で最も有意である。候補セグメントは、場合によって、大きく、場合によって、分解レンダリング中の他の個別セグメントより実質的に大きい。一部の実施形態では、分解レンダリング中の１つだけの候補セグメントを同定する。一部の実施形態では、分解レンダリング中の１つまたは複数の個別セグメントを同定し、１つまたは複数の個別セグメントのうちの１つを、候補セグメントとして同定する。一部の実施形態では、候補セグメントは、第２の個別セグメントのレベルより実質的に大きなレベルを有する第１の個別セグメントであり、ここで、第１の個別レベルは、分解レンダリング内で最大のレベルである。適切な方法により候補セグメントを同定することができる。一部の実施形態では、候補セグメントを、曲線下面積（ＡＵＣ：ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｔｈｅ  ｃｕｒｖｅ）分析により同定する。一部の実施形態では、決定分析は、ＡＵＣ分析を含む。第１の個別セグメントが、分解レンダリング中の別の個別セグメントについての場合より、実質的に大きなレベルを有し、かつ／または実質的に大きな多数の部分をカバーする、ある特定の実施形態では、第１のセグメントは、大きなＡＵＣを含む。レベルをＡＵＣについて分析する場合、レベルの絶対値（例えば、正規化されたカウントに対応するレベルは、欠失では負の値をとり、重複では正の値をとりうる）を活用することが多い。ある特定の実施形態では、ＡＵＣを、計算されたＡＵＣの絶対値（例えば、結果として得られる正の値）として決定する。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、同定されたら（例えば、ＡＵＣ分析により、または適切な方法により）、かつ、任意選択で、検証された後で、ｚスコアの計算などについて選択して、候補セグメントが、遺伝子の変動（例えば、異数性、微小欠失、または微小重複）を表示するのかどうかについて決定する。
【０３８８】
対数オッズ比分析
場合によって、試料についての比較における使用のために、かつ／または決定（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在の決定）における使用のために、オッズ比または対数オッズ比（ＬＯＲ：ｌｏｇ  ｏｄｄｓ  ｒａｔｉｏ）を計算する。ＬＯＲは、場合によって、（Ａ）と（Ｂ）との商の対数として計算し、ここで、（Ａ）は、（１）遺伝子の変動を有する条件付き確率と、（２）遺伝子の変動を有する事前確率との第１の乗算の積であり、（Ｂ）は、（１）遺伝子の変動を有さない条件付き確率と、（２）遺伝子の変動を有さない事前確率との第２の乗算の積である。遺伝子の変動は、場合によって、染色体異数性（例えば、全染色体の１つ、３つ、４つのコピー）、微小欠失、または微小挿入である。
【０３８９】
ＬＯＲの計算は、場合によって、試験試料について決定された胎児フラクションの適用を含み、場合によって、試験試料について同定された染色体または候補セグメントについてのカウント表示の適用を含む。一部の実施形態では、染色体異数性を有する条件付き確率を、胎児フラクションおよびカウント表示に従って決定する。したがって、一部の実施形態では、ある特定の方法は、参照ゲノムの部分へとマッピングした核酸配列の読取りのカウントに従って、染色体のカウント表示および／または候補セグメントのカウント表示を決定するステップを含み、配列の読取りは、胎児を出産する妊娠中の雌による試験試料についての、循環無細胞核酸についての読取りであることが多い。候補セグメントは、場合によって、検証された候補セグメント（本明細書で記載される）である。
【０３９０】
染色体のカウント表示は、場合によって、染色体中の部分（例えば、ビン）へとマッピングしたカウントであって、ゲノムまたはそのサブセットの部分であり、染色体（例えば、全ての常染色体）より大きい部分中のカウントで除算して得たカウントである。染色体のカウント表示は、場合によって、定量し、任意の適切な定量（例えば、ｚスコア）を活用することができる。ｚスコアにより染色体のカウント表示を定量する実施形態では、ｚスコアは、場合によって、差（Ａ）を値（Ｂ）で除算して得た商である。差（Ａ）は、場合によって、（ｉ）試験試料の染色体のカウント表示から、（ｉｉ）正倍数性染色体のカウント表示の中央値を減算して得た差である。値（Ｂ）は、場合によって、正倍数性染色体のカウント表示のＭＡＤである。試験試料の染色体のカウント表示は、場合によって、試験試料についての、（ａ）染色体中の部分中のカウントの、（ｂ）常染色体中の部分中のカウントに対する比である。正倍数性染色体のカウント表示の中央値は、場合によって、正倍数性についての、（ａ）染色体中の部分中のカウントの、（ｂ）常染色体中の部分中のカウントに対する比の中央値である。カウントは、場合によって、正規化されたカウントであり、これにより、ゲノム部分へとマッピングしたカウントを、１つまたは複数の適切な正規化処理により正規化することができる。活用されうる正規化処理の非限定的な例は、当技術分野で公知であり、本明細書でも記載されている（例えば、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、主成分正規化処理）。
【０３９１】
候補セグメントのカウント表示は、場合によって、候補セグメント中の部分（例えば、ビン）または候補セグメントによりカバーされた部分（例えば、ビン）へとマッピングしたカウントであって、ゲノムまたはそのサブセットの部分であり、候補セグメントより大きい部分（例えば、全ての常染色体）中のカウントで除算して得たカウントである。候補セグメントのカウント表示は、場合によって、定量し、任意の適切な定量（例えば、ｚスコア）を活用することができる。ｚスコアにより候補セグメントのカウント表示を定量する実施形態では、ｚスコアは、場合によって、差（Ａ）を値（Ｂ）で除算して得た商である。差（Ａ）は、場合によって、（ｉ）試験試料の候補セグメントのカウント表示から、（ｉｉ）正倍数性の候補セグメントのカウント表示の中央値を減算して得た差である。値（Ｂ）は、場合によって、正倍数性の候補セグメントのカウント表示のＭＡＤである。試験試料の候補セグメントのカウント表示は、場合によって、試験試料についての、（ａ）候補セグメント中の部分中のカウントの、（ｂ）常染色体中の部分中のカウントに対する比である。正倍数性の候補セグメントのカウント表示の中央値は、場合によって、正倍数性についての、（ａ）候補セグメント中の部分中のカウントの、（ｂ）常染色体中の部分中のカウントに対する比の中央値である。カウントは、場合によって、正規化されたカウントであり、これにより、ゲノム部分へとマッピングしたカウントを、１つまたは複数の適切な正規化処理により正規化することができる。活用されうる正規化処理の非限定的な例は、当技術分野で公知であり、本明細書でも記載されている（例えば、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、主成分正規化処理）。
【０３９２】
ＬＯＲの計算を有する方法は、場合によって、試験試料についての胎児フラクションを決定することを含む。胎児フラクションは、その非限定的な例が本明細書で記載される（例えば、Ｙ染色体遺伝子座（例えば、ＳＲＹ遺伝子座）の定量、ＦＲＳの定量）、当技術分野で公知の任意の適切な方法を使用して決定することができる。
【０３９３】
ＬＯＲの計算についてのある特定の実施形態では、遺伝子の変動を有する条件付き確率は、試験試料について決定された胎児フラクション、試験試料についての、染色体のカウント表示、または候補セグメントのカウント表示についてのｚスコア、および染色体のカウント表示、または候補セグメントのカウント表示についての、ｚスコアの胎児フラクションに特異的な分布に従って評価する。一部の実施形態では、遺伝子の変動を有する条件付き確率を、本明細書の下記の実施例６で示される等式２３における関係により決定し、ここで、ｆは、胎児フラクションであり、Ｘは、染色体または候補セグメントについての部分の合計であり、Ｘ〜ｆ（μＸ，σＸ）［式中、μＸおよびσＸは、それぞれ、Ｘの平均値および標準偏差であり、ｆ（μＸ，σＸ）は、分布関数である］である。遺伝子の変動を有する条件付き確率は、場合によって、試験試料についての、染色体のカウント表示、または候補セグメントのカウント表示についてのｚスコアと、染色体のカウント表示、または候補セグメントのカウント表示についての、ｚスコアの胎児フラクションに特異的な分布との交差部分である（例えば、Ｔ２１についての例についての図３２を参照されたい）。実施例６は、図３２に言及しながら、微小重複イベントまたは微小欠失イベントの存在または非存在を決定する状況における正倍数体分布に言及する分布シフトについて記載する。
【０３９４】
染色体異数性を有さない条件付き確率は、場合によって、染色体のカウント表示、または候補セグメントのカウント表示、および正倍数性についてのカウント表示に従って決定する。遺伝子の変動を有さない条件付き確率は、場合によって、染色体のカウント表示のｚスコアと、正倍数体中の染色体のカウント表示についてのｚスコアの分布との交差部分である（例えば、Ｔ２１についての例についての図３２を参照されたい）。
【０３９５】
遺伝子の変動を有する事前確率および遺伝子の変動を有さない事前確率は、例えば、１つまたは複数の患者集団について、当技術分野で公知の統計学的データを使用して決定することが多い。Ｔ２１発生の確率およびＴ２１が発生しない確率は、例えば、特定の地域中の集団についてたやすく決定することができる。事前確率は、試験被験体を含まない複数の試料から決定することが多い。
【０３９６】
比較および決定分析
一部の実施形態では、決定分析は、比較を含む。一部の実施形態では、比較は、少なくとも２つの分解レンダリングの比較を含む。一部の実施形態では、比較は、少なくとも２つの候補セグメントの比較を含む。ある特定の実施形態では、少なくとも２つの候補セグメントの各々は、異なる分解レンダリングに由来する。例えば、第１の候補セグメントは、第１の分解レンダリングに由来することが可能であり、第２の候補セグメントは、第２の分解レンダリングに由来しうる。一部の実施形態では、比較は、２つの分解レンダリングが実質的に同じであるのか、異なるのかを決定することを含む。一部の実施形態では、比較は、２つの候補セグメントが実質的に同じであるのか、異なるのかを決定することを含む。
【０３９７】
一部の実施形態では、各レンダリングが、候補セグメントを含み、各分解レンダリングに由来する候補セグメントが、実質的に同じであると決定される場合、２つの分解レンダリングは、実質的に同じである。２つの候補セグメントは、その非限定的な例が、目視、２つの候補セグメントのレベルもしくはＺスコアの比較、２つの候補セグメントのエッジの比較、２つの候補セグメントもしくはそれらの対応する分解レンダリングの重合せなど、またはこれらの組合せを含む、適切な比較方法により、実質的に同じであるかまたは異なると決定することができる。一部の実施形態では、２つの候補セグメントのエッジは、実質的に同じであり、２つの候補セグメントは、実質的に同じである。ある特定の実施形態では、候補セグメントのエッジは、別の候補セグメントのエッジと実質的に同じであり、２つのエッジは、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、または１未満の部分（例えば、ビン）で隔てられている。一部の実施形態では、２つのエッジは、実質的に同じであり、同じ位置（例えば、同じ部分）にある。一部の実施形態では、実質的に同じである２つの候補セグメントは、実質的に同じ（例えば、不確定性のレベル中の、例えば、不確定性のレベルの約３、２、１倍、またはそれ未満の）レベル、Ｚスコアなどを含む。一部の実施形態では、２つの候補セグメントは、実質的に異なるエッジおよび／または実質的に異なるレベルを含み、比較に従って、実質的に同じでない（例えば、異なる）と決定される。
【０３９８】
ある特定の実施形態では、比較は、１つまたは複数の複合候補セグメントを生成し、または１つもしくは複数の複合候補セグメントの比較を含む比較に基づき（例えば、これに一部分または単に基づき）、異数性、微小欠失、または微小重複の存在または非存在の決定を下すことを含む。複合候補セグメントは、任意の適切な方法により生成することができる。一部の実施形態では、複合候補セグメントは、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、レベル、ＡＵＣ、および／またはエッジ）を平均することにより生成する。一部の実施形態では、複合候補セグメントは、２つまたはそれ超の候補セグメントの重合せにより生成する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の候補セグメントは、実質的に同じであり、複合候補セグメントを生成する（例えば、図１１）。
【０３９９】
比較は、場合によって、本明細書の下記で記載される通り、２つまたはそれ超の分解レンダリングから導出された候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）を定量し、比較を活用して、試料中の遺伝子の変動（例えば、染色体異数性、微小重複、または微小欠失）の存在または非存在を決定することを含む。
【０４００】
ある特定の実施形態では、比較は、２つまたはそれ超の分解レンダリング内で同定される候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）に由来する、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の存在または非存在を決定することを含む。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、２つまたはそれ超の分解レンダリングから導出される、例えば、ウェーブレット事象）は、重複するか、または実質的に同じであり、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の存在が決定される（図１１）。複合ウェーブレット事象の存在または非存在は、任意の適切な方法により決定することができる。一部の実施形態では、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の存在または非存在を、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象、例えば、レベル、ＡＵＣ、および／またはエッジ）を平均することにより決定する。一部の実施形態では、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の存在または非存在を、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）の重合せにより決定する。ある特定の実施形態では、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）が、重複するか、または実質的に同じである場合に、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の存在を決定する。
【０４０１】
一部の実施形態では、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象、例えば、２つまたはそれ超の分解レンダリングから導出された）は、重複しないか、または異なり（例えば、実質的に異なり）、複合候補セグメントの非存在（例えば、複合ウェーブレット事象の非存在）が決定される。一部の実施形態では、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の非存在は、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の非存在を指し示す。
【０４０２】
一部の実施形態では、決定分析は、アウトカムを決定すること（ｄｅｔｅｍｉｎｉｎｇ）（例えば、胎児における、例えば、遺伝子の変動の存在または非存在を決定すること（ｄｅｔｅｍｉｎｉｎｇ））を含む。一部の実施形態では、決定分析は、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在または非存在を決定する方法を含む。一部の実施形態では、決定分析は、遺伝子の変動の存在または非存在（例えば、胎児における）を決定する方法であって、本明細書で記載される決定分析を使用しない（例えば、１もしくは複数の候補セグメントの存在もしくは非存在をセグメント化せず、同定せずに、かつ／または１もしくは複数の候補セグメントを定量しない）遺伝子の変動の存在または非存在の決定と比較して、偽陰性の決定が低減され、偽陽性の決定が低減された方法を含む。一部の実施形態では、決定分析は、一連の方法または方法ステップを含む。決定分析の非限定的な例は、図６〜８に示され、本明細書で記載される。ある特定の実施形態では、決定分析は、カウントを得ることと、プロファイルを生成し、かつ／またはプロファイルを得ることとを含む。一部の実施形態では、決定分析は、プロファイルのセグメント化および分解レンダリングを生成することを含む。一部の実施形態では、分解レンダリングまたはそのセグメント（例えば、染色体、レベル、個別セグメントまたはウェーブレット、候補セグメントまたはウェーブレット事象、複合セグメントまたは複合ウェーブレットを表示するセグメント）を、適切な方法により定量する。適切な定量法の非限定的な例は、当技術分野で公知であり、本明細書でも一部分記載され、例えば、Ｚスコア、ｐ値、ｔ値、レベル、ＡＵＣ、倍数性、不確定性のレベルなど、またはこれらの組合せを決定する方法を含む。
【０４０３】
一部の実施形態では、決定分析は、２つまたはそれ超のセグメント化法によりプロファイルをセグメント化することを含む。一部の実施形態では、決定分析は、５０またはそれ超のセグメント化法を含む。ある特定の実施形態では、決定分析は、５０もしくはそれ未満、４０もしくはそれ未満、３０もしくはそれ未満、２０もしくはそれ未満、１０もしくはそれ未満、または約５もしくはそれ未満のセグメント化法を含む。ある特定の実施形態では、決定分析は、約１０、９つ、８つ、７つ、６つ、５つ、４つ、３つ、または２つのセグメント化法を含む。一部の実施形態では、セグメント化の各方法（例えば、２つの方法を活用する場合である、例えば、図６Ａ、６１１および６１２）により、プロファイルの分解レンダリングを提示する。一部の実施形態では、セグメント化の２つまたはそれ超の方法によりもたらされる分解レンダリングは、同じであるか、実質的に同じであるか、または異なる。
【０４０４】
一部の実施形態では、セグメント化の後で、仕上げ（例えば、図６Ａ、６２１および６２２；図６Ｂ、６２３））を施す。一部の実施形態では、１つまたは複数のセグメント化処理の適用から導出される１つまたは複数の分解レンダリングは、場合によって、同じ仕上げ法により仕上げする。一部の実施形態では、１つまたは複数のセグメント化ステップから導出される１つまたは複数の分解レンダリングを、異なる仕上げ法により仕上げする。一部の実施形態では、分解レンダリングを、１つ、２つ、３つ、またはそれ超の仕上げ法により仕上げする。一部の実施形態では、各分解レンダリングを、１つの方法により仕上げし、方法は、各分解レンダリングについて同じである。
【０４０５】
一部の実施形態では、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）の存在または非存在を、セグメント化の後で、かつ、任意選択で、仕上げの後で同定する（例えば、図６Ａ、６３１および６３２；図６Ｂ、６２３）。一部の実施形態では、仕上げ処理を省き、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）を、セグメント化から導出された分解レンダリングから直接同定する。一部の実施形態では、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）を、仕上げされた分解レンダリング内で、かつ／または仕上げされた分解レンダリングから同定する。一部の実施形態では、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）は、１つまたは複数の分解レンダリング内で同定されず、遺伝子の変動の非存在が決定される。候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）が、１つまたは複数の分解レンダリング（例えば、仕上げされた分解レンダリング）のうちの１つにおいて同定されない、一部の実施形態では、決定分析を終結させる。
【０４０６】
一部の実施形態では、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）を同定したら、定量する（例えば、図６Ａ、６４１および６４２；図６Ｂ、６４４（例えば、ｚスコアまたはＬＯＲによる定量））。候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）は、その非限定的な例が、Ｚスコアの計算、ｐ値の計算、ｔ値の決定、レベルの決定、倍数性の決定、計算された不確定性のレベルなど、またはこれらの組合せを含む、適切な方法により定量することができる。
【０４０７】
一部の実施形態では、決定分析は、比較を含む（例えば、図６Ａ、６Ｂ、および８における６５０、６５１、８１０）。一部の実施形態では、比較は、定量の後で行う（例えば、図６Ａ、６４１、６４２および６４３；図６Ｂ、６５１）。一部の実施形態では、比較は、ウェーブレットまたは候補セグメントの同定の後で行う（例えば、図６Ａ、６３１および６３２；図６Ｂ、６３３）。場合によって、比較は、染色体の定量の後で行う（例えば、図６Ａ、６４３；図６Ｂ、６４５（例えば、ｚスコアまたはＬＯＲによる定量））。一部の実施形態では、決定を下すことは、比較の後で行う（例えば、図６Ａ、６６０；図６Ｂ、６６１）。
【０４０８】
ある特定の実施形態では、検証された候補セグメントを含む候補セグメント（併せて、「候補セグメント」と称する）を定量する。本明細書で記載される通り、候補セグメントは、場合によって、候補セグメントのカウント表示として定量し、候補セグメントのカウント表示は、場合によって、ｚスコアにより定量する。場合によって、候補セグメントが位置する染色体について、染色体のカウント表示を生成し、定量する。染色体のカウント表示については、本明細書で記載されており、ｚスコアにより定量することができ、これについてもまた、本明細書で記載されている。本明細書で記載される通り、候補セグメントのカウント表示および／または染色体のカウント表示のためのカウントは、場合によって、正規化されたカウントである。
【０４０９】
ある特定の実施形態では、第１の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量を生成し、第２の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量を生成し、ここで、第１の候補セグメントと第２の候補セグメントとは、２つの異なる種類のセグメント化から同定する。一部の実施形態は、（ｉ）１未満（例えば、約０．６〜約０．８）の係数を乗算した、第１の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量、および（ｉｉ）係数を乗算した、第２の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量のうちの最小値を決定することを含む。
【０４１０】
一部の実施形態では、候補セグメントが位置する染色体について、候補セグメントのカウント表示の定量を、染色体のカウント表示の定量と比較する。ある特定の実施形態は、染色体表示のｚスコアによる定量が、前出の段落で言及された最小値未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む。一部の実施形態は、染色体のカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む。
【０４１１】
ある特定の実施形態は、試験試料について、（ｉ）染色体のカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））超またはそれに等しく、（ｉｉ）染色体のカウント表示のｚスコアによる定量が、前出の段落で言及された最小値超またはそれに等しい場合に、染色体異数性の存在を決定することを含む。一部の実施形態は、試験試料について、（ｉ）染色体のカウント表示のｚスコアによる定量は、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））未満であり、かつ／または（ｉｉ）染色体のカウント表示のｚスコアによる定量は、最小値未満である場合に、染色体異数性の非存在を決定することを含む。染色体異数性は、場合によって、トリソミーまたはモノソミーであり、場合によって、１つ、３つ、または４つの染色体の発生である。
【０４１２】
一部の実施形態は、第１の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定し、第２の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む。ある特定の実施形態は、第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメントが、実質的に同じであるかまたは重複するのかどうかを決定することを含む。
【０４１３】
一部の実施形態は、試験試料について、（ｉ）第１の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））超またはそれに等しく、第２の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））超またはそれに等しく、（ｉｉ）第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメントが、実質的に同じであるかまたは重複する場合に、微小欠失または微小挿入の存在を決定することを含む。ある特定の実施形態は、試験試料について、（ｉ）第１の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））未満であり、かつ／もしくは第２の候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、閾のｚスコア値（例えば、約３．９５の値（例えば、約３．５〜約４．５））未満であり、かつ／または（ｉｉ）第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメントが、実質的に同じでないかもしくは重複しない場合に、微小欠失または微小挿入の非存在を決定することを含む。
【０４１４】
一部の実施形態では、比較では、２つまたはそれ超の値（例えば、定量、例えば、プロファイルの定量および／または候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）の定量から導出された値）を比較する。一部の実施形態では、比較では、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）またはプロファイルの定量を、所定の値または閾と比較する。比較の非限定的な例を、図７に示す。一部の実施形態では、比較は、Ｚスコアの比較を含む。ある特定の実施形態では、比較は、全染色体（染色体プロファイル）についての全染色体表示についてのＺスコアの絶対値（すなわち、｜Ｚｃｈｒ｜）の比較を含む。値｜Ｚｃｈｒ｜は、場合によって、所定の値、閾、または比較特徴（例えば、図７、７１０の閾３．９５）と比較される。一部の実施形態では、Ｚスコアを比較するために使用される閾、所定の値、または比較特徴は、約２．８、２．９、３．０、３．１、３．２、３．３、３．４、３．５、３．６、３．７５、３．８、３．８５、３．９、３．９５、４．０、４．０５、４．１、４．１５、４．２、４．３、４．４、または約４．５である。値｜Ｚｃｈｒ｜は、場合によって、分解レンダリングによる候補セグメントおよびその部分のカウント表示についてのＺスコアの絶対値（例えば、実施例３の｜Ｚｗａｖｅ｜および｜Ｚｃｂｓ｜ならびに図７の｜ＺＡ４｜および｜ＺＢ４｜）と比較される。
【０４１５】
一部の実施形態では、比較の結果は、別の比較についての決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）またはアウトカムの決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）である。一部の実施形態では、第１の比較の結果（例えば、図７、７１０）は、一連の比較における次の比較を決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ）決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）である。例えば、第１の比較（例えば、図７、７１０）により、｜Ｚｃｈｒ｜が、所定の値超またはそれに等しいことを決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ）ことができ、第２の比較（例えば、図７、７２１）により、｜Ｚｃｈｒ｜を、｜ＺＡ４｜および／または｜ＺＢ４｜と比較する。代替的に、第１の比較（例えば、図７、７１０）により、｜Ｚｃｈｒ｜が、所定の値未満であることを決定することができ、第２の比較（例えば、図７、７２２）により、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析（例えば、図６Ａ、６３１および６３２）で既に同定された候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）が、実質的に同じであるのか、異なるのかを決定する。
【０４１６】
一部の実施形態では、第１の比較の結果（例えば、図７、７１０）は、第２の一連の比較を決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ）決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）であり、第２の比較から導出された決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）により、第３の比較などを決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ）。一部の実施形態では、第１の比較により、｜Ｚｃｈｒ｜が、所定の値超またはそれに等しいことを決定することができ、第２の比較（例えば、図７、７２１）により、｜Ｚｃｈｒ｜が、｜ＺＡ４｜および／もしくは｜ＺＢ４｜またはそれらの分数（例えば、所定の値αを乗算された｜ＺＡ４｜および／または｜ＺＢ４｜）超であることを決定することができ、全染色体異数性の存在が決定される。トリソミーおよびモノソミーは、適切な方法で識別することができる。
【０４１７】
一部の実施形態では、第１の比較により、｜Ｚｃｈｒ｜が、所定の値超またはそれに等しいことを決定することができ、第２の比較（例えば、図７、７２１）により、｜Ｚｃｈｒ｜が、｜ＺＡ４｜および／もしくは｜ＺＢ４｜またはそれらの分数（例えば、所定の値αを乗算された｜ＺＡ４｜および／または｜ＺＢ４｜）未満であることを決定することができ、第３の比較が実施される。ある特定の実施形態では、第１の比較により、｜Ｚｃｈｒ｜が、所定の値未満であることを決定することができ、第２の比較により、同定された候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）が、重複するかまたは実質的に同じ（複合候補セグメント）であることを決定し、第３の比較により、｜ＺＡ４｜および｜ＺＢ４｜が、所定の値（例えば、３．９５）超またはそれに等しいことを決定し、微小重複および／または微小欠失の存在を決定する。微小重複および微小欠失は、適切な方法で識別することができる。例えば、微小重複は、正のＺスコアを有する可能性があり、微小欠失は、負のＺスコアを有する可能性がある。
【０４１８】
一部の実施形態では、比較により、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）が、重複するかまたは実質的に同じではなく（例えば、それらは、実質的に異なる；例えば、図８、８２２）、遺伝子の変動がプロファイル中に存在しないことを決定することができる。一部の実施形態では、比較により、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象、例えば、１つまたは複数の分解レンダリング内で同定された全候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象））が、重複または実質的に同じである（例えば、図８、８２１）ことを決定することができ、微小重複または微小欠失の存在または非存在が決定される。一部の実施形態では、微小重複または微小欠失の存在または非存在を、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の定量に従って決定する。
【０４１９】
一部の実施形態では、決定分析は、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）のセグメント化、仕上げ、および同定のうちの２つまたはそれ超を含む。一部の実施形態では、決定分析は、２つまたはそれ超の候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）の定量を含みうる。一部の実施形態では、決定分析は、染色体プロファイルの定量を含みうる。一部の実施形態では、決定分析は、１つまたは複数の比較を含む。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、遺伝子の変動の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を含む。
【０４２０】
一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）のセグメント化、仕上げ、同定、１つまたは複数の比較、および遺伝子の変動の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を含み、かつ／またはこれからなる。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）のセグメント化、仕上げ、同定、定量、１つまたは複数の比較、および遺伝子の変動の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を含み、かつ／またはこれからなる。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）のセグメント化、仕上げ、同定、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）、複合候補セグメント（例えば、複合ウェーブレット事象）の定量、１つまたは複数の比較、および遺伝子の変動の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を含み、かつ／またはこれからなる。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析は、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）のセグメント化、仕上げ、同定、候補セグメント（例えば、ウェーブレット事象）の定量、染色体プロファイルの定量、比較および遺伝子の変動の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を含み、かつ／またはこれからなる。一部の実施形態では、決定分析は、検証を含む。
【０４２１】
一部の実施形態では、比較または決定分析は、オッズ比または対数オッズ比（ＬＯＲ）との比較を含む。ある特定の実施形態では、比較または決定は、計算されたＬＯＲが、ゼロ超またはゼロ未満のいずれであるかを決定することを含む。
【０４２２】
一部の実施形態では、比較または決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）は、染色体のカウント表示のｚスコアによる定量を生成することと、染色体のカウント表示が、値（例えば、約３．９５のｚスコア値（例えば、約３．５〜約４．５））未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定すること（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）とを含む。ある特定の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）は、試験試料について、（ｉ）染色体のカウント表示のｚスコアによる定量が、値（例えば、約３．９５の）超またはそれに等しく、（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、染色体異数性の存在を決定すること（ｄｅｃｉｄｉｎｇ（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ））を含む。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）は、試験試料について、（ｉ）染色体のカウント表示のｚスコアによる定量が、値（例えば、約３．９５の）未満であり、かつ／または（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、染色体異数性の非存在を決定すること（ｄｅｃｉｄｉｎｇ（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ））を含む。染色体異数性は、場合によって、トリソミーまたはモノソミーであり、場合によって、１つ、３つ、または４つの染色体のコピーである。
【０４２３】
一部の実施形態では、比較または決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）は、候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量を生成することと、候補セグメントのカウント表示が、値（例えば、約３．９５のｚスコア値（例えば、約３．５〜約４．５））未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定すること（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）とを含む。ある特定の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）は、試験試料について、（ｉ）候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、値（例えば、約３．９５の）超またはそれに等しく、（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、微小欠失または微小挿入の存在イベントを決定すること（ｄｅｃｉｄｉｎｇ（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ））を含む。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）は、試験試料について、（ｉ）候補セグメントのカウント表示のｚスコアによる定量が、値（例えば、約３．９５の）未満であり、かつ／または（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、微小欠失または微小挿入の非存在イベントを決定すること（ｄｅｃｉｄｉｎｇ（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ））を含む。微小欠失イベントは、場合によって、ディジョージ症候群と関連するイベントである。
【０４２４】
アウトカム
本明細書で記載される方法により、試料についての、遺伝子の変動の存在または非存在の決定（例えば、胎児の異数性）をもたらすことができ、これにより、アウトカムを提示する（例えば、これにより、遺伝子の変動（例えば、胎児の異数性）の存在または非存在の決定因であるアウトカムを提示する）ことができる。遺伝子の変動は、遺伝子情報（例えば、染色体、染色体のセグメント、多型領域、転座領域、ヌクレオチド配列の変化など、または前出の組合せ）の獲得、喪失、および／または変化（例えば、重複、欠失、融合、挿入、変異、再構成、置換、または異常なメチル化）であって、参照に対する、試験被験体のゲノム情報または遺伝子情報の検出可能な変化を結果としてもたらす、遺伝子情報の獲得、喪失、および／または変化を含むことが多い。遺伝子の変動の存在または非存在は、部分へとマッピングした配列の読取り（例えば、カウント、参照ゲノムの、ゲノムの部分のカウント）を変換、分析、および／または操作することにより決定することができる。一部の実施形態では、アウトカムを決定することは、妊娠中の雌に由来する核酸を分析することを含む。ある特定の実施形態では、アウトカムを、妊娠中の雌から得られたカウント（例えば、正規化されたカウント）であって、妊娠中の雌から得られた核酸にからのカウントに従って決定する。
【０４２５】
本明細書で記載される方法は、場合によって、胎児を出産する妊娠中の雌からの試験試料について、胎児の異数性の存在または非存在（例えば、完全な染色体異数性、部分的な染色体異数性、または部分的染色体異常（例えば、モザイク現象、欠失、および／または挿入））を決定する。ある特定の実施形態では、本明細書で記載される方法により、胎児を出産する妊娠中の雌からの試料について、正倍数性または正倍数性の欠如（非正倍数性）を検出する。本明細書で記載される方法では、場合によって、１つもしくは複数の染色体（例えば、第１３染色体、第１８染色体、第２１染色体またはこれらの組合せ）またはそのセグメントについて、トリソミーを検出する。
【０４２６】
一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、胎児の異数性）の存在または非存在を、本明細書で記載される方法、当技術分野で公知の方法、またはこれらの組合せにより決定する。遺伝子の変動の存在または非存在は一般に、参照ゲノムの部分へとマッピングした配列の読取りのカウントから決定する。遺伝子の変動の存在または非存在を決定するのに活用される配列の読取りのカウントは、場合によって、未加工のカウントおよび／またはフィルタリングされたカウントであり、正規化されたカウントであることが多い。１つまたは複数の適切な正規化処理を使用して、その非限定的な例が、部分に関する正規化、ＧＣ含有量による正規化、線形最小二乗回帰および非線形最小二乗回帰、ＬＯＥＳＳ、ＧＣ  ＬＯＥＳＳ、ＬＯＷＥＳＳ、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ＲＭ、ＧＣＲＭ、およびこれらの組合せを含む、正規化されたカウントを生成することができる。正規化されたカウントは、場合によって、特定のセットまたは部分のセットについての１つまたは複数のレベルまたはプロファイル中のレベルとして表される。正規化されたカウントは、場合によって、遺伝子の変動の存在または非存在を決定する前に、調整または穴埋めされる。
【０４２７】
一部の実施形態では、アウトカムを、１つまたは複数のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在の決定を、１つまたは複数の調整されたレベルに従って決定する。一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在の決定を、１つ〜約１０，０００の調整されたレベルを含むプロファイルに従って決定する。遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在の決定は、約１つ〜約１０００、１つ〜約９００、１つ〜約８００、１つ〜約７００、１つ〜約６００、１つ〜約５００、１つ〜約４００、１つ〜約３００、１つ〜約２００、１つ〜約１００、１つ〜約５０、１つ〜約２５、１つ〜約２０、１つ〜約１５、１つ〜約１０、または１つ〜約５つの調整を含むプロファイルに従って決定することが多い。一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在の決定を、約１つの調整（例えば、１つの調整されたレベル）を含むプロファイルに従って決定する。一部の実施形態では、アウトカムを、１つもしくは複数、２つもしくはそれ超、３つもしくはそれ超、５つもしくはそれ超、６つもしくはそれ超、７つもしくはそれ超、８つもしくはそれ超、９つもしくはそれ超、または、場合によって、１０もしくはそれ超の調整を含む、１つまたは複数のプロファイル（例えば、染色体またはそのセグメントのプロファイル）に従って決定する。一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在の決定を、プロファイルに従って決定するが、ここで、プロファイル中の一部のレベルは調整しない。一部の実施形態では、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在の決定を、プロファイルに従って決定するが、ここで、調整は施さない。
【０４２８】
一部の実施形態では、プロファイル中のレベル（例えば、第１のレベル）の調整により、偽決定または偽アウトカムを低減する。一部の実施形態では、プロファイル中のレベル（例えば、第１のレベル）の調整により、偽決定または偽アウトカムの頻度および／または確率（例えば、統計学的確率、尤度）を低減する。偽決定または偽アウトカムは、正確ではない決定またはアウトカムでありうる。偽決定または偽アウトカムは、被験体（例えば、妊娠中の雌、胎児、および／またはこれらの組合せ）の、実際の遺伝子構成もしくは真の遺伝子構成または実際の遺伝的素質もしくは真の遺伝的素質（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在）を反映しない決定またはアウトカムでありうる。一部の実施形態では、偽決定または偽アウトカムは、偽陰性決定である。一部の実施形態では、陰性決定または陰性アウトカムとは、遺伝子の変動（例えば、異数性、コピー数の変動）の非存在である。一部の実施形態では、偽決定または偽アウトカムは、偽陽性決定または偽陽性アウトカムである。一部の実施形態では、陽性決定または陽性アウトカムとは、遺伝子の変動（例えば、異数性、コピー数の変動）の存在である。一部の実施形態では、決定またはアウトカムを診断で活用する。一部の実施形態では、決定またはアウトカムは、胎児についての決定またはアウトカムである。
【０４２９】
遺伝子の変動（例えば、胎児の異数性）の存在または非存在は、場合によって、部分のセットについてのカウントを参照と比較せずに決定する。本明細書では、試験試料について測定されたカウントであり、試験領域（例えば、目的の部分のセット）中のカウントを、「試験カウント」と称する。試験カウントは、場合によって、本明細書で記載される、処理されたカウント、平均されたカウントもしくは合計されたカウント、表示、正規化されたカウント、あるいは１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベルである。ある特定の実施形態では、部分のセットについて、試験カウントを平均または合計し（例えば、平均、平均値、中央値、モード、または合計を計算し）、平均されたカウントまたは合計されたカウントを、閾または範囲と比較する。試験カウントは、場合によって、第１の部分のセットについてのカウントの、第２の部分のセットについてのカウントに対する比または百分率として表されうる、表示として表される。ある特定の実施形態では、第１の部分のセットは、１つまたは複数の試験染色体（例えば、第１３染色体、第１８染色体、第２１染色体、またはこれらの組合せ）についてのセットであり、場合によって、第２の部分のセットは、ゲノムまたはゲノムの部分（例えば、常染色体または常染色体および性染色体）についてのセットである。ある特定の実施形態では、表示を、閾または範囲と比較する。ある特定の実施形態では、試験カウントを、部分のセットにわたり正規化されたカウントについての１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベルとして表し、１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベルを、閾または範囲と比較する。特定の閾を上回るかまたは下回り、場合によって、特定の範囲内または特定の範囲外にある、試験カウント（例えば、平均されたカウントまたは合計されたカウント、表示、正規化されたカウント、１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベル）は、遺伝子の変動の存在または正倍数性の欠如（例えば、非正倍数性）の決定因である。特定の閾を上回るかまたは下回り、場合によって、特定の範囲内または特定の範囲外にある、試験カウント（例えば、平均されたカウントまたは合計されたカウント、表示、正規化されたカウント、１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベル）は、遺伝子の変動または正倍数性の非存在の決定因である。
【０４３０】
遺伝子の変動（例えば、胎児の異数性）の存在または非存在は、場合によって、その非限定的な例が、試験カウント、参照カウント、未加工のカウント、フィルタリングされたカウント、平均されたカウントまたは合計されたカウント、表示（例えば、染色体表示）、正規化されたカウント、１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベル（例えば、部分のセットについて、例えば、ゲノム区分のレベル、プロファイル）、Ｚスコアなど、またはこれらの組合せを含む、カウントを比較することにより決定する。一部の実施形態では、試験カウントを、参照（例えば、参照カウント）と比較する。参照（例えば、参照カウント）は、その非限定的な例が、未加工のカウント、フィルタリングされたカウント、平均されたカウントまたは合計されたカウント、表示（例えば、染色体表示）、正規化されたカウント、１つもしくは複数のレベルまたは複数のレベル（例えば、部分のセットについて、例えば、ゲノム区分のレベル、プロファイル）、Ｚスコアなど、またはこれらの組合せを含む、カウントの適切な決定でありうる。参照カウントは、正倍数体の試験領域についてのカウントまたは正倍数性であるゲノムもしくは染色体のセグメントからのカウントであることが多い。一部の実施形態では、参照カウントおよび試験カウントを、同じ試料および／または同じ被験体から得る。一部の実施形態では、参照カウントは、異なる試料および／または異なる被験体からのものである。一部の実施形態では、参照カウントは、試験カウントを導出および／または決定する、対応するゲノムのセグメントから決定し、かつ／またはそれと比較する。対応するセグメントとは、参照ゲノムの同じ位置へとマッピングされる、セグメント、部分、または部分のセットを指す。一部の実施形態では、参照カウントは、試験カウントを導出および／または決定する、異なるゲノムのセグメントから決定し、かつ／またはそれと比較する。
【０４３１】
ある特定の実施形態では、試験カウントは、場合によって、第１の部分のセットについてのカウントであり、参照は、第１の部分のセットと異なる、第２の部分のセットについてのカウントを含む。参照カウントは、場合によって、試験試料を得る同じ妊娠中の雌に由来する核酸試料についてのカウントである。ある特定の実施形態では、参照カウントは、試験試料を得た雌と異なる、１例または複数例の妊娠中の雌に由来する核酸試料についてのカウントである。一部の実施形態では、第１の部分のセットは、第１３染色体中、第１８染色体中、第２１染色体中、これらのセグメント中、または前出の組合せ中にあり、第２の部分のセットは、別の１つまたは複数の染色体中またはそのセグメント中にある。第１の部分のセットが、第２１染色体中またはそのセグメント中にある、非限定的な例では、第２の部分のセットは、別の染色体（例えば、第１染色体、第１３染色体、第１４染色体、第１８染色体、第１９染色体、そのセグメント、または前出の組合せ）中にあることが多い。参照は、正倍数体であることが典型的な染色体中またはそのセグメント中に位置することが多い。例えば、第１染色体および第１９染色体は、胎児では、第１染色体異数性および第１９染色体異数性と関連する、早期の胎児の死亡率が高率であることに起因して、正倍数体であることが多い。試験カウントと参照カウントとの偏差の尺度を、生成することができる。
【０４３２】
ある特定の実施形態では、参照は、試験カウントの場合と同じ部分のセットについてのカウントを含み、参照についてのカウントは、１つまたは複数の参照試料（例えば、複数の参照被験体に由来する複数の参照試料であることが多い）からのカウントである。参照試料は、試験試料を得る雌と異なる、１例または複数例の妊娠中の雌に由来することが多い。試験カウントと参照カウントとの偏差の尺度（例えば、不確定性の尺度、不確定値）を、生成することができる。一部の実施形態では、偏差の尺度を、試験カウントから決定する。一部の実施形態では、偏差の尺度を、参照カウントから決定する。一部の実施形態では、偏差の尺度を、全プロファイルまたはプロファイル中の部分のサブセットから決定する。
【０４３３】
偏差の適切な尺度であって、その非限定的な例が、標準偏差、平均絶対偏差、中央値絶対偏差、最大絶対偏差、標準スコア（例えば、ｚ値、ｚスコア、正規スコア、標準化された変数）などを含む尺度を選択することができる。一部の実施形態では、参照試料は、試験領域について正倍数体であり、試験カウントと参照カウントとの偏差を評価する。一部の実施形態では、遺伝子の変動の存在または非存在の決定は、ゲノムまたは染色体のセグメントまたは部分についての、試験カウントと参照カウントとの偏差（例えば、偏差の尺度、ＭＡＤ）の数に従う。一部の実施形態では、試験カウントと参照カウントとの偏差の数が、約１超、約１．５超、約２超、約２．５超、約２．６超、約２．７超、約２．８超、約２．９超、約３超、約３．１超、約３．２超、約３．３超、約３．４超、約３．５超、約４超、約５超、または約６超である場合に、遺伝子の変動の存在を決定する。例えば、場合によって、試験カウントが、参照カウントと、偏差の尺度（例えば、３シグマ、３ＭＡＤ）で３超異なれば、遺伝子の変動の存在を決定する。一部の実施形態では、妊娠中の雌から得られる試験カウントが、参照カウントより、偏差の尺度（例えば、３シグマ、３ＭＡＤ）で３超大きければ、胎児の染色体異数性（例えば、胎児のトリソミー）の存在が決定される。試験カウントと参照カウントとの３超の偏差は、非正倍数体の試験領域（例えば、遺伝子の変動の存在）を指し示すことが多い。場合によって、正倍数性を指し示す参照カウントを有意に上回る試験カウントは、トリソミーの決定因である。一部の実施形態では、妊娠中の雌から得られる試験カウントが、参照カウントより偏差の尺度（例えば、３シグマ、３ＭＡＤ）で３超小さければ、胎児の染色体異数性（例えば、胎児のモノソミー）の存在が決定される。場合によって、正倍数性を指し示す参照カウントを有意に下回る試験カウントは、モノソミーの決定因である。
【０４３４】
一部の実施形態では、試験カウントと参照カウントとの偏差の数が、約３．５未満、約３．４未満、約３．３未満、約３．２未満、約３．１未満、約３．０未満、約２．９未満、約２．８未満、約２．７未満、約２．６未満、約２．５未満、約２．０未満、約１．５未満、または約１．０未満である場合に、遺伝子の変動の非存在を決定する。例えば、場合によって、試験カウントが、参照カウントと、偏差の尺度（例えば、３シグマ、３ＭＡＤ）で３未満異なれば、遺伝子の変動の非存在が決定される。一部の実施形態では、妊娠中の雌から得られる試験カウントが、参照カウントと、偏差の尺度（例えば、３シグマ、３ＭＡＤ）で３未満異なれば、胎児の染色体異数性の非存在（例えば、胎児の正倍数体）が決定される。一部の実施形態では、（例えば、試験カウントと参照カウントとの３未満の偏差（例えば、標準偏差では、３シグマ）は、正倍数体の試験領域（例えば、遺伝子の変動の非存在）を指し示すことが多い。試験試料についての試験カウントと、１つまたは複数の参照被験体についての参照カウントとの偏差の尺度は、プロットし、視覚化する（例えば、ｚスコアプロット）ことができる。
【０４３５】
他の任意の適切な参照は、試験試料の試験領域について、遺伝子の変動の存在または非存在を決定する（または正倍数体もしくは非正倍数体の決定の）ための試験カウントで因子分解することができる。例えば、胎児フラクションの決定は、試験カウントで因子分解して、遺伝子の変動の存在または非存在を決定することができる。胎児フラクションを定量するための適切な処理であって、その非限定的な例が、質量分析処理、配列決定処理、またはこれらの組合せを含む処理を活用することができる。
【０４３６】
一部の実施形態では、胎児の染色体異数性（例えば、トリソミー）の存在または非存在は、一部分、胎児の倍数性の決定から決定される。一部の実施形態では、胎児の倍数性を、本明細書で記載される適切な方法により決定する。一部のある特定の実施形態では、約１．２０もしくはそれ超、１．２５もしくはそれ超、１．３０もしくはそれ超、約１．３５もしくはそれ超、約１．４もしくはそれ超、または約１．４５もしくはそれ超の胎児の倍数性の決定は、胎児の染色体異数性の存在（例えば、胎児のトリソミーの存在）を指し示す。一部の実施形態では、約１．２０〜約２．０、約１．２０〜約１．９、約１．２０〜約１．８５、約１．２０〜約１．８、約１．２５〜約２．０、約１．２５〜約１．９、約１．２５〜約１．８５、約１．２５〜約１．８、約１．３〜約２．０、約１．３〜約１．９、約１．３〜約１．８５、約１．３〜約１．８、約１．３５〜約２．０、約１．３５〜約１．９、約１．３５〜約１．８、約１．４〜約２．０、約１．４〜約１．８５、または約１．４〜約１．８の胎児の倍数性の決定は、胎児の染色体異数性の存在（例えば、胎児のトリソミーの存在）を指し示す。一部の実施形態では、胎児の異数性は、トリソミーである。一部の実施形態では、胎児の異数性は、第１３染色体、第１８染色体、および／または第２１染色体のトリソミーである。
【０４３７】
一部の実施形態では、約１．３５未満、約１．３０未満、約１．２５未満、約１．２０未満、または約１．１５未満の胎児の倍数性は、胎児の異数性の非存在（例えば、胎児のトリソミーの非存在、例えば、正倍数体）を指し示す。一部の実施形態では、約０．７〜約１．３５、約０．７〜約１．３０、約０．７〜約１．２５、約０．７〜約１．２０、約０．７〜約１．１５、約０．７５〜約１．３５、約０．７５〜約１．３０、約０．７５〜約１．２５、約０．７５〜約１．２０、約０．７５〜約１．１５、約０．８〜約１．３５、約０．８〜約１．３０、約０．８〜約１．２５、約０．８〜約１．２０、または約０．８〜約１．１５の胎児の倍数性の決定は、胎児の染色体異数性の非存在（例えば、胎児のトリソミーの非存在、例えば、正倍数体）を指し示す。
【０４３８】
一部の実施形態では、約０．８未満、約０．７５未満、約０．７０未満、または約０．６未満の胎児の倍数性は、胎児の異数性の存在（例えば、染色体欠失の存在）を指し示す。一部の実施形態では、約０〜約０．８、約０〜約０．７５、約０〜約０．７０、約０〜約０．６５、約０〜約０．６０、約０．１〜約０．８、約０．１〜約０．７５、約０．１〜約０．７０、約０．１〜約０．６５、約０．１〜約０．６０、約０．２〜約０．８、約０．２〜約０．７５、約０．２〜約０．７０、約０．２〜約０．６５、約０．２〜約０．６０、約０．２５〜約０．８、約０．２５〜約０．７５、約０．２５〜約０．７０、約０．２５〜約０．６５、約０．２５〜約０．６０、約０．３〜約０．８、約０．３〜約０．７５、約０．３〜約０．７０、約０．３〜約０．６５、約０．３〜約０．６０の胎児の倍数性の決定は、胎児の染色体異数性の存在（例えば、染色体欠失の存在）を指し示す。一部の実施形態では、決定される胎児の異数性は、全染色体欠失である。
【０４３９】
一部の実施形態では、胎児の異数性の存在または非存在の決定（例えば、上記の倍数性の決定の範囲のうちの１または複数に従う）を、判定域（ｃａｌｌ  ｚｏｎｅ）に従って決定する。ある特定の実施形態では、値（例えば、倍数性値、胎児フラクション値、不確定性のレベル）または値のコレクションが、あらかじめ規定された範囲（例えば、帯域、判定域）内にある場合に、判定（例えば、遺伝子の変動の存在または非存在を決定する判定、例えば、アウトカム）を下す。一部の実施形態では、判定域を、同じ患者試料から得られる値のコレクションに従って規定する。ある特定の実施形態では、判定域を、同じ染色体またはそのセグメントから導出される値のコレクションに従って規定する。一部の実施形態では、倍数性の決定に基づく判定域を、信頼性レベル（例えば、高い信頼性レベル、例えば、低い不確定性のレベル）および／または胎児フラクションに従って規定する。一部の実施形態では、判定域を、倍数性の決定および約２．０％もしくはそれ超、約２．５％もしくはそれ超、約３％もしくはそれ超、約３．２５％もしくはそれ超、約３．５％もしくはそれ超、約３．７５％もしくはそれ超、または約４．０％もしくはそれ超の胎児フラクションに従って規定する。例えば、一部の実施形態では、胎児を出産する妊娠中の雌から得られた試料についての、２％もしくはそれ超または４％もしくはそれ超の胎児フラクションの決定を伴う、１．２５超の倍数性の決定に基づき、胎児は、トリソミー２１を含むという判定を下す。ある特定の実施形態では、例えば、胎児を出産する妊娠中の雌から得られた試料についての、２％もしくはそれ超または４％もしくはそれ超の胎児フラクションの決定を伴う、１．２５未満の倍数性の決定に基づき、胎児は、正倍数体であるという判定を下す。一部の実施形態では、判定域は、約９９％もしくはそれ超、約９９．１％もしくはそれ超、約９９．２％もしくはそれ超、約９９．３％もしくはそれ超、約９９．４％もしくはそれ超、約９９．５％もしくはそれ超、約９９．６％もしくはそれ超、約９９．７％もしくはそれ超、約９９．８％もしくはそれ超、または約９９．９％もしくはそれ超の信頼性レベルにより規定する。一部の実施形態では、判定域を使用せずに判定を下す。一部の実施形態では、判定域およびさらなるデータまたは情報を使用して判定を下す。一部の実施形態では、判定域の使用を伴わずに、倍数性値に基づき判定を下す。一部の実施形態では、倍数性値を計算せずに判定を下す。一部の実施形態では、プロファイルの目視（例えば、ゲノム区分のレベルの目視）に基づき判定を下す。判定は、その非限定的な例が、胎児の倍数性の決定、胎児フラクションの決定、母体の倍数性、不確定性および／または信頼性決定、部分レベル、レベル、プロファイル、ｚスコア、期待された染色体表示、測定された染色体表示、カウント（例えば、正規化されたカウント、未加工のカウント）、胎児のまたは母体のコピー数の変動（例えば、類別されたコピー数の変動）、有意に異なるレベル、調整されたレベル（例えば、穴埋め）など、またはこれらの組合せを含む、本明細書で記載される方法により得られた決定、値、および／またはデータに完全に、また���一部分基づく任意の適切な方法により下すことができる。
【０４４０】
一部の実施形態では、判定を下さない場合、判定域は存在しない。一部の実施形態では、判定域が存在しないことは、低い精度、高い危険性、大きな誤差、低い信頼性レベル、高い不確定性のレベルなど、またはこれらの組合せを指し示す値または値のコレクションにより規定される。一部の実施形態では、判定域が存在しないことは、約５％もしくはそれ未満、約４％もしくはそれ未満、約３％もしくはそれ未満、約２．５％もしくはそれ未満、約２．０％もしくはそれ未満、約１．５％もしくはそれ未満、または約１．０％もしくはそれ未満の胎児フラクションにより一部分規定される。
【０４４１】
遺伝子の変動は、場合によって、医学的状態と関連する。遺伝子の変動の決定因であるアウトカムは、場合によって、状態（例えば、医学的状態）、疾患、症候群、もしくは異常の存在または非存在の決定因であるアウトカムであるか、または状態、疾患、症候群、もしくは異常（例えば、表１に列挙された非限定的な例）の検出を含む。ある特定の実施形態では、診断は、アウトカムについての評価を含む。本明細書で記載される方法による状態（例えば、医学的状態）、疾患、症候群、または異常の存在または非存在の決定因であるアウトカムは、場合によって、さらに調べることにより（例えば、核型分析および／または羊水穿刺により）、独立に確かめることができる。データの分析および処理は、１つまたは複数のアウトカムを提示しうる。本明細書で使用される「アウトカム」という用語は、遺伝子の変動（例えば、異数性、コピー数の変動）の存在または非存在を決定することを容易とする、データ処理の結果を指すことができる。ある特定の実施形態では、本明細書で使用される「アウトカム」という用語は、遺伝子の変動（例えば、異数性、コピー数の変動）の存在または非存在を予測および／または決定する結論を指す。ある特定の実施形態では、本明細書で使用される「アウトカム」という用語は、被験体（例えば、胎児）における遺伝子の変動の存在または非存在（例えば、異数性、コピー数の変動）の危険性または確率を予測および／または決定する結論を指す。診断は、場合によって、アウトカムの使用を含む。例えば、医療従事者は、アウトカムを分析し、アウトカムに基づくか、またはアウトカムに一部分基づき、診断を提示することができる。一部の実施形態では、状態、症候群、または異常（例えば、表１に列挙された）についての決定、検出、または診断は、遺伝子の変動の存在または非存在の決定因であるアウトカムの使用を含む。一部の実施形態では、カウントされた、マッピングした配列の読取りまたはその変換に基づくアウトカムは、遺伝子の変動の存在または非存在の決定因である。ある特定の実施形態では、本明細書で記載される１つまたは複数の方法（例えば、データ処理法）を活用して生成されたアウトカムは、表１に列挙された１つまたは複数の状態、症候群、または異常の存在または非存在の決定因である。ある特定の実施形態では、診断は、状態、症候群、または異常の存在または非存在の決定を含む。診断は、状態、症候群、または異常の性質および／または原因としての遺伝子の変動の決定を含むことが多い。ある特定の実施形態では、アウトカムは、診断ではない。１つまたは複数の確率の検討事項の文脈では、アウトカムは、本明細書で記載される処理法を使用して生成される１つまたは複数の数値を含むことが多い。危険性または確率の検討事項は、不確定値、可変性の尺度、信頼性レベル、感度、特異性、標準偏差、変動係数（ＣＶ）および／または信頼性レベル、Ｚスコア、カイ値、ｐｈｉ値、倍数性値、適合させた胎児フラクション、面積比、中央値レベルなど、またはこれらの組合せを含みうるがこれらに限定されない。確率の検討事項により、被験体に遺伝子の変動を有する危険性があるかまたは被験体が遺伝子の変動を有するのかどうかを決定することを容易とすることが可能になり、遺伝子障害の存在または非存在の決定因であるアウトカムは、このような検討事項を含むことが多い。
【０４４２】
アウトカムは、場合によって、表現型である。アウトカムは、場合によって、関連する信頼性レベル（例えば、不確定値、例えば、胎児は、９９％の信頼性レベルでトリソミー２１について陽性であり、試験被験体は、９５％の信頼性レベルで、遺伝子の変動と関連するがんについて陰性である）を有する表現型である。アウトカム値を生成する異なる方法は、場合によって、異なる種類の結果をもたらしうる。一般に、本明細書で記載される方法を使用して生成されるアウトカム値に基づき下されうる４種類の可能なスコアまたは判定：真陽性、偽陽性、真陰性、および偽陰性が存在する。本明細書で使用される「スコア（ｓｃｏｒｅ）」、「スコア（ｓｃｏｒｅｓ）」、「判定（ｃａｌｌ）」、および「判定（ｃａｌｌｓ）」という用語は、特定の遺伝子の変動が、被験体／試料に存在するかまたは非存在である確率を計算することを指す。スコアの値を使用して、例えば、遺伝子の変動に対応しうる、マッピングした配列の読取りの変動、差違、または比を決定することができる。例えば、データセットに由来する、選択された遺伝子の変動または部分について、参照ゲノムに対して正のスコアを計算することにより、場合によって、医学的状態（例えば、がん、子癇前症、トリソミー、モノソミーなど）と関連する、遺伝子の変動の存在または非存在の同定をもたらすことができる。一部の実施形態では、アウトカムは、レベル、プロファイル、および／またはプロット（例えば、プロファイルのプロット）を含む。アウトカムが、プロファイルを含む実施形態では、適切なプロファイルまたはプロファイルの組合せを、アウトカムのために使用することができる。アウトカムのために使用されうる、プロファイルの非限定的な例は、ｚスコアプロファイル、ｐ値プロファイル、カイ値プロファイル、ｐｈｉ値プロファイルなど、およびこれらの組合せを含む。
【０４４３】
遺伝子の変動の存在または非存在を決定するために生成されたアウトカムは、場合によって、ヌルの結果（例えば、２つのクラスター間のデータ点、遺伝子の変動の存在および非存在の両方についての値を包含する標準偏差を有する数値、調査される遺伝子の変動を有するかまたは含まない被験体についてのプロファイルのプロットと同様ではないプロファイルのプロットを有するデータセット）を含む。一部の実施形態では、ヌルの結果を指し示すアウトカムもやはり決定因の結果であり、決定は、遺伝子の変動の存在または非存在を決定するためのさらなる情報および／またはデータ生成の反復および／または分析に対する必要を含みうる。
【０４４４】
一部の実施形態では、アウトカムは、本明細書で記載される、１つまたは複数の処理ステップを実施した後で生成することができる。ある特定の実施形態では、アウトカムは、本明細書で記載される処理ステップのうちの１つの結果として生成し、一部の実施形態では、アウトカムは、データセットの各統計学的操作および／または各数学的操作を実施した後で生成することができる。遺伝子の変動の存在または非存在の決定に関するアウトカムは、限定せずに述べると、確率（例えば、オッズ比、ｐ値）、尤度、クラスター中またはクラスター外の値、閾を上回る値または閾を下回る値、範囲（例えば、閾範囲）内の値、分散または信頼性の尺度を有する値、または被験体もしくは試料についての遺伝子の変動の存在もしくは非存在と関連する危険性因子を含む、適切な形態で表すことができる。ある特定の実施形態では、試料間の比較は、試料の識別の確認を可能とする（例えば、反復された試料および／または混合された試料（例えば、誤表示された試料、組み合わされた試料など）の同定を可能とする）。
【０４４５】
一部の実施形態では、アウトカムは、所定の閾またはカットオフ値を上回るかまたは下回る値（例えば、１超の値、１未満の値）、およびその値と関連する不確定性のレベルまたは信頼性レベルを含む。ある特定の実施形態では、所定の閾値またはカットオフ値は、期待レベルまたは期待レベルの範囲である。アウトカムはまた、データ処理において使用される仮定についても記載しうる。ある特定の実施形態では、アウトカムは、所定の値の範囲（例えば、閾範囲）内または範囲外にある値、および範囲内または範囲外にあるその値についての、関連する不確定性のレベルまたは信頼性レベルを含む。一部の実施形態では、アウトカムは、所定の値に等しい（例えば、１に等しい、ゼロに等しい）か、または所定の値の範囲内の値に等しい値、および等しいかまたは範囲内にあるかもしくは範囲外にあるその値についての、その関連する不確定性のレベルまたは信頼性レベルを含む。アウトカムは、場合によって、プロット（例えば、プロファイルのプロット）としてグラフ的に表される。
【０４４６】
上記で注目した通り、アウトカムは、真陽性、真陰性、偽陽性、または偽陰性として特徴づけることができる。本明細書で使用される「真陽性」という用語は、遺伝子の変動を有するとして被験体が正しく診断されたことを指す。本明細書で使用される「偽陽性」という用語は、遺伝子の変動を有するとして被験体が誤って同定されたことを指す。本明細書で使用される「真陰性」という用語は、遺伝子の変動を有さないとして被験体が正しく同定されたことを指す。本明細書で使用される「偽陰性」という用語は、遺伝子の変動を有さないとして被験体が誤って同定されたことを指す。任意の所与の方法についての性能の２つの尺度は、（ｉ）一般に、予測された陽性の割合であって、陽性として正しく同定された割合である感度値；および（ｉｉ）一般に、予測された陰性の割合であって、陰性として正しく同定された割合である特異性値の発生比に基づき計算することができる。
【０４４７】
ある特定の実施形態では、感度、特異性、および／または信頼性レベルのうちの１または複数は、百分率として表される。一部の実施形態では、百分率は、各変数について独立に、約９０％超（例えば、約９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、９７、９８、もしくは９９％、または９９％超（例えば、約９９．５％またはそれ超、約９９．９％またはそれ超、約９９．９５％またはそれ超、約９９．９９％またはそれ超））である。一部の実施形態では、変動係数（ＣＶ）は、百分率として表され、場合によって、百分率は、約１０％またはそれ未満（例えば、約１０、９、８、７、６、５、４、３、２、もしくは１％、または１％未満（例えば、約０．５％またはそれ未満、約０．１％またはそれ未満、約０．０５％またはそれ未満、約０．０１％またはそれ未満））である。ある特定の実施形態では、確率（例えば、特定のアウトカムが、偶然に起因しない確率）は、Ｚスコア、ｐ値、またはｔ検定の結果として表される。一部の実施形態では、アウトカムについての、測定された分散、信頼区間、感度、特異性など（例えば、併せて、信頼性パラメータと称する）は、本明細書で記載される、１つまたは複数のデータ処理操作を使用して生成することができる。アウトカムおよび関連する信頼性レベルを生成することの具体例は、実施例の節ならびに本文、表、等式、および図面の全てを含むその全内容が参照により本明細書に援用される、国際特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ１２／５９１２３号（ＷＯ２０１３／０５２９１３）において記載されている。
【０４４８】
本明細書で使用される「感度」という用語は、真陽性の数を、真陽性の数に偽陰性の数を加算して得た数で除算して得たものを指し、ここで感度（ｓｅｎｓ）は、０≦ｓｅｎｓ≦１の範囲内でありうる。本明細書で使用される「特異性」という用語は、真陰性の数を、真陰性の数に偽陽性の数を加算して得た数で除算して得たものを指し、ここで感度（ｓｐｅｃ）は、０≦ｓｐｅｃ≦１の範囲内でありうる。一部の実施形態では、場合によって、感度および特異性が１もしくは１００％に等しいか、または１の近傍にある（例えば、約９０％〜約９９％間にある）方法を選択する。一部の実施形態では、感度が１または１００％に等しい方法を選択し、ある特定の実施形態では、感度が１の近傍にある（例えば、約９０％の感度、約９１％の感度、約９２％の感度、約９３％の感度、約９４％の感度、約９５％の感度、約９６％の感度、約９７％の感度、約９８％の感度、または約９９％の感度である）方法を選択する。一部の実施形態では、特異性が１または１００％に等しい方法を選択し、ある特定の実施形態では、特異性が１の近傍にある（例えば、約９０％の特異性、約９１％の特異性、約９２％の特異性、約９３％の特異性、約９４％の特異性、約９５％の特異性、約９６％の特異性、約９７％の特異性、約９８％の特異性、または約９９％の特異性である）方法を選択する。
【０４４９】
一部の実施形態では、遺伝子の変動の存在または非存在（例えば、染色体異数性）を、胎児について決定する。このような実施形態では、胎児の遺伝子の変動（例えば、胎児の染色体異数性）の存在または非存在を決定する。
【０４５０】
ある特定の実施形態では、試料についての、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在を決定する。このような実施形態では、試料核酸中の、遺伝子の変動（例えば、染色体異数性）の存在または非存在を決定する。一部の実施形態では、検出される変動または検出されない変動は、１つの供給源に由来する試料核酸中には存在するが、別の供給源に由来する試料核酸中には存在しない。供給源の非限定的な例は、胎盤の核酸、胎児核酸、母体核酸、がん細胞の核酸、非がん細胞の核酸など、およびこれらの組合せを含む。非限定的な例では、検出されるまたは検出されない、特定の遺伝子の変動は、（ｉ）胎盤の核酸中には存在するが、胎児核酸中には存在せず、母体核酸中にも存在しないか、（ｉｉ）胎児核酸中には存在するが、母体核酸中には存在しないか、または（ｉｉｉ）母体核酸中には存在するが、胎児核酸中には存在しない。
【０４５１】
１つまたは複数のアウトカムを生成した後で、アウトカムを使用して、遺伝子の変動の存在もしくは非存在および／または関連する医学的状態の決定をもたらすことが多い。アウトカムは、医療従事者（例えば、検査室技師または管理者；医師または助手）へと提示することが典型的である。アウトカムは、アウトカムモジュールにより提示することが多い。ある特定の実施形態では、アウトカムを、プロッティングモジュールにより提示する。ある特定の実施形態では、アウトカムは、装置の周辺機器上またはコンポーネント上に提示される。例えば、場合によって、アウトカムを、プリンターまたはディスプレイにより提示する。一部の実施形態では、遺伝子の変動の存在または非存在の決定因であるアウトカムは、医療従事者へと、レポートの形態で提示され、ある特定の実施形態では、レポートは、アウトカム値および関連する信頼性パラメータの提示を含む。一般に、アウトカムは、遺伝子の変動の存在もしくは非存在および／または医学的状態の決定を容易とする、適切なフォーマットで示すことができる。データセットを報告および／もしくは提示するか、またはアウトカムを報告するための使用に適するフォーマットの非限定的な例は、ディジタルデータ、グラフ、２Ｄグラフ、３Ｄグラフ、および４Ｄグラフ、写真、ピクトグラフ、チャート、棒グラフ、円グラフ、概略図、フローチャート、散布図、マップ、ヒストグラム、密度図、関数グラフ、回路図、ブロック図、バブルマップ、信号空間ダイヤグラム、コンターダイアグラム、カルトグラム、レーダーチャート、ベン図、ノモグラムなど、および前出の組合せを含む。アウトカム表示の多様な例については、図面で示し、実施例で記載する。
【０４５２】
ある特定の実施形態では、アウトカムの生成は、核酸配列の読取りデータなどの、被験体の細胞核酸の表示への変換と考えることができる。例えば、被験体に由来する核酸の配列の読取りを分析し、染色体のプロファイルおよび／またはアウトカムを生成することは、比較的小さな配列の読取り断片の、比較的大きな染色体構造の表示への変換と考えることができる。一部の実施形態では、アウトカムは、被験体（例えば、妊娠中の雌）に由来する配列の読取りの、被験体（例えば、母体核酸および／または胎児核酸）内に存在する既存の構造（例えば、ゲノム、染色体またはそのセグメント）の表示への変換の結果として得られる。一部の実施形態では、アウトカムは、第１の被験体（例えば、妊娠中の雌）に由来する配列の読取りの、構造（例えば、ゲノム、染色体またはそのセグメント）の複合表示への変換、ならびに第１の被験体（例えば、妊娠中の雌）内および／または第２の被験体（例えば、胎児）内に存在する構造の表示をもたらす複合表示の第２の変換を含む。
【０４５３】
ある特定の実施形態では、アウトカムは、１つまたは複数の候補セグメントの分析に従って生成することができる。一部の実施形態では、遺伝子の変動の存在または非存在を、個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメント（例えば、個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメントの存在または非存在）に従って決定する。一部の実施形態では、同じプロファイルの２つの分解レンダリングから導出された２つの候補セグメントは、実質的に同じであり（例えば、比較に従う）、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在が決定される。一部の実施形態では、複合候補セグメントの存在により、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在を指し示す。一部の実施形態では、全染色体異数性の存在は、プロファイル中の個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメントの存在に従って決定され、プロファイルは、ゲノムのセグメント（例えば、染色体より大きいセグメント、例えば、２つまたはそれ超の染色体を表示するセグメント、全ゲノムを表示するセグメント）である。一部の実施形態では、全染色体異数性の存在は、プロファイル中の個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメントの存在に従って決定され、個別セグメントのエッジは、染色体のエッジと実質的に同じである。ある特定の実施形態では、プロファイル中の個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメントの少なくとも１つのエッジが、染色体および／または染色体中の個別セグメントのエッジと異なる場合に、微小重複または微小欠失の存在を決定する。一部の実施形態では、微小重複の存在が決定され、個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメントについてのレベルまたはＡＵＣは、参照レベル（例えば、正倍数体の領域）より実質的に大きい。一部の実施形態では、微小欠失の存在が決定され、個別セグメント、候補セグメント、または複合候補セグメントについてのレベルまたはＡＵＣは、実質的に参照レベル（例えば、正倍数体の領域）未満である。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の異なる分解レンダリング中で同定される候補セグメントは、実質的に同じでなく（例えば、異なり）、染色体異数性、微小重複、および／または微小欠失の非存在が決定される。一部の実施形態では、プロファイル中の個別セグメント、候補セグメント、もしくは複合候補セグメント、またはプロファイルの分解レンダリングの非存在により、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の非存在を指し示す。
【０４５４】
検証
一部の実施形態では、本明細書で記載される方法は、検証を含む。一部の実施形態では、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析（例えば、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）木）、遺伝子の変動（例えば、コピー数の変動、微小重複、微小欠失、異数性）の存在または非存在の決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）、判定を下すこと、および／またはアウトカムの決定（ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）は、検証を含む。任意の適切な検証処理を活用して、本明細書で記載される方法、判定、またはアウトカムを検証することができる。
【０４５５】
一部の実施形態では、検証は、分解レンダリング中で同定される候補セグメントを検証することまたは無効にする（ｉｎｖａｌｉｄａｔｉｎｇ）ことを含む。検証された候補セグメントにより、候補セグメントの存在を確認する。無効にされた候補セグメントにより、候補セグメントの存在を指し示す判定を、候補セグメントの非存在を指し示す判定へと変化させる。例えば、一部の実施形態では、セグメント化処理による候補セグメントの同定に続き、検証を実施することができ、ここで、候補セグメントを検証するか、または無効にする。無効にされた候補セグメントは、プロファイル中の染色体異数性、微小重複、または微小欠失の非存在を指し示す。一部の実施形態では、検証は、偽陰性の決定が低減され、かつ／または偽陽性の決定が低減された候補セグメントの存在または非存在の決定を含む。候補セグメントは、その非限定的な例が、「スライディングエッジ」処理、「リーブワンアウト」処理など、またはこれらの組合せを含む、適切な方法により検証することができる。
【０４５６】
一部の実施形態では、検証は、候補セグメントまたは複合候補セグメントについての有意性のレベルを生成することを含む。一部の実施形態では、有意性のレベルは、Ｚスコア、ｚ値、ｐ値などである。一部の実施形態では、検証は、不確定性のレベルを生成することを含む。一部の実施形態では、不確定性のレベルは、有意性のレベルと関連する。例えば、場合によって、平均、平均値、または中央値による有意性のレベルを決定し、不確定性のレベルを、平均、平均値、または中央値による有意性のレベルについて決定する。
【０４５７】
一部の実施形態では、有意性のレベルおよび／または不確定値に従って、候補セグメントを検証するか、または無効にする。検証されるかまたは無効にされた個別セグメントは、検証されるかまたは無効にされた複合候補セグメントでありうる。一部の実施形態では、検証された候補セグメントの存在または非存在を、候補セグメントについての有意性のレベルおよび／または不確定性のレベルに従って決定する。一部の実施形態では、検証された候補セグメントの非存在により、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の非存在を指し示す。一部の実施形態では、検証された候補セグメントの存在により、候補セグメントの存在を確認する。一部の実施形態では、２つまたはそれ超の検証された候補セグメントの存在により、複合候補セグメントの決定または生成がもたらされる。一部の実施形態では、１つまたは複数の検証された候補セグメントの存在により、一部分、信頼性レベルを増加させて、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在を決定する。一部の実施形態では、候補セグメントの存在により、一部分、ディジョージ症候群の存在を指し示す。一部の実施形態では、検証された候補セグメントの非存在により、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の非存在を指し示す。
【０４５８】
スライディングエッジによる検証
一部の実施形態では、検証は、「スライディングエッジ」処理を含む。適切な「スライディングエッジ」処理は、分解レンダリング中のセグメントを検証するために直接使用することもでき、そのために適応させることもできる。一部の実施形態では、「スライディングエッジ」処理は、候補セグメント（例えば、部分のセットにより表示される候補セグメント）、または候補セグメントを含むかもしくは候補セグメントであることが疑われるセグメントを、複数の部分のサブセットへとセグメント化することを含む。一部の実施形態では、候補セグメントは、全染色体または染色体のセグメントについての部分のセットである。一部の実施形態では、候補セグメントは、公知の遺伝子の変動または公知の遺伝子障害と関連する領域を含む部分のセットである。一部の実施形態では、候補セグメントは、ディジョージ領域を含む。
【０４５９】
ある特定の実施形態では、「スライディングエッジ」処理は、同定された候補セグメント（部分のセット）を、複数の部分のサブセットへとセグメント化することを含み、ここで、部分のサブセットの各々は、同様であるが異なるエッジを有する候補セグメントを表示する。一部の実施形態では、元の同定された候補セグメントを、分析に組み込む。例えば、元の同定された候補セグメントを、複数の部分のサブセットのうちの１つとして組み込む。部分のサブセットは、元の同定された個別セグメントの一方または両方のエッジを、任意の適切な方法により変化させることにより決定することができる。一部の実施形態では、左エッジを変化させ、これにより、異なる左エッジを有する個別セグメントを生成することができる。一部の実施形態では、右エッジを変化させ、これにより、異なる右エッジを有する個別セグメントを生成することができる。一部の実施形態では、右エッジおよび左エッジのいずれも変化させることができる。一部の実施形態では、エッジを、１つまたは複数の隣接する参照ゲノムの部分だけ、元のエッジの左または右へと移動させることにより、エッジを変化させる。
【０４６０】
実施例５で記載されるスライディングエッジ法の実施形態では、両方のエッジを移動させることにより、元の個別セグメントを、１５参照ゲノムの部分だけ変化させ、これにより、個別セグメントによる１５×１５グリッド（例えば、２２５の異なる部分のサブセット）を創出する。例えば、右エッジを安定に保ちながら、左エッジを、右に７参照ゲノムの部分だけ移動させ、次いで、左に７参照ゲノムの部分だけ移動させ、これにより、１５の可能な左エッジを生成することができる。１５の左エッジの各々を安定に保ちながら、右エッジを、右へと７参照ゲノムの部分だけ移動させ、左へと７参照ゲノムの部分だけ移動させ、これにより、１５の可能な右エッジを生成することができる、結果として得られるサブセットは、２２５の異なる個別セグメント（例えば、参照ゲノムの部分のサブセット）を含む。
【０４６１】
一部の実施形態では、一方または両方のエッジを、５〜３０参照ゲノムの部分だけ変化させる。一部の実施形態では、エッジを、いずれかの方向に、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、または３０の参照ゲノムの部分だけ移動させる。一部の実施形態では、部分のサイズに関わらず、一方または両方のエッジについて、エッジを変化させて、約１００，０００〜約２，０００，０００塩基対、２５０，０００〜約１，５００，０００塩基対、または約５００，０００〜約１，０００，０００塩基対の範囲のエッジを生成する。一部の実施形態では、部分のサイズに関わらず、一方または両方のエッジについて、エッジを変化させて、約５００，０００、６００，０００、７００，０００、７５０，０００、８００，０００、９００，０００、または約１，０００，０００塩基対の範囲のエッジを生成する。
【０４６２】
一部の実施形態では、同定された個別セグメントは、第１の末端および第２の末端を含み、セグメント化は、（ｉ）再帰的除外により、１つまたは複数の部分を、部分のセットの第１の末端から除外し、これにより、部分のサブセットに各々の再帰的除外を施すことと、（ｉｉ）ｎ回にわたる反復の後で、（ｉ）の再帰的除外を終結させ、これにより、ｎ＋１の部分のサブセットをもたらし、ここで、部分のセットは、サブセットであり、各サブセットは、異なる数の部分、第１のサブセットの末端、および第２のサブセットの末端を含むことと、（ｉｉｉ）１つまたは複数の部分を、（ｉｉ）で再帰的除外によりもたらされた、ｎ＋１の部分のサブセットの各々のうちの、第２のサブセットの末端から除外することと、（ｉｖ）ｎ回にわたる反復の後で、（ｉｉｉ）の再帰的除外を終結させ、これにより、複数の部分のサブセットをもたらすこととを含む。一部の実施形態では、複数のサブセットは、（ｎ＋１）２サブセットに等しい。一部の実施形態では、ｎは、５〜３０の間の整数に等しい。一部の実施形態では、ｎは、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、または３０に等しい。
【０４６３】
スライディングエッジ法のある特定の実施形態では、有意性のレベル（例えば、Ｚスコア、ｐ値）を、参照ゲノムの部分のサブセットの各々について決定し、平均、平均値、または中央値による有意性のレベルを、サブセットの全てについて決定された有意性のレベルに従って決定する。  一部の実施形態では、有意性のレベルは、Ｚスコアまたはｐ値である。一部の実施形態では、Ｚスコアを、以下の式：
Ｚｉ＝（Ｅｉ−Ｍｅｄ．Ｅ（ｎ））／ＭＡＤ
【０４６４】
［式中、Ｅｉは、個別セグメントｉのレベルの定量的決定であり、Ｍｅｄ．Ｅ（ｎ）は、スライディングエッジ処理により生成された全ての個別セグメントについての中央値レベルであり、ＭＡＤは、Ｍｅｄ．Ｅ（ｎ）についての中央値絶対偏差であり、Ｚｉは、個別セグメントｉについて結果として得られるＺスコアである］に従って計算する。一部の実施形態では、ＭＡＤは、任意の適切な不確定性の尺度で置きかえることができる。一部の実施形態では、Ｅｉは、その非限定的な例が、部分についてのカウントの、中央値レベル、平均レベル、平均値レベル、合計などを含む、レベルの任意の適切な尺度である。
【０４６５】
一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアを、スライディングエッジ処理により生成された全ての個別セグメントについて決定し、不確定性のレベル（例えば、ＭＡＤ）を、中央値、平均値、または平均によるＺスコアから生成する。一部の実施形態では、スライディングエッジ処理により生成された全ての個別セグメントについて決定された、中央値、平均値、または平均によるＺスコア、および中央値、平均値、または平均によるＺスコアについての不確定性のレベルに従って、個別セグメント（例えば、同定された元の個別セグメント）を検証するかまたは無効にする。一部の実施形態では、有意性のレベル（例えば、Ｚスコア）についての所定の範囲（例えば、閾範囲）を、あらかじめ決定する。一部の実施形態では、候補セグメントの非存在についてのＺスコアについての所定の範囲は、約３．５〜約−３．５、約３．２５〜約−３．２５、約３．０〜約−３．０、約２．７５〜約−２．７５、または約２．５〜約−２．５である。一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアであって、所定の範囲外の値を有するＺスコアにより、「スライディングエッジ」法に従って、検証された個別セグメントの存在を確認する。一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアであって、所定の範囲内の値を有するＺスコアにより、「スライディングエッジ」法に従って、候補セグメントを無効にし、かつ／または候補セグメントの非存在（例えば、検証された候補セグメントの非存在）を決定する。一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアであって、約２、２．２５、２．５、２．７５、３．０、３．２５、または３．５超の絶対値を有するＺスコアにより、「スライディングエッジ」法に従って、個別セグメントの存在を確認し、かつ／または検証する。一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアであって、約２、２．２５、２．５、２．７５、３．０、３．２５、または３．５未満の絶対値を有するＺスコアにより、「スライディングエッジ」法に従って、候補セグメントの非存在を決定し、かつ／または無効にする。一部の実施形態では、中央値Ｚスコアと関連する不確定値により、個別セグメントが検証されるのか、無効にされるのかを一部分決定する。一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアが、閾範囲外にあり、不確定値（例えば、ＭＡＤ）が、閾範囲と、不確定値の０％（例えば、重複しない）、５％、１０％、２０％、２５％、３０％、３５％、または４０％未満重複する場合に、候補セグメントを検証する。一部の実施形態では、中央値、平均値、または平均によるＺスコアが、閾範囲外にあり、不確定値（例えば、ＭＡＤ）が、閾範囲と、不確定値の約２５％、３０％、４０％、５０％、６０％、または約７０％超重複する場合に、候補セグメントを検証する。
【０４６６】
一部の実施形態では、分布を、スライディングエッジ処理により生成された全ての個別セグメントについて決定された有意性のレベル（例えば、Ｚスコア）について生成する（例えば、図１３〜１４を参照されたい）。ある特定の実施形態では、中央値、平均値、または平均による有意性のレベルおよび／または有意性のレベルの分布に従って、個別セグメントを検証するか、または無効にする。一部の実施形態では、約５０％、６０％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、または約９５％またはそれ超の分布が、有意性のレベルについて所定の範囲外にあれば、個別セグメントを検証する。例えば、Ｚスコアの３．０〜−３．０の所定の範囲について、検証された候補セグメントは中央値のＺスコアを有する可能性があり、Ｚスコアの分布のうちの７０％またはそれ超は、絶対値が３．０超でありうる。
【０４６７】
リーブワンアウトによる検証
一部の実施形態では、検証は、「リーブワンアウト」処理を含む。適切な「リーブワンアウト」処理を使用することができる。一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理により、参照試料のえり抜きのセットと関連する信頼性レベルを提示する。一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理により、参照試料のえり抜きのセットと関連する不確定性のレベルを提示する。一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理により、参照試料のえり抜きのセットに従って決定された、信頼性レベルおよび／または不確定性のレベルに従って、候補セグメントを検証するかまたは無効にする。
【０４６８】
一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理を、試験試料および２つまたはそれ超の参照試料（例えば、本明細書では、場合によって、元のセットと称する、参照試料のセット）について実施する。一部の実施形態では、試験試料を、２つまたはそれ超の参照試料のうちの１つとして組み込む。一部の実施形態では、試験試料を、２つまたはそれ超の参照試料のうちの１つとして組み込まない。一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理は、２つまたはそれ超の参照試料のうちの１つを、元の試料セットから除外し、これにより、参照試料のサブセットをもたらすことを含む。ある特定の実施形態では、参照試料を元のセットから除外する処理を、セット中の各参照試料について反復する。参照試料を元のセットから除外する場合、既に除外された参照試料があれば、これを元のセットへと戻すことが多い。一部の実施形態では、１つだけの参照試料を、任意の１つのサブセットから除外する。結果は、複数の参照試料のサブセット（本明細書では、場合によって、試料の複数のサブセットと称する）であることが多く、ここで、各サブセットは、参照試料のうちの１つを元のセットから逸失している。
【０４６９】
ある特定の実施形態では、「リーブワンアウト」処理は、参照試料のサブセットの各サブセットに従って、有意性のレベルを決定することを含む。ある特定の実施形態では、次いで、平均値、平均、または中央値による有意性のレベルを、サブセットの全てについて決定された有意性のレベル値から計算する。一部の実施形態では、不確定性のレベル（例えば、ＭＡＤ）を、平均値、平均、または中央値による有意性のレベルに従って計算する。一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理に従って生成された、中央値、平均値、または平均による有意性のレベルおよび／または不確定性のレベルに従って、個別セグメントを検証するか、または無効にする。
【０４７０】
「リーブワンアウト」処理のある特定の実施形態では、有意性のレベルは、Ｚスコアまたはｐ値である。一部の実施形態では、「リーブワンアウト」処理についてのＺスコアを、以下の式：
Ｚｉ＝（Ｅｉ−Ｍｅｄ．Ｅ（ｎ））／ＭＡＤ
［式中、Ｅｉは、セグメントｉのレベルの定量的決定であり、Ｍｅｄ．Ｅ（ｎ）は、参照試料のサブセットのセグメントｉについての中央値レベルであり、ＭＡＤは、Ｍｅｄ．Ｅ（ｎ）についての中央値絶対偏差であり、Ｚｉは、セグメントｉについて結果として得られるＺスコアである］に従って計算する。一部の実施形態では、ＭＡＤは、任意の適切な不確定性の尺度で置きかえることができる。一部の実施形態では、Ｅｉは、その非限定的な例が、部分についてのカウントの、中央値レベル、平均レベル、平均値レベル、合計などを含む、レベルの任意の適切な尺度である。
【０４７１】
一部の実施形態では、検証は、「スライディングエッジ」処理および「リーブワンアウト」処理を含む。例えば、一部の実施形態では、参照試料のサブセット（例えば、「リーブワンアウト」処理から生成された）は、「スライディングエッジ処理」により生成された参照試料のセットから生成される。例えば、所与の試験試料について、「スライディングエッジ」処理により、セグメント化処理から同定された個別セグメントについて、２２５のセグメントをもたらすことができ、次いで、１０の参照試料のセットを使用して、「リーブワンアウト」処理を実施する。上記の例では、複合中央値、複合平均値、または複合平均による有意性のレベル（例えば、複合中央値によるＺスコア）および複合不確定性レベル（例えば、複合ＭＡＤ）を、結果として得られる２２５０のＺスコアから計算する。一部の実施形態では、複合中央値による有意性のレベル（例えば、複合中央値によるＺスコア）および／または複合不確定性レベル（例えば、複合ＭＡＤ）に従って、セグメント化処理により同定された個別セグメントを検証するか、または無効にする。
【０４７２】
一部の実施形態では、決定分析は、候補セグメント（例えば、複合候補セグメント）についてのＺスコアまたは複合Ｚスコアに従って、染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在または非存在を決定することを含む。一部の実施形態では、候補セグメントは、トリソミーを指し示し、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての候補セグメントである。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、所定の値超もしくはそれに等しいか、または所定の閾超もしくはそれに等しい場合に、全染色体異数性を指し示す（例えば、図７を参照されたい）。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、約２．８、２．９、３．０、３．１、３．２、３．３、３．４、３．５、３．６、３．７５、３．８、３．８５、３．９、３．９５、４．０、４．０５、４．１、４．１５、４．２、４．３、４．４、または約４．５の所定の値超またはそれに等しい場合に、全染色体異数性を指し示す。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、３．９５超またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示す。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、（ｉ）ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメント、または（ｉｉ）ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントについて決定されたＺスコアの絶対値超またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示す。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、（ｉ）ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメント、または（ｉｉ）ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントについて決定された複数のＺスコアの絶対値超またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示す。一部の実施形態では、複数のＺスコアの絶対値は、約０．４、０．５、０．６、０．７、０．８、または約０．９を乗算されたＺスコアの絶対値である。
【０４７３】
ある特定の実施形態では、候補セグメント（例えば、有意な候補セグメント）は、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、３．９５超またはそれに等しく、（ｉ）ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメント、または（ｉｉ）ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントについて決定されたＺスコアの絶対値超またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示す。ある特定の実施形態では、候補セグメントは、全染色体を表示する部分のセットについての絶対Ｚスコアが、３．９５超またはそれに等しく、（ｉ）ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメント、または（ｉｉ）ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントについて決定された複数のＺスコアの絶対値超またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示す。一部の実施形態では、複数のＺスコアの絶対値は、約０．４、０．５、０．６、０．７、０．８、または約０．９を乗算されたＺスコアの絶対値である。
【０４７４】
一部の実施形態では、候補セグメントは、（ｉ）ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメント、および（ｉｉ）ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントについて決定されたＺスコアの絶対値が、約２．８、２．９、３．０、３．１、３．２、３．３、３．４、３．５、３．６、３．７５、３．８、３．８５、３．９、３．９５、４．０、４．０５、４．１、４．１５、４．２、４．３、４．４、もしくは約４．５超、またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示さず、微小欠失または微小重複の存在を決定する。一部の実施形態では、候補セグメントは、トリソミーを指し示さず、微小欠失または微小重複の存在を決定する。一部の実施形態では、候補セグメントは、（ｉ）ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメント、および（ｉｉ）ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントについて決定されたＺスコアの絶対値が、３．９５超またはそれに等しい場合に、トリソミーを指し示さず、微小欠失または微小重複の存在を決定する。一部の実施形態では、候補セグメントは、トリソミーを指し示さず、微小欠失または微小重複の存在を決定し、ハールウェーブレット分解処理に従って同定された個別セグメントは、ＣＢＳ処理に従って同定された個別セグメントと実質的に同じである。
【０４７５】
一部の実施形態では、アウトカムを決定すること（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）（例えば、胎児における、例えば、遺伝子の変動の存在または非存在を決定すること（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ））は、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析を含む。一部の実施形態では、胎児における染色体異数性、微小重複、または微小欠失の存在または非存在を決定する（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）方法であって、偽陰性の決定が低減され、偽陽性の決定が低減された方法は、決定（ｄｅｃｉｓｉｏｎ）分析を含む。一部の実施形態では、決定分析は、一連の方法または方法ステップを含む。決定分析の非限定的な例は、図６〜８に示され、本明細書で記載される。
【０４７６】
アウトカムの使用
遺伝子の変動の存在または非存在の決定因の１つまたは複数のアウトカムを含むレポートを受け取る医療従事者または他の有資格者は、レポート内に示されたデータを使用して、試験被験体または患者の状態についての判定を下すことができる。一部の実施形態では、医療従事者は、提示されたアウトカムに基づき、推奨を行うことができる。一部の実施形態では、医療従事者または有資格者は、レポートで提示された、１つまたは複数のアウトカム値および関連する信頼性パラメータに基づき、試験被験体または患者に、遺伝子の変動の存在または非存在に関する判定またはスコアを提示することができる。ある特定の実施形態では、提示されたレポートの目視観察を使用して、医療従事者または有資格者が、手作業でスコアを作成するかまたは判定を下す。ある特定の実施形態では、場合によって、ソフトウェア内に埋め込まれた自動式のルーチンにより、スコアを作成するかまたは判定を下し、試験被験体または患者へと情報を提供する前に、医療従事者または有資格者が、精度について精査する。本明細書で使用される「レポートを受け取ること」という用語は、精査されると、医療従事者または他の有資格者が、試験被験体または患者における遺伝子の変動の存在または非存在について決定することを可能とする、アウトカムを含む通信手段、書面表示、および／またはグラフ表示により得ることを指す。レポートは、コンピュータにより作成することもでき、手作業によるデータ入力により作成することもでき、電子的手段（例えば、インターネットを介する、コンピュータを介する、ファックスを介する、同じ物理的施設または異なる物理的施設における１つのネットワーク拠点から別の拠点への）を使用して通信することもでき、データを送付または受領する別の方法（例えば、郵便、宅急便（登録商標）など）により通信することもできる。一部の実施形態では、アウトカムは、限定せずに述べると、言語形態、文書形態、またはファイル形態を含む適切な媒体により、医療従事者へと伝送する。ファイルは、例えば、音声ファイル、コンピュータ可読ファイル、書類ファイル、検査室ファイル、または医療記録ファイルでありうるがこれらに限定されない。
【０４７７】
本明細書で使用される、「アウトカムを提示すること」という用語およびその文法的な同等物はまた、このような情報を得るための方法であって、限定せずに述べると、情報を検査室から得る（例えば、検査室ファイル）ステップを含む方法も指す場合がある。検査室ファイルは、医学的状態の存在または非存在を決定するための、１つまたは複数のアッセイまたは１つまたは複数のデータ処理ステップを実行した検査室により作成することができる。検査室は、医学的状態の存在または非存在を検査室ファイルから確認する職員と同じ場所にある場合もあり、異なる場所（例えば、別の国）にある場合もある。例えば、検査室ファイルは、１つの場所で作成し、その中の情報が妊娠中の雌被験体へと伝送される別の場所へと伝送することができる。ある特定の実施形態では、検査室ファイルは、実体的形態（ｔａｎｇｉｂｌｅ  ｆｏｒｍ）の場合もあり、電子的形態（例えば、コンピュータ可読形態）の場合もある。
【０４７８】
一部の実施形態では、アウトカムは、検査室から、医療従事者、医師、または有資格者へと提示することができ、医療従事者、医師、または有資格者は、アウトカムに基づき、診断を下すことができる。一部の実施形態では、アウトカムは、検査室から、医療従事者、医師、または有資格者へと提示することができ、医療従事者、医師、または有資格者は、さらなるデータおよび／または情報、ならびに他のアウトカムと共に、アウトカムに一部分基づき、診断を下すことができる。
【０４７９】
医療従事者または有資格者は、レポートで提示された１つまたは複数のアウトカムに基づき、適切な推奨を提示することができる。提示されたアウトカムレポートに基づき提示されうる、推奨の非限定的な例は、手術、放射線療法、化学療法、遺伝子カウンセリング、生後処置解決手段（ａｆｔｅｒ  ｂｉｒｔｈ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ）（例えば、人生設計、長期にわたる介護ケア、医薬、対症的処置）、妊娠中絶、臓器移植、輸血など、または前出の組合せを含む。一部の実施形態では、推奨は、提示されたアウトカムベースの分類（例えば、ダウン症候群、ターナー症候群、Ｔ１３における遺伝子の変動と関連する医学的状態、Ｔ１８における遺伝子の変動と関連する医学的状態）に依存する。
【０４８０】
検査室関係者（例えば、検査室管理者）は、遺伝子の変動の存在または非存在の決定（または試験領域についての正倍数体もしくは非正倍数体の決定）の根底をなす値（例えば、試験カウント、参照カウント、偏差のレベル）を分析することができる。遺伝子の変動の存在または非存在に関する判定であって、微妙であるかまたは疑わしい判定について、検査室関係者は、同じ試験を再発注することもでき、かつ／または試験被験体に由来する同じ試料核酸または異なる試料核酸を使用する、異なる試験（例えば、胎児の異数性の決定の場合における核型分析および／または羊水穿刺）を発注することもできる。
【０４８１】
遺伝子の変動および医学的状態
遺伝子の変動（ｇｅｎｅｔｉｃ  ｖａｒｉａｎｃｅ）の存在または非存在は、本明細書に記載する方法または装置を使用して決定することができる。ある特定の実施形態では、１つまたは複数の遺伝子の変動（ｇｅｎｅｔｉｃ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の存在または非存在は、本明細書に記載する方法および装置により提供されるアウトカムにより決定される。遺伝子の変動は、一般的に、ある特定の個体中に存在する特定の遺伝的表現型であり、多くの場合、遺伝子の変動は、個体の統計的に有意な部分母集団の中に存在する。一部の実施形態では、遺伝子の変動は、染色体異常（例えば、異数性）、部分的染色体異常、またはモザイク現象であり、そのそれぞれについて、本明細書でより詳細に記載する。遺伝子の変動の非限定的な例として、１つまたは複数の欠失（例えば、微小欠失）、重複（例えば、微小重複）、挿入、変異、多型（例えば、一塩基多型）、融合、リピート（例えば、短いタンデムリピート）、異なるメチル化部位、異なるメチル化パターン等、およびその組合せが挙げられる。挿入、リピート、欠失、重複、変異、または多型は、任意の長さのものであり得、一部の実施形態では、長さ約１塩基または塩基対（ｂｐ）〜約２５０メガ塩基（Ｍｂ）である。一部の実施形態では、挿入、リピート、欠失、重複、変異、または多型は、長さ約１塩基または塩基対（ｂｐ）〜約１，０００キロ塩基（ｋｂ）である（例えば、長さ約１０ｂｐ、５０ｂｐ、１００ｂｐ、５００ｂｐ、１ｋｂ、５ｋｂ、１０ｋｂ、５０ｋｂ、１００ｋｂ、５００ｋｂ、または１０００ｋｂ）。
【０４８２】
遺伝子の変動は、欠失の場合もある。ある特定の実施形態では、欠失は染色体またはＤＮＡ配列の一部分が欠損している変異である（例えば、遺伝子異常）。欠失は、多くの場合、遺伝物質の喪失である。任意の数のヌクレオチドが欠失し得る。欠失は、１つもしくは複数の染色体全体、染色体のセグメント、対立遺伝子、遺伝子、イントロン、エクソン、任意の非コード領域、任意のコード領域、そのセグメント、またはその組合せの欠失を含み得る。欠失は、微小欠失を含み得る。欠失は、単一塩基の欠失を含み得る。
【０４８３】
遺伝子の変動は、遺伝子の重複の場合もある。ある特定の実施形態では、重複は染色体またはＤＮＡ配列の一部分がコピーされ、ゲノムへと挿入される変異（例えば、遺伝子異常）である。ある特定の実施形態では、遺伝子の重複（すなわち、重複）は、ＤＮＡ領域の任意の重複である。一部の実施形態では、重複は、ゲノムまたは染色体内の、多くの場合タンデムに反復した核酸配列である。一部の実施形態では、重複は、１つもしくは複数の染色体全体、染色体のセグメント、対立遺伝子、遺伝子、イントロン、エクソン、任意の非コード領域、任意のコード領域、そのセグメント、またはその組み合わせのコピーを含み得る。重複は、微小重複を含み得る。重複は、１つまたは複数の重複した核酸のコピーを含む場合もある。重複は、１回または複数回反復した（例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、または１０回反復した）遺伝子領域として特徴付けられる場合もある。重複は、小領域（数千塩基対）から一部の事例では染色体全体の範囲であり得る。重複は、相同組換えにおける誤差の結果として、またはレトロトランスポゾンイベントに起因して高頻度で生ずる。重複は、ある特定の種類の増殖性疾患と関連していた。重複は、ゲノムマイクロアレイまたは比較遺伝子交雑法（ＣＧＨ）を使用して特徴付けできる。
【０４８４】
遺伝子の変動は、挿入の場合もある。挿入は、１つまたは複数のヌクレオチド塩基対の核酸配列への付加の場合もある。挿入は、微小挿入の場合もある。ある特定の実施形態では、挿入は、染色体のセグメントのゲノム、染色体、またはそのセグメントへの付加を含む。ある特定の実施形態では、挿入は、対立遺伝子、遺伝子、イントロン、エクソン、任意の非コード領域、任意のコード領域、そのセグメントまたはその組合せの、ゲノムまたはそのセグメントへの付加を含む。ある特定の実施形態では、挿入は、起源が不明の核酸の、ゲノム、染色体、またはそのセグメントへの付加（すなわち、挿入）を含む。ある特定の実施形態では、挿入は、単一塩基の付加（すなわち、挿入）を含む。
【０４８５】
本明細書で使用する場合、「コピー数の変動」は、一般的に遺伝子の変動または染色体異常のクラスまたは種類である。コピー数の変動は、欠失（例えば、微小欠失）、重複（例えば、微小重複）、または挿入（例えば、微小挿入）であり得る。多くの場合、本明細書で時に使用される接頭辞「微小」は、長さ５Ｍｂ未満の核酸のセグメントである。コピー数の変動は、染色体のセグメントの１つまたは複数の欠失（例えば、微小欠失）、重複、および／または挿入（例えば、微小重複、微小挿入）を含み得る。ある特定の実施形態では、重複は挿入を含む。ある特定の実施形態では、挿入は重複である。ある特定の実施形態では、挿入は重複ではない。例えば、多くの場合、ある部分で配列が重複すると、重複が見出される部分に関するカウントが増加する。多くの場合、ある部分で配列が重複するとレベルが高まる。特定の実施形態では、第１のレベルを構成する部分に重複が存在すると、重複が存在しない第２のレベルと比較してレベルが高まる。ある特定の実施形態では、挿入は、部分のカウントを増加させ、挿入を表す配列が同一部分内の別の位置に存在する（すなわち、重複される）。ある特定の実施形態では、挿入は、部分のカウント、またはレベルを有意に増加させず、挿入された配列は、同一部分内の配列の重複ではない。ある特定の実施形態では、挿入は重複として検出または表示されず、挿入を表す重複配列は、同一部分に存在しない。
【０４８６】
一部の実施形態では、コピー数の変動は、胎児のコピー数の変動である。多くの場合、胎児のコピー数の変動は、胎児のゲノム内のコピー数の変動である。一部の実施形態では、コピー数の変動は、母体および／または胎児のコピー数の変動である。ある特定の実施形態では、母体および／または胎児のコピー数の変動は、妊娠中の雌（例えば、胎児を出産する雌の被験体）、分娩経験のある雌の被験体、または胎児を出産する能力を有する雌のゲノム内のコピー数の変動である。コピー数の変動は、ヘテロ接合性のコピー数の変動であり得、この場合、変動（例えば、重複または欠失）は、ゲノムの１方の対立遺伝子上に存在する。コピー数の変動は、ホモ接合性のコピー数の変動であり得、この場合、変動は、ゲノムの両方の対立遺伝子に存在する。一部の実施形態では、コピー数の変動はヘテロ接合性またはホモ接合性の胎児のコピー数の変動である。一部の実施形態では、コピー数の変動は、ヘテロ接合性またはホモ接合性の母体および／または胎児のコピー数の変動ある。コピー数の変動は、母体ゲノムおよび胎児ゲノムに存在する、母体ゲノムに存在するが胎児ゲノムに存在しない、または胎児ゲノムに存在するが母体ゲノムに存在しない場合がある。
【０４８７】
「倍数性」とは、胎児または母親中に存在する染色体の数への言及である。ある特定の実施形態では、「倍数性」は、「染色体倍数性」と同じである。ヒトでは、例えば常染色体は、多くの場合、対で存在する。例えば、遺伝子の変動が存在しない場合、ほとんどのヒトは各常染色体（例えば、第１〜２２染色体）を２つ有する。ヒトにおける２つの常染色体の正常な相補の存在は、これは多くの場合、正倍数体と呼ばれる。「微小倍数性」は、意味上では、倍数性に類似する。「微小倍数性」は、多くの場合、染色体のセグメントの倍数性を指す。用語「微小倍数性」とは、染色体内のコピー数の変動（例えば、欠失、重複、および／または挿入）の存在または非存在（例えば、ホモ接合性またはヘテロ接合性の欠失、重複、または挿入等またはその非存在）への言及の場合もある。「倍数性」および「微小倍数性」は、プロファイル内のレベルのカウントを正規化した後に決定される場合もある。したがって、常染染色体の対を表すレベル（例えば、正倍数体）は、多くの場合、倍数性１に正規化される。同様に、重複、欠失、または挿入が存在しないことを表す染色体のセグメント内のレベルは、多くの場合、微小倍数性１に正規化される。倍数性および微小倍数性は、多くの場合、部分−特異的（例えば、部分特異的）および試料−特異的である。倍数性は、多くの場合、１／２の整数倍として規定され、正倍数体（例えば、２つの染色体）、染色体１つ存在（例えば、染色体欠失）、染色体非存在、染色体３つ（例えば、トリソミー）、および染色体４つをそれぞれ表す、１、１／２、０、３／２、および２の値を有する。同様に、微小倍数性は、多くの場合、１／２の整数倍として規定され、正倍数体（例えば、コピー数の変動無し）、ヘテロ接合性の欠失、ホモ接合性の欠失、ヘテロ接合性の重複、およびホモ接合性の重複をそれぞれ表す、１、１／２、０、３／２、および２の値を有する。胎児に関する倍数性値についての一部の例を表２に提示する。
【０４８８】
ある特定の実施形態では、胎児の微小倍数性は、胎児の母親（すなわち、妊娠中の雌の被験体）の微小倍数性と一致する。ある特定の実施形態では、胎児の微小倍数性は、胎児の母親の微小倍数性と一致し、母親および胎児いずれも、同一のヘテロ接合性のコピー数の変動、ホモ接合性のコピー数の変動を担持する、または両方とも正倍数体である。ある特定の実施形態では、胎児の微小倍数性は、胎児の母親の微小倍数性と異なる。例えば、胎児の微小倍数性は、コピー数の変動についてヘテロ接合性であり、母親は、コピー数の変動についてホモ接合性であり、胎児の微小倍数性は、特定のコピー数の変動に関して母親の微小倍数性と一致しない（例えば、等しくない）場合もある。
【０４８９】
微小倍数性は、多くの場合、期待されるレベルと関連する。例えば、レベル（例えば、プロファイル内のレベル、時にコピー数の変動を実質的に含まないレベル）は、値１に正規化される場合もあり（例えば、倍数性１、微小倍数性１）、ホモ接合性の重複の微小倍数性は２、ヘテロ接合性の重複は１．５、ヘテロ接合性の欠失は０．５、およびホモ接合性の欠失は０である。
【０４９０】
被験体について存在または非存在が同定された遺伝子の変動は、ある特定の実施形態では医学的状態と関連する。したがって、本明細書に記載する技術は、医学的状態または病状と関連する１つまたは複数の遺伝子の変動の存在または非存在を同定するのに使用することができる。医学的状態の非限定的な例として、知的障害（例えば、ダウン症候群）、異常な細胞増殖（例えば、がん）、微生物核酸（例えば、ウイルス、細菌、真菌、酵母）の存在、および子癇前症と関連した状態が挙げられる。
【０４９１】
遺伝子の変動、医学的状態および病状の非限定的な例は、以下に記載されている。
【０４９２】
胎児の性別
一部の実施形態では、胎児の性別または性別関連の障害（例えば、性染色体異数性）の予測は、本明細書に記載する方法または装置により決定することができる。性別の決定は、性染色体に一般的に基づく。ヒトでは、２つの性染色体、Ｘ染色体およびＹ染色体が存在する。Ｙ染色体は、雄としての胚発生を引き起こす遺伝子、ＳＲＹを含有する。ヒトおよび他の哺乳動物のＹ染色体は、正常な精子産生に必要とされる他の遺伝子も含有する。ＸＸを有する個体は雌であり、ＸＹは雄であり、多くの場合、性染色体異数性と呼ばれる非限定的な変動として、Ｘ０、ＸＹＹ、ＸＸＸ、およびＸＸＹが挙げられる。ある特定の実施形態では、雄は、２つのＸ染色体および１つのＹ染色体（ＸＸＹ；クラインフェルター症候群）、または１つのＸ染色体および２つのＹ染色体（ＸＹＹ症候群；ジェイコブス症候群）を有し、ならびに一部の雌は、３つのＸ染色体（ＸＸＸ；トリプルＸ症候群）または２つではなく単一のＸ染色体（Ｘ０；ターナー症候群）を有する。ある特定の実施形態では、個体内の一部の細胞のみが、性染色体異数性により影響を受け、モザイク現象（例えば、ターナーモザイク現象）と呼ばれる場合もある。他の症例として、ＳＲＹが損傷を受けている症例（ＸＹの雌となる）、またはＸにコピーされた症例（ＸＸの雄となる）が挙げられる。
【０４９３】
ある特定の症例では、子宮内の胎児の性別を決定することが有益な場合もある。例えば、１つまたは複数の伴性障害の家族歴を有する患者（例えば、妊娠中の雌）は、かかる障害を受け継ぐ胎児のリスクを評価するのに役立つように、身ごもっている胎児の性別を決定したいと欲する場合がある。伴性障害として、非限定的に、Ｘ連鎖およびＹ連鎖障害が挙げられる。Ｘ連鎖障害として、Ｘ連鎖劣性障害およびＸ連鎖優性障害が挙げられる。Ｘ関連劣性障害の例として、非限定的に、免疫障害（例えば、慢性肉芽腫性疾患（ＣＹＢＢ）、ヴィスコット・アルドリッチ症候群、Ｘ連鎖重症複合型免疫不全症、Ｘ連鎖無ガンマグロブリン血症、１型高ＩｇＭ症候群、ＩＰＥＸ、Ｘ連鎖リンパ増殖性疾患、プロパージン欠損症)、血液学的障害（例えば、血友病Ａ、血友病Ｂ、Ｘ連鎖鉄芽球性貧血）、内分泌障害（例えば、アンドロゲン不感性症候群／ケネディ病、ＫＡＬ１カルマン症候群、Ｘ連鎖先天性副腎低形成)、代謝障害（例えば、オルニチントランスカルバミラーゼ欠損症、眼脳腎症候群、副腎白質ジストロトフィー、グルコース−６−リン酸デヒドロゲナーゼ欠損症、ピルビン酸デヒドロゲナーゼ欠損症、ダノン病／ＩＩｂ型グリコーゲン蓄積症、ファブリー病、ハンター症候群、レッシュ−ナイハン症候群、メンケス病／オクシピタル・ホーン症候群）、神経系障害（例えば、コフィン−ローリー症候群、ＭＡＳＡ症候群、Ｘ連鎖アルファサラセミア精神遅滞症候群、シデリウスＸ連鎖精神遅滞症候群、色盲、眼球白皮症、ノリエ病、コロイデレミア、シャルコー−マリー−トゥース病（ＣＭＴＸ２−３）、ペリツェウス−メルツバッハー病、ＳＭＡＸ２）、皮膚および関連組織の障害（例えば、先天性角化不全症、低汗性外胚葉形成不全（ＥＤＡ）、Ｘ連鎖魚鱗癬、Ｘ連鎖角膜内皮ジストロフィ）、神経筋障害（例えば、ベッカー型筋ジストロフィー／デュシェンヌ型筋ジストロフィー、中心核ミオパシー（ＭＴＭ１）、コンラーディ−ヒューネルマン症候群、エメリー−ドレフュス型筋ジストロフィー１）、泌尿器系障害（例えば、アルポート症候群、デント病、Ｘ連鎖腎原性尿崩症）、骨／歯の障害（例えば、ＡＭＥＬＸエナメル質形成不全症）、および他の障害（例えば、バース症候群、マクロード症候群、スミス−ファインマン−マイヤーズ症候群、シンプソン−ゴラビ−ベーメル症候群、Ｍｏｈｒ−Ｔｒａｎｅｂｊａｅｒｇ症候群、鼻指聴覚症候群）。Ｘ連鎖優性障害の例として、非限定的に、Ｘ連鎖低リン酸血症、巣状皮膚低形成、脆弱Ｘ症候群、アイカルディ症候群、色素失調症、Ｒｅｔｔ症候群、ＣＨＩＬＤ症候群、Ｌｕｊａｎ−Ｆｒｙｎｓ症候群、および口腔・顔面・指趾症候群１が挙げられる。Ｙ連鎖障害の例として、非限定的に、雄不妊症、網膜色素変性、および無精子症が挙げられる。
【０４９４】
染色体異常
一部の実施形態では、胎児染色体異常の存在または非存在は、本明細書に記載する方法または装置を使用して決定することができる。染色体異常として、非限定的に、染色体全体または１つもしくは複数の遺伝子を含む染色体の領域の取得または喪失が挙げられる。染色体異常には、モノソミー、トリソミー、ポリソミー、ヘテロ接合性の喪失、転座、不均衡な転座により引き起こされた欠失および重複を含む、１つまたは複数のヌクレオチド配列（例えば、１つまたは複数の遺伝子）の欠失および／または重複が含まれる。用語「染色体異常」または「異数性」は、本明細書で使用する場合、被験体の染色体構造と正常な相同染色体構造の間の乖離を指す。用語「正常」とは、特定の種の健康な個体に見出される優勢な核型またはバンディングパターン、例えば正倍数体ゲノム（ヒトでは、４６、ＸＸまたは４６、ＸＹ）を指す。生物が異なれば染色体の相補性も幅広く異なるので、用語「異数性」は特定の染色体の数を指すものではなく、生物の所与の細胞の１つまたは複数内の染色体含有量が異常である状況を指す。一部の実施形態では、用語「異数性」は、本明細書では、染色体の全部または染色体の一部の喪失または取得により引き起こされた遺伝物質の不均衡を指す。「異数性」は、染色体のセグメントの１つまたは複数の欠失および／または挿入を指し得る。用語「正倍数体」は、一部の実施形態では、染色体の正常な相補を指す。
【０４９５】
用語「モノソミー」は、本明細書で使用する場合、正常な相補の１つの染色体が欠如していることを指す。単一のコピー内に染色体のセグメントのみが存在する、不均衡な転座または欠失においては、部分的モノソミーが生じ得る。性染色体のモノソミー（４５、Ｘ）は、例えばターナー症候群を引き起こす。用語「ダイソミー」は、染色体のコピーが２つ存在することを指す。各染色体の２つのコピーを有するヒト等の生物（二倍体または「正倍数体」の生物）の場合、ダイソミーは正常な状態である。各染色体の３つまたはそれ超のコピーを通常有する生物（三倍体またはそれ超の生物）の場合、ダイソミーは異数体の染色体の状態である。片親性のダイソミーでは、染色体の両方のコピーは同一の親に由来する（他方の親の寄与はない）。
【０４９６】
用語「トリソミー」は、本明細書で使用する場合、特定の染色体の２つのコピーではなく３つのコピーが存在することを指す。ヒトのダウン症候群に見出される余分な第２１染色体の存在は、「トリソミー２１」と呼ばれる。トリソミー１８およびトリソミー１３は、他の２つのヒト常染色体トリソミーである。性染色体のトリソミーは、雌（例えば、トリプルＸ症候群の４７、ＸＸＸ）または雄（例えば、クラインフェルター症候群の４７、ＸＸＹ；またはジェイコブス症候群の４７、ＸＹＹ）に認められる場合がある。一部の実施形態では、トリソミーは、ほとんどまたは全ての常染色体の重複である。ある特定の実施形態では、トリソミーは全染色体異数性であり、特定の種類の染色体について３つのインスタンス（例えば、３つのコピー）をもたらす（例えば、正倍数体についての特定の種類の染色体の２つのインスタンス（すなわち対）ではなく）。
【０４９７】
用語「テトラソミー」および「ペンタソミー」は、本明細書で使用する場合、４つまたは５つの染色体のコピーがそれぞれ存在することを指す。常染色体ではほとんど認められないが、性染色体のテトラソミーおよびペンタソミーが、ＸＸＸＸ、ＸＸＸＹ、ＸＸＹＹ、ＸＹＹＹ、ＸＸＸＸＸ、ＸＸＸＸＹ、ＸＸＸＹＹ、ＸＸＹＹＹ、およびＸＹＹＹＹを含め、ヒトで報告されている。
【０４９８】
染色体異常は、様々な機構により引き起こされ得る。機構には、（ｉ）有糸分裂チェックポイントが脆弱化した結果として生ずる不分離、（ｉｉ）複数の染色体において不分離を引き起こす不活性な有糸分裂チェックポイント、（ｉｉｉ）１つの動原体が両方の有糸分裂紡錘体極に結合したときに生ずるメロテリック結合、（ｉｖ）２つ超の紡錘体極が形成されたときの多極紡錘体形成、（ｖ）単一の紡錘体極しか形成されなかったときの単極紡錘体形成、および（ｖｉ）単極紡錘体機構の最終結果として四倍体中間体が生ずることが含まれるが、これらに限定されない。
【０４９９】
用語「部分的モノソミー」および「部分的トリソミー」は、本明細書で使用する場合、染色体の一部分の喪失または取得により引き起こされた遺伝物質の不均衡を指す。部分的モノソミーまたは部分的トリソミーは、不均衡な転座に起因し得るが、この場合、個体は２つの異なる染色体の破断および融合により形成された誘導染色体を担持する。この状況では、個体は１つの染色体の一部分の３つのコピー（２つの正常なコピー、および誘導染色体上に存在するセグメント）、および誘導染色体に関与する他の染色体の一部分の１つのコピーのみを有する。
【０５００】
用語「モザイク現象」は、本明細書で使用する場合、生物の全ての細胞ではなく、一部の細胞内の染色体異数性を指す。ある特定の染色体異常は、モザイク性および非モザイク性の染色体異常として存在し得る。例えば、ある特定のトリソミー２１個体はモザイクダウン症候群を有し、一部は非モザイクダウン症候群を有する。異なる機構が、モザイク現象をもたらし得る。例えば、（ｉ）最初の接合体は、３つの第２１染色体を有すると考えられ、これは単純なトリソミー２１を通常もたらすが、細胞分裂の過程で、１つまたは複数の細胞系が、第２１染色体の１つを喪失する；および（ｉｉ）最初の接合体は、２つの第２１染色体を有すると考えられるが、細胞分裂の過程で、第２１染色体の１つが重複した。体細胞モザイク現象は、完全なまたはモザイク性の異数性を伴う遺伝的症候群と一般的に関連する機構とは異なる機構を通じて生ずる可能性がある。体細胞モザイク現象は、例えばある特定の種類のがんやニューロンにおいて同定された。ある特定の事例では、トリソミー１２は、慢性リンパ球性白血病（ＣＬＬ）において同定され、トリソミー８は、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）において同定された。また、個体が染色体の破断しやすい傾向を有するような遺伝的症候群（染色体不安定症候群）では、様々な種類のがんに対するリスクの増大と高頻度で関連し、したがって発癌性における体細胞異数性の役割が注目される。本明細書に記載する方法およびプロトコールは、非モザイク性およびモザイク性の染色体異常の存在または非存在を同定することができる。
【０５０１】
表１Ａおよび１Ｂは、本明細書に記載する方法および装置により同定される可能性があり得る染色体の状態、症候群、および／または異常の非限定的なリストを提示する。表１Ｂは、２０１１年１０月６日時点のＤＥＣＩＰＨＥＲデータベースに由来する（例えば、バージョン５．１、ＧＲＣｈ３７に対してマッピングされた場所に基づく；ユニフォームリソースロケーター（ＵＲＬ）ｄｅｃｈｉｐｈｅｒ．ｓａｎｇｅｒ．ａｃ．ｕｋにて入手可能）。
【表１Ａ−１】
2018186825.tif 000008
【表１Ａ−２】
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【表１Ａ−３】
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【０５０２】
【表１Ｂ−１】
2018186825.tif 000011
【表１Ｂ−２】
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【表１Ｂ−３】
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【表１Ｂ−４】
2018186825.tif 000014
【０５０３】
グレード１の状態は、多くの場合、１つまたは複数の以下の特徴を有する；病原的異常；遺伝学者の間で強く合意されている；高い浸透性；なおも多様な表示型を有し得るが、いくつかの一般的な特性も有する；文献中の全ての症例は臨床表示型を有する；異常を有する健康な個体の症例を認めない；ＤＶＧデータベースに報告されていない、または健常母集団では見出されない；単一遺伝子または多重遺伝子の量的効果を確認する機能的データ；確認済みまたは強固な候補遺伝子；臨床マネジメント案が規定済み；がんのリスクが公知でサーベイの案を有する；複数の情報源（ＯＭＩＭ、Ｇｅｎｅｒｅｖｉｅｗｓ、Ｏｒｐｈａｎｅｔ、Ｕｎｉｑｕｅ、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ）；および／または診断用途で利用可能（妊娠カウンセリング）。
【０５０４】
グレード２の状態は、多くの場合、１つまたは複数の下記の特徴を有する；病原的異常の可能性；高い浸透性；ＤＤを除き一貫した特性を有さない多様な表示型；文献では症例／報告の数が少ない；報告された全ての症例は臨床表示型を有する；機能的データまたは確認済みの病原性遺伝子を認めない；複数の情報源（ＯＭＩＭ、Ｇｅｎｅｒｅｖｉｅｗｓ、Ｏｒｐｈａｎｅｔ、Ｕｎｉｑｕｅ、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ）；および／または診断目的および妊娠カウンセリングのために使用できる。
【０５０５】
グレード３の状態は、多くの場合、１つまたは複数の下記の特徴を有する；感受性遺伝子座；健常な個体または発端者の未罹患の両親が記載されている；対照母集団中に存在する；非浸透性；表示型が軽度で特異的ではない；特性はあまり一貫していない；機能的データまたは確認済みの病原性遺伝子を認めない；データの供給源がより限定的；大部分から乖離している症例に関して、または新規臨床所見が存在する場合、第２の診断の可能性は、可能性の状態のままである；および／または診断目的で使用する際には要注意、および妊娠カウンセリングの場合、助言には慎重を期す。
【０５０６】
子癇前症
一部の実施形態では、子癇前症の存在または非存在は、本明細書に記載する方法または装置を使用して決定される。子癇前症は、妊娠中に高血圧症が発生する状態（すなわち、妊娠誘発性高血圧症）であり、尿中の相当量のタンパク質と関連する。ある特定の実施形態では、子癇前症は、細胞外核酸のレベル上昇および／またはメチル化パターン変化とも関連する。例えば、細胞外の胎児由来過剰メチル化ＲＡＳＳＦ１Ａレベルと子癇前症の重症度の間に正の相関が認められた。ある特定の例では、子癇前症の胎盤内のＨ１９遺伝子について、正常な対照と比較してＤＮＡのメチル化の増加が認められる。
【０５０７】
子癇前症は、世界的に、母体および胎児／新生児の死亡率および疾病率の主因の１つである。血漿および血清中の循環無細胞核酸は新規バイオマーカーであり、出生前診断を含む異なる医学分野における臨床用途として有望である。母体血漿中の無細胞胎児（ｃｆｆ）ＤＮＡの定量的変化は、例えば雄特異的ＳＲＹまたはＤＹＳ１４遺伝子座に関するリアルタイム定量的ＰＣＲを使用して、その変化が切迫した子癇前症に関する指標となることが、異なる試験で報告されている。早期発症型の子癇前症の症例では、最初の三半期にレベルの上昇が認められる場合がある。症状発現前のｃｆｆＤＮＡのレベルの上昇は、組織の酸化ストレスおよび胎盤のアポトーシスおよび壊死の増加をもたらす絨毛間腔内の低酸素／再酸素化に起因する場合もある。ｃｆｆＤＮＡの母体循環への排出増加に関する証拠に加えて、子癇前症では、ｃｆｆＤＮＡの腎臓クリアランスの低下に関する証拠も存在する。胎児ＤＮＡの量は、現在のところ、Ｙ−染色体特異的配列の定量により決定されるので、代替的アプローチ、例えば無細胞総ＤＮＡの測定または性別に依存しない胎児エピジェネティックマーカー、例えばＤＮＡメチル化の使用により、代替法が提供される。胎盤起源の無細胞ＲＮＡは、臨床診療において子癇前症をスクリーニングおよび診断するのに使用できる別の代替的バイオマーカーである。胎児ＲＮＡは、これを分解から保護する細胞内胎盤粒子と関連する。胎児のＲＮＡレベルは、対照と比較して子癇前症の妊娠中の雌では１０倍高い場合があり、したがって、臨床診療において子癇前症をスクリーニングおよび診断するのに使用できる代替的バイオマーカーである。
【０５０８】
病原体
一部の実施形態では、病態の存在または非存在は、本明細書に記載する方法または装置により決定される。病態は、細菌、ウイルス、または真菌を含むが、これらに限定されない病原体に宿主が感染することにより引き起こされ得る。病原体は宿主の核酸と区別可能な核酸（例えば、ゲノムＤＮＡ、ゲノムＲＮＡ、ｍＲＮＡ）を一般的に有するので、本明細書において提供される方法および装置が、病原体の存在または非存在を決定するのに使用できる。多くの場合、病原体は、例えばエピジェネティックな状態および／または１つもしくは複数の配列の変動、重複、および／または欠失等の、特定の病原体に固有の特徴を持つ核酸を有する。したがって、本明細書において提供される方法は、特定の病原体または病原体の変異体（例えば、株）を同定するのに使用できる。
【０５０９】
がん
一部の実施形態では、細胞増殖障害（例えば、がん）の存在または非存在が、本明細書に記載する方法または装置を使用して決定される。例えば、血清中の無細胞核酸のレベルは、健康な患者と比較して様々な種類のがんを有する患者で上昇し得る。例えば、転移性の疾患を有する患者は、非転移性の患者の約２倍高い血清ＤＮＡレベルを有する場合があり得る。転移性の疾患を有する患者は、がん特異的マーカー、および／または、例えばある特定の一塩基多型または短いタンデムリピートによっても同定され得る。循環ＤＮＡのレベル上昇と正に相関し得るがんの種類の非限定的な例として、乳がん、結腸直腸がん、消化器がん、肝細胞がん、肺がん、メラノーマ、非ホジキンリンパ腫、白血病、多発性骨髄腫、膀胱がん、ヘパトーマ、子宮頚がん、食道がん、膵臓がん、および前立腺がんが挙げられる。様々ながんは、非がん性の健康な細胞に由来する核酸から区別可能な特徴、例えばエピジェネティックな状態、ならびに／または配列の変動、重複、および／もしくは欠失等を伴う核酸を有し得る、および、時には、これを血流中に放出し得る。かかる特徴は、例えば特定の種類のがんに特異的であり得る。したがって、本明細書において提供される方法は、特定の種類のがんを同定するのに使用できることがさらに想定される。
【０５１０】
本明細書において以後より詳細に記載するように、ソフトウェアが、本明細書に記載する処理において、下記を含むが、これに限定されない１つまたは複数のステップを行うために使用できる；カウント計測、データ処理、アウトカムの生成、および／または生成されたアウトカムに基づく１つもしくは複数の推奨の提供。
【０５１１】
機械、ソフトウェア、およびインターフェース
本明細書に記載するある特定の処理および方法（例えば、定量、マッピング、正規化、範囲の設定、調整、分類、カウント計測、ならびに／または配列の読取り、カウント、レベル（例えば、レベル）、および／もしくはプロファイルの決定）は、多くの場合、コンピュータ、プロセッサ、ソフトウェア、モジュールまたは他の装置なしで行うことができない。本明細書に記載する方法は、一般的にコンピュータが実施する方法であり、方法の１つまたは複数の部分が、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、マイクロプロセッサ）、コンピュータ、またはマイクロプロセッサ制御式装置により行われる場合がある。本文書に記載されている方法に関連する実施形態は、一般的に、本明細書に記載するシステム、装置、およびコンピュータプログラム産物におけるインストラクションにより実施される同一のまたは関連する処理に適用可能である。一部の実施形態では、本明細書に記載する処理および方法（例えば、定量、カウント計測、ならびに／または配列の読取り、カウント、レベル、および／もしくはプロファイルの決定）は、自動化された方法により行われる。一部の実施形態では、本明細書に記載する１つまたは複数のステップおよび方法は、プロセッサおよび／もしくはコンピュータにより行われる、および／またはメモリと併せて行われる。一部の実施形態では、自動化された方法は、配列の読取り、カウント、マッピング、マッピングされた配列タグ、レベル、プロファイル、正規化、比較、範囲の設定、分類、調整、プロッティング、アウトカム、変換、および同定を決定するソフトウェア、モジュール、プロセッサ、周辺機器、および／またはそのようなものを含む装置に組み入れる。本明細書で使用する場合、ソフトウェアとは、本明細書に記載するように、プロセッサにより実行されたときにコンピュータの操作を行う、コンピュータ可読なプログラムインストラクションを指す。
【０５１２】
試験被験体（例えば、患者、妊娠中の雌）に由来する、および／または参照被験体に由来する配列の読取り、カウント、レベル、およびプロファイルは、遺伝子の変動の存在または非存在を決定するためにさらに分析および処理することができる。配列の読取り、カウント、レベル、および／またはプロファイルは、「データ」または「データセット」と呼ばれる場合もある。一部の実施形態では、データまたはデータセットは、１つまたは複数の特性または変数（例えば、配列に基づく［例えば、ＧＣ含有量、特異的ヌクレオチド配列等］、機能特異的［例えば、発現した遺伝子、がん遺伝子等］、位置に基づく［ゲノム特異的、染色体特異的、部分または部分特異的］特性または変数等およびその組合せ）により特徴付けることができる。ある特定の実施形態では、データまたはデータセットは、１つまたは複数の特性または変数に基づく２次元またはそれ超の次元を有するマトリックスに組織化され得る。マトリックスに組織化されたデータは、任意の適する特性または変数を使用して組織化され得る。マトリックス中のデータの非限定的な例として、母体の年齢、母体の倍数性、および胎児の寄与により組織化されるデータが挙げられる。ある特定の実施形態では、１つまたは複数の特性または変数により特徴付けられるデータセットは、カウント計測後に処理される場合もある。
【０５１３】
装置、ソフトウェア、およびインターフェースが、本明細書に記載する方法を実施するのに使用できる。装置、ソフトウェア、およびインターフェースを使用して、ユーザーは、特定の情報、プログラム、または処理（例えば、配列の読取りのマッピング、マッピングされたデータの処理、および／またはアウトカムの提供）を使用するためのオプションを入力、要求、照会、または決定することができ、例えば統計分析アルゴリズム、統計的有意性アルゴリズム、統計的アルゴリズム、反復ステップ、検証アルゴリズム、および図形表示の実施が含まれ得る。一部の実施形態では、データセットは、インプット情報としてユーザーが入力可能であり、ユーザーは、適するハードウェア媒体（例えば、フラッシュドライブ）により１つもしくは複数のデータセットをダウンロードすることができ、ならびに／またはユーザーは、後続する処理のために、および／もしくはアウトカムを提供するために、１つのシステムから別のシステムにデータセットを送信することができる（例えば、シーケンサーからコンピュータシステムに、配列の読取りのマッピング用として配列の読取りデータを送信する；マッピングされた配列データを、処理して、ならびにアウトカムおよび／またはレポートの取得用としてコンピュータシステムに送信する）。
【０５１４】
システムは、１つまたは複数の装置を一般的に含む。各装置は、１つまたは複数のメモリ、１つまたは複数のプロセッサ、およびインストラクションを含む。システムが２つまたはそれ超の装置を含む場合、装置の一部または全部は同一の場所に位置し得る、装置の一部または全部は異なる場所に位置し得る、全ての装置は１つの場所に位置し得る、および／または全ての装置は異なる場所に位置し得る。システムが２つまたはそれ超の装置を含む場合、装置の一部もしくは全部はユーザーと同じ場所に位置し得る、装置の一部もしくは全部はユーザーと異なる場所に位置し得る、全ての装置はユーザーと同じ場所に位置し得る、および／または全ての装置はユーザーとは異なる１つもしく複数の場所に位置し得る。
【０５１５】
システムは、演算装置およびシーケンサーを含む場合があり、この場合、シーケンサーは、身体由来の核酸を入手し、配列の読取りを生成するように構成され、演算装置は、シーケンサーから得られた読取りを処理するように構成される。演算装置は、配列の読取りから遺伝子の変動（例えば、コピー数の変動；胎児染色体異数性）の存在または非存在を決定するように構成される場合がある。
【０５１６】
ユーザーは、例えばソフトウェアに照会を行うことができ、ソフトウェアは、次にインターネットにアクセスしてデータセットを取得することができ、ある特定の実施形態では、プログラム可能なプロセッサは、与えられたパラメータに基づいて、適するデータセットを取得するように催促され得る。また、プログラム可能なプロセッサは、与えられたパラメータに基づいてプロセッサにより選択された１つまたは複数のデータセットオプションを選択するようにユーザーに促す場合もある。プログラム可能なプロセッサは、インターネット、他の内部または外部の情報等を経由して見出される情報に基づき、プロセッサにより選択された１つまたは複数のデータセットオプションを選択するようにユーザーに促し得る。オプションは、１つまたは複数のデータ特性セレクション、１つまたは複数の統計的アルゴリズム、１つまたは複数の統計分析アルゴリズム、１つまたは複数の統計的有意性アルゴリズム、反復ステップ、１つまたは複数の検証アルゴリズム、ならびに方法、装置、またはコンピュータプログラムの１つまたは複数の図形表示を選択するために選ばれ得る。
【０５１７】
本明細書が取り上げるシステムは、コンピュータシステムの一般的なコンポーネント、例えばネットワークサーバー、ラップトップシステム、デスクトップシステム、ハンドヘルドシステム、パーソナルデジタルアシスタント、コンピュータキオスク（computing  kiosk）等を含み得る。コンピュータシステムは、ユーザーがデータをシステムに入力できるようにする１つまたは複数のインプット手段、例えばキーボード、タッチスクリーン、マウス、音声認識手段、または他の手段を含み得る。システムは、ディスプレイスクリーン（例えば、ＣＲＴまたはＬＣＤ）、スピーカー、ファックス機、プリンター（例えば、レーザー式、インクジェット式、インパクト式、白黒またはカラープリンター）、または情報（例えば、アウトカムおよび／またはレポート）の視覚的、聴覚的および／もしくはハードコピーアウトプットを提供するのに有用な他のアウトプットを含むが、これらに限定されない、１つまたは複数のアウトプットをさらに含み得る。
【０５１８】
システムでは、インプットおよびアウトプット手段は、コンポーネントの中でもとりわけ、プログラムインストラクションを実行するマイクロプロセッサ、ならびにプログラムコードおよびデータを保管するメモリを含み得る中央処理装置と接続され得る。一部の実施形態では、処理は、単一の地理的箇所に所在する単一のユーザーシステムとして実施され得る。ある特定の実施形態では、処理は、マルチユーザーシステムとして実施され得る。マルチユーザーで実施される場合、複数の中央処理装置が、ネットワークによって接続され得る。ネットワークは、建物の一部内の一部門、建物全体を範囲に含むようにローカルであり得、複数の建物にまたがり得、１つの領域にまたがり得、国全体にまたがり得、または世界規模であり得る。ネットワークは個人的であり得、プロバイダーにより所有、および管理され得る、またはユーザーが情報を入力および引き出すためにウェブページにアクセスするような、インターネットに基づくサービスとして実施され得る。したがって、ある特定の実施形態では、システムは、ユーザーにとってローカルまたはリモートであり得る１つまたは複数の機械を含む。１つの場所または複数の場所にある１つ超の機械に、ユーザーはアクセスでき、データは、連続しておよび／または並行してマッピングおよび／または処理され得る。したがって、適するコンフィグレーションおよび制御を利用して、ローカルネットワーク、リモートネットワーク、および／または「クラウド」コンピューティングプラットフォーム等において、複数の機械を使用してデータをマッピングおよび／または処理することができる。
【０５１９】
システムは、一部の実施形態では、コミュニケーションインターフェースを含み得る。コミュニケーションインターフェースは、コンピュータシステムと１つまたは複数の外部デバイスの間で、ソフトウェアおよびデータを伝送できるようにする。コミュニケーションインターフェースの非限定的な例として、モデム、ネットワークインターフェース（イーサーネットカード等）、コミュニケーションポート、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカード等が挙げられる。コミュニケーションインターフェース経由で伝送したソフトウェアおよびデータは、一般的にシグナルの形態を取り、これは、電子シグナル、電磁気シグナル、光学シグナル、および／またはコミュニケーションインターフェースにより受信され得る他のシグナルであり得る。シグナルは、多くの場合、チャネルを介してコミュニケーションインターフェースに提供される。チャネルは、多くの場合、シグナルを担持し、ワイヤーまたはケーブル、光ファイバー、電話線、携帯電話リンク、ＲＦリンク、および／または他のコミュニケーションチャネルを使用して実施され得る。したがって、１つの例では、コミュニケーションインターフェースは、シグナル検出モジュールにより検出できるシグナル情報を受信するのに使用できる。
【０５２０】
データは、マニュアルインプットデバイスまたはダイレクトデータ入力デバイス（ＤＤＥ）を含むが、これらに限定されない、適するデバイスおよび／または方法によりインプットできる。マニュアルデバイスの非限定的な例として、キーボード、コンセプトキーボード、タッチ感応式スクリーン、ライトペン、マウス、トラックボール、ジョイスティック、グラフィックタブレット、スキャナー、デジタルカメラ、ビデオデジタイザー、および音声認識デバイスが挙げられる。ＤＤＥの非限定的な例として、バーコードリーダー、磁気ストリップコード、スマートカード、磁気インク文字認識、光学式文字認識、光学式マーク認識、およびターンアラウンドドキュメントが挙げられる。
【０５２１】
一部の実施形態では、シーケンサーからのアウトプットは、インプットデバイス経由のインプットとなり得るデータとしての役割を果たすことができる。ある特定の実施形態では、マッピングされた配列の読取りは、インプットデバイス経由のインプットとなり得るデータとしての役割を果たすことができる。ある特定の実施形態では、シミュレートしたデータは、インシリコ処理により生成され、またシミュレートしたデータは、インプットデバイス経由のインプットとなり得るデータとしての役割を果たす。用語「インシリコ」とは、コンピュータを使用して行う研究および実験を指す。インシリコ処理は、本明細書に記載する処理により、配列の読取りをマッピングすること、およびマッピングされた配列の読取りを処理することを含むが、これらに限定されない。
【０５２２】
システムには、本明細書に記載する処理を行うために有用なソフトウェアを含むことができ、ソフトウェアは、かかる処理を行う１つまたは複数のモジュールを含み得る（例えば、配列決定モジュール、論理処理モジュール、データディスプレイ組織化モジュール）。用語「ソフトウェア」は、コンピュータにより実行されると、コンピュータ操作を行う、コンピュータ可読プログラムのインストラクションを指す。１つまたは複数のプロセッサにより実行可能なインストラクションは、実行されると、１つまたは複数のプロセッサに本明細書に記載する方法を実施させることができる実行可能なコードとして提供される場合もある。本明細書に記載するモジュールは、ソフトウェアとして存在し得、ソフトウェアに組み入れたインストラクション（例えば、プロセス、ルーチン、サブルーチン）が、プロセッサにより実施または行われ得る。例えば、モジュール（例えば、ソフトウェアモジュール）は、特定の処理またはタスクを行うプログラムの一部分であり得る。用語「モジュール」は、より大型の装置またはソフトウェアシステムで使用できる自己内蔵機能ユニットを指す。モジュールは、モジュールの機能を実施する一連のインストラクションを含み得る。モジュールは、データおよび／または情報を変換することができる。データおよび／または情報は、適する形態であり得る。例えば、データおよび／または情報は、デジタルまたはアナログであり得る。ある特定の実施形態では、データおよび／または情報は、パケット、バイト、符号、またはビットであり得る。一部の実施形態では、データおよび／または情報は、任意の収集された、集積された、または使用可能なデータまたは情報であり得る。データおよび／または情報の非限定的な例として、適する媒体、画像、ビデオ、音声（例えば、周波数、可聴または非可聴）、番号、定数、値、物体、時間、機能、インストラクション、マップ、参照、配列、読取り、マッピングされた読取り、レベル、範囲、閾、シグナル、ディスプレイ、表示、またはそれらの変換物が挙げられる。モジュールは、データおよび／または情報を受け入れまたは受信し、データおよび／または情報を第２の形態に変換し、第２の形態を装置、周辺機器、コンポーネント、または別のモジュールに提供または伝送することができる。モジュールは、１つまたは複数の下記の非限定的な機能を行うことができる：例えば、配列の読取りをマッピングする、カウントを提供する、部分を集積する、レベルを提供するまたは決定する、カウントプロファイルを提供する、正規化する（例えば、読取りを正規化する、カウントを正規化する等）、正規化されたカウントプロファイルまたは正規化されたカウントのレベルを提供する、２つまたはそれ超のレベルを比較する、不確実性値を得る、期待されるレベルおよび期待される範囲（例えば、期待されるレベル範囲、閾範囲、および閾レベル）を提供するまたは決定する、レベルに調整を施す（例えば、第１のレベルの調整、第２のレベルの調整、染色体もしくはそのセグメントのプロファイルの調整、および／またはパディング）、識別情報を提供する（例えば、コピー数の変動、遺伝子の変動、または異数性を同定する）、分類する、プロットする、および／またはアウトカムを決定する。プロセッサは、ある特定の実施形態では、モジュール内でインストラクションを実施することができる。一部の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、モジュールまたはモジュール群内でインストラクションを実施するように要求される。モジュールは、データおよび／または情報を別のモジュール、装置、またはソースに提供することができ、ならびにデータおよび／または情報を別のモジュール、装置、またはソースから受信することができる。
【０５２３】
コンピュータプログラム産物は、実体的なコンピュータ可読媒体に組み入れる場合もあれば、また非一時的コンピュータ可読媒体に実体的に組み入れる場合もある。モジュールは、コンピュータ可読媒体（例えば、ディスク、ドライブ）上またはメモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ）内に保管される場合もある。モジュールからのインストラクションを実施することができるモジュールおよびプロセッサは、ある装置内または異なる装置内に所在し得る。モジュールに関するインストラクションを実施することができるモジュールおよび／またはプロセッサは、ユーザーと同じ場所（例えば、ローカルネットワーク）、またはユーザーとは異なる場所（例えば、リモートネットワーク、クラウドシステム）に所在し得る。方法が、２つまたはそれ超のモジュールと併せて実施される複数の実施形態では、モジュールは、同一装置内に所在してもよく、１つまたは複数のモジュールは、物理的な場所が同一である異なる装置内に所在してもよく、１つまたは複数のモジュールは、物理的な場所が異なる、異なる装置内に所在してもよい。
【０５２４】
装置は、一部の実施形態では、モジュール内のインストラクションを実施する少なくとも１つのプロセッサを含む。参照ゲノムの部分に対してマッピングされた配列の読取りのカウントには、本明細書に記載する方法を実施するように構成されたインストラクションを実行するプロセッサからアクセスする場合がある。プロセッサがアクセスするカウントは、システムのメモリ内にあってもよく、カウントは、その取得後にアクセス可能およびシステムのメモリ内に配置可能である。一部の実施形態では、装置はプロセッサ（例えば、１つまたは複数のプロセッサ）を含み、プロセッサは、モジュールからの１つまたは複数のインストラクション（例えば、プロセス、ルーチン、および／またはサブルーチン）を行うおよび／また実施することができる。一部の実施形態では、装置は、並行同調作業型のプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ  ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ  ａｎｄ  ｗｏｒｋｉｎｇ  ｉｎ  ｐａｒａｌｌｅｌ）等の複数のプロセッサを含む。一部の実施形態では、装置は、１つまたは複数の外部プロセッサ（例えば、内部または外部のネットワーク、サーバー、保管デバイス、および／または保管ネットワーク（例えば、クラウド））と共に稼働する。一部の実施形態では、装置はモジュールを含む。ある特定の実施形態では、装置は、１つまたは複数のモジュールを含む。モジュールを含む装置は、多くの場合、１つまたは複数のデータおよび／または情報を、他のモジュールから受信し、またそれに対して伝送することができる。ある特定の実施形態では、装置は周辺機器および／またはコンポーネントを含む。ある特定の実施形態では、装置は、データおよび／または情報を、他のモジュール、周辺機器、および／またはコンポーネントに対して、およびこれらから伝送することができる１つまたは複数の周辺機器またはコンポーネントを含み得る。ある特定の実施形態では、装置は、データおよび／または情報を提供する周辺機器および／またはコンポーネントと相互作動する。ある特定の実施形態では、周辺機器およびコンポーネントは、装置がある機能を実施するのを支援する、またはモジュールと直接相互作動する。周辺機器および／またはコンポーネントの非限定的な例として、適したコンピュータ周辺機器、Ｉ／Ｏもしくは保管方法、またはデバイス挙げられ、これにはスキャナー、プリンター、ディスプレイ（例えば、モニター、ＬＥＤ、ＬＣＴ、またはＣＲＴ）、カメラ、マイクロフォン、パッド（例えば、ｉｐａｄ、タブレット）、タッチスクリーン、スマートフォン、携帯電話、ＵＳＢ  Ｉ／Ｏデバイス、ＵＳＢ大容量記憶デバイス、キーボード、コンピュータマウス、デジタルペン、モデム、ハードドライブ、ジャンプドライブ、フラッシュドライブ、プロセッサ、サーバー、ＣＤ、ＤＶＤ、グラフィックカード、特殊Ｉ／Ｏデバイス（例えば、シーケンサー、フォトセル、光電子増倍管、光学読取り装置、センサー等）、１つまたは複数のフローセル、流体ハンドリングコンポーネント、ネットワークインターフェースコントローラー、ＲＯＭ、ＲＡＭ、無線転送方法およびデバイス（ブルートゥース、ＷｉＦｉ等）、ワールドワイドウェブ（ｗｗｗ）、インターネット、コンピュータおよび／または別のモジュールが含まれるが、これらに限定されない。
【０５２５】
ソフトウェアは、多くの場合、コンピュータ可読媒体に記録されているプログラムインストラクションを含有するプログラム産物上に提供され、そのような媒体として、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、および磁気テープを含む磁気媒体；ならびにＣＤ−ＲＯＭディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスクを含む光学式媒体、フラッシュドライブ、ＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスク等、およびプログラムインストラクションが記録可能である他のそのような媒体が挙げられるが、これらに限定されない。オンラインで実施する際には、組織により維持されるサーバーおよびウェブサイトは、ソフトウェアダウンロードをリモートユーザーに提供するように構成され得る、またはリモートユーザーは、組織により維持されるリモートシステムにアクセスして、遠隔的にソフトウェアにアクセスすることができる。ソフトウェアはインプット情報を取得または受信することができる。ソフトウェアは、データを具体的に取得または受信するモジュール（例えば、配列の読取りデータおよび／またはマッピングされた読取りデータを受信するデータ受信モジュール）を含み得、データを具体的に処理するモジュール（例えば、受信したデータを処理する処理モジュール（例えば、アウトカムおよび／またはレポートをフィルタリングする、正規化する、提供する））を含み得る。用語、インプット情報を「取得する」および「受信する」とは、ローカルもしくはリモートサイトからコンピュータコミュニケーション手段により、ヒトがデータ入力することにより、または任意の他のデータ受信方法により、データ（例えば、配列の読取り、マッピングされた読取り）を受信することを指す。インプット情報は、受信した場所と同一の場所で生成される場合もあれば、異なる場所で生成され、受信場所に送られる場合もある。一部の実施形態では、インプット情報は、処理される前に修正される（例えば、処理しやすいフォーマット（例えば、表形式）に配置される）。
【０５２６】
一部かの実施形態では、コンピュータプログラム産物、例えばコンピュータ可読プログラムコードを組み入れたコンピュータ使用可能媒体を含むコンピュータプログラム産物等が提供され、コンピュータ可読プログラムコードは、実行されたときに、下記ステップを含む方法を実施するように適合されている：（ａ）試験被験体から得た試料核酸の配列の読取りを取得するステップ；（ｂ）（ａ）で得られた配列の読取りを公知のゲノムに対してマッピングするステップであって、公知のゲノムが部分に分割されているステップ；（ｃ）部分内のマッピングされた配列の読取りをカウント計測するステップ；（ｄ）（ｃ）で得られた部分についてのカウントを正規化することにより、試料正規化カウントプロファイルを生成するステップ；および（ｅ）（ｄ）の試料正規化カウントプロファイルから遺伝子の変動の存在または非存在を決定するステップ。
【０５２７】
ある特定の実施形態では、ソフトウェアは１つまたは複数のアルゴリズムを含み得る。アルゴリズムは、データを処理するのに、および／または有限列のインストラクションにより、アウトカムまたはレポートを提供するのに使用できる。アルゴリズムは、多くの場合、タスクを完了するための規定されたインストラクションのリストである。初期状態から開始し、インストラクションは、規定された一連の連続した状態を経由して進行し、最終的に最終エンディング状態で終了する演算について記載し得る。１つの状態から次の状態への移行は必ずしも確定的ではない（例えば、一部のアルゴリズムには、偶然性を取り入れている）。例として、アルゴリズムは、非限定的にサーチアルゴリズム、ソーティングアルゴリズム、マージアルゴリズム、数値アルゴリズム、グラフアルゴリズム、ストリングアルゴリズム、モデリングアルゴリズム、計算幾何学アルゴリズム、コンビナトリアルアルゴリズム、機械学習アルゴリズム、クリプトグラフィーアルゴリズム、データ圧縮アルゴリズム、パージングアルゴリズム等であり得る。アルゴリズムは、１つのアルゴリズムまたは組み合わせて作業する２つもしくはそれ超のアルゴリズムを含み得る。アルゴリズムは、任意の適する複雑性クラス、および／またはパラメータ化された複雑性のものであってもよい。アルゴリズムは計算および／またはデータ処理するのに使用することができ、一部の実施形態では、確定的または確率的／予測的なアプローチで使用することができる。アルゴリズムは、適するプログラミング言語を使用することにより、演算環境内で実施可能であり、そのような言語の非限定的な例として、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｆｏｒｔｒａｎ等がある。一部の実施形態では、アルゴリズムは、許容誤差、統計分析、統計的有意性、および／または他の情報もしくはデータセットとの比較（例えば、ニューラルネットまたはクラスタリングアルゴリズムを使用する際に適用可能）を含むように構成または修正され得る。
【０５２８】
ある特定の実施形態では、いくつかのアルゴリズムが、ソフトウェア内で使用するために実施され得る。これらのアルゴリズムは、一部の実施形態では、未加工データを用いてトレーニング可能である。新しい未加工データ試料毎に、トレーニングされたアルゴリズムは、代表的な処理済みデータセットまたはアウトカムを生成し得る。処理済みのデータセットは、処理された親データセットと比較して複雑性が低減されたものの場合もある。処理済みのセットに基づき、一部の実施形態では、感度および特異性に基づきトレーニングされたアルゴリズムの性能を評価することができる。最高の感度および／または特異性を有するアルゴリズムが、ある特定の実施形態では、同定および利用され得る。
【０５２９】
ある特定の実施形態では、シミュレートした（またはシミュレーション）データが、例えばアルゴリズムをトレーニングするまたはアルゴリズムを試験することによりデータ処理を補助することができる。一部の実施形態では、シミュレートしたデータには、配列の読取りの異なるグルーピングの、仮想的な様々なサンプリングが含まれる。シミュレートしたデータでは、何が真の母集団から期待されか、またはアルゴリズムを試験する、および／または正しい分類を割り当てる際に何に歪みが生じ得るか、が基準となり得る。また、シミュレートしたデータは、本明細書では、「仮想」データとも呼ばれる。シミュレーションは、ある特定の実施形態では、コンピュータプログラムにより行われ得る。シミュレートしたデータセットを使用する際の１つの可能なステップは、確認された結果の信頼度を評価すること、例えばランダムサンプリングが、どのくらい良好にオリジナルデータと一致するか、またはオリジナルデータを最好に代表するか、評価することである。１つのアプローチは、確率値（ｐ値）を計算することであり、この値は、ランダム試料が選択された試料より良好なスコアを有する確率を推定する。一部の実施形態では、経験的モデルが評価される場合があり、この場合、少なくとも１つの試料が参照試料と一致することを前提とする（分解変動（ｒｅｓｏｌｖｅｄ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の有りまたは無しを問わない）。一部の実施形態では、例えばポアソン分布等の別の分布が、確率分布を規定するのに使用することができる。
【０５３０】
システムは、ある特定の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサを含み得る。プロセッサは、コミュニケーションバスと接続され得る。コンピュータシステムは、メインメモリ、多くの場合ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含み得、二次メモリも含むことができる。一部の実施形態では、メモリは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。二次メモリは、例えばハードディスクドライブおよび／またはリムーバブル記憶ドライブを含み得、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光学式ディスクドライブ、メモリカード等がこれに該当し得る。リムーバブル記憶ドライブは、多くの場合、リムーバブルストレージユニットから読み取る、および／またはこれに書き込む。リムーバブルストレージユニットの非限定的な例として、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、光学式ディスク等が挙げられ、例えばリムーバブル記憶ドライブにより、読取りおよび書き込み可能である。リムーバブルストレージユニットは、コンピュータソフトウェアおよび／またはデータを内蔵するコンピュータ使用可能記憶媒体を含み得る。
【０５３１】
プロセッサは、システム内でソフトウェアを実施可能である。一部の実施形態では、プロセッサは、ユーザーが行うことができる、本明細書に記載するタスクを自動的に行うようにプログラムされ得る。したがって、プロセッサまたはかかるプロセッサにより実施されるアルゴリズムは、ユーザーによる監視またはインプットを、ほとんどまたはまったく必要としないと考えられる（例えば、ソフトウェアは、機能を自動的に実施するようにプログラムされ得る）。一部の実施形態では、処理はあまりにも複雑であり、一人の個人であっても、また個人の群であっても、遺伝子の変動の存在または非存在を決定するのに十分短いタイムフレーム内で処理を行うことは不可能である。
【０５３２】
一部の実施形態では、二次メモリは、コンピュータプログラムまたは他のインストラクションをコンピュータシステムにロードできるようにするために、他の類似した手段を含み得る。例えば、システムは、リムーバブルストレージユニットおよびインターフェースデバイスを含み得る。かかるシステムの非限定的な例として、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース（ビデオゲームデバイスに見出されるもの等）、リムーバブルメモリチップ（ＥＰＲＯＭまたはＰＲＯＭ等）、および関連するソケット、ならびにソフトウェアおよびデータをリムーバブルストレージユニットからコンピュータシステムに伝送できるようにする、他のリムーバブルストレージユニットおよびインターフェースが挙げられる。
【０５３３】
一部の実施形態では、１つの実体は、配列の読取りのカウントを生成すること、配列の読取りを部分に対してマッピングすること、マッピングされた読取りをカウント計測すること、およびカウントが計測されマッピングされた読取りを、本明細書に記載する方法、システム、装置、またはコンピュータプログラム産物において利用することができる。ある特定の実施形態では、部分に対してマッピングされた配列の読取りのカウントは、本明細書に記載する方法、システム、装置、またはコンピュータプログラム産物において、第２の実体が使用するために、１つの実体により、第２の実体に伝送される場合もある。
【０５３４】
一部の実施形態では、１つの実体は配列の読取りを生成し、一部の実施形態では、第２の実体はその配列の読取りを参照ゲノム内の部分に対してマッピングする。第２の実体は、マッピングされた読取りをカウント計測し、カウントが計測されマッピングされた読取りを、本明細書に記載する方法、システム、装置、またはコンピュータプログラム産物において利用する場合がある。ある特定の実施形態では、第２の実体は、マッピングされた読取りを第３の実体に伝送し、第３の実体は、マッピングされた読取りをカウント計測し、マッピングされた読取りを、本明細書に記載する方法、システム、装置、またはコンピュータプログラム産物において利用する。ある特定の実施形態では、第２の実体は、マッピングされた読取りをカウント計測し、カウントが計測されマッピングされた読取りを第３の実体に伝送し、第３の実体は、カウントが計測されマッピングされた読取りを、本明細書に記載する方法、システム、装置、またはコンピュータプログラム産物において利用する。第３の実体が関与する実施形態では、第３の実体は、第１の実体と同一である場合もある。すなわち、第１の実体は、配列の読取りを第２の実体に伝送する場合があり、この第２の実体は、参照ゲノム内の部分に対して配列の読取りをマッピングする、および／またはマッピングされた読取りをカウント計測することができ、第２の実体は、マッピングされおよび／またはカウントが計測された読取りを第３の実体に伝送することができる。第３の実体は、マッピングされおよび／またはカウントが計測された読取りを本明細書に記載する方法、システム、装置、またはコンピュータプログラム産物において利用することができる場合もあり、この場合、第３の実体は第１の実体と同一である場合もあれば、第３の実体は第１または第２の実体とは異なる場合もある。
【０５３５】
一部の実施形態では、１つの実体は、妊娠中の雌から血液を取得し、任意選択で血液から（例えば、血漿または血清から）核酸を単離し、核酸から配列の読取りを生成する第２の実体に血液または核酸を移送する。
【０５３６】
図３０は、本明細書に記載する様々なシステム、方法、アルゴリズム、およびデータ構造の実施が可能である演算環境５１０の非限定的な例を示す。演算環境５１０は、適する演算環境の１つの例に過ぎず、本明細書に記載するシステム、方法、およびデータ構造の使用の範囲または機能性について何らかの制限を示唆するようには意図されない。また、演算環境５１０は、演算環境５１０に示すコンポーネントの任意の１つまたはその組合せと関連する何らかの依存性または要件を有するものと解釈してはならない。図３０に示すシステム、方法、およびデータ構造のサブセットは、ある特定の実施形態で利用可能である。本明細書に記載するシステム、方法、およびデータ構造は、非常に多くの他の汎用または専用の演算システム環境またはコンフィギュレーションと共に運用可能である。適すると考えられる公知の演算システム、環境、および／またはコンフィギュレーションの例として、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、シンクライアント、シッククライアント、携帯式またはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサに基づくシステム、セットトップボックス、プログラム可能な民生用電子機器、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、上記システムまたはデバイスのいずれかを含む分散型演算環境等が挙げられるが、これらに限定されない。
【０５３７】
図３０のオペレーティング環境５１０はコンピュータ５２０の形態の汎用演算デバイスを含み、これには、処理ユニット５２１、システムメモリ５２２、およびシステムメモリ５２２を含む様々なシステムコンポーネントを処理ユニット５２１に作動可能に連結させるシステムバス５２３が含まれる。コンピュータ５２０のプロセッサが、単一の中央処理装置（ＣＰＵ）または並列処理環境と一般的に呼ばれる複数の処理ユニットを含むように、処理ユニット５２１は１つのみ存在し得る、または１つ超存在し得る。コンピュータ５２０は、従来型コンピュータ、分散型コンピュータ、またはあらゆる他の種類のコンピュータであり得る。
【０５３８】
システムバス５２３は、メモリバスまたはメモリコントローラー、周辺バス、および様々なバスアーキテクチャーのいずれかを使用するローカルバスを含む、任意の数種類のバス構造であり得る。また、システムメモリは、単にメモリと呼ばれる場合もあり、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）５２４およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含む。立ち上げの間等に、コンピュータ５２０内のエレメント間の情報伝送に役立つ基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）５２６は、ＲＯＭ５２４に保管される。コンピュータ５２０は、図示しないがハードディスクから読み出し、これに書き込むハードディスクドライブインターフェース５２７、リムーバブル磁気ディスク５２９から読み出し、これに書き込む磁気ディスクドライブ５２８、およびリムーバブル光学式ディスク５３１、例えばＣＤ  ＲＯＭまたは他の光学式媒体から読み出し、これに書き込む光学式ディスクドライブ５３０をさらに含み得る。
【０５３９】
ハードディスクドライブ５２７、磁気ディスクドライブ５２８、および光学式ディスクドライブ５３０は、ハードディスクドライブインターフェース５３２、磁気ディスクドライブインターフェース５３３、および光学式ディスクドライブインターフェース５３４により、システムバス５２３とそれぞれ接続される。ドライブおよびその関連するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読インストラクション、データ構造、プログラムモジュール、およびコンピュータ５２０用の他のデータの不揮発性の保管を提供する。コンピュータがアクセス可能なデータを保管することができる、あらゆる種類のコンピュータ可読媒体、例えば磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等が、オペレーティング環境内で使用することができる。
【０５４０】
いくつかのプログラムモジュールが、オペレーティングシステム５３５、１つまたは複数のアプリケーションプログラム５３６、他のプログラムモジュール５３７、およびプログラムデータ５３８を含む、ハードディスク、磁気ディスク５２９、光学式ディスク５３１、ＲＯＭ５２４、またはＲＡＭ上に保管され得る。ユーザーは、コマンドおよび情報を、インプットデバイス、例えばキーボード５４０およびポインティングデバイス５４２を通じてパーソナルコンピュータ５２０に入力することができる。他のインプットデバイス（図示せず）として、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディシュ、スキャナー等を挙げることができる。これらおよび他のインプットデバイスが、多くの場合、システムバスに連結したシリアルポートインターフェース５４６を経由して処理ユニット５２１と接続されるが、他のインターフェース、例えばパラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）により接続される場合もある。モニター５４７または他の種類のディスプレイデバイスも、インターフェース、例えばビデオアダプター５４８を介してシステムバス５２３と接続される。モニターに加えて、コンピュータは、他の周辺アウトプットデバイス（図示せず）、例えばスピーカーおよびプリンターを一般的に含む。
【０５４１】
コンピュータ５２０は、１つまたは複数のリモートコンピュータ、例えばリモートコンピュータ５４９との論理接続を使用して、ネットワーク化した環境内で作動可能である。これらの論理接続は、コンピュータ５２０もしくはその一部と連結しているコミュニケーションデバイスにより、または他の方式で達成され得る。図３０ではメモリストレージデバイス５５０しか示さなかったが、リモートコンピュータ５４９は、別のコンピュータ、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、クライアント、ピアデバイス、もしくは他の一般的なネットワークノードであり得、コンピュータ５２０と関連して上記エレメントの多くまたは全てを一般的に含む。図３０に示す論理接続として、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）５５１およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）５５２が挙げられる。かかるネットワーク環境は、オフィスネットワーク、企業全体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では普通であり、そのいずれも典型的なネットワークである。
【０５４２】
ＬＡＮ−ネットワーク環境で使用する場合、コンピュータ５２０は、コミュニケーションデバイスの一種であるネットワークインターフェースまたはアダプター５５３を介してローカルネットワーク５５１と接続される。ＷＡＮ−ネットワーク環境で使用する場合、コンピュータ５２０は、多くの場合、コミュニケーションデバイスの一種であるモデム５５４、またはワイドエリアネットワーク５５２全体にわたりコミュニケーションを確立するために他の任意の種類のコミュニケーションデバイスを含む。モデム５５４は、内部または外部であってもよいが、シリアルポートインターフェース５４６を介してシステムバス５２３と接続される。ネットワーク化された環境では、パーソナルコンピュータ５２０またはその一部と関連して示されるプログラムモジュールは、リモートメモリストレージデバイス内に保管され得る。示すようなネットワーク接続は非限定的な例であり、またコンピュータ間のコミュニケーションリンクを確立するための他のコミュニケーションデバイスも使用することができると認識される。
【０５４３】
モジュール
１つまたは複数のモジュールが本明細書に記載する方法で利用可能であり、その非限定的な例として、論理処理モジュール、配列決定モジュール、マッピングモジュール、カウント計測モジュール、フィルタリングモジュール、重み付けモジュール、正規化モジュール、ＧＣ偏りモジュール、レベルモジュール、比較モジュール、範囲設定モジュール、分類モジュール、プロッティングモジュール、表示モジュール、関係モジュール、アウトカムモジュール、および／またはデータディスプレイ組織化モジュール等、またはその組み合わせが挙げられる。モジュールは、マイクロプロセッサにより管理される場合もある。ある特定の実施形態では、モジュールまたは１つもしくは複数のモジュールを含む装置は、別のモジュール、装置、コンポーネント、周辺機器、または装置のオペレーターに、またはそれらから、データおよび／または情報を収集、集積、受信、取得、アクセス、回収、提供、および／または伝送する。一部の実施形態では、データおよび／または情報（例えば、配列決定の読取り）は、下記の１つまたは複数を含む装置によりモジュールに提供される：１つまたは複数のフローセル、カメラ、検出器（例えば、光検出器、フォトセル、電気的検出器（例えば、振幅変調検出器、周波数および位相変調検出器、位相ロックループ検出器）、カウンター、センサー（例えば、圧力、温度、容積、フロー、重量のセンサー）、流体ハンドリングデバイス、プリンター、ディスプレイ（例えば、ＬＥＤ、ＬＣＴ、またはＣＲＴ）等またはその組合せ。例えば、装置のオペレーターは、定数、閾値、式、または所定の値をモジュールに提供する場合もある。モジュールは、多くの場合、データおよび／または情報を、別のモジュールもしくは装置に、またはそれから伝送するように構成される。モジュールは、別のモジュールからデータおよび／または情報を受信することができ、その非限定的な例として、論理処理モジュール、配列決定モジュール、マッピングモジュール、カウント計測モジュール、フィルタリングモジュール、重み付けモジュール、正規化モジュール、ＧＣ偏りモジュール、レベルモジュール、比較モジュール、範囲設定モジュール、分類モジュール、プロッティングモジュール、表示モジュール、関係モジュール、アウトカムモジュール、および／またはデータディスプレイ組織化モジュール等またはその組合せが挙げられる。モジュールは、データおよび／または情報を操作および／または変換することができる。モジュールに由来する、またはモジュールにより変換されたデータおよび／または情報は、別の適する装置および／またはモジュールに伝送することができ、その非限定的な例として、論理処理モジュール、配列決定モジュール、マッピングモジュール、カウント計測モジュール、フィルタリングモジュール、重み付けモジュール、正規化モジュール、ＧＣ偏りモジュール、レベルモジュール、比較モジュール、範囲設定モジュール、分類モジュール、プロッティングモジュール、表示モジュール、関係モジュール、アウトカムモジュール、および／またはデータディスプレイ組織化モジュール等またはその組合せが挙げられる。モジュールを含む装置は、少なくとも１つのプロセッサを含み得る。一部の実施形態では、データおよび／または情報は、モジュールを含む装置により受信および／または提供される。モジュールを含む装置は、プロセッサを含むことができ（例えば、１つまたは複数のプロセッサ）、そのようなプロセッサは、モジュールの１つまたは複数のインストラクション（例えば、プロセス、ルーチン、および／またはサブルーチン）を行うおよび／または実施することができる。一部の実施形態では、モジュールは、１つまたは複数の外部プロセッサ（例えば、内部または外部のネットワーク、サーバー、ストレージデバイス、および／またはストレージネットワーク（例えば、クラウド））と共に作動する。
【０５４４】
論理処理モジュール
ある特定の実施形態では、論理処理モジュールは、データおよび／もしくは情報を、またはデータおよび／もしくは情報の、１つもしくは複数のその他のモジュール、周辺機器、もしくはデバイスへの、およびそれからの伝送を、統合、管理、制限、組織化、命令、分配、分割、変換、および／もしくは制御する。
【０５４５】
データディスプレイ組織化モジュール
ある特定の実施形態では、データディスプレイ組織化モジュールは、データおよび／または情報を適する可視的媒体へと処理および／または変換するが、その媒体の非限定的な例として、画像、ビデオおよび／またはテキスト（例えば、数字、文字、およびシンボル）が挙げられる。一部の実施形態では、データディスプレイ組織化モジュールは、適するディスプレイ（例えば、モニター、ＬＥＤ、ＬＣＤ、ＣＲＴ等、またはその組合せ）、プリンター、適する周辺機器、またはデバイス上に表示するために、データおよび／または情報を、処理、変換、および／または伝送する。一部の実施形態では、データディスプレイ組織化モジュールは、胎児または母体のゲノム、染色体、またはその一部分のデータおよび／または情報を可視的表示に処理、変換する。
【０５４６】
配列決定モジュール
一部の実施形態では、配列モジュールは、配列の読取りを取得、生成、収集、集積、操作、変換、処理、変換、および／または伝送する。「配列受信モジュール」は、本明細書で使用する場合、「配列決定モジュール」と同じである。配列決定モジュールを含む装置は、当技術分野において公知の配列決定技術を利用して核酸の配列を決定するあらゆる装置であり得る。一部の実施形態では、配列決定モジュールは、配列の読取りを整列、集積、断片化、相補、逆相補、エラーチェック、またはエラー修正することができる。
【０５４７】
マッピングモジュール
配列の読取りは、マッピングモジュールにより、またはマッピングモジュールを含む装置によりマッピング可能であり、このマッピングモジュールは、一般的に、参照ゲノムまたはそのセグメントに対して読取りをマッピングする。マッピングモジュールは、配列決定の読取りを、当技術分野において公知の適する方法によりマッピング可能である。一部の実施形態では、マッピングモジュールまたはマッピングモジュールを含む装置は、マッピングされた配列の読取りを提供するように要求される。
【０５４８】
カウント計測モジュール
カウントは、カウント計測モジュールまたはカウント計測モジュールを含む装置により提供され得る。一部の実施形態では、カウント計測モジュールは、参照ゲノムに対してマッピングされた配列の読取りをカウント計測する。一部の実施形態では、カウント計測モジュールは、当技術分野において公知のカウント計測法により、カウントを生成、集積、および／または提供する。一部の実施形態では、カウント計測モジュールまたはカウント計測モジュールを含む装置は、カウントを提供するように要求される。
【０５４９】
フィルタリングモジュール
フィルタリング部分（例えば、参照ゲノムの部分）は、フィルタリングモジュールにより（例えば、フィルタリングモジュールを含む装置により）提供され得る。一部の実施形態では、フィルタリングモジュールは、フィルタリングされた部分のデータ（例えば、フィルタリングされた部分）を提供する、および／または検討事項から部分を除去するように要求される。ある特定の実施形態では、フィルタリングモジュールは、部分に対してマッピングされたカウントを検討事項から除去する。ある特定の実施形態では、フィルタリングモジュールは、部分に対してマッピングされたカウントを、レベルまたはプロファイルの決定から除去する。フィルタリングモジュールは、当技術分野において公知の、または本明細書に記載する１つまたは複数のフィルタリング法により、データ（例えば、カウント、部分に対してマッピングされたカウント、部分、部分のレベル、正規化されたカウント、未加工のカウント等）をフィルタリングすることができる。
【０５５０】
重み付けモジュール
重み付け部分（例えば、参照ゲノムの部分）は、重み付けモジュールにより（例えば、重み付けモジュールを含む装置により）提供され得る。一部の実施形態では、重み付けモジュールは、ゲノム区分を重み付けする、および／または重み付けされた部分の値を提供するように要求される。重み付けモジュールは、当技術分野において公知の、または本明細書に記載する１つまたは複数の重み付け法により、部分を重み付けすることができる。
【０５５１】
正規化モジュール
正規化されたデータ（例えば、正規化されたカウント）は、正規化モジュールにより（例えば、正規化モジュールを含む装置により）提供され得る。一部の実施形態では、正規化モジュールは、配列決定の読取りから得られた正規化されたデータ（例えば、正規化されたカウント）を提供するように要求される。正規化モジュールは、本明細書に記載する、または当技術分野において公知の１つまたは複数の正規化法（例えば、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ、ハイブリッド式の正規化等またはその組合せ）により、データ（例えば、カウント、フィルタリングされたカウント、未加工のカウント）を正規化することができる。
【０５５２】
ＧＣ偏りモジュール
ＧＣの偏りを決定すること（例えば、参照ゲノムの部分（例えば、部分、参照ゲノムの部分）のそれぞれについてＧＣの偏りを決定すること）は、ＧＣ偏りモジュールにより（例えば、ＧＣ偏りモジュールを含む装置により）提供され得る。一部の実施形態では、ＧＣ偏りモジュールは、ＧＣの偏りの決定を提供するように要求される。一部の実施形態では、ＧＣ偏りモジュールは、参照ゲノムの部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントと各部分のＧＣ含有量との間で適合させた関係（例えば、線形適合関係）からＧＣの偏りの決定を提供する。ＧＣ偏りモジュールは、正規化モジュール（例えば、ＰＥＲＵＮ、ＣｈＡＩ正規化モジュール）の一部分である場合もある。
【０５５３】
レベルモジュール
参照ゲノムの部分についてレベル（例えば、レベル）を決定すること、および／またはゲノム区分のレベルを計算することプは、レベルモジュールにより（例えば、レベルモジュールを含む装置により）提供され得る。一部の実施形態では、レベルモジュールは、レベルまたは計算されたゲノム区分のレベル（例えば、等式Ａ、Ｂ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ、および／またはＱによる）を提供するように要求される。一部の実施形態では、レベルモジュールは、ＧＣの偏りと参照ゲノムの部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントとの間で適合させた関係（例えば、線形適合関係）からレベルを提供する。一部の実施形態では、レベルモジュールは、ＰＥＲＵＮの一部分としてゲノム区分のレベルを計算する。一部の実施形態では、レベルモジュールは、等式Ｌｉ＝（ｍｉ−ＧｉＳ）Ｉ−１により、ゲノム区分のレベル（すなわち、Ｌｉ）を提供し、式中ＧｉはＧＣの偏り、ｍｉは参照ゲノムの各部分に対してマッピングした測定カウントであり、ｉは試料であり、Ｉは、ＧＣの偏りと参照ゲノムの部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントとの間で適合させた関係（例えば、線形適合関係）の切片、Ｓは、それの勾配である。
【０５５４】
比較モジュール
第１のレベルは、比較モジュールまたは比較モジュールを含む装置により、第２のレベルとは有意に異なるものとして同定され得る。一部の実施形態では、比較モジュールまたは比較モジュールを含む装置は、２つレベル間の比較を提供するように要求される。
【０５５５】
範囲設定モジュール
様々なコピー数の変動（例えば、重複、挿入、および／または欠失）に関する期待される範囲（例えば、期待されるレベル範囲）、またはコピー数の変動が存在しない範囲は、範囲設定モジュールまたは範囲設定モジュールを含む装置により提供され得る。ある特定の実施形態では、期待されるレベルは、範囲設定モジュールまたは範囲設定モジュールを含む装置により提供される。一部の実施形態では、範囲設定モジュールまたは範囲設定モジュールを含む装置は、期待されるレベルおよび／または範囲を提供するように要求される。
【０５５６】
分類モジュール
コピー数の変動（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、重複、挿入、欠失）は、分類モジュールまたは分類モジュールを含む装置により分類され得る。ある特定の実施形態では、コピー数の変動（例えば、母体および／または胎児のコピー数の変動）は、分類モジュールにより分類される。ある特定の実施形態では、別のレベル（例えば、第２のレベル）とは有意に異なると決定されたレベル（例えば、第１のレベル）は、分類モジュールによりコピー数の変動を表わすものとして同定される。ある特定の実施形態では、コピー数の変動の非存在が分類モジュールにより決定される。一部の実施形態では、コピー数の変動の決定は、分類モジュールを含む装置により決定され得る。分類モジュールは、母体および／または胎児のコピー数の変動、胎児のコピー数の変動、重複、欠失、または挿入もしくはその欠如、または上記のものの組合せを分類することに特化し得る。例えば、母体の欠失を同定する分類モジュールは、胎児の重複を同定する分類モジュールとは異なるおよび／または相違し得る。一部の実施形態では、分類モジュールまたは分類モジュールを含む装置は、コピー数の変動を同定すること、またはコピー数の変動を決定するアウトカムが要求される。
【０５５７】
プロッティングモジュール
一部の実施形態では、プロッティングモジュールは、データおよび／または情報を適する可視的媒体へと処理および／または変換するが、その非限定的な例として、チャート、プロット、グラフ等またはその組合せが挙げられる。一部の実施形態では、プロッティングモジュールは、適するディスプレイ（例えば、モニター、ＬＥＤ、ＬＣＤ、ＣＲＴ等またはその組合せ）、プリンター、適する周辺機器、またはデバイス上に表示するために、データおよび／または情報を処理、変換、および／または伝送する。ある特定の実施形態では、プロッティングモジュールは、カウント、レベル、および／またはプロファイルのビジュアルディスプレイを提供する。一部の実施形態では、データディスプレイ組織化モジュールが、データおよび／または情報を、胎児または母体のゲノム、染色体、またはその一部分について、可視的表示へと処理、変換する。
【０５５８】
一部の実施形態では、プロッティングモジュールまたはプロッティングモジュールを含む装置は、カウント、レベル、またはプロファイルをプロットするように要求される。
【０５５９】
関係モジュール
ある特定の実施形態では、関係モジュールが、データおよび／または情報を、関係へと処理および／または変換する。ある特定の実施形態では、関係は、関係モジュールにより生成されるおよび／またはこれから伝送される。
【０５６０】
アウトカムモジュール
遺伝子の変動の存在または非存在（異数性、胎児の異数性、コピー数の変動）は、一部の実施形態では、アウトカムモジュールまたはアウトカムモジュールを含む装置により同定される。ある特定の実施形態では、遺伝子の変動は、アウトカムモジュールにより同定される。多くの場合、異数性の存在または非存在の決定は、アウトカムモジュールにより同定される。一部の実施形態では、遺伝子の変動（異数性、コピー数の変動）の決定因のアウトカムは、アウトカムモジュールまたはアウトカムモジュールを含む装置により同定され得る。アウトカムモジュールは、特異的な遺伝子の変動（例えば、トリソミー、トリソミー２１、トリソミー１８）の決定に特化し得る。例えば、トリソミー２１を同定するアウトカムモジュールは、トリソミー１８を同定するアウトカムモジュールとは異なるおよび／または相違し得る。一部の実施形態では、アウトカムモジュールまたはアウトカムモジュールを含む装置は、遺伝子の変動または遺伝子の変動の決定因のアウトカム（例えば、異数性、コピー数の変動）を同定するように要求される。本明細書に記載する方法により同定される遺伝子の変動または遺伝子の変動の決定因のアウトカムは、さらなる試験により（例えば、母体および／または胎児の核酸の標的化配列決定法により）独立して確かめ得る。
【０５６１】
変換
上記のように、データは１つの形態から別の形態に変換される場合もある。用語「変換された」、「変換」、およびその文法的な派生物または同等物は、本明細書で使用する場合、身体の出発材料（例えば、試験被験体および／または参照被験体試料の核酸）から身体の出発材料のデジタル表示（例えば、配列の読取りデータ）へのデータの変更を指し、一部の実施形態では、アウトカムを提供するのに利用できる１つもしくは複数の数値への、またはデジタル表示の図形表示へのさらなる変換を含む。ある特定の実施形態では、１つまたは複数の数値および／またはデジタル的に表示されたデータの図形表示は、試験被験体の身体のゲノムの状況を表すのに利用できる（例えば、ゲノムの挿入、重複、または欠失の存在または非存在を仮想的に表すまたは可視的に表す；医学的状態と関連した配列の物理量の変動の存在または非存在を表す）。仮想表示は、１つもしくは複数の数値、または出発材料のデジタル表示の図形表示にさらに変換される場合もある。これらの方法は、身体の出発材料を、数値もしくは図形表示に、または試験被験体ゲノムの物理的状況表示に変換することができる。
【０５６２】
一部の実施形態では、データセットを変換すると、データの複雑性および／またはデータの次元数が低減し、これによりアウトカムの提供が容易になる。データセットの複雑性は、身体の出発材料を出発材料の仮想表示に変換する処理の間に低減する場合もある（例えば、身体の出発材料を表わす配列の読取り）。適する特性または変数が、データセットの複雑性および／または次元数を低減するのに利用できる。データ処理するための標的特性として使用するのに選択できる特性の非限定的な例として、ＧＣ含有量、胎児の性別予測、染色体異数性の同定、特定の遺伝子またはタンパク質の同定、がん、疾患、遺伝性の遺伝子／特性、染色体異常の同定、生物学的カテゴリー、化学的カテゴリー、生化学的カテゴリー、遺伝子またはタンパク質のカテゴリー、遺伝子オントロジー、タンパク質オントロジー、共制御された遺伝子、細胞シグナル伝達遺伝子、細胞周期遺伝子、上記遺伝子に関連するタンパク質、遺伝子変異体、タンパク質変異体、共制御された遺伝子、共制御されたタンパク質、アミノ酸配列、ヌクレオチド配列、タンパク質構造データ等、および上記のものの組合せが挙げられる。データセットの複雑性および／または次元数の低減に関する非限定的な例として；複数の配列読取りをプロファイルプロットに低減化すること、複数の配列読取りを数値に低減化すること（例えば、値、Ｚスコア、ｐ値の正規化）；複数の分析方法を確率プロットまたは単一ポイントに低減化すること；導き出された数量の主成分分析等、またはその組合せが挙げられる。
【実施例】
【０５６３】
下記の実施例は、もっぱら例示として提示されていて、制限するものではない。したがって、下記の実施例はある特定の実施形態について説明し、本技術に制限を設けるものではない。当業者は、本質的に同一または類似のアウトカムを得るために変更または修正可能な様々な非クリティカルパラメータを容易に認識する。
【０５６４】
（実施例１）
ＰＥＲＵＮおよび遺伝子の変動と関連した状態を検出するための一般的方法。
【０５６５】
本明細書に記載する方法および基礎理論は、遺伝子の変動と関連した様々な状態を検出するのに利用可能であり、遺伝子の変動の存在または非存在の決定的なアウトカムを提供する、またはその存在または非存在を決定する。参照ゲノムの有益でない部分の除去
【０５６６】
参照ゲノムの有益でない部分を除去するための複数の試みにより、部分を選択することが分類を改善し得ると判明した。
等式Ａ：
Ｍ＝ＬＩ＋ＧＳ
（Ａ）
等式Ａの各項は下記の意味を有する：
Ｍ：測定されたカウント、不必要な変動により影響を受けた一次情報を表す。
Ｌ：染色体レベル−これは、データ処理手順に由来する所望のアウトプットである。Ｌは、胎児および／または母体の正倍数体からの逸脱を示す。これは、確率誤差および系統的偏りの両方によりマスクされる数量である。染色体レベルＬは、試料特異的かつ部分特異的である。
Ｇ：線形モデルのＬＯＥＳＳ、または任意の同等のアプローチを使用して測定されたＧＣの偏り係数。Ｇは、Ｍおよび一連の部分特異的ＧＣ含有量の値から抽出される二次情報を表し、通常参照ゲノムに由来する（ただし、実際に観察されたＧＣ含有量に由来する場合もある）。Ｇは、試料特異的であり、またゲノム位置によらず不変である。Ｇは不必要な変動のある部分を包含する。
Ｉ：線形モデルの切片。このモデルパラメータは所与の実験設定について一定であり、試料から独立しており、部分特異的である。
Ｓ：線形モデルの勾配。このモデルパラメータは所与の実験設定について一定であり、試料から独立しており、部分特異的である。
【０５６７】
ＭおよびＧの数量を測定する。最初に、部分特異的値ＩおよびＳが未知である。未知のＩおよびＳを評価するために、正倍数体試料中の参照ゲノムの全ての部分についてＬ＝１と仮定しなければならない。仮定は必ずしも真ではないが、欠失／重複を有する試料は、いずれも正常な染色体レベルを有する試料に劣後するものと、合理的に予想することができる。正倍数体試料に適用される線形モデルにより、選択された部分に対して特異的なＩおよびＳパラメータ値が抽出される（Ｌ＝１と仮定）。同一の手順が、ヒトゲノム中の参照ゲノムの全ての部分に適用されて、ゲノムの位置毎に切片Ｉおよび勾配Ｓがセットで得られる。交差検証では、全ＬＤＴｖ２ＣＥ正倍数体の９０％を含有するワークセットがランダムに選択され、モデルをトレーニングするのにそのサブセットを使用する。ランダム選択は１００回繰り返され、部分毎に１００個の勾配および１００個の切片がセットで得られる。
【０５６８】
測定されたカウントからの染色体レベルの抽出
部分毎にモデルパラメータ値ＩおよびＳが入手可能であると仮定し、新しい試験試料について収集された測定値Ｍが、下記の等式Ｂに従って、染色体レベルを評価するのに使用される：
Ｌ＝（Ｍ−ＧＳ）／Ｉ      （Ｂ）
【０５６９】
等式Ａと同様に、ＧＣの偏り係数Ｇを、部分毎に測定された未加工のカウントＭと参照ゲノムのＧＣ含有量との間の回帰式の勾配として評価する。次に、染色体レベルＬをさらなる分析で使用する（Ｚ値、母体の欠失／重複、胎児の微小欠失／微小重複、胎児の性別、性染色体異数性等）。等式Ｂに包含される手順は、ＰＥＲＵＮ（ｐａｒａｍｅｔｅｒｉｚｅｄ  ｅｒｒｏｒ  ｒｅｍｏｖａｌ  ａｎｄ  ｕｎｂｉａｓｅｄ  ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）と命名されている。
【０５７０】
（実施例２）
式の例
以下の記載は、本明細書に記載する方法で使用することができる数学的および／または統計的な式の非限定的な例である。
【０５７１】
Ｚスコア、およびＺスコアから計算され、予想レベルの１からの偏差と関連するｐ値は、次に、平均レベルにおける不確実性に関する推定値に照らし評価可能である。ｐ値はｔ分布に基づき、ｔ分布の次数はピークにおける参照ゲノムの部分の数によって決定する。所望の信頼度レベルに応じて、カットオフはノイズを抑えることができ、実際のシグナルを確実に検出できるようにする。
等式１：
【化５】
2018186825.tif 000015
【０５７２】
等式１は、２つの異なる試料に由来するピークレベルを直接比較するのに使用することができ、この場合、Ｎおよびｎは、染色体全体中および異常部分内の参照ゲノムの部分の数をそれぞれ指す。２つの試料間の類似性を測定するｐ値をもたらすｔ−検定の次数は、２つの異常なストレッチのうち短い方における参照ゲノムの部分の数によって決定する。
【０５７３】
等式８は、胎児の異数性について遺伝子の変動の存在または非存在を決定するために、胎児フラクション（fetal  fraction）、母体の倍数性、および参照カウント中央値を、分類スキームに組み入れるのに利用可能である。
等式８：
ｙｉ＝（１−Ｆ）Ｍｉｆｉ＋ＦＸｆｉ        （８）
式中、Ｙｉは試験試料内の部分に関する測定されたカウントを表し、カウントプロファイル中央値内の部分に対応し、Ｆは胎児フラクションを表し、Ｘは胎児の倍数性を表し、Ｍｉは各部分に割り当てられた母体の倍数性を表す。等式（８）のＸに使用される可能な値は：胎児が正倍数体の場合１；胎児が三倍体の場合３／２；および双胎胎児が存在し、一方が罹患し、他方はそうではない場合５／４である。双胎の症例では、一方の胎児が罹患しており、他方はそうではない場合、５／４が使用されるが、その理由は、等式（８）の項Ｆは総胎児ＤＮＡを表し、したがって全ての胎児ＤＮＡが考慮されなければならないためである。一部の実施形態では、母体ゲノムにおける大規模な欠失および／または重複は、各部分または部分に母体の倍数性、Ｍｉを割り当てることにより説明され得る。母体の倍数性は、多くの場合、１／２の倍数として割りあてられ、一部の実施形態では、部分に関する正規化を使用して推定可能である。母体の倍数性は、多くの場合、１／２の倍数なので、母体の倍数性は容易に説明をつけることがつき、したがって導関数を単純化するためのさらなる等式に含まれることはない。
【０５７４】
Ｘ＝１で等式（８）を評価すると、（例えば、正倍数体を仮定）、胎児フラクションは相殺され、下記の等式は残差平方和をもたらす。
等式９：
【化６】
2018186825.tif 000016
【０５７５】
等式（９）および後続する計算を単純化するために、下記の等式が利用される。
等式１０：
【化７】
2018186825.tif 000017
等式１１：
【化８】
2018186825.tif 000018
等式１２：
【化９】
2018186825.tif 000019
【０５７６】
Ｘ＝３／２で等式（８）を評価する場合（例えば、三倍体を仮定）、下記の等式は残差平方和をもたらす。
等式１３：
【化１０】
2018186825.tif 000020
【０５７７】
等式（９）と（１３）の間の差異は、機能的アウトカム（例えば、ｐｈｉ）をなすが、この機能的アウトカムは、代替仮説（例えば、トリソミー単生児、Ｘ＝３／２）に対して帰無仮説（例えば、正倍数体、Ｘ＝１）を検定するのに使用することができる：
等式１４：
【化１１】
2018186825.tif 000021
等式１８：
【化１２】
2018186825.tif 000022
【０５７８】
最適な倍数性値は、等式２０から得られる場合もある：
【化１３】
2018186825.tif 000023
【０５７９】
母体の倍数性に関する項Ｍｉは、一部の数学的導関数から省略され得る。Ｘに関する得られた表示は、母親が評価の目的となる染色体または複数の染色体に欠失または重複を有さないような、比較的単純で、そして多くの場合最も頻繁に生ずる特殊なケースに対応する。
等式２１：
【化１４】
2018186825.tif 000024
【０５８０】
ＸｉｆｆおよびＸｉｆｙは、等式（１１）および（１２）より、それぞれ与えられる。全ての実験誤差が無視し得る実施形態では、等式（２１）を解くことにより、Ｘｉｆｆ＝Ｘｉｆｙの場合、正倍数体について１の値が得られる。全ての実験誤差が無視し得るある特定の実施形態では、等式（２１）を解くことにより、三倍体について３／２の値が得られる（ＸｉｆｆとＸｉｆｙの間の三倍体の関係については等式（１５）を参照）。
【表２】
2018186825.tif 000025
【０５８１】
（実施例３）
デシジョンツリー分析
【０５８２】
未報告またはこれまで未知の染色体異数性を含め、あらゆる染色体について胎児の染色体異数性を検出することができるデシジョンツリー法を開発した。さらに、ゲノム内の不均一なカバレッジイベントが、正規化手順（例えば、ＰＥＲＵＮ）適用後に検出可能である。不均一なイベントは、図１に示す通り（左上のパネル）、微小欠失／重複を示し得る。これらのイベントを独立に検出することができる。
【０５８３】
方法
事前に定義されたゲノム座標を有するＴ２１、Ｔ１８、およびＴ１３を検出する場合とは異なり、不均一なカバレッジイベントは、ゲノムのどこでも生じ得る。事前に定義された位置で遺伝子の変動を検出するには、示された位置において有意レベルを決定することが必要となるだけである。この実施例に記載されているアルゴリズムは、部分カウント／カバレッジが一貫して上昇または低下している領域について調査し、かかるイベントの境界を正確に決定する。この実施例に記載されるものとして、２つの直交法の検出力を利用する方法がある。
【０５８４】
ウェーブレット分解
第１のアルゴリズムは、ウェーブレット変換を活用する。ウェーブレット変換は、シグナル処理の目的に特に有用な数学的なツールである。この改良されたアプリケーションでは、全ゲノム配列決定データを最初に整列、区分し、ＧＣの偏りを除去するために正規化した。ＧＣの偏りを低減するのに、ＰＥＲＵＮ正規化（本明細書に記載する）を利用したが、他のＧＣの偏り低減処理も利用できる（例えば、本明細書に記載するＣｈＡＩ処理）。その後、データ内のノイズを低減するために、ウェーブレット平滑化法を、正規化したプロファイルに適用し、それにより、微小欠失／微小重複イベントが明確に見えるようにした。ウェーブレット法に関する箱髭図を図１に示す。
【０５８５】
標準的なハールウェーブレットをウェーブレット分解に使用した。原則として、より複雑なウェーブレット変換も、平滑化後、イベントの場所を同定するのに使用することができる。ノイズからシグナルを区別するためには、どのウェーブレット係数がシグナルを示し、保持されるべきか、またどれがノイズの反映であり得、除去されるべきか決定する必要がある。このステップは、閾化と呼ばれる。公知のように、マグニチュードが大きくレベルが低い係数は、シグナルの傾向を保持し、一方マグニチュードが小さくレベルが高い係数は、シグナルの詳細を保持する。小さく有意でない係数を除去するのに、「ソフトな」閾化法を使用した［DonohoおよびJohnstone、（１９９５年）WaveLab  and  Reproducible  Research］。閾化後、高いレベル係数が一部残留する可能性がある。これらの係数は、オリジナルのシグナル中の急激な変化または大きなスパイクを表し、除去される。このステップは「レベル化」と呼ばれ、図２は閾化を行わないレベル化の効果を示す（例えば、より多くの詳細が保持され、レベルが高まる）。レベル化を最適に選択するには、多くの要因、例えば染色体の長さ、検出するのに所望のイベント長、および正規化されたプロファイルのノイズレベルに依存し得る。染色体の長さをＮｃｈｒ（２の累乗に最も近い数まで延長される）およびウェーブレット分解レベルをｃとすれば、ウェーブレットプロファイルの最低セグメント長は、Ｌ＝Ｎｃｈｒ／２ｃ＋１である。したがって、サイズＮｍｉｃｒｏの微小欠失を検出するには、所望の分解レベルは、ｃ＝ｌｏｇ２（Ｎｃｈｒ／Ｎｍｉｃｒｏ）−１である。例えば、参照ゲノムの部分Ｎｃｈｒ＝４０９６個、および微小欠失が有するサイズとして参照ゲノムの部分Ｎｍｉｃｒｏ＝１２８個である場合、分解レベルは、ｃ＝４であるはずである。ｃ±１の分解レベルも利用できる。
【０５８６】
サーキュラーバイナリセグメンテーション（ＣＢＳ）法
ウェーブレット法は、微小欠失／微小重複の可能性のある場所を同定することができる。しかし、それ単独では、真のイベントの存在は保証されない。プロファイルが十分に正規化されない場合、ウェーブレットアルゴリズムは、ＧＣ残差により生じるローカルな変動により陥穽に陥る可能性がある。さらに、検出されたエッジの精度には、ウェーブレット係数のトランケーション次数により限界がある。偽陽性を低減するために、独立した方法を利用してウェーブレットの所見を検証した。サーキュラーバイナリセグメンテーション（ＣＢＳ）は、アレイＣＧＨデータを使用したコピー数の変動（ＣＮＶ）検出のために当初提案された方法である。ＣＢＳは、変化のポイントを正確に指摘することができる。ＣＢＳは、尤度比統計量を使用して、染色体を等しいコピー数領域に繰り返し区切ることにより機能する［Olshen  AB、Venkatraman  ES、Lucito  R、Wigler  M.、Biostatistics（２００４年）１０月；５巻（４号）：５５７〜７２頁］。ＣＢＳは一般的に良好に機能するが、シグナル内のノイズが高い場合、ゲノムを過剰に区切る傾向を有する［Lai,  WR、Johnson,  MD、Kucherlapati,  R、Park,  PJ、Bioinformatics、（２００５年）２１巻、１９号：３７６３〜７０頁］。この実施例では、ＰＥＲＵＮ−正規化部分カウントデータと共に機能するように構成されており、ウェーブレット所見を検証するための独立した方法として使用される。図５は、ＣＢＳアルゴリズムについて例示する。
【０５８７】
ウェーブレットまたはＣＢＳ平滑化プロファイルに関するセグメントの統合
ウェーブレットまたはＣＢＳは、目的の染色体を等しいコピー数の領域／セグメントに区切る。各セグメントは、ＣＮＶの潜在的候補を代表する。これまでのセクションで議論したように、ＣＢＳは染色体を過剰に区切る傾向を有し、したがって広いスパンのＣＮＶ領域が、いくつかのより小さなピースに分離され得る。類似した状況は、ウェーブレット法についても生じ得る。図４はこれを説明し、この場合、大きな重複は、ＣＢＳ法により３つのピースに当初区切られ、ＣＮＶ幅は過小評価されることとなった（図４、左下のパネル）。この欠点を克服するために、WillenbrockおよびFridlyand（Willenbrock  H、Fridlyand  J.、Bioinformatics（２００５年）１１月１５日；２１巻（２２号）：４０８４〜９１頁）により提案されたアルゴリズムを、ウェーブレットまたはＣＢＳ平滑化プロファイルをコピー数領域が等しいより長いストレッチにさらに統合するために適用した。２つのセグメントに対してマッピングされた部分カウントが、有意に異ならない場合、または予測されるセグメント値が動的に決定された閾より接近している場合、これら２つのセグメントを統合する［WillenbrockおよびFridlyand、２００５年］。図４の右下のパネルは、セグメントの統合の効果を説明し、セグメントの統合後に、明瞭な微小重複が認められるようになった。
【０５８８】
ウェーブレットおよびＣＢＳアルゴリズムに由来する統計量
各染色体に、３つの主要なｚスコア統計量が、ウェーブレット／ＣＢＳ平滑化、セグメント統合化プロファイルから推測することができる。（１）ウェーブレット平滑化プロファイルおよびその部分カウント表示に由来する最良のセグメント（候補セグメント）であるｚスコア（Ｚｗａｖｅ）。候補セグメントの試料カウント表示は、セグメント内の正規化された総カウントを、試験試料に関する正規化された総常染色体カウントで除算したものである。候補セグメントに関するカウント表示の中央値は、正倍数体試料セットについて生成され、ＭＡＤは候補セグメントに関する正倍数体カウント表示について決定される。セグメントに関するＺｗａｖｅ統計量は、試験試料のカウント表示−正倍数体カウント表示の中央値であり、また減算した結果はＭＡＤで除算される。（２）ＣＢＳ平滑化プロファイルおよびその部分カウント表示に由来する最良のセグメントであるｚスコア（Ｚｃｂｓ）。候補セグメントの試料カウント表示は、セグメント内の正規化された総カウントを、試験試料に関する正規化された総常染色体カウントで除算したものである。候補セグメントに関するカウント表示の中央値は、正倍数体試料セットについて生成され、ＭＡＤは、候補セグメントに関する正倍数体カウント表示について決定される。セグメントに関するＺｃｂｓ統計量は、試験試料のカウント表示−正倍数体カウント表示の中央値であり、また減算した結果はＭＡＤで除算される。（３）染色体全体（Ｚｃｈｒ）に関する全体的な染色体の表示。試料カウント表示は、候補セグメントが内在する染色体内の正規化された総カウントを、試験試料に関する正規化された総常染色体カウントで除算したものである。染色体に関するカウント表示の中央値は、正倍数体試料セットについて生成され、ＭＡＤは、正倍数体カウント表示について決定される。染色体に関するＺｃｈｒ統計量は、試験試料のカウント表示−正倍数体カウント表示の中央値であり、減算した結果は、ＭＡＤで除算される。
【０５８９】
最良のセグメントは、染色体上の全セグメントの中でも曲線下面積（ＡＵＣ）が最も大きなセグメントである場合もある。かかるセグメントは、目的の染色体上で最も重要な所見を代表する。例えば、図４の右下のパネルは２つのセグメントを有するが、両者のうち第２のセグメントは最も大きなＡＵＣを有する。図５は、各染色体ついてのウェーブレットおよびＣＢＳ平滑化、ならびに導出した統計量について要約する。
【０５９０】
ＣＮＶ検出に関するデシジョンツリー
染色体のそれぞれについて３つの主要な統計量を計算したら、統計量は、所与の試料中のトリソミー、微小欠失、または微小重複の存在を決定定するのに使用することができる。デシジョンツリーを以下に示す：
１．下記の場合、染色体はトリソミーまたはモノソミーとして分類される：
ａ．｜Ｚｃｈｒ｜≧３．９５、および
ｂ．｜Ｚｃｈｒ｜≧ｍｉｎ（α｜Ｚｗａｖｅ｜，α｜Ｚｃｂｓ｜）
２．下記の場合、染色体は微小欠失／微小重複を有するものと分類される：
ａ．トリソミーまたはモノソミーに該当しない
ｂ．｜Ｚｗａｖｅ｜≧３．９５、および｜Ｚｃｂｓ｜≧３．９５
ｃ．ウェーブレットおよびＣＢＳの最良セグメントが重複する
【０５９１】
条件１では、染色体全体のＺスコアが有意であること、およびそのマグニチュードが、ウェーブレットまたはＣＢＳいずれかの最良セグメントに匹敵すべきことが、本質的に必要であることに留意すること。条件２では、ウェーブレットおよびＣＢＳの最良セグメントの両方が有意であることが必要であり、両セグメントが相互に重複しており、所見が相互確認される必要がある（図５）。場合によっては、ＣＢＳおよびウェーブレット法により同意亭されたウェーブレット事象は重複せず（図９）、微小重複または微小欠失が存在しないことが示される。ほとんどの適用例では、Ｚスコアカットオフ（例えば、所定の閾）の３．９５は、所望の感度および特異性を実現するために、若干上下し得る。また、所定の値であるαは、本明細書に示すようなほとんどの適用例において、多くの場合０．６〜０．８の間に設定される。
【０５９２】
結果
本検出方法を、第２２染色体上に３ＭＢ未満で延在する微小欠失２２ｑ１１の２つの症例に適用した（図１０）。３ＭＢの分解能を実現するために、試料を０．５−ｐｌｅｘで最初に配列決定した。カバレッジを１／１０に下げても、２２ｑ１１微小欠失が検出された（図１０、Ｆ’）。１つの試料の検出結果を図１０に示すが、強調された領域は、微小欠失イベント（約２．５ＭＢ）を示す。
【０５９３】
アルゴリズムを、異なる試験に由来する試料にも適用し、微小欠失／微小重複に関する１９例の推定症例が検出された。検出された症例のうち２例を図１１Ａおよび１１Ｂに示す。
【０５９４】
（実施例４）
最大エントロピー
最大エントロピーは、本明細書に記載する自動化されたアルゴリズムであり、ゲノムを均一なレベルのセグメントに区切る。このアルゴリズムは、ヒトゲノムのＧＣ含有量分布を特徴付けるために、Cohenら（Cohen  N、Dagan  T、Stone  L、Graur  D.、（２００５年）Mol.  Biol.  Evol.、５月；２２巻（５号）：１２６０〜７２頁）が使用した手順に基づく。Ｃｏｈｅｎの方法は、微小欠失／重複の場所を検出する目的にふさわしい（例えば、微小欠失／微小重複のエッジ）。修正事項には、セグメンテーションを最低の長さに制限する能力、およびセグメンテーションを終了するのに使用されるｔ−値に基づく判定基準が含まれた。ｔ−値は、染色体（例えば、セグメント、区切り、または領域）内で同定された全てのセグメントが均質であるか決定するのに使用される。新しく同定されたセグメントが、ｔ−値に基づく有意検定で不合格となった場合、セグメントは再度統合されて、セグメンテーションは停止する。これらの操作を行ったコードは、下記に含まれる：
【化１５】
2018186825.tif 000026
【化１６】
2018186825.tif 000027
【化１７】
2018186825.tif 000028
【化１８】
2018186825.tif 000029
【０５９５】
上記Ｒ−スクリプトを、ＯＢＸ試験に由来する試料中の複数の推定微小欠失および微小重複を検出するのに使用した（表３および図１２）。
【０５９６】
【表３】
2018186825.tif 000030
【０５９７】
（実施例５）
検証法
【０５９８】
「リーブワンアウト」および「スライディングエッジ」と呼ばれる２つの検証法を、ＰＥＲＵＮと連結させて、口蓋心臓顔面症候群（ディジョージ症候群、２２ｑ１１）として公知の、第２２染色体上のサブ染色体異常を同定し、２２ｑ１１領域で観察された正倍数体（すなわち「正常」）染色体レベルからの偏差の統計的有意性を評価した。この方法論を、欠失／重複について標的化した検出および標的化しない検出の両方に適用した。
【０５９９】
１６個の妊娠中の雌の血漿試料を、これまでの記載（Jensen  TJ、Dzakula  Z、Deciu  C、van  den  Boom  D、Ehrich  M.（２０１２年）：Detection  of  microdeletion  22q11.2  in  a  fetus  by  next-generation  sequencing  of  maternal  plasma.、Clin.Chem.、５８巻（７号）：１１４８〜５１頁）に従い収集、処理、および配列決定した。核型分類により確認されたように、２つの試料が、ディジョージ胎児を身ごもった母親に属する。残りの１４個の試料は正倍数体妊娠（すなわち、「正常な胎児」）に対応し、２２ｑ１１の検出および特徴付けのための参照として用いる。
【０６００】
１６個の試料全てに関するオリジナルの未処理のカウント（１試料当たり２データセット）を、ＥＬＡＮＤアラインメントに最適化したＰＥＲＵＮ部分パラメータを使用して再処理した。パラメータをＬＤＴ２ＣＥデータ上でトレーニングし、部分の選択は、これまでに記載したように、相互の検証に基づいた。マッピング可能性に基づくフィルタリングは適用しなかった。二次ＬＯＥＳＳ正規化により、ＰＥＲＵＮ正規化後に残留するあらゆるＧＣの偏りが除去された。各試料について２回測定が行われたので、全部で３２個のプロファイルが得られたが、対をなすプロファイルを単一のＰＥＲＵＮプロファイルに併合し、１６個のプロファイル（１試料１個当たりプロファイル）を得た。プロファイルを併合する前は、その標準偏差は０．０２０〜０．０３０の範囲であった。一致したプロファイルを加えることにより、可変性は約１／１．２（約１／１．１４〜１／１．２７）に低下したが、期待した改善の１／１．４１４（２の平方根）ほどではなかった。正規化されたカウントプロファイルは、未処理およびＧＣＲＭプロファイル、ならびに１４個の正倍数体試料に基づく参照プロファイル中央値について行った正規化の結果と比較して有意に改善した。プロファイルの標準偏差が低下し、またゲノム全体を通じて均一度が向上したことから、改善は明白である。一方、１６個の未処理のプロファイルに関する標準偏差（総カウントに応じてスケール調整し、参照ゲノムの部分の数を乗算した）は、０．５５〜０．６４の範囲であるが、対応する１６個のＰＥＲＵＮプロファイルの標準偏差は、０．０１６〜０．０２６の範囲である。図１３は、全１６個のプロファイルを示し、ディジョージ領域（ｃｈｒ２２＿３６８〜ｃｈｒ２２＿４５１の範囲）は、背景をグレーリボン付きにして表す。交差検証に基づく部分のフィルタリングにより、参照ゲノムの多くの部分が２２ｑ１１微小欠失から除去されており、参照ゲノムの部分の下記のセットのみが残されていることに留意すること：ｃｈｒ２２＿３７１、ｃｈｒ２２＿３７２、ｃｈｒ２２＿３８０、ｃｈｒ２２＿３８１、ｃｈｒ２２＿３８２、ｃｈｒ２２＿３８３、ｃｈｒ２２＿３８４、ｃｈｒ２２＿３８５、ｃｈｒ２２＿３８６、ｃｈｒ２２＿３８７、ｃｈｒ２２＿３８８、ｃｈｒ２２＿３８９、ｃｈｒ２２＿３９０、ｃｈｒ２２＿３９１、ｃｈｒ２２＿３９２、ｃｈｒ２２＿３９３、ｃｈｒ２２＿３９４、ｃｈｒ２２＿３９５、ｃｈｒ２２＿３９６、ｃｈｒ２２＿３９７、ｃｈｒ２２＿３９８、ｃｈｒ２２＿３９９、ｃｈｒ２２＿４００、ｃｈｒ２２＿４０１、ｃｈｒ２２＿４０２、ｃｈｒ２２＿４０３、ｃｈｒ２２＿４０４、ｃｈｒ２２＿４１５、ｃｈｒ２２＿４１６、ｃｈｒ２２＿４１７、ｃｈｒ２２＿４１８、ｃｈｒ２２＿４１９、ｃｈｒ２２＿４２２、ｃｈｒ２２＿４２３、ｃｈｒ２２＿４２４、ｃｈｒ２２＿４２６、ｃｈｒ２２＿４２７、ｃｈｒ２２＿４２８、ｃｈｒ２２＿４３９、ｃｈｒ２２＿４４０、ｃｈｒ２２＿４４１、ｃｈｒ２２＿４４２、ｃｈｒ２２＿４４３、ｃｈｒ２２＿４４４、ｃｈｒ２２＿４４５、およびｃｈｒ２２＿４４６。
【０６０１】
図１３は、詳細な目視検査が可能となるように、ディジョージ領域内のＰＥＲＵＮプロファイルを拡大して示す。２２ｑ１１欠失が、罹患症例（３＿４および９＿１０）において明白である。
【０６０２】
２２ｑ１１欠失の存在または非存在に関する判定の信頼度を定量するために、Ｚスコアを、第２２染色体の位置１８，５４６，３４９〜２２，３３６，４６９をカバーするカノニックディジョージ領域について評価した。この領域内の参照ゲノムの部分に関するＰＥＲＵＮレベルを、試料毎に個別に合算した。全ての試料について、技術的複製物を測定したので、ディジョージ領域内の染色体物質の表示として２つの合計の平均を使用した。全ての表示（正倍数体および罹患試料の両方を含む）の中央値を個々の表示から差し引き、差異を全ての表示のＭＡＤで除算してＺスコアを得た。結果を図１４に示す。罹患症例３＿４および９＿１０の２例は−３未満のＺスコアを有し、これら２試料中に欠失が存在することが確認された。さらに、試料（１３＿１４）の１例では、正の高いＺスコアが認められ、目的の領域における重複の可能性が示された。図１３の目視検査により、１３＿１４ＰＥＲＵＮプロファイルの中央部分が、ディジョージ領域内の過剰表示区分を含有することが確認された。
【０６０３】
図１３に示すプロファイルから、罹患症例（３＿４）の１例に認められた欠失は、カノニックディジョージ欠失とは異なることが示唆された。３＿４プロファイルは、一部分欠損しているにすぎず、欠失の右側エッジは、異常部分の予想されたエッジの左側に、１Ｍｂｐ（２０個の参照ゲノムの部分）を超えて、部分ｃｈｒ２２＿４２６に接近して位置した。また、３＿４内の欠失の左側エッジは、２２ｑ１１の予想される左側エッジよりも左側にシフトしているようでもあった。欠失の真の範囲は、明らかにＺ値に影響を及ぼした。本試験の第１の目標は、欠失／重複の開始エッジと最終エッジの場所が既知として、欠失／重複の判定の信頼度を評価することであった。
【０６０４】
欠失のエッジの場所の影響を評価し、信頼区間をＺスコアと関連付けるために、カノニックディジョージ領域と一部分重複する（またはこれに含有される）２２５個の異なる領域の表示に基づき、Ｚスコアの評価を繰り返した。これらの領域のうち最大の領域は、ｃｈｒ２２＿３７１より開始し、ｃｈｒ２２＿４４６で終了した。欠失の最後の部分のｃｈｒ２＿４４７は、ＰＥＲＵＮ交差検証の確認によりフィルター除去されているので、計算に含まれなかった。残りの領域は、カノニックディジョージ領域の左側エッジから第１番目と第１５番目の部分の間の任意の箇所で開始した。さらに、領域は、カノニックディジョージ領域の右側エッジとそれに先行する第１５番目の部分の間の任意の箇所で終了した。これは、１５×１５グリッドの領域開始／終了ポイントを生み出した。全試料の表示をこのグリッド上で評価し、グリッドポイント毎にＺ値を取得した。全ての試料が、Ｚ−標準化で使用した中央値およびＭＡＤ表示に寄与した。２２５個の考え得る領域（試料３＿４および１＿２に関する）全てについて得られたＺ値の代表的なヒストグラムを図１５〜１６に示す。
【０６０５】
図１７の散布図は、全試料に関する２２５個の考え得る領域全てについて、得られたＺ値のヒストグラムを要約する。図１７は、試料当たりのＺ値中央値およびそのＺスコア中央値周辺の３つのＭＡＤ信頼区間のみを示す。欠失エッジの選択に依存して、試料１３＿１４は、概ね、過剰表示しているように見えた（１５×１５グリッド内のほとんどの領域について、Ｚ＞３）。２つの罹患試料（３＿４および９＿１０）に関する３つのＭＡＤ信頼区間は、「正常」領域（−３〜３）と一部分重複するが、両試料は概ね−３未満のままであった。
【０６０６】
図２０では、微小欠失エッジの選択に由来する可変性について調べた。別の考え得る可変性の原因として、Ｚスコア標準化のための参照試料の選択があり得る。Ｚスコアにおける可変性に対する参照試料の選択の寄与、およびこれに起因する欠失／重複判定の信頼度（または信頼度の欠如）を評価するために、単一の領域、ならびに１５×１５グリッドの領域について「リーブワンアウト」分析を行った。カノニックディジョージ領域のみに適用したとき、「リーブワンアウト」分析では、参照の選択がＺスコアの可変性に対して有意に寄与することを示すことができなかった（図１８〜２０）。しかし、より徹底した「リーブワンアウト」分析を、１５×１５グリッドの領域について行い、参照試料の選択は、Ｚスコアの可変性に対して有意に影響を及ぼすことを確認した（図２１〜２３）。
【０６０７】
図２１では、１５×１５グリッドのディジョージサブ領域を使用して得られたＺ値中央値と、「リーブワンアウト」技法により生成されたＺ値中央値との間の一致性が実証された。
【０６０８】
図２２〜２４では、１５×１５グリッドのサブ領域からランダムに取り出されたディジョージサブ領域への「リーブワンアウト」技法の使用について提示した。カノニックディジョージ領域の場合と同様の結論が導かれ得る。
【０６０９】
図２５〜２９は、「リーブワンアウト」技法と領域エッジのスライディングの組合せの結果を示す。１５×１５サブ領域のそれぞれに、１６個の参照セットは、１試料当たり３，６００セットのＺスコアに併合されたＺスコアを生成した。代表的な図２５〜２６に示す分布は、追加の詳細を提供する一方、図１４〜２４から導かれた結論と一般的に一致した。一部のヒストグラムに認められる鋭いピークを説明し得る事実として、試料のサブセットは、Ｚスコアの標準化に関する中央値に高頻度で寄与するということが挙げられる。
【０６１０】
「スライディングエッジ」および「リーブワンアウト」の方法は、判定を検証するのに、同時にまたは独立して使用することができる。また２つの異なる手順は、導出されたＺスコアの不確実性についてより徹底した実像を得るのにも併用される。２つの技法は、本明細書では、標的化した欠失／重複の検出において適用されるが、ゲノム全体を通じて、これまでに未知の欠失／重複を目的とした、標的化されない「調査」まで原則として拡張可能である。ウェーブレット法、最大エントロピー法、サーキュラーバイナリセグメンテーション法、エッジ検出カーネルによるコンボリューション、または他のいくつかの適する方法を使用して罹患エリアを概略把握したら、スライディングエッジ技法およびリーブワンアウト技法が、新たに検出された欠失／重複の範囲および信頼性を確認するのに適用可能である。
【０６１１】
スライドディングエッジ分析を行おうとする動機は、患者３＿４に認められた２２ｑ１１欠失の範囲とカノニックディジョージ欠失の範囲との間で認められた不一致に起因する。結局のところ、３＿４試料に認められた２．５Ｍｂの欠失は、この計算が行われた時に既に知られていた欠失よりも代表的であった。典型的な欠失は、下記の２つの出典によるカノニック８Ｍｂよりはむしろ約３Ｍｂである：（C.Carlsonら、（１９９７年）The  American  Journal  of  Human  Genetics、６１巻、３号、６２０〜６２９頁）（Schwinger  E、Devriendt  K、Rauch  A、Philip  N.、Clinical  utility  gene  card  for：  DiGeorge  syndrome、velocardiofacial  syndrome、Shprintzen  syndrome、chromosome  22q11.2  deletion  syndrome、(22q11.2、TBX1).  Eur  J  Hum  Genet.、２０１０年９月；１８巻（９号）．doi：  10.1038/ejhg.２０１０年５月Epub  ２０１０年２月３日.PubMed  PMID:  20125192;  PubMed  Central  PMCID:  PMC  2987430．）
【０６１２】
ディジョージ欠失は、若干７〜８％の症例では、１．５Ｍｂほどの短さで報告されている。染色体異常の予想されるサイズと、（高い）臨床的意義を有する実際のサイズとの間のかかる解離は、現在のデータが示唆する頻度よりも高頻度であり得る。そのような理由から、特定の異常に特別に対応した標的化した方法、および最初に異常を発見し、次に臨床的アノテーションのデータベースに照会する、より一般的な標的化しないアプローチの両方が、スライディングエッジおよびリーブワンアウト分析から利益を得る。
【０６１３】
（実施例６）
遺伝子の変動の対数オッズ比検出
胎児フラクションは、遺伝子の変動に関する非侵襲的出生前試験（ＮＩＰＴ）においてその役割を演ずる。胎児フラクションが高い（例えば、２４％）が、ｚスコアがわずかに高め（例えば、ｚ＝３．２）の試料は、偽陽性分類となり得ることが認められた。かかる試料の場合、例えばそれが真にトリソミーである場合、ｚスコアは３よりかなり大きいはずである。この問題に対処し、偽陽性の判定が生ずる可能性を抑えるために、対数オッズ比（ＬＯＲ）処理が開発された。
【０６１４】
ＬＯＲは、等式２２に従って、試験試料について、その観察されたｚスコアおよび胎児フラクションを既知として、トリソミー２１（Ｔ２１）と非Ｔ２１の確率により計算可能であり、：
【化１９】
2018186825.tif 000031
式中、
【化２０】
2018186825.tif 000032
は、本明細書ではｆ＾とも表わされ、測定された胎児フラクションであり（例えば、雄試料の場合ｃｈｒＹ、または公知の他の胎児フラクション測定技法による）、
【化２１】
2018186825.tif 000033
は、それぞれ
【化２２】
2018186825.tif 000034
の事後確率であり、以下に記載するようにＺおよびｆ＾が既知として、式中、
【化２３】
2018186825.tif 000035
は、それぞれＴ２１および非Ｔ２１に関する事前確率であり、
【化２４】
2018186825.tif 000036
は、それぞれＴ２１および非Ｔ２１に関する条件付き確率であり、本明細書において導出される。
【０６１５】
条件付き確率は、試験試料について、ｚスコア（Ｚ）および計算して得た胎児フラクション（ｆ＾）により決定することができる（等式２２の右側の部分を参照）。罹患していない正倍数体試料の場合、Ｘはイベント領域に関するビンカウントの合計を表すものとする。配列決定には本質的にランダム性が内在するので、ＸはＸ〜ｆ（μＸ，σＸ）のランダム変数であり、この場合、μＸおよびσＸはそれぞれ平均値および標準偏差であり、ｆ（・）は分布関数である。同様に、罹患したトリソミー試料の場合、罹患領域に関するビンカウントは、Ｙ〜ｆ（μＹ，σＹ）であり、この場合、μＹ＝μＸ（１＋ｆ／２）であり、ｆは胎児フラクションである。σＹ≒σＸと仮定すれば、ｚスコア分布は、等式２３のように記載することができる：
【化２５】
2018186825.tif 000037
式中、μＸおよびσＸは、大規模なプールの正倍数体試料から経験的に評価され得る。
【０６１６】
正倍数体試料の場合、そのｚスコアは胎児フラクションとは独立であり、標準正規分布に従う。
【０６１７】
等式２３を図３２に図式的に示す。正倍数体の被験体に関するｚスコア分布は、ゼロを中心とするが、分布の中心は、胎児フラクションに対して感度を有さない。等式２３を図式的に表すと、Ｔ２１に関する個々のｚスコア分布それぞれの中心は異なるｚスコア上に位置するが、この場合、個々の分布それぞれは異なる胎児フラクションに対応する。試験試料について決定した胎児フラクションを適用すれば、Ｔ２１についてどのｚスコア分布を評価するかが決定される。試験試料について決定したｚスコアを適用すれば、Ｔ２１について条件付き確率が特定される。Ｔ２１に関する条件付き確率は、試験試料について決定したＺスコアと、当該試験試料について決定した胎児フラクションにより選択されたＴ２１に関するｚスコア分布との交点である。試験試料について決定したｚスコアを適用すれば、非Ｔ２１に関する条件付き確率も特定される。非Ｔ２１に関する条件付き確率は、試験試料について決定したｚスコアと非Ｔ２１に関するｚスコア分布との交点である。
【０６１８】
Ｔ２１および非Ｔ２１に関する条件付き確率を等式２２に代入すると、試験試料に関するＬＯＲ計算結果が得られる。３．９５を上回るｚスコアおよびゼロを上回るＬＯＲを有する試験試料は、遺伝子の変動が存在する（例えば、Ｔ２１が存在する）ものとして分類される。３．９５未満のｚスコアおよび／またはゼロ未満のＬＯＲを有する試験試料は、遺伝子の変動が存在しないものとして分類される。
【０６１９】
図３１は、ＬＯＲ法を使用した、ＬＤＴｖ２雄試料に関する分類結果を示す。このように、胎児フラクションが増加するに従い、ＬＯＲは急速に発散する。したがって、胎児フラクションが大きい境界線上の試料でも確実に分類可能であり、またそうであった。特に、ゼロを上回るＬＯＲを有する白丸で表わされた試料は、正確にＴ２１として分類され、ゼロ未満のＬＯＲを有する白丸で表わされた試料は、正確に非Ｔ２１として分類された。
【０６２０】
等式２２は、多くの場合該当しないが、測定された胎児フラクションは真の胎児フラクションと同一であることを仮定する。測定の不確実性を補償するために、等式２４に従って、発展型のＬＯＲ法を開発した：
【化２６】
2018186825.tif 000038
式中、ｆは真の胎児フラクションであり、ｆ＾は測定された胎児フラクションである。等式（２２）と比較して、等式（２４）は、ｆ＾が既知としてｆの条件付き確率について平均化する。発展型のＬＯＲは、こうして条件付き確率の重みつき平均の使用を可能にし、測定された胎児フラクションの値により近い考え得る胎児フラクションの値に対してより大きな重みを付ける。したがって、等式２４に基づき、発展型のＬＯＲは真の陽性試料を回収した。したがって、発展型のＬＯＲは、試験試料中の遺伝子の変動の存在または非存在を決定するのに使用することができる。
【０６２１】
ＬＯＲ法は、複数の種類の染色体異数性（例えば、Ｔ２１以外）の存在または非存在を決定するのに適用可能であり、また複数の種類のその他の遺伝子の変動（例えば、第２１染色体以外の染色体の染色体異数性、微小重複、微小欠失）の存在または非存在を決定するのに適用され得る。ｚスコアが３．９５に等しいまたはそれ超、およびＬＯＲがゼロを上回るとき、陽性イベント（例えば、染色体異数性（例えば、モノソミー、トリソミー）の存在；微小重複の存在、微小欠失の存在）と決定される。微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定する場合、例えばウェーブレット平滑化分解レンダリングまたはＣＢＳ平滑化分解レンダリングにそれぞれ起因するＺｗａｖｅまたはＺｃｂｓのｚスコア値が利用可能である（例えば、実施例３を参照）。図３２に示す関係は、微小欠失または微小重複について類似するが異なる。微小重複イベントの場合、重複セグメントに関するμＸおよびσＸは、染色体トリソミーの場合より値は小さく、図３２では、微小重複のｚスコア分布は、正倍数体ｚスコア分布に近づくように左側にシフトする。図３２では、微小重複イベントに関するｚスコア分布は、正倍数体ｚスコア分布の右側に留まる。しかし、微小欠失イベントに関するｚスコア分布は、図３２では、正倍数体ｚスコア分布の左側にシフトする。染色体異数性の存在または非存在を決定する場合（例えば、第２１染色体以外の染色体について）、例えばｚスコア値、Ｚｃｈｒが利用可能である（例えば、実施例３を参照）。
【０６２２】
（実施例７）
ＣｈＡＩ正規化処理
ＣｈＡＩは、試験被験体（例えば、妊娠中の雌）から得られた配列の読取りから、胎児内の遺伝子の変動（例えば、染色体異数性、微小重複、微小欠失）の存在または非存在を決定するのに使用することができるシステムである。ＣｈＡＩに関するシステムのフロー図の例を、図４２Ａおよび４２Ｂに示す。妊娠中の雌の試験被験体、および本明細書でトレーニングセットと呼ぶときもある、１例または複数例の参照被験体から、配列の読取りを取得した。トレーニングセットの妊娠中の雌被験体は、他の試験法により正倍数体であることが確認された胎児を有した。
【０６２３】
配列の読取りを、ＣｈＡＩが一層迅速に稼働できるように、まずＳＡＭまたはＢＡＭフォーマットからバイナリ読取りフォーマット（ＢＲｅａｄフォーマット）に圧縮した。ＢＲｅａｄフォーマットは、染色体および参照ゲノムにより決定された塩基対の位置を含め、読取り毎にゲノムの場所を保管し、他の情報を廃棄する。ＢＲｅａｄファイルは、含有される読取りのカウントから開始する。これにより、メモリのリロケーションが不要となり、ローディング時間が改善する。値をディスク上に４バイトアレイとして保管した。読取りを、次に５バイトフォーマットを使用して保管し、１つは染色体序数（１〜２２、Ｘ、Ｙ、Ｍのゼロ−インデックス）、４つは染色体位置に関する。最初の４バイトから配列の読取りカウントを最初に読み取って、ＢＲｅａｄファイルをロードした。各配列の読取りを、次に一度に５バイトずつロードし、最初のバイトは染色体序数を示し、次の４バイトは整数位置に変換する。読取りのランダムサンプリングは、特定の読取りインデックスに対するディスク−スキップコマンドを使用することにより、迅速に行うことができる。
【０６２４】
例として、マッピングされた読取り、１７，６７３，７３２について、異なるフォーマットのディスク使用状況を、ＢＲｅａｄフォーマットのディスク使用状況と表Ｉで比較する。
【０６２５】
【表４】
2018186825.tif 000039
【０６２６】
ＢＲｅａｄフォーマットは、オリジナルのＳＡＭファイルよりも約１／５０ほど小さく、その使用スペースは、ＧＺｉｐフォーマットよりも約１２％小さい。ＢＲｅａｄは、ワンタイムメモリアロケーションの冒頭部で、読取り数を保管するという長所も有し、また読取りは順番に読み取られる必要はないので、迅速にサンプリング可能である。これらの特性は他のフォーマットでは不可能であった。
【０６２７】
ＧＣの偏りのモデリング
各試料についてＧＣの偏りモデルを次に習得した。部分フィルターを作成するために、およびＧＣの偏り単独では十分に説明されない他のゲノムの偏りを習得するために、トレーニング用に指定された試料を、一部分使用した。最終的に、トレーニング統計量を、試験試料をフィルタリングおよびスコア化するのに使用した。
【０６２８】
ＣｈＡＩにより、ローカルなＧＣ含有量の密度推定値を使用して、ＧＣの偏りをモデル化した。Ｅｐａｎｅｃｈｎｉｋｏｖカーネル等のカーネル機能を使用して、参照ゲノムからＧＣ密度を見積もった（図３３）。ガウシアンまたはトリウェイトカーネル（triweight  kernel）を含む、他のカーネルも適する。バンド幅を２００ｂｐとして選択したが、バンド幅パラメータはフレキシブルである。
【０６２９】
カーネルを使用して、参照ゲノムについてＧＣ密度を塩基対分解能で見積もった（例えば、図３４に示す通り）。参照のＧＣ密度推定値を使用して、試料に由来する各読取りのローカルなＧＣ含有量を決定した。試料に関するＧＣ密度推定値の分布を、次に参照ゲノム全体にわたる分布と比較して、ＧＣの偏りを決定した（図３５）。ＡＴ−リッチ領域（ＧＣ密度＝０）に対してマッピングする読取りおよび参照値を廃棄した。
【０６３０】
試料のＧＣ密度分布と参照の同分布との間の差異を、試料の分布密度で除算した参照の分布密度の対数比に適合した多項式を使用してモデル化した（図３６）。重み付けの方式でモデルを適合させ、各重みには、所与ののＧＣ密度値に対する試料の分布密度値が採用された。こうすることにより、分布のテールによって、適合が過剰になりすぎないことを保証した。他の適合モデル、例えば分位点回帰分析モデルまたはパラメータ付きの確率分布が、偏りの分布に適するのと同様に使用することができる。
【０６３１】
参照と比較して試料が過剰にまたは過少に表示される場合、これを調整するために、ＧＣ適合モデルを使用して、試料に関する配列の読取りの各カウントを重み付けした。これらの重みを読取り密度の推定値に組み入れることにより、ＣｈＡＩアルゴリズムは、ＧＣの偏りを補正することができた。
【０６３２】
多次元偏り補正
ＧＣの偏りは、ゲノム内の読取りパターンに影響を及ぼすいくつかの偏りの１つに過ぎなかった。一般化された多変量モデルを使用して読取りの重みを見積もるために、さらなる偏りをモデル化および補正する場合もあった。この補正は以下のように行った：
１．ゲノム位置のサブセットのそれぞれについて、試験試料および参照ゲノムについて、Ｎ偏り値を見積もった。
２．Ｎ次元平滑化カーネルまたは適するパラメトリック機能を使用して、偏り値の密度をモデル化した。
３．参照および試験密度から得た一連の密度値について、対数比を計算した。
４．選択したポイントを使用して、多変量モデルにより、密度の対数比をモデル化した（例えば、各次元について重み付きの３次多項式）。
５．参照と比較して所与の読取りに関する頻度の比を見積もるのに当該モデルを使用し、そしてしかるべき重みを割り当てた。
【０６３３】
部分のフィルタリング
ゲノム上の配列の読取り（例えば、カウント）の表示に基づき、試料を染色体異常についてスコア化した。この表示は、ローカルなＧＣの推定で使用したものと類似した密度関数を使用して決定した。読取り密度カーネルは、一般的にはるかに大きなバンド幅を有し、デフォルトは５０，０００ｂｐである。読取りの各カウントは、ＧＣの偏りモデルに由来するその重みに等しい値である密度に寄与する。読取り密度は、任意または全部の塩基対において評価され得るが、演算性能上の理由から、ある特定の場所のみを使用した。この位置を「部分」と呼んだ。部分は、読取り密度を見積もるのに最も重要であればどこにも位置し得る。染色体異数性を分類する場合、部分には、最初に（例えば、フィルタリング前に）、ゲノム全体にわたり均等な間隔が設けられる。各部分は、５０，０００ｂｐウィンドウから構成され、これを、フィルタリング前に、隣接する次の部分と２５，０００ｂｐ分重複させた。
【０６３４】
一部の部分は、十分にマッピングされないゲノム領域を含み、試料から試料へと読取り密度に極度の乱れを引き起こした。ＣｈＡＩは、トレーニングセットを使用したフィルタリング処理により、この部分を同定および除去した。中央値（例えば、図３７Ａ）および／またはＭＡＤ値（例えば、図３７Ｂ）において大きな偏差を示した部分は、検討事項から除去した。この偏差の閾は、トレーニング母集団の四分位値の外側に、四分位数範囲の４倍を超えて存在するあらゆる値として設定した（図３７Ａ、３７Ｂ）。この閾は、ＣｈＡＩパラメータの特定のセットについて試験成績が最大化するように微調整可能である。
【０６３５】
トレーニングおよびスコアリング
フィルタリングされた部分に対してマッピングする読取りのみを使用して、各試料のゲノム読取り密度プロファイルを計算した。トレーニングセットの一部であった試料を、次にトレーニング統計量を見積もるのに使用したが、同統計量は試験セットをスコア化するのに使用された。この統計量は、部分中央値、主成分、およびスコアリング検定統計量に関するヌル分布からなった。部分中央値および主成分を、任意の数の生物学的および技術的アーチファクトに由来して存在し得る、ゲノム全体に及ぶ読取りの偏りをモデリングするのに使用した（図３８Ａ〜Ｃ）。極端な部分値が他の試料に与える影響を最低限に抑えるために、試料中の他の部分にまたがり、４×ＩＱＲの外部にある各値は、４×ＩＱＲまで切り捨てた。
【０６３６】
最初にトレーニングされた中央値を試験部分の値から減じることにより、試験試料を隠れた偏りについて補正した。トップトレーニングされた主成分と相関性を有する試料値のコンポーネントも除去した。これは、主成分の項に基づき、多変量直線回帰を使用して、部分の値をモデリングすることにより実施した（図３９Ａ〜Ｃ）。モデルにより予測された値を試料の値から差し引き、偏りのない残差のみを残した。使用される主成分の数は任意選択であり、デフォルトは８である。
【０６３７】
補正後、試料を、フィッシャー正確検定法を使用してスコア化した。この検定では、目的の染色体領域内のトレーニングされた中央値よりも大きいまたは小さい値を有する部分の数を比較した。このカウントを、ゲノム内の残りの部分に対して評価した。スコアリング統計量を、−ｌｏｇ１０（ｐ値）として設定した。他のスコアリング統計量、例えばウィルコクソン符号順位検定またはＦ検定も、このステップで使用することができる。
【０６３８】
部分間の残差相関に起因して、検定統計量が、トレーニングおよび試験試料の両方において増加した。この増加を、トレーニングセットのブートストラップから見積もった（図４０）。
【０６３９】
試験試料に関するスコアを、実験的バックグラウンドとしてこのヌル分布を使用して補正した。実験的分布内のスコアよりはるかに大きなスコアを、ヌル分布のテール部についてパレート外挿を使用して補正した。
【０６４０】
性別の判定
性別を、試料の主成分プロファイルから決定した。トレーニングデータセットでは、第２の主成分（例えば、ＰＣ２）が性別と高度に相関した。このコンポーネントの回帰係数を検定統計量として使用すると、それは非常に正確な性別検定となった（図４１Ａ、４１Ｂ）。
【０６４１】
部分依存性の除去
本アプローチの予知力を向上させるために、ＣｈＡＩ作動期間中にさらなるステップを実施した。これは、部分−試料マトリックス内の相関構造の量を低減することを含み、可変独立性の検定仮説をより適切に裏付け、ヌル順列内の有意スコア頻度を抑制した。本アプローチは、部分を、ほぼ全ての同一情報を含有するが相関構造を有さない直交した固有部分と置き換えることを含んだ。
【０６４２】
第１のステップは、一連のトレーニング部分Ｍについて、変換マトリックスＭｅｉｇを習得することであった：
１．ＳＶＤ分解：Ｍ＝Ｕ＊Ｄ＊ＶＴ
２．独立した固有部分Ｎの数を選択する：（例えば、ＤのＮ対角エレメントの積算分画が９５％を上回るように）
３．一般逆行列を計算する：Ｍｅｉｇ＝ｐｉｎｖ（Ｕ［…，１：Ｎ］＊Ｄ［１：Ｎ，１：Ｎ］）
【０６４３】
部分マトリックスＭの任意のサブセットについて、その対応するＭｅｉｇにより左乗法を行うと、その結果、当該サブセットにつき、次元が低下した相関を有さない表示が得られた。このように、Ｍｅｉｇは、トレーニングデータセットに基づき導出され、さらに修正を加えずに試験試料に適用した。
【０６４４】
Ｍｅｉｇは、試験変数を変換する際にも使用した。試験変数を全てのゼロからなるベクトルとして表し、ゼロを予想される偏差の場所に配置した（例えば、Ｃｈｒ２１部分）。変換された部分データが適正に一致するように、このベクトルを、左乗法によるＭｅｉｇを用いて変換した。
【０６４５】
このアプローチが構築し得る独立した固有部分の多さは、せいぜいトレーニングセット内に存在する試料と同じほどに過ぎない。例えば、５０，０００個の部分および１，０００個の試料からなるトレーニングセットでは、変換されたデータは、最大でも１，０００個の部分しか含有しない。これは過剰補正の可能性があり、部分の数が大幅に低下する。本アプローチは、部分データのより小さなサブセットについて、個別のＭｅｉｇ変換を計算し、これを個別に適用することにより、より緩やかに行うことができる。これは、隣接した部分からローカルな相関構造を除去するのに特に有用であった。
【０６４６】
他のアプローチも、部分の相関構造を低減するのに使用することができる。例えば、多くのクラスタリング法が、部分をグループ化し、そしてこれを集合した部分のより小さなセットに置き換えるのに使用することができる（例えば、群の平均またはセントロイドに基づき）。
【０６４７】
分布／プロファイル生成モジュール
配列の読取りデータ（例えば、ＢＲｅａｄ）から読取り密度プロファイルを生成するために、スクリプトをｊａｖａ（登録商標）形式で書いた。下記のコードは、各配列の読取りについて読取りデータを収集し、また適する読取り密度ウィンドウ（例えば、部分に関する個々の読取り密度）で密度プロファイルを更新するように設計されており、部分中央値または中間点からの読取りの距離によって重み付けがなされ、試料のＧＣの偏り補正に基づいた。下記のスクリプトは、関係モジュールまたは偏り補正モジュールから生成された重み付きのカウントおよび／または正規化されたカウントを判定または利用することができる。一部の実施形態では、分布モジュールは、以下に示すｊａｖａ（登録商標）スクリプトの一部もしくは全部、またその変形形態を含み得る。一部の実施形態では、プロファイル生成モジュールは、以下に示すｊａｖａ（登録商標）スクリプトの一部もしくは全部、またその変形形態を含み得る：
【化２７】
2018186825.tif 000040
【化２８】
2018186825.tif 000041
【化２９】
2018186825.tif 000042
【化３０】
2018186825.tif 000043
【０６４８】
フィルタリングモジュール
読取り密度プロファイルの部分をフィルタリングするために、スクリプトをＲ形式で書いた。このコードは、試料全体にわたり読取り密度プロファイルを検査し、そして保持される部分および／または廃棄される（例えば、分析から除去される）部分を四分位数間範囲に基づき同定する。一部の実施形態では、フィルタリングモジュールは、以下に示すＲスクリプトの一部もしくは全部、またその変形形態を含む：
【化３１】
2018186825.tif 000044
【０６４９】
偏り密度モジュール、関係モジュール、偏り補正モジュールおよびプロッティングモジュール
偏り密度を生成し、関係を生成および比較し、配列の読取り内の偏りを補正するために、スクリプトをＲ形式で書いた。このコードは、各試料および参照について、ローカルなゲノムの偏りの推定値（例えば、ＧＣ密度）に基づき、１つまたは複数の試料を分析するように、ならびに偏りモデル（例えば、関係および／または関係の比較）を構築するように、一般的にマイクロプロセッサに指示する。下記のスクリプトは、全てではないが、下記事項を目的として、１つまたは複数のプロセッサに指示する：試験試料の配列の読取りに関して、（ｉ）グアニンおよびシトシン（ＧＣ）密度と（ｉｉ）ＧＣ密度頻度との間の関係を生成し、それにより、試料のＧＣ密度関係を生成する、（ｂ）試料のＧＣ密度関係と参照のＧＣ密度関係を比較し、それにより、比較を生成するが、この場合、参照のＧＣ密度関係は、参照に関する（ｉ）ＧＣ密度と（ｉｉ）ＧＣ密度頻度との間の関係であり、スクリプトのしかるべき修正を含む、（ｃ）（ｂ）で決定した比較により、試料に関する配列の読取りのカウントを正規化するが、この場合、試料に関する配列の読取りの偏りは低下している。一部の実施形態では、偏り密度モジュール、関係モジュール、偏り補正モジュール、および／またはプロッティングモジュールは、以下に示す一部または全部のスクリプトについて、その一部もしくは全部、またその変形形態を含む：
【化３２】
2018186825.tif 000045
【化３３】
2018186825.tif 000046
【化３４】
2018186825.tif 000047
【化３５】
2018186825.tif 000048
【０６５０】
（実施例８）：実施形態の例
下記の例は、ある特定の実施形態について説明し、本技術に制限を設けるものではない。
Ａ１．偽陰性および偽陽性の決定が低減した、胎児中の染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定する方法であって、
（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得るステップであり、配列の読取りが、胎児を出産する妊娠中の雌に由来する循環無細胞核酸の読取りであるステップと、
（ｂ）各部分に対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るステップと、
（ｃ）計算されたゲノム区分のレベルにより、ゲノムのセグメントについてプロファイルを生成するステップと、
（ｄ）プロファイルをセグメント化し、それにより、２つまたはそれ超の分解レンダリングを提供するステップと
（ｅ）２つまたはそれ超の分解レンダリングにより、偽陰性および偽陽性の決定が低下した、染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定するステップと
を含む方法。
【０６５１】
Ａ２．セグメント化が、閾化を含む、実施形態Ａ１に記載の方法。
【０６５２】
Ａ３．閾化が、ソフトな閾化を含む、実施形態Ａ２に記載の方法。
【０６５３】
Ａ４．閾化が、ポリシーを含む、実施形態Ａ２またはＡ３に記載の方法。
【０６５４】
Ａ５．ポリシーが、一般的である、実施形態Ａ４に記載の方法。
【０６５５】
Ａ６．ポリシーが、明確である、実施形態Ａ４に記載の方法。
【０６５６】
Ａ７．閾化が、ＷａｖｅＴｈｒｅｓｈにより行われる、実施形態Ａ２からＡ６のいずれか１つに記載の方法。
【０６５７】
Ａ８．セグメント化が、レベル化を含む、実施形態Ａ１からＡ７のいずれか１つに記載の方法。
【０６５８】
Ａ９．レベル化が、胎児フラクションにより行われる、実施形態Ａ８に記載の方法。
【０６５９】
Ａ１０．レベル化が、カバレッジにより行われる、実施形態Ａ８またはＡ９に記載の方法。
【０６６０】
Ａ１１．レベル化が、最小セグメント長さの検出により行われる、実施形態Ａ８からＡ１０のいずれか１つに記載の方法。
【０６６１】
Ａ１２．閾化およびレベル化が行われ、閾化が、レベル化の前に行われる、実施形態Ａ８からＡ１１のいずれか１つに記載の方法。
【０６６２】
Ａ１３．（ｄ）におけるセグメント化が、２つまたはそれ超の異なる分解生成処理により行われる、実施形態Ａ１からＡ１２のいずれか１つに記載の方法。
【０６６３】
Ａ１４．２つまたはそれ超の異なる分解生成処理のそれぞれが、ハールウェーブレットセグメンテーション、サーキュラーバイナリセグメンテーション、最大エントロピーセグメンテーション、エッジ検出カーネルによるコンボリューション、ジェンセンシャノンダイバージェンス、バイナリ再帰的セグメンテーション、およびフーリエ変換から独立に選択される、実施形態Ａ１３に記載の方法。
【０６６４】
Ａ１５．２つまたはそれ超の異なる分解生成処理のうちの１つが、サーキュラーバイナリセグメンテーションである、実施形態Ａ１３またはＡ１４に記載の方法。
【０６６５】
Ａ１６．２つまたはそれ超の異なる分解生成処理のうちの１つが、ハールウェーブレットである、実施形態Ａ１３からＡ１５のいずれか１つに記載の方法。
【０６６６】
Ａ１７．（ｄ）におけるセグメント化が、ハールウェーブレットおよびサーキュラーバイナリセグメンテーションを含む、実施形態Ａ１３からＡ１６のいずれか１つに記載の方法。
【０６６７】
Ａ１８．２つまたはそれ超の分解生成処理が、並行して適用される、実施形態Ａ１３からＡ１７のいずれか１つに記載の方法。
【０６６８】
Ａ１９．２つまたはそれ超の分解生成処理が、連続して適用される、実施形態Ａ１３からＡ１７のいずれか１つに記載の方法。
【０６６９】
Ａ２０．２つまたはそれ超の分解レンダリングのうちの１つまたは複数を仕上げ処理し、それにより、１つまたは複数の仕上げ処理された分解レンダリングを得ることを含む、実施形態Ａ１からＡ１９のいずれか１つに記載の方法。
【０６７０】
Ａ２１．仕上げ処理することが、分解レンダリング中の隣接する断片化されたレベルを統合することを含む、実施形態Ａ２０に記載の方法。
【０６７１】
Ａ２２．隣接する断片化されたレベルが、そのゲノム区分のレベルにより統合される、実施形態Ａ２０またはＡ２１に記載の方法。
【０６７２】
Ａ２３．２つまたはそれ超の分解レンダリングのうちの１つまたは複数の中で候補セグメントを同定することを含む、実施形態Ａ１からＡ２２のいずれか１つに記載の方法。
【０６７３】
Ａ２３．１．前記候補セグメントが、前記１つまたは複数の仕上げ処理された分解レンダリング中で同定される、実施形態Ａ２３に記載の方法。
【０６７４】
Ａ２４．候補セグメントのエッジを決定することを含む、実施形態Ａ２３またはＡ２３．１に記載の方法。
【０６７５】
Ａ２５．候補セグメントのレベルを決定することを含む、実施形態Ａ２３からＡ２４のいずれか１つに記載の方法。
【０６７６】
Ａ２６．前記候補セグメントが、ヌルプロファイルにより同定される、実施形態Ａ２３または２５のいずれか１つに記載の方法。
【０６７７】
Ａ２７．（ａ）におけるカウントが、妊娠中の雌から得られた試料から得られる、実施形態Ａ１からＡ２６のいずれか１つに記載の方法。
【０６７８】
Ａ２８．ヌルプロファイルが、試料から生成される、実施形態Ａ２７に記載の方法。
【０６７９】
Ａ２９．ヌルプロファイルが、参照試料から生成される、実施形態Ａ２６またはＡ２７に記載の方法。
【０６８０】
Ａ３０．候補セグメントが、曲線下面積（ＡＵＣ）の分析により同定される、実施形態Ａ２３からＡ２９のいずれか１つに記載の方法。
【０６８１】
Ａ３１．少なくとも２つの候補セグメントを比較し、それにより、比較を得ることを含む、実施形態Ａ２３からＡ３０のいずれか１つに記載の方法。
【０６８２】
Ａ３２．第１の候補セグメントが、第１の分解レンダリングに由来し、第２の候補セグメントが、第２の分解レンダリングに由来する、実施形態Ａ３１に記載の方法。
【０６８３】
Ａ３３．少なくとも２つの候補セグメントが、比較により実質的に同じであると決定される、実施形態Ａ３１またはＡ３２に記載の方法。
【０６８４】
Ａ３３．１．少なくとも２つの候補セグメントが、比較により異なると決定される、実施形態Ａ３１またはＡ３２に記載の方法。
【０６８５】
Ａ３３．２．染色体異数性の存在または非存在が、比較により決定される、実施形態Ａ３１からＡ３３．１のいずれか１つに記載の方法。
【０６８６】
Ａ３４．比較が、少なくとも２つの候補セグメントを重ね合わせることを含む、実施形態Ａ３１からＡ３３．２のいずれか１つに記載の方法。
【０６８７】
Ａ３４．１．比較により、複合候補セグメントの存在または非存在を決定することを含む、実施形態Ａ３１またはＡ３４のいずれか１つに記載の方法。
【０６８８】
Ａ３５．第１の候補セグメントが、第２の候補セグメントと実質的に重複し、複合候補セグメントが存在すると決定される、実施形態Ａ３４または３４．１に記載の方法。
【０６８９】
Ａ３５．１．第１の候補セグメントが、第２の候補セグメントとは実質的に重複せず、複合候補セグメントが存在しない決定される、実施形態３４または３４．１に記載の方法。
【０６９０】
Ａ３６．染色体異数性の存在または非存在が、複合候補セグメントの存在または非存在により（ｅ）で決定される、実施形態Ａ３４．１からＡ３５．１のいずれか１つに記載の方法。
【０６９１】
Ａ３７．分解レンダリングにおいて同定された候補セグメントを検証し、それにより、検証された候補セグメントを得ることを含む、実施形態Ａ２３からＡ３６のいずれか１つに記載の方法。
【０６９２】
Ａ３８．検証することが、スライディングエッジ処理を行うことを含む、実施形態Ａ３７に記載の方法。
【０６９３】
Ａ３９．検証することが、リーブワンアウト処理（leave  one  out  process）を行うことを含む、実施形態Ａ３７またはＡ３８に記載の方法。
【０６９４】
Ａ４０．検証することが、スライディングエッジ処理およびリーブワンアウト処理を行うことを含む、実施形態Ａ３９に記載の方法。
【０６９５】
Ａ４１．検証することが、候補セグメントについて有意性のレベルを生成することを含む、実施形態Ａ３７からＡ４０のいずれか１つに記載の方法。
【０６９６】
Ａ４２．検証することが、複合候補セグメントについて有意性のレベルを生成することを含む、実施形態Ａ３７からＡ４１のいずれか１つに記載の方法。
【０６９７】
Ａ４３．有意性のレベルが、Ｚスコアである、実施形態Ａ４１またはＡ４２に記載の方法。
【０６９８】
Ａ４４．不確実性のレベルが、有意性のレベルと関連する、実施形態Ａ４１からＡ４３のいずれか１つに記載の方法。
【０６９９】
Ａ４５．検証された候補セグメントの存在または非存在が、候補セグメントについての有意性のレベルおよび不確実性のレベルにより決定される、実施形態Ａ４４に記載の方法。
【０７００】
Ａ４６．染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在が、有意性のレベルおよび不確実性のレベルにより決定され、有意性のレベルおよび不確実性のレベルの両方が、複合候補セグメントについて生成される、実施形態Ａ４４またはＡ４５に記載の方法。
【０７０１】
Ａ４７．染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在が、ＺスコアおよびＺスコアと関連した不確実性のレベルにより決定され、Ｚスコアおよび不確実性のレベルの両方が、複合候補セグメントについて生成される、実施形態Ａ４６に記載の方法。
【０７０２】
Ａ４７．１．Ｚスコアが、約３．９５より大きいまたはこれに等しい絶対値を有する、実施形態Ａ４７に記載の方法。
【０７０３】
Ａ４８．染色体異数性の存在または非存在が決定される、実施形態Ａ１からＡ４７．１のいずれか１つに記載の方法。
【０７０４】
Ａ４８．１．染色体異数性が、トリソミーである、実施形態Ａ１からＡ４８のいずれか１つに記載の方法。
【０７０５】
Ａ４８．２．染色体異数性が、モノソミーである、実施形態Ａ１からＡ４８．１のいずれか１つに記載の方法。
【０７０６】
Ａ４９．微小重複の存在または非存在が決定される、実施形態Ａ１からＡ４８．３のいずれか１つに記載の方法。
【０７０７】
Ａ５０．微小欠失の存在または非存在が決定される、実施形態Ａ１からＡ４８．３のいずれか１つに記載の方法。
【０７０８】
Ａ５１．ディジョージ症候群を示唆する微小欠失の存在または非存在が決定される、実施形態Ａ１からＡ５０のいずれか１つに記載の方法。
【０７０９】
Ａ５２．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）のうちの１つまたは複数または全てが、プロセッサにより行われる、実施形態Ａ１からＡ５１のいずれか１つに記載の方法。
【０７１０】
Ａ５３．プロセッサが、マイクロプロセッサである、実施形態Ａ５２に記載の方法。
【０７１１】
Ａ５４．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、実施形態Ａ１からＡ５３のいずれか１つに記載の方法。
【０７１２】
Ａ５５．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、実施形態Ａ１からＡ５４のいずれか１つに記載の方法。
【０７１３】
Ａ５６．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）のうちの１つまたは複数または全てが、マイクロプロセッサ制御式装置により行われる、実施形態Ａ１からＡ５５のいずれか１つに記載の方法。
【０７１４】
Ａ５７．（ａ）に先立って、妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、核酸配列決定の読取りを得ることを含む、実施形態Ａ１からＡ５６のいずれか１つに記載の方法。
【０７１５】
Ａ５８．（ａ）に先立って、参照ゲノムの部分または参照ゲノムの全部に対して、核酸配列の読取りをマッピングすることを含む、実施形態Ａ１からＡ５７のいずれか１つに記載の方法。
【０７１６】
Ｂ１．偽陰性および偽陽性の決定が低減した候補セグメントの存在または非存在を決定する方法であって、（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得るステップであり、配列の読取りが、妊娠中の雌に由来する循環無細胞核酸の読取りであるステップと、（ｂ）部分のそれぞれに対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るステップと、（ｃ）一連の部分を部分の複数のサブセットにセグメント化するステップと、（ｄ）計算されたゲノム区分のレベルにより、サブセットのそれぞれにレベルを決定するステップと、（ｅ）レベルのそれぞれに有意性のレベルを決定するステップと、（ｆ）各レベルに決定された有意性のレベルにより、偽陰性および偽陽性の決定が低減した候補セグメントの存在または非存在を決定するステップとを含む、方法。
【０７１７】
Ｂ１．１一連の部分が、候補セグメントを含むと疑われる、実施形態Ｂ１に記載の方法。
【０７１８】
Ｂ２．部分のサブセット全てについて、レベルのそれぞれに決定された有意性のレベルにより、有意性のレベル中央値を生成することを含む、実施形態Ｂ１またはＢ１．１に記載の方法。
【０７１９】
Ｂ３．部分のサブセット全てについて、レベルのそれぞれに決定された有意性のレベルの分布を生成することを含む、実施形態Ｂ１からＢ２のいずれか１つに記載の方法。
【０７２０】
Ｂ４．部分のサブセット全てに関するレベル全てについて決定された有意性のレベルにより、不確実性の値を生成することを含む、実施形態Ｂ１からＢ３のいずれか１つに記載の方法。
【０７２１】
Ｂ５．（ｆ）における決定することが、有意性のレベル中央値および不確実性の値による、実施形態Ｂ４に記載の方法。
【０７２２】
Ｂ６．（ｆ）における決定することが、有意性のレベル中央値および有意性のレベルの分布による、実施形態Ｂ３またはＢ４に記載の方法。
【０７２３】
Ｂ６．１．（ｆ）における決定することが、有意性のレベルについて決定された所定の範囲による、実施形態Ｂ１からＢ６のいずれか１つに記載の方法。
【０７２４】
Ｂ６．２．Ｂ３で生成された有意性のレベルの分布の７５％またはそれ超が、有意性のレベルについて所定の範囲の外側にあるとき、候補セグメントの存在が決定される、実施形態Ｂ６．１に記載の方法。
【０７２５】
Ｂ６．３．実施形態Ｂ４で生成された不確実性の値の７５％またはそれ超が、有意性のレベルについて所定の範囲の外側にあるとき、候補セグメントの存在が決定される、実施形態Ｂ６．１またはＢ６．２に記載の方法。
【０７２６】
Ｂ７．有意性のレベルが、Ｚスコアである、実施形態Ｂ１からＢ６．３のいずれか１つに記載の方法。
【０７２７】
Ｂ７．１．所定の範囲が、約３〜約−３の間のＺスコアである、実施形態Ｂ７に記載の方法。
【０７２８】
Ｂ８．不確実性の値が、絶対偏差中央値である、実施形態Ｂ４からＢ７．１のいずれか１つに記載の方法。
【０７２９】
Ｂ９．一連の部分が、第１の末端および第２の末端を含み、（ｃ）のセグメントが
（ｉ）１つまたは複数の部分を、再帰的除去により、一連の部分の第１の末端から除去し、それにより、各再帰的除去によって得られた部分のサブセットを得るステップと、
（ｉｉ）ｎ回繰り返した後に（ｉ）の再帰的除去を終了し、それにより、部分のサブセットをｎ＋１個得るステップであって、一連の部分がサブセットであり、各サブセットが、異なる数の部分、第１のサブセット末端、および第２のサブセット末端を含むステップと、
（ｉｉｉ）（ｉｉ）で得たｎ＋１個の部分のサブセットそれぞれの第２のサブセット末端から、再帰的除去により１つまたは複数の部分を除去するステップと、
（ｉｖ）ｎ回繰り返した後に（ｉｉｉ）の再帰的除去を終了し、それにより、部分のサブセットを複数得るステップと
を含む、実施形態Ｂ１からＢ８のいずれか１つに記載の方法。
【０７３０】
Ｂ１０．複数のサブセットが、（ｎ＋１）２個のサブセットに等しい、実施形態Ｂ９に記載の方法。
【０７３１】
Ｂ１１．ｎが、５〜３０の間の整数に等しい、実施形態Ｂ９またはＢ１０に記載の方法。
【０７３２】
Ｂ１２．ｎが、１５に等しい、実施形態Ｂ９からＢ１１のいずれか１つに記載の方法。
【０７３３】
Ｂ１３．一連の部分が、染色体内にある、実施形態Ｂ１からＢ１２のいずれか１つに記載の方法。
【０７３４】
Ｂ１４．一連の部分が、公知の遺伝子の変動または公知の遺伝子の障害と関連した領域を含む、実施形態Ｂ１３に記載の方法。
【０７３５】
Ｂ１４．一連の部分が、ディジョージ領域を含む、実施形態Ｂ１３またはＢ１４に記載の方法。
【０７３６】
Ｂ１５．（ａ）〜（ｅ）が、試験試料および２つまたはそれ超の参照試料について行われる、実施形態Ｂ１からＢ１４のいずれか１つに記載の方法。
Ｂ１６．（ｉ）（ａ）に先立って、２つまたはそれ超の参照試料のうちの１つを除去し、それにより、参照試料のサブセットを得るステップと、
（ｉｉ）参照試料のサブセットのそれぞれについて（ａ）〜（ｅ）を行うステップと、（ｉｉｉ）参照試料のサブセットのそれぞれについて、実施形態Ｂ２により、有意性のレベル中央値を生成するステップと、
（ｉｖ）（ｉｉｉ）で生成された中央値により、有意性の複合レベル中央値を生成するステップと、
（ｖ）（ｉｖ）の有意性の複合レベル中央値について、不確実性の複合レベルを生成するステップであって、（ｆ）における決定するステップが、有意性の複合レベル中央値および不確実性の複合レベルによるステップと
を含む、実施形態Ｂ１５に記載の方法。
【０７３７】
Ｂ１７．参照試料のサブセットのそれぞれが、異なる一連の参照試料を含む、実施形態Ｂ１６に記載の方法。
【０７３８】
Ｂ１８．除去される２つまたはそれ超の参照試料の１つが、それぞれサブセットの１つのみから除去される、実施形態Ｂ１６またはＢ１７に記載の方法。
【０７３９】
Ｂ１９．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、プロセッサにより行われる、実施形態Ｂ１からＢ１８のいずれか１つに記載の方法。
【０７４０】
Ｂ２０．プロセッサが、マイクロプロセッサである、実施形態Ｂ１９に記載の方法。
【０７４１】
Ｂ２１．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、実施形態Ｂ１からＢ２０のいずれか１つに記載の方法。
【０７４２】
Ｂ２２．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、実施形態Ｂ１からＢ２１のいずれか１つに記載の方法。
【０７４３】
Ｂ２３．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、マイクロプロセッサ制御式装置により行われる、実施形態Ｂ１からＢ２２のいずれか１つに記載の方法。
【０７４４】
Ｂ２４．（ａ）に先立って、妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、核酸配列決定の読取りを得ることを含む、実施形態Ｂ１からＢ２３のいずれか１つに記載の方法。
【０７４５】
Ｂ２５．（ａ）に先立って、参照ゲノムの部分または参照ゲノムの全部に対して核酸配列の読取りをマッピングすることを含む、実施形態Ｂ１からＢ２４のいずれか１つに記載の方法。
【０７４６】
Ｃ１．偽陰性および偽陽性の決定が低減した、胎児中の染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定する方法であって、
（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを得るステップであり、配列の読取りが妊娠中の雌に由来する循環無細胞核酸の読取りであるステップと、
（ｂ）各部分に対してマッピングしたカウントを正規化し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るステップと、
（ｃ）ゲノムのセグメントを選択し、それにより、一連の部分を得るステップと、
（ｄ）一連の部分を再帰的に区切り、それにより、部分の２つまたはそれ超のサブセットを提供するステップと、
（ｅ）部分の２つまたはそれ超のサブセットのそれぞれについてレベルを決定するステップと、
（ｆ）（ｅ）で決定されたレベルにより、偽陰性および偽陽性の決定が低減した試料について、胎児中の染色体異数性、微小重、または微小欠失の存在または非存在を決定するステップと
を含む、方法。
【０７４７】
Ｃ２．（ｅ）で決定された部分の２つまたはそれ超のサブセットのそれぞれについてレベルが有意に異なるか決定することを含む、実施形態Ｃ１に記載の方法。
【０７４８】
Ｃ３．（ｄ）における区切ることが、再帰的に区切ることを含む、実施形態Ｃ１またはＣ２に記載の方法。
【０７４９】
Ｃ４．再帰的に区切ることが、バイナリ再帰的に区切ることを含む、実施形態Ｃ３に記載の方法。
【０７５０】
Ｃ５．再帰的に区切ることが、最大エントロピーに基づき区切ることを含む、実施形態Ｃ３に記載の方法。
【０７５１】
Ｃ６．部分の第１のサブセットのレベルが部分の第２のサブセットのレベルと有意に異なるとき、部分の第１および第２のサブセットを区切ることを含み、部分の第１および第２のサブセットが相互に隣接している、実施形態Ｃ２からＣ５のいずれか１つに記載の方法。
【０７５２】
Ｃ７．部分の第３のサブセットおよび部分の第４のサブセットのレベルが有意に異ならないとき、部分の第３のサブセットと部分の第４のサブセットとを再結合させ、それにより、再結合した部分のサブセットを得ることを含み、部分の第３のサブセットおよび部分の第４番のサブセットが相互に隣接し、および再結合した部分が、再び区切られない、実施形態Ｃ２からＣ６のいずれか１つに記載の方法。
【０７５３】
Ｃ８．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、プロセッサにより行われる、実施形態Ｃ１からＣ７のいずれか１つに記載の方法。
【０７５４】
Ｃ９．プロセッサが、マイクロプロセッサである、実施形態Ｃ８に記載の方法。
【０７５５】
Ｃ１０．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、実施形態Ｃ１からＣ９のいずれか１つに記載の方法。
【０７５６】
Ｃ１１．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、実施形態Ｃ１からＣ１０のいずれか１つに記載の方法。
【０７５７】
Ｃ１２．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、および（ｆ）のうちの１つまたは複数または全てが、マイクロプロセッサ制御式装置により行われる、実施形態Ｃ１からＣ１１のいずれか１つに記載の方法。
【０７５８】
Ｃ１３．（ａ）に先立って、妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、核酸配列決定の読取りを得ることを含む、実施形態Ｃ１からＣ１２のいずれか１つに記載の方法。
【０７５９】
Ｃ１４．（ａ）に先立って、核酸配列の読取りを参照ゲノムの部分または参照ゲノムの全部に対してマッピングすることを含む、実施形態Ｃ１からＣ１３のいずれか１つに記載の方法。
【０７６０】
Ｄ１．胎児中の染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定するための方法であって、
（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントを正規化し、それにより、正規化されたカウントを得るステップであり、これらの配列の読取りが、胎児を出産する妊娠中の雌に由来する試験試料から得られた循環無細胞核酸の読取りであるステップと、
（ｂ）部分の正規化されたカウントまたは部分のサブセット中の正規化されたカウントをセグメント化し、それにより、１つまたは複数の個別のセグメントを得るステップと、
（ｃ）１つまたは複数の個別のセグメントから候補セグメントを同定するステップと、
（ｄ）候補セグメントにより、染色体異数性、微小重複または微小欠失の存在または非存在を決定するステップと
を含む方法。
【０７６１】
Ｄ２．セグメント化が閾化を含む、実施形態Ｄ１に記載の方法。
【０７６２】
Ｄ３．セグメント化がレベル化を含む、実施形態Ｄ１またはＤ２のいずれか１つに記載の方法。
【０７６３】
Ｄ４．レベル化が、胎児フラクション、カバレッジ、最小セグメント長さ、またはそれらの組合せに従って行われる、実施形態Ｄ３に記載の方法。
【０７６４】
Ｄ５．閾化およびレベル化が行われ、閾化が、レベル化の前に行われる、実施形態Ｄ１からＤ４のいずれか１つに記載の方法。
【０７６５】
Ｄ５．１．（ｂ）におけるセグメント化が、部分の正規化されたカウントに対して行われる、実施形態Ｄ１からＤ５のいずれか１つに記載の方法。
【０７６６】
Ｄ５．２．（ｂ）におけるセグメント化が、部分のサブセット中の正規化されたカウントに対して行われる、実施形態Ｄ１からＤ５のいずれか１つに記載の方法。
【０７６７】
Ｄ５．３．部分のサブセットが、染色体の全部分または染色体の全部分のサブセットである、実施形態Ｄ５．２に記載の方法。
【０７６８】
Ｄ５．４．正規化されたカウントが、レベルを有するプロファイル中にあり、プロファイルが、（ｂ）においてセグメント化される、実施形態Ｄ１からＤ５．３のいずれか１つに記載の方法。
【０７６９】
Ｄ５．５．セグメント化が、個別のセグメントを含む分解レンダリングを生成する、実施形態Ｄ１からＤ５．４のいずれか１つに記載の方法。
【０７７０】
Ｄ５．６．（ａ）における正規化が、グアニンおよびシトシン（ＧＣ）の偏りのＬＯＥＳＳ正規化（ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化）を含む、実施形態Ｄ１からＤ５．５のいずれか１つに記載の方法。
【０７７１】
Ｄ５．７．（ａ）における正規化が、主成分正規化を含む、実施形態Ｄ１からＤ５．６のいずれか１つに記載の方法。
【０７７２】
Ｄ５．８．（ａ）における正規化が、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化、およびそれに続く、主成分正規化を含む、実施形態Ｄ１からＤ５．７のいずれか１つに記載の方法。
【０７７３】
Ｄ５．９．（ａ）における正規化が、
（１）（ｉ）部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントと、（ｉｉ）部分のそれぞれについてのＧＣ含有量との間で適合させた関係式に基づいて、試験試料についてのグアニンおよびシトシン（ＧＣ）の偏り係数を決定するサブステップであって、ＧＣの偏り係数が、線形適合関係式の場合の勾配、または非線形適合関係式の場合の曲率の推定値であるサブステップと、
（２）マイクロプロセッサを使用して、（ａ）のカウント、（ｂ）のＧＣの偏り係数、および部分のそれぞれについて、（ｉ）複数の試料のそれぞれについてのＧＣの偏り係数と、（ｉｉ）複数の試料についての、部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントとの間で適合させた関係式に基づいて、部分のそれぞれについてのゲノム区分のレベルを計算し、それにより、計算されたゲノム区分のレベルを得るサブステップと
を含む、実施形態Ｄ１からＤ５．８のいずれか１つに記載の方法。
【０７７４】
Ｄ６．（ｂ）におけるセグメント化が、２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理の適用を含む、実施形態Ｄ１からＤ５．９のいずれか１つに記載の方法。
【０７７５】
Ｄ７．２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理のそれぞれが、ハールウェーブレットセグメンテーション、サーキュラーバイナリセグメンテーション、最大エントロピーセグメンテーション、エッジ検出カーネルによるコンボリューション、ジェンセンシャノンダイバージェンス、バイナリ再帰的セグメンテーション、およびフーリエ変換から独立に選択される、実施形態Ｄ６に記載の方法。
【０７７６】
Ｄ８．２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理のうちの１つが、サーキュラーバイナリセグメンテーションである、実施形態Ｄ６またはＤ７に記載の方法。
【０７７７】
Ｄ９．２つまたはそれ超の異なるセグメント化処理のうちの１つが、ハールウェーブレットセグメンテーションである、実施形態Ｄ６からＤ８のいずれか１つに記載の方法。
【０７７８】
Ｄ１０．（ｂ）におけるセグメント化が、ハールウェーブレットセグメント化処理およびサーキュラーバイナリセグメント化処理を含む、実施形態Ｄ６からＤ９のいずれか１つに記載の方法。
【０７７９】
Ｄ１１．２つまたはそれ超のセグメント化処理が、平行して行われる、実施形態Ｄ６からＤ１０のいずれか１つに記載の方法。
【０７８０】
Ｄ１２．セグメント化が、分解レンダリング中の隣接する断片化されたレベルを統合することを含む仕上げ処理を含む、実施形態Ｄ１からＤ１１のいずれか１つに記載の方法。
【０７８１】
Ｄ１３．候補セグメントの１つまたは複数のエッジを決定することを含む、実施形態Ｄ１からＤ１２のいずれか１つに記載の方法。
【０７８２】
Ｄ１４．候補セグメントがカバーする部分の数を決定することを含む、実施形態Ｄ１からＤ１３のいずれか１つに記載の方法。
【０７８３】
Ｄ１５．候補セグメントのレベルを決定することを含む、実施形態Ｄ１からＤ１４のいずれか１つに記載の方法。
【０７８４】
Ｄ１５．１．候補セグメントが、曲線下面積（ＡＵＣ）の分析により同定される、実施形態Ｄ１からＤ１５のいずれか１つに記載の方法。
【０７８５】
Ｄ１６．ＡＵＣ分析が、候補セグメントがカバーする部分の数、および／または候補セグメントについてのレベルに関する、実施形態Ｄ１５．１に記載の方法。
【０７８６】
Ｄ１６．１．候補セグメントを検証し、それにより、検証された候補セグメントを得ることを含む、実施形態Ｄ１からＤ１６のいずれか１つに記載の方法。
【０７８７】
Ｄ１６．２．検証することが、スライディングエッジ処理を行うことを含む、実施形態Ｄ１６．１に記載の方法。
【０７８８】
Ｄ１６．３．検証することが、リーブワンアウト処理を行うことを含む、実施形態Ｄ１６．１またはＤ１６．２に記載の方法。
【０７８９】
Ｄ１６．４．検証することが、スライディングエッジ処理およびリーブワンアウト処理を行うことを含む、実施形態Ｄ１６．３に記載の方法。
【０７９０】
Ｄ１６．５．検証することが、候補セグメントについての有意性のレベルを生成することを含む、実施形態Ｄ１６．１からＤ１６．４のいずれか１つに記載の方法。
【０７９１】
Ｄ１６．６．検証することが、複合候補セグメントについての有意性のレベルを生成することを含む、実施形態Ｄ１６．１からＤ１６．５のいずれか１つに記載の方法。
【０７９２】
Ｄ１６．７．第１のセグメンテーションから第１の候補セグメントを同定し、第１のセグメンテーションとは異なる第２のセグメンテーションから第２の候補セグメントを同定することを含む、実施形態Ｄ１からＤ１６．６のいずれか１つに記載の方法。
【０７９３】
Ｄ１６．８．第１の候補セグメントと第２の候補セグメントとが実質的に同じであるまたは実質的に異なるかどうかを決定することを含む、実施形態Ｄ１６．７に記載の方法。
【０７９４】
Ｄ１６．９．第１の候補セグメントと第２の候補セグメントとが実質的に異なる場合に、微小欠失または微小重複が存在しないと決定することを含む、実施形態Ｄ１６．７またはＤ１６．８に記載の方法。
【０７９５】
Ｄ１７．候補セグメントまたは検証された候補セグメントの定量を行うことを含む、実施形態Ｄ１からＤ１６．９のいずれか１つに記載の方法。
【０７９６】
Ｄ１８．定量が、候補セグメントまたは検証された候補セグメントについてのカウント表示である、実施形態Ｄ１７に記載の方法。
【０７９７】
Ｄ１９．定量が、候補セグメントまたは検証された候補セグメントについてのカウント表示のｚスコアによる定量である、実施形態Ｄ１８に記載の方法。
【０７９８】
Ｄ２０．ｚスコアが、候補セグメントまたは検証された候補セグメントについて、（ｉ）試験試料カウント表示から、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値を減算して得た差を、（ｉｉｉ）正倍数体カウント表示のＭＡＤで除算して得た商であり、ここで、（ｉ）試験試料カウント表示が、試験試料について、全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比であり、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値が、正倍数体試料について、全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比の中央値である、実施形態Ｄ１９に記載の方法。
【０７９９】
Ｄ２１．候補セグメントまたは検証された候補セグメントが位置する染色体の染色体表示の定量を行うことを含む、実施形態Ｄ１７からＤ２０のいずれか１つに記載の方法。
【０８００】
Ｄ２２．染色体表示の定量が、ｚスコアによる定量である、実施形態Ｄ２１に記載の方法。
【０８０１】
Ｄ２３．ｚスコアが、染色体について、（ｉ）試験試料カウント表示から、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値を減算して得た差を、（ｉｉｉ）正倍数体カウント表示のＭＡＤで除算して得た商であり、ここで、（ｉ）試験試料カウント表示が、試験試料について、候補セグメントが位置する染色体中の全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比であり、正倍数体カウント表示の（ｉｉ）中央値が、正倍数体試料について、候補セグメントが位置する染色体中の全カウントを、全常染色体カウントで除算して得た比の中央値である、実施形態Ｄ２２に記載の方法。
【０８０２】
Ｄ２４．候補セグメントまたは検証された候補セグメントの定量が、染色体表示の定量と比較される、実施形態Ｄ１７からＤ２３のいずれか１つに記載の方法。
【０８０３】
Ｄ２５．第１の候補セグメントまたは第１の検証された候補セグメントのｚスコアによる定量が行われ、第２の候補セグメントまたは第２の検証された候補セグメントのｚスコアによる定量が行われ、第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメントが、２つの異なるタイプのセグメンテーションから同定される、実施形態Ｄ２４に記載の方法。
【０８０４】
Ｄ２６．（ｉ）１未満の係数で乗算した、第１の候補セグメントまたは検証された第１の候補セグメントのｚスコアによる定量、および（ｉｉ）係数で乗算した、第２の候補セグメントまたは検証された第２の候補セグメントのｚスコアによる定量の最小値を決定することを含む、実施形態Ｄ２５に記載の方法。
【０８０５】
Ｄ２７．染色体表示のｚスコアによる定量結果が、最小値未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｄ２６に記載の方法。
【０８０６】
Ｄ２８．染色体表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｄ２５に記載の方法。
【０８０７】
Ｄ２９．試験試料について、（ｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、最小値超またはそれに等しい場合に、染色体異数性が存在すると決定することを含む、実施形態Ｄ２８に記載の方法。
【０８０８】
Ｄ３０．試験試料について、（ｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、最小値未満である場合に、染色体異数性が存在しないと決定することを含む、実施形態Ｄ２８に記載の方法。
【０８０９】
Ｄ３１．染色体異数性が、トリソミーまたはモノソミーである、実施形態Ｄ２９またはＤ３０に記載の方法。
【０８１０】
Ｄ３２．第１の候補セグメントまたは検証された第１の候補セグメントのｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定し、第２の候補セグメントまたは検証された第２の候補セグメントのｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｄ３０に記載の方法。
【０８１１】
Ｄ３４．第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメント、または検証されたそれらのセグメントが、実質的に同じであるかどうかを決定することを含む、実施形態Ｄ３２に記載の方法。
【０８１２】
Ｄ３５．試験試料について、（ｉ）第１の候補セグメントまたは検証された第１の候補セグメントのｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、第２の候補セグメントまたは検証された第２の候補セグメントのｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメント、または検証されたそれらのセグメントが、実質的に同じである場合に、微小欠失または微小挿入が存在すると決定することを含む、実施形態Ｄ３４に記載の方法。
【０８１３】
Ｄ３６．試験試料について、（ｉ）第１の候補セグメントもしくは検証された第１の候補セグメントのｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または第２の候補セグメントもしくは検証された第２の候補セグメントのｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）第１の候補セグメントおよび第２の候補セグメント、もしくは検証されたそれらのセグメントが、実質的に同じではない場合に、微小欠失または微小挿入が存在しないと決定することを含む、実施形態Ｄ３４に記載の方法。
【０８１４】
Ｄ３７．候補セグメントまたは検証された候補セグメントについてのカウント表示のｚスコアによる定量結果を決定し、それが、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｄ１７からＤ２３のいずれか１つに記載の方法。
【０８１５】
Ｄ３７．１．染色体表示のｚスコアによる定量結果を決定し、それが、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｄ１７からＤ２３のいずれか１つに記載の方法。
【０８１６】
Ｄ３８．対数オッズ比（ＬＯＲ）を計算することを含み、ＬＯＲが、（ｉ）（１）遺伝子の変動を有する条件付き確率と（２）遺伝子の変動を有する事前確率との第１の乗算の積と、（ｉｉ）（１）遺伝子の変動を有さない条件付き確率と（２）遺伝子の変動を有さない事前確率との第２の乗算の積との商の対数である、実施形態Ｄ３７および／またはＤ３７．１に記載の方法。
【０８１７】
Ｄ３９．遺伝子の変動を有する条件付き確率が、試験試料について決定された胎児フラクション、試験試料について決定されたセグメントについてのカウント表示のｚスコア、およびセグメントについてのカウント表示についてのｚスコアの、胎児フラクションに関する分布に従って決定される、実施形態Ｄ３８に記載の方法。
【０８１８】
Ｄ３９．１．遺伝子の変動を有する条件付き確率が、等式２３：
【化３６】
2018186825.tif 000049
［式中、ｆは胎児フラクションであり、Ｘは、遺伝子の変動をカバーするセグメントについての部分のカウントの合計Ｘ〜ｆ（μＸ，σＸ）であり、ここで、μＸおよびσＸはそれぞれ、Ｘの平均値および標準偏差であり、ｆ（・）は分布関数である。］
に示す関係により決定される、実施形態Ｄ３９に記載の方法。
【０８１９】
Ｄ４０．遺伝子の変動を有する条件付き確率が、セグメントについてのカウント表示の、試験試料に関するｚスコアと、セグメントについてのカウント表示についてのｚスコアの、胎児フラクションに関する分布との交差部分である、実施形態Ｄ３９またはＤ３９．１に記載の方法。
【０８２０】
Ｄ４１．遺伝子の変動を有さない条件付き確率が、試験試料について決定されたセグメントについてのカウント表示のｚスコアと、正倍数体中のセグメントについてのカウント表示についてのｚスコアの分布との交差部分である、実施形態Ｄ３８に記載の方法。
【０８２１】
Ｄ４２．遺伝子の変動を有する事前確率および遺伝子の変動を有さない事前確率が、試験被験体を含まない複数の試料から決定される、実施形態Ｄ３８からＤ４１のいずれか１つに記載の方法。
【０８２２】
Ｄ４３．ＬＯＲが、ゼロ超またはゼロ未満のいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｄ３８からＤ４２のいずれか１つに記載の方法。
【０８２３】
Ｄ４４．試験試料について、（ｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、染色体異数性が存在すると決定することを含む、実施形態Ｄ３７からＤ４３のいずれか１つに記載の方法。
【０８２４】
Ｄ４５．試験試料について、（ｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、染色体異数性が存在しないと決定することを含む、実施形態Ｄ３７からＤ４３のいずれか１つに記載の方法。
【０８２５】
Ｄ４６．染色体異数性が、トリソミーまたはモノソミーである、実施形態Ｄ４４またはＤ４５に記載の方法。
【０８２６】
Ｄ４７．試験試料について、（ｉ）候補セグメントまたは検証された候補セグメントについてのカウント表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、微小欠失または微小重複が存在すると決定することを含む、実施形態Ｄ３７からＤ４３のいずれか１つに記載の方法。
【０８２７】
Ｄ４８．試験試料について、（ｉ）候補セグメントまたは検証された候補セグメントについてのカウント表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、微小欠失または微小重複が存在しないと決定することを含む、実施形態Ｄ３７からＤ４３のいずれか１つに記載の方法。
【０８２８】
Ｄ４９．微小欠失が、ディジョージ症候群と関連する、実施形態Ｄ４７またはＤ４８に記載の方法。
【０８２９】
Ｄ４９．１．カウント表示が、正規化されたカウント表示である、実施形態Ｄ１からＤ４９のいずれか１つに記載の方法。
【０８３０】
Ｄ５０．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、システム中のマイクロプロセッサにより行われる、実施形態Ｄ１からＤ４９．１のいずれか１つに記載の方法。
【０８３１】
Ｄ５１．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、実施形態Ｄ１からＤ５０のいずれか１つに記載の方法。
【０８３２】
Ｄ５２．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、実施形態Ｄ１からＤ５１のいずれか１つに記載の方法。
【０８３３】
Ｄ５３．（ａ）に先立って、妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、核酸配列の読取りを得ることを含む、実施形態Ｄ１からＤ５２のいずれか１つに記載の方法。
【０８３４】
Ｄ５４．（ａ）に先立って、核酸配列の読取りを、参照ゲノムの部分に対してマッピングすることを含む、実施形態Ｄ１からＤ５３のいずれか１つに記載の方法。
【０８３５】
Ｅ１．胎児中の染色体異数性の存在または非存在を決定するための方法であって、
（ａ）参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントにより、染色体カウント表示を決定するステップであり、これらの配列の読取りが、胎児を出産する妊娠中の雌に由来する試験試料についての循環無細胞核酸の読取りであるステップと、
（ｂ）試験試料について、胎児フラクションを決定するステップと、
（ｃ）対数オッズ比（ＬＯＲ）を計算するステップであり、ＬＯＲが、（ｉ）（１）染色体異数性を有する条件付き確率と（２）染色体異数性を有した事前確率との第１の乗算の積と、（ｉｉ）（１）染色体異数性を有さない条件付き確率と（２）染色体異数性を有さなかった事前確率との第２の乗算の積との商の対数であり、ここで、染色体異数性を有する条件付き確率が、（ｂ）の胎児フラクションおよび（ａ）のカウント表示に従って決定されるステップと、
（ｄ）ＬＯＲおよび染色体カウント表示により、染色体異数性の存在または非存在を同定するステップと
を含む方法。
【０８３６】
Ｅ１．１．染色体カウント表示が、染色体中の全部分についてのカウントを、常染色体中の全部分についてのカウントで除算した結果である、実施形態Ｅ１に記載の方法。
【０８３７】
Ｅ２．染色体カウント表示のｚスコアによる定量を行うことを含む、実施形態Ｅ１またはＥ１．１に記載の方法。
【０８３８】
Ｅ３．ｚスコアが、（ｉ）試験試料染色体カウント表示から、（ｉｉ）正倍数体カウント表示の中央値を減算して得た差を、（ｉｉｉ）正倍数体カウント表示のＭＡＤで除算して得た商であり、ここで、（ｉ）試験試料染色体カウント表示が、染色体中の部分中のカウントを、常染色体中の部分中のカウントで除算して得た比であり、正倍数体カウント表示の（ｉｉ）中央値が、正倍数体について、染色体中の部分中のカウントを、常染色体中の部分中のカウントで除算して得た比の中央値である、実施形態Ｅ２に記載の方法。
【０８３９】
Ｅ４．遺伝子の変動を有する条件付き確率が、（ｂ）の試験試料について決定された胎児フラクション、（ａ）の試験試料についての染色体カウント表示についてのｚスコア、および染色体カウント表示についてのｚスコアの胎児フラクションに特異的な分布に従って決定される、実施形態Ｅ１からＥ３のいずれか１つに記載の方法。
【０８４０】
Ｅ５．遺伝子の変動を有する条件付き確率が、等式２３：
【化３７】
2018186825.tif 000050
［式中、ｆは胎児フラクションであり、Ｘは、染色体についての部分の合計Ｘ〜ｆ（μＸ，σＸ）であり、ここで、μＸおよびσＸはそれぞれ、Ｘの平均値および標準偏差であり、ｆ（・）は分布関数である。］
に示す関係により決定される、実施形態Ｅ４に記載の方法。
【０８４１】
Ｅ６．遺伝子の変動を有する条件付き確率が、（ａ）の試験試料染色体カウント表示についてのｚスコアと、染色体カウント表示についてのｚスコアの胎児フラクションに特異的な分布との交差部分である、実施形態Ｅ４またはＥ５に記載の方法。
【０８４２】
Ｅ７．染色体異数性を有さない条件付き確率が、（ａ）の染色体カウント表示、および正倍数体についてのカウント表示に従って決定される、実施形態Ｅ１からＥ６のいずれか１つに記載の方法。
【０８４３】
Ｅ８．遺伝子の変動を有さない条件付き確率が、染色体カウント表示のｚスコアと、正倍数体中の染色体カウント表示のｚスコアの分布との交差部分である、実施形態Ｅ７に記載の方法。
【０８４４】
Ｅ９．遺伝子の変動を有する事前確率および遺伝子の変動を有さない事前確率が、試験被験体を含まない複数の試料から決定される、実施形態Ｅ１からＥ８のいずれか１つに記載の方法。
【０８４５】
Ｅ１０．ＬＯＲが、ゼロ超またはゼロ未満のいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｅ１からＥ９のいずれか１つに記載の方法。
【０８４６】
Ｅ１１．参照ゲノムの部分に対してマッピングした核酸配列の読取りのカウントが、正規化されたカウントである、実施形態Ｅ１からＥ１０のいずれか１つに記載の方法。
【０８４７】
Ｅ１２．カウントが、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化を含む正規化により正規化される、実施形態Ｅ１１に記載の方法。
【０８４８】
Ｅ１３．カウントが、主成分正規化を含む正規化により正規化される、実施形態Ｅ１１またはＥ１２に記載の方法。
【０８４９】
Ｅ１４．カウントが、ＧＣ−ＬＯＥＳＳ正規化を含む正規化、およびそれに続く、主成分正規化により正規化される、実施形態Ｅ１１からＥ１３のいずれか１つに記載の方法。
【０８５０】
Ｅ１４．１．カウントが、
（１）（ｉ）部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントと、（ｉｉ）部分のそれぞれについてのＧＣ含有量との間で適合させた関係式に基づいて、試験試料についてのグアニンおよびシトシン（ＧＣ）の偏り係数を決定するサブステップであって、ＧＣの偏り係数が、線形適合関係式の場合の勾配、または非線形適合関係式の場合の曲率の推定値であるサブステップと、
（２）マイクロプロセッサを使用して、（ａ）のカウント、（ｂ）のＧＣの偏り係数、および部分のそれぞれについて、（ｉ）複数の試料のそれぞれについてのＧＣの偏り係数と、（ｉｉ）複数の試料についての、部分のそれぞれに対してマッピングした配列の読取りのカウントとの間で適合させた関係式に基づいて、部分のそれぞれについてのゲノム区分のレベルを計算し、それにより、ゲノム区分のレベルの計算を行うサブステップと
を含む正規化により正規化される、実施形態Ｅ１１からＥ１４のいずれか１つに記載の方法。
【０８５１】
Ｅ１５．染色体カウント表示のｚスコアによる定量結果を決定し、それが、値３．９５未満、それ超、またはそれに等しいのいずれであるかを決定することを含む、実施形態Ｅ１からＥ１４．１のいずれか１つに記載の方法。
【０８５２】
Ｅ１６．試験試料について、（ｉ）染色体カウント表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５超またはそれに等しく、（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ超である場合に、染色体異数性が存在すると決定することを含む、Ｅ１５に記載の方法。
【０８５３】
Ｅ１７．試験試料について、（ｉ）染色体表示のｚスコアによる定量結果が、値３．９５未満であり、かつ／または（ｉｉ）ＬＯＲが、ゼロ未満である場合に、染色体異数性が存在しないと決定することを含む、実施形態Ｅ１５に記載の方法。
【０８５４】
Ｅ１８．染色体異数性が、トリソミーまたはモノソミーである、実施形態Ｅ１６またはＥ１７に記載の方法。
【０８５５】
Ｅ１８．１．カウント表示が、正規化されたカウント表示である、実施形態Ｅ１からＥ１８．１のいずれか１つに記載の方法。
【０８５６】
Ｅ１９．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、システム中のマイクロプロセッサにより行われる、実施形態Ｅ１からＥ１８．１のいずれか１つに記載の方法。
【０８５７】
Ｅ２０．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、コンピュータにより行われる、実施形態Ｅ１からＥ１９のいずれか１つに記載の方法。
【０８５８】
Ｅ２１．（ａ）、（ｂ）、（ｃ）および（ｄ）のうちの１つまたは複数または全てが、メモリと併せて行われる、実施形態Ｅ１からＥ２０のいずれか１つに記載の方法。
【０８５９】
Ｅ２２．（ａ）に先立って、妊娠中の雌から得られた試料中の核酸の配列決定を行い、それにより、核酸配列の読取りを得ることを含む、実施形態Ｅ１からＥ２１のいずれか１つに記載の方法。
【０８６０】
Ｅ２３．（ａ）に先立って、核酸配列の読取りを、参照ゲノムの部分に対してマッピングすることを含む、実施形態Ｅ１からＥ２２のいずれか１つに記載の方法。
【０８６１】
本明細書において参照される特許、特許出願、出版物、および文書それぞれについて、その全体を、本明細書により参照によって援用する。上記特許、特許出願、出版物、および文書の引用は、上記資料のいずれかが、関連する先行技術であることを承認するものではなく、またこれらの出版物または文書の内容または日付に関していかなる承認となるものでもない。
【０８６２】
本技術の基本的な態様から逸脱せずに、上記について修正を行うことができる。本技術は、１つまたは複数の特定の実施形態を参照しながら、かなり詳細に記載されており、当業者は、本出願で具体的に開示されている実施形態に変更を行うことが可能であることを認識するであろうが、これらの修正および改良は、依然として本技術の範囲および精神内である。
【０８６３】
本明細書に例示として記載する本技術は、本明細書に特に開示されないエレメント（複数可）のいずれかが存在しなくても好適に実践可能である。したがって、例えば、本明細書の各事例において、用語「を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「本質的に〜からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ  ｏｆ）」、および「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｆ）」のいずれも、他方の２つの用語と置き換え可能である。採用された用語および語句は、制限ではなく説明の用語として使用され、またかかる用語および語句の使用が、示され記載された特性、またはそのセグメントと等価なものをいずれも除外するものではなく、様々な修正が、特許請求された技術の範囲内で可能である。用語「１つの（ａ）」または「１つの（ａｎ）」は、エレメントのうちの１つ、またはエレメントのうちの１つ超が記載されていることが文脈上明白でない限り、それが修飾する１つまたは複数のエレメントを指し得る（例えば、「試薬（ａ  ｒｅａｇｅｎｔ）」は、１つまたは複数の試薬を意味し得る）。用語「約（ａｂｏｕｔ）」は、本明細書で使用する場合、基礎となるパラメータの１０％以内の値を指す（すなわち、プラスまたはマイナス１０％）、および連なった値の最初で用語「約」を使用する場合、その用語は値のそれぞれを修飾する（すなわち、「約１、２、および３」は、約１、約２、および約３を指す）。例えば、「約１００グラム」の重量は、９０グラム〜１１０グラムの間の重量を含み得る。さらに、値の列挙が本明細書に記載される場合（例えば、約５０％、６０％、７０％、８０％、８５％、または８６％）、列挙には、全ての中間の値およびその分数の値（例えば、５４％、８５．４％）が含まれる。したがって、本技術は、代表的な実施形態および任意選択的な特性により具体的に開示されているものの、本明細書で開示する概念の修正および変更は当業者により実施可能であると理解すべきであり、かかる修正および変更は本技術の範囲内とみなされる。
【０８６４】
本技術のある特定の実施形態を、後続する特許請求の範囲に記載する。
【図１】
2018186825.tif 000051
【図２】
2018186825.tif 000052
【図３】
2018186825.tif 000053
【図４】
2018186825.tif 000054
【図５】
2018186825.tif 000055
【図６Ａ】
2018186825.tif 000056
【図６Ｂ】
2018186825.tif 000057
【図７】
2018186825.tif 000058
【図８】
2018186825.tif 000059
【図９】
2018186825.tif 000060
【図１０−１】
2018186825.tif 000061
【図１０−２】
2018186825.tif 000062
【図１１】
2018186825.tif 000063
【図１２】
2018186825.tif 000064
【図１３−１】
2018186825.tif 000065
【図１３−２】
2018186825.tif 000066
【図１４】
2018186825.tif 000067
【図１５】
2018186825.tif 000068
【図１６】
2018186825.tif 000069
【図１７】
2018186825.tif 000070
【図１８】
2018186825.tif 000071
【図１９】
2018186825.tif 000072
【図２０】
2018186825.tif 000073
【図２１】
2018186825.tif 000074
【図２２】
2018186825.tif 000075
【図２３】
2018186825.tif 000076
【図２４】
2018186825.tif 000077
【図２５】
2018186825.tif 000078
【図２６】
2018186825.tif 000079
【図２７】
2018186825.tif 000080
【図２８】
2018186825.tif 000081
【図２９】
2018186825.tif 000082
【図３０】
2018186825.tif 000083
【図３１】
2018186825.tif 000084
【図３２】
2018186825.tif 000085
【図３３】
2018186825.tif 000086
【図３４】
2018186825.tif 000087
【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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【図４１】
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【図４２Ａ】
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【図４２Ｂ】
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【外国語明細書】
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