(57)【要約】本発明の一態様の下、２名以上の寄与体由来のＤＮＡの混合物を分析して、複数のＳＴＲ遺伝子座において、少なくとも１名の寄与体のＳＴＲ遺伝子型を識別するための方法を提供する。可能な解は、各ＳＴＲ遺伝子座について独立して決定することができ、各解は、寄与体の数、その遺伝子座における各寄与体についてのＳＴＲ遺伝子型、それらのそれぞれの寄与物の存在比、および、信頼スコアを含む。次いで、最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い解を前提として使用し、それに基づいて、すでに分析された任意の遺伝子座に関する最も可能性の高い解を前提として使用して事例ごとに、他のＳＴＲ遺伝子座に関する解を順次取得することができる。最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い解において使用された寄与体の数および存在比を前提として共有するＳＴＲ遺伝子型が出力される。2014523580.tif 000024
2014523580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下のステップを含む、２名以上の寄与体由来のＤＮＡの混合物を分析して複数のＳＴＲ遺伝子座において該寄与体のうちの少なくとも１名のＳＴＲ遺伝子型を識別するための方法：
（ａ）該複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における該混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解と、該可能な解のそれぞれに関する信頼スコアとを独立して決定するステップであって、それぞれの解が、
（ｉ）寄与体の定義された数Ｎと、
（ｉｉ）その遺伝子座におけるＮ名の該寄与体のそれぞれについての定義されたＳＴＲ遺伝子型と、
（ｉｉｉ）該Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比と、
を含む、ステップ、
（ｂ）最も高い信頼スコアを有する該ＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の可能な解を選択するステップ、
（ｃ）次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ｉ）該データを前提として、かつ、該最も高い信頼スコアを有する該ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された該１つ以上の解の該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解を決定することによって、ならびに（ｉｉ）該閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択することによって、その遺伝子座を分析するステップ、
（ｄ）残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、直前に分析された該ＳＴＲ遺伝子座に関する該可能な解の該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として、信頼スコアの高い順にステップ（ｃ）を連続的に繰り返すステップ、ならびに
（ｅ）最後に分析された該ＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解についての該ＳＴＲ遺伝子型と、該最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解の該ＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップ。
【請求項２】
ステップ（ａ）を実行する前に、前記寄与体の定義された数Ｎを取得するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
人口統計に基づいて前記寄与体の定義された数Ｎが取得される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
（ｆ）寄与体の新たに定義された数Ｎ'を取得するステップ、
（ｇ）該寄与体の新たに定義された数Ｎ'を前提として、ステップ（ａ）〜（ｄ）を繰り返すステップ、ならびに
（ｈ）最後に分析された前記ＳＴＲ遺伝子座に関するステップ（ｇ）の最も可能性の高い選択された解についての前記ＳＴＲ遺伝子型と、最後の該ＳＴＲ遺伝子座に関するステップ（ｇ）の最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された該寄与体の新たに定義された数Ｎ'および前記定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解についての該ＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップ
をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
各遺伝子座において前記データ中にＳＴＲがいくつ存在するかを決定することによって、および、該データ中に最も多くのＳＴＲを有する該遺伝子座において、該データ中にＳＴＲがいくつ存在するかを前提として、ＤＮＡ試料に寄与した可能性がある個体についての最小数となるように前記寄与体の数Ｎを定義することによって、該寄与体の定義された数Ｎが取得される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
ステップ（ａ）が、
（ｉ）前記寄与体の定義された数Ｎの寄与物の仮説上の存在比の範囲を定義すること、
（ｉｉ）各ＳＴＲ遺伝子座について、該寄与体の定義された数Ｎと、その遺伝子座における該ＳＴＲのサイズを特徴決定する前記データと一致する、その遺伝子座における１セットの仮説上のＳＴＲ遺伝子型を定義すること、ならびに
（ｉｉｉ）ステップ（ａ）（ｉｉ）で定義された、その遺伝子座に関する該仮説上のＳＴＲ遺伝子型のセットに基づいて、かつ、ステップ（ａ）（ｉ）で定義された異なる該仮説上の存在比において、各ＳＴＲ遺伝子座について前記複数の可能な解を決定すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ステップ（ａ）が、
（ｉｖ）各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座に関するステップ（ａ）（ｉｉｉ）からの各解を、その遺伝子座における前記ＳＴＲの存在量およびサイズを特徴決定する前記データと比較して、その解の尤度を取得すること、ならびに
（ｖ）各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座に関する該解の尤度を分析して、そのＳＴＲ遺伝子座の信頼スコアを取得すること
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ステップ（ａ）（ｖ）における解の尤度の分析が、その解の尤度を次に可能性の高い解の尤度で除することによって、各解についての尤度比を取得することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ステップ（ａ）（ｖ）における解の尤度の分析が、各遺伝子座についての尤度の分布の疎性（ｓｐａｒｓｉｔｙ）を決定することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
ステップ（ａ）（ｖ）における解の尤度の分析が、各遺伝子座についての尤度の分布の尖度を決定することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記方法を実施する前に、各寄与体が、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
２〜４名のヒト寄与体由来のＤＮＡの混合物が分析される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記方法を実施する前に、前記ヒト寄与体のうちの２、３、または４名が、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
３または４名のヒト寄与体由来のＤＮＡの混合物が分析される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法を実施する前に、前記ヒト寄与体のうちの３または４名が、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
４名のヒト寄与体のＤＮＡの混合物が分析される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法を実施する前に、前記４名のヒト寄与体のそれぞれが、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
ステップ（ａ）で決定された前記可能な解が、２、３、または４であるＮについての別個の各事例に関する解を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
各遺伝子座に関する前記可能な解が、その遺伝子座における前記混合物中のＳＴＲのサイズによって制約される、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
ステップ（ｅ）におけるＳＴＲ遺伝子型出力が、前記混合物中に最も豊富なＤＮＡを有する前記寄与体についての該ＳＴＲ遺伝子型を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
出力された前記ＳＴＲ遺伝子型の尤度を出力するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
（ｉ）ヒト個体に存在するＳＴＲ遺伝子型のセットと、対応する該個体のアイデンティティとを記憶するデータベースと、出力された前記ＳＴＲ遺伝子型を比較するステップ、および、（ｉｉ）該ヒト個体の該アイデンティティを出力するステップであって、該ヒト個体のＳＴＲ遺伝子型のセットが、該出力されたＳＴＲ遺伝子型とマッチする可能性が最も高い、ステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
複数の遺伝子座において複数の個体のＳＴＲ遺伝子型の混合物を有するＤＮＡ試料中の該複数の遺伝子座における少なくとも１個体のＳＴＲ遺伝子型を識別するように構成された、コンピュータに基づくシステムであって、
プロセッサ、
該プロセッサと動作可能に通信する表示装置、ならびに、
該プロセッサと動作可能に通信し、以下のステップを該プロセッサに実行させるための命令を記憶するように構成された、コンピュータ可読記憶媒体
を備える、コンピュータに基づくシステム：
（ａ）複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における該混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解と、該可能な解のそれぞれに関する信頼スコアとを独立して決定するステップであって、それぞれの解が、
（ｉ）寄与体の定義された数Ｎと、
（ｉｉ）その遺伝子座におけるＮ名の該寄与体のそれぞれについての定義されたＳＴＲ遺伝子型と、
（ｉｉｉ）該Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比と
を含む、ステップ、
（ｂ）最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の可能な解を選択するステップ、
（ｃ）次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ｉ）該データを前提として、かつ、該最も高い信頼スコアを有する該ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された該１つ以上の解の該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解を決定することによって、ならびに（ｉｉ）該閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択することによって、その遺伝子座を分析するステップ、
（ｄ）残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、直前に分析された該ＳＴＲ遺伝子座に関する該可能な解の該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として、信頼スコアの高い順にステップ（ｃ）を連続的に繰り返すステップ、ならびに
（ｅ）最後に分析された該ＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解についての該ＳＴＲ遺伝子型と、該最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解の該ＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップ。
【請求項２４】
複数の遺伝子座において複数の個体のＳＴＲ遺伝子型の混合物を有するＤＮＡ試料中の該複数の遺伝子座における少なくとも１個体のＳＴＲ遺伝子型を識別するためのコンピュータに基づくシステムによる使用のために構成されたコンピュータ可読媒体であって、該コンピュータに基づくシステムが、プロセッサおよび該プロセッサと動作可能に通信する表示装置を備え、該コンピュータ可読媒体が、以下のステップを該プロセッサに実行させるための命令を備える、コンピュータ可読媒体：
（ａ）複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における該混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解と、該可能な解のそれぞれに関する信頼スコアとを独立して決定するステップであって、それぞれの解が、
（ｉ）寄与体の定義された数Ｎと、
（ｉｉ）その遺伝子座におけるＮ名の該寄与体のそれぞれについての定義されたＳＴＲ遺伝子型と、
（ｉｉｉ）該Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比と
を含む、ステップ、
（ｂ）最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の可能な解を選択するステップ、
（ｃ）次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ｉ）該データを前提として、かつ、該最も高い信頼スコアを有する該ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された該１つ以上の解の該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解を決定することによって、ならびに（ｉｉ）該閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択することによって、その遺伝子座を分析するステップ、
（ｄ）残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、直前に分析された該ＳＴＲ遺伝子座に関する該可能な解の該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として、信頼スコアの高い順にステップ（ｃ）を連続的に繰り返すステップ、ならびに
（ｅ）最後に分析された該ＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解についての該ＳＴＲ遺伝子型と、該最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された該定義された数Ｎおよび該定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解の該ＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップ。
【請求項２５】
以下のステップを含む、複数の寄与体を含むＤＮＡ試料から個々の単純縦列反復（ＳＴＲ）遺伝子型をデコンボリューションするための方法：
（ａ）寄与体の見積もり数、および、寄与体の各見積もり数についての予備混合比を推定するステップ、
（ｂ）寄与体の第１の見積もり数について、各ＳＴＲ遺伝子座を別個に分析して、最も高い尤度比（ＬＲ）スコアを有する遺伝子型仮説スコアおよび混合比を取得するステップ、
（ｃ）ＬＲスコアの高い順に該遺伝子座を順位付けするステップ、
（ｄ）まだ含まれていない最上位の遺伝子座から始めて、ＬＲスコアの高い順に１つずつ各遺伝子座を処理するステップであって、各遺伝子座についての該処理が、その遺伝子座に関する最も可能性の高い解を取得し、もしあるならばすでに処理された遺伝子座全てに関する解を固定する、ステップ、
（ｅ）もしあるならば寄与体の他の見積もり数について、ステップ（ｂ）〜（ｄ）を繰り返すステップ、ならびに
（ｆ）最も高い全体尤度を有する該解についての、寄与体の数、それらの寄与体のＳＴＲ遺伝子型、混合比、および信頼度を返すステップ
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、２０１１年６月２２日に出願された米国仮特許出願第６１／４９９，９６５号の利益を主張するものであり、該出願は参照によりその全体として本願に組み込まれる。
【０００２】
発明の分野
本願は、複数の寄与体を含むデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）試料に基づいて、寄与体の短い縦列反復（ＳＴＲ）遺伝子型を識別するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
発明の背景
近年に至り、個体それぞれの遺伝子型に基づいて、例えば、個体のＤＮＡ配列中の既知の遺伝子座、すなわち特定の位置に出現する、短い縦列反復（ＳＴＲ）として知られる塩基対の特定の配列に基づいて個体を識別する技術が開発された。当技術分野で知られているように、ＳＴＲは、反復する２つ以上のヌクレオチドのパターン、例えば、ｎが反復の数である、（ＣＡＴＧ）ｎであり、特定のＳＴＲ遺伝子座に存在する。異なる特定の配列が異なるＳＴＲ遺伝子座で反復するが、個体は、各遺伝子座において、その遺伝子座で反復する特定の遺伝子配列の反復の数のみが異なり、この反復の数が「対立遺伝子」を定義する。さらに、所与のＳＴＲ遺伝子座において、各個体は、最大２個の可能な対立遺伝子、すなわち遺伝子配列の特定の数の反復を有し、一方の配列には個体の父親が寄与し、他方には個体の母親が寄与する。２つの対立遺伝子が同じである（例えば、両対立遺伝子が８個の反復を有する）場合、その個体は、そのＳＴＲ遺伝子座にホモ接合対立遺伝子を有すると定義され、２つの対立遺伝子が異なる（例えば、１つの対立遺伝子が８個の反復を有し、他方が１５個の反復を有する）場合、その個体は、その遺伝子座にヘテロ接合対立遺伝子を有すると定義される。したがって、ＳＴＲ遺伝子座における対立遺伝子のそれぞれの反復の数は、その遺伝子座における個体の対立遺伝子のアイデンティティを提供し、ひいてはその遺伝子座における個体のＳＴＲ遺伝子型を定義する。
【０００４】
所与の個体は、単一のＳＴＲ遺伝子座において別の個体と同じＳＴＲ遺伝子型を有する可能性があるが、それらの２個体が、１０個以上の遺伝子座にわたってはもちろん、わずかな遺伝子座にわたってでさえ、互いと同じ全体的ＳＴＲ遺伝子型を有することは、統計的に起こり難く、それらの個体のＳＴＲ遺伝子型が比較される遺伝子座の数が増加するにつれて、マッチの尤度は減少する。すなわち、十分な数のＳＴＲ遺伝子座にわたる個体のＳＴＲ遺伝子型をその個体を本質的に一意的に識別する「遺伝子指紋」として使用することができる。さらなる詳細については、例えば、参照によりその全体として本明細書に組み込まれる、Ｐｅｒｌｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，"Ａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｇａｐ  ｉｎ  ＤＮＡ  Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ，"ＰＬＯＳ  ＯＮＥ  ４（１２）  ｅ８３２７，ｐａｇｅｓ  １−１２（非特許文献１）を参照されたい。
【０００５】
しかしながら、複数の個体由来のＤＮＡ寄与物を有するＤＮＡ試料に基づいて、複数の遺伝子座において個体のＳＴＲ遺伝子型を識別することは、計算至難でないとしても、計算困難であった。そのような混合されたＤＮＡ混合物に基づいてＳＴＲ遺伝子を識別するためのこれまでの取り組みの例としては、例えば、それぞれ参照によりその全体として本明細書に組み込まれる、Ｐｅｒｌｉｎに対する米国特許第６，８０７，４９０号（特許文献１）、Ｗａｎｇらに対する米国特許第７，１６２，３７２号（特許文献２）、Ｗａｎｇに対する米国特許第７，８６０，６６１号（特許文献３）、およびＴｖｅｄｅｂｒｉｎｋらに対する米国特許出願公開第２０１０／０１９８５２２号（特許文献４）を参照されたい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第６，８０７，４９０号
【特許文献２】米国特許第７，１６２，３７２号
【特許文献３】米国特許第７，８６０，６６１号
【特許文献４】米国特許出願公開第２０１０／０１９８５２２号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｐｅｒｌｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，"Ａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｇａｐ  ｉｎ  ＤＮＡ  Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ，"ＰＬＯＳ  ＯＮＥ  ４（１２）  ｅ８３２７，ｐａｇｅｓ  １−１２
【発明の概要】
【０００８】
本発明の実施形態は、複数の寄与体を有するデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）試料に基づいて、寄与体の短い縦列反復（ＳＴＲ）遺伝子型を識別するためのシステムおよび方法を提供する。
【０００９】
本発明の一態様の下、２名以上の寄与体由来のＤＮＡの混合物を分析して、複数のＳＴＲ遺伝子座において、該寄与体のうちの少なくとも１名のＳＴＲ遺伝子型を識別するための方法が提供される。本方法は、（ａ）該複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における該混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解と、可能な解のそれぞれに関する信頼スコアとを独立して決定するステップを含み得る。各解は、（ｉ）寄与体の定義された数Ｎと、（ｉｉ）その遺伝子座におけるＮ名の寄与体のそれぞれに関する定義されたＳＴＲ遺伝子型と、（ｉｉｉ）Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比とを含み得る。本方法は、（ｂ）最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の可能な解を選択することもさらに含み得る。本方法は、（ｃ）次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ｉ）該データを前提として、かつ、最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座に関する選択された１つ以上の解の定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解を決定することによって、ならびに（ｉｉ）閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択することによって、その遺伝子座を分析するステップもさらに含み得る。本方法は、（ｄ）残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、直前に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する可能な解の定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として、信頼スコアの高い順にステップ（ｃ）を連続的に繰り返すステップもさらに含み得る。本方法は、（ｅ）最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解についてのＳＴＲ遺伝子型と、最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解のＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップもさらに含み得る。
【００１０】
一部の実施形態では、本方法は、ステップ（ａ）を実行する前に、寄与体の定義された数Ｎを取得するステップをさらに含む。寄与体の定義された数Ｎは、人口統計に基づいて取得することができる。本方法は、（ｆ）寄与体の新たに定義された数Ｎ'を取得するステップ、（ｇ）寄与体の新たに定義された数Ｎ'を前提として、ステップ（ａ）〜（ｄ）を繰り返すステップ、ならびに、（ｈ）最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座についてのステップ（ｇ）の最も可能性の高い選択された解についてのＳＴＲ遺伝子型と、最後のＳＴＲ遺伝子座に関するステップ（ｇ）の最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された寄与体の新たに定義された数Ｎ'および定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解のＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップをさらに含み得る。一部の実施形態では、寄与体の定義された数Ｎは、各遺伝子座においてデータ中にＳＴＲがいくつ存在するかを決定することによって、および、データ中に最も多くのＳＴＲを有する遺伝子座において、データ中にＳＴＲがいくつ存在するかを前提として、ＤＮＡ試料に寄与した可能性がある個体についての最小数となるように寄与体の数Ｎを定義することによって、取得される。
【００１１】
一部の実施形態では、ステップ（ａ）は、（ｉ）寄与体の定義された数Ｎの寄与物の仮説上の存在比の範囲を定義すること、（ｉｉ）各ＳＴＲ遺伝子座について、寄与体の定義された数Ｎと、その遺伝子座におけるＳＴＲのサイズを特徴決定するデータと一致する、その遺伝子座における１セットの仮説上のＳＴＲ遺伝子型を定義すること、ならびに（ｉｉｉ）ステップ（ａ）（ｉｉ）で定義された、その遺伝子座に関する仮説上のＳＴＲ遺伝子型のセットに基づいて、かつ、ステップ（ａ）（ｉ）で定義された異なる仮説上の存在比において、各ＳＴＲ遺伝子座について複数の可能な解を決定することを含む。一部の実施形態では、ステップ（ａ）は、（ｉｖ）各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座に関するステップ（ａ）（ｉｉｉ）からの各解を、その遺伝子座におけるＳＴＲの存在量およびサイズを特徴決定するデータと比較して、その解の尤度を取得すること、ならびに（ｖ）各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座に関する解の尤度を分析して、そのＳＴＲ遺伝子座の信頼スコアを取得することをさらに含む。一部の実施形態では、ステップ（ａ）（ｖ）における解の尤度の分析が、その解の尤度を次に可能性の高い解の尤度で除することによって、各解についての尤度比を取得することを含む。他の実施形態では、ステップ（ａ）（ｖ）における解の尤度の分析が、各遺伝子座についての尤度の分布の疎性（ｓｐａｒｓｉｔｙ）を決定することを含む。また他の実施形態では、ステップ（ａ）（ｖ）における解の尤度の分析が、各遺伝子座についての尤度の分布の尖度を決定することを含む。
【００１２】
一部の実施形態では、前記方法を実施する前に、各寄与体が、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している。一部の実施形態では、２〜４名のヒト寄与体由来のＤＮＡの混合物が分析される。一部の実施形態では、該方法を実施する前に、ヒト寄与体のうちの２、３、または４名が、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している。一部の実施形態では、３または４名のヒト寄与体由来のＤＮＡの混合物が分析される。一部の実施形態では、該方法を実施する前に、ヒト寄与体のうちの３または４名が、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している。一部の実施形態では、４名のヒト寄与体のＤＮＡの混合物が分析される。一部の実施形態では、該方法を実施する前に、４名のヒト寄与体のそれぞれが、未知のＳＴＲ遺伝子型を有している。
【００１３】
一部の実施形態では、ステップ（ａ）で決定された可能な解が、２、３、または４であるＮについての別個の各事例に関する解を含む。
【００１４】
一部の実施形態では、各遺伝子座に関する可能な解が、その遺伝子座における前記混合物中のＳＴＲのサイズによって制約される。
【００１５】
一部の実施形態では、ステップ（ｅ）におけるＳＴＲ遺伝子型出力が、前記混合物中に最も豊富なＤＮＡを有する寄与体についてのＳＴＲ遺伝子型を含む。
【００１６】
一部の実施形態は、出力された前記ＳＴＲ遺伝子型の尤度を出力することをさらに含む。
【００１７】
一部の実施形態は、（ｉ）ヒト個体に存在するＳＴＲ遺伝子型のセットと、対応する個体のアイデンティティとを記憶するデータベースと、出力されたＳＴＲ遺伝子型を比較すること、および、（ｉｉ）ヒト個体のアイデンティティを出力することであって、ヒト個体のＳＴＲ遺伝子型のセットが、出力されたＳＴＲ遺伝子型とマッチする可能性が最も高い、ことをさらに含む。
【００１８】
本発明の別の態様の下、コンピュータに基づくシステムが、複数の遺伝子座において複数の個体のＳＴＲ遺伝子型の混合物を有するＤＮＡ試料中の該複数の遺伝子座における少なくとも１個体のＳＴＲ遺伝子型を識別するように構成される。このコンピュータに基づくシステムは、プロセッサ、プロセッサと動作可能に通信する表示装置、ならびに、プロセッサと動作可能に通信するコンピュータ可読記憶媒体を備え得、このコンピュータ可読記憶媒体は、以下のステップをプロセッサに実行させるための命令を記憶するように構成される：（ａ）複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における該混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解と、該可能な解のそれぞれに関する信頼スコアとを独立して決定するステップであって、それぞれの解が、（ｉ）寄与体の定義された数Ｎと、（ｉｉ）その遺伝子座におけるＮ名の寄与体のそれぞれに関する定義されたＳＴＲ遺伝子型と、（ｉｉｉ）Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比とを含む、ステップ、（ｂ）最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の可能な解を選択するステップ、（ｃ）次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ｉ）データを前提として、かつ、最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座に関する選択された１つ以上の解の定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解を決定することによって、ならびに（ｉｉ）閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択することによって、その遺伝子座を分析するステップ、（ｄ）残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、直前に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する可能な解の定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として、信頼スコアの高い順にステップ（ｃ）を連続的に繰り返すステップ、ならびに、（ｅ）最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解のＳＴＲ遺伝子型と、最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解のＳＴＲ遺伝子型とを出力するステップ。
【００１９】
本発明の別の態様の下、コンピュータ可読媒体は、複数の遺伝子座において複数の個体のＳＴＲ遺伝子型の混合物を有するＤＮＡ試料中の複数の遺伝子座における少なくとも１個体のＳＴＲ遺伝子型を識別するためのコンピュータに基づくシステムによる使用のために構成され、このコンピュータに基づくシステムは、プロセッサ、ならびに、プロセッサと動作可能に通信する表示装置を備える。このコンピュータ可読媒体は、以下のステップをプロセッサに実行させるための命令を含み得る：（ａ）複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における該混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解と、該可能な解のそれぞれに関する信頼スコアとを独立して決定するステップであって、それぞれの解が、（ｉ）寄与体の定義された数Ｎと、（ｉｉ）その遺伝子座におけるＮ名の寄与体のそれぞれに関する定義されたＳＴＲ遺伝子型と、（ｉｉｉ）Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比とを含む、ステップ、（ｂ）最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有するその遺伝子座の１つ以上の可能な解を選択するステップ、（ｃ）次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ｉ）データを前提として、ならびに最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座に関する選択された１つ以上の解の定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として、該ＳＴＲ遺伝子座に関する複数の可能な解を決定することによって、および（ｉｉ）閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択することによって、その遺伝子座を分析するステップ、（ｄ）残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、直前に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する可能な解の定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として、信頼スコアの高い順にステップ（ｃ）を連続的に繰り返すステップ、ならびに、（ｅ）最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解のＳＴＲ遺伝子型と、最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用された定義された数Ｎおよび定義された存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座の選択された各解についてのＳＴＲ遺伝子と型を出力するステップ。
【００２０】
本発明の代替的態様の下、複数の寄与体を含むＤＮＡ試料から個々の単純縦列反復（ＳＴＲ）遺伝子型をデコンボリューションするための方法は、（ａ）寄与体の見積もり数、および、寄与体の各見積もり数についての予備混合比を推定するステップ、（ｂ）寄与体の第１の見積もり数について、各ＳＴＲ遺伝子座を別個に分析して、最も高い尤度比（ＬＲ）スコアを有する遺伝子型仮説スコアおよび混合比を取得するステップ、（ｃ）ＬＲスコアの高い順に遺伝子座を順位付けするステップ、（ｄ）まだ含まれていない最上位の遺伝子座から始めて、ＬＲスコアの高い順に１つずつ各遺伝子座を処理するステップであって、各遺伝子座についての処理が、その遺伝子座に関する最も可能性の高い解を取得し、もしあるならばすでに処理された遺伝子座全てに関する解を固定する、ステップ、（ｅ）もしあるならば寄与体の他の見積もり数について、ステップ（ｂ）〜（ｄ）を繰り返すステップ、ならびに（ｆ）最も高い全体尤度を有する解についての、寄与体の数、それらの寄与体のＳＴＲ遺伝子型、混合比、および信頼度を返すステップを含む。
【００２１】
「単純縦列反復」および「短い縦列反復」という用語は、本明細書において、および当技術分野において、互換的に使用され得ることに留意されたい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一部の実施形態による、複数の寄与体を有するＤＮＡ試料に基づいて、寄与体のＳＴＲ遺伝子型を識別するための方法におけるステップの概要を示す。
【図２】図２Ａ〜２Ｃは、異なる個体からそれぞれ得られたＤＮＡ試料の所与の遺伝子座における例示的ＳＴＲトレースを示す。図２Ｄ〜２Ｅは、図２Ａ〜２Ｃの個体由来の寄与物の様々な異なる存在比を有するＤＮＡ試料の図２Ａ〜２Ｃと同じ遺伝子座における例示的ＳＴＲトレースを示す。図２Ｆは、未知の数の未知の個体由来の寄与物の未知の存在比の混合物を有するＤＮＡ試料の図２Ａ〜２Ｅと同じ遺伝子座における例示的ＳＴＲトレースを示す。
【図３】図３Ａは、本発明の一部の実施形態による、複数のＳＴＲ遺伝子座の各ＳＴＲ遺伝子座の可能な解を決定および評価し、これらの解に基づいて、残りのＳＴＲ遺伝子座の分析において、その最も可能性の高い解が前提、すなわち固定された制約として使用される、最も多い情報の遺伝子座を選択する方法におけるステップを示す。図３Ｂ〜３Ｃは、図３Ａに示す方法を用いて決定することができる可能な解の信頼スコアの例示的分布を示す。
【図４】本発明の一部の実施形態による、図３で選択された最も多い情報の遺伝子座の最も可能性の高い解に基づいて、複数のＳＴＲ遺伝子座にわたる寄与体のＳＴＲ遺伝子型を取得するための方法におけるステップを示す。
【図５】本発明の一部の実施形態による、少なくとも１個体のアイデンティティが既知である、複数の個体の遺伝子型の混合物を有する試料において、遺伝子型を識別するための代替的方法におけるステップを示す。
【図６】本発明の一部の実施形態による、図１および３〜５の方法を実行するように構成される、例示的なコンピュータに基づくシステムを示す。
【図７Ａ】本発明の一部の実施形態による、図６のコンピュータに基づくシステムの使用中に表示することができ、図１および３〜５の方法を用いて得られるＳＴＲ遺伝子型を表示するための出力エリアを含む、例示的ユーザインタフェースを示す。
【図７Ｂ】本発明の一部の実施形態による、図６のコンピュータに基づくシステムの使用中に表示することができ、図１および３〜５の方法を用いて得られるＳＴＲ遺伝子型を表示するための出力エリアを含む、例示的ユーザインタフェースを示す。
【図７Ｃ】本発明の一部の実施形態による、図６のコンピュータに基づくシステムの使用中に表示することができ、図１および３〜５の方法を用いて得られるＳＴＲ遺伝子型を表示するための出力エリアを含む、例示的ユーザインタフェースを示す。
【図７Ｄ】本発明の一部の実施形態による、図６のコンピュータに基づくシステムの使用中に表示することができ、図１および３〜５の方法を用いて得られるＳＴＲ遺伝子型を表示するための出力エリアを含む、例示的ユーザインタフェースを示す。
【図８】本発明の代替的実施形態を実施するための方法におけるステップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
詳細な説明
本発明の実施形態は、複数の寄与体を有するＤＮＡ試料に基づいて、寄与体のＳＴＲ遺伝子型を識別するためのシステムおよび方法を提供する。具体的には、本発明の実施形態は、複数の個体由来の寄与物を含むＤＮＡ試料のＳＴＲデータを分析して、そのような個体の一部または全てのＳＴＲ遺伝子型を取得するための計算的に実行可能な技術を提供する。混合物中にそのＤＮＡが存在する個体は、本明細書において「寄与体」と称される得ることに留意されたい。２、３、４、５、６、７、８、９、１０名、またはそれ以上の寄与体がＤＮＡ試料に寄与していてもよく、寄与体の一部または全てのアイデンティティは、分析前に未知であってもよく、それらの様々な寄与の試料に対する比も分析前に未知であってよい。このように、本発明は、ＤＮＡ試料を分析する際の新規の強力な基盤を提供する。
【００２４】
具体的にかつより詳細に後述するように、本発明の実施形態は、最も高い情報量を有する単一ＳＴＲ遺伝子座、すなわち寄与体に関するほとんどの情報を知ることができる遺伝子座を識別することから始まる「貪欲」計算アルゴリズムを用いて、異なる寄与体のＳＴＲ遺伝子型を互いにデコンボリューションする。好ましくは、このアルゴリズムは、全ての遺伝子座において全ての可能な解を独立して取得し、それを対応するＳＴＲ遺伝子座についてのデータと比較することによって各解の尤度を決定し、その遺伝子座に関する解の尤度の分布に基づいて、各遺伝子座についての信頼スコアを取得し、最も高い信頼スコアを有する遺伝子座を最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座として定義することによって、この最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座を識別する。アルゴリズムは、次に、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解を、例えばそれらの解の尤度を閾値と比較することによって選択し、該解のそれぞれが、寄与体の定義された数、それらの寄与体のそれぞれについての定義されたＳＴＲ遺伝子型、および寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比を含む。
【００２５】
次いで、アルゴリズムは、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解のうちの最初の１つを固定し、すなわち、この第１の解の寄与体の数、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座におけるそれらのＳＴＲ遺伝子型、および存在比を「前提」、すなわち固定された制約として扱い、それに基づいて、アルゴリズムは次に、次に多い情報量の遺伝子座における可能な解を決定する。寄与体の数および存在比が与えられるため、この次に多い情報のＳＴＲ遺伝子座の可能な解は、それらの寄与体のＳＴＲ遺伝子型のみが異なり、寄与体の数またはそれらの存在比は異ならない。すなわち、そのような解を取得するために要求される計算量は、最も多い情報の遺伝子座の場合の計算量と比較して少なくなる。次に、アルゴリズムは、可能な解が最も可能性の高いものを選択し、この可能な解を前提として、次に多い情報のＳＴＲ遺伝子座における可能な解を決定する。アルゴリズムは次に、他のＳＴＲ遺伝子座において、好ましくは信頼スコアの高い順に、この処理を順次繰り返して、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座における第１の解だけではなく、すでに分析された遺伝子座全ての解に基づいて、ＳＴＲ遺伝子型を取得する。すなわち、最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する選択された解は、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解のうちの最初の１つの寄与体の数および存在比を前提にして、遺伝子座全てにわたる最も可能性の高い解を表す。
【００２６】
しかしながら、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の第１の解であって、それに基づいて他のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解が決定される第１の解は、必ずしも「真」の解（すなわち、実際の寄与体のＳＴＲ遺伝子型とマッチする解）ではなく、可能性がある解の１つに過ぎない。このように、アルゴリズムは、最も多い情報の遺伝子座の他の最も可能性の高い解について上述の処理を繰り返し、各事例で、最も多い情報の遺伝子座の最も可能性の高い解のうちの選択された１つの寄与体の数および存在比を前提として、遺伝子座全てにわたる最も可能性の高い解を決定する。しかしながら、最も多い情報の遺伝子座の最も可能性の高い解のセットであって、それに基づいて他のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解が決定される解のセットは、必ずしも「真」の解を含まないかもしれない。例えば、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解は、寄与体の誤った数に基づいているかもしれず、そのためそれらの解の存在比は誤っている可能性があり、そのため寄与体の誤った数および誤った存在比を前提として、他のＳＴＲ遺伝子座について続いて決定される解は、「真」の解を含む可能性が低い。したがって、アルゴリズムは、寄与体の異なる数について上述の処理全体を繰り返して、例えば、寄与体の異なる数を前提として、全ての遺伝子座における全ての可能な解を独立して決定し、次いで最も多い情報の遺伝子座の最も可能性の高い解を前提として、他のＳＴＲ遺伝子座において最も可能性の高い解を決定することによって、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座を識別することができる。
【００２７】
したがって、アルゴリズムは、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解を「シード」として使用することによって、ＳＴＲ遺伝子座のそれぞれの最も可能性の高い解を効率的に検索する。次いでアルゴリズムは、ＳＴＲ遺伝子座全てにわたって、これらの解のうち正しい可能性の最も高いもの１つを決定し、この決定に基づいて、各寄与体のＳＴＲ遺伝子型を出力する。そのような出力は、このようにして試料に対する各寄与体の正確な「遺伝子指紋」を提供し、これを使用して、それらのＳＴＲ遺伝子型に基づいて、寄与体を確実に識別することができる。
【００２８】
まず、寄与体の例示的ＳＴＲ遺伝子型、およびその混合物に関連して、本発明の方法の概要を提示する。次に、個々のステップのさらなる詳細、およびその代替的実施形態を提示する。本発明の方法を実施するように構成される例示的なコンピュータに基づくシステムを次に説明する。最後に、シミュレートされたＤＮＡ試料への本発明の適用を示す一連の例について説明する。
【００２９】
方法１００の概要
図１は、本発明の一部の実施形態による、ＤＮＡ試料に対する寄与体のＳＴＲ遺伝子型を互いにデコンボリューションまたは分離するための方法１００におけるステップを示す。方法１００は、２名以上の寄与体由来のＤＮＡの混合物を有するＤＮＡ試料を取得することから始める（ステップ１０１）。そのような試料は、例えば、犯罪現場の証拠として、既知の技術を用いて採取することができる。寄与体の数、それらのそれぞれのＳＴＲ遺伝子型、およびそれらのそれぞれの寄与物の存在比は全て、未知である可能性がある。当然ながら、状況によっては、１名以上の寄与体のＳＴＲ遺伝子型は、例えば、被害者または他の家族がＤＮＡ試料に寄与した場合等、既知のこともある。そのような場合、そのような既知の寄与体のＳＴＲ遺伝子型を用いて、図５を参照して下記でさらに説明するように、分析の精度を向上させることができる。
【００３０】
次に、各ＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座における試料中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータを取得する（ステップ１０２）。具体的には、遺伝子座それぞれのＳＴＲは、既知の技術を使用して、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）を用いて増幅することができる。ＰＣＲを実施するためのシステムは、ＳＴＥＰＯＮＥ（商標）リアルタイムＰＣＲシステム（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｃａｒｌｓｂａｄ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）等が、市販されている。遺伝子座のそれぞれにおいて増幅されたＳＴＲは、次いで、市販のＳＴＲ分解システム、例えば、ゲル電気泳動システム、キャピラリー電気泳動システム、ＤＮＡシーケンサー、ポリアクリルアミドゲル、ＤＮＡマイクロアレイ、質量分析計、または他のあらゆる好適なシステムもしくはシステムの組み合わせを用いて分解することができる。市販のＳＴＲ分解システムの例としては、銀染色検出に基づくＧＥＮＥＰＲＩＮＴ（登録商標）  ＳＩＬＶＥＲＳＴＲ（登録商標）  Ｄ７Ｓ８２０  Ｓｙｓｔｅｍ（Ｐｒｏｍｅｇａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，Ｗｉｓｃｏｎｓｉｎ）、ならびに当技術分野において、Ｐｅｎｔａ  Ｅ、Ｄ１８Ｓ５１、Ｄ２１Ｓ１１、ＴＨ０１、Ｄ３Ｓ１３５８、ＦＧＡ、ＴＰＯＸ、Ｄ８Ｓ１１７９、ＶＷＡ、Ｐｅｎｔａ  Ｄ、ＣＳＦ１ＰＯ、Ｄ１６Ｓ５３９、Ｄ７Ｓ８２０、Ｄ１３Ｓ３１７、およびＤ５Ｓ８１８と称される１５個の遺伝子座、さらに性別を決定し得るアメロゲニン（ＡＭＥＬ）で同時増幅して、ＳＴＲピークを検出するように構成される、ＰＯＷＥＲＰＬＥＸ（登録商標）  １６  Ｓｙｓｔｅｍ（Ｐｒｏｍｅｇａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，Ｗｉｓｃｏｎｓｉｎ）が挙げられる。
【００３１】
好ましくは、そのようなシステムは、各遺伝子座に対する出力として、第１の例示的個体について図２Ａに示すような、ＳＴＲトレース２００を生じる。トレース２００において、時間軸は、ＳＴＲがＳＴＲ分解システムを通過するのにかかった相対的時間に相当し、これからＳＴＲのサイズ、ひいてはＳＴＲの遺伝子配列の反復の数を推測することができる。トレース２００において、時間軸は秒の単位を有するが、ＳＴＲのサイズまたは反復の数に関するいかなる好適な測定基準を使用してもよい。例えば、市販のシステムは、対立遺伝子を「コール」し、例えば、サイズの数値指定またはＳＴＲにおける反復の推定数を提供することができる。トレース２００では、強度軸は、試料中のＳＴＲの相対存在量に相当する。トレース２００では、強度軸は任意単位を有するが、ピーク下面積または高さを含む、ＳＴＲの存在量に関するいかなる好適な測定基準を使用してもよい。
【００３２】
図２Ａに示す例示的ＳＴＲトレースは、第１および第２のピーク２０１および２０２を含み、第１の個体が、この遺伝子座にヘテロ接合ＳＴＲ対立遺伝子を有し、各対立遺伝子が、異なる数の反復を有することを意味する。ピーク２０１は時間Ａにあり、一方ピーク２０２は時間Ｄにあり、この異なる時間は、２つのＳＴＲ対立遺伝子の異なる対立遺伝子サイズ、例えば遺伝子配列の反復の異なる数に相当する。ピーク２０１および２０２の両者は、両者とも個体中に互いと同じ相対存在量を有するため、互いと同じ相対強度Ｚを有し、強度Ｚの絶対値は、試料中に存在する個体のＤＮＡの絶対存在量と関連する。所与の遺伝子座の個体のＳＴＲトレースにおける異なるピークの相対時間（および、拡大解釈すると、相対サイズ）は、したがってその個体のＳＴＲ遺伝子型を定義する。当然のことながら、異なる個体は、典型的には、任意の所与の遺伝子座において互いに異なるＳＴＲ遺伝子型を有することになるが、任意の２個体のＳＴＲ遺伝子型が、任意の所与の遺伝子座において互いと部分的または完全に重複し得る計算可能な尤度が存在する。
【００３３】
例えば、図２Ｂおよび２Ｃはそれぞれ、第２および第３の個体の例示的ＳＴＲトレース２１０、２２０を示す。図２Ｂのトレース２１０は、単一ピーク２１１を含み、第２の個体がこの遺伝子座にホモ接合ＳＴＲ対立遺伝子を有し、各対立遺伝子が、他方と同じ数の反復を有することを意味する。ピーク２１１は、時間Ｂにあり、強度Ｙを有する。時間Ｂは、時間Ａよりも後であり、かつ時間Ｄよりも前であり、ピーク２１１における第２の個体のＳＴＲ対立遺伝子が、ピーク２０１における第１の個体の対立遺伝子よりも大きく（すなわち、より多くの反復を有し）、かつピーク２０２における第１の個体の対立遺伝子よりも小さい（すなわち、より少ない反復を有する）ことを反映している。強度Ｙは、第２の個体における対立遺伝子の相対存在量、ならびに試料中に存在する第２の個体のＤＮＡの絶対存在量を反映する。この例では、試料中の第１および第２の個体のＤＮＡの絶対存在量は、互いに等しく、そのためピーク２１１は、両対立遺伝子が第２の個体のピーク２１１に寄与することから、ピーク２０１および２０２の２倍の高さであり（Ｙ＝２Ｘ）、一方単一の対立遺伝子のみが、第１の個体のピーク２０１、２０２のそれぞれに寄与し、すなわち、ホモ接合対立遺伝子の相対存在量は、ヘテロ接合対立遺伝子の場合の２倍である。
【００３４】
図２Ｃのトレース２２０は、第１および第２のピーク２２１、２２２を含み、第３の個体が、この遺伝子座にヘテロ接合ＳＴＲ対立遺伝子を有し、各対立遺伝子が、互いと異なる数の反復を有することを意味する。ピーク２２１は時間Ｃにあり、一方ピーク２２２は時間Ｄにあり、この異なる時間は、２つのＳＴＲ対立遺伝子の異なるサイズ、例えばその遺伝子配列の反復の異なる数に相当する。この場合、時間Ｃは時間ＡおよびＢよりも後であり、ピーク２２１における第３の個体の対立遺伝子が、ピーク２１１における第２の個体の対立遺伝子よりも大きい（すなわち、より多くの反復を有する）ことを反映している。ピーク２２２における第３の個体の対立遺伝子の時間Ｄは、ピーク２０２における第１の個体の対立遺伝子の時間Ｄと同じであり、これら２つの対立遺伝子が互いと同じであること、すなわち第１の個体のＳＴＲ遺伝子型の一部が、第２の個体のＳＴＲ遺伝子型の一部と重複することを反映している。ピーク２２１および２２２の両者は、これら両者が第３の個体において互いと同じ相対存在量を有するため、互いと同じ強度Ｘを有し、このとき強度Ｘの絶対値は、試料中に存在する第３の個体のＤＮＡの絶対存在量に関連する。この例では、第３の個体のＤＮＡの絶対存在量は、第１の個体のものと同じである（Ｘ＝Ｚ）。
【００３５】
図２Ａ〜２Ｃからわかるように、任意の所与の遺伝子座において、所与の個体のＳＴＲピークは、ＳＴＲ対立遺伝子の反復の可能な数および相対存在量、ならびに分析する試料中のその個体のＤＮＡの絶対存在量に相当する、様々な時間に生じ得、かつ様々な強度を有し得る。したがって、ＳＴＲピークを選択された遺伝子座のサブセットにおいて分解するとき、全ての遺伝子座における全てのＳＴＲピーク時間および強度、すなわち個体のＳＴＲ遺伝子型が、別の個体のものと同じとなることは統計的に起こり難いことから、それらは個体の本質的に一意的な識別を可能にする。しかしながら、複数の個体のＳＴＲ遺伝子型の混合物を有する試料の場合、また特にそれらの遺伝子座が互いに対して未知の比で混合されている場合、ＳＴＲトレースのどのピークがどの個体に相当するかを容易に見極めることは困難となり得る。
【００３６】
例えば、図２Ｄは、図２Ａ〜２Ｃの第１、第２、および第３の個体由来のＤＮＡを絶対存在量比１：１：１で、図２Ａ〜２Ｃと同じ遺伝子座に含む例示的混合試料のＳＴＲトレース２３０を示す。トレース２３０は、第１の個体について図２Ａ示されるピーク２０１に相当する第１のピーク２０１、第２の個体について図２Ｂに示されるピーク２１１に相当する第２のピーク２１１、第３の個体について図２Ｃに示されるピーク２２１に相当する第３のピーク２２１、および第１の個体のピーク２０２と第３の個体のピーク２２２との合計に相当する第４のピーク２０２＋２２２を含む。第１のピーク２０１は、時間Ａにあり、強度Ｚを有し、第２のピーク２１１は、時間Ｂにあり、強度Ｙを有し（Ｙ＝２Ｘ）、第３のピーク２２１は、時間Ｃにあり、強度Ｘを有し（Ｘ＝Ｚ）、第４のピーク２０２＋２２２は、時間Ｄにあり、第１および第３の個体のそれぞれのピーク２０２および２２２の合計強度に相当する、強度Ｘ＋Ｚを有する（Ｘ＋Ｚ＝Ｙ）。
【００３７】
ＤＮＡ試料に寄与する各個体のＳＴＲ遺伝子型、および分析する試料中のそれらの寄与物の存在比に関する先験的な知識を前提として、トレース２３０のどのＳＴＲピークがどの個体に相当するかを決定することは、比較的容易であり得る。しかしながら、そのような先験的な知識のうちの１つ以上の部分が欠ける場合、既知の方法を用いてどのピークがどの個体に相当するかを決定する、すなわち、遺伝子試料に寄与する各個体のＳＴＲ遺伝子型を識別することは、比較的困難となり得る。実際に、既知の方法を用いて、個体それぞれの遺伝子型を識別することはもちろん、何個体がどのような比率で試料に寄与しているかを決定することでさえ、計算至難でないとしても困難となり得る。
【００３８】
例えば、図２Ｅは、図２Ｄに示すものと類似するが、図２Ａ〜２Ｃの第１、第２、および第３の個体のＤＮＡがａ：ｂ：ｃの存在比であり、ａ、ｂ、およびｃが互いに等しくなく、ａがｂおよびｃと比較して小さい、混合ＤＮＡ試料のＳＴＲトレースを示す。トレース２４０は、第１の個体について図２Ａ示されるピーク２０１に相当する第１のピーク２０１'、第２の個体について図２Ｂに示されるピーク２１１に相当する第２のピーク２１１'、第３の個体について図２Ｃに示されるピーク２２１に相当する第３のピーク２２１'、および第１の個体のピーク２０２と第３の個体のピーク２２２との合計に相当する第４のピーク２０２'＋２２２'を含む。
【００３９】
トレース２４０では、第１のピーク２０１'は時間Ａにあり、第２のピーク２１１'は時間Ｂにあり、第３のピーク２２１'は時間Ｃにあり、第４のピーク２０２'＋２２２'は時間Ｄにあり、試料が、図２Ｄのトレース２３０と同じＳＴＲ遺伝子型を含むことを反映している。しかしながら、ピーク２０１'、２１１'、２２１'、および２０２'＋２２２'の相対強度は、図２Ｅのトレース２４０では、トレース２３０と著しく異なる。例えば、第１のピーク２０１'は、試料中の第１の個体の寄与物の絶対および相対存在量Ｚに、試料中にその寄与物が存在する比率を乗じたものに相当する、強度ａＺを有する。同様に、第２のピーク２１１'は、試料中の第２の個体の寄与物の絶対および相対存在量ｂに、試料中にその寄与物が存在する比率ｂを乗じたものに相当する、強度ｂＹを有する。同様に、第３のピーク２２１'は、試料中の第３の個体の寄与物の絶対および相対存在量Ｘに、試料中にその寄与物が存在する比率ｃに相当する、強度ｃＸを有する。第４のピーク１０２'＋１２２'は、試料中の第１および第３の個体のそれぞれの寄与物の絶対および相対存在量Ｚ、Ｘの合計、ならびに試料中にそれらの寄与物がそれぞれ存在する比率ａ、ｃに相当する、強度ａＺ＋ｃＸを有する。
【００４０】
図２Ｅに示されるトレース２４０を有するＤＮＡ試料に対する寄与体の数、その遺伝子座における異なる寄与体のＳＴＲ遺伝子型、および／またはＤＮＡ試料中でそれらの寄与物が混合されている存在比に関する先験的な知識が欠ける場合、既知の方法を使用して、トレース２４０のどのピークがどの寄与体に相当するかを決定すること、すなわちその遺伝子座における各寄与体のＳＴＲ遺伝子型を識別することは、計算至難でないとしても、極めて困難であると考えられる。例えば、それらの寄与体のＳＴＲピークが先験的に既知でない場合、ピーク２０１'、２１１'、２２１'、および／または２０２'＋２２２'のうちのどのピークが、単一の寄与体もしくは複数の寄与体のホモ接合ＳＴＲ対立遺伝子、または単一の寄与体もしくは複数の寄与体のヘテロ接合ＳＴＲ対立遺伝子に相当するか、またどのような相対比率であるかを決定することは困難であると考えられる。２個体由来の寄与物を有するＤＮＡ試料において寄与体のＳＴＲ遺伝子型を識別するためのいくつかの計算手法が開発されているが、そのような手法は、仮にあったとしても、３個体以上に由来する寄与物を有するＤＮＡ試料において寄与体のＳＴＲ遺伝子型を識別するまで容易に拡張することはできない場合がある。さらなる詳細については、例えば、参照によりその全体として本明細書に組み込まれる、Ｐｅｒｌｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，"Ａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｇａｐ  ｉｎ  ＤＮＡ  Ｅｖｉｄｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ，"ＰＬＯＳ  ＯＮＥ  ４（１２）  ｅ８３２７，ｐａｇｅｓ  １−１２を参照されたい。
【００４１】
この目的のために、図１Ａに示すステップ１０３〜１０９は、ステップ１０１および１０２を用いて得られた図２Ｄ〜２Ｅに示すようなＳＴＲトレースに基づいて、ＤＮＡ試料に対する複数の寄与体のＳＴＲ遺伝子型を互いからデコンボリューションするために本発明者らが開発した方法１００のステップに相当する。方法のステップ１０３〜１０９は、好適にプログラムされたコンピュータを用いて実施することができる。また、好適にプログラムされたコンピュータを用いて、ステップ１０２、１１０、および１１１等の本方法の他のステップも実施してよく、これはステップ１０３〜１０９を実施するために使用したものと同じコンピュータであっても、または異なるコンピュータであってもよい。ステップ１０３〜１０９（ならびに任意のサブステップまたはその代替的実施形態）、および任意で他の１つ以上のコンピュータで実施されるステップを実行するための例示的な好適にプログラムされたコンピュータについては、図６を参照して下記で説明する。一部の実施形態では、ステップ１０３〜１０９は、コンピュータによって実行される、Ｃ、Ｃ＃、Ｃ＋＋、または好ましくは、ＭＡＴＬＡＢ（ＭａｔｈＷｏｒｋｓ，Ｎａｔｉｃｋ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ）等の任意の好適なプログラミング言語を用いて実施される。
【００４２】
当然のことながら、ステップ１０１、１０２、１１０、および１１１は、任意で、他の団体によって、別個に実施されてもよいことが理解されると考えられる。例えば、ステップ１０２で得られた各遺伝子座におけるＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータは、別の団体によって得られてもよく、後の使用、例えば好適に構成されたコンピュータを使用したステップ１０３〜１０９の後の実行のために記憶されてもよい。あるいは、ステップ１０１および１０２は、関心遺伝子座におけるＳＴＲの存在量およびサイズを特徴決定するデータがすでに使用可能である場合、例えば、データ（例えば、ＳＴＲトレース）が、すでに得られて記憶されている場合、省略することができる。
【００４３】
引き続き図１に示す方法１００で、寄与体の数Ｎに関する初期仮説が得られる（ステップ１０３）。図３Ａを参照して下記でより詳しく説明するように、そのような初期仮説は、最も多数のピークを有するＳＴＲ遺伝子座のデータにおけるピークの数に基づいて定義してもよいか、あるいはＤＮＡ試料に寄与したと考えられる個体の人口統計に基づいて定義してもよい。Ｎは、いかなる好適な数であってもよく、例えば、２、３、４、５、６、７、８、９、または１０、好ましくは２、３、４、５、または６、好ましくは２、３、または４、最も好ましくは３または４である。
【００４４】
次いで、各ＳＴＲ遺伝子座について、寄与体の仮説数Ｎ、ならびにデータ中の該遺伝子座におけるＳＴＲの相対存在量およびサイズを前提として、複数の可能な解および各々の可能な解の信頼スコアが取得される（ステップ１０４）。具体的には、また図３Ａ〜３Ｃを参照して下記でより詳しく説明するように、寄与体の初期仮説数Ｎは固定された状態にされ、その遺伝子座におけるＤＮＡ混合物中のＳＴＲの相対存在量およびサイズを前提として、異なる解が、各遺伝子座について独立してシミュレートされる。各解は、（ａ）寄与体の定義された数Ｎと、（ｂ）その遺伝子座におけるＮ名の寄与体のそれぞれについての定義されたＳＴＲ遺伝子型と、（ｃ）Ｎ名の寄与体由来のそれぞれの寄与物の定義された存在比とを含む。次いで、各解の信頼スコアを、その解をデータと比較することによって、および解を互いに比較することによって決定して、どのＳＴＲ遺伝子座が最も可能性の高い解を有するかを識別するだけでなく、その解が他の遺伝子座の他の最も可能性の高い解よりもどれほど優れているかを評価する。
【００４５】
任意で、ＳＴＲ遺伝子座をそれらのそれぞれの信頼スコアに基づいて順位付けする（ステップ１０５）。例えば、各ＳＴＲ遺伝子座の最も高い信頼スコアを選択し、他の各遺伝子座の最も高い信頼スコアと比較して、そのような順位を取得することができる。最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座は、その最も可能性の高い解が最も信頼できることから、「最も多い情報の遺伝子座」であるとして、すなわち、他の遺伝子座よりもＤＮＡの混合物に関する情報をより多く提供するとして定義することができる。ＳＴＲ遺伝子座は、それらの信頼スコアが決定されていたとしても、必ずしも順位付ける必要はないことに留意されたい。
【００４６】
次いで、最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座、すなわち最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有する１つ以上の解を選択する（ステップ１０６）。次いで、すでに分析された任意のＳＴＲ遺伝子座に関する選択された解の存在比を前提として、他のＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い解を好ましくは信頼スコアの高い順に連続的に決定する（ステップ１０７）。すなわち、次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、（ａ）データを前提として、ならびに最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座に関する１つ以上の解の定義された寄与体の数Ｎおよび定義された存在比を前提として、その遺伝子座に関する複数の可能な解を決定するステップ、ならびに、（ｂ）閾値を超える尤度を有するその遺伝子座に関する１つ以上の解を選択するステップによって、その遺伝子座を分析することができる。ステップ（ａ）および（ｂ）は、残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、毎回すでに分析されたＳＴＲ遺伝子座の選択された解の定義された寄与体の数Ｎおよび定義された存在比を前提として使用して、好ましくは信頼スコアの高い順に、連続的に繰り返してもよい。
【００４７】
ステップ１０７において、ＳＴＲ遺伝子座は、必ずしも必要ではないが、信頼スコアの高い順に分析することができることに留意されたい。ＳＴＲ遺伝子座を信頼スコアの高い順に分析することによって、遺伝子座の最も可能性の高い解を取得することができる速度を向上させることができる。例えば、最も低い信頼スコアのＳＴＲ遺伝子座がデータ中に単一ピークを有すると仮定すると、そのことから、各寄与体がおそらくホモ接合であり、おそらく互いに同じ対立遺伝子を有することが計算上決定される（そうでなければ、他のピークがデータ中に存在すると考えられる）。しかしながら、この遺伝子座のデータから、寄与体由来のそれぞれの寄与物の存在比を計算上決定することは不可能であり、この遺伝子座の比較的低い信頼スコアにつながる。すなわち、各存在比は、計算上は互いの存在比と同程度であり得る。したがって、このＳＴＲ遺伝子座は、後続の遺伝子座の解を決定する際に使用可能な有用な情報をほとんど提供せず、したがってそれらの後続の遺伝子座の解を決定するために必要とされる計算時間を短縮しないと考えられる。比較すると、別のより高い信頼スコアのＳＴＲ遺伝子座は、データ中に４つのピークを有し得、そのことから、単一のある特定の存在比のみがあり得ることが計算上決定され得る。したがって、このＳＴＲ遺伝子座は、後続の遺伝子座の解を決定する際に使用できる重大な有用な情報を提供し、例えば、この遺伝子座の存在比と不整合である遺伝子座の可能な解を計算上決定する必要性を排除することができる。したがって、遺伝子座を信頼スコアの高い順に分析することによって、コンピュータ分析を迅速化することができ、そのためこれは好ましいが、必須であると解釈されるべきではない。
【００４８】
最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座の定義された数Ｎとおよび定義された存在比と一致するＳＴＲ遺伝子座全てに関する最も可能性の高い解のセットは、したがって、各遺伝子座における各寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型、およびその存在比を定義する。しかしながら、そのようなＳＴＲ遺伝子型は、必ずしも正しいとは限らないことに留意されたい。例えば、図３Ａを参照して下記でより詳しく説明するように、ステップ１０３で取得された寄与体の初期仮説数Ｎは、ＤＮＡ試料に対する寄与体の最小数を表し得る。しかしながら、その最小数よりも多くの寄与体が、その試料に実際に寄与している可能性もある。寄与体の数Ｎが正しくない場合、定義された存在比は必ずしも正しくない可能性があり、寄与体のＳＴＲ遺伝子型も必ずしも正しくない可能性がある。
【００４９】
ＤＮＡ試料に対する寄与体の数を正しく取得する、ひいては各寄与体の存在比およびＳＴＲ遺伝子型を正しく取得する尤度を向上させるために、寄与体の仮説数Ｎを、例えば１増加させることによって、Ｎ'に修正してもよい（方法１００のステップ１０８）。次いで、ステップ１０４〜１０７を繰り返して、その寄与体の数Ｎ'の新しい存在比およびＳＴＲ遺伝子型を生成してもよい。実際に、次いでステップ１０８を再び繰り返して、寄与体の仮説数Ｎ'を修正し、ステップ１０４〜１０７を再び繰り返して、その寄与体の数Ｎ'の新しい存在比およびＳＴＲ遺伝子型を生成してもよい。ステップ１０４〜１０８は、結合遺伝子型仮説の少なくとも１つが、ＤＮＡ試料に対する全ての寄与体のＳＴＲ遺伝子型およびその存在比を正しく識別することが統計的にあり得ることが決定されるまで、寄与体の異なる数Ｎ'について繰り返してもよい。
【００５０】
次いで、最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解のＳＴＲ遺伝子型と、最後のＳＴＲ遺伝子座に関する最も可能性の高い選択された解を決定するために使用されたものと同じ寄与体数および同じ存在比を前提として共有する、すでに分析された各ＳＴＲ遺伝子座に関する選択された各解のＳＴＲ遺伝子型とを、少なくとも１名の寄与体について出力する（ステップ１０９）。任意で、寄与体の一部または全てについてのそのようなＳＴＲ遺伝子型を出力する。そのような出力は、下記の表１および２に示す例示的フォーマットを有してもよい。表１は、寄与体の最も可能性の高い数Ｎ、この例では４、およびＮ名の寄与体が試料に寄与することの統計的尤度（信頼性）、この例では９０％を含む。表２は、各対立遺伝子のサイズとして表中に示される、４つの遺伝子座における最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型（「対立遺伝子」コールとも称される）、および全混合物に占める割合として表中に示される、寄与体のそれぞれの存在比を含む。当然のことながら、出力は、任意の好適なフォーマット（例えば、配列および情報量）で提供してもよいだけではなく、任意の好適な形式で提供してもよい。例えば、出力は、ステップ１０３〜１０９を実行する好適にプログラムされたコンピュータに接続された表示装置上に表示してもよく、コンピュータによりアクセス可能な揮発性コンピュータ可読媒体に記憶してもよく、コンピュータによりアクセス可能な非揮発性コンピュータ可読媒体に記憶してもよく、リモートコンピュータ等に送信してもよい。出力を表示するのに好適な例示的ユーザインタフェースは、図７Ａ〜７Ｄを参照して下記でより詳しく説明する。
【００５１】
（表１）出力例
2014523580.tif 000003
【００５２】
（表２）出力例（続き）
2014523580.tif 000004
【００５３】
任意で、ＤＮＡ試料に対する少なくとも１名の寄与体は、それらの遺伝子座にわたるその寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を異なる個体と関連する記憶されたＳＴＲ遺伝子型と比較することによって、確実に識別することができる（ステップ１１０）。実際に、多くの国が、数千または数百万もの既知もしくは未知の個体のＳＴＲ遺伝子型を記憶する、自国の国家データベースを開発している。図６を参照して下記でより詳しく説明するように、方法１００のステップ１０３〜１０９を用いて決定される寄与体の最も可能性の高い遺伝子型は、データベース、例えば、国家データベースのうちの１つに組み込むことができ、これは次いで、それらの遺伝子座にわたる実際のＳＴＲ遺伝子型が、それらの遺伝子座にわたる最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型と統計的にマッチする可能性の高い個体を検索する。データベースがそのようなマッチを発見した場合、そのマッチに基づいて、その寄与体を確実に識別することができる。そのような確実な識別には、マッチする個体の氏名、その個体の関与が知られているあらゆる犯罪（およびその場所）、その個体の社会保障番号、最新の既知の住所等のうちの１つ以上を含み得る。状況によっては、個体の氏名は必ずしも既知である必要はないが、そのＳＴＲ遺伝子型はデータベースに記憶される。そのような識別処理は、寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型の一部または全てについて、それらの寄与体の一部または全てを確実に識別するように、繰り返してもよい。
【００５４】
好ましくは、ステップ１０３〜１０９が最も可能性の高い解を取得する遺伝子座には、記憶されたＳＴＲ遺伝子型が決定される遺伝子座の一部または全てが含まれる。例えば、Ｃｏｍｂｉｎｅｄ  ＤＮＡ  Ｉｎｄｅｘ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＣＯＤＩＳ）として知られる米国の国家ＤＮＡデータベースは、ＣＳＦ１ＰＯ、Ｄ３Ｓ１３５８、Ｄ５Ｓ８１８、Ｄ７Ｓ８２０、Ｄ８Ｓ１１７９、Ｄ１３Ｓ３１７、Ｄ１６Ｓ５３９、Ｄ１８Ｓ５１、Ｄ２１Ｓ１１，ＦＧＡ、ＴＨＯ１、ＴＰＯＸ、およびｖＷＡとして知られる１３個のＳＴＲ遺伝子座、さらにそれに基づいて性別を識別し得るアメロゲニン（ＡＭＥＬ）における個体のＳＴＲ遺伝子型を記憶している。他の国の国家ＤＮＡデータベースは、他のＳＴＲ遺伝子座におけるＳＴＲ遺伝子型を記憶していると考えられる。例えば、Ｕｎｉｔｅｄ  Ｋｉｎｇｄｏｍ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｒｉｍｉｎａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ＤＮＡ  Ｄａｔａｂａｓｅ（ＮＤＮＡＤは、１０個のＳＴＲ遺伝子座（さらにＡＭＥＬ）におけるＳＴＲ遺伝子型を記憶しており、Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｄａｔａｂａｓｅは、１５個のＳＴＲ遺伝子座（さらにＡＭＥＬ）におけるＳＴＲ遺伝子型を記憶している。ステップ１０３〜１０９は、任意の所望の遺伝子座において最も可能性の高い解を決定することに対応する。実際に、当然のことながら、本発明の多くの実施形態は、遺伝子座自体に関する実質的知識を必要としない。具体的な実施形態では、少なくとも５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、または１５個のＳＴＲ遺伝子座が分析され、任意で、この選択された数の遺伝子座と共に、ＡＭＥＬも分析される。別の具体的な実施形態では、１３個の遺伝子座が分析され、任意で、この選択された数の遺伝子座と共に、ＡＭＥＬも分析される。別の具体的な実施形態では、１０個の遺伝子座が分析され、任意で、この選択された数の遺伝子座と共に、ＡＭＥＬも分析される。別の具体的な実施形態では、１５個の遺伝子座が分析され、任意で、この選択された数の遺伝子座と共に、ＡＭＥＬも分析される。
【００５５】
しかしながら、寄与体の一部または全ての最も可能性の高い解のＳＴＲ遺伝子型は、記憶されたＳＴＲ遺伝子型のいずれかと必ずしもマッチする必要がないことに留意されたい。すなわち、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型が決定されている寄与体は、国家データベースのうちの１つにそれらのＳＴＲ遺伝子型を記憶するのに十分な関心があるとして必ずしも特定されている必要はない。そのような状況では、方法１００は、任意で、任意の未識別寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を記憶することを含む（ステップ１１１）。その寄与体は、その後に確実に識別することができる。
【００５６】
図１に示す方法１００の個々のステップ、ならびにそのサブステップおよび代替的実施形態について、ここでさらに詳しく説明する。
【００５７】
寄与体数Ｎの初期仮説の取得（ステップ１０３）
一部の実施形態では、ステップ１０３で取得された寄与体の初期仮説数Ｎは、図１に示す方法１００のステップ１０２で取得されたデータから合理的に推測され得る情報に基づく。例えば、寄与体の初期仮説数Ｎは、人口統計に基づいて取得することができる。具体的には、世界中の様々な集団からの既知のＳＴＲ対立遺伝子頻度を使用し、最も多い情報の遺伝子座の観察されるＳＴＲプロファイルをもたらす所与の集団からの最も可能性の高い存在比を決定する。これは、当該技術分野で周知の最尤推定（ＭＬＥ）法を用いて達成することができる。
【００５８】
例えば、所与の遺伝子座においてＳＴＲトレースにピークをもたらすＮ名の寄与体の尤度を方程式１として表すことができることは知られている。
2014523580.tif 000005
【００５９】
式中、Ｎは、混合物に寄与している寄与体の数であり、ｎは、トレース中で観察される対立遺伝子（ＳＴＲピーク）の数であり、ａ＝２Ｎ−ｎは、制約されない対立遺伝子の数であり、ａｉは、ａのうちｉ番目の対立遺伝子の未知のコピーの数であり、ｂｉ＝ａｉ＋１は、ｉ番目の対立遺伝子のコピーの未知の数であり、ｉ＝１からｉ＝ｎの間の全てのｂｉの合計は２Ｎに等しく、Ａｉは、所与の集団におけるｉ番目の対立遺伝子の頻度であり、Ｆは、近交集団のヘテロ接合度の尺度である近交係数である。具体的には、近親交配（すなわち、所与の集団のメンバーが、他の集団ではなく、互いと交配する）による二対立遺伝子系では、遺伝子型頻度は、ＡＡ（ホモ接合）対立遺伝子でｐ２（１−Ｆ）＋ｐＦ、ＡＢ（ヘテロ接合）対立遺伝子で２ｐｑ（１−Ｆ）、ＢＢ（ホモ接合）対立遺伝子でｑ２（１−Ｆ）（式中、ｐおよびｑは、それぞれ対立遺伝子ＡおよびＢの対立遺伝子頻度である）であることが知られている。Ｆは、１−集団中のヘテロ接合体の観察数を、ハーディ・ワインベルグ平衡におけるそのヘテロ接合体の予想数で除したものとして、すなわち方程式２として表されるように、算出することができる。
2014523580.tif 000006
【００６０】
当技術分野で既知のように、ハーディ・ワインベルグの法則は、ある集団における対立遺伝子および遺伝子型の両頻度が一定のままである、すなわち平衡にあると主張している。したがって、Ｆの値は、所与の世界集団について既知である。
【００６１】
寄与体が所属すると考えられる予想される集団は、例えば、それらのＤＮＡ試料が得られた国に基づいて特定される。例えば、全ての寄与体が白人であると考えられる場合、白人集団が特定される。次いで、その集団のＦ値が取得され、最も多い情報の遺伝子座で観察されるｉ対立遺伝子の頻度Ａｉも取得される。Ｆ値およびＡｉ頻度は、公開ソースから、例えば、ｈｔｔｐ：／ｗｗｗ．ｃｓｔｌ．ｎｉｓｔ．ｇｏｖ／ｓｔｒｂａｓｅで利用可能なＮａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮＩＳＴ）オンラインデータベースから、容易に取得することができる。次いで、方程式１に記載される様々な反復ループを実行して、寄与体の仮説数Ｎが取得される。
【００６２】
あるいは、例えば、異なる遺伝子座のデータにおいて出現するピークの数を用いて、ＤＮＡ試料に対する寄与体の最小数を推測してもよい。以下の考察では、方法１００のステップ１０２で取得されたデータが、各ＳＴＲ遺伝子座の二次元マトリクスの形式であり、各遺伝子座のマトリクスが、図２Ａ〜２Ｅを参照して上記で説明したようなＳＴＲトレースの時間軸に相当する第１の行と、ＳＴＲトレースの強度軸に相当する第２の行とを有することが想定される。しかしながら、ベクトル、２段マトリクス、より高次元のマトリクス等を含む、他のいかなる好適なフォーマット、ならびに時間ではなく対立遺伝子コールを使用するフォーマットを使用してもよいことを理解すべきである。一部の実施形態では、ステップ１０２で使用される市販の機器は、ステップ１０３への入力としてそのまま使用されるフォーマットでデータを出力し、一方他の実施形態では、追加ステップ（図示せず）が、ステップ１０２からのデータをステップ１０３での使用に好ましいフォーマットに再フォーマットする。
【００６３】
ステップ１０３への入力として好適に使用できる、所与の遺伝子座の例となるＳＴＲトレースを記載する例示的二次元マトリクスを表３に示す。後続ステップでのデータの分析を簡単にするために、トレース中の各ＳＴＲピークの最大強度を用いて、ピークの全体強度を表すことができるが、ピーク容積、ピーク幅等、強度の他の表現も好適に使用できることに留意されたい。さらに、ＳＴＲピークの強度は、任意で、例えば、表３に示すＳＴＲトレース内の強度の合計に対して正規化してもよく、これは下記でより詳しく説明するように、データと異なる可能な解との比較を簡単にする。
【００６４】
（表３）例示的ＳＴＲトレースフォーマット
2014523580.tif 000007
【００６５】
表３に示す例から、ＳＴＲトレースが４つのピークを含み、第１のピークは、０．２秒において強度１４単位を有し、第２のピークは、０．４秒において強度１０単位を有し、第３のピークは、１．６秒において強度１６を有し、第４のピークは、２．２秒において強度１２を有することがわかり、このことから第４のピークが最も大きく、第１のピークが最も小さいことを推測できる。他の時点にピークが存在しないことから、これら他の時点では強度値はゼロである。実際のトレースでは、ノイズにより、ピークが存在しない時点で強度値が必ずしもゼロである必要はないことに留意されたい。異なる遺伝子座のそれぞれのＳＴＲトレースにおけるＳＴＲピークは、いかなる好適な計算手法を用いてトレース内で位置特定および計数してもよい。例えば、ピーク発見機能はＭＡＴＬＡＢにおいて容易に利用可能であり、これは入力としてベクトルまたはマトリクスを受け、出力としてそのベクトルまたはマトリクス内の任意のピークの指数を提供し、これからベクトル内またはマトリクス内のピーク要素の位置および数を容易に決定することができる。
【００６６】
あるいは、例えば、引き続き表３に示す例示的ＳＴＲトレースで、好適な手法を用いて強度軸を調べてピークの存在を特定してもよく、表４に示すようなピークフラグをそのピークに相当する時間に追加行ベクトルに組み込んでもよい。ＳＴＲトレースのピークフラグの数を次いで合計して、トレース中のピークの数を反映する値Ｐ、この例ではＰ＝４を取得することができる。
【００６７】
（表４）ＳＴＲトレースについての例示的ピーク特定
2014523580.tif 000008
【００６８】
寄与体の初期仮説数Ｎを取得する他の好適な方法を代替的に使用してもよいことは理解すべきである。例えば、ＤＮＡ試料に何個体が寄与しているかは、先験的に既知であることもある。
【００６９】
ピークを特定および計数するために使用される特定の方法にかかわらず、遺伝子座のそれぞれのＳＴＲトレース中のピークの数Ｐは、次いで互いと比較してもよく、Ｐの最大値に基づいて、寄与体の第１の仮説数Ｎを取得することができる。例えば、表４のＳＴＲトレース例を使用して、少なくとも２人がＤＮＡ試料に寄与していることがわかる。Ｐ個のピークを有する寄与体の最小仮説数Ｎを取得するために使用可能な１つの例示的な式は、Ｎ＝１／２Ｐであり、式中、Ｎは、好ましくは切り捨てて整数にされるが、状況によっては、Ｎを切り上げて整数にすることが望ましい場合もある（例えば、その試料に寄与した個体の最小数が先験的に既知である場合）。しかしながら、そのような式が、寄与体の数を低く見積もる可能性があることに留意されたい。例えば、表４は４つのピークを記載しているが、２つ以上のピーク高さが存在するため、２個体以上がそのＤＮＡ試料に寄与している可能性が高い。寄与体の初期仮説数Ｎにおける可能な誤差を補償するために、本明細書でより詳しく説明するように、後続のステップにおいてこの数を変更（例えば、増加）してもよい。
【００７０】
各ＳＴＲ遺伝子座に関する可能な解の独立した決定（ステップ１０４）
上述のように、方法１００は、Ｎを前提として、ならびにデータ中のその遺伝子座におけるＳＴＲの相対存在量およびサイズを前提として、各ＳＴＲ遺伝子座について、複数の可能な解と、各々の可能な解に関する信頼スコアとを独立して決定することにより継続する（ステップ１０４）。図３Ａは、ステップ１０４を実行する際に実施可能なサブステップの一実施形態を示す。
【００７１】
まず、寄与体の仮説数Ｎの仮説存在比の範囲を決定することができる（ステップ３０１）。例えば、５％以上のいかなる寄与も寄与体を識別するのに十分に重大であると、および５％の増分が異なる寄与体を互いに区別するのに十分であると考えることができる。したがって、Ｎ名混合物の存在比の例示的な範囲は、Ｎ＝２である、表５に示す例となるフォーマットを有するＮ行マトリクスとして定義することができる。
【００７２】
（表５）寄与体２名の混合物の存在比の例示的範囲
2014523580.tif 000009
【００７３】
寄与体Ｎ名の混合物の存在比が、便利なフォーマットで表されてよいことに、およびそれらの存在比でのそれらのそれぞれの寄与物の合計が、ＤＮＡ試料に対する所与の寄与体の相対存在量が絶対存在量よりも重要であることから、必ずしも１と等しい必要はないことに留意されたい。存在比の範囲の端点、および存在比の増分は、ＤＮＡ試料に対する個体の寄与物の好適な分解を提供するように選択することができる。好適な増分には、０．１％、１％、２％、５％、１０％等を含み得るが、これらに限定されず、端点には、０．０１％〜９９．９９％、または０．１％〜９９．９％、または１％〜９９％等、０．００１％〜９９．９９９％の任意の好適な値を含み得る。
【００７４】
次いで、第１のＳＴＲ遺伝子座について、ステップ１０３で定義した寄与体の仮説数Ｎ、ならびにステップ１０２で取得されたデータ中のＳＴＲピークの存在量およびサイズと一致する仮説上のＳＴＲ遺伝子型のセットを定義する（ステップ３０２）。例えば、Ｎ名の寄与体のそれぞれは、この遺伝子座に、ホモ接合またはヘテロ接合ＳＴＲ対立遺伝子を有し得る。したがって、仮説上のＳＴＲ遺伝子型のセットは、必要に応じて、全ての寄与体がホモ接合である可能性、１名の寄与体がホモ接合であり残りがヘテロ接合である可能性、２名の寄与体がホモ接合であり、残りがヘテロ接合である可能性を反映し得る。さらに、ＳＴＲピークの存在量およびサイズはデータから既知であるが、データに基づいて、どのピークがどの寄与体に属するのかは未知であるため、仮説上のＳＴＲ遺伝子型のセットは、必要に応じて、ピークのうちの１つが１名のホモ接合寄与体に属し、他のピークが他の寄与体に属する可能性、ピークのうちの２つが１名のヘテロ接合寄与体に属し、他のピークが他の寄与体に属する可能性等を反映し得る。したがって、第１の遺伝子座のセットには、寄与体の仮説数Ｎ、ならびにその遺伝子座におけるデータ中のピークサイズおよび存在量と一致する、ＳＴＲ対立遺伝子の可能な各組み合わせに相当する、異なる仮説上のＳＴＲ遺伝子型が含まれる。
【００７５】
例えば、表６は、上記の表３〜５に記載する、Ｐ＝４ＳＴＲピークおよびＮ＝２寄与体の、第１の遺伝子座における仮説上のＳＴＲ遺伝子型の例示的セットを提示する。このセットは、より多数の寄与体または異なるピークを有する遺伝子座に、容易に拡張することができる。この特定の遺伝子座のＳＴＲトレースでは、仮説上のＮ＝２寄与体のいずれかがホモ接合である仮説上のＳＴＲ遺伝子型は、寄与体が次いでそれらの間で４つ未満の対立遺伝子を共有すると考えられることから、ピークの数Ｐ＝４と適合しないことに留意されたい。したがって、このセットにそのような不整合遺伝子型を含める必要はない。いかなる好適なアルゴリズムを使用して、「Ｎ≦Ｐ−４であれば、最大２名のホモ接合寄与体およびそれ以外のヘテロ接合を仮定する」、「Ｎ≦Ｐ−３であれば、最大１名のホモ接合寄与体およびそれ以外のヘテロ接合を仮定する」、および「Ｎ≦Ｐ−２であれば、ヘテロ接合寄与体のみを仮定する」等、単純な一連の規則を用いて、このセットに含めるべき可能なＳＴＲ遺伝子型を定義してもよい。ホモ接合またはヘテロ接合寄与体の許容される数に基づいて、各仮説上のＳＴＲ遺伝子型において、各寄与体の対立遺伝子を第１のＳＴＲ遺伝子座におけるＳＴＲピークの位置、この例では、上記で表３に記載するＳＴＲトレースの０．２秒、０．４秒、１．６秒、および２．２秒におけるピークに割り当てることができる（これは、代替的に、対立遺伝子コールとして表すこともできる）。
【００７６】
（表６）第１の遺伝子座における仮説上のＳＴＲ遺伝子型の例示的セット
2014523580.tif 000010
【００７７】
一般的に、Ｐ個のピークの場合のＮ名の寄与体の仮説上のＳＴＲ遺伝子型の可能な組み合わせの総数は、Ｎ×Ｐである。しかしながら、それらの組み合わせの一部は互いに重複する（例えば、第１の寄与体の遺伝子型０．２、０．４は、その同じ寄与体の遺伝子型０．４、０．２と重複する）ことから、そのようなあらゆる重複する組み合わせを排除して、したがって仮説上のＳＴＲ遺伝子型の総数を二分の一（Ｎ×Ｐ）に減らすことができる。
【００７８】
次いで、ステップ３０２で定義された仮説上のＳＴＲ遺伝子型のセット、およびステップ３０１で定義された仮説上の存在比に基づいて、第１のＳＴＲ遺伝子座の複数の可能な解を決定する（ステップ３０３）。例えば、表７は、表５に定義された仮説上の存在比を表６に定義された仮説上のＳＴＲ遺伝子型に適用することによって決定された、いくつかの例となる解を記載しており、例えば、寄与体の可能な仮説上の遺伝子型のそれぞれは、ＤＮＡ試料中に全ての可能な存在比で存在するようにシミュレートされる。したがって、解における各ＳＴＲピークの強度は、そのピークが相当する寄与体の存在比に相当し、解におけるそのピークの位置は、その寄与体のＳＴＲ対立遺伝子に相当する。
【００７９】
（表７）第１の遺伝子座における例示的な可能な解
2014523580.tif 000011
【００８０】
説明を簡単にするために（例えば、仮説上の存在比、仮説上のＳＴＲ遺伝子型、および可能な解を決定するためのそれらの比のそれらの遺伝子型への適用の別個の概念をより容易に説明するために）、ステップ３０１、３０２、および３０３は、順次実施されるように記載されているが、これら３つのステップを必ずしも互いと分離したステップとして実行する必要はないことに留意されたい。その代わり、異なる仮説上の存在比および仮説上のＳＴＲ遺伝子型を単一ステップにおいて、互いと同時にシミュレートしてもよい。さらに、様々な仮説上のＳＴＲ遺伝子型およびそれらの混合物を有する異なる解は、単一の遺伝子座について、また寄与体の特定の数Ｎについてシミュレートされるため、ステップ３０１〜３０３に含まれる計算は、寄与体の仮説数Ｎ、仮説上の存在比の数Ｒ、およびデータ中、例えばＳＴＲトレース中のピークの数に従って直線的に増加する、比較的短い計算時間を要することに留意されたい。
【００８１】
次いで、残りのＳＴＲ遺伝子座についてステップ３０２〜３０３を繰り返して、データを前提として、それらの遺伝子座の可能な解を決定する（ステップ３０４）。各ＳＴＲ遺伝子座のデータは、その遺伝子座における解についての寄与体の可能なＳＴＲ遺伝子型を定義すること、すなわち、その遺伝子座におけるデータ中の対立遺伝子のサイズが、所与の解においてシミュレートされる対立遺伝子のサイズを定義することに留意されたい。したがって、可能な解を取得するために、データから容易に取得することができるものを超える遺伝子座に関する情報は必要ない。
【００８２】
次に、各ＳＴＲ遺伝子座の各々に関する可能な解の尤度を決定する（ステップ３０５）。様々なシミュレートされたＳＴＲピークのセットとデータとの比較、および、データとマッチする可能性の最も高いセットの選択は、最尤推定（ＭＬＥ）、減算、または平均二乗（ＲＭＳ）誤差等、いかなる好適な方法を用いて実施してもよい。
【００８３】
一例では、各解が、例えば、ＳＴＲピークのシミュレートされた各セットが、ＳＴＲトレースから引かれ、それからシミュレートされた各ピークとトレース中の相当するピークとの間の差Δｐが得られる。次いでこれらの差の絶対値の和Δ合計を取得し、ピークのシミュレートされたセットとトレースとの間の類似性の測定基準として、この和の値を使用することができる。そのような減算に基づく比較において、好ましくは、シミュレートされたピーク強度と実際のピーク強度との互いとの比較を容易にするために、ＳＴＲピークのシミュレートされたセットと、ＳＴＲトレースの両者は、互いと同様の方式で正規化されること、例えば、両者とも全てのピークの強度の合計に対して正規化されることに留意されたい。例えば、表８に示すように、第１の遺伝子座の異なる解におけるシミュレートされたＳＴＲのピーク強度（Ｉ．Ｓ．）は、存在比が表５に定義されていることによって、ピーク全ての強度の合計に対して正規化され、ＳＴＲトレースピークの強度（Ｉ．Ｔ．）は、表３を参照して上記で説明したように正規化される。
【００８４】
（表８）減算に基づく第１の遺伝子座における解とＳＴＲトレースの例示的比較
2014523580.tif 000012
【００８５】
表８から、解３３のＳＴＲピークが、この表に示すシミュレーション中で最も低いΔ合計を有すること、したがって解３３が最も可能性の高い解であることがわかる。しかしながら、様々な解が仮説上のＳＴＲ遺伝子型と存在比との広範囲の可能な組み合わせを取るため、単一の最も可能性の高い解（すなわち、最も低いΔ合計を有する解）は、おそらく表８に示すものの中にないことに留意されたい。しかしながら、本考察の目的上、本目的のために、解３３がＳＴＲピークに対する最も可能性の高いマッチを表すと仮定されたい。また、そのような比較が特定の数の仮説上のＳＴＲ遺伝子型に対して行われるため、比較は、遺伝子座の数、また実施するシミュレーションの数、すなわち寄与体の仮説数Ｎ、各遺伝子座におけるピークの数Ｐ、および仮説上の存在比の範囲Ｒに従って直線的に増加する、比較的短い計算時間を要することにも留意されたい。
【００８６】
好ましくは、次いで、解の相対尤度を分析することによって、各ＳＴＲ遺伝子座の各解についての信頼スコアを取得する（ステップ３０６）。一部の実施形態では、信頼スコアは、選択されたＳＴＲシミュレーションの尤度測定基準（例えば、本例ではΔ合計）と２番目に優れたＳＴＲシミュレーションの尤度測定基準との間の「尤度比」またはＬＲである。例えば、表８を参照して上記で説明した解３３がＳＴＲピークに最も厳密にマッチする解であり、解２が次に可能性の高い解であると仮定すると、解３３のＬＲは、１．４４／１．６８、つまり０．８５である。当然のことながら、種々の解の尤度の決定に使用する特定の測定基準に応じて、ＬＲの値は異なり得、それらの意味は好適に解釈することができる。好ましくは、ＬＲの値を互いに比較して、最も高い信頼スコアに相当するＬＲを特定することができる。あるいは、ＬＲの値を既定の閾値と比較してもよい。
【００８７】
他の実施形態では、解の信頼スコアは、代替的にまたは付加的に、解の尤度の分布の分析に基づいて決定される。具体的には、尤度の分布は、各解がデータとどれほど厳密にマッチするかの関係によって異なり得る。例えば、１つの特定の遺伝子座について、その遺伝子座における１つの特定の解が、その遺伝子座における他の解よりも著しく厳密にデータとマッチする場合、その遺伝子座についての尤度の分布は、その特定の解に相当する「ピーク」を含むことになる。一方、ＳＴＲトレースが単一ピークを含み、そのため各存在比が等しくあり得る上述の例のように、所与のＳＴＲ遺伝子座の全ての解が互いとほぼ同程度にあり得る場合、その遺伝子座についての尤度の分布は、比較的「平坦」となる。図３Ｂは、所与の遺伝子座についての様々な解（ｘ軸）の尤度（ｙ軸）の例示的な「尖った」分布３１０を示し、この中で、ピーク３１１が単一の特に可能性の高い解に相当することがわかる。一方図３Ｃは、異なる遺伝子座についての尤度の例示的な「平坦」分布３２１を示し、ピーク３２１、３２３、および３２３が互いおよび他の解と類似する尤度を有し、そのためそのような解はあまり信頼できない可能性があることがわかる。
【００８８】
種々の解についての尤度の分布の「尖鋭度」または「平坦度」のいかなる好適な測定基準をそれらの解の信頼スコアとして使用してもよい。例えば、分布の「尖鋭度」の測定基準である分布の疎性を当該技術分野で既知の手法を用いて分析してもよい。簡潔に述べると、その要素ｘｉとして尤度を有するベクトルＸの場合、ベクトルの疎性は、要素ｘｉのそれぞれをｐ乗し、それらの値の和を求め、その和のｐ乗根を取ることによって、０≦ｐ≦１である、その１ｐ−ノルムを取得することにより決定することができる。ｐの値は、分析される特定の分布におけるピークを安定して認識するように、好適に選択することができる。あるいは、同様に分布の「尖鋭度」の測定基準である分布の尖度を当該技術分野で既知の手法を用いて分析してもよい。簡潔に述べると、その要素ｘｉとして尤度を有するベクトルＸの場合、ベクトルの尖度は、以下の方程式３を用いて定義することができる。
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【００８９】
方程式３において、μ４は、要素ｘｉの平均
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を中心としたベクトルＸの４次モーメントであり、σは、分散、すなわち、平均
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を中心としたベクトルＸの２次モーメントであり、ｎは、ベクトル中の要素の数である。
【００９０】
最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座が、分析される遺伝子座の中で最も多い情報の遺伝子座であるとみなされ得ることに留意されたい。「最も多い情報の遺伝子座」とは、寄与体の数に関する最大量の情報を取得することができるＳＴＲ遺伝子座を意味する。状況によっては、この遺伝子座は、分析される他の遺伝子座と比較して、ピークの最大数Ｐを有し得る。例えば、図２Ｅを再び参照すると、所与の遺伝子座に相当するトレース２４０では、Ｐ＝４であることがわかる。試料に誰が寄与したかをそれ以上知ることなく、少なくとも２個体あるいはそれ以上がその試料に寄与したことを容易に確認することができる。例えば、２個体が試料に寄与し、両者がヘテロ接合であり、両者が互いと異なる対立遺伝子を有する場合、得られるトレースは４つのピークを有し、１対のピークが互いと同じ強度を有し、別のピークの対が互いと同じ強度を有することになる。しかしながら、トレース２４０では、ピークのそれぞれは互いと異なる強度を有し、少なくとも３個体がおそらくその試料に寄与していることを意味している（そうでなければ、１個体当たり１つである、２つのみの異なるピーク高さが存在することになる）。比較すると、図２Ｆは、図２Ｅとは異なる所与の遺伝子座に相当するトレース２５０を示し、時間Ｅにおける強度Ｖのピーク２３１、および時間Ｆにおける強度Ｗのピーク２３２を含む（Ｐ＝２）。トレース２５０に相当する遺伝子座は、トレース２４０よりも少ないピークを含むため、トレース２４０に相当する遺伝子座よりも、寄与体数に関する乏しい情報を含む。例えば、ピーク２３１および２３２の強度は互いに異なるが、トレース２４０が、それぞれが互いに異なる対立遺伝子を有する２名のホモ接合寄与体に相当するのか、あるいは互いに同じ対立遺伝子を有するいくらか多い数の寄与体に相当するのかを一意的に決定することは困難である。したがって、トレース２４０に相当する遺伝子座は、トレース２５０に相当する遺伝子座よりも、寄与体数に関するより多くの情報を提供し、これら２つのうち「最も多い情報の遺伝子座」であるとみなされる。
【００９１】
しかしながら、最も多い情報の遺伝子座は、必ずしも最も多くのピークを有するＳＴＲ遺伝子座である必要はないことに留意されたい。例えば、所与の遺伝子座は、多数のピークを有し得るが、十分な数のピークが互いと同じ高さである場合、多くの異なる存在比は、互いと同程度にあり得る。
【００９２】
遺伝子座の順位付け（方法１００のステップ１０５）
異なる遺伝子座についての解の信頼スコアを取得するためにステップ１０４で使用した測定基準にかかわらず、ＳＴＲ遺伝子座は、任意で、それらの信頼スコアに基づいて順位付けすることができる（図１に示す方法１００のステップ１０５）。例えば、各遺伝子座の最も高い信頼スコアを選択し、次いで、それらの選択されたスコアによって、遺伝子座を順位付けすることができる。
【００９３】
Ｎ名の寄与体についてのＳＴＲ遺伝子型の取得（方法１００のステップ１０６〜１０８）
図１の方法１００を参照して上記で述べたように、異なる遺伝子座の分析は、最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解を「貪欲」法で使用することによって、単純化にすることができる。特に、最高信頼度の遺伝子座の最も可能性の高い解についての存在比および寄与体の数を、他の遺伝子座の解を取得する際に前提として使用する。
【００９４】
図４に示すように、ステップ１０４および任意のステップ１０５を用いて決定された最も高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座について、閾値を超える尤度を有する第１の解が選択される（ステップ１０６'）。この閾値は、分析する解の数を計算上実行可能な数まで減少させると同時に、単一の最も可能性の高い解が必ずしも正しいものでない可能性を考慮するように、好適に選択することができる。
【００９５】
図１に示すように、次いで、すでに分析されたＳＴＲ遺伝子座に関する選択された解の存在比を前提として、他のＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解が、好ましくは信頼性スコアの高い順に、連続的に決定される（ステップ１０７）。図４は、そのような他の遺伝子座の解を取得するために使用することができる、ステップ１０７の例示的なサブステップを示す。具体的には、状況によっては次に高い信頼スコアを有するＳＴＲ遺伝子座であってもよい、次のＳＴＲ遺伝子座の可能な解が、その遺伝子座に関するデータを前提として、ならびに、最も多い情報の遺伝子座の第１の解に関する寄与体の仮説数Ｎおよび存在比を前提として決定される（ステップ４０１）。そのような解は、ステップ３０４で得られるものと類似し得る。しかしながら、ステップ１０６'で選択された最も高い信頼スコアの遺伝子座の第１の解は、特定の存在比を定義することに留意されたい。したがって、次に高い信頼スコアの遺伝子座について得られた可能な解は、存在比の変動を含む必要がない。しかしながら、一部の実施形態では、ステップ４０１で決定された可能な解が、任意で、存在比の変動を含んでもよいことに留意されたい。
【００９６】
例示的実施形態では、ステップ４０１のＳＴＲ遺伝子座の解が表９に示され、この遺伝子座のＳＴＲトレースは、それぞれ所与の強度を有する、０．３秒、０．８秒、０．９秒、および１．２秒における４つのピークを有すると仮定される。この遺伝子座のＳＴＲピークのセットをシミュレートするための計算時間は、寄与体の数Ｎおよびピークの数Ｐに従って直線的に増加する。
【００９７】
（表９）ステップ４０１の遺伝子座におけるシミュレートされたＳＴＲピークの例示的セット
2014523580.tif 000016
【００９８】
次いで、ステップ４０１のＳＴＲ遺伝子座について、その遺伝子座に関するデータを前提として、閾値を超える尤度を有する１つ以上の解が選択される（ステップ４０２）。上述と同様に、例えば、解とデータとの差を表す好適な測定基準を用いて各解をデータと比較し、その測定基準を好適な閾値と比較することにより、解を選択することができる。
【００９９】
次いで、残りの各ＳＴＲ遺伝子座について、すでに分析された任意の遺伝子座の選択された解を前提として、それらの遺伝子座に関するＳＴＲ遺伝子型のセット（例えば、ステップ３０４で決定されたもの）に基づいて可能な解が順次決定され、そのような解のうち最も可能性の高いものが選択される（ステップ４０３）。そのような分析は、ステップ４０２を参照して上記で説明したものと類似し得る。
【０１００】
ステップ４０１〜４０３の結果は、ステップ１０６'で選択された最も高い信頼スコアのＳＴＲ遺伝子座の解を前提とした、複数のＳＴＲ遺伝子座にわたる各寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型である（ステップ４０４、必ずしもステップ４０１〜４０３と分離したステップとして実行する必要はない）。そのようなＳＴＲ遺伝子型を取得するための計算時間は、仮説上のＳＴＲ遺伝子型の数Ｎおよび遺伝子座の数に従って直線的に増加する。
【０１０１】
次いで、最も高い信頼スコアのＳＴＲ遺伝子座の別の解が、閾値を超える尤度を有する場合、その解が選択され、ステップ４０１〜４０４が繰り返される（１０６"）。ステップ１０６"およびステップ４０１〜４０４は、最も高い信頼スコアのＳＴＲ遺伝子座における最も可能性の高い解が全て前提として使用され、それに基づいて、ステップ４０１〜４０４を用いて異なるＳＴＲ遺伝子型が決定されるまで、好適な回数繰り返してもよい。次いで、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の異なる選択された解を前提としてステップ４０４で得られた異なるＳＴＲ遺伝子型のうち、データを前提として、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型が選択される（ステップ４０５）。ＳＴＲ遺伝子型の各セットは、最も多い情報のＳＴＲ遺伝子座の選択された解のうちの１つと同じ定義された寄与体の数Ｎおよび同じ定義された存在比を前提として共有する。どのＳＴＲ遺伝子型が最も可能性が高いかは、上記に記載したように、その遺伝子型に相当する解を各遺伝子座におけるデータと比較することによって選択することができる。
【０１０２】
ＤＮＡ試料に対する寄与体の実際の数、およびそれらのそれぞれの寄与物に応じて、ステップ４０５で選択された上述のＳＴＲ遺伝子型が基づく寄与体の仮説数Ｎは、十分に正確であり、選択されたＳＴＲ遺伝子型が、ＤＮＡ試料に対する少なくとも１名の寄与体の確実な識別を可能にするのに十分に、相当する実際の寄与体のＳＴＲ遺伝子型とマッチし得る。しかしながら、寄与体の仮説数Ｎは逆に、不十分に正確であり、ステップ４０５で選択されたＳＴＲ遺伝子型が、寄与体のいずれかの確実な識別を可能にするのに不十分に、相当する実際の寄与体のＳＴＲ遺伝子型とマッチし得る。したがって、図１に示すように、寄与体の仮説数Ｎ'を修正してもよく（ステップ１０８）、ステップ１０４〜１０７（およびそれらのサブステップ）を繰り返してもよい。例えば、数Ｎは、上方（または下方）に１ずつ増加してもよい。寄与体の仮説数Ｎ'を好適に修正し、それに基づいてＳＴＲ遺伝子型を任意の好適な回数決定してもよい。
【０１０３】
最も可能性の高い解についてのＳＴＲ遺伝子型の出力（ステップ１０９）
再び図１を参照すると、最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座の最も可能性の高い解のＳＴＲ遺伝子型、ならびに最後に分析されたＳＴＲ遺伝子座と同じ寄与体の数Ｎ（またはＮ'）および同じ存在比を前提として共有する、最も可能性の高い解のＳＴＲ遺伝子型が、少なくとも１名の寄与体について出力される（ステップ１０９）。出力されたＳＴＲ遺伝子型は、遺伝子座の全てにわたって、データ、例えばＳＴＲトレースとマッチする可能性の最も高いものである。出力されたＳＴＲ遺伝子型は、ステップ３０５を参照して上記で説明したのと同様に、例えば、各遺伝子座の各解のＳＴＲピークをその遺伝子座の相当するＳＴＲトレースと比較し、遺伝子座の全てにわたってトレースと最も厳密にマッチする解を特定することによって選択することができる。尤度比（ＬＲ）を用いて、あるいは代替的に、上記でより詳しく説明したように、１ｐ−ノルムまたは尖度を使用する疎性を用いて、選択された結合遺伝子型仮説における相対信頼度を特徴決定することができる。尤度および／または信頼スコアは、既定の閾値を超えてもよく（または下回ってもよく）、これは使用する特定の比較方法に応じて異なり得る。まず複数の解を生成してから、それぞれをデータと比較するのではなく、各解が別個に生成される際に、各解をデータと比較してもよく、その解における相対信頼度を特徴決定してもよいことに留意されたい。したがって、データと十分に厳密にマッチする解を早期に生成する場合、さらなる解は必ずしも生成する必要がなく、したがって計算時間が節約される。
【０１０４】
一部の実施形態では、出力された解は、寄与体のＳＴＲ遺伝子型のそれぞれにおけるＳＴＲの「対立遺伝子コール」を含む、表１および２を参照して上記で説明したフォーマットで表示される。ＳＴＲトレースにおけるＳＴＲピークの時間に基づいて対立遺伝子コールを生成するためのソフトウェアアルゴリズムは、当該技術分野で周知である。ＳＴＲピークの対立遺伝子コールを生成するように構成されたソフトウェアの市販例には、ＴＲＵＥＡＬＬＥＬＥ（登録商標）（Ｃｙｂｅｒｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ）、ＦＳＳ−ｉ３（商標）（Ｐｒｏｍｅｇａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，Ｗｉｓｃｏｎｓｉｎ）、およびＧＥＮＥＳＣＡＮ（商標）／ＧＥＮＥＭＡＰＰＥＲ（商標）（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｃａｒｌｓｂａｄ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）がある。
【０１０５】
出力された解は、したがって、ＤＮＡ試料に寄与した可能性の最も高い寄与体の仮説数ＮまたはＮ'、それらの寄与体のそれぞれの最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型、およびそれらの遺伝子型の最も可能性の高い存在比を含む。したがって、選択された出力された解は、所望に応じて、ＤＮＡ試料に寄与した少なくとも１名の寄与体を確実に識別すること（図１に示すステップ１１０）、および／または１名以上の未識別寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を記憶すること（図１に示すステップ１１１）を容易にする。
【０１０６】
場合によって複数の解を出力してもよいことに留意されたい。例えば、状況によっては、２つ以上の解は、互いと比較的類似する尤度を有する。そのような状況では、そのようなそれぞれの解を出力することが望ましい可能性がある。
【０１０７】
さらに、本発明のシステムおよび方法が、当該技術分野で既知のようにＳＴＲトレース中に出現し得る潜在的なアーティファクトを排除するためのなんらかの積極的対策を必ずしも含む必要がないことも留意すべきである。そのようなアーティファクトの例としては、例えば、所与の対立遺伝子の実際のＳＴＲピーク付近にさらなるより小さいピークを出現させ得る「ＰＣＲスタッター」、ＳＴＲトレース中に外来対立遺伝子の出現を生じ得る「対立遺伝子ドロップイン」、対立遺伝子がＳＴＲトレース中に出現しないようにさせ得る「対立遺伝子ドロップアウト」、および所与の個体のヘテロ接合対立遺伝子にＳＴＲトレース中で互いに異なる強度を有させ得る「ピーク不均衡」が挙げられる。本発明のシステムおよび方法は、そのようなアーティファクトに対して比較的堅牢であるが、これは、一部のトレース中のＳＴＲピークの一部にそのようなアーティファクトが生じるが、結合遺伝子型仮説が、遺伝子座全てにわたるＳＴＲ遺伝子型の最も可能性の高い組み合わせを含み、そのためアーティファクトの相対的重要性を軽減するためである。あるいは、ＳＴＲピークのうちの１つ以上に関連するシミュレートされたアーティファクトを含み、それにより結合遺伝子型仮説を取得するときに、そのようなアーティファクトを説明するように、解を修正してもよい。
【０１０８】
先験的な既知の情報を含めるための方法１００の修正
理解されるように、状況によっては、ＤＮＡ試料に対する１名以上の寄与体に関する情報は、先験的に既知である場合がある。例えば、特定の証拠から得られたＤＮＡ試料は、ＳＴＲ遺伝子型が未知である、未識別寄与体由来の寄与物だけではなく、その寄与体のみ由来のＤＮＡ試料に基づいてＳＴＲ遺伝子型が容易に得られる、被害者由来の寄与物も含み得る。図５に示すように、修正方法１００'を用いて、結合遺伝子型仮説の生成時に、そのような先験的な既知の情報を含めることができ、これは選択された結合遺伝子型仮説の精度、およびその仮説を取得するために使われる計算時間を増加させ得る。方法１００'は、ＤＮＡ試料が２名以上の寄与体のＤＮＡの混合物を含み、少なくとも１名の寄与体が既知のＳＴＲ遺伝子型を有するという点で、方法１００のステップ１０１に対して修正したステップ１０１'を含む。修正方法１００'のステップ１０２および１０３は、方法１００について上記で説明したステップ１０２および１０３と同様に進行する。
【０１０９】
方法１００'はまた、方法１００のステップ１０４'に対して修正した、ステップ１０４'も含む。具体的には、ステップ１０４'において、寄与体の仮説数Ｎ、存在比、および任意の既知の寄与体のＳＴＲ遺伝子型は固定される。例えば、可能な解に、表６に示すように、その既知の寄与体の異なるＳＴＲ遺伝子型を含むのではなく、むしろその寄与体のＳＴＲ遺伝子型は固定されていてもよく、他の未知の寄与体のＳＴＲ遺伝子型は、可能な解において変化し得る。次いで、図１のステップ１０４〜１０９を参照して上記で説明したのと同様に、他の寄与体のＳＴＲの最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得して、出力することができる。
【０１１０】
方法１００を実施するためのコンピュータに基づくシステム
例えば、データとマッチする可能性の最も高い結合遺伝子型仮説を取得するための本発明の方法の概要を示したので、そのような方法を実施するように構成された１つの例示的な好適にプログラムされたコンピュータの説明をここで図６を参照して記載する。
【０１１１】
図６に示すコンピュータベースのアーキテクチャは、方法１００を実施するように構成されたＳＴＲ仮説システム６００、および、ＳＴＲ仮説システム６００とインターネットまたは他のネットワーク６２０を介して通信するように構成されていてもよいあるいは代替的にシステム６００と同一場所に設置されてもよい、既知の寄与体の検索可能なＳＴＲ遺伝子型を記憶するように構成されたＳＴＲデータベース６３０、例えば、ＣＯＤＩＳ等の国家データベースを含む。当然のことながら、ＳＴＲデータベース６３０は独立した実体によって運営されてもよく、必ずしも本発明の一部とみなす必要はない。
【０１１２】
図６に示すように、ＳＴＲ仮説システム６００は、１つ以上の処理装置（ＣＰＵ）６０１、ネットワークまたは他の通信用インタフェース（ＮＩＣ）６０２、任意で１つ以上の制御装置６０４によりアクセスされる、１つ以上の磁気ディスク記憶装置および／または永続装置６０３、表示装置６０６およびキーボード６０７またはユーザ入力を受け入れる他の好適な装置を備えるユーザインタフェース６０５、メモリ６１０、上述の構成要素を相互接続するための１つ以上の通信バス６０８、ならびに、上述の構成要素に動力を供給するための電源６０９を備える。メモリ６１０中のデータは、キャッシング等の既知のコンピュータ技法を用いて、非揮発性メモリ６０３とシームレスに共有可能である。メモリ６１０および／またはメモリ６０３は、中央処理装置６０１に対して遠隔設置された大容量記憶装置を含んでもよい。言い換えると、メモリ６１０および／またはメモリ６０３に記憶された一部のデータは、実際には、ＳＴＲ仮説システム６００の外部にあるが、ネットワークインタフェース６０２を用いて、インターネット、イントラネット、もしくは他の形式のネットワーク、または電子ケーブル上で、システム６００により電子的にアクセス可能なコンピュータ上に提供されてもよい。
【０１１３】
メモリ６１０は、好ましくは、種々の基本的なシステムサービスを取扱い、ハードウェア依存タスクを実行するように構成されたオペレーティングシステム６１１、ならびにＳＴＲ仮説システム６００を種々の他のコンピュータ、例えばＳＴＲデータベース６３０と、またおそらく１つ以上の通信ネットワーク、例えば、インターネット、他の広域ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（例えば、ローカル有線もしくは無線ネットワークは、ＳＴＲ仮説システム６００をＳＴＲデータベース６３０と接続することができる）、メトロポリタンエリアネットワーク等を介して他のコンピュータと接続するように構成されたネットワーク通信モジュール６１２を保存する。
【０１１４】
メモリ６１０は、好ましくは、方法１００の種々のステップを実行するように構成された複数のモジュールを含む、ＳＴＲ分析モジュール６１３も保存する。例えば、ＳＴＲ分析モジュール６１３は、ＳＴＲデータ、例えば、図１のステップ１０１および１０２を参照して上記で説明したような、ＤＮＡ試料から得られたＳＴＲトレースを記憶するように構成されたデータ記憶モジュール６１４を含む。ＳＴＲ分析モジュール６１３はまた、寄与体の種々の仮説数、それぞれの遺伝子座におけるそれらのそれぞれの仮説上のＳＴＲ遺伝子型、および仮説上の存在比を定義して、それに基づいて遺伝子座それぞれにおけるＳＴＲピークをシミュレートし、それに基づいて解を取得する（図１、３、および４のステップ１０３〜１０９）ように構成された、遺伝子型仮説モジュール６１５も含む。遺伝子型仮説モジュール６１５は、解をモジュール６１４により記憶されたデータと比較するように構成された決定モジュール６１６を含んで、またはこの決定モジュール６１６と連動して動作して、遺伝子座のそれぞれでデータと最も厳密にマッチするＳＴＲ遺伝子型の組み合わせを選択して、出力すべき解を取得することができる（図１および４のステップ１０９）。必要に応じて、決定モジュールは、表示装置６０６に選択された解を表示させ、その選択された解をメモリ６０３および／またはメモリ６１０に記憶し、および／または少なくとも１名の寄与体を確実に識別する際に使用するために（図１のステップ１１０）、または記憶するために（図１のステップ１１１）、選択された解のＳＴＲ遺伝子型をＳＴＲデータベース６３０に送信するようにも構成される。
【０１１５】
典型的には、ＳＴＲデータベース６３０は、１つ以上の処理装置（ＣＰＵ）６３１、ネットワークまたは他の通信用インタフェース（ＮＩＣ）６３２、既知の寄与体のＳＴＲ遺伝子型の検索可能なデータベースを記憶しかつ１つ以上の制御装置６３４によりアクセスされる、１つ以上の磁気ディスク記憶装置および／または永続記憶装置６３３、表示装置６３６およびキーボード６３７またはユーザ入力を受け入れるように構成された他の好適な装置を備えるユーザインタフェース６３５、メモリ６４０、上述の構成要素を相互接続するための１つ以上の通信バス６３８、ならびに、上述の構成要素に動力を供給するための電源６３９を備え得る。一部の実施形態では、メモリ６４０中のデータは、キャッシング等の既知のコンピュータ技法を用いて、非揮発性メモリ６３３とシームレスに共有可能である。
【０１１６】
メモリ６４０は、好ましくは、種々の基本的なシステムサービスを取扱い、ハードウェア依存タスクを実行するように構成されたオペレーティングシステム６４１、およびＳＴＲデータベース６３０を他のコンピュータ、例えばＳＴＲ仮説システム６００と接続するように構成されたネットワーク通信モジュール６３２を保存する。メモリ６４０は、好ましくは、磁気ディスク記憶装置および／または永続記憶装置６３３に記憶されたＳＴＲ遺伝子型にアクセスするように構成された、遺伝子型データベースモジュール６４３も保存する。メモリ６４０は、好ましくは、入力としてＳＴＲ遺伝子型を受け入れ、遺伝子型データベースモジュール６４３と協働して、記憶装置６３３に記憶されたＳＴＲデータベースにアクセスして、ＳＴＲ遺伝子型が入力遺伝子座とマッチする寄与体を検索し、そのような寄与体の確実な識別を出力として提供するように構成された検索モジュール６４４も含む。入力遺伝子型は、ユーザインタフェース６３５を介して検索モジュール６４４に提供してもよいが、好ましくは、インターネット／ネットワーク６２０を介して、ＳＴＲ仮説システム６００から検索モジュール６４４に提供される。
【０１１７】
方法１００および１００'ならびにシステム６００を主にヒト寄与体に関して説明したが、本システムおよび方法は、他の種のＤＮＡの分析にも同様に適用可能であることを理解すべきである。これに関連して、種々のＳＴＲ遺伝子座における寄与体の可能な遺伝子型の先験的な知識も、ＳＴＲ遺伝子座自体に関するいかなる実質的な知識も要求されないことに留意すべきである。その代わり、本システムおよび方法は、動物（ウマ、マウス、非ヒト霊長類等）、植物（藻類を含む）、菌類、または細菌を含む、そのＤＮＡが複数の遺伝子座にＳＴＲを含み、それをＳＴＲの相対存在量およびサイズを特徴決定するデータに変換することができるいかなる種のいかなる好適な数の寄与体の分析にも同様に適用可能である。
【０１１８】
例えば、植物がＳＴＲを有することは知られており、例えば、Ｇｉｌｍｏｒｅ  ｅｔ  ａｌ．，Ｆｏｒｅｎｓｉｃ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  １３１：６５−７４（２００３）、およびＷａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，ＴＡＧ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ８８：１−６（１９９４）を参照されたい。また、菌類がＳＴＲを有することも知られており、例えば、Ｇｅｉｓｔｌｉｎｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ＭＧＧ  ２４５：２９８−３０５（１９９７）を参照されたい。また、細菌がＳＴＲを有することも知られており、例えば、Ｚｈａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌｏｇｙ  ４３：５２２１−５２２９（２００５）を参照されたい。また、非ヒト動物がＳＴＲを有することも知られており、例えば、Ｓｔａｒｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｅｃｏｌｏｇｙ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ  ８：６１９−６２１（２００８）を参照されたい。本発明は、識別可能な遺伝子座において特徴決定可能なＳＴＲを有するいかなる種にも対応可能である。
【０１１９】
代替的実施形態
本発明の代替的実施形態は、複数の寄与体を含むＤＮＡ試料から個々の単純縦列反復遺伝子型をデコンボリューションするためのシステムおよび方法を提供する。
【０１２０】
本装置は、以下のものから構成される。
【０１２１】
参照番号の手掛かりとするために、本実施例の最後の図を参照されたい。
【０１２２】
参照番号−ステップ名
２−方法
４−試料の研究室処理
６−対立遺伝子コーリング
８−寄与体数
１０−有意例の処理
１２−遺伝子座のスコア付け
１４−遺伝子座の順位付け
１６−次の遺伝子座の識別
１８−結合遺伝子型の最適化
２０−遺伝子座の残り
２２−有意例の残り
２４−解を返す
【０１２３】
図８に示す方法２は、２名以上の寄与体を含むＤＮＡ試料から、個々の単純縦列反復（ＳＴＲ）遺伝子型をデコンボリューションおよび推定するための方法を説明する。
【０１２４】
試料の研究室処理ステップ４では、研究技師または実験者が、いかなる既存の研究プロトコールおよびアッセイ法を使用して、ＳＴＲトレースデータを生成してもよい。多くの異なる種類の研究装置を用いてＳＴＲトレースデータを生成することができ、この方法２は、いかなるＳＴＲアッセイ技術によって生成されたトレースデータにも適用可能である。ＳＴＲアッセイトレースデータを生成するために一般に使用される技術としては、キャピラリーゲル電気泳動、ＤＮＡ配列決定、ポリアクリルアミドゲル、ＤＮＡマイクロアレイ、および質量分析が挙げられる。全てのＳＴＲアッセイ技術は、トレースデータを生成するために使用可能であり、そのトレースデータから、対立遺伝子コーリングソフトウェア分析パッケージによって遺伝子座、対立遺伝子数、ならびにピーク高さおよび／または容積（試料中に各対立遺伝子がどれだけ存在するかを定量的に示す）を推定する。本方法２は、いかなるそのようなＳＴＲアッセイトレースデータにも適用可能である。
【０１２５】
対立遺伝子コーリングステップ６では、典型的に、ＳＴＲトレースデータを取り込み、ＳＴＲトレースデータに見られる各ピークについて、推定遺伝子座、対立遺伝子数、ならびにピーク高さおよび／または容積（試料中に各対立遺伝子がどれだけ存在するかを定量的に示す）を出力する、いかなる既存のソフトウェア分析プログラム（対立遺伝子コーラー）を本方法２により使用してもよい。これらのデータを提供する、一般に使用される市販のソフトウェア分析（対立遺伝子コーラー）プログラムの例としては、Ｃｙｂｅｒｇｅｎｅｔｉｃｓ  ＴｒｕｅＡｌｌｅｌｅ、ＦＳＳ−ｉ３、およびＡＢＩ  ＧｅｎｅＳｃａｎ／ＧｅｎｏＴｙｐｅｒが挙げられる。本方法２は、これらならびにいかなる他の対立遺伝子コーリングソフトウェアからの出力データを本方法の残りの部分の基礎として使用してもよい。
【０１２６】
寄与体数のステップ８では、所与の数の寄与体が、ＳＴＲトレースデータに見られる、観察される対立遺伝子数、ならびにピーク高さおよび／または容積を生じた結合確率が、寄与体の可能な数それぞれについて計算される。この結合確率は、種々のグループにより測定および報告されている多数の民族集団で見られる既知の基本的な対立遺伝子頻度を条件とする。使用するプロセスにより、また種々の民族集団の対立遺伝子頻度を条件とすることから、個体の民族性も結果的に推定される。提示される寄与体数が増加するにつれ、計算はより複雑になり、ステップは、１名の寄与体がＳＴＲトレースデータに見られる対立遺伝子分布を生じる確率を計算することから始まる。次に、提示される寄与体数を２に増やし、確率計算を繰り返す。次いで、提示される寄与体数を１つずつ増やし続け、確率計算を繰り返す。この問題を限定するために、計算された確率が減少し始め、ユーザ定義の確率閾値を下回り次第、この反復法が停止する。次に、反復法が停止する前に計算された全ての提示される寄与体数の合計によって、提示される寄与体数それぞれに関連する確立を正規化することにより、提示される寄与体数それぞれに割り当てられる信頼、すなわち有意レベルが計算される。
【０１２７】
有意例の処理ステップ１０では、任意の所与の入力の信頼、すなわち有意レベルを上回って存在する、全ての提示される寄与体数が、その後の反復貪欲アルゴリズム（ステップ１０〜２４）プロセスの流れにおいて、仮定される遺伝子型マトリクスのサイズを定義するために使用される。例えば、方法２のユーザによって入力される信頼、すなわち有意レベルはＮ％である。この例では、提示される寄与体数４および５が、どちらもＮ％より高い信頼、すなわち有意レベルを有する場合、その後の貪欲アルゴリズム外側ループ（ステップ１０、１２、１４、１６、１８、２０、および２２からなる）が、まず寄与体４名の仮説を用いて、次に寄与体５名の仮説を用いて繰り返され、ステップ２４で比較される。
【０１２８】
遺伝子座のスコア付けステップ１２では、提示される寄与体数が固定され、各遺伝子座が順次別々に調べられる。各遺伝子座について、定数の寄与体の全ての可能な単一遺伝子座遺伝子型仮説が、各遺伝子型仮説を条件として最も可能性の高い混合比を計算する最尤推定（ＭＬＥ）アルゴリズムへの入力として使用される。可能な遺伝子型仮説それぞれの尤度スコア、および得られた混合比は、メモリに保持される。次に、最高スコアの遺伝子型のＭＬＥからの尤度スコアを２番目に高スコアの遺伝子型の尤度スコアで除することによって生じる尤度比（ＬＲ）として、遺伝子座スコアが計算される。次に、得られたＬＲをその遺伝子座中に存在する情報、すなわち、最高スコアの遺伝子型仮説および得られた混合比が正しい応答である固有の信頼度として解釈することができる。最も高い情報スコア（ＬＲ）を有する、すなわち、最高スコアの遺伝子型と２番目に高いスコアの遺伝子型との尤度の差が最も大きい遺伝子座は、したがって、得られた遺伝子型仮説が正しいものであるという信頼度が最も高い遺伝子座である。
【０１２９】
遺伝子座の順位付けステップ１４では、遺伝子座のスコアを取得して、最高から最高へと並べ替える。多くの遺伝子座にわたり遺伝子型を推定する際に困難となり得る遺伝子型仮説空間を縮小するために、１つの遺伝子座から始まり、全ての遺伝子座が含まれるまで次の遺伝子座を反復的に加える、貪欲アルゴリズムが使用される。高精度の解を確実にするために、遺伝子座は、このステップで情報量（ＬＲ）の順に順位付けされ、それにより最も多い情報を有する遺伝子座（正しい応答を提供する可能性の最も高い遺伝子座）が、貪欲アルゴリズムで最初に使用される。
【０１３０】
次の遺伝子座の識別ステップ１６では、貪欲アルゴリズムの反復においてそれまでに計算された任意の既存の遺伝子型の解が固定され、まだ含められていない最も多い情報量（ＬＲ）順位を有する次の遺伝子座が識別される。
【０１３１】
結合遺伝子型の最適化のステップ１８では、貪欲アルゴリズムが、各遺伝子座を１つずつ反復加算することによって、遺伝子型の解を最適化する。最初の反復で、最も多い情報順位を有する遺伝子座が選ばれ、最も可能性の高い遺伝子型および混合比が発見される。次の反復では、前のステップからの遺伝子型の解が固定され、新しく加えられた遺伝子座に関連する遺伝子型仮説を変更することによって、最も可能性の高い遺伝子型および混合比が発見される。このプロセスは、正確である可能性のより高い遺伝子型および混合比（より多い情報量を有する遺伝子座）を条件として推定される、乏しい情報（より低いＬＲ）を有する遺伝子座もたらす。この手順は、より少ない情報の遺伝子座の遺伝子型がより正確に推定される確率を向上させる。この反復サイクルにおけるいずれかの時点で、あるユーザ定義量を超えて混合比が変化した場合、これは、前に貪欲アルゴリズムで推定された遺伝子型が、正確な混合比を用いて推定されなかったことを示し得る。この場合には、最新の固定された遺伝子型のセットを使用して、全体尤度スコアを向上させるために、前の全ての遺伝子座の遺伝子型を反復的に再推定することができる。この反復法はまた、遺伝子型が各遺伝子座について別個に正確に推定されることの信頼度の単純な計算を可能にする。寄与体のいずれかが既知のＳＴＲ遺伝子型を有する場合、１つのＳＴＲ遺伝子型が固定された状態で、そのＳＴＲ遺伝子型と等しく、それにより既知のＳＴＲ遺伝子型の統合が本方法に対してトランスペアレントとなる。
【０１３２】
遺伝子座の残りのステップ２０では、結合遺伝子型仮説にまだ含められていないさらなる遺伝子座がまだあるかが決定される。貪欲アルゴリズムの内側ループ（ステップ１６、１８、および２０）の処理に、全ての遺伝子座が含められていれば、内側ループが終了され、貪欲アルゴリズムが継続して進行する。
【０１３３】
有意例の残りのステップ２２では、貪欲アルゴリズムの外側ループ（ステップ１０、１２、１４、１６、１８、２０、および２２）に含める必要があるさらなる有意な提示される寄与体数がこれ以上残っていないかが決定される。ユーザ定義の信頼、すなわち有意レベルを上回って存在する全ての提示される寄与体数が、貪欲アルゴリズム処理に含められている場合、外側ループが終了され、処理が継続して進行する。
【０１３４】
解を返すステップ２４では、最も高い全体尤度を有する所与の提示される寄与体数と関連する解が、最良の解であると判断される。最も可能性の高い寄与体数、推定遺伝子型、混合比、および関連信頼度が、保存されたレポートファイルを介して、保存用のデータベースに送られて、または画面上のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）によって、ユーザに返される。他の可能な解に関する情報も記憶され、比較および実践的な分析者による調査のために所望される場合に出力される。
【０１３５】
試料の研究室処理ステップ４および対立遺伝子コーリングステップ６は、本方法の残りの部分で入力として必要な定量的対立遺伝子データを生成するために必要である。寄与体数のステップ８は、仮説ＳＴＲ遺伝子型マトリクスの次元を設定するために必要である。一部の前の方法はこのステップ、ひいては有意例の処理ステップ１０に注意を払わず、寄与体数が既知であると仮定して方法の説明を始めることにより、このステップが本実施形態において任意であるように思われる。しかしながら、この手順は、未知の寄与のＤＮＡ試料中に多くの未知の寄与体が存在する一般的な事例に拡張することはできない。当然ながら、寄与体の推定数が１つのみの場合、外側ループが１回しか反復しないため、ステップ１０は必要ない。遺伝子座のスコア付けステップ１２および遺伝子座の順位付けステップ１４は、貪欲アルゴリズムが、遺伝子座を順序付けるためのなんらかの発見的規則を使用して進行可能であるため、同様に任意であるとみなし得る。しかしながら、この場合も、これらのステップを除外することにより、非常に多数の仮説が高スコアの仮説の存在量をもたらし、統計的にどの解が最良の解であるかが明らかでなくなるため、この方法をより多くの寄与体数に効率的に拡張できなくなる。したがって、堅牢かつ拡張可能な方法には、これらのステップが必要である。本方法は内側ループの貪欲アルゴリズムを用いずに多くの寄与体に拡張されないことから、内側ループステップ１６、１８、および２０は、本方法に必要である。
【０１３６】
好ましい論理および時間順を含む、要素間の好ましい関係を図８の流れに示す。このプロセスは、好ましくは、ステップ４（試料の研究室処理）から始め、ステップ６（対立遺伝子コーリング）が続くが、これらは既存のＳＴＲ遺伝子型決定技術によるローカルガイドラインを用いて実施される。新規の本発明のプロセスは、好ましくは、寄与体数のステップ８から始まり、解を返すステップ２４で終了する。図に示すように、寄与体数のステップ８は、好ましくは、有意例の処理ステップ１０の前に行い、これは好ましくは遺伝子座の記憶ステップ１２の前に行い、以下も同様である。最適に処理するために、ステップは、流れ図に示す順序で対応する必要がある。ステップの一部は、省略または変更してもよいが、前述のように、パフォーマンスの低下をもたらすことになる。最初の試料の研究室処理ステップ４は、ＤＮＡ試料を処理し、典型的には、ｘ軸になんらかの長さまたは質量単位を有し、ｙ軸になんらかの存在量または蛍光を有するＳＴＲトレースデータを出力するために用いる。このＳＴＲトレースデータは、次の対立遺伝子コーリングステップ６への入力として使用される。いかなる利用可能なＳＴＲ対立遺伝子分析ソフトウェアを使用して、ＳＴＲトレースデータにおいて観察される各対立遺伝子ピークの遺伝子座数、対立遺伝子数、およびピーク定量を生成してもよい。本発明は、これら２つのステップを改良することは試みておらず、したがって、いかなる利用可能な研究アッセイ法および技術、ならびに対立遺伝子コーリングソフトウェア出力を使用してもよい。次の寄与体数のステップ８は、後に結合遺伝子型の最適化ステップ１８で遺伝子型仮説として使用されることになる、遺伝子型マトリクスの次元を設定するために含まれる。ステップ８はまた、寄与体の推定数の信頼度も生成し、それにより提示される寄与体の２つの異なる数があるユーザ定義値を超える信頼値を有する場合、寄与体の異なる数を用いて複数のループが実施できる。
【０１３７】
これらの信頼度は、次の有意例の処理ステップ１０で使用される。有意例の処理ステップ１０は、ステップ１２、１４、１６、１８、２０、および２２からなる外側ループが何回実行されるかを定義する。この外側ループの結果は、所与の数の寄与体全てについての混合比の推定および完全なＳＴＲ遺伝子型の推定である。外側ループの１回を超える反復が実施される場合、各反復の解の結合尤度が比較され、最も高い全体結合尤度の解が最終解として選ばれて、返される。分析者による最終調査のために、他の解を返すこともできる。有意例の残りのステップ２２は、外側ループが再び反復される必要があるか、あるいは全ての有意例が含められ、したがって解を返すステップ２４を終了するかに関する決定ステップである。次の遺伝子座のスコア付けステップ１２および遺伝子座の順位付けステップ１４は、貪欲アルゴリズム内側ループ（ステップ１６、１８、および２０）のための遺伝子座を追加する優先順を設定するために用いられる。遺伝子座のスコア付けステップ１２で、上記で定義した各遺伝子座についての尤度比（ＬＲ）が計算され、次いで遺伝子座の順位付けステップ１４で、高いＬＲから低いＬＲへと並べ替えられる。この順位は、次いで、内側ループ制御ステップである次の遺伝子座の識別１６への入力として使用される。ステップ１６、１８、および２０からなる内側ループは、全体的ＳＴＲ遺伝子型仮説に全ての遺伝子座が含められるまで繰り返される。次の遺伝子座の識別ステップ１６は、最新のＳＴＲ遺伝子型の推定を固定し、貪欲推定処理に含める次の遺伝子座を供給する。この推定最適化は、次の結合遺伝子型の最適化ステップ１８で実施される。この後、最終内側ステップである遺伝子座の残り２０が続くが、これは決定ステップであり、内側ループに再び戻る必要があるかどうか、あるいは全ての遺伝子座が含められているかを決定付け、これが内側ループの終了をトリガし、上述の外側ループの終了をトリガする決定ステップである、有意例の残りのステップ２２への継続を可能にする。
【０１３８】
方法２は以下のように進行する。複数の寄与体由来のＤＮＡを含んでもまたは含まなくてもよいＤＮＡ試料が、分析のために研究室に持ち込まれる。この試料は、試料の研究室処理ステップ４において、ローカルな研究ガイドラインを用いて処理される。ステップ４からのＤＮＡトレースデータ出力は、遺伝子座数、対立遺伝子数、および対立遺伝子ピーク容積／高さを含む、定量的対立遺伝子データを生成するために、対立遺伝子コーリングステップ６で使用される。この定量的対立遺伝子データは、試料から観察される対立遺伝子データに関与している異なる寄与体数の相対的確率を推定する、寄与体数のステップ８に入力される。有意例の処理ステップ１０は、次いで、ＳＴＲ遺伝子型推定外側ループ（ステップ１２、１４、１６、１８、２０、および２２）を開始し、これはユーザ定義の確率閾値を超える確率を有する、提示される寄与体数それぞれについて実施される。この遺伝子型推定外側ループは、遺伝子座を情報量の順に順序付けるプロセスから開始する。遺伝子座のスコア付けステップ１２および遺伝子座の順位付けのステップ１４は、この情報量計算を実行し（ステップ１２）、次いで遺伝子座を多い情報から少ない情報へと順位付けする（ステップ１４）。遺伝子座の順位付けの完了後、次の遺伝子座の識別ステップ１６が、ステップ１６、１８、および２０からなる内側ループを制御する。結合遺伝子型の最適化ステップ１８では、既存の固定された遺伝子型推定が、新しく加えられた遺伝子座の遺伝子型仮説のセットと共に入力される。既存のＳＴＲ遺伝子型の解と組み合わされた、新しい遺伝子型の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型が発見され、次いで、遺伝子座の残りのステップ２０が、含める必要がある遺伝子座がまだあると決定した場合に、再び反復する。全ての遺伝子座が含められている場合、内側ループは終了される。次の有意例の残りのステップ２２は、処理が必要な、ユーザ定義の閾値を超える確率を有する提示される寄与体数がこれ以上残っていないかを決定する。全てが処理されている場合、外側ループが終了され、本方法は、解を返すステップ２４で終了する。
【０１３９】
本方法は、コンピュータ上で使用されると考えられる。試料の研究室処理ステップ４の出力は、コンピュータファイル、例えば、表計算ファイルまたはデータベースファイルを介して、コンピュータに入力されると考えられる。残りのステップは、ソフトウェアに組み込まれ、自動的に処理されると考えられる。処理のある特定の時点で、分析者は、必要であれば、入力を提供するか、または処理をリダイレクトすることができる。例えば、対立遺伝子コーリングステップ６において、明らかなＳＴＲトレースアーティファクトに、対立遺伝子数およびピーク容積／高さが誤って割り当てられた場合、分析者は、処理を中断し、ＳＴＲトレースデータを調べ、そのアーティファクトを対立遺伝子としてではなく、アーティファクトとして再定義することができる。分析者は、解を返すステップ２４で、グラフィカルユーザインタフェースにより対話的に、あるいは事後に、保存されたレポートファイルを観察することにより、または結果を記憶しているデータベースに問い合わせることにより、結果を見ることができる。
【０１４０】
ヒトのものではないＳＴＲ遺伝子型を推定するための他の用途もある。例えば、この方法は、環境試料または臨床試料由来のＳＴＲ遺伝子型を用いて、細菌および／またはウイルスの混合物をデコンボリューションするために使用することができる。
【０１４１】
本発明は、ヒトＤＮＡの複雑な混合物を分析するために使用することができ、これはＤＮＡ試料からの複数の寄与体の迅速なＳＴＲ遺伝子型決定を可能にする。本方法により、法執行機関および他の政府機関にとって莫大な価値がある分野で回収された混合ＤＮＡ試料から、より実用的な知識が得られるようになる。ＳＴＲ遺伝子型の大規模データベース（ＣＯＤＩＳデータベース等）は、関心現場（犯罪現場等）で回収されたＤＮＡ試料から抽出されたＳＴＲ遺伝子型が、既知の個体と照合できるように記憶されている。これまで、多数の寄与体由来のＤＮＡを含むＤＮＡ試料は、強固なＳＴＲ遺伝子型の抽出に問題を引き起こし、したがって、多くの回収されたＤＮＡ試料は、これらの政府機関によって実用的な知識を抽出するのに有用ではなかった。本発明は、これらの試料からの正確なＳＴＲ遺伝子型決定を可能にし、それにより、これまで使用できなかったこれらのＤＮＡ試料の多くに関する情報量、実用的な知識、および全般的有用性を増加させる。
【０１４２】
法執行機関および他の政府機関は、犯罪現場または他の関心現場で回収された法医学ＤＮＡ試料を使用して、試料寄与体の単純縦列反復（ＳＴＲ）遺伝子型を推定し、その現場にいて、その試料にＤＮＡを寄与した個体の識別に役立てる。これらの試料は、未知の２個体以上のＤＮＡを含むことが多い。時には、寄与体のうちの１名以上のＳＴＲ遺伝子型が既知であり（犯罪被害者等）、これは未知の寄与体を推定するプロセスをより単純にする。しかしながら、寄与体のうちの２名以上のＳＴＲ遺伝子型が未知の場合、遺伝子型決定プロセスに付随するいくつかの現実的問題により、それらのＳＴＲ遺伝子型を正確に推定することは困難となり得る。
【０１４３】
本発明は、多数の寄与体（３名、４名、またはそれ以上）について、ＤＮＡ試料から未知のＳＴＲ遺伝子型をデコンボリューションおよび推定できるという点で新しい。これらのＳＴＲ遺伝子型推定はいずれも統計的に正確であり、短い計算時間で結果を計算することができる。
【０１４４】
複数の個体由来のＤＮＡを含む複雑なＤＮＡ混合物から得られたＳＴＲトレースデータから、ＳＴＲ遺伝子型を正確に推定しようと試みる現在のシステムは、２つの主な障害に遭遇する：（１）後にＳＴＲ遺伝子型を推定するために使用される統計スコアを生成するために使用される方程式は、全ての関連ノイズ源を正確には含まない、および（２）アルゴリズムが、解の扱いやすい計算を確実にする方法で、より多数の寄与体に容易に拡張しない。例えば、上記の事例（１）では、実際のＳＴＲ遺伝子型決定プロセスで生じる、多くのパフォーマンス変動問題が存在する。これには、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）プロセスによるＳＴＲアンプリコンの不均一な増幅；少数のＤＮＡ分子を含む液体定分量を抽出する際に優位となるポアソン統計による、ＳＴＲアンプリコンの不均一な増幅；ＰＣＲアンプリコンデュプリコンエラーに起因する、スタッター効果；および同様に、少量の個体のＤＮＡが存在する液体定分量の抽出に起因する、対立遺伝子ピークのドロップインおよびドロップアウト効果が挙げられる。これらの効果は、しばしば無視されるか（低コピー数のＤＮＡが存在する場合、ポアソン統計を説明しない）、または準最適に含まれる（最も高いピークの２０％未満のピーク高さを有するあらゆるピークは、スタッターであるとみなされ、排除される）。最良の結果は、これら全ての効果が統計スコア方程式に正しく含められることにより生じる。本方法２は、全てのパフォーマンス変動問題を統計スコア方程式に正しく含む。上記の事例（２）の裏付けとして、既存の方法が、４名以上の寄与体の複雑なＤＮＡ混合物からのデコンボリューションおよびＳＴＲ遺伝子型推定が示される事例を主張および／または実証していないことに留意されたい。本方法は、解空間を極めて迅速にスキャンし、極めて短時間（数分）で、２名以上の寄与体の混合ＤＮＡ試料からＳＴＲ遺伝子型の推定を生じることができる、貪欲アルゴリズムを呼び出す。この能力は、容易に実証されている。
【０１４５】
例となる一実施形態では、複数の寄与体を含むＤＮＡ試料から、個々の単純縦列反復遺伝子型をデコンボリューションするための方法が提供される。
【０１４６】
本発明は、（１）提示されるＳＴＲ遺伝子型の解が、統計的に正確である、かつ、（２）解が、短いコンピュータ処理時間で得られる、という２つの重要な特徴を有する新規の信号処理システムにより、この問題を解決する。わずかな寄与体を含むＤＮＡ試料の場合は、妥当な解を生じる、他のデコンボリューション手法がある。しかしながら、３名、４名、またはそれ以上の寄与体を含むＤＮＡ試料の場合は、可能なＳＴＲ遺伝子型仮説のセットは圧倒的であり、既存の手法は、より高い複雑さまでには拡張しない。本発明は、このようなより高いレベルの複雑性に円滑に拡張し、統計的精度および扱いやすい計算時間の両者を保持する。
【実施例】
【０１４７】
上記に示す方法１００は、上述の表１〜９を参照して上記でそれぞれ説明したものと類似する、ＳＴＲトレース（およびそのピーク識別）、存在比の範囲、仮説上のＳＴＲ遺伝子型、シミュレートされたＳＴＲピークのセット（およびそれらのＳＴＲトレースとの比較）、ならびに出力を取得するためのフォーマットおよび方法を用いて、標準ラップトップコンピュータ上で、プログラミング言語ＭＡＴＬＡＢ（ＭａｔｈＷｏｒｋｓ，Ｎａｔｉｃｋ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ）を使用して、コンピュータアルゴリズムとして実施された。使用したラップトップは、ＬＥＮＯＶＯ（登録商標）  Ｍｏｄｅｌ  Ｔ５１０パーソナルコンピュータ（Ｌｅｎｏｖｏ  Ｇｒｏｕｐ  Ｌｉｍｉｔｅｄ，Ｍｏｒｒｉｓｖｉｌｌｅ，Ｎｏｒｔｈ  Ｃａｒｏｌｉｎａ）であり、これは２．６７ＧＨｚで動作するＩ−７  ＣＰＵ（Ｉｎｔｅｌ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）を含み、６４ビット版ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）７オペレーティングシステム（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ，Ｒｅｄｍｏｎｄ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ）を使用し、８ＧｂのＲＡＭを有した。
【０１４８】
図７Ａ〜７Ｄは、ＭＡＴＬＡＢにより実行された上述のコンピュータアルゴリズムを用いて生成され、ラップトップコンピュータの画面上に表示された、例示的グラフィカルユーザインタフェースを示し、これは異なる数の寄与体由来の寄与物を有するシミュレートされたＤＮＡ試料のＳＴＲトレースの入力に基づく、アルゴリズムの出力を含む。
【０１４９】
まず図７Ａを見ると、ＧＵＩ７０１は、複数の寄与体由来の寄与物を有する核酸試料のＳＴＲトレースを含むファイル名をユーザが入力できる、ファイル選択インタフェース７２１；各トレース７１１がＳＴＲピーク７１１'を含む、ファイルに含まれるＳＴＲトレース７１１をプロットするための「トレースをプロットする」コマンドボタン７３１；ＳＴＲピーク７１１'のそれぞれに相当する対立遺伝子コール７１１"を取得およびプロットするための「対立遺伝子をコールする」コマンドボタン７４１；アルゴリズムに、試料に対する最も可能性の高い寄与体の数Ｎを決定させるための「寄与体の数を決定する」コマンドボタン７５１（この特定の例では、図３Ｂを参照して上記で説明したような、人口統計に基づく）；「はい」または「いいえ」の回答を受け入れ、回答が「はい」であれば、インタフェースに、インタフェース７２１と類似するさらなるファイル選択インタフェース（図示せず）を提示させ、それを介してユーザが、任意の既知の寄与体由来の寄与物を有するＤＮＡ試料のＳＴＲトレースを含むファイル名を入力できる、「既知の寄与体遺伝子型はありますか？」コマンドボタン７６１；インタフェースに、他の寄与体の仮説数Ｎ'に基づくものを含む、その試料の解を取得させ、選択させ、および出力エリア７９１に表示させるための「試料の遺伝子型を決定する」コマンドボタン７７１；およびアルゴリズムに、結合遺伝子型仮説のうち最も可能性の高い寄与体のＳＴＲ遺伝子型を記憶されたＳＴＲ遺伝子型と比較させて、あらゆる既知の寄与体を識別するための「既知の遺伝子型が存在するかを決定する」コマンドボタン７８１を含む。
【０１５０】
図７Ａに見られるように、表示された結合遺伝子型仮説出力エリア７９１は、試料中の寄与体の推定数を表示するための出力エリア７９５；寄与体の数の信頼度を表示するための出力エリア７９６；ＤＮＡ試料に対するそれらそれぞれの寄与物の存在比を表示するための出力エリア７９７；遺伝子座のそれぞれにおける寄与体それぞれの最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を、ここでは遺伝子座のそれぞれにおける対立遺伝子コールの形式で、表示するための遺伝子型レポート７９８を含む。当然のことながら、ＧＵＩ７０１に含まれる、特定の入力、出力、およびコマンドボタンは、好適に変更してもよい。
【０１５１】
図７Ａに示す例では、ファイル選択インタフェース７２１によりアルゴリズムに入力されたＳＴＲファイルには、当該技術分野においてＣＳＦ１ＰＯ、ＦＧＡ、ＴＨ０１、ＴＰＯＸ、ＶＷＡ、Ｄ３Ｓ１３５８、Ｄ５Ｓ８１８、Ｄ７Ｓ８２０、Ｄ８Ｓ１１７９、Ｄ１３Ｓ３１７、Ｄ１６Ｓ５３９、Ｄ１８Ｓ５１、Ｄ２１Ｓ１１、Ｄ２Ｓ１３３８、およびＤ１９Ｓ４３３と称される１５個の遺伝子座にＳＴＲピークを有する、２名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型の混合物が含まれた。寄与体１および２のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型は、対立遺伝子コールフォーマットで表１０に記載され、それらのそれぞれの存在比は７０：３０であった。表１０に記載の２名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型を、アルゴリズムが取得して図７Ａの出力エリア７９１に表示した、相当する最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型と比較することにより、このアルゴリズムが寄与体１のＳＴＲ遺伝子型の取得において１００％正確であったこと、およびこのアルゴリズムが、寄与体２のＳＴＲ遺伝子型の取得において、ＴＨ０１およびＤ５Ｓ８１８遺伝子座のそれぞれに単一エラーを含み、９３％正確であったことがわかる。また、図７Ａの出力エリア７９１では、このアルゴリズムが、存在比を７０：３０として特定し、２名の寄与体が存在することの信頼度が１００％であったこともわかる。
【０１５２】
（表１０）図７Ａの例で入力として用いたシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型
2014523580.tif 000017
【０１５３】
図７Ｂに示す例では、ファイル選択インタフェース７２１によりアルゴリズムに入力されたＳＴＲファイルには、図７Ａに示す例と同じ１５個の遺伝子座にＳＴＲピークを有する、３名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型の混合物が含まれた。寄与体１、２、および３のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型は、同様に対立遺伝子コールフォーマットで表１１に記載され、それらそれぞれの存在比は、７０：２０：１０であった。表１１に記載の３名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型を、アルゴリズムが取得して出力エリア７９１に表示した、相当する最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型と比較することにより、このアルゴリズムが寄与体１のＳＴＲ遺伝子型の取得において１００％正確であり、寄与体２のＳＴＲ遺伝子型の取得において、ＣＳＦ１ＰＯ、ＶＷＡ、Ｄ３Ｓ１３５８、Ｄ８Ｓ１１７９、およびＤ２１Ｓ１１遺伝子座のそれぞれに単一エラーを含み、８３％正確であり、寄与体３のＳＴＲ遺伝子型の取得において、ＦＧＡ、ＴＨ０１、Ｄ５Ｓ８１８、Ｄ８Ｓ１１７９、Ｄ１６Ｓ５３９、Ｄ１８Ｓ５１、およびＤ２１Ｓ１１遺伝子座のそれぞれに単一エラーを含み、７７％正確であったことがわかる。また、図７Ｂの出力エリア７９１では、このアルゴリズムが、存在比を７０：１９：１１と特定し、３名の寄与体が存在するとの信頼度が１００％であったたこともわかる。
【０１５４】
（表１１）図７Ｂの例で入力として用いたシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型
2014523580.tif 000018
【０１５５】
図７Ｃに示す例では、ファイル選択インタフェース７２１によりアルゴリズムに入力されたＳＴＲファイルには、図７Ａに示す例と同じ１５個の遺伝子座にＳＴＲピークを有する、４名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型の混合物が含まれた。寄与体１、２、３、および４のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型は、同様に対立遺伝子コールフォーマットで表１２に記載され、それらそれぞれの存在比は、６０：２０：１５：５であった。表１２に記載の４名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型を、アルゴリズムが取得して出力エリア７９１に表示した、相当する最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型と比較することにより、このアルゴリズムが、寄与体１のＳＴＲ遺伝子型の取得において９７％正確であったことがわかる。このアルゴリズムは、寄与体２のＳＴＲ遺伝子型の取得において、ＣＳＦ１ＰＯ、ＴＨ０１、Ｄ７Ｓ８２０、Ｄ８Ｓ１１７９、Ｄ１３Ｓ３１７、Ｄ１８Ｓ５１、Ｄ２Ｓ１３３８、およびＤ１９Ｓ４３３遺伝子座のそれぞれに単一エラーを含み、かつＶＷＡ遺伝子座に２つのエラーを含み、６７％正確であった。このアルゴリズムは、寄与体３のＳＴＲ遺伝子型の取得において、ＴＨ０１、ＴＰＯＸ、ＶＷＡ、Ｄ２Ｓ１３５８、Ｄ７Ｓ８２０、Ｄ８Ｓ１１７９、Ｄ１３Ｓ３１７、Ｄ１８Ｓ５１、Ｄ２１Ｓ１１、およびＤ２Ｓ１３３８遺伝子座のそれぞれに単一エラーを含み、またＣＳＦ１ＰＯおよびＤ１９Ｓ４３３遺伝子座のそれぞれに２つのエラーを含み、５３％正確であった。このアルゴリズムは、寄与体４のＳＴＲ遺伝子型の取得において、ＴＰＯＸ、ＶＷＡ、Ｄ３Ｓ１３５８、Ｄ７Ｓ８２０、Ｄ１３Ｓ３１７、Ｄ２１Ｓ１１、およびＤ１９Ｓ４３３遺伝子座のそれぞれに単一エラーを含み、またＣＳ１ＦＰＯ、Ｄ８Ｓ１１７９、およびＤ２Ｓ１３３８遺伝子座のそれぞれに２つのエラーを含み、５７％正確であった。また、図７Ｃの出力エリア７９１では、このアルゴリズムが存在比を６０：１８：１４：８と特定し、４名の寄与体が存在することの信頼度が６８％であったこともわかる。
【０１５６】
（表１２）図７Ｃの例で入力として用いたシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型
2014523580.tif 000019
【０１５７】
図７Ｄに示す例では、ファイル選択インタフェース７２１によりアルゴリズムに入力されたＳＴＲファイルには、図７Ａに示す例と同じ１５個の遺伝子座にＳＴＲピークを有する、４名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型の混合物が含まれた。寄与体１、２、３、および４のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型は、同様に対立遺伝子コールフォーマットで表１３に記載され、それらそれぞれの存在比は、２５：１５：５０：１０であった。この例では、寄与体１および２は、「既知の遺伝子型はありますか？」コマンドボタン７６１により、それらの相当するＳＴＲ遺伝子型を別々にアルゴリズムに入力し、それらのＳＴＲ遺伝子型を含むファイル名を入力することにより、「既知」の寄与体として扱われた。このアルゴリズムは、次いで、図５に示す修正方法１００'に従って進行する。表１３に記載の４名の寄与体のシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型を、アルゴリズムが取得し、出力エリア７９１に表示した、相当する最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型と比較することにより、このアルゴリズムが、その遺伝子型が「既知」として入力されたため予想される寄与体１および２のみのＳＴＲ遺伝子型の取得においてだけでなく、寄与体３のＳＴＲ遺伝子型の取得においても、１００％正確であったことがわかる。このアルゴリズムは、寄与体４のＳＴＲ遺伝子型の取得において、各ＶＷＡ、Ｄ５Ｓ１３５８、Ｄ１３Ｓ３１７、およびＤ１６Ｓ５３９遺伝子座に単一エラーを含んで、８７％正確であった。また、図７Ｄの出力エリア７９１では、このアルゴリズムが、存在比を２７：１５：４７：１１と特定し、４名の寄与体が存在するとの信頼度が９０％であったたこともわかる。
【０１５８】
（表１３）図７Ｄの例で入力として用いたシミュレートされたＳＴＲ遺伝子型
2014523580.tif 000020
【０１５９】
ＭＡＴＬＡＢにより実施される上述のアルゴリズムを実行する上述のラップトップが、ＤＮＡ試料に寄与した異なる数の個体について、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得することができる速度を評価するために、様々な数の既知の寄与体含む、様々な数の寄与体について、図７Ａ〜７Ｃを参照して上記で説明したもの等のシミュレーションを何十回も繰り返し、それらの寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得するのに要した時間を記録した。表１４は、異なる数の寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型取得するのにアルゴリズムが要した、平均時間を示す。表１４から、４名の未知の寄与体と０名の既知の寄与体という試験した最も複雑な組み合わせの場合でさえ、それらの寄与体それぞれの最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得するのに、平均４４７秒、すなわち約７．５分を要したことがわかる。このアルゴリズムが、ＭＡＴＬＡＢよりもさらに迅速にそのような出力を提供し得る他のプログラミング言語でも好適に実行できること、また当然ながらより高速なコンピュータを使用できることに留意すべきである。しかしながら、上述の例示的ステップを用いても、本発明のシステムおよび方法を用いて、４名以上の寄与体のＳＴＲ遺伝子型を取得ことが実用的に実行可能であることがわかる。
【０１６０】
（表１４）ラップトップコンピュータ上で本発明の方法を用いて、異なる寄与体数の最も可能性の高いものを取得するための平均実時間
2014523580.tif 000021
【０１６１】
比較すると、本明細書に記載の貪欲アルゴリズムを使用せず、その代わりに、可能な各存在比で、各遺伝子座において、各寄与体について、仮説上のＳＴＲ遺伝子型を全て生成することにより、異なる寄与体のＳＴＲ遺伝子型を取得する「力任せ」法は、著しく長時間を要することが予想される。実際に、コンピュータ時間は、Ｎが寄与体の数でありかつＬが遺伝子座の数（例えば、ＣＯＤＩＳでは１３）である、ＮＬとして増加し、したがって、計算至難である、すなわちたとえスーパーコンピュータを使用したとしても、実用的に実行可能ではないと予想される。表１５は、上述のラップトップコンピュータ上で「力任せ」法を用いて、異なる数の寄与体について、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得するための推定時間を記載する。表１から、４名の未知の寄与体と０名の既知の寄与体という試験した最も複雑な組み合わせの場合、それらの寄与体それぞれの最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得するのに、１０４８年要すると推定される。したがって、本発明のシステムおよび方法が、「力任せ」法よりも何桁も高速であることがわかる。
【０１６２】
（表１５）ラップトップコンピュータ上で「力任せ」法を用いて、異なる寄与体数の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得するための推定時間
2014523580.tif 000022
【０１６３】
さらに、ＭＡＴＬＡＢにより実施される上述のアルゴリズムを実行する上述のラップトップが、ＤＮＡ試料に寄与した異なる数の個体について、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得することができる精度を評価するために、様々な数の既知の寄与体含む、様々な数の寄与体について、図７Ａ〜７Ｃを参照して上記で説明したもの等のシミュレーションを何十回も繰り返し、それらの寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型を取得するのに要した時間を記録した。表１４は、アルゴリズムが、正しく取得した各寄与体の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型の平均比率（例えば、遺伝子座の何パーセントで、アルゴリズムが寄与体のＳＴＲ遺伝子型を正しく識別したか）を示す。表１６から、４名の未知の寄与体と０名の既知の寄与体という試験した最も複雑な組み合わせの場合でさえ、それらの寄与体それぞれの最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型が、平均７３．７％の精度で得られたことがわかる。これに関連して、そのような精度は、寄与体の他の組み合わせよりはいくぶん低いが、ＳＴＲ遺伝子座が１３個のＣＯＤＩＳ遺伝子座である場合、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型とＣＯＤＩＳデータベース中の実際の寄与体の遺伝子型との間の７３％マッチは、１００兆分の１未満の確率でランダムに発生することに留意すべきである。したがって、本発明のシステムおよび方法は、最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型と、ＣＯＤＩＳ等のＳＴＲデータベース中の既知の寄与体の遺伝子座との間に認められるいかなるマッチにも、極めて高い信頼度を提供する。
【０１６４】
（表１６）ラップトップコンピュータ上で本発明の方法を用いた、異なる寄与体数の最も可能性の高いＳＴＲ遺伝子型の平均精度
2014523580.tif 000023
【０１６５】
特許、特許出願、および公報等の種々の参考文献が本明細書に引用されるが、それらの開示内容は、参照によりその全体として本明細書に組み込まれる。
【０１６６】
本明細書で使用する際、用語「１つの（ａ）」は限定を意図せず、すなわち「１つの（ａ）」は、必ずしも１つのみを意味するとは限らない。
【０１６７】
本発明の種々の例となる実施形態を上記で説明したが、本発明から逸脱することなく、これらに種々の変更および修正をおこなってもよいことは、当業者には明らかであろう。添付の特許請求の範囲は、本発明の真の精神および範囲に含まれるそのような変化および修正を全て対象とするものである。
【図１】
2014523580.tif 000025
【図２】
2014523580.tif 000026
【図３】
2014523580.tif 000027
【図４】
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【図５】
2014523580.tif 000029
【図６】
2014523580.tif 000030
【図７Ａ】
2014523580.tif 000031
【図７Ｂ】
2014523580.tif 000032
【図７Ｃ】
2014523580.tif 000033
【図７Ｄ】
2014523580.tif 000034
【図８】
2014523580.tif 000035
【国際調査報告】
2014523580.tif 000036