(57)【要約】取得された遺伝子情報に基づいて、対象の変異体を特徴付け、コミュニティへの個人の割り当てを予測するための技法が開示される。変異体を特徴付けるために、参照個人のＤＮＡデータセットがアクセスされ、さらなる個人とのクラスタを生成するために使用される。参照個人は、遺伝子座において変異体を保持し、さらなる個人は、参照個人とＩＢＤを共有する。クラスタの系図データの統計値が生成される。統計値に基づいて、変異体の特徴付けを要約する結果が生成される。個人がコミュニティに属するかどうかを判定するために、個人のハプロタイプのサブセットが、コミュニティ固有のモデルに入力される。モデルは、参照個人のハプロタイプと、参照個人がコミュニティに属するかどうかを特定するラベルとを各々が含むトレーニングサンプルを使用して、トレーニングされる。モデルの出力に基づいて、個人がコミュニティのメンバーであるかどうかが判定される。
2021521511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムのユーザの１つまたは複数の変異体のターゲットセットのレポートを生成するための要求を受信するステップと、
前記ターゲットセットにおいて指定された前記１つまたは複数の変異体を保持していることが知られている１人または複数の保因者のグループを特定するステップと、
前記保因者のＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
前記ターゲットセットにおいて指定された前記１つまたは複数の変異体を含む遺伝子座において前記保因者のうちの少なくとも１人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人のＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
前記保因者および前記さらなる個人の系図データにアクセスするステップと、
前記１つまたは複数の変異体と、前記保因者および前記さらなる個人の前記系図データとの関連付けに基づいて、前記１つまたは複数の変異体の特徴付けを要約する結果を生成するステップと
を含むコンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記結果を生成するステップは、
前記保因者および前記さらなる個人の前記系図データにエンリッチメント解析を実施して、エンリッチ化された出生場所のセットを判定するステップと、
前記１つまたは複数の変異体の起源に関連付けられた、エンリッチ化された出生場所の前記セットにおける１つまたは複数の場所を特定するステップと、
前記エンリッチメント解析の結果に基づいて、前記１つまたは複数の変異体の分布を特定するステップと
を含む、請求項１の方法。
【請求項３】
前記結果を生成するステップは、
様々な地理的場所において前記１つまたは複数の変異体の前記特徴付けを示すマップを構築するステップであって、前記１つまたは複数の変異体の前記特徴付けは、前記変異体の歴史、前記変異体の発生、前記変異体の移動パターン、または前記変異体の現在の分布のうちの１つまたは複数を含む、ステップ
を含む、請求項１の方法。
【請求項４】
前記１つまたは複数の変異体の前記特徴付けは、様々な地理的場所内で前記１つまたは複数の変異体の前記特徴付けを示す前記様々な地理的場所のマップ上に表示される、請求項１の方法。
【請求項５】
前記様々な地理的場所の前記マップは、前記変異体の歴史に関連付けられた時間の期間、前記変異体の発生に関連付けられた時間の期間、前記変異体の移動パターンに関連付けられた時間の期間、または前記変異体の現在の分布に関連付けられた時間の期間のうちの１つまたは複数を示す別個の時間期間に関連付けられている、請求項４の方法。
【請求項６】
前記１つまたは複数の変異体の特徴付けは、
クラスタの前記系図データにエンリッチメント解析を実施して、前記１つまたは複数の変異体に関連付けられた１つまたは複数のエンリッチ化された場所を特定すること
をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項７】
前記系図データは、出生場所、出生日、家族歴史、職業、居住地、婚姻、死亡の日を含む、請求項１の方法。
【請求項８】
前記１つまたは複数の変異体の特徴付けを要約する結果を生成するステップは、
別個の時間の期間内で前記系図データのエンリッチメント解析を実施して、前記別個の時間の期間内でのエンリッチ化された場所のセットを判定するステップ
をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項９】
異なる変異体を特徴付けるための要求を受信するステップと、
前記要求を受信するステップに応答して、
前記異なる変異体を保持していることが知られている１人または複数の保因者の第２のグループを特定するステップと、
１人または複数の保因者の前記第２のグループのＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
前記異なる変異体を含む遺伝子座において保因者の前記第２のグループのうちの前記保因者のうちの少なくとも１人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有する個人のＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
１人または複数の保因者の前記第２のグループおよび前記個人の系図データにアクセスするステップと、
前記異なる変異体の特徴付けを要約するレポートを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、１人または複数の保因者の前記第２のグループおよび前記個人の前記系図データに基づく、ステップと
をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項１０】
前記保因者および前記さらなる個人の前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の遺伝子座において互いにＩＢＤを共有することを判定するステップと、
前記保因者および前記さらなる個人の前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の前記遺伝子座において前記変異体を保持しないことが知られている個人とＩＢＤを共有しないことを判定するステップとによって、
１つまたは複数の変異体の前記ターゲットセットにおける変異体についてのアッセイ（assay）の解析的妥当性を判定するステップ
をさらに含む、請求項１の方法。
【請求項１１】
個人からＤＮＡデータセットを取得するステップと、
前記ＤＮＡデータセットに基づいて、前記個人のジェノタイプを判定するステップと、
参照ＤＮＡデータセットのセットにアクセスするステップであって、参照ＤＮＡデータセットの前記セットにおける各参照ＤＮＡデータセットは、参照個人に関連付けられており、各参照個人は、遺伝子座における変異体の保因者である、ステップと、
前記参照個人、および前記参照個人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人を含むクラスタを生成するステップであって、前記クラスタは、前記参照個人と前記さらなる個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて生成される、ステップと、
前記クラスタの系図データの統計値を生成するステップと、
前記個人が前記遺伝子座において前記クラスタとＩＢＤを共有することを判定するステップと、
前記変異体の特徴付けを要約するレポートを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記クラスタの前記系図データの前記統計値に基づく、ステップと
を含むコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記参照個人と前記個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて前記個人を前記クラスタに追加して、更新されたクラスタを生み出すステップと、
前記更新されたクラスタの前記系図データの統計値を生成するステップと、
前記変異体の特徴付けを要約するレポートを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記更新されたクラスタの前記系図データの前記統計値に基づく、ステップと
をさらに含む、請求項１１の方法。
【請求項１３】
前記変異体の前記特徴付けは、前記変異体の歴史、前記変異体の発生、前記変異体の移動パターン、および前記変異体の現在の分布のうちの１つまたは複数を含む、請求項１１の方法。
【請求項１４】
前記変異体の前記特徴付けは、様々な地理的場所内で前記変異体の前記特徴付けを示す前記様々な地理的場所のマップ上に表示される、請求項１１の方法。
【請求項１５】
前記様々な地理的場所の前記マップは、前記変異体の歴史に関連付けられた時間の期間、前記変異体の発生に関連付けられた時間の期間、前記変異体の移動パターンに関連付けられた時間の期間、または前記変異体の現在の分布に関連付けられた時間の期間のうちの１つまたは複数を示す別個の時間期間に関連付けられている、請求項１４の方法。
【請求項１６】
前記系図データの統計値を生成するステップは、
前記クラスタの前記系図データにエンリッチメント解析を実施して、前記変異体に関連付けられた１つまたは複数のエンリッチ化された場所を特定するステップ
をさらに含む、請求項１１の方法。
【請求項１７】
前記系図データは、出生場所、出生日、家族歴史、職業、居住地、婚姻、死亡の日を含む、請求項１１の方法。
【請求項１８】
前記クラスタは、複数のノードを含み、各ノードは、参照個人、または前記参照個人とＩＢＤを共有するさらなる個人に対応し、ノード間のエッジは、前記参照個人と前記さらなる個人との間のＩＢＤ親和性を示す、請求項１１の方法。
【請求項１９】
系図データの統計値を生成するステップは、
別個の時間の期間内で前記系図データのエンリッチメント解析を実施して、前記別個の時間の期間内でのエンリッチ化された場所のセットを判定するステップと、
前記別個の時間の期間についてエンリッチ化された場所の前記セットにおいて前記系図データの統計値を生成するステップと
をさらに含む、請求項１１の方法。
【請求項２０】
異なる変異体を特徴付けるための要求を受信するステップと、
前記要求を受信するステップに応答して、前記クラスタに属するために求められるＩＢＤ共有の量に統計フィルタを適用して、更新されたクラスタを生み出すステップと、
前記更新されたクラスタの前記系図データの統計値を生成するステップと、
前記異なる変異体の特徴付けを要約するレポートを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記更新されたクラスタの前記系図データの前記統計値に基づく、ステップと
をさらに含む、請求項１１の方法。
【請求項２１】
前記クラスタの前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の前記遺伝子座において互いにＩＢＤを共有することを判定するステップと、
前記クラスタの前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の前記遺伝子座において前記変異体を保持しないことが知られている個人とＩＢＤを共有しないことを判定するステップとによって、
前記変異体についてのアッセイの解析的妥当性を判定するステップ
をさらに含む、請求項１１の方法。
【請求項２２】
コンピュータシステムのユーザのターゲット変異体を特徴付けるための要求を受信するステップと、
前記ターゲット変異体を保持していることが知られている１人または複数の保因者のグループのＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
１人または複数の保因者の前記グループ、および１人または複数の保因者の前記グループにおける少なくとも１人の保因者と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人を含むクラスタを生成するステップであって、前記クラスタは、前記保因者と前記さらなる個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて生成される、ステップと、
前記クラスタの系図データにアクセスするステップと、
前記系図データにエンリッチメント解析を実施するステップと、
前記ターゲット変異体の特徴付けを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記エンリッチメント解析の結果に基づく、ステップと
を含むコンピュータ実装方法。
【請求項２３】
前記ターゲット変異体は、選択基準を条件とし、前記選択基準は、集団にわたるアレル頻度、関連付けられた文献、知られている関数、選択圧、または常染色体のもしくは伴性の遺伝形質のうちの少なくとも１つを含む、請求項２２の方法。
【請求項２４】
前記さらなる個人は、前記ターゲット変異体の遺伝子座において、１人または複数の保因者の前記グループにおける少なくとも１人の保因者とＩＢＤを共有する、請求項２２の方法。
【請求項２５】
前記さらなる個人は、１人または複数の保因者の前記グループにおける少なくとも１人の保因者とＩＢＤゲノムワイドを共有する、請求項２２の方法。
【請求項２６】
前記クラスタの前記系図データは、出生年および出生場所を含む、請求項２２の方法。
【請求項２７】
前記ターゲット変異体の特徴付けを表示のために提供するステップは、
様々な地理的場所内で前記ターゲット変異体の前記特徴付けを示す前記様々な地理的場所のマップを生成するステップ
をさらに含む、請求項２２の方法。
【請求項２８】
前記様々な地理的場所の前記マップは、前記ターゲット変異体の歴史に関連付けられた時間の期間、前記ターゲット変異体の発生に関連付けられた時間の期間、前記ターゲット変異体の移動パターンに関連付けられた時間の期間、または前記ターゲット変異体の現在の分布に関連付けられた時間の期間のうちの１つまたは複数を示す別個の時間期間に関連付けられている、請求項２７の方法。
【請求項２９】
前記エンリッチメント解析を実施するステップは、別個の時間期間中に前記クラスタにおいて大きな比率を占める１つまたは複数の出生場所を特定するステップを含む、請求項２２の方法。
【請求項３０】
１つまたは複数のプロセッサによって実行されるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに、
コンピュータシステムのユーザの１つまたは複数の変異体のターゲットセットのレポートを生成するための要求を受信するステップと、
前記ターゲットセットにおいて指定された前記１つまたは複数の変異体を保持していることが知られている１人または複数の保因者のグループを特定するステップと、
前記保因者のＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
前記ターゲットセットにおいて指定された前記１つまたは複数の変異体を含む遺伝子座において前記保因者のうちの少なくとも１人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人のＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
前記保因者および前記さらなる個人の系図データにアクセスするステップと、
前記１つまたは複数の変異体と、前記保因者および前記さらなる個人の前記系図データとの関連付けに基づいて、前記１つまたは複数の変異体の特徴付けを要約する結果を生成するステップと
を含むステップを実施させるコンピュータプログラムコードを格納する非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３１】
前記結果を生成するステップは、
前記保因者および前記さらなる個人の前記系図データにエンリッチメント解析を実施して、エンリッチ化された出生場所のセットを判定するステップと、
前記１つまたは複数の変異体の起源に関連付けられた、エンリッチ化された出生場所の前記セットにおける１つまたは複数の場所を特定するステップと、
前記エンリッチメント解析の結果に基づいて、前記１つまたは複数の変異体の分布を特定するステップと
を含む、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３２】
前記結果を生成するステップは、
様々な地理的場所において前記変異体の前記特徴付けを示すマップを構築するステップであって、前記変異体の前記特徴付けは、前記変異体の歴史、前記変異体の発生、前記変異体の移動パターン、または前記変異体の現在の分布のうちの１つまたは複数を含む、ステップ
を含む、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３３】
前記１つまたは複数の変異体の前記特徴付けは、様々な地理的場所内で前記１つまたは複数の変異体の前記特徴付けを示す前記様々な地理的場所のマップ上に表示される、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３４】
前記様々な地理的場所の前記マップは、前記変異体の歴史に関連付けられた時間の期間、前記変異体の発生に関連付けられた時間の期間、前記変異体の移動パターンに関連付けられた時間の期間、または前記変異体の現在の分布に関連付けられた時間の期間のうちの１つまたは複数を示す別個の時間期間に関連付けられている、請求項３３の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３５】
前記１つまたは複数の変異体の特徴付けは、
クラスタの前記系図データにエンリッチメント解析を実施して、前記１つまたは複数の変異体に関連付けられた１つまたは複数のエンリッチ化された場所を特定すること
をさらに含む、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３６】
前記系図データは、出生場所、出生日、家族歴史、職業、居住地、婚姻、死亡の日を含む、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３７】
前記１つまたは複数の変異体の特徴付けを要約する結果を生成するステップは、
別個の時間の期間内で前記系図データのエンリッチメント解析を実施して、前記別個の時間の期間内でのエンリッチ化された場所のセットを判定するステップ
をさらに含む、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３８】
ハードウェアプロセッサによって実行されるときに、前記ハードウェアプロセッサに、
前記保因者および前記さらなる個人の前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の遺伝子座において互いにＩＢＤを共有することを判定するステップと、
前記保因者および前記さらなる個人の前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の前記遺伝子座において前記変異体を保持しないことが知られている個人とＩＢＤを共有しないことを判定するステップとによって、
１つまたは複数の変異体の前記ターゲットセットにおける変異体についてのアッセイの解析的妥当性を判定するステップ
を含むステップを実施させるコンピュータプログラムコードをさらに格納する、請求項３０の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項３９】
１つまたは複数のプロセッサによって実行されるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに、
個人からＤＮＡデータセットを取得するステップと、
前記ＤＮＡデータセットに基づいて、前記個人のジェノタイプを判定するステップと、
参照ＤＮＡデータセットのセットにアクセスするステップであって、参照ＤＮＡデータセットの前記セットにおける各参照ＤＮＡデータセットは、参照個人に関連付けられており、各参照個人は、遺伝子座における変異体の保因者である、ステップと、
前記参照個人、および前記参照個人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人を含むクラスタを生成するステップであって、前記クラスタは、前記参照個人と前記さらなる個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて生成される、ステップと、
前記クラスタの系図データの統計値を生成するステップと、
前記個人が前記遺伝子座において前記クラスタとＩＢＤを共有することを判定するステップと、
前記変異体の特徴付けを要約するレポートを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記クラスタの前記系図データの前記統計値に基づく、ステップと
を含むステップを実施させるコンピュータプログラムコードを格納する非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４０】
ハードウェアプロセッサによって実行されるときに、前記ハードウェアプロセッサに、
前記参照個人と前記個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて前記個人を前記クラスタに追加して、更新されたクラスタを生み出すステップと、
前記更新されたクラスタの前記系図データの統計値を生成するステップと、
前記変異体の特徴付けを要約するレポートを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記更新されたクラスタの前記系図データの前記統計値に基づく、ステップと
を含むステップを実施させるコードをさらに含む、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４１】
前記変異体の前記特徴付けは、前記変異体の歴史、前記変異体の発生、前記変異体の移動パターン、および前記変異体の現在の分布のうちの１つまたは複数を含む、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４２】
前記変異体の前記特徴付けは、様々な地理的場所内で前記変異体の前記特徴付けを示す前記様々な地理的場所のマップ上に表示される、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４３】
前記様々な地理的場所の前記マップは、前記変異体の歴史に関連付けられた時間の期間、前記変異体の発生に関連付けられた時間の期間、前記変異体の移動パターンに関連付けられた時間の期間、または前記変異体の現在の分布に関連付けられた時間の期間のうちの１つまたは複数を示す別個の時間期間に関連付けられている、請求項４２の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４４】
前記系図データの統計値を生成するステップは、
前記クラスタの前記系図データにエンリッチメント解析を実施して、前記変異体に関連付けられた１つまたは複数のエンリッチ化された場所を特定するステップ
をさらに含む、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４５】
前記系図データは、出生場所、出生日、家族歴史、職業、居住地、婚姻、死亡の日を含む、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４６】
前記クラスタは、複数のノードを含み、各ノードは、参照個人、または前記参照個人とＩＢＤを共有するさらなる個人に対応し、ノード間のエッジは、前記参照個人と前記さらなる個人との間のＩＢＤ親和性を示す、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４７】
ハードウェアプロセッサによって実行されるときに、前記ハードウェアプロセッサに、
前記クラスタの前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の前記遺伝子座において互いにＩＢＤを共有することを判定するステップと、
前記クラスタの前記ＤＮＡデータセットが前記変異体の前記遺伝子座において前記変異体を保持しないことが知られている個人とＩＢＤを共有しないことを判定するステップとによって、
前記変異体についてのアッセイの解析的妥当性を判定するステップ
を含むステップを実施させるコンピュータプログラムコードをさらに格納する、請求項３９の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４８】
１つまたは複数のプロセッサによって実行されるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに、
コンピュータシステムのユーザのターゲット変異体を特徴付けるための要求を受信するステップと、
前記ターゲット変異体を保持していることが知られている１人または複数の保因者のグループのＤＮＡデータセットにアクセスするステップと、
１人または複数の保因者の前記グループ、および１人または複数の保因者の前記グループにおける少なくとも１人の保因者と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人を含むクラスタを生成するステップであって、前記クラスタは、前記保因者と前記さらなる個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて生成される、ステップと、
前記クラスタの系図データにアクセスするステップと、
前記系図データにエンリッチメント解析を実施するステップと、
前記ターゲット変異体の特徴付けを表示のために提供するステップであって、前記特徴付けは、前記エンリッチメント解析の結果に基づく、ステップと
を含むステップを実施させるコンピュータプログラムコードを格納する非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項４９】
前記ターゲット変異体は、集団にわたるアレル頻度、関連付けられた文献、知られている関数、選択圧、または常染色体のもしくは伴性の遺伝形質のうちの少なくとも１つを含む基準に基づいて選択される、請求項４８の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項５０】
前記さらなる個人は、前記ターゲット変異体の遺伝子座において、１人または複数の保因者の前記グループにおける少なくとも１人の保因者とＩＢＤを共有する、請求項４８の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項５１】
前記さらなる個人は、１人または複数の保因者の前記グループにおける少なくとも１人の保因者とＩＢＤゲノムワイドを共有する、請求項４８の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項５２】
前記クラスタの前記系図データは、出生年および出生場所を含む、請求項４８の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項５３】
前記ターゲット変異体の特徴付けを表示のために提供するステップは、
様々な地理的場所内で前記ターゲット変異体の前記特徴付けを示す前記様々な地理的場所のマップを生成するステップ
をさらに含む、請求項４８の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項５４】
個人からＤＮＡデータセットを取得するステップと、
前記ＤＮＡデータセットに基づいて、前記個人のジェノタイプを判定するステップと、
前記ジェノタイプをフェーズ化して、前記個人のハプロタイプを生成するステップと、
前記個人のハプロタイプのサブセットを選択するステップと、
前記個人のハプロタイプの前記サブセットをモデルに入力するステップであって、前記モデルは、トレーニングサンプルに基づいてトレーニングされ、各トレーニングサンプルは、参照個人のハプロタイプのグループ、および前記参照個人がコミュニティに属するかどうかを特定するラベルを含み、前記コミュニティに属する前記参照個人は、前記コミュニティを表すハプロタイプの前記グループを有する、ステップと、
前記モデルの出力に基づいて、前記個人が前記コミュニティのメンバーであるかどうかを判定するステップと
を含む方法。
【請求項５５】
前記モデルは、
前記参照個人のジェノタイプをフェーズ化することと、
前記ジェノタイプの各ウィンドウで共通のハプロタイプを特定することと、
前記共通のハプロタイプにエンリッチメント解析を実施して、エンリッチ化されたハプロタイプのセットを特定することと、
参照個人ごとに特徴ベクトルを生成することであって、前記特徴ベクトルは、エンリッチ化されたハプロタイプに各々が関連付けられたバイナリ要素のセットを有し、各バイナリ要素の値は、前記参照個人が前記エンリッチ化されたハプロタイプを有するかどうかを示す、ことと、
自身の特徴ベクトルを伴う前記参照個人、および前記参照個人が前記コミュニティに属するかどうかを特定する前記ラベルを含むデータフレームを生成することと、
前記モデルを前記データフレームに適用することであって、前記エンリッチ化されたハプロタイプが前記モデルの特徴である、ことと
前記モデルのパフォーマンスに基づいて、前記モデルのパラメータを調整することと
によってトレーニングされる、請求項５４の方法。
【請求項５６】
前記トレーニングサンプルの少なくとも陽性トレーニングサンプルは、
前記コミュニティに属する前記参照個人のうちの１人のＤＮＡデータセットをフェーズ化して、前記参照個人のハプロタイプを生成することと、
前記コミュニティに関して前記ハプロタイプにエンリッチメント解析を実施することと、
前記コミュニティを表す、前記参照個人のハプロタイプの１つまたは複数のグループを特定することと、
前記陽性トレーニングサンプルとして、ハプロタイプの前記１つまたは複数のグループを抽出することと、
前記陽性トレーニングサンプルを、前記参照個人が前記コミュニティに属するという陽性ラベルに関連付けることと
によって生成される、請求項５４の方法。
【請求項５７】
前記トレーニングサンプルの少なくとも陰性トレーニングサンプルは、
前記コミュニティに属していないことが知られている参照個人のＤＮＡデータセットを取り出すことと、
前記陰性トレーニングサンプルとして、ハプロタイプの１つまたは複数のグループを抽出することであって、ハプロタイプの抽出された１つまたは複数のグループは、前記コミュニティに属する前記参照個人のうちの前記１人のハプロタイプの前記１つまたは複数のグループの同じ遺伝子座にある、ことと、
前記陰性トレーニングサンプルを、前記参照個人が前記コミュニティに属さないという陰性ラベルに関連付けることと
によって生成される、請求項５６の方法。
【請求項５８】
前記モデルは、前記個人が前記コミュニティのメンバーであるかどうかをラベル付けする結果を出力するようにトレーニングされたバイナリ分類子である、請求項５４の方法。
【請求項５９】
前記モデルは、ランダムフォレスト分類子、サポートベクトルマシン、またはニューラルネットワークである、請求項５４の方法。
【請求項６０】
前記モデルは、前記コミュニティを表す、前記個人のハプロタイプの前記サブセットの部分を判定する、請求項５４の方法。
【請求項６１】
前記個人が前記コミュニティのメンバーであるかどうかを判定するステップは、前記個人と、前記コミュニティに属する前記参照個人との間の共通のハプロタイプの合計量を判定することをさらに含む、請求項５４の方法。
【請求項６２】
共通のハプロタイプは、前記個人および前記参照個人のうちの１人に共通の祖先から継承された１つまたは複数の染色体からの共通のハプロタイプの合計量である、請求項５４の方法。
【請求項６３】
参照ハプロタイプは、どのハプロタイプがコミュニティにおいてより観察されるべきであるらしいかを判定するためのエンリッチメント解析を使用して特定される、請求項５４の方法。
【請求項６４】
前記モデルは、サポートベクトルマシン、１つもしくは複数の決定木、またはニューラルネットワークからなるグループから選択される非線形分類子である、請求項５４の方法。
【請求項６５】
前記個人のハプロタイプの前記サブセットの遺伝子座は、前記トレーニングサンプルのうちの少なくとも１つのハプロタイプの前記グループの同じ遺伝子座に対応する、請求項５４の方法。
【請求項６６】
１つまたは複数のプロセッサによって実行されるときに、前記１つまたは複数のプロセッサに、
個人からＤＮＡデータセットを取得するステップと、
前記ＤＮＡデータセットに基づいて、前記個人のジェノタイプを判定するステップと、
前記ジェノタイプをフェーズ化して、前記個人のハプロタイプを生成するステップと、
前記個人のハプロタイプのサブセットを選択するステップと、
前記個人のハプロタイプの前記サブセットをモデルに入力するステップであって、前記モデルは、トレーニングサンプルに基づいてトレーニングされ、各トレーニングサンプルは、参照個人のハプロタイプのグループ、および前記参照個人がコミュニティに属するかどうかを特定するラベルを含み、前記コミュニティに属する前記参照個人は、前記コミュニティを表すハプロタイプの前記グループを有する、ステップと、
前記モデルの出力に基づいて、前記個人が前記コミュニティのメンバーであるかどうかを判定するステップと
を含むステップを実施させるコンピュータプログラムコードを格納する非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項６７】
前記モデルは、
前記参照個人のジェノタイプをフェーズ化することと、
前記ジェノタイプの各ウィンドウで共通のハプロタイプを特定することと、
前記共通のハプロタイプにエンリッチメント解析を実施して、エンリッチ化されたハプロタイプのセットを特定することと、
参照個人ごとに特徴ベクトルを生成することであって、前記特徴ベクトルは、エンリッチ化されたハプロタイプに各々が関連付けられたバイナリ要素のセットを有し、各バイナリ要素の値は、前記参照個人が前記エンリッチ化されたハプロタイプを有するかどうかを示す、ことと、
自身の特徴ベクトルを伴う前記参照個人、および前記参照個人が前記コミュニティに属するかどうかを特定する前記ラベルを含むデータフレームを生成することと、
前記モデルを前記データフレームに適用することであって、前記エンリッチ化されたハプロタイプが前記モデルの特徴である、ことと
前記モデルのパフォーマンスに基づいて、前記モデルのパラメータを調整することと
によってトレーニングされる、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項６８】
前記トレーニングサンプルの少なくとも陽性トレーニングサンプルは、
前記コミュニティに属する前記参照個人のうちの１人のＤＮＡデータセットをフェーズ化して、前記参照個人のハプロタイプを生成することと、
前記コミュニティに関して前記ハプロタイプにエンリッチメント解析を実施することと、
前記コミュニティを表す、前記参照個人のハプロタイプの１つまたは複数のグループを特定することと、
前記陽性トレーニングサンプルとして、ハプロタイプの前記１つまたは複数のグループを抽出することと、
前記陽性トレーニングサンプルを、前記参照個人が前記コミュニティに属するという陽性ラベルに関連付けることと
によって生成される、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項６９】
前記トレーニングサンプルの少なくとも陰性トレーニングサンプルは、
前記コミュニティに属していないことが知られている参照個人のＤＮＡデータセットを取り出すことと、
前記陰性トレーニングサンプルとして、ハプロタイプの１つまたは複数のグループを抽出することであって、ハプロタイプの抽出された１つまたは複数のグループは、前記コミュニティに属する前記参照個人のうちの１人のハプロタイプの前記１つまたは複数のグループの同じ遺伝子座にある、ことと、
前記陰性トレーニングサンプルを、前記参照個人が前記コミュニティに属さないという陰性ラベルに関連付けることと
によって生成される、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項７０】
前記個人が前記コミュニティのメンバーであるかどうかを判定するステップは、前記個人と、前記コミュニティに属する前記参照個人との間の共通のハプロタイプの合計量を判定することをさらに含む、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項７１】
共通のハプロタイプは、前記個人および前記参照個人のうちの１人に共通の祖先から継承された１つまたは複数の染色体からの共通のハプロタイプの合計量である、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項７２】
参照ハプロタイプは、どのハプロタイプがコミュニティにおいてより観察されるべきであるらしいかを判定するためのエンリッチメント解析を使用して特定される、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【請求項７３】
前記個人のハプロタイプの前記サブセットの遺伝子座は、前記トレーニングサンプルのうちの少なくとも１つのハプロタイプの前記グループの同じ遺伝子座に対応する、請求項６６の非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示される実施形態は、その中で対象の変異体が生じて伝播してきた可能性のある集団を評価すること、および人間の間の遺伝子関係のパターンから歴史的集団を発見することに関する。
【背景技術】
【０００２】
関連技術の相互参照
本出願は、参照によりその全体において本明細書に組み込まれている、2018年4月5日に出願された米国特許仮出願第62/653,416号明細書、および2018年4月5日に出願された米国特許仮出願第62/653,420号明細書の利益を主張するものである。
【０００３】
遺伝子的に言えば、ヒトはほぼ全体的に同一であるものの、ヒトＤＮＡにおける小さな違いが、個人の間で何らかの観察される相違を担っている。実際、個人のＤＮＡにおけるこれらの小さな違いを比較することによって、近代の共通の祖先からの遺伝形質を示唆する長い染色体セグメントを検出し、次いでこれらの検出されたセグメントを使用して、２人の人間がどのくらい密接に関係付けられるかを推定できる。近代の共通の遺伝形質を示唆するセグメントを特定するプロセスは、降下による同一性（identity-by-descent：ＩＢＤ）の解析として、集団遺伝学文献において知られている。ＩＢＤ解析は、集団における任意の２人の人間（例えば、はとこ）の間で、家族性の関係を予測するのに使用され得る。遺伝子多型データから集団構造について学習することは、遺伝学における重要なトピックである。この分野において最も広く使用される方法は、アレル頻度における変化をモデル化することに基づく。これらの方法は、例えば、ヒト集団における歴史的な移動のパターンに光を当ててきた。この一例を取ると、米国（ＵＳ）の先の遺伝子研究が、世界の他の地域（例えば、ヨーロッパ、アフリカ）に関して近代の移民の多様性を解明するのに役立っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第１５／５９１，０９９号明細書
【特許文献２】米国特許出願第１５／１６８，０１１号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１７／００１１０４２号明細書
【発明の概要】
【０００５】
対象の変異体を特徴付ける技法が本明細書で開示される。特徴付けは、対象のいずれかの変異体を保持する集団の起源、移動パターン、並びに歴史的なおよび現代の地理的場所への洞察を提供できる。多くの変異体はフェノタイプ（例えば、特質、疾病、または別の観察可能な特性）に関連付けられるため、変異体の起源および分布について学習することは、関連付けられたフェノタイプの病因への洞察を提供することができ、危険にさらされた集団をターゲットにすることに拡張され得る。
【０００６】
一実施形態において、対象の変異体を特徴付ける方法が、個人からＤＮＡデータセットを取得することを含む。個人のジェノタイプが、ＤＮＡデータセットに基づいて判定される。参照ＤＮＡデータセットのセットがアクセスされる。各参照ＤＮＡデータセットは、参照個人に関連付けられており、各参照個人は、遺伝子座における変異体の保因者である。いくつかの実施形態において、フェノタイプまたはハプロタイプがまた、選ばれてもよい。参照個人、および参照個人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人を含むクラスタが生成される。クラスタは、参照個人とさらなる個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて生成されてよい。いくつかの実施形態において、クラスタは、個人を表すノードと、個人の間のＩＢＤ親和性を表す重み付けエッジとを含む。変異体を特徴付けるために、特定されたクラスタは、クラスタにおける個人についての情報に基づいて、系図データ（例えば、出生場所、姓、祖先の出生場所、居住地）で注釈付けされる。系図データの統計値が生成されて、変異体を特徴付ける。変異体の特徴付けを要約する結果が生成される。個人が遺伝子座においてクラスタとＩＢＤを共有することが判定された場合に、変異体の特徴付けを要約するレポートが、表示のために提供される。
【０００７】
様々な実施形態において、本明細書で開示される技法は、取得された遺伝子情報に基づいて、コミュニティへの個人の割り当てを予測するために追加的に使用されてもよい。ＤＮＡデータセットは、個人について取得される。個人のジェノタイプは、ＤＮＡデータセットに基づいて判定される。ジェノタイプは、個人のハプロタイプを生成するようにフェーズ化され、個人のハプロタイプのサブセットが選択される。サブセットは、対象のコミュニティの特徴に基づいて選ばれる。ハプロタイプのサブセットは、コミュニティ固有のモデルに入力されて、個人がコミュニティのメンバーであるかどうかを判定する。モデルは、トレーニングサンプルを使用してトレーニングされ、ここで、各トレーニングサンプルは、参照個人のハプロタイプのグループと、参照個人がコミュニティに属するかどうかを特定するラベルとを含む。コミュニティに属する参照個人は、コミュニティを表すハプロタイプの１つまたは複数のグループを有する。コミュニティを表すハプロタイプは、コミュニティの知られているメンバーである個人の間で共通のハプロタイプにエンリッチメント解析を実施することによって特定されてよい。モデルの出力に基づいて、個人がコミュニティのメンバーであるかどうかが判定される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
図面は、例証の目的のためだけに様々な実施形態を図示している。当業者は、以下の議論から、本明細書で例証される構造および方法の代替的実施形態が、本明細書で説明される原理から逸脱せずに採用されてもよいことを直ちに認識するであろう。
【図１】一実施形態によるコンピュータシステムのシステム環境の図である。
【図２】一実施形態によるコンピュータシステムのアーキテクチャのブロック図である。
【図３Ａ】一実施形態による、遺伝子座におけるＩＢＤ共有を表す降下による同一性（ＩＢＤ）ネットワークの図である。
【図３Ｂ】一実施形態による、染色体にわたる遺伝子座におけるＩＢＤ共有の図である。
【図４】一実施形態による、エンリッチ化された出生場所の例示的なグラフィカル表現の図である。
【図５】一実施形態による、様々な地理的場所においてプロットされた、座におけるＩＢＤエンリッチ化された出生場所の例示的なグラフィカル表現の図である。
【図６】一実施形態による、個人のハプロタイプを使用したコミュニティの内部および外部にいる個人の間のＤＮＡデータにおける視覚的区別の図である。
【図７】一実施形態による変異体を特徴付ける方法を例証する流れ図である。
【図８】一実施形態による、個人がコミュニティのメンバーであるかどうかを予測するためのモデルを使用する方法を例証する流れ図である。
【図９】一実施形態による変異体を特徴付けるさらなる方法を例証する流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、一実施形態によるコンピュータシステム１３０のシステム環境１００の図を例証する。図１に示されたシステム環境１００は、ユーザデバイス１１０と、ネットワーク１２０と、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）抽出サービス１２５と、コンピュータシステム１３０とを含む。代替的構成において、異なる、より少ない、および／またはさらなるコンポーネントが、システム環境１００に含まれてもよい。
【００１０】
クライアントデバイス１１０は、ネットワーク１２０を介してデータを送信する、および／または受信するだけでなく、ユーザ入力を受信する能力のある１つまたは複数のコンピュータデバイスである。一実施形態において、クライアントデバイス１１０は、デスクトップまたはラップトップコンピュータなどのコンピュータシステムである。あるいは、クライアントデバイス１１０は、携帯情報端末（ＰＤＡ）、モバイル電話、スマートフォン、または別の好適なデバイスなどの、コンピュータ機能性を有するデバイスであってもよい。クライアントデバイス１１０は、ネットワーク１２０を介して通信するように構成される。一実施形態において、クライアントデバイス１１０は、クライアントデバイス１１０のユーザが、クライアントデバイスのユーザインターフェース１１５を介してコンピュータシステム１３０と対話するのを許可するアプリケーションを実行する。例えば、クライアントデバイス１１０は、ウェブブラウザアプリケーションを実行して、ネットワーク１２０を介して、クライアントデバイス１１０とコンピュータシステム１３０との間の対話を可能にする。別の実施形態において、ユーザインターフェース１１５は、コンピュータシステム１３０によって公開されてユーザデバイス１１０上にインストールされるソフトウェアアプリケーションの一部として、グラフィカルユーザインターフェースの形態を取る。なおも別の実施形態において、クライアントデバイス１１０は、ＩＯＳ（登録商標）またはＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）などの、クライアントデバイス１１０のネイティブオペレーティングシステム上で動くアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を通して、コンピュータシステム１３０と対話する。
【００１１】
クライアントデバイス１１０は、ネットワーク１２０を介して通信するように構成され、ネットワーク１２０は、有線および／または無線の両方の通信システムを使用する、ローカルエリアネットワークおよび／またはワイドエリアネットワークの任意の組合せを含み得る。一実施形態において、ネットワーク１２０は、標準の通信技術および／または通信プロトコルを使用する。例えば、ネットワーク１２０は、イーサネット、８０２．１１、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、３Ｇ、４Ｇ、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、その他などの技術を使用する通信リンクを含む。ネットワーク１２０を介して通信するために使用されるネットワーキングプロトコルの例は、マルチプロトコルラベルスイッチング（ＭＰＬＳ）、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）、ＳＭＴＰ（Simple Mail Transfer Protocol）、およびＦＴＰ（file transfer protocol）を含む。ネットワーク１２０上で交換されるデータは、ＨＴＭＬまたはＸＭＬなどの、任意の好適なフォーマットを使用して表されてよい。いくつかの実施形態において、ネットワーク１２０の通信リンクの全てまたはいくつかは、任意の好適な技法を使用して暗号化されてもよい。
【００１２】
個人は、彼らの遺伝子データの解析のために、ＤＮＡサンプル（またはＤＮＡデータセット）を提供する。一実施形態において、個人は、サンプル収集キットを使用して、ＤＮＡシーケンシングなどのＤＮＡ処理技法に従って遺伝子データが確実にそこから抽出され得るＤＮＡサンプル、例えば、唾液を提供する。ＤＮＡ抽出サービス１２５は、サンプルを受信し、例えば、サンプルからＤＮＡを抽出すること、およびＤＮＡ内に存在する単一ヌクレオチド多型（ＳＮＰ）のジェノタイプ値を特定することによって、遺伝子データからジェノタイプを推定する。この例における結果は、ＳＮＰサイトごとに二倍体のジェノタイプである。コンピュータシステム１３０は、ＤＮＡ抽出サービス１２５から遺伝子データを受信し、ＤＮＡ二倍体のジェノタイプを収容するＤＮＡサンプルストアに、遺伝子データを記憶する。いくつかの実施形態において、ＤＮＡサンプルストアに記憶された遺伝子データは、１つまたは複数のポインタを介して、ユーザデータストアにおけるユーザに関連付けられてよい。
【００１３】
コンピュータシステム１３０は、ＤＮＡを処理して、個人のペアの間で共有されるＩＢＤを特定し、その情報を使用して、個人のサンプルにおけるクラスタを特定する。一実施形態において、クラスタは、サンプルにおける他の個人に対して、互いの間でＩＢＤつながりのより高い密度を見せる、サンプルにおける個人を含む。クラスタは、グループ内の個人のフェノタイプ特性および系図データについての情報で注釈付けされ、それらのクラスタへの、しばしば新しい、個人の割り当てを許可するモデルを展開するために使用されてよい。
【００１４】
図２は、一実施形態によるコンピュータシステム１３０のアーキテクチャのブロック図である。図２に示された実施形態において、コンピュータシステム１３０は、ユーザデータストア２０５と、ＤＮＡサンプルストア２１０と、ＩＢＤネットワークストア２１５と、サンプル処理エンジン２２０と、フェージングエンジン２２５と、ＩＢＤ推定エンジン２３０と、変異体発生エンジン２３５と、コミュニティ予測エンジン２４０とを含む。加えて、機能は、説明されるのとは異なるやり方で要素の間で分散されてもよい。様々な実施形態において、コンピュータシステム１３０は、異なる、より少ない、および／またはさらなるコンポーネントを含んでもよい。
【００１５】
コンピュータシステム１３０は、ユーザデータストア２０５にユーザデータを維持する。ユーザデータストア２０５は、コンピュータシステム１３０のユーザごとにユーザデータを維持する。ユーザデータストア２０５にユーザごとに記憶されたデータの量およびタイプは、対応するユーザによって提供される情報に基づいて変動してもよい。ユーザは、ユーザデバイス１１０のユーザインターフェース１１５を介して、データを提供できる。例えば、ユーザは、系図データおよび調査データを取得するために処理され得る、ユーザに関係付けられた質問に回答するように、ユーザインターフェースの要素においてプロンプトされてもよい。系図データの例は、名前（ファースト、ラスト、ミドル、接尾辞）、出生場所、出生の日、死亡の日、婚姻情報、血縁関係、家族歴史などを含む。いくつかの事例において、家族歴史は、その個人の家系（例えば、家族における記録された関係）の形態を取ることができる。ユーザに関連付けられた家系情報は、１つまたは複数の指定されたノードを含む。家系において各指定されたノードは、個人自身、または記憶されたＤＮＡサンプルに対応する個人の祖先のいずれかを表す。従って、ノードは、個人自身、または関連付けられた個人に遺伝子素材を伝えてきた可能性のある個人のいずれかである家系メンバーを表す。系図データはまた、コンピュータシステム１３０のユーザの間の遺伝子つながりを含み得る。調査データの例は、身体的特質（例えば、身長、毛髪、皮膚色素沈着、そばかす、苦味、耳たぶタイプ、虹彩パターン、男性型脱毛症、毛髪のカール）などの個人のフェノタイプ、ウェルネスフェノタイプ（例えば、ラクトース耐性、カフェイン消費量、マラリア抵抗性、ノロウィルス抵抗性、筋肉パフォーマンス、アルコール紅潮）、および私的な選好（例えば、好き嫌い）についての情報を含む。ユーザデータストア２０５はまた、ＤＮＡサンプルストア２１０に記憶されたＤＮＡサンプルから推察される情報、および個人から受信された情報を含み得る。例えば、どの個人が遺伝子的に関係付けられるか、彼らはどう関係付けられるか、何世代戻って彼らが共通の祖先を共有するか、共有されるパーセントＩＢＤ、個人が一部であるのはどのコミュニティか、個人が保持する変異体、その他に関係付けられた情報が含まれ得る。
【００１６】
ユーザデータストア２０５はまた、ＤＮＡサンプルから生成された個人のジェノタイプを含む。ジェノタイプは、サンプル処理エンジン２２０またはサードパーティサービスによって生成されてよい。ユーザデータストア２０５はまた、個人のハプロタイプを含み得る。ハプロタイプは、ジェノタイプをフェーズ化することによって生成される。一実施形態において、ユーザデータストア２０５は、対応する個人が保因者である、知られている変異体についての情報（例えば、変異体のタイプ、変異体の場所、変異体に関連付けられたフェノタイプ）を収容する。この情報は、コンピュータシステム１３０、サードパーティデータベースから取得されてもよいし、またはサードパーティソフトウェアを使用して取得されてもよい。
【００１７】
コンピュータシステム１３０は、ＤＮＡサンプルストア２１０に個人のＤＮＡサンプルを維持する。ＤＮＡサンプルは、個人のＤＮＡの全部または部分、および対応するメタデータを収容することがある。ＤＮＡサンプルストア２１０に記憶されたデータは、ユーザにリンクされた１つまたは複数のＤＮＡサンプルを記憶することができる。様々な実施形態において、ＤＮＡサンプルストア２１０は、個人に関連付けられたユーザデータストア２０５に関連付けられた場所へのポインタを記憶する。
【００１８】
サンプル処理エンジン２２０は、ユーザデバイス１１０のユーザインターフェース１１５またはＤＮＡ抽出サービス１２５を介して個人から受信されたデータを、受信し、処理し、記憶する。ユーザデータ（例えば、系図および調査データ）を収集するために、サンプル処理エンジンは、ユーザが系図データおよび調査データを提供可能なインターフェース要素を提供する、ユーザデバイス１１０上の対話式ユーザインターフェースを提供するように構成されてよい。これらのデータは、手動で提供されてもよいし、または、例えば、国勢調査記録、都市もしくは政府記録、または印刷もしくはオンライン素材の任意の他の事項に実施される光学文字認識（ＯＣＲ）を介して、自動的に抽出されてもよい。
【００１９】
ＤＮＡサンプルを取集するために、サンプル処理エンジン２２０は、ＤＮＡ抽出サービス１２５を介してＤＮＡサンプルを、またはサードパーティソースからサンプルデータを受信するように構成される。サンプル処理エンジン２２０は、ＤＮＡサンプルを、ＤＮＡサンプルストア２１０と、フェージングエンジン２２５とに送ることができる。サンプル処理エンジン２２０は、常染色体の染色体上の個人の二倍体のジェノタイプが計算的にフェーズ化され得るように、常染色体のＳＮＰを特定する。例えば、一個人について７００，０００の常染色体のＳＮＰが、ジェノタイプフェーズを推定するために特定されてよい。サンプル処理エンジン２２０は、特定されたＳＮＰをフェージングエンジン２２５に提供し、フェージングエンジン２２５は、特定されたＳＮＰのセットに基づいて個人の二倍体のジェノタイプをフェーズ化して、ユーザごとにハプロタイプのセットを生成する。
【００２０】
フェージングエンジン２２５は、ＤＮＡサンプルをフェーズ化し、それにより、個人のハプロタイプが、ＩＢＤ推定エンジン２３０、変異体発生エンジン２３５、およびコミュニティ予測エンジン２４０によって使用され得る。ハプロタイプのセットは、対象の変異体を特徴付けるために、変異体発生エンジン２３５によって使用される。ハプロタイプのセットは、コミュニティにおける個人のメンバーシップを判定するために、コミュニティ予測エンジン２４０によってもまた使用される。フェージングエンジン２２５は、二倍体のジェノタイプごとに、推定されるハプロタイプのペアを生成する。推定されるハプロタイプは、ユーザデータストア２０５およびＩＢＤネットワークストア２１５に記憶される。フェージングエンジン２２５は、フェーズ化されたジェノタイプを、ユーザデータストア２０５に記憶する。ハプロタイプの２つのデータセットを生成するためにジェノタイプのセットをフェーズ化することについては、特許文献１（2015年10月19日付け出願、「Haplotype Phasing Models」）が、全ての目的のために参照により組み込まれている。
【００２１】
ＩＢＤ推定エンジン２３０は、ユーザデータストア２０５に記憶された個人のペアの間のフェーズ化されたジェノタイプデータ（ハプロタイプ）から、ＩＢＤセグメントを推定する。ＩＢＤセグメントは、近代の共通の祖先から想定上継承される、個人のペアにおいて特定された染色体セグメントである。通常、密接に関係付けられた個人は、比較的多数のＩＢＤセグメントを共有し、ＩＢＤセグメントは（個々に、または１つもしくは複数の染色体にわたる総計で）より長い長さを有する傾向にあり、一方でより遠縁に関係付けられた個人は、比較的少ないＩＢＤセグメントを共有し、これらのセグメントは（個々に、または１つもしくは複数の染色体にわたる総計で）より短くなる傾向にある。例えば、密接な家族メンバーは、しばしば７１ｃＭよりも上のＩＢＤを共有する（例えば、みいとこ）が、より遠縁に関係付けられた個人は、１２ｃＭよりも少ないＩＢＤを共有することがある。２人の個人の間のＩＢＤセグメントの観点からの関係性の程度は、ＩＢＤ親和性と呼ばれてよい。
【００２２】
ＩＢＤ推定値は、ＩＢＤゲノムワイドおよび／または遺伝子座におけるＩＢＤを共有する個人を特定するＩＢＤネットワークを確立するために使用される。変異体発生エンジン２３５およびコミュニティ予測エンジン２４０は、これらのネットワークを使用し、特定の変異体の保因者である個人、および遺伝子コミュニティの一部である個人を特定する。
【００２３】
いくつかの実施形態において、ＩＢＤネットワークは、モデルをトレーニングするために使用され得る参照パネルと呼ばれるデータセットを構築するために使用されてよい。これらのモデルは次いで、ユーザのＤＮＡのサンプルに基づいて、どのクラスタが、新しいユーザなどの、仮説上のユーザに該当するかに関する予測を生成するために使用され得る。例えば、クラスタは、特定の変異体の保因者である個人、コミュニティの一部である個人、遺伝子座においてＩＢＤを共有する個人、その他を含み得る。クラスタリングおよび参照パネルの生成のより詳細については、「Discovering Population Structure from Patterns of Identity-By-Descent」と題された特許文献２が、全ての目的のために参照により本明細書に組み込まれている。
【００２４】
変異体発生エンジン２３５は、変異体の発生を特徴付ける。変異体の特徴付けは、対象の変異体を保持する集団の起源、移動パターン、並びに歴史的なおよび現代の地理的分布への洞察を提供できる。変異体はしばしば特質、疾病、または他のフェノタイプに関連付けられるため、変異体の起源および分布について学習することはまた、特質、疾病、または他のフェノタイプに関連付けられた病因の理解に貢献することができる。これを行うために、変異体発生エンジン２３５は、変異体に関連付けられたユーザの系図データにエンリッチメント解析を実施して、別個の時間期間中にエンリッチ化された出生場所を特定する。いくつかの実施形態において、ユーザは、特徴付けるための１つまたは複数のターゲット変異体のセットを選択する。ユーザは、ユーザデバイス１１０上のユーザインターフェース１１５の対話式インターフェース要素を使用して、ターゲット変異体を選択できる。変異体選択は、基準を条件としてよい。基準の例は、集団にわたるアレル頻度、関連付けられた文献または知られている関数、選択圧、および常染色体のまたは伴性の遺伝形質を含む。
【００２５】
変異体発生エンジン２３５は、様々な地理的場所のマップ上で、変異体特徴付けの結果をプロットできる。説明されるグラフィカルマップおよびプロットは、様々な実装において、それらがユーザインターフェース１１５を介してユーザに提示され得ることから有用である。しかしながら、グラフィカルマップおよびプロットの実際の生成は、所与の変異体に注釈付けるための地理的場所を判定するために、厳密には必要でない。上記説明は、非グラフィカルな方法を通して、すなわち、ユーザインターフェース上でユーザに結果を提示することなく、対象の１つまたは複数の変異体の遺伝子座におけるＩＢＤ親和性に基づいてデータをクラスタ化すること、クラスタの系図データにアクセスすること、およびクラスタの系図データに統計解析を実施して、変異体の特徴付けを判定することによって、全体的に遂行されてもよい。いくつかの実施形態において、変異体発生エンジン２３５は、ジェノタイプおよび歴史的な家族記録を提出しており、変異体の保因者であるらしいと特定されているユーザに対して、変異体特徴付けのレポートを生成する。例えば、レポートは、現在のおよび歴史的な分布、変異体に関連付けられたフェノタイプ、どの家族メンバー／祖先から特質が継承されたか、変異体発生の年および場所、などを含み得る。レポートは、クラスタにおける個人に対してユーザインターフェース上に提示されてよい。
【００２６】
コミュニティ予測エンジン２４０は、トレーニングされたコミュニティ固有のモデルを使用して、個人が属するのはどのコミュニティかを特定する。従って、トレーニングプロセスは、所与の個人が各コミュニティに属するか否かを予測するように構成されたモデルの収集をもたらす。例えば、コミュニティ予測エンジン２４０は、各ユーザが、ゼロ、１つ、または複数のコミュニティの中に分類され得ることを特定する。モデルトレーニングおよびテスティングは、以下で詳細に議論される。
【００２７】
一旦モデルがトレーニングされると、コミュニティ予測エンジン２４０は、新しいユーザの遺伝子サンプルに基づいて、新しいユーザがメンバーであるのは、もしあれば、どのコミュニティかを予測するためにモデルを使用できる。システムは、これらのコミュニティ予測を使用して、ＩＢＤネットワークを再確立すること、またはモデルを再トレーニングすることを必要とすることなく、個人の予測されたコミュニティメンバーシップを詳述するレポートを提供することができる。いくつかの実施形態において、レポートは、ユーザが属するコミュニティについてのバイナリ分類を含む。他の実施形態において、レポートは、各コミュニティに属するユーザのＤＮＡサンプルの部分を含む。例えば、レポートは、ユーザが、ユーザのＤＮＡの３０％をアイルランドのコミュニティから、およびユーザのＤＮＡの７０％をフィンランドのコミュニティから受けたことを結論付けることがある。これを行うために、ユーザのハプロタイプと、コミュニティを表すハプロタイプのグループとの間で重なり合う量が使用されて、ユーザが特定のコミュニティから継承したＤＮＡの部分を判定する。
【００２８】
図３Ａは、一実施形態による、遺伝子座におけるＩＢＤ共有を示す降下による同一性（ＩＢＤ）ネットワーク３００を例証する。ＩＢＤネットワークは、ユーザデータストア２０５からの個人のうちの１人に各々が対応するノードを含む。１つのノードと別のノードとの間の各エッジは、２つのノード間のＩＢＤ推定値に基づいて、重み、すなわち、数値を有する。例えば、エッジは、ＩＢＤネットワークにおける２つのノード間のＩＢＤ親和性を表すことができる。より具体的には、ＩＢＤ推定エンジン２３０が、２人の個人（例えば、ｉおよびｊ）の間で共有されるＩＢＤセグメントの合計長さから、ネットワークにおいてノードｉとｊとをリンクするエッジの重みへのマッピングを定義する（「親和性測度」ともまた呼ばれる）。１つまたは複数の実施形態において、親和性測度は、０から１の間の実数である。例えば、ノードｉとｊとの間で共有されるＩＢＤセグメントの合計長さが６５ｃＭよりも大きい場合（例えば、みいとこ）、ノードｉとｊとをリンクするエッジは、０．９７以上の値を受信する。あるいは、共有されるＩＢＤセグメントの合計長さが４〜１０ｃＭ以下の場合（例えば、遠縁に関係付けられた、または遠縁のいとこ）、エッジは、０の重みを受信することがある。
【００２９】
ＩＢＤ推定エンジン２３０は、様々なアルゴリズムを使用して、ＩＢＤネットワークを２つ以上のクラスタに分けることができる。クラスタは、遺伝子座においてＩＢＤを共有する個人を特定するように生成されてよい。例えば、対象の変異体の遺伝子座におけるＩＢＤ共有。同様に、クラスタは、コミュニティを表すハプロタイプを共有する個人を特定するように生成されてもよい。例えば、特定のコミュニティにおいてもっぱらエンリッチ化されたハプロタイプのセットの遺伝子座におけるＩＢＤ共有。
【００３０】
クラスタおよびコミュニティは、いくつかの状況において交換可能に使用されてもよい。粒度に応じて、様々なクラスタが、人種および民族グループ、移動グループ、その地の祖先などの、異なる遺伝子コミュニティを表すことができる。ＩＢＤネットワークについて、コンピュータシステム１３０は、Ｋ平均法、Ｌｏｕｖａｉｎクラスタリング、その他などの１つまたは複数のクラスタリング技法を適用して、ノードの１つまたは複数のクラスタを生成できる。例えば、一実施形態において、ＩＢＤネットワークにおけるクラスタは、ＩＢＤネットワークに関して定義されたモジュラリティ目標を最大化するクラスタを選択することによって特定される。このようにしてネットワークから特定されたクラスタが、しばしば、「コミュニティ」と呼ばれる。１つまたは複数の実施形態において、クラスタを特定するためにモジュラリティ最大化アルゴリズムが採用され得るものの、用語「コミュニティ」は、モジュラリティ最大化クラスタリングの厳密な技術的意味において使用されるのではなく、むしろ、より一般的に、ネットワーク解析またはマシン学習分野において展開されるいくつかの既存のネットワーククラスタリングアプローチのうちの任意の１つを取ることによって、ネットワークにおいて特定されるクラスタを指すために使用される。
【００３１】
ネットワークにおける個人は、ＩＢＤゲノムワイドを共有することがある、または彼らは、遺伝子座においてＩＢＤを共有することがある。図３Ａに示されるように、ＩＢＤネットワーク３００は、対象の変異体の遺伝子座において対象の変異体の保因者とＩＢＤを共有する個人を重要視する。保因者、すなわち、断定的に変異体の保因者となる個人は、より大きなノードとして表される。例えば、ノード（円）Ａ３０５、Ｂ３１０、Ｃ３１５、Ｄ３２０、およびＥ３２５は、変異体の保因者を表す。ネットワークにおけるエッジの重みは、対象の変異体の遺伝子座においてＩＢＤを共有する個人を特定するために計算されてよい。保因者とＩＢＤを共有するが、断定的に変異体の保因者ではない個人、例えば、個人３３０は、ネットワークにおいてより小さなノードとして表される。ノードは、エッジを介して、ネットワークにおける他のノードに接続される。例えば、個人３３０は、エッジ３３５を介して、保因者Ｅ３２５に接続される。
【００３２】
図３Ｂは、一実施形態による、染色体にわたる遺伝子座におけるＩＢＤ共有を例証する。対象の変異体は、知られているサンプル（断定的に変異体を保持する個人のＤＮＡサンプル）と、知られていないサンプル（断定的には変異体を保持しない個人のＤＮＡサンプル）との間のＩＢＤの度合いを利用することによって検出されてよい。例えば、コンピュータシステム１３０は、知られているサンプルと、知られていないサンプルとの間のＩＢＤ共有の量に基づいて、おそらく対象の変異体の保因者である、さらなるユーザを予測することができる。いくつかの実施形態において、対象の変異体の遺伝子座において、知られていないサンプルは、知られているサンプルと比較される。図３Ｂにおいて、染色体にわたるゲノム場所３４０が、ｘ軸に沿って表されている。ｙ軸は、ＩＢＤ共有グループ３４５を示し、ここで各行は、知られている保因者のサンプルとのサンプルのＩＢＤ関係である。色または濃淡の度合いが、染色体に沿って様々な場所においてＩＢＤを共有するサンプルの数を示す。色または濃淡が明るいほど、多くのサンプルがその場所でＩＢＤを共有する。例えば、白い領域は、変異体を有することが確認された一致を例証し、一方でより暗い色のＩＢＤ共有サンプルは、変異体を有さないことが確認された。これは、変異体を有することが知られているサンプルのサブセットの全てに対して、ＩＢＤを有するサンプルにおいて知られていない変異体を検出することの有効性を例証している。サンプルのうちのただ１つまたは少数に対してＩＢＤを伴うサンプルは、対象の変異体を有さないことが見込まれる。
【００３３】
図４は、一実施形態による、例示的なエンリッチ化された出生場所を例証する。変異体を特徴付けるために、変異体発生エンジン２３５は、エンリッチメント解析を実施して、変異体に関連付けられたクラスタ内でエンリッチ化された出生場所を特定する。エンリッチ化された出生場所は、別個の時間の期間中にクラスタにおいて大きな比率を占める出生場所である。クラスタを生成するために、変異体発生エンジン２３５は、変異体の保因者である個人（「参照個人」または「保因者」）、および保因者とＩＢＤを共有する個人を特定する。保因者は、ユーザデータストア２０５、ＩＢＤネットワークストア２１５に記憶された情報、またはサードパーティサービスもしくはソフトウェアからの情報を使用して特定されてよい。いくつかの実施形態において、個人は、彼らが１人または複数の保因者とＩＢＤゲノムワイドを共有する場合に特定される。例えば、個人は、彼らが１人または複数の保因者と閾値量のＩＢＤゲノムワイドを共有する場合に特定される。他の実施形態において、個人は、彼らが変異体のハプロタイプの遺伝子座において１人または複数の保因者とＩＢＤを共有する場合にのみ特定される。変異体のハプロタイプの遺伝子座においてＩＢＤである個人は、変異体もまた保持するらしいと思われる。これは、個人がハプロタイプの長い共有されるセグメントを有する場合、彼らはそのハプロタイプにおいて全て同じ遺伝子情報を有するらしいからである。従って、変異体発生エンジン２３５は、変異体にまたがる領域のＩＢＤネットワークを使用して、ターゲット変異体を保持する可能性のある個人を特定し、特徴付けることができる。
【００３４】
個人のジェノタイプを使用してＩＢＤ推定エンジン２３０によって計算された、保因者と個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて、個人は、クラスタに追加される。例えば、変異体、例えば、変異体Ｘに関連付けられたクラスタのノードとして、個人４０１Ａ、４０１Ｂ、４０１Ｃ、および４０１Ｄを特定するために、例えば、ジェノタイプ４０５Ａ−Ｄのジェノタイプが使用された。いくつかの実施形態において、対応する個人と１人または複数の保因者との間のＩＢＤ親和性が閾値ＩＢＤ親和性を上回る場合に、個人は、クラスタに追加される。保因者とＩＢＤを共有するさらなるユーザを特定することによって、変異体発生エンジン２３５は、変異体を特徴付けるために知られている保因者のみが使用されるときよりも大きな統計信頼度を持って、変異体の発生を特徴付けることができる。しかしながら、いくつかの実施形態において、変異体は、対象の変異体の知られている保因者であるユーザのデータのみを使用して特徴付けられてもよい。
【００３５】
変異体発生エンジン２３０は、対応するクラスタにおいて各ノードに関連付けられた系図データ（例えば、系図データ４１０Ａ−Ｄ）、並びに祖先などのノードの親類などのユーザデータを抽出する。系図データの例は、家族歴史、出生日、出生場所、居住地、死亡の日、職業、政治的および／または宗教的信念、婚姻、その他を含み得る。このデータを使用して、変異体発生エンジン２３５は、エンリッチ化された出生場所を特定するための統計値を生成する。エンリッチ化された出生場所を特定するための統計値は、オッズ比および頻度を含み得る。オッズ比は、所与の場所で、個人が変異体の保因者ではないというオッズに対して、個人が変異体の保因者であるというオッズとして定義される。
【００３６】
頻度は、地理的場所で生まれた、対象の、変異体、特質、ハプロタイプ、ジェノタイプ、その他を保持する（および／または、対象の変異体を保持する個人とＩＢＤを共有する）個人と、地理的場所で生まれた個人の合計数との割合として定義される。エンリッチ化された出生場所は、出生場所の相対エンリッチメントで地理的場所を示す、少なくとも閾値のオッズ比（例えば、５）での、または少なくとも閾値の対数頻度（例えば、０．９）での、全方位の緯度経度格子点のセットとして定義されてもよい。他の実施形態において、エンリッチ化された出生場所を特定するために異なる統計値が使用されてもよい。エンリッチメント解析は、変異体の歴史を特徴付けるために、異なる、および別個の時間期間について繰り返されてもよい。例えば、別個の時間の期間中（例えば、西暦１９３０から西暦１９６０の間）のクラスタについて、エンリッチ化された出生場所としてデトロイト、ミシガンで特定された変異体Ｘに関連付けられたクラスタについてのエンリッチメント解析が実施され得る。変異体の歴史的分布および／または変異体Ｘの移動パターンを特定するために、さらなるエンリッチメント解析が、異なる、およびさらなる時間の期間中で実施されてもよい。クラスタのエンリッチメント解析の結果および他の系図データは、クラスタに関連付けられた変異体を特徴付けるために使用される。例えば、変異体に関連付けられた、移動パターン、現在のおよび歴史的な分布、平均寿命、変異体発生、その他が特定されてよい。特徴付けは、図５で議論されるように、レポートにおいて、または任意の他の適切なフォーマットにおいて、マップとして提示されてよい。この開示で議論されたいずれかのエンリッチメント解析に関するさらなる情報については、「Genetic and Genealogical Analysis for Identification of Birth Location and Surname Information」と題された特許文献３が、全ての目的のために参照により組み込まれている。
【００３７】
いくつかの実施形態において、変異体発生エンジン２３５は、ＩＢＤを根拠として使用して、始祖集団から変異体の解析的妥当性を評価できる。変異体が始祖から生じていることが知られている場合、変異体発生エンジン２３５は、変異体の知られている保因者が、変異体の周りの、および変異体を含む遺伝子座において互いにＩＢＤを共有するかどうかを評価することによって、その変異体の解析的妥当性検証を提供できる。追加的に、変異体発生エンジン２３５は、変異体の知られている保因者の全てが、変異体に対して「陽性」ではないＤＮＡサンプル（例えば、変異体を保持していないことが知られている個人のＤＮＡサンプル）と、集団的にＩＢＤを共有するわけではないことを確認する。
【００３８】
ＩＢＤ推定エンジン２３０が対象の変異体の遺伝子座においてＩＢＤを共有するさらなるユーザを特定すると、変異体発生エンジン２３５は、変異体の特徴付けをさらなるユーザに提供する。いくつかの実施形態において、変異体発生エンジン２３５は、さらなるユーザをクラスタに追加し、様々な統計検定（例えば、フィッシャーの正確確率検定、カイ二乗検定、その他）を使用して、さらなるユーザのＤＮＡサンプルおよび系図データを使用したエンリッチメント解析を再実施する。いくつかの実施形態において、対象のフェノタイプまたはハプロタイプを特徴付けるために、同様の解析が、フェノタイプまたはハプロタイプに実施されてもよい。
【００３９】
図５は、一実施形態による、様々な地理的場所においてプロットされた、座におけるＩＢＤエンリッチ化された出生場所の例示的なグラフィカル表現を例証する。よくある変異体の知られている地理的分布を視覚化するために、マップが使用されてよい。追加的に、マップは、任意の選ばれた稀な変異体についての考え得る起源および背景集団を示すために使用されてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザは、どの地理的場所がマップに含まれるべきかを選択する。他の実施形態において、地理的場所は、判定されたエンリッチ化された場所に基づいて、自動的にマップに含まれる。同様に、いくつかの実施形態において、ユーザは、どの時間の期間がマップに含まれるべきかを選択することができ、他の実施形態において、時間の期間は、変異体の特徴付けに基づいて自動的に含まれる。
【００４０】
示された例証５００は、西暦１７００年から西暦１８００年の間に生まれ、対象の、変異体、特質、フェノタイプ、ハプロタイプ、その他の保因者であって、米国またはヨーロッパで生まれた個人の出生場所を図示している。変異体は、北ヨーロッパおよび米国の東海岸の全域にわたって広がっていることが図５に示されている。追加的に、東海岸は、変異体について米国入口点としての役割をしてきた可能性がある。ユーザはまた、ユーザインターフェースを使用して、特徴付けるための異なる、またはさらなる変異体を選択できる。異なる、またはさらなる変異体を特徴付けるために、集団またはクラスタに属するために求められるＩＢＤ共有の量に、統計フィルタが調整され得る。調整された統計フィルタは、クラスタにおける個人に適用されて、更新されたクラスタを生み出す。あるいは、異なる、および／またはさらなる対象の変異体の遺伝子座に基づいて、新しいクラスタが生成されてもよい。
【００４１】
エンリッチメント解析中に計算される統計値の例は、オッズ比および頻度を含む。オッズ比は、所与の場所で、個人が変異体の保因者ではないというオッズに対して、個人が変異体の保因者であるというオッズとして定義される。オッズ比の対数５１０は、格子点を視覚的に図示するグラフを生成するために使用され、そこでは、最も大きな対数オッズ比が、ラベルまたは区別可能な形状によって視覚的に示される。例えば、円は、オッズ比の対数が１から３の間であることを示し、星は、オッズ比の対数が３から５の間であることを示し、正方形は、オッズ比の対数が５から７の間であることを示す、などである。このようにして、強調されたグラフィカルなマップの場所が、対象の変異体の保因者によって偏って表される出生場所に対応する。例えば、西暦１７００から西暦１８００の間にデンマーク５２５で生まれた個人は、変異体、例えば、変異体Ｘの保因者であるらしいと思われる。
【００４２】
頻度は、地理的場所で生まれた、対象の、変異体、特質、ハプロタイプ、ジェノタイプ、その他を保持する（および／または、対象の変異体を保持する個人とＩＢＤを共有する）個人と、地理的場所で生まれた個人の合計数との割合として定義される。頻度は、対象の、変異体、特質、ハプロタイプ、またはジェノタイプの起源、移動パターン、並びに歴史的なおよび現代の分布を特定するために、別個の時間期間について計算されてよい。対数頻度５１５は、格子点を視覚的に図示するグラフを生成するために使用され、そこでは、最も大きい頻度比が、ラベルまたは印のサイズによって視覚的に示される。印のサイズは、特定の場所における変異体の対数頻度５１５を示す。示されるように、円が大きいほど、特定の場所で生まれた個人が変異体の保因者である頻度が高い。例えば、例証５００に示されるように、米国の東海岸５２０で、東海岸で生まれた個人は、高い頻度で変異体Ｘの保因者であった、または変異体Ｘの保因者とＩＢＤを共有した。
【００４３】
図６は、一実施形態による、個人のハプロタイプ６００を使用したコミュニティの内部および外部にいる個人の間のＤＮＡデータセットの視覚的区別を例証する。これらの区別は、個人がコミュニティに属するか否かを予測するために使用される。これを行うために、ユーザのハプロタイプが、特徴ベクトルとして、コミュニティ固有のモデルのうちの１つまたは複数に入力される。各モデルは、どの特徴（すなわち、エンリッチ化されたハプロタイプ）が選択され、以下で議論されるコミュニティ固有のモデルをトレーニングするために使用されたのかに応じて、異なる特徴ベクトルを受信することになる。エンリッチ化されたハプロタイプは、コミュニティのメンバーの間で一意に共通のハプロタイプである。こうして、コミュニティ分類に該当する推定されたＩＢＤは、モデルごとに（および従って、コミュニティごとに）異なることになる。一実施形態において、各モデルは、バイナリスコアなどのスコア、ｐ値などの確率または尤度を計算して、入力された特徴ベクトルがコミュニティに属するかどうかを判定する。一実装において、トレーニングされたモデルによって計算された確率が閾値数値を超える場合に、個人は、所与のコミュニティに属していると分類される。いくつかの実施形態において、コミュニティ予測エンジン２４０は、閾値数値を設定する。他の実施形態においては、ユーザが、閾値数値を選択することができる。個人をコミュニティに分類するための閾値は、モデルごとに同じであっても、異なってもよい。コミュニティ予測エンジンの出力は、個人がコミュニティに属するというバイナリ分類、およびコミュニティごとの確率の両方を含む。いくつかの実施形態において、出力は、各コミュニティに属する個人のＤＮＡサンプルの部分を含む。例えば、ユーザのハプロタイプと、コミュニティを表すハプロタイプのグループとの間で重なり合う量が、個人が特定のコミュニティから継承したＤＮＡの部分を判定するために使用されてもよい。
【００４４】
図６において、各行は個人を表し、各列は、対象のコミュニティ内で一意に共通のハプロタイプ（例えば、エンリッチ化されたハプロタイプ）を表す。エンリッチ化されたハプロタイプ６０１は、以下で説明されるエンリッチメント解析を使用して特定される。コミュニティに属する個人の、または属さない個人のハプロタイプの間の区別をより容易に視覚化するために、そのハプロタイプが点線の上に示されている個人６０５は、コミュニティＡに属し、そのハプロタイプが点線の下に示されている個人６１０は、コミュニティＡに属さない。エンリッチ化されたハプロタイプ６０１は、単一の個人のハプロタイプを表すのではない。そうではなく、それらは、コミュニティを最も表すハプロタイプのセットを表しており、モデルおよび／または分類子における特徴として使用され得る。従って、同じコミュニティの一部になるために、個人は、ハプロタイプのセットにおけるハプロタイプの全てを有する必要もないし、個人は、他の個人の全ての同じハプロタイプを有する必要もない。
【００４５】
個人は、彼らが有するコミュニティのエンリッチ化されたハプロタイプの数に基づいて、コミュニティに属していると特定される。彼らが保持するコミュニティのエンリッチ化されたハプロタイプが多いほど、彼らがそのコミュニティに属する尤度が大きい。示されるように、コミュニティＡの、少なくとも閾値数のエンリッチ化されたハプロタイプを有する個人は、コミュニティＡのメンバーである。同様に、コミュニティＡの、閾値数よりも少ないエンリッチ化されたハプロタイプを保持する個人は、コミュニティＡのメンバーではない。例えば、個人Ａ６１５は、コミュニティＡの、１５個のエンリッチ化されたハプロタイプのうちの１２個の、例えば、ハプロタイプ６２０およびハプロタイプ６３０の保因者であり、個人Ｈ６２５は、コミュニティＡの、１５個のエンリッチ化されたハプロタイプのうちの４個のみの保因者である。
【００４６】
モデルは、コミュニティごとに作成されたトレーニングおよびテスティングデータセットのセットを使用してトレーニングされる。トレーニングおよびテスティングデータセットは、対象のコミュニティに属する個人の、および対象のコミュニティに属さない個人のジェノタイプをフェーズ化することによって生成される。モデルのトレーニングは、管理されてよい。例えば、トレーニングおよびテスティングデータセットにおける各個人は、彼らがコミュニティに属するか否かを示すバイナリラベルを有し得る。個人がコミュニティに属することが知られている場合、個人は、「１」でラベル付けされる。同様に、個人がコミュニティに属さないことが知られている場合、個人は、「０」でラベル付けされる。陽性トレーニングセットは、コミュニティに属することが知られている個人のハプロタイプのグループを含む。陰性トレーニングセットは、コミュニティに属さないことが知られている個人のハプロタイプのグループを含む。
【００４７】
コミュニティメンバーのジェノタイプは、各ウィンドウで共通のハプロタイプを見つけるために解析される。例えば、共通のハプロタイプは、６４、１２８、および５１２ＳＮＰのウィンドウ長である。エンリッチメント解析が共通のハプロタイプに実施されて、他のコミュニティと比較して、どの共通のハプロタイプが対象のコミュニティにおいてより観察されるべきであるらしいか（「エンリッチ化されたハプロタイプ」６０１）を見つける。一実施形態において、エンリッチ化されたハプロタイプを特定するために、フィッシャーの正確確率検定がエンリッチメント解析中に使用される。別の実施形態において、エンリッチ化されたハプロタイプを特定するために、カイ二乗検定が使用される。偽陽性を回避するために、ボンフェローニ補正が使用されてもよい。参照ハプロタイプともまた呼ばれるエンリッチ化されたハプロタイプは、コミュニティ固有のモデルにおける特徴として使用される。モデルは、線形であっても、または非線形であってもよく、ランダムフォレスト分類子、ＳＶＭ、ニューラルネットワーク、決定木を含み得る。特徴ベクトルは、トレーニングおよびテスティングデータセットにおける個人ごとに生成される。特徴ベクトルにおける各要素は、参照ハプロタイプに対応し、各要素の値は、個人における参照ハプロタイプの有無を示す。例えば、個人が特徴を有する場合、特徴ベクトルにおける対応する要素は、「１」の値を有し、個人が特徴を有さない場合、特徴ベクトルにおける対応する要素は、「０」の値を有する。
【００４８】
コミュニティ予測エンジン２４０は、自身の特徴ベクトルを伴う個人、および彼らがコミュニティに属するか否かを示すラベルを含むデータフレームを生成する。モデルは、データフレームに適用され、モデルのパフォーマンスが測定される。モデルの解析は、ハプロタイプの選ばれた長さ（例えば、６４、１２８、５１２ＳＮＰ）に基づいて、複数回実施されてよい。いくつかの実施形態において、異なる長さのハプロタイプが、解析中に混合される。他の実施形態において、単一の長さのハプロタイプが、解析中に使用される。モデルパフォーマンスに基づいて、最終的なモデルパラメータおよび重みが選ばれる。
【００４９】
図７は、一実施形態による変異体を特徴付ける方法７００を例証する流れ図である。個人についてのＤＮＡサンプルが取得される（７０５）。ＤＮＡサンプルに基づいて、個人のジェノタイプが判定される（７１０）。参照ＤＮＡサンプルのセットがアクセスされる（７１５）。各参照ＤＮＡサンプルは、遺伝子座においてアレル（または変異体）の保因者である参照個人に関連付けられている。参照個人およびさらなる個人を含むクラスタが生成される（７２０）。クラスタは、参照個人とさらなる個人との間のＩＢＤ親和性に基づいて生成されてよい（７２０）。さらなる個人は、参照個人とＩＢＤゲノムワイドを、または変異体の遺伝子座におけるＩＢＤを共有することがある。クラスタにおける個人の系図データが取得される。例えば、クラスタにおける各個人の出生場所および出生年、並びに各個人の祖先。クラスタの系図データの統計値が生成される（７２５）。例えば、クラスタのエンリッチ化された出生場所を特定するために、変異体のオッズ比および頻度が生成される（７２５）。一旦個人が遺伝子座においてクラスタとＩＢＤを共有することが判定される（７３０）と、系図データの統計値に基づいて変異体の特徴付けを要約するレポートが、表示のために提供される（７３５）。他の実施形態において、ユーザは、保因者である個人とＩＢＤを共有することなく、変異体、特質、フェノタイプ、ハプロタイプ、その他の特徴付けにアクセスすることができる。
【００５０】
図８は、一実施形態による、個人がコミュニティのメンバーであるかどうかを予測するためのモデルを使用する方法８００を例証する流れ図である。個人からＤＮＡデータセットが取得される（８０５）。ＤＮＡデータセットに基づいて、個人のジェノタイプが判定される（８１０）。個人のハプロタイプを生成するために、個人のジェノタイプがフェーズ化される（８１５）。個人のハプロタイプのサブセットが選択される（８２０）。例えば、ハプロタイプのサブセットは、対象のコミュニティに基づいて選択される。ハプロタイプの異なるサブセットが、対象のコミュニティごとに選択されてよい。ハプロタイプのサブセットが、トレーニングサンプルを使用してトレーニングされたモデルに入力される（８２５）。各トレーニングサンプルは、参照個人のハプロタイプのグループ、および参照個人がコミュニティに属するかどうかを特定するラベルを含む。モデルの出力に基づいて、個人がコミュニティのメンバーであるかどうかが判定される（８３０）。個人がさらなるコミュニティのメンバーであるかどうかを判定するために、ハプロタイプの異なるサブセットが、異なるコミュニティ固有のモデルに入力される。例えば、個人が、アイルランドのコミュニティ、ユダヤのコミュニティ、またはフィンランドのコミュニティに属するかどうかを判定するためのモデルが存在する。
【００５１】
図９は、一実施形態による変異体を特徴付けるさらなる方法９００を例証する流れ図である。コンピュータシステムのユーザの１つまたは複数の変異体のターゲットセットのレポートを生成するための要求が受信される（９０５）。ターゲットセットにおいて指定された１つまたは複数の変異体を保持していることが知られている１人または複数の保因者のグループが特定される（９１０）。保因者のＤＮＡデータセットがアクセスされる（９１５）。ターゲットセットにおいて指定された１つまたは複数の変異体を含む遺伝子座において保因者のうちの少なくとも１人と降下による同一性（ＩＢＤ）を共有するさらなる個人のＤＮＡデータセットがアクセスされる（９２０）。保因者およびさらなる個人の系図データがアクセスされる（９２５）。１つまたは複数の変異体と、保因者およびさらなる個人の系図データとの関連付けに基づいて、１つまたは複数の変異体の特徴付けを要約する結果が生成される（９３０）。
【００５２】
ＩＶ．さらなる検討事項
上述した実施形態の説明は、例証の目的のために提示されており、それは、包括的であること、または特許権を開示されたその通りの形態に限定することは意図されていない。当業者は、上記の開示に照らして、多くの修正形態および変形形態が可能であることを認めることができる。
【００５３】
この説明のいくつかの部分は、情報に対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現の観点から実施形態を説明している。これらのアルゴリズムの説明および表現は、データ処理技術における当業者によって、彼らの仕事の内容を他の当業者に効果的に伝達するためによく使用されている。これらの動作は、機能的に、計算的に、または論理的に説明されているものの、コンピュータプログラム、または等価の電気回路、マイクロコード、その他によって実装されることになると理解されている。その上、一般性を損なうことなく、動作のこれらの配置をエンジンと呼ぶことが時に好都合であることもまた分かっている。説明される動作およびそれらの関連付けられたエンジンは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組合せにおいて具現化されてよい。
【００５４】
本明細書で説明されるステップ、動作、またはプロセスのうちのいずれも、１つもしくは複数のハードウェアまたはソフトウェアエンジンを用いて、単独で、または他のデバイスとの組合せで実施または実装されてよい。一実施形態において、ソフトウェアエンジンは、説明されるステップ、動作、またはプロセスのうちのいずれか、または全てを実施するために、コンピュータプロセッサによって実行され得るコンピュータプログラムコードを格納するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品で実装される。
【００５５】
実施形態はまた、本明細書における動作を実施するための装置に関してもよい。この装置は、求められた目的のために特別に構築されてもよいし、および／または、それは、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブにされる、もしくは再構成される汎用コンピュータデバイスを含んでもよい。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステムバスに結合され得る、非一時的な、有形のコンピュータ可読ストレージ媒体、または電子命令を記憶するために好適な任意のタイプの媒体に記憶されてよい。その上、本明細書において参照されたあらゆるコンピュータシステムは、単一のプロセッサを含んでもよいし、または増加されたコンピュータ能力のために複数個のプロセッサ設計を採用するアーキテクチャであってもよい。
【００５６】
実施形態はまた、本明細書で説明されるコンピュータプロセスによって生み出される製品に関してもよい。そのような製品は、コンピュータプロセスからもたらされる情報を含むことができ、ここでの情報は、非一時的な、有形のコンピュータ可読ストレージ媒体上に記憶され、本明細書で説明されるコンピュータプログラム製品または他のデータの組合せの任意の実施形態を含むことができる。
【００５７】
最後に、本明細書で使用される言語は、主に読みやすさおよび教育的な目的のために選択されており、それは、特許権を線引きする、または制限するために選択されていなくてもよい。従って、特許権の範囲は、この詳細な説明によって限定されるのではなく、むしろ本明細書に基づいた出願で発する任意の請求項によって限定されることが意図される。それに応じて、実施形態の開示は、特許権の範囲を限定するのではなく、例証的であることが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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