(57)【要約】  クロマチンの空間的組織を分析するために、コンピューティングデバイスは、二分探索木を使用して、ゲノム要素接触またはリードを可変サイズのビンにコンパイルし得る。ビンは、遺伝子、ＴＡＤ、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、クロマチンドメインなどのゲノム内の異なるカットサイト増分または機能要素を各々表すように選択され得る。ビンの２つのセットは、二乗ゲノムマトリックスを生成するように選択され、各セットは、マトリックスの軸を表す。次いで、正規化方法が、可変サイズおよび／または形状を有するビンペアに対する相互作用頻度に適用されて、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を生成する。正規化された相互作用頻度が使用されて、ゲノム変異体の標的遺伝子の検出ならびに接触のゲノムワイド分析を含む様々な分析のために強化および低減された接触を有するビンペアを識別し得る。
2021519453.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クロマチンの空間的および時間的組織を分析するコンピュータ実施方法であって、前記方法が、前記方法を実行するようにプログラムされた１つ以上のプロセッサによって実行され、前記方法が、
１つ以上のプロセッサにおいて、ゲノム要素のペアワイズ接触のセットを取得することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、ゲノム要素を複数のビンにセグメント化することであって、前記複数のビンに対するビンサイズが不均一である、セグメント化することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記複数のビンの第１のセットおよび前記複数のビンの第２のセットを識別することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、ｎ×ｍのビンペアのマトリックスを生成することであって、ｎが、前記複数のビンの前記第１のセットに対応し、ｍが、前記複数のビンの前記第２のセットに対応する、生成することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアの各々内のペアワイズ接触のサブセットを識別することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアの各々に対する相互作用頻度を判定することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記相互作用頻度の各々を正規化して、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を生成することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度のそれぞれの指標を含む、ユーザインターフェース上の表示のためのクロマチン相互作用のマッピングを提供することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記相互作用頻度の各々を正規化することが、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記ペアワイズ接触のセットの密度をゲノム距離の関数として判定して、密度関数を生成することと、
前記複数のビンペアの各々に対して、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアの領域上で前記密度関数を積分して、前記ビンペアに対する予想密度を判定することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、ポアソン統計分布を使用して統計分析を実行することにより、前記ビンペア内の前記ペアワイズ接触のサブセットを前記ビンペアに対する前記予想密度と比較して、前記ビンペアに対する実際の密度が前記ビンペアに対する前記予想密度よりも大きい量が大幅に有意である尤度を判定することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記判定された尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された尤度を判定することと、
前記調整された尤度が閾値尤度未満であるときに、前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアが強化された接触を有すると判定することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上のプロセッサによって、ポアソン分布を使用して統計分析を実行して、前記ビンペアに対する前記実際の密度が前記ビンペアに対する前記予想密度未満である量が大幅に有意である第２の尤度を判定することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記判定された第２の尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された第２の尤度を判定することと、
前記調整された第２の尤度が閾値尤度未満であるとき、前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアが低減された接触を有すると判定することと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記統計分析が、前記ビンペアに対する前記実際の密度が前記予想密度と異なる量が統計的に有意である第３の尤度を判定するための両側検定と、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記判定された第３の尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された第３の尤度を判定することと、
前記調整された第３の尤度が閾値尤度未満であるとき、前記１つ以上のプロセッサによって、前記ビンペアが強化または低減された接触を有すると判定することと、を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ペアワイズ接触のうちの少なくともいくつかが、シス接触であり、それによって、前記少なくともいくつかのペアワイズ接触の各々における両方のゲノム要素が、同じ染色体に対応し、
前記ペアワイズ接触のうちの少なくともいくつかが、トランス接触であり、それによって、前記少なくともいくつかのペアワイズ接触の各々における両方のゲノム要素が、異なる染色体に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記密度関数が、経験データから生成され、前記密度関数の少なくとも一部分が、ゲノム距離が増加するにつれて減少する、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上のプロセッサによって、１つ以上の分子表現型に関連付けられる、または原因として関連付けられるＤＮＡ配列の個々の遺伝子座を識別することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記個々の遺伝子座を含むビンのセットを識別することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、対象に対するクロマチン相互作用データを取得することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記個々の遺伝子座を含む前記ビンに対する前記クロマチン相互作用データを、別の生体細胞系におけるそのようなビンにおける接触データと比較することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記比較に基づいて、前記対象に対する分子表現型を予測することと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上のプロセッサによって、前記クロマチン相互作用のマッピングに基づいて、染色体構造の３Ｄまたは４Ｄモデルを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ以上のプロセッサによって、特定の遺伝子座のセットに対する空間相互作用のネットワークを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
各ビンペア内の前記ペアワイズ接触のサブセットを識別することが、二分探索木を使用して、各ビンペア内の前記ペアワイズ接触のサブセットを識別することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のビンの前記第１のセットおよび前記複数のビンの前記第２のセットが、同じ染色体に対応する同じビンである、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
各ゲノム要素が、ゲノム内の遺伝子座に対応し、
各ビンが、トポロジカル関連ドメイン（ＴＡＤ）、遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、またはクロマチンドメインのうちの少なくとも１つを含むデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列の隣接セグメントに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数のビンの第１のセットおよび前記複数のビンの第２のセットを識別することが、前記第１および第２のビンのセットの選択を受信して、長距離相互作用に対するゲノムワイド検索、調節回路のゲノムワイドマッピング、長距離相互作用における細胞種類間変動の包括的評価を実行するか、またはＨｉ−Ｃベースの診断および予後バイオマーカのセットを識別することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ビンペアの１つ以上に対して、前記１つ以上のプロセッサによって、第１の生体細胞系または生理学的条件からの前記ビンペアに対する実際の密度を第２の生体細胞系または生理学的条件からの前記ビンペアに対する実際の密度と比較して、差次的接触を識別することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
クロマチンの空間的および時間的組織を分析するコンピューティングデバイスであって、
通信ネットワークと、
１つ以上のプロセッサと、
非一時的コンピュータ可読メモリであって、前記１つ以上のプロセッサに結合され、前記１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、前記コンピューティングデバイスに、
ゲノム要素のペアワイズ接触のセットを取得することと、
ゲノム要素を複数のビンにセグメント化することであって、前記複数のビンのビンサイズが、不均一である、セグメント化することと、
前記複数のビンの第１のセットおよび前記複数のビンの第２のセットを識別することと、
ｎ×ｍのビンペアのマトリックスを生成することであって、ｎが、前記複数のビンの前記第１のセットに対応し、ｍが、前記複数のビンの前記第２のセットに対応する、生成することと、
前記ビンペアの各々内のペアワイズ接触のサブセットを識別することと、
前記ビンペアの各々に対して相互作用頻度を判定することと、
前記相互作用頻度の各々を正規化して、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を生成することと、
前記通信ネットワークを通じて、前記ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度のそれぞれの指標を含む、ユーザインターフェース上の表示のためのクロマチン相互作用のマッピングを提供することと、を行わせる命令を格納する、非一時的コンピュータ可読メモリと、を含む、コンピューティングデバイス。
【請求項１６】
前記相互作用頻度の各々を正規化するために、前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、
前記ペアワイズ接触のセットの密度をゲノム距離の関数として判定して、密度関数を生成することと、
前記複数のビンペアの各々に対して、
前記ビンペアの領域上で前記密度関数を積分して、前記ビンペアに対する予想密度を判定することと、
ポアソン統計分布を使用して統計分析を実行することによって、前記ビンペア内の前記ペアワイズ接触のサブセットを前記ビンペアに対する前記予想密度と比較して、前記ビンペアに対する実際の密度が前記ビンペアに対する前記予想密度よりも大きい量が大幅に有意である尤度を判定することと、
前記判定された尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された尤度を判定することと、
前記調整された尤度が閾値の尤度未満であるときに、前記ビンペアが強化された接触を有すると判定することと、を行わせ、
前記密度関数が、経験データから生成され、前記密度関数の少なくとも一部分が、ゲノム距離が増加するにつれて減少する、請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１７】
前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、
１つ以上の分子表現型に関連付けられる、または原因として関連付けられるＤＮＡ配列の個々の遺伝子座を識別することと、
前記個々の遺伝子座を含むビンのセットを識別することと、
対象に対するクロマチン相互作用データを取得することと、
前記個々の遺伝子座を含む前記ビンの前記クロマチン相互作用データを、別の生体細胞系におけるそのようなビンにおける接触データと比較することと、
前記比較に基づいて、前記対象についての分子表現型を予測することと、をさらに行わせる、請求項１６に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１８】
前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、
前記クロマチン相互作用のマッピングに基づいて、染色体構造の３Ｄまたは４Ｄモデルを生成することと、
特定の遺伝子座のセットに対する空間相互作用のネットワークを生成することと、をさらに行わせる、請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項１９】
各ビンペア内の前記ペアワイズ接触のサブセットが、二分探索木を使用して識別され、前記複数のビンの前記第１のセットおよび前記複数のビンの前記第２のセットが、同じクロマチンに対応する同じビンであり、各ゲノム要素が、ゲノム内の遺伝子座に対応し、各ビンが、トポロジカル関連ドメイン（ＴＡＤ）、遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、またはクロマチンドメインのうちの少なくとも１つを含むデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列の隣接セグメントに対応する、請求項１５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２０】
前記複数のビンの第１のセットおよび前記複数のビンの第２のセットを識別するために、前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記第１および第２のビンのセットの選択を受信して、長距離相互作用に対するゲノムワイド検索、調節回路のゲノムワイドマッピング、長距離相互作用における細胞種類間変動の包括的評価を実行させるか、またはＨｉ−Ｃベースの診断および予後バイオマーカのセットを識別させる、請求項１９に記載のコンピューティングデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年３月２２日に出願された米国仮特許出願第６２／６４６，４３３号、発明の名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｃｈｒｏｍａｔｉｎ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  Ｄａｔａ」の優先権と出願日の利益を主張し、この開示の全体は、参照により本明細書に明示的に組み込まれる。
【０００２】
本出願は、クロマチン相互作用分析に関し、より具体的には、可変サイズのビンを使用してゲノム要素の接触を効率的に識別するために統計的手法を利用するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、ゲノム要素の接触は、Ｈｉ−Ｃシーケンス、またはゲノムアーキテクチャマッピング、ＣｈＩＡ−ＰＥＴ、４Ｃ、５Ｃ、Ｃｏｍｂｉ−Ｃ、Ｍｉｃｒｏ−Ｃなどの他の同様の方法を使用してマッピングされている。このような方法では、ペアエンドシーケンスリード（ｐａｉｒｅｄ−ｅｎｄ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｒｅａｄ）は、Ｈｉ−Ｃシーケンスライブラリーを生成するために処理された生体細胞サンプルにおいて空間的接触を有するゲノム位置のペアを表す。複数のそのようなペアエンドリード（ｐａｉｒｅｄ  ｅｎｄ  ｒｅａｄ）は、ゲノム位置のペアが空間的に相互作用する頻度を表すマップまたは頻度マトリックスにコンパイルされる。
【０００４】
マッピングを実行するために、データセットは、互いに隣接するゲノムの均一なサイズの部分である固定サイズのビンにコンパイルされる。しかしながら、この方法は、固定解像度の選択を必要とし、固有の制限を伴う。低解像度においては、対象の遺伝子座が無関係の遺伝子座と組み合わされ、他の遺伝子座は半分に分割される。遺伝子は、遠位シスと称される配列空間において、またはトランスと称される異なる染色体において、それらから非常に離れているエンハンサ要素によってしばしば調節される。しかしながら、このような方法は、データのスパース性が原因で、遠位エンハンサの相互作用を検出することができない。線形ゲノムのリードペアは、面積が９００万平方メガベース（Ｍｂ）を超える正方ゲノムにマッピングされるため、トランスおよび遠位シスの相互作用は、深刻なデータスパース性に悩まされる。高解像度においては、方法は、非常にメモリ負荷が大きく、大量の計算リソースを必要とする。
【０００５】
さらに、リード密度は、ゲノム距離によって大きさが５桁異なり、測定された相互作用の大部分は軸に沿って集中している。したがって、固定ビンを使用すると、細かい解像度では、９９．９％を超えるゲノムワイドマトリックスが得られ、そのエントリは空になり、一方、粗い解像度では、機能要素による長距離接触の媒介から完全に恩恵を受けることができず、細かく分割して隣接するシーケンス領域と結合し、それによって、研究者が検出することを望む信号そのものを散逸させることになる。
【０００６】
トポロジカル関連ドメイン（ＴＡＤ）は、強力な空間的および機能的ゲノムとして識別される。ヒトゲノムの配列長さの約８０％を約２５００ＴＡＤに分割することは、非常に堅牢であり、人体内の細胞型間で、異なるヒト間で、および疾患状態において大部分が維持される。ＴＡＤは、複製ドメインとしても機能する。さらに、ＴＡＤは長距離空間相互作用を媒介し、正方ゲノムの任意の所与の部分における接触頻度は、ＴＡＤ境界にまたがる配列近位部分よりも、同じＴＡＤペア内にあるより配列遠位部分とより密接に相関する。
【０００７】
最近の研究は、固定ビニングの欠点に対処し始めている。ＳＨＡＭＡＮパッケージには、固定ビニングおよびマトリックスコンパイルを省き、接触検出に対する別のアプローチが採用されている。それは、ベースペアの解像度でスパースマトリックスを使用し、次いで、実際のマトリックスからサンプリングされた距離頻度および限界カバレッジ基準を満たすランダム化されたマトリックスを生成する。このランダム化されたマトリックスを使用して実際のマトリックスと比較し、Ｈｉ−Ｃマトリックスのランダムなエラーに対処するためにＦＤＲ統計と比較されるｐ値を生成する。しかしながら、ｐ値は、データベース内の個々のリードペアの各々の周りのＫ最近傍クラスタの密度のコルモゴロフ−スミルノフＤ統計から生成される。有意に密なＫ最近傍点を有するペアは、強化されたものとみなされる。したがって、特定の実験に対するＫ値の選択は、従来のＨｉ−Ｃコンパイルでのビンサイズの選択と同様に、解像度と統計的検出力の間の大きなトレードオフを表す。
【０００８】
遠位接触の場合、ＳＨＡＭＡＮパッケージは、大きなシーケンス要素による接触の媒介を考慮しないために、影響を受ける。特定のリードペアのＫ最近傍点は有意には強化されない場合があるが、リードペアが位置しているＴＡＤペア全体が強化される可能性がある。好適なＫの値の場合、これらはほぼ一致するであろうが、ＳＨＡＭＡＮは、そのようなＫを選択する方法を提供せず、いずれの場合もゲノムワイドを変えるであろう。さらに、強いクラスタリングを伴うＴＡＤペアに隣接するリードペアは、シーケンス近接の密なリードペアを「格納」し、固定ビニングの様式のみで近傍スピルオーバーの接触検出を生成する可能性がある。
【０００９】
したがって、高精度を維持するためにゲノム要素の接触を正確にマッピングし、従来のシステムと比較してメモリ要件および計算リソースを削減するシステムが必要である。同じビン内の関連する遺伝子座をセグメント化し、遺伝子座を半分に分割せずに、機能要素によって媒介される長距離シスおよびトランス相互作用を検出するシステムも必要である。
【発明の概要】
【００１０】
ゲノム要素の接触をマッピングするために、クロマチン相互作用システムは、ゲノム要素（例えば、遺伝子座）のセットを取得し、そのセットを様々なサイズのビンにセグメント化する。ビンは、同じビンにおいて関連するゲノム要素を含み、ゲノム要素が半分に分割されることを防止するために、選択されてもよい。例えば、各ビンは、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列の隣接セグメントに対応してもよく、カットサイト増分、または遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、クロマチンドメイン、トポロジカル関連ドメイン（ＴＡＤ）などの機能要素を表してもよい。次いで、ビンの２つのセット（例えば、１番染色体に対応するビンの第１のセットおよび８番染色体に対応するビンの第２のセット）が選択され、ｎ×ｍのマトリックス（正方ゲノム領域）に配置されて、ビンペアのセットを生成する。したがって、正方ゲノム領域は、サイズおよび形状が可変であってもよい。いくつかの実施形態では、ビンの両方のセットは同じである（例えば、各々が１番染色体に対応する）。いかなる場合にも、クロマチン相互作用システムは、ペアエンドリードに対応する位置または他の空間的に相互作用する位置のペア（例えば、Ｃｈｒ１：９５００００およびＣｈｒ８：１５０００）を、それらを含む可能性があるビンペアで識別する、すなわち、一方のビンは、例えば、二分探索木を使用して、遺伝子座の一方を含み、他方のビンは、他方の遺伝子座を含む。
【００１１】
次いで、相互作用頻度が、対応するビンペア内のゲノム要素の接触に基づいて、ビンペア毎に生成される。さらに、相互作用頻度は、各ビンペア内のゲノム距離の関数として、ペアワイズ接触の密度に従って正規化される。より具体的には、ゲノム距離の関数としてのペアワイズ接触の密度が判定されて、密度関数を生成してもよい。このような関数は、特定のビンシーケンスにおけるＧＣシーケンスの割合、Ｈｉ−Ｃシーケンスデータセット内の特定のビンシーケンスのシーケンスカバレッジ、またはＨｉ−Ｃ正規化で使用する他の適切な因子に対して修正されてもよい。次いで、特定のビンペアに対して、密度関数がビンペアの正方ゲノム領域上で積分されて、ビンペアに対する予想密度を判定する。次いで、予想密度は、例えば、ポアソン分布のｐ値などの統計的検定を使用して、ビンペアに対する実際の密度（すなわち、ビンペアの正方ゲノム領域内のペアワイズ接触の数）と比較されて、それに対して、例えば、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ偽発見率が適用されて、ローカルまたはゲノムワイドに基づいて、距離（および、必要に応じて、他の関数）に対して調整される様式で、強化および低減されたクロマチン接触のコレクションを生成してもよい。次いで、クロマチン相互作用システムは、例えば、ユーザインターフェース上の表示のために、強化または低減された接触を有するビンペアの指標を提供してもよい。
【００１２】
このように、強化または低減された接触が、それらのそれぞれのゲノム内の遺伝子座の空間相互作用に基づいて、対象に対する分子表現型を予測するために使用されてもよい。強化または低減された接触がまた使用されて、染色体の３Ｄおよび４Ｄ構造をモデル化し、遺伝的疾患または腫瘍学を判定するために組織サンプルにおけるＴＡＤ境界および空間相互作用の変化を特定してもよい。さらに、ペアの遺伝子座が特定の組織または細胞株において互いに相互作用するかどうかを決定するために、強化または低減された接触が使用されてもよい。なおさらに、強化または低減された接触を使用して、機能的ＴＡＤのトランスおよび遠位シス結合パートナを見つけ、空間的接触ネットワークを構築してもよい。本実施形態は、従来の方法を使用する従来のシステムでは見られない長距離接触を、同等の固定サイズおよび間隔のビンで同じデータセット内で有利に検出する。実験において、本実施形態は、従来の方法と比較して、有意に多い２．５倍のＴＡＤ間での長距離シス相互作用を検出した。
【００１３】
さらに、可変ビンサイズを使用することによって、本実施形態は、従来の方法と比較して、メモリ要件および計算リソースを有利に削減して、空間相互作用をマッピングする。従来の方法におけるように固定サイズのビンを使用して空間相互作用をマッピングするとき、各ビンの境界が選択された範囲内に収まることを確実にするのに十分に高い解像度が選択される必要がある。例えば、固定サイズのビンを使用してＴＡＤ間の空間相互作用をマッピングするとき、各ビンに対応するＤＮＡ配列のセグメントが最短ＴＡＤよりも短くなるように、解像度が選択される必要がある。換言すれば、最小ＴＡＤが１００キロベース（ｋＢ）である場合、固定サイズのビンに対する解像度は１００ｋＢ以下でなければならない。精度を高めるために、解像度は通常、最小ＴＡＤよりもかなり小さく（例えば、１ｋＢまたは１０ｋＢ）、いくつかのビンは集約される。一方、可変ビンサイズを使用して、本実施形態は、その長さに関係なく、各ビンが異なるＴＡＤ（または遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、クロマチンドメインなどの他の機能要素）を表すようなビンを選択する。例えば、平均ＴＡＤが１メガベース（ＭＢ）の長さである場合、本実施形態は、従来の方法を使用してＴＡＤ間の空間相互作用をマッピングするために１ｋＢまたは１０ｋＢと比較して１ＭＢの解像度を効果的に使用して、同じ機能要素（ＴＡＤ）に対して空間相互作用をマッピングしてもよい。したがって、本実施形態は、従来の方法よりもメモリ集約的でなく、計算的に複雑でない。ｎがリードペアの数であり、ｋが正方マトリックスのビンの数である場合、各ステップの複雑さは、アライメントおよび品質管理に対してはほぼＯ（ｎ）、コンパイルに対してはＯ（ｎ＊ｌｏｇ（ｋ））、積分に対してはＯ（ｋ）、統計的制御およびデータ出力に対してはＯ（ｋ＾２）である。これらのステップの各々については、図８を参照して以下でさらに詳しく説明する。
【００１４】
一実施形態では、クロマチンの空間的および時間的組織を分析するコンピュータ実施方法が提供される。この方法は、ゲノム要素のペアワイズ接触のセットを取得することと、ゲノム要素を複数のビンにセグメント化することであって、複数のビンに対するビンサイズが不均一である、セグメント化することと、複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットを識別することと、ｎ×ｍのビンペアのマトリックスを生成することであって、ｎが複数のビンの第１のセットに対応し、ｍが複数のビンの第２のセットに対応する、生成することと、を含む。この方法はさらに、ビンペアの各々内のペアワイズ接触のサブセットを識別することと、ビンペアの各々に対して相互作用頻度を判定することと、相互作用頻度の各々を正規化して、各ビンペアに対して正規化された相互作用頻度を生成することと、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度のそれぞれの指標を含むユーザインターフェース上の表示のためのクロマチン相互作用のマッピングを提供することと、を含む。
【００１５】
別の実施形態では、クロマチンの空間的および時間的組織を分析するコンピューティングデバイスが提供される。上記コンピューティングデバイスは、通信ネットワークと、１つ以上のプロセッサと、非一時的コンピュータ可読メモリであって、当該１つ以上のプロセッサに結合され、命令を格納する、非一時的コンピュータ可読メモリと、を含む。１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、命令は、システムに、ゲノム要素のペアワイズ接触のセットを取得することと、ゲノム要素を複数のビンにセグメント化することであって、複数のビンに対するビンサイズが、不均一である、セグメント化することと、複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットを識別することと、ｎ×ｍのビンペアのマトリックスを生成することであって、ｎが、複数のビンの第１のセットに対応し、ｍが、複数のビンの第２のセットに対応する、生成することと、を行わせる。命令は、システムに、ビンペアの各々内のペアワイズ接触のサブセットを識別することと、ビンペアの各々に対する相互作用頻度を判定することと、相互作用頻度の各々を正規化して、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を生成することと、通信ネットワークを介して、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度のそれぞれの指標を含むユーザインターフェース上の表示のためのクロマチン相互作用のマッピングを提供することと、をさらに行わせる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１Ａ】例示的なクロマチン相互作用システムが本明細書中に記載される実施形態に従って動作することができるコンピュータネットワークおよびシステムのブロック図を示す。
【図１Ｂ】本明細書中に記載される実施形態に従って図１Ａのシステムにおいて動作することができる例示的なクロマチン相互作用サーバのブロック図である。
【図１Ｃ】本明細書中に記載される実施形態に従って図１Ａのシステムにおいて動作することができる例示的なクライアントデバイスのブロック図である。
【図２】本明細書中に記載される実施形態に従った、染色体内の遺伝子座の隣接セグメントに各々が対応するビンの例示的なセットを示す。
【図３】本明細書中に記載される実施形態に従った、ビンペアの正方ゲノムマトリックスの例を示す。
【図４】本明細書中に記載される実施形態に従った、ビンペアおよびそれぞれの正規化された相互作用頻度の例示的な空間相互作用マップを示す。
【図５】本明細書中に記載される実施形態に従った、ゲノム距離の関数としてのペアワイズ接触の密度を各々表す例示的な密度関数を示す。
【図６】対象の生体サンプルからクロマチン相互作用データを生成するための例示的なプロセスを表すブロック図である。
【図７Ａ】本明細書中に記載される実施形態に従った、分子表現型に関連する強化された接触および対応する遺伝子座および／または一塩基多型（ＳＮＰ）の例示的な表示を示す。
【図７Ｂ】本明細書中に記載される実施形態に従った、空間相互作用データから生成された例示的なクロマチン相互作用ネットワークを示す。
【図８】本明細書中に記載される実施形態に従った、クロマチンの空間的構成を分析する例示的な方法を表す流れ図を示す。
【図９】クロマチン相互作用システムによって識別された接触の数および代替システムによって識別された接触の数との比較を表すベン図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下の文章は多数の異なる実施形態の詳細な説明を記載しているが、本明細書の法的範囲は本開示の最後に記載される特許請求の範囲の文言によって定義されると理解すべきである。詳細な説明は、単に例示的なものとして解釈されるべきであり、すべての可能な実施形態を説明することは、不可能ではないとしても非現実的であるため、すべての可能な実施形態を説明するものではない。多くの代替的な実施形態が、現在の技術または本特許の出願日後に開発された技術のいずれかを使用して実施され得るが、これらは、依然として特許請求の範囲内に収まるであろう。
【００１８】
用語が、「本明細書で使用される場合、「＿＿＿＿＿＿」という用語は、本明細書では．．．を意味するように定義される」という文または同様の文を使用して本特許内で明白に定義されない限り、明示的または暗示的のいずれかにおいて、その明白または通常の意味を越えて、その用語の意味を限定する意図は存在せず、かかる用語が本特許のいずれの節（特許請求の範囲の言葉以外）でなされたいずれの記述に基づいた範囲内に限定されるように解釈されるべきではないこともまた理解されるべきである。本特許の最後の特許請求の範囲内に記載された任意の用語が単一の意味と矛盾しない様式で本特許内で言及される場合、それは、読み手を混乱させないために単に明瞭化のためになされており、このような特許請求の範囲の用語が、暗示またはその他の方法によって、その単一の意味に限定されることを意図するものではない。最後に、特許請求の範囲の要素が、任意の構成の詳説なしに、「手段（ｍｅａｎｓ）」という語および機能を列記することによって定義されていない限り、いかなる特許請求の範囲の要素の範囲も、米国特許法第１１２条第６項の適用に基づいて解釈されることを意図しない。
【００１９】
したがって、本明細書で使用される場合、「リードペア」または「ペアワイズゲノム要素接触」という用語は、ゲノムのそれぞれの部分内のペアの遺伝子座を指し得る。例えば、リードペアは、Ｃｈｒ１：９５００００、Ｃｈｒ８：１５０００であり得る。
【００２０】
さらに、本明細書で使用される場合、「ゲノム要素」という用語は、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列の特定のユニットを指し得る。ゲノム要素は、リード、染色体内の遺伝子座、塩基対などであり得る。
【００２１】
「ビン」という用語は、本明細書で使用される場合、クロマチン接触分析の目的のためのユニットとみなされる、ヒトまたは他の生物のゲノム内のＤＮＡ配列の隣接セグメントを指し得る。このようなビンは、特定の分析を目的とした様々な目的のために選択されてもよく、例えば、ＴＡＤ、ＴＡＤ間セグメント、遺伝子、ｓｕｐｅｒＴＡＤ、ｓｕｂＴＡＤ、ループドメイン、通常のドメイン、エンハンサおよび／またはプロモーターボディ、エクソン、イントロン、クロマチン状態セグメント、制限酵素カットサイトフラグメント、遺伝子工学インサートコンストラクト、転座エレメント、ＬＡＤ、ＮＯＲ、ＳＡＲ、ＭＡＲ、またはこれらの要素の組み合わせに対応する配列領域を含み得る。
【００２２】
さらに、本明細書で使用される場合、「ビンペア」という用語は、線形ゲノム空間で表される２つのビンのデカルト積に対応する正方ゲノム空間内の長方形領域を指し得る。この用語はまた、ペアで表される正方ゲノム空間の領域ではなく、ペアとみなされる２つのビンを指し得る。
【００２３】
本明細書で使用される場合、「対象」という用語は、任意のヒトもしくは他の生物、またはこれらの組み合わせを指し得、それらの健康、寿命、または他の生物学的転帰は、臨床的もしくは研究的関心、調査、または努力の成果の目的である。
【００２４】
本明細書で使用される場合、「薬理学的表現型」という用語は、ヒトおよび他の生物における臨床ケア、臨床ケアの管理および財政、ならびに薬学的研究および他の医学的研究および生物医学的研究における、治療、対象の寿命および転帰、生活の質などに関係し得る任意の認識可能な表現型を指し得る。かかる表現型としては、薬物（ＡＤＭＥ）の吸収、分布、代謝および排泄の速度および特性のすべての表現型を含む薬物動態学的（ＰＫ）および薬力学的表現型（ＰＤ）、ならびに有効性に関連した薬物に対する応答、薬物の治療的投与量、半減期、血漿レベル、クリアランス率など、ならびに薬物有害事象、薬物有害応答、および薬物有害事象または薬物有害応答の対応する重症度、臓器損傷、物質乱用、ならびに依存症およびその可能性、ならびに体重およびその変化、気分および行動の変化および障害を挙げることができる。かかる表現型は、薬物の組み合わせに対する有益および有害な反応、薬物の遺伝子、社会学的および環境的因子、食事因子などとの相互作用をも含み得る。かかる表現型は、薬理学的または非薬理学的治療計画へのアドヒアランスをも含み得る。かかる表現型はまた、対象が疾患の特定の症状、ならびに寿命、臨床スコアおよびパラメータ、検査結果、医療費および他の表現型のような対象の転帰を経験するかどうかにかかわらない、特定の疾患または併存疾患、疾患の転帰および予後になる対象の傾向などの医学的な表現型を含み得る。
【００２５】
本明細書で使用される場合、「分子表現型」という用語は、特定の時点でまたは遡及的に、個別にまたは集合体で測定または識別でき、また任意の有用な目的のために検出、評価、推定、修正、影響、または変更され得る、薬理学的表現型またはヒトもしくは他の生物の任意の他の表現型を指し得る。
【００２６】
一般的に述べると、空間相互作用をマッピングするための技術は、１つまたはいくつかのクライアントデバイス、１つまたはいくつかのネットワークサーバ、またはこれらのデバイスの組み合わせを含むシステムにおいて実施され得る。しかしながら、明確にするために、以下の例は、クロマチン相互作用サーバが、ペアの遺伝子座（例えば、Ｃｈｒ１：９５００００、Ｃｈｒ８：１５０００）などのリードペアまたはペアワイズゲノム要素接触のセットを取得する実施形態に主に焦点を当てる。クロマチン相互作用サーバはまた、ＤＮＡの非重複接触セグメントであるビンのセットを取得する。いくつかの実施形態では、リードペアのセットおよび／またはビンのセットは、研究者または医療専門家のクライアントデバイスから取得され得る。例えば、研究者または医療専門家は、特定のリードペアのセットを選択して分析し得る。さらに、研究者または医療専門家は、特定の解像度で特定のビンのセットを選択し得る。例えば、研究者または医療専門家は、各ビンが異なるＴＡＤを表すビンのセットを選択し得る。別の例では、研究者または医療専門家は、各ビンが異なる遺伝子を表すビンのセットを選択し得る。
【００２７】
いずれの場合も、ビンは、サイズまたはシーケンスの長さが可変であり、ゲノムの１つ以上の部分をセグメントに分割するために使用し得、各ビンは、カットサイト増分、または遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、クロマチンドメイン、ＴＡＤなど（Ｃｈｒ１：１０００〜２０００）の機能要素を表す。次いで、クロマチン相互作用サーバはビンの２つのセット（例えば、ビンの第１のセットは２番染色体に対応し、ビンの第２のセットは５番染色体に対応し、ビンの同じセットのうちの２つは各々、３番染色体に対応するなど）を選択する。各セットは、ｎ×ｍの正方ゲノムマトリックスの軸を表し得、第１のセットはｎ個のビンを含み、第２のセットはｍ個のビンを含む。したがって、正方ゲノムマトリックスは、ｎ×ｍのビンペアを含み得、ビンペアは、正方ゲノムマトリックス（例えば、Ｃｈｒ１：１０００〜２０００＊Ｃｈｒ８：１００００〜２００００）における１つのエントリまたは長方形である。クロマチン相互作用サーバはまた、各リードペアを対応するビンペアに割り当て得る。例えば、リードペアＣｈｒ１：１０１０、Ｃｈｒ８：１５０００は、ビンペアＣｈｒ１：１０００〜２０００＊Ｃｈｒ８：１００００〜２００００に割り当てられ得、これは、リードペアがビンペアに対応する正方ゲノム領域の境界内にあるためである。特に、ビンおよびビンのセットは、シスである、すなわち、ビンペアにおけるビンが同じ染色体に位置する、またはトランスである、すなわち、ビンペアにおけるビンが異なる染色体に位置する、接触を分析するように構築されてもよい。
【００２８】
さらに、クロマチン相互作用サーバは、ビンペア内のリードペアの密度に基づいて、各ビンペアに対する相互作用頻度を判定し得る。各相互作用頻度は、ゲノム距離、または各リードペア内の互いからの２つの遺伝子座（本明細書では「リード」とも称される）の距離の関数として、リードペアのセット全体に対する密度関数を計算することによって正規化され得る。このような関数は、特定のビンシーケンスにおけるＧＣシーケンスの割合、Ｈｉ−Ｃシーケンスデータセット内の特定のビンシーケンスのシーケンスカバレッジ、特定のシーケンス領域内のカットサイトの密度、またはＨｉ−Ｃ正規化において使用するための他の適切な因子に対して修正され得る。各ビンパーに対して、密度関数がビンペアの長方形領域上で積分され、ビンペアに対する予想密度を判定し得る。次いで、ビンペアに対する予想密度が、ポアソン分布のｐ値などの統計的方法を使用して、ビンペアに対する実際の密度（ビンペア内のリードペアの密度）と比較され得、それに対しては、例えば、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ偽発見率が適用され得る。ｐ値および偽発見率に基づいて、クロマチン相互作用サーバは、強化された接触を有するビンペアおよび低減された接触を有するビンペアを識別し得る。次いで、クロマチン相互作用サーバは、ｐ値などのビンペアの指標およびそれらのそれぞれ正規化された相互作用頻度の指標を、表示のためにクライアントデバイスに提供し得る。クライアントデバイスは、ヒートマップなどの空間相互作用マップを提示し得、ビンペアのより高い正規化された相互作用頻度はより暗い色で表される。他の実施形態では、クライアントデバイスは、各ビンペアに対するｐ値などの正規化された相互作用頻度の数値指標を提示し得る。したがって、医療専門家または研究者は、クライアントデバイスにおいて空間相互作用マップまたは数値指標を確認して、強化または低減された接触を有するビンペアを認識し得る。
【００２９】
いくつかの実施形態では、例えば、異なる生体細胞系または異なる生理学的条件に対応する、ビンペアなどの複数セットの接触に対する実際のリードカウントは一緒に分析され得る。例えば、そのようなシステムは、人体内の２つの異なる組織、２人の異なる個人からの組織サンプル、対照サンプルと対比して治療を受ける細胞株、または同じ組織、細胞株、もしくは生物に対する複数の細胞周期条件（例えば、間期または中期）または細胞分化状態を構成してもよい。このような分析は、例えば、各データセットからの強化された接触および低減された接触を個別に比較することによって、例えば、ペアのセットの接触間の差次的接触のセットを判定し得る。差次的接触がまた、例えば、ポアソンの多重サンプリング分布または他の統計的分布を使用することによって判定されて、偶然に観測される差次的相互作用頻度の確率に対応するｐ値を生成し得、次いで、本明細書で説明しているように、それは偽発見率（ＦＤＲ）または他の方法で修正され得る。
【００３０】
図１Ａを参照すると、例示的なクロマチン相互作用システム１００は、選択されたリードペアおよびビンのセットに対してビンペア内の強化または低減された接触を識別する。強化または低減された接触を有するビンペアは、研究者または医療専門家のクライアントデバイス上に強調表示され得る。例えば、強化または低減された接触を有するビンペアは、空間相互作用マップ内で強調されてもよい。次いで、医療専門家または研究者は、強化または低減された接触を使用して、それぞれのゲノム内の遺伝子座の空間相互作用に基づいて、対象に対する分子表現型を予測し得る。このような予測は、他の場所で説明されている他の方法を使用して、臨床情報および／またはパノミクス情報の他の形式と共に空間相互作用を使用して行い得る。強化または低減された接触がまた使用されて、細胞の核内の染色体またはゲノムの３Ｄおよび４Ｄ構造をモデル化し、遺伝的疾患または腫瘍学を判定するための組織サンプルにおけるＴＡＤ境界および空間相互作用の変化を識別し得る。さらに、強化または低減された接触は、特定の組織または細胞株においてペアの遺伝子座が互いに相互作用するかどうかを判定するために使用され得る。
【００３１】
クロマチン相互作用システム１００は、下記で説明されるように、ネットワーク１３０を通じて通信可能に接続され得るクロマチン相互作用サーバ１０２および複数のクライアントデバイス１０６〜１１６を含む。一実施形態では、クロマチン相互作用サーバ１０２およびクライアントデバイス１０６〜１１６は、ＷｉＦｉネットワーク、ブルートゥースネットワーク、３Ｇ、４Ｇ、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、５Ｇなどのセルラーネットワーク、インターネットなどを含む任意の好適なローカルまたはワイドエリアネットワーク（複数可）であり得る通信ネットワーク１３０を介して無線信号１２０により通信し得る。一部の例では、クライアントデバイス１０６〜１１６は、無線ルータ、無線リピータ、携帯電話通信プロバイダのベーストランシーバ基地局などであり得る中間無線または有線デバイス１１８を介して、通信ネットワーク１３０と通信し得る。一例として、クライアントデバイス１０６〜１１６は、タブレット型コンピュータ１０６、配列決定マシン１０７、ネットワーク対応携帯電話１０８、公開文献、臨床試験、コンソーシアム、学会などからの配列データを含む配列データベース１０９、携帯情報端末（ＰＤＡ）１１０、本明細書において「モバイルデバイス」とも称されるモバイルデバイススマートフォン１１２、ラップトップコンピュータ１１４、デスクトップコンピュータ１１６、ウェアラブルバイオセンサ、携帯メディアプレーヤ（図示せず）、ファブレット、有線または無線のＲＦ（無線周波数）通信のために構成された任意のデバイスなどを含み得る。さらに、対象に対するゲノムデータを記録し、リードペア／ビンのセットを受信し、または強化された接触の指標を表示する任意の他の好適なクライアントデバイスはまた、クロマチン相互作用サーバ１０２と通信し得る。
【００３２】
クライアントデバイス１０６〜１１６の各々は、クロマチン相互作用サーバ１０２と対話して、選択されたリードペアのセットおよび／または選択されたビンのセットを提供し得る。例えば、配列決定マシン１０７は、クロマチン相互作用サーバ１０２に提供される配列データを生成し得る。別の例では、配列データベース１０９は、例えば、公開文献、臨床試験、コンソーシアム、学界などから生成された既存の配列データをクロマチン相互作用サーバ１０２に提供し得る。次いで、クロマチン相互作用サーバ１０２は、配列データからリードペアのセットおよび／またはビンのセットを識別し得る。各クライアントデバイス１０６〜１１６はまた、クロマチン相互作用サーバ１０２と対話して、ビンペアの１つまたはいくつかの指標およびビンペアの正規化された相互作用頻度の指標を受信し得る。これらの指標は数値指標であり得、クライアントデバイスは、医療専門家または研究者に対する表示のためにユーザインターフェースを介して数値指標を提示し得る。クライアントデバイスはまた、より高い正規化された相互作用頻度を有するビンペアに対応する正方ゲノム領域がより暗い色で強調されたヒートマップなどの、ビンペアおよび正規化された相互作用頻度のグラフィカル表現を提示し得る。
【００３３】
例示的な実施態様では、クロマチン相互作用サーバ１０２は、クラウドベースのサーバ、アプリケーションサーバ、ウェブサーバなどであってもよく、メモリ１５０、メモリ１５０と結合されたマイクロプロセッサなどの１つ以上のプロセッサ（ＣＰＵ）１４２、ネットワークインターフェースユニット１４４、および、例えば、キーボードまたはタッチスクリーンであってもよい入出力モジュール１４８を含む。
【００３４】
クロマチン相互作用サーバ１０２はまた、リードペアおよびビンのデータベース１５４に通信可能に接続され得る。例えば、データベース１５４は、ゲノム全体またはゲノムの一部にわたるビンのコレクションを格納し得、各ビンは、ＴＡＤ（例えば、Ｃｈｒ１：１２８００００〜１８４００００）に対応する遺伝子座のセットを表す。いくつかの実施形態では、クロマチン相互作用サーバ１０２は、データベース１５４からリードペアのセットおよび／またはビンのセットを検索し得る。他の実施形態では、リードペアのセットおよび／またはビンのセットは、クライアントデバイス１０６〜１１６によって提供される。さらに他の実施形態では、クロマチン相互作用サーバ１０２は、データベースからビンを検索し得、医療専門家または研究者は、正方ゲノムマトリックスの各軸に対してビンのセット（例えば、１番染色体に対応するビンの第１のセットおよび４番染色体に対応するビンの第２のセット）を選択し得る。
【００３５】
メモリ１５０は、有形の不揮発性メモリであってもよく、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、他のタイプの持続性メモリなどを含む任意の種類の好適なメモリモジュールを含んでもよい。例えば、メモリ１５０は、例えば、最新のスマートフォンオペレーティングシステムなどの任意の種類の好適なオペレーティングシステムであり得るオペレーティングシステム（ＯＳ）１５２用のプロセッサ１４２により実行可能な命令を格納し得る。メモリ１５０はまた、例えば、空間組織モジュール１６０のためにプロセッサ１４２において実行可能な命令を格納し得る。クロマチン相互作用サーバ１０２については、図１Ｂを参照して以下でより詳細に説明する。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、クライアントデバイス１０６〜１１６、クロマチン相互作用サーバ１０２、またはクロマチン相互作用サーバ１０２およびクライアントデバイス１０６〜１１６の組み合わせのうちの１つ以上の一部であってもよい。
【００３６】
いずれの場合も、空間組織モジュール１６０は、データベース１５４および／またはクライアントデバイス１０６〜１１６からリードペアのセットおよびビンのセットを取得し得る。次いで、空間組織モジュール１６０は、ビンの各セットを軸として使用してｎ×ｍの正方ゲノムマトリックスを生成して、ｎ×ｍのビンペアを識別し得る。さらに、各ビンペアに対して、空間組織モジュール１６０は、ビンペアに対応するリードペアのサブセットを識別し得る。次いで、空間組織モジュール１６０は、ゲノム距離の関数としてのリードペアのすべてにわたる密度関数に基づいてビンペア内のリードペアの実際の密度を予想密度と比較することによって、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を識別し得る。このような関数は、特定のビンシーケンスにおけるＧＣシーケンスの割合、Ｈｉ−Ｃシーケンスデータセット内の特定のビンシーケンスのシーケンスカバレッジ、またはＨｉ−Ｃ正規化において使用するための他の適切な因子に対して修正され得る。この比較は、様々な統計的方法を使用して実行されて、例えば、ｐ値を生成し得、これは信頼閾値と比較されて、特定のビンペアが強化された接触を有するどうかを判定し得る。空間組織モジュール１６０は、ビンペアの指標およびクライアントデバイス１０６〜１１６における表示のためのそれぞれの正規化された相互作用頻度の指標を提供し得る。図７を参照して以下でより詳細に説明するように、指標は、数値形式、または空間相互作用マップなどにおけるグラフィック形式で表示されてもよい。
【００３７】
クロマチン相互作用サーバ１０２は、ネットワーク１３０を介してクライアントデバイス１０６〜１１６と通信し得る。デジタルネットワーク１３０は、固有ネットワーク、安全な公衆インターネット、仮想専用ネットワーク、および／または、例えば、専用のアクセス回線、普通の電話回線、衛星リンク、これらの組み合わせなどのいくつかの他タイプのネットワークでもよい。デジタルネットワーク１３０がインターネットを含む場合、データ通信はデジタルネットワーク１３０を通じてインターネット通信プロトコルにより行われ得る。
【００３８】
ここで図１Ｂを参照すると、クロマチン相互作用サーバ１０２は、コントローラ２２４を含んでもよい。コントローラ２２４は、プログラムメモリ２２６、マイクロコントローラもしくはマイクロプロセッサ（ＭＰ）２２８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２３０、および／または入出力（Ｉ／Ｏ）回路２３４を含んでもよく、これらのすべては、アドレス／データバス２３２を介して相互接続され得る。またいくつかの実施形態では、コントローラ２２４は、データベース２３９もしくは他のデータストレージ機構（例えば、１つ以上のハードディスクドライブ、光ストレージドライブ、ソリッドステートストレージデバイスなど）を含み得るか、またはこれらに通信可能に接続され得る。データベース２３９は、対象情報、リードペアデータ、ビンデータ、空間相互作用マッピングテンプレート、ウェブページテンプレートおよび／またはウェブページ、ならびに、ネットワーク１３０を通じてユーザと対話するのに必要な他のデータなどのデータを含んでもよい。データベース２３９には、図１Ａを参照して上記で説明されるデータベース１５４と同様のデータが含まれ得る。
【００３９】
図１Ｂは１つのみのマイクロプロセッサ２２８を表すが、コントローラ２２４は複数のマイクロプロセッサ２２８を含み得ることが理解されよう。同様に、コントローラ２２４のメモリは、複数のＲＡＭ２３０および／または複数のプログラムメモリ２２６を含み得る。図１Ｂは、Ｉ／Ｏ回路２３４を単一ブロックとして表すが、Ｉ／Ｏ回路２３４は多数の異なる種類のＩ／Ｏ回路を含み得る。コントローラ２２４は、例えば、半導体メモリ、磁気的に読み取り可能なメモリおよび／または光学的に読み取り可能なメモリとしてＲＡＭ（複数可）２３０および／またはプログラムメモリ２２６を実施し得る。
【００４０】
図１Ｂに示すように、プログラムメモリ２２６および／またはＲＡＭ２３０は、マイクロプロセッサ２２８により実行するための様々なアプリケーションを格納し得る。例えば、ユーザインターフェースアプリケーション２３６は、ユーザインターフェースをクロマチン相互作用サーバ１０２に提供し得、これにより、ユーザインターフェースは、例えば、システム管理者が、サーバの動作の様々な側面を設定、トラブル対応、またはテストすることを可能にし得る。サーバアプリケーション２３８は、リードペアのセットおよびビンのセットを受信し、ビンペアの正方ゲノムマトリックスを生成し、各ビンペアに対して正規化された相互作用頻度を識別し、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度の指標を医療専門家または研究者のクライアントデバイス１０６〜１１６に提供するように動作し得る。サーバアプリケーション２３８は、空間組織モジュール１６０などの単一のモジュール２３８または複数のモジュール２３８Ａ、２３８Ｂであってもよい。
【００４１】
サーバアプリケーション２３８は、２つのモジュール２３８Ａおよび２３８Ｂを含むものとして図１Ｂに描写されているが、サーバアプリケーション２３８は、クロマチン相互作用サーバ１０２の実施に関連するタスクを達成する任意の数のモジュールを含み得る。さらに、１つのみのクロマチン相互作用サーバ１０２が図１Ｂに描写されているが、複数のクロマチン相互作用サーバ１０２が、サーバ負荷を分散する、異なるウェブページを供給するなどのために提供され得ることが理解されるであろう。これらの複数のクロマチン相互作用サーバ１０２としては、ウェブサーバ、企業固有サーバ（例えば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）サーバなど）、小売業用ネットワークまたは固有ネットワークにおいて配置されるサーバなどを挙げることができる。
【００４２】
ここで図１Ｃを参照すると、ラップトップコンピュータ１１４（または任意のクライアントデバイス１０６〜１１６）としては、ディスプレイ２４０、通信ユニット２５８、ユーザ入力デバイス（図示せず）、およびクロマチン相互作用サーバ１０２のようにコントローラ２４２を挙げることができる。コントローラ２２４と同様に、コントローラ２４２がプログラムメモリ２４６、マイクロコントローラもしくはマイクロプロセッサ（ＭＰ）２４８（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２５０）、および／または入出力（Ｉ／Ｏ）回路２５４を含み得、これらのすべては、アドレス／データバス２５２を介して相互接続され得る。プログラムメモリ２４６は、オペレーティングシステム２６０、データストレージ２６２、複数のソフトウェアアプリケーション２６４、および／または複数のソフトウェアルーチン２６８を含み得る。オペレーティングシステム２６０は、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＯＳ  Ｘ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）などを含み得る。データストレージ２６２は、対象情報、複数のアプリケーションのためのアプリケーションデータ２６４、複数のルーチンのためのルーチンデータ２６８、および／またはデジタルネットワーク１３０を通じてクロマチン相互作用サーバ１０２と対話するのに必要な他のデータなどのデータを含んでもよい。またいくつかの実施形態では、コントローラ２４２は、ラップトップコンピュータ１１４内に存在する他のデータストレージ機構（例えば、１つ以上のハードディスクドライブ、光ストレージドライブ、ソリッドステートストレージデバイスなど）を含み得るか、またはこれらに通信可能に接続され得る。
【００４３】
通信ユニット２５８は、無線電話ネットワーク（例えば、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＬＴＥなど）、ＷｉＦｉネットワーク（８０２．１１規格）、ＷｉＭＡＸネットワーク、ブルートゥースネットワークなどの任意の好適な無線通信プロトコルネットワークを通じてクロマチン相互作用サーバ１０２と通信し得る。ユーザ入力デバイス（図示せず）としては、ラップトップコンピュータ１１４のディスプレイ２４０に表示される「ソフト」キーボード、有線または無線接続を介して通信する外部ハードウェアキーボード（例えば、ブルートゥースキーボード）、外部マウス、音声入力を受信するためのマイクロフォン、または任意の他の好適なユーザ入力デバイスを挙げることができる。コントローラ２２４に関して述べたように、図１Ｃは、１つのみのマイクロプロセッサ２４８を描写するが、コントローラ２４２は複数のマイクロプロセッサ２４８を含み得ることを理解されたい。同様に、コントローラ２４２のメモリは、複数のＲＡＭ２５０および／または複数のプログラムメモリ２４６を含み得る。図１Ｃは、Ｉ／Ｏ回路２５４を単一のブロックとして描写するが、Ｉ／Ｏ回路２５４は多数の異なる種類のＩ／Ｏ回路を含み得る。コントローラ２４２は、例えば、半導体メモリ、磁気的に読み取り可能なメモリおよび／または光学的に読み取り可能なメモリとしてＲＡＭ（複数可）２５０および／またはプログラムメモリ２４６を実施し得る。
【００４４】
１つ以上のプロセッサ２４８は、プログラムメモリ２４６に存在する複数のソフトウェアアプリケーション２６４のうちの任意の１つ以上および／または複数のソフトウェアルーチン２６８のうちの任意の１つ以上だけでなく他のソフトウェアアプリケーションを実行するように適合および構成され得る。複数のアプリケーション２６４のうちの１つは、ラップトップコンピュータ１１４での情報の受信、ラップトップコンピュータ１１４での情報の表示、および／またはラップトップコンピュータ１１４からの情報の送信に関連する様々なタスクを実行するための一連の機械可読な命令として実施され得るクライアントアプリケーション２６６であり得る。
【００４５】
複数のアプリケーション２６４のうちの１つは、クロマチン相互作用サーバ１０２からのウェブページ情報を受信、解釈、および／または表示する一方、医療専門家または研究者などのユーザからの入力も受信するための一連の機械可読命令として実施され得る、ＡｐｐｌｅのＳａｆａｒｉ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｃｈｒｏｍｅ（商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）、およびＭｏｚｉｌｌａ  Ｆｉｒｅｆｏｘ（登録商標）などのネイティブアプリケーションおよび／またはウェブブラウザ２７０であり得る。複数のアプリケーションのうちの別のアプリケーションは、クロマチン相互作用サーバ１０２からウェブページ情報を受信、解釈、および／または表示するための一連の機械可読命令として実施され得る埋め込みウェブブラウザ２７６を含み得る。
【００４６】
複数のルーチンのうちの１つは、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度の指標を取得し、ディスプレイ２４０上に空間相互作用マップを提示する空間的組織表示ルーチン２７２を含み得る。複数のルーチンにおける別のルーチンには、リードペアのセット、ビンのセット、または正方ゲノムマトリックスにおける軸として含むビンの２つのセットの選択を取得して、リードペアのセット、ビンのセット、またはビンの２つのセットの選択をクロマチン相互作用サーバ１０２に送信するデータ入力ルーチン２７４が含まれ得る。
【００４７】
好ましくは、ユーザは、クライアントデバイス１０６〜１１６のうちの１つなどのクライアントデバイスからクライアントアプリケーション２６６を起動して、クロマチン相互作用サーバ１０２と通信してクロマチン相互作用システム１００を実施し得る。さらに、ユーザはまた、任意の他の好適なユーザインターフェースアプリケーション（例えば、ネイティブアプリケーションもしくはウェブブラウザ２７０、または複数のソフトウェアアプリケーション２６４のうちの任意の他の１つ）を起動またはインスタンス化して、クロマチン相互作用サーバ１０２にアクセスしてクロマチン相互作用システム１００を具現化し得る。
【００４８】
上記のように、図１Ａに示すクロマチン相互作用サーバ１０２は、空間組織モジュール１６０用のプロセッサ１４２において実行可能な命令を格納し得るメモリ１５０を含み得る。
【００４９】
図２は、各々が例示的に染色体Ａとラベル付けされた染色体の隣接セグメントを表すビンの例示的なセット２００を示す。この例では、各ビンは、染色体Ａ内のいくつかの遺伝子座を含む。第１のビンは、遺伝子座１〜遺伝子座１００であり、第２のビンは、遺伝子座１００〜遺伝子座１８６であり、第３のビンは、遺伝子座１９２〜遺伝子座３０４であり、第４のビンは、遺伝子座３０８〜遺伝子座３９６であり、第５のビンは、遺伝子座３９６〜遺伝子座４７２であり、第６のビンは、遺伝子座４７８〜遺伝子座６７２であり、第７のビンは、遺伝子座６７２〜遺伝子座７１６であり、第８のビンは、遺伝子座７１６〜遺伝子座９０４である。各ビンは、遺伝子、ＴＡＤ、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、クロマチンドメインなどの染色体Ａ内の異なるカットサイト増分または機能要素を表してもよい。例示のセットにおいては、ビンは重複せず、各ビンのサイズは（または各ビンの染色体セグメントの長さ）は様々である。上記のように、ビンは、医療専門家または研究者によって選択されてもよく、従来の研究から決定されてもよく、データベース１５４に事前に格納されたビンであってもよく、または任意の好適な様式で選択されてもよい。例示のビン２００のセットは、染色体Ａ内にあるが、ビンは、ゲノム全体またはその任意のその好適な部分にわたって生成されてもよく、任意の好適なサイズであってもよい。
【００５０】
上記のように、クロマチン相互作用サーバ１０２、より具体的には、空間組織モジュール１６０は、ビンのセット２００と同様にビンの２つのセットを取得し得、ビンの各セットがマトリックスの軸である正方ゲノムマトリックスを生成し得る。いくつかの実施形態では、ビンの両方のセットは同じであり、同じ染色体または他のゲノム領域に対応する。他の実施形態では、ビンの両方のセットは、同じ染色体またはゲノム領域に対応するが、ビンは異なる、すなわち、染色体またはゲノム領域は、各軸に対して異なるようにセグメント化される。さらに他の実施形態では、ビンの２つのセットは、異なる染色体または他のゲノム領域に対応する。いずれの場合も、マトリックスにおける軸として使用されるビンのセットは、クライアントデバイス１０６〜１１６を介して医療専門家または研究者により選択されてもよく、または任意の好適な様式で選択されてもよい。
【００５１】
ビンセットについては、染色体（例えば、染色体Ａに対応するビンのセット）を参照して上記で説明されているが、これは、単に例示のみを簡単にするための一例である。ビンセットは、ＴＡＤのゲノムワイドコレクション、遺伝子のゲノムワイドコレクション、クロマチン状態セグメントのゲノムワイドコレクション、特定の生物医学的コンテキストにおける対象の遺伝子座のコレクションなどの、ヒトまたは他の生物のゲノム内のＤＮＡ配列の任意の好適なセグメントのセットに対応してもよい。ゲノムワイドコレクションに加えて、ビンセットは対立遺伝子特異的であってもよく、特定のハプロタイプおよび／またはディプロタイプに対応してもよい。さらに、複数のビンセットは、倍数性レベルおよび／またはコピー数に応じて生成されてもよい。より一般的には、ビンセットは、任意のビンのコレクションを含んでもよく、ビンの各々は、同じ種類の機能要素（例えば、ＴＡＤのセット、遺伝子、クロマチン状態セグメント、遺伝子座、ループドメイン、クロマチンドメインなど）に対応する。例えば、ビンセットは、長距離相互作用に対するゲノムワイド検索、特定の遺伝子座または遺伝子座のセットの相互作用パートナに対する焦点を定めた検索、調節回路のゲノムワイドマッピング、長距離相互作用における細胞種類間変動の包括的な評価、Ｈｉ−Ｃベースの診断および予後バイオマーカなどのために選択され得る。しかしながら、ビンセットは、必ずしも同じ種類の機能要素に対応する必要はなく、任意の好適なビンのセットを含み得る。
【００５２】
図３は、クロマチン相互作用サーバ１０２、より具体的には、空間組織モジュール１６０によって生成され得るビンペア３００の例示的な正方ゲノムマトリックスを示す。この例においては、染色体Ａからのビンのセットは、マトリックスの１つの軸に対応し得、染色体Ｂからのビンのセットは他の軸に対応し得る。１つの軸からのビンおよび他の軸からのビンに対応するマトリックスの長方形領域は、ビンペアと称される場合がある。例えば、ビンペア３０２は、ＣｈｒＡ：４７８〜６７２＊ＣＨｒＢ：３２０〜４８８に対応する。例示的な正方ゲノムマトリックスに示されるように、ビンペアは異なる形状およびサイズを有する。一部のビンペアは長方形であるが、他はより正方形に近い（例えば、ビンペア３０２）。さらに、ビンペアに対する長方形領域は、マトリックス内で異なる。
【００５３】
マトリックスを生成することに加えて、クロマチン相互作用サーバ１０２は、各ビンペア内のリードペアを識別する。リードペアのセットは、データベース１５４から取得されてもよく、クライアントデバイス１０６〜１１６を介して研究者または医療専門家によって提供されてもよく、または任意の好適な様式で取得されてもよい。いずれの場合も、両方のリードが、ビンペアが占める長方形領域内にあるとき、リードペアは、ビンペア内で識別され得る。例えば、リードペア３０４を含むビンペアが占める長方形領域は、ＣｈｒＡ：４７８〜６７２＊ＣＨｒＢ：１〜３２０に及ぶ。これは、４７８〜６７２の染色体Ａ遺伝子座および１〜３２０の染色体Ｂ遺伝子座を有するいずれかのリードペアがビンペア内にあることを意味する。リードペア３０４は、ＣｈｒＡ：４７８〜６７２＊ＣＨｒＢ：１〜３２０の長方形領域内にある遺伝子座ＣｈｒＡ：５７０、ＣｈｒＢ：１６０を含み得る。いくつかの実施形態では、リードペアは、二分探索木、四分木、ｋ−ｄ木もしくはＢ木などの別の種類の探索木、またはハッシュテーブルなどの効率的な探索のための任意の他の好適なデータ構造を使用して、ビンペアに一致され得る。
【００５４】
次いで、クロマチン相互作用サーバ１０２は、各ビンペアに対応するリードペアのサブセットを識別し得る。ビンペア毎に、リードペアの対応するサブセットを使用して、ビンペアまたは相互作用頻度に対するリードペアの実際の密度を判定し得る。いくつかの実施形態では、ビンペアに対するリードペアの実際の密度は、ビンペア内のリードペアの数、またはビンペアが占める長方形の面積で除算したリードペアの数であってもよい。いずれの場合も、各ビンペアに対する相互作用頻度は、密度関数に従って正規化され得る。
【００５５】
いくつかの実施形態では、クロマチン相互作用サーバ１０２、より具体的には、空間組織モジュール１６０は、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度の指標を研究者または医療専門家のクライアントデバイス１０６に提供し得る。クライアントデバイス１０６は、ビンペアおよび正規化された相互作用頻度のグラフィック表現を表示してもよい。図４は、クライアントデバイス１０６上に提示され得る例示的な空間相互作用マップ４００またはビンペアのヒートマップおよびそれぞれの正規化された相互作用頻度を示す。図４に示されるビンセットは、ヒトゲノム（１〜２２番染色体、Ｘ）を表す。例示的な空間相互作用マップ４００においては、ビンペアに対する正規化された相互作用頻度は、クロマチン組織の二次元マップを生成するために色の階調で表される。より具体的には、より大きな正規化された相互作用頻度を有するビンペアは、より暗い色で強調される。空間相互作用マップ４００は、グラフ形式の図３を参照して上記で説明されるように、正方ゲノムマトリックスに似ていてもよい。図４に示されるように、空間相互作用マップ４００における左上から右下への対角線に沿ったビンペアは、空間相互作用マップ４００における他のビンペアよりも暗い色で提示されている。したがって、これらのビンのペアは、強化された接触を有する可能性がある。さらに、染色体内の接触を表す軸に沿った正方形内の接触は、正方ゲノム空間の軸外染色体間領域内の接触よりも暗くなっている。一般に、染色体内「シス」領域は、染色体間「トランス」領域よりも接触頻度が高い。強化および低減された接触を有する領域のコレクション、および接触の程度は、それぞれの実施形態における多くの有用な目的のために評価され得る。
【００５６】
空間相互作用マップ４００および／またはそのような接触の他の表現を使用して、３Ｄクロマチン構造４１０などの３Ｄおよび４Ｄクロマチン構造を生成し得る。３Ｄクロマチン構造４１０は、核内のクロマチン結合領域内に位置する染色体を有する４Ｄヌクレオームを示す。ユークロマチンは、ＤＮａｓｅ  １の高感受性、および活性なゲノム調節要素を特徴付けるヒストンマークの特定の組み合わせによって特徴付けられる。例えば、プロモーターは一般に、Ｈ３Ｋ４ｍｅ３およびＨ３Ｋ２７ａｃのマークを付けてもよく、エンハンサは一般に、Ｈ３Ｋ４ｍｅ１およびＨ３Ｋ２７ａｃのマークを付けてもよい。エンハンサは、その標的遺伝子における転写を増加または減少してもよく、それは、近位の、および／または空間的に局在する（例えば、上記の方法により）、および／またはエンハンサに機能的に接続される（例えば、分子的ＱＴＬ接続により）、単一のまたは組み合わされた配列であってもよい。ヘテロクロマチンは、染色体テリトリーの内部、および核の辺縁部、核ラミナおよび核小体の近くに局在し、それ自体の抑制的なクロマチンマークのパターンおよびＤＮＡ結合タンパク質ならびに空間的圧縮およびリンカーヒストンによって特徴付けられる。最近の研究により、殆どの場合ＣｐＧがメチル化される他の組織とは対照的に、脳ではＤＮＡ配列ＣＡＣがメチル化の一般的な部位であることが証明された。さらに、脳では、エピゲノム情報の明白な要素を保有する反応種である５−ヒドロキシメチルシトシン（５ｈｍＣ）が、比較的よく見られる。対照的に、末梢ではメチルシトシン（ｈｍＣ）がよく見られる。
【００５７】
上記のように、正規化された相互作用頻度を判定するために、空間組織モジュール１６０は、密度関数をビンペアに適用して、各ビンペアの予想密度を計算し得る。図５は、セット内のリードペアのすべてにわたるゲノム距離の関数として各々がリードペアの実際のまたは理想的な密度を表す３つの例示的な密度関数５１０、５２０、５３０を表す例示的なグラフ５００を示す。例示的なグラフ５００に示されるように、密度関数５１０〜５３０の各々は、より多くの数のリードペアが互いの近傍内にリードを含むために、ゲノム距離の関数として概して下向きに傾斜するように変化している。密度関数５１０は単調に減少するが、密度関数５２０および５３０は、最初に距離の関数として増加し、その後減少し、各距離位置での勾配および高さが変化する。密度関数５１０は、公開されているべき乗則スプラインモデル、Ｈｉ−Ｃデータセットを正規化するために時々使用される種類の合成距離密度曲線に基づく合成関数であるが、他の２つの密度関数５２０、５３０は経験的密度関数である。密度関数５２０は、ＳＫ−Ｎ−ＳＨ細胞（神経細胞）からのデータセットに基づき、密度関数５３０は、線維芽細胞（皮膚細胞）からのデータセットに基づく。しかしながら、これらは、少数のセットのリードペアに対する少数の例示的な密度関数にすぎない。ゲノム距離の関数としての密度は、他のリードペアのセットの他のパターンを示してもよい（例えば、この関数は、ゲノム距離が増加するにつれて、より速いまたはより遅い速度で減衰してもよい）。このような関数は、特定の配列接触のデータベースに対して経験的に生成され、好適に調整され得る。
【００５８】
いずれの場合も、クロマチン相互作用サーバ、より具体的には、空間組織モジュール１６０は、例示的なグラフ５００に示される密度関数５１０〜５３０の１つを適用して、各ビンペアの予想密度を計算し得る。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、選択されたビンペアに適用可能な経験的密度関数を選択し得る。例えば、ビンセットが皮膚細胞において発現されたＤＮＡ配列のセグメントを表すビンを含むとき、空間組織モジュール１６０は、線維芽細胞からのデータセットに基づいて密度関数５３０を選択し得る。ビンセットがニューロンにおいて発現されるＤＮＡ配列のセグメントを表すビンを含むとき、空間組織モジュール１６０は、ＳＫ−Ｎ−ＳＨ細胞からのデータセットに基づいて密度関数５２０を選択し得る。他の実施形態では、空間組織モジュール１６０は、合成密度関数５１０を選択し得る。
【００５９】
特定のビンペアに対して、空間組織モジュール１６０は、ビンペアが占める長方形領域にわたって選択された密度関数（例えば、密度関数５２０）を積分して、ビンペアに対する予想密度を判定し得る。次いで、各ビンペアに対して、空間組織モジュール１６０は、様々な統計的方法を使用してビンペアに対する予想密度を実際の密度と比較して、予想密度が統計的に有意な量だけ実際の密度と異なるかどうかを判定し得る。例えば、帰無仮説は、実際の密度がビンペアに対する予想密度よりも大きくないことであり得る。空間組織モジュール１６０は、片側検定を使用して、ポアソン分布または任意の他の好適な分布に従って、予想密度を実際の密度と比較して、ｐ値を生成し得る。ｐ値が閾値信頼レベル未満であるとき（例えば、０．０５のｐ値が９５％の信頼度に対応し、０．０１のｐ値が９９％の信頼度に対応するなど）、帰無仮説は棄却されてもよく、空間組織モジュール１６０は、ビンペアが強化された接触を含むと判定し得る。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ偽発見率などの偽発見率、または多重比較制御のための他の統計的方法をｐ値に適用し得る。
【００６０】
別の例では、帰無仮説は、実際の密度がビンペアに対する予想密度未満であることであり得る。空間組織モジュール１６０は、片側検定を使用して、ポアソン分布または任意の他の好適な分布に従って、予想密度を実際の密度と比較して、ｐ値を生成し得る。ｐ値が閾値信頼レベル未満であるとき（例えば、０．０５のｐ値が９５％の信頼度に対応し、０．０１のｐ値が９９％の信頼度に対応するなど）、帰無仮説は棄却されてもよく、空間組織モジュール１６０は、ビンペアが低減された接触を含むと判定され得る。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ偽発見率などの偽発見率、または多重比較制御のための他の統計的方法をｐ値に適用し得る。
【００６１】
さらに別の例では、帰無仮説は、実際の密度がビンペアに対する予想密度と同じであり得る。空間組織モジュール１６０は、両側検定を使用して、ポアソン分布または任意の他の好適な分布に従って、予想密度を実際の密度と比較して、ｐ値を生成し得る。ｐ値が閾値信頼レベル未満であるとき（例えば、０．０５のｐ値が９５％の信頼度に対応し、０．０１のｐ値が９９％の信頼度に対応するなど）、帰無仮説は棄却されてもよく、空間組織モジュール１６０は、ビンペアが差次的または異常接触（すなわち、強化または低減された接触）を含むと判定され得る。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ偽発見率などの偽発見率、または多重比較制御のための他の統計的方法をｐ値に適用し得る。
【００６２】
本明細書ではポアソン分布を参照して統計分析が説明されるが、これは、ビンペアの実際の密度と予想密度との間に統計的に有意な差があるかどうかを判定するために使用し得る単に統計的検定の一種にすぎない。他の統計的検定には、Ｔ検定、カイ二乗検定、Ｇ検定、回帰検定などが含まれてもよい。さらに、回帰アルゴリズム（例えば、最小２乗回帰、直線回帰、ロジスティック回帰、段階的回帰、多変量適応型回帰スプライン、局所推定散布図平滑化など）、インスタンスベースアルゴリズム（例えば、ｋ近傍法、学習ベクトル量子化、自己組織化マップ、局所重み付き学習など）、正則化アルゴリズム（例えば、リッジ回帰、最小絶対収縮と選択演算子、弾性ネット、最小角回帰など）、決定木アルゴリズム（例えば、分類木と回帰木、ＩＤ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｚｅｒ）３、Ｃ４．５、Ｃ５、カイ二乗自動相互作用検出、決定株、Ｍ５、条件付き決定木など）、クラスタリングアルゴリズム（例えば、ｋ−平均法、ｋ−中央値法、期待値最大化、階層的クラスタリング、スペクトルクラスタリング、ミーンシフト、ＤＢＳＣＡＮ（ｄｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ  ｓｐａｔｉａｌ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｗｉｔｈ  ｎｏｉｓｅ）、ＯＰＴＩＣＳ（ｏｒｄｅｒｉｎｇ  ｐｏｉｎｔｓ  ｔｏ  ｉｄｅｎｔｉｆｙ  ｔｈｅ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）など）、相関ルール学習アルゴリズム（例えば、アプリオリアルゴリズム、Ｅｃｌａｔアルゴリズムなど）、ベイズのアルゴリズム（例えば、ナイーブベイズ、ガウシアンナイーブベイズ、多項式ナイーブベイズ、ＡＯＤＥ（ａｖｅｒａｇｅ  ｏｎｅ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ）、ベイズ信頼ネットワーク、ベイズネットワークなど）、人工ニューラルネットワーク（例えば、パーセプトロン、ホップフィールドネットワーク、放射基底関数ネットワークなど）、深層学習アルゴリズム（例えば、多層パーセプトロン、深層ボルツマンマシン、ディープビリーフネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、積層オートエンコーダ、敵対的生成ネットワークなど）、次元削減アルゴリズム（例えば、主成分分析、主成分回帰、部分的最小二乗回帰、サモンマッピング、多次元的尺度構成法、射影追跡、線形判別分析、混合判別分析、二次判別分析、フレキシブル判別分析、因子分析、独立成分分析、非負値行列因子分解、ｔ分布型確率的近傍埋め込み法など）、アンサンブルアルゴリズム（例えば、ブースティング、ブートストラップアグリゲーティング、アダブースト、スタック汎化、勾配ブースティングマシン、勾配ブースティング回帰木、ランダム決定フォレストなど）、強化学習（例えば、時間差学習、Ｑ学習、学習オートマタ、ＳＡＲＳＡ（Ｓｔａｔｅ−Ａｃｔｉｏｎ−Ｒｅｗａｒｄ−Ｓｔａｔｅ−Ａｃｔｉｏｎ）法など）、サポートベクトルマシン、混合モデル、進化アルゴリズム、確率的グラフィカルモデルなどを含むがこれに限定されない機械学習方法を統計的検定に加えて使用してもよい。
【００６３】
さらに、本明細書で説明される方法は、複数の比較制御に対して偽発見率を利用するが、偽カバレッジ率、ベイズの手法などの任意の好適な複数の比較制御方法を、ｐ値に適用し得る。
【００６４】
次いで、強化または低減された接触を有するビンペアが、それらのそれぞれのゲノム内の遺伝子座の空間相互作用に基づいて対象に対する分子表現型を予測するために使用され得る。強化または低減された接触また、使用して、染色体の３Ｄおよび４Ｄ構造をモデル化し、遺伝的疾患または腫瘍学を判定するための組織サンプルにおけるＴＡＤ境界および空間相互作用の変化を識別し得る。さらに、特定の組織または細胞株においてペアの遺伝子座が互いに相互作用するかどうか、および／またはどの程度相互作用するかを判定するために、強化または低減された接触を使用し得る。なおさらに、強化または低減された接触を使用して、異常な接触および／または正方ゲノム空間における総接触密度に基づいて倍数性および転座を識別し得る。
【００６５】
例えば、医療専門家は、対象のクロマチン相互作用データを測定するための生物学的サンプル（例えば、口腔粘膜検体採取、皮膚サンプル、生検、血液サンプル、リンパ液、骨髄、細胞株、組織、モデル生物など）を取得し、生体サンプルを分析することによって得られる検査結果をクロマチン相互作用サーバに提供してもよい。
【００６６】
対象の生体サンプルからクロマチン相互作用データを生成するための例示的なプロセス６００が、図６に示される。上記プロセスは、分析検査室または他の好適な組織により実行され得る。ブロック６０２において、対象の生体サンプルは、医療専門家によって取得され、分析のために分析検査所に送られる。生体サンプルは、対象の皮膚、血液、リンパ液、骨髄、頬細胞、細胞株、組織などを含んでもよい。次いで、細胞は、ブロック６０４において、生体サンプルから抽出され、ブロック６０６において、人工多能性幹細胞（ｉＰＳＣ）などの幹細胞に初期化される。次いで、ブロック６０８において、ｉＰＳＣは、神経細胞、心筋細胞などの種々の組織に分化され、ブロック６１０において、クロマチン相互作用データを取得するために分析される。クロマチン相互作用データには、５Ｃデータ、Ｈｉ−Ｃデータ、ＣｈＩＡ−ＰＥＴデータ、Ｃｏｍｂｉ−Ｃデータ、Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  Ｍａｐｐｉｎｇデータ、Ｍｉｃｒｏ−Ｃデータなどが含まれ得る。
【００６７】
さらに、ＤＮＡ配列の個々の遺伝子座は、特定の分子表現型に関連付けられるまたは原因として関連付けられるものとして識別され得る。個々の遺伝子座を含むビンのセットがまた、識別され得る。次いで、対象のクロマチン相互作用データが特定の分子表現型または分子表現型のセット（例えば、バルプロ酸に対する応答を示す分子表現型）に対して分析されるとき、ｉＰＳＣは、特定の分子表現型のセットに関連付けられるまたは原因として関連付けられる遺伝子座に対して分析され得る。アッセイから識別された遺伝子座に対応するビンセットは、他の生体細胞システムにおけるそのようなビンセットからの接触データと比較し得、例えば、そのようなシステムは、人体内の２つの異なる組織、２人の異なる個人からの組織サンプル、対照サンプルと対比して治療を受ける細胞株、または同じ組織、細胞株、もしくは生物に対しての複数の細胞周期条件または細胞分化状態を構成してもよい。次いで、クロマチン相互作用サーバ１０２は、比較に基づいて対象に対する分子表現型を予測し得る。例えば、対象のｉＰＳＣが、バルプロ酸に対する特定の応答に関連付けられるまたは原因として関連付けられる遺伝子座を有するビンセット内のリードペアを含む場合、クロマチン相互作用サーバ１０２は、対象がバルプロ酸に対する特定の応答を有するであろうと予測し得る。
【００６８】
より一般的には、クロマチン相互作用データを分析するかの選択は、対象に対する検査中の分子表現型のセットに関連付けられるまたは原因として関連付けられるものとして識別されるクロマチン相互作用データに基づき得る。
【００６９】
より具体的には、細胞は、転写因子または「初期化因子」の導入によってｉＰＳＣに、または他の作用物質の導入によって所与の細胞種に初期化される。例えば、転写因子のＯｃｔ４（ＰＯＵ５Ｆ１）、Ｓｏｘ２（ＳＯＸ２）、ｃＭｙｃ（ＭＹＣ）およびＫｌｆ４（ＫＬＦ４）を含む山中因子は、細胞をｉＰＳＣに再プログラム化するために使用され得る。次いで、ｉＰＳＣは、種々の組織、例えば、神経細胞、脂肪細胞、心筋細胞、膵β細胞などに分化され得る。ｉＰＳＣが分化した後、分化したｉＰＳＣは、例えば、ＤＮＡメチル化解析、ＤＮａｓｅフットプリントアッセイ、フィルター結合アッセイなどのエピゲノム情報を特定するための様々なアッセイ法を使用して分析され得る。実際には、システムは、仮想生検を実行し、分化したｉＰＳＣは、それらの対応する組織の表現型およびエピゲノム特性を少なくともある程度呈する。
【００７０】
上記の実施形態では、細胞は、対象の生体サンプルから抽出され、幹細胞に初期化され、種々の組織に分化され、クロマチン相互作用データを取得するために分析される（分化した初期化細胞のアッセイ）。代替的に、いくつかの実施形態では、対象の生体サンプルは、細胞を抽出せずに分析される（無細胞アッセイ）。他の実施形態では、細胞は、対象の生体サンプルから抽出され、初期化または分化されずに分析される（初代細胞のアッセイ）。さらなる他の実施形態では、細胞は、ｉＰＳＣに初期化され、分化されずに分析される（初期化された幹細胞のアッセイ）。例えば、ｉＰＳＣは、幹細胞オミクスを取得するために分化されずに分析され得る。これらは単に対象の生体サンプルからクロマチン相互作用データを生成するための少数の例示的なプロセスにすぎないが、アッセイはそのプロセス内の任意の好適な段階で実行され得、クロマチン相互作用データは任意の好適な様式で生成され得る。
【００７１】
いくつかの実施形態では、次いで、空間組織モジュール１６０は、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度の指標を研究者または医療専門家のクライアントデバイス１０６に提供し得る。図７Ａは、強化された接触および対応する遺伝子座ならびに分子表現型に関連するＳＮＰの例示的な表示７００を示し、これらはクライアントデバイス１０６上に提示され得る。例示的な表示７００には、成人の神経発生を誘発する２つの薬物、特にバルプロ酸およびケタミンに対する応答表現型において重要であると考えられる規制ＳＮＰのコレクションを含むＴＡＤ（各々がＤＮＡ配列の個々の遺伝子座のセットで構成される）が含まれる。本発明の実施形態の例示的な例として、これらの薬物を調査する科学者は、それらが機能するメカニズムを識別することを望む場合がある。彼らは、これらの調節性ＳＮＰの標的遺伝子を識別し、それゆえ、関心のあるシステムにおいてそれらを含むＴＡＤの空間的接触パートナを見つけることを望む場合がある。彼らはまた、関心のあるシステムにおいてこれらのＴＡＤのうちのどれが互いに接触するかを見出すことを望む場合がある。他の実施形態では、対象の遺伝子座のコレクションは、薬物、疾患、もしくは他の分子表現型に対する変異体のコレクション、または特定の対象に対する関心のある遺伝子座のコレクションなどに対応して識別され得る。
【００７２】
例示的な表示７００には、強化された接触を有するビンペアに関連付けられる染色体（例えば、１７番染色体）、遺伝子座（例えば、３３７２００００〜３５３６００００）、ＴＡＤ（例えば、１９７７）、候補接触（例えば、１）、および標的遺伝子（例えば、ＣＣＬ２）が含まれる。表示７００における各ＴＡＤは、ゲノム全体にわたって３（例えば、ＴＡＤ１９７７）〜数百（例えば、ＴＡＤ２１１２）の範囲のいくつかの遠位接触を示す。薬物動態遺伝子座、例えば、これらの薬物を代謝するＣＹＰ遺伝子を含むＴＡＤは、最も多くの数の接触を含むように見える。表示７００はまた、強化された接触に関連付けられるＳＮＰ（例えば、ｒｓ２８５７６５４）およびその応答がＳＮＰと相関している薬物（例えば、バルプロ酸塩）を含む。このようにして、医療専門家または研究者は、強化された接触に関連付けられるＳＮＰおよびそれに対応する分子表現型を確認することができる。しかしながら、これは、例示のみを簡単にするための、ビンペアの数値指標の単なる一例の表示にすぎない。他の実施形態では、クライアントデバイス１０６は、各ビンペアの数値指標（例えば、Ｃｈｒ１１：８５６００００〜１０７２００００＊Ｃｈｒ１１：４５８００００〜４７８００００）、ｐ値などのビンペアに対する相互作用頻度の数値指標、ビンペアが強化された接触を有するかどうかの指標などを表示してもよい。
【００７３】
さらに他の実施形態では、クライアントデバイス１０６は、空間的接触データから生成されたクロマチン相互作用ネットワークを表示し得る。図７Ｂは、図７Ａを参照して説明される空間的接触データから生成されたクロマチン相互作用ネットワーク７５０の例示的な表示を示す。いくつかの実施形態では、クロマチン相互作用ネットワーク７５０は、クライアントデバイス１０６上に提示され得る。いずれの場合も、表示７００に示されるように、少なくとも１つの候補接触を有するＴＡＤは、クロマチン相互作用ネットワーク７５０に含まれる。例えば、ＴＡＤ１９７７は、１つの候補接触であり、したがって、クロマチン相互作用ネットワーク７５０に含まれる。さらに、ＴＡＤ１９７７はその候補接触（ＴＡＤ２１１２）と接続される。さらに、ＴＡＤ２２４５は、ＴＡＤ２２５８および２１１２と接続され、ＴＡＤ１５６７、１８６２、および６９３は、候補接続がゼロであるため、クロマチン相互作用ネットワーク７５０に含まれない。したがって、図７Ａの表示に示される１３個の識別されたＴＡＤのうちの１０個は、機能的に関連するＴＡＤの密に相互作用する空間ネットワークを形成するセット内の他のＴＡＤへの接続を含む。いずれの場合も、ＴＡＤ１６３６はＴＡＤ２２５８および２１１２に接続され、ＴＡＤ１８３２はＴＡＤ２２５８、２１１２および１４１８に接続される。さらに、ＴＡＤ２１１２は、クロマチン相互作用ネットワーク７５０内の他のすべてのＴＡＤと接続され、ＴＡＤ２２５８は、ＴＡＤ１９７７以外に、クロマチン相互作用ネットワーク７５０内の他のすべてのＴＡＤと接続される。さらに、ＴＡＤ１０６３は、４つの候補接続（ＴＡＤ２１１２、２２５８、１４１８、および１３４３）と接続される。ＴＡＤ１３４３はまた、４つの候補接続を有し、クロマチン相互作用ネットワーク７５０においてそれらの各々（ＴＡＤ２２４５、１０６３、２２５８、１３４３、および１４１８）と接続される。ＴＡＤ１４１８は、クロマチン相互作用ネットワーク７５０内のＴＡＤ１８３２、２１１２、２２５８、１０６３、および１３４３と接続され、ＴＡＤ１４７２は、ＴＡＤ２２５８および２１１２と接続される。クロマチン相互作用ネットワーク７５０に含まれるＴＡＤは、以下でより詳細に説明されるＨＯＭＥＲなどの代替システムによって識別されなかった。ＴＡＤ１０６４、２２５８、２１１２、および１４１８は薬物動態ＴＡＤであり、一方、ＴＡＤ１４７２、２２４５、１６３６、１９７７、１３４３、および１８３２は薬力学ＴＡＤである。
【００７４】
このようにして、クライアントデバイス１０６上でクロマチン相互作用ネットワーク７５０を見ている医療専門家または研究者は、クロマチン相互作用ネットワーク７５０内の関係の強さを認識できる。例えば、医療専門家または研究者は、ＴＡＤ２１１２はクロマチン相互作用ネットワーク７５０における他のすべてのＴＡＤとの関係を有し、一方、ＴＡＤ１９７７はクロマチン相互作用ネットワーク７５０の一部であるが、１つのＴＡＤとのみ関係を有することを認識し得る。各ＴＡＤに存在する異なる遺伝子および変異体のセット、ならびにそれらの異なる生物学的機能および様々な生物医学的および研究的接触における重要性に照らして、クロマチン接触の正確な検出および表示は、様々な実施形態において多くの有用な目的に役立ち得る。
【００７５】
図９は、クロマチン相互作用システムと広く使用されているＨｉ−ＣコンパイラであるＨＯＭＥＲとの比較の結果を示す。クロマチン相互作用システムおよびＨＯＭＥＲは、ヒト線維芽細胞のデータセットを分析した一方、クロマチン相互作用システムは、両方の軸上にＴＡＤビンのマトリックスを生成した。ＨＯＭＥＲの場合、１Ｍｂの解像度を有する固定ビンが使用された。図９に示すように、ＨＯＭＥＲは、１８，２２０個の接触を検出した一方、クロマチン相互作用システムは、１７，７２０個の接触を検出し、両方のシステムが同じ５，６４８個の接触を検出した。クロマチン相互作用システムは、ＨＯＭＥＲによっては検出されなかった１０，１９３個の接触を検出した。したがって、クロマチン相互作用システムは、クロマチン相互作用システムの識別力が向上したため、従来のシステムでは検出されなかった接触を識別したのである。したがって、クロマチン相互作用システムは、従来のシステムよりも長い範囲の接触（例えば、正方ゲノムワイドで２倍以上に強化され、比較制御に合格した１０Ｍｂ以上の範囲でのシス相互作用）を識別する。
【００７６】
ＨＯＭＥＲは、クロマチン相互作用システムによっては検出されなかった１２，５７２個の接触を検出した。しかしながら、これらの接触のうちの８２％がクロマチン相互作用システムにおいてはフォールドチェンジカットオフに失敗し、９０％がＦＤＲカットオフに失敗し、７２％が両方のカットオフに失敗している。そのようなペアのうちで、９２％が、クロマチン相互作用システムにおいて検出された接触を有する隣接ＴＡＤペアを有する。非隣接不一致ＨＯＭＥＲ接触には、１，０５４個の接触が含まれていた。
【００７７】
図８は、クロマチンの空間的組織を分析するための例示的な方法８００を表す流れ図を示す。方法８００は、クロマチン相互作用サーバ１０２において実行され得る。いくつかの実施形態では、方法８００は、非一時的コンピュータ可読メモリに格納されている命令のセットにおいて実施され、クロマチン相互作用サーバ１０２における１つ以上のプロセッサにおいて実行可能であり得る。例えば、方法８００は、図１Ａの空間組織モジュール１６０によって実行され得る。
【００７８】
この方法は、アライメント、品質管理、コンパイル、積分、統計テスト、および結果出力のステップを含み得る。より具体的には、ブロック８０２において、空間組織モジュール１６０は、ペアワイズゲノム要素接触またはリードペアのセットを取得し得る。リードペアのセットは、図１Ａに示されるデータベース１５４から、研究者もしくは専門家のクライアントデバイス１０６から、または任意の他の好適な様式で取得され得る。いくつかの実施形態では、研究者または専門家は、特定の分析または研究のために特定のリードペアのセットを選択し、クライアントデバイス１０６を介して、クロマチン相互作用サーバ１０２に選択されたセットを提供し得る。別の例では、配列決定マシン１０７は、クロマチン相互作用サーバ１０２に提供される配列データを生成し得る。次いで、空間組織モジュール１６０は、配列データからリードペアのセットを識別し得る。さらに別の例では、配列データベース１０９は、例えば、公開文献、臨床試験、コンソーシアム、学界などから生成された既存の配列データをクロマチン相互作用サーバ１０２に提供してもよい。次いで、空間組織モジュール１６０は、配列データからリードペアのセットを識別し得る。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、リードペアをそれらのシングルエンド構成要素に分割し、シングルエンド構成要素のアライメントを行う。次いで、ペアにおける両方のリードがどちらかのリードにおいてもミスアラインメントの閾値確率（例えば、０．０５）未満であるペアが選択される。
【００７９】
空間組織モジュール１６０はまた、ゲノム要素の接触またはリードをビンにセグメント化し得る（ブロック８０４）。各ビンは、遺伝子、ＴＡＤ、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、クロマチンドメインなどの、ゲノムまたはゲノムの一部分内の異なるカットサイト増分または機能要素を表してもよい。ビンは重複せず、ビンサイズは不均一である、すなわち、各ビンのサイズ（または各ビンのゲノムセグメントの長さ）は異なる。いくつかの実施形態では、ビンは、クライアントデバイス１０６を介して医療専門家または研究者によって選択されてもよく、配列データベース１０９などの従来の研究から決定されてもよく、データベース１５４に事前に格納されたビンであってもよく、または任意の好適な様式で選択されてもよい。例えば、研究者または医療専門家は、各ビンが異なるＴＡＤを表すビンのセットを選択してもよい。別の例では、研究者または医療専門家は、各ビンが異なる遺伝子を表すビンのセットを選択してもよい。
【００８０】
次いで、ブロック８０６では、ｎ個のビンの第１のセットおよびｍ個のビンの第２のセットが選択され、各セットは、ｎ×ｍの正方ゲノムマトリックスの軸に対応する。軸は、クライアントデバイス１０６〜１１６を介して医療専門家もしくは研究者によって選択されてもよく、または任意の好適な様式で選択されてもよい。いくつかの実施形態では、両方のビンのセットは同じであり、同じ染色体に対応する。他の実施形態では、両方のビンのセットは同じ染色体に対応するが、ビンは異なる、すなわち、染色体は、各軸に対して異なるようにセグメント化される。さらに他の実施形態では、ビンの２つのセットが、異なる染色体に対応する。いずれの場合も、空間組織モジュール１６０は、ｎ×ｍのビンペアを含む正方ゲノムマトリックスを生成し得（ブロック８１０）、ビンペアは、正方ゲノムマトリックスにおける１つのエントリまたは長方形である（例えば、Ｃｈｒ１：１０００〜２０００＊Ｃｈｒ８：１００００〜２００００）。
【００８１】
次いで、空間組成モジュール１６０は、リードペアをビンペアにコンパイルする。より具体的には、空間組成モジュール１６０は、例えば、二分探索木を使用して、各ビンペアに対応するリードペアのサブセットを識別し得る（ブロック８１０）。リードペアは、ビンペアが占める長方形領域内に両方のリードがあるときに、ビンペア内で識別され得る。例えば、リードペア３０４を含むビンペアが占める長方形領域は、図３に示すように、ＣｈｒＡ：４７８〜６７２＊ＣｈｒＢ：１〜３２０に及ぶ。これは、４７８〜６７２の染色体Ａ遺伝子座および１〜３２０の染色体Ｂ遺伝子座を有するいずれのリードペアもビンペア内にあることを意味する。リードペア３０４は、ＣｈｒＡ：４７８〜６７２＊ＣｈｒＢ：１〜３２０の長方形領域内にある遺伝子座ＣｈｒＡ：５７０、ＣｈｒＢ：１６０を含み得る。いくつかの実施形態では、リードペアは、四分木、ｋ−ｄ木もしくはＢ木などの別の種類の探索木、またはハッシュテーブルなどの効率的な探索のための任意の他の好適なデータ構造を使用してビンペアに一致され得る。
【００８２】
ブロック８１２では、空間組織モジュール１６０は、リードペアのセット全体にわたるゲノム距離の関数として、リードペアの密度に基づいて密度関数を生成する。一部の実施形態では、密度関数は、単調減少関数であってもよい。特定のビンパーに対しては、密度関数は、ビンパーの長方形領域（例えば、ＣｈｒＡ：４７８〜６７２＊ＣｈｒＢ：１〜３２０）に統合されて、ビンペアの予想密度を判定する（ブロック８１４）。予想密度は、ビンペア毎に判定され得る。
【００８３】
次いで、空間組織モジュール１６０は、特定のビンペアの予想密度を特定のビンペアの実際の密度と比較し得る。例えば、実際の密度は、特定のビンペア内に含まれるリードペアの数であり得る。実際の密度と予想密度を統計分析を使用して比較して、予想密度の実際の密度からの差分が統計的に有意な量（正規化された相互作用頻度）だけ異なるかどうかを判定し得る（ブロック８１６）。例えば、帰無仮説は、実際の密度がビンペアに対する予想密度よりも大きくないことであり得る。空間編成モジュール１６０は、ポアソン分布または任意の他の好適な分布に従って、予想密度を実際の密度と比較して、ｐ値を生成し得る。ｐ値が閾値信頼レベル未満であるとき（例えば、０．０５のｐ値が９５％の信頼度に対応し、０．０１のｐ値が９９％の信頼度に対応するなど）、帰無仮説は棄却されてもよく、空間組織モジュール１６０は、ビンペアが強化された接触を含むと判定し得る。いくつかの実施形態では、空間組織モジュール１６０は、Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ偽発見率などの偽発見率、または多重比較制御のための他の統計的方法をｐ値に適用し得る。別の例では、帰無仮説は、実際の密度がビンペアに対する予想密度未満であることであってもよい。ｐ値が閾値信頼レベル未満である場合、帰無仮説は拒絶され得、空間組織モジュール１６０は、ビンペアが低減された接触を含むと判定し得る。
【００８４】
いくつかの実施形態では、例えば、異なる生体細胞系または異なる生理学的条件に対応する、複数セットの接触に対する実際のリードカウントが一緒に分析され得る。例えば、そのようなシステムは、人体内の２つの異なる組織、２人の異なる個人からの組織サンプル、対照サンプルと対比して治療を受ける細胞株、または同じ組織、細胞株、もしくは生物に対する複数の細胞周期条件または細胞分化状態を構成してもよい。このような分析は、例えば、各データセットからの強化された接触および低減された接触を個別に比較することによって、例えば、ペアのセットの接触間の差次的接触のセットを判定し得る。差次的接触がまた、例えば、ポアソンの多重サンプリング分布または他の統計的分布を使用することによって判定されて、偶然に観測される差次的相互作用頻度の確率に対応するｐ値を生成し得、次いで、本明細書で説明しているように、それは偽発見率または他の方法で修正され得る。
【００８５】
ブロック８１８において、空間組織モジュール１６０は、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度の指標を研究者または医療専門家のクライアントデバイス１０６に提供し得る。これらの指標には、ｐ値などの正規化された相互作用頻度の数値指標、ビンペアのグラフィカル表現、空間組織マップなどの正規化された相互作用頻度、強化された接触を有するビンペアのリスト、または任意の他の好適な指標が含まれてもよい。
【００８６】
本明細書を通して、複数の事例は、単一の事例として記載された構成要素、動作、または構造を実施し得る。１つ以上の方法の個々の動作が別個の動作として例示および記載されたが、個々の動作のうちの１つ以上が同時に実行されてもよく、例示された順序で動作が実行される必要はない。例示的な構成内で別個の構成要素として提示された構造および機能は、組み合わされた構造または構成要素として実施されてもよい。同様に、単一構成要素として提示された構造および機能は、別個の構成要素として実施されてもよい。これらのおよび他の変形、修正、追加、および改善は、本明細書の主題の範囲内にある。
【００８７】
さらに、特定の実施形態は、ロジックまたは多数のルーチン、サブルーチン、アプリケーション、もしくは命令を含むものとして本明細書に記載される。これらはソフトウェア（例えば、機械可読な媒体上または伝送信号中にて具現化されるコードなど）またはハードウェアのいずれかを構成し得る。ハードウェアでは、上記ルーチンなどは、特定のオペレーションを実行することができる有形の単位であり、特定の方法で構成もしくは配置され得る。例示的な実施形態では、１つ以上のコンピュータシステム（例えば、スタンドアローン、クライアント、もしくはサーバコンピュータシステム）、またはコンピュータシステムの１つ以上のハードウェアモジュール（例えば、プロセッサまたはプロセッサ群）は、ソフトウェア（例えば、アプリケーションまたはアプリケーションの一部）によって、本明細書に記載の特定のオペレーションを実行するように動作するハードウェアモジュールとして構成され得る。
【００８８】
各種の実施形態では、ハードウェアモジュールは、機械的にまたは電子的に実施され得る。例えば、ハードウェアモジュールには、特定の動作を実行するために、恒久的に構成された専用の回路またはロジック（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはカスタムシリコンなど）を含まれ得る。またハードウェアモジュールにはまた、特定の動作を実行するために、ソフトウェアによって一時的に構成されるプログラマブルロジックまたは回路（例えば、汎用プロセッサ、グラフィクスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）または他のプログラマブルプロセッサ）も含まれ得る。ハードウェアモジュールを機械的に実施するのか、専用かつ恒久的に構成された回路で実施するのか、または一時的に構成された回路中で（例えばソフトウェアにより構成される）実施するのかどうかについては、コストおよび時間を考慮して決定され得ることが理解されよう。
【００８９】
したがって、「ハードウェアモジュール」という用語には、本明細書に記載の特定の様式でオペレーションするためまたは特定のオペレーションを実行するために、物理的に構築されたか、恒久的に構成された（例えば、物理的に組み込まれた）か、または一時的に構成された（例えばプログラムされた）、有形の実体が包含されると理解されたい。ハードウェアモジュールが一時的に構成されている（例えば、プログラムされている）ような実施形態を考慮する際には、ハードウェアモジュールの各々は、どの時点においても構成またはインスタンス生成されている必要はない。例えばハードウェアモジュールが、ソフトウェアを使用して構成された汎用プロセッサを含む場合には、当該汎用プロセッサは、異なる時点において各々異なるハードウェアモジュールとして構成され得る。したがって、ソフトウェアは、例えば、ある時点では特定のハードウェアモジュールを構成し、別の時点では別のハードウェアモジュールを構成するようにして、プロセッサを構成してもよい。
【００９０】
ハードウェアモジュールは、他のハードウェアモジュールと情報のやりとりをすることができる。したがって、ここに記載するハードウェアモジュールは、通信可能に結合しているものとして理解され得る。かかるハードウェアモジュールが同時に存在する場合には、ハードウェアモジュールを接続する（適切な回路およびバスを通じた）信号伝送を介して通信が達成され得る。複数のハードウェアモジュールが異なる時点で構成またはインスタンス化される実施形態では、例えば、複数のハードウェアモジュールがアクセスを有するメモリストラクチャにおける情報の記憶および検索などを介して、かかるハードウェアモジュール間の通信は達成され得る。例えば、あるハードウェアモジュールは、オペレーションを実行し、そのオペレーションの出力を当該ハードウェアモジュールが通信可能に結合しているメモリデバイスに格納し得る。次いで、さらなるハードウェアモジュールが後に上記メモリデバイスにアクセスして、格納された出力を検索し、処理し得る。またハードウェアモジュールは、入力または出力デバイスとの通信を開始して、リソース（例えば、情報の収集）に対してオペレーションすることができる。
【００９１】
本明細書に記載の例示的方法の様々なオペレーションは、少なくとも部分的には、関連するオペレーションを実行するように一時的に（例えば、ソフトウェアにより）構成されたか、または恒久的に構成された１つ以上のプロセッサによって実行され得る。一時的に構成されたか、または恒久的に構成されたかにかかわらず、かかるプロセッサは、１つ以上のオペレーションまたは機能を実行するように動作するプロセッサ実施モジュールを構成し得る。本明細書において言及されるモジュールは、いくつかの例示的実施形態においては、プロセッサ実施モジュールを含み得る。
【００９２】
同様に、本明細書に記載の方法またはルーチンは、少なくとも部分的にはプロセッサ実施型であり得る。例えば、ある方法のオペレーションのうちの少なくとも一部は、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサ実施ハードウェアモジュールにより実行され得る。オペレーションの一定の性能は、単一のマシン内に存在するのみならず、いくつかのマシンにわたって配備された１つ以上のプロセッサの間で分散され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上のプロセッサは、（例えば、家庭環境内の、職場環境内の、またはサーバファームとして）単一の場所に存在し得るが、他の実施形態では、プロセッサは多数の場所にわたって分散され得る。
【００９３】
オペレーションの一定の性能は、単一のマシン内に存在するのみならず、いくつかのマシンにわたって配備された１つ以上のプロセッサの間で分散され得る。いくつかの例示的実施形態では、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサ実施モジュールは、（例えば、家庭環境内の、職場環境内の、またはサーバファームとして）単一の場所に存在し得る。他の例示的実施形態では、１つ以上のプロセッサまたはプロセッサ実施モジュールは、多数の場所にわたって分散され得る。
【００９４】
特に指示しない限り、「ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」（処理する）、「ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」（処理／演算する）、「ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ」（演算する）、「ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ」（判定する）、「ｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ」（提示する）、「ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ」（表示する）など言葉を使用している本明細書における説明は、１つ以上のメモリ（例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、もしくはこれらの組み合わせ）、レジスタ、または情報を受信、格納、送信、もしくは表示する他の機械部品内の物理的（例えば、電子的、磁気的、もしくは光学的）な量として表現されるデータを操作もしくは変換する機械（例えば、コンピュータ）の動作または処理を意味し得る。
【００９５】
本明細書に使用される際、「一実施形態」または「実施形態」に対する任意の参照は、実施形態と併せて説明された特定の要素、特徴、構造または特性が、少なくとも１つの実施形態に含められることを意味する。本明細書の様々な場所の「一実施形態において」という語句の出現は、必ずしもすべてが同一の実施形態を参照しているとは限らない。
【００９６】
いくつかの実施形態は、「結合された」（ｃｏｕｐｌｅｄ）および「接続された」（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）という表現を、それらの活用形と共に使用して記載され得る。例えば、いくつかの実施形態は、「結合された」という語を使用して記載されて、２つ以上の要素が直接に物理的に接触しているか、または電気的に接触していることを示し得る。しかしながら、「結合された」という語はまた、２つ以上の要素が互いに直接には接触してはいないが、それでも互いに協働または相互作用していることも意味し得る。上記実施形態は、この文脈には限定されない。
【００９７】
本明細書で使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｓ、ｈａｖｉｎｇ）」という用語、またはそれらの任意の他の変形は、非排他的な包含を網羅することを意図する。例えば、要素のリストを含むプロセス、方法、物品、または装置は、必ずしもそれらの要素のみに限定されるものではなく、明示的に列挙されていないか、またはかかるプロセス、方法、物品もしくは装置に固有の他の要素を含み得る。さらに、正反対に明示的に述べられない限り、「または」は、排他的なまたはではなく、包括的なまたはであることを意味する。例えば、条件ＡまたはＢは、Ａが真（または存在）かつＢが偽（または存在しない）、Ａが偽（または存在しない）かつＢが真（または存在する）、ならびにＡおよびＢの両方が真である（または存在する）のうちのいずれか１つによって満たされる。
【００９８】
加えて、「ａ」または「ａｎ」の使用は、本明細書の実施形態の要素および構成要素を説明するために用いられる。これは単に便宜のため、および本明細書の大まかな要旨を付与するために行われるものである。本記載は、１つまたは少なくとも１つを含むように読み取られるべきであり、また単数は、そうでないことが意味されていることが明白でない限り、複数を含む。
【００９９】
詳細な説明は、単に例を提供するものとして解釈されるべきであり、すべての可能な実施形態を説明することは、不可能ではないとしても非現実的であるため、すべての可能な実施形態を説明するものではない。現在の技術または本出願の出願日の後に開発される技術のいずれかを使用して、多くの代替の実施形態を実装し得る。
【０１００】
以下の態様のリストは、本出願によって明示的に企図される様々な実施形態を反映する。当業者であれば、以下の態様は、本明細書に開示される実施形態を限定するものでもなく、上記の開示から考えられるすべての実施形態を網羅するものでもなく、本質的に例示的なものであることを容易に理解するであろう。
【０１０１】
１．クロマチンの空間的および時間的組織を分析するコンピュータ実施方法であって、方法が、方法を実行するようにプログラムされた１つ以上のプロセッサによって実行され、方法が、１つ以上のプロセッサにおいて、ゲノム要素のペアワイズ接触のセットを取得することと、１つ以上のプロセッサによって、ゲノム要素を複数のビンにセグメント化することであって、複数のビンに対するビンサイズが不均一である、セグメント化することと、１つ以上のプロセッサによって、複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットを識別することと、１つ以上のプロセッサによって、ｎ×ｍのビンペアのマトリックスを生成することであって、ｎが、複数のビンの第１のセットに対応し、ｍが、複数のビンの第２のセットに対応する、生成することと、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアの各々内のペアワイズ接触のサブセットを識別することと、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアの各々に対する相互作用頻度を判定することと、１つ以上のプロセッサによって、相互作用頻度の各々を正規化して、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を生成することと、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度のそれぞれの指標を含む、ユーザインターフェース上の表示のためのクロマチン相互作用のマッピングを提供することと、を含む、方法。
【０１０２】
２．相互作用頻度の各々を正規化することは、１つ以上のプロセッサによって、ペアワイズ接触のセットの密度をゲノム距離の関数として判定して、密度関数を生成することと、複数のビンペアの各々に対して、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアの領域上で密度関数を積分して、ビンペアに対する予想密度を判定することと、１つ以上のプロセッサによって、ポアソン統計分布を使用して統計分析を実行することにより、ビンペア内のペアワイズ接触のサブセットをビンペアに対する予想密度と比較して、ビンペアに対する実際の密度がビンペアに対する予想密度よりも大きい量が大幅に有意である尤度を判定することと、１つ以上のプロセッサによって、判定された尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された尤度を判定することと、調整された尤度が閾値尤度未満であるときに、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアが強化された接触を有すると判定することと、を含む、態様１に記載の方法。
【０１０３】
３．１つ以上のプロセッサによって、ポアソン分布を使用して統計分析を実行して、ビンペアに対する実際の密度がビンペアに対する予想密度未満である量が大幅に有意である第２の尤度を判定することと、１つ以上のプロセッサによって、判定された第２の尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された第２の尤度を判定することと、調整された第２の尤度が閾値尤度未満であるとき、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアが低減された接触を有すると判定することと、をさらに含む、態様１または態様２に記載の方法。
【０１０４】
４．統計分析が、ビンペアに対する実際の密度が予想密度と異なる量が統計的に有意である第３の尤度を判定するための両側検定と、１つ以上のプロセッサによって、判定された第３の尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された第３の尤度を判定することと、調整された第３の尤度が閾値尤度未満であるとき、１つ以上のプロセッサによって、ビンペアが強化または低減された接触を有すると判定することと、を含む、態様１〜３のいずれか１つに記載の方法。
【０１０５】
５．ペアワイズ接触のうちの少なくともいくつかが、シス接触であり、それによって、少なくともいくつかのペアワイズ接触の各々における両方のゲノム要素が、同じ染色体に対応し、ペアワイズ接触のうちの少なくともいくつかが、トランス接触であり、それによって、少なくともいくつかのペアワイズ接触の各々における両方のゲノム要素が、異なる染色体に対応する、態様１〜４のいずれか１つに記載の方法。
【０１０６】
６．密度関数が、経験データから生成され、密度関数の少なくとも一部分が、ゲノム距離が増加するにつれて減少する、態様１〜５のいずれか１つに記載の方法。
【０１０７】
７．１つ以上のプロセッサによって、１つ以上の分子表現型に関連付けられる、または原因として関連付けられるＤＮＡ配列の個々の遺伝子座を識別することと、１つ以上のプロセッサによって、個々の遺伝子座を含むビンのセットを識別することと、１つ以上のプロセッサによって、対象に対するクロマチン相互作用データを取得することと、１つ以上のプロセッサによって、個々の遺伝子座を含むビンに対するクロマチン相互作用データを、別の生体細胞系におけるそのようなビンにおける接触データと比較することと、１つ以上のプロセッサによって、比較に基づいて、対象に対する分子表現型を予測することと、をさらに含む、態様１〜６のいずれか１つに記載の方法。
【０１０８】
８．１つ以上のプロセッサによって、クロマチン相互作用のマッピングに基づいて、染色体構造の３Ｄまたは４Ｄモデルを生成することをさらに含む、態様１〜７のいずれか１つに記載の方法。
【０１０９】
９．１つ以上のプロセッサによって、特定の遺伝子座のセットに対する空間相互作用のネットワークを生成することをさらに含む、態様１〜８のいずれか１つに記載の方法。
【０１１０】
１０．各ビンペア内のペアワイズ接触のサブセットを識別することが、二分探索木を使用して、各ビンペア内のペアワイズ接触のサブセットを識別することを含む、態様１〜９のいずれか１つに記載の方法。
【０１１１】
１１．複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットが、同じ染色体に対応する同じビンである、態様１〜１０のいずれか１つに記載の方法。
【０１１２】
１２．各ゲノム要素が、ゲノム内の遺伝子座に対応し、各ビンが、トポロジカル関連ドメイン（ＴＡＤ）、遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、またはクロマチンドメインのうちの少なくとも１つを含むデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列の隣接セグメントに対応する、態様１〜１１のいずれか１つに記載の方法。
【０１１３】
１３．複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットを識別することが、第１および第２のビンのセットの選択を受信して、長距離相互作用に対するゲノムワイド検索、調節回路のゲノムワイドマッピング、長距離相互作用における細胞種類間変動の包括的評価を実行するか、またはＨｉ−Ｃベースの診断および予後バイオマーカのセットを識別することを含む、態様１〜１２のいずれか１つに記載の方法。
【０１１４】
１４．ビンペアの１つ以上に対して、１つ以上のプロセッサによって、第１の生体細胞系または生理学的条件からのビンペアに対する実際の密度を第２の生体細胞系または生理学的条件からのビンペアに対する実際の密度と比較して、差次的接触を識別することをさらに含む、態様１〜１３のいずれか１つに記載の方法。
【０１１５】
１５．クロマチンの空間的および時間的組織を分析するコンピューティングデバイスであって、通信ネットワークと、１つ以上のプロセッサと、非一時的コンピュータ可読メモリであって、１つ以上のプロセッサに結合され、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、コンピューティングデバイスに、ゲノム要素のペアワイズ接触のセットを取得することと、ゲノム要素を複数のビンにセグメント化することであって、複数のビンのビンサイズが、不均一である、セグメント化することと、複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットを識別することと、ｎ×ｍのビンペアのマトリックスを生成することであって、ｎが、複数のビンの第１のセットに対応し、ｍが、複数のビンの第２のセットに対応する、生成することと、ビンペアの各々内のペアワイズ接触のサブセットを識別することと、ビンペアの各々に対して相互作用頻度を判定することと、相互作用頻度の各々を正規化して、各ビンペアに対する正規化された相互作用頻度を生成することと、通信ネットワークを介して、ビンペアの指標および正規化された相互作用頻度のそれぞれの指標を含む、ユーザインターフェース上の表示のためのクロマチン相互作用のマッピングを提供することと、を行わせる、命令を格納する、非一時的コンピュータ可読メモリと、を含む、コンピューティングデバイス。
【０１１６】
１６．相互作用頻度の各々を正規化するために、命令が、コンピューティングデバイスに、ペアワイズ接触のセットの密度をゲノム距離の関数として判定して、密度関数を生成することと、複数のビンペアの各々に対して、ビンペアの領域上で密度関数を積分して、ビンペアに対する予想密度を判定することと、ポアソン統計分布を使用して統計分析を実行することによって、ビンペア内のペアワイズ接触のサブセットをビンペアに対する予想密度と比較して、ビンペアに対する実際の密度がビンペアに対する予想密度よりも大きい量が大幅に有意である尤度を判定することと、判定された尤度に多重比較制御に対する偽発見率を適用して、調整された尤度を判定することと、調整された尤度が閾値の尤度未満であるときに、ビンペアが強化された接触を有すると判定することと、を行わせ、密度関数が、経験データから生成され、密度関数の少なくとも一部分が、ゲノム距離が増加するにつれて減少する、態様１５に記載のコンピューティングデバイス。
【０１１７】
１７．命令が、コンピューティングデバイスに、１つ以上の分子表現型に関連付けられる、または原因として関連付けられるＤＮＡ配列の個々の遺伝子座を識別することと、個々の遺伝子座を含むビンのセットを識別することと、対象に対するクロマチン相互作用データを取得することと、個々の遺伝子座を含むビンのクロマチン相互作用データを、別の生体細胞系におけるそのようなビンにおける接触データと比較することと、比較に基づいて、対象についての分子表現型を予測することと、をさらに行わせる、態様１５または態様１６に記載のコンピューティングデバイス。
【０１１８】
１８．命令が、コンピューティングデバイスに、クロマチン相互作用のマッピングに基づいて、染色体構造の３Ｄもしくは４Ｄモデルを生成することと、または特定の遺伝子座のセットに対する空間相互作用のネットワークを生成すること、をさらに行わせる、態様１５〜１７のいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
【０１１９】
１９．各ビンペア内のペアワイズ接触のサブセットが、二分探索木を使用して識別され、複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットが、同じクロマチンに対応する同じビンであり、各ゲノム要素が、ゲノム内の遺伝子座に対応し、各ビンが、トポロジカル関連ドメイン（ＴＡＤ）、遺伝子、クロマチン状態セグメント、ループドメイン、またはクロマチンドメインのうちの少なくとも１つを含むデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列の隣接セグメントに対応する、態様１５〜１８のいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
【０１２０】
２０．複数のビンの第１のセットおよび複数のビンの第２のセットを識別するために、命令が、コンピューティングデバイスに、第１および第２のビンのセットの選択を受信して、長距離相互作用に対するゲノムワイド検索、調節回路のゲノムワイドマッピング、長距離相互作用における細胞種類間変動の包括的評価を実行させるか、またはＨｉ−Ｃベースの診断および予後バイオマーカのセットを識別させる、態様１５〜１９のいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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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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