(57)【要約】  グローバル識別子、コホート識別子、ｎ組表現、およびスパースベクトルのうちの１つ以上を利用して、マトリクスを、スパースベクトルベースのマトリクスに変換するための方法およびシステムが記載される。マトリクスを分割するための方法およびシステムが記載される。分散コンピューティング環境でのタスクの実行を管理するための方法およびシステムが記載される。データを分散コンピューティング環境内に位置付けるための方法およびシステムが記載される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することと、
前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することと、
前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することと、
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記遺伝子型マトリクスが、前記遺伝子型データに基づいており、前記遺伝子型マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記量的形質マトリクスが、前記表現型データに基づいており、前記量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、前記複数の対象の各々の複数の行と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記バイナリ形質マトリクスが、前記表現型データに基づいており、前記バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、前記複数の対象の各々の複数の行と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、前記遺伝子型マトリクス、前記量的マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に付加することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、前記ｎ組データ構造を生成することが、識別子マネージャにさらに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することが、識別子マネージャにさらに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および前記行と前記列の交点で生じる値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、前記列識別子が、コホート識別子を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を前記複数の対象の各々に割り当てることをさらに含み、対象が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
列に従って、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
列に従って、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを前記アラインすることが、前記グローバル識別子または前記コホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記遺伝子型マトリクスまたは前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、０（ゼロ）値を破棄するように構成され、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、０（ゼロ）値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成され、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、未定義値を含み、前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、未定義値を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
追加の複数の対象についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信することと、
前記識別子マネージャによって、前記複数の対象と前記追加の複数の対象との間で共通する各対象に、コホート識別子を割り当てることと、
前記識別子マネージャによって、前記複数の対象と前記追加の複数の対象との間で共通していない前記対象の各々に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てることであって、対象が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、割り当てることと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を前記遺伝子型マトリクスに追加することと、
前記追加の表現型データの少なくとも一部分を前記量的形質マトリクスに追加することと、
前記追加の表現型データの少なくとも一部分を前記量的形質マトリクスに追加することと、
前記メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスの各々に付加することと、をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、または前記バイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクス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２４】
前記関連付け結果マトリクスを区分化することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記関連付け結果マトリクスを区分化することが、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成することと、
ゲノム範囲に従って、前記関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割することと、
前記ゲノム範囲および前記複数の染色体に基づいて、前記複数のファイルを前記フォルダデータ構造に格納することと、を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、
データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、
前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、
前記識別された１つ以上の形質に基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較が完了したという表示を受信することと、
前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第２のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数のワーカーのあるワーカーから、前記ワーカーが前記第１のＴＭパーティションとの前記データ比較を完了したという表示を受信することと、
前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの前記ワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの前記ワーカーに、前記第２のＴＭパーティションとの前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項３０】
前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較の結果を受信することをさらに含み、前記データ比較の前記結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項３１】
前記対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記対象の１つ以上の計数に基づいて、前記識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびに前記ＲＲ遺伝子型、前記ＲＡ遺伝子型、前記ＡＡ遺伝子型、および前記ＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、前記行および前記列を表す対象の計数を示す、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記識別された１つ以上の形質に関連付けられた前記１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、
前記識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、前記複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、前記関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、をさらに含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３７】
前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、
前記複数のＴＭパーティションをクエリして、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、をさらに含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、前記要約統計量列、前記対象の１つ以上の計数、またはその両方に基づいている、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの前記形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することをさらに含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、
ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに、前記遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、
前記ワーカーに、前記スパースベクトルを高密度化させることと、
前記ワーカーに、前記高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項４３】
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリすることと、
前記ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、前記集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、
データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、
前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する、提供することと、
前記識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＧＭパーティションを前記ＴＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、
データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、前記スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、
前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、
前記識別された複数の形質に基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、
前記複数のＴＭパーティションの数に基づいて、処理キューを生成することであって、前記処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する、生成することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記第１のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、
前記複数のワーカーの第１のワーカーから、前記第１のワーカーが前記第１のＴＭパーティションとの前記データ比較を完了したという表示を受信することと、
前記処理キューに基づいて、前記第１のワーカーに前記第２のＴＭパーティションを提供することと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４６】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、
スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分、および前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行および複数の列を含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、前記複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、前記関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含み、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、生成することと、
前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、
前記スパースベクトルベースの形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの前記形質を含む前記スパースベクトルベースの形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、
前記ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに統計解析を実施させることと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４７】
前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、前記要約統計量列、前記対象の１つ以上の計数、またはその両方に基づいている、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに、前記遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、
前記ワーカーに、前記スパースベクトルを高密度化させることと、をさらに含み、
前記ワーカーに統計解析を実施させることが、前記ワーカーに、前記高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４９】
前記統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記統計解析の結果が、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項５１】
１つ以上のプロセッサと、
プロセッサ実行可能な命令を格納するメモリと、を備える装置であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記装置に請求項１〜５０のいずれかに記載の方法を実施させる、装置。
【請求項５２】
１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに請求項１〜５０のいずれかに記載の方法を実施させる、プロセッサ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体。
【請求項５３】
請求項１〜５０のいずれかに記載の方法を実施するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備える、システム。
【請求項５４】
データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、
前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、
前記識別された１つ以上の形質に基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化することと、
前記複数のワーカーの各々に、前記１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、方法。
【請求項５５】
前記データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較が完了したという表示を受信することと、
前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第２のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５７】
前記複数のワーカーのあるワーカーから、前記ワーカーが前記第１のＴＭパーティションとの前記データ比較を完了したという表示を受信することと、
前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの前記ワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供することと、
前記複数のワーカーの前記ワーカーに、前記第２のＴＭパーティションとの前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５８】
前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較の結果を受信することをさらに含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５９】
前記データ比較の前記結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
前記対象の１つ以上の計数に基づいて、前記識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびに前記ＲＲ遺伝子型、前記ＲＡ遺伝子型、前記ＡＡ遺伝子型、および前記ＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、前記行および前記列を表す対象の計数を示す、請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項６４】
前記要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記識別された１つ以上の形質に関連付けられた前記１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、
前記識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、前記複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、前記関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、をさらに含む、請求項６２に記載の方法。
【請求項６６】
前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、
前記複数のＴＭパーティションをクエリして、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、をさらに含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、前記要約統計量列、前記対象の１つ以上の計数、またはその両方に基づいている、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの前記形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することをさらに含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
前記複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、
ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに、前記遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、
前記ワーカーに、前記スパースベクトルを高密度化させることと、
前記ワーカーに、前記高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含む、請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項７２】
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリすることと、
前記ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、前記集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することと、
前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することと、
前記ｎ組データ構造に基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することと、をさらに含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項７４】
１つ以上のプロセッサと、
プロセッサ実行可能な命令を格納するメモリと、を備える装置であって、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記装置に請求項５４〜７３のいずれかに記載の方法を実施させる、装置。
【請求項７５】
プロセッサ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに請求項５４〜７３のいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項７６】
請求項５４〜７３のいずれかに記載の方法を実施するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スパースベクトルベースのマトリクス変換のための方法およびシステムに関する。
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年６月１日に出願された米国仮出願第６２／６７９，５１７号、および２０１９年４月３０日に出願された米国仮出願第６２／８４０，９８６号に対する優先権を主張するものであり、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
新しいクラスの薬剤の発見、開発、および商品化は、研究開発投資に数十年および数十億かかる可能性がある。研究は、人類遺伝学的証拠に裏付けられた新規の薬剤標的候補が、成功の可能性を有意に改善したことを示している。それに応じて、医薬品開発パイプラインを補完するための包括的な遺伝子データベースが作成された。そのような包括的な遺伝子データベースには、対の非識別化された電子カルテを有する２５万人を超える個人からのＤＮＡ配列データが含まれる。全ての遺伝子変異と疾患形質との間の関連付けを試験するために、ハイスループットパイプラインが開発されている。結果として、遺伝子型、健康形質、およびそれらの関連付けを包含する膨大な量のデータが生成されている。これらの膨大な量のデータは、新規の治療的洞察を得る前例のない機会を提供するが、その量のデータは、創薬におけるビッグデータとゲノミクスの約束を果たす途上で多くの課題を作成している。これらの課題には、近代化の問題、データ統合の問題、スケーラビリティの問題、および分散的な解析が含まれる。近代化：ゲノム解析ソフトウェアツールの大部分は、単一のマシン上で実行され、かつ多くの場合、明示的なデータスキーマを欠くカスタムフラットファイル形式で動作するように設計されている。データ統合：未処理の遺伝子データおよび表現型データは、分散的であり、容易に統合されない異なるカスタム圧縮ファイル形式で格納される。スケーラビリティ：データ量が急速に増加し、データのクエリまたは変換を困難にする。分散的な解析：共有ＡＰＩおよび共通コードベースを提供するビッグデータ処理のための統合エンジンの欠如。
【０００３】
したがって、当該技術分野において、遺伝子型および表現型マトリクス、ならびにそれらの関連付け結果のための効率的で統合されたデータ表現、何百億もの関連付け結果をクエリするためのデータ区分化およびインデックス付けスキームを備えたスケーラブルな生産ＥＴＬワークフロー、ならびに全てのレベルのユーザが計算を実施することを可能にするのに十分な柔軟性および抽象化を提供する、同じバックエンドインフラストラクチャを共有するノートブックベースの生産プロセスに対する必要性がある。
【発明の概要】
【０００４】
以下の概説および以下の発明を実施するための形態は両方とも、あくまで例示的かつ説明的なものであって、限定的なものではないことを理解されたい。
【０００５】
一実施形態では、複数のコホートからの複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信することを含む方法が記載される。方法はまた、遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成することを含み、遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含む。方法は、表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成することをさらに含み、量的形質マトリクスは、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含む。方法は、表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成することを追加的に含み、バイナリ形質マトリクスは、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含む。方法は、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加することを含む。方法はまた、識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てることをさらに含み、個人は、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る。方法は、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することを追加的に含み、ｎ組データ構造は、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む。方法は、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを決定することをさらに含み、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。方法はまた、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスを決定することを含み、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。方法は、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定することをさらに含み、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。方法は、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることを追加的に含む。追加的に、方法は、アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することを含む。
【０００６】
一実施形態では、複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信することを含む方法が記載される。方法はまた、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することを含む。方法はさらに、識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てることを含む。方法は、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することをさらに含む。追加的に、方法は、識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することを含む。方法は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することをさらに含む。
【０００７】
一実施形態では、マトリクスシステムと、識別子マネージャと、スパースベクトルベースのマトリクスシステムと、を含む、システムが記載される。マトリクスシステムは、複数のコホートからの複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信するように構成されている。マトリクスシステムはまた、遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成するように構成され、遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含む。マトリクスシステムは、表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成するようにさらに構成され、量的形質マトリクスは、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含む。追加的に、マトリクスシステムは、表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成するように構成され、バイナリ形質マトリクスは、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含む。マトリクスシステムは、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加するようにさらに構成されている。識別子マネージャは、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てるように構成され、個人は、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る。スパースベクトルベースのマトリクスシステムは、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成するように構成され、ｎ組データ構造は、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む。スパースベクトルベースのマトリクスシステムは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを決定するようにさらに構成され、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。スパースベクトルベースのマトリクスシステムはまた、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスを決定するように構成され、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。追加的に、スパースベクトルベースのマトリクスシステムは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定するように構成され、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。スパースベクトルベースのマトリクスシステムは、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするようにさらに構成されている。スパースベクトルベースのマトリクスシステムはまた、アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理するように構成されている。
【０００８】
別の実施形態では、マトリクスシステムと、識別子マネージャと、スパースベクトルベースのマトリクスシステムと、を含む、システムが記載される。マトリクスシステムは、複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信するように構成されている。マトリクスシステムはまた、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成するように構成されている。識別子マネージャは、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てるように構成されている。スパースベクトルベースのマトリクスシステムは、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成するように構成されている。スパースベクトルベースのマトリクスシステムはまた、識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定するように構成されている。追加的に、スパースベクトルベースのマトリクスシステムは、整列したスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理するように構成されている。
【０００９】
一実施形態では、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を受信するように構成された装置が記載され、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスは、複数の個人についての遺伝子型データまたは表現型データのうちの１つ以上に基づいている。装置はまた、識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てるように構成されている。装置は、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成するようにさらに構成されている。装置はまた、識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定するように構成されている。追加的に、装置は、整列したスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理するように構成されている。
【００１０】
一実施形態では、１つ以上のコンピュータシステムに、複数のコホートからの複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信させるように構成されたプロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体が記載される。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成させるように構成され、遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成させるように構成され、量的形質マトリクスは、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成させるように構成され、バイナリ形質マトリクスは、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加させるように構成されている。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てさせるように構成され、個人は、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させるように構成され、ｎ組データ構造は、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを決定させるように構成され、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスを決定させるように構成され、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定させるように構成され、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列は、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインさせるように構成されている。追加的に、プロセッサ実行可能命令は、１つ以上のコンピュータシステムに、アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理させるように構成されている。
【００１１】
別の実施形態では、１つ以上のコンピュータシステムに、複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信させるように構成されたプロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体が記載される。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成させるように構成されている。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てさせるように構成されている。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させるように構成されている。プロセッサ実行可能命令はまた、１つ以上のコンピュータシステムに、識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定させるように構成されている。追加的に、プロセッサ実行可能命令は、１つ以上のコンピュータシステムに、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理させるように構成されている。
【００１２】
一実施形態では、データ比較を実施する要求を受信することであって、要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する、受信することと、データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、識別された１つ以上の形質に基づいて、形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化することと、複数のワーカーの各々に、１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供することと、複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、を含む方法が記載される。
【００１３】
一実施形態では、データ比較を実施する要求を受信することであって、要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する、受信することと、データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、複数のワーカーに基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、複数のワーカーの各々に、複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供することであって、複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する、提供することと、識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化することと、複数のワーカーの各々に、１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供することと、複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、を含む方法が記載される。
【００１４】
一実施形態では、データ比較を実施する要求を受信することであって、要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較する、受信することと、データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、識別された複数の形質に基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、複数のＴＭパーティションの多数に基づいて、処理キューを生成することであって、処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する、生成することと、複数のワーカーの各々に、第１のＴＭパーティションを提供することと、複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、複数のワーカーの第１のワーカーから、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信することと、処理キューに基づいて、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することと、を含む方法が記載される。
【００１５】
一実施形態では、形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分および遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行および複数の列を含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することと、複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに統計解析を実施させることと、を含む方法が記載される。
【００１６】
追加の利点は、その一部が下記説明に記載されているか、または実践によって知ることができるであろう。これらの利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘されている要素および組み合わせによって実現され、達成されるであろう。
【００１７】
本明細書に組み込まれ、かつ本明細書の一部をなす添付の図面は、実施形態を例証し、この説明とともに、本方法およびシステムの原理を説明する役割を果たすものである。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】例示的な動作環境である。
【図２】方法を実施するように構成された複数のシステムコンポーネントおよびデータ構造を示す。
【図３】方法を実施するように構成された複数のシステムコンポーネントおよびデータ構造を示す。
【図４】例示的なマトリクスデータ構造、およびそのスパースベクトルベースの表現を示す。
【図５】例示的なマトリクスデータ構造、およびそのスパースベクトルベースの表現を示す。
【図６】方法を実施するように構成された複数のシステムコンポーネントおよびデータ構造を示す。
【図７】例示的なマトリクスデータ構造、およびそのスパースベクトルベースの表現を示す。
【図８】方法を実施するように構成された複数のシステムコンポーネントおよびデータ構造を示す。
【図９】方法を実施するように構成された複数のシステムコンポーネントおよびデータ構造を示す。
【図１０】１つ以上のマトリクスを、それらのスパースベクトルベースの表現および使用に変換するための例示的なＥＴＬ方法である。
【図１１】操作の処理時間を示す。
【図１２】例示的な分散処理環境を示す。
【図１３】例示的な分散処理環境を示す。
【図１４】例示的な分割表を示す。
【図１５】例示的なスキャフォールドデータ構造を示す。
【図１６】例示的な分散処理環境を示す。
【図１７】例示的なカスケードデータ解析アプローチを示す。
【図１８】例示的な操作環境である。
【図１９】例示的な方法を示す。
【図２０】例示的な方法を示す。
【図２１】例示的な方法を示す。
【図２２】回帰の数の関数として従来のシステムと比較した、図２１に示される方法の時間および空間計算量を示す。
【図２３】従来的のシステムと比較した、図２１に示される方法のクラスタサイズの関数としての性能スケーリングを示す。
【図２４】例示的な方法を示す。
【図２５】例示的な方法を示す。
【図２６】例示的な方法を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本方法およびシステムに関する開示および説明に先立って、本方法およびシステムが特定の方法、特定のコンポーネントまたは特定の実装形態に限定されないことを理解すべきである。本明細書中で使用されている用語は、もっぱら特定の実施形態の説明を目的としたものであって、限定することを意図するものではないこともまた、理解すべきである。
【００２０】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈から他の意味に解釈されることが明白な場合を除き、複数の指示対象を含む。本明細書では、範囲は、「約」１つの特定の値から、かつ／または「約」別の特定の値までとして表現される場合がある。そのような範囲を表現する場合、別の実施形態では、ある特定の値からかつ／または別の特定の値までが包含される。同様に、値が近似値として表現されている場合には、先行する「約」を使用することにより、特定の値が別の実施形態を形成することが理解されるであろう。これらの範囲の各々の終点は、他の終点と関連して、かつ他の終点とは独立して有意であることがさらに理解されるであろう。
【００２１】
「任意選択的な」または「任意選択的に」は、後述されている事象または状況が起こる場合もあれば起こらない場合もあることを意味すると共に、この記載には、前述の事象または状況が起こる場合の例および起こらない場合の例が包含されることを意味する。
【００２２】
この明細書の記載および特許請求の範囲を通じて、語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」およびこの語の変形、例えば「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」および「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」などは、「〜を含むがこれに限定されない」を意味し、例えば、他のコンポーネント、整数、または工程を除外することを意図するものではない。「例示的」とは、「の一例（ａｎ  ｅｘａｍｐｌｅ  ｏｆ）」を意味するものであって、好ましい実施形態または理想的な実施形態の指標を伝達することを意図するものではない。「など」は、限定的な意味で使用されるものではなく、説明を目的に使用される。
【００２３】
当然のことながら、方法およびシステムは、記載されている特定の方法論、プロトコルおよび試薬に限定されるものではない。理由はこれらが、変更される可能性があるからである。本明細書中に使用されている用語は、あくまで特定の実施形態を説明することを目的としたものであって、もっぱら添付の特許請求の範囲により限定される本方法およびシステムの範囲を限定するものではないことも、理解すべきである。
【００２４】
別途定義されていない限り、本明細書中に使用されている全ての技術用語および科学用語の意味は、方法およびシステムが属する当業者に遍く理解されている意味と同じである。本明細書中に記載されている方法および材料と類似もしくは等価な何らかの方法および材料が、本方法および組成物の実践またはテストの際に使用される場合もあるが、特に有用な方法、デバイスおよび材料は、記載されている通りである。本明細書中に引用されている刊行物およびそれらの刊行物が引用されている資料は、本明細書において参照により具体的に援用されている。本明細書中のいかなる記載も、本方法およびシステムが、先願発明が存在することから、そのような開示に先行しえないことを認めるものとして解釈すべきではない。いかなる参考文献も先行技術を構成するものであるとは認められない。参考文献の論説には、その参考文献の著者の主張内容が言明されている。引用されている文献の正確さおよび適切性に対する異議申し立ての権利は、出願人が留保している。本明細書中には多数の刊行物が参照されているが、そのような参照が、これらのいかなる文献も当該技術分野における共通の一般的知識の一部を構成することを認めるものではないことは、明確に理解されるであろう。
【００２５】
方法およびシステムを実施する目的に使用可能なコンポーネントが、開示されている。これらおよび他のコンポーネントが本明細書に開示されるものであって、これらのコンポーネントの組み合わせ、サブセット、相互作用、群などが開示されているとき、これらの多様な個別および集合的な組み合わせならびにこれらの並べ替え（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）の各々の具体的な言及が、明示的には開示されていない場合があるが、それぞれは、全ての方法およびシステムに関して本明細書中で具体的に考慮され、かつ説明されているということが理解される。これは、方法における工程を含むがこれらに限定されない、本出願の全ての実施形態に適用される。したがって、実施可能である様々な追加の工程が存在する場合には、当然のことながら、これらの追加の工程の各々を、方法の任意の特定の実施形態または実施形態の組み合わせを用いて実施できる。
【００２６】
下記の好ましい実施形態およびそれに含まれる実施例についての発明を実施するための形態、ならびに図面およびその前後の説明を参照することによって、本方法およびシステムについての理解を容易にすることができる。
【００２７】
本方法およびシステムは、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェアの実施形態を組み合わせた実施形態の形態を取ることが可能である。さらに、本方法およびシステムは、ストレージ媒体に具体化されるコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体上のコンピュータプログラム製品（例えば、コンピュータソフトウェア）の形態を取ることができる。より具体的には、本方法およびシステムは、ウェブで実行されるコンピュータソフトウェアの形態を取ることができる。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学式ストレージデバイス、または磁気ストレージデバイスを含めた、任意の好適なコンピュータ可読ストレージ媒体を利用し得る。
【００２８】
本方法およびシステムの実施形態については、方法、システム、装置およびコンピュータプログラム製品のブロック図およびフローチャート図を参照しながら、以下に説明する。ブロック図およびフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図中のブロックの組み合わせはそれぞれ、コンピュータプログラム命令によって実装できることが理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊用途向けコンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置にロードして、マシンを生成することが可能であり、それによって、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置上で実行される命令によって、フローチャートのブロック内に特定されている機能を実装するための手段が作成される。
【００２９】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置に対し特定の方法で機能するように指示可能なコンピュータ可読メモリに格納されて、それによって、コンピュータ可読メモリ内に格納された命令によって、フローチャートブロック内に特定された機能を実装するためのコンピュータ可読命令を含む、製造品が生産されるようにすることもできる。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置にロードし、コンピュータまたは他のプログラム可能装置上で一連の動作工程を実施させて、コンピュータに実装される処理を生成して、それによって、コンピュータまたは他のプログラム可能装置上で実行される命令によって、フローチャートブロック内に特定された機能を実装するための工程が提供されるようにすることもできる。
【００３０】
したがって、ブロック図およびフローチャート図のブロックは、特定された機能を実施するための手段の組み合わせ、特定された機能を実施するための工程の組み合わせ、および特定された機能を実施するためのプログラム命令手段を支持している。また、ブロック図およびフローチャート図中の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図中のブロック同士の組み合わせは、特定された機能または工程を実施する特殊用途向けハードウェアベースのコンピュータシステムまたは特殊用途向けハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実装することが可能であるということもまた理解されたい。
【００３１】
次世代ＤＮＡシーケンシング技術によって、大規模な遺伝子研究が可能となる。方法およびシステムは、医学的意義のある関連性に対して非識別化された臨床情報および生物学的データを活用できる。方法およびシステムは、重要度の高いが未だ対応が為されていない医療ニーズが存在する疾患を含む、高範な疾患を引き起こすかまたはその疾患に影響を及ぼす遺伝的要因を発見して検証するためのハイスループットのプラットフォームを含み得る。
【００３２】
図１は、本方法およびシステムが動作可能な例示的環境１００の、様々な実施形態が例証されている。本方法は、デジタル機器とアナログ機器の両方を使用する様々なタイプのネットワークおよびシステムに使用できる。本明細書において機能説明が提供されており、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせによってそれぞれの機能を実施することが可能である。
【００３３】
環境１００は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２を含み得る。ローカルデータ／プロセシングセンター１０２は、ローカルエリアネットワークなどの１つ以上のネットワークを備えることによって、１つ以上のコンピューティングデバイス間の通信を促進できる。１つ以上のコンピューティングデバイスを使用して、生物学的データを格納、処理、解析、出力、および／またはビジュアライズできる。環境１００に、任意選択的に、医療データプロバイダ１０４を含んでもよい。医療データプロバイダ１０４には、生物学的データの１つ以上の供給源を含むことができる。例えば、医療データプロバイダ１０４に、１人以上の患者の医療情報へのアクセスが可能な１つ以上の医療システムを含んでもよい。医療情報は、例えば、既往歴、医療専門家の見解および意見書、ラボレポート、診断、医師の指示、処方箋、バイタルサイン、体液平衡、呼吸機能、血液パラメーター、心電図、Ｘ線、ＣＴスキャン、ＭＲＩデータ、ラボ試験結果、診断、予後、評価、入退院通知、および患者登録情報を含む場合がある。医療データプロバイダ１０４は、ローカルエリアネットワークなどの１つ以上のネットワークを備えることによって、１つ以上のコンピューティングデバイス間の通信を促進できる。１つ以上のコンピューティングデバイスを使用して、医療情報を格納、処理、解析、出力、および／またはビジュアライズできる。医療データプロバイダ１０４は、医療情報を非識別化し、非識別化された医療情報をローカルデータ／プロセシングセンター１０２に提供できる。非識別化された医療情報に各患者の一意の識別子を含めることで、医療情報を非識別化された状態に維持しながら、ある患者の医療情報を別の患者と区別することが可能になる。医療情報を非識別化することにより、患者の識別子が特定の医療情報と接続するのが防止される。ローカルデータ／プロセシングセンター１０２では、非識別化された医療情報を解析し、（例えば、国際疾病分類「ＩＣＤ」および／または医師診療行為用語「ＣＰＴ」コードを割り当てることによって）１つ以上の表現型を各患者に割り当てることができる。
【００３４】
環境１００には、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６を含めることができる。ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６は、１つ以上のシーケンサー（例えばＩｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２５００、Ｐａｃｉｆｉｃ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ  ＰａｃＢｉｏ  ＲＳ  ＩＩ）を含むことができる。１つ以上のシーケンサーは、エキソームシーケンシング、完全なエキソームシーケンシング、ＲＮＡ−ｓｅｑ、および／または全ゲノム配列決定、標的化配列決定のために構成され得る。一実施形態では、医療データプロバイダ１０４は、非識別化された医療情報に関連付けられている患者からの生物学的サンプルを提供することができる。生物学的サンプルと、生物学的サンプルに対応する非識別化医療情報との間の関連付けは、一意の識別子を使用すれば維持できる。ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６は、生物学的サンプルに基づいて各患者のエキソームを配列決定できる。配列決定に先立って生物学的サンプルを格納するために、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６は、バイオバンク（例えば、Ｌｉｃｏｎｉｃ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ製）を含み得る。チューブ（患者に関連付けられた各チューブ）の中に生物学的サンプルを収容し、このサンプルをスキャンしてローカルデータ／プロセシングセンター１０２に自動的に記録できるバーコード（または他の識別子）を、各チューブに含めることができる。ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６に１つ以上のシーケンシングフェーズで使用するための１つ以上のロボットを含めることによって、一様なデータおよび効率的なノンストップ操作を保証できる。このようにして、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６は、１年に数万ものエキソームを配列決定することを可能にしている。一実施形態では、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６は、１月当り少なくとも１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００、９０００、１０，０００、１１，０００または１２，０００個の全エキソームを配列決定する機能的能力を有する。
【００３５】
ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６によって生成された生物学的データ（例えば、未処理シーケンシングデータ）は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２に転送でき、次いで、このローカルデータ／プロセシングセンターから生物データをリモートデータ／プロセシングセンター１０８に転送できる。リモートデータ／プロセシングセンター１０８は、クラウドベースのデータストレージと、１つ以上のコンピューティングデバイスを備えるプロセシングセンターと、を含む場合がある。ローカルデータ／プロセシングセンター１０２およびＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６では、他のデータ通信システム（例えばインターネット）が企図されているが、リモートデータ／プロセシングセンター１０８との間で直接的に１つ以上の大容量ファイバ回線を介して、データを通信できる。一実施形態では、リモートデータ／プロセシングセンター１０８に、例えばＡｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＤＮＡｎｅｘｕｓ）などの第三者システムを含むことができる。リモートデータ／プロセシングセンター１０８は、解析工程の自動化を促進できるとともに、１つ以上のコラボレータ１１０との安全なデータ共有を可能にしている。リモートデータ／プロセシングセンター１０８は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２から生物学的データを受信した際、バイオインフォマティックツールを使用して、第一次及び第二次データ解析用の一連の自動パイプライン工程を実施でき、サンプル毎の注釈付けされたバリアントファイルが得られる。そのようなデータ（例えば、遺伝子型）の解析結果は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２に伝達し、例えば、ラボ情報管理システム（ＬＩＭＳ）に統合して、各生物学的サンプルの状態が維持されるように構成できる。
【００３６】
次いで、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２は、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６およびリモートデータ／プロセシングセンター１０８を介して得られた生物学的データ（例えば、遺伝子型）を、非識別化された医療情報（識別された表現型を含む）と組み合わせて利用して、遺伝子型と表現型との間の関連付けを識別できる。例えば、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２は、表現型−第１の手法を適用することができ、この手法では、ある疾患領域（例えば心血管疾患での血中脂質の極限）において治療可能性を有し得る表現型が定義される。別の例は、典型的な共存症の範囲から保護されていると思われる個人を識別するための肥満患者の研究である。別の手法は、例えば、遺伝子Ｘが疾患Ｙの発症または疾患Ｙに対する防護に関与する、という遺伝子型および仮説で始めることである。
【００３７】
一実施形態では、１つ以上のコラボレータ１１０は、インターネット１１２のようなネットワークを介して、生物学的データの一部または全て、および／または非識別化された医療情報にアクセスできる。
【００３８】
図２に示される一実施形態では、システム２００が開示される。システム２００は、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２および／またはリモートデータ／プロセシングセンター１０８のうちの１つ以上で実行され得るハイスループットパイプライン２０５を備えることができる。ハイスループットパイプライン２０５は、遺伝子型マトリクス（ＧＴ）２０１、量的形質マトリクス（ＱＴ）２０２、バイナリ形質マトリクス（ＢＴ）２０３、および／またはサンプルメタデータマトリクス（ＳＭ）２０４のうちの１つ以上で動作することができる。遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、バイナリ形質マトリクス２０３、および／またはサンプルメタデータマトリクス２０４の一部または全ては、単一のマトリクスに組み合わされ得る。例えば、バイナリ形質マトリクスおよび量的形質マトリクスは、１つの「形質マトリクス」に組み合わされ得る。さらに、マトリクススキーマの全ては、統合、例えば、単一の遺伝子型＋形質＋メタデータマトリクスをサポートするように設計されている。サンプルメタデータマトリクス２０４の一部または全てが、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、および／またはバイナリ形質マトリクス２０３のうちの１つ以上に付加され得る。サンプルメタデータマトリクス２０４は、１）遺伝子型／表現型相関を試験するモデルにおける共変量、および２）サンプルサブセットを定義するためのフラグを含み得る、１つ以上のアノテーション（バイナリ、カテゴリカル、または連続）に関連するデータを含むことができる。一例として、サンプルメタデータマトリクス２０４は、年齢、性別、遺伝的に導き出された祖先、遺伝子型の主成分、配列決定品質メトリック、および／またはそれらの組み合わせに対するアノテーションを含むことができる。アノテーションは、文字列ではなく数値アノテーションを含むことができる。女性＝１、男性＝２などの数値マッピングが確立され得る。デコード／エンコードマッピングは、各行が適切な文字列として再エンコードされ得るように維持され得る（例えば、マトリクス内の列として）。
【００３９】
遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、バイナリ形質マトリクス２０３、および／またはサンプルメタデータマトリクス２０４は、データウェアハウス２０７および／またはファイルシステム２２０から全体的または部分的に導き出され得る。データウェアハウス２０７は、医療データプロバイダ１０４、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６、ローカルデータ／プロセシングセンター１０２、および／またはリモートデータ／プロセシングセンター１０８のうちの１つ以上から得られたデータを格納することができる。ハイスループットパイプライン２０５は、バイオインフォマティックツールを使用して、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、バイナリ形質マトリクス２０３、および／またはサンプルメタデータマトリクス２０４のうちの１つ以上に含まれる一部または全てのデータの一次および二次データ解析のための一連の自動のパイプライン工程を実施することができ、その結果は、結果マトリクス２０６に格納され得る。
【００４０】
システム２００は、遺伝子型マトリクス２０１を生成するように構成され得る。例えば、システム２００は、配列データの品質評価、参照ゲノムへの読み取りアラインメント、バリアントの識別、バリアントの注釈付け、表現型の識別、バリアント−表現型関連付けの識別、データビジュアライゼーション、および／またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を通して、遺伝子型マトリクス２０１を生成するように構成され得る。
【００４１】
システム２００は、１つ以上の遺伝的バリアントに機能的に注釈付けするように構成され得る。システム２００はまた、１つ以上の遺伝的バリアントの格納、解析、および／または受信のために構成され得る。１つ以上の遺伝的バリアントは、１人以上の患者（対象）から得られた配列データ（例えば、未処理配列データ）から注釈付けできる。例えば、少なくとも１００，０００、２００，０００、３００，０００、４００，０００または５００，０００の対象のそれぞれから１つ以上の遺伝的バリアントを注釈付けできる。１つ以上の遺伝的バリアントに機能的に注釈付けした結果、遺伝的バリアントデータが生成される。一例として、遺伝的バリアントデータは、１つ以上のバリアント呼び出しフォーマット（ＶＣＦ）ファイルを含む場合がある。ＶＣＦファイルとは、ＳＮＰ、インデルおよび／または構造的変異呼び出しを表すテキストファイルフォーマットである。転写物／遺伝子に対する機能的影響に関してバリアントを評価し、潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補を識別する。次いで、バリアントは、様々なアノテーションツールを使用して注釈付けされ得る。
【００４２】
システム２００は、１つ以上の遺伝的バリアントの機能的アノテーションを実施するための１つ以上のコンポーネントを備えて構成され得る。例えば、バリアント識別コンポーネント、アラインメントコンポーネント、バリアント呼び出しコンポーネント、バリアントアノテーションコンポーネント、機能的予測因子コンポーネント、および／またはそれらの組み合わせ。
【００４３】
バリアント識別コンポーネントは、未処理配列データ（例えば、読み取り）の品質を評価し、かつ／または重複読み取り（例えば、ＰＣＲアーチファクト）をマークすることができる。ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６によって生成された、および／またはデータウェアハウス２０７に格納された未処理配列データは、ベース呼び出し元エラー、インデル、低品質の読み取り、および／またはアダプタの汚染などの配列アーチファクトによって損なわれる可能性がある。
【００４４】
配列データ（例えば、読み取り）が処理された後、バリアント識別コンポーネントは、アラインメントコンポーネントを利用して、配列データ（例えば、読み取り）を既存の参照ゲノムにアラインすることが可能であり、例えば、ＧＲＣｈ３８は、標準的な参照アセンブリ配列ヒトの最新版である。他の配列とは異なり、ＧＲＣｈ３８は、１つの個人のゲノム配列からのものではなく、異なる個人の参照配列から構築される。他の参照ゲノムが使用され得る。例えば、Ｂｕｒｒｏｗ−Ｗｈｅｅｌｅｒ（ＢＷＡ）、ＢＷＡ  ＭＥＭ、Ｂｏｗｔｉｅ／Ｂｏｗｔｉｅ２、ＭＡＱ、ｍｒＦＡＳＴ、Ｎｏｖｏａｌｉｇｎ、ＳＯＡＰ、ＳＳＡＨＡ２、Ｓｔａｍｐｙ、および／またはＹＯＡＢＳのような任意のアラインメントアルゴリズム／プログラムを使用できる。アラインメントコンポーネントでは、配列アラインメント／マップ（ＳＡＭ）および／またはバイナリアラインメント／マップ（ＢＡＭ）を生成できる。ＳＡＭは参照配列に対する読み取りアラインメントを格納するためのアラインメントフォーマットであるのに対し、ＢＡＭはＳＡＭの圧縮バイナリバージョンである。ＢＡＭファイルは、ヌクレオチド配列アラインメントのコンパクトなインデックス付け可能表現である。
【００４５】
配列データ（例えば、読み取り）がアラインされた後、バリアント識別コンポーネントは、１つ以上のバリアントを識別する（例えば、呼び出す）ことができる。ゲノムワイドなバリアント識別のためのツールは、４つのカテゴリ：（ｉ）生殖系列コーラー、（ｉｉ）体細胞コーラー、（ｉｉｉ）コピー数バリアント（ＣＮＶ）識別、および（ｉｖ）構造変異（ＳＶ）識別にカテゴリ化され得る。大規模な構造改変の識別用のツールは、ＣＮＶを見つかるものと、逆位、転座または大きなインデルのような他のＳＶが見つかるものとに分類できる。全ゲノムおよび全エキソームシーケンシング研究の両方において、ＣＮＶが検出される場合もある。このようなツールの例としては、限定されるものではないが、ＣＡＳＡＶＡ、ＧＡＴＫ、ＳＡＭｔｏｏｌｓ、ＣＬＡＭＭＳ、ＳｏｍａｔｉｃＳｎｉｐｅｒ、ＳＮＶｅｒ、ＶａｒＳｃａｎ  ２、ＣＮＶｎａｔｏｒ、ＣＯＮＴＲＡ、ＥｘｏｍｅＣＮＶ、ＲＤＸｐｌｏｒｅｒ、ＢｒｅａｋＤａｎｃｅｒ、Ｂｒｅａｋｐｏｉｎｔｅｒ、ＣＬＥＶＥＲ、ＧＡＳＶＰｒｏ、およびＳＶＭｅｒｇｅが挙げられる。
【００４６】
バリアントアノテーションコンポーネントは、機能情報を決定して、識別されたバリアントに割り当てるように構成され得る。バリアントアノテーションコンポーネントは、ゲノム中のコーディング配列に対するバリアントの関係に基づいて、および各バリアントがどのようにコード配列を変化させて遺伝子産物に影響を与え得るかに基づいて、各バリアントをカテゴリ化するように構成され得る。バリアントアノテーションコンポーネントは、多ヌクレオチド多型（ＭＮＰ）に注釈付けするように構成され得る。バリアントアノテーションコンポーネントは、配列保存性（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ）を測定するように構成され得る。バリアントアノテーションコンポーネントは、タンパク質構造および機能に対するバリアントの影響を予測するように構成され得る。また、バリアントアノテーションコンポーネントは、ｄｂＳＮＰなどの様々な公開バリアントデータベースへのデータベースリンクを提供するように構成され得る。バリアントアノテーションコンポーネントの結果は、受け入れられる変異および有害な変異への分類、ならびに／または有害な効果の可能性を反映するスコアであり得る。バリアントアノテーションコンポーネントは、ＳｎｐＥｆｆ、Ｃｏｍｂｉｎｅｄ  Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ  Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  Ｄｅｐｌｅｔｉｏｎ（ＣＡＤＤ）、ＡＮＮＯＶＡＲ、ＡｎｎＴｏｏｌｓ、ＮＧＳ−ＳＮＰ、配列バリアントアナライザー（ＳＶＡ）、ＳｅａｔｔｌｅＳｅｑアノテーションサーバー、バリアント（ＶＡＲＩＡＮＴ）、バリアント効果予測因子（ＶＥＰ）、および／またはそれらの組み合わせなどの機能的予測因子コンポーネントを利用することができる。
【００４７】
遺伝的バリアントは、複数の異なる方法でバリアント呼び出し形式（ＶＣＦ）において表され得る。バリアントコーラーと解析との間のバリアントの矛盾した表現は、それらの間の不一致を増大させ、バリアントのフィルタリングおよび重複除去を複雑にする。バリアント正規化は、データをシステム２００および／またはスパースベクトルベースのシステム２１０に取り込む前に実施され得る。バリアント正規化はまた、内部データと外部アノテーションリソースとの間の矛盾を最小限に抑えるために、全てのバリアントベースのアノテーションに適用され得る。
【００４８】
バリアント識別コンポーネントおよびバリアントアノテーションコンポーネントの結果として、システム２００は、ＮＧＳシーケンシングファシリティ１０６によって生成された配列データに由来するバリアントの識別および機能的アノテーションを含む場合がある。数十万もの患者（対象）のために何百万ものバリアント（例えば、ＳＮＰ、インデル、フレームシフト、トランケーション、同義語、および／または非同義語）が識別および注釈付けされ得る。バリアントの識別および機能的アノテーションは、（ａ）一般的な集団（例えば、詳細な時系列（ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ）電子カルテが対象に維持される医療システムでケアを求める対象集団）内で、（ｂ）メンデリア病に罹患した家族内で、および（ｃ）創始者集団内で、配列決定された対象から導き出され得る。
【００４９】
図２に示されるように、機能的バリアントの識別および／またはアノテーションからの結果は、マトリクスデータ構造にデータとして格納され得る。マトリクスデータ構造は、遺伝子型マトリクス２０１を含むことができる。遺伝子型マトリクス２０１は、複数の列を含むことができ、各列は、個人（例えば、対象）を表す。遺伝子型マトリクス２０１は、複数の行を含むことができ、各行は、バリアント（サイト）を表す。遺伝子型マトリクス２０１の行と列の交点は、１つ以上の遺伝子型を表す。遺伝子型マトリクス２０１は、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、帰属データからの遺伝子量、および／またはそれらの組み合わせを含むがこれらに限定されない、多数の遺伝子型データから生成され得る。遺伝子型マトリクス２０１は、ファイルシステム２２０に全体的または部分的に格納され得る。ファイルシステム２２０は、ローカルおよび／またはネットワークアクセス可能なファイルシステムを含む、任意の好適なファイルシステムであり得る。
【００５０】
システム２００は、量的形質マトリクス２０２および／またはバイナリ形質マトリクス２０３を生成するように構成され得る。例えば、システム２００は、患者（対象）に対する１つ以上の表現型を決定、格納、解析、および／または受信することによって、量的形質マトリクス２０２および／またはバイナリ形質マトリクス２０３を生成するように構成され得る。１つ以上の表現型が決定された結果として、表現型データが生成される。表現型データは、複数のカテゴリの表現型から決定され得る。
【００５１】
システム２００は、患者の１つ以上の表現型を決定するための１つ以上のコンポーネントを備えることができる。表現型は、遺伝的情報および環境的影響に基づく、疾患、状態、生化学的特徴、生理学的特徴、身長など、生物における特定の形質または遺伝子の観測可能な物理的または生化学的発現であり得る。表現型は、一般集団よりもむしろ疾患または状態を有する個人においてより頻繁に見い出される、測定可能な生物学的（生理学的、生化学的および解剖学的特徴）マーカー、行動（心理測定パターン）マーカー、または認識マーカーを含み得る。
【００５２】
一実施形態では、システム２００は、非識別化された医療情報を解析して、非識別化された医療情報内の患者に割り当てられた１つ以上のコードを識別することによって、バイナリ形式マトリクス２０３を生成するように構成され得る。１つ以上のコードは、例えば、国際分類コード（ＩＣＤ−９、ＩＣＤ−９−ＣＭ、ＩＣＤ−１０）、医療臨床用語（ＳＮＯＭＥＤ  ＣＴ）コードの体系化された命名法、統一医学用語システム（ＵＭＬＳ）、コード、ＲｘＮｏｒｍコード、現行医療行為用語（ＣＰＴ）コード、体外診断薬検査のための論理的観察識別名称とコードに関するガイダンス（ＬＯＩＮＣ）コード、ＭｅｄＤＲＡコード、薬物名、および／または請求コードであり得る。１つ以上のコードは、統制用語に基づくものであり、特定の診断および医療処置に割り当られる。システム２００は、１つ以上のコードの存在（または不在）を識別し、１つ以上のコードに関連付けられた表現型（複数可）を決定し、かつ非識別化された医療情報に関連付けられた患者に、一意的な識別子を介して表現型（複数可）を割り当てることができる。
【００５３】
図２に示されるように、バイナリ形質の解析結果は、マトリクスデータ構造にデータとして格納され得る。マトリクスデータ構造は、バイナリ形質マトリクス２０３を含むことができる。バイナリ形質マトリクス２０３は、複数の行を含むことができ、各行は、個人（例えば、対象）を表す。バイナリ形質マトリクス２０３の行と列の交点は、個人の罹患／非罹患状態（例えば、糖尿病または非糖尿病）を表す。一実施形態では、バイナリ形質マトリクス２０３の全ての列／形質は、ＵＭＬＳ、ＩＣＤ、ＳＮＯＭＥＤ、または表現型の他の階層的表現から構築された表現型階層内のノードに割り当てられ得る。これにより、関連する形質／表現型のグループ化、または形質／表現型間の類似性の測定が可能となる。バイナリ形質マトリクス２０３は、電子カルテ、表現型特異的疾患研究の症例／対照状態、またはサブセット操作、複数の表現型の融合、および／もしくは経験則を未処理の表現型情報に適用して症例／対照／未知状態を個人に割り当てることなどの、変換または集合が適用された表現型を表す派生形質を含むがこれらに限定されない、多数の表現型データから生成され得る。バイナリ形質マトリクス２０３は、ファイルシステム２２０に全体的または部分的に格納され得る。ファイルシステム２２０は、ローカルおよび／またはネットワークアクセス可能なファイルシステムを含む、任意の好適なファイルシステムであり得る。
【００５４】
一実施形態では、システム２００は、非識別化された医療情報を解析して、連続変数を識別し、かつ識別化された連続変数に基づいて表現型を割り当てることによって、量的形質マトリクス２０２を生成するように構成され得る。連続変数は、ある範囲の値にわたって１つ以上の値を含み得る生理学的測定値を含む場合がある。例えば、血糖値、心拍数、および／または任意のラボ値。システム２００は、そのような連続変数を識別し、識別された連続変数用の所定の分類スケールに、識別された連続変数を適用し、かつ非識別化された医療情報に関連付けられた患者に、一意的な識別子を介して表現型（複数可）を割り当てることができる。量的形質マトリクス２０２は、ファイルシステム２２０に全体的または部分的に格納され得る。ファイルシステム２２０は、ローカルおよび／またはネットワークアクセス可能なファイルシステムを含む、任意の好適なファイルシステムであり得る。
【００５５】
図２に示されるように、量的形質の解析からの結果は、マトリクスデータ構造にデータとして格納され得る。マトリクスデータ構造は、量的形質マトリクス２０２を含むことができる。量的形質マトリクス２０２は、複数の行を含むことができ、各行は、個人（例えば、対象）を表す。量的形質マトリクス２０２の行と列の交点は、個人の量的形質の値（例えば、ＬＤＬレベル）を表す。いくつかの実施形態では、個人の量的形質の値は、ゼロであり得る。例えば、臨床検査が、可能性のある０の値を含む場合、臨床検査に関連付けられた量的形質の値は、０である。いくつかの実施形態では、個人の量的形質の値は、ヌル（例えば、欠測データ）であり得る。例えば、個人の量的形質に関連付けられたデータが存在しない場合がある。一実施形態では、量的形質マトリクス２０２の全ての列／形質は、ＵＭＬＳ、ＩＣＤ、ＳＮＯＭＥＤ、または表現型の他の階層的表現から構築された表現型階層内のノードに割り当てられ得る。これにより、関連する形質／表現型のグループ化、または形質／表現型間の類似性の測定が可能となる。量的形質マトリクス２０２は、電子カルテ、表現型特異的疾患研究の症例／対照状態、あるいはサブセット操作、複数の表現型の融合、対数変換、またはモデルを未処理の臨床メトリックの観察された分布に経験的に当てはめ、かつ正規分布に従うことなどの関連付け試験のための有益な特性を用いて、残余および／もしくはランクベース逆正規変換をもたらすことなどの、変換または集合が適用された表現型を表す派生形質を含むがこれらに限定されない、多数の表現型データから生成され得る。量的形質マトリクス２０２は、ファイルシステム２２０に全体的または部分的に格納され得る。ファイルシステム２２０は、ローカルおよび／またはネットワークアクセス可能なファイルシステムを含む、任意の好適なファイルシステムであり得る。
【００５６】
システム２００のハイスループットパイプライン２０５は、遺伝子型マトリクス２０１に表される遺伝的バリアントデータの１つ以上の遺伝的バリアントと、量的形質マトリクス２０２および／またはバイナリ形質マトリクス２０３に表される表現型データの１つ以上の表現型との間の１つ以上の関連付けを決定、格納、解析、および／または受信することによって、結果マトリクス２０６を生成するように構成され得る。
【００５７】
システム２００は、各遺伝的データのフリーズ（配列決定された対象の数）で自動的に計算された新しい結果を有する遺伝的バリアント−表現型関連付け結果および／または遺伝子表現型関連付け結果を生成するように構成され得る。遺伝的バリアント−表現型関連付けおよび／または遺伝的−表現型関連付け結果の数に関与する因子は、遺伝子および／または遺伝的バリアントの数、表現型の数および実施される統計検定またはモデルの数を含む。したがって、システム２００は、高度にスケーラブルである。一実施形態では、所望の数の遺伝子および／または遺伝的バリアント、所望の表現型数、ならびに適用された統計検定またはモデルの数について、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果および／または遺伝子表現型関連付け結果が解析される。
【００５８】
図２に示されるように、遺伝子型マトリクス２０１に表される遺伝的バリアントデータの１つ以上の遺伝的バリアントと、量的形質マトリクス２０２および／またはバイナリ形質マトリクス２０３に表される表現型データの１つ以上の表現型との間の関連付けの解析からの結果は、マトリクスデータ構造に格納されるデータであり得る。マトリクスデータ構造は、結果マトリクス２０６を含むことができる。結果マトリクス２０６は、遺伝子型／表現型関連付けのハイスループットパイプ（ＨＴＰ）結果ファイルであり得る。結果マトリクス２０６は、複数の列を含むことができ、各列は、遺伝子型／表現型関連付けの要素を表し、遺伝子座（または遺伝子負荷などの派生マーカー）、表現型（または派生形質）、試験モダリティ（例えば、相加的遺伝子モデルを用いた線形回帰）、要約統計量、ならびに変異の効果の関連付けられた遺伝子名および予測などのこれらの要素のアノテーションを含むが、これらに限定されない。結果マトリクス２０６は、複数の行を含むことができ、各行は、単一の遺伝子型／表現型関連付け試験結果を表す。結果マトリクス２０６の行と列の交点は、単一の遺伝子型／表現型関連付け試験結果の単一の要素を表す。結果マトリクス２０６は、ファイルシステム２２０に全体的または部分的に格納され得る。ファイルシステム２２０は、ローカルおよび／またはネットワークアクセス可能なファイルシステムを含む、任意の好適なファイルシステムであり得る。
【００５９】
システム２００は、結果マトリクス２０６から結果を生成、格納、およびインデックス付けするように構成され得る。例えば、結果がバリアント（複数可）別にインデックス付けされ得る、結果が表現型（複数可）別にインデックス付けされ得る、かつ／またはこれらの組み合わせである。システム２００は、データマイニング、人工知能技術（例えば、機械学習）、および／または予測解析を実施するように構成され得る。システム２００は、ｘ軸に沿ったバリアントおよびｙ軸に沿った有意性を示すビジュアライゼーション、例えば、マンハッタンプロットを生成および格納することができる。
【００６０】
これまでに開示された方法およびシステムは、一部または全ての遺伝子変異と疾患形質との間の関連付けを試験するためのハイスループットパイプラインを提供する。結果として、システムは、遺伝子型、表現型、およびそれらの関連付けを包含する膨大な量のデータを格納および処理する。これらの膨大な量のデータは、新規の治療的洞察を得る前例のない機会を提供するが、ビッグデータを処理および格納するシステムの効率および能力の両方を改善する、さらなる技術的改善が開示されている。結果として得られる技術的改善は、別の技術的分野、すなわちゲノミクスおよび創薬の改善に貢献する。システムによって対処される特定の技術的問題の一例は、ゲノム解析ソフトウェアツールの大部分が、単一のマシン上で実行され、かつ多くの場合、明示的なデータスキーマを欠くカスタムフラットファイル形式で動作するように設計されていることである。システムによって対処される別の例示的な技術的問題は、データ統合に関し、未処理の遺伝子データおよび表現型データは、分散的であり、容易に統合されない異なるカスタム圧縮ファイル形式で格納される。システムによって対処される別の例示的な技術的問題は、スケーラビリティに関し、データ量が急速に増加し、データのクエリまたは変換を困難にする。システムによって対処される別の例示的な技術的問題は、分散的な解析に関し、共有アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）および共通コードベースを提供するビッグデータ処理のための統合エンジンの欠如がある。
【００６１】
これらおよび他の技術的限界に対処するために、図２に示されるスパースベクトルベースのシステム２１０は、臨床および遺伝学データの統合を容易にし、高度なクエリおよび解析能力を提供する。スパースベクトルベースのシステム２１０は、遺伝子型および表現型マトリクスならびにそれらの関連付け結果について、効率的で統合されたデータ表現を提供する。スパースベクトルベースのシステム２１０は、スケーラブルな生産の抽出−変換−ロード（ＥＴＬ）ワークフローを実装し、少なくとも数百億の関連付け結果をクエリするためのカスタマイズされたデータ区分化およびインデックス付けスキームを作成する。カスタマイズされたデータ区分化およびインデックス付けスキームは、クエリ応答時間を約３０分から５秒未満に短縮した。スパースベクトルベースのシステム２１０は、同じバックエンドインフラストラクチャを共有するノートブックベースの生産プロセスを実装し、あらゆるレベルのユーザが計算を行うことを可能にするのに十分な柔軟性および抽象化を提供する。
【００６２】
図２に示されるように、システム２００は、スパースベクトルベースのシステム２１０と通信している。スパースベクトルベースのシステム２１０は、システム２００に取って代わらず、むしろ、システム２００とデータを交換する。スパースベクトルベースのシステム２１０は、遺伝子型データ、量的形質データ、バイナリ形質データ、および／またはサンプルメタデータを、それぞれのマトリクスデータ構造（ファイルシステム２２０内を含む）に格納することができる。したがって、スパースベクトルベースのシステム２１０は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３、サンプルメタデータマトリクス２１４、および／または結果マトリクス２１６のうちの１つ以上を含むことができる。
【００６３】
一実施形態では、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３は、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、およびバイナリ形質マトリクス２０３のそれぞれのスパースベクトルベースのマトリクスであり得る。典型的なベクトルは、Ａ０、Ａ１、Ａ２、Ａ３．．．、Ａｎなどの特定の順序で多数のオペランドを有する。スパースベクトルは、ある特定の所定のオペランド値が削除されたベクトルである。通常、０、０に近い値、または欠測データを有するオペランドは削除される。残りのオペランドは、メモリ内のより効率的な格納およびそこからの検索のために連結または圧縮される。例えば、所与のベクトルのオペランドＡ２、Ａ３、およびＡ８がゼロの値を有すると仮定する。そのベクトルのスパースベクトルは、メモリ内にＡ１、Ａ４、Ａ５、Ａ６、Ａ７、Ａ９、．．．〜Ａｎとして現れる。
【００６４】
一例として、０は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１内の削除された値であり得る。欠測は、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３における削除された値であり得る。一実施形態では、スパースベクトルは、ベクトル内で最も頻度の高い値に基づいて動的に選択され得る。別の実施形態では、スパースベクトルは、同じ情報を表す異なるデータ構造に格納され得る。例えば、マップデータ構造は、以下を有し得る。
値１：Ａ０、Ａ１、Ａ５
値２：Ａ３、Ａ６
値３：Ａ７
Ａ２およびＡ４は、エンコードされていないが、値は、その値を有するサンプルインデックスのリストと共に一度のみ表されるため、マップデータ構造はスパースである。
【００６５】
スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１は、複数の個人の各々の単一の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含むことができ、少なくとも１つの列は、遺伝子型マトリクス２０１の１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の行および列の交点は、１つ以上の遺伝子型を表す。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１は、一塩基多型（ＳＮＰ）に限定されない。行は、一連の個人におけるマーカーのキャリア状態を説明する値のベクトルで表され得る任意の遺伝子マーカーを識別することができる。これは、挿入、欠失、コピー数バリアント、構造バリアント、ハプロタイプなどを含むことができ、任意の遺伝子型決定プラットフォーム（例えば、全エキソーム配列、全ゲノム配列、遺伝子型決定アレイなど）からのデータを表すことができる。また、遺伝子型リスクスコアおよび複合ヘテロ接合性変異セットを含む、複数の個々の遺伝子型の集合である遺伝子型マーカーを表すこともできる。
【００６６】
スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２は、複数の個人の各々の単一の列と、複数の量的形質の各々の複数の行と、を含むことができ、少なくとも１つの列は、量的形質マトリクス２０２の１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。量的形質マトリクス２０２の行と列の交点は、個人の量的形質の値（例えば、ＬＤＬレベル）を表す。個人の量的形質の値は、ゼロであり得る。例えば、臨床検査は、可能性のある０の値を含む場合がある。いくつかの実施形態では、個人の量的形質の値は、ヌル（例えば、欠測データ）であり得る。例えば、個人の量的形質に関連付けられたデータが存在しない場合がある。したがって、修正されたスパースベクトルアプローチは、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２の値を表すために使用される。通常、ゼロの値は、スパースベクトルベースの表現から除外されるが、量的形質マトリクス２０２では、ゼロ（およびヌルでさえも）が有効値であり得る。
【００６７】
スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３は、複数の個人の各々の単一の列と、複数のバイナリ形質の各々の複数の行と、を含むことができ、少なくとも１つの列は、バイナリ形質マトリクス２０３の１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。
【００６８】
さらなる実施形態では、量的形質マトリクス２０２およびバイナリ形質マトリクス２０３は、単一のスパースベクトルベースの形質マトリクス３０１として表され得る（図３に示されるように）。
【００６９】
量的形質マトリクス２０２およびバイナリ形質マトリクス２０３が個人から構成される行を含む一方で、それぞれのスパースベクトルベースの表現は、個人から構成される列を含む。マトリクス内のそのようなデータの配置は、全てのデータタイプの列として個人に依存して、マトリクススタッキング／アラインメントを可能にする。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３は、個人に基づいてスタック（例えば、アライン）され得る。システム２００では、特定の遺伝子型と表現型の組み合わせのキャリアに関する情報の統合は、両方のマトリクスにおいて表される個人のサブセットを決定すること（積集合）、およびサブセット内の個々のサンプル毎に、遺伝子型値を表現型値と一致させることを必要とする。一実施形態では、これは、リストが予めアラインされていないと仮定したＯ（ｎ  ｌｏｇ  ｎ）操作である。一方、スパースベクトルベースのシステム２１０では、コホート内の各マトリクスの列は、このサブセットおよび一致操作がもはや不要になるように、同一（同じ順序で表される同じサブセット）であるように作成される。したがって、スパース表現は、解凍される必要はなく、サンプル識別子自体は、ベクトル内に格納される必要はない（列番号のみ）。これは、メモリおよび計算の効率を提供する。システム２００は、各サンプル識別子をコホート内のその列番号（識別子）だけでなく、列インデックスを再び割り当てる必要なくコホートにわたってベクトルをマージすることを可能にするグローバル列番号（識別子）にもマッピングする、単一の表を格納する。
【００７０】
結果マトリクス２１６は、遺伝子型／表現型関連付けのハイスループットパイプ（ＨＴＰ）結果ファイルまたはファイルのセットであり得る。結果マトリクス２１６は、複数の列を含むことができ、各列は、遺伝子型／表現型関連付けの要素を表し、遺伝子座（または遺伝子負荷などの派生マーカー）、表現型（または派生形質）、試験モダリティ（例えば、相加的遺伝子モデルを用いた線形回帰）、要約統計量、ならびに変異の効果の関連付けられた遺伝子名および予測などのこれらの要素のアノテーションを含むが、これらに限定されない。結果マトリクス２１６は、複数の行を含むことができ、各行は、単一の遺伝子型／表現型関連付け試験結果を表す。結果マトリクス２１６の行と列の交点は、単一の遺伝子型／表現型関連試験結果の単一の要素を表す。結果マトリクス２１６は、ファイルシステム２２０に全体的または部分的に格納され得る。
【００７１】
結果マトリクス２０６が、区分化および／またはインデックス付けされていない未処理の（例えば、テキスト）結果ファイルを含むことができる一方で、結果マトリクス２１６は、高速ゲノム範囲クエリのために再区分化される結果ファイルを含むことができる。結果マトリクス２１６は、圧縮ファイルをさらに含むことができる（例えば、ファイルの総数は少ないが、各ファイルはより大きくなり、より高速の読み取り操作をもたらすことができる）。結果マトリクス２１６は、パーケット形式（列指向ストレージ＝＞より高速の列アクセス）で格納されるファイルを含むことができる。
【００７２】
サンプルメタデータマトリクス２１４は、１）遺伝子型／表現型相関を試験するモデルにおける共変量、および２）サンプルサブセットを定義するためのフラグを含み得る、１つ以上のアノテーション（バイナリ、カテゴリカル、または連続）に関連するデータを含むことができる。一例として、サンプルメタデータマトリクス２１４は、年齢、性別、遺伝的に導き出された祖先、遺伝子型の主成分、配列決定品質メトリック、および／またはそれらの組み合わせに対するアノテーションを含むことができる。アノテーションは、文字列ではなく数値アノテーションを含むことができる。女性＝１、男性＝２などの数値マッピングが確立され得る。デコード／エンコードマッピングは、各行が適切な文字列として再エンコードされ得るように維持され得る（例えば、マトリクス内の列として）。
【００７３】
スパースベクトルベースのシステム２１０は、識別子（ＩＤ）マネージャ２１７を含むことができる。ＩＤマネージャ２１７は、コホート内の各サンプルＩＤを、コホート特異的マトリクス内の列番号に対応する一意の数値ＩＤ（コホート識別子）（１−Ｎの範囲内のＩＤ、ここで、コホート内にＮ個のサンプルが存在する）に、および同時に、複数のコホートにわたるマトリクスの集合であるグローバルマトリクス内の列番号に対応する一意の数値ＩＤ（コホート識別子）（１〜Ｘの範囲のＩＤ、ここで、所与の時点において、全てのコホートにわたってＸ個の一意のサンプルがあり、Ｘ≧Ｎである）にマッピングすることを可能にする。マトリクスが生成される基礎となる生物学的データは、個人の１つ以上のコホートから導き出される。コホート内の個人は、コホート内の個人を一意的に識別する識別子（例えば、コホートＩＤ）を割り当てられ得る。コホートＩＤは、ベクトル識別子と称され得る。しかしながら、ある個人が偶然にも複数のコホートに属している場合、その個人の２つ以上の記録は、同じグローバルＩＤを割り当てられ得る。一例として、限定されるものではないが、５０，０００人の個人の第１のコホートは、「対象＿００００１」〜「対象＿５００００」の範囲の識別子を割り当てられ得る。しかしながら、第２のコホートからのデータの組み込みは、第１のコホートに含まれる個人のサブセットを識別し得る。システムは、それらの記録をマージすることが望ましいかどうかに応じて（例えば、表現型情報が同一である場合）、同じグローバルＩＤを使用するか、または相反するサンプルに一意のグローバルＩＤを割り当てるように構成され得る。したがって、ＩＤマネージャ２１７は、コホートにわたって割り当てられたコホート＿ＩＤを継続的に増加させるように構成され得る。前の例を続けると、「対象＿００００１」も含む５０，０００人の個人の第２のコホートの生物学的データを組み込むことは、５０００１で始まる新しい個人グローバル識別子を割り当てることになるが、「対象＿００００１」については、重複に対処するためのシステム構成に応じて、グローバルＩＤは、１または５０００１であり得る。いずれの場合も、新しいコホートのコホート識別子は、１で始まり、５００００で終わる。ＩＤマネージャ２１７は、各個人に一意のグローバル識別子を割り当てるように構成され得る。
【００７４】
いくつかの実施形態では、コホート＿ＩＤは、一意のグローバル識別子として機能し得る。一意のグローバル識別子は、コホートにわたって対象を一意的に識別することができる。追加的に、ＩＤマネージャ２１７は、単一の個人と関連付けられ得る複数のコホートＩＤの関連付けを決定および維持することができる（例えば、個人が２つ以上のコホートにいる場合）。ＩＤマネージャ２１７は、グローバルＩＤの使用を通して、複数のコホートおよび異なるタイプの解析（例えば、単一マーカー、遺伝子負荷、ＣＮＶなど）からの遺伝子型、表現型、またはメタデータマトリクスのスパースベクトル表現の自動統合を可能にする。既存のインフラストラクチャでは、これらのマージ操作は、互換性のないデータ表現を有することに加えて、統合される必要のある、矛盾するまたは不整列のサンプルＩＤがあり得る、未処理のマトリクスファイルの大幅な手動操作を必要とする。
【００７５】
スパースベクトルベースのシステム２１０は、マトリクス変換マネージャ２１８を含むことができる。マトリクス変換マネージャは、「標準」マトリクス（例えば、２０１、２０２、２０３）、「標準」マトリクスの転置（例えば、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、２１３）、および／または「標準」マトリクス（例えば、２０１、２０２、２０３）もしくはスパースベクトルベースのマトリクス（例えば、２１１、２１２、２１３）のいずれかのグラフ表現を導き出すように構成され得る。マトリクス変換マネージャ２１８は、「標準」マトリクス（例えば、２０１、２０２、２０３）をスキャンし、ｎ組表現２２２を生成するように構成され得る。ｎ組表現２２２は、基礎となるマトリクスによって指示され得る任意の数の組を含むことができる。一実施形態では、ｎ組表現２２２は、行メタデータをさらに含むことができる。ｎ組表現２２２は、マトリクスの行ベクトル全体とは対照的に、マトリクスセルおよび／またはそれに関連するデータの１つの要素のみを含むように構成され得る。動作中、マトリクス変換マネージャは、マトリクス２０１、２０２、および／または２０３が新しいエントリについて監視される、抽出−変換−ロードプロセスを実施することができる。例えば、新しいコホートのデータをマトリクス２０１、２０２、および／または２０３に追加して、マトリクス変換マネージャ２１８をトリガーして、ＥＴＬプロセスを実行することができる。新しいエントリが存在すると判定すると、マトリクス変換マネージャ２１８は、ＩＤマネージャ２１７と併せて、１つ以上のｎ組表現を生成し、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および／もしくは２１３のうちの１つ以上を生成（ならびに／またはそれに新しいエントリを追加）することができる。抽出−変換−ロードは、連続的、自動的、および／または定期的に予定された時間枠で実施され得る。
【００７６】
例示の目的で、本開示は、３組表現（トリプレットデータ構造）に依存する。トリプレットデータ構造は、表であり得る。トリプレットデータ構造は、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、バイナリ形質マトリクス２０３、および／またはメタデータマトリクス２０４をスキャンすることによって生成され得る。遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、および／またはバイナリ形質マトリクス２０３の各々について、トリプレットデータ構造が生成され得る。いくつかの実施形態では、組み合わせた量的形質マトリクス２０２およびバイナリ形質マトリクス２０３の両方について、単一のトリプレットデータ構造が生成され得る。一実施形態では、マトリクス変換マネージャ２１８は、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、および／またはバイナリ形質マトリクス２０３のうちの１つ以上のサブセットをスキャンすることができる。トリプレットデータ構造は、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含むことができる。列識別子は、コホートＩＤおよび／またはグローバルＩＤのうちの１つ以上を含むことができる。行識別子は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３のうちの１つ以上の行を識別するために必要な任意のデータを含むことができる。列識別子は、ＩＤマネージャ２１７によって生成された個人のベクトル識別子を含むことができる。例えば、トリプレットデータ構造は、（行＿ｉｄ、列＿ｉｄ、値）を含むことができる。
【００７７】
遺伝子型マトリクス２０１の各ゲノム遺伝子座について、各個人に対してトリプレットデータ構造が生成され得る。例えば、遺伝子型マトリクス２０１から導き出されたトリプレットデータ構造は、「染色体：位置：参照：代替」の行識別子、個人のコホートＩＤ、グローバルＩＤ、またはオリジナルのサンプル名を含む列識別子、および個人がこのバリアントに対して持つ代替対立遺伝子の数を表す値を含むことができる。
【００７８】
遺伝子型マトリクス２０１から導き出された別の例示的なトリプレットデータ構造は、「染色体：ゲノム＿範囲：参照：代替」の行識別子を含むことができる。ゲノム＿範囲は、開始位置および終了位置として表され得る。例示的なトリプレットデータ構造は、（「染色体：位置：参照：代替」、「対象＿００００２」、１）として表され得、列識別子は、ベクトル識別子「対象＿００００２」であり、行識別子は、「染色体：位置：参照：代替」であり、値は「１」である。
【００７９】
トリプレットデータ構造は、各個人について、および量的形質マトリクス２０２の各形質について生成され得る。例えば、量的形質マトリクス２０２から導き出されたトリプレットデータ構造は、（「ベクトル＿識別子、形質、値」）を含むことができる。例えば、量的形質マトリクス２０２から導き出されたトリプレットデータ構造は、（「対象＿００００２、Ｍａｘ  ＬＤＬ−Ｃ、７８」）を含むことができる。
【００８０】
トリプレットデータ構造は、各個人について、およびバイナリ形質マトリクス２０３の各形質について生成され得る。例えば、バイナリ形質マトリクス２０３から導き出されたトリプレットデータ構造は、（「ベクトル＿識別子、形質、値」）を含むことができる。例えば、バイナリ形質マトリクス２０３から導き出されたトリプレットデータ構造は、「対象＿０００００２、冠動脈疾患、１」を含むことができる。例えば、冠動脈疾患についての１の値は、個人が冠動脈疾患を有することを示すことができ、０の値は、冠動脈疾患がないことを示すか、またはデータが存在しない可能性がある。
【００８１】
スパースベクトルベースのシステム２１０は、トリプレットデータ構造に基づいて、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３を生成することができる。図４は、例示的な量的形質マトリクス２０２、それから導き出されたトリプレットデータ構造２２２、およびトリプレットデータ構造２２２から生成された例示的なスパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２を示す。図５は、例示的なバイナリ形質マトリクス２０３、それから導き出されたトリプレットデータ構造２２２、およびトリプレットデータ構造２２２から生成された例示的なスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３を示す。スパースベクトルベースのマトリクスは、選択されたスパース値と関連付けられた記録を含まない（図４および図５中で空欄として表される）。
【００８２】
トリプレットデータ構造を使用してマトリクスを生成するために、スパースベクトルベースのシステム２１０は、トリプレットデータ構造の行の第１の位置を読み取り、第１の位置の値がマトリクスの行見出しとしてすでに存在しているかを判定することができる。第１の位置の値がマトリクスの行見出しとしてまだ存在していない場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、第１の位置の値をマトリクスの行見出しに割り当て、続けてトリプレットデータ構造の行の第２の位置を読み取ることができる。第１の位置の値がマトリクスの行見出しとしてすでに存在している場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、行見出しを識別し、続けてトリプレットデータ構造の行の第２の位置を読み取ることができる。スパースベクトルベースのシステム２１０は、第２の位置の値がマトリクスの列見出しとしてすでに存在しているかを判定することができる。第２の位置の値がマトリクスの列見出しとしてまだ存在していない場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、第２の位置の値をマトリクスの列見出しに割り当て、続けてトリプレットデータ構造の行の第３の位置を読み取ることができる。第２の位置の値がマトリクスの列見出しとしてすでに存在している場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、列見出しを識別し、続けてトリプレットデータ構造の行の第３の位置を読み取ることができる。スパースベクトルベースのシステム２１０は、第３の位置を、マトリクスの新しく作成されたおよび／または識別された列と行の交点の値に割り当てる。スパースベクトルベースのシステム２１０は、トリプレットデータ構造の全ての行が読み取られるまで、トリプレットデータ構造の各行に対してこのプロセスを繰り返すことができる。
【００８３】
スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３を生成するために、値は、全てのマトリクスタイプに対する「スパース値」であると決定され得る。いくつかの実施形態では、値は、ゼロ値または非ゼロ値であり得る。いくつかの実施形態では、スパース値は、格納されず、むしろ格納データがないことによって推測される。これは、データストレージフットプリントを最小限に抑え、コンピュータディスクスペースおよびメモリ消費を改善する。例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１に関して、最も一般的な値は、ホモ接合性参照（例えば、値＝０）であり、したがって、ホモ接合性参照をスパース値として使用することで、改善されたデータ圧縮が提供される。さらなる例として、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３に関して、これらの個人が典型的には下流解析から除去されるため、「未定義」値（例えば、表現型に関するデータなし）がスパース値として使用され得る。スパース値の選択に影響を与える１つの要因は、どの値が最大／最適な圧縮をもたらすかを識別することである。スパース値の選択に影響を与える他の要因としては、スパース値を解凍（例えば、高密度化）し、サブセットなどの操作を行う計算の複雑さが挙げられる。
【００８４】
トリプレットデータ構造を使用してスパースベクトルベースのマトリクスを生成するために、スパースベクトルベースのシステム２１０は、トリプレットデータ構造の行の第１の位置を読み取り、第１の位置の値がスパースベクトルベースのマトリクスの列見出しとしてすでに存在しているかを判定することができる。第１の位置の値がスパースベクトルベースのマトリクスの列見出しとしてまだ存在していない場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、第１の位置の値をスパースベクトルベースのマトリクスの列見出しに割り当て、続けてトリプレットデータ構造の行の第２の位置を読み取ることができる。第１の位置の値がスパースベクトルベースのマトリクスの列見出しとしてすでに存在している場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、列見出しを識別し、続けてトリプレットデータ構造の行の第２の位置を読み取ることができる。スパースベクトルベースのシステム２１０は、第２の位置の値がスパースベクトルベースのマトリクスの行見出しとしてすでに存在しているかを判定することができる。第２の位置の値がスパースベクトルベースのマトリクスの行見出しとしてまだ存在していない場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、第２の位置の値をスパースベクトルベースのマトリクスの行見出しに割り当て、続けてトリプレットデータ構造の行の第３の位置を読み取ることができる。第２の位置の値がスパースベクトルベースのマトリクスの行見出しとしてすでに存在している場合、スパースベクトルベースのシステム２１０は、行見出しを識別し、続けてトリプレットデータ構造の行の第３の位置を読み取ることができる。システム２００は、トリプレットデータ構造の行の第３の位置を読み取り、第３の位置を、スパースベクトルベースのマトリクスの新しく作成されたおよび／または識別された列と行の交点の値に割り当てることができる。スパースベクトルベースのシステム２１０は、トリプレットデータ構造の全ての行が読み取られるまで、トリプレットデータ構造の各行に対してこのプロセスを繰り返すことができる。
【００８５】
一実施形態では、システム２００および／またはスパースベクトルベースのシステム２１０は、単一または複数のコホートを包含することができる。各コホートは、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、バイナリ形質マトリクス、およびサンプルメタデータマトリクス、またはこれらのマトリクスのサブセットを有することができ、ＩＤマネージャのコホートＩＤは、単一のコホートに対して自己完結的である全てのマトリクスタイプについて、統一された列番号を維持する。図６に示されるように、２つ以上のコホートが存在する場合、それらの基礎となるマトリクス（例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１）は、グローバルＩＤに対応する列番号を使用して、基礎となるマトリクスからの行および列をマージする単一のスーパーマトリクス（例えば、マスタースパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス６０１）にマージされ得る。マージプロセスは、結合または交差操作など、複数の方法で動作することができる。結合については、全てのサブマトリクスからの全ての行が、スーパーマトリクスに維持される（例えば、行ｉｄは結合される）。交差については、全てのサブマトリクスに存在する行のみがスーパーマトリクスに維持される（例えば、行ｉｄは交差する）。さらに、結合または交差操作の後に同じＩＤを有するサブマトリクスからの行は、個々のベクトルの連結を有する１つの行にマージされ得るか、または個々のベクトルの単一コピーを有する独立した行として保持され得る。
【００８６】
一実施形態では、集合関数は、２つ以上のコホートに関連付けられたデータ上で実施されて、集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを生成してもよい。マスタースパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス６０１などのソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、１つ以上の遺伝子に基づいてクエリされてもよい。例えば、クエリは、ＰＣＳＫ９の機能喪失型変異を有する全コホート中の全対象に対するものであってもよい。クエリは、例えば、ＯＲ、ＡＮＤ、ＮＯＴ、ＸＯＲなどの１つ以上のブール演算子を使用し得る。例えば、クエリは、ＰＣＳＫ９  ＯＲ  ＡＰＯＥの機能喪失型変異を有する全コホート中の全対象に対するものであってもよい。クエリは、クエリを満たすソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスの行を識別し得る。識別された行は、新たに導き出されたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（例えば、集合遺伝子型マトリクス）にアセンブリされ得る。クエリを満たす２つ以上のコホートからの１人以上の対象を返す。例えば、マスタースパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス６０１は、クエリされてもよく、クエリされた遺伝子に機能喪失型変異を有する対象について、スパースベクトルを含む各行を返す。ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスが生成され得る。
【００８７】
一例として、３つのコホート（コホート１はサンプル１〜５０，０００で構成され、コホート２はサンプル５０，００１〜６０，０００で構成され、コホート３はサンプル６０，００１〜１００，０００から構成される）にわたって、ＰＣＳＫ９の機能喪失型変異（１−ｎ）を説明する、例示的なソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを考慮する。
【表１】
2021525927.tif 000003
【００８８】
ＰＣＳＫ９の機能喪失型変異を有する全コホート中の全対象についての例示的な集合クエリは、集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをもたらす。
【表２】
2021525927.tif 000004
【００８９】
集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、単独で、または１つ以上の他のマトリクス（例えば、追加のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの形質マトリクス、および／またはサンプルメタデータマトリクス）と併せて、さらに処理および／または解析されてもよい。
【００９０】
一実施形態では、マトリクス変換マネージャ２１８は、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、および／またはバイナリ形質マトリクス２０３のうちの１つ以上のサブセットをスキャンすることができる。例えば、複数の遺伝子型マトリクス２０１が、システム２００に存在し得る。複数の遺伝子型マトリクス２０１がスキャンされ得、トリプレットデータ構造が生成され、次いで、単一のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１を作成するために使用され得る。例えば、単一の遺伝子型マトリクス２０１は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の女性のみを含むようにサブセット化され得る。トリプレットデータ構造は、複数の遺伝子型マトリクス２０１の各々について生成され、その後、フィルタとともに使用されて、フィルタリングされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１をアセンブルすることができる。フィルタは、マトリクスの基礎となる値のいずれからの１つ以上の値であり得る。
【００９１】
一実施形態では、マトリクス２０１、２０２、２０３のうちの１つ以上、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、２１３のうちの１つ以上、サンプルメタデータマトリクス２０４、サンプルメタデータマトリクス２１４のうちの１つ以上、結果マトリクス２０６および／または結果マトリクス２１６のうちの１つ以上が、ファイルシステム２２０にデータファイルとして格納され得る。ファイルシステム２２０は、同時に動作するマシンが、実施する同様の作業量を有し、したがって、同様の時間で完了することを確実にすることによって、格納されたデータを均等に、または比較的均等に区分化し、並列計算性能およびメモリ要件を効果的に改善するように構成され得る。データが均一に区分化されていない場合、単一のタスクが、例えばデータの９５％を有するため、ジョブ全体が終了するのに著しく時間がかかる可能性がある。極端な場合、データが多すぎるマシンは、メモリが不足し、故障する可能性さえある。したがって、本開示はまた、例えば、ゲノム位置に基づく区分化方法を特徴とする。入力データセット、ターゲットファイルサイズ、およびパーティション毎に割り当てるファイル数を所与として、ターゲットファイルサイズに大まかに適合するデータセットの個々のデータ記録（例えば、行）の数が決定され得る。トップレベルのパーティションは、パーティションが複数の染色体に及ばないことを確実にするために、染色体によって適用され得る。次いで、各染色体内で、生成する出力ファイルの数は、染色体上に存在する記録数で割った、ターゲットファイル当たりの推定記録数に基づいて決定され得る。記録は、各々が１つの出力ファイルに対応する要求された数の連続する重複しないビンに、データを分割する、内部範囲境界を決定するためにスキャンされ得る。範囲パーティション当たりの所望のファイル数が１よりも大きい場合、ビン（出力ファイル）自体は、隣接する範囲の連続するビンにグループ化されてもよく、新しい上位範囲（ｓｕｐｅｒ−ｒａｎｇｅ）パーティションは、それが包含する部分範囲の最小および最大座標に等しい境界が割り当てられ得る。上位範囲は、出力ファイルについて分割される所望の数の部分範囲を最初に有すると決定されてもよく、上位範囲のパーティション内の個々のファイルは、後続の工程で同様の様式で分割され得る。上位範囲が事前計算されている場合、上位範囲についての複数の出力ファイルが、連続していないチャンクにランダムに分割されてもよい。出力ファイル自体は、ランダムに順序付けられ得るか、またはファイルに割り当てられたデータを読み取る必要があるクエリのアクセス速度を改善する方法（例えば、ゲノム座標によるソート）で組織化され得る。ファイルは圧縮されてもよい。各パーティションは、１つ以上のファイルおよび／または１つ以上のフォルダを含むことができる。フォルダは、染色体パーティションに対応するように名前が付けられ得る。フォルダに格納されたデータファイルは、データファイルを含むフォルダに関連付けられた染色体に対応するように名前が付けられ得る。フォルダおよび／またはデータファイル名はまた、ゲノム範囲を含むことができる。したがって、遺伝子名による検索は、その名前および所望の座標を含む染色体を決定することを伴い得る。染色体に対応するフォルダが決定され得、クエリ遺伝子座標と重複するゲノム範囲（複数可）に対応するサブフォルダ（複数可）が、効率的に検索され得る。パーティションは好ましくは、格納されたデータの量に関して、比較的等しいサイズのパーティションを維持するように生成される。ある特定のゲノム遺伝子座が、他のゲノム遺伝子座よりも大きい量の関連データを有する場合もあり得る。この場合、各パーティションに対応するゲノム座標の観点からの範囲の長さは、適合するように調整され得る。区分化方法の結果として、数百億の行を含むことができる結果マトリクス２１６に対するクエリが、３０分から５秒未満に短縮され得る。
【００９２】
操作中、スパースベクトルベースのシステムは、複数の個人（例えば、対象）についての遺伝子型データ、表現型データ、および／またはメタデータを受信し、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、および／またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成し、グローバル識別子およびベクトル識別子を、複数の個人の各々に割り当て（例えば、識別子マネージャは、割り当てを行うことができる）、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクス、ｎ組データ構造を生成し、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定し、かつスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスに対して１つ以上のクエリを処理することができる。
【００９３】
複数の個人は、１つのコホートに属し得る。複数の個人は、複数のコホートに属し得る。場合によっては、１人以上の個人は、２つ以上のコホートに属する。場合によっては、対象の表現型データは、医療記録から導き出され得る。表現型について単一の値（例えば、バイナリ形質または単一のＬＤＬコレステロール測定値に対する症例／対照の指定）を導き出すために、要約統計量および／または経験則が、単一のまたは一連の測定および／または診断に適用されて、個人をバイナリ表現型のキャリアもしくは非キャリアとして、または量的形質についての単一の代表的な値（例えば、記録されたＬＤＬコレステロールの最大寿命）に割り当てる。一実施形態では、要約統計量および／または経験則は、対象がバイナリ表現型を有する確率を表す定量値を生成し得る。これらのプロセスにより、未処理の臨床情報の集合を表すバイナリ値、カテゴリカル値、または定量値を有する表現型マトリクスの作成が可能になる。
【００９４】
遺伝子型マトリクスは、遺伝子型データに基づいて生成され得る。複数の個人および／または複数のコホートで観察された同じ遺伝的バリアントが、同じ方法でエンコードされること、したがって、それらの行識別子が同じであることを可能にするために、配列決定パイプラインから呼び出されるバリアントは、標準エンコーディングに正規化され得る。遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含むことができる。量的形質マトリクスは、表現型データに基づいて生成され得る。量的形質マトリクスは、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含むことができる。バイナリ形質マトリクスは、表現型データに基づいて生成され得る。バイナリ形質マトリクスは、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含むことができる。一実施形態では、メタデータマトリクスの少なくとも一部分は、量的形質マトリクスおよびバイナリ形質マトリクスの各々に付加され得る。メタデータ行列は、例えば、１）遺伝子型／表現型相関を検査するモデルにおける共変量、および２）サンプルサブセットを定義するためのフラグを含み得る、１つ以上のアノテーション（バイナリ、カテゴリカル、または連続）に関連するデータを含むことができる。一例として、サンプルメタデータマトリクスは、年齢、性別、遺伝的に導き出された祖先、遺伝子型の主成分、配列決定品質メトリック、および／またはそれらの組み合わせに対するアノテーションを含むことができる。アノテーションは、文字列ではなく数値アノテーションを含むことができる。女性＝１、男性＝２などの数値マッピングが確立され得る。デコード／エンコードマッピングは、各行が適切な文字列として再エンコードされ得るように維持され得る（例えば、マトリクス内の列として）。
【００９５】
個人は、２つ以上のベクトル識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る。
【００９６】
ｎ組データ構造は、任意の数の組、例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、またはそれ以上の組を含むことができる。一実施形態では、ｎ組データ構造は、３つの組を含み、トリプレットと称され得る。ｎ組データ構造は、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含むことができる。行識別子は、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含むことができる。列識別子は、コホート識別子および／またはグローバル識別子を含むことができる。
【００９７】
スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて決定され得る。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含むことができる。少なくとも１つの列は、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含むことができる。スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて決定され得る。スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含むことができる。少なくとも１つの列は、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含むことができる。スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて決定され得る。スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含むことができる。少なくとも１つの列は、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。
【００９８】
スパースベクトルベースのマトリクスを決定するために、１つの値が、全てのマトリクスタイプに対する「スパース値」であると決定され得る。いくつかの実施形態では、値は、非ゼロ値であり得る。例えば、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各ベクトル識別子（コホート識別子）の列を有するデータ構造を含むことができる。量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各ベクトル識別子（コホート識別子）の列を有するデータ構造を含む。バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各ベクトル識別子（コホート識別子）の列を有するデータ構造を含む。遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、０（ゼロ）の値を破棄するように構成され得る。量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成され得る。
【００９９】
いくつかの実施形態では、スパース値は、格納されず、むしろ格納データがないことによって推測される。これは、データストレージフットプリントを最小限に抑え、コンピュータディスクスペースおよびメモリ消費を改善する。例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスに関して、最も一般的な値は、ホモ接合性参照（例えば、値＝０）であり、したがって、ホモ接合性参照をスパース値として使用することで、改善されたデータ圧縮が提供される。さらなる例として、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスおよびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスに関して、これらの個人が典型的には下流解析から除去されるため、「未定義」値（例えば、表現型に関するデータなし）がスパース値として使用され得る。スパース値の選択に影響を与える１つの要因は、どの値が最大／最適な圧縮をもたらすかを識別することである。スパース値の選択に影響を与える他の要因としては、スパース値を解凍（例えば、高密度化）し、サブセットなどの操作を行う計算の複雑さが挙げられる。
【０１００】
一実施形態では、１つ以上のクエリを処理することは、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることを含むことができる。したがって、１つ以上のクエリは、アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスに対して処理され得る。１つ以上のクエリを処理することは、クエリ入力を受信することと、クエリ入力と「一致」する、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスにおけるデータの存在または不在を判定することとを含むことができる。クエリ入力の一致は、完全な一致またはあいまい一致を識別することを含むことができる。１つ以上のクエリを処理することは、例えば、図２１〜図２４に関して記載される方法を含む、本明細書に記載の方法のうちの一部または全てを含み得る。
【０１０１】
追加の複数の個人について、追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データが受信され得る。ベクトル識別子（コホート識別子）は、複数の個人における各個人に割り当てられてもよく、グローバル識別子は、複数の個人における各個人に割り当てられてもよい。識別子マネージャは、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人を識別することができ、同じグローバル識別子であるが、異なるベクトル識別子（コホート識別子）をそれぞれの重複した個人に割り当てることができる。いくつかの実施形態では、個人は、２つ以上のグローバル識別子を割り当てられてもよい。
【０１０２】
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分が遺伝子型マトリクスに追加されてもよく、追加の表現型データの少なくとも一部分が量的形質マトリクスに追加されてもよく、追加の表現型データの少なくとも一部分が量的形質マトリクスに追加されてもよく、かつ／またはメタデータマトリクスの少なくとも一部分が量的形質マトリクスおよびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加されてもよい。この機能は、集合体で解析され得る１つ以上のコホートからの個人の全てまたはサブセットを有し得る導き出されたマトリクスの作成を可能にする。導き出されたマトリクスに含む個人の考えられる組み合わせの数が指数関数的であるため、これらの導き出されたマトリクスを事前計算することは重要ではなく、かつ限定的である。
【０１０３】
一実施形態では、関連付け結果マトリクスは、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、および／またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて生成され得る。関連付け結果マトリクスは、区分化されてもよい。関連付け結果マトリクスを区分化することは、複数の染色体の各々についてのフォルダデータ構造を生成することと、関連付け結果マトリクスをゲノム範囲に従って複数のファイルに分割することと、ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納することと、を含むことができる。
【０１０４】
いったんスパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３が生成および格納されると、ハイスループットパイプライン２０５は、バイオインフォマティックツールを使用して、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３のうちの１つ以上に含まれる一部または全てのデータの一次および二次データ解析のための一連の自動のパイプライン工程を実施することができ、その結果は、結果マトリクス２１６に格納され得る。
【０１０５】
スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３、ならびに互換性のあるスキーマを有するメタデータマトリクス２１４を生成することによって、これらのデータ上の多くの二次操作が合理化される。例えば、多くの場合、基礎となるマトリクスの表現型または遺伝子型のいくつかの組み合わせから導き出されたカスタム表現型または遺伝子型を作成することが望ましい。これは、既存のバイナリ形質を出発点として使用してカスタムバイナリ表現型を作成することを含み得るが、次いで、量的形質（例えば、ラボ値）を使用して、症例／対照状態を微調整し得る。別の実施形態では、特定の変異を有するか、または有しないキャリア（例えば、既知のＡＰＯＥ４リスク変異を有しないアルツハイマー病）を条件付ける、カスタムバイナリ形質が作成され得る。代替的に、カスタム遺伝子型は、２つの既知のリスクバリアントの対立遺伝子数を合計してリスクスコア遺伝子型を作成するなど、個々のバリアントの集合から導き出され得る。これらの操作の全ては、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３、ならびに／またはメタデータマトリクス２１４から様々な行をクエリすることによって定義され得る。クエリから返された行の集合は、一連のスパースベクトルと連動する集合関数の定義を含む、様々な方法で発生し得る。代替的に、最初にスパースベクトルをその高密度表現に変換し、転置を適用し、Ｒなどの非分散データを解析するための標準ツールに読み込むことが望ましい場合がある。この場合、返されたスパースベクトルの行は、単一のマシンに収集され、高密度ベクトルに展開され（例えば、スパース値が戻って追加される）、個人が行であり、様々なスパースベクトルの識別子が列になるように転置される。次いで、この表現は、正確な集合論理が検査および手動操作を必要とする探索目的で、従来のツールを用いて解析され得る。
【０１０６】
図７に示されるように、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３のうちの１つ以上がクエリされ得る。例えば、単一のクエリが全てのマトリクスにわたって処理され得る。スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３がスタック／アラインされ得るため、クエリは、クエリデータ構造７０１を迅速に決定および生成することができる。クエリデータ構造７０１は、特定のクエリに一致するスパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３からの全ての行を含むことができる。サンプルメタデータマトリクス２１４は、任意の関連するメタデータに対してクエリされ得る。スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３からの一致する行および任意の関連するメタデータは、クエリデータ構造７０１にアセンブリされ得る。
【０１０７】
図８および図９に示されるように、スパースベクトルベースのシステム２１０は、クエリデータ構造７０１と結果マトリクス２１６との比較からの任意の結果を処理することができる。処理された結果は、システム２００のハイスループットパイプライン２０５への入力のために構成されたデータファイルに変換され得る。ハイスループットパイプライン２０５は、入力を処理し、任意の結果を結果マトリクス２０６および／または結果マトリクス２１６に返すことができる。結果は、適切なファイルシステム２２０にさらに格納され得る。
【０１０８】
結果マトリクス２１６は、ハイスループットパイプライン２０５から直接、または低品質とみなされる個々の関連付けおよび／もしくはフィルタ関連付けに関する追加のメトリックを提供する品質管理プロセスの出力から受信された、遺伝子型／表現型関連付け結果を含むことができる。したがって、スパースベクトルベースのシステム２１０は、品質管理（ＱＣ）を受けていない結果について、またはＱＣを再適用する必要があるときに、内部品質管理プロセスを利用することができる。スパースベクトルベースのシステム２１０は、ラムダＧＣの計算、ｐ値調整、分割表細胞数、および連鎖不平衡などの標準的なＱＣ手順の分散されたスケーラブルな実装、ならびにｑｑｐｌｏｔ、マンハッタンプロット、ＰｈｅＷＡＳプロットなどのビジュアライゼーションを生成する機能を含むことができる。追加的に、結果は、様々な情報で注釈付けされる必要がある場合がある。例えば、バリアントは、近位遺伝子で注釈付けされ得、表現型は、ＩＣＤ１０オントロジーにおいてそれらの親用語で注釈付けされ得る。スパースベクトルベースのシステム２１０は、これらのアノテーションを、結合操作でアクセスされ得るスパースベクトルベースの遺伝子型および表現型マトリクス２１１、２１２、および２１３を含むがこれに限定されない、様々なソースから導き出すことができる。
【０１０９】
結果マトリクス２１６を構成する関連付け結果は、ハイスループットパイプライン２０５（またはその同等物）の単一の実行から、ハイスループットパイプライン２０５の一連の実行から、またはリアルタイムで個々の結果を生成するハイスループットパイプライン２０５の連続的な実行から導き出され得る。後者の使用の場合は、基礎となる結果マトリクス２１６が付加互換性を有することを必要とし、マトリクス自体は、動的に増大することができ、マトリクス上の操作（例えば、品質管理、特定の区分化スキーム、およびクエリ）は、完全で計算済みの静的な結果マトリクスを仮定することなく動作するように設計され得る。
【０１１０】
増大する結果マトリクス２１６を効率的に処理するために、結果マトリクス２１６の他の行に対する行の依存性に基づいて、いくつかの操作のクラスが、結果マトリクスの行上で定義され得る。最も単純な形態では、行内で機能し、行の列のうちの１つのメトリック（例えば、ｐ値の閾値）に閾値を適用することなど、他の行への依存性を有しない、独立した操作がある。次いで、単一のコホート、表現型、モデル、およびバリアントタイプの組み合わせについて、ラムダＧＣ、ｑｑｐｌｏｔ、および全てのバリアントにわたるｐ値分布の観察を必要とする特定のｐ値調整などの、結果マトリクス２１６からの結果のサブセットに依存する操作がある。最後に、結果マトリクス２１６のスナップショット上に、最適なゲノム位置ベースのクエリ性能を提供する区分化方法１９００（図１９に示される）などの、結果マトリクス２１６全体を必要とする操作がある。結果マトリクス２１６は、数千億の行であり得るため、新しい結果を付加することは、非常に遅く高価な操作であり得る。その機能を改善するために、新しいデータの依存性が事前に定義されて、ＥＴＬの各工程で処理される必要があるデータ量を最小限に抑えることができる。これにより、以前のＥＴＬ工程（複数可）の中間結果の再利用が可能になり、結果マトリクスの更新中の大量のデータの再計算を防止する。プロセスは、図１０に示される。図１１は、システム２１０の結果ブラウザを使用した結果マトリクス２１６上の操作の処理時間と比較した、システム２００を使用した結果マトリクス２０６上の操作の処理時間を示す。示されるように、システム２００は、１日未満で数十億の記録に対して操作を実施することができず、ほとんどの場合、システム２１０が数秒、数分、または数時間で実施することができる操作を実施するために数週間、そうでなければ数か月を必要とする。
【０１１１】
一実施形態では、ハイスループットパイプライン２０５、または追加のハイスループットパイプライン（図示せず）は、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３ならびにメタデータマトリクス２１４上で動作するように構成され得る。共変量の有無に関わらず、単一の遺伝子型／表現型関連付け試験を実施するために、スパースベクトルベースのシステム２１０は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１およびスパースベクトルベースの表現型マトリクス２１２／２１３のデカルト結合を実施し、共変量として必要とされる関連するサンプルメタデータ２１４を結合することができる。デカルト結合は、１つのマトリクスの個々の行、パーティション、または完全なコピーを、他のマトリクスの全ての個々の行、パーティション、または完全なコピーにコピーおよび／または送信することによって実施され得る。一実施形態では、結合する前に、スパースベクトルをより圧縮されたデータ構造に変換して、デカルト結合のネットワークオーバーヘッドを改善することが望ましい場合がある。実行する試験数を低減するために、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１およびスパースベクトルベースの表現型マトリクス２１２／２１３、ならびに／または遺伝子型マイナー対立遺伝子頻度閾値もしくは分割表閾値における最小細胞数の適用など、カスタム論理に基づいて得られた結合データ構造に、フィルタリングが適用され得る。フィルタリング後、結合データ構造は、１つの遺伝子型スパースベクトル、１つの表現型スパースベクトル、およびゼロから多数のサンプルメタデータスパースベクトルを有することができる。これらのベクトルに対して関連付け試験を実施することは、異なる遺伝子型／表現型値の組み合わせを数えること、または結合されたベクトルに対して回帰を実施することを伴い得る。関連付け試験は、スパースベクトルを、高密度ベクトルなどの代替表現に変換することを必要とし得る。
【０１１２】
図１２は、ハイスループットパイプライン２０５の例示的な構成を示す。一実施形態では、ハイスループットパイプライン２０５は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１、サンプルメタデータマトリクス２１４、結果マトリクス２１６、それらの集合体、および／またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を含む、１つ以上のタイプの解析を実施するように構成され得る。一実施形態では、ハイスループットパイプライン２０５は、例えば、ゲノムワイド関連研究（ＧＷＡＳ）、表現型ワイド関連研究（ＰｈｅＷＡＳ）、連鎖解析研究、遺伝子負荷関連付け研究、多遺伝子リスクスコア関連付け研究、表現型−表現型相関解析研究、表現型遺伝率推定、マルチ遺伝子型／マルチ表現型関連付け研究などを実施することができる。ハイスループットパイプライン２０５は、１つ以上の遺伝子型を１つ以上の表現型に関連付けるために使用され得る。ハイスループットパイプライン２０５を使用して、１つ以上の遺伝子型と１つ以上の表現型との間の統計的に有意な相関を決定することができる。例えば、ＳＮＰ変動の（遺伝子型）変動性は、表現型変動の変動制に対して試験されてもよく、選択された検定統計量およびｐ値カットオフに基づいて、関連付けが有意である場合、ＳＮＰは関連していると言える。ハイスループットパイプライン２０５を使用して、全ての遺伝子型を全ての表現型と比較する「全部対全部（ａｌｌ  ｂｙ  ａｌｌ）」比較、１つの遺伝子型を全ての表現型と比較する「１つ対全部（ｏｎｅ  ｂｙ  ａｌｌ）」比較、全ての遺伝子型を１つの表現型と比較する「全部対１つ（ａｌｌ  ｂｙ  ｏｎｅ）」比較、および／または１つ以上の遺伝子型を１つ以上の表現型と比較する「１つ以上対１つ以上（ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ  ｂｙ  ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ）」比較などの関連付け試験を実施することができる。一実施形態では、実施される解析は、共変量解析（例えば、喫煙、アルコール使用など）をさらに含み得る。そのような関連付けを決定することは、典型的には、大量の遺伝子型データおよび大量の表現型データをもたらす、対象の１つ以上の大きいコホートを伴う。大規模なデータセットが特に企図され、例えば、数百万、数十億のＳＮＰなどに及ぶ「ビッグデータ」処理を含む。一例として、５００，０００人を超える個人（列）と共に約１億を超えるバリアント（行）を含む単一のスパースベクトルベースのマトリクスは、約１５テラバイトの圧縮データのファイルサイズを有し得る。単一のスパースベクトルベースのマトリクスは、例えば、図１９に記載されるように、範囲区分化方法１９００に基づいて、３５，０００個のファイルにわたって分布し得る。全部対全部の解析の結果は、数兆であり得る。多くのファイルにわたる単一のスパースベクトルベースのマトリクスの分布は、効率的な処理に寄与する。
【０１１３】
ハイスループットパイプライン２０５によって行われる関連付け試験は、表現型形質を示す対象集団およびその表現型形質を示さない対象集団を識別し得る。表現型形質を有する対象集団内で発生し、対照集団で発生しない遺伝的変異（例えば、ＳＮＰの発生）は、表現型形質と相関し得る。いったん遺伝的変異が表現型形質と相関していると識別されると、表現型形質を発達させる可能性がある対象のゲノムはスクリーニングされて、対象のゲノム中の遺伝的変異の発生または非発生を判定して、それらの対象が最終的に表現型形質を発達させる可能性が高いかどうかを確立し得る。例えば、そのような遺伝子スクリーニングは、特定の障害を発症するリスクがある対象に利用され得る。また、出生前スクリーニングにおいて、胎児が疾患に罹患しているか、または疾患を発症しやすいかを識別することが有用であり得る。対象における遺伝的変異の存在と、疾患（表現型形質）の対象による最終的な発生との間の相関の識別は、対象に対して有効である可能性が高い治療処置を識別する、早期治療処置を施す、ライフスタイルを変更する（例えば、コレステロールもしくは脂肪分の高い食事を低減して、そのような疾患に対する正常以上の素因を有する対象における心血管疾患を回避する）、またはがんもしくは他の疾患の発症について対象を綿密に監視するのに特に有用である。ハイスループットパイプライン２０５によって実施される関連付け試験は、遺伝子マーカーが疾患状態と相関していることを示し得る。識別された関連付けを使用して、既存の目標を支持するために、新しい目標および／または新しい証拠を提供することによって、創薬努力を進め得る。
【０１１４】
ハイスループットパイプライン２０５は、分散またはグリッドコンピューティング環境１２００を含んでもよい。本明細書で使用される場合、分散コンピューティング環境１２００は概して、非常に大きいコンピューティングタスクまたは要求であり得るものを満たすために、共有ネットワークおよび／または地理的領域にわたって広がり得る、分散された異種コンピューティングリソース（例えば、ノード）の集合の使用を指す。図１２は、マスターノード１２０１を示し、これは、１つ以上のコンピューティングデバイス、またはコンピューティングデバイス上で動作する１つ以上の仮想マシンであり得る、複数のワーカーノード（ワーカーノード１２０２Ａ、ワーカーノード１２０２Ｂ、ワーカーノード１２０２Ｃ、およびワーカーノード１２０２Ｎ）と通信している、１つ以上のコンピューティングデバイス、またはコンピューティングデバイス上で動作する１つ以上の仮想マシンであり得る。一例として、複数のワーカーノードは、コンピューティングデバイスの分散クラスタ、および／または１つ以上のコンピューティングデバイス上で動作する仮想マシンのクラスタを含んでもよい。例えば、「計算」または「サーバー」ファーム（例えば、計算クラウド）は、任意のネットワークインターフェース（複数可）によって、１つ以上のネットワーク（例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネット）に接続されている、複数の完全なコンピューティングデバイス（例えば、各々がオンボードＣＰＵ、メモリ、ストレージ、電源、ネットワークインターフェースなどを有する）を含み得る。様々な異種のコンピューティングデバイスが、１つの大きい統合コンピューティングシステムになるように組織化および管理されてもよい。単一の統合システムは次いで、単一のコンピューティングデバイスが効率的に対処するには大きすぎ、かつ集約的すぎる問題およびプロセスに対処することができる。
【０１１５】
分散コンピューティング環境１２００のリソースは、１つ以上のネットワーク上で、要求されたタスク（さらに別個のジョブに細分され得る）を処理するために利用され得る。そのようなタスクおよびジョブは、実行される必要がある特定のアプリケーション、行われる必要があるタスクなど、多くの形態をとり得る。分散コンピューティング環境１２００の使用は、所有コストの削減、コンピューティング、データ、およびストレージリソースの集約および改善された効率をもたらし、アプリケーションおよびデータ共有のための仮想組織を可能にする。
【０１１６】
大量のタスクが、関連するサービス水準合意（ＳＬＡ）ならびに他のポリシーおよび制約の上で、分散コンピューティング環境１２００に提出され得る。計算クラウドの実施形態では、分散コンピューティング環境１２００は、より融通の利く様式で関心のあるユーザに計算能力を提供するように構成されてもよく、それによって、所与のユーザまたはグループに対して供給されたリソースの量は、需要に基づいて増減する。これに関して、ユーザは、実際に消費されるか、または他の方法で供給されるリソースに対して対価を支払う。
【０１１７】
分散コンピューティング環境１２００のコア部分は、分散リソーススケジューラ（例えば、マスターノード１２０１）である。マスターノード１２０１は、タスク実行のスケジュール（例えば、どのタスクが他のタスクと比較して複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎのリソースの優先権を有するか）の構築の一部として、入力タスク（ならびに既存のＳＬＡ、ポリシー、制約など）の要求されたリソース使用に対して、利用可能な全てのリソース（例えば、処理能力、利用可能なメモリなど）を評価するように構成され得る。他の基準はまた、一部のタスクに、カレンダー時間または後でのみ満たされ得る他の制約を指定するＳＬＡなどの後の実行を待たせてもよい。マスターノード１２０１は、タスクを実行するために必要なまたは望ましい複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎのノード数を供給するように構成され得る。
【０１１８】
一実施形態では、分散コンピューティング環境１２００は、特定のタイプのリソースとの関連で、単位時間当たりの特定の金額に従って、リソースを消費するためのコスト／手数料をユーザに割り当てる価格決定モデルを採用し得る（例えば、ユーザは、ＣＰＵ、ネットワーク、ストレージ、または消費された他のサービスもしくはリソースに対して、１時間当たり０．１０ドル請求され得る）。価格決定モデルの直接的な結果として、オーバープロビジョニングおよびロビジョニングは、コストが高く、かつ非効率的であり得る。オーバープロビジョニングは、あまりに多くのワーカーノードが作業負荷項目を処理するために供給され、リソースが待機させられるときに生じ得る。ユーザは、供給されたリソースに対して、それらが待機状態であるにもかかわらず、引き続き請求される。アンダープロビジョニングは、供給されたワーカーノードの性能に反映され得、作業負荷項目の待ち時間の増加をもたらし得る。マスターノード１２０１は、供給されたワーカーノードがオーバーロードされず、リソースが十分に利用されないように、実行中の作業負荷項目とタイムスロットとの間のバランスを維持するように構成されている。
【０１１９】
分散リソーススケジューラ（例えば、マスターノード１２０１）は、タスク実施する要求を受信し、タスクをより小さい作業単位（ジョブ）に分割し、各ジョブに対してワーカーノードを選択し、ジョブを選択されたワーカーノードに送信し、各単一のワーカーノードからの結果を受信し、統合された結果をリクエスタに返し得る。したがって、マスターノード１２０１は、所与の作業負荷項目を別々のタスクに分割し、それらのタスク（および任意の必要なデータ）を実行のために複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎに発行するように構成されている。マスターノードが、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎに対して、不均衡な様式でタスクを発行する場合、一部のワーカーノードは、他のワーカーノードの前に割り当てられたタスクを完了し得る。価格決定モデルの結果として、割り当てられたタスクを完了したワーカーノードは、残りのワーカーノードが割り当てられたタスクを完了して、最終的に作業負荷項目の処理を完了するまで、待機中のままである（かつユーザに対してコスト／手数料が発生する）。したがって、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎへのタスクの不均衡な割り当ては、待機ワーカーノードまたは待機仮想インスタンスに対して、ユーザに請求される料金の増加をもたらし得る。
【０１２０】
分散コンピューティング環境１２００は、タスクから派生したジョブの実行中に、ワーカーノードリソースの非効率的な使用を最小限に抑えるように構成されている。マスターノード１２０１の目標は、タスクをジョブに分割し、全てのワーカーノードが割り当てられたジョブの処理をほぼ同時に終了するような方法でジョブを割り当てることである。一実施形態では、タスクは、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の全ての遺伝子型を、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の全ての形質と比較する、全部対全部の解析であってもよい。一実施形態では、タスクは、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の１つの遺伝子型を、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の全ての形質と比較する、１つ対全部の解析であってもよい。一実施形態では、タスクは、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の全ての遺伝子型を、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の１つの形質と比較する、全部対１つの解析であってもよい。
【０１２１】
図１２に示されるように、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１は、前述したように、複数のパーティションを含んでもよい。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションは、パーティションＧＭ＿１、パーティションＧＭ＿２、パーティションＧＭ＿３、および／またはパーティションＧＭ＿ｎを含んでもよい。スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１は、前述したように、複数のパーティションを含んでもよい。スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の複数のパーティションは、パーティションＴＭ＿１、パーティションＴＭ＿２、パーティションＴＭ＿３、および／またはパーティションＴＭ＿ｎを含んでもよい。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションおよびスパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の複数のパーティションは、ファイルシステム２２０に格納され得る。マスターノード１２０１および複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎは、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の全ての遺伝子型を、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の全ての形質と比較する、全部対全部の解析を実施するように構成されているものとして示されている。
【０１２２】
一実施形態では、マスターノード１２０１は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションおよびスパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の複数のパーティションを、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎに割り当てて、「データシャッフリング」を最小限に抑える。望ましいデータパーティション特性を達成するために、データシャッフリングは、将来の段階における並列処理のためにデータを準備する。データシャッフリング段階は、データを再構成し、適切なパーティションおよび／または適切なワーカーノードに再分配し得る。しかしながら、データシャッフリングは、データの全てを伴うため、高価なネットワークおよびディスク入出力操作（Ｉ／Ｏ）を招く傾向がある。
【０１２３】
一実施形態では、データシャッフリングを最小限に抑えるために、マスターノード１２０１は、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎのどのワーカーに、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションの各々を割り当てるかを、ワーカーノード属性（処理速度、メモリなど）に基づいて決定し得る。一実施形態では、マスターノード１２０１は、単一のワーカーノードに２つ以上のパーティションを割り当ててもよい。一実施形態では、マスターノード１２０１は、利用可能なワーカーノードのより効率的な使用を確実にするために、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１が再区分化されるべきであると決定し得る。例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションは、ワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎのうちの１つ以上が適時に処理するには大きすぎる場合がある。マスターノード１２０１は次いで、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１に、ワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎによる処理により適したパーティションサイズを生成するように要求し得る、および／またはそうさせ得る。例えば、図１９に示される範囲区分化方法１９００は、同じファイルの同じゲノム位置から行を挿入してもよい。そのような範囲区分化は、範囲ベースのクエリの効率的な処理をサポートし得るが、一部のゲノム位置（例えば、ＨＬＡ領域）は他のもの（例えば、ベクトルがあまりスパースではない）よりも高密度であり、処理により多くの時間を要するため、全部対全部の解析にはあまり適していない場合がある。全部対全部の解析のために、マスターノード１２０１は、得られたパーティションが密度分布によってバランスが保たれて、処理時間のバランスをとるように、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１に再区分化されるように要求し得る、および／またはそうさせ得る。
【０１２４】
一実施形態では、データシャッフリングを最小限に抑えるために、マスターノード１２０１は、複数のマスターインスタンスで構成されてもよい。図１２に示されるように、マスターノード１２０１は、マスターインスタンスＭ＿１、マスターインスタンスＭ＿２、マスターインスタンスＭ＿３、およびマスターインスタンスＭ＿Ｎで構成されてもよい。各マスターインスタンスは、サブタスクの実行を調整するように構成され得る。マスターノード１２０１は、タスクを受信し、タスクを複数のサブタスクに分割し、各サブタスクをワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎによって実行される複数のジョブに分割するように構成され得る。マスターノード１２０１は、キュー１２０３を生成し、サブタスクに関連付けられたキュー内のスロットをマスターインスタンスの各々に割り当て得る。
【０１２５】
一実施形態では、タスクは、全部対全部の解析を実施することであり得る。タスクは、パーティションＴＭ＿１〜ＴＭ＿ＮをパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較することであり得る。前述したように、パーティションは、行のセットであってもよい。本明細書で使用される場合、あるパーティションと別のパーティションとの比較は、あるパーティションの１つ以上の行を、別のパーティションの１つ以上の行と比較することを含んでもよい。最も基本的なデータ比較の実施形態（１つの遺伝子型対１つの表現型）では、比較は、パーティション全体対パーティション全体の比較ではなく、単に行対行の比較であり得る。タスクは、サブタスクに分割されてもよく、各サブタスクは、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の１つのパーティションを、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションと比較する。サブタスクは、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較し、パーティションＴＭ＿２をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較し、パーティションＴＭ＿３をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較し、パーティションＴＭ＿ＮをパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較することであってもよい。代替的に、各サブタスクは、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の１つのパーティションを、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の複数のパーティションと比較してもよい。各サブタスクは、ジョブに分割されてもよく、各ジョブは、サブタスクを完了するために必要な処理を反映する。サブタスクが、パーティションＴＭ＿１を複数のパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較するために、ジョブは、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿１と比較し、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿２と比較し、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿３と比較し、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿Ｎと比較することであってもよい。したがって、各マスターインスタンスＭ＿１〜Ｍ＿Ｎは、サブタスクのジョブをワーカーノード１２０２Ａ−１２０２Ｎに割り当てることによって、キュー１２０３からプルされたサブタスクを実行するように構成され得る。
【０１２６】
マスターノード１２０１（例えば、マスターインスタンスＭ＿１〜Ｍ＿Ｎを介した）は、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎの各々に、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションの１つのパーティションを提供してもよい（または別のシステムに提供させてもよい）。マスターノード１２０１は、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎに、割り当てられたパーティションをファイルシステム２２０から検索させてもよく、かつ／またはファイルシステム２２０に、パーティションを複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎにプッシュさせてもよい。一実施形態では、各ワーカーノード上に位置するスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションの各パーティションは、一意的である。一実施形態では、各ワーカーノード上に位置するスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションの各パーティションは、一意的ではなくてもよい。マスターノード１２０１または他のノードは、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１の複数のパーティションの各パーティションを、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎの各ワーカーノードに提供し得る。
【０１２７】
図１２に示されるように、マスターインスタンスＭ＿１は、キュー１２０３を介して、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較するサブタスクに関連付けられている。したがって、マスターインスタンスＭ＿１は、ワーカーノード１２０２ＡにパーティションＧＭ＿１、ワーカーノード１２０２ＢにパーティションＧＭ＿２、ワーカーノード１２０２ＣにパーティションＧＭ＿３、およびワーカーノード１２０２ＮにパーティションＧＭ＿Ｎを提供する（または別のシステムに提供させる）。マスターインスタンスＭ＿１は、ワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎの各々にパーティションＴＭ＿１を提供する。マスターインスタンスＭ＿１は、ワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎの各々に、パーティションＴＭ＿１と、ワーカーノード上に格納されたそれぞれの遺伝子型パーティションとの比較を実施させる。
【０１２８】
ワーカーノードが割り当てられたジョブを終了すると、結果が出力され得る。結果は、マスターノード１２０１、ファイルシステム２１０、および／または他のシステムに出力されてもよい。いったんワーカーノードが割り当てられたジョブを完了すると、マスターノード１２０１は、キュー１２０３を介して、別のマスターインスタンスに、ジョブを現在待機中のワーカーノードに割り当てさせ得る。図１３に示されるように、ワーカーノード１２０２Ａは、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿１と比較するジョブを完了し、出力１３０１を提供する。ワーカーノード１２０２Ａは、残りのワーカーノードが割り当てられたジョブを完了するまで、通常、待機中のままである。しかしながら、マスターノード１２０１が、キュー１２０３を介して、マスターインスタンスＭ＿２に、別のサブタスクからのジョブ（例えば、ＴＭ＿２をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較する）をワーカーノード１２０２Ａに割り当てさせ得る一方で、他のワーカーノードは、元のサブタスクからのジョブ（例えば、ＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較する）を処理し続ける。したがって、マスターインスタンスＭ＿２は、ワーカーノード１２０２ＡにパーティションＴＭ＿１を提供し、ワーカーノード１２０２Ａに、パーティションＴＭ＿２と、ワーカーノード１２０２Ａ上に格納されたパーティションＧＭ＿１との比較を実施させる。残りのワーカーノードが、ＴＭ＿１をそれぞれの遺伝子型パーティションと比較することに関連した割り当てられたジョブを完了すると、マスターノード１２０１は、マスターインスタンスＭ＿２に、サブタスクがＴＭ＿２をパーティションＧＭ＿１〜ＧＭ＿Ｎと比較するためのジョブを、ワーカーノードが元のジョブを完了するときにワーカーノードに割り当てさせ得る。マスターノード１２０１は、キュー１２０３およびマスターインスタンスＭ＿２〜Ｍ＿Ｎを介して、他のサブタスクからの新しいジョブを、ワーカーノードが現在のサブタスクからのジョブを完了するときにワーカーノードに割り当て続けてもよい。そのようなジョブ管理は、データを位置付けし、ジョブを割り当てて、待機中のワーカーノードおよびデータシャッフリングを最小限に抑えることによって、不必要な費用および無駄な計算リソースを防ぐ。
【０１２９】
分散コンピューティング環境１２００はまた、１つ対全部および全部対１つの解析を実施するように構成されてもよい。上述のように、パーティションＴＭ＿１をパーティションＧＭ＿１、ＧＭ＿２、ＧＭ＿３、ＧＭ＿Ｎと比較するなどのサブタスクは、全ての遺伝子型に対する１つ（またはそれ以上）の形質比較の結果を提供する。別の例では、１つ（またはそれ以上）の遺伝子型と全ての形質とを比較するために、ワーカーノードは各々、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１（ＴＭ＿１、ＴＭ＿２、ＴＭ＿３、ＴＭ＿Ｎ）の一意のパーティションを提供されてもよく、次いで、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１からの１つ以上の遺伝子型を含むパーティション（例えば、ＧＭ＿１、ＧＭ＿２、ＧＭ＿３、またはＧＭ＿４）は各々、ワーカーノード上に格納されたそれぞれの形質パーティションとの比較のために、ワーカーノードの各々に送信されてもよい。
【０１３０】
ワーカーノード上で実行される全てのサブタスクは、任意のサンプルメタデータと共に、ＧＭパーティション内に含まれる１つ以上の遺伝子型スパースベクトルと、ＴＭパーティション内に含まれる１つ以上の形質スパースベクトルとの比較を実施する。サブタスク内の各比較は、遺伝子型スパースベクトル（複数可）と形質スパースベクトル（複数可）との比較に対応する１つ以上の要約統計量を出力してもよく、これには、計数、分布メトリック、統計的関連性メトリック、それらの組み合わせなどが含まれるが、これらに限定されない。一実施形態では、いったん全てのサブタスクに対する全てのジョブが完了すると、全てのサブタスクおよびワーカーノードからの出力は任意選択的に、統合、シャッフル、圧縮、それらの組み合わせなどが行われてもよい。ＧＭパーティション内の行とＴＭパーティション内の行との単一比較は、スキャフォールドテーブル（例えば、以下でより詳細に説明されるスキャフォールドデータ構造）の１つ以上の行を生成する。単一のＧＭパーティションと単一のＴＭパーティションとの比較は、そのパーティションレベル比較のために、スキャフォールドテーブル（例えば、以下でより詳細に説明されるスキャフォールドデータ構造）の行を含む１つ以上の出力ファイルを生成し得る。全てのワーカーノードは、サブタスクによって示される比較に基づいて、スキャフォールドテーブルの行を含む多数のより小さい出力ファイルを生成し得る。いったんジョブが完了すると、ワーカーノードによって生成されたファイルの集合は、出力スキャフォールドテーブル全体（例えば、以下でより詳細に説明されるスキャフォールドデータ構造）を表し得る。
【０１３１】
図１４は、例えば、特定の行識別子「染色体：位置：参照：代替」によって表される例示的な表現型および遺伝子型（ＳＮＰ、バリアントなど）の例示的な分割表１４００を示す。分割表１４００は、対象の計数からなる。マイナー対立遺伝子「ａ」およびメジャー対立遺伝子「Ａ」を有する各遺伝子型のデータは、遺伝子型数（例えば、ａ−ａ、Ａ−ａ、およびＡ−Ａ）による疾患状態の計数として表され得る。したがって、列は、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子遺伝子型、およびノーコール（データなしまたは不明瞭）を示す。行は、対象が症例集団（心疾患を有する）からであったか、または対照集団（心疾患なし）からであったかを示す。
【０１３２】
分割表１４００を使用して、遺伝子型数が、症例集団と対照集団との間で統計的に有意な差を有するかを判定してもよい。遺伝的関連付けの試験は、個々の遺伝子型について別々に実施されて、要約統計量を生成してもよい。疾患との関連なしという帰無仮説の下で、相対的な対立遺伝子または遺伝子型頻度は、症例群および対照群で同じであることが予期される。したがって、関連付けの試験は、分割表の行および列の独立性のために、χ２検定によって与えられる。症例−対照遺伝子型数の２×３の分割表に基づく、関連付けの従来のχ２検定では、遺伝子型の各々は、疾患との独立した関連付けを有すると推定され得、結果として生じる遺伝子型関連付け検定は、２自由度（ｄ．ｆ．）を有する。分割表解析法は、異なる方法で計数を要約することによって、浸透度の代替モデルを可能にする。浸透度とは、所与の個人における疾患のリスクを指す。遺伝子型特異的な浸透度は、遺伝子型に関する疾患のリスクを反映する。例えば、対立遺伝子Ａの任意のコピー数が疾患のリスクを増加させる浸透度の優性モデルを試験するために、分割表は、組み合わされたａ／Ａおよびａ／ａの両方に対する、Ａ／Ａの遺伝子型数の２×２表として要約され得る。対立遺伝子Ａの２つのコピーが任意のリスク増加に必要とされる浸透度の劣性モデルを試験するために、分割表は、ａ／ＡおよびＡ／Ａの両方の組み合わされた計数に対する、ａ／ａの遺伝子型数に要約される。代替的に、Ａ対立遺伝子数が増加するにつれて何らかのリスク傾向を特定する任意の浸透度モデル（その中で、付加、優性、および劣性モデルが全て例である）が、コクラン−アーミテージの傾向検定を使用して試験され得る。別の例では、コクラン−アーミテージの傾向検定は、χ２検定をこれらのより狭い代替手段に向ける方法である。検出力は、ａ／Ａ遺伝子型に関連する疾患リスクが、ａ／ａおよびＡ／Ａ遺伝子型に関連する疾患リスクに対して中間である限り、改善され得る。さらなる例では、関連付けの試験はまた、推測が、疾患状態を与えられた遺伝子型データの可能性に基づく、尤度比（ＬＲ）法を用いて実施され得る。疾患関連付けの提案モデルで観察されたデータの尤度は、関連なしという帰無モデルで観察されたデータの尤度と比較される。高いＬＲ値は、帰無仮説の信頼性を損なう傾向がある。全ての疾患モデルは、ＬＲ法を使用して試験され得る。大きいサンプルでは、帰無仮説の下で、χ２およびＬＲ方法は、同等であることが示され得る。さらなる例として、フィッシャーの正確確率検定は、分割表１４００の解析で使用され得る統計学的有意性検定である。
【０１３３】
分割表１４００は、遺伝子型と表現型との間の関連付けが統計的に有意であるかどうかの表示を提供し得るが、分割表１４００は、共変量に基づいて歪む場合がある。そのような交絡は、主な関心のある曝露（例えば、所与の遺伝子座における遺伝子型）とは独立して、研究中の結果（例えば、症例−対照状態）と因果関係がある因子が存在し、かつ曝露変数に関連付けられるが、曝露変数の結果ではないときに生じる、統計解析におけるバイアスのタイプを表す。交絡に寄与する共変量が存在し得る。共変量は、研究中の転帰を予測する可能性がある主な関心のある曝露以外の任意の変数を含む。共変量は、結果変数を予測することに加えて、曝露に関連している交絡変数を含む。複雑な形質に対処するために追加の共変量を含む必要がある場合、関連付けのより複雑なロジスティック回帰モデルが使用される。この例は、疾患リスクが、共変量、例えば、疫学的リスク因子（例えば、喫煙および性別）などの環境効果、臨床変数（例えば、疾患重症度および発症時の年齢）、ならびに集団階層化（例えば、異なる祖先による変動を捕捉する主成分）、または他のマーカー遺伝子座の相互作用および共同効果によって改変され得る状況である。ロジスティック回帰モデルでは、疾患の確率の対数は、応答変数であり、説明変数（遺伝子型変数および任意の共変量）の線形（付加的）組み合わせは、モデルの予測因子としてその一部になる。好適な線形予測因子については、ロジスティック回帰に適合された回帰係数は、上述の疾患遺伝子関連付けに対するＯＲの対数を表す。
【０１３４】
一実施形態では、スキャフォールドデータ構造は、分散コンピューティング環境１２００上で実施されるとき、本質的に計算上かつ経済的に高価である、より複雑なモデルを適用するかどうかを判定すると記載される。図１５は、例示的なスキャフォールドデータ構造１５００を示す。スキャフォールドデータ構造１５００は、遺伝子型識別子の列、形質識別子の列、対応する遺伝子型識別子および形質識別子の分割表１４００、ならびに分割表１４００から決定される要約統計量を含む。一実施形態では、スキャフォールドデータ構造１５００は、例えば、劣性／優性／付加モデル、サブセット基準、ソースコホート、それらの組み合わせなどの１つ以上の追加の列を含み得る。スキャフォールドデータ構造１５００には、一意の足スキャフォールド識別子を割り当てられ得る。前述のように、ＧＭパーティション内の行とＴＭパーティション内の行との単一比較は、スキャフォールドデータ構造１５００の１つ以上の行を生成する。単一のＧＭパーティションと単一のＴＭパーティションとの比較は、そのパーティションレベル比較のために、スキャフォールドデータ構造１５００の行を含む１つ以上の出力ファイルを生成し得る。全てのワーカーノードは、サブタスクによって示される比較に基づいて、スキャフォールドデータ構造１５００の行を含む多数のより小さい出力ファイルを生成し得る。いったんジョブが完了すると、ワーカーノードによって生成されたファイルの集合は、スキャフォールドデータ構造１５００の出力全体を表し得る。
【０１３５】
一実施形態では、ワーカーノードによって実施される解析の結果は、結果マトリクス２１６への入力として提供されてもよい。前述のように、結果マトリクス２１６は、結果ブラウザによって表示されてもよい。ワーカーノードによって実施される解析の結果は、関心のある結果を強調するレポート、図面、要約などを生成するために使用され得る。ワーカーノードによって実施される解析の結果は、（例えば、ｐ値による）「上位の」関連付け、以前には観察されなかった新規の関連付け、関心のある何らかの疾患または遺伝子に関連する関連付け、マンハッタンプロットなどを識別するために使用され得る。したがって、結果ブラウザは、ユーザのクエリに基づいて、データのそれらのタイプの閲覧をオンザフライで可能にするためのツールとして使用され得る。
【０１３６】
スキャフォールドデータ構造１５００は、より複雑な操作を実施して、複雑な解析モデルを基礎となるデータに適用するかどうかを判定するようにクエリされてもよい。解析データの最終的なサイズおよび解析モデルの複雑さに応じて、解析モデルの適用は、数百のワーカーノード上で処理するのに数週間かかる場合がある。クエリは、より複雑な解析モデルに入力されたデータ量を低減し、したがって、処理時間および／またはワーカーノードの数を削減するために実施され得る。例えば、全部対全部の解析の結果は、数千億の遺伝子型／表現型の組み合わせを比較することによって、大量の結果データを生成し得る。結果データの多くは、より複雑な統計モデルを使用したさらなる解析を正当化するには十分な相関性がない。例えば、スキャフォールドテーブルからの０．０５のｐ値カットオフを使用することは、理論上、各個々の比較が計算に数秒または数分の１秒かかる場合、実行時間が９５％短縮され、実質的なコストおよび時間の節約をもたらすことができるように、必要な後続の比較数を９５％低減する。複雑な解析モデルを、全部対全部の解析の結果データ全体に適用することは、分散コンピューティング環境１２００上で実施されるとき、計算上かつ経済的に高価である。複雑さおよびコストを低減するために、スキャフォールドデータ構造１５００を使用して、より複雑な操作を行うためのデータのサブセットを生成してもよい。スキャフォールドデータ構造１５００は、遺伝子型識別子、形質識別子、分割表１４００に含まれる任意の計数、要約統計量、それらの組み合わせなどのうちの１つ以上によってクエリされてもよい。分割表１４００は、遺伝子型数閾値を満たす行を識別するようにクエリされてもよい。要約統計量は、要約統計量閾値を満たす行を識別するようにクエリされてもよい。例えば、要約統計量は、ｐ値を含んでもよい。クエリがスキャフォールドデータ構造１５００に適用されて、指定されたｐ値閾値を満たす行を識別してもよい。さらなる例として、クエリがスキャフォールドデータ構造１５００に適用されて、指定された遺伝子型数閾値を満たす行を識別してもよい。さらなる例では、クエリがスキャフォールドデータ構造１５００に適用されて、ｐ値閾値および指定された遺伝子型数閾値の両方を満たす行を識別してもよい。
【０１３７】
図１６に示されるように、マスターノード１２０１は、分割表１４００および／またはスキャフォールドデータ構造１５００を生成するように構成され得る。マスターノード１２０１は、いったん１つ以上のクエリ１６０１を満たさない行をフィルタにかけて除去するために生成されると、スキャフォールドデータ構造１５００に適用するための１つ以上のクエリ１６０１を提供されてもよい。次いで、より複雑なモデルがクエリ結果１６０２に適用されてもよい。この様式では、マスターノード１２０１は、スキャフォールドデータ構造１５００を使用して、より計算集約的な解析モデルを実施するためのデータ量を選択的に低減してもよい。マスターノード１２０１は、より複雑な解析モデルを低減されたデータセットに適用するためのタスクの実行を自動的に開始し得る。マスターノード１２０１は、さらに低減されたデータセット上で、ますます集約的な解析モデルを実行するカスケードアプローチを採用するように構成され得る。任意の複雑な解析モデルが完了すると、モデル適用の結果は、データセットを自動的にさらに低減し、次の複雑な解析モデルを自動的に実行するようにクエリされてもよい。
【０１３８】
図１７は、データ解析のためのカスケードアプローチを示し、マスターノード１２０１は、ワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎが、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスおよびスパースベクトルベースの形質マトリクスを解析して、本明細書に記載されるスキャフォールドデータ構造１５００を生成するように要求し得る（例えば、全部対全部の解析）。マスターノード１２０１は、ワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎが第１の解析モデル（モデル１）をスキャフォールドデータ構造１５００（例えば、フィッシャーの正確確率検定）の結果に適用し、結果をスキャフォールドデータ構造１５００に付加１７０２するためのタスク１７０１を生成し得る。
【０１３９】
マスターノード１２０１は、第１の解析モデルに基づいて、統計的に有意である結果を決定するための値（例えば、統計値）に基づいて、スキャフォールドデータ構造１５００をクエリ１７０３し得る。例えば、マスターノード１２０１は、ｐ値＜．０５を有する任意の結果についてクエリしてもよい。クエリの結果１７０４は、クエリ１７０３を満たす第１の行識別子（例えば、遺伝子型行識別子および形質行識別子）であってもよい。マスターノード１２０１は、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の複数のパーティション（ＴＭ＿１、ＴＭ＿２、ＴＭ＿３、ＴＭ＿Ｎ）をクエリして、どのパーティションが、スキャフォールドデータ構造１５００をクエリすることによって得られた第１の行識別子からの形質行識別子を含むかを識別してもよい。一実施形態では、マスターノード１２０１は、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス３０１の複数のパーティション（ＧＭ＿１、ＧＭ＿２、ＧＭ＿３、ＧＭ＿Ｎ）をさらにクエリして、どのパーティションが、スキャフォールドデータ構造１５００をクエリすることによって得られた第１の行識別子からの遺伝子型行識別子を含むかを識別してもよい。次いで、マスターノード１２０１は、解析に関連しているスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス３０１のパーティションを含むワーカーノードのみを標的とし得る。
【０１４０】
マスターノード１２０１は次いで、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎによって、第１の行識別子によって識別されたデータに第２の解析モデル（モデル２）を適用するためのタスク１７０５を生成し得る。第２の解析モデルは、第１の解析モデルよりも複雑かつ／または計算集約的であり得る。マスターノード１２０１は、必要に応じて、キュー１２０３および／または１つ以上のマスターインスタンスＭ＿１〜Ｍ＿Ｎを利用してもよい。マスターノード１２０１は、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１の識別されたパーティション（複数可）を、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎの各々に提供してもよい（または別のシステムにそうさせてもよい）。マスターノード１２０１はまた、スキャフォールドデータ構造１５００をクエリすることによって得られた第１の行識別子からの遺伝子型行識別子を、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎの各々に提供し得る。この様式では、各ワーカーノードは、ローカルに格納されたそれぞれの遺伝子型パーティションをクエリして、ワーカーノードが遺伝子型行識別子のいずれかに関連するデータを所有しているかを判定し得る。ワーカーノードが、ローカルに格納されたそれぞれの遺伝子型パーティションが、受信した遺伝子型行識別子のいずれも含まないと判定した場合、ワーカーノードは、待機するか、別のジョブを受け入れるか、またはプロビジョニングを解除され得る。ワーカーノードが、ローカルに格納されたそれぞれの遺伝子型パーティションが、受信した遺伝子型行識別子のうちの１つ以上を含むと判定した場合、ワーカーノードは続けて、受信した形質パーティションおよび遺伝子型パーティションを使用して、第２の解析モデルを実施してもよい。この比較は、値を有する全ての個人を含むスパースベクトルの高密度バージョンを作成すること、ベクトルをメモリ内の１つ以上のマトリクスにマージすること、マトリクス操作および／または線形代数ルーチンを行うこと、ならびにプロセス間でデータを送信すること（例えば、ベクトルがＳｃａｌａまたはＪａｖａで表されるが、モデルがＣ＋＋またはＲで記述される場合、プロセスはデータをやりとりする必要がある）を含むがこれらに限定されない、いくつかの計算上高価な操作を必要とし得る。ワーカーノードは、第２の解析モデルを適用することによって結果を生成し得る。ワーカーノードは、第２の解析モデルの結果を出力し得る。全てのワーカーノードの結果は、組み合わされ得る。ワーカーノードの結果は、スキャフォールドデータ構造１５００に付加１７０６され得る。この様式では、更新されたスキャフォールドデータ構造１５００は、新しく生成された結果に対して再びクエリされて、さらなる解析のためにデータセットをさらに低減し得る。
【０１４１】
図１７に示されるように、カスケードデータ解析方法は、モデルマスターノード１２０１が、第２の解析モデルに基づいて、統計的に有意である結果を決定するための値（例えば、統計値）に基づいて、スキャフォールドデータ構造１５００をクエリ１７０７することを続けてもよい。クエリの結果１７０８は、クエリ１７０７を満たす第２の行識別子（例えば、遺伝子型行識別子および形質行識別子）であってもよい。マスターノード１２０１は、第２の行識別子によって識別されたデータに、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎによって第３の解析モデル（モデル３）を適用するためのタスク１７０９を生成し得る。第３の解析モデルは、第１および／または第２の解析モデルよりも複雑かつ／または計算集約的であり得る。ワーカーノードは、上述のように、第３の解析モデルを形質パーティション（複数可）および遺伝子型パーティション（複数可）に適用してもよく、第３の解析モデルの結果を出力してもよい。全てのワーカーノードの結果は、組み合わされ得る。ワーカーノードの結果は、スキャフォールドデータ構造１５００に付加１７１０され得る。
【０１４２】
カスケードデータ解析方法は、モデルマスターノード１２０１が、第３の解析モデルに基づいて、統計的に有意である結果を決定するための値（例えば、統計値）に基づいて、スキャフォールドデータ構造１５００をクエリ１７１１することを続けてもよい。クエリの結果１７１２は、クエリ１７１１を満たす第３の行識別子（例えば、遺伝子型行識別子および形質行識別子）であってもよい。マスターノード１２０１は、第３の行識別子によって識別されたデータに、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎによって第４の解析モデル（モデル４）を適用するためのタスク１７１３を生成し得る。第４の解析モデルは、第１、第２、および／または第３の解析モデルよりも複雑かつ／または計算集約的であり得る。ワーカーノードは、上述のように、第４の解析モデルを形質パーティション（複数可）および遺伝子型パーティション（複数可）に適用してもよく、第３の解析モデルの結果を出力してもよい。全てのワーカーノードの結果は、組み合わされ得る。ワーカーノードの結果は、スキャフォールドデータ構造１５００に付加１７１４され得る。
【０１４３】
カスケードデータ解析方法は続けて、さらに解析方法を適用し、解析方法に基づいてデータセットをフィルタリングし、より複雑かつ／または計算集約的な解析方法を適用してもよい。一実施形態では、ワーカーノードによって行われる解析の結果は、結果マトリクス２１６への入力として提供されてもよい。
【０１４４】
例示的な態様において、方法およびシステムは、図１８に示され、以下に記載されるように、コンピュータ２００１上で実装され得る。同様に、方法およびシステムは、１つ以上のコンピュータを利用して、１つ以上の場所で１つ以上の機能を実施できる。図１８は、方法を実施するための例示的な操作環境を示すブロック図である。この例示的な操作環境は、あくまで操作環境の一例にすぎず、操作環境アーキテクチャの使用または機能の範囲に関する何らかの制限を示唆することを意図したものではない。また、いかなる操作環境も、例示的な操作環境において図示されるコンポーネントのいずれか１つもしくは組み合わせに関連する何らかの依存性または要件を有するものとして解釈すべきではない。
【０１４５】
本方法およびシステムは、多数の他の汎用もしくは特殊用途向けコンピューティングシステム環境または構成で動作可能であり得る。システムおよび方法と共に使用するのに好適であり得るコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例には、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、ラップトップデバイス、およびマルチプロセッサシステムが含まれるが、これらに限定されるものではない。追加的な例には、セットトップボックス、プログラマブル大衆消費電子製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境が含まれる。
【０１４６】
方法およびシステムの処理は、ソフトウェアコンポーネントを介して実施できる。システムおよび方法は、１つ以上のコンピュータまたは他のデバイスを介して実行されるプログラムモジュールなどの、コンピュータ実行可能命令の一般的なコンテキストで記述できる。概して、プログラムモジュールは、コンピュータコード、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含み、それらによって特定のタスクが実行されるかまたは特定の抽象データ型が実施される。また、方法は、通信ネットワーク経由でリンクされたリモートプロセシングデバイスを介してタスクが実施されるグリッドベースおよび分散コンピューティング環境においても実践することができる。分散コンピューティング環境において、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含むローカルおよびリモートコンピュータストレージ媒体の両方に配置できる。
【０１４７】
方法およびシステムの処理は、ＡＰＡＣＨＥ  ＳＰＡＲＫのようなクラスタコンピューティングフレームワークを介して実施できる。一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークは、耐障害性分散データセット（ＲＤＤ）を中心とするアプリケーションプログラミングインターフェースを提供できる。ＲＤＤには、コンピュータまたは他の処理装置のクラスタにわたって分散されたデータ項目の読み出し専用マルチセットを含めることができる。一実施形態では、クラスタは１つ以上のフォールトトレランスで実装される。一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークには、クラスタマネージャを含み、クラスタ内の各デバイスの性能を管理し、分散型ストレージシステムを含めることができる。
【０１４８】
一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークには、ＲＤＤ抽象化を中心とするアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）が実装され得る。一実施形態では、ＡＰＩは、分散型タスクディスパッチ、スケジューリング、および／または入出力（Ｉ／Ｏ）機能を提供できる。一実施形態では、ＡＰＩはプログラミングの機能／高次モデルを反映することができる。例えば、プログラムは、関数をスケジューラに渡すことによって、ＲＤＤ上でマッピング、フィルタ、または削減などの並列操作を呼び出すことができ、スケジューラは、クラスタ内で関数の実行を並列にスケジュールする。一実施形態では、そのような操作では、入力としてＲＤＤを受け入れ、出力として新しいＲＤＤを生成できる。一実施形態では、フォールトトレランスは、各ＲＤＤを生成するための一連の操作を追跡することによって達成され、それにより、データ消失の場合にＲＤＤの再構成を可能にする。
【０１４９】
一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークは、構造化データおよび半構造化データ（別称：「データフレーム（ＤａｔａＦｒａｍｅｓ）」）をサポートするデータ抽象化を実装できる。一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークは、所与のプログラミング言語またはフォーマットで符号化されたデータフレームを操作するためのドメイン特有の言語を実装できる。一実施形態では、これにより、構造化クエリ言語（ＳＱＬ）でのクエリを促進できる。
【０１５０】
一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークでは、ストリーミング解析を実施し、データをバッチすなわち小分けの形で取り込み、これらのデータのバッチに対してＲＤＤ変換を実施できる。これにより、バッチ解析用に記述された同じアプリケーションコードセットを、ストリーミング解析の用途に使用できるため、λアーキテクチャを促進できる。別の実施形態では、データをバッチ別でなくイベント別に処理できる。一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークには、分散型機械学習フレームワークを含めることができる。ストリーミングにより、ライブデータストリームの拡張性、ハイスループット、フォールトトレラント方式のストリーム処理が可能となる。データは多くのソースから取り込むことができ、複雑なアルゴリズム（例えば、マップ、縮小、結合、ウインドーイングなどの高レベル関数で表現されたアルゴリズム）を使用して処理できる。最後に、処理されたデータをファイルシステム、データベース、およびライブダッシュボードに送出できる。一実施形態では、１つ以上の機械学習および／またはグラフ処理アルゴリズムをデータストリーム上で実施できる。
【０１５１】
一実施形態では、クラスタコンピューティングフレームワークは、ライブ入力データストリームを受信し、データをバッチに分割し、これらのバッチを処理して、最終的な結果ストリームをバッチで生成できる。ストリーミングは、連続データストリームを表す離散化ストリームまたはＤＳｔｒｅａｍと呼ばれる高レベルの抽象化を提供する。ＤＳｔｒｅａｍｓは、ソースからの入力データストリームから作成される場合もあれば、あるいは他のＤＳｔｒｅａｍ上で高レベルの操作を適用することによって作成される場合もある。内部的には、ＤＳｔｒｅａｍは耐障害性分散データセット（ＲＤＤｓ）の配列として表される場合がある。耐障害性分散データセット（ＲＤＤ）は、並行して操作できる要素の変更不可能なパーティション化コレクションを表す。
【０１５２】
さらに、システムおよび方法は、コンピュータ１８０１の形態のコンピューティングデバイスを介して実装され得る。コンピュータ１８０１のコンポーネントには、限定されるものではないが、１つ以上のプロセッサ１８０３と、システムメモリ１８１２と、１つ以上のプロセッサ１８０３を含む様々なシステムコンポーネントをシステムメモリ１８１２に連結するシステムバス１８１３と、が含まれ得る。システムは並列計算を利用できる。
【０１５３】
システムバス１８１３は、多様なバスアーキテクチャのいずれかを使用した、メモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺機器用バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート、またはローカルバスを含む、いくつかの可能なタイプのバス構造のうちの１つ以上を表す。バス１８１３、および本明細書中に指定されている全てのバスはまた、有線または無線ネットワーク接続経由で実装することもでき、１つ以上のプロセッサ１８０３を含む各サブシステム、大容量ストレージデバイス１８０４、オペレーティングシステム１８０５、ソフトウェア１８０６、データ１８０７、ネットワークアダプタ１８０８、システムメモリ１８１２、入出力インターフェース１８１０、ディスプレイアダプタ１８０９、ディスプレイデバイス１８１１、およびヒトマシンインターフェース１８０２は、この形態のバスを介して接続された物理的に別個の位置にある１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃ内に収容され、事実上完全に分散されたシステムを実装し得る。
【０１５４】
コンピュータ１８０１は、典型的には、様々なコンピュータ可読媒体を含む。例示的な可読媒体は、コンピュータ１８０１によりアクセスできる任意の利用可能な媒体であってよく、例えば、揮発性および不揮発性媒体であり、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両方が挙げられるが、これらに限定されるものではない。システムメモリ１８１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性メモリ、および／またはリードオンリメモリ（ＲＯＭ）などの不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読媒体を含む。システムメモリ１８１２は、典型的には、データ１８０７のようなデータ、および／または１つ以上のプロセッサ１８０３によって直ちにアクセス可能であり、かつ／または現在操作されているオペレーティングシステム１８０５およびソフトウェア１８０６などのプログラムモジュールを含む。データ１８０７は、例えば、遺伝子型マトリクス２０１、量的形質マトリクス２０２、バイナリ形質マトリクス２０３、サンプルメタデータ２０４、結果マトリクス２０６、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３、サンプルメタデータ２１４、結果マトリクス２１６、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１、分割表１４００、スキャフォールドデータ構造１５００、それらのパーティション、それらの組み合わせなどのうちの１つ以上を含んでもよい。データ１８０７は、例えば、区分化方法１９００（図１９）に従って区分化され得る。区分化方法１９００は、一貫したパーティションサイズ（例えば、スキューを防止するため）を生成し、約１００ＭＢ〜２ＧＢのサイズ範囲のパーティションを作製して、読み取り性能を改善することができる。データ１８０７は、コンピューティングデバイス１８０１上に格納されてもよいか、またはリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃ上に分散的に格納されてもよい。
【０１５５】
別の実施形態では、コンピュータ１８０１はまた、他のリムーバブル／非リムーバブルな、揮発性／不揮発性コンピュータストレージ媒体を含むこともできる。一例として、図１８は、コンピュータ１８０１用のコンピュータコード、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータの不揮発性ストレージを提供することができる、大容量ストレージデバイス１８０４が示されている。例えば、限定されるものではないが、大容量記憶デバイス１８０４は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光学式ディスク、磁気カセットまたは他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学式ストレージ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、および／または電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）であり得る。
【０１５６】
任意選択的に、任意の数のプログラムモジュールが、オペレーティングシステム１８０５およびソフトウェア１８０６を含む大容量ストレージデバイス１８０４に格納され得る。オペレーティングシステム１８０５およびソフトウェア１８０６（またはそれらのいくつかの組み合わせ）の各々には、プログラミングおよびソフトウェア１８０６の要素を含めることができる。データ１８０７はまた、大容量ストレージデバイス１８０４に格納できる。データ１８０７は、１つ以上のデータベースのいずれかに格納できる。そのようなデータベースの例には、ＤＢ２（登録商標）、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）Ａｃｃｅｓｓ、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ（登録商標）ＳＱＬ  Ｓｅｒｖｅｒ、ＯＲＡＣＬＥ（登録商標）、ＭＹＳＱＬ（登録商標）、および／またはＰＯＳＴＧＲＥＳＱＬが含まれる。データベースは、集中型とすることができ、または複数のシステムにわたって分散することができる。
【０１５７】
別の実施形態では、ユーザは、入力デバイス（図示せず）を介して、コンピュータ１８０１内にコマンドおよび情報を入力することができる。そのような入力デバイスの例としては、以下に限定されないが、キーボード、指示デバイス（例えば「マウス」）、マイクロホン、ジョイスティック、スキャナー、グローブなどの触覚入力デバイス、および／または他の身体被覆物が挙げられる。これらのおよび他の入力デバイスは、システムバス１８１３に連結されているヒト機械インターフェース１８０２を介して、１つ以上のプロセッサ１８０３に接続することができるが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、ＩＥＥＥ  １３９４  Ｐｏｒｔ（Ｆｉｒｅｗｉｒｅポートとも称される）、シリアル・ポートやユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）などの他のインターフェースおよびバス構造によって接続することができる。
【０１５８】
さらに別の実施形態では、ディスプレイデバイス１８１１はまた、ディスプレイアダプタ１８０９などのインターフェースを介してシステムバス１８１３に接続できる。コンピュータ１８０１に２つ以上のディスプレイアダプタ１８０９を設けることができ、コンピュータ１８０１に２つ以上のディスプレイデバイス１８１１を設けることもできることが予期される。例えば、ディスプレイデバイスは、モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、またはプロジェクターとすることができる。ディスプレイデバイス１８１１に加えて、他の出力周辺デバイスには、入出力インターフェース１８１０を介してコンピュータ１８０１に接続できるスピーカ（図示せず）およびプリンタ（図示せず）などのコンポーネントを含めることができる。本方法の任意の工程および／または結果は、任意のフォーマットで出力デバイスに出力できる。そのような出力は、テキスト、グラフィカル、アニメーション、オーディオ、および／または触覚（ｔａｃｔｉｌｅ）を含むが、これらに限定されない任意のフォーマットの視覚的表象であり得る。ディスプレイ１８１１およびコンピュータ１８０１は、１つのデバイスの一部である場合もあれば、別々のデバイスである場合もある。
【０１５９】
コンピュータ１８０１は、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃへの論理的接続を使用してネットワーク環境で動作することができる。一例として、リモートコンピューティングデバイスは、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、スマートフォン、サーバー、ルーター、ネットワークコンピュータ、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードなどであり得る。コンピュータ１８０１とリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃとの間の論理的接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および／または一般的なワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）などのネットワーク１８１５を介して行うことができる。そのようなネットワーク接続は、ネットワークアダプタ１８０８経由であり得る。ネットワークアダプタ１８０８は、有線および無線の両方の環境で実装できる。一実施形態では、システムメモリ１８１２は、ネットワーク１８１５経由で、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃにアクセス可能にされた１つ以上のオブジェクトを格納できる。したがって、コンピュータ１８０１は、クラウドベースのオブジェクトストレージとして機能できる。別の態様では、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃのうちの１つ以上には、コンピュータ１８０１へのアクセスを許可されたオブジェクトを１つ以上、および／または１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃのうちの他方へのアクセスを許可されたオブジェクトを１つ以上格納できる。したがって、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃはまた、クラウドベースのオブジェクトストレージとして機能できる。
【０１６０】
そのようなプログラムおよびコンポーネントは、コンピューティングデバイス１８０１の異なるストレージコンポーネント内に様々な時間に存在し、コンピュータの１つ以上のプロセッサ１８０３を介して実行されることが認識されるが、例証の便宜上、本明細書においてアプリケーションプログラムおよびオペレーティングシステム１８０５などの他の実行可能プログラムコンポーネントは、離散的ブロックとして示されている。一実施形態では、ソフトウェア１８０６および／またはデータ１８０７の少なくとも一部分は、コンピューティングデバイス１８０１、リモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃ、および／またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上の上で格納および／または実行され得る。したがって、ソフトウェア１８０６および／またはデータ１８０７は、ソフトウェア１８０６および／またはデータ１８０７へのアクセスを、ネットワーク１８１５（例えば、インターネット）を介して実施できるクラウドコンピューティング環境内で動作できる。さらに、一実施形態では、コンピューティングデバイス１８０１、リモートコンピューティングデバイス１８１４ａ、ｂ、ｃ、および／またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上にわたって、データ１８０７を同期化できる。
【０１６１】
ソフトウェア１８０６の実装形態は、何らかの形態の非一時的なコンピュータ可読媒体上に格納される場合もあれば、またはそのコンピュータ可読媒体を介して伝送される場合もある。方法のいずれも、コンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータ可読命令によって実施することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータによってアクセス可能な任意の利用可能媒体とすることができる。例として、かつ限定を意図するものではないが、コンピュータ可読媒体は、「コンピュータストレージ媒体」および「通信媒体」を含み得る。「コンピュータストレージ媒体」は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールもしくは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装される揮発性および不揮発性のリムーバブル媒体および非リムーバブル媒体を備える。例示的なコンピュータストレージ媒体は、限定されるものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学式ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージデバイスもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、所望の情報を格納する目的に使用でき、かつコンピュータがアクセスできる任意の他の媒体を具備する。
【０１６２】
ソフトウェア１８０６は、本明細書に開示される方法の一部または全ての工程を実施するように構成されてもよい。一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、遺伝子データにアクセスし、表現型データにアクセスし、かつ１つ以上の遺伝子または１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との関連付けの統計解析を実施することによって、１つ以上の遺伝子または１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との関連付けを決定するように構成され得る。一実施形態において、１つ以上の表現型は１つ以上のバイナリ表現型である。別の実施形態において、１つ以上の表現型は１つ以上の定量的表現型である。統計解析の例として、限定されるものではないが、フィッシャーの正確確率検定（Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ  ｅｘａｃｔ  ｔｅｓｔ）、線形混合モデル、ボルト線形混合モデル、ロジスティック回帰、ファース（Ｆｉｒｔｈ）回帰、一般回帰モデルおよび線形回帰が挙げられる。
【０１６３】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、遺伝子データにアクセスし、表現型データにアクセスし、かつ１つ以上の遺伝子または１つ以上の遺伝的バリアントと１つ以上の表現型との関連付けの統計解析を実施し、かつ１つ以上の遺伝的バリアント−表現型関連付け結果をビジュアライズすることによって、遺伝的バリアント−表現型関連付け結果をビジュアライズするように構成され得る。一実施形態では、ＧＷＡＳビュー内で結果がビジュアライズされる。別の実施形態では、結果はマンハッタンプロットとしてＧＷＡＳビュー内でビジュアライズされる。別の実施形態において、マンハッタンプロットは動的プロットである。一実施形態では、ＰｈｅＷａｓビュー内で結果がビジュアライズされる。別の実施形態において、結果はＰＨＥＨＡＴＴＡＮスタイルプロットとしてＰｈｅＷＡＳビュー内でビジュアライズされる。別の実施形態において、ＰＨＥＨＡＴＴＡＮスタイルプロットは動的プロットである。
【０１６４】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、データを区分化するように構成されてもよい。ソフトウェア１８０６は、図１９に示されるように、区分化方法１９００を実施するように構成されてもよい。区分化方法１９００は、単一のマスターノード（例えば、マスターノード１２０１）、単一のマスターインスタンス、複数のマスターノード、および／または複数のマスターインスタンスによって、全体的または部分的に実施されてもよい。区分化方法１９００は、ゲノム位置に基づいてもよい。入力データセット、ターゲットファイルサイズ、およびパーティション毎に割り当てるファイル数を所与として、パーティション方法１９００は、１９０２において、ターゲットファイルサイズに大まかに適合するデータセットの個々のデータ記録（例えば、行）の数を決定し得る。パーティション方法１９００は最初に、パーティションが複数の染色体に及ばないことを確実にするために、染色体によってトップレベルのパーティションを適用し得る。次いで、各染色体内で、パーティション方法１９００は、１９０４において、染色体上に存在する記録数で割った、ターゲットファイル当たりの推定記録数に基づいて生成する出力ファイルの数を決定し得る。パーティション方法１９００は、１９０６において、記録をスキャンして、各々が１つの出力ファイルに対応する要求された数の連続する重複しないビンに、データを分割する、内部範囲境界を決定することができる。範囲パーティション当たりの所望のファイル数が１よりも大きい場合、１９０８において、ビン（出力ファイル）自体は、隣接する範囲の連続するビンにグループ化されてもよく、１９１０において、新しい上位範囲パーティションは、それが包含する部分範囲の最小および最大座標に等しい境界が割り当てられ得る。上位範囲は、出力ファイルについて分割される所望の数の部分範囲を最初に有すると決定されてもよく、上位範囲のパーティション内の個々のファイルは、後続の工程で同様の様式で分割され得る。上位範囲が事前計算されている場合、上位範囲についての複数の出力ファイルが、連続していないチャンクにランダムに分割されてもよい。出力ファイル自体は、ランダムに順序付けられ得るか、またはファイルに割り当てられたデータを読み取る必要があるクエリのアクセス速度を改善する方法（例えば、ゲノム座標によるソート）で組織化され得る。ファイルは圧縮されてもよい。各パーティションは、１つ以上のファイルおよび／または１つ以上のフォルダを含むことができる。フォルダは、染色体パーティションに対応するように名前が付けられ得る。フォルダに格納されたデータファイルは、データファイルを含むフォルダに関連付けられた染色体に対応するように名前が付けられ得る。フォルダおよび／またはデータファイル名はまた、ゲノム範囲を含むことができる。したがって、遺伝子名による検索は、その名前および所望の座標を含む染色体を決定することを伴い得る。染色体に対応するフォルダが決定され得、クエリ遺伝子座標と重複するゲノム範囲（複数可）に対応するサブフォルダ（複数可）が、効率的に検索され得る。パーティションは好ましくは、格納されたデータの量に関して、比較的等しいサイズのパーティションを維持するように生成される。ある特定のゲノム遺伝子座が、他のゲノム遺伝子座よりも大きい量の関連データを有する場合もあり得る。この場合、各パーティションに対応するゲノム座標の観点からの範囲の長さは、適合するように調整され得る。区分化方法の結果として、数百億の行を含むことができる結果マトリクス２１６に対するクエリが、３０分から５秒未満に短縮され得る。
【０１６５】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、スパースベクトルベースのマトリクスを生成および／またはクエリするように構成されてもよい。ソフトウェア１８０６は、図２０に示されるように、方法２０００を実施するように構成されてもよい。方法２０００は、単一のマスターノード（例えば、マスターノード１２０１）、単一のマスターインスタンス、複数のマスターノード、および／または複数のマスターインスタンスによって、全体的または部分的に実施されてもよい。操作中、スパースベクトルベースのシステム２１０は、２００２において、複数の個人（例えば、対象）について、遺伝子型データ、表現型データ、および／またはメタデータを受信することを含む、方法２０００を実施することができる。複数の個人は、１つのコホートに属し得る。複数の個人は、複数のコホートに属し得る。場合によっては、１人以上の個人は、２つ以上のコホートに属する。場合によっては、対象の表現型データは、医療記録から導き出され得る。表現型について単一の値（例えば、バイナリ形質または単一のＬＤＬコレステロール測定値に対する症例／対照の指定）を導き出すために、要約統計量および／または経験則が、単一のまたは一連の測定および／または診断に適用されて、個人をバイナリ表現型のキャリアもしくは非キャリアとして、または量的形質についての単一の代表的な値（例えば、記録されたＬＤＬコレステロールの最大寿命）に割り当てる。一実施形態では、要約統計量および／または経験則は、対象がバイナリ表現型を有する確率を表す定量値を生成し得る。これらのプロセスにより、未処理の臨床情報の集合を表すバイナリ値、カテゴリカル値、または定量値を有する表現型マトリクスの作成が可能になる。
【０１６６】
方法２０００は、２００４において、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、および／またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することを含むことができる。遺伝子型マトリクスは、遺伝子型データに基づいて生成され得る。複数の個人および／または複数のコホートで観察された同じ遺伝的バリアントが、同じ方法でエンコードされること、したがって、それらの行識別子が同じであることを可能にするために、配列決定パイプラインから呼び出されるバリアントは、標準エンコーディングに正規化され得る。遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含むことができる。量的形質マトリクスは、表現型データに基づいて生成され得る。量的形質マトリクスは、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含むことができる。バイナリ形質マトリクスは、表現型データに基づいて生成され得る。バイナリ形質マトリクスは、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行と、を含むことができる。方法２０００は、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、量的形質マトリクスおよびバイナリ形質マトリクスの各々に付加することをさらに含むことができる。メタデータ行列は、例えば、１）遺伝子型／表現型相関を検査するモデルにおける共変量、および２）サンプルサブセットを定義するためのフラグを含み得る、１つ以上のアノテーション（バイナリ、カテゴリカル、または連続）に関連するデータを含むことができる。一例として、サンプルメタデータマトリクスは、年齢、性別、遺伝的に導き出された祖先、遺伝子型の主成分、配列決定品質メトリック、および／またはそれらの組み合わせに対するアノテーションを含むことができる。アノテーションは、文字列ではなく数値アノテーションを含むことができる。女性＝１、男性＝２などの数値マッピングが確立され得る。デコード／エンコードマッピングは、各行が適切な文字列として再エンコードされ得るように維持され得る（例えば、マトリクス内の列として）。
【０１６７】
方法２０００は、２００６において、識別子マネージャによって、グローバル識別子およびベクトル識別子を複数の個人の各々に割り当てることを含むことができる。個人は、２つ以上のベクトル識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る。
【０１６８】
方法２０００は、２００８において、識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することを含むことができる。ｎ組データ構造は、任意の数の組、例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、またはそれ以上の組を含むことができる。一実施形態では、ｎ組データ構造は、３つの組を含み、トリプレットと称され得る。ｎ組データ構造は、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含むことができる。行識別子は、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含むことができる。列識別子は、コホート識別子および／またはグローバル識別子を含むことができる。
【０１６９】
方法２０００は、２０１０において、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定することを含むことができる。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて決定され得る。スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含むことができる。少なくとも１つの列は、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含むことができる。スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて決定され得る。スパースベクトルベースの量的形質マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含むことができる。少なくとも１つの列は、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含むことができる。スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて決定され得る。スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスは、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含むことができる。少なくとも１つの列は、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む。
【０１７０】
スパースベクトルベースのマトリクスを決定するために、１つの値が、全てのマトリクスタイプに対する「スパース値」であると決定され得る。いくつかの実施形態では、値は、非ゼロ値であり得る。例えば、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各ベクトル識別子（コホート識別子）の列を有するデータ構造を含むことができる。量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各ベクトル識別子（コホート識別子）の列を有するデータ構造を含む。バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各ベクトル識別子（コホート識別子）の列を有するデータ構造を含む。遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、０（ゼロ）の値を破棄するように構成され得る。量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成され得る。
【０１７１】
いくつかの実施形態では、スパース値は、格納されず、むしろ格納データがないことによって推測される。これは、データストレージフットプリントを最小限に抑え、コンピュータディスクスペースおよびメモリ消費を改善する。例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスに関して、最も一般的な値は、ホモ接合性参照（例えば、値＝０）であり、したがって、ホモ接合性参照をスパース値として使用することで、改善されたデータ圧縮が提供される。さらなる例として、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスおよびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスに関して、これらの個人が典型的には下流解析から除去されるため、「未定義」値（例えば、表現型に関するデータなし）がスパース値として使用され得る。スパース値の選択に影響を与える１つの要因は、どの値が最大／最適な圧縮をもたらすかを識別することである。スパース値の選択に影響を与える他の要因としては、スパース値を解凍（例えば、高密度化）し、サブセットなどの操作を行う計算の複雑さが挙げられる。
【０１７２】
方法２０００は、２０１２において、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することを含むことができる。一実施形態では、１つ以上のクエリを処理することは、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることを含むことができる。したがって、１つ以上のクエリは、アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスに対して処理され得る。１つ以上のクエリを処理することは、クエリ入力を受信することと、クエリ入力と「一致」する、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスにおけるデータの存在または不在を判定することとを含むことができる。クエリ入力の一致は、完全な一致またはあいまい一致を識別することを含むことができる。１つ以上のクエリを処理することは、例えば、図２１〜図２４に関して記載される方法を含む、本明細書に記載の方法のうちの一部または全てを含み得る。
【０１７３】
方法２０００は、追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信することをさらに含むことができる。方法２０００は、識別子マネージャによって、ベクトル識別子（コホート識別子）を複数の個人における各個人に、およびグローバル識別子を複数の個人における各個人に割り当てることをさらに含むことができる。識別子マネージャは、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人を識別することができ、同じグローバル識別子であるが、異なるベクトル識別子（コホート識別子）をそれぞれの重複した個人に割り当てることができる。いくつかの実施形態では、個人は、２つ以上のグローバル識別子を割り当てられてもよい。
【０１７４】
方法２０００は、追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加することと、追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加することと、追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加することと、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を量的形質マトリクスおよびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加することとをさらに含むことができる。この機能は、集合体で解析され得る１つ以上のコホートからの個人の全てまたはサブセットを有し得る導き出されたマトリクスの作成を可能にする。導き出されたマトリクスに含む個人の考えられる組み合わせの数が指数関数的であるため、これらの導き出されたマトリクスを事前計算することは重要ではなく、かつ限定的である。
【０１７５】
方法２０００は、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成することをさらに含むことができる。方法２０００は、関連付け結果マトリクスを区分化することをさらに含むことができる。関連付け結果マトリクスを区分化することは、複数の染色体の各々についてのフォルダデータ構造を生成することと、関連付け結果マトリクスをゲノム範囲に従って複数のファイルに分割することと、ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納することと、を含むことができる。
【０１７６】
いったんスパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３が生成および格納されると、ハイスループットパイプライン２０５は、バイオインフォマティックツールを使用して、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス２１２、および／またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス２１３のうちの１つ以上に含まれる一部または全てのデータの一次および二次データ解析のための一連の自動のパイプライン工程を実施することができ、その結果は、結果マトリクス２１６に格納され得る。
【０１７７】
スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３、ならびに互換性のあるスキーマを有するメタデータマトリクス２１４を生成することによって、これらのデータ上の多くの二次操作が合理化される。例えば、多くの場合、基礎となるマトリクスの表現型または遺伝子型のいくつかの組み合わせから導き出されたカスタム表現型または遺伝子型を作成することが望ましい。これは、既存のバイナリ形質を出発点として使用してカスタムバイナリ表現型を作成することを含み得るが、次いで、量的形質（例えば、ラボ値）を使用して、症例／対照状態を微調整し得る。別の実施形態では、特定の変異を有するか、または有しないキャリア（例えば、既知のＡＰＯＥ４リスク変異を有しないアルツハイマー病）を条件付ける、カスタムバイナリ形質が作成され得る。代替的に、カスタム遺伝子型は、２つの既知のリスクバリアントの対立遺伝子数を合計してリスクスコア遺伝子型を作成するなど、個々のバリアントの集合から導き出され得る。これらの操作の全ては、スパースベクトルベースのマトリクス２１１、２１２、および２１３、ならびに／またはメタデータマトリクス２１４から様々な行をクエリすることによって定義され得る。クエリから返された行の集合は、一連のスパースベクトルと連動する集合関数の定義を含む、様々な方法で発生し得る。代替的に、最初にスパースベクトルをその高密度表現に変換し、転置を適用し、Ｒなどの非分散データを解析するための標準ツールに読み込むことが望ましい場合がある。この場合、返されたスパースベクトルの行は、単一のマシンに収集され、高密度ベクトルに展開され（例えば、スパース値が戻って追加される）、個人が行であり、様々なスパースベクトルの識別子が列になるように転置される。次いで、この表現は、正確な集合論理が検査および手動操作を必要とする探索目的で、従来のツールを用いて解析され得る。
【０１７８】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、全部対全部の解析（全ての遺伝子型対全ての表現型）、全部対１つの解析（全ての遺伝子型対１つの表現型）、または全部対１つ以上の解析（全ての遺伝子型対１つ以上の表現型）を実行するように構成されてもよい。ソフトウェア１８０６は、図２１に示されるように、方法２１００を実施するように構成されてもよい。方法２１００は、単一のマスターノード（例えば、マスターノード１２０１）、単一のマスターインスタンス、複数のマスターノード、および／または複数のマスターインスタンスによって、全体的または部分的に実施されてもよい。方法２１００は、２１０２において、データ比較を実施する要求を受信することを含み得る。データ比較は、全部対全部の解析、全部対１つの解析、または全部対１つ以上の解析であってもよい。要求は、形質マトリクス（ＴＭ）（例えば、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）（例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１）の１つ以上の遺伝子型と比較してもよい。一実施形態では、遺伝子型マトリクスは、集合遺伝子型マトリクスを含む。
【０１７９】
方法２１００は、２１０４において、データ比較を行うための複数のワーカー（例えば、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎ）を決定してもよい。方法２１００は、２１０６において、複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化してもよい。一実施形態では、遺伝子型マトリクスは、予め区分化される。方法２１００は、２１０８において、複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供してもよい。一実施形態では、複数のワーカーの各々は、異なるＧＭパーティションを受信する。一実施形態では、複数のワーカーの各々は、１つ以上のＧＭパーティションを受信する。方法２１００は、２１１０において、識別された１つ以上の形質に基づいて、形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化してもよい。一実施形態では、形質マトリクスは、予め区分化される。方法２１００は、２１１２において、複数のワーカーの各々に、１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供してもよい。方法２１００は、２１１４において、複数のワーカーの各ワーカーにデータ比較を実施させてもよい。一実施形態では、複数のワーカーの各ワーカーは、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する。データ比較の結果は、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含んでもよい。
【０１８０】
方法２１００は、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したことを示す表示を受信することと、表示に基づいて、複数のワーカーの各々に第２のＴＭパーティションを提供することと、複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させること（複数のワーカーの各ワーカーは、第２のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する）と、をさらに含んでもよい。
【０１８１】
方法２１００は、複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したことを示す表示を受信することと、表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供することと、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションとのデータ比較を実施させることと、をさらに含んでもよい。
【０１８２】
方法２１００は、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信することをさらに含んでもよい。データ比較の結果は、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含み得る。対象の１つ以上の計数は、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含んでもよい。方法２１００は、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含んでもよい。分割表は、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含んでもよく、行と列の交点は、行および列を表す対象の計数を示す。方法２１００は、分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含んでもよい。要約統計量は、フィッシャーの正確確率検定を含んでもよい。
【０１８３】
方法２１００は、識別された１つ以上の形質と関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、複数の行および複数の列を含むスキャフォールドデータ構造を生成すること（複数の列は、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）とをさらに含んでもよい。方法２１００は、スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、をさらに含んでもよい。スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することは、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいてもよい。
【０１８４】
方法２１００は、複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することをさらに含んでもよい。方法２１００は、複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させることと、ワーカーのＧＭパーティションが遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させることと、ワーカーに、高密度化スパースベクトルに基づいて統計解析を行わせることと、をさらに含んでもよい。統計解析は、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含んでもよい。
【０１８５】
方法２１００は、１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいてソース遺伝子型マトリクスをクエリすることと、ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含んでもよい。
【０１８６】
図２２および図２３は、従来の戦略と比較した、開示された方法の計算性能の利点を示すベンチマーク試験結果を示す。ベンチマーク試験結果は、より速い計算時間およびより効率的なメモリ使用を示す（そのどちらも、ノードがより少ない時間で使用され得、より少ないメモリを有するノードが使用され得るため、金銭的利益につながる）。
【０１８７】
従来の実装（例えば、本明細書ではＮａｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋと称される、コアＡＰＡＣＨＥ  ＳＰＡＲＫベースの実装）と比較した、開示された方法２１００の利点を実証するために、例示的なユースケースとしてランダムに生成された特徴およびラベルを用いた線形回帰を使用して、２つの方法を比較した。
【０１８８】
図２２は、実行時間およびメモリ要件に対するベンチマーク試験結果を示す。Ｎａｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋと比較して、方法２１００によって実現される技術的改善は少なくとも２つある。最初の技術的改善は、同等のサイズの解析タスクを実施するためのリソース要件である。図２２は、実施される回帰の数によって測定される、解析タスクサイズの関数としての必要な実行時間およびメモリを示す。全てのタスクについて、方法２１００は、実行時間およびメモリ要件の両方において、Ｎａｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋよりも有意に優れている。より重要なことに、タスクのサイズが大きくなるにつれて、方法２１００の実行時間が直線的に増加する一方で、Ｎａｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋの実行時間は、べき乗増加を示す。両方の方法のメモリ要件は、準線形の増加を示すが、方法２１００の増加率ははるかに低い。
【０１８９】
図２３は、クラスタサイズによる性能のスケーリングを示す。Ｎａｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋと比較した方法２１００の第２の技術的改善は、クラスタリソースの最適な利用である。Ａｐａｃｈｅ  Ｓｐａｒｋの主な利点の１つは、より多くのリソースを有するより大きいクラスタを利用することによって解析タスクがスピードアップできることであり、理想的な場合、２倍ほど大きいクラスタが半分の時間でタスクを完了する。しかしながら、タスク実装が準最適である場合、実行時間の増加は、クラスタサイズの増加に比例しない可能性がある。この場合、より大きいクラスタは、運用コストを増加させるが、比例した性能の利点は提供しない。図２３は、コア数によって測定されるクラスタサイズの関数として、毎秒の回帰数によって測定されるタスク実行速度を示す。方法２１００については、クラスタサイズによる性能のスケーリングは線形であり、クラスタサイズのドメインのほとんどにわたってほぼ１対１である。比較すると、クラスタサイズがドメインのほとんどにわたって増加するにつれて、Ｎａｔｉｖｅ  Ｓｐａｒｋの性能は実質的に一定であり、３２〜６４のコアの間でのみ改善し始める。したがって、開示された方法は、データ解析のための従来のシステムよりも技術的改善を表す。
【０１９０】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、１つ対全部の解析（１つの遺伝子型対全ての表現型）、または１つ以上対全部の解析（１つ以上の遺伝子型対全部の表現型）を実行するように構成されてもよい。ソフトウェア１８０６は、図２４に示されるように、方法２４００を実施するように構成されてもよい。方法２４００は、単一のマスターノード（例えば、マスターノード１２０１）、単一のマスターインスタンス、複数のマスターノード、および／または複数のマスターインスタンスによって、全体的または部分的に実施されてもよい。方法２４００は、２４０２において、データ比較を実施する要求を受信することを含み得る。データ比較は、１つ対全部の解析または１つ以上対全部の解析であってもよい。要求は、形質マトリクス（ＴＭ）（例えば、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）（例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１）の１つ以上の遺伝子型と比較してもよい。一実施形態では、遺伝子型マトリクスは、集合遺伝子型マトリクスを含む。
【０１９１】
方法２４００は、２４０４において、データ比較を実施するための複数のワーカー（例えば、複数のワーカーノード１２０２Ａ−１２０２Ｎ）を決定してもよい。方法２４００は、２４０６において、複数のワーカーに基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化してもよい。一実施形態では、形質マトリクスは、予め区分化される。方法２４００は、２４０８において、複数のワーカーの各々に、複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供してもよい。一実施形態では、複数のワーカーの各々は、異なるＴＭパーティションを受信する。一実施形態では、複数のワーカーの各々は、１つ以上のＴＭパーティションを受信する。方法２４００は、２４１０において、識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化してもよい。一実施形態では、遺伝子型マトリクスは、予め区分化される。方法２４００は、２４１２において、複数のワーカーの各々に、１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供してもよい。方法２４００は、２４１４において、複数のワーカーの各ワーカーにデータ比較を実施させてもよい。一実施形態では、複数のワーカーの各ワーカーは、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する。データ比較の結果は、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含んでもよい。
【０１９２】
方法２４００は、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したことを示す表示を受信することと、表示に基づいて、複数のワーカーの各々に第２のＧＭパーティションを提供することと、複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させること（複数のワーカーの各ワーカーは、第２のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）と、をさらに含んでもよい。
【０１９３】
方法２４００は、複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＧＭパーティションとのデータ比較を完了したことを示す表示を受信することと、表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションを提供することと、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションとのデータ比較を実施させることと、をさらに含んでもよい。
【０１９４】
方法２４００は、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信することをさらに含んでもよい。データ比較の結果は、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含み得る。対象の１つ以上の計数は、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含んでもよい。方法２４００は、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含んでもよい。分割表は、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含んでもよく、行と列の交点は、行および列を表す対象の計数を示す。方法２４００は、分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含んでもよい。要約統計量は、フィッシャーの正確確率検定を含んでもよい。
【０１９５】
方法２４００は、識別された１つ以上の形質と関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、複数の行および複数の列を含むスキャフォールドデータ構造を生成すること（複数の列は、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）と、をさらに含んでもよい。方法２４００は、スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、複数のＧＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含むＧＭパーティションを決定することと、をさらに含んでもよい。スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することは、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいてもよい。
【０１９６】
方法２４００は、複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含む第３のＧＭパーティション、および形質識別子のリストを提供することをさらに含んでもよい。方法２４００は、複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含むかどうかを判定させることと、ワーカーのＴＭパーティションが形質識別子のリストからの形質識別子を含む場合、ワーカーに、形質識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させることと、ワーカーに、高密度化スパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含んでもよい。統計解析は、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含んでもよい。
【０１９７】
方法２４００は、１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいてソース遺伝子型マトリクスをクエリすることと、ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含んでもよい。
【０１９８】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、全部対全部の解析（全ての遺伝子型対全ての表現型）、または複数対複数の解析（複数の遺伝子型対複数の表現型）を実行するように構成されてもよい。ソフトウェア１８０６は、図２５に示されるように、方法２５００を実施するように構成されてもよい。方法２５００は、単一のマスターノード（例えば、マスターノード１２０１）、単一のマスターインスタンス、複数のマスターノード、および／または複数のマスターインスタンスによって、全体的または部分的に実施されてもよい。方法２５００は、２５０２において、データ比較を実施する要求を受信することを含み得る。データ比較は、全部対全部の解析または複数対複数の解析であってもよい。要求は、形質マトリクス（ＴＭ）（例えば、スパースベクトルベースの形質マトリクス３０１）の複数の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）（例えば、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス２１１）の複数の遺伝子型と比較してもよい。一実施形態では、遺伝子型マトリクスは、集合遺伝子型マトリクスを含む。
【０１９９】
方法２５００は、２５０４において、データ比較を実施するための複数のワーカー（例えば、複数のワーカーノード１２０２Ａ〜１２０２Ｎ）を決定してもよい。方法２５００は、２５０６において、複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化してもよい。方法２５００は、２５０８において、複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供してもよい。複数のワーカーの各々は、異なるＧＭパーティションを受信してもよい。複数のワーカーノードの各々は、１つ以上のＧＭパーティションを受信してもよい。方法２５００は、２５１０において、識別された複数の形質に基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化してもよい。方法２５００は、２５１２において、複数のＴＭパーティションの数に基づいて、処理キュー（例えば、キュー１２０３）を生成してもよい。処理キューは、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を示し得る。第１のＴＭパーティションは、第１の分散処理タスクに関連付けられてもよく、第２のＴＭパーティションは、第２の分散処理タスクに関連付けられる。方法２５００は、２５１４において、複数のワーカーの各々に第１のＴＭパーティションを提供してもよい。方法２５００は、２５１６において、複数のワーカーの各ワーカーにデータ比較を実施させてもよい。複数のワーカーの各ワーカーは、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較してもよい。方法２５００は、２５１８において、複数のワーカーの第１のワーカーから、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信してもよい。方法２５００は、２５２０において、処理キューに基づいて、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供してもよい。複数のワーカーの第２のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較の実施に取り組んでいる間に、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示が受信されてもよい。
【０２００】
方法２５００は、複数のＴＭパーティションの各ＴＭパーティションに対してマスターインスタンスをインスタンス化することをさらに含んでもよい。第１のマスターインスタンスは、第１の分散処理タスクに関連付けられ得、第２のマスターインスタンスは、第２の分散処理タスクに関連付けられる。第１のＴＭパーティションを提供することは、第１のマスターインスタンスによって、第１のＴＭパーティションを提供することを含んでもよい。第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することは、第２のマスターインスタンスによって、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することを含んでもよい。
【０２０１】
一実施形態では、ソフトウェア１８０６は、低減されたデータセット上でますますより複雑な統計解析を実行するように構成されてもよい。ソフトウェア１８０６は、図２６に示されるように、方法２６００を実施するように構成されてもよい。方法２６００は、単一のマスターノード（例えば、マスターノード１２０１）、単一のマスターインスタンス、複数のマスターノード、および／または複数のマスターインスタンスによって、全体的または部分的に実施されてもよい。方法２６００は、２６０２において、形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分および遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、スキャフォールドデータ構造（例えば、スキャフォールドデータ構造１５００）を生成することを含んでもよい。スキャフォールドデータ構造は、複数の行と複数の列とを含み、複数の列は、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表（例えば、分割表１４００）、および要約統計量列を含む。
【０２０２】
方法２６００は、２６０４において、スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別してもよい。スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することは、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいてもよい。方法２６００は、２６０６において、形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することを含み得る。方法２６００は、２６０８において、複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することを含んでもよい。一実施形態では、複数のワーカーの各々は、１つ以上のＴＭパーティションを受信する。方法２６００は、２６１０において、複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティション（複数可）が、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることを含んでもよい。方法２６００は、２６１２において、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに統計解析を実施させることを含んでもよい。統計解析の結果は、複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含んでもよい。
【０２０３】
方法２６００は、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させることと、をさらに含んでもよく、ワーカーに統計解析を実施させることは、ワーカーに、高密度化スパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む。統計解析は、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含んでもよい。
【０２０４】
本方法およびシステムは、機械学習および反復学習などの教師付きおよび教師なし人工知能手法を採用することができる。そのような技術の例としては、エキスパートシステム、事例ベースの推論、ベイジアンネットワーク、クラスタリング解析、情報検索、文書検索、ネットワーク解析、関連ルール解析、行動ベースのＡＩ、ニューラルネットワーク、ファジーシステム、進化的計算（例えば、遺伝的アルゴリズム）、群知能（例えば、アリアルゴリズム）、およびハイブリッドインテリジェントシステム（例えば、ニューラルネットワークまたは統計的学習からの生成規則を用いて生成されたエキスパート推論規則）が挙げられる。
【０２０５】
本システムおよび方法は、遺伝的バリアントに関連するものとして識別された表現型に関する生物学的経路の研究を促進するものである。例えば薬剤開発の支援を目的に、生物学的経路を詳細に研究して、薬理学的介入のための推定上の生物学的標的を識別できる。そのような研究としては、生化学的、分子生物学的、生理学的、薬理学的および計算的研究を挙げることができる。
【０２０６】
一実施形態において、推定上の生物学的標的は、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子によってコードされるポリペプチドである。別の実施形態では、推定上の生物学的標的は、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子によってコードされるポリペプチドに結合する分子（例えば、受容体、補因子、またはより大きなポリペプチド複合体のポリペプチドコンポーネント）である。
【０２０７】
別の実施形態において、推定上の生物学的標的は、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子である。
【０２０８】
本方法およびシステムはまた、直前に考察された推定上の生物学的標的に結合する治療分子の識別を促進する。好適な治療分子の例としては、限定されるものではないが、推定上の生物学的標的、例えば抗体またはその断片、ならびに小さな化学分子に特異的に結合するペプチドおよびポリペプチドが含まれる。例えば、好適なスクリーニングアッセイでは、推定上の生物学的標的に結合される候補となる治療分子を試験できる。
【０２０９】
本方法およびシステムはまた、遺伝的バリアント−表現型関連で識別されたバリアントを含む遺伝子の発現に影響を与えるための治療法の識別を促進する。好適な治療法の例としては、限定されるものではないが、ゲノム編集、遺伝子治療、ＲＮＡサイレンシング、およびｓｉＲＮＡが挙げられる。
【０２１０】
本方法およびシステムはまた、遺伝的バリアント−表現型関連の識別を活用するための診断方法およびツールの識別を促進する。
【０２１１】
本方法およびシステムはまた、遺伝的構築物（例えば、発現ベクター）および遺伝的バリアント−表現型関連の識別を利用する細胞系の構築を促進する。
【０２１２】
本方法およびシステムはまた、ノックアウトおよびトランスジェニック齧歯類、例えばマウスの構築を促進するものである。遺伝的に改変された非ヒト動物および胚性幹（ＥＳ）細胞は、任意の好適な方法を使用して生成できる。例えば、そのような遺伝的に改変された非ヒト動物ＥＳ細胞は、ＶＥＬＯＣＩＧＥＮＥ（登録商標）テクノロジーを使用して生成できる。このことは、米国特許第６，５８６，２５１号、同第６，５９６，５４１号、同第７，１０５，１４８号、およびＶａｌｅｎｚｕｅｌａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈ  ２００３；２１：６５２に記載されており、これらの各文献は、本明細書において参照により援用されている。
【０２１３】
方法およびシステムは、好ましい実施形態および特定の実施例に関連して記載されているが、その範囲は、記載されている特定の実施形態に限定されることを意図するものではない。この理由は、本明細書中の実施形態が、全ての点において限定的ではなくむしろ例示的であることを意図したものであるからである。
【０２１４】
別途明記しない限り、本明細書中に記載のいかなる方法も、その工程を特定の順序で実施することを必須としていると解釈するべきであることを意図するものでは決してない。したがって、方法についてのある請求項が、実際にその工程に従うべき順序を列挙していない場合、または、特許請求の範囲もしくは明細書において特定の順序に限定されることが別途明記されていない場合には、いかなる点においても、順序を推定することは決して意図されない。これは、工程の配置または操作の流れの配列に関するロジックの問題、文法的な編成または句読法から導き出される明白な意味、本明細書中に記載されている実施形態の数またはタイプを含む、解釈するための、あらゆる可能な非明示的基礎に対して成り立つ。
【０２１５】
範囲または趣旨から逸脱することなしに、様々な修正を施して変更態様を作製することが可能である。他の実施形態は、本文献中に開示されている明細書および実施例を考察することによって明らかになるであろう。本明細書および実施例は、もっぱら例示を目的としたものとして見なされ、真の範囲および趣旨は下記の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【０２１６】
例示の実施形態
実施形態１
複数のコホートからの複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信することと、
遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成することであって、遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数のバリアントの各々の複数の行を含む、生成することと、
表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成することであって、量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列、および複数の個人の各々の複数の行を含む、生成することと、
表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成することであって、バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列、および複数の個人の各々の複数の行を含む、生成することと、
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加することと、
識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てることであって、個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、割り当てることと、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することであって、ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む、生成することと、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを決定することであって、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、決定することと、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスを決定することであって、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、決定することと、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定することであって、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、決定することと、
列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることと、
アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することと、を含む、方法。
【０２１７】
実施形態２  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２１８】
実施形態３  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２１９】
実施形態４  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２２０】
実施形態５  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２２１】
実施形態６  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態１に記載の方法。
【０２２２】
実施形態７  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態１に記載の方法。
【０２２３】
実施形態８  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２２４】
実施形態９  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２２５】
実施形態１０  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２２６】
実施形態１１  追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信することをさらに含む。実施形態１に記載の方法。
【０２２７】
実施形態１２
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てることと、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てることであって、個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、割り当てることと、をさらに含む、実施形態１１に記載の方法。
【０２２８】
実施形態１３
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加することと、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加することと、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加することと、
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加することと、をさらに含む、実施形態１２に記載の方法。
【０２２９】
実施形態１４  遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
【０２３０】
実施形態１５  関連付け結果マトリクスを区分化することをさらに含む、実施形態１４に記載の方法。
【０２３１】
実施形態１６  関連付け結果マトリクスを区分化することが、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成することと、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割することと、
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納することと、を含む、実施形態１５に記載の方法。
【０２３２】
実施形態１７  遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を削除および統一することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
【０２３３】
実施形態１８  遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成することが、遺伝子型データの１つ以上のソースを統合することを含む、実施形態１に記載の方法。
【０２３４】
実施形態１９  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態１８に記載の方法。
【０２３５】
実施形態２０  表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成することが、複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成することを含む、実施形態１に記載の方法。
【０２３６】
実施形態２１  表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成することが、複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成することを含む、実施形態１に記載の方法。
【０２３７】
実施形態２２  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態１に記載の方法。
【０２３８】
実施形態２３  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることが、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態１に記載の方法。
【０２３９】
実施形態２４
複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信することと、
遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することと、
識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てることと、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することと、
識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することと、
スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することと、を含む、方法。
【０２４０】
実施形態２５  遺伝子型マトリクスが、遺伝子型データに基づいており、遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行とを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２４１】
実施形態２６  量的形質マトリクスが、表現型データに基づいており、量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２４２】
実施形態２７  バイナリ形質マトリクスが、表現型データに基づいており、バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２４３】
実施形態２８  メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に付加することをさらに含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２４４】
実施形態２９  個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、実施形態２４に記載の方法。
【０２４５】
実施形態３０  ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２４６】
実施形態３１  スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２４７】
実施形態３２  スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態３１に記載の方法。
【０２４８】
実施形態３３  スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態３２に記載の方法。
【０２４９】
実施形態３４  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることをさらに含む、実施形態３３に記載の方法。
【０２５０】
実施形態３５  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態３１に記載の方法。
【０２５１】
実施形態３６  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態３１に記載の方法。
【０２５２】
実施形態３７  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態３２に記載の方法。
【０２５３】
実施形態３８  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態３３に記載の方法。
【０２５４】
実施形態３９  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態３１に記載の方法。
【０２５５】
実施形態４０  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態３２に記載の方法。
【０２５６】
実施形態４１  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態３３に記載の方法。
【０２５７】
実施形態４２  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態３２に記載の方法。
【０２５８】
実施形態４３  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態３０に記載の方法。
【０２５９】
実施形態４４  追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信することをさらに含む。実施形態２４に記載の方法。
【０２６０】
実施形態４５
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てることと、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てることであって、個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、割り当てることと、をさらに含む、実施形態４４に記載の方法。
【０２６１】
実施形態４６
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加することと、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加することと、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加することと、
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加することと、をさらに含む、実施形態４５に記載の方法。
【０２６２】
実施形態４７  遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成することをさらに含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２６３】
実施形態４８  関連付け結果マトリクスを区分化することをさらに含む、実施形態４７に記載の方法。
【０２６４】
実施形態４９  関連付け結果マトリクスを区分化することが、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成することと、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割することと、
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納することと、を含む、実施形態４８に記載の方法。
【０２６５】
実施形態５０  遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を削除および統一することをさらに含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２６６】
実施形態５１  遺伝子型マトリクスを生成することが、遺伝子型データの１つ以上のソースを統合することを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２６７】
実施形態５２  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態５１に記載の方法。
【０２６８】
実施形態５３  量的形質マトリクスを生成することが、複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成することを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２６９】
実施形態５４  バイナリ形質マトリクスを生成することが、複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成することを含む、実施形態２４に記載の方法。
【０２７０】
実施形態５５  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態２８に記載の方法。
【０２７１】
実施形態５６  列に従った、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのアライニングが、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態３４に記載の方法。
【０２７２】
実施形態５７
マトリクスシステムであって、
複数のコホートからの複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信するように、
遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成するように（遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数のバリアントの各々の複数の行を含む）、
表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成するように（量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列、および複数の個人の各々の複数の行を含む）、
表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成するように（バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列、および複数の個人の各々の複数の行を含む）、
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加するように構成された、マトリクスシステムと、
グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てるように構成された、識別子マネージャであって、個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、識別子マネージャと、
スパースベクトルベースのマトリクスシステムであって、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成するように（ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む）、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを決定するように（スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む）、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスを決定するように（スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む）、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定するように（スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む）、
列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするように、かつ
アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理するように構成された、スパースベクトルベースのマトリクスシステムと、を備える、システム。
【０２７３】
実施形態５８  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２７４】
実施形態５９  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２７５】
実施形態６０  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２７６】
実施形態６１  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２７７】
実施形態６２  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２７８】
実施形態６３  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２７９】
実施形態６４  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２８０】
実施形態６５  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２８１】
実施形態６６  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２８２】
実施形態６７  マトリクスシステムが、追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信するように構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２８３】
実施形態６８  識別子マネージャが、
複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てるように、
複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てるように（個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る）さらに構成されている、実施形態６７に記載のシステム。
【０２８４】
実施形態６９  マトリクスシステムが、
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、かつ
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加するようにさらに構成されている、実施形態６８に記載のシステム。
【０２８５】
実施形態７０  マトリクスシステムが、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態２６に記載のシステム。
【０２８６】
実施形態７１  マトリクスシステムが、関連付け結果マトリクスを区分化するようにさらに構成されている、実施形態７０に記載のシステム。
【０２８７】
実施形態７２  マトリクスシステムが、関連付け結果マトリクスを区分化するようにさらに構成され、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成するように、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割するように、かつ
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納するようにさらに構成されている、実施形態７１に記載のシステム。
【０２８８】
実施形態７３  マトリクスシステムが、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を削除および統一するようにさらに構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２８９】
実施形態７４  遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成するように構成されたマトリクスシステムが、遺伝子型データの１つ以上のソースを統合するようにさらに構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２９０】
実施形態７５  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態７４に記載のシステム。
【０２９１】
実施形態７６  表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成するように構成されたマトリクスシステムが、複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２９２】
実施形態７７  表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成するように構成されたマトリクスシステムが、複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２９３】
実施形態７８  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態５７に記載のシステム。
【０２９４】
実施形態７９  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするように構成された、スパースベクトルベースのマトリクスシステムが、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態５７に記載のシステム。
【０２９５】
実施形態８０
マトリクスシステムであって、
複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信するように、
遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成するように構成された、マトリクスシステムと、
グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てるように構成された、識別子マネージャと、
スパースベクトルベースのマトリクスシステムであって、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成するように、
識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定するように、かつ
スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理するように構成された、スパースベクトルベースのマトリクスシステムと、を備える、システム。
【０２９６】
実施形態８１  遺伝子型マトリクスが、遺伝子型データに基づいており、遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行とを含む、実施形態８０に記載のシステム。
【０２９７】
実施形態８２  量的形質マトリクスが、表現型データに基づいており、量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態８０に記載のシステム。
【０２９８】
実施形態８３  バイナリ形質マトリクスが、表現型データに基づいており、バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態８０に記載のシステム。
【０２９９】
実施形態８４  マトリクスシステムがさらに、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に付加するように構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３００】
実施形態８５  個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、実施形態８０に記載のシステム。
【０３０１】
実施形態８６  ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む、実施形態８０に記載のシステム。
【０３０２】
実施形態８７  スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態８０に記載のシステム。
【０３０３】
実施形態８８  スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態８７に記載のシステム。
【０３０４】
実施形態８９  スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態８８に記載のシステム。
【０３０５】
実施形態９０  スパースベクトルベースのマトリクスシステムが、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするようにさらに構成されている、実施形態８９に記載のシステム。
【０３０６】
実施形態９１  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態８７に記載のシステム。
【０３０７】
実施形態９２  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態８７に記載のシステム。
【０３０８】
実施形態９３  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態８８に記載のシステム。
【０３０９】
実施形態９４  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態８９に記載のシステム。
【０３１０】
実施形態９５  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態８７に記載のシステム。
【０３１１】
実施形態９６  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態８８に記載のシステム。
【０３１２】
実施形態９７  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態８９に記載のシステム。
【０３１３】
実施形態９８  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態８８に記載のシステム。
【０３１４】
実施形態９９  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態８６に記載のシステム。
【０３１５】
実施形態１００  マトリクスシステムが、追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信するように構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３１６】
実施形態１０１  識別子マネージャが、
複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てるように、
複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てるように（個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る）さらに構成されている、実施形態１００に記載のシステム。
【０３１７】
実施形態１０２  マトリクスシステムが、
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、かつ
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加するようにさらに構成されている、実施形態１０１に記載のシステム。
【０３１８】
実施形態１０３  マトリクスシステムが、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３１９】
実施形態１０４  マトリクスシステムが、関連付け結果マトリクスを区分化するようにさらに構成されている、実施形態１０３に記載のシステム。
【０３２０】
実施形態１０５  マトリクスシステムが、関連付け結果マトリクスを区分化するように構成され、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成するように、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割するように、かつ
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納するようにさらに構成されている、実施形態１０４に記載のシステム。
【０３２１】
実施形態１０６  マトリクスシステムが、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を削除および統一するようにさらに構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３２２】
実施形態１０７  遺伝子型マトリクスを生成するように構成されたマトリクスシステムが、遺伝子型データの１つ以上のソースを統合するようにさらに構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３２３】
実施形態１０８  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態１０７に記載のシステム。
【０３２４】
実施形態１０９  量的形質マトリクスを生成するように構成されたマトリクスシステムが、複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３２５】
実施形態１１０  バイナリ形質マトリクスを生成するように構成されたマトリクスシステムが、複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態８０に記載のシステム。
【０３２６】
実施形態１１１  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態８４に記載のシステム。
【０３２７】
実施形態１１２  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするようにさらに構成された、スパースベクトルベースのマトリクスシステムが、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態９０に記載のシステム。
【０３２８】
実施形態１１３  １つ以上のコンピュータシステムに、
遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を受信させるように（遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスが、複数の個人についての遺伝子型データまたは表現型データのうちの１つ以上に基づいている）、
識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てさせるように、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させるように、
識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定させるように、かつ
スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理させるように構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０３２９】
実施形態１１４  遺伝子型マトリクスが、遺伝子型データに基づいており、遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行とを含む、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３０】
実施形態１１５  量的形質マトリクスが、表現型データに基づいており、量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３１】
実施形態１１６  バイナリ形質マトリクスが、表現型データに基づいており、バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３２】
実施形態１１７  メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に付加するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３３】
実施形態１１８  個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３４】
実施形態１１９  ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３５】
実施形態１２０  スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態１１３に記載の装置。
【０３３６】
実施形態１２１  スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態１２０に記載の装置。
【０３３７】
実施形態１２２  スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態１２１に記載の装置。
【０３３８】
実施形態１２３  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするようにさらに構成されている、実施形態１２２に記載の装置。
【０３３９】
実施形態１２４  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１２０に記載の装置。
【０３４０】
実施形態１２５  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態１２０に記載の装置。
【０３４１】
実施形態１２６  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１２１に記載の装置。
【０３４２】
実施形態１２７  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１２２に記載の装置。
【０３４３】
実施形態１２８  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態１２０に記載の装置。
【０３４４】
実施形態１２９  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態１２１に記載の装置。
【０３４５】
実施形態１３０  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１２２に記載の装置。
【０３４６】
実施形態１３１  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１２１に記載の装置。
【０３４７】
実施形態１３２  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態１１９に記載の装置。
【０３４８】
実施形態１３３  追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３４９】
実施形態１３４
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てるように、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てるように（個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る）さらに構成されている、実施形態１３３に記載の装置。
【０３５０】
実施形態１３５
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、かつ
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加するようにさらに構成されている、実施形態１３４に記載の装置。
【０３５１】
実施形態１３６  遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３５２】
実施形態１３７  関連付け結果マトリクスを区分化するようにさらに構成されている、実施形態１３６に記載の装置。
【０３５３】
実施形態１３８
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成するように、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割するように、かつ
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納するようにさらに構成されている、実施形態１３７に記載の装置。
【０３５４】
実施形態１３９  遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を削除および統一するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３５５】
実施形態１４０  遺伝子型マトリクスを生成するように構成された装置が、遺伝子型データの１つ以上のソースを統合するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３５６】
実施形態１４１  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態１４０に記載の装置。
【０３５７】
実施形態１４２  量的形質マトリクスを生成するように構成された装置が、複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３５８】
実施形態１４３  バイナリ形質マトリクスを生成するように構成された装置が、複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態１１３に記載の装置。
【０３５９】
実施形態１４４  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態１１７に記載の装置。
【０３６０】
実施形態１４５  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするように構成され、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態１２３に記載の装置。
【０３６１】
実施形態１４６  １つ以上のコンピュータシステムに、
複数のコホートからの複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信させるように、
遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成させるように（遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数のバリアントの各々の複数の行を含む）、
表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成させるように（量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列、および複数の個人の各々の複数の行を含む）、
表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成させるように（バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列、および複数の個人の各々の複数の行を含む）、
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に付加させるように、
識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てさせるように（個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る）、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させるように（ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む）、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および遺伝子型マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを決定させるように（スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む）、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、および量的形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスを決定させるように（スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む）、
ｎ組データ構造、識別子マネージャ、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを決定させるように（スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列、および複数の遺伝子型の各々の複数の行を含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む）、
列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインさせるように、かつ
アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理させるように構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０３６２】
実施形態１４７  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６３】
実施形態１４８  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６４】
実施形態１４９  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６５】
実施形態１５０  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６６】
実施形態１５１  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６７】
実施形態１５２  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６８】
実施形態１５３  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３６９】
実施形態１５４  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７０】
実施形態１５５  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７１】
実施形態１５６  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信させるようにさらに構成されている、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７２】
実施形態１５７  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てさせるように、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てさせるように（個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る）さらに構成されている、実施形態１５６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７３】
実施形態１５８  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加させるように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加させるように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加させるように、かつ
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加させるようにさらに構成されている、実施形態１５７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７４】
実施形態１５９  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成させるようにさらに構成されている、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７５】
実施形態１６０  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
関連付け結果マトリクスを区分化させるようにさらに構成されている、実施形態１５９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７６】
実施形態１６１  １つ以上のコンピュータシステムに、関連付け結果マトリクスを区分化させるように構成された、プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成させるように、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割させるように、
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納させるように構成された、プロセッサ実行可能命令をさらに含む、実施形態１６０に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７７】
実施形態１６２  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を削除および統一させるようにさらに構成されている、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７８】
実施形態１６３  １つ以上のコンピュータシステムに、遺伝子型データに基づいて、遺伝子型マトリクスを生成させるように構成されたプロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
遺伝子型データの１つ以上のソースを統合させるように構成された、プロセッサ実行可能命令をさらに含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３７９】
実施形態１６４  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態１６３に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８０】
実施形態１６５  １つ以上のコンピュータシステムに、表現型データに基づいて、量的形質マトリクスを生成させるように構成されたプロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成させるように構成された、プロセッサ実行可能命令をさらに含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８１】
実施形態１６６  １つ以上のコンピュータシステムに、表現型データに基づいて、バイナリ形質マトリクスを生成させるように構成されたプロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成させるように構成された、プロセッサ実行可能命令をさらに含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８２】
実施形態１６７  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８３】
実施形態１６８  １つ以上のコンピュータシステムに、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインさせるように構成された、プロセッサ実行可能命令が、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態１４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８４】
実施形態１６９  １つ以上のコンピュータシステムに、
複数の個人についての遺伝子型データおよび表現型データを受信させるように、
遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成させるように、
識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を複数の個人の各々に割り当てさせるように、
識別子マネージャ、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させるように、
識別子マネージャおよびｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定させるように、かつ
スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理させるように構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０３８５】
実施形態１７０  遺伝子型マトリクスが、遺伝子型データに基づいており、遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行とを含む、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８６】
実施形態１７１  量的形質マトリクスが、表現型データに基づいており、量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８７】
実施形態１７２  バイナリ形質マトリクスが、表現型データに基づいており、バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、複数の個人の各々の複数の行とを含む、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８８】
実施形態１７３  １つ以上のコンピュータシステムに、メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に付加させるようにさらに構成された、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３８９】
実施形態１７４  個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９０】
実施形態１７５  ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および行と列の交点で生じる値を含む、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９１】
実施形態１７６  スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９２】
実施形態１７７  スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態１７６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９３】
実施形態１７８  スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、複数の個人の各々の列と、複数の遺伝子型の各々の複数の行とを含み、少なくとも１つの列が、バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、実施形態１７７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９４】
実施形態１７９  プロセッサ実行可能命令が、列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするようにさらに構成されている、実施形態１７８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９５】
実施形態１８０  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１７６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９６】
実施形態１８１  遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、実施形態１７６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９７】
実施形態１８２  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１７７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９８】
実施形態１８３  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルは、バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する個人に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、実施形態１７８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０３９９】
実施形態１８４  遺伝子型マトリクスまたは量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を破棄するように構成されている、実施形態１７６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４００】
実施形態１８５  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、０（ゼロ）の値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成されている、実施形態１７７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０１】
実施形態１８６  バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１７８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０２】
実施形態１８７  量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルが、未定義値を含む、実施形態１７６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０３】
実施形態１８８  行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、列識別子が、コホート識別子を含む、実施形態１７５に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０４】
実施形態１８９  プロセッサ実行可能命令が、追加の複数の個人についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信するようにさらに構成されている、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０５】
実施形態１９０  プロセッサ実行可能命令が、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通する各個人に、コホート識別子を割り当てるように、
識別子マネージャによって、複数の個人と追加の複数の個人との間で共通していない各個人に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てるように（個人が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る）さらに構成されている、実施形態１８９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０６】
実施形態１９１  プロセッサ実行可能命令が、
追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を遺伝子型マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、
追加の表現型データの少なくとも一部分を量的形質マトリクスに追加するように、かつ
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、およびバイナリ形質マトリクスの各々に再付加するようにさらに構成されている、実施形態１９０に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０７】
実施形態１９２  プロセッサ実行可能命令が、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０８】
実施形態１９３  プロセッサ実行可能命令が、関連付け結果マトリクスを区分化するようにさらに構成されている、実施形態１９２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４０９】
実施形態１９４  関連付け結果マトリクスを区分化するように構成されたプロセッサ実行可能命令が、
複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成するように、
ゲノム範囲に従って、関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割するように、かつ
ゲノム範囲および複数の染色体に基づいて、複数のファイルをフォルダデータ構造に格納するようにさらに構成されている、実施形態１９２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１０】
実施形態１９５  プロセッサ実行可能命令が、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以を削除および統一するようにさらに構成されている、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１１】
実施形態１９６  遺伝子型マトリクスを生成するように構成されたプロセッサ実行可能命令が、遺伝子型データの１つ以上のソースを統合するようにさらに構成されている、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１２】
実施形態１９７  遺伝子型データの１つ以上のソースが、エキソームシーケンシングから呼び出されるＳＮＰ、インデル、ＣＮＶ、および複合ヘテロ接合体（ＣＨＥＴ）、遺伝子型アレイからのＳＮＰおよびインデル、または帰属データからの遺伝子量のうちの１つ以上を含む、実施形態１９６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１３】
実施形態１９８  量的形質マトリクスを生成するように構成されたプロセッサ実行可能命令が、複数の研究にわたって量的形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１４】
実施形態１９９  バイナリ形質マトリクスを生成するように構成されたプロセッサ実行可能命令が、複数の研究にわたってバイナリ形質マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１５】
実施形態２００  メタデータマトリクスが、遺伝子型／表現型の相関を試験するモデルにおける共変量であり、かつカテゴリカルである、１つ以上のバイナリ形質または量的形質を含む、実施形態１７３に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１６】
実施形態２０１  列に従って、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインするように構成された、プロセッサ実行可能命令が、グローバル識別子またはコホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、実施形態１７９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４１７】
実施形態２０２  アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することが、実施形態２０６〜２５６に記載の方法を含む、実施形態１および２４に記載の方法。
【０４１８】
実施形態２０３  アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することが、実施形態３５９〜４０９に記載のシステムを含む、実施形態５７および８０に記載のシステム。
【０４１９】
実施形態２０４  アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することが、実施形態２５７〜３０７に記載の装置を含む、実施形態１１３に記載の装置。
【０４２０】
実施形態２０５  アラインされたスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクス、またはメタデータマトリクスに対する１つ以上のクエリを処理することが、実施形態３０８〜３５８に記載の方法を含む、実施形態１４６および１６９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０４２１】
実施形態２０６
データ比較を実施する要求を受信することであって、要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する、受信することと、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、
識別された１つ以上の形質に基づいて、形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化することと、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、を含む、方法。
【０４２２】
実施形態２０７  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態２０６に記載の方法。
【０４２３】
実施形態２０８
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信することと、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、をさらに含む、実施形態２０６に記載の方法。
【０４２４】
実施形態２０９
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信することと、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションとのデータ比較を実施させることと、をさらに含む、実施形態２０６に記載の方法。
【０４２５】
実施形態２１０  複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信することをさらに含む、実施形態２０６に記載の方法。
【０４２６】
実施形態２１１  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態２１０に記載の方法。
【０４２７】
実施形態２１２  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態２１１に記載の方法。
【０４２８】
実施形態２１３  対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含む、実施形態２１２に記載の方法。
【０４２９】
実施形態２１４  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態２１３に記載の方法。
【０４３０】
実施形態２１５  分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含む、実施形態２１３に記載の方法。
【０４３１】
実施形態２１６  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態２１５に記載の方法。
【０４３２】
実施形態２１７
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、をさらに含む、実施形態２１２に記載の方法。
【０４３３】
実施形態２１８
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、
複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、をさらに含む、実施形態２１７に記載の方法。
【０４３４】
実施形態２１９  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態２１８に記載の方法。
【０４３５】
実施形態２２０
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供すること、をさらに含む、実施形態２１８に記載の方法。
【０４３６】
実施形態２２１
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させることと、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させることと、
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含む、実施形態２２０に記載の方法。
【０４３７】
実施形態２２２  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態２２１に記載の方法。
【０４３８】
実施形態２２３  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態２０６に記載の方法。
【０４３９】
実施形態２２４
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリすることと、
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含む、実施形態２２３に記載の方法。
【０４４０】
実施形態２２５
データ比較を実施する要求を受信することであって、要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する、受信することと、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
複数のワーカーに基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、
複数のワーカーの各々に、複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供することであって、複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する、提供することと、
識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化することと、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、を含む、方法。
【０４４１】
実施形態２２６  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態２２５に記載の方法。
【０４４２】
実施形態２２７
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信することと、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＧＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、をさらに含む、実施形態２２５に記載の方法。
【０４４３】
実施形態２２８
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＧＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信することと、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションとのデータ比較を実施させることと、をさらに含む、実施形態２２５に記載の方法。
【０４４４】
実施形態２２９  複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信することをさらに含む、実施形態２２５に記載の方法。
【０４４５】
実施形態２３０  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態２２８に記載の方法。
【０４４６】
実施形態２３１  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態２３０に記載の方法。
【０４４７】
実施形態２３２  対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含む、実施形態２３１に記載の方法。
【０４４８】
実施形態２３３  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態２３２に記載の方法。
【０４４９】
実施形態２３４  分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含む、実施形態２３２に記載の方法。
【０４５０】
実施形態２３５  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態２３４に記載の方法。
【０４５１】
実施形態２３６
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、をさらに含む、実施形態２３１に記載の方法。
【０４５２】
実施形態２３７
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、
複数のＧＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含むＧＭパーティションを決定することと、をさらに含む、実施形態２３６に記載の方法。
【０４５３】
実施形態２３８  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態２３７に記載の方法。
【０４５４】
実施形態２３９
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含む第３のＧＭパーティション、および形質識別子のリストを提供すること、をさらに含む、実施形態２３７に記載の方法。
【０４５５】
実施形態２４０
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含むかを判定させることと、
ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含む場合、ワーカーに、形質識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させることと、
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含む、実施形態２３９に記載の方法。
【０４５６】
実施形態２４１  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態２４０に記載の方法。
【０４５７】
実施形態２４２  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態２２５に記載の方法。
【０４５８】
実施形態２４３
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリすることと、
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含む、実施形態２４２に記載の方法。
【０４５９】
実施形態２４４
データ比較を実施する要求を受信することであって、要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較する、受信することと、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、
識別された複数の形質に基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、
複数のＴＭパーティションの多数に基づいて、処理キューを生成することであって、処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する、生成することと、
複数のワーカーの各々に、第１のＴＭパーティションを提供することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させることであって、複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する、データ比較を実施させることと、
複数のワーカーの第１のワーカーから、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信することと、
処理キューに基づいて、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することと、を含む、方法。
【０４６０】
実施形態２４５  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態２４４に記載の方法。
【０４６１】
実施形態２４６  複数のワーカーの第２のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較の実施に取り組んでいる間に、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示が受信される、実施形態２４４に記載の方法。
【０４６２】
実施形態２４７  第１のＴＭパーティションが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のＴＭパーティションが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態２４４に記載の方法。
【０４６３】
実施形態２４８  複数のＴＭパーティションの各ＴＭパーティションに対してマスターインスタンスをインスタンス化することをさらに含む、実施形態２４４に記載の方法。
【０４６４】
実施形態２４９  第１のマスターインスタンスが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のマスターインスタンスが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態２４８に記載の方法。
【０４６５】
実施形態２５０  第１のＴＭパーティションを提供することが、第１のマスターインスタンスによって、第１のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態２４９に記載の方法。
【０４６６】
実施形態２５１  第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することが、第２のマスターインスタンスによって、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態２５０に記載の方法。
【０４６７】
実施形態２５２
形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分および遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、
形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することと、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させることと、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに統計解析を実施させることと、を含む、方法。
【０４６８】
実施形態２５３  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態２５２に記載の方法。
【０４６９】
実施形態２５４
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させることと、をさらに含み、
ワーカーに統計解析を実施させることが、ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む、実施形態２５２に記載の方法。
【０４７０】
実施形態２５５  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態２５４に記載の方法。
【０４７１】
実施形態２５６  統計解析の結果が、複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、実施形態２５２に記載の方法。
【０４７２】
実施形態２５７
データ比較を実施する要求を受信するように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定するように、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供するように（複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する）、
識別された１つ以上の形質に基づいて、形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する）構成された、装置。
【０４７３】
実施形態２５８  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態２５７に記載の装置。
【０４７４】
実施形態２５９  装置が、
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する）さらに構成されている、実施形態２５７に記載の装置。
【０４７５】
実施形態２６０  装置が、
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションとのデータ比較を実施させるようにさらに構成されている、実施形態２５７に記載の装置。
【０４７６】
実施形態２６１  装置が、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信するようにさらに構成されている、実施形態２５７に記載の装置。
【０４７７】
実施形態２６２  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態２６１に記載の装置。
【０４７８】
実施形態２６３  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態２６２に記載の装置。
【０４７９】
実施形態２６４  装置が、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成するようにさらに構成されている、実施形態２６３に記載の装置。
【０４８０】
実施形態２６５  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態２６４に記載の装置。
【０４８１】
実施形態２６６  装置が、分割表に基づいて、要約統計量を評価するようにさらに構成されている、実施形態２６４に記載の装置。
【０４８２】
実施形態２６７  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態２６６に記載の装置。
【０４８３】
実施形態２６８  装置が、
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定するように、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定するように、かつ
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成するように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）さらに構成されている、実施形態２６３に記載の装置。
【０４８４】
実施形態２６９  装置が、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別するように、かつ
複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定するようにさらに構成されている、実施形態２６８に記載の装置。
【０４８５】
実施形態２７０  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態２６９に記載の装置。
【０４８６】
実施形態２７１  装置が、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供するようにさらに構成されている、実施形態２６９に記載の装置。
【０４８７】
実施形態２７２  装置が、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるように、かつ
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させるようにさらに構成されている、実施形態２７１に記載の装置。
【０４８８】
実施形態２７３  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態２７２に記載の装置。
【０４８９】
実施形態２７４  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態２５８に記載の装置。
【０４９０】
実施形態２７５  装置が、
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリするように、かつ
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態２７４に記載の装置。
【０４９１】
実施形態２７６    
データ比較を実施する要求を受信するように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定するように、
複数のワーカーに基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供するように（複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する）、
識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）構成された、装置。
【０４９２】
実施形態２７７  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態２７６に記載の装置。
【０４９３】
実施形態２７８  装置が、
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＧＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）さらに構成されている、実施形態２７６に記載の装置。
【０４９４】
実施形態２７９  装置が、
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＧＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションとのデータ比較を実施させるようにさらに構成されている、実施形態２７６に記載の装置。
【０４９５】
実施形態２８０  装置が、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信するようにさらに構成されている、実施形態２７６に記載の装置。
【０４９６】
実施形態２８１  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態２８０に記載の装置。
【０４９７】
実施形態２８２  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態２８１に記載の装置。
【０４９８】
実施形態２８３  装置が、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成するようにさらに構成されている、実施形態２８２に記載の装置。
【０４９９】
実施形態２８４  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態２８３に記載の装置。
【０５００】
実施形態２８５  装置が、分割表に基づいて、要約統計量を評価するようにさらに構成されている、実施形態２８３に記載の装置。
【０５０１】
実施形態２８６  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態２８５に記載の装置。
【０５０２】
実施形態２８７  装置が、
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定するように、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定するように、かつ
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成するように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）さらに構成されている、実施形態２８１に記載の装置。
【０５０３】
実施形態２８８  装置が、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別するように、かつ
複数のＧＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含むＧＭパーティションを決定するようにさらに構成されている、実施形態２８７に記載の装置。
【０５０４】
実施形態２８９  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態２８８に記載の装置。
【０５０５】
実施形態２９０  装置が、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含む第３のＧＭパーティション、および形質識別子のリストを提供するようにさらに構成されている、実施形態２８８に記載の装置。
【０５０６】
実施形態２９１  装置が、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含む場合、ワーカーに、形質識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるように、かつ
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させるようにさらに構成されている、実施形態２９０に記載の装置。
【０５０７】
実施形態２９２  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態２９１に記載の装置。
【０５０８】
実施形態２９３  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態２８５に記載の装置。
【０５０９】
実施形態２９４  装置が、
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリするように、かつ
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態２９３に記載の装置。
【０５１０】
実施形態２９５    
データ比較を実施する要求を受信するように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定するように、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供するように（複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する）、
識別された複数の形質に基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化するように、
複数のＴＭパーティションの多数に基づいて、処理キューを生成するように（処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する）、
複数のワーカーの各々に、第１のＴＭパーティションを提供するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）、
複数のワーカーの第１のワーカーから、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信するように、かつ
処理キューに基づいて、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供するようにさらに構成された、装置。
【０５１１】
実施形態２９６  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態２９５に記載の装置。
【０５１２】
実施形態２９７  複数のワーカーの第２のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較の実施に取り組んでいる間に、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示が受信される、実施形態２９５に記載の装置。
【０５１３】
実施形態２９８  第１のＴＭパーティションが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のＴＭパーティションが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態２９５に記載の装置。
【０５１４】
実施形態２９９  装置が、複数のＴＭパーティションの各ＴＭパーティションに対してマスターインスタンスをインスタンス化するようにさらに構成されている、実施形態２９５に記載の装置。
【０５１５】
実施形態３００  第１のマスターインスタンスが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のマスターインスタンスが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態２９９に記載の装置。
【０５１６】
実施形態３０１  第１のＴＭパーティションを提供することが、第１のマスターインスタンスによって、第１のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態３００に記載の装置。
【０５１７】
実施形態３０２  第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することが、第２のマスターインスタンスによって、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態３０１に記載の装置。
【０５１８】
実施形態３０３    
形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分および遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成するように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別するように、
形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに統計解析を実施させるように構成された、装置。
【０５１９】
実施形態３０４  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態３０３に記載の装置。
【０５２０】
実施形態３０５  装置が、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるようにさらに構成され、
ワーカーに統計解析を実施させることが、ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む、実施形態３０３に記載の装置。
【０５２１】
実施形態３０６  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態３０５に記載の装置。
【０５２２】
実施形態３０７  統計解析の結果が、複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、実施形態３０５に記載の装置。
【０５２３】
実施形態３０８  １つ以上のコンピュータシステムに、
データ比較を行う要求を受信させるように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定させるように、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化させるように、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供させるように（複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する）、
識別された１つ以上の形質に基づいて、形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化させるように、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供させるように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する）構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０５２４】
実施形態３０９  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態３０８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５２５】
実施形態３１０  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信させるように、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供させるように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する）さらに構成されている、実施形態３０８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５２６】
実施形態３１１  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信させるように、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供させるように、かつ
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションとのデータ比較を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３０８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５２７】
実施形態３１２  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信させるようにさらに構成されている、実施形態３０８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５２８】
実施形態３１３  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態３１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５２９】
実施形態３１４  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態３１３に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３０】
実施形態３１５  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成させるようにさらに構成されている、実施形態３１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３１】
実施形態３１６  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態３１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３２】
実施形態３１７  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、分割表に基づいて、要約統計量を評価させるようにさらに構成されている、実施形態３１５に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３３】
実施形態３１８  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態３１７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３４】
実施形態３１９  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定させるように、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定させるように、かつ
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成させるように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）さらに構成されている、実施形態３１４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３５】
実施形態３２０  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別させるように、かつ
複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定させるようにさらに構成されている、実施形態３１８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３６】
実施形態３２１  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態３２０に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３７】
実施形態３２２  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供させるようにさらに構成されている、実施形態３２０に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３８】
実施形態３２３  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるように、かつ
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３２２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５３９】
実施形態３２４  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態３２３に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４０】
実施形態３２５  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態３２４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４１】
実施形態３２６  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリさせるように、かつ
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成させるようにさらに構成されている、実施形態３２５に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４２】
実施形態３２７  １つ以上のコンピュータシステムに、
データ比較を実施する要求を受信させるように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定させるように、
複数のワーカーに基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化させるように、
複数のワーカーの各々に、複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供させるように（複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する）、
識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化させるように、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供させるように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０５４３】
実施形態３２８  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態３２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４４】
実施形態３２９  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信させるように、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＧＭパーティションを提供させるように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）さらに構成されている、実施形態３２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４５】
実施形態３３０  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＧＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信させるように、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションを提供させるように、かつ
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションとのデータ比較を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４６】
実施形態３３１  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信させるようにさらに構成されている、実施形態３２７に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４７】
実施形態３３２  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態３３１に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４８】
実施形態３３３  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態３３２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５４９】
実施形態３３４  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成させるようにさらに構成されている、実施形態３３３に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５０】
実施形態３３５  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態３３４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５１】
実施形態３３６  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、分割表に基づいて、要約統計量を評価させるようにさらに構成されている、実施形態３３４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５２】
実施形態３３７  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態３３６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５３】
実施形態３３８  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定させるように、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定させるように、かつ
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成させるように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）さらに構成されている、実施形態３３２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５４】
実施形態３３９  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別させるように、かつ
複数のＧＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含むＧＭパーティションを決定させるようにさらに構成されている、実施形態３３８に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５５】
実施形態３４０  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態３３９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５６】
実施形態３４１  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含む第３のＧＭパーティション、および形質識別子のリストを提供させるようにさらに構成されている、実施形態３３９に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５７】
実施形態３４２  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含む場合、ワーカーに、形質識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるように、かつ
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３４１に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５８】
実施形態３４３  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態３４２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５５９】
実施形態３４４  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態３３６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６０】
実施形態３４５  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリさせるように、かつ
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成させるようにさらに構成されている、実施形態３４４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６１】
実施形態３４６  １つ以上のコンピュータシステムに、
データ比較を実施する要求を受信させるように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定させるように、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化させるように、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供させるように（複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する）、
識別された複数の形質に基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化させるように、
複数のＴＭパーティションの多数に基づいて、処理キューを生成させるように（処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する）、
複数のワーカーの各々に、第１のＴＭパーティションを提供させるように、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）、
複数のワーカーの第１のワーカーから、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信させるように、かつ
処理キューに基づいて、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供させるように構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０５６２】
実施形態３４７  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態３４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６３】
実施形態３４８  複数のワーカーの第２のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較の実施に取り組んでいる間に、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示が受信される、実施形態３４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６４】
実施形態３４９  第１のＴＭパーティションが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のＴＭパーティションが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態３４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６５】
実施形態３５０  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、複数のＴＭパーティションの各ＴＭパーティションに対してマスターインスタンスをインスタンス化させるようにさらに構成されている、実施形態３４６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６６】
実施形態３５１  第１のマスターインスタンスが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のマスターインスタンスが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態３５０に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６７】
実施形態３５２  第１のＴＭパーティションを提供することが、第１のマスターインスタンスによって、第１のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態３５１に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６８】
実施形態３５３  第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することが、第２のマスターインスタンスによって、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態３５２に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５６９】
実施形態３５４  １つ以上のコンピュータシステムに、
形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分および遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成させるように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別させるように、
形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定させるように、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供させるように、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに統計解析を実施させるように構成された、プロセッサ実行可能命令を含む、コンピュータ可読媒体。
【０５７０】
実施形態３５５  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態３５４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５７１】
実施形態３５６  プロセッサ実行可能命令が、１つ以上のコンピュータシステムに、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるようにさらに構成され、
ワーカーに統計解析を実施させることが、ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む、実施形態３５４に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５７２】
実施形態３５７  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態３５６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５７３】
実施形態３５８  統計解析の結果が、複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、実施形態３５６に記載のコンピュータ可読媒体。
【０５７４】
実施形態３５９    
複数のワーカーノードと通信しているマスターノードを備える、システムであって、マスターノードが、
データ比較を実施する要求を受信するように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定するように、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供するように（複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する）、
識別された１つ以上の形質に基づいて、形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）構成され、
複数のワーカーノードの各ワーカーノードが、
複数のＧＭパーティションのそのＧＭパーティションを受信するように、
１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを受信するように、かつ
第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較することによって、データ比較を実施するように構成されている、システム。
【０５７５】
実施形態３６０  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態３５９に記載のシステム。
【０５７６】
実施形態３６１  マスターノードが、
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較する）さらに構成されている、実施形態３５９に記載のシステム。
【０５７７】
実施形態３６２  マスターノードが、
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＴＭパーティションとのデータ比較を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３５９に記載のシステム。
【０５７８】
実施形態３６３  マスターノードが、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信するようにさらに構成されている、実施形態３５９に記載のシステム。
【０５７９】
実施形態３６４  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態３６３に記載のシステム。
【０５８０】
実施形態３６５  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態３６４に記載のシステム。
【０５８１】
実施形態３６６  マスターノードが、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成するようにさらに構成されている、実施形態３６５に記載のシステム。
【０５８２】
実施形態３６７  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態３６６に記載のシステム。
【０５８３】
実施形態３６８  マスターノードが、分割表に基づいて、要約統計量を評価するようにさらに構成されている、実施形態３６６に記載のシステム。
【０５８４】
実施形態３６９  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態３６８に記載のシステム。
【０５８５】
実施形態３７０  マスターノードが、
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定するように、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定するように、かつ
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成するように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）さらに構成されている、実施形態３６５に記載のシステム。
【０５８６】
実施形態３７１  マスターノードが、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別するように、かつ
複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定するようにさらに構成されている、実施形態３６９に記載のシステム。
【０５８７】
実施形態３７２  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態３７１に記載のシステム。
【０５８８】
実施形態３７３  マスターノードが、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供するようにさらに構成されている、実施形態３７１に記載のシステム。
【０５８９】
実施形態３７４  マスターノードが、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるように、かつ
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３７３に記載のシステム。
【０５９０】
実施形態３７５  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態３７４に記載のシステム。
【０５９１】
実施形態３７６  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態３７５に記載のシステム。
【０５９２】
実施形態３７７  マスターノードが、
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリするように、かつ
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態３７６に記載のシステム。
【０５９３】
実施形態３７８    
複数のワーカーノードと通信しているマスターノードを備える、システムであって、マスターノードが、
データ比較を実施する要求を受信するように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定するように、
複数のワーカーに基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供するように（複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する）、
識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）構成され、
複数のワーカーノードの各ワーカーノードが、
複数のＴＭパーティションのそのＴＭパーティションを受信するように、
１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを受信するように、
第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較することによって、データ比較を実施するように構成されている、システム。
【０５９４】
実施形態３７９  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態３７８に記載のシステム。
【０５９５】
実施形態３８０  マスターノードが、
複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較が完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーの各々に、第２のＧＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第２のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）さらに構成されている、実施形態３７８に記載のシステム。
【０５９６】
実施形態３８１  マスターノードが、
複数のワーカーのあるワーカーから、そのワーカーが第１のＧＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信するように、
表示に基づいて、複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションを提供するように、かつ
複数のワーカーのそのワーカーに、第２のＧＭパーティションとのデータ比較を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３７８に記載のシステム。
【０５９７】
実施形態３８２  マスターノードが、複数のワーカーの各ワーカーから、データ比較の結果を受信するようにさらに構成されている、実施形態３７８に記載のシステム。
【０５９８】
実施形態３８３  データ比較の結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、実施形態３８２に記載のシステム。
【０５９９】
実施形態３８４  対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、実施形態３８３に記載のシステム。
【０６００】
実施形態３８５  マスターノードが、対象の１つ以上の計数に基づいて、識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成するようにさらに構成されている、実施形態３８４に記載のシステム。
【０６０１】
実施形態３８６  分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびにＲＲ遺伝子型、ＲＡ遺伝子型、ＡＡ遺伝子型、およびＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、行および列を表す対象の計数を示す、実施形態３８４に記載のシステム。
【０６０２】
実施形態３８７  マスターノードが、分割表に基づいて、要約統計量を評価するようにさらに構成されている、実施形態３８４に記載のシステム。
【０６０３】
実施形態３８８  要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、実施形態３８７に記載のシステム。
【０６０４】
実施形態３８９  マスターノードが、
識別された１つ以上の形質に関連付けられた１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定するように、
識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定するように、かつ
複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成するように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）さらに構成されている、実施形態３８７に記載のシステム。
【０６０５】
実施形態３９０  マスターノードが、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別するように、かつ
複数のＧＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含むＧＭパーティションを決定するようにさらに構成されている、実施形態３８９に記載のシステム。
【０６０６】
実施形態３９１  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態３９０に記載のシステム。
【０６０７】
実施形態３９２  マスターノードが、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの遺伝子型を含む第３のＧＭパーティション、および形質識別子のリストを提供するようにさらに構成されている、実施形態３９０に記載のシステム。
【０６０８】
実施形態３９３  マスターノードが、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含むかを判定させるように、かつ
ワーカーのＴＭパーティションが、形質識別子のリストからの形質識別子を含む場合、ワーカーに、形質識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるように、かつ
ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させるようにさらに構成されている、実施形態３９２に記載のシステム。
【０６０９】
実施形態３９４  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態３９３に記載のシステム。
【０６１０】
実施形態３９５  遺伝子型マトリクスが、集合遺伝子型マトリクスを含む、実施形態３８７に記載のシステム。
【０６１１】
実施形態３９６  マスターノードが、
１つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソース遺伝子型マトリクスをクエリするように、かつ
ソース遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、集合遺伝子型マトリクスを生成するようにさらに構成されている、実施形態３９５に記載のシステム。
【０６１２】
実施形態３９７
複数のワーカーノードと通信しているマスターノードを備える、システムであって、マスターノードが、
データ比較を実施する要求を受信させるように（要求が、形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較する）、
データ比較を実施するための複数のワーカーを決定するように、
複数のワーカーに基づいて、遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化するように、
複数のワーカーの各々に、複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供するように（複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する）、
識別された複数の形質に基づいて、形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化するように、
複数のＴＭパーティションの多数に基づいて、処理キューを生成するように（処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する）、
複数のワーカーの各々に、第１のＴＭパーティションを提供させるように、
複数のワーカーの各ワーカーに、データ比較を実施させるように（複数のワーカーの各ワーカーが、第１のＧＭパーティションをＴＭパーティションと比較する）、
複数のワーカーの第１のワーカーから、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示を受信するように、
処理キューに基づいて、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供するように構成され、
複数のワーカーノードの各ワーカーノードが、
複数のＧＭパーティションのそのＧＭパーティションを受信するように、
１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを受信するように、
第１のＴＭパーティションをＧＭパーティションと比較することによって、データ比較を実施するように、
第１のＴＭパーティションとのデータ比較が完了したという表示を提供するように、かつ
１つ以上のＴＭパーティションの第２のＴＭパーティションを受信するように構成されている、システム。
【０６１３】
実施形態３９８  データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、実施形態３９７に記載のシステム。
【０６１４】
実施形態３９９  複数のワーカーの第２のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較の実施に取り組んでいる間に、第１のワーカーが第１のＴＭパーティションとのデータ比較を完了したという表示が受信される、実施形態３９７に記載のシステム。
【０６１５】
実施形態４００  第１のＴＭパーティションが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のＴＭパーティションが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態３９７に記載のシステム。
【０６１６】
実施形態４０１  マスターノードが、複数のＴＭパーティションの各ＴＭパーティションに対してマスターインスタンスをインスタンス化するようにさらに構成されている、実施形態３９７に記載のシステム。
【０６１７】
実施形態４０２  第１のマスターインスタンスが、第１の分散処理タスクに関連付けられ、第２のマスターインスタンスが、第２の分散処理タスクに関連付けられる、実施形態４０１に記載のシステム。
【０６１８】
実施形態４０３  第１のＴＭパーティションを提供することが、第１のマスターインスタンスによって、第１のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態４０２に記載のシステム。
【０６１９】
実施形態４０４  第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することが、第２のマスターインスタンスによって、第１のワーカーに第２のＴＭパーティションを提供することを含む、実施形態４０３に記載のシステム。
【０６２０】
実施形態４０５
複数のワーカーノードと通信しているマスターノードを備える、システムであって、マスターノードが、
形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分および遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成するように（複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む）、
スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別するように、
形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供するように、
複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定させるように、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに統計解析を実施させるように構成され、
複数のワーカーノードの各ワーカーノードが、
複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含む形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを受信するように、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかを判定するように、かつ
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、統計解析を実施するように構成されている、システム。
【０６２１】
実施形態４０６  スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、要約統計量列、対象の１つ以上の計数、または両方に基づいている、実施形態４０５に記載のシステム。
【０６２２】
実施形態４０７  マスターノードが、
ワーカーのＧＭパーティションが、遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含む場合、ワーカーに、遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させるように、
ワーカーに、スパースベクトルを高密度化させるようにさらに構成され、
ワーカーに統計解析を実施させることが、ワーカーに、高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む、実施形態４０５に記載のシステム。
【０６２３】
実施形態４０８  統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、実施形態４０７に記載のシステム。
【０６２４】
実施形態４０９  統計解析の結果が、複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、実施形態４０７に記載のシステム。
【図１】
2021525927.tif 000005
【図２】
2021525927.tif 000006
【図３】
2021525927.tif 000007
【図４】
2021525927.tif 000008
【図５】
2021525927.tif 000009
【図６】
2021525927.tif 000010
【図７】
2021525927.tif 000011
【図８】
2021525927.tif 000012
【図９】
2021525927.tif 000013
【図１０】
2021525927.tif 000014
【図１１】
2021525927.tif 000015
【図１２】
2021525927.tif 000016
【図１３】
2021525927.tif 000017
【図１４】
2021525927.tif 000018
【図１５】
2021525927.tif 000019
【図１６】
2021525927.tif 000020
【図１７】
2021525927.tif 000021
【図１８】
2021525927.tif 000022
【図１９】
2021525927.tif 000023
【図２０】
2021525927.tif 000024
【図２１】
2021525927.tif 000025
【図２２】
2021525927.tif 000026
【図２３】
2021525927.tif 000027
【図２４】
2021525927.tif 000028
【図２５】
2021525927.tif 000029
【図２６】
2021525927.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】令和3年1月27日(2021.1.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することと、
前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することと、
前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することと、
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記遺伝子型マトリクスが、前記遺伝子型データに基づいており、前記遺伝子型マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含み、
前記量的形質マトリクスが、前記表現型データに基づいており、前記量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、前記複数の対象の各々の複数の行と、を含み、
前記バイナリ形質マトリクスが、前記表現型データに基づいており、前記バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、前記複数の対象の各々の複数の行と、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および前記行と前記列の交点で生じる値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、前記列識別子が、コホート識別子を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含み、
前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含み、
前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
列に従って、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることをさらに含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記遺伝子型マトリクスまたは前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、０（ゼロ）値を破棄するように構成され、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、０（ゼロ）値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成され、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、未定義値を含み、前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、未定義値を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
追加の複数の対象についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信することと、
識別子マネージャによって、前記複数の対象と前記追加の複数の対象との間で共通する各対象に、コホート識別子を割り当てることと、
前記識別子マネージャによって、前記複数の対象と前記追加の複数の対象との間で共通していない前記対象の各々に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てることであって、対象が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、割り当てることと、
前記追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を前記遺伝子型マトリクスに追加することと、
前記追加の表現型データの少なくとも一部分を前記量的形質マトリクスに追加することと、
前記追加の表現型データの少なくとも一部分を前記量的形質マトリクスに追加することと、
メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスの各々に付加することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、または前記バイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクス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１３】
前記関連付け結果マトリクスを区分化することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、
データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、
１つ以上のコンピューティングデバイスに、前記データ比較を実施させることであって、前記１つ以上のコンピューティングデバイスが、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記１つ以上のコンピューティングデバイスから、前記データ比較の結果を受信することをさらに含み、前記データ比較の前記結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
１つ以上のプロセッサと、
プロセッサ実行可能な命令を格納するメモリと、を備える装置であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記装置に
ａ）複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成させる、
ｂ）前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させる、
ｃ）前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定させる、
ｄ）前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理させる、
装置。
【請求項１９】
１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに
ａ）複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成させる、
ｂ）前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成させる、
ｃ）前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定させる、
ｄ）前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理させる、
プロセッサ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０６２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０６２４】
実施形態４０９  統計解析の結果が、複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、実施形態４０７に記載のシステム。
［付記１］  複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することと、前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することと、前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することと、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することと、を含む、方法。
［付記２］  前記遺伝子型マトリクスが、前記遺伝子型データに基づいており、前記遺伝子型マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、複数のバリアントの各々の複数の行と、を含む、付記１に記載の方法。
［付記３］  前記量的形質マトリクスが、前記表現型データに基づいており、前記量的形質マトリクスが、複数の量的形質の各々の列と、前記複数の対象の各々の複数の行と、を含む、付記１に記載の方法。
［付記４］  前記バイナリ形質マトリクスが、前記表現型データに基づいており、前記バイナリ形質マトリクスが、複数のバイナリ形質の各々の列と、前記複数の対象の各々の複数の行と、を含む、付記１に記載の方法。
［付記５］  メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、前記遺伝子型マトリクス、前記量的マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に付加することをさらに含む、付記１に記載の方法。
［付記６］  前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、前記ｎ組データ構造を生成することが、識別子マネージャにさらに基づいている、付記１に記載の方法。
［付記７］  前記ｎ組データ構造に基づいて、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、またはスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することが、識別子マネージャにさらに基づいている、付記１に記載の方法。
［付記８］  前記ｎ組データ構造が、行の行識別子、列の列識別子、および前記行と前記列の交点で生じる値を含む、付記１に記載の方法。
［付記９］  前記行識別子が、染色体：位置：参照：代替または染色体：範囲：参照：代替を含み、前記列識別子が、コホート識別子を含む、付記８に記載の方法。
［付記１０］  識別子マネージャによって、グローバル識別子およびコホート識別子を前記複数の対象の各々に割り当てることをさらに含み、対象が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、付記１に記載の方法。
［付記１１］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、付記１０に記載の方法。
［付記１２］  前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、付記１１に記載の方法。
［付記１３］  前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスが、前記複数の対象の各々の列と、前記複数の遺伝子型の各々の複数の行と、を含み、少なくとも１つの列が、前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表すスパースベクトルを含む、付記１２に記載の方法。
［付記１４］  列に従って、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスをアラインすることをさらに含む、付記１３に記載の方法。
［付記１５］  列に従って、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスを前記アラインすることが、前記グローバル識別子または前記コホート識別子のうちの１つ以上に基づいている、付記１４に記載の方法。
［付記１６］  前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記遺伝子型マトリクスの行に非ゼロ値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、付記１１に記載の方法。
［付記１７］  前記遺伝子型マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、ホモ接合性参照を含む、付記１１に記載の方法。
［付記１８］  前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記量的形質マトリクスの列に非ヌル値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、付記１２に記載の方法。
［付記１９］  前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、前記バイナリ形質マトリクスの列に非ゼロ値を有する対象に関連付けられた各コホート識別子の列を有するデータ構造を含む、付記１３に記載の方法。
［付記２０］  前記遺伝子型マトリクスまたは前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、０（ゼロ）値を破棄するように構成され、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、０（ゼロ）値を可能にし、かつヌル値を破棄するように構成され、前記量的形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、未定義値を含み、前記バイナリ形質マトリクスの１つ以上の値を表す前記スパースベクトルが、未定義値を含む、付記１３に記載の方法。
［付記２１］  追加の複数の対象についての追加の遺伝子型データおよび追加の表現型データを受信することと、前記識別子マネージャによって、前記複数の対象と前記追加の複数の対象との間で共通する各対象に、コホート識別子を割り当てることと、前記識別子マネージャによって、前記複数の対象と前記追加の複数の対象との間で共通していない前記対象の各々に、グローバル識別子およびコホート識別子を割り当てることであって、対象が、２つ以上のコホート識別子および１つのみのグローバル識別子を割り当てられ得る、割り当てることと、をさらに含む、付記１に記載の方法。
［付記２２］  前記追加の遺伝子型データの少なくとも一部分を前記遺伝子型マトリクスに追加することと、前記追加の表現型データの少なくとも一部分を前記量的形質マトリクスに追加することと、前記追加の表現型データの少なくとも一部分を前記量的形質マトリクスに追加することと、前記メタデータマトリクスの少なくとも一部分を、前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスの各々に付加することと、をさらに含む、付記２１に記載の方法。
［付記２３］  前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、または前記バイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に基づいて、関連付け結果マトリクスを生成することをさらに含む、付記１に記載の方法。
［付記２４］  前記関連付け結果マトリクスを区分化することをさらに含む、付記２３に記載の方法。
［付記２５］  前記関連付け結果マトリクスを区分化することが、複数の染色体の各々のフォルダデータ構造を生成することと、ゲノム範囲に従って、前記関連付け結果マトリクスを複数のファイルに分割することと、前記ゲノム範囲および前記複数の染色体に基づいて、前記複数のファイルを前記フォルダデータ構造に格納することと、を含む、付記２４に記載の方法。
［付記２６］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、前記識別された１つ以上の形質に基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、付記１に記載の方法。
［付記２７］  前記データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、付記２６に記載の方法。
［付記２８］  前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較が完了したという表示を受信することと、前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第２のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、付記２６に記載の方法。
［付記２９］  前記複数のワーカーのあるワーカーから、前記ワーカーが前記第１のＴＭパーティションとの前記データ比較を完了したという表示を受信することと、前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの前記ワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの前記ワーカーに、前記第２のＴＭパーティションとの前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、付記２６に記載の方法。
［付記３０］  前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較の結果を受信することをさらに含み、前記データ比較の前記結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、付記２６に記載の方法。
［付記３１］  前記対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、付記３０に記載の方法。
［付記３２］  前記対象の１つ以上の計数に基づいて、前記識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含む、付記３１に記載の方法。
［付記３３］  前記分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびに前記ＲＲ遺伝子型、前記ＲＡ遺伝子型、前記ＡＡ遺伝子型、および前記ＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、前記行および前記列を表す対象の計数を示す、付記３２に記載の方法。
［付記３４］  前記分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含む、付記３３に記載の方法。
［付記３５］  前記要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、付記３４に記載の方法。
［付記３６］  前記識別された１つ以上の形質に関連付けられた前記１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、前記識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、前記複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、前記関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、をさらに含む、付記３１に記載の方法。
［付記３７］  前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、前記複数のＴＭパーティションをクエリして、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、をさらに含む、付記３６に記載の方法。
［付記３８］  前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、前記要約統計量列、前記対象の１つ以上の計数、またはその両方に基づいている、付記３７に記載の方法。
［付記３９］  前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの前記形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することをさらに含む、付記３７に記載の方法。
［付記４０］  前記複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに、前記遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、前記ワーカーに、前記スパースベクトルを高密度化させることと、前記ワーカーに、前記高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含む、付記３９に記載の方法。
［付記４１］  前記統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、付記４０に記載の方法。
［付記４２］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを含む、付記２６に記載の方法。
［付記４３］  １つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリすることと、前記ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、前記集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含む、付記４２に記載の方法。
［付記４４］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＴＭパーティションの１つのＴＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＴＭパーティションを受信する、提供することと、前記識別された１つ以上の遺伝子型に基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを１つ以上のＧＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記１つ以上のＧＭパーティションの第１のＧＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＧＭパーティションを前記ＴＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、付記１に記載の方法。
［付記４５］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、前記スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の複数の形質を識別して、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の複数の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、前記識別された複数の形質に基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを複数のＴＭパーティションに区分化することと、前記複数のＴＭパーティションの数に基づいて、処理キューを生成することであって、前記処理キューが、少なくとも第１のＴＭパーティションおよび第２のＴＭパーティションを処理する順序を指示する、生成することと、前記複数のワーカーの各々に、前記第１のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、前記複数のワーカーの第１のワーカーから、前記第１のワーカーが前記第１のＴＭパーティションとの前記データ比較を完了したという表示を受信することと、前記処理キューに基づいて、前記第１のワーカーに前記第２のＴＭパーティションを提供することと、を含む、付記１に記載の方法。
［付記４６］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上に対する１つ以上のクエリを処理することが、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の少なくとも一部分、および前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の少なくとも一部分に基づいて、複数の行および複数の列を含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、前記複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、前記関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含み、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分、および前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、生成することと、前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスの複数のＴＭパーティションをクエリして、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、複数のワーカーの各ワーカーに、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの前記形質を含む前記スパースベクトルベースの形質マトリクスのＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、前記ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに統計解析を実施させることと、を含む、付記１に記載の方法。
［付記４７］  前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、前記要約統計量列、前記対象の１つ以上の計数、またはその両方に基づいている、付記４６に記載の方法。
［付記４８］  ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに、前記遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、前記ワーカーに、前記スパースベクトルを高密度化させることと、をさらに含み、前記ワーカーに統計解析を実施させることが、前記ワーカーに、前記高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることを含む、付記４６に記載の方法。
［付記４９］  前記統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、付記４８に記載の方法。
［付記５０］  前記統計解析の結果が、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けの１つ以上の候補形質−遺伝子型関連付けの統計学的有意性の尺度を含む、付記４６に記載の方法。
［付記５１］  １つ以上のプロセッサと、プロセッサ実行可能な命令を格納するメモリと、を備える装置であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記装置に付記１〜５０のいずれかに記載の方法を実施させる、装置。
［付記５２］  １つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに付記１〜５０のいずれかに記載の方法を実施させる、プロセッサ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体。
［付記５３］  付記１〜５０のいずれかに記載の方法を実施するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備える、システム。
［付記５４］  データ比較を実施する要求を受信することであって、前記要求が、スパースベクトルベースの形質マトリクス（ＴＭ）の１つ以上の形質を識別して、スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス（ＧＭ）の１つ以上の遺伝子型と比較し、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスが、スパースベクトルベースの量的形質マトリクスの少なくとも一部分およびスパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスの少なくとも一部分を含む、受信することと、前記データ比較を実施するための複数のワーカーを決定することと、前記複数のワーカーに基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを複数のＧＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記複数のＧＭパーティションの１つのＧＭパーティションを提供することであって、前記複数のワーカーの各々が、異なるＧＭパーティションを受信する、提供することと、前記識別された１つ以上の形質に基づいて、前記スパースベクトルベースの形質マトリクスを１つ以上のＴＭパーティションに区分化することと、前記複数のワーカーの各々に、前記１つ以上のＴＭパーティションの第１のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第１のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、を含む、方法。
［付記５５］  前記データ比較の結果が、１つ以上の形質−遺伝子型関連付けを含む、付記５４に記載の方法。
［付記５６］  前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較が完了したという表示を受信することと、前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの各々に、第２のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記データ比較を実施させることであって、前記複数のワーカーの各ワーカーが、前記第２のＴＭパーティションを前記ＧＭパーティションと比較する、前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、付記５４に記載の方法。
［付記５７］  前記複数のワーカーのあるワーカーから、前記ワーカーが前記第１のＴＭパーティションとの前記データ比較を完了したという表示を受信することと、前記表示に基づいて、前記複数のワーカーの前記ワーカーに、第２のＴＭパーティションを提供することと、前記複数のワーカーの前記ワーカーに、前記第２のＴＭパーティションとの前記データ比較を実施させることと、をさらに含む、付記５４に記載の方法。
［付記５８］  前記複数のワーカーの各ワーカーから、前記データ比較の結果を受信することをさらに含む、付記５４に記載の方法。
［付記５９］  前記データ比較の前記結果が、形質および遺伝子型の両方を有する対象の１つ以上の計数を含む、付記５８に記載の方法。
［付記６０］  前記対象の１つ以上の計数が、参照対立遺伝子−参照対立遺伝子（ＲＲ）遺伝子型、参照対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＲＡ）遺伝子型、代替対立遺伝子−代替対立遺伝子（ＡＡ）遺伝子型、またはノーコール（ＮＣ）遺伝子型を有する対象の計数を含む、付記５９に記載の方法。
［付記６１］  前記対象の１つ以上の計数に基づいて、前記識別された１つ以上の形質の各々の分割表を生成することをさらに含む、付記６０に記載の方法。
［付記６２］  前記分割表が、症例対象の行および対照対象の行、ならびに前記ＲＲ遺伝子型、前記ＲＡ遺伝子型、前記ＡＡ遺伝子型、および前記ＮＣ遺伝子型の列を含み、行と列の交点が、前記行および前記列を表す対象の計数を示す、付記６１に記載の方法。
［付記６３］  前記分割表に基づいて、要約統計量を評価することをさらに含む、付記６１に記載の方法。
［付記６４］  前記要約統計量が、フィッシャーの正確確率検定を含む、付記６３に記載の方法。
［付記６５］  前記識別された１つ以上の形質に関連付けられた前記１つ以上の遺伝子型の各々の遺伝子型識別子（ＧＩＤ）を決定することと、前記識別された１つ以上の形質の各々の形質識別子（ＴＩＤ）を決定することと、複数の行と複数の列とを含むスキャフォールドデータ構造を生成することであって、前記複数の列が、遺伝子型識別子列、関連付けられた形質列の形質識別子、前記関連付けられた形質列の分割表、および要約統計量列を含む、生成することと、をさらに含む、付記６２に記載の方法。
［付記６６］  前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することと、前記複数のＴＭパーティションをクエリして、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの形質を含むＴＭパーティションを決定することと、をさらに含む、付記６５に記載の方法。
［付記６７］  前記スキャフォールドデータ構造をクエリして、複数の候補形質−遺伝子型関連付けを識別することが、前記要約統計量列、前記対象の１つ以上の計数、またはその両方に基づいている、付記６６に記載の方法。
［付記６８］  前記複数のワーカーの各ワーカーに、前記複数の候補形質−遺伝子型関連付けからの前記形質を含む第３のＴＭパーティション、および遺伝子型識別子のリストを提供することをさらに含む、付記６６に記載の方法。
［付記６９］  前記複数のワーカーの各ワーカーに、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの遺伝子型識別子を含むかどうかを判定させることと、ワーカーのＧＭパーティションが、前記遺伝子型識別子のリストからの前記遺伝子型識別子を含む場合、前記ワーカーに、前記遺伝子型識別子に関連付けられたスパースベクトルを検索させることと、前記ワーカーに、前記スパースベクトルを高密度化させることと、前記ワーカーに、前記高密度化されたスパースベクトルに基づいて統計解析を実施させることと、をさらに含む、付記６８に記載の方法。
［付記７０］  前記統計解析が、ロジスティック回帰または線形回帰のうちの１つ以上を含む、付記６９に記載の方法。
［付記７１］  前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスが、集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを含む、付記５４に記載の方法。
［付記７２］  １つ以上のブール演算子を使用して、複数の遺伝子に基づいて、ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリすることと、前記ソーススパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスをクエリする結果に基づいて、前記集合のスパースベクトルベースの遺伝子型マトリクスを生成することと、をさらに含む、付記７１に記載の方法。
［付記７３］  複数の対象についての遺伝子型データおよび表現型データに基づいて、遺伝子型マトリクス、量的形質マトリクス、またはバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を生成することと、前記遺伝子型マトリクス、前記量的形質マトリクス、および前記バイナリ形質マトリクスに基づいて、ｎ組データ構造を生成することと、前記ｎ組データ構造に基づいて、前記スパースベクトルベースの遺伝子型マトリクス、前記スパースベクトルベースの量的形質マトリクス、または前記スパースベクトルベースのバイナリ形質マトリクスのうちの１つ以上を決定することと、をさらに含む、付記５４に記載の方法。
［付記７４］  １つ以上のプロセッサと、プロセッサ実行可能な命令を格納するメモリと、を備える装置であって、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記装置に付記５４〜７３のいずれかに記載の方法を実施させる、装置。
［付記７５］  プロセッサ実行可能な命令を格納するコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記１つ以上のプロセッサに付記５４〜７３のいずれかに記載の方法を実施させる、コンピュータ可読媒体。
［付記７６］  付記５４〜７３のいずれかに記載の方法を実施するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備える、システム。
【国際調査報告】
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