(57)【要約】エンリッチされた家系を作成するための方法、非一時的コンピューターに実装された方法、及びシステムが提供される。また、疾患原因バリアントを決定するための方法、非一時的コンピューターに実装された方法、及びシステムも提供される。
2021536635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
疾患原因バリアントを同定するためのシステムであって、前記システムは、
データプロセッサーと、前記データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、前記プロセッサーが、
コホートのシークエンシングデータに基づいて、個体の１親等ネットワークを作成することと、
前記１親等ネットワーク内の個体が罹患者であるか非罹患者であるかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する前記個体が罹患者として同定され、前記少なくとも１つのバイナリー形質または前記極端な定量的形質を有しない前記個体が非罹患者として同定される、前記同定することと、
罹患者または非罹患者の指定を含む前記個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作成することと
を行うように構成される、前記システム。
【請求項２】
前記プロセッサーが、前記少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサーが、前記バリアント形質の対を解析して前記疾患原因バリアントを決定するために分離解析を実施するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記シークエンシングデータが、エキソームシークエンシングデータまたは全ゲノムシークエンシングデータまたは遺伝子型アレイデータからなる群より選択され得る、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサーが、前記コホート内の前記少なくとも１つのバイナリー形質の有病率が５％を超える場合、前記同定された罹患者を非罹患者として同定するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサーが、前記個体の前記少なくとも１つの極端な定量的形質が前記コホートの極端な定量的形質の平均から２標準偏差未満である場合、前記同定された罹患者を非罹患者として同定するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記システムによって作成された前記エンリッチされた家系が、１つの可能な構造を有する、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記システムによって作成された前記エンリッチされた家系が、共通の祖先を有する３例以上の罹患者を含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項９】
前記システムによって作成された前記エンリッチされた家系が、非罹患と判定された親を有する１例以上の罹患者を含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサーが、前記分離解析を実施するために前記少なくとも１つの家系を優先順位付けするようにさらに構成される、請求項１〜９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つの家系を前記優先順位付けすることが、少なくとも１例の近親の非罹患者を含む前記少なくとも１つの家系を選択することを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの家系を前記優先順位付けすることが、少なくとも２例の罹患した同胞を含む前記少なくとも１つの家系を選択することを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記分離解析が、分離の優性遺伝モデルを形成する、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記分離解析が、分離の劣性遺伝モデルを形成する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記バリアント形質の対を解析して前記疾患原因バリアントを決定することが、家族ベースの関連性解析を用いて行われる、請求項３に記載の方法。
【請求項１６】
疾患原因バリアントを同定する方法であって、
コホートのシークエンシングデータに基づいて、個体の１親等ネットワークを作成することと、
前記１親等ネットワーク内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せによって罹患した前記個体が罹患者として同定され、前記少なくとも１つのバイナリー形質または前記極端な定量的形質によって罹患していない前記個体が非罹患者として同定される、前記同定することと、
罹患者または非罹患者の指定を含む前記個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作出することと、
前記少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施することと、
前記バリアント形質の対を解析して前記疾患原因バリアントを同定することと
を含む、前記方法。
【請求項１７】
前記シークエンシングデータが、エキソームシークエンシングデータ、全ゲノムシークエンシングデータ、及び遺伝子型アレイデータから選択され得る、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記コホート内の前記少なくとも１つのバイナリー形質の有病率が５％を超える場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項１６または請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記個体の前記少なくとも１つの極端な定量的形質が前記コホートの極端な定量的形質の平均から２標準偏差未満である場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項１６または請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記エンリッチされた家系が、１つの可能な構造を有する、請求項１６〜１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記エンリッチされた家系が、共通の祖先を有する３例以上の罹患者を含む、請求項１６〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記エンリッチされた家系が、非罹患と判定された親を有する１例以上の罹患者を含む、請求項１６〜２１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記分離解析を実施するために前記少なくとも１つの家系を優先順位付けすることをさらに含む、請求項１６〜２２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記少なくとも１つの家系を優先順位付けすることが、少なくとも１例の近親の非罹患者を含む前記少なくとも１つの家系を選択することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記少なくとも１つの家系を優先順位付けすることが、少なくとも２例の罹患した同胞を含む前記少なくとも１つの家系を選択することを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記分離解析が、分離の優性遺伝モデルを形成する、請求項２３〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記分離解析が、分離の劣性遺伝モデルを形成する、請求項２３〜２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記バリアント形質の対を解析して前記疾患原因バリアントを同定することが、家族ベースの関連性解析を用いて行われる、請求項１６〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する（ｓｔｒｏｎｇ）非一時的コンピューター可読媒体であって、
コホートのエクソームシークエンシングデータに基づいて、個体の１親等ネットワークを作成することと、
前記１親等ネットワーク内の個体が罹患者であるか非罹患者であるかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する前記個体が罹患者として同定され、前記少なくとも１つのバイナリー形質または前記極端な定量的形質を有しない前記個体が非罹患者として同定される、前記同定することと、
罹患者または非罹患者の指定を含む前記個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作出することと、
前記少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施することと、
前記バリアント形質の対を解析して前記疾患原因バリアントを決定することと
を含む、前記非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３０】
前記シークエンシングデータが、エキソームシークエンシングデータ、全ゲノムシークエンシングデータ、及び遺伝子型アレイデータから選択され得る、請求項２９に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３１】
前記コホート内の前記少なくとも１つのバイナリー形質の有病率が５％を超える場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項２９または３０に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３２】
前記個体の前記少なくとも１つの極端な定量的形質が前記コホートの極端な定量的形質の平均から２標準偏差未満である場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項２９または３０に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３３】
前記エンリッチされた家系が、１つの可能な構造を有する、請求項２９〜３２のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３４】
前記エンリッチされた家系が、共通の祖先を有する３例以上の罹患者を含む、請求項２９〜３３のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３５】
前記エンリッチされた家系が、非罹患と判定された親を有する１例以上の罹患者を含む、請求項２９〜３４のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３６】
前記方法が、前記分離解析を実施するために前記少なくとも１つの家系を優先順位付けすることをさらに含む、請求項２９〜３５のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３７】
前記少なくとも１つの家系を前記優先順位付けすることが、少なくとも１例の近親の非罹患者を含む前記少なくとも１つの家系を選択することを含む、請求項３６に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３８】
前記少なくとも１つの家系を前記優先順位付けすることが、少なくとも２例の罹患した同胞を含む前記少なくとも１つの家系を選択することを含む、請求項３６に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３９】
前記分離解析が、分離の優性遺伝モデルを形成する、請求項３６〜３８のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項４０】
前記分離解析が、分離の劣性遺伝モデルを形成する、請求項３６〜３８のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項４１】
前記バリアント形質の対を解析して前記疾患原因バリアントを同定することが、家族ベースの関連性解析を用いて行われる、請求項２９〜４０のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項４２】
エンリッチされた家系を作成するためのシステムであって、前記システムは、
データプロセッサーと、前記データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、前記プロセッサーが、
コホートのシークエンシングデータに基づいて、個体の１親等ネットワークを作成することと、
前記１親等ネットワーク内の個体が罹患者であるか非罹患者であるかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する前記個体が罹患者として同定され、前記少なくとも１つのバイナリー形質または前記極端な定量的形質を有しない前記個体が非罹患者として同定される、前記同定することと、
罹患者または非罹患者の指定を含む前記個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作成することと
を行うように構成される、前記システム。
【請求項４３】
前記シークエンシングデータが、エキソームシークエンシングデータまたは全ゲノムシークエンシングデータまたは遺伝子型アレイデータからなる群より選択され得る、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記プロセッサーが、前記コホート内の前記少なくとも１つのバイナリー形質の有病率が５％を超える場合、前記同定された罹患者を非罹患者として同定するようにさらに構成される、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４５】
前記プロセッサーが、前記個体の前記少なくとも１つの極端な定量的形質が前記コホートの極端な定量的形質の平均から２標準偏差未満である場合、前記同定された罹患者を非罹患者として同定するようにさらに構成される、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４６】
前記システムによって作成された前記エンリッチされた家系が、１つの可能な構造を有する、請求項４２〜４５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項４７】
前記システムによって作成された前記エンリッチされた家系が、共通の祖先を有する３例以上の罹患者を含む、請求項４２〜４６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項４８】
前記システムによって作成された前記エンリッチされた家系が、非罹患と判定された親を有する１例以上の罹患者を含む、請求項４２〜４７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項４９】
エンリッチされた家系を作成するための方法であって、
コホートのシークエンシングデータに基づいて、個体の１親等ネットワークを作成することと、
前記１親等ネットワーク内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せによって罹患した前記個体が罹患者として同定され、前記少なくとも１つのバイナリー形質または前記極端な定量的形質によって罹患していない前記個体が非罹患者として同定される、前記同定することと、
罹患者または非罹患者の指定を含む前記個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作出することと
を含む、前記方法。
【請求項５０】
前記シークエンシングデータが、エキソームシークエンシングデータ、全ゲノムシークエンシングデータ、及び遺伝子型アレイデータから選択され得る、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記コホート内の前記少なくとも１つのバイナリー形質の有病率が５％を超える場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項４９及び５０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５２】
前記個体の前記少なくとも１つの極端な定量的形質が前記コホートの極端な定量的形質の平均から２標準偏差未満である場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項４９及び５０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５３】
前記エンリッチされた家系が、１つの可能な構造を有する、請求項４９〜５２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５４】
前記エンリッチされた家系が、共通の祖先を有する３例以上の罹患者を含む、請求項４９〜５３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５５】
前記エンリッチされた家系が、罹患していないと判定された親を有する１例以上の罹患者を含む、請求項４９〜５４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５６】
エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する（ｓｔｒｏｎｇ）非一時的コンピューター可読媒体であって、
コホートのエクソームシークエンシングデータに基づいて、個体の１親等ネットワークを作成することと、
前記１親等ネットワーク内の個体が罹患者であるか非罹患者であるかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する前記個体が罹患者として同定され、前記少なくとも１つのバイナリー形質または前記極端な定量的形質を有しない前記個体が非罹患者として同定される、前記同定することと、
罹患者または非罹患者の指定を含む前記個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作成することと
を含む、前記非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項５７】
前記シークエンシングデータが、エキソームシークエンシングデータ、全ゲノムシークエンシングデータ、及び遺伝子型アレイデータから選択され得る、請求項５６に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項５８】
前記コホート内の前記少なくとも１つのバイナリー形質の有病率が５％を超える場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項５６または請求項５７に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項５９】
前記個体の前記少なくとも１つの極端な定量的形質が前記コホートの極端な定量的形質の平均から２標準偏差未満である場合、前記罹患者として同定された前記個体が非罹患者として脱同定される、請求項５６〜５８のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項６０】
前記エンリッチされた家系が、１つの可能な構造を有する、請求項５６〜５９のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項６１】
前記エンリッチされた家系が、共通の祖先を有する３例以上の罹患者を含む、請求項５６〜６０のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項６２】
前記エンリッチされた家系が、非罹患と判定された親を有する１例以上の罹患者を含む、請求項５６〜６１のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項６３】
前記方法が、前記分離解析を実施するために前記少なくとも１つの家系を優先順位付けすることをさらに含む、請求項５６〜６２のいずれか１項に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、大規模集団コホートにおける家系エンリッチメントのための方法及びシステムに関する。より詳細には、本開示は、シークエンシングデータを用いて家系をエンリッチするために１親等家族ネットワークにおける罹患者を同定し、さらに、希少な遺伝子バリエーションを疾患及び疾患感受性と関連付けるために家系内及び家系間で同時分離するバリアント−形質の対を同定するための、システム及び方法に関する。
【０００２】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年９月７日に出願された米国仮特許出願第６２／７２８，５３６号の利益を主張し、その内容の全体が参照により本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００３】
臨床研究者は、疾患の原因となる病原性バリアントを同定するための努力を続けている。細胞ゲノムアレイ及び連鎖パネルのジェノタイピングは、それぞれ、コピー数バリエーションの同定と、大きなメンデル遺伝（特に優性）疾患ファミリー内の同時分離ハプロタイプの識別とにおいて、依然有用なアプローチとなっている。しかし、複雑な疾患で病原性バリアントを発見する最適なアプローチは依然として明らかになっていない。
【０００４】
家系を介しバリアントの伝達を追跡することが現代遺伝学の基礎となっている。ほとんどの遺伝子障害は不均一性であり、少数から多数にわたる一連の遺伝子が疾患を引き起こす役割を担う。多くの希少障害の遺伝子異常については、依然解明されていない。古典的なポジショナルクローニング技法の場合、原因遺伝子が存在すると考えられる領域を同定するには相当な数の罹患家族を要し、希少障害においては、このような数の家族を常に利用できるわけではない。さらに、目的領域の同定だけでは不十分である。この領域内の遺伝子は全てシークエンシングしなければならず、これはかなりの労力を要する。次世代シークエンシングが登場したことで、候補遺伝子領域を選択する必要なしに患者の全ゲノムまたはエクソームを研究することが可能になっている。現在では、大規模な研究コホート内で希少な遺伝子バリアントを発見しジェノタイピングすることができるが、これらのバリアントの大部分は少数の個体にしか存在しない。集団ベースの遺伝子研究では、バリアントの５０％超が単一の個体にしか認められず、関連性のエビデンスを確立することが困難となっている。
【０００５】
さらに、大規模な遺伝子コホートのゲノムワイドスキャンにおいて、このような不均一性障害に希少バリアントが及ぼす影響を調べることは特に困難である。配列バリアントの疾患因果関係を明確に割り当てるのは不可能であることが多く、希少かつ重症疾患の多くの症例が根底に有するごく低頻度のバリアントの場合には、特に不可能である。ただし、所与の遺伝子障害を共有する近親の個体セットが同定されるのであれば、この不均一性は大幅に低減され、家系内の罹患個体内で分離する特異的表現型を駆動する単一の遺伝子及びバリアントに焦点を当てることができる。
【０００６】
ヒトゲノム全体にわたって疾患座位に対し偏りのない探索を可能にするゲノムワイド関連性解析（ＧＷＡＳ）の潜在可能性は、遺伝学において前例のない研究機会をもたらす。多数の対象にわたって同時に数十万の一塩基多型（ＳＮＰ）を調べることは、このような研究のデザイン及び解析における多くの統計的な課題を提起する。このような規模のジェノタイピングには、データ品質の問題を取り扱うための新たな方法論が必要である。同様に、関連性検定は何十万ものマーカーに対し計算されるが、これらの結果は多重比較に応じて調整されなければならない。これらの問題の大きさは、このような高密度のＳＮＰセットをジェノタイピングする新たな技術能力が新規の遺伝子疾患座位の同定に至るのか、または技術的進歩が依然として活用されていないのかという問題を提起する。このようなゲノムワイド関連性研究に対するアプローチには少なくとも２つの方法があり、それは集団ベースの設計及び家族ベースの設計である。
【０００７】
集団ベース研究のサンプルサイズは、数千例の対象となっている（非特許文献１）。しかし、集団ベース研究は費用や時間がかかり、サンプルサイズが大きいことから表現型及び遺伝子型の不均一性に遭遇する可能性がある（非特許文献２および非特許文献３）。
【０００８】
家族ベース解析は、目的表現型と共に同時分離する潜在的な中〜大の影響を有する希少バリアントを調べる際には特に有益であると考えられ、このようなバリアントは、集団ベース解析では容易に検出されない場合がある。家族ベースの関連性研究は、検出力喪失の可能性があるものの、その主な利点は、集団層別化による交絡バイアスを制御することにある（非特許文献４および非特許文献５）。
【０００９】
数十万例の脱同定された個体を確認しシークエンシングするための大規模シークエンシングイニシアチブが多数存在し、例えば、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ、ＵＫ  Ｂｉｏｂａｎｋ、米国政府のＡｌｌ  ｏｆ  ＵＳ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅの一環）、ＴＯＰＭｅｄ、ＥｘＡＣ／ｇｎｏｍＡＤ、及びその他多数（非特許文献６〜９）が該当する。家系は、このようなタンパク質シークエンス情報の大規模なデータセットから作成することができ、研究者は、これを用いて形質及び障害の遺伝率及び遺伝モデルを決定することができる。正確な家系構造を知ることで、疾患遺伝の遺伝子様式を正確に同定し、真の家系構造を必要とする、またはそこから恩恵を受ける強力な遺伝子解析ツールを利用することができる。しかし、脱同定された健康記録から正確な家系記録を直接入手するという課題が存在し、これが多くの強力な家族ベース解析の妨げとなっている。
【００１０】
密接なペアワイズ関係は、ＰＲＩＭＵＳ及びＣＬＡＰＰＥＲ（非特許文献１０および非特許文献１１）などのツールを用いて遺伝子データから直接家系構造を再構築するために使用することができる。推定された関係及び家系は極めて有用であるが、推定された関係及び家系の使用に関しては、推定された関係及び家系の構造の不正確さに敏感な解析では統計的不確実性が顕著になる懸念が存在する。
【００１１】
プレシジョンメディシンのコホートは、家系情報を容易に有しない場合があるが、情報価値のある家系を遺伝子データから直接得て、伝統的なメンデル遺伝解析用の大規模コホートを作出することができる。家族単位内では遺伝子的原因が共有される可能性がより高いため、目的表現型を有する罹患者のためのエンリッチされた家系の同定は、このような表現型を駆動する原因（希少）バリエーションを同定する試みの中で使用することができる。家系エンリッチメント解析で使用される罹患個体のセットを定義することは不可欠であるため、家系エンリッチメントを可能にする方法またはシステムが必要である。これらのエンリッチされた家系は、目的表現型を有する近親の参加者のサブセットを定義し、次いでこれらのサブセットを調べて形質及び疾患の遺伝子的駆動要因を同定することに活用することができる。大規模な伝統的メンデル遺伝解析を可能にする高い情報価値を有し得る家系−表現型の対を同定するために、家系エンリッチメント用の改良されたバイオインフォマティクスツールが依然として必要とされている。
【００１２】
エンリッチされた家系作成に対する方法及びシステムの発見は、創薬科学者が、ある特定のタンパク質及びそのバリアントが正常な生理学または疾患の原因で果たす重要な役割を理解し、生化学及び生物学の両面においてこれらの機能を解明するための指針となり得る（非特許文献１２）。
【００１３】
本明細書で説明される方法及びシステムは、このような疾患原因バリアント（複数可）の同定につながり得るエンリッチされた家系を提供し、よって創薬努力及び臨床研究努力を刺激するものとなる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Ｓｚｋｌｏ  Ｍ．、Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｉｃ  Ｒｅｖｉｅｗｓ（１９９８）２０（１）：８１−９０
【非特許文献２】ＳｏｒｌｉｅおよびＷｅｉ．、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｌｌｅｇｅ  ｏｆ  Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｙ（２０１１）５８（１９）：２０１０−３
【非特許文献３】ＬａｉｒｄおよびＬａｎｇｅ、Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅ（２００９）２４（４）：３８８−３９７
【非特許文献４】Ｗｉｔｔｅ他、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ（１９９９）１４９（８）：６９３−７０５
【非特許文献５】Ｔｈｏｍａｓ他、Ｃａｎｃｅｒ（２００３）９７（８）：１８９４−１９０３
【非特許文献６】Ｄｅｗｅｙ他、Ｓｃｉｅｎｃｅ（２０１６）；２５４，ａａｆ６８１４
【非特許文献７】Ｓｕｄｌｏｗ他、ＰＬｏＳＭｅｄ．（２０１５）１２，ｅ１００１７７９
【非特許文献８】Ｃｏｌｌｉｎｓ他、（２０１６）Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（２０１５）３７２，７９３−７９５
【非特許文献９】Ｌｅｋ他、Ｎａｔｕｒｅ（２０１６）５３６，２８５−２９１
【非特許文献１０】Ｓｔａｐｌｅｓ他、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２０１４）９５，５５３−５６４
【非特許文献１１】ＫｏおよびＮｉｅｌｓｏｎ、ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔ．（２０１７）１３，ｅ１００６９６３
【非特許文献１２】Ｌｅｌｅ  Ｒ．、Ｊ．Ａｓｓｏｃ．Ｐｈｙｓｉｃｉａｎｓ  Ｉｎｄｉａ（２００３）５１：３７３−３８０
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１５】
１つの例示的な態様において、本開示は、エンリッチされた家系を作成するための方法であって、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することと、コホート内の個体を罹患者または非罹患者として同定することと、罹患者及び非罹患者を含むエンリッチされた家系を作成することによって作成する、方法を提供する。
【００１６】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質を有する個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つのバイナリー形質を有しない個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含み得る。いくつかの特定の例示的な実施形態において、バイナリー形質は、世界保健機関（ＷＨＯ）による医学分類リストである疾病及び関連保健問題の国際統計分類（ＩＣＤ）を用いて定義することができる。この分類には、疾患、徴候及び症状、異常所見、病訴、社会的状況、ならびに傷害または疾患の外部原因に関するコードが含まれる。バイナリー形質の定義には、ＩＣＤの第９版または第１０版を使用することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定のバイナリー形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定のバイナリー形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００１７】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つの極端な定量的形質を有する個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つの極端な定量的形質を有しない個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがいずれかのメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、極端な定量的形質の影響を受けているかどうかを定義することができる。例えば、最大年齢カットオフを使用してより早期の障害発症を定義すること、または、形質の正常な集団の測定値からの偏差の定義された統計的カットオフを超えた（例えば、集団平均を２標準偏差上回る）定量的形質の最小値もしくは最大値もしくは中央値を測定することができる。１つの例示的な実施形態において、特定の定量的形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定の定量的形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００１８】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み得る。バイナリー形質は、上記のような定義されたＩＣＤコードとすることができる。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して電子健康記録データが利用できない個体、または特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００１９】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み得、このとき、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の類似のまたは補完的な形質を含み得る。
【００２０】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み得、このとき、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の極端なまたは興味深い形質の共通部分を採用することを含み得る。
【００２１】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、家系内の個体を罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定される、同定することと、罹患者として判定された個体を、外部解析からの関連性結果の罹患キャリアとして定義することとを含み得る。
【００２２】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含む。シークエンシングデータは、全ゲノムシークエンシングデータ、エクソームシークエンシングデータ、または遺伝子型データを含み得る。
【００２３】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、エクソームシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含む。エクソームシークエンシングデータに基づく個体の１親等ネットワークは、以下を含めた集団の関連性を活用することによって作成することができる：複数のヒト対象から得られた核酸配列サンプルのデータセットから低品質の配列バリアントを削除すること、サンプルのうちの１例以上の各々に対する祖先スーパークラス指定を確立すること、データセットから低品質のサンプルを削除すること、祖先スーパークラス内の対象の第１の家系同一性推定値を作成すること、対象の祖先スーパークラスとは無関係に第２の家系同一性推定値を作成すること、及び第２の家系同一性推定値のうちの１つ以上に基づき、対象を主要な１親等家族ネットワークにクラスター化すること。
【００２４】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含み、このときコホートは、複数の対象を含む任意のデータセットを含み得る。
【００２５】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作出するための方法はさらに、ｐ値に基づいて家系をエンリッチすることを含む。エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、二項検定を使用して分枝のバイナリー形質がエンリッチされているかを評価することを含み得る。バイナリー形質は、上記のようなＩＣＤを用いて定義することができる。また、エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、ｔ検定を使用して分枝の極端な定量的形質がエンリッチされているかを評価することも含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。さらに、エンリッチメントは、多重検定ｐ値カットオフを適用することも含み得る。
【００２６】
１つの例示的な態様において、本開示は、エンリッチされた家系を作成することによって疾患原因バリアントを同定するための方法であって、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成し、コホート内の個体を罹患者または非罹患者として同定し、罹患者及び非罹患者を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作出し、当該少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施し、バリアント形質の対を解析して疾患原因バリアントを同定することにより、エンリッチされた家系を作成する、方法を提供する。
【００２７】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質を有する個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つのバイナリー形質を有しない個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含み得る。いくつかの特定の例示的な実施形態において、バイナリー形質は、世界保健機関（ＷＨＯ）による医学分類リストである疾病及び関連保健問題の国際統計分類（ＩＣＤ）を用いて定義することができる。この分類には、疾患、徴候及び症状、異常所見、病訴、社会的状況、ならびに傷害または疾患の外部原因に関するコードが含まれる。バイナリー形質の定義には、ＩＣＤの第９版または第１０版を使用することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定のバイナリー形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定のバイナリー形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００２８】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つの極端な定量的形質を有する個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つの極端な定量的形質を有しない個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがいずれかのメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、極端な定量的形質の影響を受けているかどうかを定義することができる。例えば、最大年齢カットオフを使用してより早期の障害発症を定義すること、または、形質の正常な集団の測定値からの偏差の定義された統計的カットオフを超えた（例えば、集団平均を２標準偏差上回る）定量的形質の最小値もしくは最大値もしくは中央値を測定することができる。１つの例示的な実施形態において、特定の定量的形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定の定量的形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００２９】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み得る。バイナリー形質は、上記のような定義されたＩＣＤコードとすることができる。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して電子健康記録データが利用できない個体、または特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００３０】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み得、このとき、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の類似のまたは補完的な形質を含み得る。
【００３１】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内の個体を罹患者または非罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み得、このとき、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の極端なまたは興味深い形質の共通部分を採用することを含み得る。
【００３２】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内の個体を罹患者として同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定される、同定することと、罹患者として判定された個体を定義することと、罹患者として判定された個体を、外部解析からの関連性結果の罹患キャリアとして定義することとを含み得る。
【００３３】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含む。シークエンシングデータは、全ゲノムシークエンシングデータ、エクソームシークエンシングデータ、または遺伝子型データを含み得る。
【００３４】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、エクソームシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含む。エクソームシークエンシングデータに基づく個体の１親等ネットワークは、以下を含めた集団の関連性を活用することによって作成することができる：複数のヒト対象から得られた核酸配列サンプルのデータセットから低品質の配列バリアントを削除すること、サンプルのうちの１例以上の各々に対する祖先スーパークラス指定を確立すること、データセットから低品質のサンプルを削除すること、祖先スーパークラス内の対象の第１の家系同一性推定値を作成すること、対象の祖先スーパークラスとは無関係に第２の家系同一性推定値を作成すること、及び第２の家系同一性推定値のうちの１つ以上に基づき、対象を主要な１親等家族ネットワークにクラスター化すること。
【００３５】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含み、このときコホートは、複数の対象を含む任意のデータセットを含み得る。
【００３６】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作出するための方法はさらに、ｐ値に基づいて家系をエンリッチすることを含む。エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、二項検定を使用して分枝のバイナリー形質がエンリッチされているかを評価することを含み得る。バイナリー形質は、上記のようなＩＣＤを用いて定義することができる。また、エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、ｔ検定を使用して分枝の極端な定量的形質がエンリッチされているかを評価することも含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。さらに、エンリッチメントは、多重検定ｐ値カットオフを適用することも含み得る。
【００３７】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家系内で罹患者と共に同時分離するバリアント形質の対を同定することと、表現型分離に基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことを含む分離解析を実施することとを含み得る。この分離には、優性及び相加的分離モデルならびに劣性分離モデルが含まれ得る。１つの例示的な実施形態において、優性及び相加的分離モデルに基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことは、１つの可能な構造と、共通の祖先を有する少なくとも３例の罹患者とを有する家系を選択することを含む。これはさらに、偽陽性を減らすために、１例以上の近親の非罹患者を有する少なくとも１つのエンリッチされた家系を選択することを含んでもよい。別の例示的な実施形態において、劣性分離モデルに基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことは、１つの可能な構造と、非罹患の親を有する１例を超える罹患者とを有する家系を選択することを含む。これはさらに、偽陽性を減らすために、少なくとも２例の罹患した同胞を有する少なくとも１つのエンリッチされた家系を選択することを含んでもよい。
【００３８】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の特定の遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することを含む。分離の特定の遺伝モデルには、分離の優性遺伝モデルまたは分離の劣性遺伝モデルが含まれ得る。加えて、分離の特定の遺伝モデルには、他の遺伝様式に基づく分離の遺伝モデル、例えば、Ｙ連鎖、多因子、またはミトコンドリア連鎖遺伝様式も含まれ得る。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の優性遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することであって、当該疾患原因バリアントが、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せにおいて罹患者と共に分離する、実施することを含む。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の劣性遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することであって、当該疾患原因バリアントが、所与の遺伝子において両アレルバリアントキャリアである罹患者と共に分離する、実施することを含み、親の遺伝子データが入手可能な場合、これらは同定された疾患原因バリアントに対しヘテロ接合性でなければならない。
【００３９】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施することを含み得る。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、複数のエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するための分離解析を含む。
【００４０】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、家族構造に含まれない目的表現型について他の罹患者内の分離するバリアントまたは遺伝子を同定するために分離解析を実施することを含み得る。
【００４１】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離解析を実施することを含み得、分離解析は、集団規模解析からの関連性結果と共にバリアント及び形質を相互参照することを含む。
【００４２】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、以前から知られている原因バリアント及び原因遺伝子を同定するために分離解析を実施することを含み得る。
【００４３】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、さらに、支持する家系／罹患者の数により、ならびに候補となる原因バリアント及び原因遺伝子の数により、エンリッチされた家系を優先順位付けすることを含み得る。
【００４４】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、バリアント形質の対を解析することを含み得、これはさらに、家族ベースの関連性解析を保証するのに十分な家族データで罹患者のセットを同定することを含む。
【００４５】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、バリアント形質の対を解析することを含み得、これは家系及び表現型の情報に基づいて、伝達不平衡試験（ＴＤＴ）または必要に応じてその他の解析を実施することを含む。
【００４６】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、いくつかの生理学的障害の疾患原因バリアントを同定するための方法を含み得る。
１つの例示的な態様において、本開示は、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体を提供し、これは、コホートのエクソームシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することと、当該１親等ネットワーク内の個体を罹患者または非罹患者として同定することと、罹患者または非罹患者としての指定を含む当該個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作成することとを含む。
【００４７】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つのバイナリー形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含む。いくつかの特定の例示的な実施形態において、バイナリー形質は、世界保健機関（ＷＨＯ）による医学分類リストである疾病及び関連保健問題の国際統計分類（ＩＣＤ）を用いて定義することができる。この分類には、疾患、徴候及び症状、異常所見、病訴、社会的状況、ならびに傷害または疾患の外部原因に関するコードが含まれる。バイナリー形質の定義には、ＩＣＤの第９版または第１０版を使用することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定のバイナリー形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定のバイナリー形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００４８】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つの極端な定量的形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つの極端な定量的形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、当該同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含む。いくつかのパラメーターを使用して、極端な定量的形質の影響を受けているかどうかを定義することができる。例えば、最大年齢カットオフを使用してより早期の障害発症を定義すること、または、形質の正常な集団の測定値からの偏差の定義された統計的カットオフを超えた（例えば、集団平均を２標準偏差上回る）定量的形質の最小値もしくは最大値もしくは中央値を測定することができる。１つの例示的な実施形態において、特定の定量的形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定の定量的形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００４９】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含む。バイナリー形質は、上記のような定義されたＩＣＤコードとすることができる。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して電子健康記録データが利用できない個体、または特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００５０】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の類似のまたは補完的な形質を含み得る。
【００５１】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の極端なまたは興味深い形質の共通部分を採用することを含み得る。
【００５２】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体はさらに、コホート内の個体が、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する場合、当該個体を罹患者として同定することと、罹患者として判定された個体を、外部解析からの関連性結果の罹患キャリアとして定義することとを含み得る。
【００５３】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含む。シークエンシングデータは、全ゲノムシークエンシングデータ、エクソームシークエンシングデータ、または遺伝子型データを含み得る。
【００５４】
いくつかの例示的な実施形態における、エクソームシークエンシングデータに基づいてエンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する、非一時的コンピューター可読媒体。エクソームシークエンシングデータに基づく個体の１親等ネットワークは、以下を含めた集団の関連性を活用することによって作成することができる：複数のヒト対象から得られた核酸配列サンプルのデータセットから低品質の配列バリアントを削除すること、サンプルのうちの１例以上の各々に対する祖先スーパークラス指定を確立すること、データセットから低品質のサンプルを削除すること、祖先スーパークラス内の対象の第１の家系同一性推定値を作成すること、対象の祖先スーパークラスとは無関係に第２の家系同一性推定値を作成すること、及び第２の家系同一性推定値のうちの１つ以上に基づき、対象を主要な１親等家族ネットワークにクラスター化すること。
【００５５】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含み得、このとき、当該コホートは、複数の対象を含む任意のデータセットを含み得る。
【００５６】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、さらに、ｐ値に基づいて家系をエンリッチすることを含み得る。エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、二項検定を使用して分枝のバイナリー形質がエンリッチされているかを評価することを含み得る。バイナリー形質は、上記のようなＩＣＤを用いて定義することができる。また、エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、ｔ検定を使用して分枝の極端な定量的形質がエンリッチされているかを評価することも含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。さらに、エンリッチメントは、多重検定ｐ値カットオフを適用することも含み得る。
【００５７】
１つの例示的な態様において、本開示は、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体を提供し、これは、コホートのエクソームシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することと、当該１親等ネットワーク内の個体を罹患者または非罹患者として同定することと、罹患者または非罹患者としての指定を含む当該個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作出することと、少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施することと、当該バリアント形質の対を解析して疾患原因バリアントを決定することとを含む。
【００５８】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つのバイナリー形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含む。いくつかの特定の例示的な実施形態において、バイナリー形質は、世界保健機関（ＷＨＯ）による医学分類リストである疾病及び関連保健問題の国際統計分類（ＩＣＤ）を用いて定義することができる。この分類には、疾患、徴候及び症状、異常所見、病訴、社会的状況、ならびに傷害または疾患の外部原因に関するコードが含まれる。バイナリー形質の定義には、ＩＣＤの第９版または第１０版を使用することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定のバイナリー形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定のバイナリー形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００５９】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つの極端な定量的形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つの極端な定量的形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、当該同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを含む。いくつかのパラメーターを使用して、極端な定量的形質の影響を受けているかどうかを定義することができる。例えば、最大年齢カットオフを使用してより早期の障害発症を定義すること、または、形質の正常な集団の測定値からの偏差の定義された統計的カットオフを超えた（例えば、集団平均を２標準偏差上回る）定量的形質の最小値もしくは最大値もしくは中央値を測定することができる。１つの例示的な実施形態において、特定の定量的形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定の定量的形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００６０】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含む。バイナリー形質は、上記のような定義されたＩＣＤコードとすることができる。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して電子健康記録データが利用できない個体、または特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００６１】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の類似のまたは補完的な形質を含み得る。
【００６２】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを含み、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の極端なまたは興味深い形質の共通部分を採用することを含み得る。
【００６３】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体はさらに、コホート内の個体が、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する場合、当該個体を罹患者として同定することと、罹患者として判定された個体を、外部解析からの関連性結果の罹患キャリアとして定義することとを含み得る。
【００６４】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含む。シークエンシングデータは、全ゲノムシークエンシングデータ、エクソームシークエンシングデータ、または遺伝子型データを含み得る。
【００６５】
いくつかの例示的な実施形態における、エクソームシークエンシングデータに基づいて疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する、非一時的コンピューター可読媒体。エクソームシークエンシングデータに基づく個体の１親等ネットワークは、以下を含めた集団の関連性を活用することによって作成することができる：複数のヒト対象から得られた核酸配列サンプルのデータセットから低品質の配列バリアントを削除すること、サンプルのうちの１例以上の各々に対する祖先スーパークラス指定を確立すること、データセットから低品質のサンプルを削除すること、祖先スーパークラス内の対象の第１の家系同一性推定値を作成すること、対象の祖先スーパークラスとは無関係に第２の家系同一性推定値を作成すること、及び第２の家系同一性推定値のうちの１つ以上に基づき、対象を主要な１親等家族ネットワークにクラスター化すること。
【００６６】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することを含み得、このとき、当該コホートは、複数の対象を含む任意のデータセットを含み得る。
【００６７】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、さらに、ｐ値に基づいて家系をエンリッチすることを含み得る。エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、二項検定を使用して分枝のバイナリー形質がエンリッチされているかを評価することを含み得る。バイナリー形質は、上記のようなＩＣＤを用いて定義することができる。また、エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、ｔ検定を使用して分枝の極端な定量的形質がエンリッチされているかを評価することも含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。さらに、エンリッチメントは、多重検定ｐ値カットオフを適用することも含み得る。
【００６８】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家系内で罹患者と共に同時分離するバリアント形質の対を同定することと、表現型分離に基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことを含む分離解析を実施することとを含み得る。この分離には、優性及び相加的分離モデルならびに劣性分離モデルが含まれ得る。１つの例示的な実施形態において、優性及び相加的分離モデルに基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことは、１つの可能な構造と、共通の祖先を有する少なくとも３例の罹患者とを有する家系を選択することを含む。これはさらに、偽陽性を減らすために、１例以上の近親の非罹患者を有する少なくとも１つのエンリッチされた家系を選択することを含んでもよい。別の例示的な実施形態において、劣性分離モデルに基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことは、１つの可能な構造と、非罹患の親を有する１例を超える罹患者とを有する家系を選択することを含む。これはさらに、偽陽性を減らすために、少なくとも２例の罹患した同胞を有する少なくとも１つのエンリッチされた家系を選択することを含んでもよい。
【００６９】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、分離の特定の遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することを含み得る。分離の特定の遺伝モデルには、分離の優性遺伝モデルまたは分離の劣性遺伝モデルが含まれ得る。加えて、分離の特定の遺伝モデルには、他の遺伝様式に基づく分離の遺伝モデル、例えば、Ｙ連鎖、多因子、またはミトコンドリア連鎖遺伝様式も含まれ得る。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の優性遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することであって、当該疾患原因バリアントが、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せにおいて罹患者と共に分離する、実施することを含む。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の劣性遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することであって、当該疾患原因バリアントが、所与の遺伝子において両アレルバリアントキャリアである罹患者と共に分離する、実施することを含み、親の遺伝子データが入手可能な場合、これらは同定された疾患原因バリアントに対しヘテロ接合性でなければならない。
【００７０】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施することを含み得る。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、複数のエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するための分離解析を含む。
【００７１】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、家族構造に含まれない目的表現型について他の罹患者内の分離バリアントまたは遺伝子を同定するために分離解析を実施することを含み得る。
【００７２】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、分離解析を実施することを含み得、これは、集団規模解析からの関連性結果と共にバリアント及び形質を相互参照することを含む。
【００７３】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、以前から知られている原因バリアント及び原因遺伝子を同定するために分離解析を実施することを含み得る。
【００７４】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、支持する家系／罹患者の数により、ならびに候補となる原因バリアント及び原因遺伝子の数により、エンリッチされた家系を優先順位付けすることを含み得る。
【００７５】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、バリアント形質の対を解析することを含み得、これはさらに、家族ベースの関連性解析を保証するのに十分な家族データで罹患者のセットを同定することを含む。
【００７６】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する非一時的コンピューター可読媒体は、バリアント形質の対を解析することを含み得、これは家系及び表現型の情報に基づいて、伝達不平衡試験（ＴＤＴ）または必要に応じてその他の解析を実施することを含む。
【００７７】
いくつかの例示的な実施形態における、いくつかの生理学的障害についての疾患原因バリアントを同定するための方法をプロセッサーに実施させるための命令を格納する、非一時的コンピューター可読媒体。
【００７８】
１つの例示的な態様において、本開示は、エンリッチされた家系を作成するためのシステムであって、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーが、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することと、当該１親等ネットワーク内の個体が罹患者または非罹患者であるかを同定することと、罹患者または非罹患者としての指定を含む当該個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作成することとを行うように構成された、システムを提供する。
【００７９】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つのバイナリー形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを行うように構成されている。いくつかの特定の例示的な実施形態において、バイナリー形質は、世界保健機関（ＷＨＯ）による医学分類リストである疾病及び関連保健問題の国際統計分類（ＩＣＤ）を用いて定義することができる。この分類には、疾患、徴候及び症状、異常所見、病訴、社会的状況、ならびに傷害または疾患の外部原因に関するコードが含まれる。バイナリー形質の定義には、ＩＣＤの第９版または第１０版を使用することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定のバイナリー形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定のバイナリー形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００８０】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つの極端な定量的形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つの極端な定量的形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを行うように構成されている。いくつかのパラメーターを使用して、極端な定量的形質の影響を受けているかどうかを定義することができる。例えば、最大年齢カットオフを使用してより早期の障害発症を定義すること、または、形質の正常な集団の測定値からの偏差の定義された統計的カットオフを超えた（例えば、集団平均を２標準偏差上回る）定量的形質の最小値もしくは最大値もしくは中央値を測定することができる。１つの例示的な実施形態において、特定の定量的形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定の定量的形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００８１】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを行うように構成されている。バイナリー形質は、上記のような定義されたＩＣＤコードとすることができる。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して電子健康記録データが利用できない個体、または特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００８２】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを行うように構成されており、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の類似のまたは補完的な形質を含み得る。
【００８３】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを行うように構成されており、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の極端なまたは興味深い形質の共通部分を採用することを含み得る。
【００８４】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、コホート内の個体が、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する場合、当該個体を罹患者として同定することと、罹患者として判定された個体を、外部解析からの関連性結果の罹患キャリアとして定義することとを行うように構成されている。
【００８５】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成するように構成されている。シークエンシングデータは、全ゲノムシークエンシングデータ、エクソームシークエンシングデータ、または遺伝子型データを含み得る。
【００８６】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、エクソームシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成するように構成されている。エクソームシークエンシングデータに基づく個体の１親等ネットワークは、以下を含めた集団の関連性を活用することによって作成することができる：複数のヒト対象から得られた核酸配列サンプルのデータセットから低品質の配列バリアントを削除すること、サンプルのうちの１例以上の各々に対する祖先スーパークラス指定を確立すること、データセットから低品質のサンプルを削除すること、祖先スーパークラス内の対象の第１の家系同一性推定値を作成すること、対象の祖先スーパークラスとは無関係に第２の家系同一性推定値を作成すること、及び第２の家系同一性推定値のうちの１つ以上に基づき、対象を主要な１親等家族ネットワークにクラスター化すること。
【００８７】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成するように構成されており、このときコホートは、複数の対象を含む任意のデータセットを含み得る。
【００８８】
いくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、さらに、ｐ値に基づいて家系をエンリッチすることを含むように構成されている。エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、二項検定を使用して分枝のバイナリー形質がエンリッチされているかを評価することを含み得る。バイナリー形質は、上記のようなＩＣＤを用いて定義することができる。また、エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、ｔ検定を使用して分枝の極端な定量的形質がエンリッチされているかを評価することも含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。さらに、エンリッチメントは、多重検定ｐ値カットオフを適用することも含み得る。
【００８９】
１つの例示的な態様において、本開示は、疾患原因バリアントを同定するためのシステムであって、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーが、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成することと、当該１親等ネットワーク内の個体が罹患者または非罹患者であるかを同定することと、罹患者または非罹患者としての指定を含む当該個体を含む少なくとも１つのエンリッチされた家系を作成することとを行うように構成された、システムを提供する。
【００９０】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つのバイナリー形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを行うように構成されている。いくつかの特定の例示的な実施形態において、バイナリー形質は、世界保健機関（ＷＨＯ）による医学分類リストである疾病及び関連保健問題の国際統計分類（ＩＣＤ）を用いて定義することができる。この分類には、疾患、徴候及び症状、異常所見、病訴、社会的状況、ならびに傷害または疾患の外部原因に関するコードが含まれる。バイナリー形質の定義には、ＩＣＤの第９版または第１０版を使用することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定のバイナリー形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定のバイナリー形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００９１】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、当該家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つの極端な定量的形質を有する当該個体が罹患者として同定され、当該少なくとも１つの極端な定量的形質を有しない当該個体が非罹患者として同定される、同定することと、次いで、罹患者及び非罹患者のパターンがメンデル遺伝様式（例えば、常染色体優性、常染色体劣性、ｘ連鎖優性、ｘ連鎖劣性、またはｙ連鎖）と一致するかどうかを評価することとを行うように構成されている。いくつかのパラメーターを使用して、極端な定量的形質の影響を受けているかどうかを定義することができる。例えば、最大年齢カットオフを使用してより早期の障害発症を定義すること、または、形質の正常な集団の測定値からの偏差の定義された統計的カットオフを超えた（例えば、集団平均を２標準偏差上回る）定量的形質の最小値もしくは最大値もしくは中央値を測定することができる。１つの例示的な実施形態において、特定の定量的形質に関して電子健康記録データが利用できない可能性のある個体、または特定の定量的形質に関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００９２】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを行うように構成されている。バイナリー形質は、上記のような定義されたＩＣＤコードとすることができる。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。１つの例示的な実施形態において、特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して電子健康記録データが利用できない個体、または特定のバイナリー形質、定量的形質、もしくはこれらの組合せに関して矛盾するもしくは信頼できないデータを有する個体は、医療記録に特定の定量的形質が存在するかしないかにかかわらず、未知の罹患者として判定され得る。
【００９３】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを行うように構成されており、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の類似のまたは補完的な形質を含み得る。
【００９４】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内の個体が罹患者または非罹患者であるかどうかを同定することであって、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する個体が罹患者として同定され、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有しない個体が非罹患者として同定される、同定することを行うように構成されており、このとき、当該少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せは、２つ以上の極端なまたは興味深い形質の共通部分を採用することを含み得る。
【００９５】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、コホート内の個体が、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せを有する場合、当該個体を罹患者として同定することと、罹患者として判定された個体を、外部解析からの関連性結果の罹患キャリアとして定義することとを行うように構成されている。
【００９６】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成するように構成されている。シークエンシングデータは、全ゲノムシークエンシングデータ、エクソームシークエンシングデータ、または遺伝子型データを含み得る。
【００９７】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、エクソームシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成するように構成されている。エクソームシークエンシングデータに基づく個体の１親等ネットワークは、以下を含めた集団の関連性を活用することによって作成することができる：複数のヒト対象から得られた核酸配列サンプルのデータセットから低品質の配列バリアントを削除すること、サンプルのうちの１例以上の各々に対する祖先スーパークラス指定を確立すること、データセットから低品質のサンプルを削除すること、祖先スーパークラス内の対象の第１の家系同一性推定値を作成すること、対象の祖先スーパークラスとは無関係に第２の家系同一性推定値を作成すること、及び第２の家系同一性推定値のうちの１つ以上に基づき、対象を主要な１親等家族ネットワークにクラスター化すること。
【００９８】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、コホートのシークエンシングデータに基づいて個体の１親等ネットワークを作成するように構成されており、このときコホートは、複数の対象を含む任意のデータセットを含み得る。
【００９９】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、さらに、ｐ値に基づいて家系をエンリッチすることを含むように構成されている。エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、二項検定を使用して分枝のバイナリー形質がエンリッチされているかを評価することを含み得る。バイナリー形質は、上記のようなＩＣＤを用いて定義することができる。また、エンリッチメントは、家系の「創始者アンカー分枝」または「分枝」を家系内の創始者の全ての子孫として定義し、ｔ検定を使用して分枝の極端な定量的形質がエンリッチされているかを評価することも含み得る。いくつかのパラメーターを使用して、上記のような極端な定量的形質を定義することができる。さらに、エンリッチメントは、多重検定ｐ値カットオフを適用することも含み得る。
【０１００】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家系内で罹患者と共に同時分離するバリアント形質の対を同定することと、表現型分離に基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことを含む分離解析を実施することとを行うように構成されている。この分離には、優性及び相加的分離モデルならびに劣性分離モデルが含まれ得る。１つの例示的な実施形態において、優性及び相加的分離モデルに基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことは、１つの可能な構造と、共通の祖先を有する少なくとも３例の罹患者とを有する家系を選択することを含む。これはさらに、偽陽性を減らすために、１例以上の近親の非罹患者を有する少なくとも１つのエンリッチされた家系を選択することを含んでもよい。別の例示的な実施形態において、劣性分離モデルに基づいて少なくとも１つのエンリッチされた家系を見出すことは、１つの可能な構造と、非罹患の親を有する１例を超える罹患者とを有する家系を選択することを含む。これはさらに、偽陽性を減らすために、少なくとも２例の罹患した同胞を有する少なくとも１つのエンリッチされた家系を選択することを含んでもよい。
【０１０１】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、分離の特定の遺伝モデルを形成するために分離解析を実施するように構成されている。分離の特定の遺伝モデルには、分離の優性遺伝モデルまたは分離の劣性遺伝モデルが含まれ得る。加えて、分離の特定の遺伝モデルには、他の遺伝様式に基づく分離の遺伝モデル、例えば、Ｙ連鎖、多因子、またはミトコンドリア連鎖遺伝様式も含まれ得る。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の優性遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することであって、当該疾患原因バリアントが、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せにおいて罹患者と共に分離する、実施することを含む。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、分離の劣性遺伝モデルを形成するために分離解析を実施することであって、当該疾患原因バリアントが、所与の遺伝子において両アレルバリアントキャリアである罹患者と共に分離する、実施することを含み、親の遺伝子データが入手可能な場合、これらは同定された疾患原因バリアントに対しヘテロ接合性でなければならない。
【０１０２】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、少なくとも１つのエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するために分離解析を実施するように構成されている。１つの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するための方法は、複数のエンリッチされた家系の内部でまたはそれにわたって同時分離するバリアント形質の対を同定するための分離解析を含む。
【０１０３】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、家族構造に含まれない目的表現型について他の罹患者内の分離するバリアントまたは遺伝子を同定するために分離解析を実施するように構成されている。
【０１０４】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、集団規模解析からの関連性結果と共にバリアント及び形質を相互参照することを含む分離解析を実施するように構成されている。
【０１０５】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、以前から知られている原因バリアント及び原因遺伝子を同定するために分離解析を実施するように構成されている。
【０１０６】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、支持する家系／罹患者の数により、ならびに候補となる原因バリアント及び原因遺伝子の数により、エンリッチされた家系を優先順位付けするように構成されている。
【０１０７】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、バリアント形質の対を解析するように構成され、さらに、家族ベースの関連性解析を保証するのに十分な家族データで罹患者のセットを同定することを含む。
【０１０８】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、バリアント形質の対を解析するように構成され、家系及び表現型の情報に基づいて、伝達不平衡試験（ＴＤＴ）または必要に応じてその他の解析を実施することを含む。
【０１０９】
いくつかの例示的な実施形態において、疾患原因バリアントを同定するためのシステムは、データプロセッサーと、当該データプロセッサーに連結したメモリーとを備え、当該プロセッサーは、いくつかの生理学的障害についての疾患原因バリアントを同定するように構成されている。
【０１１０】
本明細書で説明される方法及びシステムは、（ｉ）疾患を引き起こす分子機構をより良好に理解できるようにし、（ｉｉ）より良好に疾患の分類及び管理ができるように導き、（ｉｉｉ）重要な遺伝子バリエーションに関連する異なる代謝を同定できるようにし（がん細胞の代謝変化に関連する不可欠な酵素またはタンパク質または受容体を新薬開発の標的として使用）、（ｉｖ）がんなどの疾患向けに、将来の臨床経過及び生存期間の予測する助けとなり得る精緻化されたクラス予測を提供し、そして（ｖ）（望ましいが欠損した遺伝子の増大、または（アンチセンスオリゴリボヌクレオチドもしくは転写因子デコイ、または特異的アプタマーを通じての）有害な遺伝子の遮断により）疾患を引き起こす遺伝子欠損を同定することによって遺伝子療法を設計することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】家系エンリッチメントを実施するための本発明の例示的な実施形態のフローチャートである。
【図２】家系エンリッチメントを実施するための本発明の例示的な実施形態のフローチャートである。
【図３】例示的な動作環境である。
【図４】本開示の方法を実施するために構成された複数のシステムコンポーネントを示している。
【図５】例示的な実施形態に従って確認されたＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからの最初の９２Ｋのシークエンシングされた個体におけるＩＢＤ０対ＩＤＢ１プロットを示している。
【図６】原発性血栓形成傾向表現型（Ｐｈｅ１０＿Ｄ６８５、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｄ６８．５）におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのいくつかのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図７】Ａ及びＢは、遺伝性出血性末梢血管拡張症表現型（Ｐｈｅ１０＿Ｉ７８０、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｉ７８．０）における２つのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図８】遺伝性出血性末梢血管拡張症表現型（Ｐｈｅ１０＿Ｉ７８０、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｉ７８．０）におけるバリアントの分離を実証するエンリッチされた家系を含むＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからの家系を示しており、家系エンリッチメント及び分離解析は、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図９】気腫表現型におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのいくつかのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１０】腎臓移植表現型（Ｐｈｅ９＿Ｖ４２０、ＩＣＤ９ＣＭ  Ｖ４２．０）におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１１】末期腎疾患表現型（Ｐｈｅ９＿５８５６、ＩＣＤ９ＣＭ  ５８５．６）におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのいくつかのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１２】遺伝性運動感覚性ニューロパチー表現型（シャルコー・マリー・トゥース病）（Ｐｈｅ１０＿Ｇ６００、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｇ６０．０）表現型におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示している。
【図１３】様々な組織内でコードされるトロポミオシン２（ＴＭＰ２）遺伝子の１００万個当たりの転写産物（ＴＰＭ）の遺伝子発現データを示す図表である。
【図１４】双極性障害におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメント及び分離解析は、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１５】様々な組織内でコードされる２０番染色体オープンリーディングフレーム２０３（Ｃ２０ｏｒｆ２０３）の１００万個当たりの転写産物（ＴＰＭ）の遺伝子発現データを示す図表である。
【図１６】双極性障害表現型におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１７】双極性障害表現型におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１８】双極性障害表現型におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図１９】様々な組織内のマイクロセファリン１（ＭＣＰＨ  １）の１００万個当たりの転写産物（ＴＰＭ）の遺伝子発現データを示す図表である。
【図２０】家族性サラセミア表現型におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【図２１】アルカリホスファターゼ外来患者中心傾向値におけるＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホートからのエンリッチされた家系を示しており、家系エンリッチメントは、例示的な実施形態に従って実施されている。
【発明を実施するための形態】
【０１１２】
「ａ」という用語は、「少なくとも１つ」を意味するものと理解されるべきであり、「約（ａｂｏｕｔ）」及び「およそ（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」という用語は、当業者が理解するであろう標準的なばらつきを許容するものと理解されるべきであり、範囲が示される場合、終点が含まれる。
【０１１３】
家族ベースの関連性研究では症例対照デザインが使用され、症例は病院または疾病登録から得られる。対照は、非血縁者（例えば、集団もしくは病院／登録ベース）または症例の家族（例えば、親もしくは同胞）のいずれかとすることができる。症例及び対照における所与のアレルの出現率を比較して、遺伝子と疾患との間に「関連性」が存在するか調べる。大規模な一塩基多型（ＳＮＰ）ジェノタイピングが利用できることに伴い、関連性研究はますます一般的になりつつあり、焦点を絞った候補遺伝子研究からゲノムワイドの関連性研究へと急速に拡大している。
【０１１４】
次世代シークエンシング戦略の出現により、このような疾患における遺伝子欠損を解明する見通しが明るいものとなった。現在、全ゲノム（およそ３０億塩基対）のシークエンシングは数日という期間で行うことができ、コストは急速に低下していることから、通例的な研究ツールとしてアクセス可能になっている。ゲノムのタンパク質コード部分のシークエンシングはエクソームシークエンシングと称され、疾患原因遺伝子を見出すのにより一層効率的である。というのは、エクソームはゲノムのわずかな部分（およそ３８Ｍｂ）に相当するに過ぎず、またエクソンはメンデル遺伝子における既知の変異の大部分を有するためである（Ａｌｂｅｒｔ  ｅｔ  ａｌ．Ｎａｔｕｒｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ（２００７）４：９０３−９０５；Ｇｎｉｒｋｅ  ｅｔ  ａｌ．Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（２００９）２７：１８２−１８９；Ｈｏｄｇｅｓ  ｅｔ  ａｌ．Ｎａｔｕｒｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２００７）９：１５２２−１５２７；Ｍａｊｅｗｓｋｉ  ｅｔ  ａｌ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２０１１）４８：５８０−５８９）。そのため、エクソームシークエンシングは、候補遺伝子または経路の先験的知識を伴わずに遺伝子的原因が疑われる障害の変異を探索するのに非常に適している。
【０１１５】
大規模なヒトシークエンシング研究の多くは、付随する表現型が豊富な電子健康記録（ＥＨＲ）を有する一貫した医療集団からサンプルを収集し、ＥＨＲ及びゲノム配列データを組み合わせてトランスレーショナルな発見及びプレシジョンメディシンを触媒することを目標としている。このようなプロジェクトから得られたデータは、形質及び疾患のある特定の遺伝子的駆動要因を同定するために使用することができる。
【０１１６】
異なるソース集団から集団の層別化を引き起こす様々なアレル頻度を有する症例及び対照が得られた場合、偽の関連性が検出される可能性がある（Ｃａｒｄｏｎ  ａｎｄＰａｌｍｅｒ．  Ｌａｎｃｅｔ（２００３）３６１（９３５７）：５９８−６０４）。このような交絡からどの程度のバイアスが生じるかに関しては議論がある（Ｗａｃｈｏｌｄｅｒ  ｅｔ  ａｌ．Ｃａｎｃｅｒ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ，Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ  ＆  Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ（２００２）１１（６）：５１３−５２０；Ｔｈｏｍａｓ  ａｎｄ  Ｗｉｔｔｅ．  Ｃａｎｃｅｒ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ，Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ  ＆  Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ（２００２）１１（６）：５０２−５１２；Ｇｏｒｒｏｏｃｈｕｒｎ  ｅｔ  ａｌ．Ｈｕｍａｎ  Ｈｅｒｅｄｉｔｙ（２００４）５８（１）：４０−４８）。集団の層別化は、家族ベースの研究設計を使用することによって回避され得る。親及びその子孫または同胞を研究する場合、各家族内の症例及び対照は同じソース集団から生じる。一般的な家族ベースの症例対照デザインは、親トリオ（例えば、伝達不平衡試験（ＴＤＴ）アプローチ）及び同胞対照である。他の近親者（例えば、いとこ）を研究しても、多数の異なる家族を同時に研究してもよい。
【０１１７】
大規模コホート内での家族の同定は、所与の形質が家族ベースの遺伝子研究を受け入れられるだけの十分な情報価値のある罹患者からなる家系を同定することを伴う。家系は、家族内の所与の目的表現型と共に同時分離する潜在的な中〜大の影響を有する希少バリアントを調べる際には特に有益である。これらの家系は、目的表現型を有する近親の参加者のサブセットを定義し、次いでこれらのサブセットを調べて形質及び疾患の遺伝子的駆動要因を同定することに活用することができる。
【０１１８】
本開示は、少なくとも部分的には、複数の対象のゲノムサンプルのデータセット内の個体の１親等ネットワークに関する情報が、とりわけ、希少な遺伝子バリエーションと疾患との間の関連性を調べるのを可能にするという認識に基づく。
【０１１９】
本明細書で説明される方法は、様々なタイプのゲノムサンプルのデータセットに適用され得る。データセットのタイプの非限定的な例としては、シングル医療ネットワーク集団；マルチ医療ネットワーク集団；人種的、文化的、もしくは社会的に同種もしくは異種の集団；年齢が混合した集団もしくは年齢が同種の集団；地理的に集中もしくは分散した集団；またはこれらの組み合わせが挙げられる。データセットは、様々なタイプの遺伝子変異を有し得る。評価され得る遺伝子バリアントのタイプの非限定的な例としては、点変異、挿入、欠失、逆位、重複、及び多量体化が挙げられる。遺伝子バリアントを取得することができる手段の非限定的な例としては、以下のステップが挙げられる。
【０１２０】
・サンプル調製及びシークエンシング（Ｄｅｗｅｙ  ｅｔ  ａｌ．（２０１６），Ｓｃｉｅｎｃｅ  ３５４，ａａｆ６８１４−１からａａｆ６８１４−１０）。
・シークエンシングが完了したら、各シークエンシング実行からの生データは、自動化解析のために、ローカルバッファーストレージに集められ、ＤＮＡｎｅｘｕｓプラットフォーム（Ｒｅｉｄ  ｅｔ  ａｌ．（２０１４）；ＢＭＣ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  １５，３０）にアップロードすることができる。
【０１２１】
・サンプルレベルのリードファイルは、ＣＡＳＡＶＡ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ  Ｉｎｃ．，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ）で作成し、ＢＷＡ−ｍｅｍによりＧＲＣｈ３８にアラインメントすることができる（Ｌｉ  ａｎｄ  Ｄｕｒｂｉｎ（２００９）；Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２５，１７５４−１７６；Ｌｉ（２０１３）；ａｒＸｉｖ  ｑ−ｂｉｏ．ＧＮ）。
【０１２２】
・得られたＢＡＭファイルは、ＧＡＴＫ（ＭｃＫｅｎｎａ  ｅｔ  ａｌ．（２０１０）；Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ．２０，１２９７−１３０３）及びＰｉｃａｒｄを用いて処理して、推定インデルの周囲のリード値をソートし、複製物をマークし、局所的な再アラインメントを実施することができる。
【０１２３】
・シークエンシングしたバリアントは、Ｅｎｓｅｍｂｌ８５遺伝子定義を用いてｓｎｐＥＦＦ（Ｃｉｎｇｏｌａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．（２０１２）；Ｆｌｙ（Ａｕｓｔｉｎ）６，８０−９２）でアノテーションして転写産物及び遺伝子に対する機能的影響を決定することができる。
【０１２４】
本明細書で説明される方法は、生理学的障害の原因となる疾患原因バリアントを同定するために適用することができる。非限定的な例としては、心理的障害、血液関連障害、疼痛関連障害、ホルモン関連障害、肺疾患、歯科障害、生殖関連障害、精神障害、運動障害、心臓血管障害、循環障害、自己免疫疾患、炎症性疾患、腎疾患、肝臓障害、遺伝性出血性末梢血管拡張症、運動感覚性ニューロパチー、家族性大動脈瘤、甲状腺癌、色素性緑内障、家族性高コレステロール血症、またはこれらの組合せが挙げられる。
【０１２５】
方法は、前述のステップのいずれかに限定されず、配列バリアントの取得は、任意の好適な手段によって行われ得ることを理解されたい。
また、本開示は、少なくとも部分的には、複数の対象のゲノムサンプルのデータセット内で１親等近親者に関する情報から作成された家系が、家族内で分離する希少バリアントを同定するための情報を提供することができるという認識にも基づいている。
【０１２６】
１親等近親者を同定するために使用され得るいくつかの統計的方法が開発されている。このような非限定的な例の１つは、個人がデータセット内の異なるタイプの家族関係を同定する場合の家系同一性（ＩＢＤ）推定値の計算によるものであり、ＰＲＩＭＵＳ（Ｓｔａｐｌｅｓ  ｅｔ  ａｌ．（２０１４），Ａｍ．Ｊ．Ｈｕｍ．Ｇｅｎｅｔ．９５，５５３−５６４）を使用してペアワイズ関係を異なる家族クラスに分類し、家系を再構築することができる。データセット間での推定１親等関係のみを含むものとする。例えば、エクソーム配列決定データを含むデータセットから１親等近親者を同定するには、２０１８年９月７日に出願された同時係属中の米国特許出願公開第２０１９０２０５５０２号明細書（表題“ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＦＯＲ  ＬＥＶＥＲＡＧＩＮＧ  ＲＥＬＡＴＥＤＮＥＳＳ  ＩＮ  ＧＥＮＯＭＩＣ  ＤＡＴＡ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ”）で説明されている方法を利用することができる（当該文献はその全体が参照により本明細書に援用される）。
【０１２７】
複数の対象のゲノムサンプルのデータセットから家系を作成するには、いくつかのアプローチが利用可能であり、例えば、ＣＯＰ（非近交系家系の構築（Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  Ｏｕｔｂｒｅｄ  Ｐｅｄｉｇｒｅｅｓ））及びＣＩＰ（近交系家系の構築（Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  Ｉｎｂｒｅｄ  Ｐｅｄｉｇｒｅｅｓ））、ＩＰＥＤ（遺伝パスベース家系の再構築（Ｉｎｈｅｒｉｔａｎｃｅ  Ｐａｔｈ−ｂａｓｅｄ  Ｐｅｄｉｇｒｅｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ））及びＩＰＥＤ２、ＰＲＥＰＡＲＥ（親族の分割（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｏｆ  Ｒｅｌａｔｉｖｅｓ））、ならびに家系再構築及び最大限に非血縁のセットの同定（Ｐｅｄｉｇｒｅｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｍａｘｉｍａｌｌｙ  Ｕｎｒｅｌａｔｅｄ  Ｓｅｔ）（ＰＲＩＭＵＳ）が利用可能である（Ｒｉｅｓｔｅｒ  ｅｔ  ａｌ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ（２００９）２５：２１３４−２１３９；Ｈａｄｆｉｅｌｄ  ｅｔ  ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｅｃｏｌｏｇｙ（２００６）１５：３７１５−３７３０；Ｍａｒｓｈａｌｌ  ｅｔ  ａｌ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｅｃｏｌｏｇｙ  （１９９８）７：６３９−６５５；Ｃｕｓｓｅｎｓ  ｅｔ  ａｌ．Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ（２０１３）３７：６９−８３；Ｈｅ  ｅｔ  ａｌ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ（２０１３）２０：７８０−７９２；Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｃｋ  ｅｔ  ａｌ．Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ（２０１１）１８：１４８１−１４９３；Ｓｔａｐｌｅｓ  ｅｔ  ａｌ．Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ（２０１３）３７：１３６−１４１；Ｓｈｅｍ−Ｔｏｖ  ａｎｄ  Ｈａｌｐｅｒｉｎ．ＰＬｏＳ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ（２０１４）１０：ｅ１００３６１０）。他の方法、例えば、ＰＬＩＮＫ、ＫＩＮＧ、及びＫＩＮＳＨＩＰも使用され得る。
【０１２８】
本開示は、前述のデータセット、１親等の近親者を特定する方法、及び／または家系を作成する方法のいずれかに限定されず、複数の対象のゲノムサンプルのデータセットの取得及び処理は、当技術分野で知られている任意の好適な方法によって実施できることを理解されたい。
【０１２９】
また、本開示は、少なくとも部分的には、データセット内の罹患者及び非罹患者を決定することにより家系を形成し、家系を精緻化してエンリッチされた家系を形成することは、とりわけ、希少な遺伝子バリエーションと疾患との間の関連性を見出すための下流解析にとって不可欠であるという認識にも基づいている。
【０１３０】
データセット内の罹患者は、少なくとも１つのバイナリー形質もしくは極端な定量的形質またはこれらの組合せの存在に基づいてデータセット内の個体を同定することにより、定義することができる。
【０１３１】
いくつかの例示的な実施形態において、バイナリー形質は、疾病及び関連保健問題の国際統計分類リスト（ＩＣＤ）からの３文字コードを用いて定義される。いくつかの特定の例示的な実施形態において、ＩＣＤの第９または第１０改訂版からの３文字コードを使用して、バイナリー形質を定義した。バイナリー形質は、さらに、ＩＣＤの第９または第１０改訂版からの４文字コードを用いてさらに定義され得る。個体の表現型が、説明されたバイナリー形質を有する場合、個体を「罹患者」と判定することができる。いくつかの例示的な実施形態において、コホート内で５％を超える有病率を有するバイナリー形質を有する個体は、以前に「罹患者」と判定された場合であっても「非罹患者」と判定されることがある。さらに、個体が医療記録内に形質の非存在または存在の徴候を有する場合、及び個体が矛盾する記録を有する場合、その個体は未知の罹患者と判定される。
【０１３２】
いくつかの例示的な実施形態において、極端な定量的形質は、集団内での当該形質の分布に基づいて、当該形質の値が極端に高いまたは低い個体を採用することによって定義される。例えば、各形質の値に対しｚ−スコアを計算し、当該形質のｚ−スコアが、極端に高いまたは低い形質値についてそれぞれ２より上または−２より下である場合、個体を「罹患者」としてラベル付けする。さらに、個体が医療記録内に形質の非存在または存在の徴候を有する場合、及び個体が矛盾する記録を有する場合、その個体は未知の罹患者と判定される。
【０１３３】
罹患者を含む家系をさらに精緻化してエンリッチされた家系を作成することができる。家系は、表現型分離またはｐ値に基づいてエンリッチすることができる。
図１は、１親等ネットワークからの個体が罹患者及び非罹患者と判定される例示的な実施形態のフローチャートである。個体の１親等ネットワークは、ステップ１００において、任意の好適な手段によって複数のヒト対象から作成される。ネットワーク内のあらゆる個体は、１１０において、記録された各バイナリー形質もしくは記録された各定量的形質またはこれらの組合せについて評価され得る。ネットワーク内のあらゆる個体は、ステップ１２０において、記録された各バイナリー形質について評価され得、バイナリー形質の影響を受けている場合、ステップ１４０において「罹患者」として分類される。反対に、個体が、検討されている特定のバイナリー形質の影響を受けていない場合、個体は、ステップ１５０において「非罹患者」として分類される。ネットワーク内のあらゆる個体は、ステップ１３０において、記録された各定量的形質について評価され得、定量的形質の影響を受けている場合、ステップ１４０において「罹患者」として分類される。反対に、個体が、検討されている特定の定量的形質の影響を受けていない場合、個体は、ステップ１５０において「非罹患者」として分類される。
【０１３４】
図２は、１親等ネットワークからの個体が罹患者及び非罹患者と判定される別の例示的な実施形態のフローチャートである。ステップ１００において、任意の適切な手段によって複数の対象から個体の１親等ネットワークを作成した後、ネットワーク内のあらゆる個体は、１１０において、記録された各バイナリー形質もしくは記録された各定量的形質またはこれらの組合せについて評価され得る。さらに、記録された各バイナリー形質もしくは記録された各定量的形質またはこれらの組合せのいずれかを有するあらゆる個体は、ステップ１５５において、バイナリー形質または定量的形質の存在に基づいて評価される。ステップ１５５の後のステップ１６０では、個体を分類することができる。個体を罹患者として分類するために使用されるバイナリー形質がコホート内で５％を超える有病率を有する場合、罹患者は、ステップ１９０において「非罹患者」として分類され得、個体を罹患者として分類するために使用されるバイナリー形質が５％未満の罹患率を有する場合、罹患者は、ステップ１８０において「罹患者」として分類され得る。同様に、ステップ１７０は、個体を再分類することができる。個体を罹患者として分類するために使用される定量的形質が、コホートの平均の定量的形質より２標準偏差超大きい場合、個体は、ステップ１８０において「罹患者」として分類され、そうでない場合、個体は、ステップ１９０において「非罹患者」として分類される。
【０１３５】
家系内または家系間での表現型分離は、優性及び相加的分離モデルまたは劣性分離モデルのいずれかを作成することができる。優性及び相加的分離モデルへの表現型分離を伴う家系についてのいくつかの例示的な実施形態において、１つの可能な構造及び共通の祖先を有する３例を超える罹患者を有する家系を使用して、エンリッチされた家系を作成することができる。さらに、エンリッチされた家系は、偽陽性を減らすために１例または複数例の近親の非罹患者（複数可）を有する家系を選択することにより、分離解析について優先順位付けすることができる。
【０１３６】
劣性分離モデルへの表現型分離を伴う家系についてのいくつかの例示的な実施形態において、エンリッチされた家系を作成するために、１つの可能な構造と非罹患の親を有する１例を超える罹患者とを有する家系が使用される。さらに、エンリッチされた家系は、２例以上の罹患した同胞を有する家系を選択することにより、エンリッチされた家系を分離解析について優先順位付けすることができる。
【０１３７】
いくつかの例示的な実施形態において、２つ以上の表現型が類似のまたは相補的なバイナリー形質または極端な定量的形質からの罹患者を併合して、これらの形質全てを包含する障害についての罹患者を形成することができる。例えば、双極性障害についてエンリッチされた家系を探す場合、双極性障害の遺伝子的原因は一部の個体では単極性としてのみ顕在化する場合があるため、単極性障害も考慮することができる。
【０１３８】
いくつかの例示的な実施形態において、２つ以上の極端なまたは興味深いバイナリー形質または極端な定量的形質を有する罹患者を選択して、これらの２つ以上の形質全てを包含する障害についての罹患者を形成することができる。２つ以上の極端なまたは興味深い形質を有する罹患者の共通部分を採用することにより、より均質な個体のサブセットを同定することができる。例えば、喘息及びＣＯＰＤの両方を有する個体のエンリッチされた家系を得るために、喘息及びＣＯＰＤの両方を有する患者の共通部分を罹患者とみなす。
【０１３９】
本開示は、前述の障害または分離モデルのいずれにも限定されず、家系エンリッチメントは、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せに基づいて任意の障害または分離モデルに対して行われ得ることを理解されたい。
【０１４０】
代替的に、エンリッチされた家系は、ｐ値に基づいて決定することができる。いくつかの例示的な実施形態において、家系の創始者アンカー分枝を同定する際に、二項検定を行って、家系がバイナリー形質についてエンリッチされているかを評価する。他の例示的な実施形態において、家系の創始者アンカー分枝を同定する際に、ｔ検定を行って、家系が極端な定量的形質についてエンリッチされているかどうかを評価する。加えて、偽陽性を取り除くために、多重検定補正ｐ値カットオフが設定される。
【０１４１】
本開示は、少なくとも部分的には、所与の表現型、付随する（例えば、希少な）バリアントを有する罹患個体についてエンリッチされた家系が、目的表現型と共に分離しそれを駆動し得るという認識に基づいている。このような遺伝子的原因は家族単位内で共有される可能性がより高いため、目的表現型を有する罹患者についてエンリッチされた家系を同定することは、これらの表現型を駆動する偶然の（例えば、希少な）変異を同定する一助となり得る。
【０１４２】
エンリッチされた家系が同定されたら、根底にある遺伝子的原因は、分離解析及び家族ベースの関連性解析を行うことによって決定することができる。家系によっては、罹患者と共に分離する既知の疾患原因変異が存在するであろう。残りの家系は、複数の家系にわたって罹患者を分離しているバリアント及び遺伝子、または家系に含まれていないデータセット内の罹患者によって優先順位付けすることができる。いずれにしても、これらの分離解析からの結果は、候補バリアントのリストを含むことができる。
【０１４３】
分離解析は、様々な程度の一般性のモデルを試験することによって実施され得る。様々な制約（例えば、優性遺伝または劣性遺伝）を有するモデルは、最も一般的なモデルと比較することができ、モデル内の全てのパラメーターを推定して、どのモデル（複数可）がデータに最も適合するかを調べる。大きな家系を有する家族及び多くの罹患者は、遺伝子が重要であること証明することと、特定の遺伝子を同定することとの両方において、特に情報価値がある。
【０１４４】
所与の表現型の遺伝子的原因の同定を助けるために家系構造を使用する方法は、典型的には、関連性マッピング、連鎖解析、またはこの両方に対する革新的なバリエーションを伴う。このような方法としては、ＭＯＲＧＡＮ、ｐＶＡＡＳＴ、ＦＢＡＴ（ｗｗｗ．ｈｓｐｈ．ｈａｒｖａｒｄ．ｅｄｕ／ｆｂａｔ／ｆｂａｔ．ｈｔｍ）、ＱＴＤＴ（ｃｓｇ．ｓｐｈ．ｕｍｉｃｈ．ｅｄｕ／ａｂｅｃａｓｉｓ／ｑｔｄｔ／）、ＲＯＡＤＴＲＩＰＳ、ｒａｒｅＩＢＤ、及びＲＶ−ＧＤＴが挙げられる。使用する適切な方法は、表現型、遺伝様式、祖先の背景、家系の構造／サイズ、家系の数、及び非血縁のデータセットのサイズに依存する。遺伝子−表現型の関連性を直接調べるために血縁関係及び家系を使用することに加えて、これらは、追加のまたは改善されたデータを作成するために他の多くの方法でも使用され得、すなわち、家系を意識した補完、家系を意識した段階分け、メンデル則のエラーチェック、複雑なヘテロ接合性ノックアウト検出及びｄｅ  ｎｏｖｏ変異コーリング、ならびにバリアントコーリングの検証でも使用され得る。
【０１４５】
本発明によって説明または例示される方法はいずれも、コンピューターに実装された方法として、及び／またはシステムとして、実施することができる。当業者に知られている任意の好適なコンピューターシステムが、この目的で使用され得る。
【０１４６】
図３は、本発明の方法及びシステムが動作し得る例示的な環境２００の様々な態様を示している。本発明の方法は、デジタル及びアナログ両方の機器を用いる様々なタイプのネットワーク及びシステムで使用され得る。本明細書では機能的な説明が提供され、それぞれの機能は、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との組合せによって実行され得る。
【０１４７】
環境２００は、ローカルデータ／処理センター２１０を含むことができる。ローカルデータ／処理センター２１０は、１つ以上のコンピューティングデバイス間の通信を容易にするために、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含むことができる。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、及び／または視覚化することができる。環境２００は、任意選択で、医療データプロバイダー２２０を含むことができる。医療データプロバイダー２２０は、生物学的データの１つ以上のソースを含むことができる。例えば、医療データプロバイダー２２０は、１例以上の患者の医療情報にアクセスする１つ以上の医療システムを含むことができる。医療情報は、例えば、病歴、医療専門家の観察及び所見、臨床検査報告、診断、医師の指示、処方、バイタルサイン、体液バランス、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、臨床検査結果、診断、予後、評価、入院及び退院記録、ならびに患者登録情報を含むことができる。医療データプロバイダー２２０は、１つ以上のコンピューティングデバイス間の通信を容易にするために、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含むことができる。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、及び／または視覚化することができる。医療データプロバイダー２２０は、医療情報を脱同定し、脱同定された医療情報をローカルデータ／処理センター２１０に提供することができる。脱同定された医療情報は、各患者に対する固有の識別子を含むことができ、これにより、医療情報を脱同定された状態で維持しながら、ある患者の医療情報を別の患者から区別することができる。脱同定された医療情報は、患者の識別情報が患者の特定の医療情報と結びつけられることを防止する。ローカルデータ／処理センター２１０は、脱同定された医療情報を解析して、（例えば、国際疾病分類「ＩＣＤ」及び／または最新専門用語集（Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒａｌ  Ｔｅｒｍｉｎｏｌｏｇｙ）「ＣＰＴ」コードを割り当てることにより）各患者に１つ以上の表現型を割り当てることができる。
【０１４８】
環境２００は、ＮＧＳシークエンシング設備２３０を含むことができる。ＮＧＳシークエンシング設備２３０は、１つ以上のシークエンサー（例えば、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２５００、Ｐａｃｉｆｉｃ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ  ＰａｃＢｉｏ  ＲＳ  ＩＩなど）を含むことができる。１つ以上のシークエンサーは、エクソームシークエンシング、全エクソームシークエンシング、ＲＮＡ−ｓｅｑ、全ゲノムシークエンシング、標的化シークエンシングなどのために構成することができる。例示的な態様において、医療データプロバイダー２２０は、脱同定された医療情報に関連する患者から生物学的サンプルを提供することができる。ユニークな識別子は、生物学的サンプルと、生物学的サンプルに対応する脱同定された医療情報との間の関連性を維持するために使用され得る。ＮＧＳシークエンシング設備２３０は、生物学的サンプルに基づいて各患者のエクソームをシークエンシングすることができる。シークエンシング前に生物学的サンプルを保存するために、ＮＧＳシークエンシング設備２３０は、バイオバンク（例えば、Ｌｉｃｏｎｉｃ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ製）を含むことができる。生物学的サンプルは、チューブ（各チューブは患者に関連付けられる）で受け取ることができ、各チューブはバーコード（または他の識別子）を含むことができ、このバーコードはスキャンされて、サンプルを自動的にローカルデータ／処理センター２１０に記録することができる。ＮＧＳシークエンシング設備２３０は、均一なデータ及び有効なノンストップ動作を保証するために、１つ以上のシークエンシング段階で使用するための１つ以上のロボットを含むことができる。ＮＧＳシークエンシング設備２３０は、このようにして年当たり数万個のエクソームをシークエンシングすることができる。１つの態様において、ＮＧＳシークエンシング設備２３０は、月当たり少なくとも１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００、９０００、１０，０００、１１，０００、または１２，０００個の全エクソームをシークエンシングする機能的能力を有する。
【０１４９】
ＮＧＳシークエンシング設備２３０によって作成された生物学的データ（例えば、生のシークエンシングデータ）は、ローカルデータ／処理センター２１０に転送することができ、次いで、リモートデータ／処理センター２４０に生物学的データを転送することができる。リモートデータ／処理センター２４０は、１つ以上のコンピューティングデバイスを含むクラウドベースのデータストレージ及び処理センターを含むことができる。ローカルデータ／処理センター２１０及びＮＧＳシークエンシング設備２３０は、１つ以上の大容量ファイバー回線を介してリモートデータ／処理センター２４０との間でデータを直接通信することができるが、その他のデータ通信システム（例えば、インターネット）も企図されている。例示的な態様において、リモートデータ／処理センター２４０は、サードパーティーシステム、例えば、Ａｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＤＮＡｎｅｘｕｓ）を含むことができる。リモートデータ／処理センター２４０は、解析ステップの自動化を容易にし、１つ以上の共同作業者２５０と安全な方式でデータを共有することを可能にする。ローカルデータ／処理センター２１０から生物学的データを受信すると、リモートデータ／処理センター２４０は、バイオインフォマティクスツールを用いた一次及び二次データ解析のために自動化された一連のパイプラインステップを実行することができ、その結果、各サンプルに対するアノテーション付きバリアントファイルが得られる。このようなデータ解析（例えば、遺伝子型）からの結果は、ローカルデータ／処理センター２１０に返され、例えば、実験室情報管理システム（ＬＩＭＳ）に統合することができ、各生物学的サンプルの状態を維持するように構成することができる。
【０１５０】
次いで、ローカルデータ／処理センター２１０は、ＮＧＳシークエンシング設備２３０及びリモートデータ／処理センター２４０を介して得られた生物学的データ（例えば、遺伝子型）を、脱同定された医学的情報（同定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性を同定することができる。例えば、ローカルデータ／処理センター２１０は、ある表現型がある特定の疾患領域（例えば、心血管疾患における極端な血中脂質）で治療可能性を有し得ると定義される場合に、表現型ファーストアプローチを適用することができる。別の例は、典型的な併存症の範囲から保護されていると思われる個人を同定するための肥満患者の研究である。別のアプローチは、遺伝子型及び仮説、例えば、遺伝子Ｘが疾患Ｙの原因、または疾患Ｙからの保護に関与しているという仮説から始めることである。
【０１５１】
例示的な態様において、１以上の共同作業者２５０は、インターネット２６０などのネットワークを介して、生物学的データ及び／または脱同定された医療情報の一部または全てにアクセスすることができる。
【０１５２】
図４に示されている例示的な態様において、ローカルデータ／処理センター２１０及び／またはリモートデータ／処理センター２４０のうちの１つ以上は、遺伝子データ構成要素３００、表現型データ構成要素３１０、遺伝子バリアント−表現型関連性データ構成要素３２０、及び／またはデータ解析構成要素３３０のうちの１つ以上を含む１つ以上のコンピューティングデバイスを含むことができる。遺伝子データ構成要素３００、表現型データ構成要素３１０、及び／または遺伝子バリアント−表現型関連性データ構成要素３２０は、配列データの品質評価、参照ゲノムへのリードアラインメント、バリアントの同定、バリアントのアノテーション、表現型の同定、バリアント−表現型関連性の同定、データ可視化、これらの組合せなどのうちの１つ以上のために構成することができる。
【０１５３】
例示的な態様において、構成要素のうちの１つ以上は、完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態、またはソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態をとることができる。さらに、方法及びシステムは、ストレージ媒体に具現化されたコンピューター可読プログラム命令（例えば、非一時的コンピューターソフトウェア）を有するコンピューター可読ストレージ媒体上のコンピュータープログラム製品の形態をとることができる。より詳細には、本発明の方法及びシステムは、ウェブで実装されたコンピューターソフトウェアの形態をとることができる。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ストレージ装置、または磁気ストレージ装置を含めた任意の好適なコンピューター可読ストレージ媒体を利用することができる。
【０１５４】
例示的な態様において、遺伝子データコンポーネント３００は、１つ以上の遺伝子バリアントに機能的にアノテーションするように構成することができる。遺伝子データ構成要素３００は、１つ以上の遺伝子バリアントの保存、解析、受信などを行うように構成することもできる。１つ以上の遺伝子バリアントは、１例以上の患者（対象）から得られた配列データ（例えば、生の配列データ）からアノテーションされ得る。例えば、１つ以上の遺伝子バリアントは、少なくとも１００，０００例、２００，０００例、３００，０００例、４００，０００例、または５００，０００例の対象の各々からアノテーションされ得る。１つ以上の遺伝子バリアントに機能的にアノテーションした結果、遺伝子バリアントデータが作成される。例として、遺伝子バリアントデータは、１つ以上のバリアントコールフォーマット（ＶＣＦ）ファイルを含むことができる。ＶＣＦファイルは、ＳＮＰ、インデル、及び／または構造バリエーションコールを表すテキストファイル形式である。バリアントは、転写産物／遺伝子に対する機能的影響について評価され、潜在的な機能喪失（ｐＬｏＦ）候補が同定される。バリアントは、Ｅｎｓｅｍｂｌ７５遺伝子定義を用いてｓｎｐＥｆｆでアノテーションされ、次いで機能的アノテーションが各バリアント（及び遺伝子）についてさらに処理される。
【０１５５】
本明細書で示されるような数字及び／または文字を用いた方法ステップの連続的なラベル付けは、方法またはその任意の実施形態を特定の示された順序に限定するように意図されていない。
【０１５６】
特許、特許出願、公開特許出願、アクセッション番号、技術論文、及び学術論文を含めた様々な刊行物が本明細書全体で引用されている。これらの引用された参考文献の各々は、その全体があらゆる目的において参照により本明細書に援用される。
【０１５７】
以下の実施例を参照することにより、本開示はより十分に理解されるであろう。実施例は、本開示をより詳細に説明するために示されるものである。実施例は、例示を意図するものであり、本開示の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【実施例】
【０１５８】
実施例１
個体及びサンプル
ＭｙＣｏｄｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅに参加することに同意した９３，３６８例の脱同定されたＧｅｉｓｉｎｇｅｒ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＨＳ）参加者のシークエンシングを行った。このイニシアチブの一環で、個体は、Ｇｅｉｓｉｎｇｅｒ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｂｏａｒｄによって承認されたプロトコルの下、Ｒｅｇｅｎｅｒｏｎ  ＧＨＳ  ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ共同研究の一部としてのゲノム解析及びＧＨＳ  ＥＨＲのデータへのリンクを含む幅広い将来の研究のために、血液及びＤＮＡサンプルを提供することに同意した。実施した全ての解析は、参加者の同意及びＩＲＢの承認に従って行われた。各参加者のエクソームは、対応する脱同定されたＥＨＲに関連付けられている。ＤｉｓｃｏｖＥＨＲの研究は、研究参加者として特に家族を対象としたものではなかったが、慢性的な健康問題のために医療システムと頻繁に相互作用する（かつ互いに近親者の可能性がある）成人、そしてＧＨＳからのＣｏｒｏｎａｒｙ  Ｃａｔｈｅｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ及びＢａｒｉａｔｒｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅの参加者について暗黙のうちにエンリッチされた。
【０１５９】
実施例２
サンプル調製、シークエンシング、バリアントコーリング、及びサンプルＱＣ
最初の６１Ｋサンプル（「ＶＣＲｏｍｅセット」）に対するサンプル調製及びシークエンシングは、以前に説明されている（Ｄｅｗｅｙ  ｅｔ  ａｌ．Ｓｃｉｅｎｃｅ（２０１６）３５４：ａａｆ６８１４）。残りの３１Ｋサンプルのセットを同じプロセスで調製し、ただし、ＮｉｍｂｌｅＧｅｎプローブ捕捉の代わりに、ＩＤＴのｘＧｅｎプローブのわずかに改変されたバージョンを使用し、ＮｉｍｂｌｅＧｅｎ  ＶＣＲｏｍｅ捕捉試薬で十分に網羅されているが標準的なｘＧｅｎプローブではほとんど網羅されていないゲノムの領域を捕捉するための補足的プローブを加えたことを例外として行った。捕捉したフラグメントをストレプトアビジン結合ビーズに結合させ、非特異的ＤＮＡフラグメントを、製造業者（ＩＤＴ）の推奨プロトコルに従って一連のストリンジェント洗浄で除去した。第２のサンプルセットは「ｘＧｅｎセット」と称された。Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｏｏｌｋｉｔ（ＧＡＴＫ；Ｗｅｂ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ）を用いてバリアントコールを生成した。ＧＡＴＫは、推定インデルの周囲の各サンプルのアラインメントし重複マークしたリードを局所的に再アラインメントするために使用した。ＩＮＤＥＬ再アラインメントし重複マークしたリードは、ＧＡＴＫのＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒを用いて処理して、サンプルがゲノムバリアントコールフォーマット（ｇＶＣｆ）におけるゲノム参照から変化した全てのエクソン位置を同定した。ジェノタイピングは、各サンプル上のＧＡＴＫのＧｅｎｏｔｙｐｅＧＹＣＦ、ならびに参照と比較して一塩基バリアント（ＳＮＶ）及びインデルの両方を同定する単一のサンプルバリアントコールフォーマット（ＶＣＦ）ファイルを出力する５０種のランダムに選択されたサンプルのトレーニングセットを用いて遂行した。単一サンプルＶＣＦファイルを使用して、両方のセットの単一サンプルＶＣＦファイルからの全ての可変部位を含む擬似サンプルを作出した。独立したｐＶＣＦファイルは、２００個の単一サンプルｇＶＣＦファイルを擬似サンプルと共にジョイントコールして、２つの捕捉セットにわたって全ての可変部位で各サンプルに対しコールまたはコールなしを強制することにより、ＶＣＲｏｍｅセットに対し作出した。２００サンプル全てのｐＶＣＦファイルを組み合わせてＶＣＲｏｍｅ  ｐＶＣＦファイルを作出し、次いでこのプロセスを繰り返してｘＧｅｎ  ｐＶＣＦファイルを作成した。ＶＣＲｏｍｅ及びｘＧｅｎ  ｐＶＣＦファイルを組み合わせて結合ｐＶＣＦを作成した。ＧＲＣｈ３８に対する配列リードは、Ｅｎｓｅｍｂｌ８５遺伝子定義を使用することによってアラインメント及びアノテーションされたバリアントであった。遺伝子の定義は５４，２１４の転写産物に限定されており、これはアノテーション付きの開始及び停止でタンパク質をコードする遺伝子１９，４６７個に対応する。先に説明したサンプルＱＣプロセスの後、９２，４５５個のエクソームが解析用に残った。
【０１６０】
実施例３
主要構成要素及び祖先の推定
ＰＬＩＮＫｖ１．９１０を使用して結合データセットをＨａｐＭａｐ３１８と併合し、参照ＳＮＰダスターＩＤに基づいて両データセットに存在するＳＮＰを保持した。解析は、以下のＰＬｌＮＫフィルター「−ｍａｆ  ０．１  −ｇｅｎｏ  ０．０５  −ｓｎｐｓ−ｏｎｌｙ−ｈ  ｗｅ  ０．００００１」を適用することにより、マイナーアレル頻度＞１０％、遺伝子型消失＜５％、及びハーディ・ワインベルグ平衡ｐ値＞０．００００１を有する高品質な共通のＳＮＰに限定された。ＨａｐＭａｐ３サンプルにおける主要構成要素（ＰＣ）を計算し、次いでＰＬＩＮＫを使用することによりこれらのＰＣにデータセット内の各サンプルを投影した。ＨａｐＭａｐ３サンプルにおけるＰＣを使用して、５つの祖先スーパークラス：アフリカ人（ＡＦＲ）、混合アメリカ人（ＡＭＲ）、東アジア人（ＥＡＳ）、ヨーロッパ人（ＥＵＲ）、南アジア人（ＳＡＳ）の各々に対しカーネル密度推定量（ＫＤＥ）を訓練した。各サンプルがスーパークラスの各々に属する尤度を推定するためにＫＤＥを計算した。各サンプルに対し、尤度に基づいた祖先スーパークラスを割り当てた。サンプルが尤度＞０．３の２つの先祖グループを有する場合、サンプルを、ＥＵＲよりもＡＦＲ、ＥＵＲよりもＡＭＲ、ＥＡＳよりもＡＭＲ、ＥＵＲよりもＳＡＳ、及びＡＦＲよりもＡＭＲに優先して割り当て、それ以外を「不明」とした。ゼロまたは２つを超える祖先グループが十分に高い尤度を有する場合、サンプルは祖先について「不明」と割り当てた。未知の祖先を有するサンプルは、祖先に基づく家系同一性（ＩＢＤ）計算から除外した。
【０１６１】
実施例４
ＩＢＤ推定
以下のフラグ：−−ｍａｆ  ０．１  −−ｇｅｎｏ  ０．０５  −−ｓｎｐｓ−ｏｎｌｙ  −−ｈｗｅ  ０．００００１を用いて完全なデータセットにＰＬＩＮＫを実行することにより、高品質な共通のバリアントをフィルタリングした。次いで、２方向アプローチを採用してエクソームデータから正確なＩＢＤ推定値を得た。第１に、個体間のＩＢＤ推定値は、祖先解析から決定されたのと同じ祖先スーパークラス（例えば、ＡＭＲ、ＡＦＲ、ＥＡＳ、ＥＵＲ及びＳＡＳ）内で計算した。
【０１６２】
第２に、異なる祖先を有する個体間の１親等関係を把握するため、−−ｍｉｎ  ０．３  ＰＬＩＮＫオプションを用いて全ての個人間でＩＢＤ推定値を計算した。次いで個体を、ネットワークノードが個体でありエッジが１親等関係である１親等家族ネットワークにグループ分けした。各１親等家族ネットワークをｐｒｅＰＲＩＭＵＳパイプライン（Ｓｔａｐｌｅｓ  ｅｔ  ａｌ．（２０１４）；Ａｍ．Ｊ．Ｈｕｍ．Ｇｅｎｅｔ．９５，５５３−５６４）によって実行し、これによりサンプルの祖先を適切な祖先マイナーアレル頻度とマッチさせてＩＢＤ推定を改善した。このプロセスは、各家族ネットワーク内の個体間の１親等関係を正確に推定した（最小ＰＩ＿ＨＡＴは０．１５）。
【０１６３】
実施例５
９２Ｋヒトエクソームのコホート内の関係推定及び関係性説明
９２，４５５例のＤｉｓｃｏｖＥＨＲデータセットから、４３例の一卵双胎児、１６，４７６例の親子関係、１０，４７９例の完全同胞関係、及び３９，０００例の２親等関係が同定された（図５）。個体をノードとして、関係をエッジとして処理して無向グラフを作成した。１親等関係のみを用いて、１２，５９４の結びついた構成要素を同定した。これを１親等ネットワークと称する。ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホート内の個体の３９％が、データセット内で少なくとも１例の１親等近親者を有していた。
【０１６４】
【表１】
2021536635.tif 000003
【０１６５】
【表２】
2021536635.tif 000004
【０１６６】
実施例６
家系の再構築
ＤｉｓｃｏｖＥＨＲコホート内で同定された全ての１親等家族ネットワークをＰＲＩＭＵＳｖ１．９．０で再構築した。合わせたＩＢＤ推定値を、遺伝的に導出された性及びＥＨＲで報告された年齢と共にＰＲＩＭＵＳに提供した。ＰＩ＿ＨＡＴ＞０．３７５の関係性カットオフを指定して、１親等ネットワークに対する再構築を限定した。
【０１６７】
これらの家系間においてメンデル様式で分離する３００超の電子健康記録（ＥＨＲ）由来の表現型がデータセットから見出され、大規模な伝統的メンデル解析を可能にする２，０００件超の情報価値を有し得る家系−表現型の対が得られた。
【０１６８】
実施例７
家系エンリッチメント
１親等家族ネットワークからの個体は、少なくとも１つのバイナリー形質、極端な定量的形質、またはこれらの組合せについて「罹患者」または「非罹患者」と判定された。これらの罹患者のセットを家系と交差させて、家族ベースの分離解析を受け入れられるように十分な罹患者でエンリッチされた家系を同定した。
【０１６９】
データセットから２，９７８件の形質−家系エンリッチメント対が認識された（優性２，５９６件、劣性３８２件）。これらの形質−家系エンリッチメント対の中で、９８１件の家系内に１，０１５件の異なる形質を有する３，９７５例の罹患者が存在した。形質のうちの５０％超が２つ以上の家系でエンリッチされ、３５７件の形質が３つ以上の家系でエンリッチされた。
【０１７０】
加えて、２，９７８件の形質−家系エンリッチメント対のうち１，９１１件は、８０９件の異なる形質及び６７３件の家系を伴うバイナリー形質−家系エンリッチメント対であった。バイナリー形質−家系エンリッチメント対において、最もエンリッチされた家系は、う歯に対するものであった（Ｎ＝４６）。さらに、２，９７８件の形質−家系エンリッチメント対のうち、１，０６７件は２０６件の異なる形質及び５８１件の家系を伴う定量的形質−家系エンリッチメント対であった。定量的形質−家系エンリッチメント対において、最もエンリッチされた家系は、高トリグリセリド＿Ｍｅｄ＿ＬａｂＶａｌｕｅに対するものであった（Ｎ＝１９）。
【０１７１】
７．１  原発性血栓形成傾向
原発性血栓形成傾向は、血栓形成（過凝固状態）に至る止血機構の遺伝性障害である。これは、一般的には静脈系に影響を及ぼす（例えば、深部静脈血栓症、肺塞栓症）。
【０１７２】
集団内の個体を、原発性血栓形成傾向（Ｐｈｅ１０＿Ｄ６８５、ＩＣＤ１０  ４Ｄ）のバイナリー形質に基づいて罹患者であると判定した。
実施例６に挙げた方法を用いて再構築した家系（表３及び４）から、１親等家系をフィルターにかけて、可能な構造が１つだけではなく、共通の祖先を有する３例未満の原発性血栓形成傾向罹患者を有する全ての家系を取り除いて、原発性血栓形成傾向についてエンリッチされた家系を生成した。コホート内では、原発性血栓形成傾向（Ｐｈｅ１０＿Ｄ６８５、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｄ６８．５）の有病率は１．３％であった。
【０１７３】
このようにして、原発性血栓形成傾向についてエンリッチされたいくつかの家系を同定した（図６を参照）。
【０１７４】
【表３】
2021536635.tif 000005
【０１７５】
【表４】
2021536635.tif 000006
【０１７６】
７．２  遺伝性出血性末梢血管拡張症
遺伝性出血性末梢血管拡張症（ＨＴＴ）は、全身の血管に影響を及ぼし（血管異形成を引き起こす）、出血傾向をもたらす希少な常染色体優性遺伝障害である。（この状態は、オスラー・ウェーバー・ランデュ病（ＯＷＲＤ）としても知られており、この２つの用語は互換的に使用される）。ＨＨＴは、皮膚粘膜末梢血管拡張及び動静脈奇形（ＡＶＭ）によって顕在化し、これは重篤な病的状態及び死亡の潜在的原因である。病変は、鼻咽頭、中枢神経系（ＣＮＳ）、肺、肝臓、及び脾臓、ならびに尿路、胃腸管（ＧＩ）、結膜、体幹、腕、及び手指に影響を及ぼし得る。
【０１７７】
集団内の個体をＨＴＴ（Ｐｈｅ１０＿Ｉ７８０、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｉ７８．０）のバイナリー形質に基づいて罹患者であると判定した。
ＨＴＴに対し実施例６で挙げた方法を用いて、２つの家系を再構築した（表５及び６を参照）。両方の家系が共に、共通の祖先及び１つの可能な構造を有する３例のＨＨＴ罹患者を有した。さらに、コホート内において、ＨＴＴの有病率は０．０％であった。
【０１７８】
【表５】
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【０１７９】
【表６】
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【０１８０】
ＨＴＴにおけるバイナリー形質についてエンリッチされた２件の家系を使用して、希少バリアント分離解析を実施した（図７Ａ及び７Ｂを参照）。
図７Ａで示されるＨＴＴについてエンリッチされた家系では、分離及び関連性の解析により、ＳＭＡＤ４遺伝子のバリアントが家系におけるＨＴＴ表現型と共に同時分離することが示された（表７を参照）。ＳＭＡＤ４（ＳＭＡＤファミリーメンバー４）は、シグナル伝達タンパク質のＳＭＡＤファミリーのメンバーである。Ｓｍａｄタンパク質は、形質転換成長因子（ＴＧＦ）−ベータシグナル伝達に応答して、膜貫通型セリン−トレオニン受容体キナーゼによってリン酸化され活性化される。ＳＭＡＤ４は、他の活性化Ｓｍａｄタンパク質と共にホモマー複合体及びヘテロマー複合体を形成し、次いで核内に蓄積し標的遺伝子の転写を調節し、ＢＭＰシグナル伝達経路の重要な構成要素である。ＳＭＡＤ４の変異または欠失は、遺伝子障害である遺伝性出血性末梢血管拡張症症候群（ＨＨＴ）及びマイア症候群；ならびに若年性ポリポーシス症候群（染色体１８ｑ２１上のＳＭＡＤ４遺伝子のヘテロ接合性変異）を含む家族性がん感受性障害と関連している。ＳＭＡＤ４は腫瘍抑制因子として作用し、上皮細胞の増殖を阻害する。また、血管新生を低減し、血管透過性亢進を増大させることにより、腫瘍への阻害効果を有し得る。ＳＭＡＤ４の体細胞変異が膵臓癌で同定されている。
【０１８１】
【表７】
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【０１８２】
図７Ｂ及び図８で示されるＨＴＴについてエンリッチされた家系では、分離及び関連性の解析により、アクチビンＡ受容体ＩＩ型様１（ＡＣＶＲＬ１）遺伝子のバリアントが家系におけるＨＴＴ表現型と共に同時分離することが示された（表８を参照）。ＡＣＶＲＬ１遺伝子は、リガンドのＴＧＦベータスーパーファミリーに対するＩ型細胞表面受容体をコードし、受容体セリン／トレオニンキナーゼのサブファミリーを形成する他の密接に関連するＡＬＫまたはアクチビン受容体様キナーゼタンパク質と共に類似のドメイン構造を共有する。ＡＣＶＲＬ１の変異は、ランデュ・オスラー・ウェーバー症候群２としても知られる出血性末梢血管拡張症２及び肺動脈高血圧と関連している。患者は、結膜の末梢血管拡張、鼻粘膜の末梢血管拡張（しばしば疾患の最初の徴候として鼻出血に至る）、口腔の末梢血管拡張、様々な臓器の動静脈奇形、皮膚の末梢血管拡張、貧血を示し、肺動脈高血圧を発症する患者もいる。ＨＨＴ２の内臓所見には、肺動静脈奇形（ＰＡＶＭ）、脳ＡＶＭ、脊髄ＡＶＭ、肝臓ＡＶＭ、ＡＶＭによる胃腸管出血、及び肝硬変が含まれた。ＨＨＴ２の神経学的徴候としては、発作、虚血性卒中、片頭痛、脳動静脈奇形、及び脳内出血が挙げられる。
【０１８３】
【表８】
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【０１８４】
７．３  肺活量測定によるＧＯＬＤステージ２〜４の患者の肺気腫
肺気腫は、息切れを起こす肺の状態であり、慢性閉塞性肺疾患（ＣＯＰＤ）を構成する疾患の１つである。肺気腫の患者では、肺の中にある気嚢（肺胞）が損傷を受ける。経時的に気嚢の内壁が弱くなり破裂し、多数の小さな気腔の代わりに大きな気腔が作られる。これにより、肺の表面積が減少し、ひいては血流に到達する酸素の量が減少する。呼気の際に損傷した肺胞が適切に機能せず、古い空気が閉じ込められ、酸素を豊富に含む新鮮な空気が入る余地がなくなる。
【０１８５】
「肺活量測定によるＧＯＬＤステージ２〜４患者の肺気腫」についてのバイナリー形質を肺機能検査の定量的形質から導出した。電子医療記録で報告された複数の発生率に基づいた非喫煙ＣＯＰＤ患者の高信頼性セットを使用した。肺機能検査における定量的形質の１つは、「最も最近の肺活量測定による気管支拡張薬投与前の５０パーセント努力肺活量における努力呼気速度から５０パーセント努力肺活量における努力吸気速度」を用いて定義された。集団の形質の平均は０で、標準偏差は０．２７であった。エンリッチメントは、定量的形質の下限を用いて実施した。肺機能検査の別の定量的形質は、「最も最近の肺活量測定による１秒間の予測される気管支拡張薬投与後の努力呼気肺活量のパーセント」を用いて定義された。集団の形質の平均は８１．８９で、標準偏差は２０．８４であった。エンリッチメントは、定量的形質の下限を用いて実施した。
【０１８６】
１親等家族ネットワークからの肺活量測定によるＧＯＬＤステージ２〜４の患者における気腫のバイナリー形質についてエンリッチされた家系を単離した（図９を参照）。コホート内では、この特定の表現型の有病率は１．８％であった。家系は１つのみの可能な構造を有し、共通の祖先を有する３例の罹患者を含んでいた。
【０１８７】
７．４  腎臓移植
腎臓移植（Ｐｈｅ９＿Ｖ４２０、ＩＣＤ９ＤＭ  Ｖ４２．０）におけるバイナリー形質についてエンリッチされた家系を１親等家族ネットワークから単離した。この特定の表現型の有病率は０．８％であった。
【０１８８】
１親等家系は１つのみの可能な構造を有し、共通の祖先を有する４例の罹患者を有した。必要な基準を含む家系を同定した（図１０及び表９を参照）。
【０１８９】
【表９】
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【０１９０】
７．５  末期腎疾患
集団内の個体を、末期腎疾患（Ｐｈｅ１０＿５８５６、ＩＣＤ９ＣＭ  ５８５．６）のバイナリー形質に基づいて罹患者であると判定した。末期腎疾患についてエンリッチされたいくつかの家系が同定された（図１１）。
【０１９１】
７．６  遺伝性運動感覚性ニューロパチー（シャルコー・マリー・トゥース病）
シャルコー・マリー・トゥース病（ＣＭＴ）は最も一般的な遺伝性神経性障害の１つであり、米国ではおよそ２，５００人に１人が罹患している。当該疾患は、遺伝性運動感覚性ニューロパチー（ＨＭＳＮ）または腓骨筋萎縮症としても知られており、末梢神経に影響を及ぼす障害の群を含む。
【０１９２】
集団内の個体を遺伝性運動感覚性ニューロパチー（Ｐｈｅ１０＿Ｇ６００、ＩＣＤ１０ＣＭ  Ｇ６０．０）のバイナリー形質に基づいて罹患者であると判定した。コホート内では、この特定の表現型の有病率は０．１％であった。
【０１９３】
実施例６から再構築した家系から、遺伝性運動感覚性ニューロパチーの１親等家系は、１つの可能な構造及び共通の祖先を有する３例の罹患者を有した（図１２及び表１０を参照）。
【０１９４】
【表１０】
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【０１９５】
遺伝性運動感覚性ニューロパチーについてエンリッチされた家系では、分離解析及び関連性解析により、トロポミオシン２（ベータ）（ＴＰＭ２）遺伝子のバリアントが、家系内の遺伝性運動感覚性ニューロパチー表現型と共に同時分離することが示された（表１１）。ＴＰＭ２は、アクチンフィラメント結合タンパク質ファミリーのメンバーであるベータトロポミオシンをコードし、主に遅い１型筋線維で発現している。ＴＰＭ２の変異は他のサルコメアトロポミオシンタンパク質の発現を変化させ、キャップ病（ｃａｐ  ｄｉｓｅａｓｅ）、ネマリンミオパチー、及び遠位関節拘縮症症候群を引き起こし得る。
【０１９６】
【表１１】
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【０１９７】
様々な組織内でコードされたＴＰＭ２の１００万個当たりの転写産物（ＴＰＭ）の遺伝子発現データは、動脈、Ｓ字結腸、食道−胃腸管接合部、食道−筋、及び骨格筋で高い発生率を示した（図１３を参照）。
【０１９８】
家系内の罹患者の患者記録（表１２を参照）から、この家族は遺伝性運動感覚性ニューロパチーの証拠を示さず、むしろＴＰＭ２の変異によるネマリンミオパチー４型であることが示唆された（Ｄｏｎｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．Ｎｅｕｒｏｍｕｓｃｕｌａｒ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ（２００９）１９：３４８−３３５１）。
【０１９９】
【表１２】
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【０２００】
７．７  双極性障害
双極性障害または「躁うつ病」は、感情の高揚（躁状態または軽躁状態）及び消沈（うつ状態）を含めた極端な気分の変化を引き起こす。人口の約２．６％（米国人の成人５７０万例）が毎年この障害に罹患している。
【０２０１】
集団中の個体を、双極性障害及び単極性障害に基づいて罹患者であると判定した。双極性障害のＩＣＤ  １０コードはＦ３１であり、ＩＣＤ  ９コードは２９６．４〜２９６．７である。患者のサブセット（３５〜４０％）はリチウムの処方を受ける。単極／大うつ病性障害のＩＣＤ  １０コードはＦ３２、Ｆ３３、Ｆ３９であり、ＩＣＤ−９コードは２９６．２／．３／．９（家族ネットワーク内の２親等）である。自閉症（ＩＣＤ−１０コードＦ８４）及び精神遅滞（ＩＣＤ−１０コードＦ７０．９、Ｆ７１．９、Ｆ７２．９、Ｆ７３．９、Ｆ７９．９）を有する個体を罹患者セットから除外した。コホート内の双極性障害（Ｆ３１９：３．２％）及び単極性障害（Ｆ３１、Ｆ３２、及びＦ３３：それぞれ０．０％、４．１％、及び２．１％）の有病率は５％未満であった。
【０２０２】
双極性障害のバイナリー形質についてエンリッチされた家系を１親等家族ネットワークから単離した。
１親等の家系を評価して、１つのみの可能な構造を有し、共通の祖先を有する少なくとも３例の罹患者を有することを確認した（図１４を参照）。エンリッチされた家系に実施した分離解析で、表現型と共に同時分離する可能なバリアントのリストが作成された（表１３）。表現型と共に同時分離するバリアントＣ２０ｏｒｆ２０３は有害であり、非保存的である。
【０２０３】
【表１３−１】
2021536635.tif 000015
【０２０４】
【表１３−２】
2021536635.tif 000016
【０２０５】
ＦＬＪ３３７０６（代替遺伝子記号Ｃ２０ｏｒｆ２０３）は、ニコチン中毒の原因となる可能なバリアントとして同定されている。２０番染色体オープンリーディングフレーム２０３（Ｃ２０ｏｒｆ２０３）の１００万個あたりの転写産物（ＴＰＭ）の遺伝子発現データは、種々の組織でコードされるが、主に小脳半球及び脳の小脳で発現する（図１５）。連鎖研究により、ＦＬＪ３３７０６の３’ＵＴＲに位置するＳＮＰであるｒｓ１７１２３５０７が、ニコチン中毒に対する感受性と有意に関連していることが確認されている（Ｌｉ  ｅｔ  ａｌ．ＰＬｏＳ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ（２０１０）６：ｅ１０００７３４）。
【０２０６】
さらに、２つのよりエンリッチされた家系が同定された（図１６及び１７；表１４及び表１５を参照）。いずれの家系も１つのみの可能な構造を有し、共通の祖先を有する３例超の罹患者を有した。
【０２０７】
【表１４】
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【０２０８】
【表１５】
2021536635.tif 000018
【０２０９】
加えて、双極性障害についてバイナリー形質がエンリッチされた別の家系は、１つのみの可能な構造のみを有し、共通の祖先を有する３人以上の罹患者を有した（図１８を参照）。
【０２１０】
エンリッチされた家系に実施したバリアント解析で、表現型と共に同時分離する可能なバリアントのリストが作成された（表１６）。
【０２１１】
【表１６−１】
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【０２１２】
【表１６−２】
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【０２１３】
表１７に挙げたバリアントのうち、マイクロセファリン１（ＭＣＰＨ１）は原発性小頭症の病原性バリアントとして報告されている。種々の組織内でコードされたＭＣＰＨ１の１００万個当たりの転写産物（ＴＰＭ）の遺伝子発現データは、いくつかの組織内で高い発生率を示した（図１９を参照）。
【０２１４】
原発性小頭症１型は、年齢関連平均より３標準偏差超低い頭囲を特徴とする。脳重量は著明に減少し、大脳皮質は不均衡に小さい。罹患個体は、重度の知的障害を有する。また、一部のＭＣＨＰ１患者は、成長遅延、低身長、ならびに細胞遺伝学的調製物及び低品質の中期Ｇバンドで検出される多数の前期様細胞によって示されるような誤調節された染色体凝縮も示す。
【０２１５】
【表１７】
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【０２１６】
７．８  サラセミア
サラセミアは、体内のヘモグロビン及び赤血球が正常よりも少ないことを特徴とする遺伝性の血液障害である。サラセミアにおけるヘモグロビンの低下及び赤血球の減少が貧血を引き起こし、患者を疲労状態にし得る。
【０２１７】
サラセミアのＩＣＤ  １０コードはＤ５６である。
サラセミアのバイナリー形質についてエンリッチされた家系を１親等家族ネットワークから単離した。
【０２１８】
１親等の家系を評価して、１つのみの可能な構造を有し、共通の祖先を有する少なくとも３例の罹患者を有することを確認した（図２０を参照）。２つのエンリッチされた家系が同定された（図２０を参照）。いずれの家系も１つのみの可能な構造を有し、３例以上の罹患者を有した。
【０２１９】
エンリッチされた家系に実施したバリアント解析で、表現型と共に同時分離するＨＢＢ遺伝子の可能なバリアントのリストが作成された。ＨＢＢ遺伝子は、ベータグロビンと呼ばれるタンパク質の合成を命令する。ベータグロビンは、赤血球の内部にあるヘモグロビンという大きなタンパク質の構成要素（サブユニット）である。成人の場合、ヘモグロビンは、通常４つのタンパク質サブユニット、すなわち、ベータグロビンの２つのサブユニットと、アルファグロビンと呼ばれる別のタンパク質の２つのサブユニットとからなり、アルファグロビンはＨＢＡと呼ばれる別の遺伝子から生成される。これらのタンパク質サブユニットの各々は、ヘムと呼ばれる鉄含有分子に付着（結合）しており、各ヘムはその中心に鉄分子を含み、鉄分子は１つの酸素分子に結合することができる。赤血球内のヘモグロビンは、肺の酸素分子に結合する。次にこれらの細胞は血流を介して移動し、全身の組織に酸素を送達する。ＨＢＢ遺伝子に関連する疾患としては、ベータサラセミア及び鎌状赤血球貧血が挙げられる。
【０２２０】
表現型と共に同時分離するＨＢＢ遺伝子内で同定された２つの変異は、Ｇｌｎ４０におけるストップゲイン変異及びＧｌｙ８４におけるフレームシフト変異であった（関連性解析のｐ値は＜３．１×１０−１９）。これらの同定された変異を研究し、この知見を用いて家族性サラセミアを治療するための可能な治療アプローチをさらに発展させることができる。
【０２２１】
７．１０  アルカリホスファターゼ低下外来患者の中心傾向値
アルカリホスファターゼの通常の臨床検査は、症候性の患者の診断目的と無症候性の患者のスクリーニング目的との両方において、病院でかなり頻繁に実施される。アルカリホスファターゼ酵素は全身の組織に存在するが、肝臓及び骨の疾患を有する患者では非常に頻繁に上昇する。
【０２２２】
アルカリホスファターゼレベル低下についてエンリッチされた家系を作出し、この家系を評価して、１つのみの可能な構造を有し、共通の祖先を有する少なくとも３例の罹患者を有することを確認した（図２１を参照）。
【０２２３】
エンリッチされた家系に実施したバリアント解析により、ＡＬＰＬ遺伝子のミスセンス変異が表現型と共に同時分離することが示された。ＡＬＰＬ遺伝子は、組織非特異的アルカリホスファターゼ（ＴＮＳＡＬＰ）と呼ばれる酵素の合成を命令する。この酵素は、骨及び歯の成長及び発達に重要な役割を果たしている。この酵素は、他の多くの組織でも活性であり、特に肝臓及び腎臓で活性である。この酵素はホスファターゼとして作用し、これは、他の分子から酸素及びリン原子のクラスター（リン酸基）を取り除くことを意味する。ＴＮＳＡＬＰは、発育中の骨及び歯にカルシウム及びリンなどのミネラルが沈着する石灰化プロセスに必須である。石灰化は、強く硬い骨、ならびに咀嚼及び歯ぎしりに耐えられる歯を形成するために不可欠である。ＡＬＰＬ遺伝子内で同定されたヘテロ接合性ミスセンス変異は、Ｌｅｕ２７５における変異（Ｌｅｕ２７５Ｐｒｏ）であった（図２１を参照）（関連性解析のｐ値は＜７．２×１０−２７）。関連性の結果及びメンデルの分離は、バリアントと定量的形質の減少との間の関連性についてのある程度独立した証拠を示している。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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