(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
配列を格納するように構成されたメモリであって、前記配列は生物配列であり、前記配列は複数のエレメントを含む、メモリと、
前記メモリに動作可能に連結された複数のハードウェアプロセッサであって、前記複数のハードウェアプロセッサからの各ハードウェアプロセッサが、セグメントプロセシングモジュールを実装するように構成された、複数のハードウェアプロセッサと、
前記複数のハードウェアプロセッサからのハードウェアプロセッサに実装された割当てモジュールと
を備え、前記割当てモジュールが、
前記配列を前記メモリから受信することと、
前記複数のエレメントからの各エレメントを、複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることであって、前記割り当てることは、前記複数のエレメントからのエレメントを前記複数のセグメントからの少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントに対してマッピングするとき、前記複数のエレメントからの前記エレメントを前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントの両方に割り当てることを含む、ことと
を行うように構成され、
前記複数のハードウェアプロセッサからの各ハードウェアプロセッサに対する前記セグメントプロセシングモジュールが、前記割当てモジュールに動作可能に連結され、前記複数のハードウェアプロセッサからの各ハードウェアプロセッサに対する前記セグメントプロセシングモジュールが、前記ハードウェアプロセッサに特異的なセグメントのセットからの、かつ前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、前記複数のハードウェアプロセッサからの残りのハードウェアプロセッサと実質的に同時に、
前記セグメントのセットからの前記セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成することと、
前記重複排除セグメントにおける前記エレメントを並べ替えて、前記重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減された再整列セグメントを生成することと
を行うように構成された、装置。
【請求項２】
前記配列が標的配列であり、前記割当てモジュールが、
前記生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信することと、
前記生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信することと、
前記第１の配列および前記第２の配列に基づいてペア配列を生成することと、
前記ペア配列を基準配列と整列させて、前記標的配列を生成することと
によって、前記標的配列を受信するように更に構成された、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記配列が、バイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記生物配列が、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
割当てモジュールが、配列を受信することであって、前記配列が生物配列であり、前記配列が複数のエレメントを含む、ことと、
前記割当てモジュールが、前記複数のエレメントからの各エレメントを、複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることであって、前記割り当てることは、前記複数のエレメントからのエレメントを前記複数のセグメントからの第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方に対してマッピングするとき、前記複数のエレメントからの前記エレメントを前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントの両方に割り当てることを含む、ことと、
前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、
セグメントプロセシングモジュールが、前記セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成することと、
前記セグメントプロセシングモジュールが、前記重複排除セグメントにおける前記エレメントを並べ替えて、前記重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減された再整列セグメントを生成することと、
前記セグメントプロセシングモジュールが、前記再整列セグメントを、格納モジュールおよび遺伝子型判定モジュールのうち１つまたは複数に送信することと
を含む、方法。
【請求項６】
前記配列が標的配列であり、前記標的配列を受信することが、
前記割当てモジュールが、前記生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信することと、
前記割当てモジュールが、前記生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信することと、
前記割当てモジュールが、前記第１の配列および前記第２の配列に基づいてペア配列を生成することと、
前記割当てモジュールが、前記ペア配列を基準配列と整列させて、前記標的配列を生成することと
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記割り当てることの前に、平行化モジュールが、前記配列を複数の部分配列に分割することであって、前記割り当てることが、前記複数の部分配列からの各部分配列を、前記複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることを含む、ことと、
前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、前記割り当てることの後、および前記除去することの前に、前記平行化モジュールが、前記セグメント内の部分配列を組み合わせることと
を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のエレメントからのエレメントを、前記複数のセグメントからの前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントにマッピングするとき、前記割当てモジュールが、前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントをセグメント間配列に割り当てることを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記配列が、バイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である、請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記配列がクオリティスコア情報を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のエレメントからの各エレメントがリードペアを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記生物配列が、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う一部分を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含み、前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さい、請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記再整列セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記再整列セグメントの一部分と重なり合う、第３のサイズを有する一部分を含み、前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さく、前記第３のサイズが前記第２のサイズよりも小さい、請求項５に記載の方法。
【請求項１６】
メモリまたはプロセッサに実装された割当てモジュールであって、前記割当てモジュールは、
配列を受信することであって、前記配列は、生物配列であり、前記配列は、複数のエレメントを含む、ことと、
前記複数のエレメントからの各エレメントを、複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることであって、前記割り当てることは、前記複数のエレメントからのエレメントを前記複数のセグメントからの少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントに対してマッピングするとき、前記複数のエレメントからの前記エレメントを前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントの両方に割り当てることを含む、ことと
を行うように構成された、割当てモジュールと、
前記割当てモジュールに動作可能に連結されたセグメントプロセシングモジュールであって、前記セグメントプロセシングモジュールは、前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、
前記セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成することと、
前記重複排除セグメントにおける前記エレメントを並べ替えて、前記重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減された再整列セグメントを生成することと
を行うように構成された、セグメントプロセシングモジュールと
を備え、
前記セグメントプロセシングモジュールが、実質的に同時の様式で、前記複数のセグメントからの少なくとも２つのセグメントに対して前記除去および前記並べ替えを実行するように更に構成された、装置。
【請求項１７】
前記セグメントプロセシングモジュールが、実質的に同時の様式で、前記複数のセグメントに対して前記除去および前記並べ替えを実行するように更に構成された、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記配列が標的配列であり、前記割当てモジュールが、
前記生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信することと、
前記生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信することと、
前記第１の配列および前記第２の配列に基づいてペア配列を生成することと、
前記ペア配列を基準配列と整列させて、前記標的配列を生成することとによって、
前記標的配列を受信するように更に構成された、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記割当てモジュールによる前記割当ての前に、前記配列を複数の部分配列に分割するように構成された、平行化モジュールを更に備え、
前記割当てモジュールが、各部分配列を前記複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることによって割当てを行うように構成され、前記割当てモジュールが更に、実質的に同時の様式で、前記複数のセグメントからの少なくとも２つのセグメントに対して前記割当てを実行するように構成され、
前記平行化モジュールが更に、前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、前記割当てモジュールによる前記割当ての後、かつ前記セグメントプロセシングモジュールによる前記除去の前に、前記セグメント内の部分配列を組み合わせるように構成された、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記再整列セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記再整列セグメントの一部分と重なり合う、第３のサイズを有する一部分を含み、前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さく、前記第３のサイズが前記第２のサイズよりも小さい、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記配列が、バイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である、請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記生物配列が、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである、請求項１６に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本出願は、２０１４年１１月２１日に出願された「SYSTEMS  AND  METHODS  FOR  HIGHLY  SCALABLE  ANALYSIS  OF  GENOME  SEQUENCE  DATA」との表題の米国仮特許出願第６２／０８３，０００号の優先権を主張し、当該出願の開示全体が、本明細書において参考として援用される。
【０００２】
本明細書に記載する実施形態は、全体として、生物配列データ解析を実施するマルチプロセシングシステムの速度および効率の改善に関する。本明細書に記載する実施形態の利益は、高速な、正確な、かつ決定論的なゲノム配列データを提供する。
【背景技術】
【０００３】
シーケンシング技術の進歩により、集団スケールの全ゲノムシーケンシングが可能になっている。次世代シーケンシング（ＮＧＳ）データが生成される速度が増加の一途をたどっていることで、データプロセシングおよび解析のワークフローを増加および／または最適化して、ビッグデータと科学的発見との橋渡しをすることが重要になってきている。一部の公知のシステムは、少なくとも３０倍のカバー率の深度まで、約１０億のショートリードでサンプルをシーケンシングして、合計１００ギガベースの生ＦＡＳＴＱ出力を与えることを提案している。一部の公知のシステムは、これらの配列のリードを基準ゲノムと整列させることから始まり、サンプルと基準との差を検出することで終わる計算集約的な一連のステップを使用して、このデータを解析する。変異検出および遺伝子型判定のこのプロセスにより、配列データを正確に使用して、一塩基多型（ＳＮＰ）、小さい挿入および欠失（インデル）、ならびに構造的変異型を同定することが可能になる。
【０００４】
ＮＧＳ技術を介してゲノムをシーケンシングし、それに続いて遺伝子変異を同定するためデータ解析するプロセスは、原核生物（例えば、細菌およびウィルス）から真核生物（例えば、植物およびヒト）まで、複数の種における発見のための強力なツールとなっている。人間の場合、ＮＧＳは、症候群型疾患および通常疾患における新たな機能的変異の発見の増加を可能にしている。ＮＧＳは、現在、ＮＧＳの診断的有用性の認識、ならびにデータ収集の品質および速度の向上によって推進されて、急速な臨床への採用を経験している。ＮＧＳは、数例を挙げると、法医学、微生物病原論、獣医科学、および農業用途を含む、他の学問分野における研究を変容させている。例えば、ＮＧＳは、農作物の定期的スクリーニングのための迅速なＳＮＰ遺伝子型判定を可能にして、育種の実践および病害抵抗性遺伝子座の発見における投資利益率を促進している。
【０００５】
ゲノムがシーケンシングされている種であるのに関わらず、配列データ解析プロセスは、複数の計算ノードにわたって作業量を分配する能力がないと、完了するのに数日かかる場合がある。毎月数千の生の全ゲノム配列を集団スケールでゲノムシーケンシングすることを可能にする、新たなシーケンシング技術の公開により、現在の解析方法は存続することができなくなる。
【０００６】
したがって、これら生物情報学ツールの計算資源使用を増加および／または最適化し、生リードから変異コールまでにかかる時間を低減することができる、解析方法が必要とされている。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
装置は、配列を格納するように構成されたメモリを含む。配列は、生物配列の推定を含む。配列はエレメントのセットを含む。装置はまた、メモリに動作可能に連結されたハードウェアプロセッサのセットを含む。ハードウェアプロセッサのセットからの各ハードウェアプロセッサは、セグメントプロセシングモジュールを実装するように構成される。装置はまた、ハードウェアプロセッサのセットからのハードウェアプロセッサに実装された割当てモジュールを含む。割当てモジュールは、配列をメモリから受信し、エレメントのセットからの各エレメントを複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てるように構成され、エレメントのセットからのエレメントが複数のセグメントからの少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントに対してマッピングすると、エレメントのセットからのエレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方に割り当てることを含む。ハードウェアプロセッサのセットからの各ハードウェアプロセッサに対するセグメントプロセシングモジュールは、割当てモジュールに動作可能に連結される。セグメントプロセシングモジュールは、そのハードウェアプロセッサに特異的なセグメントのセットからの、かつ複数のセグメントからの各セグメントに対して、そしてハードウェアプロセッサのセットからの残りのハードウェアプロセッサと実質的に同時に、セグメントのセットからのそのセグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成するように構成される。セグメントプロセシングモジュールは更に、重複排除セグメントにおけるエレメントを並べ替えて、再整列セグメントを生成するように構成される。再整列セグメントは、重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減される。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
配列を格納するように構成されたメモリであって、前記配列は生物配列の推定を含み、前記配列は複数のエレメントを含む、メモリと、
前記メモリに動作可能に連結された複数のハードウェアプロセッサであって、前記複数のハードウェアプロセッサからの各ハードウェアプロセッサが、セグメントプロセシングモジュールを実装するように構成された、複数のハードウェアプロセッサと、
前記複数のハードウェアプロセッサからのハードウェアプロセッサに実装された割当てモジュールとを備え、前記割当てモジュールが、
前記配列を前記メモリから受信し、
前記複数のエレメントからのエレメントを複数のセグメントからの少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントに対してマッピングするとき、前記複数のエレメントからの前記エレメントを前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントの両方に割り当てることを含めて、前記複数のエレメントからの各エレメントを前記複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てるように構成され、
前記複数のハードウェアプロセッサからの各ハードウェアプロセッサに対する前記セグメントプロセシングモジュールが、前記割当てモジュールに動作可能に連結され、前記複数のハードウェアプロセッサからの各ハードウェアプロセッサに対する前記セグメントプロセシングモジュールが、前記ハードウェアプロセッサに特異的なセグメントのセットからの、かつ前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、そして前記複数のハードウェアプロセッサからの残りのハードウェアプロセッサと実質的に同時に、
前記セグメントのセットからの前記セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成し、
前記重複排除セグメントにおける前記エレメントを並べ替えて、前記重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減された再整列セグメントを生成するように構成された、装置。
（項目２）
前記配列が標的配列であり、前記割当てモジュールが、
前記生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信し、
前記生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信し、
前記第１の配列および前記第２の配列に基づいてペア配列を生成し、
前記ペア配列を基準配列と整列させて、前記標的配列を生成することによって、
前記標的配列を受信するように更に構成された、項目１に記載の装置。
（項目３）
前記配列が、バイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である、項目１に記載の装置。
（項目４）
前記生物配列が、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである、項目１に記載の装置。
（項目５）
配列を受信するステップであって、前記配列が生物配列の推定を含み、前記配列が複数のエレメントを含む、ステップと、
前記複数のエレメントからの各エレメントを、複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てるステップであって、前記複数のエレメントからのエレメントを前記複数のセグメントからの第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方に対してマッピングするとき、前記複数のエレメントからの前記エレメントを前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントの両方に割り当てることを含む、ステップと、
前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、
前記セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成するステップと、
前記重複排除セグメントにおける前記エレメントを並べ替えて、前記重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減された再整列セグメントを生成するステップと、
前記再整列セグメントを、格納モジュールおよび遺伝子型判定モジュールのうち１つまたは複数に送信するステップとを含む、方法。
（項目６）
前記配列が標的配列であり、前記標的配列を受信する前記ステップが、
前記生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信するステップと、
前記生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信するステップと、
前記第１の配列および前記第２の配列に基づいてペア配列を生成するステップと、
前記ペア配列を基準配列と整列させて、前記標的配列を生成するステップとを含む、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記割り当てるステップの前に、前記配列を複数の部分配列に分割するステップであって、前記割り当てるステップが、前記複数の部分配列からの各部分配列を、前記複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることを含む、ステップと、
前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、前記割り当てるステップの後、および前記除去するステップの前に、前記セグメント内の部分配列を組み合わせるステップとを更に含む、項目５に記載の方法。
（項目８）
前記複数のエレメントからのエレメントを、前記複数のセグメントからの前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントにマッピングするとき、前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントをセグメント間配列に割り当てるステップを更に含む、項目５に記載の方法。
（項目９）
前記配列が、バイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である、項目５に記載の方法。
（項目１０）
前記配列がクオリティスコア情報を含む、項目５に記載の方法。
（項目１１）
前記複数のエレメントからの各エレメントがリードペアを含む、項目５に記載の方法。
（項目１２）
前記生物配列が、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである、項目５に記載の方法。
（項目１３）
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う一部分を含む、項目５に記載の方法。
（項目１４）
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含み、前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さい、項目５に記載の方法。
（項目１５）
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記再整列セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記再整列セグメントの一部分と重なり合う、第３のサイズを有する一部分を含み、前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さく、前記第３のサイズが前記第２のサイズよりも小さい、項目５に記載の方法。
（項目１６）
メモリまたはプロセッサに実装された割当てモジュールであって、
配列を受信するように構成され、ここで、前記配列は、生物配列の推定を含み、そして、複数のエレメントを含み、
前記複数のエレメントからの各エレメントを、複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てるように構成され、ここで、前記複数のエレメントからのエレメントを前記複数のセグメントからの少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントに対してマッピングするとき、前記複数のエレメントからの前記エレメントを前記第１のセグメントおよび前記第２のセグメントの両方に割り当てることを含む、割当てモジュールと、
前記割当てモジュールに動作可能に連結されたセグメントプロセシングモジュールであって、前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、
前記セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成し、
前記重複排除セグメントにおける前記エレメントを並べ替えて、前記重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減された再整列セグメントを生成するように構成された、セグメントプロセシングモジュールとを備え、
前記セグメントプロセシングモジュールが、実質的に同時の様式で、前記複数のセグメントからの少なくとも２つのセグメントに対して前記除去および前記並べ替えを実行するように更に構成された、装置。
（項目１７）
前記セグメントプロセシングモジュールが、実質的に同時の様式で、前記複数のセグメントに対して前記除去および前記並べ替えを実行するように更に構成された、項目１６に記載の装置。
（項目１８）
前記配列が標的配列であり、前記割当てモジュールが、
前記生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信し、
前記生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信し、
前記第１の配列および前記第２の配列に基づいてペア配列を生成し、
前記ペア配列を基準配列と整列させて、前記標的配列を生成することによって、
前記標的配列を受信するように更に構成された、項目１６に記載の装置。
（項目１９）
前記割当てモジュールによる前記割当ての前に、前記配列を複数の部分配列に分割するように構成された、平行化モジュールを更に備え、
前記割当てモジュールが、各部分配列を前記複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることによって割当てを行うように構成され、前記割当てモジュールが更に、実質的に同時の様式で、前記複数のセグメントからの少なくとも２つのセグメントに対して前記割当てを実行するように構成され、
前記平行化モジュールが更に、前記複数のセグメントからの各セグメントに対して、前記割当てモジュールによる前記割当ての後、かつ前記セグメントプロセシングモジュールによる前記除去の前に、前記セグメント内の部分配列を組み合わせるように構成された、項目１６に記載の装置。
（項目２０）
前記複数のセグメントからの各セグメントが、前記複数のセグメントからの少なくとも１つの残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含み、
前記複数のセグメントからの各セグメントと関連付けられた前記再整列セグメントが、前記複数のセグメントからの残りのセグメントと関連付けられた前記再整列セグメントの一部分と重なり合う、第３のサイズを有する一部分を含み、前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さく、前記第３のサイズが前記第２のサイズよりも小さい、項目１６に記載の装置。
（項目２１）
前記配列が、バイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である、項目１６に記載の装置。
（項目２２）
前記生物配列が、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである、項目１６に記載の装置。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、一実施形態による、ゲノム再シーケンシングデータを解析するための連続データプロセシングステップを示す図である。ＳＮＰおよびインデルコールの作成は、例えば、（１）初期リードの整列と、（２）重複リードの除去と、（３）インデルの周りの局所的な再整列と、（４）塩基クオリティスコアの再校正と、（５）変異の発見および遺伝子型判定とを含むことができる。これらのステップは、ディープおよびローパス（deep  and  low-pass）全ゲノム、全エクソーム、および標的再シーケンシングに関して同じである。
【０００９】
【図２】図２Ａ〜２Ｂは、ゲノムを染色体小領域に分割し、それによって負荷のバランスを平均化し、高度な平行化を可能にする例を示す図である。染色体による平行化は、ヒト染色体のサイズのばらつきにより、固有の負荷の不均衡に妨げられる（図２Ａ）。しかしながら、染色体小領域を利用することにより、利用可能なプロセッサにわたる解析負荷の平均化が可能になる（図２Ｂ）。
【００１０】
【図３Ａ】図３Ａは、一実施形態による、一例の平行化された重複排除方法を示す図である。整列に続いて、リードが複数の小領域ＢＡＭファイルに分割される。ペアの両方のリードを同じ領域にマッピングした場合、それらを適切な小領域ＢＡＭファイルに入れることができる。そうでなければ、リードは染色体間（ＣｈｒＩ）ＢＡＭファイルに入れられる。整列された生リードが処理されると、小領域ＢＡＭ内のリードおよび染色体間リードを次に、並行して適切に重複排除することができる。重複排除された染色体間リードは個別に組み合わされて、それらの適切な重複排除された小領域ＢＡＭに戻される。これらの組み合わされた小領域ＢＡＭは次に局所的に再整列されて、再校正および遺伝子型判定ステップで使用できる処理済みの小領域ＢＡＭが定義される。
【００１１】
【図３Ｂ】図３Ｂは、一実施形態による、別の例の平行化された重複排除方法を示す図である。整列に続いて、リードが複数の小領域ＢＡＭファイルに分割される。ペアの両方のリードを同じ領域にマッピングした場合、それらは適切な小領域ＢＡＭファイルに入れられる。そうでなければ、リードは染色体間（ＣｈｒＩ）ＢＡＭファイルに入れられる。整列された生リードが処理されると、染色体間リードを次に適切に重複排除することができる。重複排除された染色体間リードは個別に組み合わされて、それらの適切な小領域ＢＡＭに戻される。これらの組み合わされた小領域ＢＡＭは次に重複排除され局所的に再整列されて、再校正および遺伝子型判定ステップで使用できる処理済みの小領域ＢＡＭが定義される。
【００１２】
【図３Ｃ】図３Ｃは、一実施形態による、別の例の平行化された重複排除方法を示す図である。整列に続いて、リードが複数の小領域ＢＡＭファイルに分割される。ペアの両方のリードを同じ領域にマッピングした場合、それらは適切な小領域ＢＡＭファイルに入れられる。そうでなければ、リードは結果として得られる小領域ＢＡＭファイルの両方に入れられる。これによって一時的に、リードは、ペアのうち第１のリードの小領域およびペアのうち第２のリードの小領域の両方で重複する。小領域ＢＡＭは次に重複排除され、異なる小領域内のリードペアがともに保持されるので、リードは適切に重複排除される。後に続くプロセシングステップのため、小領域の重なり合う領域は、局所的な再整列の前に１０００ｂｐ分整形される。これにより、新しい小領域境界の外にあるリードは除去され、したがって、最初の分割ステップ中に作成した一時的に重複したリードは除去され、それによって後に続く再整列、再校正、変異コール、および遺伝子型判定ステップにおけるデータの完全性が担保される。この方法の１つの利点は、データをステップからステップへとメモリ内で直接流し、Ｉ／Ｏを低減するとともにプロセスを加速することができる点である。
【００１３】
【図４】図４は、一実施形態による、ゲノムプロセシングシステムによる小領域プロセシングの例を示す図である。染色体は、重複の除去、再整列、塩基クオリティスコア再校正、および変位コールのプロセスのため、小領域に分割される。領域境界の適切なプロセシングを担保するため、各領域の両端において、隣接した領域の重なり合いを含むことができる。この重なり合いは、挿入および欠失（インデル）の場合に可能であるような、領域境界付近またはその間における決定論的な挙動および変異の適切な検出を担保する「緩衝域」として作用する。この緩衝域のサイズは、最初のシーケンシングライブラリの挿入サイズに応じて変動させることができる。例えば、標準的な５００ｂｐの断片サイズでは、上記の図に示されるような（第１のサイズである）３，０００ｂｐ緩衝域を使用することができる。境界縁部におけるデータの完全性を担保するため、解析プロセスの後続ステップ毎に、この境界域が減少する。例えば、重複排除は、３，０００ｂｐの緩衝域を有する小領域に対して行うことができ、次に、局所的な再整列および塩基クオリティスコアの再校正のため、（第２のサイズである）２，０００ｂｐの緩衝域を使用することができる。最後に、この例では、（第３のサイズである）１，０００ｂｐの緩衝域を、変異コールおよび遺伝子型判定に使用することができる。重複する変異コールが重なり合った領域で行われた場合（挿入図を参照）、ゲノムプロセシングシステムは、変異を適切な小領域に割り当てることができる。例えば、小領域Ｘの最後の１，０００ｂｐで呼び出される変異「Ａ」は、小領域Ｘのプロセシングで１回、小領域Ｙのプロセシングで１回の計２回呼び出され、最終的に、緩衝域なしに、元の小領域境界の座標に基づいて適切な領域に割り当てられる。
【００１４】
【図５Ａ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｂ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｃ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｄ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｅ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｆ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｇ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｈ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｉ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｊ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｋ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｌ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【図５Ｍ】図５Ａ〜５Ｍは、いくつかの実施形態による、平行ワークフローを表すフロー図である。図５Ａ〜５Ｍのうちいくつかでは、ＧＡＴＫ  Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅに対するワークフローが示され、このワークフローは他の好適な遺伝子型判定方法と適合性があるものと理解される。本明細書に示されるのは、（５Ａ）整列、（５Ｂ）リードペアの平行な整列を示す平行ワークフローの一部分、（５Ｃ）小領域の生成、（５Ｄ）再整列、（５Ｅ）重複排除、（５Ｆ）再校正、（５Ｇ）遺伝子型判定、（５Ｈ）平行小領域プロセシング、（５Ｉ）小領域の平行重複排除、（５Ｊ）小領域の平行な局所的再整列／並べ替え、（５Ｋ）小領域の平行再校正、（５Ｌ）小領域の平行な遺伝子型判定および変異クオリティフィルタリング（ＶＣＦ）、（５Ｍ）ＶＣＦプロセス後の小領域を組み合わせた後の出力のステップ／プロセスである。
【００１５】
【図６Ａ】図６Ａ〜６Ｃは、資源利用の改善および実行時間の高速化をもたらす、負荷のバランスの最適化および／または改善を示す図である。全ゲノムシーケンシングの二次データ解析の平行化に関して、均衡化（本ゲノムプロセシングシステムによって使用され、「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」とも呼ばれる）、染色体（ＨｕｇｅＳｅｑによって使用される）、およびスキャッタギャザー（ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅによって使用される）という３つの異なる戦略を比較した。３つのパイプラインの資源利用、タイミング、およびスケーラビリティを、単一のヒトゲノム配列データセット（カバー率３０倍）の配列データを使用して評価した（図６Ａ）。解析プロセスを通してＣＰＵ利用を監視し、本ゲノムプロセシングシステムの資源利用（８５％）が、ＨｕｇｅＳｅｑ（４６％）およびＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ（３０％）と比較して改善されたことが実証された（図６Ｂ）。８〜４８コアで生成した解析タイミング測定により、本ゲノムプロセシングシステムが、ＨｕｇｅＳｅｑよりも２倍高速であり、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅよりも４倍高速であり、内蔵のマルチスレッド化を使用可能にした単純な連続実装よりも１０倍高速であることが実証された（図６Ｃ）。本ゲノムプロセシングシステムと代替例との速度差は、所与の計算ノードに追加のコアが使用されるに従って増大する。
【図６ＢＣ】図６Ａ〜６Ｃは、資源利用の改善および実行時間の高速化をもたらす、負荷のバランスの最適化および／または改善を示す図である。全ゲノムシーケンシングの二次データ解析の平行化に関して、均衡化（本ゲノムプロセシングシステムによって使用され、「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」とも呼ばれる）、染色体（ＨｕｇｅＳｅｑによって使用される）、およびスキャッタギャザー（ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅによって使用される）という３つの異なる戦略を比較した。３つのパイプラインの資源利用、タイミング、およびスケーラビリティを、単一のヒトゲノム配列データセット（カバー率３０倍）の配列データを使用して評価した（図６Ａ）。解析プロセスを通してＣＰＵ利用を監視し、本ゲノムプロセシングシステムの資源利用（８５％）が、ＨｕｇｅＳｅｑ（４６％）およびＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ（３０％）と比較して改善されたことが実証された（図６Ｂ）。８〜４８コアで生成した解析タイミング測定により、本ゲノムプロセシングシステムが、ＨｕｇｅＳｅｑよりも２倍高速であり、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅよりも４倍高速であり、内蔵のマルチスレッド化を使用可能にした単純な連続実装よりも１０倍高速であることが実証された（図６Ｃ）。本ゲノムプロセシングシステムと代替例との速度差は、所与の計算ノードに追加のコアが使用されるに従って増大する。
【００１６】
【図７Ａ】図７Ａ〜７Ｂは、２時間未満で達成される二次解析を可能にする効率的なスケーリングを示す図である。単一の計算ノードを越える解析のスケーリングを調べた（図７Ａ）。本ゲノムプロセシングシステム（「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」）、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ、ＨｕｇｅＳｅｑ、および連続解析を用いて、４つのＤｅｌｌ  Ｒ８１５サーバにわたって、使用されるコア数の関数として倍増の迅速化を評価した。比較のため、線形的な迅速化、および１時間の連続時間を評価するアムダールの法則によって予測されるものも含めた。本ゲノムプロセシングシステムのスケーラビリティは、アムダールの法則による予測と緊密に合致し、８〜１９２コアの間で１３倍を超える迅速化を達成する。対照的に、ＨｕｇｅＳｅｑおよびＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅは両方とも、８〜２４コアの間で中程度の速度改善（２倍）を示し、４８コアで最大３倍の迅速化が達成され、４８コアを超過するとそれ以上の速度増加はなかった（図７Ｂ）。本ゲノムプロセシングシステムの異なるステップに対するタイミングの結果を、コア数を増加させて評価した。全ヒトゲノム解析は、１９２コアを有する構内クラスタを使用して、１００分間で、Ｏｈｉｏ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｃｅｎｔｅｒにおいて本ゲノムプロセシングシステムによって３時間で達成された（Ｇｌｅｎｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒは７００コアを利用する）。結果を、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ＣｅｎｔｅｒおよびＡｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  ＥＣ２の両方を使用して確認した。
【図７Ｂ】図７Ａ〜７Ｂは、２時間未満で達成される二次解析を可能にする効率的なスケーリングを示す図である。単一の計算ノードを越える解析のスケーリングを調べた（図７Ａ）。本ゲノムプロセシングシステム（「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」）、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ、ＨｕｇｅＳｅｑ、および連続解析を用いて、４つのＤｅｌｌ  Ｒ８１５サーバにわたって、使用されるコア数の関数として倍増の迅速化を評価した。比較のため、線形的な迅速化、および１時間の連続時間を評価するアムダールの法則によって予測されるものも含めた。本ゲノムプロセシングシステムのスケーラビリティは、アムダールの法則による予測と緊密に合致し、８〜１９２コアの間で１３倍を超える迅速化を達成する。対照的に、ＨｕｇｅＳｅｑおよびＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅは両方とも、８〜２４コアの間で中程度の速度改善（２倍）を示し、４８コアで最大３倍の迅速化が達成され、４８コアを超過するとそれ以上の速度増加はなかった（図７Ｂ）。本ゲノムプロセシングシステムの異なるステップに対するタイミングの結果を、コア数を増加させて評価した。全ヒトゲノム解析は、１９２コアを有する構内クラスタを使用して、１００分間で、Ｏｈｉｏ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｃｅｎｔｅｒにおいて本ゲノムプロセシングシステムによって３時間で達成された（Ｇｌｅｎｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒは７００コアを利用する）。結果を、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ＣｅｎｔｅｒおよびＡｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  ＥＣ２の両方を使用して確認した。
【００１７】
【図８】図８は、本ゲノムプロセシングシステム（「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」）の最終ＶＣＦ出力を示す図である。ＧＡＴＫ−ＱｕｅｕｅおよびＨｕｇｅＳｅｑを、ゲノム・イン・ア・ボトル（Ｇｅｎｏｍｅ  ｉｎ  ａ  Ｂｏｔｔｌｅ）（ＧＩＡＢ）・コンソーシアムによって生成された、アメリカ国立標準技術研究所（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）（ＮＩＳＴ）のベンチマークＳＮＰおよびインデルの遺伝子型コールに対して比較し評価した。ヴェン図形は、３つのパイプライン間の高度な一致を示している。Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌは、ＧＩＡＢデータセットにおける約２．９百万のコールから、ＳＮＰ（９９．９％）およびインデル（９３．５％）の両方に対して、最大数の検証済みの変異を同定し、全体の感度（９９．７％）および精度（９９．９９８８％）は最高であった。ユーデン指数（またはＪ統計量）、感度（真陽性率）および特異度（真陰性率）の関数は、一般に使用される全体的な診断的有効性の指標である。
【００１８】
【図９】図９Ａ〜９Ｂは、クラウドコンピューティング資源を使用して、ＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒを用いた迅速な二次解析および変異コールを可能にする図である。単一のヒトゲノム配列データセット（カバー率３０倍）に対する生配列データの解析を、本ゲノムプロセシングシステム（「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」）およびｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎを使用して比較し、両方のパイプラインは、整列に関してＢＷＡ−ＭＥＭを、変異の検出および遺伝子型判定に関してＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒを利用した（図９Ａ）。単一のｒ３．８ｘｌａｒｇｅ  ＡＷＳ  ＥＣ２インスタンス（３２コア）に対するＣＰＵ利用を、解析プロセス全体を通して監視し、ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎ（５７％）と比較してＣｈｕｒｃｈｉｌｌの資源利用（９４％）が改善されて、解析全体を単一のインスタンスを用いて１２時間以内で完了できることが実証された（図９Ｂ）。ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎとは異なり、Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌは、複数の計算ノードにわたって解析プロセスを効率的にスケーリングし、結果として実行時間を著しく低減させることができる。１６  ＡＷＳ  ＥＣ２インスタンスを用いて、解析全体を約１０４分間で完了することができ、ＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒ段を用いた変異コールおよび遺伝子型判定は、合計実行時間のうち約２４分間を要する。
【００１９】
【図１０】図１０Ａ〜１０Ｃは、集団スケールの全ヒトゲノム配列解析を可能にする図である。本ゲノムプロセシングシステム（「Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ」）を使用して、１０００人ゲノムプロジェクト（１ＫＧ）の「第１フェーズ」に含まれる１０８８の低カバー率の全ゲノムサンプルを解析した。集団全体に対する生配列データを使用して、４００  Ａｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  ＥＣ２インスタンス（ｃｃ２．８ｘｌａｒｇｅスポットインスタンス）を用いて７日間で単一のマルチサンプルＶＣＦを生成した。結果として得られたＣｈｕｒｃｈｉｌｌフィルタ処理済みＶＣＦを次に、１ＫＧコンソーシアムのＶＣＦと比較し、Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌの変異コールは４１．２百万であり、１ＫＧ  ＶＣＦファイルは３９．７百万を含んでいた。２つのＶＣＦファイルセットは、合計３４．４百万の変異サイトを共通して有していた（図１０Ａ）。３３．２百万のＳＮＰが共通してコールされ、公知のＳＮＰに対する検証率は非常に類似しており、５２．８％（Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌ）および５２．４％（１ＫＧ）であった（図１０Ｂ）。Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌは３倍のインデルをコールし、そのうち１９．５％が公知であり、それと比較して１ＫＧのインデルセットでは１２．５％であった。Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌに固有のインデルにおける公知の変異の検証率は、１ＫＧに固有のものに対して７倍である（図１０Ｃ）。マイナー対立遺伝子頻度を、同じマイナー対立遺伝子を有する３４．３百万の変異に対して比較し、密度ビン散布図を作成した（低密度から高密度までの頻度をスケーリングした）。Ｃｈｕｒｃｈｉｌｌおよび元の１ＫＧ解析からの結果により、非常に調和したマイナー対立遺伝子頻度（Ｒ２＝０．９９７８、ｐ値＜２．２ｅ−１６）が実証された。
【００２０】
【図１１】図１１は、実施形態によるゲノムプロセシングのシステムを示す図である。
【００２１】
【図１２】図１２は、実施形態によるゲノムプロセシングの方法を示す図である。
【００２２】
【図１３】図１３は、実施形態による、図１１の整列モジュールの方法を示す図である。
【００２３】
【図１４】図１４は、実施形態による、図１１のセグメントプロセシングモジュールの方法を示す図である。
【００２４】
【図１５】図１５は、実施形態による、図１１の整列モジュールの方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本明細書で使用するとき、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈において別段の明示がない限り、複数形の指示を含む。
【００２６】
本明細書で使用するとき、「モジュール」という用語は、例えば、メモリ、プロセッサ、電気トレース、光学コネクタ、ソフトウェア（ハードウェアで実行する）、および／またはその他を含むことができる、動作可能に連結された電気的構成要素の任意のアセンブリおよび／またはセットを指す。例えば、プロセッサで実行されるモジュールは、そのモジュールと関連付けられた１つまたは複数の特定の機能を行うことができる、ハードウェアベースのモジュール（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ））、ならびに／あるいはソフトウェアベースのモジュール（例えば、メモリに格納され、かつ／またはプロセッサで実行されるコンピュータコードのモジュール）の任意の組合せであることができる。
【００２７】
図１１は、一実施形態によるゲノムプロセシングのシステム１００を示している。システム１００は、ユーザ、ユーザデバイス、他のゲノムプロセシングデバイス、および／またはその他のものなどの実体によって使用するように動作可能である。システム１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ワークステーション、タブレット、モバイルデバイス、クラウドコンピューティング環境（例えば、１つもしくは複数のサーバ、プロセッサなどを含む）、これらのプラットフォームのいずれかで稼働するアプリケーションまたはモジュール、ならびに／あるいはその他のものであり得る。
【００２８】
システム１００は、例えば１つもしくは複数のネットワークを介して、他のデバイス（図示なし）と通信することができ、それらのネットワークはそれぞれ、有線ネットワークおよび／または無線ネットワークとして実装される、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想ネットワーク、遠距離通信ネットワーク、データネットワーク、および／またはインターネットなど、任意のタイプのネットワークであることができる。いくつかの実施形態では、安全な通信の任意の好適なタイプおよび／または方法（例えば、セキュアソケットレイヤー（ＳＳＬ））ならびに／あるいは暗号化を使用して、任意のまたは全ての通信を安全化することができる。他の実施形態では、任意のまたは全ての通信が安全化されない場合がある。
【００２９】
いくつかの実施形態では、システム１００は、例えば、ＤＮＡシーケンサー、任意の好適なゲノム配列データ生成プログラム、および／またはその他のものなど、ゲノムプロセシングデバイス（図示なし）と直接通信ならびに／あるいは非ネットワーク通信することができる。
【００３０】
図１１に示されるように、システム１００は少なくともプロセッサ１１０ａおよびメモリ１６０を含む。いくつかの実施形態では、また図１にも示されるように、システム１００は追加のプロセッサ１１０ｂ〜１１０ｎを更に含むことができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ１１０ａ〜１１０ｎの少なくともいくつかは並列で実行するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサ１１０ａ〜１１０ｎの少なくともいくつかは直列で実行するように構成される。
【００３１】
図１１はデータベース１７０も示しているが、いくつかの実施形態では、データベース１７０およびメモリ１６０は共通のデータストアであり得ることが理解されるであろう。いくつかの実施形態では、データベース１７０は１つまたは複数のデータベースを構築する。更に、他の実施形態（図示なし）では、少なくとも１つのデータベースはシステム１００の外部にあることができる。図１１はまた、ユーザデバイス、ゲノムプロセシングデバイスと相互作用するため、ならびに／あるいは他の実体がシステム１００と直接もしくは間接的に相互作用するためなど、ソフトウェアおよび／またはハードウェアに実装される、１つもしくは複数の入力／出力インターフェースを示すことができる、入力／出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネント１８０を示している。
【００３２】
メモリ１６０および／またはデータベース１７０は、独立して、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、メモリバッファ、ハードドライブ、データベース、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気消去可能読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、および／またはその他であることができる。メモリ１６０および／またはデータベース１７０は、システム１００と関連付けられたモジュール、プロセス、および／または機能をプロセッサ１１０に実行させる、命令を格納することができる。
【００３３】
プロセッサ１１０ａ〜１１０ｎはそれぞれ独立して、例えば、汎用プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、および／またはその他のものであることができる。プロセッサ１１０ａ〜１１０ｎは、システム１００および／またはネットワークと関連付けられた、アプリケーションプロセス、ならびに／あるいは他のモジュール、プロセス、および／または機能を、稼働および／または実行するように構成することができる。プロセッサ１１０ａ〜１１０ｎのうち１つまたは複数は、図１では、同じシステム１００の一部であって共通のメモリ１６０と関連付けられるように示されているが、（いくつかの実施形態では）ネットワークを介して他のプロセッサに連結し、他のシステム／システムコンポーネント（図示なし）と関連付けることができる。
【００３４】
プロセッサ１１０ａは、割当てモジュール１２２と、セグメントプロセシングモジュール１２４と、平行化モジュール１２８と、遺伝子型判定モジュール１３２と、データベースモジュール１３６と、通信モジュール１４０とを含む。いくつかの実施形態では、プロセッサ１１０ａは追加のモジュール（図示なし）を含むことができる。各モジュールは、独立して、ハードウェアモジュールおよび／またはソフトウェアモジュール（プロセッサ１１０ａなど、ハードウェアに実装される）であることができる。いくつかの実施形態では、モジュールはそれぞれ互いに動作可能に連結することができる。
【００３５】
いくつかの実施形態では、モジュールの１つまたは複数は、プロセッサ１１０ａ〜１１０ｎの２つまたはそれ超にわたって実装することができ、ならびに／あるいはプロセッサ１１０ａ〜１１０ｎの２つまたはそれ超にわたって重複することができる。いくつかの実施形態では、図１１に示されるように、プロセッサ１１０ｂ…１１０ｎはそれぞれ、対応するセグメントプロセシングモジュール１２４ｂ…１２４ｎを含み、かつ／またはそれらを実装する。いくつかの実施形態では、プロセッサ１１０ｂ…１１０ｎの少なくとも１つは、直接またはネットワークを介してシステム１００に連結された、異なるデバイス上にあることができる。
【００３６】
他の実施形態では、モジュールのうち１つまたは複数の機能性を組み合わせ、かつ／または重ね合わせることができる。例えば、いくつかの実施形態では、セグメントプロセシングモジュール１２４ａおよび平行化モジュール１２８は単一のモジュールであり得る。いくつかの実施形態では、１つもしくは複数のモジュールの機能性、および／またはモジュール間の相互作用は、データプロセシング、記憶、完全性、安全性、および／またはその他に対する規制要件に基づくことができる。
【００３７】
通信モジュール１４０は、システム１００に対するネットワーク接続を容易にするように構成される。例えば、通信モジュール１４０は、ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）、無線接続、有線ポート、および／またはその他を含み、かつ／またはそれらを使用可能にすることができる。そのため、通信モジュール１４０は、任意の関連付けられた／接続されたゲノムプロセシングデバイス、ユーザデバイス、および／またはその他のものとの通信セッションを確立および／または維持することができる。同様に、通信モジュール１４０は、システム１００によるデータ送信および／またはデータ受信を可能にすることができる。
【００３８】
データベースモジュール１３６は、データ操作（記憶、修正、および／または消去を含む）のため、メモリ１６０および／またはデータベース１７０とインターフェース接続するように構成される。例えば、データベースモジュール１３６は、ゲノム配列の表現（例えば、ＢＡＭファイルとして）をメモリ１６０および／またはデータベース１７０に格納することができる。
【００３９】
いくつかの実施形態では、メモリ１６０および／またはデータベース１７０は、例えば、一般的にＤＮＡシーケンサーから生成されるシーケンシング出力など、生物配列の推定／近似を含む配列を格納するように構成される。いくつかの実施形態では、配列は複数のエレメントを含む。いくつかの実施形態では、配列は、生物配列における個々の塩基の同定クオリティの指標である、任意のスコア情報であることができる、クオリティスコア情報を含む（例えば、Ｐｈｒｅｄクオリティスコア、またはＦＡＳＴＱスコア）。いくつかの実施形態では、配列の各エレメントはリードペアを含む。リードペアは、一般に、生物配列を対向する末端（例えば、ＤＮＡ配列の５’末端および３’末端）からシーケンシングすることによって得られ、リードペアの各リードは、生物配列内の同じ位置のものである、リードのペアと考えることができる。
【００４０】
割当てモジュール１２２は、外部ソースから、メモリ１６０から、および／またはデータベース１７０から、配列を受信するように構成される。いくつかの実施形態では、配列はバイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式である。いくつかの実施形態では、配列はＦＡＳＴＱ形式またはＦＡＳＴＡ形式である。いくつかの実施形態では、生物配列はデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列である。いくつかの実施形態では、生物配列はリボ核酸（ＲＮＡ）配列である。
【００４１】
割当てモジュール１２２は更に、各エレメントを少なくとも１つのセグメントまたは複数のセグメントに割り当てるように構成される。いくつかの実施形態では、割当てモジュール１２２は、エレメントを少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントにマッピングするとき、エレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方に割り当てるように構成される。他の実施形態では、割当てモジュール１２２は、エレメントを少なくとも第１のセグメントおよび第２のセグメントにマッピングするとき、エレメントを、任意の好適な基準で第１のセグメントまたは第２のセグメントの一方に割り当てるように構成される。各セグメントは、配列の任意の好適な小部分であることができる。いくつかの実施形態では、各セグメントは、生物配列の個々の染色体に実質的に対応する。
【００４２】
いくつかの実施形態では、割当てモジュール１２２は、外部ソースから、メモリ１６０から、かつ／またはデータベース１７０から、生物配列の順方向推定を含む第１の配列を受信することによって、配列を受信するように構成される。いくつかの実施形態では、割当てモジュール１２２は更に、外部ソースから、メモリ１６０から、かつ／またはデータベース１７０から、生物配列の逆方向推定を含む第２の配列を受信することによって、受信するように構成される。いくつかの実施形態では、割当てモジュール１２２は更に、第１の配列および第２の配列に基づいてペア配列を生成するように構成される。いくつかの実施形態では、割当てモジュール１２２は更に、ペア配列を基準配列と整列させて、標的配列を生成するように構成される。
【００４３】
セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎはそれぞれ、セグメントのセット（例えば、セグメントのセットは、生物配列における染色体のセットに対応する）からの各セグメントに対して、そのセグメントのセットからのそのセグメントの重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成するように構成される。このようにして、配列の生成における重複エラーを明らかにして、ミスリードを防ぐことができる。セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎはそれぞれ更に、セグメントのセットからの各セグメントに対して、重複排除セグメントにおけるエレメントを並べ替え／再整列して、再整列されたセグメントを生成し、それによってリードペア間の整列エラーを最小限に抑え、かつ／または実質的に排除することができるように構成される。いくつかの実施形態では、並べ替え／再整列は、Ｓｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムを重複排除セグメントに適用することを含む。いくつかの実施形態では、並べ替え／再整列は、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズムを重複排除セグメントに適用することを含む。いくつかの実施形態では、再整列セグメントは、重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減される。いくつかの実施形態では、セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎはそれぞれ、他のそれぞれのセグメントプロセシングモジュールと実質的に平行して、上述したように動作するように構成される。いくつかの実施形態では、セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎのうち少なくとも２つは、互いに実質的に平行して上述したように動作するように構成される。
【００４４】
いくつかの実施形態では、各セグメントは、少なくとも１つの他のセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含む。いくつかの実施形態では、各セグメントと関連付けられた重複排除セグメントは、別のセグメントと関連付けられた重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含む。いくつかの実施形態では、各セグメントと関連付けられた再整列セグメントは、セグメントのセットからの残りのセグメントと関連付けられた再整列セグメントの一部分と重なり合う、第３のサイズを有する一部分を含む。いくつかの実施形態では、第２のサイズは第１のサイズよりも小さい。いくつかの実施形態では、第３のサイズは第２のサイズよりも小さい。このようにして、「緩衝域」として作用する重なり合いにより、挿入および欠失（「インデル」）の場合に可能であるような、セグメント（例えば、染色体）境界付近またはその間における変異の適切な検出が担保される。
【００４５】
いくつかの実施形態では、セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎは、メモリ１６０および／またはデータベース１７０に格納するため、再整列セグメントを格納／データベースモジュール１３６に送信するように構成される。いくつかの実施形態では、セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎは、更なるプロセシングのため、再整列セグメントを遺伝子型判定モジュール１３２に送信するように構成される。遺伝子型判定モジュール１３２は、他のモジュールのいずれかからの出力（例えば、割当てモジュール１２２からの複数のセグメント）を受信するように構成され、更に、配列を最終形態で再構築することを含むがそれに限定されない、任意の追加のプロセシングを実施するように構成される。いくつかの実施形態では、遺伝子型判定モジュール１３２は、変異の発見および遺伝子型判定の目的で、公知の基準とは異なる最終配列内の領域を同定するように構成され、遺伝子変異および遺伝子型それぞれのリストが提供される。
【００４６】
いくつかの実施形態では、平行化モジュール１２８は、配列を受信し、割当てモジュール１２２による割当ての前に、配列を複数の部分配列に分割するように構成される。各部分配列は、例えば、１０００エレメント（例えば、１０００塩基対）、１００００エレメント、および／またはその他など、所定の長さのものであることができる。いくつかの実施形態では、部分配列のサイズはセグメントのサイズよりも小さい。
【００４７】
かかる実施形態では、割当てモジュール１２２は更に、各部分配列を、複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることによって、割当てを行うように構成される。いくつかの実施形態では、割当てモジュールは更に、実質的に同時の様式で、少なくとも２つのセグメントに対して割当てを実行するように構成される。このようにして、割当ての同時性を向上させた、プロセシング時間の経済性に結び付く、システム１００の態様が構成される。
【００４８】
いくつかの実施形態では、平行化モジュール１２８は更に、各セグメントに対して、割当てモジュール１２２による割当てに続いて、かつセグメントプロセシングモジュール１２４ａまたはセグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎによる除去の前に、そのセグメント内の部分配列を組み合わせるように構成される。このようにして、生物学的に関連する離散的な実体として各セグメントを同時に処理する、システム１００の態様が構成される。
【００４９】
図１２は、一実施形態による方法２００を示している。いくつかの実施形態では、方法２００は、システム１００および／またはその構造的／機能的変形例によって実現することができる。方法２００は、２１０で、配列を受信することを含む。配列は生物配列の推定を含む。配列は複数のエレメントを含む。いくつかの実施形態では、配列を受信することは、生物配列の順方向推定である第１の配列を受信することを含む。いくつかの実施形態では、配列を受信することはまた、生物配列の逆方向推定である第２の配列を受信することを含む。いくつかの実施形態では、配列を受信することはまた、第１の配列および第２の配列に基づいてペア配列を生成することを含む。いくつかの実施形態では、配列を受信することはまた、ペア配列を基準配列と整列させて、標的配列を生成することを含む。
【００５０】
いくつかの実施形態では、配列はバイナリ整列／マップ（ＢＡＭ）形式またはＦＡＳＴＱ形式である。いくつかの実施形態では、配列はクオリティスコア情報を含む。いくつかの実施形態では、各エレメントはリードペアを含む。いくつかの実施形態では、生物配列は、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列またはリボ核酸（ＲＮＡ）配列のうちの１つである。
【００５１】
方法２００はまた、２２０で、各エレメントを複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることを含む。ステップ２２０はまた、エレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方にマッピングするとき、エレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方に割り当てることを含む。
【００５２】
いくつかの実施形態では、エレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントにマッピングするとき、２２０の割当ては更に、第１のセグメントおよび第２のセグメントをセグメント間配列に割り当てることを含む。
【００５３】
方法２００はまた、２３０で、各セグメントに対して、セグメントにおける重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成することを含む（サブステップ２３０ａを参照）。方法はまた、サブステップ２３０ｂで、（例えば、Ｓｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムを適用することによって）重複排除セグメント内のエレメントを並べ替えて、再整列セグメントを生成することを含む。いくつかの実施形態では、再整列セグメントは、重複排除セグメントよりも整列エラーが起こる可能性が低減される。方法はまた、サブステップ２３０ｃで、再整列セグメントを、格納モジュール（例えば、データベースモジュール１３６）、遺伝子型判定モジュール（例えば、遺伝子型判定モジュール１３２）、および／またはそれらの両方に送信することを含む。
【００５４】
いくつかの実施形態では、方法２００はまた、２２０における割当ての前に、配列を複数の部分配列に分割することを含む。かかる実施形態では、２２０における割当ては、各部分配列を少なくとも１つのセグメントに割り当てることを含む。かかる実施形態では、方法はまた、各セグメントに対して、２２０における割当てに続いて、かつ２３０ａにおける除去の前に、セグメント内の部分配列を組み合わせることを含む。
【００５５】
いくつかの実施形態では、各セグメントは、少なくとも１つの他の／残りのセグメントの一部分と重なり合う一部分を含む。いくつかの実施形態では、各セグメントは、少なくとも１つの他の／残りのセグメントの一部分と重なり合う、第１のサイズを有する一部分を含む。いくつかの実施形態では、各セグメントと関連付けられた重複排除セグメントは、別のセグメントと関連付けられた重複排除セグメントの一部分と重なり合う、第２のサイズを有する一部分を含む。いくつかの実施形態では、各セグメントと関連付けられた再整列セグメントは、別のセグメントと関連付けられた再整列セグメントの一部分と重なり合う、第３のサイズを有する一部分を含む。いくつかの実施形態では、第２のサイズは第１のサイズよりも小さい。いくつかの実施形態では、第３のサイズは第２のサイズよりも小さい。
【００５６】
図１３は、実施形態による、割当てモジュール１２２の動作の方法３００を示している。方法３００は、３１０で、配列を受信することを含む。いくつかの実施形態では、配列は生物配列の推定を含む。いくつかの実施形態では、配列はエレメントのセットを含む。いくつかの実施形態では、ステップ３１０は、サブステップ３１０ａで、第１の配列を受信することを含む。第１の配列は生物配列の順方向推定を含む。いくつかの実施形態では、ステップ３１０は更に、サブステップ３１０ｂで、第２の配列を受信することを含む。第２の配列は、生物配列の逆方向推定を含む。いくつかの実施形態では、ステップ３１０は更に、サブステップ３１０ｃで、第１の配列および第２の配列に基づいてペア配列を生成することを含む。いくつかの実施形態では、ステップ３１０は更に、サブステップ３１０ｄで、ペア配列を基準配列と整列させて、標的配列を生成することを含む。
【００５７】
方法３００は更に、ステップ３２０で、エレメントのセットからの各エレメントを複数のセグメントからの少なくとも１つのセグメントに割り当てることを含む。いくつかの実施形態では、ステップ３２０は更に、エレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方にマッピングするとき、エレメントを第１のセグメントおよび第２のセグメントの両方に割り当てることを含む。
【００５８】
図１４は、実施形態による、セグメントプロセシングモジュール１２４ａの動作の方法４００を示しているが、方法４００は、他のセグメントプロセシングモジュール１２４ｂ〜１２４ｎのいずれかを表すことができることが理解される。方法４００は、いくつかの実施形態では、割当てモジュール１２２によって生成される各セグメントに対して実行される。方法４００は、４１０で、セグメントの重複エレメントの少なくとも一部分を除去して、重複排除セグメントを生成する（即ち「重複排除する」）ことを含む。方法４００は更に、４２０で、重複排除セグメントのエレメントを並べ替え／再整列して、再整列セグメントを生成することを含む。方法４００は更に、４３０で、再整列セグメントを格納モジュール（例えば、データベースモジュール１３６）または遺伝子型判定モジュール（例えば、遺伝子型判定モジュール１３２）の少なくとも１つに送信することを含む。
【００５９】
図１５は、実施形態による、平行化モジュール１２８の動作の方法５００を示している。方法５００は、５１０で、割当てモジュール１２２による割当ての前に、配列を複数の部分配列に分割することを含む。方法５００は更に、５２０で、複数の部分配列をプロセシングのために割当てモジュール１２２に送信することを含む。方法５００は更に、５３０で、割当てモジュール１２２による割当て（例えば、図１３を参照）に続いて、部分配列を割当てモジュールから受信することを含む。方法５００は更に、５４０で、割当てモジュール１２２による割当てに続いて、かつセグメントプロセシングモジュール１２４ａ（〜１２４ｎ）による除去の前に、セグメント内の部分配列を組み合わせることを含む。方法５００は更に、５５０で、セグメントを組み合わせられた部分配列と共に、セグメントプロセシングモジュール１２４ａ（〜１２４ｎ）に送信することを含む。
【００６０】
いくつかの実施形態では、ゲノムプロセシングシステム（例えば、図１１のシステム１００）が、ゲノムデータを処理するのに使用される。ゲノムプロセシングシステムは、本明細書に開示する機能性のいくつかまたは全てを行うことができ、本明細書に開示する構造的側面（例えば、様々なデバイス、システム、サブシステム、計算手段、装置、シーケンサー、アナライザーなど）のいくつかまたは全てを包含することができることが理解されよう。ゲノムプロセシングシステムの構成要素は、任意の好適な様式で、例えば、シーケンサーの出力を計算装置に接続する有線または無線ネットワークなど、本明細書に開示する機能性を達成するように相互接続することができる。いくつかの実施形態では、ゲノムプロセシングシステムおよび／またはその少なくとも１つの構成要素は、プロセッサ（例えば、１つもしくは複数のモジュールを実行する）と、本明細書に開示する機能性を行うメモリとを含む。いくつかの実施形態では、例えば、ゲノムプロセシングシステムの態様は、２０１３年３月１５日付けの米国出願第１３／８３８，６７７号（「６７７号出願」）、名称「COMPREHENSIVE  ANALYSIS  PIPELINE  FOR  DISCOVERY  OF  HUMAN  GENETIC  VARIATION」に開示されているものと構造的および／または機能的に類似したものであることができ、その開示全体を参照により本明細書に組み込む。
【００６１】
本明細書に開示する実施形態は、ゲノム配列データのスケーラブル解析のためのゲノムプロセシングシステム（およびその方法）を対象とし、更に詳細には、境界が固定された多くのゲノム領域（小領域）にわたって、生配列データを、整列、整列後プロセシング、および遺伝子型判定の複雑で計算集約的なプロセスに通す解析プロセスの分割を可能にし、最終的には臨床的解釈および三次解析に使用できる変異リストを作成することができる、決定論的な均衡化された平行化アプローチを対象とする。ゲノムプロセシングシステムは、対象のゲノムを均等なサイズのゲノム小領域（「セグメント」とも呼ばれる）に分割することができ（図２）、人工染色体（染色体間もしくは境界にまたがるリードペアが処理される）および重なり合う小領域境界の両方を使用して、共にデータの完全性を維持すると共に、性能の著しい改善を可能にする（図３〜４）。
【００６２】
ゲノム解析に関与するプロセシングステップ（図１を参照）をそれぞれ検査し、平行化プロセシングに対するアプローチを同定した。基準ゲノムに対する個々のリードの整列は、ヒトゲノムのシーケンシングで生成された１０億の生リードを、理論上、互いに独立して基準ゲノムにマッピングすることができるので、当惑するほど平行なプロセスであると見なされ、ペアエンドリードに対する１つの制約は、ペアの両方のリードを適切な距離内で適正に配向すべきであるという点である。解析ワークフローの残りのステップは、本質的には当惑するほど平行ではなく、そのため、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチを開発した。後に続くステップの平行化のレベルを可能にする１つのアプローチは、個々の染色体（２２個の常染色体（染色体１〜２２）ならびに２個の性染色体（染色体ＸおよびＹ））によって解析を分類することである。しかしながら、染色体１が染色体２１の約５倍の大きさであるなど、これらの染色体のサイズは著しく変動するので、これを行うことで、著しい負荷の不均衡がもたらされる（図２Ａ）。それに加えて、染色体レベルでの平行化の制限によって、プロセッサの使用が合計２４台に制約されるので、２４個を超えるＣＰＵコアを使用しても性能は改善されない。
【００６３】
染色体による平行化のこの制限を克服するため、ヒトゲノムを、境界が固定された複数の領域（小領域）へと均等に細分化（または実質的に均等に細分化）して、局所的な再整列、重複排除、再校正、および遺伝子型判定ステップの、負荷が均衡化され、かつ独立した実行を可能にすることができる（図２Ｂ）。この戦略に伴って発生し得るいくつかの課題としては、以下のものが挙げられる。
１．依存性：ゲノムの個々のセグメントに対するプロセス実行の結果が独立でない、いくつかのポイントが存在する。第一に、重複リードの除去は、順序をソートしたリードのセットを使用するので、同一のマッピングを有する任意の数のリードペアが単一ペアに縮小され得る。データを分離しようとした場合、リードペアは共に保持される。異なるセグメントが互いに依存する第２のポイントは、塩基クオリティスコアの再校正中である。最良の事例は、塩基クオリティの真のベースラインが、サンプル全体にわたる共変量の検査を使用することを提案する。
２．平行化：これらの依存性に対処したものと仮定して、次の課題は、これらの独立したプロセスをどのように平行化するかということになる。ゲノム再シーケンシングおよび変異コールにおける計算技術の１つの欠点は、メモリ要件が大きいことである。したがって、サーバ上で利用可能であるコアと同数のセグメントを処理するのに、十分なメモリが利用可能でないことがある。また、負荷の均衡も問題である。
３．決定性：理想的には、平行化戦略の導入は、平行化がどのように実現されたかに応じて生じる結果が異なるものになるべきでない。決定性が維持されない場合、解析の時点で利用可能な資源に基づいて異なる結果が起こる場合があって、再現性および決定性が望ましい臨床または法医学用途に対して許容できない状況が作り出される。
４．染色体間リード：ほとんどのリードペア距離は、通常、シーケンシングの実行の間で変動する場合がある、所与の挿入サイズの周辺で分散される。本質的に、アウトライアーが出てくる。これらのアウトライアーは、シーケンシングのアーチファクトまたは不適切なマッピングのどちらかであり得る。しかしながら、多くの場合、挿入サイズが大きいリードペア、およびペアの各リードが異なる染色体に対するものであるリードペアは、構造的変異を示す場合があり、そのため、無視しないことが重要である。上述の依存性に対するショートカットは、染色体間リードに関する情報の消失をもたらす場合がある。
【００６４】
理論上、非常に大きいサイズのヒトゲノム（約３０億の塩基対）により、これらのステップのほぼ当惑するほどの平行な実行を達成することが可能になる。例えば、ゲノムを３，０００，０００の塩基対染色体小領域に分割することによって、これらのステップを１，０００の平行プロセスで実行することが可能になる。いくつかの実施形態では、規定の小領域の数はユーザによって指定することができるが、この変数を、プロセシングに利用可能なコアの数の２倍に増加させることで、負荷のバランスが改善される。領域境界の適切なプロセシングを担保するため、各領域の両端において、隣接した領域の重なり合いが含まれる。この重なり合いは、挿入および欠失（インデル）の場合に可能なように、領域境界付近またはそれにまたがる変異の適切な検出を担保する「緩衝域」として作用する。いくつかの実施形態では、結果として得られる領域および重なり合った境界の情報を、インターバルファイル形式で格納することができる。この緩衝域のサイズは、最初のシーケンシングライブラリの挿入サイズに応じて変動させることができる。例えば、標準的な５００ｂｐの断片サイズでは、３，０００ｂｐの緩衝域を使用することができる。境界縁部におけるデータの完全性を担保するため、解析プロセスの後続ステップ毎に、この境界域を減少させることができる。例えば、重複排除に続いて、３，０００ｂｐの緩衝域を局所的な再整列に使用することができ、２，０００ｂｐの緩衝域を塩基クオリティスコアの再校正に使用することができ、１，０００ｂｐの緩衝域を変異コールおよび遺伝子型判定に使用することができる（図４）。
【００６５】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数のステップを大幅に改良して、データの完全性および品質を犠牲にすることなく高レベルの平行化を達成した後、解析プロセスの整列後ステップ（局所的な再整列、重複リード除去、塩基クオリティスコアの再校正、遺伝子型判定、および変異クオリティスコアの再校正）が、これらの小領域に対して行われる。かかる実施形態において、ワークフローの６つのステップ、および実施した最適化について、以下に詳述する。本明細書では例示的な順序で開示されるが、これらのステップは、任意の好適な順序で、並列で、直列で、および／またはその他で実施することができることが理解される。
【００６６】
ステップ１。基準配列に対する平行化された整列（例えば、割当てモジュール１２２による）。最初の整列ステップに対して、Ｂｕｒｒｏｗｓ−Ｗｈｅｅｌｅｒ  Ａｌｉｇｎｅｒ（ＢＷＡ）を使用して、ペアＦＡＳＴＱファイルに収容されたリード（または、配列リードを基準ゲノムに対して整列するのに適した他の任意の方法）を用いて、基準ゲノム整列を行うことができる。プロセスの速度は、（例えば、スレッドの数を指定するｂｗａ  ａｌｎ  −ｔオプションを使用して）マルチスレッド化モードでアライナーを実行することによって、整列方法の内蔵マルチスレッディング能力を使用することによって増加させることができる。しかしながら、この現在のパイプライン内における整列の実装は、合計の生入力シーケンシングデータ（一般的に、４〜８億個のペアリード）を複数のより小さいＦＡＳＴＱファイルに分割し、整列方法の複数の単一スレッド平行インスタンスを使用して整列することができる、アプローチを使用する。シーケンシング実行の間に生成されるペアエンドＦＡＳＴＱファイルの数は、例えば、出力ＦＡＳＴＱファイル毎のリードの最大数を指定する、ＩｌｌｕｍｉｎａのＢＣＬ変換プロセスの−−ｆａｓｔｑ−ｃｌｕｓｔｅｒ−ｃｏｕｎｔパラメータによって制御することができる。いくつかの実施形態では、４，０００，０００の既定値が有効に働くが、ＦＡＳＴＱ毎のリードの数を１，０００，０００まで減少させることで、負荷のバランスがより良好になることによって整列速度が向上し得る。
【００６７】
ステップ２。小領域のＢＡＭの平行化生成（例えば、平行化モジュール１２８による）および重複排除（例えば、セグメントプロセシングモジュール１２４ａ〜１２４ｎによる）。このステップは、整列中に作成された生ＢＡＭファイルを小領域に変換して、後に続く解析ステップを平行して実現できるようにすることを含む（図３Ａ）。いくつかの実施形態では、このアプローチは次の５つのステップを含むことができる。
１．生ＢＡＭを領域に分割する。ゲノムを、Ｍ個の染色体小領域に分割する。ここで、Ｍの値は平行化の所望のレベルによって規定される。平行化された整列のアプローチを使用して、Ｎ個の生ＢＡＭファイル（「部分配列」とも呼ばれる）を生成する（Ｎ対の入力ＦＡＳＴＱファイルを全ゲノムに対して整列させることによって導き出される）。これらのＢＡＭファイルを、小領域の座標に従って分割して、Ｍ×Ｎの分割ＢＡＭファイルをもたらす。対要素が異なる小領域に対してマッピングするリードペアを一時的に変換して、分割ＢＡＭファイルを、ｃｈｒＩ．ｂａｍ（「Ｉ」は、染色体間または小領域間マッピングの略）として同定される、Ｎ個の入力ＢＡＭファイルそれぞれに１つずつに分離する。例えば、予測挿入サイズ（例えば、５００ｂｐ）を設定することができ、リードペアが予測挿入サイズよりも大きいか、または異なる染色体にマッピングされる場合、ｃｈｒＩへと移動することができる。このようにして、染色体間および小領域間の両方のリードを実質的に同時に同定することができる。
２．分割ＢＡＭを小領域によって組み合わせる。ゲノム小領域それぞれに対して、所与の小領域と関連付けられたＮ個の分割ＢＡＭファイルを組み合わせて、その小領域の境界内でマッピングされたリードペアをそれぞれ含む、Ｍ個の小領域ＢＡＭファイルとすることができる。
３．分割ｃｈｒＩ  ＢＡＭを組み合わせる。Ｎ個のｃｈｒＩ  ＢＡＭファイルを組み合わせて、単一のゲノムワイドな染色体間ＢＡＭファイルとすることができる。
４．平行化された重複排除。重複リードを同定し、領域および染色体間ＢＡＭファイルから除去することができる。増幅エラーを含むリードは、人為的に高い数字で表される場合があり、そのため、これらのリードをデータセットから除去できなかった場合、真の生物多型ではなくこれらのエラーを反映した変異を導入することによって、最終結果に対して著しい悪影響を有する可能性がある。重複排除プロセスは、外部座標が同一であるリードペアを同定し、その後、マッピングクオリティが最も高い重複配列の１つのコピーを含むように、データセットを縮小する。いくつかの実施形態では、Ｐｉｃａｒｄ  Ｔｏｏｌｓ  ＭａｒｋＤｕｐｌｉｃａｔｅｓを使用して、染色体内および染色体間の両方の重複リードを同定することができる。いくつかの実施形態では、重複排除プロセスは、シーケンシング実行からのリードを含む単一のＢＡＭファイルを使用して行うことができる。このアプローチは、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ解析パイプラインによって使用される。しかしながら、この長期の連続した重複排除に加えて、ＢＡＭファイルを組み合わせて単一のファイルにするプロセスを平行化することはできない。これらのプロセスは、冗長な単一スレッドの計算をもたらし、それによって実質的に解析の実行時間が増加する。ゲノムプロセシングシステムの平行化方法は、最初に染色体間リードを共に保持し、それらを（Ｐｉｃａｒｄ  Ｔｏｏｌｓ  ＭａｒｋＤｕｐｌｉｃａｔｅｓなどのツールを使用して）重複排除するか、またはＩ／Ｏを低減して、サンバンバ（sambamba）もしくはサンブラスター（samblaster）などのストリーミング重複排除ツールに直接入れることによって、この著しい制限を克服する。このステップは、ペアの個々のリードを座標によって組み合わせて、適切な小領域ＢＡＭにする前に行うことができる。このアプローチは、これらの染色体間リードの適正な重複排除を担保することができ、染色体および染色体小領域の両方にわたって重複排除プロセスの残りを安全に平行化するのを可能にすることができる。このようにして、データの完全性を損なうことなく、重複のマーキングおよび除去プロセスの高レベルな平行化を達成することができる。重複排除されたＢＡＭは、単一の組み合わされたゲノムワイドなＢＡＭファイルの整列後プロセシングの冗長なプロセスから得られる結果と区別できない。
５．ｃｈｒＩリードを小領域ＢＡＭと組み合わせる。重複排除された染色体間ペアリードを小領域に従って分割し、リード座標に従って、個々のリードを組み合わせて、適切な小領域ＢＡＭに戻す。結果として得られる整列ファイルは、適切な重複排除された染色体間リードおよび通常のリードの両方を収容する。
【００６８】
このステップの最終出力は、適切にマッピングされ重複排除されたリードを含む、各ゲノム小領域に対して１つずつの複数のＢＡＭファイルであり、それによって後に続くステップの平行化を可能にしている。
ステップ３。インデル周辺の平行化された局所的な再整列。このプロセシングステップで、局所的なリード再整列を行って、インデル周辺の潜在的な整列エラーを補正する。インデルの縁部周辺におけるリードのマッピングによって、塩基の不整列がもたらされて、偽陽性ＳＮＰコールが作成される。局所的な再整列は、これらの塩基の不整合を使用して、サイトを再整列させるべきかを判断し、例えば、計算集約的なＳｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎ方法を適用して、インデルに対するリードの最も一致する配置を判断し、不整列アーチファクトを除去することができる。局所的な再整列を平行化する１つの利点は、所与のサンプルからのリードを使用して局所的な再整列を行って、精度の改善およびインデル検出の改善を担保することができる点である。更に、小領域にわたってサンプルレベルの局所的な再整列を適用することにより、プロセシング速度の著しい改善がもたらされ、結果として解析コストが低減され、データ解析が高速になる。
【００６９】
ステップ４。塩基クオリティスコア再校正の平行化。各リードの各塩基は、シーケンシングエラーの蓋然性に対応する、関連するクオリティスコアを有する。報告されたクオリティスコアは、不正確であることが知られており、そのため、例えばＧＡＴＫのＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒによって用いられるＢａｙｅｓｉａｎ遺伝子型確度モデルで使用される場合、遺伝子型判定の前に再校正しなければならない。再校正後、出力ＢＡＭにおける再校正されたクオリティスコアは、シーケンシングエラーの蓋然性に更に緊密に対応する。更に、再校正ツールは、機械サイクルおよび配列文脈に対するクオリティの変動を補正することができ、したがって、より正確であると共に広く分散したクオリティスコアを作成する。ゲノムプロセシングシステムは、ＧＡＴＫの塩基クオリティスコア再校正（ＢＱＳＲ）方法と適合性であることができ、これは、報告されたクオリティスコア、リード内の位置、ならびに前および現在の核酸（化学的作用のシーケンシング）を含む、塩基のいくつかの特徴における共変動を解析する。これらの共変量を、次に、区分的な表補正を通して適用して、所与のＢＡＭファイルにおけるリードのクオリティスコアを再校正する。しかしながら、ＧＡＴＫ  ＢＱＳＲ方法は、解析パイプラインの非決定性のソースであり、システムと適合性がある一方で、再現不能な解析結果に結び付き得る。したがって、いくつかの実施形態では、ゲノムプロセシングシステムは、各共変量に対して個別に塩基クオリティを調節するのではなく、再校正される塩基に対して正確に一致する共変量のセットを有する塩基から再校正データを収集することによって、決定論的な再校正結果を作成し、いくつかの公知の再校正方法を改善する、ＢＱＳＲ方法を含むことができる。かかる態様では、再校正プロセスの完全性を担保するため、ＢＱＳＲは、可能な共変量の組合せを計数して、再校正マトリックスを計算し、各小領域に対して共変量結果を組み合わせ、それによって各平行再校正インスタンスが、その領域のみではなく全ゲノムからの入力データを有する。いくつかの例では、ＧＡＴＫ  ＢＱＳＲは、適正な計算のため、ゲノム全体から共変量のプールを使用し、ゲノムプロセシングシステムのＢＱＳＲアプローチの利益は、ゲノムプロセシングシステムが再校正プロセスにデータセット全体を使用することを可能にし、それが精度を改善すると共にダウンサンプリングを回避して、非決定性に結び付き得ることである。
【００７０】
ステップ５。変異コールの平行化。このステップでは、ＧＡＴＫ  ＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒ、ＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒ、および／またはＦｒｅｅｂａｙｅｓを含むがそれらに限定されない、複数の変異コール方法を用いて、再校正の間に生成される解析可能なリードから、変異コールを生成することができる。これらの方法は、単一サンプルデータおよびマルチサンプルデータの両方に対して実現することができ、所与の実験におけるサンプルからの変異情報を利用して、遺伝子型判定精度が改善される。各領域の末端で重なり合う緩衝域により、これらの区域のうち１つで生じる変異を、それが属する領域において１回、隣接領域の重なり合う区域においてもう１回の２回コールすることが可能である（図４を参照）。これは、変異を適切な小領域に割り当て、その緩衝域の重複を最終的に組み合わされた生変異ファイルから除去することによって、補正することができる。この判断は、変異コールの位置、および固定された小領域境界に対するその位置に基づいて行うことができる。各小領域からの生遺伝子型コールを、下流側の解析および解釈に使用できるＳＮＰおよびインデルの両方に関して、ゲノムワイドなＶＣＦファイルに連結させる。
【００７１】
ステップ２において上述した、小領域ＢＡＭを生成し重複排除する方法は、解析ワークフローの平行化に関して顕著であることができ、重なり合う境界領域の使用と組み合わせて、後に続くステップの間にデータを組み合わせるための要件を克服することができる。これを達成する複数のアプローチが存在し、そのいくつかの非限定例を以下に提供する。
【００７２】
戦略例１（例えば、図３Ｂを参照）
１．生ＢＡＭを領域によって分割する。上述した通り。
２．分割したＢＡＭを小領域によって組み合わせる。上述した通り。
３．分割したｃｈｒＩ  ＢＡＭを組み合わせ、重複排除する。Ｎ個のｃｈｒＩ  ＢＡＭファイルを組み合わせて、単一のゲノムワイドな染色体間ＢＡＭファイルとすることができ、それを次に（Ｐｉｃａｒｄ  Ｔｏｏｌｓ  ＭａｒｋＤｕｐｌｉｃａｔｅｓなどのツールを使用して）重複排除する。
４．ｃｈｒＩリードを小領域ＢＡＭと組み合わせる。重複排除された染色体間ペアリードを小領域に従って分割し、リード座標に従って、個々のリードを組み合わせて、適切な小領域ＢＡＭに戻す。
５．平行化された重複排除。重複リードを同定し、重複排除された染色体間ＢＡＭファイルからの追加のリードを含む、小領域ＢＡＭファイルから除去する。結果として得られる整列ファイルは、適切な重複排除された染色体間リードおよび通常のリードの両方を収容する。
【００７３】
戦略例２（例えば、図３Ｃを参照）
１．生ＢＡＭを領域によって分割する。ゲノムを、Ｍ個の染色体小領域に分割する。ここで、Ｍの値は平行化の所望のレベルによって規定される。平行化された整列のアプローチを使用して、Ｎ個の生ＢＡＭファイルを生成する（Ｎ対の入力ＦＡＳＴＱファイルを全ゲノムに対して整列させることによって導き出される）。これらのＢＡＭファイルを、小領域の座標に従って分割して、Ｍ×Ｎの分割ＢＡＭファイルをもたらす。上述した戦略とは異なり、対要素が異なる小領域に対してマッピングするリードペアは、ｃｈｒＩ  ＢＡＭには変換しない。ペアのリードを異なる小領域にマッピングする場合、ペアの両方のリードを、結果として得られる小領域ＢＡＭファイルの両方に変換する（例えば、ｃｈｒＩリードペア）。これにより、リードが、ペアの第１のリードの小領域およびペアの第２のリードの小領域の両方で一時的に重複する。これらのリードはまた、構造的変異の検出および代替的な解析のアプローチのため、染色体間リードを収容したＢＡＭに実質的に同時に書き込むことができる。
２．分割したＢＡＭを小領域によって組み合わせ、平行して重複排除する。ゲノム小領域それぞれに対して、所与の小領域に対応するＮ個の分割ＢＡＭファイルを組み合わせて、その小領域の境界内でマッピングされたリードペアをそれぞれ含む、Ｍ個の小領域ＢＡＭファイルとする。結果として得られる小領域ＢＡＭファイルを次に、ソートし索引付けし、その出力を、後に続く重複排除のために（Ｐｉｃａｒｄ  Ｔｏｏｌｓ  ＭａｒｋＤｕｐｌｉｃａｔｅｓなどのツールを使用して）ディスクに書き込むか、またはＩ／Ｏを低減して、例えば、サンバンバもしくはサンブラスターなどのストリーミング重複排除ツールに直接入れることができる。異なる小領域のリードペアが共に保持されるので、結果として得られる整列ファイルは、適切に重複排除された染色体間リードおよび通常のリードの両方を収容する。
３．小領域ＢＡＭの刈込み。後に続くプロセシングステップのため、小領域の重なり合う領域を、局所的な再配列の前またはその間に１０００ｂｐ分整形する。これにより、新しい小領域境界の外にあるリードを除去し、したがって、最初の分割ステップ中に規定した一時的に重複したリードを除去し、それによって後に続く再整列、再校正、変異コール、および遺伝子型判定ステップにおけるデータの完全性を担保する。
【００７４】
これらの平行化戦略のいずれかによるゲノムプロセシングシステムの出力は、各ゲノム小領域に１つずつの複数のＢＡＭファイルであり、適切にマッピングされ重複排除されたリードを含み、それによって後に続くステップの平行化が可能になる。これらの例示的な戦略は両方とも、染色体間リードを含むｂａｍファイルを規定するという利点を有し、これを後でゲノムの構造的再配置を検出するのに使用することができる。戦略例２は、重複排除プロセスが更に単純化されるという利点を有し、メモリ内のストリーミングＢＡＭ出力を読むことができるツールと組み合わせて、例えば、ＣＰＵ時間の低減および／またはＣＰＵ利用の向上など、実行時間を更に低減し、性能を向上させる。
【００７５】
本明細書に開示するような、ゲノムプロセシングシステムの（例えば、システム１００の）プロセス（例えば、方法２００）の例示的表現が、図５Ａ〜５Ｍに示されている。代替的な解析パイプラインと比較して、図５Ａ〜５Ｍのプロセスは、より単純で、より高速であり、様々な共有メモリ／分散高性能コンピューティングクラスタに、より広く適用可能である。図５Ａ〜５Ｍのプロセスは、例えば、ＢＷＡ、Ｐｉｃａｒｄ、ＳＡＭＴｏｏｌｓ、および／またはＧＡＴＫの入力および出力をリンクし、平行化のために準備して、例えばＢａｓｈおよびＰｙｔｈｏｎスクリプトの混合として、ゲノムプロセシングシステムによって実現することができる。図５Ａ〜５Ｍのプロセスは、パイプラインを稼働するのに必要なスクリプトを作成することによって開始され、次に、ユーザが指定した所望の平行化方法（共有メモリ、ＧＮＵメイク、Ｓｕｎ  Ｇｒｉｄ  Ｅｎｇｉｎｅ（ＳＧＥ）、またはＰｏｒｔａｂｌｅ  Ｂａｔｃｈ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＰＢＳ））でスクリプトを実行する（またはジョブスケジューラに提出する）。図５Ａ〜５Ｍのプロセスは、明示的なタスク生成を含む共有メモリマシンもしくはサーバ、ＧＮＵメイクによるタスク生成を含む共有メモリマシンもしくはサーバ、ならびに、例えばＰＢＳおよびＳＧＥなどの、分散Ｍａｋｅに対応したＨＰＣクラスタおよびクラウド実装を含むがそれらに限定されない、分散コンピューティングのための複数の環境で、ゲノムプロセシングシステムによって実行することができる（表１）。そのため、図５Ａ〜５Ｍのプロセスは、高性能ワークステーション、小型シングルサーバ、共有もしくは非共有メモリサーバを含む中型の構内クラスタ、スーパーコンピューティングセンタおよびクラウドに収容された大型ＨＰＣシステムを含む、広範囲のＬｉｎｕｘ（登録商標）システムと適合性がある。
【００７６】
試験データおよび検証
【００７７】
図５Ａ〜５Ｍのプロセスを試験するため、ゲノムプロセシングシステムに包含することができる、平均カバー率３０倍のＩｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２０００  １００ｂｐペアエンド全ゲノムシーケンシングデータセットを使用した。追加の検証を、１０００  Ｇｅｎｏｍｅｓ  ＣＥＵ  ｆｅｍａｌｅ  ＮＡ１２８７８の全ヒトゲノムシーケンシングのための、Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｒｅａｄ  Ａｒｃｈｉｖｅ  Ｓｔｕｄｙ  ＥＲＰ００１２２９からのＦＡＳＴＱファイルを使用して実施した（２，０００，０００リードをそれぞれ収容したＦＡＳＴＱファイルの４３１ペアに分割した、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２０００ペアエンド１００ｂｐリード）。このデータ、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ、およびＨｕｇｅＳｅｑから生成されたＶＣＦファイルを、ゲノム・イン・ア・ボトル（ＧＩＡＢ）・コンソーシアムによって生成した、ＮＩＳＴベンチマークＳＮＰおよびインデル遺伝子型コールと比較した。第一に、ＶＣＦをフィルタ処理して、所与のパイプラインによって生成される「ＬｏｗＱｕａｌ」フラグによって示されるような、低クオリティの変異コールを除去した。第二に、ＶＣＦをフィルタ処理して、ＧＩＡＢによって提供されるＢＥＤファイルと共にｖｃｆｌｉｂツールｖｃｆｉｎｔｅｒｓｅｃｔを使用して、ＧＩＡＢコール可能領域とした。第三に、複雑な変異を分解して、ｖｃｆｌｉｂツールｖｃｆａｌｌｅｌｉｃｐｒｉｍｉｔｉｖｅｓを使用して、カノニカルＳＮＰおよびインデル表現とした。最後に、ＶＣＦファイルを表に変換し、Ｒのカスタムスクリプトを使用して、ＧＩＡＢ検証データセット（バージョン２．１８）と比較した。
【００７８】
プロファイリングおよびベンチマーキング
【００７９】
実行時間の測定に加えて、ｌｉｎｕｘ（登録商標）システムの性能を測定する総合的ツールであるｃｏｌｌｅｃｔｌユーティリティを使用してＣＰＵ利用プロファイルを記録した。ＣＰＵ、メモリ、ディスク、およびネットワーク使用を、１０秒間隔で測定した。次に、この目的向けにカスタマイズしたスクリプトを使用して、出力を構文解析しプロットした。
【００８０】
ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎパイプラインを用いた解析
【００８１】
ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎ実行は、提供されたインストーラスクリプト（ｂｃｂｉｏ＿ｎｅｘｔｇｅｎ＿ｉｎｓｔａｌｌ．ｐｙ）を使用してインストールされた、バージョン０．７．９のソフトウェアを使用して行った。インストール後、提供されたアップグレードスクリプト（ｂｃｂｉｏ＿ｎｅｘｔｇｅｎ．ｐｙアップグレード）を使用して、ＧＡＴＫソフトウェアをバージョン３．２−２にアップグレードして、ＧＡＴＫのＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒを使用できるようにした。実行は、単一のｒ３．８ｘｌａｒｇｅ  ＡＷＳ  ＥＣ２インスタンスで行った。ｒ３．８ｘｌａｒｇｅインスタンス上で３２コアが利用可能であったので、実行は３２コアを使用することを要求した（−ｎ  ３２）。これにより、ＢＷＡ−ＭＥＭに１６コア（−ｔ  １６）が割り当てられ、サンバンバに１６コア（−ｔ  １６）が割り当てられた。
【００８２】
１０００ゲノムデータの処理
【００８３】
各サンプルを処理するため、サンプル用の入力ＦＡＳＴＱファイルを、最初に、１０００ゲノムＳ３バケットからＥＣ２インスタンス上の局所記憶装置にコピーした。これらの入力ファイルを次に、ゲノムプロセシングシステムのパイプラインによって処理して、各領域に対して１つずつの、再整列され再校正されたＢＡＭファイルのセットを作成した。最後に、ＧＡＴＫのＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒを、各サンプルからの再整列され再校正されたＢＡＭファイルに対して稼働させて、単一のマルチサンプルＶＣＦを作成した。１０００ゲノムグループによるこのデータの元の解析で使用されるものと類似した、ハードフィルタ処理戦略を用いた。単一のマルチサンプルＶＣＦをフィルタ処理して、ＤＰ＜２５６６、ＤＰ＞１６３２０、ＩｎｂｒｅｅｄｉｎｇＣｏｅｆｆ＜−０．８、ＱＤ＜１．５、またはＦＳ＞２００のインデルを除去した。ＳＮＰは、ＤＰ＜２５６６、ＤＰ＞１６３２０、ＱＤ＜１．５、ＭＱ＜３０、ＦＳ＞８０、またはＨａｐｌｏｔｙｐｅＳｃｏｒｅ＞１３のものを除去した。
【００８４】
結果
【００８５】
図５Ａ〜５Ｍのプロセスを実行するゲノムプロセシングシステムは、生配列データを、整列、整列後プロセシング、および遺伝子型判定の複雑で計算集約的なプロセスに通し、最終的には（いくつかの実施形態では）臨床的解釈および三次解析に使用できる変異リストを作成するのに使用される、解析プロセスを自動化する（図３〜５）。これらのステップはそれぞれ、ダウンサンプリングせず、そして、データの完全性もしくは品質を犠牲にすることなく、解析時間を著しく低減させるように改善された。ゲノムプロセシングシステムの平行化戦略は、境界が固定された多くのゲノム領域（小領域）にわたって、ワークフローの分割を可能にする、決定論的な平行化方法を含む（図２）。この作業の分割は、単純に実装された場合、小領域境界にまたがるリードペアが分離されて、重複排除が不完全になり、境界縁部における変異が失われるという主な欠点を有する。問題を克服するため、ゲノムプロセシングシステムは、染色体間または境界にまたがるリードペアが処理される人工染色体と、データの完全性を共に維持し、著しい性能の改善を可能にする重なり合う小領域境界との両方を使用する（図３〜４）。
【００８６】
平行化戦略の性能の比較
【００８７】
ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチは、染色体による平行化の制限を克服して、局所的な再整列、重複排除、再校正、および遺伝子型判定ステップの、負荷が均衡化され、かつ独立した実行を可能にする（図６Ａ〜６Ｃ）。これらのステップそれぞれのタイミングは、増加する計算資源にわたって作業量が効率的に分散されるにつれて、ほぼ線形的な様式で減少する。３０倍の深度までシーケンシングされた一般的なヒトゲノムデータセットを使用して、ゲノムプロセシングシステムの均衡化された平行化アプローチの性能を、スキャッタギャザー平行化を利用するＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ、および染色体平行化を利用するＨｕｇｅＳｅｑという、２つの代替的なＢＷＡ／ＧＡＴＫベースのパイプラインと比較した。ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチにより、システム資源の効率的な利用が可能になり（９２％）、一方でＨｕｇｅＳｅｑおよびＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅの利用はそれぞれ、４６％および３０％であった（図６Ａ）。結果として、単一の４８コアサーバ（Ｄｅｌｌ  Ｒ８１５）を使用して、平行化アプローチは、ＨｕｇｅＳｅｑよりも約２倍高速、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅよりも約４倍高速、単純な連続実装よりも約１０倍高速であった（図６Ｂ）。更に、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチは、単一サーバ内のコアにわたって非常に効率的にスケーリングする（図６Ｃ）。
【００８８】
ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチが単一の計算ノードを超えてスケーリングする能力を評価した（図７）。図７Ａは、使用するコアの数の関数としてプロットした、倍増の迅速化を伴うサーバクラスタにわたる各パイプラインのスケーラビリティを示している。ゲノムプロセシングシステムのスケーラビリティは、アムダールの法則によって予測されるものに緊密に一致して、８〜１９２コアの間で１３倍超の迅速化を達成する。対照的に、ＨｕｇｅＳｅｑおよびＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅは両方とも、８〜２４コアの間で中程度の改善（２倍）を示し、４８コアで最大３倍の安定水準に達した。ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチにより、１９２コアの構内クラスタを使用して、再シーケンシング解析を３時間で完了することが可能になった（図７Ｂ）。単純に整列および遺伝子型判定を（重複排除、再整列、または再校正なしで）行って、２倍の数のコアを使用して、ＣｒｏｓｓＢｏｗを使用するのと同様の解析時間を達成した。Ｏｈｉｏ  Ｓｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｅｒ  ＣｅｎｔｅｒのＧｌｅｎｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒ（９６ノードに対して７６８コア）およびＡｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）のＥｌａｓｔｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｅ  Ｃｌｏｕｄ（ＥＣ２）（２４  ＣＲ１インスタンスに対して７６８コア）の両方に対して平行化アプローチを利用することで、１時間５０分未満で解析を完了することが可能になった。
【００８９】
ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチの出力を、ゲノム・イン・ア・ボトル（ＧＩＡＢ）コンソーシアムによって生成された、アメリカ国立標準技術研究所（ＮＩＳＴ）のベンチマークＳＮＰおよびインデルの遺伝子型コールを使用して評価した。１０００  Ｇｅｎｏｍｅｓ  ＣＥＵ  ｆｅｍａｌｅ  ＮＡ１２８７８からのＦＡＳＴＱファイルを、変異コールおよび遺伝子型判定のためのＧＡＴＫ  ＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒ方法をそれぞれ使用する、ゲノムプロセシングシステム、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ、およびＨｕｇｅＳｅｑの平行化アプローチを使用して解析し、結果として得られるＶＣＦファイルを計算した（図８）。３つのパイプライン間で高度な一致があるが、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチは、ＳＮＰ（９９．９％）およびインデル（９３．３％）の両方に対して最大割合の検証済みの変異コールを作成し、全体の感度（９９．７％）および精度（９９．９９８８％）は最高であった。ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅは、平行化アプローチよりもわずかに高い特異性と、最低の偽発見率（０．３９％）を有していたが、平行化アプローチによって見出された約２０，０００の検証済み変異は同定できなかった。ユーデン指数によって評価して、３つのパイプラインのうち、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチの診断的有効性が最高であり（９９．６６％）、続いてＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅ（９８．９６％）、ＨｕｇｅＳｅｑ（９８．６５％）の順であった。
【００９０】
クラウドにおける資源利用および性能
【００９１】
ハプロタイプの局所的な再組立てを介して全ゲノム変異発見および遺伝子型判定を行う能力を、変異発見および遺伝子型判定のための、ＡＷＳクラウド計算資源およびＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒ方法を使用して評価した。比較の目的で、ＡＷＳにおける性能を、変異コールを自動化する分散型マルチアーキテクチャパイプラインを提供するＰｙｔｈｏｎツールキット、ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎと比較した（http://bcbio-nextgen.readthedocs.org）。両方のパイプラインを、整列に対してＢＷＡ−ＭＥＭを、変異検出および遺伝子型判定に対してＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒを利用するように設定して、ヒト全ゲノム配列データセット（カバー率３０倍）の生配列データを解析した。単一のｒ３．８ｘｌａｒｇｅ  ＡＷＳ  ＥＣ２インスタンス（３２コア）に対するＣＰＵ利用を、解析実行の全体を通して監視した。結果により、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチの資源利用（９４％）は、ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎ（５７％）よりも著しく高く、解析全体を、単一のインスタンスを用いて１２時間未満で完了できることが実証された（図９Ａ）。ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎ実行の初期段階は、ＢＷＡ−ＭＥＭ、サンブラスター、サムツール、およびサンバンバのシェルパイプラインを使用して、整列を行い、重複をマーキングし、ＳＡＭをＢＡＭに変換し、結果として得られるＢＡＭデータをソートする。しかしながら、プロセシングのこの段階の間、５０％未満のＣＰＵ利用が観察された（図９Ａ）。
【００９２】
ゲノムシーケンシングシステムにより、解析プロセスのステップを、複数のＡＷＳインスタンスにわたって効率的にスケーリングすることが可能になり、結果として実行時間が著しく低減された（図９Ｂ）。１６のＡＷＳ  ＥＣ２インスタンスを用いて、解析全体を約１０４分間で完了することができ、ＧＡＴＫ  ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒ段階を用いた変異コールおよび遺伝子型判定は約２４分かかった。対照的に、ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎワークフローの既定の選択肢を使用して、ＢＷＡおよびサンバンバの内蔵マルチスレッディング能力を使用することによって整列および重複排除が平行化され、そのため、単一のマシンで利用可能なコア数に対するスケーラビリティが制限される。次に、ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎソフトウェアは、サンバンバを利用して、前の段階から得られた単一のＢＡＭを索引付けする。やはり、このプロセシングは、単一のマシンを超えてスケーリングすることができない単一プロセスに制限される。
【００９３】
クラウド上の１０００人ゲノムプロジェクトの解析
【００９４】
集団スケールのゲノム解析に対するゲノムプロセシングシステムの有用性を実証するために、実質的に同時のサンプルに対するＧＡＴＫのＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒを用いた変異コールを行って、マルチサンプル最終ＶＣＦを生成することを含めて、１０００人ゲノムプロジェクト（１ＫＧ）の「第１フェーズ」による１０８８の低カバー率全ゲノムサンプルを解析した。解析全体は、４００  ＡＷＳ  ＥＣ２インスタンス（ｃｃ２．８ｘｌａｒｇｅスポットインスタンス）を使用して、７日未満で完了し、合計解析コストは、データ記憶および処理を含めて約１２，０００ドルであった。１ＫＧの３９．７百万に対して、４１．２百万の変異が同定された（図１０）。２つのコールセットは３４．４百万の変異サイトを共通して有し、そのうち３４．３百万は、高度に類似した頻度の同一のマイナー対立遺伝子を有していた（Ｐｅａｒｓｏｎの相関係数０．９９７８、ｐ値＜２．２ｅ−１６）（図１０Ｃ）。以前に同定された変異（１ＫＧの提出によるものを除外した、ｄｂＳＮＰ  Ｂｕｉｌｄ１３８）に対して結果を検証した。ＳＮＰ検証率は、５２．８％（ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチ）および５２．４％（１ＫＧ）で同様であった。しかしながら、元の１ＫＧ解析以降にインデルのコールが改善されたことにより、本ゲノムプロセシングシステムのアプローチによって、より高い検証率（１９．５％対１２．５％）で３倍のインデルがコールされた。ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチに特異的なインデルにおいて、１ＫＧに特異的なものと比較して、７倍の高い検証率が観察された。ＧＩＡＢコンソーシアムの検証済みインデルデータセットにおいて、１ＫＧ解析の４３．９％とは対照的に、８１．５％が観察された。ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチは、ＧＩＡＢ  ＮＡ１２８７８データセットにおける９９，８９５の新規な検証済みインデル（１ＫＧ解析では見出されないもの）のうち約７１％をコールし、代替の対立遺伝子頻度は１００％と高かった（平均４０．２％）。
【００９５】
本明細書に記載するゲノムプロセシングシステムの平行化方法は、遺伝的変異の発見、全自動化整列、重複排除、局所的な再整列、塩基クオリティスコアの再校正、変異コール、および遺伝子型判定の単一のパイプラインを提供する。異なるサブタスク間における相互依存性を慎重に探索することにより、高レベルの平行化が達成され、データの品質または完全性を犠牲にすることなく、再現可能なデータ解析が数分の一の時間で完了される。
【００９６】
決定論的な解析挙動の実証
【００９７】
所与の入力に対して、プログラムの実行毎に同一の外部に見える出力を作成する場合、平行プログラムは決定論的である。したがって、全ゲノム再シーケンシング解析を行う平行パイプラインの場合、入力としてある生配列データのセットが与えられ、プログラムの毎回の実行で同一の変異コールおよび遺伝子型判定が出力として作成される場合、決定性に対するこれらの基準が満たされる。同じ数の小領域を用いて実行したときに結果が再現可能なだけではなく、最終結果が同一である平行化の規模に関わらず解析は決定論的であって、臨床的診断および法医学を含むがそれらに限定されない複数の用途に対して改善された解決策が提供される。他の平行化戦略は、このレベルの再現性を達成することができず、または速度に対してデータ品質が犠牲になる。顕著には、構成パラメータが慎重に選択されていない場合、解析のほぼ全てのステップに非決定性が導入され得る。例えば、ＧＡＴＫの開発者は、内蔵のマルチスレッディングオプションを使用したときの結果が非決定的であることを認識し、絶対的な決定論性が望ましい場合は、実行時間が著しく増加するのを犠牲にして、マルチスレッディングを使用不能にすることを推奨している。更に、ＧＡＴＫがダウンサンプリングを既定で使用することも、異なる出力をもたらす場合がある。本明細書に開示するような平行化は、ＧＡＴＫマルチスレッディングを必ずしも利用する必要はなく、ダウンサンプリングを既定で行う必要もない。臨床的なシーケンシング用途において望ましい結果の反復性が提供され、決定論的挙動により、解析の反復における、または解析が複数の場所で行われる大規模研究における不一致の可能性が除去される。
【００９８】
最良事例の実現を維持しながらの、解析ステップ間における相互依存性の排除
【００９９】
解析ワークフローを効率的に分散させるため、ゲノムプロセシングシステムは、ゲノムを複数の小領域に均等に分割し、これらのセグメントそれぞれを独立して処理して、「当惑するほど平行な」計算を規定することができる（図３および５）。重複排除の前、および塩基クオリティスコアの再校正のための共変量テーブルの組立て前という、ワークフローにおける２つの統合点の排除を含めて、ワークフローにおける多くのプロセス間依存性が除去されてきた。
【０１００】
重複排除は、ソートされた順序の全リードセットを使用するので、同一のマッピングを有する任意の数のリードペアを単一ペアに縮小することができる。小領域によるこの重複排除プロセスの平行化において、これらのリードペアのマッピング情報は共に保持される。ほとんどのリードペアの距離は、通常、所与の小領域の境界内にある所与の挿入サイズ付近で分散される。本来的に、シーケンシングアーチファクトまたは不適切なマッピングを表し得るアウトライアーが出てくるが、多くの場合、挿入サイズが大きいリードペア、および異なる染色体にマッピングされたものを有するリードペアは、可能な染色体間の再配置（転座）に関する重要な情報を提供する。例えば、Catalogue  Of  Somatic  Mutations  In  Cancer（COSMIC  v70、２０１４年８月）は、良性および悪性腫瘍と関連することが知られている１０，０００を超える遺伝子融合を含んでおり、これらの多くはがんの発生において重要な役割を果たすことが示されている。染色体間リードの臨床的関連性は、遺伝子融合を臨床的成果にリンクさせることができるという事実によって更に強調され、例えば、ＢＣＲ−ＡＢＬ１融合の存在は、小児および成人両方の白血病における強力な予後指標である。そのため、染色体間リードは、ゲノムプロセシングシステムの平行プロセシングの間、適切に対処され、染色体間リードを収容した追加の単一ＢＡＭファイルが、構造的変異の更なる解析を支援するように規定される。小領域にまたがるリード（染色体間リードを含む）に対して厳密に人工染色体を追加することによって、コストがかかる組合せステップを必要とせずに、平行化された重複排除が可能になる。対照的に、ＨｕｇｅＳｅｑ染色体平行化は、同じ染色体にマッピングされていないリードペア間の対応を壊して、適切な重複排除を妨げると共にデータ品質を低減させる。
【０１０１】
異なるセグメントが共依存関係にある第２のポイントは、塩基クオリティスコアの再校正中に発生する。最良の事例は、塩基クオリティの真の指標がサンプルにわたって共変量を検査して、各リードの各塩基に対して経験的に正確な塩基クオリティスコアを提供し、複数のエラー共変量を補正することを提案している。ゲノムプロセシングシステムは、各小領域に対して共変量テーブルを生成し、それらを組み合わせて、サンプルに対する単一の再校正テーブルにすることによってこれを遂行する。次に、再校正が各小領域に対して平行して適用されて、全ゲノムの単一の組み合わされたＢＡＭに適用された再校正に対して同一の結果が生み出される。更に、この段階でのダウンサンプリングを回避し、所与のサンプルに対する塩基のクオリティを考慮に入れることによって、再校正が行われる毎に同一の結果を生み出すことができる。対照的に、ＨｕｇｅＳｅｑはＧＡＴＫカウントの染色体による共変量機能を適用し、その結果、クオリティスコアの分布に関する情報が不完全になり、それによって再校正プロセスの有効性が低減される。
【０１０２】
スケーラビリティの高い平行化を可能にし、計算効率を改善する
【０１０３】
より高速の性能に加えて、本明細書に記載するゲノムプロセシングシステムおよび方法は、比較的独立性の高いプロセスを規定および／または開始し、コストがかかる単一スレッドの組合せステップを排除して、資源利用の改善および効率的な負荷の均衡化につながる（図６Ａ）。更に、ＮＧＳ解析のメモリ集約的な性質を所与として、メモリ負荷を複数のマシンにわたって効率的に拡散することができる。複数の染色体小領域を平行して解析できることにより、ゲノムシーケンシングシステムが、数百の平行プロセスを用いて、いくつかの同期ポイントおよび本質的に連続したステップに対する要件（例えば、ＦＡＳＴＱファイルペアが整列されるまで、重複排除を開始することはできない）によって限定されたスケーラビリティで、効率的にスケーリングすることが可能になる一方、代替のパイプラインは２４を超える平行プロセスを効率的にスケーリングできなかった（図７Ａ）。そのため、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチは、方法がデータの完全性を失わずに（またはその損失を最小限に抑えて）高度に構造化されたデータをより小さい構成要素に分割できるため、Ｈａｄｏｏｐなどの分散型のビッグデータ解析技術を利用するのを可能にすることができる。スケーラビリティおよび効率をこのように改善した結果として、本明細書に開示する態様は、生配列リードから再校正されたＶＣＦファイルまで、ＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒ（図７Ｂ）またはＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒ（図９Ｂ）を用いて、全ゲノム解析全体を効率的に完了することを可能にする。
【０１０４】
平行化に対する代替の戦略を使用することによって、ＧＡＴＫ−ＱｕｅｕｅおよびＨｕｇｅＳｅｑは中程度の平行化および迅速化を達成する。ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅは、複数の未整列のＢＡＭファイルからの生リードを平行して処理し、再整列、塩基クオリティスコアの再校正、および遺伝子型判定が、複数の部分染色体「間隔」に対して行われて、高度な平行化が達成される。しかしながら、重複排除は、単一の組み合わされたＢＡＭファイルに対して実施され、そのワークフローは、再整列後および再校正後のＢＡＭファイルを組み合わせる。これら３つの冗長な単一スレッドのプロセスは、部分染色体間隔の平行化を通して達成される削減と反作用し、平均ＣＰＵ利用は実行全体を通して３０％未満である（図６Ａを参照）。ＨｕｇｅＳｅｑパイプラインは、染色体レベルで平行化を行い、それによってＢＡＭ組合せプロセスを迂回することによって、ＧＡＴＫ−Ｑｕｅｕｅよりも高速で実行する。しかしながら、このアプローチは、染色体間リードの不適切な重複排除、および塩基クオリティの全てを再校正中に同時に考慮できないことにより、最適に満たない結果をもたらす。追加として、染色体による平行化は、スケーラビリティを制限し、ヒト染色体のサイズのばらつきが大きいという事実により、負荷の均衡化が不十分になる（図２）。
【０１０５】
ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎパイプラインによって性能の改善が観察されたが、このソフトウェアによって実装される平行化戦略のエレメントはＧＡＴＫＱと類似した制限を有する。整列、重複排除、およびＢＡＭの索引付けステップは、単一の組み合わされたＢＡＭファイルを作成するＢＷＡおよびサンバンバの内蔵のマルチスレッディング能力を使用することによって平行化され、そのため、これらのステップの平行化は単一のマシンに制限される。ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎパイプラインのこの組合せ要件は、人工染色体における小領域にまたがるリードの独立したプロセシングによって回避される。サンバンバによって使用されるストリーミング重複排除のアプローチは、ディスクから整列結果を読み出すＰｉｃａｒｄツールの重複排除要件を回避し、Ｉ／Ｏを低減することによる性能の中程度の改善をもたらすことができる。しかしながら、ゲノムプロセシングシステムの高効率の平行化された重複排除戦略によって、解析プロセスのこの段階を効率的に完了することが可能になる。ｂｃｂｉｏ−ｎｅｘｔｇｅｎは、例えば、’６７７号出願に類似したアプローチを使用することなどによって、ゲノムを実質的に同時に処理することができる領域に区切ることによって、変異コールを平行化する。これらの領域は、処理されているサンプルにおけるコール可能なリードを含まないゲノムのスパンによって結合される。このアプローチは、染色体による平行化よりも優れており、複数のマシンにわたる平行化が可能になるが、異なるサイズの領域の処理は依然として前提であり、これは、等しいサイズの領域を使用することによって、負荷バランスの最適化および／または改善を達成し、高効率の資源利用を達成する、本ゲノムプロセシングシステムよりも実行性およびスケーラビリティで劣る（図９Ａ）。
【０１０６】
ハプロタイプの局所的な再組立てを介した、均衡化された平行化による全ゲノム変異発見および遺伝子型判定の劇的な迅速化
【０１０７】
ＦｒｅｅＢａｙｅｓおよびＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒなど、変異発見および遺伝子型判定がハプロタイプの局所的な再組立てによって行われるハプロタイプベースの変異検出方法は、ショートリードの整列におけるエラーによる偽陽性コールを低減することができるが、一度に単一の位置で動作する方法よりも計算処理が非常に高価である。Ｉｎｔｅｌ（登録商標）との協力で、Ｂｒｏａｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅは近年、ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒにおけるＰａｉｒＨＭＭ方法に対する一連のハードウェアベースの最適化を開発して、単一のゲノムを解析する時間を３日間から１日間へと低減すること（３倍の迅速化）を可能にした。ゲノムプロセシングシステムの均衡化された平行化アプローチを、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓに対して最適化したＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒルーチンを利用することができる、Ｉｎｔｅｌ  Ｘｅｏｎ（登録商標）プロセッサを装備したＡＷＳ  ＥＣ２インスタンスと組み合わせて利用することによって、全ゲノム変異コールおよび遺伝子型判定が約６０倍の高速で可能になった（図９Ｂ）。これにより、ＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒ（図７）と同様の実行時間性能がもたらされ、データ品質を何ら犠牲にすることなく、オンデマンドクラウド資源を使用して、１時間４４分で完全なゲノム解析が可能になった（図９）。ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒはＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒよりも洗練された方法であるが、ＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅｒに比べて、ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒのインデルは偽発見率が高く、ＳＮＰおよびインデルの両方のコールに対して検証率が著しく低いことが報告されている。そのため、ゲノムプロセシングシステムの平行化アプローチは、ＵｎｉｆｉｅｄＧｅｎｏｔｙｐｅ、ＨａｐｌｏｔｙｐｅＣａｌｌｅｒ、またはＦｒｅｅＢａｙｅｓを用いた変異発見および遺伝子型判定の選択肢をユーザに提供し、他の変異コールツールによる使用に対して容易に適合可能である。
【０１０８】
迅速な臨床的ゲノム解析の可能化
【０１０９】
ＮＧＳのルーチンの臨床への採用は、バイオインフォマティクスが複雑であり、単純、高速、かつ正確なデータ解析の解決策がないことによって妨げられてきた。本ゲノムプロセシングシステムは、臨床実験室に対するゲノム解析のボトルネックを排除して、遺伝的変異の発見に対する現在受容されている最良の事例を観察しながら、複雑なワークフローを単一のコマンドに変換する。単一のサンプルに対する二次的解析ワークフロー（ＦＡＳＴＱからＶＣＦまで）は、例えば、エクソームまたは標的パネルの場合は１時間未満、全ゲノムの場合は２時間未満で完了することができる。ＮＧＳ解析が完了する速度は、遺伝子疾患の診断に対して迅速な転換が必須であり得るクリニックにおいて、重大な影響を有することになる。例えば、迅速な診断は、あいまいな症状によって診断が混乱し、かつ進行が急速であって、高頻度で罹患および死亡につながる、一遺伝子性の疾患が疑われる新生児にとって重要である。ＧＩＡＢコンソーシアムの基準サンプルを使用した検証によって、本ゲノムプロセシングシステムによる、評価したパイプラインの全体的な感度（９９．７％）および精度（９９．９９８８％）が最高であることが実証された（図８）。速度および遺伝子型判定の精度に加えて、本ゲノムプロセシングシステムの決定論的性能は、データ品質を犠牲にせず、ＮＧＳ解析の再現性の標準を１００％にする。
【０１１０】
クラウドにおける集団スケールのゲノム解析の可能化
【０１１１】
ゲノムプロセシングシステムは、単一の全ゲノムもしくは標的獲得サンプルの臨床解析に関するワークフローに対してだけでなく、はるかに大型の研究データセットに対しても、最適化および／または改善をもたらす。これを実証するため、１０８８名の個人の１０００ゲノム生データセットを、クラウド（ＡＷＳ  ＥＣ２）を使用して解析した。解析プロセスは、ＦＡＳＴＱ生入力データからマルチサンプル変異コールを通して効率的に平行化して、１週間未満で集団対立遺伝子頻度を生成した（図１０）。最近、より小規模な６１名分のヒトゲノムの同時解析が、Ｃｒａｙ  ＸＥ６スーパーコンピュータを用いて２日間で行われ、ゲノム当たりの平均は約５０分間であった。汎用的に利用可能なオンデマンドクラウド資源を利用することによって、Ｃｒａｙスーパーコンピュータの計算資源の３分の１を使用して、解析を約５倍の高速で完了し、ゲノム当たりの平均は約９分間であった。それに加えて、この作業は、所与の統一解析アプローチに特異的な集団対立遺伝子頻度を生成して、結果として約３，０００，０００の新規なインデルを発見することの実現可能性を実証している。稀な病原変異の同定は、１ＫＧコンソーシアムの対立遺伝子頻度に、この現在の解析で生成された特異的な対立遺伝子頻度を補足することによって支援される。
【０１１２】
様々な実施形態について本明細書に記載してきたが、それらは例として提示されたものであって限定ではないことが理解されるべきである。上述した方法は、特定の順序で発生する特定のイベントを示しているが、特定のイベントの順序は修正されてもよい。それに加えて、イベントのうち特定のものは、可能であれば平行プロセスにおいて同時に行われてもよく、ならびに本明細書に記載したように逐次的に行われてもよい。
【０１１３】
本明細書に記載したいくつかの実施形態は、様々なコンピュータ実装動作を行うための命令またはコンピュータコードを有する、非一時的なコンピュータ可読媒体（非一時的なプロセッサ可読媒体と呼ぶこともできる）を備えた、コンピュータ記憶装置製品に関する。コンピュータ可読媒体（またはプロセッサ可読媒体）は、一時的な伝播信号（例えば、空間などの伝達媒体もしくはケーブル上で情報を保持する、伝播する電磁波）を事実上含まないという意味で、非一時的である。媒体およびコンピュータコード（コードと呼ぶこともできる）は、１つまたは複数の特定の目的に対して設計し構築したものであってもよい。非一時的なコンピュータ可読媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープなどの磁気記憶媒体、コンパクトディスク／デジタルビデオディスク（ＣＤ／ＤＶＤ）、コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、およびホログラフィデバイスなどの光学記憶媒体、光学ディスクなどの磁気光学記憶媒体、搬送波信号処理モジュール、ならびに特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）デバイスなど、プログラムコードを格納し実行するように特別に構成されたハードウェアデバイスが挙げられるが、それらに限定されない。本明細書に記載した他の実施形態は、例えば、本明細書で考察した命令および／またはコンピュータコードを含むことができる、コンピュータプログラム製品に関する。
【０１１４】
コンピュータコードの例としては、マイクロコードまたはマイクロ命令、コンパイラによって作成されるような機械命令、ウェブサービスを作成するのに使用されるコード、およびインタープリタを使用してコンピュータによって実行される高次の命令を収容したファイルなどが挙げられるが、それらに限定されない。例えば、実施形態は、命令型プログラム言語（例えば、Ｃ、Ｆｏｒｔｒａｎなど）、関数型プログラム言語（Ｈａｓｋｅｌｌ、Ｅｒｌａｎｇなど）、論理型プログラム言語（例えば、Ｐｒｏｌｏｇ）、オブジェクト指向型プログラム言語（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋など）、あるいは他の好適なプログラム言語および／または開発ツールを使用して実現されてもよい。コンピュータコードの追加例としては、制御信号、暗号化コード、および圧縮コードなどが挙げられるが、それらに限定されない。
【０１１５】
様々な実施形態について上記に記載してきたが、それらは例として提示されたものであって限定ではないことが理解されるべきである。上述した方法は、特定の順序で発生する特定のイベントを示しているが、特定のイベントの順序は修正することができる。それに加えて、イベントのうち特定のものは、可能であれば平行プロセスにおいて同時に行われてもよく、ならびに本明細書に記載したように逐次的に行われてもよい。
【０１１６】
略語
【０１１７】
１ＫＧ：１０００人ゲノムプロジェクト、ＡＷＳ：アマゾンウェブサービス、ＢＡＭ：バイナリ配列整列マップ形式、ＣＰＵ：中央処理装置、ＥＣ２：エラスティックコンピュートクラウド、ＧＡＴＫ：ゲノム解析ツールキット、ＧＩＡＢ：ゲノム・イン・ア・ボトル・コンソーシアム、インデル：小さい欠失および挿入、ＮＧＳ：次世代シーケンシング、ＰＢＳ：ポータブルバッチシステム、ＳＡＭ：配列整列マップ形式、ＳＧＥ：サングリッドエンジン、ＳＮＰ：一塩基多型、ＶＣＦ：変異コール形式。
【表１】
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【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５Ａ】
0006805140.tif 000009
【図５Ｂ】
0006805140.tif 000010
【図５Ｃ】
0006805140.tif 000011
【図５Ｄ】
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【図５Ｅ】
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【図５Ｆ】
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【図５Ｇ】
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【図５Ｈ】
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【図５Ｉ】
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【図５Ｊ】
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【図５Ｋ】
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【図５Ｌ】
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【図５Ｍ】
0006805140.tif 000021
【図６Ａ】
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【図６ＢＣ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【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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