(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヌクレオチドシーケンシングデータ内で配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するためのシステムであって、
1つまたは複数のプロセッサと、前記1つまたは複数のプロセッサ上で実行されるとき、前記1つまたは複数のプロセッサに、
検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプルを生成する
ように構成され、
各繰り返しパターンが、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内で特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表し、
各オーバーレイされたサンプルが、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有し、
特定のヌクレオチド組成、特定の長さ、および特定のオフセット位置の各組合せに対して、オーバーレイされたサンプルのセットが計算的に生成される、
入力準備サブシステムと、
畳み込みニューラルネットワークを通して前記オーバーレイされたサンプルを処理し、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込みフィルタによる前記オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドパターンの検出に基づいて、前記オーバーレイされたサンプルの各々における前記バリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成する
ように構成された事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムと、
それぞれの繰り返しパターンの繰り返し係数に関して前記事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムによって生成された前記分類スコアの分布を出力するように構成され、前記分布が、前記繰り返しパターンの前記事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムに対する影響を示す、
繰り返しパターン出力サブシステムと、
閾値に基づいて、前記分布内の前記分類スコアのサブセットを、誤ったバリアント分類を示すと指定し、
前記誤ったバリアント分類を、前記配列特定的エラーを引き起こすと示す前記分類スコアの前記サブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターンを分類する
ように構成された配列特定的エラー相関サブシステムと
を実装させる命令を記憶する1つまたは複数のストレージデバイスと
を備え、
任意選択で、前記繰り返しパターンがオーバーレイされる前記ヌクレオチド配列がランダムに生成され、
任意選択で、前記繰り返しパターンがオーバーレイされる前記ヌクレオチド配列が、自然に発生するDNAヌクレオチド配列からランダムに選択される、システム。
【請求項２】
前記配列特定的エラー相関サブシステムが、
前記分類スコアの前記サブセットに関連付けられた前記繰り返しパターンの長さおよびオフセット位置を、前記配列特定的エラーを引き起こすと分類する
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】
前記バリアントヌクレオチドが、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある前記標的場所にある、請求項1または2に記載のシステム。
【請求項４】
前記事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムが、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた前記繰り返しパターンの各組合せを処理するように構成される、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記繰り返しパターンが、前記それぞれの繰り返しパターンの前記繰り返し係数に関する少なくとも6つの変化をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの前記少なくとも1つの塩基を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記繰り返しパターンが、前記それぞれの繰り返しパターンの前記繰り返し係数に関する前記少なくとも6つの変化をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーであり、
前記繰り返し係数に関する前記少なくとも6つの変化が、前記繰り返しパターン内の前記単一の塩基の繰り返しの数を指定し、
任意選択で、前記システムが、4つの塩基(A、C、G、およびT)の各々に対する前記単一の塩基の前記ホモポリマーである繰り返しパターンに適用するようにさらに構成され、
任意選択で、前記入力準備サブシステムが、前記4つの塩基の各々に対する前記ホモポリマーのための前記繰り返しパターンおよび前記オーバーレイされたサンプルを生成するようにさらに構成され、
任意選択で、前記繰り返しパターンが、前記オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右に配置され、前記分布の表示が、前記4つの塩基に対する前記ホモポリマーを並置する、請求項5に記載のシステム。
【請求項７】
前記繰り返しパターンが、前記それぞれの繰り返しパターンの前記繰り返し係数に関する前記少なくとも6つの変化をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーであり、
前記繰り返し係数に関する前記少なくとも6つの変化が、前記繰り返しパターン内の前記少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する、請求項1から6のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記オフセット位置が、前記繰り返しパターンの開始点位置と前記ヌクレオチド配列の開始点位置との間のオフセットとして測定可能である、前記繰り返しパターンが前記ヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置に関して変化し、少なくとも10個のオフセットが、前記オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される、請求項1から7のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記繰り返しパターンが、前記オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右であり、前記中央ヌクレオチドに重複しない、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記繰り返しパターンが、前記オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左であり、前記中央ヌクレオチドに重複しない、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記繰り返しパターンが、前記オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの上にオーバーレイされる、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記繰り返し係数が、5〜前記オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドのカウントの4分の1の範囲内にある整数である、請求項1から11のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記繰り返しパターンが、前記オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左に配置され、前記分布の表示が、前記4つの塩基に対する前記ホモポリマーを並置する、請求項6に記載のシステム。
【請求項１４】
ヌクレオチドシーケンシングデータ内で配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ実装方法であって、
検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプルを生成するステップであって、各繰り返しパターンが、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内で特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表し、各オーバーレイされたサンプルが、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有し、前記特定のヌクレオチド組成、前記特定の長さ、および前記特定のオフセット位置の各組合せに対して、前記オーバーレイされたサンプルのセットが、計算的に生成される、生成するステップと、
畳み込みニューラルネットワークを通して前記オーバーレイされたサンプルを処理し、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込みフィルタによる前記オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドパターンの検出に基づいて、前記オーバーレイされたサンプルの各々における前記バリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するステップと、
それぞれの繰り返しパターンの繰り返し係数に関して事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムによって生成された前記分類スコアの分布を出力するステップであって、前記分布が、前記繰り返しパターンの前記事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムに対する影響を示す、出力するステップと、
閾値に基づいて、前記分布内の前記分類スコアのサブセットを誤ったバリアント分類を示すと指定し、前記誤ったバリアント分類を示す前記分類スコアの前記サブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターンを、前記配列特定的エラーを引き起こすと分類するステップと
を含むコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータプログラム命令が焼かれた非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、プロセッサ上で実行されるとき、
検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプルを生成するステップであって、各繰り返しパターンが、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内で特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表し、各オーバーレイされたサンプルが、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有し、前記特定のヌクレオチド組成、前記特定の長さ、および前記特定のオフセット位置の各組合せに対して、前記オーバーレイされたサンプルのセットが、計算的に生成される、生成するステップと、
畳み込みニューラルネットワークを通して前記オーバーレイされたサンプルを処理し、前記畳み込みニューラルネットワークの畳み込みフィルタによる前記オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドパターンの検出に基づいて、前記オーバーレイされたサンプルの各々における前記バリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するステップと、
それぞれの繰り返しパターンの繰り返し係数に関して事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムによって生成された前記分類スコアの分布を出力するステップであって、前記分布が、前記繰り返しパターンの前記事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムに対する影響を示す、出力するステップと、
閾値に基づいて、前記分布内の前記分類スコアのサブセットを誤ったバリアント分類を示すと指定し、前記誤ったバリアント分類を示す前記分類スコアの前記サブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターンを、前記配列特定的エラーを引き起こすと分類するステップと
を含むコンピュータ実装方法を実装する、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先出願
本出願は、以下の出願に対する優先権またはその利益を主張するものである。
【０００２】
2018年7月11日に出願された「DEEP LEARNING-BASED FRAMEWORK FOR IDENTIFYING SEQUENCE PATTERNS THAT CAUSE SEQUENCE-SPECIFIC ERRORS (SSEs)」という表題の米国仮特許出願第62/696,699号(代理人整理番号第ILLM 1006-1/IP-1650-PRV)、
【０００３】
2018年8月16日に出願された「DEEP LEARNING-BASED FRAMEWORK FOR IDENTIFYING SEQUENCE PATTERNS THAT CAUSE SEQUENCE-SPECIFIC ERRORS (SSEs)」という表題のオランダ出願第2021473号(代理人整理番号第ILLM 1006-4/IP-1650-NL)、および
【０００４】
2019年7月8日に出願された「DEEP LEARNING-BASED FRAMEWORK FOR IDENTIFYING SEQUENCE PATTERNS THAT CAUSE SEQUENCE-SPECIFIC ERRORS (SSEs)」という表題の米国非仮特許出願第16/505,100号(代理人整理番号第ILLM 1006-2/IP-1650-US)。
【０００５】
優先出願は、すべての目的のために本明細書において参照により引用される。
【０００６】
引用
以下は、本明細書に完全に記載されるかのようにすべての目的のために参照により引用される。
【０００７】
https://github.com/Illumina/strelkaにおいてホストされ、論説T Saunders, ChristopherおよびWong, WendyおよびSwamy, SajaniおよびBecq, JenniferおよびJ Murray, LisaおよびCheetham, Keira、(2012)、Strelka: Accurate somatic small-variant calling from sequenced tumor-normal sample pairs、Bioinformatics (Oxford, England)、28、1811-7において説明される、Illumina Inc.によるStrelka(商標)アプリケーション、
【０００８】
https://github.com/Illumina/strelkaにおいてホストされ、論説Kim, S、Scheffler, K、Halpern, A.L.、Bekritsky, M.A、Noh, E、Kallberg, M、Chen, X、Beyter, D、Krusche, P、およびSaunders, C.T、(2017)、Strelka2: Fast and accurate variant calling for clinical sequencing applicationsにおいて説明される、Illumina Inc.によるStrelka2(商標)アプリケーション、
【０００９】
A.Van den Oord、S.Dieleman、H.Zen、K.Simonyan、O.Vinyals、A.Graves、N.Kalchbrenner、A.Senior、およびK.Kavukcuoglu、「WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO」、arXiv:1609.03499、2016
【００１０】
S.O.Arik、M.Chrzanowski、A.Coates、G.Diamos、A.Gibiansky、Y.Kang、X.Li、J.Miller、A.Ng、J.Raiman、S.Sengupta、およびM.Shoeybi、「DEEP VOICE: REAL-TIME NEURAL TEXT-TO-SPEECH」、arXiv:1702.07825、2017
【００１１】
F.YuおよびV.Koltun、「MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS」、arXiv:1511.07122、2016
【００１２】
K.He、X.Zhang、S.Ren、およびJ.Sun、「DEEP RESIDUAL LEARNING FOR IMAGE RECOGNITION」、arXiv:1512.03385、2015
【００１３】
R.K.Srivastava、K.Greff、およびJ.Schmidhuber、「HIGHWAY NETWORKS」、arXiv:1505.00387、2015
【００１４】
G.Huang、Z.Liu、L.van der Maaten、およびK.Q.Weinberger、「DENSELY CONNECTED CONVOLUTIONAL NETWORKS」、arXiv:1608.06993、2017
【００１５】
C.Szegedy、W.Liu、Y.Jia、P.Sermanet、S.Reed、D.Anguelov、D.Erhan、V.Vanhoucke、およびA.Rabinovich、「GOING DEEPER WITH CONVOLUTIONS」、arXiv:1409.4842、2014
【００１６】
S.Ioffe、およびC.Szegedy、「BATCH NORMALIZATION: ACCELERATING DEEP NETWORK TRAINING BY REDUCING INTERNAL COVARIATE SHIFT」、arXiv:1502.03167、2015
【００１７】
Srivastava, Nitish、Hinton, Geoffrey、Krizhevsky, Alex、Sutskever, Ilya、およびSalakhutdinov, Ruslan、「DROPOUT: A SIMPLE WAY TO PREVENT NEURAL NETWORKS FROM OVERFITTING」、The Journal of Machine Learning Research、15 (1):1929-1958、2014、
【００１８】
J.M.Wolterink、T.Leiner、M.A.Viergever、およびI.Isgum、「DILATED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR CARDIOVASCULAR MR SEGMENTATION IN CONGENITAL HEART DISEASE」、arXiv:1704.03669、2017
【００１９】
L.C.Piqueras、「AUTOREGRESSIVE MODEL BASED ON A DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR AUDIO GENERATION」、Tampere University of Technology、2016
【００２０】
J.Wu、「Introduction to Convolutional Neural Networks」、Nanjing University、2017
【００２１】
I.J.Goodfellow、D.Warde-Farley、M.Mirza、A.Courville、およびY.Bengio、「CONVOLUTIONAL NETWORKS」、Deep Learning、MIT Press、2016
【００２２】
J.Gu、Z.Wang、J.Kuen、L.Ma、A.Shahroudy、B.Shuai、T.Liu、X.Wang、およびG.Wang、「RECENT ADVANCES IN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS」、arXiv:1512.07108、2017
【００２３】
M. Lin, Q. ChenおよびS. Yan、Proc. of ICLRに所載されている「Network in Network」、2014、
【００２４】
L. Sifre、「Rigid-motion Scattering for Image Classification」、博士論文、2014、
【００２５】
L. SifreおよびS. Mallat、Proc. of CVPRに所載されている「Rotation, Scaling and Deformation Invariant Scattering for Texture Discrimination」、2013、
【００２６】
F. Chollet、Proc. of CVPRに所載されている「Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions」、2017、
【００２７】
X. Zhang、X. Zhou、M. Lin、およびJ. Sun、arXiv:1707.01083に所載されている「ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices」、2017、
【００２８】
K. He、X. Zhang、S. Ren、およびJ. Sun、Proc. of CVPRに所載されている「Deep Residual Learning for Image Recognition」、2016、
【００２９】
S. Xie、R. Girshick、P. Dollar、Z. Tu、およびK. He、Proc. of CVPRに所載されている「Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks」、2017、
【００３０】
A. G. Howard、M. Zhu、B. Chen、D. Kalenichenko、W. Wang、T. Weyand、M. Andreetto、およびH. Adam、arXiv:1704.04861に所載されている「Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications」、2017、
【００３１】
M. Sandler、A. Howard、M. Zhu、A. Zhmoginov、およびL. Chen、arXiv:1801.04381v3に所載されている「MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks」、2018、
【００３２】
Z. Qin、Z. Zhang、X. Chen、およびY. Peng、arXiv:1802.03750に所載されている「FD-MobileNet: Improved MobileNet with a Fast Downsampling Strategy」、2018、
【００３３】
2017年11月14日に出願された「Validation Methods and Systems for Sequence Variant Calls」という表題のPCT国際特許出願第PCT/US17/61554号、
【００３４】
2017年1月17日に出願された「Validation Methods and Systems for Sequence Variant Calls」という表題の米国仮特許出願第62/447,076号、
【００３５】
2016年11月16日に出願された「Methods and Systems to Improve Accuracy in Variant Calling」という表題の米国仮特許出願第62/422,841号、ならびに
【００３６】
N. ten DIJKE、「Convolutional Neural Networks for Regulatory Genomics」、修士論文、Universiteit Leiden Opleiding Informatica、2017年6月17日。
【００３７】
開示される技術の分野
開示される技術は、人工知能タイプコンピュータならびにデジタルデータ処理システムならびに知性のエミュレーションのための対応するデータ処理方法および製品(すなわち、知識ベースシステム、推論システム、知識取得システム)に関し、不確実性を伴う推論のためのシステム(たとえば、ファジー論理システム)、適応システム、機械学習システム、および人工ニューラルネットワークを含む。より詳細には、開示される技術は、データを分析するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および全結合ニューラルネットワーク(FCNN)などの深層ニューラルネットワークを使用することに関する。
【背景技術】
【００３８】
このセクションにおいて論じられる主題は、このセクションにおける言及の結果として、単なる従来技術であると見なされるべきではない。同様に、このセクションにおいて言及される問題、または背景として提供される主題と関連付けられる問題は、従来技術においてこれまで認識されていたと見なされるべきではない。このセクションの主題は異なる手法を表すにすぎず、それらの異なる手法自体も、特許請求される技術の実装形態に対応し得る。
【００３９】
次世代シーケンシングは、大量のシーケンシングされたデータを、バリアントフィルタリングのために利用可能にしている。シーケンシングされたデータは、高く相関され、複雑な相互依存を有し、これは、バリアントフィルタリングタスクへのサポートベクトルマシンのような従来の分類器の適用を妨げてきた。したがって、シーケンシングされたデータから高レベル特徴を抽出することが可能である高度な分類器が望ましい。
【００４０】
深層ニューラルネットワークは、高水準の特徴を連続的にモデル化するために複数の非線形の複雑な変換層を使用する、あるタイプの人工ニューラルネットワークである。深層ニューラルネットワークは、観測される出力と予測される出力との差を搬送する逆伝播を介してフィードバックを提供し、パラメータを調整する。深層ニューラルネットワークは、大きな訓練データセット、並列および分散コンピューティングの能力、および洗練された訓練アルゴリズムが利用可能になることとともに進化してきた。深層ニューラルネットワークは、コンピュータビジョン、音声認識、および自然言語処理などの、多数の領域において大きな進化を促進してきた。
【００４１】
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、深層ニューラルネットワークの構成要素である。畳み込みニューラルネットワークは、畳み込み層、非線形層、およびプーリング層を備えるアーキテクチャにより、画像認識において特に成功してきた。再帰型ニューラルネットワークは、パーセプトロン、長短期メモリユニット、およびゲート付き回帰型ユニットのようなビルディングブロックの間で、巡回接続を用いて入力データの連続的情報を利用するように設計される。加えて、深層空間時間ニューラルネットワーク、多次元再帰型ニューラルネットワーク、および畳み込みオートエンコーダなどの、多くの他の新興の深層ニューラルネットワークが、限られた文脈に対して提案されている。
【００４２】
深層ニューラルネットワークを訓練する目的は、各層における重みパラメータの最適化であり、このことは、最も適した階層的表現をデータから学習できるように、より単純な特徴を複雑な特徴へと徐々に合成する。最適化プロセスの単一のサイクルは次のように編成される。まず、ある訓練データセットのもとで、フォワードパスが各層の中の出力を順番に計算し、ネットワークを通じて関数信号を前に伝播させる。最後の出力層において、目的損失関数が、推論された出力と所与のラベルとの間の誤差を測定する。訓練誤差を最小にするために、バックワードパスは、連鎖律を逆伝播誤差信号に使用し、ニューラルネットワーク全体のすべての重みに関する勾配を計算する。最後に、重みパラメータは、確率的勾配降下に基づく最適化アルゴリズムを使用して更新される。一方、バッチ勾配降下は、各々の完全なデータセットに対するパラメータ更新を実行し、確率的勾配降下は、データ例の各々の小さいセットに対する更新を実行することによって確率的近似を提供する。いくつかの最適化アルゴリズムは、確率的勾配低下に由来する。たとえば、AdagradおよびAdam訓練アルゴリズムは、確率的勾配降下を実行しながら、それぞれ、各パラメータのための更新頻度および勾配のモーメントに基づいて学習率を適応的に修正する。
【００４３】
深層ニューラルネットワークの訓練における別のコア要素は正則化であり、これは、過剰適応を避けることで良好な一般化性能を達成することを意図した戦略を指す。たとえば、重み減衰は、重みパラメータがより小さい絶対値へと収束するように、目的損失関数にペナルティ項を追加する。ドロップアウトは、訓練の間にニューラルネットワークから隠れユニットをランダムに除去し、可能性のあるサブネットワークのアンサンブルであると見なされ得る。ドロップアウトの能力を高めるために、新しい活性化関数であるmaxoutと、rnnDropと呼ばれる再帰型ニューラルネットワークのためのドロップアウトの変形が提案されている。さらに、バッチ正規化は、ミニバッチ内の各活性化のためのスカラー特徴量の正規化と、各平均および分散をパラメータとして学習することとを通じた、新しい正則化方法を提供する。
【００４４】
シーケンシングされたデータが多次元かつ高次元であるとすると、深層ニューラルネットワークは、その広い適用可能性および高い予測能力により、バイオインフォマティクスの研究に対して高い将来性がある。畳み込みニューラルネットワークは、モチーフの発見、病原性バリアントの特定、および遺伝子発現の推論などの、ゲノミクスにおける配列に基づく問題を解決するために適合されてきた。畳み込みニューラルネットワークの特徴は、畳み込みフィルタの使用である。精巧に設計され人間により作られた特徴に基づく従来の分類手法とは異なり、畳み込みフィルタは、生の入力データを知識の有用な表現へとマッピングする処理と類似した、特徴の適応学習を実行する。この意味で、畳み込みフィルタは一連のモチーフスキャナとして機能し、それは、そのようなフィルタのセットが、入力の中の関連するパターンを認識し、訓練手順の間にそれらを更新することが可能であるからである。再帰型ニューラルネットワークは、タンパク質またはDNA配列などの、可変の長さの連続的データにおける長距離の依存関係を捉えることができる。
【００４５】
したがって、配列パターンをシーケンシングエラーと関連付ける、原則に基づいた深層学習ベースのフレームワークを使用する機会が生じる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４６】
【特許文献１】米国仮特許出願第62/696,699号(代理人整理番号第ILLM 1006-1/IP-1650-PRV)
【特許文献２】オランダ出願第2021473号(代理人整理番号第ILLM 1006-4/IP-1650-NL)
【特許文献３】米国非仮特許出願第16/505,100号(代理人整理番号第ILLM 1006-2/IP-1650-US)
【特許文献４】PCT国際特許出願第PCT/US17/61554号
【特許文献５】米国仮特許出願第62/447,076号
【特許文献６】米国仮特許出願第62/422,841号
【特許文献７】国際特許出願公開第WO07010252号
【特許文献８】国際特許出願第PCTGB2007/003798号
【特許文献９】米国特許出願公開第2009/0088327号
【特許文献１０】米国特許出願公開第2016/0085910号
【特許文献１１】米国特許出願公開第2013/0296175号
【特許文献１２】国際特許出願公開第WO 04/018497号
【特許文献１３】米国特許第7057026号
【特許文献１４】国際特許出願公開第WO 91/06678号
【特許文献１５】国際特許出願公開第WO 07/123744号
【特許文献１６】米国特許第7329492号
【特許文献１７】米国特許第7211414号
【特許文献１８】米国特許第7315019号
【特許文献１９】米国特許第7405281号
【特許文献２０】米国特許出願公開第2008/0108082号
【特許文献２１】米国特許第5641658号
【特許文献２２】米国特許出願公開第2002/0055100号
【特許文献２３】米国特許第7115400号
【特許文献２４】米国特許出願公開第2004/0096853号
【特許文献２５】米国特許出願公開第2004/0002090号
【特許文献２６】米国特許出願公開第2007/0128624号
【特許文献２７】米国特許出願公開第2008/0009420号
【特許文献２８】米国特許出願公開第2007/0099208A1号
【特許文献２９】米国特許出願公開第2007/0166705A1号
【特許文献３０】米国特許出願公開第2008/0280773A1号
【特許文献３１】米国特許出願第13/018255号
【特許文献３２】国際特許出願公開第WO 2014/142831号
【非特許文献】
【００４７】
【非特許文献１】T Saunders, ChristopherおよびWong, WendyおよびSwamy, SajaniおよびBecq, JenniferおよびJ Murray, LisaおよびCheetham, Keira、(2012)、Strelka: Accurate somatic small-variant calling from sequenced tumor-normal sample pairs、Bioinformatics (Oxford, England)、28、1811-7
【非特許文献２】Kim, S、Scheffler, K、Halpern, A.L.、Bekritsky, M.A、Noh, E、Kallberg, M、Chen, X、Beyter, D、Krusche, P、およびSaunders, C.T、(2017)、Strelka2: Fast and accurate variant calling for clinical sequencing applications
【非特許文献３】A.Van den Oord、S.Dieleman、H.Zen、K.Simonyan、O.Vinyals、A.Graves、N.Kalchbrenner、A.Senior、およびK.Kavukcuoglu、「WAVENET: A GENERATIVE MODEL FOR RAW AUDIO」、arXiv:1609.03499、2016
【非特許文献４】S.O.Arik、M.Chrzanowski、A.Coates、G.Diamos、A.Gibiansky、Y.Kang、X.Li、J.Miller、A.Ng、J.Raiman、S.Sengupta、およびM.Shoeybi、「DEEP VOICE: REAL-TIME NEURAL TEXT-TO-SPEECH」、arXiv:1702.07825、2017
【非特許文献５】F.YuおよびV.Koltun、「MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS」、arXiv:1511.07122、2016
【非特許文献６】K.He、X.Zhang、S.Ren、およびJ.Sun、「DEEP RESIDUAL LEARNING FOR IMAGE RECOGNITION」、arXiv:1512.03385、2015
【非特許文献７】R.K.Srivastava、K.Greff、およびJ.Schmidhuber、「HIGHWAY NETWORKS」、arXiv:1505.00387、2015
【非特許文献８】G.Huang、Z.Liu、L.van der Maaten、およびK.Q.Weinberger、「DENSELY CONNECTED CONVOLUTIONAL NETWORKS」、arXiv:1608.06993、2017
【非特許文献９】C.Szegedy、W.Liu、Y.Jia、P.Sermanet、S.Reed、D.Anguelov、D.Erhan、V.Vanhoucke、およびA.Rabinovich、「GOING DEEPER WITH CONVOLUTIONS」、arXiv:1409.4842、2014
【非特許文献１０】S.Ioffe、およびC.Szegedy、「BATCH NORMALIZATION: ACCELERATING DEEP NETWORK TRAINING BY REDUCING INTERNAL COVARIATE SHIFT」、arXiv:1502.03167、2015
【非特許文献１１】Srivastava, Nitish、Hinton, Geoffrey、Krizhevsky, Alex、Sutskever, Ilya、およびSalakhutdinov, Ruslan、「DROPOUT: A SIMPLE WAY TO PREVENT NEURAL NETWORKS FROM OVERFITTING」、The Journal of Machine Learning Research、15 (1):1929-1958、2014
【非特許文献１２】J.M.Wolterink、T.Leiner、M.A.Viergever、およびI.Isgum、「DILATED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR CARDIOVASCULAR MR SEGMENTATION IN CONGENITAL HEART DISEASE」、arXiv:1704.03669、2017
【非特許文献１３】L.C.Piqueras、「AUTOREGRESSIVE MODEL BASED ON A DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR AUDIO GENERATION」、Tampere University of Technology、2016
【非特許文献１４】J.Wu、「Introduction to Convolutional Neural Networks」、Nanjing University、2017
【非特許文献１５】I.J.Goodfellow、D.Warde-Farley、M.Mirza、A.Courville、およびY.Bengio、「CONVOLUTIONAL NETWORKS」、Deep Learning、MIT Press、2016
【非特許文献１６】J.Gu、Z.Wang、J.Kuen、L.Ma、A.Shahroudy、B.Shuai、T.Liu、X.Wang、およびG.Wang、「RECENT ADVANCES IN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS」、arXiv:1512.07108、2017
【非特許文献１７】M. Lin, Q. ChenおよびS. Yan、Proc. of ICLRに所載されている「Network in Network」、2014
【非特許文献１８】L. Sifre、「Rigid-motion Scattering for Image Classification」、博士論文、2014
【非特許文献１９】L. SifreおよびS. Mallat、Proc. of CVPRに所載されている「Rotation, Scaling and Deformation Invariant Scattering for Texture Discrimination」、2013
【非特許文献２０】F. Chollet、Proc. of CVPRに所載されている「Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions」、2017
【非特許文献２１】X. Zhang、X. Zhou、M. Lin、およびJ. Sun、arXiv:1707.01083に所載されている「ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices」、2017
【非特許文献２２】K. He、X. Zhang、S. Ren、およびJ. Sun、Proc. of CVPRに所載されている「Deep Residual Learning for Image Recognition」、2016
【非特許文献２３】S. Xie、R. Girshick、P. Dollar、Z. Tu、およびK. He、Proc. of CVPRに所載されている「Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks」、2017
【非特許文献２４】A. G. Howard、M. Zhu、B. Chen、D. Kalenichenko、W. Wang、T. Weyand、M. Andreetto、およびH. Adam、arXiv:1704.04861に所載されている「Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications」、2017
【非特許文献２５】M. Sandler、A. Howard、M. Zhu、A. Zhmoginov、およびL. Chen、arXiv:1801.04381v3に所載されている「MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks」、2018
【非特許文献２６】Z. Qin、Z. Zhang、X. Chen、およびY. Peng、arXiv:1802.03750に所載されている「FD-MobileNet: Improved MobileNet with a Fast Downsampling Strategy」、2018
【非特許文献２７】N. ten DIJKE、「Convolutional Neural Networks for Regulatory Genomics」、修士論文、Universiteit Leiden Opleiding Informatica、2017年6月17日
【非特許文献２８】Bentley他、Nature 456:53-59(2008)
【非特許文献２９】Lizardi他、Nat.Genet.19:225-232(1998)
【非特許文献３０】Dunn, TamsenおよびBerry, GwennおよびEmig-Agius, DorotheaおよびJiang, YuおよびIyer, AnitaおよびUdar, NitinおよびStromberg, Michael、2017、Pisces: An Accurate and Versatile Single Sample Somatic and Germline Variant Caller、595-595、10.1145/3107411.3108203
【非特許文献３１】T Saunders, ChristopherおよびWong, WendyおよびSwamy, SajaniおよびBecq, JenniferおよびJ Murray, LisaおよびCheetham, Keira、2012、Strelka: Accurate somatic small-variant calling from sequenced tumor-normal sample pairs、Bioinformatics (Oxford, England)、28、1811-7、10.1093/bioinformatics/bts271
【非特許文献３２】Kim, S、Scheffler, K、Halpern, A.L.、Bekritsky, M.A、Noh, E、Kallberg M、Chen, X、Beyter, D、Krusche, P、およびSaunders, C.T、2017、Strelka2: Fast and accurate variant calling for clinical sequencing applications
【非特許文献３３】Stromberg, MichaelおよびRoy, RajatおよびLajugie, JulienおよびJiang, YuおよびLi, HaochenおよびMargulies, Elliott、2017、Nirvana: Clinical Grade Variant Annotator、596-596、10.1145/3107411.3108204において説明される、Illumina Inc.
【非特許文献３４】I. J. Goodfellow、D. Warde-Farley、M. Mirza、A. Courville、およびY. Bengio、「CONVOLUTIONAL NETWORKS」、Deep Learning、MIT Press、2016
【非特許文献３５】J. Wu、「INTRODUCTION TO CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS」、Nanjing University、2017
【非特許文献３６】https://keras.io/layers/about-keras-layers/において入手可能なKeras(商標)文書
【非特許文献３７】https://arxiv.org/pdf/1605.01713.pdfにおいて入手可能である、Shrikumarら、「Not Just a Black Box: Learning Important Features Through Propagating Activation Differences」
【非特許文献３８】http://github.com/kundajelab/deeplift
【非特許文献３９】https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/suppl/2017/10/05/105957.DC1/105957-6.pdf
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００４８】
図面において、同様の参照文字は一般に様々な図全体で同様の部分を指す。また、図面は必ずしも縮尺通りではなく、代わりに、開示される技術の原理を示す際に一般に強調が行われる。以下の説明では、開示される技術の様々な実装形態が、以下の図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】配列特定的エラー(SSE)を引き起こす配列パターンを特定するための深層学習ベースのフレームワークであるDeepPOLYの様々な態様を示すブロック図である。図1は、バリアントフィルタ、シミュレータ、および分析器などのモジュールを含む。図1は、オーバーレイされたサンプル、ヌクレオチド配列、および繰り返しパターンを記憶するデータベースも含む。
【図２】バリアントフィルタの例示的なアーキテクチャを示す図である。バリアントフィルタは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および全結合ニューラルネットワーク(FCNN)上に構築された階層構造を有する。DeepPOLYは、バリアントフィルタを使用して、バリアントフィルタリングに対する影響に関して既知の配列パターンを検定する。
【図３】バリアントフィルタの処理パイプラインの一実装形態を示す図である。
【図４Ａ】提出されたデータに対するバリアントフィルタの性能を図表によって示す真陽性プロットおよび偽陽性プロットである。
【図４Ｂ】バリアントフィルタの精度を妥当性確認するアラインメントされたリードの積み重ねられた画像である。
【図４Ｃ】バリアントフィルタの精度を妥当性確認するアラインメントされたリードの積み重ねられた画像である。
【図５】それぞれの側で20〜50の塩基が側にある標的場所にコールされたバリアントを有するオーバーレイされたサンプルを符号化するために使用されるワンホット符号化(one-hot encoding)の一実装形態を示す図である。
【図６】ヌクレオチド配列上に繰り返しパターンをオーバーレイする(overlay)ことによって入力準備器によって生成されるオーバーレイされたサンプルの例を示す図である。
【図７Ａ】オーバーレイされたサンプル内の標的場所におけるバリアントヌクレオチドの左にある繰り返しパターンによって配列特定的エラー因果関係を特定する箱ひげ図を使用する図である。
【図７Ｂ】オーバーレイされたサンプル内の標的場所におけるバリアントヌクレオチドの右にある繰り返しパターンによって配列特定的エラー因果関係を特定する箱ひげ図を使用する図である。
【図７Ｃ】オーバーレイされたサンプル内の標的場所におけるバリアントヌクレオチドを含む繰り返しパターンによって配列特定的エラー因果関係を特定する箱ひげ図を使用する図である。
【図８Ａ】ヌクレオチド配列上で可変のオフセットでオーバーレイされた単一の塩基「C」のホモポリマーの繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係を特定するために箱ひげ図を使用する図である。
【図８Ｂ】ヌクレオチド配列上で可変のオフセットでオーバーレイされた単一の塩基「G」のホモポリマーの繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係を特定するために箱ひげ図を使用する図である。
【図８Ｃ】ヌクレオチド配列上で可変のオフセットでオーバーレイされた単一の塩基「A」のホモポリマーの繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係を特定するために箱ひげ図を使用する図である。
【図８Ｄ】ヌクレオチド配列上で可変のオフセットでオーバーレイされた単一の塩基「T」のホモポリマーの繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係を特定するために箱ひげ図を使用する図である。
【図９】標的場所における4つの塩基の各々のバリアントヌクレオチドの「前」および「後」の単一の塩基のホモポリマーの繰り返しパターンが1つずつ置かれるときバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性の分布として分類スコアを示す図である。
【図１０Ａ】誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表現を示す図である。
【図１０Ｂ】誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表現を示す図である。
【図１０Ｃ】誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表現を示す図である。
【図１１】バリアントフィルタを実装するために使用可能であるコンピュータシステムの簡略化されたブロック図である。
【図１２】誤ったバリアント分類に基づいて配列特定的エラー(SSE)がどのように繰り返しパターンに相関されるか一実装形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
以下の議論は、あらゆる当業者が開示される技術を作成して使用することを可能にするために提示され、特定の適用例およびその要件の文脈で与えられる。開示される実装形態への様々な修正が当業者に容易に明らかとなり、本明細書で定義される一般的な原理は、開示される技術の趣旨および範囲から逸脱することなく他の実装形態および適用例に適用され得る。したがって、開示される技術は、示される実装形態に限定されることは意図されず、本明細書で開示される原理および特徴と矛盾しない最も広い範囲を認められるべきである。
【００５１】
導入
配列特定的エラー(SSE)は、特定的の配列パターンによって引き起こされる塩基コーリングエラーである。たとえば、配列パターン「GGC」および「GGCNG」およびそれらの逆にされた繰り返しは、大量のミスコール(miscall)を引き起こすことが判明している。SSEは、アセンブリギャップ(assembly gap)およびマッピングアーティファクトにつながる。また、いかなるミスコールもバリアントと間違えられ得るので、SSEは、誤ったバリアントコールという結果になり、正確なバリアントコーリングに対する主要な障害である。
【００５２】
我々は、SSEを引き起こす配列パターンを特定する、深層学習ベースのフレームワークすなわちDeepPOLYを開示する。DeepPOLYは、配列パターンと誤ったバリアントコールとの間の因果的依存関係を学習するように、大規模なバリアントデータ上のバリアントフィルタを訓練する。バリアントフィルタは、複数の空間的スケールで入力配列を評価しバリアントフィルタリングを実行する、すなわち、入力配列内のコールされたバリアントが正しいバリアントコールか誤ったバリアントコールかを予測する、深層ニューラルネットワーク上に構築された階層構造を有する。大規模なバリアントデータは、家系バリアントを含み、それらのうち、遺伝性バリアントは、正しいバリアントコールの訓練例として使用され、一人の子供のみにおいて観察されるde novoバリアントは、誤ったバリアントコールの訓練例として使用される。いくつかの実装形態では、一人の子供のみにおいて観察されるde novoバリアントのうちの少なくともいくつかは、正しいバリアントコールの訓練例として使用される。
【００５３】
訓練中、深層ニューラルネットワークのパラメータは、勾配降下法を使用してフィルタリング精度を最大にするように最適化される。結果として生じるバリアントフィルタは、誤ったバリアントコールを入力配列内の配列パターンと関連付けることを学習する。
【００５４】
DeepPOLYは、次いで、バリアントフィルタを使用してバリアントフィルタリングに対する影響に関して既知の配列パターンを検定するシミュレーションを実施する。既知の配列パターンは、塩基組成、パターン長、および繰り返し係数が異なる繰り返しパターン(すなわちコポリマー)である。繰り返しパターンは、コールされたバリアントからの可変のオフセットで検定される。
【００５５】
シミュレーションの前提は、次のようなものである。検定対象繰り返しパターン(repeat pattern under test)とコールされたバリアントとのペアが、シミュレートされた入力配列の一部としてバリアントフィルタに供給され、バリアントフィルタが、コールされたバリアントを誤ったバリアントコールとして分類するとき、その場合、繰り返しパターンが、誤ったバリアントコールを引き起こし、SSEを引き起こすと特定されたことが考えられる。この前提下で、DeepPOLYは、オフセット感度を用いて、どの繰り返しパターンがSSEを引き起こすであるかを特定するために、数百、数千の繰り返しパターンを検定する。
【００５６】
DeepPOLYはまた、バリアントフィルタを通して自然に発生する入力配列を処理し、処理中の深層ニューラルネットワークのパラメータ活性化を分析することによって、SSEを引き起こす自然に発生する配列パターンを発見する。それらの配列パターンは、深層ニューラルネットワークの入力ニューロンが、最も高いパラメータ活性化を生成し、出力ニューロンが誤ったバリアントコール分類を生成する、SSEを引き起こすと特定される。
【００５７】
DeepPOLYは、以前に知られているSSEを引き起こす配列パターンを確認し、新しい、より具体的なものを報告する。
【００５８】
DeepPOLYは、基礎をなすシーケンシング化学作用、シーケンシングプラットフォーム、およびシーケンシングポリメラーゼにとらわれず(agnostic)、異なるシーケンシング化学作用、シーケンシングプラットフォーム、およびシーケンシングポリメラーゼのためのSSEを引き起こす配列パターンの包括的なプロファイルを生成することができる。これらのプロファイルは、シーケンシング化学作用を改善し、より高品質のシーケンシングプラットフォームを構築し、異なるシーケンシングポリメラーゼを作成するために使用可能である。これらのプロファイルは、塩基コール品質スコアを再計算するためにも、バリアントコーリング精度を改善するためにも使用可能である。
【００５９】
バリアントフィルタは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、それに続く、全結合ニューラルネットワーク(FCNN)という2つの深層ニューラルネットワークを有する。検定対象繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプルを生成するためにヌクレオチド配列上にオーバーレイされる。オーバーレイされたサンプルは、それぞれの側で20〜50の塩基が側にある標的場所にコールされたバリアントを有する。オーバーレイされたサンプルを、塩基の4つのタイプすなわちA、C、G、およびTを数値的に符号化する複数のチャネルをもつ画像と見なす。コールされたバリアントにまたがるオーバーレイされたサンプルは、オーバーレイされたサンプル内の各個々の塩基の位置特定的情報を保存するためにワンホット符号化される。
【００６０】
畳み込みニューラルネットワークは、オーバーレイされたサンプル内の空間的な位置関係(spatial locality relationship)を保存することが可能であるので、ワンホットオーバーレイされたサンプルを受け取る。畳み込みニューラルネットワークは、複数の畳み込み層を通してオーバーレイされたサンプルを処理し、1つまたは複数の中間の畳み込まれた特徴量を生成する。畳み込み層は、畳み込みフィルタを利用して、オーバーレイされたサンプル内の配列パターンを検出する。畳み込みフィルタは、低レベルモチーフに関してオーバーレイされたサンプルを走査して基礎をなす配列パターンに応じて異なる強度の信号を生成するモチーフ検出器として機能する。畳み込みフィルタは、数百、数千の、正しいバリアントコールおよび誤ったバリアントコールの訓練例に関する訓練の後で、自動的に学習される。
【００６１】
次いで、全結合ニューラルネットワークは、複数の全結合層を通して中間の畳み込まれた特徴量を処理する。全結合層の密結合されたニューロンが、畳み込まれた特徴量内の符号化された高レベル配列パターンを検出する。最後に、全結合ニューラルネットワークの分類層が、コールされたバリアントが正しいバリアントコールまたは誤ったバリアントコールである確率を出力する。
【００６２】
ドロップアウトを使用することに加えて、バッチ正規化と正規化線形ユニット非線形性のペアが、学習率を高め、過剰適合を減少させるために、畳み込み層と全結合層との間に散在される。
【００６３】
用語
限定はされないが、特許、特許出願、論説、書籍、論文、およびウェブページを含む、本出願において引用されるすべての文献および同様の資料は、そのような文献および同様の資料のフォーマットとは無関係に、全体が参照によって明確に引用される。限定はされないが、定義される用語、用語の使用法、説明される技法などを含めて、引用される文献および同様の資料のうちの1つまたは複数が、本出願とは異なる場合、または本出願と矛盾する場合、本出願が優先する。
【００６４】
本明細書では、以下の用語は示される意味を有する。
【００６５】
塩基は、ヌクレオチド塩基またはヌクレオチド、すなわちA(アデニン)、C(シトシン)、T(チミン)、またはG(グアニン)を指す。
【００６６】
「染色体」という用語は、生きている細胞の遺伝情報を持っている遺伝子の担体を指し、これはDNAおよびタンパク質の構成要素(特にヒストン)を備えるクロマチン鎖に由来する。従来の国際的に認識されている個々のヒトゲノム染色体ナンバリングシステムが本明細書で利用される。
【００６７】
「サイト」という用語は、基準ゲノム上の一意な場所(たとえば、染色体ID、染色体の場所および向き)を指す。いくつかの実装形態では、サイトは、残基、配列タグ、または配列上のセグメントの場所であり得る。「座」という用語は、基準染色体上での核酸配列または多型の具体的な位置を指すために使用され得る。
【００６８】
本明細書の「サンプル」という用語は、典型的には、シーケンシングおよび/もしくはフェージングされるべき少なくとも1つの核酸配列を含有する核酸もしくは核酸の混合物を含有する、体液、細胞、組織、器官、または生物体に由来する、サンプルを指す。そのようなサンプルは、限定はされないが、唾液/口腔液、羊水、血液、血液の断片、細針生検サンプル(たとえば、直視下生検、細針生検など)、尿、腹膜液、胸膜液、組織外植、器官培養、および任意の他の組織もしくは細胞の標本、またはそれらの一部もしくはそれらの派生物、またはそれらから分離されたものを含む。サンプルはしばしば、ヒト対象(たとえば、患者)から取られるが、サンプルは、限定はされないが、イヌ、ネコ、ウマ、ヤギ、ヒツジ、ウシ、ブタなどを含む、染色体を有する任意の生物体から取ることができる。サンプルは、生物学的な供給源から得られるものとして直接使用されることがあり、または、サンプルの特性を修正するための前処理の後に使用されることがある。たとえば、そのような前処理は、血液から血漿を調製すること、粘液を希釈することなどを含み得る。前処理の方法はまた、限定はされないが、濾過、沈殿、希釈、蒸留、混合、遠心分離、凍結、凍結乾燥、濃縮、増幅、核酸断片化、干渉する要素の不活性化、試薬の追加、溶解などを伴い得る。
【００６９】
「配列」という用語は、互いに結合されたヌクレオチドの鎖を含み、または表す。ヌクレオチドはDNAまたはRNAに基づき得る。1つの配列は複数の部分配列を含み得ることを理解されたい。たとえば、(たとえばPCRアンプリコン)の単一配列は350個のヌクレオチドを有し得る。サンプルリードは、これらの350個のヌクレオチド内の複数の部分配列を含み得る。たとえば、サンプルリードは、たとえば20〜50個のヌクレオチドを有する、第1および第2のフランキング部分配列を含み得る。第1および第2のフランキング部分配列は、対応する部分配列(たとえば、40〜100個のヌクレオチド)を有する反復的なセグメントの両側に位置し得る。フランキング部分配列の各々は、プライマー部分配列(たとえば、10〜30個のヌクレオチド)を含み得る(またはその一部を含み得る)。読むのを簡単にするために、「部分配列」という用語は「配列」と呼ばれるが、2つの配列は必ずしも共通の鎖上で互いに別々であるとは限らないことを理解されたい。本明細書で説明される様々な配列を区別するために、配列は異なるラベル(たとえば、標的配列、プライマー配列、フランキング配列、基準配列など)を与えられ得る。「アレル」などの他の用語は、同様の物を区別するために異なるラベルを与えられ得る。
【００７０】
「ペアエンドシーケンシング(paired-end sequencing)」という用語は、標的フラグメントの両端をシーケンシングするシーケンシング方法を指す。ペアエンドシーケンシングは、ゲノム再配置および反復セグメント、ならびに遺伝子融合および新規転写物の検出を容易にし得る。ペアエンドシーケンシングの方法論は、各々が本明細書において参照によって引用される、国際特許出願公開第WO07010252号、国際特許出願第PCTGB2007/003798号、および米国特許出願公開第2009/0088327号において説明されている。一例では、一連の操作は次のように実行され得る。(a)核酸のクラスタを生成する。(b)核酸を直線化する。(c)第1のシーケンシングプライマーをハイブリダイゼーションし、上で記載されたような延長、走査、およびデブロッキングの繰り返されるサイクルを実行する。(d)相補的なコピーを合成することによってフローセル表面上の標的核酸を「逆にする」。(e)再合成された鎖を直線化する。(f)第2のシーケンシングプライマーをハイブリダイゼーションし、上で記載されたような延長、走査、およびデブロッキングの繰り返されるサイクルを実行する。この逆転操作は、ブリッジ増幅の単一サイクルについて上に記載されたように試薬を導入するために実行され得る。
【００７１】
「基準ゲノム」または「基準配列」という用語は、対象からの特定された配列の基準にするために使用され得る任意の生物体の任意の特定の既知のゲノム配列を、それが部分的なものであるか完全なものであるかにかかわらず指す。たとえば、ヒト対象ならびに多くの他の生物体のために使用される基準ゲノムは、ncbi.nlm.nih.govの米国国立生物工学情報センターにおいて見つかる。「ゲノム」は、核酸配列で表現される、生物体またはウイルスの完全な遺伝情報を指す。ゲノムは、遺伝子とDNAのノンコーディング配列の両方を含む。基準配列は、それとアラインメントされるリードより大きいことがある。たとえば、それは少なくとも約100倍大きいことがあり、または少なくとも約1000倍大きいことがあり、または少なくとも約10000倍大きいことがあり、または少なくとも約105倍大きいことがあり、または少なくとも約106倍大きいことがあり、または少なくとも約107倍大きいことがある。一例では、基準ゲノム配列は、完全な長さのヒトゲノムの基準ゲノム配列である。別の例では、基準ゲノム配列は、13番染色体などの特定のヒト染色体に限定される。いくつかの実装形態では、基準染色体は、ヒトゲノムバージョンhg19からの染色体配列である。そのような配列は染色体基準配列と呼ばれ得るが、基準ゲノムという用語がそのような配列を包含することが意図される。基準配列の他の例には、他の種のゲノム、ならびに任意の種の染色体、部分染色体領域(鎖など)などがある。様々な実装形態において、基準ゲノムは、複数の個体に由来するコンセンサス配列または他の組合せである。しかしながら、いくつかの適用例では、基準配列は特定の個体から取られることがある。
【００７２】
「リード」という用語は、ヌクレオチドサンプルまたは基準のフラグメントを記述する配列データの集合体を指す。「リード」という用語は、サンプルリードおよび/または基準リードを指し得る。通常、必須ではないが、リードは、サンプルまたは基準における連続的な塩基対の短い配列を表す。リードは、サンプルまたは基準フラグメントの塩基対配列によって文字で(ATCGで)表され得る。リードは、メモリデバイスに記憶され、リードが基準配列と一致するかどうか、または他の基準を満たすかどうかを決定するために適宜処理され得る。リードは、シーケンシング装置から直接、またはサンプルに関する記憶された配列情報から間接的に得られ得る。いくつかの場合、リードは、たとえば染色体またはゲノム領域または遺伝子にアラインメントされ具体的に割り当てられ得る、より大きい配列または領域を特定するために使用され得る、十分な長さの(たとえば、少なくとも約25bp)DNA配列である。
【００７３】
次世代シーケンシング方法には、たとえば、合成技術によるシーケンシング(Illumina)、パイロシーケンシング(454)、イオン半導体技術(Ion Torrentシーケンシング)、単一分子リアルタイムシーケンシング(Pacific Biosciences)、およびライゲーションによるシーケンシング(SOLiDシーケンシング)がある。シーケンシング方法に応じて、各リードの長さは、約30bpから10000bp以上にまで変動し得る。たとえば、SOLiDシーケンサを使用するIlluminaシーケンシング方法は、約50bpの核酸リードを生成する。別の例では、Ion Torrentシーケンシングは最高で400bpの核酸リードを生成し、454パイロシーケンシングは約700bpの核酸リードを生成し得る。さらに別の例では、単一分子リアルタイムシーケンシング方法は、10000bpから15000bpのリードを生成し得る。したがって、いくつかの実装形態では、核酸配列リードは、30〜100bp、50〜200bp、または50〜400bpの長さを有する。
【００７４】
「サンプルリード」、「サンプル配列」、または「サンプルフラグメント」という用語は、サンプルからの対象のゲノム配列の配列データを指す。たとえば、サンプルリードは、フォワードプライマー配列およびリバースプライマー配列を有するPCRアンプリコンからの配列データを備える。配列データは、任意の配列選択方法から得られ得る。サンプルリードは、たとえば、sequencing-by-synthesis(SBS)反応、sequencing-by-ligation反応、または、そのために反復要素の長さおよび/または正体を決定することが望まれる任意の他の適切なシーケンシング方法からのものであり得る。サンプルリードは、複数のサンプルリードに由来するコンセンサス(たとえば、平均または加重)配列であり得る。いくつかの実装形態では、基準配列を提供することは、PCRアンプリコンのプライマー配列に基づいて対象座を特定することを備える。
【００７５】
「生フラグメント」という用語は、サンプルリードまたはサンプルフラグメント内で指定場所または二次的な対象場所と少なくとも部分的に重複する、対象のゲノム配列の部分に対する配列データを指す。生フラグメントの非限定的な例には、duplex stitchedフラグメント、simplex stitchedフラグメント、duplex un-stitchedフラグメント、およびsimplex un-stitchedフラグメントがある。「生」という用語は、生フラグメントがサンプルリードの中の潜在的なバリアントに対応しそれが本物であることを証明または確認する、支持バリアントを呈するかどうかにかかわらず、サンプルリードの中の配列データに対する何らかの関連を有する配列データを含むことを示すために使用される。「生フラグメント」という用語は、フラグメントが、サンプルリードの中のバリアントコールを妥当性確認する支持バリアントを必ず含むことを示さない。たとえば、サンプルリードが第1のバリアントを呈することが、バリアントコールアプリケーションによって決定されるとき、バリアントコールアプリケーションは、1つまたは複数の生フラグメントが、サンプルリードの中にそのバリアントがあるとすれば存在することが予想され得る対応するタイプの「支持」バリアントを欠いていることを決定し得る。
【００７６】
「マッピング」、「アラインメントされる」、「アラインメント」、または「アラインメントしている」という用語は、リードまたはタグを基準配列と比較し、それにより、基準配列がリード配列を含むかどうかを決定するプロセスを指す。基準配列がリードを含む場合、リードは、基準配列にマッピングされることがあり、またはいくつかの実装形態では、基準配列の中の特定の位置にマッピングされることがある。いくつかの場合、アラインメントは単に、リードが特定の基準配列のメンバーであるかどうか(すなわち、リードが基準配列の中に存在するかしないか)を伝える。たとえば、ヒト13番染色体の基準配列に対するリードのアラインメントは、リードが13番染色体の基準配列の中に存在するかどうかを伝える。この情報を提供するツールは、セットメンバーシップテスターと呼ばれ得る。いくつかの場合、アラインメントは追加で、リードまたはタグがマッピングする基準配列の中の位置を示す。たとえば、基準配列がヒトゲノム配列全体である場合、アラインメントは、リードが13番染色体上に存在することを示すことがあり、さらに、リードが13番染色体の特定の鎖および/またはサイトにあることを示すことがある。
【００７７】
「インデル」という用語は、生物体のDNAにおける塩基の挿入および/または欠失を指す。マイクロインデルは、1〜50個のヌクレオチドの正味の変化をもたらすインデルを表す。ゲノムのコーディング領域において、インデルの長さが3の倍数ではない限り、インデルはフレームシフト変異を生み出す。インデルは点変異と対比され得る。インデルは配列からヌクレオチドを挿入または削除するが、点変異はDNAの全体の数を変えることなくヌクレオチドのうちの1つを置き換えるある形式の置換である。インデルは、タンデム塩基変異(TBM)とも対比することができ、TBMは隣接するヌクレオチドにおける置換として定義され得る(主に2つの隣接するヌクレオチドにおける置換、しかし3つの隣接するヌクレオチドにおける置換が観察されている)。
【００７８】
「バリアント」という用語は、核酸基準と異なる核酸配列を指す。典型的な核酸配列バリアントには、限定はされないが、一塩基多型(SNP)、短い欠失および挿入の多型(インデル)、コピー数変異(CNV)、マイクロサテライトマーカー、またはショートタンデムリピートおよび構造変異がある。体細胞バリアントコーリング(somatic variant calling)は、DNAサンプルにおいて低頻度に存在するバリアントを特定するための試みである。体細胞バリアントコーリングは、癌治療の文脈において関心の対象である。癌はDNAの変異の蓄積により引き起こされる。腫瘍からのDNAサンプルは一般に異質であり、いくつかの正常細胞、癌進行の早期段階にあるいくつかの細胞(少数の変異を伴う)、およびいくつかの後期段階の細胞(多数の変異を伴う)を含む。この異質さにより、(たとえば、FFPEサンプルから)腫瘍をシーケンシングするとき、体細胞突然変異がしばしば低頻度で現れる。たとえば、ある所与の塩基を含むリードの10%だけにおいて、SNVが見られることがある。バリアント分類器によって体細胞性または生殖細胞性であると分類されるべきバリアントは、「検定対象バリアント(variant under test)」とも本明細書では呼ばれる。
【００７９】
「ノイズ」という用語は、シーケンシングプロセスおよび/またはバリアントコールアプリケーションにおける1つまたは複数のエラーに起因する誤ったバリアントコールを指す。
【００８０】
「バリアント頻度」という用語は、割合または百分率で表される、ある集団の中の特定の座におけるアレル(遺伝子のバリアント)の相対的な頻度を表す。たとえば、この割合または百分率は、そのアレルを持つ集団の中のすべての染色体の割合であり得る。例として、サンプルバリアント頻度は、ある個人からの対象のゲノム配列について取得されたリードおよび/またはサンプルの数に対応する「集団」にわたる、対象のゲノム配列に沿った特定の座/場所におけるアレル/バリアントの相対的な頻度を表す。別の例として、基準バリアント頻度は、1つまたは複数の基準ゲノム配列に沿った特定の座/場所におけるアレル/バリアントの相対的な頻度を表し、リードおよび/またはサンプルの数に対応する「集団」は、正常な個人の集団からの1つまたは複数の基準ゲノム配列について取得される。
【００８１】
「バリアントアレル頻度(VAF)」という用語は、標的場所における、バリアントと一致することが観察されたシーケンシングされたリードをカバレッジ全体で割った百分率を指す。VAFはバリアントを持つシーケンシングされたリードの比率の尺度である。
【００８２】
「場所」、「指定場所」、および「座」という用語は、ヌクレオチドの配列内の1つまたは複数のヌクレオチドの位置または座標を指す。「場所」、「指定場所」、および「座」という用語は、ヌクレオチドの配列の中の1つまたは複数の塩基対の位置または座標も指す。
【００８３】
「ハプロタイプ」という用語は、一緒に受け継がれる染色体上の隣接するサイトにおけるアレルの組合せを指す。ハプロタイプは、所与の座のセット間で組み換え事象が発生した場合にはその数に依存して、1つの座、いくつかの座、または染色体全体であり得る。
【００８４】
本明細書の「閾値」という用語は、サンプル、核酸、またはその一部(たとえば、リード)を特徴付けるためにカットオフとして使用される、数値または数字ではない値を指す。閾値は経験的な分析に基づいて変動し得る。閾値は、そのような値の示唆をもたらす源がある特定の方式で分類されるべきであるかどうかを決定するために、測定された値または計算された値と比較され得る。閾値は経験的または分析的に特定され得る。閾値の選択は、ユーザが分類を行うために有することを望む信頼性のレベルに依存する。閾値は特定の目的で(たとえば、感度と選択度のバランスをとるように)選ばれ得る。本明細書では、「閾値」という用語は、分析のコースが変更され得る点、および/または活動が惹起され得る点を示す。閾値は所定の数である必要はない。代わりに、閾値は、たとえば、複数の要因に基づく関数であり得る。閾値は状況に適応するものであり得る。その上、閾値は、上限、下限、または制限値間の範囲を示し得る。
【００８５】
いくつかの実装形態では、シーケンシングデータに基づく尺度またはスコアが閾値と比較され得る。本明細書では、「尺度」または「スコア」という用語は、シーケンシングデータから決定された値もしくは結果を含むことがあり、または、シーケンシングデータから決定された値もしくは結果に基づく関数を含むことがある。閾値と同様に、尺度またはスコアは状況に適応するものであり得る。たとえば、尺度またはスコアは正規化された値であり得る。スコアまたは尺度の例として、1つまたは複数の実装形態は、データを分析するときにカウントスコアを使用し得る。カウントスコアはサンプルリードの数に基づき得る。サンプルリードは1つまたは複数のフィルタリング段階を経ていることがあるので、サンプルリードは少なくとも1つの一般的な特性または品質を有する。たとえば、カウントスコアを決定するために使用されるサンプルリードの各々は、基準配列とアラインメントされていることがあり、または潜在的なアレルとして割り当てられることがある。一般的な特性を有するサンプルリードの数はリードカウントを決定するためにカウントされ得る。カウントスコアはリードカウントに基づき得る。いくつかの実装形態では、カウントスコアはリードカウントに等しい値であり得る。他の実装形態では、カウントスコアはリードカウントおよび他の情報に基づき得る。たとえば、カウントスコアは、遺伝子座の特定のアレルに対するリードカウントおよび遺伝子座に対するリードの総数に基づき得る。いくつかの実装形態では、カウントスコアは、遺伝子座に対するリードカウントおよび以前に得られたデータに基づき得る。いくつかの実装形態では、カウントスコアは複数の所定の値の間の正規化されたスコアであり得る。カウントスコアはまた、サンプルの他の座からのリードカウントの関数、または対象サンプルと同時に実行された他のサンプルからのリードカウントの関数であり得る。たとえば、カウントスコアは、特定のアレルのリードカウントおよびサンプルの中の他の座のリードカウントおよび/または他のサンプルからのリードカウントの関数であり得る。一例として、他の座からのリードカウントおよび/または他のサンプルからのリードカウントが、特定のアレルに対するカウントスコアを正規化するために使用され得る。
【００８６】
「カバレッジ」または「フラグメントカバレッジ」という用語は、配列の同じフラグメントに対するサンプルリードの数のカウントまたは他の尺度を指す。リードカウントは対応するフラグメントをカバーするリードの数のカウントを表し得る。あるいは、カバレッジは、履歴の知識、サンプルの知識、座の知識などに基づく指定された係数を、リードカウントと乗じることによって決定され得る。
【００８７】
「リード深さ」(慣習的に「×」が後に続く数)という用語は、標的場所における重複するアラインメントを伴うシーケンシングされたリードの数を指す。これはしばしば、平均として、または間隔(エクソン、遺伝子、またはパネルなど)のセットにわたってカットオフを超える百分率として表される。たとえば、パネル平均カバレッジが1.105×であり、カバーされる標的塩基の98%が>100×であるということを、臨床報告が述べることがある。
【００８８】
「塩基コール品質スコア」または「Qスコア」という用語は、単一のシーケンシングされた塩基が正しい確率に反比例する、0〜20の範囲のPHREDスケーリングされた確率を指す。たとえば、Qが20であるT塩基コールは、0.01という信頼性P値を伴い正しい可能性が高いと見なされる。Q<20であるあらゆる塩基コールは低品質であると見なされるべきであり、バリアントを支持するシーケンシングされたリードのかなりの部分が低品質であるようなあらゆる特定されたバリアントは、偽陽性の可能性があると見なされるべきである。
【００８９】
「バリアントリード」または「バリアントリード数」という用語は、バリアントの存在を支持するシーケンシングされたリードの数を指す。
【００９０】
DeepPOLY
配列特定的エラー(SSE)を引き起こす配列パターンを特定するための深層学習ベースのフレームワークであるDeepPOLYについて説明する。システムおよびプロセスが、図1を参照しながら説明される。図1はアーキテクチャの図であるので、いくつかの詳細は、説明の明快さを改善するために意図的に省略されている。図1の議論は、次のように編成される。最初に、図のモジュールが紹介され、続いて、それらの相互接続が紹介される。次いで、モジュールの使用法が、より詳細に説明される。
【００９１】
図1は、システム100を含む。システム100は、バリアントフィルタ111(本明細書では、バリアントフィルタサブシステムとも呼ばれる)と、入力準備器161(本明細書では、入力準備サブシステムとも呼ばれる)と、シミュレータ116(本明細書では、シミュレーションサブシステムとも呼ばれる)と、分析器194(本明細書では、分析サブシステムとも呼ばれる)と、繰り返しパターンデータベース196と、ヌクレオチド配列データベース169と、オーバーレイされたサンプルデータベース119と、繰り返しパターン出力器198(本明細書では、繰り返しパターン出力サブシステムとも呼ばれる)とを含む。
【００９２】
モジュールとして指定される図1の処理エンジンおよびデータベースは、ハードウェアまたはソフトウェアにおいて実装可能であり、図1に示されるのと正確に同じブロックにおいて分割される必要はない。モジュールのうちのいくつかは、異なるプロセッサ、コンピュータ、もしくはサーバ上でも実装可能であり、または、いくつかの異なるプロセッサ、コンピュータ、もしくはサーバの間で分散可能である。さらに、モジュールのうちのいくつかは、組み合わされ、並列に、または達成される機能に影響することなく図1に示されるシーケンスと異なるシーケンスで、動作可能であることが理解されるであろう。図1におけるモジュールは、方法におけるフローチャートステップとも考えられ得る。モジュールはまた、必ずしもすべてのそのコードをメモリ内で連続的に配置させる必要はない。コードのいくつかの部分は、中間に配置された他のモジュールまたは他の関数からのコードをもつコードの他の部分から分離可能である。
【００９３】
次に、環境100のモジュールの相互接続が説明される。ネットワーク114は、すべてが互いと通信する(中実の両矢印のついた線によって示される)、処理エンジンおよびデータベースを結びつける。実際の通信経路は、パブリックネットワークおよび/またはプライベートネットワーク上でポイントツーポイントとすることができる。通信は、様々なネットワーク、たとえば、プライベートネットワーク、VPN、MPLS回路、またはインターネット上で発生することができ、適切なアプリケーションプログラミングインターフェース(API)およびデータ交換フォーマット、たとえば、Representational State Transfer(REST)、JavaScript(登録商標) Object Notation(JSON)、拡張可能なマークアップ言語(XML)、Simple Object Access Protocol(SOAP)、Java(登録商標)メッセージサービス(JMS)、および/またはJava(登録商標)プラットフォームモジュールシステムを使用することができる。通信のすべては暗号化可能である。通信は、一般に、EDGE、3G、4G LTE、Wi-Fi、およびWiMAXなどのプロトコルを介して、LAN(ローカルエリアネットワーク)、WAN(ワイドエリアネットワーク)、電話網(公衆交換電話網(PSTN))、セッション開始プロトコル(SIP)、ワイヤレスネットワーク、ポイントツーポイントネットワーク、スター型ネットワーク、トークンリングネットワーク、ハブネットワーク、モバイルインターネットを含むインターネットなどのネットワーク上である。さらに、ユーザ名/パスワード、Open Authorization(OAuth)、Kerberos、SecureID、デジタル証明書などの様々な許可および認証技法が、通信をセキュリティ保護するために使用可能である。
【００９４】
シーケンシングプロセス
本明細書に記載される実装形態は、配列の変異を特定するために核酸配列を分析することに適用可能であり得る。実装形態は、遺伝子の場所/座の潜在的なバリアント/アレルを分析し、遺伝子座の遺伝子型を決定するために、言い換えると、座に対する遺伝子型コールを提供するために使用され得る。例として、核酸配列は、米国特許出願公開第2016/0085910号および米国特許出願公開第2013/0296175号において説明される方法およびシステムに従って分析されることがあり、これらの出願公開の完全な主題の全体が、本明細書において参照によって明確に引用される。
【００９５】
一実装形態では、シーケンシングプロセスは、DNAなどの核酸を含む、または含むことが疑われるサンプルを受け取ることを含む。サンプルは、動物(たとえばヒト)、植物、バクテリア、または菌類などの、既知のまたは未知の源からのものであり得る。サンプルは源から直接採取され得る。たとえば、血液または唾液が個体から直接採取され得る。代わりに、サンプルは源から直接採取されないことがある。次いで、1つまたは複数のプロセッサは、シーケンシングのためのサンプルを調製するようにシステムに指示する。この調製は、外来の物質を除去することおよび/または何らかの物質(たとえば、DNA)を隔離することを含み得る。生体サンプルは、特定のアッセイのための特徴を含むように調製され得る。たとえば、生体サンプルは、sequencing-by-synthesis(SBS)のために調製され得る。いくつかの実装形態では、調製することは、ゲノムのいくつかの領域の増幅を含み得る。たとえば、調製することは、STRおよび/またはSNRを含むことが知られている所定の遺伝子座を増幅することを含み得る。遺伝子座は、所定のプライマー配列を使用して増幅され得る。
【００９６】
次に、1つまたは複数のプロセッサは、サンプルをシーケンシングするようにシステムに指示する。シーケンシングは、様々な既知のシーケンシングプロトコルを通じて実行され得る。特定の実装形態では、シーケンシングはSBSを含む。SBSでは、複数の蛍光ラベリングされたヌクレオチドが、光学基板の表面(たとえば、フローセルの中のチャネルを少なくとも部分的に画定する表面)上に存在する増幅されたDNAの複数のクラスタ(場合によっては数百万個のクラスタ)をシーケンシングするために使用される。フローセルはシーケンシングのための核酸サンプルを含むことがあり、ここでフローセルは適切なフローセルホルダ内に配置される。
【００９７】
核酸は、未知の標的配列に隣接する既知のプライマー配列を備えるように調製され得る。最初のSBSシーケンシングサイクルを開始するために、1つまたは複数の異なるようにラベリングされたヌクレオチド、およびDNAポリメラーゼなどが、流体サブシステムによってフローセルの中へと/フローセルを通って流され得る。単一のタイプのヌクレオチドが一度に追加されるか、または、シーケンシング手順において使用されるヌクレオチドが反転可能な末端の性質を持つように特別に設計されるかのいずれかであってよく、これにより、シーケンシング反応の各サイクルが、いくつかのタイプのラベリングされたヌクレオチド(たとえば、A、C、T、G)の存在下で同時に発生することが可能になる。ヌクレオチドは、蛍光色素などの検出可能なラベル部分を含み得る。4つのヌクレオチドが一緒に混合される場合、ポリメラーゼは組み込むべき正しい塩基を選択することが可能であり、各配列は一塩基だけ延長される。組み込まれないヌクレオチドは、洗浄液をフローセルに流すことによって洗い落とされ得る。1つまたは複数のレーザーが、核酸を励起して蛍光を誘導し得る。核酸から放出される蛍光は組み込まれた塩基の蛍光色素に基づき、異なる蛍光色素は異なる波長の放出光を放出し得る。デブロッキング試薬が、延長され検出されたDNA鎖から反転可能な末端グループを除去するためにフローセルに追加され得る。次いでデブロッキング試薬が、洗浄液をフローセルに流すことによって洗い落とされ得る。そうすると、フローセルは、上に記載されたようなラベリングされたヌクレオチドの導入で開始するシーケンシングのさらなるサイクルの準備ができる。流体および検出の操作は、シーケンシングの実行を完了するために何回か繰り返され得る。例示的なシーケンシング方法は、たとえば、Bentley他、Nature 456:53-59(2008)、国際特許出願公開第WO 04/018497号、米国特許第7057026号、国際特許出願公開第WO 91/06678号、国際特許出願公開第WO 07/123744号、米国特許第7329492号、米国特許第7211414号、米国特許第7315019号、米国特許第7405281号、および米国特許出願公開第2008/0108082号において説明されており、これらの各々が参照によって本明細書において引用される。
【００９８】
いくつかの実装形態では、核酸は表面に付着され、シーケンシングの前または間に増幅され得る。たとえば、増幅は、表面上に核酸クラスタを形成するためにブリッジ増幅を使用して行われ得る。有用なブリッジ増幅方法は、たとえば、米国特許第5641658号、米国特許出願公開第2002/0055100号、米国特許第7115400号、米国特許出願公開第2004/0096853号、米国特許出願公開第2004/0002090号、米国特許出願公開第2007/0128624号、および米国特許出願公開第2008/0009420号において説明されており、これらの各々の全体が参照によって本明細書において引用される。表面上で核酸を増幅するための別の有用な方法は、たとえば、Lizardi他、Nat. Genet. 19:225-232(1998)、および米国特許出願公開第2007/0099208A1号において説明されるようなローリングサークル増幅(RCA)であり、これらの各々が参照によって本明細書において引用される。
【００９９】
1つの例示的なSBSプロトコルは、たとえば、国際特許出願公開第WO 04/018497号、米国特許出願公開第2007/0166705A1号、および米国特許第7057026号において説明されるような、除去可能な3'ブロックを有する修正されたヌクレオチドを利用し、これらの各々が参照によって本明細書において引用される。たとえば、SBS試薬の反復されるサイクルが、たとえばブリッジ増幅プロトコルの結果として、標的核酸が付着されたフローセルに導入され得る。核酸クラスタは、直線化溶液を使用して単鎖の形態へと変換され得る。直線化溶液は、たとえば、各クラスタの1本の鎖を開裂することが可能な制限エンドヌクレアーゼを含み得る。とりわけ化学開裂(たとえば、過ヨード酸塩を用いたジオール結合の開裂)、熱またはアルカリへの曝露によるエンドヌクレアーゼ(たとえば、米国マサチューセッツ州イプスウィッチのNEBにより供給されるような「USER」、部品番号M5505S)を用いた開裂による無塩基サイトの開裂、そうされなければデオキシリボヌクレオチドからなる増幅産物へと組み込まれるリボヌクレオチドの開裂、光化学開裂またはペプチドリンカーの開裂を含む、開裂の他の方法が、制限酵素またはニッキング酵素に対する代替として使用され得る。直線化操作の後で、シーケンシングプライマーは、シーケンシングされるべき標的核酸へのシーケンシングプライマーのハイブリダイゼーションのための条件下で、フローセルに導入され得る。
【０１００】
次いで、フローセルが、単一のヌクレオチドの追加によって各標的核酸にハイブリダイゼーションされるプライマーを延長するための条件下で、除去可能な3'ブロックおよび蛍光ラベルを伴う修正されたヌクレオチドを有するSBS延長試薬と接触させられ得る。単一のヌクレオチドだけが各プライマーに追加され、それは、修正されたヌクレオチドが、シーケンシングされているテンプレートの領域と相補的な成長中のポリヌクレオチド鎖へと組み込まれると、さらなる配列延長を指示するために利用可能な自由な3'-OH基がないので、ポリメラーゼがさらなるヌクレオチドを追加できないからである。SBS延長試薬は、除去され、放射線による励起のもとでサンプルを保護する構成要素を含む走査試薬により置き換えられ得る。走査試薬の例示的な構成要素は、米国特許出願公開第2008/0280773A1号および米国特許出願第13/018255号において説明され、これらの各々が参照によって本明細書に引用される。次いで、延長された核酸が、走査試薬の存在下で蛍光により検出され得る。蛍光が検出されると、3'ブロックが、使用されるブロッキンググループに適切なデブロック試薬を使用して除去され得る。それぞれのブロッキンググループに対して有用な例示的なデブロック試薬は、国際特許出願公開第WO004018497号、米国特許出願公開第2007/0166705A1号、および米国特許第7057026号において説明されており、これらの各々が参照によって本明細書において引用される。デブロック試薬は、3'OH基を有する延長されたプライマーにハイブリダイゼーションされる標的核酸を残して洗浄されてよく、このプライマーはこれで、さらなるヌクレオチドの追加が可能になる。したがって、延長試薬、走査試薬、およびデブロック試薬を追加するサイクルは、操作のうちの1つまたは複数の間の任意選択の洗浄とともに、所望の配列が得られるまで繰り返され得る。上記のサイクルは、修正されたヌクレオチドの各々に異なるラベルが付けられているとき、特定の塩基に対応することが知られている、サイクルごとに単一の延長試薬導入操作を使用して行われ得る。異なるラベルが、各組み込み操作の間に追加されるヌクレオチドの区別を容易にする。代わりに、各サイクルは、延長試薬導入の別個の操作と、それに続く走査試薬導入と検出の別
個の操作とを含むことがあり、この場合、ヌクレオチドのうちの2つ以上が同じラベルを有することが可能であり、それらを導入の既知の順序に基づいて区別することができる。
【０１０１】
シーケンシング操作は特定のSBSプロトコルに関して上で論じられたが、シーケンシングのための他のプロトコルおよび様々な他の分子分析法のいずれもが、必要に応じて行われ得ることが理解されるであろう。
【０１０２】
次いで、システムの1つまたは複数のプロセッサは、後続の分析のためのシーケンシングデータを受け取る。シーケンシングデータは、.BAMファイルなどの様々な方式でフォーマットされ得る。シーケンシングデータは、たとえばいくつかのサンプルリードを含み得る。シーケンシングデータは、ヌクレオチドの対応するサンプル配列を有する複数のサンプルリードを含み得る。1つだけのサンプルリードが論じられるが、シーケンシングデータは、たとえば、数百個、数千個、数十万個、または数百万個のサンプルリードを含み得ることを理解されたい。異なるサンプルリードは異なる数のヌクレオチドを有し得る。たとえば、サンプルリードは、10個のヌクレオチドから約500個以上のヌクレオチドにまでわたり得る。サンプルリードは源のゲノム全体にわたり得る。一例として、サンプルリードは、疑わしいSTRまたは疑わしいSNPを有する遺伝子座などの、所定の遺伝子座の方を向いている。
【０１０３】
各サンプルリードは、サンプル配列、サンプルフラグメント、または標的配列と呼ばれ得る、ヌクレオチドの配列を含み得る。サンプル配列は、たとえば、プライマー配列、フランキング配列、および標的配列を含み得る。サンプル配列内のヌクレオチドの数は、30個、40個、50個、60個、70個、80個、90個、100個以上を含み得る。いくつかの実装形態では、サンプルリード(またはサンプル配列)のうちの1つまたは複数は、少なくとも150個のヌクレオチド、200個のヌクレオチド、300個のヌクレオチド、400個のヌクレオチド、500個のヌクレオチド、またはそれより多くを含む。いくつかの実装形態では、サンプルリードは、1000個を超えるヌクレオチド、2000個を超えるヌクレオチド、またはそれより多くを含み得る。サンプルリード(またはサンプル配列)は、一端または両端にプライマー配列を含み得る。
【０１０４】
次に、1つまたは複数のプロセッサは、シーケンシングデータを分析して、潜在的なバリアントコールおよびサンプルバリアントコールのサンプルバリアント頻度を取得する。この操作は、バリアントコールアプリケーションまたはバリアントコーラとも呼ばれ得る。したがって、バリアントコーラはバリアントを特定または検出し、バリアント分類器は検出されたバリアントを体細胞性または生殖細胞性であるものとして分類する。代替的なバリアントコーラが本明細書の実装形態に従って利用されることがあり、ここで、異なるバリアントコーラは、実行されているシーケンシング操作のタイプ、対象のサンプルの特徴などに基づき使用され得る。バリアントコールアプリケーションの1つの非限定的な例は、https://github.com/Illumina/Piscesにおいてホストされ、論説Dunn, TamsenおよびBerry, GwennおよびEmig-Agius, DorotheaおよびJiang, YuおよびIyer, AnitaおよびUdar, NitinおよびStromberg, Michael、(2017)、Pisces: An Accurate and Versatile Single Sample Somatic and Germline Variant Caller、595-595、10.1145/3107411.3108203において説明される、Illumina Inc.(カリフォルニア州サンディエゴ)によるPisces(商標)アプリケーションであり、上記の論説の完全な主題の全体が、参照によって本明細書において引用される。
【０１０５】
そのようなバリアントコールアプリケーションは4つの順番に実行されるモジュールを備え得る。
【０１０６】
(1)Pisces Read Stithcer:BAMの中の対になっているリード(同じ分子のリード1およびリード2)をコンセンサスリードへとステッチングすることによってノイズを減らす。出力はステッチングされたBAMである。
【０１０７】
(2)Pisces Variant Caller:小さいSNV、挿入および欠失をコールする。Piscesは、リード境界、基本的なフィルタリングアルゴリズム、および単純なポワソンベースのバリアント信頼性スコアリングアルゴリズムによって分解される、合祖バリアントへのバリアント折り畳み(variant-collapsing)アルゴリズムを含む。出力はVCFである。
【０１０８】
(3)Pisces Variant Quality Recalibrator(VQR):バリアントコールが熱損傷またはFFPE脱アミノ化と関連付けられるパターンに圧倒的に従う場合、VQRステップは疑わしいバリアントコールのバリアントQスコアを下げる。出力は調整されたVCFである。
【０１０９】
(4)Pisces Variant Phaser(Scylla):クローンの亜集団から少数のバリアントを複雑なアレルへと組み立てるために、read-backed greedy clustering法を使用する。このことは、下流のツールによる機能的な結果のより正確な決定を可能にする。出力は調整されたVCFである。
【０１１０】
加えて、または代わりに、この操作は、https://github.com/Illumina/strelkaにおいてホストされ、論説T Saunders, ChristopherおよびWong, WendyおよびSwamy, SajaniおよびBecq, JenniferおよびJ Murray, LisaおよびCheetham, Keira、(2012)、Strelka: Accurate somatic small-variant calling from sequenced tumor-normal sample pairs、Bioinformatics (Oxford, England)、28、1811-7、10.1093/bioinformatics/bts271において説明される、Illumina Inc.によるバリアントコールアプリケーションStrelka(商標)アプリケーションを利用することがあり、上記の論説の完全な主題の全体が、参照によって本明細書において明確に引用される。さらに、加えて、または代わりに、この操作は、https://github.com/Illumina/strelkaにおいてホストされ、論説Kim, S、Scheffler, K、Halpern, A.L.、Bekritsky, M.A、Noh, E、Kallberg, M、Chen, X、Beyter, D、Krusche, P、およびSaunders, C.T、(2017)、Strelka2: Fast and accurate variant calling for clinical sequencing applicationsにおいて説明される、Illumina Inc.によるバリアントコールアプリケーションStrelka2(商標)アプリケーションを利用することがあり、上記の文書の完全な主題の全体が、参照によって本明細書において明確に引用される。その上、加えて、または代わりに、この操作は、https://github.com/Illumina/Nirvana/wikiにおいてホストされ、論説Stromberg, MichaelおよびRoy, RajatおよびLajugie, JulienおよびJiang, YuおよびLi, HaochenおよびMargulies, Elliott、(2017)、Nirvana: Clinical Grade Variant Annotator、596-596、10.1145/3107411.3108204において説明される、Illumina Inc.によるNirvana(商標)アプリケーションなどのバリアントアノテーション/コールツールを利用することがあり、上記の文書の完全な主題の全体が、参照によって本明細書において明確に引用される。
【０１１１】
そのようなバリアントアノテーション/コールツールは、Nirvanaにおいて開示されるものなどの異なるアルゴリズム技法を適用することができる。
【０１１２】
a.区間アレイ(Interval Array)を用いてすべての重複する転写産物を特定する。機能的なアノテーションのために、バリアントと重複するすべての転写産物を特定することができ、区間木を使用することができる。しかしながら、区間のセットは静的であり得るので、区間木を区間アレイへとさらに最適化することが可能であった。区間木は、O(min(n,k lg n))時間においてすべての重複する転写産物を返し、ここでnは木の中の区間の数であり、kは重複する区間の数である。実際には、kは大半のバリアントに対してnと比較して本当に小さいので、区間木上での実効的なランタイムはO(k lg n)である。我々は、最初の重複する区間を見つけて、次いで残りの(k-1)にわたって数え上げるだけでよいように、ソートされたアレイにすべての区間が記憶されるような区間アレイを作成することによって、O(lg n+k)へと改善した。
【０１１３】
b.CNV/SV(Yu):コピー数変異および構造変異のためのアノテーションが提供され得る。小さいバリアントのアノテーションと同様に、SVと重複する転写産物、および以前に報告された構造変異も、オンラインデータベースにおいてアノテートされ得る。小さいバリアントと異なり、すべての重複する転写産物がアノテートされる必要はなく、それは、あまりにも多くの転写産物が大きなSVと重複するからである。代わりに、部分的な重複遺伝子に属するすべての重複する転写産物がアノテートされ得る。具体的には、これらの転写産物に対して、影響を受けるイントロン、エクソン、および構造変異により引き起こされる結果が報告され得る。すべての重複する転写産物の出力を許可するための選択肢が可能であるが、遺伝子名、転写産物との正規の(canonical)重複であるか部分的な重複であるかのフラグなどの、これらの転写産物の基本情報が報告され得る。各SV/CNVに対して、これらのバリアントが研究されているかどうか、および異なる集団におけるそれらの頻度を知ることも関心事である。したがって、1000 genomes、DGV、およびClinGenなどの外部データベースにおいて重複するSVを報告した。どのSVが重複しているかを決定するための恣意的なカットオフを使用するのを避けるために、代わりに、すべての重複する転写産物が使用されてよく、相互の重複率、すなわち、重複する長さをこれらの2つのSVの長さのうちの短い方で割ったものが計算されてよい。
【０１１４】
c.補足アノテーションを報告する。補足アノテーションには、小さいバリアントと構造バリアント(SV)という2つのタイプがある。SVは、区間としてモデル化されてよく、重複するSVを特定するために上で論じられた区間アレイを使用することができる。小さいバリアントは、点としてモデル化され、場所および(任意選択で)アレルによって照合される。したがって、それらは二分探索様のアルゴリズムを使用して検索される。補足アノテーションデータベースは非常に大きいことがあるので、補足アノテーションが存在するファイル位置に染色体場所をマッピングするために、はるかにより小さなインデックスが作成される。インデックスは、場所を使用して二分探索され得るオブジェクト(染色体場所とファイル位置からなる)のソートされたアレイである。インデックスサイズを小さく保つために、(ある最大のカウントまでの)複数の場所が、第1の場所の値と後続の場所に対する差分のみを記憶する1つのオブジェクトへと圧縮される。二分探索を使用するので、ランタイムはO(lg n)であり、nはデータベースの中の項目の数である。
【０１１５】
d.VEPキャッシュファイル
【０１１６】
e.転写産物データベース:転写産物キャッシュ(キャッシュ)および補足データベース(SAdb)ファイルは、転写産物および補足アノテーションなどのデータオブジェクトのシリアル化されたダンプである。キャッシュのためのデータソースとして、Ensembl VEPキャッシュを使用する。キャッシュを作成するために、すべての転写産物が区間アレイに挿入され、アレイの最終状態がキャッシュファイルに記憶される。したがって、アノテーションの間に、事前に計算された区間アレイをロードしてそれについて探索を実行するだけでよい。キャッシュはメモリへとロードされて探索は非常に高速(上で説明された)であるため、重複する転写産物を見つけることはNirvanaにおいては非常に高速である(総ランタイムの1%未満であると鑑定されている?)。
【０１１７】
f.補足データベース:SAdbのデータソースは補足材料のもとで列挙される。小さいバリアントに対するSAdbは、データベースの中の各オブジェクト(参照名および場所によって特定される)がすべての関連する補足アノテーションを保持するように、すべてのデータソースのk-wayマージによって生み出される。データソースファイルを解析する間に遭遇する問題は、Nirvanaのホームページにおいて詳細に文書化されている。メモリ使用量を制限するために、SAインデックスのみがメモリにロードされる。このインデックスは、補足アノテーションのためのファイル位置の高速なルックアップを可能にする。しかしながら、データはディスクからフェッチされなければならないので、補足アノテーションを追加することは、Nirvanaの最大のボトルネックであると特定されている(総ランタイムの約30%であると鑑定されている)。
【０１１８】
g.結果および配列オントロジー(Consequence and Sequence Ontology):Nirvanaの機能的アノテーション(提供されるとき)は、Sequence Ontology(SO)(http://www.sequenceontology.org/)ガイドラインに従う。時として、現在のSOにおける問題を特定して、アノテーションの状態を改善するためにSOチームと協力する機会があった。
【０１１９】
そのようなバリアントアノテーションツールは、前処理を含み得る。たとえば、Nirvanaは、ExAC、EVS、1000 Genomes project、dbSNP、ClinVar、Cosmic、DGV、およびClinGenのような、外部データソースからの多数のアノテーションを含んでいた。これらのデータベースを完全に利用するには、それらからの情報をサニタイジングしなければならない。我々は、様々なデータソースからの存在する様々な矛盾に対処するための異なる戦略を実施した。たとえば、同じ場所および代替のアレルに対する複数のdbSNPエントリがある場合、すべてのidをカンマで分けられたidのリストへと加える。同じアレルに対する異なるCAF値を伴う複数のエントリがある場合、第1のCAF値を使用する。矛盾するExACエントリとEVSエントリに対して、サンプルカウントの数を考慮し、よりサンプルカウントの高いエントリが使用される。1000 Genome Projectsでは、矛盾するアレルのアレル頻度を除去した。別の問題は不正確な情報である。我々は主に、1000 Genome Projectsからアレル頻度情報を抽出したが、GRCh38について、情報フィールドにおいて報告されているアレル頻度が利用可能ではない遺伝子型を伴うサンプルを除外していないことに気付き、これは、すべてのサンプルに対して利用可能ではないバリアントに対する頻度の低下につながる。我々のアノテーションの正確さを保証するために、個体レベルの遺伝子型のすべてを使用して真のアレル頻度を計算する。知られているように、同じバリアントは異なるアラインメントに基づく異なる表現を有し得る。すでに特定されたバリアントについての情報を正確に報告できることを確実にするために、異なるリソースからのバリアントを前処理してそれらを一貫した表現にしなければならない。すべての外部データソースに対して、基準アレルと代替アレルの両方における重複したヌクレオチドを除去するためにアレルをトリミングした。ClinVarについては、xmlファイルを直接解析し、すべてのバリアントに対する5'アラインメントを実行した。この手法はしばしばvcfファイルにおいて使用される。異なるデータベースは同じ情報のセットを含み得る。不必要な重複を避けるために、一部の重複した情報を除去した。たとえば、1000 genomesにおけるこれらのバリアントをより詳細な情報とともにすでに報告したので、1000 genome projectsをデータソースとして有するDGVの中のバリアントを除去した。
【０１２０】
少なくともいくつかの実装形態によれば、バリアントコールアプリケーションは、低頻度バリアント、生殖細胞系コーリングなどに対するコールを提供する。非限定的な例として、バリアントコールアプリケーションは、腫瘍のみのサンプルおよび/または腫瘍-正常ペアサンプルに対して実行され得る。バリアントコールアプリケーションは、一塩基変異(SNV)、多塩基変異(MNV)、インデルなどを探索し得る。バリアントコールアプリケーションは、バリアントを特定しながら、シーケンシングまたはサンプル調製エラーによる不一致をフィルタリングする。各バリアントに対して、バリアントコーラは、基準配列、バリアントの場所、および可能性のあるバリアント配列(たとえば、AからCへのSNV、またはAGからAへの欠失)を特定する。バリアントコールアプリケーションは、サンプル配列(またはサンプルフラグメント)、基準配列/フラグメント、およびバリアントコールを、バリアントが存在することを示すものとして特定する。バリアントコールアプリケーションは、生フラグメントを特定し、生フラグメントの指定、潜在的なバリアントコールを検証する生フラグメントの数のカウント、支持バリアントが発生した生フラグメント内での場所、および他の関連する情報を特定し得る。生フラグメントの非限定的な例には、duplex stitchedフラグメント、simplex stitchedフラグメント、duplex un-stitchedフラグメント、およびsimplex un-stitchedフラグメントがある。
【０１２１】
バリアントコールアプリケーションは、.VCFファイルまたは.GVCFファイルなどの様々なフォーマットでコールを出力し得る。単なる例として、バリアントコールアプリケーションは、MiSeqReporterパイプラインに含まれ得る(たとえば、MiSeq(登録商標)シーケンサ装置で実装されるとき)。任意選択で、このアプリケーションは様々なワークフローを用いて実装され得る。分析は、所望の情報を得るために指定された方式でサンプルリードを分析する、単一のプロトコルまたはプロトコルの組合せを含み得る。
【０１２２】
次いで、1つまたは複数のプロセッサは、潜在的なバリアントコールに関連して妥当性確認操作を実行する。妥当性確認操作は、以下で説明されるように、品質スコア、および/または階層化された検定のヒエラルキーに基づき得る。妥当性確認操作が、潜在的なバリアントコールを確証または実証するとき、妥当性確認操作は(バリアントコールアプリケーションからの)バリアントコール情報をサンプル報告生成器に渡す。代わりに、妥当性確認操作が潜在的なバリアントコールを無効とするとき、または失格と判定するとき、妥当性確認操作は対応する指示(たとえば、否定的インジケータ、コールなしインジケータ、無効コールインジケータ)をサンプル報告生成器に渡す。妥当性確認操作はまた、バリアントコールが正しいことまたは無効なコール指定が正しいことの信頼性の程度に関する信頼性スコアを渡し得る。
【０１２３】
次に、1つまたは複数のプロセッサがサンプル報告を生成して記憶する。サンプル報告は、たとえば、サンプルに関する複数の遺伝子座に関する情報を含み得る。たとえば、遺伝子座の所定のセットの各遺伝子座に対して、サンプル報告は、遺伝子型コールを提供すること、遺伝子型コールを行えないことを示すこと、遺伝子型コールの確実さについての信頼性スコアを提供すること、または、1つまたは複数の遺伝子座に関するアッセイについての潜在的な問題を示すことのうちの少なくとも1つを行い得る。サンプル報告はまた、サンプルを提供した個体の性別を示し、かつ/またはサンプルが複数の源を含むことを示し得る。本明細書では、「サンプル報告」は、ある遺伝子座もしくは遺伝子座の所定のセットのデジタルデータ(たとえば、データファイル)および/または遺伝子座もしくは遺伝子座のセットの印刷された報告を含み得る。したがって、生成することまたは提供することは、データファイルを作成することおよび/もしくはサンプル報告を印刷すること、またはサンプル報告を表示することを含み得る。
【０１２４】
サンプル報告は、バリアントコールが決定されたが妥当性確認されなかったことを示すことがある。バリアントコールが無効であると決定されるとき、サンプル報告は、バリアントコールの妥当性を確認できないという決定の基礎に関する追加の情報を示し得る。たとえば、報告の中の追加の情報は、生フラグメントの記述と、生フラグメントがバリアントコールを支持または否定する程度(たとえば、カウント)とを含み得る。加えて、または代わりに、報告の中の追加の情報は、本明細書で説明される実装形態に従って得られる品質スコアを含み得る。
【０１２５】
バリアントコールアプリケーション
本明細書で開示される実装形態は、潜在的なバリアントコールを特定するためにシーケンシングデータを分析することを含む。バリアントコールは、以前に実行されたシーケンシング操作について記憶されたデータに対して実行され得る。加えて、または代わりに、バリアントコーリングは、シーケンシング操作が実行されている間にリアルタイムで実行され得る。サンプルリードの各々が、対応する遺伝子座を割り当てられる。サンプルリードは、サンプルリードのヌクレオチドの配列、または言い換えると、サンプルリード内のヌクレオチドの順序(たとえば、A、C、G、T)に基づいて、対応する遺伝子座に割り当てられ得る。この分析に基づいて、サンプルリードは、特定の遺伝子座の潜在的なバリアント/アレルを含むものとして指定され得る。サンプルリードは、遺伝子座の潜在的なバリアント/アレルを含むものとして指定された他のサンプルリードとともに収集(または集約または貯蔵)され得る。割当て操作はコーリング操作とも呼ばれることがあり、コーリング操作において、サンプルリードは特定の遺伝子場所/座と関連付けられる可能性があるものとして特定される。サンプルリードは、サンプルリードを他のサンプルリードから区別するヌクレオチドの1つまたは複数の識別配列(たとえば、プライマー配列)を位置特定するために分析され得る。より具体的には、識別配列は、特定の遺伝子座と関連付けられるものとしてサンプルリードを他のサンプルリードから特定し得る。
【０１２６】
割当て操作は、識別配列の一連のn個のヌクレオチドが選択配列のうちの1つまたは複数と実質的に一致するかどうかを決定するために、識別配列の一連のn個のヌクレオチドを分析することを含み得る。特定の実装形態では、割当て操作は、サンプル配列の最初のn個のヌクレオチドが選択配列のうちの1つまたは複数と実質的に一致するかどうかを決定するために、サンプル配列の最初のn個のヌクレオチドを分析することを含み得る。数nは様々な値を有することがあり、この値はプロトコルへとプログラムされることがあり、またはユーザにより入力されることがある。たとえば、数nは、データベース内の最短の選択配列のヌクレオチドの数として定義され得る。数nは所定の数であり得る。所定の数は、たとえば、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、または30個のヌクレオチドであり得る。しかしながら、他の実装形態では、より少数または多数のヌクレオチドが使用され得る。数nはまた、システムのユーザなどの個人によって選択されてもよい。数nは1つまたは複数の条件に基づき得る。たとえば、数nは、データベース内の最短のプライマー配列のヌクレオチドの数または指定された数のうちの小さい方の数として定義され得る。いくつかの実装形態では、15個未満のヌクレオチドであるあらゆるプライマー配列が例外として指定され得るように、15などのnの最小値が使用され得る。
【０１２７】
いくつかの場合、識別配列の一連のn個のヌクレオチドは、選択配列のヌクレオチドと正確に一致しないことがある。それでも、識別配列は、選択配列とほぼ同一である場合、選択配列と実質的に一致し得る。たとえば、識別配列の一連のn個のヌクレオチド(たとえば、最初のn個のヌクレオチド)が、不一致が指定された数(たとえば、3)を超えずに、かつ/またはシフトが指定された数(たとえば、2)を超えずに、選択配列と一致する場合、サンプルリードが遺伝子座に対してコールされ得る。各不一致またはシフトが、サンプルリードとプライマー配列との間の差としてカウントされ得るように、規則が確立され得る。差の数が指定された数未満である場合、サンプルリードは、対応する遺伝子座(すなわち、対応する遺伝子座に割り当てられる)に対してコールされ得る。いくつかの実装形態では、サンプルリードの識別配列と遺伝子座に関連付けられる選択配列との間の差の数に基づく、マッチングスコアが決定され得る。マッチングスコアが指定されたマッチング閾値に合格する場合、選択配列に対応する遺伝子座は、サンプルリードに対する潜在的な座として指定され得る。いくつかの実装形態では、サンプルリードが遺伝子座に対してコールされるかどうかを決定するために、後続の分析が実行され得る。
【０１２８】
サンプルリードがデータベースの中の選択配列のうちの1つと実質的に一致する(すなわち、厳密に一致する、または上で説明されたようにほぼ一致する)場合、サンプルリードは、選択配列と相関する遺伝子座に割り当てられ、または指定される。これは、座コーリングまたは予備的座コーリングと呼ばれることがあり、選択配列に相関する遺伝子座に対してサンプルリードがコールされる。しかしながら、上で論じられたように、サンプルリードは2つ以上の遺伝子座に対してコールされ得る。そのような実装形態では、潜在的な遺伝子座のうちの1つだけに対するサンプルリードをコールするために、または割り当てるために、さらなる分析が実行され得る。いくつかの実装形態では、基準配列のデータベースと比較されるサンプルリードは、ペアエンドシーケンシングからの最初のリードである。ペアエンドシーケンシングを実行するとき、サンプルリードに相関する第2のリード(生フラグメントを表す)が得られる。割当ての後で、割り当てられたリードについて実行される後続の分析は、割り当てられたリードに対してコールされた遺伝子座のタイプに基づき得る。
【０１２９】
次に、潜在的なバリアントコールを特定するために、サンプルリードが分析される。とりわけ、分析の結果は、潜在的なバリアントコール、サンプルバリアント頻度、基準配列、および対象のゲノム配列内でのバリアントが発生した場所を特定する。たとえば、遺伝子座がSNPを含むことが知られている場合、遺伝子座に対してコールされた割り当てられたリードは、割り当てられたリードのSNPを特定するための分析を経ることがある。遺伝子座が多型の反復的なDNA要素を含むことが知られている場合、サンプルリード内の多型の反復的なDNA要素を特定するために、または特徴付けるために、割り当てられるリードが分析され得る。いくつかの実装形態では、割り当てられるリードがSTR座およびSNP座と実質的に一致する場合、警告またはフラグがサンプルリードに割り当てられ得る。サンプルリードは、STR座とSNP座の両方として指定され得る。この分析は、割り当てられたリードの配列および/または長さを決定するために、割当てプロトコルに従って割り当てられたリードをアラインメントすることを含み得る。アラインメントプロトコルは、全体が参照によって本明細書において引用される、2013年3月15日に出願された国際特許出願第PCT/US2013/030867号(公開番号第WO 2014/142831号)において説明される方法を含み得る。
【０１３０】
次いで、1つまたは複数のプロセッサは、支持バリアントが生フラグメント内の対応する場所に存在するかどうかを決定するために、生フラグメントを分析する。様々なタイプの生フラグメントが特定され得る。たとえば、バリアントコーラは、元のバリアントコールを妥当性確認するバリアントを示すあるタイプの生フラグメントを特定し得る。たとえば、そのタイプの生フラグメントは、duplex stitchedフラグメント、simplex stitchedフラグメント、duplex un-stitchedフラグメント、またはsimplex un-stitchedフラグメントを表し得る。任意選択で、前述の例の代わりに、またはそれに加えて、他の生フラグメントが特定され得る。各タイプの生フラグメントを特定することに関連して、バリアントコーラはまた、支持バリアントが発生した生フラグメント内での場所、ならびに、支持バリアントを示した生フラグメントの数のカウントを特定する。たとえば、バリアントコーラは、生フラグメントの10個のリードが、特定の場所Xにおいて支持バリアントを有するduplex stitchedフラグメントを表すことが特定されたことを示すものを、出力し得る。バリアントコーラはまた、生フラグメントの5個のリードが、特定の場所Yにおいて支持バリアントを有するsimplex un-stitchedフラグメントを表すことが特定されたことを示すものを、出力し得る。バリアントコーラはまた、基準配列に対応し、したがって対象のゲノム配列における潜在的なバリアントコールを妥当性確認する証拠を提供する支持バリアントを含まなかった、生フラグメントの数を出力し得る。
【０１３１】
次に、支持バリアント、ならびに支持バリアントが発生した場所を含む、生フラグメントのカウントが維持される。加えて、または代わりに、(サンプルリードまたはサンプルフラグメントの中の潜在的なバリアントコールの場所に対する相対的な)対象の場所において支持バリアントを含まなかった生フラグメントのカウントが維持され得る。加えて、または代わりに、基準配列に対応し潜在的なバリアントコールを確証または確認しない、生フラグメントのカウントが維持され得る。潜在的なバリアントコールを支持する生フラグメントのカウントおよびタイプ、生フラグメントの中の支持バリアントの場所、潜在的なバリアントコールを支持しない生フラグメントのカウントなどを含む、決定された情報が、バリアントコール妥当性確認アプリケーションに出力される。
【０１３２】
潜在的なバリアントコールが特定されるとき、プロセスは、潜在的なバリアントコール、バリアント配列、バリアント場所、およびそれらと関連付けられる基準配列を示すものを出力する。エラーはコールプロセスに誤ったバリアントを特定させ得るので、バリアントコールは「潜在的な」バリアントを表すように指定される。本明細書の実装形態によれば、誤ったバリアントまたは偽陽性を減らして除去するために、潜在的なバリアントコールが分析される。加えて、または代わりに、プロセスは、サンプルリードと関連付けられる1つまたは複数の生フラグメントを分析し、生フラグメントと関連付けられる対応するバリアントコールを出力する。
【０１３３】
バリアントフィルタ
バリアントフィルタ111は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、全結合ニューラルネットワーク(FCNN)とを含む。バリアントフィルタ111への入力は、オーバーレイされたサンプルデータベース119からのヌクレオチド配列のオーバーレイされたサンプルである。ヌクレオチド配列データベース169からのヌクレオチド配列は、オーバーレイされたサンプルを生成するために、繰り返しパターンデータベース196からの繰り返しパターンでオーバーレイされる。オーバーレイ器(overlayer)181は、オーバーレイされたサンプルデータベース119内に記憶されるオーバーレイされたサンプルを生成するために、データベース169からのヌクレオチド配列の上に繰り返しパターンをオーバーレイする。シミュレータ116は、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給する。検定対象繰り返しパターンをもつオーバーレイされたサンプルが、バリアントフィルタ111への入力として与えられるとき、バリアントフィルタ111は、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを出力する。最後に、分析器194は、繰り返し係数の各々の分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる。
【０１３４】
繰り返しパターン
繰り返しパターン生成器171は、異なる繰り返し係数「m」をもつ長さ「n」のホモポリマーパターンまたはコポリマーパターンを使用して、繰り返しパターン「rp」を生成する。ホモポリマー繰り返しパターンは単一の塩基(A、C、G、またはT)を含むが、コポリマー繰り返しパターンは複数の塩基を含む。「繰り返しパターン」は、「繰り返し係数(m)」を「パターン」に適用することによって生成される。長さ(n)のパターンと、繰り返し係数(m)と、繰り返しパターン(rp)との関係は、
パターン*m=rp  (1)
として式(1)によって表される。
【０１３５】
Table 1(表1)は、ホモポリマー繰り返しパターンの例を提示する。ホモポリマーパターンの長さは1である、すなわち、「n=1」である。
【０１３６】
【表１】
0006785995.tif 000002
【０１３７】
Table 2(表2)は、コポリマーの例示的な繰り返しパターンを提示する。コポリマーパターンの長さは1より大きい、すなわち、「n>1」である。
【０１３８】
【表２】
0006785995.tif 000003
【０１３９】
バリアントフィルタ
図2は、バリアントフィルタ111の例示的なアーキテクチャ200を示す。バリアントフィルタ111は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)および全結合ニューラルネットワーク(FCNN)上に構築された階層構造を有する。DeepPOLYは、バリアントフィルタ111を使用して、バリアントフィルタリングに対する影響に関して既知の配列パターンを検定する。バリアントフィルタ111への入力は、中央にバリアントヌクレオチドを有し、左および右に50個のヌクレオチドが側にある、長さ101のヌクレオチド配列を含む。異なる長さのヌクレオチド配列が、バリアントフィルタ111への入力として使用可能であることが理解される。
【０１４０】
畳み込みニューラルネットワークは、訓練の間に多数の勾配更新反復を介して学習される入力値と畳み込みフィルタ(重みの行列)との間で畳み込み演算を実行する、畳み込み層を備える。
【０１４１】
(m,n)をフィルタサイズとし、Wは重みの行列とすると、畳み込み層は、ドット積w・x+bを計算することによって、入力Xを用いてWの畳み込みを実行し、xはXのインスタンスであり、bはバイアスである。畳み込みフィルタが入力にわたってスライドするステップサイズはストライドと呼ばれ、フィルタ面積(m×n)は受容野と呼ばれる。同じ畳み込みフィルタが入力の異なる場所にわたって適用され、このことは学習される重みの数を減らす。このことは、すなわち、重要なパターンが入力において存在する場合、位置不変学習も可能にし、畳み込みフィルタは、重要なパターンがシーケンスの中でどこにあるかにかかわらず、重要なパターンを学習する。畳み込みニューラルネットワークについてのさらなる詳細は、I. J. Goodfellow、D. Warde-Farley、M. Mirza、A. Courville、およびY. Bengio、「CONVOLUTIONAL NETWORKS」、Deep Learning、MIT Press、2016;J. Wu、「INTRODUCTION TO CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS」、Nanjing University、2017;ならびにN. ten DIJKE、「Convolutional Neural Networks for Regulatory Genomics」、修士論文、Universiteit Leiden Opleiding Informatica、2017年6月17日において見出され得、これらの完全な主題の全体が、本明細書において参照によって明確に引用される。図2に示される畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャは、2つの畳み込み層を有する。第1の畳み込み層は、各々サイズ3の64個のフィルタを使用して入力を処理する。第1の畳み込み層の出力は、バッチ正規化層を通って渡される。
【０１４２】
畳み込みニューラルネットワークの各層の分散は、訓練中に変化し、この分散は、層によって異なる。これは、最適化アルゴリズムの収束速度を減少させる。バッチ正規化(IoffeおよびSzegedy、2015年)はこの問題を克服するための技法である。バッチ正規化層の入力をxで表し、その出力をzを使用して表すと、バッチ正規化はxについての以下の変換を適用する。
【０１４３】
【数１】
0006785995.tif 000004
【０１４４】
バッチ正規化は、μおよびσを使用して入力xに対する平均-分散の正規化を適用し、γおよびβを使用してそれを線形にスケーリングしてシフトする。正規化パラメータμおよびσは、指数移動平均と呼ばれる方法を使用して訓練セットにわたって現在の層に対して計算される。言い換えると、それらは訓練可能なパラメータではない。対照的に、γおよびβは訓練可能なパラメータである。上記で訓練中に計算されるμおよびσの値は、生成中にフォワードパスにおいて使用される。正規化線形ユニット(ReLU)非線形関数は、正規化された出力を生成するためにバッチ正規化層の出力に適用される。非線形関数の他の例としては、シグモイド、ハイパボリックタンジェント(tanh)、およびleaky ReLUがある。
【０１４５】
第2の畳み込み層は、正規化された出力に対してサイズ5の128個のフィルタを動作させる。図2に示される例示的なCNNは、第2の畳み込み層からの出力をバッチ正規化層とRelu活性化層との第2のセットを通して渡される一次元配列に平坦化する平坦化層を含む。第2の畳み込み層からの正規化された出力は、全結合ニューラルネットワーク(FCNN)に供給される。全結合ニューラルネットワークは、全結合層を含む-各ニューロンが、以前の層のニューロンすべてからの入力を受け取り、その出力を次の層内のあらゆるニューロンに送る。これは、ニューロンが次の層内のニューロンのうちのいくつかのみに出力を送る畳み込み層がどのようにして機能するかと対照的である。全結合層のニューロンは、訓練中に多くの勾配更新反復にわたって最適化される。全結合ニューラルネットワークについてのさらなる詳細は、I. J. Goodfellow、D. Warde-Farley、M. Mirza、A. Courville、およびY. Bengio、「CONVOLUTIONAL NETWORKS」、Deep Learning、MIT Press、2016;J. Wu、「INTRODUCTION TO CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS」、Nanjing University、2017;ならびにN. ten DIJKE、「Convolutional Neural Networks for Regulatory Genomics」、修士論文、Universiteit Leiden Opleiding Informatica、2017年6月17日において見出され得、これらの完全な主題の全体が、本明細書において参照によって明確に引用される。全結合層に続く分類層(たとえば、ソフトマックス層)は、標的ヌクレオチド位置における各バリアント候補が正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成する。分類層は、ソフトマックス層またはシグモイド層とすることができる。クラスの数およびそれらのタイプは、実装形態に応じて修正可能である。
【０１４６】
図3は、バリアントフィルタ111の処理パイプライン300の一実装形態を示す。示される実装形態では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は2つの畳み込み層を有し、全結合ニューラルネットワーク(FCNN)は2つの全結合層を有する。他の実装形態では、バリアントフィルタ111、ならびにその畳み込みニューラルネットワークおよび全結合ニューラルネットワークは、追加のパラメータおよびハイパーパラメータ、より少ないパラメータおよびハイパーパラメータ、または異なるパラメータおよびハイパーパラメータを有することができる。パラメータのいくつかの例は、畳み込み層の数、バッチ正規化層およびReLU層の数、全結合層の数、それぞれの畳み込み層内の畳み込みフィルタの数、それぞれの全結合層内のニューロンの数、最終的な分類層によって生成される出力の数、および残差接続性である。ハイパーパラメータのいくつかの例は、畳み込みフィルタのウィンドウサイズ、畳み込みフィルタのストライド長、パディング、および拡張(dilation)である。以下の議論では、「層」という用語は、ソフトウェアロジックまたはモジュールとしてコード内で実施されるアルゴリズムを指す。層のいくつかの例は、https://keras.io/layers/about-keras-layers/において入手可能なKeras(商標)文書において見出され得、その完全な主題の全体が、本明細書において参照によって明確に引用される。
【０１４７】
ワンホット符号化された入力配列302は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の第1の畳み込み層304に供給される。入力配列302の次元数は101,5であり、ここで、101は、それぞれの側で50個のヌクレオチドが側にある中央標的場所に特定のバリアントをもつ入力配列302内の101個のヌクレオチドを表し、5は、入力配列302を符号化するために使用されるA、T、C、G、Nの5個のチャネルを表す。入力配列302の準備は、図5を参照しながら説明される。
【０１４８】
第1の畳み込み層304は64個のフィルタを有し、それらの各々は、3のウィンドウサイズおよび1のストライド長を用いて入力配列302を畳み込む。畳み込みに続いて、バッチ正規化およびReLU非線形層306がある。結果となるものは、次元数101,64の出力(特徴量マップ)308である。出力308は、第1の中間の畳み込まれた特徴量と見なされてよい。
【０１４９】
出力308は、畳み込みニューラルネットワークの第2の畳み込み層310に入力として供給される。第2の畳み込み層310は128個のフィルタを有し、それらの各々は、5のウィンドウサイズおよび1のストライド長を用いて出力308を畳み込む。畳み込みに続いて、バッチ正規化およびReLU非線形層312がある。結果となるものは、次元数101,128の出力(特徴量マップ)314である。出力314は、第2の中間の畳み込まれた特徴量と見なされてよく、畳み込みニューラルネットワークの最終出力とも見なされてよい。
【０１５０】
ドロップアウトは、ニューラルネットワークが過剰適合するのを防止するための効果的な技法である。ドロップアウトは、訓練の各反復においてネットワークからのニューロンの断片をランダムにドロップすることによって機能する。これは、出力および選択されたニューロンの勾配がゼロに設定され、そのため、それらがフォワードパスおよびバックワードパスに対して影響を及ぼさないことを意味する。図3では、ドロップアウトは、ドロップアウト層316において0.5の確率を使用して実行される。
【０１５１】
ドロップアウト層を通して出力を処理した後、出力は、全結合ニューラルネットワークによる下流処理を可能にするように平坦化層318によって平坦化される。平坦化は、1つの行または1つの列のどちらかを有するように出力314をベクトル化することを含む。すなわち、例として、次元数101,128の出力314を次元数1,12928(1つの行および101×128=12928列)の平坦化されたベクトルに変換する。
【０１５２】
次いで、平坦化層318からの次元数1,12928の平坦化された出力は、全結合ニューラルネットワーク(FCNN)に入力として供給される。全結合ニューラルネットワークは、2つの全結合層320および328を有する。第1の全結合層320は128個のニューロンを有し、これらのニューロンは、第2の全結合層328内の2つのニューロンに完全に結合される。第1の全結合層320に続いて、バッチ正規化、ReLU非線形層322、およびドロップアウト層326がある。第2の全結合層328に続いて、バッチ正規化層330がある。分類層332(たとえば、ソフトマックス)は、特定のバリアントが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである2つの分類スコアまたは確率334を出力する2つのニューロンを有する。
【０１５３】
提出されたデータに対するバリアントコーラの性能
図4Aは、提出されたデータに対するバリアントフィルタの性能を図表によって示す真陽性プロットおよび偽陽性プロットを示す。提出されたデータセットには28,000の妥当性確認例があり、正しいバリアントの約14,000の妥当性確認例(肯定的な例)および誤ったバリアントの14,000の妥当性確認例(否定的な例)である。2つのプロット410および416は、28,000の妥当性確認例が妥当性確認段階中に入力として供給されるときのバリアントフィルタ111の性能を示す。グラフ410および416は、正しいバリアントおよび誤ったバリアントを真陽性として予測することに関する訓練されたモデルの信頼度を示すx軸に沿って分類スコアをプロットする。したがって、訓練されたモデルは、正しいバリアントに関する高い分類スコアおよび誤ったバリアントに関する低い分類スコアを生成すると予想される。垂直方向のバーの高さは、x軸に沿ってそれぞれの分類スコアをもつ妥当性確認例のカウントを示す。
【０１５４】
プロット416は、バリアントフィルタ111が、誤ったバリアントの7,000以上の妥当性確認例を「信頼度の低い真陽性」(すなわち、分類スコア<0.5(たとえば、426))と分類したことを示し、モデルが、否定的な例を誤ったバリアントとして分類することを学習するのに成功したことを確認した。バリアントフィルタ111は、誤ったバリアントのいくつかの妥当性確認例を「信頼度の高い真陽性」(たとえば、468)と分類した。これが発生したのは、訓練データ内および/または提出されたデータ内では、一人の子供のみにおいて観察されるいくつかのde novoバリアントが、実際は正しいバリアントであるときに、誤ったバリアントとして誤ってラベリングされたからであった。
【０１５５】
プロット410は、バリアントフィルタ111が、正しいバリアントの11,000以上の妥当性確認例を「信頼度の高い真陽性」(すなわち、分類スコア>0.5)と分類したことを示し、モデルが、肯定的な例を正しいバリアントとして分類することを学習するのに成功したことを確認した。
【０１５６】
図4Bでは、バリアントフィルタ111の分類結果が、シーケンサによって生成されたリードを基準配列498にアラインメントする積み重ねられた画像から得られる分析に対して比較される。基準配列498は、図4Bではラベル494によって示される単一の塩基「T」の長さ18のホモポリマー繰り返しパターンを含む。積み重ねられた画像は、少なくとも7つのリード(基準ラベル455によって示される)が、基準ゲノム498に対する「G」ヌクレオチドの位置で「T」塩基を報告したことを示す。したがって、配列内のこの位置で塩基をコールするための結果として生じる2つの可能なコール、すなわち、「G」または「T」がある。「プラチナゲノム家系」からのグランドトゥルースは、両親および祖父母の誰も、それぞれの基準配列内のこの位置にバリアントヌクレオチドを有さないことを示す。したがって、「T」塩基コールは、シーケンシングエラーにより発生する「偽陽性」と決定される。さらに、積み重ねられた画像は、「T」がリード1の末端にのみ出現することを示し、これは、バリアントが誤っていることをさらに確認する。
【０１５７】
バリアントフィルタ111は、図4Bでは「P(Xは誤っている)=0.974398」によって示されるように、この位置におけるヌクレオチドを高い信頼度をもつ誤ったバリアントと分類したので、バリアントフィルタ111の性能は、上記の分析に一致する。
【０１５８】
図4Cは、正しいバリアントを含む例のためのシーケンシングリードの積み重ねられた画像412を示す。子供のためのシーケンシングリード(「NA12881」とラベルされる)は、ラベル495によって特定される少なくとも3つの「T」ヌクレオチドを有する。基準配列は、ラベル496によって特定されるように、その位置に「C」ヌクレオチドを有する。しかしながら、母親のシーケンシングリードは、同じ位置に少なくとも7つの「T」ヌクレオチドを示す。したがって、これは、左上隅のプロット410によって示される正しいバリアントを有する例のインスタンスである。バリアントフィルタ111は、この例を低い信頼度スコアをもつ真陽性(「P(Xは正しい)=0.304499」)と分類した。すなわち、バリアントフィルタ111は、標的ヌクレオチドの位置の前のコポリマー「AC」の繰り返しパターンの存在のために、標的ヌクレオチドを誤ったバリアントと分類した(または正しいバリアントと弱く分類した)。訓練された配列は、繰り返しパターンを潜在的な配列特定的エラー(SSE)と見なし、したがって、低い信頼度スコアをもつバリアント「T」を分類した。
【０１５９】
図5は、ワンホット符号化を使用してバリアントフィルタ111への入力のために標的場所にバリアントヌクレオチドを有するオーバーレイされたヌクレオチド配列を符号化する入力準備器161による例示的な入力準備を示す。標的場所にバリアントヌクレオチドの両側(左および右)に少なくとも50個のヌクレオチドを含むヌクレオチド配列514が、入力を準備するために使用される。ヌクレオチド配列514が基準ゲノムの一部分であることに留意されたい。ワンホット符号化では、配列内の各塩基ペアが、4つのビットの二値ベクトルを用いて符号化され、ビットのうちの1つはホット(hot)(すなわち、1)であり、他は0である。たとえば、T=(1,0,0,0)、G=(0,1,0,0)、C=(0,0,1,0)、およびA=(0,0,0,1)である。いくつかの実装形態では、未知のヌクレオチドは、N=(0,0,0,0)として符号化される。この図は、ワンホット符号化を使用して表される101個のヌクレオチドの例示的なヌクレオチド配列を示す。
【０１６０】
図6は、ヌクレオチド配列上に繰り返しパターンをオーバーレイすることによって入力準備器によって生成されるオーバーレイされたサンプルの準備を示す。オーバーレイされたサンプルは、オーバーレイされたサンプルデータベース119内に記憶される。例は、オーバーレイされたサンプル内の標的場所において中央ヌクレオチドの左に7つの「A」のホモポリマー繰り返しパターンをオーバーレイすることによって生成されるオーバーレイされたサンプル1を示す。オーバーレイされたサンプル2は、中央ヌクレオチドを含むようにヌクレオチド配列の上に7つの「A」の同じ繰り返しパターンをオーバーレイすることによって作成される。第3のオーバーレイされたサンプルnは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右に7つの「A」の繰り返しパターンをオーバーレイすることによって生成される。
【０１６１】
バリアントフィルタサブシステムは、バリアントフィルタ111による分析を、オーバーレイされたサンプルの各々の中のバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳する。バリアントフィルタサブシステムに続いて分析サブシステムがあり、分析サブシステムでは、分析器194が、繰り返し係数の各々のための分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる。図7A〜図7Cは、分析器194からのそのような表示の例を提示する。オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にオーバーレイされた繰り返しパターンによって配列特定的エラー因果関係を特定する箱ひげ図を使用する図7A。
【０１６２】
グラフィカルプロットのy軸は、異なる繰り返しパターンを含むオーバーレイされたサンプルが入力としてバリアントフィルタに供給されたときにバリアントフィルタによって出力される分類スコアの分布を示す。x軸は、入力として供給される繰り返しパターンを生成したパターンに適用される繰り返し係数(m)を示す。ここで考えられる繰り返しパターンは、x軸上に示される繰り返し係数を使用することによって生成されるホモポリマーである。この例は、一意の繰り返し係数値あたり4つの箱ひげ図を示す。4つのプロットは、ヌクレオチドの4つのタイプ(G、A、T、およびC)のホモポリマー繰り返しパターンに対応する。各繰り返しパターンは、バリアントフィルタ111のCNNに入力として供給される100個のオーバーレイされたサンプルを生成するために、少なくとも100個のヌクレオチド配列に対して置かれる。別の実装形態では、少なくとも200個のヌクレオチド配列が、繰り返しパターンあたり少なくとも200個のオーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。同じプロセスが、x軸に沿って示されるすべての繰り返し係数に対してホモポリマー繰り返しパターンを生成するために繰り返される。
【０１６３】
図7Aのグラフィカルプロットは、単一の塩基「G」のより短い繰り返しパターン(10ヌクレオチド未満の長さ)が、バリアント特定において配列特定的エラーを持ち込むことができることを示す。同様に、単一の塩基「C」のより短い繰り返しパターンも、いくつかのエラーを持ち込むことができるが、ヌクレオチド塩基「A」および「T」の繰り返しパターンは、繰り返しパターンが短いときに配列特定的エラーを引き起こす可能性が低い。しかしながら、ヌクレオチドの4つのタイプすべての長い繰り返しパターン(10ヌクレオチドを超える長さ)は、より多くの配列特定的エラーを引き起こす。
【０１６４】
図7Bは、繰り返しパターンがオーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされるときにバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性の分布として分類スコアを表示する箱ひげ図である。図7Aと比較すると、単一のヌクレオチド「C」のホモポリマーのより短いパターンは、正しいバリアントの特定においてエラーを引き起こす可能性が高い。図7Cは、繰り返しパターンがオーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドを(標的場所に)含むときにバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性の分布として分類スコアを表示する箱ひげ図である。図7Aと図7Bとを比較すると、図7Cは、4つのヌクレオチドタイプすべてのより短い繰り返しパターンが、バリアント特定において配列特定的エラーを引き起こす可能性が低いことを示す。
【０１６５】
図8A〜図8Cは、オーバーレイされたサンプルを生成するために単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマー繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上に可変のオフセットでオーバーレイされるときに配列特定的エラー因果関係を特定するグラフィカルプロットを提示する。可変のオフセットは、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置を変化させる。可変のオフセットは、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置とのオフセットとして測定可能である。一実装形態では、少なくとも10個のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。10は、配列特定的エラー因果関係を分析するために様々なオフセットで繰り返しパターンをもつオーバーレイされたサンプルを生成するのに妥当な下限である。
【０１６６】
図8Aは、ヌクレオチド配列上で可変のオフセットでオーバーレイされた単一の塩基「C」のホモポリマーの繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係を特定する箱ひげ図である。繰り返し係数m=15であり、これは、繰り返しパターンが単一の塩基「C」の長さ15のホモポリマーであることを意味する。この繰り返しパターンは、可変のオフセットでオーバーレイされたサンプルを生成するために101個のヌクレオチドからなるヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる。各オフセット値に関して、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの組合せが、図1のバリアントフィルタのCNNに供給される。図8Aは、15個の単一の塩基「C」の繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされるときの0、2、4、最大84におけるオフセット位置に対する箱ひげ図を示す。たとえば、オフセットが「0」であるとき、繰り返しパターンの開始点位置は、ヌクレオチド配列の開始点位置と一致する。オフセット「2」では、繰り返しパターンの開始点位置は、ヌクレオチド配列の上に繰り返しパターンをオーバーレイするように、第3の塩基(2のインデックスのところにある)にアラインメントされる。オフセットが増加するにつれて、オーバーレイされる繰り返しパターンは、標的場所ヌクレオチド配列にあるバリアントヌクレオチドに近くなる。図8Aにおいて図示目的のために使用される例では、標的ヌクレオチドは、101個のヌクレオチドを含むヌクレオチド配列の中央である「50」のインデックス位置にある。オフセット値が50を超えて増加すると、繰り返しパターンは、バリアントヌクレオチドを過ぎて移動し、バリアントヌクレオチドの右側にある標的場所に配置される。
【０１６７】
図8B、図8C、および図8Dは、ヌクレオチド配列上で可変のオフセットでオーバーレイされた、それぞれ単一の塩基「G」、「A」および「T」のホモポリマーの繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係を特定するための、上で説明されたものに類似した箱ひげ図である。3つの繰り返しパターンの各々に対して、繰り返し係数m=15である。
【０１６８】
図9は、単一の塩基のホモポリマーの繰り返しパターンがバリアントヌクレオチドの「前」および「後」にオーバーレイされるときバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性の分布として分類スコアの表示を示す。ホモポリマー繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプルを生成するために、標的場所におけるバリアントヌクレオチドの前および後に1つずつオーバーレイされる。箱ひげ図932は、単一の塩基「G」のホモポリマー繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上で中央ヌクレオチドの左にオーバーレイされるときの分類スコアを示す。結果は、標的場所に続いてホモポリマー繰り返しパターンがあるバリアントヌクレオチドとしてヌクレオチドの4つのタイプ(A、C、G、およびT)に対して生成される。結果は、標的ヌクレオチドがタイプ「A」および「C」である場合に、分類スコアがより大きな範囲で変化することを示す。
【０１６９】
グラフィカルプロット935は、類似しているが、ヌクレオチド配列912上での中央ヌクレオチドの右にオーバーレイされた単一の塩基「C」のホモポリマー繰り返しパターンに関する視覚化を示す。箱ひげ図の比較は、標的ヌクレオチドがタイプ「G」であるときの分類スコアのより大きな広がりを示す。
【０１７０】
図10A〜図10Cは、誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表示を提示する。図10A〜図10Cにおいて提示されるグラフィカル視覚化は、Shrikumarらによって、https://arxiv.org/pdf/1605.01713.pdfで入手可能である論文「Not Just a Black Box: Learning Important Features Through Propagating Activation Differences」(参考文献1)において提示されるDeepLIFTを使用して生成される。DeepLIFTモデルの実装形態は、http://github.com/kundajelab/deeplift(参考文献2)において提示されており、DeepLIFTを実装するためのさらなる詳細は、https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/suppl/2017/10/05/105957.DC1/105957-6.pdf(参考文献3)に提示されている。標的場所にバリアントヌクレオチドを含むコポリマーの1つまたは複数の自然に発生する繰り返しパターンは、図10A〜図10Cに示される視覚化を生成するためにDeepLIFTモデルへの入力として与えられる。DeepLIFTモデルの出力は、標的場所におけるバリアント分類へのバリアントヌクレオチドの入力の寄与の配列である。
【０１７１】
たとえば、グラフィカル視覚化911に示される入力配列について考える。バリアントヌクレオチド916は、101個のヌクレオチドを含むサンプルヌクレオチド配列内の位置50にある。標的場所にあるバリアントヌクレオチドは、それぞれの側でサンプルヌクレオチド配列内の位置0〜49および51〜100にある50個のヌクレオチドが側にある。図2のバリアントフィルタ111は、標的場所にあるバリアントヌクレオチド(「C」)を誤ったバリアントと分類した。DeepLIFTの出力は、自然に発生する繰り返しパターン917がバリアントヌクレオチド916の分類に最も大きく寄与したことを示す視覚化911である。ヌクレオチドの高さは、バリアントヌクレオチドの分類へのそれぞれの寄与を示す。グラフィカル視覚化911に示されるように、最も高い寄与は、単一の塩基「A」を含む繰り返しパターンであるヌクレオチド917の配列からである。
【０１７２】
DeepLIFT寄与配列は、入力と同じ形状、すなわち、標準的なワンホット符号化(図5において提示される)の場合にヌクレオチドの入力配列に4が乗算されたものを有する。したがって、DeepLIFTは、固定配列位置に関連付けられた入力ニューロンの寄与を合計し、これらの合計された寄与を入力サンプルヌクレオチド配列内のその位置に存在するヌクレオチドと関連付けることによって、各配列位置にスコアを割り当てる。合計された寄与は、「DeepLIFT解釈スコア」と呼ばれる。以下の推奨されるベストプラクティス(上記の参考文献3において提示されるような)は、DeepLIFTモデルの適用において取り入れられる。出力ニューロンの事前活性化(最終的な非線形性を適用する前の活性化)への入力ニューロンの寄与が計算される。出力層がソフトマックス非線形性を使用するとき、固定された最後から2番目の層ニューロンを出力ニューロンのセットに結合する重みが平均中心化される(mean centered)。図5に示されるようにサンプルヌクレオチド配列がワンホット符号化されるので、「制限された入力に対する重み正規化」の方法は、上記の参考文献3において記載されているようにKerasからDeepLIFTに変換する前に使用される。
【０１７３】
グラフィカル視覚化921、931、および941はそれぞれ、サンプルヌクレオチド配列内のバリアントヌクレオチドの分類に最も多く寄与する繰り返しパターン927、934、および946を示す。図10Bは、グラフィカル視覚化921、931、941、および951を含む。これらのグラフィカル視覚化では、コポリマーの繰り返しパターンが2つ以上のヌクレオチドのパターンを含むことに留意されたい。同様に、図10Cは、それぞれの入力ヌクレオチド配列内の標的場所におけるバリアントヌクレオチドの分類に寄与する様々な繰り返しパターンを示す、グラフィカル視覚化931、932、933、および934のより多くの例を提示する。
【０１７４】
コンピュータシステム
図11は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するための図1のバリアントフィルタ111を実施するために使用可能であるコンピュータシステム1100の簡略化されたブロック図である。コンピュータシステム1100は、バスサブシステム1155を介していくつかの周辺デバイスと通信する少なくとも1つの中央処理装置(CPU)1172を含む。これらの周辺デバイスは、たとえば、メモリデバイスおよびファイルストレージサブシステム1136、ユーザインターフェース入力デバイス1138、ユーザインターフェース出力デバイス1176、ならびにネットワークインターフェースサブシステム1174を含む、ストレージサブシステム1110を含み得る。入力デバイスおよび出力デバイスはコンピュータシステム1100とのユーザの対話を可能にする。ネットワークインターフェースサブシステム1174は、他のコンピュータシステムにおける対応するインターフェースデバイスへのインターフェースを含む、外部ネットワークへのインターフェースを提供する。
【０１７５】
一実装形態では、図1のバリアントフィルタ111は、ストレージサブシステム1110およびユーザインターフェース入力デバイス1138へ通信可能につながれる。
【０１７６】
ユーザインターフェース入力デバイス1138は、キーボードと、マウス、トラックボール、タッチパッド、またはグラフィクスタブレットなどのポインティングデバイスと、ディスプレイに組み込まれたタッチスクリーンと、音声認識システムおよびマイクロフォンなどのオーディオ入力デバイスと、他のタイプの入力デバイスとを含み得る。一般に、「入力デバイス」という用語の使用は、コンピュータシステム1100へ情報を入力するためのすべての可能なタイプのデバイスおよび方式を含むことが意図される。
【０１７７】
ユーザインターフェース出力デバイス1176は、ディスプレイサブシステム、プリンタ、faxマシン、またはオーディオ出力デバイスなどの非視覚的ディスプレイを含み得る。ディスプレイサブシステムは、LEDディスプレイ、陰極線管(CRT)、液晶ディスプレイ(LCD)などのフラットパネルデバイス、プロジェクションデバイス、または可視の画像を創造するための何らかの他の機構を含み得る。ディスプレイサブシステムはまた、オーディオ出力デバイスなどの非視覚ディスプレイを提供することができる。一般に、「出力デバイス」という用語の使用は、コンピュータシステム1100から情報をユーザまたは別の機械もしくはコンピュータシステムに出力するためのすべての可能なタイプのデバイスおよび方式を含むことが意図される。
【０１７８】
ストレージサブシステム1110は、本明細書で説明されるモジュールおよび方法の一部またはすべての機能を提供する、プログラミングおよびデータ構築物を記憶する。サブシステム1178は、グラフィクス処理ユニット(GPU)またはフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)とすることができる。
【０１７９】
ストレージサブシステム1110において使用されるメモリサブシステム1122は、プログラム実行の間の命令およびデータの記憶のためのメインランダムアクセスメモリ(RAM)1132と、固定された命令が記憶される読取り専用メモリ(ROM)1134とを含む、いくつかのメモリを含み得る。ファイルストレージサブシステム1136は、プログラムおよびデータファイルのための永続的なストレージを提供することができ、ハードディスクドライブ、関連する取り外し可能なメディアを伴うフロッピーディスクドライブ、CD-ROMドライブ、光学ドライブ、または取り外し可能なメディアカートリッジを含み得る。いくつかの実装形態の機能を実装するモジュールは、ストレージサブシステム1110の中の、または他のプロセッサによってアクセス可能な他の機械の中の、ファイルストレージサブシステム1136によって記憶され得る。
【０１８０】
バスサブシステム1155は、コンピュータシステム1100の様々な構成要素およびサブシステムに意図されるように互いに通信させるための機構を提供する。バスサブシステム1155は単一のバスとして概略的に示されているが、バスサブシステムの代替的な実装形態は複数のバスを使用することができる。
【０１８１】
コンピュータシステム1100自体が、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、ワークステーション、コンピュータ端末、ネットワークコンピュータ、テレビジョン、メインフレーム、サーバファーム、緩やかにネットワーク化されたコンピュータの広く分布するセット、または、任意の他のデータ処理システムもしくはユーザデバイスを含む、様々なタイプであってよい。コンピュータおよびネットワークの常に変化する性質により、図11に示されるコンピュータシステム1100の説明は、本発明の好ましい実施形態を示す目的での具体的な例として意図されるに過ぎない。図11に示されるコンピュータシステムより多数または少数の構成要素を有する、コンピュータシステム1100の多くの他の構成が可能である。
【０１８２】
配列特定的エラー(SSE)相関
図12は、誤ったバリアント分類に基づいて配列特定的エラー(SSE)がどのように繰り返しパターンに相関されるか一実装形態を示す。
【０１８３】
入力準備サブシステム161は、検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプル119を生成する。各繰り返しパターンは、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内の特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表す。各オーバーレイされたサンプルは、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有する。特定のヌクレオチド組成、特定の長さ、および特定のオフセット位置の各組合せに対して、オーバーレイされたサンプルのセットが計算的に生成される。
【０１８４】
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステム111は、畳み込みニューラルネットワーク200を通して、オーバーレイされたサンプル119を処理し、畳み込みニューラルネットワーク200の畳み込みフィルタによるオーバーレイされたサンプル119内でのヌクレオチドパターンの検出に基づいて、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性の分類スコア334を生成する。
【０１８５】
繰り返しパターン出力サブシステム1202は、事前訓練されたバリアントフィルタサブシステム111の感受性を示す分類スコア334の分布1212を、繰り返しパターンの存在から生じる誤ったバリアント分類に出力する。
【０１８６】
配列特定的エラー相関サブシステム199は、閾値1222に基づいて、分類スコアのサブセットを誤ったバリアント分類を示すと指定し、誤ったバリアント分類を示す分類スコアのサブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターン1232を、配列特定的エラーを引き起こすと分類する。配列特定的エラー相関サブシステム199は、配列特定的エラーを引き起こすと分類された繰り返しパターン1232の特定の長さおよび特定のオフセット位置も、配列特定的エラーを引き起こすと分類する。
【０１８７】
図7A、図7B、および図7Cは、閾値702を上回る分類スコアのサブセットを特定するために分類スコア334の出力分布1212に適用される例示的な閾値702(たとえば、0.6)を示す。そのような分類スコアは、誤ったバリアント分類を示し、それらに関連付けられた繰り返しパターンは、配列特定的エラーを引き起こすと分類される。
【０１８８】
特定の実装形態
開示される技術は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定することに関する。
【０１８９】
開示される技術は、システム、方法、デバイス、製品、コンピュータ可読媒体、または製造物品として実施可能である。実装形態の1つまたは複数の特徴は基本の実装形態と合成され得る。相互に排他的ではない実装形態は、合成可能であると教示される。実装形態の1つまたは複数の特徴は他の実装形態と合成され得る。本開示は定期的にこれらの選択肢をユーザに思い起こさせる。これらの選択肢を繰り返し述べる記載がいくつかの実装形態において省略されていることは、先行するセクションにおいて教示された合成を限定するものと解釈されるべきではなく、これらの記載は以後の実装形態の各々へと前方に参照によって組み込まれる。
【０１９０】
開示される技術の第1のシステムの実装形態は、メモリに結合された1つまたは複数のプロセッサを含む。このメモリは、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ命令がロードされる。システムは、並列に動作してメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される入力準備サブシステムを含む。入力準備サブシステムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイする。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンが、繰り返しパターン内の単一の塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーである。システムは、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給するシミュレーションサブシステムを含む。システムはバリアントフィルタサブシステムを含み、このバリアントフィルタサブシステムは、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々の中のバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳する。最後に、システムは、繰り返し係数の各々の分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる分析サブシステムを含む。
【０１９１】
このシステム実装形態および開示される他のシステムは任意選択で、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含む。システムはまた、開示される方法に関連して説明される特徴を含み得る。簡潔にするために、システム特徴の代替的な組合せは個別に列挙されない。システム、方法、および製造物品に適用可能な特徴は、基本の特徴の各statutory classに対して繰り返されない。このセクションにおいて特定される特徴が他のstatutory classの中の基本の特徴とどのように容易に組み合わされ得るかを、読者は理解するであろう。
【０１９２】
一実装形態では、繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右にあり、中央ヌクレオチドに重複しない。別の実装形態では、繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にあり、中央ヌクレオチドに重複しない。別の実装形態では、繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドを含む。
【０１９３】
繰り返し係数は、5〜オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドのカウントの4分の1の範囲内にある整数である。システムは、4つの塩基(A、C、G、およびT)の各々に対する単一の塩基のホモポリマーである繰り返しパターンに適用するようにさらに構成される。
【０１９４】
入力準備サブシステムは、4つの塩基の各々に対するホモポリマーのための繰り返しパターンおよびオーバーレイされたサンプルを生成するようにさらに構成され、分析サブシステムは、並置されたホモポリマーの各々に対する分類スコア分布の表示を引き起こすようにさらに構成される。
【０１９５】
繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右にあり、並置は、中央ヌクレオチドの右にオーバーレイされたホモポリマーに適用される。繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にあり、並置は、中央ヌクレオチドの左にオーバーレイされたホモポリマーに適用される。繰り返しパターンがオーバーレイされるヌクレオチド配列が、ランダムに生成される。繰り返しパターンがオーバーレイされるヌクレオチド配列は、自然に発生するDNAヌクレオチド配列からランダムに選択される。分析サブシステムは、箱ひげ図を使用して繰り返し係数の各々に対する分類スコア分布の表示を引き起こすようにさらに構成される。
【０１９６】
バリアントフィルタは、正しいバリアントの少なくとも500000の訓練例および誤ったバリアントの少なくとも50000の訓練例に対して訓練される。各訓練例は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドをもつヌクレオチド配列である。バリアントフィルタは、2つの畳み込み層と全結合層とをもつ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。
【０１９７】
他の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。さらに別の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行する方法を含み得る。
【０１９８】
開示される技術の第1のコンピュータ実装方法の実装形態は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定することを含む。コンピュータ実装方法は、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイすることによって入力を準備することを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の単一の塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーである。コンピュータ実装方法は、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給することを含む。コンピュータ実装方法は、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへのバリアントフィルタによる分析を、出力へと翻訳することを含む。最後に、コンピュータ実装方法は、繰り返し係数の各々の分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせることを含む。
【０１９９】
第1のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このコンピュータ実装方法の実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴は、ここでは繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２００】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２０１】
システムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このCRMの実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴は、ここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２０２】
開示される技術の第2のシステムの実装形態は、メモリに結合された1つまたは複数のプロセッサを含む。このメモリは、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ命令がロードされる。システムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために、検定対象繰り返しパターンを可変のオフセットでヌクレオチド配列の上にオーバーレイする入力準備サブシステムを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンが、繰り返しパターン内の単一の塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーである。可変のオフセットは、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置を変化させる。可変のオフセットは、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置とのオフセットとして測定可能である。一実装形態では、少なくとも10個のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。
【０２０３】
システムは、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給するシミュレーションサブシステムをさらに備える。システムは、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々の中のバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳するバリアントフィルタサブシステムを含む。最後に、システムは、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、可変のオフセットでの繰り返しパターンの存在によって配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる分析サブシステムを含む。
【０２０４】
他の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。さらに別の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行する方法を含み得る。
【０２０５】
開示される技術の第2のコンピュータ実装方法の実装形態は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定することを含む。方法は、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンを可変のオフセットでヌクレオチド配列の上にオーバーレイすることを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の単一の塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーである。可変のオフセットは、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置を変化させる。オフセットは、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置とのオフセットとして測定可能である。一実装形態では、少なくとも10のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。
【０２０６】
コンピュータ実装方法は、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給することを含む。これに続いて、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへのバリアントフィルタによる分析を、出力へと翻訳することがなされる。最後に、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、可変のオフセットでの繰り返しパターンの存在によって配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせるコンピュータ実装方法。
【０２０７】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２０８】
開示される技術の第3のシステムの実装形態は、メモリに結合された1つまたは複数のプロセッサを含む。このメモリは、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ命令がロードされる。システムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイする、並列に動作してメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される入力準備サブシステムを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーである。システムは、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給する、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される、シミュレーションサブシステムを含む。システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行されるバリアントフィルタサブシステムを含む。バリアントフィルタサブシステムは、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々の中のバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳する。最後に、システムは、繰り返し係数の各々に対する分布として分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で動作する分析サブシステムを含む。
【０２０９】
このシステム実装形態および開示される他のシステムは任意選択で、以下の特徴のうちの1つまたは複数を含む。システムはまた、開示される方法に関連して説明される特徴を含み得る。簡潔にするために、システム特徴の代替的な組合せは個別に列挙されない。システム、方法、および製造物品に適用可能な特徴は、基本の特徴の各statutory classに対して繰り返されない。このセクションにおいて特定される特徴が他のstatutory classの中の基本の特徴とどのように容易に組み合わされ得るかを、読者は理解するであろう。
【０２１０】
繰り返しパターンは、可変の繰り返し係数および可変のパターン長のコパターン(copattern)の組合せ列挙である。
【０２１１】
他の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。さらに別の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行する方法を含み得る。
【０２１２】
開示される技術の第3のコンピュータ実装方法の実装形態は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定することを含む。方法は、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイすることを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーである。方法は、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給することを含む。方法は、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳することを含む。最後に、方法は、繰り返し係数の各々の分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせることを含む。
【０２１３】
第3のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このコンピュータ実装方法の実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴は、ここでは繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２１４】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２１５】
第3のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このCRMの実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴は、ここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２１６】
開示される技術の第4のシステムの実装形態は、メモリに結合された1つまたは複数のプロセッサを含む。このメモリは、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ命令がロードされる。システムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンを可変のオフセットでヌクレオチド配列の上にオーバーレイする、並列に動作してメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される入力準備サブシステムを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーである。可変のオフセットは、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置を変化させる。可変のオフセットは、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置とのオフセットとして測定可能である。一実装形態では、少なくとも10個のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。
【０２１７】
システムは、繰り返しパターンの各組合せを供給する、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される、シミュレーションサブシステムを含む。繰り返しパターンは、分析のためにバリアントフィルタに対して、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる。システムは、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳する、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行されるバリアントフィルタサブシステムも含む。最後に、システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される分析サブシステムを含む。分析サブシステムは、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、可変のオフセットでの繰り返しパターンの存在によって配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる。
【０２１８】
他の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。さらに別の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行する方法を含み得る。
【０２１９】
開示される技術の第4のコンピュータ実装方法の実装形態は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定することを含む。コンピュータ実装方法は、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイすることを含む。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーである。繰り返し係数は、繰り返しパターン内の少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する。可変のオフセットは、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置を変化させる。繰り返し係数は、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置との間のオフセットとして測定可能である。一実装形態では、少なくとも10個のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。コンピュータ実装方法は、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給することを含む。コンピュータ実装方法は、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳することをさらに含む。最後に、コンピュータ実装方法は、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、可変のオフセットでの繰り返しパターンの存在によって配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせることを含む。
【０２２０】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２２１】
開示される技術の第5のシステムの実装形態は、メモリに結合された1つまたは複数のプロセッサを含む。このメモリは、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ命令がロードされる。システムは、並列に動作してメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される入力準備サブシステムを含む。入力準備サブシステムは、天然DNAヌクレオチド配列からサンプルヌクレオチド配列を選択する。サンプルヌクレオチド配列の各々は、コポリマーの1つまたは複数の自然に発生する繰り返しパターンと、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドとを有する。システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行されるシミュレーションサブシステムを含む。シミュレーションサブシステムは、サンプルヌクレオチド配列の各々を分析のためにバリアントフィルタに供給する。
【０２２２】
システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行されるバリアントフィルタサブシステムを含む。バリアントフィルタサブシステムは、バリアントフィルタによる分析を、サンプルヌクレオチド配列の各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳し、バリアントフィルタのパラメータの利用可能な活性化を分析に応答するようにする。最後に、システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される分析サブシステムを含む。分析サブシステムは、バリアントフィルタのパラメータの活性化を分析し、誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表現の表示を引き起こす。
【０２２３】
他の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含み得る。さらに別の実装形態は、上で説明されたシステムの機能を実行する方法を含み得る。
【０２２４】
開示される技術の第5のコンピュータ実装方法の実装形態は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定することを含む。コンピュータ実装方法は、天然DNAヌクレオチド配列からサンプルヌクレオチド配列を選択することを含む。サンプルヌクレオチド配列の各々は、コポリマーの1つまたは複数の自然に発生する繰り返しパターンと、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドとを有する。コンピュータ実装方法は、サンプルヌクレオチド配列の各々を分析のためにバリアントフィルタに供給することを含む。方法は、バリアントフィルタによる分析を、サンプルヌクレオチド配列の各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳することを含む。コンピュータ実装方法は、バリアントフィルタのパラメータの利用可能な活性化を分析に応答するようにする。最後に、コンピュータ実装方法は、バリアントフィルタのパラメータの活性化を分析し、誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表現の表示を引き起こすことを含む。
【０２２５】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２２６】
開示される技術は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するためのシステムを提示する。
【０２２７】
システムは、並列に動作してメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される入力準備サブシステムを備える。入力準備サブシステムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイする。オーバーレイされたサンプルの各々は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドを有する。繰り返しパターンは、少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも1つの塩基を含む。
【０２２８】
システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行されるシミュレーションサブシステムを備える。シミュレーションサブシステムは、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給する。
【０２２９】
システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行されるバリアントフィルタサブシステムを備える。バリアントフィルタサブシステムは、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々の中のバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳する。
【０２３０】
システムは、並列に動作しメモリに結合された多数のプロセッサ上で実行される分析サブシステムを備える。分析サブシステムは、繰り返し係数の各々の分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせる。
【０２３１】
第1のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このシステムの実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴はここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２３２】
一実装形態では、繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の単一の塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーである。
【０２３３】
別の実装形態では、繰り返しパターンは、繰り返しパターン内の少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーである。
【０２３４】
いくつかの実装形態では、入力準備サブシステムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために、検定対象繰り返しパターンを可変のオフセットでヌクレオチド配列の上にオーバーレイするようにさらに構成される。可変のオフセットは、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置との間のオフセットとして測定可能である、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置を変化させ、少なくとも10個のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される。そのような実装形態では、分析サブシステムは、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、可変のオフセットでの繰り返しパターンの存在による配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせるようにさらに構成される。
【０２３５】
一実装形態では、繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右にあり、中央ヌクレオチドに重複しない。別の実装形態では、繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にあり、中央ヌクレオチドに重複しない。別の実装形態では、繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドを含む。
【０２３６】
繰り返し係数は、5〜オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドのカウントの4分の1の範囲内にある整数である。システムは、4つの塩基(A、C、G、およびT)の各々に対する単一の塩基のホモポリマーである繰り返しパターンに適用するようにさらに構成される。
【０２３７】
入力準備サブシステムは、4つの塩基の各々に対するホモポリマーのための繰り返しパターンおよびオーバーレイされたサンプルを生成するようにさらに構成され、分析サブシステムは、並置されたホモポリマーの各々に対する分類スコア分布の表示を引き起こすようにさらに構成される。
【０２３８】
繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右にあり、並置が、中央ヌクレオチドの右にオーバーレイされたホモポリマーに適用される。繰り返しパターンは、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にあり、並置が、中央ヌクレオチドの左にオーバーレイされたホモポリマーに適用される。繰り返しパターンがオーバーレイされるヌクレオチド配列は、ランダムに生成される。繰り返しパターンがオーバーレイされるヌクレオチド配列は、自然に発生するDNAヌクレオチド配列からランダムに選択される。分析サブシステムは、箱ひげ図を使用して繰り返し係数の各々に対する分類スコア分布の表示を引き起こすようにさらに構成される。
【０２３９】
バリアントフィルタは、正しいバリアントの少なくとも500000の訓練例および誤ったバリアントの少なくとも50000の訓練例に対して訓練される。各訓練例は、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドをもつヌクレオチド配列である。バリアントフィルタは、2つの畳み込み層と全結合層とをもつ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。
【０２４０】
開示される技術は、配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ実装方法を提示する。
【０２４１】
このコンピュータ実装方法は、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイすることを含む。
【０２４２】
コンピュータ実装方法は、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを分析のためにバリアントフィルタに供給することを含む。
【０２４３】
コンピュータ実装方法は、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳することを含む。
【０２４４】
コンピュータ実装方法は、繰り返し係数の各々の分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせることを含む。
【０２４５】
第1のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このコンピュータ実装方法の実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴はここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２４６】
開示される技術は、ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するための別のシステムを提示する。このシステムは、1つまたは複数のプロセッサと、この1つまたは複数のプロセッサ上で実行されるとき、この1つまたは複数のプロセッサに、入力準備サブシステム、バリアントフィルタサブシステム、および繰り返しパターン出力サブシステムを実装させる命令を記憶する1つまたは複数のストレージデバイスとを備える。
【０２４７】
入力準備サブシステムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイするように構成される。オーバーレイされたサンプルの各々はバリアントヌクレオチドを有し、繰り返しパターンは、4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも1つの塩基を含む。
【０２４８】
バリアントフィルタサブシステムは、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するように、オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを処理するように構成される。
【０２４９】
繰り返しパターン出力サブシステムは、分類スコアに基づいてヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンのうちの特定のものを出力するように構成される。
【０２５０】
第1のシステム実装形態に対するこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々が、このシステム実装形態に等しく適用される。上で示されるように、すべてのシステム特徴はここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２５１】
システムは、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせるように構成される分析サブシステムを備えるようにさらに構成される。
【０２５２】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２５３】
開示される技術は、ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するための別のシステムを提示する。このシステムは、1つまたは複数のプロセッサと、この1つまたは複数のプロセッサ上で実行されるとき、この1つまたは複数のプロセッサに、入力準備サブシステム、バリアントフィルタサブシステム、および繰り返しパターン出力サブシステムを実装させる命令を記憶する1つまたは複数のストレージデバイスとを備える。
【０２５４】
入力準備サブシステムは、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイするように構成される。オーバーレイされたサンプルの各々はバリアントヌクレオチドを有し、繰り返しパターンは、4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも1つの塩基を含む。
【０２５５】
バリアントフィルタサブシステムは、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するように、オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを処理するように構成される。
【０２５６】
繰り返しパターン出力サブシステムは、分類スコアに基づいてヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンのうちの特定のものを出力するように構成される。
【０２５７】
第1のシステム実装形態に対するこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々が、このシステム実装形態に等しく適用される。上で示されるように、すべてのシステム特徴はここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２５８】
システムは、繰り返し係数の各々に対する分布としての分類スコアの表示に、繰り返しパターンによる配列特定的エラー因果関係の評価をサポートさせるように構成される分析サブシステムを備えるようにさらに構成される。
【０２５９】
開示される技術は、ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ実装方法を提示する。
【０２６０】
コンピュータ実装方法は、オーバーレイされたサンプルを生成するために検定対象繰り返しパターンをヌクレオチド配列の上にオーバーレイすることを含む。オーバーレイされたサンプルの各々はバリアントヌクレオチドを有し、繰り返しパターンは、4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも1つの塩基を含む。
【０２６１】
コンピュータ実装方法は、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するように、バリアントフィルタサブシステムを通して、オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを処理することを含む。
【０２６２】
コンピュータ実装方法は、バリアントフィルタによる分析を、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアへと翻訳することを含む。
【０２６３】
コンピュータ実装方法は、分類スコアに基づいてヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンのうちの特定のものを出力することを含む。
【０２６４】
第1のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このコンピュータ実装方法の実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴は、ここでは繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２６５】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２６６】
開示される技術は、ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するための別のシステムを提示する。このシステムは、1つまたは複数のプロセッサと、この1つまたは複数のプロセッサ上で実行されるとき、この1つまたは複数のプロセッサに、入力準備サブシステム、バリアントフィルタサブシステム、および繰り返しパターン出力サブシステムを実装させる命令を記憶する1つまたは複数のストレージデバイスとを備える。
【０２６７】
入力準備サブシステムは、天然DNAヌクレオチド配列からサンプルヌクレオチド配列を選択するように構成される。サンプルヌクレオチド配列の各々は、コポリマーの1つまたは複数の自然に発生する繰り返しパターンと、バリアントヌクレオチドとを有する。
【０２６８】
バリアントフィルタサブシステムは、サンプルヌクレオチド配列の各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するように、サンプルヌクレオチド配列の各々を処理するように構成される。
【０２６９】
繰り返しパターン出力サブシステムは、バリアントフィルタサブシステムのパラメータの利用可能な活性化を分析に応答するようにし、分類スコアに基づいてヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンのうちの特定のものを出力するように構成される。
【０２７０】
第1のシステム実装形態に対するこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々が、このシステム実装形態に等しく適用される。上で示されるように、すべてのシステム特徴はここで繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２７１】
システムは、バリアントフィルタサブシステムのパラメータの活性化を分析し、誤ったバリアント分類に寄与するサンプルヌクレオチド配列の各々におけるコポリマーの自然に発生する繰り返しパターンの表現の表示を引き起こすように構成された分析サブシステムを備えるようにさらに構成される。
【０２７２】
開示される技術は、ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ実装方法を提示する。
【０２７３】
コンピュータ実装方法は、天然DNAヌクレオチド配列からサンプルヌクレオチド配列を選択することを含む。サンプルヌクレオチド配列の各々は、コポリマーの1つまたは複数の自然に発生する繰り返しパターンと、バリアントヌクレオチドとを有する。
【０２７４】
コンピュータ実装方法は、サンプルヌクレオチド配列の各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成するように、バリアントフィルタサブシステムを通して、サンプルヌクレオチド配列の各々を処理することを含む。
【０２７５】
コンピュータ実装方法は、バリアントフィルタサブシステムのパラメータの利用可能な活性化を分析に応答するようにすることを含む。
【０２７６】
コンピュータ実装方法は、分類スコアに基づいてヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンのうちの特定のものを出力することを含む。
【０２７７】
第1のシステムの実装形態についてこの特定の実装セクションにおいて論じられる特徴の各々は、このコンピュータ実装方法の実装形態に等しく適用される。上で示されたように、すべてのシステム特徴は、ここでは繰り返されず、参照によって繰り返されるものと見なされるべきである。
【０２７８】
コンピュータ可読媒体(CRM)の実装形態は、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。別のCRMの実装形態は、メモリと、上で説明されたコンピュータ実装方法を実行するためにメモリ内に記憶された命令を実行するように動作可能である1つまたは複数のプロセッサとを含むシステムを含むことがある。
【０２７９】
上で説明または参照された任意のデータ構造およびコードは、多数の実装形態によりコンピュータ可読記憶媒体上に記憶され、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータシステムによる使用のためにコードおよび/またはデータを記憶することができる任意のデバイスまたは媒体であってよい。コンピュータ可読記憶媒体としては、限定されるものではないが、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、ディスクドライブ、磁気テープ、CD(コンパクトディスク)、DVD(デジタル多用途ディスクまたはデジタルビデオディスク)などの磁気ストレージデバイスおよび光学ストレージデバイス、または現在知られているもしくは後で開発されるコンピュータ可読媒体を記憶することが可能である他の媒体がある。
【０２８０】
先行する説明は、開示される技術の作成および使用を可能にするために提示される。開示される実装形態に対する様々な修正が明らかであり、本明細書で定義される一般原理は、開示される技術の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の実装形態および適用例に適用され得る。したがって、開示される技術は、示される実装形態に限定されることは意図されず、本明細書で開示される原理および特徴と一致する最も広い範囲を認められるべきである。開示される技術の範囲は添付の特許請求の範囲によって定義される。
【０２８１】
条項
本開示は、以下の条項も含む。
1.
ヌクレオチドシーケンシングデータ内で配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するためのシステムであって、
1つまたは複数のプロセッサと、1つまたは複数のプロセッサ上で実行されるとき、1つまたは複数のプロセッサに、
検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプルを生成する
ように構成され、
各繰り返しパターンが、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内の特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表し、
各オーバーレイされたサンプルが、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有し、
特定のヌクレオチド組成、特定の長さ、および特定のオフセット位置の各組合せに対して、オーバーレイされたサンプルのセットが計算的に生成される、
入力準備サブシステムと、
畳み込みニューラルネットワークを通してオーバーレイされたサンプルを処理し、畳み込みニューラルネットワークの畳み込みフィルタによるオーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドパターンの検出に基づいて、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成する
ように構成された事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムと、
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムの感受性を示す分類スコアの分布を、繰り返しパターンの存在から生じる誤ったバリアント分類に出力する
ように構成された繰り返しパターン出力サブシステムと、
閾値に基づいて、分類スコアのサブセットを、誤ったバリアント分類を示すと指定し、
誤ったバリアント分類を、配列特定的エラーを引き起こすと示す分類スコアのサブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターンを分類する
ように構成された配列特定的エラー相関サブシステムと
を実装させる命令を記憶する1つまたは複数のストレージデバイス
を備えるシステム。
2.
配列特定的エラー相関サブシステムが、
配列特定的エラーを引き起こすと分類された繰り返しパターンの特定の長さおよび特定のオフセット位置を、配列特定的エラーも引き起こすと分類する
ようにさらに構成される、条項1に記載のシステム。
3.
バリアントヌクレオチドが、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にある、条項1または2のシステム。
4.
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムが、少なくとも100個のオーバーレイされたサンプル内の少なくとも100個のヌクレオチド配列の上にオーバーレイされた繰り返しパターンの各組合せを処理するように構成される、条項1から3のいずれかのシステム。
5.
繰り返しパターンが、少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも1つの塩基を含む、条項1から5のいずれかのシステム。
6.
繰り返しパターンが、少なくとも6つの繰り返し係数をもつ単一の塩基(A、C、G、またはT)のホモポリマーであり、
少なくとも6つの繰り返し係数が、繰り返しパターン内の単一の塩基の繰り返しの数を指定する、条項5に記載のシステム。
7.
繰り返しパターンが、少なくとも6つの繰り返し係数をもつ4つの塩基(A、C、G、およびT)からの少なくとも2つの塩基のコポリマーであり、
少なくとも6つの繰り返し係数が、繰り返しパターン内の少なくとも2つの塩基の繰り返しの数を指定する、条項1から6のいずれかのシステム。
8.
オフセット位置が、繰り返しパターンの開始点位置とヌクレオチド配列の開始点位置との間のオフセットとして測定可能である、繰り返しパターンがヌクレオチド配列の上にオーバーレイされる位置に関して変化し、少なくとも10個のオフセットが、オーバーレイされたサンプルを生成するために使用される、条項1から7のいずれかのシステム。
9.
繰り返しパターンが、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右にあり、中央ヌクレオチドに重複しない、条項1から8のいずれかのシステム。
10.
繰り返しパターンが、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にあり、中央ヌクレオチドに重複しない、条項1から9のいずれかのシステム。
11.
繰り返しパターンが、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドを含む、条項1から10のいずれかのシステム。
12.
繰り返し係数が、5〜オーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドのカウントの4分の1の範囲内にある整数である、条項1から11のいずれかのシステム。
13.
4つの塩基(A、C、G、およびT)の各々に対する単一の塩基のホモポリマーである繰り返しパターンに適用するようにさらに構成される、条項6に記載のシステム。
14.
入力準備サブシステムが、4つの塩基の各々に対するホモポリマーのための繰り返しパターンおよびオーバーレイされたサンプルを生成するようにさらに構成される、条項13に記載のシステム。
15.
繰り返しパターンが、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの右にあり、並置が、中央ヌクレオチドの右にオーバーレイされたホモポリマーに適用される、条項14に記載のシステム。
16.
繰り返しパターンが、オーバーレイされたサンプル内の中央ヌクレオチドの左にあり、並置が、中央ヌクレオチドの左にオーバーレイされたホモポリマーに適用される、条項14に記載のシステム。
17.
繰り返しパターンがオーバーレイされるヌクレオチド配列がランダムに生成される、条項1から16のいずれかのシステム。
18.
繰り返しパターンがオーバーレイされるヌクレオチド配列が、自然に発生するDNAヌクレオチド配列からランダムに選択される、条項1から17のいずれかのシステム。
19.
分析サブシステムが、繰り返し係数の各々に関する分類スコアの分布の表示を引き起こすように構成される、条項1から18のいずれかのシステム。
20.
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムが、正しいバリアントの少なくとも500000の訓練例および誤ったバリアントの少なくとも50000の訓練例に対して訓練され、
各訓練例が、それぞれの側で少なくとも20個のヌクレオチドが側にある標的場所にバリアントヌクレオチドをもつヌクレオチド配列である、条項1から19のいずれかのシステム。
21.
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムが、畳み込み層と、全結合層と、分類層とを有する、条項1から20のいずれかのシステム。
22.
ヌクレオチドシーケンシングデータ内で配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータ実装方法であって、
検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプルを生成することであって、各繰り返しパターンが、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内で特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表し、各オーバーレイされたサンプルが、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有し、特定のヌクレオチド組成、特定の長さ、および特定のオフセット位置の各組合せに対して、オーバーレイされたサンプルのセットが、計算的に生成される、生成することと、
畳み込みニューラルネットワークを通してオーバーレイされたサンプルを処理し、畳み込みニューラルネットワークの畳み込みフィルタによるオーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドパターンの検出に基づいて、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成することと。
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムの感受性を示す分類スコアの分布を、繰り返しパターンの存在から生じる誤ったバリアント分類に出力することと、
閾値に基づいて、分類スコアのサブセットを誤ったバリアント分類を示すと指定し、誤ったバリアント分類を示す分類スコアのサブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターンを、配列特定的エラーを引き起こすと分類することと
を含むコンピュータ実装方法。
23.
条項1に最終的に従属する条項の各々を実装する、条項22に記載のコンピュータ実装方法。
24.
ヌクレオチドシーケンシングデータ内の配列特定的エラーを引き起こす繰り返しパターンを特定するコンピュータプログラム命令が焼かれた非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令は、プロセッサ上で実行されるとき、
検定対象繰り返しパターンを多数のヌクレオチド配列の上に計算的にオーバーレイし、オーバーレイされたサンプルを生成することであって、各繰り返しパターンが、特定の長さを有し、オーバーレイされたサンプル内で特定のオフセット位置に出現する特定のヌクレオチド組成を表し、各オーバーレイされたサンプルが、バリアントヌクレオチドであると考えられる標的場所を有し、特定のヌクレオチド組成、特定の長さ、および特定のオフセット位置の各組合せに対して、オーバーレイされたサンプルのセットが、計算的に生成される、生成することと、
畳み込みニューラルネットワークを通してオーバーレイされたサンプルを処理し、畳み込みニューラルネットワークの畳み込みフィルタによるオーバーレイされたサンプル内のヌクレオチドパターンの検出に基づいて、オーバーレイされたサンプルの各々におけるバリアントヌクレオチドが正しいバリアントまたは誤ったバリアントである可能性に関する分類スコアを生成することと、
事前訓練されたバリアントフィルタサブシステムの感受性を示す分類スコアの分布を、繰り返しパターンの存在から生じる誤ったバリアント分類に出力することと、
閾値に基づいて、分類スコアのサブセットを誤ったバリアント分類を示すと指定し、誤ったバリアント分類を示す分類スコアのサブセットに関連付けられたそれらの繰り返しパターンを、配列特定的エラーを引き起こすと分類することと
を含むコンピュータ実装方法を実装する、コンピュータ可読記憶媒体。
25.
条項1に最終的に従属する条項の各々を実装する、条項24に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【符号の説明】
【０２８２】
100  システム、環境
111  バリアントフィルタ、バリアントフィルタサブシステム
114  ネットワーク
116  シミュレータ
119  サンプルデータベース、サンプル
161  入力準備器、入力準備サブシステム
169  ヌクレオチド配列データベース
171  繰り返しパターン生成器
194  分析器
196  繰り返しパターンデータベース
198  繰り返しパターン出力器
199  配列特定的エラー相関サブシステム
200  アーキテクチャ、畳み込みニューラルネットワーク
300  処理パイプライン
302  入力配列
304  第1の畳み込み層
306  ReLU非線形層
308  出力
310  第2の畳み込み層
312  ReLU非線形層
314  出力
316  ドロップアウト層
318  平坦化層
320  第1の全結合層
322  ReLU非線形層
326  ドロップアウト層
328  第2の全結合層
330  バッチ正規化層
332  分類層
334  確率、分類スコア
410  プロット、グラフ
412  画像
416  プロット、グラフ
455  基準ラベル
494  ラベル
495  ラベル
496  ラベル
498  基準配列、基準ゲノム
514  ヌクレオチド配列
702  閾値
911  グラフィカル視覚化
911  視覚化
912  ヌクレオチド配列
916  バリアントヌクレオチド
917  繰り返しパターン
921  グラフィカル視覚化
927  繰り返しパターン
931  グラフィカル視覚化
932  グラフィカル視覚化
933  グラフィカル視覚化
934  繰り返しパターン
935  グラフィカルプロット
1100  コンピュータシステム
1178  サブシステム
1202  繰り返しパターン出力サブシステム
1212  分布、出力分布
1222  閾値
1232  繰り返しパターン
【図１】
0006785995.tif 000005
【図２】
0006785995.tif 000006
【図３】
0006785995.tif 000007
【図４Ａ】
0006785995.tif 000008
【図４Ｂ】
0006785995.tif 000009
【図４Ｃ】
0006785995.tif 000010
【図５】
0006785995.tif 000011
【図６】
0006785995.tif 000012
【図７Ａ】
0006785995.tif 000013
【図７Ｂ】
0006785995.tif 000014
【図７Ｃ】
0006785995.tif 000015
【図８Ａ】
0006785995.tif 000016
【図８Ｂ】
0006785995.tif 000017
【図８Ｃ】
0006785995.tif 000018
【図８Ｄ】
0006785995.tif 000019
【図９】
0006785995.tif 000020
【図１０Ａ】
0006785995.tif 000021
【図１０Ｂ】
0006785995.tif 000022
【図１０Ｃ】
0006785995.tif 000023
【図１１】
0006785995.tif 000024
【図１２】
0006785995.tif 000025