【手続補正書】
【提出日】令和1年6月19日(2019.6.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって：
少なくとも１つの共通特性を共有し、少なくとも１つの異なる特性を有する少なくとも２つの試料のうちの各試料について１つ以上の微生物型の存在を検出し、
各試料中の前記１つ以上の微生物型のそれぞれの検出した微生物型の数を判定し；
各試料中の、微生物株のマーカーであるユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し；
前記各微生物型の数及び前記第一のマーカーの数を統合して、各試料中に存在する各微生物株の絶対細胞数を取得し；
特定の閾値に基づいて各微生物株についての少なくとも１つのユニークな第二のマーカーを測定して、各試料中のその微生物株の活性レベルを測定し；
前記測定した活性によって前記絶対細胞数をフィルタリングして、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての活性微生物株及びそれらのそれぞれの絶対細胞数のリストを提供し；
前記少なくとも２つの試料の各々についての活性微生物株の前記フィルタリングした絶対細胞数を、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株と比較し、前記活性微生物株を、予測される機能及び／または化学に基づいて少なくとも２つの群に分類し；
前記少なくとも２つの群から少なくとも１つの微生物株を選択し；ならびに
前記少なくとも２つの群から選択した前記少なくとも１つの微生物株を組み合わせて、前記少なくとも１つのメタデータに対応する特性を変更するように構成された微生物のアンサンブルを形成することを含む、前記方法。
【請求項２】
（ｉ）前記少なくとも１つの異なる特性が、
（ａ）前記少なくとも２つの試料のそれぞれを採取した採取時間を含み、第一の試料の前記採取時間が、第二の試料の前記採取時間と異なる、または
（ｂ）前記少なくとも２つの試料のそれぞれを採取した採取地域を含み、第一の試料の前記採取地域が第二の試料の前記採取地域と異なる、かつ／または
（ｉｉ）前記少なくとも１つの共通特性が、
（ａ）試料供給源の型を含み、第一の試料の前記試料供給源の型が第二の試料の前記試料供給源の型と同一であり、必要に応じて、前記試料供給源の型が、動物型、器官型、土壌型、水型、堆積物型、油型、植物型、農産物型、バルク土壌型、土壌根圏型、または植物部分型のいずれか１つである、または
（ｂ）前記少なくとも２つの試料のそれぞれが胃腸試料であることを含む、または
（ｃ）動物試料供給源の型を含み、各試料が組織試料、血液試料、歯試料、汗試料、爪試料、皮膚試料、毛髪試料、糞便試料、尿試料、精液試料、粘液試料、唾液試料、筋肉試料、脳試料、または器官試料であるような、さらなる共通特性を各試料が有する、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
請求項１〜２のいずれか一項に記載の方法であって：
前記少なくとも１つの測定したメタデータに基づく、標的からの少なくとも１つのさらなる試料であって、そこにおいて前記標的由来の少なくとも１つのさらなる試料が、前記少なくとも２つの試料と少なくとも１つの共通特性を共有する試料について、１つ以上の微生物型の存在を検出し、１つ以上の微生物型のそれぞれの検出した微生物型の数を判定し、ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し、前記各微生物型の数と前記第一のマーカーの数を統合し、存在する各微生物株の絶対細胞数を取得し、各微生物株の少なくとも１つのユニークな第二のマーカーを測定して、その微生物株の活性レベルを決定し、決定した活性によって前記絶対細胞数をフィルタリングし、活性微生物株及び前記標的由来の少なくとも１つのさらなる試料についてのそれぞれの絶対細胞数のリストを提供し；
そこにおいて、前記少なくとも２つの群の各々からの少なくとも１つの微生物株の選択が、前記標的由来の前記少なくとも１つのさらなる試料についての活性微生物株及びそのそれぞれの絶対細胞数のリストに基づいており、それによって、形成するアンサンブルが前記少なくとも１つのメタデータに対応する前記標的の特性を変更するように構成される、前記方法。
【請求項４】
前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての活性微生物株の前記フィルタリングした絶対細胞数を、少なくとも１つの測定したメタデータまたは前記少なくとも２つの試料のそれぞれについてのさらなる活性微生物株と比較することが、前記少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株を用いて各試料中の前記１つ以上の活性微生物株の共起性を判定することを含み、必要に応じて、
前記少なくとも１つの測定したメタデータが、１つ以上のパラメータを含み、前記１つ以上のパラメータが、試料のｐＨ、試料の温度、脂肪の豊富さ、タンパク質の豊富さ、炭水化物の豊富さ、ミネラルの豊富さ、ビタミンの豊富さ、天然物の豊富さ、特定の化合物の豊富さ、試料供給源の体重、試料供給源の飼料摂取量、試料供給源の体重増加、試料供給源の飼料効率、１つ以上の病原体の存在の有無、試料供給源の物理的特性（複数可）または測定値（複数可）、試料供給源の生産特性、またはそれらの組合せのうちの少なくとも１つであり、必要に応じて、前記１つ以上のパラメータが、乳清タンパク質の豊富さ、カゼインタンパク質の豊富さ、及び／または乳中脂肪の豊富さのうちの少なくとも１つである、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
（ｉ）前記１つ以上の活性微生物株及び前記少なくとも１つの測定したメタデータの各試料中での前記共起性を判定することが、メタデータと微生物株との関連性を示すリンク、１つ以上の活性微生物株の絶対細胞数、及び異種微生物群集または複数の群集の１つ以上のネットワークを表す１つ以上のユニークな第二のマーカーの測定値を集合させたマトリックスを作成することを含み、必要に応じて、前記少なくとも１つの測定したメタデータが、第二の微生物株の存在、活性及び／または量を含む、かつ／または
（ｉｉ）前記１つ以上の活性微生物株及び前記少なくとも１つの測定したメタデータの前記共起性を判定し、前記活性微生物株を分類することは、ネットワーク内の各微生物株の連結性を測定するネットワーク解析及び／またはクラスター解析を含み、そこにおいて前記ネットワークが、共通の特性、測定したメタデータ、及び／または関連する環境パラメータを共有する前記少なくとも２つの試料の集合を表し、必要に応じて、前記少なくとも１つの測定したメタデータが、第二の微生物株の存在、活性及び／または量を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
（ｉ）前記ネットワーク解析及び／またはクラスター解析が、連鎖解析、モジュール性解析、ロバストネス測定、媒介性測定、連結性測定、推移性測定、中心性測定、またはそれらの組合せを含む、または
（ｉｉ）前記クラスター解析が、連結性モデル、部分空間モデル、分布モデル、密度モデル、または重心モデルを構築することを含む、または
（ｉｉｉ）前記ネットワーク解析が、リンクマイニング及び予測、集合分類、リンクベースのクラスタリング、関係類似度、またはそれらの組合せによるネットワークの予測モデリングを含む、または
（ｉｖ）前記ネットワーク解析が、微分方程式に基づく集団のモデリングを含み、必要に応じて、前記ネットワーク解析が、Ｌｏｔｋａ−Ｖｏｌｔｅｒｒａモデリングを含む、または
（ｖ）前記クラスター解析がヒューリスティックな方法、必要に応じて、Ｌｏｕｖａｉｎ法である、または
（ｖｉ）前記ネットワーク解析が、変数間の連結性を確定するノンパラメトリックな方法を含む、または
（ｖｉｉ）前記ネットワーク解析が、連結性を確定するための変数間の相互情報及び／または最大情報係数計算を含む、
請求項５（ｉｉ）に記載の方法。
【請求項７】
２つ以上の試料セットの間で少なくとも１つの共通または関連する環境パラメータを共有する前記２つ以上の試料セットに基づいて、環境内の特徴または特性を変更するように構成された活性微生物株のアンサンブルの形成方法であって、各試料セットが、異種微生物群集を含む少なくとも１つの試料を含み、前記１つ以上の微生物株が１つ以上の生物型の部分分類群であり；前記方法が：  
各試料中の複数の微生物型の存在を検出し；
各試料中の前記検出した微生物型の各々の細胞の絶対数を決定し；
各試料中のユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し、そこにおいてユニークな第一のマーカーは微生物株のマーカーであり；
タンパク質またはＲＮＡレベルで、１つ以上のユニークな第２のマーカーの発現レベルを測定し、そこにおいてユニークな第二のマーカーは微生物株の活性のマーカーであり；
特定の閾値を上回る前記一つ以上のユニークな第二のマーカーの前記発現レベルに基づいて、各試料についての前記検出した微生物株の活性を測定し；
前記１つ以上の第一のマーカーの量、及び前記１つ以上の微生物株をその部分分類群とする前記微生物型の細胞の絶対数に基づいて、各試料中の検出した各活性微生物株の絶対細胞数を計算し、そこにおいて前記１つ以上の活性微生物株は、前記特定の閾値を上回る前記第二のユニークなマーカーを発現し；
ネットワーク内の各微生物株の連結性を測定する最大情報係数ネットワーク解析に基づいて、少なくとも１つの環境パラメータまたは追加の活性微生物株を用いて試料中の活性微生物株の共起性を判定し、そこにおいて前記ネットワークは、前記少なくとも１つの共通または関連する環境パラメータを有する少なくとも２つ以上の試料セットの集合であり；前記ネットワーク解析に基づいて、前記１つ以上の活性微生物株から複数の活性微生物株を選択し；及び
前記選択した複数の活性微生物株から活性微生物株のアンサンブルを形成することを含み、前記活性微生物株のアンサンブルをその環境に導入した場合に、前記活性微生物株のアンサンブルが環境の特徴または特性を選択的に変更するように構成される、前記方法。
【請求項８】
（ｉ）前記少なくとも１つの環境パラメータが、第二の微生物株の存在、活性及び／または量を含む、または
（ｉｉ）前記第一の試料セットについての少なくとも１つの共通または関連する環境因子の少なくとも１つの測定指標が、第二の試料セットについての前記少なくとも１つの共通または関連する環境因子の測定指標とは異なり、必要に応じて、少なくとも１つの測定指標が、試料のｐＨ、試料の温度、脂肪の豊富さ、タンパク質の豊富さ、炭水化物の豊富さ、ミネラルの豊富さ、ビタミンの豊富さ、天然物の豊富さ、特定の化合物の豊富さ、試料供給源の体重増加、試料供給源の飼料効率、１つ以上の病原体の存在の有無、試料供給源の物理的特性（複数可）または測定値（複数可）、試料供給源の生産特性、またはそれらの組合せである、または
（ｉｉｉ）前記少なくとも１つのパラメータが、乳清タンパク質の豊富さ、カゼインタンパク質の豊富さ、及び／または乳中脂肪の豊富さのうちの少なくとも１つである、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
各試料セットが複数の試料を含み、
（ｉ）試料セット内の各試料についての少なくとも１つの共通または関連する環境因子の測定指標が実質的に類似しており、１つの試料セットの平均測定指標が、別の試料セットからの平均測定指標と異なる、または
（ｉｉ）第一の試料セットを第一の集団から採取し、第二の試料セットを第二の集団から採取する、または
（ｉｉｉ）第一の試料セットを第一の時間に第一の集団から採取し、第二の試料セットを前記第一の時間とは異なる第二の時間に前記第一の集団から採取する、
請求項７または８（ｉ）に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの共通または関連する環境因子が、栄養素情報、食餌情報、動物の特徴、感染情報または健康状態を含む、請求項７〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
（ｉ）各試料中のユニークな第一のマーカーの数を測定することが、ユニークなゲノムＤＮＡ、ＲＮＡまたはタンパク質マーカーの数を測定することを含む、または
（ｉｉ）前記ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをハイスループット配列決定反応またはメタゲノム配列決定に供することを含む、または
（ｉｉｉ）前記ユニークな第一のマーカーが、ｍＲＮＡマーカー、ｓｉＲＮＡマーカー、リボソームＲＮＡマーカー、σ因子、転写因子、ヌクレオシド関連タンパク質、代謝酵素、またはそれらの組合せを含む、
請求項１または７〜１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
（ｉ）前記１つ以上の微生物型または前記複数の微生物型が、１つ以上の細菌、古細菌、真菌、原生動物、植物、他の真核生物、ウイルス、ウイロイド、またはそれらの組合せを含む、または
（ｉｉ）各試料中の微生物型の各々の絶対細胞数を測定することが、試料またはその一部を、配列決定、遠心分離、光学顕微鏡検査、蛍光顕微鏡検査、染色、質量分析、マイクロフルイディクス、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、ゲル電気泳動及び／またはフローサイトメトリーに供することを含む、または
（ｉｉｉ）１つ以上の活性生物株が、１つ以上の細菌、古細菌、真菌、原生動物、植物、他の真核生物、ウイルス、ウイロイド、またはそれらの組合せから選択される１つ以上の微生物型の部分分類群である、または
（ｉｖ）前記１つ以上の微生物株または前記１つ以上の活性生物株が、１つ以上の細菌株、古細菌株、真菌株、原生動物株、植物株、他の真核生物株、ウイルス株、ウイロイド株、またはそれらの組合せである、または
（ｖ）前記１つ以上の微生物株または前記１つ以上の活性微生物株が、１つ以上の真菌種、真菌亜種、細菌種及び／または細菌亜種である、
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも１つのユニークな第一のマーカーが、５Ｓリボソームサブユニット遺伝子、１６Ｓリボソームサブユニット遺伝子、２３Ｓリボソームサブユニット遺伝子、５．８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、１８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、２８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、チトクロムＣオキシダーゼサブユニット遺伝子、βチューブリン遺伝子、伸長因子遺伝子、ＲＮＡポリメラーゼサブユニット遺伝子、内部転写スペーサー（ＩＴＳ）、またはそれらの組合せを含む系統発生学的マーカーを含み、必要に応じて、前記ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをハイスループット配列決定反応、ゲノム配列決定またはアンプリコン配列決定に供することを含む、請求項１または７〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーを測定することが、各試料中の前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することを含み、必要に応じて、前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、
（ｉ）前記試料中のｍＲＮＡを遺伝子発現解析に供することを含み、必要に応じて、前記遺伝子発現解析が、配列決定反応、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、メタトランスクリプトーム配列決定、及び／またはトランスクリプトーム配列決定を含む、または
（ｉｉ）各試料またはその一部を質量分析に供することを含む、または
（ｉｉｉ）前記試料またはその一部をメタリボソームプロファイリング及び／またはリボソームプロファイリングに供することを含む、
請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
（ｉ）前記試料供給源の型が、動物、土壌、空気、塩水、淡水、廃水汚泥、堆積物、油、植物、農産物、バルク土壌、土壌根圏、植物部分、野菜、極限環境、またはそれらの組合せのうちの１つである、または
（ｉｉ）各試料が胃腸試料である、または
（ｉｉｉ）各試料が、組織試料、血液試料、歯試料、汗試料、爪試料、皮膚試料、毛髪試料、糞便試料、尿試料、精液試料、粘液試料、唾液試料、筋肉試料、脳試料、組織試料、または器官試料のうちの１つである
請求項７〜１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
プロセッサで実施する方法であって：
少なくとも１つの共通特性を共有し、少なくとも１つの異なる特性を有する少なくとも２つの試料から試料データを受け取り；
各試料について、各試料中の１つ以上の微生物型の存在を判定し；
各試料中の前記１つ以上の微生物型のそれぞれの検出した各微生物型の数を測定し；
各試料中のユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し、それぞれのユニークな第一のマーカーは微生物株のマーカーであり；
プロセッサを介して、各微生物型の数及び第一のマーカーの数を統合して、各試料中に存在する各微生物株の絶対細胞数を取得し；
特定の閾値を上回る各微生物株についての少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの測定値に基づいて、各試料中の各微生物株の活性レベルを測定し、微生物株は、その株に対する少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの測定値が、対応する閾値を上回る場合に、活性であると同定され；
前記測定した活性によって各微生物株の絶対細胞数をフィルタリングして、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての活性微生物株及びそれらのそれぞれの絶対細胞数のリストを提供し；
少なくとも１つのプロセッサを介して、少なくとも２つの試料の各々についての少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株を有する、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについて、前記フィルタリングした活性微生物株の絶対細胞数のネットワーク解析を実施し、前記ネットワーク解析は、各活性微生物株と他のすべての活性微生物株との間の最大情報係数スコアを測定し、各活性微生物株と前記それぞれの少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株との間の最大情報係数スコアを測定し；
予測される機能及び／または化学に基づいて前記活性微生物株を分類し；
前記分類に基づいて複数の活性微生物株を同定し；ならびに
前記同定した複数の活性微生物株を出力することを含む、前記方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載のプロセッサで実施する方法であって：
（ｉ）標的に適用した場合に、少なくとも１つの測定したメタデータに対応する特性を変更するように構成された活性微生物アンサンブルを組み立てることを含む、または
（ｉｉ）前記出力した複数の活性微生物株を用いて、標的に適用した場合に、前記少なくとも１つの測定したメタデータに対応する特性を変更するように構成された活性微生物アンサンブルを組み立てる、または
（ｉｉｉ）前記出力した複数の同定した活性微生物株に基づいて少なくとも１つの病原体を同定することをさらに含む、
前記方法。
【請求項１８】
前記出力した複数の活性微生物株をさらに用いて、標的に適用した場合に少なくとも１つの同定した病原体を標的とし、少なくとも１つの同定した病原体に付随する症状を治療及び／または予防するように構成された活性微生物アンサンブルを組み立てる、請求項１６〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
解析に基づいて、微生物アンサンブルに含めるための１つ以上の活性関連株を同定する。
本発明の実施形態において、例えば以下の項目が提供される。
（項目１）
方法であって：
少なくとも１つの共通特性を共有し、少なくとも１つの異なる特性を有する少なくとも２つの試料を取得し；
各試料について１つ以上の微生物型の存在を検出し、
各試料中の前記１つ以上の微生物型のそれぞれの検出した微生物型の数を判定し；
各試料中の、微生物株のマーカーであるユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し；
前記各微生物型の数及び前記第一のマーカーの数を統合して、各試料中に存在する各微生物株の絶対細胞数を取得し；
特定の閾値に基づいて各微生物株についての少なくとも１つのユニークな第二のマーカーを測定して、各試料中のその微生物株の活性レベルを測定し；
前記測定した活性によって前記絶対細胞数をフィルタリングして、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての活性微生物株及びそれらのそれぞれの絶対細胞数のリストを提供し；
前記少なくとも２つの試料の各々についての活性微生物株の前記フィルタリングした絶対細胞数を、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株と比較し、前記活性微生物株を、予測される機能及び／または化学に基づいて少なくとも２つの群に分類し；
前記少なくとも２つの群から少なくとも１つの微生物株を選択し；ならびに
前記少なくとも２つの群から選択した前記少なくとも１つの微生物株を組み合わせて、前記少なくとも１つのメタデータに対応する特性を変更するように構成された微生物のアンサンブルを形成することを含む、前記方法。
（項目２）
前記ユニークな第一のマーカーの数を測定することが、各試料中のユニークなゲノムＤＮＡマーカーの数を測定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記ユニークな第一のマーカーの数を測定することが、各試料中のユニークなＲＮＡマーカーの数を測定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記ユニークな第一のマーカーの数を測定することが、各試料中のユニークなタンパク質マーカーの数を測定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記ユニークな第一のマーカーの数を測定することが、各試料中のユニークな代謝産物マーカーの数を測定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記ユニークな代謝産物マーカーの数を測定することが、各試料中のユニークな脂質マーカーの数を測定することを含む、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記ユニークな代謝産物マーカーの数を測定することが、各試料中のユニークな炭水化物マーカーの数を測定することを含む、項目５に記載の方法。
（項目８）
前記ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをハイスループット配列決定反応に供することを含む、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをメタゲノム配列決定に供することを含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記ユニークな第一のマーカーが、ｍＲＮＡマーカー、ｓｉＲＮＡマーカー、及び／またはリボソームＲＮＡマーカーの少なくとも１つを含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
前記ユニークな第一のマーカーが、σ因子、転写因子、ヌクレオシド関連タンパク質、及び／または代謝酵素の少なくとも１つを含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーを測定することが、各試料中の前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することを含む、項目１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
（項目１３）
前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、前記試料中のｍＲＮＡを遺伝子発現解析に供することを含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記遺伝子発現解析が、配列決定反応を含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記遺伝子発現解析が、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、メタトランスクリプトーム配列決定、及び／またはトランスクリプトーム配列決定を含む、項目１３に記載の方法。
（項目１６）
前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、各試料またはその一部を質量分析に供することを含む、項目１２に記載の方法。
（項目１７）
前記少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、各試料またはその一部を、メタリボソームプロファイリングまたはリボソームプロファイリングに供することを含む、項目１２に記載の方法。
（項目１８）
前記１つ以上の微生物型が、細菌、古細菌、真菌、原生動物、植物、他の真核生物、ウイルス、ウイロイド、またはそれらの組合せを含む、項目１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
（項目１９）
前記１つ以上の微生物株が、１つ以上の細菌株、古細菌株、真菌株、原生動物株、植物株、他の真核生物株、ウイルス株、ウイロイド株、またはそれらの組合せである、項目１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
（項目２０）
前記１つ以上の微生物株が、１つ以上の真菌種または亜種であり；及び／または１つ以上の微生物株が１つ以上の細菌種または亜種である、項目１９に記載の方法。
（項目２１）
前記各試料中の１つ以上の微生物型の各々の数を判定することが、各試料またはその一部を、配列決定、遠心分離、光学顕微鏡検査、蛍光顕微鏡検査、染色、質量分析、マイクロフルイディクス、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、ゲル電気泳動、及び／またはフローサイトメトリーに供することを含む、項目１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
（項目２２）
前記ユニークな第一のマーカーが、５Ｓリボソームサブユニット遺伝子、１６Ｓリボソームサブユニット遺伝子、２３Ｓリボソームサブユニット遺伝子、５．８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、１８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、２８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、チトクロムＣオキシダーゼサブユニット遺伝子、βチューブリン遺伝子、伸長因子遺伝子、ＲＮＡポリメラーゼサブユニット遺伝子、内部転写スペーサー（ＩＴＳ）、またはそれらの組合せを含む系統発生学的マーカーを含む、項目１に記載の方法。
（項目２３）
前記ユニークなマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをハイスループット配列決定反応に供することを含む、項目２２に記載の方法。
（項目２４）
前記ユニークなマーカーの数及びその量を測定することが、ゲノムＤＮＡをゲノム配列決定に供することを含む、項目２２に記載の方法。
（項目２５）
前記ユニークなマーカーの数及びその量を測定することが、ゲノムＤＮＡをアンプリコン配列決定に供することを含む、項目２２に記載の方法。
（項目２６）
前記少なくとも１つの異なる特性が、前記少なくとも２つの試料のそれぞれを採取した採取時間を含み、第一の試料の前記採取時間が、第二の試料の前記採取時間と異なる、項目１〜２５のいずれか一項に記載の方法。
（項目２７）
前記少なくとも１つの異なる特性が、前記少なくとも２つの試料のそれぞれを採取した採取地域を含み、第一の試料の前記採取地域が第二の試料の前記採取地域と異なる、項目１〜２５のいずれか一項に記載の方法。
（項目２８）
前記少なくとも１つの共通特性が、試料供給源の型を含み、第一の試料の前記試料供給源の型が第二の試料の前記試料供給源の型と同一である、項目１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
（項目２９）
前記試料供給源の型が、動物型、器官型、土壌型、水型、堆積物型、油型、植物型、農産物型、バルク土壌型、土壌根圏型、または植物部分型のいずれか１つである、項目２８に記載の方法。
（項目３０）
前記少なくとも１つの共通特性が、前記少なくとも２つの試料のそれぞれが胃腸試料であることを含む、項目１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
（項目３１）
前記少なくとも１つの共通特性が、動物試料供給源の型を含み、各試料が組織試料、血液試料、歯試料、汗試料、爪試料、皮膚試料、毛髪試料、糞便試料、尿試料、精液試料、粘液試料、唾液試料、筋肉試料、脳試料、または器官試料であるような、さらなる共通特性を各試料が有する、項目１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
（項目３２）
項目１〜３１のいずれか一項に記載の方法であって：
前記少なくとも１つの測定したメタデータに基づいて、標的から少なくとも１つのさらなる試料を取得し、そこにおいて前記標的由来の少なくとも１つのさらなる試料が、前記少なくとも２つの試料と少なくとも１つの共通特性を共有し；及び
前記標的由来の前記少なくとも１つのさらなる試料について、１つ以上の微生物型の存在を検出し、１つ以上の微生物型のそれぞれの検出した微生物型の数を判定し、ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し、前記各微生物型の数と前記第一のマーカーの数を統合し、存在する各微生物株の絶対細胞数を取得し、各微生物株の少なくとも１つのユニークな第二のマーカーを測定して、その微生物株の活性レベルを決定し、決定した活性によって前記絶対細胞数をフィルタリングし、活性微生物株及び前記標的由来の少なくとも１つのさらなる試料についてのそれぞれの絶対細胞数のリストを提供し；
そこにおいて、前記少なくとも２つの群の各々からの少なくとも１つの微生物株の選択が、前記標的由来の前記少なくとも１つのさらなる試料についての活性微生物株及びそのそれぞれの絶対細胞数のリストに基づいており、それによって、形成するアンサンブルが前記少なくとも１つのメタデータに対応する前記標的の特性を変更するように構成される、前記方法。
（項目３３）
前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての活性微生物株の前記フィルタリングした絶対細胞数を、少なくとも１つの測定したメタデータまたは前記少なくとも２つの試料のそれぞれについてのさらなる活性微生物株と比較することが、前記少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株を用いて各試料中の前記１つ以上の活性微生物株の共起性を判定することを含む、項目１〜３２のいずれか一項に記載の方法。
（項目３４）
前記少なくとも１つの測定したメタデータが、１つ以上のパラメータを含み、前記１つ以上のパラメータが、試料のｐＨ、試料の温度、脂肪の豊富さ、タンパク質の豊富さ、炭水化物の豊富さ、ミネラルの豊富さ、ビタミンの豊富さ、天然物の豊富さ、特定の化合物の豊富さ、試料供給源の体重、試料供給源の飼料摂取量、試料供給源の体重増加、試料供給源の飼料効率、１つ以上の病原体の存在の有無、試料供給源の物理的特性（複数可）または測定値（複数可）、試料供給源の生産特性、またはそれらの組合せのうちの少なくとも１つである、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
前記１つ以上のパラメータが、乳清タンパク質の豊富さ、カゼインタンパク質の豊富さ、及び／または乳中脂肪の豊富さのうちの少なくとも１つである、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記１つ以上の活性微生物株及び前記少なくとも１つの測定したメタデータの各試料中での前記共起性を判定することが、メタデータと微生物株との関連性を示すリンク、１つ以上の活性微生物株の絶対細胞数、及び異種微生物群集または複数の群集の１つ以上のネットワークを表す１つ以上のユニークな第二のマーカーの測定値を集合させたマトリックスを作成することを含む、項目３３〜３５のいずれか一項に記載の方法。
（項目３７）
前記少なくとも１つの測定したメタデータが、第二の微生物株の存在、活性及び／または量を含む、項目３６に記載の方法。
（項目３８）
前記１つ以上の活性微生物株及び前記少なくとも１つの測定したメタデータの前記共起性を判定し、前記活性微生物株を分類することは、ネットワーク内の各微生物株の連結性を測定するネットワーク解析及び／またはクラスター解析を含み、そこにおいて前記ネットワークが、共通の特性、測定したメタデータ、及び／または関連する環境パラメータを共有する前記少なくとも２つの試料の集合を表す、項目３３〜３７のいずれか一項に記載の方法。
（項目３９）
前記少なくとも１つの測定したメタデータが、第二の微生物株の存在、活性及び／または量を含む、項目３８に記載の方法。
（項目４０）
前記ネットワーク解析及び／またはクラスター解析が、連鎖解析、モジュール性解析、ロバストネス測定、媒介性測定、連結性測定、推移性測定、中心性測定、またはそれらの組合せを含む、項目３８または３９に記載の方法。
（項目４１）
前記クラスター解析が、連結性モデル、部分空間モデル、分布モデル、密度モデル、または重心モデルを構築することを含む、項目３８〜４０のいずれか一項に記載の方法。
（項目４２）
前記ネットワーク解析が、リンクマイニング及び予測、集合分類、リンクベースのクラスタリング、関係類似度、またはそれらの組合せによるネットワークの予測モデリングを含む、項目３８または３９に記載の方法。
（項目４３）
前記ネットワーク解析が、微分方程式に基づく集団のモデリングを含む、項目３８または３９に記載の方法。
（項目４４）
前記ネットワーク解析が、Ｌｏｔｋａ−Ｖｏｌｔｅｒｒａモデリングを含む、項目４３に記載の方法。
（項目４５）
前記クラスター解析がヒューリスティックな方法である、項目３８または３９に記載の方法。
（項目４６）
前記ヒューリスティックな方法がＬｏｕｖａｉｎ法である、項目４５に記載の方法。
（項目４７）
前記ネットワーク解析が、変数間の連結性を確定するノンパラメトリックな方法を含む、項目３８または３９に記載の方法。
（項目４８）
前記ネットワーク解析が、連結性を確定するための変数間の相互情報及び／または最大情報係数計算を含む、項目３８または３９に記載の方法。
（項目４９）
２つ以上の試料セットの間で少なくとも１つの共通または関連する環境パラメータを共有する前記２つ以上の試料セットに基づいて、環境内の特徴または特性を変更するように構成された活性微生物株のアンサンブルの形成方法であって、各試料セットが、異種微生物群集を含む少なくとも１つの試料を含み、前記１つ以上の微生物株が１つ以上の生物型の部分分類群であり；前記方法が：  
各試料中の複数の微生物型の存在を検出し；
各試料中の前記検出した微生物型の各々の細胞の絶対数を決定し；
各試料中のユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し、そこにおいてユニークな第一のマーカーは微生物株のマーカーであり；
タンパク質またはＲＮＡレベルで、１つ以上のユニークな第２のマーカーの発現レベルを測定し、そこにおいてユニークな第二のマーカーは微生物株の活性のマーカーであり；
特定の閾値を上回る前記一つ以上のユニークな第二のマーカーの前記発現レベルに基づいて、各試料についての前記検出した微生物株の活性を測定し；
前記１つ以上の第一のマーカーの量、及び前記１つ以上の微生物株をその部分分類群とする前記微生物型の細胞の絶対数に基づいて、各試料中の検出した各活性微生物株の絶対細胞数を計算し、そこにおいて前記１つ以上の活性微生物株は、前記特定の閾値を上回る前記第二のユニークなマーカーを発現し；
ネットワーク内の各微生物株の連結性を測定する最大情報係数ネットワーク解析に基づいて、少なくとも１つの環境パラメータまたは追加の活性微生物株を用いて試料中の活性微生物株の共起性を判定し、そこにおいて前記ネットワークは、前記少なくとも１つの共通または関連する環境パラメータを有する少なくとも２つ以上の試料セットの集合であり；前記ネットワーク解析に基づいて、前記１つ以上の活性微生物株から複数の活性微生物株を選択し；及び
前記選択した複数の活性微生物株から活性微生物株のアンサンブルを形成することを含み、前記活性微生物株のアンサンブルをその環境に導入した場合に、前記活性微生物株のアンサンブルが環境の特徴または特性を選択的に変更するように構成される、前記方法。
（項目５０）
前記少なくとも１つの環境パラメータが、第二の微生物株の存在、活性及び／または量を含む、項目４９に記載の方法。
（項目５１）
前記第一の試料セットについての少なくとも１つの共通または関連する環境因子の少なくとも１つの測定指標が、第二の試料セットについての前記少なくとも１つの共通または関連する環境因子の測定指標とは異なる、項目４９または５０に記載の方法。
（項目５２）
各試料セットが複数の試料を含み、試料セット内の各試料についての少なくとも１つの共通または関連する環境因子の測定指標が実質的に類似しており、１つの試料セットの平均測定指標が、別の試料セットからの平均測定指標と異なる、項目４９または５０に記載の方法。
（項目５３）
各試料セットが複数の試料を含み、第一の試料セットを第一の集団から採取し、第二の試料セットを第二の集団から採取する、項目４９または５０に記載の方法。
（項目５４）
各試料セットが複数の試料を含み、第一の試料セットを第一の時間に第一の集団から採取し、第二の試料セットを前記第一の時間とは異なる第二の時間に前記第一の集団から採取する、項目４９または５０に記載の方法。
（項目５５）
少なくとも１つの共通または関連する環境因子が、栄養素情報を含む、項目４９〜５４のいずれか一項に記載の方法。
（項目５６）
少なくとも１つの共通または関連する環境因子が、食餌情報を含む、項目４９〜５４のいずれか一項に記載の方法。
（項目５７）
少なくとも１つの共通または関連する環境因子が、動物の特徴を含む、項目４９〜５４のいずれか一項に記載の方法。
（項目５８）
少なくとも１つの共通または関連する環境因子が、感染情報または健康状態を含む、項目４９〜５４のいずれか一項に記載の方法。
（項目５９）
少なくとも１つの測定指標が、試料のｐＨ、試料の温度、脂肪の豊富さ、タンパク質の豊富さ、炭水化物の豊富さ、ミネラルの豊富さ、ビタミンの豊富さ、天然物の豊富さ、特定の化合物の豊富さ、試料供給源の体重増加、試料供給源の飼料効率、１つ以上の病原体の存在の有無、試料供給源の物理的特性（複数可）または測定値（複数可）、試料供給源の生産特性、またはそれらの組合せである、項目５１に記載の方法。
（項目６０）
前記少なくとも１つのパラメータが、乳清タンパク質の豊富さ、カゼインタンパク質の豊富さ、及び／または乳中脂肪の豊富さのうちの少なくとも１つである、項目４９または５０に記載の方法。
（項目６１）
各試料中のユニークな第一のマーカーの数を測定することが、ユニークなゲノムＤＮＡマーカーの数を測定することを含む、項目４９〜６０のいずれか一項に記載の方法。
（項目６２）
前記試料中のユニークな第一のマーカーの数を測定することが、ユニークなＲＮＡマーカーの数を測定することを含む、項目４９〜６０のいずれか一項に記載の方法。
（項目６３）
前記試料中のユニークな第一のマーカーの数を測定することが、ユニークなタンパク質マーカーの数を測定することを含む、項目４９〜６０のいずれか一項に記載の方法。
（項目６４）
前記複数の微生物型が、１つ以上の細菌、古細菌、真菌、原生動物、植物、他の真核生物、ウイルス、ウイロイド、またはそれらの組合せを含む、項目４９〜６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目６５）
各試料中の微生物型の各々の絶対細胞数を測定することが、試料またはその一部を、配列決定、遠心分離、光学顕微鏡検査、蛍光顕微鏡検査、染色、質量分析、マイクロフルイディクス、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、ゲル電気泳動及び／またはフローサイトメトリーに供することを含む、項目４９〜６４のいずれか一項に記載の方法。
（項目６６）
１つ以上の活性生物株が、１つ以上の細菌、古細菌、真菌、原生動物、植物、他の真核生物、ウイルス、ウイロイド、またはそれらの組合せから選択される１つ以上の微生物型の部分分類群である、項目４９〜６５のいずれか一項に記載の方法。
（項目６７）
１つ以上の活性生物株が、１つ以上の細菌株、古細菌株、真菌株、原生動物株、植物株、他の真核生物株、ウイルス株、ウイロイド株、またはそれらの組合せである、項目４９〜６５のいずれか一項に記載の方法。
（項目６８）
１つ以上の活性微生物株が、１つ以上の真菌種、真菌亜種、細菌種及び／または細菌亜種である、項目４９〜６７のいずれか一項に記載の方法。
（項目６９）
少なくとも１つのユニークな第一のマーカーが、５Ｓリボソームサブユニット遺伝子、１６Ｓリボソームサブユニット遺伝子、２３Ｓリボソームサブユニット遺伝子、５．８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、１８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、２８Ｓリボソームサブユニット遺伝子、チトクロムＣオキシダーゼサブユニット遺伝子、βチューブリン遺伝子、伸長因子遺伝子、ＲＮＡポリメラーゼサブユニット遺伝子、内部転写スペーサー（ＩＴＳ）、またはそれらの組合せを含む系統発生学的マーカーを含む、項目４９〜６８のいずれか一項に記載の方法。
（項目７０）
前記ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをハイスループット配列決定反応に供することを含む、項目４９または５０に記載の方法。
（項目７１）
前記ユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定することが、各試料由来のゲノムＤＮＡをメタゲノム配列決定に供することを含む、項目４９または５０に記載の方法。
（項目７２）
前記ユニークな第一のマーカーが、ｍＲＮＡマーカー、ｓｉＲＮＡマーカー、またはリボソームＲＮＡマーカーを含む、項目４９または５０に記載の方法。
（項目７３）
前記ユニークな第一のマーカーが、σ因子、転写因子、ヌクレオシド関連タンパク質、代謝酵素、またはそれらの組合せを含む、項目４９または５０に記載の方法。
（項目７４）
前記１つ以上のユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、前記試料中のｍＲＮＡを遺伝子発現解析に供することを含む、項目４９〜７３のいずれか一項に記載の方法。
（項目７５）
前記遺伝子発現解析が、配列決定反応を含む、項目７４に記載の方法。
（項目７６）
前記遺伝子発現解析が、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、メタトランスクリプトーム配列決定、及び／またはトランスクリプトーム配列決定を含む、項目７４に記載の方法。
（項目７７）
１つ以上のユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、各試料またはその一部を質量分析に供することを含む、項目４９〜６８及び７４〜７６のいずれか一項に記載の方法。
（項目７８）
１つ以上のユニークな第二のマーカーの発現レベルを測定することが、前記試料またはその一部をメタリボソームプロファイリング及び／またはリボソームプロファイリングに供することを含む、項目４９〜６８及び７４〜７６のいずれか一項に記載の方法。
（項目７９）
前記試料供給源の型が、動物、土壌、空気、塩水、淡水、廃水汚泥、堆積物、油、植物、農産物、バルク土壌、土壌根圏、植物部分、野菜、極限環境、またはそれらの組合せのうちの１つである、項目４９〜７８のいずれか一項に記載の方法。
（項目８０）
各試料が胃腸試料である、項目４９〜７８のいずれか一項に記載の方法。
（項目８１）
各試料が、組織試料、血液試料、歯試料、汗試料、爪試料、皮膚試料、毛髪試料、糞便試料、尿試料、精液試料、粘液試料、唾液試料、筋肉試料、脳試料、組織試料、または器官試料のうちの１つである項目４９〜７８のいずれか一項に記載の方法。
（項目８２）
プロセッサで実施する方法であって：
少なくとも１つの共通特性を共有し、少なくとも１つの異なる特性を有する少なくとも２つの試料から試料データを受け取り；
各試料について、各試料中の１つ以上の微生物型の存在を判定し；
各試料中の前記１つ以上の微生物型のそれぞれの検出した各微生物型の数を測定し；
各試料中のユニークな第一のマーカーの数及びその量を測定し、それぞれのユニークな第一のマーカーは微生物株のマーカーであり；
プロセッサを介して、各微生物型の数及び第一のマーカーの数を統合して、各試料中に存在する各微生物株の絶対細胞数を取得し；
特定の閾値を上回る各微生物株についての少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの測定値に基づいて、各試料中の各微生物株の活性レベルを測定し、微生物株は、その株に対する少なくとも１つのユニークな第二のマーカーの測定値が、対応する閾値を上回る場合に、活性であると同定され；
前記測定した活性によって各微生物株の絶対細胞数をフィルタリングして、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについての活性微生物株及びそれらのそれぞれの絶対細胞数のリストを提供し；
少なくとも１つのプロセッサを介して、少なくとも２つの試料の各々についての少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株を有する、前記少なくとも２つの試料のそれぞれについて、前記フィルタリングした活性微生物株の絶対細胞数のネットワーク解析を実施し、前記ネットワーク解析は、各活性微生物株と他のすべての活性微生物株との間の最大情報係数スコアを測定し、各活性微生物株と前記それぞれの少なくとも１つの測定したメタデータまたは追加の活性微生物株との間の最大情報係数スコアを測定し；
予測される機能及び／または化学に基づいて前記活性微生物株を分類し；
前記分類に基づいて複数の活性微生物株を同定し；ならびに
前記同定した複数の活性微生物株を出力することを含む、前記方法。
（項目８３）
項目８２に記載のプロセッサで実施する方法であって：
標的に適用した場合に、少なくとも１つの測定したメタデータに対応する特性を変更するように構成された活性微生物アンサンブルを組み立てることを含む、前記方法。
（項目８４）
前記出力した複数の活性微生物株を用いて、標的に適用した場合に、前記少なくとも１つの測定したメタデータに対応する特性を変更するように構成された活性微生物アンサンブルを組み立てる、項目８２に記載のプロセッサで実施する方法。
（項目８５）
項目８２に記載のプロセッサで実施する方法であって：前記出力した複数の同定した活性微生物株に基づいて少なくとも１つの病原体を同定することをさらに含む、前記方法。
（項目８６）
前記出力した複数の活性微生物株をさらに用いて、標的に適用した場合に少なくとも１つの同定した病原体を標的とし、少なくとも１つの同定した病原体に付随する症状を治療及び／または予防するように構成された活性微生物アンサンブルを組み立てる、項目８２〜８５のいずれか一項に記載の方法。