(57)【要約】本発明に従った、方法、システム、および製品が、対立遺伝子コールを行うために提供される。特定の実施形態において、対立遺伝子コーリングは、いくつかの対立遺伝子コーリングアルゴリズムからコールを受信するコミッティマシンを提供することによって、達成される。複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズムからのコールを受信することによって、このコミッティマシンは、種々の条件にわたって高い信頼水準を備えるコールを行う。特定の実施形態は、少なくとも二つのアルゴリズムおよび、少なくとも二つの対立遺伝子コーリングについての品質評価値を使用する方法を提供する。対立遺伝子コーリングのための独自の個々のアルゴリズムがまた、提供される。
2004516455.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対立遺伝子コールを行うためのコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現するデータを受信する工程；
少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程；および
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で対立遺伝子コールを同定し、そして各コールに対する信頼水準を割り当てる工程、
を包含する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、前記データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程において適用される、前記対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、方法。
【請求項３】
対立遺伝子コールを行うためのコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現する信号を受信する工程；
該信号が予め規定された複雑度未満であるか否かを決定する工程；および
該決定に基づいて、該信号に対する対立遺伝子コールを行う工程、
を包含する、方法。
【請求項４】
対立遺伝子コールを行うためのコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現する信号を受信する工程；
一セットのフィルタを該信号に適用し、対立遺伝子を表現しないピークを除去する工程であって、ここで該フィルタのセットは、以下：
スプリットピークチェッカー；バックグラウンドピークチェッカー；ショルダーピークチェッカー；スパイクピークチェッカー；特別ピークチェッカー；および一塩基対チェッカーのうち少なくとも一つを含む、工程；および
該信号に該フィルタのセットを適用した後の該データ中の残存ピークが対立遺伝子であることを決定する工程、
を包含する、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、ここで、前記適用する工程は、以下のサブ工程：
前記信号におけるピークのリストを生成する工程；
各ピークに関連する特徴を決定する工程；
該決定された特徴に基づいて、ピークを該リストから除去する工程、
を包含する、方法。
【請求項６】
前記核酸情報は核酸の長さである、請求項１、請求項３、または請求項４のいずれかの方法。
【請求項７】
ヌクレオチド情報またはアミノ酸情報を解釈するためのコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、以下：
ヌクレオチド情報またはアミノ酸情報を表現するデータを受信する工程；
少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程；および
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で少なくとも一つの正確な結果を同定し、そして該少なくとも一つの正確な結果に対して信頼水準を割り当てる工程、
を包含する、方法。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の少なくとも二つの異なるアルゴリズムを、前記データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程において適用されるアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、方法。
【請求項９】
核酸情報を表現するデータに関連する対立遺伝子コールを行うためのコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、以下：
複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズムの各々を、核酸情報を表現するデータに適用し、該データ中に表現されるいずれの対立遺伝子コールが存在するか否かを決定する工程であって、ここで、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、該データ中に表現される対立遺伝子コールが存在するか否かを決定するときに異なるストラテジーを適用する工程；
該適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムの全てからの結果が一致する場合、該対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用した間に該データ内で同定された任意の対立遺伝子コールについて、高い信頼水準を割り当てる工程；
該適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムの全てからの結果が一致しない場合、適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムのどの組み合わせが一致した結果を共有するかに依存して、該対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用した間に該データ内で同定された任意の対立遺伝子コールについて、異なる信頼水準を割り当てる工程；および
該結果および、該データにおいて同定された任意の対立遺伝子コールに対する信頼水準の任意の割り当てに関連する情報を含むレポートを出力する工程、
を包含する、方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズムの各々を、核酸情報を表現するデータに適用し、該データ中に表現されるいずれの対立遺伝子コールが存在するか否かを決定する工程で適用される対立遺伝子コーリングアルゴリズムが、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択され、ここで、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、該データ中に表現される任意の対立遺伝子コールが存在するか否かを決定するときに異なるストラテジーを適用する、方法。
【請求項１１】
対立遺伝子コールを行うためのシステムであって、該システムは、以下：
プログラム命令を実行するために設定されたプロセッサ；および
該プロセッサによる実行によって、
核酸情報を表現するデータを受信し、
少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供し、そして
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で対立遺伝子コールを同定し、そして各コールに対する信頼水準を割り当てる
ためのプログラム命令を含むメモリ、
を備える、システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、ここで、前記適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、システム。
【請求項１３】
前記核酸情報は核酸の長さを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
対立遺伝子コールを行うためのシステムであって、該システムは、以下：
プログラム命令を実行するために設定されたプロセッサ；および
該プロセッサによる実行によって、
核酸情報を表現する信号を受信し、
該信号が予め規定された複雑度未満であるか否かを決定し、そして
該決定に基づいて、該信号に対する対立遺伝子コールを行う
ためのプログラム命令を含むメモリ、
を備える、システム。
【請求項１５】
前記核酸情報は核酸の長さを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
対立遺伝子コールを行うためのシステムであって、該システムは、以下：
プログラム命令を実行するために設定されたプロセッサ；および
該プロセッサによる実行によって、
核酸情報を表現する信号を受信し、
一セットのフィルタを該信号に適用し、対立遺伝子を表現しないピークを除去し、ここで該フィルタのセットは、以下：スプリットピークチェッカー；バックグラウンドピークチェッカー；ショルダーピークチェッカー；スパイクピークチェッカー；特別ピークチェッカー；および一塩基対チェッカーのうち少なくとも一つを含み、そして、
該信号に該フィルタのセットを適用した後の該データ中の残存ピークが、対立遺伝子であることを決定する、
ためのプログラム命令を含むメモリ、
を備える、システム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムであって、ここで、前記プログラム命令を実行するプロセッサは、前記フィルタのセットを前記信号に適用し、対立遺伝子を表現しないピークを除去する場合に該プロセッサは、該信号におけるピークのリストを生成し、各ピークに関連する特徴を決定し、そして、該決定された特徴に基づいて、ピークを該リストから除去する、システム。
【請求項１８】
前記核酸情報は、核酸の長さを含む、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
ヌクレオチド情報またはアミノ酸情報を解釈するためのシステムであって、該システムは、以下：
プログラム命令を実行するためのプロセッサ；および
該プロセッサによる実行によって、
ヌクレオチド情報またはアミノ酸情報を表現するデータを受信し、
少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供し、そして
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で少なくとも一つの正確な結果を同定し、そして少なくとも一つの正確な結果に対する信頼水準を割り当てる、
ためのプログラム命令を記憶するメモリ、
を備える、システム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のシステムであって、ここで、前記適用されるアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、システム。
【請求項２１】
核酸情報を表現するデータに関連する対立遺伝子コールを行うためのシステムであって、該システムは、以下：
プログラム命令を実行するためのプロセッサ；および
該プロセッサによる実行によって、
複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズムの各々を、核酸情報を表現するデータに適用し、該データ中に表現されるいずれかの対立遺伝子コールが存在するか否かを決定し、ここで、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、該データ中に表現される対立遺伝子コールが存在するか否かを決定するときに異なるストラテジーを適用し、
該適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムの全てからの結果が一致する場合、該対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用した間に該データ内で同定された任意の対立遺伝子コールについて、高い信頼水準を割り当て、
該適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムの全てからの結果が一致しない場合、適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムのどの組み合わせが一致した結果を共有するかに依存して、該対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用した間に該データ内で同定された任意の対立遺伝子コールについて、異なる信頼水準を割り当て、そして、
該結果および、該データにおいて同定された任意の対立遺伝子コールに対する信頼水準の任意の割り当てに関連する情報を含むレポートを出力する
ためのプログラム命令を記憶するメモリ、
を備える、システム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のシステムであって、ここで、前記適用される対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、システム。
【請求項２３】
コンピュータシステムを制御して、正確な対立遺伝子コールを行うための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現するデータを受信する工程；
少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程；および
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で対立遺伝子コールを同定し、そして各コールに対する信頼水準を割り当てる工程、
を包含する、方法である、媒体。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程において適用される対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、媒体。
【請求項２５】
コンピュータシステムを制御して、対立遺伝子コールを行うための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現する信号を受信する工程；
該信号が予め規定された複雑度未満であるか否かを決定する工程；および
該決定に基づいて、該信号に対する対立遺伝子コールを行う工程、
を包含する、媒体。
【請求項２６】
コンピュータシステムを制御して、対立遺伝子コールを行うための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現する信号を受信する工程；
一セットのフィルタを該信号に適用し、対立遺伝子を表現しないピークを除去する工程であって、ここで該フィルタのセットは、以下：
スプリットピークチェッカー；バックグラウンドピークチェッカー；ショルダーピークチェッカー；スパイクピークチェッカー；特別ピークチェッカー；および一塩基対チェッカーのうち少なくとも一つを含む、工程；および
該信号に該フィルタのセットを適用した後の該データ中の残存ピークが対立遺伝子であることを決定する工程、
を包含する、媒体。
【請求項２７】
請求項２６に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記フィルタのセットを適用する工程は、以下：
前記信号におけるピークのリストを生成する工程；
各ピークに関連する特徴を決定する工程；および
該決定された特徴に基づいて、ピークを該リストから除去する工程、
を包含する、媒体。
【請求項２８】
前記核酸情報は核酸の長さである、請求項２３、請求項２５、または請求項２６のいずれかに記載のコンピュータシステムを制御して、対立遺伝子コールを行うための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項２９】
コンピュータシステムを制御して、ヌクレオチド情報またはアミノ酸情報を解釈するための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、以下：
ヌクレオチド情報またはアミノ酸情報を表現するデータを受信する工程；
少なくとも二つの異なるアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程；および
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で少なくとも一つの正確な結果を同定し、そして該少なくとも一つの正確な結果に対して信頼水準を割り当てる工程、
を包含する、媒体。
【請求項３０】
請求項２９に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記適用されるアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択される、媒体。
【請求項３１】
コンピュータシステムを制御して、核酸情報を表現するデータに関連する対立遺伝子コールを行うための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、以下：
複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズムの各々を、核酸情報を表現するデータに適用し、該データ中に表現される任意の対立遺伝子コールが存在するか否かを決定する工程であって、ここで、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、該データ中に表現される対立遺伝子コールが存在するか否かを決定するときに異なるストラテジーを適用する工程；
該適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムの全てからの結果が一致する場合、該対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用した間に該データ内で同定された任意の対立遺伝子コールについて、高い信頼水準を割り当てる工程；
該適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムの全てからの結果が一致しない場合、適用された対立遺伝子コーリングアルゴリズムのどの組み合わせが一致した結果を共有するかに依存して、該対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用した間に該データ内で同定された任意の対立遺伝子コールについて、異なる信頼水準を割り当てる工程；および
該結果および、該データにおいて同定された任意の対立遺伝子コールに対する信頼水準の任意の割り当てに関連する情報を含むレポートを出力する工程、
を包含する、媒体。
【請求項３２】
請求項３１に記載のコンピュータ読み取り可能媒体であって、ここで、前記の、複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズムの各々を、核酸情報を表現するデータに適用し、該データ中に表現されるいずれかのの対立遺伝子コールが存在するか否かを決定する工程で適用される対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、エンベロープ検出コーラーアルゴリズム、最適化プログラムコーラーアルゴリズム、およびヒューリスティックコーラーアルゴリズムから選択され、ここで、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、該データ中に表現される対立遺伝子コールが存在するか否かを決定するときに異なるストラテジーを適用する、媒体。
【請求項３３】
対立遺伝子コールを行うためのシステムであって、該システムは、以下：
核酸情報を表現するデータを受信するための手段；
少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを、該データに適用し、各アルゴリズムに対する結果を提供するための手段；および
該アルゴリズム各々の結果間での一致に依存して、該データ内で対立遺伝子コールを同定し、そして各コールに対する信頼水準を割り当てるための手段、
を含む、システム。
【請求項３４】
対立遺伝子コールレポートを得るためのコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現するデータを受信する工程；
少なくとも二つの異なるアルゴリズムを、該データに適用し、対立遺伝子コールレポートを提供する工程；
該少なくとも二つの異なるアルゴリズムのうちの一つに基づいて、第一アルゴリズム品質評価値を生成する工程；
該少なくとも二つの異なるアルゴリズムのうちの別のものに基づいて、第二アルゴリズム品質評価値を生成する工程；
少なくとも該第一のアルゴリズム品質評価値および該第二のアルゴリズム品質評価値に基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生成する工程；および
生成された該対立遺伝子コールレポート品質評価値を考慮して、対立遺伝子コールレポートの確度を予測する工程、
を包含する、方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下のａ）〜ｃ）のアルゴリズム：
ａ）プリプロセシングアルゴリズムであって、オフスケール検出アルゴリズム、マルチコンポーネント化アルゴリズム、およびベースライン処理アルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム；
ｂ）データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
ｃ）対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、自動ビン処理アルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム、
のうちの少なくとも二つを適用することを包含する、方法。
【請求項３６】
請求項３５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一の品質評価値および第二の品質評価値を生成する工程は、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する、方法。
【請求項３７】
請求項３５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、自動ビン処理アルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム、
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項３８】
請求項３７に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程および前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値生成する工程を包含する、方法。
【請求項３９】
請求項３５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズムを含む、アルゴリズム、
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項４０】
請求項３９に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記サイズ標準適合アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および前記対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値生成する工程を包含する、方法。
【請求項４１】
請求項３５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムを含む、アルゴリズム、
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項４２】
請求項４１に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、サイズ標準適合アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する、方法。
【請求項４３】
請求項４２に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成するプロセスは、前記ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、ならびに前記対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値および該ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値に基づいて該対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程をさらに含む、方法。
【請求項４４】
請求項３５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、自動ビン処理アルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズム、
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項４５】
請求項４４に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記サイズ標準適合アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値生成する工程を包含する、方法。
【請求項４６】
請求項４５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成するためのプロセスは、前記ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、ならびに該対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値および該ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値に基づいて該対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程をさらに含む、方法。
【請求項４７】
請求項４６に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成するためのプロセスは、前記自動ビン処理アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および前記対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値、前記ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値、および該自動ビン処理アルゴリズムについての品質評価値に基づいて該対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程をさらに含む、方法。
【請求項４８】
請求項３４に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
プリプロセシングアルゴリズムであって、オフスケール検出アルゴリズム、マルチコンポーネント化アルゴリズム、およびベースライン処理のうち少なくとも一つを含む、アルゴリズム；
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、自動ビン処理アルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項４９】
請求項４８に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する、方法。
【請求項５０】
請求項４９に記載のコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、前記プリプロセシングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する第三の品質評価値を生成する工程、および少なくとも、第一、第二、および第三のアルゴリズム品質評価値に基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生成する工程をさらに包含する、方法。
【請求項５１】
請求項４８に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
プリプロセシングアルゴリズムであって、オフスケール検出アルゴリズム、マルチコンポーネント化アルゴリズム、およびベースライン処理アルゴリズムのうち少なくとも一つを含む、アルゴリズム；
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムのうち少なくとも一つのアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムを含む、アルゴリズム
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項５２】
請求項５１に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記サイズ標準適合アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および前記対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値生成する工程を包含する、方法。
【請求項５３】
請求項５２に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成するプロセスは、ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および該対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値および該ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値に基づいて該対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程をさらに含む、方法。
【請求項５４】
請求項３５に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを適用して、各アルゴリズムに対する結果を提供する工程を包含する、アルゴリズム、
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項５５】
請求項５４に記載のコンピュータにより実行される方法であって、前記の、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記サイズ標準適合アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および少なくとも二つの異なる対立遺伝子コーリングの各々の結果に基づく対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値生成する工程を包含する、方法。
【請求項５６】
請求項３４に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記の、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下：
データ変換アルゴリズムであって、ピーク検出アルゴリズム、ラダーシフトアルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムを含む、アルゴリズム；および
対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムであって、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムを含む、アルゴリズム、
を適用する工程を包含する、方法。
【請求項５７】
請求項５６に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、前記ラダーシフトアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、前記データ変換アルゴリズムについての品質評価値を生成する工程、および前記ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含するプロセスによって、対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する、方法。
【請求項５８】
請求項３４に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、以下のアルゴリズム：
オフスケール検出アルゴリズム；
マルチコンポーネント化アルゴリズム；
ピーク検出アルゴリズム；
ベースライン処理アルゴリズム；
サイズ標準適合アルゴリズム；
サイズコーリングアルゴリズム；
対立遺伝子コーリングアルゴリズム；
自動ビン処理アルゴリズム；および
ビン割り当てアルゴリズム
のうち少なくとも二つを適用する工程を包含する、方法。
【請求項５９】
請求項５８に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、少なくとも二つの異なるアルゴリズムを適用する工程は、ベースライン処理アルゴリズム、サイズ標準適合アルゴリズム、サイズコーリングアルゴリズム、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、およびビン割り当てアルゴリズムを適用する工程を含む、方法。
【請求項６０】
請求項５９に記載のコンピュータにより実行される方法であって、ここで、前記、第一のアルゴリズム品質評価値および第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程は、サイズ標準適合アルゴリズムおよび対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する、方法。
【請求項６１】
請求項６０に記載のコンピュータにより実行される方法であって、該方法は、ビン割り当てアルゴリズムについての品質評価値を生成する工程を包含する第三の品質評価値を生成する工程、および少なくとも、第一、第二、および第三のアルゴリズム品質評価値に基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生成する工程をさらに包含する、方法。
【請求項６２】
対立遺伝子コールを行うためのシステムであって、該システムは、以下：
プログラム命令を実行するために設定されたプロセッサ；および
該プロセッサによる実行によって、
核酸情報を表現するデータを受信し；
少なくとも二つの異なるアルゴリズムを、該データに適用し、対立遺伝子コールレポートを提供し；
該少なくとも二つの異なるアルゴリズムのうちの一つに基づいて、第一のアルゴリズム品質評価値を生成し；
該少なくとも二つの異なるアルゴリズムのうちの別のものに基づいて、第二のアルゴリズム品質評価値を生成し；
該少なくとも第一および第二のアルゴリズム品質評価値に基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生成し；
該生成された対立遺伝子コールレポート品質評価値を考慮して、対立遺伝子コールレポートの確度を予測する
ためのプログラム命令を含むメモリ、
を備える、システム。
【請求項６３】
コンピュータシステムを制御して、対立遺伝子コールを行うための方法を実施する命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、以下：
核酸情報を表現するデータを受信する工程；
少なくとも二つの異なるアルゴリズムを、該データに適用し、対立遺伝子コールレポートを提供する工程；
該少なくとも二つの異なるアルゴリズムのうちの一つに基づいて、第一のアルゴリズム品質評価値を生成する工程；
該少なくとも二つの異なるアルゴリズムのうちの別のものに基づいて、第二のアルゴリズム品質評価値を生成する工程；
該少なくとも第一および第二のアルゴリズム品質評価値に基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生成する工程；ならびに
該生成された対立遺伝子コールレポート品質評価値を考慮して、対立遺伝子コールレポートの精度を予測する工程
を含む、媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、核の情報に値を割り当てるためのデータ方法およびシステムに関する。特定の実施形態において、この方法およびシステムは、対立遺伝子に値を割り当てるために使用される。
【０００２】
（発明の背景）
核酸の情報を分析するための多くの技術が存在する。例えば、特定の技術は、遺伝的多型性の研究に関与する。多型は、集団内の異なる個体における、核酸配列の所定の部分における差異に関与する。このような多型は、核酸がタンパク質をコードしない領域で生じ得る。このような領域において、所定の短い配列の多数の反復がしばしば存在する。例えば、所定のジヌクレオチド（例えば、ＧＣまたはＣＡ）、トリヌクレオチド、あるいはより大きな反復単位の複数の反復領域が存在し得る。より大きな反復単位（反復モチーフ内のより多数のヌクレオチド塩基）は、しばしば、「ミニサテライト（ｍｉｎｉｓａｔｅｌｌｉｔｅ）」といわれる。より小さな反復領域（反復モチーフ内の１、２、３、４、５、または６ヌクレオチド）は、しばしば、「マイクロサテライト（ｍｉｃｒｏｓａｔｅｌｌｉｔｅ）」または「短直列反復（ｓｈｏｒｔ  ｔａｎｄｅｍ  ｒｅｐｅａｔ）（ＳＴＲ）」といわれる。進化を通して、個体は、しばしば所定の遺伝子座での反復数が異なる。
【０００３】
このような反復領域は、遺伝子マーカーとして役立ち得る。なぜなら、個体は、所定の遺伝子座（位置）または多くの遺伝子座（位置）での反復数が異なり得るからである。所定の遺伝子座での各々の異なる形態は、対立遺伝子として公知である。所定の位置でのこれらの差異は、多くの目的（このような個体の独特の遺伝的パターンに基く、遺伝物質からの個体の積極的な同定を含む）のために有用な遺伝子マーカーとして役立ち得る。
【０００４】
また、個体間のバリエーションは、疾患または他の遺伝的状態の素因を示し得る。連鎖研究もまた、対立遺伝子の決定に関与する。
【０００５】
従って、所定の遺伝子座での特定の対立遺伝子の積極的な同定に、多くの努力が集中されてきた。例えば、所定の遺伝子座でのジヌクレオチド反復の数を決定する方法は、問題の領域を増幅するためのＰＣＲの使用を含む。サンプルにおける特定の遺伝子座の位置決めをし、そして増幅を開始するために、プライマーを使用する。増幅後、増幅された物質のフラグメント長を決定することによって、サンプルにおける所定の遺伝子座での特定の対立遺伝子を決定する。フラグメント長を決定することによって、その遺伝子座でのジヌクレオチド反復数を決定し得る。従って、その遺伝子座での特定の対立遺伝子が同定される。
【０００６】
しかし、人為産物がこのプロセスにおいて生成され得、これにより所定の遺伝子座での実際の対立遺伝子の正確な決定が困難になり得る。これらの人為産物は、ＰＣＲのスタッター（ｓｔｕｔｔｅｒ）の結果であり得、これは、研究する領域における反復ヌクレオチドの増幅での誤りから生じ得る。詳細には、ＰＣＲ反応におけるポリメラーゼは、研究した核酸領域に存在する反復単位の１つ以上をスリップまたはミスし得る。さらに、余計なＡヌクレオチドが、増幅の間に追加され得る。従って、ＰＣＲのスタッターおよび／または追加のＡの変形が生じる場合、この増幅産物は、代表的に、正確な増幅された対立遺伝子だけでなく、対立遺伝子の反復単位の１つ以上を欠失したより短い反復もまた含む。実際、このデータは、種々の長さの複数のピークを示し得、ここでこのデータは、１つの長さのみを反映するべきである。
【０００７】
対立遺伝子を決定するプロセスの種々の段階で、生成されたデータから得られる所定の対立遺伝子の結果において見極められる（ｐｌａｃｅｄ）正確さおよび確かさのレベルを増加するような改善を提供することもまた、有用である。
【０００８】
（発明の要旨）
本発明の特定の実施形態は、対立遺伝子コール（ａｌｌｅｌｅ  ｃａｌｌ）を行うための、コンピュータで実行される方法を提供する。特定の実施形態において、この方法は、以下を包含する：
核酸情報を表すデータを受信する工程；
少なくとも２つの異なる対立遺伝子コールアルゴリズムをこのデータに適用して、各アルゴリズムについての結果を提供する工程；および
各アルゴリズムの結果間の一致に依存して、このデータにおける対立遺伝子コールを同定し、そして各コールについての確かさのレベルを割り当てる工程。
【０００９】
本発明の特定の実施形態は、対立遺伝子コールレポートを得るための、コンピュータで実行される方法を提供し、この方法は、以下の工程を包含する：
核酸情報を表すデータを受信する工程；
少なくとも２つの異なるアルゴリズムをこのデータに適用して、対立遺伝子コールレポートを提供する工程；
少なくとも２つの異なるアルゴリズムのうちの１つに基づいて、第一アルゴリズムの品質評価値を生成する工程；
少なくとも２つの異なるアルゴリズムのうちの他方に基づいて、第二アルゴリズムの品質評価値を生成する工程；
少なくとも第一および第二のアルゴリズムの品質評価値に基づいて、対立遺伝子コールレポートの品質評価値（ｑｕａｌｉｔｙ  ｖａｌｕｅ）を生成する工程；ならびに
生成された対立遺伝子コールレポートの品質評価値を考慮して、対立遺伝子コールレポートの正確さを推定する工程。
【００１０】
本発明の特定の実施形態に従って、独特のコールアルゴリズムもまた、提供される。
【００１１】
本特許書類は、カラーで作製された少なくとも１つの図面を含む。カラーの図面を含む本特許の謄本は、請求および必要な費用の支払いの際に、特許庁により提供される。
【００１２】
特定の実施形態に従って、このシステムは、対立遺伝子コールレポートを生じる図４６に示されるアルゴリズムの１つ以上を含み得る。
【００１３】
（詳細な説明）
以下の本発明の詳細な説明は、添付の図面を参照する。本説明は、例示的な手段を含むが、他の手段が可能であり、そして本発明の精神および範囲から逸脱することなく記載の手段に対して変更がなされ得る。以下の詳細な説明は、本発明を限定しない。むしろ、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって規定される。可能な場合は常に、図面および以下の説明またはそれの一部を言及するために、同じ参照番号が、図面および以下の説明を通じて使用される。いくつかの文書が、本願を通じて議論される。これらの文書全てが、任意の目的のためにその全体が参考として本明細書中に特に援用される。出願人「Ａｐｐｌｅｒａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ」、発明の名称「測定データと基準との間の一致を評価するための方法およびシステム」として挙げられる、発明者Ｈｅｉｎｚ  ＢｒｅｕおよびＨｕｇｈ  Ｊ．Ｐａｓｉｋａとして挙げられる、特許協力条約出願番号＿＿＿＿＿（割り当てられていない）（２００１年７月２３日出願）は、任意の目的に対して参考として援用される。
【００１４】
以下の定義は、本願に使用される用語に対して提供される。
【００１５】
「対立遺伝子」−対立遺伝子は、同じ座位における２つ以上の代替形態のうちの１つである。所定の座位に関して、二倍体生物は、ホモ接合体（２つの相同染色体の各々の上に同じ対立遺伝子を有する）であっても、ヘテロ接合体（２つの相同染色体の各々の上に異なる対立遺伝子を有する）であってもよい。非二倍体生物は、２つよりも多い対立遺伝子を有し得る。
【００１６】
「対立遺伝子コーリング（ａｌｌｅｌｅ  ｃａｌｌｉｎｇ）」−フラグメント分析が実行される場合、マーカーを含む核酸の領域は、対立遺伝子の局在を可能にする既知のプライマー部位と隣接する。例えば、対立遺伝子における変化は、異なるフラグメント長を生じ得る。従って、これらの対立遺伝子について、プライマー間の核酸配列の長さの決定は、対立遺伝子コーリングと称される。例えば、２つの対立遺伝子が存在する場合、異なる長さを有する核酸の２断片が存在する。
【００１７】
「座位」−個々の核酸配列の位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を規定する、特有の染色体位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）。
【００１８】
「対立遺伝子シグネチャー（ａｌｌｅｌｅ  ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）」−ＰＣＲ増幅の間に、ＰＣＲのスタッターがしばしば生じ、このスタッターは、予想パターン中に出現するさらなるピークを生じる。生じ得る他の人為産物は、＋Ａのひずみである。本来の信号、スタッター、および他の人為産物の組み合わせが、対立遺伝子シグネチャーと称される。
【００１９】
「マーカー」−マーカーは、ゲノム中の目印として考えられ得、そして核酸の非コード領域中に出現し得る。連鎖マッピングにおけるこれらの使用は、これらの多型から生じる。多くの異なる型のマーカーが存在する。
【００２０】
「アルゴリズム」−アルゴリズムは、結果を達成するための１つ以上の工程のプロセスである。本願において、用語「コンポーネント」は、用語「アルゴリズム」と交換可能に使用される。
【００２１】
他に詳細に示されない限り、本願における単数形の使用は、複数形も同様に含む。例えば、用語「アルゴリズム（単数形）」の使用は、少なくとも１つのアルゴリズムを含むが、１つより多くのアルゴリズムを含み得る。
【００２２】
（システム）
特定の実施形態に従って、システムは、図４６に示されるフローチャートに示されるアルゴリズムまたはコンポーネントのうちの１つ以上を含む。以下の節は、このフローチャートに示される各アルゴリズムを議論する。特定の実施形態において、システムは、図４６の中のアルゴリズムの全てを含む。特定の実施形態において、システムはこれらのアルゴリズムの全てを含むわけはない。特定の実施形態において、システムは、図４６に示される１つ以上の先のアルゴリズムに既に供された情報を獲得し得、次いで、図４６に示される１つ以上の続くアルゴリズムを続行する。例えば、システムは、オフスケール（ｏｆｆｓｃａｌｅ）およびマルチコンポーネント化（ｍｕｌｔｉｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎｇ）プロセスまたは類似のプロセスに既に供された情報で開始し得、次いで、フローチャート中に示される引続くアルゴリズムのうちの１つを続行する。特定の実施形態において、システムは、アルゴリズムから得られる情報を別のシステムに提供し得、次いで、この別のシステムが、結果を得るためにその情報を使用する。
【００２３】
特定の実施形態において、システムは、自動化スコアリングまたはＤＮＡフラグメントのサイジングを可能にする。特定の実施形態において、これらのフラグメントは、主としてマイクロサテライトであるが、他のマーカー（例えば、アメロゲニン（ａｍｅｌｏｇｅｎｌｉｎ）、ｓｎｐマーカー）が使用され得る。これらのマーカーからのスコアは、種々の適用に使用され得る。このシステムの特定の実施形態についての２つの例示的な適用（限定ではない）は、連鎖マッピング（Ｌｉｎｋａｇｅ  Ｍａｐｐｉｎｇ）およびヒト認識（Ｈｕｍａｎ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（ＨＩＤ）についてのデータベース化である。
【００２４】
連鎖マッピングの特定の実施形態において、関連する個体の多数のサンプルからの対立遺伝子コールは、目的の遺伝子が存在するＤＮＡ領域を規定するために使用される。
【００２５】
ヒト認識（ＨＩＤ）の特定の実施形態において、マーカーセットについての遺伝子コールは、個体についてのプロフィールを形成する。これは、データベースに保存され得、そして犯罪に対する嫌疑を一致させるために犯罪現場から得られたプロフィールと比較され得る。個体のプロフィールはまた、父性を決定するために使用され得る。
【００２６】
本発明と一致する特定の実施形態に使用され得るアルゴリズムおよびプロセスの以下の説明は、特定の所望の結果を得るために適用され得る特定のアルゴリズムの議論を含む。便宜上、特定の名称が、これらのアルゴリズムを参照するために選択されている。しかし、本発明と一致するシステムおよび方法は、開示されるアルゴリズムに限定されない。これらのシステムおよび方法は、同じ結果または類似の結果を提供する他のアルゴリズムを含み得る。
【００２７】
（オフスケール検出）
特定の実施形態において、システムは、オフスケール検出アルゴリズムを含む。特定の走査数についての任意のフィルタにおけるデータ（例えば、蛍光信号）が設定最大値よりも大きい場合、オフスケール検出アルゴリズムは、この位置（走査数）をオフスケールとして処理する。従って、その走査数のそのデータにフラグを立てる。特定の実施形態において、オフスケール検出は、データ収集プロセスにおいて実行される。このような実施形態および特定の他の実施形態において、システムは、オフスケール検出を実行する必要はない。
【００２８】
（マルチコンポーネント化）
特定の実施形態において、システムは、サンプルファイルについてのマルチコンポーネント化コンポーネントを含む。マルチコンポーネント化アルゴリズムは、光学的にフィルタを通過したデータを色素（ｄａｙ）濃度データに変換するプロセスである。例えば、生のデータは、重複する異なる色の色素の蛍光を含み得る。マルチコンポーネント化は、異なる色素由来の信号が他の各色素由来の信号と干渉しないように、このような信号を精製する。特定の実施形態において、マルチコンポーネント化プロセスは、サンプルファイルからの行列値の読込みを取り、そしてこれを生の信号に掛けて、マルチコンポーネント化信号データを得る。
【００２９】
例えば、特定の実施形態において、生のデータ信号Ｆは、装置によって使用されるｆ光学フィルタの各々からの応答を提供するｆ−タプルのリストである。この情報は、各色素の濃度を提供するｄ−タプルのリストＤに変換される。このように実行されるために、システムは、化学測定行列Ｍを提供する（ここで、Ｄ＝ＦＭである）。従って、このシステムは単に、フィルタ応答のベクトルに化学測定行列を掛ける。
【００３０】
特定の実施形態において、マルチコンポーネント化は、データ収集プロセスにおいて実行される。このような実施形態および特定の他の実施形態において、システムは、マルチコンポーネント化を実行する必要はない。
【００３１】
（ベースライン処理）
特定の実施形態において、システムは、ベースラインアルゴリズムを含み、このベースラインアルゴリズムは、信号からの特定のベースラインシフトを差し引く。特定の実施形態において、ベースラインシフトは、不能の操作状態（例えば、温度変動またはローディング状態における差異）によって生じ得る。例えば、ベースラインシフトは、キャピラリーを使用する場合に異なる圧力で生じ得るか、またはキャピラリーをローディングする場合に異なる容積で生じ得る。
【００３２】
特定の実施形態において、ベースラインアルゴリズムは、３つのパラメーター（ウィンドウサイズ、スムースサイズおよびスパイクサイズ）を使用する。特定の実施形態において、システムは、スムースサイズを−１（スムージングなし）に、およびスパイクサイズを２１に固定する。特定の実施形態において、システムは、異なる装置について異なるウィンドウサイズを使用する。例えば、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ  ３１０装置および３７７装置について、システムは、ウィンドウサイズに９９を使用し、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ  ３７００装置について、システムはウィンドウサイズに２５１を使用する。
【００３３】
特定の実施形態において、ベースラインアルゴリズムは、ノイズの下に乗る頴底部のベースラインおよびノイズの上に乗る頂部のベースラインを見出す。このベースラインアルゴリズムは次いで、この２つを平均化する。
【００３４】
特定の実施形態において、ベースラインアルゴリズムは、信号中の最小値および最大値を見出すことによって作動する。特定の実施形態において、ベースライン処理コンポーネントは、ｘ点についてウィンドウサイズ  ｋ＝２ｋ２＋１において、最大信号値であるｌｏｃａｌＶｅｃｔｏｒＭａｘを規定する。
【００３５】
【数１】
2004516455.tif 000003
パラメーターｋは、「ベースラインウィンドウサイズ」と呼ばれる。同様に、ベースライン処理コンポーネントは、ｘ点についてウィンドウサイズ２ｋ２＋１において、最小信号値であるｌｏｃａｌＶｅｃｔｏｒＭｉｎを規定する。
【００３６】
【数２】
2004516455.tif 000004
特定の実施形態において、これらの演算子は、オーバーローディングされて、最小値ベクトルおよび最大値ベクトルを提供する：
【００３７】
【数３】
2004516455.tif 000005
特定の実施形態において、信号をベースライン処理するために、信号において、フラグメントピークのような「有用な情報」を排除する。例えば、構造がｋ＝１０１単位を超えて伸びると仮定すると、所定の点において効力のあるベースラインが、このウィンドウの範囲内であるべきである。
【００３８】
特定の実施形態に従って実行される実施例は、図１９〜２３に示される。図１９において、信号は、構造を含まず、一定して傾斜したベースラインを有する。特定の実施形態において、ベースラインアルゴリズムは、広範囲にわたって信号に手をつけないままにするべきである。しかし、図中のｌｏｃａｌＶｅｃｔｏｒＭｉｎの効果も考慮すること。これは、信号から多く取りすぎる。
【００３９】
ポジティブな構造は、図２０に示されるように、以下：
【００４０】
【数４】
2004516455.tif 000006
を実行することによって排除され得る。青で示される生じる底部のベースラインは、なおもいくつかのネガティブな構造を保持する。特定の実施形態において、このような構造は、いかなる有意な距離にわたっても少しでも超えるべきではなく、そしてより狭いウィンドウサイズ（例えば、サイズσ＝２１（すなわち、スパイクサイズ））を用いて排除され得る。
【００４１】
【数５】
2004516455.tif 000007
結果は、図２１に青で示される。
【００４２】
特定の実施形態において、バックグラウンドノイズの「中間部」を通過するベースラインが望まれる場合、頂部のベースラインおよびこれら２つの平均を計算し得る。特定の実施形態において、頂部のベースラインを計算するために、ネガティブなピークを最初に排除し、次いで、ポジティブなピークを排除する：
【００４３】
【数６】
2004516455.tif 000008
図２２は、緑で頂部のベースライン、青で底部のベースライン、および黒で平均のベースラインを示す。図２３に示されるように、信号からベースラインを差し引きすることによってベースラインを取り除くことは、システムにとって簡単な問題である。
【００４４】
特定の実施形態において、ベースライン処理ウィンドウサイズは、ユーザによって設定可能である。特定の実施形態において、当業者は適切なウィンドウサイズを入手し得る。特定の実施形態において、小さすぎるウィンドウは、非常に密接してピークの跡をつけ、その結果、ベースラインのピークが短く現れる。特定の実施形態において、大きすぎるウィンドウサイズは、ベースラインバリエーション（例えば、プライマーピークのテイル）の跡を十分に密接させず、その結果、ベースラインのピークは、高く現れ、そして分解に不十分である。
【００４５】
（ピーク検出）
特定の実施形態において、このシステムは、ピーク検出アルゴリズムを用いる。このようなアルゴリズムによって、作成されたデータのどこに実際のピークが存在するかの予測が補助される。特定の実施形態において、このようなアルゴリズムは、以下の４つのパラメータを使用する：次数、ウインドウ幅、ｔａｕＢ（ピークが開始する最小傾斜）、およびｔａｕＥ（ピークが終わる最小傾斜）。特定の実施形態において、このシステムは、以下を用いる：次数が３、ウインドウ幅が９９、ｔａｕＢが０．０、そしてｔａｕＥが０．０。特定の実施形態において、このシステムは次数２を用いる。
【００４６】
特定の実施形態において、このアルゴリズムはまた、以下の２つのさらなるパラメータをとる：最小ピーク高さおよび最小ピーク幅（最大半分での全幅）。特定の実施形態において、このシステムは、これらの２つのさらなるパラメータを用いて、ノイズピークを除去する。このような実施形態において、ピーク（その高さが最小ピーク高さより低いか、または最大半分での全幅が最小ピーク幅よりも狭い）が、フィルタリングプロセスに入れられる。特定の実施形態において、このシステムは、最小ピーク幅を２（走査数）に固定する。最小ピーク高さについて、特定の実施形態において、このシステムは以下の２つの選択肢を提供する：自動決定およびユーザ特定。自動決定様式において、特定の実施形態では、このシステムは、ベースラインのアルゴリズムを用いて、ノイズレベルを算定し、そして最小ピーク高さは、ノイズレベルの高さの１０倍に選択される。特定の実施形態において、上記で考察された特定のベースラインアルゴリズムを用いることができる。ユーザが特定する様式において、特定の実施形態では、ユーザが、青／緑／黄／赤／オレンジ（橙）の色素について最小ピーク高さを特定する。
【００４７】
当業者は、特定の実施形態では、使用される特別な装置によって作成されるデータに関する適切な次数およびウインドウ幅を決定することができる。
【００４８】
特定の実施形態において、サイズコーリングピーク検出器は、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ検出器と呼ばれる。
【００４９】
ピークは、信号中で極大である。このピーク検出器は、一次導関数において正から負へのゼロ交差を見出したとき、ピークを検出する。図２４は例を示す。この位置は、図２５に示すように、（一次関数の計算に起因して）ピークの最高点とは異なることに注意のこと。特定の実施形態において、ゼロ交差をピーク位置として用い得、そして特定の実施形態において、最高点をピーク位置として用い得る。
【００５０】
Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ検出器は、２つのユーザ特定パラメータ（負でないＴＢおよび正でないΓＥ）を用いて一次導関数の立ち上がり端部の閾値によってピークの開始と終わりを評価する。特定の実施形態において、ΓＢは「ピーク開始の傾斜閾値（Ｓｌｏｐｅ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｆｏｒ  Ｐｅａｋ  Ｓｔａｒｔ）」と呼ばれ、そしてΓＥは「ピーク終わりの傾斜閾値（Ｓｌｏｐｅ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｆｏｒ  Ｐｅａｋ  Ｅｎｄ）」と呼ばれる。この検出器は、ピーク位置の左へ検索することによってピークの開始を見出す。ピークが開始したところで、一次導関数は負から正へΓＢと交差する（越える）。この検出器は、ピーク位置の右へ検索することによってピークの終わりを見出す。ピークが終わるところで、一次導関数はまた、負から正へΓＥと交差する（越える）。このピークが対称（例えば、ガウシアン）である場合、図２６に例示されるように、代表的に｜ΓＢ｜＝｜ΓＥ｜である。
【００５１】
一方では、このピークが対称（例えば、指数関数的に改変されたガウシアン）である場合、対称性の開始条件および終了条件を設定することにより、図２７に示されるように、意外な結果が生じ得る。この場合、代表的には、図２８に示されるように、非対象の終了基準を設定する。しかし、特定の実施形態において、単に、ΓＢ＝ΓＥ＝０であると設定することで十分であり得る。なぜなら、バックグラウンドノイズによってさらに細かい値が不可能であり得るからである。
【００５２】
このピーク検出器は、以下のとおり、幅がｋのＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ「ウインドウ」を用いて、一次導関数を計算する。図２８においてｘ＝３０で一次導関数が望ましいと仮定する。図２９は、赤で印された領域を拡大する。このアルゴリズムは最初に多項式曲線をｋデータにあてはめる。
【００５３】
例えば、赤い曲線は、５ポイントに対して二次方程式適合であり、緑の曲線は、三次方程式適合である。次いで、このアルゴリズムは、この曲線を区別し、そしてｘ＝３０で導関数を推定する。この場合、二次方程式からの一次導関数は、ｘ＝３０でほぼ０であり、一方、三次方程式由来の一次導関数は、基礎にある信号をさらに近くに近似させることに注意のこと。
【００５４】
Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ技術は、あらゆるウインドウに対して曲線に適合させる必要なく、この導関数を計算し得る（Ｗ．Ｈ．Ｐｒｅｓｓ，Ｂ．Ｐ．Ｆｌａｎｎｅｒｙ，Ｓ．Ａ．Ｔｅｕｋｏｌｓｋｙ，およびＷ．Ｔ，Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ，Ｇｅｎｅｒａｌ  ｌｉｎｅａｒ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ，Ｉｎ  Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ，第１４．３章、第５２８〜５３９頁、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９８８）。特定の実施形態において、「多項式次数（Ｐｏｌｙｎｏｍｉｎａｌ  Ｄｅｇｒｅｅ）」と呼ばれるパラメータｄは、使用される多項式の次数を決定する。
【００５５】
特定の実施形態において、わずかな特別の場合の用途において、二次（ｄ＝２）を使用する。特定の実施形態において、三次（ｄ＝３）を使用する。なぜなら、これは、図３０に例示するように、小さい「ライダー（ｒｉｄｅｒ）」ピークに完全に従うからである。特定の実施形態において、ｄ＝４を用いる。
【００５６】
ウインドウサイズｋは、この検出器の管理パラメータである。特定の実施形態において、期待される（最大ではない）全ピーク幅の最大半分（ＦＷＨＭ）の１．５倍にｋを設定する。ｋの効果は、ノイズの存在下で明白であり得る。図３１は、赤色曲線としてｋ＝５で、そして緑曲線としてｋ＝２１で算出した一次導関数を示す。特定の実施形態において、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ技術は、スムージングの一種であり、平滑曲線を生じるｋのさらに大きい値を用いる。特定の実施形態において、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ技術は、平均化によるスムージングに比べて、ピークを（最大値を低下することによって）下げることを強制せず、そして（端部をあげることによって）外へはずすことを強制しない。
【００５７】
特定の実施形態において、大きい値のｋは、分離されたピークを効果的に追跡するが、それらは、完全に分離されていないピークを無力にし得る。図３２において、アルゴリズムは、ｋ＝５について３つのピークを検出するが、ｋ＝２１については１つだけである。
【００５８】
特定の実施形態において、先鋭なコーナーがこのアルゴリズムにおいて人為的結果を生じ得る。図３３における断ち切られた曲線は、単一のピークとみるべきである。しかし、ｄ＝３およびｋ＝５を用いて（ここで、ΓＢ＝５、そしてΓＢ＝−５）、偽のゼロ交差が見られ得る。
【００５９】
これらの人為的結果を回避するため、特定の実施形態において、検出を望むＦＷＨＭの特徴より大きいｋを設定する。例えば、図３４は、ｋ＝１１の効果を示す。
【００６０】
先鋭なコーナーの人為的結果を除けば、特定の実施形態において、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ検出器は、明白な谷がピークを分離する場合にのみ、複数のピークを検出する。例えば、このような実施形態において、図３５では、検出器は、１つのピークしか検出しない。
【００６１】
しかし、このピークは、ショルダー部分を有する。特定の実施形態において、当業者は、二次導関数を検討することによってショルダーを見出すピーク検出器を有し得る。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、類似であるが異なる左側および右側の盛り上がったショルダー（ｂａｎｋ  ｓｈｏｕｌｄｅｒ）を検出する。左側の盛り上がったショルダーについて、一次導関数は、正であり、そしてゼロを越える（交差する）（これによってピークを生じる）ように「試み」ている。ショルダーの位置は、正の一次導関数における極大によって印される。このアルゴリズムは、二次導関数の負から正へのゼロ交差を見つけることによってこの位置を見出す。ショルダーの開始は、傾斜が非常に急に増大することを（ショルダーに備えて）停止する（すなわち、二次導関数における極大による）ポイントである。ショルダーの終わりは、同じ条件で（ピークまたは別のショルダーに備えて）印される。図３６は、小さい円でこれらの３つの位置（ショルダーの開始、ショルダーの位置、およびショルダーの終わり）を印す。
【００６２】
右側の盛り上がったショルダーについて、一次導関数は、負であり、そしてゼロ交差する（これによってピークを生じる）ように「試み」ている。ショルダーの位置は、負の一次導関数における極大によって印される。このアルゴリズムは、二次導関数の正から負へのゼロ交差を見つけることによってこの位置を見出す。ここでも、ショルダーの開始および終わりは、二次導関数における極大によって印される。図３７は、小さい円でこれらの３つの位置（ショルダーの開始、ショルダーの位置、およびショルダーの終わり）を印す。
【００６３】
図３８におけるプロットは、特定の実施例に従う、ピーク検出器のショルダー検出の最終結果を示す。
【００６４】
特定の実施形態において、一旦ピーク検出器が、全てのピークが一次導関数の解の中であることを見出せば、この検出器はユーザの規定した最小の高さおよび幅の制限を満たすピークのみを選択する。ピークの高さは、その開始からその終わりまでの最大信号値である。特定の実施形態において、ピーク検出アルゴリズムは、ピークの高さが少なくともその色素についてのピーク振幅閾値の高さである場合にのみ、ピークを報告する。特定の実施形態において、青、緑、黄色、赤、およびオレンジ（橙）の色素の閾値は、それぞれ、「Ｂ：」、「Ｇ：」、「Ｙ：」、および「Ｒ：」、および「Ｏ：」と呼ぶ。
【００６５】
特定の実施形態において、ピーク検出アルゴリズムは、ピークの幅が少なくともそのピーク幅閾値の幅である場合にのみ、ピークを報告する。特定の実施形態において、この閾値は、全ての色素について同じである。
【００６６】
（ピーク領域）
一旦検出されれば、ピーク検出アルゴリズムは、ピークの開始からその終わりまでの（ベースラインの）蛍光値の合計であるピークの面積を測定する。これは、ピークの多くが上にあるベースラインよりも下にある場合、負の面積を生じ得ることに注意のこと。特定の実施形態において、終点の補整（平均化）を用いてベースラインを平坦化し得る。
【００６７】
特定の実施形態において、当業者は、ピーク検出器のピーク幅および検出閾値を評価可能である。
【００６８】
（サイズ標準適合）
特定の実施形態では、サイズ標準適合アルゴリズム（これは、「サイズ標準マッチャー」または「サイズマッチャー」とも呼ばれ得る）を使用する。このようなアルゴリズムは、標準サンプルで作成したデータを、標準的なサンプルに存在するはずの実際のサイズへ適合させる。例えば、ヌクレオチド長１１０、１１４、１１７、１２０、および１２５を有する標準サンプルを使用し得る。標準的サンプルを実行し、そしていくつかのデータピークを得る。このサイズ標準適合アルゴリズムは、５つの公知のヌクレオチド長に相当するピークを予想する。従って、引き続いて、これらのピークに対してサンプル中のデータを比較して、サンプル中のフラグメントのヌクレオチド長さを決定し得る。
【００６９】
特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、以下の３つのパラメータを含む：比率（ｒａｔｉｏ  ｆａｃｔｏｒ）（ピーク高さの重要性  対  局所直線性の重要性）、最小合格品質（ａｃｃｅｐｔａｂｌｅ  ｑｕａｌｉｔｙ）（動的なプログラム反復を終わらせるために用いる）、および余分なピークの数（サイズ適合において予想されたピークの数は、サイズ標準規定フラグメントの数＋余分なピークの数である）。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、比率を０．６に、そして最小合格品質を０．７５に固定する。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、余分なピークの数を、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ  ３１０／３７７装置データについて１０に、そしてＡｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ  ３７００装置データについて２５に固定する。
【００７０】
特定の実施形態において、統計学に基づく品質値は、結果を適合するために作成される。
【００７１】
特定の実施形態において、当業者は、所定の装置とともに用いられ得る余分なピークの数を調整し得る。
【００７２】
特定の実施形態において、このアルゴリズムは、サンプルのオフスケール領域内に位置したピークを無視する。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、サイズ標準規定が適合プロセスにおいて完全に適合されていない場合、サイズ適合プロセスが不能である。
【００７３】
特定の実施形態において、このアルゴリズムは、２つのプライマーピーク検出方法を実行する。最初は、プライマーピーク高さ抑制方法（ｐｒｉｍｅｒ−ｐｅａｋ−ｈｅｉｇｈｔ−ｓｕｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）である。この方法は、プライマーピークが最高であると仮定して、中央ピークのピーク高さで、最高のピークのピーク高さを置き換える。第二は、プライマーピーク位置を見出すことである。この方法は、プライマーピークが信号の第一の半分以内に位置し、そしてサイズ標準フラグメントが、信号の第二の半分に位置すると仮定する。例えば、第二の半分中の全てのピークの平均ピーク高さをとり、そしてその平均を５倍して、可能性のあるプライマーピーク高さを得る。この方法は、信号の第一の半分において後ろ向きに働き、最後のプライマーピークを見出す。
【００７４】
特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、入力として（例えば、通電クロマトグラフ由来の）ピークのリスト、および（例えば、ヌクレオチドの）フラグメントサイズのリストをとる。これによって出力として適合（すなわち、＜ピーク、サイズ＞形式の対のリスト）が得られる。ここで各ピークおよび各フラグメントのサイズは、多くとも一回しか出現しない。特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、適合を評価し、そして良好な適合を見出すためのアルゴリズムを用いる。
【００７５】
特定の実施形態では、ポイント間でエッジの配列として２つの構成配列を処理することによって適合を評価するアルゴリズムを使用する。適合はまた、エッジ間の一致である。２つのエッジであるｅ１およびｅ２（終点を共有する）は、長さの比（ｒ＝｜ｅ２｜／｜ｅ１｜）を規定する。ここでも、適合はまた、比の間の一致である。ピーク位置とフラグメントサイズとの間の関係が「多かれ少なかれ（ｍｏｒｅ  ｏｒ  ｌｅｓｓ）」直線であるとの仮定のもとで、対応する比は代表的には等しいはずである。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、この特性を測定するためのｒａｔｉｏ  ｃｏｓｔ（レシオコスト）を導く。特定の実施形態において、このコンポーネントはまた、ハイトコストを導くことによって大きいピーク上に集中する。適合の総コストは、これらの構成的コストの加重合計である。
【００７６】
特定の実施形態において、アルゴリズムは、最大コストとの適合を見出しながら、サイズ適合問題を構築する。このような実施形態において、コストは分離可能である。すなわち、いくつかのさらなる数学を用いて、このアルゴリズムは、結果を独立して最大化し得る。特定の実施形態において、このコストはまた、局所であることの利点を享受し得、これによって直線性からの全体的な偏差を補償する。このコストはまた０と１との間の品質値を導く。
【００７７】
サイズ標準は、各々が既知のサイズの、１セットのＤＮＡフラグメントである。サイズ標準規定は、単にこれらのサイズのリストである。サイズ標準規定は代表的に、サイズ標準を使用する装置に依存せず、従って、実行条件のいずれの特定のセットのいずれにも依存しないことに注意のこと。
【００７８】
レーン内サイズ標準は、機器上でサイズ標準を電気泳動することから得られるピークの組である。ピークの位置および高さを決定する。
【００７９】
特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、入力として、レーン内サイズ標準およびサイズ標準規定を用いる。これは、出力として適合（すなわち、形態の対のリスト（ピーク、サイズ））を生成し、ここで、各ピークおよび各フラグメントサイズは、多くて１回生じる。ピークは、位置（例えば、走査数における）および高さ（例えば、蛍光単位における）を有する。フラグメントサイズは、ヌクレオチドで与えられる。
【００８０】
少なくともサイズと同数のピークが存在すると仮定する。さらに、おそらくこのリストの末端からいくつかの数を除いて、全てのサイズが対応するピークを有すると仮定する。この除外は、ユーザが、より大きいフラグメントが溶出する機会を得る前に、電気泳動を早く停止し得る状況をモデル化することを意味する。
【００８１】
特定の実施形態において、以下を使用する。
【００８２】
【数７】
2004516455.tif 000009
を、例えば、漸増走査数によって与えられる、ｎｐピーク位置のリストと仮定する。
【００８３】
【数８】
2004516455.tif 000010
を、例えば、蛍光単位で与えられる、対応するｎｐピークの高さのリストと仮定する。サイズ標準規定
【００８４】
【数９】
2004516455.tif 000011
は、漸増ヌクレオチドのｎｓフラグメントサイズサイズのリストである。前提により、ｎｐ≧ｎｓである。サイズ標準適合は、対Ｍ＝｛（ｉ０，０）、（ｉ１，１）、．．．、（ｉｎ，ｎｓ）｝の組であり、ここで、ｉｊは、漸増する位数であり、すなわち、ここで、添字ｊ＜ｋは、ｉｊ＜ｉｋを意味する。
【００８５】
（実施例１  ピーク、サイズ、および適合）
図３９において示されるピーク、サイズ、および適合を考える。リストＰは、ｎｐ＝１１のピーク位置：
Ｐ＝［９６８、１０２９、１２０３、１２５９、１４１２、１５３５、１７１４、１７５１、１７８５、１８３７、１９２８］
を含む。
これらのｎｐピークは、高さＨを有する。
【００８６】
Ｈ＝［２７２２、６２１９、１０６０、５３８０、７７２６、１０８２、７４２４、１２６３、７３３５、７９３７、１５６２］。
【００８７】
サイズ標準規定は、ｎｓ＝５のサイズＳを有する：
Ｓ＝［７５、１００、１３９、１５０、１６０］。
【００８８】
最終的に、Ｍは、図において示される適合である：
Ｍ＝｛（３，０）、（４，１）、（６，２）、（８，３）、（９、４）｝。
【００８９】
大きいＯｈ記号は、アルゴリズムの複雑性を表すために使用される。この記号は、最悪の場合および平均的場合の資源分析において遍在する。手短に言うと、関数ｆは、全てのｘ≧Ｎについて、｜ｆ（ｘ）｜≦ｃ｜ｇ（ｘ）｜となるように正の定数ｃおよびＮが存在する場合、別の関数ｇの次数であるといわれる（ｆ（ｘ）＝Ｏ（ｇ（ｘ）と書かれる））。
【００９０】
（適合を評価する）
適合が存在すると仮定する。特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、その２つのコンポーネントの配列を調査することによって適合を評価する。これは、ピーク間のエッジの配列としてのピークの配列、およびサイズについての類似性を処理する。例えば、Ｍ＝｛（３，０）、（４，１）、（６，２）、（８，３）、（９，４）｝は、実施例１からの適合である。そのピーク配列（指標）配列は、［３、４、６、８、９］であり、これは、４つのエッジ：（３，４）、（４，６）、（６，８）、および（８，９）を有する。同様に、そのフラグメントサイズ規定（指標）配列は、［０、１、２、３、４］であり、これはまた、４つのエッジ：（０，１）、（１，２）、（２，３）、および（３，４）も有する。
【００９１】
適合はまた、エッジ間の対応である。本実施例において、ピークエッジ（６，８）は、規定エッジ（２，３）に対応する。２つのエッジは、これらが終末点を共有する場合、隣接していると仮定する。この実施例において、（４，６）および（６，８）は、これらがピーク６を共有するので、隣接している。２つの隣接エッジ（ｉ，ｊ）および（ｊ，ｋ）は、長さの比ｒｉｊｋ：
【００９２】
【数１０】
2004516455.tif 000012
を規定する。
【００９３】
特定の実施形態において、全てのサイズを適合するためのサイズ比：
【００９４】
【数１１】
2004516455.tif 000013
についてのより経済学的な記号を使用し得る。
さらに、適合はまた、比の間の対応である。本実施例において、ピーク比ｒ６８９は、サイズ比ｒ２に対応する。
【００９５】
ピーク位置とフラグメント間の関係が、「多かれ少なかれ」直線的であるという仮定の元で、対応する比は、代表的に等しいはずである。より正式には、サイズｓｉのフラグメントは、位置ｐｉにおいて生じると仮定する。全てのｉについてｐｉ＝ａｓｉ＋ｂとなるような係数ａおよびｂが存在する場合、
【００９６】
【数１２】
2004516455.tif 000014
である。
【００９７】
比の対応する対ｒｉｊｋおよびｒｆの類似性を測定するために、これらの比のコストｃｒ（ｉ，ｊ，ｋ，ｆ）が、
【００９８】
【数１３】
2004516455.tif 000015
であると規定し得る。
全ての０≦ｉ＜ｊ＜ｋ＜ｎｐについて０≦ｃｒ（ｉ，ｊ，ｋ，ｆ）≦１そして０≦ｆ＜ｎｓ−２であることに注意する。また、ｃｒ（ｉ，ｊ，ｋ，ｆ）＝１は、理想の同等の比を示す。この比の適合のコストは、個々のコストの合計である。
【００９９】
特定の実施形態において、大きいピークに対する適合濃縮物を有する。この目的のために、適合したピークｉの最も高いコストｃｈ（ｉ）を、最大のピークの高さｈによって分割されるその高さであると規定し得る。より正式には、
【０１００】
【数１４】
2004516455.tif 000016
である。
さらに、特定の実施形態において、全てのピーク０≦ｉ＜ｎｐについて０≦ｃｈ（ｉ）≦１、そしてｃｈ（ｉ）＝１は、理想の最大の高さのピークに対応する。
【０１０１】
これらの２つの型のコストを組み合わせるために、これらに重みを加え得、そしてこれらを合計し得る。２つのみのコストが存在するので、単一の重量パラメーターα（ここで、０≦α≦１）が十分である。適合Ｍの総コストｃ（Ｍ）は、重みを加えた合計である：
【０１０２】
【数１５】
2004516455.tif 000017
ここで、最大コストを有する適合を見出す場合、サイズ標準適合問題を定式化し得る。このコストは、加重の各要素がほとんど３つの隣接点に依存するという意味で局所的であることに注意する。特定の実施形態において、この特性は、サイズ標準適合アルゴリズムが直線性からの全体的な偏差を補正することを可能にする。
【０１０３】
（品質の尺度）
全ての適合に対する最大の可能なコストによって適合のコストを除算する場合、その質を示す０と１の間の数を有する。このありうる最大のコストはどのくらいであろうか。このような適合における比の全ての対は、その最大値（すなわち、α×１）に寄与する。全部でｎ−２の比の対が存在する。同様に、全ての適合したピークが、最大の高さであり、その結果、全てのｎ個の適合したピーク（各規定サイズについてのピーク）は、（１−α）×１に寄与する。従って、ありうる最大のコスト
【０１０４】
【数１６】
2004516455.tif 000018
は、
【０１０５】
【数１７】
2004516455.tif 000019
である。
従って、適合Ｍの質は、
【０１０６】
【数１８】
2004516455.tif 000020
によって与えられる。
【０１０７】
他の可能な品質の尺度は、単なる比のコストの合計、および適合における最悪の比のコストを含む。
【０１０８】
（効果的なアルゴリズム）
特定のアルゴリズムにおいて、上記式の利点は、コストが分離可能であることである。すなわち、いくつかのさらなる数学を用いて、独立して、部分列を最大化し得る。この特性は、効率的な動的プログラミングアルゴリズムを生じる。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、効率的であり（低い次数の多項式の時間および空間で実行する）、そして最適な解決法を保証する。
【０１０９】
ｃ：
【０１１０】
【数１９】
2004516455.tif 000021
は、適合の下位の問題の最大コストを示すと仮定する。特に、ｃ（ｊ，ｋ，ｆ）は、ピークｊがサイズｆに適合しそしてピークｋがサイズｆ＋１に適合する様式で、０〜ｆ＋１の規定フラグメントを有する、０〜ｋのピークを適合させる最大コストを示すと仮定する。従って、全てのサイズを適合させるコストは、
【０１１１】
【数２０】
2004516455.tif 000022
であり、ここで、Ｍ＊は、最適な適合である。全ての規定フラグメントが、いくつかのピークと適合するが、ピークのｎｓのみが本実施形態において適合する必要があることに注意する。
【０１１２】
ここで、再帰的に、最大コストを表し得る。ｆ＝０について、計算する比は存在しないので、最も高いコスト：
【０１１３】
【数２１】
2004516455.tif 000023
に関心があることのみを必要とする。
ｆ＞０について、新しい比のコストおよび以前の下位の問題のコストに、新しく適合したピークｋについての高さのコストを加えることによって、再帰的にコストを計算し得る：
【０１１４】
【数２２】
2004516455.tif 000024
これらの等式をアルゴリズムに変換することは、簡単である。特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、一貫した順序で個々の要素を計算する。さらに、計算を限定することによって規定における全てのサイズを適合させ得るという事実を利用し得る。特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、ｋ＞ｊ≧ｆについてｃ（ｊ，ｋ，ｆ）を計算することのみ必要である。なぜなら、ピークｊは、ｊ＜ｆの場合に、全てのｆサイズに適合され得ないためである。同様に、特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、下位の問題のｃ（ｉ，ｊ，ｆ−１）（ここで、ｉ≧ｆ−１）のみを調査する必要がある。なぜなら、ｉ＜ｆ−１の場合、ピークｉは、全てのｆ−１サイズに適合し得ないためである。
【０１１５】
この目的のために、アルゴリズム２は、等式１０を解き、そしてアルゴリズム３は、等式１１を解く。
【０１１６】
（アルゴリズム２  再帰の基礎（ｆ＝０の場合））
【０１１７】
【数２３】
2004516455.tif 000025
（アルゴリズム３  適合のコストを計算する（ｆ＞０の場合））
【０１１８】
【数２４】
2004516455.tif 000026
言及したように、これらのアルゴリズムは、最適な適合のコストのみを計算する。依然として、この計算からの適合が検索される。このことはしばしば、力学的プログラミングアルゴリズムの標準的な部分である。メモリの必要が非常に高い場合には、これはしばしば、コスト行列から最適なコストへの経路の再計算の実行である。特定の実施形態は、比較的小さなシーケンスを有するので、バックポインタ（すなわち、前者ｐ）のアレイを維持することによって、メモリの代わりに時間を用い得る。アルゴリズム３の８行目の後に、行「ｐ（ｊ，ｋ，ｆ）←ｉ」を追加することによって、このアレイは容易に維持される。この割り当ては、コストｃ（ｊ，ｋ，ｆ）に対する前者が、ｃ（ｉ，ｊ，ｆ−１）であることを示す。次いで、サイズ標準適合アルゴリズムは、等式９から、後方に追跡することによって、最適な適合を再構築し得る。
【０１１９】
（コンピュータリソース）
（理論的な実行時間分析）
特定の実施形態において、このアルゴリズムの実行時間の複雑さは、６行目および７行目を実行する回数によって支配される。これらの行自体が、一定の時間で実行される。内側（ｉ）のループは、これらを
【０１２０】
【数２５】
2004516455.tif 000027
実行する。従って、ｊループは、これらを
【０１２１】
【数２６】
2004516455.tif 000028
実行する。ｋループは、ｋ＝ｆ＋ｎＰ−ｎＳ＋１＝ｆ＋ｍ＋１で終了し、ここで、ｍ＝ｎＰ−ｎＳは、外側のピークの数である。この様式で継続すると、これらの行が合計でＴ（ｍ，ｎＳ）回実行されることがわかる。ここで、
【０１２２】
【数２７】
2004516455.tif 000029
である。この式は、見かけほど手強くはない。なぜなら、内側の３つの和は、値ｆとは独立であるからである。変数の賢明な置換によって、以下がわかる：
【０１２３】
【数２８】
2004516455.tif 000030
計算により、以下：
【０１２４】
【数２９】
2004516455.tif 000031
が示され、従って、
【０１２５】
【数３０】
2004516455.tif 000032
である。すなわち、実行時間は、規定フラグメントの数と共に直線的にのみ増加するが、これは、外側のピークの数の三乗として増加する。ピークの数が規定フラグメントの数と等しい場合（すなわち、ｍ＝０の場合）、６行目および７行目は、ｎＳ−２回のみ実行され、これは、任意の適合を評価するために比較される必要のある比の数と全く同じであることに注目のこと。
【０１２６】
（実験的測定）
前出の小節における理論的な分析により、アルゴリズムの漸近的な挙動を理解することが可能である。すなわち、これによって、入力が大きい場合の実行時間の傾向を予測することが可能となる。より小さい入力については、特定の実施形態において、種々のオーバーヘッド因子が、実行時間に影響を与える。
【０１２７】
いくつかのセットの合成データおよびアルゴリズムのＣ＋＋実装の時間が構築され得る。このデータは、ｎＳ＝５からｎＳ＝４０のフラグメントサイズの、サイズ標準規定を含む。全ての場合において、ｉ番目のフラグメントは２０ｉのサイズを有し、ここでｉは１以上である。レーン内のピークは、規定サイズと等しい位置を有するが、これらはまた、ｍ＝０からｍ＝２０のさらなるピークを有し、ここで、ｉ番目のさらなるピークは、０以上のｉに対して、位置１０＋２０ｉを有する。ｎＳとｍとの各組み合わせに対して、試験プログラムは、適合コンポーネントを２０回実行し、そしてまた経過時間を２０で除算して、各実行に対する時間をミリ秒で与える。
【０１２８】
図４０〜４２は、その結果を示す。最も近いミリ秒に丸められた実行時間自体は、下に与えられる。
【０１２９】
（メモリ）
コストおよび前者を保持するための全アレイは、実数値「（ｍ＋ｎＳ）２ｎＳ＝ｍ２ｎＳ＋２ｍｎＳ２＋ｎＳ３」を使用し得る。従って、これらのアレイの初期化には、ｍ３＝Ｏ（ｎＳ２）である場合に、最適化アルゴリズムより漸近的に多くの時間がかかる。このことが問題となる場合には、これらのアレイを、これらがＯ（ｍ３ｎＳ）の空間および時間を占有するように、希薄なアレイとして実装し得る。別の解決法は、ピークの指標を用いずに全アレイを位置合わせすることよりむしろ、等式１３における置換された変数を用いて全アレイを使用することである。第三の可能性は、全マトリックスを初期化するのではなく、全マトリックスを使用し、そして配分することである。
【０１３０】
（実際的な懸念）
特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムが適切な大きさであるように、候補ピークのセットを決定することが望まれ得る。外側のピークの数を指定するパラメータｍを考慮するように、選択され得る。次いで、特定の実施形態において、サイズ標準適合アルゴリズムは、先のサイズコーリング工程によって検出された全てのピークから、ｎＰ＝ｎＳ＋ｍの最も高いピークを抽出する。特定の実施形態において、ｍ＝４を使用し得る。特定の実施形態において、１／２と３／４との間の重みづけ因子αを使用し得る。
【０１３１】
分析者は、代表的に、レーン内のサイズ標準に対応するサイズ標準規定を選択するべきである。しかし、分析者が、より長いフラグメントが溶出する機会を得る前に、早く実行を終了することは、あり得ることである。この場合には、厳密にいうと、定義は、正確ではない。この状況においていくらかのエラー強さを提供するために、最適適合が最小の認容可能な品質パラメータを満足するか否かを試験し得る。満足しない場合には、最後の規定サイズを除去し、そして再度試行して、その品質が認容可能となるまでこのプロセスを反復し得る。あるいは、その品質が認容不可能である場合には、適合に戻らずにこのプロセスを単に報告し得る。
【０１３２】
（サイズコーリング）
特定の実施形態において、このシステムは、サイズコーリングアルゴリズムを使用する。このサイズコーリングアルゴリズムは、標準サイズの観点から、サンプルからのデータピークに対応するヌクレオチドサイズを予測する。
【０１３３】
特定の実施形態において、このようなアルゴリズムは、以下の５つのサイズコーリングアルゴリズムのうちの、少なくとも１つを使用する：ローカルサザン、グローバルサザン、二次最小自乗、三次最小自乗、および三次式近似補間。
【０１３４】
特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、走査数（リードフレーム、データポイントなど）を、フラグメントサイズにマッピングする。特定の実施形態において、このサイズコーリングアルゴリズムは、グローバル（または最小自乗当てはめ）法およびローカル（または補間）法を提供する。特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、３つのグローバル法（二次最小自乗、三次最小自乗、およびグローバルサザン）ならびに２つのローカル法（三次式近似およびローカルサザン）を含む。
【０１３５】
（グローバル法）
特定の実施形態において、グローバル法は、走査数Ｊにおけるフラグメントのサイズｆ（ｘ）を、関数ｆを評価することによって、決定する。この関数は、方法に依存する：
二次多項式：ｆ２（ｘ）＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ
三次多項式：ｆ３（ｘ）＝ａｘ３＋ｂｘ２＋ｃｘ＋ｄ
グローバルサザン：ｆ２（ｘ）＝ｋ１／（ｍ−ｍ０）＋ｋ２、ここで移動度ｍ＝１／ｋ。
【０１３６】
関数が評価され得る前に、この関数は代表的に、データに当てはめられ得る。特定の実施形態において、各グローバル当てはめ法の目的は、二乗した誤差の合計を最小にする係数（ａ、ｂ、ｍ０、・・・）を見出すことである。すなわち、適合したサイズ標準対｛（ｘｉ，ｙｉ）：ｉ＝１、２、・・・、ｎ｝、（ｘ＝標準走査数、ｙ＝標準サイズ）のセットが与えられると、以下の合計：
【０１３７】
【数３１】
2004516455.tif 000033
を最小にする、ｆに対する係数を見出す。ここで、ｅｉ＝ｙｉ−ｆ（ｘｉ）である。標準的な方法を使用して、この作業を達成し得る。例えば、Ｗ．Ｈ．Ｐｒｅｓｓ，Ｂ．Ｐ．Ｆｌａｎｎｅｒｙ，Ｓ．Ａ．Ｔｅｕｋｏｌｓｋｙ，およびＷ．Ｔ．Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ，Ｇｅｎｅｒａｌ  ｌｉｎｅａｒ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ，Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ，１４．３章、５２８−５３９頁、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９８８を参照のこと。
【０１３８】
（ローカル法）
（三次式近似）
三次式近似とは、製図された機械的スプラインを数値的にシミュレートすることを意味する。特定の実施形態において、これは、全ての隣接する点の対を、その独自の三次多項式と結び付ける。特定の実施形態において、これは、ある点を共有する２つの曲線が、その点において同じ値（第一の導関数および第二の導関数）を有することを確実にする。特定の実施形態において、これらの拘束は、解をほぼ決定する。特定の実施形態において、最後の拘束は、サイズコーリングアルゴリズムがいわゆる自然スプライン（これに対して、終点における第二の導関数は０である）を使用することである。特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、これらの拘束を、線形の等式のセットとして表し、これを次いで、ガウスの消去法を用いて解く（Ｗ．Ｈ．Ｐｒｅｓｓ，Ｂ．Ｐ．Ｆｌａｎｎｅｒｙ，Ｓ．Ａ．Ｔｅｕｋｏｌｓｋｙ，およびＷ．Ｔ．Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ，Ｇｅｎｅｒａｌ  ｌｉｎｅａｒ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ，Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ，１４．３章、５２８−５３９頁、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，１９８８）。
【０１３９】
（ローカルサザン）
オートラジオグラムに対して、移動度ｍは、同位体の、注入ウェルからの移動した距離に比例する（なぜなら、時間が一定であるので）。サザン（Ｓｏｕｔｈｅｒｎ，Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ＤＮＡ  ｌｅｎｇｔｈ  ｂｙ  ｇｅｌ  ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，１００：３１９−３２３（１９１９））は、フラグメントサイズ対１／ｍが、（ほぼ）直線であることに注目した：
ｆＳ（ｍ）＝ｋ１／ｍ＋ｋ２。
【０１４０】
高い移動度の（短い）フラグメントのみが、この直線の予測に当てはまらなかった。これらの高い移動度のフラグメントを考慮するために、サザンは、この等式に、初期移動度ｍ０を導入した：
ｆＳ（ｍ）＝ｋ１／（ｍ−ｍ０）＋ｋ２        （５．１）。
【０１４１】
特定の実施形態において、走査数ｘは、時間に対応し（なぜなら、キャピラリー長、すなわちウェルから読み取りまでの距離が、一定であるので）、そして移動度に反比例する。単純にするために、ｍ＝１／ｘを設定し得る。
【０１４２】
走査数ｘが与えられると、特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズム（ローカルサザン法）は、走査ｘが走査ｂとｃとの間であるように、サイズ標準フラグメントａ、ｂ、ｃ、およびｄを見出す。これらのフラグメントは、それぞれｆＳ（１／ａ）、ｆＳ（１／ｃ）、ｆＳ（１／ｄ）およびｆＳ（１／ｄ）の既知の大きさを有する。特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、次いで、等式５．１において、ｍ＝１／ａ、ｍ＝１／ｂ、およびｍ＝１／ｃを用いて、３つの等式の系を設定し、そしてこれらを、ｋ１、ｋ２、およびｍ０に対して正確に解く。一旦これらの値が得られると、特定の実施形態において、これは、ｍ＝１／ｘにおいて得られた等式ｆＳ１（ｍ）を評価することによって、ｍにおける曲線を補間する。
【０１４３】
さらに、特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、等式５．１において、ｍ＝１／ｂ、ｍ＝１／ｃ、およびｍ＝１／ｄを用いて、３つの等式の別の系を設定し、そしてこれらを、ｋ１、ｋ２、およびｍ０に対して正確に解く。次いで、これは、ｍ＝１／ｘにおいてサザンの等式ｆＳ２（ｍ）を評価する。最後に、特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、移動度ｍを有するフラグメントサイズが（ｆＳ２（ｍ）＋ｆＳ１（ｍ））／２となるように、得られた２つの大きさを平均する。
【０１４４】
（限界における解）
サザンの論文（Ｓｏｕｔｈｅｒｎ，Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ＤＮＡ  ｌｅｎｇｔｈ  ｂｙ  ｇｅｌ  ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，１００：３１９−３２３（１９１９））において取り組まれていない潜在的な問題が存在する。これを確認するために、サザンの等式５．１を、ｆＳ２（ｍ）をｙとし、ｋ１をｋとし、そしてｋ２をｙ０と新たに命名することによって、書き直す。
ｙ＝ｋ／（ｍ−ｍ０）＋（ｙ０）。
簡単な並べ替えにより、以下の等式が得られる：
（ｙ−ｙ０）（ｍ−ｍ０）＝ｋ１。
これは、サザンの等式が双曲線を表すことを明らかにする。ここで、双曲線は、限界のみにおいて、直線セグメントを記載する。その点に関してさらに、（ｍ１，ｙ１）、（ｍ２，ｙ２）、および（ｍ３，ｙ３）が、３つの共線の点であると仮定する。有限の定数ｋ、ｍｃ、およびｙｃは存在せず、その結果、等式５．２は、３つ全ての点（ｍ１，ｙ１）、（ｍ２，ｙ２）、および（ｍ３，ｙ３）を通る。このような状況は、フラグメント分析の適用において生じ得、そして実際に生じ、そして取り組まれる。
【０１４５】
特定の実施形態において、サイズコーリングアルゴリズムは、このような同一直線上の三重線を検出し、そしてサイズ対移動度空間（移動度空間）において直線的に補間してサイズをコールする。例えば、１０塩基対、２０塩基対および３０塩基対のサイズ標準フラグメントを有し、それらが、それぞれ、１２回、１５回および２０回の走査で溶出することを想定する。次いで、これらは、１回の走査あたり１／１２、１／１５および１／２０のキャピラリー長の移動度を有する。これらの点は、図４３に示されるように、移動度空間において同一直線上にある。
【０１４６】
図４４における例によって示されるように、移動度空間における同一直線上の点が、走査対移動度空間（走査空間）において同一直線上にないことに留意する。従って、このサイズコーリングアルゴリズムがこのような点を走査空間において直線的に補間することによって処理することは、不正確である。
【０１４７】
一方、このサイズコーリングアルゴリズムが走査空間において同一直線上にある３つの点に遭遇することを想定する。このような点は、移動度空間において同一直線上になく、そしてサザンの等式（等式５．１）が、変化を伴わずに当てはまる。サザンの等式は、このような点を走査空間において直線的に補間し、予測されるような平滑な曲線（実際には、線分）を生じる。
【０１４８】
図４５は、両方のケースを示し、そして特定の実施形態におけるサイズコーリングアルゴリズムが走査１７にてフラグメントをどのようにサイズ付けするかを示す。左側の３つのサイズ標準点は、移動度空間において同一直線上にあり、一方、右側の３点は、走査空間において同一直線上にある。特定の実施形態において、このサイズコーリングアルゴリズムは、移動度空間における直線的な補間によって、走査１７にて青色の「＋」を得る。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、３つのサザン等式の系を解析することによって、緑色の「＋」を得る。次いで、このアルゴリズムは、これらの２つのサイズを平均することによって、黒色の「＋」によって示されるように、走査１７でのフラグメントをサイズ付けする。
【０１４９】
（対立遺伝子コーリング）
特定の実施形態において、このシステムは、対立遺伝子コーリングコンポーネントを使用する。このようなコンポーネントは、どのデータが対立遺伝子に正確に対応するかを解釈するために使用される。特定の実施形態において、１以上のアルゴリズムを使用して、対立遺伝子に正確に対応するデータ点を決定する。
【０１５０】
特定の実施形態において、１より多い対立遺伝子コーリングアルゴリズムを使用して、そしてこのコンポーネントは、コミッティ（ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）アプローチにおいて組み合わせた情報を使用して、対立遺伝子ココールを提供する。特定の実施形態において、単一の対立遺伝子コーリングアルゴリズムを使用し得る。
【０１５１】
特定の実施形態の以下の説明は、ＰＣＲ増幅を使用して所定の遺伝子座でのジヌクレオチド反復を分析する場合の対立遺伝子コーリングに関する。本発明は、このような作業に決して限定されず、そして任意の数の反復に関し得、または他の型の遺伝子多型に関し得る。他の多型としては、ＳＮＰ（一ヌクレオチド多型）、一塩基挿入および欠失、ならびに１より多い塩基が関連する挿入および欠失、および再編成が挙げられるが、これらに限定されない。
【０１５２】
同様に、これらのアルゴリズムの実施形態は、他の型のデータに適用され得、ここで、複数のアルゴリズムが、それらの信頼値における解釈およびスコア付けを代表的に必要する、結果を生じる。このような他の適用分野としては、以下が挙げられるが、これらに限定されない：塩基コーリング（ｂａｓｅｃａｌｌｉｎｇ）（デノボ配列、混合塩基配列および比較配列）；ＳＮＰ塩基コーリング；マイクロアレイの点検出；タンパク質配列決定；タンパク質／遺伝子発現；ペプチド検索（ノイズが生じる時系列整列化の問題）；および生物学的系のモデリング。当業者は、本発明に従って評価され得る、多くの型の核酸情報およびアミノ酸情報の全てを認識する。例としては、上記の適用のいずれかからのデータ、および任意の特性（核酸またはアミノ酸の長さ、分子量、あるいは核酸同一性またはアミノ酸同一性）の評価が挙げられるが、これらに限定されない。
【０１５３】
データ解釈のこれらの適用の全てについてのコミッティアプローチにおいて、１つのみのアルゴリズムに依存するよりむしろ、１より多いアルゴリズムからの出力を使用する。しばしば、異なるアルゴリズムは、種々の条件に依存して、他のアルゴリズムを超える種々の利点を有し得る。このコミッティアプローチは、異なるアルゴリズムを使用して、複数のデータ点の正確な解釈に対する、有意な信頼値を生じる。特定の実施形態に従って、このコミッティアプローチは、操作環境を最初に確立する概念（この１例は、本明細書中に記載されるエンベロープコーラー（ｅｎｖｅｌｏｐｅ  ｃａｌｌｅｒ）によって例示される）と組み合わせる場合に、特に強力である。
【０１５４】
種々の遺伝子座において所定の対立遺伝子を決定するために、ＰＣＲを使用して、異なる対立遺伝子を有することが公知である遺伝子の領域を選択的に増幅し得る。この例において、所定の遺伝子座で異なる長さのジヌクレオチド反復を位置付けることを試行する。米国特許第５，５８０，７２８号は、本発明の方法に従って使用して、サンプル中の遺伝物質を増幅し、そして増幅された核酸の異なる長さに相関するデータを獲得する、特定の方法を記載する。米国特許第５，５８０，７２８号およびそこで引用される全ての文献は、本明細書中に参考として明確に援用される。生成され得る可能なデータを、図６に示す。
【０１５５】
図６は、ＰＣＲ増幅プロセスによって生成された人為産物を含む結果を例示する。このような人為産物を除くと、このデータは、９３塩基対および１０３塩基対でピークを示し、これは、その個体が、９３塩基対および１０３塩基対のサイズの２つの対立遺伝子についてヘテロ接合性であることを示す。しかし、ＰＣＲスタッター（どもり）は、９３塩基対の対立遺伝子について９１塩基対および８９塩基対にてさらなるピークを導入し、そして１０３塩基対の対立遺伝子について１０１塩基対、９９塩基対および９７塩基対にてさらなるピークを導入する。このスタッターは、サンプル中の実際の対立遺伝子より１以上のジヌクレオチド分短いフラグメントを生じる。また、ＰＣＲプロセスの間に、さらなるＡヌクレオチドが付加され得、これは、余分な塩基対を有する、図６における人為産物（すなわち、９３塩基対の対立遺伝子について９４塩基対、および１０３塩基対の対立遺伝子について１０４塩基対）を生じる。図６は、対立遺伝子９３および１０３を有するヘテロ接合性の個体を表し、そして人為産物を含む、比較的単純なパターンを示す。しかし、これらの導入され得る人為産物は、実際の対立遺伝子が共に類似し、そして対立遺伝子サインが重複する場合、必ずしも簡単に無視されるわけではない。従って、本発明は、データを解釈しそして正確な対立遺伝子コールを行うためのシステムを提供する。
【０１５６】
ＰＣＲスタッターおよびＡヌクレオチドの付加は、米国特許第５，５８０，７２８号に考察される。この特許は、正確な対立遺伝子コールを行うことを試行するために使用され得る、特定のアルゴリズムを考察する。本発明は、代表的には、より信頼性の高い対立遺伝子コーリングを提供する。本発明は、新しいアルゴリズムのみならず、コールの信頼性を増加するために１より多いアルゴリズムを使用するシステムを包含する。
【０１５７】
図１は、本発明に従う方法およびシステムが実行され得る、コミッティシステム１００の概要ブロック図を示す。データ１０２は、ＤＮＡ配列決定機（例えば、ＡＢＩ  ３７００  ＤＮＡ配列決定機（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ））からの代表的なサイズコールデータを含む。データ１０２は、複数の対立遺伝子コーリングアルゴリズム（例えば、エンベロープ検出コーラー（ｅｎｖｅｌｏｐｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｃａｌｌｅｒ）アルゴリズム１０４、最適化プログラムコーラー（ｏｐｔｉｍｉｚｅｒ  ｃａｌｌｅｒ）アルゴリズム１０６およびヒューリスティックコーラー（ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  ｃａｌｌｅｒ）アルゴリズム１０８）にパスされ得る。エンベロープ検出コーラーアルゴリズム１０４は、対立遺伝子が空間的にうまく分離されている場合に、ヘテロ接合性の対立遺伝子パターンを検出する。最適化プログラムコーラーアルゴリズム１０６は、応答信号（例えば、生のマイクロサテライト信号）を考慮してインパルス機能（例えば、対立遺伝子ピークの位置）を同定する。ヒューリスティックコーラーアルゴリズム１０８は、複数の規則およびフィルタを使用し、対立遺伝子でないピークを考慮から排除する。アルゴリズム１０４、１０６および１０８についてのさらなる情報を、以下に提供する。
【０１５８】
各アルゴリズムは、コミッティマシン１１０にそれらの結果を報告する。このコミッティマシン１１０は、論理および／または規則を使用して、コールに信頼水準を割り当てる。コミッティマシン１１０は、大まかな結果を生じ、そしてコールを予測し得る。つまり、コミッティマシン１１０は、いくつかのコーラーからコール結果を受信し、そして異なるコーラー間の一致の程度を考慮して、回答が正確である統計的確率に基づいて、得られるコールについての信頼度を提供し得る。このエキスパートのコミッティについてのより多くの情報を、以下にさらに説明する。信頼水準は、コーリングアルゴリズム１０４、１０６および１０８間の一致を考慮することによって作成され得る。結果１１２は、コミッティマシン１１０によって行われた各試験についての信頼水準を含み、そして結果１１２は、コンピュータ１１４のユーザに対して転送される。
【０１５９】
コミッティシステム１００は、従来の対立遺伝子コーリングアルゴリズムより多くの利点を提供する。第１に、各アルゴリズムは、コールがあるか否かの決定において異なるストラテジーを使用するので、全てのコーラーが一致する場合、次いで、極めて高い値の信頼性が、コールに付与され得る。しかし、全ての対立遺伝子コーリングアルゴリズムが一致しない場合、どのアルゴリズムが一致するかに依存して、コールに対して異なる信頼水準が付与される。大きいデータ集団にわたって異なるアルゴリズム間の一致のレベルを考慮することによって、統計的に有意な信頼性の値が、対立遺伝子コールに割り当てられ得る。
【０１６０】
（Ｉ．コミッティ対立遺伝子コーリングシステム操作）
図２は、特定の実施形態に従って、対立遺伝子コールの処理においてデータ処理システムによって実行される工程の、フローチャートを示す。第１に、このデータ処理システムは、サイズコールフラグメント分析データを受信する（工程２０２）。
【０１６１】
次いで、受信されたデータは、種々の対立遺伝子コーリングアルゴリズムを使用して処理され得る（工程２０４）。各コーラーアルゴリズムは、異なる環境下で異なる信号に対してうまく作動する。同じデータセットに対して１より多いコーラーを使用することによって、コミッティマシン１１０は、コールに信頼水準を割り当てる。アルゴリズムは、データの複雑性を試験し得、そしてその複雑性が特定の要件をパスし、適切なコールを作製し得るか、またはデータの複雑性に拘わらずコールを作製し得る。いくつかの例示的コーリングアルゴリズムを、図３Ａ〜３Ｄに示す。
【０１６２】
一旦、データが、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムを用いて分析されると、各コールの結果が、コミッティマシン１１０に転送される（工程２０６）。コミッティマシン１１０は、コールの結果を処理し（工程２０８）、決定を調整し、そしてコーリングアルゴリズムの結果に対して適切な信頼性の値を割り当てる。この調整の結果は、信頼性の値と共に、フラグメント長（コール）としてユーザに報告される（工程２１０）。
【０１６３】
（ＩＩ．エンベロープコーラー）
図３Ａは、特定の実施形態に従ってエンベロープコーラーアルゴリズムを用いて対立遺伝子を処理する場合に、データ処理システムによって行われる工程のフローチャートを示す。エンベロープコーラーアルゴリズムは、代表的に、対立遺伝子が空間的にうまく分離されている場合に、ヘテロ接合性の対立遺伝子パターンを検出するために使用される。エンベロープコーラーは、コールを作製する前に核酸配列決定機からの信号の複雑性を評価し、そして信号の複雑性が閾値より下にある場合（すなわち、その信号がコーラーの操作領域内にある）に、コールを作製する。従って、このコーラーは、コーラーが認識する制限された領域で作動するので、このコーラーは、正確である高い確率にあり、そのコールは、極めて正確であり得る。
【０１６４】
第１に、このアルゴリズムは、スムージングのような前処理を実施し得る（工程３０２）。例えば、このアルゴリズムは、Ｎ点スムージングを使用し得、これは、各点を、それ自体およびその両側のＮ個の点にわたる局所平均で置き換える。各点をこのような平均で置き換えることによって、信号からノイズが除去され、そしてより平滑な信号が残る。
【０１６５】
次に、信号の極小値および極大値が決定される（工程３０３）。これは、その処理において信号の微分計算を使用する、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙアルゴリズム（例えば、Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ：Ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｈ．Ｐｒｅｓｓ，Ｓａｕｌ  Ａ．Ｔｅｕｋｏｌｓｋｙ，Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｔ．Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ，Ｂｒａｉｎ  Ｐ．Ｆｌａｎｎｅｒｙ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、１９９２、６５０−６５５頁を参照のこと）のような技術を使用することによる。他のピーク検出方法が、使用され得る。この工程は、信号の一般形状をより少ない点で効果的に表すことによって、信号の次元数を有意に減少する。この効果は、図７に示され得る。ここで、元の信号は実線である。極小値および極大値の計算後に、信号を破線で表す。
【０１６６】
工程３０４において、新しい信号が、極大値のみを維持することによって形成される。これは、信号の包絡線を決定する効果を有する。図７において、この信号は、点線で示される。次に、信号を、アルゴリズムにパスし戻し、アルゴリズムが、極小値および極大値を決定する（工程３０５）。この新し表示を用いて、次いで、元の信号を、各極小値にてパネルに分割する（工程３０６）。パネルは、信号の大きいセクションであり、これは、その信号の深い局所極小値によって区切られる。図７において、６つのパネルが存在し、表１に概略されるように区切られる。
【０１６７】
2004516455.tif 000034
【０１６８】
信号の複雑性およびこのアルゴリズムがコールを作製するか否かを決定するために、このアルゴリズムは、３つのパネルが存在するか否かを最初に決定する（工程３０８）。少なくとも３つのパネルが存在する場合、このアルゴリズムは、例えば、パネル中の各エレメントの平方を合計することによって、各パネルについてエネルギーレベルを計算する（工程３１２）。規定された領域における信号のエネルギーを評価する他の方法は、使用され得る。このアルゴリズムは、２つのうまく分離されている対立遺伝子の包絡線特徴について検索するので、代表的には、２つの別個の対立遺伝子サインが存在するか否かを確かめるために３つのパネルを使用する。Ｘ個の対立遺伝子について検索する場合、Ｘ個の別個の対立遺伝子サインが存在するかを確かめるために、代表的には、Ｘ＋１個のパネルを使用する。
【０１６９】
３つの最大エネルギーレベル（それぞれＥ１、Ｅ２、およびＥ３−これらは、図中のパネル１、２、および５に対応する）を用いて、エンベロープコーラーアルゴリズムは「閾値」決定を実施する（工程３１４）。すなわち、これらの３つのエネルギーレベル（Ｅ１、Ｅ２、およびＥ３）を用いて、このアルゴリズムは、例えば特定の実施形態では、Ｅ２がＥ１の２０％より大きいか否か、およびＥ３がＥ２の７％にすぎないか否かを決定する。これらの実施形態においてこれらの条件が存在する場合、この信号は、エンベロープコーラーが作動し得るのに十分に低い複雑度である。次いで、最大エネルギーを有するパネルの各々における最大ピークを記録することによってコールがなされる。従って、図７において図示される事例については、９３塩基対および１０３塩基対の菱形記号が頂上にあるピークでコールがなされる。
【０１７０】
要約すると、エンベロープコーラーの特定の実施形態は、以下を含み得る：
１．信号をｍｉｎ／ｍａｘ検出アルゴリズムに通し、最小値を切り捨てる。従って、信号のエンベロープは、最大である点を連結することにより得られる。
２．この新規な信号をｍｉｎ／ｍａｘ検出アルゴリズムに再度通す。
３．ｍｉｎ／ｍａｘ情報を用いて信号を目的のパネルに分ける。ここでの目的のパネルは、信号が初め低く、次いで急速に増加し、そして再度ベースラインまで低下するものとして定義される。これらの実施形態では、これらの領域中のエネルギーは、これらの領域中のデータの二乗を合計することにより算出される。
４．最大エネルギーを有する３つの領域のみを考慮する。
５．信号中の２つの優勢ピークを選択し、そしその信号は異種接合条件を表すとする。このような場合、対立遺伝子コールは、最大エネルギーを有する２つのパネル中の最大値である。
【０１７１】
（以下のコードは、エンベロープコーラー法の特定の実施形態に従って使用され得る）
ライン６のコールは、信号をパネルに分け、そしてパネルのエネルギーを算出するサブルーチンエンベロープ（ライン２１〜５３）をコールし、次いで最大エネルギー含量を有する３つのパネルを同定する。ライン１０は、工程４で与えられる条件を試験する。これらの条件が適合する場合、ライン１１は対立遺伝子コールを反復する。
【０１７２】
【表１】
2004516455.tif 000035
2004516455.tif 000036
（ＩＩＩ．最適化プログラムコーラー）
米国特許第５，５８０，７２８号（これは、参考として援用される）は、逆重畳積分を介する対立遺伝子コールを記載する。これは、本発明の特定の実施形態と一致する最適化プログラムコーラーアルゴリズムに類似する。
【０１７３】
特定の実施形態によれば、最適化プログラムコーラーは以下のように作動する。アルゴリズムは、応答信号（生のマイクロサテライト信号）を与える衝撃関数（対立遺伝子ピークの位置）を同定する逆重畳積分の原理において作動する。ルーチンは、逆重畳積分を生じるためにモデルフィット最適化を用いる。最適化されたモデルパラメーターは、ピーク位置、ピーク高、およびスタッター率である。
【０１７４】
特定の実施形態によれば、アルゴリズムは、まず、ビン（ｂｉｎ）でサンプリングすることにより次元換算（ｄｉｍｅｎｔｉｏｎａｌｉｔｙ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）を実施し、次いで、最大ピークを優勢対立遺伝子として同定する。ビンは、対立遺伝子を見出すことが期待される位置である。データが生成される方法のために、フラグメント長は、整数の塩基対としてめったに記録されない。従って、ビンの中心のいくらかの閾値内に入る任意のピークが、その長さであるといわれる。特定の実施形態では、この閾値は、＋／−０．１５塩基対である。従って、ピークが１００．８７塩基対のサイズであると称され、そしてビンが１０１ｂｐに存在したとしたら、ピークは１０１ｂｐであると記録される。
【０１７５】
ビンでのサンプリングにより、解析からデータ点を除去できる。ビンは、以前にコンパイルしたデータによって決定される。例えば、期待された対立遺伝子位置を反映する、以前にコンパイルされた統計値に基づいて、元のセットのビンをシステムに通し、そしてサンプリンググリッドが、これらのビンを収容する１塩基対グリッドを内挿することにより形成される。これは、信号がサンプリングされる、１塩基対間隔で配された連続したビンを作出する。
【０１７６】
スタッターの量が変化したビルディングモデルを通じて、アルゴリズムは、もとの信号から差し引かれた際にそのモデルが最も低い残留誤差を生じる衝撃関数を選択することにより、次に最も考えられる対立遺伝子を選択する。
【０１７７】
特定の実施形態による図３（Ｂ）中のフローチャートは、以下のようにコンセプトを図示する：
１）ビンでサンプリングする（３２０）−上述したように、ビンは、対立遺伝子を見出すことが期待される位置である。従って、上の信号は、これらの位置でサンプリングされる。代表的には、これらの位置は、最小値および最大値を含むが、信号の他の部分（フラット領域、スタッターピーク）もまた含む。
【０１７８】
２）最小値および最大値を見出す（３２２）−Ｓａｖｉｔｓｋｙ−Ｇｏｌａｙアプローチを用いて、最小値および最大値の正確な位置を突き止める。最大値は、可能な対立遺伝子を表す。
【０１７９】
３）１つの対立遺伝子として優勢ピークを選択する（３２４）−代表的には、最大ピークが対立遺伝子である−このピークを選択することが安全な戦略であり、他の対立遺伝子を見出す問題はいまや減少される（存在する場合）。
【０１８０】
４）二次ピークの位置、ならびに優勢ピークおよび二次ピークの両方におけるスタッターの量を変化させることにより一連の仮説（モデル）を形成する（３２６）。
【０１８１】
５）工程（２）で見出された信号から各モデルを差し引く（３２８）。残差が表中に残る。
【０１８２】
６）最も低い残差を有するモデルを選択する（３３０）−最も低い残差を生じるモデルが、工程（２）からの信号を最良に記載し、従ってウィナー（ｗｉｎｎｅｒ）と宣言される。対立遺伝子コールは、モデルにおいて生じた対立遺伝子の位置である。
【０１８３】
７）任意のさらなる規則（例えば、特定の閾値以下のレフトピークを除去する）の適用後にコールをユーザに伝える（３３２）−実験は、特定の閾値以下のピークは、通常ノイズであることを示している。
【０１８４】
特定の実施形態によれば、主な最適化プログラムコーラーアルゴリズム工程は以下のように要約される：
１）データ換算：
通過される先験のビンを用いて、さらなるビンを含むサンプリンググリッドを構築する。次いで、信号をサンプリングし、マイクロサテライト信号の簡易化された不連続な表示、本質的にはビンの中心にピーク高さ、を与える。図８を参照のこと。
２）最高ピークを見出し、それが対立遺伝子ピークの１つ（「Ａ」対立遺伝子）であると仮定する。図８を参照のこと。
３）Ｂ対立遺伝子について検索する：
アルゴリズムは、残差信号（すなわち、観測信号から仮定信号を差し引いた後の信号の残り）を最小化するＢ対立遺伝子のピークの位置、高さ、およびスタッター率について検索する。（Ｂピークは、実際にはＡピークと同じであり得る（すなわち、ホモ接合体））。
【０１８５】
図９は、Ｂ対立遺伝子についての検索における２つの異なる試みを図示する。Ａ対立遺伝子が最高ピークであると仮定したことを思い起こしてほしい。Ｂ対立遺伝子についての位置、高さ、スタッター率についての異なる仮説を立てる。Ａ仮説とＢ仮設とを重ね合わせることにより複合信号を作成する。次いで、仮定された信号を観測された信号と比較し、残留誤差を算出する。最も低い残留誤差を有する仮説をＢ対立遺伝子と記録する。
【０１８６】
最良のＢ対立遺伝子パラメーターについて検索するために使用した方法は、フレキシブルである。このアルゴリズムの第一の実行において、検索スペースを取り除くために簡単な帰納法が使用されたが、それは、最良のＢ対立遺伝子についての徹底的な検索であった。共役勾配、シンプレックスまたは模擬アニーリングのような方法が適用され得た。
【０１８７】
（ＩＶ．ヒューリスティックコーラー）
図３Ｃは、特定の実施形態によるヒューリスティックコーラーアルゴリズムを用いて対立遺伝子を処理する際にデータプロセシングシステムにより実行される工程のフローチャートを示す。ヒューリスティックコーラーアルゴリズムは、対立遺伝子ではないピークを除くために複数の規則（フィルタ）を使用する。フィルタを用いてピークを除くことにより、残ったピーク（単数または複数）が対立遺伝子であり得る。
【０１８８】
第一に、多数の前処理工程のいずれかが実行され得る。例としては、エンベロープコーラーで言及したＮ点スムージングまたはノイズ定量（またはＮｏｉｓｅ  Ｃｈｅｃｋｅｒ）が挙げられる。ノイズ定量は、信号の質を評価するために使用される。Ｎｏｉｓｅ  Ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎの例は、以下の工程を包含する：
１）信号を採取する工程；
２）図３Ａの３０２におけるようにスムージングを実行する工程；
３）もとの信号からスムージングした信号を差し引く工程；および
４）２つの信号間の差異の二乗を合計し、誤差平方和（ｓｕｍ  ｓｑｕａｒｅｄ  ｅｒｒｏｒ；ＳＳＥ）を得る工程。
【０１８９】
信号がノイズを比較的含まない場合、ＳＳＥは低く、コールにおいてより多くの信頼が置かれ得る。ＳＳＥが高い場合、ユーザは、信号を観察し、コールを人為的に作製することが賢明であると警告される。
【０１９０】
特定の実施形態に従う、任意のこのようなプリプロセシング工程の後に、このプロセスは、ヒューリスティックコーラーアルゴリズムがピーク検出アルゴリズム（例えば、Ｓｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙアルゴリズム）を使用してピークリストを形成する工程３４２を含む。特定の実施形態に従って、以下の３つの部分の情報（ピーク位置、ピーク高さ、およびピーク幅）を含むそれぞれのピークについての項目を有するリストが形成される。次に、種々のフィルタを適用して、正しい対立遺伝子コールでないピークを除去する（工程３４４）。
【０１９１】
使用され得る１つ以上の規則の非限定的な例としては、以下が挙げられる：
スプリットピークを除く（スプリットピークチェッカー）
バックグラウンドピークを除く（バックグラウンドピークチェッカー）
プラスＡ歪みに起因するピークを除く（プラスＡチェッカー）
スパイクピーク（ｓｐｉｋｅｙ  ｐｅａｋ）を除く（スパイクピークチェッカー）
ショルダーピークを除く（ショルダーピークチェッカー）
スタッターピークを除く（スタッターチェッカー）
スプリットピークは、高さの類似した（例えば、少なくとも約７０％）、ピークリストに見られる２つのピークであり、そして代表的に、約０．１塩基対未満離れている。これらは、代表的に、二本鎖ＤＮＡおよび一本鎖ＤＮＡの混合物によってもたらされる。特定の実施形態に従って、スプリットピークが検出される場合、スプリットピークの高さのみが保存される。
【０１９２】
バックグラウンドピークは、任意の有意なスタッターを有さない偽のピークである。スタッターは、ほとんどいつもジヌクレオチドマーカーで生じる。従って、任意の有意なスタッターを有さないピークは、バックグラウンドピークと考えられ、このリストから除く。バックグラウンドピークは、代表的に、サンプル夾雑物に起因する。
【０１９３】
スパイクピークは、高いが他のピークでは代表的でない幅を有する偽ピークである。ピークリストは、高さデータ、幅データおよび位置データを有する。従って、平均ピーク幅が決定され得、集団の残りと比較して狭すぎる任意のピークは、除かれる。これらは、代表的に、サンプル夾雑物によって引き起こされる。
【０１９４】
ショルダーピークは、別のピークの非常に近くに見え、従って、ショルダーの外観を有するピークである。これらは、代表的に、より低い高さであり、０．１ｂｐより大きく離れ、１ｂｐより小さく離れることを除いて、スパイクピークに類似する。これらは、しばしば、機器のノイズによって引き起こされる。特定の実施形態において、ショルダーピークは、除かれる。
【０１９５】
特定の実施形態に従って、工程３４４に適用されるフィルタは、図３Ｄのフローチャートに示されるフィルタのうちの少なくとも１つを含む。一塩基対チェッカーは、一つの塩基対ピークが存在するか否かを見るために隣接ピークをチェックする。特定の実施形態において、フィルタの順序が変更され得る。例えば、特定の実施形態に従って、プラスＡチェッカーおよびショルダーピークチェッカーは、図３Ｄのフローチャートで互いに切り換えられる（図３Ｄに示される最終アセンブラは、最終結果を構築し、対立遺伝子をコールする）。
【０１９６】
一旦、全ての対立遺伝子でないピークが除かれると、ヒューリスティックコーラーアルゴリズムは、１つまたは２つの残りのピークが存在するか否かを決定する（工程３４６）。２つより多くの残りのピークが存在する場合、ピークの数を１つまたは２つに減少させるために、さらなるフィルタが適用される（工程３４８）。これらの規則は、観測によって決定される特別の場合に基づく。規則の非制限的な例は、４つのピークが残る場合、一般的に、最も低い２つが除かれるということである。一旦、１つまたは２つのピークが残ると、これらは、対立遺伝子コールとして指定され、コミッティマシン（ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｍａｃｈｉｎｅ）を通過する（工程３５０）。
【０１９７】
図１０〜１２は、特定の実施形態に従う、ヒューリスティックアルゴリズムを用いて評価され得るデータを示す。
【０１９８】
特定の実施形態において、ヒューリスティックコーラーは、所与のマーカーについて２つの対立遺伝子の最大が存在することを想定する。特定の実施形態において、所与のマーカーについて対立遺伝子の最大数にこのような想定が存在しない。
【０１９９】
（Ｖ．コミッティマシン処理）
以下の例ＡおよびＢは、本発明の特定の実施形態に従うコミッティ（ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）アプローチを説明する。
【０２００】
（例Ａ）
図４は、ユーザに報告される最終対立遺伝子コールおよびそれらの関連する信頼値を決定する場合の特定の実施形態に従う、コミッティマシン１１０によって実行される工程を示す。コミッティマシン１１０は、一セットの規則を使用することによって、コールを調停する。例示的な規則のテーブル（表２）は、以下に示される。最初のコミッティマシン１１０は、どのコーラーが一致するかを決定する（工程４０２）。
【０２０１】
次に、コミッティマシン１１０は、正確なコールを決定し、これらのコールについての信頼水準の伝達、割り当てを行う（工程４０４）。特定の実施形態に従って、信頼水準は、代表的なデータの代表的である大きなサンプルセットにわたる表２の種々の場合を考慮することによって決定される。例えば、３つ全てのアルゴリズムが一致する場合（ケース１）、コミッティマシンは、コールが９９．９％正しいことを想定し、従って、０．９９９の信頼値を割り当てる。エンベロープコーラーについてのコールがなく、最適化プログラムコーラーおよびヒューリスティックコーラーについて同じコールがある場合、コミッティマシン１１０は、信頼値を０．９７０として規定する。ヒューリスティックアルゴリズムについてコールがなく、エンベロープ方法および最適化プログラムについて同じコールがある場合、コミッティマシン１１０は、それらのコールをユーザに通し、そして０．６２１の信頼値を割り当てる。最適化プログラムのみがコールを生成する場合、コミッティマシン１１０は、０．６９２の正しい信頼値を割り当てる。そして最後に、上記シナリオに適合しない任意の場合は、ヒューリスティックアルゴリズムによって与えられるコールを割り当てられ、そして０．７７１の信頼値を割り当てられる。上に列挙された一致の決定は、例示的である。当業者は、信頼の他の決定が利用可能であることを理解する。例えば、さらなるアルゴリズムを使用して、特定の実施形態に従うより正確な信頼水準を作製し得る。
【０２０２】
2004516455.tif 000037
【０２０３】
信頼水準はまた、コミッティアプローチに使用される特定のアルゴリズムの使用および得られる結果に精通した人によって割り当てられ得る。特定のアルゴリズムを用いた経験を描くとき、このような人は、種々のアルゴリズムによって得られ得る可能な併用した結果のそれぞれについての信頼水準を割り当て得る。
【０２０４】
（例Ｂ）
１．対立遺伝子コーリングアルゴリズム
この実施形態において、３つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムが実行される。それぞれが別の異なる原理を有する。コーラーは、以下である：
エンベロープ：あるレベルの複雑性より下のヘテロ接合性データを分類するのみである。これは、非常に高いレベルの正確性をもってなされ、対立遺伝子の間の良好な分離を伴う、比較的ノイズのない強力なヘテロ接合性信号の特徴的なエンベロープの検出に基づく視覚的アプローチを使用する。このデータが問題があるようである場合、エンベロープは、コールを作製することを拒否する。
【０２０５】
最適化プログラム：対立遺伝子の位置、スタッターおよび＋Ａ人為産物（ａｒｔｉｆａｃｔ）の量を使用する、対立遺伝子信号のパラメーター化に基づく仮説の形成を含む最尤的アプローチを使用する。この信号エネルギー量を最も良く説明する仮説は、ウィナーを断言し、対立遺伝子コールがウィニング仮説を形成する際に使用される。
【０２０６】
ヒューリスティック（ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）：対立遺伝子コーリングの規則に基づくシステム。最初に、全てのピークは、対立遺伝子を割り当て、そしてエキスパート規則を使用して、真の対立遺伝子のみが残るまで、誤った候補を除く。それぞれの方法に当てられた節は、以下である。
【０２０７】
ａ．ヒューリスティックコーラー
特定のプログラムは、Ｇｅｎｏｔｙｐｅｒ対立遺伝子コーリングアルゴリズム（ＡＢＩ  ＰＲＩＳＭＴＭ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅｒ（登録商標）２．０  Ｕｓｅｒ’ｓ  Ｍａｎｕａｌ．ＰＥ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、１９９６、８５０  Ｌｉｎｃｏｌｎ  Ｃｅｎｔｒｅ  Ｄｒｉｖｅ、Ｆｏｓｔｅｒ  Ｃｉｔｙ、ＣＡ９４４０４）を実行し、そして対立遺伝子コーリングプロセスの間、トリヌクレオチドマーカーおよびテトラヌクレオチドマーカーについてのこのアルゴリズムを再使用する。このプロセスに含まれる工程は、以下に概説される。
【０２０８】
１．ピークを位置付ける。マーカーサイズ範囲内の全てのピークを見つけ出しそして同定する。
【０２０９】
２．ピークを標識化する。全てのピークの対立遺伝子を示す。
【０２１０】
３．グローバルカットオフ。最大ピークを見つけ出す。閾値より下の任意のピークをコールされた対立遺伝子リストから除く。この閾値は、カットオフ値（ｃｕｔｏｆｆＶａｌｕｅ）×ピークの最大高さとして決定される（ここでカットオフ値は、ユーザが規定するパラメーターである）。
【０２１１】
４．＋Ａ除去。任意の２つの隣接ピークについて、ピーク間の距離が特定の数（ユーザパラメーター＋Ａ距離）内にあり、そして上流ピーク高さと下流ピークの高さとの間の比がユーザパラメーター＋Ａ比を越える場合、下流ピークは、コールされる対立遺伝子から除去される。
【０２１２】
５．スタッターの除去。任意の隣接する２つのピークについて、ピーク間距離が、ユーザパラメータースタッター距離内にあり、下流ピークの高さと上流ピークの高さとの間の比が、ユーザパラメーターの比を越える場合、上流ピークは、コールされた対立遺伝子リストから除去される。
【０２１３】
６．対立遺伝子を示す、任意の残りのピークが対立遺伝子であると示す。
【０２１４】
図１３は、代表的な標準的ヘテロ接合対立遺伝子サインを示す（丸印は、ユーザが注釈した対立遺伝子コールを示す。ｘ軸は、塩基対である。ｙ軸は、Ａ／Ｄカウント（電圧強度）である）。
【０２１５】
アルゴリズムは、きれいなジヌクレオチドマーカーデータについて比較的良好に振る舞い、そしてテトラヌクレオチドマーカーデータについて非常に良好に振舞う。しかし、トリヌクレオチドマーカーについて、データがなく、このアルゴリズムがどのように振る舞うかは、確実にはわからない。しかし、全ての可能性において、おそらく、非常に良好に実行する。
【０２１６】
このアルゴリズムの特定の実施形態は、５つのパラメーターを含む：カットオフ値（ｃｕｔｏｆｆＶａｌｕｅ）、＋Ａ距離（＋Ａ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）、＋Ａ比（＋Ａ  ｒａｔｉｏ）、スタッター距離（ｓｔｕｔｔｅｒ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）およびスタッター比（ｓｕｔｔｅｒ  ｒａｔｉｏ）。このプログラムは、これらのパラメーターについてデフォルト値を提供し、そしてユーザがユーザインターフェースのこれらの値を調節し得る。
【０２１７】
大量のジヌクレオチドマーカーデータを調べる際に、Ｇｅｎｏｔｙｐｅｒアルゴリズムが最適でなかったいくつかの状況が存在したことが明らかになった。これらの状況は、巨大な大多数のＧｅｎｏｔｙｐｅｒエラーを構成する。これらの場合は、以下である：
１．差示的増幅。１つの対立遺伝子が、別の対立遺伝子よりもかなり高い。グローバルカットオフ規則は、より低い対立遺伝子を除く。
【０２１８】
２．１ｂｐ対立遺伝子。一塩基対のみによって分離される２つの対立遺伝子が存在する。
【０２１９】
３．ブリードスルー（ｂｌｅｅｄｔｈｒｏｕｇｈ）（プルアップ（ｐｕｌｌｕｐ））ピーク。強い隣接カラーピーク（ｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇ  ｃｏｌｏｒ  ｐｅａｋ）およびマルチコンポーネントの不正確性に起因するピークが存在する。これは、ＨＩＤ適用について最適未満であり得る。
【０２２０】
４．バックグラウンドピーク。１つの信号のバックグラウンドピークが、乏しいゲルスラブに起因して存在する。
【０２２１】
５．スパイクスタッターピーク。異常に高く狭いスタッターピーク。
【０２２２】
ヒューリスティックアルゴリズムは、これらのエラーの潜在的な原因に取り組む。
【０２２３】
ヒューリスティックアルゴリズムは、さらなる規則を含む。特定の実施形態に従って、これらの規則は、特徴的変数（ピーク高さ、ピーク幅、ピーク開始位置、ピーク末端位置、ピーク開始高さ、ピーク末端高さ、ピーク間のピーク高さ比、ピーク間の塩基対間隔）の組み合わせを使用して、どのピークがコールされる対立遺伝子であるべきかを見出す。特定の実施形態において、アルゴリズムは、以下のように進行する。
【０２２４】
１．ノイズチェッカー。信号のノイズレベルをチェックする。この信号が、ノイズが多すぎる場合、このプロセスは、中断される。
【０２２５】
２．スプリットピークチェッカー。隣接ピークが分裂（ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ）についてチェックされる。分裂が存在する場合、より高いピークのみが保存される。
【０２２６】
３．バックグラウンドピークチェッカー。このピークは、これらが単一のバックグラウンドピークであるか否かを見るためにチェックされる。
【０２２７】
４．スモール／ショルダーピークチェッカー。有意でないピークおよび／またはショルダーピークが除かれる。
【０２２８】
５．スパイクピークチェッカー。スパイクスタッターピークを除く。
【０２２９】
６．＋Ａチェッカー。＋Ａピークを除く。
【０２３０】
７．スタッターチェッカー。スタッターピークを除く。
【０２３１】
８．特別ピークチェッカー。ピークが異なる増幅があるか否かを見るためにチェックされる。
【０２３２】
９．優先的増幅、または一塩基対対立遺伝子が存在する場合。
【０２３３】
これらのさらなる規則は、非常に良好に実施し、そして実質的に、エラーの数を減少する。
【０２３４】
（ｂ．最適化プログラムコーラー）
この実施形態におけるこのコーリングストラテジーは、対立遺伝子のシグネチャーについての合理的なモデルが、本来の信号の近似を確立するのに使用され得るという仮説に基づく。次いで、この近似は、本来の信号から減算される。最も小さい有意の誤差を生じる概算が、対立遺伝子の位置を与える。
【０２３５】
対立遺伝子シグネチャーを試験する上で、ＰＣＲスタッターおよび＋Ａ歪みは、理想的な孤立したピークを修飾する。ノイズと組み合わさったこれらは、対立遺伝子のピークの位置決めを困難にする。図１３は、信号に対するそれらの効果を示す。ここで、ＰＣＲスタッターは、２１２ｂｐおよび２２３ｂｐにおける主要信号の左側に一連の縮小ピークとして現れ、そして＋Ａ歪みは、主要ローブの右側に小さなピークとして現れる。
【０２３６】
ＰＣＲスタッターピークが一定の割合で減少すると想定し、そして＋Ａ歪みに値を割り当てることにより、対立遺伝子シグネチャーの単純なモデルは、以下の３つの情報を用いてパラメータ化される：
・対立遺伝子の位置；
・対立遺伝子の高さ；
・パーセンテージスタッター。
【０２３７】
従って、検索空間が作製され、ここで、一連の候補対立遺伝子ピークについてのこれらのパラメータの全ての組み合わせが考慮され、そしてそれらの得られる画像が獲得される。次いでこれらの画像は、本来の信号から減算され得、そして最も低い残差を有するパラメータのセットが、ウィナーとみなされる。この方法で、対立遺伝子位置が同定される。これらの実施形態に従うプロセスは、図１４にフローチャートで表わされる。
【０２３８】
これらの実施形態において、再処理工程は、単に、その次元を減少させるために本来の信号をサンプリングする工程のみを含む。これは、その信号；ピークおよび谷の最も重要な特徴を算出することにより実施され得る。このようにコンパクトな形態で信号を表わすことにより、その検索空間は、有意に減少する。これらのピークは、対立遺伝子コールの可能性とみなされる候補対立遺伝子ピークのセットを形成する。再処理後、次の２つのボックスは、可変性のパラメータおよび残差の算出を示す。このプロセスは反復され、そして最後のボックスにおいて、ウィナーの対立遺伝子ピークのセット（１つのピークのセットであり得る）が表わされる。このアルゴリズムの実際の出力は、図１５に含まれる。
【０２３９】
本明細書中に示されるフレームは、２つの場合を実証する；第１（フレーム（ａ、ｃ、ｅ））は最適な解であり、そして第２（フレーム（ｂ、ｄ、ｆ）により形成される欄）は、近いがその信号を十分に説明せず、そして高い有意の誤差を残す解を示す。両方の場合において、上フレームは、概算された信号を示す。候補対立遺伝子は、赤線の位置により与えられる。中フレームは、異なるスタッターパラメータを与えられた推測される（ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｚｅｄ）信号を示す。そして最後に、下フレームは、得られる残差を示す。右側の画像の欄は、より良い仮説を明確に実証し、それによって、ウィナーの仮説が示される。対立遺伝子コールは、提案されたピークの位置（赤線）により与えられる。
【０２４０】
（ｃ．エンベロープコーラー）
エンベロープコーラーは、一般的に他のコーラーはいかなるコールも生成し得るが、このエンベロープコーラーは、正確であるという高い確率（ｐｒｏｂａｂｌｙ）が存在することを決定する場合に対立遺伝子をコールするのみであるという原理に基づき開発される。エンベロープコーラーがコールを生成する場合、それは極めて正確であり得る。このことは、このコールにおける信頼を高め、そしてこれにより、全てのクラスのデータはさらなる考慮を必要としない。その基礎は、信号のエンベロープの考慮にあり、そして２つの大量のエネルギーが検出されるはずであり（信号中の２つの大きなこぶ）、このデータは、ヘテロ接合性であると決定される。次いで、対立遺伝子コーリングが、単に、各々のこぶにおける最大ピークを見つけることにより実施される。いくつかの単純なヒューリスティック規則が、加えられ、その正確性をわずかに増加し得る。詳細には、これらは、失敗が起こる一握りのケースを網羅し得る。しかし、特定の実施形態において、これらのさらなるヒューリスティクスは、代表的に、省略され、その代わり、全てのコーラーの組み合わせが、このデータのサブセットにおけるほぼ１００％のマークに対する信用を増大させるために使用される。特定の実施形態において、これらのコーリングストラテジーは、それら各々が特定のデータの長所を提示する目的において基本的に異なるはずであり、従って、このコーラーへのヒューリスティック規則の追加により、このような実施形態におけるその同一性が失われる。
【０２４１】
このプロセスを、図１６における特定の実施形態に従って説明する。この信号は、６つのパネルに分解され、そしてエネルギーが算出される。ｐ１およびｐ２と示されたパネルは、それらが最も大きなエネルギーを含むことを示すために影付きで示される。エネルギーはＥで示され、そしてこれは信号の二乗の和である。ｐ３と示されたパネルは、３番目に大きなエネルギー含量を含む。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、以下の２つの基準が満たされる場合、コールを生成するように進行する。
Ｅｐ２／Ｅｐ１  ＞  ０．２
Ｅｐ３／Ｅｐ２  ＜  ０．０７
このコールは、パネル１およびパネル２の各々における最大値を発見することにより、生成される。等式１および等式２における０．２および０．０７の値を、試行錯誤して決定した。これにより、容易に分類されるデータとより不明瞭な場合との間の好適な区別がなされるようである。
【０２４２】
（２．組み合わせストラテジー）
特定の例において、個々のアルゴリズムは、単独で用いられる場合、最適でないかもしれない。エキスパートのコミッティ（ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｏｆ  ｅｘｐｅｒｔｓ）のアプローチにおいて、コールの信頼性の程度は、異なるコーラー間のコンセンサスにおける程度を与えられる場合に正確な解答の統計的な確率に基づく。このことは特に、この実施形態に従うコーラーの１つが、コールが正当であるとみなされる場合にコールを生成するのみであるとみなされる場合に、適当なアプローチである。この実施形態において、データは、以下の５つのカテゴリーのうちの１つに分類される。
【０２４３】
エンベロープ、最適化プログラム、ヒューリスティックについて同一のコール：これらの３つのアルゴリズムは一致する。これにより、高い信頼性の結果が導かれる。
【０２４４】
エンベロープはコールせず、最適化プログラム、およびヒューリスティックは一致する：この信号は、分類するのにより困難であるとみなされ、そしてこのプロセスは、２つのより洗練されたアプローチに任される。この結果は、「悪い」データについての上述よりもいくらか信頼性が低くても十分に信頼できることが示される。
【０２４５】
ヒューリスティックはコールせず、他は一致する：時々、ヒューリスティックアルゴリズムはコールされない。このことは、特に、ノイズの多いデータの場合にあてはまる。このような場合、エンベロープと最適化プログラムとの間の一致が生じる場合に結果が示されるような場合、その結果が示され、そして信頼値が、このような状況が正確である確率として規定される。
【０２４６】
最適化プログラムコールのみ：これは、データに問題があり、エンベロープアルゴリズムもヒューリスティックアルゴリズムもコールされない状況を網羅する。
【０２４７】
以前にコールされなかった任意のデータ：データが上述の場合にコールされない場合、コーリングのためのヒューリスティックルーチンに通される。このアルゴリズムは、代表的に、単独で作用する場合のその正確性の観点で、最適化プログラムを凌ぐ。
【０２４８】
（結果）
異なる研究室からの２つのシリーズのデータに対する結果を、表３に示す。
【０２４９】
【表２】
2004516455.tif 000038
表３：コーリングアルゴリズム間の一致を考慮することにより生成される信頼値を示す結果。Ｒ１−エンベロープ、Ｒ２−最適化プログラム、Ｒ３−ヒューリスティック。ｃｏｎｆを除く全ての欄は、パーセント−年齢である。例−このカテゴリーに属する完全なデータセットにおける例の百分率。ストラテジー、この欄の補正は、このカテゴリーにおける正確である例の百分率を与える。ｃｏｎｆは、信頼値であり、それは、所定のカテゴリーについてのパーセント補正である。試験されたトレースの総数は：Ｌａｂ１−１０７２４、Ｌａｂ２−８０００、Ｌａｂ３−１４１９２である。
【０２５０】
全ての数字（信頼値を除く）は、百分率である。例と示された欄は、そのカテゴリーに分類されたデータセットの百分率である。次の２つの欄は、正確におよび不正確に分類された欄１からのデータの百分率を列挙する。パーセント補正は、欄ｃｏｎｆに渡され、信頼値として用いられる。１つの他の偶然の観察は、ｌａｂ２が、処理するのが非常に困難なデータを所有するということである。このことは、最終レベルの処理に通された例の数により観察され得る。このデータは、ストラグラー（ｓｔｒａｇｌｅｒ）と示される。ストラグラーは、上記の表３に列挙される４つのカテゴリーのいずれにも適合しない状況を含む。例えば，異なるアルゴリズムが矛盾する対立遺伝子コールを提供する状況は、ストラグラーとみなされる。このデータにおいて、図３におけるデータは、アルゴリズムＲ３により生成されたコールが、このような状況でアルゴリズムＲ２により生成されたコールよりも正確であることを示すので、このシステムは、アルゴリズムＲ２およびＲ３の対立遺伝子コール結果に矛盾が存在する場合、デフォルトアルゴリズムとしてＲ３の結果を使用し得る。
【０２５１】
最後の２列は、データの同一部分についてである。それらは、デフォルトコーラーが、正確なコールより高いパーセントを有する場合、ヒューリスティックであることを示す。
【０２５２】
別の興味深い機会は、レポートとして顧客にこれらの結果を手渡すことである（特に、コンセンサスが存在しない「分類するのが困難」なカテゴリーに分類された例の場合）。これは、図１７の用紙に含まれ得、そしてデータの検査のための見栄えのする補助を提供する。図１７は、２５のマーカーを示す。いくつかの場合、コンセンサスに達したと考えられるが、そのように示されていない。なぜならば、コールの「同一性」を決定するための閾値が、低く設定されすぎていたからである。しかし、ほとんどの場合、データに問題がある理由が見られ得る。赤円は、ユーザに注釈を与え、３つのレベルのアスタリスクは、下から上に向かって、エンベロープ、最適化プログラム、およびヒューリスティックについてのコールを与える。
【０２５３】
（結論）
マルチコーラーアプローチは、コールにおける信頼性に確かな数字を提供するという点で、重要である。同様に、どの程度容易にデータが分類されるかに基づきこのデータを異なるカテゴリーに分割することにより、マルチコーラーアプローチは、結果を検査するための方法を提供する点で十分に役立つ。
【０２５４】
これらの３つの方法は競合すると考えられるべきでないことを心に留めることは、非常に重要である。むしろ、それらが全体的に異なる原理に基づく場合、それらは、お互いを確認するように機能する。ヒューリスティックコーラーは、その背後に膨大な量のドメイン知識を有する。最適化プログラムはより形式的な検出および推定フレームワークを用い、それによって仮説が対立遺伝子位置について形成され、そして最大公算に類似され、信号のエネルギーを最も説明する仮説が、最も可能性のある説明として選択される。エンベロープは、非常に単純な視覚的検査を用いて、容易に分類されるデータを同定する。これらの３つのアルゴリズムは各々、それらの長所を有し、そして協奏形式で作用する場合、非常に屈強なシステムおよびコールの中に含まれ得る高程度の信頼性は、高い信頼性が種々の観点からのコンセンサスを必要とするという事実による。
【０２５５】
（ＶＩ．構造）
図５は、本発明の実施形態が実行される特定の実施形態に従うコンピュータシステム５００を示すブロック線図である。コンピュータシステム５００は、バス５０２または他の情報を交換するための他の連絡機構、および情報を処理するためのバス５０２に接続されたプロセッサ５０４を含む。コンピュータシステム５００はまた、対立遺伝子コールを決定するためのバス５０２に接続されたメモリ５０６（このメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶デバイスであり得る）およびプロセッサ５０４により実行される指示を含む。メモリ５０６はまた、プロセッサ５０４により実行される指示の実行中の一時的変数または他の中間情報を保存するために使用され得る。コンピュータシステム５００はさらに、プロセッサ５０４のために静的な情報および指示を保存するためのバス５０２に接続された読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０８または他の静的記憶デバイスを含む。記憶デバイス５１０（例えば、磁気ディスクまたは光学ディスク）は、情報および指示を保存するために提供され、そしてバス５０２に接続される。
【０２５６】
コンピュータシステム５００は、情報をコンピュータのユーザに表示するために、バス５０２を通じてディスプレイ５１２（例えば、陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ））に接続され得る。入力デバイス５１４（アルファベットキーおよび他のキーを含む）は、プロセッサ５０４に情報およびコマンドの選択を伝達するために、バス５０２に接続される。別の型のユーザ入力デバイスは、プロセッサ５０４に方向情報およびコマンドの選択を伝達するため、およびディスプレイ５１２においてカーソルの動作を制御するためのカーソルコントロール５１６（たとえば、マウス、トラックボール、またはカーソル指示キー）である。この入力デバイスは、代表的に、平面における位置をデバイスに特定させる２つの軸（第１軸（例えば、ｘ）および第２軸（例えば、ｙ））における２の自由度を有する。
【０２５７】
コンピュータシステム５００は、対立遺伝子コールを提供し、そして種々のコールについての信頼度のレベルを提供する。本発明の特定の実行と一致して、対立遺伝子コールのための信頼度のレベルを、メモリ５０６に含まれる１以上の命令の１以上のシークエンスを実行するプロセッサ５０４に応答する、コンピュータシステム５００によって提供する。このような命令を、別のコンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、記憶デバイス５１０）からメモリ５０６に読み込み得る。メモリ５０６に含まれる命令のシークエンスの実行は、プロセッサ５０４に、本明細書中に記載されるプロセス状態を実行させる。あるいは、ハードワイヤードの回路を、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて使用して、本発明を実行し得る。本発明のこのような実行は、ハードウェア回路およびソフトウェアのいずれの特定の組み合わせにも限定されない。
【０２５８】
用語「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、本明細書中で使用される場合、実行のためにプロセッサ５０４に命令を提供することに関与する、任意の媒体をいう。このような媒体は、多くの形態をとり得、不揮発性媒体、揮発性媒体および伝達媒体が挙げられるが、これらに限定されない。不揮発性媒体としては、例えば、光学ディスクまたは磁気ディスク（例えば、記憶デバイス５１０）が挙げられる。揮発性媒体としては、ダイナミックメモリ（例えば、メモリ５０６）が挙げられる。伝達媒体としては、同軸ケーブル、銅ワイヤおよび光ファイバー（バス５０２を備えたワイヤを含む）が挙げられる。伝達媒体はまた、電磁波および赤外線データ伝達の間に生成されるような、音波または光波の形態をとり得る。
【０２５９】
コンピュータ読み取り可能な共通の形態としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープまたは任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、本明細書中以降に記載されるような搬送波、あるいはコンピュータが読み取り得る任意の他の媒体が挙げられる。
【０２６０】
コンピュータ読み取り可能な媒体の種々の形態は、実行のためのプロセッサ５０４に対する１以上の命令の１以上のシークエンスを実行することに関与し得る。例えば、これらの命令は、最初に、離れたコンピュータの磁気ディスクで実行され得る。この離れたコンピュータは、そのダイナミックメモリに命令をロードし、そしてその命令を、モデムを使用して、電話回線を通じて送信する。コンピュータシステム５００に位置するモデムは、電話回線でデータを受信し得、そしてこのデータを赤外線信号に変換するために、赤外線送信機を使用し得る。バス５０２に接続された赤外線検出器は、赤外線信号で運ばれるデータを受信し得、そしてバス５０２にデータを配置し得る。バス５０２は、メモリ５０６にデータを運び、プロセッサ５０４は、ここから命令を取り出し、そして実行する。メモリ５０６によって受け取られる命令は、必要に応じて、プロセッサ５０４による実行の前または後のいずれかに、記憶デバイス５１０に記憶され得る。
【０２６１】
説明として、本発明の特定の実施形態と一致したシステムは、少なくとも２つの異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムからの入力としてコールを受信するコミッティマシンを提供する。これらのコールを受信することによって、このコミッティマシンは、多様な状態の信頼度のレベルを決定し得る。
【０２６２】
コミッティ対立遺伝子コーリングアプローチの特定の実施形態の先の記載は、網羅的ではなく、決して特許請求された本発明を限定しない。例えば、先の記載は、特定の対立遺伝子コーリングアルゴリズムに関して主に記載されたが、本発明の概念はまた、任意の他の型の対立遺伝子コーリングアルゴリズム（例えば、ＣｙｂｅｒｇｅｎｅｔｉｃｓからのＴｒｕｅＡｌｌｅｌｅまたはＭｏｌｅｃｕｌａｒ  ＤｙｎａｍｉｃｓからのＧｅｎｅｔｉｃ  Ｐｒｏｆｉｌｅｒプログラム）にも適用され得る。異なるアルゴリズムが使用される場合、例えば、データを示す大きいサンプルセットを超えて種々の場合を分析することによって、または実験に基づいてこのような信頼度値を割り当てるアルゴリズムに当業者を精通させることによって、上で考察したような結果の可能な組み合わせについて、信頼度値を割り当て得る。さらに、記載された実行は、ソフトウェアを含むが、本発明は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして、またはハードウェア単独で実行され得る。本発明は、オブジェクト指向および非オブジェクト指向のプログラミングシステムの両方を用いて実行され得る。
【０２６３】
（ビンの割り当て）
特定の実施形態において、このシステムは、ビン割り当てアルゴリズムを使用する。特定の実施形態において、サンプルから特にコールされた対立遺伝子データポイントを、集団中の特定の既知の対立遺伝子サイズに一致させることが所望される。特定の実施形態において、このような既知の対立遺伝子サイズは、既に提供されている。ビンは、代表的に、既知の対立遺伝子サイズの中心点および中心点からの所定のプラスおよびマイナスの値から構成される。従って、例えば、特定の実施形態に従うビンは、既知の対立遺伝子サイズの中心点を含み、そして中心点のいずれかの側の０．５ポイントを含む。従って、サンプル由来のデータポイントが、そのビン内に入る場合、それがビンに割り当てられ、そしてそのビンの中心点の値が、与えられる。対立遺伝子がいずれのビン内にも位置しない場合、未知の対立遺伝子として割り当てられる。ビンは、任意の適切なサイズであり得る。
【０２６４】
特定の実施形態において、ビンを割り当てる統計学的アプローチを開発することが可能である。各ビンの集団頻度を仮定することは公知であり、そして各ビン内の対立遺伝子は、通常は分散され、単純なベイズのアプローチが、ビンを割り当てるために使用され得る。
【０２６５】
（自動ビン処理（ｂｉｎｎｉｎｇ））
特定の実施形態において、このシステムは、自動ビン処理アルゴリズムを含む。このような実施形態において、所定の集団についての対立遺伝子ビンを決定し得る。特定の実施形態において、対立遺伝子のサイズが、集団についていまだ知られていない場合、このようなアルゴリズムを使用して、対立遺伝子サイズビンを確立し得る。特定の実施形態において、このようなアルゴリズムを使用して、集団中の既知の対立遺伝子サイズ情報に対して、さらに対立遺伝子ビンを加算し得る。例えば、自動ビン処理コンポーネントを使用して、その集団について既知の対立遺伝子ビン内に入らない対立遺伝子がコールされた場合、集団についてのさらなる対立遺伝子サイズビンを決定し得る。
【０２６６】
特定の実施形態において、自動ビン処理アルゴリズムは、集団についてコールされた全ての対立遺伝子を収集し、そして自動的に対立遺伝子のデータポイントに基づいて所定のビンの中心に、各々の対立遺伝子を割り当てる。特定の実施形態において、このアルゴリズムはまた、対立遺伝子のデータポイントと、その割り当てられた中心ビン値との間の距離に基づく、各対立遺伝子についてのコストを算定する。従って、さらなるデータポイントは、コストが高いほど、割り当てられたビン中心に入る。特定の実施形態において、次いで、この自動ビン処理アルゴリズムは、全ての対立遺伝子についての総コストを算定する。この総コストが特定の閾値レベルを下回る場合、選択されたビン中心を決定する。この総コストが、その閾値レベルを上回る場合、この自動ビン処理アルゴリズムは、各対立遺伝子にビン中心を再び割り当て、そして総コストが閾値レベルを下回るまで、反復プロセスで総コストを算定する。特定の実施形態において、最終ビン中心が決定された後、ビン中心のいずれかの側の所定の値を、最終ビンを得るために加算する。特定の実施形態において、０．５が、最終ビン幅を得るために、ビン中心の各々の側に加算される。
【０２６７】
特定の実施形態において、この自動ビン処理アルゴリズムは、自動ビン処理のための典型的なｋ平均クラスター化アルゴリズムを使用する。特定の実施形態において、このアルゴリズムは、入力サンプルから、全ての対立遺伝子を収集し、その品質評価値が特定の数（０．１）未満である対立遺伝子を除去し（以下の品質評価値の考察を参照のこと）、そして以下の表４に示されるように、ビンを見出すためにこれらを反復プロセスに送り込む。
【０２６８】
【表３】
2004516455.tif 000039
次いで、品質評価値を、これらの新たに生成されたビンについてのいくつかの大きいデータセット研究に基づいて、生成する（以下の品質評価値の考察を参照のこと）。
【０２６９】
（アルゴリズムサブグループ）
特定の実施形態において、このシステムは、前処理アルゴリズムを含み、このアルゴリズムは、基準外検出アルゴリズム、マルチコンポーネント化アルゴリズム、およびベースライン処理アルゴリズムのうち少なくとも１つを含む。
【０２７０】
特定の実施形態において、このシステムは、データ変換アルゴリズムを含み、このアルゴリズムは、ピーク検出アルゴリズム、サイズ標準一致アルゴリズム、ラダーシフトアルゴリズム、およびサイズコーリングアルゴリズムのうち少なくとも１つを含む。
【０２７１】
特定の実施形態において、このシステムは、対立遺伝子コールレポーティングアルゴリズムを含み、このアルゴリズムは、対立遺伝子コーリングアルゴリズム、自動ビン処理アルゴリズムおよびビン割り当てアルゴリズムのうち少なくとも１つを含む。
【０２７２】
（対立遺伝子コールレポート）
特定の実施形態において、この対立遺伝子コールレポートは、対立遺伝子コーリングアルゴリズムが適用された後に提供され得る、レポートされた対立遺伝子コールである。特定の実施形態において、この対立遺伝子コールレポートは、対立遺伝子コーリングアルゴリズムおよび１以上の引き続くアルゴリズムが適用された後に提供され得る。例えば、特定の実施形態において、この対立遺伝子コールレポートは、対立遺伝子コーリングアルゴリズムおよび引き続くビン割り当てアルゴリズムが適用された後に提供され得る。特定の実施形態において、対立遺伝子コールレポートの予測された正確さは、以下に考察されるような特定の品質評価値を考慮して生成され得る。特定の実施形態において、この予測された正確さは、正しいと予測された対立遺伝子コールレポートである。
【０２７３】
（品質評価値および警告フラッグ）
特定の実施形態において、このシステムは、１以上の品質評価値（ＱＶ）および／または警告フラッグを使用する。特定の実施形態において、品質評価値は、データ中のコールされた対立遺伝子の正確さを予測するために使用され得る。特定の実施形態において、品質評価値および／または警告フラッグは、対立遺伝子コールレポートの正確さを予測するために使用され得る。特定の実施形態において、この予測された正確さは、この対立遺伝子コールレポートが正しいか否かの予測である。特定の実施形態において、この品質評価値が所定の閾値を下回る場合、このデータを再びチェックすることが推奨される。特定の実施形態において、この品質評価値がさらなる閾値を下回る場合、このデータを全く考慮しないことが推奨される。特定の実施形態において、この予測された正確さは、対立遺伝子コールレポートが正しいか否かを予測するための値を提供する。
【０２７４】
品質評価値は、システム内のアルゴリズムのいずれかまたは全てについて使用され得る。例示的な品質評価値を、以下で考察する。
【０２７５】
（マルチコンポーネント化ＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、マルチコンポーネント化結果の品質評価値を決定するために、マルチコンポーネント化ＱＶを使用する。特定の実施形態において、本明細書中で参考として援用される、２０００年１月１８日に発行された、Ｓｈａｒａｆに対する米国特許第６０１５６６７号において考察されるような方法を使用し得る。
【０２７６】
（ベースライン処理ＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、ベースライン処理結果の品質評価値を決定するために、ベースライン処理ＱＶを使用する。例えば、特定の実施形態において、最も可能性のあるモデルが適合する方法がベースライン処理について使用される場合、このモデルの１つのコンポーネントとしてのベースライン処理および他のコンポーネントとしてのフラグメントピークと共に、残りの信号は、ベースライン処理のエラーを示す。
【０２７７】
（サイズ標準適合（ｓｉｚｅ  ｓｔａｎｄａｒｄ  ｍａｔｃｈｉｎｇ）ＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、サイズ標準適合ＱＶを使用して、サイズ標準適合結果の品質評価値（ｑｕａｌｉｔｙ  ｖａｌｕｅ）を決定する。特定の実施形態において、このサイズ標準適合ＱＶは、２つのプロセスを使用して決定される。第一のプロセスは、適合結果から走査数の塩基対比または倍率（これは、比の逆である）を算出するプロセスである。この比が０．２５よりも大きい場合（言い換えると、倍率が、１塩基対あたり４つの走査未満である場合）、この適合結果は正確ではなく、品質評価値は０．０である。特定の実施形態において、第二のプロセスは、カイ二乗検定に基づく。この第二のプロセスは、サイズ標準の規定から、これら全てのフラッグメント間の（塩基対における）理論的な（予測される）距離を算出する。適合ピークから、これらのマッピングされたフラッグメント間の（塩基対における）観察された距離を算出する。カイ二乗検定は、これら二組の距離が十分類似しているか否かを見るために行われる。この検定のＰ値は、適合の品質評価値として報告される。
【０２７８】
このプロセスの例は、以下である。このプロセスにおいて、観察されるピーク分布が予測されるピーク分布と異ならないという仮定の下にカイ二乗値を決定している。これは、特定の実施形態に従う以下の様式において算出され得る。
【０２７９】
サイズ決めした後、ピークは２つの値を有する：サイズ（ピークのサイズ）および走査数（ピークを走査する時間）。以下のデータが得られたと仮定する：
【０２８０】
【表４】
2004516455.tif 000040
２つの外部ピークを使用して倍率を決定し得る。この場合において、１塩基あたり、（１０００−５０００）／（３００−５０）＝１６走査である。各ピーク対について、これらの間の、観察された塩基対距離を算出し得る。上記データについて（例えば、５０ｂｐと１００ｂｐのピーク間）、５０塩基対距離であると予測されるが、観察された塩基対距離は、８０９／１６＝５０．５６２５塩基対である。
【０２８１】
各ピーク対についてこれを算出することによって、観察されるピーク分布が予測されるピーク分布と異ならないという仮定の下にカイ二乗値を算出し得る。次いで、得られたＰ値を、サイズ品質評価値として使用する。他のフラッグは、代表的に、これに影響を及ぼさない。
【０２８２】
（対立遺伝子コーリングＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、対立遺伝子コーリングＱＶを使用して、対立遺伝子コーリングアルゴリズムの品質評価値を決定する。特定の実施形態において、１つより多くの対立遺伝子コーリングアルゴリズムが使用され、そして対立遺伝子コーリングＱＶは、１つより多くの対立遺伝子コーリングアルゴリズムから得られた結果に基づく。特定の実施形態において、１つより多くの対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての結果に基づく対立遺伝子コーリングＱＶは、コンセンサス値またはコンセンサス品質評価値と呼ばれる。
【０２８３】
特定の実施形態において、対立遺伝子コーリングＱＶは、各対立遺伝子コーリングアルゴリズムについて作成される。当業者は、種々の対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を作成するためのプロセスを決定し得る。特定の実施形態において、対立遺伝子コーリングを生じる各対立遺伝子コーリングアルゴリズムについての品質評価値を平均化することによって、対立遺伝子コーリングアルゴリズムを組み合わせるための、全体の対立遺伝子コーリングＱＶを作成し得る。特定の実施形態において、対立遺伝子コーリングを生じる対立遺伝子コーリングアルゴリズムの最小の個々の品質評価値を選択することによって、対立遺伝子コーリングアルゴリズムを組み合わせるための、全体の対立遺伝子コーリングＱＶを作成し得る。特定の実施形態において、対立遺伝子コーリングを生じる対立遺伝子コーリングアルゴリズムの最大の個々の品質評価値を選択することによって、対立遺伝子コーリングアルゴリズムを組み合わせるための、全体の対立遺伝子コーリングＱＶを作成し得る。特定の実施形態において、１つの対立遺伝子コーリングアルゴリズムのみが対立遺伝子コーリングを生じる場合、この対立遺伝子コーリングアルゴリズムの品質評価値は、全体の品質評価値として使用され得る。
【０２８４】
１つより多くの対立遺伝子コーリングアルゴリズムが適用される、特定の実施形態において、対立遺伝子コーリングの品質評価値は、異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズム間のコンセンサスの種々のカテゴリーに合致する正確なコーリングの割合の観点から作成され得る。例えば、異なる対立遺伝子コーリングアルゴリズムを有する公知の対立遺伝子を用いて多数のサンプルをプロセスし得る。次いで、全ての対立遺伝子コーリングアルゴリズムのコンセンサスが存在し、かつ種々の異なるレベルのコンセンサスが存在する場合（例えば、特定のアルゴリズムがコーリングを生じ、他のアルゴリズムがコーリングを生じない場合）、正確な対立遺伝子のコーリングの割合が決定される。次いで、これらの割合に基づく対立遺伝子コーリングＱＶを作成し得る。
【０２８５】
特定の実施形態において、１つの研究室で全ての研究を行わせて、各カテゴリーについての正確な対立遺伝子のコーリングの割合を、ＱＶについて使用し得る。従って、全ての対立遺伝子コーリングアルゴリズムが対立遺伝子をコールする場合、９９％の対立遺伝子のコーリングが正確である。すなわち、全てのアルゴリズムが引き続く研究においてコーリングを生じる場合、０．９９のＱＶを使用する。アルゴリズムＡおよびＢが一致し、アルゴリズムＣがコーリングを生じない場合、７５％の対立遺伝子のコーリングが正確である。すなわち、このような結果が引き続く研究において得られる場合、０．７５のＱＶを使用する。
【０２８６】
特定の実施形態において、１つより多くの研究室でこのようなデータを作成させることによって、対立遺伝子コーリングＱＶを決定し得る。特定の実施形態において、次いで、異なる研究室から得られた結果の各カテゴリーについて、ＱＶの結果を平均化し得る。特定の実施形態において、次いで、異なる研究室から得られた結果の各カテゴリーについて、最小のＱＶを使用し得る。特定の実施形態において、次いで、異なる研究室から得られた結果の各カテゴリーについて、最大のＱＶを使用し得る。
【０２８７】
特定の実施形態において、エンベロープコーラー、最適化コーラーおよびヒューリスティックコーラーを共に使用する場合、対立遺伝子コーリングＱＶについて、上記で議論される信頼値を使用し得る。例えば、特定の実施形態において、上記表２または表３に示される信頼値を使用し得る。
【０２８８】
（ヒューリスティックＱＶ）
特定の実施形態において、ヒューリスティック対立遺伝子コーリングアルゴリズムは、いくつかのヒューリスティック規定を使用して、その対立遺伝子コーリングプロセスに適切である（膨大な試験データに基づく）が主観的な品質評価値（ｑｖＨ）を作成する。特定の実施形態は、以下の規定を用いる：
１．品質評価値は１．０で開始する；
２．ノイズチェッカー（Ｎｏｉｓｅ  Ｃｈｅｃｋｅｒ）について、品質評価値は（１．０〜ノイズレベル）を掛ける；
３．特別ピークチェッカー（Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｐｅａｋ  Ｃｈｅｃｋｅｒ）について、信号が特有のスタッターパターンおよび特有の複数ピークパターンを含むことを、アルゴリズムが決定する場合、品質評価値は、連続して０．５を掛ける。
４．コールされた対立遺伝子ピークが、ユーザが設定可能なピーク高度比、ピーク絶対高度および広範なピーク閾値を妨害する場合、品質評価値はさらに減少される。
【０２８９】
（自動ビン処理（ａｕｔｏ  ｂｉｎｎｉｎｇ）ＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、自動ビン処理ＱＶを使用して、自動ビン処理コンポーネントの品質評価値を決定する。特定の実施形態において、この自動ビン処理ＱＶは、自動ビン処理プロセスの間に決定される。特定の実施形態において、全てのビンの中心を見出した後、自動ビン処理のコンポーネントは、関与する全ての対立遺伝子およびビンの中心を通って繰り返され、残差（平均平方誤差）を算出する。この残差は、マーカー反復によって調整される。この調整した残差ＡＲは、ビン処理品質評価値のための決定因子として使用される。特定の実施形態において、膨大なデータセット検索から、以下の規定が見出される。ＡＲが０．３０未満の場合、ビン処理は良好であり、手動検査は必要なく、そして品質評価値は１．０に設定される。ＡＲが０．３０と０．４０との間である場合、ビンは良好であるようであり、いくつかのビンをチェックする必要があり、そしてその品質評価値は０．５０に設定される。ＡＲが０．４０より大きい場合、ビンは受容不可能であり、対立遺伝子のサイズにおいていくつかの誤差が存在し得、全てのビンをチェックする必要があり、そしてその品質評価値は０．０に設定される。また、特定の実施形態において、ユーザが自動ビン処理コンポーネントを用いることなくビンをセットする場合、品質評価値は１．０に設定される。
【０２９０】
（ビン割り当て（ｂｉｎ  ａｓｓｉｇｎｉｎｇ）ＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、ビン割り当てＱＶを使用して、サンプルの対立遺伝子の割り当ての品質評価値を決定してビンを設定する。特定の実施形態において、このビン割り当てＱＶは、ビンの中心から所定の対立遺伝子が配置された位置までの距離によって決定される。特定の実施形態において、このビン割り当て値ＱＶは、対立遺伝子がビン内で減少する場合、１に設定し、対立遺伝子がビン内で減少しない場合、０．１に設定する。
【０２９１】
（対立遺伝子コーリング警告フラッグ）
特定の実施形態において、このシステムは、ユーザの複数の警告フラッグを報告している。この警告フラッグは、データの精度に関する潜在的な問題が存在し得ることをユーザに警告する。特定の実施形態は、以下の警告フラッグを用いる：
（オフスケール）
オフスケールピークがコーリング範囲内に存在する場合、このフラッグを設定する。（このコーリング範囲は、サイズコーリングが行われた後に算出される）
（スパイクピーク）
スパイクピークがマーカー信号中に存在する場合、このフラッグを設定する。特定の実施形態において、クラスターにおける最も狭いピークが隣接したピークより５０％少ない幅を有する場合、このフラッグを設定する。
【０２９２】
（１塩基対ピーク）
１塩基対の対立遺伝子がマーカー信号中に存在する場合、このフラッグを設定する。例えば、特定の実施形態において、１塩基対のみによって分離された２つのコールされた対立遺伝子が存在する場合、このフラッグを設定する。
【０２９３】
（ピーク高度比）
２つの対立遺伝子が存在し、かつ低い対立遺伝子高度と高い対立遺伝子高度との間の比が特定のレベルより低い場合、このフラッグを設定する。特定の実施形態において、このレベルを０．５に設定する。
【０２９４】
（ピーク絶対高度）
対立遺伝子が特定の値よりも小さい場合、このフラッグを設定する。特定の実施形態において、ホモ接合の場合、これらの値を２００に設定し、ヘテロ接合の場合、これらの値を１００に設定する。
【０２９５】
（ビン処理問題（ｂｉｎｎｉｎｇ  ｐｒｏｂｌｅｍ））
コールされた対立遺伝子がユーザの規定した任意のビンに割り当てられない場合、このフラッグを設定する。
【０２９６】
（ブリードスルー）
マーカー信号がブリードスルーピークを含む（ピークを上昇させる）場合、このフラッグを設定する。特定の実施形態において、１走査内に異なる色のピークが存在し、かつこのピークが、より大きなピークの２０％未満である場合、ブリードスルーが検出される。
【０２９７】
（ブロードピーク）
コールされた対立遺伝子のピーク幅が特定の値よりも広い場合、このフラッグを設定する。特定の実施形態において、この値を１．５塩基対に設定する。特定の実施形態において、ピーク高度の半分で、ピーク幅を測定する。
【０２９８】
（バックグラウンドピーク）
マーカー信号が単一（孤立）ピークを含む場合、このフラッグを設定する。特定の実施形態において、バックグラウンドピークは、クラスターに適合しないピークである。特定の実施形態において、マイクロサテライトのパターンに適合しない、大きなピークのそばに小さいピークが存在する場合、バックグラウンドピークが存在すると決定する。このようなバックグラウンドピークは、スラブゲル電気泳動におけるいくつかの誤差に起因して生じ得る。
【０２９９】
（スプリットピーク（ｓｐｌｉｔ  ｐｅａｋ））
特定の実施形態において、以下のデータが得られる場合、このフラッグを設定する：
【０３００】
【表５】
2004516455.tif 000041
・ａ／ｂ＞１０およびｚ／ｗ＞１０、ならびに２つのピーク間の距離が０．２５塩基対未満、または、
・ａ／ｂ＞８およびｚ／ｗ＞４０、ならびに２つのピーク間の距離が０．２５塩基対未満。より高いピークをリアル対立遺伝子として使用する。
【０３０１】
（対立遺伝子誤差の数）
対立遺伝子の数が、種について起こり得る最大数を越えるか、または対立遺伝子が見出されない場合、このフラッグを設定する。
【０３０２】
以下の表５は、本発明の特定の実施形態を示し、種々のワーニングフラッグを用いている：
（表５−−使用されるフラッグの要約（黒丸＝使用；および空白＝未使用）
【０３０３】
【表６】
2004516455.tif 000042
オフスケールもまた、特定の実施形態に従って、３つ（連結ジヌクレオチド、連結トリおよびテトラ、ならびにＨＩＤトリおよびテトラ）全てに使用される。
【０３０４】
＊対立遺伝子ラダーサンプルに対して使用されない。
【０３０５】
（対立遺伝子コールレポートＱＶ）
特定の実施形態において、このシステムは、対立遺伝子コールレポートＱＶ（全体品質評価値とも呼ばれる）を用いて、対立遺伝子コールレポートの品質評価値を決定する。（上で議論されるように、対立遺伝子コールレポートは、対立遺伝子コーリングアルゴリズムおよびビン割り当てアルゴリズムを適用した後、提供される）。
【０３０６】
特定の実施形態において、一連の個々のアルゴリズムコンポーネント品質評価値からの品質評価値の積分に基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生じ得る。
【０３０７】
ｑｖ対立遺伝子＝ｑｖサイズ適合Ｘｑｖ対立遺伝子ピークピックＸｑｖビンアサインＸｑｖビン
ｑｖサイズ適合は、サイズ適合アルゴリズムに由来する。
【０３０８】
Ｑｖ対立遺伝子ピークピックは、対立遺伝子ピークピッキングアルゴリズムに由来する。このシステムが、２つ以上の対立遺伝子ピークピッキングアルゴリズムを使用する場合、Ｑｖ対立遺伝子ピークピックは、コンセンサス値であり得る。
【０３０９】
Ｑｖビン割り当ては、ビン割り当てアルゴリズムに由来する。
【０３１０】
Ｑｖビンは、集合に対するビンの設定に由来する。特定の実施形態において、この値は、自動ビン処理アルゴリズムによって生じる。ビンが、ユーザによって特定されない限り、ｑｖビンは、１．０である。
【０３１１】
特定の実施形態において、以下の品質評価値のいずれかまたは全てに基づいて、対立遺伝子コールレポート品質評価値を生じ得る。特定の実施形態において、対立遺伝子コールレポート品質評価値を、以下で使用される２つ以上の個々の値またはフラッグを乗算することによって、生じる。
【０３１２】
サイズ適合ＱＶ
対立遺伝子ピークピッキングＱＶ（特定の実施形態において、これは、コンセンサス値であり得、内部較正に基づく割合である。ラダーを含む特定の実施形態において、コンセンサス値よりむしろマーカー品質評価値を使用し得る。）
ビン割り当てＱＶ
自動ビン処理ＱＶ
以下のフラッグのいずれかがセットである場合、０．５の倍数が各場合に使用される：バックグラウンドピーク、オフスケール、ピーク高の割合、ピークの絶対的高さ。ピーク高の割合の場合に、高さの低いほうの対立遺伝子が左にある場合、０．５の代りに０．２５の倍数を使用する。
【０３１３】
多くの対立遺伝子エラーフラッグが存在する場合、品質評価値を０に設定する。
【０３１４】
ユーザが、手動で、品質評価値に影響されたデータのいずれかを編集する場合、この値は、編集される因子について、１に設定される。
【０３１５】
特定の実施形態において、２つを超える対立遺伝子が存在する場合、全ての対立遺伝子の品質評価値を平均化して、遺伝子型品質評価値を提供し得る。このような実施形態において、各対立遺伝子は、それ自体の品質評価値を有し、これらの品質評価値の全てを平均化して、遺伝子型品質評価値を得る。
【０３１６】
特定の実施形態において、同じマーカーに対して、個々に生じるいくつかの対立遺伝子コールレポートＱＶの平均値に基づいた対立遺伝子コールレポートＱＶを生じ得る。
【０３１７】
（ヒトの同定）
特定の実施形態において、このシステムは、ヒトの同定に使用される。このような特定の実施形態において、所定の集団に対する各マーカーにおいて異なる既知の対立遺伝子を含む特定の所定のマーカーが存在する。各マーカーに対して、既知の対立遺伝子を、ユーザに、生じたデータを比較し得るラダーとして提供する。このラダーは、異なる大きさのヌクレオチドを含む試料であり、所定のマーカーに対する特定の対立遺伝子にそれぞれ対応する。
【０３１８】
ユーザはまた、ビンが、ラダー中の各対立遺伝子に対する、大きさの異なるヌクレオチドのそれぞれの予想される大きさにそれぞれ対応するビン中央を有することを知らされる。実行から実行および機器から機器について、プロセスにおいてラダーを用いる場合、これらのラダーの位置に対して特定のシフトが存在し得る。換言すれば、実験においてラダーを用いる場合、生じたデータは、ラダーピークサイズを含み得、これは、予測されるビン中央に正確には対応せず、予測されるビン中央より多くのピークを含み得る。従って、特定の実施形態において、ラダーシフトアルゴリズムを用いて、これらのラダーシフトおよび／またはさらなるピークの原因となるビン位置を調節し、実験試料中の対立遺伝子の大きさを決定するのに、調節されていないビン位置より正確な結果を提供し得るビンを提供し得る。
【０３１９】
特定の実施形態において、ラダーシフトを見出すために、このシステムは、ラダーの位置を見つけ（ユーザにより報告される、ラダーの対立遺伝子についてのビン中央を予測する、ビン規定を調査することによる）、動的プログラミングアルゴリズムを用いて、ビン位置をラダー信号のピークに一致させる。特定の実施形態において、ラダーファイルで得られる正確なピークと、ビン規定（報告された予想されるビン中央）を一致させることにより、ラダーのシフトおよび／または余分なピークを説明するために、上で議論されるようなサイズ標準適合アルゴリズムを用い得る。特定の実施形態において、ラダーが典型的に、非常に強い信号なので、適合アルゴリズムは、最小ピーク高の１００〜１５０ｒｆｕを用いる。適合の後、シフトを、各ラダービン規定／ピーク対について計算する。
【０３２０】
次いで各ラダーに、試料から得られたピークを割り当てるために、改訂されたビンを提供する。例えば、システムがサンプル中の対立遺伝子をコールした後、この対立遺伝子を、シフトを用いて調節されたビンに対して割り当てる。
【０３２１】
特定の実施形態に従って、このプロセスは、表５のフローチャートを用いて進む：
【０３２２】
【表７】
2004516455.tif 000043
特定の実施形態において、上で議論されるサイズ標準適合コンポーネントを、以下のラダーシフトに対して用いる。これらの実施形態において、所定のラダー内の対立遺伝子は、ビンに割り当てられる。特定の実施形態において、ユーザはまた、仮想ビンに対して警告される。仮想ビンは、対立遺伝子がその中に存在し得るが、可能性のある対立遺伝子は、ラダーにおいて提供されないビンである。特定の実施形態において、ラダー中で、実際の対立遺伝子について決定されたシフトが存在する場合、仮想ビンは、シフトされる必要があり得る。以下の記載において、このシフトは、各マーカーのラダーに対して、他のマーカーに対する他のラダーとは無関係に検出される。
【０３２３】
特定の実施形態において、上で議論される、サイズ標準適合セクションにおける、サイズ標準適合アルゴリズムを用いて、ラダーで生じたデータを、ラダーにおいて実際に観察されるピークに対して、予測されるピークを一致させることによって評価する（特定に実施形態において、１００ｒｆｕを超えるピークを用いる）。
【０３２４】
・特定のマーカーに対する所定のラダーの予想数より少ないピークが観察される場合、ラダーを分析におけるマーカーとして用いるべきではない（この結果は、各マーカーに対する各ラダーに無関係に決定されることに注意）。
【０３２５】
・特定のマーカーに対する所定のラダーの予想数より多いピークが観察される場合、サイズ標準適合コンポーネントは、観察されるパターンを予測されるパターンに合わせるよう試みる。
【０３２６】
・適合がうまくいく場合、特定の実施形態において、マーカー品質評価値（ラダーシフト品質評価値とも呼ばれる）を生じる。特定の実施形態において、マーカー品質評価値は、上で議論される、サイズ標準適合ＱＶセクションにおける、同一の技術を用いて生成される。（このマーカー品質評価値は、対立遺伝子コーリング品質評価値の代わりに、全体の遺伝子型クオリティーにおいて用いられる。）
余分なピークは、必ずしも低い品質評価値を生じないことを注意する。
【０３２７】
ここで、このアルゴリズムは、どのラダーピークがどのビンを表すかを認識する。これは、上で計算される対立遺伝子ラダーピークサイズを獲得し、そして予測されるビン中央の値をこれから減算する。これは、対立遺伝子ラダーファイルにおけるビンに対して、ビンシフトを提供する。任意の仮想ビンは、最も近いラダービンと同じその左側へのシフトを与えられる。従って、ラダーファイルが、予測されたビン中央から＋０．２シフトした対立遺伝子ビン中央を有する場合、このようなラダービンの右側の仮想ビンはまた、＋０．２シフトした中央を有する。
【０３２８】
特定の実施形態において、このシフトは、各マーカーについて計算されて、各ラダーファイルからのビンシフトは、計算され、保存される。特定の実施形態において、所定のラダーは、このプロセスにおいて１回より多く実行される。このような実施形態において、任意のビンシフトを、ラダーと交差する個々のビンを平均化することにより、平均化し得る。例えば、マーカーＸにおけるビンが、＋１、＋２および＋０のシフトを、マーカーＸに対する３つの分離した試料ラダー中に有することが想定される。平均シフトは、＋１）である。（これらのビンシフトが重複したビンを生じるか否かについて調べていないことを注意する。）また、平均は、単回の実行で使用される、全てのラダーファイルに、わたることに注意する。特定の実施形態において、個々の実行は、同じフォルダ中の全てのファイルである。
【０３２９】
（ビンシフトの使用）
ピークが、試験試料中の対立遺伝子であることを決定した後、このピークサイズを、シフトしたビンと比較して、どのビンがどこに配置されるべきかを決定する。試験対立遺伝子が、１つのビン内に入る場合、このような対立遺伝子が、このビンに対応するラダーの特定の対立遺伝子に対応することを結論付け得る。この対立遺伝子が１つより多いビンに割り当てられ得るかまたはビンに割り当てられ得ない場合、この対立遺伝子は、オフラダー対立遺伝子として表示される。
【０３３０】
（特定の実施形態に従うシステムコンポーネント）
図１８は、特定の実施形態で使用するための、より詳細なデータ処理システム１００の図を示す。システム１００は、メモリ１２０、補助的保存装置１３０、中央処理装置（ＣＰＵ）１４０、入力装置１５０およびビデオディスプレイ１６０を備える。メモリ１２０は、規定を伴う適合インラインサイズ標準に対するアルゴリズムならびに連結マッピングマーカーおよびヒト同定マーカーに対するアルゴリズム備えたソフトウェア１２２を備える。
【０３３１】
本発明の局面は、メモリに保存されるよう記載されるが、当業者は、これらの局面を、他のコンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクおよびＣＤ−ＲＯＭのような補助的保存装置；インターネットのようなネットワークから受信する搬送波；またはＲＯＭもしくはＲＡＭの他の形態）上に保存するか、またはこれから読み取り得ることを理解する。さらに、システム１００の特定のコンポーネントおよびプログラムが記載されるが、当業者は、これが、付加されるかまたは異なるコンポーネントもしくはプログラムを備え得ることを理解する。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、対立遺伝子コールを提供する場合の、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを用いる使用についての概要ブロック図を示す。
【図２】
図２は、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを実施する場合の、対立遺伝子コールを処理しているデータ処理システムによって行われる工程のフローチャートを示す。
【図３Ａ】
図３Ａは、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを用いて使用するための、例示的な対立遺伝子コールアルゴリズムを示す。
【図３Ｂ】
図３Ｂは、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを用いて使用するための、例示的な対立遺伝子コールアルゴリズムを示す。
【図３Ｃ】
図３Ｃは、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを用いて使用するための、例示的な対立遺伝子コールアルゴリズムを示す。
【図３Ｄ】
図３Ｄは、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを用いて使用するための、例示的な対立遺伝子コールアルゴリズムを示す。
【図４】
図４は、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを用いて使用するための、図１のコミティマシンによって実行される工程のフローチャートを示す。
【図５】
図５は、本発明の特定の実施形態と一致した方法およびシステムを実行するためのシステムのブロック図を示す。
【図６】
図６は、本発明の特定の実施形態を使用して生成され、次いで解釈され得るデータを示す。
【図７】
図７は、実施例ＩＩ（エンベロープコーラー）において議論されるデータを示す。
【図８】
図８は、実施例ＩＩＩ（最適化プログラムコーラー）において議論されるデータを示す。
【図９】
図９は、実施例ＩＩＩ（最適化プログラムコーラー）において議論される対立遺伝子を検索するための方法を示す。
【図１０】
図１０は、特定の実施形態に従うヒューリスティックアルゴリズムを用いて評価され得るデータを示す。
【図１１】
図１１は、特定の実施形態に従う動的アルゴリズムを用いて評価され得るデータを示す。
【図１２】
図１２は、特定の実施形態に従う動的アルゴリズムを用いて評価され得るデータを示す。
【図１３】
図１３は、代表的な標準的ヘテロ接合性対立遺伝子のサインを示す。（丸印は、ユーザが注釈をつけた対立遺伝子コールを示す。ｘ軸は、塩基対である。ｙ軸は、Ａ／Ｄカウント（電圧強度）である。）
【図１４】
図１４は、実施例Ｖ（コミティマシン処理）において議論される実施形態に従う、対立遺伝子コールルーチンにおける工程を示す。まず、サンプリングを介して信号が単純化され、そしてそのピークが位置決めされる。これは、近似されるべき標的信号を形成する。この２つの相互連結されたボックスは、パラメータを変更するプロセス、および得られた信号が最初のサンプリングされたバージョンとどれだけ近く一致しているかを試験するプロセスを示す。最も近い一致を生じるパラメータのセットは、対立遺伝子コールを含む。
【図１５】
図１５は、実施例Ｖ（コミティマシン処理）において議論されるデータを示す。これは、最適化ルーチンにおける仮説の形成を示す。２つの列は、最適な解（左列）および最適以下の解（右列）を表す。パネル（ａ）は、標的ベクトルおよび候補ピークの位置を示す２本の赤線を示す。パネル（ｃ）は、スタッターおよび＋Ａの異なる値を使用して形成された仮説を示す。パネル（ｃ）は、パネル（ａ）における信号からのパネル（ｃ）における信号の差し引きから生じる残留誤差を示す（誤差平方和＝０．０３５５）。パネル（ｂ，ｄ，ｆ）は、わずかに異なる対立遺伝子仮説についての同じプロセスを示す。これは、質の悪い仮説であり、残差は多少有意である（ＳＳＥ＝０．４７１５）。このｘ軸は、この点ではいくらか無意味である。なぜなら、これは、成功する仮説を選択した後に、塩基対指数にマッピングし戻されるためである。
【図１６】
図１６は、実施例Ｖ（コミティマシン処理）において議論されるデータを示し、そしてエンベロープコーラーアルゴリズムによるヘテロ接合体の信号のパネルへの分割を示す。これらのパネルは、信号エネルギーに従って順位付けされ、そして目的の３つがｐ１、ｐ２およびｐ３と標識され、そして強い対立遺伝子サインを含む２つのパネルが、青で陰を付けられている。丸印は、ユーザが注釈をつけた対立遺伝子コールを示す。（ｘ軸は、塩基対である。ｙ軸は、Ａ／Ｄカウント（電圧強度）である。
【図１７】
図１７は、実施例Ｖ（コミティマシン処理）において議論されるような、レポートが達成され得る方法の例を示す。これらは、一致に至らなかった場合の例であり、そして解釈が困難なデータを示す。
【図１８】
図１８は、特定の実施形態に従うシステムの概要ブロック図を示す。
【図１９】
図１９は、信号が「構造」を含まない場合の、ベースライン決定の際のｌｏｃａｌｖｅｃｔｏｒＭｉｎの影響の例示的データを示す。（「構造」は、ピークのような「有用な情報」である）。
【図２０】
図２０は、ポジティブな構造を排除した特定の実施形態に従う例示的データを示す。
【図２１】
図２１は、ネガティブスパイクを排除した後の、例示的な底部ベースラインを示す。
【図２２】
図２２は、ベースライン決定が頂部と底部の平均を取ることによって行われる場合の、特定の実施形態に従う例示的なデータを示す。
【図２３】
図２３は、特定の実施形態に従うベースライン決定した信号を示す。
【図２４】
図２４は、特定の実施形態に従う例示的なデータを示す。
【図２５】
図２５は、特定の実施形態に従うピーク位置の詳細を示す例示的なデータを示す。
【図２６】
図２６は、ピークが対称である場合の、例示的なデータを示す。
【図２７】
図２７は、ピークが対称ではない場合の、例示的なデータを示す。
【図２８】
図２８は、ピークが対称ではない場合の、例示的なデータを示す。
【図２９】
図２９は、図２８において赤でマークした領域を拡大する。
【図３０】
図３０は、特定の実施形態に従う多項式をあてはめることによって一次導関数を算出することによる、例示的なデータを示す。
【図３１】
図３１は、特定の実施形態に従う導関数をスムージングするためにｋを使用する、例示的なデータを示す。
【図３２】
図３２は、特定の例示的データにおけるピークを示す。
【図３３】
図３３は、特定の例示的データにおけるピークを示す。
【図３４】
図３４は、特定の実施形態に従う、特定の人為産物を回避するための方法を示す。
【図３５】
図３５は、ショルダーを有するピークを示す例示的データを示す。
【図３６】
図３６は、特定の実施形態において、二次導関数を分析することによってショルダーを見出し得る方法を示す、例示的データを示す。
【図３７】
図３７は、特定の実施形態において、二次導関数を分析することによってショルダーを見出し得る方法を示す、例示的データを示す。
【図３８】
図３８は、特定の実施形態に従う、ピーク検出者のショルダー検出の最終結果を示す。
【図３９】
図３９は、ピーク、サイズおよび一致の例示的データを示す。
【図４０】
図４０は、特定の実施形態に従う実行時間のメッシュを示す。
【図４１】
図４１は、各曲線が、特定の実施形態に従う余計なピークの数を一定に保ち得る方法を示す。
【図４２】
図４２は、各曲線が、特定の実施形態に従うサイズ標準規定において、サイズ数を一定に保ち得る方法を示す。
【図４３】
図４３は、特定の実施形態に従う線形補間を示す。
【図４４】
図４４は、特定の実施形態に従う線形補間を示す。
【図４５】
図４５は、特定の実施形態に従うサイズコールアルゴリズムの例示的データを示す。
【図４６】
図４６は、特定の実施形態に従うシステムのフローチャートを示す。
【図１】
2004516455.tif 000044
【図２】
2004516455.tif 000045
【図３Ａ】
2004516455.tif 000046
【図３Ｂ】
2004516455.tif 000047
【図３Ｃ】
2004516455.tif 000048
【図３Ｄ】
2004516455.tif 000049
【図４】
2004516455.tif 000050
【図５】
2004516455.tif 000051
【図６】
2004516455.tif 000052
【図８】
2004516455.tif 000053
【図９】
2004516455.tif 000054
【図１０】
2004516455.tif 000055
【図１１】
2004516455.tif 000056
【図１２】
2004516455.tif 000057
【図１３】
2004516455.tif 000058
【図１４】
2004516455.tif 000059
【図１５】
2004516455.tif 000060
【図１６】
2004516455.tif 000061
【図１７】
2004516455.tif 000062
【図１８】
2004516455.tif 000063
【図１９】
2004516455.tif 000064
【図２０】
2004516455.tif 000065
【図２１】
2004516455.tif 000066
【図２２】
2004516455.tif 000067
【図２３】
2004516455.tif 000068
【図２４】
2004516455.tif 000069
【図２５】
2004516455.tif 000070
【図２６】
2004516455.tif 000071
【図２７】
2004516455.tif 000072
【図２８】
2004516455.tif 000073
【図２９】
2004516455.tif 000074
【図３０】
2004516455.tif 000075
【図３１】
2004516455.tif 000076
【図３２】
2004516455.tif 000077
【図３３】
2004516455.tif 000078
【図３４】
2004516455.tif 000079
【図３５】
2004516455.tif 000080
【図３６】
2004516455.tif 000081
【図３７】
2004516455.tif 000082
【図３８】
2004516455.tif 000083
【図３９】
2004516455.tif 000084
【図４０】
2004516455.tif 000085
【図４１】
2004516455.tif 000086
【図４２】
2004516455.tif 000087
【図４３】
2004516455.tif 000088
【図４４】
2004516455.tif 000089
【図４５】
2004516455.tif 000090
【図４６】
2004516455.tif 000091
【国際公開パンフレット】
2004516455.tif 000092
2004516455.tif 000093
2004516455.tif 000094
2004516455.tif 000095
2004516455.tif 000096
2004516455.tif 000097
2004516455.tif 000098
2004516455.tif 000099
2004516455.tif 000100
2004516455.tif 000101
2004516455.tif 000102
2004516455.tif 000103
2004516455.tif 000104
2004516455.tif 000105
2004516455.tif 000106
2004516455.tif 000107
2004516455.tif 000108
2004516455.tif 000109
2004516455.tif 000110
2004516455.tif 000111
2004516455.tif 000112
2004516455.tif 000113
2004516455.tif 000114
2004516455.tif 000115
2004516455.tif 000116
2004516455.tif 000117
2004516455.tif 000118
2004516455.tif 000119
2004516455.tif 000120
2004516455.tif 000121
2004516455.tif 000122
2004516455.tif 000123
2004516455.tif 000124
2004516455.tif 000125
2004516455.tif 000126
2004516455.tif 000127
2004516455.tif 000128
2004516455.tif 000129
2004516455.tif 000130
2004516455.tif 000131
2004516455.tif 000132
2004516455.tif 000133
2004516455.tif 000134
2004516455.tif 000135
2004516455.tif 000136
2004516455.tif 000137
2004516455.tif 000138
2004516455.tif 000139
2004516455.tif 000140
2004516455.tif 000141
2004516455.tif 000142
2004516455.tif 000143
2004516455.tif 000144
2004516455.tif 000145
2004516455.tif 000146
2004516455.tif 000147
2004516455.tif 000148
2004516455.tif 000149
2004516455.tif 000150
2004516455.tif 000151
2004516455.tif 000152
2004516455.tif 000153
2004516455.tif 000154
2004516455.tif 000155
2004516455.tif 000156
2004516455.tif 000157
2004516455.tif 000158
2004516455.tif 000159
2004516455.tif 000160
2004516455.tif 000161
2004516455.tif 000162
2004516455.tif 000163
2004516455.tif 000164
2004516455.tif 000165
2004516455.tif 000166
2004516455.tif 000167
2004516455.tif 000168
2004516455.tif 000169
2004516455.tif 000170
2004516455.tif 000171
2004516455.tif 000172
2004516455.tif 000173
2004516455.tif 000174
2004516455.tif 000175
2004516455.tif 000176
2004516455.tif 000177
2004516455.tif 000178
2004516455.tif 000179
2004516455.tif 000180
2004516455.tif 000181
2004516455.tif 000182
2004516455.tif 000183
2004516455.tif 000184
2004516455.tif 000185
2004516455.tif 000186
2004516455.tif 000187
2004516455.tif 000188
2004516455.tif 000189
2004516455.tif 000190
2004516455.tif 000191
2004516455.tif 000192
2004516455.tif 000193
2004516455.tif 000194
2004516455.tif 000195
2004516455.tif 000196
2004516455.tif 000197
2004516455.tif 000198
2004516455.tif 000199
2004516455.tif 000200
2004516455.tif 000201
2004516455.tif 000202
2004516455.tif 000203
2004516455.tif 000204
2004516455.tif 000205
2004516455.tif 000206
2004516455.tif 000207
2004516455.tif 000208
2004516455.tif 000209
2004516455.tif 000210
2004516455.tif 000211
2004516455.tif 000212
2004516455.tif 000213
2004516455.tif 000214
2004516455.tif 000215
2004516455.tif 000216
2004516455.tif 000217
2004516455.tif 000218
2004516455.tif 000219
2004516455.tif 000220
2004516455.tif 000221
2004516455.tif 000222
2004516455.tif 000223
2004516455.tif 000224
2004516455.tif 000225
2004516455.tif 000226
2004516455.tif 000227
2004516455.tif 000228
2004516455.tif 000229
2004516455.tif 000230
2004516455.tif 000231
2004516455.tif 000232
2004516455.tif 000233
2004516455.tif 000234
2004516455.tif 000235
2004516455.tif 000236
2004516455.tif 000237
2004516455.tif 000238
2004516455.tif 000239
2004516455.tif 000240
2004516455.tif 000241
2004516455.tif 000242
2004516455.tif 000243
2004516455.tif 000244
2004516455.tif 000245
2004516455.tif 000246
2004516455.tif 000247
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004516455.tif 000248
2004516455.tif 000249
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004516455.tif 000250
2004516455.tif 000251
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004516455.tif 000252
2004516455.tif 000253
2004516455.tif 000254
2004516455.tif 000255
2004516455.tif 000256
2004516455.tif 000257
2004516455.tif 000258
2004516455.tif 000259
2004516455.tif 000260
2004516455.tif 000261
2004516455.tif 000262
2004516455.tif 000263
2004516455.tif 000264
2004516455.tif 000265
2004516455.tif 000266
2004516455.tif 000267
2004516455.tif 000268
2004516455.tif 000269
2004516455.tif 000270
2004516455.tif 000271
2004516455.tif 000272
2004516455.tif 000273
2004516455.tif 000274
2004516455.tif 000275
2004516455.tif 000276
2004516455.tif 000277
2004516455.tif 000278
2004516455.tif 000279
2004516455.tif 000280
2004516455.tif 000281
2004516455.tif 000282
2004516455.tif 000283
2004516455.tif 000284
2004516455.tif 000285
2004516455.tif 000286
2004516455.tif 000287
2004516455.tif 000288
2004516455.tif 000289
2004516455.tif 000290
2004516455.tif 000291
2004516455.tif 000292
2004516455.tif 000293
2004516455.tif 000294
2004516455.tif 000295
2004516455.tif 000296
2004516455.tif 000297
2004516455.tif 000298
2004516455.tif 000299
2004516455.tif 000300
2004516455.tif 000301
2004516455.tif 000302
2004516455.tif 000303
2004516455.tif 000304
2004516455.tif 000305
2004516455.tif 000306
2004516455.tif 000307
2004516455.tif 000308
2004516455.tif 000309
2004516455.tif 000310
2004516455.tif 000311
2004516455.tif 000312
2004516455.tif 000313
2004516455.tif 000314
2004516455.tif 000315
2004516455.tif 000316
2004516455.tif 000317
2004516455.tif 000318
2004516455.tif 000319
2004516455.tif 000320
2004516455.tif 000321
2004516455.tif 000322
2004516455.tif 000323
2004516455.tif 000324
2004516455.tif 000325
2004516455.tif 000326
2004516455.tif 000327
2004516455.tif 000328
2004516455.tif 000329
2004516455.tif 000330
2004516455.tif 000331
2004516455.tif 000332
2004516455.tif 000333
2004516455.tif 000334
2004516455.tif 000335
2004516455.tif 000336
2004516455.tif 000337
2004516455.tif 000338
2004516455.tif 000339
2004516455.tif 000340
2004516455.tif 000341
2004516455.tif 000342
2004516455.tif 000343
2004516455.tif 000344
2004516455.tif 000345
2004516455.tif 000346
2004516455.tif 000347
2004516455.tif 000348
2004516455.tif 000349
2004516455.tif 000350
2004516455.tif 000351
2004516455.tif 000352
2004516455.tif 000353
2004516455.tif 000354
2004516455.tif 000355
2004516455.tif 000356
2004516455.tif 000357
2004516455.tif 000358
2004516455.tif 000359
2004516455.tif 000360
2004516455.tif 000361
2004516455.tif 000362
2004516455.tif 000363
2004516455.tif 000364
2004516455.tif 000365
2004516455.tif 000366
2004516455.tif 000367
2004516455.tif 000368
2004516455.tif 000369
2004516455.tif 000370
2004516455.tif 000371
2004516455.tif 000372
2004516455.tif 000373
2004516455.tif 000374
2004516455.tif 000375
2004516455.tif 000376
2004516455.tif 000377
2004516455.tif 000378
2004516455.tif 000379
2004516455.tif 000380
2004516455.tif 000381
2004516455.tif 000382
2004516455.tif 000383
2004516455.tif 000384
2004516455.tif 000385
2004516455.tif 000386
2004516455.tif 000387
2004516455.tif 000388
2004516455.tif 000389
2004516455.tif 000390
2004516455.tif 000391
2004516455.tif 000392
2004516455.tif 000393
2004516455.tif 000394
2004516455.tif 000395
2004516455.tif 000396
2004516455.tif 000397
2004516455.tif 000398
2004516455.tif 000399
2004516455.tif 000400
2004516455.tif 000401
2004516455.tif 000402
2004516455.tif 000403
2004516455.tif 000404
【国際調査報告】
2004516455.tif 000405
2004516455.tif 000406
2004516455.tif 000407
2004516455.tif 000408
2004516455.tif 000409
2004516455.tif 000410