(57)【要約】本発明は、物理的性質を代表する測定データポイント（例えば、測定ピーク位置またはＤＮＡフラグメント長を示すインレーンサイズスタンダードの位置）を、このような性質の一組のスタンダード値（例えば、サイズスタンダード定義）にマッチングさせるアプローチを提唱する。このマッチングは、この測定データポイントの選択された対間の間隔の比を、スタンダード値の隣接する対間の間隔の比と比較することによって評価されて、スタンダード値に最良にマッチングする測定データポイントを見出す。
2004505254.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理的性質を代表する複数の測定データポイントと、該性質のあらかじめ規定された値のシーケンスを含むスタンダードとの間のマッチングを評価するためのコンピュータ実行方法であって、該方法は、以下の工程：
（ａ）該スタンダードに含まれる該性質のあらかじめ規定された値の数に、数で対応する測定データポイントのシーケンスを選択する工程、およびそれらを該スタンダードの値に次々とマッチングさせる工程；
（ｂ）工程（ａ）において選択された該測定データポイントの連続したデータポイント間の間隔のセットとして、測定エッジのシーケンスを規定する工程；
（ｃ）工程（ｂ）において規定された各々の対の隣接測定エッジの比を計算する工程；
（ｄ）該スタンダードにおけるあらかじめ規定された値の連続した値間の間隔のシーケンスとして、スタンダードエッジのシーケンスを規定する工程であって、各々のスタンダードエッジが、それぞれの異なる測定エッジに対応する、工程；
（ｅ）工程（ｄ）において規定された各々の対の隣接スタンダードエッジの比を計算する工程；ならびに
（ｆ）該測定エッジの比を該スタンダードエッジの対応する比と比較することによって、該マッチングを評価する工程、
を包含する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、ここで、前記比を比較する工程が、前記測定エッジ比および前記スタンダードエッジ比の対応するエッジ比の比を計算して、各々の対応する対の比についての比コストを作製する工程を包含する、方法。
【請求項３】
前記比コストを合計して、前記マッチングについての総コストを作製する工程を包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、ここで、前記測定データポイントの各々が、関連する大きさを有し、該方法が、該測定データポイントのすべてにわたる最大の大きさに対するポイントの大きさの比として、前記選択されたポイントの各々についての大きさコストを計算する工程をさらに包含する、方法。
【請求項５】
前記選択されたポイントについての比コストおよび大きさコストの重みつき合計として、前記マッチングについての総コストを作製する工程を包含する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記マッチングの総コストを最大の可能な総コストと比較することによって、該マッチングについての質を決定する工程を包含する、請求項３または５に記載の方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、ここで、マッチングが、前記質が十分に高くない場合に拒絶される、方法。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記スタンダードにおける値よりも多くの測定データポイントが存在し、そして前記評価が、測定データポイントのより異なるサブシーケンスのうちの１つについて繰り返される、方法。
【請求項９】
前記スタンダードへの前記測定データポイントのサブ配列の各々のマッチングについての総コストを計算する工程、および最良のマッチングとして、最も高いコストを有するマッチングを同定する工程をさらに包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記マッチングポイントのシーケンスが選択された前記複数の測定データポイントが、それ自体測定データポイントのより大きなセットのサブセットである、方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の方法であって、ここで、前記より大きなセットから選択されるデータポイント数が、前記スタンダードにおける値数とさらなるデータポイントのあらかじめ規定された数の和に等しい、方法。
【請求項１２】
請求項１１または１２に記載の方法であって、ここで、前記より大きなセットの測定データポイントが、各々大きさを有し、そして該より大きなセットのデータポイントから選択される複数の測定ポイントが、該大きさに基づいて選択される、方法。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記マッチングの評価は、実行時間が、前記スタンダードにおけるあらかじめ規定された値数とともにわずかに実質的に線形に増加するアルゴリズムを利用する工程を包含する、方法。
【請求項１４】
請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記複数の測定データポイントが、前記スタンダードにおけるあらかじめ規定された値数を超え、そして前記マッチングの評価が、前記実行時間が、該スタンダードにおける値数より多く、該測定データポイント数の３乗として、わずかに増加するアルゴリズムを利用する工程を包含する、方法。
【請求項１５】
請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記マッチングが、動的計画法アルゴリズムを使用して評価される、方法。
【請求項１６】
複数の測定ピーク位置間のマッチングを評価するためのコンピュータ実行方法であって、該位置は、ＤＮＡフラグメントサイズを表し、そしてサイズスタンダード定義が、あらかじめ規定されたＤＮＡフラグメントサイズのシーケンスを含み、該方法は、以下の工程：
（ａ）該サイズスタンダード定義におけるあらかじめ規定されたサイズの数に、数で対応する測定ピーク位置のシーケンスを選択する工程；
（ｂ）工程（ａ）において選択された該ピーク位置の連続したピーク位置間の間隔のセットとして、測定エッジのシーケンスを規定する工程；
（ｃ）工程（ｂ）において規定された各々の対の隣接測定エッジの比を計算する工程；
（ｄ）該サイズスタンダード定義のサイズの連続したサイズ間の間隔のシーケンスとして、スタンダードエッジのシーケンスを規定する工程であって、各々のスタンダードエッジが、それぞれの異なる測定エッジに対応する、工程；
（ｅ）工程（ｄ）において規定された各々の対の隣接スタンダードエッジの比を計算する工程；および
（ｆ）該測定エッジの比を該スタンダードエッジの対応する比と比較することによって、該マッチングを評価する工程、
を包含する、方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、ここで、前記比を比較する工程が、前記測定エッジ比および前記スタンダードエッジ比の対応するエッジ比の比を計算して、各々の対応する対の比についての比コストを作製する工程を包含する、方法。
【請求項１８】
前記比コストを合計して、前記マッチングについての総コストを作製する工程を包含する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、ここで、前記ピーク位置の各々が、関連するピーク高を有し、該方法が、該ピークのすべてにわたる最大の高さに対するピークの高さの比として、前記選択されたピークの各々についての高さコストを計算する工程をさらに包含する、方法。
【請求項２０】
前記選択されたポイントについての比コストおよび高さコストの重みつき合計として、前記マッチングについての総コストを作製する工程を包含する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記マッチングの総コストを最大の可能な総コストと比較することによって、該マッチングについての質を決定する工程を包含する、請求項１８または２０に記載の方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法であって、ここで、マッチングが、前記質が十分に高くない場合に拒絶される、方法。
【請求項２３】
請求項１６から２２のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記サイズスタンダード定義におけるサイズよりも多くの測定ピーク位置が存在し、そして前記評価が、測定ピーク位置のより異なるサブシーケンスのうちの１つについて繰り返される、方法。
【請求項２４】
前記サイズスタンダード定義への前記測定ピーク位置のサブ配列の各々のマッチングについての総コストを計算する工程、および最良のマッチングとして、最も高いコストを有するマッチングを同定する工程をさらに包含する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
請求項１６から２４のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記マッチングピークのシーケンスが選択された前記複数のピーク位置が、それ自体ピーク位置のより大きなセットのサブセットである、方法。
【請求項２６】
請求項２５に記載の方法であって、ここで、前記より大きなセットから選択されるピーク位置数が、前記サイズスタンダード定義におけるサイズ数とさらなるピーク位置のあらかじめ規定された数の和に等しい、方法。
【請求項２７】
請求項２５または２６に記載の方法であって、ここで、前記より大きなセットのピーク位置が、各々関連する高さを有し、そして該より大きなセットのデータポイントから選択される複数のピーク位置が、該高さに基づいて選択される、方法。
【請求項２８】
請求項１６から２７のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記マッチングの評価は、実行時間が、前記サイズスタンダード定義におけるサイズ数とともにわずかに実質的に線形に増加するアルゴリズムを利用する工程を包含する、方法。
【請求項２９】
請求項１６から２７のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記複数のピーク位置が、前記サイズスタンダード定義におけるサイズ数を超え、そして前記マッチングの評価が、前記実行時間が、該サイズスタンダード定義におけるサイズ数より多く、該ピーク位置数の３乗として、わずかに増加するアルゴリズムを利用する工程を包含する、方法。
【請求項３０】
請求項１６から２９のいずれか１項に記載の方法であって、ここで、前記マッチングが、動的計画法アルゴリズムを使用して評価される、方法。
【請求項３１】
物理的性質を代表する複数の測定データポイントと、該性質のあらかじめ規定された値のシーケンスを含むスタンダードとの間のマッチングの評価についてのコンピュータシステムであって、該システムは、以下：
（ｉ）該測定データポイントの値および該スタンダードのあらかじめ規定された値を記憶するためのメモリ；ならびに
（ｉｉ）以下についてのプロセス手段：
（ａ）該スタンダードに含まれる該性質のあらかじめ規定された値の数に、数で対応する測定データポイントのシーケンスを選択する工程、およびそれらを該スタンダードの値に次々とマッチングさせる工程；
（ｂ）工程（ａ）において選択された該測定データポイントの連続したデータポイント間の間隔のセットとして、測定エッジのシーケンスを規定する工程；
（ｃ）工程（ｂ）において規定された各々の対の隣接測定エッジの比を計算する工程；
（ｄ）該スタンダードにおけるあらかじめ規定された値の連続した値間の間隔のシーケンスとして、スタンダードエッジのシーケンスを規定する工程であって、各々のスタンダードエッジが、それぞれの異なる測定エッジに対応する、工程；
（ｅ）工程（ｄ）において規定された各々の対の隣接スタンダードエッジの比を計算する工程；ならびに
（ｆ）該測定エッジの比を該スタンダードエッジの対応する比と比較することによって、マッチングを評価する工程、ならびに
（ｉｉｉ）該評価の結果の出力についての出力手段、
を包含する、システム。
【請求項３２】
請求項３１に記載のシステムであって、ここで、前記プロセス手段が、請求項１から１５のいずれか１項の方法に従って操作可能である、システム。
【請求項３３】
複数の測定ピーク位置間のマッチングを評価するためのコンピュータシステムであって、該位置は、ＤＮＡフラグメントサイズを表し、そしてサイズスタンダード定義が、あらかじめ規定されたＤＮＡフラグメントサイズのシーケンスを含み、該システムは、以下：
（ｉ）該ピーク位置の値および該サイズスタンダード定義の値を記憶するためのメモリ；ならびに
（ｉｉ）以下についてのプロセス手段：
（ａ）該サイズスタンダード定義におけるあらかじめ規定されたサイズの数に、数で対応する測定ピーク位置のシーケンスを選択する工程；
（ｂ）工程（ａ）において選択された該ピーク位置の連続したピーク位置間の間隔のセットとして、測定エッジのシーケンスを規定する工程；
（ｃ）工程（ｂ）において規定された各々の対の隣接測定エッジの比を計算する工程；
（ｄ）該サイズスタンダード定義のサイズの連続したサイズ間の間隔のシーケンスとして、スタンダードエッジのシーケンスを規定する工程であって、各々のスタンダードエッジが、それぞれの異なる測定エッジに対応する、工程；
（ｅ）工程（ｄ）において規定された各々の対の隣接スタンダードエッジの比を計算する工程；ならびに
（ｆ）該測定エッジの比を該スタンダードエッジの対応する比と比較することによって、該マッチングを評価する工程；ならびに
（ｉｉｉ）該評価の結果の出力についての出力手段、
を包含する、システム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のシステムであって、ここで、前記プロセシング手段が、請求項１６から３０のいずれか１項の方法に従って操作可能である、システム。
【請求項３５】
コンピュータまたはコンピュータの分散ネットワーク上で実行可能であって、コンピュータまたはコンピュータのネットワークを、請求項１から３０のいずれか１項に記載の方法に従って操作させる、コンピュータプログラム。
【請求項３６】
コンピュータ読み取り可能媒体上に記憶された、請求項３５に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、データ（特に、測定データポイントのシーケンス）とあらかじめ規定されたスタンダードとの間のマッチングの評価についての方法およびシステムに関する。これは、生物学的データの評価の分野において、特定の、しかし必ずしも独占的ではない適用を有する。
【０００２】
（背景）
例えば、物質またはデバイスを研究する場合、このサンプルまたはデバイスの１つ以上の物理学的性質が、直接測定可能ではないか、または少なくとも、容易に測定できない場合がしばしばある。このような性質を評価するために、この性質の代替の間接的な測定代表物が見出されなければならない。
【０００３】
この問題は、ＤＮＡフラグメントのサイズ（すなわち、長さ）（例えば、塩基対において測定される）の評価という生物学的な例を取り上げることによって例示され得る。これは、直接測定され得る性質ではない。最も一般的に使用されるフラグメントサイズの代替の間接的な測定は、このフラグメントが媒体を通じて移動する速度の測定であり、その媒体中でその移動度は、サイズとともに変化する。代表的には、これは、ポリアクリルアミド（ｐｏｌｙａｃｒｙｌｍｉｄｅ）ゲル中のレーンを通じた電気泳動によって達成され、この詳細は、当業者に周知であり、そしてここで繰り返す必要はない。
【０００４】
このアプローチにより、レーンに沿ったフラグメントの位置、または特定のフラグメントが、このレーンに沿ったセットポイントを通過する時間におけるポイント（代表的には、電気泳動図（ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｅｒｏｇｒａｍ）上のピークによって同定される）が、このフラグメントサイズの間接的測定を提供する。しかし、任意の特定の泳動において、ゲルを通じたフラグメントの移動は、フラグメントのサイズ以外の因子によって影響を及ぼされるため、それ自体で、これは、互いに対するフラグメントの相対的サイズの測定のみを提供する。提供されないものは、フラグメントサイズについての任意の絶対値である。
【０００５】
絶対的なフラグメントサイズの決定を可能にするために、評価されているフラグメントと一緒にインレーンサイズスタンダードを泳動することが可能である。このインレーンのサイズスタンダードは、既知のサイズ（すなわち、長さ）の一組のフラグメントから作成される「定規」の一種である。これらのサイズスタンダードフラグメントの位置が、正確に決定され得る場合、その位置をこのサイズスタンダードの位置と比較し、そしてこのサイズスタンダードフラグメントの既知のサイズから挿入することによって、未知のフラグメントのサイズを評価することが可能である。
【０００６】
このアプローチが機能するには、サイズスタンダードフラグメントの位置が、正確に決定され得ることが重要である。すなわち、この測定結果におけるピーク位置を、サイズスタンダード定義の既知のフラグメントサイズの各々にマッチングさせなければならない。この結果におけるアーティファクトの存在（偽ピークを与える）は、しばしば、これは、簡単な仕事ではないことを意味する。本発明の実施形態は、このようなマッチングプロセスを実行し、そして評価するための有効なアプローチの提供に関する。
【０００７】
本発明に対する背景を、ＤＮＡフラグメントのサイズの評価に関して上記で述べてきたが、類似の問題に、他の生物学的または非生物学的なサンプルまたはデバイスの性質を評価する場合に遭遇し得ることが認識される。本発明は、より一般的に適用性を有し、従って、性質の一組のスタンダード値を表す測定データセット内の特定のポイントを、そのスタンダード値自体にマッチングさせる必要性が存在するどんな場合においても適用性を有する。当業者は、多くの例示的な事例を熟知しており、ここで、以下に述べられるアプローチは、有用に適用され得、これは、電気通信、画像処理、パターン認識などの分野における適用を含むがこれらに限定されない。
【０００８】
（発明の要旨）
本発明は、物理的性質を代表する測定データポイント（例えば、測定ピーク位置またはＤＮＡフラグメント長を示すインレーンサイズスタンダードの位置）を、そのような性質の一組のスタンダード値（例えば、サイズスタンダード定義）にマッチングさせるアプローチを提唱する。このマッチングは、この測定データポイントの選択された対間の間隔の比を、スタンダード値の隣接する対間の間隔の比と比較することによって評価されて、スタンダード値に最良にマッチングする測定データポイントを見出す。
【０００９】
本発明の他の好ましい特徴および局面を、添付の特許請求の範囲において述べる。
【００１０】
（実施形態の説明）
本発明の実施形態を、電気泳動手順から得られる核酸情報の評価のために、インレーンサイズスタンダードをサイズスタンダード定義にマッチングさせる問題に対する記載されたアプローチの例示的な適用に関連して以下に記載する。このアプローチは、より広い適用性を有することが認識される。
【００１１】
概観において、この方法は、スタンダードサンプルを用いて作製されたデータを、スタンダードサンプルにおいて存在するべき実際のサイズにマッチングさせることによって働く。例えば、ヌクレオチド長１１０、１１４、１１７、１２０および１２５を有するスタンダードサンプルを使用し得る。スタンダードサンプルを走らせ、そしていくつかのデータピークを得る。このサイズスタンダードマッチング成分は、５つの既知のヌクレオチド長に対応するピークを予測する。従って、その後、サンプルにおけるデータをこれらのピークと比較して、サンプルにおけるフラグメントのヌクレオチド長を決定し得る。
【００１２】
図１に関して、このプロセスの実施形態は、スタンダードサンプルを泳動することによって得られるシーケンスからピークのシーケンスを第一に選択することによって操作され、この選択されるピーク数は、サイズスタンダード定義における値の数に等しい。１つのピークは、シーケンスにおける各々のサイズスタンダードサイズにマッチングされる。次いで、これにより生ずるマッチングを評価して、このマッチングについての総コストを決定する。このプロセスは、ピークの多くの異なるシーケンスについて繰り返されて、スタンダードサンプルを泳動させることによって得られるピークからの変化の可能性のあるどのシーケンスが、最良のマッチングを提供するかを確立する。
【００１３】
特定の実施形態において、マッチング成分は、以下の３つのパラメータを有するアルゴリズムを用いる：比因子（ピーク高の重要性　対　局所的線形性の重要性）、最小合格品質（動的計画法の反復の終了のために用いられる）および余分のピーク数（サイズマッチングに関与したピーク数は、サイズスタンダード定義フラグメント数と余分のピーク数との和である）。特定の実施形態において、この成分は、この比因子を０．６に固定し、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、この成分は、Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ　３１０／３７７計器データについて、余分のピーク数を１０に固定し、そしてＡｐｐｌｉｅｄ　Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ　３７００計器データについて、この余分のピーク数を２５に固定する。
【００１４】
特定の実施形態において、統計学に基づく品質値は、マッチング結果について作製される。
【００１５】
特定の実施形態において、当業者は、所定の計器とともに用いられ得る余分のピーク数を調整し得る。
【００１６】
特定の実施形態において、この成分は、サンプルにおけるオフスケール領域内に位置するピークを無視する。
【００１７】
特定の実施形態において、この成分は、サイズスタンダード定義が、このマッチングプロセスに完全にマッチングしない場合に、サイズマッチングプロセスを作動しない。
【００１８】
特定の実施形態において、この成分は、２つのプライマーピーク検出方法を実行する。第一は、プライマー−ピーク−高さ−抑制方法である。この方法は、プライマーピークが、最も高いものの間であると仮定して、最も高いピークのピーク高を、中位のピークのピーク高で置換する。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、シグナルの前半内に位置し、そしてサイズスタンダードフラグメントが、シグナルの後半に位置することを仮定する。例えば、後半におけるすべてのピークの平均のピーク高を取り上げ、そしてこの平均に５をかけて（ｍｕｌｔｉｐｌｅｓ）、潜在的なプライマーピーク高を得る。この方法は、シグナルの前半においてさかのぼって働いて、最後のプライマーピークを見出す。
【００１９】
特定の実施形態において、サイズスタンダードマッチャー（ｍａｔｃｈｅｒ）は、ピークのリスト（例えば、電気泳動図から）およびフラグメントサイズのリスト（例えば、ヌクレオチドにおける）を入力として取る。これは、出力として、マッチング、すなわち、フォーム＜ピーク、サイズ＞の対のリストを産生する。ここで、各々のピークおよび各々のフラグメントサイズは、非常に速く現れる。特定の実施形態において、サイズスタンダードマッチャーは、マッチングを評価し、そして良好なマッチングの発見についてのアルゴリズムを使用する。
【００２０】
特定の実施形態は、その２つの構成シーケンスをポイント間のエッジのシーケンスとして処理することによってマッチングを評価するアルゴリズムを利用する。マッチングはまた、エッジ間の一致である。エンドポイントを共有する２つのエッジ（ｅ１およびｅ２）は、長さの比（ｒ＝｜ｅ２｜／｜ｅ１｜）を規定する。再び、マッチングはまた、比間の一致である。ピーク位置とフラグメントサイズとの間の関係が、「およそ」線形であるという仮定の下で、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、この成分は、この性質を測定するための比コストを引き出す。特定の実施形態において、この成分はまた、高さコストを引き出すことによって、大きなピークを集結させる。マッチングのこの総コストは、これらの構成コストの重みつき合計である。
【００２１】
特定の実施形態において、この成分は、サイズスタンダードマッチング問題を、最大コストを有するマッチングの発見として明確に表す。このような実施形態において、このコストは、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、この成分は、独立して、サブシーケンスを最大化し得る。特定の実施形態において、このコストはまた、局所的であるという利点を享受し、それによって、線形性からの全体的な逸脱について補正する。このコストはまた、０と１との間の品質値を導く。
【００２２】
サイズスタンダードは、一組のＤＮＡフラグメントであり、各々は既知のサイズである。サイズスタンダードの定義は、単純に、これらのサイズのリストである。サイズスタンダード定義は、代表的には、サイズスタンダードが泳動する計器に依存せず、従って、いかなる特定のセットのラン条件にもまた依存しないことに注意する。
【００２３】
インレーンサイズスタンダードは、一組のピークであり、これは、計器上でサイズスタンダードを泳動させることから生じる。ピークの位置および高さが決定される。
【００２４】
サイズスタンダードマッチャーは、入力として、インレーンサイズスタンダードおよびサイズスタンダード定義を取る。これは、出力として、マッチング、すなわち、フォーム＜ピーク、サイズ＞の対のリストを産生する。ここで、各々のピークおよび各々のフラグメントサイズは、非常に速く現れる。ピークは、位置（例えば、スキャン数において）および高さ（例えば、蛍光単位において）を有する。フラグメントサイズは、ヌクレオチド数で与えられる。
【００２５】
サイズと少なくとも同数のピークが存在すると仮定する。さらに、あらゆるサイズが、おそらくこのリストの末端由来のいくつかの少数を除いて、対応するピークを有すると仮定する。この例外は、より大きなフラグメントが溶離する機会を得る前に、ユーザーが、早く電気泳動を終了し得る状況のモデルであることを意味する。
【００２６】
特定の実施形態において、以下の成分が利用される。Ｐ＝｜ｐ０、ｐ１、・・・、ｐｎｐ−１｜を、例えば、漸増スキャン数によって与えられる、ｎｐピーク位置のリストとする。Ｈ＝｜ｈ０、ｈ１、・・・、ｈｎｐ−１｜を、例えば、蛍光単位において与えられる対応するｎｐピーク高のリストとする。サイズスタンダード定義、Ｓ＝｜ｓ０、ｓ１、・・・、ｓｎｐ−１｜は、漸増ヌクレオチドにおけるｎｓフラグメントサイズのリストである。ｎｐ≧ｎｓと仮定する。サイズスタンダードマッチングは、一組の対、Ｍ＝｛（ｉ０、０）、（ｉ１、１）、・・・、（ｉｎ、ｎｓ）｝である。ここで、ｉｊは、増加順序であり、すなわち、下付き文字ｊ＜ｋは、ｉｊ＜ｉｋを意味する。
【００２７】
（実施例１　ピーク、サイズおよびマッチング）
図２において示されるピーク、サイズおよびマッチングを考察する。リストＰは、ｎｐ＝１１のピーク位置を含む：
Ｐ＝［９６８、１０２９、１２０３、１２５９、１４１２、１５３５、１７１４、１７５１、１７８５、１８３７、１９２８］。
これらのｎｐのピークは、高さＨを有する：
Ｈ＝［２７２２、６２１９、１０６０、５３８０、７７２６、１０８２、７４２４、１２６３、７３３５、７９３７、１５６２］。
【００２８】
このサイズスタンダード定義は、ｎｓ＝５のＳを有する：
Ｓ＝［７５、１００，１３９、１５０、１６０］。
【００２９】
最終的に、Ｍは、図に示されるマッチングである：
Ｍ＝｛（３、０）、（４、１）、（６、２）、（８、３）、（９、４）｝。
【００３０】
特定の実施形態において、ビッグオー（ｂｉｇ−Ｏｈ）表記を用いて、アルゴリズムの複雑さを示す。この表記は、最悪の場合および平均の場合の資源分析において遍在する。手短に言えば、全てのｘ≧Ｎについて、｜ｆ（ｘ）｜≦ｃ｜ｇ（ｘ）｜であるように正の数ｃおよびＮが存在する場合、関数ｆは、別の関数ｇに類似している（ｆ（ｘ）＝Ｏ（ｇ（ｘ））と記される）と言われる。
【００３１】
（マッチングの評価）
マッチングが存在すると仮定する。特定の実施形態において、マッチャー成分は、その２つの構成シーケンスの試験によってマッチングを評価する。これは、ピークのシーケンスを、ピーク間のエッジのシーケンスとして処理し、そして同様にサイズについて処理する。例えば、Ｍ＝｛（３、０）、（４、１）、（６、２）、（８、３）、（９、４）｝が、実施例１由来のマッチングである。そのピーク（インデックス）シーケンスは、［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定義（インデックス）シーケンスは、［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）を有する。
【００３２】
マッチングはまた、エッジ間の一致である。この実施例において、ピークエッジ（６、８）は、定義エッジ（２、３）に対応する。２つのエッジが、エンドポイントを共有する場合、この２つのエッジが隣接すると仮定する。この実施例において、（４、６）および（６、８）が、隣接する。なぜなら、これらは、ピーク６を共有するからである。２つの隣接エッジ（ｉ、ｊ）および（ｊ、ｋ）は、長さの比ｒｉｊｋを規定する：
【００３３】
【数１】
2004505254.tif 000003
特定の実施形態において、より簡潔な表記が、すべてのサイズのマッチングについてのサイズ比について利用され得る：
【００３４】
【数２】
2004505254.tif 000004
再び、マッチングはまた、比間の一致である。この実施例において、ピーク比ｒ６８９は、サイズ比ｒ２に対応する。
【００３５】
ピーク位置とフラグメントサイズとの間の関係が、「およそ」線形であるという仮定の下で、対応する比は、代表的には、等しいはずである。より形式的に、サイズｓｉのフラグメントが、位置ｐｉに生じると仮定する。係数ａおよびｂが、全てのｉについて、ｐｉ＝ａｓｉ＋ｂであるように存在する場合、次いで、
【００３６】
【数３】
2004505254.tif 000005
対応する比の対ｒｉｊｋおよびｒｆの類似性を測定するために、その比コストｃｒ（ｉ、ｊ、ｋ、ｆ）を、以下
【００３７】
【数４】
2004505254.tif 000006
と規定し得る。すべての０≦ｉ＜ｊ＜ｋ＜ｎｐおよび０≦ｆ＜ｎｓ−２について、０≦ｃｒ（ｉ、ｊ、ｋ、ｆ）≦１であることに注意しなければならない。また、ｃｒ（ｉ、ｊ、ｋ、ｆ）＝１が、等しい比のイデアルを示すことに注意しなければならない。マッチングの比コストは、その個々のコストの合計である。
【００３８】
特定の実施形態において、マッチングは、大きなピークに集結される。このために、マッチングされたピークｉの高さコストｃｈ（ｉ）を、最大のピーク高ｆｉによって分割されるその高さであると規定し得る。より形式的には、
【００３９】
【数５】
2004505254.tif 000007
および
【００４０】
【数６】
2004505254.tif 000008
再び、すべてのピーク０≦ｉ＜ｎｐについての０≦ｃｈ（ｉ）≦１、およびｃｈ（ｉ）＝１は、特定の実施形態において、最大高のピークのイデアルに対応する。
【００４１】
これらの２つの型のコストを結合するために、これらを重み付けおよび合計し得る。２つのコストのみが存在するため、単一の重みつきパラメータα（ここで、０≦α≦１である）が十分である。マッチングＭの総コストｃ（Ｍ）は、以下の重みつき合計である：
【００４２】
【数７】
2004505254.tif 000009
最大のコストを有するマッチングを見出す場合に、サイズスタンダードマッチング問題を定式化し得る。このコストは、この和の各要素が、多くても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留意のこと。この特性は、特定の実施形態におけるマッチャーコンポーネントが、線形性からのグローバルな偏差を補正することを可能にする。
【００４３】
（品質測定）
マッチング全体の最大の可能なコストによって、マッチングのコストを除算する場合、その品質を示す０と１との間の数を有する。この最大の可能なコストとは何か。このようなマッチングにおける比率の全ての対は、その最大値、すなわちα×１に寄与する。合計で、ｎ−２個の比率の対（ｒａｔｉｏ　ｐａｉｒ）が存在する。同様に、全てのマッチしたピークは、最大の高さであり、その結果、ｎ個全てのマッチしたピーク（１つは、各々の規定サイズについて）は、（１−α）×１に寄与する。従って、最大の可能性のあるコスト
【００４４】
【数８】
2004505254.tif 000010
は、以下：
【００４５】
【数９】
2004505254.tif 000011
である。従って、マッチングするＭの品質は、
【００４６】
【数１０】
2004505254.tif 000012
によって与えられる。
【００４７】
他の可能な品質測定は、単なる比率コストの和およびマッチングにおける最悪の比率コストを含む。
【００４８】
（効率的なアルゴリスム）
特定の実施形態において、上記の式の利点は、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、結果を独立して最大化し得る。この特性は、効率的な動的計画法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（低次の多項式の時間および空間において作動する）、そして最適な解を保障する。
【００４９】
【数１１】
2004505254.tif 000013
に、マッチング下位問題の最大のコストを意味させる。特に、ピークｊがサイズｆにマッチし、そしてピークｋがサイズｆ＋１にマッチするような様式で、ｃ（ｊ、ｋ、ｆ）に、０〜ｆ＋１の規定されたフラグメントを伴う、０〜ｋのピークをマッチさせる最大のコストを意味させる。従って、全てのサイズをマッチさせるコストは、
【００５０】
【数１２】
2004505254.tif 000014
であり、ここで、Ｍ＊は、最適なマッチングである。全ての規定フラグメントが、いくつかのピークにマッチするが、ｎｓのピークのみが、この実施形態においてマッチする必要がある。
【００５１】
最大のコストを再帰的に表現し得る。ｆ＝０について、計算する比率が存在しないので、最高のコスト：
【００５２】
【数１３】
2004505254.tif 000015
に関心を払う必要があるだけである。ｆ＞０について、新たな比率コストに対して新たにマッチしたピークｋについての最高のコストおよび以前の下位問題のコスト：
【００５３】
【数１４】
2004505254.tif 000016
を加算することによって、コストを再帰的に計算し得る。
【００５４】
アルゴリズムへのこれらの方程式の変換は、簡単である。特定の実施形態において、マッチャーコンポーネントは、一定の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、規定内の全てのサイズをマッチし得るという事実を利用し得る。特定の実施形態において、ｊ＜ｆである場合、ｊピークは、全てのｆサイズを適合させることができないので、このマッチャーコンポーネントは、ｋ＞ｊ≧ｆについてｃ（ｊ、ｋ、ｆ）を計算する必要があるだけである。同様に、特定の実施形態において、このマッチャーコンポーネントは、ｉ≧ｆ−１である場合に下位問題ｃ（ｉ、ｊ、ｆ−１）のみを試験する必要がある。なぜなら、ｉピークは、ｉ＜ｆ−１である場合に全てのｆ−１サイズを適合させることができないからである。
【００５５】
これの目的のために、アルゴリスム２は、方程式１０を解き、アルゴリズム３は、方程式１１を解く。
【００５６】
（アルゴリズム２　再帰の基礎（ｆ＝０の場合））
【００５７】
【数１５】
2004505254.tif 000017
（アルゴリズム３　マッチングのコストを計算する（ｆ＞０の場合））
【００５８】
【数１６】
2004505254.tif 000018
記載されたように、これらのアルゴリズムは、最適なマッチングのコストのみを計算する。この計算からのマッチングをなお検索する。しばしば、これは、動的計画法アルゴリズムの標準的な一部である。メモリの必要性が非常に高い場合、これは、しばしば、コストマトリックスから最適コストへの経路を再計算するための実行である。特定の実施形態は、比較的小さいシークエンスを有するので、バックポインター（ｂａｃｋｐｏｉｎｔｅｒ）のアレイすなわち前者（ｐｒｅｄｅｃｅｓｓｏｒ）ｐを維持することによって、メモリのための時間を取引し得る。アルゴリズム３の８行目の後に、行ｐ（ｊ、ｋ、ｆ）←ｉを付加することによって、このアレイを維持することは容易である。この割り当ては、コストｃ（ｊ、ｋ、ｆ）に対するこの前者が、ｃ（ｉ、ｊ、ｆ−１）であることを示す。次いで、このマッチャーコンポーネントは、後ろ向きに追跡することによって、方程式９からの最適マッチングを再構築し得る。
【００５９】
（計算資源）
（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性（ｃｏｍｐｅｘｉｔｙ）は、行６および行７を実行する回数によって支配される。これらの行自体は、一定時間で実行する。内部（ｉ）ループは、これらを、
【００６０】
【数１７】
2004505254.tif 000019
回実行する。従って、ｊループは、これらを
【００６１】
【数１８】
2004505254.tif 000020
回実行する。ｋループは、ｋ＝ｆ＋ｎｐ−ｎｓ＋１＝ｆ＋ｍ＋１で終了し、ここで、ｍ＝ｎｐ−ｎｓは、過剰のピークの数である。このように続けて、これらの行が合計Ｔ（ｍ、ｎｓ）回実行されることを確認し、ここで、
【００６２】
【数１９】
2004505254.tif 000021
である。この式は、見掛けほど厄介ではない。なぜなら、内側の３つの合計は、値ｆとは独立だからである。変数の賢明な置換によって、以下：
【００６３】
【数２０】
2004505254.tif 000022
を確認する。
【００６４】
簡単な計算として、以下：
【００６５】
【数２１】
2004505254.tif 000023
を示す。これは、
【００６６】
【数２２】
2004505254.tif 000024
に従う。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大するが、これは過剰なピークの数の３乗として増大する。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）、行６および行７は、ｎｓ−２回だけ実行され、これは正確に、任意のマッチングを評価するために計算される必要のある比率の数であることに留意のこと。
【００６７】
（経験的な測定値）
以前の小節中の理論的分析は、アルゴリズムの漸近的挙動を理解することを可能にする。すなわち、これは、入力が大きい場合に、実行時間の傾向を予測することを可能にする。特定の実施形態において、より小さい入力について、種々のオーバーヘッド因子は、実行時間に影響する。
【００６８】
いくつかのセットの合成データおよび時間を、このアルゴリズムのＣ＋＋実行で構築し得る。このデータは、ｎｓ＝５〜ｎｓ＝４０のフラグメントサイズを有するサイズコンポーネント規定を含む。どの場合にも、ｉ番目のフラグメントはサイズ２０ｉを有し、ここで、ｉ≧１である。インレーン（ｉｎ−ｌａｎｅ）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〜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、ｉ≧０について１０＋２０ｉの位置を有する。ｎｓおよびｍの各組み合わせについて、試験プログラムは、マッチャーコンポーネントを２０回実行し、そして経過時間をまた２０で除算して、各実行についての時間をミリ秒単位で与える。
【００６９】
図３〜５は、結果を示す。最も近いミリ秒近辺の実行回数自体は、図１０に提供される。
【００７０】
（メモリ）
コストおよび前者を保持するための完全なアレイは、（ｍ＋ｎｓ）２ｎｓ＝ｍ２ｎｓ＋２ｍｎｓ２＋ｎｓ３実数値を使用し得る。従って、これらのアレイを初期化することは、ｍ３＝Ｏ（ｎｓ２）である場合、最適化アルゴリズムよりも漸近的に時間を取る。これが問題である場合、これらのアレイは、希薄なアレイとして実行され得、その結果、これらは、Ｏ（ｍ３ｎｓ）空間および時間を占める。別の解は、完全なアレイを使用することであるが、ピーク指数ではなく、むしろ方程式１３中の置換された変数を用いてこれらに索引を付けることである。第三の可能性は、完全なマトリックスを使用および割り当てることであるが、これらを初期化することではない。
【００７１】
（実際的な検討材料）
特定の実施形態において、マッチャー（ｍａｔｃｈｅｒ）コンポーネントをサイズ決めするはずの１セットの候補ピークを決定することを望み得る。考慮すべき余分のピークの数を特定するパラメーターｍを可能にすることを選択することができる。次いで、サイズスタンダードマッチャーは、例えば、前のサイズ呼び出し工程によって、決定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。ｍ＝４を用いることができる。
【００７２】
１／２と３／４との間の重みづけ係数αを用い得る。
【００７３】
解析者は代表的に、インレーン（ｉｎ−ｌａｎｅ）サイズスタンダードに正確に対応するサイズスタンダード定義を選択しなければならない。しかし、解析者は、さらに長いフラグメントが、溶出のための機会を得る前に、早期に実行を終了させることができる。この場合、厳密に言えば、定義は正確でない。この状況においてある程度の信頼性を得るため、至適のマッチングが最小の許容品質パラメーターを満たすか否かを試験することができる。さもなければ、最終定義サイズを取り出し、そして再度試行し得、このプロセスを品質が受容可能になるまで反復する。あるいは、品質が受容可能でない場合、マッチングを返すことなく、単にこれを報告し得る。
【００７４】
（結果）
図６は、Ｍａｎｈａｔｔａｎ　ｂｒｅａｄｂｏａｒｄでのＡｐｐｌｉｅｄ　Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ　ＧｅｎｅＳｃａｎ　５００サイズスタンダードの実行（泳動）のマッチングの例を示す。上部のパネルは、マッチした電気泳動図（ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｅｒｏｇｒａｍ）を示す。ここでも、ピーク位置は緑にあり、そしてピークの基部は赤にある。中央のパネルは、このマッチングを直線にフィットさせること、および直線フィットから予測されたサイズから割り当てられたサイズを差し引く（サブトラクトする）ことによって得られた「誤差（ｅｒｒｏｒ）」を示す。最後に、下部のモデルは、限定ポイント（緑の円内）、および予測されたピークサイズ（赤の円内）を示す。２つの間の対応を青線のセグメントで示す。
【００７５】
分析前に、このプライマーピークをマッチングのために用いたピークから取り出すが、これはまだ図中に示されている。この電気泳動図（ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｅｒｏｇｒａｍ）は、その末端（スキャン４４００の周囲）に余分なピークを含む。この例において、記載されたアプローチは、このピークに正確にマッチしなかった。しかし、そのピークはしばしば、先行技術のマッチャーによって５００ヌクレオチドと割り当てられた。
【００７６】
この電気泳動図（ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｅｒｏｇｒａｍ）はまた、スキャン２２００の周囲に偽の「スパイク」を示す。ピーク検出器は、これをピークとして認めなかった。なぜなら、それは最小ピーク幅基準を満たさなかったからである。
【００７７】
サイズスタンダードの２５０ヌクレオチドフラグメントは、３１０上で異常に移動することが公知であり、そしてＭａｎｈａｔｔａｎ上でもそのように移動するようである。３４０ヌクレオチドのフラグメントもまた異常に移動することが公知である；これらの２つのフラグメントは代表的に３１０上でサイズ決めするためには用いられない。
【００７８】
図７は、図６からの実行が、ＧｅｎｅＳｃａｎ　５００とマッチしたことを示す（サイズは２５０よりも３４０よりも小さい）。このマッチャーは、これらの２つのフラグメントに対応するピークを正確に無視したことに注意のこと。
【００７９】
図８は、マッチするＧｅｎｅＳｃａｎ５００の結果を示す（早期に終了された実行ではサイズは３５よりも５０よりも短い）。このマッチャーは対応するピークを正確に無視する。このマッチャーは、全てのサイズ（示されていない大きいサイズを含む）を最初に、利用可能なピークにマッチさせるが、マッチングの質は十分に高くはなかった。結果として次にマッチャーは、得られるマッチが十分な品質になるまで、定義の末端でない時点で１つのサイズを剥ぎ取る。
【００８０】
図９は、ＧｅｎｅＳｃａｎ　４００ＨＤサイズスタンダードとのマッチングを示す。この電気泳動図（ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｅｒｏｇｒａｍ）はまた、スパイク（９０と１００の間のサイズ）を含む。ピーク検出器は、最小ピーク幅パラメーターに起因してこのピークを無視した。このプライマー（一次）ピークは、可視ではない。なぜなら、解析者が、このピークを除外する分析範囲を設定するからである。中央のパネルによれば、極端なスタンダード（サイズ５０、６０、３８０、および４００）は、そのままで「直線的に（ａｓ　ｌｉｎｅａｒｌｙ）」実行（泳動）しなかったことに注意のこと。これらの極端なスタンダードによって以前のマッチャーではいくつかの問題が生じるが、それらの誤差は本明細書の方法では全く小さい。
【００８１】
（結論）
本発明の実施形態は、サイズスタンダードマッチング問題の簡易な定式化を提供し、これがその解法のための簡易なアルゴリズムをもたらす。いくつかの実施形態において、この定式化は、マッチしたピークの高さと組み合わせた端部（エッジ）長さの対応する比を強調する。好ましい実施形態において、対応するアルゴリズムは、入力シーケンス上で直接、動的なプログラミングを使用する。これはＯ（ｍ３　ｎｓ）時間で実行し、ここでｎｓは、サイズスタンダード定義におけるフラグメントサイズ数であり、そしてｍ＝ｎｐ−ｎｓは、レーン中のサイズスタンダードにおける余分なピークの数である。
【００８２】
本発明の好ましい実施形態は、非常に少ない（３つの）以下のパラメーターしか必要としないアルゴリズムを使用する：
１．コスト比についての重み、
２．最小許容品質、および
３．考慮される余分なピークの数ｍ。
【００８３】
（システムアーキテクチャ）
図１１は、本発明の実施形態が実行され得る、特定の実施形態に従う、コンピュータシステム５００を例示するブロック図である。コンピュータシステム５００は、情報を通信するためのバス（ｂｕｓ）５０２または他の通信機構、ならびに情報処理のためにバス５０２に接続されたプロセッサ５０４を備える。コンピュータシステム５００はまた、サイズマッチを決定するためにバス５０２に連結されたメモリ５０６（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的ストレージデバイス（記憶装置）であり得る）、およびプロセッサ５０４によって実行される命令を備える。メモリ５０６はまた、プロセッサ５０４によって実行される命令の実行の間、一時的変数または他の即時的情報を記憶するために用いられ得る。コンピュータシステム５００はさらに、プロセッサ５０４のための静的な情報および命令を記憶するためにバス５０２に連結された、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備える。記憶装置（ストレージデバイス）５１０（例えば、磁気ディスクまたは光学ディスク）が、情報および命令を記憶するためのバス５０２に対して提供されそして連結される。
【００８４】
コンピュータシステム５００は、コンピュータのユーザーに対して情報を表示するための、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））に対してバス５０２を介して連結され得る。入力装置５１４（英数字および他のキーを備える）は、プロセッサ５０４に対して情報およびコマンド選択を伝達するためにバス５０２に連結される。別のタイプのユーザー入力装置は、プロセッサ５０４に対して方向情報およびコマンド選択を通信するための、そしてディスプレイ５１２上でカーソルの動きをコントロールするためのカーソルコントロール５１６（例えば、マウス、トラックボール、またはカーソル方向キー）である。この入力装置は代表的に、２つの軸（第一の軸（例えば、ｘ軸）および第二の軸（例えば、ｙ軸））で、二次元の自由度を有し、このデバイスが平面中で位置を特定することを可能にする。
【００８５】
コンピュータシステム５００は、サイズマッチングを評価し、そして各マッチングについて品質レベルを提供する。本発明の特定の実行と一致して、マッチングおよび関連する品質は、メモリ５０６に含まれる１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行するプロセッサ５０４に応答してコンピュータシステム５００によって提供される。このような指示は、別のコンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、ストレージデバイス（記憶装置）５１０）からメモリ５０６中に読み取られ得る。メモリ５０６に含まれる指示のシーケンスの実行によって、プロセッサ５０４は、本明細書に記載される処理状態を実施する。あるいは、配線で接続された回路は、本明細書を実行するために、ソフトウェアの命令の位置でか、またはソフトウェアの命令と組み合わせて用いられ得る。従って、本発明の実行は、ハードウェア回路およびソフトウェアの任意の特定の組み合わせに限定されない。
【００８６】
用語、「コンピュータ読み取り可能な媒体」とは、本明細書において用いる場合、実行のためプロセッサ５０４に指示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（不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体が挙げられるがこれらに限定されない）をとり得る。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。揮発性媒体は、動的なメモリ（例えばメモリ５０６）を備える。伝送媒体としては、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバーが挙げられ、これはバス５０２を含むワイヤを含む。伝送媒体はまた、音波または光波の形態（例えば、電波および赤外線データによる通信の間に生じるもの）をとり得る。
【００８７】
コンピュータ読み取り可能な媒体の通常の形態としては、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、パターン化された穴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もしくはカートリッジ、本明細書において以降に記載される搬送波、また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。
【００８８】
コンピュータ読み取り可能な媒体の種々の形態は、実行のためにプロセッサ５０４へ１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを伝送することに関与し得る。例えば、この命令は、リモート（遠隔）コンピュータの磁気ディスクで最初に実行され得る。このリモートコンピュータは、この命令を動的メモリにロードし得、そしてモデムを用いて電話線にわたってこの指示を送信し得る。コンピュータシステム５００に対してローカルのモデムは、電話線上でデータを受け取り得、そして赤外線トランスミッターを用いてデータを赤外線信号に変換し得る。バス５０２に連結された赤外線検出器は、赤外線信号において実行されるデータを受け取り得、そしてこのデータをバス５０２におき得る。バス５０２は、メモリ５０６に対してこのデータを搬送し、ここからプロセッサ５０４は、この命令を読み取って実行する。メモリ５０６によって受け取られた指示は、プロセッサー５０４によって実行の前か後のいずれかで記憶デバイス５１０上に必要に応じて記憶され得る。
【００８９】
上記の実施形態および結果は、例示的なものに過ぎず、そして詳細に記載されたものに対して種々の改変が、本発明の範囲内で可能であることが理解される。詳細には、本発明の適用性は、記載された生物学的データに限定されず、これはまた他の生物学的データおよび非生物学的データに対して適用可能であることが注意されるべきである。
【図面の簡単な説明】
本発明を、添付の図面に関して、例示の目的で以下に記載する。
【図１】
図１は、本発明の実施形態に従った基礎マッチングプロセスを例示するフローチャートである。
【図２】
図２は、例示的なピーク、サイズおよびマッチングを例示する。
【図３】
図３は、サイズスタンダードにおける値の数およびさらなるピークにおける値数に対するマッチングプロセスについての実行時間を示す。
【図４】
図４は、実行時間　対　さらなるピークの異なる数についてのサイズスタンダード定義における値の数を示す。
【図５】
図５は、実行時間　対　異なる数のサイズ値を有する一連のサイズスタンダード定義についての余分のピーク数を示す。
【図６】
図６は、マッチングからの例示的な結果を示す。
【図７】
図７は、マッチングからの例示的な結果を示す。
【図８】
図８は、マッチングからの例示的な結果を示す。
【図９】
図９は、マッチングからの例示的な結果を示す。
【図１０】
図１０は、実行時間　対　サイズスタンダード定義におけるサイズ値の数およびさらなるピーク数の表である。
【図１１】
図１１は、本発明の実施形態の操作についての適切なシステムアーキテクチャを例示するブロック線図である。
【図１】
2004505254.tif 000025
【図２】
2004505254.tif 000026
【図３】
2004505254.tif 000027
【図４】
2004505254.tif 000028
【図５】
2004505254.tif 000029
【図６】
2004505254.tif 000030
【図７】
2004505254.tif 000031
【図８】
2004505254.tif 000032
【図９】
2004505254.tif 000033
【図１０】
2004505254.tif 000034
【図１１】
2004505254.tif 000035
【国際公開パンフレット】
2004505254.tif 000036
2004505254.tif 000037
2004505254.tif 000038
2004505254.tif 000039
2004505254.tif 000040
2004505254.tif 000041
2004505254.tif 000042
2004505254.tif 000043
2004505254.tif 000044
2004505254.tif 000045
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2004505254.tif 000047
2004505254.tif 000048
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2004505254.tif 000068
2004505254.tif 000069
2004505254.tif 000070
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004505254.tif 000071
2004505254.tif 000072
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004505254.tif 000073
2004505254.tif 000074
【国際調査報告】
2004505254.tif 000075
2004505254.tif 000076
2004505254.tif 000077
2004505254.tif 000078
2004505254.tif 000079
2004505254.tif 000080