【手続補正書】
【提出日】平成18年2月23日(2006.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定する方法であって、
（ａ）ライブラリ中のタンパク質改変体が体系的に多様な配列を有し、かつデータがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取ることと、
（ｂ）該データから、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させることと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、該所望の活性に影響を与えるために変化させる該体系的に多様な配列中の特定の位置にある１つ以上のアミノ酸残基を特定することと、
を含む、方法。
【請求項２】
（ｄ）前記配列活性モデルを用いて、新規のタンパク質改変体ライブラリ中でも固定され続ける１つ以上のアミノ酸残基を特定することをさらに含む、請求項１の方法。
【請求項３】
前記タンパク質改変体ライブラリは、天然に存在するタンパク質またはそれから派生されるタンパク質を含む、請求項１の方法。
【請求項４】
前記天然に存在するタンパク質は、単一の遺伝子ファミリーのメンバーにコードされるタンパク質を含む、請求項３の方法。
【請求項５】
前記タンパク質改変体ライブラリは、組換えに基づく多様性生成メカニズムを用いることによって得られるタンパク質を含む、請求項１の方法。
【請求項６】
ＤＯＥを実行して、前記体系的に多様な配列を特定することをさらに含む、請求項１の方法。
【請求項７】
前記活性は、タンパク質安定性ではない、請求項１の方法。
【請求項８】
前記配列活性モデルは、回帰モデルである、請求項１の方法。
【請求項９】
前記配列活性モデルは、部分最小二乗モデルである、請求項１の方法。
【請求項１０】
前記配列活性モデルは、ニューラル・ネットワークである、請求項１の方法。
【請求項１１】
前記配列活性モデルを用いて、１つ以上のアミノ酸残基を特定することは、組換えに基づく多様性生成メカニズムで使用するための配列を特定することをさらに含み、該配列は、（ｃ）で特定された前記１つ以上のアミノ酸残基での変化と含む、請求項１の方法。
【請求項１２】
前記配列活性モデルを用いることは、前記所望の活性の最高値を有するモデルにより予測される配列を特定することを含む、請求項１の方法。
【請求項１３】
前記モデルを用いることは、最善の配列の部分配列を選択することをさらに含む、請求項１２の方法。
【請求項１４】
前記配列活性モデルを用いて１つ以上のアミノ酸残基を特定することは、前記所望の活性に影響を与えるために、前記配列活性モデルを用いて、残基位置をランク付けすることを含む、請求項１の方法。
【請求項１５】
前記配列活性モデルを用いて１つ以上のアミノ酸残基を特定することは、前記所望の活性に影響を与えるために、前記配列活性モデルを用いて、残基位置にある残基タイプをランク付けすることを含む、請求項１の方法。
【請求項１６】
前記モデルを用いることは、遺伝的アルゴリズムで、適合性関数として前記モデルを用いることを含む、請求項１の方法。
【請求項１７】
前記配列活性モデルを用いて、前記体系的に多様な配列中の特定の位置にある１つ以上のアミノ酸残基を特定することは、新規のタンパク質改変体ライブラリを生成する際使用するための１つ以上の配列を特定することを含む、請求項１の方法。
【請求項１８】
前記配列は、１つ以上の特定されたアミノ酸残基の変化をコードするオリゴヌクレオチド配列である、請求項１７の方法。
【請求項１９】
前記オリゴヌクレオチド配列を用いて、突然変異生成または組換えに基づく多様性生成メカニズムを実行して、前記新規のタンパク質改変体ライブラリを生成することをさらに含む、請求項１８の方法。
【請求項２０】
突然変異生成または組換えに基づく多様性生成メカニズムを実行することは、有向進化手法で用いられる、請求項１９の方法。
【請求項２１】
前記オリゴヌクレオチド配列は、（ｉ）天然に存在する親タンパク質間で最も高い活性を有する天然に存在する親タンパク質、または（ｉｉ）最も高い活性を有する前記配列活性モデルにより予測される配列の少なくとも一部分をコードする、請求項１８の方法。
【請求項２２】
前記新規のタンパク質改変体ライブラリを特徴付ける活性および配列データを用いて、新規の配列活性モデルを発展させることをさらに含む、請求項１７の方法。
【請求項２３】
生産するための前記新規のタンパク質改変体ライブラリの１つ以上のメンバーを選択することをさらに含む、請求項１７の方法。
【請求項２４】
前記新規のタンパク質改変体ライブラリの選択されたメンバーの１つ以上を発現させることをさらに含む、請求項２３の方法。
【請求項２５】
（ｉ）前記新規のタンパク質改変体ライブラリの選択されたメンバーを発現させることができる発現システムを提供することと、
（ｉｉ）該新規のタンパク質改変体ライブラリの該選択されたメンバーを発現させることと、
をさらに含む、請求項２３の方法。
【請求項２６】
（ｃ）で特定された前記１つ以上のアミノ酸残基は、前記配列活性モデルを用いて予測される参照配列または前記タンパク質改変体ライブラリのメンバーを記載する参照配列中で特定される、請求項１の方法。
【請求項２７】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定する方法であって、
（ａ）データがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、１つ以上の天然に存在する親タンパク質の全てまたは部分をコードする核酸上で、古典的または合成ＤＮＡシャッフリングを実行することにより得られたタンパク質を含むタンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取ることと、
（ｂ）該データから、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させることと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、該ライブラリのタンパク質中の、該所望の活性に影響を与えるために変化させる１つ以上のアミノ酸残基を特定することと、
を含む、方法。
【請求項２８】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定する方法であって、
（ａ）データがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取ることと、
（ｂ）該データから、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させることと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、該タンパク質改変体ライブラリのタンパク質中の、有向進化手法で使用するための１つ以上の配列を特定するために変化させる１つ以上のアミノ酸残基を特定することと、
を含む、方法。
【請求項２９】
前記配列は、１つ以上の特定されたアミノ酸残基の変化をコードするオリゴヌクレオチド配列である、請求項２８の方法。
【請求項３０】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定する方法であって、
（ａ）データがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取ることと、
（ｂ）該データから、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させることと、
（ｃ）該所望の活性に影響を与えるために、該配列活性モデルを用いて、残基位置または特定の残基位置にある残基タイプをランク付けすることと、
（ｄ）該ランク付けを用いて、該タンパク質改変体ライブラリのタンパク質中の、該所望の活性に影響を与えるために変化させるか、または固定させる１つ以上のアミノ酸残基を特定することと、
を含む、方法。
【請求項３１】
最適化されたタンパク質改変体ライブラリを生成する方法であって、
（ａ）ライブラリ中のタンパク質改変体が体系的に多様な配列を有し、かつデータがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取ることと、
（ｂ）該データから、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させることと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、所望の活性を提供するために予測される該体系的に多様な配列中の特定の位置にある１つ以上のアミノ酸残基を選択することと、
（ｄ）最適化されたタンパク質改変体ライブラリのメンバーの配列それぞれが１つ以上の選択されたアミノ酸残基を含む、該最適化されたタンパク質改変体ライブラリを生成することと、
を含む、方法。
【請求項３２】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定するためのプログラム命令が設けられているコンピュータ可読媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、前記命令は、
（ａ）ライブラリ中のタンパク質改変体が体系的に多様な配列を有し、かつデータがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取るためのコードと、
（ｂ）該データを用いて、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させるためのコードと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、該所望の活性に影響を与えるために変化させる該体系的に多様な配列中の特定の位置にある１つ以上のアミノ酸残基を特定するためのコードと、
を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３３】
前記プログラム命令は、（ｄ）前記配列活性モデルを用いて、新規のタンパク質改変体ライブラリ中で固定され続ける１つ以上のアミノ酸残基を特定するためのコードをさらに含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３４】
前記プログラム命令は、ＤＯＥを実行して、前記体系的に多様な配列を特定するためのコードをさらに含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３５】
前記配列活性モデルは、回帰モデルである、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３６】
前記配列活性モデルは、部分最小二乗モデルである、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３７】
前記配列活性モデルは、ニューラル・ネットワークである、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３８】
前記配列活性モデルを用いるための前記コードは、前記所望の活性の最高値を有するモデルにより予測される配列を特定するためのコードを含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項３９】
前記モデルを用いるための前記コードは、最善の配列の部分配列を選択するためのコードをさらに含む、請求項３８のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４０】
前記配列活性モデルを用いて１つ以上のアミノ酸残基を特定するための前記コードは、前記所望の活性に影響を与えるために、該配列活性モデルを用いて、残基位置をランク付けするためのコードを含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４１】
前記配列活性モデルを用いて１つ以上のアミノ酸残基を特定するための前記コードは、前記所望の活性に影響を与えるために、該配列活性モデルを用いて、残基位置にある残基タイプをランク付けするためのコードを含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４２】
前記モデルを用いるための前記コードは、遺伝的アルゴリズムで、適合性関数として該モデルを用いるためのコードを含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４３】
前記配列活性モデルを用いて、前記体系的に多様な配列中の特定の位置にある１つ以上のアミノ酸残基を特定するための前記コードは、新規のタンパク質改変体ライブラリを生成する際使用するための１つ以上の配列を特定するためのコードを含む、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４４】
前記配列は、１つ以上の特定されたアミノ酸残基の変化をコードするオリゴヌクレオチド配列である請求項４３のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４５】
前記オリゴヌクレオチド配列は、前記配列活性モデルにより、（ｉ）天然に存在する親タンパク質間で最も高い活性を有する天然に存在する親タンパク質、または（ｉｉ）最も高い活性を有すると予測される配列の少なくとも一部分をコードする、請求項４４のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４６】
前記新規のタンパク質改変体ライブラリを特徴付ける活性および配列データを用いて、新規の配列活性モデルを発展させるためのコードをさらに含む、請求項４３のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４７】
生産されるための前記新規のタンパク質改変体ライブラリの１つ以上のメンバーを選択するためのコードをさらに含む、請求項４３のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４８】
（ｃ）の前記コードは、（ｉ）前記配列活性モデルを用いて予測される参照配列、または（ｉｉ）前記タンパク質改変体ライブラリのメンバーを記載する参照配列中の前記１つ以上のアミノ酸残基を特定する、請求項３２のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項４９】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定するためのプログラム命令が設けられているコンピュータ可読媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、該プログラム命令は、
（ａ）データがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、１つ以上の天然に存在する親タンパク質の全てまたは部分をコードする核酸上で、古典的または合成ＤＮＡシャッフリングを実行することにより得られたタンパク質を含むタンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取るためのコードと、
（ｂ）該データを用いて、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させるためのコードと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、該ライブラリのタンパク質中の、該所望の活性に影響を与えるために変化させる１つ以上のアミノ酸残基を特定するためのコードと、
を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５０】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定するためのプログラム命令が設けられている機械可読媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、該プログラム命令は、
（ａ）データがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取るためのコードと、
（ｂ）該データを用いて、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させるためのコードと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、該タンパク質改変体ライブラリのタンパク質中の、有向進化手法で使用するための１つ以上の配列を特定するために変化させる１つ以上のアミノ酸残基を特定するためのコードと、
を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５１】
所望の活性に影響を与えるために、タンパク質改変体ライブラリ中で変化させるためのアミノ酸残基を特定するためのプログラム命令が設けられている機械可読媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、該プログラム命令は、
（ａ）データがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取るためのコードと、
（ｂ）該データを用いて、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させるためのコードと、
（ｃ）該所望の活性に影響を与えるために、該配列活性モデルを用いて、残基位置または特定の残基位置にある残基タイプをランク付けするためのコードと、
（ｄ）該ランク付けを用いて、該タンパク質改変体ライブラリのタンパク質中の、該所望の活性に影響を与えるために変化させるか、または固定させる１つ以上のアミノ酸残基を特定するためのコードと、
を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５２】
最適化されたタンパク質改変体ライブラリを生成するためのプログラム命令が設けられている機械可読媒体を含むコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、該プログラム命令は、
（ａ）ライブラリ中のタンパク質改変体が体系的に多様な配列を有し、かつデータがトレーニング・セット中の各タンパク質改変体に対する活性および配列情報を提供する、タンパク質改変体ライブラリの該トレーニング・セットを特徴付ける該データを受け取るためのコードと、
（ｂ）該データを用いて、該配列中のアミノ酸残基タイプおよび対応する位置の関数として活性を予測する配列活性モデルを発展させるためのコードと、
（ｃ）該配列活性モデルを用いて、所望の活性を提供するために予測される該体系的に多様な配列中の特定の位置にある１つ以上のアミノ酸残基を選択するためのコードと、
（ｄ）最適化されたタンパク質改変体ライブラリのメンバーの配列それぞれが１つ以上の選択されたアミノ酸残基を含む、該最適化されたタンパク質改変体ライブラリを定義するためのコードと、
を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５３】
人工進化に最も適した生体高分子配列改変体の集団のメンバーを特定する方法であって、
（ａ）２つ以上の所望の目的に対して、生体高分子配列改変体の集団のメンバーを選択またはスクリーニングして、多目的適合性データ・セットを生成することと、
（ｂ）該多目的適合性データ・セット中のパレート・フロントを特定することと、
（ｃ）該パレート・フロントの近傍にある１つ以上のメンバーを選択することと、
を含み、人工進化に最も適した生体高分子配列改変体の該集団の該メンバーを特定する、方法。
【請求項５４】
工程（ｃ）は、
（ｉ）前記パレート・フロントの近傍にある前記メンバーの少なくともいくつかに対して、前記２つ以上の所望の目的の加重和を算出することと、
（ｉｉ）該パレート・フロントの近傍にある他のメンバーより高い加重和を含む少なくとも１つのメンバーを選択することと、
を含む、請求項５３の方法。
【請求項５５】
工程（ｃ）は、
（ｉ）前記パレート・フロントに対する相対的近接および配列空間での相対的分離に準じて、前記１つ以上のメンバーをランク付けすることと、
（ｉｉ）該パレート・フロントの近傍にある他のメンバーより高いランクである少なくとも１つのメンバーを選択することと、
を含む、請求項５３の方法。
【請求項５６】
コンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
（ａ）少なくとも１つの親生体高分子配列に、１つ以上の多目的進化的アルゴリズムを適用して、生体高分子配列改変体のセットを生成することと、
（ｂ）２つ以上の所望の目的に対して、生体高分子配列改変体の該セットのメンバーを選択またはスクリーニングすることと、
（ｃ）該２つ以上の所望の目的の関数として生体高分子配列改変体の該セットをプロットして、生体高分子配列改変体プロットを生成することと、
（ｄ）該生体高分子配列改変体プロットで、パレート・フロントを特定して、生体高分子配列改変体の該セットの他のメンバーと比べて、多数の改善された目的を含む生体高分子配列改変体の該セットのメンバーを特定することと、
のための１つ以上の論理命令を有するコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項５７】
所望の特性を含む配列を予測する方法であって、
（ａ）少なくとも１つの人工進化手法を用いて、少なくとも１つの親配列を進化させ、人工的に進化させた配列の少なくとも１つの集団を生成することと、
（ｂ）少なくとも１つの所望の特性に対して、人工的に進化させた配列の該集団を選択またはスクリーニングして、選択された人工的に進化させた配列の集団を生成することと、
（ｃ）選択された人工的に進化させた配列の該集団で、ニューラル・ネットワークをトレーニングして、トレーニングされたニューラル・ネットワークを生成することと、
（ｄ）該トレーニングされたニューラル・ネットワークを用いて、該少なくとも１つの所望の特性を含む１つ以上の配列を予測することと、
を含む、方法。
【請求項５８】
所望の特性を含む配列を予測するためのコンピュータ・システムであって、
（ａ）ニューラル・ネットワークおよび配列を保存できるデータベースを含む少なくとも１つのコンピュータ・システムと、
（ｂ）（ｉ）少なくとも１つの人工進化手法を用いて、少なくとも１つの親配列を進化させ、人工的に進化させた配列の少なくとも１つの集団を生成することと、
（ｉｉ）少なくとも１つの所望の特性に対して、人工的に進化させた配列の該集団を選択またはスクリーニングして、選択された人工的に進化させた配列の集団を生成することと、
（ｉｉｉ）選択された人工的に進化させた配列の該集団で、ニューラル・ネットワークをトレーニングして、トレーニングされたニューラル・ネットワークを生成することと、
（ｉｖ）該トレーニングされたニューラル・ネットワークを用いて、該少なくとも１つの所望の特性を含む１つ以上の配列を予測することと、
のための１つ以上の倫理命令を含むシステム・ソフトウェアと、
を含む、コンピュータ・システム。
【請求項５９】
所望の特性を含む配列を予測するためのコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
（ａ）少なくとも１つの人工進化手法を用いて、少なくとも１つの親配列を進化させ、人工的に進化させた配列の少なくとも１つの集団を生成することと、
（ｂ）少なくとも１つの所望の特性に対して、人工的に進化させた配列の該集団を選択またはスクリーニングして、選択された人工的に進化させた配列の集団を生成することと、
（ｃ）選択された人工的に進化させた配列の該集団で、ニューラル・ネットワークをトレーニングして、トレーニングされたニューラル・ネットワークを生成することと、
（ｄ）該トレーニングされたニューラル・ネットワークを用いて、該少なくとも１つの所望の特性を含む１つ以上の配列を予測することと、
のための１つ以上の論理命令を有するコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項６０】
少なくとも１つの標的ポリペプチド配列の少なくとも１つの特性を予測する方法であって、
（ａ）ポリペプチド配列改変体の集団の少なくともサブセットが該少なくとも１つの特性を含む、ポリペプチド配列改変体の該集団の２つ以上のメンバーに共通な１つ以上のモチーフを特定し、モチーフ・データ・セットを生成することと、
（ｂ）該モチーフ・データ・セットから得た少なくとも１つのモチーフを、該少なくとも１つの特性と相関させて、モチーフ・スコアリング関数を生成することと、
（ｃ）該モチーフ・スコアリング関数を用いて、該少なくとも１つの標的ポリペプチド配列をスコアリングすることと、
を含み、該少なくとも１つの標的ポリペプチド配列の該少なくとも１つの特性を予測する、方法。
【請求項６１】
少なくとも１つの標的ポリペプチド配列の少なくとも１つの特性を予測するためのシステムであって、
（ａ）配列を保存できるデータベースを含む少なくとも１つのコンピュータと、
（ｂ）（ｉ）ポリペプチド配列改変体の集団の少なくともサブセットが該少なくとも１つの特性を含む、ポリペプチド配列改変体の該集団の２つ以上のメンバーに共通な１つ以上のモチーフを特定し、モチーフ・データ・セットを生成することと、
（ｉｉ）該モチーフ・データ・セットから得た少なくとも１つのモチーフを、該少なくとも１つの特性と相関させて、モチーフ・スコアリング関数を生成することと、
（ｉｉｉ）該モチーフ・スコアリング関数を用いて、該少なくとも１つの標的ポリペプチド配列をスコアリングして、該少なくとも１つの標的ポリペプチド配列の該少なくとも１つの特性を予測することと、
のための１つ以上の倫理命令を含むシステム・ソフトウェアと、
を含む、システム。
【請求項６２】
少なくとも１つの標的ポリペプチド配列の少なくとも１つの特性を予測するためのコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
（ａ）ポリペプチド配列改変体の集団の少なくともサブセットが該少なくとも１つの特性を含む、ポリペプチド配列改変体の該集団の２つ以上のメンバーに共通な１つ以上のモチーフを特定し、モチーフ・データ・セットを生成することと、
（ｂ）該モチーフ・データ・セットから得た少なくとも１つのモチーフを、該少なくとも１つの特性と相関させて、モチーフ・スコアリング関数を生成することと、
（ｃ）該モチーフ・スコアリング関数を用いて、該少なくとも１つの標的ポリペプチド配列をスコアリングして、該少なくとも１つの標的ポリペプチド配列の該少なくとも１つの特性を予測することと、
のための１つ以上の論理命令を有するコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項６３】
配列活性を予測するためのシステムであって、
（ａ）配列を保存できるデータベースを含む少なくとも１つのコンピュータと、
（ｂ）（ｉ）少なくとも１つの活性に対して、親配列のセットを選択して、選択された親配列のセットを生成することと、
（ｉｉ）選択された親配列の該セットを、１つ以上の人工進化手法にかけて、進化させた配列のセットを生成することと、
（ｉｉｉ）該少なくとも１つの活性に対して、進化させた配列の該セットを選択して、選択された進化させた配列のセットを生成することと、
（ｉｖ）配列改変体のセットに対して、配列活性プロットを提供することと、
（ｖ）該配列活性プロットから得た１つ以上の配列の少なくとも１つの活性を予測することと、
のための１つ以上の論理命令を含むシステム・ソフトウェアと、
を含む、システム。
【請求項６４】
配列活性を予測するためのコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
（ａ）少なくとも１つの活性に対して、親配列のセットを選択して、選択された親配列のセットを生成することと、
（ｂ）選択された親配列の該セットを、１つ以上の人工進化手法にかけて、進化させた配列のセットを生成することと、
（ｃ）該少なくとも１つの活性に対して、進化させた配列の該セットを選択して、選択された進化させた配列のセットを生成することと、
（ｄ）配列改変体のセットに対して、配列活性プロットを提供することと、
（ｅ）該配列活性プロットから得た１つ以上の配列の少なくとも１つの活性を予測することと、
のための１つ以上の論理命令を有するコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項６５】
所望のサイズのライブラリを生成する方法であって、
（ａ）少なくとも１つの初期ポリペプチド配列の１つ以上のホモログを特定することと、
（ｂ）該ホモログおよび該初期ポリペプチドの配列を比較することと、
（ｃ）該ホモログの配列および該初期ポリペプチド配列中の対応する位置にある残基タイプに関して可変アミノ酸残基が異なる可変アミノ酸残基を特定することと、
（ｄ）進化的に保存された可変アミノ酸残基のセットを特定することと、
（ｅ）進化的に保存された可変アミノ酸残基の該セットを組み込んでいるタンパク質改変体のライブラリを生成することと、
を含む、方法。
【請求項６６】
工程（ｂ）は、少なくとも１つの置換マトリクスを用いて、進化的に保存された可変アミノ酸残基の前記セットを特定することを含む、請求項６５の方法。
【請求項６７】
前記方法により生成された前記ライブラリは、前記初期ポリペプチド配列の適合性と比べて、高い平均的適合性を含む、請求項６５の方法。
【請求項６８】
前記ホモログは、ポリペプチドの系統発生的ファミリーを含む、請求項６５の方法。
【請求項６９】
１つ以上の所望の特性に対して、工程（ｅ）で提供される前記ライブラリのメンバーをスクリーニングまたは選択することをさらに含む、請求項６５の方法。
【請求項７０】
繰り返される工程（ａ）で、前記少なくとも１つの初期ポリペプチドとして、少なくとも１つのスクリーニングまたは選択されたメンバーを用いて、工程（ａ）〜（ｅ）を繰り返すことをさらに含む、請求項６５の方法。
【請求項７１】
所望のサイズのライブラリを生成するためのシステムであって、
（ａ）ポリペプチド配列のセットを保存できるデータベースを含む少なくとも１つのコンピュータと、
（ｂ）（ｉ）選択された進化的タイムスケールから、少なくとも１つの初期ポリペプチド配列の１つ以上のホモログを特定することと、
（ｉｉ）該ホモログおよび該初期ポリペプチドの配列を比較することと、
（ｉｉｉ）該ホモログの配列および該初期ポリペプチド配列中の対応する位置にある残基タイプに関して可変アミノ酸残基が異なる可変アミノ酸残基を特定することと、
（ｉｖ）進化的に保存された可変アミノ酸残基のセットを特定することと、
のための１つ以上の論理命令を含むシステム・ソフトウェアと、
を含む、システム。
【請求項７２】
前記システム・ソフトウェアは、
（ｖ）セットが、進化的に保存された可変アミノ酸残基の前記セットをコードするオリゴヌクレオチドを含む、前記初期ポリペプチドのポリペプチド改変体を集団的にコードするオリゴヌクレオチド配列の該セットを特定するための論理命令をさらに含む、請求項７１のシステム。
【請求項７３】
所望のサイズのライブラリを生成するためのコンピュータ・プログラム・プロダクトであって、
（ｉ）少なくとも１つの初期ポリペプチド配列／選択された進化的タイムスケールから得た配列の１つ以上のホモログを特定することと、
（ｉｉ）該ホモログおよび該初期ポリペプチドの配列を比較することと、
（ｉｉｉ）該ホモログの配列および該初期ポリペプチド配列中の対応する位置にある残基タイプに関して可変アミノ酸残基が異なる可変アミノ酸残基を特定することと、
（ｉｖ）進化的に保存された可変アミノ酸残基のセット特定することと、
のための１つ以上の論理命令を有するコンピュータ可読媒体を含む、コンピュータ・プログラム・プロダクト。