【手続補正書】
【提出日】平成30年9月28日(2018.9.28)
【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】
基準ゲノム配列に対してゲノムサンプルからバリアントを判定するためのコンピュータ実装方法であって、
少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを有する電子デバイスにおいて、
先に配列決定されたサンプルからの配列データのエラーテーブルにアクセスするステップと、
ゲノムサンプルから収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記可能なハプロタイプのセットおよび前記エラーテーブルに基づいて、ディプロタイプのセットを生成するステップであって、前記可能なハプロタイプのセットは、前記エラーテーブルによってフィルタリングされる、ステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップに基づいて、バリアントを出力するステップと、を含む、方法。
【請求項２】
収集されたリードのセットからｋ−ｍｅｒグラフを生成するステップと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめるステップと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを生成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップはさらに、ディプロタイプ毎に事後確率を判定することを含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記エラーテーブルを生成するステップをさらに含み、前記エラーテーブルを生成するステップは、
リードを基準サンプルに対してアライメントすることと、
リードが前記基準サンプルとミスマッチを有する部位を判定することと、
ミスマッチを有する部位を前記エラーテーブルに追加することと、を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、シーケンサエラーと関連付けられない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ試験、Ｂａｙｅｓ  Ｆａｃｔｏｒ試験、またはＳｔｒａｎｄ  Ｂｉａｓ試験の１つまたはそれより多くを使用して、閾値に満たない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
配列データのエラーテーブルを生成するためのコンピュータ実装方法であって、
少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを有する電子デバイスにおいて、
ゲノムサンプルから収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記収集されたリードのセットを基準サンプルに対してアライメントするステップと、
前記基準サンプルから前記収集されたリードのセットのリードがミスマッチを有する部位を判定するステップと、
ミスマッチを有する部位をエラーテーブルに追加するステップと、を含む、方法。
【請求項８】
前記可能なハプロタイプのセットを判定するステップは、
ｋ−ｍｅｒグラフを前記収集されたリードのセットから生成することと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめることと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを判定することと、を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、
先に配列決定されたサンプルからの配列データのエラーテーブルにアクセスするステップと、
ゲノムサンプルからの収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記可能なハプロタイプのセットおよび前記エラーテーブルに基づいて、ディプロタイプのセットを生成するステップであって、前記可能なハプロタイプのセットは、前記エラーテーブルによってフィルタリングされる、ステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップに基づいて、バリアントを出力するステップとのためのコンピュータ実行可能命令を含む、非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
収集されたリードのセットからｋ−ｍｅｒグラフを生成するステップと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめるステップと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを生成するステップとをさらに含む、請求項９に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップはさらに、ディプロタイプ毎に事後確率を判定することを含む、請求項９または１０に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記エラーテーブルを生成するステップをさらに含み、前記エラーテーブルを生成するステップは、
リードを基準サンプルに対してアライメントすることと、
リードが前記基準サンプルとミスマッチを有する部位を判定することと、
ミスマッチを有する部位を前記エラーテーブルに追加することとを含む、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、シーケンサエラーと関連付けられない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、請求項１２に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ試験、Ｂａｙｅｓ  Ｆａｃｔｏｒ試験、またはＳｔｒａｎｄ  Ｂｉａｓ試験の１つまたはそれより多くを使用して、閾値に満たない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、請求項１２または１３に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
システムであって、
１つまたはそれより多くのプロセッサと、
メモリと、
１つまたはそれより多くのプログラムであって、前記１つまたはそれより多くのプログラムは、前記メモリ内に記憶され、前記１つまたはそれより多くのプロセッサによって実行されるように構成され、
先に配列決定されたサンプルからの配列データのエラーテーブルにアクセスするステップと、
ゲノムサンプルから収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記可能なハプロタイプのセットおよび前記エラーテーブルに基づいて、ディプロタイプのセットを生成するステップであって、前記可能なハプロタイプのセットは、前記エラーテーブルによってフィルタリングされる、ステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップに基づいて、バリアントを出力するステップとのための命令を含む、１つまたはそれより多くのプログラムと、を備える、システム。
【請求項１６】
収集されたリードのセットからｋ−ｍｅｒグラフを生成するステップと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめるステップと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを生成するステップと、
をさらに含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップはさらに、ディプロタイプ毎に事後確率を判定することを含む、請求項１５または１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記エラーテーブルを生成するステップをさらに含み、前記エラーテーブルを生成するステップは、
リードを基準サンプルに対してアライメントすることと、
リードが前記基準サンプルとミスマッチを有する部位を判定することと、
ミスマッチを有する部位を前記エラーテーブルに追加することとを含む、請求項１５〜１７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、シーケンサエラーと関連付けられない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、
Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ試験、Ｂａｙｅｓ  Ｆａｃｔｏｒ試験、またはＳｔｒａｎｄ  Ｂｉａｓ試験の１つまたはそれより多くを使用して、閾値に満たない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、請求項１８または１９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
加えて、バリアントコーラーのためと、エラーテーブルを生成するためのシステム、電子デバイス、グラフィカルユーザインターフェース、および非一過性コンピュータ可読記憶媒体（説明される１つまたはそれより多くのプロセスを実行するためのプログラムおよび命令を含む、記憶媒体）が、説明される。
本発明の実施形態において、例えば以下の項目が提供される。
（項目１）
基準ゲノム配列に対してゲノムサンプルからバリアントを判定するためのコンピュータ実装方法であって、
少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを有する電子デバイスにおいて、
先に配列決定されたサンプルからの配列データのエラーテーブルにアクセスするステップと、
ゲノムサンプルから収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記可能なハプロタイプのセットおよび前記エラーテーブルに基づいて、ディプロタイプのセットを生成するステップであって、前記可能なハプロタイプのセットは、前記エラーテーブルによってフィルタリングされる、ステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップに基づいて、バリアントを出力するステップと、を含む、方法。
（項目２）
収集されたリードのセットからｋ−ｍｅｒグラフを生成するステップと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめるステップと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを生成するステップと、
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップはさらに、ディプロタイプ毎に事後確率を判定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記エラーテーブルを生成するステップをさらに含み、前記エラーテーブルを生成するステップは、
リードを基準サンプルに対してアライメントすることと、
リードが前記基準サンプルとミスマッチを有する部位を判定することと、
ミスマッチを有する部位を前記エラーテーブルに追加することと、を含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、シーケンサエラーと関連付けられない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ試験、Ｂａｙｅｓ  Ｆａｃｔｏｒ試験、またはＳｔｒａｎｄ  Ｂｉａｓ試験の１つまたはそれより多くを使用して、閾値に満たない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、項目４に記載の方法。
（項目７）
配列データのエラーテーブルを生成するためのコンピュータ実装方法であって、
少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを有する電子デバイスにおいて、
ゲノムサンプルから収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記収集されたリードのセットを基準サンプルに対してアライメントするステップと、
前記基準サンプルから前記収集されたリードのセットのリードがミスマッチを有する部位を判定するステップと、
ミスマッチを有する部位をエラーテーブルに追加するステップと、を含む、方法。
（項目８）
前記可能なハプロタイプのセットを判定するステップは、
ｋ−ｍｅｒグラフを前記収集されたリードのセットから生成することと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめることと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを判定することと、を含む、項目７に記載の方法。
（項目９）
非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、
先に配列決定されたサンプルからの配列データのエラーテーブルにアクセスするステップと、
ゲノムサンプルからの収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記可能なハプロタイプのセットおよび前記エラーテーブルに基づいて、ディプロタイプのセットを生成するステップであって、前記可能なハプロタイプのセットは、前記エラーテーブルによってフィルタリングされる、ステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップに基づいて、バリアントを出力するステップとのためのコンピュータ実行可能命令を含む、非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１０）
収集されたリードのセットからｋ−ｍｅｒグラフを生成するステップと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめるステップと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを生成するステップとをさらに含む、項目９に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１１）
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップはさらに、ディプロタイプ毎に事後確率を判定することを含む、項目９に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１２）
前記エラーテーブルを生成するステップをさらに含み、前記エラーテーブルを生成するステップは、
リードを基準サンプルに対してアライメントすることと、
リードが前記基準サンプルとミスマッチを有する部位を判定することと、
ミスマッチを有する部位を前記エラーテーブルに追加することとを含む、項目９に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３）
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、シーケンサエラーと関連付けられない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、項目１２に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４）
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ試験、Ｂａｙｅｓ  Ｆａｃｔｏｒ試験、またはＳｔｒａｎｄ  Ｂｉａｓ試験の１つまたはそれより多くを使用して、閾値に満たない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、項目１２に記載の非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１５）
システムであって、
１つまたはそれより多くのプロセッサと、
メモリと、
１つまたはそれより多くのプログラムであって、前記１つまたはそれより多くのプログラムは、前記メモリ内に記憶され、前記１つまたはそれより多くのプロセッサによって実行されるように構成され、
先に配列決定されたサンプルからの配列データのエラーテーブルにアクセスするステップと、
ゲノムサンプルから収集されたリードのセットから可能なハプロタイプのセットを判定するステップと、
前記可能なハプロタイプのセットおよび前記エラーテーブルに基づいて、ディプロタイプのセットを生成するステップであって、前記可能なハプロタイプのセットは、前記エラーテーブルによってフィルタリングされる、ステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップと、
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップに基づいて、バリアントを出力するステップとのための命令を含む、１つまたはそれより多くのプログラムと、を備える、システム。
（項目１６）
収集されたリードのセットからｋ−ｍｅｒグラフを生成するステップと、
前記生成されたｋ−ｍｅｒグラフを連続的グラフにまとめるステップと、
前記連続的グラフから前記可能なハプロタイプのセットを生成するステップと、
をさらに含む、項目９に記載のシステム。
（項目１７）
前記ディプロタイプのセットをスコアリングするステップはさらに、ディプロタイプ毎に事後確率を判定することを含む、項目９に記載のシステム。
（項目１８）
前記エラーテーブルを生成するステップをさらに含み、前記エラーテーブルを生成するステップは、
リードを基準サンプルに対してアライメントすることと、
リードが前記基準サンプルとミスマッチを有する部位を判定することと、
ミスマッチを有する部位を前記エラーテーブルに追加することとを含む、項目９に記載のシステム。
（項目１９）
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、シーケンサエラーと関連付けられない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、項目１８に記載のシステム。
（項目２０）
前記エラーテーブルを生成するステップはさらに、
Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ試験、Ｂａｙｅｓ  Ｆａｃｔｏｒ試験、またはＳｔｒａｎｄ  Ｂｉａｓ試験の１つまたはそれより多くを使用して、閾値に満たない部位を前記エラーテーブルからフィルタリングすることを含む、項目１８に記載のシステム。