【手続補正書】
【提出日】令和2年5月25日(2020.5.25)
【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】
標的の数を決定する方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の標的に確率バーコードを付けて、複数の確率バーコード付き標的を生成する工程、ここで前記複数の確率バーコードの各々は分子標識を含む；
（ｂ）前記確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程；及び
（ｃ）前記複数の標的の１つ以上について、以下の（ｉ）〜（ｉｖ）の工程：
（ｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数をカウントする工程；
（ｉｉ）方向近接性を用いて、前記標的の分子標識のクラスターを同定する工程；
（ｉｉｉ）（ｉｉ）で同定された前記標的の分子標識の前記クラスターを用いて、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程；及び
（ｉｖ）前記標的の数を推定する工程、ここで推定される前記標的の数は、（ｉｉ）の前記シーケンシングデータの折りたたみ後に、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数と相関する、
を含む、方法。
【請求項２】
クラスター内の前記標的の分子標識が、互いの所定の方向近接性閾値内にある、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方向近接性閾値が、１のハミング距離である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記クラスター内の前記標的の前記分子標識が、１つ以上の親分子標識と、前記１つ以上の親分子標識の子供分子標識とを含み、前記親分子標識の発生率が、所定の方向近接性発生率閾値以上である、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記所定の方向近接性発生率閾値が、１未満の子供分子標識の発生率の２倍である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
（ｉｉ）で同定された前記標的の分子標識の前記クラスターを用いて、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程が、
前記子供分子標識の発生率を前記親分子標識に帰属させる工程
を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記標的のシーケンシング深度を決定する工程をさらに含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記標的の前記シーケンシング深度が所定のシーケンシング深度閾値を超える場合、前記標的の数を推定する工程が、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータを調節する工程を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータを調節する工程が、
前記標的の分子標識を閾値化して、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた真の分子標識および偽の分子標識を決定する工程
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記標的の前記分子標識を閾値化する工程が、前記標的の前記分子標識について統計解析を実施する工程を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記統計解析を実施する工程が、
前記標的の前記分子標識の分布およびそれらの発生率を２つのネガティブ二項分布に当てはめる工程；
前記２つのネガティブ二項分布を用いて真の分子標識の数ｎを決定する工程；及び
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータから前記偽の分子標識を除去する工程、ここで前記偽の分子標識は、ｎ番目に豊富な分子標識の発生率よりも低い発生率を有する分子標識を含み、前記真の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の発生率以上の発生率を有する分子標識を含む
を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ネガティブ二項分布が、前記真の分子標識に対応する第１のネガティブ二項分布と、前記偽の分子標識に対応する第２のネガティブ二項分布を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
標的の数を決定する方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の標的に確率バーコードを付けて、複数の確率バーコード付き標的を生成する工程、ここで前記複数の確率バーコードの各々は分子標識を含む；
（ｂ）前記確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程；及び
（ｃ）前記複数の標的の１つ以上について、以下の（ｉ）〜（ｉｉｉ）：
（ｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数をカウントする工程；
（ｉｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有するノイズ分子標識の数を決定する工程；及び
（ｉｉｉ）前記標的の数を推定する工程、ここで推定される前記標的の数は、（ｉｉ）で決定された前記ノイズ分子標識の数に応じて調節された、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた前記識別可能な配列を有する分子標識の数と相関する、
を含む、方法。
【請求項１４】
前記シーケンシングデータ中の前記標的のシーケンシングステータスを決定する工程をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、飽和シーケンシング、過少シーケンシング、または過剰シーケンシングである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記飽和シーケンシングステータスが、所定の飽和閾値よりも大きい、識別可能な配列を含む分子標識の数を有する前記標的によって決定される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシグステータスが、前記飽和シーケンシングステータスである場合、（ｉｉ）で決定される前記ノイズ分子標識の数が、ゼロである、請求項１５〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記過少シーケンシングステータスが、所定の過少シーケンシング閾値より小さい深度を有する前記標的によって決定され、前記対象の前記深度が、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の、平均、最小、または最大深度を含む、請求項１５〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記過少シーケンシング閾値は、識別可能な配列を有する前記分子標識の数とは無関係である、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシグステータスが、前記過少シーケンシングステータスである場合、（ｉｉ）で決定される前記ノイズ分子標識の数が、ゼロである、請求項１５〜１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記過剰シーケンシングステータスが、所定の過剰シーケンシング閾値より大きい深度を有する前記標的によって決定され、前記対象の前記深度が、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の、平均、最小、または最大深度を含む、請求項１５〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングテータスが、前記過剰シーケンシングステータスである場合、
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数を、前記所定の過剰シーケンシング閾値にサブサンプリングする工程
をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
ネガティブ二項分布当てはめ条件が満たされる場合、
（ｉｖ）シグナルネガティブ二項分布を、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数に当てはめる工程、ここで前記シグナルネガティブ二項分布が、シグナル分子標識である、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数に対応する；
（ｖ）ノイズネガティブ二項分布を、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数に当てはめる工程、ここで前記ノイズネガティブ二項分布が、ノイズ分子標識である、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数に対応する；及び
（ｖｉ）（ｖ）で当てはめた前記シグナルネガティブ二項分布および（ｖｉ）で当てはめた前記ノイズネガティブ二項分布を用いて、前記ノイズ分子標識の数を決定する工程、を含む、
請求項１５〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記ネガティブ二項分布当てはめ条件が、前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、前記過少シーケンシングステータスまたは前記過剰シーケンシングステータスではないことを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
（ｖ）で当てはめた前記シグナルネガティブ二項分布および（ｖｉ）で当てはめた前記ノイズネガティブ二項分布を用いて、前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた前記識別可能な配列の各々について、
前記識別可能な配列のシグナル確率が、前記シグナルネガティブ二項分布であることを決定する工程と；
前記識別可能な配列のノイズ確率が、前記ノイズネガティブ二項分布であることを決定する工程と；
前記シグナル確率が前記ノイズ確率より小さければ、前記識別可能な配列がノイズ分子標識であることを決定する工程と、
を含む、請求項２３〜２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、前記過少シーケンシングステータスまたは前記過剰シーケンシングステータスではなく、かつ、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、擬似点閾値より少ない場合、（ｉｉ）で前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する前に、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数に擬似点を加える工程を含む、
請求項１５〜２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、前記過少シーケンシングステータスまたは前記過剰シーケンシングステータスではなく、かつ、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、擬似点閾値以上である場合、（ｉｉ）で前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する際に、非ユニーク分子標識を除去する工程を含む、
請求項１５〜２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
前記非ユニーク分子標識を除去する工程が、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、所定の再使用分子標識閾値より大きい場合、（ｉｉ）で前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する際に、前記非ユニーク分子標識を除去する工程を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記非ユニーク分子標識を除去する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数について非ユニーク分子標識の理論上の数を決定する工程；及び
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識のうちｎ番目に豊富な前記分子標識よりも大きい発生率を有する分子標識を除去する工程、ここでｎは、非ユニーク分子標識の理論数である
を含む、請求項２７〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
ハードウェアプロセッサーと、
前記ハードウェアプロセッサーによって実行される場合、前記プロセッサーに請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を記憶した非一過性メモリーと、
を含む、標的の数を決定するためのコンピュータシステム。
【請求項３１】
請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコードを含むソフトウェアプログラムを含む、コンピュータ読取り媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０５２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０５２９】
種々の態様および実施形態を本明細書に開示してきたが、他の態様および実施形態は当業者には自明であろう。本明細書に開示される種々の態様および実施形態は、例示を目的としたものであり、限定を意図したものではなく、真の範囲および趣旨は、以下の特許請求の範囲により示される。
なお、本発明としては、以下の態様も好ましい。
〔１〕  標的の数を決定する方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の標的に確率バーコードを付けて、複数の確率バーコード付き標的を生成する工程であって、前記複数の確率バーコードの各々が分子標識を含む工程と；
（ｂ）前記確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程と；
（ｃ）前記複数の標的の１つ以上について：
（ｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数をカウントする工程と；
（ｉｉ）方向近接性を用いて、前記標的の分子標識のクラスターを同定する工程と；
（ｉｉｉ）（ｉｉ）で同定された前記標的の分子標識の前記クラスターを用いて、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程と；
（ｉｖ）前記標的の数を推定する工程であって、推定された前記標的の数が、（ｉｉ）の前記シーケンシングデータの折りたたみ後に、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数と相関する工程と、
を含む、方法。
〔２〕  前記複数の標的が、細胞の全トランスクリプトームの標的を含む、〔１〕に記載の方法。
〔３〕  クラスター内の前記標的の分子標識が、互いの所定の方向近接性閾値内にある、〔１〕〜〔２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４〕  前記方向近接性閾値が、１のハミング距離である、〔３〕に記載の方法。
〔５〕  前記クラスター内の前記標的の前記分子標識が、１つ以上の親分子標識と、前記１つ以上の親分子標識の子供分子標識とを含み、前記親分子標識の発生率が、所定の方向近接性発生率閾値以上である、〔１〕〜〔４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６〕  前記所定の方向近接性発生率閾値が、１未満の子供分子標識の発生率の２倍である、〔５〕に記載の方法。
〔７〕  （ｉｉ）で同定された前記標的の分子標識の前記クラスターを用いて、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程が、
前記子供分子標識の発生率を前記親分子標識に帰属させる工程
を含む、〔１〕〜〔６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８〕  前記標的のシーケンシング深度を決定する工程をさらに含む、〔１〕〜〔７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９〕  前記標的の前記シーケンシング深度が所定のシーケンシング深度閾値を超える場合、前記標的の数を推定する工程が、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータを調節する工程を含む、〔８〕に記載の方法。
〔１０〕  前記所定のシーケンシング深度閾値が、１５〜２０である、〔９〕に記載の方法。
〔１１〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータを調節する工程が、
前記標的の分子標識を閾値化して、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた真の分子標識および偽の分子標識を決定する工程
を含む、〔９〕〜〔１０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１２〕  前記標的の前記分子標識を閾値化する工程が、前記標的の前記分子標識について統計解析を実施する工程を含む、〔１１〕に記載の方法。
〔１３〕  前記統計解析を実施する工程が、
前記標的の前記分子標識の分布およびそれらの発生率を２つのネガティブ二項分布に当てはめる工程と；
前記２つのネガティブ二項分布を用いて真の分子標識の数ｎを決定する工程と；
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータから前記偽の分子標識を除去する工程と、
を含み、
前記偽の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の発生率よりも低い発生率を有する分子標識を含み、前記真の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の発生率以上の発生率を有する分子標識を含む、〔１２〕に記載の方法。
〔１４〕  前記ネガティブ二項分布が、前記真の分子標識に対応する第１のネガティブ二項分布と、前記偽の分子標識に対応する第２のネガティブ二項分布を含む、〔１３〕に記載の方法。
〔１５〕  標的の数を決定する方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の標的に確率バーコードを付けて、複数の確率バーコード付き標的を生成する工程であって、前記複数の確率バーコードの各々が分子標識を含む工程と；
（ｂ）前記確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程と；
（ｃ）前記複数の標的の１つ以上について：
（ｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数をカウントする工程と；
（ｉｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有するノイズ分子標識の数を決定する工程と；
（ｉｉｉ）前記標的の数を推定する工程と、
を含み、
推定された前記標的の数が、（ｉｉ）で決定された前記ノイズ分子標識の数に応じて調節された、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた前記識別可能な配列を有する分子標識の数と相関する、方法。
〔１６〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的のシーケンシングステータスを決定する工程をさらに含む、〔１５〕に記載の方法。
〔１７〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、飽和シーケンシング、過少シーケンシング、または過剰シーケンシングである、〔１６〕に記載の方法。
〔１８〕  前記飽和シーケンシングステータスが、所定の飽和閾値よりも大きい、識別可能な配列を含む分子標識の数を有する前記標的によって決定される、〔１７〕に記載の方法。
〔１９〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５６１の分子標識を含む場合、前記所定の飽和閾値が、約６５５７である、〔１８〕に記載の方法。
〔２０〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５５３６の分子標識を含む場合、前記所定の飽和閾値が、約６５５３２である、〔１８〕〜〔１９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２１〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシグステータスが、前記飽和シーケンシングステータスである場合、（ｉｉ）で決定された前記ノイズ分子標識の数が、ゼロである、〔１７〕〜〔２０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２２〕  前記過少シーケンシングステータスが、所定の過少シーケンシング閾値より小さい深度を有する前記標的によって決定され、前記対象の前記深度が、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の、平均、最小、または最大深度を含む、〔１７〕〜〔２１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２３〕  前記過少シーケンシング閾値が約４である、〔２２〕に記載の方法。
〔２４〕  前記過少シーケンシング閾値は、識別可能な配列を有する前記分子標識の数とは無関係である、〔２３〕に記載の方法。
〔２５〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシグステータスが、前記過少シーケンシングステータスである場合、（ｉｉ）で決定された前記ノイズ分子標識の数が、ゼロである、〔１７〕〜〔２４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２６〕  前記過剰シーケンシングステータスが、所定の過剰シーケンシング閾値より大きい深度を有する前記標的によって決定され、前記対象の前記深度が、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の、平均、最小、または最大深度を含む、〔１７〕〜〔２５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２７〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５６１の分子標識を含む場合、前記過剰シーケンシング閾値が、約２５０である、〔２６〕に記載の方法。
〔２８〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングテータスが、前記過剰シーケンシングステータスである場合、
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数を、前記所定の過剰シーケンシング閾値にサブサンプリングする工程
をさらに含む、〔２６〕〜〔２７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔２９〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
ネガティブ二項分布当てはめ条件が満たされる場合、
（ｉｖ）シグナルネガティブ二項分布を、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数に当てはめる工程であって、前記シグナルネガティブ二項分布が、シグナル分子標識である、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数に対応するステップと；
（ｖ）ノイズネガティブ二項分布を、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数に当てはめる工程であって、前記ノイズネガティブ二項分布が、ノイズ分子標識である、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数に対応する工程と；
（ｖｉ）（ｖ）で当てはめた前記シグナルネガティブ二項分布および（ｖｉ）で当てはめた前記ノイズネガティブ二項分布を用いて、前記ノイズ分子標識の数を決定する工程と、を含む、
〔１７〕〜〔２８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３０〕  前記ネガティブ二項分布当てはめ条件が、前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、前記過少シーケンシングステータスまたは前記過剰シーケンシングステータスではないことを含む、〔２９〕に記載の方法。
〔３１〕  （ｖ）で当てはめた前記シグナルネガティブ二項分布および（ｖｉ）で当てはめた前記ノイズネガティブ二項分布を用いて、前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた前記識別可能な配列の各々について、
前記識別可能な配列のシグナル確率が、前記シグナルネガティブ二項分布であることを決定する工程と；
前記識別可能な配列のノイズ確率が、前記ノイズネガティブ二項分布であることを決定する工程と；
前記シグナル確率が前記ノイズ確率より小さければ、前記識別可能な配列がノイズ分子標識であることを決定する工程と、
を含む、〔２９〕〜〔３０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３２〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、前記過少シーケンシングステータスまたは前記過剰シーケンシングステータスではなく、かつ、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、擬似点閾値より少ない場合、（ｉｉ）で前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する前に、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数に擬似点を加える工程を含む、
〔１７〕〜〔３１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３３〕  前記擬似点閾値が１０である、〔３２〕に記載の方法。
〔３４〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記シーケンシングステータスが、前記過少シーケンシングステータスまたは前記過剰シーケンシングステータスではなく、かつ、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、擬似点閾値以上である場合、（ｉｉ）で前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する際に、非ユニーク分子標識を除去する工程を含む、
〔１７〕〜〔３３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３５〕  前記非ユニーク分子標識を除去する工程が、前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、所定の再使用分子標識閾値より大きい場合、（ｉｉ）で前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記ノイズ分子標識の数を決定する際に、前記非ユニーク分子標識を除去する工程を含む、〔３４〕に記載の方法。
〔３６〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５６１の分子標識を含む場合、前記再使用分子標識閾値が、約６５０である、〔３５〕に記載の方法。
〔３７〕  前記非ユニーク分子標識を除去する工程が、
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数について非ユニーク分子標識の理論上の数を決定する工程と；
前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有するｎ番目に豊富な前記分子標識よりも大きい発生率を有する分子標識を除去する工程と、
を含み、
ｎが、非ユニーク分子標識の理論数である、〔３４〕〜〔３６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔３８〕  ハードウェアプロセッサーと、
前記ハードウェアプロセッサーによって実行される場合、前記プロセッサーに〔１〕〜〔３７〕のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を記憶した非一過性メモリーと、
を含む、ターゲットの数を決定するためのコンピュータシステム。
〔３９〕  〔１〕〜〔３７〕のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコードを含むソフトウェアプログラムを含む、コンピュータ読取り媒体。
〔４０〕  標的の数を決定する方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の標的に確率バーコードを付けて、複数の確率バーコード付き標的を生成する工程であって、前記複数の確率バーコードの各々が分子標識を含む工程と；
（ｂ）前記確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程と；
（ｃ）前記複数の標的の１つ以上について：
（ｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数をカウントする工程と；
（ｉｉ）（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的のクオリティステータスを決定する工程と；
（ｉｉｉ）（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の１つ以上のシーケンシングデータエラーを決定する工程であって、前記シーケンシングデータ中の前記１つ以上のシーケンシングデータエラーを決定する工程が、以下：前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数、前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記クオリティステータス、および前記複数の確率バーコード中の識別可能な配列を有する前記分子標識の数のうち１つ以上を決定することを含む工程と；
（ｉｖ）前記標的の数を推定する工程であって、推定された前記標的の数が、（ｉｉｉ）で決定された前記１つ以上のシーケンシングデータエラーに応じて調節された、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数と相関する工程と、
を含む、方法。
〔４１〕  前記１つ以上のシーケンシングデータエラーを決定する前に、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程
をさらに含む、〔４０〕に記載の方法。
〔４２〕  （ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程が、
類似した分子標識を有し、かつ、所定の折りたたみ発生率閾値よりも少ない発生率を有する標的のコピーを、前記複数の標的について同じ分子標識を有するものとして帰属させる工程を含み、前記標的の２つのコピーは、前記標的の前記２つのコピーの分子標識の配列が少なくとも１塩基相違する場合、類似の分子標識を有する、
〔４１〕に記載の方法。
〔４３〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５６１の分子標識を含む場合、前記所定の折りたたみ発生率閾値が７である、〔４２〕に記載の方法。
〔４４〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５５３６の分子標識を含む場合、前記所定の折りたたみ発生率閾値が１７である、〔４２〕に記載の方法。
〔４５〕  前記標的の２つのコピーが、前記標的の前記２つのコピーの分子標識の配列が少なくとも１塩基相違する場合、類似の分子標識を有する、〔４２〕〜〔４４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４６〕  前記分子標識が、５〜２０個のヌクレオチドを含む、〔４０〕〜〔４５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４７〕  異なる確率バーコードの前記分子標識が、互いに異なっている、〔４０〕〜〔４６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４８〕  前記複数の確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５６１の分子標識を含む、〔４０〕〜〔４７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔４９〕  前記複数の確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５５３６の分子標識を含む、〔４０〕〜〔４７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５０〕  前記シーケンシングデータが、５０ヌクレオチド以上のリード長を有する前記複数の標的の配列を含む、〔４０〕〜〔４９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５１〕  前記シーケンシングデータが、７５ヌクレオチド以上のリード長を有する前記複数の標的の配列を含む、〔４０〕〜〔４９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５２〕  前記シーケンシングデータが、１００ヌクレオチド以上のリード長を有する前記複数の標的の配列を含む、〔４０〕〜〔４９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５３〕  （ｂ）で得られた前記シーケンシングデータが、前記複数の確率バーコード付き標的に対してポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）増幅を実施することによって生成することができる、〔４０〕〜〔５２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５４〕  前記１つ以上のシーケンシングデータエラーが、ＰＣＲ導入エラー、シーケンシング導入エラー、バーコード混入に起因するエラー、ライブラリー作製エラー、またはそれらの任意の組合せである、〔４０〕〜〔５３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５５〕  前記ＰＣＲ導入エラーが、ＰＣＲ増幅エラー、ＰＣＲ増幅バイアス、不十分なＰＣＲ増幅、またはそれらの任意の組合せの結果である、〔５４〕に記載の方法。
〔５６〕  前記シーケンシング導入エラーが、不正確なベースコーリング、不十分なシーケンシング、またはそれらの任意の組合せの結果である、〔５４〕〜〔５５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５７〕  工程（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）、および（ｉｖ）が、前記複数の標的の各々について実施される、〔４０〕〜〔５６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５８〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記クオリティステータスが、完全シーケンシング、不完全シーケンシング、または飽和シーケンシングである、〔４０〕〜〔５７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔５９〕  前記シーケンシングデータ中の標的のクオリティステータスが、前記複数の確率バーコード中に識別可能な配列を有する前記分子標識の数と、カウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数とによって決定される、〔５８〕に記載の方法。
〔６０〕  前記完全シーケンシングクオリティステータスが、所定の完全シーケンシング散布閾値以上の前記ポアソン分布と比較した散布指数によって決定され、前記所定の完全シーケンシング散布閾値が、０．９である、〔５８〕〜〔５９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６１〕  前記所定の完全シーケンシング散布閾値が、１である、〔６０〕に記載の方法。
〔６２〕  前記所定の完全シーケンシング散布閾値が、４である、〔６０〕に記載の方法。
〔６３〕  前記完全シーケンシングクオリティステータスが、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の所定の完全シーケンシング発生率閾値以上の発生率を有する分子標識によってさらに決定され、前記所定の完全シーケンシング発生率閾値が、１０である、〔６０〕〜〔６２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６４〕  前記所定の完全シーケンシング発生率閾値が、１８である、〔６３〕に記載の方法。
〔６５〕  前記飽和シーケンシングクオリティステータスが、所定の飽和閾値よりも大きい、識別可能な配列を含む分子標識の数を有する前記標的によって決定される、〔５８〕〜〔６４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔６６〕  前記飽和シーケンシングクオリティステータスが、前記所定の飽和閾値よりも大きい、識別可能な配列を含む分子標識の数を有する前記複数の標的のうちの１つの他の標的によって、さらに決定される、〔６５〕に記載の方法。
〔６７〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５６１の分子標識を含む場合、前記所定の飽和閾値が、６５５７である、〔６５〕に記載の方法。
〔６８〕  前記確率バーコードが、識別可能な配列を有する約６５５３６の分子標識を含む場合、前記所定の飽和閾値が、６５５３２である、〔６５〕に記載の方法。
〔６９〕  前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記クオリティステータスは、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記クオリティステータスが、完全シーケンシングではなく、かつ、飽和シーケンシングではない場合に、不完全シーケンシングとして分類される、〔４０〕〜〔６８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７０〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、（ｉｖ）において、
前記標的が前記完全シーケンシングクオリティステータスを有している場合、
１つ以上の親分子標識についてすべての子供分子標識を決定する工程と；
少なくとも１つの子供分子標識および前記親分子標識について第１の統計解析を実施する工程と；
前記第１の統計解析の帰無仮説が容認される場合、前記子供分子標識の前記発生率を前記親分子標識に帰属させる工程と、
によって調節される、〔５０〕〜〔６９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７１〕  前記１つ以上の親分子標識が、所定の完全シーケンシング親閾値以上の発生率を有する分子標識を含み、前記所定の完全シーケンシング親閾値が、前記所定の完全シーケンシング発生率閾値と等しい、〔７０〕に記載の方法。
〔７２〕  前記子供分子標識が、前記親分子標識と１塩基相違し、かつ、所定の完全シーケンシング子供閾値以下の発生率を有する分子標識を含み、前記所定の完全シーケンシング子供閾値が、３である、〔７０〕〜〔７１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７３〕  前記所定の完全シーケンシング子供閾値が、５である、〔７２〕に記載の方法。
〔７４〕  前記帰無仮説が真である確率が偽発見率を下回る場合、前記第１の統計解析の前記帰無仮説が容認され、前記偽発見率が、５％である、〔７０〕〜〔７３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７５〕  前記偽発見率が１０％である、〔７４〕に記載の方法。
〔７６〕  前記第１の統計解析が、多重二項検定である、〔７０〕〜〔７５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７７〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数は、（ｉｖ）において、
前記標的が前記完全シーケンシングクオリティステータスを有する場合、
前記標的の分子標識を閾値化して、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた真の分子標識および偽の分子標識を決定する工程
によって調節される、〔５０〕〜〔７６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔７８〕  前記標的の前記分子標識を閾値化する工程が、前記標的の前記分子標識について第２の統計解析を実施する工程を含む、〔７７〕に記載の方法。
〔７９〕  前記第２の統計解析を実施する工程が、
前記標的の前記分子標識の分布およびそれらの発生率を２つのポアソン分布に当てはめる工程と；
前記２つのポアソン分布を用いて真の分子標識の数ｎを決定する工程と；
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータから前記偽の分子標識を除去する工程と、
を含み、
前記偽の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の前記発生率よりも低い発生率を有する分子標識を含み、前記真の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の前記発生率以上の発生率を有する分子標識を含む、〔７８〕に記載の方法。
〔８０〕  前記２つのポアソン分布が、前記真の分子標識に対応する第１のポアソン分布と、前記偽の分子標識に対応する第２のポアソン分布を含む、〔７９〕に記載の方法。
〔８１〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、（ｉｖ）において、
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記クオリティステータスが、前記不完全シーケンシングクオリティステータスである場合、
前記標的が、（ｂ）で得られたシーケンシングデータにおいてノイジーであるか否かを決定する工程と；
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータから前記ノイジー標的を除去する工程と、
によって調節される、〔５８〕〜〔８０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８２〕  前記ノイジー標的の前記分子標識の前記発生率が、不完全シーケンシングクノイジー標的閾値以下であれば、前記標的はノイジーであり、前記不完全シーケンシングノイジー遺伝子閾値が、５である、〔８１〕に記載の方法。
〔８３〕  前記不完全シーケンシングノイジー標的閾値が、完全シーケンシングのクオリティステータスを有する前記複数の標的の前記分子標識の前記中央発生率と等しい、〔８２〕に記載の方法。
〔８４〕  前記不完全シーケンシングノイジー標的閾値が、完全シーケンシングのクオリティステータスを有する前記複数の標的の前記分子標識の前記平均発生率と等しい、〔８２〕に記載の方法。
〔８５〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する前記分子標識の数が、（ｉｖ）において、
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的の前記クオリティステータスが前記不完全シーケンシングクオリティステータスである場合、
前記標的の前記分子標識を閾値化して、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の真の分子標識および偽の分子標識を決定する工程
によって調節される、〔５０〕〜〔８４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８６〕  前記標的の前記分子標識を閾値化する工程が、前記分子標識について第３の統計解析を実施する工程を含む、〔８５〕に記載の方法。
〔８７〕  前記分子標識について前記第３の統計解析を実施する工程が、
ゼロ切断ポアソンモデルを用いて、真の分子標識の数ｎを決定する工程と；
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータから前記偽の分子標識を除去する工程と、
を含み、
前記偽の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の発生率よりも低い発生率を有する分子標識を含み、前記真の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の前記発生率以上の発生率を有する分子標識を含む、〔８６〕に記載の方法。
〔８８〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータが、（ｉｉｉ）で決定された前記１つ以上のシーケンシングデータエラーに応じて調節された後、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記分子標識の少なくとも５０％が保持される、〔４０〕〜〔８７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔８９〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータが、（ｉｉｉ）で決定された前記１つ以上のシーケンシングデータエラーに応じて調節された後、（ｂ）ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記分子標識の少なくとも８０％が保持される、〔４０〕〜〔８７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９０〕  前記複数の標的に確率バーコードを付ける工程が、前記複数の確率バーコードを前記複数の標的とハイブリダイズさせて、前記確率バーコード付き標的を生成する工程を含む、〔４０〕〜〔８７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９１〕  前記複数の標的に確率バーコードを付ける工程が、前記確率バーコード付き標的のインデックス付きライブラリーを作製する工程を含む、〔８９〕に記載の方法。
〔９２〕  前記確率バーコード付き標的のインデックス付きライブラリーを作製する工程が、前記複数の確率バーコードを含む固体担体を用いて実施される、〔８９〕〜〔９１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９３〕  前記固体担体が、前記複数の確率バーコードと結合した複数の合成粒子を含む、〔９２〕に記載の方法。
〔９４〕  前記複数の確率バーコードの各々が、サンプル標識、ユニバーサル標識および細胞標識の１つ以上を含み、前記サンプル標識が、前記固体担体上の前記複数の確率バーコードに対するものと同じであり、ユニバーサル標識が、前記固体担体上の前記複数の確率バーコードに対するものと同じであり、細胞標識が、前記固体担体上の前記複数の確率バーコードに対するものと同じである、〔９２〕〜〔９３〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９５〕  前記サンプル標識が、５〜２０ヌクレオチドを含む、〔９４〕に記載の方法。
〔９６〕  前記ユニバーサル標識が、５〜２０ヌクレオチドを含む、〔９４〕〜〔９５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９７〕  前記細胞標識が、５〜２０ヌクレオチドを含む、〔９４〕〜〔９６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９８〕  前記固体担体が、２次元または３次元の前記複数の確率バーコードを含む、〔９２〕〜〔９５〕のいずれか一項に記載の方法。
〔９９〕  前記合成粒子がビーズである、〔９３〕〜〔９８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１００〕  前記ビーズが、シリカゲルビーズ、調節多孔性ガラスビーズ、磁気ビーズ、ダイナビーズ、セファデックス／セファロースビーズ、セルロースビーズ、ポリスチレンビーズ、またはそれらの任意の組合せである、〔９９〕に記載の方法。
〔１０１〕  前記固体担体が、ポリマー、マトリックス、ヒドロゲル、ニードルアレイデバイス、抗体、またはそれらの任意の組合せを含む、〔４０〕〜〔１００〕に記載の方法。
〔１０２〕  前記複数の標的がサンプル中に含まれる、〔４０〕〜〔１０１〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１０３〕  前記サンプルが、１つ以上の細胞を含む、〔１０２〕に記載の方法。
〔１０４〕  前記サンプルが単一細胞である、〔１０２〕に記載の方法。
〔１０５〕  前記１つ以上の細胞を溶解する工程をさらに含む、〔１０２〕に記載の方法。
〔１０６〕  前記１つ以上の細胞を溶解する工程が、前記サンプルを加熱する工程、前記サンプルを洗剤と接触させる工程、前記サンプルのｐＨを変える工程、またはそれらの任意の組合せを含む、〔１０５〕に記載の方法。
〔１０７〕  前記１つ以上の細胞が、１つ以上の細胞型を含む、〔１０２〕に記載の方法。
〔１０８〕  前記１つ以上の細胞型の少なくとも１つが、脳細胞、心細胞、癌細胞、循環腫瘍細胞、臓器細胞、上皮細胞、転移細胞、良性細胞、一次細胞、循環細胞、またはそれらの任意の組合せである、〔１０７〕に記載の方法。
〔１０９〕  前記複数の標的が、リボ核酸（ＲＮＡ）、メッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）、ｍｉｃｒｏＲＮＡ、低分子干渉ＲＮＡ（ｓｉＲＮＡ）、ＲＮＡ分解産物、ポリ（Ａ）テールを各々含むＲＮＡ、またはそれらの任意の組合せを含む、〔４０〕〜〔１０８〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１０〕  前記方法が多重化される、〔４０〕〜〔１０９〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１１〕  標的の数を決定する方法であって、
（ａ）複数の確率バーコードを用いて、複数の標的に確率バーコードを付けて、複数の確率バーコード付き標的を生成する工程であって、前記複数の確率バーコードの各々が分子標識を含む工程と；
（ｂ）前記確率バーコード付き標的のシーケンシングデータを取得する工程と；
（ｃ）前記複数の標的の１つ以上について：
（ｉ）前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数をカウントする工程と；
（ｉｉ）方向近接性を用いて、前記標的の分子標識のクラスターを同定する工程と；
（ｉｉｉ）（ｉｉ）で同定された前記標的の分子標識の前記クラスターを用いて、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータを折りたたむ工程と；
（ｉｖ）前記標的の数を推定する工程であって、推定された前記標的の数が、（ｉｉ）の前記シーケンシングデータの折りたたみ後に、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた識別可能な配列を有する分子標識の数と相関する工程と、
を含む、方法。
〔１１２〕  前記複数の標的が、細胞の全トランスクリプトームの標的を含む、〔１１１〕に記載の方法。
〔１１３〕  クラスター内の前記標的の分子標識が、互いの所定の方向近接性閾値内にある、〔１１１〕〜〔１１２〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１４〕  前記方向近接性閾値が、１のハミング距離である、〔１１３〕に記載の方法。
〔１１５〕  前記クラスター内の前記標的の前記分子標識が、１つ以上の親分子標識と、前記１つ以上の親分子標識の子供分子標識とを含み、前記親分子標識の発生率が、所定の方向近接性発生率閾値以上である、〔１１２〕〜〔１１４〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１６〕  前記所定の方向近接性発生率閾値が、１未満の子供分子標識の発生率の２倍である、〔１１５〕に記載の方法。
〔１１７〕  （ｉｉ）で同定された前記標的の分子標識の前記クラスターを用いて、（ｂ）で得られたシーケンシングデータを折りたたむ工程が、
前記子供分子標識の前記発生率を前記親分子標識に帰属させる工程
を含む、〔１１１〕〜〔１１６〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１８〕  前記標的のシーケンシング深度を決定する工程をさらに含む、〔１１１〕〜〔１１７〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１１９〕  前記標的の前記シーケンシング深度が所定のシーケンシング深度閾値を超える場合、前記標的の数を推定する工程が、（ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータを調節する工程を含む、〔１１８〕に記載の方法。
〔１２０〕  前記所定のシーケンシング深度閾値が、１５〜２０である、〔１１９〕に記載の方法。
〔１２１〕  （ｉ）でカウントされた前記シーケンシングデータを調節する工程が、
前記標的の分子標識を閾値化して、（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータ中の前記標的に関連付けられた真の分子標識および偽の分子標識を決定する工程
を含む、〔１１９〕〜〔１２０〕のいずれか一項に記載の方法。
〔１２２〕  前記標的の前記分子標識を閾値化する工程が、前記標的の前記分子標識について統計解析を実施する工程を含む、〔１２１〕に記載の方法。
〔１２３〕  前記統計解析を実施する工程が、
前記標的の前記分子標識の分布およびそれらの発生率を２つのポアソン分布に当てはめる工程と；
前記２つのポアソン分布を用いて真の分子標識の数ｎを決定する工程と；
（ｂ）で得られた前記シーケンシングデータから前記偽の分子標識を除去する工程と、
を含み、
前記偽の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の前記発生率よりも低い発生率を有する分子標識を含み、前記真の分子標識が、ｎ番目に豊富な分子標識の前記発生率以上の発生率を有する分子標識を含む、〔１２２〕に記載の方法。
〔１２４〕  前記２つのポアソン分布が、前記真の分子標識に対応する第１のポアソン分布と、前記偽の分子標識に対応する第２のポアソン分布を含む、〔１２３〕に記載の方法。
〔１２５〕  ハードウェアプロセッサーと、
前記ハードウェアプロセッサーによって実行される場合、前記プロセッサーに〔４０〕〜〔１２４〕のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を記憶した非一過性メモリーと、を含む、ターゲットの数を決定するためのコンピュータシステム。
〔１２６〕  〔４０〕〜〔１２４〕のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコードを含むソフトウェアプログラムを含む、コンピュータ読取り媒体。