【手続補正書】
【提出日】令和2年6月8日(2020.6.8)
【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】
多領域結合検出前処理手順を実行するための、コンピュータで実装された方法であって、前記方法は、
１もしくはより多くの相同領域を識別するステップと、
入力相同領域の前処理を実行するステップであって、
結合パイルアップをロードするステップと、
前記結合パイルアップから能動／候補バリアントリストを創出するステップと、
候補バリアントの処理の順序を定義する接続行列を創出するステップと、を含むステップと、
多領域結合検出アルゴリズムを用いて候補バリアントを呼び出すステップであって、各候補バリアントについて、
候補結合ディプロタイプを生成するステップと、
前記候補結合ディプロタイプの各々の経験的確率を計算するステップと、
遺伝型行列を計算するステップと、
候補結合ディプロタイプを刈り込むステップと、
現在の位置に対する証拠として次の能動位置を含むものとするステップと、を含むステップと、
バリアントコールファイルを出力するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記１もしくはより多くの相同領域を識別するステップが、マッピングされ、アラインメントされ、及び／あるいはソートされた入力ヌクレオチド配列ファイル、一次リード、及び二次リードを用いるステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記結合パイルアップをロードするステップが、
与えられたスパンに対する参照領域を抽出するステップと、
Smith-Watermanアライメントによって前記参照領域をアラインメントしてユニバーサル座標系を取得するステップと、
全ての対応するリードを抽出し、マッピングされ、アラインメントされ、及び／またはソートされた入力ヌクレオチド配列ファイルからのアライメント情報を用いてユニバーサル座標系にマッピングするステップと、を含む、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記結合パイルアップから能動／候補バリアントリストを創出するステップが、
De Brujinグラフを用いて前記結合パイルアップから候補バリアントリストを抽出するステップであって、前記グラフ内のバブルが候補のリストを与えるものであり、De Brujinグラフを用いることが、すべてのリードが与えられた場合に、各参照領域をバックボーンとして使用して前記De Brujinグラフを創生し、すべての候補バリアント位置をユニバーサル座標系にアラインメントするステップを含む、
請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記遺伝型行列を生成するステップが、
能動位置の処理の順序を定義するステップであって、前記順序がリード長と挿入サイズに応じて変わる、ステップを含む、
請求項１から4のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記De Brujinグラフを用いて前記結合パイルアップから候補バリアントリストを抽出するステップが、前記１もしくはより多くの相同領域の各々について、
一緒に処理されるべき前記領域からのすべてのリードとバックボーンとしての前記現在の参照領域を用いてDe Brujinグラフを生成する、ステップと、
前記De Brujinグラフからバブルと候補バリアントを抽出するステップと、
各々のバブルについて、Smith-Watermanアライメントによって参照バックボーンへの代替経路をアラインメントするステップと、
候補バリアントを前記Smith-Watermanアライメントから抽出し、前記De Brujinグラフのイベントを記憶する、ステップと、
前記１もしくはより多くの相同領域の各々についてすべての前記De Brujinグラフからのすべての候補イベントの合併を得るステップと、
すべての重複した候補イベントを取り除くステップと、
すべての候補バリアントをユニバーサル座標系にマッピングするステップと、
候補バリアントを呼び出すために前記多領域結合検出アルゴリズムへの入力として候補バリアントリストを送信するステップと、を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記多領域結合検出アルゴリズムを用いて候補バリアントを呼び出すステップが、
結合パイルアップ、能動位置、接続行列、および、経験的確率モデルを入力するステップと、
すべての候補イベントが処理されたか否かを判断するステップと、
すべての候補イベントが処理された場合に、
最終遺伝型判定行列をバリアントコールファイルの出力バリアントに変換するステップと、
すべての候補イベントが処理されたわけではない場合に、
最初に未処理だったイベントの評価を行うステップと、
候補結合ディプロタイプを生成するステップと、
ハプロタイプが与えられた場合のリード尤度を隠れマルコフモデルを用いて計算するステップと、
前記尤度が与えられた場合に、候補結合ディプロタイプ解Gmについて、各リードの条件付き確率P(ri|Gm)を計算するステップと、
前記各リードの条件付き確率P(ri|Gm)が与えられた場合に、前記パイルアップの条件付確率P(R|Gm)を計算するステップと、
観察されたパイルアップが与えられた場合にP(R|Gm)と候補結合ディプロタイプ解の先験的確率を用いて各候補結合ディプロタイプについて経験的確率P(Gm|R)を計算するステップと、
P(Gm|R)から中間遺伝型行列を計算するステップと、
前記経験的確率に基づきディプロタイプ候補を刈り込むステップと、
各バリアントに対する信頼度に基づき最終遺伝型判定行列を更新するステップと、
現在の位置に対する証拠を与えるためにすべての能動位置が含まれているか否かを判定するステップと、
すべての能動位置が含まれている場合に、すべての候補イベントが処理されたか否かの判定へ戻るステップと、
すべての能動位置が含まれているわけではない場合に、前記接続行列からの次の位置を含め、候補結合ディプロタイプを生成するステップに戻るステップと、
を含む、請求項１から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
接続行列を計算するための、コンピュータで実装された方法であって、前記方法は、
結合パイルアップをロードするステップであって、
与えられたスパンに対する参照領域を抽出するステップと、
Smith-Watermanアライメントによって前記参照領域をアラインメントしてユニバーサル座標系を取得するステップと、
全ての対応するリードを抽出し、マッピングされ、アラインメントされ、及び／またはソートされた入力ヌクレオチド配列ファイルからのCIGARを用いてユニバーサル座標系にマッピングするステップと、を含む、ステップと、
結合パイルアップから候補バリアントリストを創出するステップであって、
De Brujinグラフを用いて前記結合パイルアップから候補バリアントリストを抽出するステップであって、前記グラフ内のバブルが候補のリストを与えるものであり、前記De Brujinグラフを用いることが、すべてのリードが与えられた場合に、各参照領域をバックボーンとして使用して前記De Brujinグラフを創生し、すべての候補バリアント位置をユニバーサル座標系にアラインメントするステップを含む、ステップと、
接続行列を計算するステップであって、能動位置の処理の順序を定義するステップを含み、前記順序がリード長と挿入サイズに応じて変わる、ステップと、
を含む、方法。
【請求項９】
請求項8に記載の方法において、前記De Brujinグラフを用いて前記結合パイルアップから候補バリアントリストを抽出するステップが、
カウントiを0に設定するステップと、
前記カウントiが一緒に処理される領域の数より小さいか否かを判断するステップと、
前記カウントが前記一緒に処理される領域の数より小さい場合に、
前記一緒に処理される領域からのすべてのリードおよびi番目の参照領域をバックボーンとして使用し、i番目のDe Brujinグラフを生成するステップと、
前記i番目のDe Brujinグラフからバブルおよび候補バリアントを抽出するステップと、
各バブルについて、代替パスを参照バックボーンにSmith-Watermanアライメントするステップと、
前記Smith-Watermanアライメントから候補バリアントを抽出して前記i番目のDe Brujinグラフに対応するイベントを記憶するステップと、
前記カウントiをインクリメントするステップと、
前記カウントiが一緒に処理される領域の数より小さいか否かの判断に戻るステップと、
前記カウントが前記一緒に処理される領域の数より小さなものではない場合に、
すべてのグラフからすべての候補事象の合併をとり、すべての重複を取り除くステップと、
すべての候補バリアントをユニバーサル座標系へマッピングするステップと、
多領域結合検出アルゴリズムを用いて呼び出す候補バリアントへの入力として候補バリアントリストを送信するステップと、
を含む、方法。
【請求項１０】
多領域結合検出アルゴリズムを用いて候補バリアントを呼び出すためのコンピュータで実装された方法であって、前記方法は、
結合パイルアップ、能動位置、接続行列、および、経験的確率モデルを入力するステップと、
すべての候補イベントが処理されたか否かを判断するステップと、
すべての候補イベントが処理された場合に、
最終遺伝型判定行列をバリアントコールファイルの出力バリアントに変換するステップと、
すべての候補イベントが処理されたわけではない場合に、
最初に未処理だったイベントの評価を行うステップと、
候補結合ディプロタイプを生成するステップと、
ハプロタイプが与えられた場合のリード尤度を隠れマルコフモデルを用いて計算するステップと、
前記尤度が与えられた場合に、候補結合ディプロタイプ解Gmについて、各リードの条件付き確率P(ri|Gm)を計算するステップと、
前記各リードの条件付き確率P(ri|Gm)が与えられた場合に、前記パイルアップの条件付確率P(R|Gm)を計算するステップと、
観察されたパイルアップが与えられた場合にP(R|Gm)と候補結合ディプロタイプ解の先験的確率を用いて各候補結合ディプロタイプについて経験的確率P(Gm|R)を計算するステップと、
P(Gm|R)から中間遺伝型行列を計算するステップと、
前記経験的確率に基づきディプロタイプ候補を刈り込むステップと、
各バリアントに対する信頼度に基づき最終遺伝型判定行列を更新するステップと、
現在の位置に対する証拠を与えるためにすべての能動位置が含まれているか否かを判定するステップと、
すべての能動位置が含まれている場合に、すべての候補イベントが処理されたか否かの判定へ戻るステップと、
すべての能動位置が含まれているわけではない場合に、前記接続行列からの次の位置を含め、候補結合ディプロタイプを生成するステップに戻るステップと、
を含む、方法。