(57)【要約】  本発明は、臨床データと遺伝子データの両方を組み合わせることによって、個体において進行中の妊娠を成就する可能性を生成するための方法を提供する。これらの方法は、進行中の妊娠の累積確率を表すモデルを提供するために、データの参照セットからの、臨床的特徴と、既知の妊娠と不妊症関連の結果との１つ以上の相関の判定を含む。該方法はさらに、モデルを調整するために、データの参照セットからの、遺伝的特徴と既知の妊娠および不妊症関連の結果の１つ以上の判定を含む。モデルはその後、患者において進行中の妊娠を成就する可能性を生成するために入力データに適用され得る。【選択図】図８
2020503581.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験体における進行中の妊娠を成就する可能性を生成するための方法であって、該方法は：
被験体の参照セットから、１つ以上の臨床的特徴と１つ以上の遺伝的特徴を表す参照データを得る工程；
被験体から、１つ以上の臨床的特徴と１つ以上の遺伝的特徴を表す入力データを得る工程；
メモリに接続されたプロセッサを含み、かつ実行可能コードを有するコンピュータシステムを使用する工程：
を含み、前記実行可能コードは、
進行中の妊娠の累積確率を表すモデルを提供するために、参照データからの1つ以上の臨床的特徴と、既知の妊娠および不妊症に関係する結果との間の1つ以上の相関を判定することによって参照データを訓練し；
モデルを適合させるために、参照データからの１つ以上の遺伝的特徴と、既知の妊娠および不妊症に関係する結果との間の１つ以上の相関を判定することによって参照データをさらに訓練し；および
患者における進行中の妊娠を成就する可能性を生成するために入力データにモデルを適用する、ためのものである、
方法。
【請求項２】
１つ以上の遺伝的特徴は遺伝的変異を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
遺伝的変異は、卵形成、卵胞形成、着床後の成長、神経内分泌系、生殖腺形成、胚の胎盤形成、子宮の胎盤形成、および卵母細胞から胚への移行、から構成される群から選択される、受精能に関係する生物分類内の１つ以上の遺伝子からの突然変異を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
受精能に関係する生物分類の少なくとも１つは卵形成を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
遺伝子は、ＡＣＴＬ６Ａ、ＡＨＲ、ＡＴＭ、ＡＴＲ、ＡＵＲＫＡ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＲＤｌ、ＢＡＸ、ＢＨＭＴ、ＢＭＰ１５、ＢＭＰ４、ＢＭＰ７、ＢＮＣ１、ＢＲＣＡ１、ＢＲＣＡ２、ＢＵＢ１、ＣＤＫ１Ｂ、ＣＴＣＦ、ＤＡＺＬ、ＤＤＸ２０、ＤＩＡＰＨ２、ＥＥＦ１Ａ１、ＥＩＦ２Ｂ２、ＥＩＦ２Ｂ５、ＥＳＲ２、ＦＭＮ２、ＦＭＲ１、ＦＯＸＬ２、ＦＯＸＯ３、ＧＤＦ９、ＨＳＦ１、ＩＬ６ＳＴ、ＫＤＭ１Ｂ、ＫＨＤＣ１、ＫＨＤＣ３Ｌ、ＬＨＣＧＲ、ＬＩＦＲ、ＭＡＤ１Ｌ１、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＣＭ８、ＭＴＡ２、ＭＴＯＲ、ＭＴＲＲ、ＭＹＣ、ＮＬＲＰ１１、ＮＬＲＰ１３、ＮＬＲＰ１４、ＮＬＲＰ４、ＮＬＲＰ５、ＮＬＲＰ７、ＮＬＲＰ８、ＮＬＲＰ９、ＮＯＢＯＸ、ＮＯＧ、ＮＰＭ２、ＮＴＦ４、ＯＡＳ１、ＯＯＥＰ、ＰＬＡ２Ｇ４Ｃ、ＰＭＳ２、ＰＯＬＧ、ＰＲＤＭ１、ＰＲＬＲ、ＲＦＰＬ４Ａ、ＳＣＡＲＢ１ＴＡＣＣ３、ＴＡＦ４Ｂ、ＴＬＥ６、ＴＰ６３、ＴＰ７３ＴＳＣ２、ＺＦＸ、ＺＰ１、ＺＰ２、ＺＰ３、およびＺＰ４から成る群から選択される１つ以上を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
受精能に関係する生物分類の少なくとも１つは卵胞形成を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
遺伝子は、ＡＣＶＲｌ、ＡＣＶＲ１Ｃ、ＡＣＶＲ１Ｃ、ＡＨＲ、ＡＲ、ＢＡＸ、ＢＭＰ１５、ＢＭＰ４、ＢＭＰ７、ＣＤＫＮ１Ｂ、ＣＥＮＰＩ、ＤＤＸ２０、ＥＥＦ１Ａ１、ＥＩＦ２Ｂ２、ＥＩＦ２Ｂ５、ＥＳＲ１、ＥＳＲ２、ＦＲＭ１、ＦＯＸＥ１、ＦＯＸＬ２、ＦＯＸＯ３、ＦＳＨＲ、ＦＳＴ、ＧＡＬＴ、ＧＤＦ３、ＧＤＦ９、ＩＧＦｌ、ＩＬ６ＳＴ、ＩＮＨＡ、ＫＬＦ４、ＬＨＢ、ＬＣＧＲ、ＭＣＭ８、ＭＴＯＲ、ＭＹＣ、ＮＯＢＯＸ、ＮＯＧ、ＮＴＦ４、ＯＡＳ１、ＰＲＬＲ、ＰＲＯＫＲ１、ＰＲＯＫＲ２、ＴＡＦ４Ｂ、ＴＧＦＢ１、ＴＰ７３、ＴＳＣ２、ＵＳＰ９Ｘ、ＷＴ１、ＸＰＮＰＥＰ２、ＺＦＸ、ＺＰ２、およびＺＰ３から成る群から選択される１つ以上を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
１つ以上の遺伝的特徴は、遺伝子突然変異を有する遺伝子の遺伝子産物をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
入力データを得る工程は：
配列読み取りを生成するために被験体のサンプルからの核酸をシーケンシングする工程；
配列読み取りを参照と比較する工程；および、
参照に対して配列読み取りにおける変異を識別する工程、
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
１つ以上の臨床的特徴は表３から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
参照データからの1つ以上の臨床的特徴と、既知の妊娠および不妊症に関係する結果との間の1つ以上の相関を判定するために、モデルを使用して参照データを訓練することは、比例ハザードモデルの使用を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
参照データからの１つ以上の遺伝的特徴と、既知の妊娠および不妊症に関係する結果との間の１つ以上の相関を判定するためにモデルを使用して参照データをさらに訓練することは、ＳＫＡＴ（シーケンス・カーネル・アソシエーション・テスト）の使用を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
受精能が損なわれている疑いのある患者を処置するための方法であって、該方法は：
被験体の参照セットから、１つ以上の臨床的特徴と１つ以上の遺伝的特徴を表す参照データを得る工程；
被験体から、１つ以上の臨床的特徴と１つ以上の遺伝的特徴を表す入力データを得る工程；
メモリに接続されたプロセッサを含み、かつ実行可能コードを有するコンピュータシステムを使用する工程：
を含み、前記実行可能コードは、
進行中の妊娠の累積確率を表すモデルを提供するために、参照データからの１つ以上の臨床的特徴と、既知の妊娠および不妊症に関係する結果との間の１以上の相関を判定することによって参照データ訓練し；
モデルを適合させるために、参照データからの１つ以上の遺伝的特徴と、既知の妊娠および不妊症に関係する結果との間の１つ以上の相関を判定することによって参照データをさらに訓練し；および
患者における進行中の妊娠を成就する可能性を生成するために入力データにモデルを適用する、ためのものであり、
前記方法はさらに、進行中の妊娠を成就する生成された可能性に基づいて患者に不妊治療を提供する工程を含む、方法。
【請求項１４】
被験体における進行中の妊娠を成就する可能性を生成するための方法であって、該方法は：
被験体の参照セットから、１つ以上の臨床的特徴と１つ以上の遺伝的特徴を表す参照データを得る工程；
被験体から、１つ以上の臨床的特徴と１つ以上の遺伝的特徴を表す入力データを得る工程；
メモリに接続されたプロセッサを含み、かつ実行可能コードを有するコンピュータシステムを使用する工程、
を含み、前記実行可能コードは、
参照データからの１つ以上の臨床的特徴に基づいて進行中の妊娠の累積確率を判定するためにモデルを使用し；
被験体の参照セットからの１つ以上の遺伝的特徴を考慮するためにモデルを更新し；および
患者における進行中の妊娠を成就する可能性を生成するために入力データにモデルを適用するためのものである、
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願への相互参照＞
本出願は、２０１６年１０月１４日出願の米国仮特許出願第６２／４０８，６３２号の利益と優先権を主張するものであり、その内容は全体の参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
およそ７組に１組のカップルが妊娠に困難を抱えている。不妊症は、いずれかのパートナーにある単一の要因、または妊娠の発生または継続を妨げ得る因子（例えば遺伝因子、疾患または環境要因）の組み合わせに起因する場合もある。
【０００３】
カップルが妊娠の難しさに関して医学的援助を求めると、カップルは、妊娠が困難であることの潜在的要因を確認するために多くの診断を受けるように助言される。しばしばその手順は、非常に立ち入ったものであり、高価であり、時間をとられる。さらに、カップルがこれらの診断手順を受け、出産（ＬＢ）の成功に関する予後に関して知らされ、続いてこの予後に基づいて処置決定を行った後でさえ、結果はもともとの予後に沿わないかもしれない。
【０００４】
妊娠しようと試みているカップルにとっての予後を取りまく不確実性は、受精能の専門家にとって非常な難題である。特に、予後の良好な患者が説明されない理由で処置に失敗するケース、または予後不良患者がその見込みにも関わらず出産に成功するケースがこれにあたる。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、受精能を評価し、および処置の経過を通知するための方法とシステムに関する。本発明は、臨床データとゲノムデータの組み合わせを使用して、妊娠に成功する可能性を生み出す方法を提供する。一実施形態では、本発明は、多くの体外受精サイクルにわたって妊娠の累積確率を評価するための方法を提供する。好ましい実施形態では、本発明の方法は、ゲノムの分類データによってオーバーレイされた、既知の臨床的徴候に基づいて、妊娠を成就する確率に関する個別化されたデータを提供する。したがって、年齢、ＢＭＩ、および他のもの等の、妊娠を成就する確率の臨床的徴候は、体外受精ＩＶＦのＮ回のサイクルにわたる確率の初期セットを提供する。本発明によれば、（例えば、卵形成または卵巣予備能力、ゲノムマーカー等に関係する）分類データは、妊娠を成就するより正確な確率を達成するために、臨床的徴候に適用される。一態様では、妊娠を成就する確率は、Ｎ回のＩＶＦサイクルの間に決定される。図１は典型的な結果を示し、ここでＢＢとマークされた漸次曲線は臨床的徴候（例えば妊娠の可能性に関する表現型マーカー）に基づいた確率曲線であり、ＣＣ曲線は負のゲノム分類データに基づいた典型的な変位曲線であり、およびＤＤ曲線は正のゲノム分類データに基づいた典型的な変位曲線である。
【０００６】
本発明の方法は、特定の生殖疾患の遺伝学を考察する、または臨床診断および／または予後によって規定された患者グループにおける対立遺伝子頻度に注目した症例対象研究であった従来の研究に対する利点を提供する。本発明の方法は、離散的決定とカテゴリー分類に限定されず、それによって、進行中の妊娠／出産を成就する可能性を評価するためのより正確で、堅調かつ個別化されたモデルを提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】臨床的徴候に基づき判定され、かつゲノム分類データに適合させた、進行中の妊娠を成就する累積確率を示す。
【図２】女性の生殖／受胎に関する機能の生物分類を示す。
【図３】男性の生殖／繁殖力に関する機能の生物分類を示す。
【図４】精子形成の機能の生物分類を表す。
【図５】進行中の妊娠を成就する累積確率に対する遺伝的特徴の影響を判定する方法を示す。
【図６】データの参照セットの臨床的特徴に基づいた、進行中の妊娠を成就する累積確率を示す。
【図７】進行中の妊娠を成就する累積確率に対する遺伝的特徴の効果を判定するための、ＳＫＡＴ（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｋｅｒｎｅｌ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｔｅｓｔ）法の一般的概略を示す。
【図８】データの参照セットの臨床的特徴に基づいた、およびＳＫＡＴ分析結果に適合させた、進行中の妊娠を成就する累積確率を示す。
【図９】様々な遺伝子セット（遺伝子または生物分類）における有害突然変異の量に適合させた、進行中の妊娠を成就する累積確率を示す。
【図１０】不妊症に関係する遺伝的領域の特定のための全ゲノムシーケンシングにおいて検出された変異体をフィルタリングする方法を示す。
【図１１】遺伝的領域を不妊症のリスクに関連付けるためのツール（ＦｅｒｔｉｌｏｍｅＴＭＳｃｏｒｅ）である、ＦｅｒｔｉｌｏｍｅＴＭＤａｔａｂａｓｅのいくつかの構成要素を示す。
【図１２】不妊患者における、生物学的に興味深く、かつ統計上有意な遺伝的変異体を特定するために使用されるバイオインフォマティクスパイプラインである。
【図１３】受精結果に依存する、および依存しない処置を予測するために、臨床データをゲノムデータに統合するための方法を示す。
【図１４】本発明のシステムの図を表す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明は、妊娠および／または出産（ＬＢ）を成就する可能性を評価するための、および妊娠を成就するための治療的介入のための、方法およびシステムに関する。本発明は、臨床データと遺伝子データの両方を組み合わせることによって、個体において進行中の妊娠を成就する可能性を生成するための方法を提供する。これらの方法は、進行中の妊娠の累積確率を表すモデルを提供するために、データの参照セットからの、臨床的特徴と、既知の妊娠および不妊症関連の結果との間の１つ以上の相関の判定を含む。該方法はさらに、モデルを適合させるために、データの参照セットからの、遺伝的特徴と、既知の妊娠および不妊症関連の結果との間の１つ以上の相関の判定を含む。モデルはその後、患者において進行中の妊娠を成就する可能性を生成するために入力データに適用され得る。
【０００９】
＜遺伝子データ＞
本発明の１つの態様では、遺伝子データは遺伝子バイオマーカーおよび遺伝的分類を含む。これらのバイオマーカーと分類は、患者に有益であろう下流診断テストと処置を通知することができる、より正確な予後を提供するために利用することができる。
【００１０】
本発明の方法と共に使用するためのバイオマーカーは、進行中の妊娠を成就するために、不妊症／時間に関係している任意のマーカーであってもよい。典型的なバイオマーカーは、遺伝子（例えば、機能性産物をコードするＤＮＡの領域）、遺伝的領域（例えば、胎盤のある哺乳動物の進化を通じて保存された領域に特に集中している遺伝子と遺伝子間領域を含む領域）、および遺伝子産物（例えばＲＮＡとタンパク質）を含む。特定の実施形態では、バイオマーカーは、不妊症に関係する遺伝子または遺伝的領域である。不妊症に関係する遺伝的領域は、変異が受精能の変化に関係している任意のＤＮＡ塩基配列である。受精能における変化の例として、限定されないが、以下があげられる：不妊症に関係する遺伝子のホモ接合体の突然変異は、受精能の全損をもたらす；不妊症に関係する遺伝子のホモ接合体の突然変異は、不完全に浸透し、個体間で異なる受精能の減少をもたらす；ヘテロ接合の突然変異は完全に劣性であり、受精能への効果はない；および、不妊症に関係する遺伝子はＸ連鎖性であり、その場合、可能性のある受精能の欠損は、遺伝子の非機能性対立遺伝子が不活性のＸ染色体（バー小体）にあるか、または発現したＸ染色体にあるかによって左右される。
【００１１】
特定の実施形態において、評価された不妊症関連遺伝領域は母性効果遺伝子である。母性効果遺伝子は、哺乳類の卵母細胞において重要な構造と機能をコードすることが分かっている遺伝子である（Ｙｕｒｔｔａｓ  ｅｔ  ａｌ．，Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  １３９：８０９−８２３，２０１０）。母性効果遺伝子は、例えば、Ｃｈｒｉｓｔｉａｎｓ  ｅｔ  ａｌ．（Ｍｏｌ  Ｃｅｌｌ  Ｂｉｏｌ  １７：７７８−８８，１９９７）；Ｃｈｒｉｓｔｉａｎｓ  ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  ４０７：６９３−６９４，２０００）；Ｘｉａｏ  ｅｔ  ａｌ．（ＥＭＢＯ  Ｊ  １８：５９４３−５９５２，１９９９）；Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｅｎｄｏｃｒｉｎｏｌｏｇｙ  １４５：１４２７−１４３４，２００４）；Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２６：２６７−２６８，２０００）；Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｅｎｄｏｃｒｉｎｏｌｏｇｙ，１４０：３７２０−３７２６，１９９９）；Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｈｕｍ  Ｒｅｐｒｏｄ  １７：９０３−９１１，２００２）；Ｏｈｓｕｇｉ  ｅｔ  ａｌ．（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  １３５：２５９−２６９，２００８）；Ｂｏｒｏｗｃｚｙｋ  ｅｔ  ａｌ．（Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ．，２００９）；およびＷｕ（Ｈｕｍ  Ｒｅｐｒｏｄ  ２４：４１５−４２４，２００９）に記載されている。母性効果遺伝子はまた、ＵＳ１２／８８９，３０４にも記載されている。これらの各内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００１２】
特定の実施形態では、不妊症に関係する遺伝的領域は、以下の表１に示される遺伝子から選択された１つ以上の遺伝子である（エクソン、イントロン、および前記遺伝子のいずれかの側に隣接する１０ｋｂのＤＮＡを含む）。表１では、利用可能であればＯＭＩＭ参照番号が提供される。
【００１３】
【表１−１】
2020503581.tif 000003
【００１４】
【表１−２】
2020503581.tif 000004
【００１５】
【表１−３】
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【００１６】
【表１−４】
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【００１７】
【表１−５】
2020503581.tif 000007
【００１８】
【表１−６】
2020503581.tif 000008
【００１９】
【表１−７】
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【００２０】
【表１−８】
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【００２１】
【表１−９】
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【００２２】
【表１−１０】
2020503581.tif 000012
【００２３】
表１に表記された遺伝子は、生殖／受精能に関連するプロセスの種々の態様に関与することができる。表１に表記された母性効果遺伝子に加えてさらなる追加の遺伝子もまた、受精能に影響を与えることができる。受精能に影響を与える遺伝子は、男性および女性に特異的な多くのプロセス、または図２−４に示されるもの等の機能性生物分類に関与することができる。図２に示されるように、女性の生殖／受精能に関係するプロセス、または分類は、生殖腺形成、神経内分泌系、濾胞形成、卵形成、卵母細胞−胚移行、胎盤形成、着床後の成長、脂肪蓄積、（女性の）生殖組織、免疫反応、受精および他のプロセスを含む。図３と４に示されるように、男性の生殖／繁殖力に関係するプロセス、または分類は、生殖腺形成、神経内分泌系、着床後の成長、脂肪蓄積、（男性の）生殖組織、免疫反応、精子形成、精子成熟および受精能獲得、受精、有糸分裂、還元分裂、精子完成、および他のプロセスを含む。これらのプロセスは以下に詳細に記載される。
【００２４】
生殖腺形成は、卵巣と精巣の発達を調節するプロセスを含み、および限定されないが、始原生殖細胞の特異化と増殖を含む。神経内分泌系は、例えば、脳と生殖腺を含む人体の多くの異なる組織においてホルモンの生成と活性を調節する生理的な経路と構造を含む。濾胞形成は、卵巣内での嚢腫状濾胞への原始卵胞の発達を調節する生理的メカニズムを含む。卵形成は、受精の準備ができた成熟した還元分裂ＩＩ段階卵母細胞への原始卵母細胞の発達を調節する、生理的メカニズム、すなわち女性の生殖生物学に特異的なものを包含する。卵母細胞−胚移行は、初期胚の発達を調節する生理的メカニズムを包含し、および卵母細胞の細胞質の格子形成等の卵質に関係するメカニズム、および父性効果メカニズムを含む。胎盤形成（胚）は、着床と胎盤の発達を調節する、胚特異的な生理的メカニズムを包含する。胎盤形成（子宮）は、胚着床と胎盤の発達を調節する、子宮特異的な生理的メカニズムを包含する。着床後の成長は、着床後の胚の成長、特にその破壊がヒトにおける発達異常または妊娠のロスをもたらし得るものを調節する、生理的メカニズムを包含する。脂肪蓄積は、脂肪組織と体重を調節する生理的メカニズムを包含し、それは哺乳類の生殖能と不妊症に重要な間接的役割を果たすと知られている。生殖組織は、生殖、生殖能または受精能に影響を与え得る解剖学的変更に関係する表現型を包含する。免疫反応は、免疫反応メカニズムの態様に特異的な表現型を包含し、それは哺乳類の生殖と受精能に重要な役割を果たすと知られている。
【００２５】
精子形成は、成熟した精子の生成または発達に関与するプロセス、すなわち男性の生殖生物学に特異的なものを包含する。成熟は、精子が卵子に受精するのを可能にするプロセス、すなわち男性の生殖生物学に特異的なものを包含する。受精能獲得は、膣管と子宮における精子の機能的な受精能獲得に特異的なプロセスを含む。受精は、卵子と精子の結合に関するプロセスを含む。有糸分裂は、親細胞と同じ染色体組を有する２つの娘細胞で終わらないように細胞分裂プロセスへの変更を含むプロセスを包含する。有系分裂のプロセスへのそのような変更は、例えば受精能に関係する細胞増殖または組織保全に影響を与え得る。還元分裂は、例えば配偶子形成中に、各々が親細胞の正確に半分の染色体組を有する４つの娘細胞をもたらすように還元分裂を調節するプロセスを包含する。精子完成は、精子への半数の細胞の形態的分化を調節するプロセスを包含する。
【００２６】
表２は、様々な生物分類、すなわち遺伝子セットに関係する遺伝子の例を表記する。遺伝子は、他の方法でも同様に分類することができる。例えば、遺伝子が行う細胞の機能に従って、転写因子、シグナル分子、リガンド、受容体、細胞骨格要素に下位分類することができる。代替的に、組織レベルで、例えば増殖、分化、アポトーシスにおいてそれらが果たす役割に応じて分類されてもよい。表２に見られるように、遺伝子は複数の生物分類に対応付け可能である。以下でより詳細に記載されるように、遺伝子セットは、バイオインフォマティクスパイプラインおよび関係するデータベースを使用して判定される。
【００２７】
【表２−１】
2020503581.tif 000013
【００２８】
【表２−２】
2020503581.tif 000014
【００２９】
これらの様々なプロセスに関係する遺伝子での突然変異は、これらの突然変異を含む男性および／または女性に対して受精の困難をもたらす。
【００３０】
＜遺伝子データの取得＞
遺伝子データは、例えば、不妊症に関係する遺伝的領域での変異、または不妊症に関係する遺伝的領域の異常な発現（過剰発現または低発現）のいずれかを検出する、男性または女性からのサンプルでのアッセイを行うことによって得ることができる。それらの遺伝的領域にある特定の変異の存在、またはそれらの遺伝的領域の異常な発現レベルは、受精の結果、つまり進行中の妊娠または出産が成就可能かどうかを示す。典型的な変異として、限定されないが、一塩基多型、単一のヌクレオチド変異、欠失、挿入、転位、遺伝子転位、コピー数変異、染色体の微小欠失、遺伝的モザイク現象、核型異常、またはそれらの組み合わせがあげられる。
【００３１】
サンプルはヒト組織または体液を含んでもよく、および臨床的に許容可能な方法で採取されてもよい。組織は、多くのつながった細胞、および／または細胞外マトリックス物質であり、例えば皮膚組織、髪、爪、鼻通路組織、ＣＮＳ組織、神経組織、眼組織、肝臓組織、腎臓組織、胎盤組織、乳腺組織、胎盤組織、乳腺組織、胃腸の組織、筋骨格組織、尿生殖器の組織、骨髄等であり、例えばヒトまたは他の哺乳動物に由来し、および細胞および／または組織に関係する連結物質と液体物質を含む。体液は、例えばヒトまたは他の哺乳動物から採取した液体材料である。そのような体液として、限定されないが、粘液、血液、血漿、血清、血清派生物、胆汁、血液、母体の血液、粘液質、唾液、痰、汗、羊水、月経液、乳房液、卵巣の卵胞液、卵管水、腹水、尿、精液、および腰椎または心室ＣＳＦ等の脳脊髄液（ＣＳＦ）があげられる。サンプルはまた、細い針で吸引したもの、または生検組織、例えば子宮内膜の吸引液、胸組織生検等であってもよい。サンプルはまた、細胞または生体物質を含む培地であってもよい。サンプルはまた、凝血、例えば血清を除去した後に全血から得られた凝血であってもよい。特定の実施形態では、サンプルは、配偶子細胞、生殖腺組織、肥沃した胚、および胎盤等の生殖細胞または生殖組織を含んでもよい。特定の実施形態では、サンプルは、被験体から採取された血液、唾液または精液である。
【００３２】
サンプルからの遺伝子情報は、サンプルからの核酸抽出によって得ることができる。サンプルから核酸を抽出する方法は、当技術分野で既知である。例えば、参照によりその内容の全体が本明細書に組み込まれる、Ｍａｎｉａｔｉｓ，  ｅｔ  ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ，Ｎ．Ｙ．，ｐｐ．２８０−２８１，１９８２を参照されたい。特定の実施形態では、サンプルは患者から採取され、その後に、例えば受精能に関係する遺伝領域または遺伝子フラグメントを含むヌクレオチド配列へのハイブリダイゼーションによって、対象の遺伝子または遺伝子フラグメントの強化（エンリッチメント）が行われる。サンプルは、ハイブリッドキャプチャ等の当技術分野で既知の方法を使用して、対象の遺伝領域（例えば不妊症に関係する遺伝領域）を強化されてもよい。例えば、参照によりその内容の全体が本明細書に組み込まれる、Ｌａｐｉｄｕｓ（米国特許第７，６６６，５９３号）を参照されたい。
【００３３】
特定の実施形態では、アッセイは、表１および／または２に見られる遺伝子等の、遺伝子またはその一部分を含む、受精能に関係する遺伝子または遺伝領域で行われる。核酸配列、増幅プライマー、ハイブリダイゼーションプローブ等を作って使用するのに用いられるもの等の、従来の方法の詳細な説明は、以下のような標準的実験手引き書に見ることができる：Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ  Ｓｅｒｉｅｓ（Ｖｏｌｓ．Ｉ−ＩＶ），Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｅｓｓ；ＰＣＲ  Ｐｒｉｍｅｒ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｅｓｓ；ａｎｄ  Ｓａｍｂｒｏｏｋ，Ｊ  ｅｔ  ａｌ．，（２００１）Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，２ｎｄ  ｅｄ．（Ｖｏｌｓ．１−３），Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｅｓｓ。カスタム核酸配列は市販で、例えばＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ，ＣＡ）、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ（Ｆｏｓｔｅｒ  Ｃｉｔｙ，ＣＡ）、およびＡｇｉｌｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ，ＣＡ）から入手可能である．
【００３４】
変異（例えば突然変異）を検出する方法は、当技術分野で既知である。特定の実施形態では、特定の位置にある既知の一塩基多型は、その位置に隣接するサンプルＤＮＡに結合するプライマーに関する一塩基拡張によって検出することができる。例えば、参照によりその内容の全体が本明細書に組み込まれる、Ｓｈｕｂｅｒ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許第６，５６６，１０１号）を参照されたい。他の実施形態では、対象のＳＮＰにオーバーラップし、およびその位置に特定のヌクレオチドを含むサンプル核酸に選択的にハイブリダイズする、ハイブリダイゼーションプローブを使用してもよい。例えば、参照によりその内容の全体が本明細書に組み込まれる、Ｓｈｕｂｅｒ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許第６，２１４，５５８号および６，３００，０７７号）を参照されたい。
【００３５】
特定の実施形態では、核酸は、配列の野生型および／または非変異形態と比較して、核酸中の変異を検出するためにシーケンシングされる。核酸は、複数の遺伝要素から抽出された複数の核酸を含み得る。配列変異体を検出する方法は、当技術分野で既知であり、配列変異体は当技術分野で既知の任意のシーケンシング方法によって検出することができる。
【００３６】
ＤＮＡシーケンシング技術として、標識されたターミネータまたはプライマー、およびスラブまたは毛細管内でのゲル分離を使用する古典的ジデオキシ塩基配列決定法反応（サンガー法）、可逆的に標識されたヌクレオチドを使用する合成によるシーケンシング、ピロシーケンス、標識されたオリゴヌクレオチドプローブのライブラリへの対立遺伝子特異的なハイブリダイゼーション、標識されたクローンのライブラリへの対立遺伝子特異的なハイブリダイゼーション、その後のライゲーションを使用する合成によるシーケンシング、重合工程中の標識されたヌクレオチド取り込みのリアルタイムのモニタリング、ポロニー・シーケンシング、およびＳＯＬｉＤシーケンシングがあげられる。分離された分子のシーケンシングは、ポリメラーゼまたはリガーゼを使用すると共に、プローブのライブラリとの単回または連続した特異的ハイブリダイゼーション（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ）により、連続または単回の拡張反応によって、より最近になって実証された。
【００３７】
シーケンシングを行うための１つの従来方法は、Ｓａｎｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ，７４（１２）：５４６３  ６７（１９７７）に記載されるように、連鎖停止反応とゲル分離によるものである。他の従来のシーケンシング法は、核酸フラグメントの化学分解を含む。Ｍａｘａｍ  ｅｔ  ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．，７４：５６０  ５６４（１９７７）を参照されたい。最後に、方法はハイブリダイゼーションによるシーケンシングに基づいて開発されてきた。例えばＨａｒｒｉｓ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００９／０１５６４１２号）を参照されたい。各参考文献の各内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００３８】
提供される本発明の方法で使用することができるシーケンシング技術として、例えば以下があげられる：Ｈｅｌｉｃｏｓ  Ｔｒｕｅ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ（ｔＳＭＳ）（Ｈａｒｒｉｓ  Ｔ．Ｄ．ｅｔ  ａｌ．（２００８）Ｓｃｉｅｎｃｅ  ３２０：１０６−１０９）、これは参照により本明細書に組み込まれる；さらに、例えばＬａｐｉｄｕｓ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許第７，１６９，５６０号）、Ｌａｐｉｄｕｓ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００９／０１９１５６５号）、Ｑｕａｋｅ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許第６，８１８，３９５号）、Ｈａｒｒｉｓ（米国特許第７，２８２，３３７号）、Ｑｕａｋｅ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００２／０１６４６２９号）、およびＢｒａｓｌａｖｓｋｙ，ｅｔ  ａｌ．，ＰＮＡＳ（ＵＳＡ），１００：３９６０−３９６４（２００３）を参照されたい、これらの参考文献の各内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。提供される本発明の方法で使用することができるＤＮＡシーケンシング技術の他の例は、４５４シーケンシング（（Ｒｏｃｈｅ）（Ｍａｒｇｕｌｉｅｓ，Ｍ  ｅｔ  ａｌ．２００５，Ｎａｔｕｒｅ，４３７，３７６−３８０）である。
【００３９】
提供される本発明の方法で使用することができるＤＮＡシーケンシング技術の他の例は、ＳＯＬｉＤ技術（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）である。提供される本発明の方法で使用することができるＤＮＡシーケンシング技術の他の例は、Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔシーケンシング（米国特許出願第２００９／００２６０８２号、２００９／０１２７５８９号、２０１０／００３５２５２号、２０１０／０１３７１４３号、２０１０／０１８８０７３号、２０１０／０１９７５０７号、２０１０／０２８２６１７号、２０１０／０３００５５９号、２０１０／０３００８９５号、２０１０／０３０１３９８号、および２０１０／０３０４９８２号）であり、これらの各内容はその全体が参照による本明細書に組み込まれる。
【００４０】
提供される本発明の方法で使用することができるシーケンシング技術の他の例は、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑシーケンサーを使用するＩｌｌｕｍｉｎａシーケンシング等の次世代シーケンシングである。Ｉｌｌｕｍｉｎａシーケンシングは、フォールドバックＰＣＲとアンカープライマーを使用した、固体表面上でのＤＮＡ増幅に基づく。ゲノムＤＮＡをフラグメント化し、そしてアダプターをフラグメントの５’および３’末端に加える。フローセルチャネルの面に付けられたＤＮＡフラグメントは拡張され、ブリッジは増幅される。フラグメントは二本鎖になり、および二本鎖分子は変性している。変性前の固体相増幅の多数のサイクルは、フローセルの各チャネルで同じテンプレートの単鎖ＤＮＡ分子のおよそ１，０００のコピーの数百万のクラスタを生成することができる。プライマー、ＤＮＡポリメラーゼ、および４つの発蛍光団標識された可逆的に終端となるヌクレオチドが、連続したシーケンシングを行なうために使用される。ヌクレオチド取り込みの後、発蛍光団を刺激するためにレーザーが使用され、および画像がキャプチャされ、第１の塩基の正体が記録される。取り込まれた各塩基からの３’末端と発蛍光団は除去され、そして取り込み、検出、および識別の工程が繰り返される。
【００４１】
提供される本発明の方法で使用することができるシーケンシング技術の他の例は、単一分子の、Ｐａｃｉｆｉｃ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓのリアルタイム（ＳＭＲＴ）技術を含む。ＳＭＲＴでは、４つのＤＮＡ塩基の各々は、４つの異なる蛍光染料の１つに結合される。これらの染料はリン酸結合（ｐｈｏｓｐｈｏｌｉｎｋｅｄ）される。単一のＤＮＡポリメラーゼは、Ｚｅｒｏ−Ｍｏｄｅ  Ｗａｖｅｇｕｉｄｅ（ＺＭＷ）の底部でテンプレート単鎖ＤＮＡの単一分子により固定される。ＺＭＷは、（マイクロセカンドで）ＺＭＷの内外に急速に拡散する蛍光性ヌクレオチドのバックグラウンドに対する、ＤＮＡポリメラーゼによる単一ヌクレオチドの取り込みの観察を可能にする構造である。成長している鎖にヌクレオチドを取り込むには数ミリセカンドかかる。この間に、蛍光性標識が刺激されて蛍光性の信号を生成し、そして蛍光性タグが切断される。染料の対応する蛍光の検出は、どの塩基が取り込まれたかを示す。プロセスは繰り返される。
【００４２】
提供される本発明の方法で使用することができるシーケンシング技術の他の例は、ナノポアシーケンシングである（Ｓｏｎｉ  Ｇ  Ｖ  ａｎｄ  Ｍｅｌｌｅｒ  Ａ．（２００７）Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ５３：１９９６−２００１、参照により本明細書に組み込まれる）。提供される本発明の方法で使用することができるシーケンシング技術の他の例は、ＤＮＡシーケンシングのための化学修飾電界効果トランジスター（ｃｈｅｍＦＥＴ）アレイの使用を含む（例えば米国特許出願公開第２００９００２６０８２号に記載、これは参照により組み込まれる）。提供される本発明の方法で使用することができるシーケンシング技術の他の例は、電子顕微鏡の使用を含む（Ｍｏｕｄｒｉａｎａｋｉｓ  Ｅ．Ｎ．ａｎｄ  Ｂｅｅｒ  Ｍ．Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ．１９６５  Ｍａｒｃｈ；５３：５６４−７１、参照により本明細書に組み込まれる）。
【００４３】
特定の態様では、本発明は、離散性アドレス可能位置で基質に付けられた複数のオリゴヌクレオチドを含むマイクロアレイを提供し、ここで少なくとも１つのオリゴヌクレオチドは、男性または女性の生殖能に影響を与える疑いのある遺伝子の部分にハイブリダイズする。マイクロアレイを構築する方法は、当該技術分野で既知である。例えば、参照によりその内容の全体が本明細書に組み込まれる、Ｙｅａｔｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００６／０１９５２６９号）を参照されたい。
【００４４】
サンプルからの核酸が分解され、または最小限の量の核酸のみがサンプルから得られる場合、ＰＣＲは、シーケンシングに十分な量の核酸を得るために核酸上で行なうことができる（例えば、Ｍｕｌｌｉｓ  ｅｔ  ａｌ．米国特許第４，６８３，１９５号を参照されたい、その内容は全体が参照により本明細書に組み込まれる）。
【００４５】
上記された当技術分野で既知の方法のいずれかによるシーケンシングは、配列読み取りを生成する。配列読み取りは、任意の数の当技術分野で既知の方法により変異体を呼び出す（バリアントコール）ために分析可能である。バリアントコールは、参照（例えばｈｇｌ８）へと配列読み取りを整列させること、および単一ヌクレオチド（ＳＮＰ）対立遺伝子を報告することを含み得る。配列の読み込みの分析とバリアントコールの一例として、Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｏｏｌｋｉｔ（ＧＡＴＫ）（ＧＡＴＫ）法があげられる。参照により各々の内容が組み込まれる、Ｔｈｅ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｔｏｏｌｋｉｔ：ａ  ＭａｐＲｅｄｕｃｅ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ  ｆｏｒ  ａｎａｌｙｚｉｎｇ  ｎｅｘｔ−ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ＤＮＡ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｄａｔａ，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ  ２０（９）：１２９７−１３０３を参照されたい。ＧＡＴＫは、ＳＮＰを含む、変異体を特定することができる高性能配列解読装置データの分析用のソフトウェアパッケージである。
【００４６】
ＳＮＰ対立遺伝子は、Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｍａｐ（ＳＡＭ）またはＶａｒｉａｎｔ  Ｃａｌｌ  Ｆｏｒｍａｔ（ＶＣＦ）ファイル等の書式で報告することができる。いくつかのバックグラウンドは、Ｌｉ＆Ｄｕｒｂｉｎ，２００９，Ｆａｓｔ  ａｎｄ  ａｃｃｕｒａｔｅ  ｓｈｏｒｔ  ｒｅａｄ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｗｉｔｈ  Ｂｕｒｒｏｗｓ−Ｗｈｅｅｌｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２５：１７５４−６０  ａｎｄ  ＭｃＫｅｎｎａ  ｅｔ  ａｌ．，２０１０に見出し得る。バリアントコールは、整列ストリングを含む、配列整列マップ（ＳＡＭ）または二進法整列マップ（ＢＡＭ）ファイルとして保存され得る結果（「バリアントコール」）を生成する（ＳＡＭフォーマットは、例えばＬｉ，ｅｔ  ａｌ．，Ｔｈｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ／Ｍａｐ  ｆｏｒｍａｔ  ａｎｄ  ＳＡＭｔｏｏｌｓ，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，２００９，２５（１６）：２０７８−９に記載）。付加的にまたは代替的に、バリアントコールからの出力は、バリアントコールフォーマット（ＶＣＦ）ファイル、例えば報告書で提供されてもよい。典型的なＶＣＦファイルは、ヘッダセクションとデータセクションを含む。ヘッダは、各々が「＃＃」の文字から始まる、任意数のメタ情報線と、単一の「＃」文字で始まるＴＡＢで区切られたフィールド定義線を含む。フィールド定義線は８つの命令列を命名し、および本体部は、フィールド定義線によって定義された列にあるデータの線を含む。ＶＣＦフォーマットは、Ｄａｎｅｃｅｋ  ｅｔ  ａｌ．，２０１１，Ｔｈｅ  ｖａｒｉａｎｔ  ｃａｌｌ  ｆｏｒｍａｔ  ａｎｄ  ＶＣＦｔｏｏｌｓ，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  ２７（１５）：２１５６−２１５８に記載されている。さらなる議論は、米国特許出願公報第２０１３／００７３２１４号；米国特許出願公報第２０１３／０３４５０６６号；米国特許出願公報第２０１３／０３４５０６６号；米国特許出願公報第２０１３／００５９７４０号；米国特許出願公報第２０１２／０１５７３２２号；米国特許出願公報第２０１５／００５７９４６号、および米国特許出願公報第２０１５／００５６６１３号に見出され、その各々は参照により組み込まれる。
【００４７】
さらに、本発明の方法は、不妊症に関係する遺伝子（例えば差次的または異常に発現した遺伝子）の異常な発現（過剰発現または低発現）を検出する、被験体からのサンプルにおけるアッセイを行う工程を含む。差次的または異常に発現した遺伝子は、正常なまたは対照被験体における発現と比較して、不妊症等の障害を患う被験体においてより高いまたはより低いレベルにその発現が活性化される遺伝子を指す。該用語はまた、その発現が同じ障害の異なるステージにおいてより高いまたはより低いレベルに活性化される遺伝子を含む。差次的に発言した遺伝子は、核酸レベルまたはタンパク質レベルで活性化または阻害される場合もあり、または異なるポリペプチド生成物をもたらす選択的スプライシングにさらされてもよいことが、さらに理解される。例えば、そのような違いは、例えばｍＲＮＡレベル、表面発現、分泌またはポリペプチドの他の分割における変化によって証明され得る。
【００４８】
差次的遺伝子発現は、２つ以上の遺伝子またはそれらの遺伝子産物の間の発現の比較、または２つ以上の遺伝子またはそれらの遺伝子産物の間の発現比率の比較、または同じ遺伝子の２つの異なる処理をされた産物の比較さえも含み得るが、これらは、正常な被験体と不妊症等の障害を患う被験体の間で、または同じ障害の種々のステージ間で、異なる。差次的発現は、遺伝子またはその発現産物における一時的な、または細胞発現パターンにおける量的および質的違いの両方を含む。差次的遺伝子発現（発現の増加と減少）は、正常な細胞における発現に対するパーセントまたは倍率変化に基づく。増加は、正常細胞における発現レベルと比較して、１、５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、１２０、１４０、１６０、１８０、または２００％であり得る。代替的に、倍増は、正常細胞における発現レベルに対して、１、１．５、２、２．５、３、３．５、４、４．５、５、５．５、６、６．５、７、７．５、８、８．５、９、９．５、または１０倍であり得る。減少は、正常細胞における発現レベルと比較して、１、５、１０、２０、３０、４０、５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８２、８４、８６、８８、９０、９２、９４、９６、９８、９９、または１００％であり得る。
【００４９】
遺伝子産物（例えばＲＮＡまたはタンパク質）のレベルを検出する方法は、当技術分野で既知である。サンプルにおけるｍＲＮＡ発現の定量化のための当技術分野で既知の一般的に使用される方法として、以下があげられる：ノーザンブロッティングとインサイチューハイブリダイゼーション（Ｐａｒｋｅｒ＆Ｂａｒｎｅｓ，Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  １０６：２４７  ２８３（１９９９）、この内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）；ＲＮＡｓｅプロテクションアッセイ（Ｈｏｄ，Ｂｉｏｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  １３：８５２  ８５４（１９９２）、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）；および、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）等のＰＣＲベースの方法（Ｗｅｉｓ  ｅｔ  ａｌ．，Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ８：２６３  ２６４（１９９２）、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。代替的に、ＲＮＡ二本鎖、ＤＮＡ−ＲＮＡハイブリッド二本鎖、またはＤＮＡ−タンパク質二本鎖を含む、特定の二本鎖を認識することができる抗体が使用されてもよい。遺伝子発現（例えばＲＮＡまたはタンパク質の量）を測定するための当技術分野で既知の他の方法は、Ｙｅａｔｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００６／０１９５２６９号）に示されており、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００５０】
特定の実施形態では、遺伝子発現を測定するために逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）が使用される。ＲＴ−ＰＣＲは、遺伝子発現パターンを特徴づけ、密接に関連するｍＲＮＡを区別し、およびＲＮＡ構造を分析するために、種々のサンプル集団におけるｍＲＮＡレベルの比較に使用することができる計量的手法である。様々な方法が、当該技術分野で周知である。例えば、Ａｕｓｕｂｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｏｆ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ａｎｄ  Ｓｏｎｓ（１９９７）；Ｒｕｐｐ  ａｎｄ  Ｌｏｃｋｅｒ，Ｌａｂ  Ｉｎｖｅｓｔ．５６：Ａ６７（１９８７）、およびＤｅ  Ａｎｄｒｅｓ  ｅｔ  ａｌ．，ＢｉｏＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  １８：４２０４４（１９９５）；Ｈｅｌｄ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ６：９８６  ９９４（１９９６）を参照されたい。それらの内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００５１】
さらに、ＰＣＲベースの技術として、例えば、ディファレンシャルディスプレイ（Ｌｉａｎｇ  ａｎｄ  Ｐａｒｄｅｅ，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２５７：９６７  ９７１（１９９２））；増幅断片長多型（ｉＡＦＬＰ）（Ｋａｗａｍｏｔｏ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ．１２：１３０５  １３１２（１９９９））；ＢｅａｄＡｒｒａｙＴＭ技術（（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，Ｃａｌｉｆ．；Ｏｌｉｐｈａｎｔ  ｅｔ  ａｌ．，Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  Ｍａｒｋｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ  ｔｏ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ），Ｊｕｎｅ  ２００２；Ｆｅｒｇｕｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ７２：５６１８（２０００））；遺伝子発現における迅速なアッセイにおいて、市販のＬｕｍｉｎｅｘｌＯＯ  ＬａｂＭＡＰシステムおよび多数の色分けされたミクロスフェア（Ｌｕｍｉｎｅｘ  Ｃｏｒｐ．，Ａｕｓｔｉｎ，Ｔｅｘ．）を使用する、ＢＡＤＧＥ（ＢｅａｄｓＡｒｒａｙ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）（Ｙａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ．１１：１８８８  １８９８（２００１））；およびＨｉＣＥＰ（ｈｉｇｈ  ｃｏｖｅｒａｇｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）分析（Ｆｕｋｕｍｕｒａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｎｕｃｌ．Ａｃｉｄｓ．Ｒｅｓ．３１（１６）ｅ９４（２００３））があげられる。各々の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００５２】
他の実施形態では、ＭａｓｓＡＲＲＡＹベースの遺伝子発現解析法が、遺伝子発現を測定するために使用される。さらなる詳細については、例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｄｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃａｎｔｏｒ，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ  １００：３０５９  ３０６４（２００３）を参照されたい。
【００５３】
特定の実施形態では、差次的遺伝子発現もまた特定可能であり、またはマイクロアレイ技術を使用して確認可能である。この方法では、対象のポリヌクレオチド配列（ｃＤＮＡおよびオリゴヌクレオチドを含む）は、マイクロチップ基板上に蒔かれ、または配される。その後、配された配列は、対象の細胞または組織から特異的なＤＮＡプローブでハイブリダイズされる。マイクロアレイを作り、遺伝子産物発現（例えばＲＮＡまたはタンパク質）を判定する方法は、Ｙｅａｔｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００６／０１９５２６９号）に示され、その内容は、全体が参照により本明細書に組み込まれる。そのような方法は、１細胞につき数個のコピーに発現する珍しい転写を検出し、かつ発現レベルにおける少なくともおよそ２倍の差異を検出するのに求められる感度を有することが示されている（Ｓｃｈｅｎａ  ｅｔ  ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ  ９３（２）：１０６  １４９（１９９６）、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる）。マイクロアレイ分析は、メーカーのプロトコルに従い市販の装置で、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＧｅｎＣｈｉｐ技術またはＩｎｃｙｔｅのマイクロアレイ技術の使用等により行われ得る。
【００５４】
他の態様では、タンパク質レベルは、抗体マイクロアレイを構築することによって判定することができ、ここで結合部位は、細胞ゲノムによってコードされた複数のタンパク質種に特異的な、固定された、好ましくはモノクローナルの抗体を含む。好ましくは、抗体は対象のタンパク質の実質的フラクションのために存在する。モノクローナル抗体を作る方法は周知である（例えばＨａｒｌｏｗ  ａｎｄ  Ｌａｎｅ，１９８８，ＡＮＴＩＢＯＤＩＥＳ：Ａ  ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ  ＭＡＮＵＡＬ，Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ，Ｎ．Ｙ．を参照されたい、これはすべての目的のためにその全体が組み込まれる）。
【００５５】
さらに他の態様では、多くの組織標本における標識遺伝子の転写レベルは、「組織アレイ」を使用して特徴づけられ得る（Ｋｏｎｏｎｅｎ  ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔ．Ｍｅｄ  ０４（７）：８４４−７（１９９８））。組織アレイでは、多数の組織サンプルが同じマイクロアレイ上で評価される。アレイは、ＲＮＡとタンパク質レベルのインサイチュ検出を可能にする；連続したセクションは、多数のサンプルを同時に分析することを可能にする。
【００５６】
他の実施形態では、遺伝子発現を測定するためにＳＡＧＥ（Ｓｅｒｉａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｇｅｎｅ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）が使用される。ＳＡＧＥは、各転写ごとに個別のハイブリダイゼーションプローブを提供する必要なく、多くの遺伝子転写を同時に定量分析することを可能にする方法である。さらなる詳細については、例えばＶｅｌｃｕｌｅｓｃｕ  ｅｔ  ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２７０：４８４  ４８７（１９９５）；およびＶｅｌｃｕｌｅｓｃｕ  ｅｔ  ａｌ．，Ｃｅｌｌ  ８８：２４３  ５１（１９９７）を参照されたい、これらの各々の内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【００５７】
他の実施形態では、遺伝子発現を測定するためにＭＰＳＳ（Ｍａｓｓｉｖｅｌｙ  Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）が使用される。さらなる詳細については、例えばＢｒｅｎｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  １８：６３０  ６３４（２０００）を参照されたい。
【００５８】
免疫組織化学法はまた、本発明の遺伝子産物の発現レベルを検出するのに適している。これらの方法において、各マーカーに特異的なポリクローナル抗血清等の抗体（モノクローナル、または多クローン性）または抗血清は、発現を検出するために使用される。免疫組織化学プロトコルおよびキットは、当技術分野において周知であり、かつ市販で入手可能である。
【００５９】
特定の実施形態では、プロテオミクスアプローチが遺伝子発現を測定するために使用される。プロテオームは、特定の時点でサンプル（例えば組織、有機体または細胞培養）に存在するタンパク質の総体を指す。プロテオミクスはとりわけ、サンプルにおけるタンパク質発現の全体的な変化に関する研究を含む（発現プロテオミクスとも呼ばれる）。プロテオミクスは典型的には以下の工程を含む：（１）２Ｄゲル電気泳動（２−Ｄ  ＰＡＧＥ）によるサンプル中の個々のタンパク質の分離；（２）ゲル、例えば我々の質量分析法またはＮ末端シーケンシングから取り出された個々のタンパク質の識別、および（３）生物情報科学を使用したデータの分析。プロテオミクス法は遺伝子発現解析の他の方法を有益に補い、および本発明の予後マーカーの生成物を検出するために、単独でまたは他の方法と組み合わせて使用することができる。
【００６０】
いくつかの実施形態では、質量分析法（ＭＳ）分析は、単独でまたは他の方法（例えばイムノアッセイ、またはＲＮＡ測定アッセイ）と組み合わせて、生体サンプルにおいて本明細書に開示される１つ以上のバイオマーカーの存在および／または量を判定するために使用することができる。いくつかの実施形態では、ＭＳ分析は、マトリックス支援レーザー脱離／イオン化（ＭＡＬＤＩ）飛行時間（ＴＯＦ）ＭＳ分析、例えば直接スポットＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ、または液体クロマトグラフィＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ質量分析法分析等を含む。いくつかの実施形態では、ＭＳ分析は、例えば液体クロマトグラフィ（ＬＣ）ＥＳＩ−ＭＳ等のエレクトロスプレイイオン化（ＥＳＩ）ＭＳを含む。質量分析は、市販のスペクトロメータを使用して行うことができる。生体サンプル中のバイオマーカーペプチドの存在と量を検出するために、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦとＭＳとＥＳＩ−ＭＳを含むＭＳ分析を利用する方法は、本技術分野で既知である。例えば、各々が参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、米国特許第６，９２５，３８９号；６，９８９，１００号；および６，８９０，７６３号を参照されたい。
【００６１】
＜遺伝子セットの定義＞
本発明の方法に従って、表２に表記されるもの等の遺伝子セットは、以下により詳細に記載されるように、進行中の妊娠を成就する累積確率を評価するためにモデルに使用される。遺伝子セットは、図５に例示されるように、各種データソースで構成された不妊症データベース（Ｆｅｒｔｉｌｏｍｅデータベース）を使用して規定される。
【００６２】
図５に示されるように、データベースに含まれる情報は、民間および公共の受精能関連データから得られる。民間および／または公共の受精能関連データは、着床遺伝子、特発性不妊症遺伝子、多嚢胞性卵巣症候群（ＰＣＯＳ）遺伝子、卵質遺伝子、子宮内膜症遺伝子、および早発卵巣不全遺伝子を含み得る。本明細書には示されないが、データはまた、雌雄機能性生物分類（ｍａｌｅ  ａｎｄ  ｆｅｍａｌｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）に含まれるそれらの遺伝子を含んでもよい。民間のおよび／または公共の受精能関連データはその後、対象のゲノム領域および変異を提供するためにアルゴリズムにかけられ、他の受精能関連の情報と共に受精能データベースエビデンスマトリックスに導入され得る。
【００６３】
一実施形態では、民間のおよび／または公共の受精能関連のデータから得られた１つ以上の遺伝子の進化的保存の分析を行なうことにより、対象の受精能領域を識別するアルゴリズムを使用することができる（ＡＢＣｏＲＥアルゴリズム）。別の受精能関連の情報として、例えば、タンパク質間の相互作用、経路インタラクション、遺伝子オルソログおよびパラログ、ゲノムの「ホットスポット」、遺伝子タンパク質発現とメタ分析、およびゲノム試験からのデータがあげられる。演算において、受精能にとって重要な潜在的な遺伝的領域の特定を促すために、全ゲノムシーケンシングデータは、受精能データベースエビデンスマトリックスのコンパイルされたデータと比較される。受精能データベースエビデンスマトリックスは、受精能の有意性の変異体を特定するためにＷＧＳ変異体をフィルタリングする。
【００６４】
特定の実施形態では、全ゲノムシーケンシングデータは、男性と女性の受精能の種々の態様にとって重要性が「最も高い」から「最も低い」まで各遺伝的領域をランク付けするアルゴリズムにかけられ得る。一実施例では、図５にも示されるように、アルゴリズムは、女性の受精能の種々の態様にとって重要性が「最も高い」から「最も低い」まで各遺伝的領域をランク付けするために使用されるが（ＳＥＳＭｅアルゴリズム）、同様に男性の受精能の種々の態様にも展開され得る。当技術分野で既知のいくつかのランク付けスキーム、および／または共同所有された米国特許出願第１４／６０５，４５２号により詳細に記載されるランク付けスキームの１つ以上を使用することができ、後者の内容はその全体が本明細書に組み込まれる。
【００６５】
図６は、特定の実施形態に係る不妊症に関係するバイオマーカーを識別するためにＷＧＳデータをフィルタリングするのに使用される生物情報科学パイプラインを例示し、そのデータは、図５に示される不妊症に関係するデータベース（Ｆｅｒｔｉｌｏｍｅデータベース）への入力としていずれ使用される。全ゲノムシーケンシング（ＷＧＳ）は、個体のゲノムの完全な核酸配列を特徴づけることを可能にする。ＷＧＳから得たデータ量を用いて、個体の遺伝的変異の包括的な集合を入手可能であり、それはジェネティックバイオマーカー発見の大きな可能性を提供する。ＷＧＳから得たデータは、男性女性の不妊症バイオマーカーを識別して特徴づける能力を拡げるために有利に使用することができる。しかしながら、広大なＷＧＳデータセット内の受精能の有意性の未知の変異を識別する能力は、干し草の山から針を見つけるのに似た挑戦的なタスクである。
【００６６】
図６に示されるように、サンプルは全ゲノムシーケンシング、マッピングおよびアセンブリにさらされる。次にＷＧＳデータは、ＳＮＰ、小インデル、可動要素、コピー数変異、および構造的変異等の遺伝子変異体を発見するために分析される。特定された変異はその後、統計的有意性に関して評価される。これは、集団の階層化の補正、変異体レベルの有意差検定、および遺伝子レベルの有意差検定を含む。加えて、ＷＧＳ変異体の生物学的有意性は、例えば、ＳｎｐＥｆｆと変異体効果予測値（ｗｗｗ．ｅｎｓｅｍｂｌ．ｏｒｇ）エンジンを使用して決定される。ＳｎｐＥｆｆは、全ゲノム配列内のＳＮＰと他の変異体の効果を素早く分類することができる。参照により本明細書に組み込まれる、Ｃｉｎｇｏｌａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．，Ａ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｆｏｒ  ａｎｎｏｔａｔｉｎｇ  ａｎｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ，  ＳｎｐＥｆｆ：ＳＮＰｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｅｎｏｍｅ  ｏｆ  Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ  ｍｅｌａｎｏｇａｓｔｅｒ  ｓｔｒａｉｎ  ｗ１１１８；ｉｓｏ−２；ｉｓｏ−３；Ｌａｎｄｅｓ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ，６：２，１−１３；Ａｐｒｉｌ／Ｍａｙ／Ｊｕｎｅ  ２０１２を参照されたい。生物学的および統計的な有意性のある変異体は、受精能バイオマーカーとしてそれらの変異体を分類し、かつ遺伝子セットを定義するために、不妊症知識ベースに入力される。
【００６７】
図７は概して、不妊症の有意性の変異を識別するために、ＷＧＳシーケンシングデータから得られた変異をフィルタリングするための不妊症知識ベースを使用する能力を例示する。図７に示されるように、典型的な全ゲノムは４００万までの変異体を含むことができる。本発明の方法に従って、女性の受精能（それは約１００万の変異体になる）に関する関心領域の外側の変異体がまずフィルタリングされる。次に、フィルタリング法は、女性の受精能に関する関心領域内の変異体を分離する。一実施形態では、卵子の質と受精能を制御するヒトゲノム領域は、Ｆｅｒｔｉｌｏｍｅ核酸と評することができる。Ｆｅｒｔｉｌｏｍｅ核酸内にある変異は、１００，０００である。Ｆｅｒｔｉｌｏｍｅ核酸内の変異は、不妊症の有意性の変異を識別してスコア付けするためにさらにフィルタリングされ得る。特に、不妊症の有意性の変異は、生物学的機能を達成すると予測された領域内のもの、または不妊症あるいは処置の失敗と統計的な相関を示すものを含む。例示された方法が、男性の受精能および／または男性と女性を組み合わせた受精能の関心領域へと拡張され、および／または修正され得ることが理解される。
【００６８】
＜臨床情報＞
進行中の妊娠と出産を成就する可能性の評価と分析はまた、表現型および／または環境特性等の、受精能に関する臨床的な関連情報の使用を組み入れる。典型的な臨床情報は、以下の表３に提供される。
【００６９】
【表３−１】
2020503581.tif 000015
【００７０】
【表３−２】
2020503581.tif 000016
【００７１】
表３に表記された情報等の、臨床情報に関する情報は、当技術分野で既知の任意の手段によって得ることができる。多くの場合、そのような情報は、特定の臨床データに関する質問を含む、被験体によって記入されたアンケートから得ることができる。追加の情報は、被験体のパートナーおよび親族によって記入されたアンケートから得ることができる。アンケートは、被験体の年齢、喫煙習慣、またはアルコール消費の頻度等の、被験体の臨床的特徴に関する質問を含む。情報はまた、被験体の病歴と共に、親族および他の家族構成員の病歴から得ることができる。追加の情報は、被験体のパートナーの病歴、および家族病歴から得ることができる。病歴情報は、電子カルテ、紙の医療記録、アンケートに含まれる病歴についての一連の質問、およびそれらの組み合わせの分析を通じて得ることができる。
【００７２】
他の実施形態では、表現型の特性または対象の環境暴露に特異的なアッセイが使用される。そのようなアッセイは当業者に既知であり、本発明の方法と共に使用されてもよい。例えば、ホルモンは、尿または血液の検査から検出されてもよい。Ｖｅｎｎｅｒｓ  ｅｔ  ａｌ．（Ｈｕｍ．Ｒｅｐｒｏｄ．２１（９）：２２７２−２２８０，２００６）は、尿と血液のサンプル中のエストロゲンおよびプロゲステロンを検出するためのアッセイを報告している。Ｖｅｎｎｅｒはまた、不妊治療に使用される化学物質の検出のためのアッセイを報告している。
【００７３】
同様に、違法医薬品の使用は、髪、尿、汗または血液等の組織または体液から検出される場合もあり、そのような検査を行なうための多数の市販のアッセイ（ＬａｂＣｏｒｐ）が存在する。標準薬検査は１０の異なるクラスの薬物を捜し、検査は「１０パネルの尿スクリーン」として商業上、既知である。１０パネルの尿スクリーンは以下から構成される：１．アンフェタミン（メタンフェタミンを含む）、２．バルビツル酸塩、３．ベンゾジアゼピン、４．カンナビノイド（ＴＨＣ）、５．コカイン、６．メタドン、７．メタカロン、８．オピエイト（コデイン、モルヒネ、ヘロイン、オキシコドン、バイコディン等）、９．フェンシクリジン（ＰＣＰ）、１０．プロポキシフェン。アルコールの使用もまた、そのような検査によって検出可能である。
【００７４】
患者のプラスチック（例えばビスフェノールＡ（ＢＰＡ））への暴露を試験するために、多数のアッセイを使用することができる。ＢＰＡは、ポリカーボネートの構成要素として（生成された全ＢＰＡの約７４％）、およびエポキシ樹脂の生成において（約２０％）、最も一般的に見られる。人工の食品と飲料を含む無数の製品（哺乳瓶と水筒を含む）に見られるように、ＢＰＡはまた、一般的に様々な家庭用装置、エレクトロニクス、スポーツ安全装置、接着剤、キャッシュレジスターレシート、医療機器、眼鏡のレンズ、給水管、および他の多くの製品に見られる。ＢＰＡの存在に関して血液、汗または尿を試験するためのアッセイは、例えばＧｅｎｕｉｓ  ｅｔ  ａｌ．（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  ａｎｄ  Ｐｕｂｌｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ，Ｖｏｌｕｍｅ  ２０１２，Ａｒｔｉｃｌｅ  ＩＤ  １８５７３１，１０  ｐａｇｅｓ，２０１２）に記載されている。
【００７５】
＜妊娠／出産を成就する可能性を評価するための方法＞
本発明は、臨床的データと遺伝子データの両方を組み合わせることによって、個体において進行中の妊娠を成就する可能性を生成する方法を提供する。これらの方法を実施するためのデータ分析パイプラインの一般的な概略は、図８に提供される。進行中の妊娠を成就する可能性を生成する方法は、一般的に、「Ｎ」回のＩＶＦサイクルにわたって進行中の妊娠の累積確率を表すモデルを提供するために、データの参照セットからの、臨床的特徴と既知の妊娠および不妊症関連の結果との間の１つ以上の相関の測定を含む。該方法はさらに、モデルを調整するために、データの参照セットからの、遺伝的特徴と既知の妊娠および不妊症関連の結果との間の１つ以上の相関の測定を含む。モデルはその後、患者において進行中の妊娠を成就する可能性を生成するために入力データに適用され得る。
【００７６】
図９は、進行中の妊娠を成就する累積確率に対する遺伝的特徴の影響を判定する方法を例示する。まず、上記のものを含む遺伝子と遺伝領域内の変異体が識別される。好ましい実施形態では、全ゲノムシーケンシングが、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑプラットフォームを使用して、全血サンプルから抽出されたＤＮＡで行なわれる。上記のように、変異体は標準的なゲノム分析ツールキット（ＧＡＴＫ）法を使用して呼び出すことができる。
【００７７】
一旦変異体が呼び出されると、患者の遺伝的署名の中から有害な変異体を識別するために、カスタマイズされたパイプラインが使用される。有害な変異体は、例えば、ＳｎｐＥｆｆとＶａｒｉａｎｔ  Ｅｆｆｅｃｔ  Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ（ｗｗｗ．ｅｎｓｅｍｂｌ．ｏｒｇ）エンジンを使用して判定することができる。ＳｎｐＥｆｆは、全ゲノム配列内のＳＮＰと他の変異体の効果を素早く分類することができる。例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｃｉｎｇｏｌａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．，Ａ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｆｏｒ  ａｎｎｏｔａｔｉｎｇ  ａｎｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｏｆ  ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ，ＳｎｐＥｆｆ：ＳＮＰｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｇｅｎｏｍｅ  ｏｆ  Ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ  ｍｅｌａｎｏｇａｓｔｅｒ  ｓｔｒａｉｎ  ｗ１１１８  ｉｓｏ−２；ｉｓｏ−３；Ｌａｎｄｅｓ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ，６：２，１−１３；Ａｐｒｉｌ／Ｍａｙ／Ｊｕｎｅ  ２０１２を参照されたい。ＳｎｐＥｆｆ等のプログラムを使用して、大きな影響を持つ、または「適度なミスセンス変異体」（適度とは、アミノ酸の変化を引き起こすものとしてＳｎｐＥｆｆにより規定される）であると予測された変異体が次に選択される。
【００７８】
これらの高いおよび適度な影響のある変異体の識別に際して、変異体は次に、様々なアノテーションツールに基づいたスコア付けシステムを通過する。当業者は、分子および計算上のアプローチが変異体のアノテーションに利用可能であると理解するだろう（例えば、既知のデータベースの比較により、ＡＮＯＶＡ技術を使用して、多重分析を使用）。典型的なアノテーションツールとして、ＤＡＶＩＤ（Ｄａｔａｂａｓｅ  ｆｏｒ  Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ，Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒ（ＤＡＶＩＤ）があげられる。Ｎａｔｕｒｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ２００９；４（１）：４４；ａｎｄ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄｓ  Ｒｅｓ．２００９；３７（１）：１が、参照により本明細書に組み込まれる。
【００７９】
少なくとも２つのアノテーションツールによって有害であると見なされた変異体は、その後、被験体から得た遺伝子変異体の著名が進行中の妊娠の累積確率に関係しているかどうかを判定するために、関連分析にかけられた。
【００８０】
関連分析は、図１０に示されるように、ＩＶＦサイクルの数Ｎにわたって、患者のコホート等の被験体のグループごとに進行中の妊娠の累積確率を算出するための、多くのモデルのいずれか１つの使用を含む。モデルは、被験体のグループから得られた、表３に表記される表現型と環境特性等の臨床情報を組み入れて調整する。例えばモデルは、被験体の年齢、ｂＡＦＣ、ＡＭＨ、移植された胚の数、ＰＧＳ、３日目のＬＳＨ、３日目のＦＳＨ、３日目のＥ２等に対して調整することができる。
【００８１】
適切な方法として、限定されないが、ロジスティク回帰、順序ロジスティク回帰、線形または二次判別分析、クラスタ化、主成分分析、最近傍識別分析、および比例ハザードモデルがあげられる。
【００８２】
ロジスティック回帰分析は各々の特性のオッズ比と相対危険度を生成するために使用されてもよい。ロジスティク回帰の方法は、例えば、Ｒｕｃｚｉｎｓｋｉ（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ａｎｄ  Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  １２：４７５−５１２，２００３）；Ａｇｒｅｓｔｉ（Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，１９９６，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｃｈａｐｔｅｒ８）；およびＹｅａｔｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．（米国特許出願第２００６／０１９５２６９号）に記載されており、その各々の内容はその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００８３】
本発明のいくつかの実施形態は、マルチカテゴリー（細分化された）応答を処理するロジスティク回帰モデルの一般化を提供する。そのような実施形態は、１つ以上の予後グループ（例えば予後良好、予後不良）へと有機体を差別化するために使用することができる。そのような回帰モデルは、同時にすべてのカテゴリーの組み合わせを参照し、および別のカテゴリーの代わりに１つのカテゴリーに応答の見込みを記載する、マルチカテゴリーロジットモデルを使用する。一旦、モデルがカテゴリーの特定の（Ｊ−ｌ）組に対してロジットを指定すると、残りは余分である。例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ａｇｒｅｓｔｉ，Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，１９９６，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｃｈａｐｔｅｒ８を参照されたい。
【００８４】
線形判別分析（ＬＤＡ）は、被験体を特定のオブジェクト特性に基づいた２つのカテゴリーの１つに分類することを試みる。言いかえれば、ＬＤＡは、実験で測定されたオブジェクト属性がオブジェクトのカテゴリー分類を予測するかどうか試験する。ＬＤＡは典型的に、連続的な独立変数と二分カテゴリー従属変数を必要とする。一実施形態では、選択された受精能に関係する表現型の特性は、必要な連続独立変数として役立つ。訓練集団の構成員の各々の予後グループ分類は、二分絶対従属変数として役立つ。線形判別分析についてのより詳細な情報は、参照により本明細書に組み込まれる、Ｄｕｄａ，Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，２００１，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ；およびＨａｓｔｉｅ，２００１，Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ；Ｖｅｎａｂｌｅｓ＆Ｒｉｐｌｅｙ，１９９７，Ｍｏｄｅｒｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｗｉｔｈ  ｓ−ｐｌｕｓ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。
【００８５】
二次判別分析（ＱＤＡ）は同じ入力パラメータを取り、ＬＤＡと同じ結果を返す。ＱＤＡは結果を生成するために一次方程式ではなく二次方程式を使用する。ＬＤＡとＱＤＡは交換可能であり、どちらを使用するかは好みの問題、および／または分析を支援するソフトウェアのアベイラビリテイの問題である。ロジスティク回帰は同じ入力パラメータを取り、ＬＤＡとＱＤＡと同じ結果を返す。
【００８６】
本発明のいくつかの実施形態では、決定木は、本発明の分子マーカーの選択されたセットに関する発現データを使用して患者を分類するために使用される。決定木アルゴリズムは教師あり学習アルゴリズムのクラスに属する。決定木の目的は、現実世界の模範データから分類子（ツリー）を引き起こすことである。このツリーは、決定木を導き出すのに使用されていない目に見えない事例を分類するために使用することができる。一般に、多くの異なる決定木アルゴリズムが存在し、それらの多くは、Ｄｕｄａ，Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，２００１，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．に記載されている。決定木アルゴリズムはしばしば、特徴処理、不純物測定、停止基準、および枝刈りの考察を必要とする。特定の決定木アルゴリズムとして、限定されないが、ＣＡＲＴ（ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｔｒｅｅｓ）、多変数の決定木、ＩＤ３、およびＣ４．５があげられる。
【００８７】
いくつかの実施形態では、訓練セットをクラスタにするために、受精能に関係する特徴が使用される。さらなる情報と例は、Ｄｕｄａ  ａｎｄ  Ｈａｒｔ，Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｃｅｎｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，１９７３，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ；Ｋａｕｆｍａｎ  ａｎｄ  Ｒｏｕｓｓｅｅｕｗ，１９９０，Ｆｉｎｄｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐｓ  ｉｎ  Ｄａｔａ：Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｗｉｌｅｙ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．；Ｄｕｄａ，Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，２００１，Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ；およびＨａｓｔｉｅ，２００１，Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ；Ｅｖｅｒｉｔｔ，１９９３，Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ（３ｄ ｅｄ．），Ｗｉｌｅｙ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．；およびＢａｃｋｅｒ，１９９５，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，Ｕｐｐｅｒ  Ｓａｄｄｌｅ  Ｒｉｖｅｒ，Ｎ．Ｊ．に記載されている。本発明で使用することができる特定の典型的なクラスタリング技術として、限定されないが、階層的クラスタ分割（最短距離アルゴリズム、最長距離アルゴリズム、平均連結アルゴリズム、重心アルゴリズム、または平方和アルゴリズムを使用する凝集型クラスタリング）、ｋ−平均法、ファジｋ−平均クラスタリングアルゴリズム、およびＪａｒｖｉｓ−Ｐａｔｒｉｃｋクラスタリングがあげられる。
【００８８】
関連性を分析するための他のアルゴリズムは既知である。例えば、確率勾配ブースティングは、様々な結果の確率を予測する多数の付加的な回帰ツリー（ＭＡＲＴ）モデルを生成するために使用される。一般化線形モデルと呼ばれる異なるアプローチが、予測変数の関数の加重和として結果を示す。重みは、最小自乗に基づいて、または訓練セットにおける予測誤差を最小化するベイズ法に基づいて算出される。予測値の重みは、結果に関して、その予測値を変化させる効果を明らかにし、他方で他のものは一定に保つ。１つ以上の予測値に大きな関連性がある場合、共線として知られる現象において、それらの重みの相対値はそれほど意味がない；モデルからほとんど余分な変数を除外する等によって、その共線を取り除くための工程を行わなければならない。したがって、適切に解釈された場合、重みは予測値の相対的重要度を表わす。一般化線形モデルのさほど一般的でない公式として、直線回帰、重回帰、および多元ロジスティク回帰モデルがあげられ、臨床的な予測値として医学界で多く使用されている。
【００８９】
好ましい実施形態では、コックス比例ハザードモデル等の比例ハザードモデルが、図１０に示されるように、１グループの被験体において進行中の妊娠の累積確率を判定するために使用される。例えば、参照により本明細書に組み込まれるＣｏｘ，Ｄａｖｉｄ  Ｒ（１９７２）．“Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  Ｌｉｆｅ−Ｔａｂｌｅｓ．”Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｓｅｒｉｅｓ  Ｂ．３４（２）：１８７−２２０を参照されたい。比例ハザードモデルは、時間の量に関係し得る１つ以上の共変数にいくつかの事象が生じる前に経過する時間に関係し、ここで共変数におけるユニット増加の特有の効果は、ハザード率（例えば、進行中の妊娠／出産を成就する確率）に対して増す。
【００９０】
さらに分析の予測力を高めるために、被験体からの遺伝子情報を組み込むこともできる。遺伝子情報が進行中の妊娠の累積確率に対して有する効果を判定する１つの方法は、ＳＫＡＴ（ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｋｅｒｎｅｌ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｔｅｓｔｉｎｇ）法を含む。参照により本明細書に組み込まれる、Ｗｕ  ＭＣ，Ｌｅｅ  Ｓ，Ｃａｉ  Ｔ，Ｌｉ  Ｙ，Ｂｏｅｈｎｋｅ  Ｍ，Ｌｉｎ  Ｘ．Ｒａｒｅ−Ｖａｒｉａｎｔ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｔｅｓｔｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  Ｄａｔａ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｋｅｒｎｅｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｔｅｓｔ．Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ．２０１１；８９（ｌ）：８２−９３．ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ａｊｈｇ．２０１１．０５．０２９を参照されたい。
【００９１】
ＳＫＡＴは、図１１に示されるように、ＳＮＰセットが対象の表現型と関連するかどうか（連続的または離散性）を試験するための、一塩基多型セット（ＳＮＰセット）または遺伝子セットレベル法である。ＳＮＰセットは、遺伝子、機能性生物分類、ゲノム領域などを含むことができる。これらのセットは、ＳＫＡＴ分析を行なう前に定義される必要がある。遺伝子セットは、より詳細に以下に記載されるように、受胎中心のデータベースの使用等を通じて、任意の数の方法で定義可能である。
【００９２】
ＳＫＡＴ法は、多重比較のために修正を行う負荷を減らすことによりＳＮＰレベル分析に改善をもたらし、それによって真の関連性を検出する力を高める。ＳＫＡＴは、ＳＮＰセットレベルの有意性に関するＰ値を計算するために、ＳＮＰセット内のＳＮＰレベルスコア検定統計量を集める。付加的に、ＳＫＡＴは共変数の組み込みを可能にし、それによって該方法は、ＳＮＰセットが他の変数へと調節された後であっても対象の表現型と相関しているかどうかを識別することができる。
【００９３】
ＳＫＡＴは、表現型に対する個々の変異体の効果の方向に関して仮定をせず、そのため、カテゴリー内の個々のＳＮＰが対象の表現型に異なる効果を有し得る場合のＳＮＰセットレベルの関連性を検出するための強力なアプローチである。ＳＫＡＴは、表現型に対するＳＮＰの効果が０（すなわち表現型に対する効果はない）と分散σ２の平均値を伴う分布に従うと仮定する。ＳＫＡＴは、ＳＮＰの効果の分散が０ではないという仮説の分散成分試験を利用する；すなわちσ２≠０、これはＳＮＰセットレベルの関連があるという証拠を提供する。
【００９４】
ＳＫＡＴは、ＳＮＰセットと対象の表現型との間の関連のエビデンスに関するＰ値のみを提供するが、図１２に例示されるように、この効果の大きさまたは方向の測定は提供しないため、荷重試験はＳＫＡＴ分析の結果を向上させるために完了され得る。
【００９５】
荷重試験は、ＳＮＰセットレベル（例えば遺伝子または機能別分類レベル）へと個々の変異レベル遺伝子情報を折りたたむ。例えば各患者は、各患者が各分類内に有する有害な突然変異の総数の合計スコアを計算することにより、所与の機能別分類内の遺伝的荷重スコアを割り当てられ得る。荷重スコアは連続して処理され、または患者が平均より多い、または少ない、または平均に等しい数の突然変異をサンプルの残りに対してこのカテゴリー内に有しているかどうかに関しての離散性二分指標へと分類され得る。荷重スコアはその後、標準回帰モデルに組み入れられてもよく、さらには対象の表現型に関係することが知られている臨床的メトリックを制御することができる。例えば、患者が進行中の妊娠を成就するまでのＩＶＦ処置サイクルの数の離散時間比例ハザードモデルは、ＩＶＦの既知の最高の臨床的予測値に加えて、遺伝的荷重を組み入れてもよい。そのようなモデルからの係数は、ＩＶＦの成功への既知の臨床的相関を制御した後、ＩＶＦ処置中に進行中の妊娠の成就に対して遺伝的荷重が有する効果を示す。
【００９６】
一実施形態では、ＳＫＡＴには、コックス比例ハザード法によって判定されるように、進行中の妊娠を成就する確率に対する遺伝子情報の効果の方向を解明するために荷重試験が続く。例えば荷重試験は、各患者が各遺伝子カテゴリー内に有する有害な突然変異の総数の合計スコアの計算によって行なわれる。これらのスコアはその後、患者が平均より多い、または少ない、または平均に等しい数の突然変異をサンプルの残りに対してこのカテゴリー内に有しているかどうかに関しての離散性二分指標へと変換された。これらの指標は次に、図１３に示されるように、患者が進行中の妊娠を成就するまで、ＩＶＦ処置サイクルの数の離散時間比例ハザードモデルに組み入れられた。
【００９７】
したがって、ＳＫＡＴ分析結果に従ってモデルを適合させることにより、カテゴリーレベル（例えば機能性生物分類レベル）においてゲノム情報は、モデルに有意に影響を与えるのに十分である既知の臨床的メトリックを超えた追加情報を提供し、したがって進行中の妊娠を成就する確率に関係しているという統計的証拠の有無を確かめることができる。
【００９８】
＜システム＞
本明細書に記載される発明の態様は、プロセッサ（例えば中央処理装置）を含むコンピュータ等の任意のタイプのコンピューティングデバイス、各デバイスがプロセスまたは方法の少なくとも一部を行なうコンピューティングデバイス、の任意の組み合わせを使用して行なうことができる。いくつかの実施形態では、本明細書に記載のシステムと方法は、ハンドヘルドデバイス、例えばスマートタブレット、またはスマートフォン、またはシステムのために生成された専門デバイスで行なわれてもよい。
【００９９】
本発明の方法は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ハード配線、またはそれらの組み合わせを使用して行なうことができる。機能を実行するメカニズムはまた、機能の部分が異なる物理的位置で実施されるように分散されることを含む、様々な位置に物理的に位置づけることができる（例えば無線接続または有線接続で、例えば画像形成装置はある部屋にあり、ホストワークステーションは別の部屋にある、または別々のビルにある）。
【０１００】
コンピュータプログラムの実行に適したプロセッサには、例えば一般的なマイクロプロセッサと専用マイクロプロセッサの両方、および任意の種類のデジタルコンピュータの１つ以上のプロセッサが含まれる。一般的に、プロセッサは、読み取り専用メモリまたはランダムアクセスメモリ、またはその両方から命令とデータを受け取る。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令とデータを保存するための１つ以上のメモリデバイスである。一般的に、コンピュータはまた、そこからデータを受信し、またはそこにデータを送信するために、データを保存するための１つ以上の大容量記憶装置、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、または光ディスクを含み、またはそれに動作可能に接続される。コンピュータプログラム命令およびデータを具現するのに適した情報媒体は、例えば半導体記憶装置（例えばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）およびフラッシュメモリ装置）を含む不揮発性メモリのすべての形式；磁気ディスク（例えば内部ハードディスクまたはリムーバブル・ディスク）；光磁気ディスク；および光ディスク（例えばＣＤとＤＶＤディスク）を含む。プロセッサとメモリを、専用論理回路で補い、または専用論理回路に組み込んでもよい。
【０１０１】
ユーザーとのインタラクションを提供するために、本明細書に記載される主題は、ユーザーによるコンピュータへの入力を可能にするＩ／Ｏデバイス、例えばＣＲＴ、ＬＣＤ、ＬＥＤ、またはユーザーに情報を提示するための投影デバイス、およびキーボードとポインティングデバイス（例えばマウスまたはトラックボール）等の入力または出力デバイスを有するコンピュータで実施することができる。他の種類のデバイスを、同様にユーザーとのインタラクションを提供するために使用することができる。例えば、ユーザーに提供されるフィードバックは、感覚フィードバック（例えば視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）の任意の形態であってもよく、およびユーザーからの入力は、音響、発話、または触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。
【０１０２】
本明細書に記載される主題は、バックエンドのコンポーネント（例えばデータサーバー）、ミドルウェアコンポーネント（例えばアプリケーションサーバー）、またはフロントエンドのコンポーネント（例えば、本明細書に記載される主題の実装とユーザーがインタラクトできるように、グラフィカルユーザインターフェースまたはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ）、またはそのようなバックエンド、ミドルウェア、フロントエンドのコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。システムのコンポーネントは、任意の形式またはデジタルデータ通信の媒体、例えば通信ネットワークによって、ネットワークを通じて相互に接続可能である。例えば、データの参照セットは遠隔地に保存されてもよく、コンピュータは、女性の被験体から抽出したデータを参照セットと比較するために参照セットにアクセスしようとして、ネットワーク経由で通信する。しかしながら他の実施形態では、参照セットはコンピュータに局所的に保存され、およびコンピュータは、被験体データを基準セットと比較するためにＣＰＵ内の参照セットにアクセスする。通信ネットワークの例として、セルネットワーク（例えば３Ｇまたは４Ｇ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、および広域ネットワーク（ＷＡＮ）、例えばインターネットがあげられる。
【０１０３】
本明細書に記載される主題は、データ処理装置（例えばプログラマブルプロセッサ、１つのコンピュータ、または多数のコンピュータ）による実行のための、またはその動作を制御するための、情報媒体（例えば非一時的コンピュータ可読媒体）に具現された１つ以上のコンピュータプログラム等の、１つ以上のコンピュータプログラムプロダクトとして実装可能である。コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、ａｐｐ、マクロ、またはコードとしても知られる）は、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語（例えばＣ、Ｃ＋＋、Ｐｅｒｌ）を含むプログラミング言語の任意の形式で書くことができ、および、スタンドアロンプログラムとして、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、またはコンピュータ環境で使用するのに適した他のユニットとしての形態を含む任意の形態で展開することができる。本発明のシステムおよび方法は、限定されないがＰｅｒｌ、Ｊａｖａ、ＡｃｔｉｖｅＸ、ＨＴＭＬ５、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、またはＪａｖａＳｃｒｉｐｔを含む、本技術分野で既知の任意の適切なプログラミング言語で書かれた命令を含むことができる。
【０１０４】
コンピュータプログラムは、必ずしもファイルに対応しない。プログラムは、他のプログラムまたはデータを保持するファイルまたはファイルの一部、問題のプログラム専用の単一のファイル、または複数の統合ファイル（例えば、モジュール、サブプログラム、コードの部分の１つ以上を保存するファイル）に保存することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ、または１つの場所あるいは多数の場所に分散し通信ネットワークによって相互に接続された多数のコンピュータ上で実行されるように配置されてもよい。
【０１０５】
ファイルは、例えばハードドライブ、ＳＳＤ、ＣＤ、または他の触知可能な非一時的媒体に保存されたデジタルファイルであり得る。ファイルは、ネットワーク経由で１つのデバイスから別のデバイスへと送信可能である（例えば、ネットワークインタフェースカード、モデム、無線カード等を通じてサーバーからクライアントに送信されるパケットとして）。
【０１０６】
本発明に係るファイルの書き込みは、例えば粒子の追加、除去、または再配置によって（例えば読取／書込ヘッドにより正味荷電または双極モーメントを磁化パターンにする）触知可能な非一時的コンピュータ可読媒体を変換することを含み、パターンはその後、ユーザーに望まれ、かつユーザーにとって有用な客観的な物理的現象についての情報の新たなコロケーションを表す。いくつかの実施形態では、書き込みは、触知可能な非一時的コンピュータ可読媒体における物質の物理的変換を含む（例えば、例えばＣＤ−ＲＯＭを焼く等、光学読取／書込装置がその後、情報の新しく有用なコロケーションを読み取ることができるように特定の光学的性質を備える）。いくつかの実施形態では、ファイルの書き込みは、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリデバイス等の物理的なフラッシュメモリ装置を変換し、フローティングゲートトランジスタから作られた一連のメモリセルにある物理要素の変換によって情報を保存することを含む。ファイルの書き込み方法は、当技術分野において周知であり、例えば、プログラムによって、またはソフトウェアからのセーブコマンドによって、またはプログラミング言語からの書込コマンドによって、手動または自動的に起動することができる。
【０１０７】
適切なコンピューティングデバイスは典型的に、マスメモリ、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェース、少なくとも１つのディスプレイデバイスを含み、および典型的にはデバイス間の通信を含む。マスメモリは一種のコンピュータ可読媒体、すなわちコンピュータ保存メディアを例証する。コンピュータ保存メディアは、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の保存のための方法または技術で実施された、揮発性、不揮発性の、取外し可能、および取外し不能な媒体を含み得る。コンピュータ保存メディアの例として、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）または他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、無線ＩＤタグまたはチップ、または望ましい情報を保存するのに使用可能であり、かつコンピューティングデバイスでアクセス可能な他の媒体があげられる。
【０１０８】
当業者が本発明の方法の性能に必要または最適であると認識するであろうように、本発明のコンピュータシステムまたはマシンは、１つ以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、または両方）、主記憶装置とスタティックメモリを含み、それはバス経由で互いに通信する。
【０１０９】
図１４に示される典型的な実施形態では、システム（４０１）はコンピュータ（４３３）（例えばラップトップ、デスクトップまたはタブレット）を含むことができる。コンピュータ（４３３）は、ネットワーク（４１５）経由で通信するように構成されてもよい。コンピュータ（４３３）は、入出力メカニズムと共に１つ以上のプロセッサおよびメモリを含む。本発明の方法がクライアント／サーバーアーキテクチャを使用する場合、本発明の方法の工程はサーバー（４０９）を使用して行われてもよく、それは１つ以上のプロセッサおよびメモリを含み、データ、命令などを取得可能であり、またはインターフェースモジュール経由で結果を提供し、あるいはファイルとして結果を提供する。サーバー（４０９）は、コンピュータ（４３３）または端子（４６７）を介してネットワーク（４１５）に接続されてもよく、またはサーバー（４１５）は、入出力メカニズムと共に１つ以上のプロセッサおよびメモリを含む端子（４６７）に直接、接続されてもよい。いくつかの実施形態では、システムは、シーケンシングデータを得るための機器（４５５）を含み、これは、配列読み取りの初期処理のためのシーケンサーコンピュータ（４５１）に接続されていてもよい。
【０１１０】
本発明に係るメモリは、本明細書に記載される方法または機能のいずれか１つ以上を具現する命令（例えばソフトウェア）の１つ以上のセットが保存されているマシン可読媒体を含むことができる。ソフトウェアはまた、完全にまたは少なくとも部分的に、コンピュータシステムによるその実行中に主メモリおよび／またはプロセッサ内にあってもよく、主メモリとプロセッサはまたマシン可読媒体を構成する。ソフトウェアはさらに、ネットワークインターフェースデバイスを通じてネットワーク上で送信または受信され得る。
【０１１１】
他の実施形態は、本発明の範囲内かつ精神内である。例えば、ソフトウェアの性質により上記の機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ハード配線、またはこれらのいずれかの組み合わせを使用して実施することができる。特徴を実施する機能はまた、機能の部分が異なる物理的位置で実施されるように分散されることを含む、様々な位置に物理的に配置することができる。
【０１１２】
＜実施例１＞
この例において、専売のバイオインフォマティクスパイプラインおよび統計的分析を使用して、出産を成就するための能力に影響を与える亜臨床的な遺伝因子を特定した。
【０１１３】
＜試験の設計と方法＞
試験の被験体：試験の被験体は、２０１２年から２０１５年の間に米国の４つの不妊治療クリニックでＩＶＦ処置を受けた２２７人の女性から構成された。
【０１１４】
試験の被験体からそれぞれ全血サンプルを採取した。ゲノムＤＮＡを全血から抽出した。全ゲノム配列（３０Ｘの平均読み取り深度）を、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑプラットフォームを使用して生成した。次に、生成した配列を、ＧＡＴＫ標準法を使用して分析し、変異体を見つけた。遺伝子機能を混乱させると予測される一塩基多型（ＳＮＰ）等の変異体を、変異体効果予測ツールであるＳＮＰｅｆｆを使用して識別した。ＳＮＰｅｆｆによって予測された大きな影響を有するか、または「適度なミスセンス変異体」（アミノ酸変化を引き起こすものとしてＳＮＰｅｆｆによる定義）であるかのいずれかであるそれらの変異体は、次に、６つの異なる変異体アノテーションツールに基づいたスコア付けシステムにかけられた。少なくともこれらのツールの２つによって有害であると見なされたそれらの変異体は、次に関連分析にかけられた。
【０１１５】
統計的分析：出産（ＬＢ）の可能性は、米国の１２のクリニックにわたる、８０，０００を超えるＩＶＦ処置サイクルからの遡及的データを使用して、コックス比例ハザードモデルを用いて算出された。このモデルは、予後と結果に基づいて４つのグループに患者を階層化するために使用された：
１）予後良好（ＧＰ、上位四分の１）および出産までのより短い時間（ＬＢまで１サイクル）：ＧＰ−ＳＯ
２）予後良好およびＬＢまでのより長い時間（ＬＢまで＞１サイクル、またはＬＢなし）：ＧＰ−ＬＯ
３）予後不良（ＰＰ、下位四分の１）およびＬＢまでのより短い時間（ＬＢまで≦２サイクル）：ＰＰ−ＳＯ
４）予後不良およびＬＢまでのより長い時間（ＬＢまで≧２サイクル）：ＰＰ−ＬＯ。
【０１１６】
＜結果＞
ＧＰ群とＰＰ群の患者間の平均年齢における有意差が明らかになった：それぞれ２９．７対３５．８（ｐ＜０．００１）。ＰＰ群の患者の大半がＤＯＲ（〜５７％）と診断された一方で、ＧＰ群の患者の大半は特発性（〜４９％）であった。ＧＰ−ＳＯ群とＧＰ−ＬＯ群で年齢またはＢＭＩに統計的な有意差はなかった。性機能に関係のある２５以上の異なる生物分類のうち、卵形成は、ＧＰとＰＰ患者の両方においてＬＢへの時間がより長い、またはＬＢがないことに有意に関係する破壊の唯一の分類であった。
【０１１７】
結論：この試験は、卵母細胞の質の亜臨床的な標識遺伝子が、年齢とホルモンレベル等の受精能の潜在力の表現型バイオマーカーとは無関係な診断値を保持し得ることを示唆する。この情報は、不妊症の現在説明されていないケースを明らかにし、かつ不妊症ケアと処置により大きな有効性をもたらすことができる。
【０１１８】
＜実施例２＞
この例において、専売のバイオインフォマティクスパイプラインおよび統計的分析を使用して、進行中の妊娠を成就するための能力に影響を与える亜臨床的な遺伝因子を特定した。
【０１１９】
＜試験の設計と方法＞
試験の被験体：試験の被験体は、２０１２年から２０１６年の間に米国の４つの不妊治療クリニックでＩＶＦ処置を受けた２６１人の女性から構成された。コホートに関する重要なメトリックは以下のとおりである。
【０１２０】
【表４】
2020503581.tif 000017
【０１２１】
ＤＮＡシーケンシング分析：試験の被験体からそれぞれ全血サンプルを採取した。ゲノムＤＮＡを全血から抽出した。全ゲノム配列（３０Ｘの平均読み取り深度）を、Ｉｌｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑプラットフォームを使用して生成した。次に、生成した配列を、ＧＡＴＫ標準法を使用して分析し、変異体を見つけた。遺伝子機能を混乱させると予測される一塩基多型（ＳＮＰ）等の変異体を、変異体効果予測ツールであるＳＮＰｅｆｆを使用して識別した。ＳＮＰｅｆｆによって予測された大きな影響を有するか、または「適度なミスセンス変異体」（アミノ酸変化を引き起こすものとしてＳＮＰｅｆｆによる定義）であるかのいずれかであるそれらの変異体は、次に、６つの異なる変異体アノテーションツールに基づいたスコア付けシステムにかけられた。少なくともこれらのツールの２つによって有害であると見なされたそれらの変異体は、次に関連分析にかけられた。
【０１２２】
統計的分析：ＳＫＡＴを使用して、臨床的メトリックの制御後に進行中の妊娠を成就する確率と変異体の特定のセットが相関しているという仮説を試験した。具体的には、患者が進行中の妊娠を成就するまで、体外受精（ＩＶＦ）処置サイクルの数の離散時間比例ハザードモデル化フレームワークにＳＫＡＴを使用した。
【０１２３】
荷重試験は、各患者が各遺伝子カテゴリー内に有する有害な突然変異の総数の合計スコアの計算によって行なわれた。これらのスコアはその後、患者が平均より多い、または少ない、または平均に等しい数の突然変異をサンプルの残りに対してこのカテゴリー内に有しているかどうかに関しての離散性二分指標へと変換された。これらの指標は次に、図８に示されるように、患者が進行中の妊娠を成就するまで、ＩＶＦ処置サイクルの数の離散時間比例ハザードモデルに組み入れられた。
【０１２４】
ＳＫＡＴおよび荷重試験モデルは、年齢、基底胞状卵胞数（ｂＡＦＣ）、抗ミュラーホルモン（ＡＭＨ）、移植された胚の数、着床前の遺伝病スクリーニング（ＰＧＳ）、および３日目の黄体形成ホルモンレベル（３日目のＬＨ）、濾胞刺激ホルモン（３日目のＦＳＨ）、およびエストラジオール（３日目のＥ２）を含む、ＩＶＦ処置の成功との既知の臨床的相関に関して制御される。モデルの結果は、遺伝子カテゴリーレベルでのゲノム情報がＩＶＦ処置において進行中の妊娠を成就する確率についての既知の臨床的メトリックを超えた追加の情報を提供するという統計的証拠の有無を示す。
【０１２５】
＜結果＞
ＳＫＡＴ分析の結果は表４に示される。表記されたＰ値は、異なるカテゴリーと、ＩＶＦによる進行中の妊娠を成就する確率の関連性に関する有意レベルを示す。モデルは、患者の年齢、ＰＧＳ、ｂＡＦＣ、ＡＭＨ、移植された胚の数、３日目のＬＨ、ＦＳＨ、およびＥ２に適合させた。卵形成分類における遺伝子変異体と、既知の臨床的メトリックの制御後の進行中の妊娠を成就する確率との間には、有意な関連があった（Ｐ＝０．０２０）。卵胞形成、着床後の成長、および神経内分泌系は、トレンドレベルで進行中の妊娠の確率と関係していた。
【０１２６】
【表５】
2020503581.tif 000018
【０１２７】
＜ＳＫＡＴの結果＞
平均以下の数の有害な変異体を有する患者に対する、遺伝子カテゴリーに平均より多くの数の有害な変異体を有する患者間の進行中の妊娠を成就する確率に関する調整オッズ比（ａＯＲ）は、以下の表５に示される。このモデルの結果は、卵形成分類において平均より多くの数の突然変異を有した患者が、平均以下の数の突然変異を有した患者と比べて、所与のサイクルにおいて進行中の妊娠を成就する確率は０．４８倍であったことを示した（ａＯＲ＝０．４８、９５％  ＣＩ［０．２７，０．８６］、Ｐ＝０．０１４）。他の遺伝子カテゴリーは統計的有意性に達しなかった。
【０１２８】
【表６】
2020503581.tif 000019
【０１２９】
＜進行中の妊娠を成就する確率に関する調整オッズ比＞
結論：実施例１と同様に、この試験は、卵母細胞の質の亜臨床的な標識遺伝子が、年齢とホルモンレベル等の受精能の潜在力の表現型バイオマーカーとは無関係な診断値を保持し得ることを示唆する。この情報は、不妊症の現在説明されていないケースを明らかにし、かつ不妊症ケアと処置により大きな有効性をもたらすことができる。
【０１３０】
＜引用による組み込み＞
特許、特許出願、特許公報、雑誌、書籍、新聞、ウェブコンテンツ等の他の文書への言及と引用が、本開示の全体にわたって行われる。そのような文書はすべて、あらゆる目的のためにそれらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０１３１】
＜同等物＞
本発明は、その精神または本質的特質から逸脱することなく、他の特定形態で具現されてもよい。したがって、前述の実施形態は、本明細書に記載される発明に限定されるのではなく、あらゆる点において例示的であると見なされる。本発明の範囲は、したがって、前述の記述ではなくむしろ添付された特許請求の範囲によって指示され、および特許請求の範囲と同等の意味と範囲内で行われるすべての変更は、本明細書に包含されるように意図される。
【図１】
2020503581.tif 000020
【図２】
2020503581.tif 000021
【図３】
2020503581.tif 000022
【図４】
2020503581.tif 000023
【図５】
2020503581.tif 000024
【図６】
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【図７】
2020503581.tif 000026
【図８】
2020503581.tif 000027
【図９】
2020503581.tif 000028
【図１０】
2020503581.tif 000029
【図１１】
2020503581.tif 000030
【図１２】
2020503581.tif 000031
【図１３】
2020503581.tif 000032
【図１４】
2020503581.tif 000033
【国際調査報告】
2020503581.tif 000034
2020503581.tif 000035