(57)【要約】  ゲノムシーケンシング装置により生成されたゲノム配列データを圧縮する方法および装置が開示される。ヌクレオチド配列は、１つまたは複数の参照配列にアライメント整列され、マッチング精度に基づき分類され、データが区分されるそれぞれのレイヤに異なるソースモデルおよびエントロピーコーダを使用して、シンタックス要素の多重レイヤとしてコードされる。【選択図】  図２１
2020503580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーケンシング装置により生成されたゲノム配列を圧縮する方法であって、前記ゲノム配列は、ヌクレオチドの配列のリードを備え、
前記方法は、
前記リードを１つまたは複数の参照配列にアライメントして、これによりアライメントされたリードを生成するステップと、
前記アライメントされたリードを、前記１つまたは複数の参照配列とのマッチング精度に基づいて、分類して、これによりアライメントされたリードのクラスを生成するステップと、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップとを含み、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、前記アライメントされたリードのクラスに基づいて、前記シンタックス要素を選択することを含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記シンタックス要素のレイヤは、前記参照配列に沿った位置、前記参照配列上の２点間の距離、および配列リードが逆相補か否かを示す情報を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記シンタックス要素のレイヤはさらに、前記参照配列に対する変異の位置、変異のタイプ、前記参照配列に対する削除の位置、前記参照配列に存在しないが前記アライメントされたリードに存在する１つまたは複数のシンボルの位置、所与の位置での挿入のタイプ、を備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、前記レイヤにより担持されるデータまたはメタデータの特定の特徴に基づいて、適用される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、さらに、前記レイヤにより担持されるデータまたはメタデータの統計的性質に基づいて、適用される、
ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、特定のソースモデルおよび特定のエントロピーコーダをそれぞれのディスクリプタレイヤに関連付ける、
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記エントロピーコーダは、コンテキスト適応演算コーダである、
ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記配列リードは、１つまたは複数の参照配列に完璧にマッチする、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記配列リードは、１つまたは複数の参照配列に対して、実際のヌクレオチドまたはアミノ酸シンボルの替わりに「Ｎ」シンボルが存在するミスマッチのみを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記配列リードは、１つまたは複数の参照配列に対して、シンボルの置換の形式のあらゆるタイプのミスマッチを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記配列リードは、１つまたは複数の参照配列に対して、ミスマッチと、挿入または削除とを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記配列リードは、１つまたは複数の参照配列に対して、ミスマッチと、挿入または削除と、およびソフトクリップされたシンボルとを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記配列リードは、１つまたは複数の参照配列に対して、マッピングできない、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記配列リードは、さらに、それぞれの配列リードに含まれるミスマッチの数に基づいて、異なるクラスに分類される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
圧縮されたゲノムストリームを展開する方法であって、
前記方法は、
前記圧縮されたゲノムストリームを、シンタックス要素のゲノムレイヤに構文解析するステップと、
前記ゲノムレイヤを、分類されたヌクレオチドの配列のリードに拡張するステップと、
前記分類されたヌクレオチドの配列のリードを、１つまたは複数の参照配列に選択的にデコードして、非圧縮のヌクレオチドの配列のリードを生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
シーケンシング装置により生成されたゲノム配列データを分類する方法であって、前記ゲノム配列データは、ヌクレオチド「塩基」の配列を含み、前記分類は、参照配列に基づいて実行され、
前記方法は、
クラスＰを同定するステップと、これは、ミスマッチなく、前記参照領域中の領域をマッチングすることを含み、
クラスＮを同定するステップと、これは、前記シーケンシング装置がいずれの「塩基」をも分類できなかった位置で表される多数のミスマッチを有する、前記参照配列中の領域をマッチングすることを含み、
クラスＭ配列を同定するステップと、これは、前記シーケンス装置がいずれの塩基をも分類できなかった、または前記参照配列と異なる塩基を分類した位置で表される多数のミスマッチを有する、前記参照配列中の領域をマッチングすることを含み、
クラスＭと同じミスマッチ、プラス、挿入または削除の存在を有するクラスＩ配列を同定するステップと、
前記参照配列上でいずれの有効なマッピングも見出さないすべてのリードを備えるクラスＵ配列を同定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１７】
ゲノム配列データ２０９を圧縮するゲノムエンコーダ２０１０であって、前記ゲノム配列データ２０９は、ヌクレオチドの配列のリードを備え、
前記ゲノムエンコーダ２０１０は、
前記リードを１つまたは複数の参照配列にアライメントして、これによりアライメントされたリードを生成するよう構成されるアライナーユニット２０１と、
前記１つまたは複数の参照配列とのマッチング精度に基づいて、前記アライメントされたリードを分類し、これによりアライメントされたリードのクラスを生成するよう構成されるデータ分類ユニット２０４と、
前記分類されたアライメントされたリードを、シンタックス要素のレイヤとして、前記アライメントされたリードのクラスに基づいて、前記シンタックス要素を選択することにより、エンコードするよう構成される１つまたは複数のレイヤエンコーディングユニット２０５〜２０７と、
を備えることを特徴とするゲノムエンコーダ。
【請求項１８】
圧縮されたゲノムストリーム２１１を展開するゲノムデコーダ２１８であって、
前記ゲノムデコーダ２１８は、
前記圧縮されたゲノムストリームを、シンタックス要素２１５のゲノムレイヤ中に構文解析するよう構成される構文解析手段２１０、２１２〜２１４と、
前記ゲノムレイヤを、分類されたヌクレオチドの配列のリード２１１１にデコードするよう構成される１つまたは複数のレイヤデコーダ２１６〜２１７と、
前記分類されたヌクレオチドの配列のリードを、１つまたは複数の参照配列上に選択的にデコードして、非圧縮のヌクレオチドの配列のリードを生成するよう構成されるゲノムデータクラスデコーダ２１３、と、
を備えることを特徴とするゲノムデコーダ。
【請求項１９】
前記１つまたは複数の参照配列は、圧縮ゲノムストリーム２１１中に格納される、
ことを特徴とする請求項１７に記載のゲノムデコーダ。
【請求項２０】
前記１つまたは複数の参照配列は、前記デコーダに、帯域外メカニズムを介して提供される、
ことを特徴とする請求項１７に記載のゲノムデコーダ。
【請求項２１】
前記１つまたは複数の参照配列は、前記デコーダに構築される、
ことを特徴とする請求項１７に記載のゲノムデコーダ。
【請求項２２】
実行された際に、少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法を実行させる、ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ゲノム配列(sequencing)データの表現のための新規な方法を提供し、この方法は、従来技術の表現方法では利用可能でない新たな機能性を提供することにより、使用される記憶スペースを削減して、アクセス性能を向上する。
【背景技術】
【０００２】
ゲノム配列データの適切な表現は、効率的なゲノム解析、例えば、ゲノム変異分類(genome variants calling)および配列データおよびメタデータを処理することにより多様な目的で実行されるすべての他の解析を可能にすることの基礎である。
ヒトのゲノムのシーケンシングは、高スループットかつ低コストのシーケンシング技術の出現により、経済的になってきている。こうした機会は、癌の診断および治療から遺伝的疾患(genetic illnesses)の同定まで、抗体の同定のための病原体監視から新たなワクチン、医薬の創薬およびオーダーメイド治療のカスタマイズまでの範囲に亘る複数の分野において、新たな視点を開く。
病院、ゲノム解析プロバイダ、バイオインフォマティクスおよび大量の生物学的データストレージセンタは、ゲノム医薬を世界規模のスケールにスケーリングすることが可能な、経済的、迅速、高信頼性かつ相互関連するゲノム情報処理ソリューションを求めている。シーケンシング処理におけるボトルネックの１つは、データストレージであるため、圧縮形式でゲノム配列データを表現する方法の研究はますます盛んになっている。
【０００３】
最も使用されているシーケンシングデータのゲノム情報表現は、圧縮(zipping)ＦＡＳＴＱおよびＳＡＭフォーマットに基づく。その目的は、従来使用されているファイルフォーマット（非アライメント(non-aligned)データおよびアライメント(aligned)データについてそれぞれＦＡＳＴＱおよびＳＡＭ）を圧縮することである。こうしたファイルは、平文(plain text)文字から構成され、上記のように、例えばＬＺ（最初のバージョンを公開した著作者ＬｅｍｐｅｌおよびＺｉｖに由来する）の体系（周知のｚｉｐ、ｇｚｉｐ等）等の汎用アプローチを使用することで、圧縮される。ｇｚｉｐのような汎用圧縮器が使用される場合、圧縮の結果は通常、バイナリデータの単一のブロブ(blob)である。そうしたモノリシック形式の情報は、特に、高スループットシーケンシングの場合のようにデータ容量が極めて大きい場合に、アーカイブ、転送、および合成することが極めて困難である。ＢＡＭ形式は、ＳＡＭファイルにより搬送(convey)される実際のゲノム情報を抽出することよりむしろ、非効率的で冗長なＳＡＭフォーマットの圧縮に焦点を置いているため、また、それぞれのデータソース（ゲノムデータ自体）の特定の性質を利用することよりむしろ、例えばｇｚｉｐのような汎用テキスト圧縮アルゴリズムを適用しているため、圧縮性能が低いことが特徴である。
あまり使用されていないがＢＡＭより効率的であるゲノムデータ圧縮へのより洗練されたアプローチは、ＣＲＡＭである。ＣＲＡＭは、既存の参照(reference)に対する差分エンコーディングの適用のためのより効率的な圧縮を提供するが（特にデータソースの冗長性を利用する）、未だ、漸進的(incremental)更新、ストリーミングのサポート、および圧縮されたデータの特定のクラスへの選択的アクセス等の特徴を欠く。
【０００４】
これらのアプローチは、低い圧縮率と、一旦圧縮されるとナビゲートおよび操作することが困難であるデータ構造をもたらす。下流の解析は、大量かつリジッド(rigid)なデータ構造をハンドリングする必要性に起因して、単純な操作を実行することやゲノムデータセットの選択された領域にアクセスすることですら、極めて遅いものであり得る。ＣＲＡＭは、ＣＲＡＭレコードの概念に依存する。それぞれのＣＲＡＭレコードは、それを再構成するのに必要なすべての要素をエンコードすることにより、単一のマッピングされたまたは非マッピングのリード(reads)をエンコードする。
【０００５】
ＣＲＡＭは、以下の欠点を有する：
１．ＣＲＡＭで、データのインデックス化は仕様の範疇外であり（ＣＲＡＭ仕様ｖ３．０のセクション１２参照）、それは別個のファイルとして実装されている。逆に、本明細書に開示される本発明のアプローチは、エンコーディング処理に統合されるデータインデックス化方法を採用し、インデックスは、エンコードされたビットストリーム内に埋め込まれる。
２．ＣＲＡＭで、すべてのコアデータブロックは、あらゆるタイプのマッピングされたリード（完璧にマッチするリード、置換(substitution)のみのリード、挿入または削除のリード（「ｉｎｄｅｌｓ」としても参照される）を含むことができる。参照配列に対するマッピングの結果に基づく、クラスにおけるリードの分類およびグルーピングの概念はない。
３．本発明において、それぞれのリードを再構成するために必要なデータは、「レイヤ」と呼ばれる複数のデータコンテナ間に散在するため、それぞれのリードをカプセル化するレコードの概念はない。これにより、それぞれのリード（そのブロック）をデコードしてその特徴を検査する必要なく、特定の生物学的特徴（例えば、置き換えであるが「ｉｎｄｅｌｓ」がないリード、または完璧にマッピングされたリード）を有するリードのセットへのより効率的なアクセスが可能となる。
４．ＣＲＡＭのレコードにおいて、それぞれのタイプのデータは、特定のフラグにより示される。本発明において、データを示すフラグの概念は、データが属する「レイヤ」により本来的に定義されているため、存在しない。これは、大幅に削減された数の使用すべきシンボル、および情報ソースエントロピーの結果的な削減を示唆し、より効率的な圧縮をもたらす。これは、異なる「レイヤ」を使用することにより、エンコーダが、同じシンボルを、それぞれのレイヤに亘り異なる意味で再使用できるという事実によるものである。ＣＲＡＭにおいて、コンテキストの概念がなく、それぞれのＣＲＡＭレコードがあらゆるタイプのデータを含むことができるため、それぞれのフラグは常に、同じ意味を持たなければならない。
５．ＣＲＡＭにおいて、置換、挿入、および削除は、異なるシンタックス（構文）に基づいて表現され、一方、提案されるアプローチは、置換、挿入、および削除のために単一のアルファベットとエンコーディングを使用する。これにより、エンコーディングおよびデコーディング処理が単純化され、そのコーディングが高圧縮ビットストリームを生み出すより低いエントロピーソースモデルを生成する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、データを組織化（編成）および区分(partitioning)することにより、コードすべき冗長な情報が最小化され、選択的なアクセスや漸次的(incremental)更新が可能となるような、ゲノム配列の圧縮を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のアプローチのある態様は、別個にエンコードされ異なるレイヤに構造化されるべきデータおよびメタデータのクラスの定義である。既存の方法に対するこのアプローチの最も重要な改良は、以下を含む：
１．データまたはメタデータのそれぞれのクラスのための効率的なモデルを提供することによる情報ソースエントロピーの削減に起因する、圧縮性能の向上；
２．圧縮されたデータおよびメタデータの部分への、あらゆるさらなる処理目的のための選択的アクセスを実行する可能性；
３．新たなシーケンシング(sequencing)データおよび／またはメタデータおよび／または新たな解析結果で、エンコードされたデータおよびメタデータを漸進的に(incrementally)更新する（再エンコーディングの必要なく）可能性
【０００８】
以下の独立クレームの特徴は、ゲノム配列の分類方法、およびこの分類を使用する圧縮の方法を提供することにより、既存の従来技術の解決手段の課題を解決する。ある態様において、シーケンシング装置により生産されたゲノム配列データの分類のための方法が提供され、上記ゲノム配列データは、ヌクレオチド「塩基」の配列を備え、上記分類は、参照配列に基づいて実行される。
上記方法は、以下のステップを備える：
クラスＰ配列を同定し、これは、ミスマッチなく、参照配列中の領域をマッチングすることを含み；
クラスＮ配列を同定し、これは、シーケンシング装置がいかなる「塩基」も分類(call)できなかった位置により表現される多数のミスマッチを有する、参照配列中の領域をマッチングすることを含み；
クラスＭ配列を同定し、これは、シーケンス装置がいかなる塩基も分類できなかった、あるいは参照配列とは異なる塩基を分類した位置により表現される多数のミスマッチを有する、参照配列中の領域をマッチングすることを含み；
クラスＭと同じミスマッチ、プラス、挿入または削除の存在を備えるクラスＩを同定し；
参照配列上でいかなる有効なマッピングも発見しないすべてのリードを備えるクラスＵを同定する。
【０００９】
他の態様によれば、シーケンシング装置により生産されるゲノム配列データの圧縮方法が提供され、前記ゲノム配列データは、ヌクレオチドの配列を備え、前記方法は以下のステップを備える：
前記リードを参照配列にアライメントし、これによりアライメントされたリードを生成し；
参照配列に対するマッチング精度の多重度(multiplicity)に基づいて、前記アライメントされたリードを分類し、これによりアライメントされたリードのクラスを生成し；
前記アライメントされたリードを、シンタックス要素のレイヤとしてエンコードし；
ここで、前記シンタックス要素は、前記アライメントされたリードの前記クラスに基づいて選択される。
【００１０】
他の態様によれば、圧縮されたゲノムストリームを展開（解凍）(decompression)する方法が提供され、この方法は、以下のステップを備える：
前記圧縮されたゲノムストリームを、シンタックス要素のゲノムレイヤに構文解析し(parsing)；
前記ゲノムレイヤを、ヌクレオチド配列の分類されたリードに拡張し；
１つまたは複数の参照配列に対して、ヌクレオチド配列の前記分類されたリードを選択的にデコードし、これにより、ヌクレオチド配列の非圧縮リードを生成する。
【００１１】
さらに他の態様によれば、ゲノム配列データ２０９を圧縮するゲノムエンコーダ２０１０が提供され、前記ゲノム配列データ２０９は、ヌクレオチド配列のリードを備え、前記ゲノムエンコーダ２１０は、以下を備える：
前記リードを１つまたは複数の参照配列にアライメントして、アライメントされたリード(reads)を生成するアライナーユニット２０１；
１つまたは複数の参照配列に対するマッチング精度に基づいて、前記アライメントされたリードを分類し、これによりアライメントされたリードのクラスを生成するよう構成されるデータ分類ユニット２０４；
前記アライメントされたリードの前記クラスに基づいて前記シンタックス要素を選択することにより、前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素のレイヤとしてエンコードするよう構成される１または複数のレイヤエンコーディングユニット２０５〜２０７。
【００１２】
他の態様によれば、圧縮されたゲノムストリーム２１１を展開するゲノムデコーダ２１８が提供され、このゲノムデコーダ２１８は、以下を備える：
前記圧縮されたゲノムストリームを、シンタックス要素２１５のゲノムレイヤに構文解析(parse)するよう構成される構文解析手段２１０、２１２〜２１４；
前記ゲノムレイヤをヌクレオチド配列の分類されたリード２１１１にデコードするよう構成される１つまたは複数のデコーダ２１６〜２１７；
ヌクレオチド配列の前記分類されたリードを１つまたは複数の参照配列上に選択的にデコードしてヌクレオチド配列の非圧縮リードを生成するゲノムデータクラスデコーダ２１３。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、マッピングされたリード対の位置が、どのように、ｐｏｓレイヤで、第１のマッピングされたリードの絶対位置からの差分としてエンコードされるかを示す図である。
【図２】図２は、一対である２つのリードが、２つのＤＮＡ鎖からどのように来るかを示す図である。
【図３】図３は、鎖１が参照として使用される場合、リード２の逆相補(reverse complement)がどのようにエンコードされるかを示す図である。
【図４】図４は、ｒｃｏｍｐレイヤにおいて、リード対および対応するエンコーディングを構成するリードの４つの可能な組み合わせを示す図である。
【図５】図５は、一定のリード長の３つのリード対の場合に、ペアリング距離をどのように算出するかを示す図である。
【図６】図６は、ペアレイヤにエンコードされたペアリングエラーが、どのように、デコーダに、エンコードされたＭＰＰＰＤを使用して、正しいリードペアリングを再構成させることができるかを示す図である。
【図７】図７は、リードがその対の片方(mate)と異なる参照上にマッピングされる場合の、ペアリング距離のエンコーディングを示す図である。この場合、追加のディスクリプタが、ペアリング距離に追加される。１つは信号伝達フラグであり、第２は参照識別子およびそしてペアリング距離である。
【図８】図８は、ｎｍｉｓレイヤにおけるＮミスマッチのエンコーディングを示す図である。
【図９】図９は、参照配列に対する置換を表すマッピングされたリード対を示す図である。
【図１０】図１０は、置換の位置を絶対値または差分値としてどのように算出するかを示す図である。
【図１１】図１１は、ＩＵＰＡＣコードが使用されない場合、置換タイプをエンコードするシンボルをどのように算出するかを示す図である。シンボルは、リードに存在する分子と当該位置で参照上に存在するものとの間の距離（環状(circular)置換ベクタで）を表す。
【図１２】図１２は、置換をｓｎｐｔレイヤにどのようにエンコードするかを示す図である。
【図１３】図１３は、ＩＵＰＡＣ曖昧コードが使用される場合に、置換コードをどのように算出するかを示す図である。
【図１４】図１４は、ＩＵＰＡＣコードが使用される場合に、ｓｎｐｔレイヤがどのようにエンコードされるかを示す図である。
【図１５】図１５は、クラスＩのリードについて、使用される置換ベクタが、シンボルＡ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎの挿入のための特定のコードを追加して、クラスＭといかに同じであるかを示す図である。
【図１６】図１６は、ＩＵＰＡＣ曖昧コードの場合の、ミスマッチとｉｎｄｅｌｓのエンコーディングのいくつかの例を示す図である。置換ベクタはこの場合、ずっと長く、このため、算出される可能性あるシンボルは、５つのシンボルの場合より多い。
【図１７】図１７は、それぞれのレイヤが単一のタイプのミスマッチまたは挿入の位置を含む場合の、ミスマッチおよびｉｎｄｅｌｓの異なるソースモデルを示す図である。この場合、シンボルは、ミスマッチまたはｉｎｄｅｌタイプのためエンコードされない。
【図１８】図１８は、ミスマッチとｉｎｄｅｌｓエンコーディングの例を示す。リードに、所与のタイプのミスマッチまたはｉｎｄｅｌｓが存在しない場合、対応するレイヤには、０がエンコードされる。０は、それぞれのレイヤにおいて、リードのセパレータおよびターミネータとして作用する。
【図１９】図１９は、参照配列での修正が、どのようにＭリードをＰリードに変換させるかを示す図である。この動作は、特に高いカバレッジの場合、データ構造の情報エントロピーを削減することができる。
【図２０】図２０は、本発明のある実施形態に係るゲノムエンコーダ２０１０を示す図である。
【図２１】図２１は、本発明のある実施形態に係るゲノムデコーダ２１８を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本実施形態において参照されるゲノムまたはプロテオーム(proteomic)配列は、例えば、そして限定としてではなく、ヌクレオチド配列、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）配列、リボ核酸（ＲＮＡ）およびアミノ酸配列を含む。本開示は、ヌクレオチド配列の形式のゲノム情報について非常に詳細に説明するが、圧縮のための本方法およびシステムが、いくつかの変動はあるものの、他のゲノムまたはプロテオーム配列にも同様に実装できることは、当業者により理解されるであろう。
【００１５】
ゲノム配列情報は、定義された語彙からの文字列により表現されるヌクレオチド配列の形式（塩基としても知られる）で、高スループットシーケンシング（ＨＴＳ）装置により生成される。最も少ない語彙は、５つのシンボル：｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎ｝により表現され、ＤＮＡ中に存在するヌクレオチドの４つのタイプ、すなわち、アデニン、シトシン、グアニン、チミンを表す。ＲＮＡにおいて、チミンは、ウラシル（Ｕ）で置き換えられる。Ｎは、シーケンシング装置が、いかなる塩基をも分類(call)出来なかったこと、そのためその位置の実際の性質が未確定であることを示す。ＩＵＰＡＣ曖昧コード(ambiguity codes)がシーケンシング装置に適用される場合、シンボルに使用されるアルファベットは、（Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｕ，Ｗ，Ｓ，Ｍ，Ｋ，Ｒ，Ｙ，Ｂ，Ｄ，Ｈ，Ｖ，Ｎ  または−）である。
シーケンシング装置により生成されるヌクレオチド配列は、「リード(reads)」と呼ばれる。配列(sequence)リードは、数十から数千のヌクレオチド長の間であり得る。いくつかの技術は、リードを対で生成し、ここで、あるリードは、１つのＤＮＡ鎖からであり、第２のものは、他の鎖からのものである。ゲノムシーケンシングにおいて、用語「カバレッジ(coverage)」は、「参照配列(reference sequence)」に対して配列データ(sequence data)の冗長性のレベルを表現するのに使用される。例えば、ヒトゲノム上に（３２億塩基長）３０ｘのカバレッジに到達するために、シーケンシング装置は、トータルで３０ｘ３２億の塩基を生産しなければならず、このため、平均で、参照上のそれぞれの位置は、３０回「カバー」される。
【００１６】
本開示において、「参照配列」は、シーケンシング装置により生成されたヌクレオチド配列がアライメント(aligned)／マッピングされるあらゆる配列をいう。配列の１つの例は、実際、参照ゲノム、科学者らにより遺伝子の種(species)のセットの代表例としてアセンブルされる配列、であってよい。例えば、ＧＲＣｈ３７、ゲノムリファレンスコンソーシアムのヒトゲノム（Ｂｕｉｌｄ３７）は、ニューヨーク州バッファローからの１３の匿名のボランティアから導出される。しかしながら、参照配列はまた、それらのさらなる処理の観点からリードの圧縮率を単に向上させようと想到された合成配列からなってもよい。
シーケンシング装置は、配列リードに以下のようなエラーをもたらし得る：
１．誤ったシンボルを使用して（すなわち、異なる核酸を表現すること）、シーケンスされた試料中に実際に存在する核酸を表現すること。これは通常「置換エラー」（ミスマッチ）と呼ばれる。
２．１つの配列リード中に、いずれの実際に存在する核酸をも参照しない追加的シンボルを挿入すること。これは通常「挿入エラー」と呼ばれる。
３．１つの配列リードから、シーケンスされた試料中に実際に存在する核酸を表現するシンボルを削除すること。これは通常「削除エラー」と呼ばれる。
４．１つまたは複数のフラグメント（断片）の、これはオリジナルの(originating)配列の実際を反映しない単一のフラグメントへの組み替え(recombination)。
用語「カバレッジ」は、文言上、参照ゲノムやその部分が、利用可能な配列リードによりカバーされ得る程度を定量化するために使用される。カバレッジは、以下であると考えられている：
・参照ゲノムのいくらかの部分が、いかなる利用可能な配列リードにもマッピングされない場合、部分的（１ｘ未満）
・参照ゲノムのすべてのヌクレオチドが、配列リード中の１つのそして１つのみのシンボルによりマッピングされる場合、シングル（１ｘ）
・参照ゲノムのヌクレオチドのそれぞれが、複数回マッピングされる場合、多重（２ｘ、３ｘ、Ｎｘ）
【００１７】
本発明は、ゲノム情報表現フォーマットを定義することを目的とし、ここで、関連する情報は、効率的にアクセス可能かつ伝送可能であり、冗長な情報の負担は削減される。
開示される発明の主要な態様は以下を含む：
１．参照配列に対するアライメントの結果に基づいて、アライメント結果に関連する基準(criteria)とマッチング精度に基づくエンコードされたデータへの選択的アクセスを可能とするための、異なるクラスでの配列リードの分類。
２．区別可能な(distinct)情報ソースを削減された情報エントロピーで取得するための、シーケンスリードデータおよびメタデータのホモジニアス（同種）レイヤへの展開(decomposition)。
３．ソースモデルを変更する可能性を含むそれぞれの統計的特徴に適合する区別可能なソースモデルで、それぞれのアクセス可能なデータユニット（アクセスユニット）のためのリードおよびレイヤのそれぞれのクラスの中で、それぞれの分離するソースをモデリングする可能性。それぞれのソースモデルの統計的性質に基づく、適切なコンテキスト適応確率モデルおよび関連するエントロピーコーダの採用。
４．すべての情報が必要なわけではない場合、すべてのレイヤをデコードする必要なく、データへの選択的アクセスを可能にする、レイヤ間の対応および依存性の定義
５．修正されるべき参照配列に対する配列データクラスおよび関連するメタデータレイヤのコーディング。これにより、データクラスおよびレイヤ情報ソースのエントロピーが削減される。参照配列に基づく第１のエンコーディングの後、検出されたミスマッチは、全体の情報エントロピーをさらに削減するため、参照配列を「適合する／修正する」ために使用される。この処理は、情報エントロピーの削減が関連性のあるものに落ち着くまで、繰り返し実行される。
以下、上記の態様のそれぞれを、さらに詳述する。
【００１８】
メインファイルヘッダ
配列リードの分類
シーケンシング装置により生成される配列リードは、ここに開示される発明により、１つまたは複数の所与の参照配列に対するアライメントの結果に基づいて、５つの異なる「クラス」に分類される。
【００１９】
参照配列に対してヌクレオチドのＤＮＡ配列をアライメントする場合、可能性ある結果は、以下の５つである：
１．何のエラーもなく配列リードに一致する参照配列中の領域が発見される（完璧なマッピング）。こうしたヌクレオチド配列は、「完璧にマッチするリード」として参照されるか、あるいは「クラスＰ」として示される。
２．シーケンシング装置がいずれの塩基（またはヌクレオチド）も分類(call)できなかった多数の位置により構成される多数のミスマッチを有する、配列リードに一致する参照配列中の領域が発見される。こうしたミスマッチは「Ｎ」により示される。こうした配列は、「Ｎミスマッチリード」または「クラスＮ」として参照される。
３．シーケンシング装置がいずれの塩基（またはヌクレオチド）も分類できなかった、または参照ゲノム中でレポートされたものとは異なる塩基が分類された多数の位置により構成される多数のミスマッチを有する、配列リードに一致する参照配列中の領域が発見される。こうしたタイプのミスマッチは、単一ヌクレオチド変異(variation)（ＳＮＶ）または単一ヌクレオチド多型(polymorphism)（ＳＮＰ）と呼ばれる。この配列は、「Ｍミスマッチリード」または「クラスＭ」として参照される。
４．第４のクラスは、クラスＭと同じミスマッチ、プラス、挿入または削除（ｉｎｄｅｌｓとしても参照される）の存在を含むミスマッチタイプを表現する配列リードにより構成される。挿入は、参照に存在しないがリード配列に存在する１つまたは複数のヌクレオチドの配列により表現される。文言上、挿入された配列が、配列の端部である場合、「ソフトクリップされる」ものとして参照される（すなわち、ヌクレオチドは、参照にマッチングしないがアライメントされたリード中に保持されており、これは「ハードクリップされる」破棄されるヌクレオチドと逆である）。ヌクレオチドを保持または破棄することは、典型的には、アライメントツールの構成として実装されるユーザの決定である。削除は、参照に対してアライメントされたリード中の「穴(holes)」（欠落するヌクレオチド）である。そうした配列は、「Ｉミスマッチリード」または「クラスＩ」として参照される。
５．第５のクラスは、特定のアライメント制約に基づいて、参照ゲノム上に有効なマッピングをいま発見しようとするすべてのリードを含む。こうした配列は、マッピングされていない（Ｕｎｍａｐｐｅｄ）、かつ「クラスＵ」に属すると考えられる。
参照配列に対する残りのマッピングされていないリードは、デノボ(de-novo)アセンブリアルゴリズムを使用して単一の配列内にアセンブルさせることができる。一旦、新たにアセンブルされた参照配列が作成されると、マッピングされていないリードは、これに対してさらにマッピングされ、４つのクラスＰ，Ｎ，Ｍ、およびＩのうちの１つに分類される。
【００２０】
配列リードをディスクリプタのレイヤ中へ表現するのに必要な情報の分解(decomposition)
一旦、リードの分類がクラスの定義とともに完了すると、さらなる処理は、所与の参照配列上にマッピングされるものとして表現される場合、ＤＮＡリード配列の再構成を可能にする残りの情報を表現する区別可能なシンタックス要素のセットを定義することを含む。これらのシンタックス要素のデータ構造は、デコーディングエンジンにより使用されるグローバルパラメータおよびメタデータの記憶領域を必要とする。これらのデータは、以下の表に記述されるメインヘッダ内に構造化される。
【００２１】
【表１】
2020503580.tif 000003
【００２２】
所与の参照配列を参照するＤＮＡセグメントは、次により完全に表現することができる：
・参照配列上の開始位置（ｐｏｓ）
・リードが参照に対する逆相補(reverse complement)（ｒｃｏｍｐ）として考慮されなければならないか否かを伝達するフラグ
・ペアリングされたリード（対）の場合の対の片方(mate pair)への距離
・シーケンシング技術が可変長のリードを生成する場合（ｌｅｎ）、リード長の値。固定リード長の場合、各リードに関連付けられるリード長は、当然省略することができ、メインファイルヘッダ中に格納されることができる。
・それぞれのミスマッチに対して：
・ミスマッチ位置（クラスＮはｎｍｉｓ、クラスＭはｓｎｐｐ、クラスＩはｉｎｄｐ）
・ミスマッチタイプ（クラスＮには存在しない、クラスＭはｓｎｐｔ、クラスＩはｉｎｄｔ）
・シーケンスリードの特定の特徴を示す例えば以下のようなフラグ：
・シーケンシングにおいて複数セグメントを有するテンプレート
・アライナーに基づいて正しくアライメントされたそれぞれのセグメント
・マッピングされていないセグメント
・マッピングされていないテンプレート中の次のセグメント
・最初または最後のセグメントのシグナル伝達(signalization)
・クオリティコントロールの失敗
・ＰＣＲまたは光学的複製(duplicate)
・第２のアライメント
・追加的アライメント
・存在する場合、オプションであるソフトクリップされたヌクレオチド鎖（クラスＩではｉｎｄｃ）
この分類は、一義的に(univocally)ゲノム配列リードを表現するのに使用することのできるディスクリプタ（シンタックス要素）のグループを生成する。下記の表は、アライメントされたリードのそれぞれのクラスに必要なシンタックス要素を要約する。
【００２３】
【表２】
2020503580.tif 000004
【００２４】
クラスＰに属するリードは、位置、逆相補情報、および、メイトペア(mated pair)を生成するシーケンシング技術により取得された場合は対の片方同士(mates)の間のオフセット、いくつかのフラグ、およびリード長のみで特徴付けられ、完璧に再構成することができる。
次のセクションはさらに、これらのディスクリプタがどのように定義されるかを詳述する。
【００２５】
位置ディスクリプタレイヤ
位置（ｐｏｓ）レイヤにおいて、最初にエンコードされたリードのマッピング位置のみが、参照配列上の絶対値として記憶される。すべての他の位置ディスクリプタは、値が以前の位置に対する差分を表すと仮定している。リード位置ディスクリプタの配列により定義される情報ソースのそうしたモデリングは、一般的に、特に、高いカバレッジ結果を生むシーケンシング処理のために、削減されたエントロピーにより特徴付けられる。
例えば、図１は、最初のアライメントの開始位置を参照配列上で位置「１００００」として記述した後、どのように、第２のリードが開始する位置１０１８０を、「１８０」として記述するかを示す。高いカバレッジ（＞５０ｘ）で、位置ベクタのほとんどのディスクリプタは、例えば０や１のような低い値および他の小さい整数の非常に頻繁な発生を表す。図９は、３つのリード対がｐｏｓレイヤでどのように記述されるかを示す。
【００２６】
逆相補ディスクリプタレイヤ
シーケンシング技術により生成されるリード対のそれぞれのリードは、シーケンスされた有機試料のいずれかのゲノム鎖から発生する(originated)ことができる。しかしながら、２つの鎖の１つのみが、参照配列として使用される。図２は、リード対中で、どのように、あるリード（リード１）が１つの鎖から発生し、他方（リード２）が他方から発生するかを示す。
鎖１が参照配列として使用される場合、リード２は、鎖１上の対応するフラグメント（断片）の逆相補としてエンコードされることができる。これは、図３に示されている。
結合した(coupled)リードの場合、４つが、正および逆相補メイト対(mate pairs)の可能な組み合わせである。これは、図４に示されている。このｒｃｏｍｐレイヤは、２つの可能な生み合わせをエンコードする。
同じエンコーディングが、クラスＮ，Ｍ，およびＩに属するリードの逆相補情報のために使用される。異なるデータクラスへの選択的アクセスを可能にするため、４つのクラスに属するリードの逆相補情報は、表２に示されるように異なるレイヤにエンコードされる。
【００２７】
ペアリング情報ディスクリプタレイヤ
ペアリングディスクリプタは、ペアレイヤに記憶される。こうしたレイヤは、採用されるシーケンシング技術がリードを対で生成する場合、当初の(originating)リード対を再構成するために必要となる情報をエンコードするディスクリプタを格納する。本発明の開示の時点で、シーケンシングデータの大半は、ペアのリードを生成する技術を使用して生成されるが、すべての技術について該当するわけではない。これは、考慮されるゲノムデータのシーケンシング技術がペアのリードの情報を生成しない場合、このレイヤの存在がすべてのシーケンシングデータの情報を再構成するのに必要なわけではないことの理由である。
【００２８】
定義：
・メイトペア(mate pair)：リード対（リードペア）中で他のリードに関連付けられるリード（例えば、上記の例において、リード２は、リード１のメイトペア（対の片方）である）
・ペアリング距離：第１のリード中のある位置（ペアリングアンカー、例えば、第１のリードの最後のヌクレオチド）を第２のリード中のある位置（例えば、第２のリードの最初のヌクレオチド）から分離する、参照配列上のヌクレオチドの位置の数
・最確ペアリング距離(most probable paring distance)（ＭＰＰＤ）：これは、ヌクレオチド位置の数の中で表される最も確度の高いペアリング距離である。
・位置ペアリング距離（ＰＰＤ）：ＰＰＤは、あるリードを特定の位置ディスクリプタレイヤに存在するその対応するメイトから分離するリードの数という意味で、ペアリング距離を表現する方法である。
・最確位置ペアリング距離(most probable position paring distance)（ＭＰＰＰＤ）：あるリードを特定の位置ディスクリプタレイヤに存在するそのメイトから分離する最も確度の高いリードの数である。
・位置ペアリングエラー（ＰＰＥ）：ＭＰＰＤまたはＭＰＰＰＤと実際のメイトの位置との間の差分として定義される。
・ペアリングアンカー：参照として使用されて、ヌクレオチド位置の数またはリード位置の数という意味で、メイトペアの距離を算出するための、対における最初のリード最後のヌクレオチドの位置。
【００２９】
図５は、リード対間でペアリング距離がどのように算出されるかを示す。
ペアディスクリプタレイヤは、定義されたデコーディングペアリング距離に対して、対の最初のリードのメイトペアに到達するのにスキップされるべきリードの数として算出されるペアリングエラーのベクタである。
図６は、ペアリングエラーが、絶対値としておよび差分ベクトルの双方として、どのように算出されるかの例を示す（高いカバレッジのためのより低いエントロピーにより特徴付けられる）。
同じディスクリプタが、クラスＮ、Ｍ，Ｐ、およびＩに属するリードのペアリング情報のために使用される。異なるデータクラスへの選択的アクセスを可能とするため、４つのクラスに属するリードのペアリング情報は、示されるように、異なるレイヤにエンコードされる。
【００３０】
異なる参照配列上にマッピングされるリードの場合のペアリング情報
参照配列上に配列リードをマッピングする処理において、ある参照配列上に対の第１のリードがマッピングされ（例えば、染色体１）、異なる参照配列上に第２のリードがマッピングされる（例えば、染色体４）ことは、珍しいことではない。この場合、上記のペアリング情報は、リードの１つをマッピングするために使用される参照配列に関連する追加的情報により統合されなければならない。これは、以下のコーディングにより達成される：
１．対が２つの異なる配列上にマッピングされることを示す予約値(reserved value)（フラグ）（異なる値は、現在エンコードされていない配列上にリード１またはリード２がマッピングされているか否かを示す）。
２．表１に記述されるようなメインヘッダ構造にエンコードされる参照識別子を参照する固有の参照識別子。
３．第３の要素は、点２で同定され、最後にエンコードされた位置に対するオフセットとして表現される参照上のマッピング情報を含む。
図７は、このシナリオの例を提供する。
図７において、リード４は、現在エンコードされている参照配列上にマッピングされていないため、ゲノムエンコーダは、この情報を、追加的ディスクリプタをペアレイヤ中に作り上げることにより、伝達する。以下に示す例において、対２のリード４は、参照番号４にマッピングされ、一方、現在エンコードされている参照は、番号１である。この情報は、以下の３つのコンポーネントを使用してエンコードされる：
１）ある特定の予約値が、ペアリング距離としてエンコードされる（この場合、０ｘｆｆｆｆｆｆ）
２）第２のディスクリプタが、メインヘッダにリストされているように参照ＩＤを提供する（この場合、４）。
３）第３の要素は、考慮されている参照上のマッピング情報を含む（１７０）。
【００３１】
クラスＮリードのためのミスマッチディスクリプタ
クラスＮは、「Ｎ」により構成されるミスマッチのみが、Ａ，Ｃ，Ｇ，またはＴ塩基分類(call)に存在するすべてのリードを含む。リードの他のすべての塩基は、参照配列に完璧にマッチする。
図８は、以下を示す：
リード１の「Ｎ」の位置は、以下のとおりコードされる：
・リード１中の絶対位置、または
・同じリード中の以前の「Ｎ」に対する差分位置
リード２の「Ｎ」の位置は、以下のとおりエンコードされる：
・リード２中の絶対位置＋リード１長、または
・以前のＮに対する差分位置
ｎｍｉｓレイヤにおいて、それぞれのリード対のコーディングは、特定の「セパレータ」シンボルによって終端する。
図８は、「Ｎ」ミスマッチ（ここで、所与のマッピング位置において、参照配列における実際の塩基に替えて、「Ｎ」はリードに存在する）が、どのように、以下に対するミスマッチの位置としてのみエンコードされるかを示す：
１．リードの始点に対して、または
２．以前のミスマッチ（差分エンコーディング）に対して。
【００３２】
置換（ミスマッチまたはＳＮＰ）、挿入、および削除をコーディングするディスクリプタ
置換(substitution)は、マッピングされたリードにおいて、同じ位置で参照配列中に存在するものに対して、異なるヌクレオチド塩基の存在として定義される。
図９は、マッピングされたリード対中の置換の例を示す。それぞれの置換は、「位置」（ｓｎｐｐレイヤ）および「タイプ」（ｓｎｐｔレイヤ）としてエンコードされる。置換、挿入、または削除の統計的発生頻度に依存して、関連するディスクリプタの異なるソースモデルが、定義されることができ、生成されたシンボルは、関連するレイヤ中にコーディングされる。
【００３３】
ソースモデル１：位置およびタイプの置換
置換位置ディスクリプタ
置換位置は、例えば、ｎｍｉｓレイヤの値のように算出される。
リード１において、置換は以下としてエンコードされる：
・リード１中の絶対位置として、または
・同じリードにおける以前の置換に対する差分位置
リード２において、置換は以下としてエンコードされる：
・リード２中における絶対位置＋リード１長、または
・以前の置換に対する差分位置。
図１０は、置換（ここで、所与のマッピング位置において、リード中のシンボルは参照配列中のシンボルと異なる）がどのように、以下としてコードされるかを示す：
１．ミスマッチの位置
・リードの始点に対して、または
・以前のミスマッチに対して（差分エンコーディング）
２．図１０に記述されるように算出されたコードとして表現されるミスマッチのタイプ
ｓｎｐｐレイヤにおいて、それぞれのリード対のコーディングは、特定の「セパレータ」シンボルにより終端する。
【００３４】
置換タイプディスクリプタ
クラスＭ（および、次のセクションに記載されるようにクラスＩ）について、ミスマッチは、参照中に存在する実際のシンボルから、リード｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎ，Ｚ｝中に存在する対応する置換シンボルへのインデックス（右から左へ移動する）によりコードされる。例えば、アライメントされたリードが、参照中の同じ位置に存在するＴに替えてＣを表す場合、ミスマッチインデックスは、「４」として示される。デコーディング処理は、エンコードされたシンタックス要素、および参照中の所与の位置のヌクレオチドを読み出し、左から右へ移動して、デコードされたシンボルを検索する。例えば、参照中にＧが存在する位置のため受信された「２」は、「Ｎ」としてデコードされる。
図１１は、すべての可能な置換およびそれぞれのエンコーディングシンボルを示す。自明なことであるが、異なるおよびコンテキスト適応確率モデル(context adaptive probability model)は、それぞれのデータクラスのためのそれぞれの置換タイプの統計的特徴に基づいて、それぞれの置換インデックスに割り当てられることができ、これによりディスクリプタのエントロピーを最小化する。
ＩＵＰＡＣ曖昧コードの採用(adoption)の場合、置換メカニズムは、正確に同じ結果となり、しかしながら、置換ベクタは、以下として拡張される：
Ｓ＝｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎ，Ｚ，Ｍ，Ｒ，Ｗ，Ｓ，Ｙ，Ｋ，Ｖ，Ｈ，Ｄ，Ｂ｝
図１２は、ｓｎｐｔレイヤ中の置換タイプのエンコーディングの例を提供する。
ＩＵＰＡ曖昧コードが採用される場合、置換エンコーディングのいくつかの例は、図１３に提供される。置換インデックスのさらなる例は、図１４に提供される。
【００３５】
挿入および削除のコーディング
クラスＩについて、ミスマッチおよび削除は、参照中に存在する実際のシンボルから、リード｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎ，Ｚ｝中に存在する対応する置換シンボルへのインデックス（右から左へ移動する）によりコードされる。例えば、アライメントされたリードが、参照中の同じ位置に存在するＴに替えてＣを表す場合、ミスマッチインデックスは、「４」として示される。リードが、参照中にＡが存在している箇所の削除を表している場合、コードされるシンボルは、「５」である。デコーディング処理は、コードされたシンタックス要素、および参照中の所与の位置のヌクレオチドを読み出し、左から右へ移動して、デコードされたシンボルを検索する。例えば、参照中にＧが存在する位置のため受信された「３」は、「Ｚ」としてデコードされる。
挿入は、挿入されるＡ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎについて、それぞれ、６，７，８，９，１０としてコードされる。
図１５は、クラスＩのリード対中で、どのように置換、挿入、および削除をエンコードするかの例を示す。ＩＵＰＡＣ曖昧コードのセットの全体をサポートするため、置換ベクタＳ＝｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎ，Ｚ｝は、ミスマッチについて上記のパラグラフに記載されるように、以下で置き換えられる：
Ｓ＝｛Ａ，Ｃ，Ｇ，Ｔ，Ｎ，Ｚ、Ｍ，Ｒ，Ｗ，Ｓ，Ｙ，Ｋ，Ｖ，Ｈ，Ｄ，Ｂ｝
この場合において、置換ベクタが１６要素を持つ場合、挿入コードは、異なる値、すなわち１６，１７，１８，１９，２０を持たなければならない。このメカニズムは、図１６に図示されている。
【００３６】
ソースモデル２：置換タイプおよびｉｎｄｅｌｓごと１つのレイヤ
いくつかのデータ統計のため、上記のセクションに記載されるものと異なるコーディングモデルが、置換およびｉｎｄｅｌｓのため開発されることができ、これにより、より低いエントロピーのソースをもたらす。こうしたコーディングモデルは、ミスマッチのみおよびミスマッチとｉｎｄｅｌｓのため、上記に記載した技術に対する代替となる。
この場合、１つのデータレイヤは、それぞれの可能な置換シンボル（ＩＵＰＡＣコードでない場合は５、ＩＵＰＡＣコードの場合１６）のため定義され、プラス、削除のため１つのレイヤが、挿入のためさらに４つのレイヤが定義される。説明を簡潔にするため、しかしながらモデルの適用を限定する趣旨ではなく、以下の説明は、ＩＵＰＡＣコードがサポートされていない場合に焦点を置く。
【００３７】
図１７は、それぞれのレイヤが、どのように、シングルタイプのミスマッチまたは挿入の位置を含むかを示す。このタイプのためのミスマッチまたは挿入が、エンコードされたリード対に存在しない場合、０が対応するレイヤにエンコードされる。デコーダがこのセクションで説明されるレイヤのためにデコーディング処理を開始するのを可能にするため、それぞれのアクセスユニットのヘッダは、デコードされるべき最初のレイヤを伝達する(signaling)フラグを含む。図１８の例において、デコードされるべき第１の要素は、Ｃレイヤの位置２である。リード対に所与のタイプのミスマッチまたはｉｎｄｅｌｓが存在しない場合、０が対応するレイヤに追加される。デコーディング側では、それぞれのレイヤのデコーディングポインタが０の値を指し示す場合、デコーディング処理は、次のリード対へ移動する。
【００３８】
追加的伝達フラグのエンコーディング
上記の（Ｐ，Ｍ，Ｎ、Ｉ）に導入されるそれぞれのデータクラスは、エンコードされたリードの性質に関する追加的情報をエンコードすることを必要とされ得る。この情報は、例えば、シーケンシング実験（例えば、１つのリードの重複の可能性を示している）に関連するかもしれず、またはリードマッピングのいくつかの特徴（例えば、対における第１または第２）を表現することができる。本発明の文脈において、この情報は、それぞれのデータクラスのため、分離したレイヤにエンコードされる。そうしたアプローチの主要な利点は、必要な場合のみ、および必要とされる参照配列領域においてのみ、この情報に選択的にアクセスする可能性である。そうしたフラグの使用の他の例は、以下である：
・ペアリングされたリード
・正しい対でマッピングされたリード
・マッピングされていないリードまたはメイト
・逆鎖(reverse strand)からのリードまたはメイト
・対中の第１／第２
・主でないアライメント
・リード失敗  プラットフォーム／ベンダークオリティチェック
・リードがＰＣＲまたは光学的コピー（重複）
・追加的アライメント
【００３９】
参照配列の適応(adaptation)
クラスＮ，Ｍ，およびＩにエンコードされるミスマッチは、使用されるべき「修正された参照」を生成して、Ｎ、Ｍ、またはＩレイヤに（第１の参照配列、Ｒ０に対して）、「適応された(adopted)」ゲノムＲ１に対するｐリードとして、リードを再エンコードするため使用されることができる。例えば、ｒ＿ｉｎ＾Ｍで、クラスＭのｉ番目のリードが、参照ゲノムｎに対してミスマッチを含むことを示そうとする場合、「適応」の後、Ａ（Ｒｅｆｎ）＝Ｒｅｆｎ＋１で、ｒ＿ｉｎ＾Ｍ＝ｒ＿（ｉ（ｎ＋１））＾Ｐを得ることができる。ここで、Ａは、参照配列ｎから参照配列ｎ＋１への変換である。
図１９は、参照配列１（ＲＳ１）に対してミスマッチを含むリード（Ｍリード）が、どのように、ミスマッチしている位置を修正することによりＲＳ１から得られる参照配列２（ＲＳ２）に対して完璧にマッチするリード（Ｐリード）に変換することができるかを示す。この変換は、以下のように表現できる：
ＲＳ２＝Ａ（ＲＳ１）
ＲＳ１からＲＳ２への変換Ａの式が、Ｍリードに存在するミスマッチの表現のためより少ないビットを要求するものであれば、このエンコーディング方法は、より少ない情報エントロピー、従ってより良好な圧縮をもたらす。
【００４０】
ソースモデル、エントロピーコーダ、およびコーディングモデル
本発明に開示されるゲノムデータ構造のそれぞれのレイヤについて、レイヤが持つデータまたはメタデータの特定の特徴およびその統計的性質に基づいて、異なるコーディングアルゴリズムが適用されてよい。「コーディングアルゴリズム」は、ディスクリプタの特定の「ソースモデル」を特定の「エントロピーコーダ」に関連付けるものとして意図されなければならない。特定の「ソースモデル」が特定および選択されて、ソースエントロピーの最小化という意味において、最も効率的なデータのコーディングを取得することができる。エントロピーコーダの選択は、効率性の考慮および／または確率分布特徴および関連する問題をコードすることにより、引き起こされることができる。特定のコーディングアルゴリズムのそれぞれの選択は、「レイヤ」全体に対して適用される「コーディングモデル」として参照される。
コーディングモデルに関連するそれぞれの「ソースモデル」は、以下により特徴付けられる：
・それぞれのソースから発せられるシンタックス要素の定義（例えば、リード位置、リードペアリング情報、参照配列に対するミスマッチ、等）
・関連する確率モデルの定義
・関連するエントロピーコーダの定義
【００４１】
さらなる利点
この分類は、より低い情報ソースエントロピーを利用し、単一の分離したデータソース（例えば、距離、位置、等）によりシンタックス要素の配列をモデリングすることにより特徴付けられる、効率的なコーディングモデルの実装を許容する。
本発明の他の利点は、対象となるデータのタイプのサブセットのみへアクセスする可能性である。例えば、ゲノムにおいて最も重要なアプリケーションの１つは、参照（ＳＮＶ）または集団(population)（ＳＮＰ）に対して、ゲノム試料の差分を見出すことを含む。今日において、こうしたタイプの解析は、完全な配列リードの処理を必要とし、一方、本発明により開示されるデータ表現を適用することにより、ミスマッチは、１つから３つのデータクラスのみにすでに分離されている（Ｎコードおよびｉｎｄｅｌｓを考慮する関心に依存して）。
さらなる利点は、新たな「参照配列」が公表される場合、またはすでにマッピングされたデータ上に再マッピングが実行される（例えば、異なるマッピングアルゴリズムを使用して）場合、特定の「参照配列」に対して圧縮されたデータまたはメタデータから他の「参照配列」への効率的な変換コーディングを実行する可能性である。
【００４２】
図２０は、本発明の原理に基づくエンコーディング装置２０７を示す。エンコーディング装置２０７は、たとえば、ゲノムシーケンシング装置２００により生成された生配列データ２０９を入力として受け取る。ゲノムシーケンシング装置２００は、公知であり、例えば、Ｉｌｕｍｉｎａ  ＨｉＳｅｑ  ２５００またはＴｈｅｒｍｏ−Ｆｉｓｈｅｒ  Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔ装置であってよい。生シーケンスデータ２０９は、アライナーユニット２０１に供給され、これは、リードを参照配列にアライメントすることにより、エンコーディングのための配列を準備する。
代替的に、デノボ(de-novo)アセンブラ２０２が使用されて、重複するプレフィクスまたはサフィクスを探すことにより利用可能なリードから参照配列を生成してもよい。これにより、より長いセグメント（「コンティグ(contigs)」と呼ばれる）をリードからアセンブルすることができる。デノボアセンブラ２０２で処理された後、リードは、取得されたより長い配列にマッピングされることができる。アライメントされた配列は、その後、データ分類モジュール２０４により分類される。データクラス２０８は、その後、レイヤエンコーダ２０５〜２０７に供給される。ゲノムレイヤ２０１１はその後、演算エンコーダ２０１２〜２０１４に供給され、これらはレイヤが持つデータまたはメタデータの統計的性質に基づいて、レイヤをエンコードする。その結果が、ゲノムストリーム２０１５である。
【００４３】
図２１は、本開示の原理に基づくデコーディング装置２１８を示す。デコーディング装置２１８は、ネットワークまたは記憶要素から多重化された(multiplexed)ゲノムビットストリームを受信する。多重ゲノムビットストリーム２１１０は、デマルチプレクサ(demultiplexer)２１０に供給されて、別個のストリーム２１１が生成され、これらがその後エントロピーデコーダ２１２〜２１４に供給されて、ゲノムレイヤ２１５が生成される。クラスデコーダ２１９はさらに、ゲノムディスクリプタを処理して、その結果をマージして、非圧縮のリード配列を生成し、これらはその後さらに公知のフォーマットで、例えば、テキストファイルやｚｉｐ圧縮ファイル、またはＦＡＳＴＱまたはＳＡＭ／ＢＡＭファイルで、記憶されることができる。
【００４４】
クラスでコーダ２１９は、１つまたは複数のゲノムストリームにより担持されるオリジナルの参照配列に関する情報を活用して、オリジナルのゲノム配列を再構成することができる。参照配列がゲノムストリームにより輸送されない場合、これらはデコーディング側で利用可能であり、クラスデコーダによりアクセス可能でなければならない。
【００４５】
ここに開示される発明の技術は、ハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、またはそれらのあらゆる組み合わせに実装されてよい。ソフトウエアに実装される場合、これらは、コンピュータ媒体に記憶され、ハードウエア処理ユニットにより実行されてよい。ハードウエア処理ユニットは、１つまたは複数のプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、汎用マイクロプロセッサ、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）または他の個別論理回路を備えてよい。
本開示の技術は、携帯電話、デスクトップコンピュータ、サーバ、タブレットおよび同様の装置を含む、多様な機器または装置に実装されてよい。
【図１】
2020503580.tif 000005
【図２】
2020503580.tif 000006
【図３】
2020503580.tif 000007
【図４】
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【図５】
2020503580.tif 000009
【図６】
2020503580.tif 000010
【図７】
2020503580.tif 000011
【図８】
2020503580.tif 000012
【図９】
2020503580.tif 000013
【図１０】
2020503580.tif 000014
【図１１】
2020503580.tif 000015
【図１２】
2020503580.tif 000016
【図１３】
2020503580.tif 000017
【図１４】
2020503580.tif 000018
【図１５】
2020503580.tif 000019
【図１６】
2020503580.tif 000020
【図１７】
2020503580.tif 000021
【図１８】
2020503580.tif 000022
【図１９】
2020503580.tif 000023
【図２０】
2020503580.tif 000024
【図２１】
2020503580.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月7日(2018.12.7)
【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】
シーケンシング装置により生成されたゲノム配列を圧縮するコンピュータに実装される方法であって、前記ゲノム配列は、ヌクレオチドの配列のリードを備え、
前記方法は、
前記リードを１つまたは複数の参照配列にアライメントして、これによりアライメントされたリードを生成するステップと、
前記アライメントされたリードを、前記１つまたは複数の参照配列との完璧なマッチングが見出されたか否か、前記１つまたは複数の参照配列とのミスマッチの数、シンボルの置換の存在、前記１つまたは複数の参照配列との前記アライメントされたリード中の挿入または削除またはクリップされたシンボルの存在、マッピングされないリードの存在に基づいて、分類して、これによりアライメントされたリードのクラスを生成するステップと、
前記分類およびアライメントされたリードを、一義的に前記分類およびアライメントされたリードを表すディスクリプタを備えるシンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップとを含み、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、前記アライメントされたリードのクラスに基づいて、前記シンタックス要素を選択することを含み、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、前記レイヤにより担持されるデータの統計的性質に基づいて適用され、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードするステップは、特定のソースモデルおよび特定のエントロピーコーダをそれぞれのレイヤに関連付け、
削減された情報エントロピーで、区別可能な情報を取得するため、配列リードのデータおよびメタデータをシンタックス要素のホモジニアスレイヤへ展開することを含む、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記シンタックス要素のレイヤは、前記参照配列に沿った位置、前記参照配列上の２点間の距離、および配列リードが逆相補か否かを示す情報を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記シンタックス要素のレイヤはさらに、前記参照配列に対する変異の位置、変異のタイプ、前記参照配列に対する削除の位置、前記参照配列に存在しないが前記アライメントされたリードに存在する１つまたは複数のシンボルの位置、所与の位置での挿入のタイプ、を備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記エントロピーコーダは、コンテキスト適応演算コーダである、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法に基づいて圧縮されたゲノムストリームを展開する方法であって、
前記方法は、
前記圧縮されたゲノムストリームを、シンタックス要素のゲノムレイヤに構文解析するステップと、
前記ゲノムレイヤを、分類されたヌクレオチドの配列のリードに拡張するステップと、
前記分類されたヌクレオチドの配列のリードを、１つまたは複数の参照配列に選択的にデコードして、非圧縮のヌクレオチドの配列のリードを生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
ゲノム配列データ２０９を圧縮するゲノムエンコーダ２０１０であって、前記ゲノム配列データ２０９は、ヌクレオチドの配列のリードを備え、
前記ゲノムエンコーダ２０１０は、
前記リードを１つまたは複数の参照配列にアライメントして、これによりアライメントされたリードを生成するよう構成されるアライナーユニット２０１と、
前記１つまたは複数の参照配列との完璧なマッチングが見出されたか否か、前記１つまたは複数の参照配列とのミスマッチの数、シンボルの置換の存在、前記１つまたは複数の参照配列との前記アライメントされたリード中の挿入または削除またはクリップされたシンボルの存在、マッピングされないリードの存在に基づいて、前記アライメントされたリードを分類し、これによりアライメントされたリードのクラスを生成するよう構成されるデータ分類ユニット２０４と、
前記分類されたアライメントされたリードを、シンタックス要素のレイヤとして、前記アライメントされたリードのクラスに基づいて、一義的に前記分類およびアライメントされたリードを表すディスクリプタを備えるシンタックス要素を選択することにより、エンコードするよう構成される１つまたは複数のレイヤエンコーディングユニット２０５〜２０７とを備え、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードすることは、前記レイヤにより担持されるデータの統計的性質に基づいて適用され、
前記分類およびアライメントされたリードを、シンタックス要素の多重レイヤとしてエンコードすることは、特定のソースモデルおよび特定のエントロピーコーダをそれぞれのレイヤに関連付け、
削減された情報エントロピーで、区別可能な情報を取得するため、配列リードのデータおよびメタデータをシンタックス要素のホモジニアスレイヤへ展開することを含む、
ことを特徴とするゲノムエンコーダ。
【請求項７】
請求項６に記載のゲノムエンコーダにより圧縮されたゲノムストリーム２１１を展開するゲノムデコーダ２１８であって、
前記ゲノムデコーダ２１８は、
前記圧縮されたゲノムストリームを、シンタックス要素２１５のゲノムレイヤ中に構文解析するよう構成される構文解析手段２１０、２１２〜２１４と、
前記ゲノムレイヤを、分類されたヌクレオチドの配列のリード２１１１にデコードするよう構成される１つまたは複数のレイヤデコーダ２１６〜２１７と、
前記分類されたヌクレオチドの配列のリードを、１つまたは複数の参照配列上に選択的にデコードして、非圧縮のヌクレオチドの配列のリードを生成するよう構成されるゲノムデータクラスデコーダ２１３、と、
を備えることを特徴とするゲノムデコーダ。
【請求項８】
前記１つまたは複数の参照配列は、圧縮ゲノムストリーム２１１中に格納される、
ことを特徴とする請求項７に記載のゲノムデコーダ。
【請求項９】
前記１つまたは複数の参照配列は、前記デコーダに、帯域外メカニズムを介して提供される、
ことを特徴とする請求項７に記載のゲノムデコーダ。
【請求項１０】
前記１つまたは複数の参照配列は、前記デコーダに構築される、
ことを特徴とする請求項７に記載のゲノムデコーダ。
【請求項１１】
実行された際に、少なくとも１つのプロセッサに、請求項１に記載の方法を実行させる、ことを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2020503580.tif 000026
2020503580.tif 000027
2020503580.tif 000028