(57)【要約】  例えば、少なくとも１つの微生物関連状態を特徴解析するための、方法及び／又はシステムの実施形態は、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群（例えば、正の相関などの正の関連性、負の相関などの負の関連性、相関なし又は相関最小などの非関連性）を決定すること；前記一セットの微生物タクソン群についてのリファレンス特徴群（例えば、リファレンス存在量範囲群）を決定すること；及び前記一セットの関連性群及び前記リファレンス特徴群に基づいて、１又は複数の有意性指数メトリックを決定すること、を含み得る。【選択図】図１
2020533998.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの微生物関連状態を特徴解析するための方法であって、
一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群を決定すること、ここで前記一セットの関連性群には、正の関連性、負の関連性、及び非関連性の少なくとも１つが含まれる；
前記一セットの微生物タクソン群についての一セットのリファレンス存在量範囲群を決定すること、ここで前記リファレンス存在量範囲群は、少なくとも１つの微生物関連状態に関連する；及び
前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群、及び、前記一セットの微生物タクソン群についての前記リファレンス存在量範囲群に基づいて、前記一セットの関連性群の特徴解析結果についての有意性指数メトリック（significance index metric）を決定すること
を含む前記方法。
【請求項２】
前記有意性指数メトリックを決定することが、
前記一セットの微生物タクソン群についての前記一セットのリファレンス存在量範囲群に基づいて、前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群の、効果サイズメトリック群（effect size metrics）を決定すること；及び
前記効果サイズメトリック群に基づいて、前記有意性指数メトリックを決定すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記効果サイズメトリック群を決定することが、メタ分析に基づいて、前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群についての、一セットの相関係数群（a set of coefficient of correlations）を決定することを含み、
前記効果サイズメトリック群に基づいて前記有意性指数メトリックを決定することが、前記一セットの相関係数群に基づいて前記有意性指数メトリックを決定することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記効果サイズメトリック群を決定することが、
前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群についての、一セットのＺスコア群を決定すること；及び
前記微生物タクソンについての前記リファレンス存在量範囲群と、前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記正の関連性と前記負の関連性のうちの少なくとも１つに基づいて、前記一セットのＺスコア群を変更することを含み、
ここで、前記効果サイズメトリック群に基づいて前記有意性指数メトリックを決定することは、前記変更された一セットのＺスコア群に基づいて前記有意性指数メトリックを決定することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記効果サイズメトリック群を決定することが、前記リファレンス存在量範囲及び前記一セットの微生物タクソン群についての存在量群のランダムなセットから得られた検量線に基づいて、補間プロセスを実行することを含み、
前記効果サイズメトリック群に基づいて前記有意性指数メトリックを決定することが、前記補間プロセスに基づいて前記有意性指数メトリックを決定することを含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記有意性指数メトリックを決定することが、前記効果サイズメトリック群及び前記一セットの微生物タクソン群についてのユーザー存在量群に基づいて、ユーザーのマイクロバイオームと少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性を記述する、ユーザーについての傾向スコアを決定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記有意性指数メトリックを決定することが、前記一セットの微生物タクソン群の経験的存在量範囲群に基づいて前記傾向スコアを正規化することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記有意性指数メトリックを決定することが、
ユーザーサンプルについての一セットのラベル群を決定すること、ここで、前記一セットのラベル群を決定することは、特定のタクソンについてのユーザー存在量が前記タクソンについてのリファレンス存在量範囲との関係において存在量条件を満たすこと、及び、前記一セットの関連性群に属する特定の関連性が前記タクソンと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性の種類の条件（association type condition）を満たすこと、に基づいて、前記一セットの微生物タクソン群に属する特定のタクソンについての前記一セットのラベル群に属する特定のラベルを決定することを含む；及び
前記一セットのラベル群に基づいて、前記ユーザーサンプルによる、ユーザーについての前記有意性指数メトリックを決定すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記有意性指数メトリックを決定することが、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群、並びに前記一セットの関連性群及び前記一セットのリファレンス存在量範囲群から得られる機械学習モデルに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についてのユーザーの健康状況に関連する微生物関連状態分類を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記有意性指数メトリック、及び前記一セットの微生物タクソン群に関連する微生物群を含むユーザーサンプルに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についての前記ユーザーの診断を容易にすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記有意性指標メトリック、及び前記一セットの微生物タクソン群に関連する微生物群を含むユーザーサンプルに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についての前記ユーザーに対する治療的介入を容易化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ユーザーに関する少なくとも１つの微生物関連状態を特徴解析するための方法であって、
ユーザーからサンプルを採取すること、ここで前記サンプルは前記少なくとも１つの微生物関連状態に関連する微生物群を含む；
前記サンプルに基づいて、前記微生物群に関連するユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴を決定すること；及び
前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群、一セットの微生物タクソン群に関連するリファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群、及び前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群に基づいて、ユーザーのマイクロバイオームと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性を特徴づける有意性指数メトリックを、前記ユーザーについて決定すること
を含む前記方法。
【請求項１３】
前記ユーザーについて前記有意性指数メトリックを決定することが、前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群、及び前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群についての一セットの相関係数群に基づいて、前記有意性指数メトリックを決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ユーザーについて前記有意性指数メトリックを決定することが、前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群、並びに、前記リファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群、及び前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群についての一セットのＺスコア群に基づいて決定された一セットの変更されたＺスコア群に基づいて、前記有意性指数メトリックを決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記ユーザーについて前記有意性指数メトリックを決定することが、前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群、及び、前記リファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群と前記一セットの微生物タクソン群についての存在量群のランダムなセットから得られた検量線とを用いる補間プロセスに基づいて、前記有意性指数メトリックを決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴が、前記一セットの微生物タクソン群についてのユーザー存在量群を含み、前記リファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群が、前記一セットの微生物タクソン群についてのリファレンス存在量範囲群を含み、前記有意性指数メトリックを決定することが、前記ユーザー存在量群、並びに、前記リファレンス存在量範囲群及び前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群に基づいて決定された効果サイズメトリック群に基づいて、前記ユーザーのマイクロバイオームと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記関連性を特徴づける前記ユーザーについての傾向スコアを決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記傾向スコアを決定することが、前記ユーザー存在量群、前記効果サイズメトリック群、及び前記効果サイズについての有意性メトリック群に基づいて前記傾向スコアを決定することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記有意性指数メトリックを決定することが、前記一セットの微生物タクソン群についての経験的存在量範囲群に基づいて前記傾向スコアを正規化することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記有意性指数メトリックを決定することが、
ユーザーサンプルについての一セットのラベル群を決定すること、ここで、前記一セットのラベル群を決定することは、特定のタクソンについてのユーザー存在量が前記タクソンについてのリファレンス存在量範囲との関係において存在量条件を満たすこと、及び、前記一セットの関連性群に属する特定の関連性が前記タクソンと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性の種類の条件（association type condition）を満たすこと、に基づいて、前記一セットの微生物タクソン群に属する特定のタクソンについての前記一セットのラベル群に属する特定のラベルを決定することを含む；及び
前記一セットのラベル群に基づいて、前記ユーザーサンプルによる、ユーザーについての前記有意性指数メトリックを決定すること
を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
前記有意性指数メトリックを決定することが、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群、並びに前記一セットの関連性群及び前記一セットのリファレンス存在量範囲群から得られる機械学習モデルに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についてのユーザーの健康状況に関連する微生物関連状態分類を決定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２１】
前記微生物関連状態分類を決定することが、前記機械学習モデル及び前記一セットの微生物タクソン群についての前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群に基づいて、食餌関連状態に関連する食餌関連状態分類を前記ユーザーについて決定することを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記食餌関連状態が、カフェインの消費、アルコールの消費、人工甘味料の消費、および砂糖の消費の少なくとも１つを含み、
前記微生物関連状態分類を決定することが、前記機械学習モデル及び前記一セットの微生物タクソン群についての前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群に基づいて、前記ユーザーについてカフェイン消費分類、アルコール消費分類、人工甘味料消費分類、及び糖消費分類のうち少なくとも１つを決定することを含み、
前記一セットの微生物タクソン群が、アリスチペス属；アナエロトランカス属；バクテロイデス属；ビフィドバクテリウム属；ビロフィラ属；ブラウティア属；ブチリシモナス属；クロストリジウム属；コリンセラ属；エリシペラトクロストリジウム属；フェカリバクテリウム属；フラボバクテリウム属；フラボニフラクター属；グラヌリカテラ属；ヘスペリア属；インテスティニモナス属；クライベラ属；ラクノスピラ属；マービンブリアンティア属；オドリバクター属；オシリバクター属；パラバクテロイデス属；ファスコラークトバクテリウム属；シュードブチリビブリオ属；ローズブリア属；ストレプトコッカス属；サブドリグラヌラム属；サテレラ属；及びテリスポロバクター属のうち少なくとも一種類を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記有意性指数メトリックに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についての前記ユーザーの診断を容易化することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項２４】
前記有意性指数メトリックに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についての前記ユーザーに対する治療的介入を容易化することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【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、２０１７年９月１４日に出願された米国仮出願第６２／５５８，４８９号の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示は一般に、ゲノミクス及び微生物学に関する。
【背景技術】
【０００３】
マイクロバイオームには、ある生物に関連する、片利共生的な、相利共生的な及び病原性の微生物の生態群集を含めることができる。ヒトのマイクロバイオームの特徴解析は複雑なプロセスである。ヒトのマイクロバイオームには、ヒト細胞の１０倍以上の微生物細胞が含まれるが、サンプル処理技術、遺伝子分析手法、大量のデータを処理するためのリソースなどの制限により、ヒトのマイクロバイオームの特徴解析はまだ初期段階にある。現在の知見では、複数の健康状態とマイクロバイオームとの関連付けの役割が明確に確立されており、ヒトの疾患発症における宿主遺伝的・環境的要因を媒介するものとしての評価が高まってきている。マイクロバイオームは、多くの健康・疾患関連の状況において、少なくとも部分的な役割を果たしているのではないかと思われている。さらに、マイクロバイオームは、ヒト、植物、及び／又は動物の健康に対する環境因子の影響を媒介している可能性がある。ユーザーの健康に影響を与えるマイクロバイオームの深い意義を考えると、マイクロバイオームの特徴解析に向けた取り組みを進めていくべきである。しかし、例えば、１又は複数のマイクロバイオームに関連した状態に関する、マイクロバイオームを分析するための従来のアプローチには、多くの未解決の問題があった。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】ある方法の実施形態の変形例をフローチャートで示したものである。
【図２】ある方法の実施形態の変形例をフローチャートで示したものである。
【図３】あるシステムの実施形態の変形例である。
【図４】ある方法の実施形態の変形例をフローチャートで示したものである。
【図５】ある方法の実施形態の変形例における有意性指数メトリック頻度をグラフで示したものである。
【図６】ある方法の実施形態の変形例におけるクローン病予測の機械学習モデルのメトリックをグラフで表したものである。
【図７Ａ】ある方法の実施形態の変形例におけるカフェイン消費者予測の機械学習モデルのメトリックをグラフで表したものである。
【図７Ｂ】ある方法の実施形態の変形例におけるカフェイン消費者予測の機械学習モデルのメトリックをグラフで表したものである。
【図７Ｃ】ある方法の実施形態の変形例におけるカフェイン消費者予測の機械学習モデルのメトリックをグラフで表したものである。
【図７Ｄ】ある方法の実施形態の変形例におけるカフェイン消費者予測の機械学習モデルのメトリックをグラフで表したものである。
【図７Ｅ】ある方法の実施形態の変形例におけるカフェイン消費者予測の機械学習モデルのメトリックをグラフで表したものである。
【図８Ａ】有意性指数メトリックを含む通知の具体例である。
【図８Ｂ】有意性指数メトリックを含む通知の具体例である。
【図８Ｃ】有意性指数メトリックを含む通知の具体例である。
【図８Ｄ】有意性指数メトリックを含む通知の具体例である。
【図９】ある方法の実施形態の変形例の概略図である。
【図１０】１又は複数のモデルを用いた有意性指数メトリックの決定の変形例である。
【図１１】ある方法の実施形態の変形例における治療的介入の容易化である。
【図１２】ある方法の実施形態の変形例の概略図である。
【図１３】ある方法の実施形態の変形例の概略図である。
【図１４】ある方法の実施形態の変形例の概略図である。
【図１５】ある方法の実施形態の変形例の概略図である。
【図１６】ある方法の実施形態の変形例の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
実施形態の以下の説明は、実施形態を限定することを意図するものではなく、むしろ、当業者が作成及び使用を可能とすることを意図している。
【発明の概要】
【０００６】
１.概要
図１〜２、４、９に示すように、（例えば、少なくとも１つの微生物関連状態を特徴解析するための）方法１００の実施形態は、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群（例えば、正の相関などの正の関連性、負の相関などの負の関連性、相関なし又は相関最小などの非関連性）を決定すること（Ｓ１１０）；前記一セットの微生物タクソン群についての一セットのリファレンス存在量範囲群（例えば、リファレンス存在量範囲）を決定すること（Ｓ１２０）；及び前記一セットの関連性群と前記リファレンス特徴に基づいて、１又は複数の有意性指数メトリック（significance index metric）を決定すること（Ｓ１３０）、を含み得る。
【０００７】
ある具体例において、（例えば、少なくとも１つの微生物関連状態を特徴解析する）方法１００は、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群を決定すること、ここで前記一セットの関連性群には、正の関連性、負の関連性、及び非関連性の少なくとも１つが含まれる；少なくとも１つの微生物関連状態と関連付けられること；前記一セットの微生物タクソン群についての一セットのリファレンス存在量範囲群を決定すること、ここで前記リファレンス存在量範囲群は、少なくとも１つの微生物関連状態に関連する；及び／又は前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群、及び、前記一セットの微生物タクソン群についての前記リファレンス存在量範囲群に基づいて、前記一セットの関連性群の特徴解析結果についての有意性指数メトリック（significance index metric）を決定すること、を含み得る。
【０００８】
方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、１又は複数の：１又は複数の有意性指数メトリックに基づく１又は複数の微生物関連状態の診断を容易化するＳ１４０；１又は複数の有意性指数メトリックに基づいて、１又は複数の微生物関連状態の治療的介入を容易化するＳ１５０；及び／又は適切な他のいずれかのプロセスを含み得る。
【０００９】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、１又は複数のタクソン群と１又は複数の微生物関連状態（例えば、該メトリックが、微生物の組み合わせと１又は複数の微生物関連状態との間の該関連の客観的な測定値を提供できる場合）との間の関連性を特徴解析する１又は複数のメトリック（例えば、有意性指数メトリック）を決定するように機能することができる。具体例において、有意性指数メトリックは、（例えば、ユーザーからの新規ユーザーサンプルに基づいて）１又は複数のユーザーを特徴解析すること；診断を容易にすること；治療的介入を容易化すること；１又は複数のタクソン群と１又は複数の微生物関連状態との関係に関する洞察を明らかにすること；及び／又は適切な他のいずれかの利益を与えること、に使用することができる。
【００１０】
ある具体例においては、（例えば、ユーザーに関する少なくとも１つの微生物関連状態を特徴解析するための）方法１００は、ユーザーからサンプルを採取すること、ここで前記サンプルは前記少なくとも１つの微生物関連状態に関連する微生物群を含む；前記サンプルに基づいて、前記微生物群に関連するユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴を決定すること；及び／又は前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群（例えば、微生物タクソンのユーザー存在量）、一セットの微生物タクソン群に関するリファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群（例えば、該一セットの微生物タクソン群のリファレンス存在量及び／又は存在量範囲）、及び前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群に基づいて、ユーザーのマイクロバイオームと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性を特徴づける有意性指数メトリックを、前記ユーザーについて決定すること、を含み得る。変形例において、サンプルの採取、マイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオーム構成の特徴）の決定、及び／又は該方法１００の実施形態の適切なプロセスは、ここで参照することにより全体が本明細書に組み込まれる任意の適切な、２０１８年８月２８日に出願された米国出願番号第１６／１１５，５４２号及び／又は２０１８年７月２７日に出願された米国出願番号第１６／０４７，８４０号に記載の及び／又はそれに類似した、様式で行うことができる。
【００１１】
追加的に又は代替的に、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、例えば、有意性指数を決定する際に使用するため、（例えば、診断プロセス、治療プロセスのための）バイオマーカーとして使用するため、診断及び／又は治療に使用するため、及び／又は他の適切な目的のために、マイクロバイオームの特徴、（例えば、補足的なデータから由来の）補足的な特徴、及び／又は１又は複数の微生物関連状態に関連する（例えば、正に相関する、負に相関する）他の適切なデータを識別するように機能することができる。例において、微生物関連状態（及び／若しくは有意性指数並びに／又は他の適切な側面）は、マイクロバイオーム構成（例えば、マイクロバイオーム構成の多様性）、マイクロバイオーム機能（例えば、マイクロバイオーム機能の多様性）、及び／又は他の適切なマイクロバイオーム関連の態様の少なくとも１又は複数に関連付けられ得る。
【００１２】
追加的に又は代替的に、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、例えば、複数のタクソン群と複数の微生物関連状態（例えば、任意の数のタクソンを任意の数の微生物関連状態と任意の適切な数値関係で関連付けることができる場合）との間の複数の関連性の特徴解析に関連して、微生物関連状態のパネル（例えば、状態の種類によって分類されたパネル）の１又は複数のメトリック（例えば、有意性指数メトリック）を決定するように機能することができる。追加的に又は代替的に、実施形態は、本明細書で説明される任意の適切な機能を実行することができる。
【００１３】
変形例において、ユーザーの母集団からのデータ（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連する被験体の集団；１又は複数の微生物関連状態と正の相関、負の相関、相関なしのデータ；科学的査読済み記事等の情報源から由来のデータ）は、例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連して、微生物に関連する健康状況及び／又は（例えば、診断目的のための）改善領域を示すなど、後続のユーザーを特徴解析するため等の有意性指数メトリックを決定するため、及び／又は治療的介入を容易化する（例えば、１又は複数の治療を推進する；１又は複数の微生物関連状態に関連する改善された健康状況と相関する状況など、望ましい平衡状況の１又は複数のセットに向けて、ユーザーのマイクロバイオームの構成及び／又は機能的多様性の調節を容易化する）ために使用することができる。該方法１００の変形例により、例えば１又は複数の微生物関連状態のための経時での補足データを処理することに追加して又は代替的に、身体部位（例えば、鼻部位、腸部位、口部位、皮膚部位、性器部位などの特定の身体部位の種類に対応する採取部位など、ユーザーのサンプル採取部位全体を通して）にわたって、経時での（例えば、微生物関連状態でのユーザーの経験の程度を通して、治療計画の過程全体を通して；図１３に示すように）ユーザーからの追加サンプルの（例えば、有意性指数モデルを使用した）採取及び分析を介して、ユーザーに提供される治療の選択、監視（例えば、有効性の監視）及び／又は調整をさらに容易化することができる。しかしながら、母集団、サブグループ、個人、及び／又は他の適切なエンティティ（entity）からのデータは、任意の適切な目的のために、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の適切な部分によって使用され得る。
【００１４】
変形例では、該方法１００及び／又はシステム２００の実施形態によって、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１８年７月２７日に出願された米国出願番号第１６／０４７，８４０号に記載の特徴解析結果及び／又は治療など、１又は複数の微生物関連状態に関連する１又は複数の微生物関連の特徴解析結果及び／又は治療を決定するための有意性指数メトリックを決定することができる。
【００１５】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、追加的に又は代替的に、１又は複数の微生物関連状態の特徴解析結果（例えば、診断）及び／又は治療法を生成及び／又は推進（例えば、提供；提示；関連する通知）することができる。
【００１６】
微生物関連状態には、疾患、症状、原因（例えば、誘因）、障害、関連するリスク（例えば、傾向スコア）、関連する重症度、行動（例えば、カフェインの消費、アルコールの消費、砂糖の消費、習慣、食餌）、及び／又は微生物関連状態に関連する他の適切な態様の１又は複数が含まれ得る。微生物関連状態には、１又は複数の疾患関連の状態が含まれ、これには以下のいずれか１又は複数が含まれ得る：胃腸関連の状態（例えば、過敏性腸症候群、炎症性腸疾患、潰瘍性大腸炎、セリアック病、クローン病、膨満、痔疾患、便秘、逆流、血便、下痢）；アレルギー関連の状態（例えば、小麦、グルテン、乳製品、大豆、ピーナッツ、甲殻類、木の実、卵などに関連するアレルギー及び／又は不耐性）；運動関連の状態（例えば、痛風、関節リウマチ、変形性関節症、反応性関節炎、多発性硬化症、パーキンソン病）；癌関連の状態（例えば、リンパ腫、白血病、芽細胞腫、胚細胞腫瘍、癌腫、肉腫、乳癌、前立腺癌、基底細胞癌、皮膚癌、結腸癌、肺癌、いずれかの適切な生理学的領域に関連する癌の状態）；心血管関連状態（例えば、冠状動脈性心臓病、炎症性心疾患、弁膜症、肥満、脳卒中）；貧血状態（例えば、サラセミア、鎌状赤血球、悪性の、ファンコーニ、溶血性、再生不良、鉄欠乏）；神経関連の状態（例えば、ADHD、ADD、不安症、アスペルガー症候群、自閉症、慢性疲労症候群、うつ病）；自己免疫関連の状態（例えば、スプルー、エイズ、シェーグレン、ループス）；内分泌関連の状態（例えば、肥満、グレーブス病、橋本甲状腺炎、代謝性疾患、I型糖尿病、II型糖尿病）；皮膚に関連する状態（例えば、にきび、皮膚筋炎、湿疹、酒さ、乾燥肌、乾癬、フケ、光線過敏症、肌荒れ、かゆみ、フレーキング、鱗屑、ピーリング、小じわ、ひび割れ、黒肌の個人の灰色の肌、発赤、出血して感染症を引き起こす可能性のある亀裂などの深い亀裂、頭皮の皮膚のかゆみと鱗屑、炎症を起こした油性皮膚などの油性皮膚、ヘアケア製品などの製品に対する皮膚過敏症、頭皮マイクロバイオームの不均衡）；ライム病の状態、コミュニケーション関連の状態、睡眠関連の状態、代謝関連の状態、体重関連の状態、痛み関連の状態、遺伝関連の状態、慢性疾患；及び／又はいずれかの他の適切な種類の疾患関連の状態。
【００１７】
変形例において、微生物関連状態には、参照により全体が本明細書に組み込まれる２０１８年８月２８日に出願の米国出願第１６／１１５，５４２号に記載の１人及び複数の女性の健康関連の状態（例えば、生殖器系関連の状態）を含めることができ、たとえば、１人及び複数の女性の健康関連状態及び／又は他の適切な微生物関連状態のために有意性指数メトリックを決定及び／又は使用できる。
【００１８】
追加的または代替的に、微生物関連状態は、食餌関連状態（例えば、カフェインの消費、アルコールの消費、砂糖の消費、人工甘味料の消費、雑食性、ベジタリアン、ビーガン、砂糖の消費、酸の消費、その他の食品の消費、栄養補助食品の消費、食餌の行動）、プロバイオティクス関連の行動（例えば、消費、回避）、習慣的行動（例えば、喫煙、低、中程度、及び／又は極端な運動状態などの運動状態）、更年期障害、その他の生物学的プロセス、社会的行動、その他の行動、及び／又はその他の適切なヒト行動の状態のいずれか１又は複数を含み得る１又は複数のヒト行動状態を含み得る。状態は、任意の適切な表現型（例えば、ヒト、動物、植物、菌体で測定可能な表現型）に関連付けることができる。変形例において、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部は、例えば、１又は複数の有意性指数メトリックに基づき、１又は複数の微生物関連状態（例えば、皮膚関連の状態）に苦しむユーザーに対する１又は複数の標的療法の推進（例えば、提供、推奨）を容易化するために使用することができる。
【００１９】
変形例において、サンプル（例えば、本明細書で説明されるもの）は、腸採取部位（例えば、腸部位の身体部位の種類に対応する）、皮膚採取部位（例えば、皮膚部位の身体部位の種類に対応する）、鼻採取部位（例えば、鼻部位の身体部位の種類に対応する）、口採取部位（例えば、口部位の身体部位の種類に対応する）、及び性器採取部位（例えば、性器部位の身体部位の種類に対応する）のうちの少なくとも１つを含む１又は複数の採取部位に対応し得る。
【００２０】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、例えば、該ユーザーの有意性指数メトリックを決定するためにユーザーから１又は複数の生体サンプル（例えば、１又は複数の採取部位から収集されたもの）を処理するために１又は複数のサンプル処理プロセス及び／又は有意性指数決定プロセスを適用することに関連して、マイクロバイオーム関連の特徴解析のため、治療的介入を容易化するため、及び／又は他の任意の適切な目的のために、単一ユーザーに対して実施することができる。追加的に又は代替的に、実施形態は、被験体の母集団（例えば、ユーザーを含むもの、ユーザーを除くもの）に対して実施することができ、該対象の母集団は、（例えば、微生物関連状態、人口統計学的特徴、行動、マイクロバイオームの構成及び／又は機能に関連する）任意の適切な種類の特徴解析についての他の任意の対象と類似及び／又は異なる対象を含むことができ；（例えば、微生物関連の特徴解析結果及び／又は治療法決定に影響する特徴、などの特徴を共有する）ユーザーのサブグループに対して実施することができ；植物、動物、微生物、及び／又はその他の適切なエンティティに対して実施することができる。したがって、被験体のセット（例えば、被験体の母集団、被験体のセット、ユーザーのサブグループ）から由来の情報を使用して、後続のユーザーに追加の洞察を提供することができる。ある変形例において、生体サンプルの集合は、例えば、種々の人口統計学的特徴（例えば、性別、年齢、婚姻状況、民族、国籍、社会経済的地位、性的指向）、微生物に関連する種々の状態（例えば、健康状況と疾患状況、種々の遺伝的性質）、種々の生活状況（例えば、一人暮らし、ペットと生活、大切な人と生活、子供と生活）、種々の食習慣（例えば、雑食の、ベジタリアン、ビーガン、砂糖の消費、酸の消費、カフェインの消費）、種々の行動傾向（例えば、身体活動のレベル、薬物使用、アルコール使用）、（例えば、所定の期間内に移動した距離に関連する）種々の移動度、及び／又はその他の適切な特徴（例えば、マイクロバイオームの構成及び／又は機能に影響を与える、相関する、及び／又はその他の方法で関連する特徴）の１又は複数の被験体を含む多種多様な被験体に、関連付けられ処理される。実施例において、被験体の数が増えるにつれて、例えば、（例えば、該ユーザーのサンプルの種々の採取部位に関連する）マイクロバイオームに基づいて（例えば、種々の特徴を持つ）後続のユーザーを特徴解析することに関連して、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部で実施されるプロセスの予測力が増加し得る。しかしながら、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部は、任意の適切な１又は複数のエンティティに対して任意の適切な方法で実行及び／又は構成してよい。
【００２１】
変形例においては、方法１００の実施形態の一部は、任意の適切な順序で繰り返し実行することができ、かつ／又は、システム２００の実施形態の任意の適切な構成要素は、例えば、方法１００の実施形態の任意の適切な部分及び／又はシステム２００の実施形態の任意の適切な構成要素を改善するために、繰り返し適用され得る。変形例においては、方法１００は、追加の情報源、サンプル（例えば、経時的に被験体から採取されたサンプル、１又は複数の微生物関連状態の経過、及び／又は治療的介入）、及び／又は、他の適切な構成要素を収集及び分析することなどによって、１又は複数の微生物関連データベース（例えば、微生物タクソンと微生物関連状態との間の関連付けを含むもの；効果サイズメトリック群を含むもの；リファレンス存在量範囲等のリファレンスマイクロバイオームの特徴を含むもの）の精緻化を可能にするために繰り返し実行され得る。変形例においては、方法１００は、例えば、精度を改善するため及び／又は有意性指数メトリックに関連する他の適切な態様のための、有意性指数メトリックを決定するための精緻化プロセスを含み得る。
【００２２】
ここに記載されているデータ（例えば、有意性指数メトリック、効果サイズメトリック群、タクソン識別子、関連付け、マイクロバイオームの特徴、ユーザーの特徴、リファレンス特徴、微生物データセット、モデル、微生物関連特徴解析結果、補足データ、通知）は、１又は複数の該データがいつ収集、決定、送信、受信、及び／又はその他の処理がされたかを示す時間指標（例えば、サンプルがいつ収集されたかを示す時間指標、サンプリング時間）、該データによって記述されたコンテンツにコンテキストを提供する時間指標（例えば、有意性指数メトリックに関連する時間指標）、時間指標の変化（例えば、治療を受けること、サンプル採取、サンプル分析の間の待ち時間、微生物関連特徴解析結果若しくは治療のユーザーへの提供、及び／又は方法100の実施形態の他の適切な部分に応答する、経時的なマイクロバイオームの変化、及び／又は時間に関連する他の適切な指標を含む、任意の適切な時間指標（例えば、秒、分、時間、日、週、月、年）に関連付けることができる。
【００２３】
追加的に又は代替的に、パラメータ、メトリック、入力、出力、及び／又はその他の適切なデータは、スコア（例えば、傾向スコア、機能関連性スコア、相関スコア、共分散スコア、マイクロバイオーム多様性スコア、重症度スコア）、個々の値（例えば、種々の状態、種々の採取部位などの状態傾向スコアなど、個々の微生物関連状態スコア）、集計値（例えば、種々の状態、採取部位、タクソンの個々の微生物関連のスコアに基づく全体的なスコア）、バイナリ値（例えば、健康サンプル又は微生物関連状態を示すサンプルの分類）、相対的な値（例えば、相対的なタクソンの存在量、相対的なマイクロバイオーム機能の存在量、相対的な特徴の存在量）、分類（例えば、微生物関連状態の分類及び／又はユーザーの診断、特徴の分類、行動の分類、人口統計学的特徴の分類）、信頼水準（例えば、有意性指数メトリック及び／又は他の適切なデータに関連するもの）、識別子、一連の値、及び／又はその他の適切な種類の値を含む値の種類に関連付けることができる。本明細書に記載の任意の適切な種類のデータは、入力（例えば、種々の分析手法、モデル、及び／又は本明細書に記載の他の適切な構成要素）として使用され、出力（例えば、種々の分析手法、モデル）として生成され、かつ／又は方法１００及び／若しくはシステム２００に関連する任意の適切な構成要素に対して任意の適切な方法で操作され得る。
【００２４】
本明細書に記載の方法１００及び／又はプロセスの実施形態の１又は複数のインスタンス及び／又は部分は、非同期的（例えば、順次）、同時に（例えば、並列データ処理；同時相互状態分析；多重サンプル処理；微生物関連状態のパネルを実質的に同時に評価するためのサンプル処理と分析の実行；複数のユーザーに対して、有意性指数メトリック、微生物データセット、マイクロバイオームの特徴を計算で決定し、微生物関連状態を並行して特徴解析する；例えば、システム処理能力を向上させるための並列計算のための種々のスレッドで同時に）、誘発イベント（例えば、方法１００の一部の実行）に対する時間的関係（例えば、実質的に同時に、それに応答して、連続して、前、後）、かつ／又は本明細書に記載のシステム２００、構成要素、及び／若しくはエンティティの１又は複数のインスタンスによって、及び／又は使用して、任意の適切な時間及び頻度で任意の他の適切な順序で実行することができる。
【００２５】
追加的に又は代替的に、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、例えば、１又は複数の有意性指数メトリックを決定する際に使用可能な微生物データセット及び／又はマイクロバイオームの特徴を決定するため、２０１８年８月２８日に出願された米国出願番号第１６／１１５，５４２号に記載のいずれかの適切なサンプル処理操作を実行することができる。例えば、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、１又は複数の生体サンプル（例えば、該生体サンプルからの微生物核酸の配列決定）の配列決定するために１又は複数の配列決定システム２１５（例えば、次世代配列決定システム、標的アンプリコン配列決定用配列決定システム、合成による配列決定技術、毛細管配列決定技術、サンガー配列決定、ピロ配列決定技術、ナノポア配列決定技術）を適用することに基づいて、微生物配列データセット及び／又は他の適切な微生物データを生成することができる。次世代配列決定システム（例えば、次世代配列決定プラットフォーム）は、１又は複数の高処理量配列決定（例えば、高処理量配列決定技術により容易化；超並列シグネチャ配列決定、ポロニー配列決定、４５４ピロ配列決定、イルミナ配列決定、ＳＯＬｉＤ配列決定、Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔ半導体配列決定、ＤＮＡナノボール配列決定、Ｈｅｌｉｓｃｏｐｅ単一分子配列決定、単一分子リアルタイム（ＳＭＲＴ）配列決定、ナノポアＤＮＡ配列決定）、任意の世代の配列決定技術（例えば、第２世代配列決定技術、第３世代配列決定技術、第４世代配列決定技術）、アンプリコン関連の配列決定（例えば、標的アンプリコン配列決定）、合成による配列決定、トンネル電流配列決定、ハイブリダイゼーションによる配列決定、質量分析配列決定、顕微鏡に基づく手法、及び／又は任意の適切な次世代配列決定技術に適したいずれの配列決定システム（例えば、配列決定プラットフォーム）も含み得る。
【００２６】
図３に示されるように、（例えば、微生物関連状態を特徴解析するための）システム２００の実施形態は、微生物データセット（例えば、微生物の遺伝子配列；微生物の配列データセット）の決定を容易化するために１又は複数のユーザー（例えば、ヒト被験体、患者、動物被験体、環境生態系、医療提供者）から（例えば、ユーザーが採取し、前処理試薬を含む容器に含めた）生体サンプルを採取及び／又は処理するように構成された処理システム（例えば、サンプル処理システム；配列決定システム２１５を含む）２１０、有意性指数メトリック、特徴（例えば、マイクロバイオーム構成の特徴；マイクロバイオーム機能の特徴；多様性という特徴；相対存在量範囲；例えば、微生物データセット及び／又は他の適切なデータに基づく）、及び／又は微生物関連特徴解析結果（例えば、微生物関連状態の特徴解析結果、治療関連の特徴解析結果、ユーザーの特徴解析結果）を決定するように構成された微生物関連特徴解析システム２２０、１又は複数の微生物関連状態（例えば、１又は複数の有意性指数メトリックに基づく、１又は複数の微生物関連状態を改善するための）のための治療的介入（例えば、治療の推進）を容易化するように構成された治療容易化システム２３０、有意性指数メトリック及び／又は他の適切なデータを提示するためのインターフェース２４０、１又は複数のサンプルを採取するためのサンプルキット２５０、及び／又は他の適切な構成要素のうちの任意の１又は複数を含み得る。システム２００の実施形態の構成要素は、概して別個の構成要素として説明されるが、それらは、任意の方法で物理的及び／又は論理的に統合することができる。ある実施例においては、システム２００の実施形態は、治療容易化システム２３０を省略することができる。追加的に又は代替的に、システム２００の実施形態の機能は、任意の適切なシステム構成要素間で任意の適切な方法で割り当てることができる。しかしながら、システム２００の実施形態の構成要素は、任意の適切な方法で構成してよい。
【００２７】
方法１００及び／又はシステム２００は、任意の適切な方法で構成してよい。
【００２８】
２.１  一セットの関連性群の決定
方法１００の実施形態は、１又は複数の微生物タクソンと１又は複数の微生物関連状態との間の一セットの関連性群を決定するステップＳ１１０を含むことができ、これは、有意性指数メトリックの決定に使用する関連性群を決定するように機能することができる。
【００２９】
関連性群には、１又は複数のタクソン群と１又は複数の微生物関連状態との間の、正の関連性群（例えば、正の相関、原因となる関連性群）、負の関連性群（例えば、負の相関、原因となる関連性群）、非関連（例えば、相関なし）、及び／又はその他の種類の関連性群（例えば、関係、つながり）の１又は複数を含めることができる。
【００３０】
任意の適切な数のタクソンが、任意の適切な数の微生物関連状態と、任意の適切な数値関係（例えば、１対多、多対１）に関連しうる。
【００３１】
一セットの関連性群の決定には、状態に関連する情報源（例えば、科学文献、臨床試験などの第三者情報源；状態、関連する微生物タクソン、関連するマーカーに関する情報を含む情報源；独自の情報源；第一者情報源）の処理を含めることができる。ある変形例において、ブロックＳ１１０は、一セットの関連性群及び／又は他の適切なパラメータを決定するために状態関連の情報源（例えば、マーカーのヒトによるキュレーション、関連性、効果サイズ、効果サイズの計算に使用できるデータ、及び／又は関連情報）を手動で処理することを含み得る。別の変形例において、ブロックＳ１１０は、状態関連情報源を自動的に処理することを含み得る。例えば、ブロックＳ１１０は、オンライン情報源のリストを生成すること、リストに基づいてオンライン情報源を取得すること、一セットの関連性群及び／又は他の適切なデータを生成するために、（例えば、自然言語処理技術の適用などにより）タクソンのセット、関連する状態、及び／又は他の関連するデータを抽出するために該オンライン情報源を処理することを含み得る。別の実施例においては、情報源を自動的に処理することは、１又は複数の微生物関連状態に関連するタクソンの種類を抽出するためなど、該情報源の分析に自然言語処理アプローチ及び／又は他の適切なアプローチを適用することを含み得る。
【００３２】
変形例において、一セットの関連性群の決定は１又は複数の条件（例えば、関連性を使用して、該条件が満たされた場合に１又は複数の有意性指数メトリックを決定する際の下流処理、該関連性による微生物関連データベースのアップデートなど）に基づいてもよい。条件としては、ヒト又は動物などの被験体の種類、ヒト又は動物に関する特徴などに関連するような被験体の条件、１又は複数の関連性の識別に使用されるサンプルのサンプリング部位に関連するなどのサンプル条件、関連性の識別に使用される分析手法の種類などに関する分析手法の条件、情報源によって提供される、及び／又は関連性の特徴解析に使用されるメトリックの種類に関連するなどのメトリックの条件、及び／又はその他の適切な種類の条件の１又は複数が挙げられる。
【００３３】
ある具体例において、関連性の決定は、（ｌ）該情報源で使用されるサンプルは成人からのものであり、適切なサンプリング部位から採取されたものであったということ；及び、例えば、該関連性の方向を説明するメトリック（例えば、タクソンと微生物関連状態との間の正の関連性、タクソンと微生物関連状態との間の負の関連性、又はタクソンと微生物関連状態との間の非関連性か否か）、効果サイズメトリック群（例えば、１又は複数の微生物タクソンの存在量と１又は複数の微生物関連状態との間の相関係数、Ｚスコア）、効果サイズメトリック群の計算を可能にするデータ（例えば、このようなメトリックを、相関係数及び／又はＺスコアなどの効果サイズメトリック群に変換できる場合）、例えば、平均値、標準偏差、サンプルサイズ、オッズ比、リスク比、該状態を有する又は有しない対照群と研究対象群の個人の割合、及び／又はその他のいずれかの適切なメトリックを含む（２）適切なメトリック（例えば、統計）が利用可能（例えば、該情報源から提供されたもの）、を含む２つの条件（例えば、２つの条件が満たされた場合に１又は複数の有意性指数メトリックを決定する際の下流処理などの関連性を使用する；２つの条件が満たされた場合に該関連性で微生物関連データベースをアップデートする）に基づいて行うことができる。ある具体例において、１又は複数の関連性の決定は、偽の又は疑似の効果を真と見なす確率は５％未満（つまり、Ｐ値＜０．０５）であり、例えば、該タクソンと微生物関連状態との間に統計的に有意な関連性があることを示すことに基づいて（例えば、条件が満たされた場合１又は複数の有意性指数メトリックの決定における下流処理などの関連性を使用して；該関連性による微生物関連データベースをアップデートして）行うことができる。ある具体例において、関連性の決定は、５％未満のＰ値が該関連性が統計的に有意であることを示す該Ｐ値に基づくなど、該研究対象群と対照群との間の統計的比較の有意性に基づいて（例えば、条件が満たされた場合１又は複数の有意性指数メトリックの決定における下流処理などの関連性を使用して；該関連性による微生物関連データベースをアップデートして）行うことができる。ただし、関連性を決定するための条件は、任意の適切な方法で構成してもよい。
【００３４】
変形例において、１又は複数の関連性を決定することは、１又は複数の関連性を記述する１又は複数のパラメータを決定することを含み得る。１又は複数の関連性を記述するパラメータには、効果サイズメトリック群（例えば、１又は複数の微生物タクソンの存在量と１又は複数の微生物関連状態との間などの相関係数；Ｚスコア）、効果サイズメトリック群の計算を可能にするデータ、平均、標準偏差、サンプルサイズ、オッズ比、リスク比、状態有する場合と有しない場合の対照群と研究対象群の個人の割合及び／又はその他の適切なメトリック、実験パラメータ、信頼水準、サンプル特徴、状態の種類に関連するパラメータ（例えば、被験体パラメータ、サンプルパラメータ、分析手法パラメータ、メトリックパラメータ）、情報源によって提供されるパラメータ、及び／又はその他の適切な種類のパラメータのいずれか１又は複数を含み得る。
【００３５】
一セットの関連性群（及び／又はマイクロバイオームの特徴、リファレンス特徴、ユーザーの特徴など）の決定は、例えば、参照により全体が本明細書に組み込まれる、２０１８年８月２８日に出願された米国出願第１６／１１５，５４２号及び／又は２０１８年７月２７日に出願された米国出願第１６／０４７，８４０号に記載の内容を含む及び／又は類似する方法で、微生物データセット（例えば、マイクロバイオームの特徴；１又は複数の微生物関連状態に関連するもの）、補足データセット及び／又は他の適切なデータに基づくことができる。
【００３６】
一セットの関連性群の決定には、一セットの関連性群の決定に応じてなど、決定された一セットの関連性群に基づいて（例えば、１又は複数の微生物関連データベースに追加の関連付けを追加して）１又は複数の微生物関連データベースを生成及び／又はアップデート（例えば、データの精緻化、追加、削除）することを含めることができるが、微生物関連データベースの生成及び／又はアップデートは、任意の適切な方法及び任意の適切な時間及び頻度で実行することができる。
【００３７】
（例えば、１又は複数のタクソン群と１又は複数の微生物関連状態との間の）一セットの関連性群及び／又は任意の適切なパラメータ（例えば、効果サイズ推定、他のデータ）を決定すること（Ｓ１１０）は、任意の適切な方法で実行してもよい。
【００３８】
２.２  リファレンス特徴のセットの決定
方法１００の実施形態は、一セットの、１又は複数の微生物タクソン（例えば、１又は複数の微生物関連状態との関連性が決定された微生物タクソン）のリファレンス特徴群のセット（例えば、リファレンス存在量の範囲群）を決定すること（Ｓ１２０）を含むことができ、これは、有意性指数メトリックの決定において使用するための特徴群を決定するように機能することができる。
【００３９】
リファレンス特徴は、１又は複数の微生物関連状態との関連性が（たとえば、Ｓ１１０に関連して）決定された１又は複数の微生物タクソンなど、１又は複数の微生物タクソンに関連づいて（例えば、説明されて、対応して）いることが好ましい。追加的に又は代替的に、リファレンス特徴は、マイクロバイオーム構成（例えば、マイクロバイオーム構成の多様性）、マイクロバイオーム機能（例えば、マイクロバイオーム機能の多様性）、任意の適切な被験体及び／若しくはユーザー（例えば、適切な群、サブグループ、並びに／又は被験体及び／又はユーザーのセット）、並びに／又は他の任意の適切な態様の１又は複数に関連することができる。
【００４０】
リファレンス特徴は、好ましくは、１又は複数の微生物関連状態に関連する１又は複数のタクソン群のリファレンス存在量範囲（例えば、リファレンス相対存在量範囲）を含む。実施例において、リファレンス存在量範囲（及び／若しくは１人及び複数のユーザーに対応するユーザー存在量範囲、並びに／又は任意の適切な存在量範囲など）は、健康的な存在量範囲（例えば、微生物に関連する状態を有しない被験体に基づいて由来する健康範囲など、微生物に関連する状態に関連するタクソンの存在量の健康的な範囲に対応する）、不健康な存在量範囲（例えば、微生物に関連する状態を有する被験体に基づいて由来する不健康な範囲など、微生物に関連する状態に関連するタクソンの不健康な存在量の範囲に対応する）、低存在量範囲、通常存在量範囲、高存在量範囲、存在量なし、中程度存在量範囲、（例えば、被験体、サンプルなどのいずれかの適切な群に関連した）範囲のパーセンタイル、及び／又は任意の他の適切な種類の存在量範囲のうちの１又は複数を含み得る。しかしながら、微生物の存在量の範囲は、任意の適切な方法で構成されてよい。
【００４１】
リファレンス特徴は、１又は複数のタクソン群と１又は複数の微生物関連状態（例えば、タクソンのセットと微生物関連状態との間の関連付けについてのリファレンス存在量範囲などのリファレンス特徴を提供する同じ情報源）との間の関連性の決定の変形例で使用されるものと同じ又は異なる情報源から決定できる。
【００４２】
追加的に又は代替的に、リファレンス特徴は、タクソンと微生物関連状態との間の１又は複数の関連付けを決定することと類似又は異なるいずれかの適切な方法で決定することができる。変形例において、リファレンス特徴を決定することは、１又は複数の微生物関連状態（例えば、状態を有する被験体のサブグループ、状態を有しない被験体の対照サブグループ）に関連する被験体の全母集団から採取されたサンプルのサンプル処理及びバイオインフォマティクス分析に基づいてリファレンス特徴を決定することが含まれる。変形例において、リファレンス特徴の決定は、１又は複数の情報源、実証分析、サンプル処理、バイオインフォマティクス分析、及び／又はその他の適切なプロセスに基づくことができる。
【００４３】
リファレンス特徴、ユーザー特徴、及び／又は方法１００の実施形態の任意の適切な部分を決定することは、（例えば、有意性指数メトリックの決定など、情報源から抽出されたデータ、微生物データセット、マイクロバイオーム特徴、及び／又は下流処理の容易化のための他の適切なデータの）前処理を適用することを含み得る。ある実施例において、特徴解析プロセスを実行することは、（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連する）生体サンプルのセットの最初のサンプルの外れ値に対応する最初のサンプルデータを削除すること、ここで、該最初のサンプルの外れ値は、主成分分析、次元削減手法、及び多変量方法論の少なくとも１つによって決定される；生体サンプルのセットの第２サンプルの外れ値に対応する第２サンプルデータを削除すること、ここで、第２サンプルの外れ値は、マイクロバイオーム特徴のセットの対応するデータ品質に基づいて決定することができる（例えば、閾値条件を下回る高品質データを有する多数のマイクロバイオーム特徴に対応するサンプルを削除すること）；ｃ）閾値のサンプル数条件を満たさないマイクロバイオーム特徴のサンプル数に基づいて、マイクロバイオーム特徴のセットから１又は複数のマイクロバイオーム特徴を削除すること、ここで、該サンプル数は、マイクロバイオーム特徴の高品質データに関連するサンプルの数に対応している；及び／又は本明細書に記載の任意の適切なデータのための任意の他の適切なフィルタリング技術、の少なくとも１つによるデータセットのフィルタリング（例えば、情報源から抽出されたデータセットをフィルタリングすること、例えば分析手法のセットを適用する前に微生物配列データセットをフィルタリングして、リファレンス特徴などのマイクロバイオームの特徴を決定すること）を含み得る。しかしながら、前処理は、任意の適切な方法で任意の適切な分析手法を用いて行うことができる。
【００４４】
リファレンス特徴、ユーザー特徴、及び／又は他の適切な特徴（例えば、マイクロバイオームの特徴、補足特徴）の決定には、被験体、サンプル、データセット、及び／又はその他の適切な構成要素を１又は複数の特徴（例えば、ここで、ユーザーのマイクロバイオーム特徴の決定が、１又は複数の微生物関連状態などと相関している及び／又は別の方法で関連すると識別されたマイクロバイオームの特徴の特徴値を決定することを含みうる場合は、例えば、一セットの１又は複数の微生物関連状態を有するユーザーに特徴的な特徴）を示し且つ／あるいはその反対で関連するものとして特徴解析するために、計算手法（例えば、統計手法、機械学習手法、人工知能手法、バイオインフォマティクス手法、本明細書に記載のその他のアプローチ）を使用することができる。しかしながら、方法１００の実施形態の特徴を決定すること及び／又は適切な部分を実行することにおいては、任意の適切な分析手法（例えば、本明細書に記載の）が使用され得る。ある実施例において、リファレンス特徴及び／又は適切な特徴の決定には、少なくとも1つの単変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、及び人工知能アプローチを含む分析手法のセットを適用することが含まれ、たとえば、ここでは、有意性指数メトリックの決定（例えば、精度、エラーの削減、処理速度、スケーリング）に関連するコンピューティングシステム関連の機能を改善できる。ある実施例において、マイクロバイオーム特徴の決定（例えば、ユーザーのマイクロバイオーム特徴）には、マイクロバイオーム構成の多様性という特徴とマイクロバイオーム機能の多様性という特徴の少なくとも1つの存在、マイクロバイオーム構成の多様性という特徴とマイクロバイオーム機能の多様性という特徴の少なくとも１つが存在しないこと、最初の微生物関連状態に関連する異なるタクソンの相対存在量を表す相対存在量特徴、異なるタクソンに関連する少なくとも２つのマイクロバイオームの特徴間の比率を表す比率特徴、異なるタクソン間の相互作用を表す相互作用特徴、及び異なるタクソン間の系統学的距離を表す系統学的距離特徴の少なくとも1つを決定するために、１又は複数の微生物関連状態に関連（たとえば、付随（associated with)）して、分析手法のセットを適用することを含めることができ、ここで、該分析手法のセットは、単変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、及び人工知能アプローチの少なくとも１つを含み得る。
【００４５】
１又は複数のサンプル（例えば、１又は複数の微生物関連状態を有するか又は有しない被験体からのサンプル）に関連するマイクロバイオームの微生物の代表的な群が識別されると、マイクロバイオームの構成的及び／又は機能的側面に関連する（例えば、それに由来する）特徴を決定することができる。ある変形例において、特徴を生成することは、方法１００の実施形態の有意性指数メトリックの決定及び／又は適切な部分に有用なマーカーを識別するために、多座配列タイピング（ＭＳＬＴ）に基づいて特徴を生成することを含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、微生物の特定のタクソンが存在すること若しくは存在しないこと、及び／又は示された微生物のタクソン間の比率を記述する特徴を決定することを含み得る。追加的に又は代替的に、特徴の決定には、代表的なタクソン（例えば、タクソン）の数量、代表的なタクソンのネットワーク、異なるタクソンの表現における相関、異なるタクソン間の相互作用、異なるタクソンによって生成された生成物、異なるタクソンによって生成された製品間の相互作用、（例えば、RNAの分析に基づいて、異なる代表的なタクソンについての）死んだ微生物と生きている微生物の比率、系統学的距離（例えば、カントロビチールビンスタイン距離、ワッサースタイン距離など）、その他の適切なタクソン関連の特徴、その他の適切な遺伝的または機能的態様の１又は複数を表す特徴の決定が含まれる。
【００４６】
追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、例えば、ｓｐａｒＣＣアプローチを使用して、ゲノム相対存在量及び平均サイズ（ＧＡＡＳ）アプローチを使用して、及び／又はシーケンス類似性データを使用する混合モデル理論（ＧＲＡＭＭｙ）アプローチを使用したゲノム相対存在量を使用して、１又は複数の微生物群の相対存在量の最尤推定を実行し、異なる微生物群の相対存在量を記述する特徴を生成すること、を含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、例えば、存在量メトリックから導出される、分類学的変動の統計的測定値を生成することを含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、（例えば、他のタクソンの存在量に影響を与えるタクソンの存在量の変化に関連する）相対存在量因子に関連する（例えば、それに由来する）特徴を決定すること含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、１又は複数のタクソン群の存在を記述する定性的特徴を単独及び／又は組み合わせて生成すること、を含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、生体サンプルに関連するマイクロバイオームの微生物を特徴解析する遺伝的マーカー（例えば、代表的なｉ６Ｓ、ｉ８Ｓ、及び／又はＩＴＳ配列）に関連する特徴の生成を含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、特定の遺伝子及び／又は特定の遺伝子を有する生物の機能的関連付けに関連する特徴の生成を含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、タクソン及び／又はタクソンに起因する生産物の病原性に関連する特徴の生成を含み得る。追加的に又は代替的に、特徴を決定することは、例えば、情報源、生体サンプルの核酸の配列決定及びマッピング、並びに／又は任意の適切なアプローチから得られる、他の任意の適切な特徴の決定を含み得る。例えば、特徴は、組み合わせ可能（例えば、二つ組、三つ組を含む）、相関的（例えば、異なる特徴間の相関に関連する）、及び／又は特徴の変化（例えば、時間的変化、サンプル部位全体の変化など、空間的変化など）に関連し得る。
【００４７】
変形例において、特徴を決定することは、１又は複数の採取部位（例えば、腸部位、鼻部位、皮膚部位、性器部位、口部位）に関連する１又は複数の部位特異性を決定することを含み得る。ある実施例において、部位特異的な特徴のセットは、第一の身体部位に関連する部位特異的な特徴の第一のサブセットと第二の身体部位に関連する部位特異的な特徴の第二のサブセットを含み得る。しかしながら、多部位分析は、適切な方法で実行できる。
【００４８】
変形例において、特徴の決定には、母集団レベルのデータやその他の適切なデータを処理するためにコンピュータで実施されるルール（例えば、モデル、特徴選択ルール）を適用することを含んでもよいが、追加的又は代替的に、人口統計学的特徴に特異的な基準（例えば、療法処方計画、食餌処方計画、身体活動処方計画、民族性、年齢、性別、体重、行動などの１又は複数の人口統計学的特徴を共有するサブグループ）、状態に特異的な基準（例えば、特定の微生物関連状態を示すサブグループ、微生物関連状態の組み合わせ、微生物関連状態の誘因、関連する症状）、サンプル種類に特異的な基準（例えば、種々のコンピュータで実施されるルールを適用して、種々の採取部位から由来のマイクロバイオームデータを処理する）、ユーザー基準（例えば、異なるユーザー向けの異なるコンピュータで実施されるルール）及び／又はその他の適切な基準に基づいて、マイクロバイオーム関連データを処理するコンピュータで実施されるルールを適用することも含め得る。特徴の決定には、ユーザーの母集団からユーザーを１又は複数のサブグループに割り当てること；及び種々のサブグループの特徴（例えば、使用される特徴種類のセット、特徴から生成される特徴解析モデルの種類）を決定するために種々のコンピュータで実施されるルールを適用することを含んでもよい。しかしながら、コンピュータで実施されるルールの適用は、有意性指数メトリックＳ１３０を決定するためなど、方法１００の実施形態の任意の適切な部分に対して任意の適切な方法で実行することができる。
【００４９】
特徴の決定にはプロセスを含んでもよく、リファレンス存在量範囲及び／若しくはユーザー存在量範囲などの１又は複数の存在量範囲（例えば、リファレンスマイクロバイオームパラメータ範囲；健康的なマイクロバイオーム及び／又は１又は複数の状態が存在しないことに関連しうる、健康リファレンス相対存在量範囲；１又は複数の状態の存在及び／又はリスクに関連するリスクリファレンス相対存在量範囲；１又は複数のタクソン群の存在量の微生物構成範囲；サンプルに存在する微生物の系統学的多様性；１又は複数のタクソン群に関連する機能的特徴の微生物機能的多様性範囲）、並びに／又は、１又は複数の有意性指数メトリックがユーザーのマイクロバイオームパラメータ（例えば、ユーザー存在量）と（例えば、一ユーザーについて、ユーザーマイクロバイオームパラメータが種々の細菌標的の健康リファレンス範囲外の存在量を示すことに基づいて、微生物関連状態に関連する細菌標的に関連するマイクロバイオーム構成の有意性指数メトリックが低いと特徴解析する）リファレンスマイクロバイオームパラメータ範囲との比較に基づいている場合など、任意の適切な存在量範囲を決定することを含み得る。マイクロバイオームパラメータ範囲には、適切な形式（例えば、カウント）で、適切な下限と上限を設定できる。リファレンスマイクロバイオームパラメータの範囲は、適切な信頼区間（例えば、ユーザーの母集団全体の９９％の信頼区間）を表す範囲を含み得る。ある実施例において、リファレンス相対存在量範囲は、適切なタクソンについて、例えば、そのタクソンに対応する読み取りの数を読み取りの総数（例えば、クラスター化されてフィルター処理された読み取りの総数）で除算することによって計算できるが、リファレンス相対存在量範囲は、任意の適切な方法で計算することができる。
【００５０】
ある変形例において、リファレンス存在量範囲及び／又は適切な特徴の決定は、経験的に実行することができる。例えば、ブロックＳ１３０は、ユーザーの集団から生体サンプル及び補足データセットを採取することを含み得る。ユーザーの母集団は、マイクロバイオーム構成、マイクロバイオームの系統的多様性、マイクロバイオームの機能的多様性、状態、及び／又は他の適切な特徴の、任意の適切な状況に関連するユーザーを含むことができ、ここで、補足データセット（例えば、ユーザーに関連するモバイルデバイスで実行されるアプリケーションでデジタル管理された調査）は、特徴を示すことができる。ある具体例において、方法１００は、健康なユーザーの母集団からの生体サンプルの処理；生体サンプルを処理して微生物配列（microorganism sequence）を決定すること；各ユーザーの各タクソンの相対存在量を（例えば、１又は複数の微生物関連に関連する及び／又は関連付けられる可能性があると決定されたタクソンから）決定すること；及び健康なユーザーの母集団全体の相対存在量に基づいて、各タクソンの健康な範囲（及び／又は不健康な範囲）を生成することを含み得る。しかしながら、経験的に決定するリファレンスマイクロバイオームパラメータ範囲は、任意の適切な方法で実行することができる。ある具体例において、補足データは、被験体のセットからの被験体のサブセットに対する少なくとも１つの微生物関連状態の欠如を示すことができ、ここで、マイクロバイオームの特徴のセットを決定することには、微生物配列データセットに基づいて、被験体のサブセットに関連する健康的なリファレンスマイクロバイオームパラメータ範囲を決定することを含めることができ；１又は複数の有意性指数メトリックの決定は、補足データ及び／又は健康的なリファレンスマイクロバイオームパラメータ範囲に基づきうる。ある変形例において、リファレンスマイクロバイオームパラメータ範囲の決定は、手動及び／又は自動処理の状態関連情報源に基づくなど、非経験的に実行してもよい。
【００５１】
１又は複数のリファレンス特徴（例えば、存在量範囲）を、１又は複数の特徴（例えば、タクソン、状態）に関連する１又は複数のユーザーマイクロバイオーム特徴（例えば、存在量）と比較することは、例えば、ユーザーのマイクロバイオームパラメータ値が、リファレンスマイクロバイオームパラメータの範囲内又は範囲外のいずれであるかに基づく特徴（健康的なマイクロバイオーム）を有している又は特徴を有していないとしてユーザーを特徴解析することを含む、１又は複数の有意性指数メトリックの決定に使用できる。
【００５２】
リファレンス特徴を決定することは、１又は複数の（例えば、微生物タクソンと微生物関連状態との間の１又は複数の関連性の特徴解析などに関連して、有意性指数メトリックの精度を向上させるための）有意性指数メトリックを決定する際に使用されるリファレンス特徴のセットを改善するなどのために、（例えば、１又は複数の微生物関連データベースにおいて）リファレンス特徴をアップデートすることを、追加的に又は代替的に含み得る。
【００５３】
リファレンス特徴の決定Ｓ１２０は、任意の適切な方法で実行することができる。
【００５４】
２.３  有意性指数メトリックの決定
方法１００の実施形態は、（例えば、一セットの関連性群及び一セットのリファレンス特徴群などに基づいて）１又は複数の有意性指数メトリックを決定すること（Ｓ１３０）を含み得、これは、１又は複数の微生物タクソンと１又は複数の微生物関連状態との間の１又は複数の関連性の特徴解析に関連する１又は複数のメトリックを決定するように機能しうる。
【００５５】
有意性指数メトリックは、好ましくは、タクソンのセットと１又は複数の微生物関連状態との間の関連性の程度を記述するが、追加的に又は代替的に、ユーザー、１又は複数の微生物関連状態の傾向、１又は複数の微生物関連状態のリスク、１又は複数の微生物関連状態の特徴（例えば、診断、診断を容易化するための他の適切なデータ）を決定するために使用できる特徴、（例えば、１又は複数の微生物関連状態に対する治療的介入を容易化するための）１又は複数の治療を決定するために使用可能な特徴を記述することもでき、且つ／又は任意の適切な態様と関連してもよい。
【００５６】
有意性指数メトリックは、（例えば、０から１００の範囲及び／又は任意の適切な範囲として表現される）スコア、（例えば、ユーザーのマイクロバイオーム特徴及び／又は他の適切なユーザーデータに基づいて、１又は複数の微生物関連状態のユーザーの傾向を説明する）ユーザーについての傾向スコア、分類（例えば、機械学習モデルによるもの；１又は複数の微生物関連状態の有無の分類；状態の重症度などに関連して１又は複数の微生物関連状態に関連する任意の適切な分類）のいずれか１又は複数を含むことができ、かつ／又は本明細書に記載のデータの任意の適切な形式を含み得る。
【００５７】
有意性指数メトリックは、任意の数の（例えば、タクソンと微生物関連状態との間の）関連付け、ユーザー（例えば、１又は複数の微生物関連状態に対するユーザーの傾向を表す傾向スコア）、タクソン、微生物関連の状態、及び／又は任意の適切な構成要素に対応できる。
【００５８】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の有意性指数メトリック及び／又は任意の適切な部分を決定することは、単変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、人工知能アプローチ（例えば、機械学習アプローチ）、データに対するパターン認識の実行（例えば、微生物関連状態とマイクロバイオームの特徴との間の相関の識別）、複数の情報源からのデータの融合（例えば、データから抽出されたマイクロバイオームの特徴に基づくなど、１又は複数の微生物関連状態に関連する複数のユーザーからのマイクロバイオームデータ及び／又は補足データに基づいて特徴付けモデルを生成する）、値（例えば、平均値）の組み合わせ、圧縮、変換（例えば、デジタルからアナログへの変換、アナログからデジタルへの変換）、データの統計的推定の実行（例えば、通常の最小二乗回帰、非負の最小二乗回帰、主成分分析、リッジ回帰）、波変調、正規化、（例えば、経時的な、処理された生体サンプルに基づく、特徴付けモデル及び／又は治療モデルの）アップデート、順位付け（例えば、マイクロバイオームの特徴；治療法）、重み付け（例えば、マイクロバイオームの特徴）、検証、フィルタリング（例えば、ベースラインの修正、データのトリミング）、ノイズ低減、平滑化、充填（例えば、ギャップ充填）、整列、モデルフィッティング、ビニング、ウィンドウ処理、クリッピング、変換、数学演算（例えば、導関数、移動平均、合計、減算、乗算、除算）、データの関連付け、多重化、逆多重化、補間、外挿、クラスタリング、画像処理技術、その他の信号処理操作、その他の画像処理操作、視覚化、及び／又は他の適切な処理操作のいずれか１又は複数を含む、１又は複数の分析手法を採用することを含み得る。
【００５９】
人工知能アプローチには、教師あり学習（例えば、ロジスティック回帰の使用、バックプロパゲーションニューラルネットワークの使用、ランダムフォレスト、決定木の使用）、教師なし学習（例えば、アプリオリアルゴリズムの使用、ｋ平均クラスタリングの使用）、半教師あり学習、ディープラーニングアルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク、制限付きボルツマンマシン、ディープビリーフネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法、リカレントニューラルネットワーク法、スタックオートエンコーダー法）、強化学習（例えば、Ｑ学習アルゴリズムの使用、時間差学習の使用）、回帰アルゴリズム（例えば、通常の最小二乗、ロジスティック回帰、段階的回帰、多変量適応回帰スプライン、局所的に推定された散布図平滑化など）、インスタンスに基づく方法（例えば、ｋ近傍、学習ベクトル量子化、自己組織化マップ）、正則化方法（例えば、リッジ回帰、最小絶対収縮及び選択演算子、エラスティックネット）、決定木学習法（例えば、分類と回帰木、反復二分法３、Ｃ４．５、カイ二乗自動相互作用検出、決定株、ランダムフォレスト、多変量適応回帰スプライン、勾配ブースティングマシン）、ベイジアン法（例えば、ナイーブベイズ、平均化された１依存性推定量、ベイジアン信念ネットワーク）、カーネル法（例えば、サポートベクターマシン、動径基底関数、線形判別分析）、クラスタリング法（例えば、ｋ平均クラスタリング、期待値最大化）、関連規則学習アルゴリズム（アプリオリアルゴリズム、エクラアルゴリズム）、人工ニューラルネットワークモデル（例えば、パーセプトロン法、逆伝搬法、ホップフィールドネットワーク法、自己組織化マップ法、学習ベクトル量子化法）、アンサンブル法（例えば、ブースティング、ブーストラップされた集約、アダブースト、スタック一般化、勾配ブースティングマシン法、ランダムフォレスト法）、及び／又は任意の適切な人工知能アプローチの１又は複数を含み得る。しかしながら、データ処理は、任意の適切な方法で採用することができる。
【００６０】
有意性指数メトリックは、追加的又は代替的に、１又は複数の微生物関連状態と１又は複数のタクソン群との間の関連付けを特徴解析する有意性指数メトリックなどの部位特異的な優位性指数メトリック（例えば、腸部位、性器部位、鼻部位、皮膚部位、口部位、及び／又は他の適切な部位など、１又は複数の身体部位に特異的な）を含むことができ、関連付けは特定の身体部位に特異的である。ある実施例において、同じ身体部位及び微生物関連状態の場合、タクソンとの関連付けは、関与する１又は複数の身体部位（例えば、鼻部位と比較した腸部位の異なる関連付け）に基づいて異なる場合がある（例えば、異なるタクソンとの関連付けである場合がある）。特定の実施例において、関連する１又は複数の身体部位に基づいて、有意性指数メトリックが異なる可能性がある（例えば、有意性指数メトリックの値、有意性指数メトリックの種類）。実施例において、種々の部位特異的な有意性指数モデルを生成、適用、及び／又はその他の方法で処理できる。具体例において、部位特異的な有意性指数モデルが関連する１又は複数の身体部位に関連する部位特異的な特徴など、種々のマイクロバイオーム特徴に基づいて（例えば、腸部位特異的な機能を決定するために、ユーザーの腸部位で採取されたユーザーサンプルに基づいて有意性指数メトリックの決定に適用できる腸部位特異的な有意性指数モデルを生成するために、及び／又は任意の適切な目的のために、被験体の腸採取部位で採取されたサンプルから由来の、及び／又は１又は複数の微生物関連の状態と相関した腸部位特異的な特徴を使用して）、種々の部位特異的な有意性指数モデルを生成、適用、及び／又はその他の方法で処理できる。部位特異的なモデル、部位特異的な機能、サンプル、部位特異的な治療法、及び／又は他の適切な（例えば、身体部位に関連付けることができる）エンティティは、好ましくは、鼻部位、（例えば、糞便サンプルに基づいて特徴付け可能な）腸部位、皮膚部位、生器部位（例えば、膣部位）、口部位、及び／又は任意の適切な身体領域の１又は複数を含む少なくとも１つの（例えば、サンプル採取部位に対応）身体部位と関連する。しかしながら、部位特異的な有意性指数メトリックは、任意の方法で構成し、任意の適切な方法で決定できる。
【００６１】
１又は複数の有意性指数メトリックの決定は、１又は複数のタクソン群と１又は複数の微生物関連状態との間の１又は複数の関連付けに関連する（例えば、説明する、特徴解析する）１又は複数の効果サイズメトリック群に基づくことができる。効果サイズメトリック群は、好ましくは（例えば、タクソンの存在量と微生物関連状態との間の）相関係数を含むが、追加的に又は代替的に、Ｚスコア、及び／又は任意の適切な種類の（例えば、本明細書に記載の）メトリックを含み得る。ある具体例において、有意性指数メトリックの決定は、一セットの微生物タクソン群についての一セットのリファレンス存在量範囲群（及び／又は適切なリファレンス特徴）に基づいて、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群の効果サイズメトリック群を決定すること；及び効果サイズメトリック群に基づいて有意性指数メトリックを決定すること、を含み得る。
【００６２】
実施例において、１又は複数の情報源から抽出されたデータ（例えば、平均値、標準偏差、サンプルサイズ、対照群と研究対象群の状態の有無にかかわらず、個人の割合など）は、１又は複数の種類の効果サイズメトリック群（例えば、相関係数）に変換できる。具体例において、効果サイズメトリック群の種類への変換、及び／又は効果サイズメトリック群に基づいて有意性メトリックを決定する適切な部分は、１又は複数のコンピューティングシステム（例えば、微生物関連データベースなどのリモートコンピューティングシステム）で、及び／又は任意の適切な構成要素を通じて実行できる。ある実施例において、有意性指数は、複数の個別の効果サイズメトリック群の組み合わせから得られる全体的な相関係数に基づいて計算できる。
【００６３】
具体例において、相関係数（例えば、科学的な査読付き論文などの情報源から抽出されたデータの変換を通じて得られたもの）は、ｚ＝０．５＊［（ｌｎ（ｉ＋ｒ））／（ｌｎ（ｉ−ｒ））］（ここで、ｒは相関係数に対応する）を使用するなどしてＺスコア（例えば、フィッシャー変換を使用）に変換でき；ここで、メタ分析を実行できる（例えば、Ｚスコアは従属変数と見なされ、タクソンは独立因子として含まれる場合；タクソンが異なれば、１又は複数の微生物関連状態との関連付けも異なる（例えば、異なる効果を有する）場合；例えば、使用される情報源がすべての情報源のサブセットであるという仮定を立てることができ、かつ真の効果サイズはすべての場合で同じであるとは限らず、ランダム効果モデルを適合させる動機となる場合、そしてここで、使用される情報源は、ランダム効果として含まれる；分析の出力に各タクソンのＺスコアの予測値を含めることができる場合；及び／又はＺスコアが相関係数に変換（例えば、逆変換）できる場合）。
【００６４】
ある実施例（例えば、表１に示すように、実施例１において、例えば、表１には、０と１００の間で再スケーリングされた各有意性指数メトリックの観測値と理論上の最大値と最小値が含まれている；図５に示すように、実施例１において、例えば、図５は、本明細書に記載される分析手法を使用するなどして処理された処理済みサンプルの有意性指数メトリックの頻度のヒストグラムを含む。ここで、Ｘ軸は、リファレンスサンプルからの観測された最大値と最小値を使用して、範囲０−１にスケーリングされた有意性指数メトリックを示し；結果には、すべての関連するタクソンで相対存在量が０のサンプルに対応する単一の主要なピークが含まれる）において、有意性指数の決定は、
ＳＩ＝１−（Π（ｉ−ｒａ）＊Π（ｉ−ｒｉａ））
ここで、Πは積関数（例えば、第一の積関数は直接関連するタクソンに対して実行され、第二の積関数は逆に関連するタクソンに対して実行される）であり、ｒａは関連するタクソンの相関係数（例えば、正の相関；表２に示す）であり、ｎａは逆に関連する生物の相関係数（例えば、負の相関；表２に示す）に基づくことができる。例えば、ここで、存在量と関連付けの方向に応じて、関連する（例えば、明確に関連する）タクソンが低い又は通常の存在量で見つかる場合、サンプル中に全く見つからない場合、又は逆に関連する（例えば、負に関連する）タクソンがサンプル中に大量に見つかる場合、相関が「保護」として分類され；且つ／又は、関連するタクソンがサンプル中で正である場合、タクソンが高い存在量で見つかる場合、又は逆に関連するタクソンがサンプル中に低い又は通常の存在量で存在する場合、相関関係は「ペナルティ」として分類される。ある具体例において、効果サイズメトリック群を決定することは、メタ分析に基づいて、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群についての一セットの相関係数群（a set of coefficient of correlations）を決定することを含むことができ；効果サイズメトリック群に基づいて有意性指数メトリックを決定することは、一セットの相関係数群に基づいて有意性指数メトリックを決定することを含み得る。ある具体例において、ユーザーの有意性指数メトリックを決定することは、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴と、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群についての一セットの相関係数群とに基づいて有意性指数メトリックを決定することを含み得る。
【００６５】
ある実施例において（例えば、表１及び図５に示す実施例２）、（例えば、個人のサンプルが見つかるタクソンからの）各Ｚスコアは、サンプルの関連付けの方向（例えば、タクソンと微生物関連状態との間の、正又は負（逆））及び生物の（例えば、タクソンに対応する）存在量に依存する係数（例えば、低、通常又は高）で乗算してもよい。ここで、合計Ｚスコアは、各タクソンの個々のスコアを乗算することで決定してもよい。且つ／又は、ここで、変更されたスコアが１から差し引かれて、確率が取得される。
確率＝１−（Ｚスコア＊存在量乗数）
ここで、存在量乗数は、タクソンの存在量と関連付けの方向に基づいて
（例えば、
逆に関連する／低い存在量＝０
逆に関連する／通常の存在量＝１
逆に関連する／高い存在量＝１
関連する／低い存在量＝０
関連する／通常の存在量＝０
関連する／高い存在量＝１
（ここで、追加的に又は代替的に、Ｚスコアを相関係数に戻す前などに、乗数（例えば、重み）を（例えば、必要な場合）追加することができる）に従って）決定される。且つ／又は、１又は複数の合計Ｚスコアは、逆フィッシャー変換：
ｒ＝［ｅｘｐ（２＊ｚ）−１］／［ｅｘｐ（２＊ｚ）＋１］
（ここで、ｒは相関係数に対応する）などを通じて相関係数に変換し直すことができ、ここで、−１から１までのスコアを取得でき、関連付けの割合を得るために、スコアに１００を乗じてもよい。ある具体例において、効果サイズメトリック群の決定には、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群についての一セットのＺスコア群を決定すること；及び微生物タクソンについてのリファレンス存在量範囲と、一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の正の関連性と負の関連性の少なくとも１つに基づいて、一セットのＺスコア群を変更することを含めることができ；ここで、効果サイズメトリック群に基づいて有意性指数メトリックを決定することは、変更された一セットのＺスコア群に基づいて有意性指数メトリックを決定することを含み得る。ある具体例において、ユーザーの有意性指数メトリックの決定には、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴とリファレンスマイクロバイオーム構成の特徴に基づいて決定された変更された一セットのＺスコア群及び一セットの微生物タクソン群と少なくとも１つの微生物関連状態との間の一セットの関連性群についての一セットのＺスコア群に基づいて有意性指数メトリックを決定すること、を含み得る。
【００６６】
ある実施例において、有意性指数メトリックの決定は、例えば、メタ分析を実行して（例えば、上述の）１又は複数の存在量乗数で出力に重み付けを行うこと；模擬サンプル及び（例えば、微生物関連状態との関連付けに対応する）タクソンのセットの存在量のランダムな組み合わせを生成すること；存在量に基づいて検量線を決定すること；及び、有意性指数を決定するために検量線を使用した補間プロセスで（例えば、被験体、ユーザーからの）実際のサンプルを使用すること、を含む（例えば、サンプル中のタンパク質の濃度を決定するための）ローリー法に基づくことができる。ある具体例において、効果サイズメトリック群を決定することは、リファレンス存在量範囲及び一セットの微生物タクソン群についての存在量群のランダムなセットから得られた検量線に基づいて補間プロセスを実行することを含むことができ；ここで、効果サイズメトリック群に基づいて有意性指数メトリックを決定することは、補間プロセスに基づいて有意性指数メトリックを決定することを含み得る。ある具体例において、ユーザーの有意性指数メトリックを決定することは、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴（及び／又は適切なユーザーのマイクロバイオームの特徴）、及びリファレンスマイクロバイオーム構成の特徴（及び／又は適切なリファレンス特徴）と一セットの微生物タクソン群についての存在量群のランダムなセットから得られた較正曲線との補間プロセスに基づいて、有意性指数メトリックを決定することを含み得る。しかしながら、効果サイズメトリック群に基づいて１又は複数の有意性指数メトリックを決定することは、任意の適切な方法で実行できる。
【００６７】
ある変形例において、１又は複数の有意性指数メトリックを決定することは、効果サイズメトリック群やユーザーの特徴（例えば、ユーザー存在量、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴などのユーザーのマイクロバイオームの特徴）に基づいて、１又は複数の傾向スコアを決定することを含み得る。ある具体例において、前記有意性指数メトリックを決定することは、前記効果サイズメトリック群及び前記一セットの微生物タクソン群についてのユーザー存在量群に基づいて、ユーザーのマイクロバイオームと少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性を記述する、ユーザーについての傾向スコアを決定することを含み得る。ある具体例においては、前記ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴が、前記一セットの微生物タクソン群についてのユーザー存在量群を含み、前記リファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群が、前記一セットの微生物タクソン群についてのリファレンス存在量範囲群を含み、前記有意性指数メトリックを決定することが、前記ユーザー存在量群、並びに、前記リファレンス存在量範囲群及び前記一セットの微生物タクソン群と前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記一セットの関連性群に基づいて決定された効果サイズメトリック群に基づいて、前記ユーザーのマイクロバイオームと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の前記関連性を特徴づける前記ユーザーについての傾向スコアを決定することを含む。
【００６８】
ある実施例（例えば、表１及び図５に示される実施例３）において、傾向スコアの決定は以下に基づいて行うことができる。
【００６９】
【数１】
2020533998.tif 000003
【００７０】
ここで、ｆｔｈはｉ番目のユーザーのｆ番目のタクソンの相対存在量に対応し、ｃｔは効果の大きさに対応する。ある実施例（例えば、表1及び図5に示す実施例４）において、傾向スコアの決定は効果の大きさの有意性に基づいて行うことができ、該傾向スコアの決定は、下記に基づいて行うことができる。
【００７１】
【数２】
2020533998.tif 000004
【００７２】
ここで、ＢＦパラメータは、（例えば、表２に示すように）相関係数を確率に変換する、（例えば、表２に示すような）ベイズ因子に対応する。実施例３に関連する（例えば、式を使用して計算された）傾向スコア及び実施例４に関連する（例えば、式を使用して計算された）傾向スコアは、（例えば、相対存在量が０のタクソンによって生成されたスコアの明らかな不連続性を改善するために）標準正規分布の分位数を使用してタクソンの頻度を負から正の無限大に及ぶ連続範囲に変換することで、それぞれ実施例５及び実施例６において定式化でき（例えば、表１及び図６に示すように）；例えば、ここで、１／１００００の疑似カウントを２つのスコアの存在量に適用できる。ある具体例において、傾向スコアの決定には、ユーザー存在量、効果サイズメトリック群、及び効果サイズの有意性メトリックに基づいて傾向スコアを決定することが含まれる。
【００７３】
実施例（例えば、有意性指数の変動が、ユーザー間のタクソンの存在量の変動と効果サイズメトリック群の大きさによって影響を受ける可能性がある実施例）において、傾向スコアは、予測可能な最小値と最大値の境界などに基づいて正規化できる。ある具体例において、正規化された傾向スコア（及び／又は他の適切な正規化された有意性指数メトリック）は、
正規化されたスコア＝（スコアｈ−スコア最小）／（スコア最大−スコア最小）
に基づいて決定でき、ここで、例えば、最小値及び最大値はユーザーからの処理済みサンプルに基づいて経験的に決定でき（例えば、サンプルのスコアが各タクソンの存在量の観測された範囲をカバーでき）、情報源に基づいて決定でき、及び／又はその他の方法で決定でき；（例えば、新しく処理されたサンプルなどに基づいて）最小値及び最大値をアップデート可能である。ある具体例において、有意性指数メトリックの決定には、一セットの微生物タクソン群の経験的存在量範囲に基づいて傾向スコアを正規化することが含まれる。ある具体例において、膣サンプルのセット（及び／又はその他の適切なサンプル）を処理して、ヒトパピローマウイルス（ＨＰＶ）（及び／又はその他の適切な微生物関連状態など）に関連付けられるタクソンのセットの経験的存在量を決定でき、ここで、最小及び最大の存在量並びに／又は最小及び最大の有意性指数メトリックスコアに対応する存在量は、有意性指数メトリックの上限と下限の決定に使用でき、それぞれスコア１００とスコア０に変換できる。実施例において、傾向スコア及び／又はその他の適切なメトリックの正規化には、メトリック種類の測定された最小値及び／若しくは最大値並びに／又はメトリックの決定に使用されたパラメータに基づいて、決定されたメトリックをスケーリングする（例えば、処理サンプルに基づいて；新しいサンプルの処理に基づいてアップデートする）；手動及び／又は自動分析に基づくなど、メトリック種類の最小値及び／又は最大値を決定する際に使用されるサンプルのフィルタリング（例えば、標的の微生物関連状態に関連する微生物関連状態との相関に基づくなど、使用の適切性に関して）；極値の影響を下げ、追加のデータ（追加の処理されたサンプルなど）として新しい最大値及び／又は最小値を推定できるようにするなど、サンプルのセット（例えば、下位又は上位９９パーセンタイル）から最大値及び／又は最小値を観測値の分布の経験的パーセンタイルとして選択する；特定のパーセンタイルを選択する必要なしに極端な外れ値の影響の重みを減らし、例えば、すべてのデータを使用できるようにして、データセットの大部分により高い重要度で重み付けしたり、極値の影響を減らして、より多くのデータが利用可能になったときに新しい最大値及び最小値の推定を自動的に可能にしたりする；及び／又はその他の適切なプロセスの１又は複数を含め得る。しかしながら、傾向スコアの決定は、任意の適切な方法で実行することができる。
【００７４】
ある変形例において、１又は複数の有意性指数メトリックを決定することは、１又は複数のサンプルについて決定された（例えば、識別された、割り当てられた）１又は複数のラベルに基づくことができる。ある実施例において、ラベルは、少なくとも１つの微生物関連状態に関連するタクソンに対応する、サンプル中のタクソンの存在量に基づいて割り当てることができる。ある具体例において、方法１００は、特定のサンプルのタクソンのセットの存在量を決定すること；１又は複数の微生物関連状態に関連する各タクソンの存在量を健康的な存在量の範囲と比較すること；及び、以下に基づいて、タクソンと状態の関連付けごとにラベル（例えば「フラグ」）を割り当てること、を含み得る：
【００７５】
低−通常−高範囲の存在量：本フラグは、タクソンが健康状態と直接相関していて、存在量が「高い」場合に適用される；
【００７６】
低−通常−高範囲の存在量：本フラグは、タクソンが健康状態と逆相関し、存在量が「低い」場合に適用される；
【００７７】
不在−中−高範囲の存在量：本フラグは、タクソンの存在量が「高い」場合に適用される；
【００７８】
低−正常範囲の存在量：本フラグは、タクソンが健康状態と逆相関し、存在量が「低い」場合に適用される；
【００７９】
正常−高範囲の存在量：本フラグは、タクソンが健康状態と直接相関していて、存在量が「高い」場合に適用される；
【００８０】
負‐正：本フラグは、タクソンが「正」である場合（例えば、サンプルの存在量がゼロではない場合）に適用される。
【００８１】
ここで、各微生物関連状態について、割り当てられたラベル（例えば、「フラグ」）の数をカウントすることができ、有意性は（Ａ／Ｂ）×１００（ここで、Ａは状態のラベルが付いたタクソンの数であり、Ｂはその状態に関連するタクソンの合計である）に基づいて計算することができる。ある具体例において、前記有意性指数メトリックを決定することは、ユーザーサンプルについての一セットのラベル群を決定すること、ここで、前記一セットのラベル群を決定することは、特定のタクソンについてのユーザー存在量が前記タクソンについてのリファレンス存在量範囲との関係において存在量条件を満たすこと、及び、前記一セットの関連性群に属する特定の関連性が前記タクソンと前記少なくとも１つの微生物関連状態との間の関連性の種類の条件（association type condition）を満たすこと、に基づいて、前記一セットの微生物タクソン群に属する特定のタクソンについての前記一セットのラベル群に属する特定のラベルを決定することを含む；及び前記一セットのラベル群に基づいて、前記ユーザーサンプルによる、ユーザーについての前記有意性指数メトリックを決定することを含む。しかしながら、１又は複数のラベルに基づく有意性指数メトリックは、任意の適切な方法で決定してよい。
【００８２】
ある変形例において、１又は複数の有意性指数メトリックの決定は、１又は複数の人工知能アプローチ（例えば、機械学習モデル；例えば、人工知能アプローチを適用する有意性指数モデル）に基づくことができ、例えば、興味の対象となる特定の微生物関連状態を有する、又は健康であるユーザーからのサンプルの確率が計算される。１又は複数の人工知能アプローチに基づいて１又は複数の有意性指数メトリックを決定することは、変換（例えば、中心化された対数比変換、等尺性対数比変換、例えば、分類及び／又は改善された出力精度への最大の貢献を有する特徴を選択するための特徴選択に関連するフィルタリング；（例えば、本明細書に記載されている機械学習モデルの種類の訓練及び／又は処理のために）任意の適切な機械学習アルゴリズムを適用すること；（例えば、精度の比較に基づくなど、種々の種類の機械学習モデルを選択するための）モデルの選択；機械学習モデルを適用して、例えば、サンプル（及び／又はユーザーなど）を健康又は１又は複数の微生物関連状態を示すものとして分類するなどのため、１又は複数の構成要素（例えば、サンプル）を分類すること；及び／又は他の適切なプロセス：のいずれか１又は複数を含み得る。ある具体例において、方法１００は、１又は複数のサンプルに存在する微生物の存在量の１又は複数の中心対数比及び／又は等尺性対数比変換を実行すること；データセットをフィルタリングして、たとえば、サンプルを健康的又は微生物関連状態のいずれかに分類することに最大の貢献をするタクソンに対応する特徴のみを選択すること；種々の人工知能アプローチのセット（例えば、ランダムフォレスト分類器、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、ｋ平均、最近傍）及び／又はユーザーからのサンプル（例えば、新規サンプル）を健康的であるか又は微生物関連状態を示すかのいずれかとして分類するための機械学習モデルを訓練するための他の適切な分析手法を実行すること；及び機械学習モデルによって出力された確率に基づいて、１又は複数のサンプルを健康的であるか又は微生物関連状態を示すかのいずれかとして分類するために、（例えば、ユーザーサンプルに基づいて生成された微生物配列データセットから由来の）ユーザーの特徴を入力として使用するなど、１又は複数の選択された機械学習モデルを適用すること、を含み得る。ある具体例において、機械学習モデルは、いずれかのグループ（たとえば、健康または微生物関連の状態）に属する確率を出力でき、ここで、有意性指数メトリックは：
有意性指数＝（「微生物関連状態」群に属する確率）×１００、ここで、決定された有意性指数メトリックは、ある群または別の（例えば、健康な群又は微生物関連状態群）への近さのスコアとしてだけでなく、追加的に又は代替的に、あるカテゴリ又は別のカテゴリに属する確率としても使用できる、に基づいて決定でき；有意性指数メトリックを使用して、微生物サンプルを、健康的なユーザー又は１又は複数の微生物関連状態を有するユーザーからのものとして分類（例えば、１又は複数の診断を実行又は容易化）することができる。
【００８３】
ある具体例において、有意性指数メトリックを決定することは、ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連するタクソンのユーザー存在量）、並びに前記一セットの関連性群及び前記一セットのリファレンス存在量範囲群（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連する一セットのタクソン群）から得られる機械学習モデルに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についてのユーザーの健康状況に関連する微生物関連状態分類を決定することを含む。ある具体例において、有意性指数メトリックを決定することは、該ユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴群（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連する一セットのタクソン群についてのユーザー存在量群）、並びに前記一セットの関連性群及び前記一セットのリファレンスマイクロバイオーム構成の特徴群（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連する一セットのタクソン群についてのリファレンス存在量範囲群）から得られる機械学習モデルに基づいて、前記少なくとも１つの微生物関連状態についてのユーザーの健康状況に関連する微生物関連状態分類を決定することを含む。
【００８４】
人工知能の手法を使用して、適切な種類の（例えば、本明細書に記載の）有意性指数メトリックを決定するなど、任意の適切な数と種類の分類、確率及び／又は他の適切な出力を決定できる。例えば、機械学習モデルは、１又は複数の微生物関連の状態（例えば、健康的及び種々の重症度の状態のラベル；種々の状態の種々のラベル、ここで、モデルの出力には、種々の微生物関連の状態のそれぞれを示す確率が含まれる）に適切な数のラベルを使用して訓練できる。
【００８５】
種々の有意性指数モデル（有意性指数モデルの種々の組み合わせ；種々の分析手法を適用する種々のモデル；種々の入力及び／又は出力の種類；時間及び／又は頻度などの種々の方法で適用される；例えば、本明細書に記載の変形に関連する種々の有意性指数アプローチ）は、微生物関連状態（例えば、微生物関連状態又は特徴解析される状態に応じて、例えば、種々の有意性指数モデルが種々の微生物関連状態及び／又は状態の組み合わせに関連してデータを処理するための種々のレベルの適切性を有する、種々の有意性指数モデルを使用して）、（例えば、関連する１又は複数の微生物関連状態に関連するタクソンの種類など、有意性指数メトリックの決定に関連するタクソンの種類に応じて種々の有意性指数モデルを使用する）タクソン、ユーザー（例えば、種々のユーザーデータ及び／又は特徴、人口統計学的特徴、遺伝学、環境要因に基づく種々の有意性指数モデル）、微生物関連の特徴解析（例えば、治療関連の特徴解析か、診断関連の特徴解析かなど、種々の種類の特徴解析に対して、微生物関連の状態について、分類を識別するか、傾向スコアを決定するか、などの種々の有意性指数モデル）、治療法（例えば、種々の治療法の有効性を決定及び／又は監視するための種々の有意性指数モデル）、身体部位（例えば、種々のサンプル採取部位からの生体サンプルに対応する微生物データセットを処理するための種々の有意性指数モデル）、補足データ（例えば、種々の種類のユーザーデータを予測するための種々のモデル）、及び／又はその他の適切な構成要素の１又は複数に基づいて適用されうる（例えば、実行される、選択される、取り出される、格納される、訓練される、生成される；図１４、図１５に示されるように）。しかしながら、（例えば、図１０に示されるような）有意性指数モデルは、有意性指数メトリック決定を容易化するために、任意の適切な方法で調整及び／又は使用されてよい。
【００８６】
追加的に又は代替的に、方法１００の実施形態の１又は複数の有意性指数メトリックＳ１３０及び／又は任意の適切な部分の決定には、参照により全体が本明細書に組み込まれる、２０１８年７月２７日出願の米国特許出願第１６／０４７，８４０号に記載の分析手法の任意の適切な組み合わせを（例えば、任意の適切な方法で）採用できる。しかしながら、有意性指数メトリックＳ１３０の決定は、任意の適切な方法で実行することができる。
【００８７】
２.４  診断の容易化
方法１００の実施形態は、重要な指標メトリック群及び／又は関連するデータを使用して１又は複数の微生物関連状態の診断及び／又は診断を支援するように機能することができる１又は複数の有意性指数メトリック群（及び／又は関連するデータ）Ｓ１４０に基づいて１又は複数の微生物関連状態の診断を容易化することを、追加的に又は代替的に含み得る。実施例においては、計算された傾向スコア、（例えば、機械学習モデルを使用しての）分類、複数のセットの割り当てられたラベル群、及び／又は他の適切な有意性指数メトリック群及び／又は関連するデータを診断に使用することができる。ある実施例においては、方法１００は、有意性指数メトリックに基づいて、少なくとも１つの微生物関連状態についてのユーザーの診断を容易化することを含み得る。
【００８８】
診断の容易化には、その他の適切な診断データ（例えば、ユーザーが提供する補足データ）及び／又は診断手順（例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴスキャン）、超音波、生検、血液検査、がん検診、尿検査画像診断、微生物関連条件、調査関連情報、及び／又はその他の適切なテストに関連するその他の適切な診断手順）を使用することに対して追加的又は代替的方法で有意性指数メトリックを使用することが含まれる。ある具体例において、診断の容易化は、１又は複数の診断手順を実行すること、及び／又は１又は複数の状態（例えば、１又は複数の微生物関連状態を示す可能性を示す状態）に基づくなど、追加の診断関連データを要求することをユーザーに推奨することを含み得る。具体例において、診断、追加の診断手順の推奨、及び／又は追加の診断関連データの要求は、閾値条件を満たす計算された傾向スコア；閾値条件を満たすタクソンに割り当てられた多数のラベル（例えば、「フラグ」）；又は閾値条件を満たす（例えば、分類に対応した）確率出力に応答するものであり得る。追加的に又は代替的に、閾値条件及び／又は他の適切な種類の条件は、方法１００の実施形態の任意の適切な部分に対して任意の適切な方法で使用することができる。しかしながら、１又は複数の他のプロセスで有意性指数メトリックを使用することは、任意の適切な方法で実行できる。
【００８９】
診断の容易化Ｓ１４０、治療的介入の容易化Ｓ１５０、及び／又は方法１００の実施形態の他の適切な部分は、（例えば、モデルへの入力として使用したり、計算への入力として使用したりできるなど）１又は複数の特徴（例えば、本明細書に記載のもの；Ｓ１２０に関連して決定された特徴；ユーザーの特徴；リファレンス特徴；補足特徴）、及び／又はその他の適切なデータに基づくことができる。
【００９０】
診断の容易化には、診断を提供すること；診断の推奨を提供すること（例えば、診断手順を実行する医療提供者を探す）；有意性指数メトリック及び／又はその他の関連するデータを（例えば、医療提供者、診断を行う際に医療提供者が使用するために）１又は複数のエンティティに送信すること；ユーザーへの報告書の提供（例えば、ユーザーのデバイスに）；及び／又はその他の適切な診断関連プロセスの１又は複数を含めることができる。
【００９１】
診断の容易化には、ユーザーのための微生物関連状態の検出の容易化を含むことができ、これにより、１又は複数の微生物関連状態に関連するユーザーの健康状況を改善するためのユーザーマイクロバイオームの調節（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連するタクソンの健康的な存在量範囲へのユーザーマイクロバイオームの調節）など、治療のその後の推進を動機付けることができる。追加的に又は代替的に、診断手順には、病歴分析、画像検査、細胞培養検査、抗体検査、皮膚プリック検査、パッチ検査、血液検査、チャレンジ検査、方法１００の実施形態の一部の実行、及び／又は微生物関連状態の検出（例えば、観察、予測）を容易にするためのその他の適切な手順の１又は複数が含まれる。追加的に又は代替的に、診断装置関連情報及び／又は他の適切な診断情報は、診断及び／又は治療的介入の促進に関連して処理され、及び／又は方法１００の実施形態の任意の適切な部分に関連して収集、使用、及び／又はその他の方法で処理され得る。
【００９２】
２.５  治療的介入の容易化
方法１００の実施形態は、１又は複数の微生物関連状態に関連してユーザーの健康状況を改善するなど、治療的介入（例えば、治療の推進、治療の提供）を容易化するために有意性指数メトリック及び／又は関連するデータを使用するように機能し得る（例えば、１又は複数の有意性指数メトリック及び／又は関連するデータに基づく）１又は複数の微生物関連状態に対する治療的介入を容易化することＳ１５０を、追加的に又は代替的に含み得る。ある実施例において、方法１００は、有意性指数メトリックに基づいて、少なくとも１つの微生物関連状態に対するユーザーの治療的介入を容易化することを含み得る。
【００９３】
治療的介入の容易化には、治療的介入の識別、選択、ランク付け、優先順位付け、予測、防止、及び／又はその他の方法で容易化することが含まれ得る。例えば、治療的介入の容易化には、１又は複数の微生物関連状態の変更などのユーザーの健康の推進やその他の適切な目的などで、被験体のマイクロバイオーム構成、機能、多様性、及び／又はその他の特徴（例えば、任意の適切な部位でのマイクロバイオーム）を望ましい状況（たとえば、平衡状況）に向けて変化させることができる治療など、１又は複数のプロバイオティクスに基づく治療、バクテリオファージに基づく療法、小分子に基づく治療、及び／又は他の適切な治療を決定することを含み得る。
【００９４】
治療法（例えば、微生物関連治療法）には、消耗品（例えば、プロバイオティクス療法、プレバイオティクス療法、抗生物質などの薬物療法、アレルギー又は風邪薬、バクテリオファージに基づく療法、基礎疾患用の消耗品、小分子療法）；デバイス関連の治療法（監視デバイス、センサーに基づくデバイス、医療デバイス、埋め込み型医療デバイス）；外科手術；心理関連療法（例えば、認知行動療法、不安療法、会話療法、精神力動的療法、行動指向療法、合理的情動行動療法、対人心理療法、緩和訓練、深呼吸法、漸進的筋弛緩、瞑想）；行動修正療法（例えば、運動量の増加などの身体活動の推奨事項；砂糖の摂取量の削減、野菜の摂取量の増加、魚の摂取量の増加、カフェインの消費量の減少、アルコールの消費量の減少、炭水化物の摂取量の減少などの食餌に関する推奨事項；タバコの摂取量の減少などの喫煙に関する推奨事項；体重関連の推奨事項；睡眠習慣の推奨事項）；局所投与療法（例えば、局所プロバイオティクス、プレバイオティクス、及び／又は抗生物質、バクテリオファージに基づく療法）；環境要因修正療法；１又は複数の微生物関連状態に関連する他の適切な態様の修正；及び／又はその他の適切な治療法（例えば、１又は複数の微生物関連状態を改善するための治療法、１又は複数の微生物関連状態のリスクを低減するための治療法など、１又は複数の微生物関連状態に関連する健康状態を改善するための治療法）の１又は複数を含み得る。実施例において、治療法の種類には、プロバイオティクス療法、バクテリオファージに基づく療法、小分子に基づく療法、認知/行動療法、理学療法、臨床療法、薬物療法、食餌療法、および/またはユーザーの健康を促進する上で他の適切な方法で動作するように設計された他の適切な療法のいずれか１又は複数を含め得る。
【００９５】
治療には、例えば、１又は複数の微生物関連状態の改善（例えば、特定のユーザーの身体部位におけるユーザーのマイクロバイオーム構成及び／又は機能を、特定の身体部位における、健康なマイクロバイオームの状況及び／又は１又は複数の微生物関連状態の欠如に関連するマイクロバイオーム構成及び／又は機能のような標的のマイクロバイオーム構成及び／又は機能に変更する）を容易化するために、１又は複数のユーザーの身体部位にあるマイクロバイオームなど、１又は複数のユーザーの身体部位を特異的に標的とするように構成された１又は複数の療法に関連する治療的介入を容易化することにより、鼻部位、腸部位、皮膚部位、口部位、及び／又は生殖器部位の１又は複数に関連する微生物を標的化及び／又は変換することなど、ユーザーの１又は複数の種々の身体部位（例えば、１又は複数の種々の採取部位）でのマイクロバイオーム構成及び／又は機能の修正を容易化するためなど、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的治療を含み得る。部位特異的治療に関連する治療的介入の容易化は、部位特異的有意性指数メトリック（例えば、部位特異的治療を容易化して特定部位のマイクロバイオーム構成を部位に関連する微生物関連状態に関連するタクソンなど、対応する部位特異的な有意性指数メトリックの決定に使用されるタクソンを含む健康なマイクロバイオーム構成に向けて調整する）に基づくことができる。部位特異的療法には、（例えば、身体部位のマイクロバイオーム及び／又は任意の適切な身体部位に関連するマイクロバイオームを標的とする）消耗品、（例えば、皮膚のマイクロバイオーム、鼻のマイクロバイオーム、口のマイクロバイオーム、性器のマイクロバイオームを修正するための）局所療法、及び／又は他の適切な種類の療法のいずれか１又は複数を含め得る。ある実施例において、方法１００には、（例えば、鼻部位、腸部位、皮膚部位、性器部位、口部位などの少なくとも一つを含む）第一の身体部位に関連するサンプルをユーザーから採取すること；第一の身体部位に関連する部位特異的な構成の特徴を決定すること；部位特異的な構成の特徴（及び、例えば、部位特異的なリファレンス特徴）に基づいて、微生物関連状態のユーザーの有意性指数メトリックを決定すること；及び第一の部位特異的治療が第一の身体部位に関連する有意性指数メトリックに基づいて、微生物関連状態の改善を容易化するために、ユーザーの第一の部位特異的治療に関連する治療的介入を容易化すること（例えば、ユーザーに第一の部位特異的治療を提供すること）を含み得る。ある実施例において、方法１００は、第一の部位特異的治療に関連する治療的介入の容易化後（例えば、第一の部位特異的治療の提供後）に、ユーザーから治療後のサンプルを採取すること、ここで、治療後のサンプルは、第二の身体部位（例えば、鼻部位、腸部位、皮膚部位、性器部位、口部位の少なくとも1つを含む）に関連する；第二の身体部位に関連する部位特異的な特徴に基づいて、微生物関連状態に対するユーザーの治療後の有意性指数メトリックを決定すること；及び、治療後の有意性指数メトリックに基づいて、微生物関連状態の改善を容易化するために、ユーザーの二番目の部位特異的な治療に��連する治療的介入を容易化すること（例えば、二番目の部位特異的治療をユーザーに提供すること）、ここで、二番目の部位特異的治療は二番目の身体部位に関連する、を含み得る。しかしながら、（例えば、部位特異的な又は部位非依存の）有意性指数メトリックは、任意の適切な時間および頻度で決定及び／又は使用することができる（例えば、治療前、治療後、ユーザーのマイクロバイオームの任意の適切な段階で、任意の適切な時間的指標で）。
【００９６】
ある変形例において、治療は、１又は複数のバクテリオファージに基づく療法（例えば、消耗品の形態、局所投与療法の形態で）を含むことができ、被験体に表される特定の細菌（または他の微生物）に特異的なバクテリオファージの１又は複数の集団（例えば、コロニー形成単位の観点での）を使用して、特定の細菌の集団を下方制御または排除することができる。したがって、バクテリオファージに基づく療法を使用して、被験体に含まれる細菌の望ましくない集団のサイズを減らすことができる。追加的に又は代替的に、バクテリオファージに基づく療法は、使用されるバクテリオファージの標的となっていない細菌集団の相対存在量を増やすために使用できる。しかしながら、バクテリオファージに基づく療法は、任意の適切な方法で、マイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオーム構成、マイクロバイオーム機能）を調節するために使用でき、及び／又は任意の適切な目的に使用できる。
【００９７】
変形例において、治療には、本明細書に記載の任意の適切なタクソン（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連する１又は複数のマイクロバイオーム構成の特徴に関連して）及び／又は任意の適切なタクソンに関連する他の任意の適切な微生物（例えば、本明細書に記載のタクソンからの微生物、例えば、マイクロバイオームの特徴に関連して；本明細書に記載の機能的特徴に関連するタクソン）の少なくとも１又は複数の任意の組み合わせに関連する（例えば、任意の適切な相対量及び／又は濃度など、適切な量及び／又は濃度での１又は複数の任意の組み合わせを含む）１又は複数のプロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法を含めることができる。１又は複数のプロバイオティクス療法及び／又は他の適切な療法では、所与のタクソンに関連する微生物、及び／又は微生物の任意の適切な組み合わせを、１０万〜１００億ＣＦＵの用量、及び／又は任意の適切な量（例えば、治療に応じて患者のマイクロバイオームの肯定的な調整を予測する治療モデルから決定されたもの；種々のタクソンの種々の量；種々のタクソンの同じ又は類似の量）で提供することができる。ある実施例において、被験体は、彼/彼女の生理学的特徴（例えば、ボディマスインデックス、体重、身長）、人口統計学的特徴（例えば、性別、年齢）、腸内毒素症の重症度、薬物への感受性、及びその他の適切な因子の１又は複数に合わせた処方計画に従って、プロバイオティックス製剤を含むカプセルを摂取するように指示され得る。実施例において、プロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法は、１又は複数の微生物関連状態の改善を容易化するために、（例えば、構成、機能に関して）ユーザーのマイクロバイオームを調節するために使用され得る。実施例において、治療的介入の容易化は、１又は複数の微生物関連状態の改善の容易化などのために、ユーザーへ１又は複数のプロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法を推進（例えば、推奨、ユーザーへの通知、提供、管理、入手の容易化）を含み得る。
【００９８】
あるプロバイオティクス療法の具体例において、図１１に示すように、候補治療法は、物理的バリアを提供することによる（例えば、コロニー形成抵抗による）上皮細胞への病原体の侵入の阻止、杯細胞の刺激による粘液バリアの形成の誘導、被験体の上皮細胞間の頂端密着結合の完全性の強化（例えば、密着結合タンパク質の再分布を防ぐことにより、ＺＯ−１の上方制御を刺激することによる）、抗菌因子の生産、抗炎症性サイトカインの産生の刺激（例えば、樹状細胞のシグナル伝達及び調節性T細胞の誘導による）、免疫反応の誘発、及び異栄養症の状況から離れて被験体のマイクロバイオームを調整する他の適切な機能の１又は複数を実行できる。しかしながら、プロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法は、任意の適切な方法で構成することができる。
【００９９】
別の具体例において、療法には、医療機器に基づく療法（例えば、ヒトの行動修正に関連する、疾患関連状態の治療に関連するなど）を含めることができる。
【０１００】
追加的に又は代替的に、治療的介入の容易化は、「正常」、すなわちベースラインのマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴の識別に基づくことができ、健康であると識別される被験体の母集団内の被験体から評価される。健康状態にあると特徴解析されている被験体の母集団の被験者のサブセットが特定されると（例えば、特徴解析プロセスの機能を使用）、健康状態にある被験体のマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴に向けてマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴を（例えば、有意性指数メトリックを使用して）調節する治療法を決定及び／又は推進できる。療法は、追加的または代替的に、腸内毒素症の状況にある被験体のマイクロバイオームを、識別されたベースラインマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴の１つに変化させることができる療法を含み得る。
【０１０１】
プロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法に関連する（例えば、１又は複数の有意性指数メトリックに基づいて決定されるなど、プロバイオティクス療法に関連する）微生物組成物は、培養可能（例えば、拡大して治療可能な治療を提供することができる）及び／又は非致死的（例えば、それらの所望の治療用量で非致死的）である微生物を含み得る。さらに、微生物構成は、被験体のマイクロバイオームに対して急性又は中程度の効果を有する単一の種類の微生物を含み得る。追加的に又は代替的に、微生物構成は、被験体のマイクロバイオームを所望の状況に向かって駆動する際に互いに協働するように構成された複数の種類の微生物のバランスのとれた組み合わせを含み得る。例えば、プロバイオティクス療法における複数の種類の細菌の組み合わせには、被験体のマイクロバイオームに積極的に影響を与える強力な効果を有している第二の細菌種類によって使用される産物を生成する第一の細菌種類を含み得る。追加的に又は代替的に、プロバイオティクス療法における複数の種類の細菌の組み合わせは、被験体のマイクロバイオームに積極的な影響を与える同じ機能を有しているタンパク質を産生するいくつかの種類の細菌を含み得る。
【０１０２】
プロバイオティクス及び／又はプレバイオティクス構成は、天然または合成的に由来し得る。例えば、ある用途において、プロバイオティクス構成は、方法１００の実施形態の１又は複数のプロセスを使用して識別されるように、（例えば、ベースラインのマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴を有する１又は複数の被験体の）糞便又は他の生物学的物質に自然に由来し得る）。追加的に又は代替的に、プロバイオティクス構成は、ベースラインのマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴に基づいて、合成的に（例えば、ベンチトップ法を使用して）由来し得る。変形例において、プロバイオティクス療法で使用できる微生物剤には、酵母（例えば、サッカロマイセス・ブラウディ）、グラム陰性菌（例えば、大腸菌Nissle）、グラム陽性菌（例えば、ビフィドバクテリウムビフィダム、ビフィドバクテリウムインファンティス、ラクトバチルスラムノサス、ラクトコッカスラクティス、ラクトバチルスプランタルム、ラクトバチルスアシドフィルス、ラクトバチルスカゼイ、バチルスポリファーメンティカス）、及びその他の適切なタイプの微生物剤の１又は複数が含まれ得る。しかしながら、プロバイオティクス療法、プレバイオティクス療法及び／又は他の適切な療法は、本明細書に記載の任意の適切なタクソンに関連する微生物の任意の適切な組み合わせを含み得、及び／又は療法は、任意の適切な方法で構成され得る。
【０１０３】
変形例において、方法１００の実施形態の治療的介入（例えば、治療の提供）及び／又は他の適切な部分の容易化は１又は複数の推奨される治療法、他の形式の治療法、有意性指数メトリック、診断、診断上の推奨事項、及び／又はその他の適切な（例えば、本明細書に記載の）データに関する（例えば、図８Ａ〜図８Ｄ、図１２、及び図１６に示すような）通知のユーザーへの提供を含み得る。ある具体例において、治療的介入（例えば、治療の提供）の容易化は、推奨される治療法（例えば、有意性指数メトリック及び／又は有意性指数メトリックから得られたデータの提供などと同じレポート内など、ほぼ同時に）、及び／又はその他の適切な治療関連情報（例えば、治療効果；他の個々のユーザー、ユーザーのサブグループ、及び／又はユーザーの母集団との比較；治療の比較；過去の治療法及び／又は関連する治療関連情報；認知行動療法などの心理療法案内）を提供することを含み得る。通知は、（例えば、ユーザーに関連付けられ、ユーザーを識別するユーザーアカウントを介して）ウェブインターフェースで提示できる。通知は、アプリケーション、ウェブインターフェース、及び／又は通知提供用に構成されたメッセージングクライアントを実行するデバイスなど、電子デバイス（例えば、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス、タブレット、ウェアラブル、ヘッドマウントウェアラブルコンピューティングデバイス、手首マウントウェアラブルコンピューティングデバイス）経由でユーザーに提供できる。ある実施例において、ユーザーに関連するパーソナルコンピュータ又はラップトップのウェブインターフェースは、ユーザーによるユーザーのユーザーアカウントへのアクセスを提供することができ、ここで、ユーザーアカウントを、ユーザーのマイクロバイオームに関する情報（例えば、微生物関連状態との相関関係に関連するユーザーのマイクロバイオームの態様の詳細な特徴付け）及び／又は提案された治療措置に関する通知（例えば、ブロックＳ１４０及び／又はＳ１７０で生成されたもの）に関連付けることができる。別の実施例において、個人の電子デバイス（例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、ヘッドマウントスマートデバイス）で実行されるアプリケーションは、有意性指数メトリックに基づく治療提案などの通知を（例えば、ディスプレイで、触覚的に、聴覚的に）提供するように構成できる。通知及び／又はプロバイオティクス療法は、追加的に又は代替的に、ユーザーに関連するエンティティ（例えば、世話人、配偶者、大切な人、医療専門家）を介して直接的に提供できる。変形例において、通知は、追加的に又は代替的に、ユーザーに関連するエンティティ（例えば、医療専門家）に提供可能であり、例えば、ここで、エンティティは、（例えば、処方箋、治療セッションの実施、コンピューティングデバイスの光学センサーやオーディオセンサーを使用したデジタル遠隔医療セッションにより）治療の提供を容易化することが可能である。しかしながら、通知の提供及び／又はそうでない場合治療的介入の容易化は、任意の適切な方法で実行される。
【０１０４】
治療的介入Ｓ１５０の容易化は、任意の適切な方法で実行してよい。
【実施例】
【０１０５】
３.  実施例
具体例において、（例えば、ユーザーが特定の食べ物又は飲み物を消費したか、特定のダイエットをしたかなどの食餌関連状態の分類を決定するための）１又は複数の食餌関連状態モデル、例えば、カフェイン消費モデル（例えば、並びに／又は他の適切な有意性指数モデル及び／若しくは関連モデル；及び／又は本明細書に記載のような、適切な食餌関連状態のための他の適切なモデル）は、マイクロバイオーム構成の特徴のセット（例えば、カフェインの消費に関連するタクソンのユーザー存在量などのユーザーマイクロバイオーム構成の特徴）及び／又はその他の適切な特徴（例えば、補足特徴、マイクロバイオーム機能特徴）に基づいてカフェイン消費メトリックなどの食餌関連状態メトリック（例えば、ユーザーがカフェイン消費者であるかどうかに関する分類）を予測するなどの処理（例えば、生成、訓練、適用）が可能である。タクソン（及び／又は関連する存在量）は、診断及び／又は治療法に関連する場合のように、マイクロバイオームに対する食餌の影響を決定すると、マイクロバイオーム、微生物関連状態の状況、並びに／又は他の適切なマイクロバイオーム及び／若しくは微生物関連状態の洞察及び／又は他の適切な洞察が可能となる場合など、タクソンは、追加的または代替的に、１又は複数の他の微生物関連状態（例えば、疾患）と関連付けられる可能性がある場合など、１又は複数の食餌関連状態（例えば、食餌プロファイル、消費された食品の種類）に関連付けることができる。ある具体例において、カフェイン消費者モデルは、カフェイン消費者と非カフェイン消費者のタクソンの存在量を表す特徴に基づいて訓練又はその他の方法で処理できる。ある具体例において、（例えば、図７Ａに示されるように）サポートベクターマシン（ＳＶＭ）モデル（例えば、図７Ｂ〜図７Ｅに示す）及び／又はランダムフォレスト分類器モデルを含むなど、種々の機械学習モデルを訓練するために、種々の人工知能アプローチを適用することができる。具体例において、カフェイン消費者予測（例えば、カフェイン消費者モデルの処理）のためのマイクロバイオーム構成の特徴（及び／又はその他の適切なマイクロバイオームの特徴）及び／又はその他の適切な食餌関連状態予測（例えば、分類）は、アリスチペス属；アナエロトランカス属；バクテロイデス属；ビフィドバクテリウム属；ビロフィラ属；ブラウティア属；ブチリシモナス属；クロストリジウム属；コリンセラ属；エリシペラトクロストリジウム属；フェカリバクテリウム属；フラボバクテリウム属；フラボニフラクター属；グラヌリカテラ属；ヘスペリア属；インテスティニモナス属；クライベラ属；ラクノスピラ属；マービンブリアンティア属；オドリバクター属；オシリバクター属；パラバクテロイデス属；ファスコラークトバクテリウム属；シュードブチリビブリオ属；ローズブリア属；ストレプトコッカス属；サブドリグラヌラム属；サテレラ属；及び／又はテリスポロバクター属を含む１又は複数のタクソン群に関連付けることができる。ある具体例において、マイクロバイオーム構成の特徴のタクソンは、ランダムフォレストアプローチの「重要度スコア」に基づくなど、任意の適切な方法で選択できる。ある具体例において、微生物関連状態の分類の決定は、機械学習モデルと一セットの微生物タクソン群についてのユーザーマイクロバイオーム構成の特徴に基づいて、ユーザーのカフェイン消費分類を決定することを含み、ここで、一セットの微生物タクソン群は、アリスチペス属；アナエロトランカス属；バクテロイデス属；ビフィドバクテリウム属；ビロフィラ属；ブラウティア属；ブチリシモナス属；クロストリジウム属；コリンセラ属；エリシペラトクロストリジウム属；フェカリバクテリウム属；フラボバクテリウム属；フラボニフラクター属；グラヌリカテラ属；ヘスペリア属；インテスティニモナス属；クライベラ属；ラクノスピラ属；マービンブリアンティア属；オドリバクター属；オシリバクター属；パラバクテロイデス属；ファスコラークトバクテリウム属；シュードブチリビブリオ属；ローズブリア属；ストレプトコッカス属；サブドリグラヌラム属；サテレラ属；及びテリスポロバクター属のうち少なくとも一種類を含む。ある具体例において、微生物関連状態の分類を決定することは、機械学習モデル及び一セットの微生物タクソン群に関連するユーザーのマイクロバイオーム構成の特徴に基づいて、ユーザーの食餌関連状態に関連する食餌関連状態の分類を決定することを含む。ある具体例において、食餌関連の状態には、カフェイン消費、アルコール消費、人工甘味料消費、砂糖消費の少なくとも1つを含めることができ、ここで、微生物関連状態の分類を決定することは、カフェイン消費分類、アルコール消費分類、人工甘味料消費分類、及び糖消費分類のうちの少なくとも1つを決定することを含む。
【０１０６】
具体例において、１又は複数の有意性指数メトリックは、例えば、ユーザーの膣のマイクロバイオーム構成が、１又は複数の女性の健康関連状態を有しない健常者の構成とどのように似ているか、又は離れているかを特徴解析するために、（例えば、本明細書に記載の；図８Ａ〜図８Ｄに示される）１又は複数のＨＰＶ状態及び／又は任意の適切な女性の健康関連状態について決定できる。
【０１０７】
マイクロバイオーム分析は、有意性指数メトリックの決定及び／又は使用などを通じて、（例えば、ユーザーのマイクロバイオームの、ユーザーのサンプルの、ユーザーの）正確且つ/又は効率的な微生物関連特徴解析及び／又は微生物によって引き起こされた、相関した、及び／又はその他の方法で関連する微生物関連状態のための（例えば、方法１００の実施形態の一部などによる）治療を提供可能とすることができる。当該技術の具体例は、従来のアプローチが直面するいくつかの課題を克服することができる。第一に、従来のアプローチでは、例えば、微生物関連状態のための特徴解析結果及び／又は治療推奨を受け取るために1人及び複数の介護提供者を訪問する必要があり、この場合、健康管理の質の非一貫性及び／又は医療提供者の訪問の他の側面により、診断及び／又は治療までの経過時間に関連する非効率性及び／又は健康リスクとなる可能性がある。第二に、マイクロバイオームに適用した場合、ヒトゲノム配列決定のための従来の遺伝子配列決定及び分析手法は、互換性がないか、及び／又は非効率的である可能性がある（例えば、ヒトのマイクロバイオームが、ヒトの細胞よりも１０倍以上多い微生物細胞を含むことができる場合;実行可能な分析手法と分析手法を活用する手段が異なる可能性がある場合;増幅バイアスを低減するためなど、最適なサンプル処理手法が異なる場合；微生物関連特徴解析への種々のアプローチを採用できる場合;状態の種類と相関が異なり得る場合；関連状態の原因及び／又は関連状態の実行可能な治療法が異なり得る場合;配列参照データベースが異なり得る場合；微生物群集が、種々の採取部位など、ユーザーの種々の身体領域で異なり得る場合）。第三に、配列決定技術の開始（例えば、次世代配列決定技術、それに関連する技術）が遺伝物質の配列決定技術に関連する速度とデータ生成の前例のない進歩なしには存在しないであろう技術的な問題（例えば、大量の生成された配列データのデータ処理と分析の問題、複数の生体サンプルの多重処理の問題、情報の表示の問題、治療予測の問題、治療の提供の問題）を生じた。方法１００及び／又はシステム２００の具体例は、少なくとも上記の課題に対して技術に根差した解決策を与えることができる。
【０１０８】
第一に、当該技術の具体例において、エンティティ（例えば、ユーザー、生体サンプル、医療機器などの治療容易化システム）を種々の状態または物に変換できる。例えば、当該技術は、生体サンプルを配列決定及び分析できる構成要素に変換し、例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連してユーザーを（例えば、次世代配列決定システムの使用、多重増幅操作などを通じて）特徴解析するために使用できる、有意性指数メトリックを生成できる。別の実施例において、当該技術は、治療法（例えば、微生物関連特徴解析結果に基づく個別化治療）を識別、防止、及び／若しくは推進（例えば、提示、推奨、提供、管理）し、並びに／又はそれ以外の方法で例えば有意性指数メトリックに基づく治療的介入を容易化（例えば、ユーザーのマイクロバイオーム構成、マイクロバイオーム機能などの変更の容易化）することができ、これにより、例えば、１又は複数のマイクロバイオームの特徴の適用（例えば、マイクロバイオームの特徴と１又は複数の微生物関連状態との間の相関、関係、及び／又は他の適切な関連付けの適用）に基づいて、患者のマイクロバイオーム及び／又は健康（例えば、微生物関連状態に関連する健康状況の改善）を変化させるなど、１又は複数の微生物関連状態を防止及び／又は改善できる。別の実施例において、当該技術は、ユーザーの１又は複数の種々の身体部位（例えば、１又は複数の種々の採取部位）でのマイクロバイオーム構成及び／又は機能を変換し、鼻、腸、皮膚、口、性器、及び／又はマイクロバイオームに関連する他の部位に関連する微生物を標的とし及び／又は変換できる（例えば、１又は複数の部位特異的治療に関連する治療的介入を容易化することにより）。別の実施例において、当該技術は、治療容易化システム（例えば、食餌システム、自動投薬ディスペンサー、行動修正システム、診断システム、疾患治療容易化システム）を制御して治療を推進することができ（例えば、治療容易化システムが実行するための制御命令を生成することにより）、それにより、治療容易化システムを変化させる。
【０１０９】
第二に、当該技術の具体例は、以前は実行できなかった機能のコンピューターパフォーマンスを促進することなどにより、コンピュータ関連技術に改善（例えば、関連付けや機能などの微生物関連状態の微生物関連データを保存、取得、処理する際の計算効率；生体サンプル処理等に伴う計算処理の向上）をもたらし得る。例えば、当該技術は、分析手法のセットを非一般的な方法で（例えば、最近生成でき、並びに／又はサンプル処理技術及び／若しくはシーケンシング技術の進歩により実行可能である）非一般的な微生物データセット及び／又はマイクロバイオームの特徴に適用して、微生物関連特徴解析（例えば、診断）を改善したり、及び／又は微生物関連状態の治療的介入を容易化したりするために、有意性指数メトリックを決定できる。
【０１１０】
第三に、当該技術の具体例は、処理速度、微生物関連特徴解析結果、精度、マイクロバイオーム関連の治療法の決定と推進、及び／又は微生物関連状態などの他の適切な側面の改善をもたらすことができる。例えば、当該技術は、非一般的な微生物データセットを利用して１又は複数の種類の微生物関連状態に特定の関連性を有するマイクロバイオームの特徴（例えば、微生物関連状態に関連する処理されたマイクロバイオームの特徴；複数の微生物関連状態に関連する相互状態マイクロバイオームの特徴）を決定、選択、処理し、これにより、精度の向上（例えば、最も関連性の高いマイクロバイオームの特徴を使用することによる；調整された分析手法を活用することによる）、処理速度（例えば、関連するマイクロバイオームの特徴のサブセットを選択することによる；次元削減技術の実行による；調整された分析手法の活用による）及び／若しくはその他の計算上の改善（例えば、微生物関連状態の兆候などの表現型予測に関連する）、その他の適切な特徴解析、治療的介入の容易化、並びに／又はその他の適切な目的を容易化し得る。ある具体例において、当該技術は、特徴解析結果及び／又は治療を（例えば、モデルなどを介して）生成、適用、及び／又は別の方法で容易化するために、特徴選択ルール（例えば、構成、機能に関するマイクロバイオーム特徴選択ルール；補足データセットから抽出された補足特徴のための）を適用して、機能の膨大な潜在的プールから（例えば、配列データなどの大量のマイクロバイオームデータから抽出可能であったり、単変量統計検定によって識別可能であったりする）特徴（例えば、１又は複数の微生物関連状態に関連するマイクロバイオームの機能的特徴；微生物関連状態に関連するタクソンの健康、存在、不在、及び／又は他の適切な範囲を示すリファレンス相対存在量の特徴など、マイクロバイオームの構成の多様性の特徴；微生物関連の状態及び／又は治療応答と相関するリファレンス相対存在量の特徴と比較できるユーザー相対存在量の特徴）の最適化されたサブセットを選択することができる。マイクロバイオーム（例えば、ヒトのマイクロバイオーム、動物のマイクロバイオーム）の潜在的なサイズは大量のデータに変換でき、微生物関連特徴解析に関連する実用的なマイクロバイオームの洞察を生成するために、いかにして膨大な数のデータを処理及び分析するかという問題を引き起こし得る。しかしながら、特徴選択ルール及び／又は他の適切なコンピュータ実施可能なルールは、生成及び実行時間の短縮（例えば、モデルの生成及び／又は適用について；微生物関連の特性及び／又は関連する治療法の決定について）；最適化されたサンプル処理技術（例えば、特異性の改善、増幅バイアスの低減、及び／又は他の適切なパラメータの最適化をする一方、微生物関連状態に関連するタクソン、配列、及び／又は他の適切なデータの計算分析を通じて識別されたプライマーの種類、他の生体分子、及び／又は他のサンプル処理構成要素を使用して、生体サンプルからの微生物核酸の変換を改善する）；結果の効率的な解釈を容易にするモデルの単純化；過剰適合の減少；微生物関連状態に関連して、複数のユーザーに対する微生物関連の特性の生成、保存、及び適用に関連するネットワーク効果（例えば、微生物関連の特徴解析結果及び／又は治療法決定の予測力を改善するために、増加するユーザー数に関連する増加する量の微生物叢関連データを収集及び処理することを通じた）；データの保存と取得の改善（例えば、有意性指数モデルの保存及び／又は検索；種々の微生物関連状態で、例えば、種々のユーザー及び／又はユーザーのセットと関連付けた、特定のモデルの保存；ユーザーアカウントに関連する微生物データセットの保存；有意性指数メトリックなどに関連して、１又は複数の療法及び／又は療法を受けるユーザーに関連した療法モニタリングデータの保存；特徴、微生物関連の特性、及び／又は他の適切なデータをユーザー、ユーザーのセット、及び／又は他のエンティティに関連付けて保存し、微生物関連状態の個別の特徴及び／又は治療の送達を改善する）；及び／又は技術分野に対するその他の適切な改善の１又は複数を可能にする。
【０１１１】
第四に、当該技術の具体例は、サンプル処理システムが複数のユーザーからの生体サンプルの実質的に同時の処理（例えば、多重方式で）を処理できるサンプル処理システム、微生物関連特徴システム、及び複数のユーザーを含む構成要素全体の機能性の独創的な割り当てになり得、微生物関連状態の個別化された特徴解析結果及び／又は治療法（例えば、ユーザーの食餌行動、プロバイオティクス関連の行動、病歴、人口統計学的特徴、その他の行動、好みに関連して、ユーザーのマイクロバイオームに合わせてカスタマイズされたもの）を生成する際に微生物関連特徴付けシステムによって活用できる。
【０１１２】
第五に、当該技術の具体例は、少なくともゲノミクス、微生物学、マイクロバイオーム関連の計算、診断、治療、マイクロバイオーム関連のデジタル医学、デジタル医学一般、モデリング、及び／又はその他の関連分野の技術分野を改善できる。ある実施例において、当該技術は、微生物関連状態の関連する微生物の特徴（例えば、診断に使用されるバイオマーカーとして機能し、治療的介入を容易にするなど）の計算による識別など、種々の微生物関連状態をモデル化及び／又は特徴解析することができる。別の実施例において、当該技術は、複数の微生物関連状態（例えば、疾患、表現型）に関連する（例えば、共有された、相互に関連する）相互状態マイクロバイオームの特徴を識別及び評価するために、相互状態分析を実行できる。マイクロバイオームの特徴のこのような識別及び特徴付けは、併存疾患及び／又は多病的微生物関連の状態（例えば、環境因子に関連付けられる可能性があり、それによりマイクロバイオームに関連付けられる）のリスクと有病率を低減することにより、（例えば、診断及び治療的介入を容易化することなどにより）改善された医療行為を容易化できる。具体例において、当該技術は、技術分野に改善をもたらすなど、従来とは異なるプロセス（例えば、サンプル処理プロセス、計算分析プロセス）を適用できる。
【０１１３】
第六に、当該技術は、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態に関連付けられる適切な部分を実行する際に特殊なコンピューティングデバイス（例えば、次世代配列決定システム、微生物関連特徴付けシステム、治療容易化システムなどのサンプル処理システムに関連するデバイス）を活用することができる。
【０１１４】
当該技術の具体例は、微生物関連特徴解析、マイクロバイオームの調節のために、及び／又は方法１００の実施形態の適切な部分を実行するためにシステム２００の実施形態の一般化されていない構成要素及び／又は適切な構成要素を使用する状況において、任意の適切な改善を提供し得る。
【０１１５】
４.  その他
方法１００の実施形態は、被験体からの生体サンプルの受け取り、被験体からの生体サンプルの処理、生体サンプルから得られたデータの分析、並びに被験体の特定のマイクロバイオーム構成及び／又は機能的特徴に従ってカスタマイズされた診断及び／又はプロバイオティクスに基づく治療法を提供するために使用できるモデルを生成すること、を容易化するように構成された任意の他の適切なブロック又はステップを含むことができる。
【０１１６】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態には、任意の変形（例えば、実施形態、変形、実施例、具体例、図面）を含む、多様なシステム構成要素及び多様な方法プロセスのあらゆる組み合わせ及び並べ替えを含めることができ、ここで、方法１００の実施形態の一部及び／又は本明細書に記載のプロセスは、本明細書に記載のシステム２００及び／又は他のエンティティの１又は複数のインスタンス、要素、構成要素、及び／又は他の態様によって及び／又は使用して、非同期的（例えば、順次）、同時（例えば、並列）、又は他の適切な順序で実行することができる。
【０１１７】
本明細書に記載の変形（例えば、実施形態、変形、実施例、具体例、図面のいずれか及び／又は本明細書に記載の変形のいずれかの部分は、追加的に又は代替的に、組み合わせ、集約、除外、使用、連続して実行、並行して実行、及び／又は他の方法で適用することができる。
【０１１８】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部は、コンピュータ可読命令を格納するコンピュータ可読媒体を受け取るように構成された機械として、少なくとも部分的に具体化及び／又は実装することができる。命令は、システムと統合できるコンピュータ実行可能コンポーネントによって実行できる。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤ若しくはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピードライブ、又は任意の適切なデバイスなどの任意の適切なコンピュータ可読媒体に格納することができる。コンピュータ実行可能コンポーネントは、一般的又はアプリケーション固有のプロセッサであり得るが、任意の適切な専用ハードウェア又はハードウェア／ファームウェアの組み合わせデバイスは、代替的または追加的に命令を実行し得る。
【０１１９】
当業者は前の詳細な説明から、そして図面及び請求項から認識するように、請求項で定義された範囲から逸脱することなく、方法１００、システム２００、及び／又は変形の実施形態に対して修正および変更を行うことができる。
【０１２０】
【表１】
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【０１２１】
【表２】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図７Ｄ】
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【図７Ｅ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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