(57)【要約】鼻関連特徴解析のための方法は、一セットの対象群に関連する微生物データセットの決定すること、及び／又は人から得られた鼻の試料に基づいた微生物データセット（すなわち、マイクロバイオーム）に基づき、人の集団から得られたマイクロバイオームデータセットと比較して特徴解析処理を実行することを含むことができ、ここで地理的位置、気候、暦上の季節、及び前記人の年齢は、前記データセットにおける補足データとして用いられてよい。
2020532995.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一セットの対象群の鼻部位から収集された試料群からの微生物核酸に基づいて、前記一セットの対象群に関連する微生物配列データセットを決定すること；
前記微生物配列データセットに基づいて、一セットのマイクロバイオーム組成特徴群を決定すること；
前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群、及び前記一セットの対象群に関連する補足データに基づいて、鼻関連特徴解析モデルを生成すること；ならびに
前記鼻関連特徴解析モデル及び前記ユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料に基づいて、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定すること
を含む、微生物群に関連する鼻関連特徴解析のための方法。
【請求項２】
前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群が、Ａｂｉｏｔｒｏｐｈｉａ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ、Ａｇｇｒｅｇａｔｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ、Ａｌｌｏｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｑｕａｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｒｔｈｒｏｂａｃｔｅｒ、Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ、Ｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｂｅｒｇｅｙｅｌｌａ、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｂｒａｄｙｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｒｅｖｕｎｄｉｍｏｎａｓ、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ、Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｃａｕｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃｅｎｔｉｐｅｄａ、Ｃｈｒｙｓｅｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｄｅｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｄｅｌｆｔｉａ、Ｄｅｒｍａｂａｃｔｅｒ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｄｏｌｏｓｉｇｒａｎｕｌｕｍ、Ｄｏｒｅａ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ、Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｇｅｍｅｌｌａ、Ｇｒａｎｕｌｉｃａｔｅｌｌａ、Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ、Ｈｅｒｂａｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｈｙｄｒｏｇｅｎｏｐｈｉｌｕｓ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｋｌｕｙｖｅｒａ、Ｋｏｃｕｒｉａ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｕｔｒｏｐｉａ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ、Ｍａｌａｓｓｅｚｉａ、Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ、Ｍｅｉｏｔｈｅｒｍｕｓ、Ｍｅｔｈｙｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｏｃｃｕｓ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｏｃｈｒｏｂａｃｔｒｕｍ、Ｐａｎｔｏｅａ、Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ、Ｐｅｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｐｈｙｌｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｓｅｕｄｏｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｒａｌｓｔｏｎｉａ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｒｏｔｈｉａ、Ｓａｒｃｉｎａ、Ｓｈｉｎｅｌｌａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｅｎｏｔｒｏｐｈｏｍｏｎａｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、及びＣａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍのうちの少なくとも１つに関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群が、前記Ａｂｉｏｔｒｏｐｈｉａ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ、Ａｇｇｒｅｇａｔｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ、Ａｌｌｏｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｑｕａｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｒｔｈｒｏｂａｃｔｅｒ、Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ、Ｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｂｅｒｇｅｙｅｌｌａ、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｂｒａｄｙｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｒｅｖｕｎｄｉｍｏｎａｓ、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ、Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｃａｕｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃｅｎｔｉｐｅｄａ、Ｃｈｒｙｓｅｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｄｅｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｄｅｌｆｔｉａ、Ｄｅｒｍａｂａｃｔｅｒ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｄｏｌｏｓｉｇｒａｎｕｌｕｍ、Ｄｏｒｅａ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ、Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｇｅｍｅｌｌａ、Ｇｒａｎｕｌｉｃａｔｅｌｌａ、Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ、Ｈｅｒｂａｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｈｙｄｒｏｇｅｎｏｐｈｉｌｕｓ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｋｌｕｙｖｅｒａ、Ｋｏｃｕｒｉａ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｕｔｒｏｐｉａ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ、Ｍａｌａｓｓｅｚｉ、Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ、Ｍｅｉｏｔｈｅｒｍｕｓ、Ｍｅｔｈｙｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｏｃｃｕｓ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｏｃｈｒｏｂａｃｔｒｕｍ、Ｐａｎｔｏｅａ、Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ、Ｐｅｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｐｈｙｌｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｓｅｕｄｏｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｒａｌｓｔｏｎｉａ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｒｏｔｈｉａ、Ｓａｒｃｉｎａ、Ｓｈｉｎｅｌｌａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｅｎｏｔｒｏｐｈｏｍｏｎａｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、及びＣａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍのうちの少なくとも１つについての少なくとも１つの相対存在量の特徴を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記鼻関連特徴解析モデル及び前記ユーザー試料に基づいて、前記ユーザーの前記鼻部位で収集された前記ユーザー試料についての暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記鼻関連特徴解析モデルが、暦上の季節についての特徴解析機械学習モデルを含み、
前記鼻関連特徴解析モデルの生成が、前記一セットの対象群の鼻部位から収集された試料群に関連する前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び前記暦上の季節に基づいて、前記暦上の季節についての特徴解析機械学習モデルをトレーニングすることを含み、
前記暦上の季節についてのパラメーターの決定が、前記暦上の季節についての特徴解析機械学習モデル及び前記ユーザーの鼻部位で収集された前記ユーザー試料に基づいて、前記暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記暦上の季節についてのパラメーターの決定が、前記試料に関連する、春季予測及び冬季予測のうちの少なくとも１つを決定することを含み、
前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴群が、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、及びＣａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍのうちの少なくとも１つに関連する、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記補足データが、前記一セットの対象群の年齢群を含み、
前記鼻関連特徴解析モデルの生成が、前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び前記一セットの対象群の年齢群に基づいて、前記鼻関連特徴解析モデルを生成することを含み、
前記暦上の季節についてのパラメーターの決定が、前記鼻関連特徴解析モデル、前記ユーザーの前記鼻部位で収集された前記ユーザー試料、及び前記ユーザーの年齢に基づいて、前記暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記一セットの対象群に関連する前記補足データが、地理的位置、気候タイプ及び試料採取時間のうちの少なくとも１つを含み、
前記鼻関連特徴解析モデルの生成が、前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群、前記一セットの対象群の年齢群、並びに前記地理的位置、気候タイプ、及び試料採取時間のうちの少なくとも１つに基づいて、前記鼻関連特徴解析モデルを生成することを含み、
前記暦上の季節についてのパラメーターの決定が、前記鼻関連特徴解析モデル、前記ユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料、前記ユーザーの年齢、並びにユーザーの地理的位置、前記ユーザーの地理的位置についての気候タイプ、及び前記ユーザーの鼻部位で収集された前記ユーザー試料についてのユーザー試料採取時間のうちの少なくとも１つに基づいて、前記暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記鼻関連特徴解析モデル及び前記ユーザー試料に基づいて、前記ユーザー試料についての地理的位置についてのパラメーターを決定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記鼻関連特徴解析モデルが、鼻関連状態に関連し、
前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記鼻関連特徴解析モデル及び前記ユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料に基づいて、前記鼻関連状態について前記ユーザーの前記鼻関連特徴解析結果を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記鼻関連状態の改善を促進するために、前記鼻関連特徴解析結果に基づいて、前記ユーザーに対する治療を提供することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記一セットの対象群に関連する前記微生物配列データセットの決定が、次世代シーケンシングシステムを用いた前記微生物核酸のシーケンシングに基づいて、前記微生物配列データセットを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ユーザーから試料を収集すること、ここで、前記試料は、前記ユーザーの鼻部位から得られたものであって微生物核酸を含む；
前記試料の前記微生物核酸に基づいて、前記ユーザーに関連する微生物データセットを決定すること；
前記微生物データセットに基づいて、ユーザーマイクロバイオーム組成特徴を決定すること；及び
前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴に基づいて、前記ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定すること、
を含む、微生物群に関連する鼻関連特徴解析のための方法。
【請求項１４】
前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴が、Ａｂｉｏｔｒｏｐｈｉａ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ、Ａｇｇｒｅｇａｔｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ、Ａｌｌｏｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｑｕａｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｒｔｈｒｏｂａｃｔｅｒ、Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ、Ｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｂｅｒｇｅｙｅｌｌａ、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｂｒａｄｙｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｒｅｖｕｎｄｉｍｏｎａｓ、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ、Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｃａｕｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃｅｎｔｉｐｅｄａ、Ｃｈｒｙｓｅｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｄｅｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｄｅｌｆｔｉａ、Ｄｅｒｍａｂａｃｔｅｒ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｄｏｌｏｓｉｇｒａｎｕｌｕｍ、Ｄｏｒｅａ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ、Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｇｅｍｅｌｌａ、Ｇｒａｎｕｌｉｃａｔｅｌｌａ、Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ、Ｈｅｒｂａｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｈｙｄｒｏｇｅｎｏｐｈｉｌｕｓ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｋｌｕｙｖｅｒａ、Ｋｏｃｕｒｉａ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｕｔｒｏｐｉａ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ、Ｍａｌａｓｓｅｚｉａ、Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ、Ｍｅｉｏｔｈｅｒｍｕｓ、Ｍｅｔｈｙｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｏｃｃｕｓ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｏｃｈｒｏｂａｃｔｒｕｍ、Ｐａｎｔｏｅａ、Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ、Ｐｅｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｐｈｙｌｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｓｅｕｄｏｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｒａｌｓｔｏｎｉａ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｒｏｔｈｉａ、Ｓａｒｃｉｎａ、Ｓｈｉｎｅｌｌａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｅｎｏｔｒｏｐｈｏｍｏｎａｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、及びＣａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍのうちの少なくとも１つに関連する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ユーザーについての前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴及び前記ユーザーの年齢に基づいて、前記鼻関連特徴解析結果を決定することを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴に基づいて、前記ユーザーの前記鼻部位からの前記試料についての暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
前記暦上の季節についてのパラメーターの決定が、前記試料に関連する、春季予測及び冬季予測のうちの少なくとも１つを決定することを含み、
前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴が、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、及びＣａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍのうちの少なくとも１つに関連する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記ユーザーについての前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴、及び前記ユーザーについての補足データに基づいて、前記鼻関連特徴解析結果を決定することを含み、
前記補足データが、地理的位置、気候タイプ、及び試料採取時間のうちの少なくとも１つを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記ユーザーについての前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴に基づいて、前記ユーザーの鼻部位から得られた試料に関連する地理的位置についてのパラメーターを決定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴に基づいて、前記微生物群に関連する鼻関連状態について前記ユーザーについての前記鼻関連特徴解析結果を決定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記鼻関連状態の改善を促進するために、前記鼻関連特徴解析結果に基づいて、前記ユーザーに対する治療に関して治療的介入を促進することをさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記鼻関連特徴解析結果の決定が、前記ユーザーマイクロバイオーム組成特徴、並びに一セットの対象群に関連する一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び補足データを用いてトレーニングされた鼻関連特徴解析機械学習モデルに基づいて、前記ユーザーについての前記鼻関連特徴解析結果を決定することを含む、請求項１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年９月６日に出願された米国仮特許出願第６２／５５４，９８５号の利益を主張するものであり、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本出願は、２０１４年１０月２１日に出願された米国仮特許出願第６２／０６６，３６９号、２０１４年１２月４日に出願された米国仮特許出願第６２／０８７，５５１号、２０１４年１２月１７日に出願された米国仮特許出願第６２／０９２，９９９号、２０１５年４月１４日の出願された米国仮特許出願第６２／１４７，３７６号、２０１５年４月１４日に出願された米国仮特許出願第６２／１４７，２１２号、２０１５年４月１４日に出願された米国仮特許出願第６２／１４７，３６２号、２０１５年４月１３日に出願された米国仮出願第６２／１４６，８５５号、及び２０１５年８月１８日に出願された米国仮特許出願第６２／２０６，６５４号の利益を主張する２０１５年１０月２１日に出願された米国特許出願第１４／９１９，６１４号の継続出願である、２０１７年５月２６日に出願された米国特許出願第１５／６０６，７４３号に関連するものであり、これらはそれぞれその内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００３】
本開示は、概してゲノム科学及び微生物学に関する。
【背景技術】
【０００４】
マイクロバイオームは、生物についての片利共生微生物群、相利共生微生物群、及び病原性微生物群の生態学的共同体を含んでいてもよい。ヒトマイクロバイオームの特徴解析（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）は、複雑な処理である。ヒトマイクロバイオームにはヒト細胞の１０倍を超える微生物細胞が含まれるが、ヒトマイクロバイオーム特徴解析は、試料処理技術の限界、遺伝的分析技術の限界、及び大量データ処理のためのリソースの限界などのために、未だに初期の段階にある。複数の健康状態についてのマイクロバイオームの役割が現在の知見から明確になっており、この知識はヒトの疾患発症における宿主の遺伝的因子と環境的因子の理解をますます高めるものとなっている。マイクロバイオームは、多くの健康／疾患関連状態において少なくとも部分的な役割を果たすと考えられている。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効果を媒介する可能性がある。ユーザーの健康への影響にマイクロバイオームが深くかかわっていることを考慮すると、マイクロバイオームの特徴解析、その特徴解析からの見識形成、及び／又は腸内毒素症の状態を改良するように構成された治療法の創製が追求されるべきである。
【０００５】
鼻腔は、人体における微生物多様性の主要な貯蔵庫の１つである。この貯蔵庫の重要な特徴は、環境との恒常的な接触であり、ここで微生物組成における変化は、地理的変動及び時間的変動を反映し得る。鼻腔はまた、ヒトの健康に重要な役割を果たし、人体への接触（access）の最初の障壁の一部である。
【０００６】
ヒトのマイクロバイオーム（例えば、鼻マイクロバイオーム）の分析、特徴解析結果の決定、及び／又は得られた識見に基づいた治療手段の提供のための従来のアプローチには、多くの疑問が残されたままになっている。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１Ａ】方法の一実施形態の変形例のフローチャート表記を含む図である。
【図１Ｂ】方法の一実施形態の変形例のフローチャート表記を含む図である。
【図２】方法及びシステムの実施形態の変形例を含む図である。
【図３Ａ】暦上の季節及び気候タイプに関する分類群分布の具体例を含む図である。
【図３Ｂ】暦上の季節及び気候タイプに関する分類群分布の具体例を含む図である。
【図３Ｃ】暦上の季節及び気候タイプに関する分類群分布の具体例を含む図である。
【図３Ｄ】暦上の季節及び気候タイプに関する分類群分布の具体例を含む図である。
【図４】方法の一実施形態の変形例を表すフローチャート表記を含む図である。
【図５】方法の一実施形態における特徴解析モデル生成のための処理の変形例を含む図である。
【図６】方法の一実施形態において、プロバイオティックに基づく治療が作用するメカニズムの変形例を含む図である。
【図７】方法の一実施形態における試料処理の変形例を含む図である。
【図８】通知の提供例を含む図である。
【図９】前記方法の一実施形態の変形例の概略図を含む図である。
【図１０Ａ】モデルを用いた特徴解析処理の実施の変形例を含む図である。
【図１０Ｂ】モデルを用いた特徴解析処理の実施の変形例を含む図である。
【図１１】方法の一実施形態における治療の推奨を示す図である。
【図１２】試料セットに関連する地理的位置、気候タイプ、及び試料数の具体例を含む図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施形態についての以下の説明は、実施形態を限定することを意図するものではなく、むしろ当業者によるこれらの製造及び使用を可能にすることを意図している。
【０００９】
１．概要
図１Ａ〜図１Ｂに示すように、（例えば、微生物群についての鼻関連特徴解析などのための）方法１００の実施形態は、一セットのユーザー群に関連する微生物データセット（例えば、微生物配列データセット、微生物配列データセットなどに基づくマイクロバイオーム組成多様性データセット、微生物配列データセットなどに基づくマイクロバイオーム機能多様性データセットなど）を決定することＳ１１０（例えば、一セットの対象群からの試料に基づく微生物データセットの決定など）；及び／又は、微生物データセットに基づいて（例えば、微生物データセットに由来し、かつ１又は複数の鼻関連状態についての、マイクロバイオーム組成特徴及び／又はマイクロバイオーム機能的特徴などに基づいて）特徴解析処理（例えば、前処理、特徴決定、特徴処理、鼻関連特徴解析モデル処理など）を実行することＳ１３０を含んでいてもよい。ここで特徴解析処理の実行は、（例えば、試料についての暦上の季節の予測について、１又は複数の鼻関連状態について）鼻関連特徴解析処理を実行することＳ１３５、及び／又は１又は複数の治療法を決定することＳ１４０（例えば、１又は複数の鼻関連状態のリスクの予防、緩和、低減、及び／又は別の方法で改善するための治療法を決定すること）を追加的に又は代替的に含んでいてもよい。
【００１０】
方法１００の実施形態は、（例えば、１又は複数の鼻関連特徴解析結果の決定において使用するための）補足データを処理することＳ１２０；ユーザー（例えば、対象、ヒト、動物、患者など）に関連する１又は複数の生物学的試料を処理することＳ１５０；１又は複数の特徴解析処理を用いて、（例えば、試料の処理及び／又は生物学的試料のシーケンシングなどに由来する）ユーザーの生物学的試料に関連するユーザーの微生物データセット（例えば、ユーザーの微生物配列データセット；ユーザーのマイクロバイオーム組成データセット；ユーザーのマイクロバイオーム機能データセット；ユーザーの微生物データセットに由来し、１又は複数の特徴解析処理により決定されたマイクロバイオームの特徴についての特徴量に対応し得る、ユーザーのマイクロバイオームの特徴など）に基づいて、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定することＳ１６０；（例えば、鼻関連特徴解析結果及び／又は治療モデルに基づいて；１又は複数の鼻関連状態の改善を促進するために）ユーザーについての１又は複数の鼻関連状態に対する治療的介入を促進することＳ１７０（例えば、ユーザーに治療を提供すること）；（例えば、ユーザーからの一連の生物学的試料の処理に基づいて）ユーザーについて１又は複数の治療の有効性及び／又はその他の好適なコンポーネント（例えば、マイクロバイオームの特徴など）を、経時的に（例えば、治療に関連するユーザーのマイクロバイオームの組成特徴及び／又は機能的特徴などのユーザーのマイクロバイオームの特徴をユーザーについて経時的に評価するために）モニタリングすることＳ１８０；及び／又は任意のその他の好適な処理のうちの１又は複数を追加的又は代替的に含んでいてもよい。
【００１１】
具体例において、（例えば、微生物群に関連する鼻関連特徴解析などのための）方法１００は、一セットの対象群の鼻部位（及び／又はその他の好適な身体部位）から収集された試料群からの微生物核酸に基づいて、（例えば、地理的多様性、気候型の多様性、年齢多様性、人口統計学的多様性などについての対象群；１又は複数の鼻関連状態を有する対象群；鼻関連状態を有しない対象群を含み、これら対象群についての試料及び／又はデータは対照として作用し得る）前記一セットの対象群に関連する微生物配列データセットを決定すること；（例えば、前記微生物配列データセット及び／又は前記試料についての補足データを用いる分析手法の適用に基づいて抽出された）前記微生物配列データセットに基づいて、一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び一セットのマイクロバイオーム機能的特徴群のうちの少なくとも１つを含む一セットのマイクロバイオーム特徴群を決定すること；前記一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び前記一セットの対象群に関連する補足データ（例えば、暦上の季節、地理的位置、気候状況、年齢、試料採取時間、鼻関連状態データ、及び／又は試料及び／又は対象に関連するその他のデータのうちの１つ又は複数を含む補足データなど）に基づいて、（例えば、１種類又は複数種類の試料についての暦上の季節についてのパラメーター、地理的位置についてのパラメーター、気候状況についてのパラメーター、及び／又はその他の好適なパラメーターの予測などのための）鼻関連特徴解析モデルを生成すること；及び／又は前記鼻関連特徴解析モデル及びユーザーの鼻部位（及び／又はその他の好適な身体部位）で収集されたユーザー試料に基づいて、ユーザーについての１又は複数の鼻関連特徴解析結果を決定すること（例えば、試料採取時間に関して、ユーザー試料についての暦上の季節を決定すること；ユーザーについての１又は複数の鼻関連状態の特徴解析結果を決定することなど）を含んでいてもよい。
【００１２】
具体例において、（例えば、微生物群に関連する鼻関連特徴解析などのための）方法１００は、（例えば、試料キットの提供及び収集などにより）ユーザーから試料を収集すること、ここで前記試料は、前記ユーザーの鼻部位（及び／又はその他の好適な身体部位）に由来し、微生物核酸を含む；前記試料の微生物核酸に基づいて（例えば、試料調製及び／又は試料を用いたシーケンシングなどに基づいて）ユーザーに関連する微生物データセットを決定すること；前記微生物データセットに基づいて、（例えば、ユーザーのマイクロバイオームの組成特徴及び／又はユーザーのマイクロバイオームの機能的特徴の少なくとも一つを含む）ユーザーのマイクロバイオームの特徴を決定すること；及び／又は１又は複数の鼻関連特徴解析結果を決定すること（例えば、試料採取時間に関して、ユーザー試料についての暦上の季節を決定すること、ユーザーについての１又は複数の鼻関連状態の特徴解析結果を決定することなど）を含んでいてもよい。
【００１３】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、（例えば、収集された試料についての起源及び／又は季節性の予測に関して、鼻マイクロバイオームにおける地理的変動及び時間的変動などの原因となる）所定の時点でのユーザーの鼻マイクロバイオームなどに基づいて、１又は複数の鼻関連特徴解析結果（例えば、試料についての暦上の季節の予測；例えば起源に関して、試料についての地理的位置の予測、１又は複数の鼻関連状態についての特徴解析結果など）を決定するように機能し得る。
【００１４】
具体例において、鼻関連特徴解析結果は、Ａｂｉｏｔｒｏｐｈｉａ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ、Ａｇｇｒｅｇａｔｉｂａｃｔｅｒ、ＡｌｉｓｔｉｐｅｓＡｌｌｏｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）、Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｑｕａｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｒｔｈｒｏｂａｃｔｅｒ、Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ、Ｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｂｅｒｇｅｙｅｌｌａ、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｂｒａｄｙｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｒｅｖｕｎｄｉｍｏｎａｓ、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ、Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｃａｕｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃｅｎｔｉｐｅｄａ、Ｃｈｒｙｓｅｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｄｅｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｄｅｌｆｔｉａ、Ｄｅｒｍａｂａｃｔｅｒ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｄｏｌｏｓｉｇｒａｎｕｌｕｍ、Ｄｏｒｅａ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ、Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｇｅｍｅｌｌａ、Ｇｒａｎｕｌｉｃａｔｅｌｌａ、Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ、Ｈｅｒｂａｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｈｙｄｒｏｇｅｎｏｐｈｉｌｕｓ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｋｌｕｙｖｅｒａ、Ｋｏｃｕｒｉａ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｕｔｒｏｐｉａ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ、Ｍａｌａｓｓｅｚｉａ、Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ、Ｍｅｉｏｔｈｅｒｍｕｓ、Ｍｅｔｈｙｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｏｃｃｕｓ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｏｃｈｒｏｂａｃｔｒｕｍ、Ｐａｎｔｏｅａ、Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ、Ｐｅｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｐｈｙｌｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｓｅｕｄｏｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｒａｌｓｔｏｎｉａ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｒｏｔｈｉａ、Ｓａｒｃｉｎａ、Ｓｈｉｎｅｌｌａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｅｎｏｔｒｏｐｈｏｍｏｎａｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、Ｃａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ及び／又はその他の好適な分類群のうちの少なくとも１つに関連する（例えば、地理的位置についてのパラメーター；暦上の季節についてのパラメーター及び／又はその他の試料採取時間についてのパラメーター；鼻関連状態の参考情報など）マイクロバイオーム組成特徴（例えば、相対的存在量の特徴）に基づき得る。
【００１５】
追加的又は代替的に、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、（例えば、診断処理のため、処置処理などのための）バイオマーカーとして用いるため、試料同定及び／又は追跡において用いるため、及び／又はその他の好適な目的などのための、（例えば、鼻関連状態などについての）１又は複数の鼻関連特徴解析結果に関連する（例えば、正に相関する、負に相関する）、マイクロバイオームの特徴、（例えば、補足データなどに由来する）補助的な特徴、及び／又はその他の好適なデータを同定するため機能し得る。例において、マイクロバイオームの特徴と環境因子（例えば、暦上の季節、その他の試料採取時間についてのパラメーター；地理的位置；生活状態；気候タイプなど）との関連は、（例えば、新たな試料に関連する環境因子を予測するために）同定、適用、及び／又は別の方法で利用され得る。例において、鼻関連特徴解析結果は、マイクロバイオーム組成（例えば、マイクロバイオーム組成多様性など）、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的多様性など）、及び／又はその他の好適なマイクロバイオームに関連する特性のうちの少なくとも１つに関連し得る。例において、微生物の特徴（例えば、１又は複数の鼻関連状態を示す対象群についてなど、例えばユーザーのマイクロバイオーム中に存在する微生物の相対的存在量に関して、認識可能なパターンの組成、機能、及び／又は多様性を説明すること）及び／又は（例えば、マイクロバイオームの特徴が由来し得る）微生物データセットは、例えばバイオインフォマティクスパイプライン、分析手法、及び／又は本明細書に記載のその他の好適なアプローチを用いることにより、特徴解析（例えば、診断、リスクアセスメントなど）、治療的介入の促進、モニタリング、及び／又はその他の好適な目的に使用され得る。追加的又は代替的に、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、例えば特徴解析を実行（例えば、診断；関連情報の提供など）及び／又はユーザーの処置の観点などから、複数の鼻関連状態についての交差条件解析（例えば、異なる鼻関連状態間の相関、共分散、併存性、及び／又はその他の好適な関係の決定など、複数の鼻関連状態についての特徴解析処理を実行）するように機能し得る。
【００１６】
追加的又は代替的に、実施形態は、関連治療（例えば、鼻部位などの特定の身体部位、及び／又は腸部位、皮膚部位、口部位、生殖器部位、その他の収集部位のうちの任意の１又は複数を含むその他の好適な身体部位に関し；治療モデルにより決定される治療など）の推奨などにより、１又は複数の鼻関連状態についての治療的介入（例えば、治療の選択；治療の促進及び／又は提供；治療モニタリング；治療の評価など）を促進するため機能し得る。追加的又は代替的に、実施形態は、（例えば、ユーザーマイクロバイオームの特徴；臨床診断として；コンパニオン診断としてなど）ユーザー群のマイクロバイオームに基づいてユーザー群を特徴解析及び／又は診断するために利用し得るモデル、及び／又は１又は複数の鼻関連状態に関して対象群に対する治療を選択及び／又は提供するために利用し得るモデルなどのモデル（例えば、試料のメタデータ予測、ユーザーの特徴予測、及び／又は表現型予測などについての鼻関連特徴解析モデル；治療決定などについての治療モデル；特徴プロセシングなどについての機械学習モデルなど）を生成するように機能し得る。追加的又は代替的に、実施形態はまた、本明細書に記載の任意の好適な機能を実行し得る。
【００１７】
このように、ユーザー集団（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関連する対象の集団；１又は複数の鼻関連状態に正又は負に相関する対象の集団など）のデータは、例えば微生物に関連した健康状態及び／又は改善領域を示すためなど、次のユーザーを特徴解析するために、及び／又は、例えば１又は複数の鼻関連状態に関して、治療的介入を促進（例えば、１又は複数の治療を促進；１又は複数の鼻関連状態に関連する改善された健康状態と相関する状態などの１又は複数の一セットの所望の平衡状態群に向かうよう、ユーザーのマイクロバイオームの組成多様性及び／又は機能的多様性の調節を促進）するために用いられ得る。方法１００の変形例は、１又は複数の鼻関連状態などについての補足データの経時処理に加え、又はこれに代わって、身体部位にわたって（例えば、鼻部位、腸部位、口部位、皮膚部位、生殖器部位などの特定の身体部位タイプに対応する収集部位など、ユーザーの試料収集部位にわたって）、ユーザーからの追加試料を（例えば、複数の暦上の季節にわたって；治療レジメンの過程を通じて、ユーザーが経験する鼻関連状態の程度を通じて）経時的に収集及び（例えば、鼻関連特徴解析モデルを用いて）分析することなどによって、選択、モニタリング（例えば、有効性モニタリングなど）、及び／又はユーザーに提供される治療の調整をさらに促進し得る。しかしながら、集団、サブグループ、個人、及び／又はその他の好適なエンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）は、任意の好適な目的のために、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の好適な部分によっても用いられ得る。
【００１８】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、１又は複数の鼻関連状態についての特徴解析結果及び／又は治療を（例えば、これらに関して提供、提示、通知など）決定及び又は推奨することができることが好ましく、及び／又は、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の好適な部分も、鼻関連状態に関して実施され得る。
【００１９】
鼻関連状態は、副鼻腔感染、鼻ポリープ、枯草熱、鼻中隔弯曲、アレルギー、鼻炎（例えば、慢性萎縮性鼻炎、非アレルギー性鼻炎など）、鼻漏、慢性鼻副鼻腔炎、細菌性鼻感染、鼻血、後鼻漏、再発性呼吸乳頭腫症、喉頭乳頭腫、鼻水、副鼻腔腫瘍、鼻づまり、鼻閉、癌（例えば、副鼻腔未分化癌など）、真菌副鼻腔炎、嗅覚失調、後鼻孔閉鎖、原発性線毛機能不全、内反性乳頭腫、鼻内の異物、鼻咽頭癌、アスペルギルス症、呼吸路感染症、感染性疾患、及び／又は鼻及び／又は鼻腔に関連する任意の好適な状態のうちの１又は複数を含んでいてもよい。
【００２０】
追加的又は代替的に、鼻関連状態は、疾患、症状、原因（例えば、トリガーなど）、関連する重篤度、行動（例えば、身体活動行動；アルコール消費；喫煙行動；ストレス関連の特徴；その他の心理学的特徴；病気；社会行動；カフェイン消費；アルコール消費；睡眠習慣；その他の習慣；繊維摂取、果実摂取、野菜摂取などの食事関連行動；瞑想及び／又はその他のリラクゼーション行動；鼻関連状態に関連するライフスタイル条件；鼻関連状態についての診断及び／又は治療的介入について、情報を与える、相関する、暗示する、促進する、及び／又は別の方法で関連するライフスタイル条件；鼻及び／又は鼻関連状態に影響を与える及び／又は別の方法でそれに関連する行動など）、環境因子（例えば、暦上の季節、その他の試料採取時間、地理的位置、気候タイプなど）、人口統計学に関連する特徴（例えば、年齢、体重、人種、性別など）、表現型（例えば、ヒト、動物、植物、真菌体について測定可能な表現型；鼻及び／又はその他の関連する特性に関連する表現型など）、及び／又は鼻関連状態に関連する任意のその他の好適な特性のうちの１又は複数を含んでいてもよい。例において、１又は複数の鼻関連状態は、正常な身体的、精神的、社会的、及び／又は感情的な機能を妨げ得る。
【００２１】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、例えばユーザーからの１又は複数の（例えば、１又は複数の収集部位から収集された）生物学的試料を処理するための１又は複数の試料ハンドリング処理及び／又は特徴解析処理を適用することに関して、一人のユーザーについて、治療的介入を促進する鼻関連特徴解析のために、及び／又はその他の任意の好適な目的のために実施され得る。追加的又は代替的に、実施形態は、（例えば、ユーザーを含む、ユーザーを除く）対象の集団について実行すること、ここで対象の集団は、任意の好適な種類の特徴（例えば、鼻関連状態、人口統計学的特徴、行動、マイクロバイオーム組成及び／又はマイクロバイオーム機能に関して）について任意のその他の対象と類似した対象及び／又は異なる対象を含んでいてもよい；（例えば、鼻関連特徴解析結果及び／又は治療の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ついて実行すること；植物、動物、微生物、及び／又は任意のその他の好適なエンティティについて実行することができる。したがって、一セットの対象群（例えば、対象の集団、一セットの対象群、ユーザーのサブグループなど）に由来する情報を用いて、次のユーザーについてのさらなる識見を提供し得る。変形例において、生物学的試料の集合体セットは、異なる人口統計学的特徴（例えば、性別、年齢、婚姻状況、民族性、国籍、社会経済的地位、性的指向など）、異なる鼻関連状態（例えば、健康及び疾患状態、異なる遺伝的素質など）、異なる生活状況（例えば、独り暮らし、ペットと生活、重要な他者と生活、子供と生活など）、異なる食事習慣（例えば、雑食、ベジタリアン、完全菜食主義者、糖消費、酸消費、カフェイン消費など）、異なる行動傾向（例えば、物理活性レベル、薬物使用、アルコール使用など）、（例えば、所与の期間内で移動した距離に関して）、異なるレベルの移動度及び／又は、任意のその他の好適な特徴（例えば、マイクロバイオーム組成及び／又は機能に影響する、相関する、及び／又は別の方法でそれに関連する特徴など）のうちの１つ又は複数の対象を含む、広範囲の対象に関連し、かつこれらについて処理されることが好ましい。例において、例えば次のユーザー（例えば、様々な特徴を有するなど）をそのマイクロバイオーム（例えば、ユーザーのための異なる試料収集部位に関してなど）に基づいて特徴解析することに関し、対象の数が増加するにつれ、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処理の予測力は増大し得る。しかし、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部は、任意の好適なエンティティ（群）について任意の好適な方法で実施及び／又は構成され得る。
【００２２】
変形例において、方法１００の実施形態の一部は、任意の好適な順序で繰り返し実施さ得る、及び／又はシステム２００の実施形態の任意の好適なコンポーネントは、例えば方法１００の実施形態の任意の好適な一部及び／又はシステム２００の実施形態の任意の好適なコンポーネントを改善するために繰り返し適用され得る。例において、方法１００の実施形態の一部は、１又は複数の微生物データベースの精製（例えば、経時的に対象から収集された試料などの追加試料、１又は複数の鼻関連状態の経過、及び／又は治療的介入を収集及び分析することなどによって、異なる分類群及び／又は状態に関連する新しいマーカーを同定することにより分類学的データベースを改善）；（例えば、臨床的に関連する結果を同定するためなど、標的のユーザー相対的存在量と比較するために用いる参照存在量の更新による；特徴解析モデルの生成及び更新による；単一生物学的試料を用いて特徴解析され得る状態の数を増やすことよる）特徴解析処理の精製；（治療が、感度、特異性、精度、及び陰性予測値を含む特徴解析結果に基づいて選択され得る場合などに、例えば特徴解析処理を経時で反復して実行するなど、治療と共にマイクロバイオーム組成を経時的モニタリング及び調節することによる）治療処理、及び／又はその他の好適な処理を可能にするため、繰り返し実施され得る。
【００２３】
本明細書に記載のデータ（例えば、マイクロバイオームの特徴、微生物データセット、モデル、鼻関連特徴解析、補足データ、通知など）は、データがいつ収集（例えば、試料がいつ収集されたかを示す時間的インジケータ；試料採取時間など）、決定、送信、受信、及び／又は別の方法で処理されたかを示す時間的インジケータ；データにより説明される内容に文脈を提供する時間的インジケータ（鼻関連特徴解析が特定の時点での鼻関連状態、試料メタデータ、ユーザーの特徴、及び／又はユーザーマイクロバイオームステータスを説明する場合などに、鼻関連特徴解析に関連する時間的インジケータ）；時間的インジケータの変化（例えば、鼻関連特徴解析の変化及び／又は鼻マイクロバイオームの経時変化；受けた治療などに対する変化；試料収集間の待ち時間、試料分析、ユーザーへの鼻関連特徴解析又は治療の提供、及び／又は方法１００の実施形態のその他の好適な部分など）；及び／又は時間に関係した任意のその他の好適なインジケータのうちの１つ又は複数を含む、任意の好適な時間的インジケータ（例えば、秒、分、時間、日、週、月、暦上の季節、年など）に関連し得る。
【００２４】
追加的又は代替的に、パラメーター、測定基準、入力、出力、及び／又はその他の好適なデータは、スコア（例えば、鼻関連状態傾向スコア；特徴関連性スコア；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、重症度スコアなど）、個別の値（例えば、異なる収集部位についての状態傾向スコアなどの個別の鼻関連状態スコアなど）、総計値（例えば、異なる収集部位についての個別の微生物関連スコアに基づく全体スコアなど）、２進値（例えば、マイクロバイオームの特徴の存在又は非存在；鼻関連状態の存在又は非存在など）、相対値（例えば、相対的分類群存在量、相対的マイクロバイオーム機能存在量、相対的特徴存在量など）、分類（例えば、鼻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；人口統計学的特徴分類など）、（例えば、微生物配列データセット；マイクロバイオーム多様性スコア；その他の鼻関連特徴解析；その他の出力などに関連した）信頼度レベル、識別子、スペクトルに沿った値、及び／又は任意のその他の好適な種類の値を含む値のタイプに関連し得る。本明細書に記載のデータの任意の好適なタイプは、（例えば、異なる分析手法、モデル、及び／又は本明細書に記載の好適なコンポーネントについて）入力として使用、（例えば、異なる分析手法、モデルなど）出力として生成、及び／又は任意の好適な方法で、方法１００及び／又はシステム２００に関連する任意の好適なコンポーネントについて操作され得る。
【００２５】
方法１００の実施形態の１又は複数のインスタンス及び／又は一部、及び／又は本明細書に記載の処理は、非同期的（例えば、逐次的に）、同時に（例えば、並行データ処理；同時交差条件解析；環境因子及び／又は鼻関連状態に関連する標的配列に対応する微生物核酸断片の多重増幅などの多重試料処理；試料処理及び分析を実行し、実質的に同時に鼻関連状態のパネル評価を行う；計算的に微生物データセット、マイクロバイオームの特徴を決定、及び／又は複数のユーザーについて並行して鼻関連状態を特徴解析する；例えば同時に異なるスレッドについて並行計算処理を行うことによるシステムの処理能力の改善など）、トリガーイベント（例えば、方法１００の一部の性能）との時間的関連において（例えば、実質的に同時に、応答して、順次、事前に、それに続いて）、及び／又は任意の好適な時間及び頻度において任意のその他の好適な順序で、本明細書に記載のシステム２００、コンポーネント、及び／又はエンティティの１又は複数のインスタンスによって及び／又はそれらを用いて実施され得る。例において、方法１００は、１又は複数の生物学的試料の微生物核酸を、（例えば、ブリッジ増幅基質を用いた増幅を含むライブラリー調製の後に）次世代シーケンシングシステム（及び／又はその他の好適なシーケンシングシステム）を用いて処理すること、及び前記次世代シーケンシングプラットフォームと通信可能な計算処理装置でマイクロバイオーム組成特徴及び／又はマイクロバイオーム機能的特徴を決定することに基づいて、微生物データセットを生成することを含んでいてもよい。しかしながら、方法１００及び／又はシステム２００は、任意の好適な様式で構成され得る。
【００２６】
２．例
マイクロバイオーム解析により、（例えば、ユーザーマイクロバイオームの、ユーザー試料の、ユーザーの）正確な及び／又は効率的な鼻関連特徴解析、及び／又は微生物に起因する、微生物と相関する、及び／又は別の方法で微生物に関連する、鼻関連状態に対する（例えば、方法１００の実施形態の一部に従った）治療の提供が可能となり得る。本技術の具体例は、従来のアプローチが直面するいくつかの課題を克服し得る。第１に、従来のアプローチでは、患者が、１又は複数の医療提供者を訪れて、鼻関連状態などについての特徴解析及び／又は治療の推奨をうけることが必要とされることがあり、結果的に、診断及び／又は処置までにかかる時間量、健康管理の質における不整合性、及び／又は医療提供者の訪問のその他の特性に関連する、非効率及び／又は健康リスクをもたらし得る。第２に、ヒトゲノムシーケンシングのための従来の遺伝子シーケンシング技術及び分析技術は、マイクロバイオームに適用される場合（例えば、ヒトマイクロバイオームが微生物細胞をヒト細胞の１０倍以上含み得る場合；実行可能な分析手法及び分析手法を活用する手段が異なり得る場合；例えば増幅バイアスを低減するための最適試料処理技術が異なり得る場合；鼻関連特徴解析に異なるアプローチを採用し得る場合；状態及び相関のタイプが異なり得る場合；関連する状態の原因及び／又は関連する状態のために実行可能な治療が異なり得る場合；配列参照データベースが異なり得る場合；マイクロバイオームが、例えば異なった収集部位で、ユーザーの異なる身体部位によって変化し得る場合；鼻マイクロバイオームなどのマイクロバイオームが、地理的、気候的、暦上の季節、試料採取時間、生活状況、その他の環境因子、行動などによって変化し得る場合）、不適合及び／又は非効率的であることがある。第３に、シーケンシング技術（例えば、次世代シーケンシング、関連技術など）の開始は、遺伝物質のシーケンシングに関連する速度及びデータ生成における前例のない進歩がなければ存在しなかった技術的問題（例えば、過剰な生成配列データのデータ処理及びその解析の問題；複数の生物学的試料の多重的方法による処理の問題；情報表示の問題；治療予測の問題；治療提供の問題など）をもたらしてきた。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、技術に根付いた解決方法を与え得る。
【００２７】
第１に、本技術の具体例は、エンティティ（例えば、ユーザー、生物学的試料、医療デバイスを含む治療促進システムなど）を異なる状態又は事物に変換し得る。例えば、本技術は、生物学的試料をシーケンシング及び分析が可能なコンポーネントに変換して、（例えば、次世代シーケンシングシステム、多重増幅操作の利用などによって）１又は複数の鼻関連状態に関してユーザーを特徴解析するために使用し得る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生成し得る。別の例において、本技術は、治療（例えば、鼻関連特徴解析に基づいた個別化治療など）を同定、阻止、及び／又は推奨（例えば、提示、推薦、提供、投与など）、及び／又は別の方法で治療的介入を促進（例えば、ユーザーのマイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム機能の変更を促進）することができ、これにより１又は複数の鼻関連状態を予防及び／又は緩和することができ、したがって、例えば、患者のマイクロバイオーム及び／又は健康を変換し（例えば、鼻関連状態に関連する健康状態の改善など）、１又は複数のマイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオームの特徴と１又は複数の鼻関連状態との間の相関、関係、及び／又はその他の好適な関連の適用など）を適用する。別の例において、本技術は、例えば、鼻（及び／又は腸、皮膚、口、及び／又は生殖器などのその他の好適な部位など）に関連する微生物マイクロバイオームを（例えば、１又は複数の部位特異的治療に関して治療的介入を促進することにより）標的化する及び／又は変換するなど、ユーザーの１又は複数の異なる身体部位（例えば、１又は複数の異なる収集部位など）でマイクロバイオーム組成及び／又はマイクロバイオーム機能を変換し得る。別の例において、本技術は、治療促進システム（例えば、食事システム；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；疾患治療促進システムなど）を制御して（例えば、治療促進システムを実行させるための制御命令を作成して）治療を促進することができ、これによってこの治療促進システムを変換する。
【００２８】
第２に、本技術の具体例は、以前は実行できなかった機能のコンピュータ性能を容易にすることなどによって、コンピュータ関連技術に改善（例えば、鼻関連状態についての微生物関連データの保存、検索、及び／又は処理における計算効率を向上；生物学的試料処理に関連する計算処理など）をもたらし得る。例えば、本技術は、鼻関連特徴解析結果を改善及び／又は鼻関連状態についての治療的介入を促進するために、一セットの分析手法群を非ジェネリックな様式で、非ジェネリック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（例えば、試料処理手法及び／又はシーケンシング技術における進歩により、近年生成可能及び／又は実行可能なものなど）に適用して、し得る。
【００２９】
第３に、本技術の具体例は、例えば鼻関連状態に関する、処理速度、鼻関連特徴解析、精度、マイクロバイオーム関連治療の決定と促進、及び／又はその他の好適な特性において改善をもたらし得る。例えば、本技術は、非ジェネリックな微生物データセットを活用して、例えば環境因子予測及び／又は鼻関連状態に関連する（例えば、鼻関連状態に関係がある処理済みマイクロバイオームの特徴；複数の鼻関連状態に関連する交差条件マイクロバイオームの特徴など）１又は複数の種類の鼻関連特徴解析結果と特定に関連性があるマイクロバイオーム特徴を決定、選択、及び／又は別の方法で処理することができ、これにより、（例えば、最も適切なマイクロバイオームの特徴の使用により；特定用途の分析手法の活用により）精度、（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の選択により；次元縮小法の実施により；特定用途の分析手法の活用により）処理速度、及び／又は（例えば、鼻関連状態の指標など、表現型予測に関係して）その他の計算処理の改善、その他の好適な特徴解析、治療的介入促進、及び／又はその他の好適な目的における改善を促進し得る。具体例において、本技術は、特徴選択規則（例えば、組成、機能についてのマイクロバイオーム特徴選択規則、補足データセットから抽出された補助的特徴についてのマイクロバイオーム特徴選択規則）を適用して、特徴の最適化サブセット（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関連するマイクロバイオーム機能的特徴；健康、存在、不在、及び／又は鼻関連状態に関連する分類群のその他の好適な範囲を示す参照相対存在量特徴などのマイクロバイオーム組成多様性特徴；鼻関連状態及び／又は治療反応に相関する参照相対存在量特徴と比較可能なユーザー相対存在量特徴など）を、特徴解析及び／又は治療を（例えば、モデルなどによって）生成、適用、及び／又は別の方法で促進するための（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な；単変量統計試験により同定可能な）膨大な潜在的特徴のプールから選択し得る。潜在的サイズのマイクロバイオーム（例えば、ヒトマイクロバイオーム、動物マイクロバイオームなど）は大量データに転換可能であり、これにより、膨大なデータ列を処理及び解析して鼻関連特徴解析に関する作用可能なマイクロバイオームの識見を生成する方法についての疑問が生じる。しかし、この特徴選択規則及び／又はその他の好適なコンピュータ実施可能な規則により、（例えば、モデルの精製及び／又は適用について：鼻関連特徴解析結果及び／又は関連治療の決定について）生成及び実行時間の短縮；最適化試料処理手法（例えば、特異性の改良、増幅バイアスの低減、及び／又はその他の好適なパラメーターなどを最適化しつつ、分類群、配列、及び／又は鼻関連状態に関連するその他の好適なデータの計算解析によって同定された、プライマータイプ、その他の生体分子、及び／又はその他の試料処理コンポーネントを用いた、生物学的試料からの微生物核酸の変換の改善など）；結果の効率的な解釈を促進するモデルの単純化；過学習の低減；（例えば、増加するユーザー数に関連して増加するマイクロバイオーム関連データ量の収集及び処理によって、鼻関連特徴解析結果及び／又は治療決定の予測力を改善するなど）鼻関連状態に関して複数のユーザーについて経時的に鼻関連特徴解析結果を生成、保存、及び適用することに関連するネットワーク効果；データ保存及びデータ検索における改良（例えば、鼻関連特徴解析モデルの保存及び／又は検索；例えば異なる鼻関連状態を有する、異なるユーザー及び／又は複数のユーザーセットに関連する、特定モデルの保存；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；１又は複数の治療及び／又は治療を受けているユーザーに関連する治療モニタリングデータの保存；例えば個別化された特徴解析結果の送達及び／又は鼻関連状態に対する処置を改善ための、ユーザー、一セットのユーザー群、及び／又はその他のエンティティに関連する特徴、鼻関連特徴解析結果、及び／又はその他の好適なデータの保存）、及び／又はその他の好適な技術領域における改善のうちの１つ又は複数を可能とし得る。
【００３０】
第４に、本技術の具体例は、試料ハンドリングシステム、鼻関連特徴解析システム、及び複数のユーザーを含むコンポーネントにわたる機能の独創的な分布をもたらすことができ、ここで、試料ハンドリングシステムは、複数のユーザーからの生物学的試料の並行処理（例えば、多重様式で）を実質的に扱うことができ、個別化された特徴解析結果、及び／又は鼻関連状態に対する（例えば、ユーザーの食事行動、プロバイオティクス関連行動、病歴、人口統計学的特徴、その他の行動、嗜好などに関係する、ユーザーのマイクロバイオームにカスタマイズされた）治療の生成における鼻関連特徴解析システムによって活用され得る。
【００３１】
第５に、本技術の具体例は、少なくともゲノム科学、微生物学、マイクロバイオーム関連計算、診断、治療学、マイクロバイオーム関連デジタル医学、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良し得る。例において、本技術は、例えば鼻関連状態についての（例えば、診断に用いられるバイオマーカーとして作用し得る、治療的介入を促進する）関連する微生物特徴の計算的な同定によって、異なる鼻関連状態をモデル化及び／又は特徴解析し得る。別の例において、本技術は、複数の鼻関連状態（例えば、疾患、表現型など）に関連する（例えば、複数の鼻関連状態にわたって共有、複数の鼻関連状態にわたって相関する）交差条件マイクロバイオームの特徴を同定及び評価するために、交差条件解析を実行し得る。このようなマイクロバイオームの特徴の同定及び特徴解析は、（例えば、環境因子に関連することがあり、これにより、マイクロバイオームに関連する）併存する鼻関連状態及び／又は多病鼻関連状態のリスク及び有病率を低減することによって、健康管理の実施の改善（例えば、診断及び治療的介入の促進などによって、集団及び個人レベルで）を促進し得る。複数の具体例において、本技術は、例えば技術分野に改良をもたらし得る、非従来型処理（例えば、試料処理過程、計算解析処理など）を適用し得る。
【００３２】
第６に、本技術は、特殊計算装置（例えば、次世代シーケンシングシステムなどの試料ハンドリングシステムに関連する装置；鼻関連特徴解析システム；治療促進システムなど）を、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態に関連する好適な部分の実行において活用し得る。
【００３３】
しかしながら、本技術の具体例は、鼻関連特徴解析のため、マイクロバイオーム調節のため、及び／又は方法１００の実施形態の好適な部分の実行のために、システム２００の非一般化コンポーネント及び／又は実施形態の好適なコンポーネントを用いるという状況における任意の好適な改良をもたらし得る。
【００３４】
３．１  微生物データセットの決定
方法１００の実施形態は、ブロックＳ１１０を含むことができ、これは一セットのユーザー群Ｓ１１０に関連する微生物データセット（例えば、微生物配列データセット、例えば微生物配列データセットに基づくマイクロバイオーム組成多様性データセット、例えば微生物配列データセットに基づくマイクロバイオーム機能的多様性データセットなど）の決定を含んでいてもよい。ブロックＳ１１０は、例えば１又は複数の鼻関連状態に関する、対応するマイクロバイオームに関連する組成的、機能的、薬理ゲノミクス、及び／又はその他の好適な特性（ａｓｐｅｃｔ）を決定するために、試料（例えば、生物学的試料；非生物学的試料；人口統計学的特徴及び／又はその他の好適な特徴を共有する対象の集団、対象のサブ集団、対象のサブグループに関連する試料の総セット；ユーザー試料など）を処理するように機能し得る。
【００３５】
組成的特性及び／又は機能的特性は、界、門、綱、目、科、属、種、亜種、株、及び／又は（例えば各群の総存在量、各群の相対量、表示される群の総数で測定される）任意のその他の好適な種より下位の分類群の異なる群にわたる微生物群の分布に関するパラメーターを含む、微生物レベル（及び／又はその他の好適な粒度）での１又は複数の特性を含んでいてもよい。組成的特性及び／又は機能的特性はさらに、操作的分類単位（ＯＴＵｓ）で表し得る。組成的特性及び／又は機能的特性は、追加的又は代替的に、遺伝子レベルでの組成的特性（例えば、多座位配列タイピングによって決定される領域、１６Ｓ配列、１８Ｓ配列、ＩＴＳ配列、その他の遺伝子マーカー、その他の系統学的マーカーなど）を含んでいてもよい。組成的特性及び機能的特性は、特定の機能（例えば、酵素活性、輸送機能、免疫活性など）に関連する遺伝子の存在、非存在、又は量を含んでいてもよい。したがってブロックＳ１１０の出力は、ブロックＳ１３０及び／又は方法１００の実施形態のその他の好適な部分の特徴解析処理について（例えば、ブロックＳ１１０が、マイクロバイオームの特徴が抽出され得るマイクロバイオーム組成データセット、マイクロバイオーム機能データセット、及び／又はその他の好適な微生物データセットの出力をもたらし得る場合など）マイクロバイオームの特徴の決定を促進するため（例えば、マイクロバイオームの特徴の同定に使用可能な微生物配列データセットの生成など）に用いられ得、ここで特徴は、微生物に基づく特徴（例えば、細菌の属の存在）、遺伝子に基づく特徴（例えば、特定の遺伝子領域及び／又は配列の表現に基づく）、機能に基づく特徴（例えば、特定の触媒活性の存在）、及び／又は任意のその他の好適なマイクロバイオームの特徴であってもよい。
【００３６】
変形例において、ブロックＳ１１０は、リボソームタンパク質Ｓ２、リボソームタンパク質Ｓ３、リボソームタンパク質Ｓ５、リボソームタンパク質Ｓ７、リボソームタンパク質Ｓ８、リボソームタンパク質Ｓ９、リボソームタンパク質Ｓ１０、リボソームタンパク質Ｓ１１、リボソームタンパク質Ｓ１２／Ｓ２３、リボソームタンパク質Ｓ１３、リボソームタンパク質Ｓ１５Ｐ／Ｓ１３ｅ、リボソームタンパク質Ｓ１７、リボソームタンパク質Ｓ１９、リボソームタンパク質Ｌｉ、リボソームタンパク質Ｌ２、リボソームタンパク質Ｌ３、リボソームタンパク質Ｌ４／Ｌ１ｅ、リボソームタンパク質Ｌ５、リボソームタンパク質Ｌ６、リボソームタンパク質Ｌ１０、リボソームタンパク質Ｌ１１、リボソームタンパク質Ｌ１４ｂ／Ｌ２３ｅ、リボソームタンパク質Ｌ１５、リボソームタンパク質Ｌ１６／Ｌ１０Ｅ、リボソームタンパク質Ｌ１８Ｐ／Ｌ５Ｅ、リボソームタンパク質Ｌ２２、リボソームタンパク質Ｌ２４、リボソームタンパク質Ｌ２５／Ｌ２３、リボソームタンパク質Ｌ２９、翻訳伸長因子ＥＦ−２、翻訳開始因子ＩＦ−２、メタロエンドペプチダーゼ、ｆｆｈシグナル認識粒子タンパク質、フェニルアラニル−ｔＲＮＡ合成酵素βサブユニット、フェニルアラニル−ｔＲＮＡ合成酵素αサブユニット、ｔＲＮＡプソイドウリジン合成酵素Ｂ、ポルフォビリノーゲン脱アミノ酵素、リボソームタンパク質Ｌ１３、ホスホリボシルホルミルグリシンアミジンシクロリガーゼ、及びリボヌクレアーゼＨＩＩのうちの１又は複数に関連する遺伝子ファミリーに関する細菌及び／又は古細菌に由来する（例えば、微生物データセット生成のための）系統学的マーカーに基づく評価及び／又は処理を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、マーカーは、標的配列（例えば、微生物分類群に関連する配列；機能的特性に関連する配列；鼻関連状態に相関する配列；異なる治療に対するユーザー応答性を示す配列；例えばプライマー配列を共有するプライマータイプを用いた多重増幅を容易にするための、対象の集団及び／又は任意の好適なセットにわたって不変である配列；保存配列；突然変異、多型を含む配列；ヌクレオチド配列；アミノ酸配列など）、タンパク質（例えば、血清タンパク質、抗体など）、ペプチド、炭水化物、脂質、その他の核酸、全細胞、代謝産物、天然産物、遺伝的素因バイオマーカー、診断バイオマーカー、予後バイオマーカー、予測バイオマーカー、他の分子バイオマーカー、遺伝子発現マーカー、画像化バイオマーカー、及び／又はその他の好適なマーカーを含んでいてもよい。しかしながら、マーカーは、マイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム機能、及び／又は鼻関連状態に関連する任意のその他の好適なマーカー（群）を含んでいてもよい。
【００３７】
したがって、生物学的試料の総セットのそれぞれについてのマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特性の特徴解析は、好ましくは、対象又は対象の集団からの各生物学的試料に関連するマイクロバイオーム及び機能的特性を定量的及び／又は定性的に特徴解析するための、アンプリコンシーケンシング（例えば、１６Ｓ、１８Ｓ、ＩＴＳ）、ＵＭＩ、３ステップＰＣＲ、ＣＲＩＳＰＲ、プライマーの使用、及び／又は計算手法（例えば、バイオインフォマティクスのツールの利用）を含むがこれらに限定されない、試料処理手法の組み合わせ（例えば、図７に示すようなウェットラボ技術など）を含む。
【００３８】
変形例において、ブロックＳ１１０における試料処理は、生物学的試料の溶解、生物学的試料の細胞内の膜の破壊、生物学的試料からの望ましくない要素（例えば、ＲＮＡ、タンパク質）の分離、生物学的試料中の核酸（例えば、ＤＮＡ）の精製、生物学的試料からの核酸の増幅、生物学的試料の増幅核酸のさらなる精製、及び生物学的試料の増幅核酸のシーケンシングのうち任意の１又は複数を含んでいてもよい。例において、ブロックＳ１１０は、一セットのユーザー群からの生物学的試料の収集（例えば、試料容器を含む試料採取キットを用いてユーザーによって収集された生物学的試料など）を含むことができ、ここで前記生物学的試料は、鼻関連状態に関連する微生物核酸（例えば、鼻関連状態と相関性がある標的配列を含む微生物核酸など）を含む。別の例において、ブロックＳ１１０は、一セットの試料採取キット群を一セットのユーザー群に提供することを含むことができ、一セットの試料採取キット群の各試料採取キットは、前記一セットのユーザー群の１ユーザーから生物学的試料を受け取ることができる試料容器（例えば、溶解試薬などの前処理試薬を含む）を含む。
【００３９】
変形例において、生物学的試料の溶解及び／又は生物学的試料の細胞中の膜の破壊は、好ましくは、物理的方法（例えば、ビーズ叩解、窒素減圧、均質化、超音波処理）を含み、これにより、シーケンシング時に特定の細菌群を表す場合に偏りを生じる特定の試薬が除外される。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０における溶解又は破壊は、化学的方法（例えば、界面活性剤の使用、溶媒の使用、洗浄剤の使用など）を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０における溶解又は破壊は生物学的方法を含んでいてもよい。変形例において、望ましくない要素の分離は、ＲＮａｓｅｓを用いるＲＮＡの除去及び／又はプロテアーゼを用いるタンパク質の除去を含んでいてもよい。変形例において、核酸の精製は、（例えば、アルコールをベースとした沈殿法を用いた）生物学的試料からの核酸の沈殿、液体−液体をベースとした精製技術（例えば、フェノール−クロロホルム抽出）、クロマトグラフィーに基づく精製技術（例えば、カラム吸着）、核酸を結合するよう構成され、かつ（例えば、溶出溶液を有する、ｐＨシフトを提供する、温度シフトを提供するなど）溶出環境の存在下で核酸を放出するよう構成された、結合部分−結合粒子の利用を含む精製技術（例えば、磁気ビーズ、浮力ビーズ、サイズ分布を有するビーズ、超音波応答性ビーズなど）、及び任意のその他の好適な精製技術のうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。
【００４０】
変形例において、精製核酸の増幅は、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）に基づく技術（例えば、固相ＰＣＲ、ＲＴ−ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、多重ＰＣＲ、タッチダウンＰＣＲ、ナノＰＣＲ、ネステッドＰＣＲ、ホットスタートＰＣＲなど）、ヘリカーゼ依存性増幅法（ＨＤＡ）、ループ介在等温増幅法（ＬＡＭＰ）、自己持続配列複製法（３ＳＲ）、核酸配列ベース増幅法（ＮＡＳＢＡ）、鎖置換増幅法（ＳＤＡ）、ローリングサークル増幅法（ＲＣＡ）、リガーゼ連鎖反応（ＬＣＲ）、及び任意のその他の好適な増幅技術のうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。精製核酸の増幅において、使用されるプライマーは、好ましくは、増幅バイアスを防止又は最小化するように選択され、分類学的、系統学的、診断のため、調合のため（例えば、プロバイオティック調合のため）、及び／又は任意のその他の好適な目的のために有益な核酸領域／配列（例えば、１６Ｓ領域、１８Ｓ領域、ＩＴＳ領域）を増幅するよう構成される。このように、増幅バイアスを回避するように構成されたユニバーサルプライマー（例えば、１６Ｓ  ＲＮＡについてのＦ２７−Ｒ３３８プライマーセット、１６Ｓ  ＲＮＡについてのＦ５１５−Ｒ８０６プライマーセットなど）は、増幅において使用され得る。追加的又は代替的に、生物学的試料、ユーザー、鼻関連状態、分類群、標的配列、及び／又は任意のその他の好適なコンポーネントに特異的な組み込まれたバーコード配列及び／又はＵＭＩが含まれ、これらにより（例えば、配列読み取りデータを、マイクロバイオーム組成的アスペク及び／又はマイクロバイオーム機能的特性にマッピングするための）シーケンシング後の同定過程が促進され得る。具体例において、プライマーの適用は、ユニバーサルＶ４プライマー（例えば、５１５Ｆ：ＧＴＧＣＣＡＧＣＭＧＣＣＧＣＧＧＴＡＡ及び８０６Ｒ：ＧＧＡＣＴＡＣＨＶＧＧＧＴＷＴＣＴＡＡＴ）、可変（例えば、半保存的超可変領域など）領域（例えば、Ｖ１−Ｖ８領域）に関連するその他の好適なプライマー、及び／又はＲＮＡ遺伝子の任意のその他の好適な部分を用いた１６Ｓ遺伝子（例えば、１６Ｓ  ｒＲＮＡをコードする遺伝子）の増幅を含んでいてもよい。ブロックＳ１１０の変形例において用いるプライマーは、追加的又は代替的に、相補的アダプターが関与するシーケンシング技術（例えば、イルミナシーケンシング）と協働するように構成されたアダプター領域を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０は、（例えば、Ｎｅｘｔｅｒａキットを用いて）処理を促進するよう構成された任意のその他の工程を実行し得る。具体例において、増幅及び／又は試料処理操作は、（例えば、単一生物学的試料について、複数のユーザーにわたる複数の生物学的試料について）多重的な方法で行い得る。別の具体例において、増幅の実施は、３ステップＰＣＲ、ビーズに基づく正規化、及び／又はその他の好適な技術など、ライブラリーを平衡化し、出発物質の量とは無関係に混合物中の全てのアンプリコンを検出するための正規化ステップを含んでいてもよい。
【００４１】
変形例において、精製核酸のシーケンシングは、合成時解読技術（例えば、イルミナシーケンシング）、キャピラリーシーケンシング技術（例えば、サンガーシーケンシング）、パイロシーケンシング技術、及びナノポアシーケンシング技術（例えば、Ｏｘｆｏｒｄナノポア技術を用いて）のうちの１つ又は複数を含む、標的化アンプリコンシーケンシング実行技術が関与する方法を含んでいてもよい。
【００４２】
具体例において、一セットの生物学的試料群の生物学的試料からの核酸の増幅及びシーケンシングは、オリゴアダプターを有する基質上での生物学的試料のＤＮＡ断片のブリッジ増幅を含む固相ＰＣＲを含み、ここで増幅では、フォワードインデックス配列を有するプライマー（例えば、ＭｉＳｅｑ／ＮｅｘｔＳｅｑ／ＨｉＳｅｑプラットフォームのためのイルミナフォワードインデックスに対応）、フォワードバーコード配列、トランスポサーゼ配列（例えば、ＭｉＳｅｑ／ＮｅｘｔＳｅｑ／ＨｉＳｅｑプラットフォームのためのトランスポサーゼ結合部位に対応）、リンカー（例えば、均質性を低減し、配列結果を改善するよう構成された、０、１、又は２塩基断片）、追加ランダム塩基、ＵＭＩ、特定標的領域（例えば、１６Ｓ領域、１８Ｓ領域、ＩＴＳ領域）を標的化する配列、リバースインデックス配列（例えば、ＭｉＳｅｑ／ＨｉＳｅｑプラットフォームのためのイルミナリバースインデックスに対応）、及びリバースバーコード配列が用いられる。具体例において、シーケンシングには、合成時解読技術を用いる、（例えば、ＨｉＳｅｑプラットフォーム、ＭｉＳｅｑプラットフォーム、ＮｅｘｔＳｅｑプラットフォームでなどを用いる）イルミナシーケンシングが含まれ得る。別の具体例において、方法１００は、１又は複数の鼻関連状態に関連する１又は複数の遺伝的標的（例えば、１又は複数の鼻関連状態のバイオマーカー；正に相関するバイオマーカー；負に相関するバイオマーカー；原因となるバイオマーカーなど）と適合する１又は複数のプライマータイプを同定すること；微生物核酸の断片化、及び／又は鼻関連状態に関連する１又は複数の遺伝的標的と適合する１又は複数の同定されたプライマータイプ（例えば、プライマータイプに対応するプライマーなど）に基づいた前記断片化された微生物核酸のシングルプレックス増幅処理及び／又はマルチプレックス増幅処理など、１又は複数のユーザー（例えば、一セットの対象群）について、１又は複数のプライマータイプに基づいて（例えば、１又は複数のプライマー方に対応するプライマー、及び収集された生物学的試料に含まれる微生物核酸に基づいて）、微生物データセットを（例えば、微生物配列データセット；例えば次世代シーケンシングシステムを用いて）決定すること；及び／又は微生物データセットに由来する鼻関連特徴解析に基づいて、（例えば、鼻関連状態について；所望の分類群及び所望のマイクロバイオーム機能の集団サイズのうちの少なくとも１つに関してユーザーのマイクロバイオームの選択的調節を可能にする）ユーザー状態の治療を促進（例えば、提供）することを含んでいてもよい。具体例において、微生物データセットの決定は、微生物核酸についてのシングルプレックス増幅処理及びマルチプレックス増幅処理のうちの少なくとも１つにより増幅微生物核酸を生成すること；及び、次世代シーケンシングシステムを用いて、微生物データセットを増幅微生物核酸に基づいて決定することを含んでいてもよい。例において、１又は複数の微生物配列データセットの決定は、次世代シーケンシングシステムを用いた（例えば、収集試料から得られた）微生物核酸のシーケンシングに基づき得る。
【００４３】
例において、生物学的試料は、例えば、（腸部位の身体部位タイプに対応する）腸の収集部位、（例えば、皮膚部位の身体部位タイプに対応する）皮膚の収集部位、（例えば、鼻部位の身体部位に対応する）鼻の収集部位、例えば、（口部位の身体部位タイプに対応する）口の収集部位、及び（例えば、生殖器部位の身体部位タイプに対応する）生殖器の収集部位のうちの少なくとも１つを含む、１又は複数の収集部位に対応し得る。具体例において、微生物データセット（例えば、微生物配列データセットなど）の決定は、１又は複数の鼻関連状態及び一セットの収集部位群の第１収集部位に関連する第１遺伝的標的に適合する第１プライマータイプを同定すること；１又は複数の鼻関連状態及び一セットの収集部位群の第２収集部位に関連する第２遺伝的標的に適合する第２プライマータイプを同定すること；及び、前記微生物核酸、前記第１プライマータイプに対応する第１プライマー、及び前記第２プライマータイプに対応する第２プライマーに基づいて、一セットの対象群について微生物データセットを生成することを含んでいてもよい。
【００４４】
変形例において、ブロックＳ１１０及び／又は方法１００の実施形態のその他の好適な部分において用いられるプライマー（例えば、プライマー配列に対応するプライマータイプ）には、（例えば、複数の標的及び／又は分類群についてマルチプレックス増幅を可能にするためなど、複数の分類群にわたる保存タンパク質遺伝子配列をコードする）タンパク質遺伝子に関連するプライマーが含まれ得る。プライマーは、追加的又は代替的に、鼻関連状態（例えば、鼻関連状態と相関する微生物についての微生物配列バイオマーカーを含む遺伝的標的に適合するプライマーなど）、マイクロバイオーム組成特徴（例えば、鼻関連状態と相関する一群の分類群に関連するマイクロバイオーム組成特徴に対応する遺伝的標的に適合する同定プライマー；相対存在量特徴が由来する遺伝配列など）、機能的多様性特徴、補助的特徴、及び／又はその他の好適な特徴及び／又はデータに関連し得る。プライマー（及び／又はその他の好適な分子、マーカー、及び／又は本明細書に記載の生物学的材料）は、任意の好適なサイズ（例えば、配列長さ、塩基対の数、保存配列の長さ、可変領域の長さなど）を保有し得る。追加的又は代替的に、任意の好適な数のプライマーは、特徴解析（例えば、鼻関連特徴解析など）を実行するための試料処理において、（例えば、増幅バイアスの低減による）試料処理の改善において、及び／又は任意の好適な目的のために用いられ得る。プライマーは、任意の好適な数の標的、配列、分類群、状態、及び／又はその他の好適な特性に関連し得る。ブロックＳ１１０及び／又は方法１００の実施形態のその他の好適な部分に用いるプライマーは、ブロックＳ１１０（例えば、分類学データベースの生成に用いられるパラメーターに基づくプライマー選択）及び／又は方法１００の実施形態の任意のその他の好適な部分に記述される処理によって選択され得る。追加的又は代替的に、プライマー（及び／又はプライマーについての処理）は、その内容全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１５年１０月２１日に出願された米国特許出願第１４／９１９，６１４号明細書に記載のものを含む、及び／又はこれらと類似のものであってもよい。しかしながら、プライマーの同定及び／又は利用は、任意の好適な様式で構成され得る。
【００４５】
試料処理のいくつかの変形例は、さらに、シーケンシング前の増幅核酸（例えば、ＰＣＲ産物）をさらに精製することを含むことができ、これは余分な増幅要素（例えば、プライマー、ｄＮＴＰ、酵素、塩など）を除去するように機能する。例において、追加の精製は、精製キット、緩衝剤、アルコール、ｐＨ指示薬、カオトロピック塩、核酸結合フィルター、遠心分離、及び／又は任意のその他の好適な精製技術のうち任意の１又は複数を用いて促進され得る。
【００４６】
変形例において、ブロックＳ１１０における計算処理は、（例えば、対象の配列及び混入物質と別物としての）マイクロバイオーム由来配列の同定、マイクロバイオーム由来配列のアライメント及びマッピング（例えば、ｓｉｎｇｌｅ−ｅｎｄｅｄアライメント、非ｕｎｇａｐｐｅｄアライメントｇａｐｐｅｄアライメント、ペアリングのうちの１つ又は複数を用いた断片化配列のアライメント）、及び、生物学的試料に関連するマイクロバイオームの組成的特性及び／又は機能的特性に関連する（例えば、由来する）特徴の生成のうち任意の１又は複数を含んでいてもよい。
【００４７】
マイクロバイオーム由来配列の同定は、対象のゲノム由来配列を除去するため、試料処理からの配列データを（例えば、ゲノムリファレンスコンソーシアムより提供される）対象の参照ゲノムにマッピングすることを含んでいてもよい。配列データを対象の参照ゲノムにマッピングした後に残る未同定配列は、配列類似性及び／又は参照に基づいたアプローチ（例えば、ＶＡＭＰＳを用いて、ＭＧ−ＲＡＳＴを用いて、ＱＩＩＭＥデータベースを用いて）に基づいて、操作的分類単位（ＯＴＵ）にクラスター化すること、（例えば、ゲノムハッシングアプローチを用いて、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズムを用いて、Ｓｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムを用いて）アライメントすること、及びアライメントアルゴリズム（例えば、Ｂａｓｉｃ  Ｌｏｃａｌ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｔｏｏｌ、ＦＰＧＡ加速アライメントツール、ＢＷＡを用いたＢＷＴインデックス作成、ＳＯＡＰを用いたＢＷＴインデックス作成、Ｂｏｗｔｉｅを用いたＢＷＴインデックス作成など）を用いて、（例えば、ＮＣＢＩ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ情報）より提供される）参照細菌ゲノムにマッピングすることができる。未同定配列のマッピングは、追加的又は代替的に、参照古細菌ゲノム、参照ウイルスゲノム、及び／又は参照真核細胞ゲノムへのマッピングを含んでいてもよい。さらに、分類群のマッピングは、既存のデータベースに関して、及び／又はカスタム生成データベースに関して実施され得る。
【００４８】
ブロックＳ１２０に記載の任意の好適な処理は、任意の適切な数の生物学的試料について多重化方式で実施され得る。例において、ブロックＳ１２０は、順方向及び逆方向のインデックス（例えば、特有の組み合わせ）を用いて複数の試料をバーコード化すること、複数の試料を多重化方式でシーケンシングすること；及びシーケンシング後、異なるユーザーに対応する試料を（例えば、ＢＣＬ２ＦＡＳＴＱアルゴリズムを用いて）多重分離（ｄｅｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ）することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０の部分の任意の数のインスタンスは、任意の好適な時間及び頻度で実行し得る。しかしながら、生物学的試料の処理、微生物データセットの決定、及び／又はその他の関連する態様は、その内容全体が参照により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特許出願第１６／０４７，８４０号明細書に記載のものと類似の任意の好適な方法で実施され得る。
【００４９】
例において、微生物データセットは、１又は複数の鼻関連特徴解析処理（例えば、ブロックＳ１３０、Ｓ１３５、Ｓ１６０、及び／又は好適な方法１００の実施形態の部分に関してなど）を促進するため決定され得る。具体例において、方法１００は、一セットの対象群から（例えば、一セットの対象群による自己試料採取された、一セットの対象群の鼻部位で試料採取された）一セットの試料群を収集すること；１又は複数の環境因子（例えば、試料採取日付なその試料採取時間にしたがった季節及び気候、など）に基づいて一セットの対象群をサブ設定すること（サブセッティング）；前記一セットのＤＮＡ試料群から（例えば、磁気ビーズを用いて）ＤＮＡを抽出すること；前記ＤＮＡから標的を増幅すること（例えば、１６Ｓ  ｒＲＮＡ領域のＶ４領域；バーコード化したプライマーの使用）；増幅したライブラリーをシーケンシングすること（例えば、ペアードエンドシーケンシング、１又は複数の次世代シーケンシングシステムの使用）；微生物データセット（例えば、処理された微生物データセットなど）の決定及び／又はマイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオーム組成特徴等）の決定を促進するために、キメラを除去した後、事前に精選したアンプリコンデータセットに両端をアライメントすることなど、（例えば、特徴解析処理の実行に関して）１又は複数の分析手法を適用することを含むことができ、たとえば、ここでマイクロバイオーム組成に関連する分類学的カウント、存在量、及び／又はその他の好適なデータは、（例えば、ブロックＳ１３０、Ｓ１３５、Ｓ１６０、及び／又は方法１００の実施形態の好適な部分に関して）鼻関連特徴解析について、補足データ（例えば、暦上の季節、気候タイプ、その他の環境因子を含む、試料メタデータなど）と組み合わせて分析され得る。具体例において、気候タイプは、試料及び／又はユーザーの地理的位置に基づいて、主要ケッペン気候区分タイプ（Ｍａｊｏｒ  Ｋｏｐｐｅｎ  ｃｌｉｍａｔｅ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｔｙｐｅｓ）を用いて（例えば、試料に）割り当てることができる。
【００５０】
しかしながら、生物学的試料の処理、微生物データセットの生成、及び／又はその他の関連する態様は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００５１】
３．２  補足データの処理
方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１２０を含むことができ、これは、例えば、鼻関連特徴解析結果（例えば、鼻関連特徴解析結果の決定に用いられる補足データなど）、１又は複数の鼻関連状態、１又は複数のユーザー、及び／又はその他の好適なエンティティに関連する（例えば、情報を与える、説明する、表す、相関する）補足データなどの補足データ（例えば、１又は複数の補足データセットなど）の処理（例えば、受信、収集、変換、補助的特徴の決定、補助的特徴のランキング、相関の同定など）を含んでいてもよい。ブロックＳ１２０は、微生物データセット、（例えば、鼻関連特徴解析結果の決定及び／又は治療的介入の促進に関して）マイクロバイオームの特徴を補充するためのデータ処理を行うように機能すること、及び／又は方法１００及び／又はシステム２００の任意の好適な部分を補充する（例えば、ブロックＳ１３０においてなど、１又は複数の特徴解析処理を促進するための補足データを処理すること；例えば、鼻関連特徴解析モデルのトレーニング、有効化、生成、決定、適用、及び／又は別の方法で処理することを促進する）ように機能することができる。例において、補足データは、調査由来データ、ユーザーデータ、部位特異的データ、及び装置データ（及び／又はその他の好適な補足データ）のうちの少なくとも１つを含むことができ、ここで、方法１００の一例は、前記調査由来データ、前記ユーザーデータ、前記部位特異的データ、及び前記装置データ（及び／又はその他の好適な補足データ）のうちの少なくとも１つに基づいて一セットの補助的特徴群を決定すること；及び前記補助的特徴群、マイクロバイオームの特徴及び／又はその他の好適なデータに基づいて１又は複数の鼻関連特徴解析モデルを処理（例えば、生成、トレーニング、適用）することを含んでいてもよい。
【００５２】
補足データは、試料メタデータ（例えば、１又は複数の試料についての、地理的位置についてのパラメーター、暦上の季節についてのパラメーター、気候タイプ；環境因子（例えば、本明細書に記載）；調査由来データ（例えば、試料メタデータについて調査する１又は複数の調査に対する応答からのデータ、ユーザーデータ、１又は複数の鼻関連状態、本明細書に記載のデータの任意の好適な種類のデータについて）；部位特異的データ（例えば、鼻部位の参考情報データ；例えば、特定の収集部位でのマイクロバイオームと１又は複数の鼻関連状態との相関を示す事前の生物学的知見など、異なる収集部位の参考情報データなど）；鼻関連状態データ（例えば、マイクロバイオームの特徴、治療、ユーザーに関する、異なる鼻関連状態の参考情報データなど）；装置データ（例えば、センサデータ；鼻に関連するコンテクストセンサデータ；ウェアラブルデバイスデータ；医療機器データ；携帯電話アプリケーションデータなどのユーザー装置データ；ウェブアプリケーションデータなど）；ユーザーデータ（例えば、年齢；民族性；ユーザーの現在の医療データ、治療履歴などの病歴データ、健康診断履歴データ；医療機器由来データ；生理的データ；医学的検査に関連するデータ；ソーシャルメディアデータ；人口統計学的データ；家族歴データ；行動を説明する行動データ；生活状態などの環境因子を説明する環境因子データ；食事関連データ、例えば、食品施設チェックインからのデータ、分光測光分析からのデータ、ユーザーにより入力されたデータ、プロバイオティック食品アイテム及び／又はプレバイオティック食品アイテムに関連する栄養データ、消費される食品の種類、消費される食品の量、カロリーデータ、ダイエット計画データ、及び／又はその他の好適な食品関連データなど）；事前の生物学的知見（例えば、鼻関連状態の参考情報、マイクロバイオームの特徴解析結果、マイクロバイオームの特徴解析結果と鼻関連状態との関連など）；及び／又は補足データの任意のその他の好適な種類のうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。
【００５３】
変形例において、補足データの処理は調査由来データの処理を含んでいてもよく、ここで、調査由来データは、試料メタデータ、（例えば、１又は複数の鼻関連状態の存在、非存在、及び／又は重篤度などを示す）状態データ、生理学的データ、人口統計学的データ、行動データ、（例えば、環境因子などを説明する）環境因子データ、その他の種類の補足データ、及び／又は任意のその他の好適なデータを提供し得る。
【００５４】
生理的データは、生理学的特徴（例えば、身長、体重、肥満度指数、体脂肪率、体毛レベル、病歴など）に関する情報を含んでいてもよい。人口統計学的データは、人口統計学的特徴（例えば、性別、年齢、民族性、結婚状況、兄弟姉妹の数、社会経済的地位、性的指向など）に関する情報を含んでいてもよい。行動データは、健康関連状態（例えば、健康状態及び病状）、食事習慣（例えば、アルコール消費、カフェイン消費、雑食性、ベジタリアン、完全菜食主義、糖消費、酸消費、小麦の消費、卵、大豆、木の実、ピーナッツ、貝類、食品の嗜好、アレルギー特徴、その他の食品アイテムの消費及び／又は回避など）、行動傾向（例えば、物理的活性レベル、薬物使用、アルコール使用、習慣形成など）、異なるレベルの移動度（例えば、低程度、中程度、及び／又は極端な程度の肉体運動活動などの運動の量；所定時間内に移動した距離に関して；運動及び／又は位置センサなどの移動度センサによって示される）、異なるレベルの性的活動（例えば、パートナーの数及び性的指向に関する）、及び任意のその他の好適な行動データのうちの１つ又は複数を含む行動を説明し得る。調査由来データは、定量的データ、定性的データ、及び／又はその他の好適な種類の調査由来データを含んでいてもよく、例えば、ここで定性的データを定量的データに変換（例えば、重篤度の尺度を使用すること、定性的な応答を定量化スコアにマッピングすること）してもよい。調査由来データの処理は、例えば、１又は複数の調査を、１又は複数のユーザー、対象、及び／又はその他の好適なエンティティに提供することによる、調査由来データ収集の促進を含んでいてもよい。調査は、（例えば、試料キットの提供及び／又は試料の受け取りと連携して）本人が直接的に、（例えば、アカウントセットアップ中に；対象の電子デバイスで実行するアプリケーションにおいて、ウェブアプリケーションにおいて、及び／又はインターネット接続を介してアクセス可能なウェブサイトにおいて）電子的に、及び／又は任意のその他の好適な方法で提供され得る。
【００５５】
追加的又は代替的に、補足データの処理は、センサデータの処理（例えば、鼻関連デバイスのセンサ、ウェアラブルコンピュータデバイス、モバイル機器；ユーザースマートフォンの生体測定センサなどのユーザーについての生体測定センサなど）を含んでいてもよい。センサデータは、物理的活動関連データ及び／又は物理的作用関連データ（例えば、加速度計データ、ジャイロスコープデータ、ＧＰＳデータなどの位置センサデータ、及び／又は、モバイル機器及び／又はウェアラブル電子デバイスなどの１又は複数の装置からのその他の移動度センサデータなど）、環境因子（例えば、温度データ、標高データ、気象データ、光パラメータデータ、圧力データ、大気環境データなど）を説明するセンサデータ、生体測定センサデータ（例えば、血圧データ；温度データ；膨潤についての圧力データ；心拍数センサデータ；指紋センサデータ；顔画像及び／又は顔映像などの光学センサデータ；モバイル機器のセンサを介して記録されたデータ、装着可能な又はその他の周辺機器を介して記録されたデータなど）、及び／又はセンサに関連する任意のその他の好適なデータのうち任意の１又は複数を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、センサデータは、光学センサ（例えば、イメージセンサ、光センサ、カメラなど）、オーディオセンサ（例えば、マイクロホンなど）、温度センサ、揮発性化合物センサ、大気環境センサ、重量センサ、湿度センサ、深度センサ、位置センサ（ＧＰＳ受信機；ビーコン；屋内測位システム；コンパスなど）、モーションセンサ（例えば、加速器、ジャイロスコープ、磁力計、ユーザーにより装着されたデバイスと一体化したモーションセンサなど）、生体測定センサ（例えば、心拍数などをモニタリングするための心拍数センサ；指紋センサ；顔認識センサ；生体インピーダンスセンサなど）、圧力センサ、（例えば、第３者オブジェクトのモーション及び／又はその他の特性をモニタリングするための）近接センサ、流量センサ、電力センサ（例えば、ホール効果センサ）、仮想現実関連センサ、拡張現実関連センサ、及び／又は任意のその他の好適な種類のセンサのうちの１つ又は複数でサンプリングされたデータを含んでいてもよい。
【００５６】
追加的又は代替的に、補足データは、医療記録データ及び／又は臨床データを含んでいてもよい。このように、補足データセットの一部は、１又は複数の電子健康記録（ＥＨＲ）に由来してもよい。追加的又は代替的に、補足データは、任意のその他の好適な診断情報（例えば、臨床診断情報）を含んでいてもよい。（例えば、抽出された補助的特徴の形式の）任意の好適な補足データは、マイクロバイオームの特徴及び／又は方法１００（例えば、特徴解析処理を実行）及び／又はシステム２００の実施形態の一部を実行するためのその他の好適なデータと組み合わせてもよく、及び／又はその他の好適なデータと共に用いてもよい。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、癌スクリーニング試験、（例えば、感染を検出するための）尿検査、診断イメージング、その他の好適な鼻関連状態に関連する診断手順、調査関連情報、及び／又は任意のその他の好適な検査に関連する（例えば、それらに由来する）補足データを（例えば、方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の好適な部分について）補足のために用いてもよい。
【００５７】
追加的又は代替的に、補足データは、治療レジメン、治療の種類、推奨される治療、ユーザーによって採用される治療、治療の順守、及び／又は治療に関するその他の好適なデータのうちの１つ又は複数を含む治療関連データを含んでいてもよい。例えば、補足データは、１又は複数の治療（例えば、推奨治療など）に関係する、ユーザー順守指標（例えば、服薬順守、プロバイオティック順守、身体的運動順守、食事順守など）を含んでいてもよい。しかしながら、補足データの処理は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００５８】
３．３  特徴解析処理の実行
方法１００の実施形態は、ブロックＳ１３０を含んでいてもよく、これは、（例えば、ブロックＳ１１０に由来する）微生物データセット及び／又はその他の好適なデータ（例えば、補足データセットなど）Ｓ１３０に基づいて、１又は複数の鼻関連状態に関連する特徴解析処理（例えば、前処理；特徴生成；特徴処理；１又は複数の特定の身体部位に特異的な特徴解析、身体部位に対応する収集部位で収集された試料について、複数の身体部位についての複数部位の特徴解析などの部位特異的特徴解析；複数の鼻関連状態についての条件交差解析；モデル生成など）を実行することを含んでいてもよい。ブロックＳ１３０は、複数のユーザー又は複数セットのユーザー群についての鼻関連特徴解析結果を、それらのマイクロバイオーム組成（例えば、マイクロバイオーム組成多様性特徴など）、機能（例えば、マイクロバイオーム機能的多様性特徴など）、及び／又はその他の好適なマイクロバイオームの特徴に基づいて（例えば、鼻関連特徴解析結果を決定するための特徴解析モデルの生成及び適用によって）決定するために用いられ得る、特徴及び／又は特徴の組み合わせを、同定、決定、抽出、及び／又は別の方法で処理するように機能し得る。
【００５９】
このように、特徴解析処理は、（例えば、行動形質の点で、医学的状態の点で、人口統計学的特徴の点で）対象を特徴解析し得る診断ツールとして、それらのマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴に基づいて、それらの健康条件状態（例えば、鼻関連条件状態）、行動形質、医学的状態、人口統計学的特徴、及び／又は任意のその他の好適な形質のうちの１つ又は複数に関して用いられ得る。このような特徴解析は、治療（例えば、治療モデルにより決定される、個別化治療など）を決定、推奨、及び／又は提供するため、及び／又は別の方法で治療的介入を促進するために用いられ得る。追加的又は代替的に、特徴解析処理は、（例えば、１又は複数のマイクロバイオームの特徴と、１又は複数の鼻関連状態との関連を含むなど）微生物データベースに基づき得る。
【００６０】
特徴解析処理の実行Ｓ１３０は、下流の処理（例えば、鼻関連特徴解析結果の決定など）を促進するための、微生物データセット、マイクロバイオームの特徴、及び／又はその他の好適なデータの前処理を含んでいてもよい。例において、特徴解析処理の実行は、ａ）（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関連する）一セットの生物学的試料群の第１試料外れ値に対応する第１試料データを除去すること、ここで例えば第１試料外れ値が、主成分分析、次元縮小法、及び多変量手法のうちの少なくとも１つによって決定される；ｂ）前記生物学的試料セットの第２試料外れ値に対応する第２試料データを除去すること、ここで前記第２試料外れ値は、前記一セットのマイクロバイオーム特徴群についての対応するデータ品質に基づいて決定され得る（例えば、閾値条件より下の高品質データを有するいくつかのマイクロバイオームの特徴に対応する試料の除去など）；及びｃ）閾値試料数条件を満たせないマイクロバイオームの特徴についての試料数に基づいて、前記一セットのマイクロバイオーム特徴群から１又は複数のマイクロバイオームの特徴を除去すること、ここで前記試料数は、マイクロバイオームの特徴についての高品質データに関連する試料の数に対応する、のうちの少なくとも１つによって、微生物データセットのフィルタリングすること（例えば、マイクロバイオームの特徴を決定するための一セットの分析手法群の適用前などに、微生物配列データセットをフィルタリングすること）を含んでいてもよい。しかしながら、前処理は、任意の好適な分析手法で、任意の好適な方法で実施することができる。
【００６１】
特徴解析処理の実行において、ブロックＳ１３０は、１又は複数の鼻関連状態（例えば、１又は複数の鼻関連状態を有する一セットのユーザー群に特徴的な特徴）に関連する特徴示すとして対象を特徴解析するために（ここで、例えば、ユーザーのマイクロバイオーム特徴解析結果の決定は、１又は複数の鼻関連状態と相関する及び／又は別の方法でこれに関連するとして、特徴解析処理によって同定されるマイクロバイオームの特徴についての特徴量の決定を含んでいてもよい）、計算方法（例えば、統計的方法、機械学習方法、人工知能方法、バイオインフォマティクス法など）を用いてもよい。
【００６２】
図５に示すように、特徴解析処理の実行は、例えば１又は複数の分析手法を適用して、１又は複数の鼻関連特徴解析（例えば、１又は複数の鼻関連状態と最大に適合するマイクロバイオームの特徴を同定すること；前記１又は複数の鼻関連状態に関連する前記同定されたマイクロバイオームの特徴に対応するユーザーマイクロバイオームの特徴の存在、非存在、及び／又は値など、ユーザーマイクロバイオームの特徴を決定すること）に関連する１又は複数のマイクロバイオームの特徴を決定することを含んでいてもよい。例において、マイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオーム組成特徴、マイクロバイオーム機能的特徴など）の決定は、例えば微生物データセット（例えば、微生物配列データセットなど）に基づいて、単変量統計試験、多変量統計試験、次元縮小法、及び人工知能アプローチのうちの少なくとも１つを含む、一セットの分析手法群を適用することができ、ここで前記マイクロバイオームの特徴は、（例えば、精度、エラーの減少、処理速度、スケーリングに関して）前記ユーザーについての鼻関連特徴解析結果の決定に関連する計算システムに関連した機能を改善するように構成され得る。例において、マイクロバイオームの特徴（例えば、ユーザーマイクロバイオームの特徴など）の決定は、例えば微生物データセットに基づいて、マイクロバイオーム組成多様性特徴及びマイクロバイオーム機能的多様性特徴のうちの少なくとも１つの存在、前記マイクロバイオーム組成多様性特徴及び前記マイクロバイオーム機能的多様性特徴のうちの少なくとも１つの不存在、前記第１鼻関連状態に関連する異なる分類群の相対存在量を説明する相対存在量特徴、前記異なる分類群に関連する少なくとも２つのマイクロバイオーム特徴間の比を説明する比特徴、前記異なる分類群間の相互作用を説明する相互作用特徴、及び前記異なる分類群間の系統学的距離を説明する系統学的距離特徴のうちの少なくとも１つを決定するために、一セットの分析手法群を適用することを含んでいてもよく、ここで、前記一セットの分析手法群は、単変量統計試験、多変量統計試験、次元縮小法、及び人工知能アプローチのうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
【００６３】
変形例において、生物学的試料に関連するマイクロバイオーム中の代表的な微生物群の同定時に、生物学的試料に関連するマイクロバイオームの組成的特性及び機能的特性に関連する（例えば、由来する）特徴の生成を実行してもよい。変形例において、特徴の生成は、方法１００の後続ブロックにおける特徴解析に有用なマーカーを同定するため、多座位配列タイピング（ＭＳＬＴ）に基づいて特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、生成された特徴は、微生物の一定の分類群の有無、及び／又は微生物の提示された分類群間の比を説明する特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、表示される分類群の量、表示される分類群のネットワーク、異なる分類群の表示における相関、異なる分類群間の相互作用、異なる分類群により産生された産物、異なる分類群により産生された産物間の相互作用、（例えば、ＲＮＡの解析に基づいた、異なって表示される分類群について）死んだ微生物と生きている微生物の比、（例えば、Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ−Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ距離、Ｗａｓｓｅｒｓｔｅｉｎ距離を単位とした）系統学的距離、任意のその他の好適な分類学的関連特徴、任意のその他の好適な遺伝的特性又は機能的特性のうちの１つ又は複数を説明する特徴の生成を含んでいてもよい。
【００６４】
追加的又は代替的に、特徴の生成は、例えば、ｓｐａｒＣＣアプローチを用いて、Ｇｅｎｏｍｅ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  Ａｂｕｎｄａｎｃｅ  ａｎｄ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｓｉｚｅ（ＧＡＡＳ）アプローチを用いて、及び／又は配列類似性データを用いて１又は複数の微生物群の相対存在量の最尤推定を行うＧｅｎｏｍｅ  Ｒｅｌａｔｉｖｅ  Ａｂｕｎｄａｎｃｅ  ｕｓｉｎｇ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ  ｔｈｅｏｒｙ（ＧＲＡＭＭｙ）を用いて、異なる微生物群の相対存在量を説明する特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、存在量測定基準から導かれる、分類学的変動の統計的尺度を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、（例えば、その他の分類群の存在量に影響する、ある分類群の存在量の変化に関する）相対存在量因子に関連する（例えば、由来する）特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、単独で及び／又は組み合わせて、１又は複数の分類群の存在を説明する、定性的特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、生物学的試料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子マーカー（例えば、代表的な１６Ｓ配列、１８Ｓ配列、及び／又はＩＴＳ配列）に関する特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、特定の遺伝子及び／又は前記特定の遺伝子を有する生物の機能的関連に関する特徴を生成することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、特徴の生成は、ある分類群の病原性及び／又はある分類群に属する産物に関する特徴を生成することを含んでいてもよい。しかしながら、ブロックＳ１３０は、生物学的試料の核酸のシーケンシング及びマッピングに由来する任意のその他の好適な特徴（群）を決定することを含んでいてもよい。例えば、前記特徴（群）は、組み合わせであるか（例えば、一対、三つ組を含む）、相関性があるか（例えば、異なる特徴間の相関に関して）、及び／又は特徴の変化（例えば、時間的変化、試料部位等をまたがる変化、空間的変化など）に関連していてもよい。しかしながら、マイクロバイオーム特徴解析結果の決定は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００６５】
変形例において、特徴解析処理の実行は、例えば、第１身体部位に関連する部位特異的特徴の第１サブセット及び第２身体部位に関連する部位特異的特徴の第２サブセットを含む、一セットの部位特異的特徴群に基づいて鼻関連特徴解析を実行することなどの、複数の収集部位に関連する１又は複数の複数部位分析（例えば、鼻関連特徴解析モデルを用いて；複数部位特徴解析結果を生成すること）を実行することを含んでいてもよい。しかしながら、複数部位分析は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００６６】
変形例において、特徴解析処理の実行は、複数の鼻関連状態について、（例えば、鼻関連特徴解析モデルを用いて）１又は複数の交差条件解析を実行することを含んでいてもよい。例において、交差条件解析の実行は、１又は複数の分析手法に基づいて、複数の鼻関連状態（例えば、第１鼻関連状態及び第２鼻関連状態など）に関連する（例えば、マイクロバイオーム特徴決定の一部としての）一セットの交差条件特徴群を決定することを含んでいてもよく、ここで、鼻関連特徴解析結果の決定は、１又は複数の鼻関連特徴解析モデルに基づいて、複数の鼻関連状態（例えば、第１及び第２鼻関連状態など）について特定のユーザーの鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよく、また、ここで前記一セットの交差条件特徴群は、前記複数の鼻関連状態についての前記特定のユーザーの鼻関連特徴解析結果の決定に関連する計算システム関連機能を改善するよう構成される。交差条件解析の実行は、交差条件相関測定基準（例えば、異なる鼻関連状態に対応するデータ間の相関及び／又は共分散など）及び／又は交差条件解析に関連するその他の好適な測定基準の決定を含んでいてもよい。しかしながら、交差条件解析は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００６７】
変形例において、特徴解析は、標的状態（例えば、鼻関連条件状態）を示す第１の対象群と標的状態を示さない（例えば、「正常」状態）第２の対象群との間の類似及び／又は相違の統計的解析（例えば、確率分布の解析）に関連する（例えば、由来する）特徴に基づいていてもよい。この変形例を実行する際、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ（ＫＳ）検定、並べ替え検定、Ｃｒａｍｅｒ−ｖｏｎ  Ｍｉｓｅｓ検定、任意のその他の統計試験（例えば、ｔ検定、ｚ検定、カイ二乗検定、分布に関連する検定など）、及び／又はその他の好適な分析手法のうちの１つ又は複数を用いてもよい。特に、１又は複数のこのような統計的仮説試験は、標的状態（例えば、病気の状態）を示す第１の対象群と標的状態を示さない（例えば、正常な状態を有する）第２の対象群において様々な程度の存在量を有する、一セットの特徴群を評価するために用いられ得る。より詳細には、前記評価された一セットの特徴群は、特徴解析における信頼度を増加又は減少させるために、第１の対象群及び第２の対象群に関連する多様性に関係する存在量パーセント及び／又は任意のその他の好適なパラメーターに基づいて拘束され得る。この例の特定の実行においては、特徴は、一定の割合の第１の対象群及び第２の対象群において豊富な細菌の分類群に由来してもよく、ここで第１の対象群と第２の対象群の分類群の相対存在量は、（例えば、ｐ値を単位とする）有意性の指標を有するＫＳ検定より決定され得る。したがって、ブロックＳ１３０の出力は、有意性の指標（例えば、ｐ値が０．００１３）を有する正規化された相対存在量の値（例えば、鼻関連状態の無い対象に対して鼻関連状態を有する対象における分類群の存在量が２５％多い；健康な対象に対して病気の対象において）を含んでいてもよい。特徴生成の変形例は、追加的又は代替的に、機能的特徴又はメタデータ特徴（例えば、非細菌性マーカー）を実行、又はこれらに由来し得る。追加的又は代替的に、任意の好適なマイクロバイオームの特徴は、予測分析、多重仮説試験、ランダムフォレスト検定、主成分分析、及び／又はその他の好適な分析手法のうちの任意の１又は複数を含む、（例えば、微生物配列データセット及び／又はその他の好適な微生物データセットに適用される）統計的解析に基づいて由来し得る。
【００６８】
特徴解析処理の実行において、ブロックＳ１３０は、追加的又は代替的に、マイクロバイオーム組成多様性データセット及びマイクロバイオーム機能的多様性データセットのうちの少なくとも１つからの入力データを、対象の集団の特徴解析結果の予測における有効性について試験され得る特徴ベクターに変換し得る。補足データセットからのデータは、一セットの特徴解析結果群のうちの１つ又は複数の特徴解析結果の指標を提供するために用いることができ、ここで前記特徴解析処理は、分類を正確に予測する際に高い程度（又は低い程度）の予測力を有する特徴及び／又は特徴組み合わせを同定するための候補特徴及び候補分類のトレーニングデータセットを用いてトレーニングされる。このように、前記トレーニングデータセットを用いた特徴解析処理の改善により、対象の特定の分類と高い相関を有する（例えば、対象特徴の、特徴の組み合わせの）特徴セットを同定する。
【００６９】
変形例において、特徴解析処理の分類を予測するのに有効な特徴ベクター（及び／又は任意の好適な特徴セット）は、マイクロバイオーム多様性測定基準（例えば、分類群にわたる分布に関して、古細菌群、細菌群、ウイルス群、及び／又は真核生物群にわたる分布に関して）、自身のマイクロバイオームにおける分類群の存在、自身のマイクロバイオームにおける特定の遺伝配列（例えば、１６Ｓ配列）の表示、自身のマイクロバイオームにおける分類群の相対存在量、（例えば、補足データセットから決定された摂動（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ）に応答した）マイクロバイオーム回復力測定基準、所与の機能を有するタンパク質又はＲＮＡ（酵素、トランスポーター、免疫系からのタンパク質、ホルモン、干渉ＲＮＡなど）をコードする遺伝子の存在量、及び、前記マイクロバイオーム多様性データセット及び／又は前記補足データセットに関連する（例えば、由来する）任意のその他の好適な特徴のうちの１つ又は複数に関する特徴を含んでいてもよい。変形例において、マイクロバイオームの特徴群は、前記マイクロバイオームの特徴群（例えば、ユーザーのマイクロバイオームの特徴群など）由来のマイクロバイオームの特徴の存在、前記マイクロバイオームの特徴群由来のマイクロバイオームの特徴の非存在、鼻関連状態に関連する異なる分類群の相対存在量；異なる分類群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、異なる分類群間の相互作用、及び異なる分類群間の系統学的距離のうちの少なくとも１つに関連し得る（例えば、含む、対応する、代表する）。具体例において、マイクロバイオームの特徴は、マイクロバイオーム組成多様性特徴（例えば、異なる分類群に関連する相対存在量など）及びマイクロバイオーム機能的多様性特徴（例えば、異なる機能的特徴に対応する配列の相対存在量など）のうちの少なくとも１つに関連する、１又は複数の相対存在量特徴を含んでいてもよい。相対存在量特徴及び／又はその他の好適なマイクロバイオームの特徴（及び／又は本明細書に記載のその他の好適なデータ）は、正規化、線形潜在変数分析及び非線形潜在変数分析のうちの少なくとも１つに由来する特徴ベクター、線形回帰、非線形回帰、カーネル法、特徴埋め込み法、機械学習法、統計的推測法、及び／又はその他の好適な分析手法に基づいて、抽出及び／又は別の方法で決定され得る。追加的又は代替的に、特徴ベクターにおいて特徴の組み合わせを用いることができ、ここで、特徴は、特徴セットの一部として組み合わされた特徴を提供する際に、グループ化及び／又は重み付けされてもよい。例えば、１つの特徴又は特徴セットは、自身のマイクロバイオームにおける細菌の代表的なクラスの数の重み付けされた複合体、自身のマイクロバイオームにおける特定の属の細菌の存在、自身のマイクロバイオームにおける特定の１６Ｓ配列の表示、及び第２の細菌門に対する第１の細菌門の相対存在量を含んでいてもよい。しかしながら、前記特徴ベクターは、任意のその他の好適な方法で、追加的又は代替的に決定され得る。
【００７０】
変形例において、特徴解析処理は、トレーニングデータセット由来の特徴のランダムセットのバギング（例えば、ブートストラップアグリゲーション）及び選択を組み合わせて前記特徴のランダムセットに関連する一セットの決定木Ｔを構築するランダムフォレスト予測因子（ＲＦＰ）アルゴリズムにしたがって生成及びトレーニングされ得る。ランダムフォレストアルゴリズムの使用において、前記一セットの決定木からＮ例が、決定木のサブセットを作るための置き換えによりランダムにサンプリングされ、また各ノードについてｍ個の予測特徴が評価についてのすべての予測特徴から選択される。ノードで（例えば、目標関数による）最良な分割を提供する予測特徴が（例えば、ノードでの２分枝として、ノードでの３分枝として）分割を実行するために使用される。大きなデータセットから多数回サンプリングすることによって、予測分類において強い特徴の同定における特徴解析処理の強度を、実質的に増加させ得る。この変形例では、例えばモデルのロバスト性を増加させるために、バイアス（例えば、サンプリングバイアス）を防ぐ及び／又はバイアスの量を説明する手段を処理の際に含ませてもよい。
【００７１】
変形例において、ブロックＳ１３０及び／又は方法１００の実施形態のその他の部分は、コンピュータ実装規則（例えば、モデル、特徴選択規則など）を適用して集団レベルデータを処理することを含んでいてもよいが、追加的又は代替的に、コンピュータ実装規則を適用して、人口統計学的特徴特異的ベースで（例えば、治療レジメン、食事レジメン、身体活動レジメン、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など）、状態特異的ベースで（例えば、特定の鼻関連状態、鼻関連状態の組み合わせ、鼻関連状態のトリガー、関連症状を示すサブグループなど）、試料タイプ特異的ベースで（例えば、異なるコンピュータにより実施される規則を適用して異なる収集部位に由来するマイクロバイオームデータを処理するなど）、ユーザーベースで（例えば、異なるユーザーについての異なるコンピュータ実装規則など）及び／又は任意のその他の好適なベースで、マイクロバイオーム関連データを処理することを含んでいてもよい。このように、ブロックＳ１３０は、ユーザーの集団由来のユーザーを、１又は複数のサブグループに割り当てること；及び異なるコンピュータ実装規則を適用して、異なるサブグループについての特徴（例えば、用いられる特徴タイプのセット；前記特徴から生成された特徴解析モデルのタイプなど）を決定することを含んでいてもよい。しかしながら、コンピュータ実装規則の適用は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００７２】
別の変形例では、ブロックＳ１３０は、１又は複数の鼻関連状態（例えば、鼻関連状態に関するユーザーマイクロバイオームの特徴を説明する、ユーザーについての特徴解析結果を出力するため；１又は複数の鼻関連状態について治療決定を出力するための治療モデルなど）について、１又は複数の鼻関連特徴解析モデル（例えば、鼻関連状態モデル、治療モデルなど）を処理（例えば、生成、トレーニング、更新、実行、保存など）することを含んでいてもよい。この特徴解析モデルは、好ましくはマイクロバイオームの特徴を入力として活用し、好ましくは鼻関連特徴解析結果及び／又はその任意の好適なコンポーネントを出力するが、特徴解析モデルは、任意の好適な入力を用いて任意の好適な出力を生成し得る。例において、ブロックＳ１３０は、補足データ、マイクロバイオーム組成多様性特徴、及びマイクロバイオーム機能的多様性特徴、その他のマイクロバイオームの特徴、鼻関連特徴解析モデルの出力、及び／又はその他の好適なデータを、１又は複数の鼻関連状態についての１又は複数の特徴解析モデル（例えば、補足データ及びマイクロバイオームの特徴に基づいた鼻関連特徴解析モデルのトレーニングなど）に変換することを含んでいてもよい。別の例において、方法１００は、ユーザーの集団からの一セットの試料群に基づいて（及び／又は鼻関連状態に関連する１又は複数のプライマータイプなどに基づいて）、１又は複数の鼻関連状態に関連するユーザーの集団について、（例えば、この集団の異なるユーザーについての微生物配列出力を含む）集団微生物配列データセットを決定すること；前記対象の集団について、前記１又は複数の鼻関連状態の診断に関連する補足データセットを収集すること；及び前記集団微生物配列データセット及び前記補足データセットに基づいて、鼻関連特徴解析モデルを生成することを含んでいてもよい。例において、方法１００は、ユーザーからの試料に基づいて、前記ユーザーについての一セットのユーザーマイクロバイオーム特徴群を決定すること、ここで前記一セットのユーザーマイクロバイオーム特徴群は、一セットの対象群（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関連する一セットの対象群に対応する生物学的試料の処理に基づいて、１又は複数の鼻関連状態と相関すると決定されたマイクロバイオームの特徴；一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び一セットのマイクロバイオーム機能的特徴群など）に関連するマイクロバイオームの特徴に関連する；治療モデル及び前記一セットのユーザーマイクロバイオーム特徴群に基づいて、１又は複数の鼻関連状態についてユーザーに対する治療を決定することを含む、鼻関連特徴解析結果を決定すること；治療を提供すること（例えば、ユーザーに関連するコンピュータデバイスにて、ユーザーに治療についての推奨案を提供するなど）、及び／又は別の方法で治療的介入を促進することを含んでいてもよい。
【００７３】
別の変形例では、図１０Ａ〜１０Ｂに示すように、（例えば、異なるアルゴリズムを用いて、異なるセットの特徴を用いて、異なる入力及び／又は出力タイプを用いて生成された、例えば前記モデルを適用する時間、頻度、コンポーネントに関して異なった様式で適用された）異なる鼻関連特徴解析モデル及び／又はその他の好適なモデルは、異なる鼻関連状態、異なるユーザー人口統計学的特徴（例えば、年齢、性別、体重、身長、民族性に基づいたなど）、異なる身体部位（例えば、腸部位モデル、鼻部位モデル、皮膚部位モデル、口部位モデル、生殖器部位モデルなど）、個々のユーザー、補足データ（例えば、マイクロバイオームの特徴、鼻関連状態、及び／又はその他の好適なコンポーネントの事前知識を組み込んだモデル；バイオメトリックセンサデータ及び／又は補足データに対して調査応答データに依存しないモデルに関連する特徴など）、及び／又はその他の好適な基準について生成されてもよい。特定の例において、方法１００は、第１身体部位（例えば、腸部位；前記第１身体部位に対応する身体の収集部位でユーザーにより収集された試料；１又は複数の好適身体部位など）に関連する第１部位特異的試料を収集すること；前記部位特異的試料に基づいて微生物データセットを決定すること；前記微生物データセットに基づいて第１部位特異的マイクロバイオーム特徴（例えば、部位特異的組成特徴；部位特異的機能的特徴；鼻関連状態に関する本明細書に記載の好適なマイクロバイオーム特徴；第１身体部位に関連する特徴など）を決定すること；前記第１部位特異的マイクロバイオーム特徴に基づいて第１部位特異的鼻関連特徴解析モデル（例えば、腸部位特異的鼻関連特徴解析モデルなど）を決定すること；及び第１部位特異的鼻関連特徴解析モデル（例えば、第１身体部位に対応するユーザーの身体の収集部位で収集されたユーザー試料に基づいて由来するユーザー部位特異的マイクロバイオーム特徴などの、ユーザーマイクロバイオーム特徴を処理するために、第１部位特異的鼻関連特徴解析モデルを用いること）に基づいて、前記鼻関連状態についてユーザーのための鼻関連状態を決定することを含んでいてもよい。具体例において、方法１００は、第２身体部位（例えば、皮膚部位、生殖器部位、口部位、及び鼻部位のうちの少なくとも１つ；１又は複数の好適身体部位など）に関連する第２部位特異的試料を収集すること；第２部位特異的マイクロバイオーム特徴（例えば、部位特異的組成特徴；部位特異的機能的特徴；第２身体部位に関連する特徴など）を決定すること；第２部位特異的組成特徴に基づいて、（例えば、第２身体部位に関連する）第２部位特異的鼻関連特徴解析モデルを生成すること；追加ユーザーからのユーザー試料、（例えば、第２身体部位に対応する収集部位で、前記追加ユーザーにより収集された）前記第２身体部位に関連するユーザー試料からのユーザー試料を収集すること；及び第２部位特異的鼻関連特徴解析モデルに基づいて、鼻関連状態について前記追加ユーザーのための追加鼻関連特徴を決定すること（例えば、ユーザーの皮膚の収集部位から収集されるユーザー試料に基づいて、適用する皮膚部位特異的鼻関連特徴解析モデルを選択するなど、ユーザー試料と身体部位との関連に基づいて、部位特異的鼻関連特徴解析モデルのセットから、適用する第２部位特異的鼻関連特徴解析モデルを選択すること）を含んでいてもよい。
【００７４】
変形例において、鼻関連特徴解析結果及び／又は任意のその他の好適な特徴解析結果の決定は、特定の身体部位（例えば、腸、健康な腸、皮膚、鼻、口、生殖器、その他の好適な身体部位、その他の試料収集部位など）に関する鼻関連特徴解析結果を含む部位特異的鼻関連特徴解析結果（例えば、部位特異的解析）の決定を含むことができ、たとえばこれは、部位特異的データに基づいて由来する鼻関連特徴解析モデルに基づく鼻関連特徴解析結果を決定すること（例えば、１又は複数の身体部位に関連する鼻関連状態とマイクロバイオーム特徴との相関を定義すること）；１又は複数の身体部位で収集されたユーザー生物学的試料に基づいて鼻関連特徴解析結果を決定すること、及び／又は任意のその他の好適な部位関連プロセスのうちの任意の１つ又は複数によって行われる。例において、機械学習アプローチ（例えば、分類子、深層学習アルゴリズム、ＳＶＭ、ランダムフォレスト）、パラメーター最適化アプローチ（例えば、ベイズパラメータ最適化）、検証アプローチ（例えば、相互検証アプローチ）、統計的試験（例えば、単変量統計技術、多変量統計技術、正準相関分析などの相関分析など）、次元縮小法（例えば、ＰＣＡ）、及び／又はその他の好適な（例えば、本明細書に記載の）分析手法は、部位関連（例えば、身体部位関連）特徴解析（例えば、各種類の試料収集部位についてなど、１又は複数の試料収集部位について１又は複数のアプローチを用いる）、その他の好適な特徴解析、治療、及び／又は任意のその他の好適な出力の決定において適用され得る。具体例において、特徴解析処理の実行（例えば、鼻関連特徴解析結果の決定；マイクロバイオーム特徴解析結果の決定；鼻関連特徴解析モデルに基づいてなど）は、機械学習アプローチ、パラメーター最適化アプローチ、統計的試験、次元縮小アプローチ、及び／又はその他の好適なアプローチ（例えば、ここで、一セットのマイクロバイオーム組成多様性特徴群及び／又は一セットのマイクロバイオーム機能的多様性特徴群などのマイクロバイオーム特徴は、腸部位、皮膚部位、鼻部位、口部位、生殖器部位などのうちの少なくとも１つで収集された微生物群に関連し得る）のうちの少なくとも１つを適用することを含んでいてもよい。別の具体例において、複数の試料収集部位について実施される特徴解析処理は、組み合わせて特徴解析結果の総計（例えば、本明細書に記載の１又は複数の状態についてのマイクロバイオームスコアの総計など）を決定し得る、個々の特徴解析結果の生成に用いてもよい。しかしながら、方法１００は、任意の好適な部位関連（例えば、部位特異的）出力の決定、及び／又は方法１００の実施形態の任意の好適な部分（例えば、試料の収集、試料の処理、治療の決定）を、部位特異性及び／又はその他の部位関連性で、任意の好適な方法で実施することを含んでいてもよい。
【００７５】
対象（群）の特徴解析は、追加的又は代替的に、方法１００の実施形態に従って生成される解析支援において、特徴解析処理の感度をさらに解析するための高偽陽性試験及び／又は高偽陰性試験の使用を実行し得る。
【００７６】
図４〜５に示すように、特徴解析処理の実行は、１又は複数の参照マイクロバイオームパラメーター範囲（例えば、健康参照相対存在量範囲、ここでこの範囲は、健康マイクロバイオーム及び／又は１又は複数の状態の非存在に関連し得る；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参照相対存在量範囲；１又は複数の分類群の存在量についての微生物組成範囲；試料中に存在する微生物の系統的多様性；１又は複数の分類群に関連する機能的特徴についての微生物機能的多様性範囲など）を決定すること；ユーザーについてのユーザーマイクロバイオームパラメーターを決定すること；及び／又はユーザーマイクロバイオームパラメーターと参照マイクロバイオームパラメーター範囲との比較に基づいて、ユーザーについての特徴解析を生成すること（例えば、鼻関連特徴解析に関連する細菌標的に関して、異なる細菌標的について存在量が健康参照範囲外にあることを示すユーザーマイクロバイオームパラメーターに基づいて、ユーザーが不健康マイクロバイオーム組成を有するとして特徴解析するなど）、及び／又は任意のその他の好適な操作を含んでいてもよい。マイクロバイオームパラメーター範囲は、任意の好適な下限及び上限を有し得る。参照マイクロバイオームパラメーター範囲は、任意の好適な信頼区間（例えば、ユーザーの集団にわたる９９％の信頼区間）を表す範囲を含んでいてもよい。例において、参照相対存在量範囲は、任意の好適な分類群について算出されることができ、たとえばこのことは、その分類群に対応する読み取り値のカウントを、読み取りの総数で除算することに基づく（例えば、クラスター化され、フィルタリングされた読み取りの総数）、しかしながら、参照相対存在量範囲は、任意の好適な方法で計算することができる。
【００７７】
変形例において、参照マイクロバイオームパラメーター範囲の決定は、経験的に実施され得る。例えば、ブロックＳ１３０は、生物学的試料及び補足データセットをユーザーの集団から収集することを含んでいてもよい。このユーザーの集団は、マイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム系統的多様性、マイクロバイオーム機能的多様性、状態、及び／又はその他の好適な特徴の任意の好適な状態に関連するユーザーを含むことができ、ここで前記補足データセット（例えば、ユーザーに関連する携帯デバイス上で実行するアプリケーションにおけるデジタル的に管理された調査）は、その特徴の情報を与え得る。具体例において、方法１００は、健康ユーザーの集団からの生物学的試料を処理すること；微生物配列を決定するために（例えば、ブロックＳ１２０において）生物学的試料を処理すること；各ユーザーについての各分類群の相対存在量（例えば、分類群の標的リストから）の決定；及び健康ユーザーの集団にわたる相対存在量に基づいて、分類群のそれぞれについての健康範囲を生成することを含んでいてもよい。しかしながら、参照マイクロバイオームパラメーター範囲の経験的な決定は、任意の好適な方法で実施され得る。具体例において、前記補足データは、一セットの対象群からの対象のサブセットについて、少なくとも１つの鼻関連状態の欠如を示すことがあり；ここで一セットのマイクロバイオーム特徴群の決定は、微生物配列データセットに基づいて、前記対象のサブセットに関連する健康参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定することを含むことができ；また、ここで前記鼻関連特徴解析モデルの生成は、補足データ及び健康参照マイクロバイオームパラメーター範囲に基づいて、鼻関連特徴解析モデル（例えば、参照マイクロバイオームパラメーター範囲をユーザーマイクロバイオーム特徴及び／又はパラメーターと比較するための分析手法を採用するモデルなど）を生成することを含んでいてもよい。変形例において、参照マイクロバイオームパラメーター範囲の決定は、非経験的に、たとえば、手動的及び／又は自動的に処理条件関連情報源に基づいて実施され得る。
【００７８】
具体例において、特徴解析処理の実行は、例えば試料セットの解析に基づいて、健康参照鼻マイクロバイオームパラメーター範囲（例えば、異なる分類群についての健康参照鼻マイクロバイオーム相対存在量範囲）を決定することを含むことができ、ここでこれら試料は、自己申告によれば健康な個人、過去６カ月間に抗体の使用が無いこと、鼻関連状態が無いこと（例えば、一定期間、感染症が無いこと）、環境因子（例えば、暦上の季節、地理的位置など）、ユーザーデータ、任意の好適な種類の補足データ、及び／又はその他の好適な基準のうちの１つ又は複数に基づいて選択され得る。しかしながら、参照マイクロバイオームパラメーター範囲（及び／又はその他の好適なマイクロバイオーム特徴など）の決定は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００７９】
変形例において、ユーザーについての１又は複数のユーザーマイクロバイオーム特徴解析結果の決定は、好ましくは、ユーザーの生物学的試料に由来する生成された微生物配列（例えば、クラスター化され、またフィルタリングされた読み取り値などに基づく）。例えば、ユーザーマイクロバイオーム特徴解析結果の決定は、異なる分類群（例えば、本明細書に記載の分類群）についての相対存在量の決定を含んでいてもよく、ここで相対存在量特徴は、例えば鼻関連特徴解析結果の決定において、参照鼻マイクロバイオームパラメーター範囲（例えば、健康参照鼻マイクロバイオームパラメーター範囲など）と比較され得る。具体例において、方法１００は、マイクロバイオーム組成特徴、マイクロバイオーム系統的多様性特徴、及び／又はマイクロバイオーム機能的多様性特徴（例えば、健康ユーザーの生物学的試料に由来）の値から、参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定すること；及びユーザーマイクロバイオーム組成特徴量、ユーザーマイクロバイオーム系統的多様性特徴量、及び／又はユーザーマイクロバイオーム機能的多様性特徴量を、前記参照マイクロバイオームパラメーター範囲と比較して、（例えば、参照マイクロバイオームパラメーター範囲と正及び／又は負に関連する状態について；参照マイクロバイオームパラメーター範囲と正及び／又は負に関連する環境因子について）ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよい。
【００８０】
１又は複数のユーザーマイクロバイオーム特徴と、１又は複数の特徴（例えば、分類群、状態など）に関連する１又は複数の参照マイクロバイオーム特徴（例えば、パラメーター範囲など）との比較は、ユーザーマイクロバイオームパラメーター値が参照マイクロバイオームパラメーター範囲内にあるか又は範囲外にあるかに基づいて、ユーザーが前記特徴（例えば、健康マイクロバイオームなど）を有するのか、又は前記特徴を有さないのかを特徴解析することを含んでいてもよい。
【００８１】
追加的又は代替的に、ブロックＳ１３０について、特徴解析処理の実行は、閾値（例えば、ある状態に関連する一セット閾値群に関して一セットの分類群の相対存在量に基づいて、その状態のリスクを決定すること）、重み（例えば、第１分類群が目的の状態とより高い相関を有する場合など、第１分類群の相対存在量を第２分類群の相対存在量より重く重みづけする）、機械学習モデル（例えば、マイクロバイオーム特徴、及び分類学データベースに記憶された分類群についての対応ラベルについてトレーニングされた分類モデル）、コンピュータ実装規則（例えば、マイクロバイオーム特徴抽出のための特徴エンジニアリング規則；モデル生成規則；ユーザー選好規則；微生物配列生成規則；配列アライメント規則など）、及び／又は任意のその他の好適な特性に基づき得る。具体例において、各健康状態についての有意性指数は、その状態に影響を及ぼすと検出されたマイクロバイオームの全メンバーについての科学文献から得られた全体的統計学的関連性として計算され；この同定された相関は、カスタム統計的メタ分析及びデータ変換を受けて、関連マイクロバイオームの臨床結果に基づいて、マイクロバイオームと状態との全体的な関連性を計算し；及び前記有意性指数は、健康状態に関連する前記マイクロバイオームの状態を表す０から１００の範囲で示される。
【００８２】
しかしながら、１又は複数の特徴解析処理の実施Ｓ１３０は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００８３】
３．３．Ａ  鼻関連特徴解析処理
特徴解析処理の実施Ｓ１３０は、鼻関連特徴解析処理（例えば、１又は複数の鼻関連状態についての特徴解析結果の決定；１又は複数の鼻関連特徴解析モデルの決定及び／又は適用；ブロックＳ１３０に関して記載される任意の好適なアプローチを用いて鼻関連特徴解析結果を決定）Ｓ１３５を、例えば１又は複数の試料、ユーザー（例えば、１又は複数の鼻関連状態と診断された対象など、１又は複数の対象が１又は複数の環境因子及び／又は鼻関連状態に関連する場合、１又は複数の鼻関連特徴解析モデルを生成するための一セットの対象群からの試料に対応するデータについて；例えば１又は複数の鼻関連特徴解析モデルを用いることによって、例えばそのユーザーからの試料のシーケンシングに由来するユーザーマイクロバイオーム配列データセットに１又は複数の鼻関連特徴解析モデルを適用することによって、そのユーザーについて鼻関連特徴解析結果を生成するために単独ユーザーについて）、及び／又は鼻関連状態について実行することを含んでいてもよい。
【００８４】
変形例において、鼻関連特徴解析処理の実行は、１又は複数の鼻関連状態に関連するマイクロバイオーム特徴解析結果を決定することを含んでいてもよい。例において、鼻関連特徴解析処理の実行は、１又は複数の分析手法（例えば、統計的解析）を適用して、１又は複数の鼻関連状態（例えば、単一の鼻関連状態に関連する特徴、複数の鼻関連状態に関連する交差条件特徴及び／又はその他の好適な鼻関連状態など）と最も高い相関（例えば、正の相関、負の相関など）を有する一セットのマイクロバイオーム特徴群（例えば、マイクロバイオーム組成特徴、マイクロバイオーム組成多様性特徴、マイクロバイオーム機能的特徴、マイクロバイオーム機能的多様性特徴など）を同定することを含んでいてもよい。具体例において、（例えば、１又は複数の鼻関連状態に相関する及び／又は別の方法で関連する；１又は複数の鼻関連特徴解析モデルの生成に用いるための）一セットのマイクロバイオーム特徴群の決定は、一セットの分析手法群を適用して、マイクロバイオーム組成多様性特徴及びマイクロバイオーム機能的多様性特徴のうちの少なくとも１つの存在、マイクロバイオーム組成多様性特徴及びマイクロバイオーム機能的多様性特徴のうちの少なくとも１つの非存在、鼻関連状態に関連する異なる分類群の相対存在量を説明する相対存在量特徴、異なる分類群に関連するマイクロバイオーム特徴の少なくとも２つの間の比を説明する比特徴、異なる分類群間の相互作用を説明する相互作用特徴、及び異なる分類群間の系統学的距離を説明する系統学的距離特徴のうちのうちの少なくとも１つを、微生物配列データセットに基づいて決定することを含んでいてもよく、及び／又はここで、前記一セットの分析手法群は、単変量統計試験、多変量統計試験、次元縮小法、及び人工知能アプローチのうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
【００８５】
例において、鼻関連特徴解析処理の実行は、例えば１又は複数の鼻関連状態に関して１又は複数のユーザーの状態に正の効果を有する治療に関連する介入を促進することによって、１又は複数の鼻関連状態についての治療的介入を促進し得る。
【００８６】
例において、鼻関連特徴解析処理の実行は（例えば、１又は複数の補足データタイプ及び／又は鼻関連状態と最も高い相関を有する特徴解析結果を決定すること；機械学習選分類子鼻関連特徴解析モデルを生成すること）、ランダムフォレストアプローチを適用して、対象の集団のサブセット由来のトレーニングデータセットを用いてモデルをトレーニングすること（例えば、１又は複数の鼻関連状態を有し、１又は複数の補助に関連する対象及び／又は試料；１又は複数の鼻関連状態を有さない対象など）に基づいていてもよく、また対象の集団のサブセット由来の検証データセットで確認してもよい。
【００８７】
変形例において、鼻関連特徴解析処理の実行は、マイクロバイオーム特徴及び（例えば、補足データ；未加工の補足データに由来する）補助的特徴に基づき得る。例において、マイクロバイオーム組成特徴（例えば、カウント、存在量、相関、関連インデックスのうちの１又は複数を含む、分類学的関連パラメーターなど）は、試料メタデータ（例えば、地理的位置、気候タイプ、試料採取時間、試料採取時間に基づく暦上の季節など）及び／又は好適な補足データ（例えば、調査由来データなど）と組み合わせて解析し得る。具体例において、マイクロバイオーム組成特徴及び補助的特徴は、例えば試料メタデータ（例えば、暦上の季節、地理的位置、気候タイプなど）、その他の好適な補足データタイプ、１又は複数の鼻関連状態、鼻マイクロバイオーム健康、及び／又はその他の好適な特徴に関する分類について、分類され得るデータセットに存在しない新規試料を分類するために使用され得る鼻関連特徴解析モデル（例えば、高品質プレディクターなど）を生成するため、教師ありと教師なし両方のクラスタリング法（例えば、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ｋ−平均法など）などの１又は複数の人工知能アプローチを用いて分類され得る。
【００８８】
例において、ランダムフォレストアプローチ（及び／又はその他の好適な人工知能アプローチ）は、１又は複数の鼻関連特徴解析モデルをトレーニングし、鼻マイクロバイオーム（例えば、鼻部位から収集した試料に関連するマイクロバイオーム特徴など）に基づいて、鼻試料（例えば、地理的位置、気候タイプ、及び試料の数などに関して、図１２に記載の一セットの鼻試料群）を暦上の季節（及び／又はその他の好適な特徴）によって分類するために適用され得る。具体例において、方法１００は、一セットの対象群から（例えば、一セットの対象群の鼻部位で試料採取された）一セットの鼻部位試料群を収集すること；前記一セットの鼻部位試料群を、（例えば、一セットの対象群により提供された調査補足データから決定された試料採取時間に基づいて）暦上の季節によってタグ付けすること；前記試料に基づいて微生物データセットを決定すること；前記微生物データセットに基づいてマイクロバイオーム組成特徴（例えば、前記試料中の属分類群の存在及び／又は相対存在量など）を決定すること；データセットにわたってパラメーターを一般化（例えば、学習について異なるパラメーターを用いてＫ個のサブセットに分割）するための交差検証（例えば、ベイズの最適化など）を実行すること、ここで、例えばトレーニングデータは暦上の季節（例えば、夏、秋、冬、春；ここでトレーニングデータは、一時モデルをトレーニングするためにＫ個のサブ試料に分割される）でラベル付けされる；重要な特徴（例えば、異なるラベルについて、最も高い相関及び情報性を有する；重要な特徴を一時モデルごとに決定する；本明細書に記載されるようなマイクロバイオーム組成特徴；その他のマイクロバイオーム特徴；対象又はユーザーの年齢などの補助的特徴など）を決定すること；及び／又は１又は複数の鼻関連特徴解析モデルを生成すること（例えば、ｅｔａ範囲、最大深さ範囲、ラウンド数、サブ試料率、ｂｙｔｒｅｅ範囲など、交差検証により得られたパラメーターに基づいて；重要な特徴に基づいた特徴選択アプローチを用いて；分割無しのデータを含む全サブ試料に基づいて；欠測値パラメーターなどの追加パラメーターに基づいてなど）を行い得る。
【００８９】
しかしながら、マイクロバイオーム特徴解析結果の決定、モデル、及び／又は１又は複数の鼻関連特徴解析に関連するその他の好適な特性の生成は、任意の好適な方法で実施され得る。
【００９０】
１又は複数の鼻関連特徴解析（例えば、正の相関；負の相関；診断に有用など）に関連するマイクロバイオーム特徴（例えば、マイクロバイオーム組成特徴；１又は複数の身体部位に関連する部位特異的組成特徴；マイクロバイオーム機能的特徴；１又は複数の身体部位に関連する部位特異的機能的特徴；ユーザーマイクロバイオーム特徴など）は、例えば、１又は複数の身体部位（例えば、鼻部位；ここでマイクロバイオーム組成特徴は、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的組成特徴を含んでいてもよく、ここで、組成特徴と１又は複数の鼻関連状態との相関は、身体部位に対応する身体の収集部位で収集された試料からの身体部位で観察されたマイクロバイオーム組成に特異的であるなど、１又は複数の身体部位に特異的であってもよい）に関して、以下の分類群：Ａｂｉｏｔｒｏｐｈｉａ、Ａｃｈｒｏｍｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｉｎｅｔｏｂａｃｔｅｒ、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ、Ａｇｇｒｅｇａｔｉｂａｃｔｅｒ、Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ、Ａｌｌｏｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ、Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ、Ａｑｕａｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ａｒｔｈｒｏｂａｃｔｅｒ、Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ、Ｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｂｅｒｇｅｙｅｌｌａ、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂｌａｕｔｉａ、Ｂｒａｄｙｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｂｒｅｖｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、ブＢｒｅｖｕｎｄｉｍｏｎａｓ、Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ、Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃａｐｎｏｃｙｔｏｐｈａｇａ、Ｃａｕｌｏｂａｃｔｅｒ、Ｃｅｎｔｉｐｅｄａ、Ｃｈｒｙｓｅｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｄｅｉｎｏｃｏｃｃｕｓ、Ｄｅｌｆｔｉａ、Ｄｅｒｍａｂａｃｔｅｒ、Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ、Ｄｏｌｏｓｉｇｒａｎｕｌｕｍ、Ｄｏｒｅａ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒ、Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ、Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｇｅｍｅｌｌａ、Ｇｒａｎｕｌｉｃａｔｅｌｌａ、Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ、Ｈｅｒｂａｓｐｉｒｉｌｌｕｍ、Ｈｙｄｒｏｇｅｎｏｐｈｉｌｕｓ、Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ、Ｋｌｕｙｖｅｒａ、Ｋｏｃｕｒｉａ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｌａｕｔｒｏｐｉａ、Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ、Ｍａｌａｓｓｅｚｉａ、Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ、Ｍｅｉｏｔｈｅｒｍｕｓ、Ｍｅｔｈｙｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ、Ｍｏｒａｘｅｌｌａ、Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｏｃｃｕｓ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ、Ｎｏｖｏｓｐｈｉｎｇｏｂｉｕｍ、Ｏｃｈｒｏｂａｃｔｒｕｍ、Ｐａｎｔｏｅａ、Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ、Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ、Ｐｅｌｏｍｏｎａｓ、Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｐｈｙｌｌｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ、Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ、Ｐｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｐｓｅｕｄｏｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ、Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｒａｌｓｔｏｎｉａ、Ｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ、Ｒｏｔｈｉａ、Ｓａｒｃｉｎａ、Ｓｈｉｎｅｌｌａ、Ｓｐｈｉｎｇｏｍｏｎａｓ、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ、Ｓｔｅｎｏｔｒｏｐｈｏｍｏｎａｓ、Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ、Ｐａｒａｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ、Ｘａｎｔｈｏｍｏｎａｓ、Ｍｅｓｏｒｈｉｚｏｂｉｕｍ、Ｆａｃｋｌａｍｉａ、Ｋｉｎｇｅｌｌａ、Ｒｈｏｄｏｂａｃｔｅｒ、Ｌｙｓｉｎｉｂａｃｉｌｌｕｓ、Ｄｅｒｍａｃｏｃｃｕｓ、Ｃａｒｄｉｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、及び／又はその他好適な分類群（例えば、本明細書に記載）のうちの１又は複数の任意の組み合わせに関連する（例えば、分類群の存在量を説明する特徴；分類群の相対存在量を説明する特徴；分類群に関連する機能的特性を説明する特徴；分類群から由来する特徴；分類群の存在及び／又は非存在を説明する特徴など）特徴（例えば、マイクロバイオーム組成特徴など）を含んでいてもよい。例において、マイクロバイオーム特徴は、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ、Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ、及び／又はＰｒｏｐｉｏｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍからの任意の好適な種の分類群を含んでいてもよい。例において、マイクロバイオーム特徴は、感染症に関連する及び／又は任意の好適な鼻関連状態に関連する、Ｄｏｌｏｓｉｇｒａｎｕｌｕｍ及び／又はＭｏｒａｘｅｌｌａなどの種（及び／又はその他の好適な分類群タイプ）を含んでいてもよい。複数の具体例において、図３Ａ〜３Ｄに示すように、異なる分類群（例えば、過剰提示される分類群など）についての気候タイプ及び暦上の季節に関するカウント（及び／又はその他の好適な存在量測定基準）を含むマイクロバイオーム組成特徴（例えば、重要なマイクロバイオーム組成特徴）は、例えば方法１００の実施形態の任意の好適な部分について、（例えば図１２に記載の試料など、一セットの鼻部位試料群の処理から）取得、（例えば、特徴決定のために使用される；１又は複数の鼻関連特徴解析モデルの生成及び／又は適用に使用される）処理、及び／又は別の方法でなど使用され得る。
【００９１】
任意の好適なマイクロバイオーム特徴、補助的特徴、及び／又はその他の好適な本明細書に記載のデータは、１又は複数の鼻関連特徴解析モデルの処理（例えば、生成、適用など）において使用され得る。
【００９２】
具体例において、方法１００は、鼻関連特徴解析結果の決定を含むことができ、これは、鼻関連特徴解析モデル（例えば、本明細書に記載の分類群に関連するマイクロバイオーム組成特徴に基づいて、及び／又は補足データに基づいて生成される；本明細書に記載の１又は複数の変形例に記載のトレーニングされた鼻関連特徴解析モデルなど）に基づいて、ユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料（例えば、未知の試料採取時間に関連するユーザー試料など）に関連する暦上の季節についてのパラメーター（例えば、夏、秋、冬、春の暦上の季節予測；その他の好適な季節など）を決定することを含んでいてもよい。具体例において、鼻関連特徴解析モデルは、暦上の季節についての特徴解析機械学習モデルを含んでいてもよく、ここで鼻関連特徴解析モデルの生成は、一セットの対象群の鼻部位から収集された試料群に関連する一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び（例えば、補足データから決定される）暦上の季節に基づいて、暦上の季節についての特徴解析機械学習モデルをトレーニングすることを含んでいてもよく、またここで暦上の季節についてのパラメーターの決定は、暦上の季節についての特徴解析機械学習モデル及びユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料に基づいて、暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含んでいてもよい。具体例において、補足データは、一セットの対象群の年齢を含むことができ、ここで、鼻関連特徴解析モデルの生成は、一セットのマイクロバイオーム組成特徴群及び一セットの対象群の年齢に基づいて、鼻関連特徴解析モデルを決定すること含んでいてもよく、及び、ここで（例えば、ユーザー試料についての）暦上の季節についてのパラメーターの決定は、鼻関連特徴解析モデル、ユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料、及びユーザーの年齢（例えば、ここで年齢は、鼻関連特徴解析についての重要な補助特徴であり得る）に基づいて、暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含んでいてもよい。具体例において、一セットの対象群に関連する補足データは、地理的位置、気候タイプ、及び試料採取時間のうちの少なくとも１つを含むことができ、ここで鼻関連特徴解析モデルの生成は、鼻関連特徴解析モデルの、一セットのマイクロバイオーム組成特徴群、一セットの対象群の年齢、ならびに地理的位置、気候タイプ、及び試料採取時間のうちの少なくとも１つに基づいた生成を含んでいてもよく、また、ここで暦上の季節についてのパラメーターの決定は、鼻関連特徴解析モデル、ユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料、ユーザーの年齢、ならびにユーザーの地理的位置、ユーザーの地理的位置に関連する気候タイプ、及びユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料についてのユーザー試料採取時間のうちの少なくとも１つに基づいて、暦上の季節についてのパラメーターを決定することを含んでいてもよい。しかしながら、任意の好適な試料時間についてのパラメーター（例えば、暦上の季節についてのパラメーター；分、時間、日、月、年などの任意の好適な時期など）は、予測、鼻関連特徴解析モデルに関連、及び／又は別の方法で使用され得る。
【００９３】
具体例において、暦上の季節に特異的な特徴解析モデルは、たとえば暦上の季節のサブセットについての予測について（例えば、夏、秋、冬、春のサブセットについて；異なるサブセットについて異なる特徴セットを用いて；暦上の季節のフルセットについてのモデルに対して異なる特徴セットを用いて）、精度、感度、特異性、曲線下面積、及び／又はモデルに関連するその他の好適な測定基準（例えば、全ての暦上の季節についての予測モデルに対して）を改善するためなどに処理（例えば、生成、適用）され得る。具体例において、鼻関連特徴解析モデルは、春及び冬の季節予測（例えば、二項分類モデル）について処理されてもよい。しかしながら、鼻関連特徴解析モデルは、補足データタイプの任意のサブセット（例えば、環境因子のサブセット、地理的位置のサブセットなど、都市、国、大陸などのサブセットなど）について任意の好適な方法で処理され得る。
【００９４】
具体例において、鼻関連特徴解析結果の決定は、（例えば、本明細書に記載の）鼻関連特徴解析モデル及び（例えば、ユーザーの鼻部位で収集された）ユーザー試料などに基づいて、ユーザー試料（例えば、未知の地理的位置についてのユーザー試料など）についての地理的位置についてのパラメーターの決定（例えば、予測）を含んでいてもよい。
【００９５】
具体例において、鼻関連特徴解析モデルは、１又は複数の鼻関連状態（例えば、モデルの出力は、１又は複数のユーザーについて１又は複数の鼻関連状態の情報を与え得る）に関連していてもよく、鼻関連特徴解析結果の決定は、例えば鼻関連特徴解析モデル及びユーザーの鼻部位で収集されたユーザー試料に基づいて、１又は複数の鼻関連状態に関するユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよい。具体例において、方法１００は、１又は複数の鼻関連特徴解析に基づいて、１又は複数の鼻関連状態の改善を促進するために、ユーザーに対する治療的介入（例えば、治療の提供；治療の推奨の提供など）を促進することを含んでいてもよい。
【００９６】
具体例において、マイクロバイオーム特徴（例えば、本明細書に記載の分類群に関連するマイクロバイオーム組成特徴など）は、対象の異なるサブセットから収集された鼻部位試料に分析手法（例えば、ランダムフォレストアプローチ、交差検証アプローチなど）を適用することにより、決定されてもよく、ここで対象の各サブセットは、試料採取時間に関連する異なる暦上の季節についてのパラメーター（例えば、夏、秋、冬、春）及び／又はその他の好適な試料収集時間についてのパラメーターに対応する。
【００９７】
具体例において、方法１００は、（例えば、本明細書に記載される；異なる分類群の相対存在量；健康範囲、不健康範囲、その他のユーザーとの比較のための）分類群のパネルなどに関して、１又は複数のユーザーの鼻マイクロバイオームの特徴解析を含む、鼻関連特徴解析結果の決定を含んでいてもよい。
【００９８】
例において、複数の分類群の１又は複数に関連するマーカーは、複数の分類群に関連する１６Ｓ  ｒＲＮＡ遺伝配列を含んでいてもよい。前記マーカー及び／又は複数の分類群は、状態、病原体、片利共生細菌、プロバイオティック細菌、及び／又は任意のその他のマーカー関連情報のうちの１又は複数に関連（例えば、正に関連、負に関連など）していてもよく、ここで前記関連は、微生物データベースに保存、特徴解析処理に適用、及び／又は別の方法で処理されてもよい。
【００９９】
追加的又は代替的に、１又は複数の鼻関連特徴解析に関連するマイクロバイオーム特徴は、Ｃｌｕｓｔｅｒｓ  ｏｆ  Ｏｒｔｈｏｌｏｇｏｕｓ  Ｇｒｏｕｐｓ（ＣＯＧ）データベース（例えば、ＣＯＧ、ＣＯＧ２等）、Ｋｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ（ＫＥＧＧ）データベース（例えば、ＫＥＧＧ２、ＫＥＧＧ３、ＫＥＧＧ４など）、及び／又は入手可能な任意のその他の好適なデータベース（例えば、微生物機能データを有するデータベースなど）のうちの１つ又は複数からの機能に対応する、及び／又は別の方法でこれらに関連する（例えば、鼻部位などの１又は複数の身体部位に関して、ここでマイクロバイオーム機能的特徴は、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的機能的特徴を含んでいてもよく、また、ここで機能的特徴と１又は複数の鼻関連特徴解析との相関は、身体部位に対応する身体の収集部位で収集された試料由来の身体部位で観察された微生物に対応するマイクロバイオーム機能に特異的であるなど、身体部位に特異的であってもよい）、マイクロバイオーム機能的特徴（例えば、本明細書に記載の分類群下で分類される微生物群など、１又は複数の微生物に関連する機能を説明する特徴；機能的多様性を説明する特徴；存在、非存在、存在量、及び／又は相対存在量を説明する特徴など）を含んでいてもよい。しかしながら、マイクロバイオーム特徴は、任意の好適な微生物機能、ヒト機能、及び／又はその他の好適な機能に関連する任意の好適なマイクロバイオーム機能的特徴を含んでいてもよい。
【０１００】
変形例において、（例えば、１又は複数の身体部位に関連し、さらに部位特異的鼻関連特徴解析モデルに関連するユーザー部位特異的マイクロバイオーム特徴の処理に基づいた鼻関連特徴解析結果を決定するための）部位特異的鼻関連特徴解析モデル及び／又は（例えば、身体部位に関連する）鼻関連特徴解析は、本明細の記載の（例えば、１又は複数の身体部位に関連する）部位特異的マイクロバイオーム特徴（例えば、部位特異的組成特徴；部位特異的機能的特徴など）に基づいて決定され得る。例において、方法１００は、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的マイクロバイオーム特徴を含む、ユーザーマイクロバイオーム特徴（例えば、鼻関連特徴解析結果及び／又は治療が決定、及び／又は推奨され得るユーザーについて；１又は複数の鼻関連状態と相関するなど、１又は複数の鼻関連状態に関連すると決定されるマイクロバイオーム特徴に関し、ユーザーについての特徴量を決定するなど）の決定を含んでいてもよい。
【０１０１】
複数の具体例において、本明細の記載のマイクロバイオーム組成特徴（例えば、部位特異的組成特徴を含むなど）、本明細の記載のマイクロバイオーム機能的特徴、及び／又はその他の好適なマイクロバイオーム特徴は、１又は複数の環境因子、その他の補足データタイプ、鼻関連状態（例えば、鼻関連状態を有する対象を含む一セットの対象群；鼻関連状態の無い対象を含む、ここでこのような試料及び／又は関連データは、対照として作用し得る；対象の集団など）、及び／又はその他の好適な特性に関連する一セットの対象群からの試料（例えば、試料の微生物核酸のシーケンシングなど）に基づいて決定された、１又は複数の微生物データセット（例えば、微生物配列データセットなど）に基づいて決定され得る。
【０１０２】
変形例において、本明細書に記載のマイクロバイオーム特徴の任意の好適な組み合わせは、微生物群に関連する１又は複数の鼻関連状態及び／又は鼻関連状況についての予防、処置、及び／又は治療的介入の好適な促進において、例えば鼻マイクロバイオーム及び／又は好適な身体部位に関連するその他の好適なマイクロバイオーム中の微生物の存在、不在又は相対存在量を（例えば、目的のマイクロバイオーム組成及び／又は健康マイクロバイオームを有するユーザーに関する機能などに対して）調節することを含む、鼻の微生物叢を健康なコホートに再生（例えば、マイクロバイオーム多様性を改良）するためなどに用いられてもよい。ただし、鼻関連状態に関連するマイクロバイオーム特徴は、１又は複数の鼻関連状態についての予防、処置、及び／又は治療的介入の好適な促進のために、任意の好適な方法で適用され得る。
【０１０３】
例において、方法１００は、組成特徴の第１セット（例えば、第１変形例に関して前記されるマイクロバイオーム特徴のうちの少なくとも１又は複数を含む；マイクロバイオーム特徴の任意の好適な組み合わせを含む）、第１鼻関連特徴解析モデル、組成特徴の第２セット（例えば、第２変形例に関して前記されるマイクロバイオーム特徴のうちの少なくとも１又は複数を含む；マイクロバイオーム特徴の任意の好適な組み合わせを含む）、及び第２鼻関連特徴解析モデルに基づいて、第１鼻関連状態及び第２鼻関連状態に関し、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよく、ここで前記第１鼻関連特徴解析モデルは前記第１鼻関連状態（例えば、ここで第１鼻関連特徴解析モデルは、第１鼻関連状態についての特徴解析結果を決定するなど）に関連し、及びここで前記第２鼻関連特徴解析モデルは第２鼻関連状態（例えば、ここで第２鼻関連特徴解析モデルは、第２鼻関連状態についての特徴解析結果を決定するなど）に関連する。この例において、ユーザーマイクロバイオーム特徴解析結果の決定は、Ｃｌｕｓｔｅｒｓ  ｏｆ  Ｏｒｔｈｏｌｏｇｏｕｓ  Ｇｒｏｕｐｓ（ＣＯＧ）データベース及びＫｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ（ＫＥＧＧ）データベースのうちの少なくとも１つからの第１機能に関連する、第１ユーザーマイクロバイオーム機能的特徴解析結果を決定すること、ここで第１ユーザーマイクロバイオーム機能的特徴は、第１鼻関連状態に関連する；及びＣＯＧデータベース及びＫＥＧＧデータベースのうちの少なくとも１つからの第２機能に関連する、第２ユーザーマイクロバイオーム機能的特徴解析結果を決定すること、ここで第２ユーザーマイクロバイオーム機能的特徴は、第２鼻関連状態に関連する、を含んでいてもよい。ここで前記鼻関連特徴解析結果の決定は、第１鼻関連状態及び第２鼻関連状態について、組成特徴の第１セット、第１ユーザーマイクロバイオーム機能的特徴、第１鼻関連特徴解析モデル、組成特徴の第２セット、第２ユーザーマイクロバイオーム機能的特徴、及び第２鼻関連特徴解析モデルに基づいて、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、マイクロバイオーム特徴の任意の組み合わせは、任意の好適な方法で、鼻関連特徴解析モデルの任意の好適な数及びタイプと用いられ、１又は複数の鼻関連状態について、鼻関連特徴解析結果を決定し得る。
【０１０４】
例において、方法１００は、（例えば、本明細書に記載の分類群のうちの少なくとも１つに関連する特徴を含む、一セットのマイクロバイオーム組成特徴群に基づいて；及び／又は例えば本明細書に記載のデータベースからの機能に対応する、本明細書に記載のマイクロバイオーム機能的特徴に基づいて）前記及び／又は本明細書に記載のマイクロバイオーム特徴の任意の好適な組み合わせに基づいて、１又は複数の鼻関連特徴解析モデルを生成することを含んでいてもよい。例において、１ユーザーについての特徴解析処理の実行には、例えば、本明細書に記載のマイクロバイオーム特徴に対応する値の検出、及び／又は本明細書に記載のマイクロバイオーム特徴に関するその他の特性（例えば、前記マイクロバイオーム特徴など）の検出に基づいて、例えば診断の典型的なアプローチ、その他の特徴解析（例えば、処置に関係した特徴解析など）、処置、モニタリング、及び／又は鼻関連状態に関連するその他の好適なアプローチに追加的（例えば、補足的、相補的）な様式又は代替的な様式で、ユーザーが１又は複数の鼻関連状態を有するとして特徴解析することが含まれ得る。変形例において、マイクロバイオーム特徴は、診断、その他の特徴解析、処置、モニタリング、及び／又は鼻関連状態に関連する任意のその他の好適な目的及び／又はアプローチのために使用され得る。
【０１０５】
任意の好適な分類群、関連、特徴、及び／又はその他の好適なデータは、その内容全体が参照により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特許出願第１６／０４７，８４０号明細書に記載の任意の好適な方法から導き出され得る。
【０１０６】
しかしながら、１又は複数の鼻関連特徴解析結果の決定は、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１０７】
３．３．Ｂ  治療の決定
特徴解析処理の実行Ｓ１３０（例えば、鼻関連治療の実施）は、ブロックＳ１４０を含むことができ、これは１又は複数の治療（例えば、鼻関連状態に関連する１又は複数の特性を改良するため、１又は複数の特徴解析処理に基づいて特徴解析されたユーザーにおいて、マイクロバイオーム組成、機能、多様性、及び／又はその他の好適な特性を調節するように構成された治療）の決定を含んでいてもよい。ブロックＳ１４０は、治療（例えば、治療決定の促進）を同定、選択、ランク付け、優先順位付け、予測、阻止、及び／又は別の方法で決定するように機能し得る。例えば、ブロックＳ１４０は、対象のマイクロバイオームの組成、機能、多様性、及び／又はその他の特徴（例えば、任意の好適な部位のマイクロバイオームなど）を、１又は複数の鼻関連状態の状態を調節するために、及び／又はその他の好適な目的のために、ユーザーの健康促進における所望の状態（例えば、平衡状態など）に向かってシフトさせ得る治療などの、プロバイオティックに基づく治療、バクテリオファージに基づく治療、小分子に基づく治療、及び／又はその他の好適な治療のうちの１つ又は複数の決定を含んでいてもよい。
【０１０８】
治療法（例えば、鼻関連療法）は、消耗品（例えば、プロバイオティック治療、プレバイオティック治療、抗生物質、アレルギー薬、又は風邪薬などの薬、バクテリオファージに基づく治療、基礎状態に対する消耗品、小分子療法など）；デバイス関連治療（例えば、モニタリングデバイス、センサに基づくデバイス、医療デバイス、埋め込み型医療デバイスなど）；外科手術；心理学的に関連する治療（例えば、認知行動療法、不安療法、対話療法、精神力学的治療、アクション指向療法、理性感情行動療法、対人関係心理療法、弛緩訓練、深呼吸技術、漸進的筋弛緩法、瞑想など）；行動修正療法（例えば、運動を増やすなどの物理的活動の推奨、糖摂取の低減、野菜摂取の増加、魚摂取の増加、カフェイン消費の低減、アルコール消費の低減、炭水化物摂取の低減などの食事の推奨；タバコ摂取を減らすなどの喫煙に関する推奨、体重関連の推奨、睡眠習慣の推奨など）；局所投与療法（例えば、局所プロバイオティック、プレバイオティック、及び／又は抗生物質；バクテリオファージに基づく治療）；環境因子変更療法；１又は複数の鼻関連状態に関連する任意のその他の好適な特性の変更；及び／又は任意のその他の好適な治療（例えば、１又は複数の鼻関連状態を改善するための治療、１又は複数の鼻関連状態のリスクを低減するための治療などの、１又は複数の鼻関連状態に関連する健康状態の改善のためなど）のうち任意の１つ又は複数を含んでいてもよい。例において治療のタイプは、プロバイオティック治療、バクテリオファージに基づく治療、小分子に基づく治療、認知／行動療法、身体リハビリテーション治療、臨床治療、薬物に基づく治療、食事関連の治療、及び／又は任意のその他の好適な方法でユーザーの健康促進において作用するよう設計された任意のその他の好適な治療のうち任意の１つ又は複数を含んでいてもよい。
【０１０９】
変形例において、治療は、例えばユーザーの１又は複数の異なる身体部位（例えば、１又は複数の異なる収集部位など）でのマイクロバイオーム組成及び／又は機能の変更を促進するため、鼻部位及び／又は腸部位、皮膚部位、口部位、及び／又は生殖部位の１又は複数を含むその他の好適な部位に関連する微生物を標的とする及び／又は変換するため；ユーザー身体部位の１又は複数のマイクロバイオームなど１又は複数のユーザー身体部位を特異的に標的化するように構成された１又は複数の治療に関して治療的介入を促進することによって；（例えば、健康マイクロバイオーム状況及び／又は１又は複数の鼻関連状態の欠如に関連する特定の身体部位のマイクロバイオーム組成及び／又は機能など、標的とするマイクロバイオーム組成及び／又は機能に対して、特定のユーザー身体部位のユーザーマイクロバイオーム組成及び／又は機能を修正することにより）１又は複数の鼻関連状態の改善を促進するための、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的治療を含んでいてもよい。部位特異的治療は、消耗品（例えば、鼻部位マイクロバイオーム及び／又は任意の好適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）；局所治療（例えば、皮膚マイクロバイオーム、鼻マイクロバイオーム、口マイクロバイオーム、生殖器マイクロバイオームを修正するため）；及び／又は任意のその他の好適な種類の治療のうち任意の１又は複数を含んでいてもよい。例において、方法１００は、ユーザーから第１身体部位に関連する試料（例えば、鼻部位、腸部位、皮膚部位、生殖器部位、口部位、及び鼻部位のうちの少なくとも１つを含む）を収集すること；第１身体部位に関連する部位特異的組成特徴解析結果を決定すること；、部位特異的組成特徴に基づいて、ユーザーの鼻関連状態についての鼻関連特徴解析結果を決定すること；及びユーザーについての第１部位特異的治療に関して、鼻関連特徴解析に基づいて、鼻関連状態の改良を促進するための治療的介入を促進する（例えば、第１部位特異的治療をユーザーに提供する）ことを含むんでいてもよく、ここで第１部位特異的治療は、第１身体部位に関連する。例において、方法１００は、第１部位特異的治療に関する治療的介入の促進後（例えば、第１部位特異的治療の提供後など）にユーザーから治療後試料を収集すること、ここで前記治療後試料は、第２身体部位（例えば、鼻部位、腸部位、皮膚部位、生殖器部位、口部位のうちの少なくとも１つを含む）に関連する；第２身体部位に関連する部位特異的特徴に基づいて、鼻関連状態に関するユーザーについての治療後鼻関連特徴解析結果を決定すること；及び治療後鼻関連特徴解析に基づいて、鼻関連状態の改良を促進するため、ユーザーに対する第２部位特異的治療に関する治療的介入を促進する（例えば、第２部位特異的治療をユーザーに提供する）ことを含んでいてもよく、ここで第２部位特異的治療は第２身体部位に関連する。
【０１１０】
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治療（例えば、消耗品の形で、局所投与療法の形で）を含むことができ、ここで対象中の代表的な特定の細菌（又はその他の微生物）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、コロニー形成単位について）は、前記特定の細菌の集団を下方制御又は別の方法で排除するために用いられ得る。このように、バクテリオファージに基づく治療は、対象中の代表的な望ましくない細菌の集団のサイズを小さくするために用いられ得る。追加的又は代替的に、バクテリオファージに基づく治療は、使用されるバクテリオファージに標的とされない細菌集団の相対存在量を増やすために用いられ得る。しかしながら、バクテリオファージに基づく治療は、任意の好適な方法において、マイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム機能など）を調節するために用いることができ、及び／又は任意の好適な目的のために用いることができる。
【０１１１】
変形例において、治療は、少なくとも１又は複数の（例えば、任意の好適な相対量及び／又は濃度など、任意の好適な量及び／又は濃度の１又は複数の任意の組み合わせを含む）本明細書に記載の任意の好適な分類群（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関連する１又は複数のマイクロバイオーム組成特徴に関して）、及び／又は任意の好適な分類群（例えば、マイクロバイオーム特徴に関してなど、本明細書に記載の分類群からの微生物；本明細書に記載の機能的特徴に関連する分類群など）に関連する任意のその他の好適な微生物、の任意の組み合わせに関連する、１又は複数のプロバイオティック治療及び／又はプレバイオティック治療を含んでいてもよい。１又は複数のプロバイオティック治療及び／又はその他の好適な治療について、所定の分類群に関連する微生物、及び／又は微生物の任意の好適な組み合わせは、１０万ＣＦＵ〜１００億ＣＦＵの投与量で、及び／又は（例えば、治療に応じて患者のマイクロバイオームの正の調整を予測する治療モデルから決定される；異なる分類群について異なる量；異なる分類群について同じ又は同様の量など）任意の好適な量で提供され得る。例において、対象は、１又は複数の彼／彼女に合わせたレジメン、生理学（例えば、肥満度指数、体重、身長）、人口統計学的特徴（例えば、性別、年齢）、腸内毒素症の重篤度、医薬品への感度、及び任意のその他の好適な因子にしたがったプロバイオティック製剤含むカプセルを摂取するよう指示され得る。例において、プロバイオティック治療及び／又はプレバイオティック治療は、１又は複数の鼻関連状態の改善を促進するため、ユーザーマイクロバイオーム（例えば、組成、機能に関して）を調節するために用いられ得る。例において、治療的介入の促進は、例えば１又は複数の鼻関連状態の改善を促進するため、ユーザーに１又は複数のプロバイオティック治療及び／又はプレバイオティック治療を促す（例えば、推奨する、ユーザーに知らせる、提供する、投与する、取得を促進する）ことを含んでいてもよい。
【０１１２】
プロバイオティック治療の具体例において、図６に示すように、治療モデルの候補治療は、物理的障壁を提供することにより（例えば、コロニー形成抵抗を介して）上皮細胞への病原体侵入を阻止すること、杯細胞の刺激により粘液障壁の形成を誘導すること、（例えば、Ｚｏｎｕｌａ  ｏｃｃｌｕｄｅｎｓ  Ｉを上方制御することにより、タイトジャンクションタンパク質の再分布を予防することにより）対象の上皮細胞間の頂側タイトジャンクションの一体性を強化すること、抗菌因子を産生すること、（例えば、樹状細胞のシグナル伝達及び調節性Ｔ細胞の誘導により）抗炎症性サイトカインの産生を刺激すること、免疫応答を引き起こすこと、及び対象のマイクロバイオームを腸内毒素症の状態から離れるように調整する任意のその他の好適な機能の実施のうちの１つ又は複数を実施してもよい。しかしながら、プロバイオティック治療及び／又はプレバイオティック治療は、任意の好適な方法で構成され得る。
【０１１３】
別の具体例において、治療は、（例えば、人間の行動の修正に関連した、病気関連状態の処置に関連した）医療デバイスに基づいた治療を含んでいてもよい。
【０１１４】
変形例において、治療モデルは、好ましくは大きな対象の集団からのデータに基づくものであり、この大きな対象の集団はブロックＳ１１０においてマイクロバイオーム多様性データセットが由来する対象の集団を含んでいてもよく、ここで、多様な治療手段を行う前及び行った後のマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴、又は健康状態は、十分に特徴づけされている。このようなデータは、異なる鼻関連特徴解析に基づいて、対象にとって望ましい結果を提供する治療手段の同定における治療提供モデルをトレーニング及び検証するために用いられ得る。変形例において、サポートベクターマシンを、教師あり機械学習アルゴリズムとして用いて、治療提供モデルを生成してもよい。しかしながら、前記の任意のその他の好適な機械学習アルゴリズムは、治療提供モデルの生成を促進し得る。
【０１１５】
追加的又は代替的に、治療モデルは、健康状態が良いとされる対象の集団の対象から評価される、「正常」又はベースラインマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴の同定に関連して由来し得る。（例えば、特徴解析処理の特徴を用いて）健康状態が良いと特徴解析される対象の集団の対象サブセットの同定する際、マイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴を、健康状態が良い対象のそれらに向けて調節する治療は、ブロックＳ１４０において生成され得る。ブロックＳ１４０はしたがって、１又は複数のベースラインマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴（例えば、一セットの人口統計学的特徴群のそれぞれについて１ベースラインマイクロバイオーム）、及び潜在的治療製剤及び腸内毒素症の状態にある対象のマイクロバイオームを、同定されたベースラインマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴の１つに向かってシフトさせ得る治療レジメンの同定を含んでいてもよい。この治療モデルは、しかしながら、任意のその他の好適な方法で生成及び／又は精製され得る。
【０１１６】
プロバイオティック治療及び／又はプレバイオティック治療に関連する（例えば、治療促進システムによって適用される治療モデルによって決定されるプロバイオティック治療に関連する）微生物組成は、（例えば、増殖させて拡張可能な療法を提供することが可能な）培養可能及び／又は非致死性（例えば、所望の治療用量において非致死性）である微生物を含んでいてもよい。さらに、微生物組成は、対象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種類の微生物を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、微生物組成は、対象のマイクロバイオームを所望の状態に向かわせ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んでいてもよい。例えば、プロバイオティック治療における複数の種類の細菌の組み合わせは、対象のマイクロバイオームに良い影響を与える際に強い効果を有する第２の細菌種によって利用される産物を生成する第１の細菌種を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、プロバイオティック治療における複数の種類の細菌の組み合わせは、対象のマイクロバイオームに良い影響を与える同じ機能を有するタンパク質を産生するいくつかの細菌種を含んでいてもよい。
【０１１７】
プロバイオティック及び／又はプレバイオティック組成は、天然由来のものであっても合成由来のものであってもよい。例えば、ある適用例において、プロバイオティック組成は、（例えば、特徴解析処理及び治療モデルを用いて同定される、ベースラインマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴を有する１又は複数の対象の）糞便物質又はその他の生物学的物質からの天然由来であってもよい。追加的又は代替的に、プロバイオティック組成は、特徴解析処理及び治療モデルを用いて同定されるような、ベースラインマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴に基づいた合成的由来（例えば、ベンチトップ法を用いて由来）であってもよい。変形例において、プロバイオティック治療において用いられ得る微生物剤は、酵母（例えば、Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ  ｂｏｕｌａｒｄｉｉ）、グラム陰性菌（例えば、Ｅ．ｃｏｌｉ  Ｎｉｓｓｌｅ）、グラム陽性菌（例えば、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ  ｂｉｆｉｄｕｍ、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａ  ｉｎｆａｎｔｉｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｒｈａｍｎｏｓｕｓ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ  ｌａｃｔｉｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｃａｓｅｉ、Ｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｏｌｙｆｅｒｍｅｎｔｉｃｕｓなど）、及び任意のその他の好適な種類の微生物剤のうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。ただし、プロバイオティック治療、プレバイオティック治療及び／又はその他の好適な治療は、本明細書に記載の任意の好適な分類群に関連する微生物の任意の好適な組み合わせを含むことができ、及び／又は治療は任意の好適な方法で構成されてもよい。
【０１１８】
ブロックＳ１４０は、１又は複数の治療を決定するための１又は複数の治療モデルの実行、保存、検索及び／又は別の方法でその処理を含んでいてもよい。１又は複数の治療モデルの処理は、好ましくは、マイクロバイオーム特徴に基づく。例えば、治療モデルの生成は、１又は複数の鼻関連状態に関連するマイクロバイオーム特徴、マイクロバイオーム特徴に関する治療有効性などの治療関連特性、及び／又はその他の好適なデータに基づき得る。追加的又は代替的に、治療モデルの処理は、任意の好適なデータに基づき得る。例において、治療モデルの処理は、１又は複数の治療モデル、ユーザーマイクロバイオーム特徴（例えば、ユーザーマイクロバイオーム特徴量の１又は複数の治療モデルへの入力）、補足データ（例えば、微生物関連代謝に関する治療に関連する事前知識；ユーザー病歴；例えば人口統計学的特徴を説明する、ユーザー人口統計学的データなど）、及び／又は任意のその他の好適なデータに基づいて、ユーザーに対する１又は複数の治療を決定することを含んでいてもよい。しかしながら、治療モデルの処理は、任意の好適な方法で任意の好適なデータに基づき得る。
【０１１９】
鼻関連特徴解析モデルは、１又は複数の治療モデルを含んでいてもよい。例において、１又は複数の鼻関連特徴解析結果の決定（例えば、１又は複数のユーザーについて、１又は複数の鼻関連状態についてなど）は、１又は複数の治療モデル（例えば、１又は複数の治療モデルの適用）及び／又はその他の好適なデータ（例えば、ユーザーマイクロバイオーム特徴などのマイクロバイオーム特徴、ユーザーの微生物データセットなどの微生物データセット）などに基づいた、１又は複数の治療の決定を含んでいてもよい。具体例において、１又は複数の鼻関連特徴解析結果の決定は、ユーザーについて第１鼻関連特徴解析結果を決定（例えば、１又は複数の鼻関連状態についての傾向を説明）すること；及び第１鼻関連特徴解析に基づいてユーザーについて第２鼻関連特徴解析結果を決定（例えば、ユーザーへの推奨のために、１又は複数の鼻関連状態についての傾向に基づいて、１又は複数の治療を決定）することを含んでいてもよい。具体例において、鼻関連特徴解析は、傾向関連データ（例えば、診断データ；関連マイクロバイオーム組成、機能、多様性、及び／又はその他の特徴）及び治療関連データ（例えば、推奨される治療；潜在的治療など）の両方を含んでいてもよい。しかしながら、鼻関連特徴解析は、任意の好適なデータ（例えば、本明細書に記載のデータの任意の組み合わせなど）を含んでいてもよい。
【０１２０】
治療モデルの処理は、複数の治療モデルの処理を含んでいてもよい。例えば、異なる治療について異なる治療モデル（例えば、異なる個々の治療についての異なるモデル；消耗品治療（ｃｏｎｓｕｍａｂｌｅ  ｔｈｅｒａｐｙ）を決定するための第１治療モデル及び心理的関連治療を決定するための第２治療モデルなど、異なる組み合わせ及び／又は治療カテゴリについての異なるモデルなど）が処理されてもよい。例において、異なる鼻関連状態について異なる治療モデル（例えば、異なる個々の鼻関連状態についての異なるモデル；鼻関連状態の異なる組み合わせ及び／又はカテゴリについての異なるモデルなど）が処理されてもよい。追加的又は代替的に、複数の治療モデルの処理は、任意の好適な種類のデータ及び／又はエンティティについて実行（例えば、任意の好適な種類のデータ及び／又はエンティティに基づいて；任意の好適な種類のデータ及び／又はエンティティにについて異なる治療モデルを処理）されてもよい。しかしながら、複数の治療モデルの処理は、任意の好適な方法で実施されてもよく、また、１又は複数の治療モデルの決定及び／又は適用は、任意の好適な方法で実施されてもよい。
【０１２１】
３．４  ユーザー生物学的試料の処理
方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１５０を含むことができ、これはユーザーからの１又は複数の生物学的試料（例えば、ユーザーの異なる収集部位からの生物学的試料）の処理を含んでいてもよい。ブロックＳ１５０は、例えば特徴解析処理についての入力を導き出す際に用いるためなど（例えば、１又は複数の鼻関連特徴解析モデルの適用などにより、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を生成するためなど）、ユーザーについての微生物データセットの生成を促進するように機能し得る。このように、ブロックＳ１５０は、１又は複数のユーザー（例えば、同じユーザーについての複数の生物学的試料を経時的に、異なるユーザーについての異なる生物学的試料など）からの１又は複数の生物学的試料の受け取り、処理、及び／又は分析を含んでいてもよい。ブロックＳ１５０において、生物学的試料は、好ましくは、ユーザー及び／又はユーザーの環境から、非侵襲的な方法で生成される。変形例において、試料受け取りの非侵襲的な方法は、浸透性基質（例えば、ユーザーの身体の領域を拭き取るように構成された綿棒、トイレットペーパー、スポンジなど）、非浸透性基質（例えば、スライド、テープなど）、ユーザーの身体の領域から試料を受け取るように構成された容器（例えば、バイアル、チューブ、バッグなど）、及び任意のその他の好適な試料受け取りエレメントのうち任意の１又は複数を用い得る。具体例において、生物学的試料は、ユーザーの鼻、皮膚、生殖器、口、及び（例えば、便試料によって）腸の１又は複数から、（例えば、綿棒及びバイアルを用いて）非侵襲的な方法で収集され得る。しかしながら、生物学的試料は、追加的又は代替的に、半侵襲的方法又は侵襲的方法で受け取られてもよい。変形例において、試料受け取りの侵襲的方法は、半侵襲的方法又は侵襲的方法における試料の収集のための、針、注射器、生検エレメント、ランセット、及び任意のその他の好適な器具のうちの任意の１又は複数を用いてもよい。具体例において、試料は、血液試料、（例えば、無細胞ＤＮＡの抽出を可能にするための）血漿／血清試料、及び組織試料を含んでいてもよい。
【０１２２】
前記変形例及び例において、生物学的試料は、別のエンティティ（例えば、ユーザーに関連する介護者、医療関係者、自動化又は半自動化試料収集装置など）による促進無しでユーザーの身体から取り出され得る、又は、代わりに、別のエンティティの助力をもってユーザーの身体から取り出され得る。例において、生物学的試料が、試料抽出過程において別のエンティティによる促進無しでユーザーから取り出される場合、試料提供キットがユーザーに提供され得る。この例において、このキットは、試料取得のための１又は複数の綿棒、保存用に綿棒を受け取るように構成された１又は複数の容器、試料提供及びユーザーアカウントのセットアップについての指示、試料（又は複数の試料）とユーザーとを関連づけるように構成されたエレメント（例えば、バーコード識別子、タグなど）、及びユーザーからの試料（又は複数の試料）を（例えば、有郵便配達システムによって）試料処理作業者へ配達することを可能にする容器を含んでいてもよい。別の例において、別のエンティティによる助力によってユーザーから生物学的試料を抽出する場合、１又は複数の試料は、臨床現場又は研究設定においてユーザーから収集し得る（例えば、診察予約の間）。しかしながら、生物学的試料は、任意のその他の好適な方法でユーザーから受け取り得る。
【０１２３】
さらに、ユーザーからの生物学的試料（例えば、ユーザーの微生物データセットを生成するためなど）の処理及び分析は、好ましくは、前記ブロックＳ１１０に関して記載の実施形態、変形例、及び／もしくは例、及び／又は方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意のその他の好適な部分のうちの１つに記載の方法と同様の方法で実施される。よって、ブロックＳ１５０における生物学的試料の受け取り及び処理は、例えば処理の一貫性を提供するために、ユーザーについて、方法１００の特徴解析処理を実行するために用いられる生物学的試料の受け取り及び処理のための処理と同様の処理を用いて実施され得る。しかしながら、ブロックＳ１５０における生物学的試料の受け取り及び／又は処理は、追加的又は代替的に任意のその他の好適な方法で実施され得る。
【０１２４】
３．５  鼻関連特徴解析結果の決定
方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１６０を含むことができ、これは１又は複数の特徴解析処理（例えば、ブロックＳ１３０に関して記載の１又は複数の特徴解析処理など）を用いて、例えば、ユーザーの１又は複数の試料（例えば、鼻部位試料など）に由来する、１又は複数の微生物データセット（例えば、ユーザーの微生物配列セット、マイクロバイオーム組成データセット、マイクロバイオーム機能的多様性データセット；１又は複数の鼻関連特徴解析結果を決定するために用いられ得る、ユーザーマイクロバイオーム特徴を抽出（例えば、特徴量を抽出）するための微生物データセットの処理など）の処理に基づいて、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよい。ブロックＳ１６０は、例えば、ユーザーのマイクロバイオーム由来データから特徴を抽出し、特徴を前記ブロックＳ１３０に記載の特徴解析処理への入力として用いること（例えば、ユーザーマイクロバイオーム特徴量を、鼻関連特徴解析モデルへの入力として用いること）によって、（例えば、ユーザーの試料に関連する；ユーザー特徴に関連する；１又は複数の鼻関連状態に関連するなど）ユーザーについての１又は複数の特性を特徴解析するように機能し得る。例において、ブロックＳ１６０は、（例えば、ブロックＳ１３０において生成される）ユーザーマイクロバイオーム特徴及び鼻関連状態モデルに基づいて、ユーザーについての鼻関連特徴解析結果を生成することを含んでいてもよい。鼻関連特徴解析は、本明細書に記載の任意の好適な種類の特徴解析（例えば、環境因子関連特徴解析；任意の好適な補足データタイプについての特徴解析；例えば鼻関連状態の組み合わせ、単一の鼻関連状態、及び／又はその他の好適な鼻関連状態についての、鼻関連状態特徴解析）、ユーザー、収集部位、及び／又はその他の好適なエンティティを含んでいてもよい。例において、鼻関連特徴解析は、診断（例えば、鼻関連状態の有無）；リスク（例えば、鼻関連状態の発症及び／又はその存在についてのリスクスコア；鼻関連特徴解析に関する情報（例えば、症状、徴候、トリガー、関連状態）；比較（例えば、その他のサブグループ、集団、ユーザー、マイクロバイオーム組成歴及び／又は機能的多様性歴などのユーザー健康履歴状況との比較；鼻関連状態に関連する比較）；治療決定；特徴解析処理に関連するその他の好適な出力；及び／又は任意のその他の好適なデータのうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。
【０１２５】
変形例において、鼻関連特徴解析は、（例えば、一セットの環境因子群に関して、鼻マイクロバイオームと相関する）１又は複数の分類群、鼻部位、鼻関連状態、及び／又はその他の好適な特性に関連する（例えば、相関する；負の相関；正の相関）、（例えば、マイクロバイオーム組成、機能に関する）マイクロバイオーム多様性スコアを含んでいてもよい。例において、鼻関連特徴解析は、（例えば、経時的に収集されたユーザーの複数の生物学的試料について計算された）経時的マイクロバイオーム多様性スコア、その他のユーザーについてのマイクロバイオーム多様性スコア及び／又は任意のその他の好適な種類のマイクロバイオーム多様性スコアとの比較を含んでいてもよい。しかしながら、マイクロバイオーム多様性スコアの処理（例えば、マイクロバイオーム多様性スコアの決定；マイクロバイオーム多様性スコアを利用した治療の決定及び／又は提供）は、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１２６】
ブロックＳ１６０における鼻関連特徴解析結果の決定は、マイクロバイオーム組成及び／又はユーザーの機能的特徴に関連する特徴及び／又は特徴の組み合わせを決定すること（例えば、ユーザーについての特徴量、ブロックＳ１３０において決定されたマイクロバイオーム特徴に対応する特徴量を決定すること）、特徴解析処理へ特徴を入力すること、及び、ユーザーを、行動グループ、性別グループ、食事グループ、病状グループ、及び特徴解析処理により同定され得る任意のその他の好適なグループのうちの１又は複数に属するとして特徴解析する出力を受信することを含んでいてもよい。ブロックＳ１６０は、追加的又は代替的に、ユーザーの特徴解析結果に関連する信頼度測定基準の生成及び／又は出力を含んでいてもよい。例えば、信頼度測定基準は、特徴解析結果の生成に用いられた特徴の数、特徴の生成に用いられた特徴の相対重量もしくはランキング、特徴解析処理におけるバイアスの測定、及び／又は特徴解析処理の特性に関連する任意のその他の好適なパラメーターに由来し得る。しかしながら、ユーザーマイクロバイオーム特徴の活用は、任意の好適な鼻関連特徴解析結果の決定のため、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１２７】
いくつかの変形例において、ユーザーの微生物データセットから抽出された特徴は、補助的特徴（例えば、ユーザーについて収集された補足データから抽出されたユーザー補助特徴量；たとえば調査由来特徴、病歴由来特徴、センサデータなど）で補われてもよく、ここで前記データ、ユーザーマイクロバイオームデータ、及び／又はその他の好適なデータは、ブロックＳ１３０、ブロックＳ１６０、及び／又は方法１００の実施形態のその他の好適な部分の特徴解析処理をさらに精製するために用いられ得る。
【０１２８】
鼻関連特徴解析結果の決定は、好ましくは、ユーザー（例えば、ユーザーの微生物データセットに基づいて）、特徴解析モデル、及び／又はその他の好適なコンポーネントについてのユーザーマイクロバイオーム特徴（例えば、ユーザーマイクロバイオーム組成多様性特性；ユーザーマイクロバイオーム機能的多様性特性；抽出特徴量）を、例えばブロックＳ１３０に記載の処理を採用することによって、及び／又は本明細書に記載の任意の好適なアプローチを採用することによって、抽出及び適用することを含む。
【０１２９】
変形例において、図８に示すように、ブロックＳ１６０は、鼻関連特徴解析結果（例えば、特徴解析から抽出された情報；治療的介入の促進の一部としてなど）を、ウェブインターフェイス、モバイルアプリケーション、及び／又は任意のその他の好適なインターフェイスなどで、提示することを含んでいてもよいが、情報の提示は、任意の好適な方法で実施され得る。しかしながら、ユーザーの微生物データセットは、追加的又は代替的に、方法１００のモデルを増強するために任意のその他の好適な方法で用いられることができ、またブロックＳ１６０は、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１３０】
３．６  治療的介入の促進
図１１に示すように、方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１７０を含むことができ、これは、（例えば、鼻関連特徴解析結果及び／又は治療モデルに基づいて）１又は複数のユーザーに対する１又は複数の鼻関連状態についての治療的介入の促進（例えば、治療の促進、治療の提供、治療の提供を促進）を含んでいてもよい。ブロックＳ１７０は、例えばユーザーのマイクロバイオーム組成及び／又は機能的多様性を、所望の平衡状態（及び／又は別の方法で鼻関連状態の状態を改善するなど）に向かってシフトさせるために、例えば１又は複数の鼻関連状態及び／又は参照鼻マイクロバイオーム（例えば、鼻マイクロバイオームについての分類群の健康範囲など）に関して、ユーザーに対する１又は複数の治療に関する治療的介入を、推奨、推進、提供、及び／又は別の方法で促進するように機能し得る。ブロックＳ１７０は、ユーザーにそのマイクロバイオーム組成及び機能的特徴にしたがってカスタマイズされた治療を提供することを含んでいてもよく、ここで前記カスタマイズされた治療は、同定された特徴解析結果を有するユーザーに特徴的な腸内細菌叢の異常を正すように構成された微生物製剤を含んでいてもよい。このように、治療決定の出力は、トレーニングされた治療モデルに基づいて、カスタマイズされた治療製剤及びレジメン（例えば、投与量、用法指示）をユーザーに直接的に推奨するために用いられ得る。追加的又は代替的に、治療提供は、マイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴を所望の状態に向かってシフトさせるように構成された、有効治療手段の推奨を含んでいてもよい。変形例において、治療は、消耗品、局所療法（例えば、ローション、軟膏、消毒薬など）、薬物療法（例えば、任意の好適な投薬タイプ及び／又は投与量に関連する薬物療法）、バクテリオファージ、環境処置、行動修正（例えば、食事修正治療、ストレス低減治療、身体活動関連療法など）、診断手順、その他の医療関連手順、及び／又は鼻関連状態に関連する任意のその他の好適な療法のうちの任意の１又は複数を含んでいてもよい。消耗品は、食品及び／又は飲料アイテム（例えば、プロバイオティック及び／又はプレバイオティック食品及び／又は飲料アイテムなど）、栄養サプリメント（例えば、ビタミン、ミネラル、ファイバー、脂肪酸、アミノ酸、プレバイオティック、プロバイオティクスなど）、消耗医薬品、及び／又は任意のその他の好適な治療手段のうちの任意の１又は複数を含んでいてもよい。例において、１又は複数の治療の提供及び／又は別の方法での治療的介入の促進は、１又は複数のユーザーに関連する１又は複数のコンピュータデバイス（例えば、コンピュータデバイスにて提示されるウェブアプリケーションなどのユーザーインターフェイスにてなど）にて、１又は複数の治療についての推奨を、１又は複数のユーザーへ提供することを含んでいてもよい。
【０１３１】
例えば、市販のプロバイオティックサプリメントの組み合わせは、治療モデルの出力に従った、ユーザーのための好適なプロバイオティック治療を含んでいてもよい。別の例において、方法１００は、鼻関連状態モデル（例えば、及び／又はユーザーマイクロバイオーム特徴）に基づいた鼻関連状態についてのユーザーの鼻関連状態リスクの決定；及び鼻関連状態リスクに基づいてユーザーに治療を推奨することを含んでいてもよい。
【０１３２】
変形例において、治療的介入の促進は、診断手順（例えば、鼻関連状態の検出を促進するため、これにより、１又は複数の鼻関連状態に関連するユーザーの健康状態を改善するためのユーザーマイクロバイオームの調節など、その他の治療のその後の勧奨を促し得る）を推奨することを含んでいてもよい。診断手順は、鼻関連状態の検出（例えば、観察、予測）を促進するため、病歴分析、画像化検査、細胞培養試験、抗体試験、皮膚プリックテスト、パッチテスト、血液検査、抗原投与試験、方法１００の実施形態の一部の実行、及び／又は任意のその他の好適な手順のうちの任意の１又は複数を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、診断装置関連情報及び／又はその他の好適な診断情報は、補足データセットの一部として処理（例えば、ブロックＳ１２０に関して、ここでこのデータは、特徴解析モデル、治療モデル、及び／又はその他の好適なモデルの決定及び／又は適用において用いられ得る）、及び／又は収集、利用、及び／又は別の方法で方法１００の実施形態の任意の好適な部分に関して処理（例えば、ブロックＳ１８０に関して治療有効性をモニタリングするため、ユーザーのため診断手順を施すなど）され得る。
【０１３３】
変形例において、ブロックＳ１７０は、バクテリオファージに基づく治療を推奨することを含んでいてもよい。より詳細には、ユーザー中の代表的な特定の細菌（又はその他の微生物）に特異的なバクテリオファージの（例えば、コロニー形成単位を単位とした）１又は複数の集団は、前記特定の細菌の集団を下方制御、又は別の方法で排除するために用いられ得る。このように、バクテリオファージに基づく治療は、ユーザー中の代表的な望ましくない細菌集団のサイズを小さくするために用いられ得る。相補的に、バクテリオファージに基づく治療は、使用されるバクテリオファージの標的とされない細菌集団の相対存在量を増やすために用いられ得る。
【０１３４】
変形例において、治療的介入の促進（例えば、治療の提供）は、推奨される治療、その他の形の治療、鼻関連特徴解析結果、及び／又はその他の好適なデータに関して、ユーザーに通知を提供することを含んでいてもよい。具体例において、ユーザーへの治療の提供は、治療の推奨（例えば、ユーザーについての鼻関連特徴解析に由来する情報の提供と実質的に同時に）及び／又はその他の好適な治療関連情報（例えば、治療有効性；その他の個々のユーザー、ユーザーのサブグループ、及び／又はユーザーの集団との比較；治療比較；治療歴及び／又は関連する治療関連情報；認知行動療法のためなどの心理的治療ガイドなど）を、たとえばウェブインターフェイスでの通知の表示などによって（例えば、ユーザーに関連しかつユーザーを同定するユーザーアカウントによって）提供することを含んでいてもよい。通知は、通知を提供するように構成されたアプリケーション、ウェブインターフェイス、及び／又はクライアントへのメッセージ伝達を実行する電子装置（例えば、パーソナルコンピュータ、モバイル装置、タブレット、ウェアラブルコンピュータデバイス、頭部搭載型ウェアラブルコンピュータデバイス、手首搭載型ウェアラブルコンピュータデバイスなど）によって、ユーザーに提供され得る。例において、ユーザーについてのパーソナルコンピュータ又はラップトップコンピュータのウェブインターフェイスは、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、ここで前記ユーザーアカウントは、ユーザーの鼻関連特徴解析、（例えば、鼻関連状態との相関に関して）ユーザーのマイクロバイオームの特性の詳細な特徴解析に関する情報、及び／又は（例えば、ブロックＳ１４０及び／又はＳ１７０において生成される）提案される治療手段に関する通知を含む。別の例において、パーソナル電子装置で実行するアプリケーション（例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、頭部搭載型スマートデバイス）は、ブロックＳ１７０の治療モデルによって生成される治療提案に関する通知（例えば、ディスプレイに、触覚的に、聴覚適用式で）を提供するように構成され得る。通知及び／又はプロバイオティック治療は、追加的又は代替的に、ユーザーに関連するエンティティ（例えば、介護者、配偶者、重要な他者、医療関係者）によって直接提供され得る。いくつかの更なる変形例では、通知は、追加的又は代替的に、ユーザーに関連するエンティティ（例えば医療関係者）に提供されてもよく、たとえばここでこのエンティティは治療の提供を促進し得る（例えば、処方を経て、治療セッションの実施を経て、コンピュータデバイスの光学及び／又はオーディオセンサを用いるデジタル遠隔医療セッションによってなど）。しかしながら、通知の提供及び／又は別の方法での治療の促進は、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１３５】
３．７  治療有効性のモニタリング
図９に示すように、方法１００は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１８０を含むことができ、これは、１又は複数の治療の有効性のモニタリング及び／又はその他の好適なコンポーネント（例えば、マイクロバイオーム特徴など）をユーザーについて（例えば、ユーザーからの一連の生物学的試料の処理に基づいて）経時的にモニタリングすることを含んでいてもよい。ブロックＳ１８０は、１又は複数の治療の正の効果、負の効果、及び／又は有効性の欠如（例えば、所定の特徴のユーザーのための治療モデルによって示唆されるなど）及び／又は（例えば、ユーザーについてのマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴を、一連の時点で評価するために）マイクロバイオーム特徴のモニタリングに関して、追加データを集めるように機能し得る。
【０１３６】
治療モデルによって推奨された治療の過程にあるユーザーのモニタリング（例えば、治療全体を通じてユーザーからの生物学的試料を受け取ること及び分析することによって、治療全体を通じてユーザーから調査由来データを受け取ることによって）は、したがって、ブロックＳ１３０の特徴解析処理により提供されるそれぞれの特徴解析結果、及びブロッックＳ１４０及びＳ１７０において提供されるそれぞれの推奨治療手段について治療有効性モデルを生成するために用いられ得る。
【０１３７】
ブロックＳ１８０において、ユーザーに、治療を組み込んでいる治療レジメンの１又は複数の重要な時点で、追加生物学的試料、補足データ、及び／又はその他の好適なデータを提供するよう指示することができ、この追加生物学的試料（群）は、ユーザーのマイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴の調節を特徴解析する測定基準を生成するために（例えば、ブロックＳ１２０に関して記載の方法と同様の方法で）処理及び分析され得る。例えば、より早い時点でのユーザーのマイクロバイオーム中の代表的な１又は複数の分類群の相対存在量における変化、ユーザーのマイクロバイオームの特定の分類群における提示の変化、ユーザーのマイクロバイオームの細菌の第１分類群の存在量と細菌の第２分類群の存在量との比、ユーザーのマイクロバイオームにおける１又は複数の機能的ファミリーにおける相対存在量の変化のうちの１つ又は複数に関する測定基準、及び任意のその他の好適な測定基準は、マイクロバイオーム組成、及び／又は機能的特徴における変化から、治療有効性を評価するために用いられ得る。追加的又は代替的に、治療の際のユーザーの経験に関する、ユーザーからの調査由来データ（例えば、経験した副作用、改善の個人的評価、行動修正、症状の改善など）は、ブロックＳ１８０において治療の有効性を決定するために用いられ得る。例えば、方法１００は、ユーザーからの治療後生物学的試料の受け取り；ユーザーからの補足データセットの収集、ここで前記補足データセットは、ユーザーの治療に対する適合（例えば、決定及び推奨された治療）及び／又はその他の好適なユーザー特徴（例えば、行動、状態など）を説明する；鼻関連特徴解析モデル及び治療後生物学的試料に基づいて、鼻関連状態に関して第１ユーザーの治療後鼻関連特徴解析結果を生成；及び鼻関連状態について、治療後鼻関連特徴解析（例えば、治療後鼻関連特徴解析と治療前鼻関連特徴解析との比較に基づいて）及び／又は治療に対するユーザーの適合（例えば、鼻関連状態に関する、ユーザーマイクロバイオームについてのポジティブな結果又はネガティブな結果に基づいて治療を修正する）に基づいて、ユーザーに更新された治療を推奨することを含んでいてもよい。追加的又は代替的に、その他の好適なデータ（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関連するユーザー行動を説明する補足データ；観察された症状などの鼻関連状態を説明する補足データなど）は、治療後特徴解析（例えば、鼻関連状態に関する治療前から治療後の変化の程度など）、更新された治療（例えば、推奨される治療に対する有効性及び／又は適合に基づいて更新された治療を決定するなど）の決定に用いられ得る。
【０１３８】
例において、方法１００は、補足データの収集（例えば、調査由来データ；症状の重篤度に関してなど鼻関連状態の状況を通知）；ユーザーマイクロバイオーム特徴及び補足データに基づいてユーザーについての鼻関連特徴解析結果を決定すること；鼻関連特徴解析に基づいて、鼻関連状態の治療に関する治療的介入を促進すること（例えば、ユーザーに治療を推奨する）；ユーザーからの治療後試料を収集すること（例えば、鼻部位試料；治療的介入の促進後）；その後の補足データを収集すること（例えば、第２調査由来データ及び装置データのうちの少なくとも１つを含む）；及び治療後生物学的試料についてのその後の補足データ及び治療後ユーザーマイクロバイオーム特徴に基づいて、鼻関連状態についてのユーザーの治療後鼻関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよい。この例において、方法１００は、鼻関連状態を改善するために、ユーザーについて更新された治療（例えば、治療の変更、異なる治療など）に関する治療的介入を、治療後鼻関連特徴解析に基づいて促進することを含むことができ、ここで例えば前記更新された治療は、消耗品、デバイス関連治療、外科手術、心理関連治療、行動修正治療、及び環境因子変更治療のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。この例において、治療後の鼻関連特徴解析結果の決定は、治療後マイクロバイオーム特徴に基づいて、ユーザーのマイクロバイオーム特徴と、鼻関連状態に関連する行動及び環境因子（及び／又はその他の好適な特徴）のうちの少なくとも１つを共有するユーザーサブグループに対応する参照マイクロバイオーム特徴との比較を決定することを含むことができ、またここで更新された治療に関する治療的介入の促進は、行動修正治療及び環境因子変更治療及び／又はその他の好適な治療のうちの少なくとも１つを促進するために、前記比較をユーザーに提示することを含んでいてもよい。ただし、ブロックＳ１８０は、追加生物学的試料、追加補足データ、及び／又はその他の好適な追加データに関して、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１３９】
治療有効性、追加生物学的試料の処理（例えば、追加鼻関連特徴解析、治療を決定するため）、及び／又は鼻関連状態に関する連続的な生物学的試料の収集、処理、及び分析に関連するその他の好適な特性は、任意の好適な時間及び頻度で実行して、モデル（例えば、特徴解析モデル、治療モデルなど）を生成、更新、及び／又は別の方法で処理するため、及び／又は任意のその他の好適な目的で（例えば、方法１００の実施形態のその他の部分に関連する入力として）実施され得る。しかしながら、ブロックＳ１８０は、任意の好適な方法で実施され得る。
【０１４０】
４．  システム
図２に示すように、（例えば、鼻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、微生物遺伝配列、微生物配列データセットなど）の決定を促進するために、１又は複数のユーザー（例えば、ヒト対象、患者、動物対象、環境エコシステム、医療提供者など）からの（例えば、ユーザーにより収集され、前処理試薬を含む容器内に含まれる）生物学的試料を収集及び／又は処理するように作動可能な、ハンドリングシステム（例えば、試料ハンドリングシステムなど）２１０；マイクロバイオーム特徴（例えば、微生物データセット及び／又はその他の好適なデータに基づいた、マイクロバイオーム組成特徴；マイクロバイオーム機能的特徴；多様性特徴；相対存在量範囲）を決定、鼻関連特徴解析（例えば、鼻関連状態特徴解析、治療関連特徴解析、ユーザーのための特徴解析など）を決定するように作動可能な鼻関連特徴解析システム２２０；及び／又は１又は複数の鼻関連状態（例えば、１又は複数の鼻関連状態に基づいて；１又は複数の鼻関連状態を改善するためなど）について治療的介入（例えば、治療を推奨するなど）を促進するように作動可能な治療促進システム２３０のうちの任意の１つ又は複数を含んでいてもよい。
【０１４１】
システム２００の実施形態は、１又は複数のハンドリングシステム２１０を含むことができ、これは、生物学的試料を受け取り及び／又は処理して（例えば、関連データセットを断片化、増幅、シーケンシング、生成するなど）、鼻関連特徴解析結果及び／又は治療的介入の生成を促進するために、微生物核酸及び／又は生物学的試料のその他のコンポーネントをデータ（例えば、アライメント及び解析され得る遺伝子配列；微生物データセットなど）に変換するように機能し得る。ハンドリングシステム２１０は、追加的又は代替的に、試料キット２５０（例えば、試料容器、試料を１又は複数の収集部位から収集するための指示を含む）を、複数のユーザーに（例えば、試料キット２５０の注文書に応じて）、メール配信システムなどを通じて提供するように機能し得る。ハンドリングシステム２１０は、微生物データ（例えば、微生物配列データ、微生物データセットについてのその他のデータなど）の生成などの際に１又は複数の生物学的試料のシーケンシング（例えば、生物学的試料からの微生物核酸のシーケンシング）を行うための、１又は複数のシーケンシングシステム２１５（例えば、次世代シーケンシングシステム、標的化アンプリコンシーケンシングのためのシーケンシングシステム、合成時解読手法、キャピラリーシーケンシング技術、サンガーシーケンシング、ピロシーケンシング技術、ナノポアシーケンシング技術など）を含んでいてもよい。次世代シーケンシングシステム（例えば、次世代シーケンシングプラットフォームなど）は、ハイスループットシーケンシング（例えば、ハイスループットシーケンシングテクノロジーによって促進される；大量並行シグネチャーシーケンシング、Ｐｏｌｏｎｙシーケンシング、４５４ピロシーケンシング、イルミナシーケンシング、ＳＯＬｉＤシーケンシング、Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔ半導体シーケンシング、ＤＮＡナノボールシーケンシング、Ｈｅｌｉｓｃｏｐｅ単一分子シーケンシング、単一分子リアルタイム（ＳＭＲＴ）シーケンシング、ナノポアＤＮＡシーケンシングなど）、任意の世代のシーケンシング技術（例えば、第２世代シーケンシング技術、第３世代シーケンシング技術、第４世代シーケンシング技術など）、アンプリコン関連シーケンシング（例えば、標的化アンプリコンシーケンシング）、合成時解読手法、トンネル電流シーケンシング、ハイブリダイゼーションによるシーケンシング、質量分析シーケンシング、顕微鏡に基づく技術、及び／又は任意の好適な次世代シーケンシング技術のうちの１つ又は複数のための、任意の好適なシーケンシングシステム（例えば、シーケンシングプラットフォームなど）を含んでいてもよい。追加的又は代替的に、シーケンシングシステム２１５は、キャピラリーシーケンシング、サンガーシーケンシング（例えば、マイクロ流体サンガーシーケンシングなど）、ピロシーケンシング、ナノポアシーケンシング（オックスフォードナノポアシーケンシングなど）、及び／又は任意の好適なシーケンシング技術によって促進される任意のその他の好適な種類のシーケンシングのうちの任意の１又は複数を実行し得る。
【０１４２】
前記ハンドリングシステム２１０は、追加的又は代替的に、生物学的試料（例えば、鼻関連状態に関連する遺伝的標的と適合するプライマーを用いて断片化及び増幅する）を、多重的な方法でシーケンシングシステムによってシーケンシングされるように、自動的に調製するように作動可能なライブラリー調製システム、及び／又は任意の好適なコンポーネントを含んでいてもよい。ハンドリングシステム２１０は、本明細書に記載の任意の好適な試料処理手法を実行し得る。しかしながら、ハンドリングシステム２１０及び関連コンポーネントは、任意の好適な方法で構成され得る。
【０１４３】
システム２００の実施形態は、１又は複数の鼻関連特徴解析システム２２０を含むことができ、これは、微生物データセット（例えば、微生物遺伝配列をもたらす処理を受けた生物学的試料に基づいて；参照配列とアライメントなど）、マイクロバイオーム特徴（例えば、個々の変数；変数の複数のグループ；表現型予測に適切な特徴、統計的記述に適切な特徴；個体から得られた試料についての変数；鼻関連状態に関連する変数；完全に又は部分的に、試料のマイクロバイオーム組成及び／又はマイクロバイオーム機能を相対的又は絶対的な量にて説明する変数など）、モデル、及び／又は鼻関連特徴解析結果及び／又は治療的介入の促進のためのその他の好適なデータを決定、分析、特徴解析、及び／又は別の方法で処理するように機能し得る。例において、鼻関連特徴解析システム２２０は、１又は複数の鼻関連状態に関連する試料（例えば、鼻関連状態の存在、非存在、そのリスク、傾向、及び／又は鼻関連状態に関するその他の特性、に関連する試料）間の差異を統計的に説明するような特徴の情報に関連するデータを同定することができ、ここで、解析の違いは、異なる試料を区別（例えば、状態の有無に関連するサブグループを区別）する特徴についての補完認識（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ  ｖｉｅｗｓ）を提供し得る。具体例において、個別予測因子、特定の生物学的処理、及び／又は統計的に推測される潜在変数は、特徴解析、診断、及び／又は処置に関して、様々な下流機会を促進するために、異なるレベルのデータ複雑性の相補情報を提供し得る。別の具体例において、鼻関連特徴解析システム２２０は、補足データを処理して１又は複数の特徴解析処理を実行する。
【０１４４】
鼻関連特徴解析システム２２０は、鼻関連特徴解析モデルの生成、適用、及び／又は別の方法での処理を含んでいてもよく、これは、１又は複数の鼻関連状態を特徴解析するための鼻関連状態モデル（例えば、１又は複数のユーザーについて、１又は複数の鼻関連状態の傾向を決定する）、治療を決定するための治療モデル、及び／又はシステム２００、及び／又は方法１００の実施形態に関連する任意の好適な目的のための任意のその他の好適なモデルのうちの任意の１つ又は複数を含んでいてもよい。具体例において、鼻関連特徴解析システム２２０は、（例えば、交差条件解析に基づいて）治療モデルを生成及び／又は適用して、１又は複数の鼻関連状態の処置に用いられる治療を同定及び／又は特徴解析し得る。異なる鼻関連特徴解析モデル（例えば、鼻関連特徴解析モデルの異なる組み合わせ；異なる分析手法を適用する異なるモデル；異なる入力及び／又は出力タイプ；たとえば時間及び／又は頻度に関して異なる方法で適用される）は、補足データ（例えば、異なる環境因子などの異なる種類の補足データを予測するための異なるモデル、たとえば暦上の季節についてのパラメーターの予測における異なる暦上の季節についての異なるモデルなど）、鼻関連状態（例えば、鼻関連状態又は特徴解析される状態に応じて異なる鼻関連特徴解析モデルを用いる、ここで異なる鼻関連特徴解析モデルは、異なる鼻関連状態及び／又は状態の組み合わせに関するデータを処理するための、異なるレベルの適合性を有する）、ユーザー（例えば、異なるユーザーデータ及び／又は特徴、人口統計学的特徴、遺伝学、環境因子に基づいた、異なる鼻関連特徴解析モデルなど）、鼻関連特徴解析（例えば、診断関連特徴解析に対する治療関連特徴解析、鼻関連状態についての傾向スコアの決定に対する適切なマイクロバイオーム組成の同定のためなど、異なる種類の特徴解析についての異なる鼻関連特徴解析モデルなど）、治療（例えば、異なる治療のモニタリング有効性についての、異なる鼻関連特徴解析モデルなど）、身体部位（例えば、異なる試料収集部位からの生物学的試料に対応する微生物データセットを処理するための異なる鼻関連特徴解析モデルなど）、及び／又は任意のその他の好適なコンポーネントのうちの１つ又は複数に基づいて、適用（例えば、実行、選択、検索、保存）され得る。ただし鼻関連特徴解析モデルは、任意の好適な方法で調整及び／又は用いられ、鼻関連特徴解析及び／又は治療的介入を促進し得る。
【０１４５】
鼻関連特徴解析システム２２０は、好ましくは部位特異的鼻関連特徴解析（例えば、部位特異的解析）を決定し得る。例において、鼻関連特徴解析システム２２０は、異なる部位特異的鼻関連特徴解析モデルを生成及び／又は適用し得る。具体例において、異なる部位特異的鼻関連特徴解析モデルは、部位特異的鼻関連特徴解析モデルが関連する（例えば、ユーザー鼻部位で収集されたユーザー試料に基づいて特徴解析結果を決定するために適用し得る、鼻部位特異的鼻関連特徴解析モデルを生成するためなど、対象の鼻収集部位で収集された試料に由来する鼻部位特異的特徴を用いる、及び／又は１又は複数の鼻関連状態と相関する）１又は複数の身体部位に関連する、部位特異的特徴などの異なるマイクロバイオーム特徴に基づいて、生成及び／又は適用され得る。部位特異的鼻関連特徴解析モデル、部位特異的特徴、試料、部位特異的治療、及び／又は（例えば、身体部位に関連し得る）その他の好適なエンティティは、好ましくは、鼻部位、腸部位（例えば、便試料に基づいて特徴解析可能）、皮膚部位、生殖器部位、口部位、及び／又は任意の好適な身体領域のうちの１つ又は複数を含む少なくとも１つの（例えば、試料収集部位に対応する）身体部位に関連する。例において、異なる鼻関連特徴解析モデルは、異なる種類の入力、出力、鼻関連特徴解析、鼻関連状態（例えば、特徴解析を必要とする異なる表現型尺度）、及び／又は任意のその他の好適なエンティティに合わせて調整してもよい。しかしながら、部位特異的鼻関連特徴解析は、任意の方式で構成されることができ、また鼻関連特徴解析システム２２０及び／又はその他の好適なコンポーネントによって任意の方式で決定され得る。
【０１４６】
システム２００の実施形態の鼻関連特徴解析モデル、その他のモデル、その他のコンポーネント、及び／又は方法１００の実施形態の好適な部分は（例えば、特徴解析処理、マイクロバイオームの特徴決定、鼻関連特徴解析結果の決定）、単変量統計試験、多変量統計試験、次元縮小法、人工知能アプローチ（例えば、機械学習アプローチなど）、データのパターン認識を実行（例えば、鼻関連状態とマイクロバイオーム特徴との相関を同定するなど）、複数のソースからのデータを融合（例えば、データから抽出されたマイクロバイオーム特徴などに基づいた、１又は複数の鼻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た特徴解析モデルの生成など）、値の組み合わせ（例えば、値の平均化など）、圧縮、変換（例えば、デジタル−アナログ変換、アナログ−デジタル変換）、データについて統計的推定を実行（例えば、通常の最小二乗回帰、非負最小二乗回帰、主成分分析、リッジ回帰など）、波変調、正規化、更新（例えば、経時的に処理された生物学的試料に基づいた特徴解析モデル及び／又は治療モデルのなど）、ランキング（例えば、マイクロバイオーム特徴、治療など）、重みづけ（例えば、マイクロバイオーム特徴など）、検証、フィルタリング（例えば、ベースライン補正、データクロッピングのためなど）、ノイズ低減、平滑化、充填（例えば、ギャップ充填）、アライニング、モデルフィッティング、ビニング、ウインドー処理、クリッピング、変換、数学的演算（例えば、微分、移動平均、加算、減算、乗算、除算など）、データ連関、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、可視化、及び／又は任意のその他の好適な処理操作のうちの任意の１つ又は複数を含む、分析手法を採用し得る。
【０１４７】
人工知能アプローチは、教師あり学習（例えば、ロジスティック回帰を用いて、バックプロパゲーションニューラルネットワークを用いて、ランダムフォレストを用いて、決定木を用いてなど）、教師なし学習（例えば、アプリオリアルゴリズムを用いて、Ｋ−平均クラスタリング法を用いて）、半教師あり学習、深層学習アルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク、制限ボルツマンマシン、深層信念ネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法、再帰型ニューラルネットワーク法、積層オートエンコーダー法など）強化学習（例えば、Ｑ−学習アルゴリズムを用いる、時間的差分学習を用いる）、回帰アルゴリズム（例えば、通常の最小二乗法、ロジスティック回帰、ステップワイズ回帰、多変量適応型回帰スプライン、局所推定散布図平滑化（ｌｏｃａｌｌｙ  ｅｓｔｉｍａｔｅｄ  ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）など）、例題に基づく方法（例えば、Ｋ−最近隣法、学習ベクトル量子化、自己組織化マップなど）、正則化方法（例えば、リッジ回帰、ｌｅａｓｔ  ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｓｈｒｉｎｋａｇｅ  ａｎｄ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｏｐｅｒａｔｏｒ、ｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔなど）、決定木学習法（例えば、ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ、ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ  ３、ｃ４．５、ｃｈｉ−ｓｑｕａｒｅｄ  ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ、決定株、ランダムフォレスト、多変量適応型回帰スプライン、勾配ブースティングマシンなど）、ベイズ法（例えば、ナイーブベイズ、ａｖｅｒａｇｅｄ  ｏｎｅ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ、ベイジアンブリーフネットワークなど）、カーネル法（例えば、サポートベクターマシン、放射基底関数、線形判別分析など）、クラスタリング法（例えば、Ｋ平均クラスタリング、期待値最大化など）、関連規則学習アルゴリズム（例えば、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズム、Ｅｃｌａｔアルゴリズムなど）、人工ニューラルネットワークモデル（例えば、Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ法、誤差逆伝播法、Ｈｏｐｆｉｅｌｄ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など）、アンサンブル法（例えば、ブースティング、ブートストラップアグリゲーション、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＳｔａｃｋｅｄＧｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ、勾配ブースティングマシン法、ランダムフォレスト法など）、及び／又は任意の好適な人工知能アプローチのうちの任意の１又は複数を含んでいてもよい。ただし、データ処理は、任意の好適な方法で採用され得る。
【０１４８】
関連特徴解析システム２２０は、複数の鼻関連状態について交差条件解析（例えば、多状態マイクロバイオーム特徴など、異なる鼻関連特徴解析モデルの出力に基づいて複数状態の特徴解析結果を生成するなど）を実行し得る。例えば、鼻関連特徴解析システムは、複数の鼻関連状態に関連する（例えば、複数の鼻関連状態と診断される、複数の鼻関連状態によって特徴付けられるなど）ユーザーの微生物データ、マイクロバイオーム特徴及び／又はその他の好適なマイクロバイオーム特徴に基づいて、鼻関連状態間の関係を特徴解析してもよい。具体例において、交差条件解析は、個々の鼻関連状態（例えば、個々の鼻関連状態についての鼻関連特徴解析モデルからの出力など）について特徴解析に基づいて実施され得る。交差条件解析は、状態特異的特徴（例えば、単一鼻関連状態に関連するなど）、多状態特徴（例えば、２以上の鼻関連状態に関連するなど）、及び／又は任意のその他の好適な種類の特徴の同定を含んでいてもよい。交差条件解析は、鼻関連状態の異なるペアを評価することなどによって、相関、一致を通知するパラメーター、及び／又は２以上の鼻関連状態間の関係を説明するその他の類似パラメーターを決定することを含んでいてもよい。しかしながら、鼻関連特徴解析システム及び／又はその他の好適なコンポーネントは、任意の好適な方法で構成され、交差条件解析（例えば、交差条件解析目的で分析手法を適用する；交差条件特徴解析を生成するなど）を促進し得る。
【０１４９】
鼻関連特徴解析システム２２０は、（例えば鼻関連特徴解析モデルを適用するための）遠隔コンピューティングシステムを含んでいてもよいが、追加的又は代替的に、任意の好適なコンピューティングシステム（例えば、ローカルコンピューティングシステム、ユーザーデバイス、ハンドリングシステムコンポーネントなど）を含んでいてもよい。しかしながら、この鼻関連特徴解析システム２２０は、任意の好適な方法で構成され得る。
【０１５０】
システム２００の実施形態は、１又は複数の治療促進システム２３０を含んでいてもよく、これは、１又は複数の鼻関連状態についての治療的介入（例えば、１又は複数の治療を推奨するなど）を促進する（例えば、１又は複数の鼻関連状態に関してユーザーの状態を改善するため、ユーザーマイクロバイオーム組成及び機能的多様性の調節を促進する）ように機能し得る。治療促進システム２３０は、部位特異的特徴解析（例えば、複数の身体部位に関連する複数部位特徴解析など）、多状態特徴解析結果、その他の特徴解析結果、及び／又は任意のその他の好適なデータなどに基づいて、任意の数の身体部位（例えば、任意の好適な数の試料の収集部位に対応する）に関連する、任意の数の鼻関連状態についての治療的介入を促進し得る。治療促進システム２３０は、通信システム（例えば、治療の推奨、選択、阻止、及び／又はその他の好適な治療関連情報を、コンピュータデバイス（例えば、ユーザーデバイス及び／又は医療提供者デバイス；モバイルデバイス；スマートフォン；デスクトップコンピュータ；ウェブサイトで、コンピュータデバイスによってアクセスされるウェブアプリケーション及び／又はモバイルアプリケーションなど）と通信するため；医療提供者と鼻関連状態に関する対象者との間の遠隔医療を可能にするため）、ユーザーデバイス上で実行可能なアプリケーション（例えば、ユーザーについてのマイクロバイオーム組成及び／又はマイクロバイオーム機能を表示）、医療デバイス（例えば、試料を異なる収集部位から収集するためなどの生物学的試料採取デバイス；医薬提供デバイス；外科システムなど）、ユーザーデバイス（例えば、生物測定センサ）、及び／又は任意のその他の好適なコンポーネントのうちの任意の１つ又は複数を含んでいてもよい。１又は複数の治療促進システム２３０は、鼻関連特徴解析システム２２０と制御可能、通信可能、及び／又は別の方法で関連可能である。例えば、鼻関連特徴解析システム２２０は、治療促進システム２３０に対して１又は複数の鼻関連状態の特徴解析結果を生成して、対応するユーザーに（例えば、インターフェイス２４０にて）提示（例えば、送信、通信など）し得る。ある例において、治療促進システム２３０は、治療を推奨するため（例えば、やることリスト（ｔｏ−ｄｏ  ｌｉｓｔ）アプリケーションで、１又は複数の鼻関連状態に関連するユーザー状態を改善するためのライフスタイルの変化を促進するなど）、デバイス（例えば、ユーザースマートフォン）のアプリケーション及び／又はその他のソフトウエアを更新及び／又は別の方法で改変し得る。しかしながら、治療促進システム２３０は、任意のその他の方法で構成され得る。
【０１５１】
図１１に示すように、システム２００の実施形態は、追加的又は代替的に、インターフェイス２４０を含んでいてもよく、これは、マイクロバイオーム特徴解析、鼻関連状態情報（例えば、傾向測定基準；治療の推奨；その他のユーザーとの比較；その他の特徴解析など）、及び／又は１又は複数の鼻関連特徴解析結果に関連する（例えば、含まれる、関する、由来する）特定の情報（例えば、本明細書に記載の任意の好適なデータ）の提示を改良するように機能し得る。例において、インターフェイス２４０は、マイクロバイオーム組成（例えば、分類群、相対存在量など）、機能的多様性（例えば、人口統計学的特徴を共有するユーザーグループ（例えば、喫煙者、運動をする人、異なる食事レジメンにあるユーザー、プロバイオティクス摂取者、抗生物質ユーザー、特定の治療を受けているグループ）などに対して、特定の機能に関連する遺伝子の相対存在量、及び１又は複数の鼻関連状態についての傾向測定基準）を含む鼻関連状態情報を提示し得る。しかしながら、インターフェイス２４０は、任意の好適な方法で構成され得る。
【０１５２】
システム２００の実施形態のコンポーネントは、一般に別個のコンポーネントとして記載されるが、これらは物理的に及び／又は論理的に任意の方法で統合され得る。例えば、コンピューティングシステム（例えば、遠隔コンピューティングシステム、ユーザーデバイスなど）は、鼻関連特徴解析システム２２０（例えば、マイクロバイオーム関連状態モデルを適用してユーザーについて鼻関連状態の特徴解析結果を生成する）及び治療促進システム２３０（例えば、マイクロバイオーム組成及び／又は機能に関連する識見の提示によって、治療的介入を促進；治療の推奨及び／又は情報を提示；スマートフォンのカレンダーアプリケーションで毎日の出来事のスケジュールを立て、鼻関連改善のための治療に関してユーザーに知らせる）の一部及び／又は全てを実行し得る。例において、システム２００の実施形態は、治療促進システム２３０を省略することができる。しかしながら、システム２００の実施形態の機能は、任意の好適な方式で、任意の好適なシステムコンポーネントに分配され得る。しかしながら、システム２００の実施形態のコンポーネントは、任意の好適な方式で構成され得る。
【０１５３】
５．その他
しかしながら、方法１００の実施形態は、対象からの生物学的試料の受け取り、対象からの生物学的試料の処理、生物学的試料に由来するデータの解析、及び対象の特定マイクロバイオーム組成及び／又は機能的特徴に応じてカスタマイズされた診断及び／又はプロバイオティックに基づく治療学を提供するために用いられ得るモデルの生成を促進するように構成された、任意のその他の好適なブロック又はステップを含んでいてもよい。
【０１５４】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、任意の変形（例えば、実施形態、変形例、例、特定の例、図など）を含む、種々のシステムコンポーネント及び種々の方法処理のあらゆる組合せ及び並び替えを含むことができ、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処理は、システム２００及び／又は本明細書に記載のその他のエンティティの１又は複数のインスタンス、エレメント、コンポーネント、及び／又はその他の特性によって及び／又はこれらを用いて、非同期的に（例えば、逐次的に）、同時に（例えば、並行して）、又は任意のその他の好適な順番で実施され得る。
【０１５５】
本明細書に記載の任意の変形（例えば、実施形態、変形例、例、特定の例、図など）及び／又は本明細書に記載の変形の任意の部分は、追加的又は代替的に、組み合わされ、集約され、除外され、用いられ、順次実施され、並行して実施され、及び／又は別の方法で適用され得る。
【０１５６】
方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の部分は、コンピュータ可読指示を保存しているコンピュータ可読媒体を受け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／又は実装されてもよい。指示は、システムと統合されていてもよいコンピュータ実行可能コンポーネントによって実行され得る。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もしくはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピーディスク、又は任意の好適なデバイスなどの任意の好適なコンピュータ可読媒体上に保存することができる。コンピュータ実行可能コンポーネントは、一般的な又はアプリケーション特異的なプロセッサであってもよいが、任意の好適な専用のハードウェア又はハードウェア／ファームウェアコンビネーションデバイスは、代替的に又は追加的に指示を実行し得る。
【０１５７】
当業者は、上記の詳細な記載から、ならびに図及び特許請求の範囲から認識するとおり、本発明の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
の実施形態に変更及び変化を加え得る。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【配列表】
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【国際調査報告】
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