(57)【要約】  既知のＳＮＰ位置での結果及び患者のオミクスデータにおけるそれぞれのアレル頻度を使用して、患者のオミクスデータを表す一意のハッシュが構築される。最も好ましい態様では、既知のＳＮＰ位置は特定のファクタ（例えば、民族性、性別等）について選択され、アレル割合は、非線形尺度の値で表される。通常、ハッシュは、既知のＳＮＰ位置及び非線形尺度に関連するヘッダ／メタデータを含み、実際のハッシュ文字列を更に含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オミクスデータセットのハッシュを生成する方法であって、
オミクスデータセットにおいて、選択された各ロケーションでの複数の一塩基多型（ＳＮＰ）を識別することと、
前記複数のＳＮＰのアレル頻度を特定し、前記アレル頻度に基づいて前記複数のＳＮＰに各値を割り当てることと、
前記複数のＳＮＰの前記値を含み、前記選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む、署名ハッシュを有する出力ファイルを生成することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記オミクスデータセットは生の配列リードを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記オミクスデータセットは、ＳＡＭフォーマット、ＢＡＭフォーマット、及びＧＡＲフォーマットの群から選択されるフォーマットを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記値は非線形尺度に基づく、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記値は十六進数値として表現される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のＳＮＰの前記値は１つの文字列内にある、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記メタデータは別個のヘッダに配置される、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記メタデータは前記値の尺度情報を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記署名ハッシュに前記オミクスデータセットを関連付けるステップを更に含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記オミクスデータセットは、ＳＡＭフォーマット、ＢＡＭフォーマット、及びＧＡＲフォーマットの群から選択されるフォーマットを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記値は非線形尺度に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記値は十六進数値として表現される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数のＳＮＰの前記値は１つの文字列内にある、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記メタデータは別個のヘッダに配置される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記メタデータは前記値の尺度情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記署名ハッシュに前記オミクスデータセットを関連付けるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
複数のオミクスデータセットを比較する方法であって、
第１のオミクスデータセットの第１の署名ハッシュを取得又は生成し、第２のオミクスデータセットの第２の署名ハッシュを取得又は生成することであって、
前記第１の署名ハッシュ及び前記第２の署名ハッシュのそれぞれは、前記第２のオミクスデータセットの選択されたロケーションにおける複数のＳＮＰのアレル頻度に対応する複数の値を含むとともに、前記選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む、取得又は生成することと、
前記第１の署名ハッシュの前記複数の値と前記第２の署名ハッシュの前記複数の値とを比較して、関連度を特定することと、
を含む、方法。
【請求項２０】
前記第１のオミクスデータセット及び前記第２のオミクスデータセットは、ＳＡＭフォーマット、ＢＡＭフォーマット、及びＧＡＲフォーマットの群から選択されるフォーマットを有する、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項１９又は２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記値は非線形尺度に基づく、請求項１９〜２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記値は十六進数値として表現される、請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記第１のオミクスデータセットは前記第１の署名ハッシュを含み、前記第２のオミクスデータは前記第２の署名ハッシュを含む、請求項１９〜２３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２５】
前記関連度はＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型に基づく、請求項１９〜２４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２６】
所定の関連度は共通の由来を示す、請求項１９〜２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２８】
前記値は非線形尺度に基づく、請求項１９に記載の方法。
【請求項２９】
前記値は十六進数値として表現される、請求項１９に記載の方法。
【請求項３０】
前記第１のオミクスデータセットは前記第１の署名ハッシュを含み、前記第２のオミクスデータは前記第２の署名ハッシュを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項３１】
前記関連度はＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型に基づく、請求項１９に記載の方法。
【請求項３２】
所定の関連度は共通の由来を示す、請求項１９に記載の方法。
【請求項３３】
各ハッシュを有する複数のオミクスデータセットにおいて１つのオミクスデータセットを識別する方法であって、
前記１つのオミクスデータセットに対して所定の関連度を有する１つのハッシュを取得又は生成することであって、
前記ハッシュのそれぞれは、オミクスデータセットの選択されたロケーションにおける複数のＳＮＰのアレル頻度に対応する複数の値を含むとともに、前記選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む、取得又は生成することと、
前記１つのハッシュの前記複数の値を前記複数のオミクスデータセットのそれぞれの前記ハッシュの値と比較することと、
前記１つのハッシュの前記値と前記複数のオミクスデータセットのそれぞれの前記ハッシュの値との関連度に基づいて、前記複数のオミクスデータセットにおいて前記１つのオミクスデータセットを識別することと、
を含む、方法。
【請求項３４】
前記１つのハッシュは、追加のオミクスデータセットから取得又は生成される、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
所定の度合は、前記複数の値のうちの少なくとも９０％が同一であることである、請求項３３又は３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記所定の度合は、前記複数の値の少なくとも９０％が類似することである、請求項３３〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項３３〜３６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３８】
前記１つのオミクスデータセットを検索するステップを更に含む、請求項３３〜３７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記比較するステップは前記メタデータを使用する、請求項３３〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
前記所定の度合は、前記複数の値のうちの少なくとも９０％が同一であることである、請求項３３に記載の方法。
【請求項４１】
前記所定の関連度は、前記複数の値の少なくとも９０％が類似することである、請求項３３に記載の方法。
【請求項４２】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項３３に記載の方法。
【請求項４３】
前記１つのオミクスデータセットを検索するステップを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項４４】
前記比較するステップは前記メタデータを使用する、請求項３３に記載の方法。
【請求項４５】
オミクスファイル内のソース汚染を識別する方法であって、
各署名ハッシュを有する複数のオミクスデータセットを提供することであって、
前記署名ハッシュのそれぞれは、オミクスデータセットの選択されたロケーションにおける複数のＳＮＰのアレル頻度に対応する複数の値を含むとともに、前記選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む、提供することと、
別のオミクスデータセット内の前記オミクスデータセットの１つの前記複数の値の少なくとも幾つかを識別することと、
を含む、方法。
【請求項４６】
前記複数のオミクスデータセットの少なくとも２つは、同じ患者からのものであり、少なくとも２つの別個の時点を表す、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項４５又は４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記識別するステップは、少なくとも２つのオミクスデータセット間で対応する値を減算するステップを含む、請求項４５〜４７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４９】
前記オミクスデータセットの前記１つにおいてメタデータを識別するステップを更に含む、請求項４５〜４８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５０】
前記選択されたロケーションは、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つについて選択される、請求項４５に記載の方法。
【請求項５１】
前記識別するステップは、少なくとも２つのオミクスデータセット間で対応する値を減算するステップを含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項５２】
前記オミクスデータセットの前記１つにおいてメタデータを識別するステップを更に含む、請求項４５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１７年３月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／４７８，５３１号明細書を有する同時係属中の米国仮出願への優先権を主張するものである。
【０００２】
発明の分野は、特に全ゲノム解析のための配列データの高速識別及び／又は照合に関する、遺伝的突然変異を検出する検証システム及び方法である。
【背景技術】
【０００３】
背景の説明は、本発明を理解するに当たり有用であり得る情報を含む。ここに提供される任意の情報が、従来技術であるか、若しくは本明細書で特許請求される本発明に関連すること、又は特に若しくは暗黙的に参照される任意の公開物が従来技術であることを認めるものではない。
【０００４】
本明細書での全ての公開物及び特許出願は、個々の各公開物又は特許出願が特に個々に参照により援用されることを示されるのと同程度、参照により援用される。援用された参照内の用語の定義又は使用が、本明細書に提供されるその用語の定義と矛盾するか、又は逆である場合、本明細書において提供されるその用語の定義が適用され、引用文献におけるその用語の定義は適用されない。
【０００５】
一塩基多型（ＳＮＰ）とは、異なる個人のゲノム間での１つのＤＮＡ塩基対位置におけるバリアント又は変化の発生を指す。特に、ＳＮＰは、通常約１０−３の頻度でヒトゲノムにおいて比較的一般であり、多くの場合、転写配列及び制御／非コード配列の両方でランダムに位置する。頻度が比較的高く、位置が既知であるため、ＳＮＰは様々な分野で使用することができ、ゲノムワイド関連研究、集団遺伝学、及び進化研究において幾つかの用途が見出されている。しかしながら、膨大な量の情報により様々な問題も生じた。
【０００６】
例えば、ＳＮＰがゲノムワイド関連研究で使用される場合、ＳＮＰ又はＳＮＰパターンを有するマーカ又は疾病の統計学的に関係がある関連を得るには、少なくとも２つの別個のグループからの多くの個人のゲノム全体をシーケンシングする必要がある。他方、ゲノムの一部のみ又は選択されたＳＮＰのみが解析される場合、ＳＮＰはゲノム全体にわたり広く分布するため、潜在的な関連が失われる恐れがある。ＳＮＰを使用する更に他の方法では、多型を標的とすることができる。しかしながら、そのような場合、専用の機器（高スループットＰＣＲ）及び／又は材料（ＳＮＰアレイ）が一般に必要とされる。加えて、塩基対位置がＳＮＰの遺伝子座として識別されると、そのような情報は通常、特定のＳＮＰに１つ又は複数の臨床特徴が関連付けられる場合のみ、有用であると見なされる。したがって、状況又は特徴が分からない多くのＳＮＰは単に、無関係であると見なされ、無視される。
【０００７】
試料固有の特異的なマーカとしてのＳＮＰの不可知論的使用（すなわち、状況又は疾病との任意の関連性を説明しないＳＮＰの使用）は最近、国際公開第２０１６／０３７１３４号パンフレットに記載された。ここでは、ＳＮＰ遺伝子座でのリードのいかなる臨床的又は生理学的結果を完全に無視して、塩基リードを使用して複数の所定のＳＮＰを識別子として使用した。したがって、比較的多数のＳＮＰが、試料の由来の追跡に使用することができる特異的マーカの一意の集まりを提供する。しかしながら、そのようなシステムは、ＳＮＰのアレル変異を説明することができない。さらに、マーカプロファイルの生成にＳＮＰを使用すると、幾つかの試料の関係及び／又は試料純度／試料汚染について識別することができない。
【０００８】
最も一般的に、幾つかの試料（例えば、１回目の生検、２回目の生検、及び続く生検）のオミクスデータの関係は、データファイル内の患者の識別子と共に、他の試料関連情報に基づく。不都合なことに、試料が誤ってラベリングされるか、又は他の方法で変更された場合、不正確な患者識別子により、そのような誤りを正すことは、不可能ではないにしろ困難になる。同様に、１つの患者試料が、別の患者の試料又は先の時点の試料で汚染される場合、現在既知のデータ処理では通常、そのような汚染を識別することができない。さらに、配列情報に基づく試料の試料照合又は試料検索のみが望まれる場合、現在既知のシステム及び方法では通常、全配列比較及び／又はアラインメントが必要とされる。異なる視点から見ると、配列の検索、識別、及び／又は照合についての現在既知のシステムは、計算的に非効率的なアラインメント又は不正確であり得るヘッダデータに依拠する。既知のＳＮＰ解析はこれらの問題に対処できなかった。
【０００９】
したがって、ＳＮＰの様々な態様及び方法が現在、当技術分野において知られているにもかかわらず、情報ソースとしてＳＮＰを利用する改善されたシステム及び方法がなお必要とされている。
【発明の概要】
【００１０】
本発明の趣旨は、既知のＳＮＰ部位の生のリードアレル頻度（通常、ＳＡＭ、ＢＡＭ、又はＧＡＲファイルの）を通常、非線形的な（例えば、動的十六進数）表現に変換し、そうして得られたデータをハッシュ文字列としてデータベースに記憶することによってオミクスデータセットの一意の署名ハッシュを生成する様々なデバイス、システム、及び方法に関する。そのようなデータ構造は、例えば、特定のオミクスデータセットを照合又は検索し、試料汚染又は試料由来を識別する場合、速度を上げ、計算リソースへの需要を下げるのに特に有利である。
【００１１】
本発明の趣旨の一態様では、本発明者らは、オミクスデータセットにおいて、各選択されたロケーションでの複数のＳＮＰ（一塩基多型）を識別するステップを含み、複数のＳＮＰのアレル頻度を特定するステップを更に含む署名ハッシュを生成する方法を意図する。別のステップにおいて、アレル頻度に基づいて各値が複数のＳＮＰに割り当てられ、複数のＳＮＰの値及び選択されたロケーションに関連するメタデータを含む出力ファイルが生成される。
【００１２】
必須ではなく、最も典型的には、オミクスデータセットは生の配列リードを含み、オミクスデータセットがＳＡＭフォーマット、ＢＡＭフォーマット、又はＧＡＲフォーマットを有することが更に意図される。本発明の趣旨に限定せずに、選択されたロケーションがＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び／又は突然変異型に基づいて選択されることも意図される。さらに、値が非線形尺度に基づき、十六進数値として表現し得ることも意図される。最も典型的には、複数のＳＮＰの値は１つの文字列に記憶され、メタデータ（例えば、値の尺度情報、選択、タイプ、ＳＮＰのロケーション等に関連する）は別個のヘッダに配置し得る。更に意図される方法では、署名ハッシュがオミクスデータセットに関連付けられる。
【００１３】
したがって、異なる視点から、本発明者らは、複数のオミクスデータセットを比較する方法も意図する。そのような方法では、第１のオミクスデータセットの第１の署名ハッシュが取得又は生成され、第２のオミクスデータセットの第２の署名ハッシュが取得又は生成される。最も典型的には、第１及び第２の署名ハッシュのそれぞれは、第２のオミクスデータセットの選択されたロケーションにおける複数のＳＮＰのアレル頻度に対応する複数の値を含み、選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む。別のステップにおいて、第１及び第２の署名ハッシュの複数の値が次に比較されて、関連度を特定する。
【００１４】
好ましくは、第１及び第２のオミクスデータセットは、ＳＡＭフォーマット、ＢＡＭフォーマット、又はＧＡＲフォーマットであり、及び／又はロケーションはＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び／又は突然変異型に基づいて選択し得る。上述したように、値は非線形的尺度に基づき得、及び／又は十六進数値として表現し得る。最も典型的には、第１のオミクスデータセットは第１の署名ハッシュを含み、第２のオミクスデータは第２の署名ハッシュを含む。更に意図される態様では、関連度はＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型に基づき得、所定の関連度が共通の由来を示し得ることに留意する。
【００１５】
更に意図される態様では、本発明者らは、各署名ハッシュを有する複数のオミクスデータセットにおいて１つのオミクスデータセットを識別する方法も意図する。そのような方法では、１つのオミクスデータセットへの所定の関連度を有する１つの署名ハッシュが取得又は生成される。最も典型的には、各署名ハッシュは、オミクスデータセットの選択されたロケーションにおける複数のＳＮＰのアレル頻度に対応する複数の値を含み、選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む。更なるステップにおいて、１つの署名ハッシュの複数の値が、複数のオミクスデータセットのそれぞれの署名ハッシュの値と比較され、更に別のステップにおいて、１つのオミクスデータセットが、１つの署名ハッシュの値と複数のオミクスデータセットのそれぞれの署名ハッシュの値との間の関連度に基づいて、複数のオミクスデータセットにおいて識別される。
【００１６】
選択肢の中でも特に、１つの署名ハッシュは、追加のオミクスデータセットから取得又は生成し得、所定の関連度は、複数の値の少なくとも９０％が同一又は類似することである。望ましい場合、１つのオミクスデータセットを次に検索し得る。最も典型的には、比較するステップはメタデータを使用する。
【００１７】
さらに、本発明の趣旨の更に別の態様では、本発明者らは、オミクスファイルにおいてソース汚染を識別する方法も意図する。そのような方法は好ましくは、各署名ハッシュを有する複数のオミクスデータセットを提供するステップであって、各署名ハッシュが、オミクスデータセットの選択されたロケーションでの複数のＳＮＰのアレル頻度に対応する複数の値を含み、選択されたロケーションに関連するメタデータを更に含む、提供するステップを含む。更なるステップにおいて、次に、オミクスデータセットの１つの複数の値の少なくとも幾つかは、別のオミクスデータセットにおいて識別される。
【００１８】
最も典型的には、複数のオミクスデータセットの少なくとも２つは、同じ患者からのものであり、少なくとも２つの別個の時点を表す。さらに、選択されたロケーションがＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型の少なくとも１つに基づき、一方、識別するステップが、少なくとも２つのオミクスデータセット間で対応する値を減算するステップを含むことが意図される。望ましい場合、そのような方法は、オミクスデータセットの１つにおいてメタデータを識別するステップを更に含み得る。
【００１９】
本発明の趣旨の様々な目的、特徴、態様、及び利点が、同様の番号が同様の構成要素を表す添付図面図と共に、好ましい実施形態の以下の詳細な説明からより明らかになろう。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、本発明の趣旨によるＢＡＭファイルの例示的な署名ハッシュである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明者らは、オミクスデータセット解析の様々な、本発明を用いない場合には計算的に要求が厳しいプロセス（例えば、試料の由来又は汚染、試料の検索又は比較等の決定）が、複数のＳＮＰのアレル頻度が特定の試料の「加重」代理マーカとして使用される概念的に単純且つ効率的な様式で実行することができることを発見した。有利なことに、そのような情報は、オミクスデータに関連付けられたハッシュとして表現することができる（「署名ハッシュ」及び「ハッシュ」という用語は、本明細書において同義で使用される。異なる視点から見ると、本明細書において意図されるシステム及び方法が、様々な関連配列の間で高エントロピーマーカを利用して、静的な画（すなわち、ＳＮＰの有無）を提供するのみならず、アレル頻度も利用して、より高度な情報内容（すなわち、ＳＮＰが特定の割合で存在する）を追加する加重解析を可能にし、それにより、同じデータセットに存在する２つ以上の別個のパターンの識別も可能になることに留意されたい。
【００２２】
実際に、意図されるシステム及び方法がここで、患者又は試料識別子から独立するが、解析された配列情報の全体に基づく様式で、部分的（例えば、全エクソーム、トランスクリプトーム、又は選択された遺伝子）又は更には全ゲノムオミクスデータの識別、照合、及び／又は比較を可能にすることを認識されたい。したがって、２つ以上の配列の全体に対してヌクレオチド単位での包括的な配列解析を必要とする代わりに、各オミクスデータに関連付けられたハッシュを使用して、簡易化（しかし等しく情報的な）解析を実行することができる。さらに、オミクスデータに関連付けられたハッシュを使用することで、調査中の配列全体に対してヌクレオチド単位で解析を実行する必要なく、予め定義された包含／除外基準を用いる類似性サーチを実行することができることを認識されたい。したがって、本明細書において意図される、計算的に非常に小さく（通常、わずか数キロバイト又はさらにはそれ未満）単純なハッシュは、非常に大きく（通常、数百ギガバイト）複雑な全ゲノムデータファイル（例えば、非常に多数の個々の配列リードを有するＢＡＭ、ＳＡＭ、又はＧＡＲファイル）への単純で特異的な代理として使用することができる。
【００２３】
例えば、本発明の趣旨の典型的な一態様では、患者試料の全ゲノム配列の一意のハッシュが、全（又は部分）ゲノム配列ファイル内のオミクスデータを使用して構築される。例えば、ＢＡＭ又はＳＡＭファイル内の全リードの配列情報を使用して、ゲノムにおける特定の位置での塩基コール及びアレル頻度データを取得し得る。ゲノムにおける特に好ましい位置は、ＳＮＰの遺伝子座であることが分かっている位置である。容易に理解されるように、２つ以上の既知のＳＮＰ位置を本明細書に意図される方法で使用して、統計学的に一意で有意な結果を生成する。選択肢の中でも特に、ＳＮＰ塩基コール及びアレル頻度は、少なくとも１０個、少なくとも２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも５００個、少なくとも１，０００個、少なくとも２，０００個、又は少なくとも３，０００個（又は３，０００個超）の既知のＳＮＰ位置を記録することができる。
【００２４】
さらに、最も好ましい態様では、既知のＳＮＰ位置は、１つ又は複数の特定のファクタ（例えば、民族性、性別、血筋等）について選択され、及び／又はアレル割合は非線形尺度の値で表されて、ゼロに近い低アレルカウントでは解像度を増大させ、より高いアレルカウント近くになると解像度を下げられるようにする。そのような加重値システムは特に、例えば、患者Ａからの主要遺伝子型が、患者Ｂのオミクスデータでは低アレル頻度で見ることができるため、汚染源の識別に有用である。さらに、実際のＳＮＰ位置及び詳細（例えば、ロケーション、関連等）が、通常、アレル頻度から区切られた（例えば、特殊文字により）署名文字列に符号化されることが一般に好ましく、これは、２つの署名が同じ「バージョン」であるか否かの判断を可能にするのに更に有利である。そのような小さな文字列を記憶することにより、有利なことに、関係データベースでの高速照合／比較が可能である。
【００２５】
本明細書での使用に適したオミクスデータセットに関して、ＳＮＰロケーション及び関連する塩基コールを特定できるようにするのに十分な情報を含み、ＳＮＰロケーションにおけるアレル頻度を特定できるようにするのに十分な情報を含む限り、全てのオミクスデータセットが適切であると見なされることが一般に意図される。したがって、適したオミクスデータセットがＢＡＭファイル、ＳＡＭファイル、ＧＡＲファイル等を含むことを理解されたい。代替的には、適したオミクスデータセットは、ＶＣＦファイル又は複数のＳＮＰ位置及びＳＮＰ位置のアレル頻度情報を提供する前の配列解析に基づくこともできる。したがって、異なる視点から見ると、意図されるオミクスデータセットは、複数のリードが被験者の全ゲノムの少なくとも１０％、より典型的には少なくとも２０％、更により典型的には少なくとも５０％、最も典型的には少なくとも７５％（例えば、９０％〜１００％）にわたり延びる場合、通常、少なくとも１０ｘ、少なくとも２０ｘ、少なくとも５０ｘ、又は少なくとも１００ｘのカバレッジ深度での複数のリードを含む。そのようなリードは通常、特定のファイルフォーマットに準拠するように位置合わせされ、又は位置合わせされず、後にＳＮＰ位置を見つけるように処理し得る。別の視点から見ると、ＳＮＰ特定の開始材料が大半の場合、患者組織ではなく、全ゲノムシーケンシング、エクソームシーケンシング、ＲＮＡシーケンシング等の核酸配列特定からの既に確立された配列レコード（例えば、ＳＡＭ、ＢＡＭ、ＧＡＲ、ＦＡＳＴＡ、ＦＡＳＴＱ、又はＶＣＦファイル）であることに理解されたい。したがって、患者試料／開始材料は、１つ又は複数のデジタルフォーマットに従って記憶された複数の配列を記憶するデジタルファイルによって表すことができる。
【００２６】
生のデータファイルが提供される（例えば、シーケンサ又はシーケンシング設備から）場合、これらのデータを様々な様式で処理して、ＳＮＰ位置及び関連する塩基コール並びにＳＮＰ位置でのアレル頻度が特定されるオミクスデータセットを取得し得ることを理解されたい。したがって、生の配列リードを処理して、参照ゲノムにアラインメントして、ＳＡＭ又はＢＡＭファイルを形成し得、次に、当技術分野で既知のソフトウェアツール（例えば、米国特許第９６４６１３４号明細書、同第９６５２５８７号明細書、同第９７２１０６２号明細書、同第９８２４１８１号明細書に記載されるＢＡＭＢＡＭ；又はＭｕＴｅｃｔ（Ｎａｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．２０１３  Ｍａｒ；３１（３）：２１３−９）、ＨａｐｌｏＴｙｐｅＣａｌｌｅｒ、及びＳｔｒｅｌｋａ２（Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｖｏｌｕｍｅ  ２８，Ｉｓｓｕｅ  １４，１５  Ｊｕｌｙ  ２０１２，Ｐａｇｅｓ１８１１−１８１７）等のバリアントコーラー）を使用して、ＳＡＭ又はＢＡＭファイルを解析し得る。
【００２７】
ＳＮＰに関して、全ての既知のＳＮＰが本明細書での使用に適切であると見なされ、特に好ましいＳＮＰには一般的な（希なものではなく）ＳＮＰがあることが意図される。例えば、当技術分野では既知の多くの公開された及び／又は商業的に入手可能なＳＮＰデータベースがあり、それらの全てが、本明細書に提示される本発明の概念の実施のためにＳＮＰを識別及び／又は選択するのに使用することができる。例えば、適したＳＮＰデータベースには、ｄｂＳＮＰ（ＮＣＢＩ）、ｄｂＳＮＰ−多型リポジトリ（ＮＩＨ）、ＧｅｎｅＳＮＰ（公開インターネットリソース、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｕｔａｈ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｔｅａｍ）、Ｌｅｅｌａｂ  ＳＮＰデータベース（ＵＣＬＡ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｉｎｆｏｍａｔｉｃｓ）、ヒトゲノム−ＳＮＰデータベースにおける一塩基多型（Ｐｕｉ−Ｙａｎ  Ｋｗｏｋ  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ  Ｕｎｉｖ．Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ）、ヒトＳＮＰデータベース（Ｗｈｉｔｅｈｅａｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ／ＭＩＴ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ）等がある。ＳＮＰの適した更なるソースには、１つ又は複数のＳＮＰを状況又は疾病（例えば、疾病又は形質関連研究）にリンクする公開された全ての資料及び後述するような同じ患者の先のシーケンシングデータ（例えば、新たに生じたＳＮＰを識別するため）がある。
【００２８】
しかしながら、ＳＮＰが、特徴付け及び／又はオミクスデータセットの履歴に関連し得る１つ又は複数の更なる基準に従って選択されることが一般に好ましく、特に意図される基準には、ＳＮＰ頻度、性別、民族性、及び突然変異型がある。例えば、ＳＮＰが比較的一般的（例えば、ＳＮＰが集団の少なくとも１０％、少なくとも２０％、少なくとも３０％、少なくとも５０％、又は少なくとも７０％で発生する）である場合、又はＳＮＰに男性又は女性が関連付けられる場合、ＳＮＰは通常好ましい。同様に、通常、ＳＮＰが民族集団に固有（例えば、ＡＭＲ、ＦＩＮ、ＥＡＳ、ＳＡＳ、ＡＦＲ等に固有）でもあり得ることが好ましい。他方、ＳＮＰに特定の突然変異（例えば、ＵＶ露出、喫煙関連ダメージ）が関連付けられることもある。さらに、ＳＮＰは、ＳＮＰに関連付けられた特定の形質、状況、又は疾病に基づいて選択することもできる。当然ながら、ハッシュにおけるＳＮＰが上述した複数の異なるパラメータに基づいてもよいことを認識されたい。更なるあまり意図されない態様では、ＳＮＰは、１つの試料の新しいエピトープ（すなわち、ナンセンス突然変異又はミスセンス突然変異を生じさせる塩基変化を表す）を表すこともでき、したがって、同じ患者又は腫瘍からのオミクスデータセットを素早く識別又は検索するのに有用であり得る。そのような場合、そのようなハッシュは、クローン組成のシフト及び／又は突然変異パターンの識別に有用であり得る。
【００２９】
最も典型的には、意図されるハッシュは、少なくとも１０個、少なくとも３０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも２００個、少なくとも５００個、又は少なくとも１，０００個（そして更には１，０００個超）のＳＮＰの値を含み、ＳＮＰはゲノム全体を通して均等若しくはランダムに分布し得、又は所定の選択されたロケーションを有し得る。代替的には、ＳＮＰは、特定の遺伝子、染色体、及び／又はエクソーム、トランスクリプトーム、又は他のサブゲノムエリアに制限することもできる。しかしながら、ＳＮＰがゲノム全体を通してサンプリングされることが一般に好ましい。
【００３０】
ＳＮＰのアレル頻度特定に関して、全ての特定様式が本明細書での使用に適すると見なされることを理解されたい。例えば、ＳＮＰアレル頻度は、上述したように複数のＢＡＭファイルの同期インクリメントアラインメント（ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ  ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）に基づいて特定してもよく、又はＳＮＰの既知の位置を解析することによって１つのＢＡＭファイルから特定してもよい。最も典型的には（しかし必須ではなく）、アレル頻度は割合値又は割合範囲として表現される。したがって、特定されたアレル頻度に割り当てられる値がかなり変わり得、全ての数値及びシンボル値が本明細書での使用に適すると見なされることを認識されたい。しかしながら、特に好ましい態様では、値はアレル頻度範囲に基づき、次に、各範囲が特定の数値又はシンボル値に割り当て得る。アレル頻度値は、線形尺度又は非線形尺度で記録し得、アレル頻度値が、アレル頻度が低いほど高解像度という非線形尺度で表されることが一般に好ましい。
【００３１】
例えば、値範囲が十六進数系で表現される場合、アレル頻度範囲０％〜１％は「１」として表現することができ、アレル頻度範囲１％〜３％は「２」として表現することができ、アレル頻度範囲３％〜５％は「３」として表現することができ、アレル頻度範囲５％〜１０％は「４」として表現することができ、これらにより、有利なことに、非線形尺度（すなわち、０％〜１５％のアレル頻度の範囲では１０個の値が使用され、１６％〜１００％のアレル頻度の範囲では６個の値が使用される等、アレル頻度の範囲が小さいほど、より多くの値が合計で使用される）の構築が可能になり、それにより、所望のアレル頻度範囲での下流解析能力の解像度を増大させる。したがって、アレル頻度の値表現により、同数のＳＮＰが調べられる場合であっても２つの異なる試料の区別が可能になるのみならず、アレル頻度の動的範囲（すなわち、上述したような値の非対称分布）を生成することも可能になることを理解されたい。さらに、幾つかのＳＮＰのアレル頻度を線形尺度で表現し得、一方、他のＳＮＰは非線形尺度で表現し得るように、異なるＳＮＰがアレル頻度の異なる値表現を有し得ることに留意されたい。
【００３２】
加えて、意図されるハッシュは通常、値文字列に関連付けられたメタデータも含み、メタデータは好ましくは、選択されたＳＮＰのタイプ、選択されたＳＮＰの数、及び尺度情報（例えば、値が特定の数値又はシンボル値にいかに割り当てられるか、尺度が線形であるか、それとも非線形であるか等）についての情報を含む。そのような情報は、更に符号化されてもよく、又はそのような情報を含む別のファイルへの参照情報として提供してもよい。
【００３３】
図１は、ＳＮＰの値１０４が続くヘッダセクション１０２を含む全ゲノム配列ＢＡＭファイルの例示的なハッシュ１００を示す。より具体的には、ヘッダ１０２は、ＳＮＰのロケーションについての情報を含むファイルのロケーション参照／ファイル名１１０を含み、ロケーション参照／ファイル名１１０の後に続く、全てのＳＮＰの選択されたＳＮＰグループの特定のインジケータを含む。ここでは、例示的なグループ１２０は、２０４８個のＳＮＰが常染色体ゲノム全体を通して選択されたことを示し、一方、例示的なグループ１２２  ＥＡＳ（東アジア人）は、ＡＭＲ、ＦＩＮ、ＳＡＳ等の更なる民族グループと共に民族固有ＳＮＰの数を示し、性別固有グループ１２４は、図１に示されるように、Ｘ染色体上のＳＮＰに限定される。尺度情報１３０からも分かるように、アレル頻度は、非線形尺度で各十六進数値を有する範囲として表現される。当然ながら、ハッシュ及びヘッダは、ＳＮＰのタイプ及び数、並びにスケーリング情報及び他のファクタに応じてかなり変わり得ることを理解されたい。例えば、ハッシュは、患者識別子、患者／治療履歴、関連するオミクスデータ及び／又はファイルへの参照、複数のオミクス及び／又はハッシュファイルを記憶したデータベース内の他のレコードへの同一性及び／又は類似性スコア等の追加情報を更に含み得る。
【００３４】
意図されるハッシュ方法が全体的に、任意の疾病又は障害とのＳＮＰ関連の知識から独立しており、ハッシュが、ＳＮＰにおける特定の塩基コールの存在及びアレル頻度のみで構築されることを理解されたい。したがって、本明細書で使用されるＳＮＰは、利得関数又は損失関数からも独立している。そのような使用は有利なことに、高速の識別、処理、比較、及び解析を可能にするが、意図される方法は、既知で一般的なＳＮＰに限定される必要はない。実際には、意図されるシステム及び方法を使用して、記録された治療の過程、ロケーション、及びアレル頻度にわたり、腫瘍及び患者固有の突然変異を監視して、特定のＳＮＰパターン及びアレル頻度を特徴とするクローンドリフト、腫瘍細胞集団若しくは転移の出現又は除去を識別し得ることを認識されたい。異なる視点から見ると、腫瘍及び患者固有の突然変異は、上述したＳＮＰとして扱い得る。
【００３５】
容易に理解されるように、腫瘍及び患者固有の突然変異は、まず、腫瘍ゲノム配列と正常ゲノム配列とを比較して、患者及び腫瘍固有の突然変異（腫瘍ＳＮＰ）を取得することによって識別し得る。腫瘍又は転移の続く任意のシーケンシングは第２のオミクスデータセットを生成し、次に、第２のオミクスデータセットを、先に得られた腫瘍及び／又は正常ゲノム配列と突き合わせて比較して、二次腫瘍／転移ＳＮＰ情報を生成することができる。そのような方法でのアレル頻度の使用により、有利なことに、腫瘍の部分集団／サブクローンにとって本物であるＳＮＰの追跡が可能になることに留意されたい。
【００３６】
さらに、意図されるハッシュ方法が、既知の突然変異へのＳＮＰを超えて適用し得、又は１つ若しくは複数の既知のがん関連遺伝子（すなわち、同じがんと診断された患者母集団にわたり突然変異した又はがん内で異常に発現する遺伝子）の機能（機能不全）さえにも適用し得ることを認識されたい。例えば、本発明の趣旨の更に別の態様では、本発明者らは、１つ又は複数のがん遺伝子への体細胞変化を記述した／まとめたオミクスレコードから体細胞署名ハッシュを作成することができることも意図する。例えば、１つの意図される例示的な符号化方式を表１に示す。
【００３７】
【表１】
2020515978.tif 000003
【００３８】
この状況では、先の考察と同様に、符号化方式が必ずしも十六進数表記に限定されず、他の全ての表記も本明細書での使用に適すると見なされることを理解されたい。さらに、２番目の桁は、適用できる場合、上述したように突然変異のアレル頻度の符号化に使用し得る。符号化は、ゲノムワイド（例えば、ゲノムの少なくとも６０％、少なくとも７５％、少なくとも９０％、又は全てをカバーする）で実行し得、又はエクソームのみをカバーし得、及び／又はトランスクリプトームをカバーし得る。さらに、符号化を選択された遺伝子のみに対して、例えば、既知のがんドライバー遺伝子、同じ患者の先の解析から分かった突然変異した遺伝子等に対して実行し得ることを理解されたい。したがって、状況の中でも特に、典型的な符号化は、遺伝子及びそれに関連付けられた突然変異ステータスを参照し得る。ステータスは通常、ＶＣＦレベル結果及び／又は他のバリアントフィルタに基づくが、可能な場合には、１つ又は複数の患者固有のパラメータ（例えば、前の治療結果、予期される治療等）への更なる参照さえも有するカスタマイズされたパラメータを含むこともできる。したがって、例示的な結果は、遺伝子名及び関連付け符号化として提示し得る：ＡＴＭ＝８、ＣＤＫＮ２Ａ＝０、ＫＲＡＳ＝４、…、ＰＩＫ３ＣＡ＝４、ＥＲＢＢ２＝２、ＴＰ５３＝５−＞署名＝「８０４…４２５」。
【００３９】
例えば、５００個のがん遺伝子のパネルの意図される体細胞署名が、５００バイトだけのファイルになることを特に理解されたい。同様に、トランスクリプトーム全体は約２５キロバイトに符号化することができる。容易に認識されるはずであるように、そのような符号化により、非常に多数の試料であっても、１つ又は複数の下流解析のためにメモリ内に保持することが可能になる。さらに、意図される体細胞署名が、同様の変化パターンに基づいて同様のがんを計算的にグループ化し得、したがって、試料の大きなデータベースから潜在的な「私のような患者」を高速で識別することができ、完全なＶＣＦデータベース及び／又は患者ＥＭＲレコードを使用した更なる解析をトリガーし、患者結果と統合し、体細胞署名から導出された特徴を用いた「オンザフライ」結果解析等を行うことができることに留意されたい。
【００４０】
したがって、本明細書に提示されるハッシュフォーマットが特に、非常に大きなデータセットを比較し、同一性若しくは類似度により識別し、又は汚染若しくはクローン割合について解析する必要がある状況において有用であることを理解されたい。実際に、処理のために大きなメモリを占有することになるこれらの大きなファイルの内容全体を解析するのではなく、意図される方法は、そのような目的のためにハッシュ情報を使用する。さらに、粒度（例えば、ＳＮＰ又は患者及び腫瘍固有の突然変異、又は既知の遺伝子の構造若しくは発現の変化）を決定することにより、ハッシュで提供された情報のみを処理することで、複数のオミクスファイルを高効率的に解析することができる。実際に、ハッシュ情報を使用することにより、例えば、２つの試料が同じ機器を使用して処理された場合、試料汚染を識別することができる。そのような場合、特定のアレルパターンの低頻度を大半のアレルパターンで観測することができる。実際に、オミクスファイルがハッシュ情報を使用して索引付けられる場合、個々の配列ファイルは、ハッシュ情報のみを使用することで大きなデータベースから検索し得る（例えば、所望の同一性又は類似性に基づいて）。有利なことに、そのような検索及び識別は、患者識別子から独立して働く。したがって、異なる視点から見ると、ハッシュ情報は、ハッシュで表現されたＳＮＰからの値情報の単純な比較又は計算により複数のオミクスデータセットを比較する高エントロピープロキシとして使用し得る。同様に、意図される方法は、クエリハッシュ値情報を複数のオミクスデータセットのハッシュで表現されたＳＮＰからの値情報と比較することにより、各ハッシュを有する複数のオミクスデータセット内の１つのオミクスデータセットを識別する方法も含む。
【００４１】
アレル頻度の値生成に起因して、１つのハッシュのパターンが、通常、別のオミクスデータセット内のオミクスデータセットの１つの複数の値の少なくとも幾つかを識別することにより、別のハッシュにおいて検出することもできることも理解されたい。したがって、同一性又は類似性についてハッシュ値を比較し得（例えば、所定の値以下の差）、ハッシュ値を互いから差し引いて、類似性スコアを取得し得ることを認識されたい。当然ながら、値の範囲へのビニング、加算、昇順又は降順によるソート等を含め、ハッシュ値の減算以外の多くの演算も本明細書での使用に適すると見なされることを理解されたい。さらに、ハッシュに含まれるＳＮＰは、特定のインジケータ（例えば、民族性、性別、疾病タイプ等）について選択し得るため、ハッシュを使用して、特定のインジケータによりオミクスデータをグループ化することもできる。同様に、特定のＳＮＰ又は他の点突然変異も特定のパターン（例えば、喫煙関連突然変異、ＵＶ照射関連突然変異、ＤＮＡ修復欠陥パターン等）を辿るため、ハッシュを使用して、特定のパターンによりオミクスデータをグループ化することもできる。
【００４２】
最も典型的には、意図されるシステム及び方法は、上述したオミクスデータを記憶し、又はオミクスデータにアクセスできる１つ又は複数のオミクスデータベースに情報的に結合された１つ又は複数のコンピュータで実行される。次に、ハッシュ生成器モジュールが、オミクスデータセットのハッシュを生成するようにプログラムされ、ハッシュはオミクスデータセットに追加し得、又は別個に記憶し得る。実行モジュールは次に、特定のタスクに従って１つ又は複数のハッシュを使用する（例えば、特定のハッシュを使用して、その配列のハッシュに基づいてオミクスデータレコードを検索し、又は特定のハッシュを使用して、各ハッシュに基づいて複数のオミクスデータレコードを識別する）ようにプログラムされる。
【００４３】
コンピュータに向けられた任意の言語が、サーバ、インターフェース、システム、データベース、エージェント、ピア、エンジン、コントローラ、又は個々に若しくは集合的に動作する他のタイプの計算デバイスを含め、計算デバイスの任意の適した組合せを含むものとして読まれるべきであることに留意されたい。計算デバイスが、有形の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体（例えば、ハードドライブ、固体状態ドライブ、ＲＡＭ、フラッシュ、ＲＯＭ等）に記憶されたソフトウェア命令を実行するように構成されたプロセッサを含むことを理解すべきである。ソフトウェア命令は、好ましくは、開示された装置に関して後述するような役割、担当、又は他の機能を提供するように計算デバイスを構成する。特に好ましい実施形態では、様々なサーバ、システム、データベース、又はインターフェースは、恐らくはＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＡＥＳ、公開−秘密鍵交換、ウェブサービスＡＰＩ、既知の金融取引プロトコル、又は他の電子情報交換方法に基づいて標準化されたプロトコル又はアルゴリズムを使用してデータを交換する。データ交換は、好ましくは、パケット交換網、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ＶＰＮ、又は他のタイプのパケット交換網を介して行われる。
【実施例】
【００４４】
腫瘍試料（Ｔ１）が、腫瘍一致通常配列解析中、同じ患者からの通常相手方（Ｎ１）との不整合として独立アッセイによって発見された。Ｎ１と並行して２つの他の正常試料を準備した（Ｎ２、Ｎ３）。上述した（図１も参照）ハッシュ署名を使用して、以下の表２に示すように、６ペアの全ての％類似性、性別、及び民族性を特定した。所与の試料ペア（ｉ，ｊ）間の％類似性は、両試料によってシーケンシングされたｎ遺伝子座について式１に従って計算した。この例では、全ての試料は、ハッシュ署名においてＮＦＥ又はＦＩＮ母集団に属するＡＦ＞２０％を有する母集団の大部分に固有の遺伝子座に基づく欧州人（＝ＮＦＥ（非フィンランド系欧州人）＋ＦＩＮ（フィンランド系欧州人））を暗示した。さらに、全ての試料は、ハッシュ署名において、９０％未満のヘテロ接合ＡＦを有するＸ固有の遺伝子座を示したことに基づいて女性と分類された（すなわち、２５％＜ＡＦ＜７５％）。元々の不整合ペア（Ｔ１−Ｎ１）を含む全ての不整合試料は、７３％未満の類似性割合を示す。１つのペア（Ｔ１−Ｎ２）の計算された％類似性は、これらの不整合試料をはるかに上回り（９４．９％）、したがって、腫瘍Ｔ１の真の整合正常試料を発見した。
式１：
【数１】
2020515978.tif 000004
【００４５】
【表２】
2020515978.tif 000005
【００４６】
上記例を拡張するために、１つの標的試料（ハッシュ署名に基づいてアジア人（＝ＥＡＳ＋ＳＡＳ）男性と推測されたＡ）との一致について臨床試料のより大きなデータベース（Ｎ＝１７３）をサーチした。サーチを加速させるために、まず、クエリ試料集合を、アジア人母集団にも属する男性試料（両方ともハッシュ署名から先に推測された）に制限し、これにより、クエリ試料数を１７３から３に低減した（＞９８％低減）。クエリ試料でのそのような大きな低減により、試料サーチをリアルタイムで行うことが可能になることを理解されたい。次に、そのクエリ集合の中で、標的試料と３つのクエリ試料との間での％類似性スコアを計算した。結果を以下の表３にまとめ、表３は、整合するクエリ試料が標的試料に対して％類似性＝９２．８％を有することを示し、これは残りの２試料のはるかに上である。
【００４７】
【表３】
2020515978.tif 000006
【００４８】
本明細書における説明及び以下の特許請求の範囲全体を通して使用される場合、「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「その（ｔｈｅ）」の意味は、文脈により別段のことが明確に示される場合を除き、複数形を含む。また、本明細書における説明で使用される場合、「において（ｉｎ）」の意味は、文脈により別段のことが明確に示される場合を除き、「において（ｉｎ）」及び「上（ｏｎ）」を含む。本明細書で使用される場合、文脈により別段のことが示される場合を除き、「に結合される（ｃｏｕｐｌｅｄ  ｔｏ）」という用語は、直接結合（互いに結合された２つの要素が互いに接触する）及び間接結合（２つの要素間に少なくとも１つの追加の要素が配置される）の両方を含むことが意図される。したがって、「に結合される」及び「と結合される（ｃｏｕｐｌｅｄ  ｗｉｔｈ）」という用語は同義で使用される。
【００４９】
本明細書における値の範囲の記載は単に、その範囲内に入る別個の各値を個々に指す簡略方法として機能することが意図される。本明細書において別段のことが示される場合を除き、個々の各値は、個々に本明細書に記載されるかのように本明細書に組み込まれる。本明細書に記載される全ての方法は、本明細書に別段のことが示される場合を除き、又は文脈により別段のことが明確に示される場合を除き、任意の適した順序で実行することができる。本明細書において特定の実施形態に関して提供されたありとあらゆる例又は例示的な言葉（例えば、「等（ｓｕｃｈ  ａｓ）」）の使用は単に、本発明をよりよく示すことを意図され、特許請求の範囲に記載される本発明の範囲に対して制限を課さない。本明細書における言葉は、本発明の実施に必須の、特許請求の範囲に記載されない任意の要素を示すものとして解釈されるべきではない。
【００５０】
本明細書における本発明の概念から逸脱せずに、既に記載したもの以外のはるかに多くの変更が可能なことが当業者には理解されるはずである。したがって、本発明の趣旨は、添付の特許請求の範囲以外で制限されるべきではない。さらに、本明細書及び特許請求の範囲の両方の解釈において、全ての用語は、文脈と一貫して可能な限り広く解釈されるべきである。特に、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び「含み（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、非排他的に要素、構成要素、又はステップを指すものとして解釈されるべきであり、参照された要素、構成要素、又はステップが、明示的に参照されていない他の要素、構成要素、又はステップと共に存在、利用、又は結合し得ることを示す。本明細書が、Ａ、Ｂ、Ｃ、…、Ｎからなる群から選択される少なくとも１つの何かを主張する指す場合、その文章は、Ａ及びＮ又はＢ及びＮ等ではなく、その群から１つのみの要素が必要であることとして解釈されるべきである。
【図１】
2020515978.tif 000007
【国際調査報告】
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