"解析方法であって、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程と、前記複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程と、前記複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程と、前記複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程とを含む、方法。前記複数のユニークリード配列を前記参照サンプルに対応する前記参照配列データとアライメントした後、高品質アライメントを計算する工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。前記アライメントされたユニークリード配列の定性的解析を行う工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。前記アライメントされたユニークリード配列の定量的解析をさらに包含する、請求項1に記載の方法。前記アライメントされたユニークリード配列を可視化する工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。前記複数のユニークリード配列の各々と前記参照配列との前記アライメントを計算する工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。前記配列データに関する信頼区間データを電子的に受信する工程をさらに包含し、前記信頼区間データを少なくとも部分的に使用して、前記複数の高品質リード配列を特定する、請求項1に記載の方法。前記複数の配列の各々が、植物ゲノムの少なくとも一部を記述している、請求項1に記載の方法。1またはそれ以上のバーコードを記述しているバーコード情報が、前記配列データに伴って電子的に受信される、請求項1に記載の方法。1またはそれ以上のバーコードを記述しているバーコード情報が、前記配列データに伴って電子的に受信され、前記配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける工程が、前記配列データに付随する前記バーコード情報を読み出す工程、および前記1またはそれ以上のバーコードに従って前記配列データを関連づける工程を包含する、請求項1に記載の方法。前記配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。解析システムであって、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュールと、計算モジュールとを含んでおり、前記計算モジュールは、前記複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、前記複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そして前記複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能である、システム。前記計算モジュールがさらに、前記複数の高品質リード配列から高品質アライメントを計算するように動作可能である、請求項12に記載のシステム。前記アライメントされたユニークリード配列の定性的解析を行うモジュールをさらに備える、請求項12に記載のシステム。前記アライメントされたユニークリード配列の定量的解析を行うモジュールをさらに備える、請求項12に記載のシステム。前記アライメントされたユニークリード配列を可視化するモジュールをさらに備える、請求項12に記載のシステム。前記計算モジュールがさらに、前記複数の高品質アライメントの各々と前記参照配列との前記アライメントを計算するように動作可能である、請求項12に記載のシステム。前記計算モジュールがさらに、前記配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける、請求項12に記載のシステム。解析方法であって、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程であって、前記複数の配列は、植物ゲノムの少なくとも一部を記述しており、前記複数の配列は、前記配列を切断する1またはそれ以上のジンクフィンガーヌクレアーゼに事前に曝露されている、工程と、前記配列データに関する信頼区間データを電子的に受信する工程と、前記信頼区間データに少なくとも部分的に基づいて前記複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程と、前記1またはそれ以上の高品質リード配列からユニークリード配列を抽出する工程と、前記ユニークリード配列を前記参照サンプルに対応する配列データとアライメントする工程とを含む、方法。前記配列データに伴ってバーコード情報を電子的に受信する工程と、前記バーコード情報に少なくとも部分的に基づいて前記配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける工程とをさらに含む、請求項19に記載の方法。解析方法であって、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程であって、前記第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、前記第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、前記第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、工程と、前記第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程であって、前記第2の数の配列は、前記配列を切断するために使用されたZFNおよび前記配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、前記第2の数の配列は、前記第1の数の配列より少なくとも2桁少ない、工程とを含む、方法。前記第2の数の配列が、前記第1の数の配列よりも少なくとも4桁少ない、請求項21に記載の方法。前記配列に対する修復の第1の特徴が、標的切断領域中の挿入数および欠失数のうちの少なくとも1つの基準を含む、請求項21に記載の方法。前記第2の数の配列を前記参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程が、それぞれの配列を切断するために使用されたZFNに基づいて前記第1の数の配列を複数の群に分ける工程と、前記第1の数の配列中の複数の高品質リード配列を特定する工程であって、前記複数の高品質リード配列は、前記第1の数の配列より少なく、かつ前記第2の数の配列より多い第3の数の配列を有する、工程と、前記第3の数の配列から複数のユニークリード配列を特定する工程であって、前記複数のユニークリード配列は、前記第3の数の配列より少なく、かつ前記第2の数の配列より多いまたは少ない第4の数の配列を有する、工程と、前記第4の数の配列の各々を前記参照配列と比較して、複数の高品質アライメント配列を特定する工程とを含む、請求項21に記載の方法。解析方法であって、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程であって、前記第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、前記第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、前記第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、工程と、前記第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程であって、前記第2の数の配列は、前記配列を切断するために使用されたZFNおよび前記配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、前記第2の数の配列は、前記第1の数の配列の1パーセント未満である、工程とを含む、方法。前記第2の数の配列が、前記第1の数の配列の0.1パーセント未満である、請求項25に記載の方法。前記第2の数の配列が、前記第1の数の配列の0.01パーセント未満である、請求項25に記載の方法。前記第2の数の配列が、前記第1の数の配列の0.01パーセント未満であり、前記第1の数の配列が、少なくとも100万個の配列である、請求項25に記載の方法。前記配列に対する修復の第1の特徴が、標的切断領域中の挿入数および欠失数のうちの少なくとも1つの基準を含む、請求項25に記載の方法。解析方法であって、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程であって、前記第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、前記第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、前記第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、工程と、前記第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程であって、前記第2の数の配列は、前記配列を切断するために使用されたZFNおよび前記配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、前記第2の数の配列は、前記第1の数の配列の1パーセント未満である、工程とを含んでおり、前記第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する前記工程は、それぞれの配列を切断するために使用されたZFNに基づいて前記第1の数の配列を複数の群に分ける工程と、前記第1の数の配列中の複数の高品質リード配列を特定する工程であって、前記複数の高品質リード配列は、前記第1の数の配列より少なく、かつ前記第2の数の配列より多い第3の数の配列を有する、工程と、前記第3の数の配列から複数のユニークリード配列を特定する工程であって、前記複数のユニークリード配列は、前記第3の数の配列より少なく、かつ前記第2の数の配列より多いまたは少ない第4の数の配列を有する、工程と、前記第4の数の配列の各々を前記参照配列と比較して、複数の高品質アライメント配列を特定する工程とを含む、方法。本開示の例示的な実施形態において、ジンクフィンガーヌクレアーゼの標的化活性を定量化する解析システムおよび計算方法が提供される。特定のゲノム系における特定の標的において多数のZFNをスクリーニングおよびランク付けするために使用され得るシステムおよび方法が提供される。そのシステムおよび方法は、任意の技術例示的な技術としては、タンパク質もしくは小分子に特異的な方法またはその両方の組み合わせあるいは物理的方法が挙げられるを使用して行われる任意のゲノム改変例示的なゲノム改変としては、ヌクレオチド挿入/欠失、遺伝子付加、点変異およびメチル化が挙げられるを確認するために使用され得る。さらに、そのシステムおよび方法は、ゲノム改変の機能的な読み出しを可能にする翻訳スクリプトすなわち、改変されたゲノムのタンパク質産物を提供するようにさらに改変され得る。本開示の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード読取り配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニーク独特の、普通でないリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。本開示の別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、その複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列データとアライメント配列比較した後、高品質アライメントを計算する工程を包含する。本開示のさらに別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、アライメントされたユニークリード配列の定性的解析を行う工程を包含する。本開示のなおも別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、アライメントされたユニークリード配列の定量的解析を包含する。本開示のなおもさらに別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、アライメントされたユニークリード配列を可視化する工程を包含する。本開示のさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、その複数のユニークリード配列の各々と参照配列とのアライメントを計算する工程を包含する。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、その配列データに関する信頼区間データを電子的に受信する工程その信頼区間データは、複数の高品質リード配列を特定するために少なくとも部分的に使用されるを包含する。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含し、ここで、その複数の配列の各々は、植物ゲノムの少なくとも一部を記述している。本開示のなおもさらにさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含し、ここで、1またはそれ以上のバーコードを記述しているバーコード情報が、配列データに伴って電子的に受信される。本開示のなおもさらにさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含し、ここで、1またはそれ以上のバーコードを記述しているバーコード情報が、配列データに伴って電子的に受信され、配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける工程が、配列データに付随するバーコード情報を読み出す工程、および1またはそれ以上のバーコードに従って配列データを関連づける工程を包含する。本開示のなおもさらにさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出する工程、およびその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較する工程を包含する。その方法はさらに、配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける工程を包含する。本開示の別の例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能である。本開示のさらに別の例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能であり、ここで、その計算モジュールはさらに、その複数の高品質リード配列から高品質アライメントを計算するように動作可能である。本開示のなおも別の例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能である。そのシステムはさらに、アライメントされたユニークリード配列の定性的解析を行うモジュールを備える。本開示のなおもさらに別の例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能である。そのシステムはさらに、アライメントされたユニークリード配列の定性的解析を行うモジュールを備える。本開示のなおもさらに別の例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能である。そのシステムはさらに、アライメントされたユニークリード配列を可視化するモジュールを備える。本開示のさらなる例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能であり、ここで、その計算モジュールはさらに、複数の高品質アライメントの各々と参照配列とのアライメントを計算するように動作可能である。本開示のさらなる例示的な実施形態において、解析のためのシステムが提供される。そのシステムは、複数の配列に関する配列データを受信するためのモジュール、および計算モジュールを備える。その計算モジュールは、その複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定し、その複数の高品質リード配列から複数のユニークリード配列を抽出し、そしてその複数のユニークリード配列を参照サンプルに対応する参照配列と比較するように動作可能であり、ここで、その計算モジュールはさらに、配列データを少なくとも2つの群のうちの1つと関連づける。本開示の別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その複数の配列は、植物ゲノムの少なくとも一部を記述しており、その複数の配列は、その配列を切断する1またはそれ以上のジンクフィンガーヌクレアーゼに事前に曝露されている、その配列データに関する信頼区間データを電子的に受信する工程、その信頼区間データに少なくとも部分的に基づいてその複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その1またはそれ以上の高品質リード配列からユニークリード配列を抽出する工程、およびそのユニークリード配列を参照サンプルに対応する配列データとアライメントする工程を包含する。本開示の別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、複数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その複数の配列は、植物ゲノムの少なくとも一部を記述しており、その複数の配列は、その配列を切断する1またはそれ以上のジンクフィンガーヌクレアーゼに事前に曝露されている、その配列データに関する信頼区間データを電子的に受信する工程、その信頼区間データに少なくとも部分的に基づいてその複数の配列の中から複数の高品質リード配列を特定する工程、その1またはそれ以上の高品質リード配列からユニークリード配列を抽出する工程、およびそのユニークリード配列を参照サンプルに対応する配列データとアライメントする工程を包含する。その方法はさらに、その配列データに付随するバーコード情報を電子的に受信する工程、およびそのバーコード情報に少なくとも部分的に基づいて配列データを少なくともaleast2つの群のうちの1つと関連づける工程を包含する。本開示のさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列より少なくとも2桁少ないを包含する。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列より少なくとも2桁少ないを包含し、ここで、第2の数の配列は、第1の数の配列よりも少なくとも4桁少ない。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列より少なくとも2桁少ないを包含し、ここで、その配列に対する修復の第1の特徴は、標的切断領域中の挿入数および欠失数のうちの少なくとも1つの基準を含む。本開示のなおもさらにさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列より少なくとも2桁小さいを包含し、ここで、その第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程は、それぞれの配列を切断するために使用されたZFNに基づいて第1の数の配列を複数の群に分ける工程、第1の数の配列中の複数の高品質リード配列を特定する工程その複数の高品質リード配列は、第1の数の配列より少なく、かつ第2の数の配列より多い第3の数の配列を有する、第3の数の配列から複数のユニークリード配列を特定する工程その複数のユニークリード配列は、第3の数の配列より少なく、かつ第2の数の配列より多いまたは少ない第4の数の配列を有するおよびその第4の数の配列の各々を参照配列と比較して、複数の高品質アライメント配列を特定する工程を包含する。本開示のさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列の1パーセント未満であるを包含する。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列の1パーセント未満であるを包含し、ここで、第2の数の配列は、第1の数の配列の0.1パーセント未満である。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列の1パーセント未満であるを包含し、ここで、第2の数の配列は、第1の数の配列の0.01パーセント未満である。本開示のなおもさらにさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列の1パーセント未満であるを包含し、ここで、第2の数の配列は、第1の数の配列の0.01パーセント未満であり、第1の数の配列は、少なくとも100万個の配列である。本開示のなおもさらに別の例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列の1パーセント未満であるを包含し、ここで、その配列に対する修復の第1の特徴は、標的切断領域中の挿入数および欠失数のうちの少なくとも1つの基準を含む。本開示のなおもさらなる例示的な実施形態において、解析のための方法が提供される。その方法は、第1の数の配列に関する配列データを電子的に受信する工程その第1の数の配列は、複数のジンクフィンガーヌクレアーゼZFNによって切断された後に修復された複数の配列を含み、第1の数の配列の第1の部分は、第1のZFNによって切断された後に修復され、第1の数の配列の第2の部分は、第2のZFNによって切断された後に修復されている、および第1の数の配列の部分群である第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程その第2の数の配列は、その配列を切断するために使用されたZFNおよびその配列に対する修復の少なくとも1つの特徴に基づいて選択され、第2の数の配列は、第1の数の配列の1パーセント未満であるを包含し、ここで、第2の数の配列を参照配列に部分的に基づいて電子的に決定する工程は、それぞれの配列を切断するために使用されたZFNに基づいて第1の数の配列を複数の群に分ける工程、第1の数の配列中の複数の高品質リード配列を特定する工程その複数の高品質リード配列は、第1の数の配列より少なく、かつ第2の数の配列より多い第3の数の配列を有する、第3の数の配列から複数のユニークリード配列を特定する工程その複数のユニークリード配列は、第3の数の配列より少なく、かつ第2の数の配列より多いまたは少ない第4の数の配列を有するおよび第4の数の配列の各々をその参照配列と比較して、複数の高品質アライメント配列を特定する工程を包含する。図面の詳細な説明は、添付の図について特に言及する。対応する参照文字は、いくつかの図にわたって対応する部分を示している。本明細書中に明示される例証は、本開示の例示的な実施形態を例証しており、そのような例証は、いかなる方法によっても本開示の範囲を限定すると解釈されるべきでない。図面の詳細な説明本明細書中に記載される本開示の実施形態は、網羅的であるかまたは開示される厳密な形態に本開示を限定すると意図されていない。むしろ、説明のために選択された実施形態は、当業者が本開示の主題を実施できるように選択されている。本開示は、解析システムの特定の構成を記載しているが、本明細書中に提示される概念は、本開示と矛盾しない他の様々な構成で使用されてもよいと理解されるべきである。さらに、ZFNに曝露されたDNA配列の解析が論じられるが、本明細書中の教示は、ZFNまたは他の酵素に曝露された他の配列の解析に適用されてもよい。図1は、本開示の実施形態に係るデータ解析の方法を示しているフローチャートを示している。ボックス101に図示されているように、1またはそれ以上のシーケンサーが、1またはそれ以上のサンプルから配列データを生成する。ボックス103に図示されているように、シーケンサーから収集されたデータは、前処理されて、利用可能なデータを整理し、解析されるデータの全体の量を減少させる。ボックス105に図示されているように、配列を参照サンプルとアライメントし、解析する。ボックス107に図示されているように、後処理において、アライメントされた配列からの配列データを分別し、各ZFNの有効性を定量的および定性的に解析し得る。この方法は、図2~4に照らして説明され、前処理を例証的に示す例示的な配列セットが、図7~9に関して示される。解析されるサンプルは、目的の生物由来の1またはそれ以上の細胞/組織を含むサンプルにある量のZFNを添加することによって調製され得る。その1またはそれ以上の細胞は、そのZFNによって標的化される特定の切断部位を含むゲノムDNAを含む。ZFN分子は、DNA鎖の1つ以上を特定の切断部位で切断し得る。そのDNAは、1またはそれ以上の他の酵素によって修復されることがあり、そのDNAの修復は、その切断部位における1またはそれ以上のランダムな改変を含むことがある。場合によっては、そのDNA鎖は、その配列が切断前のDNA鎖の配列と全く等しくなるように修復されることがある。他の場合では、そのDNA鎖は、1またはそれ以上の追加の塩基を含むことがあるか、またはそのDNA鎖は、1またはそれ以上の塩基が除去されることがある。さらに、ZFNが添加されずに、目的の生物由来の1またはそれ以上の細胞/組織だけを含む1またはそれ以上のサンプルが調製されることがある。ZFNを含まないサンプルは、コントロールサンプルと呼ばれる。通常、複数のサンプルが調製され、その各々が、ユニークなZFN処理を有する。反復処理のために、2またはそれ以上のサンプルが同じZFNを含むことがある。各ZFNの効果を解析することによって、所与のゲノムDNAに対して対象となる1またはそれ以上のZFNが特定され得る。共通のDNA鎖および共通のZFNが使用されるサンプルでは、ユニークな識別マーカーまたはバーコードがDNA鎖に付加される。1つの実施形態において、そのバーコードは、例えば、DNA鎖の5’末端における一続きの6ヌクレオチドおよびDNA鎖の3’末端における一続きの6ヌクレオチドである。ある実施形態において、そのバーコードは、各末端における6ヌクレオチド超または未満であり得る。ある実施形態において、そのバーコードは、DNA鎖の5’末端だけまたはDNA鎖の3’末端だけに存在し得、6ヌクレオチド、6ヌクレオチド未満または6ヌクレオチド超のうちの1つを含む。それより長いまたは短いヌクレオチドが、バーコードとして使用されてもよい。そのバーコードは、複数のサンプルのDNA鎖がシーケンサーの1回のランで解析されることを可能にする。そのバーコードが存在するおかげで、複数の配列の各々の起源であるサンプルをシーケンサーは認識できる。それらの配列は、配列決定後にバーコードによって分別され得、添加されたジンクフィンガーヌクレアーゼに従って処理中および解析中に分別され得る。1つの実施形態において、少なくとも1つのバーコードが、ZFNで処理されていないコントロールDNA鎖に付加される。シーケンサーのプロトコルまたは操作説明書に従って、上記のサンプルをシーケンサーに充填する。例えば、SolexaILLUMINAブランドの配列決定装置またはRoche454ブランドの配列決定装置が使用され得る。そのシーケンサーは、配列に関するデータを生成する。そのデータとしては、サンプル中のDNA鎖の配列に関する情報を含む1またはそれ以上のテキストファイルまたは他のデータファイルが挙げられ得るがこれらに限定されない。ある実施形態において、配列情報は、配列中の各塩基がそれに関連する信頼区間を有し得るようなまたは各配列がそれに関連する信頼区間を有するような信頼データも含む。信頼区間は、シーケンサーによって計算される数学的計算値であり、シーケンサーによる特定の塩基のリードの強さを含み得る。1つの例証的な例において、信頼区間は、1から9までの整数である。その例では、1という信頼区間は、そのシーケンサーが、報告された塩基がそのDNA鎖中の塩基だったという相対的に低い信頼度を有することを示唆する。9という信頼区間は、そのシーケンサーが、報告された塩基がそのDNA鎖中の塩基だったという相対的に高い信頼度を有することを示唆する。ある実施形態において、シーケンサーは、信頼区間に加えて他の情報も報告する。例えば、塩基を読み出せなかったとき、シーケンサーは報告し得る。ここで図2を参照すると、本開示の実施形態に係る図1のデータの前処理を示しているフローチャートが示されている。ボックス201に図示されているように、配列決定ランに対するデータがシーケンサーから読み出される。ある実施形態において、そのデータは、1またはそれ以上のテキストファイルの形態であり、そのテキストファイルは、配列情報、ならびにシーケンサーおよび/またはデータセットに関する他のデータを含む。そのデータは、短いDNA配列、すなわちリードを含む。ある実施形態において、そのデータは、各リード中のシーケンサーによって読み出された各塩基に対する信頼区間スコアも含む。そのバーコードデータは、図5および6に照らして下記でさらに詳細に記載されるように解析システム507によって読み出され、サンプルがバーコードとともにコードされている場合、それらのリードは、バーコードによって分別され、その結果、同じバーコードを有するリードは、集められる。ある実施形態において、バーコードに関する情報は、データベース、スプレッドシートまたは他のデータファイルとして記憶され、そのバーコード情報およびバーコードに関する情報は、解析システム507にとって利用可能にされる。バーコードを有する例示的な配列セットが、図7に示されている。各配列が、標的部位ならびに5’末端および3’末端を有する。例証的な例では、それらのバーコードは、配列の5’および3’末端の両方に結合されている。ある実施形態において、それらのバーコードは、配列の5’末端だけに、または配列の3’末端だけに結合され得る。図7では、2つのバーコード、バーコード1およびバーコード2が存在している。各配列は、それらのバーコードのうちの1つを伴っており、配列1、配列2、配列4、配列7および配列8の各々が、バーコード1を有し、配列3、配列5、配列6、配列9および配列10の各々が、バーコード2を有する。1つの実施形態において、第1のZFNで処理されたすべての配列が、バーコード1を有し、第2のZFNで処理されたすべての配列が、バーコード2を有する。1つの実施形態において、それらの配列に対応するDNA鎖が、シーケンサー内のサンプル回収チャンバーに入れられる。別の実施形態において、それらのDNA鎖は、3’末端と5’末端適切なバーコードを有するとを結合されて、連続したDNA鎖を形成し、その連続した鎖が、シーケンサー内のサンプル回収チャンバーに入れられる。この実施形態では、シーケンサーおよび/または解析システム507が、配列決定後に配列を分別する。図2のボックス203に図示されているように、同じバーコードを有するリードは、集められる。解析システム507または他の前処理システムは、リードからバーコード情報を除去するので、それらのリードに対するDNA配列情報が、解析のために残る。バーコードに従って整理された図7の例示的な配列セットが、図8Aに示されている。配列1、配列2、配列4、配列7および配列8は、配列3、配列5、配列6、配列9および配列10と区別される。それらの配列は、バーコードによって分類され、次いで、バーコードが、配列から除去される。1つの実施形態において、配列がメモリーに記憶され、バーコードによって分類される。図2のボックス205に図示されているように、リードに対する配列データが精査される。低品質リードをさらなる考慮から除去することによって、配列数が減少される。1つの実施形態において、ある配列が低品質リードと考えられるか否かは、その配列データに付随する信頼区間情報に基づく。信頼区間情報が、シーケンサーによって提供されるかまたは計算され得る場合、各塩基に対する信頼区間情報が、精査される。1つの実施形態において、所定の信頼区間値を下回る1またはそれ以上の塩基を有するリードは、低品質リードとして却下される。すべての塩基が所定の信頼区間値を上回っているリードは、高品質リードとして許容される。0~100の信頼区間ここで、0が低信頼区間であり、100が高信頼区間である、および30という信頼区間閾値を有するシーケンサーの場合、65、50、40および70という信頼区間を有する例示的なリードは、各信頼区間が30を超えているので、高品質リードとして許容される。25、10、90および56という信頼区間を有する別の例示的なリードは、それらの信頼区間の少なくとも1つが30を下回ったので、低品質リードとして却下される。1またはそれ以上の選択基準を決定するために、他の形態の解析も使用してよい。例えば、あるリード中の各塩基に対する信頼区間の平均が算出されてもよく、その平均信頼区間が信頼区間閾値より低い場合、そのリードは、却下され得る。ある実施形態において、信頼区間は、プロトコルによって設定されるか、または解析システム507の入力デバイス601を介してユーザーによって設定される。ユーザーまたはプロトコルによって判断されるとき、却下されるリードが多すぎるかまたは許容されるリードが多すぎる場合も、ユーザーは、信頼区間値を調整し得る。また、解析システム507は、却下されるリードが多すぎるかまたは許容されるリードが多すぎる場合、さらなるユーザーの入力無しに信頼区間を調整し得る。図9は、信頼区間を含む例示的な2つの配列901、905のセットを示している。第1の配列901は、50塩基、および各塩基に付随する1~9の信頼区間903を含む。それらの信頼区間は、シーケンサーによって割り当てられ、特定の塩基が正しく特定されているというシーケンサーの相対的な信頼度を示唆している。この例における9という信頼区間は、シーケンサーが、その塩基が正しく特定されていると非常に確信していることを示唆する。この例における1という信頼区間は、シーケンサーが、その塩基が正しく特定されていると確信していないことを示唆する。その例では、信頼区間閾値は、4に設定されており、これは、4より低い任意の塩基信頼区間を有する配列は却下されることを意味する。解析システム507は、第1の例示的な配列901と第2の例示的な配列905の両方を精査し得る。第1の例示的な配列901は、5またはそれ以上である各塩基に対する信頼区間903を含むので、解析システム507は、さらなる処理に対して第1の配列901を許容する。第2の例示的な配列905に付随する信頼区間907は、2という値を有する1つの信頼区間909を示唆しているので、解析システム507は、第2の例示的な配列を却下する。ある実施形態において、平均信頼区間が、特定の配列の塩基に付随する一連の信頼区間から決定される。平均信頼区間が、例えば、信頼区間値より低い場合、その配列は、却下される。別の実施形態において、ある配列は、却下されることになる信頼区間値より低い2またはそれ以上の信頼区間を有さなければならない。解析システムは、配列全体の信頼区間に基づいてどの配列を許容または却下するかを決定してもよいし、配列全体のサブセットに基づいてどの配列を許容または却下するかを決定してもよい。例えば、解析システムは、配列の標的部位または標的部位に隣接する1またはそれ以上の塩基に対する信頼区間を精査し得る。信頼区間によって判定された低品質リードは、解析システム507によって除去されてもよいし、さらに考慮されなくてもよい。信頼区間によって判定された高品質リードは、さらなる処理のために解析システム507によって許容され得る。その高品質リードは、バーコードによって分別されたままである。1つの実施形態において、それらのリードは、バーコードによる分別の前に低品質または高品質であると判定される。ボックス207に図示されているように、ユニークリード配列が高品質リードから抽出される。解析システム507は、所与のバーコードについてリードを精査し、それらのリードを互いに比較し、ユニークであるリードを抽出する。ある実施形態において、解析システム507は、ユニーク配列と同一であるリードの数も数え、特定のユニーク配列と同一であるリードの数に基づいてさらなる解析を重み付ける。図8Bは、ユニーク配列に選別された図7および図8Aの配列を示している。バーコード1を伴っている配列のうち、配列1、配列4および配列7は、ユニークであり、配列2および配列8は、ユニークである。バーコード2を伴っている配列のうち、配列3、配列6および配列10は、同一であり、配列3は、ユニークであり、配列9は、ユニークである。図8Cは、各ユニーク配列を伴っている配列の数のカウントとともに、図8Bの例示的な配列セットの図表を示している。この例では、ユニーク配列は、図8Bに示されたユニーク配列のセットにおける1番目の配列の識別子によって特定されている。バーコード1を伴うとき、配列1によって識別されたユニーク配列は、3つの同一配列配列1、配列4および配列7を有し、配列2と識別されたユニーク配列は、2つの同一配列配列2および配列8を有する。バーコード2を伴うとき、配列5によって識別されたユニーク配列は、3つの同一配列配列5、配列6および配列10を有し、配列3によって識別されたユニーク配列は、ユニークであり、配列9によって識別されたユニーク配列は、ユニークである。ここで図3を参照すると、本開示の実施形態に係る図1のデータのアライメントを示しているフローチャートが示されている。ボックス301に図示されているように、参照サンプルZFNで処理されていないの配列とリードをアライメントして、修復メカニズムがそのリードに対してもたらした変化をもしあれば判定する。1つの実施形態において、解析システム507は、Smith-Watermanアルゴリズムを使用して、リードと参照サンプルの配列とをアライメントする。ある実施形態において、Smith-Watermanアルゴリズムは、パフォーマンスを高めるためまたは他の改変を行うために、改変またはカスタマイズされることがある。ある実施形態において、リードと参照サンプルの配列とをアライメントするために、JAlignerオープンソースソフトウェアパッケージが使用され得るか、またはSmith-Watermanアルゴリズムを実装しているJAlignerソフトウェアパッケージの改良版が使用され得る。Smith-Watermanアルゴリズムは、ヌクレオチド配列間またはタンパク質配列間の類似度を測定するためのダイナミックプログラミング法である。このアルゴリズムは、最適な局所アライメントを探索することによって配列間の相同領域を特定するために使用される。最適な局所アライメントを見つけるために、指定のギャップペナルティのセットを含むスコアリングシステムが使用される。Smith-Watermanアルゴリズムは、最良の局所アライメントを特定するために、2つの配列間の可能性のあるすべての長さのセグメントを比較するという考えに基づいている。このアルゴリズムは、問題全体に及ぶ完全な解のために、その問題をより小さい問題に分け、これらのより小さい問題を解いた後、その小さな問題の各々に対する解を集約するために使用される一般的手法であるダイナミックプログラミングに基づいている。そのダイナミックプログラミングの手法を実行して、Smith-Watermanアルゴリズムは、比較される2つの配列中の任意の位置で始まるおよび終わる任意の可能性のある長さのアライメントを考慮して最適な局所アライメントを見つける。配列アライメントは、通常、4つのカテゴリーのうちの1つに入る。第1のカテゴリーでは、リードと参照サンプル配列とが、正確に一致する。そのリードおよび参照サンプル配列は、2つの条件下で正確に一致する。第1に、そのZFNが、その特定のリードにおいて活性でなかったすなわち、そのZFNはそのDNA鎖を切断しなかった。第2に、そのZFNは、そのDNA鎖を切断したが、修復メカニズムがその鎖を完璧に修復し、修復された鎖が参照サンプル配列と全く同じだった。第2のカテゴリーでは、1またはそれ以上の塩基が参照サンプル配列から変更または変異される場合に、リードが参照サンプル配列と整列する。変異した塩基は、標的部位内または標的部位外に存在し得る。変異した塩基が、標的部位の内側である場合、そのZFNは、そのDNA鎖を標的部位で切断したかもしれず、修復メカニズムが、ランダムな塩基を付加してそのDNA鎖を修復したかもしれない。変異した塩基が、標的部位の外側である場合、修復メカニズムが、そのDNA鎖を不正確に修復したかもしれないし、シーケンサーが、そのDNA鎖を不正確に読み出したかもしれないし、そのZFNが、そのDNA鎖を標的部位以外の位置で切断したかもしれない。ある実施形態において、変異した塩基が、標的部位の内側である場合、リードは保持される。変異した塩基が、標的部位の外側である場合、リードは、却下される。第3のカテゴリーでは、1またはそれ以上の塩基が挿入される場合に、リードが参照サンプル配列と整列するすなわち、リードが参照サンプル配列と整列するように1またはそれ以上の塩基が挿入されなければならない。第4のカテゴリーでは、1またはそれ以上の塩基がリードから欠失される場合に、リードが参照サンプル配列と整列するすなわち、リードが参照サンプル配列と整列するように1またはそれ以上の塩基が欠失されなければならない。1つの実施形態において、リードは、上記の4つのカテゴリーのうちの1つに入るように評価される。ある実施形態において、リードが第1のカテゴリーに入る場合、そのリードは、さらなる考慮から除去される。リードが第2のカテゴリーに入る場合、そのリードは、さらなる考慮から除去される。第3または第4のカテゴリーに入るリードが、さらに考慮される。上記アライメントアルゴリズムは、パラメータの最適化、特定のスコアリング基準の開発、および出力アライメント形式の操作その結果、その形式は、他の可視化または解析のプログラムまたはアルゴリズムと互換性になるを含むように改変され得る。例えば、パラメータ値を使用して、リードをスコア付けすることにより、リードが高品質であるか低品質であるかが判定される。改変されたアルゴリズムとともに使用され得るパラメータ値としては、一致スコア3、不一致スコア0、ギャップオープンペナルティ2およびギャップ伸長ペナルティ1が挙げられる。各塩基は、スコアを割り当てられ得、各塩基の集計スコアもしくは平均スコアに応じて、そのリードはさらなる処理に対して許容または却下され得る。上記アルゴリズムは、2つの配列間の各残基の比較に対してスコアを割り当てる。一致もしくは置換および挿入/欠失に対してスコアを割り当てることによって、その所与のセルに対する可能性のあるすべての経路の計算ごとに、文字の各対の比較結果を重み付けして行列にする。任意の行列セルにおいて、値は、これらの座標で終わる最適なアライメントのスコアを表しており、その行列は、最高スコアのアライメントを最適なアライメントとして報告する。その行列から最適な局所アライメントを構築する場合、出発点は、最高スコアの行列セルである。次いで、0のスコアのセルに遭遇するまで、そのアレイを通って経路をトレースバックする。各セル内のスコアは、この特定のセルの座標で終わる任意の長さのアライメントに対する最大可能スコアであるので、この最高スコアのセグメントの整列は、最高スコアの局所アライメント、すなわち最適な局所アライメントをもたらし得る。1つの実施形態において、Smith-Waterman探索から最適なパフォーマンスを得るために行列、ギャップペナルティギャップイニシャルコストgapinitialcostsおよびギャップ伸長コストgapextensioncostsを含む、E値などが考慮されるべきである。そのアルゴリズムの行列の構成は、以下のとおりである。Smith-Watermanアルゴリズムを用いて比較される2つの配列の長さが、その行列の行および列の次元として使用される。例えば、行列Hは、以下のとおり構築される。Ht,0=0,0≦t≦m式1H0,j=0,0≦j≦n式2ai=bjである場合、wai,bj=w一致であるか、またはai=bjである場合、wai,bj=w不一致である。式中:a,b=ヌクレオチドまたはタンパク質配列、m=長さa、n=長さb、Hi,jは、[1...i]の下付き数字とb[1...j]の下付き数字との間の最大類似度スコアであり、ここで、’-’は、ギャップスコアリングスキームである。追加のデータが、各リードに対して計算され得る。例えば、パーセントアライメントが、以下に従って計算され得る。このパーセントアライメントの数字は、リードの相対的な品質を評価するために使用され得る。ある実施形態では、他のデータも計算される。他のデータとしては、例えば、限定されないが、リード中の単一ヌクレオチド多型SNPの総数、参照サンプル配列と比べてリード中にもたらされた挿入数または欠失数、およびリード上の標的部位内の挿入または欠失の上流および下流に存在する整列塩基数該当する場合が挙げられる。多くのリードに対して、リード上の標的部位内の挿入または欠失の上流および下流に存在する整列塩基数は、そのZFNが、特定の位置で確実に切断できることを示唆し得る。ボックス303に図示されているように、それらのリードは、ランク付けされ得るか、またはスコア付けされ得るか、またはフィルターにかけられ得、高品質アライメントが、抽出され得る。ある実施形態では、1またはそれ以上のフィルターを用いて、高品質アライメントを低品質アライメントと区別する。例えば、限定されないが、リードを選別するためにパーセンテージアライメント値が使用され得る。高品質アライメントと低品質アライメントを区別するために、ユーザーが、パーセンテージアライメント値を選択してもよいし、解析システム507にパーセンテージアライメント値を提供してもよい。例えば、ユーザーが、判定基準として95のアライメントパーセンテージを選択する場合、解析システム507は、95より低いアライメントパーセンテージを有したリードを棄却し、95より高いアライメントパーセンテージを有したリードを維持する。別のフィルターは、リード中のSNPの数であり得る。例えば、4またはそれ以上のSNPを有するリードが、却下され得るか、または別の数のSNPが、リードを許容もしくは却下するために使用され得る。さらに別のフィルターは、標的部位の上流および/または下流に存在する整列塩基数であり得る。例えば、標的部位内の挿入または欠失の上流および/または下流に存在するいくつかの塩基において2未満の塩基しか参照サンプルと整列しない場合、そのリードは、却下され得る。別の実施形態において、整列した上流または下流の塩基の別の数が選択される。さらに別のフィルターは、リード上の挿入または欠失の数であり得る。例えば、あるリードが、参照サンプルと比べて2またはそれ以上の挿入または欠失を有する場合、そのリードは却下され得るか、または別の挿入数もしくは欠失数が選択され得る。標的部位に挿入または欠失を有しないリードは、ZFNによって改変されていない可能性があるので、リードが標的部位に少なくとも1つの挿入または欠失を有さなければならないことが、さらに別のフィルターになり得る。ある実施形態において、定義された各フィルターを通過するリードは、高品質アライメントであり得る。図11は、シーケンサーからの全リード間の例示的な比較セット、および1またはそれ以上の品質スコア閾値フィルターが全リードに適用された後に得られた高品質リードの数を示している。図11に示されている例示的な比較セットでは、その配列内の任意の位置に5未満の品質スコア信頼区間を有する任意のヌクレオチドを含む、各バーコードの内側の配列は除去される。さらに、その配列内の任意の位置にNを含む1またはそれ以上の塩基を読み出せなかったことを示唆する、各バーコードの内側の配列も除去される。この例では、これらのフィルターを通過する配列が、高品質配列を構成する。ここで図4を参照すると、本開示の実施形態に係る図1のデータの後処理を示しているフローチャートが示されている。ボックス401に図示されているように、潜在的なZFN媒介性ゲノム改変が、各リードにおいて特定される。ある実施形態において、そのプロセスは、ボックス407に図示されているZFN媒介性改変の定性的解析を含み、ここで、ZFN処理サンプルおよびコントロールサンプルについて、参照配列の各位置に挿入および欠失を有する配列のパーセンテージが比較される。上記プロセスは、ZFN媒介性改変の定量的解析も含み得る。その定量的解析は、標的部位に挿入または欠失を含む高品質リードのパーセンテージをコンピュータで計算する工程を包含し得る。ZFNの有効性を計算するためにある実施形態において使用され得る式は、次の通りである。このZFNの有効性の数値は、すべてのZFNタンパク質が同等に発現されるとの条件で、他のZFNタンパク質に対する有効性の数値およびZFN添加無しのコントロールサンプルに対する有効性の数値と比較されたときの、その活性部位における種々のZFNタンパク質の相対的な活性の定量化を提供する。上記のアライメントには、注釈が付けられることがあり、それらのアライメントは、ボックス403および405に図示されているように、可視化のソフトウェアおよび/またはハードウェアに入力されて、ZFNによって標的部位に生成された改変が視覚的に調べられることがある。ユーザーまたは解析システム507は、例えば、限定されないが、Gbrowseまたは注釈を付けるためおよび/もしくは配列と情報交換するための他のゲノムビューアーを使用して、高品質リードを可視化し得る。例示的な可視化が、図10に示されている。いくつかの高品質配列および参照配列1001に対するそれらのアライメントを示している例示的な可視化が、図10に示されている。この例示的な可視化では、参照配列中のZFNの標的部位は、ボックス1003内のヌクレオチドによって表されている。各高品質配列は、参照配列1001の対応ヌクレオチドとアライメントされている。配列の見出しまたはID1005は、各高品質配列と関連づけられており、配列の最初に示されている。ID1005は、その配列に関するシーケンサー特異的情報、およびこの正確な配列が配列データセットにおいて見出された数を示すカウントを含む。その可視化では、高品質配列中のヌクレオチドと参照との完全な一致は、第1の視覚的特徴によって示され、ミスマッチヌクレオチドは、第2の視覚的特徴によって示され、欠失は、第3の視覚的特徴によって示されている。図示されているアライメントでは、高品質配列中のヌクレオチドと参照配列との完全な一致は、そのヌクレオチドを第1の色1007で強調することによって示されており、ミスマッチヌクレオチドは、そのヌクレオチドを第2の色1009で強調することによって示されている。高品質配列の中の欠失は、-1011として示されている。いくつかのZFNの例示的な定量的解析が、図12に示されている。図13および図14は、ZFN活性を詳述している例示的なグラフのセットを示している。このグラフのY軸は、参照配列中の位置を詳述しており、このグラフのX軸は、参照配列中の特定の位置に挿入または欠失を有する配列のパーセンテージを示している。このグラフ中のとがった部分は、特定の位置における高い活性を示唆している。特に有効なZFNは、標的部位においてこのグラフ中に高くとがった部分を有し得る。さらに、特に有効なZFNは、参照サンプルの分布形態と異なる分布形態を有し得る。1つの例において、参照サンプルは、標的部位の始めに低いピークを含む分布形態を有し得るが、ZFN処理サンプルの分布形態は、より広がっていることがあり、標的部位にわたってより高く広いピークを有することがある。特に効果のないZFNは、参照サンプルのグラフと区別できないグラフを有し得る。種々のZFNの活性分布をさらに、Y軸について同じスケールで比較して、最も高い活性を有する候補が特定され得る。統計的検定を使用し、処理サンプルと野生型サンプルとの活性の分布の差を用いることにより、有効なZFNと効果のないZFNとが区別され得る。いくつかの候補ZFNの活性の例示的な定量的解析が、図12に示されている。この図の1番目の縦列は、特定の候補ZFNで処理されたサンプルのID、およびその植物系における標的のゲノム位置における生物学的ノイズを捕捉するためのコントロールサンプルのIDを示している。コントロールサンプルにおける生物学的ノイズは、標的位置における既存のゲノム変異、または植物サンプルからのDNAの抽出および配列決定の実験手順中に誘導されたゲノム変異を含む。2番目の縦列は、サンプルまたは実験に基づいて配列を区別するために使用された6ヌクレオチドバーコードを示している。3番目の縦列は、すべての高品質配列のうち、標的部位に挿入または欠失を含んだ配列の数を示している。4番目および5番目の縦列は、それぞれ欠失および挿入を含む、縦列3における配列のサブセットの数を示している。6番目の縦列は、縦列3に示されたすべての配列の中のユニークな挿入または欠失の数を示している。7番目の縦列は、ZFN活性処理サンプルの場合またはノイズレベルコントロールサンプルの場合を、挿入または欠失を含む高品質配列に対するパーセンテージとして表しており、式5を用いて計算されている。特定のZFN処理サンプルのZFN活性と、対応するコントロールサンプルにおける生物学的ノイズのレベルとを比較することによって、そのゲノム中の標的位置におけるその特定のZFNの効率の定量的基準が提供される。すべての候補ZFNが、この基準に基づいてさらにランク付けされ得る。1つの例示的な実施形態において、シーケンサーは、少なくとも200万個の配列に関するデータを提供する。解析システム507は、高品質リード配列を特定することによって、配列の数をおよそ180万個に、すなわち、最初の配列のおよそ5パーセント減少させる。その180万個の配列のうち、2000~5000個の配列が、解析システム507によってユニークと特定される。解析システム507は、その2000~5000個の配列を参照配列とアライメントし、高品質アライメントを計算する。高品質アライメントは、100~500個存在し得る。ゆえに、解析システム507は、種々のZFNで処理された配列を含む配列の数を4桁減少させ、少なくとも約99.975パーセント~99.995パーセント減少させた。1つの実施形態において、解析システム507は、配列の数を少なくとも約99パーセント減少させた。ここで図5を参照すると、本開示の実施形態に係る、シーケンサーからデータ分析装置へのデータおよび資料のフローチャートが示されている。ボックス501に図示されているように、1またはそれ以上のサンプルが調製される。各サンプルは、DNA鎖の多くのコピーを含み得、ある量のZFNが、それらのサンプルに添加され得る。各サンプルは、異なるZFNを有し得る。本明細書中で論じられるように、ZFNは、標的領域でDNA鎖を切断するように機能する。次いで、それらのDNA鎖は、修復される。解析されるのは、DNA鎖を切断するZFNの能力およびそのDNA鎖の修復の特徴である。ある実施形態において、サンプルには、そのサンプルとZFNとの組み合わせにとってユニークなバーコードが付与される。ボックス503に示されるように、上記サンプルに対して使用されたものと同じDNA鎖を含む参照サンプルも調製される。多くの異なるZFNで処理されたサンプルおよび参照サンプルが、ボックス505に示されているシーケンサーに入れられる。そのシーケンサーは、例えば、限定されないが、1またはそれ以上のシーケンサーであり得るが、サンプルの解析を提供する任意のタイプの装置またはプロセスを使用してよい。シーケンサー505は、サンプル中のDNA鎖の配列を決定する。ある実施形態において、シーケンサー505は、例えば、限定されないが、シーケンサーが特定する塩基の各々に対する信頼区間を決定する追加の計算も行う。シーケンサー505は、データを生成する。そのデータは、例えば、限定されないが、配列情報、またはその配列情報に関する他の計算値例えば、信頼区間の形態であり、テキストファイルまたは他のデータファイルとして提供される。シーケンサーからのデータは、解析システム507に提供される。そのデータは、シーケンサーと解析システム507との間のネットワークもしくは専用接続または着脱可能な記憶装置によって、シーケンサーから解析システム507に提供され得る。別の実施形態において、シーケンサーは、データをスクリーンまたはプリンターに出力し、そのデータは、例えば、限定されないが、キーボードまたはスキャナーから解析システム507に入力される。1つの実施形態において、解析システムは、シーケンサーの一部である。解析システム507は、シーケンサーからデータを受け取り、高品質アライメントに対する配列情報またはリードに関する他のデータを計算する。また、ある実施形態において、解析システム507は、計算されたデータを他の解析システム、データ記憶システムまたは1またはそれ以上の可視化システムもしくは可視化モジュールに提供する。別の実施形態において、解析システム507は、データをスクリーンまたはプリンターに出力し、そのデータは、例えば、限定されないが、キーボードまたはスキャナーによって可視化システムまたはデータ記憶システムに入力される。図6は、本開示の実施形態に係る図5の解析システム507の構成要素図を示している。解析システム507は、入力モジュール603、計算モジュール605、出力モジュール607および可視化モジュール611これらは、解析システム507のメモリー615の中に存在し得るを備え得る。これらのモジュールは、解析システム507の制御装置625によって実行され得る。制御装置625は、1またはそれ以上の処理装置であり得る。メモリー615は、コンピュータ可読媒体を備える。コンピュータ可読媒体は、解析システム507の1またはそれ以上の処理装置によってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得、揮発性媒体と不揮発性媒体の両方を含む。さらに、コンピュータ可読媒体は、着脱可能および着脱不可能な媒体の一方または両方であり得る。例としては、コンピュータ可読媒体には、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリーもしくは他のメモリー技術、CD-ROM、DigitalVersatileDiskDVDもしくは他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を記憶するために使用され得、かつ解析システム507によってアクセスされ得る他の任意の媒体が含まれ得るが、これらに限定されない。解析システム507は、単一のシステムであってもよいし、互いに通信し合っている2またはそれ以上のシステムであってもよい。1つの実施形態において、解析システム507は、1またはそれ以上の入力デバイス、1またはそれ以上の出力デバイス、1またはそれ以上の処理装置、およびその1またはそれ以上の処理装置に付随するメモリーを備える。その1またはそれ以上の処理装置に付随するメモリーには、モジュールの実行に関連するメモリーおよびデータの記憶に関連するメモリーが含まれ得るが、これらに限定されない。ある実施形態において、解析システム507は、1またはそれ以上のネットワークと結びついており、その1またはそれ以上のネットワークを介して1またはそれ以上の追加のシステムと通信する。上記モジュールは、ハードウェアもしくはソフトウェアまたはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせにおいて実行され得る。ある実施形態において、解析システム507は、解析システム507が入力デバイス、出力デバイス、処理装置、メモリーおよびモジュールにアクセスできるようにする追加のハードウェアおよび/またはソフトウェアも備える。それらのモジュールまたはモジュールの組み合わせは、例えば、異なるシステム上の異なる処理装置および/またはメモリーと結びついていてもよく、それらのシステムは、互いに別々に配置され得る。1つの実施形態において、それらのモジュールは、1またはそれ以上のプロセスまたはサービスと同じシステム上で実行される。それらのモジュールは、互いに通信し合うようにおよび情報を共有するように動作可能である。それらのモジュールは、互いに別個であるおよび異なると記載されるが、その代わりに、2またはそれ以上のモジュールの機能が、同じプロセスまたは同じシステムにおいて実行されてもよい。入力モジュール603は、入力デバイス601からデータを受け取る。入力モジュール603は、別のシステムからネットワークを通じて入力を受け取ってもよい。例えば、限定されないが、入力モジュール603は、コンピュータから1またはそれ以上のネットワークを通じて1またはそれ以上のシグナルを受け取る。入力モジュール603は、入力デバイス601からデータを受け取り、そのデータを計算モジュール605が認識できる形式に再配列または再処理し得、そのデータは、計算モジュール605に送信され得る。入力デバイス601は、専用接続または他の任意のタイプの接続を介して、入力モジュール603と通信し得る。例えば、限定されないが、入力デバイス601は、UniversalSerialBusUSB接続、入力モジュール603とのシリアルもしくはパラレル接続、または入力モジュール603との光リンクもしくは無線リンクを介して、入力モジュール603と通信し得る。その送信は、1またはそれ以上の物理的物体を介して行われてもよい。例えば、シーケンサーが、1またはそれ以上のファイルを生成し、そのシーケンサーまたはユーザーが、その1またはそれ以上のファイルを着脱可能な記憶デバイス例えば、USB記憶デバイスまたはハードドライブにコピーし、ユーザーが、その着脱可能な記憶デバイスをシーケンサーから取り出し、それを解析システム507の入力モジュール603に取り付けてもよい。入力デバイス601と入力モジュール603との間を通信するために、任意のコミュニケーションプロトコルを使用してよい。例えば、限定されないが、USBプロトコルまたはBluetooth登録商標プロトコルが使用され得る。1つの実施形態において、入力デバイス601は、シーケンサーである。そのシーケンサーは、1またはそれ以上のサンプルに関して、1またはそれ以上のサンプルに関する配列データを生成する。ある実施形態において、そのデータは、1またはそれ以上のファイルの形態であるか、またはそのシーケンサーが、そのデータをスクリーンまたはプリンターに出力し得、そのデータは、例えば、限定されないが、キーボード、マウスまたはスキャナーによって、解析システム507に入力される。ある実施形態において、そのシーケンサーは、サンプルを記述する追加のデータも含む。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、無線ネットワーク例えば、IEEE802.11xコミュニケーションプロトコルを使用する無線ネットワーク、有線ネットワーク、ファイバーネットワークまたは他の光ネットワーク、トークンリングネットワークのうちの1つ以上を含んでもよいし、他の任意の種類のパケット交換網も使用してよい。そのネットワークは、インターネットを含んでもよいし、他の任意のタイプの公的または私的なネットワークも含んでもよい。用語ネットワークの使用は、そのネットワークを単一のネットワークのスタイルもしくはタイプに限定しないか、または1つのネットワークが使用されることを意味しない。任意のコミュニケーションプロトコルまたはタイプのネットワークの組み合わせが使用され得る。例えば、2またはそれ以上のパケット交換網が使用されてもよいし、パケット交換網が、無線ネットワークと通信してもよい。計算モジュール605は、入力モジュール603からの入力を受け取り、その入力に基づいて1またはそれ以上の計算を行う。例えば、限定されないが、計算モジュール605は、リードからバーコードを分離し、1またはそれ以上のアルゴリズムを適用して、他のリード配列から高品質リード配列を抽出し、それらのリードを解析して、高品質リード配列からユニークリード配列を抽出する。計算モジュール605はまた、その高品質リード配列から配列情報を読み出し、それらの配列を1またはそれ以上の参照サンプル配列とアライメントしようと試みることがある。それらの高品質リード配列と参照サンプル配列とのアライメントは、追加のデータ例えば、改変の数に関するデータ、または参照サンプル配列に対する高品質リード配列の挿入および/もしくは欠失の数に関するデータを生成する。ある実施形態において、計算モジュール605は、図1~4に関して記載されるとき、高品質リード配列をスコア付けし、高品質リード配列から高品質アライメントを抽出する。その高品質アライメントは、上で図4に関して示されたようにさらに解析され得、ZFNに関するデータが解析される。さらに、ある実施形態において、その高品質アライメントは、解析および/または可視化される。計算モジュール605は、出力、例えば、高品質アライメントに関するデータとして、その高品質アライメントに対するリード配列、および/またはその高品質アライメントの1つ以上を可視化する可視化モジュールによって使用されるデータを提供する。可視化モジュール611は、高品質アライメントの1またはそれ以上の配列に関するデータを計算モジュールからの入力として受け取る。その可視化モジュールは、ユーザーが、高品質アライメントを可視化および/または操作できるようにする。ある実施形態において、可視化モジュール611は、GbrowseまたはGbrowseの改良版を使用し得る。ユーザーは、高品質アライメントの1またはそれ以上の視覚表示を操作する能力を有し得る。その可視化モジュールは、ユーザーが、元の参照配列とゲノム改変を有する高品質配列とのアライメントを見られるようにする。可視化工程は、ユーザーが、ZFNの活性、コントロールサンプルにおけるバックグラウンドノイズ、または特定のゲノム改変のタイプもしくは長さもしくは頻度を理解できるようにする。この可視化は、あるZFNヌクレアーゼを活性または不活性な候補として推奨するのに役立つ。改変された配列の可視化およびその後の翻訳は、その改変のタンパク質としての読み出しを提供する。その読み出しは、遺伝子ノックアウトの応用法において使用され得る。遺伝子ノックアウトの応用法の例としては、DowAgroSciencesから入手可能なEXZACT商標PrecisionTechnologyブランドによって媒介される遺伝子ノックアウトの応用法が挙げられ得る。出力モジュール607は、入力を受け取り、その入力を出力デバイス609に送信する。1つの実施形態において、出力モジュール607は、英数字データの形態で計算モジュール605から入力を受け取り、そのデータを出力デバイス609が理解できる形式に再フォーマットし、そのデータを出力デバイス609に送信する。出力モジュール607および出力デバイス609は、互いに通信し合っている。例えば、限定されないが、出力モジュール607と出力デバイス609とは、ネットワークを介して通信しているか、または専用接続例えば、有線または無線リンクを介して通信している。出力モジュール607はまた、計算モジュール605から受け取ったデータを出力デバイス609が使用できる形式に再フォーマットし得る。例えば、出力モジュール607は、出力デバイス609が読み出し得る1またはそれ以上のファイルを作成し得る。出力デバイス609は、ある実施形態において、可視化システム、別のデータ解析システム507またはデータ記憶システムである。出力モジュール607は、1またはそれ以上の電子ファイルを出力デバイス609に送信することによって出力デバイス609と通信する。その送信は、専用リンク、例えば、USB接続もしくはシリアル接続を通じて行われてもよいし、1またはそれ以上のネットワーク接続を通じて行われてもよい。その送信は、1またはそれ以上の物理的物体を介して行われてもよい。例えば、出力モジュール607は、1またはそれ以上のファイルを生成し得、その1またはそれ以上のファイルを着脱可能記憶デバイス例えば、USB記憶デバイスまたはハードドライブにコピーし得、ユーザーが、その着脱可能記憶デバイスを解析システム507から取り出し、それを可視化システム、別のデータ解析システムまたはデータ記憶システムに取り付け得る。本開示は、例示的な意図を有すると説明されてきたが、本開示は、本開示の精神および範囲内でさらに改変され得る。ゆえに、本願は、その一般原則を使用した本開示の任意のバリエーション、用途または翻案を包含すると意図されている。さらに、本願は、本開示が属する分野において公知または通例の実施の範囲内であるそのような本開示からの逸脱を包含すると意図されている。"