生体試料における遺伝子座の遺伝子型を決定するための、プロセッサにより実行可能な命令が符号化されたコンピュータ可読媒体であって、該命令が、複数の生体試料中の各試料についてのデータ点を含む、遺伝子型決定アッセイのためのデータセットを受信する命令該データセット内の各データ点についての角度を決定する命令であって、各角度の頂点が、定められた原点を含有する、命令該データセット内の各データ点について決定された角度の、データベース内の複数の角度構成のうちの1つの角度構成へのベストフィットを含む、最適角度構成の検索を、該データセットについて行う命令およびベストフィット角度構成に対する該データセットの適合度に基づいて、該複数の生体試料中の各試料に最終遺伝子型分類を割り当てる命令であって、該ベストフィット角度構成のそれぞれの角度と、遺伝子型分類を定める有限数の対立遺伝子の組み合わせとを個別に対応づける、命令を含む、コンピュータ可読媒体。複数の角度のベストフィットを含む前記最適角度構成の検索が、前記データセットについてのベストフィットを評価するために使用される適合スコアにおける項として表現される、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。前記データセットについての前記ベストフィットを評価するために使用される前記適合スコアが、前記角度構成データベース内の各角度構成について割り当てられた出現確率についての項をさらに含む、請求項2記載のコンピュータ可読媒体。前記項が、前記割り当てられた確率の対数表現を使用する、請求項3記載のコンピュータ可読媒体。前記データセットについてのベストフィットを評価するために使用される前記適合スコアが、ハーディーワインベルグの対立遺伝子頻度についての項をさらに含む、請求項2記載のコンピュータ可読媒体。特定される基線が、前記定められた原点を含有する線である、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。前記原点が、テンプレート不含対照試料によって定められる、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。前記データベース内の各角度構成が、3つの角度を含む、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。対立遺伝子の組み合わせの設定可能な数が、二倍体生物については3である、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。前記角度構成データベースが、遺伝子型決定データのデータベースから経験的に導出される、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。前記遺伝子型決定データのデータベースが、遺伝子型決定データの生成の仕方に関連する固有の特性について選択される、請求項10記載のコンピュータ可読媒体。データを前処理するステップをさらに含む、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。データの前処理が、外れ値の特定を含む、請求項12記載のコンピュータ可読媒体。データの前処理が、陰性試料対照の特定を含む、請求項12記載のコンピュータ可読媒体。データの前処理が、非増幅試料の特定を含む、請求項12記載のコンピュータ可読媒体。各試料の最終遺伝子型分類に品質値を割り当てるステップをさらに含む、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。複数の生体試料中の各試料についてのデータ点を含む、遺伝子型決定アッセイのためのデータセットを受信する段階生体試料中の各試料についての遺伝子型を決定するために、該データセットをコンピュータで処理する段階を含み、該処理段階が、該データセット内の各データ点についての角度を決定することであって、各角度の頂点が、定められた原点を含有する、こと該データセット内の各データ点について決定された角度の、データベース内の複数の角度構成のうちの1つの角度構成へのベストフィットを含む、最適角度構成の検索を、該データセットについて行うことおよびベストフィット角度構成に対する該データセットの適合度に基づいて、該複数の生体試料中の各試料に最終遺伝子型分類を割り当てることであって、該ベストフィット角度構成のそれぞれの角度と、遺伝子型分類を定める有限数の対立遺伝子組み合わせとを個別に対応づける、ことを含む、生体試料における遺伝子座の遺伝子型を決定するための、コンピュータにより実現される方法。データを前処理する段階をさらに含む、請求項17記載の方法。各試料の最終遺伝子型分類に品質値を割り当てる段階をさらに含む、請求項17記載の方法。複数の角度のベストフィットを含む前記最適角度構成の検索が、前記データセットについてのベストフィットを評価するために使用される適合スコアにおける項として表現される、請求項17記載の方法。前記データセットについてのベストフィットを評価するために使用される前記適合スコアが、前記角度構成データベース内の各角度構成について割り当てられた出現確率についての項をさらに含む、請求項20記載の方法。前記データセットについてのベストフィットを評価するために使用される前記適合スコアが、ハーディーワインベルグの対立遺伝子頻度についての項をさらに含む、請求項20記載の方法。プロセッサ、および該プロセッサと通信するメモリを具備するシステムであって、該メモリが、複数の生体試料中の各試料についてのデータ点を含む、遺伝子型決定アッセイのためのデータセットを、プロセッサによって受信する命令該データセット内の各データ点についての角度を決定する命令であって、各角度の頂点が、定められた原点を含有する、命令該データセット内の各データ点について決定された角度の、データベース内の複数の角度構成うちの1つの角度構成へのベストフィットを含む、最適角度構成の検索を、該データセットについて行う命令およびベストフィット角度構成に対する該データセットの適合度に基づいて、該複数の生体試料中の各試料に最終遺伝子型分類を割り当てる命令であって、該ベストフィット角度構成のそれぞれの角度と、遺伝子型分類を定める有限数の可能な対立遺伝子の組み合わせとを個別に対応づける、命令を記憶している、システム。遺伝子型決定アッセイのためのシグナルデータの複数の角度構成を特定する情報を収録している記録を有するデータベースであって、該複数の角度構成が、定められた角度構成空間をカバーするように生成される、データベースと、該記録に収録されている情報にユーザーが選択的にアクセスできるようにするユーザーインターフェースとを具備するコンピュータシステム。前記データベースが、各角度構成記録についてその角度構成が出現する確率を特定する情報を収録している記録をさらに含む、請求項24記載のコンピュータシステム。詳細な説明本教示は、遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの態様に関する。本方法およびシステムの様々な態様に従って、角度構成の検索を行うことができる。様々な態様において、角度構成空間全体にわたる網羅的検索を行って、複数の生体試料から生成されたデータセット内の複数のデータ点について決定された複数の角度への適合を提供することができる。様々な態様について、全体的適合を確実に決定できるように角度構成空間を定めることができる。様々な方法およびシステムに従って、各角度構成が3つの角度を含む、可能な角度構成のデータベースを検索することができる。様々な方法およびシステムに従って、可能な角度構成のデータベースは、各角度構成についてその角度構成が出現する確率を含み得る。遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの様々な態様について、角度構成の検索を行うことがある前に、データの前処理を行うことができる。さらに、遺伝子型決定データ解析のための様々な態様の方法およびシステムを用いて、ある試料についてなされた遺伝子型コールに対して品質スコアを割り当てることができる。本教示による方法およびシステムの様々な態様は、図3に図示するグラフによって表示することができるデータセットを用いることができる。このような表示は、異なる波長での放射を有する2つの色素を用いる解析から生じ得、そのような色素は、生体試料における二倍体ゲノム遺伝子座の2つの対立遺伝子の一方に割り当てられた各プローブと結合させることができる。そのようなデュプレックス反応では、3つの可能な遺伝子型のそれぞれについて別個のシグナルセットが生成される。図3に示されているようなシグナル1対シグナル2のデカルト座標系において、そのようなグラフ表示で示される各データ点は、例えば図3に関して、シグナル1、シグナル1、シグナル1、シグナル2およびシグナル2、シグナル2として与える3つの別個のシグナルセットのうちの1つに関する座標を有し得る。前に説明したように、複数の試料についてそれぞれ別個のシグナルセットをデータセットのデータ点として記憶させることができる。そのようなデータセットを様々なコンピュータ可読媒体に記憶させ、後でより詳細に論じるように、解析中に動的に、または解析後に解析することができる。遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの態様の特徴を実証するために使用される1つのそのようなタイプのアッセイは、TaqMan登録商標試薬を用いることができ、FAM色素およびVIC色素標識を用いてもよい。しかし、本教示の様々な態様の方法およびシステムに従って解析することができるデータを生成するために、標識プローブ試薬を含む様々なアッセイを用いることができることは、当業者には認識されよう。用語標識プローブは、一般に、様々な態様に従って、典型的には定量的またはリアルタイムPCR解析ならびにエンドポイント解析のための、増幅反応において使用される分子を指す。そのような標識プローブを使用して、標的ポリヌクレオチドの増幅をモニターすることができる。幾つかの態様において、増幅反応に存在するオリゴヌクレオチドプローブは、時間の関数として生成されるアンプリコンの量のモニタリングに適する。そのようなオリゴヌクレオチドとしては、本明細書において説明する5エキソヌクレアーゼアッセイTaqMan登録商標プローブ米国特許第5538848号も参照、様々なステムループ分子ビーコン例えば、米国特許第6103476号および同第5925517号ならびにTyagiandKramer1996NatureBiotechnology14303308参照、ステムレスまたはリニアビーコン例えば、国際公報第9921881号参照、PNAMolecularBeacons商標例えば、米国特許第6355421号および同第6593091号参照、線形PNAビーコン例えば、Kubistaetal2001SPIE42645358参照、非FRETプローブ例えば、米国特許第6150097号参照、Sunrise登録商標Amplifluor登録商標プローブ米国特許第6548250号、ステムループおよびデュプレックスScorpion商標プローブSolinasetal2001NucleicAcidsResearch29E96および米国特許第6589743号、バルジループプローブ米国特許第6590091号、プソイドノットプローブ米国特許第6589250号、サイクリコン米国特許第6383752号、MGBEclipse商標プローブEpochBiosciences、ヘアピンプローブ米国特許第6596490号、ペプチド核酸PNAライトアッププローブ、自己集合ナノ粒子プローブ、ならびに例えば米国特許第6485901号Mhlangaetal2001Methods25463471Whitcombeetal1999NatureBiotechnology17804807Isacssonetal2000MolecularCellProbes14321328Svanviketal2000AnalBiochem2812635Wolffsetal2001Biotechniques766769771Tsourkasetal2002NucleicAcidsResearch3042084215Riccellietal2002NucleicAcidsResearch3040884093Zhangetal2002Shanghai34329332Maxwelletal2002JAmChemSoc12496069612Broudeetal2002TrendsBiotechnol2024956Huangetal2002ChemResToxicol15118126およびYuetal2001JAmChemSoc141115511161に記載されているフェロセン修飾プローブが挙げられるが、これらに限定されない。標識プローブは、ブラックホールクエンチャBiosearch、IowaBlackIDT、QSYクエンチャMolecularProbesならびにダブシルおよびダブセルスルホナートカルボキシラートクエンチャEpochも含み得る。標識プローブは、2つのプローブを含む場合もあり、この場合、例えば、蛍光体が一方のプローブ上にあり、クエンチャが他方のプローブ上にあり、これら2つのプローブが一緒に標的にハイブリダイズすることによってシグナルがクエンチされるか、または標的にハイブリダイズすることによって蛍光の変化によりシグナルシグネチャが改変される。標識プローブは、カルボキシラート基の代わりにスルホン酸基を有するフルオレセイン色素のスルホナート誘導体、ホスホルアミダイト形のフルオレセイン、ホスホルアミダイト形のCY5例えばAmershamから入手可能を含み得る。本明細書において用いる場合、用語核酸試料は、本教示に従って生体試料中で見つけられる核酸を指す。試料を侵襲的にまたは非侵襲的に収集できると考えられる。試料は、繊維、布地、シガレット、チューインガム、接着材料、土壌または無生物上にある場合があり、それらの中にある場合があり、それらからのものである場合があり、またはそれらの中で見つけられる場合がある。本明細書において用いる場合の試料は、その最も広い意味で用いており、遺伝子標的または標的ポリヌクレオチドを採取することができる核酸を含有する試料を指す。試料は、細胞、細胞から単離された染色体例えば、中期染色体のスプレッド、ゲノムDNA、RNA、cDNAおよびこれらに類するものを含み得る。試料は、核酸を含有する任意の生物を包含する、動物または植物起源のものであってもよく、植物、家畜、家庭用ペットおよび人間の試料を含みしかしこれらに限定されない、複数の源から採取することができる。これらの源としては、全血、毛髪、血液、尿、組織生検、リンパ液、骨、骨髄、歯、羊水、毛髪、皮膚、精液、肛門分泌物、膣分泌物、汗、唾液、口腔スワブ、様々な環境試料例えば、農業のもの、水、および土壌、研究試料、精製試料および溶解した細胞を挙げることができるが、これらに限定されない。例えば機械力、音波処理、制限エンドヌクレアーゼ切断または当技術分野において公知の任意の方法などの手順の使用を含む、当技術分野において公知の任意の様々な試料調製手法の使用により、試料から標的ポリヌクレオチド配列を含有する核酸試料を単離できることは、理解されるであろう。本明細書において用いる場合の用語標的ポリヌクレオチド、遺伝子標的、標的ゲノム遺伝子座およびこれらに類するものは、本明細書では交換可能に用いており、対象となる特定の核酸配列を指す。標的は、増幅しようとするポリヌクレオチド配列であり得、他の核酸分子の存在下で存在する場合もあり、またはより大きな核酸分子内に存在する場合もある。標的ポリヌクレオチドは、任意の源から得ることができ、任意の数の異なる組成成分を含み得る。例えば、標的は、核酸例えば、DNAまたはRNAであり得る。標的は、メチル化されている場合もあり、メチル化されていない場合もあり、または両方である場合もある。さらに、対象となる特定の核酸配列に関して用いる標的が、それらの代用物、例えば増幅産物および天然配列をさらに指すことは、理解されるであろう。幾つかの態様において、対象となる特定の核酸配列は、例えば法医学試料しかしこれに限定されないにおいて見つけることができるものなどの分解された源から採取される短いDNAである。本教示の対象となる特定の核酸は、任意の数の上述の生物および源から採取することができる。標的ゲノム遺伝子座の倍数性状態に関して、2つの対立遺伝子が遺伝子座を定める二倍体ゲノムを有する生物については、そのような倍数性状態には3つの可能な遺伝子型がある。いずれの倍数性状態も、遺伝子型分類を定める有限数の対立遺伝子組み合わせと個別に対応づけられることは、当業者には理解されるであろう。従って、対象となる標的ゲノム遺伝子座を有する任意の試料の任意の倍数性状態について、有限の算出可能な数の遺伝子型がある。本明細書において用いる場合、DNAは、当技術分野において理解されているようにその様々な形態でのデオキシリボ核酸、例えばゲノムDNA、cDNA、単離された核酸分子、ベクターDNAおよび染色体DNAを指す。核酸は、任意の形態のDNAまたはRNAを指す。単離された核酸分子の例としては、ベクターに含有されている組換えDNA分子、異種宿主細胞内に維持されている組換えDNA分子、部分的にまたは実質的に精製された核酸分子、および合成DNA分子が挙げられるが、これらに限定されない。典型的に、単離された核酸には、その核酸が採取される生物のゲノムDNA内の核酸に天然に隣接する配列すなわち、その核酸の5および3末端に位置する配列がない。さらに、cDNA分子などの単離された核酸分子には、一般に、組換え技術によって生産された場合に他の細胞物質もしくは培地が実質的に存在せず、または化学合成された場合に化学的前駆体もしくは他の化学物質が存在しない。本教示による遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの様々な態様は、図4および図5に示すブロック線図で図示するようなサーマルサイクラ機器の様々な態様を用いることできる。図4に示すようなサーマルサイクラ機器500の様々な態様によると、サーマルサイクリング機器は、加熱されたカバー510を含み、これは、試料支持デバイス内に収容されている複数の試料512の上に位置する。様々な態様において、試料支持デバイスは、複数の試料領域を有するガラスまたはプラスチックスライドであり得、試料領域は、試料領域と加熱された蓋512の間にカバーを有する。試料支持デバイスの幾つかの例としては、マルチウエルプレート、例えば標準マイクロタイター96ウエル、384ウエルプレート、解析一回につき何千もの試料を処理できるマイクロデバイス、例えばマイクロカードもしくはマイクロチップなどのマイクロ流体デバイス、または実質的に平面の支持体から二次加工された任意の様々なデバイス、例えばガラスもしくはプラスチックスライドが挙げられるが、これらに限定されない。サンプル支持デバイスの様々な態様における試料領域は、支持体の表面に形成された、規則的または不規則な配列で型押しされた、くぼみ、へこみ、リッジおよびこれらの組み合わせを含み得る。サーマルサイクラ機器の様々な態様において、試料ブロック514、加熱および冷却用の素子516、および熱交換器518を含む。本教示によるサーマルブロックアセンブリの様々な態様は、図4のサーマルサイクラシステム500の構成要素514~518を含む。図5において、サーマルサイクリングシステム600の様々な態様は、サーマルサイクリング機器500の態様の構成要素を有し、図5の様々な態様がリアルタイムのものである場合はさらに検出システムを有する。対照的に、図4のサーマルサイクラの様々な態様については、エンドポイント検出として、すなわちサーマルサイクリング後の検出として、検出を行う。検出システムは、電磁エネルギーを放射する照明源と、試料支持デバイス内の試料616からの電磁エネルギーを受信するための検出器またはイメージャ610とを有し得る。サーマルサイクラ機器500および600の態様については、検出、加熱されたカバーおよびサーマルブロックアセンブリの機能を制御するために、それぞれ制御システム530および624を使用することができる。制御システムは、サーマルサイクラ機器500のユーザーインターフェース522およびサーマルサイクラ機器600のユーザーインターフェース626によって、エンドユーザーにアクセスすることができる。図6に図示するようなコンピュータシステム700は、サーマルサイクラ機器の機能およびユーザーインターフェース機能の制御をもたらすものとして役立ち得る。加えて、コンピュータシステム700は、データ処理、表示およびレポート作成を提供することができる。すべてのそのような機器制御機能をローカルにサーマルサイクラ機器専用にしてもよく、またはコンピュータシステム700は、後でより詳細に論じるように、制御、解析および報告機能の一部またはすべての遠隔制御を提供することができる。図6は、図4のサーマルサイクラシステム500または図5のサーマルサイクラシステム600の態様を利用することができる、様々な態様に従って処理機能性を果たすために用いることができるコンピュータシステム700を図解するブロック線図である。コンピューティングシステム700は、プロセッサ704などの1つまたは複数のプロセッサを含むことができる。プロセッサ704は、例えばマイクロプロセッサ、コントローラまたは他の制御ロジックなどの、汎用または専用処理エンジンを用いて実装され得る。この例において、プロセッサ704は、バス702または他の通信媒体に接続されている。さらに、図6のコンピューティングシステム700を多数の形態、例えばラックマウントコンピュータ、メインフレーム、スーパーコンピュータ、サーバー、クライアント、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、テーブルコンピュータ、携帯式コンピューティングデバイス例えば、PDA、携帯電話、スマートフォン、パームトップなど、クラスタグリッド、ネットブック、組み込み型システム、または所与の用途もしくは環境に望ましいものであり得るもしくは適切であり得るような任意の他のタイプの専用もしくは汎用コンピューティングデバイス、のいずれかで具現化することができる。加えて、コンピューティングシステム700は、クライアントサーバー環境と1つもしくは複数のデータベースサーバーとを含む従来のネットワークシステム、またはLISLIMSインフラストラクチャとの統合を含み得る。ローカルエリアネットワークLANまたはワイドエリアネットワークWANを含めて、ならびに無線およびまたは有線構成要素を含めて、多数の従来のネットワークシステムが当技術分野において公知である。加えて、クライアントサーバー環境、データベースサーバーおよびネットワークは、当技術分野において十分に文献に記載されている。コンピューティングシステム700は、情報を通信するためのバス702または他の通信機構、および情報を処理するためにバス702と連結されているプロセッサ704を含む。コンピューティングシステム700は、ランダムアクセスメモリRAMまたは他の動的メモリであり得るメモリ706も含み、該メモリは、プロセッサ704によって実行される命令を記憶させるためのものであり、バス702に連結されている。メモリ706は、プロセッサ704によって実行される命令の実行中に一時的数値変数または他の中間情報を記憶させるためにも使用することができる。コンピューティングシステム700は、バス702と連結されている、静的情報およびプロセッサ704に対する命令を記憶させるための読み出し専用メモリROM708または他の静的記憶デバイスをさらに含む。コンピューティングシステム700は、情報および命令を記憶させるために備えられている、バス702に連結されている記憶デバイス710例えば磁気ディスク、光学ディスク、またはソリッドステートドライブSSDを含んでいてもよい。記憶デバイス710は、メディアドライブおよびリムーバブルストレージインターフェースを含み得る。メディアドライブは、固定記憶媒体または取外し可能な記憶媒体をサポートするドライブまたは他の機構例えばハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、光学ディスクドライブ、CDもしくはDVDドライブRもしくはRW、フラッシュドライブ、または他のリムーバブルメディアドライブもしくは固定メディアドライブを含み得る。これらの例の実例を挙げるとすれば、記憶媒体には、特定のコンピュータソフトウェア、命令、またはデータが記憶されているコンピュータ可読記憶媒体を挙げることができる。代替態様において、記憶デバイス710は、コンピュータプログラムまたは他の命令もしくはデータのコンピューティングシステム700へのローディングを可能にするための他の類似の手段を含み得る。そのような手段としては、例えば、リムーバブルストレージユニットおよびインターフェース、例えばプログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース、リムーバブルメモリ例えば、フラッシュメモリまたは他のリムーバブルメモリモジュールおよびメモリースロット、ならびに記憶デバイス710からコンピューティングシステム700へのソフトウェアおよびデータの転送を可能にする他のリムーバブルストレージユニットおよびインターフェースを挙げることができる。コンピューティングシステム700はまた、通信インターフェース718を含み得る。通信インターフェース718を使用して、コンピューティングシステム700と外部デバイスの間のソフトウェアおよびデータの転送を可能にすることができる。通信インターフェース718の例としては、モデム、ネットワークインターフェース例えば、イーサネットまたは他のNICカード、通信ポート例えば、USBポート、RS232Cシリアルポートなど、PCMCIAスロットおよびカード、ブルートゥース、ならびにこれらに類するものを挙げることができる。通信インターフェース718によって転送されるソフトウェアおよびデータは、通信インターフェース718によって受信可能な、電気シグナル、電磁シグナル、光学シグナルまたは他のシグナルであり得るシグナル形態のものである。これらのシグナルは、無線媒体、電線もしくはケーブル、光ファイバーまたは他の通信媒体などのチャネル経由で通信インターフェース718によって転送および受信され得る。チャネルの幾つかの例としては、電話線、携帯電話リンク、RFリンク、ネットワークインターフェース、ローカルエリアネットワークまたはワイドエリアネットワーク、および他の通信チャネルが挙げられる。コンピュータユーザーに情報を表示するために、コンピューティングシステム700をバス702によって表示装置712、例えばブラウン管CRTまたは液晶表示装置LCDに連結することができる。英数字キーおよび他のキーをはじめとする入力デバイス714は、例えば、情報およびコマンド選択をプロセッサ704に伝達するためにバス702に接続される。入力デバイスは、タッチスクリーン入力機能を用いて設定されている、LCD表示装置などの表示装置であってもよい。別のタイプのユーザー入力デバイスは、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ704に伝達するための、ならびに表示装置712上でのカーソルの動きを制御するためのカーソルコントロール716、例えばマウス、トラックボールまたはカーソル方向キーである。この入力デバイスは、第一の軸例えばxおよび第二の軸例えばyの2つの軸における2つの自由度を典型的に有し、それによってデバイスによる平面内の位置の特定が可能になる。コンピューティングシステム700は、データ処理を提供すると共に、そのようなデータに対する信頼レベルを提供する。本教示の態様の一定の実施と一致して、メモリ706に収録されている、1つまたは複数の命令の1つまたは複数のシーケンスを実行するプロセッサ704に応答して、コンピューティングシステム700がデータ処理および信頼値を提供する。そのような命令を記憶デバイス710などの別のコンピュータ可読媒体からメモリ706に読み込むことができる。メモリ706に収録されている命令のシーケンスの実行は、本明細書において説明するプロセス状態をプロセッサ704に遂行させる。あるいは、ソフトウェア命令の代わりにハードワイヤード回路を使用して、またはハードワイヤード回路をソフトウェア命令と併用して、本教示の態様を実施することができる。従って、本教示の態様の実施は、ハードウェア回路とソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。本明細書において用いる場合の用語コンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラム製品は、実行のためにプロセッサ704に1つもしくは複数の命令の1つもしくは複数のシーケンスを与えることに関与する任意の媒体を一般に指す。そのような命令は、一般にコンピュータプログラムコードこれは、コンピュータプログラムまたは他の分類形態に分類することができると呼ばれ、実行されるとコンピューティングシステム700が本発明の態様の特徴または機能を遂行することができるようにする。これらおよび他の形態のコンピュータ可読媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体および伝送媒体をはじめとするしかしこれらに限定されない多くの形態をとり得る。不揮発性媒体としては、例えば、ソリッドステート、光学または磁気ディスク、例えば記憶デバイス710が挙げられる。揮発性媒体としては、メモリ706などの動的メモリが挙げられる。伝送媒体としては、バス702を構成するワイヤをはじめとする、同軸ケーブル、銅線および光ファイバーが挙げられる。一般的な形態のコンピュータ可読媒体としては、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープもしくは任意の他の磁気媒体、CDROM、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを有する任意の他の物理的媒体、RAM、PROMおよびEPROM、FLASHEPROM、任意の他のメモリーチップもしくはカートリッジ、本明細書において後で説明するような搬送波、またはコンピュータが読み取ることができる任意の他の媒体が挙げられる。様々な形態のコンピュータ可読媒体が、1つまたは複数の命令の1つまたは複数のシーケンスを、実行するためにプロセッサ704に搬送することに関与し得る。例えば、命令は、最初に遠隔コンピュータの磁気ディスクに搬送され得る。遠隔コンピュータは、その動的メモリに命令をロードし、モデムを使用して電話線を通じて命令を送信することができる。コンピューティングシステム700にローカルなモデムは、電話線にてデータを受信し、赤外送信機を使用してデータを赤外シグナルに変換することができる。バス702に連結された赤外検出器は、赤外シグナルで搬送されたデータを受信し、バス702にデータを配置することができる。バス702はデータをメモリ706に搬送し、そのメモリ706からプロセッサ704が命令を引きだして実行する。メモリ706によって受信された命令は、プロセッサ704による実行の前または後に、任意で記憶デバイス710に記憶させることができる。ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせを適宜用いて様々な態様のオペレーションを実施できることが、当業者に認識されよう。例えば、幾つかのプロセスは、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードワイヤードロジックの制御下のプロセッサまたは他のデジタル回路を使用して行うことができる。本明細書における用語ロジックは、固定ハードウェア、プログラム可能ロジックおよびまたはこれらの適切な組み合わせを指し、列挙された機能を果たすためのものであることが当業者に認知されているであろう。ソフトウェアおよびファームウェアをコンピュータ可読媒体に記憶させることができる。幾つかの他のプロセスは、当業者に周知のアナログ回路を使用して実施することができる。加えて、メモリまたは他の記憶装置ならびに通信構成要素を本発明の態様において利用することができる。上の説明は、目的の明確さのために様々な機能ユニットおよびプロセッサに関して本発明の態様を説明したものであることは理解されるであろう。しかし、本発明を損なうことなく、様々な機能ユニット、プロセッサまたはドメイン間において、任意の適切な機能配分を利用できることは、明白であろう。例えば、複数の別々のプロセッサまたはコントローラによって実行されるように説明された機能を、一つの同じプロセッサまたはコントローラによって実行することができる。それ故、特定の機能ユニットに対する言及は、厳密な論理的または物理的な構造または編成を示すのではなく、単に、記載された機能を提供するために適切な手段に対する言及であると見なされるべきである。上述のように、本教示の様々な態様によるデータの理想化されたプロットを示す図3について言及する。当業者が知っているように、遺伝子型決定アッセイの様々な態様について、例示のために対立遺伝子Aと呼ぶ標的二倍体ゲノム遺伝子座の第一の対立遺伝子に割り当てられた第一のプローブは、該プローブと結合している第一の色素を有することができる。同様に、第二の色素を有する第二のプローブを、例示のために対立遺伝子Bと呼ぶゲノム遺伝子座の第二の対立遺伝子に割り当てることができる。サーマルサイクリング中に増幅が発生すると、Aがホモ接合性の生体試料については、第一の色素の1つのシグナルセットが、ホモ接合性AAについての各対立遺伝子について報告されることとなる。同様に、Bがホモ接合性の生体試料については、第二の色素の1つのシグナルセットが、ホモ接合性BBの各対立遺伝子について報告されることとなる。最後に、ヘテロ接合性の生体試料については、第一の色素についてのシグナルと第二の色素に付いてのシグナルの1つのシグナルセットがヘテロ接合性ABについて報告されることとなる。それに関して、そのように設計された遺伝子型決定アッセイの様々な態様は、複数のデータ点についての3つのクラスタを表示している図3に示すような、標的二倍体ゲノム遺伝子座についての3つの可能な対立遺伝子の組み合わせのそれぞれについて、別個のシグナルセットを生じさせる。図1の段階10に関して、および図3に関して、各データ点は、遺伝子型についてアッセイした複数の生体試料中の1つの試料について検出された別個のシグナルセットを表す。上述のように、図3に示す各データ点は、シグナル1、シグナル1、シグナル1、シグナル2およびシグナル2、シグナル2として与えられる3つの別個のシグナルセットのうちの1つに関する座標を有し得る。図4に図示するようなサーマルサイクル機器については、試料を最終サイクルまでサイクリングさせた後、エンドポイント後の読み取りとして検出を行うことができる。図5に図示するようなサーマルサイクル機器については、試料が最終サイクルへとサイクリングされるにつれてリアルタイムで動的に検出を行うことができ、加えて、エンドポイント後の読み取りとして検出を行ってもよい。図1の段階20に関して、および図3に示すように、各データ点についての角度を定めるための基線を、y=C式中、Cは定数であるによって表される線として作図することができ、これは、図3に示すように、データについての定められた原点を含有する。図3に示されているように、原点IVは、各角度、α1、α2およびα3についての頂点である。本教示の様々な態様に従って、各クラスタ図3のi、iiおよびiii内の各データ点は、データ点および定められた原点を用いて作図される線によって決定される角度を有し得る。本教示の様々な態様によると、角度α3、α2およびα1とそれぞれ対応づけられる線I、IIおよびIIIの集合セットは、角度構成データベースから選択され得る角度構成を構成する。このことは後でより詳細に論じる。様々な態様に従って、陰性対照によって原点を定めることができる。陰性対照をテンプレート不含対照NTCと呼ぶことがあり、これは、対象となる標的ゲノム遺伝子座を含有しない試料である。遺伝子型決定アッセイの様々な態様について、陰性対照またはNTCは、オリゴヌクレオチド材料を含有しなくてもよく、例えばアッセイされる生体試料に等しい体積にされたすべての試薬しかしこれらに限定されないを含有してもよい。遺伝子型決定アッセイの他の態様によると、NTCは、例えばアッセイされる標的ゲノム遺伝子座の配列を含有しないことが確証されているオリゴヌクレオチド試料しかしこれに限定されないを含有し得る。当業者が知っているように、そのようなNTC試料は、検出され得るバックグラウンドシグナルを、尚、生成することができる。それに関しては、1つまたは複数のNTC試料を使用して原点ならびに基線を定めることができ、それらから、3つの可能な対立遺伝子のそれぞれについての別個のシグナルセットを放射する試料の角度を決定することができる。様々な態様において、複数のNTC試料を使用して原点を決定することができ、それによって基線を決定することができる。当業者が知っているように、複数のNTC試料の平均値、中央値および重心の決定しかしこれらに限定されないを含めて、原点についての値を決定するために複数のNTC試料からのデータを処理するための様々な方法が存在し得る。原点を定めることについての態様は、NTC試料の使用を伴わないこともあり得るだろう。例えば、定められる原点を、以前に得たデータに基づいて事前に定めることができるだろう。別の態様は、試料クラスタの形態を使用して原点を決定することができるだろう。さらに別の態様は、初期サイクルで収集された蛍光データの使用に基づくこともあり得、それによって、原点を定める目的に関して許容可能な原点が示されてもよい。あるいは、当業者が知っているように、y=C式中、Cは定数であるについての定められた原点を含有する基線を、ユーザーが定めた理論的根拠に基づいて自由裁量で定めることができ、この場合の線は、データについてのユーザーが定めた原点を含有する。例えば、図3に示すようなグラフについての原点として、y=0を基線とする場合に原点を選択することができるだろう。様々な態様によると、図1の段階20については、決定または選択された原点を含む基線から、データセットにおける各データ点についての角度を決定することができる。図1の段階30に図示するように、本教示の遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの様々な態様について、最適角度構成の検索を行うことができる。様々な態様に従って角度構成空間の網羅的検索を行うことができ、そこでは、複数の試料についてのデータ点のデータセットを、角度構成データベースから選択されるベストフィット角度構成に適合させることができる。原理上、二倍体ゲノムについての遺伝子型決定解析に付されるK個の試料については、3K個の可能な遺伝子型割り当てがあり、これは概して多すぎてすべての可能性を効果的に検索することはできないだろう。本教示のシステムおよび方法に従って、データセット内のデータの最適角度構成への適合についての検索を行うことができる、角度構成データベースを生成することができる。様々な態様において、遺伝子型決定データのデータセットを、角度構成データベースの生成のためのトレーニングセットとして選択することができる。様々な態様によると、角度構成データベースは、データベース内の各角度構成と対応づけられる特定の角度構成が出現する確率を含み得る。本教示によるシステムおよび方法の様々な態様について、特定の角度構成が出現する確率は、トレーニングセット内の特定の角度構成の出現頻度の関数として推定することができる。例えば、ある角度構成が出現する確率は、トレーニングセット内の角度構成の総数で割った、そのトレーニングセットにおいてその角度構成が出現する回数を評価することによって、推定することができる。遺伝子型決定データのそのようなデータセットは、角度構成による遺伝子型決定のためのシステムおよび方法の様々な態様を使用して解析することができる遺伝子型決定データを代表する特性を有するものとして選択することができる。角度構成データベースを生成するためにトレーニングセットとして使用されるデータセットは、そのようなデータセットに影響を及ぼす変数、例えば、解析される試料のタイプすなわち、一定の細胞、組織または生体液タイプ、試料調製方法、アッセイ条件すなわち、プローブ、レポーター、試薬およびマトリクスおよび計装すなわち、検出器、サーマルブロックアセンブリ、および試料ブロックしかしこれらに限定されないから導出される特性を有し得る。従って、角度構成データベースを生成するために使用されるデータのトレーニングセットを、解析するデータのタイプを特に反映するように選択することができる。様々な態様において、角度構成空間をユーザーが定めることができる。例えば、本教示の様々な態様は、データセット内のデータの最適角度構成への適合についての検索を行うことができる角度構成データベースを生成するための基礎として、遺伝子型決定解析を行うための複数の特性について選択された100000を超える遺伝子決定アッセイのデータセットを利用してもよい。そのようなトレーニングセットを使用して角度空間を定めることができ、そこから角度構成データベースを生成することができるだろう。本教示のシステムおよび方法の様々な態様について、試料の角度構成への全体的適合を、それに伴う信頼度で確実に見つけることができる網羅的検索を提供するために、角度構成空間を定めるすることができる。例えば、3K個の可能な遺伝子型割り当てを検索する代わりに、様々な態様において100000を超える遺伝子型決定アッセイの選択されたトレーニングセットを使用して、本教示のシステムおよび方法の様々な態様による角度構成空間を次のように定めたα1は、475°と925°の間で変動し得るα2は、475°と1375°の間で変動し得るα3は、25°と1375°の間で変動し得る各角度についての角度幅は5°である角度は小さい順にα1<α2<α3である。標的とする特性を有する遺伝子型決定データのトレーニングセットから導出された上記境界条件を使用して、総数3797の一意の角度構成を有する角度構成データベースを生成することができる。加えて、本教示のシステムおよび方法の様々な態様について、データベース内のそれぞれの一意の角度構成を、その角度構成が出現し得る確率と対応づけることができる。例えば図1の段階30しかしこれに限定されないにおいて用いたデータベースの様々な態様は、データのトレーニングセットの選択による角度構成空間の定め方によって変わり得る。従って、データベース内の角度構成の数は、トレーニングセットの選択に依存して3797より多いこともあり、または少ないこともある。例えば、トレーニングセットの選択は、上の例における3797の一意の角度構成より多いまたは少ない可能な角度構成を作るための角度の範囲の定め方に影響を及ぼし得る。トレーニングセットの選択によって、5°より大きくまたは小さくなるように角度幅が変更されることもあり、これも、角度構成データベースの様々な態様についての角度構成数に影響を及ぼし得る。加えて、トレーニングセットの選択は、角度構成データベースの様々な態様においていずれか1つの角度構成が出現する確率の評価に影響を及ぼし得る。トレーニングセットの選択に関しては、それらの特質についてのアルゴリズムの精度を改善するために、データセットを、そのようなデータセットに影響を及ぼす変数から導出される特性の限られたセットを有するように限定することが望ましいことがある。例えば、単一アッセイタイプからのデータセットを選択して、アルゴリズムをそのアッセイについて確実に最適化することが望ましい場合もある。本教示によるシステムおよび方法の様々な態様について、トレーニングセットから経験的に生成される角度構成の一意のセットをデータベースに記憶させることができる。そのようなデータベースを、本教示によるシステムおよび方法での使用に対して静的すなわち、不変のままであるように設計することができ、または動的に変化し続け、継続的にアップデートされるように設計してもよい。様々な態様によると、データベースは、エンドユーザーによって直接アップデートされることもあり、または自動プロセスによってアップデートされることもある。様々な態様において、トレーニングセットが新たなデータにアップデートされると新たな角度構成がデータベースに加えられ得る。例えば、より多くの試料が特定のアッセイについてランされ、トレーニングセットに加えられると、角度構成データベースがアップデートされ得る。これに関しては、データのトレーニングセットの選択により、角度構成データベースの様々な態様を生成することができ、標的とするアッセイおよびデータセットの評価に使用するために一意的に作ることができる。図7A~7Cには、図1の段階30において示したような最適角度構成の検索を行うための様々な形態の理解を助けるために、角度構成データベースの様々な態様による3つの可能な角度構成をグラフで示す。各図のわきに示すように、3つの角度およびそれぞれの例示的角度構成についての角度幅は、上の例で与えたような角度構成データベースの様々な態様と一致する。角度を度で記入しているが、当業者に分かるように、ラジアンまたは極座標などの任意の形態の角度表示を使用することができる。図7A~7Cでは、3つの別個の角度についてのすべての例示的角度を度で記入し、各角度構成が、定められた角度構成空間の一意の部分をカバーするように5°の角度幅をとる。図8Aおよび8B、ならびに図9Aおよび9Bは、図1の段階10~30において示すような本教示の遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの様々な態様を図示するものである。図8Aには、遺伝子型決定アッセイのための複数の生体試料についてのデータ点のデータセットを図示し、例えば、図8Aではクラスタi、iiおよびiiiとして表示する。加えて、クラスタivを図8Aに示し、このクラスタを使用して、定められた原点を決定することができる。上述のように、そのようなクラスタは、試料のテンプレート不含対照NTCセットからのデータ点のセットであり得る。本教示の様々な態様において、各試料データ点についての角度を決定することができ、ここで、例えば図8Bおよび8Cならびに図9Bおよび9Cに示すようなしかしこれらに限定されない各角度についての頂点IVが、定められた原点である。反復プロセスにおいて、すべての試料を、データベース内の角度構成、例えば図8Bにグラフで表示する角度構成への適合度に対して評定することができる。図8Cから分かるように、図8Bの角度構成の中心線I、IIおよびIIIは、データに対して妥当に適合しているようである。対照的に、図9A~9Cへの比較では、図9Bに図示するようなデータベースからの角度構成は、図9Cの検定から明らかであるように、図9Aのデータに対してうまく適合していない。後でより詳細に論じるように、本教示の方法およびシステムの様々な態様について、データベース内の角度構成へのすべてのデータ点の適合度の合計についての項を含む適合スコアを算出することができ、その適合スコアを使用して、データベース内の角度構成へのデータの適合度を評定することができる。図1の方法100の様々な態様のグラフ描画を図10A~10Cおよび図11A~11Cに示す。各図に関して、以下のように定めた適合スコアを列挙しているLi=ΣLikLiaprioriLiHardyWeinberg式中、Liは、角度構成データベース内のある角度構成についての総適合スコアである。ΣLikは、総適合スコアにおける、データベース内の角度構成に対する、データセット内のすべてのデータ点についての適合度の合計の項である。Liaprioriは、総適合スコアにおける、ある角度構成が出現し得る確率に関連する項であり、角度構成データベースにおける情報として提供され得る。LiHardyWeinbergは、総適合スコアにおける、ハーディーワインベルグHardyWeinberg分布に対するデータの適合度に関連する項である。本教示の方法およびシステムの様々な態様に従って、角度構成についての最高スコアを使用して、ベストフィット角度構成を定めることができる。本教示のシステムおよび方法の様々な態様において、角度構成データベース内の情報を使用して生成される項以外の追加の項を適合スコアに加えてもよい。様々な態様について、追加の項は、データセットに対する角度構成の適合についての追加の基準として、例えば、角度構成の適合と陽性対照との一致、角度構成の適合と特定された対立遺伝子頻度との一致、および角度構成の適合とハーディーワインベルグ分布との一致の情報しかしこれらに限定されないを利用し得る。任意の数の陽性対照を使用することができる。場合によっては、1つまたは複数クラスタについて、1つまたは複数の陽性対照を有することが有益であり得る。さらに、陽性対照のタイプに基づいて適合スコアを動的に偏らせることが望ましい場合があり、陽性対照のタイプとしては、合成陽性対照および生物学的陽性対照が挙げられるであろうが、これらに限定されない。陽性対照は、典型的には、遺伝子型が公知のデータであるが、そうである必要はない。陽性対照は、クラスタの予想位置を算出するためになお使用することができる非生物学的蛍光マーカーであってもよい。1つの態様において、角度構成iに対する、試料kに関連するデータの適合度であるLik、は、アッセイにおいて、試料kについてのデータの角度が真の角度構成iで生ずる確率の対数である。例えば、この確率を、角度構成iを含む遺伝子型角度の周囲の正規分布の混合としてモデル化することができる。様々な態様において、Liaprioriは、角度構成iについての確率の対数表現である。そのような確率を、前に説明したように、データベース内の各角度構成と対応づけることができる。本教示の様々な態様に従って、LiHardyWeinbergを三段階手順によって導出することができる。第一段階では、角度構成iが正しい角度構成であると仮定することにより、各データ点に条件付き遺伝子型を割り当てることができる。第二段階では、3つの遺伝子型と2つの対立遺伝子の頻度を条件付き遺伝子型コールから算出する。最後に、第三段階において、3つの遺伝子型の実測頻度と、実測対立遺伝子頻度を有する集団について予想されるハーディーワインベルグ遺伝子型頻度とを比較する、分布の適合についてのピアソンのカイ二乗検定のp値の対数として、LiHardyWeinbergを算出することができる。図10A~10Cおよび図11A~11Cは、本教示の方法100および200の様々な態様に従って、複数の生体試料についてのデータ点の2つの異なるデータセットに対する、3つの異なる角度構成の適合の例を示している。図10A~10Cには、同じデータセットに対する、データベースの角度構成の中心角度の、グラフによる適合を表示し、総適合スコアを、その総適合スコアのすべての項の値と共に示す。3つの角度構成は、例えば図9Cに示す適合とは対照的に、一見すると妥当であるように見える。ハーディーワインベルグの適合スコアに関しては、最高適合スコアについて図10Bにおける角度構成が選択されることは明らかである。このデータセットについては、図10Bの角度構成を、データセットに対する正しい適合として確証した。しかし、その追加のハーディーワインベルグ項がなければ、図10Aの角度構成が最高スコアを有するだろう。図11A~11Cは、データセット内にデータ点のクラスタが1つしか存在しない複数の生体試料についてのデータ点のデータセットに対する、3つの異なる角度構成の適合を示している。この一連の図で表されるデータセットについては、最高適合スコアを有する図11Bを、データセットに対する正しい適合として確証した。図1の段階40に示すように、複数の試料中の各試料に対して、最終的な遺伝子型分類の割り当てを行うことができる。本教示の方法およびシステムの様々な態様に従って、ベストフィット角度構成のそれぞれの角度を、遺伝子型分類を定める3つの可能な対立遺伝子の組み合わせのうちの1つと個別に対応づけることができるので、各試料に対応する各データ点について遺伝子型の割り当てを行うことができる。例えば、図3において、角度α3に対応するデータ点は、シグナル1の標識プローブによって検出される対立遺伝子に相同な遺伝子型に対応する。図1の段階50に関しては、上述のように、および当業者が容易に認識するように、非常に多くのデバイスを使用して様々な形式で、遺伝子型決定情報、例えば遺伝子型決定データ、最終遺伝子型決定割り当て、および遺伝子型決定品質スコアしかしこれらに限定されないをエンドユーザーに出力する様々なやり方がある。例えば、遺伝子型決定情報の形式に関しては、データをグラフ形式で、報告書として、またはこれらの組み合わせで提供することができる。出力デバイスに関しては、遺伝子型決定情報を、プリンタ、ブラウン管表示装置CRT、液晶表示装置LCDおよび発光ダイオード表示装置LEDなどのしかしこれらに限定されないデバイスに出力することができる。方法200について図2の段階110~130に示すように、本教示の遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの様々な態様に従って、データの前処理を行うことができる。様々な態様において、データセット内のすべてのデータ点についての角度の決定前に前処理を行うことができる。様々な態様に従って、方法200の段階110において示すように、外れ値を特定し、無効と示すことができる。前述において、図3を参照して、第一のシグナルを有する第一のプローブおよび第二のシグナルを有する第二のプローブを使用して増幅したすべての試料を、シグナル1対シグナル2のデカルト座標系にプロットすることができる。それに関して、有効試料は、シグナル1、シグナル1、シグナル1、シグナル2およびシグナル2、シグナル2の3セットのうちの1つの座標を有することができる。様々な態様について、予想される3つのセットのうちの1つから外れ得る座標を有することによって外れ値を特定することができる。例えば、これに限定されるわけではないが、様々な態様において、外れ値が1つの座標についてのシグナルを本質的に有さない場合、当該外れ値を無効と特定することができる。様々な態様について、試料の強度が検出器の読み取りについてスケール外である場合、外れ値がコールされ得る。さらに別の態様は、データ点が角度構成によって定められないエリアに入る場合、外れ値を定めることになる。様々な態様において、このエリアは、ある試料がある遺伝子型に属する算出確率に基づくこともあり、または代替的に、クラスタ重心からのユークリッド距離もしくはマンハッタン距離に基づいて算出することもできるだろう。別の態様は、試料が外れ値であるかどうかを決定するために使用されるデカルト座標系における多数のゾーンを自由裁量で定めることを可能にする。原点に中心を置く放射状ゾーンであって、内半径および外半径が遺伝子型クラスタとNTCクラスタの間にあるように内半径と外半径によって制限されるゾーンが一つの例であろう。この場合、内半径および外半径は、確率を使用することしかしこれに限定されないによって算出することができるであろうし、または前に述べたように自由裁量で定めることができるであろう。上述のように、あるデータ点について、基線に対する角度を決定することができる。様々な態様について、陰性試料対照であるテンプレート不含対照NTCを使用して基線を決定することができる。様々な態様によると、図2に示す方法200の段階120で示すように、本教示の方法およびシステムの様々な態様について、データの前処理は、陰性対照試料を特定する段階を含む。様々な態様に従って、そのような陰性対照をアッセイ準備の一部として設計することができ、陰性試料の特定に関する情報をアクセス可能なコンピュータ可読媒体に記憶させることができる。様々な態様について、NTCクラスタを特定し、そのクラスタの重心を特定することができ、この重心によって原点および基線を定めることができる。方法200の段階130において示すような様々な態様によると、PCRが阻害された試料は、評価可能なシグナル増幅を有することができず、NTCクラスタ内またはその付近に入り得る。従って、方法200の段階130の様々な態様については、陰性対照クラスタを特定すると、それに従って、増幅を行うことができなかった生体試料を特定することができる。加えて、様々な態様について、方法200の段階120が完了した後、無効陰性対照を特定することが可能であり得る。例えば、陰性対照は、評価可能なシグナル増幅を有することが予想されない。様々な態様において、所定のシグナル振幅より大きなシグナル振幅を有する陰性対照として入力されたすべての試料を外れ値NTCと定め、無効と特定することができる。これに関して、他の試料についての情報がいつどのように入力されるかにしたがって、外れ値を特定する段階が行われ得ることは、当業者には認識されよう。従って、様々な態様について、段階110を前処理段階として再び行うことができる。本教示の遺伝子型決定データの解析のための方法およびシステムの様々な態様については、すべての試料に割り当てられたすべての最終遺伝子型コールに品質値を割り当てることができる。品質値は、正しい遺伝子型が所与の試料に割り当てられる尤度についての情報をエンドユーザーに伝えることができる。従って、エンドユーザーが試料についての遺伝子型割り当てを評価するための追加情報として品質値を用いることができる。遺伝子型決定解析の当業者が知っているように、確率尺度で、パーセントで、Phredスケールで、または任意の他の単位で品質値を表示することができるだろう。本発明の教示のシステムおよび方法の様々な態様に従って、まず3つの遺伝子型スコアS1kS2kS3kを3つの可能な遺伝子型のそれぞれについて1つ生成することにより、試料kについての品質値を得ることができる。各スコアは、試料kがその遺伝子型である可能性の尺度である。様々な態様について、確率スケールでの品質値を、次の式に従って算出することができるQVk=maxS1kS2kS3kS1kS2kS3k様々な態様において、遺伝子型スコアS1kは、遺伝子型1を有する典型的な試料が、試料kについて観察されるものに等しいシグナル角度を有することについての、モデルベースでの確率を含む。それは、遺伝子型1を有する典型的な試料が、試料kについて観察されるものに等しいシグナルの大きさを有することについての、モデルベースでの確率も含む。典型的な試料の角度および大きさについての一般的な確率モデルは、試料角度の正規分布遺伝子型1に対応する最良角度構成の角度を軸として展開する試料の大きさについての正規またはlog正規分布を含む。それは、これらの分布の欠けているパラメータを、試料シグナルおよびそれらに割り当てられた遺伝子型から推定するための基準である。あるいは、クラスタ重心からの距離から、またはクラスタ形状から導出される測定基準から、試料についての品質値を得ることができる。さらに、品質値を得る際、クラスタ間のシグマ分離の数値などの測定基準を使用することができる。遺伝子型決定データの解析のための様々な方法およびシステムの様々な態様の原理を特定の態様に関連して記載したが、これらを単に例として記載したこと、およびこれらの記載が本発明の範囲を限定することを意図したものでないことをはっきりと理解すべきである。本明細書の開示内容は、例証および説明のために提供したものである。それは網羅的であることを意図したものではなく、開示内容を記載したまさにその形態に限定することを意図したものでもない。多くの修飾および変形が当業者には明らかであろう。記載した技術の開示した態様の原理および実際の応用を最良に説明し、それによって他の当業者が予期される個々の使用に適している様々な態様および様々な修飾を理解できるようにするために、開示内容を選択して記載した。開示内容の範囲を後続の請求項およびそれらの等価物によって定めることを意図している。