ГЕНЕРИРОВАНИЕ ОБУЧАЮЩИХ ДАННЫХ ДЛЯ СЕКВЕНИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. Реализованный на компьютере способ генерирования эталонных обучающих данных и обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети для задачи определения метаданных кластеров, включающий в себя:
доступ к ряду наборов изображений, созданных в ходе прогона секвенирования, причем каждый набор изображений из ряда создан в ходе соответствующего цикла секвенирования, каждое изображение из ряда отображает кластеры и окружающий их фон, каждое изображение из ряда содержит пиксели в пиксельном домене, и каждый из пикселей разделен на множество субпикселей в субпиксельном домене;
получение из распознавателя оснований классификации распознавания оснований каждого из субпикселей в виде одного из четырех оснований (A, C, T и G), таким образом, получая последовательность распознавания оснований для каждого из субпикселей во множестве циклов секвенирования прогона секвенирования;
генерирование карты кластеров, идентифицирующей кластеры как непересекающиеся участки смежных субпикселей, которые имеют по существу совпадающую последовательность распознаваемых оснований;
определение метаданных кластеров на основании непересекающихся участков в карте кластеров, причем метаданные кластеров включают в себя центры кластеров, формы кластеров, размеры кластеров, фон кластера и/или границы кластера;
использование метаданных кластеров для генерирования эталонных обучающих данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети для задачи определения метаданных кластеров;
причем эталонные обучающие данные содержат карту затухания, троичную карту или бинарную карту;
причем карта затухания рассчитывается на основании расстояния между субпикселем и центром масс непересекающегося участка, к которому относится субпиксель;
причем троичная карта рассчитывается путем классификации субпикселей, которые находятся на непересекающихся участках в виде внутренних субпикселей кластеров, субпикселей, которые находятся в центрах масс непересекающихся участков в виде центральных субпикселей кластеров, и субпикселей, которые не принадлежат ни одному из непересекающихся участков в виде фоновых субпикселей; и
причем бинарная карта рассчитывается путем классификации субпикселей, которые находятся в центрах масс непересекающихся участков в виде центральных субпикселей кластеров, а всех других субпикселей - в виде нецентральных субпикселей; и
обучение генератора шаблонов на основе нейронной сети на получение карты затухания, троичной карты или бинарной карты в качестве выходных данных на основе эталонных обучающих данных.
2. Реализованный на компьютере способ по п. 1, дополнительно включающий в себя использование метаданных кластеров, полученных из карты затухания, троичной карты или бинарной карты, построенных в виде выходных данных генератором шаблонов на основе нейронной сети для распознавания оснований распознавателем оснований на основе нейронной сети, с целью повышения производительности технологий высокопроизводительного секвенирования нуклеиновых кислот.
3. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-2, дополнительно включающий в себя генерирование карты кластеров путем идентификации в качестве фона тех субпикселей, которые не принадлежат ни одному из непересекающихся участков.
4. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-3, в котором карта кластеров идентифицирует части границ кластеров между двумя смежными субпикселями, последовательности распознавания оснований которых по существу не совпадают.
5. Реализованный на компьютере способ по п. 1-4, в котором карта кластеров генерируется на основе:
идентификации исходных субпикселей в предварительных центральных координатах кластеров, определенных распознавателем оснований; и
поиска по уровням по существу совпадающих последовательностей распознавания оснований, начиная с исходных субпикселей и продолжая со смежными неисходными субпикселями.
6. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-5, дополнительно включающий в себя:
определение гиперрасположенных центральных координат кластеров путем расчета центров массы непересекающихся участков карты кластеров в виде среднего значения координат соответствующих смежных субпикселей, образующих непересекающиеся участки; и
сохранение гиперрасположенных центральных координат кластеров в памяти для использования в качестве эталонных обучающих данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети.
7. Реализованный на компьютере способ по п. 6, дополнительно включающий в себя:
идентификацию центров субпиксельных масс на непересекающихся участках карты кластеров в гиперрасположенных центральных координатах кластеров;
повышение дискретизации карты кластеров с использованием интерполяции и сохранение карты кластеров повышающей дискретизации в памяти для использования в качестве эталонных обучающих данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети; и
на карте кластеров повышающей дискретизации присвоение значения каждому смежному субпикселю на непересекающихся участках на основании коэффициента затухания, пропорционального расстоянию от смежного субпикселя до центра субпиксельной массы на непересекающемся участке, к которому принадлежит смежный субпиксель.
8. Реализованный на компьютере способ по п. 7, дополнительно включающий в себя:
генерирование карты затухания из карты кластеров повышающей дискретизации, которая отображает смежные субпиксели на непересекающихся участках и субпиксели, идентифицированные как фон, на основании присвоенных им значений; и
сохранение карты затухания в памяти для применения в качестве эталонных данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети.
9. Реализованный на компьютере способ по п. 8, дополнительно включающий в себя:
на карте кластеров повышающей дискретизации покластерную категоризацию смежных субпикселей на непересекающихся участках в виде внутренних субпикселей кластера, относящихся к тому же кластеру, центров субпиксельных масс в виде центральных субпикселей кластера, субпикселей, содержащих граничные части кластера в виде граничных субпикселей, и субпикселей, идентифицированных в виде фоновых субпикселей; и
сохранение результатов категоризаций в памяти для применения в качестве эталонных данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети.
10. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-9, дополнительно включающий в себя:
сохранение в памяти на покластерной основе координат внутренних субпикселей кластеров, центральных субпикселей кластеров, граничных субпикселей и фоновых субпикселей для использования в качестве эталонных данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети;
уточнение координат на коэффициент, используемый для повышения дискретизации карты кластеров; и
сохранение в памяти на покластерной основе уточненных координат для использования в качестве эталонных обучающих данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети.
11. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-10, дополнительно включающий в себя:
генерирование карт кластеров для множества сегментов проточной кюветы;
сохранение карт кластеров в памяти и определение метаданных кластеров в сегментах на основе карт кластеров, включая центры кластеров, формы кластеров, размеры кластеров, фон кластеров и/или границы кластеров;
в картах кластеров увеличенного разрешения кластеров в сегментах категоризация на покластерной основе субпикселей в виде внутренних субпикселей кластера, принадлежащих одному и тому же кластеру, центральных субпикселей кластера, граничных субпикселей и фоновых субпикселей;
сохранение результатов категоризаций в памяти для применения в качестве эталонных данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети;
сохранение в памяти на покластерной основе среди сегментов координат внутренних субпикселей кластера, центральных субпикселей кластера, граничных субпикселей и фоновых субпикселей для использования в качестве эталонных данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети;
уточнение координат на коэффициент, используемый для повышения дискретизации карты кластеров; и
сохранение среди сегментов на покластерной основе по уточненным координатам в памяти для применения в качестве эталонных данных для обучения генератора шаблонов на основе нейронной сети.
12. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-11, в котором последовательности распознавания оснований по существу совпадают, когда предварительно заданная часть распознавания оснований совпадает по порядковому положению.
13. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-12, в котором карта кластеров генерируется на основе предварительно определенного минимального количества субпикселей для разделенного участка.
14. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-13, в котором проточная кювета имеет по меньшей мере одну узорчатую поверхность с массивом лунок, которые занимают кластеры, дополнительно включающий в себя:
определение на основе предварительно заданных форм и размеров кластеров;
какие из лунок по существу заняты по меньшей мере одним кластером;
какие из лунок минимально заняты; и
какие из лунок совместно заняты множеством кластеров.
15. Реализованный на компьютере способ определения метаданных о кластерах на сегменте проточной кюветы, включающий:
доступ к набору изображений сегмента, снятого во время прогона секвенирования, и предварительным центральным координатам кластеров, определенных распознавателем оснований;
для каждого набора изображений получение от распознавателя оснований классификации распознавания оснований как одного из четырех оснований,
исходных субпикселей, содержащих предварительные центральные координаты; и
предварительно заданной окрестности смежных субпикселей, последовательно смежных с соответствующими исходными субпикселями;
посредством этого генерирование последовательности распознавания оснований для каждого из исходных субпикселей и для каждой из предварительно заданной окрестности смежных субпикселей;
создание карты кластеров, идентифицирующей кластеры как непересекающиеся участки смежных субпикселей, которые последовательно примыкают по меньшей мере к некоторым из соответствующих исходных субпикселей; и
совместное использование по существу совпадающей последовательности распознавания оснований из одного из четырех оснований с по меньшей мере некоторыми из соответствующих исходных субпикселей; и
сохранение карты кластеров в памяти и определение форм и размеров кластеров на основе непересекающихся участков в карте кластеров.
16. Реализованный на компьютере способ генерирования обучающих данных для генерации шаблонов на основе нейронной сети и распознавания оснований, включающий:
доступ к множеству изображений проточной кюветы, полученных за множество циклов прогона секвенирования, причем проточная кювета имеет множество сегментов, и во множестве изображений каждый из сегментов имеет последовательность наборов изображений, сгенерированных за множество циклов, и каждое изображение в последовательности наборов изображений, отображающее всплески интенсивности кластеров и окружающий их фон на конкретном одном из сегментов в конкретном одном из циклов;
конструирование обучающего набора, имеющего множество обучающих примеров, причем каждый обучающий пример соответствует конкретному одному из сегментов и включает в себя данные изображения из по меньшей мере некоторых наборов изображений в последовательности наборов изображений конкретного одного из сегментов; и
генерирование по меньшей мере одного представления эталонных данных для каждого из обучающих примеров, причем представление эталонных данных идентифицирует по меньшей мере одно свойство кластеров на конкретном одном из сегментов, всплески интенсивности которых отображаются данными изображения и определяются по меньшей мере частично с использованием способа по любому из пп. 1-15.
17. Реализованный на компьютере способ по п. 16, в котором по меньшей мере одно свойство кластеров выбрано из группы, состоящей из пространственного распределения кластеров на сегменте, формы кластеров, размера кластеров, границы кластеров и центра смежных областей, включающих один кластер.
18. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 16-17, в котором данные изображения включают в себя изображения в каждом из по меньшей мере некоторых наборов изображений в последовательности наборов изображений конкретного одного из сегментов.
19. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 16-18, в котором данные изображения включают в себя по меньшей мере один снимок изображения из каждого из изображений.
20. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 16-19, в котором данные изображения включают в себя представление повышающей дискретизации снимка изображения.
21. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 16-20, в котором множество обучающих примеров соответствуют тому же конкретному одному из сегментов и соответственно включают в себя в качестве данных изображения различных снимков изображений из каждого изображения в каждом из по меньшей мере некоторых наборов изображений в последовательности наборов изображений того же конкретного одного из сегментов, и при этом по меньшей мере некоторые из разных фрагментов изображения перекрываются друг с другом.
22. Реализованный на компьютере способ по пп. 16-21, в котором представление эталонных данных идентифицирует кластеры в виде непересекающихся участков примыкающих субпикселей, центры кластеров - в виде центров субпиксельных масс в пределах соответствующих непересекающихся участков, и окружающий их фон - в виде субпикселей, не принадлежащих ни одному из непересекающихся участков.
23. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 16-22, дополнительно включающий в себя сохранение в памяти обучающих примеров в обучающем наборе и соответствующих представлений эталонных данных в виде обучающих данных для генерации шаблонов на основе нейронной сети и распознавания оснований.
24. Реализованный на компьютере способ, включающий в себя:
доступ к изображениям секвенирования кластеров, полученных секвенатором;
генерирование обучающих данных из изображений секвенирования; и
использование обучающих данных для обучения нейронной сети для генерации метаданных о кластерах.
25. Реализованный на компьютере способ, включающий в себя:
доступ к изображениям секвенирования кластеров, полученных секвенатором;
генерирование обучающих данных из изображений секвенирования; и
использование обучающих данных для обучения нейронной сети распознаванию оснований кластеров.