СЕКВЕНИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. Реализованный на компьютере способ сквозного секвенирования, включающего в себя интеграцию нейросетевой генерации шаблонов с нейросетевым распознаванием оснований, включающий в себя:
получение доступа к первым изображениям-данным и вторым изображениям-данным, которые содержат пиксели в оптическом пиксельном разрешении,
причем первые изображения-данные содержат изображения кластеров и окружающего их фона, зарегистрированные системой секвенирования для исходных циклов секвенирования в прогоне секвенирования,
при этом вторые изображения-данные содержат изображения кластеров и окружающего их фона, зарегистрированные системой секвенирования для исходных и дополнительных циклов секвенирования в прогоне секвенирования;
обработку первых изображений-данных посредством нейросетевого генератора шаблонов и формирование кластерной карты, которая идентифицирует метаданные кластеров,
причем метаданные кластеров идентифицируют информацию о пространственном распределении кластеров на основе центров кластеров, форм кластеров, размеров кластеров, фона кластеров и/или границ кластеров,
при этом нейросетевой генератор шаблонов обучают на задаче сопоставления изображений кластеров с метаданными кластеров;
кодирование информации о пространственном распределении кластеров на изображении-шаблоне с субпиксельным разрешением с повышенной дискретизацией,
причем субпиксели изображения-шаблона и пиксели изображений кластеров представляют один и тот же отображенный участок;
модификацию значений интенсивности пикселей вторых изображений-данных на основе изображения-шаблона и формирование версии с модифицированной интенсивностью для вторых изображений-данных с распределением интенсивности, учитывающим информацию о пространственном распределении кластеров; и
обработку версии с модифицированной интенсивностью для вторых изображений-данных посредством нейросетевого распознавателя оснований и выполнение распознаваний оснований для одного или более кластеров в ходе одного или более циклов секвенирования в прогоне секвенирования,
причем нейросетевой распознаватель оснований обучают на задаче сопоставления изображений кластеров с результатами распознавания оснований.
2. Реализованный на компьютере способ по п. 1, дополнительно включающий в себя:
вместо модификации значений интенсивности пикселей вторых изображений-данных дополнение вторых изображений-данных изображением-шаблоном;
обработку вторых изображений-данных, дополненных изображением-шаблоном, посредством нейросетевого распознавателя оснований и выполнение распознаваний оснований для одного или более кластеров в одном или более циклах секвенирования в прогоне секвенирования.
3. Реализованный на компьютере способ по п. 1, в котором каждый субпиксель на изображении-шаблоне идентифицирован как фоновый субпиксель, центральный субпиксель кластера или внутренний субпиксель кластера.
4. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-3, в котором модификация значений интенсивности пикселей вторых изображений-данных включает
расчет взвешенного по площади коэффициента для одного или более пикселей во вторых изображениях-данных на основе того, сколько субпикселей на изображении-шаблоне, которые соответствуют пикселю на изображениях из вторых изображений-данных, содержат части одного или более кластеров; и
модификацию интенсивностей пикселей на основе взвешенного по площади коэффициента.
5. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-4, в котором модификация значений интенсивности пикселей вторых изображений-данных включает
повышение дискретизации изображений кластеров и окружающего их фона до субпиксельного разрешения с повышенной дискретизацией для формирования изображений с повышенной дискретизацией и присвоение интенсивности фона тем субпикселям на изображениях с повышенной дискретизацией, которые соответствуют фоновым субпикселям на изображении-шаблоне, и присвоение интенсивностей кластеров тем субпикселям на изображениях с повышенной дискретизацией, которые соответствуют центральным субпикселям кластера и внутренним субпикселям кластера на изображении-шаблоне.
6. Реализованный на компьютере способ по п. 5, в котором интенсивность фона имеет нулевое значение.
7. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-6, в котором интенсивности кластеров определяют путем интерполяции интенсивностей пикселей в оптическом пиксельном разрешении.
8. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 1-7, в котором модификация значений интенсивности пикселей вторых изображений-данных включает
повышение дискретизации изображений кластеров и окружающего их фона до субпиксельного разрешения с повышенной дискретизацией с формированием изображений с повышенной дискретизацией и распределение всей интенсивности пикселя в оптическом пиксельном пространстве только среди тех составляющих субпикселей пикселя на изображениях с повышенной дискретизацией, которые соответствуют центральным субпикселям кластера и внутренним субпикселям кластера на изображении-шаблоне.
9. Реализованный на компьютере способ, включающий в себя:
использование первой нейронной сети для определения изображения-шаблона для кластеров, причем изображение-шаблон определяет по меньшей мере одно из свойств, выбранных из группы, состоящей из: пространственного распределения кластеров, формы кластеров, центров кластеров и границ кластеров;
использование второй нейронной сети для распознавания оснований в кластерах на основе изображения-шаблона.
10. Реализованный на компьютере способ по п. 10, в котором изображение-шаблон содержит модифицированные значения интенсивности для идентификации по меньшей мере одного из свойств, выбранных из группы, состоящей из: пространственного распределения кластеров, формы кластеров, центров кластеров и границ кластеров;
обработку модифицированных значений интенсивности посредством второй нейронной сети для распознавания оснований в кластерах.
11. Реализованный на компьютере способ по п. 9 или п. 10, в котором изображение-шаблон содержит изображение-шаблон.
12. Реализованный на компьютере способ по п. 11, дополнительно включающий в себя:
оценку изображения-шаблона в субпиксельном пространстве с повышенной дискретизацией для по меньшей мере одного конкретного кластера для идентификации пикселя, содержащего часть по меньшей мере одного конкретного кластера, и смежных с этим пикселем пикселей, которые также содержат часть по меньшей мере одного конкретного кластера;
расчет взвешенного по площади коэффициента для каждого пикселя на основе того, сколько субпикселей в каждом из идентифицированных пикселей содержат части по меньшей мере одного конкретного кластера;
модификацию значения интенсивности идентифицированного пикселя и смежных пикселей для обработки на основе взвешенного по площади коэффициента для соответствующего пикселя.
13. Реализованный на компьютере способ по п. 12, в котором оценка изображения-шаблона дополнительно содержит
обработку одного или более исходных наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более исходных циклах секвенирования из множества циклов секвенирования, посредством первой нейронной сети с формированием изображения-шаблона для определения центров, форм и границ кластеров с субпиксельным разрешением с повышенной дискретизацией; причем каждый набор изображений содержит одно или более изображений, при этом каждое из изображений отображает интенсивности излучения кластеров и окружающего их фона в соответствующем канале из одного или более каналов изображения, зарегистрированных с оптическим пиксельным разрешением.
14. Реализованный на компьютере способ по п. 12 или 13, в котором оценка изображения-шаблона дополнительно содержит
оценку формы и границ по меньшей мере одного конкретного кластера для идентификации по меньшей мере одного пикселя, содержащего часть по меньшей мере одного конкретного кластера, а также смежных с этим пикселем пикселей, которые также содержат часть по меньшей мере одного конкретного кластера; и при этом способ дополнительно включает в себя:
сохранение взвешенного по площади коэффициента на изображении-шаблоне; и
генерацию модифицированной версии каждого из изображений с пикселями, имеющими модифицированные значения интенсивности пикселей;
обработку модифицированных версий изображений посредством второй нейронной сети для генерации альтернативного представления модифицированных версий;
распознавание оснований по меньшей мере одного конкретного кластера с использованием альтернативного представления.
15. Реализованный на компьютере способ по п. 14, в котором распознавание оснований дополнительно содержит:
получение доступа к одному или более изображениям с оптическим пиксельным разрешением в каждом из:
текущего набора изображений, сгенерированного в текущем одном из множества циклов секвенирования,
одного или более предшествующих наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более из множества циклов секвенирования, предшествующих текущему одному из множества циклов секвенирования,
одного или более последующих наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более из множества циклов секвенирования, следующих за текущим одним из множества циклов секвенирования;
для пикселей на каждом из изображений - модификацию значения интенсивности пикселя на основе взвешенного по площади коэффициента на изображении-шаблоне для соответствующего пикселя;
генерацию модифицированной версии каждого из изображений с пикселями, имеющими модифицированные значения интенсивности пикселей;
для по меньшей мере одного конкретного кластера - извлечение фрагмента изображения из каждой модифицированной версии так, чтобы каждый фрагмент изображения имел массив пикселей и содержал в своем центральном пикселе центр конкретного кластера, идентифицированного на изображении-шаблоне;
свертку фрагментов изображений, извлеченных из модифицированных версий изображений, посредством сверточной нейронной сети во второй нейронной сети для генерации свернутого представления фрагментов изображения;
обработку свернутого представления посредством выходного слоя с формированием для центрального пикселя правдоподобий того, что основание, встроенное в по меньшей мере один конкретный кластер в текущем одном из множества циклов секвенирования, представляет собой A, C, T и G;
классификацию основания как A, C, T или G на основе правдоподобий.
16. Реализованный на компьютере способ по любому из пп. 14 или 15, дополнительно включающий в себя:
перед модификацией значений интенсивности пикселей - выравнивание каждого из изображений, зарегистрированных с оптическим пиксельным разрешением, с изображением-шаблоном с использованием преобразований для отдельного канала изображения в отдельном цикле.
17. Реализованный на компьютере способ по п. 9, дополнительно включающий в себя:
оценку изображения-шаблона в субпиксельном пространстве с повышенной дискретизацией для идентификации субпикселей, которые содержат части любого кластера; и
присвоение интенсивности фона субпикселям, идентифицированным на изображении-шаблоне как не вносящие вклад в какой-либо кластер.
18. Реализованный на компьютере способ по п. 17, в котором оценка изображения-шаблона в субпиксельном пространстве с повышенной дискретизацией дополнительно содержит расчет того, сколько субпикселей в по меньшей мере одном пикселе содержат части какого-либо кластера, и расчет взвешенного по площади коэффициента для субпикселей в по меньшей мере одном пикселе.
19. Реализованный на компьютере способ по п. 17 или 18, включающий в себя:
обработку одного или более исходных наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более исходных циклах секвенирования из множества циклов секвенирования, посредством первой нейронной сети с формированием изображения-шаблона с субпиксельным разрешением с повышенной дискретизацией, причем каждый набор изображений содержит одно или более изображений, при этом каждое из изображений отображает интенсивности излучения кластеров и окружающего их фона в соответствующем одном из одного или более каналов изображения, зарегистрированных с оптическим пиксельным разрешением, и при этом изображение-шаблон классифицирует субпиксели на классы, такие как центр кластера, фон и внутренняя часть кластера;
повышение дискретизации каждого из изображений, зарегистрированных с оптическим пиксельным разрешением, до субпиксельного пространства и присвоение интенсивности фона субпикселям каждого из изображений, идентифицированным на изображении-шаблоне как не вносящие вклад в какой-либо кластер;
обработку изображений с повышенной дискретизацией посредством второй нейронной сети для генерации альтернативного представления изображений с повышенной дискретизацией; и
распознавание оснований множества кластеров с использованием альтернативного представления.
20. Реализованный на компьютере способ по п. 19, в котором повышение дискретизации каждого из изображений дополнительно содержит
распределение интенсивности конкретного пикселя между первыми субпикселями конкретного пикселя, идентифицированными на изображении-шаблоне как вносящие вклад в какой-либо кластер, посредством применения взвешенного по площади коэффициента для субпикселей и присвоение интенсивности фона вторым субпикселям конкретного пикселя, идентифицированным на шаблоне как не вносящие вклад в какой-либо кластер.
21. Реализованный на компьютере способ по п. 20, причем перед повышением дискретизации способ включает в себя:
получение доступа к одному или более изображениям с оптическим пиксельным разрешением в каждом из:
текущего набора изображений, сгенерированного в текущем одном из множества циклов секвенирования,
одного или более предшествующих наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более из множества циклов секвенирования, предшествующих текущему одному из множества циклов секвенирования,
одного или более последующих наборов изображений, соответственно сгенерированных в одном или более из множества циклов секвенирования, следующих за текущим одним из множества циклов секвенирования; и после повышения дискретизации способ включает в себя:
извлечение фрагмента изображения из каждого изображения с повышенной дискретизацией таким образом, что каждый фрагмент изображения содержит массив субпикселей;
свертку фрагментов изображений, извлеченных из изображений с повышенной дискретизацией, посредством сверточной нейронной сети второй нейронной сети для генерации свернутого представления фрагментов изображения;
обработку свернутого представления посредством выходного слоя с получением для каждого субпикселя в массиве правдоподобий того, что основание, встроенное в текущий один из множества циклов секвенирования, представляет собой A, C, T и G;
классификацию основания как A, C, T или G на основе правдоподобий;
распознавание оснований каждого из множества кластеров на основе классификации оснований, присвоенной соответствующему субпикселю, содержащему центр соответствующего кластера.
22. Реализованный на компьютере способ по п. 20 или 21, дополнительно включающий в себя:
перед повышением дискретизации - выравнивание каждого из изображений, зарегистрированных с оптическим пиксельным разрешением, с изображением-шаблоном с использованием преобразований для отдельного канала изображения в отдельном цикле.
23. Система секвенирования, содержащая
приемный отсек, соединенный с системой биодатчиков, причем система биодатчиков выполнена так, чтобы она содержала массив световых детекторов, причем система биодатчиков содержит биодатчик, и биодатчик содержит реакционные сайты, выполненные с возможностью удержания кластеров;
систему освещения, выполненную с возможностью направления возбуждающего света на биодатчик и освещения кластеров в реакционных сайтах, причем по меньшей мере некоторые из кластеров подают сигналы излучения при освещении;
системный контроллер, соединенный с приемным отсеком и содержащий модуль анализа, причем модуль анализа выполнен с возможностью:
получения изображений-данных от световых детекторов в каждом из множества циклов секвенирования, причем изображения-данные получены на основе сигналов излучения, обнаруженных световыми детекторами;
обработки изображений-данных для каждого из множества циклов секвенирования посредством нейронной сети и выполнения распознавания оснований для по меньшей мере некоторых из кластеров в каждом из множества циклов секвенирования.