JP2002505442A - 生化学セパレーションの品質を評価する品質規準を用いる方法 - Google Patents
生化学セパレーションの品質を評価する品質規準を用いる方法Info
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Abstract
Description
DNAフラグメント(断片)のセパレーションの品質を評価するための品質規準
の使用に関する。
の分析研究において重要な役割を果たす。セパレーション法は、試料中の成分要
素を明らかにし、物の性質や純度を理解することに光明を与える。セパレーショ
ン法は単純なツールであり、これにより複雑な混合物に関して有用な情報量を増
し、その情報の質を高める。最も複雑な混合物、特に生化学的な源の混合物は、
類似の基本構造及び共通の機能的群を含む。そのため、不可能でないとしても、
成分要素が混合物に残留している限り、その成分要素を確認し量を計ることは困
難である。混合物中の成分要素を取り出すことにより、例えば物理的特性(例え
ば、光吸収、大きさ、質量タグ、カラータグの有無)を検出することによって、
それらの確認ができる。
れる。それらの産業には、蛋白質、脂肪酸含有量、炭水化物含有量に関する食品
の栄養分析;毒素(例えば、バクテリア汚染又は貝類の毒)に関する食品分析;
ゲル電気泳動や蛋白質精製を含む蛋白質分析;炭水化物のセパレーション、オリ
ゴヌクレオチドやヌクレチオド・アミノ酸・糖・生命維持に不可欠なアミン等の
分子のセパレーション;農薬及びその他の合成有機分子のセパレーション及び分
析;薬及び薬品の分析;漿液蛋白質分析糖の医療的プロファイリング;法医学及
び爆発物解析;血清有機酸、シアン化物関連化合物、及び化学的交戦化合物;薬
品代謝産物の尿検査;カテコールアミンやエピネフリン等の神経伝達物質の分析
;リポプロテインのセパレーション分析、ビタミンのセパレーション分析;モノ
クロナル抗体の準備又は精製;及び蛋白質消化シーケンシング又は構造分析があ
る。上述の項目は網羅的なものでなく、セパレーション体系のための多数の適用
及び多様な用途を指摘するものである。
がかかり時間を消費するものである。プロセスの反復性により誤差を生じやすく
、人間によるデータの主観的な評価の信頼性により一貫性に欠ける結果を生じる
ことがある。これは、データの源(すなわち、データが電気泳動セパレーション
から得られたものであるかクロマトグラフィ法から得られたものであるか)に拘
わらず、また研究されている生化学的分析物の性質に拘わらず、全てのセパレー
ションデータについて等しく言えることである。
当該分野で最も大きな事業の一つがヒトゲノムに関する主導権である。遺伝子分
析のプロジェクトは、何千、何百万というDNA遺伝子型を決定し、分析し、検
査しなければならない。例えば、糖尿病や心臓病などの多数の遺伝子疾患をマッ
ピングするためには、最大百万の遺伝子型が必要とされると推定されている。
伝子マーカーやマーカーに身を固め、研究者は急激なペースで新たな遺伝子の位
置付けを行なっている。遺伝子連鎖の分析に採用されている、最も一般的に利用
されている遺伝子マーカーは、極めて啓発的で、シンプル・シーケンス・リピー
ト(SSR)多形物(polymorphisms)である。現在、これら2−、3−、及び 4−ベース・ペア(bp)・リピートが、マニアル検査及びスラブ‐ゲル(slab-
gel)電気泳動装置で作成された電気泳動プロファイルのマニアル検査及びスコア
リングによって遺伝子分類されている。例えば、マンスフィールド等は、研究者
によるセパレーションデータの初期検査に基づいてDNAフラグメント(断片)
の長さを自動的に計算する方法を開示している(デビッド・C.・マンスフィー
ルド等、「蛍光マイクロサテライトマーカーを用いた遺伝子連鎖分析の自動化」
、「ゲノミックス」、Vol.24、225−233頁、1994年)。最終分
析はコンピュータで行なわれるが、研究者によって行なわれる初期スクリーニン
グ段階が依然として存在する。
容できない品質とみなされたランを除去することである。不良なランは、多数の
エラー源の幾つかから発生する。例えば、試料中の不純物又は検出不能なレベル
のDNAが、不良セパレーションデータを生じ得る。遺伝子サンプルが良好であ
る場合、セパレーションランの状態は、不良セパレーション基質又は不適正に制
御された電界の存在等によって相殺されていた。ユーザは、プロファイルを検査
し、当該データをその後の分析に利用できるか否か又は当該ランを繰り返す必要
があるか否かを判断しなければならない。マンスフィールド等の技術は、この工
程を自動的に行なうものでなく、代わりに全てのデータを研究者がマニアルで再
検討するものである。また、良好なセパレーションランの場合、マンスフィール
ド等の技術及び通常に行なわれているその他の方法は、依然として研究者が所定
の情報をセパレーションデータから引き出して当該情報をコンピュータに入力す
ることが必要である。
する方法である。更に具体的にいうと、分析過程において後の行為に関して判断
が行なわれるように、セパレーションデータの分析を自動化することが望ましい
。次の工程に進む前に、セパレーションランの品質を自動的に確かめることが望
ましい。
ーションランを行なって、セパレーションデータを得ることを含む。そのデータ
は、セパレーションランの品質を示す品質規準を作るために分析される。次に、
この品質規準は、分析中の次工程(すなわち、分析中の次工程に進むか、それと
もセパレーションランを繰り返すか否か)を選択するために利用される。本発明
の好適な実施形態において、品質規準は、データ中のサンプルピークの分解能の
測定及びデータにおける信号−ノイズ比に基づく。これらの場合、サイジングス
タンダードがセパレーションランに含まれている場合、品質規準は更にサイジン
グ標準の共移入の参照ピークのリニアリティの程度の測定に基づく。共移入計量
又は同定基準の実施が、セパレーションに利用され得る。
幅を含む。増幅された製品は、関心のあるターゲットシーケンスをマークするた
めにラベルが付される。電気泳動セパレーションランが行なわれ、増幅材料の構
成要素を示す信号を検出する。強度が時間と共に変化する信号(ピーク)の捕捉
は、セパレーションデータを構成する。このデータは、セパレーションランの分
解能(品質)を示す品質規準を得るために後に分析される。
区別するために設けた2つの閾値と比較される。限界(中位)品質と低い品質の
サンプルとを区別するために、品質規準が第1の閾値よりも低い場合、第1のイ
ンジケータが作られ、同様に、品質規準が第2の閾値よりも低い場合、第2のイ
ンジケータが作られる。第1と第2のインジケータは、それぞれ「失敗(FAI
L)」と「再検討(REVIEW)」のインジケータである。失敗のインジケー
タが作成された場合、サンプルの再ランが行なわれる。再検討のインジケータが
作成された場合、セパレーションデータのマニアル評価が行なわれる。品質規準
が第2の閾値よりも大きい場合、遺伝子分析がプロセスの次工程(通常は、対立
遺伝子コーリング工程)で続行される。
ン分析の作業フローは、以下の工程を有する。生化学試料(サンプル)が得られ
、用意される(ステップ102)。次に、試料に対するセパレーション処理が行
なわれる(ステップ104)。次に、得られるセパレーションデータは、品質規
準を得るために分析される(ステップ106)。次に、品質規準は、セパレーシ
ョン(ステップ101)を反復してセパレーションデータを視覚的に検査する(
ステップ103)か否か、または試料の分析における次の工程に進む(ステップ
108)か否かを判断するために利用される。データの視覚検査が求められた場
合、次に、セパレーションを繰り返すか否か又はセパレーション処理の次の工程
に進む(ステップ108)か否かの視覚検査の結果に基づいて別の判断がなされ
る(ステップ105)。
たデータの品質に依存するため、セパレーションランの品質は常に重要である。
従来の技術は、コンピュータ解析用にデータを提示する前に、データの人間によ
るスクリーニングを必要とする。品質規準の展開(詳細な計算は後述する。)は
、初期セパレーションランが「良好」か否か即ち品質を判断するための、標準化
された規準を提供する。また、品質規準により、コンピュータによる分析の利用
が、人の介在無しである場合に形成される多数のデータを通じて初めに区分けで
き、それによりデータ解析の処理が自動化される。例えば、ヒトゲノム計画は、
遺伝子シーケンスをマッピングするために必要な、人間のDNAからなる数十億
のベースペア又は数百万の遺伝子型を分析することを含む。
の作業フローを制御する品質規準を用いることに特徴を有するもので、分析され
る生化学試料の種類は無関係である。例えば、本発明の分析技術は、蛋白質・脂
肪酸・及び炭水化物の含有量に関して食品を分析すること;炭水化物・オリゴヌ
クレオチド・及び個々の分子(例えば、ヌクレオチド、アミノ酸、糖、及び有機
物アミン)をセパレーションすること;農薬及びその他の合成有機分子をセパレ
ーションし分析すること;薬及び医薬品を分析すること;法医学及び爆発性の化
合物を分析すること;血清有機酸、シアン化物及び関連化合物、及び化学的戦争
化合物を分析すること;薬代謝産物の尿検査を行なうこと;などに利用できる。
内容の点で類似しており、そのためにステップ106で容易に処理される。例え
ば、キャピラリー電気泳動セパレーションは、検出された信号(例えば、蛍光ラ
ベル分析物からの放出)を溶出時間の関数として記録するデータを生成する。デ
ータ中の各ピークの発生時間は、対応する分析物の質量に関連する。ゲル−スラ
ブ(gel-slab)電気泳動において、データは、ゲル中のセパレーション通路に沿っ
た分析物の検出を含む。ここで、そのデータは検出された信号を、セパレーショ
ン通路に沿ったゲルのスタート地点からの距離の関数として記録する。この場合
、スタート地点からのピーク値の距離は、対応する分析物にある電荷の大きさに
関係している。一般に、分析物のセパレーションは、分析物のある物理的特性(
分子質量又は電荷)に基づいて生じる。同様に、セパレーション中に検出された
信号は、分析物のある物理的特性に基づく。電気泳動セパレーションの場合、例
えば、検出特性は蛍光発光であり、これは蛍光ラベルの使用によって分析物に与
えられる。
を判断するのを補助する第1及び第2のインジケータを作成することからなる。
したがって、ステップ101では、品質規準が第1の値範囲にあるとき、FAI
L(失敗)インジケータが作成され、特定のランが低品質であるとみなされたこ
とをユーザに通知する。その場合、判断ボックス101から伸びている点線によ
って示されるように、ユーザはセパレーションランを再び実行することを選択す
ることになる。同様に、ステップ103では、品質規準が第2の値範囲にあると
き、REVIEW(再検討)インジケータが作成され、対応するランのデータを
マニアルで再検討する必要があることをユーザに通知する。ユーザは、通常は電
気泳動図などのグラフのデータを視覚的に検査し、再度セパレーションランを行
なうことが適当か否か判断できる。最後に、品質上許容できるとみなされるラン
に対し、PASS(通過)インジケータが作成され、データ分析処理の次のステ
ップに分析を進めることができることがユーザに通知される(ステップ108)
。
ン分析の特定の実施例を示す。しかし、本発明の実施は、一つの特定のセパレー
ション法に限定されるものでないし、また分析される特定の種類の化合物に限定
されるものでないことに留意すべきである。
ト200に示してある。この処理は、遺伝子連鎖マップを作るうえで、人間のD
NAの全ての遺伝子を特定するという最終目的の第1段階で利用される。
)の試料が得られる(ステップ202)。次に、試料のコピー(複製)が、増幅
処理(アンプリフィケーション)として知られる処理によって作られる(ステッ
プ204)。遺伝子材料のアンプリフィケーションは、多数の技術(生体内クロ
ーニング及びポリメラーゼ鎖反応(PCR)を含む。)によって行ない得る。P
CRのプロセスは短時間で高い収益が得られるので、好適にはこのPCRが利用
される。増幅された製品内の目的のシーケンスは、次に、蛍光的に分類されたプ
ライマー又は基材とDNAの酵素合成物を、PCR又は他のアンプリフィケーシ
ョンプロセスを用いて提供することにより、分類される。出来上がった分類され
た増幅製品は、構成要素のサイズに応じて分析される(ステップ208)。スラ
ブ‐ゲル電気泳動、キャピラリー電気泳動、及びキャピラリー分析電気泳動を含
む、多数の電気泳動技術が知られている。
ト(マーカー)を備えた共同移入(co-migrating)サイジングスタンダードを含
む。DNAサイジングスタンダードにおけるフラグメントを増幅製品の成分から
区別するために、独特なラベルが利用される。一般的な従来の技術は、異なる蛍
光タグ(一つはサイジングスタンダード、一つは増幅製品)を使用することであ
った。材料がキャピラリー又はスラブ‐ゲルを介して移動する際、タグに蛍光発
光を誘導するために、励起源(excitation source)が利用される。発生する放射 は、近くの検出器によって集められ、該検出器が検出された蛍光発光の強度を示
す信号を生成する。また、得られた測定値は、時間の関数として強度変化を表す
セパレーションデータを提供するために、時間を基準として記憶(保管)される
。
質規準は、セパレーションランの品質を示し、その後の処理を選択するための定
量的基礎を研究者に提供する。図2から明らかなように、品質規準Qは、2組の
範囲と比較される(ステップ201、203)。本実施例において、特定のラン
に関して計算された規準が0.0〜0.2の範囲内にある場合、そのランはFA
IL(失敗)インジケータが記録される(ステップ212)。計算された規準が
、0.2〜0.5の範囲内にある場合、そのランはREVIEW(再検討)イン
ジケータが記録される(ステップ214)。計算された規準が0.5以上の場合
、システムはプロセスの次工程に進む。
め、ステップ201と203で使用される範囲は、2つの閾値、すなわち0.2
と0.5によって定義される。第1の閾値0.2未満の計算された品質規準を有
するセパレーションランは、分析された試料が汚染物・不適正な試料の準備・又
は汚染されたセパレーション基質などによって汚染されていることを示す。ラン
がFAILインジケータを有する試料は、再試行しなければならないものと思わ
れる。フローチャート200のステップ212から伸びる点線は、新たな試料を
準備しなければならないこと、又は同一試料を単に再度ランすればよいことを示
し、その選択は研究者によって行なわれる。
、低品質の試料であることを示す。しかし、その規準は、それにも拘わらず、試
料がプロセスの後の工程で遺伝子分類され得る少なくとも少しの座(loci)を含
み得ることを示す。したがって、そのようなランのデータは、再試行が適当か又
はプロセスの次の工程でデータを利用できるか否かを判断する(ステップ205
)ために、研究者によってマニアル評価(ステップ216)される必要がある。
最後に、第2の閾値よりも上の品質規準は、PASSインジケータを生成し、デ
ータをプロセスの次工程に進めるべく指示する。本発明の特別な利用において、
データは自動的に対立遺伝子分析(ステップ220)に送られ、そこで対立遺伝
子がデータから特定される。種々の対立遺伝子コーリングアルゴリズムが知られ
ており、それらの任意のものが本発明と共に利用できる。
のため、研究者は、任意の所与の実験条件に対し、セパレーションランの品質レ
ベルを作ることができる。
の使用が容易にプロセスに組み入れられることを示す。図2は、品質規準の遺伝
子分析への一般的な適用を示す。以下、品質規準そのものを説明する。
ことが分かる。まず最初はピーク分解能のタームは、セパレーションランの間に
検出された試料ピークの全分解能の基準である。次のものは、セパレーションラ
ンからの検出信号の信号−ノイズ(S/N)比率である。最後に、サイジングス
タンダードがそのランに含まれている場合、上記スタンダードによって作られた
参照ピークに対するミグレーションリニアリティ(migration linearity)(イン デックス)が計算される。それらのタームは後に組み合わされ、品質規準Qが生
成される。
図を示し、説明を容易にするために特性が強調されている。4つのピークA−D
は、試料ピークで、それぞれピーク強度I2,I4,I1及びI3と検出時刻t1− t4をそれぞれ有する。図4はまた、各ピークの最大値の半分の強度で測定され た帯域幅W1−W4を示す。
(すなわち、端部のピーク(ピークAとD)以外のピーク)を計算することによ
って計算される。本発明における解像度規準は、内側ピークに隣接する2つのピ
ークを考慮した測定値である。比較すると、従来の解像度は、2つのピークの間
の解像度の測定値である。したがって、各内側のピークについて、解像度規準は
、そのピークからその右側のピーク及びそのピークからその左側のピークまでの
データを含む。一般式は、以下の通りである。 従って、内側のピークBとCに関連した解像度規準RBとRCは、以下の通りで
ある。 端部のピークAとDに関し、規準解像度の計算が利用される。
RA+RB+RC+RD)/4)をとることによって計算される。
Bを参照して説明する。図4と同様に、図5Aは、試料のセパレーションランに
対するデータの誇張された特性を示す電気泳動図の概略を示す。この計算は2つ
の部分、試料に対するセパレーションデータ中の「ノイズレベル」を計算する部
分と、データの「信号レベル」を計算する部分を有する。
スフィルタによってデジタル的に前処理され、ベースラインを平坦化(単純化)
する(すなわち、信号における低周波数の変動を除く。)。
幅される。一般に、この処理はセパレーションデータにおける信号の振幅のパー
セント分布を観察することを含む。各パーセントランク(値)におけるそのよう
なピークの数に対する各ピークのパーセントランクの点が、プロットされている
。出来上がった曲線は、低強度信号(すなわち、ノイズ)の直線領域と高強度信
号(すなわち所望信号)の狭い領域との間に著しい違いを示している。直線ノイ
ズ領域に接する線は、パーセントスケールに交叉するように伸ばしてある。交点
におけるパーセントランクに関連した振幅は、品質規準の計算に使用するセパレ
ーションデータ中で観察されるノイズの振幅を示す。
axを有するピークA2)が求められる。ゼロからImaxまでのデータ中の強
度スケールは、N個のインターバルに分割される。各インターバルiに対し、上
限はImax*(N−i+1/N)で、下限はImax*(N−i)/Nである。
Nは図5Aに示す例の7に等しいが、Nは100のオーダ又は一般にユーザによ
って特定されかつ後に修正され得る。
関数として求められる。したがって、インターバル1は、ImaxからImax * (N−1)/Nの強度範囲を扱い、二つのピークA1とA2を含む。第2のイ ンターバルは、Imax*(N−1)/NからImax*(N−2)/Nの強度範
囲を扱い、二つのピークB1とB2を含む。インターバル数3は、一つのピーク
(C)を含み、インターバル数4は4個のピーク(D1−D4)を含む。
あるインターバルKで数えたピークの数が急激に増加していることを示す。これ
は、特にピークがノイズによって生じる場所におけるセパレーションデータ中の
ある領域を示す。Kは、ピーク数対インターバルのプロットの変曲点を示す。曲
線の最大第1導関数である。
に、ピーク閾値Mと比較される。 ここで、Piは、インターバルiにおけるピークの数である。
るものでない。ピーク閾値は、ユーザによって選択されるもので、ユーザの要求
に応じて改変可能である。
プロセスはインターバルKからNに関して反復される。これは、Imax*(N
−K+1/N)からゼロまでの範囲のデータをN個のインターバルに分割するこ
とに等しい。本繰り返しにおける各インターバルは、上限値と下限値〔それぞれ
I’max*(N−K+1)/NとI’max*(N−K)/N〕によって規定さ
れる。ここで、I’max*はインターバルKの上限、すなわちとImax*(N
−K+1)/Nに等しい。
を選択するための上述の基準に基づいて選択される。ノイズレベルは、以下のよ
うに再計算される。
ク数と比較される。式5の関係が維持される場合、細分割のプロセスが再び繰り
返され、式5の関係が最早正しくなくなる(S/N値の計算で使用される「ノイ
ズレベル」に達する)まで継続される。
レベルは、ノイズレベルF*(Fはノイズ閾値)よりも大きなセパレーションデ ータのピークの平均ピーク高さと定義される。
能な閾値で、F>2である。このカットオフ閾値は、ピーク分析において検出限
界は一般にS/N>2のピークとして定義されることから、2を越える値でなけ
ればならない。
、nはそのようなピークの数である。
ィインデックス)である。サイジングスタンダードは、サンプルピークのピーク
検出回数を対応するサイズの測定(例えば、ベースペアの数又はセパレーション
量)に変換する基礎を提供するものである。例えば、ポリヌクレオチドの電気泳
動セパレーションにおいて、サイジングスタンダードは、長さにおいて100個
のベースペア、200個のベースペア、及び400個のベースペアを有するマー
カーピークを含む。これらのマーカーの溶出時間は、それぞれ10分、20分、
及び40分である。30分にピークを有する共移入(co-migrating)試料は、サ
イジングスタンダードの20分と40分のピークのフランキングマーカーを補間
することによって、300個のベースペアの長さを有するものと推定される。補
間の精度は、サイジングスタンダードのサイズ‐時間の関係の三次曲線に対する
直線性又はフィティングに依存する。なお、すべてのセパレーションが直線であ
るわけでなく、二次・三次・又は高次の曲線により正確にフィッティングされ得
ることがある。したがって、サイジングスタンダードの直線指標は、直線性の程
度の値、又はサイズ/時間関係の三次オーダの曲線へのフィッティング精度とし
て役立ち、以下の方法により得られる。
する溶出時間が得られる。スタンダードに対するデータ中の第1のピークは、最
も小さなマーカーが最初に溶出されることから、その最も小さなマーカーの検出
に対応している。その最も小さなマーカーのサイズ(すなわち、ベースペアの数
)は、第1のピークの発生時間に対応している。同様に、スタンダードにおける
次のより大きなマーカーが、第2のピークの発生時間に対応する時間に現れる。
この関係のグラフが図6に示してあり、そこではベースペアの長さ(BPi)が 溶出時間(ti)の関数としてプロットされている。例えば遺伝子分析において 、基準はヌクレオチドマーカーフラグメントを集めたもので、各フラグメントの
「サイズ」はベースペアの用語を用いて表現される。その他のセパレーション分
析に関し、基準中の構成要素の「サイズ」は、セパレーション量等の構成要素の
他の幾つかの物理的特性を表すものである。
て近似される。他の補間法を利用することもできるが、サイジングスタンダード
における全範囲のサイズ(ベースペア)に対して三次曲線が最も良好な結果を示
すことが確認されている。更に具体的には、三次多項式y(ti)は、 が最小となるように選択される。
ン用のデフォルト値はa=5、b=0.2、c=1.0である。その範囲及びデ
フォルト値は、どの信号強度及び解像度がプロセス中で観測されるかに応じて多
の形式のセパレーション用に調整され得る。
いるが、その方法は他の種類のセパレーション分析にも同様に適用可能である。
例えば、ゲルセパレーションは、ピーク検出が時間に基づくものでなく距離に基
づくものである場合のデータを作成する。しかし、ゲルイメージデータは、距離
測定が時間測定に置き換えられる点を除き、電気泳動と同様に分析される。CE
セパレーション法と同様に、クロマトフラフィセパレーション法では、分析物は
固定された検出器を通り、信号強度対時間が測定される。
に実施され、図7A及び図7Bに示す工程及び方法で実施される。96個のキャ
ピラリーのランにおいて、同一量のDNAがセパレーションされた。セパレーシ
ョンの殆どは、最もQ規準(図7A)を有する4個のキャピラリーによって示さ
れるように、高品質であった。低品質セパレーションは、最も低いQ規準を有す
る複数のキャピラリーにおいて明らかにされるように、幅が広く、弱いピークを
生じる(図7B)。そのソフトウェアの実施は、通常の技術を有する平均的プロ
グラマーの範囲内にあるものである。また、そのソフトウェアは、試料を準備し
てセパレーションランを実行するためのロボットマニピュレータを使用する半自
動システムに組み入れることができる。PASS、FAIL、およびREVIE
Wのインジケータは、本発明に基づき、種々の作業を実行するためマニピュレー
タを操作するためのロボット制御部に伝送される信号からなるものである。した
がって、FAILランを有する試料は、自動的に再度実行され、REVIEWが
与えられた試料のランはマニアル検査用に研究者に送られる。
形態を記載したものである。しかし、セパレーションデータは、本発明の範囲及
び精神から逸脱することなく、セパレーションの品質を示す他の分析、及びセパ
レーションランの後の行為を管理するために用いることができる他の分析にかけ
てもよい。
である。
めるための情報の使用方法を示す。
示し、高品質セパレーションが高いQスコアを得ることを示す。
示し、低品質のサンプルが低スコアに基づいて保存されることを示す。
Claims (27)
- 【請求項1】 生化学試料を分析する方法であって、 セパレーションランにおいて、上記試料を複数の構成要素にセパレートし、上
記構成要素に関連した物理的特性を示す信号の検出を示すセパレーションデータ
を、時間又はセパレーション通路に沿った距離のいずれかの関数として作成し、
上記セパレーションデータは複数のサンプルピークを有する工程と、 上記セパレーションデータに基づき、上記セパレーションランの品質を示す品
質規準を計算する工程と、 上記品質規準に基づき、上記試料を分析するか又は上記セパレーションランを
繰り返す次の工程を有する処理の一つを選択する工程とを有する方法。 - 【請求項2】 品質規準を計算する工程は、上記セパレーションデータにお
ける上記試料ピークの分解能を示す値を計算する工程を含む請求項1の方法。 - 【請求項3】 上記品質規準を計算する工程は、上記セパレーションデータ
における信号‐ノイズ比を示す値を計算する工程を含む請求項2の方法。 - 【請求項4】 公知の物理的特定の構成要素を有する共移入スタンダードを
セパレーションし、上記セパレーションデータに参照ピークを導入する工程を有
し、上記品質規準を計算する工程は上記規準ピークのミグレーションリニアリテ
ィの程度を求める工程を有する請求項1の方法。 - 【請求項5】 上記品質規準を第1の閾値と比較する工程と、 上記品質規準が上記第1の閾値未満の場合、第1のインジケータを作成する工
程と、 上記品質規準が上記第1の閾値以上の場合、上記品質規準と第2の閾値とを比
較する工程と、 上記品質規準が上記第2の閾値未満の場合、第2のインジケータを作成する工
程と、 上記品質規準が上記第2の閾値以上の場合、第3のインジケータを作成する工
程とを有する請求項1の方法。 - 【請求項6】 上記第1のインジケータが作成された場合、上記セパレーシ
ョンランを繰り返す工程を有する請求項5の方法。 - 【請求項7】 上記第2のインジケータが作成された場合、上記セパレーシ
ョンデータをマニアル検査し、上記セパレーションデータをマニアル検査する工
程からの結果に基づいて上記セパレーションランを繰り返す工程を有する請求項
6の方法。 - 【請求項8】 上記第3のインジケータが作成された場合、上記分析におけ
る次の工程に進む工程を有する請求項7の方法。 - 【請求項9】 上記生化学試料は、アミノ酸・ヌクレオチド・及び糖を含む
生化学モノマーと、DNA・RNA・ペプチド及び炭水化物を含む生化学ポリマ
ーを含み、上記試料のセパレーション工程は、電気泳動セパレーション・コラム
クロマトグラフィ、高性能液体クロマトグラフィ、及び等電点電気泳動の一つを
含む請求項1の方法。 - 【請求項10】 ポリヌクレオチドを分析する方法であって、 上記ポリヌクレオチドの試料の複製を作り、増幅製品を製造する工程と、 上記増幅製品の中で目的のシーケンスを区別する工程と、 セパレーションランにおいて、上記増幅製品の構成要素を示す信号を検出する
ことと、検出された信号における変化を示すデータを時間又はセパレーション通
路の長さに沿った距離のいずれかの関数として示すことを含む、上記増幅製品を
セパレーションする工程と、 上記セパレーションランの品質を示す品質規準を上記データの関数として計算
するする工程と、 上記品質規準の値に基づき、上記品質規準が第1の閾値未満の場合に第1のイ
ンジケータを作成し、上記品質規準が上記第1の閾値より大きくかつ第2の閾値
未満の場合、第2のインジケータを作成する工程とを有する方法。 - 【請求項11】 上記品質規準を計算する工程は、上記データ中のピーク値
の分解能を計算する工程と、上記データの信号−ノイズ比を計算する工程を有す
る請求項10の方法。 - 【請求項12】 上記データが複数の規準ピークを含むように、上記セパレ
ーションランの前に、サイジングスタンダードと上記増幅製品とを混合する工程
を有し、上記品質規準を計算する工程は上記参照ピークのミグレーションリニア
リティの程度を求める工程を有する請求項11の方法。 - 【請求項13】 上記第1のインジケータが作成された場合、上記セパレー
ションランを繰り返し、上記第2のインジケータが作成された場合、上記セパレ
ーションランを繰り返すか否かを判断するために上記データをマニアル評価する
工程を含む請求項10の方法。 - 【請求項14】 上記品質規準が上記第2の閾値よりも大きい場合、第3の
インジケータを作成する工程を含む請求項10の方法。 - 【請求項15】 上記ポリヌクレオチドが遺伝子材料を構成し、上記第3の
インジケータが作られた場合、上記方法は上記データから対立遺伝子を確認する
工程を有する請求項14の方法。 - 【請求項16】 上記セパレーション工程は、キャピラリ電気泳動セパレー
ション又はキャピラリ分析電気泳動セパレーションのいずれかであり、上記デー
タは電気泳動図である請求項10の方法。 - 【請求項17】 上記セパレーション工程はスラブ−ゲル電気泳動セパレー
ションを含み、上記データはゲルイメージから得られたデータである請求項10
の方法。 - 【請求項18】 上記増幅の工程は、ポリメラーゼ連鎖反応により増幅され
る工程である請求項10の方法。 - 【請求項19】 遺伝子材料のセパレーション分析法において、 増幅製品を作るために上記遺伝子材料を増幅し標識化する工程と、 サイジングスタンダードを上記増幅製品と混合する工程と、 セパレーションランにおいて、上記増幅製品と上記サイジングスタンダードを
電気泳動によりセパレーションして、その構成要素をセパレーションする工程と
、 構成要素を示す信号を検出し、検出された信号対時間における変化を示すセパ
レーションデータを作成し、上記セパレーションデータは上記構成要素のサイズ
に対応したピーク値を含む工程と、 上記セパレーションランの品質を示す品質規準を計算し、上記ピーク値の分解
能を計算することと上記セパレーションデータの信号−ノイズ比を計算すること
を含む工程と、 上記品質規準の上記値に基づき、(i)上記分析の次工程に進む、(ii)上
記セパレーションランを繰り返すか否かを判断するために上記セパレーションデ
ータをマニアル評価する、又は(iii)上記セパレーションランを繰り返す工
程とを有する方法。 - 【請求項20】 上記セパレーションデータが参照ピークを含み、上記品質
規準を計算する工程が上記参照ピークのミグレーションリニアリティの程度を求
める工程を含む請求項19の方法。 - 【請求項21】 上記次工程が、上記セパレーションデータから対立遺伝子
を特定する工程である請求項19の方法。 - 【請求項22】 上記品質規準が第1の値範囲にある場合、上記セパレーシ
ョンランを繰り返す請求項19の方法。 - 【請求項23】 上記品質規準が第2の値範囲にある場合、上記セパレーシ
ョンランを繰り返すか否かを判断するために上記セパレーションデータをマニア
ル評価する請求項22の方法。 - 【請求項24】 上記品規準が第3の値範囲にある場合、上記セパレーショ
ンデータから対立遺伝子を特定する請求項23の方法。 - 【請求項25】 上記セパレーション工程は、スラブ−ゲル電気泳動セパレ
ーション・キャピラリ電気泳動セパレーション・及びキャピラリ分析電気泳動セ
パレーションの一つを含み、上記セパレーションデータは電気泳動図である請求
項19の方法。 - 【請求項26】 上記増幅工程は、ポリメラーゼ連鎖反応によって上記遺伝
子材料の選択された部分を増幅する工程である請求項19の方法。 - 【請求項27】 上記増幅工程は、上記遺伝子材料の選択された部分をクロ
ーニングする工程である請求項19の方法。
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