JP2016539630A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JP2016539630A5
JP2016539630A5 JP2016525007A JP2016525007A JP2016539630A5 JP 2016539630 A5 JP2016539630 A5 JP 2016539630A5 JP 2016525007 A JP2016525007 A JP 2016525007A JP 2016525007 A JP2016525007 A JP 2016525007A JP 2016539630 A5 JP2016539630 A5 JP 2016539630A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
coverage
bin
sequence
nucleic acid
sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016525007A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6534191B2 (ja
JP2016539630A (ja
Filing date
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/US2014/061635 external-priority patent/WO2015061359A1/en
Publication of JP2016539630A publication Critical patent/JP2016539630A/ja
Publication of JP2016539630A5 publication Critical patent/JP2016539630A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6534191B2 publication Critical patent/JP6534191B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Description

本明細書における例はヒトに関し、かつ言葉は主にヒト関係事項に向けられているが、本明細書において記載される概念は、任意の植物または動物由来のゲノムに適用可能である。本開示のこれらおよび他の目的および特質は、以下の記載および添付の特許請求の範囲からより十分に明らかになるであろう、または以降に明記される本開示の履行によって習得され得る。
[本発明1001]
検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数についての評価のための、1つまたは複数のプロセッサーおよびシステムメモリーを含むコンピューターシステムで実践される方法であって、
(a)コンピューターシステムで、検査サンプルから核酸シーケンサーによって獲得された配列読み取りを提供する工程であって、検査サンプルは、1種または複数種のゲノム由来の核酸分子を含む、工程;
(b)コンピューターシステムによって、検査サンプルの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによって検査配列タグを提供する工程;
(c)コンピューターシステムによって、各ビンに位置する検査配列タグの被覆率を決定する工程であって、参照ゲノムが複数のビンに分割されており、かつ該被覆率はビンにおける配列タグの存在度を示す、工程;
(d)コンピューターシステムによって、関心対象の核酸配列に対して全体プロファイルを提供する工程であって、該全体プロファイルは、各ビンにおける予想被覆率を含み、かつ該予想被覆率は、検査サンプルと実質的に同じ様式でシーケンシングされかつアラインメントされた核酸分子を含む、影響なしのトレーニングサンプルのトレーニングセットから獲得され、該予想被覆率はビンごとに変動を呈する、工程;
(e)コンピューターシステムによって、少なくとも関心対象の核酸配列の各ビンにおける予想被覆率を用いて、検査配列タグの被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対する全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
(f)コンピューターシステムによって、GC含有量レベルと全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対するサンプルGC補正被覆率を獲得する工程;および
(g)コンピューターシステムによって、サンプルGC補正被覆率に基づき、検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程であって、該サンプルGC補正被覆率は、関心対象の核酸配列のコピー数を決定するためのシグナルレベルを向上させかつ/またはノイズレベルを低下させる、工程
を含む、方法。
[本発明1002]
配列読み取りを提供する工程の前に、シーケンサーを用いて検査サンプル由来の核酸をシーケンシングし、それによって配列読み取りを生成する工程をさらに含む、前記本発明の方法。
[本発明1003]
核酸をシーケンシングする前に、マーカー核酸と検査サンプルとを組み合わせる工程をさらに含む、本発明1002の方法。
[本発明1004]
マーカー核酸は、天然に存在するデオキシリボ核酸、天然に存在するリボ核酸、ペプチド核酸(PNA)、モルフォリノ核酸、ロックド核酸、グリコール核酸、トレオース核酸、およびそれらの任意の組み合わせからなる群より選択される、本発明1003の方法。
[本発明1005]
配列読み取りを、妊娠女性の細胞フリーDNAおよび該妊娠女性によって保持された胎児の細胞フリーDNAの配列から獲得する、本発明1001の方法。
[本発明1006]
マスキングされたビンにおける被覆率を検討から除外する配列マスクを適用する工程をさらに含む、本発明1001の方法。
[本発明1007]
配列マスクを、
コンピューターシステムで、複数の影響なしのトレーニングサンプルからの配列読み取りを含むトレーニングセットを提供する工程;
コンピューターシステムによって、トレーニングセットの配列読み取りを参照ゲノムにアラインメントし、それによってトレーニングサンプルに対してトレーニング配列タグを提供する工程;
コンピューターシステムによって、参照ゲノムを複数のビンに分割する工程;
コンピューターシステムによって、各トレーニングサンプルに対して各ビンにおけるトレーニング配列タグの被覆率を決定する工程;ならびに
コンピューターシステムによって、マスキングされていないおよびマスキングされたビンを含む配列マスクを創出する工程であって、マスキングされた各ビンは、マスキング閾値を超える分布指標を有し、該分布指標はトレーニングサンプルの被覆率の分布に関係している、工程
を含む方法によって獲得する、本発明1006の方法。
[本発明1008]
配列マスクを創出する前に、各ビンにおける予想被覆率に従ってトレーニング配列タグの被覆率を調整し、それによってビンにおけるトレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を獲得し、次いでそれを用いて配列マスクを創出する工程をさらに含む、本発明1007の方法。
[本発明1009]
分布指標はトレーニングサンプルの被覆率の分散に数学的に関係している、本発明1007の方法。
[本発明1010]
分布指標は変動係数である、本発明1009の方法。
[本発明1011]
関心対象の核酸配列上のマスキングされたビンは第1のマスキング閾値を有し、かつ正規化配列上のマスキングされたビンは第2のマスキング閾値を有する、本発明1006の方法。
[本発明1012]
第1のマスキング閾値と第2のマスキング閾値との組み合わせは、他の閾値を用いて獲得される配列マスクよりも、影響なしのサンプルにおける関心対象の配列を含む領域にわたる被覆率のより低い変動をもたらす配列マスクを提供する、本発明1011の方法。
[本発明1013]
配列マスクは、ビン内のトレーニングサンプルにわたるマッピング精度スコアの分布によって規定される、マスキングされたビンおよびマスキングされていないビンを含み、該マッピング精度スコアは、複数の影響なしのトレーニングサンプルの配列読み取りを参照ゲノムにアラインメントすることにより導き出される、本発明1006の方法。
[本発明1014]
作業(g)において検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程は、正規化配列の被覆率情報を用いて、検査サンプルに対して関心対象の核酸配列の配列用量を算出する工程を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1015]
配列用量を算出する工程は、関心対象の核酸配列における検査配列タグのサンプルGC補正被覆率を、正規化配列における検査配列タグのサンプルGC補正被覆率で割る工程を含む、本発明1014の方法。
[本発明1016]
正規化配列は、1つまたは複数のロバストな常染色体配列またはそのセグメントを含む、本発明1015の方法。
[本発明1017]
作業(g)において検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程は、正規化配列の被覆率情報を用いて、検査サンプルに対して、関心対象の核酸配列の正規化された染色体値または正規化されたセグメント値を算出する工程を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1018]
検査サンプルは、2種の異なるゲノム由来の核酸の混合物を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1019]
核酸は細胞フリーDNA分子を含む、本発明1018の方法。
[本発明1020]
検査サンプルは、胎児および母体の細胞フリー核酸を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1021]
検査サンプルは、2人またはそれを上回る数の胎児由来の胎児細胞フリー核酸を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1022]
検査サンプルは、同じ対象由来の癌性細胞および影響なしの細胞由来の核酸を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1023]
検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程は、完全なまたは部分的な胎児異数性の有無を決定する工程を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1024]
作業(f)の後に、コピー数変動についての評価における検討から、サンプルGC補正被覆率の外れ値のビンを除去する工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1025]
外れ値のビンは、そのサンプルGC補正被覆率中央値が、すべてのビンの中央値から約1を上回る中央値絶対偏差であるビンを含む、本発明1024の方法。
[本発明1026]
各ビンにおける予想被覆率は、トレーニングサンプルの被覆率の中央値または平均を含み、かつ作業(e)において検査配列タグの被覆率を調整することは、各ビンに対する検査配列タグの被覆率を、対応するビンからのトレーニングサンプルの被覆率の中央値または平均で割る工程を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1027]
作業(e)において検査配列タグの被覆率を調整することは、(i)1種または複数種のロバストな染色体または領域における複数のビンにおいて、検査配列タグの被覆率対予想被覆率の間の関係を獲得する工程;および(ii)数学的関係を、関心対象の配列におけるビンに適用して、全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1028]
(i)における関係は、線形回帰:
y a =切片+傾き * gwp a
式中、y a は、1種または複数種のロバストな染色体または領域における検査サンプルに対するビンaの被覆率であり、かつgwp a は、影響なしのトレーニングサンプルに対するビンaに対しての全体プロファイルである、
によって獲得され;かつ
(ii)において全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程は、
z b =y b /(切片+傾き * gwp b )−1
式中、y b は、関心対象の配列における検査サンプルに対するビンbの観察される被覆率であり、かつgwp b は、影響なしのトレーニングサンプルに対するビンbに対しての全体プロファイルである、
として全体プロファイル補正被覆率z b を獲得する工程を含む、本発明1027の方法。
[本発明1029]
(e)からの検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率は、関心対象の核酸配列におけるビンの全体プロファイル補正被覆率、および正規化配列におけるビンの全体プロファイル補正被覆率を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1030]
作業(f)において全体プロファイル補正被覆率を調整することは、
参照ゲノムにおけるビンを複数のGC群にグループ化する工程であって、各GC群は複数のビンを含み、該複数のビンは検査配列タグを含有しかつ同程度のGC含有量を有する、工程;
複数種のロバストな常染色体に対して、各GC群に対する全体プロファイル補正被覆率の予想値を決定する工程;および
同じGC群の決定された予想値に基づき、各GC群に対して検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列上の検査配列タグのサンプルGC補正被覆率を獲得する工程
を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1031]
全体プロファイル補正被覆率の予想値は、複数種のロバストな常染色体のGC群に対する被覆率の平均または中央値である、本発明1030の方法。
[本発明1032]
検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整することは、全体プロファイル補正被覆率から予想値を差し引く工程を含む、本発明1030の方法。
[本発明1033]
作業(f)において全体プロファイル補正被覆率を調整することは、
線形または非線形の数学的関数を、複数種のロバストな常染色体からのデータ点に適合させる工程であって、各データ点は被覆率値をGC含有量値に関連付けする、工程;
検討中のビンのGC含有量値における数学的関数の被覆率値に等しい、各ビンに対する被覆率の予想値に基づき、各ビンにおける検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整する工程
を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1034]
検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整する工程は、全体プロファイル補正被覆率から予想値を差し引く工程を含む、本発明1033の方法。
[本発明1035]
ロバストな常染色体は、関心対象の染色体を除いたすべての常染色体を含む、本発明1030〜1034のいずれかの方法。
[本発明1036]
ロバストな常染色体は、X、Y、第13、第18、および第21染色体を除いたすべての常染色体を含む、本発明1030〜1034のいずれかの方法。
[本発明1037]
ロバストな常染色体は、検査サンプルから正常な二倍体状態から逸脱していると決定されたものを除いたすべての常染色体を含む、本発明1030〜1034のいずれかの方法。
[本発明1038]
複数の影響なしの個体および/または検査サンプルから細胞フリーDNAを抽出する工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1039]
配列読み取りは、個体の全ゲノムにおけるいずれかの箇所由来の約20〜50bpの配列を含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1040]
(a)の配列読み取りは、バーコード化された25merを含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1041]
検査配列タグおよびトレーニング配列タグの被覆率は、非除外部位計数(NES計数)に基づき、NES計数は、非除外部位にマッピングされた非冗長の配列タグの数である、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1042]
NES計数は、非除外部位にマッピングされた、一意的にアラインメントされた非冗長の配列タグの数である、本発明1041の方法。
[本発明1043]
ビンサイズは約1000bp〜1,000,000bpである、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1044]
ビンサイズは約100,000bpである、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1045]
検査サンプルの配列読み取りの数を用いた算出によってビンサイズを決定する工程をさらに含む、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1046]
各ビンにおける配列タグの数は少なくとも約1000bpである、本発明1045の方法。
[本発明1047]
関心対象の核酸配列のコピー数についての評価のための配列マスクを創出するための、1つまたは複数のプロセッサーおよびシステムメモリーを含むコンピューターシステムで実践される方法であって、
(a)コンピューターシステムで、複数の影響なしのトレーニングサンプルからの配列読み取りを含むトレーニングセットを提供する工程;
(b)コンピューターシステムによって、トレーニングセットの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによってトレーニングサンプルに対してトレーニング配列タグを提供する工程;
(c)コンピューターシステムによって、参照ゲノムを複数のビンに分割する工程;
(d)コンピューターシステムによって、影響なしの各トレーニングサンプルに対して、各トレーニングサンプルに対する、各ビンにおけるトレーニング配列タグの被覆率を決定する工程であって、該被覆率はビンにおける配列タグの存在度を示す、工程;
(e)各ビンに対して、すべてのトレーニングサンプルにわたるトレーニング配列タグの予想被覆率を決定する工程;
(f)コンピューターシステムによって、各ビンにおける予想被覆率に従って、各トレーニングサンプルに対して各ビンにおけるトレーニング配列タグの被覆率を調整し、それによって各トレーニングサンプルに対してビンにおけるトレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
(g)コンピューターシステムによって、各ビンにおけるトレーニングサンプルにわたる全体プロファイル補正被覆率の変動に基づき、参照ゲノムにわたる、マスキングされていないおよびマスキングされたビンを含む配列マスクを創出する工程
を含む、方法。
[本発明1048]
各ビンに対して(e)において決定された予想被覆率は、トレーニングサンプルの被覆率の中央値または平均を含む、本発明1047の方法。
[本発明1049]
作業(f)においてトレーニング配列タグの被覆率を調整することは、各ビンに対するトレーニング配列タグに関する各トレーニングサンプルの被覆率から中央値または平均を差し引く工程を含む、本発明1048の方法。
[本発明1050]
作業(f)においてトレーニング配列タグの被覆率を調整することは、各ビンに対するトレーニング配列タグに関する各トレーニングサンプルの被覆率を中央値または平均で割る工程を含む、本発明1048の方法。
[本発明1051]
関心対象の核酸配列上のマスキングされたビンは第1のマスキング閾値を有し、かつ正規化配列上のマスキングされたビンは第2のマスキング閾値を有する、本発明1047の方法。
[本発明1052]
第1のマスキング閾値と第2のマスキング閾値との組み合わせは、他の閾値を用いて獲得される配列マスクよりも、影響なしのサンプルにおける関心対象の配列を含む領域にわたる被覆率のより低い変動をもたらす配列マスクを提供する、本発明1051の方法。
[本発明1053]
(f)の後かつ(g)の前に、コンピューターシステムによって、各トレーニングサンプルに存在する、GC含有量レベルと全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、各トレーニングサンプルのビンに対する全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって各トレーニングサンプルに対してトレーニング配列タグのサンプルGC補正被覆率を獲得する工程をさらに含む、本発明1047の方法。
[本発明1054]
各トレーニングサンプルに対する全体プロファイル補正被覆率を調整することは、
参照ゲノムにおけるすべてのビンを複数のGC群にグループ化する工程であって、各GC群は、同程度のGC含有量を有する複数のビンを含む、工程;
複数種のロバストな常染色体に対して、各GC群に対する全体プロファイル補正被覆率の予想値を決定する工程;および
同じGC群の決定された予想値に基づき、各GC群に対してトレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列上のトレーニング配列タグのサンプルGC補正被覆率を獲得する工程
を含む、本発明1053の方法。
[本発明1055]
全体プロファイル補正被覆率の予想値は、複数種のロバストな常染色体のGC群に対する被覆率の平均または中央値である、本発明1054の方法。
[本発明1056]
トレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整することは、全体プロファイル補正被覆率から予想値を差し引く工程を含む、本発明1054の方法。
[本発明1057]
各トレーニングサンプルに対する全体プロファイル補正被覆率を調整することは、
線形または非線形の数学的関数を、複数種のロバストな常染色体からのデータ点に適合させる工程であって、各データ点は被覆率値をGC含有量値に関連付けする、工程;
ビンのGC含有量値における数学的関数の被覆率値に等しい、各ビンに対する被覆率の予想値に基づき、各ビンにおけるトレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整する工程
を含む、本発明1053の方法。
[本発明1058]
トレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整することは、全体プロファイル補正被覆率から予想値を差し引く工程を含む、本発明1057の方法。
[本発明1059]
サンプルは、血液サンプル、尿サンプル、または唾液サンプルである、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1060]
サンプルは血漿サンプルである、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1061]
関心対象の核酸配列のそれぞれに対して同定される配列タグの数は少なくとも約10,000個である、前記本発明のいずれかの方法。
[本発明1062]
検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数についての評価のためのシステムであって、
サンプルからの核酸配列情報を提供する、検査サンプル由来の核酸を受け取るためのシーケンサー;
プロセッサー;ならびに
(a)コンピューターシステムで、検査サンプルの配列読み取りを提供する工程;
(b)コンピューターシステムによって、検査サンプルの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによって検査配列タグを提供する工程;
(c)コンピューターシステムによって、各ビンに位置する検査配列タグの被覆率を決定する工程であって、参照ゲノムが複数のビンに分割されている、工程;
(d)コンピューターシステムによって、関心対象の核酸配列に対して全体プロファイルを提供する工程であって、該全体プロファイルは、各ビンにおける予想被覆率を含み、かつ該予想被覆率は、検査サンプルと実質的に同じ様式でシーケンシングされかつアラインメントされた、影響なしのトレーニングサンプルのトレーニングセットから獲得され、該予想被覆率はビンごとに変動を呈する、工程;
(e)コンピューターシステムによって、各ビンにおける予想被覆率に従って、検査配列タグの被覆率を調整し、それによって検査配列タグの各ビンにおける全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
(f)コンピューターシステムによって、検査配列タグのビンに関するGC含有量レベルと全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列上の検査配列タグのサンプルGC補正被覆率を獲得する工程;および
(g)コンピューターシステムによって、サンプルGC補正被覆率に基づき、検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程
を含む方法を用いて、検査サンプルにおけるコピー数を評価する、該プロセッサーへの実行のための命令をそこに保存している1つまたは複数のコンピューター可読記憶媒体
を含む、システム。
[本発明1063]
コンピューターシステムの1つまたは複数のプロセッサーによって実行される場合、胎児および母体の細胞フリー核酸を含む検査サンプルにおける関心対象の染色体または核酸配列のコピー数についての評価のための方法を該コンピューターシステムに実践させる、コンピューター実行可能な命令をそこに保存している1つまたは複数の非一時的なコンピューター可読記憶媒体を含むコンピュータープログラム製品であって、該方法は、
(a)コンピューターシステムで、検査サンプルから核酸シーケンサーによって獲得された配列読み取りを提供する工程であって、検査サンプルは、1種または複数種のゲノム由来の核酸分子を含む、工程;
(b)コンピューターシステムによって、検査サンプルの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによって検査配列タグを提供する工程;
(c)コンピューターシステムによって、各ビンに位置する検査配列タグの被覆率を決定する工程であって、参照ゲノムが複数のビンに分割されており、かつ該被覆率はビンにおける配列タグの存在度を示す、工程;
(d)コンピューターシステムによって、関心対象の核酸配列に対して全体プロファイルを提供する工程であって、該全体プロファイルは、各ビンにおける予想被覆率を含み、かつ該予想被覆率は、検査サンプルと実質的に同じ様式でシーケンシングされかつアラインメントされた核酸分子を含む、影響なしのトレーニングサンプルのトレーニングセットから獲得され、該予想被覆率はビンごとに変動を呈する、工程;
(e)コンピューターシステムによって、少なくとも関心対象の核酸配列の各ビンにおける予想被覆率を用いて、検査配列タグの被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対する全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
(f)コンピューターシステムによって、GC含有量レベルと全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対するサンプルGC補正被覆率を獲得する工程;および
(g)コンピューターシステムによって、サンプルGC補正被覆率に基づき、検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程であって、該サンプルGC補正被覆率は、関心対象の核酸配列のコピー数を決定するためのシグナルレベルを向上させかつ/またはノイズレベルを低下させる、工程
を含む、コンピュータープログラム製品。

Claims (25)

  1. 検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数についての評価のための、1つまたは複数のプロセッサーおよびシステムメモリーを含むコンピューターシステムで実践される方法であって、
    (a)コンピューターシステムで、検査サンプルから核酸シーケンサーによって獲得された配列読み取りを提供する工程であって、検査サンプルは、1種または複数種のゲノム由来の核酸分子を含む、工程;
    (b)コンピューターシステムによって、検査サンプルの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによって検査配列タグを提供する工程;
    (c)コンピューターシステムによって、各ビンに位置する検査配列タグの被覆率を決定する工程であって、参照ゲノムが複数のビンに分割されており、かつ該被覆率はビンにおける配列タグの存在度を示す、工程;
    (d)コンピューターシステムによって、関心対象の核酸配列に対して全体プロファイルを提供する工程であって、該全体プロファイルは、各ビンにおける予想被覆率を含み、かつ該予想被覆率は、検査サンプルと実質的に同じ様式でシーケンシングされかつアラインメントされた核酸分子を含む、影響なしのトレーニングサンプルのトレーニングセットから獲得され、該予想被覆率はビンごとに変動を呈する、工程;
    (e)コンピューターシステムによって、少なくとも関心対象の核酸配列の各ビンにおける予想被覆率を用いて、検査配列タグの被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対する全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
    (f)コンピューターシステムによって、検査サンプルのGC含有量レベルと検査サンプルの全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、関心対象の核酸配列に対する全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対するサンプルGC補正被覆率を獲得する工程;および
    (g)コンピューターシステムによって、サンプルGC補正被覆率に基づき、検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程であって、該サンプルGC補正被覆率は、関心対象の核酸配列のコピー数を決定するためのシグナルレベルを向上させかつ/またはノイズレベルを低下させる、工程
    を含む、方法。
  2. 配列読み取りを、妊娠女性の細胞フリーDNAおよび該妊娠女性によって保持された胎児の細胞フリーDNAの配列から獲得する、請求項1記載の方法。
  3. マスキングされたビンにおける被覆率を検討から除外する配列マスクを適用する工程をさらに含む、請求項1記載の方法。
  4. 配列マスクを、
    コンピューターシステムで、複数の影響なしのトレーニングサンプルからの配列読み取りを含むトレーニングセットを提供する工程;
    コンピューターシステムによって、トレーニングセットの配列読み取りを参照ゲノムにアラインメントし、それによってトレーニングサンプルに対してトレーニング配列タグを提供する工程;
    コンピューターシステムによって、参照ゲノムを複数のビンに分割する工程;
    コンピューターシステムによって、各トレーニングサンプルに対して各ビンにおけるトレーニング配列タグの被覆率を決定する工程;ならびに
    コンピューターシステムによって、マスキングされていないおよびマスキングされたビンを含む配列マスクを創出する工程であって、マスキングされた各ビンは、マスキング閾値を超える分布指標を有し、該分布指標はトレーニングサンプルの被覆率の分布に関係している、工程
    を含む方法によって獲得する、請求項3記載の方法。
  5. 配列マスクは、ビン内のトレーニングサンプルにわたるマッピング精度スコアの分布によって規定される、マスキングされたビンおよびマスキングされていないビンを含み、該マッピング精度スコアは、複数の影響なしのトレーニングサンプルの配列読み取りを参照ゲノムにアラインメントすることにより導き出される、請求項3記載の方法。
  6. 検査サンプルは、2種の異なるゲノム由来の核酸の混合物を含む、求項1〜5のいずれか一項記載の方法。
  7. 核酸は細胞フリーDNA分子を含む、請求項6記載の方法。
  8. 検査サンプルは、胎児および母体の細胞フリー核酸を含む、求項1〜7のいずれか一項記載の方法。
  9. 検査サンプルは、同じ対象由来の癌性細胞および影響なしの細胞由来の核酸を含む、求項1〜8のいずれか一項記載の方法。
  10. 各ビンにおける予想被覆率は、トレーニングサンプルの被覆率の中央値または平均を含み、かつ作業(e)において検査配列タグの被覆率を調整することは、各ビンに対する検査配列タグの被覆率を、ンからのトレーニングサンプルの被覆率の中央値または平均で割る工程を含む、求項1〜9のいずれか一項記載の方法。
  11. 作業(e)において検査配列タグの被覆率を調整することは、(i)1種または複数種のロバストな染色体または領域における複数のビンにおいて、検査配列タグの被覆率対予想被覆率の間の関係を獲得する工程;および(ii)関係を、関心対象の配列におけるビンに適用して、全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程を含む、求項1〜10のいずれか一項記載の方法。
  12. (i)における関係は、線形回帰:
    ya=切片+傾き*gwpa
    式中、yaは、1種または複数種のロバストな染色体または領域における検査サンプルに対するビンaの被覆率であり、かつgwpaは、影響なしのトレーニングサンプルに対するビンaに対しての全体プロファイルである、
    によって獲得され;かつ
    (ii)において全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程は、
    zb=yb/(切片+傾き*gwpb)−1
    式中、ybは、関心対象の配列における検査サンプルに対するビンbの観察される被覆率であり、かつgwpbは、影響なしのトレーニングサンプルに対するビンbに対しての全体プロファイルである、
    として全体プロファイル補正被覆率zbを獲得する工程を含む、請求項11記載の方法。
  13. 作業(f)において全体プロファイル補正被覆率を調整することは、
    参照ゲノムにおけるビンを複数のGC群にグループ化する工程であって、各GC群は複数のビンを含み、該複数のビンは検査配列タグを含有しかつ検査サンプルにおいて同程度のGC含有量を有する、工程;
    複数種のロバストな常染色体に対して、各GC群に対する全体プロファイル補正被覆率の予想値を決定する工程;および
    同じGC群の決定された予想値に基づき、各GC群に対して関心対象の核酸配列における各ビンにおける検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列における各ビンにおける検査配列タグのサンプルGC補正被覆率を獲得する工程
    を含む、求項1〜12のいずれか一項記載の方法。
  14. 全体プロファイル補正被覆率の予想値は、複数種のロバストな常染色体のGC群に対する被覆率の平均または中央値である、請求項13記載の方法。
  15. 検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整することは、全体プロファイル補正被覆率から予想値を差し引く工程を含む、請求項13記載の方法。
  16. 作業(f)において全体プロファイル補正被覆率を調整することは、
    線形または非線形の数学的関数を、複数種のロバストな常染色体からのデータ点に適合させる工程であって、各データ点は検査サンプルの全体プロファイル補正被覆率値を検査サンプルのGC含有量値に関連付けする、工程;
    検討中のビンのGC含有量値における数学的関数の被覆率値に等しい、各ビンに対する被覆率の予想値に基づき、関心対象の核酸配列における各ビンにおける検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整する工程
    を含む、求項1〜15のいずれか一項記載の方法。
  17. 検査配列タグの全体プロファイル補正被覆率を調整する工程は、全体プロファイル補正被覆率から予想値を差し引く工程を含む、請求項16記載の方法。
  18. ロバストな常染色体は、関心対象の染色体を除いたすべての常染色体を含む、請求項1317のいずれか一項記載の方法。
  19. ロバストな常染色体は、X、Y、第13、第18、および第21染色体を除いたすべての常染色体を含む、請求項1317のいずれか一項記載の方法。
  20. 関心対象の核酸配列のコピー数についての評価のための配列マスクを創出するための、1つまたは複数のプロセッサーおよびシステムメモリーを含むコンピューターシステムで実践される方法であって、
    (a)コンピューターシステムで、複数の影響なしのトレーニングサンプルからの配列読み取りを含むトレーニングセットを提供する工程;
    (b)コンピューターシステムによって、トレーニングセットの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによってトレーニングサンプルに対してトレーニング配列タグを提供する工程;
    (c)コンピューターシステムによって、参照ゲノムを複数のビンに分割する工程;
    (d)コンピューターシステムによって、影響なしの各トレーニングサンプルに対して、各トレーニングサンプルに対する、各ビンにおけるトレーニング配列タグの被覆率を決定する工程であって、該被覆率はビンにおける配列タグの存在度を示す、工程;
    (e)各ビンに対して、すべてのトレーニングサンプルにわたるトレーニング配列タグの予想被覆率を決定する工程;
    (f)コンピューターシステムによって、各ビンにおける予想被覆率に従って、各トレーニングサンプルに対して各ビンにおけるトレーニング配列タグの被覆率を調整し、それによって各トレーニングサンプルに対してビンにおけるトレーニング配列タグの全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
    (g)コンピューターシステムによって、参照ゲノムにわたる、マスキングされていないおよびマスキングされたビンを含む配列マスクを創出する工程であって、マスキングされた各ビンがマスキング閾値を超える分布指標を有し、該分布指標は各ビンにおけるトレーニングサンプルにわたる全体プロファイル補正被覆率の分布に関係している、工程
    を含む、方法。
  21. 各ビンに対して(e)において決定された予想被覆率は、トレーニングサンプルの被覆率の中央値または平均を含む、請求項20記載の方法。
  22. 作業(f)においてトレーニング配列タグの被覆率を調整することは、各ビンに対するトレーニング配列タグに関する各トレーニングサンプルの被覆率から中央値または平均を差し引く工程を含む、請求項21記載の方法。
  23. 作業(f)においてトレーニング配列タグの被覆率を調整することは、各ビンに対するトレーニング配列タグに関する各トレーニングサンプルの被覆率を中央値または平均で割る工程を含む、請求項21記載の方法。
  24. 検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数についての評価のためのシステムであって、
    サンプルからの核酸配列情報を提供する、検査サンプル由来の核酸を受け取るためのシーケンサー;
    1つまたは複数のプロセッサー;ならびに
    (a)システムで、検査サンプルの配列読み取りを提供する工程;
    (b)該1つまたは複数のプロセッサーによって、検査サンプルの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによって検査配列タグを提供する工程;
    (c)該1つまたは複数のプロセッサーによって、各ビンに位置する検査配列タグの被覆率を決定する工程であって、参照ゲノムが複数のビンに分割されている、工程;
    (d)該1つまたは複数のプロセッサーによって、関心対象の核酸配列に対して全体プロファイルを提供する工程であって、該全体プロファイルは、各ビンにおける予想被覆率を含み、かつ該予想被覆率は、検査サンプルと実質的に同じ様式でシーケンシングされかつアラインメントされた、影響なしのトレーニングサンプルのトレーニングセットから獲得され、該予想被覆率はビンごとに変動を呈する、工程;
    (e)該1つまたは複数のプロセッサーによって、各ビンにおける予想被覆率に従って、検査配列タグの被覆率を調整し、それによって検査配列タグの各ビンにおける全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
    (f)該1つまたは複数のプロセッサーによって、検査配列タグのビンに関する検査サンプルのGC含有量レベルと検査サンプルの全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列上の検査配列タグのサンプルGC補正被覆率を獲得する工程;および
    (g)該1つまたは複数のプロセッサーによって、サンプルGC補正被覆率に基づき、検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程
    を含む方法を用いて、検査サンプルにおけるコピー数を評価する、該プロセッサーへの実行のための命令をそこに保存している1つまたは複数のコンピューター可読記憶媒体
    を含む、システム。
  25. コンピューターシステムの1つまたは複数のプロセッサーによって実行される場合、胎児および母体の細胞フリー核酸を含む検査サンプルにおける関心対象の染色体または核酸配列のコピー数についての評価のための方法を該コンピューターシステムに実践させる、コンピューター実行可能な命令をそこに保存している1つまたは複数の非一時的なコンピューター可読記憶媒体を含むコンピュータープログラム製品であって、該方法は、
    (a)コンピューターシステムで、検査サンプルから核酸シーケンサーによって獲得された配列読み取りを提供する工程であって、検査サンプルは、1種または複数種のゲノム由来の核酸分子を含む、工程;
    (b)コンピューターシステムによって、検査サンプルの配列読み取りを、関心対象の核酸配列を含む参照ゲノムにアラインメントし、それによって検査配列タグを提供する工程;
    (c)コンピューターシステムによって、各ビンに位置する検査配列タグの被覆率を決定する工程であって、参照ゲノムが複数のビンに分割されており、かつ該被覆率はビンにおける配列タグの存在度を示す、工程;
    (d)コンピューターシステムによって、関心対象の核酸配列に対して全体プロファイルを提供する工程であって、該全体プロファイルは、各ビンにおける予想被覆率を含み、かつ該予想被覆率は、検査サンプルと実質的に同じ様式でシーケンシングされかつアラインメントされた核酸分子を含む、影響なしのトレーニングサンプルのトレーニングセットから獲得され、該予想被覆率はビンごとに変動を呈する、工程;
    (e)コンピューターシステムによって、少なくとも関心対象の核酸配列の各ビンにおける予想被覆率を用いて、検査配列タグの被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対する全体プロファイル補正被覆率を獲得する工程;
    (f)コンピューターシステムによって、検査サンプルのGC含有量レベルと検査サンプルの全体プロファイル補正被覆率との間の関係に基づき、全体プロファイル補正被覆率を調整し、それによって関心対象の核酸配列に対するサンプルGC補正被覆率を獲得する工程;および
    (g)コンピューターシステムによって、サンプルGC補正被覆率に基づき、検査サンプルにおける関心対象の核酸配列のコピー数を評価する工程であって、該サンプルGC補正被覆率は、関心対象の核酸配列のコピー数を決定するためのシグナルレベルを向上させかつ/またはノイズレベルを低下させる、工程
    を含む、コンピュータープログラム製品。
JP2016525007A 2013-10-21 2014-10-21 コピー数変動を決定することにおける検出の感度を向上させるための方法 Active JP6534191B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361893830P 2013-10-21 2013-10-21
US61/893,830 2013-10-21
PCT/US2014/061635 WO2015061359A1 (en) 2013-10-21 2014-10-21 Method for improving the sensitivity of detection in determining copy number variations

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016539630A JP2016539630A (ja) 2016-12-22
JP2016539630A5 true JP2016539630A5 (ja) 2017-11-24
JP6534191B2 JP6534191B2 (ja) 2019-06-26

Family

ID=51894216

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016525007A Active JP6534191B2 (ja) 2013-10-21 2014-10-21 コピー数変動を決定することにおける検出の感度を向上させるための方法

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10741269B2 (ja)
EP (2) EP4227947A1 (ja)
JP (1) JP6534191B2 (ja)
KR (2) KR102373647B1 (ja)
CN (1) CN105830077B (ja)
AU (2) AU2014340239B2 (ja)
CA (1) CA2928185C (ja)
IL (1) IL245177B (ja)
WO (1) WO2015061359A1 (ja)

Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2930180T3 (es) 2012-03-02 2022-12-07 Sequenom Inc Métodos para enriquecer ácido nucleico canceroso a partir de una muestra biológica
US9892230B2 (en) 2012-03-08 2018-02-13 The Chinese University Of Hong Kong Size-based analysis of fetal or tumor DNA fraction in plasma
US9128861B2 (en) 2013-01-17 2015-09-08 Personalis, Inc. Methods and systems for genetic analysis
EP3597774A1 (en) 2013-03-13 2020-01-22 Sequenom, Inc. Primers for dna methylation analysis
EP4227947A1 (en) 2013-10-21 2023-08-16 Verinata Health, Inc. Method for improving the sensitivity of detection in determining copy number variations
WO2015138774A1 (en) 2014-03-13 2015-09-17 Sequenom, Inc. Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations
JP6659672B2 (ja) * 2014-05-30 2020-03-04 ベリナタ ヘルス インコーポレイテッド 胎児染色体部分異数性およびコピー数変動の検出
TWI813141B (zh) 2014-07-18 2023-08-21 香港中文大學 Dna混合物中之組織甲基化模式分析
EP3730629A1 (en) * 2014-10-10 2020-10-28 Sequenom, Inc. Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations
EP3212808B1 (en) 2014-10-30 2022-03-02 Personalis, Inc. Methods for using mosaicism in nucleic acids sampled distal to their origin
WO2016081712A1 (en) * 2014-11-19 2016-05-26 Bigdatabio, Llc Systems and methods for genomic manipulations and analysis
US11072814B2 (en) * 2014-12-12 2021-07-27 Verinata Health, Inc. Using cell-free DNA fragment size to determine copy number variations
US10364467B2 (en) 2015-01-13 2019-07-30 The Chinese University Of Hong Kong Using size and number aberrations in plasma DNA for detecting cancer
US10733476B1 (en) * 2015-04-20 2020-08-04 Color Genomics, Inc. Communication generation using sparse indicators and sensor data
BE1023266B1 (nl) * 2015-07-13 2017-01-17 Cartagenia N.V. Systeem en methodologie voor de analyse van genomische gegevens die zijn verkregen van een onderwerp
BE1023267B1 (nl) * 2015-07-13 2017-01-17 Cartagenia N.V. Werkwijze voor het analyseren van kopienummervariatie bij de detectie van kanker
EP3118324A1 (en) * 2015-07-13 2017-01-18 Cartagenia N.V. Method for analyzing copy number variation in the detection of cancer
US10095831B2 (en) 2016-02-03 2018-10-09 Verinata Health, Inc. Using cell-free DNA fragment size to determine copy number variations
US11299783B2 (en) 2016-05-27 2022-04-12 Personalis, Inc. Methods and systems for genetic analysis
US20190287645A1 (en) * 2016-07-06 2019-09-19 Guardant Health, Inc. Methods for fragmentome profiling of cell-free nucleic acids
NZ751798A (en) * 2016-09-22 2022-02-25 Illumina Inc Somatic copy number variation detection
US11854666B2 (en) 2016-09-29 2023-12-26 Myriad Women's Health, Inc. Noninvasive prenatal screening using dynamic iterative depth optimization
CA3039685A1 (en) 2016-11-30 2018-06-07 The Chinese University Of Hong Kong Analysis of cell-free dna in urine and other samples
EP3559841A1 (en) * 2016-12-22 2019-10-30 Grail, Inc. Base coverage normalization and use thereof in detecting copy number variation
IL302912A (en) 2016-12-22 2023-07-01 Guardant Health Inc Methods and systems for analyzing nucleic acid molecules
US11929143B2 (en) 2017-01-20 2024-03-12 Sequenom, Inc Methods for non-invasive assessment of copy number alterations
KR101957909B1 (ko) 2017-02-24 2019-03-15 에스디지노믹스 주식회사 복제수 변이 후보 우선순위 연산 방법
WO2018170443A1 (en) * 2017-03-16 2018-09-20 Counsyl, Inc. Multi-dimensional sample-dependent and batch-dependent quality control
US11342047B2 (en) 2017-04-21 2022-05-24 Illumina, Inc. Using cell-free DNA fragment size to detect tumor-associated variant
CN108733982B (zh) * 2017-09-26 2021-02-19 上海凡迪基因科技有限公司 孕妇nipt结果校正方法、装置及计算机可读存储介质、设备
CN108647492B (zh) * 2018-05-02 2019-04-16 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 一种染色质拓扑相关结构域的表征方法及装置
US11814750B2 (en) 2018-05-31 2023-11-14 Personalis, Inc. Compositions, methods and systems for processing or analyzing multi-species nucleic acid samples
US10801064B2 (en) 2018-05-31 2020-10-13 Personalis, Inc. Compositions, methods and systems for processing or analyzing multi-species nucleic acid samples
AU2019351130A1 (en) 2018-09-27 2021-04-08 Grail, Llc Methylation markers and targeted methylation probe panel
KR102215151B1 (ko) 2018-09-28 2021-02-10 한양대학교 산학협력단 다중 참조 유전체에 기반한 유전체 구조변이 검출 방법 및 구조변이 검출 장치
GB2577548B (en) * 2018-09-28 2022-10-26 Siemens Healthcare Gmbh Method for determining a subject's genetic copy number value
CN111028888A (zh) * 2018-10-09 2020-04-17 北京贝瑞和康生物技术有限公司 一种全基因组拷贝数变异的检测方法及其应用
EP3884502B1 (en) 2018-11-19 2022-11-09 Sistemas Genómicos, S.L. Method and computer program product for analysis of fetal dna by massive sequencing
CN109754845B (zh) * 2018-12-29 2020-02-28 浙江安诺优达生物科技有限公司 模拟目标疾病仿真测序文库的方法及其应用
CN109887546B (zh) * 2019-01-15 2019-12-27 明码(上海)生物科技有限公司 基于二代测序的单基因或多基因拷贝数检测系统及方法
JP2022534634A (ja) * 2019-06-03 2022-08-03 イルミナ インコーポレイテッド 検出限界ベースの品質管理メトリック
US20210102262A1 (en) 2019-09-23 2021-04-08 Grail, Inc. Systems and methods for diagnosing a disease condition using on-target and off-target sequencing data
CN114616343A (zh) 2019-09-30 2022-06-10 夸登特健康公司 用于在甲基化分区测定中分析无细胞dna的组合物和方法
US11475981B2 (en) 2020-02-18 2022-10-18 Tempus Labs, Inc. Methods and systems for dynamic variant thresholding in a liquid biopsy assay
US11211144B2 (en) 2020-02-18 2021-12-28 Tempus Labs, Inc. Methods and systems for refining copy number variation in a liquid biopsy assay
US11211147B2 (en) 2020-02-18 2021-12-28 Tempus Labs, Inc. Estimation of circulating tumor fraction using off-target reads of targeted-panel sequencing
CN117524301B (zh) * 2024-01-04 2024-04-09 北京泛生子基因科技有限公司 一种拷贝数变异的检测方法、装置以及计算机可读介质

Family Cites Families (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100216153A1 (en) 2004-02-27 2010-08-26 Helicos Biosciences Corporation Methods for detecting fetal nucleic acids and diagnosing fetal abnormalities
EP1910537A1 (en) 2005-06-06 2008-04-16 454 Life Sciences Corporation Paired end sequencing
CA2668818C (en) 2006-10-10 2018-06-26 Xenomics, Inc. Compositions, methods and kits for isolating nucleic acids from body fluids using anion exchange media
US8262900B2 (en) 2006-12-14 2012-09-11 Life Technologies Corporation Methods and apparatus for measuring analytes using large scale FET arrays
FI2557517T3 (fi) * 2007-07-23 2022-11-30 Nukleiinihapposekvenssiepätasapainon määrittäminen
EP2203547A4 (en) 2007-10-04 2011-06-01 Halcyon Molecular SEQUENCING NUCLEIC ACID POLYMERS WITH ELECTRONIC MICROSCOPY
WO2009051842A2 (en) 2007-10-18 2009-04-23 The Johns Hopkins University Detection of cancer by measuring genomic copy number and strand length in cell-free dna
LT2334812T (lt) 2008-09-20 2017-04-25 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Neinvazinis fetalinės aneuploidijos diagnozavimas sekvenavimu
EP2496713B1 (en) * 2009-11-06 2018-07-18 The Chinese University of Hong Kong Size-based genomic analysis
US9260745B2 (en) 2010-01-19 2016-02-16 Verinata Health, Inc. Detecting and classifying copy number variation
AU2011207561B2 (en) 2010-01-19 2014-02-20 Verinata Health, Inc. Partition defined detection methods
US20120046877A1 (en) 2010-07-06 2012-02-23 Life Technologies Corporation Systems and methods to detect copy number variation
US9029103B2 (en) 2010-08-27 2015-05-12 Illumina Cambridge Limited Methods for sequencing polynucleotides
US8725422B2 (en) 2010-10-13 2014-05-13 Complete Genomics, Inc. Methods for estimating genome-wide copy number variations
MY169852A (en) * 2010-11-30 2019-05-17 Univ Hong Kong Chinese Detection of genetic or molecular aberrations associated with cancer
WO2012141712A1 (en) * 2011-04-14 2012-10-18 Verinata Health, Inc. Normalizing chromosomes for the determination and verification of common and rare chromosomal aneuploidies
US9411937B2 (en) 2011-04-15 2016-08-09 Verinata Health, Inc. Detecting and classifying copy number variation
WO2014014498A1 (en) 2012-07-20 2014-01-23 Verinata Health, Inc. Detecting and classifying copy number variation in a fetal genome
PL2716766T3 (pl) 2011-05-31 2017-09-29 Berry Genomics Co., Ltd. Urządzenie do wykrywania liczby kopii chromosomów płodowych lub chromosomów komórek nowotworowych
CA2948939C (en) 2011-06-29 2021-02-02 Bgi Diagnosis Co., Ltd. Noninvasive detection of fetal genetic abnormality
EP2563937A1 (en) * 2011-07-26 2013-03-06 Verinata Health, Inc Method for determining the presence or absence of different aneuploidies in a sample
US9367663B2 (en) 2011-10-06 2016-06-14 Sequenom, Inc. Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations
JP6073902B2 (ja) * 2011-10-06 2017-02-01 セクエノム, インコーポレイテッド 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス
JP5993029B2 (ja) 2011-12-31 2016-09-14 ビージーアイ ダイアグノーシス カンパニー リミテッドBgi Diagnosis Co., Ltd. 遺伝子変異の検出方法
CA2861856C (en) 2012-01-20 2020-06-02 Sequenom, Inc. Diagnostic processes that factor experimental conditions
US9892230B2 (en) 2012-03-08 2018-02-13 The Chinese University Of Hong Kong Size-based analysis of fetal or tumor DNA fraction in plasma
JP6411995B2 (ja) 2012-03-13 2018-10-24 ザ チャイニーズ ユニバーシティー オブ ホンコン 非侵襲的出生前診断のために大量並列シークエンシング・データを分析する方法
US10504613B2 (en) 2012-12-20 2019-12-10 Sequenom, Inc. Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations
US9920361B2 (en) 2012-05-21 2018-03-20 Sequenom, Inc. Methods and compositions for analyzing nucleic acid
WO2014149134A2 (en) 2013-03-15 2014-09-25 Guardant Health Inc. Systems and methods to detect rare mutations and copy number variation
IL305303A (en) 2012-09-04 2023-10-01 Guardant Health Inc Systems and methods for detecting rare mutations and changes in number of copies
US10233495B2 (en) 2012-09-27 2019-03-19 The Hospital For Sick Children Methods and compositions for screening and treating developmental disorders
AU2014281635B2 (en) 2013-06-17 2020-05-28 Verinata Health, Inc. Method for determining copy number variations in sex chromosomes
KR20220133309A (ko) 2013-06-21 2022-10-04 시쿼넘, 인코포레이티드 유전적 변이의 비침습 평가를 위한 방법 및 프로세스
EP4227947A1 (en) 2013-10-21 2023-08-16 Verinata Health, Inc. Method for improving the sensitivity of detection in determining copy number variations
US10415083B2 (en) 2013-10-28 2019-09-17 The Translational Genomics Research Institute Long insert-based whole genome sequencing
JP6659672B2 (ja) 2014-05-30 2020-03-04 ベリナタ ヘルス インコーポレイテッド 胎児染色体部分異数性およびコピー数変動の検出
US11072814B2 (en) 2014-12-12 2021-07-27 Verinata Health, Inc. Using cell-free DNA fragment size to determine copy number variations
US10368909B2 (en) 2015-02-26 2019-08-06 Titan Medical Inc. Apparatus for providing access for a surgical procedure
US10095831B2 (en) 2016-02-03 2018-10-09 Verinata Health, Inc. Using cell-free DNA fragment size to determine copy number variations
US11342047B2 (en) 2017-04-21 2022-05-24 Illumina, Inc. Using cell-free DNA fragment size to detect tumor-associated variant

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2016539630A5 (ja)
CA2956105C (en) Method and device for determining fraction of cell-free nucleic acids in biological sample and use therof
JP2017524374A5 (ja)
KR102638152B1 (ko) 서열 변이체 호출을 위한 검증 방법 및 시스템
KR101489568B1 (ko) 태아 유전학적 이상의 비침습성 검출
JP2019531700A5 (ja)
DK2823062T3 (en) SIZE-BASED ANALYSIS OF Fetal DNA FRACTION IN MOTHER PLASMA
JP2015510757A5 (ja)
CN105574361A (zh) 一种检测基因组拷贝数变异的方法
CN108256292B (zh) 一种拷贝数变异检测装置
JP6623400B2 (ja) 染色体異数性を測定するためのキット、装置及び方法
HRP20231604T1 (hr) Neinvazivno prenatalno molekulsko kariotipiziranje iz majčinske plazme
CN110268072B (zh) 确定旁系同源基因的方法和系统
CN111755068B (zh) 基于测序数据识别肿瘤纯度和绝对拷贝数的方法及装置
RU2019111924A (ru) Обнаружение соматического варьирования числа копий
JP2018514234A5 (ja)
CN105483229A (zh) 一种检测胎儿染色体非整倍体的方法及系统
Brozynska et al. Direct chloroplast sequencing: comparison of sequencing platforms and analysis tools for whole chloroplast barcoding
CN103955630A (zh) 制备参考数据库及对待测游离核酸样本进行目标区域序列比对的方法
WO2020191413A1 (en) De novo compartment deconvolution and weight estimation of tumor tissue samples using decoder
RU2017104533A (ru) Способ неинвазивного пренатального выявления эмбриональной хромосомной анеуплоидии по материнской крови
CN108475301A (zh) 用于确定包含核酸的混合物的样品中的拷贝数变异的方法
CN108715891B (zh) 一种转录组数据的表达定量方法及系统
US20190139627A1 (en) System for Increasing the Accuracy of Non Invasive Prenatal Diagnostics and Liquid Biopsy by Observed Loci Bias Correction at Single Base Resolution
US20180247019A1 (en) Method for determining whether cells or cell groups are derived from same person, or unrelated persons, or parent and child, or persons in blood relationship