JP2019519845A - 生物学的データに対するグラフィカルユーザインターフェースのための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

一代表的実施形態において、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成する方法コンピュータ実装方法が提供される。本方法は、複数の増幅反応から放射データを受信することを含む。本方法は、複数の線を含む放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することをさらに含み、外れ値円形データ視覚化内に含められた各線は、複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表し、各線は、長さおよび視覚インジケータを有する。各線の長さは、放射データの蛍光強度の成長を表し、視覚インジケータは、放射データの関連付けられたサイクル数を示す。さらに、各線は複数の線が円形に構成されるように角度位置と関連付けられる。本方法は、外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示することを含む。【選択図】図１６

Description

生物学的データを分析するための従来のシステムは、生物学的データを取得するように構成されるいくつかのタイプのデバイスまたはモダリティを備える。このデータは、その後、多くの場合、いくつかの形態のコンピュータアプリケーションまたはアプリケーションによって収集および分析され得る。さらに、かかる従来のシステムにおいて、異なるアプリケーションが、各タイプのデータに必要とされ、これは、異なるタイプのデータを探すためにアプリケーション間をユーザが往復することを必要とし、例えば、異なるタイプの生物学的サンプルを相互相関することを困難にする。

それゆえに、データを相互相関させる能力、品質保証チェックを実施する能力、データのパターンを検出する能力、大量のデータを探す能力、能率化されたワークフローを提供する能力等が、かかる従来のシステムにおいて制限されることが明らかであろう。生物学的研究は、典型的には、様々な一組の生物学的データを収集および比較することを含む。かかる従来のシステムおよびアプリケーションは、かかる研究をより容易に行ってきたが、上記の制限は、様々なタイプの生物学的データをユーザが手動で比較することを必要とし、かかるアプリケーションの完全な潜在性または見込みは、かかるシステム制限によって完全に認識されない場合がある。

例えば、ユーザは、研究の対象となる遺伝子に関する、遺伝子型決定データまたは遺伝子発現データ等の別個のタイプの生物学的データを収集するように様々なｑＰＣＲ基盤実験を行い得る。ユーザはまた、シーケンシング実験も行い得る。ユーザが、従来の技術を使用して、これらの様々なタイプのデータセットにわたる特定のサンプルまたは標的のためのデータを比較することを望む場合、ユーザは、多くの場合、関連するデータを見つける（例えば、同一サンプル、およびその後のこれらのデータセットを手動分析または比較する）ためにアプリケーション間を手動で移動することになる。したがって、結合および実証すること、詳細な分析を実施すること、新しい生物学的リンクを発見すること、ならびに出現パターンを理解することは、重度な手動ワークフローで実現されるように主として研究者に残される。かかるプロセスは、本質的ではない手作業を含み、誤りを招き、かつ今日の情報氾濫の世界における制限になっている。

一代表的実施形態において、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成するコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、複数の増幅反応から放射データを受信することを含む。方法は、放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することも含み、外れ値円形データ視覚化は、複数の線を含み、外れ値円形データ視覚化内に含まれる各線は、複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表し、各線は、長さおよび視覚インジケータを有する。各線の長さは、放射データの蛍光強度の成長を表し、視覚インジケータは、放射データの関連付けられたサイクル数を示す。さらに、各線は複数の線が円形または楕円形に構成されるように角度位置と関連付けられるか、または線の各々は共通点から進む複数の放射状の線のうちの１つの放射状の線に沿って配設される。方法は、外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示することを含む。

別の代表的実施形態において、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成するためのシステムが提供される。システムは、メモリおよびプロセッサを含む。プロセッサは、複数の増幅反応から放射データを受信することと、複数の線を含む放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することを行うように構成され、外れ値円形データ視覚化内に含められた各線は、複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表す。各線は、長さおよび視覚インジケータを有する。各線の長さは、放射データの蛍光強度の成長を表し、視覚インジケータは、放射データの関連付けられたサイクル数を示す。各線は、複数の線が円形または楕円形に構成されるように角度位置と関連付けられる。いくつかの実施形態において、複数の線の各線は、共通点から進む複数の放射状の線のうちの１つの放射状の線に沿って配設される。例えば、複数の線は円形または楕円形のアーチを形成するように構成され得る。プロセッサはさらに、外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示するように構成される。

別の代表的実施形態において、遺伝子型決定データを正規化するコンピュータ実装方法が提供される。その方法は、一組の放射データを受信することを含み、放射データは、第１の染色の強度および第２の染色の強度を含む。第１の染色は、第１の標的対立遺伝子の存在を示し、第２の染色は、第２の標的対立遺伝子の存在を示す。方法は、第１の染色の強度を第２の染色の強度に対してプロットすることによって一組の放射データのプロットを生成することと、角度倍率に基づいてプロット内の放射データを正規化することをさらに含む。

別の代表的実施形態において、遺伝子型決定データを正規化するためのシステムが提供される。システムは、メモリおよびプロセッサを含む。プロセッサは、一組の放射データを受信するように構成され、放射データは、第１の染色の強度および第２の染色の強度を含む。第１の染色は、第１の標的対立遺伝子の存在を示し、第２の染色は、第２の標的対立遺伝子の存在を示す。プロセッサは、さらに、第１の染色の強度を第２の染色の強度に対してプロットすることによって一組の放射データのプロットを生成することと、角度倍率に基づいてプロット内の放射データを正規化することを行うように構成されている。

本明細書に説明される様々な実施形態による、ＧＵＩのための代表的な外れ値円形データ視覚化を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、ＧＵＩのための代表的な外れ値円形データ視覚化内のデータ選択を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、増幅曲線が、どのように外れ値円形構成に変換されるかを例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、増幅曲線形状を示す外れ値円形の視覚インジケータを例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、外れ値円形内のデータの異なるソート可能なデータ特徴を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、増幅プロットおよび対応する外れ値円形データ視覚化の同期化を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、データフィルタリングに基づく外れ値円形の動的変化を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、データフィルタリングに基づく外れ値円形の動的変化を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、データフィルタリングに基づく外れ値円形の動的変化を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の一例を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の代表的なワークフローを例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の別の例を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の別の例を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の別の例を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化のさらに別の例を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化のさらに別の例を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化方法を使用する精度の改善を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化方法を使用する精度の改善を例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態を実装するための代表的なコンピューティングシステムを例示する。 本明細書に説明される様々な実施形態による、代表的な分散ネットワークシステムを例示する。

様々な実施形態のより十分な理解を提供するために、以下の説明は、具体的構成、パラメータ、実施例等の多数の具体的な詳細を明らかにする。しかしながら、かかる説明が、説明された実施形態を具体的実装、構成等に限定することを意図しないことが認識されるべきである。さらに説明は、実施形態の完全な説明を必ずしも提供しない。したがって、一定の態様、特徴、構成要素等は、説明の容易さのために様々な実施形態の説明から省略され得る。

本明細書に説明されるシステムおよび方法において、ユーザは、データを複数のデバイスまたはモダリティから取得し、データを分析し、データの複数の視覚化を作成し、データ視覚化に対する様々な対話型機能をトリガーし、データを相互相関させ、閲覧のために様々なアプリケーションを起動し、単一プラットフォームおよびインターフェース内のからの全てのデータを分析または操作することができる。収集され得る生物学的データのタイプの例としては、限定されるものではないが、技術ベクター、生物学的分子ベクター、およびこれらのベクター上で機能する様々な用途の出力データが挙げられ得る。技術的ベクターの例としては、限定されるものではないが、ＣＥシーケンシング、ＮＧＳシーケンシング、ｑＰＣＲ、ｄＰＣＲ、融解、マイクロアレイ、およびそれらの組み合わせが挙げられ得る。生物学的分子ベクターの例としては、限定されるものではないが、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、ｍｉＲＮＡ等が挙げられ得る。これらのベクターに基づいて出力データを生成するアプリケーションの例としては、遺伝子型決定アプリケーション、遺伝子発現アプリケーション、絶対定量アプリケーション、コピー数多型（ＣＮＶ）分析アプリケーション、一塩基多型（ＳＮＰ）アレイ分析アプリケーション、高解像度融解（ＨＲＭ）分析アプリケーション、有無分析アプリケーション等が挙げられる。したがって、これらのアプリケーションの出力もまた、本明細書に説明されるシステムおよび方法によって使用され得る生物学的データであることになる。生物学的データを考慮し得る他の情報は、疾患情報を示すデータ等のメタデータであり、治療結果もまた、本明細書に説明されるシステムおよび方法によって使用され得る。

定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）器具またはサイクラーは、ＰＣＲプロセスの各サイクル中にデータが収集されることを可能にする。ＰＣＲデータは、ｑＰＣＲ器具によって分析される各核酸サンプルに取り付けられた１つ以上の標識プローブによって放射された電磁放射を検出し得るｑＰＣＲ内の光学システムを使用して各サイクルで収集され得る。これらの実施例において、ＰＣＲデータは、各サイクルまたは各サイクルと関連付けられた各時間に対する１つ以上の標識プローブ強度値を含む。

当業者が理解するように、ＰＣＲ分析は、標的核酸を増幅するために複数の熱サイクルを通して進行するための様々なプロトコルを有する、熱サイクル器具上で実施される。本教示の様々な実施形態において、増幅のために実施されるサイクル数は、約２０〜４０サイクルであり得る。本教示の様々な実施形態について、増幅のために実施されるサイクル数は、４０サイクル超であってもよい。標的核酸の増幅のために、熱サイクル器具は、第１の熱サイクル番号と関連付けられ得る一定のサイクル時間のＰＣＲ実験の第１の熱サイクルを実施し得る。

外れ値円形データ視覚化
本明細書に説明される様々な実施形態によると、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化は、外れ値増幅データのより明らかな識別を可能にし得る方式で生物学的データを提示するために使用され得る。外れ値円形はまた、より従来のタイプのデータ視覚化で明らかではない場合がある情報への効率的なフィルタリングおよび直感的なドリルダウンを可能にする方式で生物学的データを表す。

図１は、本明細書に説明される様々な実施形態による、外れ値円形データ視覚化１０４を含む代表的なＧＵＩ１００を例示する。図１は、複数の増幅反応に対する生物学的増幅データの増幅曲線プロット１０２を例示する。複数の増幅反応は、生物学的サンプルの複数の複製および／または複数の生物学的サンプルからの複数の複製からの増幅データを含み得る。増幅曲線プロット１０２は、各サンプルからの蛍光データを増幅サイクル数に対してプロットする。増幅曲線プロット１０２において、個体増幅曲線は、ＰＣＲ器具の反応制限領域（例えば、貫通孔、ウェル、マイクロウェル等）内の反応等の、個々の増幅反応に対応し得る。増幅曲線プロット１０２内の増幅曲線の数は、増幅曲線プロット１０２から有用なデータを収集することを困難にする。多数の増幅反応によって、データ過剰プロットは、個々の増幅曲線または増幅曲線のサブセットに対する明敏な傾向の問題をもたらす過密プロットを生成する。

増幅曲線プロット１０２と並んでいるものは、本明細書に説明される様々な実施形態による、外れ値円形データ視覚化１０４である。外れ値円形データ視覚化１０４は、異なる方式で増幅曲線プロット１０２からのデータを表示する。したがって、データの異なる特性は、より容易に認識可能であり得る。加えて、外れ値円形データ視覚化１０４は、視覚化されたデータが効率的に選択およびフィルタリングされ得るように、動的かつ対話型機能を含む。別の実施形態において、増幅曲線プロット１０２と外れ値円形データ視覚化１０４との間の対話型協調は、ユーザによる傾向またはパターン検出を可能にする追加のデータビューを提供する。

図２は、本明細書に説明される様々な実施形態による、ＧＵＩ１００のための外れ値円形データ視覚化１０４内のデータ選択を例示する。ユーザは、サンプルタイプおよび／または増幅状態によって生物学的データを視覚化することを望み得る。増幅状態は、例えば、非増幅、増幅、または不確定であり得る。増幅状態は、プロセッサによって事前に決定されていてもよい。例えば、増幅反応からのＰＣＲデータ（例えば、所定のＰＣＲサイクル数にわたって検出された蛍光）は、検出状態アルゴリズムがＰＣＲを分析して増幅状態を決定するように、プロセッサによって分析されていてもよい。この実施形態において、任意の適切な検出状態アルゴリズムが実装され得る。

この例において、生物学的サンプルからの生物学的データは、増幅曲線プロット１０２および外れ値円形データ視覚化１０４に示されるように選択される。示されるべき生物学的サンプルの選択に際して、増幅曲線プロット１０２および外れ値円形データ視覚化１０４は、選択された生物学的サンプルと関連付けられた増幅曲線を示すように動的に調節される。

図３は、本明細書に説明される様々な実施形態による、増幅曲線が、どのように外れ値円形構成に変換され得るかを例示する。この例示された実施形態において、外れ値円形データ視覚化は、直線上の増幅曲線を突出させることによって生成され、外れ値円形の周囲に配置される。各増幅反応（例えば、ウェル、貫通孔、またはデータ点）は、固有角度（α）を割り当てられ得る。例えば、３６０度が、外れ値円形上にプロットされる各増幅曲線に対する角度空間のステップ幅を決定するために、増幅曲線の総数によって除算される。いくつかの実施形態において、円上の増幅反応位置（例えば、割り当てられた角度）は、円形をソートするために選択された属性に基づいて決定され得る。図１の例において、外れ値円形は、サンプルタイプによって整理される。

外れ値円形データ視覚化は、色等の視覚インジケータ、および長さを使用して増幅曲線データを表す。例示される実施形態において、視覚インジケータは、サイクル数を表し、長さは、そのサイクルにおける蛍光の成長を表す。図１を再び参照すると、増幅曲線プロット１０２の各増幅曲線は、外れ値円形データ視覚化１０４内の線に対応する。外れ値円形データ視覚化１０４の円形式の各角度において、１つの増幅曲線は、一定の長さ（例えば、蛍光信号に比例する）の色付き線によって表される。図３において、増幅曲線３０２は、外れ値円形データ視覚化３０６内に単一線３０４として示される。線３０４は、増幅曲線３０２におけるものと同一データを表す。例示される実施形態において、線の全長は、全ての増幅サイクルにわたる蛍光の総成長を表す。単一線３０４の各色は、特定の増幅サイクルに対応し、各色付き区分の長さは、対応する増幅サイクルの成長を表す。他の実施形態において、線幅および／または線種（例えば、実線、破線、点線、不規則曲線等）等の他の線の特徴は、例えば、増幅曲線／増幅反応の任意の他の適切な変数、単位、または値を表し得る。例えば、色、長さ、幅、および／または線種のいずれかは、増幅サイクル、成長（例えば、増幅サイクル中の）、ノイズ値、検出された蛍光の第２の派生物、および任意の他の適切な値または特徴を表し得る。

様々な実施形態および図が、複数の線を描写する円形を使用して説明されているが、当業者は、本開示および教示に基づいて、複数の線が、任意の他の好適な配向または形状に構成されてもよいことを諒解するであろう。例えば、複数の線（例えば、異なる色の区分を含む）は、線に沿って配向され得、線は、水平、垂直、または角度を有する配向を有し得る。掛かる構成において、複数の線は、構成線に対して直交し得る、および／または本明細書に例示された円形構成に類似の様式で構成線を中心としてグループにソートされ得る。当業者は、複数の線が他の適切な形状（例えば、正方形、長方形、他の多角形等）に構成され得ることを即座に理解するであろう。

ユーザはまた、一定の特徴によってデータをソートすることを望み得る。ＦＩＧ．２を再び参照すると、ユーザは、ドロップダウンボックス２０２において、ソートする特徴のタイプを選択することができる。図２に示される例において、外れ値円形データ構成１０４は、増幅状態によってデータを表示する。外れ値円形２０４の一部分において、不確定であると決定された増幅曲線が表示される。外れ値円形２０６の別の部分において、増幅されていないと決定された増幅曲線が表示される。

外れ値円形データ構成１０４内のソートされたデータを表示する別の例が図５に示される。ドロップダウンボックス２０２は、ソート選択肢である、サブアレイ、サンプル、標的、増幅状態、定量化サイクル（Ｃｑ）、終点動作、および増幅スコアを例示する。図５に例示される外れ値円形データ（図２に示されるものに類似し得る）は、ドロップダウンボックス２０２から選択されたソート選択肢に従って動的にソートされ得る。例えば、図５のドロップダウンメニュー内のリストは、「サブアレイ」とラベル付けされた選択を含み得、この選択は、反応チャンバ位置（例えば、貫通孔プレート、またはウェルを備えるチップ等の増幅基板内の位置）に従って円形の周囲の生物学的データのソートを変更する。同様に、ドロップダウンメニューは、「定量化サイクル」とラベル付けされた選択を含み得、この選択は、定量化サイクルに従って円形の周囲の増幅データのソートを変更する。ドロップダウンメニューはまた、「標的」とラベル付けされた別の選択を含み得、この選択は、特定の標的（例えば、標的核酸）に従って生物学的データをソートする。図１および７は、サンプルによってソートされた外れ値円形データ構成１０４を例示する。

図４は、本明細書に説明される様々な実施形態による、増幅曲線形状を各々示す外れ値円形の視覚インジケータを例示する。外れ値円形データ視覚化４０４の視覚インジケータは、増幅曲線プロット４０２の増幅曲線の形状を示す。例えば、色等の視覚インジケータがサイクル数に対応するため、外れ値円形データ視覚化４０４内の色は、反応が早期の増幅サイクルまたは後期の増幅サイクルで増幅されたか否かを示し得る。

図６は、本明細書に説明される様々な実施形態による、増幅曲線プロット６０２およびＧＵＩ６００に対する対応する外れ値円形データ視覚化６０４の同期化を例示する。この例において、ユーザは、外れ値円形データ視覚化６０４内の生物学的データ６０６の一部分を選択する。ユーザが、部分６０６を選択すると、増幅曲線プロット６０２は、外れ値円形データ視覚化６０４内の部分６０６からの生物学的データに対応する増幅曲線を強調するように動的に調節する。例えば、対応する増幅曲線は、色付きで表示され得るが、一方で残りの増幅曲線（部分６０６からのデータに対応しない）は、グレースケールで表示されるか、または異なる影もしくは一組の色で表示される。別の例において、対応する増幅曲線は、増幅曲線プロット６０２の最前面に表示され得るが、一方で残りの増幅曲線は、背面に押し込まれる。別の例において、増幅曲線プロット６０２は、部分６０６からの生物学的データに対応する増幅曲線のみを表示するように動的に調節されてもよい。

図７Ａ〜７Ｃは、本明細書に説明される様々な実施形態による、データフィルタリングに基づく外れ値円形データ視覚化７０４および増幅曲線プロット７０２の動的かつ同期的変更の例を例示する。いくつかの実施形態において、外れ値円形データ視覚化 ７０４は、フィルタを適用した後に外れ値円形データ視覚化６０４に対応し得る。例えば、外れ値円形データ視覚化６０４の部分６０６は、外れ値円形が部分６０６のみからのデータを示すようにフィルタリングされるように選択され得る。この例において、選択された部分６０６からのデータは、外れ値円形データ視覚化７０４の約３６０°で分配される。かかるフィルタリング選択は、例えば、外れ値円形のこの部分上をダブルクリックする、および／または選択されるべき角度範囲を定義するためにデータの周囲でカーソルをドラッグすることによって、特徴フィルタとして部分６０６を選択することによってなされ得る。この例において、外れ値円形データ視覚化７０４は、増幅不確定性の状態、または選択された角度範囲（部分６０６の特徴に対応する）によってフィルタリングされる。一度フィルタリングされると、外れ値円形データ視覚化７０４に表示される生物学的データは、図５およびドロップダウンボックス２０２を参照して説明されるように、様々なデータ特徴に従ってソートされ得る。

図７Ｂ〜７Ｃは、外れ値円形データ視覚化をフィルタリングする別の実施形態を例示する。図７Ｂにおいて、外れ値円形データ視覚化７０４内の生物学的データは、増幅状態によってソートされる。部分７０６は、不確定増幅状態を有する生物学的データに対応する。部分７０６は、外れ値円形データ視覚化７０４の特徴フィルタとして選択され得る。図７Ｃにおいて、外れ値円形データ視覚化７０４内の生物学的データは、部分７０６に従ってフィルタリングされており、それは、不確定増幅状態を有する生物学的データに対してフィルタリングされる。フィルタインジケータ７０８は、外れ値円形データ視覚化７０４に適用された１つ以上のフィルタの状態表示を表示する。フィルタリング後、外れ値円形データ視覚化７０４は、図７Ｃに例示されるように、サンプルによってソートされる。

一度フィルタリングが適用されると、フィルタ外れ値円形の追加の部分が、表示されるデータをさらに洗練するためにフィルタとして選択され得る。例えば、外れ値円形データ視覚化７０４の部分７１０は、サンプル５からの生物学的データに対応する。部分７１０は、特徴フィルタとして選択され得、外れ値円形データ視覚化７０４は、その後、不確定増幅状態を有する生物学的データおよびサンプル５からの生物学的データの両方に対してフィルタリングされる。この例において、サンプルによるフィルタに対応する追加のフィルタインジケータは、フィルタインジケータ７０８に近接して表示される。２つのフィルタが外れ値円形データ視覚化７０４に適用された後、フィルタリングされたデータは、様々なデータ特徴（図５およびドロップダウンボックス２０２を参照して説明されたように）に従ってソートされ得、さらなるフィルタが、外れ値円形に表示されるデータの洗練を続けるように選択されてもよい。

さらに、データ選択およびフィルタリングが、増幅プロット７０２および外れ値円形データ視覚化７０４で同期されるのみならず、各サンプルおよびウェルプレート内の対応する位置を識別する標準ウェルテーブル内に表示されたデータを動的に変更し得ることが認識されるべきである。いくつかの実施形態において、外れ値円形データ視覚化７０４内に示される生物学的データの一部分を選択することは、選択された対応する生物学的データのみを表示する、かつ対応するウェルテーブル内の選択された対応するデータのみをさらに表示するように増幅曲線プロット７０２を変更することになる。

クラスタ正規化
遺伝子型決定アプリケーションにおいて、異なる対立遺伝子標的からの増幅データは、異なる対立遺伝子標的間を区別することができるように共にプロットされる。このタイプのプロットは、対立遺伝子区別プロットと呼ばれる。対立遺伝子区別プロットは、第１の対立遺伝子のみ、第２の対立遺伝子のみ、第１および第２の対立遺伝子の両方を含むか、または対立遺伝子のいずれも含まないサンプルがどれかを示す。しかしながら、これらの遺伝子型決定クラスタ位置は、他の基板（例えば、マイクロタイタプレート、サンプルカード、サンプルプレート、サンプルチップ等）からのサンプルが組み合わされたとき、蛍光空間内にシフトするように知られており、結果として生じる遺伝子型決定クラスタの増加した散乱をもたらす。これは、例えば、履歴データの使用を制限し得る、履歴データの重ね合わせの問題をもたらし得る。

本明細書に説明される様々な実施形態によると、遺伝子型決定データは、異なる一組の遺伝子型決定データを比較するためにプロセッサの能力を向上させることができるように正規化される。分析されている生物に影響を及ぼさない、いくつかの物理的プロセスによって、遺伝子型決定データは、対立遺伝子区別プロット内でいくつかの置き換えを経験し得る。この物理的プロセスは、動作間の変化、ロット間の変化（消耗品、試薬、および／または分析評価試薬）、器具間の変化、および他の適切な変化を含み得る。様々な実施形態によると、逆変換が、この効果に対して補正され得る。

一実施形態において、クラスタ正規化は、２つの遺伝子型決定データセット間のアンカー点を選択することを含む。例えば、第１のデータセットは、第１の基板から生成されてもよく、第２のデータセットは、第２の基板から生成されてもよい。単一の変換が、アンカー点を確保するように設定された第１のデータ上のｘ軸およびｙ軸の全点に適用され得る。一実施形態によると、遺伝子型決定データは、角度のみで正規化され得る。別の実施形態において、遺伝子型決定データは、角度および振幅で正規化され得る。さらに別の実施形態において、アンカーは、標的と基準基板との間の最も使用されているクラスタの中心に対して回転され得る。別の実施形態において、最も使用されているエリアが決定され、アンカーは、その点に対して回転される。これらの例において、決定点に対する所与のデータセットのアンカーの回転は、所与のデータセットのｘ軸およびｙ軸の全てのデータ点に対する同一回転を実施することを含む。

図８は、本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の一例を例示する。プロット８０２は、複数のデータセットを含む初期の対立遺伝子区別プロットを示す。プロット８０４は、本明細書に説明される様々な実施形態による、角度によって正規化されたプロット８０２を示す。プロット８０６は、本明細書に説明される様々な実施形態による、両方の角度および振幅によって正規化されたプロット８０２を示す。

図９Ａは、本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の代表的なワークフローを例示する。方法は、比較されている複数のデータセット内に含められるデータを使用して蛍光限界を見つけることによってステップ９０２で開始する。いくつかの実施形態において、データセットは、複数の反応チャンバ（例えば、ウェル、マイクロウェル、または貫通孔を備えるプレートまたはチップ）を備える複数の基板からの増幅データを備え得る。例えば、反応チャンバは、増幅分析評価用の１つ以上の標的核酸および試薬等の、試薬を含有し得る。複数の基板が熱サイクルの対象になるとき、反応チャンバは、１つ以上の標的核酸の増幅を示す蛍光を放射する。いくつかの実施形態において、増幅分析評価用の試薬は、ＶＩＣ（商標）およびＦＡＭ（登録商標）等の複数の染色を含み得、染色の第１のものが、第１の標的の増幅を示し、染色の第２のものが、第２の標的の増幅を示す。

いくつかの実施形態において、複数の基板からの一組の受信された放射データは、第１の染色の蛍光データ（強度）および第２の染色の蛍光データ（強度）を含み得る。第１の染色は、第１の標的対立遺伝子の存在を示し得、第２の染色は、第２の標的対立遺伝子の存在を示し得る。一組の放射データのプロットは、第１の染色の強度を第２の染色の強度に対してプロットすることによって生成され得る。図８は、かかる放射データから生成された２つの標的対立遺伝子と関連付けられた２つの染色を使用する蛍光値のプロットを例示する。

一実施形態において、５×５のグリッドが、２つの染色の蛍光値に基づいて生成され得る。例えば、複数のデータセットから、第１の染色の最小および最大蛍光値（または強度）ならびに第２の染色の最小および最大蛍光値（または強度）が決定され得る。それらの最小および最大値は、５×５のグリッドが形成されるように、各染色の５ビン、または５グループに分けられ得る。例えば、５×５のグリッドは、プロットされた染色の各々に対する５ビンまたは５グループの決定値に基づいてプロット８０２上に重畳され得る。他の実施形態において、Ｍ×Ｎのグリッドが実装され得、ＭおよびＮは、任意の適切な値を含み得る。例えば、データ点の所与の分布またはデータ点の予測された分布（例えば、標的の数または分析評価設計に基づいて）、データ点の密度またはデータ点の予測された密度、およびプロットに対する他の属性または予測された属性、グリッドに対する他の適切な次元は、実施される正規化を改善し得る。

ステップ９０４において、各基板に対して、点の頻度が、５×５のグリッドの各グリッド内で計算される。例えば、複数の基板の各々に対して（複数の基板の各々から検出された蛍光データに対して）、点の頻度は、５×５のグリッドの個々のグリッド内で計算され得る。ステップ９０６において、５×５のグリッドの中から、ランダム基板上の最高密度のデータ点を有するグリッドが選択される。例えば、５×５のグリッドの中から、ランダム基板から生成された最大数のデータ点を有するグリッドが選択され得る。選択されたグリッドは、アンカーグリッドと呼ばれ得る。ステップ９０８において、各基板の標準偏差は、選択されたグリッドに対して計算される。例えば、複数の基板の各々に対して（複数の基板の各々から検出された蛍光データに対して）、選択されたグリッド内のデータ点の標準偏差が計算され得る。

選択されたグリッド内のデータの最小標準偏差を有する基板は、ステップ９１０において基準基板として選択され得る。基準基板の９５^番目のパーセンタイル信号は、ステップ９１２において倍率として選択される。いくつかの実施形態において、倍率は、データセットを正規化するために回転と共に実装され得る。９５^番目パーセンタイル信号（例えば、検出された蛍光レベル）は、それが実装されたときに倍率として使用され得る。残りの基板（基準基板以外）の各々に対して、ステップ９１４において、回転の範囲が適用され、いくつかの実施形態において、ステップ９１２で決定された倍率が適用される。例えば、プログラムは、回転角度（Θ）の範囲に基づいて選択されたグリッド内の標的基板からのデータへの変換を繰り返し得、繰り返しは、各変換に対する回転角度内の段階的変更を含む。ステップ９１６において、標的基板および基準基板のアンカーグリッドに属するデータ点が識別される。合計標準偏差が、ステップ９１６で識別されたデータを使用してステップ９１８において計算される。例えば、回転角度の段階的変更を使用する各繰り返しに対して、識別されたデータ点の標準偏差が、計算され得る。最後に、ステップ９２０において、最小標準偏差を生成した回転角度（Θ）が選択される。

いくつかの実施形態において、所定のアンカー点は、選択されたアンカーグリッド以外のデータ変換に対する基準点として使用され得る。例えば、増幅に使用される分析評価、器具、試薬、染色、および任意の他の入力等の複数の入力に基づいて、データ変換用のアンカー点が事前決定され得る。いくつかの実施形態において、蛍光値の予測された範囲が、所定のアンカー点を決定するために使用され得る。この例において、所定のアンカー点は、生成されたデータセットから独立し得、したがって、複数の実験にわたる選択された変換の変化を低減し得る。

いくつかの実施形態において、データ点の結果として生じる変換は、方程式である、Ｘ＿正規化＝ＴＭ×Ｘ＿初期、およびＹ＿正規化＝ＴＭ×Ｙ＿初期、によって表され得る。変換（ＴＭ）は、方程式である、ＴＭ＝信号倍率×［（ｃｏｓ（Θ）−ｓｉｎ（Θ））、（ｓｉｎ（Θ）ｃｏｓ（Θ）］、によって表され得る。スケーリングが実装される実施形態において、倍率は、方程式である、倍率信号＝信号強度基準基板の上位９５番目のパーセンタイル／信号強度標的基板の上位９５番目のパーセンタイルによって表され得る。

図９Ｂ〜９Ｃは、図９Ａに説明される代表的なワークフローに対応するクラスタ正規化の一例を例示する。例示される例において、２つの基板から２つの染色の蛍光データが生成され、対応するクラスタ９２２および９２４が表示される。正規化の前に、クラスタは、図９Ｂに例示されるように、検出された増幅データの不一致による、異なる対立遺伝子としてラベル付けされる。図９Ａで説明されたワークフローを使用する正規化後、クラスタ９２４からのデータが変換され（例えば、選択された回転および倍率を使用して）、データクラスタ９２６を結果としてもたらす。図９Ｂに例示されるように、正規化後、クラスタ９２２および９２６は、同一の対立遺伝子としてラベル付けされる。

図１０、１１および１２は、本明細書に説明される様々な実施形態による、クラスタ正規化の追加の例を例示する。図１０を参照すると、プロット１００２は、複数のデータセットを含む初期の対立遺伝子区別プロットを示す。プロット１００４は、本明細書に説明される様々な実施形態による、角度によって正規化されたプロット１００２を示す。プロット１００６は、本明細書に説明される様々な実施形態による、角度および振幅（倍率）の両方によって正規化されたプロット１００２を示す。

プロット１００４の中からの最も左側のプロットは、選択された角度（例えば、スケーリングなし）を使用してデータを変換する正規化を例示し、正規化を実施するときにユーザ選択された基準基板およびデータ通信を実装する。例えば、標準偏差に基づいて基板を選択するのではなく（図９Ａに説明されるように）、正規化は、ユーザ選択された基準基板に基づき得る。加えて、アンカーグリッドを決定するのではなく（図９Ａに説明されるように）、自動化されたデータ通信は、変換のためのアンカー点を決定するときに実装され得る。例えば、クラスタが、自動化されたデータ通信に基づいて識別されてもよく、識別されたクラスタの中心は、変換のためのアンカー点として使用され得る。プロット１００４の中からの中央のプロットは、選択された角度（例えば、スケーリングなし）を使用してデータを変換する正規化を例示し、ユーザ選択された基準を実装するが、データ通信を実装しない。プロット１００４の中からの最も右側のプロットは、選択された角度（例えば、スケーリングなし）を使用してデータを変換する正規化を例示し、標準偏差に基づいて選択された基準基板を実装し、データ通信を実装しない。

プロット１００６の中からの最も左側のプロットは、選択された角度およびスケーリングを使用してデータを変換する正規化を例示し、正規化を実施するときにユーザ選択された基準基板およびデータ通信を実装する。プロット１００６の中からの中央のプロットは、選択された角度およびスケーリングを使用してデータを変換する正規化を例示し、ユーザ選択された基準を実装するが、データ通信を実装しない。プロット１００６の中からの最も右側のプロットは、選択された角度およびスケーリングを使用してデータを変換する正規化を例示し、標準偏差に基づいて選択された基準基板を実装し、データ通信を実装しない。

図１１を参照すると、プロット１１０２は、複数のデータセットを含む初期の対立遺伝子区別プロットを示す。プロット１１０４は、本明細書に説明される様々な実施形態による、角度によって正規化されたプロット１１０２を示す。プロット１１０６は、本明細書に説明される様々な実施形態による、角度および振幅（倍率）の両方によって正規化されたプロット１１０２を示す。プロット１１０４および１１０６の中からの最も左側、中央、および最も右側のプロットに対して実装された正規化手法は、プロット１００４および１００６の中からの最も左側、中央、および最も右側のプロットを参照して説明される正規化手法に対応する。

図１２を参照すると、プロット１２０２は、複数のデータセットを含む初期の対立遺伝子区別プロットを示す。プロット１２０４は、本明細書に説明される様々な実施形態による、角度によって正規化されたプロット１２０２を示す。プロット１２０６は、本明細書に説明される様々な実施形態による、両方の角度および振幅によって正規化されたプロット１２０２を示す。プロット１２０４および１２０６の中からの最も左側、中央、および最も右側のプロットに対して実装された正規化手法は、プロット１００４および１００６の中からの最も左側、中央、および最も右側のプロットを参照して説明される正規化手法に対応する。

初期のクラスタが正規化された対立遺伝子区別プロットに対する、クラスタが正規化された対立遺伝子区別プロットの改善を評価するために、標準偏差、通信レート、および通信の正確さが比較される。

クラスタの標準偏差は、以下の方程式によって決定される。

上の方程式において、ｘおよびｙは、異なる蛍光ラベル付きデータ（例えば、ＶＩＣ（商標）およびＦＡＭ（登録商標）染色値）の蛍光値に対応し、ｃは、標準偏差が計算されているグリッドの中心に対応し、ｎは、グリッド内のデータ点の数に対応する。

通信レート［ＵＮＤ＝Ｃｏｎｆ．＜９５％］は、以下の方程式によって決定される。

例えば、通信レートは、ヘテロ接合データ通信、第１のタイプのホモ接合データ通信、および第２のタイプのホモ接合データ通信の総数に基づいて計算され得、合計は、データ点（非増幅、無効、および未決定の通信等の他の通信を含む）の総数によって除算される。正確さは、１回当たりの基板通信に基づく通信合意に関する。

図１３は、改善された正確さを示したデータセットのパーセンテージを示す。
ＲＣＡ：＋ユーザ選択された基準基板＋自動化されたデータ通信（角度のみ）
ＲＣＡＡ：＋ユーザ選択された基準基板＋自動化されたデータ通信（角度および振幅または倍率）
ＲＡ：＋ユーザ選択された基準基板（角度のみ）、自動化されたデータ通信なし
ＲＡＡ：＋ユーザ選択された基準基板（角度および振幅または倍率）、自動化されたデータ通信なし
Ａ：（角度のみ）、ユーザ選択された基準基板なし、自動化されたデータ通信なし
ＡＡ：（角度および振幅または倍率）、ユーザ選択された基準基板なし、自動化されたデータ通信なし

この例の正確さの評価は、分析評価用の単一基板から取得された、自動化された通信に基づく。この仮定は、多くのデータセットを重ね合わせることによるノイズなしであり、正確な通信を行うためにクラスタ内に十分な分離が存在する。「同一」とラベル付けされたバーの長さは、異なる正規化スキームの各々に対して、正規化された複数基板通信と単一基板通信との間の合意が、正規化されていない複数基板通信と単一基板通信との間の合意と同一であった場合の数を示す。言い換えると、「同一」バーは、通信の正確さが改善されていないが、正規化によって悪化しなかった場合を示す。「改善された」バーは、正規化された複数基板通信と単一基板通信との間の合意が、正規化されていない複数基板通信と単一基板通信との間よりも良好であった場合の数を示す。図１４は、増幅状態通信が、改善されたか、同一のままであったか、または悪化したか場合の数を例示し、通信の正確さのパーセント変化によってビニングされている。

図１５は、実施形態の一例によって構成されたシステム１５００の一例を例示する図である。システム１５００において、１つ以上のサーバ１５２２が、１つ以上のデバイスまたはモダリティ１５４０によって生成されたデータセットを分析するための分析アプリケーションを動作させるように構成され得る。データセット内に含められたデータは、１つ以上の記憶デバイス１５５０内に記憶され得る。一度データセットがサーバ１５２２にアップロードされると、サーバ１５２２上で動作している複数のアプリケーションが、任意の場所からデータセットを操作、分析および視覚化するために使用され得る。例えば、ローカルクライアントデバイス１５３０は、例えば、ハブまたはルータ１５２６を経由して、サーバ１５２２にアクセスするために使用され得る。同時に、データは、例えば、いくつかのインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）接続１５１０を介してインターネット１５０８に接続される、ゲートウェイ／ハブ／トンネルサーバ等１５１０を介して、サーバ１５２２とインターフェースされる、遠隔クライアントデバイス１５０２、または、例えば、インターネット１５０８を介して、かつＩＳＰ接続１５１４を介して、サーバ１５２２とインターフェースされる、遠隔クライアントサーバ１５１２を経由して遠隔にアクセスされ得る。

デバイス１５４０が、例えば、インターネットを経由して、サーバ１５２２と直接インターフェースされ得ることにも留意されるべきである。かかる実施形態において、収集アプリケーションおよび機能が、サーバ１５２２上、デバイス１５４０上、または両方に存在し得る。他の実施形態において、デバイス１５４０は、クライアントデバイス１５０２または１５１２とインターフェースされ得る。かかる実施形態において、収集アプリケーションまたは機能は、クライアントデバイス１５０２もしくは１５１２、デバイス１５４０、または両方に含められ得る。

クライアントデバイス１５０２、１５１２、および１５３０は、サーバ１５２２にアクセスするために使用され得る任意の種類のコンピューティングデバイスであり得る。したがって、これらのデバイスは、ラップトップ、デスクトップ、またはパームトップコンピュータ、端末、スマートフォンもしくはタブレット等のモバイルコンピューティングデバイス等であり得る。サーバ１５２２は、共同設置されるか、または異なる位置に設置される、１つ以上のプロセッサ、サーバ、ルータ、コプロセッサ、ユーザインターフェース等を備え得る要するに、サーバ１５２２は、本明細書に説明される機能を実施するために必要とされる、ハードウェアおよびソフトウェアの両方のリソースの全てを備え得る。図１５に例示される構成要素を実装するために使用され得るコンピュータシステムおよびリソースのより詳細な説明が、図３に関して以下に説明される。

様々な実施形態の動作は、必要に応じて、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せを使用して実施されてもよいことを当業者は認識しよう。たとえば、いくつかのプロセスは、ソフトウェア、ファームウェア、または配線論理の制御下でプロセッサまたは他のデジタル回路を使用して実行することができる。（「論理」という用語は、本明細書においては、記載されている機能を実行するための技術分野における当業者によって認識されるように、固定ハードウェア、プログラム可能論理および／またはそれらの適切な組合せを指す。）ソフトウェアおよびファームウェアは、非一時的コンピュータ可読媒体に記憶され得る。何らかの他のプロセスは、当業者には既知であるように、アナログ回路を使用して実施することができる。加えて、メモリまたは他のストレージ、および通信構成要素が、本発明の実施形態に利用されてもよい。

図１５は、処理機能を実行し、かつ様々な実施形態によって本明細書に説明されたシステムの様々な構成要素またはサブシステムを実装するために用いられ得るコンピュータシステム１５００を例示するブロック図である。例えば、システム１５００は、デバイス１６４０、クライアントデバイス１６０２、１６１２、または１６３０、サーバ１６２２等の全てまたは配分を備え得る。コンピューティングシステム１６００は、プロセッサ１６０４等の１つ以上のプロセッサを含み得る。プロセッサ１６０４は、たとえば、マイクロプロセッサ、コントローラまたは他の制御論理のような汎用または専用処理エンジンを使用して実装することができる。この例において、プロセッサ１６０４はバス１６０２または他の通信媒体に接続されている。

さらに、図１５のコンピューティングシステム１５００は、ラックマウント式コンピュータ、メインフレーム、スーパーコンピュータ、サーバ、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、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス（たとえば、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、埋め込みシステム、所与の用途または環境に望ましいまたは適切であり得るような任意の他のタイプの専用または汎用コンピューティングデバイスのような、いくつかの形態のいずれかにおいて具現化されてもよいことが諒解されるべきである。加えて、コンピューティングシステム１５００は、クライアント／サーバ環境および１つもしくは複数のデータベースサーバを含む従来のネットワークシステム、またはＬＩＳ／ＬＩＭＳインフラストラクチャとの一体化を含み得る。ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含み、無線および／または有線構成要素を含むいくつかの従来のネットワークシステムが当該技術分野において既知である。加えて、クライアント／サーバ環境、データベースサーバ、およびネットワークについては当該技術分野において十分な文献がある。本明細書に説明される様々な実施形態によると、コンピューティングシステム１５００は、分散ネットワーク内の１つ以上のサーバに接続するように構成され得る。コンピューティングシステム１５００は、分散ネットワークから情報または更新を受信し得る。コンピューティングシステム１５００はまた、分散ネットワークに接続された他のクライアントによってアクセスされ得る分散ネットワーク内に記憶されることになる情報を送信し得る。

コンピューティングシステム１５００は、情報を通信するためのバス１５０２または他の通信メカニズムと、情報を処理するためにバス１５０２と結合されているプロセッサ１５０４とを含んでもよい。

コンピューティングシステム１５００はまた、プロセッサ１５０４によって実行されるべき命令を記憶するための、バス１５０２に結合されている、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的メモリとすることができるメモリ１５０６をも含む。メモリ１５０６はまた、プロセッサ１５０４によって実行されるべき命令の実行中に一時変数または他の中間情報を記憶するのにも使用されてもよい。コンピューティングシステム１５００は、プロセッサ１５０４のための静的情報および命令を記憶するための、バス１５０２に結合されている、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１５０８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１５００はまた、磁気ディスク、光ディスクのような記憶デバイス１５１０をも含んでもよく、または、情報および命令を記憶するためにソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）が提供されてバス１５０２に結合される。記憶デバイス１５１０は、メディアドライブおよび取り外し可能ストレージインターフェースを含んでもよい。メディアドライブは、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、ＣＤまたはＤＶＤドライブ（ＲまたはＲＷ）、フラッシュドライブ、または他の取り外し可能または固定メディアドライブのような、固定または取り外し可能記憶可能媒体をサポートするためのドライブまたは他のメカニズムを含んでもよい。これらの例が示すように、記憶媒体は、特定のコンピュータソフトウェア、命令、またはデータを内部に記憶しているコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。

代替的な実施形態において、記憶デバイス１５１０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がコンピューティングシステム１５００にロードされることを可能にするための他の同様の手段を含んでもよい。そのような手段は、たとえば、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、取り外し可能メモリ（たとえば、フラッシュメモリまたは他の取り外し可能メモリモジュール）およびメモリスロット、ならびに、ソフトウェアおよびデータが記憶デバイス１５１０からコンピューティングシステム１５００に転送されることを可能にする他の取り外し可能記憶ユニットおよびインターフェースのような、取り外し可能記憶ユニットおよびインターフェースを含んでもよい。

コンピューティングシステム１５００はまた、通信インターフェース１５１８をも含むことができる。通信インターフェース１５１８は、ソフトウェアおよびデータがコンピューティングシステム１５００と外部デバイスとの間で転送されることを可能にするために使用され得る。通信インターフェース１５１８の例としては、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネット（登録商標）または他のＮＩＣカード等）、通信ポート（例えば、ＵＳＢポート、ＲＳ−２３２Ｃシリアルポート等）、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカード、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が挙げられ得る。通信インターフェース１５１８を介して伝送されるソフトウェアおよびデータは、電子的、電磁的、および光学的であり得る信号、または通信インターフェース１５１８によって受信されることができる他の信号の形態である。これらの信号は、無線媒体、ワイヤもしくはケーブル、光ファイバ、または他の通信媒体のようなチャネルを介して通信インターフェース１５１８によって送受信されてもよい。チャネルのいくつかの例は、電話回線、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広域ネットワーク、および他の通信チャネルを含む。

コンピューティングシステム１５００は、バス１５０２を介して、情報をコンピュータユーザに表示するための、陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）のようなディスプレイ１５１２に結合されてもよい。英数字および他のキーを含む入力デバイス１５１４が、たとえば、プロセッサ１５０４に情報およびコマンド選択を通信するためにバス１５０２に結合されている。入力デバイスはまた、タッチスクリーン入力機能を有して構成されているＬＣＤディスプレイのようなディスプレイであってもよい。別のタイプのユーザ入力デバイスが、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ１５０４に通信し、ディスプレイ１５１２上のカーソル移動を制御するための、マウス、トラックボールまたはカーソル方向キーのような、カーソル制御装置１５１６である。この入力デバイスは一般的に、デバイスが平面内の位置を指定することを可能にする、２つの軸、すなわち、第１の軸（たとえば、ｘ）および第２の軸（たとえば、ｙ）における２自由度を有する。コンピューティングシステム１５００は、データ処理を可能にし、そのようなデータの一定の信頼水準をもたらす。本教示の実施形態の特定の実施態様と一致して、データ処理および信頼値は、プロセッサ１５０４がメモリ１５０６に含まれている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のに応答してコンピューティングシステム１５００によって提供される。そのような命令は、記憶デバイス１５１０のような別のコンピュータ可読媒体からメモリ１５０６に読み出されてもよい。メモリ１５０６に含まれている命令シーケンスの実行が、プロセッサ１５０４に、本明細書において説明されているプロセス状態を実施させる。代替的に、本教示の実施形態を実装するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて、配線回路が使用されてもよい。したがって、本教示の実施形態の実施態様は、ハードウェア回路およびソフトウェアのいかなる特定の組合せにも限定されない。

「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」という用語は、本明細書において使用されている場合、一般的に、１つもしくは複数のシーケンスまたは１つもしくは複数の命令を実行のためにプロセッサ１５０４に提供するのに関与する任意の媒体を指す。一般的に「コンピュータプログラムコード」と称されるそのような命令（コンピュータプログラムまたは他のグループ分けの形態でグループ化され得る）は、実行されると、コンピューティングシステム１５００が、本発明の実施形態の特徴または機能を実施することを可能にする。これらのおよび他の形態の非一時的コンピュータ可読媒体は、限定されるものではないが、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含む多くの形態をとってもよい。不揮発性媒体は、たとえば、記憶デバイス１５１０のような、ソリッドステート、光または磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メモリ１５０６のような動的メモリを含む。伝送媒体は、バス１５０２を含むワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバを含む。

一般的な形態のコンピュータ可読媒体は、たとえば、フロッピー（登録商標）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、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光媒体、パンチカード、紙テープ、穿孔パターンを有する任意の他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、ならびに任意の他のメモリチップもしくはカートリッジ、以下に説明するような搬送波、またはコンピュータがそこから読み出すことができる任意の他の媒体を含む。

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のためにプロセッサ１５０４に搬送するのに関与してもよい。たとえば、命令は、最初は遠隔コンピュータの磁気ディスク上に保持されていてもよい。遠隔コンピュータは、命令をその動的メモリにロードして、モデムを使用して電話回線にわたっ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１５００に対してローカルなモデムが、電話回線上のデータを受信して、赤外線送信機を使用してデータを赤外線信号に変換することができる。バス１５０２に結合されている赤外線検出器が、赤外線信号内に保持されているデータを受信して、データをバス１５０２上に置くことができる。バス１５０２はデータをメモリ１５０６に搬送し、そのデータから、プロセッサ１５０４は命令を取り出し実行する。メモリ１５０６によって受信される命令は任意選択的に、プロセッサ１５０４による実行の前または後のいずれかに、記憶デバイス１５１０に記憶されてもよい。

明瞭にする目的で、上記の記載は、種々の機能ユニットおよびプロセッサを参照して実施形態を説明してきたことが諒解されよう。しかしながら、本発明から逸脱することなく、種々の機能ユニット、プロセッサまたは領域の間での機能の任意の適切な分散が使用されてもよいことが諒解されよう。たとえば、別個のプロセッサまたはコントローラによって実施されるように示されている機能は、同じプロセッサまたはコントローラによって実施されてもよい。したがって、特定の機能ユニットへの参照は、厳密な論理的または物理的構造または編成を示すのではなく、記載されている機能を提供するための適切な手段に対する参照としてのみ見られるべきである。

様々な実施形態が、一定の代表的な実施形態、例、および用途に関して説明されてきたが、本教示から逸脱することなく様々な修正および変更が行われてもよいことが当業者には諒解されよう。

Claims (36)

1. グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成するコンピュータ実装方法であって、
   複数の増幅反応から放射データを受信することと、
   前記放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することであって、前記外れ値円形データ視覚化が、複数の線を含み、各線が、前記複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表し、各線が、長さおよび視覚インジケータを有し、各線の前記長さが、前記放射データの蛍光強度の成長を表し、前記視覚インジケータが、前記放射データの関連付けられたサイクル数を示し、各線が、前記複数の線が円形に構成されるように角度位置と関連付けられる、生成することと、
   前記外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示することと、を含むコンピュータ実装方法。
2. 蛍光対増幅サイクル数の放射データを使用して増幅曲線プロットを生成することと、
   前記ＧＵＩ上の前記外れ値円形データ視覚化に沿って前記増幅曲線プロットを表示することと、をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. 各線と関連付けられた前記角度位置がプレート内の前記関連付けられた増幅反応の位置に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
4. 各線と関連付けられた前記角度位置が、前記線と関連付けられた前記放射データの特徴に基づく、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
5. ユーザから前記複数の線の一部分の選択を受信することと、
   前記増幅曲線プロットを動的に調節して、前記選択に対応する増幅曲線を表示すること、をさらに含む請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記複数の増幅反応の特徴選択を受信することと、
   前記外れ値円形データ視覚化を動的にフィルタリングして、前記特徴選択に合致する前記複数の線を含めること、をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
7. 前記特徴選択は、
   サブアレイ、サンプル、増幅状態、標的、Ｃｑ、終点Ｒｎ、および増幅スコアからなる群から選択される、請求項６に記載のコンピュータ実装方法。
8. グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成するためのシステムであって、
   メモリと、
   プロセッサであって、
   複数の増幅反応から放射データを受信することと、
   複数の線を含む前記放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することであって、前記外れ値円形データ視覚化内に含められた各線が、前記複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表し、各線が、長さおよび視覚インジケータを有し、各線の前記長さが、前記放射データの蛍光強度の成長を表し、前記視覚インジケータが、前記放射データの関連付けられたサイクル数を示し、各線が、前記複数の線が円形に構成されるように角度位置と関連付けられる、生成することと、
   前記外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示することと、を行うように構成された、プロセッサとを備えるシステム。
9. 前記プロセッサは、
   蛍光対増幅サイクル数の放射データを使用して増幅曲線プロットを生成することと、
   前記ＧＵＩ上の前記外れ値円形データ視覚化に沿って前記増幅曲線プロットを表示することと、を行うようにさらに構成されている請求項８に記載のシステム。
10. 各線と関連付けられた前記角度位置が、プレート内の前記関連付けられた増幅反応の位置に基づく、請求項８に記載のシステム。
11. 各線と関連付けられた前記角度位置が、前記線と関連付けられた前記放射データの特徴に基づく、請求項８に記載のシステム。
12. 前記プロセッサは、
    ユーザから前記複数の線の一部分の選択を受信することと、
    前記増幅曲線プロットを動的に調節して、前記選択に対応する増幅曲線を示すことを行うようにさらに構成されている、請求項９に記載のシステム。
13. 前記プロセッサは、
    前記複数の増幅反応の特徴選択を受信することと、
    前記外れ値円形データ視覚化を動的にフィルタリングして、前記特徴選択に合致する前記複数の線を含めることを行うようにさらに構成されている、請求項８に記載のシステム。
14. 前記特徴選択は、
    サブアレイ、サンプル、増幅状態、標的、Ｃｑ、終点Ｒｎ、および増幅スコアからなる群から選択される、請求項１３に記載のシステム。
15. 遺伝子型決定データを正規化するコンピュータ実装方法であって、
    複数の基板からの一組の放射データを受信し、前記放射データが、第１の染色の強度および第２の染色の強度を含み、前記第１の染色が、第１の標的対立遺伝子の存在を示し、前記第２の染色が、第２の標的対立遺伝子の存在を示すことと、
    前記第１の染色の前記強度を前記第２の染色の前記強度に対してプロットすることによって前記一組の放射データのプロットを生成することと、
    角変換に基づいて前記プロット内の前記放射データを正規化することを含む、コンピュータ実装方法。
16. 前記放射データの振幅に基づいて前記プロット内の前記放射データを正規化することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
17. 前記角変換に基づいて前記プロット内の前記放射データを正規化することに、
    高密度の点の前記プロット内の位置を決定することと、
    最小標準偏差を有する決定された位置内の一組のデータを基準として決定することと、
    前記基準と残りのデータとの間の最小Θ標準偏差を生成する角度を決定して、前記角変換を選択することを含む、請求項１５に記載のコンピュータ実装方法。
18. 前記基準の９５番目のパーセンタイル信号を計算して、振幅倍率を決定することをさらに含む、請求項１７に記載のコンピュータ実装方法。
19. 遺伝子型決定データを正規化するためのシステムであって、
    メモリと、
    プロセッサであって、
    複数の基板からの一組の放射データを受信し、前記放射データが、第１の染色の強度および第２の染色の強度を含み、前記第１の染色が、第１の標的対立遺伝子の存在を示し、前記第２の染色が、第２の標的対立遺伝子の存在を示す、
    前記第１の染色の前記強度を前記第２の染色の前記強度に対してプロットすることによって前記一組の放射データのプロットを生成することと、
    角スケーリング変換に基づいて前記プロット内の前記放射データを正規化することと、を行うように構成されたプロセッサとを備えるシステム。
20. 前記プロセッサは、
    前記放射データの振幅に基づいて前記プロット内の前記放射データを正規化するようにさらに構成されている、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記プロセッサは、前記角変換に基づいて前記プロット内の前記放射データを正規化するように構成されており、これは、
    高密度の点の前記プロット内の位置を決定することと、
    最小標準偏差を有する決定された位置内の一組のデータを基準として決定することと、
    前記基準と残りのデータとの間の最小Θ標準偏差を生成する角度を決定して、前記角変換を選択することと、によってなされる、請求項１９に記載のシステム。
22. 前記プロセッサは、
    前記基準の９５番目のパーセンタイル信号を計算して、振幅倍率を決定するようにさらに構成されている、請求項２１に記載のシステム。
23. グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成するコンピュータ実装方法であって、
    複数の増幅反応から放射データを受信することと、
    前記放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することであって、前記外れ値円形データ視覚化が複数の線を含み、各線が前記複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表し、各線が長さおよび視覚インジケータを有し、各線の前記長さが前記放射データの蛍光強度の成長を表し、前記視覚インジケータが前記放射データの関連付けられたサイクル数を示し、前記線の各々が共通点から進む複数の放射状の線のうちの１つの放射状の線に沿って配設される、
    前記外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示することを含むコンピュータ実装方法。
24. 蛍光対増幅サイクル数の放射データを使用して増幅曲線プロットを生成することと、
    前記ＧＵＩ上の前記外れ値円形データ視覚化に沿って前記増幅曲線プロットを表示することと、をさらに含む、請求項２３に記載のコンピュータ実装方法。
25. 各線と関連付けられた前記角度位置は、プレート内の前記関連付けられた増幅反応の位置に基づく、請求項２３に記載のコンピュータ実装方法。
26. 各線と関連付けられた前記角度位置は、前記線と関連付けられた前記放射データの特徴に基づく、請求項２３に記載のコンピュータ実装方法。
27. ユーザから前記複数の線の一部分の選択を受信することと、
    前記増幅曲線プロットを動的に調節して、前記選択に対応する増幅曲線を表示することと、をさらに含む、請求項２４に記載のコンピュータ実装方法。
28. 前記複数の増幅反応の特徴選択を受信することと、
    前記外れ値円形データ視覚化を動的にフィルタリングして、前記特徴選択に合致する前記複数の線を含めることと、をさらに含む、請求項２３に記載のコンピュータ実装方法。
29. 前記特徴選択は、
    サブアレイ、サンプル、増幅状態、標的、Ｃｑ、終点Ｒｎ、および増幅スコアからなる群から選択される、請求項２８に記載のシステム。
30. グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のための外れ値円形データ視覚化を生成するためのシステムであって、
    メモリと、
    プロセッサであって、
    複数の増幅反応から放射データを受信することと、
    複数の線を含む前記放射データを使用して外れ値円形データ視覚化を生成することであって、前記外れ値円形データ視覚化内に含められた各線が前記複数の増幅反応のうちの増幅反応からの放射データを表し、各線が長さおよび視覚インジケータを有し、各線の前記長さが前記放射データの蛍光強度の成長を表し、前記視覚インジケータが前記放射データの関連付けられたサイクル数を示し、前記線の各々が共通点から進む複数の放射状の線のうちの１つの放射状の線に沿って配設される、
    前記外れ値円形データ視覚化をＧＵＩ上に表示することを行うように構成されたプロセッサを備えるシステム。
31. 前記プロセッサは、
    蛍光対増幅サイクル数の放射データを使用して増幅曲線プロットを生成することと、
    前記ＧＵＩ上の前記外れ値円形データ視覚化に沿って前記増幅曲線プロットを表示することと、を行うようにさらに構成されている、請求項３０に記載のシステム。
32. 各線と関連付けられた前記角度位置は、プレート内の前記関連付けられた増幅反応の位置に基づく、請求項３０に記載のシステム。
33. 各線と関連付けられた前記角度位置は、前記線と関連付けられた前記放射データの特徴に基づく、請求項３０に記載のシステム。
34. 前記プロセッサは、
    ユーザから前記複数の線の一部分の選択を受信することと、
    前記増幅曲線プロットを動的に調節して、前記選択に対応する増幅曲線を示すことを行うようにさらに構成されている、請求項３１に記載のシステム。
35. 前記プロセッサは、
    前記複数の増幅反応の特徴選択を受信することと、
    前記外れ値円形データ視覚化を動的にフィルタリングして、前記特徴選択に合致する前記複数の線を含めることを行うようにさらに構成されている、請求項３０に記載のシステム。
36. 前記特徴選択は、
    サブアレイ、サンプル、増幅状態、標的、Ｃｑ、終点Ｒｎ、および増幅スコアからなる群から選択される、請求項３５に記載のシステム。