JP2020532979A - 微生物に関連する女性生殖器系関連状態の特徴解析のための方法及びシステム - Google Patents

微生物に関連する女性生殖器系関連状態の特徴解析のための方法及びシステム Download PDF

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Abstract

１又は複数の女性生殖器系関連状態を特徴解析するための方法及び／又はシステムの実施形態は、対象のセットに関連する微生物データセットを決定すること；及び／又は微生物データセットに基づいて、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する特徴解析プロセスを実行すること、を含んでもよく、前記特徴解析プロセスを実行することは、追加的又は代替的に、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態について女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実行すること、及び／又は１又は複数の治療を決定することを含んでもよい。

Description

関連出願への相互参照
本出願は、２０１７年８月２８日に出願された米国仮特許出願第６２／５５１，１５５号、２０１７年１１月１３日に出願された米国仮特許出願第６２／５８５，１３１号、及び２０１８年４月５日に出願された米国仮特許出願第６２／６５３，４０２号の利益を主張し、これらの出願はそれぞれ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０１５年６月３０日に出願された米国仮特許出願第６２／１８６，７９３号の利益を主張する２０１６年６月３０日に出願された米国特許出願第１５／１９８，８１８号に関連する。
本開示は、全体的にゲノミクス及び微生物学に関する。
マイクロバイオーム（微生物叢）には、生物に関連する片利共生微生物、相利共生微生物、及び病原性微生物の生態学的コミュニティが含まれる。ヒトのマイクロバイオームの特徴解析は複雑なプロセスである。ヒトのマイクロバイオームには、ヒト細胞の１０倍超の微生物細胞が含まれているが、サンプルの処理技術、遺伝子解析技術、及び大量のデータ処理のためのリソースの制限などにより、ヒトマイクロバイオームの特徴解析はまだ初期段階にある。現在の知見によれば、複数の健康状態に対するマイクロバイオームの関連性の役割は明確に確立されており、このような知見は、ヒトの疾患進行に対する宿主の遺伝的及び環境的要因のメディエーターとしてますます高く評価されている。マイクロバイオームは、多くの健康／疾患関連状態において少なくとも部分的な役割を果たすと考えられている。さらに、マイクロバイオームは、人間、植物、及び／又は動物の健康に対する環境要因の影響を媒介する可能性がある。ユーザーの健康に影響を与えるマイクロバイオームの深い意味を考えると、マイクロバイオームの特徴解析、当該特徴解析による洞察の生成、及びディスバイオーシスの状態を是正するように構成された治療の構築に関する取り組みを追求する必要がある。しかしながら、ヒトのマイクロバイオームの分析及び／又は得られた洞察に基づいた治療手段の提供のための従来のアプローチの多くには、未解決の疑問が残されている。
子宮頸癌は、女性の癌関連死亡の主な原因の１つであり、世界的な年間死亡率は２５万人である。ヒトパピローマウイルス（ＨＰＶ）ＤＮＡは、ほぼ全て（＞９９％）の子宮頸癌検体で検出できるため、ＨＰＶは子宮頸癌の主な原因物質と考えられている。
女性の健康は、全般的な幸福及び生殖の成功にとって重要であり、部分的には、マイクロバイオームの組成、性感染症（ＳＴＩ）に関連する病原体の存在、及び陰部疣贅又は子宮頸癌を引き起こす可能性のあるヒトパピローマウイルス（ＨＰＶ）種の存在に左右される。例えば、女性の膣マイクロバイオームの組成は、女性の健康及び生殖の成功に重要な役割を果たす。
そのため、微生物学の分野では、個別化された及び／又は集団単位での使用などのための、女性の健康に関連する１又は複数の健康状態の特徴解析、モニタリング、診断、及び／又は介入のための新しい有用な方法及び／又はシステム（例えば、女性の生殖器系関連の状態など）に対する需要がある。
図１Ａは、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。 図１Ａは、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。 図１Ａは、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。
図２は、方法及びシステムの実施形態を含む図である。
図３は、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。
図４は、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。
図５は、参照相対存在量範囲のチャート表示の具体例を含む図である。
図６は、少なくとも１つの女性生殖器系に関連する状態に関連するターゲットの具体例を含む図である。
図７Ａは、健康な参照相対存在量範囲の具体例を含む図である。 図７Ｂは、健康な参照相対存在量範囲の具体例を含む図である。 図７Ｃは、健康な参照相対存在量範囲の具体例を含む図である。 図７Ｄは、健康な参照相対存在量範囲の具体例を含む図である。
図８は、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。
図９は、方法の実施形態のバリエーションのフローチャート表示を含む図である。
図１０は、方法の実施形態のバリエーションにおける増幅のフローチャート表示を含む図である。
図１１は、プライマーの具体例を含む図である。
図１２Ａは、合成ＤＮＡ（ｓＤＮＡ）の検出限界の具体例を含む図である。 図１２Ｂは、合成ＤＮＡ（ｓＤＮＡ）の検出限界の具体例を含む図である。
図１３は、ターゲットのパフォーマンスメトリックの具体例を含む図である。
図１４は、ラン間（ｉｎｔｅｒ−ｒｕｎ）及びラン内（ｉｎｔｒａ−ｒｕｎ）のばらつきの具体例を含む図である。
図１５は、実験的検証の具体例を含む図である。
図１６は、実験的検証の具体例を含む図である。
図１７は、実験的検証の具体例を含む図である。 図１７は、実験的検証の具体例を含む図である。
図１８は、実験的検証の具体例を含む図である。 図１８は、実験的検証の具体例を含む図である。
図１９は、方法の実施形態における特徴解析モデルの生成のためのプロセスのバリエーションを含む図である。
図２０は、方法の実施形態においてプロバイオティクスベースの治療が機能するメカニズムのバリエーションを含む図である。
図２１は、方法の実施形態におけるサンプル処理のバリエーションを含む図である。
図２２は、通知の提供の例を含む図である。
図２３は、方法の実施形態のバリエーションの概略図を含む図である。
図２４Ａは、モデルで特徴解析プロセスを実行するバリエーションを含む図である。 図２４Ｂは、モデルで特徴解析プロセスを実行するバリエーションを含む図である。
図２５は、方法の実施形態において治療を促進することを含む図である。
図２６Ａは、１又は複数の女性の生殖器系関連特徴解析結果に基づいた通知の具体例を含む図である。 図２６Ｂは、１又は複数の女性の生殖器系関連特徴解析結果に基づいた通知の具体例を含む図である。 図２６Ｃは、１又は複数の女性の生殖器系関連特徴解析結果に基づいた通知の具体例を含む図である。 図２６Ｄは、１又は複数の女性の生殖器系関連特徴解析結果に基づいた通知の具体例を含む図である。 図２６Ｅは、１又は複数の女性の生殖器系関連特徴解析結果に基づいた通知の具体例を含む図である。 図２６Ｆは、１又は複数の女性の生殖器系関連特徴解析結果に基づいた通知の具体例を含む図である。
実施形態の以下の説明は、実施形態を限定することを意図するものではなく、むしろ、当業者に製造及び使用が可能となるようにすることを意図している。
〔１． 概要〕
図１Ａ〜図１Ｃに示すように、（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態を特徴解析するためなどの）方法１００の実施形態は、以下を含み得る：ユーザーのセットに関連する微生物データセットを決定すること（例えば、微生物配列データセット、微生物配列データセットに基づくなどしたマイクロバイオーム組成多様性データセット、微生物配列データセットに基づくなどしたマイクロバイオーム機能多様性データセットなど）（例えば、対象のセットからのサンプルに基づいて前記微生物データセットを決定すること）（Ｓ１１０）；及び／又は前記微生物データセットに基づいて（例えば、前記微生物データセットに由来し、かつ前記１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する、マイクロバイオーム組成フィーチャー及び／又はマイクロバイオーム機能フィーチャー等に基いて）、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する特徴解析プロセス（例えば、前処理、フィーチャー決定、フィーチャー処理、女性生殖器系関連特徴解析モデル処理など）を実行すること（Ｓ１３０）。ここで、前記特徴解析プロセスを実行することは、追加的又は代替的に、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態に対して女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実行すること（Ｓ１３５）；及び／又は１又は複数の治療を決定すること（例えば、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態を、予防する、和らげる、リスクを低減する、及び／又はその他の方法により改善するための、治療を決定することなど）（Ｓ１４０）、を含んでもよい。
前記方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に１又は複数の以下を含んでもよい：１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する（例えば、当該状態に有益な、当該状態を表す、当該状態を示唆する、当該状態に相関する、などの）補足データを処理すること（Ｓ１２０）；ユーザー（例えば、対象、ヒト、動物、患者など）に関連する１又は複数の生物学的サンプルを処理すること（Ｓ１５０）；前記ユーザーの生物学的サンプルに関連するユーザー微生物データセット（例えば、ユーザー微生物配列データセット、ユーザーマイクロバイオーム組成データセット、ユーザーマイクロバイオーム機能データセット、前記ユーザー微生物データセット由来のユーザーマイクロバイオームフィーチャー（前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーは、１又は複数の特徴解析プロセスから決定した前記マイクロバイオームフィーチャーに対するフィーチャー値に対応し得る）など）に基づいて、１又は複数の特徴解析プロセスを用いて、前記ユーザーについての、１又は複数の女性生殖器系関連状態にかかる女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること（Ｓ１６０）；（例えば、前記女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は治療モデルなどに基づき）ユーザーにおける前記１又は複数の女性生殖器系関連状態に対する治療的介入を促進すること（Ｓ１７０）；前記ユーザーにおいて（例えば、前記ユーザーからの一連の生物学的サンプルの処理に基づいて）、経時的に、１又は複数の治療の有効性をモニタリングすること、及び／又はその他の適切な構成要素（例えば、マイクロバイオームの特徴など）をモニタリングすること（例えば、経時的に、前記ユーザーに対して、前記治療に関連するユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー及び／又は機能性フィーチャーなどのユーザーマイクロバイオームの特徴を評価することなど）（Ｓ１８０）；微生物データベースを処理すること（Ｓ１８５）；検証すること（Ｓ１９０）；及び／又は任意のその他の適切なプロセス。
具体例では、（例えば、微生物に関連する少なくとも１つの女性生殖器系関連状態を特徴解析するためなどの）前記方法１００は、以下を含んでもよい：対象のセット（例えば、前記女性生殖器系関連状態を有する対象や、前記女性生殖器系関連状態を有さない対象を含んでいてもよく、そのような対象に関連するサンプル及び／又はデータはコントロールとして役立ち得る）に関連するサンプルからの微生物核酸に基づいて、対象のセットに関連する微生物配列データセットを決定すること、ここで、前記サンプルは、少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する少なくとも１つのサンプルを含む；前記対象のセットについて、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する補足データを収集すること；前記微生物配列データセットに基づいて、マイクロバイオーム組成フィーチャーのセット及びマイクロバイオーム機能フィーチャーのセットのうちの少なくとも１つを含むマイクロバイオームフィーチャーのセットを決定すること；前記補足データ及び前記マイクロバイオームフィーチャーのセットに基づいて、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態と関連する女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成すること；前記女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて、ユーザーについての、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態にかかる女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；及び前記女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態についてユーザーに対する治療的介入を促進すること（例えば、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態の改善を促進するために前記ユーザーに治療を提供することなど）。
具体例では、（例えば、微生物に関連する少なくとも１つの女性生殖器系関連状態を特徴解析するための）前記方法１００は、以下を含んでもよい：ユーザーから、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する微生物に対応する微生物核酸を含むサンプルを採取すること（例えば、サンプルキットの提供及び採取など）；前記サンプルの前記微生物核酸に基づいて（例えば、サンプル調製及び／又は前記サンプルのシーケンシングなどに基づいて）前記ユーザーに関連する微生物データセットを決定すること；前記微生物データセットに基づいて、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態と関連するユーザーマイクロバイオームフィーチャー（例えば、ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー及びユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャーのうちの少なくとも１つを含む）を決定すること；前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーに基づいて、前記ユーザーについての、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態にかかる女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；及び／又は前記女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、前記ユーザーに対する治療に関連する治療的介入を促進すること（例えば、前記ユーザーに対して前記治療を促進することなど）。
具体例では、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、ＨＰＶ感染症と、細菌性膣炎、子宮頸管炎、骨盤内炎症性疾患、特発性不妊症、好気性膣炎、及び不妊症のうちの少なくとも１つと、を含んでもよい。前記マイクロバイオーム組成フィーチャーのセットは、細菌ターゲットのセットに関連するマイクロバイオーム組成フィーチャーの第１のサブセットと、ＨＰＶターゲットのセットに関連するマイクロバイオーム組成フィーチャーの第２のサブセットと、を含んでもよい。細菌ターゲットのセットは、アエロコッカス（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アエロコッカス・クリステンセニイ（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、アトポビウム（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ）（属）、アトポビウム・バギナエ（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｖａｇｉｎａｅ）（種）、クラミジア・トラコマチス（Ｃｈｌａｍｙｄｉａ ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）（種）、ディアリスター・ミクラエロフィラス（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ ｍｉｃｒａｅｒｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、フソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、フソバクテリウム・ヌクレアタム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｎｕｃｌｅａｔｕｍ）（種）、ガードネレラ（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ）（属）、ガードネレラ・バジナリス（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、ゲメラ（Ｇｅｍｅｌｌａ）（属）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（属）、ラクトバチルス・イナース（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｉｎｅｒｓ）（種）、ラクトバチルス・ジェンセニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、メガスファエラ（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（属）、モビルンカス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ）（属）、モビルンカス・クルティシイ（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｃｕｒｔｉｓｉｉ）（種）、モビルンカス・ムリエリス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｍｕｌｉｅｒｉｓ）（種）、マイコプラズマ・ジェニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）（種）、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）（種）、パピリバクター（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ）（属）、パルビモナス（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ）（属）、ペプトニフィラス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ）（属）、ペプトストレプトコッカス（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ポルフィロモナス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ）（属）、プレボテーラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）（属）、プレボテーラ・アムニー（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ａｍｎｉｉ）（種）、プレボテーラ・ティモネンシス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｔｉｍｏｎｅｎｓｉｓ）（種）、スネアチア（Ｓｎｅａｔｈｉａ）（属）、スタフィロコッカス・アウレウス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・アガラクティアエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｇａｌａｃｔｉａｅ）（種）、及びトレポネーマ・パリダム（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ ｐａｌｌｉｄｕｍ）（種）のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＨＰＶターゲットのセットは、ＨＰＶタイプ６、１１、４２、４３、４４、１６、１８、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５６、５８、５９、６６、及び６８のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。
前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、１又は複数の女性生殖器系関連状態を特徴解析する（例えば、見積もる、評価する、診断する、表現するなど）ために機能することができ（例えば、前記女性生殖器系関連状態に相関、及び／又は他の方法で関連しているマイクロバイオームフィーチャーを決定するなど、前記女性生殖器系関連状態自体を特徴解析すること；１又は複数のユーザーに対して、１又は複数の女性生殖器系関連状態について傾向メトリックを決定するなど、１又は複数のユーザーに対して１又は複数の女性生殖器系関連状態を特徴解析すること、など）、さらに／又は、１又は複数の女性生殖器系関連状態について１又は複数のユーザーを特徴解析する（例えば、見積もる、評価する、診断する、表現するなど）ために機能することができる。
前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、追加的又は代替的に、自己サンプリング、配列に基づいたＨＰＶ検出及び遺伝子型決定、マイクロバイオーム分析（例えば、膣マイクロバイオーム分析など）及び／又はＳＴＩ関連病原体検出の１又は複数を組み合わせ可能な女性の健康アッセイを、可能にし、提供し、促進し、分析し、含み、及び／又はこれと関連するように機能し得る。具体例では、実施形態では、１４のｈｒＨＰＶタイプ；５つの低リスクＨＰＶタイプ（ｌｒＨＰＶ）；及び／又は臨床的に重要な３２個の細菌分類群（ｔａｘａ）の相対存在量（ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、スネアチア（Ｓｎｅａｔｈｉａ）、ガードネレラ（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ）、及び／又はＳＴＩに関与する４病原体（例えば、それぞれクラミジア、生殖器感染症、淋病、及び梅毒を引き起こす可能性がある、クラミジア・トラコマチス（Ｃｈｌａｍｙｄｉａ ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）、マイコプラズマ・ジェニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）、及びトレポネーマ・パリダム（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ ｐａｌｌｉｄｕｍ）など）の１又は複数を含む）；の、遺伝子型決定及び検出を含むアッセイを、例えば高い感度、特異度、再現性で、可能にし、提供し、促進し、分析し、含み、及び／又は当該アッセイと関連することができる。具体例では、実施形態は、ＨＰＶがサンプルに存在するかを検出可能なだけでなく、子宮頸癌病変における最も一般的なｈｒＨＰＶタイプ（例えば、１６及び１８）などを含むシーケンシング分析を用いて、１又は複数の特定のタイプのＨＰＶの存在を検出可能であり、さらにはブロードレンジプライマーを適用するなどして追加のｈｒＨＰＶタイプ（例えば、１２以上のさらなるタイプ）を追加的又は代替的に検出可能である、女性の健康アッセイを、可能にし、提供し、促進し、分析し、含み、及び／又は当該アッセイと関連することができる。このようなＨＰＶの範囲は、新しく導入されたＨＰＶワクチンの設定下で変化する可能性のあるｈｒＨＰＶタイプの有病率の変化を説明できる。具体例では、前記女性の健康アッセイは、追加的又は代替的に、サンプル（例えば、膣サンプル）中の共生細菌及び病原性細菌（及び／又は女性の健康に関連する適切な微生物など）の相対存在量を検出し、報告してもよい。
追加的又は代替的に、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する（例えば、正に相関する、負に相関する、などの）マイクロバイオームフィーチャー及び／又は他の適切なデータを特定するために機能することができ、例えば（診断プロセスのため、治療プロセスのためなどの）バイオマーカーとしての使用のために機能し得る。例として、女性生殖器系関連特徴解析は、マイクロバイオーム組成（例えば、マイクロバイオーム組成多様性など）、マイクロバイオーム機能（例えば、マイクロバイオーム機能多様性など）、及び／又は他の適切なマイクロバイオームに関連する態様の少なくとも１又は複数に関連し得る。一例では、微生物フィーチャー（例えば、ユーザーのマイクロバイオームに存在する微生物の相対存在量などに関する、組成、機能、及び／又は認識可能なパターンの多様性を、例えば１又は複数の女性生殖器系関連状態を呈している対象について表すものなど）、及び／又は微生物データセット（例えば、マイクロバイオームフィーチャーのもとになりうるものなど）を、バイオインフォマティクスパイプライン、分析的手法、及び／又は本明細書に記載の他の適切なアプローチを用いるなどして、特徴解析（例えば、診断、リスクアセスメントなど）、治療的介入の促進、モニタリング、及び／又は他の適切な目的に使用し得る。追加的又は代替的に、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、特徴解析を行う（例えば、診断する、関連する情報を提供するなど）、及び／又はユーザーを治療するなどの観点から、複数の女性生殖器系関連状態について、状態横断的分析を実行する（例えば、異なる女性生殖器系関連状態間の、相関、共分散、共存、及び／又は他の適切な関係性を決定することなど、複数の女性生殖器系関連状態について特徴解析プロセスを実行する）ように機能し得る。
追加的又は代替的に、実施形態では、関連する治療（例えば、腸部位、皮膚部位、鼻腔部位、口腔部位、生殖器部位などの特定の身体部位や他の適切な身体部位、並びに他の採取部位に関する治療；治療モデルにより決定される治療など）の促進などを通じて、１又は複数の女性生殖器系関連状態について治療的介入（例えば、治療の選択、治療の促進及び／又は提供、治療のモニタリング、治療の評価など）を促進するように機能し得る。追加的又は代替的に、実施形態では、ユーザーのマイクロバイオーム（例えば、臨床診断としての；又はコンパニオン診断として；などのユーザーマイクロバイオームフィーチャー）に基づいてユーザーを特徴解析する、及び／又は診断することに使用可能なモデル；及び／又は１又は複数の女性生殖器系関連状態に関して対象に治療を選択及び／又は提供することに使用可能なモデル；などのモデル（例えば、表現型予測などを目的とした女性生殖器系関連特徴解析モデル；治療決定などを目的とした治療モデル；フィーチャー処理などを目的とした機械学習モデルなど）を生成するように機能し得る。追加的又は代替的に、実施形態では、本明細書に記載の任意の適切な機能を実行可能である。
このように、ユーザー集団（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する対象集団；１又は複数の女性生殖器系関連状態に正又は負に相関した対象集団など）からのデータを使用して、微生物に関連する健康状態及び／又は改善領域を示すために、将来のユーザーを特徴解析する、及び／又は、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関する治療的介入を促進することができる（例えば、１又は複数の治療を促進する；１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する健康状態の改善と相関する状態などの、望ましい平衡状態のセットの１又は複数に向けて、ユーザーのマイクロバイオームの組成及び／又は機能多様性を調節することを促進するなど）。前記方法１００の変形例では、例えば１又は複数の女性生殖器系関連状態などについての経時的な補足データの処理に追加して又は代替して、経時的な（例えば、女性生殖器系関連状態にかかるユーザーの経験の期間を通して、治療レジメンの過程を通してなど）、ユーザーからの追加的サンプルの採取、及び（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルを用いた）分析などを通して、各身体部位における（例えば、腸部位、口腔部位、鼻腔部位、皮膚部位、生殖器部位などの特定の身体部位に対応する採取部位などの、ユーザーの各サンプル採取部位において）、ユーザーに提供する治療の、選択、モニタリング（例えば、有効性モニタリングなど）及び／又は調整をさらに促進し得る。しかしながら、集団、サブグループ、個人、及び／又は他の適切な実体からのデータは、任意の適切な目的のために前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の適切な部分によって使用することができる。
前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、好ましくは１又は複数の女性生殖器系関連状態について特徴解析及び／又は治療を決定及び／又は促進（例えば、提供、提示、通知など）することが可能である。さらに／又は、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の適切な部分を、女性生殖器系関連状態に関して実行することができる。具体例では、図２６Ａ〜図２６Ｆに示すように、１又は複数のフィーチャーに基づく通知を１又は複数のユーザーに提供することができる。
女性生殖器系関連状態は、ＨＰＶ感染症、子宮頸癌、梅毒、扁平上皮内病変（ＳＩＬ）（高悪性度及び低悪性度）、子宮頸管炎、骨盤内炎症性疾患、細菌性膣炎、好気性膣炎、特発性不妊症、クラミジア、子宮内膜症、陰部ヘルペス、陰部疣贅、淋病、生理痛、多嚢胞性卵巣症候群、尿路感染症、ＳＴＩ、女性の健康関連状態、及び／又は女性の生殖器系及び／又は女性の健康に関連する任意の適切な状態の１又は複数を含んでいてもよい。
追加的又は代替的に、女性生殖器系関連状態は、疾患、症状、原因（例えば、トリガーなど）、関連する重症度、行動（例えば、身体活動行動；アルコール消費；喫煙行動；ストレス関連の特徴；他の心理的特徴；病気；社会的行動；カフェイン消費；アルコール消費；睡眠習慣；他の習慣；食物繊維摂取、果物摂取、野菜摂取などの食事関連の行動；瞑想及び／又は他のリラクゼーション行動；女性生殖器系関連状態に関連する生活スタイルの状態；女性生殖器系関連状態のための診断及び／又は治療的介入に対して有益な、相関する、示唆的な、促進する及び／又はその他関連する生活スタイルの状態；女性生殖器系及び／又は女性生殖器系関連状態に影響する及び／又はその他関連する行動）、環境要因、人口統計関連の特徴（例えば、年齢、体重、人種、性別など）、表現型（例えば、人間、動物、植物、菌体において測定可能な表現型、女性生殖器系及び／又は他の関連する態様に関連する表現型など）、及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する任意の他の適切な態様の１又は複数を含んでいてもよい。一例では、１又は複数の女性生殖器系関連状態は、通常の身体的、精神的、社会的及び／又は感情的な機能を妨げるものであり得る。
前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、単一のユーザーに対して、例えば当該ユーザーからの１又は複数の生物学的サンプル（例えば、１又は複数の採取部位各部で採取したもの）の処理のための１又は複数のサンプル取扱いプロセス及び／又は特徴解析プロセスへの適用に関連して、女性生殖器系関連特徴解析、治療的介入の促進、及び／又は任意の他の適切な目的のために実行することができる。追加的又は代替的に、実施形態は、対象集団（前記ユーザを含む集団、含まない集団など）に対して実行してもよく、この対象集団は、任意の適切な特徴のタイプ（例えば、女性生殖器系関連状態、人口統計学的特徴、行動、マイクロバイオーム組成及び／又は機能に関する）について、任意の他の対象に類似の対象を含んでもよく、さらに／又は任意の他の対象とは非類似の対象を含んでもよく；ユーザーのサブグループ（例えば、女性生殖器系関連特徴解析及び／又は治療の決定に影響する特徴などの特徴を共有する）に対して実行してもよく；植物、動物、微生物及び／又は任意の他の適切な実体に対して実行してもよい。よって、対象のセット（例えば、対象集団、対象のセット、ユーザーのサブグループなど）から派生した情報を利用して、後続のユーザーに追加的洞察を提供できる。変形例では、生物学的サンプルの集合セットは、好ましくは、異なる人口統計フィーチャー（例えば、性別、年齢、婚姻状況、民族、国籍、社会経済的状況、性的指向など）、異なる女性生殖器系関連状態（例えば、健康及び疾患の状態、異なる遺伝的性質など）、異なる生活状況（例えば、一人暮らし、ペットとの生活、重要な他者との生活、子供との生活など）、異なる食習慣（例えば、雑食（ｏｍｎｉｖｏｒｏｕｓ）、ベジタリアン、ビーガン、砂糖消費、酸消費、カフェイン消費など）、異なる行動傾向（例えば、身体活動のレベル、薬物使用、アルコール使用など）、異なるレベルの移動度（例えば、特定の期間内に移動した距離関連）、及び／又は任意の他の適切な特徴（例えば、マイクロバイオーム組成及び／又は機能に影響する、相関する、及び／又は他の方法で関連している特徴など）の１又は複数にかかる対象などを含む、様々な対象に関連付けられ処理される。例において、対象数が増加すると、後続のユーザー（例えば、様々なフィーチャーを有するユーザー）を、例えば、当該ユーザーのマイクロバイオーム（例えば、ユーザーにおけるサンプルの様々な採取部位に関する）に基づいて特徴解析することに関して、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部において実施されるプロセスの予測力が増加し得る。しかしながら、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部は、任意の適切な１又は複数の実体に対して適切な方法で実行及び／又は構成することができる。
変形例では、前記方法１００の実施形態の適切な部分及び／又は前記システム２００の実施形態の任意の適切な構成要素を改善するために、前記方法１００の実施形態の一部を適切な順序で繰り返し実行してもよく、さらに／又は、前記システム２００の実施形態の任意の適切な構成要素を繰り返し適用してもよい。一例では、前記方法１００の実施形態の一部を繰り返し実行することにより、１又は複数の微生物データベースの改良（例えば、経時的に、１又は複数の女性生殖器系関連状態の経過を通して、及び／又は治療的介入の経過を通して対象から採取したサンプルなど、追加のサンプルを収集して分析することにより、異なる分類群（ｔａｘａ）及び／又は状態に関連する新しいマーカーを特定することによる分類データベースの改善）；特徴解析プロセスの改良（例えば、臨床的に関連する結果を特定するために、ユーザーのターゲットの相対存在量と比較するために使用される参照存在量をアップデートすることを通じて；特徴解析モデルの生成とアップデートを通じて；単一の生物学的サンプルを使用して特徴づけられる状態の数を増やすことを通じて；など）；治療プロセスの改良（例えば、経時的に特徴解析プロセスを繰り返し実行することなどにより、経時的な治療に伴いマイクロバイオーム組成をモニタリング及び調節することによる改良など。ここで、治療は、感度、特異度、精度、及び陰性適中率を有する特徴解析結果に基づいて選択可能である）；及び／又は他の適切なプロセスの改良が可能となる。
本明細書に記載のデータ（例えば、マイクロバイオームフィーチャー、微生物データセット、モデル、女性生殖器系関連特徴解析結果、補足データ、通知など）は、前記データが収集、決定、送信、受信、及び／又はその他の方法で処理された時を示す時間的指標（例えば、サンプルが収集された時を示す時間的指標など）；データによって表されたコンテンツの背景情報を提供する時間的指標（例えば、前記女性生殖器系関連特徴解析結果が、ある特定の時点での女性生殖器系関連状態及び／又はユーザーマイクロバイオームの状態を表す、といった、女性生殖器系関連特徴解析結果に関連する時間的指標）；時間的指標における変化（例えば、治療を受けた際などの経時的な女性生殖器系関連特徴解析結果における変化；サンプル採取、サンプル分析、ユーザーへの女性生殖器系関連特徴解析結果又は治療の提供、及び／又は方法１００の実施形態の他の適切な部分、の間での待機時間）；及び／又は他の任意の適切な時間に関連する指標の１又は複数を含む、任意の適切な時間的指標（例えば、秒、分、時間、日、週など）に関連付けることができる。
追加的又は代替的に、パラメーター、メトリック、インプット、アウトプット、及び／又は他の適切なデータを、スコア（例えば、女性生殖器系関連状態の傾向スコア、フィーチャー関連性スコア、相関スコア、共分散スコア、マイクロバイオーム多様性スコア、重症度スコアなど）、個別の値（例えば、異なる採取部位における状態傾向スコアなどの、個々の女性生殖器系関連状態スコア）、集計値（例えば、異なる採取部位における個々の微生物関連スコアに基づく全体スコア）、バイナリ値（例えば、マイクロバイオームフィーチャーの有無、女性生殖器系関連状態の有無など）、相対値（例えば、相対的な分類群の存在量、相対的なマイクロバイオーム機能の存在量、相対的なフィーチャーの存在量など）、分類（例えば、女性生殖器系関連状態の分類及び／又はユーザーの診断、フィーチャー分類、行動分類、人口統計的特徴分類など）、信頼水準（例えば、微生物配列データセット、マイクロバイオーム多様性スコア、他の女性生殖器系関連特徴解析結果、他のアウトプットなどに関連するもの）、ＩＤ（識別子）、スペクトルに沿った値、及び／又は他の任意の適切な値のタイプ、などの値のタイプと関連付けることができる。本明細書に記載の適切な任意のデータのタイプは、インプット（例えば、本明細書に記載の様々な分析手法、モデル、及び／又は他の適切な構成要素のためのもの）として利用することもでき、アウトプット（例えば、様々な分析手法、モデルなどのためのもの）として生成させることもでき、さらに／又は前記方法１００及び／又はシステム２００に関連する任意の適切な構成要素に対して任意の適切な方法で操作することもできる。
本明細書に記載の前記方法１００及び／又はプロセスの１又は複数の例及び／又は実施形態の一部を、非同期的に（例えば、順次）；同時に（例えば、並列データ処理；同時状態横断的分析；女性生殖器系関連状態に関連するターゲット配列に対応する微生物核酸断片のマルチプレックス増幅などの多重サンプル処理；女性生殖器系関連状態のパネルを実質的に同時に評価するためのサンプル処理と分析の実行；複数のユーザーに対する並行した、微生物データセットやマイクロバイオームフィーチャーのコンピュータによる決定、及び／又は女性生殖器系関連状態の特徴解析；例えばシステム処理能力を向上させるための並列演算における異なるスレッドでの同時実行）；事象を生じさせる（例えば、前記方法１００の一部の実施）ための時間的関係で（例えば、実質的に同時に、応答して、連続して、前もって、後で）；及び／又は他の任意の適切な順序で、適切な時点及び頻度で、本明細書に記載の１又は複数の前記システム２００の例、構成要素及び／又は実体により、及び／又はこれを用いて、実施することができる。一例では、前記方法１００は、サンプル取扱いシステムの次世代シーケンシングプラットフォームのブリッジ増幅基板（及び／又は他の適切なシーケンシングシステム）を用いて１又は複数の生物学的サンプルの微生物核酸の処理に基づいて微生物データセットを生成すること、及び次世代シーケンシングプラットフォームと通信するように動作可能なコンピューティングデバイスにおいてマイクロバイオームフィーチャー及びマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーを決定することを含んでもよい。しかしながら、前記方法１００及び／又はシステム２００は、任意の適切な方法で構成し得る。
〔２．実施例〕
マイクロバイオーム分析は、微生物に引き起こされる、相関する、及び／又はその他の方法で関連付けられた女性生殖器系関連状態の正確及び／又は効率的な特徴解析及び／又は治療の提供（例えば、前記方法１００の実施形態の一部に従ったもの）を可能にする。この技術の具体例は、女性生殖器系関連状態を特徴解析する及び／又は治療的介入を促進する際の従来のアプローチが直面するいくつかの課題を克服し得る。第一に、従来のアプローチでは、患者が１又は複数の医療提供者を訪れて、（例えば、クリニックでの子宮頸癌検診などの診断医学的手順による）女性生殖器系関連状態の特徴解析結果及び／又は治療の推奨を受ける必要があり得、診断及び／又は治療前の経過時間、ヘルスケアの質の不一致、及び／又は医療提供者への訪問の他の側面に関連する非効率及び／又は健康リスクにつながる可能性がある。第二に、ヒトゲノムシーケンシングのための従来の遺伝子シーケンシング及び分析技術は、マイクロバイオームに適用した場合、適合性がなく、そして／又は非効率である可能性がある（例えば、ヒトのマイクロバイオームは、ヒトの細胞の１０倍以上の微生物細胞を含み得る；実行可能な分析手法と、その分析手法を活用する手段とが異なり得る；増幅バイアスを低減するためなどの、最適なサンプル処理技術は異なり得る；女性生殖器系関連特徴解析への様々なアプローチが採用され得る；状態及び相関のタイプは異なる場合がある；関連する状態の原因及び／又はその関連する状態の実現可能な治療は異なる場合がある；配列参照データベースが異なる場合がある；マイクロバイオームは、異なる採取部位など、ユーザーの異なる身体領域でばらつきがある場合がある、など）。第三に、シーケンシング技術（例えば、次世代シーケンシング、関連技術など）の開始により、遺伝物質のシーケンシングに関連する速度とデータ生成の前例のない進歩がなければ存在し得ない技術的な問題が発生している（例えば、生成された大量のシーケンスデータのデータ処理と分析の問題、複数の生体サンプルを多重に処理する際の問題、情報表示の問題、治療予測の問題、治療規定の問題など）。前記方法１００及び／又はシステム２００の具体例は、少なくとも上記の課題に対して、技術に支えられた解決策を与え得る。
第一に、前記技術の具体例としては、包括的な女性の健康診断（例えば、膣マイクロバイオームシーケンシングなど）を可能にする、自己サンプリング、シーケンシングに基づいたＨＰＶ検出や遺伝子型決定、マイクロバイオーム分析（例えば、膣マイクロバイオーム分析など）、及びＳＴＩ関連病原体検出を組み合わせた女性の健康アッセイが挙げられる。具体例では、女性に膣検体を自己採取する機会を提供すると、女性がスクリーニングされるハードルが低くなり、実施率が増加する可能性がある。具体例では、前記女性の健康アッセイは、通常のスクリーニングプログラムを補完するものであってもよい。例えば、前記方法１００の実施形態の一部及び／又は前記システム２００の実施形態の構成要素は、女性の健康アッセイの結果を活用して、医師の診察を勧めることができ、このとき、例えば特徴解析結果には、１又は複数の女性生殖器系関連状態の陽性結果が含まれ得る。これにより、子宮頸癌及び／又は他の適切な女性生殖器系関連状態の検出率にプラスの影響を与え、救命が可能となる可能性もある。具体例では、特徴解析結果及び／又はその他の適切なデータを使用して、医療提供者の診断、治療、及び／又は他の方法によるヘルスケアの提供を支援してもよい。
第二に、前記技術の具体例は、実体（例えば、ユーザー、生体サンプル、医療機器を含む治療促進システムなど）を様々な状態又は物に変換可能である。例えば、前記技術は、生物学的サンプルをシーケンシング及び分析可能な構成要素に変換して、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関するユーザーを特徴解析するために使用可能な微生物データセット及び／又はマイクロバイオームフィーチャーを生成することができる（例えば、次世代シーケンシングシステムの使用、マルチプレックス増幅操作などにより）。他の例では、前記技術は、治療（例えば、女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいた個別療法など）を特定、非推奨、及び／又は促進（例えば、提示、推奨、提供、管理など）したり、そして／又は他の方法により治療的介入を促進したりし得る（例えば、ユーザーのマイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム機能などの修正を促進するなど）。これにより、１又は複数の女性生殖器系関連状態を予防及び／又は改善することができる。例えば、１又は複数のマイクロバイオームフィーチャーを適用したりすることで（例えば、マイクロバイオームフィーチャーと１又は複数の女性生殖器系関連状態との相関、関係、及び／又は他の適切な関連付けを適用するなど）、例えば患者のマイクロバイオーム及び／又は健康状態を変化させることができる（例えば、女性生殖器系関連状態に関連する健康状態を改善させる）治療などが挙げられる。他の例では、前記技術は、ユーザーの１又は複数の異なる身体部位（例えば、１又は複数の異なる採取部位、膣、女性生殖器系部位など）において、腸、鼻、皮膚、口腔、及び／又は生殖器（例えば、膣など）のマイクロバイオームに関連する微生物のターゲティング及び／又は変換などにより（例えば、１又は複数の部位特異的療法に関する治療的介入を促進することにより）、マイクロバイオーム組成及び／又は機能を変換することができる。他の例では、前記技術は、治療促進システム（例えば、食事システム、自動化された薬剤ディスペンサー、行動修正システム、診断システム、疾患治療促進システムなど）を制御して治療を促進することにより（例えば、治療促進システムが実行するための制御命令を生成することなどにより）、治療促進システムを変換してもよい。
第二に、前記技術の具体例は、従来は実行不可能であった機能のコンピュータ性能を促進することなどにより、コンピュータ関連技術（例えば、女性生殖器系関連状態の微生物関連データの保存、読み出し、及び／又は処理における演算効率の改善、生体サンプル処理に関連する演算処理）の改善をもたらし得る。例えば、前記技術は、女性生殖器系関連特徴解析結果を改善し、及び／又は女性生殖器系関連状態に対する治療的介入を促進するために、分析手法のセットを、一般的でない方法で、一般的でない微生物データセット及び／又はマイクロバイオームフィーチャー（例えば、サンプル処理技術及び／又はシーケンシング技術の進歩により、最近生成可能及び／又は実行可能となったもの）に適用することができる。
第三に、前記技術の具体例は、処理速度、女性生殖器系関連特徴解析、精度、マイクロバイオーム関連治療の決定と促進、及び／又は女性生殖器系関連状態に関する他の適切な側面の改善をもたらし得る。例えば、前記技術は、一般的でない微生物データセットを活用して、１又は複数の女性生殖器系関連状態に特定の関連性を持つマイクロバイオームフィーチャーを決定、選択、及び／又は他の方法で処理し得る（例えば、女性生殖器系関連状態に関連する処理されたマイクロバイオームフィーチャー、複数の女性生殖器系関連状態に関連する状態横断的マイクロバイオームフィーチャーなど）。これにより、精度の改善（例えば、最も関連性の高いマイクロバイオームフィーチャーを使用すること；カスタマイズされた分析手法を活用することなどによるもの）；処理速度の改善（例えば、関連するマイクロバイオームフィーチャーのサブセットを選択すること；次元削減技術を実行すること；カスタマイズされた分析手法を活用することなどによる）；及び／又は、表現型予測（例えば、女性生殖器系関連状態の徴候）、他の適切な特徴解析、治療的介入の促進、及び／又は他の適切な目的に関する他の演算上の改善が促進され得る。具体例では、前記技術はフィーチャー選択ルール（例えば、組成や機能；補足データセットから抽出した補足的フィーチャー；に関するマイクロバイオームフィーチャー選択ルールなど）を適用して、フィーチャー（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するマイクロバイオーム機能フィーチャー；健康、女性生殖系関連状態に関連する分類群の存在、不在、及び／又はその他の適切な範囲を示す参照相対存在量フィーチャーなどの、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー；女性生殖器系関連状態及び／又は治療反応性と相関する参照相対存在量のフィーチャーと比較可能なユーザーの相対存在量のフィーチャーなど）の最適化されたサブセットを、フィーチャーの膨大な潜在的プール（例えば、配列データなどの大量のマイクロバイオームデータから抽出可能なもの；単変量統計検定により識別可能なものなど）から選択して、特徴解析結果及び／又は療法を（例えば、モデルなどを介して）生成、適用、及び／又は他の方法で促進することができる。マイクロバイオーム（例えば、ヒトのマイクロバイオーム、動物のマイクロバイオームなど）の潜在的なサイズは、大量のデータに変換される可能性があり、女性生殖器系関連状態に関する実用的なマイクロバイオームの洞察を生むために膨大なデータをいかに処理及び分析するかという点において疑問を生じさせる。しかしながら、フィーチャー選択ルール及び／又は他の適切なコンピュータ実装可能なルールにより、以下の１又は複数を実現可能である：（例えば、モデルを生成及び／又は適用するため；女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は関連する療法を決定するためなどの）生成時間及び実行時間の短縮；最適化されたサンプル処理技術（例えば、分類群、配列、及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する他の適切なデータの演算分析により特定された、プライマータイプ、他の生体分子、及び／又は他のサンプル処理コンポーネントの使用により、生物学的サンプルからの微生物核酸の変換を改善する。また、これとともに、例えば特異度の改善、増幅バイアスの低減、及び／又は他の適切なパラメーターの最適化などを行う）；結果の効率的な解釈を促進するための、モデルの簡素化；過剰適合の低減；女性生殖器系関連状態に関して、経時的に複数のユーザーに対して女性生殖器系関連特徴解析結果を生成、保存、及び適用することに関連するネットワーク効果（例えば、増加するユーザー数に関連する増加する量のマイクロバイオーム関連データを収集及び処理して、女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は治療決定の予測力を向上させることなどによる）；データの保存及び読み出しの改善（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルの保存及び／又は取得；異なる女性生殖器系関連状態を有する、異なるユーザー及び／又は異なるユーザーセットに関連付けたものなどの、特定のモデルの保存；ユーザーアカウントに関連付けた微生物データセットの保存；１又は複数の治療、及び／又は治療を受けている１又は複数のユーザーに関連する、治療モニタリングデータの保存；女性生殖器系関連状態の個別化された特徴解析結果及び／又は治療の提供を改善するための、ユーザー、ユーザーのセット、及び／又は他の実体に関連する、フィーチャー、女性生殖器系関連特徴解析結果、及び／又は他の適切なデータの保存など）、及び／又は技術分野への他の適切な改善。
第四に、前記技術の具体例は、サンプル取扱いシステム、女性生殖器系関連特徴解析システム、及び複数のユーザーといった構成要素にわたって、機能性の創造的な分配をもたらし得る。前記サンプル取扱いシステムは、複数のユーザーからの生物学的サンプルの実質的に同時の処理（例えば、多重方式）を扱うことが可能であり、女性生殖器系関連特徴解析システムを活用して、女性生殖器系関連状態について個別化された（例えば、ユーザーの食生活、プロバイオティクス関連行動、病歴、人口統計学的特徴、その他の行動、嗜好などに関してユーザーのマイクロバイオームに合わせて個別化された）特徴解析結果及び／又は治療を生成し得る。
第五に、前記技術の具体例は、少なくともゲノミクス、微生物学、マイクロバイオーム関連の演算、診断、治療学、マイクロバイオーム関連のデジタル医学、デジタル医学全般、モデリング、及び／又は他の関連分野の技術分野を改善し得る。一例では、前記技術は、女性生殖器系関連状態について、関連する微生物フィーチャー（例えば、診断に使用されるバイオマーカーとして機能し、治療的介入を促進可能であるものなど）の演算による特定などを通じて、様々な女性生殖器系関連状態をモデル化及び／又は特徴解析し得る。他の例では、前記技術は、複数の女性生殖器系関連状態（例えば、疾患、表現型など）に関連付けられた（例えば、共有されている、相互に相関している、など）状態横断的マイクロバイオーム機能を識別及び評価する状態横断的分析を実行することもできる。マイクロバイオームフィーチャーのそのような特定と特徴解析は、２つ及び／又は３つ以上の病態を有する女性生殖器系関連状態（例えば、環境要因と関連する可能性があり、それによってマイクロバイオームと関連する可能性があるものなど）のリスク及び有病率を低減することにより、（例えば、診断及び治療的介入の促進などにより、集団及び個人レベルで）改善されたヘルスケアの行為を促進することができる。具体例では、前記技術は、技術分野の改善をもたらすためなどに、従来とは異なるプロセス（サンプル処理プロセス、演算分析プロセスなど）を適用してもよい。
第六に、前記技術は、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態に関連する適切な部分を実行するにあたり、専門化したコンピューティングデバイス（例えば、次世代シーケンシングシステムなどのサンプル取扱いシステム；女性生殖器系関連特徴解析システム；治療促進システムなどに関連するデバイス）を活用し得る。
しかしながら、前記技術の具体例は、女性生殖器系関連特徴解析やマイクロバイオーム調節のための、及び／又は前記方法１００の実施形態の適切な部分を実施するための、前記システム２００の実施形態の一般化されていない構成要素及び／又は適切な構成要素を使用する状況において、任意の適切な改善を提供し得る。
前記方法１００の実施形態の一部は、追加的又は代替的に、自己サンプリング、シーケンシングに基づいたＨＰＶ検出及び遺伝子型決定、マイクロバイオーム分析（例えば、膣マイクロバイオーム分析など）及び／又はＳＴＩ関連病原体検出の１又は複数を組み合わせ得る女性の健康分析を可能にし、提供し、その分析を促進し、含み、及び／又はこれと関連し得る。
具体例では、既知のＳＴＩ病原体ステータスを有する匿名化された頸膣部スワブ標本を取得してもよい（例えば、クラミジア・トラコマチス（Ｃ．ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）陽性であり、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎ．ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）陰性であると報告されたサンプル、及びクラミジア・トラコマチス陰性であり、ナイセリア・ゴノレエ陽性であると報告されたサンプルなど）。ここで、各サンプルは、ＤＮＡ抽出、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子増幅、ターゲット特定、及び／又は（例えば、本明細書に記載の）他の適切なプロセスのために、繰り返し試験可能である。
変形例では、女性の健康アッセイのための微生物ターゲット（例えば、表１、図６などに示す）は、インシリコ分析などにより決定し得る。一例では、第三者の情報源（データベース、臨床文献、科学文献、膣の健康に関連する情報源など）を分析することができる。例えば、女性生殖器系関連状態と微生物分類群（例えば、膣マイクロバイオータなど）との関連性は、（例えば、実験動物及び／又はバイオリアクターなどとは対照的に）ヒト対象で発見された、及び／又は、症例／対照、コホート、又は無作為化された研究集団で実施された、統計的有意性の高い関連性を選択することによりフィルタリングすることができる。インシリコ分析は、追加的又は代替的に、各分類群を特定するためのパフォーマンスメトリック（例えば、感度、特異度、陽性適中率及び陰性適中率など）を決定することを含んでいてもよい。ここで、例えば、微生物データベース（例えば、ＳＩＬＶＡデータベースなど）の各分類群に割り当てられた配列は、その分類群の真の陽性と見なすことが可能であり；使用するプライマーとの最大２つのミスマッチのある増幅を想定して、アンプリコンを産生するであろう各分類群の配列を特定してもよく、前記アンプリコンが目的の分類群（ｔａｘｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ；ｔｉ）に固有であるのか、又は異なる分類群（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔａｘａ；ｄｔ）の配列間で共有されているのかについて評価してもよく、その商ｄｔ／ｔｉの様々な許容度において、例えばインシリコパフォーマンスメトリックを評価するためなどに、陽性（ｔｒｕｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ；ＴＰ）、真陰性（ｔｒｕｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ；ＴＮ）、偽陽性（ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ；ＦＰ）、及び偽陰性（ｆａｌｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ；ＦＮ）の数を演算してもよい（例えば、図１３に示すように、特異度＝ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＰ）；感度＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）；陽性適中率（ＰＰＶ）＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）；及び陰性適中率（ＮＰＶ）＝ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＮ）；９０％カットオフ値（縦軸）に基づく）。具体例では、女性の健康アッセイのために、最初に選択された細菌ターゲットのセットから、例えば表１に記載されるターゲットなど、３２個のターゲット（及び／又は他の適切な数のターゲット）を、パフォーマンスメトリックの閾値に基づいて（例えば、４つのインシリコパフォーマンスメトリックの全てにおいて９０％超など）選択してもよい。
変形例では、ＨＰＶターゲット（例えば、高リスクＨＰＶ（ｈｒＨＰＶ）及び／又は低リスクＨＰＶ（ｌｒＨＰＶ）ターゲットなど）は、追加的又は代替的に、（例えば、決定された細菌ターゲットに加えて）女性の健康アッセイに含めてもよい。一例では、ＨＰＶターゲットは、子宮頸癌病変及び／又は陰部疣贅との関連性に基づいて選択してもよい（例えば、表１などに示す）。ＨＰＶターゲットの組み入れの決定は、以下の１又は複数に基づいて行うことができる：ＨＰＶ参照ゲノム（例えば、ＰａＶＥデータベースなどの関連データベースから取得したものなど）；配列認識可能性（例えば、改訂され認識されたいる配列のみを使用；１８０ＨＰＶゲノム）；インシリコ分析（例えば、本明細書に記載のプライマーなどの、Ｌ１遺伝子をターゲットとした１５個のフォワードプライマーと６個のリバースプライマーとのセットを使用して、最大４つのミスマッチ及び／又はプライマーとターゲット配列間の任意の適切な数のミスマッチを許容して行うインシリコＰＣＲ増幅など。これにより、例えば、１１８個のＨＰＶゲノムからのＬ１遺伝子がインシリコで増幅される）；女性生殖器系関連状態との関連（例えば、関連に基づいて、１４個のｈｒＨＰＶタイプ（１６、１８、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５６、５８、５９、６６、６８）及び５個のｌｒＨＰＶタイプ（６、１１、４２、４３、４４）を含む１９個のＨＰＶゲノムを決定する、など）；及び／又は他の適切な基準。いくつかの例において、ＨＰＶターゲットを特定するためのパフォーマンスメトリックを評価するために、データベース（例えば、ＮＣＢＩデータベースなど）からのＨＰＶゲノムのＬ１セグメントの配列を使用してもよい。検索は、長さ１，５００〜１０，０００ｂｐ（及び／又は他の適切な長さ）の配列で、かつＨＰＶのタイプの正しい割り当てを有するものにフィルタリングしてもよい（例えば、４１７７配列）。前記配列は、（例えば本開示に記載されるような）プライマーを使用してインシリコ増幅してもよく、これによりアンプリコンセットを生成することができる（例えば、１６１，３９８アンプリコンなど）。ここで、決定されたＨＰＶターゲットに適したマッピング手法を使用して、配列をマッピングしてもよい（例えば、上記１９個のＨＰＶタイプ及び／又は他の適切なタイプについて、ＰａＶＥの参照ゲノムにより産生されたアンプリコンなどのＨＰＶアンプリコン参照データベースに対して、ＶＳＥＡＲＣＨで９５％の同一性で行う）。具体例において、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子ターゲット及び／又は他の適切なターゲットのパフォーマンスメトリックの計算に類似した方法でパフォーマンスメトリックを計算し得る。具体例では、前記参照に対するアンプリコン（例えば、ＮＣＢＩアンプリコンなど）の正しい割り当ては真の陽性としてカウントされ、誤った割り当ては偽陰性と見なされ、プライマーが増幅できなかった（例えば、ＮＣＢＩなどからの）ゲノムに関しては偽陰性が考慮されうる。具体例では、表６に示すように、閾値（例えば、９０％など）を超える感度、特異度、陽性適中率（ＰＰＶ）及び／又は陰性適中率（ＮＰＶ）のパフォーマンスメトリックを持つターゲットについて、ターゲット（例えば、１９個のＨＰＶタイプなど）を取得してもよい。
変形例では、前記方法１００は、女性の健康アッセイ及び／又は他の適切な構成要素に特有のサンプル処理を含んでもよい。一例では、微生物データセットを決定すること（例えば、微生物データセットを決定するためのサンプル処理の実行など）は、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する細菌ターゲットに対してプライマーに基づく第１の増幅を行うこと、及び前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連するＨＰＶターゲットに対してプライマーに基づく第２の増幅を行うことを含む。一例では、前記ＨＰＶターゲットは、ＨＰＶタイプ４２、３９、５６、３５、６６、３３、及び４２のうちの少なくとも１つを含み、前記ＨＰＶターゲットに対して前記プライマーに基づく第２の増幅を行うことは、第１のＨＰＶ関連プライマー及び第２のＨＰＶ関連プライマーのうちの少なくとも１つを用いて前記プライマーに基づく第２の増幅を行うことを含み、前記第１のＨＰＶ関連プライマーは、ＣＧＴＣＣＴＡＡＡＧＧＧＡＡＴＴＧＡＴＣを含む第１のプライマー配列を含み、前記第２のＨＰＶ関連プライマーは、ＧＣＡＣＡＡＧＧＣＣＡＴＡＡＴＡＡＴＧＧを含む第２のプライマー配列を含む。いくつかの例において、ＤＮＡは、膣サンプル（及び／又は他の適切なサンプル；提供されたサンプリングキットから収集されたサンプルなど）；それらのプール；及び／又は、溶解／安定化バッファーを含むチューブ及び／又は他の適切な容器などのｓＤＮＡ希釈液；から抽出される。いくつかの例において、抽出されたＤＮＡは、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子のＶ４可変領域を増幅するワンステップＰＣＲプロトコルのインプットとして使用される。ここで、ＰＣＲには、シーケンシングを容易にするためのサンプル特異的なインデックスとイルミナタグ及び／又はその他の適切なタグとをそれぞれ有するユニバーサルプライマー５１５Ｆ及び８０６Ｒ（及び／又は任意の適切なプライマー）を含んでもよい。また、ここで、本明細書に記載されているようにＰＣＲを行うことができ、増幅後、各反応から同じ用量を採取することによりＤＮＡをプールしてもよい。いくつかの例において、ＨＰＶターゲット増幅の場合、抽出されたＤＮＡは、ＨＰＶ Ｌ１遺伝子を増幅するためのＰＣＲプロトコルのインプットとして使用してもよい。各サンプルに対し、ランダム化されたＨＰＶタイプ１６配列を有するｓＤＮＡを内部陽性対照として追加した。第１のＰＣＲミックスは、ＨＰＶ特異的プライマーのセット（例えば、表９に示すように、ＨＰＶ＿ＲＳＭＹ０９−ＬｖＪＪ＿Ｆｏｒｗａｒｄ：５’ＣＧＴＣＣＴＡＡＡＧＧＧＡＡＴＴＧＡＴＣ及びＨＰＶ＿ＰＧＭＹ１１−ＣｖＪＪ＿Ｒｅｖｅｒｓｅ：５’ＣＡＣＡＡＧＧＣＣＡＴＡＡＴＡＡＴＧＧなど）を含む。ここで、前記プライマーはシーケンシングアダプター領域を含んでもよい。また、最初の増幅ラウンドからのＰＣＲ産物は、サンプル特異的なフォワードインデックス及びリバースインデックスとイルミナタグ（及び／又はシーケンシングを促進する他の適切なタグなど）とを含み、第２のＰＣＲ工程のインプットとして使用してもよい。また、２番目の工程のＰＣＲ産物は、シーケンシングのためにプールしてもよい。いくつかの例において、ライブラリー（例えば、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子及びＨＰＶ ＰＣＲ統合ライブラリープールなど）を、（ＫＡＰＡ ｌｉｂｒａｒｙ Ｑｕａｎｔ Ｋｉｔ（Ｂｉｏ−Ｒａｄ ｉＣｙｃｌｅｒ ｑＰＣＲ Ｍｉｘ）及びＢｉｏＲａｄ ＭｙｉＱ ｉＣｙｃｌｅｒなどを使用したｑＰＣＲなどにより）個別に定量化してもよい。いくつかの例において、任意の適切なシーケンシング技術（例えば、２×１５０ｂｐのペアエンド配列を与えるイルミナＮｅｘｔＳｅｑ５００プラットフォームのペアエンドモダリティなど）を使用してライブラリーのシーケンシングを行ってもよい。
変形例では、前記方法１００は、シーケンシングアウトプットの処理（及び／又は特徴解析プロセスを促進するための他の適切なプロセスなど）を含んでいてもよい。いくつかの例において、細菌ターゲット（及び／又は他の適切なターゲット）に対して、シーケンシング後、サンプル特異的バーコードによるリードの逆多重化を（例えば、イルミナ社のＢＣＬ２ＦＡＳＴＱアルゴリズムなどを用いて）実施してもよい。リードは、平均Ｑスコア＞３０を使用してフィルタリングしてもよい。フォワード及びリバースの１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子リードは、プライマー及び任意の先行（ｌｅａｄｉｎｇ）塩基の除去後に共に付加して、クラスター化してもよい（例えば、群（Ｓｗａｒｍ）アルゴリズムを使用；１ヌクレオチドの距離と「ｆａｓｔｉｄｉｏｕｓ」フラグ及び「ｕｓｅａｒｃｈ−ａｂｕｎｄａｎｃｅ」フラグを使用、など）。ここで、クラスターごとの最も存在量の多い配列を実際の生物学的配列と見なすことができ、クラスター内の全てのリードのカウントが割り当てられ得る。全クラスターの代表的リードをキメラ除去に供することができる（例えば、ＶＳＥＡＲＣＨアルゴリズムなどを使用）。上記の全てのフィルタリングをパスするリード（フィルタリングされたリード）をアラインメントすることができる（例えば、女性の健康アッセイのために特定された各ターゲット（例えば、表１、図６に記載の３２の分類群など）について、ＳＩＬＶＡでインシリコで特定された真陽性の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子配列に対して１００％の長さにわたり１００％の同一性を使用して、など。）。いくつかの例において、各分類群の相対存在量は、その分類群にリンクされたカウントをフィルター処理されたリードの総数で割ることによって決定してもよい。
いくつかの例において、ＨＰＶターゲット（及び／又は他の適切なターゲット）に対して、シーケンシング後、シーケンスリードを逆多重化してもよく（例えば、ＢＣＬ２ＦＡＳＴＱなどを使用）；プライマーを除去してもよく（例えば、Ｃｕｔａｄａｐｔなどを使用）；長さ１２５ｂｐ未満、平均Ｑ（品質）スコア３０未満でリードを除去してもよく（例えば、Ｔｒｉｍｍｏｍａｔｉｃなどを使用）；フォワード及びリバースの対のリードを結合し（例えば、Ｓｃｒｉｐｔｓなどを使用）、ｆａｓｔａファイル及び／又は他の適切なファイルに変換してもよく；同一の配列をマージしてファイルに書き込み（例えば、ｆａｓｔａ形式による）、存在量の多い順に並べ替えることができ（例えば、ＶＳＥＡＲＣＨなどを使用）；ターゲット配列（例えば、前記ｆａｓｔａファイルなどの）をデータベース配列と比較することにより（例えば、ｆａｓｔａ形式のクエリデータベース配列（１９個のＨＰＶターゲット配列）、ＶＳＥＡＲＣＨを使用したグローバルペアワイズアライメントオプションを使用、９５％配列同一性を使用）、異なるサンプル内の各ＨＰＶタイプのカウントを取得してもよい。いくつかの例において、前記女性の健康アッセイのＨＰＶ部分は、特定のＨＰＶタイプに割り当てられたシーケンスリードの数が検出限界の閾値を上回り、以前に定義されたカットオフよりも大きかった場合は、陽性と見なすこととし得る。このとき、カットオフを設定するには、正規化工程を行ってもよい。具体例では、正規化工程は、インシリコＰＣＲ増幅を含んでいてもよい。このとき、異なる数のプライマーの組み合わせにより異なるＨＰＶターゲットが増幅され（例えば、ＨＰＶ１６は６６の異なる組み合わせを使用して増幅され、ＨＰＶ４３は１０の組み合わせを使用して増幅される）、これはＨＰＶ間のプライマー結合部位内の配列のばらつきを反映する。これはスパイクインされた内部コントロール及びターゲットＨＰＶの増幅効率は異なることを意味し得る。このバイアスを回避するために、内部コントロール（ＨＰＶ１６のプライマー部位を有する）は、各ＨＰＶタイプの増幅係数（アンプリコンを生成するプライマーの組み合わせの数）に対して正規化される。ＨＰＶに割り当てられたリードの数を、スパイクに割り当てられた正規化されたリードの総数で割ってもよく、その比率が０．１を超える場合、サンプルはＨＰＶ陽性と見なされた（これは例えば約５００のターゲット分子に対応し得る）。
変形例では、前記方法１００は、ラン内（ｉｎｔｒａ−ｒｕｎ）及び／又はラン間（ｉｎｔｅｒ−ｒｕｎ）での精度を評価することを含んでもよい。いくつかの例において、ラン内の技術的再現性は、同一膣サンプルプールからの複製物（例えば、９個の複製物など）（例えば、１１個体由来の９６膣サンプルなど）を、同一のＤＮＡ抽出、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子増幅、及びシーケンシング実行に供することにより評価してもよい。いくつかの例では、２回目のシーケンシングを実行することにより実験を繰り返して、同じラン内で分析されるさらなる複製サンプル（９個の複製物など）のセットを作製してもよい。追加的又は代替的に、ラン間での技術的再現性は、異なるオペレーターが異なる日に膣サンプルのセットの複製物を処理することで評価してもよく（例えば、異なる３日間の３人の異なるオペレーターによる、１８の膣サンプルのセットの３回複製物など）、ここで、分析に含めるサンプルは、少なくとも１０，０００リードが含まれるものであってもよい（さらに、例えば３つの複製のうち少なくとも２つが存在した場合、などであってもよい）。いくつかの例において、ラン内、及びラン間のいずれにおいても、アッセイターゲット（例えば、３２の細菌種及び属レベルのターゲットなど）の生のカウントを使用し結果を比較することができ、データは、Ｂｒａｙ−Ｃｕｒｔｉｓ法を使用して計算された距離行列などに基づいて（例えば、主座標分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ Ａｎａｌｙｓｉｓ、ＰＣｏＡ）を使用して）視覚化してもよい。
変形例では、前記方法１００は、（例えば、女性の健康アッセイなどの）１又は複数のターゲットの検出限界（ＬＯＤ）を決定することを含んでいてもよい。いくつかの例において、各細菌ターゲットに対して、ＬＯＤは、ｓＤＮＡのプールの様々な希釈を組み合わせた後、ＤＮＡ抽出、ブロードレンジプライマーを使用した１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子のＶ４領域の増幅、及びシーケンシングを行うことにより決定してもよい。このとき、ブランクウェルの平均リード数（７７のブランクウェル；１８．５７リードなど）に標準偏差（例えば、１．６５標準偏差；２９．７０リードなど）を加えたものとしてＬＯＢ（ブランク上限）を設定でき、この結果を使用して、ＬＯＢ＋１．６５標準偏差（４８．２７）に、ＬＯＤでの分類群の標準偏差×１．６５を加えたものとして各分類群特定の閾値を計算してもよい（例えば、表１０に示す）。具体例では、女性の健康アッセイのターゲットとなる３２の細菌分類群の場合、ＬＯＤに関する閾値は４９．０〜６５．２リードの範囲内にある（例えば、表１０に示す）。いくつかの例において、ＨＰＶターゲットのＬＯＤを決定するために、ｓＤＮＡのプールの異なる希釈液を細菌ターゲットの場合と同様に混合した。次いで、本明細書に記載のバイオインフォマティクスプロセス（例えば、ＨＰＶバイオインフォマティクスパイプラインなど）により分子を増幅、シーケンシング、及び分析した。具体例では、女性の健康アッセイのＨＰＶターゲットの場合、ＬＯＤに関する閾値は４０．８〜２２４．８リードの範囲内にある（例えば、表１１に示す）。具体例では、図１２Ａ及び図１２Ｂに示すように、細菌及びウイルスのターゲットを表すｓＤＮＡのＬＯＤを決定し得る（例えば、ｓＤＮＡの２つのプールの希釈液を異なる量で混合し、微生物ターゲットを増幅してシーケンシングした。各希釈及びターゲットについて、１０，０００リード以上を有するサンプルの相対存在量を示す。図１２Ａは、細菌ターゲットのＬＯＤを含み、図１２Ｂは、ＨＰＶターゲットのＬＯＤを含む。各希釈及びＨＰＶタイプについて、１０，０００リード以上を有するサンプルの相対存在量を示す、など）。
変形例では、前記方法１００は、ラン内及び／又はラン間のばらつきを評価することを含んでいてもよい（例えば、図１４に示す）。いくつかの例において、ラン内の技術的変動性は、同じ膣サンプルプールの複製物（１８の複製物など）の組み合わせのセットで評価してもよい。具体例では、これらのそれぞれが１０，０００リード以上を生成した。いくつかの例において、細菌群コミュニティの属及び種レベルの両方の座標プロットにより、ラン内の技術的複製物のクラスタリングが厳密であることを示すことができ、１回のシーケンシング実行で、実験室プロセスとバイオインフォマティクス分析とによって生成される結果は一貫していることが示された（例えば、図１４に示す）。
いくつかの例において、ラン間分析の場合、複製物（少なくとも２つのサンプル）の全グループ（例えば、１１グループ）のセットについて、フィルタリング基準（１０，０００リードを超える、など）をパスするかどうかを分析しうる。具体例では、属及び種レベルでのＰＣｏＡ視覚化により、異なるサンプルにばらつきが示されるが、（例えば、図１４に示す）それぞれの複製物によるクラスタリングによって、同一サンプルが異なるオペレーターによって異なる日に処理される場合、サンプル内のばらつきが限定的であることが示唆されうる。
変形例では、女性の健康アッセイのために、健康な微生物の存在量の範囲を決定してもよい。具体例では、細菌ターゲットの健全な範囲を決定するため（例えば、表１に記載の３２個の細菌ターゲット）、異なる女性（例えば、平均年齢４８．４±１５．６歳）のそれぞれからの膣検体のセットを選択してもよい。これは、例えば、自発的な健康調査の完了、及び／又は、以下のような１又は複数の女性生殖器系関連状態の報告がないことに基づいてもよく、サンプリング前の期間（例えば、６か月）に抗生物質を使用していないという報告に基づいてもよい：細菌性膣炎、子宮頸癌、陰部ヘルペス又は陰部疣贅、尿路感染症、ＨＰＶ感染症、クラミジア・トラコマチス感染症、トレポネーマ・パリダム感染症、イースト菌感染症、及び／又はその他の適切な状態。
一方、前記方法１００の前記実施形態の一部、例えば、女性の健康アッセイを可能にし、提供し、分析を容易化し、及び／又は他の方法により当該健康アッセイに関連付けられることは、任意の適切な方法で実行し得る。
〔３．１ 微生物データセットの決定〕
前記方法１００の実施形態は、ブロックＳ１１０を含んでいてもよい。これには、ユーザーのセットに関連付けられた微生物データセット（例えば、微生物配列データセット、微生物配列データセットに基づくなどのマイクロバイオーム組成多様性データセット、微生物配列データセットに基づくなどのマイクロバイオーム機能多様性データセット）を決定すること（Ｓ１１０）が含まれ得る。ブロックＳ１１０は、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関して、組成、機能、薬理ゲノミクス、及び／又は他の適切な対応するマイクロバイオームに関連する側面を決定するために、サンプル（例えば、生物学的サンプル；非生物学的サンプル；対象集団、対象の亜集団、人口統計学的特徴及び／又はその他の適切な特徴を共有する対象のサブグループ、に関連付けられたサンプルの集合セット；ユーザーサンプルなど）を処理するように機能し得る。
構成的及び／又は機能的側面には、微生物レベルの１又は複数の側面（及び／又は他の適切な詳細情報）が含まれ、これには、界、門、綱、目、科、属、種、亜種、株、及び／又は任意の他の適切な種内分類群の異なるグループにわたる微生物の分布に関連するパラメーターが含まれる（例えば、各グループの総存在量、各グループの相対存在量、現れるグループの総数で測定されるものなど）。構成的及び／又は機能的側面は、ＯＴＵ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｔａｘｏｎｏｍｉｃ ｕｎｉｔ）の観点から表すこともできる。構成的及び／又は機能的側面は、追加的又は代替的に、遺伝子レベルでの組成的側面を含んでいてもよい（例えば、多遺伝子座配列タイピング、１６Ｓ配列、１８Ｓ配列、ＩＴＳ配列、他の遺伝マーカー、他の系統マーカーなどによって決定される領域など）。構成的及び／又は機能的側面は、特定の機能（例えば、酵素活性、輸送機能、免疫活性など）に関連する遺伝子の有無又は量を含んでいてもよい。したがって、ブロック１１０のアウトプットを使用して、ブロックＳ１３０及び／又は方法１００の実施形態の他の適切な部分の特徴解析プロセスのためのマイクロバイオームフィーチャーの決定（例えば、マイクロバイオームフィーチャーの識別に使用可能な微生物配列データセットの生成など）を促進することができる（例えば、ブロックＳ１１０は、マイクロバイオームフィーチャーを抽出可能な、マイクロバイオーム組成データセット、マイクロバイオーム機能データセット、及び／又は他の適切な微生物データセットのアウトプットをもたらしうる）。ここで、これらのフィーチャーは、微生物に基づくフィーチャー（例えば、細菌属の存在）、遺伝子に基づくフィーチャー（例えば、特定の遺伝子領域及び／又は配列で表されるものに基づくもの）、機能に基づくフィーチャー（例えば、特定の触媒活性の存在）、及び／又は任意の他の適切なマイクロバイオームフィーチャーであり得る。
変形例では、ブロックＳ１１０は、以下の１又は複数に関連する遺伝子ファミリーに関する細菌及び／又は古細菌に由来する系統発生マーカーに基づく（例えば、微生物データセット生成のための）評価及び／又は処理を含んでいてもよい：リボソームタンパク質Ｓ２、リボソームタンパク質Ｓ３、リボソームタンパク質Ｓ５、リボソームタンパク質Ｓ７、リボソームタンパク質Ｓ８、リボソームタンパク質Ｓ９、リボソームタンパク質Ｓ１０、リボソームタンパク質Ｓ１１、リボソームタンパク質Ｓ１２／Ｓ２３、リボソームタンパク質Ｓ１３、リボソームタンパク質Ｓ１５Ｐ／Ｓ１３ｅ、リボソームタンパク質Ｓ１７、リボソームタンパク質Ｓ１９、リボソームタンパク質Ｌ１、リボソームタンパク質Ｌ２、リボソームタンパク質Ｌ３、リボソームタンパク質Ｌ４／Ｌ１ｅ、リボソームタンパク質Ｌ５、リボソームタンパク質Ｌ６、リボソームタンパク質Ｌ１０、リボソームタンパク質Ｌ１１、リボソームタンパク質Ｌ１４ｂ／Ｌ２３ｅ、リボソームタンパク質Ｌ１５、リボソームタンパク質Ｌ１６／Ｌ１０Ｅ、リボソームタンパク質Ｌ１８Ｐ／Ｌ５Ｅ、リボソームタンパク質Ｌ２２、リボソームタンパク質Ｌ２４、リボソームタンパク質Ｌ２５／Ｌ２３、リボソームタンパク質Ｌ２９、翻訳伸長因子ＥＦ−２、翻訳開始因子ＩＦ−２、メタロエンドペプチダーゼ、ｆｆｈシグナル認識粒子タンパク質、フェニルアラニル−ｔＲＮＡ合成酵素βサブユニット、フェニルアラニル−ｔＲＮＡ合成酵素αサブユニット、ｔＲＮＡシュードウリジン合成酵素Ｂ、ポルホビリノーゲンデアミナーゼ、リボソームタンパク質Ｌ１３、ホスホリボシルホルミルグリシンアミジンシクロリガーゼ、及びリボヌクレアーゼＨＩＩ。追加的又は代替的に、マーカーは、ターゲット配列（例えば：微生物分類群に関連する配列；機能的側面に関連する配列；女性生殖器系関連状態に相関する配列；様々な治療に対するユーザーの反応を示す配列；プライマー配列を共有するプライマータイプを使用したマルチプレックス増幅を促進するためなどの、対象集団及び／又は任意の適切なセット全体で不変の配列；保存配列；変異、多型を含む配列；ヌクレオチド配列；アミノ酸配列）、タンパク質（例えば、血清タンパク質、抗体など）、ペプチド、炭水化物、脂質、他の核酸、全細胞、代謝産物、天然物、遺伝的素因バイオマーカー、診断バイオマーカー、予後バイオマーカー、予測バイオマーカー、他の分子バイオマーカー、遺伝子発現マーカー、イメージングバイオマーカー、及び／又は他の適切なマーカーを含んでいてもよい。しかしながら、マーカーには、マイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム機能、及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する任意の他の適切なマーカーが含まれ得る。
したがって、生物学的サンプルの各集合セットの前記マイクロバイオーム組成及び／又は機能的側面の特徴解析には、好ましくはサンプル処理技術（例えば、図２１に示すようなウェットラボ技術）の組み合わせが含まれ、それらには、限定されるものではないが、アンプリコンシーケンシング（例えば、１６Ｓ、１８Ｓ、ＩＴＳ）、ＵＭＩ、３ステップＰＣＲ、ＣＲＩＳＰＲ、プライマーの使用、及び／又は演算技術（例えば、バイオインフォマティクスのツールの利用）が含まれ、対象又は対象集団からの各生物学的サンプルに関連するマイクロバイオーム及び機能的側面を定量的及び／又は定性的に特徴解析する。
変形例では、ブロックＳ１１０におけるサンプル処理は、生物学的サンプルの溶解、生物学的サンプルの細胞内の膜の破壊、生物学的サンプルからの望ましくない要素（例えば、ＲＮＡ、タンパク質）の分離、生物学的サンプル中の核酸（例えば、ＤＮＡ）の精製、生物学的サンプルからの核酸の増幅、生物学的サンプルの増幅された核酸のさらなる精製、及び生物学的サンプルの増幅された核酸のシーケンシングの１又は複数を含んでいてもよい。一例では、ブロックＳ１１０は、ユーザーのセットから生物学的サンプル（例えば、ユーザーがサンプル容器などを含むサンプリングキットで収集した生物学的サンプル）を収集することを含んでいてもよい。このとき、前記生物学的サンプルは、女性生殖器系関連状態（例えば、女性生殖器系関連状態に相関したターゲット配列を含む微生物核酸など）に関連する微生物核酸を含むものであるものであってよい。他の例では、ブロックＳ１１０は、サンプリングキットのセットをユーザーのセットに提供することを含んでいてもよく、このサンプリングキットのセットの各サンプリングキットには、ユーザーのセット内のユーザーから生物学的サンプルを受け取るように使えるサンプル容器（例えば、溶解試薬などの前処理試薬を含むものなど）が含まれる。
変形例では、生物学的サンプルの溶解及び／又は生物学的サンプルの細胞内の膜の破壊は、好ましくは物理的方法（ビーズ式破砕、窒素減圧、均質化、超音波処理など）を含む。これにより、シーケンシング時に特定の細菌群の提示にバイアスを生じさせる特定の試薬を使用せずにすむ。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０における溶解又は破壊には、化学的方法（例えば、洗剤の使用、溶媒の使用、界面活性剤の使用など）が含まれてもよい。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０における溶解又は破壊には、生物学的方法が含まれてもよい。変形例では、望ましくない要素の分離には、ＲＮａｓｅを使用したＲＮＡの除去及び／又はプロテアーゼを使用したタンパク質の除去が含まれてもよい。変形例では、核酸の精製には、以下の１又は複数が含まれていてもよい：生物学的サンプルからの核酸の沈殿（例えば、アルコールベースの沈殿法を使用）、液液精製技術（例えば、フェノール−クロロホルム抽出）、クロマトグラフィーによる精製技術（例えば、カラム吸着）、核酸を結合するように構成され、溶出環境の存在下（例えば、溶出溶液の存在、ｐＨの変更、温度の変更など）で核酸を放出するように構成された結合部結合粒子（例えば、磁気ビーズ、浮揚性ビーズ、サイズ分布を備えたビーズ、超音波応答性ビーズなど）の利用を伴う精製技術、及び任意の他の適切な精製技術。
変形例では、精製核酸の増幅には、以下の１又は複数が含まれていてもよい：ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）に基づく手法（例えば、固相ＰＣＲ、ＲＴ−ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、マルチプレックスＰＣＲ、タッチダウンＰＣＲ、ナノＰＣＲ、ネストＰＣＲ、ホットスタートＰＣＲなど）、ヘリカーゼ依存性増幅（ＨＤＡ）、ループ媒介等温増幅（ＬＡＭＰ）、自家持続配列複製法（ｓｅｌｆ−ｓｕｓｔａｉｎｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ、３ＳＲ）、核酸配列に基づく増幅（ＮＡＳＢＡ）、鎖置換増幅（ＳＤＡ）、ローリングサークル増幅（ＲＣＡ）、リガーゼ連鎖反応（ＬＣＲ）、及び任意の他の適切な増幅手法。精製核酸の増幅において、使用するプライマーは、好ましくは、増幅バイアスを防止又は最小化するために選択され、分類学的、系統発生的、診断用、製剤用（例えば、プロバイオティクス製剤用）、及び／又は他の適切な目的のために有益である核酸領域／配列（例えば、１６Ｓ領域、１８Ｓ領域、ＩＴＳ領域など）を増幅するように構成されている。よって、増幅バイアスを回避するように構成されたユニバーサルプライマー（例えば、１６Ｓ ＲＮＡ用のＦ２７−Ｒ３３８プライマーセット、１６Ｓ ＲＮＡ用のＦ５１５−Ｒ８０６プライマーセットなど）を増幅に使用してもよい。追加的又は代替的に、シーケンシング後の特定プロセスを容易にする（たとえば、シーケンスリードをマイクロバイオーム組成及び／又はマイクロバイオーム機能の側面にマッピングするためなど）ことが可能な、生物学的サンプル、ユーザー、女性生殖器系関連状態、分類群、ターゲット配列、及び／又はその他の適切な構成要素に特異的な組み込みバーコード配列及び／又はＵＭＩが含まれる。具体例では、プライマーの適用には、ユニバーサルＶ４プライマー（例えば、５１５Ｆ：ＧＴＧＣＣＡＧＣＭＧＣＣＧＣＧＧＴＡＡ及び８０６Ｒ：ＧＧＡＣＴＡＣＨＶＧＧＧＴＷＴＣＴＡＡＴ）、可変領域（例えば、半保存された超可変領域など）（例えば、Ｖ１領域〜Ｖ８領域）及び／又は任意の他の適切なＲＮＡ遺伝子部分に関連する他の適切なプライマーを用いた、１６Ｓ遺伝子（例えば、１６Ｓ ｒＲＮＡをコード化する遺伝子）の増幅を含んでもよい。ブロックＳ１１０のバリエーションで使用するプライマーは、追加的又は代替的に、相補的アダプターを使用するシーケンシング技術（例えば、イルミナシーケンシング）と協働するように構成されたアダプター領域を含んでもよい。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０は、処理を容易にするように構成された他の工程を実施してもよい（例えば、Ｎｅｘｔｅｒａキットを使用）。具体例では、増幅及び／又はサンプル処理操作を実行することは、多重方式であり得る（例えば、単一の生物学的サンプルに対して、複数のユーザーにわたる複数の生物学的サンプルに対して、など）。他の具体例では、増幅の実施は、３ステップＰＣＲ、ビーズによる正規化、その他の適切な手法など、出発物質の量に関係なく、ライブラリーのバランスを取り、混合物中のすべてのアンプリコンを検出するための正規化工程を含んでいてもよい。
変形例では、精製核酸のシーケンシングは、合成によるシーケンシング法（例えば、イルミナシーケンシング）、キャピラリーシーケンシング法（例えば、サンガーシーケンシング）、パイロシーケンシング法、及びナノポアシーケンシング法（例えば、Ｏｘｆｏｒｄ Ｎａｎｏｐｏｒｅ技術を使用）を含む手法の１又は複数を実施する、ターゲットアンプリコンのシーケンシングを伴う方法を含んでもよい。
具体例では、生物学的サンプルセットの生物学的サンプルから核酸を増幅及びシーケンシングすることは、オリゴアダプターを有する基板上で生物学的サンプルのＤＮＡ断片のブリッジ増幅を行う固相ＰＣＲを含み、このとき、増幅には、フォワードインデックス配列（例えば、ＭｉＳｅｑ／ＮｅｘｔＳｅｑ／ＨｉＳｅｑプラットフォームのイルミナフォワードインデックスに対応）、フォワードバーコード配列、トランスポザーゼ配列（例えば、ＭｉＳｅｑ／ＮｅｘｔＳｅｑ／ＨｉＳｅｑプラットフォームのトランスポザーゼ結合部位に対応）、リンカー（例えば、均一性を低下させ、シークエンス結果を改善するように構成された０、１、又は２塩基の断片）、追加のランダム塩基、ＵＭＩ、特定のターゲット領域を標的とする配列（例えば、１６Ｓ領域、１８Ｓ領域、ＩＴＳ領域）、リバースインデックス配列（例えば、ＭｉＳｅｑ／ＨｉＳｅｑプラットフォーム用のイルミナリバースインデックスに対応）、及びリバースバーコード配列を有するプライマーを使用する。具体例では、シーケンシングは、合成によるシーケンシング手法を使用したイルミナシーケンシング（例えば、ＨｉＳｅｑプラットフォーム、ＭｉＳｅｑプラットフォーム、ＮｅｘｔＳｅｑプラットフォームなど）を含んでいてもよい。他の具体例では、前記方法１００は、以下を含んでもよい：１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態のバイオマーカー；正に相関した；負に相関した；原因となる、といった）１又は複数の遺伝的ターゲットと適合性のある１又は複数のプライマータイプを特定すること；１又は複数のユーザー（例えば、対象のセット）に対して、１又は複数のプライマータイプに基づいて（例えば、前記１又は複数のプライマータイプに対応するプライマー、及び採取された生物学的サンプルに含まれる微生物核酸に基づいて）、微生物データセット（例えば、次世代シーケンシングシステムなどを用いた、微生物配列データセットなど）を決定すること、例えば、微生物核酸を断片化して、さらに／又は前記女性生殖器系関連状態に関連する１又は複数の遺伝的ターゲットと適合性のある１又は複数の特定されたプライマータイプ（前記プライマータイプに相当するプライマーなど）に基づいて前記断片化された微生物核酸のシングルプレックス増幅プロセス及び／又はマルチプレックス増幅プロセスを実施すること；及び／又は微生物データセットに由来する女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、前記ユーザーの状態に対する治療を促進（例えば、提供）すること（例えば、前記女性生殖器系関連状態に対して；望ましい分類群の集団サイズ及び望ましいマイクロバイオーム機能の集団サイズのうちの少なくとも１つに関して、ユーザーのマイクロバイオームの選択的調節を可能にする、など）。具体例では、前記微生物データセットの決定には、前記微生物核酸に対するシングルプレックス増幅プロセス及びマルチプレックス増幅プロセスのうちの少なくとも１つを通じて増幅微生物核酸を生成すること、及び次世代シーケンシングシステムを使用して、増幅微生物核酸に基づいて微生物データセットを決定することが含まれ得る。
いくつかの例において、前記生物学的サンプルは、腸採取部位（例えば、腸部位の身体部位タイプに相当）、皮膚採取部位（例えば、皮膚部位の身体部位タイプに相当）、鼻腔採取部位（例えば、鼻腔部位の身体部位タイプに相当）、口腔採取部位（例えば、口腔部位の身体部位タイプに相当）、及び生殖器採取部位（例えば、生殖器部位の身体部位タイプに相当）のうちの少なくとも１つを含む１又は複数の採取部位に対応し得る。具体例では、微生物データセット（例えば、微生物配列データセット）の決定には、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する第１の遺伝的ターゲットと適合性がある第１のプライマータイプ及び前記採取部位のセット中の第１の採取部位を特定することと；１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する第２の遺伝的ターゲットと適合性がある第２のプライマータイプ及び前記採取部位のセット中の第２の採取部位を特定することと；前記微生物核酸、第１のプライマータイプに対応する前記第１のプライマー、及び第２のプライマータイプに対応する前記第２のプライマーに基づいて、前記対象のセットに対して、前記微生物データセットを生成することが含まれていてもよい。
変形例では、ブロックＳ１１０及び／又は前記方法１００の実施形態の他の適切な部分で使用されるプライマー（例えば、プライマー配列に対応するプライマータイプであるもの）は、タンパク質遺伝子（例えば、複数の分類群にわたって保存されたタンパク質遺伝子配列をコードするものであって、複数のターゲット及び／又は分類群のマルチプレックス増幅を可能にするものなど）に関連するプライマーを含んでいてもよい。プライマーは、追加的又は代替的に、女性生殖器系関連状態（例えば、女性生殖器系関連状態と相関する微生物の微生物配列バイオマーカーを含む遺伝的ターゲットに適合性のあるプライマーなど）、マイクロバイオーム組成フィーチャー（例えば、女性生殖器系関連状態に相関する分類群に関連するマイクロバイオーム組成フィーチャーに対応する遺伝的ターゲットに適合性のある特定されたプライマー；相対存在量のフィーチャーを得るための遺伝子配列など）、機能多様性フィーチャー、補足的フィーチャー、及び／又は他の適切なフィーチャー及び／又はデータに関連するものであってもよい。プライマー（及び／又は他の適切な分子、マーカー及び／又は本明細書に記載の生物学的材料）は、任意の適切なサイズ（例えば、配列の長さ、塩基対の数、保存された配列の長さ、可変領域の長さなど）を有し得る。追加的又は代替的に、任意の適切な数のプライマーを、特徴解析（例えば、女性生殖器系関連特徴解析など）の実施、サンプル処理の改善（例えば、増幅バイアスの低減によるものなど）及び／又は任意の適切な目的のために、サンプル処理において使用してもよい。前記プライマーは、任意の適切な数のターゲット、配列、分類群、状態及び／又は他の適切な側面に関連するものであってもよい。ブロックＳ１１０及び／又は前記方法１００の実施形態の他の適切な部分で使用されるプライマーは、ブロックＳ１１０及び／又は任意の前記方法１００の実施形態の他の適切な部分に記載のプロセスを通じて選択可能である（例えば、分類データベースの生成に使用されるパラメーターに基づくプライマー選択など）。追加的又は代替的に、プライマー（及び／又はプライマーに関連するプロセス）には、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１５年１０月２１日出願の米国特許出願１４／９１９，６１４号に記載のもの及び／又はそれらの類似物が含まれ得る。しかしながら、プライマーの特定及び／又は利用は、任意の適切な方法で構成可能である。
サンプル処理のいくつかの変形例では、シーケンシング前に増幅核酸（例えば、ＰＣＲ産物）をさらに精製することを含んでいてもよく、これは余分な増幅要素（例えば、プライマー、ｄＮＴＰ、酵素、塩など）を除去する機能を有する。いくつかの例において、追加的な精製は、精製キット、緩衝液、アルコール、ｐＨ指示薬、カオトロピック塩、核酸結合フィルター、遠心分離、及び／又は任意の他の適切な精製技術の１又は複数を用いて、促進することができる。
変形例では、ブロックＳ１１０における演算処理は、（例えば、対象の配列や混入物質とは対照的な）マイクロバイオーム由来配列の特定、マイクロバイオーム由来配列のアラインメント及びマッピング（例えば、シングルエンドアラインメント、ギャップなしアラインメント、ギャップありアラインメント、及びペアリングのうち、１又は複数を使用する断片化配列のアラインメント）、及び生物学的サンプルに関連するマイクロバイオームの組成的及び／又は機能的側面に関連する（例えば、由来する）フィーチャーの生成の任意の１又は複数を含んでもよい。
マイクロバイオーム由来配列の特定は、対象のゲノム由来配列を削除するために、サンプル処理に由来するデータを（例えば、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍより提供される）対象参照ゲノムへマッピングすることを含んでいてもよい。配列データを対象参照ゲノムにマッピングした後に残存する未特定配列は、配列類似性及び／又は（例えば、ＶＡＭＰＳを使用、ＭＧ−ＲＡＳＴを使用、ＱＩＩＭＥデータベースを使用した）参照に基づくアプローチに基づき、操作的分類単位（ＯＴＵ）にさらにクラスター分類し、（例えば、ゲノムハッシングアプローチを使用、Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ−Ｗｕｎｓｃｈアルゴリズムを使用、Ｓｍｉｔｈ−Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムを使用して）アラインメントし、アラインメントアルゴリズム（例えば、ＢＬＡＳＴ（Ｂａｓｉｃ Ｌｏｃａｌ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ Ｓｅａｒｃｈ Ｔｏｏｌ）、ＦＰＧＡ加速アライメントツール、ＢＷＡを使用したＢＷＴインデックス化、ＳＯＡＰを使用したＢＷＴインデックス化、Ｂｏｗｔｉｅを使用したＢＷＴインデックス化など）を使用して、（例えば、国立生物工学情報センター（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）より提供される）参照細菌ゲノムに合わせてマッピングすることができる。未特定の配列のマッピングは、追加的又は代替的に、参照古細菌ゲノム、ウイルスゲノム及び／又は真核生物ゲノムへのマッピングを含んでいてもよい。さらに、既存のデータベースに対して、及び／又はカスタム生成されたデータベースに対して、分類群のマッピングを実行してもよい。
ブロックＳ１２０に記載の任意の適切なプロセスは、任意の適切な数の生物学的サンプルに対して多重方式で実行され得る。一例では、ブロックＳ１２０は、フォワードインデックス及びリバースインデックス（固有の組み合わせなど）で複数のサンプルをバーコード付けすること、複数のサンプルを多重方式でシーケンシングすること、及びシーケンシング後に、異なるユーザーに対応するサンプルの逆多重化（例えば、ＢＣＬ２ＦＡＳＴＱアルゴリズムを使用）すること、を含んでもよい。追加的又は代替的に、ブロックＳ１１０の部分のインスタンスを、任意の数で、任意の適切な時間及び頻度で実行し得る。しかしながら、生物学的サンプルの処理、微生物データセットの決定及び／又は他の関連する態様は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１８年７月２７日出願の米国特許出願１６／０４７，８４０号に記載の事項に類似した任意の適切な方法で実施することができる。
一方、生物学的サンプルの処理、微生物データセットの生成及び／又は他の関連する態様は、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．１．Ａ １又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する微生物データセットの決定〕
前記方法１００の実施形態は、微生物データセットを決定することＳ１１０を含んでいてもよく、追加的又は代替的に、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する微生物データセットを決定すること（Ｓ１１５）を含んでもよい。
変形例では、微生物データセットの決定は、ＨＰＶに関連する微生物データセットの決定を含んでいてもよい。具体例では、ＨＰＶ検出（及び／又は女性生殖器系関連特徴解析などに関連する他の適切な分析）は、図８に記載のように実行してもよい：チューブ及び／又は他の適切な容器に採取されたサンプルを使用した、ユーザーによる自己サンプリング（例えば、自宅でのサンプル採取など）の後、検査室に持ち込まれ、番号登録される；サンプルごとに、ＨＰＶ遺伝子型決定（及び／又は、例えば二遺伝子検査などの、別の既存のＨＰＶ検出技術）用と１６Ｓ増幅用の２つの個別の副サンプルが生成され、ラベル付けされる；サンプル内のＤＮＡは、（例えば、図８に示すように）臨床抽出パイプラインを使用して抽出される；ＤＮＡ抽出時、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）及び／又はその他の適切なデバイスを使用して、ＤＮＡの約半分（例えば、５０μＬ）を新しい９６ウェルプレート（及び／又は適切なプレート及び／又は容器）に移す；残りのＤＮＡは、１６Ｓ Ｖ４増幅、統合、サイズ選択、定量、及びシーケンシングに使用される（例えば、膣パネル特徴解析パイプライン）。このような具体例及び／又は他の適切な変形例により、例えば微生物データセットを処理して女性生殖器系関連特徴解析で使用するフィーチャーを決定することなどを通して、１６Ｓマイクロバイオームの多様性に加えて、高リスクＨＰＶ（例えば、ＨＰＶタイプ１６、１８、２６、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５３、５６、５８、５９、６６、６８ａ、６８ｂ、７０、７３、８２など）の検出を確実に行い得る。
具体例では、ＨＰＶ検出（及び／又は女性生殖器系関連特徴解析などに関連する他の適切な分析）は、図９に記載のように実行してもよい：チューブ及び／又は他の適切な容器に採取されたサンプルを使用した、ユーザーによる自己サンプリング（例えば、自宅でのサンプル採取など）の後、検査室に持ち込まれ、番号登録される；サンプル内のＤＮＡは、（例えば、図９に示すように）臨床抽出パイプラインを使用して抽出される；自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）及び／又はその他の適切なデバイスを使用して、各ウェルが固有のサンプルを表すように、サンプルを新しい９６ウェルプレート（及び／又は適切なプレート及び／又は容器）に抽出する；抽出時、ＤＮＡは、１６Ｓ Ｖ４領域に特異的なプライマー（例えば、図１１に示すものなど）及びＨＰＶのＬ１遺伝子を標的とするプライマー（例えば、図１１に示すものなど）を使用して、２ステップＰＣＲ（例えば、図１０に示す）で増幅される；最初のＰＣＲは、複数のＨＰＶ株の１６Ｓ Ｖ４領域とＬ１遺伝子とを増幅すると同時に、Ｎｅｘｔｅｒａアダプターを付加する；２番目のＰＣＲに使用されるプライマーは、最初のＰＣＲで付加されたＮｅｘｔｅｒａアダプターに結合し、各サンプルを相互に区別するためのインデックス化バーコード、及びイルミナＰ５／Ｐ７アダプターを付加する；各反応に使用される前記１６Ｓ Ｖ４プライマーには、同じ１６Ｓプライミング部位を持つ単一のフォワードプライマー及びリバースプライマーが含まれる；しかしながら、前記１６Ｓプライマーは、Ｎｅｘｔｅｒａアダプターと１６Ｓプライミングサイトの間に挿入された段違い（ｓｔａｇｇｅｒ）配列に基づいて、サンプルごとに異なり、この段違い配列は、アンプリコンライブラリーに多様性を付与するために機能することができる；そしてＨＰＶプライマーの場合、少なくとも低リスクと高リスクの両方を含む臨床的に重要なＨＰＶ株の多数のセットを一緒に増幅可能なフォワードプライマーとリバースプライマーの混合物が使用される。
具体例では、（例えば、女性の健康アッセイのための）細菌ターゲットの特定を容易にするためなどに、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する微生物データセットの決定（及び／又は前記方法１００の実施形態の他の適切な部分）には、追加的又は代替的に、ｓｓＤＮＡオリゴヌクレオチドプライマーの適切なセットを使用して抽出ＤＮＡ（例えば、収集された膣サンプルに関して記載されたアプローチに従って抽出されたＤＮＡ）のＰＣＲを実施して１６ＳリボソームＲＮＡコード配列の多様な配列を増幅することが含まれ得る；前記プライマーは、１又は複数のアダプター（例えば、イルミナシーケンシングに用いるものなど）、サンプルの逆多重化用の１又は複数のＤＮＡバーコード、及び／又は他の適切な構成要素を含んでもよい；その後、ＰＣＲ反応物を磁気ビーズで洗浄し、ライブラリーを生成し、定量し、さらに／又は１又は複数のシーケンシングシステム（例えば、イルミナシーケンサーなど）にロードすることができる；データは逆多重化され、分析される（例えば、前記方法１００の実施形態の一部を含む、バイオインフォマティクスパイプラインを使用）；フィルタリングをパスし、事前に選択された細菌ターゲットに（例えば、特徴解析プロセスを通じて）割り当てられたシーケンスリードを、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果の決定に使用することができる（例えば、ユーザー、例えば分析サンプルに対応するユーザーなどへの通知のため）。
具体例では、例えばＨＰＶターゲットの特定を容易にするため（例えば、女性の健康アッセイのため）、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する微生物データセットの決定（及び／又は前記方法１００の実施形態の他の適切な部分）には、追加的又は代替的に、以下を含んでもよい：ＨＰＶの異なる２１株（及び／又は任意の適切なＨＰＶ株のタイプ及び数）のＬ１タンパク質（及び／又は他の適切なターゲット）に関連する（例えば、これを標的とする、これに対して設計された、これと相補的な）オリゴヌクレオチドプライマーのセットを使用して抽出ＤＮＡ（例えば、収集された膣サンプルに関して記載されたアプローチに従って抽出されたＤＮＡ）のＰＣＲを実施する；前記プライマーは、５’末端にユニバーサルアダプター配列を含んでもよい；１又は複数の合成ｄｓＤＮＡスパイク分子を、追加的又は代替的に、既知の濃度（及び／又は任意の適切な濃度）でＰＣＲ反応に追加（及び／又は任意の適切な構成要素に追加）してもよい；前記合成ｄｓＤＮＡスパイク分子（例えば、その配列）は、前記プライマーセット（及び／又は他の適切なプライマー）によって増幅することができ、２１個のＨＰＶターゲット（及び／又は他の適切なターゲット）と同様のＡＴＧＣ組成を持つ既知のスクランブルされたヌクレオチド配列（例えば、前記ＨＰＶターゲット及び／又は他の適切なターゲットの配列領域に類似する配列）を含むものであってもよい；ＰＣＲ反応物は磁気ビーズで洗浄され、その後前記ユニバーサルアダプター配列にアニーリングするプライマーを使用した２回目のＰＣＲ反応にかけられ、このとき、前記ＰＣＲ産物（例えば、２番目のＰＣＲ工程後）には、シーケンシング（例えば、イルミナシーケンシング）に必要な全てのアダプター、及びサンプルの逆多重化に使用する１又は複数のＤＮＡバーコードが含まれる；その後、２回目のＰＣＲ反応物を磁気ビーズで洗浄し、ライブラリーを生成し、定量し、さらに／又は１又は複数のシーケンシングシステム（例えば、イルミナシーケンサーなど）にロードする；データは、我々のバイオインフォマティクスパイプラインを使用して、逆多重化され、フィルタリングされ、割り当てられる（例えば、前記方法１００の実施形態の一部を含む、バイオインフォマティクスパイプラインを使用）；女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、前記合成スパイク（例えば、合成ｄｓＤＮＡスパイク分子）に対する２１個の天然ＨＰＶ株（及び／又は他の適切なターゲット）の１つに割り当てられたシーケンスリードの数の比率を決定することを含んでもよい；適切な数のターゲット及び／又は合成スパイクに対して１又は複数の比率決定を実行する；前記比率及び／又はシーケンスリードは、女性生殖器系関連特徴解析に使用することができ、検出された２１株（及び／又は他の適切なターゲット）のそれぞれについて計算されたＨＰＶ／スパイク配列の比率の程度などに応じて、ＨＰＶ株のステータスについて１又は複数のユーザー（例えば、分析サンプルに対応するユーザー）に通知するために使用してもよい。具体例では、前記微生物データセットを決定することは、細菌ターゲットに対して第１のプライマーに基づく増幅を行うことと、前記ＨＰＶターゲットのＬ１タンパク質に関連するプライマーのセットと、ＨＰＶターゲットの少なくとも１つの配列領域と類似のＡＴＧＣ組成を持つ既知のスクランブルされたヌクレオチド配列を含む既知の濃度の合成ｄｓＤＮＡスパイク分子のセットと、を含む構成要素のセットを用いて、第２のプライマーに基づく増幅を行うことと、を含んでもよい。前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーは、前記ＨＰＶターゲットと合成ｄｓＤＮＡスパイク分子のセットとの間の１又は複数のシーケンスリード比率を含んでもよい；前記女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、前記ＨＰＶターゲットと合成ｄｓＤＮＡスパイク分子のセットとの間の少なくとも１つのシーケンスリード比率に基づいて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態について、前記ユーザーに対して、前記女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含んでもよい。
しかしながら、微生物データセット及び／又は特徴解析結果の決定を促進するための合成スパイク分子、バーコード、プライマー、及び／又は他の適切な構成要素の使用は、任意の適切な方法で実施することができる。
変形例では、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する微生物データセットを決定すること（及び／又は前記方法１００の実施形態の任意の適切な部分）は、（例えば、図１０に示すような）１又は複数のＰＣＲアプローチを含んでもよい。変形例では、図１０に示すように、ＰＣＲアプローチには、１６Ｓ Ｖ４領域に特異的な単一のフォワードプライマー及びリバースプライマーと、ＨＰＶのＬ１遺伝子を増幅可能なプライマーと、を同じＰＣＲ反応で組み合わせたマルチプレックスＰＣＲに相当する２ステップＰＣＲが含まれ得る；このＰＣＲに続いて、９６ウェル形式及び／又は他の適切な形式で、前記サンプルを精製法（例えば、磁気ビーズなど）によって洗浄し、ＰＣＲ夾雑物を除去し得る；２回目のＰＣＲでは、２回目ＰＣＲのテンプレートとして一定量を使用することができ、このＰＣＲは、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）を使用して、各サンプル用に固有のインデックス化バーコードを付した単一のフォワードプライマー及びリバースプライマーを含んでもよい。
変形例では、図１０に示すように、ＰＣＲアプローチには、１６Ｓ Ｖ４領域に特異的な単一のフォワードプライマー及びリバースプライマー、又はＨＰＶのＬ１遺伝子を増幅可能なプライマーを異なるＰＣＲ反応で使用する、セミプレックスＰＣＲに相当する２ステップＰＣＲが含まれ得る。このＰＣＲに続いて、９６ウェル形式及び／又は他の適切な形式で、前記サンプルを精製法（例えば、磁気ビーズなど）及び／又は任意の他の適切な方法によって洗浄し、ＰＣＲ夾雑物を除去する。２回目のＰＣＲでは、２回目ＰＣＲのテンプレートとして、１回目のＰＣＲそれぞれの一定量を合わせて使用する。このＰＣＲは、各サンプル用に固有のインデックス化バーコードを付した単一のフォワードプライマー及びリバースプライマーを含んでもよく、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）を使用して実施してもよい。
変形例では、図１０に示すように、ＰＣＲアプローチには、１６Ｓ Ｖ４領域に特異的な単一のフォワードプライマー及びリバースプライマー、又はＨＰＶのＬ１遺伝子を増幅可能なプライマーを異なるＰＣＲ反応で使用する、シングルプレックスＰＣＲに相当する２ステップＰＣＲが含まれ得る。このＰＣＲに続いて、９６ウェル形式及び／又は他の適切な形式で、前記サンプルを精製法（例えば、磁気ビーズなど）及び／又は任意の他の適切な方法によって洗浄し、ＰＣＲ夾雑物を除去し得る。２回目のＰＣＲでは、１６Ｓ Ｖ４及びＨＶＰのいずれにおいても、別々にしておいた１回目のＰＣＲからの一定量を２回目のＰＣＲのそれぞれのテンプレートとして使用し、このＰＣＲは、各サンプル用又は各ＰＣＲ（例えば、１６Ｓ Ｖ４又はＨＰＶ）用に固有のインデックス化バーコードを付した単一のフォワードプライマー及びリバースプライマーを含んでもよく、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）を使用して実施してもよい。
追加的又は代替的に、ブロックＳ１２０では、処理を促進するように構成された他の任意の２ステップＰＣＲ法及び／又は他の適切なＰＣＲアプローチを実施し得る。
変形例では、（例えば、２ステップＰＣＲにおける）２回目のＰＣＲ段階に続いて、前記サンプルは、ビーズによる精製、ＳＹＢＲに基づいた定量、及び／又は他の適切なアプローチによって正規化して、（９６ウェルプレート合計５つまでの）各サンプルから同じ量のＤＮＡを統合できるようにしてもよい。追加的又は代替的に、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）を使用するなどして、（例えば、９６ウェルプレート合計５つまでの）各サンプルから一定量を取り出して、単一のチューブへ移して統合してもよい。いくつかの例において、統合されたアンプリコンライブラリーの洗浄には、ＰＣＲ添加物を洗浄するとともに、任意のプライマー二量体を除去するための、Ｚｙｍｏ社の「Ｓｅｌｅｃｔ−ａ−ｓｉｚｅ ＤＮＡ Ｃｌｅａｎ ＆ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｏｒ」などによるカラムベースの洗浄法が含まれていてもよい。いくつかの例において、統合アンプリコンライブラリーの洗浄には、磁気ビーズを使用して統合ライブラリーを精製することが含まれ得る。いくつかの例において、追加又は代替の精製アプローチには、カラムによる精製、ＰＣＲ産物の精製、及び／又は任意の他の適切なアプローチの１又は複数が含まれる。
変形例では、ＤＮＡライブラリーは、定量化アッセイ（例えば、Ｑｕａｎｔ−ｉＴ ｄｓＤＮＡアッセイ）を使用して、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）及び／又は他の適切なアプローチを使用して定量化してもよい。
（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する）微生物データセットを決定することは、次世代シーケンシング技術（例えば、ＮｅｘｔＳｅｑ ５００、女性生殖器系関連特徴解析結果の決定において使用する微生物データセットを決定するためなど）を使用して、自動液体コントローラー（例えば、自動液体ハンドラー）を使用して、及び／又は任意の適切なシーケンシング技術（例えば、本明細書に記載の技術）及び／又は他の適切なアプローチを使用して、１又は複数の生成されたＤＮＡライブラリー（例えば、シーケンシングライブラリーなど）をシーケンシングすることを含んでもよい。
（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する）微生物データセットを決定することは、シーケンスリード（及び／又は任意の適切なシーケンシング技術のアウトプットなど）に関して、フィルタリング、トリミング、付加、クラスタリング、ラベリング（例えば、実際の遺伝子配列として、エラーとしてなど）、及び／又は他の適切なシーケンシングアウトプット処理の１又は複数を含んでもよい。
一例では、前記方法１００は、処理されたシーケンスリードの生成を含んでいてもよく、これには以下の１又は複数が含まれ得る：１６Ｓ遺伝子を増幅すること；平均Ｑスコア＞３０を用いてリードをフィルタリングすること；プライマー及び先行（ｌｅａｄｉｎｇ）塩基をトリミングして、例えば９つの同一ヌクレオチドといった同一ヌクレオチドのリピート基準を使用して、リードをさらにフィルタリングすること；フォワードリード及びリバースリードを付加すること；１ヌクレオチドの距離でクラスタリングすること（例えば、群（Ｓｗａｒｍ）アルゴリズムを使用）；クラスターごとの最も存在量が多いリード配列を実際の遺伝子配列としてラベリングすること；クラスターごとに、クラスター内のリード数に対応するカウントで最も存在量が多いリード配列を割り当てること；及びクラスターごとに最も存在量が多いリード配列でキメラ除去を実行すること（例えば、ＶＳＥＡＲＣＨアルゴリズムなどを使用）。しかしながら、シーケンシングは、任意の適切な方法で実行することができる。
一例では、前記方法１００は、ＨＰＶウイルスのＬ１遺伝子の増幅に基づいて、処理されたシーケンスリードのセットを生成することを含んでもよく、ここで、処理されたシーケンスリードを生成することは、Ｑ（品質）スコア＞３０に基づいてリードをフィルタリングすること；プライマー及びリードの先行部分と末尾の塩基をトリミングすること；使用するデータベースのタイプに応じて様々なアプローチでＨＰＶリード数を決定すること、の１又は複数を含んでもよい。具体例では、ＨＰＶからのＬ１遺伝子としてのリードの特定は、参照アンプリコンデータベースに対して実行してもよく、ここで、例えばさらなるフィルタリングには、例えば、フォワードリード及びリバースリードを連結して、例えば９つの同一ヌクレオチドといった同一ヌクレオチドのリピートを含む可能性のあるリードを除去すること；１ヌクレオチドの距離でクラスタリングすること（例えば、群（Ｓｗａｒｍ）アルゴリズムを使用）；クラスターごとの最も存在量が多いリード配列を実際の遺伝子配列としてラベリングすること；クラスターごとに、クラスター内のリード数に対応するカウントで最も存在量が多いリード配列を割り当てること；及びクラスターごとに最も存在量が多いリード配列でキメラ削除を実行すること（例えば、ＶＳＥＡＲＣＨアルゴリズムなどを使用）が含まれ得る。具体例では、処理されたシーケンスリードは、マイクロバイオーム組成フィーチャーの決定（例えば、ブロックＳ１３０）に使用してもよい。具体例では、参照ゲノムに対するマッピングに基づいて、リードをＨＰＶからのＬ１遺伝子として特定することができ、ここで、例えばリードをさらに処理することは、参照アライメントソフトウェア（例えば、ＢＯＷＴＩＥ２、ＢＷＡなど）を使用して、完全なＨＰＶゲノムに対してリードをマッピングすることを含み得る。いくつかの例において、アラインメント／マッピングされたリードは、「ｓａｍ」又は「ｂａｍ」ファイル形式で保存でき、適切なソフトウェア（例えば、Ｓａｍｔｏｏｌｓ）で固有にマッピングされたリードを得ることができる。
前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、細菌ターゲット及びＨＰＶターゲットに関連するものであってもよく、ここで前記微生物データセットを決定することは、（例えば、サンプルからの）前記微生物核酸由来のシーケンスリードの第１のセットのフィルタリングに基づいて、前記細菌ターゲットに関連する処理されたシーケンスリードの第１のセットを決定すること：及び前記微生物核酸由来のシーケンスリードの第２のセットのフィルタリングに基づいて、前記ＨＰＶターゲットに関連する処理されたシーケンスリードの第２のセットを決定すること、を含み、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することは、処理されたシーケンスリードの前記第１及び第２のセットに基づいて前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することを含む。例として、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することは、前記細菌ターゲットに関連する１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子配列に対する、処理されたシーケンスリードの前記第１のセットのアラインメントに基づいて、第１のアラインメントデータを決定すること；前記ＨＰＶターゲットに関連するＨＰＶ配列に対する、処理されたシーケンスリードの前記第２のセットのアラインメントに基づいて、第２のアラインメントデータを決定すること；及び前記第１及び第２のアラインメントデータに基づいて、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定すること、を含んでもよい。
変形例では、前記方法１００は、自己サンプリング用のサンプルキットの提供を含んでもよい。具体例では、膣サンプル自己採取キットをユーザーに提供してもよく、このキットは（例えば、図３に示すように）、滅菌スワブ、滅菌水が入ったチューブ、常温輸送用にＤＮＡを保存する独自の溶解安定化緩衝液にジルコニアビーズを入れたチューブ、サンプル採取説明書、及び／又は他の適切な構成要素を含むものであってよい。ユーザーは指示に従って、スワブを滅菌水で濡らし、前記スワブを不快感のない範囲で膣の奥まで挿入し、前記スワブを軸を中心に１分間（及び／又は他の適切な時間）円を描くように動かし、その後溶解バッファーとビーズとを入れたチューブ内を前記スワブで１分間（及び／又は他の適切な時間）撹拌し、前記チューブを１分間（及び／又は他の適切な時間）振盪してホモジナイズした後、ユーザーは、前記チューブを検査室に送付し得る。具体例では、膣粘膜からサンプルを取得するために綿棒が利用される。サンプルを、インタクトな核酸を室温で数週間（及び／又は他の適切な期間）保管可能な独自の緩衝液（及び／又は他の適切な溶液及び／又は材料）に再懸濁する。このとき、前記緩衝液は、細胞破壊のためのジルコニアビーズ、及び／又は他の適切な材料を含んでもよい。次に、再懸濁したサンプルに、細胞／組織破砕機で機械的剪断力をかける。続いて、サンプルの上清を、ＤＮＡ捕捉に適したイオン強度の緩衝液でＤＮＡ結合磁気ビーズと混合し、さらに／又は抽出されたＤＮＡはヌクレアーゼフリーの水に再懸濁される。
しかしながら、女性生殖器系関連状態に関連するサンプル処理及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する微生物データセットの決定は、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．２ 補足データの処理〕
前記方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１２０を含んでいてもよく、これには１又は複数の女性生殖器系関連状態、１又は複数のユーザー、及び／又は他の適切な実体に関連する（例えば、これらに有益な、これらを表す、これらを示唆する、これらに相関している、など）補足データ（例えば、１又は複数の補足データセットなど）の処理（例えば、受け取り、収集、変換、補足的フィーチャーの決定、補足的フィーチャーの順位付け、相関の特定など）が含まれ得る。ブロックＳ１２０は、微生物データセット、マイクロバイオームフィーチャー（例えば、女性生殖器系関連特徴解析結果の決定及び／又は治療的介入の促進などに関するものなど）を補足するデータを処理するように機能することができ、さらに／又は前記方法１００及び／又はシステム２００の任意の適切な部分を補足するように機能することができる（例えば、ブロックＳ１３０などにおいて、１又は複数の特徴解析プロセスを促進するための補足データを処理する；女性生殖器系関連特徴解析モデルのトレーニング、検証、生成、決定、適用及び／又は他の方法による処理を促進するなど）。一例では、補足データは、調査由来データ、ユーザーデータ、部位特異的データ、及びデバイスデータ（及び／又は他の適切な補足データ）のうちの少なくとも１つを含んでもよく、ここで、方法１００は、例えば、前記調査由来データ、ユーザーデータ、部位特異的データ、及びデバイスデータ（及び／又は他の適切な補足データ）のうちの少なくとも１つに基づいて補足的フィーチャーのセットを決定すること、及び前記補足的フィーチャー、マイクロバイオームフィーチャー、及び／又は他の適切なデータに基づいて１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成することを含んでもよい。
補足データは、以下のうちの任意の１又は複数を含んでもよい：調査由来データ（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態や、本明細書に記載の任意の適切なタイプのデータを調査する、１又は複数の調査に対する回答からのデータ）；部位特異的データ（例えば、特定の採取部位のマイクロバイオームと１又は複数の女性生殖器系関連状態との相関を示す従来の生物学的知識などの、様々な採取部位の情報を有するデータ）；女性生殖器系関連状態データ（例えば、マイクロバイオームの特徴、治療、ユーザーなどに関する、様々な女性生殖器系関連状態の情報を有するデータ）；デバイスデータ（例えば、センサーデータ、女性生殖器系関連の背景センサーデータ、ウェアラブルデバイスデータ、医療機器データ、携帯電話アプリケーションデータなどのユーザーデバイスデータ、ウェブアプリケーションデータなど）；ユーザーデータ（例えば、ユーザーの現在の医療データ、及び、治療歴、検査歴などの過去の医療データ、医療機器由来データ、生理学的データ、医療検査に関連するデータ、ソーシャルメディアデータ、人口統計データ、家族歴データ、行動を表す行動データ、環境要因を表す環境要因データ、食品関連施設のチェックインからのデータなどの食事関連データ、分光光度分析のデータ、ユーザー入力データ、プロバイオティクス及び／又はプレバイオティクス食品に関連する栄養データ、消費された食物のタイプ、消費された食物の量、カロリーデータ、食事療法データ、及び／又は他の適切な食事関連データ）；従来の生物学的知識（例えば、女性生殖器系関連状態、マイクロバイオームの特徴、マイクロバイオームフィーチャー及び女性生殖器系関連状態の関連などについての情報を提供するものなど）；及び／又は任意の他の適切なタイプの補足データ。
変形例では、補足データの処理は、調査由来データの処理を含んでもよい。この調査由来データは、状態のデータ（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態の、有無及び／又は重症度を示すものなど）、生理学的データ、人口統計データ、行動データ、環境要因データ（例えば、環境要因を説明するものなど）、他のタイプの補足データ、及び／又は任意の他の適切なデータを提供し得る。生理学的データは、生理学的フィーチャーに関連する情報（例えば、身長、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、体毛レベル、病歴など）を含んでもよい。人口統計データは、人口統計学的特徴に関連する情報（例えば、性別、年齢、民族、婚姻状態、兄弟姉妹の数、社会経済的状況、性的指向など）を含んでもよい。行動データは、以下の１又は複数を含む行動を表すものであってよい：健康関連状態（例えば、健康と病気の状態）、食習慣（例えば、アルコール消費、カフェイン消費、雑食（ｏｍｎｉｖｏｒｏｕｓ）、ベジタリアン、ビーガン、砂糖消費、酸消費、小麦・卵・大豆・木の実・ピーナッツ・甲殻類の消費、食物嗜好、アレルギーの特徴、他の食物の消費及び／又は回避など）、行動的傾向（例えば、身体活動レベル、薬物使用、アルコール使用、習慣発達など）、様々なレベルの運動度（例えば、低、中程度、及び／又は極端な運動活動などの運動量；特定の期間内に移動した距離に関連するもの；モーションセンサー及び／又は位置センサーなどの移動度センサーによって示されるもの、など）、様々なレベルの性的活動（例えば、パートナーの数と性的指向に関連するものなど）、及び任意の他の適切な行動データ。調査由来データは、定量的データ、定性的データ及び／又は他の適切なタイプの調査由来データを含んでもよく、前記定性的データは、定量的データへ変換可能なものであってもよい（例えば、重症度の尺度、定性的応答の定量的スコアへのマッピングなどを使用）。調査由来データの処理は、１又は複数の調査を１又は複数のユーザー、対象、及び／又は他の適切な実体に対して行うことなどによる、調査由来データの収集の促進を含んでもよい。調査は対面で（例えば、サンプルキットの提供及び／又はサンプルの受け取りと連携して）、電子的に（例えば、アカウントのセットアップ時、対象の電子デバイスによるアプリケーション実行時、ウェブアプリケーションにて、及び／又はインターネット接続を通じてアクセス可能なウェブサイト上で）、及び／又は任意の他の適切な方法で実施してもよい。
追加的又は代替的に、補足データの処理は、センサーデータ（例えば、女性生殖器系関連機器のセンサー、ウェアラブルコンピューティングデバイス、モバイルデバイス、ユーザースマートフォンの成体認証センサーなどのユーザーに関連付けられた生体認証センサー）の処理を含んでもよい。センサーデータは、以下のうちの任意の１又は複数を含んでもよい：身体活動のデータ及び／又は身体活動関連のデータ（例えば、加速度計データ、ジャイロスコープデータ、ＧＰＳデータなどの位置センサーデータ、及び／又はモバイルデバイス及び／又はウェアラブル電子機器などの１又は複数のデバイスからの他の運動度センサーデータ）、環境要因を説明するセンサーデータ（例えば、温度データ、標高データ、気候データ、光パラメータデータ、圧力データ、大気質データなど）、生体認証センサーデータ（例えば、血圧データ、体温データ、腫脹に関連する圧力データ、心拍数センサーデータ、指紋センサーデータ、顔画像及び／又は動画などの光学センサーデータ、モバイルデバイスのセンサーを介して記録されたデータ、ウェアラブルデバイス又はその他の周辺機器を介して記録されたデータなど）、及び／又はセンサーに関連する任意の他の適切なデータ。追加的又は代替的に、センサーデータは、以下の１又は複数によってサンプリングされたデータ含んでもよい：光学センサー（例えば、画像センサー、光センサー、カメラなど）、オーディオセンサー（例えば、マイクなど）、温度センサー、揮発性化合物センサー、空気質センサー、重量センサー、湿度センサー、深度センサー、位置センサー（ＧＰＳ受信機、ビーコン、屋内測位システム、コンパスなど）、モーションセンサー（例えば、アクセラレータ、ジャイロスコープ、磁力計、ユーザーが着用するデバイスと統合されたモーションセンサーなど）、生体認証センサー（例えば、心拍数モニタリング用などの心拍数センサー、指紋センサー、顔認識センサー、生体インピーダンスセンサーなど）、圧力センサー、近接度センサー（例えば、第三の物質（ｔｈｉｒｄ ｐａｒｔｙ ｏｂｊｅｃｔｓ）の動き及び／又はその他の態様のモニタリング用）、流量センサー、電力センサー（例えば、ホール効果センサー）、仮想現実関連センサー、拡張現実関連センサー、及び／又は任意の他の適切なタイプのセンサー。
追加的又は代替的に、補足データは、医療記録データ及び／又は臨床データを含んでもよい。したがって、前記補足データセットの内容は、１又は複数の電子医療記録（ＥＨＲ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｈｅａｌｔｈ ｒｅｃｏｒｄ）に由来するものであってもよい。追加的又は代替的に、補足データは、任意の他の適切な診断情報（例えば、臨床診断情報）を含んでもよい。任意の適切な（例えば、抽出された補足的フィーチャーの形式などの）補足データは、前記方法１００（例えば、特徴解析プロセスの実施）及び／又はシステム２００の実施形態の一部を実行するために、マイクロバイオームフィーチャー及び／又は他の適切なデータと組み合わせることができ、さらに／又は共に使用することができる。例えば、コンピュータ断層撮影（ＣＴスキャン）、超音波、生検、血液検査、癌検診、尿検査（例えば、感染症の検出目的）、画像診断、他の適切な女性生殖器系関連状態関連の診断手順、調査関連情報、及び／又は任意の他の適切な検査に関連する（例えば、由来する）補足データは、（例えば、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の適切な部分に対して）補足目的に使用可能である。
追加的又は代替的に、補足データは、治療レジメン、治療タイプ、推奨される治療、ユーザーが使用する治療、治療アドヒアランス、及び／又は他の適切な治療関連データの１又は複数を含む治療関連データを含んでもよい。例えば、補足データは、１又は複数の治療（例えば、推奨される治療）に関するユーザーのアドヒアランス（例えば、服薬アドヒアランス、プロバイオティクスアドヒアランス、身体運動アドヒアランス、食事アドヒアランスなど）に関するメトリックを含んでもよい。一方、補足データの処理は、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．３ 特徴解析プロセスの実施〕
前記方法１００の実施形態は、ブロックＳ１３０を含んでもよい。ブロックＳ１３０は、（例えば、ブロックＳ１１０に由来する）微生物データセット 及び／又は他の適切なデータ（例えば、補足データセット）に基づくなどした、１又は複数の女性生殖器系関連状態と関連する特徴解析プロセス（例えば、前処理；フィーチャー生成；フィーチャー処理；部位特異的特徴解析（例えば、身体部位に対応する採取部位で採取されたサンプルなどに対する、１又は複数の特定の身体部位に特異的な特徴解析、例えば複数の身体部位に対する複数部位の特徴解析、など）；複数の女性生殖器系関連状態の状態横断的分析；モデル生成など）を実施すること（Ｓ１３０）を含み得る。ブロックＳ１３０は、ユーザーのマイクロバイオーム組成（例えば、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー）、機能（例えば、マイクロバイオーム機能多様性フィーチャー）、及び／又は他の適切なマイクロバイオームフィーチャー（例えば、女性生殖器系関連特徴解析結果を決定するための特徴解析モデルの生成及び適用を通じてなど）に基づいて、ユーザーやユーザーのセットに対する女性生殖器系関連特徴解析結果を決定するために使用可能なフィーチャー及び／又はフィーチャーの組み合わせを特定、決定、抽出、及び／又はその他の方法で処理するように機能し得る。
このように、前記特徴解析プロセスは、（例えば、行動特質の観点から、医学的状態の観点から、人口統計学的特徴の観点から）、対象のマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーに基づいて、対象の健康状態（例えば、女性生殖器系関連状態）、行動特質、医学的状態、人口統計学的特質、及び／又は任意の他の適切な特質のうちの１又は複数に関して、対象を特徴解析することが可能な診断ツールとして使用し得る。このような特徴解析は、治療（例えば、治療モデルによって決定されるなどした個別化治療）を決定、推奨、及び／又は提供したり、さらに／又はその他の方法で治療的介入を促進したりするために使用できる。追加的又は代替的に、特徴解析プロセスは、微生物データベース（例えば、１又は複数のマイクロバイオームフィーチャーと１又は複数の女性生殖器系関連状態との関連など）に基づくものであってもよい。
特徴解析プロセスＳ１３０を実行することは、微生物データセット、マイクロバイオームフィーチャー、及び／又は他の適切な、その後の処理（例えば、女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること）を促進するためのデータを前処理することを含んでもよい。一例では、特徴解析プロセスを実行することは、下記のうちの少なくとも１つによる、微生物データセットのフィルタリング（例えば、分析手法のセットを適用してマイクロバイオームフィーチャーを決定する前などに、微生物配列データセットをフィルタリングする）を含み得る：
ａ）生物学的サンプルのセット（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連）の第１のサンプル外れ値に対応する第１のサンプルデータを除去することであって、前記第１のサンプル外れ値は、例えば、主成分分析、次元削減手法、及び多変量法のうちの少なくとも１つによって決定される；
ｂ）前記生物学的サンプルのセットの第２のサンプル外れ値に対応する第２のサンプルデータを除去することであって、前記第２のサンプル外れ値は、前記マイクロバイオームフィーチャーのセットの対応するデータ品質に基づいて決定され得る（例えば、高品質データを有するマイクロバイオームフィーチャーの数が閾値条件を下回るサンプルを除去する）；及び
ｃ）閾値サンプル数条件を満たさないマイクロバイオームフィーチャーのサンプル数に基づいて、１又は複数のマイクロバイオームフィーチャーを前記マイクロバイオームフィーチャーのセットから除去することであって、前記サンプル数は、前記マイクロバイオームフィーチャーについて高品質データに関連するサンプル数に対応する。
しかしながら、前処理は、任意の適切な方法で任意の適切な分析手法を使用して実行することができる。
前記特徴解析プロセスを実行する際、ブロックＳ１３０は、演算的方法（例えば、統計的方法、機械学習法、人工知能法、バイオインフォマティクス法など）を使用して、対象が１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するフィーチャー（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態を有するユーザーのセットに特有のフィーチャー）を有する、と特徴解析してもよい（例えば、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することは、特徴解析プロセスによって特定されるマイクロバイオームフィーチャーに対するフィーチャー値が、１又は複数の女性生殖器系関連状態に相関する及び／又はその他の方法で関連すると決定することを含んでもよい）。
図１９に示すように、特徴解析プロセスを実行することは、１又は複数の分析手法を適用するなどして、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する１又は複数のマイクロバイオームフィーチャーを決定すること（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に最も関連性の高いマイクロバイオームフィーチャーを特定すること；１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する、特定されたマイクロバイオームフィーチャーに対応するユーザーマイクロバイオームフィーチャーの有無及び／又はその値などの、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することなど）を含んでもよい。一例では、マイクロバイオームフィーチャー（例えば、マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム機能フィーチャーなど）を決定することは、微生物データセット（例えば、微生物配列データセット）に基づくなどして、一変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、及び人工知能アプローチのうちの少なくとも１つを含む分析手法のセットを適用してもよく、前記マイクロバイオームフィーチャーは、ユーザーに対して女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することに関連するコンピューティングシステム関連の機能性（例えば、精度、エラーの低減、処理速度、スケーリングなどに関するものなど）を改善するように構成可能である。一例では、マイクロバイオームフィーチャー（例えば、ユーザーマイクロバイオームフィーチャー）を決定することは、例えば微生物データセットに基づいて、分析手法のセットを適用して、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー及びマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーのうちの少なくとも１つの存在；マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー及びマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーのうちの少なくとも１つの非存在；第１の女性生殖器系関連状態に関連する様々な分類群の相対存在量を表す相対存在量フィーチャー；前記様々な分類群に関連するマイクロバイオームフィーチャーのうちの少なくとも２つの比率を表す比率フィーチャー；異なる分類群間の相互作用を表す相互作用フィーチャー；及び異なる分類群間の系統発生的距離を表す系統発生的距離フィーチャー、のうちの少なくとも１つを決定することを含んでいてもよく、前記分析手法のセットは、一変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、及び人工知能アプローチのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
変形例では、生物学的サンプルに関連する前記マイクロバイオームの現れた微生物群の特定の際、生物学的サンプルに関連する前記マイクロバイオームの構成的及び機能的側面に関連する（例えば、由来する）フィーチャーの生成を実施してもよい。変形例では、フィーチャーの生成は、前記方法１００の後続のブロックでの特徴解析に役立つマーカーを特定するために、多座配列タイピング（ｍｕｌｔｉｌｏｃｕｓ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｔｙｐｉｎｇ、ＭＳＬＴ）に基づいてフィーチャーを生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーの生成は、特定の微生物分類群の有無、及び／又は観察された微生物分類群間の比率を表すフィーチャーを生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、以下の１又は複数を表すフィーチャーを生成することを含んでいてもよい：現れた分類群の量、現れた分類群のネットワーク、異なる分類群の出現における相関、異なる分類群間の相互作用、異なる分類群によって生産された生産物、異なる分類群によって生産された生産物間の相互作用、死滅微生物と生存微生物との比率（例えば、ＲＮＡの分析に基づいて、異なる分類群において、など）、系統発生的距離（例えば、Ｋａｎｔｏｒｏｖｉｃｈ−Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ距離、Ｗａｓｓｅｒｓｔｅｉｎ距離の観点から）、任意の他の適切な分類群関連フィーチャー、任意の他の適切な遺伝的又は機能的側面。
追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、ｓｐａｒＣＣアプローチの使用、ＧＡＡＳ（Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ａｂｕｎｄａｎｃｅ ａｎｄ Ａｖｅｒａｇｅ Ｓｉｚｅ；ゲノム相対存在量と平均サイズ）によるアプローチの使用、及び／又は（配列類似性データを使用して、微生物の１又は複数のグループの相対存在量の最尤推定を実施する）ＧＲＡＭＭｙ（Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ａｂｕｎｄａｎｃｅ ｕｓｉｎｇ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ ｔｈｅｏｒｙ；混合モデル理論を使用したゲノム相対存在量）アプローチの使用によって、異なる微生物群の相対存在量を表すフィーチャーを生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、存在量メトリックから導出された分類学的変動の統計的尺度を生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、（例えば、他の分類群の存在量に影響を与える分類群の存在量の変化に関する）相対存在量の因子に関連する（例えば、由来する）フィーチャーの生成を含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、単独及び／又は組み合された１又は複数の分類群の存在を表す定性的フィーチャーを生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、生物学的サンプルに関連するマイクロバイオームの微生物を特徴解析する遺伝マーカー（例えば、代表的な１６Ｓ配列、１８Ｓ配列、及び／又はＩＴＳ配列）に関連するフィーチャーを生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、特定の遺伝子及び／又は特定の遺伝子を有する生物の機能的関連性に関するフィーチャーを生成することを含んでもよい。追加的又は代替的に、フィーチャーを生成することは、分類群及び／又は分類群に起因する生産物の病原性に関するフィーチャーを生成することを含んでもよい。しかしながら、ブロックＳ１３０は、生物学的サンプルの核酸のシーケンシング及びマッピングに由来する任意の他の適切なフィーチャーを決定することを含んでいてもよい。例えば、これらのフィーチャーは、（例えば２つ、３つの）組み合わせにかかるものであってもよく、相関するものであってもよく（例えば、異なるフィーチャー間の相関関係に関連する）、及び／又はフィーチャーの変化に関連するものであってもよい（例えば、時間的変化、サンプル採取部位全体の変化、空間的変化など）。しかしながら、マイクロバイオームフィーチャーを決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。
変形例では、特徴解析プロセスを実行することは、複数の採取部位に関連する１又は複数の多部位分析を実行すること（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルを用いて；多部位特徴解析モデルを生成して、など）を含んでもよい。これは、例えば、第１の身体部位に関連する部位特異的フィーチャーの第１のサブセット、及び第２の身体部位に関連する部位特異的フィーチャーの第２のサブセットを含む部位特異的フィーチャーのセットに基づいて、女性生殖器系関連特徴解析を実行することなどであってよい。しかしながら、多部位分析は、任意の適切な方法で実行することができる。
変形例では、特徴解析プロセスを実行することは、複数の女性生殖器系関連状態について１又は複数の状態横断的分析を実施することを含んでもよい（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルを使用して行ってもよい）。一例では、状態横断的分析を実施することは、複数の女性生殖器系関連状態（例えば、第１の女性生殖器系関連状態及び第２の女性生殖器系関連状態）に関連する状態横断的フィーチャーのセットを（例えば、マイクロバイオームフィーチャーを決定することの一部として）１又は複数の分析手法に基づいて決定することを含んでもよく、ここで、女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて、前記複数の女性生殖器系関連状態（例えば、前記第１の及び第２の女性生殖器系関連状態）について、ユーザーに対して、女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含んでいてもよく、前記状態横断的フィーチャーのセットは、前記複数の女性生殖器系関連状態について前記ユーザーに対して前記女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することと関連するコンピューティングシステム関連の機能性を改善するように構成されてもよい。状態横断的分析を実施することは、状態横断的相関メトリック（例えば、異なる女性生殖器系関連状態に対応するデータ間の相関及び／又は共分散）及び／又は他の適切な状態横断的分析に関連するメトリックを決定することを含んでもよい。しかしながら、状態横断的分析は、任意の適切な方法で実行することができる。
変形例では、特徴解析は、標的となる状態（例えば、女性生殖器系関連状態）を示す第１の対象群、及び標的となる状態を示さない（例えば、「正常」な状態の）第２の対象群の類似点及び／又は相違点の統計分析（例えば、確率分布の分析）に関連する（例えば、由来する）フィーチャーに基づいて行ってもよい。この変形例を実施する際、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ（ＫＳ）検定、順列検定、Ｃｒａｍｅｒ−ｖｏｎ Ｍｉｓｅｓ検定、任意の他の統計検定（例えば、ｔ検定、ｚ検定、カイ二乗検定、分布に関連する検定など）、及び／又は他の適切な分析手法のうちの１又は複数を使用してもよい。特に、１又は複数のそのような統計的仮説検定を使用して、標的となる状態（例えば、疾病状態）を示す第１の対象群及び前記標的となる状態を示さない（例えば、正常状態である）第２の対象群における、存在量の程度が異なるフィーチャーのセットを評価することができる。詳細には、特徴解析の信頼性を向上又は低下させるために、評価したフィーチャーのセットは、存在量の割合、及び／又は前記第１の対象群及び前記第２の対象群の相違点に関する任意の適切なパラメーターに基づいて条件付けられ得る。この例の特定の実施では、フィーチャーは、前記第１の対象群及び前記第２の対象群のうちの特定の割合において多く存在する細菌分類群に由来するものであってもよく、このとき、前記第１の対象群及び前記第２の対象群間の分類群の相対存在量は、有意性の指標となる（例えば、ｐ値で表される）ＫＳ検定により決定してもよい。よって、ブロックＳ１３０のアウトプットは、正規化された相対存在量の値（例えば、女性生殖器系関連状態を有さない対象に対する女性生殖器系関連状態を有する対象；健康な対象に対する病気の対象、において分類群の存在量が２５％増加、など）、及び有意性の指標（例えば、ｐ値＝０．００１３など）を含んでいてもよい。フィーチャーの生成の変形例は、追加的又は代替的に、機能性フィーチャー又はメタデータフィーチャー（例えば、非細菌マーカー）を実施することができ、又はこれらに由来することができる。追加的又は代替的に、予測分析、多重仮説検定、ランダムフォレスト検定、主成分分析、及び／又はその他の適切な分析手法のうちの任意の１又は複数を含む統計分析（例えば、微生物配列データセット及び／又は他の適切な微生物データセットなどに適用）によって、任意の適切なマイクロバイオームフィーチャーを得ることができる。
前記特徴解析プロセスを実行する際、ブロックＳ１３０は、追加的又は代替的に、マイクロバイオーム組成多様性データセット及びマイクロバイオーム機能多様性データセットのうちの少なくとも１つからのインプットデータを、対象集団のフィーチャーを予測する際の有効性をテストできるフィーチャーベクトルに変換し得る。補足データセットからのデータは、特徴解析結果のセットのうちの１又は複数の特徴解析結果を示唆するために用いることができ、ここで、特徴解析プロセスは、候補フィーチャー及び候補分類のトレーニングデータセットによりトレーニングされることで、分類を正確に予測する際に高度な（又は程度な）予測力を有するフィーチャー及び／又はフィーチャーの組み合わせを特定することができる。このように、特徴解析プロセスをトレーニングデータセットで改良することにより、対象の特定の分類と高い相関がある（例えば、対象のフィーチャー、フィーチャーの組み合わせなどの）フィーチャーのセットが特定される。
変形例では、特徴解析プロセスの分類の予測に効果的なフィーチャーベクトル（及び／又は任意の適切なフィーチャーのセット）は、以下の１又は複数に関するフィーチャーを含み得る：マイクロバイオーム多様性メトリック（例えば、複数分類群にわたる分布に関するもの；古細菌、細菌、ウイルス、及び／又は真核生物群にわたる分布に関するもの、など）、マイクロバイオーム内の分類群の存在、マイクロバイオーム内の特定の遺伝子配列（例えば、１６Ｓ配列）の出現、マイクロバイオーム内の分類群の相対的な存在量、マイクロバイオームの回復力メトリック（例えば、補足データセットから決定された混乱（ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ）に対する回復力など）、タンパク質をコードする遺伝子又は特定の機能を有するＲＮＡの存在量（酵素、トランスポーター、免疫系のタンパク質、ホルモン、干渉ＲＮＡなど）、及び前記マイクロバイオーム多様性データセット及び／又は前記補足データセットに関連する（例えば、由来する）任意の他の適切なフィーチャー。変形例では、マイクロバイオームフィーチャーは、以下のうちの少なくとも１つに関連し得る（例えば、含み得る、対応し得る、典型となり得る）：前記マイクロバイオームフィーチャー（例えば、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーなど）のうちのあるマイクロバイオームフィーチャーの存在、前記マイクロバイオームフィーチャーのうちのあるマイクロバイオームフィーチャーの非存在、女性生殖器系関連状態に関連する異なる分類群の相対存在量、異なる分類群に関連する少なくとも２つのマイクロバイオームフィーチャーの比率、異なる分類群間の相互作用、及び異なる分類群間の系統発生的距離。具体例では、マイクロバイオームフィーチャーは、前記マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー及び前記マイクロバイオーム機能多様性フィーチャーのうちの少なくとも１つに関連する１又は複数の相対存在量（例えば、異なる分類群に関連する相対存在量など；例えば、異なる機能性フィーチャーに対応する配列の相対存在量など）の特徴を含んでもよい。相対存在量の特徴及び／又は他の適切なマイクロバイオームフィーチャー（及び／又は本明細書に記載の他の適切なデータ）は、正規化、線形潜在変数分析及び非線形潜在変数分析の少なくとも１つから導出されたフィーチャーベクトル、線形回帰、非線形回帰、カーネル法、特徴埋め込み法、機械学習法、統計的推論方法及び／又は他の適切な分析手法に基づいて抽出及び／又は他の方法で決定され得る。追加的又は代替的に、フィーチャーベクトルにおいてフィーチャーの組み合わせを使用してもよく、ここで、組み合わされたフィーチャーをフィーチャーのセットの一部として提供するために、フィーチャーはグループ化及び／又は重みづけすることができる。例えば、フィーチャーのセットのうちの１つのフィーチャーは、ある対象のマイクロバイオームに現れる細菌の綱の数、ある対象のマイクロバイオームにおける特定の属の細菌の存在、ある対象のマイクロバイオームにおける特定の１６Ｓ配列の出現、及び第２の門の細菌に対する第１の門の細菌の相対存在量の重みづけ合成を含んでもよい。しかしながら、前記フィーチャーベクトルは、追加的又は代替的に、任意の他の適切な方法で決定されてもよい。
変形例では、バギング（例えば、ブートストラップ集約）とトレーニングデータセットからのランダムなフィーチャーのセットの選択を組み合わせて、ランダムなフィーチャーのセットに関連付けられた決定木Ｔのセットを構築するランダムフォレスト予測（ＲＦＰ）アルゴリズムに従って、前記特徴解析プロセスを生成及びトレーニング可能である。ランダムフォレストアルゴリズムを使用の際、決定木のセットからＮ個のケースが置換ありでランダムにサンプリングされ、決定木のサブセットが生成される。各ノードについて、評価のために全ての予測フィーチャーからｍ個の予測フィーチャーが選択される。（例えば、目的関数に従って）ノードで最良の分割を提供する予測フィーチャーを用いて、（例えば、ノードの分岐点として、ノードの三分岐点として）分割を実行する。大規模なデータセットから何度もサンプリングすることにより、分類の予測に強いフィーチャーを特定する際に、特徴解析プロセスの強度を大幅に向上させることができる。この変形例では、モデルのロバスト性を高めるためなどに、処理中に、バイアス（例えば、サンプリングバイアス）を防止し、さらに／又はバイアスの量を説明するための対策を含めることができる。
変形例では、ブロックＳ１３０及び／又は他の前記方法１００の実施形態の一部は、コンピュータ実装ルール（例えば、モデル、フィーチャー選択ルールなど）を適用して人口レベルのデータを処理することを含んでもよく、追加的又は代替的に、コンピュータ実装ルールを適用して、人口統計的特徴特異的基準（例えば、治療レジメン、食事療法、身体活動療法、民族、年齢、性別、体重、行動などの１又は複数の人口統計特性を共有するサブグループ）；状態特異的基準（例えば、特定の女性生殖器系関連状態を示すサブグループ、女性生殖器系関連状態の組み合わせ、女性生殖器系関連状態のトリガー、関連症状など）；サンプルタイプ特異的基準（例えば、異なる採取部位に由来するマイクロバイオームデータを処理するために異なるコンピュータ実装ルールを適用するなど）；ユーザーに関する基準（例えば、異なるユーザーのための異なるコンピュータ実装ルールなど）及び／又は任意の他の適切な基準でマイクロバイオーム関連データを処理することを含んでもよい。このように、ブロックＳ１３０は、ユーザー集団からユーザーを１又は複数のサブグループに割り当てることを含んでもよく；様々なコンピュータ実装ルールを適用して（例えば、使用されるフィーチャータイプのセット、フィーチャーから生成された特徴解析モデルのタイプなど）、異なるサブグループのフィーチャーを決定してもよい。しかしながら、コンピュータ実装ルールを適用することは、任意の適切な方法で実施することができる。
別の変形例では、ブロックＳ１３０は、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、女性生殖器系関連状態モデル、治療モデルなど）を、１又は複数の女性生殖器系関連状態について、処理（例えば、生成、トレーニング、更新、実行、保存）することを含んでもよい（例えば、女性生殖器系関連状態に関するユーザーマイクロバイオームフィーチャーを表すユーザーに対する特徴解析結果をアウトプットするため；１又は複数の女性生殖器系関連状態について治療の決定をアウトプットするための治療モデルなど）。前記特徴解析モデルは、好ましくはマイクロバイオームフィーチャーをインプットとして活用し、好ましくは女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又はそれらの任意の適切な構成要素をアウトプットするが、特徴解析モデルは、任意の適切なインプットを使用して任意の適切なアウトプットを生成可能である。一例では、ブロックＳ１３０は、１又は複数の女性生殖器系関連状態について、補足データ、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー、マイクロバイオーム機能多様性フィーチャー、他のマイクロバイオームフィーチャー、女性生殖器系関連特徴解析モデルのアウトプット、及び／又は他の適切なデータを１又は複数の特徴解析モデルに変換することを含んでもよい（例えば、補足データ及びマイクロバイオームフィーチャーに基づいて女性生殖器系関連特徴解析モデルをトレーニングするなど）。他の例では、前記方法１００は、ユーザー集団からのサンプルのセットに基づいて（例えば、及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する１又は複数のプライマータイプに基づいて）、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するユーザー集団に対して集団微生物配列データセットを決定すること（例えば、集団中の異なるユーザーにおける微生物配列アウトプットなどを含む）；対象集団において１又は複数の女性生殖器系関連状態の診断に関連する補足データセットを収集すること：及び集団微生物配列データセット及び補足データセットに基づいて女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成すること、を含んでもよい。一例では、前記方法１００は、以下を含み得る：ユーザーからのサンプルに基づいて、ユーザーについてユーザーマイクロバイオームフィーチャーのセットを決定することであって、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーのセットは、対象のセットに関連するマイクロバイオームフィーチャーに関連していること（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する対象のセットに対応する生物学的サンプルを処理することにより、１又は複数の女性生殖器系関連状態に相関関係があると判断したマイクロバイオームフィーチャー；マイクロバイオーム組成フィーチャーのセット及びマイクロバイオーム機能フィーチャーのセットなど）；治療モデル及びユーザーマイクロバイオームフィーチャーのセットに基づいて、１又は複数の女性生殖器系関連状態についてユーザーに対して治療を決定することを含む、女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；前記治療を提供すること（例えば、ユーザーに関連付けられたコンピューティングデバイスで、ユーザーに前記治療の推奨を提供すること）及び／又は他の方法で治療的介入を促進すること。
別の変形例では、図２４Ａ及び図２４Ｂに示すように、異なる女性生殖器系関連特徴解析モデル及び／又は他の適切なモデル（例えば、異なるアルゴリズム、異なるフィーチャーのセット、異なるインプット及び／又はアウトプットタイプで生成され、前記モデルを適用する時間、頻度、構成要素に関して異なる方法で適用される）は、異なる女性生殖器系関連状態、異なるユーザー人口統計学的特徴（例えば、年齢、性別、体重、身長、民族に基づく）、異なる身体部位（例えば、腸部位モデル、鼻腔部位モデル、皮膚部位モデル、口腔部位モデル、生殖器部位モデルなど）、個々のユーザー、補足データ（例えば、マイクロバイオームフィーチャーの予備知識、女性生殖器系関連状態、及び／又は他の適切な構成要素を組み込んだモデル、生体認証センサーデータ及び／又は調査回答データに関連するフィーチャー ｖｓ． 補足データに無関係のモデルなど）及び／又は他の適切な基準について生成可能である。具体例では、前記方法１００は、以下を含み得る：第１の身体部位（例えば、腸部位；第１の身体部位に対応する身体の採取部位においてユーザーに採取されたサンプル；１又は複数の適切な身体部位）に関連する第１の部位特異的サンプルを採取すること；前記部位特異的サンプルに基づいて微生物データセットを決定すること；第１の部位特異的マイクロバイオームフィーチャー（例えば、部位特異的組成フィーチャー；部位特異的機能性フィーチャー；女性生殖器系関連状態に関して本明細書に記載された適切なマイクロバイオームフィーチャー；第１の身体部位に関連するフィーチャーなど）を微生物データセットに基づいて決定すること；第１の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、腸の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルなど）を第１の部位特異的マイクロバイオームフィーチャーに基づいて決定すること；及び、第１の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて、女性生殖器系関連状態について、ユーザーに対して女性生殖器系関連状態を決定すること（例えば、第１の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルを使用して、第１の身体部位に対応するユーザーの身体の採取部位において採取されたユーザーサンプル由来のユーザー部位特異的マイクロバイオームフィーチャーなどの、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを処理する）。具体例では、前記方法１００は、以下を含み得る：第２の身体部位（例えば、皮膚部位、生殖器部位、口腔部位、及び鼻腔部位のうちの少なくとも１つ；１又は複数の適切な身体部位など）に関連する第２の部位特異的サンプルを採取すること；第２の部位特異的マイクロバイオームフィーチャー（例えば、部位特異的組成フィーチャー、部位特異的機能性フィーチャー、第２の身体部位に関連するフィーチャーなど）を決定すること；第２の部位特異的組成フィーチャーに基づいて、第２の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、第２の身体部位に関連）を生成すること；追加のユーザーから、第２の身体部位に関連する（例えば、第２の身体部位に対応する採取部位において前記追加のユーザーから採取された）ユーザーサンプルであるユーザーサンプルを採取すること；及び、第２の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて、女性生殖器系関連状態について、前記追加のユーザーに対して追加の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること（例えば、第２の部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルを部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルのセットから選択して、ユーザーサンプルと身体部位との関連に基づいて適用すること、例えば、皮膚部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルを選択して、ユーザーの皮膚部位から採取されたユーザーサンプルに基づいて適用すること）。
変形例では、女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は任意の他の適切な特徴解析結果を決定することは、特定の身体部位（例えば、腸、健康な腸、皮膚、鼻腔、口腔、生殖器、他の適切な身体部位、他のサンプル採取部位など）に関する女性生殖器系関連特徴解析結果を含む部位特異的女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば、部位特異的分析）を決定することを含み得るものであり、例えば、部位特異的データに由来する女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること（例えば、女性生殖器系関連状態と１又は複数の身体部位に関連するマイクロバイオームフィーチャーとの間の相関を定義すること）、１又は複数の身体部位で採取されたユーザー生物学的サンプルに基づいて女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること、及び／又は任意の他の適切な部位関連プロセスの任意１又は複数により決定が行われる。いくつかの例において、機械学習アプローチ（例えば、分類子、ディープラーニングアルゴリズム、ＳＶＭ、ランダムフォレスト）、パラメーター最適化アプローチ（例えば、ベイジアンパラメーター最適化（Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ））、検証アプローチ（例えば、相互検証アプローチ）、統計検定（例えば、一変量統計手法、多変量統計手法、正準相関分析などの相関分析）、次元削減手法（例えば、ＰＣＡ）、及び／又は他の適切な分析手法（例えば、本明細書に記載のもの）を、部位関連（例えば、身体部位関連）特徴解析結果（例えば、サンプル採取部位の各タイプなど、１又は複数のサンプル採取部位に対する１又は複数のアプローチを使用）、他の適切な特徴解析結果、治療、及び／又は任意の他の適切なアウトプットを決定することに適用してもよい。具体例では、特徴解析プロセスを実行すること（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて；女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；マイクロバイオームフィーチャーを決定すること、など）は、機械学習アプローチ、パラメーター最適化アプローチ、統計検定、次元削減アプローチ、及び／又は他の適切なアプローチのうちの少なくとも１つを適用することを含んでもよい（ここで例えば、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャーのセット及び／又はマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーのセットなどのマイクロバイオームフィーチャーは、腸部位、皮膚部位、鼻腔部位、口腔部位、生殖器部位などのうちの少なくとも１つにおいて採取された微生物に関連し得る）。他の具体例では、複数のサンプル採取部位において実施される特徴解析プロセスを使用して、総合特徴解析結果（例えば、１又は複数の本明細書に記載の状態などの総合マイクロバイオームスコア）を決定するために統合され得る個々の特徴解析結果を生成し得る。しかしながら、前記方法１００は、任意の適切な部位関連（例えば、部位特異的）アウトプットを決定すること及び／又は前記方法１００の実施形態の任意の適切な部分（例えば、サンプルを採取すること、サンプルを処理すること、治療を決定すること）を部位特異性及び／又は他の部位関連性について適切な方法で実施することを含んでもよい。
対象の特徴解析は、追加的又は代替的に、前記方法１００の実施形態に従って生成された分析を裏付けるにあたり、高偽陽性テスト及び／又は高偽陰性テストを使用して、特徴解析プロセスの感度をさらに分析してもよい。
図４及び図５に示すように、特徴解析プロセスを実施することは、１又は複数の参照マイクロバイオームパラメーターの範囲（例えば、健康なマイクロバイオーム及び／又は１又は複数の状態の非存在に関連し得る、健康な参照相対存在量範囲；１又は複数の状態の存在及び／又はリスクに関連するリスク参照相対存在量範囲；１又は複数の分類群の存在量の微生物組成範囲；サンプル中に存在する微生物の系統発生的多様性；１又は複数の分類群に関連する機能性フィーチャーの微生物機能多様性の範囲など）を決定すること、ユーザーに対してユーザーマイクロバイオームパラメーターを決定すること、及び／又は、ユーザーマイクロバイオームパラメーター及び参照マイクロバイオームパラメーター範囲との比較（例えば、様々な細菌ターゲットに対する健康な参照範囲外の存在量を示すユーザーマイクロバイオームパラメーターに基づいて、ユーザーを、女性の健康アッセイの細菌ターゲットに関して不健康なマイクロバイオーム組成を有すると特徴解析すること）及び／又は任意の他の適切な操作に基づいて、前記ユーザーに対して特徴解析結果を生成すること、を含んでもよい。マイクロバイオームのパラメーター範囲には、適切な下限及び上限（例えば、ラクトバチルスの相対存在量が０％を超える下限）を設定可能である。参照マイクロバイオームパラメーター範囲には、適切な信頼区間を表す範囲（例えば、ユーザー集団全体の９９％の信頼区間）が含まれ得る。一例では、参照相対存在量の範囲は、任意の適切な分類群（例えば、女性の健康アッセイのための分類群のターゲットリストから）について、その分類群に対応するリードのカウントをリードの総数（例えば、クラスター化及びフィルター処理されたリードの総数）で割るなどして計算可能であるが、参照相対存在量の範囲は、適切な方法で計算することができる。
変形例では、参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定することは、実験的に実施してもよい。例えば、ブロックＳ１３０は、ユーザー集団から生物学的サンプル及び補足データセットを収集することを含んでもよい。前記ユーザー集団には、任意の適切なマイクロバイオーム組成の状態、マイクロバイオーム系統発生的多様性、マイクロバイオーム機能多様性、状態、及び／又は他の適切な特徴と関連するユーザーが含まれ得、ここで、補足データセット（例えば、ユーザーに関連付けられたモバイルデバイスで実行されているアプリケーションでデジタル管理された調査）は、特徴の情報を与え得るものであってよい。具体例では、前記方法１００は、健康なユーザー集団（例えば、ＳＴＤ、膣関連の症状、及び／又は他の状態として診断されたことのないユーザー）からの生物学的サンプルを処理すること、前記生物学的サンプルを（例えば、ブロックＳ１２０において）処理することにより微生物配列を決定すること、各分類群（例えば、分類群のターゲットリストから）の相対存在量を各ユーザーに対して決定すること、及び健康なユーザー集団全体の相対存在量に基づいて各分類群の健康な範囲を生成すること、を含んでもよい。しかしながら、参照マイクロバイオームパラメーター範囲を実験的に決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。具体例では、前記補足データは、前記対象のセットのうちの対象のサブセットにおける少なくとも１つの女性生殖器系関連状態が存在しないことを示唆し；ここで、前記マイクロバイオームフィーチャーのセットを決定することは、前記微生物配列データセットに基づいて、前記対象のサブセットに関連する健康な参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定することを含み；前記女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、参照マイクロバイオームパラメーター範囲をユーザーマイクロバイオームフィーチャー及び／又はパラメーターと比較する分析手法を使用したモデル）を生成することは、前記補足データ及び前記健康な参照マイクロバイオームパラメーター範囲に基づいて前記女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成することを含んでもよい。変形例では、参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定することは、非実験的に、手動又は自動で状態に関連する情報源を処理することにより実施してもよい。
具体例では、特徴解析プロセスを実行することは、女性の健康アッセイ（例えば、３２個の細菌ターゲット）のためのターゲットのセットについて、健康な参照マイクロバイオームパラメーター範囲（例えば、図７Ａ〜図７Ｄに示す）を、サンプルのセット（例えば、５０個の膣サンプルのセット）の分析に基づいて決定することを含んでもよく、前記サンプルは、自己申告による健康な個人；６か月前に抗生物質を使用していないこと；及び／又はＳＴＤの存在などの現在の尿路又は膣感染症がないこと、の１又は複数に基づいて選択されたものであってもよい。具体例では、図７Ａ〜図７Ｄに示すように（例えば、各ドット（丸点）は、異なる膣サンプル内の属レベル又は種レベルでの異なる細菌ターゲットの相対存在量を表す；ボックス（四角）は２５〜７６パーセンタイルを示し、中央値は各ボックス内に示されている；横線は、各分布の９９％信頼区間を示す）、ラクトバチルスは、最も存在量が多く最も分布が広い属であり得る。種レベルでも、ラクトバチルス・イナースの広範囲かつ高い相対存在量など、相対存在量の同様の分布を見出すことができる。
しかしながら、参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。
変形例では、ユーザーマイクロバイオームパラメーターをユーザーに対して決定することは、好ましくは前記ユーザーの生物学的サンプルに由来する生成された微生物配列（例えば、クラスター化及びフィルター処理されたリード）に基づく。例えば、ユーザーマイクロバイオームパラメーターを決定することは、異なる分類群（例えば、分類群のターゲットリストで特定された）の相対存在量を決定することを含んでもよい。さらなる実施例では、ユーザーマイクロバイオームパラメーターを決定することは、マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム系統発生的多様性フィーチャー、及び／又はマイクロバイオーム機能フィーチャーを抽出することを含んでもよい。具体例では、前記方法１００は、（例えば、健康なユーザーの生物学的サンプル由来の）マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム系統発生的多様性フィーチャー、及び／又はマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーの値から参照マイクロバイオームパラメーター範囲を決定すること；及び前記ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャーの値、ユーザーマイクロバイオーム系統発生的多様性フィーチャーの値、及び／又はユーザーマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーの値を前記参照マイクロバイオームパラメーター範囲と比較して、前記ユーザーに対して（例えば、前記参照マイクロバイオームパラメーター範囲と正の相関及び／又は負の相関を有する状態について）特徴解析結果を決定することを含んでもよい。
ブロックＳ１３０に関して、１又は複数のユーザーマイクロバイオームパラメーターを１又は複数の特徴（例えば、分類群、状態など）に関連する１又は複数の参照マイクロバイオームパラメーター範囲と比較することは、前記ユーザーマイクロバイオームパラメーターの値が参照マイクロバイオームパラメーター範囲内又は範囲外であるかに基づいて、前記ユーザーを前記特徴（例えば、健康なマイクロバイオームなど）を有する又は前記特徴を有さないとして特徴解析することを含んでもよい。例えば、ブロックＳ１３０は、ナイセリア・ゴノレエについての健康な参照相対存在量範囲を得ること、及び前記健康な参照相対存在量範囲を超えるナイセリア・ゴノレエの参照相対存在量範囲を有するユーザーに対して、ユーザーを、骨盤内炎症性疾患のリスクを有すると特徴解析すること、を含んでもよい。しかしながら、１又は複数のユーザー膣マイクロバイオームパラメーターを比較することは、任意の適切な方法で実施することができる。他の実施例では、ブロックＳ１３０は、ラクトバチルス・イナースについての健康な参照相対存在量範囲を得ること、及び前記健康な参照相対存在量範囲より低下したラクトバチルス・イナースの参照相対存在量範囲を有するユーザーに対して、ユーザーを、細菌性膣炎のリスクを有すると特徴解析すること、を含んでもよい。
ブロックＳ１３０において追加的又は代替的に、前記特徴解析プロセスを実行することは、閾値（例えば、分類群のセットの相対存在量に基づいて、前記状態に関連する閾値のセットとの関連において、状態のリスクを決定することなど）、重み（例えば、第１の分類群が目的の状態とより高い相関を有する場合などに、第１の分類群の相対存在量を、第２の分類群の相対存在量よりも重く重み付けすること）、機械学習モデル（例えば、マイクロバイオームフィーチャーと、分類学的データベースに保存された分類群の対応するラベルと、でトレーニングされた分類モデルなど）、コンピュータ実装ルール（例えば、マイクロバイオームフィーチャーを抽出するためのフィーチャーエンジニアリングルール、モデル生成ルール、ユーザー選択ルール、微生物配列生成ルール、配列アラインメントルールなど）、及び／又は任意の他の適切な態様に基づいていてもよい。具体例では、各健康状態の重要性指数（ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｉｎｄｅｘ）は、前記状態に影響する検出されたマイクロバイオームの全メンバーについての、科学文献から得られた全体的な統計的関連性として計算される。識別された相関関係は、カスタム統計メタ分析とデータ変換とを経て、関連するマイクロバイオームの臨床結果に基づいて、マイクロバイオームと前記状態との全体的な関連を計算する。重要性指数は、健康状態に関連するマイクロバイオームの状態を表す０〜１００の範囲として表される。
追加的又は代替的に、特徴解析プロセスを実行することは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１８年７月２７日出願の米国特許出願１６／０４７，８４０号に記載のもの及び／又はそれらの類似物など、任意の適切な分析手法の組み合わせを適用することを含んでもよい。
しかしながら、１又は複数の特徴解析プロセスを実行することＳ１３０は、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．３．Ａ 女性生殖器系関連特徴解析プロセス〕
特徴解析プロセスを実行することＳ１３０は、女性生殖器系関連特徴プロセス（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に対する特徴解析結果を決定すること、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを決定すること及び／又は適用することなど）（Ｓ１３５）を、１又は複数のユーザー（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成するための対象のセットからのサンプルに対応するデータであって、例えば前記１又は複数の女性生殖器系関連状態を有すると診断された対象などの、１又は複数の対象が前記女性生殖器系関連状態に関連付けられているデータのため；ユーザーに対する女性生殖器系関連特徴解析結果を生成するための単一のユーザーであって、例えば、ユーザーからのサンプルのシーケンシングに由来するユーザーマイクロバイオーム配列データセットに前記１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを適用するなど、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを使用する）及び／又は１又は複数の女性生殖器系関連状態などについて、実行することを含んでもよい。
変形例では、女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実行することは、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するマイクロバイオームフィーチャーを決定することを含んでもよい。一例では、女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実行することは、１又は複数の分析手法（例えば、統計分析）を適用して、１又は複数の女性生殖器系関連状態（例えば、単一の女性生殖器系関連状態と関連するフィーチャー、複数の女性生殖器系関連状態及び／又は他の適切な女性生殖器系関連状態と関連する状態横断的フィーチャーなど）と最も高い相関関係を有するマイクロバイオームフィーチャーのセット（例えば、マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー、マイクロバイオーム機能フィーチャー、マイクロバイオーム機能多様性フィーチャーなど）（例えば、正の相関関係、負の相関関係）を特定することを含んでもよい。具体例では、マイクロバイオームフィーチャーのセット（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に相関した及び／又はその他の方法で関連するもの；１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルの生成に使用するためのもの）を決定することは、微生物配列データセットに基づいて、分析手法のセットを適用して、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー及びマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーのうちの少なくとも１つの存在、マイクロバイオーム組成多様性フィーチャー及びマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーのうちの少なくとも１つの非存在、女性生殖器系関連状態に関連する異なる分類群の相対存在量を表す相対存在量フィーチャー、前記異なる分類群に関連するマイクロバイオームフィーチャーのうちの少なくとも２つの比率を説明する比率フィーチャー、異なる分類群間の相互作用を表す相互作用フィーチャー、及び異なる分類群間の系統発生的距離を表す系統発生的距離フィーチャー、のうちの少なくとも１つを決定することを含みうる。前記分析手法のセットは、一変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、及び人工知能アプローチのうちの少なくとも１つを含んでもよい。
具体例では、女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実行することは、１又は複数の女性生殖器系関連状態に対して、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関して１又は複数のユーザーの状態にプラスの影響をもたらす治療に関連する介入を促進するなどして、治療的介入を促進し得る。他の具体例では、女性生殖器系関連特徴解析プロセス（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に最も高い相関関係を持つフィーチャーを決定すること）を実行することは、対象集団のサブセット（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態を有する対象、１又は複数の女性生殖器系関連状態を有さない対象など）に由来するトレーニングデータセットを用いてトレーニングしたランダムフォレスト予測子アルゴリズムに基づいていてもよく、対象集団のサブセットに由来する検証データセットを用いて検証してもよい。しかしながら、マイクロバイオームフィーチャー及び／又は他の適切な１又は複数の女性生殖器系関連状に関連する側面を決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。
変形例では、女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実施することは、本明細書に記載の任意の適切な女性生殖器系関連状態について女性生殖器系関連特徴解析プロセスを実行することを含んでもよい。具体例では、そのようなプロセスは、対象集団のサブセットに由来するトレーニングデータセットを用いてトレーニングしたランダムフォレスト予測子アルゴリズムに基づいていてもよく、対象集団のサブセットに由来する検証データセットを用いて検証してもよい。
１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する（例えば、正の相関関係を有する、負の相関関係を有する、診断に有用な）マイクロバイオームフィーチャー（例えば、マイクロバイオーム組成フィーチャー；１又は複数の身体部位に関連する部位特異的組成フィーチャー；マイクロバイオーム機能フィーチャー；１又は複数の身体部位に関連する部位特異的機能性フィーチャー）は、１又は複数の以下の分類群（例えば、存在量を説明するフィーチャー、相対存在量を説明するフィーチャー、関連する機能的側面を説明するフィーチャー、由来するフィーチャー、存在及び／又は非存在を表すフィーチャー）の任意の組み合わせに関連するフィーチャー（例えば、マイクロバイオーム組成フィーチャー）を含んでいてもよく、例えば、１又は複数の身体部位（例えば、マイクロバイオーム組成フィーチャーは、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的組成フィーチャーを含んでいてもよく、組成フィーチャーと１又は複数の女性生殖器系関連状態との相関関係は、１又は複数の身体部位に特異的、例えば、その身体部位に対応する身体の採取部位で採取されたサンプルからの前記身体部位で観察されたマイクロバイオーム組成に特異的であり得る）に関するものであってもよい：バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２（例えば、腸部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）（例えば、腸部位など）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８（例えば、腸部位など）、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ドレア属（Ｄｏｒｅａ）（例えば、腸部位など）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）（例えば、腸部位など）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）（例えば、腸部位など）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）（例えば、腸部位など）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（例えば、腸部位など）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア属（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９（例えば、腸部位など）、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）（例えば、腸部位など）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）（例えば、腸部位など）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＨＧＢ５（例えば、腸部位など）、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・アシディファシェンス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ａｃｉｄｉｆａｃｉｅｎｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）（例えば、腸部位など）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）（例えば、腸部位など）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）（例えば、腸部位など）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）（例えば、腸部位など）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、オスシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９（例えば、腸部位など）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）（例えば、腸部位など）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＲＭＡ ９９１２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・ブルガタス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｖｕｌｇａｔｕｓ）（例えば、腸部位など）、ビロフィラ属菌種（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ ｓｐ．）４＿１＿３０（例えば、腸部位など）、インテスティニモナス属（Ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｍｏｎａｓ）（例えば、腸部位など）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、生殖器部位など）、アリスティペス・ピュトレディニス（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｐｕｔｒｅｄｉｎｉｓ）（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２（例えば、腸部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＮＭＬ０５Ａ００４（例えば、腸部位など）、アルファプロテオバクテリア綱（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ（例えば、腸部位など）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）（例えば、口腔部位など）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）（例えば、生殖器部位など）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８（例えば、腸部位など）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４（例えば、腸部位など）、ブラウチア・スターコリス（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｔｅｒｃｏｒｉｓ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア・ウェクスレラエ（Ｂｌａｕｔｉａ ｗｅｘｌｅｒａｅ）（例えば、腸部位など）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム科（Ｃｌ
ｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム属（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）（例えば、腸部位など）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）（例えば、腸部位など）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）（例えば、腸部位など）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）（例えば、腸部位など）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）（例えば、腸部位など）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１（例えば、腸部位など）、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）（例えば、腸部位など）、フィーカリバクテリウム属（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）（例えば、腸部位など）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）（例えば、口腔部位など）、フラボバクテリウム科（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）（例えば、腸部位など）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）（例えば、腸部位など）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、生殖器部位など）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）（例えば、生殖器部位など）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（例えば、生殖器部位など）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）（例えば、腸部位など）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（例えば、腸部位など）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）（例えば、腸部位など）、オスシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（例えば、腸部位など）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）（例えば、口腔部位など）、ロドスピリルム目（Ｒｈｏｄｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９（例えば、腸部位など）、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）（例えば、腸部位など）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）（例えば、腸部位など）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）（例えば、腸部位など）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（例えば、腸部位など）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）（例えば、腸部位など）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１（例えば、腸部位など）、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）（例えば、腸部位など）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（例えば、腸部位など）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９（例えば、腸部位など）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）（例えば、腸部位など）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）（例えば、皮膚部位など）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）（例えば、皮膚部位など）、アシダミノコッカス科（Ａｃｉｄａｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、生殖器部位など）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、アクチノミセス目（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔａｌｅｓ）（例えば、生殖器部位など）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２（例えば、腸部位など）、アナエロコッカス属（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（例えば、鼻腔部位など）、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ（例えば、腸部位など）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）（例えば、口腔部位など）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）（例えば、生殖器部位など）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ５−１７（例えば、腸部位など）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８（例えば、腸部位など）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）（例えば、腸部位など）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）（例えば、腸部位など）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）（例えば、腸部位など）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４（例えば、腸部位など）、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）（例えば、腸部位など）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）（例えば、腸部位など）、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（例えば、生殖器部位など）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）（例えば、生殖器部位など）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、生殖器部位など）、ドレア（Ｄｏｒｅａ）（例えば、腸部位など）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）（例えば、腸部位など）、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）（例えば、腸部位など）、エンテロハブダス属（Ｅｎｔｅｒｏｒｈａｂｄｕｓ）（例えば、腸部位など）、エリシペラトクロストリジウム属（Ｅｒｙｓｉｐｅｌａｔｏｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、エリュシペロトリクス科（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、エリュシペロトリクス目（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、エリュシペロトリクス綱（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈｉａ）（例えば、腸部位など）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）（例えば、腸部位など）、フィルミク

テス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）（例えば、生殖器部位など）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）（例えば、腸部位など）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）（例えば、腸部位など）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、鼻腔部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（例えば、生殖器部位など）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）（例えば、生殖器部位など）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（例えば、鼻腔部位など）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（例えば、腸部位など）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（例えば、生殖器部位など）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）（例えば、腸部位など）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）（例えば、腸部位など）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）（例えば、腸部位など）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）（例えば、腸部位など）、オスシロスピラ属（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ）（例えば、腸部位など）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（例えば、腸部位など）、ファスコラークトバクテリウム属（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（例えば、腸部位など）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、プロテオバクテリア門（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）（例えば、腸部位など）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９（例えば、腸部位など）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）（例えば、腸部位など）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）（例えば、腸部位など）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）（例えば、腸部位など）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）（例えば、腸部位など）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）（例えば、腸部位など）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）（例えば、腸部位など）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）（例えば、腸部位など）、ウェルコミクロビウム科（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｅ）（例えば、腸部位など）、ウェルコミクロビウム目（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｌｅｓ）（例えば、腸部位など）、及び／又は他の適切な分類群（例えば、表２に記載）。
追加的又は代替的に、マイクロバイオームフィーチャーは、表１に記載の１又は複数に関連するフィーチャーを含んでもよい。
追加的又は代替的に、マイクロバイオームフィーチャーは、１又は複数の以下の分類群に関連するフィーチャーを含み得る：アクチノマイセス（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）（属）、アエロコッカス（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アロイオコッカス（Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アナエロコッカス（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アナエログロブス（Ａｎａｅｒｏｇｌｏｂｕｓ）（属）、アナエロスティペス（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ）（属）、アナエロトルンカス（Ａｎａｅｒｏｔｒｕｎｃｕｓ）（属）、アルカノバクテリウム（Ａｒｃａｎｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、アルトロスピラ（Ａｒｔｈｒｏｓｐｉｒａ）（属）、アトポビウム（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ）（属）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（属）、ブライディア（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）（属）、カンピロバクター（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ）（属）、カテニバクテリウム（Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、コリオバクテリア（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（科）、コリネバクテリウム（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、ディアリスター（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ）（属）、エガセラ（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）（属）、エンテロコッカス（Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、エシェリヒア（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ）（属）、フィネゴルディア（Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ）（属）、フソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、ガードネレラ（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ）（属）、ゲメラ（Ｇｅｍｅｌｌａ）（属）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（科）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）（目）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（属）、レプトトリキア（Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ）（属）、メガスファエラ（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（属）、モビルンカス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ）（属）、モリエラ（属）（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、マイコプラズマ（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ）（属）、パピリバクター（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ）（属）、パルビモナス（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ）（属）、ペプトコッカス（Ｐｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ペプトニフィラス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ）（属）、ペプトストレプトコッカス・（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）（科）、ポルフィロモナス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ）（属）、プレボテーラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）（属）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）（科）、シュードモナス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ）（属）、ルミノコッカス（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、セグニリパラス（Ｓｅｇｎｉｌｉｐａｒｕｓ）（属）、シゲラ（Ｓｈｉｇｅｌｌａ）（属）、Ｓｎｅａｔｈｉａ（属）、スタフィロコッカス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ストレプトコッカス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、トレポネーマ（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ）（属）、ウレアプラズマ（Ｕｒｅａｐｌａｓｍａ）（属）、ベイロネラ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）（属）、ベイロネラ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）（科）、アエロコッカス・クリステンセニイ（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、アエロコッカス属菌種（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、アルゴリファガス・アクアティリス（Ａｌｇｏｒｉｐｈａｇｕｓ ａｑｕａｔｉｌｉｓ）（種）、アナエロコッカス属菌種（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、アナエロコッカス・テトラディウス（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｔｅｔｒａｄｉｕｓ）（種）、アナエロコッカス・バギナリス（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、アノキシバチルス・プシュチノエンシス（Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｕｓｈｃｈｉｎｏｅｎｓｉｓ）（種）、アトポビウム属菌種（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｓｐｐ．）（属）、アトポビウム・バギナエ（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｖａｇｉｎａｅ）（種）、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｆｒａｇｉｌｉｓ（種）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐｐ．）（属）、ビフィドバクテリウム・アニマリス亜種ラクティス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ａｎｉｍａｌｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｌａｃｔｉｓ）（種）、ビフィドバクテリウム・デンティウム（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｄｅｎｔｉｕｍ）（種）、ビフィドバクテリウム・ラクティス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｌａｃｔｉｓ）（種）、ビフィドバクテリウム・ロンガム亜種スイス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｌｏｎｇｕｍ ｓｕｂｓｐ． ｓｕｉｓ）（種）、ブレイディア・エクストルクタ（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ ｅｘｔｒｕｃｔａ）（種）、バークホルデリア・フンゴルム（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ ｆｕｎｇｏｒｕｍ）（種）、バークホルデリア・フェノーリルプトリックス（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ ｐｈｅｎｏｌｉｒｕｐｔｒｉｘ）（種）、カルディセルロシルプター・サッカロリティカス（Ｃａｌｄｉｃｅｌｌｕｌｏｓｉｒｕｐｔｏｒ ｓａｃｃｈａｒｏｌｙｔｉｃｕｓ）（種）、キャンピロバクター属菌種（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）（属）、キャンピロバクター・ウレオリティカス（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ ｕｒｅｏｌｙｔｉｃｕｓ）（種）、カンジダ・アルビカンス（Ｃａｎｄｉｄａ ａｌｂｉｃａｎｓ）（種）、カンジダ・グラブラータ（Ｃａｎｄｉｄａ ｇｌａｂｒａｔａ）（種）、カンジダ・クルーセイ（Ｃａｎｄｉｄａ ｋｒｕｓｅｉ）（種）、カンジダ・ルシタニアエ（Ｃａｎｄｉｄａ ｌｕｓｉｔａｎｉａｅ）（種）、（候補）マイコプラズマ・ジレルディ（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｉｒｅｒｄｉｉ）（種）、カテニバクテリウム属菌種（Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）（属）、クラミジア・トラコマチス（Ｃｈｌａｍｙｄｉａ ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）（種）、コンドロマイセス・ロブスツス（Ｃｈｏｎｄｒｏｍｙｃｅｓ ｒｏｂｕｓｔｕｓ）（種）、クロストリジウム目ＢＶＡＢ２（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ ＢＶＡＢ２）（種）、クロストリジウム目ＢＶＡＢ３（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ ＢＶＡＢ３）（種）、クロストリジウム・キャベンディシイ（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ ｃａｖｅｎｄｉｓｈｉｉ（種）、クロストリジウム・ビリデ（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ ｖｉｒｉｄｅ）（種）、クライオバクテリウム・サイクロフィルム（Ｃｒｙｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｓｙｃｈｒｏｐｈｉｌｕｍ）（種）、ディアリスター・ミクラエロフィルス（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ ｍｉｃｒａｅｒｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、ディケヤー・クリサンセミー（Ｄｉｃｋｅｙａ ｃｈｒｙｓａｎｔｈｅｍｉ）（種）、エッガーチア・カテナフォルミス（Ｅｇｇｅｒｔｈｉａ ｃａｔｅｎａｆｏｒｍｉｓ）（種）、エルウィニア・クリサンセミー（Ｅｒｗｉｎｉａ ｃｈｒｙｓａｎｔｈｅｍｉ）（種）、エシェリヒア・コリ（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ）（種）、エシェリヒア・ファグソニイ（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｆｅｒｇｕｓｏｎｉｉ）（種）、エキシグオバクテリウム・アセチリカム（Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ａｃｅｔｙｌｉｃｕｍ）（種）、フソバクテリウム・ヌクレアタム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｎｕｃｌｅａｔｕｍ）（種）、フソバクテリウム属菌種（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）（属）、ガードネレラ属菌種（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｓｐｐ．）（属）、ガードネレラ・バギナリス（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、ゲメラ属菌種（Ｇｅｍｅｌｌａ ｓｐ．）（属）、ヘモフィラス・デュクレイー（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ ｄｕｃｒｅｙｉ）（種）、クレブシエラ・グラニュロマティス（Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ ｇｒａｎｕｌｏｍａｔｉｓ）（種）、ラクノスピラ科ＢＶＡＢ１（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａｃｅａｅ ＢＶＡＢ１）（種）、ラクトバチルス・アシドフィラス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、ラクトバチルス・ブレビス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｂｒｅｖｉｓ）（種）、ラクトバチルス・カゼイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃａｓｅｉ）（種）、ラクトバチルス・カゼイ・シロタ株（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃａｓｅｉ Ｓｈｉｒｏｔａ）（種）、ラクトバチルス・クリスパータス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃｒｉｓｐａｔｕｓ）（種）、ラクトバチルス・デルブレッキイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｄｅｌｂｒｕｅｃｋｉｉ）（種）、ラクトバチルス・ファーメンタム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆｅｒｍｅｎｔｕｍ）（種）、ラクトバチルス・ガセリ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｇａｓｓｅｒｉ）（種）、ラクトバチルス・イナース（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｉｎｅｒｓ）（種）、ラクトバチルス・ジェンセニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、ラクトバチルス・ジョンソニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｏｈｎｓｏｎｉｉ）（種）、ラクトバチルス・ケフィラノファシエンス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｋｅｆｉｒａｎｏｆａｃｉｅｎｓ）（種）、ラクトバチルス・パラカゼイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｃａｓｅｉ）ＦＪ８６１１１１．１）（種）、ラクトバチルス・ペントーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｅｎｔｏｓｕｓ）Ｓ−ＰＴ８４株（種）、ラクトバチルス・プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ）（種）、ラクトバチルス・ロイテリー（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｅｕｔｅｒｉ）（種）、ラクトバチルス・ロイテリー（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｅｕｔｅｒｉ）ＲＣ−１４（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）ＢＭＸ ５４株（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）ＢＭＸ ５４（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）ＧＲ−１（種）、ラクトバチルス・サリバリウス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｓａｌｉｖａｒｉｕｓ）（種）、ラクトバチルス・バギナリス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、レプトトリキア属菌種（Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ ｓｐｐ．）（属）、マリバクター・オリエンタリス（Ｍａｒｉｂａｃｔｅｒ ｏｒｉｅｎｔａｌｉｓ）（種）、メガスファエラ ゲノム種（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ ｇｅｎｏｍｏｓｐ．）（種）、メガスファエラ・ミクロヌシフォルミス（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ ｍｉｃｒｏｎｕｃｉｆｏｒｍｉｓ）（種）、メガスファエラ属菌種（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ ｓｐｐ．）（属）、ミクロバクテリウム・ハロフィルム（Ｍｉｃｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｈａｌｏｐｈｉｌｕｍ）（種）、モビルンカス・クルティシイ（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｃｕｒｔｉｓｉｉ）（種）、モビルンカス・ムリエリス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｍｕｌｉｅｒｉｓ）（種）、モーレラ・グリセリニ（Ｍｏｏｒｅｌｌａ ｇｌｙｃｅｒｉｎｉ）（種）、マイコプラズマ・ゲニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）（種）、マイコプラズマ・ホミニス（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｈｏｍｉｎｉｓ）（種）、マイコプラズマ・ムリス（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｍｕｒｉｓ）（種）、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）（種）、パエニクロストリジウム・ソルデリイ（Ｐａｅｎｉｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ ｓｏｒｄｅｌｌｉｉ）（種）、パピリバクター属菌種（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）（属）、パラストレプトマイセス・アブセッサス（Ｐａｒａｓｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ ａｂｓｃｅｓｓｕｓ）（種）、パルビモナス・ミクラ（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ ｍｉｃｒａ）（種）、パルビモナス属菌種（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ ｓｐｐ．）（属）、パスツレラ・ムルトシダ（Ｐａｓｔｅｕｒｅｌｌａ ｍｕｌｔｏｃｉｄａ）（種）、ペディオコッカス・エタノリデュラン

（Ｐｅｄｉｏｃｏｃｃｕｓ ｅｔｈａｎｏｌｉｄｕｒａｎｓ）（種）、ペプトニフィラス・ハレイ（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ ｈａｒｅｉ）（種）、ペプトニフィラス・インドリカス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ ｉｎｄｏｌｉｃｕｓ）（種）、ペプトニフィラス属菌種（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ ｓｐｐ．）（属）、ペプトストレプトコッカス・アナエロビウス（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｎａｅｒｏｂｉｕｓ）（種）、ペプトストレプトコッカス・マッシリアーエ（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｍａｓｓｉｌｉａｅ）（種）、ペプトストレプトコッカス属菌種（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、ポルフィロモナス・ジンジバリス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｇｉｎｇｉｖａｌｉｓ）（種）、ポルフィロモナス・レビイ（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｌｅｖｉｉ）（種）、ポルフィロモナス属菌種（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｓｐ．）（属）、ポルフィロモナス・ウエノニス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｕｅｎｏｎｉｓ）（種）、プレボテーラ・アムニー（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ａｍｎｉｉ）（種）、プレボテーラ・ビビア（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｂｉｖｉａ）（種）、プレボテーラ・ディシエンス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｄｉｓｉｅｎｓ）（種）、プレボテーラ・インターメディア（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａ）（種）、プレボテーラ・オラリス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｏｒａｌｉｓ）（種）、プレボテーラ・オリス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｏｒｉｓ）（種）、プレボテーラ・ティモネンシス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｔｉｍｏｎｅｎｓｉｓ）（種）、シュードモナス属菌種（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｓｐｐ．）（属）、ラルストニア・ピケッティイ（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ ｐｉｃｋｅｔｔｉｉ）（種）、ルミノコッカス属菌種（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、サングイバクター・ケディエイイ（Ｓａｎｇｕｉｂａｃｔｅｒ ｋｅｄｄｉｅｉｉ）（種）、スネアチア・アムニイ（Ｓｎｅａｔｈｉａ ａｍｎｉｉ）（種）、スネアチア・サングイネゲンス（Ｓｎｅａｔｈｉａ ｓａｎｇｕｉｎｅｇｅｎｓ）（種）、スネアチア属菌種（Ｓｎｅａｔｈｉａ ｓｐｐ．）（属）、Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ（種）、スタフィロコッカス・ミュランス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｍｕｌａｎｓ）（種）、スタフィロコッカス・パステウリ（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｐａｓｔｅｕｒｉ）（種）、スタフィロコッカス・シミアエ（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｓｉｍｉａｅ）（種）、スタフィロコッカス・シミュランス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｓｉｍｕｌａｎｓ）（種）、スタフィロコッカス属菌種（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、スタフィロコッカス・ワーネリ（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｗａｒｎｅｒｉ）（種）、ストレプトコッカス・アガラクティアエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｇａｌａｃｔｉａｅ）（種）、ストレプトコッカス・アンギノーサス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｎｇｉｎｏｓｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・インターメディウス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・ピオゲネス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｐｙｏｇｅｎｅｓ）（種）、ストレプトコッカス・ビリダンス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｖｉｒｉｄａｎｓ）（種）、サーモシフォ・アトランティカス（Ｔｈｅｒｍｏｓｉｐｈｏ ａｔｌａｎｔｉｃｕｓ）（種）、サーモビルガ・リエニ（Ｔｈｅｒｍｏｖｉｒｇａ ｌｉｅｎｉｉ）（種）、トレポネーマ・パリダム（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ ｐａｌｌｉｄｕｍ）（種）、トリコモナス・バギナリス（Ｔｒｉｃｈｏｍｏｎａｓ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、トルエペレラ・ベルナルディアエ（Ｔｒｕｅｐｅｒｅｌｌａ ｂｅｒｎａｒｄｉａｅ）（種）、ウレアプラズマ・パルハム（Ｕｒｅａｐｌａｓｍａ ｐａｒｖｕｍ）（種）、ウレアプラズマ・ウレアリティカム（Ｕｒｅａｐｌａｓｍａ ｕｒｅａｌｙｔｉｃｕｍ）（種）、ベイロネラ・モンペリエレンシス（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ ｍｏｎｔｐｅｌｌｉｅｒｅｎｓｉｓ）（種）、ベイロネラ・パルブーラ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ ｐａｒｖｕｌａ）（種）、バルジバチルス・プローミイ（Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｒｏｏｍｉｉ）（種）、ゾベリア・ラミナリアエ（Ｚｏｂｅｌｌｉａ ｌａｍｉｎａｒｉａｅ）（種）、ＨＰＶ ３（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ６（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ １６（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ １８（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ３１（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ３３（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ３５（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ３９（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ４３（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ４５（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ５１（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ５２（ウイルスバリアント）ＨＰＶ ５３（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ５４（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ５６（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ５８（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ５９（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ６６（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ ６８（ウイルスバリアント）、ＨＰＶ（ウイルス）、ＨＰＶ（複数のタイプ）（ウイルス）、表３に記載の分類群、分類群及び／又はウイルスバリアントの任意の組み合わせ、及び／又は任意の他の適切な分類群（例えば、前記分類群は、マーカー関連のものに関連し得る）。いくつかの例において、複数の分類群の１又は複数に関連するマーカーは、前記複数の分類群に関連する１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子配列を含んでもよい。前記マーカー及び／又は前記複数の分類群は、状態、病原体、共生細菌、プロバイオティクス細菌、及び／又は任意の他のマーカー関連情報の１又は複数に関連し得（例えば、正の相関関係を有する、負の相関関係を有する）、そのような関連は、微生物データベースに保存可能、特徴解析プロセスに適用可能、及び／又はその他の方法で処理可能である。
追加的又は代替的に、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するマイクロバイオームフィーチャーは、マイクロバイオーム機能フィーチャー（例えば、本明細書に記載の分類群下で分類される微生物などの１又は複数の微生物に関連する機能を示すフィーチャー；機能多様性を示すフィーチャー；存在、非存在、存在量及び／又は相対存在量を示すフィーチャー）を含んでいてもよく、当該マイクロバイオーム機能フィーチャーは、以下の１又は複数からの機能に対応する、及び／又はその他の方法で関連するものであってよい（例えば、１又は複数の身体部位に関するなど、ここで、マイクロバイオーム機能フィーチャーは、前記１又は複数の身体部位に関連する部位特異的機能性フィーチャーを含み得、例えば、前記機能性フィーチャーと前記１又は複数の女性生殖器系関連状態との相関関係は、前記身体部位に特異的であり得る。例えば、前記身体部位に対応する身体の採取部位で採取されたサンプルからの前記身体部位で観察された微生物に対応するマイクロバイオーム機能に特異的であり得る。）：ＣＯＧ（Ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｏｆ Ｏｒｔｈｏｌｏｇｏｕｓ Ｇｒｏｕｐｓ）データベース（例えば、ＣＯＧ、ＣＯＧ２など）、ＫＥＧＧ（Ｋｙｏｔｏ Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ ｏｆ Ｇｅｎｅｓ ａｎｄ Ｇｅｎｏｍｅｓ）データベース（例えば、ＫＥＧＧ２、ＫＥＧＧ３、ＫＥＧＧ４など）、及び／又は任意の他の適切な利用可能なデータベース（例えば、微生物機能データを含むデータベースなど）。しかしながら、マイクロバイオームフィーチャーは、任意の適切な微生物機能、ヒト機能、及び／又は他の適切な機能に関連する任意の適切なマイクロバイオーム機能フィーチャーを含んでもよい。
変形例では、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、１又は複数の身体部位に関連し、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルにも関連するユーザー部位特異的マイクロバイオームフィーチャーの処理に基づいて女性生殖器系関連特徴解析結果を決定するためのもの）、及び／又は女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば、身体部位に関連するものなど）は、本明細書に記載の部位特異的マイクロバイオームフィーチャー（例えば、１又は複数の身体部位に関連するものなど）（例えば、部位特異的組成フィーチャー、部位特異的機能性フィーチャーなど）に基づいて、決定してもよい。いくつかの例において、前記方法１００は、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的マイクロバイオームフィーチャーを含む、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することを含んでもよい（例えば、女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は治療が決定され得る及び／又は促進され得るユーザーに対して；１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する、例えば相関すると決定されたマイクロバイオームフィーチャーについてユーザーに対してフィーチャー値を決定することなど）。
変形例では、女性生殖器系関連特徴解析モデル及び／又は女性生殖器系関連特徴解析結果は、マイクロバイオーム組成フィーチャー（例えば、部位特異的組成フィーチャー）及びマイクロバイオーム機能フィーチャー（例えば、部位特異的機能性フィーチャーなど）などのマイクロバイオームフィーチャー（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するものなど）に基づいて、決定され得る。一例では、前記方法１００は、部位特異的組成フィーチャー（例えば、腸部位に関連；本明細書に記載の組成フィーチャー）及び部位特異的機能性フィーチャー（例えば、腸部位に関連；本明細書に記載の機能性フィーチャー）を決定すること；及び、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、腸部位及び／又は膣部位に関連するもの；腸採取部位で採取されたサンプルに由来するデータの処理のため、など）を、前記部位特異的組成フィーチャー、前記部位特異的機能的フィーチャー、及び／又は他の適切なデータ（例えば、補足データなど）に基づいて生成すること；及び／又は、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデル及びユーザーマイクロバイオームフィーチャー（例えば、腸採取部位で採取されたユーザーサンプルに由来するものなど）に基づいて１又は複数のユーザーに対して１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含んでもよい。
具体例では、本明細書に記載のマイクロバイオーム組成フィーチャー（例えば、部位特異的組成フィーチャーを含む）、本明細書に記載のマイクロバイオーム機能フィーチャー、及び／又は他の適切なマイクロバイオームフィーチャーは、女性生殖器系関連状態に関連する対象のセット（例えば、女性生殖器系関連状態を有する対象を含む対象のセット；女性生殖器系関連状態を有さない対象を含む対象のセットであって、そのようなサンプル及び／又は関連データは、対象集団の対照となる）からのサンプル（例えば、サンプルの微生物核酸のシーケンシング）に基づいて決定された１又は複数の微生物データセット（例えば、微生物配列データセットなど）に基づいて決定され得る。
変形例では、本明細書に記載のマイクロバイオームフィーチャーの任意の適切な組み合わせは、ＨＰＶ特徴解析プロセス（例えば、ＨＰＶ特徴解析モデルを決定及び／又は適用してＨＰＶ状態の診断及び／又は適切な特徴解析を実施する；ＨＰＶ状態に対する治療モデル及び／又は治療の決定及び／又は適用を促進する）のために使用されてもよい。一例では、マイクロバイオームフィーチャーの組み合わせは、存在、非存在、相対存在量、又はサンプル分析（例えば、部位特異的サンプル分析）に由来する任意の他のマイクロバイオームフィーチャーを含む、各自自身のマイクロバイオームサンプルに基づいて、各自におけるＨＰＶ感染症の可能性を予測し得る。
変形例では、本明細書に記載のマイクロバイオームフィーチャーの任意の適切な組み合わせは、微生物に関連する１又は複数の女性生殖器系関連状態の予防や治療及び／又は当該状態に対する治療的介入の適切な促進において使用可能であり、これは例えば健康なコホートに対して膣マイクロバイオータを回復する（例えば、マイクロバイオーム多様性を改善する）ためのものであってもよく、例えばヒト腸マイクロバイオーム及び／又は適切な身体部位に関連する他の適切なマイクロバイオームにおける微生物の存在、非存在、又は相対存在量の調節（例えば、健康なマイクロバイオームを有するユーザーに関連する目標とするマイクロバイオーム組成及び／又は機能性に向けて）を含む。しかしながら、女性生殖器系関連状態に関連するマイクロバイオームフィーチャーは、１又は複数の女性生殖器系関連状態の予防や治療及び／又は当該状態に対する治療的介入の適切な促進のために、任意の適切な方法で適用され得る。
一例では、前記方法１００は、前記ユーザーに対して、第１の女性生殖器系関連状態及び第２の女性生殖器系関連状態について、第１の組成フィーチャーのセット（例えば、第１の変形例に関する少なくとも１又は複数の前述のマイクロバイオームフィーチャーを含む；マイクロバイオームフィーチャーの任意の適切な組み合わせを含む）、第１の女性生殖器系関連特徴解析モデル、第２の組成フィーチャーのセット（例えば、第２の変形例に関する少なくとも１又は複数の前述のマイクロバイオームフィーチャーを含む；マイクロバイオームフィーチャーの任意の適切な組み合わせを含む）、及び第２の女性生殖器系関連特徴解析モデル、に基づいて女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含んでもよい。ここで、第１の女性生殖器系関連特徴解析モデルは、第１の女性生殖器系関連状態に関連し（例えば、第１の女性生殖器系関連特徴解析モデルは、第１の女性生殖器系関連状態について特徴解析結果を決定する）、第２の女性生殖器系関連特徴解析モデルは、第２の女性生殖器系関連状態に関連する（例えば、第２の女性生殖器系関連特徴解析モデルは、第２の女性生殖器系関連状態について特徴解析結果を決定する）。前記例では、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーを決定することは、ＣＯＧ（Ｃｌｕｓｔｅｒ ｏｆ Ｏｒｔｈｏｌｏｇｏｕｓ Ｇｒｏｕｐｓ）データベース及びＫＥＧＧ（Ｋｙｏｔｏ Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ ｏｆ Ｇｅｎｅｓ ａｎｄ Ｇｅｎｏｍｅｓ）データベースの少なくとも１つからの第１の機能に関連する第１のユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャーを決定することであって、ここで前記第１のユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャーは、第１の女性生殖器系関連状態に関連する、前記決定すること；及びＣＯＧデータベース及びＫＥＧＧデータベースの少なくとも１つからの第２の機能に関連する第２のユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャーを決定することであって、第２のユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャーは、第２の女性生殖器系関連状態に関連する、前記決定すること、を含んでもよい。ここで、前記女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、前記第１の組成フィーチャーのセット、第１のユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャー、第１の女性生殖器系関連特徴解析モデル、第２の組成フィーチャーのセット、第２のユーザーマイクロバイオーム機能フィーチャー、及び第２の女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて、第１の女性生殖器系関連状態及び第２の女性生殖器系関連状態について前記ユーザーに対して女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含んでもよい。追加的又は代替的に、マイクロバイオームフィーチャーの任意の組み合わせが、１又は複数の女性生殖器系関連状態に対する女性生殖器系関連特徴解析結果を決定するために、女性生殖器系関連特徴解析モデルの任意の適切な数やタイプで任意の適切な方法により使用され得る。
いくつかの例において、前記方法１００は、前述の及び／又は本明細書に記載のマイクロバイオームフィーチャーの任意の適切な組み合わせに基づいて（例えば、本明細書に記載の分類群の少なくとも１つに関連するフィーチャーを含むマイクロバイオーム組成フィーチャーのセットに基づいて、及び／又は例えば、本明細書に記載のデータベースからの機能に対応する本明細書に記載のマイクロバイオーム機能フィーチャーに基づいて）、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成することを含んでもよい。一例では、ユーザーに対して特徴解析プロセスを実行することは、例えば、本明細書に記載のマイクロバイオームフィーチャー（例えば、前述のマイクロバイオームフィーチャー）の検出、対応する値、及び／又は関連する他の側面に基づいて、診断の典型的アプローチ、他の解析（例えば、治療関連解析）、治療、モニタリング、及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する他の適切なアプローチに対して、追加的（例えば、補足的、相補的など）又は代替的な方法などで、１又は複数の女性生殖器系関連状態を有するユーザーを特徴解析することを含んでもよい。変形例では、前記マイクロバイオームフィーチャーは、女性生殖器系関連状態に関連する診断、他の特徴解析、治療、モニタリング、及び／又は任意の他の適切な目的及び／又はアプローチに使用され得る。
任意の適切な分類群、関連、フィーチャー、及び／又は他の適切なデータは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１８年７月２７日出願の米国特許出願１６／０４７，８４０号に記載の任意の適切な方法で導出可能である。
しかしながら、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．３．Ｂ 治療の決定〕
特徴解析プロセスを実行することＳ１３０（例えば、女性生殖器系関連治療を実施すること）は、ブロックＳ１４０を含んでもよい。ブロック１４０は、１又は複数の治療を決定することを含んでもよい（例えば、女性生殖器系関連状態に関連する１又は複数の側面を改善するためなどの、又は例えば１又は複数の特徴解析プロセスに基づいて特徴解析されるユーザーなどにおける、マイクロバイオームの組成、機能、多様性、及び／又は他の適切な側面を調節するように構成された治療など）。ブロックＳ１４０は、治療を特定、選択、ランク付け、優先順位付け、予測、阻止、及び／又はその他の方法で決定する（例えば、治療の決定を促進する）ように機能し得る。例えば、ブロックＳ１４０は、ユーザーの健康の促進において、１又は複数の女性生殖器系関連状態を修正するため、及び／又は他の適切な目的のために、プロバイオティクスベースの治療、バクテリオファージベースの治療、低分子ベースの治療及び／又は他の適切な治療、の１又は複数、例えば、対象のマイクロバイオーム組成、機能、多様性、及び／又は他の特徴（例えば、任意の適切な部位のマイクロバイオーム）を望ましい状態（例えば、平衡状態）へ変えることが可能な治療を、決定することを含んでもよい。
治療（例えば、女性生殖器系関連療法など）は、以下の任意の１又は複数を含み得る：消耗品（例えば、プロバイオティクス療法、プレバイオティクス療法、抗生物質などの薬物療法、アレルギー又は風邪薬、バクテリオファージベースの療法、基礎疾患のための消耗品、小分子療法など）；デバイス関連療法（例えば、モニタリングデバイス、センサーベースのデバイス、医療機器、埋め込み型医療機器など）；外科手術；心理関連療法（例えば、認知行動療法、不安療法、会話療法、精神力学的療法、行動指向療法、合理的感情行動療法、対人心理療法、リラクゼーショントレーニング、深呼吸法、漸進的筋弛緩、瞑想など）；行動修正療法（例えば、運動量の増加などの身体活動に関する推奨事項；砂糖摂取量の低減、野菜の摂取量の増加、魚の摂取量の増加、カフェイン消費量の低減、アルコール消費量の低減、炭水化物摂取量の低減などの食事に関する推奨事項；タバコの摂取量の低減などの喫煙に関する推奨事項；体重関連の推奨事項；睡眠習慣の推奨など）；局所投与療法（例えば、局所プロバイオティクス、プレバイオティクス、及び／又は抗生物質；バクテリオファージベースの治療）；環境要因修正療法；１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する任意の他の適切な側面の修正；及び／又は任意の他の適切な治療（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する健康状態を改善するための治療、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態を改善するための治療、１又は複数の女性生殖器系関連状態のリスクを軽減するための治療）。いくつかの例において、治療の種類には、プロバイオティクス治療、バクテリオファージベースの治療、小分子ベースの治療、認知療法／行動療法、身体的リハビリテーション療法、臨床療法、薬物療法、食事療法、及び／又はユーザーの健康を促進する上で任意の他の適切な方法で作用するように設計された任意の他の適切な治療、のうちの任意の１又は複数が含まれ得る。
変形例では、治療は、１又は複数の身体部位に関連する部位特異的治療を含んでいてもよく、例えばユーザーの１又は複数の異なる身体部位（例えば、１又は複数の異なる採取部位など）でのマイクロバイオーム組成及び／又は機能の修正を促進するためのものであってもよく、例えば、腸部位、鼻腔部位、皮膚部位、口腔部位、及び／又は生殖器部位（例えば、膣部位）に関連する微生物を標的にする、及び／又は変換するものであってもよく；例えば、１又は複数のユーザーの身体部位でのマイクロバイオームなど、１又は複数のユーザーの身体部位を特異的に標的にするように構成された１又は複数の治療に関連する治療的介入を促進することによるものであってもよく、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態の改善を促進するためのものであってもよい（これは例えば、特定のユーザーの身体部位におけるユーザーのマイクロバイオームの組成及び／又は機能を、目的とするマイクロバイオームの組成及び／又は機能に向けて修正することによるものであってもよく、これは例えば、特定の身体部位でのマイクロバイオーム組成及び／又は機能であってもよく、健康なマイクロバイオームの状態、及び／又は１又は複数の女性生殖器系関連状態が存在しないことに関連するものであってもよい）。部位特異的治療には、消耗品（例えば、腸部位のマイクロバイオーム及び／又は任意の適切な身体部位に関連するマイクロバイオームを標的とするもの）、局所療法（例えば、皮膚マイクロバイオーム、鼻腔マイクロバイオーム、口腔マイクロバイオーム、生殖器マイクロバイオームなどを修正するためのもの）、及び／又は任意の他の適切な種類の治療の任意の１又は複数が含まれ得る。一例では、前記方法１００は、第１の身体部位に関連するサンプル（例えば、腸部位、皮膚部位、膣部位などの生殖器部位、口腔部位、及び鼻腔部位のうちの少なくとも１つを含む）をユーザーから採取すること；前記第１の身体部位に関連する部位特異的組成フィーチャーを決定すること；前記部位特異的組成フィーチャーに基づいて、女性生殖器系関連状態に対するユーザーの女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；及び女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、前記女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、ユーザーに対して第１の部位特異的治療に関連する治療的介入を促進すること（例えば、ユーザーに前記第１の部位特異的治療を提供すること）であって、前記第１の部位特異的治療は、前記第１の身体部位に関連している、前記治療的介入を促進すること；を含んでもよい。一例では、前記方法１００は、第１の部位特異的治療に関する治療的介入を促進した後（例えば、前記第１の部位特異的治療の提供後）で、治療後のサンプルをユーザーから採取することであって、前記治療後のサンプルは、第２の身体部位（例えば、腸部位、皮膚部位、膣部位などの生殖器部位、口腔部位、及び鼻腔部位のうちの少なくとも１つを含む）に関連している、前記採取すること；ユーザーに対して、女性生殖器系関連状態について、前記第２の身体部位に関連する部位特異的のフィーチャーに基づいて、治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；及び女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、前記治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、ユーザーに対して第２の部位特異的治療に関連する治療的介入を促進すること（例えば、ユーザーに前記第２の部位特異的治療を提供すること）であって、前記第２の部位特異的治療は、前記第２の身体部位に関連している、前記治療的介入を促進すること；を含んでもよい。
変形例では、治療は、１又は複数のバクテリオファージベースの治療を含んでもよい（例えば、消耗品の形態、局所投与療法の形態）。対象に現れる特定の細菌（又は他の微生物）に特異的なバクテリオファージの１又は複数の集団（例えば、ＣＦＵ（コロニー形成単位）換算）を使用して、特定の細菌集団を減少させる、又はその他の方法で排除させてもよい。このように、バクテリオファージベースの治療は、対象に現れる細菌の望ましくない集団のサイズを減らすために使用し得る。追加的又は代替的に、バクテリオファージベースの治療を使用して、使用するバクテリオファージの標的でない細菌集団の相対存在量を増加させてもよい。しかしながら、バクテリオファージベースの治療は、マイクロバイオームの特徴（例えば、マイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム機能など）を任意の適切な方法で調節するために使用することができ、さらに／又は任意の適切な目的に使用することができる。
変形例では、治療は、本明細書に記載の適切な分類群のうちの少なくとも１又は複数の任意の組み合わせ（例えば、任意の適切な量及び／又は濃度、例えば任意の適切な相対量及び／又は相対濃度の、１又は複数の任意の組み合わせ）に関連する（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する１又は複数のマイクロバイオーム組成フィーチャーに関する）１又は複数のプロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法を含み得、前記適切な分類群としては、例えば、セクション３．３Ａに記載の任意の適切な分類群及び／又は任意の適切な分類学的群に関連する任意の他の適切な微生物（例えばマイクロバイオームフィーチャーに関するなどの本明細書に記載の分類群からの微生物；本明細書に記載の機能性フィーチャーに関連する分類群）が挙げられる。１又は複数のプロバイオティクス療法及び／又は他の適切な治療において、所定の分類学的群に関連する微生物及び／又は任意の適切な微生物の組み合わせは、１００，０００〜１０，０００，０００，０００ＣＦＵの投与量及び／又は任意の適切な量で提供され得る（例えば、治療に対して患者のマイクロバイオームのポジティブな調節が予測される治療モデルにより決定される量；異なる分類群に異なる量で；異なる分類群に同一又は類似の量で、など）。一例では、対象は、自身の生理（例えば、ＢＭＩ、体重、身長）、人口統計学的特性（例えば、性別、年齢）、ディスバイオーシスの重症度、薬物に対する感受性、及び他の適切な要因のうちの１又は複数に合わせたレジメンに従って、プロバイオティクス製剤を含むカプセルを摂取するように指示され得る。いくつかの例において、１又は複数の女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、プロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法を使用して、（例えば、組成、機能に関する）ユーザーマイクロバイオームを調節してもよい。いくつかの例において、治療的介入を促進することは、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、１又は複数のプロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法をユーザーに対して促進すること（例えば、推奨する、ユーザーに当該療法についての情報を提供する、投与する、取得を促進する、など）を含んでもよい。
プロバイオティクス療法の具体例では、図２０に示すように、治療モデルの候補の治療では、以下の１又は複数を実施してもよい：物理的バリアを提供することにより、上皮細胞への病原体の侵入を阻止する（例えば、コロニー形成抵抗による）；杯細胞を刺激することによる粘液バリアの形成の誘発；対象の上皮細胞間の頂部の密着結合の完全性の強化（例えば、ＺＯ１（ｚｏｎａ−ｏｃｃｌｕｄｅｎｓ １）のアップレギュレーションを刺激することにより；密着結合タンパク質の再分布を防ぐことにより、など）；抗菌因子の産生；抗炎症性サイトカインの産生の刺激（例えば、樹状細胞のシグナル伝達、制御性Ｔ細胞の誘導などによる）；免疫反応の誘発；及び対象のマイクロバイオームをディスバイオーシスの状態から遠ざけるように調整する他の適切な機能の実施。しかしながら、プロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法は任意の適切な方法で構成し得る。
他の具体例では、治療には、医療機器に基づく治療が含まれてもよい（例えば、ヒトの行動の修正に関連するもの、疾患関連状態の治療に関連するものなど）。
変形例では、治療モデルは大きな対象集団からのデータに基づくことが好ましく、この大きな対象集団としては、ブロックＳ１１０でのマイクロバイオームの多様性データセットの派生元である対象集団が挙げられる。これにより、様々な治療手段への曝露前及び曝露後のマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャー又は健康状態を十分に特徴解析することができる。そのようなデータは、様々な女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて対象に望ましい結果を提供する治療措置を特定する際に、治療提供モデルをトレーニング及び検証するために用いることもできる。変形例では、治療提供モデルの生成のために、教師あり機械学習アルゴリズムとして、サポートベクトルマシンを使用してもよい。しかしながら、上記の他の任意の適切な機械学習アルゴリズムにより治療提供モデルの生成を促進してもよい。
追加的又は代替的に、治療モデルは、健康であると特定された対象集団における対象から評価された、「正常な」又はベースラインのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーの特定に関連して導き出してもよい。対象集団における、健康状態にあると特徴解析される対象のサブセットを特定し（例えば、特徴解析プロセスのフィーチャーを使用して、など）、マイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーを健康な対象のそれらを目指して調節する治療をブロックＳ１４０で生成してもよい。したがって、ブロックＳ１４０は、１又は複数のベースラインマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャー（例えば、それぞれの人口統計学的特徴のセットに対する１つのベースラインマイクロバイオーム）の特定、及びディスバイオーシスの状態にある対象のマイクロバイオームを特定されたベースラインのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーの１つに向けてシフトし得る潜在的な治療処方及び治療レジメンの特定を含んでもよい。しかしながら、治療モデルは、他の任意の適切な方法で生成及び／又は改良し得る。
プロバイオティクス療法及び／又はプレバイオティクス療法に関連する（例えば、治療促進システムによって適用される治療モデルによって決定されるプロバイオティクス療法に関連する）微生物組成は、培養可能（例えば、スケーラブルな治療を提供するように拡張可能）及び／又は非致死的（例えば、それらの所望の治療用量で非致死的）である微生物を含んでもよい。さらに、微生物組成は、対象のマイクロバイオームに対して急性または中程度の効果を有する単一のタイプの微生物を含んでもよい。追加的又は代替的に、微生物組成は、対象のマイクロバイオームを所望の状態に向けて変化させるために互いに協働するように構成された複数のタイプの微生物のバランスのとれた組み合わせを含んでもよい。例えば、プロバイオティクス療法における複数のタイプの細菌の組み合わせには、対象のマイクロバイオームに積極的に影響を与える強力な効果を持つ第２の細菌タイプによって使用される産物を生成する第１の細菌タイプが含まれ得る。追加的又は代替的に、プロバイオティクス療法における複数の種類の細菌の組み合わせには、対象のマイクロバイオームにプラスの影響を与える同じ機能を持つタンパク質を生産するいくつかの種類の細菌が含まれ得る。
プロバイオティクス及び／又はプレバイオティクス組成は、天然由来であっても合成により得られるものであってもよい。例えば、１つの適用において、プロバイオティクス組成は、（例えば、特徴解析プロセス及び治療モデルを使用して特定されるような、ベースラインのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーを有する１つ以上の対象の）糞便又は他の生物学的物質に天然に由来し得る。追加的又は代替的に、プロバイオティクス組成は、特徴解析プロセス及び治療モデルを使用して特定されるようなベースラインのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーに基づいて、合成により得られるものであってもよい（例えば、ベンチトップ法を使用して）。変形例では、プロバイオティクス療法で使用され得る微生物剤は、イースト（例えば、サッカロマイセス・ブラウディ（Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｂｏｕｌａｒｄｉｉ））、グラム陰性菌（例えば、Ｅ．コリ Ｎｉｓｓｌｅ（Ｅ． ｃｏｌｉ Ｎｉｓｓｌｅ））、グラム陽性菌（例えば、ビフィドバクテリウム・ビフィダム（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｂｉｆｉｄｕｍ）、ビフィドバクテリウム・インファンティス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｉｎｆａｎｔｉｓ）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）、ラクトコッカス・ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ）、ラクトバチルス・プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルス・アシドフィラス、ラクトバチルス・カゼイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃａｓｅｉ）バチルス・ポリファーメンチカス（Ｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｏｌｙｆｅｒｍｅｎｔｉｃｕｓ）など）、及び任意の他の適切な微生物剤の１又は複数を含んでもよい。しかしながら、プロバイオティクス療法、プレバイオティクス療法及び／又は他の適切な療法は、本明細書に記載の任意の適切な分類群に関連する微生物の任意の適切な組み合わせを含むことができ、さらに／又は療法は任意の適切な方法で構成し得る。
ブロックＳ１４０は、１又は複数の治療を決定するための１又は複数の治療モデルを実行、記憶、検索、及び／又は他の方法で処理することを含んでもよい。１又は複数の治療モデルの処理は、好ましくはマイクロバイオームフィーチャーに基づく。例えば、治療モデルの生成は、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するマイクロバイオームフィーチャー；マイクロバイオームの特徴に関する治療有効性などの治療関連の側面；及び／又は他の適切なデータ、に基づいて行い得る。追加的又は代替的に、治療モデルの処理は、任意の適切なデータに基づいて行い得る。一例では、治療モデルの処理は、１又は複数の治療モデル、ユーザーマイクロバイオームフィーチャー（例えば、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーの値を１又は複数の治療モデルにインプットすること）、補足データ（例えば、微生物関連代謝に関するものなどの治療に関連する従来の知識；ユーザーの既往歴；人口統計学的特徴を表すものなどのユーザーの人口統計データ）、及び／又は任意の他の適切なデータに基づいて、ユーザーに対して１又は複数の治療を決定することを含んでもよい。しかしながら、治療モデルの処理は、任意の適切な方法で任意の適切なデータに基づいて行うことができる。
女性生殖器系関連特徴解析モデルは、１又は複数の治療モデルを含んでもよい。一例では、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば、１又は複数のユーザーに対して、１又は複数の女性生殖器系関連状態について）を決定することは、例えば、１又は複数の治療モデル（例えば、１又は複数の治療モデルを適用する）及び／又は他の適切なデータ（例えば、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーなどのマイクロバイオームフィーチャー、ユーザー微生物データセットなどの微生物データセット）に基づいて、１又は複数の治療を決定することを含んでもよい。具体例では、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、ユーザーに対して（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態の傾向を示すような）第１の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；及び前記第１の女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、ユーザーに対して第２の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること（例えば、前記１又は複数の女性生殖器系関連状態の傾向に基づいて、例えばユーザーに推奨するために、１又は複数の治療を決定すること）、を含んでもよい。具体例では、女性生殖器系関連特徴解析結果は、傾向関連データ（例えば、診断データ；関連マイクロバイオームの組成、機能、多様性、及び／又は他の特徴など）及び治療関連データ（例えば、推奨される治療、可能性のある治療など）の両方を含んでもよい。しかしながら、女性生殖器系関連特徴解析結果は、任意の適切なデータ（例えば、本明細書に記載のデータの任意の組み合わせ）を含んでもよい。
治療モデルの処理は、複数の治療モデルの処理を含んでもよい。例えば、異なる治療モデルを、異なる治療のために処理してもよい（例えば、異なる個々の治療に対する異なるモデル；異なる治療の組み合わせ及び／又はカテゴリーに対する異なるモデル、例えば、消耗品による治療を決定する第１の治療モデル及び心理関連の治療を決定する第２の治療モデル、など）。一例では、異なる治療モデルを、異なる女性生殖器系関連状態について処理し得る（例えば、異なる個々の女性生殖器系関連状態に対する異なるモデル、女性生殖器系関連状態の異なる組み合わせ及び／又はカテゴリーに対する異なるモデルなど）。追加的又は代替的に、複数の治療モデルを処理することは、（例えば、異なる治療モデルの処理に基づいて）任意の適切なタイプのデータ及び／又は実体に対して実施し得る。しかしながら、複数の治療モデルを処理することは、任意の適切な方法で実施可能であり、１又は複数の治療モデルを決定及び／又は適用することは、任意の適切な方法によって実施することができる。
〔３．４ ユーザー生物学的サンプルの処理〕
前記方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、ユーザーからの１又は複数の生物学的サンプル（例えば、ユーザーの異なる採取部位からの生物学的サンプル）を処理することを含み得る、ブロックＳ１５０を含んでもよい。ブロックＳ１５０は、例えば（１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析モデルを適用することなどにより、前記ユーザーに対する女性生殖器系関連特徴解析結果を生成するなどのために）、特徴解析プロセスのインプットを導出する際に使用するために、ユーザーに対する微生物データセットの生成を促進するように機能し得る。このように、ブロックＳ１５０は、１又は複数のユーザーからの１又は複数の生物学的サンプル（例えば、同一ユーザーにおける経時的な複数の生物学的サンプル、異なるユーザーにおける異なる生物学的サンプルなど）を受け取り、処理、及び／又は分析することを含んでもよい。ブロックＳ１５０では、前記生物学的サンプルは、好ましくは非侵襲的な方法で、ユーザー及び／又はユーザー環境から生成される。変形例では、サンプル受け取りの非侵襲的な方法では、透過性の基質（例えば、ユーザーの身体の領域を拭くように構成されたスワブ、トイレットペーパー、スポンジなど）、非透過性の基質（例えば、スライド、テープなど）、ユーザーの身体の領域からサンプルを受け取るように構成された容器（例えば、バイアル、チューブ、バッグなど）、及び任意の他の適切なサンプル受け取り要素の任意の１又は複数を使用可能である。具体例では、前記生物学的サンプルは、ユーザーの鼻腔、皮膚、生殖器（例えば、膣）、口腔、及び腸（例えば、糞便サンプルなどを介して）のうちの１又は複数から非侵襲的方法（例えば、スワブやバイアルを用いて）で採取され得る。しかしながら、前記生物学的サンプルは、追加的又は代替的に、半侵襲的方法又は侵襲的方法で受け取ることもできる。変形例では、サンプル受け取りの侵襲的方法では、注射針、シリンジ、生検要素、ランセット、及び半侵襲的方法又は侵襲的方法における任意の他の適切なサンプル採取器具の１又は複数を使用し得る。具体例では、サンプルは、血液サンプル、血漿／血清サンプル（例えば、無細胞ＤＮＡの抽出を可能にするもの）、及び組織サンプルを含んでもよい。
上記の変形例及び実施例では、前記生物学的サンプルは、前記ユーザーの身体から、別の実体（ユーザーに関連する介護者、医療従事者、自動又は半自動のサンプル収集装置など）により補助されることなく取得することができ、又は代替的に、他の実体の支援によりユーザーの身体から取得することもできる。一例では、サンプル抽出プロセスにおいてユーザーから他の実体による補助なしに生物学的サンプルを取得する場合、サンプル提供キットを当該ユーザーに提供してもよい。この実施例では、前記キットは、１又は複数のサンプル取得用のスワブ、１又は複数のスワブを受け取り保存するように構成された容器、サンプル提供及びユーザーアカウントのセットアップの説明書、サンプルをユーザーに関連付けるように構成された要素（例えば、バーコードＩＤ、タグなど）、及び（例えば、郵便配達システムにより）サンプルのユーザーからサンプル処理操作への送付を可能にする容器を含んでもよい。他の例では、前記生物学的サンプルを他の実体の支援によりユーザーから抽出する場合、１又は複数のサンプルを、ユーザーから臨床又は研究の現場で（例えば、診察予約時に）採取することもできる。しかしながら、前記生物学的サンプルは、任意の他の適切な方法によってユーザーから受け取ることができる。
さらに、ユーザーからの生物学的サンプルを処理及び分析することは（例えば、ユーザー微生物データセットを生成すること）は、好ましくは、上記ブロックＳ１１０及び／又は前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の任意の他の適切な部分に関連して記載されるサンプル受け取りの実施形態、変形例、及び／又は例のうちの１つと同様に、実施される。このように、ブロックＳ１５０における前記生物学的サンプルの受け取り及び処理は、例えば、プロセスに一貫性を与えるために、前記方法１００の特徴解析プロセスを実行するために使用される生物学的サンプルの受け取り及び処理プロセスと同様のプロセスを使用して実施してもよい。しかしながら、ブロックＳ１５０における生物学的サンプルの受け取り及び処理は、追加的又は代替的に、任意の他の適切な方法で実施することができる。
〔３．５ 女性生殖器系関連特徴解析結果の決定〕
前記方法１００は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１６０を含んでもよい。ここでブロック１６０は、１又は複数の特徴解析プロセス（例えば、ブロックＳ１３０に関して本明細書に記載の１又は複数の特徴解析プロセス）を用いて、例えば、ユーザーからの生物学的サンプル由来の１又は複数の微生物データセット（例えば、ユーザー微生物配列データセット、マイクロバイオーム組成データセット、マイクロバイオーム機能多様性データセットなど）を処理すること（１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果の決定に使用可能なユーザーマイクロバイオームフィーチャーを抽出する（例えば、フィーチャーの値を抽出する）ための微生物データセットの処理など）に基づいて、ユーザーに対する女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含んでもよい。ブロックＳ１６０は、例えば、ユーザーのマイクロバイオーム由来データからフィーチャーを抽出すること；及び前記フィーチャーをインプットとして、上記ブロックＳ１３０に記載の特徴解析プロセスの実施形態、変形例、又は例に使用すること（例えば、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャーの値をインプットとしてマイクロバイオーム関連状態特徴解析モデルに使用すること）；により、ユーザーに対する１又は複数の女性生殖器系関連状態を特徴解析するように機能し得る。一例では、ブロックＳ１６０は、ユーザーマイクロバイオームフィーチャー及び女性生殖器系関連状態モデル（例えば、ブロックＳ１３０で生成されたものなど）に基づいてユーザーに対して女性生殖器系関連特徴解析結果を生成することを含んでもよい。女性生殖器系関連特徴解析は、女性生殖器系関連状態（例えば、女性生殖器系関連状態の組み合わせ、単一の女性生殖器系関連状態、及び／又は他の適切な女性生殖器系関連状態）、ユーザー、採取部位、及び／又は他の適切な実体の、任意の数及び／又は組み合わせを目的としたものであり得る。女性生殖器系関連特徴解析結果は、以下の１又は複数を含み得る：診断（例えば、女性生殖器系関連状態の有無）；リスク（例えば、女性生殖器系関連状態を発症する及び／又は呈するリスクスコア）；女性生殖器系関連特徴解析結果に関する情報（例えば、症状、徴候、トリガー、関連状態など）；比較（例えば、他のサブグループ、他の集団、他のユーザー、ユーザーの健康状態の経過（マイクロバイオーム組成及び／又は機能多様性に関する経過など）などとの比較）；女性生殖器系関連状態に関連する比較）；治療決定；特徴解析プロセスに関連する他の適切なアウトプット；及び／又は任意の他の適切なデータ。
別の変形例では、女性生殖器系関連特徴解析結果は、１又は複数の女性生殖器系関連状態に相関関係を有するマイクロバイオーム多様性スコアに関連する（例えば、相関関係を有する、負の相関関係を有する、正の相関関係を有する）、マイクロバイオーム多様性スコア（例えば、マイクロバイオーム組成、機能などに関連するものなど）を含んでもよい。いくつかの例において、前記女性生殖器系関連特徴解析結果は、経時的マイクロバイオーム多様性スコア（例えば、経時的に採取されたユーザーの複数の生物学的サンプルについて計算されたものなど）、他のユーザーのマイクロバイオーム多様性スコアとの比較、及び／又は任意の他の適切なタイプのマイクロバイオーム多様性スコアを含んでもよい。しかしながら、処理マイクロバイオーム多様性スコアの処理（例えば、マイクロバイオーム多様性スコアを決定すること、マイクロバイオーム多様性スコアを用いて治療を決定及び／又は提供することなど）は、任意の適切な方法で実施することができる。
ブロックＳ１６０で女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、好ましくは、ユーザーのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーに関連するフィーチャーのフィーチャー及び／又はフィーチャーの組み合わせを決定すること（例えば、前記ユーザーに関連するフィーチャーの値、ブロックＳ１３０で決定されたマイクロバイオームフィーチャーに対応するフィーチャーの値などを決定すること）；前記フィーチャーを前記特徴解析プロセスにインプットすること；及び、ユーザーを、ある行動グループ、性別グループ、食事グループ、病状グループ、及び前記特徴解析プロセスに特定され得る任意の他の適切なグループの１又は複数に属するとして特徴解析するアウトプットを受け取ることを含む。ブロックＳ１６０は、追加的又は代替的に、ユーザーの特徴解析に関連する信頼度メトリックの生成及び／又はアウトプットを含んでもよい。例えば、信頼度メトリックは、前記特徴解析結果の生成に使用されるフィーチャーの数、前記特徴解析結果の生成に使用されるフィーチャーの相対的重み又は順位、前記特徴解析プロセスにおけるバイアスの測定値、及び／又は特徴解析プロセスの側面に関連する任意の他の適切なパラメーターに由来し得る。しかしながら、ユーザーマイクロバイオームフィーチャーの活用は、任意の適切な女性生殖器系関連特徴解析を生成するために、任意の適切な方法で実行可能である。
いくつかの変形例では、前記ユーザーの微生物データセットから抽出されたフィーチャーは、（例えば、調査由来フィーチャー、病歴由来フィーチャー、センサーデータなどの、ユーザーについて収集された補足データから抽出された）補足フィーチャーで補充されていてもよく、そのようなデータ、ユーザーマイクロバイオームデータ、及び／又は他の適切なデータを使用して、ブロックＳ１３０、ブロックＳ１６０、及び／又は前記方法１００の実施形態の他の適切な部分の特徴解析プロセスをさらに改良してもよい。
女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、好ましくは、例えば、ブロックＳ１３０に記載のプロセスを採用する及び／又は本明細書に記載の任意の適切なアプローチを採用することにより、前記ユーザーに対する（例えば、ユーザー微生物データセットに基づく）ユーザーマイクロバイオームフィーチャー（例えば、ユーザーマイクロバイオーム組成多様性フィーチャー；ユーザーマイクロバイオーム機能多様性フィーチャー；フィーチャーの値の抽出など）、特徴解析モデル、及び／又は他の適切な構成要素を抽出及び適用することを含む。
変形例では、図２２に示すように、ブロックＳ１６０は、（例えば治療的介入を促進する一環として）女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば前記特徴解析結果から抽出された情報）を、ウェブインターフェース、モバイルアプリケーション、及び／又は任意の他の適切なインターフェースなどで提示することを含み得るが、情報の提示は、任意の適切な方法で実施することができる。しかしながら、前記ユーザーの微生物データセットは、追加的又は代替的に、前記方法１００のモデルを促進するように任意の他の適切な方法で使用可能であり、ブロックＳ１６０は、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．６ 治療的介入の促進〕
図２５に示すように、前記方法１００の実施形態は、追加的又は代替的に、（例えば、女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は治療モデルに基づいて）１又は複数の女性生殖器系関連状態について１又は複数のユーザーに対して治療的介入を促進すること（例えば、治療を促進すること、治療を提供すること、治療の提供を促進することなど）を含み得るブロックＳ１７０を含んでいてもよい。ブロックＳ１７０は、ユーザーに対する１又は複数の治療に関して治療的介入を推奨、奨励、提供及び／又はその他の方法で促進して、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関して、ユーザーのマイクロバイオーム組成及び／又は機能多様性を望ましい平衡状態へ変化させる（及び／又はその他の方法で女性生殖器系関連状態を改善する）ように機能し得る。ブロックＳ１７０は、マイクロバイオーム組成及び機能性フィーチャーに従って前記ユーザーに個別化した治療を提供することを含んでもよく、前記個別化した治療は、特定された特徴解析結果を有するユーザーのディスバイオーシスの特徴を修正するように構成された微生物の処方を含んでもよい。このように、ブロックＳ１４０のアウトプットを使用して、トレーニングされた治療モデルに基づいて、個別化した治療の処方及びレジメン（投与量、使用方法など）をユーザーに直接推奨し得る。追加的又は代替的に、治療の提供は、マイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーを望ましい状態に変化させるように構成された利用可能な治療手段の推奨を含んでもよい。変形例では、治療は、消耗品、局所療法（例えば、ローション、軟膏、消毒剤など）、薬物療法（例えば、任意の適切な薬物の種類及び／又は投与量に関連する薬物療法など）、バクテリオファージ、環境療法、行動修正（例えば、食生活改善療法、ストレス軽減療法、身体活動関連療法など）、診断手順、その他の医療関連手順及び／又は女性生殖器系関連状態に関連する任意の他の適切な治療のうちの１又は複数を含んでもよい。消耗品は、食品及び／又は飲料品（例えば、プロバイオティクス及び／又はプレバイオティクス食品及び／又は飲料品など）、栄養補助食品（例えば、ビタミン、ミネラル、繊維、脂肪酸、アミノ酸、プレバイオティクス、プロバイオティクスなど）、消耗医薬品及び／又は任意の他の適切な治療手段の任意の１又は複数を含んでもよい。一例では、１又は複数の治療の提供及び／又はその他の方法で治療的介入の促進は、１又は複数のユーザーに関連した１又は複数のコンピューティングデバイスで１又は複数のユーザーに１又は複数の療法の推奨を提供すること（例えば、ウェブアプリケーションなどのユーザーインターフェースなどで；コンピューティングデバイスで提示、など）を含んでもよい。
例えば、市販のプロバイオティクスサプリメントの組み合わせは、治療モデルのアウトプットに応じたユーザーのための適切なプロバイオティクス治療を含んでもよい。他の例では、前記方法１００は、女性生殖器系関連状態モデル（例えば、及び／又はユーザーマイクロバイオームフィーチャー）に基づいて女性生殖器系関連状態についてユーザーに対して女性生殖器系関連状態リスクを決定すること；及び前記女性生殖器系関連状態リスクに基づいて前記ユーザーに治療を奨励すること、を含んでもよい。
変形例では、治療的介入を促進することは、診断手順を推奨することを含み得る（例えば、女性生殖器系関連状態の検出を促進するための診断手順が挙げられ、これは、例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するユーザーの健康状態を改善するためのユーザーマイクロバイオームの調節のための治療など、引き続く他の治療を推奨する動機付けとなり得る）。診断手順は、病歴分析、画像検査、細胞培養検査、抗体検査、皮膚プリック検査、パッチ検査、血液検査、チャレンジ検査、前記方法１００の実施形態の一部の実施、及び／又は女性生殖器系関連状態の検出（観察、予測など）を促進する任意の他の適切な手順、のうちの任意の１又は複数を含み得る。追加的又は代替的に、診断デバイス関連情報及び／又は他の適切な診断情報は、補足データセットの一部として処理されてもよく（例えば、ブロックＳ１２０に関して、そのようなデータは、特徴解析モデル、治療モデル、及び／又は他の適切なモデルを決定及び／又は適用するために使用可能である）、さらに／又は前記方法１００の実施形態の任意の適切な部分に関して収集、使用、及び／又はその他の方法で処理されてもよい（例えば、ブロックＳ１８０に関して、治療有効性をモニタリングするためにユーザーに対して診断手順を施行するなど）。
別の変形例では、ブロックＳ１７０は、バクテリオファージベースの治療を促進することを含んでもよい。詳細には、ユーザーに現れる特定の細菌（又は他の微生物）に特異的なバクテリオファージの１又は複数の集団（例えば、ＣＦＵ（コロニー形成単位）換算）を使用して、特定の細菌集団をダウンレギュレーション又は他の方法で排除してもよい。このように、バクテリオファージベースの治療は、ユーザーに現れる望ましくない細菌集団のサイズを減らすために使用してもよい。相補的に、使用するバクテリオファージの標的ではない細菌集団の相対存在量を増加するためにバクテリオファージベースの治療を使用してもよい。
別の変形例では、治療的介入を促進すること（例えば、治療を提供することなど）は、ユーザーに対して、推奨される治療、他の形態の治療、女性生殖器系関連特徴解析結果、及び／又は他の適切なデータについて通知を提供することを含んでもよい。具体例では、治療をユーザーに提供することは、治療の推奨（例えば、ユーザーに対して女性生殖器系関連特徴解析結果に由来する情報の提供と実質的に同時に）及び／又は他の適切な治療関連情報（例えば、治療有効性；他の個々のユーザー、ユーザーのサブグループ、及び／又はユーザー集団との比較；治療の比較；従来の治療及び／又は関連する治療に関する情報；認知行動療法などの心理療法ガイド）を、例えば、（例えば、ユーザーに関連付けられ、ユーザーを識別するユーザーアカウントを通した）ウェブインターフェースでの通知の提示により提供することを含んでもよい。通知は、通知提供用に構成されたアプリケーション、ウェブインターフェース、及び／又はメッセージングクライアントを実行する電子デバイス（例えば、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス、タブレット、ウェアラブルデバイス、頭部装着型ウェアラブルコンピューティングデバイス、手首装着型ウェアラブルコンピューティングデバイスなど）を介してユーザーに提供され得る。一例では、ユーザーに関連付けられたパーソナルコンピュータ又はラップトップのウェブインターフェースは、ユーザーがユーザーのユーザーアカウントにアクセスできるようにする。前記ユーザーアカウントには、ユーザーの女性生殖器系関連特徴解析結果に関する情報、ユーザーのマイクロバイオームの側面の詳細な特徴解析結果（例えば、女性生殖器系関連状態との相関関係に関するもの）、及び／又は提案される治療的手段（例えば、ブロックＳ１４０及び／又はＳ１７０で生成されるもの）に関する通知が含まれる。他の例では、パーソナル電子デバイス（例えば、スマートフォン、スマートウォッチ、頭部装着型スマートデバイス）で実行されるアプリケーションは、ブロックＳ１７０の治療モデルにより生成された治療の提案に関する通知を（例えば、ディスプレイで、触覚的に、聴覚的になど）提供するように構成してもよい。通知及び／又はプロバイオティクス療法は、追加的又は代替的に、ユーザーに関連する実体（例えば、介護者、配偶者、重要な他者、医療従事者など）を介して直接提供され得る。いくつかのさらなる変形例では、追加的又は代替的に、通知は、（例えば、処方により、治療セッションを実施することにより、コンピューティングデバイスの光学センサー及び／又はオーディオセンサーを使用したデジタル遠隔医療セッションを通じて）治療の提供を促進し得る、ユーザーに関連する実体（医療従事者など）に提供され得る。しかしながら、通知の提供及び／又はその他の方法で治療を促進することは、任意の適切な方法で実行される。
〔３．７ 治療有効性のモニタリング〕
図２３に示すように、前記方法１００は、追加的又は代替的に、ブロックＳ１８０を含んでもよい。ブロックＳ１８０は、１又は複数の治療の有効性のモニタリング、及び／又は前記ユーザーに対する（例えば、前記ユーザーからの一連の生物学的サンプルの処理に基づく）他の適切な構成要素（例えば、マイクロバイオームの特徴など）の経時的なモニタリングを含み得る。ブロックＳ１８０は、（例えば、所定の特徴解析結果を有するユーザーに対する前記治療モデルに提案される）１又は複数の治療のプラスの効果、マイナスの効果、及び／又は効果の欠如、及び／又は（例えば、一連の時点でユーザーのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーを評価するための）マイクロバイオームの特徴のモニタリングに関する追加データを集めるように機能し得る。
よって、治療モデルによって推奨される治療の過程におけるユーザーのモニタリング（例えば、治療を通してユーザーからの生物学的サンプルを受け取り及び分析することによるモニタリング；治療を通してユーザーから調査由来のデータを受け取ることによるモニタリングなど）は、ブロックＳ１３０の特徴解析プロセスによって提供される特徴解析結果について、及びブロックＳ１４０及びブロックＳ１７０において提供される各推奨治療手段についての、治療効果モデルを生成するために使用できる。
ブロックＳ１８０では、前記ユーザーは、前記治療を組み込んだ療法レジメンの１又は複数の主要な時点で、追加の生物学的サンプル、補足データ、及び／又は他の適切なデータを提供するように求められる場合があり、追加の生物学的サンプルは、（例えば、ブロックＳ１２０に関して記載されたものと同様の方法で）処理及び分析されて、ユーザーのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーの調節を特徴解析するメトリックを生成し得る。例えば、ユーザーのマイクロバイオームに早い時期に現れた１又は複数の分類学的群の相対存在量の変化；ユーザーのマイクロバイオームの特定の分類学的群の発現の変化；ユーザーのマイクロバイオームの第１の分類学的細菌群及び第２の分類学的細菌群間の存在量の比率；ユーザーのマイクロバイオームにおける１又は複数の機能的ファミリーの相対存在量の変化；及び任意の他の適切なメトリック、の１又は複数に関するメトリックを使用して、マイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーにおける変化から治療有効性を評価してもよい。追加的又は代替的に、治療中のユーザーの経験（例えば、経験した副作用、改善の個人的評価、行動修正、症状改善など）に関するユーザーからの調査由来データを使用して、ブロックＳ１８０における治療有効性を決定してもよい。例えば、前記方法１００は、ユーザーからの治療後の生物学的サンプルを受け取ること；ユーザーからの補足データセットを収集することであって、前記補足データセットは、ユーザーの治療アドヒアランス（例えば、決定及び推奨される治療）及び／又は他の適切なユーザー特徴（例えば、行動、状態など）を示す、前記補足データセットを収集すること；女性生殖器系関連特徴解析モデル及び治療後の生物学的サンプルに基づいて、女性生殖器系関連状態に関して第１のユーザーの治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果を生成すること；及び治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば、治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果と治療前の女性生殖器系関連特徴解析結果との比較）及び／又はユーザーの治療アドヒアランスに基づいて、女性生殖器系関連状態についてユーザーに対して更新された治療を推奨すること（例えば、女性生殖器系関連状態に関するユーザーマイクロバイオームのプラスの結果又はマイナスの結果に基づいて治療を修正することなど）を含んでもよい。追加的又は代替的に、治療後の特徴解析結果（例えば、女性生殖器系関連状態に関する治療前から治療後にかけての変化の度合いなど）や更新された治療の決定（例えば、推奨される治療の有効性及び／又はアドヒアランスに基づいて更新された治療を決定することなど）において、他の適切なデータ（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するユーザー行動を示す補足データ；観察された症状など、女性生殖器系関連状態を示す補足データなど）を使用することもできる。
一例では、前記方法１００は、補足データ（例えば、調査由来データ；症状の重症度に関するものなど、女性生殖器系関連状態のステータスに関する情報を与えるものなど）を収集すること；ユーザーマイクロバイオームフィーチャー及び補足データに基づいて、ユーザーに対して女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、女性生殖器系関連状態に対する治療に関して治療的介入を促進すること（例えば、ユーザーに対して前記治療を推奨することなど）；（例えば、治療的介入を促進した後などに）ユーザーから治療後の生物学的サンプルを採取すること；後続の補足データを収集すること（例えば、第２の調査由来データ及びデバイスデータのうちの少なくとも１つを含む）；並びに、前記後続の補足データ及び治療後の生物学的サンプルに関する治療後のユーザーマイクロバイオームフィーチャーに基づいて、女性生殖器系関連状態についてユーザーに対して治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること、を含んでもよい。この例では、前記方法１００は、ユーザーに対する治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、女性生殖器系関連状態を改善するために、更新された治療（例えば、治療の修正、異なる治療など）に関する治療的介入を促進することを含んでもよい。例えば、当該更新された治療は、消耗品、デバイス関連治療、外科手術、心理関連療法、行動修正療法、及び環境要因修正療法のうちの少なくとも１つを含んでもよい。この例では、治療後の女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、治療後のマイクロバイオームフィーチャーに基づいて、ユーザーのマイクロバイオームの特徴と、女性生殖器系関連状態に関連する行動及び環境要因（及び／又は他の適切な特徴）の少なくとも１つを共有するユーザーサブグループに対応する参照マイクロバイオームの特徴と、の比較を決定することを含んでもよい。ここで、更新された治療に関する治療的介入を促進することは、行動修正療法、及び環境要因修正療法、及び／又は他の適切な治療のうちの少なくとも１つを促進するために、前記比較をユーザーに提示することを含んでもよい。しかしながら、ブロックＳ１８０は、追加の生物学的サンプル、追加の補足データ、及び／又は他の適切な追加データに関して、任意の適切な方法で実施することができる。
治療有効性；追加の生物学的サンプル（例えば、追加の女性生殖器系関連特徴解析結果、治療などを決定するためのもの）の処理；及び／又は女性生殖器系関連状態に関する継続的な生物学的サンプル採取、処理、及び分析に関連する他の適切な側面は、モデル（特徴解析モデル、治療モデルなど）を生成、更新及び／又はその他の方法で処理するために、及び／又は任意の他の適切な目的（例えば、前記方法１００の実施形態の他の部分に関連するインプットとして）のために、任意の適切な時点及び頻度で実施することができる。しかしながら、ブロックＳ１８０は、任意の適切な方法で実行することができる。
〔３．８ 微生物データベースの処理〕
前記方法１００は、追加的又は代替的に、１又は複数の微生物データベースを処理すること（例えば、その中でデータを生成、適用、保存することなど）を含み得るブロックＳ１８５を含んでいてもよい。ブロックＳ１８５は、マーカー情報、マイクロバイオームフィーチャー、１又は複数の状態との関連及び／又は他の適切なデータを含むデータベースに関する処理を実行するように機能し得る（例えば、１又は複数の特徴解析結果を生成する際にユーザー微生物フィーチャーと比較するなど、特徴解析プロセスを促進するため）。例えば、分類学的データベースは、微生物の遺伝子配列を、対応する複数の分類群と関連付けて保存することができ、これらは１又は複数の対応する状態と関連付けて保存することができる。
マーカーは、遺伝子配列、ペプチド配列、バイオマーカー、ターゲット、フィーチャー（例えば、マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム系統発生的多様性フィーチャー、マイクロバイオーム機能多様性フィーチャーなど）、及び／又は微生物（例えば、分類群）及び／又は関連する状態を示す任意の他の適切なマーカー、のうちの１又は複数を含んでもよい。分類学的データベースに保存された遺伝子配列は、好ましくは、１又は複数のｒＲＮＡ遺伝子配列（例えば、ｒＲＮＡ遺伝子配列の可変領域）を含み、当該ｒＲＮＡ遺伝子配列は１６Ｓ、１８Ｓ、３０Ｓ、４０Ｓ、５０Ｓ、６０Ｓ、５Ｓ、２３Ｓ、５．８Ｓ、２８Ｓ、７０Ｓ、８０Ｓ、各領域間の遺伝子間領域及び／又は任意の他の適切なｒＲＮＡ遺伝子、のうちの任意の１又は複数を含んでもよい。遺伝子配列は、好ましくは、１又は複数のＨＰＶに関連する遺伝子配列及び／又は任意の適切な女性生殖器系関連状態に関連する配列を含む。追加的又は代替的に、遺伝子配列は、他のＲＮＡ遺伝子、タンパク質遺伝子、及び／又は任意の他の適切な種類の遺伝子と関連するものであってもよい。分類学的データベースに保存された１又は複数のマーカーは、好ましくは、マーカー特徴を共有し、当該マーカー特徴としては、複数の分類群にわたって保存された遺伝子配列（例えば、可変領域を含む半保存された遺伝子配列）、保存されたペプチド配列、共有バイオマーカー及び／又は任意の他の適切なマーカー関連情報の１又は複数が挙げられる。
マーカーは、好ましくは、保存されたマーカーとの比較に基づいてユーザー微生物配列を特定の分類群にマッピング可能にするため、複数の分類群（例えば、本明細書に記載の任意の適切な分類群）に関連するものである。
微生物データベースを処理することは、データベースの参照マーカーのセットを決定すること（例えば、複数の分類群にわたる共有マーカー特性に基づいて選択されたプライマーから得られた予測リードに基づく）；分類群のターゲットリストを決定すること（例えば、膣関連の状態に関連するものなど）；参照マーカーに対する比較に基づいて分類群のターゲットリストをフィルタリングすること（例えば、配列比較）（例えば、最適化パラメーターを使用）；及びフィルタリングされた分類群を、対応する参照マーカーと関連付けてデータベースに保存すること、を含んでもよい。
いくつかの例において、参照マーカーのセットを決定することは、好ましくは、１又は複数のプライマー（例えば、ブロックＳ１１０のように、生物学的サンプルからの遺伝物質の増幅に使用されるプライマーなど）に基づく。例えば、前記方法１００は、参照データベース（例えば、ＳＩＬＶＡデータベース）からの配列との比較のための閾値条件（例えば、配列全体で最大２つのミスマッチ）を満たすアニーリングが可能なプライマー（例えば、Ｖ４フォワードプライマー：ＧＴＧＣＣＡＧＣＭＧＣＣＧＣＧＧＴＡＡ及びＶ４リバースプライマー：ＧＧＡＣＴＡＣＨＶＧＧＧＴＷＴＣＴＡＡＴなど）に基づいて、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子のアンプリコンを予測すること；縮重に基づいてアンプリコンをフィルタリングすること（例えば、２０を超える可能な非縮重配列にまで拡大する縮重アンプリコンをフィルタリングで除外すること）；フィルタリングしたアンプリコンを、フォワードリード（例えば、フォワードプライマーとフォワードプライマーの３’末端までの１２５ｂｐとを含む）及びリバースリード（例えば、リバースプライマーとリバースプライマーの３’末端までの１２４ｂｐとを含む）を表すように改変すること；改変したアンプリコンを処理すること（例えば、前記プライマーを除去すること）；及び処理されたアンプリコンを参照マーカーとして保存すること（例えば、フォワードリード後の１２５ｂｐ及びリバースリード後の１２４ｂｐ；連結した形で）、を含んでもよい。追加的又は代替的に、アンプリコンの予測、処理、及び／又は関連する操作は、任意の適切なプライマーに基づくことができ、及び／又は参照マーカーを決定するための任意の適切な方法で構成し得る。
変形例では、前記方法１００は、分類群のターゲットリストを決定すること（例えば、状態のセットに関連付けられた属のセット及び種のセットなど）を含み得、これは、好ましくは、状態に関連する情報源（例えば、科学文献、臨床試験などの第三者の情報源；状態、関連微生物、及び／又は関連マーカーに関する情報を含む出典など）を処理することを含む。変形例では、ブロックＳ１１０は、分類群のターゲットリストを生成するために、手動で状態に関連する情報源を処理することを含んでもよい（例えば、マーカーや関連情報などの、人手によるキュレーション）。ターゲット分類群を決定することは、状態に関連する情報源の自動処理を含んでもよい。例えば、ブロックＳ１１０は、分類群のターゲットリストを生成するために、オンライン情報源のリストを生成すること、リストに基づいてオンライン情報源を取得すること、分類群、関連する状態、及び／又はその他の関連データのセットを抽出するためにオンライン情報源を処理すること（例えば、自然言語処理技術の適用により）を含んでもよい。分類群のターゲットリストを決定することは、好ましくは、例えば、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる２０１６年９月９日出願のＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０５１，１５６号に記載される及び／又は任意の適切な方法で機能し得るものと同様の、参照マーカーのセットとの比較に基づいて、分類群のターゲットリストをフィルタリングすることを含む。
いくつかの例において、前記方法１００は、参照マーカーのセットからの参照マーカーを分類群のターゲットリストからの分類群に関連付けることを含み得、これは例えば、参照マーカーのセットに対して、複数の分類群のうち１又は複数の分類群（分類群の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子Ｖ４領域など）に関連付けられた遺伝子配列の長さの１００％に対する１００％の同一性を使用して、配列類似性検索を実行することに基づいてもよい。しかしながら、任意の適切な同一性パラメーター、長さパラメーター、及び／又は他の適切なパラメーターを配列類似性検索に適用することができ、参照マーカーと分類群の関連付けは任意の適切な方法で行うことができる。予備ターゲットリストの異なる分類群の参照マーカーは、最適化パラメーターに従ってフィルター処理されることが好ましい（例えば、感度、特異度、精度、陰性適中率、及び／又はその他のメトリックについて最適化するなど（混同行列の使用などによる））。一例では、表４〜表５に示すように、予備ターゲットリストの分類群は、最適化パラメーターの閾値（例えば、各最適化パラメーターが９０％を超えることが必要、９５％以上の精度が必要、など）に基づいてフィルタリング可能である。他の例では、ブロックＳ１２０は、所定の分類群を異なる数の参照マーカー（例えば、配列）に関連付ける複数のサブデータベースを生成し、異なる最適化パラメータープロファイルを生成することを含んでもよい。具体例では、ブロックＳ１１０は、分類群に一義的に対応する参照マーカーの最初のサブセットを受け入れること；ｄｔ／ｔｉの商に基づいて参照マーカーの２番目のサブセットからの参照マーカーを順位付けることであって、「ｔｉ」は目的の分類群への配列の注釈を表し、「ｄｔ」は別の分類群への配列の注釈を表す、順位づけること；異なる商条件に基づいて分類群のサブデータベースのセットを生成すること（例えば、０の商条件に基づいて、特異度が最適化されたサブデータベース、１００の商条件に基づいて感度が最適化されたサブデータベース）；サブデータベースのセットについての最適化パラメーターのセットを決定すること；最適化パラメーターの閾値を満たす最適化パラメーターに対応する分類群のサブデータベースに基づいて、分類群の予備ターゲットリストをフィルタリングすること；及び分類学的データベースに対応する参照マーカーと関連付けて、フィルタリングされた分類群を（例えば、表４〜表５に示すように）保存すること、を含んでもよい。追加的又は代替的に、分類群のターゲットリストを決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。
いくつかの例において、前記方法１００は、ＨＰＶ参照データベース（例えば、ＰａＶＥデータベース）のゲノム配列をテンプレートとして使用して、最大で２つのミスマッチを許容するプライマーに基づくＨＰＶゲノムからのＬ１遺伝子のアンプリコンを予測することを含んでもよい（例えば、フォワードプライマーには、
ＣＧＴＣＣＣＡＡＡＧＧＡＡＡＣＴＧＡＴＣ、
ＣＧＡＣＣＴＡＡＡＧＧＡＡＡＣＴＧＡＴＣ、
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リバースプライマーには、
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ＧＣＡＣＡＧＧＧＡＣＡＴＡＡＴＡＡＴＧＧ、
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ＧＣＡＣＡＡＧＧＣＣＡＴＡＡＴＡＡＴＧＧ）。
具体例では、生成したアンプリコンを変更して、最終的な短い連結アンプリコンを取得可能であり、当該アンプリコンには、フォワードプライマー（２０ｂｐ）と、それに続く５’から３’にかけての１２５ｂｐとのアンプリコンを含み得る。同じ手順をアンプリコンのリバース配列に適用してもよく、当該リバース配列は、リバースプライマーとそれに続くターゲット配列の１２５ｂｐとを含む。両方の改変リードを連結して、２５０ｂｐの最終的な短いアンプリコンを作成してもよい。最終的なアンプリコンを（ＣＤ−ΗＩＴなどを使用して）クラスター化して、シーケンスの冗長性を低減することができる。データベースは、完全なアンプリコンに加えて両方向に７５ｐｂの伸展を含んでいてもよい。
追加的又は代替的に、微生物データベースを処理することは、ユーザー集団から受け取った補足データセットに関連させて、ユーザー集団から受け取った生物学的サンプルを処理することに基づいて、参照マーカーと関連する分類群とを特定すること（例えば、ユーザーから採取された生物学的サンプルに由来する、マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム系統発生的多様性フィーチャー、及び／又はマイクロバイオーム機能多様性フィーチャーに基づいて、ユーザーが自己申告した状態との相関関係を決定する）を含んでいてもよいが、ターゲット分類群に対応する参照マーカーを決定することは、任意の適切な方法で実施することができる。しかしながら、分類学的データベースの処理は、任意の適切な方法で実施することができる。
〔３．９ 検証〕
前記方法１００は、追加的又は代替的に、検証を記載するブロックＳ１９０を含んでもよい。ブロックＳ１９０は、前記方法１００の実施形態の任意の適切な部分及び／又は前記システム２００の実施形態の任意の適切な構成要素を検証するように機能し得る。例えば、検証することは、例えば、ユーザーマイクロバイオームパラメーター及び／又は参照マイクロバイオームパラメーター範囲（例えば、ターゲット分類群の相対存在量に関するもの）の正確な決定を容易にするために、マイクロバイオームデータセット、マイクロバイオームフィーチャー、及び／又はマイクロバイオームデータベースに基づいて、ユーザーに対して１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析結果を生成する際に使用する前記プロセスを検証することを含んでもよい。検証することは、好ましくは、前記方法１００の実施形態の１又は複数の部分を実施すること、及び／又は前記システム２００の１又は複数の構成要素を、１又は複数の参照構成要素（例えば分類群のターゲットリストと関連する既知のマイクロバイオーム組成、マイクロバイオーム系統発生的多様性、及び／又はマイクロバイオームの機能多様性を有する参照サンプル；参照実験手法；など）に適用することを含む。
変形例では、検証することは、ターゲット分類群に関連する遺伝物質（例えば、様々なターゲット分類群の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子のＶ４領域を表す合成二本鎖ＤＮＡなどの合成遺伝物質など）の希釈（例えば、任意の適切な比率で）に基づいて参照サンプルを生成すること；及び前記方法１００の実施形態の１又は複数の部分（例えば、ブロックＳ１１０〜ブロックＳ１３０など）を実行することによって参照サンプルを処理して、参照サンプルに関連するターゲット分類群の検出を検証することを含んでもよい。変形例では、検証することは、実際のサンプル及び／又は合成の生物学的サンプル（例えば、既知の組成の生又は組換え材料を含む膣サンプルなど）から派生した参照サンプルを処理して、参照サンプルに関連付けられているターゲット分類群の検出を検証することを含んでもよい。一例では、女性の健康アッセイのための細菌ターゲットの検出を検証してもよい。具体例では、対照サンプル（例えば、細菌ターゲットに対して陰性）、クラミジア・トラコマチス陽性の第１の参照サンプル、及びナイセリア・ゴノレエ陽性の第２の参照サンプルを、女性の健康アッセイにおけるインプットとして使用して、検出能力を評価し得る（例えば、図１５では、クラミジア・トラコマチス（ｎ＝５）又はナイセリア・ゴノレエ（ｎ＝５）のいずれかを含有する１０個の匿名化された臨床検証検体（ｉＳｐｅｃｉｍｅｎ社）並びに１１個体からの９６個の膣サンプルを合わせて構築した膣プール（ｖａｇｉｎａｌ ｐｏｏｌ、ＶＰ）が示されている。これらを、いずれかの病原体の存在について、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子増幅及びシーケンシングを用いて、各検体の５つの複製について試験を行った。各複製実験における２つの病原体の相対存在量を、明るい（非存在）から暗い（１００％相対存在量）までのスケールで表示する）。４つのＳＴＩ関連ターゲット（すなわちクラミジア・トラコマチス、マイコプラズマ・ジェニタリウム、ナイセリア・ゴノレエ、及びトレポネーマ・パリダム）は、健康な対象のセットからのいずれのサンプルにも存在せず、抽出ＤＮＡのｄｉｇｅｎｅテストのパフォーマンスを検証するために使用した膣サンプルのセットにおいても存在しなかった。ｄｉｇｅｎｅテストのアッセイのＨＰＶ遺伝子型決定と比較するために使用したサンプルのセットにおいては、クラミジア・トラコマチス及びマイコプラズマ・ジェニタリウムがいくつかの検体において認められた。
追加的又は代替的に、検証することは、（例えば、パラメーター、フィーチャー、及び／又は他の適切なデータに関連する正確度、精度、及び／又は他の適切なメトリックを改善するためなどの）前記特徴解析プロセスの検証結果、及び／又は前記方法１００の実施形態の他の適切な部分に基づいて、前記方法１００の実施形態の１又は複数の部分に関連する１又は複数のパラメーター、フィーチャー、及び／又は他の適切なデータを修正（例えば、更新することなど）することを含んでもよい。
検証することは、追加的又は代替的に、参照アッセイ及び／又は他の適切な実験手法との比較を決定することを含んでもよい。変形例では、検証することは、参照アッセイとの比較を決定することを含み得る（例えば、ｄｉｇｅｎｅ Ｈｉｇｈ−Ｒｉｓｋ ＨＰＶ ＨＣ２ ＤＮＡテストなど）。
一例では、サンプリング性能は、参照ＨＰＶアッセイと比較してもよい（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テストなど）。具体例では、例えば、（例えば、複数回サンプリングした個体群由来の膣サンプルを組み合わせることなどにより）ホモジナイズした膣プールを使用することにより、（例えば本明細書に記載の）スパイキングやラン内の技術的再現性実験の実行に使用する目的などで、例えば検証実験を実施するために、第１のサンプルを、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態に関連する女性の健康アッセイを使用して採取してもよく、第２のサンプルを、参照ＨＰＶアッセイを使用して採取してもよい。
一例では、（例えば、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態に関連した）増幅及び配列に基づくＨＰＶタイプの特定を、参照ＨＰＶアッセイ（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テスト；前記ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テストのｈｒＨＰＶプローブ及び／又はｌｒＨＰＶプローブ；など）と比較してもよい。
一例では、（例えば、前記方法１００の実施形態の部分に関連した）女性の健康アッセイに関連するＨＰＶシーケンシングを、参照ＨＰＶアッセイ（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テスト）に対して評価してもよい。具体例では、ｈｒＨＰＶ遺伝子型決定において、一致率は９５．３％（カッパ係数０．８０４）であった。ｄｉｇｅｎｅ ｈｒＨＰＶプローブがｌｒＨＰＶタイプとの交差反応性を示したサンプルを除去した後においては、ｈｒＨＰＶ遺伝子型決定アッセイの感度と特異度はそれぞれ９４．５％及び９６．６％（カッパ係数０．８４１）であり、ｌｒＨＰＶ遺伝子型決定では一致率は９３．９％（カッパ係数０．７８８）であり、感度と特異度はそれぞれ１００％及び９２．９％であった。
具体例では、コントロールとキャリブレーターを使用して、自己サンプリングされたペアの膣サンプルのパフォーマンスを評価することにより、前記参照ＨＰＶアッセイのパフォーマンスを比較可能である。例えば、参照ＨＰＶアッセイの結果は、比較基準として使用してもよい。ここで、ＨＰＶタイプに割り当てられたリード数をスパイクインコントロールに割り当てられたリードの正規化された数で割った値が閾値（例えば、０．１など）より大きい場合、（例えば、前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態に関連する）女性の健康アッセイの結果は、ＨＰＶタイプに陽性であると見なすことができる。ここで、女性の健康アッセイと参照ＨＰＶアッセイとの一致率は、Ｃｏｈｅｎのカッパ係数により評価し得る（例えば、一致率のレベルは、０〜０．２（不良）、０．２１〜０．４０（可）、０．４１〜０．６（やや良）０．６１〜０．８（良）、０．８１〜１．００（優良）などの範囲により定義し得る）。
いくつかの例において、抽出ＤＮＡ（例えば、抽出膣ＤＮＡ）及び／又は他の適切なサンプルに対するパフォーマンスを、参照アッセイについて評価することにより、当該参照アッセイのパフォーマンス（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＦＶ検出テストなど）を評価することができる。これは、例えば、図１６（これには例えば、８７個のペアの自己採取の子宮頸部サンプルにおけるｄｉｇｅｎｅ ＨＣ２ Ｈｉｇｈ−Ｒｉｓｋ ＨＰＶアッセイパフォーマンスが含まれる。ここで、サンプルは、ＳＴＭチューブから直接又はＤＮＡ抽出後のペアのサンプルから試験した；線はｄｉｇｅｎｅアッセイのカットオフ値を示し（ＲＬＵ比＝１）、ＴＮは真陰性（ｔｒｕｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ）、ＴＰは真陽性（ｔｒｕｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ）、ＦＮは偽陰性（ｆａｌｓｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ）、ＦＰは偽陽性（ｆａｌｓｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ）を示す）、及び表１２（これには例えば、８７個のペアの自己採取の膣サンプルにおけるｄｉｇｅｎｅ ＨＣ２ Ｈｉｇｈ−Ｒｉｓｋ ＨＰＶアッセイパフォーマンスのためのパフォーマンスが含まれる。ここでは、サンプルの１セットを採取してｄｉｇｅｎｅ Ｓｐｅｃｉｍｅｎ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｍｅｄｉｕｍ（ｄｉｇｅｎｅ ＳＴＭ）に再懸濁し、第２のセットは溶解／安定化バッファー（ｄｉｇｅｎｅ ＤＮＡ）でチューブに懸濁したスワブから抽出したＤＮＡであった）に示されている。
いくつかの例において、臨床サンプル（例えば、臨床膣サンプル）及び／又は他の適切なサンプルにおけるパフォーマンスを、女性の健康アッセイ及び参照アッセイ（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テストなど）との比較により評価してもよく、例えば、ｈｒＨＰＶシーケンシングのパフォーマンスについて、例えば図１７Ａに示すように評価してもよく（これには例えば、抽出され、ＨＰＶプライマーを用いたＰＣＲ増幅及びシーケンシングによってテストされた７１８個の膣サンプルからのＤＮＡであって、さらにＨＣ２ ｈｒＨＰＶ（図１７Ａ）又はｌｒＨＰＶ（図１７Ｂ）プローブミックスを使用するｄｉｇｅｎｅアッセイで直接使用されたＤＮＡからの結果が含まれる。ここで、各サンプルについて、ｘ軸は、スパイクインされた内部コントロールに割り当てられたリードに対する検証済みＨＰＶタイプに割り当てられたリードの正規化された比率を示し、Ｙ軸は、アッセイのカットオフＲＬＵに対して正規化されたｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶプローブＲＬＵ値を示す；線は各アッセイのカットオフ値を示す。図１７Ａは、６０１個のサンプルのサブセットにおけるｈｒＨＰＶテスト結果の比較を含み、ｄｉｇｅｎｅ ｈｒＨＰＶアッセイで陽性、ｈｒＨＰＶ遺伝子型決定アッセイで陰性であったが、ｌｒＨＰＶ配列が遺伝子型決定によって検出された６個のサンプルを、三角形で示す）、表１３に示すように評価してもよい（これは例えば、ｈｒＨＰＶを検出するための、女性の健康アッセイとｄｉｇｅｎｅ ＨＣ２ ｈｒＨＰＶアッセイとの比較結果を含む。ここでは６０１個のサンプル中、５０４個は両方のテストにおいて陰性であり、６９個は両方のテストにおいて陽性であった。検証済みのｈｒＨＰＶタイプ（１６、１８、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５６、５８、５９、６６、及び６８）のいずれかに割り当てられた正規化されたリード数を、スパイクインコントロールに割り当てられたリード数で割った値が０．１より大きい場合、遺伝子型決定アッセイは陽性と見なされた。測定されたＲＬＵがアッセイのカットオフ値以上である場合（ＲＬＵ比が１以上）、ｄｉｇｅｎｅテストは陽性と見なされた。正規化されたｈｒＨＰＶシーケンスリードの数とｄｉｇｅｎｅ ＨＣ２ ｈｒＨＰＶ ＲＬＵ比との間には正の相関が認められた）。
いくつかの例において、臨床サンプル（例えば、臨床膣サンプル）及び／又は他の適切なサンプルにおけるパフォーマンスを、女性の健康アッセイ及び参照アッセイ（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テストなど）との比較により評価してもよく、例えば、ｌｒＨＰＶシーケンシングのパフォーマンスについて、例えば図１７Ｂに示すように評価してもよく（例えば、図１７Ｂは、１４８個サンプルのサブセットにおけるｌｒＨＰＶテスト結果の比較などを含む）、表１４に示すように評価してもよい（例えばここでは、１４８個のサンプル中、１１８個は両方のテストにおいて陰性であり、２１個は両方のテストにおいて陽性であった。検証済みのｌｒＨＰＶタイプ（６、１１、４２、４３、４４）のいずれかに割り当てられた正規化されたリード数を、スパイクインコントロールに割り当てられたリード数で割った値が０．１より大きい場合、遺伝子型決定アッセイは陽性と見なされた。測定されたＲＬＵがアッセイのカットオフ値以上である場合（ＲＬＵ比が１以上）、ｄｉｇｅｎｅテストは陽性と見なされた。正規化されたｌｒＨＰＶシーケンスリードの数は、ｄｉｇｅｎｅ ＨＣ２ ｌｒＨＰＶ ＲＬＵ比と正の相関があった）。
実施例では、ｈｒＨＰＶタイプ及びｌｒＨＰＶタイプの臨床サンプルにおける有病率を、例えば、図１８Ａ及び図１８Ｂ（例えばこれには、７１８個のサンプルを合わせた結果が含まれる）に示すように、女性の健康アッセイと参照アッセイ（例えば、ｄｉｇｅｎｅ ＨＰＶ検出テストなど）との間で比較してもよい。
検証することは、追加的又は代替的に、インビトロでの検証を含んでもよい（例えば、女性の健康アッセイに関連する分類群及び／又はターゲットなどの、任意の適切な分類群及び／又はターゲットの検証など）。変形例では、検証することは、インビトロでの細菌ターゲットの検証を含んでもよい（例えば、表１に記載の３２個の細菌ターゲットなど）。具体例では、インビトロでの検証は合成ＤＮＡを使用することを含んでもよく、例えば、プライマー領域（例えば、ＳＩＬＶＡの代表配列に基づくものなど。分類群ごとのＳＩＬＶＡの代表配列は、分類群の全ての配列の全配列比較を実行し、セット内の最大数の配列と最も高い類似性を共有する配列を代表として特定することによって選択され得る）と、５’側と３’側の両方における７５個の追加塩基と、を有する１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子のＶ４領域を含む合成ＤＮＡであって、１ターゲットごとに１つのｓＤＮＡであるもの（例えば、表７に示すもの）などを使用することを含んでもよい。具体例では、各ターゲットが膣スワブ標本において検出可能であったことを検証するために、本研究に含まれる女性の膣標本を組み合わせることによって作製された膣プールのアリコート（例えば、５００μＬ）に各ｓＤＮＡ（例えば、３ｎｇ）をスパイクしてもよい。ここで、ＤＮＡはスパイクされた各膣プールから抽出された。各スパイクイン実験は３連で実施された。そして前記方法１００の実施形態の一部などのように、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子をターゲットとするＰＣＲによる増幅、シーケンシング、及びバイオインフォマティクスパイプラインを使用して、細菌のターゲットが検出された。各ターゲットは、膣プールから抽出されたＤＮＡに対して実行された３連のスパイクイン増幅反応のそれぞれにおいて、検出限界（ＬＯＤ）を超えて検出された。追加的又は代替的に、ターゲット（例えば、細菌ターゲット）のＬＯＤを決定してもよい。具体例では、ＰＣＲプレートのウェルを使用してブランク上限（ｌｉｍｉｔ ｏｆ ｂｌａｎｋ、ＬＯＢ）を計算してもよい（例えば、プレートの最初の列及び最初の行のウェルにそれぞれ異なるターゲットからの合成１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子ＤＮＡを２００ｐｇ／μＬ含む、９６ウェルＰＣＲプレートのブランクウェルなど）。ここで、ＬＯＢは、これらのブランクウェルの平均リード数に１．６５標準偏差を加えたものとして設定された。細菌ｓＤＮＡのプールを様々な比率で混合した（例えば、各細菌のｓＤＮＡを、それぞれが等モル量のｓＤＮＡを含む２つのプールＡ及びＢのいずれかにランダムに割り当てた）。各プールをＰＣＲグレードの水で段階希釈した（例えば、プールＡの希釈液を、未希釈のプールＢと１：１で混合し、その逆も同様に行った）。プールＡ／Ｂの組み合わせは、以下に説明するように、ＤＮＡ抽出、増幅、及びシーケンシングにおいて３連で使用された。各ターゲットについて、ＬＯＤは、３つの複製物のうち少なくとも２つにおいて、サンプル中にそのターゲットの少なくとも２つのリードが１０，０００リード数以上で含まれるｓＤＮＡの最低濃度として定義された。このＬＯＤを使用して、ＬＯＤでの各分類群の検出下限閾値を、ＬＯＢ（４８．２７）＋（ＬＯＤでの分類群の標準偏差）×１．６５として計算可能である。前記閾値は、ＬＯＤ以上において、サンプルで特定された分類群を正しく割り当てるために使用される。具体例では、種レベルと属レベルの両方のｓＤＮＡが混合プールＡ及びＢに存在するターゲットの場合、バイオインフォマティクス補正を適用してもよい。属レベルのターゲットの合計リードは、その混合プールに当該属中の種も存在する場合、その属に対して測定されたリードの合計として定義され、同じ混合プールの当該属に属する種レベルのターゲットに対応するリードは全て差し引かれる（例えば、種レベルではなく属にマッチしたリードだけが属に当てはめられる）。
変形例では、検証することは、ＨＰＶターゲット（例えば、表１に記載のＨＰＶターゲットなど）のインビトロでの検証を含んでもよい。具体例では、約６００ｂｐの長さのＬ１遺伝子の断片を使用してもよい。具体例では、（例えば、女性の健康アッセイに含まれる）５個のｌｒＨＰＶタイプ及び１９個のｈｒＨＰＶタイプを表す合成ＤＮＡ配列が表８に記載される。具体例では、膣スワブ標本で各ターゲットを検出できることを検証するために、本研究に含まれる女性の膣標本を組み合わせることによって作製された膣プールのアリコート（例えば、５００μＬ）に各ＨＰＶ ｓＤＮＡ（例えば、３ｎｇ）をスパイクしてもよい。ここで、ＤＮＡはスパイクされた各膣プールから抽出された。スパイクされたＨＰＶターゲットは、（例えば、前記方法１００の実施形態の一部のように）Ｌ１遺伝子を標的としたＰＣＲを使用した増幅及びバイオインフォマティクスパイプラインにより検出された。各スパイクイン実験は３連で実施された。各ＨＰＶターゲットは、膣プールから抽出されたＤＮＡに対して実行された３連のスパイクイン増幅反応のそれぞれにおいて、ＬＯＤを超えて検出された。各ターゲットにおいて、ＨＰＶに割り当てられたリード数を内部スパイクインコントロールに割り当てられた正規化されたリードの総数で割った値である比は＞０．１であった。具体例では、ＨＰＶターゲットのＬＯＤを決定するために、ヌクレアーゼフリー水中でＨＰＶターゲットを表すｓＤＮＡの１０倍段階希釈を作製した。これは１μＬあたり１０５〜１０２分子の範囲にわたる。あるターゲットの希釈を別のターゲットの希釈と逆順に組み合わせて、異なるＨＰＶ ｓＤＮＡのペアを作製した。各希釈ペアは、以下に説明するように、３連のＰＣＲのテンプレートとして直接使用された。
しかしながら、検証は、任意の適切な方法で実行することができる。
〔４． システム〕
図２に示すように、（例えば、女性生殖器系関連状態を特徴解析するための）前記システム２００の実施形態は、以下の任意の１又は複数を含み得る：微生物データセット（例えば、微生物の遺伝子配列、微生物の配列データセットなど）の決定を促進するために、１又は複数のユーザー（例えば、ヒト対象、患者、動物、環境生態系、医療提供者など）から生物学的サンプル（例えば、ユーザーによって収集され、前処理試薬を含む容器に含まれている）を収集及び／又は処理するように動作可能な取扱いシステム（例えば、サンプル取扱いシステム）２１０；マイクロバイオームフィーチャー（例えば、微生物データセット及び／又は他の適切なデータなどに基づく、マイクロバイオーム組成フィーチャー、マイクロバイオーム機能フィーチャー、多様性フィーチャー、相対存在量の範囲など）を決定し、女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば、女性生殖器系関連状態の特徴解析、治療に関連する特徴解析、ユーザーの特徴解析など）を決定するように動作可能な女性生殖器系関連特徴解析システム２２０；及び／又は１又は複数の女性生殖器系関連状態に対する治療的介入を促進する（例えば、治療を促進するなど）ように動作可能な治療促進システム２３０（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に基づいて、例えば１又は複数の女性生殖器系関連状態を改善するなど）。
前記システム２００の実施形態は、生物学的サンプルを受け取る及び／又は処理する（例えば、断片化、増幅、シーケンシング、関連するデータセットを生成するなど）ことにより、当該生物学的サンプルの微生物核酸及び／又は他の構成要素をデータに変換して（例えば、続いてアラインメント及び分析可能な遺伝子配列、微生物データセットなど）、女性生殖器系関連特徴解析結果及び／又は治療的介入の生成を促進するように機能し得る１又は複数の取扱いシステム２１０を含んでもよい。前記取扱いシステム２１０は、追加的又は代替的に、サンプルキット２５０（例えば、サンプル容器、１又は複数の採取部位からのサンプルを採取する説明書などを含む）を複数のユーザーに（例えば、サンプルキット２５０の購入オーダーに対応して）、例えば、郵便配達システムにより提供するように機能し得る。前記取扱いシステム２１０は、例えば微生物データ（例えば、微生物配列データ、微生物データセットのための他のデータなど）を生成する際に、１又は複数の生物学的サンプルをシーケンシング（例えば、当該生物学的サンプルからの微生物核酸をシーケンシング）するための、１又は複数のシーケンシングシステム２１５を含んでもよい（例えば、次世代シーケンシングシステム、標的化アンプリコンシーケンシング用のシーケンシングシステム、合成によるシーケンシング（Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｂｙ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）手法、キャピラリーシーケンシング手法、Ｓａｎｇｅｒシーケンシング、パイロシーケンシング手法、ナノポアシーケンシング手法など）。次世代シーケンシングシステム（例えば、次世代シーケンシングプラットフォームなど）は、ハイスループットシーケンシング（例えば、ハイスループットシーケンシング技術によって促進されるもの；超並列署名（ｍａｓｓｉｖｅｌｙ ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）シーケンシング、ポロニー（Ｐｏｌｏｎｙ）シーケンシング、４５４パイロシーケンシング、イルミナシーケンシング、ＳＯＬｉＤシーケンシング、Ｉｏｎ Ｔｏｒｒｅｎｔ半導体シーケンシング、ＤＮＡナノボールシーケンシング、ＨｅｌｉＳｃｏｐｅ Ｓｉｎｇｌｅ Ｍｏｌｅｃｕｌｅシーケンシング、単一分子リアルタイム（Ｓｉｎｇｌｅ ｍｏｌｅｃｕｌｅ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ、ＳＭＲＴ）シーケンシング、ナノポアＤＮＡ シーケンシングなど）、任意の世代のシーケンシング技術（例えば、第２世代シーケンシング技術、第３世代シーケンシング技術、第４世代シーケンシング技術など）、アンプリコン関連のシーケンシング（例えば、標的化アンプリコンシーケンシング）、合成によるシーケンシング、トンネル電流によるシーケンシング、ハイブリダイゼーションによるシーケンシング、質量分析によるシーケンシング、顕微鏡的手法、及び／又は任意の適切な次世代シーケンシング技術、のうちの１又は複数のための任意の適切なシーケンシングシステム（例えば、シーケンシングプラットフォームなど）を含み得る。追加的又は代替的に、シーケンシングシステム２１５は、キャピラリーシーケンシング、Ｓａｎｇｅｒシーケンシング（例えば、マイクロ流体Ｓａｎｇｅｒシーケンシングなど）、パイロシーケンシング、ナノポアシーケンシング（オックスフォードナノポア（Ｏｘｆｏｒｄ Ｎａｎｏｐｏｒｅ）シーケンシングなど）、及び／又は任意の適切なシーケンシング技術によって促進される任意の他の適切な種類のシーケンシングの任意の１又は複数を実施してもよい。
前記取扱いシステム２１０は、追加的又は代替的に、シーケンシングシステムによって配列処理されるように多重方式で生物学的サンプルを自動的に準備する（例えば、断片化、及び女性生殖器系関連状態に関連する遺伝的ターゲットと互換性のあるプライマーを使用して増幅する）ように動作可能なライブラリー準備システム及び／又は任意の適切な構成要素を含んでもよい。前記取扱いシステム２１０は、本明細書に記載の任意の適切なサンプル処理手法を実施してもよい。しかしながら、前記取扱いシステム２１０及び関連する構成要素は、任意の適切な方法で構成し得る。
前記システム２００の実施形態は、女性生殖器系関連特徴解析及び／又は治療的介入を促進するために、微生物データセット（例えば、微生物の遺伝子配列につながる処理された生物学的サンプルに基づくもの、参照配列に対するアラインメントに基づくものなど）、マイクロバイオームフィーチャー（例えば、個々の変数；変数のグループ；統計的説明のための表現型予測に関連するフィーチャー；個体から取得したサンプルに関連する変数；女性生殖器系関連状態に関連する変数；サンプルのマイクロバイオーム組成及び／又は機能性の相対量又は絶対量を完全または部分的に示す変数；など）、モデル、及び／又は他の適切なデータを決定する、分析する、特徴解析する、及び／又はその他の方法で処理するように機能し得る、１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析システム２２０を含んでもよい。いくつかの例において、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するサンプル（例えば、女性生殖器系関連状態に関連する存在、非存在、リスク、傾向、及び／又は他の側面に関連するサンプルなど）間の差異を統計的に説明するフィーチャーの情報に関連するデータを特定し得る。例えば、異なる分析は、異なるサンプルを区別する（例えば、状態の有無に関連するサブグループを区別するなど）フィーチャーへの補足的な見解を提供し得る。具体例では、個々の予測因子、特定の生物学的プロセス、及び／又は統計的に推定された潜在変数は、データの複雑さの様々なレベルで補足情報を提供し、特徴解析、診断、及び／又は治療に関する様々なその後の機会を促進し得る。他の具体例では、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、１又は複数の特徴解析プロセスのための補足データを処理する。
前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、１又は複数の女性生殖器系関連状態を特徴解析する（例えば、１又は複数のユーザーについて１又は複数の女性生殖器系関連状態の傾向を決定する）ための女性生殖器系関連状態モデル、治療を決定するための治療モデル、及び／又はシステム２００及び／又は方法１００の実施形態に関連する任意の適切な目的のための任意の他の適切なモデルの任意の１又は複数を含み得る女性生殖器系関連特徴解析モデルを、含む、生成する、適用する、及び／又はその他の方法で処理してもよい。具体例では、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、１又は複数の女性生殖器系関連状態を治療するために使用される治療を特定及び／又は特徴解析するための治療モデル（例えば、状態横断的分析に基づくもの）を生成する及び／又は適用してもよい。異なる女性生殖器系関連特徴解析モデル（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルの異なる組み合わせ；異なる分析手法を適用する異なるモデル；異なるインプット及び／又はアウトプットタイプ；時間や頻度に関してなどの異なる方法で適用されるものなど）を、以下の１又は複数に基づいて適用（例えば、実行、選択、回収、保存など）し得る：女性生殖器系関連状態（例えば、特徴解析される１又は複数の女性生殖器系関連状態によって異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルを使用するなど、例えば、異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルは、異なる女性生殖器系関連状態及び／又は該状態の組み合わせに関して、データを処理するための異なるレベルの適合性を有する）、ユーザー（例えば、異なるユーザーデータ及び／又は特徴、人口統計学的特性、遺伝学、環境要因に基づく異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルなど）、女性生殖器系関連特徴解析（例えば、異なるタイプの特徴解析のための異なる女性生殖器系関連特徴解析モデル、例えば治療関連の特徴解析と診断関連の特徴解析、例えば関連するマイクロバイオーム組成を特定することと女性生殖器系関連状態の傾向スコアを決定することなど）、治療（例えば、異なる治療の有効性をモニタリングするための異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルなど）、身体部位（例えば、異なるサンプル採取部位からの生物学的サンプルに対応する微生物データセットを処理するための異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルなど）、補足データ、及び／又は任意の他の適切な構成要素。しかしながら、女性生殖器系関連特徴解析モデルは、女性生殖器系関連特徴解析及び／又は治療的介入を促進するために、任意の適切な方法で調整及び／又は使用し得る。
前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、好ましくは、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析結果（例えば、部位特異的分析）を決定することが可能である。いくつかの例において、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、異なる部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成及び／又は適用し得る。具体例では、異なる部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルは、異なるマイクロバイオームフィーチャー、例えば、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルが関連付けられている１又は複数の身体部位に関連する部位特異的フィーチャーなどに基づいて、生成及び／又は適用し得る（例えば、対象の腸採取部位で採取したサンプルに由来し、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する腸部位特異的フィーチャーを、例えば、ユーザーの腸採取部位で採取したユーザーサンプルに基づいて特徴解析結果を決定するために適用可能な腸部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成するために使用するなど）。部位特異的女性生殖器系関連特徴解析モデル、部位特異的フィーチャー、サンプル、部位特異的治療、及び／又は他の適切な実体（例えば、身体部位に関連し得る）は、好ましくは、腸部位（例えば、糞便サンプルに基づいて特徴解析される）、皮膚部位、鼻腔部位、生殖器部位（例えば、陰部、生殖器、膣部など）、口腔部位、及び／又は任意の適切な身体領域の１又は複数を含む少なくとも１つの身体部位（例えば、サンプル採取部位に対応）に関連している。いくつかの例において、異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルは、様々な種類のインプット、アウトプット、女性生殖器系関連特徴解析、女性生殖器系関連状態（例えば、特徴解析を要する異なる表現型基準）及び／又は任意の他の適切な実体に合わせて調整可能である。しかしながら、部位特異的女性生殖器系関連特徴解析は、任意の方法で構成でき、女性生殖器系関連特徴解析システム２２０及び／又は他の適切な構成要素によって任意の方法で決定することができる。
女性生殖器系関連特徴解析モデル、他のモデル、前記システム２００の実施形態の他の構成要素、及び／又は適切な前記方法１００の実施形態の一部（例えば、特徴解析プロセス、マイクロバイオームフィーチャーの決定、女性生殖器系関連特徴解析結果の決定など）は、以下の任意の１又は複数を含む分析手法を採用し得る：単変量統計検定、多変量統計検定、次元削減手法、人工知能アプローチ（例えば、機械学習アプローチなど）、データに対するパターン認識を実行すること（例えば、女性生殖器系関連状態とマイクロバイオームフィーチャーとの相関関係を特定することなど）、複数のソースからのデータを融合すること（例えば、前記データから抽出されたマイクロバイオームフィーチャーなどに基づいて、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連する複数のユーザーからのマイクロバイオームデータ及び／又は補足データに基づく特徴解析モデルを生成すること）、値の組み合わせ（例えば、値の平均化など）、圧縮、変換（例えば、デジタルからアナログへの変換、アナログからデジタルへの変換など）、データの統計的推定を実行すること（例えば、通常の最小二乗回帰、非負の最小二乗回帰、主成分分析、リッジ回帰など）、波変調、正規化、更新（例えば、経時的に処理された生物学的サンプルに基づく特徴解析モデル及び／又は治療モデルに対するものなど）、順位付け（例えば、マイクロバイオームフィーチャー、治療など）、重み付け（例えば、マイクロバイオームフィーチャーなど）、検証、フィルタリング（例えば、ベースラインの修正、データのトリミングなどのため）、ノイズ低減、平滑化、フィリング（例えば、ギャップフィリング）、整列、モデルフィッティング、ビニング、ウィンドウ処理、クリッピング、変換、数学演算（例えば、導関数、移動平均、加算、減算、乗算、除算など）、データの関連付け、多重化、逆多重化、補間、外挿、クラスタリング、画像処理手法、他の信号処理操作、他の画像処理操作、視覚化、及び／又は任意の他の適切な処理操作。人工知能アプローチは、以下の任意の１又は複数を含み得る：教師あり学習（例えば、ロジスティック回帰の使用、バックプロパゲーションニューラルネットワークの使用、ランダムフォレストの使用、決定木など）、教師なし学習（例えば、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムの使用、Ｋ平均クラスタリングの使用など）、半教師あり学習、ディープラーニングアルゴリズム（例えば、ニューラルネットワーク、制限付きボルツマンマシン、ディープビリーフネットワーク法、畳み込みニューラルネットワーク法、リカレントニューラルネットワーク法、スタックオートエンコーダ法など）、強化学習（例えば、Ｑ学習アルゴリズムの使用、時間差学習の使用）、回帰アルゴリズム（例えば、通常の最小二乗、ロジスティック回帰、段階的回帰、多変量適応回帰スプライン、局所推定散布図平滑化など）、インスタンスベースの方法（例えば、ｋ最近傍、学習ベクトル量子化、自己組織化マップなど）、正則化法（例えば、リッジ回帰、最小絶対収縮及び選択演算子、弾性ネットなど）、決定木学習法（例えば、分類と回帰木、ＩＤ３（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｓｅｒ ３）、Ｃ４．５、カイ二乗自動相互作用検出、決定株、ランダムフォレスト、多変量適応回帰スプライン、勾配ブースティングマシンなど）、ベイジアン（Ｂａｙｅｓｉａｎ）法（例えば、ナイーブベイジアン、ＡＯＤＥ（ａｖｅｒａｇｅｄ ｏｎｅ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ）、ベイジアンビリーフネットワークなど）、カーネル法（例えば、サポートベクトルマシン、放射基底関数、線形判別分析など）、クラスタリング手法（例えば、ｋ平均クラスタリング、期待値最大化など）、相関ルール学習アルゴリズム（例えば、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズム、Ｅｃｌａｔアルゴリズムなど）、人工ニューラルネットワークモデル（例えば、パーセプトロン法、バックプロパゲーション法、ホップフィールドネットワーク法、自己組織化マップ法、学習ベクトル量子化法など）、アンサンブル法（例えば、ブースティング、ブートスラップアグリゲーション、エイダブースト（ＡｄａＢｏｏｓｔ）、積み重ね一般化、勾配ブースティングマシン法、ランダムフォレスト法など）、及び／又は任意の適切な人工知能アプローチ。しかしながら、データ処理は、任意の適切な方法で採用することができる。
前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、複数の女性生殖器系関連状態のための状態横断的分析を実施してもよい（例えば、複数状態のマイクロバイオームフィーチャーなどの、異なる女性生殖器系関連特徴解析モデルのアウトプットに基づく複数状態の特徴解析結果を生成する）。例えば、前記女性生殖器系関連特徴解析システムは、複数の女性生殖器系関連状態に関連する（例えば、当該状態により診断される、特徴解析されるなどの）ユーザーの微生物データ、マイクロバイオームフィーチャー、及び／又は他の適切なマイクロバイオームフィーチャーに基づく女性生殖器系関連状態の間の相関関係を特徴解析してもよい。具体例では、状態横断的分析は、個々の女性生殖器系関連状態の特徴解析（例えば、個々の女性生殖器系関連状態のための女性生殖器系関連特徴解析モデルからのアウトプット）に基づいて実施してもよい。状態横断的分析は、状態特異的フィーチャー（例えば、単一の女性生殖器系関連状態にのみ関連する）、複数状態のフィーチャー（例えば、２つ以上の女性生殖器系関連状態に関連する）、及び／又は任意の他の適切な種類のフィーチャーの特定を含んでもよい。状態横断的分析は、例えば女性生殖器系関連状態の異なるペアを評価することにより、相関、一致を通知するパラメーター、及び／又は同様の２つ以上の女性生殖器系関連状態の間の関係を説明する他のパラメーターを決定することを含んでもよい。しかしながら、女性生殖器系関連特徴解析システム及び／又は他の適切な構成要素は、状態横断的分析を促進するために任意の適切な方法で構成可能である（例えば、状態横断的分析の目的で分析手法を適用する、状態横断的特徴解析結果を生成する、など）。
前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、好ましくは、（例えば、女性生殖器系関連特徴解析モデルなどを適用するための）リモートコンピューティングシステムを含むが、追加的又は代替的に、任意の適切なコンピューティングシステム（例えば、ローカルコンピューティングシステム、ユーザーデバイス、ハンドリングシステムコンポーネントなど）を含んでもよい。しかしながら、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、任意の適切な方法で構成し得る。
前記システム２００の実施形態は、１又は複数の女性生殖器系関連状態について治療的介入（例えば、１又は複数の治療を推奨するなど）を促進するように機能し得る（例えば、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するユーザーの状態を改善するためのユーザーマイクロバイオーム組成及び機能多様性を調節することを促進するなど）、１又は複数の治療促進システム２３０を含んでもよい。前記治療促進システム２３０は、例えば部位特異的特徴解析（例えば、複数の身体部位に関連する複数部位における特徴解析など）、複数状態の特徴解析、他の特徴解析、及び／又は任意の他の適切なデータに基づいて、任意の数の身体部位（例えば、任意の適切な数のサンプル採取部位などに対応する）に関連する任意の数の女性生殖器系関連状態のための治療的介入を促進し得る。前記治療促進システム２３０は、以下の任意の１又は複数を含み得る：通信システム（例えば、コンピューティングデバイス（例えば、ユーザー用デバイス及び／又は医療提供者用デバイス；モバイル機器；スマートフォン；デスクトップコンピュータ；コンピューティングデバイスがアクセスするウェブサイト、ウェブアプリケーション、モバイルアプリケーションなど）に、治療提案、治療選択、治療中止の提案、及び／又は他の適切な治療関連情報を伝達するためのもの；医療提供者と女性生殖器系関連状態に関する対象間の遠隔医療を可能にするためのものなど）、ユーザーデバイス上で実行可能なアプリケーション（例えば、ユーザーについてマイクロバイオーム組成及び／又は機能を示すもの）、医療機器（例えば、異なる採取部位からサンプルを採取するためなどの生物学的サンプリングデバイス；薬物供給装置；外科システムなど）、ユーザーデバイス（例えば、生体認証センサー）、及び／又は任意の他の適切な構成要素。１又は複数の治療促進システム２３０は、女性生殖器系関連特徴解析システム２２０により制御される、通信される、及び／又はその他の方法で関連付けられることができる。例えば、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０は、１又は複数の女性生殖器系関連状態の特徴解析結果を生成して、前記治療促進システム２３０が、対応するユーザーに（例えば、インターフェース２４０などで）提示する（例えば、送信する、通信するなど）ようにすることができる。他の例では、前記治療促進システム２３０は、デバイス（例えば、ユーザーのスマートフォン）のアプリケーション及び／又は他のソフトウェアを更新及び／又は他の方法で修正して、治療を促進し得る（例えば、Ｔｏ Ｄｏリストアプリケーションで、１又は複数の女性生殖器系関連状態に関連するユーザーの状態を改善するためのライフスタイルの変更を促進することなど）。しかしながら、前記治療促進システム２３０は、任意の適切な方法で構成し得る。
図２５に示すように、前記システム２００の実施形態は、追加的又は代替的に、マイクロバイオーム特徴、女性生殖器系関連状態の情報（例えば、傾向メトリック、治療の推奨、他のユーザーとの比較、他の特徴解析結果など）、及び／又は１又は複数の女性生殖器系関連特徴解析に関連する（例えば、含まれた、関する、由来するなど）特定の情報（例えば、本明細書に記載の任意の適切なデータ）の提示を改善するように機能し得るインターフェース２４０を含んでいてもよい。いくつかの例において、前記インターフェース２４０は、例えば人口統計学的特性を共有するユーザーグループ（例えば、喫煙者、運動をする者、様々な食事療法のユーザー、プロバイオティクスの消費者、抗生物質使用者、特定の治療を受けているグループ）などに関連して、マイクロバイオーム組成（例えば、分類学的群、相対存在量など）、機能多様性（例えば、特定の機能に関連する遺伝子の相対存在量）、及び１又は複数の女性生殖器系関連状態の傾向メトリックなどの女性生殖器系関連状態情報を提示し得る。しかしながら、前記インターフェース２４０は、任意の適切な方法で構成し得る。
前記システム２００の実施形態の構成要素は、一般に別個の構成要素として説明されるが、それらは、任意の方法で物理的及び／又は論理的に統合し得る。例えば、コンピューティングシステム（例えば、リモートコンピューティングシステム、ユーザーデバイスなど）は、前記女性生殖器系関連特徴解析システム２２０（例えば、マイクロバイオーム関連状態モデルを適用して、ユーザーに対して女性生殖器系関連状態の特徴解析結果を生成するなど）及び前記治療促進システム２３０（例えば、マイクロバイオーム組成及び／又は機能に関連する洞察を提示する；治療の推奨及び／又は情報を提示する；スマートフォンのカレンダーアプリケーションで毎日のイベントをスケジュール管理し、女性生殖器系関連の改善のための治療に関してユーザーに通知する、などにより治療的介入を促進するなど）の部分及び／又は全てを実行することができる。一例では、前記システム２００では、治療促進システム２３０が省略されていてもよい。一例では、前記システム２００は、クリニックにおける子宮頸癌スクリーニング、他の適切な女性の健康スクリーニング、女性の健康に関連する他の適切なクリニックにおけるアプローチ、及び／又は任意の適切なアプローチのための従来及び／又は現在のアプローチを補完することが可能な、女性の健康アッセイ（例えば、本明細書に記載のアッセイなど）を含んでもよい。しかしながら、前記システム２００の実施形態の機能性は、任意の適切なシステム構成要素間に、任意の適切な方法で分配可能である。しかしながら、前記システム２００の実施形態の構成要素は、任意の適切な方法で構成し得る。
〔５．その他〕
しかしながら、前記方法１００の実施形態は、対象からの生物学的サンプルの受け取り、対象からの生物学的サンプルの処理、生物学的サンプル由来のデータの分析、及び対象の特定のマイクロバイオーム組成及び／又は機能性フィーチャーに従ってカスタマイズされた診断及び／又はプロバイオティクスベースの治療を提供するように使用可能なモデルの生成を促進するように構成された任意の他の適切なブロック又は工程を含む。
前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態は、任意のバリエーション（例えば、実施形態、変形例、例、具体例、図面など）を含む様々なシステム構成要素及び様々な方法プロセスの全ての組み合わせや変更を含んでもよい。前記方法１００の実施形態の部分及び／又は本明細書に記載のプロセスは、非同期に（例えば、順次）、同時に（例えば、並行して）、又は任意の他の適切な順序で実施することができ、さらに／又は前記システム２００及び／又は本明細書に記載の他の実体の１又は複数の例、成分、構成要素及び／又は他の側面を使用して実施することができる。
本明細書（例えば、実施形態、変形例、例、具体例、図面など）に記載のバリエーションのいずれも、及び／又は本明細書に記載のバリエーションの任意の部分は、追加的又は代替的に、組み合わせ、集約、除外、使用、逐次に実行、並行して実行、及び／又はその他の方法で適用することができる。
前記方法１００及び／又はシステム２００の実施形態の一部は、少なくとも部分的に、コンピュータ可読命令を格納するコンピュータ可読媒体を受け取るように構成された機器として、具現化及び／又は実装し得る。前記命令は、前記システムと統合できるコンピュータ実行可能コンポーネントによって実行することができる。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤ又はＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピードライブ、又は任意の適切なデバイスなどの任意の適切なコンピュータ可読メディアに格納し得る。前記コンピュータ実行可能コンポーネントは、汎用又はアプリケーション固有のプロセッサであってよいが、任意の適切な専用ハードウェア又はハードウェア／ファームウェアの組み合わせデバイスが、代替的又は追加的に命令を実行し得る。
当業者が前述の詳細な説明、図面、及び特許請求の範囲から認識するように、特許請求の範囲で定義される範囲から逸脱することなく、方法１００、システム２００、及び／又はバリエーションの実施形態に修正及び変更を加えることができる。

Claims (23)

  1. 対象のセットに関連するサンプル群からの微生物核酸群に基づいて、前記対象のセットに関連する微生物配列データセットを決定すること、ここで、前記サンプル群は、少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する少なくとも１つのサンプルを含む；
    前記対象のセットについて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する補足データを収集すること；
    前記微生物配列データセットに基づいて、マイクロバイオーム組成フィーチャーのセットを決定すること；
    前記補足データ、及び前記マイクロバイオーム組成フィーチャーのセットに基づいて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成すること；
    前記女性生殖器系関連特徴解析モデルに基づいて、ユーザーについての、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態にかかる女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること；及び
    前記女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、前記ユーザーに治療を提供すること、
    を含む、微生物に関連する少なくとも１つの女性生殖器系関連状態を特徴解析する方法。
  2. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、ＨＰＶ感染症と、細菌性膣炎、子宮頸管炎、骨盤内炎症性疾患、特発性不妊症、好気性膣炎、及び不妊症のうちの少なくとも１つと、を含み、
    前記マイクロバイオーム組成フィーチャーのセットは、細菌ターゲットのセットに関連するマイクロバイオーム組成フィーチャーの第１のサブセットと、ＨＰＶターゲットのセットに関連するマイクロバイオームフィーチャーの第２のサブセットと、を含み、
    前記細菌ターゲットのセットは、アエロコッカス（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アエロコッカス・クリステンセニイ（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、アトポビウム（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ）（属）、アトポビウム・バギナエ（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｖａｇｉｎａｅ）（種）、クラミジア・トラコマチス（Ｃｈｌａｍｙｄｉａ ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）（種）、ディアリスター・ミクラエロフィラス（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ ｍｉｃｒａｅｒｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、フソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、フソバクテリウム・ヌクレアタム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｎｕｃｌｅａｔｕｍ）（種）、ガードネレラ（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ）（属）、ガードネレラ・バジナリス（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、ゲメラ（Ｇｅｍｅｌｌａ）（属）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（属）、ラクトバチルス・イナース（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｉｎｅｒｓ）（種）、ラクトバチルス・ジェンセニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、メガスファエラ（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（属）、モビルンカス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ）（属）、モビルンカス・クルティシイ（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｃｕｒｔｉｓｉｉ）（種）、モビルンカス・ムリエリス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｍｕｌｉｅｒｉｓ）（種）、マイコプラズマ・ジェニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）（種）、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）（種）、パピリバクター（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ）（属）、パルビモナス（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ）（属）、ペプトニフィラス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ）（属）、ペプトストレプトコッカス（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ポルフィロモナス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ）（属）、プレボテーラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）（属）、プレボテーラ・アムニー（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ａｍｎｉｉ）（種）、プレボテーラ・ティモネンシス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｔｉｍｏｎｅｎｓｉｓ）（種）、スネアチア（Ｓｎｅａｔｈｉａ）（属）、スタフィロコッカス・アウレウス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・アガラクティアエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｇａｌａｃｔｉａｅ）（種）、及びトレポネーマ・パリダム（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ ｐａｌｌｉｄｕｍ）（種）のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ＨＰＶターゲットのセットは、ＨＰＶタイプ６、１１、４２、４３、４４、１６、１８、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５６、５８、５９、６６、及び６８のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１に記載の方法。
  3. 前記補足データは、前記対象のセット内のサブセットに属する対象において少なくとも１つの女性生殖器系関連状態が存在しないことを示し、
    前記マイクロバイオームフィーチャーのセットを決定することは、前記微生物配列データセットに基づいて、前記サブセットに属する対象に関連する健康な参照マイクロバイオームパラメーター範囲群を決定することを含み、
    前記女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成することは、前記補足データ及び前記健康な参照マイクロバイオームパラメーター範囲群に基づいて前記女性生殖器系関連特徴解析モデルを生成することを含む、
    請求項１に記載の方法。
  4. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、クラミジア、子宮内膜症、陰部ヘルペス、陰部疣贅、淋病、生理痛、多嚢胞性卵巣症候群、尿路感染症、及びイースト菌感染症のうちの少なくとも１つを含み、
    前記マイクロバイオーム組成フィーチャーのセットは、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０、バクテロイデス属菌種ＡＲ２９、バクテロイデス属菌種Ｄ２２、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ．ｓｐ）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ドレア属（Ｄｏｒｅａ）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、ロゼブリア属（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＨＧＢ５、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バクテロイデス・アシディファシェンス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ａｃｉｄｉｆａｃｉｅｎｓ）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＲＭＡ ９９１２、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）、バクテロイデス・ブルガタス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｖｕｌｇａｔｕｓ）、ビロフィラ属菌種（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ ｓｐ．）４＿１＿３０、インテスティニモナス属（Ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｍｏｎａｓ）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス・ピュトレディニス（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｐｕｔｒｅｄｉｎｉｓ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＮＭＬ０５Ａ００４、アルファプロテオバクテリア綱（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４、ブラウチア・スターコリス（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｔｅｒｃｏｒｉｓ）、ブラウチア・ウェクスレラエ（Ｂｌａｕｔｉａ ｗｅｘｌｅｒａｅ）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、クロストリジウム属（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）、フィーカリバクテリウム属（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、フラボバクテリウム科（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、ロドスピリルム目（Ｒｈｏｄｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）、アシダミノコッカス科（Ａｃｉｄａｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、アクチノミセス目（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔａｌｅｓ）、アナエロコッカス属（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ５−１７、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、エンテロハブダス属（Ｅｎｔｅｒｏｒｈａｂｄｕｓ）、エリシペラトクロストリジウム属（Ｅｒｙｓｉｐｅｌａｔｏｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、エリュシペロトリクス科（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ）、エリュシペロトリクス目（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｌｅｓ）、エリュシペロトリクス綱（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈｉａ）、オスシロスピラ属（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ）、ファスコラークトバクテリウム属（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、プロテオバクテリア門（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）、ウェルコミクロビウム科（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｅ）、及びウェルコミクロビウム目（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｌｅｓ）のうちの少なくとも１つに関連している、
    請求項１に記載の方法。
  5. 前記治療は、消耗品、デバイス関連の治療、外科手術、心理関連療法、及び行動修正療法のうちの少なくとも１つを含み、
    前記治療を提供することは、前記ユーザーに関連するコンピューティングデバイスで、前記ユーザーに前記治療の推奨を提供することを含む、
    請求項１に記載の方法。
  6. 少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する微生物群に対応する微生物核酸群を含むサンプルをユーザーから採取すること、
    前記サンプルの前記微生物核酸群に基づいて、前記ユーザーに関連する微生物データセットを決定すること、
    前記微生物データセットに基づいて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連しているユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー群を決定すること、
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群に基づいて、前記ユーザーについての、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態にかかる女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること、及び
    前記女性生殖器系関連特徴解析結果に基づいて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態の改善を促進するために、前記ユーザーに対する治療に関連する治療的介入を促進すること、
    を含む、微生物に関連する少なくとも１つの女性生殖器系関連状態を特徴解析する方法。
  7. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、ＨＰＶ感染症と、細菌性膣炎、子宮頸管炎、骨盤内炎症性疾患、特発性不妊症、好気性膣炎、及び不妊症のうちの少なくとも１つと、を含み、
    前記ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャーは、細菌ターゲットのセットに関連するユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャーの第１のサブセットと、ＨＰＶターゲットのセットに関連するユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャーの第２のサブセットと、を含み、
    前記細菌ターゲットのセットは、アエロコッカス（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アエロコッカス・クリステンセニイ（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、アトポビウム（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ）（属）、アトポビウム・バギナエ（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｖａｇｉｎａｅ）（種）、クラミジア・トラコマチス（Ｃｈｌａｍｙｄｉａ ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）（種）、ディアリスター・ミクラエロフィラス（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ ｍｉｃｒａｅｒｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、フソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、フソバクテリウム・ヌクレアタム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｎｕｃｌｅａｔｕｍ）（種）、ガードネレラ（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ）（属）、ガードネレラ・バジナリス（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、ゲメラ（Ｇｅｍｅｌｌａ）（属）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（属）、ラクトバチルス・イナース（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｉｎｅｒｓ）（種）、ラクトバチルス・ジェンセニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、メガスファエラ（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（属）、モビルンカス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ）（属）、モビルンカス・クルティシイ（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｃｕｒｔｉｓｉｉ）（種）、モビルンカス・ムリエリス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｍｕｌｉｅｒｉｓ）（種）、マイコプラズマ・ジェニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）（種）、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）（種）、パピリバクター（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ）（属）、パルビモナス（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ）（属）、ペプトニフィラス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ）（属）、ペプトストレプトコッカス（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ポルフィロモナス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ）（属）、プレボテーラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）（属）、プレボテーラ・アムニー（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ａｍｎｉｉ）（種）、プレボテーラ・ティモネンシス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｔｉｍｏｎｅｎｓｉｓ）（種）、スネアチア（Ｓｎｅａｔｈｉａ）（属）、スタフィロコッカス・アウレウス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・アガラクティアエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｇａｌａｃｔｉａｅ）（種）、及びトレポネーマ・パリダム（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ ｐａｌｌｉｄｕｍ）（種）のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ＨＰＶターゲットのセットは、ＨＰＶタイプ６、１１、４２、４３、４４、１６、１８、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５６、５８、５９、６６、及び６８のうちの少なくとも１つを含む、請求項６に記載の方法。
  8. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、クラミジア、子宮内膜症、陰部ヘルペス、陰部疣贅、淋病、生理痛、多嚢胞性卵巣症候群、尿路感染症、及びイースト菌感染症のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー群は、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０、バクテロイデス属菌種ＡＲ２９、バクテロイデス属菌種Ｄ２２、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ドレア属（Ｄｏｒｅａ）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、ロゼブリア属（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＨＧＢ５、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バクテロイデス・アシディファシェンス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ａｃｉｄｉｆａｃｉｅｎｓ）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＲＭＡ ９９１２、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）、バクテロイデス・ブルガタス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｖｕｌｇａｔｕｓ）、ビロフィラ属菌種（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ ｓｐ．）４＿１＿３０、インテスティニモナス属（Ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｍｏｎａｓ）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス・ピュトレディニス（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｐｕｔｒｅｄｉｎｉｓ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＮＭＬ０５Ａ００４、アルファプロテオバクテリア綱（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４、ブラウチア・スターコリス（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｔｅｒｃｏｒｉｓ）、ブラウチア・ウェクスレラエ（Ｂｌａｕｔｉａ ｗｅｘｌｅｒａｅ）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、クロストリジウム属（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）、フィーカリバクテリウム属（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、フラボバクテリウム科（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、ロドスピリルム目（Ｒｈｏｄｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）、アシダミノコッカス科（Ａｃｉｄａｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、アクチノミセス目（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔａｌｅｓ）、アナエロコッカス属（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ５−１７、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、エンテロハブダス属（Ｅｎｔｅｒｏｒｈａｂｄｕｓ）、エリシペラトクロストリジウム属（Ｅｒｙｓｉｐｅｌａｔｏｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、エリュシペロトリクス科（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ）、エリュシペロトリクス目（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｌｅｓ）、エリュシペロトリクス綱（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈｉａ）、オスシロスピラ属（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ）、ファスコラークトバクテリウム属（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、プロテオバクテリア門（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）、ウェルコミクロビウム科（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｅ）、及びウェルコミクロビウム目（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｌｅｓ）のうちの少なくとも１つに関連している、
    請求項６に記載の方法。
  9. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、子宮内膜症、尿路感染症、及びイースト菌感染症のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー群は、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ドレア属（Ｄｏｒｅａ）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、ロゼブリア属（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）、アシダミノコッカス科（Ａｃｉｄａｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、アクチノミセス目（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔａｌｅｓ）、アナエロコッカス属（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ５−１７、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）、エンテロハブダス属（Ｅｎｔｅｒｏｒｈａｂｄｕｓ）、エリシペラトクロストリジウム属（Ｅｒｙｓｉｐｅｌａｔｏｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、エリュシペロトリクス科（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ）、エリュシペロトリクス目（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｌｅｓ）、エリュシペロトリクス綱（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈｉａ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）、オスシロスピラ属（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ファスコラークトバクテリウム属（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、プロテオバクテリア門（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、ウェルコミクロビウム科（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｅ）、及びウェルコミクロビウム目（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｌｅｓ）のうちの少なくとも１つに関連している、請求項８に記載の方法。
  10. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、生理痛及び多嚢胞性卵巣症候群のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー群は、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、アリスティペス・ピュトレディニス（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｐｕｔｒｅｄｉｎｉｓ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＮＭＬ０５Ａ００４、アルファプロテオバクテリア綱（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２９、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）Ｄ２２、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４、ブラウチア・スターコリス（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｔｅｒｃｏｒｉｓ）、ブラウチア・ウェクスレラエ（Ｂｌａｕｔｉａ ｗｅｘｌｅｒａｅ）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、クロストリジウム属（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）、フィーカリバクテリウム属（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、フラボバクテリウム科（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボバクテリウム門（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、オドリバクター（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）属、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）、オスシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、ロドスピリルム目（Ｒｈｏｄｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）、Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、及びテリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）のうちの少なくとも１つに関連している、請求項８に記載の方法。
  11. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、クラミジア、陰部ヘルペス、陰部疣贅、及び淋病のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ユーザーマイクロバイオーム組成フィーチャー群は、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＨＧＢ５、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バクテロイデス・アシディファシェンス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ａｃｉｄｉｆａｃｉｅｎｓ）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、オスシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＲＭＡ ９９１２、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）、バクテロイデス・ブルガタス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｖｕｌｇａｔｕｓ）、ビロフィラ属菌種（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ ｓｐ．）４＿１＿３０、インテスティニモナス属（Ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｍｏｎａｓ）、及びプレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）のうちの少なくとも１つに関連している、請求項８に記載の方法。
  12. 前記治療は、消耗品、デバイス関連の治療、外科手術、心理関連療法、及び行動修正療法のうちの少なくとも１つを含み、
    前記治療的介入を促進することは、前記ユーザーに関連するコンピューティングデバイスで、前記ユーザーに前記治療の推奨を提供することを含む、
    請求項６に記載の方法。
  13. 少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する微生物群に対応する微生物核酸群を含むサンプルをユーザーから採取すること、
    前記サンプルの前記微生物核酸群に基づいて、前記ユーザーに関連する微生物データセットを決定すること、
    前記微生物データセットに基づいて、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連しているユーザーマイクロバイオームフィーチャー群を決定すること、及び
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群に基づいて、前記ユーザーに対して、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態にかかる女性生殖器系関連特徴解析結果を決定すること、
    を含む、微生物に関連する少なくとも１つの女性生殖器系関連状態を特徴解析する方法。
  14. 前記微生物データセットを決定することは、
    前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連する細菌ターゲット群に対してプライマーに基づく第１の増幅を行うこと、及び
    前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態に関連するＨＰＶターゲット群に対してプライマーに基づく第２の増幅を行うこと、
    を含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記ＨＰＶターゲット群は、ＨＰＶタイプ４２、３９、５６、３５、６６、３３、及び４２のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ＨＰＶターゲット群に対してプライマーに基づく前記第２の増幅を行うことは、第１のＨＰＶ関連プライマー及び第２のＨＰＶ関連プライマーのうちの少なくとも１つを用いてプライマーに基づく前記第２の増幅を行うことを含み、
    前記第１のＨＰＶ関連プライマーは、ＣＧＴＣＣＴＡＡＡＧＧＧＡＡＴＴＧＡＴＣを含む第１のプライマー配列を含み、
    前記第２のＨＰＶ関連プライマーは、ＧＣＡＣＡＡＧＧＣＣＡＴＡＡＴＡＡＴＧＧを含む第２のプライマー配列を含む、
    請求項１４に記載の方法。
  16. 前記ＨＰＶターゲットに対してプライマーに基づく前記第２の増幅を行うことは、
    前記ＨＰＶターゲット群のＬ１タンパク質に関連するプライマーのセットと、既知の濃度の合成ｄｓＤＮＡスパイク分子のセットであって前記ＨＰＶターゲットの少なくとも１つの配列領域と同様のＡＴＧＣ組成を有する既知のスクランブルされたヌクレオチド配列を含む合成ｄｓＤＮＡスパイク分子群と、を含む構成要素のセットを用いてプライマーに基づく前記第２の増幅を行うことを含み；
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群は、前記ＨＰＶターゲット群と前記合成ｄｓＤＮＡスパイク分子のセットとの間の、少なくとも１つのシーケンスリード比率を含み；
    前記女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することは、前記ＨＰＶターゲット群と前記合成ｄｓＤＮＡスパイク分子のセットとの間の少なくとも１つのシーケンスリード比率に基づいて、前記ユーザーに対して、前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態にかかる前記女性生殖器系関連特徴解析結果を決定することを含む、
    請求項１４に記載の方法。
  17. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、細菌ターゲット群及びＨＰＶターゲット群に関連するものであり、
    前記微生物データセットを決定することは、
    前記微生物核酸群由来のシーケンスリードの第１のセットのフィルタリングに基づいて、前記細菌ターゲット群に関連する処理されたシーケンスリードの第１のセットを決定すること、及び
    前記微生物核酸群由来のシーケンスリードの第２のセットのフィルタリングに基づいて、前記ＨＰＶターゲット群に関連する処理されたシーケンスリードの第２のセットを決定すること、を含み、
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群を決定することは、前記処理されたシーケンスリードの第１及び第２のセットに基づいて前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群を決定することを含む、
    請求項１３に記載の方法。
  18. 前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群を決定することは、
    前記細菌ターゲット群に関連する１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子配列群に対する、前記処理されたシーケンスリードの第１のセットのアラインメントに基づいて、第１のアラインメントデータを決定すること、
    前記ＨＰＶターゲット群に関連するＨＰＶ配列群に対する、前記処理されたシーケンスリードの第２のセットのアラインメントに基づいて、第２のアラインメントデータを決定すること、及び
    前記第１及び第２のアラインメントデータに基づいて、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群を決定すること、
    を含む、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、ＨＰＶ感染症と、細菌性膣炎、子宮頸管炎、骨盤内炎症性疾患、特発性不妊症、好気性膣炎、及び不妊症のうちの少なくとも１つと、を含み、
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群は、細菌ターゲットのセットに関連するユーザーマイクロバイオームフィーチャーの第１のサブセットと、ＨＰＶターゲットのセットに関連するユーザーマイクロバイオームフィーチャーの第２のサブセットと、を含み、
    前記細菌ターゲットのセットは、アエロコッカス（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アエロコッカス・クリステンセニイ（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、アトポビウム（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ）（属）、アトポビウム・バギナエ（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｖａｇｉｎａｅ）（種）、クラミジア・トラコマチス（Ｃｈｌａｍｙｄｉａ ｔｒａｃｈｏｍａｔｉｓ）（種）、ディアリスター・ミクラエロフィラス（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ ｍｉｃｒａｅｒｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、フソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、フソバクテリウム・ヌクレアタム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｎｕｃｌｅａｔｕｍ）（種）、ガードネレラ（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ）（属）、ガードネレラ・バジナリス（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、ゲメラ（Ｇｅｍｅｌｌａ）（属）、ラクトバチルス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）（属）、ラクトバチルス・イナース（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｉｎｅｒｓ）（種）、ラクトバチルス・ジェンセニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｅｎｓｅｎｉｉ）（種）、メガスファエラ（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）（属）、モビルンカス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ）（属）、モビルンカス・クルティシイ（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｃｕｒｔｉｓｉｉ）（種）、モビルンカス・ムリエリス（Ｍｏｂｉｌｕｎｃｕｓ ｍｕｌｉｅｒｉｓ）（種）、マイコプラズマ・ジェニタリウム（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｅｎｉｔａｌｉｕｍ）（種）、ナイセリア・ゴノレエ（Ｎｅｉｓｓｅｒｉａ ｇｏｎｏｒｒｈｏｅａｅ）（種）、パピリバクター（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ）（属）、パルビモナス（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ）（属）、ペプトニフィラス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ）（属）、ペプトストレプトコッカス（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ポルフィロモナス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ）（属）、プレボテーラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）（属）、プレボテーラ・アムニー（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ａｍｎｉｉ）（種）、プレボテーラ・ティモネンシス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｔｉｍｏｎｅｎｓｉｓ）（種）、スネアチア（Ｓｎｅａｔｈｉａ）（属）、スタフィロコッカス・アウレウス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ａｕｒｅｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・アガラクティアエ（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｇａｌａｃｔｉａｅ）（種）、及びトレポネーマ・パリダム（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ ｐａｌｌｉｄｕｍ）（種）のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ＨＰＶターゲットのセットは、ＨＰＶタイプ６、１１、４２、４３、４４、１６、１８、３１、３３、３５、３９、４５、５１、５２、５６、５８、５９、６６、及び６８のうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１３に記載の方法。
  20. 前記細菌ターゲットのセットは、アクチノマイセス（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｓ）（属）、アロイオコッカス（Ａｌｌｏｉｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アナエロコッカス（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、アナエログロブス（Ａｎａｅｒｏｇｌｏｂｕｓ）（属）、アナエロスティペス（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ）（属）、アナエロトルンカス（Ａｎａｅｒｏｔｒｕｎｃｕｓ）（属）、アルカノバクテリウム（Ａｒｃａｎｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、アルトロスピラ（Ａｒｔｈｒｏｓｐｉｒａ）（属）、バクテロイデス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）（属）、ブライディア（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ）（属）、カンピロバクター（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ）（属）、カテニバクテリウム（Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、コリオバクテリア（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）（科）、コリネバクテリウム（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）（属）、ディアリスター（Ｄｉａｌｉｓｔｅｒ）（属）、エガセラ（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）（属）、エンテロコッカス（Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、エシェリヒア（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ）（属）、フィネゴルディア（Ｆｉｎｅｇｏｌｄｉａ）（属）、ラクトバシラス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）（科）、ラクトバシラス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）（目）、レプトトリキア（Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ）（属）、モリエラ（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）（属）、マイコプラズマ（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ）（属）、ペプトコッカス（Ｐｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ポルフィロモナス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）（科）、プレボテーラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）（科）、シュードモナス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ）（属）、ルミノコッカス（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、セグニリパラス（Ｓｅｇｎｉｌｉｐａｒｕｓ）（属）、シゲラ（Ｓｈｉｇｅｌｌａ）（属）、スタフィロコッカス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、ストレプトコッカス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ）（属）、トレポネーマ（Ｔｒｅｐｏｎｅｍａ）（属）、ウレアプラズマ（Ｕｒｅａｐｌａｓｍａ）（属）、ベイロネラ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ）（属）、ベイロネラ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）（科）、アエロコッカス属菌種（Ａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、アルゴリファガス・アクアティリス（Ａｌｇｏｒｉｐｈａｇｕｓ ａｑｕａｔｉｌｉｓ）（種）、アナエロコッカス属菌種（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、アナエロコッカス・テトラディウス（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｔｅｔｒａｄｉｕｓ）（種）、アナエロコッカス・バギナリス（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、アノキシバチルス・プシュチノエンシス（Ａｎｏｘｙｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｕｓｈｃｈｉｎｏｅｎｓｉｓ）（種）、アトポビウム属菌種（Ａｔｏｐｏｂｉｕｍ ｓｐｐ．）（属）、バクテロイデス・フラジリス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｆｒａｇｉｌｉｓ）（種）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐｐ．）（属）、ビフィドバクテリウム・アニマリス亜種ラクティス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ａｎｉｍａｌｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｌａｃｔｉｓ）（種）、ビフィドバクテリウム・デンティウム（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｄｅｎｔｉｕｍ）（種）、ビフィドバクテリウム・ラクティス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｌａｃｔｉｓ）（種）、ビフィドバクテリウム・ロンガム亜種スイス（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｌｏｎｇｕｍ ｓｕｂｓｐ． ｓｕｉｓ）（種）、ブレイディア・エクストルクタ（Ｂｕｌｌｅｉｄｉａ ｅｘｔｒｕｃｔａ）（種）、バークホルデリア・フンゴルム（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ ｆｕｎｇｏｒｕｍ）（種）、バークホルデリア・フェノーリルプトリックス（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａ ｐｈｅｎｏｌｉｒｕｐｔｒｉｘ）（種）、カルディセルロシルプター・サッカロリティカス（Ｃａｌｄｉｃｅｌｌｕｌｏｓｉｒｕｐｔｏｒ ｓａｃｃｈａｒｏｌｙｔｉｃｕｓ）（種）、キャンピロバクター属菌種（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）（属）、キャンピロバクター・ウレオリティカス（Ｃａｍｐｙｌｏｂａｃｔｅｒ ｕｒｅｏｌｙｔｉｃｕｓ）（種）、カンジダ・アルビカンス（Ｃａｎｄｉｄａ ａｌｂｉｃａｎｓ）（種）、カンジダ・グラブラータ（Ｃａｎｄｉｄａ ｇｌａｂｒａｔａ）（種）、カンジダ・クルーセイ（Ｃａｎｄｉｄａ ｋｒｕｓｅｉ）（種）、カンジダ・ルシタニアエ（Ｃａｎｄｉｄａ ｌｕｓｉｔａｎｉａｅ）（種）、候補マイコプラズマ・ジレルディ（Ｃａｎｄｉｄａｔｕｓ Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｇｉｒｅｒｄｉｉ）（種）、カテニバクテリウム属菌種（Ｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）（属）、コンドロマイセス・ロブスツス（Ｃｈｏｎｄｒｏｍｙｃｅｓ ｒｏｂｕｓｔｕｓ）（種）、クロストリジウム目ＢＶＡＢ２（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ ＢＶＡＢ２）（種）、クロストリジウム目ＢＶＡＢ３（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ ＢＶＡＢ３）（種）、クロストリジウム・キャベンディシイ（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ ｃａｖｅｎｄｉｓｈｉｉ（種）、クロストリジウム・ビリデ（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ ｖｉｒｉｄｅ）（種）、クライオバクテリウム・サイクロフィルム（Ｃｒｙｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｓｙｃｈｒｏｐｈｉｌｕｍ）（種）、ディケヤー・クリサンセミー（Ｄｉｃｋｅｙａ ｃｈｒｙｓａｎｔｈｅｍｉ）（種）、エッガーチア・カテナフォルミス（Ｅｇｇｅｒｔｈｉａ ｃａｔｅｎａｆｏｒｍｉｓ）（種）、エルウィニア・クリサンセミー（Ｅｒｗｉｎｉａ ｃｈｒｙｓａｎｔｈｅｍｉ）（種）、エシェリヒア・コリ（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ）（種）、エシェリヒア・ファグソニイ（Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｆｅｒｇｕｓｏｎｉｉ）（種）、エキシグオバクテリウム・アセチリカム（Ｅｘｉｇｕｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ａｃｅｔｙｌｉｃｕｍ）（種）、フソバクテリウム属菌種（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｓｐｐ．）（属）、ガードネレラ属菌種（Ｇａｒｄｎｅｒｅｌｌａ ｓｐｐ．）（属）、ゲメラ属菌種（Ｇｅｍｅｌｌａ ｓｐ．）（属）、ヘモフィラス・デュクレイー（Ｈａｅｍｏｐｈｉｌｕｓ ｄｕｃｒｅｙｉ）（種）、クレブシエラ・グラニュロマティス（Ｋｌｅｂｓｉｅｌｌａ ｇｒａｎｕｌｏｍａｔｉｓ）（種）、ラクノスピラ科ＢＶＡＢ１（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａｃｅａｅ ＢＶＡＢ１）（種）、ラクトバチルス・アシドフィラス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ａｃｉｄｏｐｈｉｌｕｓ）（種）、ラクトバチルス・ブレビス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｂｒｅｖｉｓ）（種）、ラクトバチルス・カゼイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃａｓｅｉ）（種）、ラクトバチルス・カゼイ・シロタ株（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃａｓｅｉ Ｓｈｉｒｏｔａ）（種）、ラクトバチルス・クリスパータス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｃｒｉｓｐａｔｕｓ）（種）、ラクトバチルス・デルブレッキイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｄｅｌｂｒｕｅｃｋｉｉ）（種）、ラクトバチルス・ファーメンタム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆｅｒｍｅｎｔｕｍ）（種）、ラクトバチルス・ガセリ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｇａｓｓｅｒｉ）（種）、ラクトバチルス・ジョンソニイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｊｏｈｎｓｏｎｉｉ）（種）、ラクトバチルス・ケフィラノファシエンス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｋｅｆｉｒａｎｏｆａｃｉｅｎｓ）（種）、ラクトバチルス・パラカゼイ（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｃａｓｅｉ）ＦＪ８６１１１１．１）（種）、ラクトバチルス・ペントーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｅｎｔｏｓｕｓ）株Ｓ−ＰＴ８４（種）、ラクトバチルス・プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ）（種）、ラクトバチルス・ロイテリー（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｅｕｔｅｒｉ）（種）、ラクトバチルス・ロイテリー（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｅｕｔｅｒｉ）ＲＣ−１４（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）ＢＭＸ ５４株（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）ＢＭＸ ５４（種）、ラクトバチルス・ラムノーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｈａｍｎｏｓｕｓ）ＧＲ−１（種）、ラクトバチルス・サリバリウス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｓａｌｉｖａｒｉｕｓ）（種）、ラクトバチルス・バギナリス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、レプトトリキア属菌種（Ｌｅｐｔｏｔｒｉｃｈｉａ ｓｐｐ．）（属）、マリバクター・オリエンタリス（Ｍａｒｉｂａｃｔｅｒ ｏｒｉｅｎｔａｌｉｓ）（種）、メガスファエラ ゲノム種（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ ｇｅｎｏｍｏｓｐ．）（種）、メガスファエラ・ミクロヌシフォルミス（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ ｍｉｃｒｏｎｕｃｉｆｏｒｍｉｓ）（種）、メガスファエラ属菌種（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ ｓｐｐ．）（属）、ミクロバクテリウム・ハロフィルム（Ｍｉｃｒｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｈａｌｏｐｈｉｌｕｍ）（種）、モーレラ・グリセリニ（Ｍｏｏｒｅｌｌａ ｇｌｙｃｅｒｉｎｉ）（種）、マイコプラズマ・ホミニス（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｈｏｍｉｎｉｓ）（種）、マイコプラズマ・ムリス（Ｍｙｃｏｐｌａｓｍａ ｍｕｒｉｓ）（種）、パエニクロストリジウム・ソルデリイ（Ｐａｅｎｉｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ ｓｏｒｄｅｌｌｉｉ）（種）、パピリバクター属菌種（Ｐａｐｉｌｌｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｐ．）（属）、パラストレプトマイセス・アブセッサス（Ｐａｒａｓｔｒｅｐｔｏｍｙｃｅｓ ａｂｓｃｅｓｓｕｓ）（種）、パルビモナス・ミクラ（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ ｍｉｃｒａ）（種）、パルビモナス属菌種（Ｐａｒｖｉｍｏｎａｓ ｓｐｐ．）（属）、パスツレラ・ムルトシダ（Ｐａｓｔｅｕｒｅｌｌａ ｍｕｌｔｏｃｉｄａ）（種）、ペディオコッカス・エタノリデュラン（Ｐｅｄｉｏｃｏｃｃｕｓ ｅｔｈａｎｏｌｉｄｕｒａｎｓ）（種）、ペプトニフィラス・ハレイ（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ ｈａｒｅｉ）（種）、ペプトニフィラス・インドリカス（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ ｉｎｄｏｌｉｃｕｓ）（種）、ペプトニフィラス属菌種（Ｐｅｐｔｏｎｉｐｈｉｌｕｓ ｓｐｐ．）（属）、ペプトストレプトコッカス・アナエロビウス（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｎａｅｒｏｂｉｕｓ）（種）、ペプトストレプトコッカス・マッシリアーエ（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｍａｓｓｉｌｉａｅ）（種）、ペプトストレプトコッカス属菌種（Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、ポルフィロモナス・ジンジバリス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｇｉｎｇｉｖａｌｉｓ）（種）、ポルフィロモナス・レビイ（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｌｅｖｉｉ）（種）、ポルフィロモナス属菌種（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｓｐ．）（属）、ポルフィロモナス・ウエノニス（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｓ ｕｅｎｏｎｉｓ）（種）、プレボテーラ・ビビア（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｂｉｖｉａ）（種）、プレボテーラ・ディシエンス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｄｉｓｉｅｎｓ）（種）、プレボテーラ・インターメディア（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａ）（種）、プレボテーラ・オラリス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｏｒａｌｉｓ）（種）、プレボテーラ・オリス（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ ｏｒｉｓ）（種）、シュードモナス属菌種（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｓｐｐ．）（属）、ラルストニア・ピケッティイ（Ｒａｌｓｔｏｎｉａ ｐｉｃｋｅｔｔｉｉ）（種）、ルミノコッカス属菌種（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、サングイバクター・ケディエイイ（Ｓａｎｇｕｉｂａｃｔｅｒ ｋｅｄｄｉｅｉｉ）（種）、スネアチア・アムニイ（Ｓｎｅａｔｈｉａ ａｍｎｉｉ）（種）、スネアチア・サングイネゲンス（Ｓｎｅａｔｈｉａ ｓａｎｇｕｉｎｅｇｅｎｓ）（種）、スネアチア属




    菌種（Ｓｎｅａｔｈｉａ ｓｐｐ．）（属）、スタフィロコッカス・ミュランス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｍｕｌａｎｓ）（種）、スタフィロコッカス・パステウリ（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｐａｓｔｅｕｒｉ）（種）、スタフィロコッカス・シミアエ（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｓｉｍｉａｅ）（種）、スタフィロコッカス・シミュランス（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｓｉｍｕｌａｎｓ）（種）、スタフィロコッカス属菌種（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｓｐｐ．）（属）、スタフィロコッカス・ワーネリ（Ｓｔａｐｈｙｌｏｃｏｃｃｕｓ ｗａｒｎｅｒｉ）（種）、ストレプトコッカス・アンギノーサス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ａｎｇｉｎｏｓｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・インターメディウス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉｕｓ）（種）、ストレプトコッカス・ピオゲネス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｐｙｏｇｅｎｅｓ）（種）、ストレプトコッカス・ビリダンス（Ｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃｕｓ ｖｉｒｉｄａｎｓ）（種）、サーモシフォ・アトランティカス（Ｔｈｅｒｍｏｓｉｐｈｏ ａｔｌａｎｔｉｃｕｓ）（種）、サーモビルガ・リエニ（Ｔｈｅｒｍｏｖｉｒｇａ ｌｉｅｎｉｉ）（種）、トリコモナス・バギナリス（Ｔｒｉｃｈｏｍｏｎａｓ ｖａｇｉｎａｌｉｓ）（種）、トルエペレラ・ベルナルディアエ（Ｔｒｕｅｐｅｒｅｌｌａ ｂｅｒｎａｒｄｉａｅ）（種）、ウレアプラズマ・パルハム（Ｕｒｅａｐｌａｓｍａ ｐａｒｖｕｍ）（種）、ウレアプラズマ・ウレアリティカム（Ｕｒｅａｐｌａｓｍａ ｕｒｅａｌｙｔｉｃｕｍ）（種）、ベイロネラ・モンペリエレンシス（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ ｍｏｎｔｐｅｌｌｉｅｒｅｎｓｉｓ）（種）、ベイロネラ・パルブーラ（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａ ｐａｒｖｕｌａ）（種）、バルジバチルス・プローミイ（Ｖｉｒｇｉｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｒｏｏｍｉｉ）（種）、及びゾベリア・ラミナリアエ（Ｚｏｂｅｌｌｉａ ｌａｍｉｎａｒｉａｅ）（種）のうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記少なくとも１つの女性生殖器系関連状態は、クラミジア、子宮内膜症、陰部ヘルペス、陰部疣贅、淋病、生理痛、多嚢胞性卵巣症候群、尿路感染症、及びイースト菌感染症のうちの少なくとも１つを含み、
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群は、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０、バクテロイデス属菌種ＡＲ２９、バクテロイデス属菌種Ｄ２２、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ドレア属（Ｄｏｒｅａ）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、ロゼブリア属（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＨＧＢ５、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バクテロイデス・アシディファシェンス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ａｃｉｄｉｆａｃｉｅｎｓ）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＲＭＡ ９９１２、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）、バクテロイデス・ブルガタス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｖｕｌｇａｔｕｓ）、ビロフィラ属菌種（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ ｓｐ．）４＿１＿３０、インテスティニモナス属（Ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｍｏｎａｓ）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス・ピュトレディニス（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｐｕｔｒｅｄｉｎｉｓ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＮＭＬ０５Ａ００４、アルファプロテオバクテリア綱（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４、ブラウチア・スターコリス（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｔｅｒｃｏｒｉｓ）、ブラウチア・ウェクスレラエ（Ｂｌａｕｔｉａ ｗｅｘｌｅｒａｅ）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、クロストリジウム属（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）、フィーカリバクテリウム属（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、フラボバクテリウム科（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、ロドスピリルム目（Ｒｈｏｄｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）、アシダミノコッカス科（Ａｃｉｄａｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、アクチノミセス目（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔａｌｅｓ）、アナエロコッカス属（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ５−１７、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、エンテロハブダス属（Ｅｎｔｅｒｏｒｈａｂｄｕｓ）、エリシペラトクロストリジウム属（Ｅｒｙｓｉｐｅｌａｔｏｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、エリュシペロトリクス科（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ）、エリュシペロトリクス目（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｌｅｓ）、エリュシペロトリクス綱（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈｉａ）、オスシロスピラ属（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ）、ファスコラークトバクテリウム属（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、プロテオバクテリア門（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）、ウェルコミクロビウム科（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｅ）、及びウェルコミクロビウム目（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｌｅｓ）のうちの少なくとも１つに関連している、請求項１３に記載の方法。
  22. 前記サンプルは、腸部位に関連するものであり、前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群は、前記腸部位に関連する部位特異的組成フィーチャー群を含み、
    前記部位特異的組成フィーチャー群は、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＡＲ２０、バクテロイデス属菌種ＡＲ２９、バクテロイデス属菌種Ｄ２２、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ６−２５ｃｌ２、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス属（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、バクテロイデス門（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、バルネシエラ属（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ）、バルネシエラ・インテスティニホミニス（Ｂａｒｎｅｓｉｅｌｌａ ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｈｏｍｉｎｉｓ）、ベータプロテオバクテリア綱（Ｂｅｔａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、ブラウチア・ルティ（Ｂｌａｕｔｉａ ｌｕｔｉ）、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）Ｓｅｒ８、バークホルデリア目（Ｂｕｒｋｈｏｌｄｅｒｉａｌｅｓ）、クロストリジウム綱（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａ）、クロストリジウム目（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ）、コリンセラ属（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ）、コリオバクテリウム目（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、ドレア属（Ｄｏｒｅａ）、ドレア・ロンギカテナ（Ｄｏｒｅａ ｌｏｎｇｉｃａｔｅｎａ）、エガセラ属（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ）、アイゼンベルギエラ・タイ（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ ｔａｙｉ）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｐｒａｕｓｎｉｔｚｉｉ）、フラボバクテリウム目（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボバクテリウム綱（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、フシカテニバクター・サッカリボランス（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ ｓａｃｃｈａｒｉｖｏｒａｎｓ）、ラクノスピラ・ペクチノスチザ（Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａ ｐｅｃｔｉｎｏｓｃｈｉｚａ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、メガスファエラ属（Ｍｅｇａｓｐｈａｅｒａ）、オドリバクター属（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ）、オシロスピラ科（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ）、ロゼブリア属（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ）、ロゼブリア属菌種（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｓｐ．）１１ＳＥ３９、ルミノコッカス科（Ｒｕｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、サルシナ属（Ｓａｒｃｉｎａ）、サブドリグラヌルム・バリアビレ（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ ｖａｒｉａｂｉｌｅ）、サテレラ科（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａｃｅａｅ）、テリスポロバクター属（Ｔｅｒｒｉｓｐｏｒｏｂａｃｔｅｒ）、ビフィドバクテリウム属（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＨＧＢ５、アナエロスティペス属菌種（Ａｎａｅｒｏｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）５＿１＿６３ＦＡＡ、バクテロイデス・アシディファシェンス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ａｃｉｄｉｆａｃｉｅｎｓ）、バクテロイデス・シータイオタオミクロン（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｒｏｎ）、ビフィドバクテリウム科（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ビフィドバクテリウム目（Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、フラボニフラクター・プラウティ（Ｆｌａｖｏｎｉｆｒａｃｔｏｒ ｐｌａｕｔｉｉ）、フシカテニバクター属（Ｆｕｓｉｃａｔｅｎｉｂａｃｔｅｒ）、ヘスペリア属（Ｈｅｓｐｅｌｌｉａ）、モリエラ属（Ｍｏｒｙｅｌｌａ）、ネガティウィクテス綱（Ｎｅｇａｔｉｖｉｃｕｔｅｓ）、セレノモナス目（Ｓｅｌｅｎｏｍｏｎａｄａｌｅｓ）、ベイロネラ科（Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＲＭＡ ９９１２、バクテロイデス・カッカエ（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｃａｃｃａｅ）、バクテロイデス・ブルガタス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｖｕｌｇａｔｕｓ）、ビロフィラ属菌種（Ｂｉｌｏｐｈｉｌａ ｓｐ．）４＿１＿３０、インテスティニモナス属（Ｉｎｔｅｓｔｉｎｉｍｏｎａｓ）、プレボテーラ科（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａｃｅａｅ）、アリスティペス・ピュトレディニス（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｐｕｔｒｅｄｉｎｉｓ）、アリスティペス属菌種（Ａｌｉｓｔｉｐｅｓ ｓｐ．）ＮＭＬ０５Ａ００４、アルファプロテオバクテリア綱（Ａｌｐｈａｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バクテロイデス科（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＳＬＣ１−３８、ブラウチア属菌種（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｐ．）ＹＨＣ−４、ブラウチア・スターコリス（Ｂｌａｕｔｉａ ｓｔｅｒｃｏｒｉｓ）、ブラウチア・ウェクスレラエ（Ｂｌａｕｔｉａ ｗｅｘｌｅｒａｅ）、ブチリシモナス属（Ｂｕｔｙｒｉｃｉｍｏｎａｓ）、クロストリジウム科（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｃｅａｅ）、クロストリジウム属（Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、コリンセラ・アエロファシエンス（Ｃｏｌｌｉｎｓｅｌｌａ ａｅｒｏｆａｃｉｅｎｓ）、コリオバクテリア科（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリオバクテリウム綱（Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉｉａ）、ジエルマ属（Ｄｉｅｌｍａ）、ドレア・フォルミシゲネランス（Ｄｏｒｅａ ｆｏｒｍｉｃｉｇｅｎｅｒａｎｓ）、エガセラ属菌種（Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａ ｓｐ．）ＨＧＡ１、アイゼンベルギエラ属（Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇｉｅｌｌａ）、フィーカリバクテリウム属（Ｆａｅｃａｌｉｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、フラボバクテリウム科（Ｆｌａｖｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、マービンブリアンティア属（Ｍａｒｖｉｎｂｒｙａｎｔｉａ）、オドリバクター・スプランキニクス（Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒ ｓｐｌａｎｃｈｎｉｃｕｓ）、パラバクテロイデス属（Ｐａｒａｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）、ロドスピリルム目（Ｒｈｏｄｏｓｐｉｒｉｌｌａｌｅｓ）、ロゼブリア・イヌリニボランス（Ｒｏｓｅｂｕｒｉａ ｉｎｕｌｉｎｉｖｏｒａｎｓ）、サブドリグラヌルム属（Ｓｕｂｄｏｌｉｇｒａｎｕｌｕｍ）、アシダミノコッカス科（Ａｃｉｄａｍｉｎｏｃｏｃｃａｃｅａｅ）、バクテロイデス属菌種（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｓｐ．）ＥＢＡ５−１７、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、コリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、エンテロハブダス属（Ｅｎｔｅｒｏｒｈａｂｄｕｓ）、エリシペラトクロストリジウム属（Ｅｒｙｓｉｐｅｌａｔｏｃｌｏｓｔｒｉｄｉｕｍ）、エリュシペロトリクス科（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ）、エリュシペロトリクス目（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｌｅｓ）、エリュシペロトリクス綱（Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈｉａ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、オスシロスピラ属（Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａ）、ファスコラークトバクテリウム属（Ｐｈａｓｃｏｌａｒｃｔｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）、プロテオバクテリア門（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）、スッテレラ・ワズワーセンシス（Ｓｕｔｔｅｒｅｌｌａ ｗａｄｓｗｏｒｔｈｅｎｓｉｓ）、ウェルコミクロビウム科（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｅ）、及びウェルコミクロビウム目（Ｖｅｒｒｕｃｏｍｉｃｒｏｂｉａｌｅｓ）のうちの少なくとも１つに関連している、
    請求項２１に記載の方法。
  23. 前記サンプルは、皮膚部位、生殖器部位、口腔部位、及び鼻腔部位のうちの少なくとも１つを含む身体部位に関連するものであり、
    前記ユーザーマイクロバイオームフィーチャー群は、前記身体部位に関連する部位特異的組成フィーチャー群を含み、
    前記部位特異的組成フィーチャー群は、アクチノバクテリア門（Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａ）、バチルス綱（Ｂａｃｉｌｌｉ）、フィルミクテス門（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）、ラクトバチルス科（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ）、ラクトバチルス目（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｌｅｓ）、ラクトバチルス属（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ）、ポルフィロモナス科（Ｐｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ）、バクテロイデス目（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ）、バクテロイデス綱（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｉａ）、アクチノミセス目（Ａｃｔｉｎｏｍｙｃｅｔａｌｅｓ）、アナエロコッカス属（Ａｎａｅｒｏｃｏｃｃｕｓ）、コリネバクテリウム科（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ）、コリネバクテリウム目（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉａｌｅｓ）、及びコリネバクテリウム属（Ｃｏｒｙｎｅｂａｃｔｅｒｉｕｍ）のうちの少なくとも１つに関連している、
    請求項２１に記載の方法。
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WO2023042714A1 (ja) * 2021-09-17 2023-03-23 国立大学法人東海国立大学機構 子宮内膜症を診断するためにフソバクテリウム属細菌を検出する方法

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