JP6226888B2 - ポリマーの測定の解析 - Google Patents
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Description
複数の測定の系列から、複数の測定の特性を表す時系列的特徴の特徴ベクトルを導出するステップと、
導出された特徴ベクトルと少なくとも1つの他の特徴ベクトルとの類似性を判定するステップと
を含む、方法を提供する。
電流=和[fn(Bn)]+E
ここで、fnは、測定システムにおける各位置nに存在する各塩基Bnの係数であり、Eは、実験の変動による偶然誤差である。当技術分野で公知の多くの方法のいずれか1つを代わりに用いることができるが、データは、最小二乗法によりこのモデルに適合させる。図4及び5は、電流測定に対する最良モデル適合のプロットである。データがこのモデルにより十分に記述された場合、ポイントは、一般的実験誤差(例えば、2pA)内で対角線を厳密にたどるはずである。これは、いずれの組の係数についてもデータがこの線形モデルによって十分に記述されないことを示す場合ではない。
1.長初期特徴ベクトルを生成させる。我々はこれをランドマークベクトルと呼ぶ。
2.各特徴ベクトルをランドマークベクトルとアライメントする。
3.新たな空のランドマークベクトルを生成させる。
4.ステップ2からのアライメントされた特徴ベクトルに沿って最初から最後まで移動し、アライメントした特徴ベクトルの部分pが範囲r内にある場合には、当位置における平均値をランドマークベクトルに加える。
5.ステップ4で生成したランドマークベクトルが連続反復で同じになるまで、又は反復の最大回数に到達するまで、2〜4を繰り返す。
1.特徴ベクトルを一連のデルタとして表すこと。
2.特徴ベクトルを電流レベルに基づく一連のクラスとして表すこと。
3.特徴ベクトルを一連のマイルストーン(十分に特徴付けられた)特徴として表すこと。
緩衝溶液:1M NaCl、100mMヘペスpH8.0、1mM ATP、1mM MgCl2、1mM DTT、10mMフェロシアン化カリウム(II)、10mMフェロシアン化カリウム(III)、Pt電極
ナノ細孔:MS(B2C)8MspAMS−
(G75S/G77S/L88N/D90N/D91N/D93N/D118R/Q126R/D134R/E139K)8
酵素:ヘリカーゼ100nM
この実施例は、特徴ベクトルのあらかじめ決定したライブラリからの溶液中のDNA分子の同定の方法を述べる。
ライブラリ構築物及び特徴ベクトルを上で示した方法を用いて生成したが、分子13(ANA ID番号13)のライブラリ特徴ベクトルにおいて、配列に施された3つの変化[old][position][new]、T335A、G357T、C385A(ANA ID番号19)が存在した。分子13の例は、ライブラリ分子に対するこれらの位置における変化を有する(すなわち、3SNP)。ライブラリ特徴ベクトルに対するこれらのSNPの影響を図16に示す。
この実施例は、模擬データにより機能する。60の特徴ベクトル(平均電流の)の組をANA ID番号13についてシミュレートする。シミュレーションの10例は、SNPも含む。1pAの標準偏差を有するガウスノイズを各値に加え、各ベクトル内の値の5%をランダムに削除する。データをシミュレートすることのほかに、配列のさらなる知識を用いない。
2つの場合を考慮する。すなわち、第1に2つの種が存在する場合及び第2に3つの種が存在する場合である。データは、実施例2のANA ID番号13、9及び5の配列を用いてシミュレートする。しかし、この実施例については、最初のデータセットのシミュレーション以外は、配列又はモデル情報を用いない。類似性の尺度として対アライメントスコアを用いて、当技術分野で公知である近隣結合により樹を構築する。図23及び24に示すように、これらのデータセットクラスターは、十分にそれぞれ2つの及び3つの集団となった。これらのクラスターを分離するための閾値を定義することができた(直線の長さが類似性を示す)ことも明らかである。
この実施例では、上述の重複配列S1〜S18からの模擬データを用いる。しかし、アセンブリ過程を示すために、我々は、配列がミスマッチ領域なしに重複するように(図12にされたように)すべての配列に共通の開始及び終了における配列を除去する(実施例2で述べたように)。配列が重複することが保証されているので、比較的単純な方法を用いることができる。これが当てはまらない場合、上述のような当技術分野で公知のものから適応させたより複雑なアセンブリアルゴリズムを用いることができる。
Claims (28)
- ナノ細孔を経るポリマーの輸送中に行われる前記ポリマーの複数の測定の時間的な順序の系列を解析する方法であって、前記ナノ細孔が膜貫通タンパク質細孔であるか、または前記ナノ細孔が絶縁材料の固体層における開口部であり、前記複数の測定が前記ナノ細孔中のkマー(k-mer)のアイデンティティに依存し、kマーが前記ポリマーのk個のポリマー単位であり、kが正の整数であり、前記時間的な順序の系列における連続的測定の群が、各群について異なる各kマーに依存し、
前記方法が、
前記複数の測定の前記系列から、前記連続的測定の群を識別することにより、前記複数の測定の特性を表す時系列的な特徴の特徴ベクトルを導出するステップであって、各群について、1つ又は複数の前記特徴の値を導出し、前記特徴が
前記複数の測定の群の平均、
前記複数の測定の群の期間、
前記複数の測定の群の分散、
非対称情報、
前記複数の測定の信頼情報、
前記複数の測定の群の分布、又は
それらのいずれかの組合せ、
を含む、特徴ベクトルを導出するステップと、
前記導出された特徴ベクトルと、対照ポリマーの、少なくとも1つの他の特徴ベクトルとの類似性を判定するステップと
を含む方法。 - 前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、少なくとも1つのクラスについて記憶装置に保存された少なくとも1つの他の特徴ベクトルである、請求項1に記載の方法。
- 前記記憶装置に保存された前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、測定される前記ポリマーに応じて選択される、請求項2に記載の方法。
- 前記記憶装置に保存された前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、断片の前記特徴ベクトルから構成された共通ポリマーの全特徴ベクトルを含む、請求項2又は3に記載の方法。
- 類似性を判定する前記ステップが、前記導出された特徴ベクトルの全体又は一部と前記記憶装置に保存された前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルの全体との間の類似性を判定するステップを含む、請求項2〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 類似性を判定する前記ステップが、前記導出された特徴ベクトルの全体又は一部と前記記憶装置に保存された前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルの一部との間の類似性を判定するステップを含む、請求項2〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記導出された特徴ベクトルが導出される前記ポリマーを、前記判定された類似性に基づいて前記クラスに属するものとして分類するステップをさらに含む、請求項2〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、同じ方法を用いて導出された特徴ベクトルである、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、同じ方法を用いて導出された複数の特徴ベクトルであり、前記方法が、該特徴ベクトルの重複部分の類似性に基づいて共通ポリマーの断片であるポリマーから導出される特徴ベクトルを同定するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記同定された断片の前記特徴ベクトルから前記共通ポリマーの全特徴ベクトルを構築するステップをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、同じ方法を用いて導出された複数の特徴ベクトルであり、前記方法が、類似の特徴ベクトルのクラスターをクラスとして同定するステップと、該特徴ベクトルが導出される前記ポリマーを同定されたクラスに属するものとして分類するステップとをさらに含む、請求項8に記載の方法。
- 異なるクラスに属する特徴ベクトルの数を数えるステップをさらに含む、請求項7又は11に記載の方法。
- 前記導出された特徴ベクトルが、前記ポリマーが属すると分類されるクラスについて特徴ベクトルと異なる局所領域を同定するステップをさらに含む、請求項7、11又は12に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルが、記憶装置に保存された特徴ベクトルを含み、類似性を判定する前記ステップが、前記導出された特徴ベクトルが該記憶装置に保存された前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルと異なる局所領域を決定するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の測定が電気測定である、請求項1〜14のいずれか一項に記載の方法。
- 前記複数の測定がナノ細孔を通るイオン電流の測定を含む、請求項1〜15のいずれか一項に記載の方法。
- 前記複数の測定が、イオン電流のほかの少なくも1つの追加の特性の測定をさらに含む、請求項16に記載の方法。
- 少なくも1つの追加の特性の前記測定がFET測定、光学的測定又は両方を含む、請求項17に記載の方法。
- 前記ポリマーがポリヌクレオチドであり、前記ポリマー単位がヌクレオチドである、請求項1〜18のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ナノ細孔が生体細孔である、請求項1〜19のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ナノ細孔を経る前記ポリマーの前記輸送が、連続するkマーが前記ナノ細孔において歯止めで動かされるような状態で行われる、請求項1〜20のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ポリマーの前記輸送が、ポリマー結合タンパク質である分子歯止めにより制御される、請求項1〜21のいずれか一項に記載の方法。
- 前記類似性を判定するステップは、対での類似性のアライメントベース又はサブベクトルベースの測定を用いて実行される、請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法。
- 前記類似性を判定するステップは、前記少なくとも1つの他の特徴ベクトルの隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model)を用いて、前記導出された特徴ベクトルをアライメントすることを含む、請求項1〜22のいずれか一項に記載の方法。
- ナノ細孔を経て前記ポリマーを輸送するステップと、
前記ポリマーの連続する系列の測定を行うステップと
をさらに含む、請求項1〜24のいずれか一項に記載の方法。 - 標的ポリマーの存在、非存在又は量を推定する方法であって、
ナノ細孔を経てポリマーを輸送するステップと、
該ポリマーの連続する系列の測定を行うステップと、
請求項1から24までのいずれか一項に記載の方法を用いて測定の系列を解析するステップと、
該解析に基づいて標的ポリマーの存在、非存在又は量を推定するステップと
を含む、方法。 - コンピュータ装置により実行することができ、請求項1〜24のいずれか一項に記載の方法を実施するための実行に基づいて構成されたコンピュータプログラム。
- 請求項1〜24のいずれか一項に記載の方法を実施するように構成された解析装置。
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