JP6688764B2 - 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス - Google Patents
遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス Download PDFInfo
- Publication number
- JP6688764B2 JP6688764B2 JP2017119091A JP2017119091A JP6688764B2 JP 6688764 B2 JP6688764 B2 JP 6688764B2 JP 2017119091 A JP2017119091 A JP 2017119091A JP 2017119091 A JP2017119091 A JP 2017119091A JP 6688764 B2 JP6688764 B2 JP 6688764B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- reference genome
- nucleic acid
- genomic
- genome
- chromosome
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6809—Methods for determination or identification of nucleic acids involving differential detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/10—Ploidy or copy number detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2535/00—Reactions characterised by the assay type for determining the identity of a nucleotide base or a sequence of oligonucleotides
- C12Q2535/122—Massive parallel sequencing
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2537/00—Reactions characterised by the reaction format or use of a specific feature
- C12Q2537/10—Reactions characterised by the reaction format or use of a specific feature the purpose or use of
- C12Q2537/16—Assays for determining copy number or wherein the copy number is of special importance
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
本特許出願は、2013年3月12日に出願され、遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセスというタイトルであり、発明者として、Zeljko Dzakula、Cosmin Deciu、Amin Mazloom、およびHuiquan Wangが挙げられ、代理人番号SEQ−6045−UTtが指定されている、米国特許出願第13/797,508号の優先権の利益を請求し;ならびに2012年6月22日に出願され、遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセスというタイトルであり、Zeljko Dzakula、Cosmin Deciu、Amin Mazloom、およびHuiquan Wangが挙げられ、代理人番号SEQ−6045−PVが指定されている、米国仮特許出願第61/663,482号の優先権の利益を請求する。本出願は、2012年11月5日に出願され、遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセスというタイトルであり、発明者としてCosmin Deciu、Zeljko Dzakula、Mathias Ehrich、およびSung Kimが挙げられ、代理人番号SEQ−6034−CTtが指定されている米国特許出願第13/669,136号に関連しており、これは、2012年10月5日に出願され、遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセスであり、発明者としてCosmin Deciu、Zeljko Dzakula、Mathias Ehrich、およびSung Kimが挙げられ、代理人番号SEQ−6034−PCが指定されている、国際PCT出願PCT/US2012/059123の継続である。前出の出願の全ての内容は、全ての文章、表および図面を含めて、参照によって本開示に組み込まれる。
本発明は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
胎児における性染色体核型を決定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定するステップ
を含む、方法。
(項目2)
前記性染色体核型が、XX、XY、XXX、X、XXYおよびXYYから選択される、項目1に記載の方法。
(項目3)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた線形関係であり、および該関係の傾きが、線形回帰により決定される、項目1または2に記載の方法。
(項目4)
各実験的バイアスが、実験的バイアス係数であり、前記実験的バイアス係数が、(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の線形関係の傾きである、項目1から3のいずれか一項に記載の方法。
(項目5)
(c)における前記フィットさせた関係が線形であり、および該関係の傾きが、線形回帰によって決定される、項目1から4のいずれか一項に記載の方法。
(項目6)
(b)における前記フィットさせた関係が線形であり、(c)における前記フィットさせた関係が線形であり、および前記ゲノム片レベルLiが、式α:
に従い前記参照ゲノムの部分のそれぞれについて決定され、この式中、Giが、前記実験的バイアスであり、Iが、(c)における前記フィットさせた関係の切片であり、Sが、(c)における前記関係の傾きであり、miが、前記参照ゲノムの各部分にマッピングされた測定カウントであり、およびiが、サンプルである、項目1から5のいずれか一項に記載の方法。
(項目7)
前記マッピング特徴が、GC含量であり、および前記実験的バイアスが、GCバイアスである、項目1から6のいずれか一項に記載の方法。
(項目8)
(c)において算出された前記ゲノム片レベルに対して二次正規化を適用するステップを含む、項目1から7のいずれか一項に記載の方法。
(項目9)
前記二次正規化が、GC正規化を含む、項目8に記載の方法。
(項目10)
(c)において算出された複数のゲノム片レベルから染色体X上昇および染色体Y上昇を決定するステップを含む、項目1から9のいずれか一項に記載の方法。
(項目11)
二次元グラフ上に、前記染色体Y上昇またはその導関数に対して、前記染色体X上昇またはその導関数をプロットし、それによりプロット位置を作製するステップを含む、項目10に記載の方法。
(項目12)
前記プロット位置に従い前記胎児についての性染色体核型を決定するステップを含む、項目11に記載の方法。
(項目13)
前記プロット位置に従い前記胎児についての性染色体核型を決定するステップを含まない、項目11に記載の方法。
(項目14)
(b)の前に、前記参照ゲノムの部分の一部または全てにマッピングされた配列リードのカウントについての誤差の尺度を算出するステップ、および前記誤差の尺度の閾に従い前記参照ゲノムの特定の部分について前記配列リードのカウントを除去するか、または重み付けするステップを含む、項目1から13のいずれか一項に記載の方法。
(項目15)
前記閾が、第1のゲノム片レベルと第2のゲノム片レベルの間の3.5以上の標準偏差ギャップに従い選択される、項目14に記載の方法。
(項目16)
前記誤差の尺度が、R因子であり、および約7%から約10%のR因子を有する前記参照ゲノムの部分についての配列リードカウントが、(b)の前に除去される、項目14に記載の方法。
(項目17)
前記参照ゲノムの部分が、1つまたは複数の性染色体内にある、項目1から16のいずれか一項に記載の方法。
(項目18)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約20部分以上である、項目17に記載の方法。
(項目19)
染色体Yついての前記部分が、chrY_125、chrY_169、chrY_170、chrY_171、chrY_172、chrY_182、chrY_183、chrY_184、chrY_186、chrY_187、chrY_192、chrY_417、chrY_448、chrY_449、chrY_473、chrY_480、chrY_481、chrY_485、chrY_491、chrY_502、chrY_519、chrY_535、chrY_559、chrY_1176、chrY_1177、chrY_1178の中から選択される、項目18に記載の方法。
(項目20)
染色体Yについての前記部分が、chrY_1176、chrY_1177およびchrY_1176のうちの1つまたは複数を含む、項目19に記載の方法。
(項目21)
染色体Yについての前記部分が、chrY_1176、chrY_1177およびchrY_1176のうちの1つまたは複数を含まない、項目19に記載の方法。
(項目22)
(b)の前に、chrY_1176、chrY_1177およびchrY_1176のうちの1つまたは複数についてのゲノム片レベル、またはそれらの導関数を、chrY_125、chrY_169、chrY_170、chrY_171、chrY_172、chrY_182、chrY_183、chrY_184、chrY_186、chrY_187、chrY_192、chrY_417、chrY_448、chrY_449、chrY_473、chrY_480、chrY_481、chrY_485、chrY_491、chrY_502、chrY_519、chrY_535およびchrY_559の1つまたは複数についてのゲノム片レベル、またはそれらの導関数と、比較し、それにより比較を作製するステップを含む、項目19に記載の方法。
(項目23)
chrY_1176、chrY_1177およびchrY_1176のうちの1つまたは複数についての配列リードカウントが、前記比較に従い(b)の前に除去されるか、または置き換えられる、項目22に記載の方法。
(項目24)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2350部分以上である、項目17に記載の方法。
(項目25)
前記参照ゲノムが、男性被験体からのものである、項目1から24のいずれか一項に記載の方法。
(項目26)
前記参照ゲノムが、女性被験体からのものである、項目1から25のいずれか一項に記載の方法。
(項目27)
前記参照ゲノムの各部分が、所定の長さのヌクレオチド配列を含む、項目1から26のいずれか一項に記載の方法。
(項目28)
前記所定の長さが、約50キロ塩基である、項目27に記載の方法。
(項目29)
胎児における性染色体異数性の有無を同定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定するステップ;
(c)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定するステップ
を含む、方法。
(項目30)
前記参照ゲノムの部分が、性染色体内にある、項目29に記載の方法。
(項目31)
前記性染色体が、X染色体である、項目30に記載の方法。
(項目32)
前記性染色体がY染色体である、項目30に記載の方法。
(項目33)
前記参照ゲノムのいくつかの部分が、X染色体内にあり、および前記参照ゲノムのいくつかの部分が、Y染色体内にある、項目29から32のいずれか一項に記載の方法。
(項目34)
前記参照ゲノムの部分が、性染色体のセグメント内にある、項目29から33のいずれか一項に記載の方法。
(項目35)
前記性染色体異数性が、性染色体のセグメントの異数性である、項目29から34のいずれか一項に記載の方法。
(項目36)
前記性染色体異数性が、XXX、XXY、X、およびXYYから選択される、項目29から33のいずれか一項に記載の方法。
(項目37)
(b)の前に、前記参照ゲノムの部分の一部または全てにマッピングされた配列リードのカウントについての誤差の尺度を算出するステップ、および該誤差の尺度の閾に従い前記参照ゲノムの特定の部分について配列リードのカウントを除去するか、または重み付けするステップを含む、項目29から36のいずれか一項に記載の方法。
(項目38)
前記誤差の尺度が、R因子である、項目37に記載の方法。
(項目39)
約7%から約10%のR因子を有する前記参照ゲノムの部分についての配列リードのカウントが、(b)の前に除去される、項目38に記載の方法。
(項目40)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた線形関係である、項目1から39のいずれか一項に記載の方法。
(項目41)
前記関係の傾きが、線形回帰により決定される、項目40に記載の方法。
(項目42)
各GCバイアスが、GCバイアス係数である、項目40または41に記載の方法。
(項目43)
前記GCバイアス係数が、(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのリードカウントおよびGC含量との間の線形関係の傾きである、項目42に記載の方法。
(項目44)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた非線形関係である、項目29から39のいずれか一項に記載の方法。
(項目45)
各GCバイアスが、GC曲率推定値を含む、項目44に記載の方法。
(項目46)
(c)における前記フィットさせた関係が、線形である、項目29から45のいずれか一項に記載の方法。
(項目47)
前記関係の傾きが、線形回帰によって決定される、項目46に記載の方法。
(項目48)
(b)における前記フィットさせた関係が線形であり、(c)における前記フィットさせた関係が線形であり、および前記ゲノム片レベルLiが、式α:
に従い前記参照ゲノムの部分のそれぞれについて決定され、この式中、Giが、前記GCバイアスであり、Iが、(c)における前記フィットさせた関係の切片であり、Sが、(c)における前記関係の傾きであり、miが、前記参照ゲノムの各部分にマッピングされた測定カウントであり、およびiが、サンプルである、項目29から47のいずれか一項に記載の方法。
(項目49)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約220部分以上である、項目29から48のいずれか一項に記載の方法。
(項目50)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2750部分以上である、項目29から48のいずれか一項に記載の方法。
(項目51)
前記性染色体異数性の有無が、80%以上の感度および98%以上の特異性で前記胎児について同定される、項目29から50のいずれか一項に記載の方法。
(項目52)
前記性染色体異数性の有無が、80%以上の感度および99%以上の特異性で前記胎児について同定される、項目29から50のいずれか一項に記載の方法。
(項目53)
前記性染色体異数性の有無が、99%以上の感度および98%以上の特異性で前記胎児について同定される、項目29から50のいずれか一項に記載の方法。
(項目54)
前記性染色体異数性の有無が、99%以上の感度および99%以上の特異性で前記胎児について同定される、項目29から50のいずれか一項に記載の方法。
(項目55)
前記性染色体異数性の有無が、100%の感度および98%以上の特異性で前記胎児について同定される、項目29から50のいずれか一項に記載の方法。
(項目56)
前記性染色体異数性の有無が、100%の感度および99%以上の特異性で前記胎児について同定される、項目29から50のいずれか一項に記載の方法。
(項目57)
前記参照ゲノムが、男性被験体からのものである、項目29から56のいずれか一項に記載の方法。
(項目58)
前記参照ゲノムが、女性被験体からのものである、項目29から57のいずれか一項に記載の方法。
(項目59)
前記女性被験体が、妊娠女性である、項目57または58に記載の方法。
(項目60)
前記妊娠女性が、女性胎児を妊娠している、項目59に記載の方法。
(項目61)
前記妊娠女性が、男性胎児を妊娠している、項目59に記載の方法。
(項目62)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(b)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、システム。
(項目63)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(b)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、装置。
(項目64)
コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGC)バイアスを決定し;
(c)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(項目65)
胎児の性別を決定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定するステップ;
(c)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定するステップ
を含む、方法。
(項目66)
前記参照ゲノムの部分が、性染色体内にある、項目65に記載の方法。
(項目67)
前記性染色体が、X染色体である、項目66に記載の方法。
(項目68)
前記性染色体が、Y染色体である、項目66に記載の方法。
(項目69)
前記参照ゲノムのいくつかの部分が、X染色体内にあり、および前記参照ゲノムのいくつかの部分が、Y染色体内にある、項目65に記載の方法。
(項目70)
(b)の前に、前記参照ゲノムの部分の一部または全てにマッピングされた配列リードのカウントについての誤差の尺度を算出するステップ、および該誤差の尺度の閾に従い前記参照ゲノムの特定の部分について配列リードのカウントを除去するか、または重み付けするステップを含む、項目65から69のいずれか一項に記載の方法。
(項目71)
前記誤差の尺度が、R因子である、項目70に記載の方法。
(項目72)
約7%から約10%のR因子を有する前記参照ゲノムの部分についての配列リードのカウントが、(b)の前に除去される、項目71に記載の方法。
(項目73)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた線形関係である、項目65から72のいずれか一項に記載の方法。
(項目74)
前記関係の傾きが、線形回帰により決定される、項目73に記載の方法。
(項目75)
各GCバイアスが、GCバイアス係数である、項目73または74に記載の方法。
(項目76)
前記GCバイアス係数が、(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのリードカウントおよびGC含量との間の線形関係の傾きである、項目75に記載の方法。
(項目77)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた非線形関係である、項目65から72のいずれか一項に記載の方法。
(項目78)
各GCバイアスが、GC曲率推定値を含む、項目77に記載の方法。
(項目79)
(c)における前記フィットさせた関係が、線形である、項目65から78のいずれか一項に記載の方法。
(項目80)
前記関係の傾きが、線形回帰によって決定される、項目79に記載の方法。
(項目81)
(b)における前記フィットさせた関係が線形であり、(c)における前記フィットさせた関係が線形であり、および前記ゲノム片レベルLiが、式α:
に従い前記参照ゲノムの部分のそれぞれについて決定され、この式中、Giが、前記GCバイアスであり、Iが、(c)における前記フィットさせた関係の切片であり、Sが、(c)における前記関係の傾きであり、miが、前記参照ゲノムの各部分にマッピングされた測定カウントであり、およびiが、サンプルである、項目65から80のいずれか一項に記載の方法。
(項目82)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約220部分以上である、項目65から81のいずれか一項に記載の方法。
(項目83)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2750部分以上である、項目65から81のいずれか一項に記載の方法。
(項目84)
胎児の性別が、99%以上の感度および99%以上の特異性で決定される、項目65から83のいずれか一項に記載の方法。
(項目85)
前記参照ゲノムが、男性被験体からのものである、項目65から84のいずれか一項に記載の方法。
(項目86)
前記参照ゲノムが、女性被験体からのものである、項目65から84のいずれか一項に記載の方法。
(項目87)
前記女性被験体が、妊娠女性である、項目85または86に記載の方法。
(項目88)
前記妊娠女性が、女性胎児を妊娠している、項目87に記載の方法。
(項目89)
前記妊娠女性が、男性胎児を妊娠している、項目87に記載の方法。
(項目90)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(b)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、システム。
(項目91)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(b)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、装置。
(項目92)
コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(c)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(項目93)
胎児における性染色体核型を決定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定するステップ;
(c)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定するステップ
を含む、方法。
(項目94)
前記参照ゲノムの部分が、性染色体内にある、項目93に記載の方法。
(項目95)
前記性染色体が、X染色体である、項目94に記載の方法。
(項目96)
前記性染色体が、Y染色体である、項目94に記載の方法。
(項目97)
前記参照ゲノムのいくつかの部分が、X染色体内にあり、および前記参照ゲノムのいくつかの部分が、Y染色体内にある、項目93に記載の方法。
(項目98)
(b)の前に、前記参照ゲノムの部分の一部または全てにマッピングされた配列リードのカウントについての誤差の尺度を算出するステップ、および前記誤差の尺度の閾に従い前記参照ゲノムの特定の部分について配列リードのカウントを除去するか、または重み付けするステップを含む、項目93から97のいずれか一項に記載の方法。
(項目99)
前記誤差の尺度が、R因子である、項目98に記載の方法。
(項目100)
約7%から約10%のR因子を有する前記参照ゲノムの部分についての配列リードのカウントが、(b)の前に除去される、項目99に記載の方法。
(項目101)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた線形関係である、項目93から100のいずれか一項に記載の方法。
(項目102)
前記関係の傾きが、線形回帰により決定される、項目101に記載の方法。
(項目103)
各GCバイアスが、GCバイアス係数である、項目101または102に記載の方法。(項目104)
前記GCバイアス係数が、(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのリードカウントおよびGC含量との間の線形関係の傾きである、項目103に記載の方法。
(項目105)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた非線形関係である、項目93から100のいずれか一項に記載の方法。
(項目106)
各GCバイアスが、GC曲率推定値を含む、項目105に記載の方法。
(項目107)
(c)における前記フィットさせた関係が、線形である、項目93から106のいずれか一項に記載の方法。
(項目108)
前記関係の傾きが、線形回帰によって決定される、項目107に記載の方法。
(項目109)
(b)における前記フィットさせた関係が線形であり、(c)における前記フィットさせた関係が線形であり、および前記ゲノム片レベルLiが、式α:
に従い前記参照ゲノムの部分のそれぞれについて決定され、この式中、Giが、前記GCバイアスであり、Iが、(c)における前記フィットさせた関係の切片であり、Sが、(c)における前記関係の傾きであり、miが、前記参照ゲノムの各部分にマッピングされた測定カウントであり、およびiが、サンプルである、項目93から108のいずれか一項に記載の方法。
(項目110)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約220部分以上である、項目93から109のいずれか一項に記載の方法。
(項目111)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2750部分以上である、項目93から109のいずれか一項に記載の方法。
(項目112)
前記性染色体核型が、XX、XY、XXX、X、XXYおよびXYYから選択される、項目93から111のいずれか一項に記載の方法。
(項目113)
前記参照ゲノムが、男性被験体からのものである、項目93から112のいずれか一項に記載の方法。
(項目114)
前記参照ゲノムが、女性被験体からのものである、項目93から112のいずれか一項に記載の方法。
(項目115)
前記女性被験体が、妊娠女性である、項目113または114に記載の方法。
(項目116)
前記妊娠女性が、女性胎児を妊娠している、項目115に記載の方法。
(項目117)
前記妊娠女性が、男性胎児を妊娠している、項目115に記載の方法。
(項目118)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(b)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、システム。
(項目119)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGC)バイアスを決定し;
(b)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定するよう構成される、装置。
(項目120)
コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)含量との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのGCバイアスを決定し;
(c)該GCバイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(項目121)
胎児における性染色体異数性の有無を同定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定するステップ
を含む、方法。
(項目122)
前記性染色体異数性が、XXX、XXY、X、およびXYYから選択される、項目121に記載の方法。
(項目123)
前記性染色体異数性が、性染色体のセグメントの異数性である、項目121または122に記載の方法。
(項目124)
胎児の性別を決定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定するステップ
を含む、方法。
(項目125)
胎児における性染色体核型を決定する方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児における性染色体核型を決定するステップ
を含む、方法。
(項目126)
前記性染色体核型が、XX、XY、XXX、X、XXYおよびXYYから選択される、項目125に記載の方法。
(項目127)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた線形関係であり、および該関係の傾きが、線形回帰により決定される、項目121から126のいずれか一項に記載の方法。
(項目128)
各実験的バイアスが、実験的バイアス係数であり、該実験的バイアス係数が、(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の線形関係の傾きである、項目126または127に記載の方法。
(項目129)
(b)における前記フィットさせた関係が、フィットさせた非線形関係である、項目121から125のいずれか一項に記載の方法。
(項目130)
各実験的バイアスが、実験的バイアスの曲率推定値を含む、項目129に記載の方法。(項目131)
(c)における前記フィットさせた関係が、線形である、項目121から130のいずれか一項に記載の方法。
(項目132)
前記関係の傾きが、線形回帰によって決定される、項目131に記載の方法。
(項目133)
(b)における前記フィットさせた関係が線形であり、(c)における前記フィットさせた関係が線形であり、および前記ゲノム片レベルLiが、式α:
に従い前記参照ゲノムの部分のそれぞれについて決定され、この式中、Giが、前記実験的バイアスであり、Iが、(c)における前記フィットさせた関係の切片であり、Sが、(c)における前記関係の傾きであり、miが、前記参照ゲノムの各部分にマッピングされた測定カウントであり、およびiが、サンプルである、項目121から132のいずれか一項に記載の方法。
(項目134)
前記参照ゲノムの部分の数が、約40,000部分以上である、項目121から133のいずれか一項に記載の方法。
(項目135)
前記マッピング特徴が、GC含量であり、および前記実験的バイアスが、GCバイアスである、項目121から134のいずれか一項に記載の方法。
(項目136)
前記マッピング特徴が、マッピング性の測定値であり、および前記実験的バイアスが、マッピング性バイアスである、項目121から134のいずれか一項に記載の方法。
(項目137)
(c)における前記関係が、非線形である、項目121から1136のいずれか一項に記載の方法。
(項目138)
(b)の前に、前記参照ゲノムの部分の一部または全てにマッピングされた配列リードのカウントについての誤差の尺度を算出するステップ、および該誤差の尺度の閾に従い前記参照ゲノムの特定の部分について前記配列リードのカウントを除去するか、または重み付けするステップを含む、項目121から137のいずれか一項に記載の方法。
(項目139)
前記閾が、第1のゲノム片レベルと第2のゲノム片レベルの間の3.5以上の標準偏差ギャップに従い選択される、項目138に記載の方法。
(項目140)
前記誤差の尺度が、R因子である、項目138または139に記載の方法。
(項目141)
約7%から約10%のR因子を有する前記参照ゲノムの部分についての配列リードのカウントが、(b)の前に除去される、項目140に記載の方法。
(項目142)
前記参照ゲノムの部分が、性染色体内にある、項目121から141のいずれか一項に記載の方法。
(項目143)
前記性染色体が、X染色体である、項目142に記載の方法。
(項目144)
前記性染色体が、Y染色体である、項目142に記載の方法。
(項目145)
前記参照ゲノムのいくつかの部分が、X染色体内にあり、および前記参照ゲノムのいくつかの部分が、Y染色体内にある、項目121から141のいずれか一項に記載の方法。(項目146)
染色体Yについての部分のサブセットが選択される、項目145に記載の方法。
(項目147)
染色体Yについての部分の前記サブセットが、各部分について決定されたt値に従い選択される、項目146に記載の方法。
(項目148)
前記t値が、式β:
に従い各部分について決定され、この式中、tが、所与のChrYビンについてのt値であり;Nmが、男性正倍数体妊娠の数であり;Ymが、所与のChrYビンについての全てのNm男性妊娠について評価された中央値PERUN正規化カウントであり;Smが、所与のChrYビンについての全てのNm男性妊娠について評価されたMAD PERUN正規化カウントであり;Nfが、女性正倍数体妊娠の数であり;Yfが、所与のChrYビンについての全てのNf女性妊娠について評価された中央値PERUN正規化カウントであり;およびSfが、所与のChrYビンについての全てのNf女性妊娠について評価されたMAD PERUN正規化カウントである、項目146に記載の方法。
(項目149)
50より大きいまたはこれに等しいt値を有する部分が選択される、項目148に記載の方法。
(項目150)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約220部分以上である、項目121から149のいずれか一項に記載の方法。
(項目151)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約20部分以上である、項目121から149のいずれか一項に記載の方法。
(項目152)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約26部分である、項目151に記載の方法。
(項目153)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Yについて約23部分である、項目151に記載の方法。
(項目154)
前記部分が、表3のゲノム片の中から選択される、項目151、152または153に記載の方法。
(項目155)
前記部分が、ChrY_1176、ChrY_1177、およびChrY_1176を含まない、項目151から154のいずれか一項に記載の方法。
(項目156)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2750部分以上である、項目121から145のいずれか一項に記載の方法。
(項目157)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2350部分以上である、項目121から145のいずれか一項に記載の方法。
(項目158)
前記参照ゲノムの部分の数が、染色体Xについて約2382部分である、項目157に記載の方法。
(項目159)
前記参照ゲノムが、男性被験体からのものである、項目121から158のいずれか一項に記載の方法。
(項目160)
前記参照ゲノムが、女性被験体からのものである、項目121から158のいずれか一項に記載の方法。
(項目161)
前記女性被験体が、妊娠女性である、項目159または160に記載の方法。
(項目162)
前記妊娠女性が、女性胎児を妊娠している、項目161に記載の方法。
(項目163)
前記妊娠女性が、男性胎児を妊娠している、項目161に記載の方法。
(項目164)
前記参照ゲノムの各部分が、所定の長さのヌクレオチド配列を含む、項目121から163のいずれか一項に記載の方法。
(項目165)
前記所定の長さが、約50キロ塩基である、項目164に記載の方法。
(項目166)
(c)において算出された前記ゲノム片レベルに対して二次正規化を適用するステップを含む、項目121から165のいずれか一項に記載の方法。
(項目167)
前記二次正規化が、GC正規化を含む、項目166に記載の方法。
(項目168)
(c)において算出された複数のゲノム片レベルから染色体X上昇および染色体Y上昇を決定するステップを含む、項目121から167のいずれか一項に記載の方法。
(項目169)
二次元グラフ上に、前記染色体Y上昇またはその導関数に対して、前記染色体X上昇またはその導関数をプロットし、それによりプロット位置を作製するステップを含む、項目168に記載の方法。
(項目170)
前記プロット位置に従い前記胎児についての性染色体核型を決定するステップを含む、項目169に記載の方法。
(項目171)
前記プロット位置に従い前記胎児についての性染色体核型を決定するステップを含まない、項目169に記載の方法。
(項目172)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、システム。
(項目173)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、装置。
(項目174)
コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(項目175)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、システム。
(項目176)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、装置。
(項目177)
コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(項目178)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、システム。
(項目179)
1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを含み、該配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、装置。
(項目180)
コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントと
(ii)該部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の、各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての該参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(c)該実験的バイアスと該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該算出されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
本明細書において、核酸を分析するための方法および組成物を提供する。いくつかの実施形態において、核酸フラグメントの混合物中の核酸フラグメントを分析する。核酸の混合物は、異なるヌクレオチド配列、異なるフラグメント長、異なる起源(例えば、ゲノム起源、胎児対母体起源、細胞または組織起源、サンプル起源、被験体起源など)またはその組み合わせを有する2つ以上の核酸フラグメント種を含むことができる。
核酸は、当技術分野において公知の方法により1つまたはそれより多い供給源(例えば、細胞、血清、血漿、バフィーコート、リンパ液、皮膚、汚物など)から得ることができる。細胞溶解法および試薬は当技術分野において公知であり、一般に化学的(例えば、界面活性剤、低張液、酵素による手法など、またはその組み合わせ)、物理的(例えば、フレンチプレス、超音波処理など)または電解溶解法により行われ得る。任意の適切な溶解法を利用することができる。例えば、化学的方法は、一般に、溶解剤を使用して、細胞を破壊し、細胞から核酸を抽出した後、カオトロピック塩で処理する。凍結/解凍後に粉砕などの物理的方法、つまり細胞圧迫などの使用も有用である。高塩溶解法も通常、使用される。例えば、アルカリ性溶解法が利用され得る。アルカリ性溶解法はこれまで、フェノール−クロロホルム溶液の使用が組み込まれ、代替えの3溶液を含むフェノール−クロロホルム非含有法を利用することができる。フェノール−クロロホルム非含有法において、第1の溶液は、15mMトリス、pH8.0、10mM EDTAおよび100μg/ml RnaseAを含有することができ、第2の溶液は、0.2N NaOHおよび1%SDSを含有することがき、第3の溶液は、3M KOAc、pH5.5を含有することができる。これらの方法は、Current Protocols in Molecular Biology,John Wiley&Sons,N.Y.,6.3.1−6.3.6(1989)に見つけることができ、その全体を本明細書に組み込む。
いくつかの実施形態において、核酸中の胎児核酸量(例えば、濃度、相対量、絶対量、コピー数など)を決定する。いくつかの実施形態において、サンプル中の胎児核酸量を「胎児画分」と呼ぶ。いくつかの実施形態において、「胎児画分」は、妊娠女性から得られたサンプル(例えば、血液サンプル、血清サンプル、血漿サンプル)における循環無細胞核酸中の胎児核酸の画分を指す。いくつかの実施形態において、遺伝的変異を決定する方法は、胎児画分を決定することも含む。胎児画分の決定を適切な手法で行うことができ、それらの非限定的な例は、下で説明する方法を含む。
いくつかの実施形態において、核酸(例えば、細胞外核酸)を核酸の亜集団または種において富化または相対的に富化する。核酸の亜集団は、例えば、胎児の核酸、母体の核酸、特定の長さまたは長さの範囲のフラグメントを含む核酸、あるいは特定のゲノム領域からの核酸(例えば、1本鎖の染色体、染色体のセット、および/または特定の染色体領域)を含むことができる。このような富化されたサンプルを、本明細書において提供される方法と合わせて使用することができる。したがって、特定の実施形態において、技術の方法は、サンプルの核酸の亜集団、例えば、胎児の核酸などにおいて富化するさらなるステップを含む。いくつかの実施形態において、上記の胎児画分を決定する方法を使用し、胎児の核酸を富化することができる。特定の実施形態において、母体の核酸を、サンプルから選択的に(部分的に、実質的に、ほぼ完全にまたは完全に)除去する。いくつかの実施形態において、特定の低コピー数の種の核酸(例えば、胎児の核酸)における富化は、定量的感度を改善し得る。特定の種の核酸におけるサンプルを富化するための方法は、例えば、米国特許第6,927,028号、国際特許出願公開第WO2007/140417号、国際特許出願公開第WO2007/147063号、国際特許出願公開第WO2009/032779号、国際特許出願公開第WO2009/032781号、国際特許出願公開第WO2010/033639号、国際特許出願公開第WO2011/034631号、国際特許出願公開第WO2006/056480号、および国際特許出願公開第WO2011/143659号(これら全てを参照により本明細書に組み込む)に記載される。
いくつかの実施形態において、核酸(例えば、核酸フラグメント、サンプル核酸、細胞非含有核酸)をシークエンシングすることができる。いくつかの実施形態において、完全または実質的に完全な配列を得、かつ部分的な配列を得ることもある。いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法を行うとき、核酸をシークエンシングせず、核酸の配列をシークエンシング法によって決定しない。シークエンシング、マッピングおよび関連の分析方法は、当技術分野において公知である(例えば、米国特許出願公開第2009/0029377号、参照により組み込まれる)。このようなプロセスの特定の態様を以下に記載する。
True単一分子シークエンシング(tSMS)である。tSMS技法において、ポリA配列を、サンプルからの各核酸(例えば、DNA)鎖の3’末端に付加する。各鎖を、蛍光標識されたアデノシンヌクレオチドの付加により標識する。次いで、DNA鎖を、フローセルにハイブリダイズし、これは、フローセル表面に固定される数百万のオリゴT捕捉部位を含有する。鋳型は、約1億個の鋳型/cm2の密度であってよい。次いで、フローセルをシークエンシング装置にロードし、レーザーをフローセルの表面に照射し、各鋳型の位置を明らかにする。CCDカメラは、フローセル表面の鋳型の位置をマッピングすることができる。次いで、鋳型蛍光標識を切断し、洗い流す。シークエンシング反応を、DNAポリメラーゼおよび蛍光標識されたヌクレオチドを導入することにより開始する。オリゴT核酸は、プライマーとして作用する。ポリメラーゼは、標識されたヌクレオチドを鋳型指向性の様式でプライマーに組み込む。ポリメラーゼおよび組み込まれていないヌクレオチドを除去する。蛍光標識されたヌクレオチドを定方向に組み込んだ鋳型を、フローセル表面を画像化することにより検出する。画像化後、切断ステップにより蛍光標識を除去し、このプロセスを、所望のリード長を達成するまで他の蛍光標識されたヌクレオチドを用いて繰り返す。配列情報を、各ヌクレオチド付加ステップを用いて収集する(例えば、Harris T.D.ら、Science320:106−109(2008)を参照のこと)。
シークエンシングすることおよびシークエンシングリードを得ることは、シークエンシングモジュールにより、またはシークエンシングモジュールを含む装置により提供することができる。本明細書において使用される場合、「配列受信モジュール」は、「シークエンシングモジュール」と同じである。シークエンシングモジュールを含む装置は、当技術分野で公知のシークエンシング技術から核酸の配列を決定する任意の装置であってよい。特定の実施形態において、シークエンシングモジュールを含む装置は、当技術分野で公知のシークエンシング反応を行う。シークエンシングモジュールは一般に、シークエンシング反応からのデータ(例えば、シークエンシング装置から作製された信号)に従い、核酸配列リードを提供する。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールまたはシークエンシングモジュールを含む装置は、シークエンシングリードを提供することを要求される。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールを、別のシークエンシングモジュール、コンピュータ周辺機器、オペレータ、サーバー、ハードドライブ、装置から、または適切な供給源から配列リードを受信し、取得し、アクセスし、または回収することができる。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールは、配列リードを操作することができる。例えば、シークエンシングモジュールは、配列リードを整列、組み立て、断片化、相補、逆相補、エラーチェックまたはエラー補正することができる。シークエンシングモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、シークエンシングリードを、シークエンシングモジュールから1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、シークエンシングリードは、複数のプロセッサ(multiple processors)、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールは、別のモジュール、装置、周辺機器、コンポーネントまたは特殊なコンポーネント(例えば、シーケンサ)からデータおよび/または情報を収集し、組み立て、かつ/または受信する。いくつかの実施形態において、シークエンシングリードは、以下の1つ以上を含む装置により提供される:1つまたはそれより多いフローセル、カメラ、光検出器、フォトセル、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。多くの場合、シークエンシングモジュールは、配列リードを受信し、収集し、かつ/または組み立てる。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールは、装置のオペレータから入力データおよび/または情報を受け取り、収集する。例えば、装置のオペレータは、モジュールに命令、定数、閾値、式または所定の値を提供することもある。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールは、それが受信するデータおよび/または情報を連続核酸配列に変換することができる。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールにより提供される核酸配列を印刷し、または表示する。いくつかの実施形態において、配列リードは、シークエンシングモジュールにより提供され、シークエンシングモジュールから装置または任意の適切な周辺機器、コンポーネントまたは特殊なコンポーネントを含む装置に転送される。いくつかの実施形態において、データおよび/または情報は、シークエンシングモジュールから、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置に提供される。いくつかの実施形態において、配列リードに関連するデータおよび/または情報を、シークエンシングモジュールから、任意の他の適切なモジュールに転送することができる。いくつかの実施形態において、シークエンシングモジュールは、配列リードをマッピングモジュールまたはカウンティングモジュールに転送することができる。
ヌクレオチド配列リード(すなわち、物理的なゲノム位置がわかっていないフラグメントからの配列情報)をマッピングすることを、多くの方法で行うことができ、多くの場合、得られた配列リードと参照ゲノムの一致する配列とのアライメントを含む(例えば、Liら、“Mapping short DNA sequencing reads and calling variants using mapping quality score,”Genome Res.,2008 Aug 19.)。このようなアライメントにおいて、配列リードは一般に、参照配列および整列が「マッピング」または「配列タグ」であるとして表されているものに対して整列される。いくつかの実施形態において、マッピングされた配列リードは、「ヒット」または「カウント」と呼ばれる。いくつかの実施形態において、マッピングされた配列リードは、種々のパラメータに従い、合わせてグループ化され、以下にさらに詳述される、特定のゲノム片に割り当てられる。
配列リードを、マッピングモジュールにより、またはマッピングモジュールを含む装置によりマッピングすることができ、このマッピングモジュールは一般に、参照ゲノムまたはそのセグメントにリードをマッピングする。マッピングモジュールは、当技術分野において公知の適切な方法によりシークエンシングリードをマッピングすることができる。いくつかの実施形態において、マッピングモジュールまたはマッピングモジュールを含む装置は、マッピングされた配列リードを提供することを要求される。マッピングモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、マッピングされたシークエンシングリードは、マッピングモジュールから1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、シークエンシングリードを、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置によりマッピングする。いくつかの実施形態において、核酸フラグメント長を、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置によりマッピングされた配列リード(例えば、ペアエンドリード)に基づき決定する。いくつかの実施形態において、マッピングモジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。装置は、マッピングモジュールおよびシークエンシングモジュールを含み得る。いくつかの実施形態において、配列リードを以下の1つまたは複数を含む装置によりマッピングし得る:1つまたは複数のフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。いくつかの実施形態において、マッピングモジュールは、シークエンシングモジュールから配列リードを受信することができる。いくつかの実施形態において、マッピングされたシークエンシングリードを、マッピングモジュールから、カウンティングモジュールまたは正規化モジュールに転送することができる。
いくつかの実施形態において、マッピングされた配列リード(すなわち、配列タグ)を、種々のパラメータに従い、合わせてグループ化し、具体的なゲノム片に割り当てる。多くの場合、個々のマッピングされた配列リードを使用し、サンプル中に存在するゲノム片の量を同定することができる。いくつかの実施形態において、ゲノム片の量は、サンプル中のより大きな配列(例えば、染色体)の量を示し得る。本明細書において、用語「ゲノム片」は、「配列ウィンドウ」、「片」、「ビン」、「遺伝子座」、「領域」、「区分」、「部分」(例えば、参照ゲノムの部分、染色体の部分)または「ゲノム部分」とも呼ばれ得る。いくつかの実施形態において、ゲノム片は、染色体全体、染色体の部分、参照ゲノムの部分、複数の染色体部分、複数の染色体、複数の染色体からの部分、および/またはそれらの組み合わせである。いくつかの実施形態において、ゲノム片は特定のパラメータに基づき予め定義される。いくつかの実施形態において、ゲノム片は、ゲノム(例えば、サイズにより区分されたもの、部分、連続領域、任意に定義されたサイズの連続領域など)の区分化に基づき任意に定義される。
いくつかの実施形態において、ヌクレオチド配列リードを、1つまたは複数の性染色体(すなわち、染色体X、染色体Y)上のゲノム片にマッピングする。染色体Xおよび染色体Yゲノム片を、ゲノム片についての交差検証パラメータ、誤差パラメータ、マッピング性、反復性、男性対女性分離および/または本明細書に記載の任意の他の特徴を含む、特定の基準に基づいて選択することができる。
t=所与のChrYビンについてのt値。
Nm=男性正倍数体妊娠(male euploid pregnancy)の数。
Ym=所与のChrYビンの全てのNm男性妊娠について評価されたPERUN正規化カウント中央値。特定の例では、前記中央値を平均値と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
Sm=所与のChrYビンの全てのNm男性妊娠について評価されたMAD PERUN正規化カウント。特定の例では、前記MADを標準偏差と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
Nf=女性正倍数体妊娠の数。
Yf=所与のChrYビンの全てのNf女性妊娠について評価されたPERUN正規化カウント中央値。特定の例では、前記中央値を平均値と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
Sf=所与のChrYビンの全てのNf女性妊娠について評価されたMAD PERUN正規化カウント。特定の例では、前記MADを標準偏差と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
いくつかの実施形態において、選択された特徴または変数に基づきマッピングまたは区分される配列リードを定量化して、ゲノム片(例えば、ビン、区分、ゲノム部分、参照ゲノムの部分、染色体の部分など)にマッピングされるリードの数および/または量を決定することができる。いくつかの実施形態において、ゲノム片にマッピングされる配列リードの量または数量は、カウント(例えば、1カウント)と呼ばれる。「量」は、密度、相対レベル、和、測定値、値または他の質的または量的表現であることができる。多くの場合、カウントは、ゲノム片に関連する。例えば、「リードの量」は、ゲノム片(例えば、ビン)にマッピングされたリードの数であることができる。いくつかの実施形態において、2つ以上のゲノム片(例えば、ゲノム片のセット)についてのカウントを数学的に操作する(例えば、平均化する、加算する、正規化するなど、またはそれらの組み合わせ)。いくつかの実施形態において、カウントを、ゲノム片にマッピングされた(すなわち、関連づけられた)配列リードの一部または全てから決定する。特定の実施形態において、カウントを、マッピングされた配列リードの予め定義されたサブセットから決定する。マッピングされた配列リードの予め定義されたサブセットを、任意の適切な特徴または変数を利用して定義または選択することができる。いくつかの実施形態において、マッピングされた配列リードの予め定義されたサブセットは、1からn個の配列リードを含むことができ、この場合、nは、試験被験体または参照被験体サンプルから作製された全ての配列リードの和に等しい数を表す。
カウントを、カウンティングモジュールにより、またはカウンティングモジュールを含む装置により提供することができる。カウンティングモジュールは、当技術分野で公知のカウント方法に従い、カウントを決定し、組み立て、かつ/または表示することができる。カウンティングモジュールは一般に、当技術分野において公知のカウント方法論に従い、カウントを決定し、または組み立てる。いくつかの実施形態において、カウンティングモジュールまたはカウンティングモジュールを含む装置は、カウントを提供することを要求される。カウンティングモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、カウントは、カウンティングモジュールから1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、リードを、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置によりカウントする。いくつかの実施形態において、カウンティングモジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、リードを、以下の1つ以上を含む装置によりカウントする:シークエンシングモジュール、マッピングモジュール、1つまたはそれより多いフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。カウンティングモジュールは、シークエンシングモジュールおよび/またはマッピングモジュールからデータおよび/または情報を受信し、データおよび/または情報を変換し、カウント(例えば、ゲノム片にマッピングされたカウント)を提供することができる。カウンティングモジュールは、マッピングモジュールからマッピングされた配列リードを受信することができる。カウンティングモジュールは、マッピングモジュールからまたは正規化モジュールから正規化されマッピングされた配列リードを受信することができる。カウンティングモジュールは、カウント(例えば、カウント、組み立てられたカウントおよび/またはカウントの表示)に関連するデータおよび/または情報を、任意の他の適切な装置、周辺機器、またはモジュールに転送することができる。いくつかの実施形態において、カウントに関連するデータおよび/または情報を、カウンティングモジュールから、正規化モジュール、プロットモジュール、分類モジュールおよび/または成果モジュールに転送する。
カウントされているマッピングされた配列リードおよび/またはフラグメントは、本明細書において、未処理データと呼ばれるが、それはデータが操作されていないカウント(例えば、未処理カウント)を表すためである。いくつかの実施形態において、データセット内の配列リードデータおよび/またはフラグメントカウントデータをさらに処理(例えば、数学的に、および/または統計的に操作)して、かつ/または表示して、成果の提供を容易にすることができる。処理されたカウントを、カウントの導関数と呼ぶことができる。カウントの導関数の非限定的な例としては、正規化されたカウント、レベル、上昇、プロファイルなど、および上記の組み合わせが挙げられる。任意の適切な正規化方法、例えば本明細書に記載の正規化方法などを利用して、カウントを正規化することができる。特定の実施形態において、より大きなデータセットを含むデータセットは、さらに分析を容易にするという前処理からの恩恵に浴することがある。データセットの前処理は、冗長なおよび/または無益なゲノム片またはビン(例えば、無益なデータのビン、冗長なマッピングされたリード、中央値カウントがゼロのゲノム片またはビン、過剰表現されたまたは過小表現された配列)の除去を含むことがある。理論により限定されないが、データ処理および/または前処理は、(i)ノイズデータを除去することがあり、(ii)無益のデータを除去することがあり、(iii)冗長なデータを除去することがあり、(iv)より大きなデータセットの複雑性を減少させることがあり、かつ/または(v)1つの形態から1つまたは複数の他の形態へのデータの変換を容易することがある。データまたはデータセットに関して用いられる場合、用語「前処理する」および「処理する」は、本明細書において、「処理する」と総称する。いくつかの実施形態において、処理することは、データを、さらなる分析をより行いやすいものにすることができ、成果を作製することができる。
いくつかの実施形態において、1つまたはそれより多い処理ステップは、1つまたはそれより多い正規化ステップを含むことができる。正規化を、当技術分野に公知の適切な方法により行うことができる。いくつかの実施形態において、正規化は、異なる尺度で測定された値を理論上で共通の尺度に調節することを含む。いくつかの実施形態において、正規化は、調節した値の確率分布を整列化する専門的な数学的調節を含む。いくつかの実施形態において、正規化は、分布を正常な分布に整列することを含む。いくつかの実施形態において、正規化は、特定の全体的な影響(例えば、誤差および異常)の作用を排除する方法で、異なるデータセットについて対応する正規化された値の比較を可能にする数学的調節を含む。いくつかの実施形態において、正規化は、スケーリングを含む。正規化は、所定の変数または式による1つまたはそれより多いデータセットの分割を含むこともある。正規化方法の非限定的な例として、ビンワイズ正規化、GC含量による正規化、線形および非線形の最小二乗回帰、LOESS、GC LOESS、LOWESS(局所重み付け散布図平滑化法)、PERUN、リピートマスキング(RM)、GC−正規化およびリピートマスキング(GCRM)、cQnおよび/またはそれらの組み合わせが挙げられる。いくつかの実施形態において、遺伝的変異(例えば、異数性)の有無の決定は、正規化方法(例えば、ビンワイズ正規化、GC含量による正規化、線形および非線形の最小二乗回帰、LOESS、GC LOESS、LOWESS(局所重み付け散布図平滑化法)、PERUN、リピートマスキング(RM)、GC−正規化およびリピートマスキング(GCRM)、cQn、当技術分野で公知の正規化方法および/またはそれらの組み合わせ)を利用する。
いくつかの実施形態において、1つまたは複数の性染色体(すなわち、染色体X、染色体Y)にマッピングする配列リードカウントを正規化する。いくつかの実施形態において、正規化は、参照ゲノムのゲノム片についての実験的バイアスを決定することを含む。いくつかの実施形態において、参照ゲノムのゲノム片のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントと前記ゲノム片のそれぞれについてのマッピング特徴(例えば、GC含量)との間の各サンプルについての第1のフィットさせた関係(例えば、フィットさせた線形関係、フィットさせた非線形関係)から、複数のサンプルについての実験バイアス値を決定することができる。フィットさせた関係(例えば、線形関係)の傾きは、一般に、本明細書中で説明するように線形回帰によって決定される。いくつかの実施形態において、各実験的バイアスは、実験的バイアス係数によって表される。実験的バイアス係数は、例えば(i)参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の、線形関係の傾きである。いくつかの実施形態において、実験的バイアスは、実験的バイアスの曲率推定値を含むことができる。
GCバイアスを決定すること(例えば、参照ゲノムの部分(例えば、ゲノム片)のそれぞれについてのGCバイアスを決定すること)を、GCバイアスモジュールにより(例えば、GCバイアスモジュールを含む装置により)提供することができる。いくつかの実施形態において、GCバイアスモジュールは、GCバイアスの決定を提供することを要求される。いくつかの実施形態において、GCバイアスモジュールは、参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントと各部分のGC含量との間のフィットさせた関係(例えば、フィットさせた線形関係)からGCバイアスの決定を提供する。GCバイアスモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、GCバイアスの決定(すなわち、GCバイアスデータ)は、GCバイアスモジュールからの1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、GCバイアスデータは、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、GCバイアスモジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、GCバイアスデータは、以下の1つまたは複数を含む装置により提供される:1つまたは複数のフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。GCバイアスモジュールは、適切な装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、GCバイアスモジュールは、シークエンシングモジュール、正規化モジュール、重み付けモジュール、マッピングモジュールまたはカウンティングモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。GCバイアスモジュールは、正規化モジュール(例えば、PERUN正規化モジュール)の一部であることもある。いくつかの実施形態において、GCバイアスモジュールは、シークエンシングモジュールからシークエンシングリード、マッピングモジュールからマッピングされたシークエンシングリードおよび/またはカウンティングモジュールからカウントを受信することができる。多くの場合、GCバイアスモジュールは、ある装置または別のモジュール(例えば、カウンティングモジュール)からデータおよび/または情報を受信し、それらのデータおよび/または情報を変換し、GCバイアスデータおよび/または情報(例えば、GCバイアスの決定、フィットさせた線形関係など)を提供する。特定の実施形態において、GCバイアスデータおよび/または情報を、GCバイアスモジュールから、上昇モジュール、フィルタリングモジュール、比較モジュール、正規化モジュール、重み付けモジュール、範囲設定モジュール、調節モジュール、分類モジュールおよび/または成果モジュールに転送することができる。
参照ゲノムの部分についての上昇(例えば、レベル)を決定すること、および/またはゲノム片上昇(例えば、ゲノム片レベル)を算出することを、上昇モジュールにより(例えば、上昇モジュールを含む装置により)提供することができる。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、上昇または算出されたゲノム片レベルを提供することを要求される。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、GCバイアスと、参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係(例えば、フィットさせた線形関係)から上昇を提供する。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、PERUNの一部としてゲノム片レベルを算出する。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、式Li=(mi−GiS)I−1に従いゲノム片レベル(すなわち、Li)を提供し、この式中、Giは、GCバイアスであり、miは、参照ゲノムの各部分にマッピングされた測定カウントであり、iは、サンプルであり、Iは、切片であり、Sは、GCバイアスと参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係(例えば、フィットさせた線形関係)の傾きである。上昇モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、上昇決定(すなわち、レベルデータ)は、レベルモジュールからの1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、レベルデータは、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、レベルデータは、以下の1つまたは複数を含む装置により提供される:1つまたは複数のフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。上昇モジュールは、適切な装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、GCバイアスモジュール、シークエンシングモジュール、正規化モジュール、重み付けモジュール、マッピングモジュールまたはカウンティングモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、上昇モジュールは、シークエンシングモジュールからシークエンシングリード、マッピングモジュールからマッピングされたシークエンシングリードおよび/またはカウンティングモジュールからカウントを受信することができる。上昇モジュールは、正規化モジュール(例えば、PERUN正規化モジュール)の一部であることもある。多くの場合、上昇モジュールは、ある装置または別のモジュール(例えば、GCバイアスモジュール)からデータおよび/または情報を受信し、それらのデータおよび/または情報を変換し、レベルデータおよび/または情報(例えば、レベルの決定、フィットさせた線形関係など)を提供する。特定の実施形態において、レベルデータおよび/または情報を、上昇モジュールから、比較モジュール、正規化モジュール、重み付けモジュール、範囲設定モジュール、調節モジュール、分類モジュール、正規化モジュール内のモジュール、および/または成果モジュールに転送することができる。
ゲノム片をフィルタリングすることを、フィルタリングモジュールにより(例えば、フィルタリングモジュールを含む装置により)提供することができる。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、フィルタリングされたゲノム片データ(例えば、フィルタリングされたゲノム片)を提供すること、かつ/またはゲノム片を考慮に入れないことを要求される。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、ゲノム片にマッピングされたカウントを考慮に入れない。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、ゲノム片にマッピングされたカウントを上昇またはプロファイルの決定から外す。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、以下の1つまたは複数に従いゲノム片をフィルタリングする:FLR、第1の選択されたフラグメント長より短いCCFフラグメントから得られるリードの量、GC含量(例えば、ゲノム片のGC含量)、エクソンの数(例えば、ゲノム片内のエクソンの数)などおよびそれらの組み合わせ。フィルタリングモジュールは、当技術分野において公知の、または本明細書に記載の1つまたは複数のフィルタリング法によりデータ(例えば、リード、カウント、ゲノム片にマッピングされたカウント、ゲノム片、ゲノム片上昇、正規化されたカウント、未処理カウントなど)をフィルタリングすることができる。フィルタリングモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、フィルタリングされたデータは、フィルタリングモジュールからの1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、フィルタリングされたデータは、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、フィルタリングされたデータは、以下の1つまたは複数を含む装置により提供される:1つまたは複数のフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。フィルタリングモジュールは、適切な装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、シークエンシングモジュール、正規化モジュール、重み付けモジュール、マッピングモジュールまたはカウンティングモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、フィルタリングモジュールは、シークエンシングモジュールからシークエンシングリード、マッピングモジュールからマッピングされたシークエンシングリードおよび/またはカウンティングモジュールからカウントを受信することができる。多くの場合、フィルタリングモジュールは、別の装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信し、それらのデータおよび/または情報を変換し、フィルタリングされたデータおよび/または情報(例えば、フィルタリングされたカウント、フィルタリングされた値、フィルタリングされたゲノム片など)を提供する。特定の実施形態において、フィルタリングされたデータおよび/または情報を、フィルタリングモジュールから、比較モジュール、正規化モジュール、重み付けモジュール、範囲設定モジュール、調節モジュール、分類モジュール、および/または成果モジュールに転送することができる。
ゲノム片を重み付けすることを、重み付けモジュールにより(例えば、重み付けモジュールを含む装置により)提供することができる。いくつかの実施形態において、重み付けモジュールは、ゲノム片を重み付けし、かつ/または重み付けされたゲノム片値を提供することを要求される。重み付けモジュールは、当技術分野において公知の、または本明細書に記載の1つまたはそれより多い重み付け方法により、ゲノム片を重み付けすることができる。重み付けモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、重み付けされたゲノム片は、重み付けモジュールからの1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、重み付けされたゲノム片は、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、重み付けモジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、重み付けされたゲノム片は、以下の1つ以上を含む装置により提供される:1つまたはそれより多いフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。重み付けモジュールは、適切な装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、重み付けモジュールは、シークエンシングモジュール、正規化モジュール、フィルタリングモジュール、マッピングモジュールおよび/またはカウンティングモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、重み付けモジュールは、シークエンシングモジュールからシークエンシングリード、マッピングモジュールからマッピングされたシークエンシングリードおよび/またはカウンティングモジュールからカウントを受信することができる。いくつかの実施形態において、重み付けモジュールは、別の装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信し、データおよび/または情報を変換し、データおよび/または情報(例えば、重み付けされたゲノム片、重み付けされた値など)を提供する。特定の実施形態において、重み付けされたゲノム片データおよび/または情報を、重み付けモジュールから、比較モジュール、正規化モジュール、フィルタリングモジュール、範囲設定モジュール、調節モジュール、分類モジュール、および/または成果モジュールに転送することができる。
正規化されたデータ(例えば、正規化されたカウント)を、正規化モジュールにより(例えば、正規化モジュールを含む装置により)提供することができる。いくつかの実施形態において、正規化モジュールは、シークエンシングリードから得られた正規化されたデータ(例えば、正規化されたカウント)を提供することを要求される。正規化モジュールは、当技術分野において公知の1つまたはそれより多い正規化方法により、データ(例えば、カウント、フィルタリングされたカウント、未処理のカウント)を正規化することができる。正規化モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、正規化されたデータは、正規化モジュールからの1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、正規化されたデータは、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、正規化モジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、正規化されたデータは、以下の1つ以上を含む装置により提供される:1つまたはそれより多いフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。正規化モジュールは、適切な装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、正規化モジュールは、シークエンシングモジュール、正規化モジュール、マッピングモジュールまたはカウンティングモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、正規化モジュールは、シークエンシングモジュールからシークエンシングリード、マッピングモジュールからマッピングされたシークエンシングリードおよび/またはカウンティングモジュールからカウントを受信することができる。多くの場合、正規化モジュールは、別の装置またはモジュールからデータおよび/または情報を受信し、データおよび/または情報を変換し、正規化されたデータおよび/または情報(例えば、正規化されたカウント、正規化された値、正規化された参照値(NRV)など)を提供する。特定の実施形態において、正規化されたデータおよび/または情報を、正規化モジュールから、比較モジュール、正規化モジュール、範囲設定モジュール、調節モジュール、分類モジュール、および/または成果モジュールに転送することができる。いくつかの実施形態において、正規化されたカウント(例えば、正規化されマッピングされたカウント)を、正規化モジュールから期待される表示モジュールおよび/または実験的表示モジュールに転送する。
いくつかの実施形態において、処理ステップは、データセットの種々の態様またはその派生物からの1つまたはそれより多いプロファイル(例えば、プロファイルプロット)を作製することを含むことができる(例えば、当技術分野において公知の、および/または本明細書に記載の1つまたはそれより多い数学的および/または統計学的データ処理ステップの生成物)。
いくつかの実施形態において、ゲノム片(例えば、目的の染色体のゲノム片)の集合の上昇またはレベルを組み合わせて、染色体上昇を作製する。いくつかの実施形態において、染色体上昇は、染色体表現として表示される。染色体表現を任意の適切な定量法から誘導することができる。染色体表現は、本明細書中で説明するように、Zスコアなどに変換することができる。したがって、染色体表現の導関数は、Zスコア変換である場合がある。染色体表現は、染色体表現期待値(ECR)または染色体表現測定値(MCR)である場合がある。
いくつかの実施形態において、染色体表現期待値(ECR、例えば、正倍数性染色体表現期待値)を染色体またはそのセグメントについて作製する。ECRは、多くの場合、染色体またはそのセグメントの正倍数性表現についてのものである。常染色体または性染色体についてのECRを決定することができる。いくつかの例において、罹患常染色体についてのECRを決定する(例えば、トリソミーの場合、例えば、トリソミー13の場合には第13番染色体が罹患常染色体であり、トリソミー18の場合には第18番染色体が罹患常染色体であり、またはトリソミー21の場合には第21番染色体が罹患常染色体である)。染色体nまたはそのセグメントについてのECRを「n染色体表現期待値」と呼ぶことができる。例えば、染色体XについてのECRを「X染色体表現期待値」と呼ぶことができる。いくつかの実施形態において、正規化カウントプロファイルにおけるゲノム片の数に従いECRを決定する。いくつかの例において、染色体nについてのECRは、染色体nまたはそのセグメントについてのゲノム片の総数と、プロファイル(例えば、全ての常染色体のプロファイル、ほぼ全ての常染色体のプロファイル、ゲノムまたはゲノムのセグメントのプロファイル)におけるゲノム片の総数との比である。いくつかの実施形態において、ECRは、染色体nまたはそのセグメントのゲノム片の上昇表現期待値より下の総面積と、プロファイル全体(例えば、全ての常染色体のプロファイル、ほぼ全ての常染色体のプロファイル、ゲノムまたはゲノムのセグメントのプロファイル)の全てのゲノム片についての期待される上昇より下の総面積との比である。いくつかの実施形態において、期待される上昇および/またはプロファイルの期待中央値または平均値に従ってECRを決定する。いくつかの実施形態において、染色体nまたはそのセグメントについてのECRを決定し、この場合の染色体nは、異数性染色体(例えば、トリソミー)である。いくつかの実施形態において、男性または女性胎児を妊娠する妊娠女性の染色体Xおよび/または染色体YについてのECRを決定する。いくつかの例において、性別異数性(例えば、ターナー症候群、クラインフェルター症候群、ヤコブ症候群、XXX症候群)を含む、男性または女性胎児を妊娠する妊娠女性の染色体Xおよび/または染色体YについてのECRを決定する。いくつかの実施形態において、ChrXについての正倍数性染色体表現期待値は、女性妊娠からまたは女性妊娠のセットから得られるChrX表現中央値または平均値である。いくつかの実施形態において、男性妊娠におけるChrXについての染色体表現期待値は、女性妊娠からまたは女性妊娠のセットから得られるChrX表現中央値または平均値である。
染色体表現測定値(MCR)
いくつかの実施形態において、染色体表現を表示モジュールによって決定する。いくつかの実施形態において、ECRを期待表示モジュールによって決定する。いくつかの実施形態において、MCRを表示モジュールによって決定する。表示モジュールは、表示モジュールまたは期待表示モジュールであることができる。いくつかの実施形態において、表示モジュールは、1つまたは複数の比を決定する。本明細書において使用される場合、用語「比」は、第1の数値を第2の数値により除算することによる数値(例えば、導かれた数)を指す。例えば、AとBの間の比は、数学的にA/BまたはB/Aと表すことができ、この比についての数値は、AをBにより除算することによって、またはBをAにより除算することによって得ることができる。幾つかの例において、表示モジュール(例えば、表示モジュール)は、カウントの比を作製することによってMCRを決定する。いくつかの実施形態において、表示モジュールは、罹患した常染色体(例えば、トリソミー13の場合には第13番染色体、トリソミー18の場合には第18番染色体、またはトリソミー21の場合には第21番染色体)についてのMCRを決定する。例えば、表示モジュール(例えば、表示モジュール)は、プロファイルに表示された全ての常染色体のゲノム片にマッピングされたカウントの総数に対する、染色体nのゲノム片にマッピングされたカウントの比を作製することによってMCRを決定する。いくつかの実施形態において、表示モジュール(表示モジュール)は、プロファイルに表示された全ての常染色体のゲノム片にマッピングされたカウントの総数に対する、性染色体(例えば、染色体XまたはY)のゲノム片にマッピングされたカウントの比を作製することによってMCRを決定する。いくつかの例において、表示モジュール(例えば、期待表示モジュール)は、ゲノム片の比を作製することによってECRを決定する。いくつかの実施形態において、期待表示モジュールは、罹患した常染色体(トリソミー13の場合には第13番染色体、トリソミー18の場合には第18番染色体、またはトリソミー21の場合には第21番染色体)についてのECRを決定する。例えば、表示モジュール(例えば、期待表示モジュール)は、プロファイルおける全ての常染色体ゲノム片に対する染色体nについてのゲノム片の比を作製することによってECRを決定することもある。いくつかの実施形態において、表示モジュールは、MCRのECRに対する比を提供することができる。いくつかの実施形態において、表示モジュールまたは表示モジュールを含む装置は、別のモジュール、装置、コンポーネント、周辺機器、または装置のオペレータにまたはそれらからデータおよび/または情報を収集し、組み立て、受信し、提供し、かつ/または転送する。例えば、装置のオペレータは、表示モジュールに定数、閾値、式、または所定の値を提供することもある。表示モジュールは、シークエンシングモジュール、シークエンシングモジュール、マッピングモジュール、カウンティングモジュール、正規化モジュール、比較モジュール、範囲設定モジュール、分類モジュール、調節モジュール、プロットモジュール、成果モジュール、データ表示組織化モジュールおよび/またはロジック処理モジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。いくつかの実施形態において、正規化された、マッピングされたカウントを、正規化モジュールから表示モジュールに転送する。いくつかの実施形態において、正規化された、マッピングされたカウントを、正規化モジュールから期待表示モジュールに転送する。表示モジュールから得られたまたは表示モジュールによって転送されたデータおよび/または情報を、表示モジュールから正規化モジュール、比較モジュール、範囲設定モジュール、分類モジュール、調節モジュール、プロットモジュール、成果モジュール、データ表示組織化モジュール、ロジック処理モジュール、胎児画分モジュールまたは他の適切な装置および/またはモジュールに転送することができる。表示モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、表示は、表示モジュールからの1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、表示モジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。
いくつかの実施形態において、値は上昇(例えば、数)に起因すると解される。上昇を、適切な方法、操作または数学的プロセスにより決定することができる(例えば、処理された上昇)。本明細書において使用される場合の用語「レベル」は、本明細書において使用される場合の用語「上昇」と同義であることもある。本明細書において使用される場合の用語「レベル」の意味は、量を指すこともある。用語「レベル」の意味の決定は、それを使用する文脈から決定することができる。例えば、物質または組成の文脈で使用されるときの用語「レベル」(例えば、RNAのレベル、多重鎖レベル)は、多くの場合、量を指す。不確定要素の文脈で使用されるときの用語「レベル」(例えば、誤差のレベル、信頼のレベル、偏差のレベル、不確定要素のレベル)は、多くの場合、量を指す。ゲノム片、プロファイル、リードおよび/またはカウントの文脈で使用されるときの用語「レベル」は、本明細書では上昇とも呼ばれる。
いくつかの実施形態において、正規化されたカウントのプロファイルは、プロファイル内の別の上昇(例えば、第2の上昇)と有意に異なる上昇(例えば、第1の上昇)を含む。第1の上昇は、第2の上昇より高くまたは低くなり得る。いくつかの実施形態において、第1の上昇は、コピー数多型(例えば、母体のコピー数多型、胎児のコピー数多型、または母体のコピー数多型および胎児のコピー数多型)を含む1つまたはそれより多いリードを含むゲノム片のセットについてのものであり、第2の上昇は、実質的にコピー数多型を有しないリードを含むゲノム片のセットについてのものである。いくつかの実施形態において、有意に異なるとは、観察可能な差を指す。いくつかの実施形態において、有意に異なるとは、統計学的に異なること、または統計学的に有意な差を指す。統計学的に有意な差は、観察された差の統計学的な評価であることもある。統計学的に有意な差を、当技術分野において適切な方法により評価することができる。任意の適切な閾値または範囲を使用し、2つの上昇が有意に異なることを決定することができる。いくつかの実施形態において、約0.01パーセント以上(例えば、上昇値の1つまたはいずれかの0.01パーセント)で異なる2つの上昇(例えば、上昇の平均値)は、有意に異なる。いくつかの実施形態において、約0.1パーセント以上で異なる2つの上昇(例えば、上昇の平均値)は、有意に異なることもある。いくつかの実施形態において、約0.5パーセント以上で異なる2つの上昇(例えば、上昇の平均値)は、有意に異なる。いくつかの実施形態において、約0.5、0.75、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、5.5、6、6.5、7、7.5、8、8.5、9、9.5または約10%超で異なる2つの上昇(例えば、上昇の平均値)は、有意に異なる。いくつかの実施形態において、2つの上昇(例えば、上昇の平均値)が有意に異なり、いずれかの上昇においてオーバーラップがなく、1つまたは両方の上昇について算出された不確定値により定義された範囲においてオーバーラップがない。いくつかの実施形態において、不確定値は、シグマとして表される標準偏差である。いくつかの実施形態において、2つの上昇(例えば、上昇の平均値)が有意に異なり、約1倍以上の不確定値(例えば、1シグマ)で異なる。いくつかの実施形態において、2つの上昇(例えば、上昇の平均値)が有意に異なり、それらは約2倍以上の不確定値(例えば、2シグマ)、約3倍以上、約4倍以上、約5倍以上、約6倍以上、約7倍以上、約8倍以上、約9倍以上または約10倍以上の不確定値で異なる。いくつかの実施形態において、2つの上昇(例えば、上昇の平均値)は、約1.1、1.2、1.3、1.4、1.5、1.6、1.7、1.8、1.9、2.0、2.1、2.2、2.3、2.4、2.5、2.6、2.7、2.8、2.9、3.0、3.1、3.2、3.3、3.4、3.5、3.6、3.7、3.8、3.9、または4.0倍以上の不確定値で異なるときに有意に異なる。いくつかの実施形態において、信頼水準は、2つの上昇間の差が増加するにつれて、増加する。いくつかの実施形態において、信頼水準は、2つの上昇間の差が低下にするにつれて、かつ/または不確定値が増加するにつれて低下する。例えば、信頼水準は、上昇と、標準偏差(例えば、MAD)との間の差の比とともに増加することもある。
第1の上昇は、比較モジュールにより、または比較モジュールを含む装置により第2の上昇から有意に異なるとして同定され得る。いくつかの実施形態において、比較モジュールまたは比較モジュールを含む装置は、2つの上昇間の比較を提供することを要求される。いくつかの実施形態において、比較モジュールは、以下の1つまたは複数に従いゲノム片を比較する:FLR、第1の選択されたフラグメント長より短いCCFフラグメントから得られるリードの量、GC含量(例えば、ゲノム片のGC含量)、エクソンの数(例えば、ゲノム片内のエクソンの数)など、およびそれらの組み合わせ。いくつかの実施形態において、比較モジュールは、胎児鋳型から得られるリード、母体鋳型から得られるリード、および/または第1の選択されたフラグメント長より短いCCFフラグメント鋳型から得られるリードに従い配列を比較する。比較モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、上昇、FLR値、閾および/またはカットオフ値は、比較モジュールからの1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により有意に異なることが決定される。いくつかの実施形態において、上昇、FRS値、閾および/またはカットオフ値は、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により、有意に異なることが決定される。いくつかの実施形態において、比較モジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、上昇、FLR値、閾値および/またはカットオフ値は、以下の1つまたは複数を含む装置により有意に異なることが決定される:1つまたは複数のフローセル、カメラ、流体処理コンポーネント、プリンタ、ディスプレイ(例えば、LED、LCTまたはCRT)など。比較モジュールは、適切なモジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。比較モジュールは、シークエンシングモジュール、マッピングモジュール、フィルタリングモジュール、重み付けモジュール、カウンティングモジュール、または正規化モジュールからデータおよび/または情報を受信することができる。比較モジュールは、正規化モジュールから正規化されたデータおよび/または情報を受信することができる。比較モジュールから得られたまたは比較モジュールにより変換されたデータおよび/または情報を、比較モジュールから、マッピングモジュール、範囲設定モジュール、プロットモジュール、調節モジュール、分類モジュールまたは成果モジュールに転送することができる。2つ以上の上昇間の比較および/または別の上昇と有意に異なるという上昇の同定を、比較モジュールから、分類モジュール、範囲設定モジュールまたは調節モジュールに転送(例えば、提供)することができる。
いくつかの実施形態において、プロファイルは、参照上昇(例えば、参照として使用される上昇)を含む。多くの場合、正規化されたカウントのプロファイルは、期待された上昇および期待範囲を決定する参照上昇を提供する(以下の期待された上昇および範囲の論考を参照のこと)。参照上昇は、多く場合、母親および胎児の両方からのマッピングされたリードを含むゲノム片の正規化されたカウントについてのものである。参照上昇は、多くの場合、胎児および母親(例えば、妊娠女性)からのマッピングされたリードの正規化されたカウントの和である。いくつかの実施形態において、参照上昇は、正倍数体の母親および/または正倍数体の胎児からのマッピングされたリードを含むゲノム片についてのものである。いくつかの実施形態において、参照上昇は、胎児の遺伝的変異(例えば、異数性(例えば、トリソミー、性染色体異数性))を有するマッピングされたリードおよび/または母体の遺伝的変異(例えば、コピー数多型、挿入、欠失)を有するリードを含むゲノム片についてのものである。いくつかの実施形態において、参照上昇は、実質的に母体および/または胎児のコピー数多型を含まないゲノム片についてのものである。いくつかの実施形態において、第2の上昇を、参照上昇として使用する。いくつかの実施形態において、プロファイルは、正規化されたカウントの第1の上昇、および正規化されたカウントの第2の上昇を含み、第1の上昇は、第2の上昇と有意に異なり、第2の上昇は参照上昇である。いくつかの実施形態において、プロファイルは、ゲノム片の第1のセットについての正規化されたカウントの第1の上昇、ゲノム片の第2のセットについての正規化されたカウントの第2の上昇を含み、ゲノム片の第1のセットは、母体および/または胎児のコピー数多型を有するマッピングされたリードを含み、ゲノム片の第2のセットは、実質的に母体のコピー数多型および/または胎児のコピー数多型を有さないマッピングされたリードを含み、第2の上昇は参照上昇である。
期待される上昇は、予め定義された上昇(例えば、理論上の上昇、予測される上昇)であることもある。本明細書において「期待される上昇」は、「所定の上昇値」と呼ばれることもある。いくつかの実施形態において、期待される上昇は、コピー数多型を含むゲノム片のセットに対して正規化されたカウントの上昇の予測された値である。いくつかの実施形態において、期待される上昇を、実質的にコピー数多型を含まないゲノム片のセットについて決定する。期待される上昇を、染色体倍数性(例えば、0、1、2(すなわち、2倍体)、3または4染色体)または微小倍数性(ホモ接合またはヘテロ接合の欠失、重複、挿入またはその非存在)について決定することができる。多くの場合、期待される上昇を、母体の微小倍数性(例えば、母体および/または胎児のコピー数多型)について決定する。
期待される上昇定数を、適切な方法により決定することができる。いくつかの実施形態において、期待される上昇定数を任意に(arbitrarily)決定する。多くの場合、期待される上昇定数を、経験的に決定する。いくつかの実施形態において、期待される上昇定数を、数学的操作に従い決定する。いくつかの実施形態において、期待される上昇定数を、参照(例えば、参照ゲノム、参照サンプル、参照試験データ)に従い決定する。いくつかの実施形態において、期待される上昇定数を、遺伝的変異またはコピー数多型(例えば、重複、挿入または欠失)の有無を表す上昇について予め決定する。いくつかの実施形態において、期待される上昇定数を、母体のコピー数多型、胎児のコピー数多型、または、母体のコピー数多型および胎児のコピー数多型の有無を表す上昇について予め決定する。コピー数多型についての期待される上昇定数は、任意の適切な定数または定数のセットであってよい。
いくつかの実施形態において、遺伝的変異またはコピー数多型(例えば、母体のコピー数多型、胎児のコピー数多型、または、母体のコピー数多型および胎児のコピー数多型)の有無を、期待される上昇範囲(expected elevation range)内または外にある上昇により決定する。期待される上昇範囲は、多くの場合、期待される上昇に従い決定される。いくつかの実施形態において、期待される上昇範囲を、実質的に遺伝的変異を含まず、または実質的にコピー数多型を含まない上昇について決定する。適切な方法を使用し、期待される上昇範囲を決定することができる。
式R: (期待される上昇範囲)k=(期待される上昇)k+nσ
により定義することができることもある。
式中、σは不確定値であり、nは定数(例えば、所定の定数)であり、期待される上昇範囲および期待される上昇は、遺伝的変異k(例えば、k=ヘテロ接合欠失、例えば、k=遺伝的変異の非存在)についてのものである。例えば、1に等しい期待される上昇(例えば、コピー数多型の非存在)、+/−0.05に等しい不確定値(すなわち、σ)、およびn=3について、期待される上昇範囲を1.15〜0.85に定義する。いくつかの実施形態において、ヘテロ接合重複についての期待される上昇範囲は、ヘテロ接合重複についての期待される上昇が1.5、n=3、および不確定値σが+/−0.05であるときに、1.65〜1.35と決定される。いくつかの実施形態において、ヘテロ接合欠失についての期待される上昇範囲は、ヘテロ接合重複についての期待される上昇が0.5、n=3、および不確定値σが+/−0.05であるときに0.65〜0.35と決定される。いくつかの実施形態において、ホモ接合重複についての期待される上昇範囲は、ヘテロ接合重複についての期待される上昇が2.0であり、n=3および不確定値σが+/−0.05であるときに、2.15〜1.85と決定される。いくつかの実施形態において、ホモ接合欠失についての期待される上昇範囲は、ヘテロ接合重複についての期待される上昇が0.0、n=3および不確定値σが+/−0.05であるときに、0.15〜−0.15と決定される。
別の上昇(例えば、第2の上昇)と有意に異なる上昇(例えば、第1の上昇)は、多くの場合、期待される上昇範囲に従い、コピー数多型(例えば、母体および/または胎児のコピー数多型、胎児のコピー数多型、欠失、重複、挿入)として分類することができる。いくつかの実施形態において、コピー数多型の存在を、第1の上昇が第2の上昇と有意に異なり、第1の上昇がコピー数多型について期待される上昇範囲にあるときに分類する。例えば、コピー数多型(例えば、母体および/または胎児のコピー数多型、胎児のコピー数多型)を、第1の上昇が第2の上昇と有意に異なり、第1の上昇がコピー数多型について期待される上昇範囲内にあるときに分類することができる。いくつかの実施形態において、ヘテロ接合重複(例えば、母体もしは胎児の、または母体および胎児のヘテロ接合重複)またはヘテロ接合欠失(例えば、母体もしくは胎児の、または母体および胎児のヘテロ接合欠失)を、第1の上昇が第2の上昇と有意に異なり、第1の上昇がヘテロ接合重複またはヘテロ接合欠失それぞれについて期待される上昇範囲内にあるときに分類する。いくつかの実施形態において、ホモ接合重複またはホモ接合欠失を、第1の上昇が第2の上昇と有意に異なり、第1の上昇がホモ接合重複またはホモ接合欠失それぞれについて期待される上昇範囲内にあるときに分類する。
種々のコピー数多型(例えば、重複、挿入および/または欠失)についての期待範囲(例えば、期待される上昇範囲)またはコピー数多型の非存在についての範囲を、範囲設定モジュールにより、または範囲設定モジュールを含む装置により提供することができる。いくつかの実施形態において、期待される上昇は、範囲設定モジュールにより、または範囲設定モジュールを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、範囲設定モジュールまたは範囲設定モジュールを含む装置は、期待される上昇および/または範囲を提供することを要求される。いくつかの実施形態において、範囲設定モジュールは、別のモジュールまたは装置からデータおよび/または情報を収集し、組み立て、かつ/または受信する。いくつかの実施形態において、範囲設定モジュールまたは範囲設定モジュールを含む装置は、別のモジュールまたは装置にデータおよび/または情報を提供し、かつ/または転送する。いくつかの実施形態において、範囲設定モジュールは、コンポーネントまたは周辺機器からデータおよび/または情報を受け取り、収集する。多くの場合、範囲設定モジュールは、上昇、参照上昇、不確定値、および/または定数を収集し、かつ組み立てる。いくつかの実施形態において、範囲設定モジュールは、装置のオペレータから入力データおよび/または情報を受け取り、かつ収集する。例えば、装置のオペレータは、モジュールに定数、閾値、式、または所定の値を提供することもある。範囲設定モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、期待される上昇および期待範囲は、範囲設定モジュールからの1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、期待範囲および上昇は、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、範囲設定モジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、期待範囲は、適切な周辺機器またはコンポーネントを含む装置により提供される。範囲設定モジュールは、正規化モジュールから正規化されたデータまたは比較モジュールから比較データを受信することができる。範囲設定モジュール(例えば、設定範囲、範囲限界、期待される上昇範囲、閾、および/または閾範囲)から得られ、またはそれにより変換されたデータおよび/または情報を、範囲設定モジュールから、調節モジュール、成果モジュール、分類モジュール、プロットモジュールまたは他の適切な装置および/またはモジュールに転送することができる。
コピー数多型(例えば、母体および/または胎児のコピー数多型、胎児のコピー数多型、重複、挿入、欠失)を、分類モジュールにより、または分類モジュールを含む装置により分類することができる。いくつかの実施形態において、コピー数多型(例えば、母体および/または胎児のコピー数多型)を、分類モジュールにより分類する。いくつかの実施形態において、別の上昇(例えば、第2の上昇)と有意に異なると決定された上昇(例えば、第1の上昇)を、分類モジュールによりコピー数多型を表すものとして同定する。いくつかの実施形態において、コピー数多型の非存在を、分類モジュールにより決定する。いくつかの実施形態において、コピー数多型の決定を、分類モジュールを含む装置により決定することができる。分類モジュールを、母体および/または胎児のコピー数多型、胎児のコピー数多型、重複、欠失もしくは挿入またはその欠如あるいは上記の組み合わせを分類するために特化することができる。例えば、母体の欠失を同定する分類モジュールは、胎児の重複を同定する分類モジュールと異なり、かつ/または区別することがきる。いくつかの実施形態において、分類モジュールまたは分類モジュールを含む装置は、コピー数多型またはコピー数多型を決定する成果を同定することを要求される。分類モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、コピー数多型またはコピー数多型を決定する成果は、分類モジュールからの1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により分類される。いくつかの実施形態において、コピー数多型またはコピー数多型を決定する成果を、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含み得る装置により分類する。いくつかの実施形態において、分類モジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、分類モジュールは、コンポーネントまたは周辺機器に、またはそこからデータおよび/または情報を転送し、または受信し、かつ/または収集する。多くの場合、分類モジュールは、カウント、上昇、プロファイル、正規化されたデータおよび/または情報、参照上昇、期待される上昇、期待範囲、不確定値、調節、調節された上昇、プロット、比較および/または定数を受信し、収集し、かつ/または組み立てる。いくつかの実施形態において、分類モジュールは、装置のオペレータから入力データおよび/または情報を受け取り、収集する。例えば、装置のオペレータは、モジュールに定数、閾値、式または所定の値を提供することもある。いくつかの実施形態において、データおよび/または情報は、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、コピー数多型またはコピー数多型を決定する成果の同定または分類は、適切な周辺機器またはコンポーネントを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、分類モジュールは、別のモジュールまたは装置からデータおよび/または情報を収集し、組み立て、かつ/または受信する。分類モジュールは、正規化モジュールから正規化されたデータ、範囲設定モジュールから期待される上昇および/または範囲、比較モジュールから比較データ、プロットモジュールからプロット、および/または調節モジュールから調節データを受信することができる。分類モジュールは、それが受信するデータおよび/または情報を、コピー数多型の有無の決定に変換することができる。分類モジュールは、それが受信するデータおよび/または情報を、上昇がコピー数多型または特殊な種類のコピー数多型(例えば、母体のホモ接合欠失)を含むゲノム片を表す決定に変換することができる。コピー数多型またはコピー数多型を決定する成果に関連するデータおよび/または情報を、分類モジュールから、適切な装置および/またはモジュールに転送することができる。本明細書に記載の方法により分類されたコピー数多型またはコピー数多型を決定する成果を、さらなる試験(例えば、母体および/または胎児の核酸の標的化シークエンシング)により独立して検証することができる。
いくつかの実施形態において、胎児画分を母体および/または胎児のコピー数多型を表すものとして分類された上昇に従い決定する。例えば、胎児画分を決定することは、多くの場合、胎児画分の決定に利用される母体および/または胎児のコピー数多型についての期待される上昇を評価することを含む。いくつかの実施形態において、胎児画分を、同じ種類のコピー数多型について決定された期待される上昇範囲に従い、コピー数多型を表すものとして分類された上昇(例えば、第1の上昇)について決定する。多くの場合、胎児画分を、期待される上昇範囲内にある観察される上昇(observed elevation)に従い決定し、それにより母体および/または胎児のコピー数多型として分類する。いくつかの実施形態において、胎児画分を、母体および/または胎児のコピー数多型として分類された観察される上昇(例えば、第1の上昇)が同じ母体および/または胎児のコピー数多型について決定された期待される上昇と異なるときに決定する。
いくつかの実施形態において、1つまたはそれより多い上昇を調節する。上昇を調節する方法は、多くの場合、パディングと呼ばれる。いくつかの実施形態において、プロファイル(例えば、ゲノムのプロファイル、染色体プロファイル、染色体の部分または断片のプロファイル)における複数の上昇を調節する。いくつかの実施形態において、プロファイルにおける約1〜約10,000以上の上昇を調節する。いくつかの実施形態において、プロファイルにおける約1〜約1000、1〜約900、1〜約800、1〜約700、1〜約600、1〜約500、1〜約400、1〜約300、1〜約200、1〜約100、1〜約50、1〜約25、1〜約20、1〜約15、1〜約10、または1〜約5の上昇を調節する。いくつかの実施形態において、1つの上昇を調節する。いくつかの実施形態において、第2の上昇と有意に異なる上昇(例えば、正規化されたカウントプロファイルにおける第1の上昇)を調節する。いくつかの実施形態において、コピー数多型として分類された上昇を調節する。いくつかの実施形態において、第2の上昇と有意に異なる上昇(例えば、正規化されたカウントプロファイルにおける第1の上昇)を、コピー数多型(例えば、コピー数多型、例えば、母体のコピー数多型)として分類し、調節する。いくつかの実施形態において、上昇(例えば、第1の上昇)は、母体のコピー数多型、胎児のコピー数多型、または母体のコピー数多型および胎児のコピー数多型について期待される上昇範囲内にあり、上昇を調節する。いくつかの実施形態において、1つまたはそれより多い上昇(例えば、プロファイルにおける上昇)を調節しない。いくつかの実施形態において、上昇(例えば、第1の上昇)は、コピー数多型について期待される上昇範囲外にあり、上昇を調節しない。多くの場合、コピー数多型の非存在において、期待される上昇範囲内の上昇を調節しない。任意の適切な数の調節を、プロファイルにおける1つまたはそれより多い上昇に行うことができる。いくつかの実施形態において、1つまたはそれより多い上昇を調節する。いくつかの実施形態において、2以上、3以上、5以上、6以上、7以上、8以上、9以上および10以上の上昇を調節する。
PAVk=(期待される上昇)k×(PAV係数)k 。
いくつかの実施形態において、調節(例えば、上昇またはプロファイルに対する調節)は、調節モジュールにより、または調節モジュールを含む装置によりなされる。いくつかの実施形態において、調節モジュールまたは調節モジュールを含む装置は、上昇を調節することを要求される。調節モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、調節された上昇は、調節モジュールからの1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、上昇は、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含み得る装置により調節される。いくつかの実施形態において、調節モジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、調節モジュールを含む装置は、別のモジュールまたは装置からデータおよび/または情報を収集し、組み立て、かつ/または受信する。いくつかの実施形態において、調節モジュールを含む装置は、別のモジュールまたは装置にデータおよび/または情報を提供し、かつ/または転送する。
いくつかの実施形態において、カウント、上昇、および/またはプロファイルをプロット(例えば、グラフ作成)する。いくつかの実施形態において、プロット(例えば、グラフ)は、調節を含む。いくつかの実施形態において、プロットは、カウント、上昇、および/またはプロファイルの調節を含む。いくつかの実施形態において、カウント、上昇、および/またはプロファイルをプロットし、カウント、上昇、および/またはプロファイルは調節を含む。多くの場合、カウント、上昇、および/またはプロファイルをプロットし、カウント、上昇、および/またはプロファイルを比較する。いくつかの実施形態において、コピー数多型(例えば、異数性、コピー数多型)を、カウント、上昇、および/またはプロファイルのプロットから同定し、かつ/または分類する。いくつかの実施形態において、成果を、カウント、上昇、および/またはプロファイルのプロットから決定する。いくつかの実施形態において、プロット(例えば、グラフ)を、プロットモジュールまたはプロットモジュールを含む装置により作られる(例えば、作製される)。いくつかの実施形態において、プロットモジュールまたはプロットモジュールを含む装置は、カウント、上昇またはプロファイルをプロットすることを要求される。プロットモジュールは、プロットを表示し、またはプロットをディスプレイ(例えば、表示モジュール)に送信することができる。プロットモジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、プロットは、プロットモジュールからの1つまたはそれより多い命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたはそれより多いプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、プロットは、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含み得る装置により作られる。いくつかの実施形態において、プロットモジュールは、1つまたはそれより多い外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、プロットモジュールを含む装置は、別のモジュールまたは装置からデータおよび/または情報を収集し、組み立て、かつ/または受信する。いくつかの実施形態において、プロットモジュールは、コンポーネントまたは周辺機器からデータおよび/または情報を受信し、収集する。多くの場合、プロットモジュールは、配列リード、ゲノム片、マッピングされたリード、カウント、上昇、プロファイル、参照上昇、期待される上昇、期待される上昇範囲、不確定値、比較、分類された上昇(例えば、コピー数多型として同定された上昇)および/または成果、調節ならびに/または定数を受信し、収集し、組み立て、かつ/またはプロットする。いくつかの実施形態において、プロットモジュールは、装置のオペレータから入力データおよび/または情報を受け取り、収集する。例えば、装置のオペレータは、定数、閾値、式または所定の値をプロットモジュールに提供することもある。いくつかの実施形態において、データおよび/または情報は、複数のプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、カウント、上昇および/またはプロファイルを、適切な周辺機器またはコンポーネントを含む装置によりプロットする。プロットモジュールを含む装置は、正規化モジュールから正規化されたデータ、範囲設定モジュールから範囲、比較モジュールから比較データ、分類モジュールから分類データおよび/または調節モジュールから調節データを受信することができる。プロットモジュールは、データおよび/または情報を受信し、データおよび/または情報を変換することができ、プロットされたデータを提供した。いくつかの実施形態において、プロットモジュールを含む装置は、データおよび/または情報を別のモジュールまたは装置に提供し、かつ/または転送する。プロットモジュールを含む装置は、カウント、上昇および/またはプロファイルをプロットし、プロットに関連するデータおよび/または情報を適切な装置および/またはモジュールに提供し、または転送することができる。多くの場合、プロットモジュールは、上昇(例えば、プロファイル、第1の上昇)を受信し、収集し、組み立て、かつ/またはプロットし、プロットされたデータおよび/または情報を調節モジュールおよび/または比較モジュールに転送し、かつそこから転送する。プロットされたデータおよび/または情報を、プロットモジュールから、分類モジュールおよび/または周辺機器(例えば、ディスプレイまたはプリンタ)に転送することもある。いくつかの実施形態において、プロットが分類され、および/または遺伝的変異(例えば、異数性)またはコピー数多型(例えば、母体および/または胎児のコピー数多型)を含むと決定される。本明細書に記載の方法によりプロットされたカウント、上昇および/またはプロファイルを、さらなる試験により(例えば、母体およびまたは(and or)胎児の核酸の標的化シークエンシングにより)、独立して検証し、かつ/または調節することができる。
本明細書に記載の方法は、サンプルについての遺伝的変異(例えば、胎児異数性)の有無の決定を提供することができ、それにより成果を提供することができる(例えば、それにより、遺伝的変異(例えば、胎児異数性)の有無を決定する成果を提供する)。遺伝的変異は、多くの場合、参照に関する試験被験体のゲノムまたは遺伝情報の検出可能な変化を生ずる遺伝情報(例えば、染色体、染色体の断片、多型領域、転座領域、改変ヌクレオチド配列など、または上記の組み合わせ)の増加、減少および/または変更(例えば、重複、欠失、融合、挿入、変異、再構成、置換または異常なメチル化)を含む。遺伝的変異の有無は、ゲノム片(例えば、ゲノムビン)にマッピングされている配列リードを変換し、分析し、かつ/または操作することにより決定することができる。
いくつかの実施形態において、成果は、性染色体の遺伝的変異に関する。いくつかの実施形態において、成果は、性染色体核型の決定、性染色体異数性の検出、および/または胎児の性別の決定である。いくつかの性染色体異数性(SCA)状態としては、ターナー症候群[45,X]、トリソミーX[47,XXX]、クラインフェルター症候群[47,XXY]、および[47,XYY]症候群(ヤコブ症候群と呼ばれることもある)が挙げられるが、それらに限定されない。
遺伝的変異(異数性、胎児異数性、コピー数多型、性染色体異数性)の有無を、成果モジュールにより、または成果モジュールを含む装置により同定することができる。いくつかの実施形態において、遺伝的変異を成果モジュールにより同定する。多くの場合、異数性の有無の決定を、成果モジュールにより同定する。いくつかの実施形態において、遺伝的変異(異数性、コピー数多型)を決定する成果を、成果モジュールにより、または成果モジュールを含む装置により同定することができる。成果モジュールを、特定の遺伝的変異(例えば、トリソミー13、トリソミー18、トリソミー21、性染色体異数性)の決定専用のものにすることができる。例えば、トリソミー21を同定する成果モジュールは、トリソミー18を同定する成果モジュールと異なるおよび/または別個であることができる。いくつかの実施形態において、成果モジュールまたは成果モジュールを含む装置は、遺伝的変異または遺伝的変異を決定する成果(例えば、異数性、コピー数多型、胎児の性別)を同定することを要求される。成果モジュールを含む装置は、少なくとも1つのプロセッサを含むことができる。いくつかの実施形態において、遺伝的変異または遺伝的変異を決定する成果は、成果モジュールから1つまたは複数の命令(例えば、プロセス、ルーティンおよび/またはサブルーティン)を行い、かつ/または実行することができるプロセッサ(例えば、1つまたは複数のプロセッサ)を含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、遺伝的変異または遺伝的変異を決定する成果は、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含み得る装置により同定される。いくつかの実施形態において、成果モジュールは、1つまたは複数の外部プロセッサ(例えば、内部または外部ネットワーク、サーバー、記憶デバイスおよび/または記憶ネットワーク(例えば、クラウド))とともに動作する。いくつかの実施形態において、成果モジュールを含む装置は、別のモジュールまたは装置からデータおよび/または情報を収集し、組み立て、かつ/または受信する。いくつかの実施形態において、成果モジュールを含む装置は、別のモジュールまたは装置にデータおよび/または情報を提供し、かつ/または転送する。いくつかの実施形態において、成果モジュールは、コンポーネントまたは周辺機器にまたはそれからデータおよび/または情報を転送し、受信し、または収集する。多くの場合、成果モジュールは、カウント、上昇、プロファイル、正規化されたデータおよび/または情報、参照上昇、期待される上昇、期待範囲、不確定値、調節、上昇調節値、プロット、分類された上昇、比較および/または定数を受信し、収集し、かつ/または組み立てる。いくつかの実施形態において、成果モジュールは、装置のオペレータからの入力データおよび/または情報を承認し、収集する。例えば、装置のオペレータは、定数、閾値、式または所定の値を、成果モジュールに提供することもある。いくつかの実施形態において、データおよび/または情報は、マルチプロセッサ、例えば、並列に協動し、かつ作用するプロセッサを含む装置により提供される。いくつかの実施形態において、遺伝的変異または遺伝的変異を決定する成果の同定は、適切な周辺機器またはコンポーネントを含む装置により提供される。成果モジュールを含む装置は、正規化モジュールからの正規化されたデータ、範囲設定モジュールからの期待される上昇および/または範囲、比較モジュールからの比較データ、分類モジュールからの分類された上昇、プロットモジュールからのプロット、および/または調節モジュールからの調節データを受信することができる。成果モジュールは、データおよび/または情報を受信し、データおよび/または情報を変換し、成果を提供することができる。成果モジュールは、遺伝的変異または遺伝的変異を決定する成果に関係するデータおよび/または情報を、適切な装置および/またはモジュールに提供または転送することができる。本明細書に記載の方法により同定された遺伝的変異または遺伝的変異を決定する成果を、さらなる試験により(例えば、母体および/または胎児の核酸の標的化シークエンシングにより)独立して検証することができる。
遺伝的変異の有無を決定する1つまたはそれより多い成果を含むレポートを受け取る、医療専門家または他の有資格者は、レポート内に表示されたデータを使用し、試験被験体または患者の状態に関する呼び出しを作製することができる。いくつかの実施形態において、医療専門家は、提供された成果に基づき提言を作製することができる。いくつかの実施形態において、医療専門家または有資格者は、レポートに提供された1つまたは複数の成果値および関連の信頼パラメータに基づき、遺伝的変異の有無に関する呼び出しまたはスコアを試験被験体または患者に提供することができる。特定の実施形態において、スコアまたは呼び出しを、提供されたレポートの目視観察を使用して、医療専門家または有資格者が手入力で作製する。特定の実施形態において、スコアまたは呼び出しを、ソフトウェアに組み込まれることもある自動ルーティンにより作製し、試験被験体または患者に情報を提供する前に精度を医療専門家または有資格者が精査する。本明細書において使用される場合、用語「レポートを受け取る」は、医療専門家または他の有資格者が精査した上で、試験被験体または患者における遺伝的変異の有無に関する決定を行うことを可能にする成果を含む、書面のおよび/またはグラフ表示を通信手段により得ることを指す。レポートを、コンピュータにより、またはヒトのデータ入力により作製することができ、電子手段を用いて(例えば、インターネット上、コンピュータを介して、ファックスを介して、同じまたは異なる物理的サイトでの1つのネットワークの場所から別の場所へ)またはデータを送受信する他の方法(メールサービス、宅配サービスなど)により通信することができる。いくつかの実施形態において、成果を、口頭、文書、またはファイル形式を含むが限定されない適切な媒体において医療専門家に伝送する。ファイルは、例えば、可聴ファイル、コンピュータ読み取り可能ファイル、紙面ファイル、実験室ファイルまたは医療記録ファイルであり得るが、それらに限定されない。
上述のように、データを、ある形態から別の形態に変換することもある。本明細書において使用される場合、用語「変換した」、「変換」、およびその文法的派生語または相当語句は、物理的開始材料(例えば、試験被験体および/または参照被験体サンプル核酸;試験染色体および/または参照染色体;標的フラグメントおよび/または参照フラグメント)から、該物理的開始材料のデジタル表示(例えば、配列リードデータ)へのデータの変更を指し、いくつかの実施形態において、成果を提供するために利用することができるデジタル表示の1つまたは複数の数値またはグラフ表示へのさらなる変換を含む。特定の実施形態において、デジタル表示されたデータの1つまたは複数の数値および/またはグラフ表示を利用して、試験被験体の物理的ゲノムの様子を表す(例えば、ゲノム挿入、重複または欠失の有無を仮想的に表す、または視覚的に表す;医学的状態に関連する配列、フラグメント、領域または染色体の物理量の分散の有無を表す)ことができる。仮想表示を開始材料のデジタル表示の1つまたは複数の数値またはグラフ表示にさらに変換することもある。これらの方法は、物理的開始材料を、数値もしくはグラフ表示、または試験被験体のゲノムの物理的な様子の表示に変換することができる。
例えば、物理的開始材料を表す配列リード)に変換するプロセスの間に減少されることもある。適切な特徴または変数を利用して、データセットの複雑性および/または次元性を減少させることができる。データ処理のための標的特徴として使用するために選択することができる特徴の非限定的な例としては、GC含量、フラグメントサイズ(例えば、長さ)、フラグメント配列、胎児性別予測、染色体異数性の同定、具体的な遺伝子またはタンパク質の同定、がんの同定、疾患、先天性遺伝子/形質、染色体異常、生物学的分類、化学的分類、生化学的分類、遺伝子またはタンパク質の分類、遺伝子オントロジー、タンパク質オントロジー、同時調節遺伝子、細胞信号遺伝子、細胞周期遺伝子、前述の遺伝子に関係するタンパク質、遺伝子変異体、タンパク質変異体、同時調節遺伝子、同時調節タンパク質、アミノ酸配列、ヌクレオチド配列、タンパク質構造データなど、および前述のものの組み合わせが挙げられる。データセットの複雑性および/または次元性の減少の非限定的な例としては、以下が挙げられる:プロファイルプロットへの複数の配列リードの減少、数値(例えば、正規化された値、Zスコア、p値)への複数の配列リードの減少、確率プロットまたは単一点への複数の分析方法の減少、得られた量の主成分分析など、またはそれらの組み合わせ。
本明細書に記載の特定のプロセスおよび方法(例えば、配列リード、カウント、上昇(例えば、各上昇)および/またはプロファイルを定量し、マッピングし、正規化し、範囲設定し、調節し、分類し、カウントし、かつ/または決定する)は、多くの場合、コンピュータ、プロセッサ、ソフトウェア、モジュールまたは他の装置を用いずに行うことはできない。本文書に記載の方法は、典型的に、コンピュータ実行方法であり、方法の1つまたはそれより多い部分が、1つまたはそれより多いプロセッサにより行われることもある。本明細書に記載の方法に関する実施形態は、一般に、本明細書に記載のシステム、装置およびコンピュータプログラム製品の命令により実行される同じまたは関連のプロセスに利用可能である。いくつかの実施形態において、本明細書に記載のプロセスおよび方法(例えば、配列リード、カウント、上昇および/またはプロファイルにおける定量、カウントおよび/または決定)を、自動化方法により行う。いくつかの実施形態において、自動化方法は、配列リード、カウント、マッピング、マッピングされた配列タグ、上昇、プロファイル、正規化、比較、範囲設定、分類、調節、プロット、成果、変換および同定を決定するソフトウェア、モジュール、プロセッサ、周辺機器および/または同様のものを含む装置において具体化される。本明細書において使用される、ソフトウェアは、プロセッサにより実行されるときに、本明細書に記載のようにコンピュータ動作を行うコンピュータ読み取り可能プログラム命令を指す。
特定の態様において、胎児における性染色体異数性の有無を同定する、胎児の性別を決定する、および/または胎児における性染色体核型を決定するためのコンピュータ実行方法を提供し、該方法は、(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントを得るステップ;(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する、胎児の性別を決定する、および/または前記胎児における性染色体核型を決定するステップを含む。
遺伝的分散の有無を、本明細書に記載の方法または装置を使用して決定することができる。特定の実施形態において、1つまたはそれより多い遺伝的変異の有無を、本明細書に記載の方法および装置により提供される成果に従い決定する。遺伝的変異は、一般に、特定の個体に存在する特定の遺伝的表現型であり、多くの場合、遺伝的変異は、個体の統計学的有意な亜集団に存在する。いくつかの実施形態において、遺伝的変異は、染色体異常(例えば、異数性)、部分的染色体異常またはモザイク現象であり、これらのそれぞれを本明細書においてさらに詳細に記載する。遺伝的変異の非限定的な例として、1つまたはそれより多い欠失(例えば、微小欠失)、重複(例えば、微小重複)、挿入、変異、多型(例えば、一塩基多型)、融合、繰り返し(例えば、縦列型反復配列)、個別のメチル化部位、個別のメチル化パターンなど、およびそれらの組み合わせが挙げられる。挿入、繰り返し、欠失、重複、変異または多型は、任意の長さであってよく、いくつかの実施形態において、約1塩基または塩基対(bp)〜約250メガ塩基(Mb)長である。いくつかの実施形態において、挿入、繰り返し、欠失、重複、変異または多型は、約1塩基または塩基対(bp)〜約1,000キロ塩基(kb)長(例えば、約10bp、50bp、100bp、500bp、1kb、5kb、10kb、50kb、100kb、500kb、または1000kb長)である。
いくつかの実施形態において、胎児の性別または性関連障害(例えば、性染色体異数性)の予測を、本明細書に記載の方法または装置により決定することができる。いくつかの実施形態において、胎児の性別を決定する方法は、胎児画分の決定および/または胎児の遺伝的変異(例えば、胎児の染色体異数性)の有無の決定も含むことができる。胎児の遺伝的変異の有無の決定を適切な手法で行うことができ、それらの非限定的な例としては、核型分析、羊水穿刺、循環無細胞核酸分析、細胞非含有胎児DNA分析、ヌクレオチド配列分析、配列リード定量、標的化方法、増幅に基づいた方法、質量分析に基づいた方法、差次的メチル化に基づいた方法、差次的消化に基づいた方法、多型に基づいた方法、ハイブリダイゼーションに基づいた方法(例えば、プローブの使用)などが挙げられる。
いくつかの実施形態において、胎児染色体異常の有無を、本明細書に記載の方法または装置を使用することにより決定することができる。染色体異常は、染色体全体または1つまたはそれより多い遺伝子を含む染色体の領域の増加または消失を含むが限定されない。染色体異常は、不均衡転座により生じる欠失および重複を含む、モノソミー、トリソミー、ポリソミー、ヘテロ接合性の消失、1つまたはそれより多いヌクレオチド配列(例えば、1つまたはそれより多い遺伝子)の欠失および/または重複を含む。本明細書において使用される場合、用語「異数性」および「異数体」は、生物の細胞の異常な数の染色体を指す。異なる生物が広範囲の異なる染色体相補体を有する場合、用語「異数性」は、特定の数の染色体を指さず、むしろ生物の所与の1つまたは複数の細胞の染色体含量が異常である状況を指す。いくつかの実施形態において、本明細書における用語「異数性」は、染色体全体または染色体の一部の消失または増加により生じた遺伝物質の不均衡を指す。「異数性」は、染色体の断片の1つまたはそれより多い欠失および/または挿入を指し得る。
いくつかの実施形態において、妊娠高血圧腎症の有無を、本明細書に記載の方法または装置を使用することにより決定する。妊娠高血圧腎症は、高血圧が妊娠中に生じ(すなわち、妊娠誘発性高血圧)、かなりの量の尿タンパク質を伴う状態である。いくつかの例において、妊娠高血圧腎症はまた、細胞外核酸レベルの上昇および/またはメチル化パターンの変更を伴う。例えば、細胞外の胎児由来の高メチル化RASSF1Aレベルと、妊娠高血圧腎症の重症度との間に正の相関が認められている。特定の例において、DNAメチル化の増大が、正常な対照と比較して妊娠高血圧腎症の胎盤のH19遺伝子について認めらる。
いくつかの実施形態において、病原性状態の有無を、本明細書に記載の方法または装置により決定する。病原性状態は、細菌、ウイルスまたは真菌を含むがそれらに限定されない病原体による宿主の感染により生じ得る。病原体は、典型的に、宿主の核酸と区別することができる核酸(例えば、ゲノムDNA、ゲノムRNA、mRNA)を保持するため、本明細書において提供される方法および装置を使用し、病原体の有無を決定することができる。多くの場合、病原体は、特定の病原体に特有の特質、例えば、エピジェネティック状態および/または1つまたはそれより多い配列の多様性、重複および/または欠失などを有する核酸を保持する。したがって、本明細書において提供される方法を使用し、特定の病原体または病原体の変異体(例えば、株)を同定することができる。
いくつかの実施形態において、細胞増殖障害(例えば、がん)の有無を、本明細書に記載の方法または装置を使用することにより決定する。例えば、血清中の細胞非含有核酸のレベルは、健常な患者と比較して種々の種類のがん患者において上昇し得る。転移性疾患の患者は、例えば、非転移性患者のおよそ2倍高い血清DNAレベルを有し得ることもある。転移性疾患の患者はまた、例えば、がん特異的マーカーおよび/または特定の一塩基多型または縦列型反復配列により同定することができる。循環DNAの高値と正に相関し得るがんの種類の非限定的な例として、乳がん、結腸直腸がん、消化器がん、肝細胞がん、肺がん、悪性黒色腫、非ホジキンリンパ腫、白血病、多発性骨髄腫、膀胱がん、ヘパトーム、子宮頚部がん、食道がん、膵臓がん、および前立腺がんが挙げられる。種々のがんは、非がん性の健常細胞からの核酸と区別可能な特質、例えば、エピジェネティック状態および/または配列の多様性、重複および/または欠失などを有する核酸を保持することができ、血流に放出することができることもある。このような特質は、例えば、特定の種類のがんに特異的であり得る。したがって、本明細書において提供される方法を使用して、特定の種類のがんを同定することができることをさらに企図する。
参照ゲノムの無益な部分を除去する複数の試みは、部分の選択に分類を向上させる可能性があることを示した。
式A:
モデルパラメータ値IおよびSが部分ごとに入手可能であることを前提に、新たな試験サンプルを用いて採取した測定値Mを使用して、以下の式Bに従い染色体レベルを評価する:
本明細書に記載の方法において使用することができる数学的および/または統計学的式の非限定的な例を以下に提供する。
式1:
式8:
式9:
式10:
式13:
式14:
式20:
式21:
(ChrXについてのΣL値)/(常染色体についてのΣL値)
(ChrYについてのΣL値)/(常染色体についてのΣL値)
(式中、Lは、ゲノム片レベルとして上で定義されている)。
この実施例において、包括的バイオインフォマティクスモデルを使用して、全ゲノム超並列シークエンシングにより特定の性染色体異数性(SCA)の正確な検出を実証した。このSCA検出法は、常染色体トリソミーの他の検出方法を補足することができる。例えば、母体血漿からの循環無細胞(ccf)DNAの全ゲノムシークエンシングは、特定の常染色体異数性についての非侵襲的出生前検査を可能にした。この実施例では、検出を拡大して、特定の性染色体異数性:トリソミーX[47,XXX]、ターナー[45,X]、クラインフェルター[47,XXY]、および[47,XYY]症候群を含めた。SCA検出のためのならびに盲検検証セットでの新たに開発したアッセイおよびアルゴリズムのための訓練セットを確立した。この実施例では、SCAを高い感度および低い偽陽性率で非侵襲的に検出した。
改善されたアッセイフォーマットを使用する超並列シークエンシングを、胎児の核型が判っている1564名の妊娠女性の血漿から単離されたccf DNAを用いて行った。このコホートからのデータを訓練セットとして使用して、性染色体異数性検出のための分類アルゴリズムを構築した。次いで、実験室に知らせていない胎児核型を有する女性からの420の母体サンプルの別個の研究を行い、分類アルゴリズムの精度を判定した。
訓練コホートは、独立して開発され統合された研究(Palomakiら(2011)Genet Med13:913−20;Palomakiら(2012)Genet Med14:296−305;Canickら(2012)Prenat Diagn32:730−4)の一部として採取された1564名の妊娠女性からの凍結血漿サンプルアリコートから成った。これらのサンプルは、胎児異数性の危険性が高い妊娠女性の以前のコホート内症例対照研究のために採取されたアリコートの残余バンクから選択した。含まれるサンプルを、侵襲的羊水穿刺または絨毛採取(CVS)前に、妊娠10.5週から20週の間で採取した。性染色体異常を含む、核型の結果を、全てのサンプルについて得た。このコホートを、常染色体異数性検出のための改善されたアッセイの実験室開発プロセスの一部として利用した。個別の盲検臨床検証コホートは420名の妊娠者からのサンプルを含み、同様の妊娠期間内に(すなわち、胎児異数性の危険性が高い妊娠女性から、侵襲的サンプリング前に)採取した。これらのサンプルについての人口統計情報を図6に提示する。
んだ。検証コホートのために使用した全てのサンプルは、利用可能な4mL血漿アリコートを患者1名につき少なくとも2つ有した。
50mL以下の全血を患者からEDTA−K2を噴霧乾燥させた10mLバキュティナ(EDTAチューブ;Becton Dickinson,Franklin Lakes,NJ)に採取した。全血サンプルを冷蔵するか、または湿潤氷上で保管し、採血から6時間以内に処理した。EDTAチューブ中の母体全血を4℃で10分間、2500gで遠心分離し(EPPENDORF 5810Rとスイングアウトロータ)、血漿を回収した。そのEDTA血漿を4℃で10分間、15,500gで再度遠心分離した(EPPENDORF 5810Rと固定角ロータ)。二度目の回転の後、EDTA血漿を、チューブの底に形成したペレットから除去し、4mLのバーコード付き血漿アリコートに分配し、直ちに−70℃以下で凍結させてDNA抽出まで保管した。
循環無細胞(ccf)DNAを、例えば、Chiuら(2009)Clin Chem56:459−63およびNygrenら(2010)Clin Chem56:1627−35に記載のQIAAMP Circulating Nucleic Acid Kit(QIAGEN Inc.,Valencia,CA)を使用して4mL以下の血漿から単離した。胎児染色体異数性(SCA)の最終分類には最低3.5mLの初期血漿体積が必要であった。ccfDNAを55μLの最終体積で溶離した。
CALIPER ZEPHYR液体ハンドラ(PerkinElmer Inc.,Santa Clara,CA)でのAMPURE XP磁性ビーズクリーンアップ(Beckman Coulter,Inc.,Brea,CA)を用いてTRUSEQライブラリ作製プロトコール(Illumina,Inc.,San Diego,CA)に従いドナー1名につき40μLのccf DNAから96ウェルプレートフォーマットで循環無細胞DNAライブラリを作製した。TRUSEQインデックス1から12をライブラリに組み込んだ。ccf DNAライブラリのサイズ分別は、ccf DNAの特徴的フラグメント化のため必要なかった。ライブラリをCALIPER LABCHIP GX(PerkinElmer Inc.,Santa Clara,CA)で定量し、同じ濃度に正規化した。
ccf DNAライブラリを、12プレックスレベルで行型にプールし、Illumina HISEQ 2000 v3フローセルにクラスタリングし、ccf DNA挿入物をHISEQ 2000で36サイクル、シークエンシングした。インデックス配列を7サイクルのシークエンシングで同定した。
シークエンシングの前に、各サンプルライブラリをDNA含量について評価した。結果を濃度測定値に変換した。7.5nM/Lより高いDNA濃度を有するサンプルを最終分析に受け入れた。4%の検出限界未満の胎児DNA画分を有するサンプルは、受け入れなかった。さらに、母体血漿中の胎児DNAの濃度は、典型的に50%未満であるので、50%を超える胎児画分が報告されたサンプルは妥当でないと考え、それらも除外した。シークエンシングステップの質を保証するために、シークエンシング後の品質管理(QC)測定基準を1セット課した。このQC基準は、(a)サンプル1つあたりのシーケンシングされる全リードの最低数、(b)反復DNA配列を有する部分についてフィルタリングし、GC含量補正に付し、全未処理カウントにより除算したときの50kBpの部分に区分した整列リードについての下方カットオフ、および(c)前記50kBpの部分に関連して推定したカウント対GC含量の観察される曲率を含んだ。
シークエンシング後、アダプターを定性リードから除去した。次いで、リードをそれらのバーコードに従い多重化し、BOWTIE 2ショートリードアライナを使用してヒト配列ゲノムビルド37(hg.19)に整列させた。シード領域内の完全一致のみを最終分析に割り当てた。
本明細書における性染色体異数性(SCA)検出方法は、一般に性別特異的である。超並列シークエンシング方法を使用して胎児の性別を予測した。次いで、SCAを男性妊娠および女性妊娠について別々に評価した。X染色体異数性(「45,X]および[47,XXX])を推定女性胎児について考慮し、その一方で、Y染色体異数性([47,XXY]および[47,XYY])を推定男性胎児について評価した。両方の性についての染色体表現を、上記のゲノム片における正規化された染色体XおよびYリードカウントの、全常染色体リードカウントに対する比として評価した。
本明細書における分類方法の動作を図7に要約する。訓練セットについてのデータを図12(パネルAおよびB)に示す。このセットには、胎児性別異数性の評価を可能にする女性の性別およびデータを示す核型結果を有する740のサンプルがあった。これらのうち、732は正しく分類された(720のXX、8つのX、および4つのXXX)が、正倍数体であると報告されている8つのサンプルは、XXと分類されなかった(3つはX、1つはXXX、および4つはXYと同定された)。加えて、男性の性別を示した核型結果を有する729のサンプルがあった。これらのうち、725は、正しく分類された(718のXY、6つのXXY、および1つのXYY)が、4つの正倍数体男性サンプルは、正倍数体女性サンプルとして注解された。したがって、SCAの検出についての総合感度は、100%(95%信頼区間 82.3%〜100%)であり、特異性は、99.9%(95%信頼区間 99.7%〜100%)であった。SCA決定に関係する非報告対象の比は、6%であった。
検証セットについてのデータを図12(パネルCおよびD)に示す。このセットには、胎児性別異数性の評価を可能にする女性の性別およびデータを示す核型結果を有する191のサンプルがあった。これらのうち、合計185は、正しく分類された(167のXX、17のX、1つのXXX)。[45,X]について1つの偽陽性および1つの偽陰性があり、4つのXXサンプルは、XYであると予測された。男性の性別を示す核型結果を有する199のサンプルのうち、198は、正しく分類され(191のXY、5つのXXY、2つのXYY)、1つは、女性サンプルとして注解された。したがって、SCAの検出についての総合感度は、96.2%(95%信頼区間 78.4%〜99.8%)であり、特異性は、99.7%(95%信頼区間 98.2%〜100%)であった。SCA決定に関係する非報告対象の比は、5%であった。
女性性染色体異数性(SCA)の検出のためにこの実施例において提示した方法は、96.2%の感度と99.7%の特異性の組み合わせと、5%の非報告対象の比を有した。したがって、特定の常染色体トリソミーの検出に使用することができる非侵襲的出生前検査(NIPT)は、高い検出率および低い偽陽性率で一定の性染色体異数性を検出するために使用することもできる。
訓練コホートにおける正倍数体女性妊娠についての染色体X表現の分布(五分位数−五分位数プロットにより正規分布に対する比較様式で図8に示した)は、著しく非対称であり、左側の裾が重かった。観察された歪みは、モノソミーXの推定母体および/または胎児モザイクの結果として生じた可能性もあり、技術の不完全さ(GCバイアスおよび他の体系的誤差)の結果として生じた可能性もあった。このような分布は、胎児染色体X異常の検出に関連する複雑性を増大させ得る。例えば、ガウス分布からの逸脱は、([45,X]および[47,XXX]カットオフに近い、すなわち、分布の最頻値から±3σ離れている)限界染色体X表現を有する特定の女性妊娠において分類精度を低下させ得る。その結果として、訓練セットからの女性妊娠の殆どの誤報告は、それら2つのカットオフの近くに位置した。
標準化されたZスコアによって染色体X表現を表すために、打ち切り染色体X分布の幅を訓練セットからの正常女性サンプルについて推定した。最初に、標準正規五分位数理論値(予測子)を観察される染色体X五分位数(応答変数)に関係づける線形モデルを確立した。図9は、その線形モデルに基づく点推定値からの残差の分布を図示する。残差が分布(図9、水平線)の最頻値の左に5σより大きくまたは右に3σより大きく逸脱しているサンプルを除外して、染色体X表現の打ち切り分布を生成した。次いで、この打ち切り分布の不偏幅、
染色体X異数性検出の複雑性を例証するために、かつ、女性性別異数性の誤分類を回避するために、ZXスケールで±3カットオフに中心を置く2つの非報告対象領域を導入した。これら2つの非報告対象領域は、セグメント±[2.5,3.5]内のZX値を含んだ。これら2領域内の染色体X表現を有する女性妊娠は、性別異数性について分類不可能(すなわち、非報告対象)と見なした(図10、影付き領域)。
男性妊娠についての非報告対象SCAゾーン
この実施例は、染色体Xの無益なゲノム片および染色体Yの男性特異的ゲノム片の選択を説明するものである。
t=所与のChrYビンについてのt値。
Nm=男性正倍数体妊娠の数。
Ym=所与のChrYビンの全てのNm男性妊娠について評価されたPERUN正規化カウント中央値。特定の例では、前記中央値を平均値と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
Sm=所与のChrYビンの全てのNm男性妊娠について評価されたMAD PERUN正規化カウント。特定の例では、前記MADを標準偏差と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
Nf=女性正倍数体妊娠の数。
Yf=所与のChrYビンの全てのNf女性妊娠について評価されたPERUN正規化カウント中央値。特定の例では、前記中央値を平均値と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
Sf=所与のChrYビンの全てのNf女性妊娠について評価されたMAD PERUN正規化カウント。特定の例では、前記MADを標準偏差と置き換えることができる。前記PERUN正規化カウントを未処理カウントまたはGCRMカウントまたは任意の他の非正規化もしくは正規化カウントによって置き換えることができる。
この実施例は、女性妊娠における染色体Yについての染色体表現を評価する時のゲノム片(すなわち、ビン)chrY_1176、chrY_1177およびchrY_1178の特殊処理を説明するものである。
この実施例は、胎児性別異数性検出の精度を増すための染色体XおよびYのPERUNに基づく染色体表現への二次GC補正の適用を説明するものである。染色体Yおよび染色体X表現を、初期GC正規化(例えば、PERUN、ハイブリッド加法LOESS、中央値による除法を含む加法LOESS、GCRM、GC−LOESS、またはこれらの技術の変形)によって作製したカウントプロファイルから除去しなかったいずれかの体系的GCバイアスについて補正した。結果は、胎児性別異数性検出の精度増加と、男性胎児において測定される染色体XおよびY表現に基づく胎児画分推定値向上と、ターナーおよびXXX症候群を有する女性胎児において観察される染色体X表現に基づく胎児画分推定値向上とを含んだ。
以降に、本技術の特定の実施形態の非限定的な例を挙げる。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定するステップ;
(c)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定するステップ
を含む、方法。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(b)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、システム。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(b)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、装置。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(c)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定するステップ;
(c)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定するステップ
を含む、方法。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(b)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、システム。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(b)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、装置。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(c)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定するステップ;
(c)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定するステップ
を含む、方法。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(b)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、システム。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(b)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、装置。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアスを決定し;
(c)前記GCバイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定するステップ
を含む、方法。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定するステップ
を含む、方法。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムの部分にマッピングされた配列リードのカウントを得るステップ;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定するステップ;
(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児における性染色体核型を決定するステップ
を含む、方法。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、システム。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される、装置。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体異数性の有無を同定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、システム。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される、装置。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴との間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い胎児の性別を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、システム。
(a)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(b)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(c)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される、装置。
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの循環無細胞核酸のリードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードのカウントにアクセスし;
(b)(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントと
(ii)前記部分のそれぞれについてのマッピング特徴と
の間の各サンプルについてフィットさせた関係から、複数のサンプルについての前記参照ゲノムの部分のそれぞれの実験的バイアスを決定し;
(c)前記実験的バイアスと前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記配列リードのカウントとの間のフィットさせた関係から、前記参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)前記算出されたゲノム片レベルに従い前記胎児についての性染色体核型を決定する
よう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
本明細書に記載の方法に使用することができる数学的および/または統計学的式の非限定的な例を以下に記載する。
Claims (16)
- 胎児についての性染色体核型の指標としてゲノム片レベルを用いる方法であって、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの試験サンプルからの循環無細胞核酸のヌクレオチド配列リードである、参照ゲノムの部分にマッピングされたヌクレオチド配列リードの数を得るステップ;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数と(ii)該部分のそれぞれについてのGC含量との間のフィットさせた関係から、該試験サンプルについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアス係数を決定するステップ;
(c)(1)(a)のヌクレオチド配列リードの数、
(2)(b)のGCバイアス係数、および
(3)(i)複数の試料のそれぞれについてのGCバイアス係数と、(ii)該複数の試料についての該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数との間の、該部分のそれぞれについての線形のフィットさせた関係の傾きと切片
から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供するステップ;
(d)(c)において算出された該ゲノム片レベルに対して、GC正規化を含む二次正規化を適用し、それにより正規化されたゲノム片レベルを提供するステップ;および
(e)該正規化されたゲノム片レベルに従い、該胎児についての性染色体核型を検出するステップ
を含む、方法。 - 前記性染色体核型が、XX、XY、XXX、X、XXYおよびXYYから選択される、請求項1に記載の方法。
- (b)における前記フィットさせた関係がフィットさせた線形関係であり、該関係の傾きが線形回帰により決定され、および前記GCバイアス係数が、(i)前記参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた前記ヌクレオチド配列リードの数と(ii)前記部分のそれぞれについてのGC含量との間の線形関係の傾きである、請求項1または2に記載の方法。
- (b)における前記フィットさせた関係がフィットさせた非線形関係であり、および各GCバイアス係数が、GCバイアスの曲率推定値を含む、請求項1または2に記載の方法。
- (c)における前記関係の傾きが、線形回帰によって決定される、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- (b)の前に、前記参照ゲノムの部分の一部または全てにマッピングされたヌクレオチド配列リードの数についての誤差の尺度を算出するステップ、および該誤差の尺度の閾に従い前記参照ゲノムの特定の部分について前記ヌクレオチド配列リードの数を除去するか、または重み付けするステップを含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記閾が、第1のゲノム片レベルと第2のゲノム片レベルの間の3.5以上の標準偏差ギャップに従い選択される、請求項6に記載の方法。
- 前記誤差の尺度が、R因子であり、および約7%から約10%のR因子を有する前記参照ゲノムの部分についてのヌクレオチド配列リードの数が、(b)の前に除去される、請求項6または7に記載の方法。
- 前記参照ゲノムの部分が、性染色体内にあり、および該性染色体がX染色体またはY染色体である、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記参照ゲノムのいくつかの部分が、X染色体内にあり、および前記参照ゲノムのいくつかの部分が、Y染色体内にある、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
- (c)において算出された複数のゲノム片レベルから染色体X上昇および染色体Y上昇を決定するステップを含む、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- 二次元グラフ上に、前記染色体Y上昇またはその導関数に対して、前記染色体X上昇またはその導関数をプロットし、それによりプロット位置を作製し、および、該プロット位置に従い前記胎児についての性染色体核型を検出するステップを含む、請求項11に記載の方法。
- (d)の後に、前記正規化されたゲノム片レベルからZスコアを算出し、該算出されたZスコアに従い前記胎児についての性染色体核型を検出するステップをさらに含む、請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。
- 1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含むシステムであって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードの数を含み、該ヌクレオチド配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの試験サンプルからの循環無細胞核酸のヌクレオチド配列リードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数と(ii)該部分のそれぞれについてのGC含量との間のフィットさせた関係から、該試験サンプルについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアス係数を決定し;
(b)(1)該試験サンプルについてのヌクレオチド配列リードの数、
(2)(a)のGCバイアス係数、および
(3)(i)複数の試料のそれぞれについてのGCバイアス係数と、(ii)該複数の試料についての該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数との間の、該部分のそれぞれについての線形のフィットさせた関係の傾きと切片
から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;
(c)(b)において算出された該ゲノム片レベルに対して、GC正規化を含む二次正規化を適用し、それにより正規化されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該正規化されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定するよう構成される、システム。 - 1つまたは複数のプロセッサおよびメモリを含む装置であって、該メモリが、該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令を含み、および該メモリが、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードの数を含み、該ヌクレオチド配列リードが、胎児を妊娠する妊娠女性からの試験サンプルからの循環無細胞核酸のヌクレオチド配列リードであり;ならびに該1つまたは複数のプロセッサにより実行可能な命令が、
(a)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数と(ii)該部分のそれぞれについてのGC含量との間の、フィットさせた関係から、該試験サンプルについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアス係数を決定し;
(b)(1)該試験サンプルについてのヌクレオチド配列リードの数、
(2)(a)のGCバイアス係数、および
(3)(i)複数の試料のそれぞれについてのGCバイアス係数と、(ii)該複数の試料についての該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数との間の、該部分のそれぞれについての線形のフィットさせた関係の傾きと切片
から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;
(c)(b)において算出された該ゲノム片レベルに対して、GC正規化を含む二次正規化を適用し、それにより正規化されたゲノム片レベルを提供し;そして
(d)該正規化されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定するよう構成される、装置。 - コンピュータ読み取り可能な媒体に具体化された有形のコンピュータプログラム製品であって、1つまたは複数のプロセッサにより実行されるときに、
(a)胎児を妊娠する妊娠女性からの試験サンプルからの循環無細胞核酸のヌクレオチド配列リードである、参照ゲノムのゲノム片にマッピングされたヌクレオチド配列リードの数にアクセスし;
(b)(i)該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数と(ii)該部分のそれぞれについてのGC含量との間のフィットさせた関係から、該試験サンプルについてのグアニンおよびシトシン(GC)バイアス係数を決定し;
(c)(1)(a)のヌクレオチド配列リードの数、
(2)(b)のGCバイアス係数、および
(3)(i)複数の試料のそれぞれについてのGCバイアス係数と、(ii)該複数の試料についての該参照ゲノムの部分のそれぞれにマッピングされた該ヌクレオチド配列リードの数との間の、該部分のそれぞれについての線形のフィットさせた関係の傾きと切片
から、該参照ゲノムの部分のそれぞれについてのゲノム片レベルを算出し、それにより算出されたゲノム片レベルを提供し;
(d)(c)において算出された該ゲノム片レベルに対して、GC正規化を含む二次正規化を適用し、それにより正規化されたゲノム片レベルを提供し;そして
(e)該正規化されたゲノム片レベルに従い該胎児についての性染色体核型を決定するよう構成される命令を含む、コンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261663482P | 2012-06-22 | 2012-06-22 | |
US61/663,482 | 2012-06-22 | ||
US13/797,508 | 2013-03-12 | ||
US13/797,508 US10497461B2 (en) | 2012-06-22 | 2013-03-12 | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015518621A Division JP6318151B2 (ja) | 2012-06-22 | 2013-06-21 | 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017153494A JP2017153494A (ja) | 2017-09-07 |
JP6688764B2 true JP6688764B2 (ja) | 2020-04-28 |
Family
ID=49236137
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015518621A Active JP6318151B2 (ja) | 2012-06-22 | 2013-06-21 | 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス |
JP2017119091A Active JP6688764B2 (ja) | 2012-06-22 | 2017-06-16 | 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015518621A Active JP6318151B2 (ja) | 2012-06-22 | 2013-06-21 | 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10497461B2 (ja) |
EP (3) | EP3473731B1 (ja) |
JP (2) | JP6318151B2 (ja) |
AU (4) | AU2013277997B2 (ja) |
CA (1) | CA2877331C (ja) |
HK (1) | HK1206794A1 (ja) |
WO (1) | WO2013192562A1 (ja) |
Families Citing this family (54)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140235474A1 (en) | 2011-06-24 | 2014-08-21 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non invasive assessment of a genetic variation |
EP2764458B1 (en) | 2011-10-06 | 2021-04-07 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US9984198B2 (en) | 2011-10-06 | 2018-05-29 | Sequenom, Inc. | Reducing sequence read count error in assessment of complex genetic variations |
US10424394B2 (en) | 2011-10-06 | 2019-09-24 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US9367663B2 (en) | 2011-10-06 | 2016-06-14 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US10196681B2 (en) | 2011-10-06 | 2019-02-05 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
LT2805280T (lt) | 2012-01-20 | 2022-12-27 | Sequenom, Inc. | Diagnostikos būdai, kurie atsižvelgia į eksperimentines sąlygas |
US9920361B2 (en) | 2012-05-21 | 2018-03-20 | Sequenom, Inc. | Methods and compositions for analyzing nucleic acid |
US10504613B2 (en) | 2012-12-20 | 2019-12-10 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US10497461B2 (en) | 2012-06-22 | 2019-12-03 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US20140100126A1 (en) * | 2012-08-17 | 2014-04-10 | Natera, Inc. | Method for Non-Invasive Prenatal Testing Using Parental Mosaicism Data |
US10482994B2 (en) | 2012-10-04 | 2019-11-19 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US20130309666A1 (en) | 2013-01-25 | 2013-11-21 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US10844424B2 (en) | 2013-02-20 | 2020-11-24 | Bionano Genomics, Inc. | Reduction of bias in genomic coverage measurements |
WO2015130696A1 (en) | 2014-02-25 | 2015-09-03 | Bionano Genomics, Inc. | Reduction of bias in genomic coverage measurements |
AU2014219001A1 (en) | 2013-02-20 | 2015-10-08 | Bionano Genomics, Inc. | Characterization of molecules in nanofluidics |
HUE061261T2 (hu) | 2013-04-03 | 2023-05-28 | Sequenom Inc | Eljárások és folyamatok genetikai variánsok nem invazív értékelésére |
EP3004383B1 (en) | 2013-05-24 | 2019-04-24 | Sequenom, Inc. | Methods for non-invasive assessment of genetic variations using area-under-curve (auc) analysis |
KR20220133309A (ko) * | 2013-06-21 | 2022-10-04 | 시쿼넘, 인코포레이티드 | 유전적 변이의 비침습 평가를 위한 방법 및 프로세스 |
US10964409B2 (en) * | 2013-10-04 | 2021-03-30 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
EP3851539A1 (en) | 2013-10-07 | 2021-07-21 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of chromosome alterations |
EP3117011B1 (en) | 2014-03-13 | 2020-05-06 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
WO2016019042A1 (en) | 2014-07-30 | 2016-02-04 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US11094398B2 (en) | 2014-10-10 | 2021-08-17 | Life Technologies Corporation | Methods for calculating corrected amplicon coverages |
AU2015330734B2 (en) | 2014-10-10 | 2021-10-28 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
EP3235010A4 (en) | 2014-12-18 | 2018-08-29 | Agilome, Inc. | Chemically-sensitive field effect transistor |
US9857328B2 (en) | 2014-12-18 | 2018-01-02 | Agilome, Inc. | Chemically-sensitive field effect transistors, systems and methods for manufacturing and using the same |
US9859394B2 (en) | 2014-12-18 | 2018-01-02 | Agilome, Inc. | Graphene FET devices, systems, and methods of using the same for sequencing nucleic acids |
US10006910B2 (en) | 2014-12-18 | 2018-06-26 | Agilome, Inc. | Chemically-sensitive field effect transistors, systems, and methods for manufacturing and using the same |
US9618474B2 (en) | 2014-12-18 | 2017-04-11 | Edico Genome, Inc. | Graphene FET devices, systems, and methods of using the same for sequencing nucleic acids |
US10020300B2 (en) | 2014-12-18 | 2018-07-10 | Agilome, Inc. | Graphene FET devices, systems, and methods of using the same for sequencing nucleic acids |
CA2993347A1 (en) * | 2015-07-29 | 2017-02-02 | Progenity, Inc. | Nucleic acids and methods for detecting chromosomal abnormalities |
KR101817785B1 (ko) * | 2015-08-06 | 2018-01-11 | 이원다이애그노믹스(주) | 다양한 플랫폼에서 태아의 성별과 성염색체 이상을 구분할 수 있는 새로운 방법 |
KR101678962B1 (ko) * | 2015-08-21 | 2016-12-06 | 이승재 | 대규모 병렬형 게놈서열분석 방법을 이용한 비침습적 산전검사 장치 및 방법 |
EP3459115A4 (en) | 2016-05-16 | 2020-04-08 | Agilome, Inc. | GRAPHEN-FET DEVICES, SYSTEMS AND METHODS FOR USE THEREOF FOR SEQUENCING NUCLEIC ACIDS |
EP3464626B1 (en) | 2016-05-27 | 2022-04-06 | Sequenom, Inc. | Methods for detecting genetic variations |
BR112019000296A2 (pt) * | 2016-07-06 | 2019-04-16 | Guardant Health, Inc. | métodos para a determinação de perfil de fragmentome de ácidos nucleicos livres de célula |
US11515003B2 (en) | 2016-07-27 | 2022-11-29 | Sequenom, Inc. | Copy number alteration and reference genome mapping |
WO2018022890A1 (en) | 2016-07-27 | 2018-02-01 | Sequenom, Inc. | Genetic copy number alteration classifications |
WO2018136881A1 (en) | 2017-01-20 | 2018-07-26 | Sequenom, Inc. | Sequencing adapter manufacture and use |
CA3198931A1 (en) | 2017-01-20 | 2018-07-26 | Sequenom, Inc. | Methods for non-invasive assessment of genetic alterations |
CA3049457C (en) | 2017-01-20 | 2023-05-16 | Sequenom, Inc. | Methods for non-invasive assessment of copy number alterations |
EP3574424A1 (en) | 2017-01-24 | 2019-12-04 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for assessment of genetic variations |
US20200087710A1 (en) | 2017-03-17 | 2020-03-19 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for assessment of genetic mosaicism |
WO2018175258A1 (en) * | 2017-03-20 | 2018-09-27 | Illumina, Inc. | Methods and compositions for preparing nuclelic acid libraries |
EP3655954A1 (en) * | 2017-07-18 | 2020-05-27 | Congenica Ltd. | Screening system and method |
WO2019025004A1 (en) * | 2017-08-04 | 2019-02-07 | Trisomytest, S.R.O. | METHOD FOR NON-INVASIVE PRENATAL DETECTION OF FETUS SEX CHROMOSOMAL ABNORMALITY AND FETUS SEX DETERMINATION FOR SINGLE PREGNANCY AND GEEMELLAR PREGNANCY |
JP7239973B2 (ja) * | 2017-12-19 | 2023-03-15 | 国立大学法人山口大学 | 前癌病変又は癌の有無の予測を補助する方法 |
ES2970286T3 (es) * | 2018-01-05 | 2024-05-27 | Billiontoone Inc | Plantillas de control de calidad para garantizar la validez de ensayos basados en secuenciación |
US10862512B2 (en) | 2018-09-20 | 2020-12-08 | Western Digital Technologies, Inc. | Data driven ICAD graph generation |
US10735031B2 (en) | 2018-09-20 | 2020-08-04 | Western Digital Technologies, Inc. | Content aware decoding method and system |
WO2021087491A1 (en) | 2019-10-31 | 2021-05-06 | Sequenom, Inc. | Application of mosaicism ratio in multifetal gestations and personalized risk assessment |
CN113052205B (zh) * | 2021-03-05 | 2022-07-12 | 广州默尼互联网信息有限公司 | 基于机器学习的产妇数据分类方法、装置、设备及介质 |
WO2022217096A2 (en) * | 2021-04-08 | 2022-10-13 | Ha Gavin | Cell-free dna sequence data analysis method to examine nucleosome protection and chromatin accessibility |
Family Cites Families (154)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4683202A (en) | 1985-03-28 | 1987-07-28 | Cetus Corporation | Process for amplifying nucleic acid sequences |
US4683195A (en) | 1986-01-30 | 1987-07-28 | Cetus Corporation | Process for amplifying, detecting, and/or-cloning nucleic acid sequences |
US5720928A (en) | 1988-09-15 | 1998-02-24 | New York University | Image processing and analysis of individual nucleic acid molecules |
US5075212A (en) | 1989-03-27 | 1991-12-24 | University Of Patents, Inc. | Methods of detecting picornaviruses in biological fluids and tissues |
US5143854A (en) | 1989-06-07 | 1992-09-01 | Affymax Technologies N.V. | Large scale photolithographic solid phase synthesis of polypeptides and receptor binding screening thereof |
US5641628A (en) | 1989-11-13 | 1997-06-24 | Children's Medical Center Corporation | Non-invasive method for isolation and detection of fetal DNA |
SG48759A1 (en) | 1990-01-12 | 2002-07-23 | Abgenix Inc | Generation of xenogenic antibodies |
US5091652A (en) | 1990-01-12 | 1992-02-25 | The Regents Of The University Of California | Laser excited confocal microscope fluorescence scanner and method |
US5432054A (en) | 1994-01-31 | 1995-07-11 | Applied Imaging | Method for separating rare cells from a population of cells |
US5846719A (en) | 1994-10-13 | 1998-12-08 | Lynx Therapeutics, Inc. | Oligonucleotide tags for sorting and identification |
WO1996020286A1 (en) | 1994-12-23 | 1996-07-04 | Imperial College Of Science, Technology And Medicine | Automated dna sequencing |
US5795782A (en) | 1995-03-17 | 1998-08-18 | President & Fellows Of Harvard College | Characterization of individual polymer molecules based on monomer-interface interactions |
US5670325A (en) | 1996-08-14 | 1997-09-23 | Exact Laboratories, Inc. | Method for the detection of clonal populations of transformed cells in a genomically heterogeneous cellular sample |
CN1262667C (zh) | 1996-04-25 | 2006-07-05 | 詹尼康科学公司 | 利用颗粒标记物检测分析物 |
US5786146A (en) | 1996-06-03 | 1998-07-28 | The Johns Hopkins University School Of Medicine | Method of detection of methylated nucleic acid using agents which modify unmethylated cytosine and distinguishing modified methylated and non-methylated nucleic acids |
US6100029A (en) | 1996-08-14 | 2000-08-08 | Exact Laboratories, Inc. | Methods for the detection of chromosomal aberrations |
US5928870A (en) | 1997-06-16 | 1999-07-27 | Exact Laboratories, Inc. | Methods for the detection of loss of heterozygosity |
US6300077B1 (en) | 1996-08-14 | 2001-10-09 | Exact Sciences Corporation | Methods for the detection of nucleic acids |
US6403311B1 (en) | 1997-02-12 | 2002-06-11 | Us Genomics | Methods of analyzing polymers using ordered label strategies |
GB9704444D0 (en) | 1997-03-04 | 1997-04-23 | Isis Innovation | Non-invasive prenatal diagnosis |
US6566101B1 (en) | 1997-06-16 | 2003-05-20 | Anthony P. Shuber | Primer extension methods for detecting nucleic acids |
JP2002521064A (ja) | 1998-07-30 | 2002-07-16 | ソレックサ リミテッド | アレイ生体分子およびシークエンシングにおけるその使用 |
US6263286B1 (en) | 1998-08-13 | 2001-07-17 | U.S. Genomics, Inc. | Methods of analyzing polymers using a spatial network of fluorophores and fluorescence resonance energy transfer |
US6818395B1 (en) | 1999-06-28 | 2004-11-16 | California Institute Of Technology | Methods and apparatus for analyzing polynucleotide sequences |
US20050287592A1 (en) | 2000-08-29 | 2005-12-29 | Yeda Research And Development Co. Ltd. | Template-dependent nucleic acid polymerization using oligonucleotide triphosphates building blocks |
WO2001018251A1 (en) | 1999-09-07 | 2001-03-15 | The Regents Of The University Of California | Methods of determining the presence of double stranded nucleic acids in a sample |
EP1218543A2 (en) | 1999-09-29 | 2002-07-03 | Solexa Ltd. | Polynucleotide sequencing |
JP4949585B2 (ja) | 1999-10-29 | 2012-06-13 | アジレント・テクノロジーズ・インク | Dnaポリメラーゼを使用した組成物および方法 |
AU2001241733A1 (en) | 2000-02-24 | 2001-09-03 | Dna Sciences, Inc. | Methods for determining single nucleotide variations |
US6664056B2 (en) | 2000-10-17 | 2003-12-16 | The Chinese University Of Hong Kong | Non-invasive prenatal monitoring |
WO2002042496A2 (en) | 2000-11-27 | 2002-05-30 | The Regents Of The University Of California | Methods and devices for characterizing duplex nucleic acid molecules |
DE10112515B4 (de) | 2001-03-09 | 2004-02-12 | Epigenomics Ag | Verfahren zum Nachweis von Cytosin-Methylierungsmustern mit hoher Sensitivität |
WO2002072892A1 (en) | 2001-03-12 | 2002-09-19 | California Institute Of Technology | Methods and apparatus for analyzing polynucleotide sequences by asynchronous base extension |
AU2002318386A1 (en) | 2001-06-21 | 2003-01-08 | Agilent Technologies, Inc. | Methods for characterization of nucleic acid molecules |
US6927028B2 (en) | 2001-08-31 | 2005-08-09 | Chinese University Of Hong Kong | Non-invasive methods for detecting non-host DNA in a host using epigenetic differences between the host and non-host DNA |
US20030157489A1 (en) | 2002-01-11 | 2003-08-21 | Michael Wall | Recursive categorical sequence assembly |
US6977162B2 (en) | 2002-03-01 | 2005-12-20 | Ravgen, Inc. | Rapid analysis of variations in a genome |
US7285394B2 (en) | 2002-03-15 | 2007-10-23 | Epigenomics Ag | Discovery and diagnostic methods using 5-methylcytosine DNA glycosylase |
US20040110208A1 (en) | 2002-03-26 | 2004-06-10 | Selena Chan | Methods and device for DNA sequencing using surface enhanced Raman scattering (SERS) |
US7744816B2 (en) | 2002-05-01 | 2010-06-29 | Intel Corporation | Methods and device for biomolecule characterization |
US7005264B2 (en) | 2002-05-20 | 2006-02-28 | Intel Corporation | Method and apparatus for nucleic acid sequencing and identification |
US20050019784A1 (en) | 2002-05-20 | 2005-01-27 | Xing Su | Method and apparatus for nucleic acid sequencing and identification |
US6952651B2 (en) | 2002-06-17 | 2005-10-04 | Intel Corporation | Methods and apparatus for nucleic acid sequencing by signal stretching and data integration |
CN1703521B (zh) | 2002-09-06 | 2011-11-16 | 波士顿大学信托人 | 基因表达的定量 |
EP1613723B1 (en) | 2002-11-27 | 2013-05-15 | Sequenom, Inc. | Fragmentation-based methods for sequence variation detection and discovery |
EP2532745B1 (en) | 2003-07-05 | 2015-09-09 | The Johns Hopkins University | Method and Compositions for Detection and Enumeration of Genetic Variations |
WO2005017025A2 (en) | 2003-08-15 | 2005-02-24 | The President And Fellows Of Harvard College | Study of polymer molecules and conformations with a nanopore |
WO2005023091A2 (en) | 2003-09-05 | 2005-03-17 | The Trustees Of Boston University | Method for non-invasive prenatal diagnosis |
ATE435301T1 (de) | 2003-10-16 | 2009-07-15 | Sequenom Inc | Nicht invasiver nachweis fötaler genetischer merkmale |
US20050095599A1 (en) | 2003-10-30 | 2005-05-05 | Pittaro Richard J. | Detection and identification of biopolymers using fluorescence quenching |
US7169560B2 (en) | 2003-11-12 | 2007-01-30 | Helicos Biosciences Corporation | Short cycle methods for sequencing polynucleotides |
US20050147980A1 (en) | 2003-12-30 | 2005-07-07 | Intel Corporation | Nucleic acid sequencing by Raman monitoring of uptake of nucleotides during molecular replication |
US20100216153A1 (en) | 2004-02-27 | 2010-08-26 | Helicos Biosciences Corporation | Methods for detecting fetal nucleic acids and diagnosing fetal abnormalities |
US20060046258A1 (en) | 2004-02-27 | 2006-03-02 | Lapidus Stanley N | Applications of single molecule sequencing |
US20100216151A1 (en) | 2004-02-27 | 2010-08-26 | Helicos Biosciences Corporation | Methods for detecting fetal nucleic acids and diagnosing fetal abnormalities |
US7279337B2 (en) | 2004-03-10 | 2007-10-09 | Agilent Technologies, Inc. | Method and apparatus for sequencing polymers through tunneling conductance variation detection |
US7238485B2 (en) | 2004-03-23 | 2007-07-03 | President And Fellows Of Harvard College | Methods and apparatus for characterizing polynucleotides |
US7972858B2 (en) | 2004-08-13 | 2011-07-05 | President And Fellows Of Harvard College | Ultra high-throughput opti-nanopore DNA readout platform |
WO2006056480A2 (en) | 2004-11-29 | 2006-06-01 | Klinikum Der Universität Regensburg | Means and methods for detecting methylated dna |
CN101137760B (zh) | 2005-03-18 | 2011-01-26 | 香港中文大学 | 检测染色体非整倍性的方法 |
US7960105B2 (en) | 2005-11-29 | 2011-06-14 | National Institutes Of Health | Method of DNA analysis using micro/nanochannel |
PL1981995T5 (pl) | 2006-02-02 | 2019-10-31 | Univ Leland Stanford Junior | Nieinwazyjne genetyczne badania przesiewowe płodu metodą analizy cyfrowej |
EP2351858B1 (en) | 2006-02-28 | 2014-12-31 | University of Louisville Research Foundation | Detecting fetal chromosomal abnormalities using tandem single nucleotide polymorphisms |
EP1999663A2 (en) | 2006-03-10 | 2008-12-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Methods and systems for identification of dna patterns through spectral analysis |
US7282337B1 (en) | 2006-04-14 | 2007-10-16 | Helicos Biosciences Corporation | Methods for increasing accuracy of nucleic acid sequencing |
US20090075252A1 (en) | 2006-04-14 | 2009-03-19 | Helicos Biosciences Corporation | Methods for increasing accuracy of nucleic acid sequencing |
EP2602321B1 (en) | 2006-05-31 | 2017-08-23 | Sequenom, Inc. | Methods and compositions for the extraction and amplification of nucleic acid from a sample |
US8137912B2 (en) | 2006-06-14 | 2012-03-20 | The General Hospital Corporation | Methods for the diagnosis of fetal abnormalities |
US20080070792A1 (en) | 2006-06-14 | 2008-03-20 | Roland Stoughton | Use of highly parallel snp genotyping for fetal diagnosis |
CN101501251A (zh) | 2006-06-16 | 2009-08-05 | 塞昆纳姆股份有限公司 | 扩增、检测和定量样品中核酸的方法和组合物 |
US20080081330A1 (en) | 2006-09-28 | 2008-04-03 | Helicos Biosciences Corporation | Method and devices for analyzing small RNA molecules |
US8262900B2 (en) | 2006-12-14 | 2012-09-11 | Life Technologies Corporation | Methods and apparatus for measuring analytes using large scale FET arrays |
US8003319B2 (en) | 2007-02-02 | 2011-08-23 | International Business Machines Corporation | Systems and methods for controlling position of charged polymer inside nanopore |
WO2008121828A2 (en) | 2007-03-28 | 2008-10-09 | Bionanomatrix, Inc. | Methods of macromolecular analysis using nanochannel arrays |
CA2684801C (en) | 2007-04-04 | 2017-10-10 | The Regents Of The University Of California | Compositions, devices, systems, and methods for using a nanopore |
GB0713143D0 (en) | 2007-07-06 | 2007-08-15 | Ucl Business Plc | Nucleic acid detection method |
KR102516709B1 (ko) | 2007-07-23 | 2023-04-03 | 더 차이니즈 유니버시티 오브 홍콩 | 핵산 서열 불균형의 결정 |
US20100112590A1 (en) | 2007-07-23 | 2010-05-06 | The Chinese University Of Hong Kong | Diagnosing Fetal Chromosomal Aneuploidy Using Genomic Sequencing With Enrichment |
WO2009032779A2 (en) | 2007-08-29 | 2009-03-12 | Sequenom, Inc. | Methods and compositions for the size-specific seperation of nucleic acid from a sample |
WO2009032781A2 (en) | 2007-08-29 | 2009-03-12 | Sequenom, Inc. | Methods and compositions for universal size-specific polymerase chain reaction |
MX2010003724A (es) | 2007-10-04 | 2010-09-14 | Halcyon Molecular | Secuenciacion de polimeros de acido nucleico con microscopia electronica. |
US7767400B2 (en) | 2008-02-03 | 2010-08-03 | Helicos Biosciences Corporation | Paired-end reads in sequencing by synthesis |
AU2009223671B2 (en) | 2008-03-11 | 2014-11-27 | Sequenom, Inc. | Nucleic acid-based tests for prenatal gender determination |
US8206926B2 (en) | 2008-03-26 | 2012-06-26 | Sequenom, Inc. | Restriction endonuclease enhanced polymorphic sequence detection |
CA2729159C (en) | 2008-06-30 | 2020-01-14 | Bionanomatrix, Inc. | Methods and devices for single-molecule whole genome analysis |
EP2682460B1 (en) | 2008-07-07 | 2017-04-26 | Oxford Nanopore Technologies Limited | Enzyme-pore constructs |
US9447152B2 (en) | 2008-07-07 | 2016-09-20 | Oxford Nanopore Technologies Limited | Base-detecting pore |
US8476013B2 (en) | 2008-09-16 | 2013-07-02 | Sequenom, Inc. | Processes and compositions for methylation-based acid enrichment of fetal nucleic acid from a maternal sample useful for non-invasive prenatal diagnoses |
JP5727375B2 (ja) | 2008-09-16 | 2015-06-03 | セクエノム, インコーポレイテッド | 非侵襲性の出生前診断のために有用な、母体サンプル由来の胎児核酸のメチル化に基づく濃縮のためのプロセスおよび組成物 |
ES2620012T3 (es) | 2008-09-20 | 2017-06-27 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Diagnóstico no invasivo de la aneuploidia fetal por secuenciación |
EP2364368B1 (en) | 2008-11-07 | 2014-01-15 | Sequenta, Inc. | Methods of monitoring conditions by sequence analysis |
US20110301042A1 (en) | 2008-11-11 | 2011-12-08 | Helicos Biosciences Corporation | Methods of sample encoding for multiplex analysis of samples by single molecule sequencing |
US9181578B2 (en) | 2008-11-18 | 2015-11-10 | Bionano Genomics, Inc. | Polynucleotide mapping and sequencing |
WO2010065470A2 (en) | 2008-12-01 | 2010-06-10 | Consumer Genetics, Inc. | Compositions and methods for detecting background male dna during fetal sex determination |
JP2012513217A (ja) | 2008-12-22 | 2012-06-14 | セルラ・インコーポレイテッド | 対立遺伝子、ゲノムおよびトランスクリプトームを検出する方法および遺伝子型決定パネル |
GB0905140D0 (en) | 2009-03-25 | 2009-05-06 | Isis Innovation | Method |
US8455260B2 (en) | 2009-03-27 | 2013-06-04 | Massachusetts Institute Of Technology | Tagged-fragment map assembly |
EP3211095B1 (en) | 2009-04-03 | 2019-01-02 | Sequenom, Inc. | Nucleic acid preparation compositions and methods |
US8246799B2 (en) | 2009-05-28 | 2012-08-21 | Nabsys, Inc. | Devices and methods for analyzing biomolecules and probes bound thereto |
US20100330557A1 (en) | 2009-06-30 | 2010-12-30 | Zohar Yakhini | Genomic coordinate system |
WO2011038327A1 (en) | 2009-09-28 | 2011-03-31 | Bionanomatrix, Inc. | Nanochannel arrays and near-field illumination devices for polymer analysis and related methods |
CN103502468A (zh) | 2009-10-21 | 2014-01-08 | 生物纳米基因公司 | 用于单分子全基因组分析的方法和相关装置 |
CA2779695C (en) | 2009-11-05 | 2016-05-24 | The Chinese University Of Hong Kong | Fetal genomic analysis from a maternal biological sample |
EP3660165B1 (en) | 2009-12-22 | 2023-01-04 | Sequenom, Inc. | Processes and kits for identifying aneuploidy |
US8574842B2 (en) | 2009-12-22 | 2013-11-05 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Direct molecular diagnosis of fetal aneuploidy |
US20120270739A1 (en) | 2010-01-19 | 2012-10-25 | Verinata Health, Inc. | Method for sample analysis of aneuploidies in maternal samples |
US9323888B2 (en) | 2010-01-19 | 2016-04-26 | Verinata Health, Inc. | Detecting and classifying copy number variation |
AU2011207561B2 (en) | 2010-01-19 | 2014-02-20 | Verinata Health, Inc. | Partition defined detection methods |
WO2011091046A1 (en) | 2010-01-19 | 2011-07-28 | Verinata Health, Inc. | Identification of polymorphic sequences in mixtures of genomic dna by whole genome sequencing |
US10388403B2 (en) | 2010-01-19 | 2019-08-20 | Verinata Health, Inc. | Analyzing copy number variation in the detection of cancer |
GB2485645B (en) | 2010-01-19 | 2012-11-21 | Verinata Health Inc | Improved identification of partial aneuploidies using a normalising sequence |
US20120010085A1 (en) | 2010-01-19 | 2012-01-12 | Rava Richard P | Methods for determining fraction of fetal nucleic acids in maternal samples |
US20110312503A1 (en) | 2010-01-23 | 2011-12-22 | Artemis Health, Inc. | Methods of fetal abnormality detection |
WO2011143659A2 (en) | 2010-05-14 | 2011-11-17 | Fluidigm Corporation | Nucleic acid isolation methods |
EP2854057B1 (en) | 2010-05-18 | 2018-03-07 | Natera, Inc. | Methods for non-invasive pre-natal ploidy calling |
EP2591433A4 (en) | 2010-07-06 | 2017-05-17 | Life Technologies Corporation | Systems and methods to detect copy number variation |
US20120021919A1 (en) | 2010-07-23 | 2012-01-26 | Thomas Scholl | Identification of Differentially Represented Fetal or Maternal Genomic Regions and Uses Thereof |
AU2011348100B2 (en) | 2010-12-22 | 2016-08-25 | Natera, Inc. | Methods for non-invasive prenatal paternity testing |
CA2822439A1 (en) | 2010-12-23 | 2012-06-28 | Sequenom, Inc. | Fetal genetic variation detection |
US20120190021A1 (en) | 2011-01-25 | 2012-07-26 | Aria Diagnostics, Inc. | Detection of genetic abnormalities |
RU2671980C2 (ru) | 2011-02-09 | 2018-11-08 | Натера, Инк. | Способы неинвазивного пренатального установления плоидности |
WO2012118745A1 (en) | 2011-02-28 | 2012-09-07 | Arnold Oliphant | Assay systems for detection of aneuploidy and sex determination |
GB2484764B (en) | 2011-04-14 | 2012-09-05 | Verinata Health Inc | Normalizing chromosomes for the determination and verification of common and rare chromosomal aneuploidies |
EP2716766B1 (en) | 2011-05-31 | 2016-09-28 | Berry Genomics Co., Ltd. | A device for detecting copy number of fetal chromosomes or tumor cell chromosomes |
US20140235474A1 (en) | 2011-06-24 | 2014-08-21 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non invasive assessment of a genetic variation |
EP2561103B1 (en) | 2011-06-29 | 2014-08-27 | BGI Diagnosis Co., Ltd. | Noninvasive detection of fetal genetic abnormality |
WO2013019361A1 (en) | 2011-07-07 | 2013-02-07 | Life Technologies Corporation | Sequencing methods |
US9984198B2 (en) | 2011-10-06 | 2018-05-29 | Sequenom, Inc. | Reducing sequence read count error in assessment of complex genetic variations |
US10196681B2 (en) | 2011-10-06 | 2019-02-05 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
JP6073902B2 (ja) * | 2011-10-06 | 2017-02-01 | セクエノム, インコーポレイテッド | 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス |
US9367663B2 (en) | 2011-10-06 | 2016-06-14 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
EP2764458B1 (en) | 2011-10-06 | 2021-04-07 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US10424394B2 (en) | 2011-10-06 | 2019-09-24 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
DK2766496T3 (en) | 2011-10-11 | 2017-05-15 | Sequenom Inc | METHODS AND PROCESSES FOR NON-INVASIVE ASSESSMENT OF GENETIC VARIATIONS |
US8688388B2 (en) | 2011-10-11 | 2014-04-01 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
LT2805280T (lt) | 2012-01-20 | 2022-12-27 | Sequenom, Inc. | Diagnostikos būdai, kurie atsižvelgia į eksperimentines sąlygas |
US9892230B2 (en) | 2012-03-08 | 2018-02-13 | The Chinese University Of Hong Kong | Size-based analysis of fetal or tumor DNA fraction in plasma |
AU2013232123B2 (en) | 2012-03-13 | 2014-10-30 | The Chinese University Of Hong Kong | Methods for analyzing massively parallel sequencing data for noninvasive prenatal diagnosis |
US9920361B2 (en) | 2012-05-21 | 2018-03-20 | Sequenom, Inc. | Methods and compositions for analyzing nucleic acid |
DK2852680T3 (da) | 2012-05-21 | 2020-03-16 | Sequenom Inc | Fremgangsmåder og processer til ikke-invasiv evaluering af genetiske variationer |
US10504613B2 (en) | 2012-12-20 | 2019-12-10 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US10497461B2 (en) | 2012-06-22 | 2019-12-03 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
CA2883901C (en) | 2012-09-04 | 2023-04-11 | Guardant Health, Inc. | Systems and methods to detect rare mutations and copy number variation |
AU2013326980B2 (en) | 2012-10-04 | 2019-08-15 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US10482994B2 (en) | 2012-10-04 | 2019-11-19 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
US20130309666A1 (en) | 2013-01-25 | 2013-11-21 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
HUE061261T2 (hu) | 2013-04-03 | 2023-05-28 | Sequenom Inc | Eljárások és folyamatok genetikai variánsok nem invazív értékelésére |
EP3004383B1 (en) | 2013-05-24 | 2019-04-24 | Sequenom, Inc. | Methods for non-invasive assessment of genetic variations using area-under-curve (auc) analysis |
KR20220133309A (ko) | 2013-06-21 | 2022-10-04 | 시쿼넘, 인코포레이티드 | 유전적 변이의 비침습 평가를 위한 방법 및 프로세스 |
US10174375B2 (en) | 2013-09-20 | 2019-01-08 | The Chinese University Of Hong Kong | Sequencing analysis of circulating DNA to detect and monitor autoimmune diseases |
US10964409B2 (en) | 2013-10-04 | 2021-03-30 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
EP3851539A1 (en) | 2013-10-07 | 2021-07-21 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of chromosome alterations |
AU2015267190B2 (en) | 2014-05-30 | 2020-10-01 | Sequenom, Inc. | Chromosome representation determinations |
WO2016019042A1 (en) | 2014-07-30 | 2016-02-04 | Sequenom, Inc. | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
-
2013
- 2013-03-12 US US13/797,508 patent/US10497461B2/en active Active
- 2013-06-21 CA CA2877331A patent/CA2877331C/en active Active
- 2013-06-21 WO PCT/US2013/047131 patent/WO2013192562A1/en unknown
- 2013-06-21 EP EP18205323.1A patent/EP3473731B1/en active Active
- 2013-06-21 JP JP2015518621A patent/JP6318151B2/ja active Active
- 2013-06-21 EP EP22188236.8A patent/EP4137579A1/en active Pending
- 2013-06-21 AU AU2013277997A patent/AU2013277997B2/en active Active
- 2013-06-21 EP EP13733215.1A patent/EP2864498B1/en active Active
-
2015
- 2015-07-30 HK HK15107291.4A patent/HK1206794A1/xx unknown
-
2017
- 2017-06-16 JP JP2017119091A patent/JP6688764B2/ja active Active
-
2018
- 2018-08-14 AU AU2018217243A patent/AU2018217243B2/en active Active
-
2019
- 2019-11-27 US US16/698,678 patent/US20200160934A1/en active Pending
-
2020
- 2020-11-26 AU AU2020277215A patent/AU2020277215B2/en active Active
-
2023
- 2023-02-23 AU AU2023201052A patent/AU2023201052A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2020277215B2 (en) | 2022-11-24 |
EP4137579A1 (en) | 2023-02-22 |
EP2864498B1 (en) | 2019-01-09 |
AU2023201052A1 (en) | 2023-03-23 |
JP6318151B2 (ja) | 2018-04-25 |
AU2013277997A1 (en) | 2015-01-22 |
WO2013192562A1 (en) | 2013-12-27 |
US20130261983A1 (en) | 2013-10-03 |
US20200160934A1 (en) | 2020-05-21 |
HK1206794A1 (en) | 2016-01-15 |
AU2018217243A1 (en) | 2018-08-30 |
EP3473731A1 (en) | 2019-04-24 |
EP3473731B1 (en) | 2022-08-03 |
AU2020277215A1 (en) | 2020-12-24 |
AU2013277997B2 (en) | 2018-05-17 |
US10497461B2 (en) | 2019-12-03 |
EP2864498A1 (en) | 2015-04-29 |
JP2015521482A (ja) | 2015-07-30 |
JP2017153494A (ja) | 2017-09-07 |
CA2877331A1 (en) | 2013-12-27 |
CA2877331C (en) | 2021-10-26 |
AU2018217243B2 (en) | 2020-09-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6688764B2 (ja) | 遺伝的変異の非侵襲的評価のための方法およびプロセス | |
JP7446979B2 (ja) | 染色体提示の決定 | |
JP6971845B2 (ja) | 遺伝子の変動の非侵襲的評価のための方法および処理 | |
EP3175000B1 (en) | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations | |
JP6561046B2 (ja) | 遺伝子の変動の非侵襲性評価のための方法および処理 | |
JP6525434B2 (ja) | 遺伝子の変異の非侵襲的な評価のための方法および処理 | |
JP6473744B2 (ja) | 遺伝子の変動の非侵襲的評価のための方法および処理 | |
US8688388B2 (en) | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations | |
EP2766496B1 (en) | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations | |
EP4187543A1 (en) | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations | |
EP3378002A1 (en) | Methods and processes for non-invasive assessment of genetic variations |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170616 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180514 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20180808 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181114 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190408 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190523 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20191101 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200227 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20200305 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200325 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200406 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6688764 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |