JP6902073B2 - 配列をアラインするための方法およびシステム - Google Patents
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Description
本出願は、2013年9月3日に出願された米国特許出願第14/016,833号および2013年8月21日に出願された米国特許出願第61/868,249号の優先権を主張し、当該出願の両方は、その全体が本明細書において参考として援用される。
本発明は、配列(例えば、核酸配列、アミノ酸配列)を互いにアラインして、試料(例えば、遺伝子試料、タンパク質試料)に対応する連続的な配列リードを作製するための方法およびシステムに関する。本発明は加えて、試料中の変異型を同定するための方法にも関する。
遺伝学は、分析科学から、情報科学へと進化している。研究者はかつて、どのようにして核酸を抽出および同定するのかで奮闘したが、今や、このような技法は、些末なものとなっている。次世代シーケンシング(NGS:next−generation sequencing)(例えば、全トランスクリプトームショットガンシーケンシング、ピロシーケンシング、イオン半導体シーケンシング、合成を介するシーケンシング)は、全ゲノムをカバーする何百万ものリードを、わずか数日間で作り出すことが可能である。このスループットを達成するために、NGSシーケンシングでは、小型の核酸配列に対する大規模な並列化であって、併せて、大きな遺伝情報体、例えば、染色体またはゲノムを構成する並列化を使用する。遺伝子試料から出発して、核酸(例えば、DNA)を切断し、増幅し、超高速で読み取る。これらの能力を考慮して、研究者は現在、いかにして(廉価に)リードをアラインして、疾患または疾患の危険性を指し示す配列内の遺伝子座を同定するのかで奮闘している。
(S1)AGCTA−CGTACACTACC(配列番号12)
(S2)AGCTATCGTAC−−TAGC(配列番号13)
を表示する。
MATCH_BONUS:10
MISMATCH_PENALTY:−20
INSERTION_PENALTY:−40
OPENING_PENALTY:−10
DELETION_PENALTY:−5
となる。上記のギャップペナルティー(INSERTION_PENALTY、OPENING_PENALTY)の間の関係は、ギャップ挿入ペナルティーを、ギャップオープニングコストより大きく設定することにより、ギャップオープニングの数を制限する、すなわち、ギャップをまとめてグループ化することを支援する一助となる。当然ながら、MISMATCH_PENALTY、MATCH_BONUS、INSERTION_PENALTY、OPENING_PENALTY、およびDELETION_PENALTYの間の代替的な関係も可能である。
核酸リードをアラインして遺伝子型解析するのに単一の基準配列を使用する先行技術による配列アライメント法と異なり、本発明では、種内、集団内、なおまたは単一の生物における異なる細胞間の遺伝子配列の変異性を構成しうる構築物を使用する。遺伝子変異についての表示は、有向非巡回グラフ(DAG)(上記で論じた)の行−列によるアライメント行列、またはdeBruijnグラフとして提示することができ、これらの構築物は、アライメントアルゴリズムのパラメータを適正に設定する(下記で論じる)ことを条件として、本発明のアライメント法と共に使用することができる。
一実施形態では、アルゴリズムを使用して、配列リードを、有向非巡回グラフ(DAG)にアラインする。「発明の背景」で表されたアルゴリズムと異なり、アライメントアルゴリズムでは、DAG(例えば、基準配列構築物)上の位置において含有される各配列に対する最大スコアを同定することにより、Cijの最大値を同定する。実際、先行する位置を「振り返って」見ることにより、複数の可能な経路にわたり最適のアライメントを同定することが可能である。
(i)dが、そのノードの配列の第1の文字でなければ、そのノード内のdに先行する文字が、その(唯一の)先行成分であり、
(ii)dが、そのノードの配列の第1の文字であれば、任意のノードの配列の最後の文字であって、dのノードの親である文字が、dの先行成分である。
M[j,d]=max{a,i,e,0} (6)
[式中、
P[d]中のp*について、e=max{M[j,p*]+DELETE_PENALTY}
i=M[j−1,d]+INSERT_PENALTY
S[j]=dならば、P[d]中のp*について、a=max{M[j−1,p*]+MATCH_SCORE};
S[j]≠dならば、P[d]中のp*について、a=max{M[j−1,p*]+MISMATCH_PENALTY}
で規定される通り、a、i、e、および0のうちの最大値を見出すことを伴う。
Smith−Waterman−Gotohアルゴリズムの逐次形は、大規模な並列化に適応し、大幅に改変されている。例えば、超並列連想処理を使用するSmith−Waterman法(SWAMP)と呼ばれるASCモデルについては、参照によりその全体において本明細書に組み込まれる、米国特許公開第2012/0239706号において記載されている。SWAMP(および他の並列処理システム)のための並列化の一部は、任意の反対角成分に沿った値が、互いから独立であるという事実から来る。こうして、所与の反対角成分に沿ったセルの全ては、計算資源を分散させるように、並列的に処理することができる。上記の再帰式で示されたデータの依存性により、達成可能な並列処理のレベルは制限されるが、ウェーブフロント法を使用することにより、この有用なアルゴリズムはさらに加速化されると予想される。Wozniak(Comput Appl in
the Biosciences(CABIOS)、13巻(2号):145〜150頁、1997年)により、Sun Ultra SPARC上で実行されるウェーブフロント法では、特化したSIMD様のビデオ処理命令を使用する。Wozniakは、SIMDレジスターを使用して、副対角成分に沿った値を保存したところ、同じマシン上の従来の実行に対して2倍の加速化を報告している。Wozniakの例に続く、コードを並列化する同様の様式は、ストリーミングSIMD拡張(SSE:Streaming SIMD Extension)セットを、x86アーキテクチャーに使用することである。Intelにより設計されたベクトル様演算では、少数の値(通例、4つ、8つ、または16の値)に対する単一の演算/命令を、一度に完了させる。多くのAMD製チップおよびIntel製チップが、SSEの多様なバージョンを支援しており、Intelでは、その最新チップセットのためのアドバンストベクトルエクステンション(AVX)に関して、この技術の開発を継続している。
Smith−Waterman配列アライメントを開発および拡張するのに使用される、主要な並列モデルは、連想計算(ASC:ASsociative Computing)(Potterら、Computer、27巻(11号):19〜25頁、1994年)である。本明細書では、Smith−Watermanアルゴリズムの効率的な並列バージョンが記載される。本節では、このモデルおよび他の1つのモデルが詳細に記載される。
複数命令複数データモデルまたはMIMDモデルは、現在利用可能な並列システムの大半について記載するものであり、最新の一般用コンピュータクラスターを含む。MIMDプロセッサーは、各々がそれ固有のローカルメモリを伴う(Quinn、Parallel Computing: Theory and Practice、2版、New York: McGraw−Hill、1994年)、本格的中央処理装置(CPU:central processing unit)を有する。SIMDモデルと異なり、MIMDプロセッサーの各々は、それ固有のプログラムを、非同期的に保存および実行する。MIMDプロセッサーは、それらが通信することを可能とするネットワークを介して接続されるが、使用されるネットワークは、マシン(クラスターノード)間のEthernet(登録商標)接続、Myrinet接続、およびInfiniBand接続にわたり、広く変化しうる。通信は、SIMDよりはるかに拘束の緩やかな通信構造を採用する傾向があり、単一のユニット内に収まらない。データは、ネットワークに沿って、個々のプロセッサーにより、それらが実行しつつある、それらの個々のプログラムの制御下で、非同期的に移送される。通信は、メッセージの送受信を支援する複数の異なる並列言語のうちの1つにより操作されることが典型的である。このための極めて一般的なライブラリーは、メッセージパッシングインターフェース(MPI)として公知である。「SIMD様」方式の通信も可能であるが、データの移動は、非同期的となろう。MIMDによる並列計算は通例、プロセッサーにより実行される多様なタスクが、高度に独立(すなわち、いわゆる「驚異的並列(embarrassingly parallel)」問題または「完全並列(pleasingly parallel)」問題)でない限りにおいて、広範な通信および頻繁な同期化を必要とする。第8節で提示される作業では、InfiniBandを介して接続された、AMD Opteronクラスターを使用する。
SIMDモデルは、PEと呼ばれる、複数の単純な演算処理エレメント(processing element)からなる。各PEは、それ固有のローカルメモリであって、PEがそこからフェッチおよび保存するメモリは有するが、プログラムをコンパイルまたは実行する能力は有さない。本明細書で使用される「並列メモリ」という用語は、計算システム内のローカルメモリを集合的に指す。例えば、並列メモリは、SIMDコンピュータシステム内のローカルメモリの集合体(例えば、PEのローカルメモリ)、MIMDコンピュータシステム内のプロセッサーのローカルメモリの集合体(例えば、中央処理装置のローカルメモリ)などでありうる。プログラムのコンパイルおよび実行は、制御装置(またはフロントエンド)と呼ばれるプロセッサーにより操作される(Quinn、Parallel Computing: Theory and Practice、2版、New York: McGraw−Hill、1994年)。制御装置は、通例はバスにより、全てのPEへと接続される。
連想計算(ASC)モデルとは、Goodyear AerospaceのKenneth Batcher博士により設計されたSIMD式連想コンピュータであるSTARAN、および米国海軍で大いに活用されているその後継モデルであるASPROに基づく拡張型SIMDである。
SWAMPアルゴリズムに関与性の機能については、下記で論じる。
ASCアルゴリズムにおける基礎的演算は、連想検索である。連想検索では、そのローカルデータが、所与の検索キーにマッチするPEを、同時に位置特定する。マッチするデータを有するPEは、レスポンダーと呼ばれ、非マッチしないデータを伴うPEは、非レスポンダーと呼ばれる。検索を実施した後、次いで、アルゴリズムは、非レスポンダーを無効化することにより、さらなる処理を、レスポンダーに影響を及ぼす処理だけに制限することができる(またはこの逆も成り立つ)。さらなる検索を実施することにより、レスポンダーのセットをさらに精緻化することができる。連想検索は、どのPEが、対角成分内の並列動作中でアクティブなのかを選択するときに、SWAMP+により大いに活用される。
各PEが、標準的な比較演算子(等しい、未満など)を使用して、そのローカルデータを、検索キーに照らして比較する、単純検索に加えて、連想コンピュータはまた、全PEアレイからのデータを一体に組み合わせて、レスポンダーのセットを決定する、大域検索も実施しうる。大域検索の最も一般的な種類は、レスポンダーを、それらのデータが、全PEアレイにわたる最大値または最小値であるPEとする、最大値/最小値検索である。SWAMP+は、それが処理するあらゆる対角成分内で最大値を使用して、それまでに計算された最高値を追跡する。最大値検索の使用は、高頻度で、論理的並列動作において1回ずつ、アライメント1つ当たりm+n回生じる。
連想検索は、複数のレスポンダーを結果としてもたらすことが可能であり、連想アルゴリズムは、3つの異なるモード:並列選択、逐次選択、または単独選択のうちの1つにおいて、これらのレスポンダーを処理しうる。並列レスポンダー処理では、同じ演算セットを、各レスポンダーに対して、同時に実施する。逐次レスポンダー処理では、各レスポンダーを、個別に選択し、各レスポンダーについて、異なる演算セットを許容する。単独レスポンダー選択(pickOneとしてもまた公知の)では、1つの任意選択されたレスポンダーを選択して、処理にかける。複数のレスポンダーに加えてまた、連想検索は、レスポンダーを結果としてもたらさない可能性もある。この場合を取り扱うために、ASCモデルでは、その場合に、別個のアクションのセットを検索および実施するのに何らかのレスポンダー(anyRespondersとして公知の)が存在するのかどうかを検出することが可能である。SWAMPでは、アラインされた文字を含有する複数のレスポンダーを、上述の連想検索に基づき、並列的に選択および処理する。単独レスポンダー選択は、最大値/最小値検索を使用する場合に、正確な同じ最大値を有する複数の値が存在すれば、その時点で生じる。
大半の連想プロセッサーは、アレイ内の並列データの移動を可能とする、いくつかの種類のPE相互接続ネットワークを含む。ASCモデルそれ自体は、任意の特定の相互接続ネットワークを指定せず、実際、多くの有用な連想アルゴリズムは、相互接続ネットワークを必要としない。連想プロセッサーは、1D直線状アレイまたは2Dメッシュなど、単純なネットワークを実装することが典型的である。これらのネットワークは、実装が簡単であり、データを、迅速に、同期方式で転送することを可能とする。例えば、1D直線状アレイは、SWAMPアルゴリズムにおける、PE間の明示的通信に十分である。
一般化された並列処理アーキテクチャーを、図5に示す。各コンポーネントは、直接的な接続を有するものとして示されるが、多様なエレメントは、地理的に隔てられうるが、ネットワーク、例えば、インターネットを介して、接続されうることを理解されたい。ハイブリッドコンフィギュレーションも可能であるが、並列コンピュータ内のメインメモリは、単一のアドレス空間内の全ての処理エレメント間で共有されているか、または分散されている、すなわち、各処理エレメントが、それ固有のローカルアドレス空間を有する(分散型メモリとは、メモリが論理的に分散されているという事実を指すがまた、それが、物理的に分散されていることもしばしば示唆する)ことが典型的である。処理エレメントが、それ固有のローカルメモリおよび非ローカルプロセッサー上のメモリへのアクセスを有する場合、分散型共有メモリおよびメモリの視覚化は、2つの手法を組み合わせる。ローカルメモリへのアクセスは、非ローカルメモリへのアクセスより速いことが典型的である。
本発明は、生物学的試料から回収された核酸に対応する配列(例えば、核酸配列、アミノ酸配列)を作製するための方法を含む。一部の実施形態では、結果として得られる情報を使用して、対象から得られた核酸素材中に存在する突然変異を同定することができる。一部の実施形態では、試料、すなわち、核酸(例えば、DNAまたはRNA)を対象から得、核酸を処理し(溶解させ、増幅し、かつ/または精製し)、下記に記載される方法を使用して、核酸をシーケンシングする。多くの実施形態では、シーケンシングの結果は、直鎖状の核酸配列ではなく、何千または何百万もの個々の短い核酸リードであって、対象についての配列へとリアセンブルしなければならない核酸リードのコレクションである。リードをアラインして配列を作製したら、アラインされた配列を、基準配列と比較して、例えば、疾患を指し示す突然変異を同定することができる。他の実施形態では、リードの、基準配列構築物、すなわち、上記で記載した、有向非巡回グラフ(「DAG」)へのアライメントに基づき、特定の突然変異を伴う対象を同定することができる。
シーケンシングは、当技術分野で公知の任意の方法を介しうる。DNAシーケンシング法は、標識されたターミネーターまたはプライマーおよびスラブ内またはキャピラリー内のゲル分離を使用する、古典的なジデオキシシーケンシング反応(サンガー法)、可逆的終結型標識ヌクレオチドを使用する、合成を介するシーケンシング、ピロシーケンシング、454シーケンシング、標識されたオリゴヌクレオチドプローブのライブラリーとの、対立遺伝子特異的ハイブリダイゼーション、標識されたクローンのライブラリーとの対立遺伝子特異的ハイブリダイゼーションに続いてライゲーションを使用する、合成を介するシーケンシング、重合化ステップにおける、標識されたヌクレオチドの組込みについての、リアルタイムモニタリング、ポロニーシーケンシング、およびSOLiDシーケンシングを含む。分離された分子のシーケンシングは、より近年になって、ポリメラーゼまたはリガーゼを使用する、逐次的伸長反応または単一の伸長反応によるほか、プローブのライブラリーとの単一の示差的ハイブリダイゼーションまたは逐次的な示差的ハイブリダイゼーションによっても裏付けられている。シーケンシングの前に、試料中の核酸の一部または全部を増幅することは、さらに有益でありうる。一部の実施形態では、核酸を、当技術分野で公知のポリメラーゼ連鎖反応(PCR)法を使用して増幅する。
本開示を通して特許、特許出願、特許公開、雑誌、書籍、論文、ウェブコンテンツなど、他の文献に対する言及および引用を行ってきた。全てのこのような文献は、参照によりそれらの全体において全て目的で本明細書に組み込まれる。
当業者には、本明細書で示され、記載される実施形態に加えて、本発明の多様な改変およびその多くのさらなる実施形態も、本明細書で引用される研究文献および特許文献への言及を含む、本明細書の全内容から明らかとなろう。本明細書における対象物は、その多様な実施形態における本発明およびその同等物の実施に適応させうる、重要な情報、例示、および指針を含有する。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
(項目1)
複数の配列リードをアラインするための、プロセッサーおよび非一時的メモリを含むシステムであって、前記メモリは、実行された際、前記プロセッサーに、
複数の配列リードを、記号のストリングとして得て;
配列リードに対応する記号の各ストリングを、基準配列構築物内の複数の位置と比較し、ここで前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、記号の少なくとも2つの異なるストリングを含み;
配列リードに対応する記号の各ストリングと、前記基準配列構築物内の前記複数の位置の各々との重複をスコア付けし、ここで高スコアは重複の量が大きいことに対応し;
各配列リードについて、最高のスコアに対応する前記重複を同定し;
各配列リードを、最高のスコアに対応する前記構築物上の場所へと割り当て;
アラインされた各配列リードの前記場所に対応するメモリにファイルを書き込む
ことをさせる命令を含む、システム。
(項目2)
前記配列リードが、核酸配列リードである、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記配列リードが、アミノ酸配列リードである、項目1に記載のシステム。
(項目4)
前記メモリが、実行された際、前記プロセッサーに、
各配列リードの前記割り当てられた場所に基づき、前記複数のアラインされた配列リードをアセンブルして、アセンブルされた配列を得て;
前記アセンブルされた配列に対応するメモリにファイルを書き込む
ことをさせる命令をさらに含む、項目1に記載のシステム。
(項目5)
前記アセンブルされた配列が、生物の遺伝子配列に対応する、項目4に記載のシステム。
(項目6)
前記遺伝子配列が、染色体またはゲノムを実質的に包含する、項目5に記載のシステム。
(項目7)
1または複数のアラインされた配列リードの前記場所に基づき、生物に遺伝子型を割り当てることをさらに含む、項目1に記載のシステム。
(項目8)
前記割り当てられた遺伝子型を、疾患の危険性と相関させることをさらに含む、項目7に記載のシステム。
(項目9)
前記疾患が、がんである、項目8に記載のシステム。
(項目10)
前記基準配列構築物が、非一時的コンピュータ可読メディアに保存された位置および記号についてのデータベースを含む、項目1に記載の方法。
(項目11)
前記システムが、複数のプロセッサーを含み、各プロセッサーが、前記複数の配列リードの部分を前記基準配列構築物と比較しスコア付けするように構成されている、項目1に記載のシステム。
(項目12)
前記メモリが、第2のプロセッサーが、得て、比較し、スコア付けし、同定し、割り当て、次いで前記割り当てられた場所を第1のプロセッサーへと送信することを前記第1のプロセッサーに命令させる命令をさらに含む、項目1に記載のシステム。
(項目13)
前記基準配列構築物上の各位置が、基準配列内の核酸に対応する、項目1に記載のシステム。
(項目14)
前記構築物上の各位置が、基準配列内のアミノ酸に対応する、項目1に記載のシステム。
(項目15)
前記構築物上の各位置が、基準配列内の遺伝子に対応する、項目1に記載のシステム。
(項目16)
前記基準配列構築物が、方向を有する、項目1に記載のシステム。
(項目17)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、生物のゲノムを表示する、項目16に記載のシステム。
(項目18)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、生物の染色体を表示する、項目16に記載のシステム。
(項目19)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、タンパク質を表示する、項目16に記載のシステム。
(項目20)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、非巡回経路である、項目16に記載のシステム。
(項目21)
前記構築物内の記号の前記少なくとも2つの異なるストリングが、前記位置における公知の配列変異を表示する、項目1に記載のシステム。
(項目22)
記号の前記少なくとも2つの異なるストリングが、塩基の挿入または塩基の欠失により互いに異なる核酸配列に対応する、項目1に記載のシステム。
(項目23)
記号の前記少なくとも2つの異なるストリングが、アミノ酸の挿入またはアミノ酸の欠失により互いに異なるポリペプチドに対応する、項目1に記載のシステム。
(項目24)
前記基準配列構築物が、1,000を超える記号を含む、項目1に記載のシステム。
(項目25)
前記基準配列構築物が、1,000,000を超える記号を含む、項目24に記載のシステム。
(項目26)
前記複数の配列リードが、1000を超える配列リードを含む、項目1に記載のシステム。
(項目27)
前記複数の配列リードの大部分が、記号100個を超える長さである、項目1に記載のシステム。
(項目28)
前記複数の配列リードが、次世代シーケンシング法の出力ファイルである、項目1に記載のシステム。
(項目29)
複数の配列リードをアラインする方法であって、
複数の配列リードを得るステップと;
基準配列構築物に対する各配列リードごとの配列の重複をスコア付けするステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、位置1箇所当たり少なくとも2つの代替配列を含み、ここで重複が大きくなればより高いスコアがもたらされる、ステップと;
各配列リードごとの前記スコアが最大化されるように、各配列リードを前記構築物内の場所にアラインするステップと
を含む方法。
(項目30)
前記構築物に対する前記配列のアライメントに基づき、前記配列リードを互いにアセンブルするステップをさらに含む、項目29に記載の方法。
(項目31)
前記配列リードが、核酸配列リードである、項目29に記載の方法。
(項目32)
前記配列リードが、アミノ酸配列リードである、項目29に記載の方法。
(項目33)
前記構築物内の各位置が、基準配列内の塩基またはアミノ酸に対応する、項目29に記載の方法。
(項目34)
前記構築物内の各位置が、基準配列内の遺伝子に対応する、項目29に記載の方法。
(項目35)
前記基準配列構築物が、方向を有する、項目29に記載の方法。
(項目36)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、生物のゲノムを表示する、項目35に記載の方法。
(項目37)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、生物の染色体を表示する、項目35に記載の方法。
(項目38)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、タンパク質を表示する、項目35に記載の方法。
(項目39)
前記基準配列を通る経路が、非巡回経路である、項目35に記載の方法。
(項目40)
前記構築物内の前記少なくとも2つの代替配列が、前記位置における公知の遺伝子変異を表示する、項目29に記載の方法。
(項目41)
前記核酸リードの前記割り当てられた場所に基づき、生物に遺伝子型を割り当てるステップをさらに含む、項目40に記載の方法。
(項目42)
前記構築物内の前記少なくとも2つの代替配列が、前記位置における公知の構造変異を表示する、項目29に記載の方法。
(項目43)
前記少なくとも2つの代替配列が、塩基の挿入または塩基の欠失により互いに異なる、項目29に記載の方法。
(項目44)
前記少なくとも2つの代替配列が、アミノ酸の挿入またはアミノ酸の欠失により互いに異なる、項目29に記載の方法。
(項目45)
各リードが、核酸塩基の測定された配列を表示する記号のストリングを含む、項目29に記載の方法。
(項目46)
核酸塩基の前記測定された配列が、サンガーシーケンシング、ピロシーケンシング、イオン半導体シーケンシング、合成を介するシーケンシング、ライゲーションを介するシーケンシング、および単一分子リアルタイムシーケンシングから選択されるシーケンシング法により決定される、項目45に記載の方法。
(項目47)
各リードが、アミノ酸の測定された配列を表示する記号のストリングを含む、項目29に記載の方法。
(項目48)
アミノ酸の前記測定された配列が、質量分析により決定される、項目47に記載の方法。
(項目49)
前記基準配列構築物が、1,000を超える塩基を含む、項目29に記載の方法。
(項目50)
前記基準配列構築物が、1,000,000を超える塩基を含む、項目49に記載の方法。
(項目51)
前記複数のリードが、1000を超えるリードを含む、項目29に記載の方法。
(項目52)
前記複数のリードの大部分が、100塩基対を超える長さである、項目29に記載の方法。
(項目53)
前記複数のリードの大部分が、10アミノ酸を超える長さである、項目29に記載の方法。
(項目54)
前記基準配列構築物が、コンピュータ可読メディアに保存された位置および配列のデータベースを含む、項目29に記載の方法。
(項目55)
前記リードが、コンピュータ可読メディアに保存された記号のストリングを含む、項目54に記載の方法。
(項目56)
試料に由来する複数の核酸をシーケンシングするステップをさらに含む、項目29に記載の方法。
(項目57)
前記試料を患者から得るステップをさらに含む、項目56に記載の方法。
(項目58)
前記試料が、血液、尿、唾液、痰、糞便、乳首吸引物、汗、毛包、口腔内スワブ、または組織から選択される、項目56に記載の方法。
(項目59)
複数の核酸を、前記試料から単離するステップをさらに含む、項目58に記載の方法。(項目60)
前記単離された複数の核酸の少なくとも一部を増幅するステップをさらに含む、項目59に記載の方法。
(項目61)
複数の核酸リードをアラインする方法であって、
複数の核酸リードを得るステップと;
前記リード内の塩基と前記構築物内の塩基との重複をスコア付けするアルゴリズムを使用して、前記核酸リードを、基準配列構築物にアラインするステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、位置1箇所当たり少なくとも2つの代替配列を含む、ステップと
を含む方法。
(項目62)
前記アルゴリズムが、前記少なくとも2つの配列間の選択に応じた最大の重複スコアを計算する、項目61に記載の方法。
(項目63)
前記基準配列構築物が、有向非巡回グラフである、項目61に記載の方法。
(項目64)
前記構築物が、少なくとも1,000塩基を含む、項目61に記載の方法。
(項目65)
前記構築物が、少なくとも1,000,000塩基を含む、項目64に記載の方法。
(項目66)
複数のアミノ酸リードをアラインする方法であって、
複数のアミノ酸リードを得るステップと;
前記リード内のアミノ酸と前記構築物内のアミノ酸との重複をスコア付けするアルゴリズムを使用して、前記アミノ酸リードを、基準配列構築物にアラインするステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、位置1箇所当たり少なくとも2つの代替配列を含む、ステップと
を含む方法。
(項目67)
前記アルゴリズムが、前記少なくとも2つの配列間の選択に応じた最大の重複スコアを計算する、項目66に記載の方法。
(項目68)
前記基準配列構築物が、有向非巡回グラフである、項目66に記載の方法。
(項目69)
前記構築物が、少なくとも100アミノ酸を含む、項目66に記載の方法。
(項目70)
前記構築物が、少なくとも10,000アミノ酸を含む、項目69に記載の方法。
(項目71)
コンピュータで実行される複数のリードをアラインする方法であって、
複数のリードを、記号のストリングとして得るステップと;
コンピュータプロセッサーを使用して、リードに対応する記号の各ストリングを、基準配列構築物内の複数の位置と比較するステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、記号の少なくとも2つの異なるストリングを含む、ステップと;
記号の前記ストリングと、前記基準配列構築物内の前記複数の位置の各々との重複を、プロセッサーによりスコア付けするステップであり、高スコアは重複の量が大きいことに対応する、ステップと;
各リードについて、最高のスコアに対応する前記重複を同定するステップと;
前記リードを、最高のスコアに対応する前記構築物上の場所にアラインするステップとを含む方法。
(項目72)
前記構築物上の、前記アラインされた場所に基づき、前記リードを互いにアセンブルするステップをさらに含む、項目71に記載の方法。
(項目73)
前記リードが、核酸リードである、項目71に記載の方法。
(項目74)
前記リードが、アミノ酸リードである、項目71に記載の方法。
(項目75)
前記構築物上の各位置が、基準配列内の塩基に対応する、項目71に記載の方法。
(項目76)
前記構築物上の各位置が、基準配列内のアミノ酸に対応する、項目71に記載の方法。(項目77)
前記構築物上の各位置が、基準配列内の遺伝子に対応する、項目71に記載の方法。
(項目78)
前記基準配列構築物が、方向を有する、項目71に記載の方法。
(項目79)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、生物のゲノムを表示する、項目78に記載の方法。
(項目80)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、生物の染色体を表示する、項目78に記載の方法。
(項目81)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、タンパク質を表示する、項目78に記載の方法。
(項目82)
前記基準配列構築物を前記方向で通る経路が、非巡回経路である、項目78に記載の方法。
(項目83)
前記構築物内の前記少なくとも2つの代替配列が、前記位置における公知の遺伝子変異を表示する、項目71に記載の方法。
(項目84)
前記核酸リードの前記割り当てられた場所に基づき、生物に遺伝子型を割り当てるステップをさらに含む、項目83に記載の方法。
(項目85)
前記少なくとも2つの代替配列が、塩基の挿入または塩基の欠失により互いに異なる、項目71に記載の方法。
(項目86)
各核酸リードが、核酸塩基の測定された配列を表示する記号のストリングを含む、項目71に記載の方法。
(項目87)
核酸塩基の前記測定された配列が、サンガーシーケンシング、ピロシーケンシング、イオン半導体シーケンシング、合成を介するシーケンシング、ライゲーションを介するシーケンシング、および単一分子リアルタイムシーケンシングから選択されるシーケンシング法により決定される、項目86に記載の方法。
(項目88)
前記基準配列構築物が、1,000を超える塩基を含む、項目71に記載の方法。
(項目89)
前記基準配列構築物が、1,000,000を超える塩基を含む、項目88に記載の方法。
(項目90)
前記複数の核酸リードが、1000を超えるリードを含む、項目71に記載の方法。
(項目91)
前記複数の核酸リードの大部分が、100塩基対を超える長さである、項目71に記載の方法。
(項目92)
コンピュータで実行される複数のリードをアラインする方法であって、
複数のリードを、記号のストリングとして得るステップと;
前記リードと前記構築物との重複をスコア付けするアルゴリズムを実行するプロセッサーを使用して、前記リードを、基準配列構築物にアラインするステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、位置1箇所当たり少なくとも2つの代替配列を含む、ステップとを含む方法。
(項目93)
前記アルゴリズムが、前記少なくとも2つの代替配列の選択に応じて最大の重複スコアを計算する、項目92に記載の方法。
(項目94)
前記基準配列構築物が、有向非巡回グラフである、項目92に記載の方法。
(項目95)
前記複数の核酸リードが、コンピュータ可読メディアに保存される、項目92に記載の方法。
(項目96)
前記基準配列構築物が、コンピュータ可読メディアに保存されたデータベースを含む、項目92に記載の方法。
(項目97)
複数のリードをアラインするための、プロセッサーおよびメモリを含むシステムであって、前記メモリは、実行された際、前記プロセッサーに、
複数のリードを、記号のストリングとして得て;
前記リードと前記構築物との重複をスコア付けするアルゴリズムを使用して、前記リードを基準配列構築物にアラインし、ここで前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、位置1箇所当たり少なくとも2つの代替配列を含み;
前記アラインされた配列に対応するメモリにファイルを書き込む
ことをさせる命令を含む、システム。
(項目98)
前記メモリが、実行された際、前記少なくとも2つの代替配列の選択に応じて最大の重複スコアを計算することを前記プロセッサーにさせる命令をさらに含む、項目97に記載のシステム。
(項目99)
前記基準配列構築物が、有向非巡回グラフである、項目97に記載のシステム。
(項目100)
前記複数のリードが、コンピュータ可読メディアに保存される、項目97に記載のシステム。
(項目101)
前記基準配列構築物が、コンピュータ可読メディアに保存されたデータベースを含む、項目97に記載のシステム。
(項目102)
複数の配列リードをアラインする方法であって、
複数の配列リードを得るステップと;
基準配列構築物に対する各配列リードごとの配列の重複をスコア付けするステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、位置1箇所当たり少なくとも2つの代替配列を含み、ここで重複が大きくなればより低いスコアがもたらされる、ステップと;
各配列リードごとの前記スコアが最小化されるように、各配列リードを、前記構築物内の場所にアラインするステップと
を含む方法。
(項目103)
コンピュータで実行される複数のリードをアラインする方法であって、
複数のリードを、記号のストリングとして得るステップと;
コンピュータプロセッサーを使用して、リードに対応する記号の各ストリングを、基準配列構築物内の複数の位置と比較するステップであり、前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、記号の少なくとも2つの異なるストリングを含む、ステップと;
記号の前記ストリングと、前記基準配列構築物内の前記複数の位置の各々との重複を、プロセッサーによりスコア付けするステップであり、低スコアは重複の量が大きいことに対応する、ステップと;
各リードについて、最低のスコアに対応する前記重複を同定するステップと;
前記リードを、最低のスコアに対応する前記構築物上の場所にアラインするステップとを含む方法。
(項目104)
複数のリードをアラインするための、プロセッサーおよびメモリを含むシステムであって、前記メモリは、実行された際、前記プロセッサーに、
複数のリードを、記号のストリングとして得て;
リードに対応する記号の各ストリングを、基準配列構築物内の複数の位置と比較し、ここで前記構築物は、前記構築物内の複数の位置において、記号の少なくとも2つの異なるストリングを含み;
記号の前記ストリングと、前記基準配列構築物内の前記複数の位置の各々との重複をスコア付けし、ここで低スコアは重複の量が大きいことに対応し;
各核酸リードについて、最低のスコアに対応する前記重複を同定し;
前記核酸リードを、最低のスコアに対応する前記構築物上の場所へと割り当て;
前記アラインされた配列に対応するメモリにファイルを書き込む
ことをさせる命令を含む、システム。
Claims (25)
- 配列リードをアラインするためのシステムであって、前記システムは、
少なくとも1つのプロセッサーと;
少なくとも1つの非一時的メモリであって、前記メモリは、実行された際、前記少なくとも1つのプロセッサーに、
配列リードを、記号のストリングとして得る工程と;
基準配列の少なくともいくつかを表示する基準有向非巡回グラフ(DAG)であって、各配列を記号のストリングとして表示するノードと、前記ノードを接続するエッジとを含むDAGにアクセスする工程であって、前記ノードの少なくともいくつかは、1または複数の親ノードを有し、前記ノードの少なくとも2つは、前記基準配列における1つまたは複数の位置の共通のセットについての異なる配列を表示する、工程と;
少なくとも部分的に、前記基準DAGの複数の位置の各々での前記配列リードの各々および前記基準DAGの間の重複をスコア付けすることにより、前記配列リードを前記基準DAGにアラインする工程であって、より高いスコアは重複の量がより大きいことに対応し、前記スコア付けは、第1の配列リードについて、あるノードのある記号ストリングにおける第1の記号の先行成分記号を、前記ノードの親ノードの記号ストリングの最後の記号として同定して、前記第1の配列リードに対応する記号ストリングの少なくとも部分と、前記第1の記号の位置に先行するDAGの部分との間のアラインメントを得ることを含む、工程と
アラインメントの結果をファイルに書き込む工程と
を含む方法を行わせる命令を保存する、非一時的メモリと
を含む、システム。 - 前記配列リードが、核酸配列リードである、請求項1に記載のシステム。
- 前記配列リードが、アミノ酸配列リードである、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つの非一時的メモリが、実行された際、前記プロセッサーに、
前記配列リードの前記アラインメントの結果に基づき、前記アラインされた配列リードをアセンブルして、アセンブルされた配列を得る工程と;
前記アセンブルされた配列を、ファイルに書き込む工程と
を含む方法を行わせる命令をさらに保存する、請求項1に記載のシステム。 - 前記アセンブルされた配列が、生物の遺伝子配列に対応する、請求項4に記載のシステム。
- 前記遺伝子配列が、染色体またはゲノムを実質的に包含する、請求項5に記載のシステム。
- 1または複数のアラインされた配列リードの前記アラインメントの結果に基づき、生物に遺伝子型を割り当てることをさらに含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記割り当てられた遺伝子型を、疾患の危険性と相関させることをさらに含む、請求項7に記載のシステム。
- 前記疾患が、がんである、請求項8に記載のシステム。
- 前記基準DAGが、非一時的コンピュータ可読メディアに保存された位置および記号についてのデータベースを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのプロセッサーが、複数のプロセッサーを含み、各プロセッサーが、前記配列リードの部分を前記基準DAGに対してアラインするように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAG上の前記複数の位置の各々が、前記基準配列内の核酸に対応する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAG上の前記複数の位置の各々が、前記基準配列内のアミノ酸に対応する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAG上の前記複数の位置の各々が、前記基準配列内の遺伝子に対応する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAGが、方向を有する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAGを前記方向で通る経路が、生物のゲノムを表示する、請求項15に記載のシステム。
- 前記基準DAGを前記方向で通る経路が、生物の染色体を表示する、請求項15に記載のシステム。
- 前記基準DAGを前記方向で通る経路が、タンパク質を表示する、請求項15に記載のシステム。
- 前記基準配列における1つまたは複数の位置の共通のセットについての異なる配列を表示する前記少なくとも2つのノードが、塩基の挿入または塩基の欠失により互いに異なるヌクレオチド配列に対応する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準配列における1つまたは複数の位置の共通のセットについての異なる配列を表示する前記少なくとも2つのノードが、アミノ酸の挿入またはアミノ酸の欠失により互いに異なるポリペプチドに対応する、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAGが、1,000を超える記号を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記基準DAGが、1,000,000を超える記号を含む、請求項21に記載のシステム。
- 前記配列リードが、1000を超える配列リードを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記配列リードの大部分が、記号100個を超える長さである、請求項1に記載のシステム。
- 前記配列リードが、次世代シーケンシング法の出力ファイルである、請求項1に記載のシステム。
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