JP7277450B2 - 体細胞構造変異の検出のための方法、及び、システム - Google Patents

体細胞構造変異の検出のための方法、及び、システム Download PDF

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Description

関連出願への相互参照
本出願は、２０１７年１０月１７日に出願した米国仮特許出願第６２／５７３，６４２号の利益を主張する。上記した出願の全内容を、本明細書の一部を構成するものとして、漏れなく援用する。
連邦政府から資金提供を受けた研究に関する陳述
本発明は、ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｓ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈでの補助金交付番号第ＨＧ００７８０５号、ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅでの第ＨＧ００６８５５号、ならびに、ｔｈｅ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｄｅｆｅｎｓｅでの第Ｗ８１ＸＷＨ－１６－１－０３１５号及び第Ｗ８１ＸＷＨ－１６－１－０３１６号の下で、合衆国政府の支援を受けて完成した。合衆国政府は、本発明について、一定の権利を有する。
技術分野
本明細書で開示した事項は、一般的には、長期位相データから体細胞構造変異を検出するためのコンピューターをベースとした方法、製品、及び、システムに関する。
体細胞変異を有する血球のクローン性増殖は、がんの罹患が定かでない個体で認められることがよくある。クローン性増殖で認められた当該体細胞変異は、ゲノム全体に非ランダムに群がっており、そして、一般的にがんにおいて変異している遺伝子が豊富であり、検出可能なクローンモザイクが往々にして前がん状態である、という考えと一致しており、このようなモザイクは、将来の血液悪性腫瘍のリスクを１０倍超にまで高める。幾つかの結果は、クローンモザイクの可能性に対する遺伝的変異の潜在的な寄与を示唆している。これまでの研究は、当該ゲノム全体に群がるモザイク現象の健康への影響を調査しているが、偶発的がんに対する特定の体細胞変異の影響は、染色体Ｙ（ｍＬＯＹ）事象の一般的な損失を超えて定量することが困難であった。
クローンモザイク現象のほとんどすべての研究における制限要因は、試料サイズであり、ゲノム全体で検出可能であった最大で約１，０００のモザイク事象から初期の洞察を得ている。２つの主要な要素：（ｉ）分析した個体の数、及び（ｉｉ）低度～中程度の細胞分画に存在するクローン性増殖を検出する能力が、検出可能なモザイクの突然変異の数を決定する。
特定の例示的な実施形態では、体細胞構造変異を同定する方法は、１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定すること、それぞれの試料における構成的分節重複をマスクすること、それぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定すること、ならびに、少なくとも一部を、体細胞ＳＶ事象の推定セットに対する尤度比試験の適用に基づいて、それぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の最終セットを定義すること、を含む。対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度の決定は、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ２比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含み得る。分節重複は、少なくとも部分的に、認められた段階的ＢＡＦ偏差のモデル化に基づいてマスクし得る。特定の例示的な実施形態では、認められたＢＡＦ偏差のモデル化は、ｐＢＡＦ値に対応する状態を有する２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、個々の染色体にわたるモデル化を含む。特定の例示的な実施形態では、マスクする領域の選択は、ＨＭＭを通してビタビ経路を演算し、かつ、非ゼロ状態の連続領域を検査することを含む。
特定の例示的な実施形態では、ＳＶ事象の推定セットの同定は、３状態ＨＭＭの使用を含み得る。当該３状態ＨＭＭは、所定の体細胞ＳＶ事象にて平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターでパラメーター化し得る。
特定の例示的な実施形態では、当該方法は、同定したそれぞれのＳＶ事象の染色体位置を同定することをさらに含み得る。特定のその他の例示的な実施形態では、当該方法は、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数を同定することをさらに含み得る。特定の例示的な実施形態では、当該方法は、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象についての多重サブクローン性事象を検出することをさらに含み得る。特定の例示的な実施形態では、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象の染色体位置を同定することは、３状態ＨＭＭの後方から５つの試料を取得し、かつ、当該５つの試料のコンセンサスに基づいてそれぞれのＳＶ事象の境界を決定することを含む。特定の例示的な実施形態では、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数を決定することは、少なくとも部分的に、ＬＲＲ、及び、｜ΔＢＡＦ｜偏差に基づいて、当該事象が、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインであった相対確率を決定することを含む。特定の例示的な実施形態では、多重サブクローン性事象を検出することは、乗法増分が０．０１～０．２５の範囲である｜ΔＢＡＦ｜レベルを有する５１状態ＨＭＭに関するビタビ復号を使用して、同定したそれぞれの体細胞ＳＶを再分析することを含む。
一部の実施形態では、１つ以上の体細胞ＳＶ事象の検出に基づいて、疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含む。一部の実施形態では、当該疾患は、がんである。一部の実施形態では、当該がんは、血液癌を含む。一部の実施形態では、当該血液癌は、白血病である。一部の実施形態では、当該白血病は、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）である。一部の実施形態では、検出した１つ以上の当該ＳＶ事象は、表１３から選択した１つ以上のＳＶ事象を含む。
別の態様では、本開示は；コンピューターにより実行されると、遺伝子型決定データから当該コンピューターに体細胞構造変異（ＳＶ）を検出させるコンピューター可読プログラム命令を組み込んだ、コンピューターで実行可能な持続的記憶装置を含み、コンピューターで実行可能な当該プログラム命令が：１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定するコンピューターで実行可能なプログラム命令；構成的分節重複をマスクするコンピューターで実行可能なプログラム命令；１つ以上の試料のそれぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定するコンピューターで実行可能なプログラム命令；ならびに、１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上の体細胞ＳＶ事象を定義するコンピューターで実行可能なプログラム命令を含む、コンピュータープログラム製品を含む。
一部の実施形態では、当該製品は、１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象の染色体位置を決定する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む。一部の実施形態では、当該製品は、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数を決定する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む。一部の実施形態では、当該製品は、同定したそれぞれの体細胞ＳＶについての多重サブクローン性事象を検出する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む。一部の実施形態では、対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度の決定は、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ２比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含む。一部の実施形態では、体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定することは、３状態ＨＭＭの使用を含む。一部の実施形態では、当該３状態ＨＭＭは、所定の体細胞ＳＶ事象にて平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターでパラメーター化する。
一部の実施形態では、当該製品は、１つ以上の体細胞ＳＶ事象の検出に基づいて、疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含む。一部の実施形態では、当該疾患は、がんである。一部の実施形態では、当該がんは、血液癌である。一部の実施形態では、当該血液癌は、白血病である。一部の実施形態では、当該白血病は、慢性リンパ性白血病である。
別の態様では、本開示は、１つ以上の体細胞ＳＶ事象を検出するシステムを含み、当該システムは：記憶装置；ならびに、当該記憶装置に通信可能に接続したプロセッサであって、当該記憶装置に格納され、当該システムに：１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定させ；構成的分節重複をマスクさせ；１つ以上の試料のそれぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定させ；１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上の体細胞ＳＶ事象を定義させる、アプリケーションコード命令を実行する、当該プロセッサを含む。
別の態様では、本開示は、対立遺伝子頻度を決定するための試薬、及び、本明細書に記載したコンピュータープログラム製品またはシステムを含むキットを含む。
別の態様では、本開示は、対象の病態の存在または感受性を検出する方法を含み、当該方法は、本明細書に記載の方法を使用して、当該対象由来の試料での１つ以上の体細胞構造変異を検出することを含み、１つ以上の当該体細胞構造変異の有無が、病態の存在または感受性を示す。
一部の実施形態では、当該核酸は、無細胞核酸である。一部の実施形態では、当該試料は、母体血液であり、かつ、当該無細胞核酸は、胎児無細胞核酸である。一部の実施形態では、当該無細胞核酸は、循環腫瘍ＤＮＡである。一部の実施形態では、当該病態は、胎児異数性である。一部の実施形態では、当該病態は、がんである。一部の実施形態では、当該方法は、検出した当該病態の存在または感受性に基づいて、医療処置を実行することをさらに含む。
例示的な実施形態のこれら、ならびに、その他の態様、目的、特徴、及び、利点は、例示した例示的な実施形態の以下の詳細な説明を考慮すれば、当業者には自明である。
本発明の原理を利用し得る例示的な実施形態を説明する以下の詳細な説明と、添付した図面とを参照することで、本発明の特徴及び利点は理解できる。
特定の例示的な実施形態に従って、体細胞構造変異を検出するためのシステムを示すブロック図である。
特定の例示的な実施形態に従って、遺伝子型決定データにおいて体細胞構造変異を検出するための方法を示すブロック流れ図である。
特定の例示的な実施形態に従って、演算機器及びモジュールを示すブロック図である。
それぞれの水平線が、単一の体細胞ＳＶに対応している；合計で５，５６２個の常染色体事象を、４，８８９個のユニークな個体で示している。本出願人は、女性で、２，７８０個の染色体Ｘ事象をさらに検出した（大部分は、染色体全体のロス）。検出した事象を、コピー数で色分けする（ロス＝赤色、ＣＮＮ－ＬＯＨ＝緑色、ゲイン＝青色、不明＝灰色）。部分欠失は、可能であれば、推定標的遺伝子の名称を赤字で表示する。近傍の体細胞ＳＶに影響を与える遺伝子座は、ＳＶの色で表示する。拡大した染色体ごとのプロットは、図１２～３４に記載している。
検出した体細胞ＳＶの分布特性。（図５Ａ）対立遺伝子の総強度の尺度であるＬｏｇ２Ｒ比（ＬＲＲ）は、それぞれのコピー数の事象の間で、対立遺伝子の相対強度の尺度であるＢ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）偏差に対して、ほぼ線形に加減する［１、２、８］。（図５Ｂ）ゲイン事象が多い常染色体は、ロス事象が少ない傾向がある（染色体１４及び２２に関するＶ（Ｄ）Ｊ組換えが関与する欠失を除く）。（図５Ｃ）常染色体の体細胞ＳＶが検出された大部分の個体は、１つの事象しか有していないが、予想よりも多くの数（４４１対１００）では、多重事象がある。ＳＶタイプの幾つかのペアが、偶然から予想されるよりも遙かに頻繁に同時発生しており；共起グラフスケールでは、端部の加重が大きくなっている。（図５Ｄ）検出可能なモザイクの割合は、特に、女性の染色体Ｘのロスについては、年齢と関係して増加する。エラーバー、９５％ＣＩ。（図５Ｅ）異なるＳＶタイプの保有者は、異なる年齢及び性別分布を有する。エラーバー、平均値の標準誤差。（図５Ｆ）異なる血統で異常な血球数を有する個体間において、異なるＳＶが有意に高まっている（ＦＤＲ０．０５）。表１～６に、数値データを示す。
１０ｑ２５．２で切断を招く脆弱な箇所ＦＲＡ１０Ｂでの反復増殖。上部のパネル（ａ～ｃ）は、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ分析を示しており、また、下部のパネル（ｄ、ｅ）は、ＳＦＡＲＩ分析を示す。（図６Ａ）１０ｑ２５．２での生殖系列変異体は、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋの末端１０ｑモザイク欠失と強く関連している。当該欠失の左側の境界は誤りであると判定しており；真正のブレークポイントは、おそらくは、ほぼ同じである、ことに注意されたい。（図６Ｂ）末端１０ｑ欠失のＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ保有者は、主に、女性であり、そして、全体の研究集団のそれと同様の年齢分布を有する。（図６Ｃ）当該欠失のすべてのＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ保有者は、ｒｓ１１８１３７４２７：Ｇマイナー対立遺伝子を保有する。（図６Ｄ）末端１０ｑ欠失を有するＳＦＡＲＩ試料（２つの親子二人組）は、ＦＲＡ１０Ｂで継承した反復増殖を保有する。（図６Ｅ）ＦＲＡ１０Ｂでの反復増殖のすべてのＳＦＡＲＩ保有者は、ｒｓ１１８１３７４２７：Ｇマイナー対立遺伝子を保有する。
クローン選択に起因するシスの体細胞ＳＶに関連する新規の遺伝子座。それぞれの遺伝子座では、図７Ａ、７Ｂ、及び、７Ｃのそれぞれに示したように、１つ以上の受け継いだ遺伝的変異が、染色体変異を引き起こして、増殖する上での利点をもたらす。ゲノム改変を、それぞれのパネルの上部に示し、また、関連シグナルを、下部にプロットしている。変異体に関連する独立したリードに標識を付け、そして、リード変異体との結合不均衡に従って色分けをする（スケーリングをして読み易くした）。図７Ｃでは、ＣＮＮ－ＬＯＨ、及び、ロス事象に対する異なる矢印の大きさは、ＣＮＮ－ＬＯＨが、より一般的なシナリオであることを示す（集団の間、及び、リスク変異体の保有者の間；図１８及び３８）。
体細胞ＳＶと、偶発的がん、及び、死亡率との関連。（図８Ａ）多重ＳＶタイプは、ＤＮＡを回収して＞１年後に診断した偶発的がんのリスク増加を招く。（図８Ｂ、図８Ｃ）モザイク状態（特に、１３ｑ欠失、及び、１２トリソミー）を含むロジスティックモデルは、その他のリスク要因と共に、偶発的ＣＬＬの試料外予測精度を高める。（図８Ｄ）（任意のＳＶの）検出可能なクローン性、及び、偶発的なＣＬＬを有する個体において、クローン細胞分画とは逆に、悪性腫瘍までの時間を追跡する。（図８Ｅ）（任意の常染色体での）ロス、ゲイン、及び、ＣＮＮ－ＬＯＨ事象はすべて、死亡リスクを高める。数値データを、表１２及び１３に示す。
このＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ試料（１２８２７４３）は、約３１～５３Ｍｂに由来するｃｈｒ１３のモザイク欠失があり、このことは、非位相Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）、及び、ｌｏｇ２Ｒ比（ＬＲＲ）データだけでは、確証を持って認めることができない（図９Ａ、図９Ｃ）。しかしながら、段階的ＢＡＦデータ（図９Ｂ）では事象の存在が明らかであり、また、ＬＲＲの局所的減少は、この事象が欠失であることを示す。
このＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ試料（２４８０７３７）には、９ｐテロメアから約２７Ｍｂまでのｃｈｒ９ｐにモザイクＣＮＮ－ＬＯＨがあり、このことは、非段階的Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）データ（図１０Ａ）から確証を持って認めることができないが、段階的ＢＡＦデータでは明らかである（図１０Ｂ）。位相切替えエラーは、２０Ｍｂで段階的ＢＡＦのサイン切替えを招く。当該領域（図１０Ｃ）でのｌｏｇ２Ｒ比（ＬＲＲ）のシフトの欠如は、この事象が、ＣＮＮ－ＬＯＨであることを示す。
このＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ試料（２９６１２９０）は、ｃｈｒ１２に完全染色体モザイク事象を有しており、このことは、非位相Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）、及び、ｌｏｇ２Ｒ比（ＬＲＲ）データだけでは、確証を持って認めることができない（図１１Ａ、図１１Ｃ）が、段階的ＢＡＦデータでは明らかである（図１１Ｂ）。幾つかの位相切替えエラーは、ｃｈｒ１２全体で段階的ＢＡＦのサイン切替えを招く。平均ＬＲＲのわずかな正のシフト（図１１Ｃ）は、この事象が、ｃｈｒ１２のモザイクゲインであることを示す。
それぞれの図は、実施例試料セットのそれぞれの染色体で検出したモザイクＳＶ事象を提供する。分析をしている特定の染色体を、それぞれの図の上部に示す。事象を、コピー数に応じて色分けしている：ロス（赤色）、ＣＮＮ－ＬＯＨ（緑色）、ゲイン（青色）、不明（灰色）。濃色は、対立遺伝子の割合が高いことを示す。単一の個体での多重事象は、同じｙ座標でプロットしている（プロットの上部）。コピー数が不明な事象も、一般的には、対立遺伝子の割合が低いので、境界の不確実性が大きくなる。 それぞれの図は、実施例試料セットのそれぞれの染色体で検出したモザイクＳＶ事象を提供する。分析をしている特定の染色体を、それぞれの図の上部に示す。事象を、コピー数に応じて色分けしている：ロス（赤色）、ＣＮＮ－ＬＯＨ（緑色）、ゲイン（青色）、不明（灰色）。濃色は、対立遺伝子の割合が高いことを示す。単一の個体での多重事象は、同じｙ座標でプロットしている（プロットの上部）。コピー数が不明な事象も、一般的には、対立遺伝子の割合が低いので、境界の不確実性が大きくなる。 それぞれの図は、実施例試料セットのそれぞれの染色体で検出したモザイクＳＶ事象を提供する。分析をしている特定の染色体を、それぞれの図の上部に示す。事象を、コピー数に応じて色分けしている：ロス（赤色）、ＣＮＮ－ＬＯＨ（緑色）、ゲイン（青色）、不明（灰色）。濃色は、対立遺伝子の割合が高いことを示す。単一の個体での多重事象は、同じｙ座標でプロットしている（プロットの上部）。コピー数が不明な事象も、一般的には、対立遺伝子の割合が低いので、境界の不確実性が大きくなる。 それぞれの図は、実施例試料セットのそれぞれの染色体で検出したモザイクＳＶ事象を提供する。分析をしている特定の染色体を、それぞれの図の上部に示す。事象を、コピー数に応じて色分けしている：ロス（赤色）、ＣＮＮ－ＬＯＨ（緑色）、ゲイン（青色）、不明（灰色）。濃色は、対立遺伝子の割合が高いことを示す。単一の個体での多重事象は、同じｙ座標でプロットしている（プロットの上部）。コピー数が不明な事象も、一般的には、対立遺伝子の割合が低いので、境界の不確実性が大きくなる。 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それぞれの染色体で検出した体細胞ＳＶの対立遺伝子の総強度対相対強度。検出したそれぞれのＳＶの平均ｌｏｇ２Ｒ比（ＬＲＲ）を、ヘテロ接合部位でのＢ対立遺伝子頻度の推定変化（｜ΔＢＡＦ｜）に対してプロットする。
体細胞ＳＶを検出するための位相一致をベースとした統計試験の感度。我々のアルゴリズムが判定したそれぞれの体細胞ＳＶ（赤色＝ロス、緑色＝ＣＮＮ－ＬＯＨ、青色＝ゲイン、灰色＝コピー数不明）について、我々は、ｒｅｆの位相一致試験を使用して、二項Ｐ値を演算した［５４］。この試験は、連続するヘテロ接合ＳＮＰ間の相対的なハプロタイプの位相を利用するが、長期の位相情報は利用しない。我々は、それぞれのＳＶの推定細胞分画を、その位相一致Ｐ値に対してプロットした。（コピー数が不明な事象の場合、我々は細胞分画を推測せず、これらの事象をｘ軸にプロットする。）本出願人は、検出可能にするために数十メガベースで同相に集約する必要がある微妙な対立遺伝子の不均衡を予想したので、我々の分析で検出可能な事象の大部分は、位相一致試験を使用して、名目上の有意性に達しないことを認めた。
それぞれの染色体で検出した体細胞ＳＶのクローン性増殖の程度。ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインを判定するそれぞれの体細胞ＳＶについて、ＬＲＲ、及び、｜ΔＢＡＦ｜から、我々は、その対立遺伝子の割合（すなわち、当該ＳＶを有する血液細胞の割合）を推定する。バイオリン形状プロットは、（少なくとも１０の事象を判定した時はいつでも）染色体及びコピー数で層別化した対立遺伝子の割合の分布を示す。
体細胞ロス、及び、ＣＮＮ－ＬＯＨ事象によるゲノム範囲。赤色及び緑色の曲線は、当該ゲノムでのそれぞれの位置をカバーする検出した体細胞のロス（赤色）及びＣＮＮ－ＬＯＨ（緑色）の総数を示す。
ＳＦＡＲＩ試料でのモザイク１６ｐ１１．２の欠失の証拠は無い。ｃｈｒ６：２５～３５Ｍｂ（１行／ＳＦＡＲＩ個体）の読み取り深度プロファイルプロットは、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋで我々が認めた１６ｐ１１．２の欠失を有する個体の証拠が無いことを示す（図２７）。（図３９Ａ）おおよそ３０個の試料（赤色）で、おそらくは、技術的な影響が故に、当該領域全体での読み取り漏れを示した。（図３９Ｂ）ある試料は、約２６．８～３１．９Ｍｂの候補モザイク複製を有する。
信頼度の高い、及び、信頼度の低い体細胞ＳＶ判定を有する個人の年齢分布。年齢分布を、（ｉ）０．０１（緑色）の厳密なＦＤＲ閾値を通過する「高品質」の検出事象、及び、（ｉｉ）０．０１のＦＤＲ閾値には満たないが、０．０５（赤色）のＦＤＲ閾値を通過する「低品質」の検出事象に対して生成させた。これらの分布を、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ登録者の全体的な年齢分布（青色）と比較を行ったが、４０～７０歳の範囲外の年齢の若干の個人を排除した。それぞれのカテゴリーでの事象数に基づくと、低品質で検出した事象の約２０％は、偽陽性であると考えられる。ＦＤＲ推定手順の健全性を確認するために、当該低品質の年齢分布を、高品質、及び、全体的な年齢分布に回帰させて、当該低品質の年齢分布を、（ａ）当該高品質事象の年齢分布と同様の年齢分布を有する正しく判定した事象と、（ｂ）当該試料全体と同様の年齢分布を有する偽の判定との混合物であると推論した。偽の判定に対応する要素について、０．３０の回帰重みが認められており、推定偽陽性率と十分一致していた。
クローン選択に起因するシスでのＪＡＫ２ ４６／１ハプロタイプと、９ｐ ＣＮＮ－ＬＯＨとの間での従来の関連性の複製。共通するＪＡＫ２ ４６／１ハプロタイプは、体細胞ＪＡＫ２ Ｖ６１７Ｆ変異のリスクを招き、次いで、９ｐ ＣＮＮ－ＬＯＨが、強い増殖効果をもたらすことが知られている［１３～１６、１８］。この分析では、９ｐに関するＣＮＮ－ＬＯＨは、ＪＡＫ２ ４６／１（Ｐ＝１．６×１０－１３；ＯＲ＝２．７（２．１～３．５））と強く関連しており、リスクハプロタイプは、主に、ｈｅｔｓでは、ＣＮＮ－ＬＯＨで複製される（５２／６１ヘテロ接合性ケース；Ｐ＝１．８×１０－８）。この図では、ゲノム改変を上部のパネルに示しており、そして、関連するシグナルを下部にプロットしている。リード関連変異体に標識を付け、そして、リード変異体との結合不均衡に従って色分けをする（スケーリングをして読み易くした）。
１０ｑ２５．２でのＦＲＡ１０Ｂドライブ切断での多重反復増殖。（図４２Ａ）反復増殖を有するＳＦＡＲＩでの３０名の個人は、増殖の程度が異なる４つの異なる反復モチーフを保有する。反復モチーフは、ＡＴリッチであり、そして、以前に報告したＦＲＡ１０Ｂ反復に類似している［３５］。（図４２Ｂ）ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋでの１０ｑ末端欠失の保有者は、１０ｑ２５．２で、同祖的な長さのハプロタイプを共有する。ＩＢＤグラフの正方形の結節点は男性に対応しており、そして、円形は女性に対応している。結節点の大きさは、クローン細胞分画に比例しており、また、末端の加重は、ＩＢＤの長さとともに大きくなる。色を付けた結節点は、ＦＲＡ１０Ｂでの反復配列多型（ＶＮＴＲ）の帰属保有者を示しており；色強度スケールは、帰属用量に比例する。
ＦＲＡ１０Ｂでの反復配列多型を含むＳＦＡＲＩ系統。読み取り計数（非リファレンス／合計）を、各個人について報告しており、そして、自閉症発端者を、オレンジ色で示している。
ｐ－テロメアに向かって伸長するｃｈｒ１に関する体細胞ＳＶを有する個人でのＭＰＬ遺伝子座（ｃｈｒ１：４３．８Ｍｂ）での同祖的下降グラフ。ＩＢＤグラフの正方形の結節点は男性に対応しており、そして、円形は女性に対応している。結節点の大きさは、クローン細胞分画に比例しており、また、末端の加重は、ＩＢＤの長さとともに大きくなる。色を付けた結節点は、体細胞ｃｈｒ１ｐ ＣＲＰ－ＬＯＨに関連するＳＮＰの帰属保有者（図４）を示しており；色強度スケールは、帰属用量に比例する。
１５ｑ２６．３での生殖細胞系列ＣＮＶ。（図４５Ａ）ｃｈｒ１５ｑの７００ｋｂの末端におけるＳＦＡＲＩ試料の読み取り深度プロファイルプロット。ある家族の３名は、１５ｑ２６．３で、約７０ｋｂの欠失を保有しており、そして、４人目は、約２９０ｋｂの重複と同じ欠失を保有している（おそらくは、これらの事象の母集団頻度に基づいた同じハプロタイプに関するものである；図３８を参照されたい）。これらの４名（青色で強調表示した）は、ＳＦＡＲＩでは、ｒｓ１８２６４３５３５Ｔ対立遺伝子から離間している。１５ｑモザイクの証拠を示すものは無かった。（図４５Ｂ）拡大した読み取り深度プロファイルプロットであり、欠失だけの個体は、青色で強調表示しており、また、ｄｅｌ＋ｄｕｐの個体は、緑色で強調表示している。ブレークポイント分析は、約７０ｋｂの欠失が、ｃｈｒ１５：１０２１５１４６７～１０２２２２１６１にまで及び、そして、逆方向で保持されている１１３９ｂｐの中間セグメント（ｃｈｒ１５：１０２１６４８９７～１０２１６６０３５）を含む、ことを示す。約２９０ｋｂの複製は、ｃｈｒ１５：１０２０２６９９７～１０２３１４０１６にまで及ぶ。
１５ｑ２６．３での体細胞ＳＶ及び生殖細胞系列ＣＮＶ。生殖細胞系列の約７０ｋｂ欠失、及び、約２９０ｋｂ重複の同定したブレークポイントを使用して（図３７）、我々は、約７０ｋｂ欠失領域内（２４プローブ）、及び、隣接する約２２０ｋｂ領域内（９７プローブ）で、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ試料での平均遺伝子型決定強度（ＬＲＲ）を演算した。個々人を、２２０ｋｂの平均ＬＲＲと、７０ｋｂの平均ＬＲＲとを隣接させてプロットし、そして、体細胞１５ｑＳＶのモザイク状態に応じて色分けする。７０ｋｂの欠失、２９０ｋｂの複製、及び、ｄｅｌ＋ｄｕｐを保持するＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ試料はすべて、異なるクラスターで簡単に同定できる。このプロットは、コピー数の多いクラスターも含んでいるようである。単純な７０ｋｂの欠失は、体細胞ＳＶの素因となる唯一の構成的ＣＮＶである。ほとんどの体細胞ＳＶは、ＣＮＮ－ＬＯＨ事象であり、７０ｋｂの欠失について細胞をホモ接合性にしており；２名は、相同（正常）染色体の体細胞ロスを招いて、７０ｋｂの欠失に対して細胞を半接合にする。
多重ＣＮＮ－ＬＯＨサブクローンを有する染色体の段階的ＢＡＦプロット。上記したすべてのプロットは、テロメアに向かう｜ΔＢＡＦ｜を増加させる段階関数を示しており、異なる長さの染色体アーム（すべてが、当該テロメアにまで及ぶ）に影響をする異なるＣＮＮ－ＬＯＨ事象を含む多重クローン細胞集団の特徴である。明確な｜ΔＢＡＦ｜値（ＨＭＭを使用して判定する）を、異なる色で示す。段階的ＢＡＦのサインの切替えは、段階的切替えエラーに対応しており、遺伝子型決定強度の極端なシフトが、遺伝子型決定の精度を低下させるので、｜ΔＢＡＦ｜が非常に大きな領域（例えば、ｃｈｒ１４ｑ ＣＮＮ－ＬＯＨ事象を有する個体５４６６３５３）になると、エラーが頻発する。
偏った女性ｃｈｒＸロスを有するシス関連性のマンハッタンプロット。プロットの間隔は、ｃｈｒＸセントロメア、及び、Ｘ転置領域（ＸＴＲ）に対応しており；我々は、Ｌａｕｒｉｅ ｅｔ ａｌ．［２］にならって、後者を分析からマスクした。
ＣＬＬ予測精度：精密再現曲線。精度再現曲線は、ＲＯＣ曲線が、図５ｂ、ｃで報告したものと同じである、クロス検証ベンチマークのためのものである。右側のベンチマークは、リンパ球数が正常範囲（１×１０９／Ｌ～３．５×１０９／Ｌ）の個体だけを含んでいるが、左側のベンチマークでは、この制限を緩和している（また、予測のために、さらなるモザイク事象変数も使用する（１１ｑ－、１４ｑ－、２２ｑ－、及び、常染色体事象の総数）。双方のベンチマークでは、従前のがん診断、または、ＣＬＬ診断での評価から１年以内の個体は除外している；しかしながら、リンパ球数が非常に多い一部の個体には、この制限を課しておらず（及び、１年を超えて診断がされていないにも関わらず、おそらくは、評価時点ですでにＣＬＬを有していた）、したがって、２つのベンチマークの間での見かけの予測に差異があった。
リンパ球数で分別したＣＬＬ症例で検出した体細胞ＳＶ。これらの個人を、ＤＮＡ回収時のがんの状態（従前の診断無し／任意の従前の診断）によって層別化し、そして、ＳＶ（ロス＝赤色、ＣＮＮ－ＬＯＨ＝緑色、ゲイン＝青色、不明＝灰色）を、着色した長方形を使用して、染色体ごとにプロットする（ＢＡＦ偏差で高さを付ける）。
体細胞ＳＶを検出するための隠れマルコフモデル。細胞集団における母系染色体と父系染色体の含有量のバランスを変化させる体細胞ＳＶは、ヘテロ接合部位で、対立遺伝子バランス（｜ΔＢＡＦ｜）の偏差を招く。演算段階の遺伝子型決定強度データでは、これらの偏差は、同じ絶対値（θ）を有する符号付き偏差の伸びとして現れるが、位相切替えエラーで符号が反転する。単一パラメーターθの３状態隠れマルコフモデルは、この挙動を捕捉し、そして、尤度比検定統計量の演算を可能にする。
可能性のある構成上の重複の除外。長さが＞１０Ｍｂであり、ＬＲＲ＞０．３５、または、ＬＲＲ＞０．２であり、かつ、｜ΔＢＡＦ｜＞０．１６の事象を選別し、次いで、長さが＜１０Ｍｂであり、ＬＲＲ＞０．２、または、ＬＲＲ＞０．１であり、かつ、｜ΔＢＡＦ｜＞０．１の事象をさらに選別した。（ｉ）構成的重複の大部分が短く、そして、（ｉｉ）短い事象は、ノイズの多いＬＲＲ及び｜ΔＢＡＦ｜推定値を有しているので、より厳格な選別を、短い事象に適用した。
本明細書での図面は、例示目的のものに他ならず、また、必ずしも、一定の縮尺で描かれてはいない。
一般的定義
特に断りの無い限り、本明細書で使用する技術用語、及び、科学用語は、本開示が関係する当業者が一般的に理解するものと同じ意味を有する。分子生物学における一般的な用語及び技術の定義は、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，２ｎｄ ｅｄｉｔｉｏｎ（１９８９）（Ｓａｍｂｒｏｏｋ，Ｆｒｉｔｓｃｈ，ａｎｄ Ｍａｎｉａｔｉｓ）；Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，４ｔｈ ｅｄｉｔｉｏｎ（２０１２）（Ｇｒｅｅｎ ａｎｄ Ｓａｍｂｒｏｏｋ）；Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ（１９８７）（Ｆ．Ｍ．Ａｕｓｕｂｅｌ ｅｔ ａｌ． ｅｄｓ．）；ｔｈｅ ｓｅｒｉｅｓ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｅｎｚｙｍｏｌｏｇｙ（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎｃ．）：ＰＣＲ ２：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ（１９９５）（Ｍ．Ｊ．ＭａｃＰｈｅｒｓｏｎ，Ｂ．Ｄ．Ｈａｍｅｓ，ａｎｄ Ｇ．Ｒ．Ｔａｙｌｏｒ ｅｄｓ．）：Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ，Ａ Ｌａｂｏｒａｏｔｒｙ Ｍａｎｕａｌ（１９８８）（Ｈａｒｌｏｗ ａｎｄ Ｌａｎｅ，ｅｄｓ．）：Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ Ａ Ｌａｂｏｒａｏｔｒｙ Ｍａｎｕａｌ，２ｎｄ ｅｄｉｔｉｏｎ ２０１３（Ｅ．Ａ．Ｇｒｅｅｎｆｉｅｌｄ ｅｄ．）；Ａｎｉｍａｌ Ｃｅｌｌ Ｃｕｌｔｕｒｅ（１９８７）（Ｒ．Ｉ．Ｆｒｅｓｈｎｅｙ，ｅｄ．）；Ｂｅｎｊａｍｉｎ Ｌｅｗｉｎ，Ｇｅｎｅｓ ＩＸ，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ Ｊｏｎｅｓ ａｎｄ Ｂａｒｔｌｅｔ，２００８（ＩＳＢＮ ０７６３７５２２２３）；Ｋｅｎｄｒｅｗ ｅｔ ａｌ．（ｅｄｓ．），Ｔｈｅ Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ ｏｆ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ Ｂｌａｃｋｗｅｌｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｌｔｄ．，１９９４（ＩＳＢＮ ０６３２０２１８２９）；Ｒｏｂｅｒｔ Ａ．Ｍｅｙｅｒｓ（ｅｄ．），Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：ａ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｄｅｓｋ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ，ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ ＶＣＨ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，Ｉｎｃ．，１９９５（ＩＳＢＮ ９７８０４７１１８５７１０）；Ｓｉｎｇｌｅｔｏｎ ｅｔ ａｌ．，Ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｏｆ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ ２ｎｄ ｅｄ．，Ｊ．Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．１９９４），Ｍａｒｃｈ，Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ Ｒｅａｃｔｉｏｎｓ，Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ａｎｄ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ４ｔｈ ｅｄ．，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．１９９２）；及び、Ｍａｒｔｅｎ Ｈ．Ｈｏｆｋｅｒ ａｎｄ Ｊａｎ ｖａｎ Ｄｅｕｒｓｅｎ，Ｔｒａｎｓｇｅｎｉｃ Ｍｏｕｓｅ Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ，２ｎｄ ｅｄｉｔｉｏｎ（２０１１）で認め得る。
本明細書で使用する単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかに他のことを示していない限り、単数及び複数の両方の意味を含む。
用語「任意の」または「任意に」は、その後に記載される事象、状況、または、置換が起こり得る、または、起こり得ないこと、及び、その説明は、当該事象または状況が起こる事例と、それが起こらない事例とを含むことを意味する。
端点で示した数値範囲は、それぞれの範囲内に含まれるすべての数及び分数、ならびに、そこに記載した端点を含む。
本明細書で使用する用語「約（ａｂｏｕｔ）」または「約（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」は、パラメーター、量、時間的期間などの測定可能な数値を指す場合、指定した数値の、及び、同数値から±１０％以下、±５％以下、±１％以下、及び、±０．１％以下など、当該指定した数値の、及び、同数値からの変動値を含むことを意味するが、かような変動は、開示した発明で実施する上で適切なものでなくてはならない。修飾語「約（ａｂｏｕｔ）」または「約（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ）」が指す数値それ値自体も、具体的に、かつ、好ましくは開示されたものである、ことを理解されたい。
本明細書全体を通して「ある実施形態」、「実施形態」、「例示的実施形態」とは、当該実施形態に関連して説明する特定の特徴、構造、または、特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な箇所での句「ある実施形態では」、「実施形態では」、または「例示的な実施形態」の使用は、必ずしも、すべてが同じ実施形態を指すとは限らない。さらに、特定の特徴、構造、または、特性は、１つ以上の実施形態では、本開示から当業者には自明な任意の適切な方法で組み合わせ得る。さらに、本明細書に記載した一部の実施形態は、その他の実施形態が含む一部であるが、その他のものでない特徴を含み、異なる実施形態の特徴の組み合わせは、本発明の範囲内にあることを意味する。例えば、添付した特許請求の範囲では、請求した実施形態のいずれもが、任意の組み合わせで使用することができる。
本明細書で引用したすべての刊行物、刊行された特許公報、及び、特許出願は、それぞれの刊行物、特許公報、または、特許出願が、本明細書の一部を構成するものとして、具体的かつ個別に示されているのと同程度にまで、本明細書の一部を構成するものとして援用する。本明細書に開示した方法の感度の改善
概要
本明細書で開示した実施形態は、長期位相情報を利用して、遺伝子型データにおける微妙な染色体不均衡を検出する方法、システム、及び、コンピュータープログラム製品を提供する。クローン性増殖は、突然変異と、それに続く選択的増殖から生じるものであり、そして、本明細書で開示した実施形態は、がん、及び、その他の疾患を予測または診断する体細胞構造変異事象（ＳＶ）に使用し得る。本明細書で開示した方法での増強した感度は、疾患、または、感受性疾患の存在を検出するために使用し得る。同様に、本明細書で開示した実施形態は、疾患の進行、及び／または、治療的処置を追跡して、例えば、がんなどの特定の疾患状態のドライバー変異を含むクローンの解消など、疾患のクリアランスを検証し得る。
本明細書で開示したコンピューター実装方法は、有用な診断を提供するシステムであるキットにさらに組み合わせ得る。例えば、ソフトウェア構成要素を、試料遺伝子型決定のための試薬と一緒に梱包し、または、試料を加工して、様々な配列決定及びプローブをベースとした手法を含む対立遺伝子頻度を決定する遺伝子型決定システムに組み込み得る。
一部の実施形態では、本明細書で開示した方法は、無細胞核酸、または、単一細胞もしくは少数の細胞に由来する核酸など、少量の核酸を用いて、試料を分析するために使用し得る。例えば、これらの方法は、妊娠中の女性の血液での胎児核酸、循環腫瘍ＤＮＡ、または、胚から得た単一細胞、もしくは、多重細胞に由来する核酸を分析するために使用し得る。
システムアーキテクチャの例
図１は、特定の例示的な実施形態に従った、遺伝子型決定データから体細胞構造変異を検出するためのシステムを示すブロック図である。図１に示すように、当該システム１００は、１つ以上のネットワーク１０５を介して、互いに通信するように構成したネットワーク機器１１０及び１２０を含む。一部の実施形態では、機器１２０に関連する利用者は、本明細書に記載した技術の利点を得るために、利用者インターフェースアプリケーション１１１のインストールを行い、及び／または、機能選択を行わなければならない。
それぞれのネットワーク１０５は、ネットワーク機器（機器１１０及び１２０を含む）が、データ交換をすることができる有線または無線の通信手段を含む。例えば、それぞれのネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、イントラネット、及び、インターネット、携帯電話ネットワーク、または、これらの任意の組み合わせを含むことができる。例示的な実施形態の考察を通して、用語「データ」及び「情報」とは、本明細書では互換的に使用しており、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、または、コンピューターをベースとした環境に存在することができるその他の形式の情報を指す、ことを理解されたい。
それぞれのネットワーク機器１１０及び１２０は、ネットワーク１０５を介してデータを送受信することができる通信モジュールを有する機器を含む。例えば、それぞれのネットワーク機器１１０及び１２０は、サーバー、デスクトップ型コンピューター、ノート型コンピューター、タブレット型コンピューター、スマートフォン、携帯型コンピューター、携帯情報端末（「ＰＤＡ」）、または、その他の任意の有線もしくは無線のプロセッサ駆動機器を含むことができる。図１に示した例示的な実施形態では、当該ネットワーク機器１１０及び１２０は、末端利用者、及び、バックエンドサーバの操縦者／管理者（図示せず）が操作する。利用者は、ウェブブラウザアプリケーション、または、スタンドアロンアプリケーションなどのアプリケーション１２１を使用して、分散ネットワーク１０５を介して、ファイルまたはウェブページを閲覧、アップロード、ダウンロード、または、その他の方法でアクセスすることができる。
そこに示したネットワーク接続は例であること、及び、コンピューターと機器との間の通信リンクを確立するその他の手段を使用できることが理解される。さらに、当業者、及び、本開示の利益を享有する者は、図１に例示した機器１１０及び１２０が、幾つかのその他の適切なコンピューターシステム構成のいずれかを持つことができることを理解するだろう。例えば、携帯電話、または、携帯型コンピューターとして具体化した利用者用機器１２０は、上記したすべての構成要素を含み得ない。
特定の例示的な実施形態では、本明細書に提示する実施形態に関連するネットワーク演算機器、及び、その他の任意の演算機器は、図１に関してさらに詳細に説明したものなど、それらに限定されない、任意のタイプの演算機器とし得る。さらに、これらの演算機器のいずれかに関連付けた任意の構成要素、例えば、本明細書に記載した構成要素、または、本明細書で提示した技術に関連付けたその他の任意の構成要素（スクリプト、ウェブコンテンツ、ソフトウェア、ファームウェア、または、ハードウェア）は、図１に関して詳細に考察している構成要素のいずれかとし得る。本明細書で考察している演算機器は、ネットワーク１０５などの１つ以上のネットワークを介して、その他の演算機器、または、通信システムと同様に、互いに通信することができる。当該ネットワーク１０５は、図２に関して考察したネットワーク技術のいずれかなど、任意のタイプのデータまたは通信ネットワークを含み得る。
プロセスの例
図２に例示する例示的な方法は、動作環境例１００の構成要素に関して、以下で説明する。図２の例示的な方法は、その他のシステム、及び、その他の環境でも実行し得る。
図２は、特定の例示的な実施形態に従った、体細胞構造変異（ＳＶ）を検出するための方法２００を示すブロック流れ図である。
方法２００は、ブロック２０５で始まり、データ入力モジュール１１１は、分析のために１つ以上の試料から遺伝子型決定データを受け取る。特定の例示的な実施形態では、このデータ入力モジュール１１１は、入力した遺伝子型データから対立遺伝子の総強度、及び、相対強度の測定値を決定する。遺伝子型決定データは、当該技術分野の標準的な技術を使用して取得し得るものであり、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ［２３］に保存されている遺伝子型決定データは、本明細書で開示した実施形態で使用し得る遺伝子型決定データの代表的なタイプを表す。特定の例示的な実施形態では、遺伝子型決定データからの対立遺伝子の総強度、及び、相対強度の決定は、遺伝子型強度データ（例えば、Ａ及びＢ対立遺伝子プローブセット強度、Ａｉｎｔ及びＢｉｎｔ）を変換することを含む。特定の例示的な実施形態では、このものは、当該遺伝子型強度データを、ｌｏｇ２Ｒ比率（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値へと変換することを含み得る。
特定の例示的な実施形態では、当該データ入力モジュール１１１は、遺伝子型強度データをＬＲＲ、及び、ＢＡＦ値に変換するように構成しており、それぞれの遺伝子型バッチについて、判定した遺伝子型（ＡＡ、ＡＢ、ＢＢ）のそれぞれのクラスターについて、（Ｘ、Ｙ）＝（コントラスト、サイズ）－スペース［６７］：
Figure 0007277450000001
にて、クラスター中央値を演算することを含む。バッチレベルのクラスターの中心を、可能なバッチ効果を考慮して演算する。クラスターが１０未満の判定を含んでいれば、当該強度中央値を、欠如として設定する。次に、それぞれの個体について、アフィン正規化、及び、ＧＣ修正（Ｘ、Ｙ）変換した強度。この手順は、特定の個体のＳＮＰ全体にわたるプローブ強度の系統的な変動（例えば、強度レベルが大幅に上昇または低下する）、ならびに、「ＧＣ波」アーティファクトを修正する［５２］。特定の例示的な実施形態では、一対の多変量線形回帰
Figure 0007277450000002
式中、ｍは、ＳＮＰを示し、（Ｘｍ、Ｙｍ）は、ＳＮＰ ｍでの現在の個体／試料の（コントラスト、サイズ）－スペースの強度値であり、（Ｘｍ、ｅｘｐ、Ｙｍ、ｅｘｐ）は、ＳＮＰ ｍで判定した個体の遺伝子型に対応するクラスター中心（上記したように演算した）であり、
Figure 0007277450000003
は、５０、１００、５００、１ｋ、１０ｋ、５０ｋ、１００ｋ、２５０ｋの９つのウィンドウ内のＧＣ及びＣｐＧ含量の比率であり、そして、１Ｍ ｂｐを、ＳＮＰ ｍを中心としていた。このＧＣ含量は、ヒトリファレンス（ｈｇ１９）に関して、ＢＥＤツール［６８］を使用して決定し得るものであり、そして、ＣｐＧ含量は、ＥｐｉＧＲＡＰＨ ＣｐＧアノテーション［６９］を使用して決定し得る。ＧＣ及びＣｐＧの項を持たない式（３）及び（４）は、それぞれの個体で認められた強度値（Ｘｍ、Ｙｍ）のアフライン変換となり、それぞれの個体で判定した遺伝子型に基づいて、「期待した」強度値（Ｘｍ、ｅｘｐ、Ｙｍ、ｅｘｐ）に最も一致する。当該ＧＣとＣｐＧの項は、測定したプローブ強度に関するローカルＧＣ及びＣｐＧの含量の影響に起因するアーティファクト変動の多項式（二次）モデルを構成する［５２］。特定の例示的な実施形態では、最小二乗回帰は、式（３）及び（４）（個人の遺伝子型を判定せず、または、関連するクラスター中心を欠如するように設定したＳＰＳを無視する）に対して実行して、修正した（Ｘ、Ｙ）値を得て、回帰予測（すなわち、（Ｘｍ、ｅｘｐ、Ｙｍ、ｅｘｐ）から最小二乗残差を差し引いたもの）として定義する。
次に、それぞれの遺伝子型決定バッチ、判定した遺伝子型（ＡＡ、ＡＢ、ＢＢ）に由来するそれぞれのクラスターについて、当該データ入力モジュール１１１は、修正した（Ｘ、Ｙ）値の平均を決定する。このステップでは、クラスターの中心を、アフラインで正規化し、かつ、ＧＣで修正した（Ｘ、Ｙ）値で再演算する（中央値ではなく平均値をとるが、さもなければ、最初のステップに従う）。
次に、それぞれの遺伝子型について、当該データ入力モジュール１１１は、修正した（Ｘ、Ｙ）値を、ＬＲＲ及びＢＡＦ値に変換する。当該（Ｘ、Ｙ）の値は、［５１］に開示したものと同様の極様変換と、それに続く、線形補間を使用して変換し得る；
Figure 0007277450000004
を設定しており、式中、第１の式で、ＸＡＢは、現在のＳＮＰでｈｅｔｓと称する遺伝子型についての修正した平均Ｘ＝ｌｏｇ２Ａｉｎｔ／Ｂｉｎｔ値を示す。特定の例示的な実施形態では、ＸＡＢを欠いているＳＮＰを除外し得る。次いで、当該クラスター中心を、同じ方法で変換して、
Figure 0007277450000005
を取得し得る。次いで、クラスター中心間の線形補間を、
Figure 0007277450000006
空間で実行して［５１］、それぞれの遺伝子型についてのＢＡＦ、及び、予想したｌｏｇ２Ｒを推定して、そこからＬＲＲ値を、ｌｏｇ２Ｒ－ｌｏｇ２Ｒｅｘｐとして取得し得る。クラスター中心を欠いていれば、垂直線
Figure 0007277450000007
を挟んで反対側のクラスター中心を反映するように設定し得る。
特定の例示的な実施形態では、当該データ入力モジュール１１１を、それぞれの常染色体内のそれぞれの試料について標準偏差（ＢＡＦ）を決定して、異常なＢＡＦ及びＬＲＲ値を除外し得る。特定の例示的な実施形態では、平均ＬＲＲ＞３．０（可能性のある非モザイクトリソミー）、または、平均ＬＲＲ＜－０．５（可能性のある非モザイクモノソミー）を有する染色体を、除外し得る。
特定の例示的な実施形態では、データ入力モジュール１１１は、特定のゲノム領域をマスクするように構成し得る。例えば、染色体６のＨＬＡ領域（２８，４７７，７９７－３３，３３８，３５４、ビルド３７）の遺伝子型測定値、及び染色体Ｘ（８８，５７５，６２９－９２，３０８，０６７）のＸ転座領域（ＸＴＲ）は、マスクし得る［２］。
次いで、当該方法は、ブロック２１０に進み、当該体細胞ＳＶモジュール１１２は、遺伝子型決定データ内の受け継いだ分節重複（すなわち、構成的重複）を同定してマスクする。ＢＡＦ及びＬＲＲでは、１００％の細胞分画で、体細胞ゲイン事象と同じ効果があるので、構成的重複は、モザイクＳＶの偽陽性検出を生み出す可能性がある。構成的欠失は、１００％の細胞分画で、体細胞ロス事象のように挙動する。
構成的重複は、特徴的に短く（一般的には、１Ｍｂ未満）、また、遺伝子型決定の強度が極端にシフトするので、比較的簡単に選別でき；ヘテロ接合部位は、｜ΔＢＡＦ）約０．１７のＡＡＢまたはＡＢＢ遺伝子型を有しており、そして、すべての部位は、ＬＲＲ約０．３５の３倍体の総コピー数を有する（図２、及び、図４４）。そのような領域を判定してマスクするために、当該ＳＶモジュール１１２は、２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、染色体にわたって認められた段階的ＢＡＦ偏差（ｐＢＡＦ）をモデル化し得る。特定の例示的な実施形態では、当該ＳＶモジュール１１２は、０．０２の間隔で、［－０．２４、＋０．２４］のｐＢＡＦ値に対応する状態を有する、認められた段階的ＢＡＦ偏差をモデル化する。それぞれの状態は、それぞれの箇所（遺伝子型決定バッチ内のすべての個体にわたって測定した）で、平均値が状態値に等しく、かつ、標準偏差が経験的標準偏差（ＢＡＦ）に等しい、正規分布で認められたｐＢＡＦを放出したと考えられ、そして、ｚスコアを、４を上限とすることで、異常値の影響を減らし得る。当該ＳＶモジュール１１２は、確率０．００３（事象境界のモデル化）で、０状態とそれぞれの非ゼロ状態との間の遷移、そして、確率０．００１（位相スイッチエラーのモデル化）で、それぞれの非ゼロ状態と、そのネガティブ状態との間の遷移を可能にするように構成し得る。テロメアでは、０．０１の確率を、（テロメアで終了するコールを優先するため）それぞれの非ゼロ状態の開始／終了に割り当て得る。
当該ＳＶモジュール１１２は、上記したＨＭＭを通してビタビ（最尤）経路を演算し、そして、非ゼロ状態の隣接領域を調べることで、マスクする領域を選択し得る。特定の例示的な実施形態では、当該ＳＶモジュール１１は、構成的重複である可能性が高い＜２ＭＢの｜ΔＢＡＦ｜＞０．１、及び、ＬＲＲ＞０．１の領域をマスクし、そして、このフォームの近傍の領域間の（＜２Ｍｂの）ギャップをさらにマスクすることができる（統合した領域の１Ｍｂの側面には、明らかなモザイク、すなわち、｜ΔＢＡＦ｜＜０．０５が認められなかったと考えられる）。
次に、当該方法は、ブロック２１５に進み、当該ＳＶモジュール１１２は、推定の体細胞ＳＶ事象を検出する。多状態隠れマルコフモデルでビタビ復号を行う上記した手法は、構成的重複を探し出すには適しているが、細胞分画が小さな体細胞ＳＶに対して敏感である正式に十分に較正した統計試験を定義するには、別の手法が必要である。上記した単一の２５状態ＨＭＭは、モザイク事象内の平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターθでパラメーター化した３状態ＨＭＭのファミリーに置き換え得る（すなわち、当該ＨＭＭの状態は、｛－θ、０、＋θ｝である；図４３）。この手法の主な利点は、（ｉ）自然に、尤度比検定統計量を生成して、θ＝？０（次の節で説明する）を試験すること；ならびに、（ｉｉ）導出した試験統計を、位相切替え及びＳＶ境界の不確実性を超えて統合する（最尤推定とは異なる）ことである。
状態数の減少とは別に、事象検出に使用する３状態ＨＭＭは、幾つかの定数値だけが、上記した２５状態ＨＭＭと異なる。当該±θ→０「停止」遷移確率を、常染色体では３×１０－４に、そして、染色体Ｘでは１×１０－４にまで減少させ得るものであり、このことは、対象である体細胞事象の大部分が、数十メガベースのものである、という事実を反映している。当該±θ→０「開始」遷移確率を、常染色体（個々のＸ染色体）の停止確率の０．００４（それぞれ、０．０８）倍にまで抑制し得る。（開始確率と停止確率の非対称性は、当該ＨＭＭが、モザイク状態と非モザイク状態で同じ時間を費やすことを期待すべきではない、という事実を反映している；大部分の染色体の大部分の部分は、非モザイクであると考えられる。）当該－θ←→＋θ切替えエラーの確率は、０．００１に保たれており、大規模位相切替えの推定率［２４、２６］を概ね反映している。確率論的ペナルティは、末端動原体の染色体を除いて、非ゼロ状態で開始／終了するように評価する必要はなく、非ゼロ状態で開始する確率を（我々が、ｐ－アーム遺伝子型を有していなければ、セントロメアで）、０．２の係数にまで抑制した。上記したように、それぞれの状態は、正規分布で認められたｐＢＡＦを放出すると考えられる；。特定の例示的な実施形態では、ｚスコアを、２を上限とすることで、異常値の影響をさらに抑制し得る。
この３状態ＨＭＭの潜在的な問題点は、｜ΔＢＡＦ｜が異なる多重ＳＶを有する染色体を適切にモデル化しないことである。しかしながら、このモデルの主たる目的は、（特に、低細胞分画のＳＶについての）事象の発見である；ＳＶ事象を含む染色体を同定した後に、さらなる後処理（後述する）を、推定セットに対して行って、複雑なＳＶを回収する。加えて、事象を判定した後に、｜ΔＢＡＦ｜を、ＳＶ境界内で再推定し得る。
次いで、当該方法は、ブロック２２０に進み、当該ＳＶモジュール１１２は、体細胞ＳＶ事象の最終セットを検出する。特定の例示的な実施形態では、当該ＳＶモジュール１１２は、上記した推定ＳＶ事象を検出する際に決定した値に対して、尤度比検定を適用することで、体細胞ＳＶ事象の最終セットを検出する。特定の例示的な実施形態では、染色体に関する段階的ＢＡＦ偏差（ｘで示した）の所定の配列について、θでパラメーター化したＨＭＭのファミリーを、以下の尤度比検定統計に供する。所定のθについて、尤度Ｌ（θ｜ｘ）を、非ゼロ状態±θのＨＭＭ下でｘを観測する総確率として、当該ＳＶモジュール１１２で決定し得る。（この演算は、ダイナミック・プログラミングを使用して効率的に行うことができる。）次に、
Figure 0007277450000008
の尤度比は、
Figure 0007277450000009
で与えられ、式中、分子は、すべての状態が０に至る（すなわち、ＳＶが存在しない）モデルでの尤度であり、そして、分母は、θを最良のもので選択した時の尤度である。
Figure 0007277450000010
の仮説検定を作成するためには、さらに１つのステップが必要である。漸近理論は、－２ ｌｏｇ Λが、帰無仮説の下で、約χ２だけ分布していると主張するために引き出すことがよくあるが、そこには、２つの問題がある。最も重要なこととして、隠れマルコフモデルは不完全であり、特に、モデル内の確率定数の様々な選択により、検定統計量の絶対値が大幅に変わり得る。第２に、我々の帰無仮説θ＝０は、パラメーター空間の境界にある。
これらの理由により、当該ＳＶモジュール１１２は、理論に頼るのではなく、試験統計量－２ ｌｏｇ Λの経験的ヌル分布を推定するように構成し得る。特定の例示的な実施形態において、ヌル分布は、認められたｐＢＡＦ配列を取得し、そして、それぞれのヘテロ接合箇所で位相をランダム化して（｜ΔＢＡＦ｜を固定して維持して）概算する。例示的なある実施形態では、個々の試料ごとに５つの独立したランダム化を行い、それぞれの複製について、－２ ｌｏｇ Λを演算し、そして、得られたヌル試験統計の分布を使用して、実際のデータで認められた試験統計に照らして、偽発見率０．０５を達成するカットオフ値を決定した。この検定は、それぞれの常染色体、及び、染色体Ｘについて個別に実行でき、１．４１～３．８７の臨界値を示し得る。
次いで、当該方法は、ブロック２２５に進み、当該ＳＶモジュール１１２は、体細胞ＳＶ事象染色体位置（すなわち、境界）を同定し得る。これまでの方法は、染色体のどこかでの体細胞ＳＶの発生の有無を検出して、認められたＢＡＦ偏差を説明することができる。しかしながら、そうであるならば（すなわち、帰無仮説が否定された場合）、上記した方法では、ＳＶが染色体のどこにあるかは示されない。ＳＶ境界を推定するために、当該ＳＶモジュール１１２は、θの尤度最大化の選択を使用して、当該ＨＭＭの後方から５つの試料を取得し得る。次いで、当該ＳＶモジュール１１２は、５つの試料のコンセンサスを使用して、ＳＶの境界を同定し得る。
次いで、当該方法は、ブロック２３０に進み、当該ＳＶモジュールは、体細胞ＳＶ事象のコピー数を同定する。ＬＲＲデータは、コピー数を決定するために組み込み得る。前述したように［１，２，８］、判定したＳＶの平均ＬＲＲは、（ロス及びゲインについての）推定ＢＡＦ偏差と共に直線的に増加もしくは減少し、または、（ＣＮＮ－ＬＯＨについては）ゼロに近似する（図２、及び、図２７）。これらの傾向線は、当該ＳＶモジュール１１２が、ゲイン及びロスに対応する、予想されるＬＲＲ／｜ΔＢＡＦ｜勾配を推定することを可能にする（それぞれ、約２．１６、及び、－１．８９）。推定ＢＡＦ偏差／｜ΔＢＡＦ｜、及び、平均ＬＲＲμ＾、及び、ＬＲＲσ＾の標準誤差を有する特定の事象については、当該ＳＶモジュール１１２は、当該事象が、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインであった相対確率を演算するように構成することができる。
特定の例示的な実施形態では、上記した手法は、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、及び、ゲインの染色体特異的頻度を活用することで改善し得る。具体的には、一部の染色体は、１つのタイプの事象を多数含んでおり、別のタイプは、ほとんど含んでおらず（図１）、そして、この情報は、コピー数が不明な事象（すなわち、｜ΔＢＡＦ｜が小さく、したがって、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインに対応する予想される平均ＬＲＲの間での乖離がほとんど無い事象）を判定する上で役立ち得る。当該ＳＶモジュール１１２は、当該ＬＲＲ対｜ΔＢＡＦ｜空間を、ロス／ＣＮＮ－ＬＯＨ／ゲイン傾向線を２等分する３つの区画に分割し：ｓ＝ＬＲＲ／｜ΔＢＡＦ｜とし、ｓ＜－０．９４の事象を、ロスまたは不明として判定し、－０．９４≦ｓ＜１．０８の事象を、ＣＮＮ－ＬＯＨまたは不明として判定し、そして、１．０８≦ｓの事象を、ゲインまたは不明として判定する必要がある。これらの区画の１つにある事象を判定するために、その平均ＬＲＲμ＾は、（ｉ）最も近傍の傾向線と、その次に近傍の傾向線での期待値の少なくとも２倍である；または（ｉｉ）その期待値の２つの標準誤差σ＾内のいずれかである、ことをさらに必要とし得る。これらのルールを設定すると、当該ＳＶモジュール１１２は、それぞれの事象に対する事前の判定を設定して、上記した要件が満たされ、かつ、可能性が最も大きな判定が、その次に可能性が大きい判定よりも少なくとも２０倍のものであれば、（μ＾及びσ＾、ならびに、前段落で説明した通常のモデルに基づいて）事象のコピー数を判定するように構成し得る。次いで、当該ＳＶモジュール１１２は、同じ手順を実行するが、従前の判定確率を組み込んで、すべての事象を再判定し得る：所定の事象について、例えば、類似の境界線（＜１０Ｍｂで、かつ、染色体長の＜１０％が異なる）を使用して、最大で２０個の事象に対して行われた事前判定から導出したそのコピー数を事前に増やしておき、０．５の疑似計数を加えることで、コピー数に、ゼロ確率が割り当てられないようにする。
ある特別な事例では、別個の処理を必要とし得る：１つの染色体アームのロスと、その他の染色体アームのゲインとを同時に伴うイソ染色体（最も顕著なのは、ｉ（１７ｑ）；図２０）。したがって、当該ＳＶモジュール１１２は、ＬＲＲが、ｐ対ｑアームに関する有意な差異の有無を検査する全染色体事象についての別個の確認を含むように構成することができ、そうであれば、当該ＳＶモジュール１１２は、セントロメアで事象を分割し得る。当該ＳＶモジュール１１２は、より一般的には、多重｜ΔＢＡＦ｜、及び／または、判定でＬＲＲレベルを有する事象の検索のための手作業確認も行い得るが、サブクローンＣＮＮ－ＬＯＨ（後述する）を超えるような事象は認められなかった。
次いで、当該方法は、ブロック２３５に進み、当該ＳＶモジュール１１２は、多重サブクローンＳＶ事象を検出し得る。上記したフレームワークは、検出可能なクローン性を有する大部分の個体が、低度～中程度の細胞分画で、単一の単純な事象（単一のクローンロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲイン）を有する集団コホートで発生する散発的なＳＶを同定し、かつ、判定することを目的としている。しかしながら、（主に、一般的、または、偶発的がんの診断を有する）少数の個体では、多重事象を検出し得るものであり、一部の試料では、重複または連続した事象が発生して、より慎重な処置が必要となる可能性がある。
したがって、当該ＳＶモジュール１１２は、後処理ステップを実行し得ることとなり、検出した事象を、乗算増分において、０．０１～０．２５の範囲の｜ΔＢＡＦ｜レベルを有する５１状態ＨＭＭで、ビタビ復号を使用して再分析する。このＨＭＭでは、０状態と非ゼロ状態との間の開始／停止遷移（確率１０－４）、及び、それぞれの状態と、そのネガティブとの間の切替えエラー遷移（確率０．００１）に加えて、当該ＳＶモジュール１１２は、異なる非ゼロ状態の間の｜ΔＢＡＦ｜シフト遷移（確率１０－７）も導入し得る。テロメアでは、当該ＳＶモジュール１１２は、それぞれの非ゼロ状態での開始／終了に対して、０．０１の確率を割り当て得る。事後解読により多重｜ΔＢＡＦ｜状態が発生したすべての判定を調査し、そして、これらの事例のほとんどすべてにおいて、問題の事象は、本来は、ＣＮＮ－ＬＯＨとして判定していたが、（染色体アームの様々なセグメントをカバーする多重サブクローンＣＮＮ－ＬＯＨ事象と一致する）テロメアに関するＢＡＦ偏差を増加させる階段関数を示したことが認められた。そのようなすべての事象を、図３９Ａ～３９Ｂに記載している。
次いで、当該方法を終了させる。
図５３は、体細胞構造変異（ＳＶ）を検出するための例示的な方法（３００）を示す。方法３００は、コンピューター実装方法とし得るものであって、例えば、１つ以上の演算機器を使用して実行することができる。ステップ３１０は、１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定することを含み得る。この決定は、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ２比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含み得る。ステップ３２０は、１つ以上の試料のそれぞれの試料における構成的分節重複をマスクすることを含み得る。このマスク行為は、認められた段階的ＢＡＦ偏差（ｐＢＡＦ）のモデル化を含み得る。特定の例では、認められた当該ｐＢＡＦのモデル化は、ｐＢＡＦ値に対応する状態を有する２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、個々の染色体全体をモデル化して実行し得る。ステップ３３０は、１つ以上の試料でのそれぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定することを含み得る。特定の例では、体細胞ＳＶ事象の推定セットは、３状態ＨＭＭを使用して同定し得る。この３状態ＨＭＭは、所定のＳＶ事象内で、平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターによってパラメーター化し得る。ステップ３４０は、１つ以上の試料のそれぞれの試料について１つ以上の体細胞ＳＶ事象を定義することを含み得る。一部の実施形態では、ステップ３１０～３４０は、任意の順序、例えば、図５３の矢印で示した順序で実行し得る。一部の事例では、ステップ３１０～３４０を、単一のステップとして実行し得る。
一部の実施形態では、方法３００は、１つ以上の試料でのそれぞれの試料について、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象の染色体位置を決定することをさらに含み得る。同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象の染色体位置を、３状態ＨＭＭの後方の５つの試料を取得し、そして、当該５つの試料のコンセンサスに基づいて、それぞれのＳＶ事象の境界を決定することで特定し得る。
一部の実施形態では、方法３００は、１つ以上の試料でのそれぞれの試料について、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数を決定することをさらに含み得る。同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数は、少なくとも一部を、ＬＲＲ、及び、｜ΔＢＡＦ｜偏差に基づいて、当該事象が、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインであった相対確率を決定して決定し得る。
一部の実施形態では、方法３００は、同定したそれぞれの体細胞ＳＶ事象について、多重サブクローン性事象を検出することをさらに含み得る。当該多重サブクローン性事象は、乗法増分の範囲が０．０１～０．２５である｜ΔＢＡＦ｜レベルを有する５１状態ＨＭＭに関するビタビ復号を使用して、同定したそれぞれの体細胞ＳＶを再分析することで検出し得る。
一部の実施形態では、方法３００は、マスクする領域を選択することをさらに含み得るものであり、このものは、当該ＨＭＭを通してビタビ経路を演算し、そして、非ゼロ状態の隣接領域を調べることを含む。特定の実施形態では、方法３００は、例えば、１つ以上の体細胞ＳＶ事象の検出に基づいて、本明細書で開示した疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含み得る。
本明細書では、コンピューターにより実行されると、本明細書に開示した方法をコンピューターに実行させる、コンピューター可読プログラム命令を組み込んだ、コンピューターで実行可能な持続的記憶装置を含むコンピュータープログラム製品も開示している。一部の例では、当該コンピューターで実行可能なプログラム命令は、方法３００の１つ以上のステップを実行するためのコンピューターで実行可能なプログラム命令を含み得る。
さらに、本明細書では、体細胞ＳＶ事象を検出するためのシステムも開示している。特定の例では、当該システムは、記憶装置と、当該記憶装置に通信可能に接続したプロセッサとを含み得るものであり、当該プロセッサは、当該記憶装置に格納されており、かつ、システムに、方法３００の１つ以上のステップを実行させる、アプリケーションコード命令を実行する。
本明細書の開示は、本明細書に記載の方法を実施するためのキットも含む。当該キットは、（例えば、対立遺伝子頻度を決定するための）試薬、コンピュータープログラム製品、システム、または、それらの組み合わせを含み得る。
その他の例示的実施形態
図３は、特定の例示的実施形態に従った演算機器２０００、及び、モジュール２０５０を示す。当該演算機器２０００は、本明細書で提示した様々なコンピューター、サーバー、モバイル機器、埋込システム、または、演算システムの任意のものに対応し得る。当該モジュール２０５０は、当該演算機器２０００が、本明細書で提示した様々な方法、及び、処理機能の実行を容易ならしめるように構成した１つ以上のハードウェアまたはソフトウェア要素を含み得る。当該演算機器２０００は、プロセッサ２０１０、システムバス２０２０、システムメモリ２０３０、記憶媒体２０４０、入力／出力インターフェース２０６０、及び、ネットワーク２０８０と通信するためのネットワークインターフェース２０７０などの様々な内蔵した、または、増設した構成要素を含み得る。
当該演算機器２０００は、従来のコンピューターシステム、埋め込んだコントローラ、ラップトップ、サーバー、モバイル機器、スマートフォン、セットトップボックス、キオスク、ルーター、もしくは、その他のネットワークノード、車両情報システム、テレビに関連する１つ以上のプロセッサ、カスタマイズした機器、その他の任意のハードウェアプラットフォーム、または、それらの任意の組み合わせ、もしくは、個数で実装し得る。当該演算機器２０００は、データネットワーク、または、バスシステムを介して相互接続した複数の演算機器を使用して機能するように構成した分散システムとし得る。
当該プロセッサ２０１０は、コードまたは命令を遂行して、本明細書に記載した動作、及び、機能を実行し、要求フロー、及び、アドレスマッピングを管理し、そして、演算を実行し、かつ、コマンドを生成するように構成し得る。当該プロセッサ２０１０は、演算機器２０００での構成要素の動作を監視及び制御するように構成し得る。当該プロセッサ２０１０は、汎用プロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、再構成可能プロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、グラフィック処理ユニット（「ＧＰＵ」）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、プログラマブルロジック機器（「ＰＬＤ」）、コントローラ、ステートマシン、ゲートロジック、離散ハードウェア構成要素、その他の任意の処理ユニット、または、それらの任意の組み合わせ、もしくは、個数とし得る。当該プロセッサ２０１０は、単一の処理ユニット、複数の処理ユニット、単一の処理コア、複数の処理コア、専用処理コア、コプロセッサ、または、それらの任意の組み合わせとし得る。特定の実施形態では、当該プロセッサ２０１０は、当該演算機器２０００のその他の構成要素と併せて、１つ以上のその他の演算機器で実行する仮想演算機器とし得る。
当該システムメモリ２０３０は、読み取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）、プログラム可能な読み取り専用メモリ（「ＰＲＯＭ」）、消去可能でプログラム可能な読み取り専用メモリ（「ＥＰＲＯＭ」）、フラッシュメモリ、または、電力負荷の有無に関係なく、プログラム命令もしくはデータを保存できるその他の機器などの任意の不揮発性メモリを含み得る。当該システムメモリ２０３０は、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、スタティックランダムアクセスメモリ（「ＳＲＡＭ」）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（「ＤＲＡＭ」）、及び、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（「ＳＤＲＡＭ」）などの揮発性メモリも含み得る。その他のタイプのＲＡＭも、当該システムメモリ２０３０を実装するために使用し得る。当該システムメモリ２０３０は、単一のメモリモジュール、または、複数のメモリモジュールを使用して実装し得る。当該システムメモリ２０３０を、演算機器２０００の一部として示しているが、当業者であれば、当該システムメモリ２０３０が、特許請求した技術の範囲から逸脱せずに、演算機器２０００から分離し得ることを認識する。また、当該システムメモリ２０３０は、記憶媒体２０４０などの不揮発性記憶機器を含み、または、それと併せて作動し得ることも理解されたい。
当該記憶媒体２０４０は、ハードディスク、フロッピーディスク、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（「ＣＤ－ＲＯＭ」）、デジタル多目的ディスク（「ＤＶＤ」）、ブルーレイディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、その他の不揮発性記憶機器、半導体ドライブ（「ＳＳＤ」）、任意の磁気記憶装置、任意の光学記憶装置、任意の電気的記憶装置、任意の半導体記憶装置、任意の物理ベースの記憶装置、任意のその他のデータ記憶装置、または、それらの任意の組み合わせ、もしくは、個数を含み得る。当該記憶媒体２０４０は、１つ以上のオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、及び、モジュール２０５０などのプログラムモジュール、データ、または、任意のその他の情報を記憶し得る。当該記憶媒体２０４０を、当該演算機器２０００の一部とし得るものであり、または、当該機器２０００に接続し得る。また、当該記憶媒体２０４０は、サーバー、データベースサーバー、クラウドストレージ、ネットワーク接続ストレージなどの、当該演算機器２０００と通信する１つ以上のその他の演算機器の一部とし得る。
当該モジュール２０５０は、本明細書に記載した様々な方法、及び、処理機能を実行して、当該演算機器２０００を補助するように構成した１つ以上のハードウェアまたはソフトウェア要素を含み得る。当該モジュール２０５０は、当該システムメモリ２０３０、当該記憶媒体２０４０、または、その両方に関連して、ソフトウェアまたはファームウェアとして記憶した１つ以上の一連の命令を含み得る。したがって、当該記憶媒体２０４０は、命令またはコードが、当該プロセッサ２０１０の実行のために記憶され得る機械、または、コンピューター可読媒体の例を示し得る。機械、または、コンピューター可読媒体は、一般的に、当該プロセッサ２０１０に命令を提供するために使用する任意の１つ以上の媒体のことを指し得る。当該モジュール２０５０に関連するかような機械、または、コンピューター可読媒体は、コンピューターソフトウェア製品を含み得る。また、当該モジュール２０５０を含むコンピューターソフトウェア製品は、ネットワーク２０８０、任意の信号伝達媒体、またはほかの任意の通信もしくは送達技術を介して、当該モジュール２０５０を演算機器２０００に送達するための１つ以上のプロセスまたは方法に関連し得る、ことを理解されたい。また、当該モジュール２０５０は、ＦＰＧＡ、または、その他のＰＬＤのためのマイクロコード、または、構成情報などのハードウェア回路を構成するためのハードウェア回路、または、情報を含み得る。
当該入力／出力（「Ｉ／Ｏ」）インターフェース２０６０は、１つ以上の外部機器に接続し、１つ以上の外部機器からデータを受信し、そして、１つ以上の外部機器にデータを送信するように構成し得る。そのような外部機器は、様々な内部機器と共に、周辺機器としても公知である。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、様々な周辺機器を、当該演算機器２０００、または、当該プロセッサ２０１０に作動可能に結合するための電気的、及び、物理的接続の両方を含み得る。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、周辺機器、当該演算機器２０００、または、当該プロセッサ２０１０との間で、データ、アドレス、及び、制御信号を通信するように構成し得る。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、小型コンピューターシステムインターフェース（「ＳＣＳＩ」）、シリアル接続ＳＣＳＩ（「ＳＡＳ」）、ファイバーチャネル、周辺機器相互接続（「ＰＣＩ」）、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）、シリアルバス、パラレルバス、アドバンスト・テクノロジー・アタッチメント（「ＡＴＡ」）、シリアルＡＴＡ（「ＳＡＴＡ」）、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、様々なビデオバスなどの任意の標準インターフェースを実装するように構成し得る。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、１つのインターフェース、または、バス技術のみを実装するように構成し得る。あるいは、当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、複数のインターフェース、または、バス技術を実装するように構成し得る。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、当該システムバス２０２０の一部として、そのすべてとして、または、当該システムバス２０２０と共に作動するように構成し得る。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、１つ以上の外部機器、内部機器、当該演算機器２０００、または、プロセッサ２０１０の間の送信をバッファリングするための１つ以上のバッファを含み得る。
当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、当該演算機器２０００を、マウス、タッチスクリーン、スキャナー、バイオメトリックリーダー、電子デジタイザー、センサー、レシーバー、タッチパッド、トラックボール、カメラ、マイク、キーボード、その他の任意のポインティング機器、または、それらの任意の組み合わせなどの様々な入力機器に接続し得る。当該Ｉ／Ｏインターフェース２０６０は、当該演算機器２０００を、ビデオディスプレイ、スピーカー、プリンター、プロジェクター、触覚フィードバック機器、オートメーション制御、ロボット構成要素、アクチュエーター、モーター、ファン、ソレノイド、バルブ、ポンプ、トランスミッター、信号エミッタ、ライトなどの様々な出力機器に接続し得る。
当該演算機器２０００は、当該ネットワークインターフェース２０７０を介して、１つ以上のその他のシステムに対する論理接続、または、当該ネットワーク２０８０を横断する演算機器を使用して、ネットワーク環境で作動し得る。当該ネットワーク２０８０は、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、インターネット、無線アクセスネットワーク、有線ネットワーク、モバイルネットワーク、電話回線ネットワーク、光ネットワーク、または、それらの組み合わせを含み得る。当該ネットワーク２０８０は、任意のトポロジーのパケット交換、回路交換とし得るものであり、かつ、任意の通信プロトコルを使用し得る。当該ネットワーク２０８０での通信接続は、光ファイバーケーブル、自由空間光通信、導波管、導電体、無線リンク、アンテナ、無線周波数通信などの様々なデジタルまたはアナログ通信媒体を含み得る。
当該プロセッサ２０１０は、当該システムバス２０２０を介して、当該演算機器２０００のその他の要素、または、本明細書に記載した様々な周辺機器に接続し得る。当該システムバス２０２０は、当該プロセッサ２０１０の内部、当該プロセッサ２０１０の外部、または、その両方とし得る、ことを理解されたい。一部の実施形態では、当該プロセッサ２０１０のいずれもが、当該演算機器２０００のその他の要素、または、本明細書に記載した様々な周辺機器を、システムオンチップ（「ＳＯＣ」）、システムオンパッケージ（「ＳＯＰ」）、または、ＡＳＩＣデバイスなどの単一の機器に統合し得る。
本明細書に記載したシステムが、利用者に関する個人情報を収集し、または、個人情報を利用する状況では、プログラムまたは機能による、利用者情報（例えば、利用者のソーシャルネットワーク、ソーシャルアクション、または、アクティビティ、職業、利用者の嗜好、または、利用者の現在位置に関する情報）の収集の可否を制御し、あるいは、利用者に関連性の高いコンテンツをコンテンツサーバーから受信するかどうか、及び／または、受信する方法を制御する機会を利用者に提供し得る。加えて、特定のデータは、保存または使用をする前に、１つ以上の方法で処理をして、個人を特定する情報を削除し得る。例えば、利用者の個人情報を処理して、利用者を特定する情報を特定できなくし、または、利用者の地理的位置を、位置情報がどこで取得されたか（都市、郵便番号、または州レベル）に一般化して、利用者の位置を特定できなくする。したがって、利用者は、当該利用者に関する情報の収集の仕方、及び、コンテンツサーバーでの使用の仕方を制御し得る。
実施形態は、本明細書で説明及び例示した機能を具体化するコンピュータープログラムを含み得るものであって、当該コンピュータープログラムは、機械可読媒体に格納した命令と、当該命令を実行するプロセッサとを含むコンピューターシステムで実装する。しかしながら、コンピュータープログラミングにおいて実施形態を実装する数多くの異なる方法があることは自明であり、そして、当該実施形態は、任意の１組のコンピュータープログラム命令に限定されると解釈すべきではない。さらに、熟練したプログラマであれば、そのようなコンピュータープログラムを作成して、添付したフローチャート、及び、アプリケーションテキストでの関連する記載に基づいて、開示した実施形態の一部を実装することができる。したがって、プログラムコード命令の特定のセットの開示が、実施形態を作成及び使用する方法を適切に理解する上で必要である、とは見なさない。さらに、当業者であれば、本明細書に記載した実施形態の１つ以上の態様が、１つ以上の演算システムで実施し得るように、ハードウェア、ソフトウェア、または、それらの組み合わせで実行し得ることを理解し得る。さらに、複数のコンピューターが動作を実行し得るので、コンピューターが実行する動作に関しては、単一のコンピューターが実行するものと解釈すべきではない。
本明細書に記載した例示的な実施形態を、本明細書に記載した方法及び処理機能を実行するコンピューターハードウェア、及び、ソフトウェアと共に使用することができる。本明細書に記載したシステム、方法、及び、手順は、プログラム可能なコンピューター、コンピューターで実行可能なソフトウェア、または、デジタル回路で実施することができる。当該ソフトウェアは、コンピューター可読媒体に保存することができる。例えば、コンピューター可読媒体として、フロッピーディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、リムーバブルメディア、フラッシュメモリ、メモリスティック、光学メディア、光磁気メディア、ＣＤ－ＲＯＭなどがある。デジタル回路として、集積回路、ゲートアレイ、ビルディングブロックロジック、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などがある。
前出の実施形態で提示した例示的なシステム、方法、及び、動作は、例示目的のものであり、代替の実施形態では、特定の行動は、異なる順序で、互いに並行して、完全に省略して、及び／または、異なる例示的な実施形態の間で組み合わせることができ、及び／または、特定の追加の動作を、様々な実施形態の範囲、及び、趣旨から逸脱せずに実行し得る。したがって、本明細書で特許請求した発明は、そのような代替の実施形態を含む。
特定の実施形態を、詳細に説明してきたが、これらの説明は、例示目的のものに他ならない。したがって、上記した数多くの態様は、特に断りのない限り、必要とする、または、必須の要素として意図していないことを理解されたい。上記したものに加えて、例示的な実施形態の開示した態様の変更、及び、それに対応する同等の構成要素または動作は、本開示の利益を享有する当業者であれば、以下の特許請求の範囲で定義した実施形態の趣旨、及び、範囲から逸脱せずに実現することができ、当該範囲には、かような変更、及び、同等の構成を含む、最も広範な解釈が付与される。
例示的有用性
本明細書での方法は、疾患などの特定の病態に関連する１つ以上の体細胞構造変異を分析し、それにより、当該病態の存在または感受性を検出するために使用し得る。一部の実施形態では、本明細書で開示したものは、対象での病態の存在、または、感受性を検出する方法を含み、この方法は、当該対象由来の試料の核酸での１つ以上の体細胞構造変異を検出することを含む。１つ以上の体細胞構造変異の有無は、病態の存在または感受性を示す。
試料
一部の実施形態では、当該体細胞構造変異は、試料、例えば、少量の核酸を含む試料の核酸にある。特定の例では、当該試料は、目的の核酸を含む生物学的試料とし得る。一部の事例では、当該試料を、流体、例えば、体液とし得る。体液の例として、血液、血清、血漿、痰、洗浄液、脳脊髄液、尿、精液、汗、涙、唾液などがある。本明細書で使用する用語「血液」、「血漿」、及び、「血清」は、それらの画分、または、処理した部分を明示的に含む。同様に、試料を、生検、ぬぐい液、塗抹標本などから得る場合、当該「試料」は、生検、ぬぐい液、塗抹標本などに由来する処理した画分、または、一部を明示的に含む。一部の例では、当該試料を、血液とし得る。一部の例では、当該試料を、血漿とし得る。一部の例では、当該試料を、血清とし得る。一部の例では、当該試料を、組織もしくは臓器、または、胚、あるいは、それらの一部とし得る。
当該試料での核酸は、無細胞核酸を含み得る。用語「無細胞核酸」及び「循環無細胞核酸」とは、本明細書では互換的に使用しており、例えば、対象（妊婦または患者）の血液を循環する、インビボで、細胞外に存在する核酸、または、それらの断片のことを指す。また、これらの用語は、インビボで細胞外供給源から得て、そして、インビトロで、分離し、単離し、または、その他の方法で操作した核酸の断片のことを指すために使用することもできる。無細胞核酸の例として、無細胞ＤＮＡ、無細胞ＲＮＡ、無細胞胎児ＤＮＡ、無細胞胎児ＲＮＡ、循環腫瘍ＤＮＡ、もしくは、循環腫瘍ＲＮＡ、または、それらの任意の組み合わせがある。特定の実施形態では、当該核酸は、組織、臓器、または、胚に由来する単一の細胞、または、複数の細胞に由来し得る。一部の事例では、当該核酸は、例えば、着床前の遺伝子スクリーニングに使用される、胚由来の単一の細胞、または、複数の細胞に由来し得る。
非侵襲的出生前検査（ＮＩＰＴ）
一部の実施形態では、本明細書の方法は、非侵襲的出生前検査（ＮＩＰＴ）を実施するために使用し得る。例えば、当該方法は、妊娠した対象の液体試料での無細胞核酸を検出、及び／または、分析することを含み得る。無細胞核酸スクリーニング、または、ＮＩＰＴは、バイオインフォマティクスツール及びプロセス、ならびに、母体血清でのＤＮＡ断片の次世代シーケンシングを利用して、妊娠中の特定の染色体状態の確率を決定する。すべての個人は、血流に各々の無細胞ＤＮＡを持っている。妊娠中、胎盤（主に、栄養膜細胞）由来の無細胞胎児ＤＮＡも母体血流に入り込み、そして、母体無細胞ＤＮＡと混合される。栄養膜細胞のＤＮＡは、通常、胎児の染色体構成を反映している。
本明細書の方法は、母体試料（例えば、母体血液）由来の無細胞核酸を使用して、異数性（例えば、２１トリソミー、１８トリソミー、及び、１３トリソミー）、先天性副腎過形成、単一遺伝子障害（例えば、嚢胞性線維症、ベータサラセミア、鎌状赤血球貧血、脊髄性筋萎縮症、及び、筋緊張性ジストロフィー）、溶血性疾患、または、その他の条件（例えば、胎児の性別）など、胎児の障害または病態をスクリーニングすることを含み得る。特定の事例では、当該方法は、２２ｑ１１複製／欠失（例えば、Ｓｃｈｍｉｄ ｅｔ ａｌ．，Ｆｅｔａｌ Ｄｉａｇｎ Ｔｈｅｒ．２０１７ Ｎｏｖ ８．ｄｏｉ：１０．１１５９／０００４８４３１７）、１ｑ２１複製／欠失、１６ｐ１１複製／欠失、１５ｑ１１複製／欠失、１５ｑ１３複製／欠失、または、これらの任意の組み合わせなど、これらに限定されない染色体変化（複数可）をスクリーニングすることを含む。
異常な結果は、一般的に、指定した病態のリスクが高いことを示す。一部の事例では、ＮＩＰＴは、Ｎｏｒｔｏｎ ＭＥ ｅｔａｌ．，Ｃｅｌｌ－ｆｒｅｅ ＤＮＡ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｔｒｉｓｏｍｙ，Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ，２０１５；３７２：１５８９－１５９７に記載された方法を使用して実行し得る。
がん診断
本明細書の方法は、循環核酸を分析して、循環腫瘍核酸（例えば、循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ））を検出、及び、分析するために使用し得る。循環腫瘍核酸は、血液、または、その他の生物組織に存在する腫瘍細胞由来の核酸分子を含み得る。理論に拘束されるわけではないが、循環腫瘍核酸は、劣化が進むにつれて内容物を血中に放出する循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）など、死滅しつつある腫瘍細胞に由来し得る。
当該方法は、対象由来の循環核酸での１つ以上の体細胞構造変異の存在を検出することを含み、それにより、循環腫瘍核酸の存在の有無を検出し得る。当該循環腫瘍核酸が存在する事例では、当該方法は、当該循環腫瘍核酸を分析し、及び、当該循環腫瘍核酸での腫瘍関連変異体を検出することをさらに含み得る。分析の結果は、がんの病期、寛解、再発などの腫瘍の状態を検出するために使用し得る。一部の事例では、Ｃｈｅｎ Ｘ ｅｔ ａｌ．，Ｍａｎｔａ：ｒａｐｉｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｖａｒｉａｎｔｓ ａｎｄ ｉｎｄｅｌｓ ｆｏｒ ｇｅｒｍｌｉｎｅ ａｎｄ ｃａｎｃｅｒ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｖｏｌｕｍｅ ３２，Ｉｓｓｕｅ ８，１５ Ａｐｒｉｌ ２０１６，Ｐａｇｅｓ １２２０－１２２２に記載された方法を使用して、循環腫瘍ＤＮＡでの体細胞変異の検出を行い得る。
この方法は、体細胞構造変異、例えば、１つ以上の体細胞構造変異事象、または、モザイク染色体変化に基づいて、疾患を検出することを含み得る。当該体細胞構造変異は、当該疾患に関連し得る。一部の事例では、当該疾患を、がんとし得る。例えば、当該疾患を、血液癌とし得る。特定の例では、当該血液癌を、白血病、例えば、慢性リンパ性白血病とし得る。特定の例では、当該疾患を、固形腫瘍とし得る。本明細書に記載の方法で検出することができる疾患の例として、線維肉腫、粘液肉腫、脂肪肉腫、軟骨肉腫、骨形成肉腫、脊索腫、血管肉腫、内皮肉腫、リンパ管肉腫、リンパ管内皮肉腫、滑膜腫、中皮腫、ユーイングの、平滑筋肉腫、横紋筋肉腫、胃腸系癌、結腸癌、膵臓癌、乳癌、泌尿生殖器系癌、卵巣癌、前立腺癌、扁平上皮癌、基底細胞癌、腺癌、汗腺癌、皮脂腺癌、乳頭癌、乳頭状腺癌、嚢胞腺癌、髄様癌、気管支癌、腎細胞癌、肝癌、胆管癌、絨毛癌、精上皮腫、胚癌、ウィルムス腫瘍、子宮頸癌、内分泌系癌、精巣腫瘍、肺癌、小細胞肺癌、非小細胞肺癌、膀胱癌、上皮癌、神経膠腫、星状細胞腫、髄芽腫、頭蓋咽頭腫、上衣腫、松果体腫、血管芽腫、聴神経腫、乏突起神経膠腫、髄膜腫、黒色腫、神経芽細胞腫、網膜芽細胞腫、または、それらの組み合わせがある。
この方法は、体細胞構造変異の分析に基づいて、対象を処置することをさらに含み得る。対象を処置するとは、試料に体細胞構造変異が無いことを決定したときに、医療処置を行うことを含み得る。代わりに、または、加えて、対象を処置するとは、試料に体細胞構造変異が有ることを決定したときに、医療処置を行うことを含み得る。当該医療処置として、健康状態のモニタリング、再検査、さらなるスクリーニング、追跡調査、薬物、または、その他の種類の療法（例えば、化学療法、放射線療法、遺伝子療法など）、手術、ライフスタイル管理、及び、それらの任意の組み合わせがある。一部の事例では、対象の処置は、対象の１つ以上の遺伝子を改変して、体細胞構造変異に関連するゲノムの欠陥を修正することを含み得る。例えば、１つ以上の遺伝子の改変は、ＣＲＩＳＰＲ－Ｃａｓ媒介遺伝子編集などの遺伝子編集技術を使用して実行し得る。
様々なさらなる実施形態を、以下に付番したパラグラフに記載している：
１．体細胞構造変異（ＳＶ）を検出するためのコンピューター実装方法であって；１つ以上の演算機器を使用して、１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定すること；前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料における構成的分節重複をマスクすること；前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定すること；及び、前記１つ以上の演算機器を使用して、少なくとも一部を、前記体細胞ＳＶ事象の推定セットに対する尤度比試験の適用に基づいて、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上の体細胞ＳＶ事象を定義すること、を含む前記方法。
２．前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象の染色体位置を決めることをさらに含む、パラグラフ１に記載の方法。
３．前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数を決定することをさらに含む、パラグラフ１または２に記載の方法。
４．前記１つ以上の演算機器を使用して、同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象について多重サブクローン性事象を検出することをさらに含む、パラグラフ１～３のいずれか１つに記載の方法。
５．前記対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度を決定することが、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ２比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含む、パラグラフ１～４のいずれか１つに記載の方法。
６．前記構成的分節重複をマスクすることが、前記１つ以上の演算機器を使用して、認められた段階的ＢＡＦ偏差（ｐＢＡＦ）をモデル化することを含む、パラグラフ１～５のいずれか１つに記載の方法。
７．前記認められたｐＢＡＦをモデル化することが、ｐＢＡＦ値に対応する状態を有する２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、個々の染色体についてモデル化することにより実行される、パラグラフ１～６のいずれか１つに記載の方法。
８．マスクする領域を選択することをさらに含み、前記ＨＭＭを通してビタビ経路を演算すること、及び、非ゼロ状態の隣接領域を調べることを含む、パラグラフ１～７のいずれか１つに記載の方法。
９．前記体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定することが、３状態ＨＭＭの使用を含む、パラグラフ１～８のいずれか１つに記載の方法。
１０．前記３状態ＨＭＭが、所定の体細胞ＳＶ事象での平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターによってパラメーター化される、パラグラフ１～９のいずれか１つに記載の方法。
１１．同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象の前記染色体位置を決定することが、前記３状態ＨＭＭの後方から５つの試料を取得すること、及び、前記５つの試料のコンセンサスに基づいて、それぞれのＳＶ事象の境界を決定することを含む、パラグラフ１～１０のいずれか１つに記載の方法。
１２．同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象の前記コピー数を決定することが、少なくとも一部を、ＬＲＲ、及び、｜ΔＢＡＦ｜偏差に基づいて、前記事象が、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインであった相対確率を決定することを含む、パラグラフ１～１１のいずれか１つに記載の方法。
１３．多重サブクローン性事象を検出することが、乗法増分が０．０１～０．２５の範囲である｜ΔＢＡＦ｜レベルを有する５１状態ＨＭＭに関するビタビ復号を使用して、同定されたそれぞれの体細胞ＳＶを再分析することを含む、パラグラフ１～１２のいずれか１つに記載の方法。
１４．前記１つ以上の体細胞ＳＶ事象の検出に基づいて、疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含む、パラグラフ１～１３のいずれか１つに記載の方法。
１５．前記疾患が、がんである、パラグラフ１～１４のいずれか１つに記載の方法。
１６．前記がんが、血液癌を含む、パラグラフ１～１５のいずれか１つに記載の方法。
１７．前記血液癌が、白血病である、パラグラフ１～１６のいずれか１つに記載の方法。
１８．前記白血病が、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）である、パラグラフ１～１７のいずれか１つに記載の方法。
１９．前記検出された１つ以上のＳＶ事象が、表１３から選択される１つ以上のＳＶ事象を含む、パラグラフ１４～１６のいずれか１つに記載の方法。
２０．コンピュータープログラム製品であって：コンピューターにより実行されると、遺伝子型決定データから前記コンピューターに体細胞構造変異（ＳＶ）を検出させるコンピューター可読プログラム命令を組み込んだ、コンピューターで実行可能な持続的記憶装置を含み、前記コンピューターで実行可能なプログラム命令が：１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定するコンピューターで実行可能なプログラム命令；構成的分節重複をマスクするコンピューターで実行可能なプログラム命令；前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定するコンピューターで実行可能なプログラム命令；ならびに、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上の体細胞ＳＶ事象を定義するコンピューターで実行可能なプログラム命令を含む、前記コンピュータープログラム製品。
２１．前記１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象の染色体位置を決定するコンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む、パラグラフ２０に記載のコンピュータープログラム製品。
２２．同定されたそれぞれの体細胞ＳＶ事象のコピー数を決定する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む、パラグラフ２０または２１に記載のコンピュータープログラム製品。
２３．同定されたそれぞれの体細胞ＳＶについての多重サブクローン性事象を検出する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む、パラグラフ２０～２２のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
２４．対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度を決定することが、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ２比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含む、パラグラフ２０～２３のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
２５．前記体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定することが、３状態ＨＭＭの使用を含む、パラグラフ２０～２４のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
２６．前記３状態ＨＭＭが、所定の体細胞ＳＶ事象での平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターによってパラメーター化される、パラグラフ２０～２５のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
２７．前記１つ以上の体細胞ＳＶ事象の検出に基づいて、疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含む、パラグラフ２０～２６のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
２８．前記疾患が、がんである、パラグラフ２０～２７のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
２９．前記がんが、血液癌である、パラグラフ２０～２８のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
３０．前記血液癌が、白血病である、パラグラフ２０～２９のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
３１．前記白血病が、慢性リンパ性白血病である、パラグラフ２０～３１のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品。
３２．１つ以上の体細胞ＳＶ事象を検出するシステムであって：記憶装置；ならびに、前記記憶装置に通信可能に接続されたプロセッサであって、前記記憶装置に格納され、前記システムに：１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定させ；構成的分節重複をマスクさせ；前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての体細胞ＳＶ事象の推定セットを同定させ；前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上の体細胞ＳＶ事象を定義させる、アプリケーションコード命令を実行する、前記プロセッサを含む、前記システム。
３３．対立遺伝子頻度を決定するための試薬、及び、パラグラフ２０～３１のいずれか１つに記載のコンピュータープログラム製品、または、パラグラフ３２に記載のシステムを含むキット。
３４．対象の病態の存在または感受性を検出する方法であって、前記対象由来の試料での核酸におけるパラグラフ１～１９のいずれか１つに記載の１つ以上の体細胞構造変異を検出することを含み、前記１つ以上の体細胞構造変異の有無が、前記病態の存在または感受性を示す、前記方法。
３５．前記核酸が、無細胞核酸である、パラグラフ３４に記載の方法。
３６．前記試料が、母体血液であり、かつ、前記無細胞核酸が、胎児無細胞核酸である、パラグラフ３４または３５に記載の方法。
３７．前記無細胞核酸が、循環腫瘍ＤＮＡである、パラグラフ３４～３６のいずれか１つに記載の方法。
３８．前記病態が、胎児異数性である、パラグラフ３４～３７のいずれか１つに記載の方法。
３９．前記病態が、がんである、パラグラフ３４～３８のいずれか１つに記載の方法。
４０．前記病態の前記検出された存在または感受性に基づいて医療処置を行うことをさらに含む、パラグラフ３４～３９のいずれか１つに記載の方法。
本発明を、以下の実施例でさらに説明をするが、これらは、特許請求の範囲に記載した本発明の範囲を限定しない。
（実施例１）
実施例１－８，３４２個のモザイク構造変異のマップは、クローン性造血の強力なドライバーを示す
本明細書で開示した長期ハプロタイプ位相情報を利用する例示的な実施形態に従った方法を使用して、１５１，２０２名のＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ登録者［２３］に由来するＳＮＰアレイデータで確認をした８，３４２個の体細胞構造変異（ＳＶ）の分析から得た知見を以下に示す。ＤＮＡを採取した後の５～１０年間のＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ登録者の健康結果も、利用した。
これらのデータは、幾つかの遺伝子座で受け継がれた変異が、シスで作用して、モザイク現象を生成または推進するメカニズムを含む、クローン性増殖に関する新たな知見を検討する。将来の血液悪性腫瘍を強力に示唆する幾つかの体細胞ＳＶ（ＯＲ＞１００）も同定した。
ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋでの体細胞ＳＶ
ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋでの４０～７０歳の１５１，２０２名の登録者の血液の遺伝子型判別から得た対立遺伝子特異的ＳＮＰアレイ強度データを分析した；品質管理した後も、６０７，５２５個の遺伝子型変異が残存していた（方法）。本出願人は、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋで独自に利用可能な長期位相情報を利用して、１％という低い細胞分画でクローン的に増殖したＳＶの高感度検出を達成した［２４～２６］。この手法を経て、正確な位相情報を、非常に多くのＳＮＰ（図９Ａ～９Ｃ、１０Ａ～１０Ｃ、１１Ａ～１１Ｃ、及び、１２）に及ぶ対立遺伝子特異的情報と組み合わせることで、２つのハプロタイプの存在量における微妙な不均衡の検出を可能にすることがわかった。この情報を最大限に活用するために、本出願人は、位相をベースとしたＳＶ検出のための新規の統計的手法を開発した（手法及び補足事項）。
本出願人は、０．０５の偽発見率（ＦＤＲ）で、８，３４２個の体細胞ＳＶ（分析した１５１，２０２名の内の７，４８４名）を検出した（図４、図１２～３４）。本出願人は、検出したＳＶの７１％を、（ｉ）ロス、（ｉｉ）コピー数が中立的であるヘテロ接合性のロス（ＣＮＮ－ＬＯＨ）、または、（ｉｉｉ）ゲイン（図５Ａ、及び、図３５）のいずれかに確信を持って分類した。検出した大部分のＳＶは、推定したクローン細胞画分が５％未満であり、かつ、長期位相が無いと検出できず（図３６）；最小の推定した細胞画分は１％未満であった（図３７）。検出したＳＶのゲノム分布は、これまでの研究［１、２、７、８］と概ね一致しており；大部分のゲインは、染色体全体または染色体アーム（有糸分裂分離の特徴）を複製しており；大部分のＣＮＮ－ＬＯＨは、部分的な染色体アーム（有糸分裂組換えの特徴）に影響を及ぼしており；及び、大部分の常染色体のロスは、はるかに小さな焦点領域を欠失した（図４、及び、図１２～３４）。
一般的に欠失した領域（ＣＤＲ）＜１Ｍｂの長さは、１コピーのロスが過剰な細胞増殖を招く十分な腫瘍抑制遺伝子を有する単数体を示し得るので、特に興味深い［２］。最も頻繁に認められる３つの局所的欠失は、従前の研究で特定した１３ｑ１４、ＤＮＭＴ３Ａ、及び、ＴＥＴ２遺伝子座を標的としており［２、８］、本出願人は、さらに、１３ｑ、２ｐ、及び、４ｑの大部分のＣＮＮ－ＬＯＨ事象が、これらの同じＣＤＲに及んでいることを認めた（図４、及び、図３８）。本出願人は、一般的に、がんで変異しているＥＴＶ６、ＮＦ１、及び、ＣＨＥＫ２で、ならびに、ＲＰＡ２、及び、ＲＹＢＰで新規のＣＤＲを検出した（補足事項）。また、本出願人は、欠失を、自閉症で周知の遺伝的危険因子である領域と重複する１６ｐ１１．２でＣＤＲを認めた；本出願人は、ｔｈｅ Ｓｉｍｏｎｓ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ａｕｔｉｓｍ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ（ＳＦＡＲＩ）［２７］（図３９Ａ～３９Ｂ）において、ｔｈｅ Ｓｉｍｏｎｓ Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎで配列決定した２，０７６個のゲノムから、このモザイク事象を検出しなかった。
欠失は、稀に複製を受ける染色体に集中する傾向があり（図５Ｆ、及び、表２）、累積ハプロ不全、及び、三重感受性が、クローン進化を形作るという理論を支持している［２８］。体細胞のロスとゲインの傾向の類似した逆の関係は、体細胞ＳＶの汎がん分析で従前に認められているが［２９］、ロスとゲインの多い染色体のセットは、血液由来のＤＮＡの我々の分析では多少異なっており、このことは、血液でのクローン進化の一部のドライバーが、造血系に特有のものであることを示唆している。
一部の種類の体細胞変異は、原則として、相乗的な成長促進効果を招いており、これは、個人が、偶然から予想されるよりも遙かに頻繁に多重の体細胞ＳＶを獲得する傾向がある、という従前の観察で示唆された仮説である［１，２，７，８］（図５Ｃ、及び、表３）。検出したモザイクＳＶの大規模なセットは、同時発生ＳＶの３つのクラスターを特定するのに十分な統計的解像度を提供しており、その内の１つは、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）で一般的に一緒に認められる事象を含んでいる［３０、３１］：１３ｑＬＯＨ（欠失及びＣＮＮ－ＬＯＨを含む）、１２トリソミー、ならびに、染色体１４及び２２でのクローンＶ（Ｄ）Ｊ欠失（図５Ｃ、表４）。これらの事象の共起は、増殖の相乗効果によって、共有した遺伝的もしくは環境的ドライバーによって、または、一方の事象から他方の事象への連続的な進行によって説明できる。
本出願人は、後天性変異が高齢者と男性で最も認められる一般的なパターンに対する幾つかの興味深い例外を認めた［１、２、７、８］（図５Ｄ、及び、表５）。女性における染色体Ｘのロス［３２］は、本出願人が検出した最も一般的な事象であり（図３４、及び、表２）、年齢を重ねるにつれて、頻度が劇的に増加した（図５Ｄ、及び、表５）。（我々の位相をベースとした検出手法は適用できず、また、ＵＫ ＢｉｏｂａｎｋのｍＬＯＹは、他の場所で研究されていたため、本出願人は、Ｙ染色体のロスを調べなかった［１９］。）常染色体ＳＶを、位置及びコピー数で層別化すると、驚くべき関係が明らかになった：大部分のゲイン事象は、（予想通りに）高齢者及び男性でよく認められたが、ＣＮＮ－ＬＯＨ事象は、両性に等しく影響しており、そして、若い人でも検出される傾向があった（図５ｅ、及び、表６）。３つのＳＶは、明らかに外れ値であった：染色体１５の増加は、高齢男性で遙かに頻度が大きかったが［３３］、１０ｑ及び１６ｐでの欠失は、女性で遙かに頻度が大きく、高齢者では増加が認められなかった。（体細胞ＳＶ保有者の全体的な年齢の偏りで、偽発見率制御を簡便に確認できた；図４０。）
一部の後天性変異は、原則として、特定の造血細胞系統で発生または選択できる。本出願人は、リンパ球、好塩基球、単球、好中球、赤血球、または、血小板の指標について、上位１％の個人に焦点を当てて、この仮説を試験した。本出願人は、コホートのこれらのサブセットの１つ以上に濃縮した数多くの後天性ＳＶを特定した（図５Ｆ、及び、表７）。これらの関係が、特定の血球コンパートメントにおけるクローン選択を反映しているという考えと一致しており、ＣＬＬ［３０，３１］で一般的に認められる変異は、リンパ球数の多い個人間で豊富であり、ＪＡＫ２関連９ｐ事象（骨髄増殖性新生物、ＭＰＮで一般的に認められる）は、骨髄指数が高い個人に最も多く認められた。これらの結果は、後天性ＳＶが、公知の悪性腫瘍を持たない個体で、無症状の血液組成表現型を生み出し得ることを示唆している。近傍の体細胞ＳＶに対する受け継いだ変異の影響。
ＳＶの形成または選択に関して受け継いだ影響を特定するために、本出願人は、それぞれのＳＶと同じ染色体にある再発性体細胞ＳＶと、生殖細胞変異との間の関連について染色体全体のスキャンを行った（方法）。この分析は、１０ｑ、１ｐ、１１ｑ、及び、１５ｑのゲノム的に近傍の体細胞ＳＶに強く関連する４つの遺伝子座、ならびに、女性の染色体Ｘのロスに関連する２つの遺伝子座を明らかにした（表１、図６Ａ～６Ｅ、及び、図７Ａ～７Ｃ）。（また、本出願人は、ＪＡＫ２ ４６／１と、９ｐＣＮＮ－ＬＯＨとの従前の関連性を複製した［１３～１６、１８］；図４１。）これらの遺伝子座での遺伝的変異の因果的影響を解明するために、本出願人は、全ゲノム配列データを使用して、これらの関連性を詳細にマッピングし、そして、関連するＳＶ変異と比較したリスク対立遺伝子の染色体位相を調べた。
体細胞末端１０ｑ欠失は、１０ｑ欠失の推定共通ブレークポイントでの公知のゲノム脆弱部位［３４、３５］である、ＦＲＡ１０Ｂ近傍の共通ＳＮＰｒｓ１１８１３７４２７と強く関連していた（表１、及び、図６Ａ）。これらのモザイク１０ｑ欠失を有する６０名全員が、続いて、末端欠失を獲得した同じ染色体で常に受け継がれているｒｓ１１８１３７４２７：Ｇリスク対立遺伝子（集団のＲＡＦ＝５％；図６Ｃ）を受け継いでいた（表１）。
ｒｓ１１８１３７４２７：Ｇリスク対立遺伝子で潜在的にタグ付けした原因変異を特定するために、本出願人は、新たに２，０７６名（ＳＦＡＲＩコホート）から、ＷＧＳデータで後天性１０ｑ欠失を検索した。本出願人は、１０ｑの末端欠失（モザイク形式）を持つ２組の親子を特定した；４名すべてが、ｒｓ１１８１３７４２７：Ｇハプロタイプバックグラウンドに関するＦＲＡ１０Ｂで顕著になったＡＴリッチ反復を保有していた（図６Ｄ及び６Ｅ、ならびに、図３４）。ｒｓ１１８１３７４２７：Ｇリスク対立遺伝子が、ＦＲＡ１０Ｂ遺伝子座の不安定バージョンにタグ付けすることを示すさらなる証拠［３６］を、（２，０７６名すべてのＳＦＡＲＩ登録者の）ＷＧＳデータでのＦＲＡ１０Ｂにおける可変数タンデム反復（ＶＮＴＲ）配列を分析して提供した。この分析は、１３の家族の３０名のＳＦＡＲＩ登録者が保有していた４つの新規のＶＮＴＲモチーフを明らかにした；集団において、それらのハプロタイプの頻度が低い（５％）にもかかわらず（図６Ｅ、ならびに、図４２Ａ～４２Ｂ、及び、４３）、４つのすべての新規のモチーフが、ｒｓ１１８１３７４２７：Ｇハプロタイプバックグラウンドに存在していた。（ＶＮＴＲは、自閉症の状態と関連していなかった。）４つの新規のＶＮＴＲ配列モチーフの内の２つは、ＳＦＡＲＩにおいて、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋに帰属させるのに十分に一般的であった；これらの２つの帰属可能なＶＮＴＲモチーフは、ＵＫＢコホートの０．１～０．４％だけに存在すると推定されたが、１０ｑ欠失の６０事例の内の２４事例を解明した（表８）。興味深いことに、末端の１０ｑを欠失した６０名の内の５１名は女性であり、そして、事例の年齢分布は研究集団と一致しており、その他のモザイクＳＶでの、男性に偏った、年齢依存的な一般的な捕捉パターンに対する明らかな例外であった（図６Ｂ）。
ｃｈｒ１ｐに関するＣＮＮ－ＬＯＨ事象は、１ｐ３４．１にある（トロンボポエチン受容体をコードする）ＭＰＬがん原遺伝子で、３つの独立した稀なリスクハプロタイプ（リスク対立遺伝子頻度、ＲＡＦ＝０．０１～０．０５％）と強く関連した：３つのハプロタイプのそれぞれが、１ｐ ＣＮＮ－ＬＯＨのリスクを、５０倍超で増加させた（表１）。ＭＰＬ遺伝子座での家系別同一性分析は、さらなる、または、再発する非常に稀なリスク変異も、当該遺伝子座に存在することを示唆した（図４４）。興味深いことに、ＭＰＬでの機能獲得型変異は、骨髄増殖性新生物を招くことが公知である［３７，３８］が、あるハプロタイプ、ｒｓ３６９１５６９４８に関するリード帰属ＳＮＰは、ＭＰＬでの機能喪失（ＬＯＦ）をコードするＳＮＰである：その他の２つは、ＭＰＬなどの長いハプロタイプをタグ付けしたＳＮＰをもたらす（図７Ａ、及び、表９）。
本出願人は、ＭＰＬが関係するＣＮＮ－ＬＯＨ事象を選択するための興味深い、可能性のあるメカニズムを同定することができた。本出願人が、体細胞ＣＮＮ－ＬＯＨと比較して稀なリスク対立遺伝子を、確信を持って段階的に調整できた１６個の事象すべてについて、当該リスク対立遺伝子を、ＣＮＮ－ＬＯＨで除去した（Ρ＝３×１０－５；表１、及び、図７Ａ）。これらの結果の妥当な解釈は、ＭＰＬ機能を抑制する稀な遺伝的変異を有する個人の間で、ＣＮＮ－ＬＯＨを介した正常なＭＰＬ遺伝子活性の回復が、増殖における利点を提供するということである。クローン性造血が、（大部分の遺伝子座において）それに続く血液癌の強力な危険因子であるという事実にもかかわらず、ｒｓ３６９１５６９４８ ＬＯＦ対立遺伝子の３６名の帰属保有者の内のだれもが、一般的、かつ、偶発的血液癌の診断を受けておらず、このことは、この稀な対立遺伝子が、実際には、その効果は低増殖性であり、または、ネガティブ選択を目的とし得る、という考えを支持している。
ｃｈ１１ｑに関するＣＮＮ－ＬＯＨ事象は、１１ｑ２２．３でＡＴＭ遺伝子を取り囲む稀なリスクハプロタイプ（ＲＡＦ＝０．０７％）と強力に関連した（４０倍超のリスクの増大）（表１、図７Ｂ、及び、表９）。本出願人が、当該体細胞変異と比較してリスク対立遺伝子を、確信を持って段階的に調整できた６個のＣＮＮ－ＬＯＨ事象すべてについて、当該ＬＯＨ変異は、稀なリスク対立遺伝子をホモ接合性にした（表１、及び、図７Ｂ）。（この動態は、ＭＰＬでの動態とは対照的であり、そこでは、受け継がれた稀なリスクハプロタイプを、ＬＯＨ及びクローン選択で排除した。）原因となる変異の同定にはさらなるデータが必要であるが、ＡＴＭは、明らかに推定標的であり；ＡＴＭは、細胞周期の調節において重要な役割を果たしており、また、ＬＯＦの変異及びＡＴＭの欠失は、一般に、ＣＬＬで認められる［３０、３１］。（現在の分析では、後天性１１ｑ欠失も、標的ＡＴＭに出現した；図４、及び、図２２。）
ｃｈｒ１５ｑでのＣＮＮ－ＬＯＨ、及び、ロス事象は、１５ｑ２６．３で、ＴＭ２Ｄ３のすべて、及び、ＴＡＲＳＬ２の一部にまたがる受け継がれた稀な７０ｋｂの欠失と関連した。信頼度の高い段階的判定を伴う４１個の事象の内の３９個について、当該ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ロスは、受け継いだ欠失のホモ接合性、または、ヘミ接合性を生成するものと推測され、当該ゲノムからリファレンス（非欠失）対立遺伝子を除去した（表１、及び、図８Ｃ）。（この動態は、ＡＴＭでの動態に似ており、受け継がれた稀なリスク対立遺伝子のクローン選択を示唆している。）当該７０ｋｂの欠失は、０．０３％の対立遺伝子頻度で存在しており、また、１５ｑ変異のリスクを、約７００倍も増加させた：８９名の保有者の内の４５名で、検出可能な１５ｑ事象を示した（ＣＮＮ－ＬＯＨが３２、ロスが２、未判定が１１；図４６）。興味深いことに、当該７０ｋｂの欠失は、時として、当該遺伝子座の独立した２９０ｋｂの重複も持ち合わせた対立遺伝子に受け継がれた（図４５Ａ～４５Ｂ）；このさらに複雑な対立遺伝子では、ＴＭ２Ｄ３及びＴＡＲＳＬ２の遺伝子量は、正常であった。さらに複雑な対立遺伝子の保有者は、体細胞ＳＶの素因を示さなかった（図４６）。領域内のＴＭ２Ｄ３、ＴＡＲＳＬ２、または、非コード要素が関係する増殖メカニズムを決定するために、さらなる研究が必要となる。
上記したシス関連の浸透率の高さ（５０％まで）は、一部のリスク対立遺伝子保有者が、実際には、関連する体細胞ＳＶを有する多重サブクローン細胞集団を保有しているのではないかと我々は考えた。本出願人は、同じ染色体が関係する２つ以上のＣＮＮ－ＬＯＨ変異（ブレークポイント、及び、対立遺伝子の割合が異なる）を獲得した４１名を検出した（図４７）。（対照的に、２８名だけが、異なる染色体に複数のＣＮＮ－ＬＯＨ突然変異を保有していた。）複数の同じ染色体ＣＮＮ－ＬＯＨ事象を有する４１名すべてについて、すべての事象は、（異なるクローンで）同じハプロタイプの反復選択が関与していた。同じ個体で反復選択した４１個のハプロタイプの内、１６個は、我々の関連スキャンで同定した稀なリスク対立遺伝子の１つを保有しており、１４個は、同じ遺伝子座に、その他の（マッピングしていない）対立遺伝子ドライバーが関与しているようであり、そして、１１個は、その他のゲノム遺伝子座が関与していた（図４７）。この結果は、これらの個人において、ＣＮＮ－ＬＯＨが付与した強力な増殖の利点を示しており、また、有糸分裂組換えが、増殖について異なる傾向を有する遺伝的ハプロタイプを保有する個人において、クローン選択のための複数の機会を生み出すのに十分に一般的である、ことを示唆している。近傍のＳＶを獲得するリスクを顕著に増大させる上記した稀な対立遺伝子を説明する結果とは対照的に、本出願人は、Ｘロスのリスクをわずかに増加させるだけだが、増殖したクローンでどのＸ染色体が喪失されるかに強い影響を与える（女性では、変異にヘテロ接合性である）染色体Ｘの２つの共通の変異を発見した。これらは、ＤＸＺ１近傍のＸｐ１１．１での強い関連性（Ρ＝６．６×１０－２７、喪失したハプロタイプでの１．９：１のバイアス）、及び、ＤＸＺ４近傍のＸｑ２３での弱い関連性（Ρ＝１．０×１０－９、喪失したハプロタイプでの１．５：１のバイアス）とが関与していた（表１、図４８、及び、表１１）。これらの関連は、偏ったＸ染色体不活化［３９］（表１１）を説明しているようには見えず、また、本出願人が先に説明したものとは非常に異なったメカニズムを示唆している（補足事項）。
体細胞ＳＶとのトランス関連性
細胞増殖及び細胞周期調節に関与する遺伝子の近傍にある遺伝的変異は、男性でのＹのロスの素因となり［１７、１９］、また、女性でのＸのロスも遺伝的形質である（同胞対解析でｈ２＝２６％（１７．４～３６．２％））［１９］が、Ｘのロスの関連は未だ報告されていない。本出願人は、ＢＯＬＴ－ＲＥＭＬ［４０］分析を実行することにより（方法）、女性のＸロスの遺伝率を確認し、ｈｇ２＝１０．６％（標準誤差３．６％）のＳＮＰ遺伝率推定値を得た。Ｘのロスに影響を与えるトランス変異についてのゲノム全体の関連分析は、ＳＰ１４０Ｌ、及び、ＨＬＡ遺伝子座での２つの新規のゲノム全体の有意な関連をさらに明らかにした（表１）。
がんのリスク、または、染色体維持の表現型に影響を与える生殖細胞変異は、原則として、前がん性、または、良性のクローン性増殖のリスクを高める。本出願人は、ＣＬＬ、ＭＰＮ、Ｙのロス、クローン性造血、及び、テロメア長に関する従前のＧＷＡＳに関連する８６個の変異を検討し、そして、７つのクラスの体細胞ＳＶとのトランス関連についてこれらの変異を試験し、染色体タイプ（常染色体対Ｘ染色体）、及び、コピー数で事象を層別化した（表１２）。４つの変異が、Ｂｏｎｆｅｒｒｏｎｉの有意性（Ｐ＜８．３×１０－５）に達した：ＴＥＲＴにおける２つの結合した変異（最近になってクローン性造血との関連が認められたイントロンの欠失［１１］、及び、従前よりＭＰＮに関連していた共通のＳＮＰ［４１］、及び、ＪＡＫ２ Ｖ６１７Ｆ突然変異）、稀なＣＨＥＫ２フレームシフトＳＮＰ（従前は、ＪＡＫ２ Ｖ６１７Ｆ突然変異に関連していた［１８］）、及び、ＴＰ５３における低頻度３’ＵＴＲ ＳＮＰ（従前は、がん［４２］、及び、ｍＬＯＹ［１９］に関連していた）（表１１）。ＴＥＲＴ及びＣＨＥＫ２変異は、複数のタイプの常染色体事象に関連していた；対照的に、当該ＴＰ５３ ＳＮＰは、主に、ロス（常染色体に関する局所的欠失、及び、Ｘの全染色体ロスの両方）に関連していた（表１２）。ＣＨＥＫ２フレームシフトＳＮＰの保有者は、特に、複数のクローンＳＶを発症する傾向があった：常染色体ＳＶを検出した３３名の保有者の内の８名は、一般的に、複数のクローンにおいて、２つ以上の検出可能な事象を有していた（３の期待値と比較して、Ｐ＝０．００８）。
体細胞ＳＶ、及び、がんの発症
検出可能な（任意の遺伝子座での）モザイクを有するがんに罹患していない個人は、その後の血液癌のリスクが、１０倍を超えて高くなる［１～４］。慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）に関しては、進行の数年前にクローンモザイク現象が先行することが公知である緩慢に進行する血液癌［４３、４４］、ＣＬＬ以前の症例で認められるモザイク異常は、ＣＬＬで認められるものと同じ遺伝子座で発生する［３０、３１、４５、４６］。
この研究で検出した数多くの事象により、特定のモザイクＳＶが、特定のがんのリスクをより正確に予測する可能性を評価することができた［４７］。本出願人は、年齢及び性別を補正した分析において、その後のがん診断（ＤＮＡ収集して１年超えて以降に）と有意に（ＦＤＲ＜０．０５で）関連した１７個の体細胞ＳＶ事象を同定した（図８Ａ、及び、表１３）。これらのＳＶのサブセットのオッズ比は、非常に高く：血液癌で一般的に認められる幾つかのＳＶは、偶発的ＣＬＬまたはＭＰＮのリスクが１００倍を超えて高くなっていた。２ｐのＤＮＭＴ３Ａ欠失は、偶発的な非血液癌のリスクを、３．５倍にまで高めたが、この弱い関連性も、非血液癌とクローン性造血との両方のリスクを増加させる、その他の認められていないリスク要因で説明し得る。
ＣＬＬ及び偶発的ＣＬＬとで共通して認められる異常との関連性の強さに基づいて、本出願人は、これらの事象のモザイク状態を、その他のリスク要因、年齢、性別、ＣＬＬ遺伝的リスクスコア（ＧＲＳ）［４８］、及び、リンパ球数と組み合わせて、偶発的ＣＬＬの予測を改善できると考えた。これらの予測因子から構築したロジスティックモデルは、１０倍の交差検証で高い予測精度（ＡＵＣ＝０．９２）を達成し、モザイクに関する情報が無くとも、構築した予測因子よりも優れていた（図８Ｂ、及び、図４９）。この結果は、評価時に、分析を、正常なリンパ球数（１～３．５×１０９／Ｌ）を有する個人に制限しても安定していた（ＡＵＣ＝０．８１；図８Ｃ）。非常に低い細胞分画で検出可能な１２トリソミーを有する初期のクローンは、主に、この予測精度を向上した（図５０）。偶発的ＣＬＬに罹患した個人は、診断の６年前までにクローン性を示し、そして、クローン率は、悪性腫瘍までの時間と反比例した（図８Ｄ）。さらに、本出願人は、検出可能なモザイク現象が、すべての原因のリスクをおよそ２倍にすることを認めた。
考察
長期位相情報を使用して、１５１，２０２名の遺伝子型データの微妙な染色体の不均衡を検出することで、本出願人は、８，３４２個の体細胞ＳＶを網羅する、従前の分析よりも１桁大きい規模のマップを作成した［１、２、７、８］。本出願人は、これらのデータが提供した統計的検出力を使用して、モザイクＳＶのゲノム分布を明らかにし、クローン性増殖が受け継いできた数多くのドライバーを特定し、これらが受け継いだ強力な影響の可能性のあるメカニズムを知見するに至り、そして、クローンの増殖が健康転帰に及ぼす影響を調査した。
クローン性増殖は、突然変異、及び、それに続く選択的増殖に起因しており［１０］、そして、上記した結果は、この変換を駆動する多様な生物学的メカニズムを明らかにする。第一に、ゲノムの改変を行わなくてはならない。体細胞ＳＶに関する我々のマップは、ＣＮＮ－ＬＯＨを作り出す有糸分裂組換え、染色体のゲイン及びロスを作り出す誤分離、ならびに、間質性欠失を作り出す複製エラーが、ＳＶを生成する最も一般的なプロセスであることを確認しており［１、２、７、８］、その一方で、変異の特定の供給源として、染色体不安定部ＦＲＡ１０Ｂでの切断も強調した。第二に、染色体異常を有する変異細胞は、アポトーシス及び老化を免れなければならない。本出願人は、ＴＰ５３、ＣＨＥＫ２、及び、ＴＥＲＴにおけるクローン性トランスドライバーを観察しており、これは、細胞周期遺伝子の変動をｍＬＯＹに結合する最近の結果を裏付けている［１９］。第三に、変異細胞は、増殖上の利点を持ち合わせなくてはならない。選択圧は、コピー数を変更するＳＶ（例えば、腫瘍抑制遺伝子のロス）［１、２、７、８］について明確なことは多いが、ＣＮＮ－ＬＯＨが、頻繁に変異する遺伝子座に第二のヒットをもたらす［４９］か、または、インプリンティングを撹乱する［５０］事例を除いて、ＣＮＮ－ＬＯＨを追跡することは困難である。ここで、本出願人は、ＣＮＮ－ＬＯＨは、受け継いだ対立遺伝子を複製または欠失することで、強力な選択的利点をも達成できることを確認した。
受け継いだ対立遺伝子の保有者の大部分が、その後に、問題とする変異を獲得し、次いで、クローン的に増幅するので、受け継いだＣＮＮ－ＬＯＨリスク変異の（５０％までの）高い浸透率は、受け継いだ対立遺伝子と（より不安定な）後天性突然変異との間の基本的な差異として通常認められるものを疑問視する。浸透率の高さは、有糸分裂組換えが、個体が生存している間にホモ接合細胞のクローン選択のための潜在的に受け継いだ機会を予想通りに解き放つのに十分に一般的である、ことを意味している。同様に、この事象は、後天性（体細胞性）変異が関与しているにもかかわらず、本出願人は、ＦＲＡ１０Ｂでの１０ｑ切断のメンデル遺伝パターンを認めた（図６Ａ～６Ｅ）。
クローン性増殖は、様々なレベルの増殖及び生物学的変化を示しており、したがって、健康に関して様々な影響を及ぼす［１０］。本出願人は、シス作用性遺伝的変異が引き起こすものの一部を含む数多くの体細胞ＳＶには、識別可能な悪影響が無いことを知見した。しかしながら、血液癌で一般的に認められる体細胞ＳＶは、がんのリスクを大幅に高めるものであり、そして、早期発見に使用できる可能性がある。遺伝子型データ及び健康転帰を収集するための人口規模の取り組みが拡大し続けているので、試料サイズと人口をベースとした染色体位相との両方の能力を向上させることで、本出願人は、クローン性造血、及び、その臨床後遺症について、これまで以上に実効性のある分析を期待している。
方法
ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋコホート、及び、遺伝子型強度データ。このＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋは、評価時に４０～７０歳である個人を対象とした非常に大規模かつ積極的な研究である［２３］。協力者には、２００６年～２０１０年の間に評価センターに参加してもらい、遺伝子型決定及び血液分析のために血液試料を提供して、そして、病歴及び環境曝露に関するアンケートにも回答してもらった。評価後の何年もの間、これらの個人の健康転帰データ（例えば、がんの診断、及び、死亡）は、ＵＫ ｎａｔｉｏｎａｌ ｒｅｇｉｓｔｒｉｅｓを通じて蓄積した。
本出願人は、それぞれが約８００Ｋ ＳＮＰを有し、かつ、９５％超が重複しているＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＵＫ ＢｉＬＥＶＥ、及び、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ Ａｘｉｏｍ対立遺伝子に関して分類した１５２，７２９個の試料からなるＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋでの遺伝的データを分析した。本出願人は、欠落及びヘテロ接合性フィルターに基づいたゲノム解析から除外対象とした４８０名、ならびに、同意を撤回した１名を外し、そして、１５２，２４８個の試料を残した。本出願人は、変異セットを、欠落率が１０％以下の両アレル変異に制限し、そして、ＵＫ ＢｉＬＥＶＥ対立遺伝子と、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋアレイとの間で対立遺伝子頻度が著しく異なることが判明した１１１個の変異を除外し、そして、常染色体及びＸ染色体に関して、７２５，６６４個の変異を残した。最後に、本出願人は、１０個に満たない試料（または、ｃｈｒＸについては、５個に満たない女性試料）がマイナー対立遺伝子にホモ接合性であると判定された１１８，１３９個の変異をさらに除外した；本出願人は、これらの変異での遺伝子型判定が、稀なホモ接合体をヘテロ接合体と判定するエラーの影響を受けやすいことを認めた。本出願人は、Ｋｐｂｗｔ＝４０，０００のＥａｇｌｅ２［２６］、さもなければ、デフォルトパラメーターを使用して、残りの６０７，５２５個の変異を段階的に導入した。
本出願人は、Ｊａｃｏｂｓ ｅｔ ａｌ．，［１］と同様の方法で、アフィン正規化及びＧＣ波補正［５２］を行った後に、遺伝子型強度を、ｌｏｇ２ Ｒ比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換した［５１］（対立遺伝子の総強度と相対強度を測定）（補足事項）。次いで、それぞれの試料について、本出願人は、それぞれの常染色体内でのヘテロ接合部位間で、標準偏差（ＢＡＦ）を演算し、そして、本出願人は、平均値標準偏差（ＢＡＦ）＞０．１１で、遺伝子型の質の低さが示された３２０個の試料を除外した。最後に、本出願人は、（長期連鎖不平衡の領域における、見かけの短い間質性ＣＮＮ－ＬＯＨ事象に基づいた；補足事項を参照されたい）汚染の可能性を示す証拠［８］が出てきた別の７２５個の試料、及び、表現型データの無い１つの試料を除外して、分析のために、１５１，２０２個の試料を残した。
長期ハプロタイプ位相を使用した体細胞ＳＶの検出。本明細書で、本出願人は、体細胞ＳＶ検出のための我々の手法の基本的な考えを概説する。
核となる知見は、本出願人が、長期位相情報を利用して、細胞母集団における母系対立遺伝子画分と父系対立遺伝子画分との間の局所的な不均衡を検索する、ことを意図していることにある（図９Ａ～９Ｃ、１０Ａ～１０Ｃ、及び、１１Ａ～１１Ｃ）。この目的のためのハプロタイプ位相の有用性は、従前から認識されていた［８、５３、５４］が、従前の手法では、ほぼすべてのメガベースで発生するフェーズ切替えエラーを考慮する必要があり、このことは、ハプロタイプをベースとした分析が直面する一般的な課題である［５５］。ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋにおいて、本出願人は、数十メガベースの規模で正確な位相情報を持ち合わせており［２４、２６］、新規のモデル化手法、及び、検出感度のさらなる改善を可能にする（図３６）。
この技術は、３状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、ヘテロ接合部位でＳＶが誘発した対立遺伝子バランス（｜ΔＢＡＦ｜）の偏差を捕捉する（図５１）。このモデルは、ＳＶ内の生殖細胞系列ｈｅｔｓで、予測される絶対ＢＡＦ偏差を表す単一のパラメーターθを有する。演算した段階的遺伝子型決定強度データでは、位相判定に（符号を付けた）ＢＡＦ偏差を乗じると、ＳＶ内に連続した領域が生成され、予想される段階的ＢＡＦ偏差は、＋θ、または、－θになる（位相切替えエラー時に、符号が反転する）；ＳＶの外部では、ＢＡＦ偏差は想定されない。我々のＨＭＭでの３つの状態は、これら３つの可能性をコードし、そして、これら状態での発光は、ノイズが多いＢＡＦ測定を表す。＋θと－θ状態の間の遷移は、切替えエラーを表しており、±θと０状態の間の遷移は、ＳＶ境界を捕捉する。
パラメーター化したＨＭＭを使用して認められた段階的ＢＡＦ偏差のモデル化は、染色体でのモザイクＳＶの有無を決定するための尤度比検定統計を自然に生成する、という重要な利点がある。明示すると、θの所定の選択について、本出願人は、標準のＨＭＭ動的プログラミング演算を使用して、ＳＶ誘発ＢＡＦ偏差が、Ｅ［｜ΔＢＡＦ｜］＝０であるという仮定の下で、認められたＢＡＦデータの総確率を演算して、位相切替え、及び、ＳＶ境界における不確実性を積分する。θ＝０（すなわち、ＳＶ無し）の尤度に対して、すべての選択可能なθに対する最大尤度との比率を求めて、検定統計量を得る。当該ＨＭＭが、当該データを完全に表すのであれば、この検定統計量は、漸近分布と比較できる。しかしながら、実際には、当該ＨＭＭでのパラメーター（例えば、遷移確率）が不完全に推定されていることを本出願人は把握していたので、代わりに、本出願人は、我々の試験統計を経験的に較正した：本出願人は、無作為化した位相でデータの試験統計を演算して、そのヌル分布を推定し、そして、本出願人は、この経験的ヌルを使用して、ＦＤＲを制御した。最後に、当該ＦＤＲ閾値を通過する染色体について、本出願人は、当該ＨＭＭから状態経路を収集することで（θの最尤値を使用して）、ＳＶ境界を判定した。
上記した検出手順は、ＢＡＦデータのみを使用しており、そして、デザインではＬＲＲ測定を無視する（遺伝子型決定アーティファクトに対して最大限に安定させる）；しかしながら、事象を検出した後に、本出願人は、ＬＲＲデータを組み込んで、検出したＳＶを、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインとして判定した。モザイクＳＶは、ＢＡＦ（相対対立遺伝子強度の測定）を、ヘテロ接合部位で、０．５から逸脱させ、そして、ロス及びゲインは、ＬＲＲ（総強度の測定）を、０から逸脱させると、クローン細胞画分と共に偏差が大きくなる；したがって、本出願人が、ＬＲＲ及びＢＡＦ偏差で検出した事象をプロットしてみると、３つの線形クラスターの生成が認められ（図５Ａ、及び、図２７）、このものは、従前の研究［１、２、８］と一致していた。本出願人は、染色体固有のクラスターを使用して、コピー数の判定を行い、そして、異なる染色体に関する異なる頻度の事象タイプを利用した。クラスターは、ＢＡＦ偏差がゼロに近づくと収束するので、本出願人は、検出した全ＳＶの２９％を含み、９５％未満の信頼コピー数を有している、低細胞画分で検出したＳＶについては、検出したＳＶのコピー数を判定しなかった。次いで、本出願人は、参考文献［１］のようにして、クローン細胞画分を推定した。
構成的重複の可能性を排除する後処理ステップとして、本出願人は、ＬＲＲ＞０．３５、または、ＬＲＲ＞０．２、及び、｜ΔＢＡＦ｜＞０．１６で、長さが＞１０Ｍｂの事象を選別し、そして、本出願人は、ＬＲＲ＞０．２、または、ＬＲＲ＞０．１、及び、｜ΔＢＡＦ｜＞０．１で、長さが＜１０Ｍｂの事象を選別した（図４４）。（大部分の構成的重複は、別のＨＭＭが関与する前処理ステップで、すでにマスクしていた。
血統における体細胞ＳＶ型のエンリッチメント。本出願人は、９７％の協力者について利用可能な完全な血球数データから１４個の血球数指標（リンパ球、好塩基球、単球、好中球、赤血球、及び、血小板の数及び割合、ならびに、赤血球及び血小板の分布幅）を分析した。本出願人が、ヨーロッパ系の祖先を持つと自己申告した個人（コホートの９６％）に限定をしたところ、１４０，２５０名が残った；次いで、本出願人は、性別で層別化を行い、そして、年齢、年齢係数、及び、喫煙状態を回帰させた後に、分位点で、それぞれの血液指数を正規化した。
異なる血球タイプに結合した体細胞ＳＶのクラスを同定するために、本出願人は、まず、染色体の位置及びコピー数に基づいてＳＶを分類した。それぞれの常染色体について、本出願人は、検出した事象の大部分を構成するＳＶの５つの別個のカテゴリー：ｐ－アームのロス、ｑ－アームのロス、ｐ－アームのＣＮＮ－ＬＯＨ、ｑ－アームのＣＮＮ－ＬＯＨ、及び、ゲイン、を定義した。本出願人は、ロス、及び、ＣＮＮ－ＬＯＨ事象をアーム別に細分化したが、ほとんどのゲイン事象が、染色体全体のトリソミーであるため、ゲイン事象は細分化しなかった（図１）。染色体Ｘについて、本出願人は、２つのロスカテゴリーを、単一の全染色体ロスカテゴリーに置き換えた。全体として、この分類は、１１４個のＳＶタイプをもたらした。本出願人は、我々の血球濃縮分析を、少なくとも１０回再現して、７８種のＳＶタイプにまで制限し、そして、本出願人は、ｃｈｒ１７ゲインカテゴリをさらに除外した（これらの事象のほとんどすべてが、すでに１７ｐ－事象として計数されているｉ（１７ｑ）イソ染色体から生じるため；図２０）。
残りの７７種のＳＶタイプのそれぞれについて、本出願人は、Ｆｉｓｈｅｒの直接確率検定を使用して、正規化したそれぞれの血液指数に異常（上位１％）値を有する個人間でのＳＶ検出のエンリッチメントを演算した。本出願人は、ＦＤＲ閾値が０．０５を超えると、有意のエンリッチメントを報告した（図５Ｆ、及び、表６）。
体細胞ＳＶとのシス関連性についての染色体全体の関連試験。近傍の体細胞ＳＶに影響を与える受け継いだ変異を同定するために、本出願人は、２種類の関連分析を行った。まず、本出願人は、近傍の体細胞ＳＶを発現する可能性を高める変異を検索した。本出願人は、それぞれの変異について、当該変異と、最大で３つの変異特異的ケースコントロール表現型との間の関連性についてＦｉｓｈｅｒ試験を行い、（事象境界での不確実性を許容するために）当該変異を含む、または、４Ｍｂ以内の（ｉ）ロス、（ｉｉ）ＣＮＮ－ＬＯＨ、または（ｉｉｉ）ゲイン事象を含んでいれば、それらをケースの試料に該当するものと考慮して定義した。本出願人は、少なくとも２５の症例で表現型を試験した。本出願人は、マイナー対立遺伝子頻度（ＭＡＦ）が＞２×１０－５である５，１００万の帰属変異に関して、これらの試験を行って（ＵＫ１０Ｋ及び１０００ Ｇｅｎｏｍｅｓ フェーズ３ リファレンスパネルのマージを使用してＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋで帰属させた［５６］）、帰属傾向が不十分であるヨーロッパ系のＭＡＦよりも５倍超の大きさの非ヨーロッパ系のＭＡＦを有する変異を除外した。本出願人は、祖先がイギリス人またはアイルランド人であると自己申告した個人に限定し、主要要素の外れ値（＞４標準偏差）を除外し、そして、（ｐｌｉｎｋｒｅｌ－カットオフ ０．０５を使用して）０．０５の関連性カットオフを課した後に、１２０，６６４名を分析した［５７］。
本出願人は、体細胞ＳＶが、対立遺伝子のバランスをシフトする傾向がある変異（対立遺伝子特異的な発現に類似している）を検索する第二の形式の関連分析も実行した。ＳＶの所定のクラスについて、それぞれの変異について、本出願人は、ＳＶが変異及び重複するヘテロ接合型ＳＶ保有者を調べ、そして、本出願人は、二項検定を実行して、ＳＶが、一方の対立遺伝子を、他方に対して欠失または複製する可能性が高いか否かを確認した。本出願人は、二項検定を、ＳＶに対して確信を持って変異を段階的に導入した個人に制限した（ランダムに改めて得た５つの試料では、不一致は無かった；補足事項）。
上記した２つの関連性試験は独立しているので、本出願人は、２段階の発見と検証の手法を適用して、ゲノム全体の有意な関連性を同定した。本出願人は、いずれかの試験での発見について、１０－８の値のＰ値閾値を使用し、そして、その他の試験での検証のために名目Ｐ＜０．０５の有意性を確認した（体細胞ＳＶに影響を与える変異が、両方のタイプの関連を示すと推論した）。いずれの試験でもＰ＜１０－８のすべての遺伝子座で、一方の試験でＰ＜１０－８の最も有意な変異が、他方で検証された（表１）。同定した遺伝子座で、本出願人は、Ｐ＜１０－６に到達する二次的な独立した関連性をさらに検索した。
最終的な分析では、本出願人は、体細胞ＳＶ表現型を改良して、関連性をマッピングする性能をわずかに高めた。１ｐ、９ｐ、及び、１５ｑ ＣＮＮ－ＬＯＨに関連する遺伝子座について、本出願人は、テロメアに到達するすべての事象を含めるようにケースステータスを拡大すると、関連強度が向上することを知見した（コピー数が不明な幾つかの検出したテロメア事象は、おそらくは、同じ生殖細胞系列変異で駆動したＣＮＮ－ＬＯＨであるため）。ＦＲＡ１０Ｂでの関連シグナルについて、本出願人は、１０ｑ２５からテロメアに及ぶ端末ロス事象のみを含めるようにケースステータスを調整した。
ＭＰＬ及びＦＲＡ１０Ｂでの同祖的分析。本出願人が複数の原因となる稀な変異の証拠を見つけた遺伝子座で、本出願人は、さらなる、または、再発する原因変異の可能性をさらに調査するために、ＳＶ保有者間で同祖性を共有する長いハプロタイプを検索した。本出願人は、ハプロタイプ拡張子を有するＧＥＲＭＬＩＮＥを使用して、ＩＢＤ管を判別した［５８］。
ＳＦＡＲＩ Ｓｉｍｏｎｓ Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎデータセット。Ｓｉｍｏｎｓ Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ（ＳＳＣ）は、ｔｈｅ Ｓｉｍｏｎｓ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ａｕｔｉｓｍ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ（ＳＦＡＲＩ）［２７］が収集した、自閉症単身世帯から得た遺伝的試料の管理機関である。本出願人は、ＳＳＣ配列の第一のフェーズ（平均カバレージ ３７．８Ｘ［５９］）の２，０７６個の全ゲノム配列を分析して、本出願人が検出したモザイクＳＶが、自閉症の遺伝的リスクに寄与しているか否かを調べた。承認を受けた研究者は、ｈｔｔｐｓ：／／ｂａｓｅ．ｓｆａｒｉ．ｏｒｇに申請すれば、この研究で説明されているＳＳＣ母集団データセットを取得できる。
１５ｑ２６．３での７０ｋｂの欠失の検出及び判定。本出願人は、ＷＧＳデータで、１５ｑ２６．３関連シグナル（具体的には、ｒｓ１８２６４３５３５タグＳＮＰ）をマッピングして、１５ｑ ＣＮＮ－ＬＯＨ及びロスに関連する受け継いだ７０ｋｂの欠失を発見した（図７Ｃ、及び、図３７）。次いで、本出願人は、欠失した領域での２４個のプローブでの遺伝子型強度を使用して、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ ＳＮＰ－対立遺伝子データで、この欠失を判定した（図３８）。
ＦＲＡ１０ＢでのＶＮＴＲの検出及び帰属。当該ＦＲＡ１０Ｂ部位で、１０回を超える回数で読み取りを行うすべてのＳＦＡＲＩ試料について、本出願人は、読み取りのローカルアセンブリを実行して、コンセンサスＶＮＴＲ配列を生成しようとした。本出願人は、１３世帯において、４つの異なる配列を同定した（図３４、及び、３５）。本出願人は、ＦＲＡ１０Ｂで非リファレンス読み取りの割合が高い個人をさらに調べて、さらなるＶＮＴＲ保有者を見つけた。本出願人は、十分な読み取り証拠を持ち合わせていた３０名の保有者の保存リストを作成した（家族内の別の個人が保有者であれば、証拠が少なくて済む）。一部の試料では読み取りが欠落しているので、これらのＶＮＴＲ配列が、さらなるＳＦＡＲＩ試料で見つかる可能性がある。本出願人は、Ｍｉｎｉｍａｃ３を使用して、ＵＫ ＢｉｏｂａｎｋにＶＮＴＲ配列を入力した［６０］。
クローンのトランスドライバーについてのＧＷＡＳ及び遺伝率の推定。本出願人は、トランス関連性がＭＡＦ＞０．１％である変異を、６つのクラスのＳＶ（任意の事象、任意のロス、任意のＣＮＮ－ＬＯＨ、任意のゲイン、任意の常染色体事象、任意の常染色体ロス）について、共変量として、１０の主要要素、年齢、及び、遺伝子型決定アレイを含む、ＢＯＬＴ－ＬＭＭ［６１］を使用して、（上記した）ヨーロッパ系祖先とは無関係な１２０，６６４名について試験した。また、本出願人は、０．１のＦＤＲで、３，４６２名のＸロス判定の可能性のある拡大セットを使用して、女性Ｘロスとの関連性の試験を行い、この分析を、６６，６８５名の女性に限定した。従前のＧＷＡＳに関係していた８６個の変異についての我々の標的分析では、本出願人は、８６個の変異及び７つの表現型に基づいて、８．３×１０－５のＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ有意性閾値を適用した。本出願人は、ＢＯＬＴ－ＲＥＭＬを使用して、ＸロスのＳＮＰ遺伝率を推定し［４０］、推定値を、易罹病性スケールに変換した［６２］。
ＧＥＵＶＡＤＩＳ ＲＮＡ－配列データにおけるＸ染色体不活性化の分析。偏りのあるＸ染色体不活化（ＸＣＩ）で、優先的なＸハプロタイプロスの媒介の可能性を試験するために、本出願人は、Ｘｐ１１．１で最初の偏りがあったロス関連の近傍での偏ったＸＣＩの証拠について、ＧＥＵＶＡＤＩＳ ＲＮＡ－配列データ［６３］を調べた。本出願人は、会合シグナルを含む動原体周辺の連鎖不平衡ブロック内でのＦＡＡＨ２における３つのコーディングＳＮＰを同定した。本出願人は、少なくとも１つのＳＮＰについてヘテロ接合性であった、ヨーロッパ系祖先を有する６１名のＲＮＡ－配列データを分析した（６１名の内の６０名は、３つすべてのＳＮＰについてヘテロ接合性であり、他の個人は、２つのＳＮＰでヘテロ接合性であった）。本出願人は、ＧＡＴＫ［６４］ＡＳＥ Ｒｅａｄ Ｃｏｕｎｔｅｒを使用して、ＲＮＡ－配列ＢＡＭファイルから対立遺伝子特異的な発現を同定した。ほとんどの個人は、クローンリンパ芽球様細胞株でのＸＣＩで、予想通りに、３つのＳＮＰにわたって強力な一貫した対立遺伝子特異的発現を示した［３９］；しかしながら、本出願人は、一方の対立遺伝子、または、他方の対立遺伝子を支持する体系的に偏ったＸＣＩの証拠を認めなかった（表１０）。
ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋがん表現型。本出願人は、１つ以上の一般的、または、偶発的がん診断を受けた２３，９０１名について、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋから提供を受けた英国のがん登録データを分析した。がん登録データには、診断日、及び、ＩＣＤ－Ｏ－３組織学、及び、行動コードが含まれており、本出願人は、これらを使用して、ＣＬＬ、ＭＰＮ、血液、及び、非血液癌の診断を受けた個人を特定した［６５、６６］。我々が注目していたのは、ＤＮＡ収集から１年を超えた時点で偶発的がんの診断を予測する体細胞ＳＶの予後診断力であったので、本出願人は、今回の報告以前にがん（がん登録データ、または、自己報告された一般的ながんのいずれか）を有していた全員を分析から除外した。また、本出願人は、各人で最初のがんの診断だけに関心を向け、そして、本出願人は、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋの提案にあるように、２０１４年９月３０日以降の診断について調査を行った（追跡期間の中央値は５．７年、標準偏差０．８年、範囲４～９年）。最後に、本出願人は、祖先がヨーロッパ系である自己申告した個人に限定して分析を行った。このような除外をすることで、事例の総数は、ＣＬＬが７８、ＭＰＮが４２、血液が４４１、及び、非血液癌が７，４５８にまで減少し、本出願人が分析したコントロールは、１１９，３３０例であった。
クローン性ＳＶが付与するがんリスクの推定。偶発的がんの診断に関連する体細胞ＳＶのクラスを同定するために、本出願人は、染色体の位置、及び、コピー数に基づいて、ＳＶを上記した１１４のクラスに分類した。次に、本出願人は、少なくとも３０名の保有者については、４５のクラスだけに関心を向けた。それぞれのＳＶクラスについて、本出願人は、試料が、ＳＶだけを含み、または、当該試料で検出したすべてのモザイクＳＶの中で最も細胞分画が多ければ、それらの試料を事例として考慮した（すなわち、本出願人は、サブクローン性事象の保有者を事例として計数しなかった）。本出願人は、Ｃｏｃｈｒａｎ－Ｍａｎｔｅｌ－Ｈａｅｎｓｚｅｌ（ＣＭＨ）試験を使用して、ＳＶクラスと偶発的がんとの間の関連性に関するオッズ比及びＰ値を演算して、性別及び年齢（６つの５年瓶）で層別化した。ＳＶ表現型と偶発的がん表現型の両方が稀であり、回帰の基礎である通常の近似値とは相容れないので、本出願人は、Ｃｏｘ比例ハザードモデルを使用して、ハザード比を演算するのではなく、ＣＭＨ試験を使用して、（経過観察の間のいずれかの時点での偶発的がんについての）オッズ比を演算した。本出願人は、０．０５のＦＤＲ閾値を超える有意な関連を報告した（図５Ａ、及び、表１３）。
偶発的ＣＬＬの予測。本出願人は、偶発的ＣＬＬを予測するために、３つのネスト化したロジスティックモデルを検討した。ベースラインである第一のモデルにおいて、本出願人は、説明変数として、年齢及び性別だけを含めた。
第二のモデルでは、本出願人は、リンパ球数、及び、ＣＬＬの遺伝的リスクを加えた（従前に公開され、かつ、Ｐ＜５×１０－８に到達した、参考文献［４８］の１４回の高信頼ＧＷＡＳヒットを使用して演算した）；対数リンパ球数は、精度の大部分を改善した。完全なモデルでは、本出願人は、１１ｑ－、＋１２、１３ｑ－、１３ｑ ＣＮＮ－ＬＯＨ、１４ｑ－、２２ｑ－の説明変数、及び、その他の常染色体事象の総数を加えた。
本出願人は、２つの試料のベンチマークセットで、それぞれのモデルの精度の評価を実施しており、一方は、すべての試料（上記した除外を通過する）を含み、そして、他方は、評価時にリンパ球数が正常（１～３．５×１０９／Ｌ）である個人に限定しており、すなわち、多くとも、わずかなクローン性しか示さない。（第２のベンチマークセットにおいて、本出願人は、モデル全体のモザイク事象を、＋１２、１３ｑ－、及び、１３ｑ ＣＮＮ－ＬＯＨに制限した。）本出願人は、モデルのパフォーマンスを比較するために、１０倍もの層別交差検証を実行した。本出願人は、すべての交差検証フォールドから結果を統合し、そして、受信者操作特性曲線（ＡＵＣ）下の面積を演算して、予測精度を評価し（図８Ｂ、及び、８Ｃ）、そして、本出願人は、適合率―再現率特性も測定した（図４１）。
クローン性ＳＶが付与する死亡リスクの推定。本出願人は、評価を行った後に死亡したとの報告を受けた４，６１９名について、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋから提供を受けた英国の死亡登録データを分析した。ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋの提案に従い、本出願人は、２０１５年１２月３１日以降の死亡について審査を行い、平均経過観察期間の６．９年（範囲５～１０年）で、４，５１８名の死亡報告残した。本出願人は、体細胞ＳＶと死亡率との間の関係を調査し、モザイクの点突然変異が死亡リスクを増加させるという従前の所見の拡大を目指した［３、４、１１］。この分析については、死亡リスクに関するＳＶの影響が弱く、また、経過観察中に報告を受けた死亡者の数が比較的に少なかったため、染色体でＳＶを層別化するには不十分であった。したがって、本出願人は、コピー数のみでＳＶを層別化し、そして、Ｃｏｘ比例ハザードモデルを使用して、それぞれの事象クラスが付与したハザード比を演算した。本出願人は、これらの分析を、祖先がヨーロッパ系であると自己申告した個人に限定し、そして、本出願人は、年齢と性別、ならびに、従前はクローン性造血［３、１１、２１］に関連しており、かつ、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋのモザイク現象と関連している喫煙状況（Ｐ＝０．０００１７）を調整した。本出願人は、すべてのクラスの事象が、従前のがん診断の有無にかかわらず、個人の死亡率を高めており、ロスが、最大のリスクを招き、そして、ＣＮＮ－ＬＯＨが、最小のリスクを招くことを認めた（図８Ｄ、及び、表１４）。
本出願人は、本明細書に記載した手法が非常に安定しており、検出した事象の全体的なゲノム分布が、従前の研究と概ね一致していることを認めた［１、２、７、８］。しかしながら、当初の分析では、本出願人は、（ＣＮＮ－ＬＯＨが、一般的に、有糸分裂組換え、及び、テロメアへの伸長を受けて作り出されるものだと仮定して）技術的なアーティファクトを示す数百もの明らかに短い間質性ＣＮＮ－ＬＯＨ事象を検出した。調査の結果、本出願人は、これらのアーティファクト事象の圧倒的多数が、ゲノムの特定の５つの領域で発生していることを発見した：ｃｈｒ３：約４５Ｍｂ（１１事象）、ｃｈｒ６：約３０Ｍｂ（７０９事象）、ｃｈｒ８：約４５Ｍｂ（１２事象）、ｃｈｒ１０：約８０Ｍｂ（４０事象）、ｃｈｒ１７：約４０Ｍｂ（４０事象）。また、本出願人は、そのような多重検出が、同じ試料で頻発することに気づいた；すべての保有者をまとめてみると、７１７個の試料が含まれており、そのほとんどすべてが、（我々が、この当初の分析からマスクしていなかった）ＨＬＡで、ｃｈｒ６アーティファクトを保持していた。当該ｃｈｒ３、ｃｈｒ６、及び、ｃｈｒ８領域は、すべて、長期ＬＤを有することが従前から指摘されており［７０］、このことは、試料汚染［８］が有力な原因であると示唆されており；試料が、別人の細胞で汚染されているのであれば、長期ＬＤ（すなわち、多様性が小さなハプロタイプ）、対立遺伝子のバランスは、元の試料の親のハプロタイプの一方（外来ＤＮＡにより近似している方）を優先してシフトすることができる。したがって、安全のために、本出願人は、これらの試料の７１７個すべてを分析から除外し、そして、本出願人は、３つ以上の間質性ＣＮＮ－ＬＯＨ判定を有する６名、及び、スイッチ切替えエラー率の高さがうかがえる３つ以上の判定を有する２名をさらに除外して、合計で、７２５名を除外した。
上記した問題とは別に、本出願人は、ごく一部の部位をｈｅｔｓとして誤って判定し、続いて、同じハプロタイプで段階的に行って、非常に強力な位相整列ＢＡＦ偏差を招くホモ接合性（ＲＯＨ）を実行したところ、短い間質性ＣＮＮ－ＬＯＨを判定する非常に稀な技術的アーティファクトも認めた。これらの判定は、容易に選別できた；本出願人は、小さなヘテロ接合性（この領域で予想されるヘテロ接合性の＜１／３）、及び、ＬＲＲ＞－０．１（ロス事象に起因して、当該領域が、おそらく半接合性ではないことを保証する）という基準を使用した。これらのフィルターをかけた後に、本出願人は、すべての試料の内で、３２個の間質性ＣＮＮ－ＬＯＨ判定だけを残したが、手動確認では明らかなアーティファクトは認められなかった。
焦点欠失の分析
体細胞ＳＶのゲノム分布は、非常にランダムであり、そして、一般的には、長さが＜１Ｍｂの欠失した領域（ＣＤＲ）は、１つのコピーのロスが、過剰な細胞増殖を招くハプロ不足遺伝子を示し得るので、特に、重要である［２］。１４ｑ１１．２、１４ｑ３２．３３、及び、２２ｑ１１．２２のＶ（Ｄ）Ｊ組換え領域を除くと、最も一般的に欠失した３つの領域は、２ｐのＤＮＭＴ３Ａ、４ｑのＴＥＴ２、及び、１３ｑのＤＬＥＵ２／ＤＬＥＵ７を標的としており、従前の研究での所見と一致している［２、８］；本出願人は、これらの染色体アームでのＣＮＮ－ＬＯＨ事象の大部分が、これらの遺伝子を含んでおり、選択の収束パターンを示唆していることを認めた（図４、及び、図３８）。（本出願人は、大きな欠失、及び、１１ｑにてＡＴＭにまで及ぶＣＮＮ－ＬＯＨ事象を有する同様のパターンを認めた。）また、本出願人は、体細胞ＳＶの集団研究で以前は指摘されていなかったが、一般的には、がんで変異している３つの遺伝子でＣＤＲを認めた：１２ｐのＥＴＶ６（血液悪性腫瘍での変異）、１７ｑのＮＦ１（神経線維腫症１型での欠失）、及び、２２ｑでのＣＨＥＫ２（ＤＮＡ損傷応答での関与、及び、数多くのがんでの変異）（図１５、２０、及び２５）。加えて、本出願人は、文献検索で、推定標的遺伝子に関係した２つの新規のＣＤＲを認めた：１ｐ３６．１１－１ｐ３５．３の３００ｋｂ領域にある６つの遺伝子の内の１つであるＲＰＡ２は、６つの欠失に含まれており、そして、ＤＮＡ損傷応答に関与しており［７１］、及び、３ｐ１３の６２０ｋｂ領域における唯一の遺伝子であるＲＹＢＰは、７つの欠失に含まれており、そして、腫瘍抑制遺伝子である、と報告されている［７２］（図１２、及び、１４）。
ＣＤＲを検出するために、本出願人は、数多くのロス事象が及ぶ短いゲノム領域を同定する必要があった；しかしながら、本出願人は、ロスが焦点領域に多少なりでも特異的であるとの要求を満足する必要もあった（例えば、短い欠失は、アーム全体の欠失よりも遙かに重要である）。この直感を裏付けるために、本出願人は、それぞれのロス事象に、最大重量を１として（６Ｍｂより短い事象について）、６Ｍｂ／［事象の長さ］に等しい重量を与えた。次いで、本出願人は、総重量が４を超えるすべての領域を調べ、そして、これらの領域でのロスの積み重ねが、ＣＤＲと見なすのに十分な焦点であるか否かを確認した。
偏ったＸ染色体ロスの分析
モザイク状態に関する標準ＧＷＡＳを実行することに加えて、本出願人は、別のタイプの関連性について、検出したＳＶを検索した：ヘテロ接合性の個人における一方の対立遺伝子を、他方よりも優先して、対立遺伝子のバランスのシフトを行う（対立遺伝子特異的発現と類似している）。本出願人は、高頻度のＸロスが故に（図４）、女性染色体Ｘに関するこの分析に注力して取り組み、そして、関連性をさらに高めるために、本出願人は、Ｘロス判定の可能性のある３，４６２名の拡大セットを使用して、０．１のＦＤＲで、Ｘロス関連分析を行った。本出願人は、ＤＸＺ１の近傍のＸｐ１１．１で印象的な関連性（Ｐ＝６．６×１０－２７、喪失したハプロタイプでの１．９：１の偏り）、及び、ＤＸＺ４の近傍のＸｑ２３で弱い関連性（Ρ＝１．０×１０－９、喪失したハプロタイプでの１．５：１の偏り）を認めた（表１、図４８、及び、表１０）。また、両方の遺伝子座で、本出願人は、対立遺伝子数とＸロスとの間の名目上の関連性（Ρ＝１×１０－３）を認めた（表１）。Ｘｐ１１．１、及び、Ｘｑ２３バイアスシグナルは、独立しているように見える（ヘテロ接合型リスクハプロタイプが一致していれば、２．７：１の偏りであり、また、一致してなければ、１．２：１の偏りである）。本出願人は、当初、特に、ＸＣＩでのＸｐ１１．１及びＸｐ２３の役割［７３］を考慮すると、これらの観察事項は、偏ったＸ染色体不活化（ＸＣＩ）［３９］によって説明できると考えていたが、本出願人は、ＧＥＵＶＡＤＩＳ ＲＮＡ－配列データでの偏ったＸＣＩの証拠を発見しなかった［６３］（表１１）。興味深いことに、本出願人は、Ｘｐ１１．１でリードＳＮＰ ｒｓ２９４２８７５が、Ｘのゲインに関して同様の影響を及ぼし（表１０）、Ｘの誤分離が関与するメカニズムを示唆するように見える弱い証拠を認めたが、この可能性を調査するには、もっと大量の試料が必要となる；本出願人は、ＦＤＲ０．１で、Ｘゲインの可能性ある２９個だけを判定した。
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これまでに記載した本発明の方法、コンピュータープログラム製品、システム、及び、キットの様々な修正、及び、変更は、当業者に自明であり、本発明の範囲、及び、趣旨から逸脱しない。本発明を、特定の実施形態に関連して説明をしてきたが、さらなる変更が可能であり、また、特許請求した本発明が、そのような特定の実施形態に過度に限定されるべきではない、ことを理解されたい。実際のところ、当業者に自明である、本明細書に記載した本発明を実施するための様式の様々な変更が、本発明の範囲内に収まることを意図している。本出願は、一般的に、本発明の原理に従うものであり、かつ、前出の本開示からの逸脱などを含めて、本発明の任意の変形、使用、または、適合を含むことを意図しており、本発明が関係する技術分野で公知の慣例の範囲内にあり、また、本明細書に記載する以前から存在する本質的な特徴部分に適用し得る。
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１４． Ｋｉｌｐｉｖａａｒａ，Ｏ．ｅｔ ａｌ．Ａ ｇｅｒｍｌｉｎｅ ＪＡＫ２ ＳＮＰ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｅｄｉｓｐｏｓｉｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐ－ ｍｅｎｔ ｏｆ ＪＡＫ２Ｖ６１７Ｆ－ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｍｙｅｌｏｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４１，４５５－４５９（２００９）．
１５． Ｏｌｃａｙｄｕ，Ｄ．ｅｔ ａｌ．Ａ ｃｏｍｍｏｎ ＪＡＫ２ ｈａｐｌｏｔｙｐｅ ｃｏｎｆｅｒｓ ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ｍｙｅｌｏｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４１，４５０－４５４（２００９）．
１６． Ｋｏｒｅｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｅｔｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｈｕｍａｎ ＤＮＡ ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｉｍｉｎｇ．Ｃｅｌｌ １５９，１０１５－１０２６（２０１４）．
１７． Ｚｈｏｕ，Ｗ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｓａｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｙ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｃｏｍｍｏｎ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｎｅａｒ ＴＣＬ１Ａ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４８，５６３－５６８（２０１６）．
１８． Ｈｉｎｄｓ，Ｄ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｇｅｒｍ ｌｉｎｅ ｖａｒｉａｎｔｓ ｐｒｅｄｉｓｐｏｓｅ ｔｏ ｂｏｔｈ ＪＡＫ２ Ｖ６１７Ｆ ｃｌｏｎａｌ ｈｅｍａｔｏｐｏｉｅｓｉｓ ａｎｄ ｍｙｅｌｏｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ．Ｂｌｏｏｄ １２８，１１２１－１１２８（２０１６）．
１９． Ｗｒｉｇｈｔ，Ｄ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｅｔｉｃ ｖａｒｉａｎｔｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｍｏｓａｉｃ Ｙ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ ｌｏｓｓ ｈｉｇｈｌｉｇｈｔ ｃｅｌｌ ｃｙｃｌｅ ｇｅｎｅｓ ａｎｄ ｏｖｅｒｌａｐ ｗｉｔｈ ｃａｎｃｅｒ ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２０１７）．
２０． Ｆｏｒｓｂｅｒｇ，Ｌ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｓａｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｙ ｉｎ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｓｈｏｒｔｅｒ ｓｕｒｖｉｖａｌ ａｎｄ ｈｉｇｈｅｒ ｒｉｓｋ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４６，６２４－６２８（２０１４）．
２１． Ｄｕｍａｎｓｋｉ，Ｊ．Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｓｍｏｋｉｎｇ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｍｏｓａｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｙ．Ｓｃｉｅｎｃｅ ３４７，８１－８３（２０１５）．
２２． Ｄｕｍａｎｓｋｉ，Ｊ．Ｐ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｓａｉｃ ｌｏｓｓ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｙ ｉｎ ｂｌｏｏｄ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ ｄｉｓｅａｓｅ．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ９８，１２０８－１２１９（２０１６）．
２３． Ｓｕｄｌｏｗ，Ｃ．ｅｔ ａｌ．ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ：ａｎ ｏｐｅｎ ａｃｃｅｓｓ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｆｏｒ ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｃａｕｓｅｓ ｏｆ ａ ｗｉｄｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｘ ｄｉｓｅａｓｅｓ ｏｆ ｍｉｄｄｌｅ ａｎｄ ｏｌｄ ａｇｅ．ＰＬＯＳ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ １２，１－１０（２０１５）．
２４． Ｌｏｈ，Ｐ．－Ｒ．，Ｐａｌａｍａｒａ，Ｐ．Ｆ．＆ Ｐｒｉｃｅ，Ａ．Ｌ．Ｆａｓｔ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｌｏｎｇ－ｒａｎｇｅ ｐｈａｓｉｎｇ ｉｎ ａ ｕｋ ｂｉｏｂａｎｋ ｃｏｈｏｒｔ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４８（２０１６）．
２５． Ｏ’Ｃｏｎｎｅｌｌ，Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｈａｐｌｏｔｙｐｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｂｉｏｂａｎｋ－ｓｃａｌｅ ｄａｔａ ｓｅｔｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２０１６）．
２６． Ｌｏｈ，Ｐ．－Ｒ．ｅｔａｌ．Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ－ｂａｓｅｄｐｈａｓｉｎｇｕｓｉｎｇｔｈｅＨａｐｌｏｔｙｐｅＲｅｆｅｒｅｎｃｅＣｏｎｓｏｒｔｉｕｍｐａｎｅｌ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４８，１４４３－１４４８（２０１６）．
２７． Ｆｉｓｃｈｂａｃｈ，Ｇ．Ｄ．＆ Ｌｏｒｄ，Ｃ．Ｔｈｅ Ｓｉｍｏｎｓ Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：ａ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｆｏｒ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｕｔｉｓｍ ｇｅｎｅｔｉｃ ｒｉｓｋ ｆａｃｔｏｒｓ．Ｎｅｕｒｏｎ ６８，１９２－１９５（２０１０）．
２８． Ｄａｖｏｌｉ，Ｔ．ｅｔ ａｌ．Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｈａｐｌｏｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｔｒｉｐｌｏｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｄｒｉｖｅ ａｎｅｕｐｌｏｉｄｙ ｐａｔ－ ｔｅｒｎｓ ａｎｄ ｓｈａｐｅ ｔｈｅ ｃａｎｃｅｒ ｇｅｎｏｍｅ．Ｃｅｌｌ １５５，９４８－９６２（２０１３）．
２９． Ｂｅｒｏｕｋｈｉｍ，Ｒ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｏｆ ｓｏｍａｔｉｃ ｃｏｐｙ－ｎｕｍｂｅｒ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎ ａｃｒｏｓｓ ｈｕｍａｎ ｃａｎ－ ｃｅｒｓ．Ｎａｔｕｒｅ ４６３，８９９－９０５（２０１０）．
３０． Ｌａｎｄａｕ，Ｄ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ＣＬＬ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｌａｐｓｅ．Ｎａｔｕｒｅ ５２６，５２５－５３０（２０１５）．
３１． Ｐｕｅｎｔｅ，Ｘ．Ｓ．ｅｔ ａｌ．Ｎｏｎ－ｃｏｄｉｎｇ ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃｈｒｏｎｉｃ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ ｌｅｕｋａｅｍｉａ．Ｎａｔｕｒｅ ５２６，５１９－５２４（２０１５）．
３２． Ｍａｃｈｉｅｌａ，Ｍ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｆｅｍａｌｅ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｘ ｍｏｓａｉｃｉｓｍ ｉｓ ａｇｅ－ｒｅｌａｔｅｄ ａｎｄ ｐｒｅｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙ ａｆｆｅｃｔｓ ｔｈｅ ｉｎａｃｔｉｖａｔｅｄ Ｘ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ．Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ７（２０１６）．
３３． Ｓｉｎｃｌａｉｒ，Ｅ．Ｊ．，Ｐｏｔｔｅｒ，Ａ．Ｍ．，Ｗａｔｍｏｒｅ，Ａ．Ｅ．，Ｆｉｔｃｈｅｔｔ，Ｍ．＆ Ｒｏｓｓ，Ｆ．Ｔｒｉｓｏｍｙ １５ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｌｏｓｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｙ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ ｉｎ ｂｏｎｅ ｍａｒｒｏｗ：ａ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｎｅｗ ａｇｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ．Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃｓ １０５，２０－２３（１９９８）．
３４． Ｓｕｔｈｅｒｌａｎｄ，Ｇ．，Ｂａｋｅｒ，Ｅ．＆ Ｓｅｓｈａｄｒｉ，Ｒ．Ｈｅｒｉｔａｂｌｅ ｆｒａｇｉｌｅ ｓｉｔｅｓ ｏｎ ｈｕｍａｎ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓ．Ｖ．Ａ ｎｅｗ ｃｌａｓｓ ｏｆ ｆｒａｇｉｌｅ ｓｉｔｅ ｒｅｑｕｉｒｉｎｇ ＢｒｄＵ ｆｏｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ３２，５４２（１９８０）．
３５． Ｈｅｗｅｔｔ，Ｄ．Ｒ．ｅｔ ａｌ．ＦＲＡ１０Ｂ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｒｅｖｅａｌｓ ｃｏｍｍｏｎ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｉｎ ｒｅｐｅａｔ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ｆｒａｇｉｌｅ ｓｉｔｅ ｇｅｎｅｓｉｓ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｅｌｌ １，７７３－７８１（１９９８）．
３６． Ｒｉｃｈａｒｄｓ，Ｒ．Ｉ．＆ Ｓｕｔｈｅｒｌａｎｄ，Ｇ．Ｒ．Ｄｙｎａｍｉｃ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ：ａ ｎｅｗ ｃｌａｓｓ ｏｆ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｃａｕｓｉｎｇ ｈｕｍａｎ ｄｉｓｅａｓｅ．Ｃｅｌｌ ７０，７０９－７１２（１９９２）．
３７． Ｇｕｒｎｅｙ，Ａ．Ｌ．，Ｃａｒｖｅｒ－Ｍｏｏｒｅ，Ｋ．，ｄｅ Ｓａｕｖａｇｅ，Ｆ．Ｊ．＆ Ｍｏｏｒｅ，Ｍ．Ｗ．Ｔｈｒｏｍｂｏｃｙｔｏｐｅｎｉａ ｉｎ ｃ－ｍｐｌ－ｄｅｆｉｃｉｅｎｔ ｍｉｃｅ．Ｓｃｉｅｎｃｅ ２６５，１４４５－１４４８（１９９４）．
３８． Ｔｅｆｆｅｒｉ，Ａ．Ｎｏｖｅｌ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ａｎｄ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｉｎ ｍｙｅｌｏｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ：ＪＡＫ２，ＭＰＬ，ＴＥＴ２，ＡＳＸＬ１，ＣＢＬ，ＩＤＨ ａｎｄ ＩＫＺＦ１．Ｌｅｕｋｅｍｉａ ２４，１１２８－１１３８（２０１０）．
３９． Ｔｕｋｉａｉｎｅｎ，Ｔ．ｅｔ ａｌ．Ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｏｆ Ｘ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ ｉｎａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ａｃｒｏｓｓ ｈｕｍａｎ ｔｉｓｓｕｅｓ．ｂｉｏＲｘｉｖ ０７３９５７（２０１６）．
４０． Ｌｏｈ，Ｐ．－Ｒ．ｅｔ ａｌ．Ｃｏｎｔｒａｓｔｉｎｇ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ ｏｆ ｓｃｈｉｚｏｐｈｒｅｎｉａ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｄｉｓｅａｓｅｓ ｕｓｉｎｇ ｆａｓｔ ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４７，１３８５－１３９２（２０１５）．
４１． Ｏｄｄｓｓｏｎ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｇｅｒｍｌｉｎｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｖａｒｉａｎｔ ｒｓ２７３６１００ ｃ ｉｎ ＴＥＲＴ ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ ｗｉｔｈ ｍｙｅｌｏｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｖｅ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ．Ｌｅｕｋｅｍｉａ ２８，１３７１－１３７４（２０１４）．
４２． Ｓｔａｃｅｙ，Ｓ．Ｎ．ｅｔ ａｌ．Ａ ｇｅｒｍｌｉｎｅ ｖａｒｉａｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＴＰ５３ ｐｏｌｙａｄｅｎｙｌａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｃｏｎｆｅｒｓ ｃａｎｃｅｒ ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４３，１０９８－１１０３（２０１１）．
４３． Ｒａｗｓｔｒｏｎ，Ａ．Ｃ．ｅｔａｌ．ＭｏｎｏｃｌｏｎａｌＢ－ｃｅｌｌｌｙｍｐｈｏｃｙｔｏｓｉｓａｎｄｃｈｒｏｎｉｃｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ３５９，５７５－５８３（２００８）．
４４． Ｌａｎｄｇｒｅｎ，Ｏ．ｅｔ ａｌ．Ｂ－ｃｅｌｌ ｃｌｏｎｅｓ ａｓ ｅａｒｌｙ ｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｃｈｒｏｎｉｃ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ３６０，６５９－６６７（２００９）．
４５． Ｌａｎｄａｕ，Ｄ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｓｕｂｃｌｏｎａｌ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃｈｒｏｎｉｃ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｃｅｌｌ １５２，７１４－７２６（２０１３）．
４６． Ｏｊｈａ，Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ｂ－ｃｅｌｌ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｏｓｉｓ ｉｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ＣＬＬ ｐｕｔａ－ ｔｉｖｅ ｄｒｉｖｅｒ ｇｅｎｅｓ ａｎｄ ｃｌｏｎａｌ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｍａｎｙ ｙｅａｒｓ ｂｅｆｏｒｅ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ．Ｌｅｕｋｅｍｉａ ２８，２３９５－２３９８（２０１４）．
４７． Ｒｏｕｌｌａｎｄ，Ｓ．ｅｔ ａｌ．ｔ（１４；１８）ｔｒａｎｓｌｏｃａｔｉｏｎ：Ａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｂｌｏｏｄ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｆｏｌｌｉｃｕｌａｒ ｌｙｍ－ ｐｈｏｍａ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ３２，１３４７－１３５５（２０１４）．
４８． Ｂｅｒｎｄｔ，Ｓ．Ｉ．ｅｔ ａｌ．Ｍｅｔａ－ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ ｄｉｓｃｏｖｅｒｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｏｃｉ ｆｏｒ ｃｈｒｏｎｉｃ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ７（２０１６）．
４９． Ｏ’Ｋｅｅｆｅ，Ｃ．，ＭｃＤｅｖｉｔｔ，Ｍ．Ａ．＆ Ｍａｃｉｅｊｅｗｓｋｉ，Ｊ．Ｐ．Ｃｏｐｙ ｎｅｕｔｒａｌ ｌｏｓｓ ｏｆ ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｓｉｔｙ：ａ ｎｏｖｅｌ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ｌｅｓｉｏｎ ｉｎ ｍｙｅｌｏｉｄ ｍａｌｉｇｎａｎｃｉｅｓ．Ｂｌｏｏｄ １１５，２７３１－２７３９（２０１０）．
５０． Ｃｈａｓｅ，Ａ．ｅｔａｌ．Ｐｒｏｆｏｕｎｄｐａｒｅｎｔａｌｂｉａｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ１４ａｃｑｕｉｒｅｄｕｎｉｐａｒｅｎｔａｌ ｄｉｓｏｍｙ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｏｆ ａｎ ｉｍｐｒｉｎｔｅｄ ｌｏｃｕｓ．Ｌｅｕｋｅｍｉａ ２９，２０６９－２０７４（２０１５）．
５１． Ｐｅｉｆｆｅｒ，Ｄ．Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｇｅｎｏｍｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｃｈｒｏｍｏｓｏｍａｌ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ ｕｓｉｎｇ Ｉｎｆｉｎｉｕｍ ｗｈｏｌｅ－ｇｅｎｏｍｅ ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ １６，１１３６－１１４８（２００６）．
５２． Ｄｉｓｋｉｎ，Ｓ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｏｆ ｇｅｎｏｍｉｃ ｗａｖｅｓ ｉｎ ｓｉｇｎａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ ｆｒｏｍ ｗｈｏｌｅ－ｇｅｎｏｍｅ ＳＮＰ ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ ｐｌａｔｆｏｒｍｓ．Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ３６，ｅ１２６－ｅ１２６（２００８）．
５３． Ｎｉｋ－Ｚａｉｎａｌ，Ｓ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｌｉｆｅ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ２１ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒｓ．Ｃｅｌｌ １４９，９９４－１００７（２０１２）．
５４． Ｖａｔｔａｔｈｉｌ，Ｓ．＆ Ｓｃｈｅｅｔ，Ｐ．Ｈａｐｌｏｔｙｐｅ－ｂａｓｅｄ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｓｕｂｔｌｅ ａｌｌｅｌｉｃ ｉｍｂａｌａｎｃｅ ｗｉｔｈ ＳＮＰ ａｒｒａｙｓ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ２３，１５２－１５８（２０１３）．
５５． Ｇｅｎｏｖｅｓｅ，Ｇ．，Ｌｅｉｂｏｎ，Ｇ．，Ｐｏｌｌａｋ，Ｍ．Ｒ．＆ Ｒｏｃｋｍｏｒｅ，Ｄ．Ｎ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＩＢＤ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ ｈａｐｌｏｔｙｐｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＢＭＣ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ １１，５８（２０１０）．
５６． Ｈｕａｎｇ，Ｊ．ｅｔ ａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｏｗ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｎｄ ｒａｒｅ ｖａｒｉａｎｔｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＵＫ１０Ｋ ｈａｐｌｏｔｙｐｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｐａｎｅｌ．Ｎａｔｕｒｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ６（２０１５）．
５７． Ｃｈａｎｇ，Ｃ．Ｃ．ｅｔ ａｌ．Ｓｅｃｏｎｄ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ＰＬＩＮＫ：ｒｉｓｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｏｆ ｌａｒｇｅｒ ａｎｄ ｒｉｃｈｅｒ ｄａｔａｓｅｔｓ．ＧｉｇａＳｃｉｅｎｃｅ ４，１－１６（２０１５）．
５８． Ｇｕｓｅｖ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｗｈｏｌｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ｍａｐｐｉｎｇ ｏｆ ｈｉｄｄｅｎ ｒｅｌａｔｅｄｎｅｓｓ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ １９，３１８－３２６（２００９）．
５９． Ｗｅｒｌｉｎｇ，Ｄ．Ｍ．ｅｔ ａｌ．Ｌｉｍｉｔｅｄ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｒａｒｅ，ｎｏｎｃｏｄｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｏ ａｕｔｉｓｍ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｄｉｓｏｒｄｅｒ ｆｒｏｍ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｏｆ ２，０７６ ｇｅｎｏｍｅｓ ｉｎ ｑｕａｒｔｅｔ ｆａｍｉｌｉｅｓ．ｂｉｏＲｘｉｖ １２７０４３（２０１７）．
６０． Ｄａｓ，Ｓ．ｅｔ ａｌ．Ｎｅｘｔ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｇｅｎｏｔｙｐｅ ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４８，１２８４－１２８７（２０１６）．
６１． Ｌｏｈ，Ｐ．－Ｒ．ｅｔ ａｌ．Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｍｉｘｅｄ ｍｏｄｅｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｐｏｗｅｒ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｃｏｈｏｒｔｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４７，２８４－２９０（２０１５）．
６２． Ｌｅｅ，Ｓ．Ｈ．，Ｗｒａｙ，Ｎ．Ｒ．，Ｇｏｄｄａｒｄ，Ｍ．Ｅ．＆ Ｖｉｓｓｃｈｅｒ，Ｐ．Ｍ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｍｉｓｓｉｎｇ ｈｅｒｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｆｒｏｍ ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ８８，２９４－３０５（２０１１）．
６３． Ｌａｐｐａｌａｉｎｅｎ，Ｔ．ｅｔ ａｌ．Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｏｍｅ ａｎｄ ｇｅｎｏｍｅ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｕｎｃｏｖｅｒｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｈｕｍａｎｓ．Ｎａｔｕｒｅ ５０１，５０６－５１１（２０１３）．
６４． ＭｃＫｅｎｎａ，Ａ．ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｇｅｎｏｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏｏｌｋｉｔ：ａ ｍａｐｒｅｄｕｃｅ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｎｅｘｔ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｄｎａ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｄａｔａ．Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ２０，１２９７－１３０３（２０１０）．
６５． Ｔｕｒｎｅｒ，Ｊ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．ＩｎｔｅｒＬｙｍｐｈ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｙｍｐｈｏｉｄ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ ｆｏｒ ｅｐｉ－ ｄｅｍｉｏｌｏｇｉｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＷＨＯ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（２００８）：ｕｐｄａｔｅ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ．Ｂｌｏｏｄ ｂｌｏｏｄ－２０１０（２０１０）．
６６． Ａｒｂｅｒ，Ｄ．Ａ．ｅｔａｌ．Ｔｈｅ２０１６ｒｅｖｉｓｉｏｎｔｏｔｈｅＷｏｒｌｄＨｅａｌｔｈＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ（ＷＨＯ）ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｙｅｌｏｉｄ ｎｅｏｐｌａｓｍｓ ａｎｄ ａｃｕｔｅ ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｂｌｏｏｄ ｂｌｏｏｄ－２０１６（２０１６）．
６７． Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ，Ｉｎｃ．ＡｘｉｏｍＲ ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ｇｕｉｄｅ（２０１６）．ＵＲＬ ｈｔｔｐ：／／ｍｅｄｉａ．ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍ／ｓｕｐｐｏｒｔ／ｄｏｗｎｌｏａｄｓ／ｍａｎｕａｌｓ／ａｘｉｏｍ＿ ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ＿ｓｏｌｕｔｉｏｎ＿ａｎａｌｙｓｉｓ＿ｇｕｉｄｅ．ｐｄｆ．
６８． Ｑｕｉｎｌａｎ，Ａ．Ｒ．＆ Ｈａｌｌ，Ｉ．Ｍ．ＢＥＤＴｏｏｌｓ：ａ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｓｕｉｔｅ ｏｆ ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｇｅｎｏｍｉｃ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２６，８４１－８４２（２０１０）．
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７７． Ｂｅｒｎｄｔ，Ｓ．Ｉ．ｅｔ ａｌ．Ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒｉｓｋ ｌｏｃｉ ｆｏｒ ｃｈｒｏｎｉｃ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４５，８６８－８７６（２０１３）．
７８． Ｓｐｅｅｄｙ，Ｈ．Ｅ．ｅｔ ａｌ．Ａ ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ ｌｏｃｉ ｆｏｒ ｃｈｒｏｎｉｃ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ ｌｅｕｋｅｍｉａ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４６，５６－６０（２０１４）．
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８０． Ｃｏｄｄ，Ｖ．ｅｔ ａｌ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｖｅｎ ｌｏｃｉ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｍｅａｎ ｔｅｌｏｍｅｒｅ ｌｅｎｇｔｈ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｓｓｏｃｉ－ ａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｄｉｓｅａｓｅ．Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ４５，４２２－４２７（２０１３）．
８１． Ｍａｃｈｉｅｌａ，Ｍ．Ｊ．＆Ｃｈａｎｏｃｋ，Ｓ．Ｊ．ＬＤｌｉｎｋ：ａｗｅｂ－ｂａｓｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｅｘｐｌｏｒｉｎｇｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｈａｐｌｏｔｙｐｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｌｉｎｋｉｎｇ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ａｌｌｅｌｅｓ ｏｆ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｖａｒｉａｎｔｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ３１，３５５５－３５５７（２０１５）．

Claims (27)

  1. モザイク構造変異（モザイクＳＶ）を検出するためのコンピューター実装方法であって；
    １つ以上の演算機器を使用して、１つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定すること、ここで前記対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度を決定することが、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ 2 比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含み；
    前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料における構成的分節重複をマスクすること、ここで前記構成的分節重複をマスクすることが、前記１つ以上の演算機器を使用して、認められた段階的ＢＡＦ偏差（ｐＢＡＦ）をモデル化することを含み、前記認められたｐＢＡＦをモデル化することが、ｐＢＡＦ値に対応する状態を有する２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、個々の染色体についてモデル化することにより実行され、さらにマスクする領域を選択することをさらに含み、前記ＨＭＭを通してビタビ経路を演算すること、及び、非ゼロ状態の隣接領域を調べることを含み、
    前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についてのモザイクＳＶ事象の推定セットを同定すること、ここで前記モザイクＳＶ事象の推定セットを同定することが、３状態ＨＭＭの使用を含み、前記３状態ＨＭＭが、所定のモザイクＳＶ事象での平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターによってパラメーター化される、
    ；及び
    前記１つ以上の演算機器を使用して、少なくとも一部を、前記モザイクＳＶ事象の推定セットに対する尤度比試験の適用に基づいて、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上のモザイクＳＶ事象を定義すること、を含む前記方法。
  2. 前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象の染色体位置を決めることをさらに含み、同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象の前記染色体位置を決定することが、前記３状態ＨＭＭの後方から５つの試料を取得すること、及び、前記５つの試料のコンセンサスに基づいて、それぞれのＳＶ事象の境界を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記１つ以上の演算機器を使用して、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象のコピー数を決定することをさらに含み、同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象の前記コピー数を決定することが、少なくとも一部を、ＬＲＲ、及び、｜ΔＢＡＦ｜偏差に基づいて、前記事象が、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインであった相対確率を決定することを含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記１つ以上の演算機器を使用して、同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象について多重サブクローン性事象を検出することをさらに含み、多重サブクローン性事象を検出することが、乗法増分が０．０１～０．２５の範囲である｜ΔＢＡＦ｜レベルを有する５１状態ＨＭＭに関するビタビ復号を使用して、同定されたそれぞれのモザイクＳＶを再分析することを含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記１つ以上のモザイクＳＶ事象の検出に基づいて、疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記疾患が、がんである、請求項５に記載の方法。
  7. 前記がんが、血液癌を含む、請求項６に記載の方法。
  8. 前記血液癌が、白血病である、請求項７に記載の方法。
  9. 前記白血病が、慢性リンパ性白血病（ＣＬＬ）である、請求項８に記載の方法。
  10. 前記検出された１つ以上のＳＶ事象が、１ｐ＝、１ｑ＝、２ｐ-、３＋、３ｑ＝、４ｑ-、４ｑ＝、５ｑ-、５ｑ＝、６ｐ＝、７ｑ-、８＋、８ｑ＝、９＋、９ｐ＝、９ｑ＝、１０ｑ-、１１ｑ-、１１ｐ＝、１１ｑ＝、１２＋、１２ｑ＝、１３ｑ-、１３ｑ＝、１４＋、１４ｑ-、１４ｑ＝、１５＋、１５ｑ＝、１６ｐ＝、１６ｑ＝、１７＋、１７ｐ-、１７ｑ＝、１８＋、１９ｐ＝、１９ｑ＝、２０ｑ-、２０ｑ＝、２１＋、２１ｑ＝、２２＋、２２ｑ-、２２ｑ＝、-Ｘから選択される１つ以上のＳＶ事象を含む、請求項５～７のいずれか１項に記載の方法。
  11. コンピューター可読プログラム命令を組み込んだコンピューターで実行可能な持続的記憶装置であって：
    コンピューターにより実行されると、遺伝子型決定データから前記コンピューターにモザイク構造変異（モザイクＳＶ）を検出させるコンピューター可読プログラム命令を組み込んだ、コンピューターで実行可能な持続的記憶装置を含み、前記コンピューターで実行可能なプログラム命令が：
    １つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定するコンピューターで実行可能なプログラム命令、ここで前記対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度を決定することが、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ 2 比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含み；
    構成的分節重複をマスクするコンピューターで実行可能なプログラム命令、ここで前記構成的分節重複をマスクすることが、前記１つ以上の演算機器を使用して、認められた段階的ＢＡＦ偏差（ｐＢＡＦ）をモデル化することを含み、前記認められたｐＢＡＦをモデル化することが、ｐＢＡＦ値に対応する状態を有する２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、個々の染色体についてモデル化することにより実行され、さらにマスクする領域を選択することをさらに含み、前記ＨＭＭを通してビタビ経路を演算すること、及び、非ゼロ状態の隣接領域を調べることを含み；
    前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についてのモザイクＳＶ事象の推定セットを同定するコンピューターで実行可能なプログラム命令、ここで前記モザイクＳＶ事象の推定セットを同定することが、３状態ＨＭＭの使用を含み、前記３状態ＨＭＭが、所定のモザイクＳＶ事象での平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターによってパラメーター化される；ならびに
    少なくとも一部を、前記モザイクＳＶ事象の推定セットに対する尤度比試験の適用に基づいて、前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上のモザイクＳＶ事象を定義するコンピューターで実行可能なプログラム命令を含み、
    同定されたそれぞれのモザイクＳＶについての多重サブクローン性事象を検出する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含む、前記コンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  12. 前記１つ以上の試料のそれぞれの試料について同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象の染色体位置を決定するコンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含み、同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象の前記染色体位置を決定することが、前記３状態ＨＭＭの後方から５つの試料を取得すること、及び、前記５つの試料のコンセンサスに基づいて、それぞれのＳＶ事象の境界を決定することを含む、請求項１１に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  13. 同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象のコピー数を決定する、コンピューターで実行可能なプログラム命令をさらに含み、同定されたそれぞれのモザイクＳＶ事象の前記コピー数を決定することが、少なくとも一部を、ＬＲＲ、及び、｜ΔＢＡＦ｜偏差に基づいて、前記事象が、ロス、ＣＮＮ－ＬＯＨ、または、ゲインであった相対確率を決定することを含む、請求項１２に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  14. 対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度を決定することが、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ2比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含む、請求項１１に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  15. 前記１つ以上のモザイクＳＶ事象の検出に基づいて、疾患、または、疾患に対する感受性を検出することをさらに含む、請求項１１に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  16. 前記疾患が、がんである、請求項１５に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  17. 前記がんが、血液癌である、請求項１６に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  18. 前記血液癌が、白血病である、請求項１７に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  19. 前記白血病が、慢性リンパ性白血病である、請求項１８に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置。
  20. １つ以上のモザイクＳＶ事象を検出するシステムであって：
    記憶装置；ならびに
    前記記憶装置に通信可能に接続されたプロセッサであって、前記記憶装置に格納され、前記システムに：
    １つ以上の試料についての対立遺伝子の総強度、及び、相対強度を決定させ、ここで前記対立遺伝子の総頻度、及び、相対頻度を決定することが、遺伝子型強度データを、ｌｏｇＲ 2 比（ＬＲＲ）、及び、Ｂ対立遺伝子頻度（ＢＡＦ）値に変換することを含み；
    構成的分節重複をマスクさせ、ここで前記構成的分節重複をマスクすることが、前記１つ以上の演算機器を使用して、認められた段階的ＢＡＦ偏差（ｐＢＡＦ）をモデル化することを含み、前記認められたｐＢＡＦをモデル化することが、ｐＢＡＦ値に対応する状態を有する２５状態隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）を使用して、個々の染色体についてモデル化することにより実行され、さらにマスクする領域を選択することをさらに含み、前記ＨＭＭを通してビタビ経路を演算すること、及び、非ゼロ状態の隣接領域を調べることを含み；
    前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についてのモザイクＳＶ事象の推定セットを同定させ、ここで前記モザイクＳＶ事象の推定セットを同定することが、３状態ＨＭＭの使用を含み、前記３状態ＨＭＭが、所定のモザイクＳＶ事象での平均｜ΔＢＡＦ｜を表す単一のパラメーターによってパラメーター化される；
    前記１つ以上の試料のそれぞれの試料についての１つ以上のモザイクＳＶ事象を定義させ、
    同定されたそれぞれのモザイクＳＶについての多重サブクローン性事象を検出する、
    アプリケーションコード命令を実行する、前記プロセッサを含む、前記システム。
  21. 対立遺伝子頻度を決定するための試薬、及び、請求項１１～１９のいずれか１項に記載のコンピューターで実行可能な持続的記憶装置、または、請求項２０に記載のシステムを含むキット。
  22. 対象の病態の存在または感受性を検出する方法であって、前記対象由来の試料での核酸において請求項１に記載のコンピューター実装方法により１つ以上のモザイク構造変異（モザイクＳＶ）を検出することを含み、前記１つ以上のモザイクＳＶの有無が、前記病態の存在または感受性を示す、前記方法。
  23. 前記核酸が、無細胞核酸である、請求項２２に記載の方法。
  24. 前記試料が、母体血液であり、かつ、前記無細胞核酸が、胎児無細胞核酸である、請求項２３に記載の方法。
  25. 前記無細胞核酸が、循環腫瘍ＤＮＡである、請求項２３に記載の方法。
  26. 前記病態が、胎児異数性である、請求項２２に記載の方法。
  27. 前記病態が、がんである、請求項２２に記載の方法。
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