KR20240035413A - 다중 염기 호출자 모델을 사용한 염기 호출 - Google Patents
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Abstract
적어도 2개의 염기 호출자(base caller)를 사용하는 염기 호출 방법이 개시된다. 방법은, 일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 생성된 센서 데이터에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하는 단계; 제1 염기 호출자에 의해, 센서 데이터에 대한 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계; 및 제2 염기 호출자에 의해, 센서 데이터에 대한 제2 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계를 포함한다. 일 예에서, 제1 분류 정보 및 제2 분류 정보에 기초하여, 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보가 생성된다.
Description
우선권 출원
본 출원은 2022년 7월 28일자로 "Base Calling Using Multiple Base Caller Models"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제17/876,528호(대리인 문서 번호 ILLM 1021-2/IP-1856-US)의 우선권을 주장하며, 이는 차례로 2021년 8월 3일자로 "Base Calling Using Multiple Base Caller Models"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 임시 특허 출원 제63/228,954호(대리인 문서 번호 ILLM 1021-1/IP-1856-PRV)의 이익을 주장한다. 우선권 출원은 모든 목적을 위해 참고로 본원에 포함된다.
기술분야
개시된 기술은 인공 지능 유형 컴퓨터 및 디지털 데이터 처리 시스템 및 대응하는 데이터 처리 방법 및 지능 에뮬레이션(emulation) 제품(즉, 지식 기반 시스템, 추론 시스템 및 지식 획득 시스템)에 관한 것이고; 불확실성이 있는 추론을 위한 시스템(예를 들어, 퍼지 로직 시스템), 적응 시스템, 기계 학습 시스템 및 인공 신경망을 포함한다. 특히, 개시된 기술은 데이터를 분석하기 위한 심층 컨볼루션(deep convolutional) 신경망과 같은 심층 신경망을 사용하는 것에 관한 것이다.
참조 문헌
하기는 본원에 완전히 기재된 것처럼 참고로 포함된다:
2020년 2월 20일자로 "Artificial Intelligence-Based Base Calling of Index Sequences"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 임시 특허 출원 제62/979,384호(대리인 문서 번호 ILLM 1015-1/IP-1857-PRV);
2020년 2월 20일자로 "Artificial Intelligence-Based Many-to-Many Base Calling"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 임시 특허 출원 제62/979,414호(대리인 문서 번호 ILLM 1016-1/IP-l 858-PRV);
2020년 3월 20일자로 "Training Data Generation for Artificial Intelligence-Based Sequencing"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/825,987호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-16/IP-1693-US);
2020년 3월 20일자로 "Artificial Intelligence-Based Generation of Sequencing Metadata"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/825,991호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-17/IP-1741-US);
2020년 3월 20일자로 "Artificial Intelligence-Based Base Calling"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/826,126호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-18/IP-1744-US);
2020년 3월 20일자로 "Artificial Intelligence-Based Quality Scoring"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/826,134호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-19/IP-1747-US); 및
2020년 3월 21일자로 "Artificial Intelligence-Based Sequencing"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/826,168호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-20/IP-1752-PRV-US).
이 섹션에서 논의되는 주제는, 단지 이 섹션 내에서의 그의 언급의 결과로서 종래 기술이라고 가정되어서는 안 된다. 유사하게, 이 섹션에서 언급되거나 배경기술로서 제공되는 주제와 연관된 문제는 종래 기술에서 이전에 인식되었다고 가정되어서는 안 된다. 이 섹션에서의 주제는 단지 상이한 접근법을 표현할 뿐이며, 그 접근법 자체는 청구되는 기술의 구현예에 또한 대응할 수 있다.
계산 능력에서의 신속한 개선은 유의하게 개선된 정확도를 갖는 많은 컴퓨터 비전 태스크에 대해 최근 수년간 심층 컨볼루션 신경망(CNN: convolution neural network)을 큰 성공으로 만들었다. 추론 페이즈(phase) 동안, 많은 애플리케이션은 그래픽 처리 유닛(GPU: graphics processing unit) 및 다른 범용 플랫폼의 효율을 감소시키는 가혹한 전력 소비 요건을 갖는 하나의 이미지의 낮은 레이턴시 처리를 요구하여, 심층 학습 알고리즘 추론에 대해 특정적인 디지털 회로를 커스텀화함으로써 특정 가속화 하드웨어, 예를 들어 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA: field programmable gate array)에 기회를 가져온다. 그러나, 휴대용 및 임베디드 시스템에 CNN을 배치하는 것은 큰 데이터 볼륨, 집중적인 연산, 다양한 알고리즘 구조, 및 빈번한 메모리 액세스로 인해 여전히 도전적이다.
컨볼루션이 CNN에서 대부분의 연산에 기여함에 따라, 컨볼루션 가속화 스킴은 하드웨어 CNN 가속기의 효율 및 성능에 유의하게 영향을 미친다. 컨볼루션은 커널 및 피쳐 맵(feature map)을 따라 슬라이딩하는 4개의 레벨의 루프와의 승산 및 누산(MAC: multiply and accumulate) 연산을 수반한다. 제1 루프 레벨은 커널 윈도우 내의 픽셀의 MAC를 연산한다. 제2 루프 레벨은 상이한 입력 피쳐 맵에 걸쳐 MAC의 곱셈들의 합을 누산한다. 제1 및 제2 루프 레벨을 완료한 후, 바이어스를 추가함으로써 출력 피쳐 맵에서의 최종 출력 요소가 얻어진다. 제3 루프 레벨은 입력 피쳐 맵 내에서 커널 윈도우를 슬라이딩한다. 제4 루프 레벨은 상이한 출력 피쳐 맵을 생성한다.
FPGA는 그들의 (1) 고도의 재구성가능성, (2) CNN의 빠른 진화를 따라잡기 위한, 주문형 집적 회로(ASIC: Application Apecific Integrated Circuit)에 비해 더 빠른 개발 시간, (3) 양호한 성능, 및 (4) GPU에 비해 우수한 에너지 효율로 인해, 특히 추론 태스크를 가속화하기 위해 증가하는 관심 및 인기를 얻어왔다. FPGA의 높은 성능 및 효율은 특정 연산을 위해 커스텀화되는 회로를 합성하여 커스텀화된 메모리 시스템으로 수십억 회의 연산을 직접 처리함으로써 실현될 수 있다. 예를 들어, 모뎀 FPGA 상의 수백 내지 수천 개의 디지털 신호 처리(DSP: digital signal processing) 블록은 높은 병렬성과 함께 코어 컨볼루션 연산, 예를 들어, 곱셈 및 덧셈을 지원한다. 외부 온-칩 메모리와 온-칩 처리 엔진(PE: processing engine)들 사이의 전용 데이터 버퍼는, FPGA 칩 상에 수십 Mbyte 온-칩 블록 랜덤 액세스 메모리(BRAM: block random access memory)를 구성함으로써 바람직한 데이터 흐름을 실현하도록 설계될 수 있다.
높은 성능을 달성하기 위해 리소스 활용을 최대화하면서 데이터 통신을 최소화하기 위해, CNN 가속화의 효율적인 데이터 흐름 및 하드웨어 아키텍처가 요구된다. 높은 성능, 효율 및 유연성을 갖는 가속화 하드웨어 상에서 다양한 CNN 알고리즘의 추론 프로세스를 가속화하기 위한 방법론 및 프레임워크를 설계할 기회가 발생한다.
도면에서, 유사한 도면 부호는, 대체로, 상이한 도면 전체에 걸쳐서 유사한 부분을 지칭한다. 또한, 도면은 반드시 축척대로인 것은 아니며, 그 대신, 대체적으로, 개시된 기술의 원리를 예시할 시에 강조된다. 하기의 설명에서, 개시된 기술의 다양한 구현예가 하기의 도면을 참조하여 기술된다.
도 1은 다양한 실시형태에서 사용될 수 있는 바이오센서의 단면을 도시한다.
도 2는 타일 내에 클러스터를 포함하는 플로우 셀의 일 구현예를 도시한다.
도 3은 8개의 레인이 있는 예시적인 플로우 셀을 보여주고, 또한 하나의 타일과 그의 클러스터 및 이들 주변 배경을 확대한 것을 보여준다.
도 4는 염기 호출 센서 출력과 같은 서열분석 시스템으로부터의 센서 데이터의 분석을 위한 시스템의 단순화된 블록도이다.
도 5는 호스트 프로세서에 의해 실행되는 런타임 프로그램의 기능을 포함한 염기 호출 동작의 양태를 보여주는 단순화된 도면이다.
도 6은 도 4의 것과 같은 구성가능한 프로세서의 구성의 단순화된 도면이다.
도 6a는 바이오센서에 의해 출력된 원시 이미지에 대한 염기 호출 동작을 위해 2개 이상의 염기 호출자를 사용하는 시스템을 도시한다.
도 7은 본원에 설명된 바와 같이 구성된 구성 가능 또는 재구성가능한 어레이를 사용하여 실행될 수 있는 신경망 아키텍처의 도면이다.
도 8a는 도 7의 것과 같은 신경망 아키텍처에 의해 사용되는 센서 데이터의 타일 구성의 단순화된 예시이다.
도 8b는 도 7의 것과 같은 신경망 아키텍처에 의해 사용되는 센서 데이터의 타일 패치(patche of tile)의 단순화된 예시이다.
도 9는 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA)와 같은 구성가능한 또는 재구성가능한 어레이 상의 도 7의 것과 같은 신경망에 대한 구성의 일부를 도시한다.
도 10은 본원에 설명된 바와 같이 구성된 구성가능한 또는 재구성가능한 어레이를 사용하여 실행될 수 있는 다른 대안적 신경망 아키텍처의 도면이다.
도 11은 상이한 서열분석 사이클에 대한 데이터의 처리를 분리하는 데 사용되는 신경망 기반 염기 호출자의 특화된 아키텍처의 일 구현예를 도시한다.
도 12는 분리형 층의 일 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다.
도 13a는 조합 층의 일 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다.
도 13b는 조합 층의 다른 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다.
도 14는 염기 서열을 포함하는 미지 분석물의 염기 호출을 예측하도록 복수의 염기 호출자를 포함하는 염기 호출 시스템을 도시한다.
도 15a, 도 15b, 도 15c, 도 15d 및 도 15e는 대응하는 센서 데이터 세트에 대한 도 14의 염기 호출 시스템의 다양한 동작을 나타내는 대응하는 흐름도를 도시한다.
도 16은 예시적인 센서 데이터 세트에 대한 상황 정보(context information)를 생성하는 도 14의 염기 호출 시스템의 상황 정보 생성 모듈을 도시한다.
도 17a는 타일의 공간적 위치에 기초하여 분류된 타일을 포함하는 플로우 셀을 도시한다.
도 17b는 클러스터의 공간적 위치에 기초하여 분류된 클러스터를 포함하는 플로우 셀의 타일을 도시한다.
도 17c는 신호 강도가 염기 호출 동작의 서열분석 런(run)에서 사이클 수의 함수로서 감소되는 페이딩의 예를 도시한다.
도 17d는 서열분석 사이클이 진행됨에 따라 감소하는 신호 대 잡음비를 개념적으로 도시한다.
도 18은 염기 호출 단독중합체(예를 들어, GGGGG) 및 근(near)-단독중합체(예를 들어, GGTGG)에 대한 염기 호출자의 다양한 예시적인 구성의 염기 호출 정확도(1-염기 호출 오류율)를 보여준다.
도 19a는 도 14의 염기 호출 시스템의 제1 염기 호출자로부터의 제1 염기 호출 분류 정보 및 제2 염기 호출자로부터의 제2 염기 호출 분류 정보의 함수에 기초한 센서 데이터 세트에 대한 최종 염기 호출의 생성을 도시한다.
도 19a1은 시간적 상황 정보에 기초하여 최종 신뢰도 점수에 사용될 예시적인 가중치 방식을 나타내는 룩업테이블(LUT: Look Up Table)을 도시한다.
도 19b는 호출된 염기가 특수 염기 서열을 포함하는 경우에 사용될 염기 호출자를 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19c는 호출된 염기가 특수한 염기 서열을 포함하는 경우에 개별 염기 호출자의 신뢰도 점수에 부여된 가중치를 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19d는 플로우 셀의 클러스터에서 하나 이상의 버블의 검출을 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19d1은 플로우 셀의 클러스터로부터 초점이 맞지 않는 이미지(들)의 검출을 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19e는 사용된 시약 그룹에 기초하여 개별 염기 호출자의 신뢰도 점수에 부여된 예시적인 가중치를 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19f는 타일의 공간적 분류를 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19g는 클러스터의 공간적 분류를 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20a는 (i) 특수 염기 서열이 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20b는 (i) 버블이 클러스터에서 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20c는 (i) 하나 이상의 초점이 맞지 않는 이미지가 적어도 하나의 클러스터로부터 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20d는 (i) 센서 데이터가 에지 클러스터로부터 생성되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 21은 염기 서열을 포함하는 미지의 분석물의 염기 호출을 예측하기 위해 복수의 염기 호출자를 포함하는 염기 호출 시스템을 도시하며, 여기서 신경망 기반의 최종 염기 호출 결정 모듈은 복수의 염기 호출자 중 하나 이상의 출력에 기초하여 최종 염기 호출을 결정한다.
도 22는 일 구현예에 따른 염기 호출 시스템의 블록도이다.
도 23은 도 22의 시스템에서 사용될 수 있는 시스템 제어기의 블록도이다.
도 24는 개시된 기술을 구현하는 데 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 단순화된 블록도이다.
도 1은 다양한 실시형태에서 사용될 수 있는 바이오센서의 단면을 도시한다.
도 2는 타일 내에 클러스터를 포함하는 플로우 셀의 일 구현예를 도시한다.
도 3은 8개의 레인이 있는 예시적인 플로우 셀을 보여주고, 또한 하나의 타일과 그의 클러스터 및 이들 주변 배경을 확대한 것을 보여준다.
도 4는 염기 호출 센서 출력과 같은 서열분석 시스템으로부터의 센서 데이터의 분석을 위한 시스템의 단순화된 블록도이다.
도 5는 호스트 프로세서에 의해 실행되는 런타임 프로그램의 기능을 포함한 염기 호출 동작의 양태를 보여주는 단순화된 도면이다.
도 6은 도 4의 것과 같은 구성가능한 프로세서의 구성의 단순화된 도면이다.
도 6a는 바이오센서에 의해 출력된 원시 이미지에 대한 염기 호출 동작을 위해 2개 이상의 염기 호출자를 사용하는 시스템을 도시한다.
도 7은 본원에 설명된 바와 같이 구성된 구성 가능 또는 재구성가능한 어레이를 사용하여 실행될 수 있는 신경망 아키텍처의 도면이다.
도 8a는 도 7의 것과 같은 신경망 아키텍처에 의해 사용되는 센서 데이터의 타일 구성의 단순화된 예시이다.
도 8b는 도 7의 것과 같은 신경망 아키텍처에 의해 사용되는 센서 데이터의 타일 패치(patche of tile)의 단순화된 예시이다.
도 9는 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA)와 같은 구성가능한 또는 재구성가능한 어레이 상의 도 7의 것과 같은 신경망에 대한 구성의 일부를 도시한다.
도 10은 본원에 설명된 바와 같이 구성된 구성가능한 또는 재구성가능한 어레이를 사용하여 실행될 수 있는 다른 대안적 신경망 아키텍처의 도면이다.
도 11은 상이한 서열분석 사이클에 대한 데이터의 처리를 분리하는 데 사용되는 신경망 기반 염기 호출자의 특화된 아키텍처의 일 구현예를 도시한다.
도 12는 분리형 층의 일 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다.
도 13a는 조합 층의 일 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다.
도 13b는 조합 층의 다른 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다.
도 14는 염기 서열을 포함하는 미지 분석물의 염기 호출을 예측하도록 복수의 염기 호출자를 포함하는 염기 호출 시스템을 도시한다.
도 15a, 도 15b, 도 15c, 도 15d 및 도 15e는 대응하는 센서 데이터 세트에 대한 도 14의 염기 호출 시스템의 다양한 동작을 나타내는 대응하는 흐름도를 도시한다.
도 16은 예시적인 센서 데이터 세트에 대한 상황 정보(context information)를 생성하는 도 14의 염기 호출 시스템의 상황 정보 생성 모듈을 도시한다.
도 17a는 타일의 공간적 위치에 기초하여 분류된 타일을 포함하는 플로우 셀을 도시한다.
도 17b는 클러스터의 공간적 위치에 기초하여 분류된 클러스터를 포함하는 플로우 셀의 타일을 도시한다.
도 17c는 신호 강도가 염기 호출 동작의 서열분석 런(run)에서 사이클 수의 함수로서 감소되는 페이딩의 예를 도시한다.
도 17d는 서열분석 사이클이 진행됨에 따라 감소하는 신호 대 잡음비를 개념적으로 도시한다.
도 18은 염기 호출 단독중합체(예를 들어, GGGGG) 및 근(near)-단독중합체(예를 들어, GGTGG)에 대한 염기 호출자의 다양한 예시적인 구성의 염기 호출 정확도(1-염기 호출 오류율)를 보여준다.
도 19a는 도 14의 염기 호출 시스템의 제1 염기 호출자로부터의 제1 염기 호출 분류 정보 및 제2 염기 호출자로부터의 제2 염기 호출 분류 정보의 함수에 기초한 센서 데이터 세트에 대한 최종 염기 호출의 생성을 도시한다.
도 19a1은 시간적 상황 정보에 기초하여 최종 신뢰도 점수에 사용될 예시적인 가중치 방식을 나타내는 룩업테이블(LUT: Look Up Table)을 도시한다.
도 19b는 호출된 염기가 특수 염기 서열을 포함하는 경우에 사용될 염기 호출자를 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19c는 호출된 염기가 특수한 염기 서열을 포함하는 경우에 개별 염기 호출자의 신뢰도 점수에 부여된 가중치를 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19d는 플로우 셀의 클러스터에서 하나 이상의 버블의 검출을 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19d1은 플로우 셀의 클러스터로부터 초점이 맞지 않는 이미지(들)의 검출을 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19e는 사용된 시약 그룹에 기초하여 개별 염기 호출자의 신뢰도 점수에 부여된 예시적인 가중치를 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19f는 타일의 공간적 분류를 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 19g는 클러스터의 공간적 분류를 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20a는 (i) 특수 염기 서열이 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20b는 (i) 버블이 클러스터에서 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20c는 (i) 하나 이상의 초점이 맞지 않는 이미지가 적어도 하나의 클러스터로부터 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 20d는 (i) 센서 데이터가 에지 클러스터로부터 생성되고 (ii) 제1 염기 호출자로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈의 동작을 나타내는 LUT를 도시한다.
도 21은 염기 서열을 포함하는 미지의 분석물의 염기 호출을 예측하기 위해 복수의 염기 호출자를 포함하는 염기 호출 시스템을 도시하며, 여기서 신경망 기반의 최종 염기 호출 결정 모듈은 복수의 염기 호출자 중 하나 이상의 출력에 기초하여 최종 염기 호출을 결정한다.
도 22는 일 구현예에 따른 염기 호출 시스템의 블록도이다.
도 23은 도 22의 시스템에서 사용될 수 있는 시스템 제어기의 블록도이다.
도 24는 개시된 기술을 구현하는 데 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 단순화된 블록도이다.
본원에서 사용되는 용어 "폴리뉴클레오티드" 또는 "핵산"은 데옥시리보핵산(DNA)을 지칭하지만, 적절한 경우 숙련된 기술자는 본원의 시스템 및 장치가 리보핵산(RNA)에 활용될 수도 있음을 인식할 것이다. 이들 용어는 뉴클레오티드 유사체로부터 만들어진 DNA 또는 RNA의 유사체를 등가물로서 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본원에서 사용되는 용어는 또한 예를 들어 역전사효소의 작용에 의해 RNA 템플릿으로부터 생성되는 상보적 또는 복제 DNA인 cDNA를 포함한다.
본원의 시스템 및 장치에 의해 서열분석된 단일 가닥 폴리뉴클레오티드 분자는 DNA 또는 RNA로서 단일 가닥 형태로 유래되었거나 이중 가닥 DNA(dsDNA) 형태(예를 들어, 게놈 DNA 단편, PCR 및 증폭 생성물 등)로 유래되었을 수 있다. 따라서, 단일 가닥 폴리뉴클레오티드는 폴리뉴클레오티드 이중체(duplex)의 센스(sense) 또는 안티센스 가닥일 수 있다. 표준 기술을 사용하여 본 개시내용의 방법에 사용하기에 적합한 단일 가닥 폴리뉴클레오티드 분자를 제조하는 방법은 당업계에 잘 알려져 있다. 1차 폴리뉴클레오티드 분자의 정확한 서열은 일반적으로 본 개시내용에 중요하지 않으며 알려지거나 알려지지 않을 수 있다. 단일 가닥 폴리뉴클레오티드 분자는 인트론 및 엑손 서열(코딩 서열)뿐만 아니라 비코딩 조절 서열, 예를 들어 프로모터 및 인핸서 서열을 포함하는 게놈 DNA 분자(예를 들어, 인간 게놈 DNA)를 나타낼 수 있다.
특정 실시형태에서, 본 개시내용의 사용을 통해 서열분석될 핵산은 기재(예를 들어, 플로우 셀 내의 기재 또는 플로우 셀과 같은 기재 상의 하나 이상의 비드 등) 상에 고정된다. 본원에서 사용되는 용어 "고정된"은 명시적으로 또는 문맥에 의해 달리 나타내지 않는 한, 직접적 또는 간접적, 공유 또는 비공유 부착을 포함하도록 의도된다. 특정 실시형태에서, 공유 부착이 바람직할 수 있지만, 일반적으로 요구되는 모든 것은 분자(예를 들어, 핵산)가 예를 들어 핵산 서열분석이 필요한 적응에서 지지체를 사용하도록 의도되는 조건 하에서 지지체에 고정되거나 부착된 상태로 유지되는 것이다.
본원에서 사용되는 용어 "고체 지지체"(또는 특정 용도에서는 "기재")는 핵산이 부착될 수 있는 임의의 불활성 기재 또는 매트릭스, 예를 들어 유리 표면, 플라스틱 표면, 라텍스, 덱스트란, 폴리스티렌 표면, 폴리프로필렌 표면, 폴리아크릴아미드 겔, 금 표면, 및 규소 웨이퍼를 지칭한다. 많은 실시형태에서, 고체 지지체는 유리 표면(예를 들어, 플로우셀 채널의 평면 표면)이다. 특정 실시형태에서 고체 지지체는 예를 들어 폴리뉴클레오티드와 같은 분자에 대한 공유 부착을 허용하는 반응기를 포함하는 중간 물질의 층 또는 코팅을 적용함으로써 "작용화된" 불활성 기재 또는 매트릭스를 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 지지체는 유리와 같은 불활성 기재 상에 지지된 폴리아크릴아미드 하이드로겔을 포함할 수 있다. 이러한 실시형태에서, 분자(폴리뉴클레오티드)는 중간 물질(예를 들어, 하이드로겔)에 직접 공유 부착될 수 있지만, 중간 물질 자체는 기재 또는 매트릭스(예를 들어, 유리 기재)에 비공유 부착될 수 있다. 따라서 고체 지지체에 대한 공유 부착은 이러한 유형의 배열을 포함하는 것으로 해석될 것이다.
위에서 나타낸 바와 같이, 본 개시내용은 핵산 서열분석을 위한 신규한 시스템 및 장치를 포함한다. 당업자에게 명백한 바와 같이, 특정 핵산 서열에 대한 본원에서의 언급은 문맥에 따라 이러한 핵산 서열을 포함하는 핵산 분자를 또한 지칭할 수 있다. 표적 단편의 서열분석은 염기의 시계열적 판독이 확립되었음을 의미한다. 판독되는 염기는 바람직하기는 하지만 연속적일 필요는 없으며, 또한 전체 단편 상의 모든 염기가 서열분석 중에 서열분석되어야 하는 것도 아니다. 서열분석은 임의의 적합한 서열분석 기술을 사용하여 수행될 수 있으며, 뉴클레오티드 또는 올리고뉴클레오티드가 유리 3' 하이드록실기에 연속적으로 첨가되어 5'에서 3' 방향으로 폴리뉴클레오티드 사슬이 합성된다. 첨가된 뉴클레오티드의 성질은 바람직하게는 각각의 뉴클레오티드 첨가 후에 결정된다. 모든 연속적인 염기가 서열분석되지는 않는 결찰에 의한 서열분석을 사용하는 서열분석 기술, 및 표면 상의 가닥에 염기가 첨가되기보다는 제거되는 대량 병렬 시그니처 서열분석(MPSS: massively parallel signature sequencing)과 같은 기술이 또한 본 개시내용의 시스템 및 장치와 함께 사용될 수 있다.
특정 실시형태에서, 본 개시내용은 합성에 의한 서열분석(SBS: sequencing-by-synthesis)을 개시한다. SBS에서는 4개의 형광 표지된 변형 뉴클레오티드가 사용되어 기재(예를 들어, 플로우셀) 표면에 존재하는 증폭된 DNA의 조밀한 클러스터(아마도 수백만 개의 클러스터)를 서열분석한다. 본원의 시스템 및 장치와 함께 활용될 수 있는 SBS 절차 및 방법에 관한 다양한 추가 양태가 예를 들어 국제공개 W004018497호, 국제공개 W004018493호 및 미국 특허 제7,057,026호(뉴클레오티드), 국제공개 W005024010호 및 국제공개 W006120433호(중합효소), 국제공개 W005065814호(표면 부착 기술), 및 국제공개 WO9844151호, 국제공개 W006064199호 및 국제공개 W007010251호에 개시되어 있으며, 이들 각각의 내용은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.
본원의 시스템/장치의 특정 용도에서는 서열분석을 위한 핵산 샘플이 포함된 플로우 셀이 적절한 플로우 셀 홀더 내에 배치된다. 서열분석을 위한 샘플은 단일 분자, 클러스터 형태의 증폭된 단일 분자, 또는 핵산 분자를 포함하는 비드의 형태를 취할 수 있다. 핵산은 미지 표적 서열에 인접한 올리고뉴클레오티드 프라이머를 포함하도록 제조된다. 첫 번째 SBS 서열분석 사이클을 시작하기 위해, 하나 이상의 상이하게 표지된 뉴클레오티드 및 DNA 중합효소 등은 유체 흐름 하위 시스템(이의 다양한 실시형태가 본원에 설명되어 있음)에 의해 플로우 셀로/플로우 셀을 통해 유동된다. 단일 뉴클레오티드가 한 번에 첨가될 수 있거나, 또는 서열분석 절차에 사용되는 뉴클레오티드가 가역적 종결 특성을 갖도록 특별히 설계될 수 있어, 서열분석 반응의 각 사이클이 표지된 4개의 모든 뉴클레오티드(A, C, T, G) 존재 하에서 동시에 발생하도록 할 수 있다. 4개의 뉴클레오티드가 함께 혼합되는 경우, 중합효소는 혼입할 올바른 염기를 선택할 수 있으며 각 서열은 단일 염기에 의해 확장된다. 시스템을 사용하는 이러한 방법에서, 네 가지 모든 대안들 사이의 자연적인 경쟁은 단지 하나의 뉴클레오티드가 반응 혼합물에 존재하는 경우(따라서 대부분의 서열이 올바른 뉴클레오티드에 노출되지 않는 경우)보다 더 높은 정확도로 이어진다. 특정 염기가 차례로 반복되는 서열(예를 들어, 단독중합체)은 임의의 다른 서열과 마찬가지로 높은 정확도로 처리된다.
유체 흐름 하위 시스템은 또한 각각의 혼입된 염기에서 차단된 3' 말단(적절한 경우) 및 형광단을 제거하기 위해 적절한 시약을 유동시킨다. 기재는 4개의 차단된 뉴클레오티드 중 제2 라운드에 노출되거나 선택적으로 상이한 개별 뉴클레오티드를 갖는 제2 라운드에 노출될 수 있다. 그런 다음 이러한 사이클이 반복되고 각 클러스터의 서열이 여러 화학 사이클에 걸쳐 판독된다. 본 개시내용의 컴퓨터 양태는 선택적으로 각각의 단일 분자, 클러스터 또는 비드로부터 수집된 서열 데이터를 정렬하여 더 긴 중합체의 서열 등을 결정할 수 있다. 대안적으로, 별도의 컴퓨터에서 이미지 처리 및 정렬이 수행될 수 있다.
시스템의 가열/냉각 구성요소는 플로우 셀 채널 및 시약 저장 영역/컨테이너(및 선택적으로 카메라, 광학 장치 및/또는 기타 구성요소) 내의 반응 조건을 조절하는 한편, 유체 흐름 구성요소는 기재 표면이 혼입을 위한 적합한 시약(예를 들어, 혼입될 적절한 형광 표지된 뉴클레오티드)에 노출되도록 하면서 혼입되지 않은 시약은 씻어낸다. 플로우 셀이 배치되는 선택적인 이동가능한 스테이지는 플로우 셀이 기재의 레이저(또는 기타 광) 여기를 위해 적절한 배향으로 되고 선택적으로 렌즈 대물렌즈와 관련하여 이동되도록 하여 기재의 상이한 영역을 판독할 수 있게 한다. 또한 시스템의 다른 구성요소도 선택적으로 이동/조정 가능하다(예를 들어, 카메라, 렌즈 대물렌즈, 가열기/냉각기 등). 레이저 여기 동안, 기재 상의 핵산으로부터 방출된 형광의 이미지/위치가 카메라 구성요소에 의해 캡처되어 각각의 단일 분자, 클러스터 또는 비드에 대한 제1 염기의 정체성(identity)을 컴퓨터 구성요소에 기록한다.
본원에 기술된 실시형태는 학문적 또는 상업적 분석을 위한 다양한 생물학적 또는 화학적 프로세스 및 시스템에서 사용될 수 있다. 보다 구체적으로, 본원에 기술된 실시형태는, 원하는 반응을 나타내는 이벤트, 속성, 품질, 또는 특성을 검출하는 것이 요구되는 다양한 프로세스 및 시스템에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 본원에 기술된 실시형태는 카트리지, 바이오센서, 및 그 구성요소뿐만 아니라 카트리지 및 바이오센서와 함께 작동하는 바이오어세이 시스템을 포함한다. 특정 실시형태에서, 카트리지 및 바이오센서는 실질적으로 단일 구조로 함께 결합되는 플로우 셀 및 하나 이상의 센서, 픽셀, 광 검출기, 또는 광다이오드를 포함한다.
특정 실시형태에 대한 다음의 상세한 설명은 첨부된 도면과 함께 읽을 때 더 잘 이해될 것이다. 도면이 다양한 실시형태의 기능 블록의 다이어그램을 예시하는 한, 기능 블록은 반드시 하드웨어 회로 사이의 분할을 나타내는 것은 아니다. 따라서, 예를 들어, 기능 블록들 중 하나 이상(예를 들어, 프로세서 또는 메모리)은 단일 부분의 하드웨어(예를 들어, 범용 신호 프로세서 또는 랜덤 액세스 메모리, 하드 디스크 등)에서 구현될 수 있다. 유사하게, 프로그램은 독립형 프로그램일 수 있고, 운영 체제의 서브루틴으로서 통합될 수 있으며, 설치된 소프트웨어 패키지에서의 기능일 수 있는 등이다. 다양한 실시형태가 도면에 도시된 배열 및 수단으로 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다.
본원에서 사용되는, 단수 형태로 언급되고 단어 "a" 또는 "an"에 뒤따르는 요소 또는 단계는 복수의 상기 요소 또는 단계를 배제하지 않는 것으로(그러한 배제가 명시적으로 언급되지 않는 한) 이해되어야 한다. 또한, "일 실시형태"에 대한 언급은 언급된 피쳐를 또한 포함하는 추가 실시형태의 존재를 배제하는 것으로 해석되도록 의도되지 않는다. 더욱이, 명시적으로 반대로 언급되지 않는 한, 특정 성질을 갖는 하나의 요소 또는 복수의 요소를 "포함하는" 또는 "갖는" 실시형태는 그러한 성질을 갖든 그렇지 않든 간에 추가 요소를 포함할 수 있다.
본원에서 사용되는, "원하는 반응"은 관심 분석물의 화학적, 전기, 물리적, 또는 광학 속성(또는 품질) 중 적어도 하나의 변화를 포함한다. 특정 실시형태에서, 원하는 반응은 양성 결합 이벤트(예를 들어, 관심 분석물과 형광 표지된 생체분자의 통합)이다. 더욱 일반적으로, 원하는 반응은 화학적 변환, 화학적 변화, 또는 화학적 상호작용일 수 있다. 원하는 반응은 또한 전기 속성의 변화일 수 있다. 예를 들어, 원하는 반응은 용액 내의 이온 농도의 변화일 수 있다. 예시적인 반응은 화학 반응, 예컨대, 환원, 산화, 첨가, 제거, 재배열, 에스테르화, 아미드화, 에테르화, 고리화, 또는 치환; 제1 화학물질이 제2 화학물질에 결합하는 결합 상호작용; 둘 이상의 화학물질이 서로로부터 분리되는 해리 반응; 형광; 발광; 생물발광; 화학발광; 및 생물학적 반응, 예컨대, 핵산 복제, 핵산 증폭, 핵산 혼성화, 핵산 결찰, 인산화, 효소 촉매작용, 수용체 결합, 또는 리간드 결합을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 원하는 반응은 또한, 예를 들어, 주변 용액 또는 환경의 pH의 변화와 같이 검출가능한 양성자의 첨가 또는 제거일 수 있다. 추가의 원하는 반응은 멤브레인(예를 들어, 천연 또는 합성 이중층 멤브레인)을 가로지르는 이온의 유동을 검출하는 것일 수 있으며, 예를 들어 이온이 멤브레인을 통해 흐를 때 전류가 중단되고 중단이 검출될 수 있다.
특정 실시형태에서, 원하는 반응은 분석물에 대한 형광 표지된 분자의 혼입을 포함한다. 분석물은 올리고뉴클레오티드일 수 있고, 형광 표지된 분자는 뉴클레오티드일 수 있다. 표지된 뉴클레오티드를 갖는 올리고뉴클레오티드를 향해 여기 광이 지향될 때 원하는 반응이 검출될 수 있고, 형광단은 검출가능한 형광 신호를 방출한다. 대안적인 실시형태에서, 검출된 형광은 화학발광 또는 생물발광의 결과이다. 원하는 반응은, 또한, 예를 들어 공여체 형광단을 수용체 형광단 부근으로 가져옴으로써 형광 공명 에너지 전송(FRET: fluorescence (또는 ) resonance energy transfer)을 증가시킬 수 있거나, 공여체 형광단과 수용체 형광단을 분리시킴으로써 FRET를 감소시킬 수 있거나, 형광단으로부터 소광제(quencher)를 분리시킴으로써 형광을 증가시킬 수 있거나, 또는 소광제와 형광단을 병치시킴으로써 형광을 감소시킬 수 있다.
본원에서 사용되는, "반응 성분" 또는 "반응물"은 원하는 반응을 획득하기 위해 사용될 수 있는 임의의 물질을 포함한다. 예를 들어, 반응 성분은 시약, 효소, 샘플, 다른 생체분자, 및 완충 용액을 포함한다. 반응 성분은 전형적으로 용액의 반응 부위에 전달되고/되거나 반응 부위에 고정화된다. 반응 성분은 관심 분석물과 같은 다른 물질과 직접 또는 간접적으로 상호 작용할 수 있다.
본원에서 사용되는 용어 "반응 부위"는 원하는 반응이 일어날 수 있는 국부적 영역이다. 반응 부위는 물질이 그 위에 고정화될 수 있는 기재의 지지 표면을 포함할 수 있다. 예를 들어, 반응 부위는 핵산 콜로니가 있는 플로우 셀의 채널에 실질적으로 평평한 표면을 포함할 수 있다. 항상 그런 것은 아니지만 전형적으로, 콜로니에서의 핵산은 예를 들어 단일 가닥 또는 이중 가닥 템플릿의 클론 복제물인 동일한 서열을 갖는다. 그러나, 일부 실시형태에서, 반응 부위는, 예를 들어 단일 가닥 또는 이중 가닥 형태의 단일 핵산 분자만을 함유할 수 있다. 또한, 복수의 반응 부위는 지지 표면을 따라 불균일하게 분포되거나 미리 결정된 방식으로(예를 들어, 마이크로어레이에서와 같이 매트릭스에서 나란히) 배열될 수 있다. 반응 부위는, 또한, 원하는 반응을 구획화하도록 구성된 공간 영역 또는 체적을 적어도 부분적으로 한정하는 반응 챔버(또는 웰(well))를 포함할 수 있다.
본 출원은 "반응 챔버" 및 "웰"이라는 용어를 상호교환적으로 사용한다. 본원에서 사용되는, "반응 챔버" 또는 "웰"이라는 용어는 유동 채널과 유체 연통되는 공간 영역을 포함한다. 반응 챔버는 주변 환경 또는 다른 공간 영역으로부터 적어도 부분적으로 분리될 수 있다. 예를 들어, 복수의 반응 챔버는 공유 벽에 의해 서로 분리될 수 있다. 보다 구체적인 예로서, 반응 챔버는 웰의 내부 표면에 의해 한정된 공동을 포함할 수 있으며 공동이 유동 채널과 유체 연통할 수 있도록 개구 또는 구멍을 가질 수 있다. 이러한 반응 챔버를 포함하는 바이오센서는 2011년 10월 20일에 출원된 국제출원 PCT/US2011/057111호에 더욱 상세히 기재되어 있으며, 이는 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.
일부 실시형태에서, 반응 챔버는 고체(반고체 포함)에 대해 크기 및 형상이 결정되어 고체가 내부에 완전히 또는 부분적으로 삽입될 수 있다. 예를 들어, 반응 챔버는 하나의 캡처 비드만을 수용하도록 크기 및 형상이 정해질 수 있다. 캡처 비드는 그 위에 클론 증폭된 DNA 또는 다른 물질을 가질 수 있다. 대안적으로, 반응 챔버는 대략적인 개수의 비드 또는 고체 기재를 수용하도록 크기 및 형상이 정해질 수 있다. 다른 예로서, 반응 챔버는 또한 반응 챔버 내로 유동할 수 있는 확산 또는 필터 유체 또는 용액을 제어하도록 구성된 다공성 겔 또는 물질로 충전될 수 있다.
일부 실시형태에서, 센서(예를 들어, 광 검출기, 광다이오드)는 바이오센서의 샘플 표면의 대응하는 픽셀 영역과 연관된다. 이와 같이 픽셀 영역은 하나의 센서(또는 픽셀)에 대한 바이오센서 샘플 표면의 영역을 나타내는 기하학적 구조이다. 픽셀 영역과 연관된 센서는 원하는 반응이 연관된 픽셀 영역 위에 놓이는 반응 챔버 또는 반응 부위에서 발생할 때 연관된 픽셀 영역으로부터 수집된 광 방출을 검출한다. 평평한 표면 실시형태에서, 픽셀 영역은 중첩될 수 있다. 일부 경우에, 복수의 센서가 단일 반응 부위 또는 단일 반응 챔버와 연관될 수 있다. 다른 경우에, 단일 센서는 반응 부위 그룹 또는 반응 챔버 그룹과 연관될 수 있다.
본원에서 사용되는, "바이오센서"는 복수의 반응 부위 및/또는 반응 챔버(또는 웰)를 갖는 구조를 포함한다. 바이오센서는 솔리드-스테이트 이미지화 디바이스(예를 들어, CCD 또는 CMOS 이미저) 및 선택적으로 이에 탑재되는 플로우 셀을 포함할 수 있다. 플로우 셀은 반응 부위 및/또는 반응 챔버와 유체 연통하는 적어도 하나의 플로우 채널을 포함할 수 있다. 하나의 특정 예로서, 바이오센서는 생물검정 시스템에 유체적으로 그리고 전기적으로 커플링하도록 구성된다. 생물검정 시스템은 미리 결정된 프로토콜(예를 들어, 합성에 의한 서열분석)에 따라 반응물을 반응 부위 및/또는 반응 챔버로 전달하고 복수의 이미지화 이벤트를 수행할 수 있다. 예를 들어, 생물검정 시스템은 용액이 반응 부위 및/또는 반응 챔버를 따라 흐르도록 할 수 있다. 용액 중 적어도 하나는 동일하거나 상이한 형광 표지를 갖는 4개의 유형의 뉴클레오티드를 포함할 수 있다. 뉴클레오티드는 반응 부위 및/또는 반응 챔버에 위치한 대응하는 올리고뉴클레오티드에 결합할 수 있다. 그 다음, 생물검정 시스템은 여기 광원(예를 들어, 발광 다이오드 또는 LED와 같은 솔리드-스테이트 광원)을 사용하여 반응 부위 및/또는 반응 챔버를 조명할 수 있다. 여기 광은 일정 범위의 파장을 포함한 미리 결정된 파장 또는 파장을 가질 수 있다. 여기된 형광 표지는 센서에 의해 캡처될 수 있는 방출 신호를 제공한다.
대안적인 실시형태에서, 바이오센서는 다른 식별가능한 특성을 검출하도록 구성된 전극 또는 다른 유형의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서는 이온 농도의 변화를 검출하도록 구성될 수 있다. 다른 예에서, 센서는 멤브레인을 가로지르는 이온 전류 흐름을 검출하도록 구성될 수 있다.
본원에서 사용되는 "클러스터"는 유사하거나 동일한 분자 또는 뉴클레오티드 서열 또는 DNA 가닥의 콜로니이다. 예를 들어, 클러스터는 증폭된 올리고뉴클레오티드, 또는 동일하거나 유사한 서열을 갖는 폴리뉴클레오티드 또는 폴리펩티드의 임의의 다른 그룹일 수 있다. 다른 실시형태에서 클러스터는 샘플 표면의 물리적 영역을 차지하는 임의의 요소 또는 요소 그룹일 수 있다. 실시형태에서, 클러스터는 염기 호출 사이클 동안 반응 부위 및/또는 반응 챔버에 고정화된다.
본원에서 사용되는 용어 "고정화된"은 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질과 관련하여 사용될 때 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질을 분자 수준에서 표면에 실질적으로 부착하는 것을 포함한다. 예를 들어, 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질은 비공유적 상호작용(예를 들어, 정전기력, 반 데르 발스, 및 소수성 계면의 탈수), 및 작용기 및 링커가 생체분자를 표면에 부착하는 것을 용이하게 하는 공유 결합 기법을 포함하는 흡착 기법을 사용하여 기재 물질의 표면에 고정화될 수 있다. 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질을 기재 물질의 표면에 고정화시키는 것은 기재 표면의 속성, 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질을 운반하는 액체 매질, 및 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질 자체의 속성에 기초할 수 있다. 일부 경우에 있어서, 기재 표면은 생체분자(또는 생물학적 또는 화학적 물질)를 기재 표면에 고정화시키는 것을 용이하게 하도록 기능화될 수 있다(예를 들어, 화학적으로 또는 물리적으로 개질될 수 있다). 기재 표면은 우선 표면에 결합되는 작용기를 갖도록 개질될 수 있다. 그 다음, 작용기는 생체분자 또는 생물학적 또는 화학적 물질에 결합하여 이들을 그 위에 고정화시킬 수 있다. 물질은 예를 들어, 참고로 본원에 포함되는 미국 특허출원공개 US 2011/0059865 A1호에 기재된 바와 같이 겔을 통해 표면에 고정화될 수 있다.
일부 실시형태에서, 핵산은 표면에 부착되고 브릿지 증폭을 사용하여 증폭될 수 있다. 유용한 브리지 증폭 방법은 예를 들어 미국 특허 제5,641,658호; 국제공개 WO 2007/010251호; 미국 특허 제6,090,592호; 미국 특허출원공개 제2002/0055100 A1호; 미국 특허 제7,115,400호; 미국 특허 공개 제2004/0096853 A1호; 미국 특허 공개 제2004/0002090 A1호; 미국 특허출원공개 제2007/0128624 A1호; 및 미국 특허출원공개 제2008/0009420 A1호에 기재되어 있으며, 이들 각각은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다. 표면 상에서 핵산을 증폭시키기 위한 다른 유용한 방법은, 예를 들어, 아래에 더욱 상세히 기술되는 방법을 이용하는 롤링 서클 증폭(RCA: Rolling Circle Amplification)이다. 일부 실시형태에서, 핵산은 표면에 부착되고 하나 이상의 프라이머 쌍을 이용하여 증폭될 수 있다. 예를 들어, 프라이머 중 하나는 용액 내에 있을 수 있고 다른 프라이머는 표면 상에 고정화될 수 있다(예컨대, 5'-부착됨). 예로서, 핵산 분자가 표면 상의 프라이머 중 하나에 혼성화된 뒤, 고정화된 프라이머를 연장시켜 핵산의 제1 복제물을 생성할 수 있다. 이어서 용액 내의 프라이머는 핵산의 제1 복제물에 혼성화되며, 이는 핵산의 제1 복제물을 템플릿으로 이용하여 연장될 수 있다. 선택적으로, 핵산의 제1 복제물이 생성된 후에, 원래의 핵산 분자는 표면 상의 제2 고정화된 프라이머에 혼성화될 수 있고 동시에 또는 용액 내의 프라이머가 연장된 후에 연장될 수 있다. 임의의 실시형태에서, 고정화된 프라이머 및 용액 내의 프라이머를 이용한 연장(예를 들어, 증폭)의 반복된 라운드는 핵산의 다수의 복제물을 제공한다.
특정 실시형태에서, 본원에 기재된 시스템 및 방법에 의해 실행되는 검정 프로토콜은 천연 뉴클레오티드 및 또한 천연 뉴클레오티드와 상호작용하도록 구성된 효소의 사용을 포함한다. 천연 뉴클레오티드에는 예를 들어 리보뉴클레오티드(RNA) 또는 데옥시리보뉴클레오티드(DNA)가 포함된다. 천연 뉴클레오티드는 모노-, 다이-, 또는 트라이-포스페이트 형태일 수 있으며, 아데닌(A), 티민(T), 우라실(U), 구아닌(G), 또는 시토신(C)으로부터 선택된 염기를 가질 수 있다. 그러나, 전술된 뉴클레오티드의 비-천연 뉴클레오티드, 변형된 뉴클레오티드 또는 유사체가 사용될 수 있음이 이해될 것이다. 유용한 비-천연 뉴클레오티드의 일부 예는 합성 방법에 의한 가역적 종결자 기반 서열분석과 관련하여 아래에 설명된다.
반응 챔버를 포함하는 실시형태에서, 품목 또는 고체 물질(반고체 물질 포함)은 반응 챔버 내에 배치될 수 있다. 배치될 때, 품목 또는 고체는 억지 끼워맞춤(interference fit), 접착, 또는 포획을 통해 반응 챔버 내에서 물리적으로 유지되거나 고정화될 수 있다. 반응 챔버 내에 배치될 수 있는 예시적인 품목 또는 고체는 중합체 비드, 펠릿, 아가로스 겔, 분말, 양자점, 또는 반응 챔버 내에 압축되고/되거나 보유될 수 있는 다른 고체를 포함한다. 특정 실시형태에서, 핵산 상부구조(superstructure), 예컨대 DNA 볼(ball)은, 예를 들어 반응 챔버의 내부 표면에의 부착에 의해 또는 반응 챔버 내의 액체 중에의 체류에 의해, 반응 챔버 내에 또는 반응 챔버에 배치될 수 있다. DNA 볼 또는 다른 핵산 상부구조가 미리 형성된 다음 반응 챔버 내에 또는 반응 챔버에 배치될 수 있다. 대안적으로, DNA 볼은 반응 챔버에서 인시츄(in situ) 합성될 수 있다. DNA 볼은 특정 핵산 서열의 콘카테머(concatemer)를 생성하기 위해 롤링 서클 증폭에 의해 합성될 수 있으며 콘카테머는 상대적으로 컴팩트한 볼을 형성하는 조건으로 처리될 수 있다. DNA 볼 및 이들의 합성 방법은 예를 들어 미국 특허출원공개 제2008/0242560 A1호 또는 제2008/0234136 A1호에 기재되어 있으며, 이들 각각은 그 전체가 본원에 포함된다. 반응 챔버에 유지되거나 배치되는 물질은 고체, 액체 또는 기체 상태일 수 있다.
본원에서 사용되는 "염기 호출"은 핵산 서열에서 뉴클레오티드 염기를 식별한다. 염기 호출은 특정 사이클에서 모든 클러스터에 대한 염기 호출(A, C, G, T)을 결정하는 과정을 지칭한다. 예를 들어, 미국 특허출원공개 제2013/0079232호의 포함 자료에 설명된 4채널, 2채널 또는 1채널 방법 및 시스템을 사용하여 염기 호출이 수행될 수 있다. 특정 실시형태에서, 염기 호출 사이클은 "샘플링 이벤트"로서 지칭된다. 하나의 염료 및 2채널 서열분석 프로토콜에서, 샘플링 이벤트는 각 스테이지에서 픽셀 신호가 생성되도록 시간 순서로 2개의 조명 스테이지를 포함한다. 제1 조명 스테이지는 AT 픽셀 신호에서 뉴클레오티드 염기 A 및 T를 나타내는 소정의 클러스터로부터 조명을 유도하고, 제2 조명 스테이지는 CT 픽셀 신호에서 뉴클레오티드 염기 C 및 T를 나타내는 소정의 클러스터로부터 조명을 유도한다.
개시된 기술, 예를 들어 개시된 염기 호출자는 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 필드 프로그래밍가능한 게이트 어레이(FPGA), 코어스-그레인드 재구성가능한 아키텍처(CGRA), 주문형 집적회로(ASIC), 애플리케이션 특정 명령-세트 프로세서(ASIP), 및 디지털 신호 프로세서(DSP)와 같은 프로세서 상에서 구현될 수 있다.
바이오센서
도 1은 다양한 실시형태에서 사용될 수 있는 바이오센서(100)의 단면을 도시한다. 바이오센서(100)는 염기 호출 사이클 동안 하나 초과의 클러스터(예를 들어, 픽셀 영역당 2개의 클러스터)를 각각 보유할 수 있는 픽셀 영역(106', 108', 110', 112', 114')을 갖는다. 도시된 바와 같이, 바이오센서(100)는 샘플링 장치(104) 상에 장착되는 플로우 셀(102)을 포함할 수 있다. 예시된 실시형태에서, 플로우 셀(102)은 샘플링 장치(104)에 직접 부착된다. 그러나, 대안적인 실시형태에서, 플로우 셀(102)은 샘플링 장치(104)에 제거 가능하게 결합될 수 있다. 샘플링 장치(104)는 작용화될 수 있는(예를 들어, 원하는 반응을 수행하기 위해 적절한 방식으로 화학적으로 또는 물리적으로 개질될 수 있는) 샘플 표면(134)을 갖는다. 예를 들어, 샘플 표면(134)은 작용화될 수 있고 염기 호출 사이클 동안 하나 초과의 클러스터를 각각 보유할 수 있는 복수의 픽셀 영역(106', 108', 110', 112', 114')을 포함할 수 있다(예를 들어, 각각은 그에 고정화된 대응하는 클러스터 쌍(106A, 106B; 108A, 108B; 110A, 110B; 112A, 112B; 및 114A, 114B)을 가짐). 각 픽셀 영역은 대응하는 센서(또는 픽셀 또는 광다이오드)(106, 108, 110, 112, 114)와 연관되어 픽셀 영역에 의해 수신된 빛이 대응하는 센서에 의해 캡처된다. 픽셀 영역(106')은 또한 클러스터 쌍을 유지하는 샘플 표면(134) 상의 대응하는 반응 부위(106")와 연관될 수 있어, 반응 부위(106")로부터 방출된 광이 픽셀 영역(106')에 의해 수신되고 대응하는 센서(106)에 의해 캡처된다. 이러한 감지 구조의 결과로, 2개 이상의 클러스터가 염기 호출 사이클 동안 특정 센서의 픽셀 영역에 존재하는 경우(예를 들어, 각각 대응하는 클러스터 쌍을 가짐), 그 염기 호출 사이클의 픽셀 신호는 둘 이상의 클러스터 모두에 기초하는 정보를 전달한다. 결과적으로, 본원에 설명된 바와 같은 신호 처리는 각 클러스터를 구별하는 데 사용되며, 특정 염기 호출 사이클의 소정의 샘플링 이벤트에서 픽셀 신호보다 더 많은 클러스터가 있다.
예시된 실시형태에서, 플로우 셀(102)은 측벽(138, 125), 및 측벽(138, 125)에 의해 지지되는 플로우 커버(136)를 포함한다. 측벽(138, 125)은 샘플 표면(134)에 결합되고 플로우 커버(136)와 측벽(138, 125) 사이에서 연장된다. 일부 실시형태에서, 측벽(138, 125)은 유동 커버(136)를 샘플링 장치(104)에 접합하는 경화성 접착제 층으로부터 형성된다.
측벽(138, 125)은 유동 커버(136)와 샘플링 장치(104) 사이에 유동 채널(144)이 존재하도록 크기 및 형상을 갖는다. 유동 커버(136)는 바이오센서(100)의 외부로부터 유동 채널(144)로 전파하는 여기 광(101)에 투명한 재료를 포함할 수 있다. 예에서, 여기 광(101)은 비-직교 각도로 플로우 커버(136)에 접근한다.
또한 도시된 바와 같이, 유동 커버(136)는 다른 포트(도시되지 않음)와 유체적으로 맞물리도록 구성된 입구 및 출구 포트(142, 146)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 다른 포트는 카트리지 또는 워크스테이션으로부터 나올 수 있다. 유동 채널(144)은 샘플 표면(134)을 따라 유체를 안내하도록 크기 및 형상을 갖는다. 높이(Hi) 및 유동 채널(144)의 다른 치수는 샘플 표면(134)을 따라 유체의 실질적으로 균일한 유동을 유지하도록 구성될 수 있다. 유동 채널(144)의 치수는 또한 기포 형성을 제어하도록 구성될 수 있다.
예로서, 플로우 커버(136)(또는 플로우 셀(102))는 유리 또는 플라스틱과 같은 투명 재료를 포함할 수 있다. 유동 커버(136)는 평면 외부 표면 및 유동 채널(144)을 정의하는 평면 내부 표면을 갖는 실질적으로 직사각형 블록을 구성할 수 있다. 블록은 측벽(138, 125) 상에 장착될 수 있다. 대안적으로, 플로우 셀(102)은 플로우 커버(136) 및 측벽(138, 125)을 정의하도록 에칭될 수 있다. 예를 들어, 리세스가 투명 재료로 에칭될 수 있다. 에칭된 재료가 샘플링 장치(104)에 장착될 때, 리세스는 유동 채널(144)이 될 수 있다.
샘플링 장치(104)는 예를 들어, 복수의 적층된 기재 층(120-126)을 포함하는 집적 회로와 유사할 수 있다. 기재 층(120-126)은 베이스 기재(120), 솔리드-스테이트 이미저(122)(예를 들어, CMOS 이미지 센서), 필터 또는 광-관리 층(124), 및 패시베이션 층(126)을 포함할 수 있다. 위의 내용은 단지 예시일뿐이며 다른 실시형태는 더 적거나 추가의 층을 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 더욱이, 기재 층(120-126) 각각은 복수의 서브-층을 포함할 수 있다. 샘플링 장치(104)는 CMOS 이미지 센서 및 CCD와 같은 집적 회로 제조에 사용된 것과 유사한 공정을 사용하여 제조될 수 있다. 예를 들어, 기재 층(120-126) 또는 그의 부분은 샘플링 장치(104)를 형성하기 위해 성장, 증착, 에칭 등이 될 수 있다.
패시베이션 층(126)은 유동 채널(144)의 유체 환경으로부터 필터 층(124)을 차폐하도록 구성된다. 일부 경우에, 패시베이션 층(126)은 또한 생체분자 또는 다른 관심 분석물이 그 위에 고정화될 수 있도록 하는 고체 표면(즉, 샘플 표면(134))을 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 각 반응 부위는 샘플 표면(134)에 고정화된 생체분자 클러스터를 포함할 수 있다. 따라서, 패시베이션 층(126)은 반응 부위가 고정화될 수 있도록 하는 물질로 형성될 수 있다. 패시베이션 층(126)은 또한 원하는 형광 광에 대해 적어도 투명한 재료를 포함할 수 있다. 예를 들어, 패시베이션 층(126)은 질화규소(Si2N4) 및/또는 실리카(SiO2)를 포함할 수 있다. 그러나, 다른 적절한 재료(들)가 사용될 수 있다. 예시된 실시형태에서, 패시베이션 층(126)은 실질적으로 평면일 수 있다. 그러나, 대안적인 실시형태에서, 패시베이션 층(126)은 피트, 웰, 홈 등과 같은 리세스를 포함할 수 있다. 예시된 실시형태에서, 패시베이션 층(126)은 약 150 내지 200 nm, 보다 구체적으로 약 170 nm의 두께를 갖는다.
필터 층(124)은 광의 투과에 영향을 미치는 다양한 피쳐를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 필터 층(124)은 다중 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 필터 층(124)은 (a) 여기 광원으로부터의 광 신호와 같은 원치 않는 광 신호를 필터링하거나; (b) 반응 부위로부터의 방출 신호를 검출하도록 구성된 대응하는 센서(106, 108, 110, 112, 및 114)를 향해 반응 부위로부터의 방출 신호를 유도하거나; 또는 (c) 인접한 반응 부위로부터 원치 않는 방출 신호의 검출을 차단하거나 방지하도록 구성될 수 있다. 이와 같이, 필터 층(124)은 또한 광-관리층으로서 지칭될 수 있다. 도시된 실시형태에서, 필터 층(124)은 약 1 내지 5 μm, 보다 구체적으로 약 2 내지 4 μm의 두께를 갖는다. 대안적인 실시형태에서, 필터 층(124)은 마이크로렌즈 또는 다른 광학 구성요소의 어레이를 포함할 수 있다. 각각의 마이크로렌즈는 연관된 반응 부위로부터 센서로 방출 신호를 유도시키도록 구성될 수 있다.
일부 실시형태에서, 솔리드-스테이트 이미저(122) 및 베이스 기재(120)는 미리 구성된 솔리드-스테이트 이미지화 디바이스(예를 들어, CMOS 칩)로서 함께 제공될 수 있다. 예를 들어, 베이스 기재(120)는 규소 웨이퍼일 수 있고, 그 위에 솔리드-스테이트 이미저(122)가 장착될 수 있다. 솔리드-스테이트 이미저(122)는 반도체 재료(예를 들어, 규소) 층과 센서(106, 108, 110, 112, 114)를 포함한다. 예시된 실시형태에서, 센서는 광을 검출하도록 구성된 광다이오드이다. 다른 실시형태에서, 센서는 광 검출기를 포함한다. 솔리드-스테이트 이미저(122)는 CMOS 기반의 제조 공정을 통해 단일 칩으로서 제조될 수 있다.
솔리드-스테이트 이미저(122)는 유동 채널(144) 내부에서 또는 유동 채널을 따라 원하는 반응을 나타내는 활동을 검출하도록 구성된 센서(106, 108, 110, 112, 114)의 조밀한 어레이를 포함할 수 있다. 일부 실시형태에서, 각각의 센서는 약 1 내지 2 제곱 마이크로미터(μm2)의 픽셀 영역(또는 검출 영역)을 갖는다. 어레이는 500,000개의 센서, 500만개의 센서, 1,000만개의 센서 또는 심지어 1억 2,000만개의 센서를 포함할 수 있다. 센서(106, 108, 110, 112, 114)는 원하는 반응을 나타내는 미리 결정된 광 파장을 검출하도록 구성될 수 있다.
일부 실시형태에서, 샘플링 장치(104)는 미국 특허 제7,595,882호에 기술된 마이크로회로 배열과 같은 마이크로회로 배열을 포함하며, 이는 전체가 참조로 본원에 포함된다. 보다 구체적으로, 샘플링 장치(104)는 센서(106, 108, 110, 112, 114)의 평면 어레이를 갖는 집적 회로를 포함할 수 있다. 샘플링 장치(104) 내에 형성된 회로는 신호 증폭, 디지털화, 저장 및 처리 중 적어도 하나를 위해 구성될 수 있다. 회로는 검출된 형광 광을 수집 및 분석하고 검출 데이터를 신호 프로세서에 전달하기 위한 픽셀 신호(또는 검출 신호)를 생성할 수 있다. 회로는 또한 샘플링 장치(104)에서 추가적인 아날로그 및/또는 디지털 신호 처리를 수행할 수 있다. 샘플링 장치(104)는 신호 라우팅(routing)을 수행하는(예를 들어, 픽셀 신호를 신호 프로세서에 송신하는) 전도성 비아(130)를 포함할 수 있다. 픽셀 신호는 또한 샘플링 장치(104)의 전기 접촉부(132)를 통해 송신될 수 있다.
샘플링 장치(104)는 2020년 5월 14일자로 "Systems and Devices for Characterization and Performance Analysis of Pixel-Based Sequencing"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/874,599호(대리인 문서 번호 ILLM 1011-4/IP-1750-US)와 관련하여 더 상세하게 논의되며, 이는 본원에 완전히 기재된 것처럼 참조로 포함된다. 샘플링 장치(104)는 전술된 바와 같은 위의 구성 또는 용도로 제한되지 않는다. 대안적인 실시형태에서, 샘플링 장치(104)는 다른 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 샘플링 장치(104)는 플로우 셀에 결합되거나 내부에 반응 부위를 갖는 플로우 셀과 인터페이싱하도록 이동되는 CCD 카메라와 같은 CCD 디바이스를 포함할 수 있다.
도 2는 타일 내에 클러스터를 포함하는 플로우 셀(200)의 일 구현예를 도시한다. 플로우 셀(200)은 예를 들어 플로우 커버(136)가 없는 도 1의 플로우 셀(102)에 대응한다. 또한, 플로우 셀(200)의 묘사는 본질적으로 상징적이며, 플로우 셀(200)은 내부의 다양한 다른 구성요소를 예시하지 않고 내부의 다양한 레인 및 타일을 상징적으로 묘사한다. 도 2는 플로우 셀(200)의 평면도를 도시한다.
일 실시형태에서, 플로우 셀(200)은 레인(202a, 202b, …, 202P), 즉 P개의 레인과 같은 복수의 레인으로 분할 또는 구획화된다. 도 2의 예에서, 플로우 셀(200)은 8개의 레인, 즉 이 예에서 P = 8을 포함하는 것으로 예시되어 있지만, 플로우 셀 내의 레인의 수는 구현예에 따라 다르다.
일 실시형태에서, 개별 레인(202)은 "타일"(212)이라고 하는 비-중첩 영역으로 더 구획화된다. 예를 들어, 도 2는 예시적인 레인의 섹션(208)의 확대도를 도시한다. 섹션(208)은 복수의 타일(212)을 포함하는 것으로 예시되어 있다.
예에서, 각각의 레인(202)은 하나 이상의 열의 타일을 포함한다. 예를 들어, 도 2에서, 각 레인(202)은 확대된 섹션(208) 내에 예시된 바와 같이 2개의 대응하는 열의 타일(212)을 포함한다. 각 레인 내 타일의 각 열 내의 타일 수는 구현예에 따라 다르며, 일 예에서 각 레인 내 타일의 각 열에 50개의 타일, 60개의 타일, 100개의 타일 또는 다른 적절한 수의 타일이 있을 수 있다.
각 타일은 대응하는 복수의 클러스터를 포함한다. 서열분석 절차 동안, 클러스터 및 타일 상의 그들의 주변 배경이 이미지화된다. 예를 들어, 도 2는 예시적인 타일 내의 예시적인 클러스터(216)를 도시한다.
도 3은 8개의 레인이 있는 예시적인 Illumina GA-IIx™ 플로우 셀을 보여주고, 또한 하나의 타일과 그의 클러스터 및 이들 주변 배경을 확대한 것을 보여준다. 예를 들어, Illumina Genome Analyzer II에는 레인당 100개의 타일이 그리고 Illumina HiSeq2000에는 레인당 68개의 타일이 있다. 타일(212)은 수십만 내지 수백만 개의 클러스터를 보유한다. 도 3에서, 밝은 스폿으로 도시된 클러스터를 갖는 타일로부터 생성된 이미지가 308에 도시되어 있고(예를 들어, 308은 타일의 확대된 이미지 도면임), 예시적인 클러스터(304)가 표지되어 있다. 클러스터(304)는 템블릿 분자의 대략 1000개의 동일한 복제물을 포함하지만, 클러스터는 크기 및 형상이 다르다. 클러스터는, 서열분석 런 전에, 입력 라이브러리의 브리지 증폭에 의해 템플릿 분자로부터 성장된다. 증폭 및 클러스터 성장의 목적은 방출된 신호의 강도를 증가시키는 것인데, 이는 이미지화 디바이스가 단일 형광단을 신뢰성 있게 감지할 수 없기 때문이다. 그러나, 클러스터(304) 내의 DNA 단편들의 물리적 거리는 작고, 따라서 이미지화 디바이스는 단편들의 클러스터를 단일 스폿(304)으로서 인지한다.
클러스터 및 타일은 2020년 3월 20일자로 "Training Data Generation For Artificial Intelligence-Based Sequencing"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/825,987호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-16/IP-1693-US)와 관련하여 더 자세히 논의된다.
도 4는 염기 호출 센서 출력(예를 들어, 도 1 참조)과 같은 서열분석 시스템으로부터의 센서 데이터의 분석을 위한 시스템의 단순화된 블록도이다. 도 4의 예에서, 시스템은 서열분석기(400) 및 구성가능한 프로세서(450)를 포함한다. 구성가능한 프로세서(450)는 중앙 처리 장치(CPU)(402)와 같은 호스트 프로세서에 의해 실행되는 런타임 프로그램과 협력하여 신경망 기반 염기 호출자 및/또는 비신경망 기반 염기 호출자(이하, 본 명세서에서 더 상세히 논의될 것임)를 실행할 수 있다. 서열분석기(400)는 염기 호출 센서 및 플로우 셀(401)(예를 들어, 도 1 내지 3과 관련하여 논의됨)을 포함한다. 플로우 셀은, 도 1 내지 3과 관련하여 논의된 바와 같이, 유전 물질의 클러스터가 유전 물질에서의 염기를 식별하기 위해 클러스터에서의 반응을 유발하는 데 사용되는 일련의 분석물 유동에 노출되는 하나 이상의 타일을 포함할 수 있다. 센서는 플로우 셀의 각 타일에서의 서열의 각 사이클에 대한 반응을 감지하여 타일 데이터를 제공한다. 이 기술의 예는 아래에서 더 자세히 설명된다. 유전자 서열분석은 데이터 집약적 동작이며, 이는 염기 호출 센서 데이터를, 염기 호출 동작 동안에 감지된 유전 물질의 각각의 클러스터에 대한 염기 호출의 서열로 변환한다.
이러한 예에서의 시스템은 런타임 프로그램을 실행시켜서 염기 호출 동작을 조정하는 CPU(402), 타일 데이터의 어레이의 서열을 저장하기 위한 메모리(403), 염기 호출 동작에 의해 생성되는 염기 호출 리드, 및 염기 호출 동작에서 사용되는 다른 정보를 포함한다. 또한, 이러한 예시에서, 시스템은 구성 파일(또는 파일들), 예컨대 FPGA 비트 파일, 및 구성가능한 프로세서(450)를 구성 및 재구성하기 위해 그리고 신경망을 실행하기 위해 사용되는 신경망에 대한 모델 파라미터를 저장할 메모리(404)를 포함한다. 서열분석기(400)는 구성가능한 프로세서를 구성하기 위한 프로그램, 및 일부 실시형태에서, 신경망을 실행하기 위한 재구성가능한 프로세서를 포함할 수 있다.
서열분석기(400)는 버스(405)에 의해 구성가능한 프로세서(450)에 커플링된다. 버스(405)는, 하나의 예에서 PCI-SIG(PCI Special Interest Group)에 의해 현재 유지되고 개발되는 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 표준과 호환가능한 버스 기술과 같은 고처리량 기술을 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 이러한 예에서, 메모리(460)는 버스(461)에 의해 구성가능한 프로세서(450)에 커플링된다. 메모리(460)는 구성가능한 프로세서(450)를 갖는 회로 보드 상에 배치된 온-보드 메모리일 수 있다. 메모리(460)는 염기 호출 동작에서 사용되는 데이터를 작동시키는 구성가능한 프로세서(450)에 의한 고속 액세스를 위해 사용된다. 버스(461)는, 또한, PCIe 표준과 호환가능한 버스 기술과 같은 고처리량 기술을 사용하여 구현될 수 있다.
필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA), 코어스-그레인드 재구성가능한 어레이(CGRA), 및 다른 구성가능한 그리고 재구성가능한 디바이스를 포함한 구성가능한 프로세서는, 컴퓨터 프로그램을 실행하는 범용 프로세서를 사용하여 달성될 수 있었던 것보다 더 효율적이거나 더 빠르게 다양한 기능을 구현하도록 구성될 수 있다. 구성가능한 프로세서의 구성은, 때때로 비트스트림 또는 비트 파일로 지칭되는 구성 파일을 생성하기 위한 기능 설명을 컴파일하는 것, 및 구성 파일을 프로세서 상의 구성가능한 요소에 분배하는 것을 수반한다.
구성 파일은, 데이터 흐름 패턴, 분산형 메모리 및 다른 온-칩 메모리 리소스의 사용, 룩업 테이블 콘텐츠, 승산-및-누산 유닛과 같은 구성가능한 실행 유닛 및 구성가능한 논리 블록의 동작, 구성가능한 상호접속부, 및 구성가능한 어레이의 다른 요소를 설정하도록 회로를 구성함으로써, 구성가능한 프로세서에 의해 실행될 논리 기능을 정의한다. 구성가능한 프로세서는, 구성 파일이 필드 내에서 변경될 수 있는 경우, 로딩된 구성 파일을 변경함으로써 재구성가능하다. 예를 들어, 구성 파일은, 구성가능한 또는 재구성가능한 프로세서 상의 구성가능한 요소의 어레이 사이에 분포되는, 휘발성 SRAM 요소에, 비휘발성 판독-기록 메모리 요소에, 그리고 이들의 조합에 저장될 수 있다. 다양한 상업적으로 입수가능한 구성가능한 프로세서가 본원에 기술된 바와 같은 염기 호출 동작에 사용하는 데 적합하다. 예로는 Xilinx Alveo™ U200, Xilinx Alveo™ U250, Xilinx Alveo™ U280, Intel/Altera Stratix™ GX2800, Intel/Altera Stratix™ GX2800, 및 Intel Stratix™ GX10M과 같은 상업적으로 입수 가능한 제품을 포함한다. 일부 예에서, 호스트 CPU는 구성가능한 프로세서와 동일한 집적 회로 상에서 구현될 수 있다.
본원에 설명된 실시형태는 구성 가능한 프로세서(450)를 사용하여 다중 사이클 신경망을 구현한다. 구성 가능한 프로세서를 위한 구성 파일은 고수준 설명 언어(HDL: high-level description language) 또는 레지스터 전송 수준(RTL: register transfer level) 언어 규격을 사용하여 실행될 로직 함수를 특정함으로써 구현될 수 있다. 규격은 구성 파일을 생성하기 위해, 선택된 구성가능한 프로세서에 대해 설계된 리소스를 사용하여 컴파일될 수 있다. 구성가능한 프로세서가 아닐 수 있는 ASIC에 대한 설계를 생성할 목적으로 동일한 또는 유사한 규격이 컴파일될 수 있다.
따라서 본원에 설명된 모든 실시형태에서 구성 가능한 프로세서에 대한 대안은, 본원에 기술된 바와 같은 신경망 기반 염기 호출 동작을 실행시키도록 구성된, 특정용도용 ASIC 또는 특수 목적 집적 회로 또는 집적 회로들의 세트를 포함하는 구성된 프로세서, 또는 시스템 온 어 칩(SOC: system-on-a-chip) 디바이스를 포함한다.
일반적으로, 신경망의 런을 실행하도록 구성된 바와 같은, 본원에 기술된 구성가능한 프로세서 및 구성된 프로세서는 본원에서 신경망 프로세서로 지칭된다. 다른 예에서, 비신경망 기반 염기 호출자의 런을 실행하도록 구성된 바와 같은, 본원에 기술된 구성가능한 프로세서 및 구성된 프로세서는 본원에서 비신경망 프로세서로 지칭된다. 일반적으로, 구성가능한 프로세서 및 구성된 프로세서는, 이후 본원에서 논의될 것이지만, 신경망 기반 염기 호출자 및 비신경망 기반 염기 호출자 중 하나 또는 둘 모두를 구현하는 데 사용될 수 있다.
구성 가능한 프로세서(450)는 이 예에서 CPU(402)에 의해 실행된 프로그램을 사용하여 로딩된 구성 파일에 의해 구성되거나, 염기 호출 함수를 실행하기 위해 구성 가능한 프로세서(454) 상의 구성 가능한 요소의 어레이를 구성하는 다른 소스에 의해 구성된다. 이러한 예에서, 구성은, 버스(405, 461)에 커플링되고 염기 호출 동작에 사용되는 요소들 사이에서 데이터 및 제어 파라미터를 분배하기 위한 기능을 실행하는 데이터 흐름 로직(451)을 포함한다.
또한, 구성가능한 프로세서(450)는 다중 사이클 신경망을 실행하기 위한 염기 호출 실행 로직(452)으로 구성된다. 로직(452)은 복수의 다중 사이클 실행 클러스터(예를 들어, 453)를 포함하며, 이는 이 예에서 다중 사이클 클러스터 1 내지 다중 사이클 클러스터 X를 포함한다. 다중 사이클 클러스터의 수는 원하는 작업 처리량과 구성가능한 프로세서의 이용 가능한 리소스를 포함하는 트레이드-오프에 따라 선택될 수 있다.
다중-사이클 클러스터는 구성가능한 프로세서 상의 구성가능한 상호접속부 및 메모리 리소스를 사용하여 구현되는 데이터 흐름 경로(454)에 의해 데이터 흐름 로직(451)에 커플링된다. 또한, 다중-사이클 클러스터는 예를 들어 구성가능한 프로세서 상의 구성가능한 상호접속부 및 메모리 리소스를 사용하여 구현된 제어 경로(455)에 의해 데이터 흐름 로직(451)에 커플링되며, 이들은 이용가능한 클러스터를 나타내는 제어 신호, 신경망의 런의 실행을 위한 입력 유닛을 이용가능한 실행 클러스터에 제공하기 위한 준비(readiness), 신경망에 대한 훈련된 파라미터를 제공하기 위한 준비, 염기 호출 분류 데이터의 출력 패치를 제공하기 위한 준비, 및 신경망의 실행을 위해 사용되는 다른 제어 데이터를 제공한다.
구성 가능한 프로세서는 훈련된 파라미터를 사용하여 다중 사이클 신경망의 런을 실행하여 염기 유동 동작의 감지 사이클에 대한 분류 데이터를 생성하도록 구성된다. 신경망의 런이 실행되어, 염기 호출 동작의 대상 감지 사이클에 대한 분류 데이터를 생성한다. 신경망의 런은 N개의 감지 사이클의 각자의 감지 사이클로부터 타일 데이터의 N개의 어레이를 포함하는 서열로 동작하며, N개의 감지 사이클은 본원에 기술된 예에서 시간 서열 내의 동작마다 하나의 염기 포지션에 대한 상이한 염기 호출 동작을 위한 센서 데이터를 제공한다. 선택적으로, N개의 감지 사이클 중 일부는 실행되는 특정 신경망 모델에 따라 필요한 경우 서열 이외일 수 있다. 수 N은 1 초과의 임의의 수일 수 있다. 본원에 기술된 일부 예에서, N개의 감지 사이클의 감지 사이클은 시간 서열에서 대상 감지 사이클에 선행하는 적어도 하나의 감지 사이클 및 대상 사이클에 뒤이은 적어도 하나의 감지 사이클에 대한 감지 사이클의 세트를 표현한다. 수 N이 5 이상의 정수인 예가 본원에 기술된다.
데이터 흐름 로직(451)은 N개의 어레이의 공간적으로 정렬된 패치에 대해 타일 데이터를 포함하는 소정의 런에 대한 입력 유닛을 사용하여, 신경망의 런을 위한 타일 데이터 및 모델 파라미터의 적어도 일부의 훈련된 파라미터를 메모리(460)로부터 구성가능한 프로세서로 이동시키도록 구성된다. 입력 유닛은 하나의 DMA 동작에서 직접 메모리 액세스 동작에 의해 이동될 수 있거나, 또는 더 작은 유닛에서, 전개된 신경망의 실행과 협력하여 이용가능한 시간 슬롯 동안 이동될 수 있다.
본원에 기술된 바와 같은 감지 사이클에 대한 타일 데이터는 하나 이상의 피쳐를 갖는 센서 데이터의 어레이를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터는 DNA, RNA, 또는 다른 유전 물질의 유전자 서열 내의 염기 포지션에서 4개의 염기 중 하나를 식별하기 위해 분석되는 2개의 이미지를 포함할 수 있다. 타일 데이터는 또한 이미지 및 센서에 관한 메타데이터를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 염기 호출 동작의 실시형태에서, 타일 데이터는 타일 상의 유전 물질의 클러스터의 중심으로부터 센서 데이터의 어레이 내의 각각의 픽셀의 거리를 나타내는 중심 정보로부터의 거리와 같은, 클러스터와 이미지의 정렬에 관한 정보를 포함할 수 있다.
아래에 설명된 바와 같이 다중 사이클 신경망을 실행하는 동안, 타일 데이터는 또한 중간 데이터로서 지칭되는, 다중 사이클 신경망을 실행하는 동안 생성된 데이터를 포함할 수 있으며, 이는 다중 사이클 신경망의 런 동안 재계산되기보다는 재사용될 수 있다. 예를 들어, 다중 사이클 신경망의 실행 동안, 데이터 흐름 로직은 타일 데이터 어레이의 소정의 패치에 대한 센서 데이터 대신에 메모리(460)에 중간 데이터를 기록할 수 있다. 이와 같은 실시형태는 아래에서 더 자세히 설명된다.
도시된 바와 같이, 염기 호출 동작의 감지 사이클로부터 타일에 대한 센서 데이터를 포함하는 타일 데이터를 저장하는 런타임 프로그램에 의해 액세스가능한 메모리(예를 들어, 460)를 포함하는, 염기 호출 센서 출력의 분석을 위한 시스템이 기술된다. 또한, 시스템은 메모리에 액세스하는 구성가능한 프로세서(450)와 같은 신경망 프로세서를 포함한다. 신경망 프로세서는 감지 사이클에 대한 분류 데이터를 생성하기 위해 훈련된 파라미터를 사용하여 신경망의 런을 실행하도록 구성된다. 본원에 기술된 바와 같이, 대상 사이클에 대한 분류 데이터를 생성하기 위해, 대상 사이클을 포함하는 N개의 감지 사이클의 각자의 감지 사이클로부터의 타일 데이터의 N개의 어레이의 서열 상에서 신경망의 런이 동작하고 있다. 데이터 흐름 로직(451)은 N개의 감지 사이클의 각자의 감지 사이클로부터 N개의 어레이의 공간적으로 정렬된 패치에 대한 데이터를 포함하는 입력 유닛을 사용하여 신경망의 런을 위해 타일 데이터 및 훈련된 파라미터를 메모리로부터 신경망 프로세서로 이동시키도록 제공된다.
또한, 신경망 프로세서가 메모리에 액세스하고 복수의 실행 클러스터를 포함하는 시스템이 기술되는데, 복수의 실행 클러스터 중의 실행 로직 클러스터는 신경망을 실행시키도록 구성된다. 데이터 흐름 로직은 메모리 및 복수의 실행 클러스터 중의 실행 클러스터에 액세스하여, 타일 데이터의 입력 유닛을 복수의 실행 클러스터 중 이용가능한 실행 클러스터에 제공하고 - 입력 유닛은 대상 감지 사이클을 포함하는 각자의 감지 사이클로부터 타일 데이터의 어레이의 N개의 공간적으로 정렬된 패치를 포함함 -, 실행 클러스터가 N개의 공간적으로 정렬된 패치를 신경망에 적용하여 대상 감지 사이클의 공간적으로 정렬된 패치에 대한 분류 데이터의 출력 패치를 생성하게 하며, N은 1 초과이다.
도 5는 호스트 프로세서에 의해 실행되는 런타임 프로그램의 기능을 포함한 염기 호출 동작의 양태를 보여주는 단순화된 도면이다. 이러한 도면에서, 플로우 셀로부터의 이미지 센서의 출력(도 1 및 2에 예시된 것과 같은 것)은 라인(500) 상에서 이미지 처리 스레드(501)에 제공되는데, 이는 개별 타일에 대한 센서 데이터 배열에서 재샘플링, 정렬 및 배열과 같은 이미지에 대한 프로세스를 수행할 수 있고, 플로우 셀 내의 각각의 타일에 대한 타일 클러스터 마스크를 계산하는 프로세스에 의해 사용될 수 있으며, 이는 플로우 셀의 대응하는 타일 상의 유전 물질의 클러스터에 대응하는 센서 데이터의 어레이 내의 픽셀을 식별한다. 클러스터 마스크를 계산하기 위해, 하나의 예시적 알고리즘은 소프트맥스(softmax) 출력에서 유도된 메트릭을 사용하여 초기 서열분석 사이클에서 신뢰할 수 없는 클러스터를 감지하는 프로세스를 기반으로 하며, 그 다음 그들 웰/클러스터로부터의 데이터는 폐기되고 출력 데이터는 그들 클러스터에 대해 생성되지 않는다. 예를 들어, 프로세스는 처음 N1(예를 들어, 25)개의 염기 호출 동안 높은 신뢰성을 갖는 클러스터를 식별하고 나머지는 거부할 수 있다. 거부된 클러스터는 다클론성이거나 강도가 매우 약하거나 기점(fiducial)에 의해 가려질 수 있다. 이 절차는 호스트 CPU에서 수행될 수 있다. 대안적인 구현예에서, 이 정보는 CPU로 다시 전달되는 필요한 관심 클러스터를 식별하는 데 잠재적으로 사용되어 중간 데이터에 필요한 스토리지를 제한한다.
이미지 처리 스레드(501)의 출력은 염기 호출 동작의 상태에 따라 타일 데이터 어레이를 고속 버스(503) 상의 데이터 캐시(504)로 라우팅하거나, 또는 고속 버스(505) 상에서 도 4의 구성가능한 프로세서와 같은 하드웨어(520)로 라우팅하는 CPU 내의 디스패치 로직(510)으로 라인(502)을 통해 제공된다. 하드웨어(520)는 신경망 기반 염기 호출자를 실행하기 위한 다중 클러스터 신경망 프로세서일 수 있거나, 또는 후술하는 바와 같이 비신경망 기반 염기 호출자를 실행하기 위한 하드웨어일 수도 있다.
하드웨어(520)는 (예를 들어, 신경망 염기 호출자 및/또는 비신경망 염기 호출지에 의해 출력된) 분류 데이터를 디스패치 로직(510)에 반환하는데, 이는 데이터 캐시(504)로, 또는 라인(511) 상에서, 분류 데이터를 사용하여 염기 호출 및 품질 점수 계산을 수행하는 스레드(502)로 정보를 전달하고, 염기 호출 리드에 대한 표준 포맷으로 데이터를 배열할 수 있다. 염기 호출 및 품질 점수 계산을 수행하는 스레드(502)의 출력은, 라인(512) 상에서, 염기 호출 리드를 집계하고, 데이터 압축과 같은 다른 동작을 수행하고, 고객에 의한 활용을 위해, 생성된 염기 호출 출력을 특정된 목적지에 기록하는 스레드(503)로 제공된다.
일부 실시형태에서, 호스트는 신경망의 지원 시에 하드웨어(520)의 출력의 최종 처리를 수행하는 스레드(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어(520)는 다중 클러스터 신경망의 최종 층으로부터의 분류 데이터의 출력을 제공할 수 있다. 호스트 프로세서는 염기 호출 및 품질 점수 스레드(502)에 의해 사용하기 위한 데이터를 구성하기 위해 분류 데이터에 걸쳐, 소프트맥스 함수와 같은 출력 활성화 함수를 실행할 수 있다. 또한, 호스트 프로세서는 하드웨어(520)에 대한 입력에 앞서 타일 데이터의 재샘플링, 배치 정규화 또는 기타 조정과 같은 입력 동작(미도시)을 실행할 수 있다.
도 6은 도 4의 것과 같은 구성가능한 프로세서의 구성의 단순화된 도면이다. 도 6에서, 구성가능한 프로세서는 복수의 고속 PCIe 인터페이스를 갖는 FPGA를 포함한다. FPGA는 도 1을 참조하여 기술된 데이터 흐름 로직을 포함하는 래퍼(wrapper)(600)를 갖도록 구성된다. 래퍼(600)는 CPU 통신 링크(609)를 통해 CPU에서의 런타임 프로그램과의 협력 및 인터페이스를 관리하고, DRAM 통신 링크(610)를 통해 온-보드 DRAM(602)(예를 들어, 메모리(460))과의 통신을 관리한다. 래퍼(600) 내의 데이터 흐름 로직은, N개의 사이클 동안 온-보드 DRAM(602) 상에서 타일 데이터의 어레이를 클러스터(601)로 순회시킴으로써 검색된 패치 데이터를 제공하고, 온-보드 DRAM(602)으로 다시 전달하기 위해 클러스터(601)로부터 프로세스 데이터(615)를 검색한다. 래퍼(600)는, 또한 타일 데이터의 입력 어레이 및 분류 데이터의 출력 패치 둘 모두에 대해, 온-보드 DRAM(602)과 호스트 메모리 사이에서의 데이터의 전송을 관리한다. 래퍼는 라인(613) 상의 패치 데이터를 할당된 클러스터(601)로 전송한다. 래퍼는 라인(612) 상의 가중치 및 바이어스와 같은 훈련된 파라미터를 온-보드 DRAM(602)으로부터 검색된 클러스터(601)에 제공한다. 래퍼는 라인(611) 상의 구성 및 제어 데이터를, CPU 통신 링크(609)를 통해 호스트 상의 런타임 프로그램으로부터 제공되거나 그에 응답하여 생성되는 클러스터(601)에 제공한다. 클러스터는, 또한, 라인(616) 상의 상태 신호를 래퍼(600)에 제공할 수 있는데, 이들은 타일 데이터의 어레이의 순회를 관리하여 공간적으로 정렬된 패치 데이터를 제공하기 위해, 그리고 클러스터(601)의 리소스를 사용하여 패치 데이터에 걸쳐서 염기 호출을 위한 다중-사이클 신경망 및/또는 비신경망 기반 염기 호출을 위한 동작을 실행하기 위해 호스트로부터의 제어 신호와 협력하여 사용된다.
위에서 언급된 바와 같이, 타일 데이터의 다수의 패치 중 대응하는 패치 상에서 실행하기 위해 구성된, 래퍼(600)에 의해 관리되는 단일의 구성가능한 프로세서 상에 다수의 클러스터가 있을 수 있다. 각각의 클러스터는 본원에 기술된 다수의 감지 사이클의 타일 데이터를 사용하여 대상 감지 사이클에서 염기 호출에 대한 분류 데이터를 제공하도록 구성될 수 있다.
시스템의 예에서, 필터 가중치 및 바이어스와 같은 커널 데이터를 포함하는 모델 데이터가 호스트 CPU로부터 구성가능한 프로세서로 전송되어, 모델이 사이클 수의 함수로서 업데이트될 수 있도록 할 수 있다. 염기 호출 동작은, 대표적인 예의 경우에, 대략 수백개의 감지 사이클을 포함할 수 있다. 염기 호출 동작은, 일부 실시형태에서, 페어드 엔드 리드(paired end read)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 모델 훈련된 파라미터는 20개의 사이클(또는 다른 수의 사이클)마다 1회, 또는 특정 시스템에 대해 구현되는 업데이트 패턴에 따라 업데이트될 수 있다. 타일 상의 유전 클러스터 내의 소정의 스트링에 대한 서열이 제1 말단부로부터 스트링 아래로(또는 위로) 연장되는 제1 부분, 및 제2 말단부로부터 스트링 위로(또는 아래로) 연장되는 제2 부분을 포함하는 페어드 엔드 리드를 포함하는 일부 실시형태에서, 훈련된 파라미터는 제1 부분으로부터 제2 부분으로의 전이 시에 업데이트될 수 있다.
일부 예에서, 타일에 대한 감지 데이터의 다수의 사이클 동안의 이미지 데이터는 CPU로부터 래퍼(600)로 전송될 수 있다. 래퍼(600)는, 선택적으로, 감지 데이터의 일부 사전처리 및 변환을 진행할 수 있고, 정보를 온-보드 DRAM(602)에 기록할 수 있다. 각각의 감지 사이클에 대한 입력 타일 데이터는, 타일당 감지 사이클당 4000 x 3000개 정도 또는 그 이상의 픽셀 - 2개의 피쳐가 타일의 2개의 이미지들의 컬러를 표현함 -, 및 픽셀당 피쳐당 1 또는 2 바이트를 포함하는 센서 데이터의 어레이를 포함할 수 있다. 수 N이 다중-사이클 신경망의 각각의 런에 사용될 3개의 감지 사이클인 실시형태의 경우, 다중-사이클 신경망의 각각의 런에 대한 타일 데이터의 어레이는 타일당 수백 메가바이트 정도를 소비할 수 있다. 시스템의 일부 실시형태에서, 타일 데이터는, 또한, 타일당 1회 저장된 DFC 데이터의 어레이, 또는 센서 데이터 및 타일에 관한 다른 유형의 메타데이터를 포함한다.
동작 시에, 다중-사이클 클러스터가 이용 가능할 때, 래퍼는 클러스터에 패치를 할당한다. 래퍼는 타일의 순회에서 타일 데이터의 차기 패치를 페치(fetch)하고, 적절한 제어 및 구성 정보와 함께 그것을 할당된 클러스터로 전송한다. 클러스터는, 적소에 작동 중인, 일부 시스템에서 다수의 사이클로부터의 패치를 포함하는 데이터의 패치, 및 처리의 현재 패치가 다양한 실시형태에서 핑퐁 버퍼 기법 또는 래스터 스캐닝 기법을 사용하여 마무리될 때 작동되어야 하는 데이터의 패치를 보유하기에 충분한 메모리를 구성가능한 프로세서 상에 갖도록 구성될 수 있다.
할당된 클러스터가 현재 패치에 대한 신경망의 그의 런을 완료하고 출력 패치를 생성할 때, 그것은 래퍼를 시그널링할 것이다. 래퍼는 할당된 클러스터로부터의 출력 패치를 판독할 것이거나, 또는 대안으로, 할당된 클러스터는 데이터를 래퍼로 푸시아웃할 것이다. 이어서, 래퍼는 DRAM(602) 내의 처리된 타일에 대한 출력 패치를 어셈블할 것이다. 전체 타일의 처리가 완료되고, 데이터의 출력 패치가 DRAM으로 전송되었을 때, 래퍼는 타일에 대한 처리된 출력 어레이를 지정된 포맷으로 호스트/CPU로 다시 전송한다. 일부 실시형태에서, 온-보드 DRAM(602)은 래퍼(600) 내의 메모리 관리 로직에 의해 관리된다. 런타임 프로그램은, 실시간 분석을 제공하기 위해 연속적인 흐름 중 런에서의 모든 사이클에 대한 타일 데이터의 모든 어레이의 분석을 완료하도록 서열분석 동작을 제어할 수 있다.
다중 염기 호출자
도 6a는 바이오센서에 의해 출력된 원시 이미지(즉, 센서 데이터)에 대한 염기 호출 동작을 위해 2개 이상의 염기 호출자를 사용하는 시스템(600)을 도시한다. 예를 들어, 시스템(600)은 도 1과 관련하여 논의된(및 또한 본원에서 이후 도 14와 관련하여 논의되는) 서열분석기와 같은 서열분석기(1404)를 포함한다. 서열분석기(1404)는 도 1-3과 관련하여 논의된 플로우 셀과 같은 플로우 셀(1405)을 포함한다. 플로우 셀(1405)은 복수의 타일(1406)을 포함하고, 각각의 타일(1406)은, 예를 들어, 도 2 및 도 3과 관련하여 논의된 바와 같이, 복수의 클러스터(1407)(단일 타일의 예시적인 클러스터가 도 6a에 도시되어 있음)를 포함한다. 도 4-6과 관련하여 논의된 바와 같이, 타일(1406)로부터의 원시 이미지를 포함하는 센서 데이터(1412)는 서열분석기(1404)에 의해 출력된다.
일 실시형태에서, 시스템(600)은 2개 이상의 염기 호출자, 예를 들어 제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416)를 포함한다. 도면에는 2개의 염기 호출자가 도시되어 있지만, 일례에서, 시스템(600)에는 2개 이상의 염기 호출자가 존재할 수 있다.
도 6a의 각각의 염기 호출자는 대응하는 염기 호출 분류 정보를 출력한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 출력하고, 제2 염기 호출자(1416)는 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 출력한다. 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및/또는 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 최종 염기 호출(1440)을 생성한다.
일례에서, 제1 염기 호출자(1414)는 신경망 기반 염기 호출자이다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 본원에서 이후에 논의되는 바와 같이 염기 호출을 위한 하나 이상의 신경망 모델을 사용하는 비선형 시스템이다. 제1 염기 호출자(1414)는 또한 본원에서 DeepRTA(심층 실시간 분석(Deep Real Time Analysis)) 염기 호출자 또는 심층 신경망(Deep Neural Network) 염기 호출자로 지칭되기도 한다.
일례에서, 제2 염기 호출자(1416)는 비신경망 기반 염기 호출자이다. 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)는 적어도 부분적으로는 염기 호출에 사용되는 선형 시스템이다. 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)는, 후술하는 바와 같이, 염기 호출을 위해 신경망을 사용하지 않는다(또는 제1 염기 호출자(1414)에 의해 사용되는 더 큰 신경망 모델에 비해 더 작은 신경망 모델을 염기 호출을 위해 사용한다). 제2 염기 호출자(1416)는 또한 본원에서 RTA(실시간 분석) 염기 호출자로도 지칭된다.
DeepRTA(또는 심층 신경망) 염기 호출자 및 RTA 염기 호출자의 예는 2020년 3월 20일자로 "Artificial Intelligence-Based Base Calling"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/826,126호(대리인 문서 번호 ILLM 1008-18/IP-1744-US)에 논의되어 있으며, 이는 본원에 완전히 설명된 것처럼 모든 목적을 위해 참조로 포함된다.
도 6a의 시스템(600)의 동작 및 제1 및 제2 염기 호출자(1414 및 1416)의 추가 예에 대한 보다 상세한 설명은, 예를 들어, 도 14와 관련하여 후술하는 바와 같이, 본원에서 보다 상세하게 논의될 것이다.
비신경망 기반이고 적어도 부분적으로 선형인 염기 호출자(예를 들어, 도 6a 및 도 14의 제2 염기 호출자(1416))
도 6a와 관련하여 논의된 바와 같이, 제2 염기 호출자(1416)는 비신경망 기반이고 적어도 부분적으로 선형인 염기 호출자이다. 즉, 제2 염기 호출자(1416)는 염기 호출을 위해 신경망을 사용하지 않는다(또는 제1 염기 호출자(1414)에 의해 사용되는 더 큰 신경망 모델에 비해 더 작은 신경망 모델을 염기 호출을 위해 사용한다). 제2 염기 호출자(1416)의 예는 RTA 염기 호출자이다.
RTA는 선형 강도 추출기를 사용하여 서열분석 이미지에서 염기 호출을 위한 피쳐를 추출하는 염기 호출자이다. 다음 논의에서는 RTA에 의한 강도 추출 및 염기 호출의 일 구현예를 설명한다. 이러한 구현예에서, RTA는 템플릿 사이클이라 불리는 몇 가지의 초기 서열분석 사이클의 서열분석 이미지를 사용하여 타일 상에서 클러스터의 위치를 식별하는 템플릿 이미지를 생성하는 템플릿 생성 단계를 수행한다. 템플릿 이미지는 후속 등록 및 강도 추출 단계를 위한 기준으로 사용된다. 템플릿 이미지는 템플릿 사이클의 각 서열분석 이미지에서 밝은 점을 감지하고 병합하여 생성되며, 이러한 과정은 서열분석 이미지 선명화(예를 들어, 라플라시안 컨볼루션 사용), 공간적으로 분리된 오츠(Otsu) 접근법에 의한 "켜짐(on)" 임계값 결정, 및 서브픽셀 위치 보간을 통한 후속 5-픽셀 국소 최대 검출을 포함한다. 또 다른 예에서, 타일 상의 클러스터의 위치는 기점 마커(fiducial marker)를 사용하여 식별된다. 생물학적 시편이 이미지화되는 고체 지지체는 고체 지지체에 부착된 프로브와 관련하여 시편의 배향 또는 그 이미지의 결정을 용이하게 하기 위해 이러한 기점 마커를 포함할 수 있다. 예시적인 기점은 비드(형광 모이어티 또는 표지된 프로브가 결합될 수 있는 핵산과 같은 모이어티가 있거나 없음), 알려진 또는 결정 가능한 피쳐에서 부착된 형광 분자, 또는 형태학적 형태를 형광 모이어티와 결합하는 구조를 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 예시적인 기점은 미국 특허 공개 제2002/0150909호에 기재되어 있으며, 이는 본원에 참고로 포함된다.
그런 다음, RTA는 현재 서열분석 이미지를 템플릿 이미지에 등록한다. 이는 이미지 상관 관계를 사용하여 현재 서열분석 이미지를 하위 영역의 템플릿 이미지에 정렬하거나 비선형 변환(예를 들어, 전체 6-파라미터 선형 아핀 변환)을 사용함으로써 달성된다.
RTA는 컬러 매트릭스(color matrix)를 생성하여 서열분석 이미지의 컬러 채널 사이의 누화(漏話)(cross-talk)를 보정한다. RTA는 위상 오류로 인해 발생하는 서열분석 이미지의 잡음을 보상하기 위해 경험적 위상 보정을 구현한다.
서열분석 이미지에 다양한 보정을 적용한 후, RTA는 서열분석 이미지의 각 스폿 위치에 대한 신호 강도를 추출한다. 예를 들어, 소정 스폿 위치에 대해, 스폿 위치에서의 픽셀 강도의 가중 평균을 결정함으로써 신호 강도를 추출할 수 있다. 예를 들어, 중심 픽셀 및 인접 픽셀의 가중 평균은 이중선형 보간법 또는 쌍삼차 보간법(bicubic interpolation)을 사용하여 수행될 수 있다. 일부 구현예에서, 이미지의 각각의 스폿 위치는 몇 개의 픽셀(예를 들어, 1 내지 5개의 픽셀)을 포함할 수 있다.
그런 다음, RTA는 추출된 신호 강도를 공간적으로 정규화하여 샘플링된 이미지 전체에 걸쳐 조명 변화를 설명한다. 예를 들어, 강도 값은 5번째 및 95번째 백분위수가 각각 0 및 1의 값을 갖도록 정규화할 수 있다. 이미지에 대한 정규화된 신호 강도(예를 들어, 각각의 채널에 대한 정규화된 강도)는 이미지의 복수의 스폿에 대한 평균 순결성(mean chastity)을 계산하는 데 사용될 수 있다.
일부 구현예에서, RTA는 추출된 신호 강도의 신호 대 잡음비를 최대화하기 위해 이퀄라이저를 사용한다. 이퀄라이저는 서열분석 이미지에서 클러스터 강도 데이터의 신호 대 잡음비를 최대화하도록 (예를 들어, 최소 제곱 추정, 적응형 등화 알고리즘을 사용하여) 훈련할 수 있다. 일부 구현예에서, 이퀄라이저는 또한 "이퀄라이저 필터" 또는 "컨볼루션 커널"로도 지칭되는 서브픽셀 해상도를 갖는 복수의 LUT를 갖는 룩업 테이블(LUT) 뱅크이다. 일 구현예에서, 이퀄라이저의 LUT 수는 서열분석 이미지의 픽셀이 분할될 수 있는 서브픽셀의 수에 따라 달라진다. 예를 들어, 픽셀을 n x n 서브픽셀(예를 들어, 5 x 5 서브픽셀)로 나눌 수 있는 경우, 이퀄라이저는 n2개의 LUT(예를 들어, 25개의 LUT)를 생성한다.
이퀄라이저 훈련의 일 구현예에서, 서열분석 이미지의 데이터는 웰 서브픽셀 위치에 따라 비닝(binned)된다. 예를 들어, 5 x 5 LUT의 경우, 1/25의 웰은 빈(bin)(1,1)(예를 들어, 센서 픽셀의 왼쪽 상단 모서리)에 있는 중심을 갖고, 1/25의 웰은 빈(1,2) 등에 있다. 일 구현예에서, 각각의 빈에 대한 이퀄라이저 계수는 각각의 빈에 대응하는 웰로부터의 데이터의 서브세트에 대한 최소 제곱 추정을 사용하여 결정된다. 이런 방식으로 추정 이퀄라이저 계수는 각각의 빈마다 다르게 생성된다.
각각의 LUT/이퀄라이저 필터/컨볼루션 커널은 훈련을 통해 학습된 복수의 계수를 갖는다. 일 구현예에서, LUT의 계수의 수는 클러스터를 염기 호출하는 데 사용되는 픽셀의 수에 대응한다. 예를 들어, 클러스터를 염기 호출하는 데 사용되는 픽셀의 로컬 그리드(이미지 또는 픽셀 패치)가 p x p(예를 들어, 9 x 9 픽셀 패치)의 크기를 갖는 경우, 각각의 LUT는 p2개의 계수(예를 들어, 81개의 계수)를 갖는다.
일 구현예에서, 훈련은 신호 대 잡음비를 최대화하는 방식으로 염기 호출되는 타겟 클러스터로부터의 강도 방출과 하나 이상의 인접 클러스터로부터의 강도 방출을 나타내는 픽셀의 강도 값을 혼합/결합하도록 구성된 이퀄라이저 계수를 생성한다. 신호 대 잡음비에서 최대화된 신호는 타겟 클러스터의 강도 방출이며, 신호 대 잡음비에서 최소화된 잡음은 인접 클러스터의 강도 방출, 즉 공간 누화에 (예를 들어, 배경 강도 방출을 고려한) 일부 무작위 잡음을 합산한 값이다. 이퀄라이저 계수는 가중치로 사용되며, 혼합/결합은 이퀄라이저 계수와 픽셀의 강도 값 사이의 요소별 곱셈을 실행하여 픽셀의 강도 값의 가중치 합을 계산하는 컨볼루션 연산을 포함한다.
그런 다음, RTA는 수학적 모델을 최적화된 강도 데이터에 맞춤으로써 염기 호출을 수행한다. 사용될 수 있는 적합한 수학적 모델은, 예를 들어, k-평균 클러스터링 알고리즘, k-평균 유사 클러스터링 알고리즘, 기대 최대화 클러스터링 알고리즘, 히스토그램 기반 방법 등을 포함한다. 개의 가우스 분포를 2-채널 강도 데이터의 세트에 맞추어 데이터 세트에 표시된 4개의 뉴클레오티드 각각에 대해 하나의 분포가 적용되도록 할 수 있다. 하나의 특정 구현예에서는, 기대 최대화(EM: expectation maximization) 알고리즘이 적용될 수 있다. EM 알고리즘의 결과로서, 각각의 X, Y 값(각각 2개의 채널 강도를 지칭함)에 대해, 특정 X, Y 강도 값이 데이터에 맞는 4개의 가우스 분포 중 하나에 속할 가능성을 나타내는 값이 생성될 수 있다. 4개의 염기가 4개의 별도의 분포를 제공하는 경우, 각각의 X, Y 강도 값은 또한 4개의 염기 각각에 대해 하나씩의 4개의 연관된 우도 값(likelihood value)을 가질 것이다. 4개의 우도 값 중 최대값은 염기 호출을 나타낸다. 예를 들어, 두 채널 모두에서 클러스터가 "꺼짐(off)" 상태인 경우, 염기 호출은 G이다. 클러스터가 일 채널에서는 "꺼짐" 상태이고 다른 채널에서는 "켜짐" 상태인 경우, 염기 호출은 C 또는 T(켜짐 상태에 있는 채널에 따라 다름)이며, 클러스터가 두 채널 모두에서 "켜짐" 상태인 경우 염기 호출은 A이다.
RTA에 대한 추가 세부사항은 2018년 3월 1일자로 "Optical Distortion Correction For Imaged Samples"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제15/909,437호; 2014년 10월 31일자로 "Image Analysis Useful for Patterned Objects"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제14/530,299호; 2014년 12월 3일자로 "Methods and Systems for Analyzing Image Data"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제15/153,953호; 2011년 1월 13일자로 "Data Processing System and Methods"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제13/006,206호; 및 2021년 5월 4일자로 "Equalization-Based Image Processing and Spatial Crosstalk Attenuator"라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제17/308,035호(대리인 문서 번호 ILLM 1032-2/IP-1991-US)에서 찾을 수 있으며, 이들 모두는 본원에 완전히 설명된 것처럼 참조로 포함된다.
신경망 기반이고 적어도 부분적으로 비선형인 염기 호출자(예를 들어, 도 6a의 제1 염기 호출자(1414))
도 7 내지 도 13b는 도 6a의 제1 염기 호출자(1414)의 다양한 예를 논의한다. 예를 들어, 도 7은 본원에 설명된 시스템을 사용하여 실행될 수 있는 다중 사이클 신경망 모델의 도면이다. 다중 사이클 신경망 모델은 도 6a의 제1 염기 호출자(1414)의 예이지만, 다른 신경망 기반 모델도 또한 제1 염기 호출자(1414)에 대해 사용될 수 있다.
도 7에 도시된 예는 5-사이클 입력, 1-사이클 출력 신경망으로 지칭될 수 있다. 그러나, 5-사이클 입력, 1-사이클 출력 신경망은 단지 일례일 뿐이며, 신경망은 상이한 수의 입력(예를 들어, 6, 7, 9 또는 다른 적절한 수의 입력)을 가질 수 있다는 사실에 유의해야 한다. 예를 들어, 이후에 논의되는 도 10은 9-사이클 입력을 갖는다. 다시 도 7을 참조하면, 다중 사이클 신경망 모델에 대한 입력은 소정의 타일의 5개 감지 사이클의 타일 데이터 어레이로부터 5개의 공간적으로 정렬된 패치(예를 들어, 700)를 포함한다. 공간적으로 정렬된 패치는 세트의 다른 패치와 동일한 정렬된 행 및 열 차원(x,y)을 가져, 정보는 서열 사이클에서 타일의 동일한 유전 물질 클러스터와 관련된다. 이 예에서 대상 패치는 사이클 K에 대한 타일 데이터 배열로부터의 패치이다. 5개의 공간적으로 정렬된 패치 세트는 대상 패치보다 2사이클 선행하는 사이클 K-2로부터의 패치, 대상 패치보다 1사이클 선행하는 사이클 K-1로부터의 패치, 대상 사이클의 패치보다 1 사이클 다음의 사이클 K+1로부터의 패치, 대상 사이클의 패치보다 2 사이클 다음의 사이클 K+2로부터의 패치를 포함한다.
모델은 각각의 입력 패치에 대한 신경망 층의 분리된 스택(701)을 포함한다. 따라서, 스택(701)은 사이클 K+2로부터 패치에 대한 타일 데이터를 입력으로서 수신하고, 스택(702, 703, 704 및 705)으로부터 분리되어 입력 데이터 또는 중간 데이터를 공유하지 않는다. 일부 실시형태에서, 모든 스택(710-705)은 동일한 모델 및 동일한 훈련된 파라미터를 가질 수 있다. 다른 실시형태에서, 모델 및 훈련된 파라미터는 상이한 스택에서 상이할 수 있다. 스택(702)은 사이클 K+1으로부터 패치에 대한 타일 데이터를 입력으로서 수신한다. 스택(703)은 사이클 K로부터 패치에 대한 타일 데이터를 입력으로서 수신한다. 스택(704)은 사이클 K-1으로부터 패치에 대한 타일 데이터를 입력으로서 수신한다. 스택(705)은 사이클 K-2로부터 패치에 대한 타일 데이터를 입력으로서 수신한다. 분리된 스택의 층은 각각 층에 대한 입력 데이터에 대해 복수의 필터를 포함하는 커널의 컨볼루션 연산을 실행한다. 위의 예에서와 같이, 패치(700)는 3개의 피쳐를 포함할 수 있다. 층(710)의 출력은 10 내지 20개의 피쳐와 같은 더 많은 피쳐를 포함할 수 있다. 마찬가지로, 층(711 내지 716) 각각의 출력은 특정 구현예에 적합한 임의의 수의 피쳐를 포함할 수 있다. 필터의 파라미터는 가중치 및 바이어스와 같은 신경망에 대한 훈련된 파라미터이다. 스택(701-705) 각각으로부터의 출력 피쳐 세트(중간 데이터)는 다중 사이클로부터의 중간 데이터가 조합되는 시간 조합 층의 역 계층(720)에 대한 입력으로서 제공된다. 예시된 예에서, 역 계층(720)은 3개의 조합 층(721, 722, 723) - 각각은 분리된 스택 중 3개로부터 중간 데이터를 수신함 - 을 포함하는 제1 층, 및 3개의 시간 스택(721, 722, 723)으로부터 중간 데이터를 수신하는 하나의 조합 층(730)을 포함하는 최종 층을 포함한다.
최종 조합 층(730)의 출력은 사이클 K로부터 타일의 대응하는 패치에 위치한 클러스터에 대한 분류 데이터의 출력 패치이다. 출력 패치는 사이클 K에 대한 타일에 대한 출력 어레이 분류 데이터로 조립될 수 있다. 일부 실시형태에서, 출력 패치는 입력 패치와 상이한 크기 및 치수를 가질 수 있다. 일부 실시형태에서, 출력 패치는 클러스터 데이터를 선택하기 위해 호스트에 의해 필터링될 수 있는 픽셀별 데이터를 포함할 수 있다.
그 다음, 출력 분류 데이터(735)는 특정 구현예에 따라 호스트에 의해 또는 구성 가능한 프로세서에서 선택적으로 실행되는 소프트맥스 함수(740)(또는 다른 출력 활성화 함수)에 적용될 수 있다. 소프트맥스와 상이한 출력 함수가 사용될 수 있다(예를 들어, 가장 큰 출력에 따라 염기 호출 출력 파라미터를 만든 다음, 컨텍스트/네트워크 출력을 사용하여 학습된 비선형 매핑을 사용하여 염기 품질을 제공함).
마지막으로, 소프트맥스 함수(740)의 출력은 사이클 K(750)에 대한 염기 호출 확률로서 제공될 수 있고 후속 처리에서 사용되도록 호스트 메모리에 저장될 수 있다. 다른 시스템은 출력 확률 계산을 위해 다른 함수, 예를 들어 다른 비선형 모델을 사용할 수 있다.
신경망은 하나의 감지 사이클의 시간 간격의 지속 시간 내에 또는 시간 간격의 지속 시간에 근접하여 하나의 타일 사이클의 평가를 완료하기 위해 복수의 실행 클러스터가 있는 구성 가능한 프로세서를 사용하여 구현되어, 실시간으로 출력 데이터를 효과적으로 제공할 수 있다. 데이터 흐름 로직은 타일 데이터의 입력 유닛 및 훈련된 파라미터를 실행 클러스터에 배포하고 메모리에서 집계를 위한 출력 패치를 배포하도록 구성할 수 있다.
도 7의 것과 같은 5-사이클 입력, 1-사이클 출력 신경망에 대한 데이터의 입력 유닛이 2-채널 센서 데이터를 이용한 염기 호출 동작을 위한 도 8a 및 도 8b를 참조하여 설명된다. 예를 들어, 유전자 서열에서의 소정의 염기에 대해, 염기 호출 작업은 2개의 분석물 유동 및 이미지와 같은 2개의 신호 채널을 생성하는 2개의 반응을 실행할 수 있으며, 이것은 처리되어 4개의 염기 중 어느 하나가 유전 물질의 각 클러스터에 대한 유전 서열에서의 현재 위치에 있는지를 식별할 수 있다. 다른 시스템에서, 감지 데이터의 상이한 수의 채널이 활용될 수 있다. 예를 들어, 1-채널 방식 및 시스템을 사용하여 염기 호출이 수행될 수 있다. 미국 특허출원공개 2013/0079232호의 포함 자료는 1-채널, 2-채널 또는 4-채널과 같은 다양한 수의 채널을 사용하는 염기 호출에 대해 논의한다.
도 8a는 5-사이클 입력, 1-사이클 출력 신경망을 실행하기 위해 사용되는 소정의 타일, 타일 M에 대한 5 사이클에 대한 타일 데이터 어레이를 보여준다. 이 예에서 5-사이클 입력 타일 데이터는 온보드 DRAM 또는 데이터 흐름 로직에 의해 액세스될 수 있는 시스템의 다른 메모리에 기록될 수 있으며, 사이클 K-2의 경우 채널 1을 위한 어레이(801)와 채널 2를 위한 어레이(811), 사이클 K-1의 경우 채널 1을 위한 어레이(802)와 채널 2를 위한 어레이(812), 사이클 K의 경우 채널 1을 위한 어레이(803)와 채널 2를 위한 어레이(813), 사이클 K+1의 경우 채널 1을 위한 어레이(804)와 채널 2를 위한 어레이(814), 사이클 K+2의 경우 채널 1을 위한 어레이(805)와 채널 2를 위한 어레이(815)를 포함한다. 또한, 타일에 대한 메타데이터의 어레이(820)는 각 사이클과 함께 신경망에 대한 입력으로 사용하기 위해 포함된 메모리, 이 경우 DFC 파일에 한 번 기록될 수 있다.
비록 도 8a는 2-채널 염기 호출 동작을 논의하지만, 두 채널을 사용하는 것은 단지 예일 뿐이며, 염기 호출은 임의의 다른 적절한 수의 채널을 사용하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 미국 특허출원공개 2013/0079232호의 포함 자료는 1-채널, 2-채널 또는 4-채널 또는 다른 적절한 수의 채널과 같은 다양한 수의 채널을 사용하는 염기 호출에 대해 논의한다.
데이터 흐름 로직은 입력 패치를 통해 신경망의 런을 실행하도록 구성된 각 실행 클러스터에 대한 타일 데이터 어레이의 공간적으로 정렬된 패치를 포함하는 타일 데이터의, 도 8b를 참조하여 이해될 수 있는 입력 유닛을 구성한다. 할당된 실행 클러스터에 대한 입력 단위는 5개의 입력 사이클에 대한 타일 데이터의 각 어레이(801-805, 811, 815, 820)로부터 공간적으로 정렬된 패치(예를 들어, 851, 852, 861, 862, 870)를 읽고, 이들을 할당된 실행 클러스터에 의해 사용되도록 구성된 구성 가능한 프로세서 상의 메모리에 데이터 경로(도식적으로 850)를 통해 전달함으로써 데이터 흐름 로직에 의해 구성된다. 할당된 실행 클러스터는 5-사이클 입력/1-사이클 출력 신경망의 런을 실행하고, 대상 사이클 K에서의 동일한 타일 패치에 대한 분류 데이터의 대상 사이클 K에 대한 출력 패치를 전달한다.
도 9는 도 7의 것과 같은 시스템(예를 들어, 701 및 720)에서 사용 가능한 신경망 스택의 단순화된 표현이다. 이 예에서, 신경망의 일부 함수(예를 들어, 900, 902)는 호스트에서 실행되고, 신경망의 다른 부분(예를 들어, 901)은 구성 가능한 프로세서에서 실행된다.
예에서, 제1 함수는 CPU 상에 형성된 배치 정규화(층 910)일 수 있다. 그러나, 다른 예에서, 함수로서의 배치 정규화는 하나 이상의 층으로 융합될 수 있고, 별도의 배치 정규화 층이 존재하지 않을 수 있다.
구성 가능한 프로세서에 대해 위에서 논의한 바와 같이, 다수의 분리된 공간 컨볼루션 층이 신경망의 컨볼루션 층의 제1 세트로서 실행된다. 이 예에서 컨볼루션 층의 제1 세트는 2D 컨볼루션을 공간적으로 적용한다.
도 9에 도시된 바와 같이, 각각의 스택에서 공간적으로 분리된 신경망 층의 수 L/2에 대해 제1 공간 컨볼루션(921)이 실행되고, 이어서 제2 공간 컨볼루션(922), 제3 공간 컨볼루션(923) 등이 뒤따르는 방식으로 실행된다(L은 도 7을 참조하여 설명된다). 923A에 표시된 바와 같이, 공간 층의 수는 임의의 실제 수일 수 있으며, 이는 문맥상 상이한 실시형태에서 몇 개 내지 20개 초과의 범위일 수 있다.
SP_CONV_ 0의 경우, 이 층에 대한 3개의 입력 채널이 있기 때문에 커널 가중치는 예를 들어 (1,6,6,3,L) 구조에 저장된다.
다른 SP_CONV 층의 경우, 이들 각 층에 대해 K(=L) 입력 및 출력이 있기 때문에 커널 가중치가 이 예에 대해 (1,6,6 L) 구조에 저장된다.
공간 층 스택의 출력은 FPGA에서 실행되는 컨볼루션 층(924, 925)을 포함하는 시간 층에 제공된다. 층(924, 925)은 사이클에 걸쳐 1D 컨볼루션을 적용하는 컨볼루션 층일 수 있다. 924A에 표시된 바와 같이, 시간 층의 수는 임의의 실제 수일 수 있으며, 이는 문맥상 상이한 실시형태에서 몇 개 내지 20개 초과의 범위일 수 있다.
제1 시간 층인 TEMP_CONV_0 층(924)은 도 7에 도시된 바와 같이 사이클 채널의 수를 5에서 3으로 줄인다. 제2 시간 층인 층(925)은 도 7에 도시된 바와 같이 사이클 채널의 수를 3에서 1로 줄이고 피쳐 맵의 수를 각 픽셀에 대해 4개의 출력으로 줄여, 각 염기 호출에서 신뢰도를 나타낸다.
시간 층의 출력은 출력 패치에 누적되고 호스트 CPU에 전달되어 예를 들어 소프트맥스 함수(930), 또는 염기 호출 확률을 정규화하는 다른 함수를 적용한다.
도 10은 염기 호출 동작을 위해 실행될 수 있는 10-입력, 6-출력 신경망을 보여주는 대안적인 구현예를 예시한다. 이 예에서 사이클 0에서 9까지의 공간적으로 정렬된 입력 패치에 대한 타일 데이터는 사이클 9에 대한 스택(1001)과 같이 공간 층의 분리된 스택에 적용된다. 분리된 스택의 출력은 대상 사이클 2 내지 7에 대한 염기 호출 분류 데이터를 제공하는 출력(1035(2) 내지 1035(7))을 갖는 시간 스택(1020)의 역 계층 배열에 적용된다.
도 11은 상이한 서열분석 사이클에 대한 데이터의 처리를 분리하는 데 사용되는 신경망 기반 염기 호출자(예를 들어, 도 7)의 특화된 아키텍처의 일 구현예를 도시한다. 특화된 아키텍처를 사용하기 위한 동기가 먼저 기술된다.
신경망 기반 염기 호출자는 현재 서열분석 사이클, 하나 이상의 선행 서열분석 사이클, 및 하나 이상의 연속적 서열분석 사이클에 대한 데이터를 처리한다. 추가적인 서열분석 사이클에 대한 데이터는 서열-특이적 콘텍스트를 제공한다. 훈련 중에, 신경망 기반 염기 호출자는 서열-특이적 콘텍스트를 사용하여 염기 호출 정확도를 개선하는 방법을 학습한다. 더욱이, 사전 및 사후 서열분석 사이클에 대한 데이터는 현재 서열분석 사이클에 대한 사전-페이징 및 페이징 신호의 2차 기여를 제공한다.
공간 컨볼루션 층은, 컨볼루션의 "전용 비공유" 서열을 통해 복수의 서열분석 사이클 각각에 대해 데이터를 독립적으로 처리함으로써 분리를 조작하는 소위 "분리형 컨볼루션"을 사용한다. 분리형 컨볼루션은, 임의의 다른 서열분석 사이클의 데이터 및 생성된 피쳐 맵에 걸쳐서 컨볼루션하지 않고서, 단지 소정의 서열분석 사이클, 즉, 사이클내(intra-cycle) 전용의 데이터 및 생성된 피쳐 맵에 걸쳐서 컨볼루션한다.
예를 들어, 입력 데이터는 (i) 염기 호출될 현재(시간 t) 서열분석 사이클에 대한 현재 데이터, (ii) 이전(시간 t-1) 서열분석 사이클에 대한 이전 데이터, 및 (iii) 차기(시간 t+1) 서열분석 사이클에 대한 차기 데이터를 포함하는 것을 고려한다. 이어서, 특화된 아키텍처는 3개의 별개의 데이터 처리 파이프라인(또는 컨볼루션 파이프라인), 즉, 현재 데이터 처리 파이프라인, 이전 데이터 처리 파이프라인, 및 차기 데이터 처리 파이프라인을 개시한다. 현재 데이터 처리 파이프라인은 현재(시간 t) 서열분석 사이클에 대한 현재 데이터를 입력으로서 수신하고, 이를 복수의 공간 컨볼루션 층을 통해 독립적으로 처리하여 최종 공간 컨볼루션 층의 출력으로서 소위 "현재 공간적으로 컨볼루션된 표현"을 생성한다. 이전 데이터 처리 파이프라인은 이전(시간 t-1) 서열분석 사이클에 대한 이전 데이터를 입력으로서 수신하고, 이를 복수의 공간 컨볼루션 층을 통해 독립적으로 처리하여 최종 공간 컨볼루션 층의 출력으로서 소위 "이전에 공간적으로 컨볼루션된 표현"을 생성한다. 차기 데이터 처리 파이프라인은 차기(시간 t+1) 서열분석 사이클에 대한 차기 데이터를 입력으로서 수신하고, 이를 복수의 공간 컨볼루션 층을 통해 독립적으로 처리하여 최종 공간 컨볼루션 층의 출력으로서 소위 "차기의 공간적으로 컨볼루션된 표현"을 생성한다.
일부 구현예에서, 현재 파이프라인, 하나 이상의 이전 파이프라인(들), 및 하나 이상의 차기 처리 파이프라인(들)은 병렬로 실행된다.
일부 구현예에서, 공간 컨볼루션 층은 특화된 아키텍처 내의 공간 컨볼루션 네트워크(또는 서브네트워크)의 일부이다.
신경망 기반 염기 호출자는 서열분석 사이클들 사이의, 즉, 인터-사이클 정보를 혼합하는 시간 컨볼루션 층을 추가로 포함한다. 시간 컨볼루션 층은 공간 컨볼루션 네트워크로부터 그것들의 입력을 수신하고, 각자의 데이터 처리 파이프라인에 대해 최종 공간 컨볼루션 층에 의해 생성되는 공간적으로 컨볼루션된 표현 상에서 동작한다.
시간 컨볼루션 층은 슬라이딩 윈도우 단위로 연속적 입력에서 입력 채널에 걸쳐서 그룹별로 컨볼루션하는 소위 "조합 컨볼루션"을 사용한다. 일 구현예에서, 연속적 입력은 이전 공간 컨볼루션 층 또는 이전 시간 컨볼루션 층에 의해 생성되는 연속적 출력이다.
일부 구현예에서, 시간 컨볼루션 층은 특화된 아키텍처 내의 시간 컨볼루션 네트워크(또는 서브네트워크)의 일부이다. 시간 컨볼루션 네트워크는 그의 입력을 공간 컨볼루션 네트워크로부터 수신한다. 일 구현예에서, 시간 컨볼루션 네트워크의 제1 시간 컨볼루션 층은 서열분석 사이클들 사이의 공간적으로 컨볼루션된 표현을 그룹별로 조합한다. 다른 구현예에서, 시간 컨볼루션 네트워크의 후속 시간 컨볼루션 층은 이전 시간 컨볼루션 층의 연속적 출력을 조합한다. 일 예에서, 압축 로직(또는 압축 네트워크 또는 압축 서브네트워크 또는 압축 층 또는 압착 층)은 시간적 및/또는 공간적 컨볼루션 네트워크의 출력을 처리하고 출력의 압축된 표현을 생성한다. 일 구현예에서, 압축 네트워크는 네트워크에 의해 생성된 피쳐 맵의 깊이 차원을 줄이는 압축 컨볼루션 층을 포함한다.
최종 시간 컨볼루션 층의 출력(예를 들어, 압축 유무에 관계없이)은 출력을 생성하는 출력 층에 공급된다. 출력은 하나 이상의 서열분석 사이클에서 하나 이상의 클러스터를 염기 호출하는 데 사용된다.
순방향 전파 동안, 특화된 아키텍처는 2개의 스테이지에서 복수의 입력으로부터의 정보를 처리한다. 제1 스테이지에서, 입력들 사이의 정보의 혼합을 방지하기 위해 분리된 컨볼루션이 사용된다. 제2 스테이지에서, 입력들 사이의 정보를 혼합하기 위해 조합 컨볼루션이 사용된다. 제2 스테이지로부터의 결과는 복수의 입력에 대한 단일 추론을 행하는 데 사용된다.
이는, 컨볼루션 층이 배치(batch) 내의 다수의 입력을 동시에 처리하고 배치 내의 각각의 입력에 대한 대응하는 추론을 행하는 배치 모드 기법과는 상이하다. 대조적으로, 특화된 아키텍처는 복수의 입력을 단일 추론에 매핑한다. 단일 추론은 4개의 염기(A, C, T, 및 G) 각각에 대한 분류 점수와 같은 하나 초과의 예측을 포함할 수 있다.
일 구현예에서, 입력은, 각각의 입력이 상이한 시간 단계(time step)에서 생성되고 복수의 입력 채널을 갖도록 시간 순서화를 갖는다. 예를 들어, 복수의 입력은 하기 3개의 입력을 포함할 수 있다: 시간 단계(t)에서 현재 서열분석 사이클에 의해 생성되는 현재 입력, 시간 단계(t-1)에서 이전 서열분석 사이클에 의해 생성된 이전 입력, 및 시간 단계(t+1)에서 차기 서열분석 사이클에 의해 생성되는 차기 입력. 다른 구현예에서, 각각의 입력은 하나 이상의 이전 컨볼루션 층에 의해 현재, 이전, 및 차기 입력으로부터 각각 도출되고, k개의 피쳐 맵을 포함한다.
일 구현예에서, 각각의 입력은 다음의 5개의 입력 채널을 포함할 수 있다: 적색 이미지 채널(적색), 적색 거리 채널(황색), 녹색 이미지 채널(녹색), 녹색 거리 채널(자주색), 및 스케일링 채널(청색). 다른 구현예에서, 각각의 입력은 빨간색 및 녹색 채널 대신에 또는 이에 더하여 파란색 및 보라색 색상 채널(또는 하나 이상의 다른 적절한 색상 채널)일 수 있다. 또 다른 구현예에서, 각각의 입력은 빨간색, 녹색, 보라색 및/또는 노란색 채널 대신에 또는 이에 더하여 파란색 및 보라색 색상 채널일 수 있다. 또 다른 구현예에서, 각각의 입력은 이전 컨볼루션 층에 의해 생성된 k개의 피쳐 맵을 포함할 수 있고, 각각의 피쳐 맵은 입력 채널로서 취급된다. 또 다른 예에서, 각각의 입력은 단지 하나의 채널, 2개의 채널, 또는 다른 상이한 수의 채널을 가질 수 있다. 미국 특허출원공개 2013/0079232호의 포함 자료는 1-채널, 2-채널, 또는 4-채널과 같은 다양한 수의 채널을 사용하는 염기 호출에 대해 논의한다.
도 12는 분리형 층의 일 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다. 분리형 컨볼루션은 컨볼루션 필터를 각각의 입력에 병렬로 인가함으로써 복수의 입력을 한꺼번에 처리한다. 분리형 컨볼루션을 사용하면, 컨볼루션 필터는 동일한 입력에서 입력 채널을 조합하고, 상이한 입력에서 입력 채널을 조합하지 않는다. 일 구현예에서, 동일한 컨볼루션 필터가 병렬로 각각의 입력에 적용된다. 다른 구현예에서, 상이한 컨볼루션 필터가 병렬로 각각의 입력에 적용된다. 일부 구현예에서, 각각의 공간 컨볼루션 층은 병렬로 각각의 입력에 각각 적용되는 k개의 컨볼루션 필터의 뱅크를 포함한다.
도 13a는 조합 층의 일 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다. 도 13b는 조합 층의 다른 구현예를 도시하며, 이들 각각은 컨볼루션을 포함할 수 있다. 조합 컨볼루션은, 상이한 입력의 대응하는 입력 채널을 그룹화하고 각각의 그룹에 컨볼루션 필터를 적용함으로써, 상이한 입력들 사이의 정보를 혼합한다. 대응하는 입력 채널의 그룹화 및 컨볼루션 필터의 적용은 슬라이딩 윈도우 단위로 발생한다. 이러한 상황에서, 윈도우는, 예를 들어 2개의 연속적 서열분석 사이클에 대한 출력을 표현하는 2개 이상의 연속적 입력 채널에 걸쳐 있다. 윈도우는 슬라이딩 윈도우이기 때문에, 대부분의 입력 채널이 2개 이상의 윈도우에서 사용된다.
일부 구현예에서, 상이한 입력은 선행 공간 또는 시간 컨볼루션 층에 의해 생성된 출력 서열로부터 유도된다. 출력 서열에서, 상이한 입력은 연속적 출력로서 배열되고, 따라서, 차기 시간 컨볼루션 층에 의해 연속적 입력으로서 보이게 된다. 이어서, 차기 시간 컨볼루션 층에서, 조합 컨볼루션은 연속적 입력에서 대응하는 입력 채널의 그룹에 컨볼루션 필터를 적용한다.
일 구현예에서, 연속적 입력은, 시간 단계(t)에서 현재 서열분석 사이클에 의해 현재 입력이 생성되고, 시간 단계(t-1)에서 이전 서열분석 사이클에 의해 이전 입력이 생성되고, 시간 단계(t+1)에서 차기 서열분석 사이클에 의해 차기 입력이 생성되도록 시간 순서화를 갖는다. 다른 구현예에서, 각각의 연속적 입력은 하나 이상의 이전 컨볼루션 층에 의해 현재, 이전, 및 차기 입력으로부터 각각 도출되고, k개의 피쳐 맵을 포함한다.
일 구현예에서, 각각의 입력은 다음의 5개의 입력 채널을 포함할 수 있다: 적색 이미지 채널(적색), 적색 거리 채널(황색), 녹색 이미지 채널(녹색), 녹색 거리 채널(자주색), 및 스케일링 채널(청색). 다른 구현예에서, 추가의 입력은 보라색(violet) 색상 채널일 수 있다. 또 다른 구현예에서, 각각의 입력은 이전 컨볼루션 층에 의해 생성된 k개의 피쳐 맵을 포함할 수 있고, 각각의 피쳐 맵은 입력 채널로서 취급된다.
컨볼루션 필터의 깊이 B는, 대응하는 입력 채널이 슬라이딩 윈도우 단위로 컨볼루션 필터에 의해 그룹별로 컨볼루션되는 연속적 입력의 수에 의존적이다. 다시 말하면, 깊이B는 각각의 슬라이딩 윈도우에서의 연속적 입력의 수 및 그룹 크기와 동일하다.
도 13a에서, 2개의 연속적 입력으로부터의 대응하는 입력 채널이 각각의 슬라이딩 윈도우에서 조합되고, 따라서 B = 2이다. 도 13b에서, 3개의 연속적 입력으로부터의 대응하는 입력 채널이 각각의 슬라이딩 윈도우에서 조합되고, 따라서 B = 3이다.
일 구현예에서, 슬라이딩 윈도우는 동일한 컨볼루션 필터를 공유한다. 다른 구현예에서, 상이한 컨볼루션 필터가 각각의 슬라이딩 윈도우에 사용된다. 일부 구현예에서, 각각의 시간 컨볼루션 층은 슬라이딩 윈도우 단위로 연속적 입력에 각각 적용되는 k개의 컨볼루션 필터의 뱅크를 포함한다.
도 4 내지 도 10 및 그 변형에 대한 추가적인 세부사항은 2021년 2월 15일자로 "Hardware Execution and Acceleration of Artificial Intelligence-Based Base Caller"라는 발명의 명칭으로 출원된 동시 계류 중인 미국 정규 특허 출원 제17/176,147호(대리인 문서 번호 ILLM 1020-2/IP-1866-US)에서 찾을 수 있으며, 이는 본원에 완전히 기재된 것처럼 참조로 포함된다.
다중 염기 호출자를 사용한 염기 호출
도 14는 염기 서열을 포함하는 미지 분석물의 염기 호출을 예측하도록 복수의 염기 호출자를 포함하는 염기 호출 시스템(1400)을 도시한다.
이전에 논의된 도 6a는 단지 도 14의 시스템(1400)의 일부 구성요소만을 도시하였으며, 도 14는 도 6a에 도시되지 않았던 다양한 다른 구성요소를 도시한다는 점에 유의한다.
도 6a와 관련하여 논의된 바와 같이, 도 14의 시스템(1400)은 도 1과 관련하여 논의된 서열분석기와 같은 서열분석기(1404)를 포함한다. 서열분석기(1404)는 도 1-3과 관련하여 논의된 플로우 셀과 같은 플로우 셀(1405)을 포함한다. 플로우 셀(1405)은 복수의 타일(1406)을 포함하고, 각각의 타일(1406)은, 예를 들어, 도 2 및 도 3과 관련하여 논의된 바와 같이, 복수의 클러스터(1407)(단일 타일의 예시적인 클러스터가 도 6a에 도시되어 있음)를 포함한다. 도 4-6과 관련하여 논의된 바와 같이, 타일(1406)로부터의 원시 이미지를 포함하는 센서 데이터(1412)는 서열분석기(1404)에 의해 출력된다.
일 실시형태에서, 시스템(1400)은 2개 이상의 염기 호출자, 예를 들어 제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416)를 포함한다. 도면에는 2개의 염기 호출자가 도시되어 있지만, 일례에서, 시스템(1400)에는 2개 초과의 염기 호출자, 예를 들어 3개, 4개, 또는 더 많은 수의 염기 호출자가 존재할 수 있다.
일 예에서, 염기 호출자(1414 및 1416)는 서열분석기(1404)에 대해 로컬이다. 따라서, 염기 호출자(1414 및 1416) 및 서열분석기(1404)는 근위측에 위치하며(예를 들어, 동일한 하우징 내 또는 근위에 위치된 2개의 하우징 내), 염기 호출자(1414 및 1416)는 서열분석기(1404)로부터 직접 센서 데이터(1412)를 수신한다.
다른 예에서, 염기 호출자(1414 및 1416)는 소위 클라우드 기반 염기 호출자의 예인 서열분석기(1404)에 대해 원격에 위치한다. 따라서, 염기 호출자(1414 및 1416)는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 서열분석기(1404)으로부터 센서 데이터(1412)를 수신한다.
도 14의 각각의 염기 호출자(1414 및 1416)는 대응하는 염기 호출 분류 정보를 출력한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 출력하고, 제2 염기 호출자(1416)는 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 출력한다. 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 최종 염기 호출(1440)을 생성한다.
일례에서, 제1 염기 호출자(1414)는 신경망 기반 염기 호출자이다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 본원에서 이전에 논의된 바와 같이 염기 호출을 위한 하나 이상의 신경망 모델을 사용하는 비선형 시스템이다(예를 들어, 도 6 내지 도 13b 참조).
일례에서, 제2 염기 호출자(1416)는 비신경망 기반 염기 호출자이다. 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)는 적어도 부분적으로는 염기 호출에 사용되는 선형 시스템이다. 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)는, 본원에서 이전(예를 들어, 도 6 및 후속 논의 참조)에 논의된 바와 같이, 염기 호출을 위해 신경망을 사용하지 않는다(또는 제1 염기 호출자(1414)에 의해 사용되는 더 큰 신경망 모델에 비해 더 작은 신경망 모델을 염기 호출을 위해 사용한다).
일 실시형태에서, 시스템(1400)은 상황 정보 생성 모듈(1418)을 포함한다. 상황 정보 생성 모듈(1418)은 상황 정보(1420)를 생성한다. 일 실시형태에서, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 상황 정보(1420)에 기초하여 동작한다. 예를 들어, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 상황 정보(1420)에 기초하여 염기 호출 분류 정보(1434) 및 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두를 이용하여 최종 염기 호출을 생성한다. 상황 정보는, 예를 들어, 도 16과 관련하여 본원에서 이후에 논의될 것이다.
일 실시형태에서, 시스템(1400)은 또한 스위칭 모듈(1422)을 포함한다. 도 14에서, 스위칭 모듈(1422), 상황 정보 생성 모듈(1418) 및 염기 호출 결합 모듈(1428)은 시스템(1400)의 3개의 개별 구성요소로서 도시되어 있음에 유의한다. 그러나, 일례에서, 이러한 모듈 중 하나 이상이 결합되어 결합 모듈을 형성할 수 있다.
일 실시형태에서, 시스템(1400)은 또한 염기 호출자(1414 및 1416)를 선택적으로 켜거나 끄는 스위칭 모듈(1422)을 포함한다. 예를 들어, 상황 정보(1420)에 따라, 염기 호출자(1414 및 1416) 중 하나만이 특정 센서 데이터 세트(1412)를 분석하도록 되어 있는 경우, 본원에서 후술하는 바와 같이, 해당 센서 데이터 세트에 대해 선택된 염기 호출자만이 활성화되고 다른 염기 호출자는 비활성화된다.
센서 데이터 세트에 대한 염기 호출자를 활성화하거나 켜는 것은 염기 호출자가 특정 센서 데이터 세트에 대해 동작하거나 실행한다는 것을 의미한다. 따라서, 염기 호출자를 활성화하거나 켜는 것은 반드시 염기 호출자를 켜는 것을 의미하는 것은 아니며, 이는 단지 염기 호출자가 특정의 대응하는 센서 데이터 세트에서 실행된다는 것을 의미할 뿐이다. 센서 데이터 세트에 대한 염기 호출자를 비활성화하거나 끄는 것은 염기 호출자가 특정 센서 데이터 세트에 대해 동작이나 실행을 자제한다는 것을 의미한다. 예를 들어, 염기 호출자가 제1 센서 데이터 세트에 대해 비활성화되어 있는 동안, 염기 호출자는 제2 센서 데이터 세트에 대해 활성화될 수 있다는 사실에 유의한다. 일례에서, 제1 염기 호출자(1414)는 활성화 신호(1424)를 사용하여 선택적으로 활성화 또는 비활성화될 수 있으며, 제2 염기 호출자(1416)는 활성화 신호(1426)를 사용하여 선택적으로 활성화 또는 비활성화될 수 있다. 따라서, 활성화 신호(1424 및 1426)는 각각 대응하는 염기 호출자(1414 또는 1416)를 선택적으로 활성화(또는 비활성화)하기 위한 신호이다.
"센서 데이터 세트"는, 본원에서 논의되는 바와 같이, 센서 데이터(1412)의 섹션 또는 센서 데이터(1412)의 데이터세트를 지칭한다. 예를 들어, 센서 데이터 세트는 플로우 셀(1405)의 하나 이상의 특정 클러스터(1407), 또는 하나 이상의 특정 타일(1406)로부터의 센서 데이터일 수 있다. 센서 데이터 세트는 하나 이상의 특정 염기 감지 사이클로부터의 센서 데이터일 수 있다. 따라서, 센서 데이터 세트는 플로우 셀(1405)의 (예를 들어, 플로우 셀(1405)의 하나 이상의 특정 클러스터(1407)로부터의) 특정 공간적 양태 및/또는 염기 호출 사이클의 (예를 들어, 하나 이상의 특정 염기 호출 사이클로부터의) 특정 시간적 양태와 연관될 수 있다.
단지 예로서, 센서 데이터(1412)의 제1 세트의 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출자(1414)로부터의 염기 호출 분류 정보(1434)에만 의존하여 센서 데이터(1412)의 제1 세트에 대한 최종 염기 호출(1440)을 생성할 수 있다. 염기 호출 결합 모듈(1428)은, 예를 들어, 센서 데이터(1412)의 제1 세트와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여, 단지 염기 호출 분류 정보(1434)(염기 호출 분류 정보(1436)가 아님)에만 의존하기로 결정한다. 일례에서, 센서 데이터의 제1 세트를 처리할 때, 스위칭 모듈(1422)은 활성화 신호(1424)를 사용하여 제1 염기 호출자(1414)만을 활성화하고(예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)가 제1 데이터 세트에서 실행됨), 활성화 신호(1426)를 사용하여 제2 염기 호출자(1416)를 비활성화하며(예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)가 제1 데이터 세트에서 실행되지 않음), 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 염기 호출 분류 정보(1434)는 최종 염기 호출(1440)을 생성하는 데 사용된다. 그러나, 다른 예에서는, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 염기 호출 분류 정보(1434)가 제1 데이터 세트에 대한 최종 염기 호출(1440)을 생성하는 데 사용되지만, 스위칭 모듈(1422)은 제1 염기 호출자(1414)를 활성화하고, 선택적으로는, 예를 들어, 본원에서 이후에 논의되는 이유들로 인해, 제2 염기 호출자(1416)도 또한 활성화한다. 이러한 예에서, 염기 호출 분류 정보(1434 및 1436)는 모두 제1 데이터 세트에 대해 이용 가능하고, 최종 염기 호출(1440)은 단지 제1 염기 호출 분류 정보(1434)에만 기초한다.
단지 또 다른 예로서, 센서 데이터(1412)의 제2 세트의 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제2 염기 호출자(1416)로부터의 염기 호출 분류 정보(1436)에만 의존하여 센서 데이터(1412)의 제2 세트에 대한 최종 염기 호출(1440)을 생성할 수 있다. 염기 호출 결합 모듈(1428)은, 예를 들어, 센서 데이터(1412)의 제2 세트와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여, 단지 염기 호출 분류 정보(1436)(염기 호출 분류 정보(1434)가 아님)에만 의존하기로 결정한다. 일례에서, 센서 데이터의 제2 세트를 처리할 때, 스위칭 모듈(1422)은 활성화 신호(1426)를 사용하여 제2 염기 호출자(1416)만을 활성화하고, 활성화 신호(1424)를 사용하여 제1 염기 호출자(1414)를 비활성화하며, 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 염기 호출 분류 정보(1436)는 최종 염기 호출(1440)을 생성하는 데 사용된다. 그러나, 다른 예에서는, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 염기 호출 분류 정보(1436)가 제2 데이터 세트에 대한 최종 염기 호출(1440)을 생성하는 데 사용되지만, 스위칭 모듈(1422)은 제2 염기 호출자(1416)를 활성화하고, 선택적으로는, 예를 들어, 본원에서 이후에 논의되는 이유들로 인해, 제1 염기 호출자(1414)도 또한 활성화한다. 이러한 예에서, 염기 호출 분류 정보(1434 및 1436)는 모두 이용 가능하고, 최종 염기 호출(1440)은 단지 염기 호출 분류 정보(1436)에만 기초한다.
단지 또 다른 예로서, 센서 데이터(1412)의 제3 세트의 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 각각 염기 호출자(1414 및 1416)로부터의 염기 호출 분류 정보(1434 및 1436) 모두에 의존하여 센서 데이터(1412)의 제3 세트에 대한 최종 염기 호출(1440)을 생성할 수 있다. 염기 호출 결합 모듈(1428)은, 예를 들어, 센서 데이터(1412)의 제3 세트와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여, 염기 호출 분류 정보(1434 및 1436) 모두에 의존하기로 결정한다. 따라서, 센서 데이터의 제3 세트를 처리할 때, 스위칭 모듈(1422)은 각각 활성화 신호(1424 및 1426)를 사용하여 염기 호출자(1414 및 1416) 모두를 활성화한다.
따라서, 센서 데이터의 소정 세트의 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은, 센서 데이터(1412)의 대응하는 세트와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여, 염기 호출 분류 정보(1434 및 1436) 중 특정의 어느 하나 또는 둘 모두에 의존하기로 결정한다. 이와 유사하게, 스위칭 모듈(1422)은, 센서 데이터(1412)의 대응하는 세트와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여, 염기 호출자(1414 및 1416) 중 특정의 어느 하나 또는 둘 모두에 의존하기로 결정한다.
제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416)의 예시적인 동작
도 15a, 도 15b, 도 15c, 도 15d 및 도 15e는 대응하는 센서 데이터 세트에 대한 도 14의 염기 호출 시스템(1400)의 다양한 동작을 나타내는 대응하는 흐름도를 도시한다. 예를 들어, 도 15a 내지 15e는 시스템(1400)이 동작할 수 있는 다양한 순열 및 조합을 예시한다.
제1 염기 호출자(1414) 활성화, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)에 기초한 최종 염기 호출(1440)
도 15a는, 제1 염기 호출자(1414)는 활성화되어 (예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)가 센서 데이터의 세트(1501a)에서 동작하지 않는 동안) 센서 데이터의 세트(1501a)에 대한 염기 호출 분류 정보를 생성하고, 최종 염기 호출(1440)은 센서 데이터의 세트(1501a)에 대한 제1 염기 호출 분류 정보(1434)에 기초하는 시스템(1400)의 동작을 도시한다.
따라서, 도 15a에서, 시스템(1400)의 동작은 플로우 셀(1405)에 의해 생성되는 센서 데이터의 세트(1501a)에 대해 예시된다. (1505a)에서, 플로우 셀(1405)은 센서 데이터의 세트(1501a)를 생성한다. 논의된 바와 같이, 센서 데이터의 세트(1501a)는, 예를 들어 특정 타일의 특정 클러스터에 의해 또는 특정 타일에 의해 플로우 셀의 특정 위치에서, 및 특정 염기 서열 사이클에 대해 생성될 수 있다(즉, 세트는 플로우 셀(1405)의 특정 공간적 위치(들) 및 특정 시간적 염기 서열 사이클(들)과 연관된다). 또한 (1505a)에서, 센서 데이터의 세트(1501a)와 연관된 상황 정보가 (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 액세스된다. 논의된 바와 같이, 상황 정보는 상황 정보 생성 모듈(1418)에 의해 생성될 수 있다.
도 15a의 예에서, 스위칭 모듈(1422)은 제1 염기 호출자(1414)(제2 염기 호출자(1416)는 아님)가 센서 데이터의 세트(1501a)를 처리해야 한다고 결정한다. 따라서, (1510a)에서, 스위칭 모듈(1422)은, 예를 들어, 활성화 신호(1424)를 켜는 것에 의해 제1 염기 호출자(1414)를 활성화한다. 제2 염기 호출자(1416)는 비활성화된 상태를 유지할 수 있다, 즉, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501a)에 대해 동작하지 않는다.
(1515a)에서, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501a)에 대한 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 생성하는 반면, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501a)에 대한 임의의 제2 염기 호출 분류 정보(1436)의 생성을 억제한다.
(1520a)에서, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 센서 데이터의 세트(1501a)와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 사용하여 센서 데이터의 세트(1501a)에 대한 최종 염기 호출을 생성한다.
제2 염기 호출자(1416) 활성화, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)에 기초한 최종 염기 호출(1440)
도 15b는, 제2 염기 호출자(1416)는 활성화되어 (예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)가 센서 데이터의 세트(1501b)에서 동작하지 않는 동안) 센서 데이터의 세트(1501b)에 대한 염기 호출 분류 정보를 생성하고, 최종 염기 호출(1440)은 센서 데이터의 세트(1501b)에 대한 제2 염기 호출 분류 정보(1436)에 기초하는 시스템(1400)의 동작을 도시한다.
(1505b)에서, 플로우 셀(1405)은 센서 데이터의 세트(1501b)를 생성한다. 논의된 바와 같이, 센서 데이터의 세트(1501b)는, 예를 들어 특정 타일의 특정 클러스터에 의해 또는 특정 타일에 의해 플로우 셀의 특정 위치에서, 및 특정 염기 서열 사이클에 대해 생성될 수 있다(즉, 세트는 플로우 셀(1405)의 특정 공간적 위치(들) 및 특정 시간적 염기 서열 사이클(들)과 연관된다). 또한 (1505b)에서, 센서 데이터의 세트(1501b)와 연관된 상황 정보가 (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 액세스된다. 논의된 바와 같이, 상황 정보는 상황 정보 생성 모듈(1418)에 의해 생성될 수 있다.
도 15b의 예에서, 스위칭 모듈(1422)은 제2 염기 호출자(1416)(제1 염기 호출자(1414)는 아님)가 센서 데이터의 세트(1501b)를 처리해야 한다고 결정한다. 따라서, (1510b)에서, 스위칭 모듈(1422)은, 예를 들어, 활성화 신호(1426)를 사용함으로써 제2 염기 호출자(1416)를 활성화한다. 제1 염기 호출자(1414)는 비활성화된 상태를 유지할 수 있다, 즉, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501b)에 대해 동작하지 않는다.
(1515b)에서, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501b)에 대한 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 생성하는 반면, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501b)에 대한 임의의 제1 염기 호출 분류 정보(1434)의 생성을 억제한다.
(1520b)에서, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 센서 데이터의 세트(1501b)와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 사용하여 센서 데이터의 세트(1501b)에 대한 최종 염기 호출을 생성한다.
제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416) 활성화, (i) 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및/또는 (ii) 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두에 기초한 최종 염기 호출(1440)
도 15c는, 제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416)는 모두 활성화(즉, 두 염기 호출자 모두가 센서 데이터의 대응하는 세트(1501c)에서 동작함)되어 센서 데이터의 세트(1501c)에 대한 대응하는 염기 호출 분류 정보를 생성하고, 최종 염기 호출(1440)은 (i) 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및/또는 (ii) 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두에 기초하는 시스템(1400)의 동작을 도시한다.
(1505c)에서, 플로우 셀(1405)은 센서 데이터의 세트(1501c)를 생성한다. 논의된 바와 같이, 센서 데이터의 세트(1501c)는, 예를 들어 특정 타일의 특정 클러스터에 의해 또는 특정 타일에 의해 플로우 셀의 특정 위치(들)에서, 및 특정 염기 서열 사이클(들)에 대해 생성될 수 있다(즉, 세트는 도 14의 플로우 셀(1405)의 특정 공간적 위치(들) 및 특정 시간적 염기 서열 사이클(들)과 연관된다). 또한 (1505c)에서, 센서 데이터의 세트(1501c)와 연관된 상황 정보가 (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 액세스된다. 본원에서 더 자세히 논의되는 바와 같이, 상황 정보는 상황 정보 생성 모듈(1418)에 의해 생성될 수 있다.
도 15c의 예에서, 스위칭 모듈(1422)은 제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416) 모두가 센서 데이터의 세트(1501c)를 처리해야 한다고 결정한다. 따라서, (1510c)에서, 스위칭 모듈(1422)(도 14)은, 예를 들어, 활성화 신호(1424 및 1426)(도 14)를 사용하여 제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416) 모두를 활성화한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416)는 모두 센서 데이터의 전체 세트(1501c)를 처리한다. 다른 예에서, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501c)의 제1 서브세트를 처리하고, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501c)의 제2 서브세트를 처리한다.
(1515c)에서, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501c)에 대한 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 생성하고, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501c)에 대한 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 생성한다.
(1520c)에서, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 센서 데이터의 세트(1501c)와 연관된 상황 정보(1420)에 기초하여 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및/또는 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 사용하여 센서 데이터의 세트(1501b)에 대한 최종 염기 호출을 생성한다.
최종 염기 호출을 단지 제1 염기 호출 분류 정보(1434)만을 사용하여 생성할 수 없는 경우, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 활성화하여 사용
도 15d는, 최종 염기 호출을 단지 제1 염기 호출 분류 정보(1434)만을 사용하여 생성할 수 없는 경우, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)가 최종 염기 호출(1440)에 사용되는 시스템(1400)의 동작을 도시한다.
(1505d)에서, 플로우 셀(1405)은 센서 데이터의 세트(1501d)를 생성한다. 논의된 바와 같이, 센서 데이터의 세트(1501d)는, 예를 들어 특정 타일의 특정 클러스터에 의해 또는 특정 타일에 의해 플로우 셀의 특정 위치에서, 및 특정 염기 서열 사이클에 대해 생성될 수 있다(즉, 세트는 플로우 셀(1405)의 특정 공간적 위치(들) 및 특정 시간적 염기 서열 사이클(들)과 연관된다). 또한 (1505d)에서, 센서 데이터의 세트(1501d)와 연관된 상황 정보가 (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 액세스된다. 논의된 바와 같이, 상황 정보는 상황 정보 생성 모듈(1418)에 의해 생성될 수 있다.
도 15d의 예에서, 스위칭 모듈(1422)은 제1 염기 호출자(1414)가 센서 데이터의 세트(1501d)를 처리해야 한다고 결정한다. 선택적으로, 스위칭 모듈(1422)은 또한 제2 염기 호출자(1416)가 센서 데이터의 세트(1501d)를 처리할 수 있다고 결정할 수도 있다. 따라서, (1510d)에서, 제1 염기 호출자(1414)가 활성화되고, 선택적으로 제2 염기 호출자(1416)도 또한 활성화된다.
(1515d)에서, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501d)에 대한 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 생성한다. 제2 염기 호출자(1416)가 활성화되는 선택적 동작(1510d)에서, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501d)에 대한 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 선택적으로 생성한다.
(1520d)에서, (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 최종 염기 호출이 (예를 들어, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 사용하지 않고서도) 제1 염기 호출 분류 정보(1434)로부터 생성될 수 있는지의 여부가 결정된다. 예를 들어, 최종 염기 호출(1440)의 오류 확률은, 예를 들어, 최종 염기 호출(1440)이 단지 제1 염기 호출 분류 정보(1434)에만 기초하는 경우에 상대적으로 높을 수 있다고 결정될 수 있다. 이러한 결정의 수많은 예가 이후 본원에서 차례로 논의될 것이다. 단지 일례로서, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)가 단독중합체(예를 들어, GGGGG) 또는 근-단독중합체(예를 들어, GGTGG) 서열을 나타내는 경우, 예를 들어, 도 19b 및 19c와 관련하여 본원에서 이후에 논의되는 바와 같이, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)는 최종 염기 호출을 생성하기에 불충분하거나 부적절할 수 있다(예를 들어, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)는 최종 염기 호출 생성에 의존해야 한다).
(1520d)에서 "예(Yes)"(즉, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 사용하지 않고서도 제1 염기 호출 분류 정보(1434)로부터 최종 염기 호출이 생성될 수 있음)인 경우, 방법(1500d)은 (1525d)로 진행하고, 여기서 센서 데이터의 세트(1501d)에 대한 최종 염기 호출은 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 사용하여 생성된다.
(1520d)에서 "아니오(No)"(즉, 예를 들어, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 사용하지 않고서는 제1 염기 호출 분류 정보(1434)로부터 단독으로 최종 염기 호출이 생성될 수 없음)인 경우, 방법(1500d)은 (1530d)로 진행하고 여기서 제2 염기 호출자(1416)가 활성화되고, 이어서 (1535d)로 진행하고 여기서 제2 염기 호출자(1416)를 사용하여 제2 염기 호출 분류 정보(1436)가 생성된다. 블록 (1530d) 및 (1535d)에서의 동작은 선택 사항이므로 점선으로 표시되어 있다는 사실에 유의한다. 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)가 (1510d)에서 선택적으로 활성화된 경우, 동작(1530d)은 건너뛸 수 있다. 마찬가지로, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)가 (1515d)에서 제2 염기 호출자(1416)를 사용하여 선택적으로 생성된 경우, 동작(1535d)은 건너뛸 수 있다.
제2 염기 호출자(1416)가 (1510d)에서 활성화되지 않았고, 제2 염기 호출자(1416)는 (1530d)에서 활성화되는 시나리오를 가정한다. 따라서, (1530d)에서, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트 (1510d)를 처리하기 시작한다. 소정의 염기 호출 사이클 동안, 제2 염기 호출자(1416)는 대응하는 센서 데이터의 처리를 즉시 시작하여 염기 호출을 생성할 수 없다는 점에 유의할 수 있다. 이는, 본원에서 이후에 논의되는 페이징(예를 들어, 도 17c, 도 17d 참조)으로 인해, 제2 염기 호출자(1416)가 현재 사이클의 염기를 만족스럽게 호출하기 위해 하나 이상의 이전 염기 호출 사이클의 센서 데이터를 처리해야 하기 때문이다. 예를 들어, 염기 호출 사이클 1 내지 1000이 수행될 것이고, 센서 데이터의 세트(1501d)는 염기 호출 사이클 100 이후의 이미지를 포함한다고 가정한다. 또한, (1530d)에서, 제2 염기 호출자(1416)는 염기 호출 사이클 100 및 하나 이상의 후속 염기 호출 사이클에 대한 센서 데이터를 처리하도록 활성화되어 있다고 가정한다. 논의된 바와 같이, 제2 염기 호출자(1416)는 사이클 100 및 후속 사이클에 대해 염기를 만족스럽게 호출하기 위해 하나 이상의 이전 사이클로부터의 센서 데이터를 처리해야 한다. 몇몇 이전 사이클의 센서 데이터를 처리함으로써, 제2 염기 호출자(1416)는 사이클 100에서의 페이징 효과를 추정할 수 있으며, 이는 사이클 100에서의 염기 호출의 품질을 향상시킨다. 단지 예로서, 제2 염기 호출자(1416)가 사이클 100에서 염기를 만족스럽게 호출하기 위해서는 5개, 10개, 20개, 또는 다른 적절한 수의 이전 사이클이 제2 염기 호출자(1416)에 의해 처리되어야 한다.
제1 예에서, 제2 염기 호출자(1416)는 사이클 100에 대해 염기를 만족스럽게 호출하기 위해 N1개의 이전 사이클에 대한 프로세스 센서 데이터를 가지고 있다고 가정한다. 제2 예에서, 제2 염기 호출자(1416)는 사이클 1000에 대해 염기를 만족스럽게 호출하기 위해 N2개의 이전 사이클에 대한 프로세스 센서 데이터를 가지고 있다고 가정한다. 이제, 도 17c, 17d와 관련하여 논의될 바와 같이, 페이징 및 사전-페이징(pre-phasing)의 효과는 염기 호출 사이클이 진행됨에 따라 더욱 두드러진다. 따라서, 페이징 및 사전-페이징은 사이클 100보다 사이클 1000에서 더욱 두드러진다. 따라서, 사이클 1000에 대한 염기를 만족스럽게 호출하기 위해, 제2 염기 호출자(1416)는 사이클 100에 대한 염기를 만족스럽게 호출하기 위해 처리될 이전 사이클의 수보다 더 많은 수의 이전 사이클을 처리해야 한다. 따라서, N2는 N1보다 많다.
다시 도 15d를 참조하면, (1535d)에 이어서 (1540d)에서, 센서 데이터의 세트 (1501d)에 대한 최종 염기 호출은 (i) 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및/또는 (ii) 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두를 사용하여 생성된다.
최종 염기 호출을 단지 제2 염기 호출 분류 정보(1436)만을 사용하여 생성할 수 없는 경우, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 활성화하여 사용
도 15e는, 최종 염기 호출을 단지 제2 염기 호출 분류 정보(1436)만을 사용하여 생성할 수 없는 경우, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)가 최종 염기 호출(1440)에 사용되는 시스템(1400)의 동작을 도시한다.
(1505e)에서, 플로우 셀(1405)은 센서 데이터의 세트(1501e)를 생성한다. 논의된 바와 같이, 센서 데이터의 세트(1501e)는, 예를 들어 특정 타일의 특정 클러스터에 의해 또는 특정 타일에 의해 플로우 셀의 특정 위치에서, 및 특정 염기 서열 사이클에 대해 생성될 수 있다(즉, 세트는 플로우 셀(1405)의 특정 공간적 위치 및 특정 시간적 염기 서열 사이클과 연관된다). 또한 (1505e)에서, 센서 데이터의 세트(1501e)와 연관된 상황 정보가 (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 액세스된다. 논의된 바와 같이, 상황 정보는 상황 정보 생성 모듈(1418)에 의해 생성될 수 있다.
도 15e의 예에서, 스위칭 모듈(1422)은 제2 염기 호출자(1416)가, 예를 들어, 연관된 상황 정보에 기초하여 센서 데이터의 세트(1501e)를 처리해야 한다고 결정한다. 선택적으로, 스위칭 모듈(1422)은 또한 제1 염기 호출자(1414)가 센서 데이터의 세트(1501e)를 처리할 수 있다고 결정할 수도 있다. 따라서, (1510e)에서, 제2 염기 호출자(1416)가 활성화되고, 선택적으로 제1 염기 호출자(1414)도 또한 활성화된다.
(1515e)에서, 제2 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트(1501e)에 대한 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 생성한다. 제1 염기 호출자(1414)가 활성화되는 선택사항에서, 제1 염기 호출자(1414)는 센서 데이터의 세트(1501e)에 대한 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 생성한다.
(1520e)에서, (예를 들어, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해) 최종 염기 호출이 (예를 들어, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 사용하지 않고서도) 제2 염기 호출 분류 정보(1436)로부터 단독으로 생성될 수 있는지의 여부가 결정된다. 예를 들어, 최종 염기 호출(1440)의 오류 확률은, 예를 들어, 최종 염기 호출(1440)이 단지 제2 염기 호출 분류 정보(1436)에만 기초하는 경우에 상대적으로 높을 수 있다고 (예를 들어, 상황 정보에 기초하여) 결정될 수 있다. 이러한 결정의 수많은 예가 이후 본원에서 차례로 논의될 것이다. 단지 예로서, 상황 정보가 클러스터에서 버블의 검출을 나타내는 경우, 예를 들어, 도 19d와 관련하여 이후 본원에서 논의되는 바와 같이, 최종 염기 호출은 (예를 들어, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 사용하지 않고) 제2 염기 호출 분류 정보(1436)로부터 생성될 수 없다.
(1520e)에서 "예"(즉, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 사용하지 않고서도 제2 염기 호출 분류 정보(1436)로부터 최종 염기 호출이 생성될 수 있음)인 경우, 방법(1500c)은 (1525e)로 진행하고, 여기서 센서 데이터의 세트(1501e)에 대한 최종 염기 호출은 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 사용하여 생성된다.
(1520e)에서 "아니오"(즉, 예를 들어, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 사용하지 않고서는 제2 염기 호출 분류 정보(1436)로부터 최종 염기 호출이 생성될 수 없음)인 경우, 방법(1500e)은 (1530e)로 진행하고 여기서 제1 염기 호출자(1414)가 활성화되고, 이어서 (1535e)로 진행하고 여기서 제1 염기 호출자(1414)를 사용하여 제1 염기 호출 분류 정보(1434)가 생성된다. 블록 (1530e) 및 (1535e)에서의 동작은 선택 사항이므로 점선으로 표시되어 있다는 사실에 유의한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)가 (1510e)에서 선택적으로 활성화된 경우, 동작(1530e)은 건너뛸 수 있다. 마찬가지로, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)가 (1515e)에서 제1 염기 호출자(1414)를 사용하여 선택적으로 생성된 경우, 동작(1535e)은 건너뛸 수 있다.
제1 염기 호출자(1414)가 (1510e)에서 활성화되지 않았고, 제1 염기 호출자(1414)는 (1530e)에서 활성화되는 시나리오를 가정한다. 따라서, (1530e)에서, 제1 염기 호출자(1416)는 센서 데이터의 세트 (1510e)를 처리하기 시작한다. 소정의 염기 호출 사이클 동안, 제1 염기 호출자(1414)는 대응하는 센서 데이터의 처리를 즉시 시작하여 염기 호출을 생성할 수 없다는 점에 유의할 수 있다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 염기 호출 사이클 Na로부터의 대응하는 데이터 세트에 대해 동작한다고 가정한다. 사이클 Na로부터 염기 호출을 만족스럽게 생성하기 위해, 제1 염기 호출자(1414)는 또한, 예를 들어, 도 7 및 도 10과 관련하여 논의된 바와 같이, 현재 사이클에 대한 염기 호출은 하나 이상의 과거 사이클 및 하나 이상의 미래 사이클로부터의 데이터에 기초하기 때문에, 사이클 Na 이전의 적어도 몇 개의 사이클로부터의 센서 데이터에 대해서도 동작해야 한다. 따라서, 사이클 Na로부터 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 생성하기 위해, 제1 염기 호출자(1414)는 또한 몇 개의 이전 사이클(예를 들어, 도 7의 예에서는 2개의 사이클, 도 10의 예에서는 5개의 사이클)로부터의 센서 데이터를 처리해야 한다.
이어서, (1540e)에서, 센서 데이터의 세트 (1501e)에 대한 최종 염기 호출은 (i) 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및/또는 (ii) 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 중 하나 또는 둘 모두를 사용하여 생성된다.
상황 정보
도 16은 센서 데이터의 예시적인 세트(1601)에 대한 상황 정보(1420)를 생성하는 도 14의 염기 호출 시스템(1400)의 상황 정보 생성 모듈(1418)을 도시한다. 예를 들어, 상황 정보 생성 모듈(1418)은 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 정보를 수신하고, 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 다양한 유형의 상황 정보를 생성하며, 이러한 정보를 조합하여 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 상황 정보라 지칭한다. 예를 들어, 상황 정보 생성 모듈(1418)은 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 공간적 상황 정보(1604), 시간적 상황 정보(1606), 염기 서열 상황 정보(1608), 및 기타 상황 정보(1610)를 생성한다.
공간적 상황 정보(1604)
이름에서 알 수 있듯이, 공간적 상황 정보(1604)는 센서 데이터의 세트(1601)가 생성되는 타일 및 클러스터의 공간적 위치와 연관된 상황 정보를 지칭한다. 아래의 도 17a 및 도 17b는 공간적 상황 정보(1604)의 예를 설명한다.
도 17a는 도 14의 시스템(1400)의 플로우 셀(1405)을 도시하며, 여기서 플로우 셀(1405)은 타일의 공간적 위치에 기초하여 분류되는 타일(1406)을 포함한다. 예를 들어, 도 2와 관련하여 논의된 바와 같이, 도 17a의 플로우 셀(1405)은 복수의 레인(1702)을 포함하며, 각각의 레인 내에 대응하는 복수의 타일(1406)을 포함한다. 도 17a는 플로우 셀(1405)의 평면도를 도시한다.
개별 타일은 타일의 위치에 따라 분류된다. 예를 들어, 플로우 셀(1405)의 임의의 에지(edge)에 인접한 타일은 에지 타일(1406a)(회색 박스로 도시됨)로 표지되고, 나머지 타일은 비-에지(non-edge) 타일(1406b)(점선 박스로 도시됨)로 표지된다.
예를 들어, 플로우 셀(1404)의 수직(예를 들어, Y축을 따라) 및/또는 수평(예를 들어, X축을 따라) 에지 상에 있는 타일은 도 14에 예시된 바와 같이 에지 타일(1406a)로 분류된다. 따라서, 에지 타일(1406a)은 플로우 셀(1404)의 대응하는 에지에 인접(예를 들어, 바로 인접)하고, 비-에지 타일은 플로우 셀(1404)의 임의의 에지에 인접하지 않는다.
플로우 셀(1404)의 개별 타일에서의 클러스터에 대해 염기 호출 사이클이 수행된다. 일 예에서, 타일에 대한 염기 호출 동작과 관련된 파라미터는 타일의 상대 위치를 기반으로 할 수 있다. 예를 들어, 도 1과 관련하여 논의된 여기 광(101)은 플로우 셀의 타일을 향해 지향되고, 상이한 타일은 예를 들어, 개별 타일의 위치 및/또는 여기 광(101)을 방출하는 하나 이상의 광원의 위치에 기초하여 상이한 양의 여기 광(101)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 여기 광(101)을 방출하는 광원(들)이 플로우 셀 위에 수직으로 있는 경우, 비-에지 타일(1406b)은 에지 타일(1406a)과 상이한 양의 광을 수신할 수 있다. 다른 예에서, 플로우 셀(1405) 주변의 주변 또는 외부 광(예를 들어, 바이오센서 외부로부터의 주변 광)은 플로우 셀(1405)의 개별 타일에 의해 수신되는 여기 광(101)의 양 및/또는 특성에 영향을 미칠 수 있다. 단지 예로서, 에지 타일(1406a)은 플로우 셀(1405) 외부로부터 일부 양의 주변 광과 함께 여기 광(101)을 수신할 수 있는 반면, 비-에지 타일(1406b)은 여기 광(101)을 주로 수신할 수 있다. 또 다른 예에서, 플로우 셀(1405)에 포함된 개별 센서(또는 픽셀 또는 광다이오드)(예를 들어, 도 1에 도시된 센서(106, 108, 110, 112, 114))는 대응하는 타일의 위치에 기초하는 대응하는 센서의 위치에 기초하여 광을 감지할 수 있다. 예를 들어, 에지 타일(1406a)과 연관된 하나 이상의 센서에 의해 수행되는 감지 동작은 비-에지 타일(1406b)과 연관된 하나 이상의 다른 센서의 감지 동작에 대한 주변 광의 영향보다 상대적으로 더 (여기 광(101)과 함께) 주변 광에 의해 영향을 받을 수 있다. 다른 예에서, 다양한 타일에 대한 반응물(이는, 예를 들어, 시약, 효소, 샘플, 기타 생체분자, 및 완충 용액과 같은 염기 호출 동안 원하는 반응을 얻는 데 사용될 수 있는 임의의 물질을 포함함)의 유동은 또한 타일 위치에 의해 영향을 받을 수도 있다. 예를 들어, 반응물의 소스 근처에 있는 타일은 소스에서 멀리 있는 타일보다 더 많은 양의 반응물을 수용할 수 있다.
일 예에서, 센서 데이터의 세트(1601)(도 16 참조)와 연관된 공간적 상황 정보(1604)는 센서 데이터의 세트(1601)가 에지 타일(1406a)에서 생성되었는지 또는 비-에지 타일(1406b)에서 생성되었는지에 관한 정보를 포함한다. 상기에서 논의된 바와 같이, 염기 호출과 관련된 파라미터는 상이한 범주의 타일에 따라 약간 상이할 수 있다. 따라서, 일 실시형태에서, 센서 데이터의 세트(1601)가 에지 타일로부터 생성되는지 또는 비-에지 타일로부터 생성되는지를 나타내는 공간적 상황 정보(1604)는 센서 데이터의 세트(1601)를 처리하기 위한 염기 호출자의 선택에 영향을 미칠 수 있다. 단지 예로서 그리고 구현 세부사항에 기초하여, 제1 염기 호출자(1414)는 에지 타일 또는 비-에지 타일 중 하나로부터의 센서 데이터를 처리하는 데 더 적합할 수 있는 반면, 제2 염기 호출자(1416)는 에지 타일 또는 비-에지 타일 중 다른 하나로부터의 센서 데이터를 처리하는 데 더 적합할 수 있다.
도 17b는 도 14의 시스템(1400)의 플로우 셀(1405)의 타일(1406)을 도시하며, 여기서 타일(1406)은 클러스터의 공간적 위치에 기초하여 분류되는 클러스터(1407)를 포함한다.
일 예에서, 타일로부터 수신된 센서 데이터(예를 들어, 이미지 데이터일 수 있음)에 기초하여, 타일 내의 다양한 클러스터의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 개별 클러스터의 위치는 클러스터의 (x,y) 좌표를 사용하여 식별할 수 있다. 따라서, 각각의 클러스터(1407)는 타일에 대한 클러스터의 위치를 식별하는 대응하는 (x,y) 좌표를 갖는다. 도 17b에서, 예시 타일(1406)의 클러스터(1407)는 에지 클러스터(1407a) 또는 비-에지 클러스터(1407b)로 분류된다. 예를 들어, 타일의 에지로부터 임계 거리(LI) 내에 있는 클러스터(1407)는 에지 클러스터(1407a)로 표지되고, 타일의 에지로부터 임계 거리(LI) 밖의 클러스터(1407)는 비-에지 클러스터(1407b)로 표지된다. 따라서, 에지 클러스터(1407a)는 타일(1406)의 주변부 근처에 위치하는 반면, 비-에지 클러스터(1407a)는 타일(1406)의 중앙 부분 근처에 위치한다. 논의된 바와 같이, 클러스터의 (x,y) 좌표를 사용하여, 타일의 에지에 대한 클러스터의 거리는 (예를 들어, 상황 정보 생성 모듈(1418)에 의해) 결정될 수 있으며, 이에 기초하여 상황 정보 생성 모듈(1418)은 클러스터를 에지 클러스터(1407a) 또는 비-에지 클러스터(1407b)로 분류할 수 있다. 간단한 예로서, 도 17b에는 타일(1406)의 주변부 내에 있고 타일(1406)의 주변부로부터 거리(LI)에 있는 가상의 점선 직사각형이 도시되어 있다. 점선 직사각형 내의 클러스터는 비-에지 클러스터(1407b)로 분류되는 반면, 점선 직사각형의 주변과 타일(1406)의 주변 사이의 클러스터는 에지 클러스터(1407a)로 분류된다.
도 1과 관련하여 논의된 바와 같이, 플로우 셀(1405)은 다양한 클러스터의 이미지를 캡처하기 위한 렌즈(예를 들어, 마이크로렌즈 또는 다른 광학 구성요소의 어레이를 포함하는 필터 층(124))를 포함할 수 있다. 일 예에서, 이미지 센서 또는 카메라가 플로우 셀 주위로 이동함에 따라, 이미지를 캡처할 때 다양한 클러스터에 초점을 맞추는 데 약간의 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 에지 클러스터(1407a)는 클러스터의 이미지가 캡처될 때 비-에지 클러스터(1407b)에 비해 초점이 약간 어긋날 수 있다. 초점이 맞지 않는 이벤트는 또한 렌즈의 움직임으로 인해 야기되는 가열 또는 기계적 진동으로 인해 발생할 수도 있다. 따라서, 구현예에 따라, 제1 또는 제2 염기 호출자(1414 또는 1416) 중 하나는 에지 클러스터(1407a)로부터의 센서 데이터를 처리하는 데 더 적합할 수 있는 반면, 제1 또는 제2 염기 호출자(1414 또는 1416) 중 다른 하나는 비-에지 클러스터(1407b)로부터의 센서 데이터를 처리하는 데 더 적합할 수 있으며, 이는 이후 본원에서 더 자세히 논의될 것이다(도 19g, 도 20d 참조). 일 예에서, 센서 데이터의 세트(1601)와 연관된 공간적 상황 정보(1604)(도 16 참조)는 센서 데이터의 세트(1601)가 하나 이상의 에지 클러스터(1407a) 또는 하나 이상의 비-에지 클러스터(1407b)로부터 생성되었는지의 여부에 관한 정보를 포함하며, 이에 기초하여, 센서 데이터의 세트(1601)는 제1 또는 제2 염기 호출자(1414 또는 1416) 중 특정의 하나 또는 둘 모두에 의해 처리될 수 있다.
따라서, 전술한 논의를 요약하면, 센서 데이터의 세트(1601)와 연관된 공간적 상황 정보(1604)는 (i) 센서 데이터의 세트(1601)가 에지 타일(1406a) 또는 비-에지 타일(1406b)로부터 생성되었는지의 여부에 관한 정보 및/또는 (ii) 센서 데이터의 세트(1601)가 하나 이상의 에지 클러스터(1407a) 또는 하나 이상의 비-에지 클러스터(1407b)로부터 생성되었는지의 여부에 관한 정보를 포함한다. 본 개시내용의 교시에 기초하여, 다른 적절한 공간적 상황 정보도 또한 예상할 수 있다.
시간적 상황 정보(1606)
다시 도 16을 참조하면, 상황 정보 생성 모듈(1418)은 시간적 상황 정보(1606)를 또한 생성한다. 예를 들어, 본원에서 논의되는 염기 호출 시스템은 염기가 호출될 수 있는 샘플을 수신하도록 구성될 수 있다. 이러한 염기 호출은 복수의 염기 호출 사이클에 걸쳐 수행될 수 있다. 일 예에서, 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 시간적 상황 정보(1606)는 센서 데이터의 세트(1601)가 생성되는 하나 이상의 염기 호출 사이클 번호를 나타낸다. 예를 들어, N개의 염기 호출 사이클이 있고 센서 데이터의 세트(1601)가 전체 N개의 염기 호출 사이클 중 염기 호출 사이클 N1 내지 N2와 연관되어 있다고 가정한다. 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 시간적 상황 정보(1606)는 이러한 정보를 포함할 것이다. 이하에서 논의되는 바와 같이, 센서 데이터의 세트(1601)를 처리하는 데 사용될 염기 호출자의 선택은 또한 센서 데이터의 세트(1601)와 연관된 염기 호출 사이클 수(들)에 기초할 수도 있다.
도 17c는 신호 강도가 염기 호출 동작의 서열분석 런(run)에서 사이클 수의 함수로서 감소되는 페이딩(fading)의 예를 도시한다. 페이딩은 염기 호출 사이클 수의 함수로서 형광 신호 강도의 지수적 감쇠이다. 서열분석 런이 진행됨에 따라, 분석물 가닥은 과도하게 세척되고, 반응성 종을 생성하는 레이저 방출에 노출되며, 가혹한 환경 조건의 대상이 된다. 이들 모두는 각 분석물에서의 단편의 점진적인 손실로 이어져 형광 신호 강도를 감소시킨다. 페이딩은 또한 디밍(dimming) 또는 신호 감쇠라고도 한다. 도 17c는 페이딩(1700C)의 일 예를 예시한다. 도 17c에서, AC 반복서열(microsatellite)을 갖는 분석물 단편의 강도 값은 지수적 감쇠를 보여준다.
도 17d는 서열분석 사이클이 진행됨에 따라 감소하는 신호 대 잡음비를 개념적으로 도시한다. 예를 들어, 서열분석이 진행됨에 따라, 신호 강도가 감소하고 잡음이 증가하여 신호 대 잡음비가 상당히 감소하기 때문에 정확한 염기 호출이 점점 더 어려워진다. 물리적으로, 이후 합성 단계는 이전 합성 단계와 센서를 기준으로 다른 위치에 태그를 부착하는 것으로 관찰되었다. 센서가 합성 중인 서열 아래에 있는 경우, 이전 단계보다 나중 서열분석 단계에서 센서에서 더 멀리 떨어진 가닥에 태그를 부착함으로써 신호 감쇠가 초래된다. 이것은 서열분석 사이클의 진행과 함께 신호 감쇠를 일으킨다. 센서가 클러스터를 유지하는 기재 위에 있는 일부 설계에서는, 서열분석이 진행됨에 따라 신호가 감쇠하는 대신 증가할 수 있다.
조사된 플로우 셀 설계에서 신호가 감쇠하는 동안 잡음이 증가한다. 물리적으로, 서열분석이 진행됨에 따라 페이징 및 사전-페이징은 잡음을 증가시킨다. 페이징은 태그가 서열을 따라 진행하지 못하는 서열분석 단계를 지칭한다. 사전-페이징은 서열분석 사이클 동안 태그가 한 위치가 아닌 두 위치 앞으로 점프하는 서열분석 단계를 지칭한다. 페이징 및 사전-페이징은 모두 500 내지 1000 사이클에 한 번 정도 비교적 드물게 발생한다. 페이징은 사전-페이징보다 약간 더 흔하게 발생한다. 페이징 및 사전-페이징은 강도 데이터를 생성하는 클러스터에서의 개별 가닥에 영향을 미치므로, 클러스터의 강도 잡음 분포는 서열분석이 진행됨에 따라 이항, 삼항, 사항 등 확장으로 누적된다.
페이딩, 신호 감쇠 및 신호 대 잡음비 감소에 대한 추가 세부 사항, 도 17c 및 도 17d는 2020년 5월 14일자로 "Systems and Devices for Characterization and Performance Analysis of Pixel-Based Sequencing"이라는 발명의 명칭으로 출원된 미국 정규 특허 출원 제16/874,599호(대리인 문서 번호 ILLM 1011-4/IP-1750-US)에서 찾을 수 있으며, 이는 본원에 완전히 기재된 것처럼 참조로 포함된다.
따라서, 염기 호출 동안, 볼링(balling) 호출의 신뢰성 또는 품질(예를 들어, 호출된 염기가 정확할 확률)은 현재 염기가 호출되고 있는 염기 호출 사이클 수에 기초할 수 있다. 따라서, 센서 데이터의 세트(1601)를 처리하기 위한 제1 염기 호출자(1414) 및/또는 제2 염기 호출자(1416)의 선택은 또한 염기 호출 동작이 수행되고 있는 현재 사이클 수에 기초할 수 있으며, 이는 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 시간적 상황 정보(1606)에 포함될 수 있는데, 이에 대해서는 이후 본원에서 더 상세히 논의될 것이다.
염기 서열 상황 정보(1608)
도 18은 염기 호출 단독중합체(예를 들어, GGGGG), 및 근-단독중합체를 갖는 서열 또는 플랭킹(flanking) 단독중합체(예를 들어, GGTGG)를 갖는 서열에 대한 염기 호출자(예를 들어, DeepRTA, DeepRTA-K0-06, DeepRTA-349-K0-10-160p, DeepRTA-KO-16, DeepRTA-K0-16-Lanczos, DeepRTA-KO-18, 및 DeepRTA-K0-20)의 다양한 예시 구성에 대한 염기 호출 정확도(1-염기 호출 오류율)를 보여준다. 일 예에서, 플랭킹 단독중합체(예를 들어, GGTGG)를 갖는 서열은 관심있는 염기(예를 들어, T)의 양측 상에 플랭킹되는 단독중합체(예를 들어, GG)를 포함한다. 유사하게, 근-단독중합체는 거의 또는 대부분의 염기가 동일하다(예를 들어, 5개의 염기 중 3개, 또는 5개의 염기 중 4개, 또는 7개의 염기 중 4개가 G임). 도 18에 도시된 표는 사이클 20, 40, 60 및 80과 같은 다양한 염기 호출 사이클에 대한 데이터(예를 들어, 염기 호출 확률, 또는 염기를 정확하게 호출할 확률)를 보여준다. 예를 들어, 사이클 80에서 DeepRTA 염기 호출자를 사용하여 서열 GGGGG을 갖는 중간 염기를 정확하게 호출할 확률은 96.97%이다. 본 개시내용에서 논의된 단독중합체, 근-단독중합체 또는 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열의 일부 예는 5개의 염기를 갖는 것으로 가정된다는 사실에 유의한다. 그러나, 이러한 특정 서열에는 임의의 다양한 수의 염기, 예를 들어 3개, 5개, 6개, 7개, 9개, 또는 또 다른 적절한 수의 염기가 있을 수 있다.
상기에서 논의된 바와 같이, 일부 구현예에서, 염기 호출자는 오른쪽 및 왼쪽 서열분석 사이클에 의해 상황화된 현재 서열분석 사이클을 포함하여 복수의 서열분석 사이클에 대한 서열분석 이미지의 창을 처리함으로써 현재 서열분석 사이클에 대한 염기 호출을 수행한다. 염기 "G"는 서열분석 이미지에서 어둡거나 최소 신호 상태(여기서는 꺼진 상태, 해독할 수 없는 신호 상태 또는 비활성 상태라고도 함)로 표시되기 때문에, 염기 "G"의 반복 패턴은 잘못된 염기 호출로 이어질 수 있다. 이러한 잘못된 염기 호출은 현재 서열분석 사이클이 G가 아닌 염기(예를 들어, 염기 "T")에 대한 것이지만 오른쪽과 왼쪽에 G에 의해 플랭킹된 경우에도 발생한다. G가 아닌 염기(즉, A, C 또는 T)는 서열분석 이미지에서 밝은 상태 또는 켜짐(또는 활성) 상태로 표시된다는 사실에 유의한다.
일 예에서, 염기 호출의 오류 확률이 상대적으로 높은 일부 특정 염기 호출 서열 패턴이 있다. GGGGG와 GGTGG의 2개의 이러한 예가 도 18에 예시되어 있다. 염기 호출 오류 확률이 또한 비교적 높은 다른 특정 염기 호출 서열 패턴, 예컨대 GGTCG가 있을 수 있다. 일 예에서, 이러한 특정 염기 호출 서열 패턴은 적어도 서열의 시작과 말단에 있는 G, 및 아마도 5-염기 서열에서 2개의 말단-G 사이의 제3 G와 같은 여러 G를 갖는다. 이러한 특정 염기 호출 서열의 다른 예로는 GGXGG, GXGGG, GGGXG, GXXGG 및 GGXXG가 있으며, X는 A, C, T 또는 G 중 임의의 것일 수 있다.
일 예에서, 센서 데이터의 세트(1601)에 대한 염기 서열 상황 정보(1608)는 또한 센서 데이터의 세트(1601)가 임의의 이러한 특정 염기 서열 패턴과 연관되어 있는지의 여부에 대한 표시를 제공한다. 예를 들어, 센서 데이터의 세트(1601)가 서열 GGGGG(또는 GGTGG)의 중간 염기를 호출하기 위한 것인 경우, 이는 본원에서 논의되는 바와 같이 최종 염기 호출을 생성하기 위한 특별한 동작을 필요로 할 수 있다(예를 들어, 도 19b, 도 19c, 도 20a 참조).
기타 상황 정보(1610)
다시 도 16을 참조하면, 상황 정보 생성 모듈(1418)은 기타 상황 정보(1610)를 추가로 생성한다. 기타 상황 정보(1610)는 공간적, 시간적, 및 염기 서열 상황 정보에 포함되지 않는 임의의 유형의 상황 정보를 포함할 수 있다. 기타 상황 정보(1610)의 수많은 예가 가능하며, 그 중 일부는 이하에서 설명한다.
때로는 하나 이상의 염기 호출 동작 순서 중에 하나 이상의 클러스터 위에 버블이 형성되는 경우가 있다. 이러한 버블은 클러스터에 존재하는 임의의 액체에 있는 가스(예를 들어, 공기)의 소구체(예를 들어, 염기 호출에 사용되는 시약 내의 버블)일 수 있다. 버블의 존재는 영향을 받은 클러스터에서 캡처한 이미지를 분석하여 검출할 수 있다. 예를 들어, 클러스터 내 버블의 존재는 클러스터의 캡처된 이미지에서 고유한 강도 신호 시그니처를 검출함으로써 추정할 수 있다. 일 예에서, 기타 상황 정보(1610)는 클러스터로부터의 센서 데이터의 세트(1601)가 이러한 버블과 연관되어 있는지의 여부를 나타낼 수 있다. 달리 말하면, 클러스터로부터의 센서 데이터의 세트(1601) 내의 이미지가 클러스터에 버블의 존재를 나타내는 경우, 기타 상황 정보(1610)는 클러스터에 이러한 버블의 표시를 제공한다. 버블의 검출은 2021년 4월 2일자로 출원된 "서열분석을 위한 뉴클레오티드-샘플 슬라이드 내에서 버블을 검출하기 위한 기계 학습 모델(Machine-Learning Model for Detecting a Bubble Within a Nucleotide-Sample Slide for Sequencing)"이란 발명의 명칭의 공동 계류 중인 미국 특허출원 제63/170,072호에서 더 자세히 설명되어 있으며, 이는 본원에서 참고로 포함된다. 버블 검출 시의 최종 염기 호출의 생성에 대한 자세한 내용은 이후 본원에서 차례로 논의된다.
일 예에서, 플로우 셀에 사용되는 시약은 염기 호출이 수행되는 방식에 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 제1 유형의 시약이 사용되는 경우에 적합할 수 있는 반면, 제2 염기 호출자(1416)는 제2 유형의 시약이 사용되는 경우에 적합할 수 있다. 일 예에서, 기타 상황 정보(1610)는 플로우 셀에서 사용되는 시약의 표시를 제공한다. 시약의 선택에 기초한 최종 염기 호출의 생성에 대한 추가 세부사항은 이후 본원에서 차례로 논의된다.
제1 염기 호출자(1414) 및 제2 염기 호출자(1416)의 선택적 사용: 최종 염기 호출은 2개의 염기 호출자로부터의 분류 정보의 함수(예를 들어, 평균, 최대값, 최소값, 또는 다른 적절한 함수)이다
도 19a는 도 14의 시스템(1400)의 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 염기 호출 분류 정보(1436)의 함수에 기초한 센서 데이터의 세트에 대한 최종 염기 호출의 생성을 도시한다.
일 실시형태에서, 각각의 염기 호출자(1414, 1416)는 A, C, G 또는 T로 호출될 염기의 대응 확률을 출력한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 고려한다. 제1 염기 호출 분류 정보(1434)는 호출되는 소정 염기에 대한 확률 또는 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), pl(T)의 형태이다. 여기서, pl(A)는 호출될 염기가 A일 확률을 나타내고; pl(C)는 호출될 염기가 C일 확률을 나타내고; p1(G)는 호출될 염기가 G일 확률을 나타내며; pl(T)는 호출될 염기가 T일 확률을 나타낸다. 단지 예로서, pl(A), pl(C), pl(G), pl(T)가 각각 0.6, 0.2, 0.15, 0.05인 경우, 제1 염기 호출자(1414)는 호출될 염기가 A일 확률이 0.6인 높은 확률을 나타낸다.
예를 들어, p1(A), p1(C), p1(G), p1(T)의 합은 1이다. 따라서, 제1 염기 호출자는, 예를 들어, 일 예에서 소프트맥스 함수를 사용하여 각 염기의 정규화된 확률을 출력한다. 다른 예에서, 다른 기법(예를 들어, 소프트맥스 이외의 다른 기법)이 사용될 수 있다. 예를 들어, 염기 호출자는 소프트맥스를 사용하지 않는 출력 계층을 갖는다. 예를 들어, 회귀 기반 연산(regression based operation)이 사용될 수 있는데, 이는, 예를 들어, 클라우드 중심까지의 유클리드 또는 마하라노비스 거리를 사용하여 각 염기에 대한 확률 측정값을 도출할 수 있다.
유사하게, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)는 호출되는 소정 염기에 대한 확률 또는 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)의 형태이며, 여기서 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)의 합은 1이다.
일 실시형태에서, 상기에서 논의된 확률에 더하여, 염기 호출자는 대응하는 호출 염기를 출력할 수도 있다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 제1 호출 염기를 출력하고, 제2 염기 호출자(1416)는 제2 호출 염기를 출력한다.
염기 호출에 대한 간단한 규칙은 다음과 같다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)가 호출할 소정 염기에 대해 출력하는 제1 염기 호출 분류 정보(1434)가 pl(A), pl(C), pl(G), pl(T)이고, 여기서 pl(C)가 각각의 pl(A), pl(G), pl(T)보다 크다고 가정한다. 그러면, 제1 염기 호출자(1414)는 염기를 C로 호출할 수 있다. 다른 예에서, 제 1 염기 호출자(1414)는 대응 확률 p1(C)가 임계 확률보다 높은 경우에만 염기를 C로 호출할 수 있다. 또 다른 예에서, p1(C) > p1(A) > p1(T) 및 p1(G)를 가정한다. 즉, p1(C)가 가장 높은 확률을 가지며, 그 다음이 p1(A) 확률이다. 그러면, 제 1 염기 호출자(1414)는 p1(C)가 적어도 임계값 만큼 p1(A)보다 높은 경우(즉, 두 염기에 대한 확률 간의 차이가 적어도 임계값인 경우) 염기를 C로 호출할 수 있다. 본 개시내용의 교시에 기초하여, 염기 호출을 위한 임의의 다른 적절한 규칙(들)을 예상할 수 있다. 제 2 염기 호출자(1416)는 또한 그에 따라 염기를 호출할 수 있다.
다시 도 19a를 참조하면, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출 분류 정보(1434)와 제2 염기 호출 분류 정보(1436) 및 상황 정보(1420)를 수신한다. 상황 정보(1420)에 기초하여, 염기 호출 결합 모듈(1428)은, 예를 들어, 도 15c의 방법(1500c)과 관련하여 논의된 바와 같이, 제1 염기 호출 분류 정보와 제2 염기 호출 분류 정보를 결합하기로 결정한다고 가정한다. 따라서, 이 예에서, 염기 호출자(1414 및 1416)는 모두 센서 데이터의 세트를 처리하고, 최종 신뢰 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T) 및 최종 호출된 염기는 염기 호출자(1414 및 1416) 모두의 출력에 기초한다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 같거나 일치하는 경우, 2개의 염기 호출자의 신뢰도 점수의 평균(예를 들어, 산술 평균), 최소, 최대, 또는 기하 평균을 사용한다
도 19a를 계속 참조하면, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 염기 호출 분류 정보(1436)가 일치하는 시나리오를 가정한다. 예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 pl(A), pl(C), pl(G), pl(T)의 신뢰도 점수를 포함하는 제1 염기 호출 분류 정보(1434)를 출력하고, 단지 일 예로서 염기를 C로 호출한다. 또한, 예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)는 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)의 신뢰도 점수를 포함하는 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 출력하고, 또한 단지 일 예로서 염기를 C로 호출한다. 따라서, 두 염기 호출자의 염기 호출은 일치하며, 이 예에서는 C이다.
염기 호출자(1414 및 1416) 모두로부터의 염기 호출이 일치하는 이러한 시나리오에서, 최종 염기 호출(1440)은 염기 호출자(1414 및 1416)에 의해 이루어진 염기 호출과 일치하는 최종 호출된 염기를 포함한다.
일 실시형태에서, 최종 신뢰도 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T)는 제1 염기 호출자(1414)에 의해 출력된 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), p1(T) 및 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)의 적절한 함수이다.
예를 들어, 최종 신뢰도 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T)는 각각 제1 염기 호출자(1414)에 의해 출력된 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), p1(T) 중 대응하는 점수 및 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T) 중 대응하는 점수의 평균 또는 산술 평균일 수 있다. 따라서, 염기 호출자(1414 및 1416) 모두가 고려 중인 염기를 C라고 호출하는 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 최종 호출된 염기를 C로 출력하고, 최종 신뢰도 점수를 다음과 같이 출력한다:
pf(A) = (p1(A) 및 p2(A))의 평균,
pf(C) = (p1(C) 및 p2(C))의 평균,
pf(G) = (p1(G) 및 p2(G))의 평균, 및
pf(T) = (p1(T) 및 p2(T))의 평균.
식 1
다른 예에서, 평균 또는 산술 평균 대신에, 다른 수학 함수(예를 들어, 기하 평균)를 사용할 수 있다. 예를 들어, 기하 평균을 사용하는 경우, 식 1은 다음과 같이 재작성할 수 있다:
pf(A) = (p1(A) 및 p2(A))의 기하 평균 = ,
pf(C) = (p1(C) 및 p2(C))의 기하 평균 =,
pf(G) = (p1(G) 및 p2(G))의 기하 평균 = , 및
pf(T) = (p1(T) 및 p2(T))의 기하 평균 = .
식 1a
다른 예에서, 염기 호출 시스템(1400)이 보수적인 점수를 보고하기를 원하는 경우, 최종 신뢰도 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T)는 각각 제1 염기 호출자(1414)에 의해 출력된 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), p1(T) 중 대응하는 점수 및 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T) 중 대응하는 점수의 최소값일 수 있다(예를 들어, 2개의 염기 호출자의 염기 호출이 일치한다고 가정). 따라서, 염기 호출자(1414 및 1416) 모두가 고려 중인 염기를 C라고 호출하는 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 최종 호출된 염기를 C로 출력하고, 최종 신뢰도 점수를 다음과 같이 출력한다:
pf(A) = (p1(A) 및 p2(A))의 최소값,
pf(C) = (p1(C) 및 p2(C))의 최소값,
pf(G) = (p1(G) 및 p2(G))의 최소값, 및
pf(T) = (p1(T) 및 p2(T))의 최소값.
식 2
또 다른 예에서, 염기 호출 시스템(1400)이 높은 신뢰도 점수를 보고하기를 원하는 경우, 최종 신뢰도 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T)는 각각 제1 염기 호출자(1414)에 의해 출력된 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), p1(T) 중 대응하는 점수 및 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T) 중 대응하는 점수의 최대값일 수 있다(예를 들어, 2개의 염기 호출자의 염기 호출이 일치한다고 가정). 따라서, 염기 호출자(1414 및 1416) 모두가 고려 중인 염기를 C라고 호출하는 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 최종 호출된 염기를 C로 출력하고, 최종 신뢰도 점수를 다음과 같이 출력한다:
pf(A) = (p1(A) 및 p2(A))의 최대값,
pf(C) = (p1(C) 및 p2(C))의 최대값,
pf(G) = (p1(G) 및 p2(G))의 최대값, 및
pf(T) = (p1(T) 및 p2(T))의 최대값. 식 3
또 다른 예에서, 염기 호출 시스템(1400)이 가중 신뢰도 점수를 보고하기를 원하는 경우, 최종 신뢰도 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T)는 각각 제1 염기 호출자(1414)에 의해 출력된 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), p1(T) 중 대응하는 점수 및 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T) 중 대응하는 점수의 정규화 가중 합계일 수 있다(예를 들어, 2개의 염기 호출자의 염기 호출이 일치한다고 가정). 따라서, 염기 호출자(1414 및 1416) 모두가 고려 중인 염기를 C라고 호출하는 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 최종 호출된 염기를 C로 출력하고, 최종 신뢰도 점수를 다음과 같이 출력한다:
pf(A) = A1 x p1(A) + A2 x p2(A),
pf(C) = A1 x p1(C) + A2 x p2(C),
pf(G) = A1 x p1(G) + A2 x p2(G), 및
pf(T) = A1 x p1(T) + A2 x p2(T). 식 4
일 예에서, 식 4의 가중치 A1 및 A2는 A1+A2 = 1이 되도록 미리 지정된 고정 가중치이다. 일 예에서, 가중치 A1 및 A2는 예를 들어 훈련 데이터에 기초하여 훈련 프로세스 중에 조정되거나 업데이트된다.
센서 데이터와 연관된 시간적 상황(예를 들어, 염기 호출 사이클 수)에 기초한 2개의 염기 호출자의 신뢰도 점수의 정규화 비율
일 예에서, 염기 호출 시스템(1400)은 제1 염기 호출자(1414)에 의해 출력된 각각의 신뢰도 점수 pl(A), pl(C), pl(G), p1(T) 및 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T) 중 대응하는 점수(예를 들어, 2개의 염기 호출자의 염기 호출이 일치한다고 가정)의 가중 평균인 최종 신뢰도 점수 pf(A), pf(C), pf(G), pf(T)를 각각 생성하며, 여기서 가중치는 상황 정보(1420)에 기초한다. 즉, 상황 정보(1420)는 2개의 염기 호출자로부터의 신뢰도 점수 중 개별적인 점수에 제공될 가중치를 지시한다.
도 19a1은 시간적 상황 정보(1606)(도 16 참조)에 기초하여 최종 신뢰도 점수에 사용될 예시적인 가중치 방식을 나타내는 룩업테이블(LUT)(1901)을 도시한다. LUT(1910)에 포함된 실제 가중치는 단순한 예이며 제한이 없다.
도 17c 및 도 17d와 관련하여 논의된 페이징, 사전-페이징 및 페이딩으로 인해, 초기 염기 호출 사이클 동안 두 염기 호출자(1414 및 1416) 모두의 성능은 유사한 것으로 관찰되었다(예를 들어, 초기 염기 호출 사이클 동안 상대적으로 더 나은 신호 품질 및 더 적은 잡음을 나타내는 도 17d 참조). 이후의 염기 호출 사이클 동안, 제1 염기 호출자(1414)는 제2 염기 호출자(1416)를 능가하는데, 그 이유는 제1 염기 호출자(1414)가 이후의 염기 호출 사이클 동안 신호 저하를 처리할 수 있도록 더 잘 구비될 수 있기 때문이다. 그러나, 제1 염기 호출자(1414)는 제2 염기 호출자(1416)의 동작과 비교하여 연산 집약적으로 동작할 수 있다.
따라서, 일 예에서 및 도 19a1에 도시된 바와 같이, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수는 초기 임계값 개수의 염기 호출 사이클 동안 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수보다 강조된다. 염기 호출 사이클이 진행됨에 따라, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수가 더 강조된다(예를 들어, 이는 제1 염기 호출자(1414)가 이후의 사이클 동안 제2 염기 호출자(1414)를 능가하기 때문이다).
구체적으로, LUT(1901)의 제1 행을 참조하여, 염기 호출 사이클의 수는 N개라고 가정한다. 염기 호출 사이클 1-N1(즉, 염기 호출 사이클의 초기 수 N1)의 경우, 제2 염기 호출자(1416)의 신뢰도 점수에 높은(예를 들어, 90-100%) 가중치가 부여되고, 제1 염기 호출자(1414)의 신뢰도 점수에는 낮은(예를 들어, 0-10%) 가중치가 부여된다. 따라서, 염기 호출 사이클(1-N1) 동안, 제1 염기 호출자(1414)는 비활성화되거나 동작하지 않을 수 있다. 제1 염기 호출자(1414)는 (예를 들어, 제2 염기 호출자(1416)의 동작과 비교하여) 연산 집약적으로 동작하기 때문에, 이는 연산 효율을 증가시킨다. 논의된 바와 같이, 제1 N1 사이클 동안, 두 염기 호출자는 필적하는 성능을 가지며, 따라서 염기 호출의 품질 저하는 관찰되지 않는다.
여기서, N1은 1과 N2 사이의 염기 호출 사이클의 적절한 수이다(이후에 논의됨). 단지 예로서, N1은 100, 150, 200, 250 또는 다른 적절한 염기 호출 사이클의 수일 수 있다. N1은 두 염기 호출자 모두 합리적으로 비교 가능한 염기 호출 품질을 제공하는 초기 염기 호출 사이클의 수로 결정될 수 있다.
따라서, 예를 들어, 사이클 1과 N1 사이의 염기 호출 사이클의 경우, 최종 염기 호출 pf는 다음과 같이 제공된다(예를 들어, 제2 염기 호출자에게 100% 가중치를 제공한다고 가정):
사이클 1에서 Nl까지의 경우: pf(A) = p2(A); pf(C) = p2(C); pf(T) = p2(T); 및 pf(G) = p2(G).
식 5
논의된 바와 같이, 제1 염기 호출자(1414)는 적어도 초기 N1 사이클 동안 비활성화(즉, 대응하는 데이터 세트에서 동작하지 않음)될 수 있다. 제1 염기 호출자(1414)는 사이클(N1+ 1) 이후부터 데이터의 대응하는 세트에서 동작해야 한다는 사실에 유의한다(LUT(1901)의 제2 행 참조). 사이클(Nl+1) 및 후속 사이클에 대한 염기 호출을 만족스럽게 생성하기 위해, 제1 염기 호출자(1414)는 또한, 예를 들어, 도 7 및 도 10과 관련하여 논의된 바와 같이, 현재 사이클에 대한 염기 호출은 하나 이상의 과거 사이클 및 하나 이상의 미래 사이클로부터의 데이터에 기초하기 때문에, 사이클 (N1+1) 이전의 적어도 몇 개의 사이클도 동작해야 한다(추가 설명을 위해 도 15e와 관련된 논의도 참조). 따라서, 제1 염기 호출자(1414)는 사이클 1과 사이클(N1-T) 사이의 데이터의 대응하는 세트에서 동작하지 않을 수 있으며, 사이클(N1-T+l)부터 동작할 수 있다. T는 여기서 사이클(N1+1)에서 염기 호출을 시작하는 데 필요한 데이터인 임계 사이클 수이다.
이제 LUT(1901)의 제2 행을 참조하면, 일 예에서, 염기 호출 사이클 (N1+1) 내지 N2의 경우, 제1 가중치는 제2 염기 호출자(1416)의 신뢰도 점수에 부여되고, 제2 가중치는 제1 염기 호출자(1414)의 신뢰도 점수에 부여된다. 도 19a1의 예에서, 제1 및 제2 가중치는 모두 중간 가중치, 예를 들어, 약 50%이며, 이는 단지 예시일 뿐이다. 따라서, 이러한 사이클 동안, 염기 호출자(1414 및 1416)는 모두 동작한다. 따라서, 예를 들어, 사이클 Nl+1과 N2 사이의 염기 호출 사이클의 경우, 최종 점수 pf는 다음과 같이 주어진다:
사이클 (N1+1) 내지 N2의 경우:
pf(A) = 0.5xp1(A) + 0.5xp2(A);
pf(C) = 0.5xp1(C) + 0.5xp2(C);
pf(G) = 0.5xp1(G) + 0.5xp2(G); 및
pf(T) = 0.5 x p1(T) + 0.5 xp2(T) . 식 6
이제 LUT(1901)의 제3 행을 참조하면, 일 예에서, 염기 호출 사이클 (N2+1) 내지 N의 경우, 낮은(예를 들어, 0%) 가중치는 제2 염기 호출자(1416)의 신뢰도 점수에 부여되고, 높은(예를 들어, 100%) 가중치는 제1 염기 호출자(1414)의 신뢰도 점수에 부여된다. 이는, 본원에서 논의되는 바와 같이, 이후의 염기 호출 사이클 동안, 제1 염기 호출자(1414)는 제2 염기 호출자(1416)를 능가하는데, 그 이유는 제1 염기 호출자(1414)가 이후의 염기 호출 사이클 동안 신호 저하(도 17c, 17d 참조)를 처리할 수 있도록 더 잘 구비될 수 있기 때문이다.
따라서, 예를 들어, 사이클 (N2+1)과 N 사이의 염기 호출 사이클의 경우, 최종 점수 pf는 다음과 같이 주어진다:
사이클 (N2+1) 내지 N의 경우:
pf(A) =p2(A);
pf(C) = p2(C);
pf(T) = p2(T); 및
pf(G) = p2(G). 식 7
일 예에서, LUT(1901)(또는 본원에서 논의되는 임의의 다른 LUT)는 시스템(1400)의 메모리(도 14에 예시되지 않은 메모리)에 저장될 수 있다. 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)은 메모리로부터 LUT(1901)에 액세스하고, 현재 염기 호출 사이클 번호를 나타내는 상황 정보(1420)(예를 들어, 시간적 상황 정보)를 수신한다. 시간적 상황 정보에 기초하여, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)은 LUT(1901)의 적절한 행을 선택하고, 선택된 행에 지정된 가중치에 따라 동작한다.
특수 염기 서열을 나타내는 염기 서열 상황 정보에 기반한 신뢰도 점수 보정(2개의 염기 호출자의 염기 호출이 일치하는 경우)
두 염기 호출자의 염기 호출이 일치하고, 염기 서열 상황 정보는 임의의 염기 호출자로부터 호출된 염기가 단독중합체(예를 들어, GGGGG), 플랭킹 단독중합체(예를 들어, GGTGG)를 갖는 서열, 근-단독중합체 또는 다른 특수 염기 서열을 포함하는 시나리오를 가정한다. 일 예에서, 5개의 연속적인 최종 염기 호출은 염기 호출 결합 모듈(1428)(또는 임의의 염기 호출자(1414, 1416))에 의해 이루어지고, 5개의 연속적인 최종 염기 호출은 특수 염기 서열을 포함하는 것으로 판명된다. 본원에서 이전에 논의된 바와 같이(도 18 참조), 이러한 특수 염기 서열에 대한 오류 확률은 더 높을 수 있다. 따라서, 시스템(1400)은 이러한 염기 서열의 염기와 연관된 신뢰도 점수를 수정하기 위해 특별한 조치를 취할 수 있다. 다시 말하면, 본 개시내용에서 논의된 특수 염기 서열(예를 들어, 단독중합체, 근-단독중합체, 또는 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열)의 일부 예는 5개의 염기를 갖는다는 사실에 유의한다. 그러나, 이러한 특수 염기 서열에는 임의의 다양한 수의 염기, 예를 들어 3개, 5개, 6개, 7개, 9개, 또는 또 다른 적절한 수의 염기가 있을 수 있다.
도 19b는 호출된 염기가 특수 염기 서열을 포함하는 경우에 사용될 염기 호출자를 나타내는 LUT(1905)를 도시한다. LUT(1905)에서, 문자 "X"는 임의의 염기, 예를 들어, A, C, T 또는 G를 나타낸다. 따라서, LUT(1905)에 포함된 임의의 염기 서열(예를 들어, GGXGG, GXGGG, GGGXG, GXXGG, GGXXG)의 경우, 제2 염기 호출자(1416)의 신뢰도 점수는 최종 신뢰도 점수를 결정하는 데 사용되어야 한다. 이는 발명자들의 실험을 통해 LUT(1905)에 표시된 임의의 특수 염기 서열을 만날 때 제2 염기 호출자(1416)가 제1 염기 호출자(1414)보다 성능이 우수하다는 것이 확인되었기 때문이다.
따라서, 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해 이루어진 5개의 연속적인 최종 염기 호출이 LUT(1905)의 특수 염기 서열 중 임의의 것인 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 5개의 염기 각각(또는 적어도 일부, 예를 들어 중간 염기)과 연관된 신뢰도 점수를 수정하여 5개의 염기에 대해 제2 염기 호출자(1416)에 의해 출력된 신뢰도 점수에 대응시킨다.
일 예에서, LUT(1905)(또는 본원에서 논의되는 임의의 다른 LUT)는 시스템(1400)의 메모리(도 14에 예시되지 않은 메모리)에 저장될 수 있다. 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)은 메모리로부터 LUT에 접근하여 상황 정보(1420)를 수신한다. 상황 정보에 기초하여, 스위칭 모듈(1422) 및/또는 염기 호출 결합 모듈(1428)은 LUT의 적절한 행을 선택하고, 선택된 행에 지정된 염기 호출 동작에 따라 동작한다. 달리 명시되지 않는 한, 이는 본 개시내용에서 논의되는 모든 LUT에 적용한다.
도 19c는 호출된 염기가 특수한 염기 서열을 포함하는 경우에 개별 염기 호출자의 신뢰도 점수에 부여된 가중치를 나타내는 LUT(1910)를 도시한다. LUT(1910)에 포함된 실제 가중치는 단지 예시일 뿐이며, 본 개시내용의 범위를 제한하지 않는다는 사실에 유의한다. 예를 들어, LUT(1910)의 제1 행을 참조하면, 특수 서열 GGXGG를 만나는 경우, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 60%의 가중치가 부여될 수 있고, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 40%의 가중치가 부여될 수 있다. 예를 들어, "X"로 표시된 서열의 중간(즉, 3번째) 염기는 T이고, 제1 염기 호출자(1414)는 p1(T)의 신뢰도 점수를 나타내고 제2 염기 호출자(1414)는 p2(T)의 신뢰도 점수를 나타낸다고 가정한다. 이러한 예에서, 최종 호출 염기는 T이며, 서열의 중간(즉, 3번째) 염기에 대한 최종 신뢰도 점수는 다음과 같다:
pf(A) = 0.6 x pl(A) + 0.4 x p2(A),
pf(C) = 0.6 x pi(C) + 0.4 p2(C),
pf(G) = 0.6 x pi(G) + 0.4 x p2(G), 및
pf(T) = 0.6 x p1(T) + 0.4 x p2(T). 식 8
일 예에서, LUT(1910)의 가중치는 테스트 및 보정을 통해 경험적으로 결정될 수 있다.
LUT(1910)의 다른 행도 또한 검출된 염기 서열에 기초하는 가중치를 가질 수 있다. 이러한 가중치는 미리 지정될 수 있으며, 이러한 가중치의 최적 값은 테스트 및 보정을 통해 결정될 수 있다.
LUT(1910)에 지정된 모든 예시적인 가중치에서, 제2 염기 호출자(1416)에 대한 가중치는 제1 염기 호출자(1414)에 대한 가중치보다 높다는 사실에 유의한다. 이는, 상기에서 논의된 바와 같이, 일부 예에서, 제2 염기 호출자(1416)가 LUT에 표시된 임의의 특수 염기 서열에 직면할 때 제1 염기 호출자(1414)보다 성능이 뛰어날 수 있기 때문이다.
클러스터 내 버블 검출에 기반한 최종 분류 정보의 생성
앞에서 논의된 바와 같이, 때로는 하나 이상의 염기 호출 동작 순서 중에 하나 이상의 클러스터 위에 버블이 형성되는 경우가 있다. 이러한 버블은 클러스터에 존재하는 임의의 액체에 있는 가스(예를 들어, 공기)의 소구체(예를 들어, 염기 호출에 사용되는 시약 내의 버블)일 수 있다. 버블의 존재는 영향을 받은 클러스터에서 캡처한 이미지를 분석하여 검출할 수 있다. 예를 들어, 클러스터 내 버블의 존재는 클러스터의 캡처된 이미지에서 고유한 강도 신호 시그니처를 검출함으로써 추정할 수 있다. 일 예에서, 기타 상황 정보(1610)는 클러스터로부터의 센서 데이터의 세트(1601)가 이러한 버블과 연관되어 있는지의 여부를 나타낼 수 있다.
도 19d는 플로우 셀의 클러스터에서 하나 이상의 버블의 검출을 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(1915)를 도시한다. 예를 들어, LUT(1915)의 제1 행을 참조하면, 버블이 플로우 셀에서 검출되지 않는 경우, 최종 염기 호출은 일반적으로는, 예를 들어, 본 개시내용에서 논의된 임의의 적절한 동작 방식에 따라 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해 수행된다.
LUT(1915)의 제2 행을 참조하면, 하나 이상의 버블이 플로우 셀의 클러스터에서 검출되는 시나리오가 논의된다. 일반적으로, 제1 염기 호출자(1414)는 이러한 버블을 포함하는 클러스터에 대한 염기 호출을 처리하도록 잘 장착되어 있다. 따라서, 일 실시형태에서, 클러스터 내의 버블의 존재를 나타내는 기타 상황 정보(1610)(도 16 참조)에 응답하여, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 대해 상대적으로 더 높은 가중치(예를 들어, 90 내지 100% 가중치)를 배치하고, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 대해 상대적으로 낮은 가중치(예를 들어, 0 내지 10% 가중치)를 배치한다.
플로우 셀의 타일은 복수의 클러스터를 포함하고, 버블은, 예를 들어, 타일의 단일 클러스터에서 검출된다는 사실에 유의한다. 따라서, 단일 클러스터의 센서 데이터는 LUT(1915)의 제2 행에 따라 주로 제1 염기 호출자(1414)에 의해 처리되는 반면, 타일의 다른 클러스터의 센서 데이터는 LUT(1915)의 제1 행에 따라 제1 염기 호출자(1414) 및/또는 제2 염기 호출자(1416)에 의해 처리된다.
염기 호출 사이클 1 내지 Na 동안에는 클러스터에서 버블이 검출되지 않았고, 사이클 (Na+1)에서 클러스터가 버블을 포함하는 것으로 검출되었다고 가정한다. 따라서, 염기 호출 사이클 (Na+1)부터, 제1 염기 호출자(1414)는 LUT(1915)의 제2 행에 따라 클러스터의 센서 데이터를 처리하게 된다. 그러나, 사이클 (Na+1) 이전(즉, 사이클 1 내지 Na)에, 제1 염기 호출자(1414)는 해당 클러스터의 센서 데이터에 대해 동작하지 않았으며, 제2 염기 호출자(1416)가 해당 클러스터의 센서 데이터에 대해 동작하였다고 가정한다. 그러나, 제1 염기 호출자(1414)가 클러스터 (Na+1)에서 염기 호출을 시작하기 위해서는, 제1 염기 호출자(1414)는 또한 (예를 들어, 도 7 및 도 10과 관련하여 논의된 바와 같이, 현재 사이클에 대한 염기 호출은 또한 하나 이상의 과거 사이클 및 하나 이상의 미래 사이클로부터의 데이터에 기초하고; 또한 도 15e와 관련된 논의도 참조하기 때문에) 적어도 몇 개의 과거 사이클을 동작해야 한다. 따라서, 사이클 (Na+1)에서 버블의 존재를 나타내는 상황 정보에 응답하여, 제1 염기 호출자는 사이클 (Na+1) 이전에 발생하는 몇 개의 사이클 동안 센서 데이터를 처리(예를 들어, 사이클 Na, 사이클 (Na-1), 사이클 (Na-2), ..., (Na-T) 동안 센서 데이터를 처리하며, 이러한 과거 사이클의 처리에 기초하여, 이제 (Na+1)에서 사이클을 처리하고 염기를 호출한다. T는 현재 염기 호출 사이클에 대한 센서 데이터를 올바르게 처리하도록 제1 염기 호출자가 처리해야 하는 과거 염기 호출 사이클의 임계값 수이다.
클러스터 내 아웃 포커스 균일 검출에 기반한 최종 분류 정보의 생성
본원에서 이전에 논의된 바와 같이, 플로우 셀(1405)은 다양한 클러스터의 이미지를 캡처하기 위한 렌즈(예를 들어, 마이크로렌즈 또는 다른 광학 구성요소의 어레이를 포함하는 필터 층(124))를 포함할 수 있다. 일 예에서, 이미지 센서 또는 카메라가 플로우 셀 주위로 이동함에 따라, 이미지를 캡처할 때 다양한 클러스터에 초점을 맞추는 데 약간의 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 에지 클러스터(1407a)는 클러스터의 이미지가 캡처될 때 비-에지 클러스터(1407b)에 비해 초점이 약간 어긋날 수 있다. 초점이 맞지 않는 이벤트는 또한 렌즈의 움직임으로 인해 야기되는 가열 또는 기계적 진동으로 인해 발생할 수도 있다.
도 19d1은 플로우 셀의 클러스터로부터 초점이 맞지 않는 이미지(들)의 검출을 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(1917)를 도시한다. 예를 들어, LUT(1917)의 제1 행을 참조하면, 초점이 맞지 않는 이미지가 플로우 셀에서 검출되지 않는 경우, 최종 염기 호출은 일반적으로는, 예를 들어, 본 개시내용에서 논의된 임의의 적절한 동작 방식에 따라 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해 수행된다.
LUT(1917)의 제2 행을 참조하면, 초점이 맞지 않는 이미지(들)가 플로우 셀의 하나 이상의 클러스터로부터 검출되는 시나리오가 논의된다. 일반적으로, 제1 염기 호출자(1414)는 이러한 초점이 맞지 않는 이미지를 생성하는 클러스터에 대한 염기 호출을 처리하도록 잘 장착되어 있다. 따라서, 일 실시형태에서, 클러스터로부터의 초점이 맞지 않는 이미지의 존재를 나타내는 기타 상황 정보(1610)(도 16 참조)에 응답하여, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 대해 상대적으로 더 높은 가중치(예를 들어, 90 내지 100% 가중치)를 배치하고, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 대해 상대적으로 낮은 가중치(예를 들어, 0 내지 10% 가중치)를 배치한다.
플로우 셀의 타일은 복수의 클러스터를 포함하고, 초점이 맞지 않는 이미지는, 예를 들어, 타일의 단일 클러스터 또는 몇 개의 클러스터(그러나, 클러스터의 전부 또는 심지어 대부분은 아님)에서 검출될 수 있다는 사실에 유의한다. 따라서, 초점이 맞지 않는 이미지를 갖는 하나 이상의 클러스터의 센서 데이터는 LUT(1915)의 제2 행에 따라 주로 제1 염기 호출자(1414)에 의해 처리되는 반면, 타일의 다른 클러스터의 센서 데이터는 LUT(1915)의 제1 행에 따라 제1 염기 호출자(1414) 및/또는 제2 염기 호출자(1416)에 의해 처리된다.
사용된 시약에 기초하여 2개의 염기 호출자로부터의 신뢰도 점수의 정규화 비율
앞에서 논의된 바와 같이, 시약은 염기 호출에서 중요한 역할을 한다. 단지 예로서, 제1 염기 호출자(1414)는 제1 그룹의 시약이 사용될 경우에는 제2 염기 호출자(1416)보다 더 적합할 수 있으며, 제1 염기 호출자(1414)는 제2 그룹의 시약이 사용될 경우에는 제2 염기 호출자(1416)보다 덜 적합할 수 있다. 일 실시형태에서, 상황 정보(1601)는 사용된 시약의 유형을 나타내며, 상황 정보 생성 모듈(1418)은 최종 신뢰도 점수를 결정하기 위해 2개의 염기 호출자로부터의 신뢰도 점수에 대한 정규화된 가중치를 지정할 수 있다.
도 19e는 사용된 시약 그룹에 기초하여 개별 염기 호출자의 신뢰도 점수에 부여된 예시적인 가중치를 나타내는 LUT(1920)를 도시한다. 예를 들어, LUT(1920)의 제1 행을 참조하면, 예시적인 시약 그룹 A가 사용되는 경우, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 Al%의 가중치가 부여되고, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 A2%의 가중치가 부여되며, 여기서 A1+A2 = 100이다. 유사하게, LUT(1920)의 제2 행을 참조하면, 예시적인 시약 그룹 B가 사용되는 경우, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 Bl%의 가중치가 부여되고, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 B2%의 가중치가 부여되며, 여기서 B1+B2 = 100이다.
대수 확률 영역에서 2개의 염기 호출자로부터의 신뢰도 점수의 정규화 비율
상기 다양한 예 및 실시형태는 확률 측면에서 신뢰도 점수를 논의한다. 그러나, 일 실시형태에서, 신뢰도 점수는 로그 척도를 사용하여 표현될 수 있으며, (예를 들어, 식 1 내지 8과 관련하여) 본원에서 논의된 수학적 연산은 로그 척도를 사용하여 표현된 신뢰도 점수로 수행될 수 있다. 예를 들어, Phred 품질 점수는 자동화된 DNA 서열 분석에 의해 생성되는 핵염기의 식별 품질의 측정값이다. Phred 품질 점수 Q는 다음과 같이 염기 호출 확률 P와 대수적으로 관련된 속성으로 정의된다:
Q = - 10 x log10P. 식 9
따라서, 90% 염기 호출 정확도(예를 들어, 0.9의 값을 갖는 p1(c))는 대응하는 Phred 점수 10으로 변환되고, 99% 염기 호출 정확도(예를 들어, 0.99의 값을 갖는 p1(c))는 대응하는 Phred 점수 20으로 변환된다. 여기서, P는 염기 호출 확률이며, 이는 다음과 같이 오류 확률 E와 관련된다: P = (1-E). 따라서, Phred 품질 점수 Q는 다음과 같이 오류 확률 E와 관련된다: Q = - 10 * log10(1-E), 여기서 E는 특정 염기 호출의 오류 확률이다. 품질 점수 및 오류 확률에 대한 추가적인 세부사항은, 예를 들어, 2021년 7월 28일자로 출원된 "염기 호출 시스템의 품질 점수 보정(Quality Score Calibration of Basecalling Systems)"이라는 발명의 명칭의 공동 계류 중인 미국 임시 특허출원 제63/226,707호(대리인 문서 번호(ILLM 1045-1/IP-2093-PRV))에서 논의되며, 이는 본원에서 참고로 포함된다.
일 실시형태에서, (예를 들어, 식 1 내지 8과 관련하여) 본원에서 논의되는 수학적 연산은 신뢰도 점수 대신 Phred 점수를 사용하여 수행될 수 있다. 따라서, 수학적 연산이 Phred 점수 또는 품질 점수를 사용하는 일부 예에서, 사용될 염기 호출자의 선택은 (예를 들어, 식 1 내지 8과 관련하여 논의된 바와 같이) Phred 점수 또는 품질 점수에 기초할 수 있다.
센서 데이터와 연관된 공간적 상황(예를 들어, 에지 타일)에 기초한 2개의 염기 호출자의 최종 신뢰도 점수의 생성
도 17a와 관련하여 이전에 논의된 바와 같이, 일부 타일은 타일의 공간적 위치에 기초하여 에지 타일로 분류될 수 있다. 예를 들어, 도 17a에서, 플로우 셀(1405)의 임의의 에지에 인접한 타일은 에지 타일(1406a)로 표지되고, 나머지 타일은 비-에지 타일(1406b)로 표지된다. 예를 들어, 플로우 셀(1404)의 수직(예를 들어, Y축을 따라) 및/또는 수평(예를 들어, X축을 따라) 에지 상에 있는 타일은 도 14에 예시된 바와 같이 에지 타일(1406)로 분류된다. 따라서, 에지 타일(1406)은 플로우 셀(1404)의 대응하는 에지에 바로 인접한다.
또한 도 17a와 관련하여 논의된 바와 같이, 일 예에서, 타일에 대한 염기 호출 동작과 관련된 파라미터는 타일의 상대 위치를 기반으로 할 수 있다. 예를 들어, 도 1과 관련하여 논의된 여기 광(101)은 플로우 셀의 타일을 향해 지향되고, 상이한 타일은 예를 들어, 개별 타일의 위치 및/또는 여기 광(101)을 방출하는 하나 이상의 광원의 위치에 기초하여 상이한 양의 여기 광(101)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 여기 광(101)을 방출하는 광원(들)이 플로우 셀 위에 수직으로 있는 경우, 비-에지 타일(1406b)은 에지 타일(1406a)과 상이한 양의 광을 수신할 수 있다. 다른 예에서, 플로우 셀(1405) 주변의 주변 또는 외부 광(예를 들어, 바이오센서 외부로부터의 주변 광)은 플로우 셀(1405)의 개별 타일에 의해 수신되는 여기 광(101)의 양 및/또는 특성에 영향을 미칠 수 있다. 단지 예로서, 에지 타일(1406a)은 플로우 셀(1405) 외부로부터 일부 양의 주변 광과 함께 여기 광(101)을 수신할 수 있는 반면, 비-에지 타일(1406b)은 여기 광(101)을 주로 수신할 수 있다. 또 다른 예에서, 플로우 셀(1405)에 포함된 개별 센서(또는 픽셀 또는 광다이오드)(예를 들어, 도 1에 도시된 센서(106, 108, 110, 112, 114))는 대응하는 타일의 위치에 기초하는 대응하는 센서의 위치에 기초하여 광을 감지할 수 있다. 예를 들어, 에지 타일(1406a)과 연관된 하나 이상의 센서에 의해 수행되는 감지 동작은 비-에지 타일(1406b)과 연관된 하나 이상의 다른 센서의 감지 동작에 대한 주변 광의 영향보다 상대적으로 더 (여기 광(101)과 함께) 주변 광에 의해 영향을 받을 수 있다. 다른 예에서, 다양한 타일에 대한 반응물(이는, 예를 들어, 시약, 효소, 샘플, 기타 생체분자, 및 완충 용액과 같은 염기 호출 동안 원하는 반응을 얻는 데 사용될 수 있는 임의의 물질을 포함함)의 유동은 또한 타일 위치에 의해 영향을 받을 수도 있다. 예를 들어, 반응물의 소스 근처에 있는 타일은 소스에서 멀리 있는 타일보다 더 많은 양의 반응물을 받을 수 있다.
일 예에서, 센서 데이터의 세트(1601)(도 16 참조)와 연관된 공간적 상황 정보(1604)는 센서 데이터의 세트(1601)가 에지 타일(1406a)에서 생성되었는지 또는 비-에지 타일(1406b)에서 생성되었는지에 관한 정보를 포함한다.
도 19f는 타일의 공간적 분류를 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(1925)를 도시한다. 예를 들어, LUT(1925)의 제1 행을 참조하면, 비-에지 타일의 경우, 최종 염기 호출은 일반적으로는, 예를 들어, 본 개시내용에서 논의된 임의의 적절한 동작 방식에 따라 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해 수행된다.
LUT(1925)의 제2 행을 참조하면, 에지 타일을 위한 최종 염기 호출에 대한 시나리오가 논의된다. 일반적으로, 본원에서 논의된 바와 같이, 제1 염기 호출자(1414)는 에지 타일을 처리하도록 잘 장착되어 있다. 따라서, 일 실시형태에서, 에지 타일의 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 E1 가중치를 부여하고, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 E2 가중치를 부여하며, 여기서, 일 예에서, E1 는 E2보다 높고, E1과 E2의 합은 100%이다(즉, 가중치는 정규화된다).
센서 데이터와 연관된 공간적 상황, 예를 들어, 에지 클러스터에 기초한 2개의 염기 호출자의 최종 신뢰도 점수의 생성
도 17b와 관련하여 이전에 논의된 바와 같이, 예시 타일(1406)의 클러스터(1407)는 에지 클러스터(1407a) 또는 비-에지 클러스터(1407b)로 분류된다. 또한 본원에서 이전에 논의된 바와 같이, 플로우 셀(1405)은 다양한 클러스터의 이미지를 캡처하기 위한 렌즈(예를 들어, 마이크로렌즈 또는 다른 광학 구성요소의 어레이를 포함하는 필터 층(124))를 포함할 수 있으며, 에지 클러스터(1407a)는 클러스터의 이미지가 캡처될 때 비-에지 클러스터(1407b)에 대해 초점이 약간 벗어날 수 있다. 따라서, 구현예에 따라, 제1 또는 제2 염기 호출자(1414 또는 1416) 중 하나는 에지 클러스터(1407a)로부터의 센서 데이터를 처리하는 데 더 적합할 수 있는 반면, 제1 또는 제2 염기 호출자(1414 또는 1416) 중 다른 하나는 비-에지 클러스터(1407b)로부터의 센서 데이터를 처리하는 데 더 적합할 수 있다. 일 예에서, 센서 데이터의 세트(1601)와 연관된 공간적 상황 정보(1604)(도 16 참조)는 센서 데이터의 세트(1601)가 하나 이상의 에지 클러스터(1407a) 또는 하나 이상의 비-에지 클러스터(1407b)로부터 생성되었는지의 여부에 관한 정보를 포함하며, 이에 기초하여, 센서 데이터의 세트(1601)는 제1 또는 제2 염기 호출자(1414 또는 1416) 중 특정의 하나 또는 둘 모두에 의해 처리될 수 있다.
도 19g는 타일의 공간적 분류를 고려하여 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(1930)를 도시한다. 예를 들어, LUT(1930)의 제1 행을 참조하면, 비-에지 클러스터의 경우, 최종 염기 호출은 일반적으로는, 예를 들어, 본 개시내용에서 논의된 임의의 적절한 동작 방식에 따라 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의해 수행된다.
LUT(1930)의 제2 행을 참조하면, 에지 클러스터를 위한 최종 염기 호출에 대한 시나리오가 논의된다. 일반적으로, 본원에서 논의된 바와 같이, 제1 염기 호출자(1414)는 에지 타일을 처리하도록 잘 장착될 수 있다. 따라서, 일 실시형태에서, 에지 클러스터의 경우, 염기 호출 결합 모듈(1428)은 제1 염기 호출자(1414)로부터의 신뢰도 점수에 C1 가중치를 부여하고, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수에 C2 가중치를 부여하며, 여기서, 일 예에서, C1은 C2보다 높고, C1과 C2의 합은 100%이다(즉, 가중치는 정규화된다). 일 예에서, 가중치 C1은 100%만큼 높을 수 있으며, 이 경우 제1 염기 호출자(1414)로부터의 분류 정보는 에지 클러스터의 염기 호출을 위해 독점적으로 사용된다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 같지 않거나 일치하지 않는 경우, 최종 신뢰도 점수의 하락
도 19a와 관련하여 논의된 바와 같이, 제1 염기 호출자(1414)는 p1(A), p1(C), p1(G), p1(T)의 제1 호출 염기 및 제1 신뢰도 점수를 출력하며; 제2 염기 호출자(1416)는 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)의 제2 호출 염기 및 제2 신뢰도 점수를 출력한다. 일 예에서, 소정 염기의 경우, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기는 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않을 수 있다.
예를 들어, 제1 염기 호출자(1414)는 염기를 p1(A)의 신뢰도 점수를 갖는 A라고 호출하고 제2 염기 호출자(1416)는 염기를 p2(C)의 신뢰도 점수를 갖는 C로 호출한다고 가정한다. 이러한 시나리오에서, 염기 호출 결합 모듈(1428)에 의한 최종 호출 염기 출력은 다음과 같다:
최종 호출 염기 = A, p1(A)이 p2(C)보다 높은 경우; 또는
C, p1(A)이 p2(C)보다 낮은 경우. 식 10
2개의 염기 호출자로부터의 2개의 염기 호출이 일치하지 않기 때문에, 오류 확률이 높다는 사실에 유의한다. 따라서, 최종 신뢰도 점수가 낮아질 수 있다. 예를 들어, p1(A)가 p2(C)보다 높고(즉, p1(A) > p2(C)), 최종 호출 염기는 A라고 가정한다. 그러면, A에 대응하는 최종 신뢰도 점수 pf(A)는 다음과 같다:
pf(A) = (p1(A) 및 p2(A)) 중 낮은 값. 식 11
따라서, 2개의 염기 호출자에 의한 호출 염기의 불일치로 인해 최종 신뢰도 점수는 인위적으로 낮아진다.
다른 예에서, 최종 신뢰도 점수 pf(A)는 다음과 같이 감소된다:
pf(A) = W1 x p1(A), 여기서 가중치 W1은 1보다 작다. 식 12
따라서, 2개의 염기 호출자에 의한 호출 염기의 불일치로 인해 1보다 작은 적절한 가중치 W1을 사용하여 최종 신뢰도 점수를 낮춘다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 특정 상황 정보(예를 들어, 특수 염기 서열)와 함께 같지 않거나 일치하지 않는 경우
상기에서 논의된 바와 같이, 제1 염기 호출자(1414)는 p1(A), p1(C), p1(G), p1(T)의 제1 호출 염기 및 제1 신뢰도 점수를 출력하며; 제2 염기 호출자(1416)는 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)의 제2 호출 염기 및 제2 신뢰도 점수를 출력한다. 일 예에서, 소정 염기의 경우, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기는 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않을 수 있다.
일 실시형태에서, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기는 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않고, 이러한 불일치는 또한 하나 이상의 특정 상황 정보를 수반함으로써, 이러한 상황 정보를 최종 호출 염기에 대해 고려할 수 있다.
도 20a는 (i) 특수 염기 서열이 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(2000)를 도시한다. 예를 들어, LUT(2000)의 제1 행을 참조하면, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하고, 특수 염기 서열, 예를 들어 단독중합체(예를 들어, GGGGG), 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열, 또는 근-단독중합체(예를 들어, GGXGG)가 검출되는 시나리오가 논의된다. 이러한 특수 서열의 추가의 예가 도 19b와 관련하여 논의된다. 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하기 때문에, 최종 호출 염기는 제1 및 제2 염기 호출자로부터의 호출 염기와 일치할 것이며, 신뢰도 점수는 도 19b에 따라 및/또는 본원에서 논의되는 임의의 적절한 동작 방식에 따라 산출할 수 있다. 또한 전술된 바와 같이, 본 개시내용에서 논의된 특수 염기 서열(예를 들어, 단독중합체, 근-단독중합체, 또는 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열)의 일부 예는 5개의 염기를 갖는다는 사실에 유의한다. 그러나, 이러한 특수 염기 서열에는 임의의 다양한 수의 염기, 예를 들어 3개, 5개, 6개, 7개, 9개, 또는 또 다른 적절한 수의 염기가 있을 수 있다.
이제, LUT(2000)의 제2 행을 참조하면, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않고, 특수 염기 서열, 예를 들어 단독중합체(예를 들어, GGGGG), 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열, 또는 근-단독중합체(예를 들어, GGXGG)가 검출되는 시나리오가 논의된다. 이러한 특수 서열의 추가의 예가 도 19b와 관련하여 논의된다. 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않기 때문에, 최종 호출 염기는 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기에 기반한다(예를 들어, 도 19b 및 도 19c와 관련하여 논의된 이유로 인해, 제2 염기 호출자(1416)는 이러한 특수 염기 서열에 대해 더 신뢰할 수 있다). 예를 들어, 최종 호출 염기에 대한 신뢰도 점수는 2개의 염기 호출자로부터의 대응하는 신뢰도 점수의 최소값 또는 평균(또는 다른 적절한 함수)일 수 있다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 특정 상황 정보(예를 들어, 버블 검출)와 함께 같지 않거나 일치하지 않는 경우
도 20b는 (i) 버블이 클러스터에서 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(2005)를 도시한다.
예를 들어, LUT(2005)의 제1 행을 참조하면, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하고, 어떤 클러스터에서도 버블이 검출되지 않는 시나리오가 논의된다. 따라서, 최종 염기 호출은 본원에서 논의되는 임의의 적절한 동작 방식에 따라 수행된다.
이제, LUT(2005)의 제2 행을 참조하면, (i) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않고, (ii) 클러스터에서 버블이 검출되는 시나리오가 논의된다. 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않기 때문에, 최종 호출 염기는 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기에 기반한다(예를 들어, 도 19d와 관련하여 논의된 이유로 인해, 제1 염기 호출자(1414)는 버블 검출 이벤트에 대해 더 신뢰할 수 있다). 예를 들어, 최종 호출 염기에 대한 신뢰도 점수는 2개의 염기 호출자로부터의 대응하는 신뢰도 점수의 최소값 또는 평균(또는 다른 적절한 함수)일 수 있다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 특정 상황 정보(예를 들어, 초점이 맞지 않는 이미지)와 함께 같지 않거나 일치하지 않는 경우
도 20c는 (i) 하나 이상의 초점이 맞지 않는 이미지가 적어도 하나의 클러스터로부터 검출되고 (ii) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(2010)를 도시한다.
예를 들어, LUT(2010)의 제1 행을 참조하면, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하고, 어떤 클러스터에서도 초점이 맞지 않는 이미지가 검출되지 않는 시나리오가 논의된다. 따라서, 최종 염기 호출은 본원에서 논의되는 임의의 적절한 동작 방식에 따라 수행된다.
이제, LUT(2010)의 제2 행을 참조하면, (i) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않고, (ii) 적어도 하나의 클러스터에서 하나 이상의 초점이 맞지 않는 이미지가 검출되는 시나리오가 논의된다. 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않기 때문에, 최종 호출 염기는 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기에 기반한다(예를 들어, 도 19d1과 관련하여 논의된 이유로 인해, 제1 염기 호출자(1414)는 초점이 맞지 않는 이미지 검출 이벤트에 대해 더 신뢰할 수 있다). 예를 들어, 최종 호출 염기에 대한 신뢰도 점수는 2개의 염기 호출자로부터의 대응하는 신뢰도 점수의 최소값 또는 평균(또는 다른 적절한 함수)일 수 있다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 특정 상황 정보(예를 들어, 에지 클러스터를 나타내는 공간적 상황 정보)와 함께 같지 않거나 일치하지 않는 경우
도 20d는 (i) 센서 데이터가 에지 클러스터로부터 생성되고 (ii) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않는 경우 도 14의 염기 호출 결합 모듈(1428)의 동작을 나타내는 LUT(2015)를 도시한다.
예를 들어, LUT(2015)의 제1 행을 참조하면, 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하고, 센서 데이터의 세트는 에지 클러스터에서 생성되는 시나리오가 논의된다. 따라서, 최종 염기 호출은 본원에서 논의되는 임의의 적절한 동작 방식, 예를 들어 도 19g와 관련하여 논의된 동작 방식에 따라 수행된다.
이제, LUT(2015)의 제2 행을 참조하면, (i) 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않고, (ii) 센서 데이터는 에지 클러스터에서 생성되는 시나리오가 논의된다. 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기가 제2 염기 호출자(1416)로부터의 제2 호출 염기와 일치하지 않기 때문에, 최종 호출 염기는 제1 염기 호출자(1414)로부터의 제1 호출 염기에 기반한다(예를 들어, 도 19g와 관련하여 논의된 이유로 인해, 제1 염기 호출자(1414)는 에지 클러스터에 대해 더 신뢰할 수 있다). 예를 들어, 최종 호출 염기에 대한 신뢰도 점수는 2개의 염기 호출자로부터의 대응하는 신뢰도 점수의 최소값 또는 평균(또는 다른 적절한 함수)일 수 있다.
잠재적으로 신뢰할 수 없는 신뢰도 점수의 검출, 및 이러한 검출에 기반한 염기 호출자 사이의 선택적 스위칭
도 19b 및 도 19c와 관련하여 본원에서 논의된 바와 같이, 제1 염기 호출자(1414)는, 예를 들어, 단독중합체(예를 들어, GGGGG), 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열, 또는 근-단독중합체(예를 들어, GGTGG)를 호출하는 경우, 일부 특이 검출 염기 서열에 대해 (예를 들어, 제2 염기 호출자에 비해) 만족스럽게 수행되지 않을 수 있다. 일 실시형태에서, 이러한 일부 서열의 경우, 제1 염기 호출자(1414)는 그의 호출된 염기에 대해 높은 신뢰도 점수를 생성할 수 있지만, 이러한 높은 신뢰도 점수는 호출된 염기에 대한 실제 신뢰도보다 더 높을 수 있다. 따라서, 예를 들어, 이러한 상대적으로 높은 신뢰도 점수(예를 들어, 임계값 초과)가 단독중합체에 대해 제1 염기 호출자(1414)에 의해 호출되거나, 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열 또는 근-단독중합체가 호출되는 경우, 이러한 높은 신뢰도 점수는 신뢰하지 못할 수 있다. 이러한 일부 시나리오에서는, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수가 사용될 수 있다.
일 예에서, 단독중합체, 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열, 또는 근-단독중합체의 경우, 서열의 중간 또는 제3 호출 염기와 연관된 신뢰도 점수 p1(A), p1(C), p1(G), p1(T)는 변경될 수 있다. 예를 들어, 플랭킹 단독중합체를 갖는 서열(예를 들어, GGTGG)의 경우, 제1 염기 호출자(1414)가 특정 신뢰도 점수로 제3 염기를 호출하고, 여기서 T인 제3 염기에 대한 신뢰도 점수는 (예를 들어, 임계값보다 높은) 상대적으로 높다고 가정한다. 따라서, 제2 염기 호출자(1416)로부터의 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T)는 플랭킹 단독중합체 또는 근-단독중합체를 갖는 5-염기 서열의 제3 염기에 대해 사용될 수 있으며, 최종 신뢰도 점수를 결정하는 데 사용될 수 있다.
2개의 염기 호출자의 분류 정보가 같지 않거나 일치하지 않는 경우, 결정되지 않은 염기 호출을 포함하기 위한 최종 염기 호출
일 예에서, 2개의 염기 호출자로부터의 분류 정보가 갖지 않거나 일치하지 않는 경우, 최종 염기 호출(1440)은 결정되지 않은 염기 호출 및 대응하는 신뢰도 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 다양한 염기에 대한 최종 신뢰도 점수는 최소값, 평균값, 최대값 또는 정규화된 가중 신뢰도 점수와 같은 본원에서 논의된 접근 방식 중 임의의 방식을 사용하여 생성될 수 있으며, 최종 염기 호출은 결정되지 않은 것으로 표시될 수 있다.
예를 들어, 제1 염기 호출 분류 정보(1434)는, 호출될 소정 염기에 대해, 신뢰도 점수 p1(A), p1(C), p1(G), p1(T) 및 A의 제1 호출 염기(예를 들어, p1(A)가 각각의 p1(C), p1(G), p1(T)보다 높기 때문임)를 포함한다고 가정한다. 또한, 제2 염기 호출 분류 정보(1436)는, 호출될 소정 염기에 대해, 신뢰도 점수 p2(A), p2(C), p2(G), p2(T) 및 C의 제2 호출 염기(예를 들어, p2(C)가 각각의 p2(A), p2(G), p2(T)보다 높기 때문임)를 포함한다고 가정한다. 2개의 염기 호출이 일치하지 않으므로, 최종 염기 호출은 "N"이며, 여기서, 일 예에서, "N"은 결정되지 않은 염기 호출을 나타낸다. 또 다른 예에서 그리고 본원에서 논의되는 특정 사용 사례에 대해, "N"은 염기 A 또는 C 중 어느 하나(즉, 2개의 염기 호출자에 의해 출력된 제1 및 제2 염기 호출)를 나타낼 수 있다. 최종 염기 호출 N에는 최종 신뢰도 점수가 추가될 수 있으며, 이는 본원에서 앞서 논의된 식 1 내지 8 중 임의의 것을 사용하여 계산될 수 있다.
신경망 기반 최종 염기 호출 결정 모듈
도 21은 염기 서열을 포함하는 미지의 분석물의 염기 호출을 예측하기 위해 복수의 염기 호출자를 포함하는 염기 호출 시스템(2100)을 도시하며, 여기서 신경망 기반의 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)은 복수의 염기 호출자 중 하나 이상의 출력에 기초하여 최종 염기 호출(1440)을 결정한다. 일 예에서, 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)은 제1 염기 호출 분류 정보(1434) 및 제2 염기 호출 분류 정보(1436)를 결합하여 최종 염기 호출(1440)을 생성하는 방법을 결정하기 위해 (예를 들어, 도 19a와 관련하여 논의된 바와 같이) 상황 정보 및 기타 변수를 고려한다. 시스템(2100)은 도 14의 시스템(1400)과 적어도 부분적으로 유사하다. 그러나, 도 14의 상황 정보 생성 모듈(1418) 및 염기 호출 결합 모듈(1428)은 도 21의 시스템(2100)에서 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)로 대체된다.
일 예에서, 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)은 2개의 염기 호출자(1414 및 1416)로부터의 출력을 사용하여 훈련된 신경망 기반 모듈이다. 이어서, 훈련된 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)은 염기 호출을 위해 사용된다. 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)의 훈련은 본원에서 논의되는 하나 이상의 최종 염기 호출 결정 동작에 기반할 수 있다. 도 21의 시스템(2100)의 동작은 도 14에 대한 논의 및 본원에서 제시된 최종 염기 호출 결정에 대한 추가 논의에 기반하여 명백해질 것이다. 다른 예에서, 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)은 로지스틱 회귀 모델(logistic regression model), 그래디언트 부스팅 트리 모델(gradient boosted trees model), 랜덤 포레스트 모델(random forest model), Naive Bayes 모델 등과 같은 또 다른 적절한 기계 학습 모델일 수 있다. 일 예에서, 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)은 2개의 분류 점수를 결합하여 최종 염기 호출(1440)을 생성할 수 있는 임의의 적절한 기계 학습 모델일 수 있다.
가중치 추정
다양한 가중치가 본 개시내용 전반에 걸쳐 본원에서 논의되었으며, 여기서 가중치는 최종 분류 정보를 생성하는 동안 제1 분류 정보(1434) 및 제2 분류 정보(1436)를 가중하는 데 사용된다. 가중치를 생성하기 위해 다양한 기술이 사용될 수 있다.
일 예에서, 도 21의 최종 염기 호출 결정 모듈(2128)의 훈련된 신경망 모델은 가중치를 미세 조정하는 데 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 가중치는 또한 시행착오 방법 또는 다른 적절한 방법을 사용하여 경험적으로 결정될 수도 있다. 또 다른 예에서, 신뢰도 점수의 예측 공분산 행렬은 경험적으로 추정되고 가중치를 추정하는 데 사용될 수 있다.
염기 호출 시스템 아키텍처
도 22는 일 구현예에 따른 염기 호출 시스템(2200)의 블록도이다. 염기 호출 시스템(2200)은 생물학적 또는 화학적 물질 중 적어도 하나에 관련된 임의의 정보 또는 데이터를 획득하도록 동작할 수 있다. 일부 구현예에서, 염기 호출 시스템(2200)은 벤치탑(bench-top) 디바이스 또는 데스크톱 컴퓨터와 유사할 수 있는 워크스테이션이다. 예를 들어, 원하는 반응을 이행하기 위한 시스템 및 구성요소의 대부분(또는 전부)이 공통 하우징(2216) 내에 있을 수 있다.
특정 구현예에서, 염기 호출 시스템(2200)은, 드 노보 서열분석(de novo sequencing), 전체 게놈 또는 표적 게놈 영역의 재서열분석, 및 메타게노믹스(metagenomics)를 포함하지만 이들로 제한되지 않는 다양한 적용을 위해 구성된 핵산 서열분석 시스템(또는 서열분석기)이다. 서열분석기는 또한 DNA 또는 RNA 분석을 위해 사용될 수 있다. 일부 구현예에서, 염기 호출 시스템(2200)은 또한 바이오센서 내의 반응 부위를 생성하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 염기 호출 시스템(2200)은 샘플을 수용하도록, 그리고 샘플로부터 도출된 클론 증폭된 핵산의 표면 부착 클러스터를 생성하도록 구성될 수 있다. 각각의 클러스터는 바이오센서 내의 반응 부위를 구성하거나 그의 일부일 수 있다. [0359] 예시적인 염기 호출 시스템(2200)은 바이오센서(2202) 내에서 원하는 반응을 수행하기 위해 바이오센서(2202)와 상호작용하도록 구성된 시스템 리셉터클 또는 인터페이스(2212)를 포함할 수 있다. 도 22와 관련한 하기의 설명에서, 바이오센서(2202)는 시스템 리셉터클(2212) 내로 로딩된다. 그러나, 바이오센서(2202)를 포함하는 카트리지는 시스템 리셉터클(2212) 내로 삽입될 수 있고, 일부 상태에서, 카트리지는 일시적으로 또는 영구적으로 제거될 수 있다는 것이 이해된다. 전술된 바와 같이, 카트리지는, 특히, 유체 제어 및 유체 저장 구성요소를 포함할 수 있다.
특정 구현예에서, 염기 호출 시스템(2200)은 바이오센서(2202) 내에서 다수의 병렬 반응을 수행하도록 구성된다. 바이오센서(2202)는 원하는 반응이 발생할 수 있는 하나 이상의 반응 부위를 포함한다. 반응 부위들은, 예를 들어, 바이오센서의 고체 표면에 고정화되거나, 또는 바이오센서의 대응하는 반응 챔버 내에 위치되는 비드(또는 다른 이동가능한 기재)에 고정화될 수 있다. 반응 부위는, 예를 들어, 클론 증폭된 핵산의 클러스터를 포함할 수 있다. 바이오센서(2202)는 솔리드 스테이트 이미징 디바이스(예컨대, CCD 또는 CMOS 이미저) 및 이에 탑재되는 플로우 셀을 포함할 수 있다. 플로우 셀은, 염기 호출 시스템(2200)으로부터 용액을 수용하고 그 용액을 반응 부위를 향해 지향시키는 하나 이상의 플로우 채널을 포함할 수 있다. 선택적으로, 바이오센서(2202)는 열 에너지를 플로우 채널 내로 또는 플로우 채널 밖으로 이송하기 위한 열 요소와 결합하도록 구성될 수 있다.
염기 호출 시스템(2200)은 생물학적 또는 화학적 분석을 위한 미리 결정된 방법 또는 검정 프로토콜을 수행하기 위해 서로 상호작용하는 다양한 구성요소, 조립체, 및 시스템(또는 서브시스템)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 염기 호출 시스템(2200)은 염기 호출 시스템(2200)의 다양한 구성요소, 조립체, 및 서브시스템, 및 또한 바이오센서(2202)와 통신할 수 있는 시스템 제어기(2204)를 포함한다. 예를 들어, 시스템 리셉터클(2212)에 더하여, 염기 호출 시스템(2200)은 또한 염기 호출 시스템(2200) 및 바이오센서(2202)의 유체 네트워크 전체에 걸쳐 유체의 유동을 제어하기 위한 유체 제어 시스템(2206); 생물검정 시스템에 의해 사용될 수 있는 모든 유체(예를 들어, 기체 또는 액체)를 보유하도록 구성된 유체 저장 시스템(2208); 유체 네트워크, 유체 저장 시스템(2208), 및/또는 바이오센서(2202)에서의 유체의 온도를 조절할 수 있는 온도 제어 시스템(2210); 및 바이오센서(2202)를 조명하도록 구성된 조명 시스템(2209)을 포함할 수 있다. 전술된 바와 같이, 바이오센서(2202)를 갖는 카트리지가 시스템 리셉터클(2212) 내로 로딩되는 경우, 카트리지는 또한 유체 제어 및 유체 저장 구성요소를 포함할 수 있다.
또한, 도시된 바와 같이, 염기 호출 시스템(2200)은 사용자와 상호작용하는 사용자 인터페이스(2214)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(2214)는 사용자로부터의 정보를 디스플레이하거나 요청하기 위한 디스플레이(2213) 및 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 입력 디바이스(2215)를 포함할 수 있다. 일부 구현예에서, 디스플레이(2213) 및 사용자 입력 디바이스(2215)는 동일한 디바이스이다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(2214)는 개인의 터치의 존재를 검출하도록, 그리고 또한 디스플레이 상의 터치의 위치를 식별하도록 구성된 터치 감응형 디스플레이를 포함할 수 있다. 그러나, 마우스, 터치패드, 키보드, 키패드, 핸드헬드 스캐너, 음성 인식 시스템, 모션 인식 시스템 등과 같은 다른 사용자 입력 디바이스(2215)가 사용될 수 있다. 하기에서 더 상세히 논의되는 바와 같이, 염기 호출 시스템(2200)은 원하는 반응을 수행하기 위해, 바이오센서(2202)(예를 들어, 카트리지의 형태로 있음)를 포함하는 다양한 구성요소와 통신할 수 있다. 염기 호출 시스템(2200)은 또한 사용자에게 원하는 정보를 제공하기 위해 바이오센서로부터 획득된 데이터를 분석하도록 구성될 수 있다.
시스템 제어기(2204)는 마이크로제어기를 사용하는 시스템, 축약 명령어 세트 컴퓨터(RISC: Reduced Instruction Set Computer), 특정용도용 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA), 논리 회로, 및 본원에 기술된 함수를 실행할 수 있는 임의의 다른 회로 또는 프로세서를 포함하는, 임의의 프로세서 기반 또는 마이크로프로세서 기반 시스템을 포함할 수 있다. 위의 예는 단지 예시적인 것이며, 따라서, 어떠한 방식으로든, 용어 "시스템 제어기"의 정의 및/또는 의미를 제한하도록 의도되지 않는다. 예시적인 구현예에서, 시스템 제어기(2204)는 검출 데이터를 획득하는 것 및 분석하는 것 중 적어도 하나를 위해 하나 이상의 저장 요소, 메모리, 또는 모듈에 저장된 명령어의 세트를 실행한다. 검출 데이터는 픽셀 신호의 복수의 서열을 포함하여, 수백만 개의 센서(또는 픽셀) 각각으로부터의 픽셀 신호의 서열이 많은 염기 호출 사이클에 걸쳐서 검출될 수 있게 할 수 있다. 저장 요소를 염기 호출 시스템(2200) 내의 정보 소스 또는 물리적 메모리 요소의 형태로 있을 수 있다.
명령어의 세트는 본원에 기술된 다양한 구현예의 방법 및 프로세스와 같은 특정 동작을 수행하도록 염기 호출 시스템(2200) 또는 바이오센서(2202)에 지시하는 다양한 커맨드를 포함할 수 있다. 명령어의 세트는, 유형적(tangible)인 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체 또는 매체의 일부를 형성할 수 있는 소프트웨어 프로그램의 형태로 있을 수 있다. 본원에서 사용되는, 용어 "소프트웨어" 및 "펌웨어"는 상호교환가능하며, RAM 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 및 비휘발성 RAM(NVRAM) 메모리를 포함한, 컴퓨터에 의한 실행을 위한 메모리에 저장된 임의의 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 상기의 메모리 유형은 단지 예시적이며, 따라서, 컴퓨터 프로그램의 저장을 위해 사용가능한 메모리의 유형에 대한 제한은 아니다.
소프트웨어는 시스템 소프트웨어 또는 애플리케이션 소프트웨어와 같은 다양한 형태로 있을 수 있다. 또한, 소프트웨어는 별개의 프로그램의 집합의 형태, 또는 더 큰 프로그램 내의 프로그램 모듈 또는 프로그램 모듈의 일부분의 형태로 있을 수 있다. 소프트웨어는 또한 객체 지향 프로그래밍 형태의 모듈식 프로그래밍을 포함할 수 있다. 검출 데이터를 획득한 후에, 검출 데이터는 염기 호출 시스템(2200)에 의해 자동으로 처리될 수 있거나, 사용자 입력에 응답하여 처리될 수 있거나, 또는 다른 처리 기계에 의해 이루어진 요청(예를 들어, 통신 링크를 통한 원격 요청)에 응답하여 처리될 수 있다. 예시된 구현예에서, 시스템 제어기(2204)는 분석 모듈(2338)(도 23에 도시됨)을 포함한다. 다른 구현예에서, 시스템 제어기(2204)는 분석 모듈(2338)을 포함하지 않고, 대신에, 분석 모듈(2338)에 액세스한다(예를 들어, 분석 모듈(2338)은 클라우드 상에서 개별적으로 호스팅될 수 있음).
시스템 제어기(2204)는 통신 링크를 통해 염기 호출 시스템(2200)의 바이오센서(2202) 및 다른 구성요소에 접속될 수 있다. 시스템 제어기(2204)는 또한 현장외(off-site) 시스템 또는 서버에 통신가능하게 접속될 수 있다. 통신 링크는 유선, 코드, 또는 무선일 수 있다. 시스템 제어기(2204)는 사용자 인터페이스(2214) 및 사용자 입력 디바이스(2215)로부터 사용자 입력 또는 커맨드를 수신할 수 있다.
유체 제어 시스템(2206)은 유체 네트워크를 포함하며, 유체 네트워크를 통한 하나 이상의 유체의 유동을 지향시키고 조절하도록 구성된다. 유체 네트워크는 바이오센서(2202) 및 유체 저장 시스템(2208)과 유체 연통할 수 있다. 예를 들어, 선택 유체가, 제어된 방식으로, 유체 저장 시스템(2208)으로부터 인출되어 바이오센서(2202)로 지향될 수 있거나, 또는 유체가 바이오센서(2202)로부터 인출되어, 예를 들어, 유체 저장 시스템(2208) 내의 폐기물 저장조를 향해 지향될 수 있다. 도시되지는 않았지만, 유체 제어 시스템(2206)은 유체 네트워크 내의 유체의 유량 또는 압력을 검출하는 유동 센서를 포함할 수 있다. 센서는 시스템 제어기(2204)와 통신할 수 있다.
온도 제어 시스템(2210)은 유체 네트워크, 유체 저장 시스템(2208), 및/또는 바이오센서(2202)의 상이한 영역에서의 유체의 온도를 조절하도록 구성된다. 예를 들어, 온도 제어 시스템(2210)은, 바이오센서(2202)와 인터페이싱하고 바이오센서(2202) 내의 반응 부위를 따라 유동하는 유체의 온도를 제어하는 서모사이클러(thermocycler)를 포함할 수 있다. 온도 제어 시스템(2210)은, 또한, 염기 호출 시스템(2200) 또는 바이오센서(2202)의 고체 요소 또는 구성요소의 온도를 조절할 수 있다. 도시되지는 않았지만, 온도 제어 시스템(2210)은 유체의 온도를 검출하기 위한 센서 또는 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 센서는 시스템 제어기(2204)와 통신할 수 있다.
유체 저장 시스템(2208)은 바이오센서(2202)와 유체 연통하고, 내부에서 원하는 반응을 이행하는 데 사용되는 다양한 반응 구성요소 또는 반응물을 저장할 수 있다. 유체 저장 시스템(2208)은, 또한, 유체 네트워크 및 바이오센서(2202)를 세척 또는 세정하기 위한 그리고 반응물을 희석하기 위한 유체를 저장할 수 있다. 예를 들어, 유체 저장 시스템(2208)은 샘플, 시약, 효소, 다른 생체분자, 완충 용액, 수성 및 비극성 용액 등을 저장하기 위한 다양한 저장조를 포함할 수 있다. 더욱이, 유체 저장 시스템(2208)은, 또한, 바이오센서(2202)로부터 폐기물을 수용하기 위한 폐기물 저장조를 포함할 수 있다. 카트리지를 포함하는 구현예에서, 카트리지는 유체 저장 시스템, 유체 제어 시스템, 또는 온도 제어 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 시스템에 관한 것으로 본원에 기술된 구성요소 중 하나 이상은 카트리지 하우징 내에 포함될 수 있다. 예를 들어, 카트리지는 샘플, 시약, 효소, 다른 생체분자, 완충 용액, 수성 및 비극성 용액, 폐기물 등을 저장하기 위한 다양한 저장소를 가질 수 있다. 이와 같이, 유체 저장 시스템, 유체 제어 시스템 또는 온도 제어 시스템 중 하나 이상이 카트리지 또는 다른 바이오센서를 통해 생물검정 시스템과 제거가능하게 결합될 수 있다.
조명 시스템(2209)은 바이오센서를 조명하기 위한 광원(예컨대, 하나 이상의 LED들) 및 복수의 광학 구성요소들을 포함할 수 있다. 광원의 예는 레이저, 아크 램프, LED, 또는 레이저 다이오드를 포함할 수 있다. 광학 구성요소는, 예를 들어, 반사기, 다이크로익(dichroic), 빔 스플리터, 시준기, 렌즈, 필터, 웨지, 프리즘, 거울, 검출기 등일 수 있다. 조명 시스템을 사용하는 구현예에서, 조명 시스템(2209)은 여기 광을 반응 부위로 지향시키도록 구성될 수 있다. 하나의 예로서, 형광단은 광의 녹색 파장에 의해 여기될 수 있는데, 이는 여기 광의 그러한 파장이 대략 532 nm일 수 있기 때문이다. 일 구현예에서, 조명 시스템(2209)은 바이오센서(2202)의 표면의 표면 법선에 평행한 조명을 생성하도록 구성된다. 다른 구현예에서, 조명 시스템(2209)은 바이오센서(2202)의 표면의 표면 법선에 대해 오프각(off-angle)인 조명을 생성하도록 구성된다. 또 다른 구현예에서, 조명 시스템(2209)은 일부 평행 조명 및 일부 오프각 조명을 포함한 복수의 각도를 갖는 조명을 생성하도록 구성된다.
시스템 리셉터클 또는 인터페이스(2212)는 기계적 방식, 전기적 방식 및 유체 방식 중 적어도 하나로 바이오센서(2202)와 결합하도록 구성된다. 시스템 리셉터클(2212)은 바이오센서(2202)를 통한 유체의 유동을 용이하게 하기 위해 바이오센서(2202)를 원하는 배향으로 보유할 수 있다. 시스템 리셉터클(2212)은, 또한, 바이오센서(2202)와 결합하도록 구성된 전기 접촉부를 포함하여, 염기 호출 시스템(2200)이 바이오센서(2202)와 통신하고/하거나 바이오센서(2202)에 전력을 제공할 수 있게 할 수 있다. 또한, 시스템 리셉터클(2212)은 바이오센서(2202)와 결합하도록 구성된 유체 포트(예를 들어, 노즐)를 포함할 수 있다. 일부 구현예에서, 바이오센서(2202)는 기계적 방식으로, 전기적 방식으로, 그리고 또한 유체 방식으로 시스템 리셉터클(2212)에 제거가능하게 커플링된다.
또한, 염기 호출 시스템(2200)은 다른 시스템 또는 네트워크와 또는 다른 생물검정 시스템(2200)과 원격으로 통신할 수 있다. 생물검정 시스템(들)(2200)에 의해 획득된 검출 데이터는 원격 데이터베이스에 저장될 수 있다.
도 23은 도 22의 시스템에서 사용될 수 있는 시스템 제어기(2204)의 블록도이다. 일 구현예에서, 시스템 제어기(2204)는 서로 통신할 수 있는 하나 이상의 프로세서 또는 모듈을 포함한다. 프로세서 또는 모듈 각각은 특정 프로세스를 수행하기 위한 알고리즘(예를 들어, 유형적 그리고/또는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 저장된 명령어) 또는 서브알고리즘을 포함할 수 있다. 시스템 제어기(2204)는 개념적으로 모듈의 집합체로서 예시되지만, 전용 하드웨어 보드, DSP, 프로세서 등의 임의의 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 대안적으로, 시스템 제어기(2204)는 단일 프로세서 또는 다중 프로세서를 갖는 기성품 PC를 이용하여 구현될 수 있으며, 기능적 동작은 프로세서들 사이에 분산된다. 추가 옵션으로서, 후술되는 모듈은 소정의 모듈식 기능이 전용 하드웨어를 활용하여 수행되는 하이브리드 구성을 활용하여 구현될 수 있는 반면, 나머지 모듈식 기능은 기성품 PC 등을 활용하여 수행된다. 모듈은 또한 처리 유닛 내의 소프트웨어 모듈로서 구현될 수 있다.
동작 동안, 통신 포트(2320)는 정보(예를 들어, 커맨드)를 바이오센서(2202)(도 22) 및/또는 서브시스템(2206, 2208, 2210)(도 22)로 송신할 수 있거나 정보(예를 들어, 데이터)를 그것들로부터 수신할 수 있다. 구현예에서, 통신 포트(2320)는 픽셀 신호의 복수의 서열을 출력할 수 있다. 통신 포트(2320)는 사용자 인터페이스(2214)(도 22)로부터 사용자 입력을 수신할 수 있고, 데이터 또는 정보를 사용자 인터페이스(2214)로 송신할 수 있다. 바이오센서(2202) 또는 서브시스템(2206, 2208, 2210)로부터의 데이터는 생물검정 세션 동안 실시간으로 시스템 제어기(2204)에 의해 처리될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 데이터는 생물검정 세션 동안 시스템 메모리에 일시적으로 저장될 수 있고, 실시간 또는 오프라인 동작보다 느리게 처리될 수 있다.
도 23에 도시된 바와 같이, 시스템 제어기(2204)는 주 제어 모듈(2330)과 통신하는 복수의 모듈(2331 내지 2339)을 포함할 수 있다. 주 제어 모듈(2330)은 사용자 인터페이스(2214)(도 22)와 통신할 수 있다. 모듈(2331 내지 2339)이 주 제어 모듈(2330)과 직접 통신하는 것으로 도시되어 있지만, 모듈(2331 내지 2339)은 또한 서로, 사용자 인터페이스(2214), 및 바이오센서(2202)와 직접 통신할 수 있다. 또한, 모듈(2331 내지 2339)은 다른 모듈을 통해 주 제어 모듈(2330)과 통신할 수 있다.
복수의 모듈(2331 내지 2339)은 서브시스템(2206, 2208, 2210, 2209)과 각각 통신하는 시스템 모듈(2331 내지 2333, 2339)을 포함한다. 유체 제어 모듈(2331)은 유체 제어 시스템(2206)과 통신하여, 유체 네트워크를 통한 하나 이상의 유체의 유동을 제어하기 위해 유체 네트워크의 유동 센서 및 밸브를 제어할 수 있다. 유체 저장 모듈(2332)은 유체가 낮을 때 또는 폐기물 저장소가 최대 용량에 또는 그 근처에 있을 때 사용자에게 통지할 수 있다. 유체 저장 모듈(2332)은, 또한, 온도 제어 모듈(2333)과 통신하여, 유체가 원하는 온도로 저장될 수 있게 할 수 있다. 조명 모듈(2339)은 조명 시스템(2209)과 통신하여, 프로토콜 동안의 지정된 시간에, 예를 들어 원하는 반응(예를 들어, 결합 이벤트)이 발생한 후에, 반응 부위를 조명할 수 있다. 일부 구현예에서, 조명 모듈(2339)은 지정된 각도로 반응 부위를 조명하기 위해 조명 시스템(2209)과 통신할 수 있다.
복수의 모듈(2331 내지 2339)은, 또한, 바이오센서(2202)와 통신하는 디바이스 모듈(2334) 및 바이오센서(2202)에 관한 식별 정보를 결정하는 식별 모듈(2335)을 포함할 수 있다. 디바이스 모듈(2334)은, 예를 들어, 시스템 리셉터클(2212)과 통신하여, 바이오센서가 염기 호출 시스템(2200)과 전기적 및 유체 접속을 확립하였음을 확인할 수 있다. 식별 모듈(2335)은 바이오센서(2202)를 식별하는 신호를 수신할 수 있다. 식별 모듈(2335)은 다른 정보를 사용자에게 제공하기 위해 바이오센서(2202)의 정체성을 사용할 수 있다. 예를 들어, 식별 모듈(2335)은 로트 번호, 제조 날짜, 또는 바이오센서(2202)로 실행될 것이 추천되는 프로토콜을 결정할 수 있고, 이어서, 이를 디스플레이할 수 있다.
복수의 모듈(2331 내지 2339)은, 또한, 바이오센서(2202)로부터 신호 데이터(예를 들어, 이미지 데이터)를 수신 및 분석하는 분석 모듈(2338)(신호 처리 모듈 또는 신호 프로세서로도 칭해짐)을 포함한다. 분석 모듈(2338)은 검출 데이터를 저장하기 위한 메모리(예컨대, RAM 또는 플래시)를 포함한다. 검출 데이터는 픽셀 신호의 복수의 서열을 포함하여, 수백만 개의 센서(또는 픽셀) 각각으로부터의 픽셀 신호의 서열이 많은 염기 호출 사이클에 걸쳐서 검출될 수 있게 할 수 있다. 신호 데이터는 후속 분석을 위해 저장될 수 있거나, 또는 사용자에게 원하는 정보를 디스플레이하기 위해 사용자 인터페이스(2214)로 송신될 수 있다. 일부 구현예에서, 신호 데이터는 분석 모듈(2338)이 신호 데이터를 수신하기 전에 솔리드 스테이트 이미저(예를 들어, CMOS 이미지 센서)에 의해 처리될 수 있다.
분석 모듈(2338)은 복수의 서열분석 사이클 각각에서 광 검출기로부터 이미지 데이터를 획득하도록 구성된다. 이미지 데이터는 광 검출기에 의해 검출된 방출 신호로부터 유도되고, 신경망(예를 들어, 신경망 기반 템플릿 생성자(2348), 신경망 기반 염기 호출자(2358)(예를 들어, 도 7, 9 및 10 참조), 및/또는 신경망 기반 품질 스코러(scorer)(2368))를 통해 복수의 서열분석 사이클 각각에 대한 이미지 데이터를 처리하고, 복수의 서열분석 사이클 각각에서 분석물 중 적어도 일부에 대한 염기 호출을 생성한다.
프로토콜 모듈(2336, 2337)은 미리 결정된 검정 프로토콜을 이행할 때 서브시스템(2206, 2208, 2210)의 동작을 제어하기 위해 주 제어 모듈(2330)과 통신한다. 프로토콜 모듈(2336, 2337)은 미리 결정된 프로토콜에 따라 특정 동작을 수행할 것을 염기 호출 시스템(2200)에 지시하기 위한 명령어의 세트를 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 프로토콜 모듈은 합성에 의한 서열분석(SBS: sequencing-by-synthesis) 프로세스를 수행하기 위한 다양한 커맨드를 발행하도록 구성된 SBS 모듈(2336)일 수 있다. SBS에서, 템플릿 내의 뉴클레오티드의 서열을 결정하기 위해 핵산 템플릿을 따른 핵산 프라이머의 연장이 모니터링된다. 기초 화학적 프로세스는 중합화(예를 들어, 폴리머라제 효소에 의해 촉매화되는 바와 같음) 또는 결찰(ligation)(예를 들어, 리가아제 효소에 의해 촉매화됨)일 수 있다. 특정 중합효소 기반 SBS 구현예에서, 프라이머에 첨가되는 뉴클레오티드의 순서 및 유형의 검출이 템플릿의 서열을 결정하는 데 사용될 수 있도록 하는 템플릿 의존 방식으로, 형광 표지된 뉴클레오티드가 프라이머에 첨가된다(이에 의해, 프라이머를 연장함). 예를 들어, 제1 SBS 사이클을 개시하기 위해, 핵산 템플릿의 어레이를 수용하는 플로우 셀 내로/플로우 셀을 통해 하나 이상의 표지된 뉴클레오티드, DNA 중합효소 등을 전달하기 위한 커맨드가 제공될 수 있다. 핵산 템플릿은 대응하는 반응 부위에 위치될 수 있다. 프라이머 연장이 표지된 뉴클레오티드가 혼입되게 하는 그러한 반응 부위가 이미지화 이벤트를 통해 검출될 수 있다. 이미지화 이벤트 동안, 조명 시스템(2209)은 반응 부위에 여기 광을 제공할 수 있다. 선택적으로, 뉴클레오티드는, 일단 뉴클레오티드가 프라이머에 첨가되었다면, 추가 프라이머 연장을 종결시키는 가역적 종결 속성을 추가로 포함할 수 있다. 예를 들어, 가역적 종결자 모이오티를 갖는 뉴클레오티드 유사체를 프라이머에 첨가하여 모이오티를 제거하기 위한 차단제가 전달될 때까지 후속 연장이 발생하지 않도록 할 수 있다. 따라서 가역적 종결을 사용하는 구현예의 경우, (검출 발생 전 또는 후에) 플로우 셀에 차단제를 전달하도록 커맨드가 제공될 수 있다. 다양한 전달 단계들 사이의 세척(들)을 달성하기 위해 하나 이상의 커맨드가 제공될 수 있다. 그 다음, 사이클을 n번 반복하여 프라이머를 n개의 뉴클레오티드만큼 확장하여 길이 n의 서열을 검출할 수 있다. 예시적인 서열분석 기술은 예를 들어 문헌[Bentley et al., Nature 456:53-59 (2008)]; 국제공개 WO 04/018497호; 미국 특허 제7,057,026호; 국제공개 WO 91/06678호; 국제공개 WO 07/123744호; 미국 특허 제7,329,492호; 미국 특허 제7,211,414호; 미국 특허 제7,315,019호; 및 미국 특허 제7,405,281호에 기재되어 있으며, 이들 각각은 본원에 참고로 포함된다.
SBS 사이클의 뉴클레오티드 전달 단계의 경우, 단일 유형의 뉴클레오티드가 한 번에 전달될 수 있거나, 또는 다수의 상이한 뉴클레오티드 유형이(예를 들어, A, C, T, 및 G가 함께) 전달될 수 있다. 단일 유형의 뉴클레오티드만이 한 번에 존재하는 뉴클레오티드 전달 구성의 경우, 상이한 뉴클레오티드는 별개의 표지를 가질 필요가 없는데, 이는 그것들이 개별화된 전달 시에 고유한 시간적 분리에 기초하여 구별될 수 있기 때문이다. 따라서, 서열분석 방법 또는 장치는 단일 컬러 검출을 사용할 수 있다. 예를 들어, 여기 소스는 단일 파장의 또는 단일 파장 범위 내의 여기만을 제공할 필요가 있다. 전달이 플로우 셀 내에 한 번에 존재하는 다수의 상이한 뉴클레오티드를 생성하는 뉴클레오티드 전달 구성의 경우, 상이한 뉴클레오티드 유형을 혼입하는 부위는 혼합물 내의 각자의 뉴클레오티드 유형에 부착되는 상이한 형광 표지에 기초하여 구별될 수 있다. 예를 들어, 4개의 상이한 뉴클레오티드가 사용될 수 있으며, 각각은 4개의 상이한 형광단 중 하나를 갖는다. 일 구현예에서, 4개의 상이한 형광단은 스펙트럼의 4개의 상이한 영역에서의 여기를 사용하여 구별될 수 있다. 예를 들어, 4개의 상이한 여기 방사선 소스가 사용될 수 있다. 대안적으로, 4개 미만의 상이한 여기 소스가 사용될 수 있지만, 단일 소스로부터의 여기 방사선의 광학적 여과가 플로우 셀에서 상이한 범위의 여기 방사선을 생성하는 데 사용될 수 있다.
일부 구현예에서, 4개 미만의 상이한 컬러가 4개의 상이한 뉴클레오티드를 갖는 혼합물에서 검출될 수 있다. 예를 들어, 뉴클레오티드의 쌍들은 동일한 파장에서 검출될 수 있지만, 그 쌍의 하나의 구성원에 대해 다른 부재와 비교한 세기의 차이에 기초하여, 또는 그 쌍의 다른 구성원에 대해 검출된 신호와 비교한, 명백한 신호가 나타나거나 사라지게 하는 (예를 들어, 화학적 변형, 광화학적 변형, 또는 물리적 변형을 통한) 그 쌍의 하나의 구성원에 대한 변화에 기초하여 구별될 수 있다. 4개 미만의 색상 검출을 사용하여 4개의 상이한 뉴클레오티드를 구별하기 위한 예시적인 장치 및 방법은 예를 들어 미국 특허출원 제61/538,294호 및 제61/619,878호에 기재되어 있는데, 이들은 전체 내용이 참조로 본원에 포함된다. 2012년 9월 21일자로 출원된 미국 출원 제13/624,200호가 또한 전체가 본원에 참고로 포함된다.
복수의 프로토콜 모듈은, 또한, 바이오센서(2202) 내의 제품을 증폭시키기 위한 커맨드를 유체 제어 시스템(2206) 및 온도 제어 시스템(2210)에 발행하도록 구성된 샘플 준비(또는 생성) 모듈(2337)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 바이오센서(2202)는 염기 호출 시스템(2200)에 결합될 수 있다. 증폭 모듈(2337)은 필요한 증폭 성분을 바이오센서(2202) 내의 반응 챔버로 전달하라는 명령어를 유체 제어 시스템(2206)에 발행할 수 있다. 다른 구현예에서, 반응 부위는 증폭을 위한 일부 구성요소, 예컨대 템플릿 DNA 및/또는 프라이머를 이미 함유할 수 있다. 증폭 성분을 반응 챔버로 전달한 후에, 증폭 모듈(2337)은 알려진 증폭 프로토콜에 따라 상이한 온도 스테이지를 통해 순환할 것을 온도 제어 시스템(2210)에 지시할 수 있다. 일부 구현예에서, 증폭 및/또는 뉴클레오티드 혼입은 등온적으로 수행된다.
SBS 모듈(2336)은 클론 앰플리콘(clonal amplicon)의 클러스터가 플로우 셀의 채널 내의 국소화된 영역 상에 형성되는 브리지 PCR을 수행하라는 커맨드를 발행할 수 있다. 브리지 PCR을 통해 앰플리콘을 생성한 후, 앰플리콘은 단일 가닥 템플릿 DNA 또는 sstDNA를 만들기 위해 "선형화"될 수 있고, 서열분석 프라이머는 관심 영역을 플랭킹하는 유니버셜 서열에 혼성화될 수 있다. 예를 들어, 합성 방법에 의한 가역적 종결자 기반 서열분석은 위에 기재된 바와 같이 또는 하기와 같이 사용될 수 있다.
각각의 염기 호출 또는 서열분석 사이클은, 예를 들어 변형된 DNA 중합효소 및 4개의 유형의 뉴클레오티드의 혼합물을 사용함으로써 달성될 수 있는 단일 염기에 의해 sstDNA를 연장할 수 있다. 상이한 유형의 뉴클레오티드는 고유 형광 표지를 가질 수 있고, 각각의 뉴클레오티드는 각각의 사이클에서 단일 염기 혼입만이 발생하는 것을 허용하는 가역적 종결자를 추가로 가질 수 있다. 단일 염기가 sstDNA에 첨가된 후, 여기 광은 반응 부위 위로 입사할 수 있고, 형광 방출물이 검출될 수 있다. 검출 후에, 형광 표지 및 종결자는 sstDNA로부터 화학적으로 절단될 수 있다. 다른 유사한 염기 호출 또는 서열분석 사이클이 이어질 수 있다. 이러한 서열분석 프로토콜에서, SBS 모듈(2336)은 바이오센서(2202)를 통해 시약 및 효소 용액의 유동을 지향시킬 것을 유체 제어 시스템(2206)에 명령할 수 있다. 본원에 기술된 장치 및 방법으로 활용될 수 있는 예시적인 가역적 종결자 기반 SBS 방법은, 미국 특허출원공개 2007/0166705 A1호, 미국 특허출원공개 2006/0188901 A1호, 미국 특허 제7,057,026호, 미국 특허출원공개 2006/0240439 A1호, 미국 특허출원공개 2006/02814714709 A1호, PCT 국제공개 WO 05/065814호, PCT 국제공개 WO 06/064199호에 기재되어 있으며, 이들 각각은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다. 가역적 종결자 기반 SBS를 위한 예시적인 시약은 미국 특허 제7,541,444호; 미국 특허 제7,057,026호; 미국 특허 제7,427,673호; 미국 특허 제7,566,537호, 및 미국 특허 제7,592,435호에 기재되어 있으며, 이들 각각은 그 전체가 본원에 참고로 포함된다.
일부 구현예에서, 증폭 및 SBS 모듈은 단일 검정 프로토콜로 동작할 수 있는데, 여기서 예를 들어, 템플릿 핵산은 증폭되고, 후속하여, 동일한 카트리지 내에서 서열분석된다.
염기 호출 시스템(2200)은 또한 사용자가 검정 프로토콜을 재구성하는 것을 허용할 수 있다. 예를 들어, 염기 호출 시스템(2200)은 결정된 프로토콜을 수정하기 위한 옵션을 사용자 인터페이스(2214)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 바이오센서(2202)가 증폭을 위해 사용될 것으로 결정되는 경우, 염기 호출 시스템(2200)은 어닐링 사이클을 위한 온도를 요청할 수 있다. 더욱이, 염기 호출 시스템(2200)은 사용자가 선택된 검정 프로토콜에 대해 대체적으로 수용가능하지 않은 사용자 입력을 제공한 경우에 사용자에게 경고를 발행할 수 있다.
구현예에서, 바이오센서(2202)는 수백만 개의 센서(또는 픽셀)를 포함하고, 이들 각각은 연속적 염기 호출 사이클에 걸쳐서 픽셀 신호의 복수의 서열을 생성한다. 분석 모듈(2338)은 픽셀 신호의 복수의 서열을 검출하고, 이들을 센서의 어레이 상의 센서의 행방향 및/또는 열방향 위치에 따라, 그것들을 대응하는 센서(또는 픽셀)에 귀속시킨다.
센서 어레이에서의 각 센서는 플로우 셀의 타일에 대한 센서 데이터를 생성할 수 있으며, 여기서 유전 물질의 클러스터가 염기 호출 동작 동안에 배치되는 플로우 셀 상의 영역에 있는 타일이다. 센서 데이터는 픽셀 어레이에서의 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 소정의 사이클에 대해, 센서 데이터는 하나 초과의 이미지를 포함하여, 타일 데이터로서 픽셀당 다수의 피쳐를 생성할 수 있다.
도 24는 개시된 기술을 구현하는 데 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템(2400)의 단순화된 블록도이다. 컴퓨터 시스템(2400)은 버스 서브시스템(2455)을 통해 다수의 주변 디바이스와 통신하는 적어도 하나의 중앙 처리 유닛(CPU)(2472)을 포함한다. 이러한 주변 디바이스는, 예를 들어 메모리 디바이스 및 파일 저장 서브시스템(2436)을 포함하는 저장 서브시스템(2410), 사용자 인터페이스 입력 디바이스(2438), 사용자 인터페이스 출력 디바이스(2476), 및 네트워크 인터페이스 서브시스템(2474)을 포함할 수 있다. 입력 및 출력 디바이스는 컴퓨터 시스템(2400)과의 사용자 상호작용을 허용한다. 네트워크 인터페이스 서브시스템(2474)은 다른 컴퓨터 시스템에서의 대응하는 인터페이스 디바이스에 대한 인터페이스를 포함하는 인터페이스를 외부 네트워크에 제공한다.
사용자 인터페이스 입력 디바이스(2438)는 키보드; 마우스, 트랙볼, 터치패드, 또는 그래픽 태블릿과 같은 포인팅 디바이스; 스캐너; 디스플레이 내에 통합된 터치 스크린; 음성 인식 시스템 및 마이크로폰과 같은 오디오 입력 디바이스; 및 다른 유형의 입력 디바이스를 포함할 수 있다. 일반적으로, 용어 "입력 디바이스"의 사용은 정보를 컴퓨터 시스템(2400)에 입력하기 위한 모든 가능한 유형의 디바이스 및 방식을 포함하도록 의도된다.
사용자 인터페이스 출력 디바이스(2476)는 디스플레이 서브시스템, 프린터, 팩스 기계, 또는 오디오 출력 디바이스와 같은 비시각적 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이 서브시스템은 LED 디스플레이, 음극선관(CRT), 액정 디스플레이(LCD)와 같은 평면 디바이스, 프로젝션 디바이스, 또는 가시적인 이미지를 생성하기 위한 일부 다른 메커니즘을 포함할 수 있다. 디스플레이 서브시스템은 또한, 오디오 출력 디바이스와 같은 비시각적 디스플레이를 제공할 수 있다. 일반적으로, "출력 디바이스"라는 용어의 사용은 정보를 컴퓨터 시스템(2400)으로부터 사용자에게 또는 다른 기계 또는 컴퓨터 시스템에 출력하기 위한 모든 가능한 유형의 디바이스 및 방식을 포함하도록 의도된다.
저장 서브시스템(2410)은 본원에 기술된 모듈 및 방법 중 일부 또는 전부의 기능을 제공하는 프로그래밍 및 데이터 구성을 저장한다. 이들 소프트웨어 모듈은 일반적으로는 심층 학습 프로세서(2478)에 의해 실행된다.
일 구현예에서, 신경망은 구성 가능한 그리고 재구성 가능한 프로세서, 필드-프로그래밍 가능한 게이트 어레이(FPGA), 특정용도용 집적 회로(ASIC) 및/또는 코어스-그레인드 재구성가능한 아키텍처(CGRA) 및 그래픽 처리 유닛(GPU) 기타 구성된 디바이스일 수 있는 심층 학습 프로세서(2478)를 사용하여 구현된다. 심층 학습 프로세서(2478)는 Google Cloud Platform™, Xilinx™, 및 Cirrascale™과 같은 심층 학습 클라우드 플랫폼에 의해 호스팅될 수 있다. 심층 학습 프로세서(14978)의 예는 Google의 Tensor Processing Unit(TPU)™, 랙마운트 솔루션, 예컨대 GX4 Rackmount Series™, GX149 Rackmount Series™, NVIDIA DGX-1™, Microsoft의 Stratix V FPGA™, Graphcore의 Intelligent Processor Unit (IPU)™, Snapdragon processors™을 갖는 Qualcomm의 Zeroth Platform™, NVIDIA의 Volta™, NVIDIA의 DRIVE PX™, NVIDIA의 JETSON TX1/TX2 MODULE™, Intel의 Nirvana™, Movidius VPU™, Fujitsu DPI™, ARM의 DynamicIQ™, IBM TrueNorth™ 등을 포함한다.
저장 서브시스템(2410)에 사용되는 메모리 서브시스템(2422)은 프로그램 실행 동안 명령어 및 데이터의 저장을 위한 메인 랜덤 액세스 메모리(RAM)(2434) 및 고정된 명령어가 저장되는 판독 전용 메모리(ROM)(2432)를 포함하는 다수의 메모리를 포함할 수 있다. 파일 저장 서브시스템(2436)은 프로그램 및 데이터 파일들을 위한 영구 저장소를 제공할 수 있고, 하드 디스크 드라이브, 연관된 착탈식 매체와 함께 플로피 디스크 드라이브, CD-ROM 드라이브, 광학 드라이브, 또는 착탈식 매체 카트리지를 제공할 수 있다. 소정 구현예의 기능을 구현하는 모듈은 저장 서브시스템(2410) 내의 파일 저장 서브시스템(2436)에 의해, 또는 프로세서에 의해 액세스가능한 다른 기계에 저장될 수 있다.
버스 서브시스템(2455)은 컴퓨터 시스템(2400)의 다양한 구성요소 및 서브시스템이 의도된 대로 서로 통신하게 하기 위한 메커니즘을 제공한다. 버스 서브시스템(2455)이 개략적으로 단일 버스로서 도시되어 있지만, 버스 서브시스템의 대안적인 구현예는 다수의 버스를 사용할 수 있다.
컴퓨터 시스템(2400) 자체는 개인용 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 워크스테이션, 컴퓨터 단말기, 네트워크 컴퓨터, 텔레비전, 메인프레임, 서버 팜, 느슨하게 네트워킹된 컴퓨터의 광범위하게 분포된 세트, 또는 임의의 다른 데이터 처리 시스템 또는 사용자 디바이스를 포함한 다양한 유형의 것일 수 있다. 컴퓨터들 및 네트워크의 끊임없이 변화하는 특성으로 인해, 도 23에 묘사된 컴퓨터 시스템(2400)의 설명은 본 발명의 바람직한 구현예를 예시하기 위한 특정 예로서만 의도된다. 도 23에 묘사된 컴퓨터 시스템보다 더 많은 또는 더 적은 구성요소를 갖는 컴퓨터 시스템(2400)의 많은 다른 구성이 가능하다.
조항
조항 세트 1 (2개의 염기 호출자의 분류 정보로부터 최종 분류의 생성)
1.
적어도 2개의 염기 호출자(base caller)를 사용하는 염기 호출을 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 생성된 센서 데이터에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하는 단계;
제1 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계;
제2 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제2 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 염기 호출을 위한 컴퓨터 구현 방법.
2.
조항 1에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 비선형 함수를 구현하고, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 다른 하나는 적어도 부분적으로 선형인, 방법.
3.
조항 1에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 다른 하나는 적어도 신경망 모델을 포함하지 않는, 방법.
4.
조항 1에 있어서,
상기 제1 염기 호출자에 의해 생성된 상기 제1 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제1 복수의 점수로서, 상기 제1 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제1 복수의 점수, 및 (ii) 제1 호출 염기를 포함하며;
상기 제2 염기 호출자에 의해 생성된 상기 제2 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제2 복수의 점수로서, 상기 제2 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제2 복수의 점수, 및 (ii) 제2 호출 염기를 포함하는, 방법.
5.
조항 4에 있어서,
상기 최종 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제3 복수의 점수로서, 상기 제3 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제3 복수의 점수, 및 (ii) 최종 호출 염기를 포함하는, 방법.
6.
조항 4에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 대응하는 복수의 점수를 생성하기 위해 소프트맥스 함수(softmax function)를 사용하는, 방법.
7.
조항 1에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는: 상기 센서 데이터와 연관된 상황 정보(context information)에 기초하여, 상기 제1 분류 정보와 상기 제2 분류 정보를 선택적으로 결합함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
8.
조항 7에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 시간적 상황 정보, 공간적 상황 정보, 염기 서열 상황 정보, 및 기타 상황 정보를 포함하는, 방법.
9.
조항 7에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터와 연관된 하나 이상의 염기 호출 사이클 번호를 나타내는 시간적 상황 정보를 포함하는, 방법.
10.
조항 7에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀 내의 하나 이상의 타일의 위치를 나타내는 공간적 상황 정보를 포함하는, 방법.
11.
조항 7에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀의 타일 내의 하나 이상의 클러스터의 위치를 나타내는 공간적 상황 정보를 포함하는, 방법.
11A.
조항 11에 있어서, 상기 공간적 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀의 타일 내의 하나 이상의 클러스터가 에지 클러스터인지 비-에지 클러스터인지의 여부를 나타내는, 방법.
11B.
조항 11A에 있어서, 클러스터가 타일의 에지로부터 임계 거리 내에 위치하는 것으로 추정되는 경우, 상기 클러스터는 에지 클러스터로 분류되는, 방법.
11C.
조항 11A에 있어서, 클러스터가 타일의 임의의 에지로부터 임계 거리를 초과하여 위치하는 것으로 추정되는 경우, 상기 클러스터는 비-에지 클러스터로 분류되는, 방법.
12.
조항 7에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터에 대해 호출되는 염기 서열을 나타내는 염기 서열 상황 정보를 포함하는, 방법.
13.
조항 1에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 호출될 염기가 각각 A, C, T, 및 G일 확률을 나타내는 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 및 제4 점수를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 호출될 염기가 각각 A, C, T, 및 G일 확률을 나타내는 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수를 포함하며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 제4 점수, 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수에 기초하여 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
14.
조항 13에 있어서,
상기 최종 점수는 제1 점수 및 제5 점수의 함수인 제1 최종 점수를 포함하고, 상기 제1 최종 점수는 호출될 염기가 A일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 제2 점수 및 제6 점수의 함수인 제2 최종 점수를 포함하고, 상기 제2 최종 점수는 호출될 염기가 C일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 제3 점수 및 제7 점수의 함수인 제3 최종 점수를 포함하고, 상기 제3 최종 점수는 호출될 염기가 T일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 제4 점수 및 제8 점수의 함수인 제4 최종 점수를 포함하고, 상기 제4 최종 점수는 호출될 염기가 G일 확률을 나타내는, 방법.
15.
조항 14에 있어서,
상기 제1 최종 점수는 제1 점수 및 제5 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이고;
상기 제2 최종 점수는 제2 점수 및 제6 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이고;
상기 제3 최종 점수는 제3 점수 및 제7 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이며;
상기 제4 최종 점수는 제4 점수 및 제8 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값인, 방법.
16.
조항 14에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나이고, 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 및 제4 점수 중에서 가장 높은 점수인 대응하는 점수를 갖는 제1 호출 염기를 포함하며;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나이고, 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수 중에서 가장 높은 점수인 대응하는 점수를 갖는 제2 호출 염기를 포함하는, 방법.
17.
조항 1에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나인 제1 호출 염기를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 상기 제1 호출 염기와 동일한 제2 호출 염기를 포함하며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 최종 분류 정보가 상기 제1 호출 염기 및 상기 제2 호출 염기와 일치하는 최종 호출 염기를 포함하도록 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
18.
조항 1에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나인 제1 호출 염기를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 다른 하나인 제2 호출 염기를 포함하여, 상기 제2 호출 염기는 상기 제1 호출 염기와 일치하지 않으며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 최종 분류 정보가 (i) 제1 호출 염기, (ii) 제2 호출 염기, 또는 (iii) 결정되지 않은 것으로 표시되는 염기 중 하나인 최종 호출 염기를 포함하도록 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
19.
조항 1에 있어서,
상기 제1 분류 정보, 상기 제2 분류 정보, 또는 상기 최종 분류 정보 중 적어도 하나는 호출된 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴을 갖는다는 것을 나타내고; 상기 호출된 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴을 갖는다는 지시에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법.
20.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 근-단독중합체 패턴을 포함하는, 방법.
20a.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 플랭킹 단독중합체를 갖는 패턴을 포함하는, 방법.
21.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 방법.
21a.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 방법.
22.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 복수의 염기 중 대부분은 G인, 방법.
22a.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 G인, 방법.
22A.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 GGXGG, GXGGG, GGGXG, GXXGG, GGXXG 중 임의의 것을 포함하고, 여기서 X는 A, C, T, 또는 G 중 임의의 것인, 방법.
22B.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
22B1.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
22C.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 다크 사이클(dark cycle)과 연관되어 있는, 방법.
22D.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기의 적어도 대부분은 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
22E.
조항 19에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기의 적어도 대부분은 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 방법.
23.
조항 19에 있어서,
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 작으며, 따라서 최종 분류 정보를 생성할 때 상기 제1 분류 정보는 상기 제2 분류 정보보다 더 적게 가중되는, 방법.
24.
조항 23에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않는, 방법.
25.
조항 19에 있어서,
상기 제1 가중치는 90%보다 높고 상기 제2 가중치는 10%보다 낮은, 방법.
26.
조항 1에 있어서,
상기 센서 데이터는 (i) 제1 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제1 센서 데이터, 및 (ii) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클에 후속하여 발생하는 제2 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제2 센서 데이터를 포함하고;
상기 최종 분류 정보는:
(i) (a) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 (b) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 생성된 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제1 최종 분류 정보, 및
(i) (a) 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제1 분류 정보에 제3 가중치를 부여하고 (b) 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제2 분류 정보에 제4 가중치를 부여함으로써 생성된 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제2 최종 분류 정보를 포함하며,
상기 제1, 제2, 제3, 및 제4 가중치는 서로 상이한, 방법.
27.
조항 26에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하며, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않고;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 낮으므로, 제1 하나 이상의 감지 사이클 동안, 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보는 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보보다 더 강조되며;
상기 제3 가중치는 상기 제4 가중치보다 높으므로, 제2 하나 이상의 감지 사이클 동안, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 방법.
28.
조항 1에 있어서,
상기 센서 데이터는 (i) 플로우 셀의 타일의 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 제1 센서 데이터, 및
(ii) 플로우 셀의 타일의 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 제2 센서 데이터를 포함하고; 상기 최종 분류 정보는:
(i) (a) 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 (b) 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 생성된, 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 제1 센서 데이터에 대한 제1 최종 분류 정보, 및
(i) (a) 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 분류 정보에 제3 가중치를 부여하고 (b) 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 분류 정보에 제4 가중치를 부여함으로써 생성된, 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 제2 센서 데이터에 대한 제2 최종 분류 정보를 포함하며;
상기 제1, 제2, 제3, 및 제4 가중치는 서로 상이한, 방법.
29.
조항 28에 있어서,
제1 하나 이상의 클러스터는 플로우 셀의 타일의 하나 이상의 에지로부터 임계 거리 내에 배치된 에지 클러스터이며;
제2 하나 이상의 클러스터는 플로우 셀의 타일의 하나 이상의 에지로부터 임계 거리를 넘어 배치된 비-에지 클러스터인, 방법.
30.
조항 29에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 높으므로, 제1 하나 이상의 에지 클러스터에 대해, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 방법.
31.
조항 30에 있어서,
상기 제3 가중치는 상기 제4 가중치보다 낮거나 같으므로, 제2 하나 이상의 비-에지 클러스터에 대해, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 적거나 같게 강조되는, 방법.
32.
조항 1에 있어서,
센서 데이터로부터 플로우 셀의 타일의 적어도 하나의 클러스터에서 하나 이상의 버블의 존재를 검출하는 단계를 추가로 포함하며,
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 하나 이상의 버블의 검출에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법.
33. 조항 32에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 높으므로, 상기 하나 이상의 버블의 검출에 응답하여, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 방법.
34. 조항 1에 있어서, 상기 센서 데이터는 적어도 하나의 이미지를 포함하고, 방법은:
상기 적어도 하나의 이미지가 초점이 맞지 않는 이미지임을 검출하는 단계를 추가로 포함하고,
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 초점이 맞지 않는 이미지의 검출에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법.
35.
조항 32에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 높으므로, 상기 초점이 맞지 않는 이미지의 검출에 응답하여, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 방법.
36.
조항 1에 있어서,
상기 센서 데이터는 복수의 서열분석 사이클과 연관되어 있고;
상기 제1 분류 정보는 복수의 서열분석 사이클에 대응하는 제1 호출 염기 서열을 포함하며, 상기 제2 분류 정보는 복수의 서열분석 사이클에 대응하는 제2 호출 염기 서열을 포함하고;
상기 제1 호출 염기 서열 및 상기 제2 호출 염기 서열은 일치하지 않으며, 상기 제1 또는 제2 호출 염기 서열 중 적어도 하나는 특정 염기 서열 패턴을 갖고;
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
(i) 특정 염기서열 패턴을 갖는 제1 또는 제2 호출 염기서열 중 적어도 하나 및 (ii) 신경망 모델을 포함하지 않는 제2 염기 호출자에 응답하여, 최종 분류 정보의 최종 호출 염기 서열이 제2 호출 염기 서열과 일치하고 제1 호출 염기 서열과 일치하지 않도록 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
37.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 근-단독중합체 패턴을 포함하는, 방법.
38.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 방법.
39.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기 중 대부분은 G인, 방법.
39a.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 G인, 방법.
39A.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
39B.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 방법.
39C.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기의 적어도 대부분은 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
39D.
조항 36에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기의 적어도 대부분은 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 방법.
40.
조항 1에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는: 기계 학습 모델에 의해, 제1 염기 호출자로부터 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 수신하는 단계;
기계 학습 모델에 의해, 제2 염기 호출자로부터 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 수신하는 단계; 및
기계 학습 모델에 의해, 상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
40a.
조항 40에 있어서, 상기 기계 학습 모델은 로지스틱 회귀 모델, 그래디언트 부스팅 트리 모델, 랜덤 포레스트 모델, Naive Bayes 모델, 또는 신경망 모델 중 임의의 것인, 방법.
40b.
조항 1에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는: 신경망 모델에 의해, 제1 염기 호출자로부터 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 수신하는 단계;
신경망 모델에 의해, 제2 염기 호출자로부터 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 수신하는 단계; 및
신경망 모델에 의해, 상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
41.
컴퓨터 구현 방법으로서:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클에 대한 센서 데이터를 생성하는 단계; 및
센서 데이터의 적어도 대응하는 부분에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하고, 센서 데이터와 연관된 상황 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 염기 호출자의 실행을 선택적으로 전환하는 단계로서, 상기 제1 염기 호출자는 상기 제2 염기 호출자와 상이한, 단계;
상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자에 의해, 제1 분류 정보 및 제2 분류 정보를 각각 생성하는 단계,
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 염기 호출을 생성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
42.
염기 호출자를 점진적으로 훈련시키기 위한 컴퓨터 프로그램 명령이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 명령은, 프로세서 상에서 실행될 때, 하기 단계를 포함하는 방법을 구현하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 생성된 센서 데이터에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하는 단계;
제1 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계;
제2 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제2 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하는 단계.
43.
조항 42에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 비선형 함수를 구현하고, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 다른 하나는 적어도 부분적으로 선형인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
44. 조항 42에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 다른 하나는 적어도 신경망 모델을 포함하지 않는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
45. 조항 42에 있어서,
상기 제1 염기 호출자에 의해 생성된 상기 제1 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제1 복수의 점수로서, 상기 제1 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제1 복수의 점수, 및 (ii) 제1 호출 염기를 포함하며;
상기 제2 염기 호출자에 의해 생성된 상기 제2 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제2 복수의 점수로서, 상기 제2 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제2 복수의 점수, 및 (ii) 제2 호출 염기를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
46. 조항 45에 있어서,
상기 최종 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제3 복수의 점수로서, 상기 제3 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제3 복수의 점수, 및 (ii) 최종 호출 염기를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
47. 조항 45에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 대응하는 복수의 점수를 생성하기 위해 소프트맥스 함수를 사용하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
48. 조항 42에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 센서 데이터와 연관된 상황 정보에 기초하여, 상기 제1 분류 정보와 상기 제2 분류 정보를 선택적으로 결합함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
49. 조항 48에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 시간적 상황 정보, 공간적 상황 정보, 염기 서열 상황 정보, 및 기타 상황 정보를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
50. 조항 48에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터와 연관된 하나 이상의 염기 호출 사이클 번호를 나타내는 시간적 상황 정보를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
51. 조항 48에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀 내의 하나 이상의 타일의 위치를 나타내는 공간적 상황 정보를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
52. 조항 48에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀의 타일 내의 하나 이상의 클러스터의 위치를 나타내는 공간적 상황 정보를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
52A. 조항 52에 있어서, 상기 공간적 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀의 타일 내의 하나 이상의 클러스터가 에지 클러스터인지 비-에지 클러스터인지의 여부를 나타내는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
52B. 조항 52A에 있어서, 클러스터가 타일의 에지로부터 임계 거리 내에 위치하는 것으로 추정되는 경우, 상기 클러스터는 에지 클러스터로 분류되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
52C. 조항 52A에 있어서, 클러스터가 타일의 임의의 에지로부터 임계 거리를 초과하여 위치하는 것으로 추정되는 경우, 상기 클러스터는 비-에지 클러스터로 분류되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
53. 조항 48에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터에 대해 호출되는 염기 서열을 나타내는 염기 서열 상황 정보를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
54. 조항 42에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 호출될 염기가 각각 A, C, T, 및 G일 확률을 나타내는 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 및 제4 점수를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 호출될 염기가 각각 A, C, T, 및 G일 확률을 나타내는 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수를 포함하며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 제4 점수, 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수에 기초하여 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
55. 조항 54에 있어서,
상기 최종 점수는 제1 점수 및 제5 점수의 함수인 제1 최종 점수를 포함하고, 상기 제1 최종 점수는 호출될 염기가 A일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 제2 점수 및 제6 점수의 함수인 제2 최종 점수를 포함하고, 상기 제2 최종 점수는 호출될 염기가 C일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 제3 점수 및 제7 점수의 함수인 제3 최종 점수를 포함하고, 상기 제3 최종 점수는 호출될 염기가 T일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 제4 점수 및 제8 점수의 함수인 제4 최종 점수를 포함하고, 상기 제4 최종 점수는 호출될 염기가 G일 확률을 나타내는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
56. 조항 55에 있어서,
상기 제1 최종 점수는 제1 점수 및 제5 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이고;
상기 제2 최종 점수는 제2 점수 및 제6 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이고;
상기 제3 최종 점수는 제3 점수 및 제7 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이며;
상기 제4 최종 점수는 제4 점수 및 제8 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
57. 조항 55에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나이고, 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 및 제4 점수 중에서 가장 높은 점수인 대응하는 점수를 갖는 제1 호출 염기를 포함하며;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나이고, 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수 중에서 가장 높은 점수인 대응하는 점수를 갖는 제2 호출 염기를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
58. 조항 42에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나인 제1 호출 염기를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 상기 제1 호출 염기와 동일한 제2 호출 염기를 포함하며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 최종 분류 정보가 상기 제1 호출 염기 및 상기 제2 호출 염기와 일치하는 최종 호출 염기를 포함하도록 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
59. 조항 42에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나인 제1 호출 염기를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 다른 하나인 제2 호출 염기를 포함하여, 상기 제2 호출 염기는 상기 제1 호출 염기와 일치하지 않으며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 최종 분류 정보가 (i) 제1 호출 염기, (ii) 제2 호출 염기, 또는 (iii) 결정되지 않은 것으로 표시되는 염기 중 하나인 최종 호출 염기를 포함하도록 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
60. 조항 42에 있어서,
상기 제1 분류 정보, 상기 제2 분류 정보, 또는 상기 최종 분류 정보 중 적어도 하나는 호출된 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴을 갖는다는 것을 나타내고; 상기 호출된 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴을 갖는다는 지시에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
61. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 근-단독중합체 패턴을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
62. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
63. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기 중 대부분은 G인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
63A. 조항 60에 있어서,
특정 염기 서열 패턴은 GGXGG, GXGGG, GGGXG, GXXGG, GGXXG 중 임의의 것을 포함하고, 여기서 X는 A, C, T, 또는 G 중 임의의 것인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
63B. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
63C. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
63D. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기의 대부분은 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
63E. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
64. 조항 60에 있어서,
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 작으며, 따라서 최종 분류 정보를 생성할 때 상기 제1 분류 정보는 상기 제2 분류 정보보다 더 적게 가중되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
65. 조항 64에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
66. 조항 60에 있어서,
상기 제1 가중치는 90%보다 높고 상기 제2 가중치는 10%보다 낮은, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
67. 조항 42에 있어서,
상기 센서 데이터는 (i) 제1 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제1 센서 데이터, 및 (ii) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클에 후속하여 발생하는 제2 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제2 센서 데이터를 포함하고;
상기 최종 분류 정보는:
(i) (a) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 (b) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 생성된 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제1 최종 분류 정보, 및
(i) (a) 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제1 분류 정보에 제3 가중치를 부여하고 (b) 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제2 분류 정보에 제4 가중치를 부여함으로써 생성된 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제2 최종 분류 정보를 포함하며,
상기 제1, 제2, 제3, 및 제4 가중치는 서로 상이한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
68. 조항 67에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하며, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않고;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 낮으므로, 제1 하나 이상의 감지 사이클 동안, 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보는 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보보다 더 강조되며;
상기 제3 가중치는 상기 제4 가중치보다 높으므로, 제2 하나 이상의 감지 사이클 동안, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
69. 조항 42에 있어서,
상기 센서 데이터는 (i) 플로우 셀의 타일의 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 제1 센서 데이터, 및
(ii) 플로우 셀의 타일의 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 제2 센서 데이터를 포함하고; 상기 최종 분류 정보는:
(i) (a) 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 (b) 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 생성된, 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 제1 센서 데이터에 대한 제1 최종 분류 정보, 및
(i) (a) 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 분류 정보에 제3 가중치를 부여하고 (b) 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 분류 정보에 제4 가중치를 부여함으로써 생성된, 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 제2 센서 데이터에 대한 제2 최종 분류 정보를 포함하며;
상기 제1, 제2, 제3, 및 제4 가중치는 서로 상이한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
70. 조항 69에 있어서,
제1 하나 이상의 클러스터는 플로우 셀의 타일의 하나 이상의 에지로부터 임계 거리 내에 배치된 에지 클러스터이며;
제2 하나 이상의 클러스터는 플로우 셀의 타일의 하나 이상의 에지로부터 임계 거리를 넘어 배치된 비-에지 클러스터인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
71. 조항 70에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 높으므로, 제1 하나 이상의 에지 클러스터에 대해, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
72. 조항 71에 있어서,
상기 제3 가중치는 상기 제4 가중치보다 낮거나 같으므로, 제2 하나 이상의 비-에지 클러스터에 대해, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 적거나 같게 강조되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
73. 조항 42에 있어서, 센서 데이터로부터 플로우 셀의 타일의 적어도 하나의 클러스터에서 하나 이상의 버블의 존재를 검출하는 단계를 추가로 포함하며,
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 하나 이상의 버블의 검출에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
74. 조항 73에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 높으므로, 상기 하나 이상의 버블의 검출에 응답하여, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
75. 조항 73에 있어서, 상기 센서 데이터는 적어도 하나의 이미지를 포함하고, 방법은:
상기 적어도 하나의 이미지가 초점이 맞지 않는 이미지임을 검출하는 단계를 추가로 포함하고,
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 초점이 맞지 않는 이미지의 검출에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
76. 조항 73에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 높으므로, 상기 초점이 맞지 않는 이미지의 검출에 응답하여, 상기 제1 염기 호출자로부터의 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
77. 조항 42에 있어서,
상기 센서 데이터는 복수의 서열분석 사이클과 연관되어 있고;
상기 제1 분류 정보는 복수의 서열분석 사이클에 대응하는 제1 호출 염기 서열을 포함하며, 상기 제2 분류 정보는 복수의 서열분석 사이클에 대응하는 제2 호출 염기 서열을 포함하고;
상기 제1 호출 염기 서열 및 상기 제2 호출 염기 서열은 일치하지 않으며, 상기 제1 또는 제2 호출 염기 서열 중 적어도 하나는 특정 염기 서열 패턴을 갖고;
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
(i) 특정 염기서열 패턴을 갖는 제1 또는 제2 호출 염기서열 중 적어도 하나 및 (ii) 신경망 모델을 포함하지 않는 제2 염기 호출자에 응답하여, 최종 분류 정보의 최종 호출 염기 서열이 제2 호출 염기 서열과 일치하고 제1 호출 염기 서열과 일치하지 않도록 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
78. 조항 77에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 근-단독중합체 패턴을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
79. 조항 77에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
80. 조항 77에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 염기 중 대부분은 G인, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
80A. 조항 77에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
80B. 조항 77에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
80C. 조항 77에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 복수의 염기의 대부분은 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
80D. 조항 60에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
81. 조항 42에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
신경망 모델에 의해, 제1 염기 호출자로부터 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 수신하는 단계;
신경망 모델에 의해, 제2 염기 호출자로부터 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 수신하는 단계; 및
신경망 모델에 의해, 상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
조항 세트 2 (2개의 염기 호출자를 전환/선택적 활성화)
1. 적어도 2개의 염기 호출자를 사용하는 염기 호출을 위한 컴퓨터 구현 방법으로서:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 생성된 센서 데이터에 대해 제1 염기 호출자를 실행하는 단계; 제1 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계;
상기 제1 분류 정보가 상기 센서 데이터에 대한 최종 분류 정보의 생성에 부적합하다고 결정하는 단계;
상기 제1 분류 정보가 부적합하다는 결정에 응답하여, 상기 센서 데이터에 대해 상기 제1 염기 호출자와 다른 제2 염기 호출자를 실행하는 단계;
상기 제2 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제2 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 염기 호출을 위한 컴퓨터 구현 방법.
2. 조항 1에 있어서, 상기 제1 분류 정보는 제1 호출 염기 서열을 포함하고, 상기 제1 분류 정보가 부적합하다고 결정하는 단계는: 상기 제1 호출 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴과 일치한다고 결정하는 단계; 및
상기 특정 염기 서열 패턴과 일치하는 제1 호출 염기 서열에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 최종 분류 정보의 생성에 부적합하다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
3. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 근-단독중합체 패턴을 포함하는, 방법.
4. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 복수의 염기의 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 방법.
4A. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 방법.
5. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 상기 복수의 염기 중 적어도 3개의 염기는 G인, 방법.
5A. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 G인, 방법.
6. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 GGXGG, GXGGG, GGGXG, GXXGG, GGXXG 중 임의의 것을 포함하고, 여기서 X는 A, C, T, 또는 G 중 임의의 것인, 방법.
6A. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
6B. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 방법.
6C. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 방법.
6D. 조항 2에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 방법.
7. 조항 2에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는, 상기 특정 염기 서열 패턴과 일치하는 상기 제1 호출 염기 서열에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법.
8. 조항 7에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않으며;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 낮으므로, 상기 최종 분류 정보를 생성할 때 상기 제1 분류 정보는 상기 제2 분류 정보보다 더 적게 가중되는, 방법.
9. 조항 2에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하며, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않고;
상기 제2 분류 정보는 제2 호출 염기 서열을 포함하고;
상기 제1 호출 염기 서열은 상기 제2 호출 염기 서열과 일치하지 않으며;
(i) 특정 염기 서열 패턴과 일치하는 제1 호출 염기 서열 및 (ii) 신경망 모델을 포함하지 않는 제2 염기 호출자에 응답하여, 최종 분류 정보의 최종 호출 염기 서열이 제2 호출 염기 서열과 일치하고 제1 호출 염기 서열과 일치하지 않도록 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
10. 조항 1에 있어서, 상기 제1 분류 정보가 부적합하다고 결정하는 단계는:
상기 센서 데이터가 생성된 클러스터에서 버블의 존재를 검출하는 단계; 및
상기 버블의 검출에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 최종 분류 정보의 생성에 부적합하다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
11. 조항 10에 있어서, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하며, 상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않고, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 큰, 방법.
12. 조항 1에 있어서,
상기 센서 데이터는 전류 센서 데이터이고;
상기 전류 센서 데이터는 감지 사이클 N1 및 하나 이상의 후속 감지 사이클을 위한 것으로, 여기서 N1은 1보다 큰 양의 정수이며;
상기 전류 센서 데이터에 대해 제2 염기 호출자를 실행하는 단계는:
상기 감지 사이클 N1 이전에 발생하는 적어도 T개의 감지 사이클과 연관된 과거 센서 데이터에 대해 제2 염기 호출자를 초기에 실행하여 적어도 T개의 감지 사이클과 연관된 페이징 데이터를 추정하는 단계, 및
상기 추정된 페이징 데이터를 사용하여 감지 사이클 N1 및 하나 이상의 후속 감지 사이클과 연관된 전류 센서 데이터에 대해 후속적으로 제2 염기 호출자를 실행하는 단계를 포함하는, 방법.
13. 조항 1에 있어서, 상기 센서 데이터는 플로우 셀의 타일의 제1 하나 이상의 클러스터로부터 생성되는 제1 센서 데이터이고, 방법은:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 플로우 셀의 타일의 제2 하나 이상의 클러스터로부터 제2 센서 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 제2 센서 데이터에 대해 제1 염기 호출자를 실행하는 단계;
제1 염기 호출자에 의해, 상기 제2 센서 데이터에 대한 상기 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 제2 센서 데이터와 연관된 제3 분류 정보를 생성하는 단계;
상기 제3 분류 정보가 상기 제2 하나 이상의 클러스터에 대한 최종 분류 정보의 생성에 적합하다고 결정하는 단계를 추가로 포함하며;
상기 제1 센서 데이터에 대해 제2 염기 호출자를 실행하는 단계는:
(i) 제1 하나 이상의 클러스터에 대한 최종 분류는 제1 및 제2 염기 호출자의 출력에 기초하고, (ii) 제2 하나 이상의 클러스터에 대한 최종 분류는 제2 염기 호출자가 아닌 제1 염기 호출자의 출력에 기초하도록 제2 센서 데이터에 대해 제2 염기 호출자를 실행하지 않고 제1 센서 데이터에 대해 제2 염기 호출자를 실행하는 단계를 포함하는, 방법.
14. 조항 1에 있어서, 상기 제1 분류 정보가 부적합하다고 결정하는 단계는:
상기 센서 데이터와 연관된 상황 정보를 수신하는 단계;
상기 상황 데이터에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 임계 확률보다 높은 오류 확률을 포함한다고 결정하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보가 임계 확률보다 높은 오류 확률을 포함하고 있다고 결정하는 것에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 상기 센서 데이터에 대한 최종 분류 정보를 생성하기에 부적합하다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
15. 염기 호출을 위한 시스템으로서,
분석물 세트의 강도 방출을 나타내는 이미지를 저장하는 메모리로서, 상기 강도 방출은 서열분석 런의 서열분석 사이클 동안 분석물 세트의 분석물에 의해 생성되고, 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자의 토폴로지를 추가로 저장하는, 메모리;
상기 이미지와 연관된 상황 정보를 생성하도록 구성된 상황 정보 생성 모듈;
상기 이미지에 대해 제1 염기 호출자를 실행하여 이미지와 연관된 제1 분류 정보를 생성하도록 구성된 하나 이상의 프로세서; 및
상기 이미지에 대한 최종 분류 정보의 생성시에 상기 제1 분류 정보가 부족한지를 결정하도록 구성된 최종 염기 호출 결정 모듈을 포함하며,
상기 제1 분류 정보가 부족하다는 경정에 응답하여, 상기 하나 이상의 프로세서는 상기 이미지에 대해 상기 제2 염기 호출자를 실행함으로써 상기 이미지와 연관된 제2 분류 정보를 생성하도록 구성되고,
상기 최종 염기 호출 결정 모듈은 상기 제2 분류 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 서열분석 런의 하나 이상의 최종 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하도록 추가로 구성되는, 염기 호출을 위한 시스템.
16. 조항 15에 있어서, 상기 최종 분류 정보는 추가로 상기 제1 분류 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는, 시스템.
17. 조항 15에 있어서, 상기 최종 분류 정보는 상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보의 가중 합계에 기초하여 생성되는, 시스템.
18. 조항 15에 있어서, 상기 제1 분류 정보는 제1 호출 염기 서열을 포함하고, 상기 제1 분류 정보의 부족함을 결정하기 위해, 상기 최종 염기 호출 결정 모듈은:
상기 제1 호출 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴과 일치하는지 결정하고;
상기 특정 염기 서열 패턴과 일치하는 제1 호출 염기 서열에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 최종 분류 정보의 생성에 부적합하다고 결정하는 것을 포함하는, 시스템.
19. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 단독중합체 패턴 또는 근-단독중합체 패턴을 포함하는, 시스템.
20. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 G인, 시스템.
21. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 G인, 시스템.
22. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 GGXGG, GXGGG, GGGXG, GXXGG, GGXXG 중 임의의 것을 포함하고, 여기서 X는 A, C, T, 또는 G 중 임의의 것인, 시스템.
23A. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 시스템.
23B. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 복수의 염기를 포함하고, 적어도 제1 염기와 마지막 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 시스템.
23C. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 각각 비활성 염기 호출과 연관되어 있는, 시스템.
23D. 조항 18에 있어서,
상기 특정 염기 서열 패턴은 적어도 5개의 염기를 포함하고, 상기 특정 염기 서열 패턴의 적어도 3개의 염기는 각각 다크 사이클과 연관되어 있는, 시스템.
23. 조항 15에 있어서, 상기 제1 분류 정보의 부족함을 결정하기 위해, 상기 최종 염기 호출 결정 모듈은:
상기 이미지가 생성된 클러스터에서 버블의 존재를 검출하는 단계; 및
상기 버블의 검출에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 최종 분류 정보의 생성에 부족하다고 결정하는 단계를 포함하는, 시스템.
24. 조항 15에 있어서, 상기 제1 분류 정보의 부족함을 결정하기 위해, 상기 최종 염기 호출 결정 모듈은:
이미지 내에서 초점이 맞지 않는 이미지의 존재를 검출하는 단계; 및
상기 초점이 맞지 않는 이미지의 검출에 기초하여, 상기 제1 분류 정보가 최종 분류 정보의 생성에 부족하다고 결정하는 단계를 포함하는, 시스템.
25. 염기 호출자를 점진적으로 훈련시키기 위한 컴퓨터 프로그램 명령이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령은 프로세서 상에서 실행될 때 방법을 구현하고, 방법은,
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클 동안 생성된 센서 데이터에 대해 제1 염기 호출자를 실행하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계;
(i) 상기 센서 데이터와 연관된 상황 정보 및 (ii) 상기 제1 분류 정보를 처리하는 단계;
상기 상황 정보 및 상기 제1 분류 정보의 처리에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대해 제2 염기 호출자를 실행하여 상기 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
Claims (30)
- 적어도 2개의 염기 호출자(base caller)를 사용하는 염기 호출을 위한 컴퓨터 구현 방법으로서:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 생성된 센서 데이터에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하는 단계;
상기 제1 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계;
상기 제2 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제2 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 염기 호출을 위한 컴퓨터 구현 방법. - 제1항에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 비선형 함수를 구현하고, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 다른 하나는 적어도 부분적으로 선형인, 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 신경망 모델을 구현하고, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 다른 하나는 신경망 모델을 포함하지 않는, 방법.
- 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 염기 호출자에 의해 생성된 상기 제1 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제1 복수의 점수로서, 상기 제1 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제1 복수의 점수, 및 (ii) 제1 호출 염기를 포함하며;
상기 제2 염기 호출자에 의해 생성된 상기 제2 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제2 복수의 점수로서, 상기 제2 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제2 복수의 점수, 및 (ii) 제2 호출 염기를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 최종 분류 정보는, 각각의 염기 호출 사이클에 대해, (i) 제3 복수의 점수로서, 상기 제3 복수의 점수의 각각의 점수는 호출될 염기가 A, C, T, 또는 G 중 하나일 확률을 나타내는, 제3 복수의 점수, 및 (ii) 최종 호출 염기를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자 중 적어도 하나는 대응하는 복수의 점수를 생성하기 위해 소프트맥스 함수(softmax function)를 사용하는, 방법.
- 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 센서 데이터와 연관된 상황 정보(context information)에 기초하여, 상기 제1 분류 정보와 상기 제2 분류 정보를 선택적으로 결합함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법. - 제7항에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 시간적 상황 정보, 공간적 상황 정보, 염기 서열 상황 정보, 및 기타 상황 정보를 포함하는, 방법.
- 제7항 또는 제8항에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터와 연관된 하나 이상의 염기 호출 사이클 번호를 나타내는 시간적 상황 정보를 포함하는, 방법.
- 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 플로우 셀 내의 하나 이상의 타일의 위치를 나타내는 공간적 상황 정보를 포함하는, 방법.
- 제7항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 상기 플로우 셀의 타일 내의 하나 이상의 클러스터의 위치를 나타내는 공간적 상황 정보를 포함하는, 방법.
- 제10항 또는 제11항에 있어서, 상기 공간적 상황 정보는 상기 센서 데이터를 생성하는 상기 플로우 셀의 상기 타일 내의 상기 하나 이상의 클러스터가 에지(edge) 클러스터인지 비-에지(non-edge) 클러스터인지의 여부를 나타내는, 방법.
- 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 클러스터가 상기 타일의 에지로부터 임계 거리 내에 위치하는 것으로 추정되는 경우, 상기 클러스터는 에지 클러스터로 분류되는, 방법.
- 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 클러스터가 상기 타일의 임의의 에지로부터 임계 거리를 초과하여 위치하는 것으로 추정되는 경우, 상기 클러스터는 비-에지 클러스터로 분류되는, 방법.
- 제7항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 데이터와 연관된 상기 상황 정보는 상기 센서 데이터에 대해 호출되는 염기 서열을 나타내는 염기 서열 상황 정보를 포함하는, 방법.
- 제7항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 호출될 염기가 각각 A, C, T, 및 G일 확률을 나타내는 제1 점수, 제2 점수, 제3 점수, 및 제4 점수를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 호출될 염기가 각각 A, C, T, 및 G일 확률을 나타내는 제5 점수, 제6 점수, 제7 점수, 및 제8 점수를 포함하며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 상기 제3 점수, 상기 제4 점수, 상기 제5 점수, 상기 제6 점수, 상기 제7 점수, 및 상기 제8 점수에 기초하여 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법. - 제16항에 있어서,
상기 최종 점수는 상기 제1 점수 및 상기 제5 점수의 함수인 제1 최종 점수를 포함하고, 상기 제1 최종 점수는 호출될 염기가 A일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 상기 제2 점수 및 상기 제6 점수의 함수인 제2 최종 점수를 포함하고, 상기 제2 최종 점수는 호출될 염기가 C일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 상기 제3 점수 및 상기 제7 점수의 함수인 제3 최종 점수를 포함하고, 상기 제3 최종 점수는 호출될 염기가 T일 확률을 나타내며;
상기 최종 점수는 상기 제4 점수 및 상기 제8 점수의 함수인 제4 최종 점수를 포함하고, 상기 제4 최종 점수는 호출될 염기가 G일 확률을 나타내는, 방법. - 제17항에 있어서,
상기 제1 최종 점수는 상기 제1 점수 및 상기 제5 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이고;
상기 제2 최종 점수는 상기 제2 점수 및 상기 제6 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이고;
상기 제3 최종 점수는 상기 제3 점수 및 상기 제7 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값이며;
상기 제4 최종 점수는 상기 제4 점수 및 상기 제8 점수의 평균, 정규화된 가중 평균, 최소값 또는 최대값인, 방법. - 제17항 또는 제18항에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는, A, C, T, 및 G 중 하나이고, 상기 제1 점수, 상기 제2 점수, 상기 제3 점수, 및 상기 제4 점수 중에서 가장 높은 점수인 대응하는 점수를 갖는 제1 호출 염기를 포함하며;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는, A, C, T, 및 G 중 하나이고, 상기 제5 점수, 상기 제6 점수, 상기 제7 점수, 및 상기 제8 점수 중에서 가장 높은 점수인 대응하는 점수를 갖는 제2 호출 염기를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나인 제1 호출 염기를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 상기 제1 호출 염기와 동일한 제2 호출 염기를 포함하며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 최종 분류 정보가 상기 제1 호출 염기 및 상기 제2 호출 염기와 일치하는 최종 호출 염기를 포함하도록 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제1 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 하나인 제1 호출 염기를 포함하고;
특정 염기가 호출될 경우, 상기 제2 분류 정보는 A, C, T, 및 G 중 다른 하나인 제2 호출 염기를 포함하여, 상기 제2 호출 염기는 상기 제1 호출 염기와 일치하지 않으며;
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
특정 염기가 호출될 경우, 상기 최종 분류 정보가 (i) 상기 제1 호출 염기, (ii) 상기 제2 호출 염기, 또는 (iii) 결정되지 않은 것으로 표시되는 염기 중 하나인 최종 호출 염기를 포함하도록 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 제1 분류 정보, 상기 제2 분류 정보, 또는 상기 최종 분류 정보 중 적어도 하나는 호출된 염기 서열이 특정 염기 서열 패턴을 갖는다는 것을 나타내며;
상기 호출된 염기 서열이 상기 특정 염기 서열 패턴을 갖는다는 지시에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고, 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법. - 제1항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서 데이터는 (i) 제1 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제1 센서 데이터, 및 (ii) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클에 후속하여 발생하는 제2 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제2 센서 데이터를 포함하고;
상기 최종 분류 정보는:
(i) (a) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 (b) 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 생성된 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제1 최종 분류 정보, 및
(i) (a) 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제1 분류 정보에 제3 가중치를 부여하고 (b) 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클과 연관된 상기 제2 분류 정보에 제4 가중치를 부여함으로써 생성된 상기 제2 하나 이상의 감지 사이클에 대한 제2 최종 분류 정보를 포함하며,
상기 제1, 제2, 제3, 및 제4 가중치는 서로 상이한, 방법. - 제23항에 있어서,
상기 제1 염기 호출자는 신경망 모델을 구현하며, 상기 제2 염기 호출자는 신경망 모델을 포함하지 않고;
상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 낮으므로, 상기 제1 하나 이상의 감지 사이클 동안, 상기 제2 염기 호출자로부터의 상기 제2 분류 정보는 상기 제1 염기 호출자로부터의 상기 제1 분류 정보보다 더 강조되며;
상기 제3 가중치는 상기 제4 가중치보다 높으므로, 제2 하나 이상의 감지 사이클 동안, 상기 제1 염기 호출자로부터의 상기 제1 분류 정보는 상기 제2 염기 호출자로부터의 상기 제2 분류 정보보다 더 강조되는, 방법. - 제1항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서 데이터는 (i) 플로우 셀의 타일의 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 제1 센서 데이터, 및 (ii) 상기 플로우 셀의 상기 타일의 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 제2 센서 데이터를 포함하고;
상기 최종 분류 정보는:
(i) (a) 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 (b) 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 생성된, 상기 제1 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 센서 데이터에 대한 제1 최종 분류 정보, 및
(i) (a) 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제1 분류 정보에 제3 가중치를 부여하고 (b) 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 분류 정보에 제4 가중치를 부여함으로써 생성된, 상기 제2 하나 이상의 클러스터로부터의 상기 제2 센서 데이터에 대한 제2 최종 분류 정보를 포함하며;
상기 제1, 제2, 제3, 및 제4 가중치는 서로 상이한, 방법. - 제25항에 있어서,
상기 제1 하나 이상의 클러스터는 상기 플로우 셀의 상기 타일의 하나 이상의 에지로부터 임계 거리 내에 배치된 에지 클러스터이며;
상기 제2 하나 이상의 클러스터는 상기 플로우 셀의 상기 타일의 상기 상기 하나 이상의 에지로부터 상기 임계 거리를 넘어 배치된 비-에지 클러스터인, 방법. - 제1항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 센서 데이터로부터 플로우 셀의 타일의 적어도 하나의 클러스터에서 하나 이상의 버블의 존재를 검출하는 단계를 추가로 포함하며,
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 하나 이상의 버블의 검출에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법. - 제1항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 데이터는 적어도 하나의 이미지를 포함하고, 상기 방법은:
상기 적어도 하나의 이미지가 초점이 맞지 않는 이미지임을 검출하는 단계를 추가로 포함하고,
상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계는:
상기 초점이 맞지 않는 이미지의 검출에 응답하여, 상기 제1 분류 정보에 제1 가중치를 부여하고 상기 제2 분류 정보에 제2 가중치를 부여함으로써 상기 최종 분류 정보를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 가중치와 상기 제2 가중치는 서로 상이한, 방법. - 컴퓨터 구현 방법으로서:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클에 대한 센서 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 센서 데이터의 적어도 대응하는 부분에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하고, 상기 센서 데이터와 연관된 상황 정보에 기초하여 상기 제1 및 제2 염기 호출자의 실행을 선택적으로 전환하는 단계로서, 상기 제1 염기 호출자는 상기 제2 염기 호출자와 상이한, 단계;
상기 제1 염기 호출자 및 상기 제2 염기 호출자에 의해, 제1 분류 정보 및 제2 분류 정보를 각각 생성하는 단계,
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 염기 호출을 생성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법. - 염기 호출자를 점진적으로 훈련시키기 위한 컴퓨터 프로그램 명령이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령은, 프로세서 상에서 실행될 때, 하기 단계를 포함하는 방법을 구현하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체:
일련의 감지 사이클에서 감지 사이클을 위해 생성된 센서 데이터에 대해 적어도 제1 염기 호출자 및 제2 염기 호출자를 실행하는 단계;
상기 제1 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제1 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제1 분류 정보를 생성하는 단계;
상기 제2 염기 호출자에 의해, 상기 센서 데이터에 대한 상기 제2 염기 호출자를 실행하는 것에 기초하여, 상기 센서 데이터와 연관된 제2 분류 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 분류 정보 및 상기 제2 분류 정보에 기초하여, 상기 센서 데이터에 대한 하나 이상의 염기 호출을 포함하는 최종 분류 정보를 생성하는 단계.
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