RU2017138867A - Способ и устройство для оценки количества микроорганизмов в таксономической единице в образце - Google Patents
Способ и устройство для оценки количества микроорганизмов в таксономической единице в образце Download PDFInfo
- Publication number
- RU2017138867A RU2017138867A RU2017138867A RU2017138867A RU2017138867A RU 2017138867 A RU2017138867 A RU 2017138867A RU 2017138867 A RU2017138867 A RU 2017138867A RU 2017138867 A RU2017138867 A RU 2017138867A RU 2017138867 A RU2017138867 A RU 2017138867A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- computer
- sample
- microorganisms
- reads
- taxonomic
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B30/00—ICT specially adapted for sequence analysis involving nucleotides or amino acids
- G16B30/10—Sequence alignment; Homology search
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
- G16B20/20—Allele or variant detection, e.g. single nucleotide polymorphism [SNP] detection
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Claims (34)
1. Реализуемый с помощью компьютера способ оценки количества микроорганизмов в таксономической единице, присутствующей в образце, включающий:
обеспечение компьютерного процессора, выполненного с возможностью:
(a) оценки показателя ошибочной классификации для микроорганизмов в таксономической единице на основе смоделированных ридов с использованием известного генома микроорганизма;
(b) приема измеренного значения количества ридов в образце, классифицированных по списку таксономических единиц;
(c) корректировки принятого измеренного значения с использованием оцененного показателя ошибочной классификации для оценки количества ридов, относящихся к каждой таксономической единице в образце; и
(d) оценки количества микроорганизмов из таксономической единицы, присутствующей в образце, с использованием оцененного количества ридов, относящихся к каждой таксономической единице.
2. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором компьютерный процессор также выполнен с возможностью корректировки оценки количества микроорганизмов посредством нормирования с использованием длины генома, умножения на коэффициент пересчета, основанного на гуанин-цитозиновом (ГЦ) составе геномов микроорганизмов в таксономической единице или с использованием того и другого.
3. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором компьютерный процессор, выполненный с возможностью оценки показателя ошибочной классификации, выполнен с возможностью:
(а-1) моделирования ридов с использованием геномов микроорганизмов в таксономической единице с определенными эмпирическим путем длинами рида и показателями ошибки секвенирования или получения ридов последовательности из приема с известным составом микроорганизмов;
(а-2) выполнения алгоритма классификации рида на смоделированных ридах и
(а-3) определения процентного содержания смоделированных ридов, классифицированных по списку исследуемых таксономических единиц.
4. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором компьютерный процессор, выполненный с возможностью корректировки принятого измеренного значения, выполнен с возможностью корректировки принятого измеренного значения с применением линейного метода наименьших квадратов для решения системы линейных уравнений, определенных оцененным показателем ошибочной классификации и количеством ридов из образца, которые классифицированы по списку таксономических единиц.
5. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором образец содержит множество видов микроорганизмов, а показатель ошибочной классификации вычисляют для каждого из видов в образце.
6. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором показатель ошибочной классификации вычисляют для каждого из видов в базе данных, содержащей информацию для множества видов микроорганизмов.
7. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 6, в котором принятое измеренное значение принимают для каждого из видов в базе данных, причем принятое измеренное значение корректируют для каждого из видов в базе данных.
8. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, который также включает прием данных секвенирования из образца.
9. Реализуемый с помощью компьютера способ по п. 1, в котором показатель ошибочной классификации оценивают для таксономических единиц, выбранных из одного или более исследуемых таксономических рангов.
10. Компьютерочитаемый носитель информации, содержащий исполняемые с помощью компьютера инструкции для оценки количества микроорганизмов в таксономической единице, присутствующей в образце, содержащий:
(a) исполняемые с помощью компьютера инструкции для оценки показателя ошибочной классификации для микроорганизмов в таксономической единице на основе смоделированных ридов с использованием известного генома микроорганизма;
(b) исполняемые с помощью компьютера инструкции для приема измеренного значения количества ридов в образце, классифицированных по списку таксономических единиц;
(c) исполняемые с помощью компьютера инструкции для корректировки принятого измеренного значения с использованием оцененного показателя ошибочной классификации для оценки количества ридов, относящихся к каждой таксономической единице в образце; и
(d) исполняемые с помощью компьютера инструкции для оценки количества микроорганизмов из таксономической единицы, присутствующей в образце, с использованием оцененного количества ридов, относящихся к каждой таксономической единице.
11. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, который также содержит исполняемые с помощью компьютера инструкции для корректировки оценки количества микроорганизмов посредством нормирования с использованием длины генома, умножения на коэффициент пересчета, основанного на гуанин-цитозиновом (ГЦ) составе геномов микроорганизмов в таксономической единице или с использованием того и другого.
12. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, в котором исполняемые с помощью компьютера инструкции для оценки показателя ошибочной классификации содержат:
(а-1) исполняемые с помощью компьютера инструкции для моделирования ридов с использованием геномов микроорганизмов в таксономической единице с определенными эмпирическим путем длинами рида и показателями погрешности секвенирования или приема показателей последовательности из образца с известным составом микроорганизмов;
(а-2) исполняемые с помощью компьютера инструкции для выполнения алгоритма классификации рида на смоделированных ридах; и
(а-3) исполняемые с помощью компьютера инструкции для определения процентного содержания смоделированных ридов, классифицированных по списку требуемых таксономических единиц.
13. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, в котором исполняемые с помощью компьютера инструкции для корректировки принятого измеренного значения содержат исполняемые с помощью компьютера инструкции для корректировки принятого измеренного значения путем применения линейного метода наименьших квадратов для решения системы линейных уравнений, определенной оцененным показателем ошибочной классификации и количеством ридов из образца, которые классифицированы по списку таксономических единиц.
14. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, в котором образец включает множество видов микроорганизмов, а исполняемые с помощью компьютера инструкции обеспечивают возможность вычисления показателя ошибочной классификации для каждого из видов в образце.
15. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, в котором исполняемые с помощью компьютера инструкции обеспечивают возможность вычисления показателя ошибочной классификации для каждого из видов в базе данных, содержащей данные для множества видов микроорганизмов.
16. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 15, в котором исполняемые с помощью компьютера инструкции обеспечивают возможность приема измеренного значения количества ридов для каждого из видов в базе данных,
причем исполняемые с помощью компьютера инструкции обеспечивают возможность корректировки принятого измеренного значения для каждого из видов в базе данных.
17. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, который также содержит исполняемые с помощью компьютера инструкции для приема данных секвенирования для образца.
18. Компьютерочитаемый носитель информации по п. 10, в котором показатель ошибочной классификации оценен для таксономических единиц, выбранных из одного или более исследуемых таксономических рангов.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562145026P | 2015-04-09 | 2015-04-09 | |
| US62/145,026 | 2015-04-09 | ||
| PCT/EP2016/057799 WO2016162504A1 (en) | 2015-04-09 | 2016-04-08 | Method and apparatus for estimating the quantity of microorganisms within a taxonomic unit in a sample |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2017138867A true RU2017138867A (ru) | 2019-05-13 |
| RU2017138867A3 RU2017138867A3 (ru) | 2020-06-26 |
| RU2751241C2 RU2751241C2 (ru) | 2021-07-12 |
Family
ID=55701971
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017138867A RU2751241C2 (ru) | 2015-04-09 | 2016-04-08 | Способ и устройство для оценки количества микроорганизмов в таксономической единице в образце |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10998083B2 (ru) |
| EP (1) | EP3281136A1 (ru) |
| JP (1) | JP7023711B2 (ru) |
| CN (1) | CN107533587B (ru) |
| AU (2) | AU2016245213A1 (ru) |
| BR (1) | BR112017021318A2 (ru) |
| CA (1) | CA2981913A1 (ru) |
| MX (1) | MX2017012758A (ru) |
| RU (1) | RU2751241C2 (ru) |
| WO (1) | WO2016162504A1 (ru) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3590058A1 (en) * | 2017-03-01 | 2020-01-08 | Bluedot LLC | Systems and methods for metagenomic analysis |
| CN110277139B (zh) * | 2019-06-18 | 2023-03-21 | 江苏省产品质量监督检验研究院 | 一种基于互联网的微生物限度检查系统及方法 |
| CN113284560B (zh) * | 2021-04-28 | 2022-05-17 | 广州微远基因科技有限公司 | 病原检测背景微生物判断方法及应用 |
| CN114334004B (zh) * | 2021-12-04 | 2024-03-15 | 江苏先声医学诊断有限公司 | 一种病原微生物快速比对鉴定方法及其应用 |
| CN115841847B (zh) * | 2022-12-12 | 2023-05-12 | 哈尔滨因极科技有限公司 | 一种微生物信息测定及提取系统和方法 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6780602B2 (en) * | 2001-11-01 | 2004-08-24 | Microbiosystems, Limited Partnership | Taxonomic identification of pathogenic microorganisms and their toxic proteins |
| CN104250661A (zh) * | 2008-07-10 | 2014-12-31 | 塔康特精确有限公司 | 可培养的微生物细胞的数目的测定方法 |
| US20110295902A1 (en) * | 2010-05-26 | 2011-12-01 | Tata Consultancy Service Limited | Taxonomic classification of metagenomic sequences |
| KR101347509B1 (ko) * | 2011-06-20 | 2014-01-06 | 가톨릭대학교 산학협력단 | 섬망 고위험군 예측모형 시스템 및 그 예측모형 방법, 및 그것을 이용한 섬망 고위험군 예측 시스템 |
| JP6092206B2 (ja) * | 2011-07-19 | 2017-03-08 | オヴィジオ イメージング システムズ エン．ヴェー． | 細胞試料内のがん性細胞を検出し、及び／又は分類する方法及びシステム |
| US9914979B2 (en) * | 2013-03-04 | 2018-03-13 | Fry Laboratories, LLC | Method and kit for characterizing microorganisms |
| CN104252627A (zh) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | 广州华多网络科技有限公司 | Svm分类器训练样本获取方法、训练方法及其系统 |
| CN103627800B (zh) * | 2013-11-14 | 2015-02-25 | 浙江天科高新技术发展有限公司 | 环境微生物快速检测方法 |
-
2016
- 2016-04-08 BR BR112017021318-4A patent/BR112017021318A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2016-04-08 AU AU2016245213A patent/AU2016245213A1/en not_active Abandoned
- 2016-04-08 EP EP16715525.8A patent/EP3281136A1/en active Pending
- 2016-04-08 RU RU2017138867A patent/RU2751241C2/ru active
- 2016-04-08 US US15/564,216 patent/US10998083B2/en active Active
- 2016-04-08 CA CA2981913A patent/CA2981913A1/en not_active Abandoned
- 2016-04-08 MX MX2017012758A patent/MX2017012758A/es unknown
- 2016-04-08 WO PCT/EP2016/057799 patent/WO2016162504A1/en active Application Filing
- 2016-04-08 CN CN201680020777.1A patent/CN107533587B/zh active Active
- 2016-04-08 JP JP2017547118A patent/JP7023711B2/ja active Active
-
2021
- 2021-08-06 AU AU2021212155A patent/AU2021212155B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| MX2017012758A (es) | 2018-01-30 |
| CN107533587A (zh) | 2018-01-02 |
| RU2017138867A3 (ru) | 2020-06-26 |
| AU2021212155B2 (en) | 2023-06-29 |
| RU2751241C2 (ru) | 2021-07-12 |
| EP3281136A1 (en) | 2018-02-14 |
| WO2016162504A1 (en) | 2016-10-13 |
| JP2018518725A (ja) | 2018-07-12 |
| CN107533587B (zh) | 2021-10-08 |
| BR112017021318A2 (pt) | 2018-06-26 |
| AU2021212155A1 (en) | 2021-08-26 |
| US10998083B2 (en) | 2021-05-04 |
| JP7023711B2 (ja) | 2022-02-22 |
| CA2981913A1 (en) | 2016-10-13 |
| US20180129777A1 (en) | 2018-05-10 |
| AU2016245213A1 (en) | 2017-11-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2017138867A (ru) | Способ и устройство для оценки количества микроорганизмов в таксономической единице в образце | |
| Angly et al. | CopyRighter: a rapid tool for improving the accuracy of microbial community profiles through lineage-specific gene copy number correction | |
| RU2014134175A (ru) | Способ и система выявления вариации числа копий в геноме | |
| BR112018015913A2 (pt) | método para determinar uma variação no número de cópia de uma sequência de ácido nucleico de interesse, e, sistema para avaliar o número de cópia de uma sequência de ácido nucleico de interesse. | |
| HRP20191300T1 (hr) | Analiza fetalne dnk frakcije u materinskoj plazmi zasnovana na veličini | |
| JP2010281826A5 (ru) | ||
| JP2016526380A5 (ru) | ||
| JP2018518725A5 (ru) | ||
| JP2015536661A5 (ru) | ||
| JP2014521926A5 (ru) | ||
| JP2014523573A5 (ru) | ||
| RU2010146520A (ru) | Способ диагностирования каталитического устройства системы дополнительной обработки выхлопных газов двигателя | |
| RU2013143990A (ru) | Способы для нормирования компьютерной модели относительно эмпирических результатов для динамических систем | |
| RU2014122173A (ru) | Устройство обработки изображения, способ обработки изображения и программа | |
| Kunin et al. | GeneTRACE–reconstruction of gene content of ancestral species | |
| Saxenhofer et al. | Revised time scales of RNA virus evolution based on spatial information | |
| BR112017018340A2 (pt) | método e sistema para o monitoramento de buchas do transformador, e meio de armazenamento legível por computador | |
| JP2015231362A5 (ru) | ||
| ATE553458T1 (de) | Verfahren zur unvorbetonten schätzung der gesamtmenge von objekten auf der basis ungleichförmiger stichproben mit durch verwendung von bildanalyse erhaltener wahrscheinlichkeit | |
| Valverde et al. | Analysis of metagenomic data containing high biodiversity levels | |
| CN104598998A (zh) | 基于经济增长指标的能源需求量预测方法 | |
| Mehtälä et al. | Estimation and interpretation of heterogeneous vaccine efficacy against recurrent infections | |
| JPWO2021079460A5 (ru) | ||
| CN202956099U (zh) | 纺织品尺寸变化率自动测量装置 | |
| CN106909497B (zh) | 测试方法和装置 |