JP2005100389A - 多型性データベースを提供するためのシステム - Google Patents
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- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
【課題】多型性の研究に関連する情報を体系化するためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】そこからサンプル114が抽出される被験体112、DNAを被験体から抽出する際に用いられるプライマー、サンプルそれら自体について、サンプルに対して行われた実験について、実験を行うために用いられる特定のオリゴヌクレオチドプローブアレイについて、サンプルに対して行われた分析手順について、および分析結果についての情報のうち、1つ以上の情報を相互に関連づけるデータベースモデル102が提供される。このモデルは、SQLのようなデータベース言語へ容易に翻訳可能である。データベースモデルは、多数の被験体、サンプル、実験、チップ等についての情報を格納できるような大きさにする。
【選択図】図1
【解決手段】そこからサンプル114が抽出される被験体112、DNAを被験体から抽出する際に用いられるプライマー、サンプルそれら自体について、サンプルに対して行われた実験について、実験を行うために用いられる特定のオリゴヌクレオチドプローブアレイについて、サンプルに対して行われた分析手順について、および分析結果についての情報のうち、1つ以上の情報を相互に関連づけるデータベースモデル102が提供される。このモデルは、SQLのようなデータベース言語へ容易に翻訳可能である。データベースモデルは、多数の被験体、サンプル、実験、チップ等についての情報を格納できるような大きさにする。
【選択図】図1
Description
(関連出願の相互参照)
本願は、1997年7月25日に出願された、「COMPREHENSIVE
BIO−INFORMATICS DATABASE」と題する米国仮出願第60/053,842号、1997年12月11日に出願された、「COMPREHENSIVE DATABASE FOR BIOINFORMATICS」と題する米国仮出願第60/069,198号、および1997年12月11日に出願された、「GENE EXPRESSION AND EVALUATION SYSTEM」と題する米国仮出願第60/069,436号からの優先権を主張している。3件全ての仮出願の内容は、本明細書中において参考として援用する。
本願は、1997年7月25日に出願された、「COMPREHENSIVE
BIO−INFORMATICS DATABASE」と題する米国仮出願第60/053,842号、1997年12月11日に出願された、「COMPREHENSIVE DATABASE FOR BIOINFORMATICS」と題する米国仮出願第60/069,198号、および1997年12月11日に出願された、「GENE EXPRESSION AND EVALUATION SYSTEM」と題する米国仮出願第60/069,436号からの優先権を主張している。3件全ての仮出願の内容は、本明細書中において参考として援用する。
本願の主題は、本願と同日に出願された、同一人に譲渡される以下3件の出願の主題に関する。それらは「GENE EXPRESSION AND EVALUATION SYSTEM」(代理人事件番号018547−035010号)、「METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING A BIOINFORMATICS DATABASE」(代理人事件番号018547−033810号)、「METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING A PROBE ARRAY CHIP DESIGN DATABASE」(代理人事件番号018547−033830号)である。これら3件の出願の内容は、本明細書中において参考として援用する。
(発明の背景)
本発明は、生物学的サンプルを処理し、それにより多型性を識別するためのチップに関する情報の収集および格納に関する。
本発明は、生物学的サンプルを処理し、それにより多型性を識別するためのチップに関する情報の収集および格納に関する。
全ての生物のゲノムは、それらの連続した進化の過程において自然変異を起こし、前駆体配列の改変形態を発生する(Gusella,Ann.Rev.Biochem.55、831〜854(1986))。改変形態は、前駆体形態に対して進化的長所または短所をもたらし得るか、あるいは中立的であり得る。いくつかの場合には、改変形態は致死的短所をもたらし、そしてこの生物の後続世代へ伝達されない。他の場合には、改変形態はその種に対して進化的長所を付与し、その種の多くの、もしくはほとんどのメンバーのDNA中へ最終的に組み込まれ、効果的に前駆体形態となる。多くの場合、前駆体および改変形態の両方が生存し、ある種の集合において共存する。複数の形態の配列の共存は、多型性を発生させる。
近年、生成されているヌクレオチド配列データの量が増加しているにも関わらず、人間および他の生物における多型性の宝庫の総計に対して、わずかな比率のみが現在のところ同定されている。今までに同定された少量の多型性は、従来の方法によるそれらの検出に必要とされる多大な仕事量に負うものである。例えば、多型性の同定に対する従来のアプローチは、ジデオキシ配列決定法による個体の集合におけるオリゴヌクレオチドの同じストレッチを配列決定することであり得る。この種類のアプローチにおいては、仕事量が配列の長さおよび個体の数の両方に比例して増し、DNAの大きなストレッチまたは大きな数のヒトについては非現実的となる。
物質のアレイを基板上に形成し、そして用いるためのデバイスおよびコンピュータシステムが開発されてきている。これらのデバイスおよびシステムは、多型性を同定するために用いられている。例えば、PCT出願WO92/10588(本明細書中において、あらゆる目的のために参考として援用する)は、核酸および他の物質を配列決定するため、または配列検査するための技術を記載している。これらの作業を行うためのアレイは、例えば米国特許第5,143,854号および米国特許第5,571,639号(両件ともに本明細書中において、あらゆる目的のために参考として援用する)に開示されている開拓的技術の方法によるアレイに形成され得る。
そこで記載されている技術の1つの局面によると、核酸プローブのアレイは、チップまたは基板上の既知の位置において製作される。次いで、蛍光標識核酸は、チップと接触させられ、そしてスキャナーは標識核酸がチップに結合する位置を示すイメージファイルを生成する。これらの位置におけるプローブの同一性に基づき、情報(例えば、DNAまたはRNA中の多型性の形態の同一性)を抽出することが可能となる。このようなシステムは、例えば研究のために用いられ得るDNAのアレイを形成し、嚢胞性線維症、P53遺伝子(ある種の癌に関連する)、HIV、および他の遺伝的特性に関連した変異を検出するために用いられてきた。
そのようなアレイを大規模な多型性研究に応用することは、非常に有用である。例えば、ある多型性と個体の特性(例えば、疾患および薬物処置の効力に対する感受性)との相関についての大規模な研究を実施することに有用である。これらの利点を達成するために、チップ設計、構成、サンプル調製、および分析といった作業が超大規模に生じることが考慮されている。格納および相関させるためのこれらの工程の各々に関する情報量は、莫大なものである。大規模な多型性研究については、後に有利に照会および検索することを容易にするこの情報を格納することが必要である。必要とされることは、多型性研究に関連して用いられる大量の情報を格納し、そして体系化することに適したシステムおよび方法である。
(項目1) コンピュータ読み出し可能な格納媒体であって、
項目を識別する複数の項目レコードを列挙する項目テーブルと、
該項目の属性を識別する複数の項目属性レコードを列挙する項目属性テーブルとをその上に格納しており、
項目レコードと項目属性レコードとの間において多対多関係がある、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目2) 項目属性項目マップテーブルが、前記項目レコードと項目属性レコードとの間における多対多関係を実現し、複数のマップレコードを列挙する該項目属性項目マップテーブルが、特定の項目属性および特定の項目の両方を識別する、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目3) 生物学的分析において用いられる、前記項目のうちの項目間における変換を識別する複数の項目誘導レコードを列挙する項目誘導テーブルをさらにその上に格納している、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目4) 前記変換のパラメータを特定する、複数のプロトコルレコードを列挙するプロトコルテーブルをその上にさらに格納している、項目3に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目5) 前記項目が生物学的分析において用いられる、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目6) 前記生物学的分析が多型性分析を含む、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目7) コンピュータ読み出し可能な格納媒体であって、
標的中の野生型および変異配列の相対濃度を特定する、複数の原子結果レコードを列挙する原子結果テーブルと、
該標的が誘導される被験体と配列位置との組合せを特定する、複数の被験体配列位置レコードを列挙する被験体配列位置テーブルであって、該原子結果レコードの各々が1つ以上の原子結果レコードと関連付けられている、被験体配列位置テーブルと、
をその上に格納している、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目8) 前記原子結果レコードが、前記濃度の上限および下限を特定する、項目7に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目9) 前記被験体を特定する被験体レコードを列挙する被験体テーブルをその上にさらに格納している、項目7に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目10) コンピュータ読み出し可能な格納媒体であって、
多型性を含んでいると知られる配列を特定する多型性配列レコードを列挙する多型性テーブルと、
前記多型性配列レコードにより特定される、1つ以上の多型性を特定する特許出願レコードを列挙する特許出願テーブルと、
をその上に格納している、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目11) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の各1つについて、多型性位置、参照対立遺伝子、および基礎対立遺伝子を特定する、項目10に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目12) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の各1つについて、計測されたヘテロ接合性をさらに特定する、項目11に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目13) コンピュータ実行方法であって、
生物学的分析において用いられる項目を識別する、複数の項目レコードを列挙する項目テーブルを作製する工程と、
該項目の属性を識別する、複数の項目属性レコードを列挙する項目属性テーブルを作製する工程とを含み、
項目レコードと項目属性レコードとの間において多対多関係がある、コンピュータ実行方法。
(項目14) 項目レコードと項目属性レコードとの間において前記多対多関係を実現する項目属性項目マップテーブルを作製する工程であって、該項目属性項目マップテーブルが、特定の項目属性および特定の項目の両方を識別する複数のマップレコードを列挙する、工程と、
をさらに含む、項目13に記載のコンピュータ実行方法。
(項目15) 生物学的分析において用いられる前記項目の項目間の変換を識別する、複数の項目誘導レコードを列挙する項目誘導テーブルを作製する工程をさらに含む、項目13に記載のコンピュータ実行方法。
(項目16) 前記変換のパラメータを特定する、複数のプロトコルレコードを列挙するプロトコルテーブルを作製する工程をさらに含む、項目15に記載のコンピュータ実行方法。
(項目17) 前記生物学的分析が多型性分析を含む、項目13に記載のコンピュータ実行方法。
(項目18) 標的中の野生型および変異配列の相対濃度を特定する、複数の原子結果レコードを列挙する原子結果テーブルを作製する工程と、
該標的が誘導される被験体と配列位置との組合せを特定する、複数の被験体配列位置レコードを列挙する被験体配列位置テーブルを作製する工程であって、該原子結果レコードの各々が1つ以上の原子結果レコードと関連付けられている、工程と、
を含む、コンピュータ実行方法。
(項目19) 前記原子結果レコードが、前記濃度の上限および下限をさらに特定する、項目18に記載のコンピュータ実行方法。
(項目20) 前記被験体を特定する被験体レコードを列挙する被験体テーブルを作製する工程をさらに含む、項目18に記載のコンピュータ実行方法。
(項目21) 多型性を含んでいると知られる配列を特定する多型性配列レコードを列挙する多型性テーブルを作製する工程と、
前記多型性配列レコードにより特定される、1つ以上の多型性を特定する特許出願レコードを列挙する特許出願テーブルを作製する工程と、
を含む、コンピュータ実行方法。
(項目22) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の各1つについて、多型性位置、参照対立遺伝子、および基礎対立遺伝子を特定する、項目21に記載のコンピュータ実行方法。
(項目23) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の少なくとも1つについて、計測されたヘテロ接合性をさらに特定する、項目22に記載のコンピュータ実行方法。
(発明の要旨)
本発明は、多型性の研究に関連する情報を体系化するためのシステムおよび方法を提供する。例えば、そこからサンプルが抽出される被験体、DNAを被験体から抽出する際に用いられるプライマー、サンプル自体について、サンプルに対して行われた実験について、実験を行うために用いられる特定のオリゴヌクレオチドプローブアレイについて、サンプルに対して行われた分析手順について、および分析結果についての情報のうち、1つ以上の情報を相互に関連づけるデータベースモデルが提供される。このモデルは、SQLのようなデータベース言語へ容易に翻訳可能である。データベースモデルは、多数の被験体、サンプル、実験、チップ等についての情報の格納できるような大きさになる。
項目を識別する複数の項目レコードを列挙する項目テーブルと、
該項目の属性を識別する複数の項目属性レコードを列挙する項目属性テーブルとをその上に格納しており、
項目レコードと項目属性レコードとの間において多対多関係がある、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目2) 項目属性項目マップテーブルが、前記項目レコードと項目属性レコードとの間における多対多関係を実現し、複数のマップレコードを列挙する該項目属性項目マップテーブルが、特定の項目属性および特定の項目の両方を識別する、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目3) 生物学的分析において用いられる、前記項目のうちの項目間における変換を識別する複数の項目誘導レコードを列挙する項目誘導テーブルをさらにその上に格納している、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目4) 前記変換のパラメータを特定する、複数のプロトコルレコードを列挙するプロトコルテーブルをその上にさらに格納している、項目3に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目5) 前記項目が生物学的分析において用いられる、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目6) 前記生物学的分析が多型性分析を含む、項目1に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目7) コンピュータ読み出し可能な格納媒体であって、
標的中の野生型および変異配列の相対濃度を特定する、複数の原子結果レコードを列挙する原子結果テーブルと、
該標的が誘導される被験体と配列位置との組合せを特定する、複数の被験体配列位置レコードを列挙する被験体配列位置テーブルであって、該原子結果レコードの各々が1つ以上の原子結果レコードと関連付けられている、被験体配列位置テーブルと、
をその上に格納している、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目8) 前記原子結果レコードが、前記濃度の上限および下限を特定する、項目7に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目9) 前記被験体を特定する被験体レコードを列挙する被験体テーブルをその上にさらに格納している、項目7に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目10) コンピュータ読み出し可能な格納媒体であって、
多型性を含んでいると知られる配列を特定する多型性配列レコードを列挙する多型性テーブルと、
前記多型性配列レコードにより特定される、1つ以上の多型性を特定する特許出願レコードを列挙する特許出願テーブルと、
をその上に格納している、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目11) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の各1つについて、多型性位置、参照対立遺伝子、および基礎対立遺伝子を特定する、項目10に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目12) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の各1つについて、計測されたヘテロ接合性をさらに特定する、項目11に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
(項目13) コンピュータ実行方法であって、
生物学的分析において用いられる項目を識別する、複数の項目レコードを列挙する項目テーブルを作製する工程と、
該項目の属性を識別する、複数の項目属性レコードを列挙する項目属性テーブルを作製する工程とを含み、
項目レコードと項目属性レコードとの間において多対多関係がある、コンピュータ実行方法。
(項目14) 項目レコードと項目属性レコードとの間において前記多対多関係を実現する項目属性項目マップテーブルを作製する工程であって、該項目属性項目マップテーブルが、特定の項目属性および特定の項目の両方を識別する複数のマップレコードを列挙する、工程と、
をさらに含む、項目13に記載のコンピュータ実行方法。
(項目15) 生物学的分析において用いられる前記項目の項目間の変換を識別する、複数の項目誘導レコードを列挙する項目誘導テーブルを作製する工程をさらに含む、項目13に記載のコンピュータ実行方法。
(項目16) 前記変換のパラメータを特定する、複数のプロトコルレコードを列挙するプロトコルテーブルを作製する工程をさらに含む、項目15に記載のコンピュータ実行方法。
(項目17) 前記生物学的分析が多型性分析を含む、項目13に記載のコンピュータ実行方法。
(項目18) 標的中の野生型および変異配列の相対濃度を特定する、複数の原子結果レコードを列挙する原子結果テーブルを作製する工程と、
該標的が誘導される被験体と配列位置との組合せを特定する、複数の被験体配列位置レコードを列挙する被験体配列位置テーブルを作製する工程であって、該原子結果レコードの各々が1つ以上の原子結果レコードと関連付けられている、工程と、
を含む、コンピュータ実行方法。
(項目19) 前記原子結果レコードが、前記濃度の上限および下限をさらに特定する、項目18に記載のコンピュータ実行方法。
(項目20) 前記被験体を特定する被験体レコードを列挙する被験体テーブルを作製する工程をさらに含む、項目18に記載のコンピュータ実行方法。
(項目21) 多型性を含んでいると知られる配列を特定する多型性配列レコードを列挙する多型性テーブルを作製する工程と、
前記多型性配列レコードにより特定される、1つ以上の多型性を特定する特許出願レコードを列挙する特許出願テーブルを作製する工程と、
を含む、コンピュータ実行方法。
(項目22) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の各1つについて、多型性位置、参照対立遺伝子、および基礎対立遺伝子を特定する、項目21に記載のコンピュータ実行方法。
(項目23) 前記多型性配列レコードが、前記多型性の少なくとも1つについて、計測されたヘテロ接合性をさらに特定する、項目22に記載のコンピュータ実行方法。
(発明の要旨)
本発明は、多型性の研究に関連する情報を体系化するためのシステムおよび方法を提供する。例えば、そこからサンプルが抽出される被験体、DNAを被験体から抽出する際に用いられるプライマー、サンプル自体について、サンプルに対して行われた実験について、実験を行うために用いられる特定のオリゴヌクレオチドプローブアレイについて、サンプルに対して行われた分析手順について、および分析結果についての情報のうち、1つ以上の情報を相互に関連づけるデータベースモデルが提供される。このモデルは、SQLのようなデータベース言語へ容易に翻訳可能である。データベースモデルは、多数の被験体、サンプル、実験、チップ等についての情報の格納できるような大きさになる。
用途は、薬物に対する耐性、疾患に対する感受率を決定するための連鎖研究、ならびに遺伝子変異性に関する人間および他の生物の特性ごとの研究を含む。このモデルに従って構築されたデータベースの別の用途は、多型性研究を行う際の多様な工程の精度管理である。多型性研究の工程ごとの情報を保存することにより、結果の信頼性が評価され得るか、あるいは保存された情報が手順を改善するためのフィードバックとして用いられ得る。
本明細書中の発明の性質および利点は、本明細書の以下の部分ならびに添付の図面を参照することにより、さらに理解され得る。
本発明によって、多型性研究に関連して用いられる大量の情報を格納し、そして体系化することに適したシステムおよび方法が提供された。
(特定の実施態様の説明)
(多型性の調査)
(A.サンプルの調製)
多型性は、分析されている個体から、標的核酸において検出される。ゲノムDNAのアッセイについて、実質的に任意の生物学的サンプル(純粋な赤血球以外)が適している。例えば、簡便な組織サンプルとしては、全血、***、唾液、涙液、尿、糞便物、汗、口腔物、皮膚および毛髪を含む。cDNAまたはmRNAのアッセイについて、組織サンプルは標的核酸が発現する器官から獲得されなければならない。例えば、標的核酸がシトクロムP450である場合、肝臓が適した供給源である。
(多型性の調査)
(A.サンプルの調製)
多型性は、分析されている個体から、標的核酸において検出される。ゲノムDNAのアッセイについて、実質的に任意の生物学的サンプル(純粋な赤血球以外)が適している。例えば、簡便な組織サンプルとしては、全血、***、唾液、涙液、尿、糞便物、汗、口腔物、皮膚および毛髪を含む。cDNAまたはmRNAのアッセイについて、組織サンプルは標的核酸が発現する器官から獲得されなければならない。例えば、標的核酸がシトクロムP450である場合、肝臓が適した供給源である。
後述の方法の多くは、標的サンプルからのDNAの増幅を必要とする。これは、例えばPCRにより成し遂げられ得る(一般的には、PCR Technology:Principles and Applications for DNA Amplification(H.A.Erlich編、Freeman Press版,NY,NY,1992);PCR Protocols:A
Guide to Methods and Applications(Innisら編、Academic Press、San Diego、CA、1990);Mattilaら、Nucleic Acids Res.19、4967(1991);Eckertら、PCR Methods and Applications 1,17(1991);PCR(McPhersonら編、IRL Press、Oxford);ならびに米国特許第4,683,202号を参照(これらの各々は、本明細書中においてあらゆる目的のために参考として援用する))。
Guide to Methods and Applications(Innisら編、Academic Press、San Diego、CA、1990);Mattilaら、Nucleic Acids Res.19、4967(1991);Eckertら、PCR Methods and Applications 1,17(1991);PCR(McPhersonら編、IRL Press、Oxford);ならびに米国特許第4,683,202号を参照(これらの各々は、本明細書中においてあらゆる目的のために参考として援用する))。
他の適切な増幅方法は、リガーゼ連鎖反応(LCR)(WuおよびWallace、Genomics 4、560(1989)、Landegrenら、Science 241、1077(1988)参照)、転写増幅(Kwohら、Proc.Natl.Acad.Sci.USA 86、1173(1989)参照)、および自己維持的配列複製(Guatelliら、Proc.Nat.Acad.Sci.USA、87、1874(1990)参照)、ならびに核酸に基づく配列増幅(NASBA)を含む。後の2つの増幅法は、等温転写に基づいた等温反応を伴い、これらの増幅法は、一本鎖RNA(ssRNA)および二本鎖DNA(dsDNA)の両方を、それぞれ1に対して約30または100の比率における増幅産物として産生する。
(B.標的DNAにおける多型性の検出)
当該多型性がすでに特徴づけられているか否かに依存して、2つの異なる種類の分析が存在する。第1の種類の分析は、時折デノボ特徴づけと言及される。この分析は、別々の個体中の標的配列を比較して、改変の箇所(すなわち、多型性部位)を同定する。ヒトの中で最も多い人種の多様性ならびに植物および動物における最も多い品種および種の多様性を表す個体のグループを分析することにより、遺伝子座の最も共通した対立遺伝子/ハプロタイプのパターン特徴が同定され得、そしてその集団におけるそのような集合の頻度が決定され得る。さらなる対立遺伝子頻度が、地理学、人種、または性別のような決定基準により特徴づけられた下位集合について決定され得る。第2の種類の分析は、特徴ある多型性のどの形態が試験中の個体に存在しているかを決定する。適切な手順は多様にあり、これらを順次説明する。
当該多型性がすでに特徴づけられているか否かに依存して、2つの異なる種類の分析が存在する。第1の種類の分析は、時折デノボ特徴づけと言及される。この分析は、別々の個体中の標的配列を比較して、改変の箇所(すなわち、多型性部位)を同定する。ヒトの中で最も多い人種の多様性ならびに植物および動物における最も多い品種および種の多様性を表す個体のグループを分析することにより、遺伝子座の最も共通した対立遺伝子/ハプロタイプのパターン特徴が同定され得、そしてその集団におけるそのような集合の頻度が決定され得る。さらなる対立遺伝子頻度が、地理学、人種、または性別のような決定基準により特徴づけられた下位集合について決定され得る。第2の種類の分析は、特徴ある多型性のどの形態が試験中の個体に存在しているかを決定する。適切な手順は多様にあり、これらを順次説明する。
(1.対立遺伝子特異的プローブ)
多型性を分析するための対立遺伝子特異的プローブの設計および使用が、例えば、Saikiら、Nature 324、163〜166(1986);Dattagupta、EP235,726、Saiki、WO89/11548に記載されている。対立遺伝子特異的プローブは、2つの個体からのそれぞれのセグメント中に異なる多型性形態が存在するために、1つの個体からの標的DNAのセグメントにはハイブリダイズするが、それに対応する、別の個体からのセグメントにはハイブリダイズしないように設計され得る。ハイブリダイゼイション条件は、ハイブリダイセイション強度における有意な差異があるように十分にストリンジェント(好ましくは本質的に二成分の応答)であるべきであり、よってプローブはそれら対立遺伝子の1つにのみハイブリダイズする。いくつかのプローブは、多型性部位がプローブの中心位置(例えば、15マーにおいて7位にて、16マーにおいて8または9位にて)に整合するように、標的DNAのセグメントにハイブリダイズするように設計される。プローブのこの設計は、異なる対立遺伝子形態間のハイブリダイゼイションにおける良好な選別を達成する。
多型性を分析するための対立遺伝子特異的プローブの設計および使用が、例えば、Saikiら、Nature 324、163〜166(1986);Dattagupta、EP235,726、Saiki、WO89/11548に記載されている。対立遺伝子特異的プローブは、2つの個体からのそれぞれのセグメント中に異なる多型性形態が存在するために、1つの個体からの標的DNAのセグメントにはハイブリダイズするが、それに対応する、別の個体からのセグメントにはハイブリダイズしないように設計され得る。ハイブリダイゼイション条件は、ハイブリダイセイション強度における有意な差異があるように十分にストリンジェント(好ましくは本質的に二成分の応答)であるべきであり、よってプローブはそれら対立遺伝子の1つにのみハイブリダイズする。いくつかのプローブは、多型性部位がプローブの中心位置(例えば、15マーにおいて7位にて、16マーにおいて8または9位にて)に整合するように、標的DNAのセグメントにハイブリダイズするように設計される。プローブのこの設計は、異なる対立遺伝子形態間のハイブリダイゼイションにおける良好な選別を達成する。
対立遺伝子特異的プローブは、しばしばペアで用いられ、1つのペアの1方のメンバーは標的配列の参照形態に対して完全な一致を示し、他方のメンバーは改変体形態に対して完全な一致を示す。次いで、いくつかのプローブのペアが、同じ標的配列内における複数の多型性を同時分析するために、同じ支持体上に固定化され得る。
(2.アレイのタイル分け)
多型性はまた、核酸アレイへのハイブリダイゼイションによっても同定され得、そのいくつかの例は、WO95/11995に記載されている(あらゆる目的のためにその全体を参考として援用する)。WO95/11995はまた、予め特徴づけられた多型性の改変体形態を検出するために最適化されているサブアレイをも記載している。そのようなサブアレイは、第2の参照配列に対して相補的であるように設計されたプローブを含む。この第2の参照配列は第1の参照配列の対立遺伝子改変体である。プローブの第2のグループは、プローブが第2の参照配列に対して相補性を示す点を除いては、実施例に記載されているものと同じ原理により設計されている。第2のグループ(またはさらなるグループ)の包含は、複数の変異がプローブの長さと同じ短い距離内において発生すること(すなわち、9〜21の塩基内における2つ以上の変異)が予期される最初の参照配列の短い下位配列を分析するために特に有用である。
多型性はまた、核酸アレイへのハイブリダイゼイションによっても同定され得、そのいくつかの例は、WO95/11995に記載されている(あらゆる目的のためにその全体を参考として援用する)。WO95/11995はまた、予め特徴づけられた多型性の改変体形態を検出するために最適化されているサブアレイをも記載している。そのようなサブアレイは、第2の参照配列に対して相補的であるように設計されたプローブを含む。この第2の参照配列は第1の参照配列の対立遺伝子改変体である。プローブの第2のグループは、プローブが第2の参照配列に対して相補性を示す点を除いては、実施例に記載されているものと同じ原理により設計されている。第2のグループ(またはさらなるグループ)の包含は、複数の変異がプローブの長さと同じ短い距離内において発生すること(すなわち、9〜21の塩基内における2つ以上の変異)が予期される最初の参照配列の短い下位配列を分析するために特に有用である。
(3.対立遺伝子特異的プライマー)
対立遺伝子特異的プライマーは、多型性とオーバーラップしている標的DNA上の部位にハイブリダイズし、そしてこのプライマーが完全な相補性を示す対立遺伝子形態の増幅をプライムするだけである。Gibbs,Nucleic Acid Res.17、2427〜2448(1989年)参照。このプライマーは、遠位部位においてハイブリダイズする第2のプライマーと合わせて用いられる。増幅は、2つのプライマーから始まり、特定の対立遺伝子形態が存在することを意味する検出可能な産物をもたらす。制御は、通常プライマーの第2のペアにより行われ、このうちの1つは多型性部位における単一の塩基不一致を示し、もう一方は、遠位部位に対して完全な相補性を示す。単一の塩基不一致は増幅を妨げ、検出可能な産物は形成されない。この方法は、この不一致が多型性と整列したオリゴヌクレオチドの最も3’の位置に含まれる場合に最もよく機能する。なぜなら、この位置がプライマーからの伸長にとって最も不安定的であるためである。例えば、WO93/22456参照。
対立遺伝子特異的プライマーは、多型性とオーバーラップしている標的DNA上の部位にハイブリダイズし、そしてこのプライマーが完全な相補性を示す対立遺伝子形態の増幅をプライムするだけである。Gibbs,Nucleic Acid Res.17、2427〜2448(1989年)参照。このプライマーは、遠位部位においてハイブリダイズする第2のプライマーと合わせて用いられる。増幅は、2つのプライマーから始まり、特定の対立遺伝子形態が存在することを意味する検出可能な産物をもたらす。制御は、通常プライマーの第2のペアにより行われ、このうちの1つは多型性部位における単一の塩基不一致を示し、もう一方は、遠位部位に対して完全な相補性を示す。単一の塩基不一致は増幅を妨げ、検出可能な産物は形成されない。この方法は、この不一致が多型性と整列したオリゴヌクレオチドの最も3’の位置に含まれる場合に最もよく機能する。なぜなら、この位置がプライマーからの伸長にとって最も不安定的であるためである。例えば、WO93/22456参照。
(4.直接的配列決定)
本発明の多型性の配列を直接分析することは、ジデオキシ鎖終結方法またはMaxam Gilbert方法のいずれかを用いて達成され得る(Sambrookら、Molecular Cloning,A Laboratory Manual(第2版、CSHP、New York 1989);Zyskindら、Recombinant DNA Laboratory Manual、(Acad.Press、1988)参照)。
本発明の多型性の配列を直接分析することは、ジデオキシ鎖終結方法またはMaxam Gilbert方法のいずれかを用いて達成され得る(Sambrookら、Molecular Cloning,A Laboratory Manual(第2版、CSHP、New York 1989);Zyskindら、Recombinant DNA Laboratory Manual、(Acad.Press、1988)参照)。
(5.勾配ゲル電気泳動の変性)
ポリメラーゼ連鎖反応を用いて生成した増幅産物は、勾配ゲル電気泳動の変性を用いることにより分析され得る。異なる対立遺伝子は、異なる配列依存型融解特性および溶液中のDNAの電気泳動上の移動に基づいて同定され得る。Erlich編、PCR Technology,Principles and Applications for DNA Amplification、(W.H.Freeman and Co、New York、1992年)、Chapter7参照。
ポリメラーゼ連鎖反応を用いて生成した増幅産物は、勾配ゲル電気泳動の変性を用いることにより分析され得る。異なる対立遺伝子は、異なる配列依存型融解特性および溶液中のDNAの電気泳動上の移動に基づいて同定され得る。Erlich編、PCR Technology,Principles and Applications for DNA Amplification、(W.H.Freeman and Co、New York、1992年)、Chapter7参照。
(6.一本鎖構造多型性分析)
標的配列の対立遺伝子は、一本鎖構造多型性分析を用いて識別され得る。一本鎖構造多型性分析は、Oritaら、Proc.Nat.Acad.Sci.86、2766〜2770(1989)に記載されるように、一本鎖のPCR産物の電気泳動上の移動の変化により塩基差異を同定する。増幅されたPCR産物は、上記のように生成され得、加熱されるか、そうでなければ変性されて、一本鎖の増幅産物を形成する。一本鎖の核酸は再折り畳みを行うか、または二次構造(これらは部分的にその塩基配列に依存する)を形成し得る。一本鎖の増幅産物の異なる電気泳動上の移動性は、標的配列の対立遺伝子間における塩基配列差に関係し得る。
標的配列の対立遺伝子は、一本鎖構造多型性分析を用いて識別され得る。一本鎖構造多型性分析は、Oritaら、Proc.Nat.Acad.Sci.86、2766〜2770(1989)に記載されるように、一本鎖のPCR産物の電気泳動上の移動の変化により塩基差異を同定する。増幅されたPCR産物は、上記のように生成され得、加熱されるか、そうでなければ変性されて、一本鎖の増幅産物を形成する。一本鎖の核酸は再折り畳みを行うか、または二次構造(これらは部分的にその塩基配列に依存する)を形成し得る。一本鎖の増幅産物の異なる電気泳動上の移動性は、標的配列の対立遺伝子間における塩基配列差に関係し得る。
(生物学的材料分析システム)
本発明の1つの実施態様は、それら自体が、RNAまたはDNAのような生物学的材料からなり得るプローブを含むアレイを用いて、生物学的もしくは他の材料を分析するためのシステムの状況において動作する。VLSIPSTMおよびGeneChipTM技術は、ポリマー(例えば、核酸)の非常に大きなアレイをチップ上に作製し、用いる方法を提供する。米国特許第5,143,854号およびPCT特許公開WO90/15070および92/10092参照(これらの各々を本明細書中において、あらゆる目的のために参考として援用する)。チップ上の核酸プローブは、当該サンプル核酸(「標的」核酸)における相補的な核酸配列を検出するために用いられる。
本発明の1つの実施態様は、それら自体が、RNAまたはDNAのような生物学的材料からなり得るプローブを含むアレイを用いて、生物学的もしくは他の材料を分析するためのシステムの状況において動作する。VLSIPSTMおよびGeneChipTM技術は、ポリマー(例えば、核酸)の非常に大きなアレイをチップ上に作製し、用いる方法を提供する。米国特許第5,143,854号およびPCT特許公開WO90/15070および92/10092参照(これらの各々を本明細書中において、あらゆる目的のために参考として援用する)。チップ上の核酸プローブは、当該サンプル核酸(「標的」核酸)における相補的な核酸配列を検出するために用いられる。
図1は、RNAまたはDNAのような生物学的材料のアレイを形成し、分析するためのシステム100の全体を示す。システム100の一部は、多型性データベース102である。多型性データベース102は、例えば、生物学的供給源、サンプルの調製、アレイの設計、チップに実験を適用することから得られる生データ、適用される分析手順、および分析結果等についての情報を含む。多型性データベース102は、多型性の大規模な研究を容易にする。
チップ設計システム104は、生物学的ポリマー(例えば、RNAまたはDNA)のようなポリマーのアレイを設計するために用いられる。チップ設計システム104は、例えば、適切なメモリおよびCPUを含む、適切にプログラムされたSun Workstationまたはパーソナルコンピュータもしくはワークステーション(例えばIBM PC等価物)であり得る。チップ設計システム104は、当該多型性を含むチップ設計対象についてユーザからの入力およびそのアレイの所望の特徴に関する他の入力を得る。必要に応じて、チップ設計システム104は、GenBankのような外部のデータベースからのものでもよい。チップ設計システム104の出力は、例えばスイッチマトリックス(これはPCT出願WO92/10092に記載される)の形態のチップ設計コンピュータファイルのセットであり、ならびに他の関連するコンピュータファイルである。チップ設計コンピュータファイルは、多型性データベース102の一部を形成する。多型性の研究用のチップを設計するためのシステムは、米国特許第5,571,639号およびPCT出願WO95/11995に開示されており、これらの内容を本明細書中において参考として援用する。
チップ設計ファイルは、DNAのような分子のアレイの製作において用いられるリトグラフマスクを設計するマスク設計システム(図示せず)に入力される。このマスク設計システムは、プローブアレイの製作において仕様されるリトグラフマスクを設計する。このマスク設計システムは、その後マスク構築システム(図示せず)により用いられるマスク設計ファイルを生成し、ポリマーアレイの製作における使用のためのクロム付きガラスマスクのようなマスクまたは他の合成パターンを構成する。
このマスクは、合成システム(図示せず)において用いられる。この合成システムは、基板またはチップ上のポリマーのアレイを製作するために用いられる、必要なハードウェアおよびソフトウェアを含む。この合成システムは光源、ならびにその基板またはチップがその上に配置される化学フローセルを含む。マスクは、その光源とその基板/チップとの間に配置され、これら2つはそのチップの選択された領域の脱保護のための適切な時間において、互いに相対的に変換される。選択された化学試薬は、脱保護領域を結合するため、ならびに洗浄および他の操作のために、そのフローセルを介して向けられる。この合成システムにより製作される基板は、必要に応じて、より小さな複数のチップに切断される。合成システムの出力は、標的サンプルの適用について準備の整ったチップである。
マスク設計、マスク構築、およびプローブアレイ合成についての情報は、背景として示す。生物学的供給源112は、例えば植物または動物からの組織である。多様な処理工程が、サンプル調製システム114により生物学的供給源112からの材料に適用される。多型性研究の状況におけるサンプル調製システム114の動作は、さらに詳細に後述する。
調製されたサンプルは、DNAのような核酸配列を含む。サンプルがサンプル曝露システム116によりチップに適用される場合、その核酸はプローブに結合しても、または結合しなくてもよい。その核酸は、どのプローブがそのサンプルからのヌクレオチド配列に結合したか決定するために、蛍光標識でタグ化され得る。調製されたサンプルは、スキャニングシステム118に配置される。スキャニングシステム118は、共焦点顕微鏡またはCCD(電荷結合素子)のような、検出デバイスを含み、このデバイスは標識レセプターがその基板に結合した場所を検出するために用いられる。スキャニングシステム118の出力は、蛍光標識レセプターの場合において、蛍光性強度(光子計数、または電圧のような他の関連計測値)をその基板上の位置の関数として表示するイメージファイルである。これらのイメージファイルはまた、多型性データベース102の一部を形成し得る。より高い光子計数が標識核酸がより強くプローブのアレイに結合しているところで観測されるため、ならびにその基板上のプローブのモノマー配列が位置の関数として既知であるため、そのプローブに相補的である核酸の配列を分析することが可能となる。
イメージファイルおよびチップの設計は、例えば、塩基を呼び出す分析システム120に入力される。そのような分析技術は、EPO公開No.0717113Aに記載されており、この内容は本明細書中において参考として援用する。
チップ設計システム104、分析システム120、ならびに、曝露システム116、サンプル調製システム114、およびスキャニングシステム118の制御部分は、Sun WorkstationまたはIBM互換PCのような、適切にプロオグラムされたコンピュータであり得る。各システムの独立したコンピュータは、これらのシステムのコンピュータ実行機能を行ってもよく、あるいは1つのコンピュータが2つ以上のシステムのコンピュータ化された機能を合わせてもよい。1つ以上のコンピュータが、図1のシステムを操作するコンピュータから独立したチップ設計データベース102を維持してもよく、あるいはチップ設計データベース102がそれらのコンピュータにより総括的に、または部分的に維持されてもよい。
図2Aは、本発明を実現するために適したホストコンピュータシステム210のブロック図を示す。ホストコンピュータシステム210は、中央プロセッサ214のような主なサブシステムを相互接続するバス212、システムメモリ216(代表的にRAM)、入力/出力(I/O)アダプタ218、ディスプレイアダプタ226を介したディスプレイスクリーン224のような外部デバイス、I/Oアダプタ218を介したキーボード232およびマウス234、SCSIホストアダプタ236、ならびにフロッピー(登録商標)ディスク240を作動可能に受け入れるためのフロッピー(登録商標)ディスクドライブ238を含む。SCSIホストアダプタ236は、固定ディスクドライブ242またはCD−ROM246を作動可能に受け入れるCD−ROMプレイヤー244との格納インターフェースの働きをし得る。固定ディスクドライブ242は、ホストコンピュータシステム210の一部であり得るが、別々であって他のインターフェースシステムを介してアクセスされてもよい。ネットワークインターフェース248は、電話回線を介して遠隔サーバへの直接接続もしくはインターネットへの直接的接続を提供し得る。ネットワークインターフェース248はまた、ローカルエリアネットワーク(LAN)もしくは多くのコンピュータシステムを相互接続する他のネットワークに接続されてもよい。多くの他のデバイスまたはサブシステム(図示せず)が、同様に接続されてもよい。
また、本発明を実施するために存在している、図2Aに示すデバイスの全てが必要なわけではない(後述)。デバイスおよびサブシステムは、図2Aに示すものとは違う方法で相互に接続され得る。図2Aに示すようなコンピュータシステムの動作は、当該分野においては容易にわかるものであり、本明細書中では詳細に説明しない。本発明を実現するためのコードは、コンピュータ読み出し可能な格納媒体(例えばシステムメモリ216、固定ディスク242、CD−ROM246、またはフロッピー(登録商標)ディスク240)に操作可能に配置されても、あるいは格納されてもよい。
図2Bは、複数のコンピュータシステム210を相互に接続しているネットワーク260を示す。ネットワーク260は、ローカルエリアネットワーク(LAN)、広域ネットワーク(WAN)等であり得る。生命情報科学データベース102および図2Bの他の構成要素のコンピュータ関連動作は、多様なコンピュータ間において情報を通信するために用いられているネットワーク260を用いて任意の方法において、複数のコンピュータシステム210間で分割され得る。フロッピー(登録商標)ディスクのような形態格納媒体を使用してネットワークコンピューターの代わりにコンピューター間で情報を運び得る。
(データベースの全体的説明)
多型性データベース102は、好ましくは複合的内部構造を備えたリレーショナルデータベースである。チップ設計データベース102の構造および内容は、データベースのテーブルの内容ならびにテーブル間の相互関係を説明する図4A〜4Hに示す論理モデルを参照しながら説明する。このモデルの視覚的表示は、エンティティ、関係、および属性を含むEntity Relationship Diagram(ERD)である。ERDの詳細な説明は、Princeton、NJのLogic Works,Inc.から入手できる「ERwin version 3.0 Methods Guide」に見出され、この内容は本明細書中において参考として援用する。Oracleから入手できるDeveloper 2000のような自動化ツールが、図4A〜4HからのERDを実行可能なコード(例えばデータベースを作製および作動するSQLコード)に直接的に変換することは、当業者により認識される。
多型性データベース102は、好ましくは複合的内部構造を備えたリレーショナルデータベースである。チップ設計データベース102の構造および内容は、データベースのテーブルの内容ならびにテーブル間の相互関係を説明する図4A〜4Hに示す論理モデルを参照しながら説明する。このモデルの視覚的表示は、エンティティ、関係、および属性を含むEntity Relationship Diagram(ERD)である。ERDの詳細な説明は、Princeton、NJのLogic Works,Inc.から入手できる「ERwin version 3.0 Methods Guide」に見出され、この内容は本明細書中において参考として援用する。Oracleから入手できるDeveloper 2000のような自動化ツールが、図4A〜4HからのERDを実行可能なコード(例えばデータベースを作製および作動するSQLコード)に直接的に変換することは、当業者により認識される。
図3は、チップ設計データベース102の内容を記載するために用いられるERDへのキーである。代表的テーブル302は、1つ以上のキー属性304および1つ以上の非キー属性306を含む。代表的テーブル302は、1つ以上のレコードを含み、ここで各レコードは列挙された属性に対応したフィールドを含む。キーフィールドの内容は、共に合わせて個々のレコードを識別する。ERDにおいて、各テーブルは水平な線で分割された矩形で表される。この線の上のフィールドまたは属性がキーであり、他方この線の下のフィールドまたは属性は非キーである。識別関係308は、親テーブル310のキー属性がまた、子テーブル312のキー属性でもあることを意味する。非識別関係314は、親テーブル316のキー属性がまた、子テーブル318のキー属性でもあることを意味する。(FK)が括弧内にある場合、1つのテーブルの属性が別のテーブルのキー属性であることを示す。表現された非識別および識別関係の両方は、1つ対1つ以上の関係(親テーブル内の1つのレコードが、子テーブル内の1つ以上のレコードに対応する関係)である。別の非識別関係324は、1つ対0以上の関係(親テーブル320内の1つのレコードが、子テーブル322内の0またはそれ以上のレコードに対応する関係)である。
(データベースモデル)
図4A〜4Hは、本発明の1つの実施態様による多型性データベース102の構成要素を示すエンティティ関係ダイアグラム(ERD)である。ダイアグラム中の各矩形は、データベース102中のテーブルに対応する。初めに、多様なテーブルの関係および一般内容をまず説明する。
図4A〜4Hは、本発明の1つの実施態様による多型性データベース102の構成要素を示すエンティティ関係ダイアグラム(ERD)である。ダイアグラム中の各矩形は、データベース102中のテーブルに対応する。初めに、多様なテーブルの関係および一般内容をまず説明する。
まず、データベース102の相互関係および一般内容を説明する。次に、多様なテーブルの全てのフィールドを列挙し、記載するチャートを呈示する。
図4Aは、本発明の1つの実施態様によるデータベース102のコア構成要素を示す。被験体テーブル402は、多型性分析のためのサンプルがそこから抽出される、生物もしくは他の組織供給源を列挙する。サンプルはまた、任意の1つの同定された生物に関連しない組織収集から獲得されてもよい。被験体テーブル402内に格納された情報は、名前、性別、家族、家族の位置(例えば、父、母等)、および人種グループを含む。ヒト被験体については、プライバシー確保のため、名前および家族は、好ましくは、コード化された形式で表される。各被験体は、種テーブル404に列挙される種が対応する。また、関係は、被験体関係テーブル406の被験体間において規定され得、この被験体関係テーブル406は関連する被験体に対応するレコードを含む。これらの関係は、父母、兄弟姉妹、双子等であり得る。被験体は、研究されているグループ(例えば先天性疾患、または特定の薬物に対する中毒反応を伴うグループ)の一部であり得る。このグループは、被験体グループテーブル408に列挙される。グループ内の被験体の関与は、グループの全てのメンバーを列挙する被験体参加テーブル410により規定される。
サンプルおよびそれらの属性は、サンプルテーブル412に列挙される。各被験体は、関連する被験体タイプを有する。このサンプルタイプは、サンプルタイプテーブル414に列挙される。可能なサンプルタイプは、血液、尿等を含む。サンプルを提供する企業または機関は、サンプル供給源テーブル416に列挙される。
データベース102は、項目のためのレコードを含む項目テーブル418を提供する。サンプル調製プロセスの異なる段階に対応する項目には、種々のタイプタイプが存在する。「項目誘導」は、1つのタイプの項目を別のタイプの項目へと変換する。以下の表は、代表的な実施態様における多様な項目タイプおよび項目誘導タイプを列挙する。
未使用のチップは、チップテーブル422に列挙される。ハイブリダイズしたチップ(すなわち標的が適用されたチップ)は、ハイブリダイズしたチップテーブル424に列挙される。ハイブリダイズしたサンプルマップテーブル426は、ハイブリダイズしたチップとサンプルとの関係を列挙する。
染色ハイブリダイズしたチップは、本明細書中においてスキャン実験として言及されるプロセスにおいてスキャンされる。スキャン実験は、スキャン実験テーブル430に列挙される。このスキャン実験は、プロトコルテーブル428に列挙されたプロトコルに従って起こる。このスキャン実験は、従業者テーブル432に列挙された従業者により行われる。
図4Bは、項目および項目誘導におけるデータモデルのさらなる詳細を示す。多様な項目タイプは項目タイプテーブル434に列挙され、多様な項目誘導タイプは項目誘導タイプテーブル436に列挙される。連続した項目タイプ(例えばサンプルおよび標的)間の関係は、項目タイプ誘導テーブル438において規定される。項目は関連する属性を有する。例えば、ある標的について、データベース102は濃度、体積、場所および/または残量を格納し得る。全ての項目属性は、項目属性テーブル440に格納される。項目属性は、多数の項目間で共有され得る。例えば、一連の標的は、全て調製日を共有し得る。項目属性項目マップテーブル442は、項目属性と項目との間における多対多関係を実現する。項目属性の多様なタイプ(例えば、調製者、調製日、等)は、項目属性タイプテーブル444に列挙される。各項目タイプは、対応する属性タイプを有する。しかし、いくつかの属性タイプは、多様な項目タイプ間において共有される。従って、項目タイプマップテーブル446により実現する、項目属性タイプおよび項目タイプ間における多対多関係が存在する。
図4Bのテーブルは、サンプル調製プロセスの強力な一般モデルを呈示する。格納すべき情報のタイプの変更を要する、プロセス工程における変更は、新たなテーブルを提供すること、もしくはテーブル間の関係を変更することではなく、テーブル内容を変更し、追加することにより実現され得る。
図4Cは、本発明によるプロトコルについての情報を格納するための詳細なデータモデルを示す。プロトコルテーブル428に格納されたプロトコルは、行われた特定のプロセス(項目誘導、分析、およびスキャン実験を含む)についての情報を表す。各プロトコルは、関連したプロトコルテンプレートを有する。プロトコルテンプレートは、プロトコルタイプを識別する。例えば、1つのプロトコルテンプレートはPCRテンプレートであり得る。PCRテンプレートに対応した全てのプロトコルは、PCR手順を行うためのパラメータを識別する。プロトコルテンプレートは、プロトコルテンプレートテーブル448に列挙される。パラメータテーブル450は、全てのパラメータ、およびプロトコルテーブル428に列挙された全てのプロトコルに対するそれらの値を列挙する。パラメータテンプレートテーブル452は、デフォルト値に合わせた多様なパラメータタイプを列挙する。パラメータテンプレートの例は、PCR反応温度である。パラメータテンプレートは、このパラメータに対するデフォルト値を含む。パラテーブル450は、その後多くの異なるプロトコルにより用いられる、多くの異なるPCR反応温度値を列挙し得る。パラメータ値がユーザにより修正されていない場合、対応するパラメータテンプレートの基準値を引き継ぐ。パラメータテンプレートセットは、特定の目的において(例えば、1つ以上のプロトコルテンプレートに準じたプロトコルに関係して)用いられるパラメータテンプレートのセットである。パラメータテンプレートセットは、パラメータテンプレートセットテーブル454に列挙される。パラメータテンプレートセットには異なるタイプがあり、これらはパラメータテンプレートセットテーブル456に列挙される。パラメータテンプレートセットとプロトコルテンプレートとの間におけるマッピングは、プロトコルテンプレートセットマップテーブル458により規定される。
プロトコルテンプレートは、どのようにプロトコル工程を行うかについての対応する冗長な言語情報を有し得る。プロトコルテンプレート文書テーブル460は、プロトコルを行うための命令を含む文書に対する参照を格納する。
項目については、図4Cにより規定されるプロトコル用のデータモデルが極めて一般的であり、項目誘導、分析、および実験が基礎となるデータモデルの変更なしに行われる際の大きな変更を可能にする。
再度、図4Aを参照すると、PCRにおけるプライマーの使用に関する情報を記録するテーブルがある。フラグメントテーブル462は、データベース102に合わせて調査される全ての配列フラグメントを列挙する。各フラグメントには、PCRプロセスにおいてフラグメントを増幅するために用いられる、1つ以上のプライマーペアが対応する。プライマーペアテーブル464は、プライマーペアが実際にフラグメントを増幅するために機能したか否かについての情報を含む、全てのプライマーペアを列挙する。プライマーペアの有効性についての情報を発展させるため、複数のPCR操作の成果を識別するレコードを列挙するPCRテーブル466が存在する。個々のPCR操作は、項目誘導テーブル420を参照して識別される。
単一のPCR操作は、多くの異なるフラグメントを増幅するように用いられ得ることから、多くの異なるプライマーペアを採用し得る。当然ながら、単一のプライマーペアは複数のPCR操作において用いられ得る。それゆえに、プライマーペアPCRマップテーブル468により記録される、PCR動作とプライマーペアとの間における多対多関係が存在する。個々のプライマーについての情報は、プライマーテーブル470に格納される。また、各プライマーは、プライマー準備プロセスを特徴づけるプロトコルテーブル428に対応するプロトコルを有する。プライマーオーダーについての情報は、プライマーオーダーテーブル472に列挙される。各プライマーオーダーは仕入先宛であり、仕入先は仕入先テーブル474に列挙される。各プライマーオーダーは、従業者テーブル432に列挙された従業者により作成される。プライマーオーダー設計マップテーブル476は、プライマーオーダーとプライマーとの間における多対多関係を実現する。
従って本明細書中に記載のデータモデルは、PCR反応に用いられたプライマーについての情報を保存する。過去に所定のフラグメントを首尾よく増幅したプライマーを用いることにより、結果を改善することができる。時折、プライマーペアの特定のグループは、同じPCRプロセスにおいて共に多重化され得ない。よってここで保存された情報は、実験者が経費および時間のかかるPCR手順を最適に用いることを可能にする。
チップ手順プロセスおよび個々のチップの起源についての情報を保存することもまた有用である。ウェハテーブル478は、ウェハを列挙する。チップが生産されるときに、多くのチップが単一のウェハの一部として同時に生産される。チップテーブル422は、各チップについてウェハテーブル478に対する参照、ならびに生産時におけるそのウェハ上の各チップの場所を格納する。ウェハ上のチップの場所に関連して、分析上の有意性が時折存在する。各ウェハは、ロットのうちの一部として生産され、各ウェハについてのロットの識別は、各ロットを列挙するロットテーブル480に対する参照としてウェハテーブル478により記録される。
図4Dは、本発明の1つの実施態様による多型性データベース102内に好ましくは維持される、チップ設計に関するテーブルのさらなる詳細を示す。タイル分け設計テーブル482は、タイル分け設計を列挙する。各タイル分け設計は、特定のタイル分けフォーマットの調査される配列への適用を表す。タイル分けフォーマットは、プローブ方向、プローブ長、および調査されている単一のヌクレオチド多型性のプローブ内における位置を示す。好ましい実施態様においては、非常に少ないタイル分けフォーマットが存在し得、それらはタイル分けフォーマットテーブル484に列挙される。
特定のタイル分け設計は、単一原子の設計を特定する多くの原子設計を含む。1つの実施態様において、原子は代表的には4つのプローブのグループであり、これら4つのプローブは単一の塩基位置を、その位置において異なる塩基を含む配列にハイブリダイズする各プローブを用いて調査するために用いられる。原子設計は、原子設計テーブル486に列挙される。個々のプローブの設計を識別するレコードは、プローブ設計テーブル488に列挙される。プローブ設計役割テーブル490は、原子設計テーブル486の原子設計におけるプローブ設計テーブル488に列挙されたプローブの役割を示す。プローブ設計および原子設計の組合せとして、プローブ設計役割テーブル490は、置換位置においてどの塩基にプローブがハイブリダイズするか、ならびにプローブが野生型に一致あるいは不一致を表すか否かを示す。
プローブデータテーブル492は、特定のプローブ設計に対して、特定のスキャン実験において決定されるハイブリダイゼイション強度値を与える。テーブルの各レコードはまた、強度値を決定するために用いられる画素の数、ならびにこれらの画素間において計測される強度の標準偏差を与える。
図4E〜4Gは、本発明の1つの実施態様による分析手順およびそれらの結果に関する多型性データベース102の局面を示す。分析テーブル494は、行われた分析を列挙する。分析は、概して重要でないデータの変換として言及される。分析テーブル494のレコードは、プロトコルテーブル428に対する参照を含み、各分析におけるパラメータを特定する。分析は、生データまたは以前の分析の結果をそれらの入力として獲得し得る。分析依存性テーブル496は、1つの分析が別の分析により発展したデータに依存する複数の分析間における依存性を列挙する。分析入力テーブル498は、分析テーブル494に列挙された分析のための入力を列挙する。
分析を支持するために用いられる多様なテーブルが、図4Eの右側にある。チップ設計配列マップテーブル500は、特定のフラグメントをチップ設計と相関する。配列位置テーブル502は、調査される配列位置(フラグメント上のそれらの位置を示す)を列挙する。配列位置テーブル502のレコードは、個々のフラグメント内ではなくゲノム内の配列位置を与えるゲノム配列位置テーブル504を参照する。
スキャン実験セットテーブル506は、スキャン実験のセットを列挙する。このことは、個体または集合における実験をグループ化することを可能にし、多型性分析における基礎の役割を果たす。使用スキャン実験テーブル508は、スキャン実験セット内のスキャン実験のメンバーシップを示すレコードを列挙する。
タイル分けデータテーブル510は、特定のスキャン実験により計測される特定のチップにおいて実現されるタイル分け設計を識別するレコードを列挙する。原子データテーブル512は、タイル分けデータレコードにより識別されたスキャン実験において計測される、特定の配列位置に対して計測された強度を列挙する。被験体配列位置データテーブル514は、配列位置とスキャン実験の組合せを列挙する。
図4E〜4Gの一連のテーブルは、分析の異なるタイプに対応し、これらのタイプは多型性調査の過程中に発生する。ここで呈示されるタイプは、ほんの代表的なものにすぎない。並行した一連のテーブルは、分析結果を提供する。多型性分析テーブル516は、分析テーブル494に対する参照を列挙する。行われる多型性分析の結果は、多型性位置結果テーブル518に列挙される。このテーブルのレコードは、スキャン実験の特定のセットに基づいて決定される多型性分析の結果を与える。1つの実施態様において、結果とは、その位置において特定の変異が確実であるか、有望か、可能性があるか、あるいは可能性がないか否かである。参照が間違っているという結果もある。
ユーザ多型性分析テーブル520は、多型性位置結果テーブル518に列挙された結果のユーザ解釈を列挙する。ユーザ多型性分析テーブル520のレコードは、分析テーブル494に対する参照である。ユーザ解釈それ自体は、ユーザ多型性分析結果テーブル522に格納される。各結果は、ユーザに加えて付随のユーザコメントにより考慮される、ある位置における特定の変異の可能性である。
P−Hat分析は、野生型配列および特定のスキャン実験において決定される特定の変異を有する配列の相対濃度を推定する。P−Hat分析テーブル524は、分析テーブル494に対する参照を列挙する。原子結果テーブル526は、上限および下限ならびに最大強度とともに相対濃度の推定を与える。ヘテロ接合性変異について、相対濃度の推定は約0.5にクラスタ形成する。ホモ接合性変異については、推定は約1.0にクラスタ形成するべきである。
塩基呼出し分析は、1を超える実験に基づき得る、特定の個体についての特定の位置における塩基の決定である。塩基呼出し分析テーブル528は、分析テーブル494に対する参照を列挙する。塩基呼出し結果テーブル530は、配列位置と被験体の特定の組合せのために呼び出された塩基を列挙する。
P−Hatグループ化分析は、スキャン実験のセット内のデータが別々の遺伝型に起因する可能性の計測を決定する。P−hatグループ化分析は、分析テーブル494を参照することにより、p−hatグループ化分析テーブル532に列挙される。P−hatグループ化分析結果は、変異フラクション結果テーブル534に列挙される。グループ分割は、配列位置とスキャン実験セットの多様な組合せのために与えられる。
クラスタ分析は、スキャン実験のセット内のデータが別々の遺伝型に起因する可能性の他の計測を決定する。クラスタ分析は、分析テーブル494を参照することにより、クラスタ分析テーブル536に列挙される。クラスタ分析結果は、クラスタ結果テーブル538に列挙される。クラスタ要因は、配列位置とスキャン実験セットの多様な組合せのために与えられる。
図4Fは、図4Eにおいて言及された分析を支持する正規化およびフットプリント認定操作を支持するテーブルを示す。スキャン実験においてなされるハイブリダイゼイション強度計測は、スキャン実験のセットにおいて正規化されるべきである。正規化は、異なるPCRプロセスにより生成される増幅レベルの差異を考慮に入れるべきである。
正規化は、配列の領域ごとに行われる。正規化領域分析は、正規化される領域の境界を決定する。境界の決定は、配列の異なるフラグメントが異なるPCR手順により増幅されることを考慮に入れるべきである。正規化領域分析テーブル540は、分析テーブル494を参照することにより、正規化領域分析を列挙される。正規化領域結果テーブル542は、各決定された正規化領域における境界を列挙する。
識別された正規化領域のための正規化値は、それら自体が正規化分析により決定される。正規化分析は、分析テーブル494を参照することにより、正規化分析テーブル544に列挙される。標準結果テーブル546は、領域のための正規化値を列挙する。
フットプリント分析は、ハイブリダイゼイション強度が精度管理を目的として上昇される配列の領域を決定する。フットプリント分析は、分析テーブル494を参照することにより、フットプリント分析テーブル548に列挙される。フットプリントは、フットプリントテーブル550において特定のスキャン実験における配列開始点および終結点により識別される。
図4Gは、本発明の1つの実施態様による計測精度に関するテーブルを示す。タイル分けデータ精度分析は、スキャン実験からの結果の精度を決定する。これらの分析は、分析テーブル494を参照することにより、タイル分けデータ精度分析テーブル552に列挙される。タイル分けデータ精度分析結果は、タイル分けデータ精度分析結果テーブル554に列挙される。これらの結果は、完全な一致または不一致プローブのための平均ハイブリダイゼイション強度値を含む。野生型呼出し率は、参照塩基に対応するプローブが最高ハイブリダイゼイション強度を有する原子データのフラクションを与える。約1.0の野生型呼出し率は、良好な精度を示す。呼出し率が0.75よりも低い場合、スキャン実験は拒否されるべきである。許容データフィールドは、分析が拒絶を示すか許容を示すかを表示する。
スキャン実験計測が、プローブの長さ内において2つ以上の非野生型塩基を示す場合、これは配列の影響された領域における計測問題を示す。これらの領域は、分析テーブル494を参照し、難領域分析テーブル556に列挙された難領域分析により識別される。難領域分析結果テーブル558は、困難であると識別された領域を列挙する。
分析依存性テーブル496は、図4E〜4Gの多様な分析間の相互関係を示す。フットプリント分析は、正規化分析に依存し得、この正規化分析自体は正規化領域分析に依存し得る。塩基呼出し分析またはP−Hatグループ分け(PHatGrouping)分析は、原子分析に依存し得る。多型性分析は、これらの分析の任意のもの、および/またはユーザ多型性分析および/またはクラスタ分析に依存し得る。
多型性の調査における別の局面は、同定された多型性に対する特許保護を求めることである。図4Hは、本発明の1つの実施態様による、特許保護を求めるという試みに関する多型性データベース102のテーブルを示す。多型性特許配列テーブル560は、特許保護が探索される配列を列挙する。特許出願テーブル562は、多型性の保護に関する特許出願を列挙する。ポリマー特許出願配列マップテーブル564は、特許出願と配列との間における多対多関係を実現する。先行出願テーブル566は、特許出願と先行関連特許出願との間の関係を列挙する。代理人テーブル568は、特許出願テーブル562に列挙された特許出願の準備に責任を負う代理人を列挙する。法律事務所テーブル570は、代理人テーブル568に列挙された代理人が所属する法律事務所を列挙する。
従業者グループテーブル572は、テーブル562に列挙された特許出願のための発明者のグループを列挙する。個々の発明者は、従業者テーブル432に列挙される。従業者グループマップテーブル574は、発明者と発明者のグループとの間の多対多関係を実現する。
図4Hのデータモデルは、多型性に対する特許保護を確保するプロセスを大きく促進するため、多型性の調査に対する営利的な動機を高める。
(データベース内容)
ここで上記で採用したテーブルの内容を以下のチャートにおいてより詳細に呈示する。
(データベース内容)
ここで上記で採用したテーブルの内容を以下のチャートにおいてより詳細に呈示する。
Claims (4)
- コンピュータシステム上にデータベースを作製する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み出し可能な格納媒体であって、該処理は、
項目を識別する複数の項目レコードを列挙する項目テーブルを作製する工程と、
該項目の属性を識別する複数の項目属性レコードを列挙する項目属性テーブルとを作製する工程を含み、
ここで、項目レコードのサブセットと複数の項目属性レコードとの間で関連が定義される、コンピュータ読み出し可能な格納媒体。 - 前記処理が、項目属性項目マップテーブルを作製する工程をさらに含み、該項目属性項目マップテーブルが、特定の項目属性および特定の項目の両方を識別する複数のマップレコードを列挙し、ここで該項目属性項目マップテーブルが項目レコードのサブセットと複数の項目属性レコードとの間の前記関連を実現する、請求項2に記載のコンピュータ読み出し可能な格納媒体。
- コンピュータシステム上にデータベースを作製するための方法であって、該方法は、
生物学的分析において用いられる項目を識別する、複数の項目レコードを列挙する項目テーブルを作製する工程;および
該項目の属性を識別する、複数の項目属性レコードを列挙する項目属性テーブルを作製する工程とを含み、
ここで、項目レコードのサブセットと複数の項目属性レコードとの間に関連が定義される、方法。 - 項目レコードのサブセットと複数の項目属性レコードとの間において前記関連を定義する項目属性項目マップテーブルを作製する工程であって、該項目属性項目マップテーブルが、特定の項目属性および特定の項目の両方を識別する複数のマップレコードを列挙する、工程、
をさらに含む、請求項3に記載の方法。
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