JP6858783B2 - 一塩基多型及びインデルの複対立遺伝子遺伝子型決定 - Google Patents
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Description
本出願は、2015年10月18日出願の米国出願第62/243,078号の優先権を主張し、その開示は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
コンピュータシステムを使用して、1つ以上の複対立遺伝子マーカーを遺伝子型決定するための方法であって、
1つ以上の試料内の1つ以上の複対立遺伝子マーカーに対するシグナルを取得することと、
各複対立遺伝子マーカーについて、前記1つ以上の試料からの複数の対立遺伝子対における各対立遺伝子対に対する前記シグナルをクラスタ化して、各対立遺伝子対を表すクラスタをもたらすことと、
ホモ接合性対立遺伝子対を表す各ホモ接合性クラスタについて、代替対立遺伝子に対するシグナルを、前記代替対立遺伝子に対するバックグラウンドシグナルの算出のために収集して、各々がそれぞれの対立遺伝子を表す複数のバックグラウンドシグナルをもたらすことと、
前記シグナル及び前記バックグラウンドシグナルに基づいて、各対立遺伝子対について最初の遺伝子型コールを各試料に割り当てることと、
前記最初の遺伝子型コール及び前のクラスタパラメータを使用して、各クラスタの多変量正規分布を算出することと、
各クラスタの各多変量正規分布について、各試料のメンバーシップの対数尤度を算出することと、
前記メンバーシップの対数尤度に基づいて、各試料について、各クラスタにおけるメンバーシップの確率を算出することと、
前記メンバーシップの確率に基づいて、最終の遺伝子型コールを各試料に割り当てることと、を含む、方法。
(項目2)
前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーが、一塩基多型(SNP)及び3つ以上の可能な対立遺伝子を有するインデルを含む、項目1に記載の方法。
(項目3)
前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーに対して取得された前記シグナルが、前記1つ以上の試料における各対立遺伝子の対立遺伝子強度データを含む、項目1に記載の方法。
(項目4)
前記シグナルのクラスタ化が、アルゴリズムを、定義された一塩基多型(SNP)及び定義されたアルゴリズムパラメータと共に使用することを更に含む、項目1に記載の方法。
(項目5)
前記最初の遺伝子型コールの割り当てが、
各対立遺伝子対について、いずれの代替対立遺伝子においても前記バックグラウンドシグナルを超えるシグナルを有しない試料のサブセットを特定することと、
各対立遺伝子対について、前記試料のサブセットにおける試料の数が、既定の最小値を超えることを判別することと、
各対立遺伝子対について、対応する対立遺伝子対において表される2つの対立遺伝子に対して、前記試料のサブセットにおける各試料を遺伝子型決定することと、を更に含む、項目1に記載の方法。
(項目6)
前記最初の遺伝子型コールの、各試料への割り当てが、
各試料において最も頻繁に発生するコールを選択するために、各試料のコールを比較することを更に含み、前記コール間に同点がある場合、「ノーコール」値が、前記試料に割り当てられる、項目1に記載の方法。
(項目7)
各クラスタの前記多変量正規分布が、対数シグナル空間において算出される、項目1に記載の方法。
(項目8)
各試料の前記メンバーシップの対数尤度の算出が、以下を使用して算出され、
式中、|Σ|が、共分散の決定因子であり、
xが、プローブセットの試料に対する前記シグナルを含むk次元列ベクトルであり、
kが、プローブセットに対するシグナルの数である、項目1に記載の方法。
(項目9)
前記最終の遺伝子型コールの割り当てが、
前記試料が、最高のメンバーシップの確率を有する特定のクラスタに各試料を割り当て、各試料に対するクラスタ割り当てをもたらすことと、
前記クラスタ割り当てに基づいて、前記最終の遺伝子型コールを各試料に割り当てることと、を更に含む、項目1に記載の方法。
(項目10)
各試料の信頼値を算出することであって、前記信頼値が、任意の他のクラスタにおける前記試料のメンバーシップの確率を含む、算出することと、
各試料の前記信頼値を、既定の閾値と比較することと、
前記既定の閾値を超える信頼値を有する各試料に「ノーコール」値を割り当てることと、を更に含む、項目1に記載の方法。
(項目11)
それぞれの各対立遺伝子について、前記バックグラウンドシグナルの平均、分散、及び標準偏差を算出することを更に含む、項目1に記載の方法。
(項目12)
前記対立遺伝子について、前記バックグラウンドシグナルの前記平均、分散、及び標準偏差を算出するために利用可能な値がない場合、大域的推定バックグラウンドシグナルが、対立遺伝子に使用され、前記大域的推定バックグラウンドシグナルが、前記複数のバックグラウンドシグナルの平均である、項目11に記載の方法。
(項目13)
それぞれの各対立遺伝子についての、前記バックグラウンドシグナルの前記平均、分散、及び標準偏差の算出が、以下の等式を使用して算出することを更に含み、
式中、avgSig allele が、対立遺伝子の平均シグナルであり、allele hom が、当該対立遺伝子のホモ接合性コールのシグナルであり、nsig allele が、前記シグナルに寄与した試料の総数であり、
bgnd allele が、対立遺伝子のバックグラウンド値であり、Σallele in hom call not=allele )が、前記コールが、前記対立遺伝子に一致しないとき、ホモ接合性コール中の当該対立遺伝子のシグナルであり、
avgBgnd allele が、対立遺伝子の前記バックグラウンドの平均であり、
weightedAvgBgndが、前記バックグラウンドの加重平均であり、
varianceBgnd alleLe が、前記バックグラウンドの分散であり、
stdevBgnd allele =が、前記バックグラウンドの標準偏差であり、
weightedAvgStDevBgndが、前記バックグラウンドの加重平均標準偏差である、項目11に記載の方法。
(項目14)
前記1つ以上の試料における前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーに対する前記シグナルを取得することが、前記複対立遺伝子マーカーを測定するための、アレイ上の複数のプローブとの前記試料のハイブリダイゼーションに基づいている、項目1に記載の方法。
(項目15)
示差的に標識されたオリゴヌクレオチドを前記アレイ上の複数のプローブに結紮して、前記標識されたオリゴヌクレオチドの3’末端においてA、T、C、またはGヌクレオチドで標識されたオリゴヌクレオチドの結紮を区別することによって、前記試料の標的配列に存在する対立遺伝子を判別することを更に含む、項目14に記載の方法。
(項目16)
示差的に標識されたヌクレオチドによる前記アレイの前記複数のプローブの一塩基延長を使用して、A、T、C、またはGヌクレオチドによる延長を区別することによって、前記試料の標的配列に存在する対立遺伝子を判別することを更に含む、項目14に記載の方法。
(項目17)
アレイによるアンプリコンのハイブリダイゼーション前に、ゲノムDNA試料を、遺伝子座特異的増幅及び全ゲノム増幅で増幅するための方法であって、
ゲノムDNA試料を入手することと、
前記ゲノムDNA試料を、ゲノムDNAの少なくとも第1の部分及び第2の部分に分割することと、 前記ゲノムDNAの第1の部分上で遺伝子座特異的増幅を行って、標的配列に対する第1のアンプリコンのプールを生成することと、
全ゲノム増幅を、少なくとも前記ゲノムDNAの第2の部分上で行って、第2のアンプリコンのプールを生成することと、
前記第1及び第2のアンプリコンのプールを断片化して、断片化アンプリコンを生成することと、
前記断片化アンプリコンを、アレイにハイブリダイズすることと、を含む、方法。
(項目18)
前記遺伝子座特異的増幅が、多重ポリメラーゼ連鎖反応による前記標的配列の増幅を含む、項目17に記載の方法。
(項目19)
前記遺伝子座特異的増幅が、分子反転プローブによる前記標的配列の増幅を含む、項目17に記載の方法。
(項目20)
前記遺伝子座特異的増幅が、錠型プローブによる前記標的配列の増幅を含む、項目17に記載の方法。
(項目21)
前記第1のアンプリコンのプールが、全ゲノム増幅が行われる前に前記ゲノムDNAの第2の部分に付加され、前記全ゲノム増幅が、前記第1のアンプリコンのプール及び前記ゲノムDNAの第2の部分上で行われる、項目17に記載の方法。
(項目22)
前記全ゲノム増幅が、前記ゲノムDNAの第2の部分上のみで行われる、項目17に記載の方法。
(項目23)
前記第1及び第2のアンプリコンのプールが、断片化前に複合される、項目17に記載の方法。
(項目24)
前記標的配列が、複対立遺伝子マーカーを含む、項目17に記載の方法。
(項目25)
前記ゲノムDNA試料が、前記標的配列と、前記標的配列の偽遺伝子と、を含む、項目17に記載の方法。
(項目26)
前記遺伝子座特異的増幅が、前記標的配列に対する前記第1のアンプリコンのプールを生成するが、前記偽遺伝子のアンプリコンを生成しない、項目25に記載の方法。
(項目27)
前記断片化アンプリコンが、前記偽遺伝子のアンプリコンより多くの前記標的配列のアンプリコンを含む、項目26に記載の方法。
(項目28)
前記アレイが、1つ以上の複対立遺伝子マーカーを照合するための複数のプローブを含む、項目17に記載の方法。
(項目29)
前記試料中の前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーに対するシグナルを取得することと、
ベイジアンN−対立遺伝子遺伝子型決定アルゴリズムを使用して、複対立遺伝子遺伝子型決定を行うことと、を更に含む、項目26に記載の方法。
本開示は、多くの好ましい実施形態を有し、当業者に既知の詳細について、多くの特許、出願、及び他の参照文献に依存する。したがって、特許、出願、または他の参照文献が下で引用されるか、または繰り返されるとき、あらゆる目的で、ならびに列挙される命題のために、その全体が参照により組み込まれることが理解されるべきである。
本開示に従う核酸は、ピリミジン及びプリン塩基の任意のポリマーまたはオリゴマー、好ましくはそれぞれシトシン、チミン、及びウラシル、ならびにアデニン及びグアニンを含み得る。(Albert L.Lehninger,Principles of Biochemistry,at 793−800(Worth Pub.1982)(あらゆる目的で、その全体が本明細書に組み込まれる)を参照されたい)。実際に、本開示は、任意のデオキシリボヌクレオチド、リボヌクレオチド、またはペプチド核酸成分、及びその任意の化学変異体、例えばこれらの塩基のメチル化、ヒドロキシメチル化、またはグルコシル化形態等を企図する。ポリマーまたはオリゴマーは、組成物中で異種または同種であってよく、天然に存在する起源から単離され得るか、または人工的もしくは合成的に生成され得る。加えて、核酸は、DNAもしくはRNA、またはそれらの混合物であってよく、一本鎖または二本鎖形態(同種二本鎖、異種二本鎖、及びハイブリッド状態を含む)で永久的または移行的に存在し得る。
種々の実施形態に関する以下の説明では、上で特定され、その一部を形成する添付の図面が参照され、本明細書に記載される態様が実施され得る様々な実施形態が、例証として示される。他の実施形態を利用することができ、本明細書に記載される範囲から逸脱することなく、構造的及び機能的修正を行ってよいことが理解されるべきである。種々の態様は、他の実施形態が可能であり、種々の異なる方法で実施または実行することが可能である。
BANGアルゴリズムは、以下のステップで進めることができる。最初に、アルゴリズムは、複数の試料における各対立遺伝子についてバックグラウンドシグナルを推定することができる。次いで、アルゴリズムは、対立遺伝子の対を判別し、Affymetrix,Inc.からのAxiom(登録商標)GT1またはBRLMM−Pアルゴリズム、またはIllumina,Inc.からのGenTrainアルゴリズムを用いるGenCallソフトウェアなどの二対立遺伝子遺伝子型決定アルゴリズムを使用して、適切な試料を遺伝子型決定して、試料の大部分または全ての初期コールを入手する。次に、共役事前値を対応する試料のシグナルと組み合わせて、各二倍体遺伝子型クラスタに対応するシグナルの事後値、多変量正規分布を入手し、遺伝子型の最終割り当てを、各分布におけるメンバーシップの確率に基づいて試料に割り当てることができる。
変異体を所与のマーカーにマッピングするための情報は、アルゴリズムの実装中にアクセスされるファイル(例えば、CDFファイル)に含まれ得る。このアルゴリズムを実行するプログラム(例えば、コンピュータシステム1上で実行するプログラム)は、複対立遺伝子マーカーの事前値ファイルならびに設定を読み取ることができる。複対立遺伝子遺伝子型決定アルゴリズムの設定は、二対立遺伝子遺伝子型決定中に使用されるパラメータ、ならびに複対立遺伝子遺伝子型決定のために割り当てられた異なる初期デフォルト値を有するパラメータを含み得る。複対立遺伝子遺伝子型決定のための初期コール割り当ては、二対立遺伝子遺伝子型決定アルゴリズムと同じパラメータ及び設定を使用可能にすることができる。以下の表1は、複対立遺伝子遺伝子型決定のための最終コール割り当てが有し得るパラメータを含み、これらは初期ステップとは異なり得る。
各対立遺伝子に対するバックグラウンドシグナルを算出した後、アルゴリズムは、対立遺伝子シグナル及びバックグラウンドシグナルに基づいて、各試料の初期遺伝子型コールを対立遺伝子対に割り当てることができる。例えば、種々の二対立遺伝子プローブセットの組み合わせは、アルゴリズムのプログラムファイルにおけるクラスからのオブジェクトを使用して遺伝子型決定され得る。
各試料の二対立遺伝子コールの全てを収集することができ、次いで各試料のコールの集合を単一の仮の遺伝子型コールに分解してもよい。各二対立遺伝子コールについて、プローブセットが照合している2つの対立遺伝子は、対応する複対立遺伝子シグナル、例えば、A、B、C、D、E、F等に辞書学的にマップされ得る。例えば、1つが三対立遺伝子A/C/Tマーカーを照合している場合、A対立遺伝子はAシグナルに、C対立遺伝子はBシグナルに、T対立遺伝子はCシグナルにマップされる。二対立遺伝子C/Tプローブセットに対するコールを行うために、アルゴリズムは、対応する二対立遺伝子コールを複対立遺伝子コールにマップすることができる。コールが−1である場合、アルゴリズムは、「ノーコール値」に戻り得る。コールが0である場合、戻る複対立遺伝子コールは、2つのC対立遺伝子を有することに対応するBBである。コールが2である場合、戻る複対立遺伝子コールは、2つのT対立遺伝子を有することに対応するCCである。コールが1である場合、ヘテロ接合体CTコールに対応するBCが戻され得る。全ての二対立遺伝子コールを、各試料に対して収集することができ、最も頻繁に行われた二対立遺伝子コールが、試料に割り当てられ得る。例えば、アルゴリズムは、各試料において最も頻繁に発生するコールを選択するために、各試料のコールを比較することができる。最も頻繁に行われたコールに同点がある場合、一致しないコールが試料に割り当てられ得る。いくつかの実施形態では、コール間に同点がある場合、「ノーコール」値が試料に割り当てられ得る。試料が反復のうちのいずれにも含まれなかった場合、「ノーコール」値が試料に割り当てられ得る。
初期コールが割り当てられた後、シグナルを、各クラスタを説明する多変量正規分布に適合させて、試料が所与のクラスタから派生した可能性を判別することができる。すなわち、アルゴリズムは、対立遺伝子及び初期コールによってサマリーシグナルを記述することができ、サマリーシグナルのファイルが、事前値ファイルと共に、そのアルゴリズムを実行するプログラムによって読み取られ得る。シグナルは、対数シグナル空間に変換されてよく、各プローブセットが、クラスタの各々に対応する事前値と共に、全ての可能なクラスタに割り当てられ得る。クラスタの観測数、平均、及び共分散は、初期コールから派生され得る。
更なる特定の実施形態によると、上記方法のうちの1つ以上は、ソフトウェアパッケージに含まれ、アレイデータまたは同様の遺伝子型データからの複対立遺伝子マーカーを自動的に遺伝子型決定することができる。そのようなソフトウェアパッケージは、BANGアルゴリズムの実行中に多くの異なるファイルを読み取ることができる。プログラムファイルの例としては、以下が挙げられる(但し、これらに限定されない)。
AxiomDMETMultiallelicCaller.java
AxiomDMETClusterer.java
AxiomDMETStem.java
assign_final_calls.py
以下のパラメータは、可能なユーザ設定とみなされ得る。
OUTPUT_CALLS_NUMERIC_CODE−数値DMETコードがコールファイルに使用されるべきかどうかを指定するブール
MIN_LOG2_SIG−log2シグナルの最小値(現在は0.000001に設定されている)
SIG_THRESHOLD_VAR_MULTIPLE−バックグラウンド閾値算出に使用される全体重み付き平均分散に適用される乗算。
WORKING_DIR_PATH−二対立遺伝子プローブセットをコール及び特徴付けるために作成された一次ファイルのためのパス
SUMMARY_FILE_NAME−1つの二対立遺伝子プローブセットの2つのチャネルからのシグナルを含む、作成されるサマリーファイルの名前
POSTERIOR_FILE_NAME−サマリーファイルのapt−summary−genotypeプログラムによって生成された二対立遺伝子プローブセットのモデルファイル
CALLS_FILE_NAME−apt−summary−genotype fによりサマリーファイルから生成された二対立遺伝子プローブセットのコールファイルの名前
METRICS_FILE_NAME−apt−summary−genotypeによって生成されたファイルに基づいて、Ps_metricsによって生成された二対立遺伝子プローブセットのメトリクスファイルの名前
PERFORMANCE_FILE_NAME−メトリクスファイル及びapt−summary−genotypeによって生成された他のファイルを使用して作成された二対立遺伝子プローブセットの性能(分類)ファイルの名前
APT_SUMMARY_GENOTYPE−プログラムのための実際のパス
OUTPUT_DIR_NAME−二対立遺伝子プローブセットについて、apt−summary−genotypeにより生成された遺伝子型結果が記憶される場所の名前
GENOTYPES_FILE_PATH−コールファイルのパス及び名前
PS_CLASS_FILE_PATH−性能ファイルのパス及び名前
SCRIPT_NAME−二対立遺伝子プローブセットのデータ上でapt−summary−genotype、Ps_metrics、及びPs_classificationをコールするために使用されるスクリプトの名前
CMD−スクリプトが依然として存在しない場合、二対立遺伝子プローブセット上で実行されるであろうスクリプトの文字列
複対立遺伝子コールは、プローブセットファイルにおいて複対立遺伝子であり、ウォブルセットに属さないと指定されるプローブセットに対して生成され得る。「1」を使用して、プローブセットが複対立遺伝子であると指定することができ、「0」を使用して、プローブセットがウォブルセットの一部でないと指定することができる。
いくつかの実施形態では、4つの初期出力ファイルが、複対立遺伝子遺伝子型決定アルゴリズムから生成され得る。出力ファイルは全て、ユーザによって指定される出力ファイル名(OutFileName)であり得る、同じ接頭辞を有し得る。出力ファイルの例を下に記載する。
実施例では、Axiom(登録商標)アレイは、約100,000個の複対立遺伝子マーカーのプローブセットと共に設計され、各々が1000 Genomes第3相データにおいて2つを超える対立遺伝子を有する。マーカーは、以下の4つの試料プレート:CoriellからのT01(CEU)、T02(CHB+JPT)、T03(YRI)、及びV12(LWK)HapMap試料プレート上の試料間で3番目に最も一般的な対立遺伝子の少なくとも1つの例の存在に対して選択された。プローブセットは、ほとんどの場合、最大2つのNIVが許容された数千個のエクソンマーカーのセットを除いて、任意の大陸集団において1%超のわずかな対立遺伝子頻度を有する近くの干渉変異体(NIV)を回避するように設計された。プローブセットは、4つの複製においてタイル配置されたエクソンプローブセットを除いて、2つの複製においてタイル配置された。マーカーは、常染色体性染色体及び染色体Xから選択した。
1.90%コール率
2.各対立遺伝子コピー数について50%を超える対立遺伝子CN一致
a.コピー数2に対する一致は、正しくコールされたホモ接合体の数として各対立遺伝子について別個に算出し、1000 Genomes参照から予想されるホモ接合体の数で除算した。ノーコールは、エラーとしてカウントした。
b.コピー数1に対する一致は、正しくコールされたヘテロ接合体(対立遺伝子を含む)の数として各対立遺伝子について別個に算出し、対立遺伝子を含むヘテロ接合体の予想数で割った。すなわち、対立遺伝子AのCN1一致は、予想されるAB、AC等の遺伝子型を有する試料中の正確なコールの分数であった。ノーコールは、エラーとしてカウントした。
特定のプローブ設計は、複対立遺伝子遺伝子型決定手法に関してよく、関心対象のデータを入手するために有益であり得る。種々のDNA分析システムにおいて使用され得るSNPプローブの判別のための論理ルーチンは、長く存在している。SNPを照合するために設計された以前のアレイは、一般に、関心対象の標的(関心対象のSNPを含む)に対して完璧に相補的でありプローブ、及そのび完璧に相補的なプローブと比較して1つ以上の一置換を含む1つ以上の他のプローブを含んでいたプローブセットを利用する。次いで、プローブセットにおける異なるプローブについての、結果として生じる強度データを比較して、関心対象のSNPに対する遺伝子型コールを生成する。例えば、米国特許第5,858,659号(その全体が参照により本明細書に組み込まれる)を参照されたい。
本開示の追加の実施形態では、アレイアッセイと共に使用するために、全ゲノム増幅(WGA)及び遺伝子座特異的増幅を組み合わせて、所望の標的配列について、結果として生じる遺伝子型決定データを改善し、結果として生じるデータにおける望ましくない偽遺伝子の効果を低減するために、所望の標的配列に対して増幅を選択的に付勢することができる。
Claims (11)
- ゲノム分析の方法であって、
1つ以上の試料内の1つ以上の複対立遺伝子マーカーに対するシグナルを取得することであって、前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーが、n個の対立遺伝子を含み、nが3以上である可能な対立遺伝子の数である、ことと、
各複対立遺伝子マーカーについて、前記1つ以上の試料からの複数の対立遺伝子対における各対立遺伝子対に対する前記シグナルをクラスタ化して、各対立遺伝子対を表すクラスタをもたらすことと、
ホモ接合性対立遺伝子対を表す各ホモ接合性クラスタについて、代替対立遺伝子に対するシグナルを、前記代替対立遺伝子に対するバックグラウンドシグナルの算出のために収集して、各代替対立遺伝子を表す複数のバックグラウンドシグナルをもたらすことであって、前記代替対立遺伝子が、前記複対立遺伝子マーカーについての前記ホモ接合性対立遺伝子対に対応しない対立遺伝子である、ことと、
前記シグナル及び前記バックグラウンドシグナルに基づいて、各対立遺伝子対について最初の遺伝子型コールを各試料に割り当てることと、
前記最初の遺伝子型コール及び前のクラスタパラメータを使用して、各クラスタのn次元空間における多変量正規分布を算出することと、
各クラスタの各多変量正規分布について、各試料のメンバーシップの対数尤度を算出することと、
前記メンバーシップの対数尤度に基づいて、各試料について、各クラスタにおけるメンバーシップの確率を算出することと、
前記メンバーシップの確率に基づいて、最終の遺伝子型コールを各試料に割り当てることと、を含む、方法。 - 前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーが、一塩基多型(SNP)及び3つ以上の可能な対立遺伝子を有するインデルを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記最初の遺伝子型コールの割り当てが、
各対立遺伝子対について、いずれの代替対立遺伝子においても前記バックグラウンドシグナルを超えるシグナルを有しない試料のサブセットを特定することと、
各対立遺伝子対について、前記試料のサブセットにおける試料の数が、既定の最小値を超えることを判別することと、
各対立遺伝子対について、対応する対立遺伝子対において表される2つの対立遺伝子に対して、前記試料のサブセットにおける各試料を遺伝子型決定することと、を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記最初の遺伝子型コールの、各試料への割り当てが、
各試料において最も頻繁に発生するコールを選択するために、各試料のコールを比較することを更に含み、前記コール間に同点がある場合、「ノーコール」値が、前記試料に割り当てられる、請求項1に記載の方法。 - 前記最終の遺伝子型コールの割り当てが、
前記試料が、最高のメンバーシップの確率を有する特定のクラスタに各試料を割り当て、各試料に対するクラスタ割り当てをもたらすことと、
前記クラスタ割り当てに基づいて、前記最終の遺伝子型コールを各試料に割り当てることと、を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 各試料の信頼値を算出することであって、前記信頼値が、任意の他のクラスタにおける前記試料のメンバーシップの確率を含む、算出することと、
各試料の前記信頼値を、既定の閾値と比較することと、
前記既定の閾値を超える信頼値を有する各試料に「ノーコール」値を割り当てることと、を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 各代替対立遺伝子について、前記バックグラウンドシグナルの平均、分散、及び標準偏差を算出することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- 前記対立遺伝子について、前記バックグラウンドシグナルの前記平均、分散、及び標準偏差を算出するために利用可能な値がない場合、大域的推定バックグラウンドシグナルが、対立遺伝子に使用され、前記大域的推定バックグラウンドシグナルが、前記複数のバックグラウンドシグナルの平均である、請求項8に記載の方法。
- 各代替対立遺伝子についての、前記バックグラウンドシグナルの前記平均、分散、及び標準偏差の算出が、以下の等式を使用して算出することを更に含み、
式中、avgSigalleleが、対立遺伝子の平均シグナルであり、allelehomが、当該対立遺伝子のホモ接合性コールのシグナルであり、nsigalleleが、前記シグナルに寄与した試料の総数であり、
bgndalleleが、対立遺伝子のバックグラウンド値であり、Σallelein hom call not=allele)が、前記ホモ接合性コールが、前記対立遺伝子に一致しないとき、ホモ接合性コール中の当該対立遺伝子のシグナルであり、
avgBgndalleleが、対立遺伝子の前記バックグラウンド値の平均であり、
weightedAvgBgndが、前記バックグラウンド値の加重平均であり、
varianceBgndalleLeが、前記バックグラウンド値の分散であり、
stdevBgndallele=が、前記バックグラウンド値の標準偏差であり、
weightedAvgStDevBgndが、前記バックグラウンド値の加重平均標準偏差である、請求項8に記載の方法。 - 前記1つ以上の試料における前記1つ以上の複対立遺伝子マーカーに対する前記シグナルを取得することが、前記複対立遺伝子マーカーを測定するための、アレイ上の複数のプローブとの前記試料のハイブリダイゼーションに基づいている、請求項1に記載の方法。
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