リシークエンシング病原体マイクロアレイ
本発明は、DNAリシークエンシングマイクロアレイの使用による病原体検出および同定に関する。本発明はまた、生物学的サンプル中に存在する病原体の鑑別診断(differential diagnosis)および血清型決定のためのリシークエンシングマイクロアレイチップを提供する。本発明は、さらに、生物学的サンプル中に存在する病原体の存在およびアイデンティティーを検出する方法を提供する。本発明はまた、少なくとも1つの選択パラメータに従う生物学的配列データからサブ配列を選択するための方法、およびコンピュータ関連生物学的配列アイデンティファイヤー(computer-implemented biological sequence identifier)(CIBSI)を提供する。少なくとも1つの選択パラメータは、類似性リサーチから意味がある結果をリターンする可能性に対応する。
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【特許請求の範囲】
【請求項1】
固相支持体へ固定化された13〜70ヌクレオチドの範囲の長さのオリゴヌクレオチドプライマーの複数のグループを含むリシークエンシングDNAマイクロアレイであって、ここで、オリゴヌクレオチドプライマーの各グループは、
(a)識別可能な参照配列(distinct reference sequence)の特定の領域にスパンする(span)ように選択され、
(b)タイルド領域(tiled region)と呼ばれる該アレイのディスクリート領域(discrete area)を占有し、
(c)該アレイの該ディスクリート領域内に平行に配置された少なくとも4セットのプライマーを含み、ここで、該4セットのプライマーは、以下:
i)該参照配列に対して正確に相補性である第1プライマー;および
ii)3つのさらなるプライマー(これらの各々は、中央の位置のヌクレオチド以外は該第1プライマーと同一であり、この中心位置は、該3セットの各々において異なり、その結果、4つ全てのヌクレオチド塩基が該アレイ上に存在する)
のように選択される、リシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項2】
前記オリゴヌクレオチドプライマーの長さが、25ヌクレオチドである、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項3】
前記オリゴヌクレオチドプライマーによってスパンされる前記参照配列の領域が、前記マイクロアレイ表面の各々の隣接するタイルド領域について、該参照配列を(n+1)ヌクレオチド移動する、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項4】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイが、18×18ミクロンフィーチャー(micron features)を含む、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項5】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイが、8×8ミクロンフィーチャーを含む、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項6】
タイリング(tilling)のために選択される前記配列が、生物属、種および亜種の非常に広いクラスを表し得る単一遺伝子またはサブ配列(single gene or subsequence)である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項7】
タイリングのために選択される前記配列が、病原体ファミリーの遺伝子型を表す“プロトタイプ(prototypes)”である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項8】
タイリングのために選択される前記配列が、アデノウイルスのファミリー(family)またはグループ(group)を表す“プロトタイプ”である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項9】
タイリングのために選択される前記配列が、インフルエンザウイルスのファミリー(family)またはグループ(group)を表す“プロトタイプ”である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項10】
タイリングのために選択される前記配列が、個々の病原株(pathogenic strain)に特有の単一遺伝子またはサブ配列である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項11】
タイリングのために選択される前記配列が、薬剤耐性マーカー(drug-resistance marker)をコードする、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項12】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイがRPMVlである、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項13】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイがRPMV2である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項14】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイが、一般的な病原体についての少なくとも1つの参照配列、および少なくとも1つの生物テロ薬剤(biological terrorism agent)を含む、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項15】
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ、および
(b)該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に存在する前記プローブ配列への前記標的配列の特異的ハイブリダイゼーションに好適な試薬、
を含む、キット。
【請求項16】
微生物中の薬剤耐性マーカーの存在を検出する方法であって、ここで該方法が、以下:
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイを提供すること;
(b)遺伝物質(genetic material)を含む未知のサンプル(unknown sample)を、該リシークエンシングDNAマイクロアレイへ接触させること;
(c)好適な条件下および好適な時間、該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に固定化された前記プローブ配列へ、該未知のサンプルの内容物をハイブリダイズすること;ならびに
(d)該未知のサンプル中の微生物中の薬剤耐性マーカーの存在を検出すること、
を含む、方法。
【請求項17】
前記方法が、前記方法によって同定される前記薬剤耐性マーカーのDNA配列と既知の耐性マーカーとの配列比較によって、薬剤耐性マーカーのアイデンティティー(identity)を決定することをさらに含む、請求項16に記載の方法。
【請求項18】
前記ハイブリダイズすることが、15分〜24時間の範囲の時間である、請求項16に記載の方法。
【請求項19】
前記未知のサンプルが生物学的サンプルである、請求項16に記載の方法。
【請求項20】
前記生物学的サンプルが、鼻洗浄試料(nasal wash specimen)、鼻吸引物(nasal aspirate)、咽喉スワブ(throat swab)、血液サンプル、痰サンプル(sputum sample)、血球、組織サンプル、細針生検サンプル(fine needle biopsy sample)、尿試料、腹腔液サンプル(peritoneal fluid sample)、内臓液サンプル(visceral fluid sample)、および胸膜腔液サンプル(pleural fluid sample)、またはそれら由来の細胞からなる群から選択される、請求項19に記載の方法。
【請求項21】
前記未知のサンプルが、土壌サンプル、空気サンプルおよび水サンプルからなる群から選択される環境サンプルである、請求項16に記載の方法。
【請求項22】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、以下:
(i)該サンプル中の前記遺伝物質の単離、
(ii)該サンプル中の問題の標的配列についての濃縮(enrichment)、
(iii)該サンプル中に含まれる該遺伝物質の増幅、
(iv)該サンプル中の該遺伝物質の標識、および
(v)サブトラクティブハイブリダイゼーション(subtractive hybridization)
からなる群から選択されるプロセスの少なくとも1つへ供される、請求項16に記載の方法。
【請求項23】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸が、特異的逆転写(specific reverse transcription)、PCR、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)およびランダムPCR(random PCR)からなる群から選択される少なくとも1つの方法によって増幅される、請求項16に記載の方法。
【請求項24】
前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸をハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、ランダムプライムド(random primed)、アイソサーマルKlenowポリメラーゼベースト(isothermal Klenow polymerase-based)、Φ29DNAポリメラーゼベースト(Φ29DNA polymerase-based)、タンデム増幅(tandem amplification)、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)、およびトータル増幅(total amplification)からなる群から選択される少なくとも1つのランダム増幅戦略(random amplification strategy)へ供される、請求項16に記載の方法。
【請求項25】
前記未知のサンプル中に存在する遺伝物質が濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項26】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該サンプルからのバックグラウンド核酸のサブトラクション(subtraction)により濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項27】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、逆転写酵素サブトラクティブハイブリダイゼーション(reverse-transcriptase subtractive hybridization)によって濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項28】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該未知のサンプルに存在する(presenting)核酸の混合物からの該標的核酸の選択的除去によって濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項29】
前記検出することが、以下:
(i)前記未知のサンプル中の問題の核酸と前記リシークエンシングDNAマイクロアレイ上の前記プローブDNAとの前記ハイブリダイゼーション応答に基づいてベースコール(base calls)を作製すること、ならびに
(ii)該ハイブリダイズされた領域の配列を、配列データベース中に存在する配列と比較することによって、対応する全長遺伝子またはゲノムフラグメント(genomic fragment)の配列を決定すること
による、請求項16に記載の方法。
【請求項30】
前記ベースコールが、“許容性(permissive)”セッティッング下でAffymetrix GDASソフトウエアによって作製される、請求項29に記載の方法。
【請求項31】
配列決定が、Resequencing Pathogen Identifier(REPI)ソフトウエアによる、請求項29に記載の方法。
【請求項32】
前記配列データベースがGenBankである、請求項29に記載の方法。
【請求項33】
請求項16に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のルーチン診断(routine diagnosis)の方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のルーチン診断の必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項34】
前記未知のサンプルが身体検査の間に得られる、請求項33に記載の方法。
【請求項35】
請求項16に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項36】
一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある前記被検体が、呼吸器病原体感染の病歴を有する、請求項35に記載の方法。
【請求項37】
請求項16に記載の方法を行うことによる1以上の生物テロ薬剤のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、前記生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項38】
生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある前記被検体が、該生物テロ薬剤へ暴露されたことが疑われる、請求項37に記載の方法。
【請求項39】
未知のサンプル中の特定のクラスの生物種または亜種(organism species or subspecies)に属する微生物の存在を検出する方法であって、ここで該方法が、以下:
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイを提供すること;
(b)遺伝物質を含む該未知のサンプルを、該リシークエンシングDNAマイクロアレイへ接触させること;
(c)好適な条件下および好適な時間、該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に固定化された前記プローブ配列へ、該未知のサンプルの内容物をハイブリダイズすること;ならびに
(d)該未知のサンプル中の特定のクラスの生物種または亜種に属する微生物の存在を検出すること、
を含む、方法。
【請求項40】
前記方法が、該方法によって同定されるDNA配列とゲノムデータベース中に存在する既知の配列との配列比較による、前記特定のクラスの生物種または亜種のアイデンティティー(identity)を決定することをさらに含む、請求項39に記載の方法。
【請求項41】
前記決定することが、病原体の可能性のある供給源の法医学的評価(a forensic assessment of the possible source of pathogens)を可能にするに十分な量の病原体配列を検出することを含む、請求項40に記載の方法。
【請求項42】
前記ハイブリダイズすることが、15分〜24時間の範囲の時間である、請求項39に記載の方法。
【請求項43】
前記未知のサンプルが生物学的サンプルである、請求項39に記載の方法。
【請求項44】
前記生物学的サンプルが、鼻洗浄試料(nasal wash specimen)、鼻吸引物(nasal aspirate)、咽喉スワブ(throat swab)、血液サンプル、痰サンプル(sputum sample)、血球、組織サンプル、細針生検サンプル(fine needle biopsy sample)、尿試料、腹腔液サンプル(peritoneal fluid sample)、内臓液サンプル(visceral fluid sample)、および胸膜腔液サンプル(pleural fluid sample)、またはそれら由来の細胞からなる群から選択される、請求項43に記載の方法。
【請求項45】
前記未知のサンプルが、土壌サンプル、空気サンプルおよび水サンプルからなる群から選択される環境サンプルである、請求項39に記載の方法。
【請求項46】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、以下:
(i)該サンプル中の前記遺伝物質の単離、
(ii)該サンプル中の問題の標的配列についての濃縮、
(iii)該サンプル中に含まれる該遺伝物質の増幅、
(iv)該サンプル中の該遺伝物質の標識、および
(v)サブトラクティブハイブリダイゼーション
からなる群から選択されるプロセスの少なくとも1つへ供される、請求項39に記載の方法。
【請求項47】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸が、特異的逆転写(specific reverse transcription)、PCR、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)およびランダムPCR(random PCR)からなる群から選択される少なくとも1つの方法によって増幅される、請求項39に記載の方法。
【請求項48】
前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸をハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、ランダムプライムド(random primed)、アイソサーマルKlenowポリメラーゼベースト(isothermal Klenow polymerase-based)、Φ29DNAポリメラーゼベースト(Φ29DNA polymerase-based)、タンデム増幅(tandem amplification)、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)、およびトータル増幅(total amplification)からなる群から選択される少なくとも1つのランダム増幅戦略(random amplification strategy)へ供される、請求項39に記載の方法。
【請求項49】
前記未知のサンプル中に存在する遺伝物質が濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項50】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該サンプルからのバックグラウンド核酸のサブトラクション(subtraction)により濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項51】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、逆転写酵素サブトラクティブハイブリダイゼーション(reverse-transcriptase subtractive hybridization)によって濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項52】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該未知のサンプルを示す核酸の混合物からの該標的核酸の選択的除去によって濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項53】
前記検出することが、以下:
(i)前記未知のサンプル中の問題の核酸と前記リシークエンシングDNAマイクロアレイ上の前記プローブDNAとの前記ハイブリダイゼーション応答に基づいてベースコール(base calls)を作製すること、ならびに
(ii)該ハイブリダイズされた領域の配列を、配列データベース中に存在する配列と比較することによって、対応する全長遺伝子またはゲノムフラグメント(genomic fragment)の配列を決定すること
による、請求項39に記載の方法。
【請求項54】
前記ベースコールが、“許容性(permissive)”セッティッング下でAffymetrix GDASソフトウエアによって作製される、請求項53に記載の方法。
【請求項55】
配列決定が、Resequencing Pathogen Identifier(REPI)ソフトウエアによる、請求項53に記載の方法。
【請求項56】
前記配列データベースがGenBankである、請求項53に記載の方法。
【請求項57】
請求項39に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のルーチン診断(routine diagnosis)の方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のルーチン診断の必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項58】
前記未知のサンプルが身体検査の間に得られる、請求項57に記載の方法。
【請求項59】
請求項39に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項60】
一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある前記被検体が、呼吸器病原体感染の病歴を有する、請求項59に記載の方法。
【請求項61】
請求項39に記載の方法を行うことによる1以上の生物テロ薬剤のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、前記生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項62】
生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある前記被検体が、該生物テロ薬剤へ暴露されたことが疑われる、請求項61に記載の方法。
【請求項63】
病原体を含有する生物学的サンプル中の病原体の相対量を評価する方法であって、以下:
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイを提供すること;
(b)該生物学的サンプルを該リシークエンシングDNAマイクロアレイへ接触させること;
(c)好適な条件下および好適な時間、該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に固定化された前記プローブ配列へ、該未知のサンプルの内容物をハイブリダイズすること;ならびに
(d)該未知のサンプル中の微生物あるいは特定のクラスの生物種または亜種に属する微生物における薬剤耐性マーカー(drug-resistance marker)の存在および/またはアイデンティティーを定量すること、
を含む、方法。
【請求項64】
前記定量することが、前記リシークエンシングDNAマイクロアレイ上のハイブリダイゼーションシグナルの絶対強度を測定することによる、請求項63に記載の方法。
【請求項65】
前記定量することが、前記総タイル領域サイズのパーセンテージとして、およびスライディングウィンドウアルゴリズム(sliding window algorithm)を満足する選択されるサブ配列中のベースコールのパーセンテージとして、ベースコールのパーセンテージを測定することによる、請求項63に記載の方法。
【請求項66】
前記定量することが、Resequencing Pathogen Identifier(REPI)ソフトウエアによる、請求項65に記載の方法。
【請求項67】
Ad3、Ad3FS_navy、Ad4、Ad4vaccine、Ad4FS_navy、Ad4FS_AF、Ad5FS、Ad7、Ad7FS_navy、Ad7vaccine、Ad16、Ad1、およびAd21、ならびにそれらのフラグメントからなる群から選択されるアデノウイルス株のゲノム配列。
【請求項68】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリー(query)へのインプットのための生物学的サブ配列を選択するためのコンピュータ実施方法(computer-implemented method)であって、以下のステップ:
メモリー中に記憶された生物学的配列データからサブ配列を、プロセッサ実行プロセス(processor-implemented process)で選択するステップ;および
該配列をクエリーへ供し、第1所定信頼水準(first predetermined confidence level)で該所定の生物学的配列を同定するステップ(ここで、該第1所定信頼水準は選択される閾値を超える)
を含む、方法。
【請求項69】
FASTA、MSF、GCG、Clustal、BLC、PIR、MSP、PFAM、POSTALおよびJNETフォーマットの1つで前記生物学的配列データを記憶することをさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項70】
前記生物学的配列データが、生物学的配列またはコントロール配列の1つに対応するかどうかを決定することをさらに含む、請求項69に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項71】
前記選択ステップが、以下:
前記生物学的配列データ中の多数のベースコールに対応するウィンドウサイズパラメータ(window size parameter)を選択すること;および
該生物学的配列データのビューイングウィンドウ(viewing window)中に含まれる有効なベースコールのパーセンテージを計算すること[該ウィンドウのサイズは、該選択ステップにおいて選択された該ウィンドウサイズパラメータに対応する]
を含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項72】
前記選択ステップが、以下:
前記計算ステップにおいて計算された前記パーセンテージが所定の閾値を満足しない場合に、前記生物学的配列中の別の数のベースコールへ前記ビューイングウィンドウをスライドさせること;および
該生物学的配列中の該別の数のベースコール中に含まれる有効なベースコールのパーセンテージを計算すること
を含む、請求項71に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項73】
前記選択ステップが、以下:
前記計算されたパーセンテージが所定の閾値を満足する場合に、前記クエリーにサブミットされた(submit)前記サブ配列として、ビューウィンドウ中のベースコールのサブ配列を選択すること
を含む、請求項71に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項74】
前記選択されるサブ配列がサブミットステップにおいてサブミットされる前に、ベースコールの前記選択されたサブ配列から、無効なベースコールをトリミング(trimming)すること
をさらに含む、請求項73に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項75】
前記サブ配列と複数の所定の配列とを比較すること;および
前記所定の配列の少なくとも1つに対応する比較結果を発生する(generate)こと
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項76】
前記比較ステップからの比較結果が、前記サブ配列と前記所定の配列の少なくとも1つとの所定レベルの対応を示す統計値を含む、請求項75に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項77】
強度データを前記生物学的配列データと合体する(incorporate)こと;および
少なくとも1つの標的配列の濃度を評価すること
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項78】
少なくとも1つの選択パラメータに従う前記生物学的配列データから少なくとも2つのサブ配列を検出すること;および
混合物(mixture)および組換え事象(recombination event)の少なくとも1つを検出すること
をさらに含む、請求項77に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項79】
前記少なくとも2つのサブ配列が、マイクロアレイの異なる領域に対応する、請求項78に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項80】
類似配列の混合物と異なる配列間の組換えとを識別すること(ここで、該類似配列は、所定レベルの類似性を有する)
をさらに含む、請求項77に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項81】
該マイクロアレイの第1領域からの第1シグナルおよび該マイクロアレイの第2領域からの第2シグナルを評価すること、ならびに
該第1シグナルを該第2シグナルと比較して、少なくとも1つの識別パラメータ(distinction parameter)を作成すること(該少なくとも1つの識別パラメータは、該第1シグナルおよび該第2シグナルが混合物および組換え事象の1つを表す可能性に対応する)
を含む、
混合物と組換え事象とを識別することをさらに含む、請求項77に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項82】
以下:
複数のテスト配列(test sequences)に対応する少なくとも1つのコンセンサス配列(consensus sequence)を同定すること;
該少なくとも1つのコンセンサス配列から前記サブ配列を選択すること;
該少なくとも1つのサブ配列と少なくとも所定の配列とを比較すること;
比較結果を作成すること;
該比較結果と該複数のテスト配列との間の差異を計算すること;および
少なくとも1つの候補コンセンサス配列(candidate consensus sequence)を作成すること
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項83】
前記少なくとも1つの候補コンセンサス配列に従うマイクロアレイプローブを作製すること
をさらに含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項84】
パッチパラメータ(patch parameter)に従って、少なくとも1つのコンセンサス配列を修飾すること(該パッチパラメータは、前記複数のテスト配列の少なくとも1つの少なくとも一部に対応する)
をさらに含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項85】
少なくとも1つのハイブリダイゼーションパラメータ(hybridization parameter)に従って、前記少なくとも1つの候補コンセンサス配列と前記複数のテスト配列との間のハイブリダイゼーションをシミュレートすること
をさらに含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項86】
前記生物学的配列データが、核酸、転写モノマー(transcriptional monomer)、転写産物、DNA、およびRNAの少なくとも1つを含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項87】
前記生物学的配列データが、曖昧配列(ambiguous subsequence)とギャップ(gap)の少なくとも1つを含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項88】
前記生物学的配列データの相対位置を計算すること(ここで、該生物学的配列データは、蛋白質とアミノ酸の少なくとも1つを含む)
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項89】
手動Sanger配列決定(manual Sanger sequencing)、自動Sanger配列決定(automated Sanger sequencing)、ショットガン配列決定(shotgun sequencing)、従来のマイクロアレイ(conventional microarrays)、リシークエンシングマイクロアレイ(resequencing microarrays)、マイクロ電気泳動配列決定(microelectrophoretic sequencing)、ハイブリダイゼーションによる配列決定(sequencing by hybridization)(SBH)、エドマン分解法(Edman degradation)、増幅分子についてのサイクリック−アレイ配列決定(Cyclic-array sequencing on amplified molecules)、単一分子についてのサイクリック−アレイ配列決定(Cyclic-array sequencing on amplified molecules)、およびナノポア配列決定(nanopore sequencing)の少なくとも1つによって前記生物学的配列データを得ること
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項90】
前記生物学的配列データが、蛋白質配列とヌクレオチド配列の少なくとも1つである、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項91】
コンピュータにおける実行についてのコンピュータ可読命令(computer readable instructions)を記憶するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体(computer readable storage medium)であって、該コンピュータ可読命令は、コンピュータによって実行されると、所定の生物学的配列の同定方法を実施するように構成されており、該方法は、以下のステップ:
メモリーに記憶された生物学的配列データからサブ配列(subsequence)を、プロセッサ実行プロセスで選択するステップ;および
第1所定信頼水準(first predetermined confidence level)を有する該所定の生物学的配列を同定するために、クエリー(query)に該サブ配列をサブミットすること[ここで、該第1信頼水準は選択閾値(selection threshold)を超える]
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項92】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的サブ配列を選択するための装置であって、以下:
メモリー中に記憶された生物学的配列データからサブ配列を選択するための手段;および
第1所定信頼水準(first predetermined confidence level)を有する所定の生物学的配列を同定するために、クエリー(query)に該サブ配列をサブミットする手段[ここで、該第1信頼水準は選択閾値(selection threshold)を超える]
を備える、装置。
【請求項93】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的配列データを作製するためのコンピュータ実施方法であって、以下:
メモリー中に記憶された生物学的配列データから複数の部分配列(partial sequences)を、プロセッサ実行プロセスで検出するステップ;
該検出ステップによって検出された各部分配列を、複数の参照配列と比較するステップ;
該比較ステップの結果に基づく配列データのコンポジットセット(composite set)として、該部分配列をコンバインする(combine)ステップ;ならびに
クエリーにサブミットされる配列データの該コンポジットセットのサブ配列を選択し、所定の信頼水準内の該所定の生物学的配列を同定するステップ
を含む、方法。
【請求項94】
前記検出ステップが、以下:
前記生物学的配列データをスキャンして、連続した一連の非ベースコール(consecutive series of non-base calls)の間に配置される一連のベースコールを検出すること;および
該一連のベースコールを前記複数の部分配列の1つとして抽出すること
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項95】
前記検出ステップが、以下:
検出された有効なベースコール(valid base call)の位置でビューイングウィンドウ(viewing window)を開始すること;
連続した一連の非ベースコールへ広がるように、該ビューイングウィンドウのサイズを拡大すること;ならびに
該ウィンドウ表示された(windowed)一連のベースコールを前記複数の部分配列の1つとして抽出すること
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項96】
前記部分配列が、有効なベースコールおよび無効なベースコールを両方とも複数含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項97】
前記比較ステップが、以下:
複数の部分配列の各々と前記複数の参照配列の少なくとも1つとの間の類似性の統計レベル(statistical level of similarity)を決定すること[ここで、
該類似性の統計レベルは、該複数のサブ配列の各々と該複数の参照配列の少なくとも1つとの間の対応レベル(level of correspondence)を表す]
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項98】
前記コンバインステップ(combining step)が、以下:
所定の閾値を超える前記複数の参照配列の少なくとも1つと統計レベルの類似性を有すると決定された前記複数の部分配列の各々を抽出すること;および
前記複数の抽出された配列を線形的にコンバインして(linearly combining)、配列データのコンポジットセットを作製すること
を含む、請求項97に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項99】
前記選択ステップが、さらに、以下:
前記配列データのコンポジットセットにおける多数のベースコールに対応するウィンドウサイズパラメータ(window size parameter)を選択すること;および
該配列データのコンポジットセットのビューイングウィンドウ(viewing window)中に含まれる有効なベースコールのパーセンテージを計算すること[該ウィンドウのサイズは、該選択ステップにおいて選択された該ウィンドウサイズパラメータに対応する]
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項100】
前記選択ステップが、さらに、以下:
前記計算ステップにおいて計算された前記パーセンテージが所定の閾値を満足しない場合に、前記配列データのコンポジットセットにおける別の数のベースコールへ前記ビューイングウィンドウをスライドさせること;および
該配列データのコンポジットにおける該数のベースコール中に含まれる有効なコールのパーセンテージを計算すること
を含む、請求項99に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項101】
前記選択ステップが、以下:
前記計算されたパーセンテージが所定の閾値を満足する場合に、前記クエリーにおいてサブミットされる(submit)前記サブ配列として、ビューウィンドウ中のベースコールのサブ配列を選択すること
を含む、請求項99に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項102】
以下のステップ:
前記選択されるサブ配列が前記クエリーにサブミットされる前に、ベースコールの前記選択されるサブ配列から、無効なベースコールをトリミング(trimming)すること
をさらに含む、請求項101に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項103】
さらに、以下:
前記サブ配列と複数の所定の配列とを比較すること;および
該所定の配列の少なくとも1つに対応する比較結果を作成すること
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項104】
前記比較ステップからの比較結果が、前記サブ配列と前記所定の配列の少なくとも1つとの所定レベルの対応を示す統計値を含む、請求項103に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項105】
コンピュータにおける実行についてのコンピュータ可読命令(computer readable instructions)を記憶するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体(computer readable storage medium)であって、該コンピュータ可読命令は、コンピュータによって実行されると、所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的配列データを作製するための方法を実行するように構成されており、該方法は、以下のステップ:
メモリーに記憶された生物学的配列データから複数の部分配列を、プロセッサ実行プロセスで検出するステップ;
該検出ステップにおいて検出された各部分配列を、複数の参照配列と比較するステップ;
該比較ステップの結果に基づく配列データのコンポジットセット(composite set)として、該部分配列をコンバインする(combine)ステップ;ならびに
クエリーにサブミットされる配列データの該コンポジットセットのサブ配列で選択し、所定の信頼水準内の該所定の生物学的配列を同定するステップ、
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項106】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的配列データを作製するための装置であって、以下:
メモリー中に記憶された生物学的配列データから複数の部分配列を、プロセッサ実行プロセスで検出するための手段;
該検出手段によって検出された各部分配列を、複数の参照配列と比較するための手段;
該比較手段からの結果に基づく配列データのコンポジットセット(composite set)として、該部分配列をコンバインする(combine)手段;ならびに
クエリーにサブミットされる配列データの該コンポジットセットのサブ配列で選択し、所定の信頼水準内の該所定の生物学的配列を同定する手段、
を備える、装置。
【請求項1】
固相支持体へ固定化された13〜70ヌクレオチドの範囲の長さのオリゴヌクレオチドプライマーの複数のグループを含むリシークエンシングDNAマイクロアレイであって、ここで、オリゴヌクレオチドプライマーの各グループは、
(a)識別可能な参照配列(distinct reference sequence)の特定の領域にスパンする(span)ように選択され、
(b)タイルド領域(tiled region)と呼ばれる該アレイのディスクリート領域(discrete area)を占有し、
(c)該アレイの該ディスクリート領域内に平行に配置された少なくとも4セットのプライマーを含み、ここで、該4セットのプライマーは、以下:
i)該参照配列に対して正確に相補性である第1プライマー;および
ii)3つのさらなるプライマー(これらの各々は、中央の位置のヌクレオチド以外は該第1プライマーと同一であり、この中心位置は、該3セットの各々において異なり、その結果、4つ全てのヌクレオチド塩基が該アレイ上に存在する)
のように選択される、リシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項2】
前記オリゴヌクレオチドプライマーの長さが、25ヌクレオチドである、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項3】
前記オリゴヌクレオチドプライマーによってスパンされる前記参照配列の領域が、前記マイクロアレイ表面の各々の隣接するタイルド領域について、該参照配列を(n+1)ヌクレオチド移動する、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項4】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイが、18×18ミクロンフィーチャー(micron features)を含む、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項5】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイが、8×8ミクロンフィーチャーを含む、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項6】
タイリング(tilling)のために選択される前記配列が、生物属、種および亜種の非常に広いクラスを表し得る単一遺伝子またはサブ配列(single gene or subsequence)である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項7】
タイリングのために選択される前記配列が、病原体ファミリーの遺伝子型を表す“プロトタイプ(prototypes)”である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項8】
タイリングのために選択される前記配列が、アデノウイルスのファミリー(family)またはグループ(group)を表す“プロトタイプ”である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項9】
タイリングのために選択される前記配列が、インフルエンザウイルスのファミリー(family)またはグループ(group)を表す“プロトタイプ”である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項10】
タイリングのために選択される前記配列が、個々の病原株(pathogenic strain)に特有の単一遺伝子またはサブ配列である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項11】
タイリングのために選択される前記配列が、薬剤耐性マーカー(drug-resistance marker)をコードする、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項12】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイがRPMVlである、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項13】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイがRPMV2である、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項14】
前記リシークエンシングDNAマイクロアレイが、一般的な病原体についての少なくとも1つの参照配列、および少なくとも1つの生物テロ薬剤(biological terrorism agent)を含む、請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ。
【請求項15】
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイ、および
(b)該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に存在する前記プローブ配列への前記標的配列の特異的ハイブリダイゼーションに好適な試薬、
を含む、キット。
【請求項16】
微生物中の薬剤耐性マーカーの存在を検出する方法であって、ここで該方法が、以下:
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイを提供すること;
(b)遺伝物質(genetic material)を含む未知のサンプル(unknown sample)を、該リシークエンシングDNAマイクロアレイへ接触させること;
(c)好適な条件下および好適な時間、該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に固定化された前記プローブ配列へ、該未知のサンプルの内容物をハイブリダイズすること;ならびに
(d)該未知のサンプル中の微生物中の薬剤耐性マーカーの存在を検出すること、
を含む、方法。
【請求項17】
前記方法が、前記方法によって同定される前記薬剤耐性マーカーのDNA配列と既知の耐性マーカーとの配列比較によって、薬剤耐性マーカーのアイデンティティー(identity)を決定することをさらに含む、請求項16に記載の方法。
【請求項18】
前記ハイブリダイズすることが、15分〜24時間の範囲の時間である、請求項16に記載の方法。
【請求項19】
前記未知のサンプルが生物学的サンプルである、請求項16に記載の方法。
【請求項20】
前記生物学的サンプルが、鼻洗浄試料(nasal wash specimen)、鼻吸引物(nasal aspirate)、咽喉スワブ(throat swab)、血液サンプル、痰サンプル(sputum sample)、血球、組織サンプル、細針生検サンプル(fine needle biopsy sample)、尿試料、腹腔液サンプル(peritoneal fluid sample)、内臓液サンプル(visceral fluid sample)、および胸膜腔液サンプル(pleural fluid sample)、またはそれら由来の細胞からなる群から選択される、請求項19に記載の方法。
【請求項21】
前記未知のサンプルが、土壌サンプル、空気サンプルおよび水サンプルからなる群から選択される環境サンプルである、請求項16に記載の方法。
【請求項22】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、以下:
(i)該サンプル中の前記遺伝物質の単離、
(ii)該サンプル中の問題の標的配列についての濃縮(enrichment)、
(iii)該サンプル中に含まれる該遺伝物質の増幅、
(iv)該サンプル中の該遺伝物質の標識、および
(v)サブトラクティブハイブリダイゼーション(subtractive hybridization)
からなる群から選択されるプロセスの少なくとも1つへ供される、請求項16に記載の方法。
【請求項23】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸が、特異的逆転写(specific reverse transcription)、PCR、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)およびランダムPCR(random PCR)からなる群から選択される少なくとも1つの方法によって増幅される、請求項16に記載の方法。
【請求項24】
前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸をハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、ランダムプライムド(random primed)、アイソサーマルKlenowポリメラーゼベースト(isothermal Klenow polymerase-based)、Φ29DNAポリメラーゼベースト(Φ29DNA polymerase-based)、タンデム増幅(tandem amplification)、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)、およびトータル増幅(total amplification)からなる群から選択される少なくとも1つのランダム増幅戦略(random amplification strategy)へ供される、請求項16に記載の方法。
【請求項25】
前記未知のサンプル中に存在する遺伝物質が濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項26】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該サンプルからのバックグラウンド核酸のサブトラクション(subtraction)により濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項27】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、逆転写酵素サブトラクティブハイブリダイゼーション(reverse-transcriptase subtractive hybridization)によって濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項28】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該未知のサンプルに存在する(presenting)核酸の混合物からの該標的核酸の選択的除去によって濃縮される、請求項16に記載の方法。
【請求項29】
前記検出することが、以下:
(i)前記未知のサンプル中の問題の核酸と前記リシークエンシングDNAマイクロアレイ上の前記プローブDNAとの前記ハイブリダイゼーション応答に基づいてベースコール(base calls)を作製すること、ならびに
(ii)該ハイブリダイズされた領域の配列を、配列データベース中に存在する配列と比較することによって、対応する全長遺伝子またはゲノムフラグメント(genomic fragment)の配列を決定すること
による、請求項16に記載の方法。
【請求項30】
前記ベースコールが、“許容性(permissive)”セッティッング下でAffymetrix GDASソフトウエアによって作製される、請求項29に記載の方法。
【請求項31】
配列決定が、Resequencing Pathogen Identifier(REPI)ソフトウエアによる、請求項29に記載の方法。
【請求項32】
前記配列データベースがGenBankである、請求項29に記載の方法。
【請求項33】
請求項16に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のルーチン診断(routine diagnosis)の方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のルーチン診断の必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項34】
前記未知のサンプルが身体検査の間に得られる、請求項33に記載の方法。
【請求項35】
請求項16に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項36】
一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある前記被検体が、呼吸器病原体感染の病歴を有する、請求項35に記載の方法。
【請求項37】
請求項16に記載の方法を行うことによる1以上の生物テロ薬剤のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、前記生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項38】
生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある前記被検体が、該生物テロ薬剤へ暴露されたことが疑われる、請求項37に記載の方法。
【請求項39】
未知のサンプル中の特定のクラスの生物種または亜種(organism species or subspecies)に属する微生物の存在を検出する方法であって、ここで該方法が、以下:
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイを提供すること;
(b)遺伝物質を含む該未知のサンプルを、該リシークエンシングDNAマイクロアレイへ接触させること;
(c)好適な条件下および好適な時間、該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に固定化された前記プローブ配列へ、該未知のサンプルの内容物をハイブリダイズすること;ならびに
(d)該未知のサンプル中の特定のクラスの生物種または亜種に属する微生物の存在を検出すること、
を含む、方法。
【請求項40】
前記方法が、該方法によって同定されるDNA配列とゲノムデータベース中に存在する既知の配列との配列比較による、前記特定のクラスの生物種または亜種のアイデンティティー(identity)を決定することをさらに含む、請求項39に記載の方法。
【請求項41】
前記決定することが、病原体の可能性のある供給源の法医学的評価(a forensic assessment of the possible source of pathogens)を可能にするに十分な量の病原体配列を検出することを含む、請求項40に記載の方法。
【請求項42】
前記ハイブリダイズすることが、15分〜24時間の範囲の時間である、請求項39に記載の方法。
【請求項43】
前記未知のサンプルが生物学的サンプルである、請求項39に記載の方法。
【請求項44】
前記生物学的サンプルが、鼻洗浄試料(nasal wash specimen)、鼻吸引物(nasal aspirate)、咽喉スワブ(throat swab)、血液サンプル、痰サンプル(sputum sample)、血球、組織サンプル、細針生検サンプル(fine needle biopsy sample)、尿試料、腹腔液サンプル(peritoneal fluid sample)、内臓液サンプル(visceral fluid sample)、および胸膜腔液サンプル(pleural fluid sample)、またはそれら由来の細胞からなる群から選択される、請求項43に記載の方法。
【請求項45】
前記未知のサンプルが、土壌サンプル、空気サンプルおよび水サンプルからなる群から選択される環境サンプルである、請求項39に記載の方法。
【請求項46】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、以下:
(i)該サンプル中の前記遺伝物質の単離、
(ii)該サンプル中の問題の標的配列についての濃縮、
(iii)該サンプル中に含まれる該遺伝物質の増幅、
(iv)該サンプル中の該遺伝物質の標識、および
(v)サブトラクティブハイブリダイゼーション
からなる群から選択されるプロセスの少なくとも1つへ供される、請求項39に記載の方法。
【請求項47】
前記ハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸が、特異的逆転写(specific reverse transcription)、PCR、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)およびランダムPCR(random PCR)からなる群から選択される少なくとも1つの方法によって増幅される、請求項39に記載の方法。
【請求項48】
前記未知のサンプル中の問題の1以上の標的核酸をハイブリダイズすることの前に、前記未知のサンプルが、ランダムプライムド(random primed)、アイソサーマルKlenowポリメラーゼベースト(isothermal Klenow polymerase-based)、Φ29DNAポリメラーゼベースト(Φ29DNA polymerase-based)、タンデム増幅(tandem amplification)、マルチプレックスPCR(multiplex PCR)、およびトータル増幅(total amplification)からなる群から選択される少なくとも1つのランダム増幅戦略(random amplification strategy)へ供される、請求項39に記載の方法。
【請求項49】
前記未知のサンプル中に存在する遺伝物質が濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項50】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該サンプルからのバックグラウンド核酸のサブトラクション(subtraction)により濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項51】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、逆転写酵素サブトラクティブハイブリダイゼーション(reverse-transcriptase subtractive hybridization)によって濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項52】
前記未知のサンプル中に存在する問題の1以上の標的核酸が、該未知のサンプルを示す核酸の混合物からの該標的核酸の選択的除去によって濃縮される、請求項39に記載の方法。
【請求項53】
前記検出することが、以下:
(i)前記未知のサンプル中の問題の核酸と前記リシークエンシングDNAマイクロアレイ上の前記プローブDNAとの前記ハイブリダイゼーション応答に基づいてベースコール(base calls)を作製すること、ならびに
(ii)該ハイブリダイズされた領域の配列を、配列データベース中に存在する配列と比較することによって、対応する全長遺伝子またはゲノムフラグメント(genomic fragment)の配列を決定すること
による、請求項39に記載の方法。
【請求項54】
前記ベースコールが、“許容性(permissive)”セッティッング下でAffymetrix GDASソフトウエアによって作製される、請求項53に記載の方法。
【請求項55】
配列決定が、Resequencing Pathogen Identifier(REPI)ソフトウエアによる、請求項53に記載の方法。
【請求項56】
前記配列データベースがGenBankである、請求項53に記載の方法。
【請求項57】
請求項39に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のルーチン診断(routine diagnosis)の方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のルーチン診断の必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項58】
前記未知のサンプルが身体検査の間に得られる、請求項57に記載の方法。
【請求項59】
請求項39に記載の方法を行うことによる一般的な呼吸器病原体(respiratory pathogens)のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項60】
一般的な呼吸器病原体のサーベイランスの必要がある前記被検体が、呼吸器病原体感染の病歴を有する、請求項59に記載の方法。
【請求項61】
請求項39に記載の方法を行うことによる1以上の生物テロ薬剤のサーベイランスの方法であって、前記未知のサンプルが、前記生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある被検体から得られる、方法。
【請求項62】
生物テロ薬剤のサーベイランスの必要がある前記被検体が、該生物テロ薬剤へ暴露されたことが疑われる、請求項61に記載の方法。
【請求項63】
病原体を含有する生物学的サンプル中の病原体の相対量を評価する方法であって、以下:
(a)請求項1に記載のリシークエンシングDNAマイクロアレイを提供すること;
(b)該生物学的サンプルを該リシークエンシングDNAマイクロアレイへ接触させること;
(c)好適な条件下および好適な時間、該リシークエンシングDNAマイクロアレイ上に固定化された前記プローブ配列へ、該未知のサンプルの内容物をハイブリダイズすること;ならびに
(d)該未知のサンプル中の微生物あるいは特定のクラスの生物種または亜種に属する微生物における薬剤耐性マーカー(drug-resistance marker)の存在および/またはアイデンティティーを定量すること、
を含む、方法。
【請求項64】
前記定量することが、前記リシークエンシングDNAマイクロアレイ上のハイブリダイゼーションシグナルの絶対強度を測定することによる、請求項63に記載の方法。
【請求項65】
前記定量することが、前記総タイル領域サイズのパーセンテージとして、およびスライディングウィンドウアルゴリズム(sliding window algorithm)を満足する選択されるサブ配列中のベースコールのパーセンテージとして、ベースコールのパーセンテージを測定することによる、請求項63に記載の方法。
【請求項66】
前記定量することが、Resequencing Pathogen Identifier(REPI)ソフトウエアによる、請求項65に記載の方法。
【請求項67】
Ad3、Ad3FS_navy、Ad4、Ad4vaccine、Ad4FS_navy、Ad4FS_AF、Ad5FS、Ad7、Ad7FS_navy、Ad7vaccine、Ad16、Ad1、およびAd21、ならびにそれらのフラグメントからなる群から選択されるアデノウイルス株のゲノム配列。
【請求項68】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリー(query)へのインプットのための生物学的サブ配列を選択するためのコンピュータ実施方法(computer-implemented method)であって、以下のステップ:
メモリー中に記憶された生物学的配列データからサブ配列を、プロセッサ実行プロセス(processor-implemented process)で選択するステップ;および
該配列をクエリーへ供し、第1所定信頼水準(first predetermined confidence level)で該所定の生物学的配列を同定するステップ(ここで、該第1所定信頼水準は選択される閾値を超える)
を含む、方法。
【請求項69】
FASTA、MSF、GCG、Clustal、BLC、PIR、MSP、PFAM、POSTALおよびJNETフォーマットの1つで前記生物学的配列データを記憶することをさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項70】
前記生物学的配列データが、生物学的配列またはコントロール配列の1つに対応するかどうかを決定することをさらに含む、請求項69に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項71】
前記選択ステップが、以下:
前記生物学的配列データ中の多数のベースコールに対応するウィンドウサイズパラメータ(window size parameter)を選択すること;および
該生物学的配列データのビューイングウィンドウ(viewing window)中に含まれる有効なベースコールのパーセンテージを計算すること[該ウィンドウのサイズは、該選択ステップにおいて選択された該ウィンドウサイズパラメータに対応する]
を含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項72】
前記選択ステップが、以下:
前記計算ステップにおいて計算された前記パーセンテージが所定の閾値を満足しない場合に、前記生物学的配列中の別の数のベースコールへ前記ビューイングウィンドウをスライドさせること;および
該生物学的配列中の該別の数のベースコール中に含まれる有効なベースコールのパーセンテージを計算すること
を含む、請求項71に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項73】
前記選択ステップが、以下:
前記計算されたパーセンテージが所定の閾値を満足する場合に、前記クエリーにサブミットされた(submit)前記サブ配列として、ビューウィンドウ中のベースコールのサブ配列を選択すること
を含む、請求項71に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項74】
前記選択されるサブ配列がサブミットステップにおいてサブミットされる前に、ベースコールの前記選択されたサブ配列から、無効なベースコールをトリミング(trimming)すること
をさらに含む、請求項73に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項75】
前記サブ配列と複数の所定の配列とを比較すること;および
前記所定の配列の少なくとも1つに対応する比較結果を発生する(generate)こと
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項76】
前記比較ステップからの比較結果が、前記サブ配列と前記所定の配列の少なくとも1つとの所定レベルの対応を示す統計値を含む、請求項75に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項77】
強度データを前記生物学的配列データと合体する(incorporate)こと;および
少なくとも1つの標的配列の濃度を評価すること
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項78】
少なくとも1つの選択パラメータに従う前記生物学的配列データから少なくとも2つのサブ配列を検出すること;および
混合物(mixture)および組換え事象(recombination event)の少なくとも1つを検出すること
をさらに含む、請求項77に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項79】
前記少なくとも2つのサブ配列が、マイクロアレイの異なる領域に対応する、請求項78に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項80】
類似配列の混合物と異なる配列間の組換えとを識別すること(ここで、該類似配列は、所定レベルの類似性を有する)
をさらに含む、請求項77に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項81】
該マイクロアレイの第1領域からの第1シグナルおよび該マイクロアレイの第2領域からの第2シグナルを評価すること、ならびに
該第1シグナルを該第2シグナルと比較して、少なくとも1つの識別パラメータ(distinction parameter)を作成すること(該少なくとも1つの識別パラメータは、該第1シグナルおよび該第2シグナルが混合物および組換え事象の1つを表す可能性に対応する)
を含む、
混合物と組換え事象とを識別することをさらに含む、請求項77に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項82】
以下:
複数のテスト配列(test sequences)に対応する少なくとも1つのコンセンサス配列(consensus sequence)を同定すること;
該少なくとも1つのコンセンサス配列から前記サブ配列を選択すること;
該少なくとも1つのサブ配列と少なくとも所定の配列とを比較すること;
比較結果を作成すること;
該比較結果と該複数のテスト配列との間の差異を計算すること;および
少なくとも1つの候補コンセンサス配列(candidate consensus sequence)を作成すること
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項83】
前記少なくとも1つの候補コンセンサス配列に従うマイクロアレイプローブを作製すること
をさらに含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項84】
パッチパラメータ(patch parameter)に従って、少なくとも1つのコンセンサス配列を修飾すること(該パッチパラメータは、前記複数のテスト配列の少なくとも1つの少なくとも一部に対応する)
をさらに含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項85】
少なくとも1つのハイブリダイゼーションパラメータ(hybridization parameter)に従って、前記少なくとも1つの候補コンセンサス配列と前記複数のテスト配列との間のハイブリダイゼーションをシミュレートすること
をさらに含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項86】
前記生物学的配列データが、核酸、転写モノマー(transcriptional monomer)、転写産物、DNA、およびRNAの少なくとも1つを含む、請求項82に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項87】
前記生物学的配列データが、曖昧配列(ambiguous subsequence)とギャップ(gap)の少なくとも1つを含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項88】
前記生物学的配列データの相対位置を計算すること(ここで、該生物学的配列データは、蛋白質とアミノ酸の少なくとも1つを含む)
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項89】
手動Sanger配列決定(manual Sanger sequencing)、自動Sanger配列決定(automated Sanger sequencing)、ショットガン配列決定(shotgun sequencing)、従来のマイクロアレイ(conventional microarrays)、リシークエンシングマイクロアレイ(resequencing microarrays)、マイクロ電気泳動配列決定(microelectrophoretic sequencing)、ハイブリダイゼーションによる配列決定(sequencing by hybridization)(SBH)、エドマン分解法(Edman degradation)、増幅分子についてのサイクリック−アレイ配列決定(Cyclic-array sequencing on amplified molecules)、単一分子についてのサイクリック−アレイ配列決定(Cyclic-array sequencing on amplified molecules)、およびナノポア配列決定(nanopore sequencing)の少なくとも1つによって前記生物学的配列データを得ること
をさらに含む、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項90】
前記生物学的配列データが、蛋白質配列とヌクレオチド配列の少なくとも1つである、請求項68に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項91】
コンピュータにおける実行についてのコンピュータ可読命令(computer readable instructions)を記憶するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体(computer readable storage medium)であって、該コンピュータ可読命令は、コンピュータによって実行されると、所定の生物学的配列の同定方法を実施するように構成されており、該方法は、以下のステップ:
メモリーに記憶された生物学的配列データからサブ配列(subsequence)を、プロセッサ実行プロセスで選択するステップ;および
第1所定信頼水準(first predetermined confidence level)を有する該所定の生物学的配列を同定するために、クエリー(query)に該サブ配列をサブミットすること[ここで、該第1信頼水準は選択閾値(selection threshold)を超える]
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項92】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的サブ配列を選択するための装置であって、以下:
メモリー中に記憶された生物学的配列データからサブ配列を選択するための手段;および
第1所定信頼水準(first predetermined confidence level)を有する所定の生物学的配列を同定するために、クエリー(query)に該サブ配列をサブミットする手段[ここで、該第1信頼水準は選択閾値(selection threshold)を超える]
を備える、装置。
【請求項93】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的配列データを作製するためのコンピュータ実施方法であって、以下:
メモリー中に記憶された生物学的配列データから複数の部分配列(partial sequences)を、プロセッサ実行プロセスで検出するステップ;
該検出ステップによって検出された各部分配列を、複数の参照配列と比較するステップ;
該比較ステップの結果に基づく配列データのコンポジットセット(composite set)として、該部分配列をコンバインする(combine)ステップ;ならびに
クエリーにサブミットされる配列データの該コンポジットセットのサブ配列を選択し、所定の信頼水準内の該所定の生物学的配列を同定するステップ
を含む、方法。
【請求項94】
前記検出ステップが、以下:
前記生物学的配列データをスキャンして、連続した一連の非ベースコール(consecutive series of non-base calls)の間に配置される一連のベースコールを検出すること;および
該一連のベースコールを前記複数の部分配列の1つとして抽出すること
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項95】
前記検出ステップが、以下:
検出された有効なベースコール(valid base call)の位置でビューイングウィンドウ(viewing window)を開始すること;
連続した一連の非ベースコールへ広がるように、該ビューイングウィンドウのサイズを拡大すること;ならびに
該ウィンドウ表示された(windowed)一連のベースコールを前記複数の部分配列の1つとして抽出すること
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項96】
前記部分配列が、有効なベースコールおよび無効なベースコールを両方とも複数含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項97】
前記比較ステップが、以下:
複数の部分配列の各々と前記複数の参照配列の少なくとも1つとの間の類似性の統計レベル(statistical level of similarity)を決定すること[ここで、
該類似性の統計レベルは、該複数のサブ配列の各々と該複数の参照配列の少なくとも1つとの間の対応レベル(level of correspondence)を表す]
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項98】
前記コンバインステップ(combining step)が、以下:
所定の閾値を超える前記複数の参照配列の少なくとも1つと統計レベルの類似性を有すると決定された前記複数の部分配列の各々を抽出すること;および
前記複数の抽出された配列を線形的にコンバインして(linearly combining)、配列データのコンポジットセットを作製すること
を含む、請求項97に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項99】
前記選択ステップが、さらに、以下:
前記配列データのコンポジットセットにおける多数のベースコールに対応するウィンドウサイズパラメータ(window size parameter)を選択すること;および
該配列データのコンポジットセットのビューイングウィンドウ(viewing window)中に含まれる有効なベースコールのパーセンテージを計算すること[該ウィンドウのサイズは、該選択ステップにおいて選択された該ウィンドウサイズパラメータに対応する]
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項100】
前記選択ステップが、さらに、以下:
前記計算ステップにおいて計算された前記パーセンテージが所定の閾値を満足しない場合に、前記配列データのコンポジットセットにおける別の数のベースコールへ前記ビューイングウィンドウをスライドさせること;および
該配列データのコンポジットにおける該数のベースコール中に含まれる有効なコールのパーセンテージを計算すること
を含む、請求項99に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項101】
前記選択ステップが、以下:
前記計算されたパーセンテージが所定の閾値を満足する場合に、前記クエリーにおいてサブミットされる(submit)前記サブ配列として、ビューウィンドウ中のベースコールのサブ配列を選択すること
を含む、請求項99に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項102】
以下のステップ:
前記選択されるサブ配列が前記クエリーにサブミットされる前に、ベースコールの前記選択されるサブ配列から、無効なベースコールをトリミング(trimming)すること
をさらに含む、請求項101に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項103】
さらに、以下:
前記サブ配列と複数の所定の配列とを比較すること;および
該所定の配列の少なくとも1つに対応する比較結果を作成すること
を含む、請求項93に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項104】
前記比較ステップからの比較結果が、前記サブ配列と前記所定の配列の少なくとも1つとの所定レベルの対応を示す統計値を含む、請求項103に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項105】
コンピュータにおける実行についてのコンピュータ可読命令(computer readable instructions)を記憶するように構成されたコンピュータ可読記憶媒体(computer readable storage medium)であって、該コンピュータ可読命令は、コンピュータによって実行されると、所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的配列データを作製するための方法を実行するように構成されており、該方法は、以下のステップ:
メモリーに記憶された生物学的配列データから複数の部分配列を、プロセッサ実行プロセスで検出するステップ;
該検出ステップにおいて検出された各部分配列を、複数の参照配列と比較するステップ;
該比較ステップの結果に基づく配列データのコンポジットセット(composite set)として、該部分配列をコンバインする(combine)ステップ;ならびに
クエリーにサブミットされる配列データの該コンポジットセットのサブ配列で選択し、所定の信頼水準内の該所定の生物学的配列を同定するステップ、
を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項106】
所定の生物学的配列の同定のためにクエリーへのインプットのための生物学的配列データを作製するための装置であって、以下:
メモリー中に記憶された生物学的配列データから複数の部分配列を、プロセッサ実行プロセスで検出するための手段;
該検出手段によって検出された各部分配列を、複数の参照配列と比較するための手段;
該比較手段からの結果に基づく配列データのコンポジットセット(composite set)として、該部分配列をコンバインする(combine)手段;ならびに
クエリーにサブミットされる配列データの該コンポジットセットのサブ配列で選択し、所定の信頼水準内の該所定の生物学的配列を同定する手段、
を備える、装置。
【図1】
【図2A−B】
【図3A−B】
【図3C−D】
【図4】
【図5A−B】
【図6A−B】
【図7A−B】
【図7C−D】
【図7E】
【図8A−B】
【図8C】
【図9】
【図10a】
【図10b】
【図10c】
【図10d】
【図11a】
【図11b】
【図11c】
【図12】
【図13】
【図14a】
【図14b】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18a】
【図18b】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図2A−B】
【図3A−B】
【図3C−D】
【図4】
【図5A−B】
【図6A−B】
【図7A−B】
【図7C−D】
【図7E】
【図8A−B】
【図8C】
【図9】
【図10a】
【図10b】
【図10c】
【図10d】
【図11a】
【図11b】
【図11c】
【図12】
【図13】
【図14a】
【図14b】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18a】
【図18b】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【公表番号】特表2008−504844(P2008−504844A)
【公表日】平成20年2月21日(2008.2.21)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2007−520488(P2007−520488)
【出願日】平成17年7月5日(2005.7.5)
【国際出願番号】PCT/US2005/024054
【国際公開番号】WO2006/088493
【国際公開日】平成18年8月24日(2006.8.24)
【出願人】(507005403)
【Fターム(参考)】
【公表日】平成20年2月21日(2008.2.21)
【国際特許分類】
【出願日】平成17年7月5日(2005.7.5)
【国際出願番号】PCT/US2005/024054
【国際公開番号】WO2006/088493
【国際公開日】平成18年8月24日(2006.8.24)
【出願人】(507005403)
【Fターム(参考)】
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