リシークエンシング病原体マイクロアレイ
【課題】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し、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と、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。
【解決手段】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コンピュータ実施方法で、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所定信頼水準で該所定の生物学的配列を同定するステップを含む、方法。
【解決手段】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コンピュータ実施方法で、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所定信頼水準で該所定の生物学的配列を同定するステップを含む、方法。
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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Ｋｌｅｎ
ｏｗ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Ｋｌｅｎ
ｏｗ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Ｋｌｅｎ
ｏｗ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Ｋｌｅｎ
ｏｗ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】
【公開番号】特開２０１１−２０４２６１（Ｐ２０１１−２０４２６１Ａ）
【公開日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２０１１−１２３６９３（Ｐ２０１１−１２３６９３）
【出願日】平成２３年６月１日（２０１１．６．１）
【分割の表示】特願２００７−５２０４８８（Ｐ２００７−５２０４８８）の分割
【原出願日】平成１７年７月５日（２００５．７．５）
【出願人】（５０７００５４０３）
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１２３６９３（Ｐ２０１１−１２３６９３）
【出願日】平成２３年６月１日（２０１１．６．１）
【分割の表示】特願２００７−５２０４８８（Ｐ２００７−５２０４８８）の分割
【原出願日】平成１７年７月５日（２００５．７．５）
【出願人】（５０７００５４０３）
【Ｆターム（参考）】
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