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公開番号2025090717
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-17
出願番号2025037981,2023555279
出願日2025-03-11,2022-03-11
発明の名称推定ソースをデノボペプチド配列に割り当てるためのワークフロー
出願人リジェネロン・ファーマシューティカルズ・インコーポレイテッド,REGENERON PHARMACEUTICALS, INC.
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G16B 30/10 20190101AFI20250610BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】推定ソースをデノボペプチド配列に割り当てるためのワークフローの提供。
【解決手段】偽発見による複数のデータベースのクエリーを行うことにより検索結果を最適化するための方法およびシステムが記載され、ランダムヒット率が本明細書に提示される。推定ソースをデノボペプチド配列に割り当てること、および/または前記割り当てを行うためのワークフローを作出することに適応された方法およびシステムが本明細書に提示される。一般に、推定ソースをデノボペプチド配列に割り当てること、および/または前記割り当てを行うためのワークフローを作出することを対象とする、方法、システムおよびデバイスの実施形態が本明細書に記載される。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
ペプチドソース割り当てワークフローを順序付ける方法であって、
複数のランダムペプチド配列を作成すること、
複数のペプチドソース検索ステップを決定すること、
前記複数のペプチドソース検索ステップのそれぞれによって、前記複数のランダムペプチド配列のそれぞれについて検索すること、
前記複数のペプチドソース検索ステップのそれぞれについて、前記複数のペプチドソース検索ステップの個別の検索ステップについてのランダムヒット率を、前記個別の検索ステップによって見出される前記複数のランダムペプチド配列の数に少なくとも部分的に基づいて、決定すること、および
前記ペプチドソース割り当てワークフローにおいて、最低のランダムヒット率から最高のランダムヒット率まで前記ペプチドソース検索ステップを順序付けること
を含む、方法。
続きを表示（約 970 文字）【請求項２】
前記ランダムペプチド配列が、すべてのアミノ酸を均一にサンプリングするランダム配列を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ランダムペプチド配列が、脊椎動物において見出されるアミノ酸の頻度とマッチするアミノ酸の頻度を有する配列を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ランダムペプチド配列のそれぞれのペプチドが、８～１４アミノ酸の長さを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ランダムペプチド配列のそれぞれのペプチドが、９～１４アミノ酸、１０～１４アミノ酸、１１～１４アミノ酸、１２～１４アミノ酸、１３～１４アミノ酸、８～１３アミノ酸、８～１２アミノ酸、８～１１アミノ酸、８～１０アミノ酸、８～９アミノ酸、９～１３アミノ酸、９～１２アミノ酸、９～１１アミノ酸、９～１０アミノ酸、１０～１３アミノ酸、１０～１２アミノ酸、１０～１１アミノ酸、１１～１３アミノ酸、１１～１２アミノ酸、または１２～１３アミノ酸の長さを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のペプチドソース検索ステップが、拡張ヒトプロテオームデータベース内のペプチド配列についてのリニアヒトプロテオーム検索を含み、
前記拡張ヒトプロテオームデータベースが、メッセンジャーリボ核酸（ＲＮＡ）およびノンコーディングＲＮＡからの翻訳のコンピューター可読表現を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記拡張ヒトプロテオームデータベースが、マイクロＲＮＡからの翻訳のコンピューター可読表現を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記拡張ヒトプロテオームデータベースが、長鎖ノンコーディングＲＮＡからの翻訳のコンピューター可読表現を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記拡張ヒトプロテオームデータベースが、ヒト内因性レトロウイルスの翻訳のコンピューター可読表現を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数のペプチドソース検索ステップが、ヒトゲノムデータベースの翻訳のリニアヒトゲノム検索を含む、請求項６に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本出願は、２０２１年３月１１日に出願された米国仮出願第６３／１５９，８７９号、および２０２１年３月１１日に出願された出願された米国仮出願第６３／１５９，８８０号に基づく優先権を主張し、それらのそれぞれの内容は、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。
続きを表示（約 2,700 文字）【０００２】
技術分野
一部の実施形態では、本発明は、偽発見率、ランダムヒット率に従って複数のデータベースにクエリーを行うことにより、検索結果を最適化するためのコンピューター方法／システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
背景
多くのデータソースが、世界中で作り出され、維持されている。多くのデータソースは、クエリーの一部または全部をこれらのデータソースの１つを使用して回答し得ることをほぼ保証している。クエリーを実行する単なるタスクは、クエリーの範囲が、ローカルコンピューターシステム、プライベートネットワーク、ローカルエリアネットワークまたはワールドワイドウェブの範囲内であるかどうかにかかわらず、困難であり得る。これらのデータソースにクエリーを行うプロセスは、どのデータソースが意味のある検索結果を得るために十分に信頼性があるかをユーザーが決めなければならないので、さらに難しくなる。例えば、ユーザーは、ソースの相対的な精度、およびソース内に含有されるデータの適時性の両方を考慮しなければならない。これらのおよび他の欠点に本明細書において対処する。
【０００４】
バイオインフォマティクスの分野では、デノボペプチド配列に対する推定ソース（例えば、ＲＮＡから翻訳、ＤＮＡから合成など）を割り当てる試みが行われている。定義によって、推定ソースは、完全には実験的に確認されておらず、そのため、不備がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
簡潔な要旨
一般に、推定ソースをデノボペプチド配列に割り当てること、および／または前記割り当てを行うためのワークフローを作出することを対象とする、方法、システムおよびデバイスの実施形態が本明細書に記載される。一部の実施形態では、本発明は、ソース割り当ての実験的確認の非存在下で、割り当てられた推定ソースの信頼性を増加させるワークフローを含む。
【０００６】
一実施形態では、ペプチド配列の推定ソースは、１つまたは複数の検索が、推定ソースが決定されるまで、ランダムヒット率の増加する順序で行われるような、１つまたは複数のデータベース内のペプチド配列の１つまたは複数の検索に少なくとも部分的に基づいて、決定することができる。それぞれの個別の検索についてのランダムヒット率は、個別の検索によって見出されるランダムペプチド配列の数に少なくとも部分的に基づいて、決定することができる。１つまたは複数のデータベースとしては、限定されるものではないが、拡張ヒトプロテオームデータベース、ヒトゲノムデータベース、非内因性プロテオームデータベース、追加のデータベース、およびそれらの組合せが挙げられ得る。１つまたは複数の検索としては、限定されるものではないが、拡張ヒトプロテオームデータベース内のペプチド配列についてのリニアヒトプロテオーム検索、ヒトゲノムデータベースの翻訳のリニアヒトゲノム検索、拡張ヒトプロテオームデータベース内のペプチド配列に対するミスマッチを有するペプチドについてのリニアミスマッチ検索、非内因性プロテオームデータベース内のペプチド配列についてのリニア非内因性検索、拡張ヒトプロテオームデータベース内のシススプライス検索、および拡張ヒトプロテオームデータベース内のトランススプライス検索が挙げられ得る。検索のそれぞれは、個別のソースがマッチを見出す場合に、検索されたペプチド配列の個別の可能性があるソースを示し得る。検索されたペプチド配列について決定される推定ソースは、検索ペプチドについてのマッチが見出された最低のランダムヒット率を有する検索ステップによって同定される、可能性があるソースであり得る。
【０００７】
一実施形態では、ペプチドソース検索ステップは、ペプチドソース割り当てワークフローを作成するように順序付けされ得る。複数のランダムペプチド配列が作成され得、ランダムペプチド配列のそれぞれは、それぞれのペプチドソース検索ステップによって検索され得る。ランダムヒット率は、それぞれのペプチドソース検索ステップについて、ペプチドソース検索ステップによって見出される複数のランダムペプチド配列の数に少なくとも部分的に基づいて、決定することができる。ペプチドソース検索ステップは、ワークフローにおいて、最低のランダムヒット率から最高のランダムヒット率まで順序付けされ得る。ランダムヒット率は、見出されるランダムペプチド配列の数が増加するにつれて、増加し得る。ペプチドソース検索ステップとしては、限定されるものではないが、拡張ヒトプロテオームデータベース内のペプチド配列についてのリニアヒトプロテオーム検索、ヒトゲノムデータベースの翻訳のリニアヒトゲノム検索、ペプチド配列に対するミスマッチを有するペプチドについてのリニアミスマッチ検索、非内因性プロテオームデータベース内のペプチド配列についてのリニア非内因性検索、拡張ヒトプロテオームデータベース内のシススプライス検索、および拡張ヒトプロテオームデータベース内のトランススプライス検索が挙げられ得る。
【０００８】
複数のシミュレーションランダムクエリーを作成すること、複数のシミュレーションランダムクエリーを複数のソースのそれぞれのソースに適用することに基づいて、それぞれのソースと関連付けられるマッチの数を決定すること、それぞれのソースと関連付けられるマッチの数に基づいて、それぞれのソースと関連付けられる偽発見率を決定すること、および偽発見率に基づいて、複数のソースへの新しいクエリーの適用を容易にするように構成されたクエリーサポートデータ構造を作成することを含む、本発明の方法の実施形態が本明細書に記載される。
【０００９】
クエリーを受け取ること、クエリーサポートデータ構造に基づいて、クエリーを複数のソースの１つまたは複数のソースに適用すること、クエリー結果に基づいて、クエリー結果と関連付けられる複数のソースのソースと関連付けられる標識を決定すること、および標識をクエリーに適用することを含む、方法の実施形態も記載される。
【００１０】
本明細書に開示される方法のさまざまなステップ、または本明細書に開示されるシステムによって行われるステップは、同じまたは異なる時に、同じまたは異なる地理的位置、例えば、国で、および／または同じまたは異なる人によって、行われてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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