用于获取和处理基因组信息以产生基因变体解释的筛选系统和方法与流程

技术特征：
1.一种筛选系统，其包括-控制电路，当操作时其：-接收来自已经在测序装置中测序的受试者的至少一个生物样品的多个基因组片段的多个基因组序列，其中所述多个基因组序列包括随机误差和随机失真；-将多个基因组序列与参考基因组比对以从比对的基因组序列生成代表受试者的编译基因组；-基于参考基因组和代表受试者的编译基因组之间的差异，确定相对于参考基因组存在于代表受试者的编译基因组中的一种或多种基因变体，-从对受试者的观察中获取表型信息，其中所述控制电路进一步：-生成多维数据结构，其包括：-关于第一维度的所述一个或多个基因变体；-关于第二维度的所述表型信息；和-关于第三维度的一组数据样品，其中该组数据样品包括代表受试者的一个或多个基因变体及其相应的表型信息，以及其他受试者的相应历史数据样品，包括他们的一个或多个基因变体及其相应的生物学(例如，转录本)信息；-使用相关性函数执行基因变体解释，以基于生成的多维数据结构识别一个或多个表型-基因变体关系，其中使用多维数据结构降低了基因变体解释受随机误差和随机失真影响的易感性。2.根据权利要求1所述的筛选系统，其特征在于所述筛选系统可操作以生成所述一个或多个表型-基因变体关系的图形表示，用于图形用户界面上的用户编辑和调整，其中所述图形表示还提供相关性的强度的可视化指示。3.根据权利要求1所述的筛选系统，其中所述筛选系统生成一个或多个贝叶斯映射，其描述一个或多个表型-基因变体关系，该关系具有超过一个或多个阈值标准的概率。4.根据权利要求3所述的筛选系统，其中所述筛选系统采用自适应人工智能或机器学习装置来生成所述一个或多个贝叶斯映射。5.根据权利要求2和3或权利要求2和4所述的筛选系统，其中所述控制电路可操作以将描述一种或多种表型-基因变体关系的一个或多个生成的贝叶斯映射与历史医学报告的二级数据库相关联，以识别在主题上与一个或多个生成的贝叶斯映射相关的一个或多个历史医学报告，并且将所识别的一个或多个历史医学报告呈现为图形用户界面上的图形列表。6.根据权利要求5所述的筛选系统，其中所述筛选系统在操作时使用所识别的一个或多个生成的贝叶斯映射和所识别的一个或多个历史医学报告来提供关于受试者的决策支持信息。7.根据权利要求1所述的筛选系统，其中所述筛选系统在操作时处理存在于相对于参考基因组代表受试者的编译基因组中的一个或多个基因变体，以减少由于以下至少一项引起的随机误差：插入缺失、拷贝数变异(cnv)、大量回文、错误识别或错误分类的表型。8.根据权利要求1所述的筛选系统，其中所述筛选系统在操作时，添加所述一个或多个基因变体的副本和受试者(例如，新受试者)的所述表型信息，以扩充其他受试者的历史数据样品(例如，来自历史受试者的观察结果)，其包括其他受试者的相应表型信息及其一个
或多个基因变体。9.根据权利要求1所述的筛选系统，其中所述筛选系统可操作以处理其他受试者的历史数据样品，包括其他受试者的相应表型信息及其一个或多个基因变体，以使历史数据样品能够被传达和与其他筛选系统共享，以允许共享数据以增加其他受试者的历史数据样品的总大小。10.根据权利要求9所述的筛选系统，其中所述筛选系统在操作时混淆其他受试者的历史数据样品，使得其他受试者的身份不可辨别，其中使用以下至少一项来执行混淆：数据外推以生成额外的合成受试者数据，或数据模糊。11.根据权利要求1所述的筛选系统，其中所述筛选系统包括用于用户选择其他受试者的历史数据样品的子集以测试一个或多个表型-基因变体关系对特定历史数据样品的敏感性或收敛性的功能。12.根据权利要求11所述的筛选系统，其中所述筛选系统在操作时确定一种或多种表型-基因变体关系的收敛性作为子集选择的函数，以确定所述一种或多种表型-基因变体关系的产生中收敛的渐近趋势。13.一种操作筛选系统的方法，其中所述方法包括：(i)使用控制电路接收来自已经在测序装置中测序的受试者的至少一个生物样品的多个基因组片段的多个基因组序列，其中所述多个基因组序列包括随机误差和随机失真；(ii)将多个基因组序列与参考基因组比对以从比对的基因组序列生成代表受试者的编译基因组；(iii)基于参考基因组和代表受试者的编译基因组之间的差异，确定相对于参考基因组存在于代表受试者的编译基因组中的一种或多种基因变体；(iv)从对受试者的观察中获取表型信息；(v)生成多维数据结构，其包括：-关于第一维度的所述一个或多个基因变体；-关于第二维度的所述表型信息；和-关于第三维度的一组数据样品，其中该组数据样品包括代表受试者的所述一个或多个基因变体、其相应的表型信息，以及其他受试者的相应历史数据样品，包括他们的一个或多个基因变体及其相应的生物学(例如转录本)信息；(vi)使用相关性函数执行基因变体解释，以基于生成的多维数据结构识别一个或多个表型-基因变体关系，其中使用多维数据结构降低了基因变体解释受随机误差和随机失真影响的易感性。14.根据权利要求13所述的方法，其中所述方法进一步包括使用所述筛选系统生成一个或多个表型-基因变体关系的图形表示，用于在图形用户界面上进行用户编辑和调整。15.根据权利要求13所述的方法，其中所述方法包括使用所述筛选系统来生成一个或多个贝叶斯映射，其描述一个或多个表型-基因变体关系，该关系具有超过一个或多个阈值标准的概率。16.根据权利要求15所述的方法，其中所述方法包括采用自适应人工智能或机器学习装置来帮助所述筛选系统生成所述一个或多个贝叶斯映射。17.根据权利要求14和15或权利要求14和16所述的方法，其中所述方法包括使用所述
控制电路将描述一种或多种表型-基因变体关系的一个或多个生成的贝叶斯映射与历史医学报告(过去变体分类)的二级数据库相关联，以识别在主题上与一个或多个生成的贝叶斯映射相关的一个或多个历史医学报告，并且将所识别的一个或多个历史医学报告呈现为图形用户界面上的图形列表。18.根据权利要求17所述的方法，其中所述方法包括布置所述筛选系统在操作时使用所识别的一个或多个生成的贝叶斯映射和所识别的一个或多个历史医学报告来提供关于受试者的决策支持信息。19.根据权利要求13所述的方法，其中所述方法包括布置所述筛选系统在操作时添加受试者的一个或多个基因变体的副本和表型信息，以扩充其他受试者的历史数据样品，包括其他受试者的相应表型信息和他们的一个或更多基因变体。20.根据权利要求13所述的方法，其中所述方法包括布置所述筛选系统处理其他受试者的历史数据样品，包括其他受试者的相应表型信息及其一个或多个基因变体，以使历史数据样品能够被传达和与其他筛选系统共享，以允许共享数据以增加其他受试者的历史数据样品的总大小。21.根据权利要求20所述的方法，其中所述方法包括布置所述筛选系统在操作时对其他受试者的历史数据样品进行模糊处理，使得其他受试者的身份不可辨别，其中使用以下至少一项来执行模糊处理：数据外推以生成额外的合成受试者数据，数据模糊。22.根据权利要求13所述的方法，其中所述方法包括布置所述筛选系统以包括用于用户选择其他受试者的历史数据样品的子集以测试一个或多个表型-基因变体关系对特定历史数据样品的敏感性或收敛性的功能。23.根据权利要求22所述的方法，其中所述方法包括布置所述筛选系统在操作时确定一种或多种表型-基因变体关系的收敛性作为子集选择的函数，以确定所述一种或多种表型-基因变体关系的产生中收敛的渐近趋势。24.一种计算机程序产品，其包括其上存储有计算机可读指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述计算机可读指令可由包括处理硬件的计算机化装置执行以执行根据权利要求13-23中任一项所述的方法。25.根据权利要求3所述的系统或根据权利要求15所述的方法，其中所述多维数据结构对应于被配置为生成所述一个或多个贝叶斯映射的一个或多个模型，其中所述多维数据结构用作所述一个或多个模型的输入。26.根据权利要求4所述的系统或根据权利要求16所述的方法，其中所述自适应人工智能或机器学习装置包括一个或多个模型，该模型被配置为接收与所述多维数据结构有关的新患者数据和/或新科学信息，以生成所述一个或多个贝叶斯映射。27.根据权利要求26所述的系统或方法，其中所述一个或多个贝叶斯映射基于接收到的新患者数据和/或新科学信息递增地更新。28.根据权利要求6所述的系统或根据权利要求18所述的方法，其中所述决策支持信息是从包括以下各项的组中选择的：患者姓名、出生日期、实验室id、表型摘要、出生年份、家庭、临床表现、评论、数据类型、hpo术语、决策支持的主要发现和决策支持的次要发现。29.根据权利要求6所述的系统或根据权利要求18所述的方法，其中与用于生成贝叶斯映射的一个或多个基因变体-表型关系相关联的决策支持信息被用于训练自适应人工智能
或机器或机器学习装置以更新所述贝叶斯映射。30.根据任一前述权利要求所述的系统或方法，其中所述一个或多个基因变体与所述表型信息相关联，所述表型信息是以下中的任一项：良性；可能良性；未知(vus)；可能致病；和致病。

技术总结
筛选系统包括控制电路，该控制电路基于参考基因组和代表受试者的编译基因组之间的差异确定存在于代表受试者的编译基因组中的基因变体，并从受试者的观察中获取表型信息。控制电路进一步生成多维数据结构，其包括关于第一维度的基因变体、关于第二维度的表型信息；以及关于第三维的一组数据样品。该组数据样品包括代表受试者的编译基因组序列，以及其他受试者的相应历史数据样品，包括其他受试者的相应转录信息(例如，包括表型信息)及其基因变体。控制电路使用相关性函数执行基因变体解释，以基于生成的多维数据结构找到表型-基因变体关系。变体关系。变体关系。


技术研发人员：E
受保护的技术使用者：康捷尼科有限公司
技术研发日：2021.01.15
技术公布日：2022/11/11