[发明专利]用于多重态确定的合成多重态在审

专利信息
申请号: 201880019445.0 申请日: 2018-03-20
公开(公告)号: CN110446789A 公开(公告)日: 2019-11-12
发明(设计)人: 范珏;克里斯蒂娜·范;大卫·罗森菲尔德 申请(专利权)人: 赛卢拉研究公司
主分类号: C12Q1/6813 分类号: C12Q1/6813;C12Q1/6869
代理公司: 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 代理人: 李敏春;郑霞
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 多重态 表达谱 合成 机器学习模型 单重态 双重态
【权利要求书】:

1.一种用于鉴定多重态表达谱的方法,所述方法包括:

(a)使用多个随机条形码将多个细胞中的多个靶标随机条形码化,以创建针对所述多个细胞中每个细胞的多个随机条形码化的靶标,其中所述多个随机条形码中的每个随机条形码包含细胞标记和分子标记,其中所述多个随机条形码中至少两个随机条形码的分子标记包含不同分子标记序列,并且其中所述多个随机条形码中至少两个随机条形码包含具有相同细胞标记序列的细胞标记;

(b)获得所述多个随机条形码化的靶标的测序数据;

(c)根据(b)中获得的测序数据,确定与所述多个随机条形码的细胞标记相关联的多个表达谱,其中与所述多个随机条形码的细胞标记中的细胞标记相关联的所述多个表达谱中的表达谱包含具有不同序列的许多分子标记,所述分子标记与所述细胞标记和所述测序数据中多个靶标中的每个靶标相关联;

(d)从(c)中确定的与所述多个随机条形码的细胞标记相关联的所述多个表达谱,产生多个合成多重态表达谱;和

(e)基于(d)中产生的多个合成双重态表达谱,将与所述多个随机条形码的细胞标记中的细胞标记相关联的所述多个表达谱中的表达谱鉴定为单重态或多重态。

2.如权利要求1所述的方法,所述方法包括:如果表达谱在(e)中被鉴定为多重态,则从(b)中获得的测序数据中去除与所述表达谱相关联的测序数据。

3.如权利要求1-2中任一项所述的方法,所述方法包括:如果表达谱在(e)中被鉴定为多重态,则从(c)中确定的多个表达谱中去除所述表达谱。

4.如权利要求1-3中任一项所述的方法,其中所述多个多重态包括双重态、三重态、或其任何组合。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法,其中从(c)中确定的与所述多个随机条形码的细胞标记相关联的所述多个表达谱,产生多个合成多重态表达谱包括:

对于所述多个合成多重态表达谱中的合成多重态表达谱,

(1)选择在(c)中确定的多个表达谱的第一表达谱,其中所述第一表达谱与第一细胞标记序列相关联;

(2)选择在(c)中确定的多个表达谱的第二表达谱,其中所述第二表达谱与第二细胞标记序列相关联,并且其中所述第一细胞标记序列和所述第二细胞标记序列包含不同细胞标记序列;和

(3)将(1)中选择的第一表达谱和(2)中选择的第二表达谱组合,以产生所述合成多重态表达谱。

6.如权利要求5所述的方法,其中将(1)中选择的第一表达谱和(2)中选择的第二表达谱组合,以产生所述合成多重态表达谱包括:

对于所述多个靶标中的每个靶标,将与所述第一表达谱中靶标相关联的具有不同序列的许多分子标记和与所述第二表达谱中靶标相关联的具有不同序列的许多分子标记组合,以产生与所述合成多重态表达谱相关联的具有不同序列的许多分子标记。

7.如权利要求6所述的方法,其中与所述合成多重态表达谱相关联的具有不同序列的分子标记的数目是与所述第一表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目和与所述第二表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目的总和。

8.如权利要求7所述的方法,其中所述总和是与所述第一表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目和与所述第二表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目的加权和。

9.如权利要求6所述的方法,其中与所述合成多重态表达谱相关联的具有不同序列的分子标记的数目是与所述第一表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目和与所述第二表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目的平均值。

10.如权利要求9所述的方法,其中所述平均值是与所述第一表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目和与所述第二表达谱中靶标相关联的具有不同序列的分子标记的数目的加权平均值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于赛卢拉研究公司,未经赛卢拉研究公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201880019445.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top