[发明专利]用于测定聚合物序列的方法

权利要求书

1.一种测定靶聚合物或其部分的序列的方法，所述靶聚合物或其部分包括聚合物单元，所述聚合物单元包括典型聚合物单元和非典型聚合物单元，所述方法包括：

获取与所述靶聚合物相关的信号的一系列测量结果，其中所述信号的测量结果取决于多个聚合物单元，并且其中所述靶聚合物的所述聚合物单元调制所述信号，并且其中非典型聚合物单元与对应典型聚合物单元不同地调制所述信号；

使用机器学习技术分析所述一系列测量结果，所述机器学习技术将非典型聚合物单元的测量结果归属于相应的对应典型聚合物单元的测量结果；以及

根据经过分析的一系列测量结果测定所述靶聚合物或其部分的序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其中另外地或可替代地测定从所述分析中鉴定的非典型聚合物单元。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述靶聚合物包括两种或更多种类型的非典型聚合物单元，所述两种或更多种类型的非典型聚合物单元与两种或更多种类型的典型聚合物单元相对应。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中测定非典型聚合物单元的同一性和序列位置。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述靶聚合物包括与每种类型的典型聚合物单元相对应的非典型聚合物单元。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述机器学习技术不测定聚合物单元是非典型聚合物单元还是对应典型聚合物单元。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述靶聚合物包括针对存在的一种或多种类型的非典型聚合物单元中的每一个的多个非典型聚合物单元。

8.根据权利要求1所述的方法，其中非典型聚合物单元可以与多于一个典型聚合物单元相对应。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述靶聚合物包括大约50％的非典型聚合物单元。

10.根据权利要求1所述的方法，其中非典型聚合物单元是经过修饰的典型聚合物单元。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述非典型聚合物单元是天然修饰的。

12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述一系列测量结果是在所述靶聚合物相对于纳米孔移动期间获取的。

13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述测量结果是在所述靶聚合物易位期间指示流过所述纳米孔的离子电流的测量结果或所述纳米孔两端的电压的测量结果。

14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述机器学习技术能够通过包括以下步骤的方法来训练：

提供包括非典型单元的多种靶聚合物，所述非典型单元已经在所述靶聚合物中的不同序列位置处取代等同的典型单元；

获取与所述靶聚合物相关的信号的一系列测量结果；

使用所述机器学习技术分析所述一系列测量结果；以及

估计聚合物训练链的对应典型聚合物单元。

15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述机器学习技术是递归神经网络。

16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述聚合物是多核苷酸，并且所述聚合物单元是核苷酸碱基。

17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述一种或多种非典型碱基已经通过酶进行修饰。

18.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括修饰典型聚合物以提供包括一种或多种不同类型的一种或多种非典型碱基的所述靶聚合物的步骤。