TR201904345T4 - Genetik Varyasyonları Non-İnvazif Değerlendirme Yöntemi - Google Patents

Abstract

Burada genetik varyasyonların non-invazif değerlendirmesi için yöntemler, işlemler, sistemler, makineler ve aparatlar sağlanmıştır.

Description

TARIFNAME GENETIK VARYASYONLARI NON-INVAZIF DEGERLENDIRME YÖNTEMI Mevcut bulus istemlerle tanimlanir. Burada saglanan teknoloji genetik varyasyonlarin non-invazif degerlendirmesi için yöntemler, islemler, makineler ve aparatlar ile ilgilidir.

Arka Plan Canli organizmalarin (örnegin, hayvanlarin, bitkilerin ve mikroorganizmalarin) genetik bilgileri ve diger tekrar eden genetik bilgi formlari (örnegin, virüsler) deoksiribonükleik asit (DNA) ya da ribonükleik asit (RNA) içinde kodlanmistir.

Genetik bilgi kimyasal ya da varsayimsal nükleik asitlerin birincil yapisini temsil eden birbirini izleyen nükleotitlerin ya da modifiye edilmis nükleotitlerin olusturdugu dizilerdir. Insanlarda genomun tamami yirmi dört (24) kromozom üzerinde yer alan yaklasik 30,000 gen ihtiva eder (bakiniz The Human Genome, T. Strachan, BIOS Scientific Publishers, 1992). Her bir gen spesifik bir proteini kodlar ve bu protein transkripsiyon ve translasyon vasitasiyla ekspresyonun ardindan bir canli hücre içindeki spesifik bir biyokimyasal islevi yerine getirir.

Birçok tibbi durum bir ya da daha fazla genetik varyasyondan kaynaklanir.

Belirli genetik varyasyonlar örnegin hemofiliyi, talasemiyi, Duchenne Kas Distrofisini (DMD), Huntington Hastaligini (HD), Alzheimer Hastaligini ve Sistik Fibrozu (CF) içeren tibbi durumlara yol açar (Human Genome Mutations, D. N.

Cooper and M. Krawczak, BIOS Publishers, 1993). Bu tip genetik hastaliklar belirli bir genin DNA'si içindeki tek bir nükleotitin eklenmesinden, ikame edilmesinden ya da delesyonundan kaynaklanabilir. Belirli dogum kusurlari ayni zamanda bir anöploidi olarak atif edilen örnegin Trisomi 21 (Down Sendromu), Trisomi 13 (Patau Sendromu), Trisomi 18 (Edward Sendromu), Monosomi X (Turner Sendromu) ve belirli cinsiyet kromozomu anöploidileri örnegin Klinefelter Sendromu (XXY) gibi bir kromozomal anomaliden kaynaklanir. Baska bir genetik varyasyon siklikla cinsiyet kromozomlari X ve Y'ye göre belirlenebilen fetal cinsiyettir. Bazi genetik varyasyonlar bir bireyi örnegin diyabet, arterioskleroz, obezite, çesitli otoimmün hastaliklar ve kanser (örnegin, kolorektal, gögüs, yumurtalik, akciger kanseri) gibi çok sayida hastaliktan herhangi birine yatkin hale getirebilir.

Bir ya da daha fazla genetik varyasyonun ya da varyansin tanimlanmasi, belirli bir tibbi durumun teshis edilmesini ya da bu rahatsizliga yatkinligin tespit edilmesini saglayabilir. Bir genetik varyansin tanimlanmasi bir tibbi kararin verilmesinin ve/veya yararli bir tibbi prosedürün kullanilmasinin kolaylastirilmasi ile sonuçlanabilir. Belirli yapilandirmalarda bir ya da daha fazla genetik varyasyonun ya da varyansin tanimlanmasi hücresiz DNA'nin analiz edilmesini kapsar. Hücresiz DNA (CF-DNA) hücre ölümünden kaynaklanan ve periferal kanda dolasan DNA fragmanlarindan meydana gelir. Yüksek CF-DNA konsantrasyonlari, kanser, travma, yaniklar, miyokard enfarktüs, inme, sepsis, enfeksiyon ve diger hastaliklar gibi belirli klinik durumlarin göstergesi olabilir. Ek olarak, hücresiz fetal DNA (CFF-DNA) anne kan dolasiminda saptanabilir ve çesitli noninvazif prenatal tanilar için kullanilabilir.

Anne plazmasi içinde fetal nükleik asidin mevcut olmasi anneden alinan bir kan örneginin analizi yoluyla non-invazif prenatal tani konulmasina izin verir. Örnegin anne plazmasi içerisinde nicel fetal DNA anomalileri, preeklampsiyi, erken dogumu, antepartumhemoraji, invazif plasentasyonu, fetal Down sendromunu ve diger fetal kromozomal anöploitleri içeren çok sayida hamilelikle iliskili rahatsizliktan kaynaklanabilir. Bu yüzden, anne plazmasi içinden fetal nükleik asit analizi yapilmasi fetüs ve annenin sagliginin takip edilmesi için yararli bir mekanizma olabilir.

Mevcut bulus istemlerle tanimlanir. Bu yüzden mevcut bulus, hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmin edilmesi için bir yöntem ile ilgilidir ve yöntem asagidaki adimlari içerir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesi, burada sekans Okumalari, hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bahsi geçen bölümler ayrik genomik depolardan seçilir, genomik depolar önceden belirlenmis uzunlukta sirali sekanslara, degisken boyutlu depolara, düzlestirilmis bir kapsam haritasinin nokta bazli görünüslerine ve bunlarin bir kombinasyonuna sahiptir; (b) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna dönüstürülmesi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre test numunesi için bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (1) bir egitim setindeki çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (2) çoklu numuneler için her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan alinarak tespit edilmistir; ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

Burada ayni zamanda hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmin edilmesi için bir yöntem saglanmis olup, yöntem asagidaki adimlari içerir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametrenin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (I) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir Burada ayni zamanda hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmin edilmesi için bir yöntem saglanmis olup, yöntem asagidaki adimlari içerir: (a) bir referans genomun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b)(i) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin, her bir bölüme bagimsiz olarak tayin edilen bir agirliklandirma faktörüne göre ayarlanmasi, böylece bölümler için ayarlanmis sayimlarin saglanmasi ya da (b)(ii) bir mikro islemci kullanilarak bir bölüm alt setinin seçilmesi, böylece bir sayim alt setinin saglanmasi, burada (b)(i)'deki ayarlama ya da (b)(ii)'deki seçim fetal nükleik asitten alinan arttirilmis okuma miktarinin haritalandigi bölümlere göre yapilir ve (c) ayarlanmis sayimlara ya da sayim alt setine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

Burada ayni zamanda hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonu tahmininin dogrulugunu arttirmak için bir yöntem saglanmis olup yöntem, bir referans genomun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesini içerir, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir, burada elde edilen sayimlarin en azindan bir alt seti, genomun baska bir bölgesinin toplam sayimlarina göre fetal nükleik asit sayimlarina kiyasla bölgeden alinan toplam sayimlara göre fetal nükleik asitten türetilen sayimlara daha fazla katki yapan bir genom bölgesinden türetilir.

Burada ayni zamanda bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir sistem, makine ya da aparat saglanmistir, burada bellek bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlar; (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarina erismek, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir, (b) (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarini ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametreyi, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirmak, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerini saglamak, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunu tahmin etmek üzere konfigüre Burada ayni zamanda bir ya da daha fazla mikro islemci ve bellek içeren bir makine saglanmistir, burada bellek bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarini içerir, sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar; (a) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarini ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametreyi, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirmak, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerini saglamak, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (b) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunu tahmin etmek üzere konfigüre Burada ayni zamanda içine uygulanabilir bir programin kaydedildigi bilgisayarda okunabilir geçici olmayan bir depolama ortami saglanmistir, burada program mikro islemciye asagidaki islemleri gerçeklestirmesi için talimat verir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarina erisilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir, (b) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametrenin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

Teknolojinin belirli yönleri asagidaki tarifnamede, örneklerde, istemlerde ve sekillerde ayrintili olarak tarif edilmistir.

Sekillerin Kisa Açiklamasi Sekiller teknolojinin yapilandirmalarini resmeder ve sinirlayici degildir. Netlik ve sekillerle açiklamayi kolaylastirmak için çizimler ölçeksizdir ve bazi durumlarda belirli yapilandirmalarin anlasilmasini kolaylastirmak için çesitli yönler abartilmis ya da büyütülmüs olarak gösterilebilir.

SEKIL 1, kromozon 13 için FRS'nin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb'lik depo basina ekson sayisinin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 2, kromozon 13 için FRS'nin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb'lik depo basina GC içeriginin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 3, kromozom 13 için 50 kb'likbölümbasina ekson sayisinin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb'likbölümbasina GC içeriginin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 4, kromozom 18 için FRSlnin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb'likbölüm basina ekson sayisinin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 5, kromozom 18 için FRS'nin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb”lik bölüm basina GC içeriginin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 6, kromozom 18 için 50 kb,lik bölüm basina ekson sayisinin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb'lik bölüm basina GC içeriginin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 7, kromozom 21 için FRSlnin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb'likbölüm basina ekson sayisinin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 8, kromozom 21 için FRS,nin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb”lik bölüm basina GC içeriginin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

SEKIL 9, kromozom 21 için 50 kb'likbölüm basina ekson sayisinin (sol dikey eksen, üst histogram) ve 50 kb”likbölüm basina GC içeriginin (sag dikey eksen, alt histogram) çiftli bir kiyaslamasini gösterir. Bölümler altta, yatay X-ekseni üzerinde gösterilir.

Sekil 10, kromozom 21 için “fetal zenginlestirilmemis" bölümlere (Y-ekseni) dayanarak LOESS Z skorlarini içeren PERUN PAD'a karsi LOESS Z skorlarini içeren PERUN PAD'i (X-ekseni) gösterir. Dört kuadran, uyumlulugu ve uyumsuzlugu temsil eder. Kuadran çizgileri Z=3*te çizilmistir. Üst sag ve alt sol kuadranlar gri kesikli diyagonal bir çizgi ile ayrilir. Kesikli noktali çizgi sadece T21 olmayan numuneler için bir regresyon çizgisidir. Noktali çizgi yüksek FRS bölümlerine dayanarak T21 numuneleri için bir regresyon çizgisidir.

Sekil 11, kromozom 21 için “fetal zenginlestirilmis” bölümlere (yani yüksek FRS'libölümlere) (Y-ekseni) dayanarak LOESS Z skorlarini içeren PERUN PAD'a karsi LOESS Z skorlarini içeren PERUN PAD'i (X-ekseni) gösterir. Dört kuadran, uyumlulugu ve uyumsuzlugu temsil eder. Kuadran çizgileri Z=3`te çizilmistir. Üst sag ve alt sol kuadranlar gri kesikli diyagonal bir çizgi ile ayrilir.

Kesikli noktali çizgi sadece T21 olmayan numuneler için bir regresyon çizgisidir.

Noktali çizgi yüksek FRS bölümlerine dayanarak T21 numuneleri için bir regresyon çizgisidir.

Sekil 12, 1) probun (P, noktali çizgi) fragmana (düz çizgi) hibridizasyonu, 2) probun düzeltilmesi ve 3) prob uzunlugunun ölçülmesi adimlarini içeren nükleik asit fragmani uzunlugunu tespit etmek için bir yöntemi gösterir. Fragman büyüklügü tespiti fetal türevli bir fragman (F) ve anne türevli bir fragman (M) için gösterilir.

Sekil 13, üç farkli kütüphane hazirlama yöntemi için fragman uzunluklarinin bir dagilimini gösterir. Bunlar otomatik boncuk temizligi bulunan enzimatigi, otomatik boncuk temizligi bulunmayan enzimatigi ve otomatik boncuk temizligi bulunanTRUSEnyu içerir. Dikey çizgiler 143 baz ve 166 baz fragman büyüklüklerini temsil eder.

Sekil 14, bir fragman boyutu filtresi bulunmayan kromozom 13'ün temsilini gösterir.

Sekil 15, 150 bazda bir fragman boyutu filtresi bulunan kromozom 13`ün temsilini gösterir.

Sekil 16, bir fragman boyutu filtresi bulunmayan kromozom 18'in temsilini gösterir.

Sekil 17, 150 bazda bir fragman boyutu filtresi ile bulunan kromozom 18'in temsilini gösterir.

Sekil 18, bir fragman boyutu filtresi bulunmayan kromozom 21'in temsilini gösterir.

Sekil 19, 150 bazda bir fragman boyutu filtresi bulunan kromozom 21'in temsilini gösterir.

Sekil 20, degisken fragman büyüklügü filtreleri bulunan kromozom 13'ün temsilini (LOESS bulunan PERUN PAD) gösterir.

Sekil 21i degisken fragman büyüklügü filtreleri bulunan kromozom 18'in temsilini (LOESS bulunan PERUN PAD) gösterir.

Sekil 22, degisken fragman büyüklügü filtreleri bulunan kromozom 21'in temsilini (LOESS bulunan PERUN PAD) gösterir.

Sekil 23, belirli analizler için kullanilan verilerin bir açiklamasini sunan bir tabloyu gösterir.

Sekil 24, teknolojinin belirli yapilandirmalarinin uygulanabilecegi bir sistemin açiklayici bir yapilandirmasini gösterir.

Sekil 25A, bir trisomi 21 fetüsüne (bir yildiz ile gösterilmistir) ya da öploid fetüsüne (daireler ile gösterilmistir) sahip hamile disilerden elde edilen numuneler için ayni bölüm alt seti için Chr21 bölümlerinin bir alt setinin ortalama FRS'sinin (x-ekseni) PERUN normalize sayimlarinin Z-skorlarina (y-ekseni) bir bagintisini gösterir. Sekil 25A için seçilen bölüm alt setindeki her bir bölüm, sayimlarin elde edildigi kromozom 21iin bütün bölümleri için tespit edilen ortalama FRS'den daha büyük bir FRS'ye sahiptir. Sekil 258, sayimlarin elde edildigi tüm Chr21 bölümleri için bir trisomi 21 fetüsüne (bir yildiz ile gösterilmistir) ya da öploid fetüsüne (daireler ile gösterilmistir) sahip hamile disilerden elde edilen Chr21 için FQA fetal fraksiyon tahminlerine (x-ekseni) karsi PERUN normalize sayimlarinin Z-skorlarinin (y-ekseni) bir bagintisini gösterir.

Sekil 26, kromozom 21 için belirtilen fragman uzunlugu araliginin Okumalari için (alt sag yerlestirme parçasinda gösterilmistir) için okuma basina GC içeriginin (x-ekseni) okuma uzunluguna dayanan kümülatif dagilim fonksiyonuna (CDF, y- ekseni) bir bagintisini gösterir.

Sekil 27, depolar basina FRS'ye göre dagilim dilimlerine (Yüksek, Orta Yüksek, Orta Düsük ve Düsük) bölünen PERUN kesmelerinin (x-ekseni) bir dagilimini gösterir.

Sekil 28, depolar basina FRS'ye göre dagilim dilimlerine (Yüksek, Orta Yüksek, Orta Düsük ve Düsük) bölünen PERUN Maks Kros Validasyon Hatalarinin (x- ekseni) bir dagilimini gösterir.

Sekil 29, KromozomY seviyelerinden (ChrFF, y-ekseni) belirlenen fetal fraksiyon yüzdelerine karsi 6000 egitim numunesine (x-eksenine) dayanarak bir BFF modelinden alinan 19,312 test numunesi için kestirilen fetal fraksiyon yüzdelerinin bir korelasyonunu (R = 0,81, RMedSE = 1,5) gösterir.

Sekil 30, FRS'ye dayanarak yüksek fetal fraksiyon içerigine (dagilim solda gösterilmistir) ve düsük fetal fraksiyon içerigine (dagilim sagda gösterilmistir) sahip depolar (yani bölümler) Için nispi kestirim hatasini (X-eksenini) gösterir.

Yüksek fetal içerikli depolar daha iyi performansa ve daha düsük hataya sahiptir. Kestirimci skorlar, yogunluk profillerini elde etmek için kullanilan ön yükleme ile birlikte bir elastik ag regresyon prosedürüne dayanir.

Sekil 31, fetal fraksiyon içerigine göre (örnegin düsük, orta-düsük, orta-yüksek, yüksek) ayrilan depo alt setleri üzerinde bir elastik-ag regresyon prosedürünü kullanarak tespit edilen model katsayilarinin dört dagilimini (x-ekseni) gösterir.

Daha yüksek fetal fraksiyon içerigine sahip depolar daha büyük katsayilar (pozitif ya da negatif) üretme egilimindedir.

Sekil 32, disi ve erkek test numuneleri için bir BFF yöntemi kullanilarak belirlenen fetal fraksiyon tahminleri için iki dagilimi (x-ekseni) gösterir. Iki dagilim, esasen üst üste biner. Erkek ve disi fetüslerde fetal fraksiyon dagilimi bakimindan hiçbir fark görülmemistir (KS-testi P = 0,49).

Detayli Açiklama Burada örnegin, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için yöntemleri içeren bir nükleik asit karisimi içindeki polinükleotitleri analiz etmek için yöntemler saglanmistir. Örnegin bir fetal anöploidi gibi bir genetik varyasyonun anneden alinan bir numuneden degerlendirilmesi tipik olarak numune içinde mevcut olan nükleik asidin sekanslanmasini, sekans okumalarinin genom içindeki belirli bölgelere haritalanmasini, numune için sekans okumalarinin nicellestirilmesini ve nicellestirmenin analiz edilmesini içerir. Bu tip yöntemler siklikla numune içindeki nükleik asidi dogrudan analiz eder ve numune içindeki nükleik asidin tümü ya da esasen tümü için nükleik asit okumalarini elde eder ancak bu yöntemler pahali olabilir ve fuzuli ve/veya alakasiz veri üretebilir. Belirli sekans bazli ve/veya uzunluk bazli analizlerle birlestirilen belirli sekans bazli ve/veya uzunluk bazli ayirma yaklasimlari, bununla birlikte, örnegin spesifik bir kromozom gibi hedeflenmis genomik bölgeler hakkinda spesifik bilgiler üretebilir ve bazi durumlarda anneye karsi fetal kökenli olanlar gibi nükleik asit fragmani kökenlerini farklilastirabilir. Belirli yöntemler arasinda sekanslama yöntemlerinin, zenginlestirme tekniklerinin ve uzunluk bazli analizin kullanimi yer alabilir. Burada tarif edilen belirli yöntemler, nükleik asit fragmanlarinin nükleotit sekanslari tespit edilmeksizin gerçeklestirilebilir. Burada sekans bazli ve/veya uzunluk bazli ayirma ve analiz yaklasimlarinin bir kombinasyonu kullanilarak bir nükleik asit karisimi içindeki polinükleotitlerin analiz edilmesi (örnegin bir fetal anöploidi varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi) için yöntemler saglanmistir.

Burada ayni zamanda bir genetik varyasyonun tanimlanmasi için yararli olan yöntemler, islemler ve makineler de saglanmistir. Bir genetik varyasyonun tanimlanmasi bazen bir varyasyon kopya sayimlarinin saptanmasini içerir ve/veya bazen bir kopya sayisi varyasyonunu içeren bir seviyenin ayarlanmasini içerir. Bir seviye, düsürülmüs bir yanlis pozitif ya da yanlis negatif tani olasiligi dahilinde bir ya da daha fazla genetik varyasyonun ya da varyansin birtanimlamasinin saglanmasiyla ayarlanabilir. Burada tarif edilen bir yöntemle, bir genetik varyasyonun tanimlanmasi özel bir tibbi durumun teshis edilmesini ya da bu duruma olan yatkinligin teSpit edilmesini saglayabilir. Bir genetik varyansin tanimlanmasi bir tibbi kararin verilmesinin ve/veya yararli bir tibbi prosedürün kullanilmasinin kolaylastirilmasi ile sonuçlanabilir.

Burada ayni zamanda, burada tarif edilen yöntemleri gerçeklestirebilen sistemler, makineler ve modüller de saglanmistir.

Numuneler Burada nükleik asidi analiz etmek için yöntemler ve bilesimler saglanmistir. Bir nükleik asit fragmani karisimindaki nükleik asit fragmanlari analiz edilebilir. Bir nükleik asit karisimi, farkli nükleotit sekanslarina, farkli fragman uzunluklarina, farkli kökenlere (örnegin genomik kökenlere, fetale karsianne kökenlerine, hücre ya da doku kökenlerine, numune kökenlerine, süje kökenlerine ve benzerlerine) ya da bunlarin kombinasyonlarina sahip olan iki ya da daha fazla nükleik asit fragmani türünü içerebilir.

Burada tarif edilen yöntemlerde ve aparatlarda kullanilan nükleik asit ya da bir nükleik asit karisimi siklikla bir sujeden elde edilen bir numuneden izole edilir.

Bir suje bir insan, bir insan olmayan hayvan, bir bitki, bir bakteri, bir mantar ya da bir protist ile sinirli olmaksizin bunlar dahil olmak üzere herhangi bir canli ya da cansiz organizma olabilir. Bir insan ya da insan olmayan hayvan memeliler,sürüngenler, kuslar, amfibiler, baliklar, toynakli hayvanlar, gevis getiren hayvanlar, büyükbas hayvanlar (örnegin sigirlar), ekuinler (örnegin atlar), keçi cinsleri ve küçükbas hayvanlar (örnegin koyun, keçi), domuzlar (örnegin evcil domuzlar), devegiller (örnegin deve, lama, alpaka), maymunlar, insansi maymunlar (örnegin, goril, sempanze), ayigiller (örnegin ayi), kümes hayvanlari, köpekler, kediler, fareler, siçanlar, baliklar, yunuslar, balinalar ve köpek baliklari arasindan bunlar ile sinirli olmaksizin seçilebilir. Bir suje bir erkek ya da disi (örnegin, kadin, bir hamile kadin) olabilir. Bir suje herhangi bir yasta (örnegin bir embriyo, bir fetüs, bebek, çocuk, yetiskin) olabilir.

Nükleik asit herhangi bir tipte uygun biyolojik tür ya da numune (örnegin bir test numunesi) türünden izole edilebilir. Bir numune ya da test numunesi bir sujeden ya da bunun parçasindan (örnegin bir insan sujeden, bir hamile disiden, bir fetüsten) izole edilen ya da elde edilen herhangi bir tür olabilir. Türlerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir süjeden alinan sivi ya da doku; kan ya da bir kan ürünü (örnegin, serum, plazma ya da benzerleri), göbek bagi kani, korionikvilli, amniyotik sivi, serebrospinal sivi, omurilik sivisi, lavaj sivisi (örnegin, bronkoalveolar, gastrik, peritoneal, duktal, kulak, artroskopik), biyopsi numunesi (örnegin, pre-implantasyon embriyosundan alinan), selosentez numunesi, hücreler (kan hücreleri, plasenta hücreleri, embriyo ya da fetal hücreler, fetal çekirdekli hücreler ya da fetal hücre kalintilari) ya da bunlarin parçalari (örnegin, mitokondriyal, nükleus, ekstraktlar ya da benzerleri), disi üreme kanalinin lavmanlari, idrar, diski, tükürük, saya, nazal mukus, prostat sivisi, lavaj, sperm, Iemfatik sivi, safra, gözyasi, ter, anne sütü, meme sivisi ve benzerleri ya da kombinasyonlari bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. Bir biyolojik numune bir sujeden alinan bir servikal sürüntü olabilir. Bir biyolojik numune kan olabilir ve bazen plazma ya da serum olabilir. Burada kullanildigi gibi “kan” terimi hamile bir disiden ya da hamilelik olasiligi ile test edilen bir disiden alinan bir kan örnegine ya da preparasyonaatif eder. Terim, konvansiyonel olarak tanimlandigi gibi serum, plazma, beyaz kan hücresi tabakasi ya da benzerleri gibi tam kani, kari ürününü ya da herhangi bir kan fraksiyonunu kapsar. Kan ya da kan fraksiyonlari siklikla nükleozomlari (örnegin anne ve/veya fetal nükleozomlari) içerir. Nükleozomlar nükleik asitleri içerir ve bazen hücresizdir ya da intrasellülerdir. Kan ayni zamanda beyaz kari hücresi tabakalarini da içerir. Beyaz kan hücresi tabakalari bazen bir fikol gradyani kullanilarak izole edilir. Beyaz kan hücresi tabakalari beyaz kan hücrelerini (örnegin, Iökositler, T- hücreleri, B-hücreleri, trombositler ve benzerleri) içerebilir. Beyaz kan hücresi tabakalari anne ve/veya fetal nükleik asit içerebilir. Kan plazmasi, antikoagülanlarla muamele edilen kanin santrifüjlenmesinden kaynaklanan tam kan fraksiyonuna atif eder. Kan serumu, bir kan numunesi pihtilastiktan sonra geriye kalan sivinin sulu kismina atif eder. Sivi ya da doku numuneleri siklikla, hastanelerin ya da kliniklerin genel olarak izledigi standart protokollere uygun olarak toplanir. Kan için periferal kanin uygun bir miktari (örnegin 3-40 mililitre arasinda) toplanir ve preparasyon öncesindeki ya da sonrasindaki standart prosedürlere uygun olarak saklanabilir. Nükleik asidin ekstrakte edildigi bir sivi ya da doku numunesi aselüler (örnegin, hücresiz) olabilir. Bir sivi ya da doku numunesi hücresel unsurlari ya da hücresel kalintilari ihtiva edebilir. Fetal hücreler ya da kanser hücreleri numuneye dahil edilebilir.

Bir numune siklikla heterojendir ve bu da birden fazla türde nükleik asit çesidinin numune içinde mevcut olmasi anlamina gelir. Örnegin, heterojen nükleik asit (i) fetal türevli ve anne türevli nükleik asidi, (ii) kanserli ve kansersiz nükleik asidi, (iii) patojen ve konakçi nükleik asidi ve daha genel olarak, (iv) mutasyona ugramis ve dogal tip nükleik asidi bunlarla sinirli olmaksizin içerebilir. Bir numune heterojen olabilir çünkü bir fetal hücre ve bir anne hücresi, bir kanser hücresi ve kanser olmayan hücre ya da bir patojenik ve konakçi hücre gibi birden fazla hücre tipi mevcuttur. Azinlik halde nükleik asit türleri ve çogunluk halde nükleik asit türleri mevcut olabilir.

Burada tarif edilen teknolojinin prenatal uygulamalari için, test için uygun gebelik dönemindeki bir disiden ya da hamilelik olasiligi nedeniyle test edilen bir disiden sivi ya da doku numunesi alinabilir. Uygun gebelik dönemi yapilan prenatal teste bagli olarak degisiklik gösterebilir. Hamile bir disi süje bazen hamileliginin birinci üç aylik döneminde, bazen hamileliginin ikinci üç aylik döneminde ya da bazen hamileliginin üçüncü üç aylik döneminde olabilir. Bir sivi ya da doku fetal gebeligin yaklasik 1 ila yaklasik 45. haftalari arasinda bir disiden toplanabilir. Bir sivi ya da doku numunesi, dogum esnasinda ya da dogum yaptiktan (örnegin vajinal ya da vajinal olmayan dogum (örnegin, cerrahi dogum» hemen sonra (örnegin 0 ila 72 saat sonra) hamile bir disiden alinabilir.

.Kan Numunelerinin Edinilmesi ve DNA Ekstraksiyonu Buradaki yöntemler siklikla, bir anne ve/veya fetal genetik varyasyonunun varligini ya da yoklugunu saptamak ve/veya hamilelik esnasinda ve bazen sonrasinda bir fetüsün ve/veya hamile bir disinin sagligini takip etmek için non- invazif bir yol olarak anne kaninda bulunan fetal DNA'nin ayrilmasini, zenginlestirilmesini ve analiz edilmesini içerir. Bu yüzden burada belirli yöntemlerin uygulanmasinin ilk adimlari siklikla hamile bir disiden bir kan numunesinin alinmasini ve bir numuneden DNAinin ekstakte edilmesini içerir.

Kan Numunelerinin Edinilmesi Bir kan numunesi. mevcut teknolojinin bir yöntemi kullanilarak test için uygun olan bir gebelik dönemindeki hamile bir disiden alinabilir. Uygun bir gebelik dönemi asagida tartisildigi gibi test edilen rahatsizliga bagli olarak degisiklik gösterebilir. Bir disiden kan toplanmasi islemi siklikla hastanelerin ya da kliniklerin genel olarak izledigi standart protokole uygun olarak gerçeklestirilir Periferal kanin örnegin tipik olarak 5-50 ml arasindaki uygun bir miktari toplanir ve daha sonraki preparasyondan önce standart prosedürlere uygun olarak saklanabilir. Kan numuneleri, numune içinde mevcut olan nükleik asidin degradasyonunu ya da kalitesini en aza indiren bir sekilde toplanabilir, saklanabilir ya da nakledilebilir.

Kan Numunelerinin Preparasyonu Anne kaninda mevcut olan fetal DNA”nin bir analizi, örnegin, tam kanin, serumun ya da plazmanin kullanilmasiyla gerçeklestirilebilir. Anne kanindan serum ya da plazma hazirlama yöntemleri bilinmektedir. Örnegin, hamile bir disinin kani, kan pihtilasmasini önlemek için EDTA ya da Vacutainer SST (BectonDickinson, Franklin Lakes, N.J.) gibi özel bir ticari ürün içeren bir tüpe yerlestirilebilir ve ardindan santrifüjleme yoluyla tam kandan plazma elde edilebilir. Kan pihtilasmasi sonrasinda santrifüjlü ya da santrifüjsüz olarak serum elde edilebilir. Santrifüjleme kullanilirsa, münhasiran olmamasina ragmen, tipik olarak örnegin 1.500 - 3.000 kat 9 gibi uygun bir süratte yapilir.

Plazma ya da serum DNA ekstraksiyonu için yeni bir tüpe transfer edilmeden önce ek santrifüjleme adimlarina tabi tutulabilir.

Tam kanin aselüler kismina ek olarak, DNA ayni zamanda beyaz kan hücresi tabakasi kisminda zenginlestirilmis selüler fraksiyondan geri kazanilabilir ve bu fraksiyon disiden alinan bir tam kan numunesinin santrifüjlenmesi ve plazmanin çikarilmasi yoluyla elde edilebilir.

DNA Ekstraksiyonu Kan içeren bir biyolojik numuneden DNA”yi ekstrakte etmek için bilinen pek çok yöntem vardir. Genel DNA preparasyonu yöntemleri (örnegin, Sambrook and Russell, Molecular Clonirig: A Laboratory Manual 3d ed., 2001 tarafindan açiklanan) izlenebilir; Qiagen's QlAamp Dolasimdaki Nükleik Asi Kiti, QiaAmp DNA Mini Kiti ya da QiaAmp DNA Kan Mini Kiti (Qiagen, Hilden, Germany), GenomicPrepT'V' Kan DNA Izolasyon Kiti (Promega, Madison, Wis.) ve GFXTIVI Genomik Kan DNA Saflastirma Kiti (Amersham, Piscataway, N.J.) gibi piyasada mevcut olan çesitli reaktifler ya da kitler de hamile bir kadindan alinan bir kan numunesinden DNA elde etmek için kullanilabilir. Bu yöntemler arasindan birden fazlasinin kombinasyonlari da kullanilabilir.

Numune ilk olarak bir ya da daha fazla yöntem kullanilarak fetal nükleik asit için zenginlestirilebilir ya da nispeten zenginlestirilebilir. Örnegin, tek basina ya da diger ayirt edici faktörler ile birlikte mevcut teknolojinin bilesimleri ve islemleri kullanilarak fetal DNAinin ve anne DNA'sinin ayrimi gerçeklestirilebilir. Bu faktörlerin örnekleri arasinda kromozom X ve Y arasindaki tekli nükleotit farklari, kromozom Y'ye özgü sekanslar, genom içinde baska bir yerde bulunan polimorfizmler, fetal DNA ve anne DNA'si arasindaki büyüklük farklari ve anne ve fetal dokulari arasindaki metilasyon örüntüsü farklari bunlarla sinirli olmaksizin yer alir.

Nükleik asidin özel bir türü için bir numunenin zenginlestirilmesi için diger yöntemler 30 Mayis 2007ide tevdi edilen PCT Patent Basvurusu No. edilmistir. Anne nükleik asidi numuneden seçici olarak (kismen, esasen, neredeyse tamamen ya da tamamen) uzaklastirilabilir. birbirlerinin yerine kullanilabilir. Terimler DNA (örnegin, tamamlayici DNA (cDNA), genomik DNA (gDNA) ve benzerleri), RNA (örnegin, fetüs ya da plasenta ve benzerleri tarafindan yüksek oranda ekSprese edilen mesajci RNA (mRNA), kisa inhibitörlü RNA (siRNA), ribozomal RNA (rRNA), tRNA, mikroRNA, RNA) ve/veya DNA veya RNA analoglari (örnegin, baz analoglarini, seker analoglarini ve/veya nativ olmayan omurgayi ve benzerlerini içeren), RNA/DNA hibritleri ve poliamit nükleik asitleri (PNA'lar) gibi bunlardan elde edilen herhangi bir nükleik asit bilesimine atif eder ve bunlarin hepsi tek- ya da çift zincirli formda olabilir ve aksi durumda sinirlandirilmadikça dogal olarak meydana gelen nükleotitler ile benzer bir sekilde Islev görebilen dogal nükleotitlerin bilinen analoglarini kapsayabilir. Bir nükleik asit in vitro olarak ya da bir konakçi hücre, bir hücre, bir hücre çekirdegi ya da bir hücre sitoplazmasi içinde çogalabilen ya da çogaltilabilen bir plazmid, faj, otonom olarak çogalan sekans (ARS), sentromer, suni kromozom, kromozom ya da diger nükleik asitler olabilir ya da bunlardan yapilmis olabilir. Bir sablon nükleik asit tek bir kromozomdan elde edilebilir (örnegin bir nükleik asit numunesi, bir diploit organizmadan elde edilen bir numunenin bir kromozomundan elde edilebilir).

Spesifik olarak sinirlandirilmadikça, terim, referans nükleik aside baglayici özelliklere sahip olan ve dogal olarak meydana gelen nükleotitlere benzer sekilde metabolize olan dogal nükleotitlerin bilinen analoglarini içeren nükleik asitleri kapsar. Aksi belirtilmedikçe, belirli bir nükleik asit sekansi ayni zamanda bunun koruyucu olarak modifiye edilmis varyantlarini (örnegin dejenerat kodon ikamelerini), alelleri, ortologlari, tekli nükleotit polimorfizmlerini (SNP'leri) ve tamamlayici sekanslari ve ayrica açik bir sekilde belirtilen sekansi dolayli olarak kapsar. Spesifik olarak, dejenerat kodon ikameleri içinde bir ya da daha fazla seçilmis (ya da bütün) kodonlarin üçüncü pozisyonunun karisik bazli ve/veya deoksinozin tortulari ile ikame edildigi sekanslar üretilerek elde edilebilir.

Nükleik asit terimi bir gen tarafindan kodlanan Iokus, gen, cDNA ve mRNA ile birbirlerinin yerine geçebilecek sekilde kullanilir. Terim ayni zamanda nükleotit analoglarindan, tek zincirli (“sens” ya da “antisens”, “arti” zincir ya da “eksi” zincir, “ileri” okuma karesi ya da “geri” okuma karesi) ve çift zincirli polinükleotitlerden sentezlenen RNA ya da DNA esdegerlerini, türevlerini, varyantlarini ve analoglarini içerebilir. “Gen” terimi, bir polipeptit zincirinin üretilmesine dahil olan DNA segmenti anlamina gelir; gen ürününün transkripsiyon/translasyon ve transkripsiyon/translasyon düzenlenmesine dahil olan (lider ve takipçi) kodlama bölgesinin öncesinde gelen ya da bunu takip eden bölgeleri ve ayrica bireysel kodlama segmentlerinin (eksonlar) arasindaki müdahil olan sekanslari (intronlari) içerir. Deoksiribonükleotitler arasinda deoksiadenozin, deoksisitidin, deoksiguanosin ve deoksitimidin yer alir. RNA için baz sitozini, urasil ile degistirilmistir. Bir sablon olarak bir süjeden alinan bir nükleik asit kullanilarak bir sablon nükleik asit hazirlanabilir.

Nükleik Asit izolasyonu ve islenmesi Nükleik asit, teknikte bilinen yöntemlerle (örnegin hücreler, serum, plazma, beyaz kan hücresi tabakasi, Ienfatik sivi, deri, toprak ve benzerleri gibi) bir ya da daha fazla kaynaktan türetilebilir. Bir biyolojik numuneden (örnegin kandan ya da bir kan ürününden) DNA'nin izole edilmesi, ekstrakte edilmesi ve/veya saflastirilmasi için herhangi bir uygun yöntem kullanilabilir, bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda DNA preparasyonu yöntemleri (örnegin, Sambrook and Russell, Molecular Cloning: A Laboratory Manual 3d ed., 2001 tarafindan açiklanan) izlenebilir; Qiagen's QIAamp Dolasimdaki Nükleik Asi Kiti, QiaAmp DNA Mini Kiti ya da QiaAmp DNA Kan Mini Kiti (Qiagen, Hilden, Germany), GenomicPrepTM Kan DNA Izolasyon Kiti (Promega, Madison, Wis.) ve GFXT'V' Genomik Kan DNA Saflastirma Kiti (Amersham, Piscataway, N.J.) ve benzerleri ya da kombinasyonlari gibi piyasada mevcut olan çesitli reaktifler ya da kitler de kullanilabilir.

Hücre liziz prosedürleri ve reaktifleri teknikte bilinmektedir ve genel olarak kimyasal (örnegin, deterjan, hipotonik çözeltiler, enzimatik prosedürler ve benzerleri ya da bunlarin kombinasyonu), fiziksel (örnegin French pres, selenleme ve benzerleri) ya da elektrolitik liziz yöntemleri ile gerçeklestirilebilir.

Herhangi bir uygun liziz prosedürü kullanilabilir. Örnegin kimyasal yöntemler, hücreleri parçalamak ve hücrelerden nükleik asitleri ekstrakte etmek için genel olarak Iizizleme ajanlarini kullanir ve ardindan kaotropik tuzlarla muamele gerçeklestirilir. Dondurma/eritme ve ardindan ögütme gibi fiziksel yöntemler, hücre preslerinin kullanilmasi ve benzerleri de yararlidir. Yüksek tuzlu liziz prosedürleri de yaygin olarak kullanilir. Örnegin, bir alkali liziz prosedürü kullanilabilir. Ikinci bahsedilen prosedür geleneksel olarak fenoI-kloroform çözeltilerinin kullanimini içerir ve üç çözeltiyi kapsayan fenoI-kloroform içermeyen alternatif bir prosedür de kullanilabilir. Diger prosedürlerde bir çözelti 15mM Tris, pH 8,0; 10mM EDTA ve 100 ug/ml Rnase A'yi içerebilir; bir ikinci çözelti 0,2N NaOH'yi ve %1 SDS'yi içerebilir; ve bir üçüncü çözelti 3M KOAc, pH 5,5'i içerebilir. Bu prosedürler Current Protocols in Molecular Biology, John Nükleik asit, baska bir nükleik aside kiyasla farkli bir zaman noktasinda izole edilebilir, burada numunelerin her biri ayni ya da farkli bir kaynaktan gelir. Bir nükleik asit, örnegin bir cDNA ya da RNA kütüphanesi gibi bir nükleik asit kütüphanesinden gelebilir. Bir nükleik asit, nükleik asit saflastirmasinin ya da numuneden nükleik asit moleküllerinin izolasyonunun ve/veya güçlendirmesinin bir sonucu olabilir. Burada tarif edilen islemler için saglanan nükleik asit, bir numuneden ya da iki ya da daha fazla numuneden (örnegin 1 ya da daha fazla, numuneden) elde edilen nükleik asidi içerebilir.

Nükleik asitler, ekstrasellüler nükleik asit içerebilir. Burada kullanildigi gibi izole edilen nükleik aside atif edebilir ve ayni zamanda “hücresiz” nükleik aside, (örnegin hamile bir disiden alinan) içinde mevcut olabilir ve kandan elde edilebilir. Ekstrasellüler nükleik asit siklikla hiçbir saptanabilir hücre içermez ve hücresel unsurlar ya da hücresel kalintilar içerebilir. Ekstrasellüler nükleik asidin hücre içermeyen kaynaklarinin sinirlamasiz örnekleri arasinda kan, kan plazmasi, kan serumu ve idrar yer alir. Burada kullanildigi gibi “hücresiz dolasimdaki numuneden nükleik asit elde edilmesi” terimi bir numunenin dogrudan elde edilmesini (örnegin, bir test numunesi gibi bir numunenin alinmasini) ya da bir numuneyi almis olan baska birinden elde edilmesini içerir.

Teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin, ekstrasellüler nükleik asit hücre apoptozunun ve hücre bozulmasinin bir ürünü olabilir ve bu da bir spektrum (örnegin, bir “merdiven") boyunca siklikla bir uzunluk serisine sahip olan ekstrasellüler nükleik asit için esas teskil eder.

Ekstrasellüler nükleik asit farkli nükleik asit türlerini içerebilir ve bu nedenle buna burada “heterojen” olarak atif edilebilir. Örnegin kanserli bir insandan alinan kan serumu ya da plazmasi kanser hücrelerinden alinan nükleik asidi ve kansersiz hücrelerden alinan nükleik asidi içerebilir. Baska bir örnekte, hamile bir disiden alinan kan serumu ya da plazmasi, anne nükleik asidini ve fetal nükleik asidi içerebilir. Bazi durumlarda, fetal nükleik asit, genel nükleik asidin bazen yaklasik %5'i ila yaklasik %50'si arasindadir (örnegin toplam nükleik nükleik asidin çogunlugu yaklasik 500 baz çifti ya da daha azi bir uzunlukta Nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin çogunlugu yaklasik 250 baz çifti ya da daha azi bir uzunlukta olabilir (örnegin fetal nükleik asidin yaklasik %80, 85, 90, azi bir uzunluktadir). Nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin çogunlugu yaklasik 200 baz çifti ya da daha azi bir uzunlukta olabilir (örnegin fetal nükleik asidin 200 baz çifti ya da daha azi bir uzunluktadir). Nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin çogunlugu yaklasik 150 baz çifti ya da daha azi bir uzunlukta olabilir 99 ya da 100'ü yaklasik 150 baz çifti ya da daha azi bir uzunluktadir). Nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin çogunlugu yaklasik 100 baz çifti ya da daha azi uzunluktadir). Nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin çogunlugu yaklasik 50 baz çifti ya da daha azi bir uzunlukta olabilir (örnegin fetal nükleik asidin baz çifti ya da daha azi bir uzunluktadir). Nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin çogunlugu yaklasik 25 baz çifti ya da daha azi bir uzunlukta olabilir (örnegin 100'ü yaklasik 25 baz çifti ya da daha azi bir uzunluktadir).

Nükleik asit, nükleik asidi içeren numuneler islenmeksizin burada tarif edilen yöntemleri yürütmek için saglanabilir. Nükleik asit, nükleik asidi içeren numunelerin islenmesinin ardindan burada tarif edilen yöntemleri yürütmek için saglanabilir. Örnegin, bir nükleik asit, numunelerden ekstrakte edilebilir, izole edilebilir, saflastirilabilir, kismen saflastirilabilir ya da büyütülebilir. Burada kullanildigi gibi “izole edilmis” terimi asil ortamindan (örnegin dogal olarak meydana geliyorsa dogal ortamindan ya da egzogen olarak eksprese ediliyorsa bir konakçi hücreden) uzaklastirilan nükleik aside atif eder ve bu yüzden insan müdahalesi ile (örnegin “insan eliyle") asil ortamindan degistirilir. Burada kullanildigi gibi “izole edilmis nükleik asit" terimi, bir sujeden (örnegin bir insan sujeden) uzaklastirilan bir nükleik aside atif edebilir. Izole edilmis bir nükleik asit, bir kaynak numunesinde mevcut olan bilesenlerin miktarindan daha az nükleik asit olmayan bilesen (örnegin protein, Iipit) ile tedarik edilebilir. Izole edilmis nükleik asit içeren bir bilesen, nükleik asit bilesenlerinden yaklasik olarak %50 ila %99 oraninda ari olabilir. Izole edilmis nükleik asit içeren bir bilesim nükleik asit içermeyen bilesenlerden yaklasik olarak %90, %91, %92, olabilir. Burada kullanildigi gibi “saflastirilmis” terimi, nükleik asidi bir saflastirma prosedürüne tabi tutmadan önce mevcut olan nükleik asit olmayan bilesenlerin miktarindan daha az nükleik asit bileseni (örnegin, protein, Iipit, karbonhidrat) içermesi sartiyla bir nükleik aside atif edebilir. Saflastirilmis nükleik asit içeren bir bilesim nükleik asit içermeyen bilesenlerden yaklasik olarak %80, %81, %82, kullanildigi gibi “saflastirilmis” terimi, nükleik asidin türetildigi numune kaynagindan daha az nükleik asit türü içermesi sartiyla bir nükleik aside atif edebilir. Saflastirilmis nükleik asit içeren bir bilesimdiger nükleik asit türlerinden nükleik asidini içeren bir karisimdan saflastirilabilir. Belirli örneklerde, fetal nükleik asit asidin küçük fragmanlarini içeren nükleozomlar, daha büyük anne nükleik asit fragmanlarini içeren daha büyük nükleozom komplekslerinin bir karisimindan saflastirilabilir.

Nükleik asitler, burada tarif edilen bir yöntem öncesinde, esnasinda ya da sonrasinda fragmanlara ayrilabilir ya da klevajlanabilir. Fragmanlara ayrilan ya da klevajlanan nükleik asit yaklasik 5 ila yaklasik 10.000 baz çifti, yaklasik 100 8000 ya da 9000 baz çifti kadar bir nominal, averaj ya da ortalama uzunluga sahip olabilir. Fragmanlar, teknikte bilinen uygun bir yöntemle olusturulabilir ve nükleik asit fragmanlarinin averaj, ortalama ya da nominal uzunlugu uygun bir fragman olusturma proseüdürünün seçilmesiyle kontrol edilebilir.

Nükleik asit fragmanlari, üst üste binen nükleotit sekanslarini içerebilir ve bu tip üst üste binen sekanslar, fragmanlara ayrilmamis muadil nükleik asidin ya da bir segmentinin bir nükleotit sekansinin yapimini kolaylastirabilir. Örnegin, bir fragman, x ve y alt sekanslarina sahip olabilir ve baska bir fragman y ve 2 alt sekanslarina sahip olabilir, burada x, y ve z, 5 nükleotit uzunlugunda ya da daha fazla olabilen nükleotit sekanslaridir. Üst üste binme sekansi y, bir numuneden alinan nükleik asit içinde x-y-z nükleotit sekansinin yapimini kolaylastirmak için kullanilabilir. Nükleik asit, (örnegin eksik ya da sona erdirilmis bir spesifik klevaj reaksiyonundan) kismen fragmanlara ayrilabilir ya da tamamen fragmanlara ayrilabilir.

Nükleik asit uygun bir yöntemle fragmanlara ayrilabilir ya da klevajlanabilir ve bunun sinirlamasiz örnekleri arasinda fiziksel yöntemler (örnegin kesme, örnegin selenleme, French pres, isi, UV radyasyonu ve benzerleri), enzimatik islemler (örnegin enzimatik klevaj ajanlari (örnegin uygun bir nükleaz, uygun bir kisitlama enzimi, uygun bir metilasyona duyarli kisitlama enzimi), kimyasal yöntemler (örnegin, alkilleme, DMS, piperidin, asit hidrolizi, baz hidrolizi, isi ve benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari), ABD Patent Basvurusu Yayin No.

Burada kullanildigi gibi “fragmanlara ayirma” ya da “klevaj” terimleri, içinde bir nükleik asit sablon geni molekülü ya da bunun güçlendirilmis ürünü gibi bir nükleik asit molekülünün iki ya da daha fazla daha küçük nükleik asit molekülüne bölünebildigi bir prosedüre ya da kosullara atif eder. Bu sekilde bir fragmanlara ayirma ya da klevajlama islemi sekansa özgü, baza özgü ya da nonspesifik olabilir ve örnegin kimyasal, enzimatik, fiziksel fragmantasyon dahil olmak üzere çok çesitli yöntemler, reaktif ya da kosullardan herhangi biri ile basarilabilir. 7! (I '71 H Burada kullanildigi gibi “fragmanlar, klevaj ürünleri , klevajli ürünler” ya da bunun dilbilgisel türevleri bir nükleik asit sablon gen molekülün ya da bunun güçlendirilmis ürününün bir fragmantasyonundan ya da klevajindan kaynaklanan nükleik asit moleküllerine atif eder. Bu tip fragmanlar ya da klevajli ürünler, bir klevaj reaksiyonundan kaynaklanan bütün nükleik asit moleküllerine atif edebilirken, tipik olarak bu tip fragmanlar ya da klevajli ürünler sadece bir nükleik asit sablonu gen molekülünün ya da bunun, bir nükleik asit sablon gen molekülünün karsilik gelen nükleotit sekansini içeren güçlendirilmis bir ürününün segmentinin fragmanlara ayrilmasindan ya da klevajindan kaynaklanan nükleik asit moleküllerine atif eder. Burada kullanildigi gibi nükleik asit ya da bunun segmenti ile ayni ya da esasen ayni nükleotit sekansina sahip olan amplikon nükleik asitlerini dogrusal ya da eksponansiyel olarak üreten bir isleme atif eder. “Güçlendirilmis” terimi, bir polimeraz zincir reaksiyonunu (PCR) içeren bir yönteme atif eder. Örnegin bir güçlendirilmis ürün, bir nükleik asit sablon sekansinin güçlendirilmis nükleotit bölgesinden bir ya da daha fazla nükleotiti içerebilir (örnegin, bir primer bir nükleik asit sablon gen molekülünü tamamlayici olan nükleotitlere ek olarak bir transkripsiyonel baslatma sekansi gibi “ekstra" nükleotitler içerebilir ve bunlar da “ekstra” nükleotitler ya da nükleik asit sablon gen molekülünün güçlendirilmis nükleotit bölgesine karsilik gelmeyen nükleotitler içeren bir güçlendirilmis ürün ile sonuçlanir). Dolayisiyla, fragmanlar, en azindan kismen temsili nükleik asit sablon molekülünden gelen ya da buna dayanan nükleotit sekansi bilgilerini içeren güçlendirilmis nükleik asit moleküllerinin segmentlerinden ya da parçalarindan kaynaklanan fragmanlari içerebilir.

Burada kullanildigi gibi “tamamlayici klevaj reaksiyonlari” terimi, ayni nükleik asit üzerinde farkli klevaj reaktifleri kullanarak ya da ayni hedef ya da referans nükleik asidin ya da proteinin alternatif klevaj örüntülerini olusturulacak sekilde ayni klevajli reaktifin klevaj spesifikligini degistirerek gerçeklestirilen klevaj reaksiyonlarina atif eder. Nükleik asit, bir ya da daha fazla reaksiyon kabi içinde da daha fazla spesifik klevaj ajani) ile muamele edilebilir (örnegin nükleik asit ayri bir kap içinde her bir spesifik klevaj ajani ile muamele edilir). Burada kullanildigi gibi “spesifik klevaj ajani” terimi bir ya da daha fazla spesifik alanda bir nükleik asidi klevajlayabilen bir ajana, bazen bir kimyasal maddeye ya da bir enzime atif eder.

Nükleik asit ayni zamanda, burada tarif edilen bir yöntem için nükleik asidi saglamadan önce nükleik asit içindeki belirli nükleotitleri modifiye eden bir isleme tabi tutulabilir. Nükleotitlerin metilasyon durumuna dayanarak nükleik asidi seçici olarak modifiye eden bir islem örnegin nükleik aside tatbik edilebilir.

Ek olarak, yüksek sicaklik, ultraviyole radyasyon, x-radyasyonu gibi kosullar bir nükleik asit molekülünün sekansi içindeki degisiklikleri indükleyebilir. Nükleik asit uygun bir sekans analizini gerçeklestirmek için yararli herhangi bir uygun formda saglanabilir.

Nükleik asit tek ya da çift zincirli olabilir. Örnegin, tek zincirli DNA, örnegin isitilarak ya da alkali ile muamele edilerek çift zincirli DNA`nin denatüre edilmesiyle üretilebilir. Nükleik asit, bir oligonükleotit tarafindan bir dupleks DNA molekülünün ya da peptit nükleik asidi (PNA) gibi bir DNA-benzeri molekülün zincir invazyonu ile olusturulan bir D-ilmegi yapisina sahip olabilir. D ilmegi olusumu örnegin teknikte bilinen yöntemler kullanilarak E. Coli RecA proteininin eklenmesi ve/veya tuz konsantrasyonunun degistirilmesiyle kolaylastirilabilir.

Genomik Hedefler Burada ayni zamanda hedef fragmanlar olarak da atif edilen hedef nükleik asitler, belirli bir genomik bölgeden ya da çok sayida genomik bölgeden (örnegin tekli kromozom, kromozom seti ve/veya belirli kromozom bölgelerinden) alinan polinükleotit fragmanlarini içerebilir. Bu tip genomik bölgeler, fetal genetik anomalilerin (örnegin anöploidi) yani sira mutasyonlar (örnegin nokta mutasyonlari), yerlestirmeler, eklemeler, delesyonlar, translokasyonlar, trinükleotit tekrar rahatsizliklari ve/veya tekli nükleotit polimorfizmleri (SNP'ler) bunlarla sinirli olmaksizin içeren diger genetik varyasyonlar ile iliskilendirilebilir. Ayni zamanda burada referans fragmanlari olarak atif edilen referans nükleik asitler, belirli bir genomik bölgeden alinan ya da fetal genetik anomaliler ile iliskilendirilmeyen çok sayida genomik bölgeden alinan polinükleotit fragmanlarini içerebilir. Hedef ve/veya referans nükleik asitler (yani hedef fragmanlari ve/veya referans fragmanlar) esasen ilgili kromozoma ya da referans kromozoma özgü olan nükleotit sekanslarini içerebilir (örnegin özdes nükleotit sekanslari ya da esasen benzer nükleotit sekanslari genom içinde baska bir yerde bulunmaz). Çok sayida genomik bölgeden alinan fragmanlar tahlil edilebilir. Çok sayida genomik bölgeden alinan hedef fragmanlar ve referans fragmanlar tahlil edilebilir. Çok sayida genomik bölgeden alinan fragmanlar, örnegin bir ilgili kromozom varligini, yoklugunu, miktarini (örnegin nispi miktarini) ya da oranini tespit etmek için tahlil edilebilir. Bir ilgili kromozomun anöploid olmasindan süphelenilir ve burada bu kromozoma bir “test kromozomu” olarak atif edilir. Çok sayida genomik bölgeden alinan fragmanlar varsayilan bir öploid kromozomu için test edilir. Bu sekilde bir kromozoma burada bir “referans kromozom” olarak atif edilebilir. Çok sayida test kromozomu tahlil edilebilir. Test seçilebilir ve bazen referans kromozomlar otozomlar (yani X ve Y olmayanlar) arasindan seçilebilir. Kromozom 20 (Chr20) bir referans kromozom olarak seçilebilir. Kromozom 14 bir referans kromozom olarak seçilebilir. Kromozom 9 bir referans kromozom olarak seçilebilir. Bir test kromozomu ve bir referans kromozom ayni bireyden alinabilir. Ayni zamanda bir test kromozomu ve bir referans kromozom farkli bireylerden alinabilir.

En az bir genomik bölgeden alinan fragmanlar, bir test ve/veya referans kromozom için tahlil edilebilir. En az 10 genomik bölgeden (örnegin yaklasik 20, kromozomu ve/veya bir referans kromozomu için tahlil edilebilir. En az 100 900 genomik bölgeden) alinan fragmanlar, bir test kromozomu ve/veya bir referans kromozomu için tahlil edilebilir. En az 1.000 genomik bölgeden genomik bölgeden) alinan fragmanlar, bir test kromozomu ve/veya bir referans kromozomu için tahlil edilebilir. En az 10.000 genomik bölgeden (örnegin genomik bölgeden) alinan fragmanlar, bir test kromozomu ve/veya bir referans kromozomu için tahlil edilebilir. En az 100.000 genomik bölgeden (örnegin 900.000 genomik bölgeden) alinan fragmanlar, bir test kromozomu ve/veya bir referans kromozomu için tahlil edilebilir.

Nükleik asit alt popülasyonlarinin zenginlestirilmesi ve ayrilmasi Nükleik asit (örnegin ekstrasellüler nükleik asit), nükleik asidin bir alt popülasyonu ya da türleri için zenginlestirilebilir ya da nispeten zenginlestirilebilir. Nükleik asit alt popülasyonlari arasinda örnegin fetal nükleik asit, anne nükleik asidi, belirli bir uzunlukta ya da uzunluk araliginda olan fragmanlari içeren nükleik asit ya da belirli bir genom bölgesinden (örnegin tekli kromozom, kromozom seti ve/veya belirli kromozom bölgelerinden) alinan nükleik asit yer alabilir. Bu tip zenginlestirilmis örnekler, burada saglanan bir yöntem ile baglantili olarak kullanilabilir. Bu yüzden teknolojinin yöntemleri örnegin fetal nükleik asit gibi bir numune içindeki bir nükleik asit alt popülasyonunun zenginlestirilmesi için bir ek adimi içerebilir. Burada tarif edilen fetal fraksiyonu tespit etmek için bir yöntem de fetal nükleik asidi zenginlestirmek için kullanilabilir. Anne nükleik asidi numuneden seçici olarak (kismen, esasen, neredeyse tamamen ya da tamamen) uzaklastirilabilir. Belirli bir düsük sayida türden nükleik asit (örnegin fetal nükleik asit) için zenginlestirme nicel hassasiyeti iyilestirebilir. Belirli nükleik asit türleri için bir numuneyi zenginlestirme yöntemleri, örnegin Amerika Birlesik Devletleri Patent Nükleik asit belirli hedef fragmani türleri ve/veya referans fragman türleri için zenginlestirilebilir. Nükleik asit, asagida tarif edilen bir ya da daha fazla uzunluk bazli ayirma yöntemi kullanilarak spesifik bir nükleik asit fragmani uzunlugu ya da fragman uzunlugu çesitleri Için zenginlestirilebilir. Nükleik asit, burada tarif edilen ve/veya teknikte bilinen bir ya da daha fazla sekans bazli ayirma yöntemi kullanilarak bir seçilmis genomik bölgeden (örnegin kromozomdan) alinan fragmanlardan zenginlestirilebilir. Bir numune içindeki bir nükleik asit alt popülasyonu (örnegin fetal nükleik asit) için belirli zenginlestirme yöntemleri asagida detayli olarak tarif edilmistir.

Burada tarif edilen bir yöntem ile kullanilabilen bir nükleik asit alt popülasyonunun (örnegin fetal nükleik asidin) zenginlestirilmesi için bazi yöntemler arasinda anne ve fetal nükleik asidi arasindaki epigenetik farklari kullanan yöntemler yer alir. Örnegin fetal nükleik asit, metilasyon farklarina dayanarak anne nükleik asidinde farklilastirilabilir ve ayrilabilir. Metilasyon bazli fetal nükleik asit zenginlestirme yöntemleri ABD Patent Basvurusu Yayin No: asidinin bir metilasyona özgü baglayici ajana (metil-CpG baglayici proteine (MBD), metilasyona özgü antikorlara ve benzerlerine) baglanmasini ve farkli metilasyon durumuna dayanarak bagli nükleik asidin bagli olmayan nükleik asitten ayrilmasini içerir. Bu tip yöntemler (yukarida açiklandigi gibi; örnegin,HhaI ve Hpall) metilasyona duyarli kisitlama enzimlerinin kullanilmasini da içerebilir, bu enzimler, numuneyi en az bir fetal nükleik asit bölgesi için zenginlestirmek amaciyla anne nükleik asidini seçici olarak ve tamamen ya da esasen sindiren bir enzimle anne numunesinden alinan nükleik asidin seçici olarak sindirilmesiyle fetal nükleik asit bölgelerinin zenginlestirilmesine izin verir.

Burada tarif edilen bir yöntemle kullanilabilen bir nükleik asit alt popülasyonunu (örnegin, fetal nükleik asidi) zenginlestirmek için baska bir yöntem ABD Patent endonükleaz zenginlestirmeli polimorfik sekans yaklasimidir. Bu tip yöntemler, hedef aleli degil ancak hedef olmayan aleli içeren nükleik asidi taniyan bir kisitlamali endonükleaza sahip olan bir hedef olmayan aleli içeren nükleik asidin klevajini; ve klevajlanan nükleik asidi degil ancak klevajlanmayan nükleik asidin zenginlestirilmesini içerir, burada zenginlestirilmis nükleik asit, hedef olmayan nükleik asit (örnegin, anne nükleik asidi) ile ilgili olan zenginlestirilmis hedef nükleik asidi (örnegin, fetal nükleik asidi) temsil eder. Nükleik asit örnegin bir klevaj ajani ile seçici sindirime duyarli olan bir polimorfik alana sahip olan bir aleli içerecek sekilde seçilebilir.

Burada tarif edilen bir yöntem ile kullanilabilen bir nükleik asit alt popülasyonunun (örnegin fetal nükleik asidin) zenginlestirilmesi için bazi yöntemler, seçici enzimatik degradasyon yaklasimlarini içerir. Bu tip yöntemler, hedef sekanslarin egzonükleaz sindiriminden korunmasini ve böylece istenmeyen sekanslarin (örnegin anne DNA'sinin) bir numunesinde eliminasyonun kolaylastirilmasini içerir. Örnegin, bir yaklasimda, numune nükleik asidi, tek zincirli nükleik asit üretmek için denatüre edilir, tek zincirli nükleik asit uygun birlestirme kosullari altinda en az bir hedefe özgü primer çifti ile temas ettirilir, birlestirilen primerler çift zincirli hedef sekanslar üreten ve tek zincirli (yani hedef olmayan) nükleik asidi sindiren bir nükleaz kullanilarak tek zincirli nükleik asiti sindiren nükleoit polimerizasyonu ile uzatilir. Yöntem en az bir ilave döngü için tekrarlanabilir. Ayni hedefe özgü primer çifti, birinci ve ikinci uzatma döngülerinin her birini prime etmek için kullanilabilir ve farkli hedefe özgü primer çiftleri birinci ve ikinci döngüler için kullanilabilir.

Nükleik asit, burada tarif edilen bir ya da daha fazla sekans bazli ayirma yöntemi kullanilarak bir seçilmis genomik bölgeden (örnegin kromozomdan) alinan fragmanlardan zenginlestirilebilir. Nükleik asit, spesifik bir polinükleotit fragman uzunlugu ya da fragman uzunlugu çesitleri için zenginlestirilebilir ve uzunluk bazli ve sekans bazli ayiklama yöntemlerinin bir kombinasyonu kullanilarak seçilmis bir genomik bölgeden (örnegin, kromozomdan) gelen fragmanlar için zenginlestirilebilir. Bu sekilde uzunluk bazli ve sekans bazli ayirma yöntemleri, asagida ayrica detayli olarak tarif edilmistir.

Burada tarif edilen bir yöntem ile kullanilabilen bir nükleik asit alt popülasyonunun (örnegin fetal nükleik asidin) zenginlestirilmesi için bazi yöntemler, çok büyük ölçekte paralel imza sekanslama (MPSS) yaklasimlarini içerir. MPSS tipik olarak adaptörü (yani etiketi), ardindan adaptör desifrelemesini ve nükleik asit sekansinin küçük artislarla okumasini kullanan bir kati faz yöntemidir. Etiketli PCR ürünleri tipik olarak zenginlestirilir öyle ki her bir nükleik asit benzersiz bir etiketi içeren bir PCR ürününü meydana getirir.

Etiketler siklikla PCR ürünlerini mikro boncuklara tutturmak için kullanilir. Örnegin birçok ligasyon bazli sekans tespiti turunun ardindan her bir boncuktan örnegin bir sekans imzasi tanimlanabilir. Bir MPSS veri seti içindeki her bir imza sekansi (MPSS etiketi) tüm diger imzalarla kiyaslanarak analiz edilir ve bütün özdes imzalar sayilir.

Belirli zenginlestirme yöntemleri (örnegin belirli MPS ve/veya MPSS bazli zenginlestirme yöntemleri) zenginlestirme (örnegin PCR) bazli yaklasimlari içerebilir. Lokuslara özgü zenginlestirme yöntemleri kullanilabilir (örnegin, lokuslara özgü zenginlestirme primerleri kullanilabilir). Bir multipleks SNP alel PCR yaklasimi kullanilabilir. Bir multipleks SNP alel PCR yaklasimi, ünipleks sekanslama ile kullanilabilir. Örnegin, bu sekilde bir yaklasim multipleks PCR'nin (örnegin MASSARRAY sistemi) kullanimini ve örnegin Illumina MPSS sistemi kullanilarak sekanslamanin takip ettigi amplikonlarin içine yakalama prob sekanslarinin dahil edilmesini içerebilir. Bir multipleks SNP alel PCR yaklasimi üç primerli bir sistem ve indeksli sekanslama ile kullanilabilir. Örneginbu sekilde bir yaklasim, belirli lokuslara özgü ileri PCR primerlerinin içine eklenen bir birinci yakalama probuna ve lokuslara özgü ters PCR primerlerinin içine eklenen adaptör sekanslarina sahip olan primerlerle multipleks PCR'nin (örnegin MASSARRAY sistemi) kullanimini içerebilir, böylece örnegin Illumine MPSS sistemini kullanarak sekanslama için ters yakalama sekanslarini ve moleküler indeks barkotlarini eklemek için bir ikincil PCR'nin ardindan amplikonlari meydana getirebilir. Bir multipleks SNP alel PCR yaklasimi dört primerli bir sistem ve indeksli sekanslama ile kullanilabilir. Örnegin bu sekilde bir yaklasim, hem lokuslara özgü ileri hem de lokuslara özgü ters PCR primerlerinin içine eklenen adaptör sekanslarina sahip olan primerlerle multipleks PCR'nin (örnegin MASSARRAY sistemi) kullanimini içerebilir, böylece akabinde örnegin lllumine MPSS sistemini kullanarak sekanslama için hem ileri hem de ters yakalama sekanslarini ve moleküler indeks barkotlarini eklemek için bir ikincil PCR gerçeklestirilir. Bir mikroakiskan yaklasimi kullanilabilir. Bir dizi bazli mikroakiskan yaklasimi kullanilabilir. Örnegin, bu sekilde bir yaklasim, sekanslamanin ardindan düsük plekste güçlendirme için bir mikroakiskan dizisinin (örnegin Fluidigm) kullanimini ve indeks ve yakalama problarinin eklenmesini içerebilir. Örnegin bir dijital damlacikli PCR gibi bir emülsiyon yaklasimi kullanilabilir.

Evrensel güçlendirme yöntemleri kullanilabilir (örnegin, evrensel ya da lokuslara özgü olmayan güçlendirme primerleri kullanilabilir). Evrensel güçlendirme yöntemleri asagi çekme yaklasimlari ile kombinasyonlu olarak kullanilabilir. Bir yöntem, evrensel olarak güçlendirilmis bir sekanslama kütüphanesinden alinan biyotinilatli ultramer asagi çekme tahlillerini (örnegin, Agilent ya da lDT gibi biyotinilatli asagi çekme tahlilleri) içerebilir. Örnegin, bu sekilde bir yaklasim, standart bir kütüphanenin hazirlanmasini, bir asagi çekme tahlili ile seçili bölgeler için zenginlestirmeyi ve bir ikincil evrensel güçlendirme adimini içerebilir. Asagi çekme yaklasimlari, ligasyon bazli yöntemlerle kombinasyonlu olarak kullanilabilir. Bir yöntem, sekansa özgü adaptör Iigasyonu ile biyotinilatli ultramer asagi çekme islemini içerebilir (örnegin, HALOPLEX PCR, Halo Genomics). Örnegin, bu sekilde bir yaklasim kisitlamali enzim sindirimli fragmanlari yakalamak için seçici problarin kullanimini ve ardindan yakalanan ürünlerin bir adaptöre ligasyonunu ve sekanslamanin takip ettigi evrensel güçlendirmeyi içerebilir. Asagi çekme yaklasimlari, uzatma ve Iigasyon bazli yöntemlerle kombinasyonlu olarak kullanilabilir. Bir yöntem, moleküler inversiyon probu (MlP) uzatmasini ve ligasyonunu içerebilir. Örnegin, bu sekilde bir yaklasim, evrensel güçlendirmenin ve sekanslamanin takip ettigi sekans adaptörleri ile kombinasyonlu olarak moleküler inversiyon problarinin kullanimini içerebilir. Tamamlayici DNA, güçlendirmesiz olarak sentezlenebilir ve sekanslanabilir.

Uzatma ve ligasyon yaklasimlari bir asagi çekme bileseni olmaksizin gerçeklestirilebilir. Bir yöntem lokuslara özgü ileri ve ters primer hibridizasyonunu, uzatmasini ve ligasyonunu içerebilir. Bu tip yöntemler ayrica, evrensel güçlendirmeyi ya da güçlendirme olmaksizin tamamlayici DNA sentezini içerebilir ve ardindan sekanslama gerçeklestirilebilir. Bu tip yöntemler, analiz esnasinda arka plan sekanslarini azaltabilir ya da hariç tutabilir.

Asagi çekme yaklasimlari, bir opsiyonel güçlendirme bileseniyle ya da hiçbir güçlendirme bileseni olmaksizin kullanilabilir. Bir yöntem, modifiye edilmis bir asagi çekme tahlilini ve evrensel güçlendirme olmaksizin yakalama problarinin tamamen dahil edilmesi yoluyla ligasyonunu içerebilir. Örnegin, bu sekilde bir yaklasim kisitlamali enzim sindirimli fragmanlari yakalamak için modifiye edilmis seçici problarin kullanimini ve ardindan yakalanan ürünlerin bir adaptöre ligasyonunu, opsiyonel güçlendirmeyi ve sekanslamayi içerebilir. Bir yöntem, dairesel tek zincirli ligasyon ile kombinasyonlu olarak adaptör sekansin uzatilmasi ve ligasyonu ile bir biyotinilatli asagi çekme tahlilini içerebilir. Örnegin bu sekilde bir yaklasim, ilgili bölgelerin (yani hedef sekanslarin) yakalanmasi için seçici problarin kullanilmasini, problarin uzatilmasini, adaptör ligasyonunu, tek zincirli dairesel ligasyonu, opsiyonel güçlendirmeyi ve sekanslamayi içerebilir. Sekanslama sonucunun analizi, hedef sekanslari arka plandan aywabmn Nükleik asit, burada tarif edilen bir ya da daha fazla sekans bazli ayirma yöntemi kullanilarak bir seçilmis genomik bölgeden (örnegin kromozom) alinan fragmanlar için zenginlestirilebilir. Sekans bazli ayirma genel olarak ilgili fragmanlarda (örnegin, hedef ve/veya referans fragmanlar) mevcut olan ve numunenin diger fragmanlarinda esasen mevcut olmayan ya da diger fragmanlarin esasli olmayan bir miktarinda (örnegin %5 ya da daha az) mevcut olan nükleotit sekanslarina dayanir. Sekans bazli ayirma, ayrilmis hedef fragmanlarini ve/veya ayrilmis referans fragmanlari meydana getirebilir.

Ayrilmis hedef fragmanlar ve/veya ayrilmis referans fragmanlar siklikla nükleik asit numunesinde geriye kalan fragmanlardan izole edilerek uzaklastirilir.

Ayrilmis hedef fragmanlar ve ayrilmis referans fragmanlar da birbirlerinden izole edilerek uzaklastirilabilir (örnegin ayri tahlil kompartimanlarinda izole edilebilir).

Ayrilmis hedef fragmanlar ve ayrilmis referans fragmanlar birlikte izole edilebilir (örnegin ayni tahlil kompartimanlarinda izole edilebilir). Bagli olmayan fragmanlar farkli sekilde uzaklastirilabilir ya da degrade edilebilir ya da sindirilebilir.

Seçici bir nükleik asit yakalama islemi nükleik asit numunesinden hedef ve/veya referans fragmanlarini ayirmak için kullanilabilir. Piyasada mevcut olan nükleik asit yakalama sistemleri arasinda örnegin, Nimblegen sekans yakalama sistemi (Roche NimbIeGen, Madison, WI); Illumina BEADARRAY platform (Illumina, San Diego, CA); Affymetrix GENECHIP platform (Affymetrix, Santa Clara, CA); AgilentSureSelectTargetEnrichment System (Agilent Technologies, Santa Clara, CA); ve ilgili platformlar yer alir. Bu tip yöntemler tipik olarak bir yakalama oligonükleotidinin bir hedef ya da referans fragmanin bir segmentine ya da nükleotit sekansinin tamamina hibridizasyonunu içerir ve bir kati fazin (örnegin bir kati faz dizisinin) ve/veya bir çözelti bazli platformun kullanimini içerebilir.

Yakalama oligonükleotidleri (bazen “yem” olarak atif edilir) seçilmis genomik bölgelerden ya da Iokuslardan (örnegin 21, 18, 13, X ya da Y kromozomlarindan birinden ya da bir referans kromozomdan) gelen nükleik asit fragmanlarina tercihen hibritlenecekleri sekilde seçilebilir ve tasarlanabilir. Bir hibridizasyon bazli yöntem (örnegin, oligonükleotid dizileri kullanan yöntem) belirli kromozomlardan (örnegin potansiyel olan anöploid bir kromozom, referans kromozom ya da diger ilgili kromozomdan) ya da bunlarin ilgili segmentlerinden alinan nükleik asit sekanslarinin zenginlestirilmesi için kullanilabilir.

Yakalama oligonükleotidleri tipik olarak bir ilgili nükleik asit fragmanina (örnegin bir hedef fragman, referans fragman) ya da bunlarin bir bölümüne hibritlenebilen ya da birlesebilen bir nükleotit sekansini içerir. Bir yakalama oligonükleotidi dogal olarak meydana gelebilir ya da sentetik olabilir ve DNA ya da RNA bazli olabilir. Yakalama oligonükleotidleri örnegin bir nükleik asit numunesindeki diger fragmanlardan uzakta bulunan bir hedef ve/veya referans fragmanin spesifik olarak ayrilmasina izin verebilir. Burada kullanildigi gibi oligonükleotid gibi bir molekülün baska bir moleküle baglanmasina ya da hibridizasyonunaatif eder. “Spesifik” ya da “spesifiklik” iki molekülden herhangi birinin diger moleküller ile birlikte esasen daha az taninmasina, temasina ya da kompleks olusturmasina kiyasla bu iki molekül arasinda taninmaya, temasa ve stabil bir kompleks olusturulmasina atif eder. Burada kullanildigi gibi eder. “Yakalama oligonükleotidi", “yakalama oligosu", “oligo” ya da boyunca birbirlerinin yerine kullanilabilir. Oligonükleotidlerin asagidaki unsurlari, burada saglanan problar gibi primerlere ve diger Oligonükleotidlere uygulanabilir.

Bir yakalama oligonükleotidi uygun bir islem kullanilarak tasarlanabilir ve sentezlenebilir ve bir ilgili nükleotit sekansina hibritlenmek ve burada tarif edilen ayrilma ve/veya analiz islemlerini gerçeklestirmek için uygun herhangi bir uzunlukta olabilir. Oligonükleotidler ilgili nükleotit sekansina (örnegin hedef fragman sekansina, referans fragman sekansina) dayanarak tasarlanabilir. Bir nükleotit, yaklasik 10 ila yaklasik 70 nükleotit, yaklasik 10 ila yaklasik 50 85, 90, 95 ya da 100 uzunlugunda olabilir. Bir oligonükleotid dogal olarak olusan ve/veya dogal olmayan yollarla olusan nükleotitlerden (örnegin etiketli nükleotitlerden) ya da bunlarin bir karisimindan meydana gelebilir. Burada kullanim için uygun olan Oligonükleotidler, bilinen teknikler kullanilarak sentezlenebilir ve etiketlenebilir. Oligonükleotidler bir otomatik sentezleyici kullanilarak ilk olarak Beaucage and Caruthers (1981) Tetrahedron Letts. 6168tarafindan tarif edildigi gibi kimyasal olarak sentezlenebilir.

Oligonükleotidlerin saflastirilmasi nativ akrilamit jel elektroforezi ile ya da edildigi gibi anyon degisimli yüksek performansli sivi kromatografisi (HPLC) ile gerçeklestirilebilir.

Bir oligonükleotid sekansinin (dogal olarak olusan ya da sentetik) tümü ya da bir bölümü bir hedef ve/veya fragman sekansini ya da bunun bir bölümünü esasen tamamlayici özellikte olabilir. Burada atif edildigi gibi, sekanslarla ilgili olarak eder. Hibridizasyon kosullarinin sertligi yanlis sekans eslesmesinin çesitli miktarlarini tolere etmek için degistirilebilir. Bunlara, birbirlerini %55 ya da daha oranda tamamlayici olan hedef/referans ve oligonükleotid sekanslari dahildir.

Bir ilgili nükleik asit sekansina (örnegin bir hedef fragman sekansi, referans fragman sekansi) ya da bunun bir bölümüne esasen tamamlayici olan oligonükleotidler de hedef nükleik asit sekansinin tamamlayicisina ya da ilgili bölümüne esasen benzerdir (örnegin nükleik asidin anti-sens zincirine esasen benzerdir). Iki nükleotit sekansinin esasen benzer olup olmadigini belirlemenin bir testi paylasilan özdes nükleotit sekanslarinin yüzdesini belirlemektir. Burada atif edildigi gibi sekanslarla ilgili olarak“esasen benzer” terimi birbilerine %55 ya oranda özdes olan nükleotit sekanslarina atfeder.

Yeniden birlestirme kosullari (örnegin hibridizasyon kosullari) bir tahlilde kullanilan oligonükleotidlerin karakteristiklerine bagli olarak belirlenebilir ve/veya ayarlanabilir. Oligonükleotid sekansi ve/veya uzunlugu bazen bir ilgili nükleik aside hibridizasyonu etkileyebilir. Bir Oligonükleotid ve ilgili nükleik asit arasindaki yanlis eslesme derecesine bagli olarak, yeniden birlestirmeyi etkilemek için düsük, orta ya da yüksek oranda sert kosullar kullanilabilir.

Burada kullanildigi gibi “sert kosullar” hibridizasyon ve yikama kosullarina atif eder. Hibridizasyon reaksiyon sicakligi kosulunun optimizasyonu için kullanilan yöntemler teknikte bilinmektedir ve Current Protoools in Molecular Biology, John bu referansta tarif edilir ve herhangi biri kullanilabilir. Sert hibridizasyon kosullarinin sinirlamasiz örnekleri 6X sodyum kIorür/sodyum sitrat (SSC) içinde yaklasik 45°C'de hibridizasyon ve ardindan 0,2X SSC, %O,1 SDS”de 50°C`de yapilan yikamalardir. Sert hibridizasyon kosullarinin baska bir örnegi 6X sodyum kIorür/sodyum sitrat (SSC) içinde yaklasik 45°C'de hibridizasyon ve ardindan 0,2X SSC, %O,1 SDS,de 55°C”de yapilan bir ya da daha fazla yikamadir. Sert hibridizasyon kosullarinin baska bir örnegi 6X sodyum kIorür/sodyum sitrat (SSC) içinde yaklasik 45°C'de hibridizasyon ve ardindan 0,2X SSC, %0,1 SDS'de 60°Cide yapilan bir ya da daha fazla yikamadir.

Siklikla, sert hibridizasyon kosullari 6X sodyum kIorür/sodyum sitrat (SSC) içinde yaklasik 45°C`de hibridizasyon ve ardindan 0,2X SSC, %0,1 SDS'de 65°C'de yapilan bir ya da daha fazla yikamadir. Daha siklikla, sert hibridizasyon kosullari 0,5M sodyum fosfat %7 SBS içinde 65°C'de hibridizasyon ve ardindan 0,2X SSC, %1 SDS'de 65°C'de yapilan bir ya da daha fazla yikamadir. Sert hibridizasyon kosullari, örnegin formamit gibi belirli organik çözücülerin eklenmesi ile de degistirilebilir (yani azaltilabilir). Formamit gibi organik çözücüler çift zincirli polinükleotitlerin termal stabilitesini azaltir böylece hibridizasyon daha düsük sicakliklarda gerçeklestirilebilir ancak sert kosullar muhafaza edilmeye ve isisi degisken olabilen nükleik asitlerin yararli ömrünü uzatabilir.

Burada kullanildigi gibi, “hibritleme” ya da bunun dilbilgisel varyasyonlari düsük, orta ya da yüksek oranda sert kosullar altinda ya da nükleik asit sentezi kosullari altinda bir birinci nükleik asit molekülünün bir ikinci nükleik asit molekülüne birlestirilmesine atif eder. Hibritleme, bir birinci nükleik asit molekülünün bir ikinci nükleik asit molekülüne yeniden birlestigi ve birinci ve ikinci nükleik asit moleküllerinin tamamlayici oldugu durumlari içerebilir. Burada kullanildigi gibi “spesifik olarak hibritlenir" terimi, bir tamamlayici sekansa sahip olmayan bir nükleik asit molekülüne hibridizasyona kiyasla oligonükleotidi tamamlayici olan bir sekansa sahip olan bir nükleik asit molekülüne bir oligonükleotidin nükleik asit sentezi kosullari altindaki tercihe bagli hibridizasyonuna atif eder. Örnegin, spesifik hibridizasyon, oligonükleotidi tamamlayici olan bir hedef fragmani sekansina bir yakalama oligonükleotidinin hibridizasyonunu içerir.

Biri ya da daha fazla yakalama oligonükleotidi, bir baglayici çiftin (örnegin biyotinin) bir üyesi gibi bir afinite Iigandiyla ya da avidin, streptavidin, bir antikor ya da bir reseptör gibi bir yakalama ajanina baglanabilen antijenle iliskilendirilmis olabilir. Örnegin bir yakalama oligonükleotidi, bir streptavidin kapli kürecigin üzerinde yakalanabilecegi sekilde biyotinlenebilir.

Bir ya da daha fazla yakalama oligonükleotidi ve/veya yakalama ajani, bir kati destek ya da substrat ile etkili bir sekilde bagli olabilir. Bir kati destek ya da substrat, mikrodiziler ve kuyucuklar tarafindan saglanan yüzeylere, bunlarla sinirli olmaksizin, bir yakalama oligonükleotidinin dogrudan ya da dolayli olarak birlestirilebilecegi herhangi bir fiziksel olarak ayrilabilir kati madde ve boncuklar (örnegin paramanyetik boncuklar, manyetik boncuklar, mikro boncuklar, nano boncuklar), mikro partiküller ve nanopartiküller olabilir. Kati destekler arasinda ayni zamanda örnegin çipler, kolonlar, optik fiberler, siliciler, filtreler (örnegin, düz yüzeyli filtreler), bir ya da daha fazla ince boru, cam ya da modifiye edilmis ya da fonksiyonellestirilmis cam (örnegin, kontrollü gözenekli cam (CPG)), kuvarz, mika, diyazola membranlar (kagit ya da naylon), poliformaldehit, selüloz, selüloz asetat, kagit, seramik, metal, metaloitler, yari iletken malzemeler, kuantum noktalari, kaplanmis boncuklar ya da parçaciklar, diger kromatografik malzemeler, manyetik parçaciklar; plastikler (yani akrilikler, polistiren, stiren ya da diger malzemelerin kopolimerleri, polibütilen, poliüretanlar, TEFLONT'V', polietilen, polipropilen, poliyamid, polyester, polivinilidendiflorür (PVDF) ve benzerleri), polisakkaritler, naylon ya da nitroselüloz, reçineler, silika ya da silika bazli malzemeler yani silikon, silika jel ve modifiye edilmis silikon, Sephadex®, Sepharose®, karbon, metaller (örnegin, çelik, altin, gümüs, alüminyum, silikon ve bakir), inorganik camlar, iletken pomnener(yanipohpüolve poHndolgüý pomnedeû;inüdo ya da nanoyapm yüzeyler yani nükleik asit döseme dizileri, nanotüp, nanotel ya da nanopartikül dekorasyonlu yüzeyler; ya da gözenekli yüzeyler ya da jeller yani metakrilatlar, akrilamitler, seker polimerleri, selüloz, silikatlar ya da diger lifli ya da Zincirli polimerler yer alir. Kati destek ya da substrat pasif ya da kimyasal türevli kaplamalar ile birlikte herhangi bir sayida malzeme yani dekstranlar, akrilamitler, jelatinler ya da agaroz gibi polimerler kullanilarak kaplanabilir.

Boncuklar ve/veya parçaciklar serbest ya da birbirleri ile baglantili (örnegin sinterlenmis) olabilir. Kati faz, parçaciklarin bir koleksiyonu olabilir. Parçaciklar silikalari içerebilir ve silika, silika dioksidi içerebilir. Silika gözenekli olabilir ve silika ayni zamanda gözeneksiz olabilir. Parçaciklar ayrica, parçaciklara bir paramanyetik özellik saglayan bir ajani içerebilir. Ajan bir metali içerebilir ve ajan ayni zamanda bir metal oksit olabilir (örnegin, demir ya da demir oksit olabilir, burada demir oksit bir Fe2+ ve Fe3+ karisimi olabilir). Oligonükleotidler kovalent baglar ya da kovalent olmayan etkilesimler tarafindan kati destege baglanabilir ve kati destege dogrudan ya da dolayli olarak (örnegin bir ayirici molekül ya da biyotin gibi bir araci madde vasitasiyla) baglanabilir. Bir prob, nükleik asit yakalamasi öncesinde, esnasinda ya da sonrasinda kati destege baglanabilir.

Nükleik asit belirli bir nükleik asit fragmani uzunlugu, uzunluk araligi ya da bir ya da daha fazla uzunluk bazli ayirma yöntemi kullanilarak belirli bir esik ya da limit altindaki ya da üzerindeki uzunluklar için zenginlestirilebilir. Nükleik asit fragmani uzunlugu tipik olarak, fragman içindeki nükleotitlerin sayisina atif eder.

Nükleik asit fragmani uzunluguna bazen nükleik asit fragmani büyüklügü olarak atif edilir. Uzunluk bazli bir ayirma yöntemi, bireysel fragmanlarin uzunluklari ölçülmeksizin gerçeklestirilebilir. Uzunluk bazli bir ayirma yöntemi, bireysel fragmanlarin uzunlugunu belirlemek için bi yöntem ile baglantili olarak gerçeklestirilebilir. Uzunluk bazli ayirma bir büyüklük fraksiyonlama prosedürüne atif edebilir, burada fraksiyonlu havuzun tümü ya da bir bölümü izole edilebilir (örnegin, korunabilir) ve/veya analiz edilebilir. Büyüklük fraksiyonlama prosedürleri (örnegin bir dizi üzerinde ayirma, bir moleküler elek ile ayirma, jel elektroforezi ile ayirma, (örnegin büyüklük dislanimli kolonlar gibi) kolon kromatografisi ile ayirma) ve mikro akiskan bazli yaklasimlar) teknikte bilinmektedir. Uzunluk bazli ayirma yaklasimlari arasinda örnegin fragman dairesellestirmesi, kimyasal muamele (örnegin, formaldehit, polietilen glikol (PEG)), kütle spektrometrisi ve/veya büyüklüge özgü nükleik asit Belirli bir uzunlukta, uzunluk araliginda ya da özel bir esik ya da limit altindaki ya da üzerindeki uzunluklardaki nükleik asit fragmanlari numuneden ayrilabilir.

Belirli bir esik ya da limit altinda bir uzunluga sahip olan fragmanlara (örnegin, edilebilir ve belirli bir esik ya da limit üzerinde bir uzunluga sahip olan fragmanlar olarak atif edilebilir. Belirli bir uzunlukta, uzunluk araliginda ya da özel bir esik ya da limit altindaki ya da üzerindeki uzunluklardaki fragmanlar analiz için tutulabilirken, farkli bir uzunlukta, uzunluk araliginda ya da esik ya da limit üzerindeki ya da altindaki uzunluklardaki fragmanlar analiz için tutulamaz.

Yaklasik 500 bp'den daha kisa olan fragmanlar tutulabilir. Yaklasik 400 bp'den daha kisa olan fragmanlar tutulabilir. Yaklasik 300 bp,den daha kisa olan fragmanlar tutulabilir. Yaklasik 200 bp`den daha kisa olan fragmanlar tutulabilir.

Yaklasik 150 bplden daha kisa olan fragmanlar tutulabilir. Örnegin yaklasik 190 bp'den daha az olan fragmanlar tutulur. Yaklasik 100 bp ila yaklasik 200 bp arasinda olan fragmanlar tutulabilir. Örnegin yaklasik 190 bp, 180 bp, 170 bp, Yaklasik 100 hp ila yaklasik 200 bp arasinda olan fragmanlar tutulabilir. Örnegin 145 bp ila yaklasik 155 bp araliginda olan fragmanlar tutulur. Belirli bir uzunlukta ya da uzunluk araliginda olan diger fragmanlardan yaklasik 10 bp ila yaklasik 30 bp daha kisa olan fragmanlar tutulabilir. Belirli bir uzunlukta ya da uzunluk araliginda olan diger fragmanlardan yaklasik 10 bp ila yaklasik 20 bp daha kisa olan fragmanlar tutulabilir. Belirli bir uzunlukta ya da uzunluk araliginda olan diger fragmanlardan yaklasik 10 hp ila yaklasik 15 bp daha kisa olan fragmanlar tutulabilir.

Nükleik asit, özel bir nükleik asit fragmani uzunlugu, uzunluk araligi ya da bir ya da daha fazla biyobilgi bazli (örnegin siliko içi) ayirma yöntemi kullanilarak belirli bir esik ya da limit altindaki ya da üzerindeki uzunluklar için zenginlestirilebilir. Örnegin nükleotit sekansi Okumalari uygun bir nükleotit sekanslama islemi kullanilarak nükleik asit fragmanlari için elde edilebilir. Örnegin, bir çifte uçlu sekanslama yöntemi kullanildigi zaman, özel bir fragmanin uzunlugu fragmanin her bir ucundan elde edilen haritalanmis sekans okumalarinin pozisyonlarina dayanarak belirlenebilir. Özel bir analiz (örnegin bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirlemek) için kullanilan sekans Okumalari, burada ayrica detayli olarak tarif edildigi gibi karsilik gelen fragmanlarin bir ya da daha fazla seçilmis fragman uzunluguna ya da fragman uzunlugu esik degerlerine göre zenginlestirilebilir ya da filtrelenebilir.

Burada tarif edilen yöntemler ile kullanilabilen belirli uzunluk bazli ayirma yöntemleri bazen örnegin bir seçici sekans etiketleme yaklasimini kullanir. taninabilir ve farkli bir sekansin dahil edilmesine atif eder. Burada kullanildigi gibi “sekans etiketleme” terimi, burada daha sonra tarif edilen “sekans etiketi” teriminden farkli bir anlama sahiptir. Bu tip sekans etiketleme yöntemlerinde, bir fragman boyutlu türden (örnegin kisa fragmanli) nükleik asitler, uzun ve kisa nükleik asitler içeren bir numune içinde seçici sekans etiketlemesine tabi tutulur.

Bu tip yöntemler tipik olarak, iç primerleri ve dis primerleri içeren bir yuvali primer setini kullanarak bir nükleik asit zenginlestirme reaksiyonunun gerçeklestirilmesini içerir. Iç primerlerden biri ya da her ikisi de etiketlenebilir ve böylece hedef zenginlestirme ürününün üzerine bir etiket tatbik eder. Dis primerler genel olarak, (iç) hedef sekansi tasiyan kisa fragmanlara birlesmez. Iç primerler kisa fragmanlara birlesebilir ve bir etiketi ve hedef sekansi tasiyan bir zenginlestirme ürününü üretebilir. Tipik olarak, uzun fragmanlarin etiketlemesi, örnegin dis primerlerin önceden birlestirilmesi ve uzatilmasi ile iç primerlerin bloke edilmis uzatmasini içeren mekanizmalarin bir komibnasyonu yoluyla inhibe edilir. Etiketli fragmanlarin zenginlestirmesi örnegin tek Zincirli nükleik asidin egzonükleaz sindirimi ve en az bir etikete özgü olan güçlendirme primerleri kullanilarak etiketli fragmanlarin güçlendirilmesi dahil olmak üzere çok çesitli yöntemlerden herhangi biri ile basarilabilir.

Burada tarif edilen yöntemlerle kullanilabilen baska bir uzunluk bazli ayirma yöntemi bir nükleik asit numunesinin polietilen glikol (PEG) çökeltisine tabi tutulmasini içerir. Yöntemlerin örnekleri arasinda Uluslararasi Patent Basvurusu alir. Bu yöntem genel olarak küçük (örnegin 300 nükleotitten az) nükleik asitleri esasen çökeltmeksizin büyük nükleik asitleri esasen çökeltmek için yeterli kosullar altinda bir ya da daha fazla monovalent tuzunun varliginda bir nükleik asit numunesinin PEG ile temas ettirilmesini içerir.

Burada tarif edilen yöntemler ile kullanilabilen baska bir büyüklük bazli zenginlestirme yöntemi örnegin serkligaz kullanilarak ligasyon yoluyla dairesellestirmeyi içerir. Kisa nükleik asit fragmanlari tipik olarak uzun fragmanlardan daha yüksek verimlilikle dairesellestirilebilir. Dairesellestirilmemis sekanslar, dairesellestirilmis sekanslarsan ayrilabilir ve zenginlestirilmis kisa fragmanlar baska analiz için kullanilabilir.

Fragman uzunlugunun belirlenmesi Uzunluk bir ya da daha fazla nükleik asit fragmani için belirlenebilir. Uzunluk bir ya da daha fazla hedef fragman için belirlenebilir ve böylece bir ya da daha fazla hedef fragman büyüklügü türünü tanimlar. Uzunluk bir ya da daha fazla hedef fragman ya da bir ya da daha fazla referans fragman için belirlenebilir, böylece bir ya da daha fazla hedef fragman uzunlugu türünü ve bir ya da daha fazla referans fragman uzunlugu türünü tanimlayabilir. Fragman uzunlugu, asagida daha detayli olarak tartisilan fragmana hibritlenen bir probun uzunlugu ölçülerek belirlenebilir. Nükleik asit fragmani ya da prob uzunlugu, örnegin bir kütle hassasiyeti islemi (örnegin kütle spektrometrisi (örnegin matris yardimli lazer dezorpsiyoniyonizasyonu (MALDI) kütle spektrometrisi ve elektrosprey (ES) kütle spektrometrisi)), mikroskopi (tarama tünelleme mikroskopisi, atomik kuvvet mikroskopisi), bir nanopor kullanilarak uzunluk ölçümü ve sekans bazli uzunluk tespiti (örnegin çifte uçlu sekanslama) gibi nükleik asit fragmani uzunlugunu tespit etmek için uygun olan teknikte bilinen herhangi bir yöntem kullanilarak tespit edilebilir. Fragman ya da prob uzunlugu, fragman yüküne dayanarak bir ayirma yöntemi kullanilmaksizin belirlenebilir. Fragman ya da prob uzunlugu, elektroforez islemi kullanilmaksizin belirlenebilir. Fragman ya da prob uzunlugu, bir nükleotit sekanslama islemi kullanilmaksizin belirlenebilir.

Kütle spektrometrisi Kütle spektrometrisi nükleik asit fragman uzunlugunu belirlemek için kullanilabilir. Kütle spektrometrisi yöntemleri tipik olarak bir nükleik asit fragmani gibi bir molekül kütlesini belirlemek için kullanilir. Nükleik asit fragmani uzunlugu fragmanin kütlesinden ekstrapole edilebilir. Nükleik asit fragmani uzunluklarinin kestirilen bir araligi fragmanin kütlesinden ekstrapole edilebilir. Nükleik asit fragman uzunlugu, asagida daha detayli olarak tarif edilen fragmana hibritlenen bir probun kütlesinden ekstrapole edilebilir. Verilen bir uzunluktaki bir hedef ve/veya nükleik asit varligi, saptanan sinyalin kütlesinin, hedef ve/veya referans fragmanin beklenen kütlesi ile kiyaslanmasi yoluyla dogrulanabilir. Belirli bir nükleik asit fragmani ve/veya fragman uzunlugu için nispi sinyal direnci, örnegin bir spektra üzerindeki kütle piki bazen numune içindeki diger nükleik asitler arasindan fragman türlerinin nispi popülasyonunu gösterebilir (bakiniz, Kütle spektrometrisi genel olarak, yüklü molekülleri ya da molekül fragmanlarini olusturmak için kimyasal bilesiklerin iyonize edilmesi ve bunlarin kütle - yük oranlarinin ölçülmesi ile çalisir. Tipik bir kütle spektrometrisi prosedürü birçok adimi içerir: (1) buharlastirmanin ardindan bir numunenin kütle spektrometrisi aracinin üzerine yüklenmesi, (2) yüklü partiküllerle (iyonlarla) sonuçlanacak sekilde numune bilesenlerinin çesitli yöntemlerden herhangi biri ile iyonize edilmesi (örnegin, bir elektron isini ile etki edilmesi), (3) elektromanyetik alanlar tarafindan bir analiz cihazi içinde kütle yük oranlarina göre iyonlarin ayrilmasi, (4) (örnegin bir nicel yöntem ile) iyonlarin saptanmasi, ve (5) iyon sinyalinin kütle spektrasi içinde islenmesi.

Kütle spektrometrisi yöntemleri teknikte çok iyi bilinmektedir (bakiniz, örnegin kuadrupol kütle spektrometrisini, iyon yakalamali kütle spektrometrisini, uçus süresi kütle spektrometrisini, gaz kromatografisi kütle spektrometrisini ve ardisik kütle spektrometrisini içermekte olup burada tarif edilen yöntemler ile birlikte kullanilabilir. Bir kütle spektrometrisi yöntemi ile iliskilendirilen temel islemler numuneden türetilen gaz fazi iyonlarinin üretilmesi ve kütlelerinin ölçülmesidir. Gaz fazi iyonlarinin hareketi kütle spektrometresi içinde üretilen elektromanyetik alanlar kullanilarak kesin olarak kontrol edilebilir. Bu elektromanyetik alanlardaki iyonlarin hareketi iyonun m/z (kütle ila yük orani) ile orantilidir ve bu da m/z'nin ölçüm esasini ve bu nedenle bir numunenin kütlesini meydana getirir. Bu elektromanyetik alanlarda iyonlarin hareketi, kütle spektrometrisinin yüksek hassasiyeti yerine geçen iyonlarin muhafazasi ve odaklamasina izin verir. m/z ölçümü sürecinde, iyonlar, bu iyonlarin varisini kaydeden parçacik detektörlerine yüksek verimlilik ile aktarilir. X ekseninin m/z ve y ekseninin nispi bolluk oldugu bir grafik üzerindeki piklerle her bir m/zideki iyon miktari gösterilir. Farkli kütle spektrometreleri farkli çözünürlük seviyelerine yani kütleyle yakindan ilgili olan iyonlar arasindaki pikleri çözme kabiliyetine sahiptir. Çözünürlük R=m/delta m olarak tanimlanir, burada m iyon kütlesidir ve delta m, kütle spektrumundaki iki pik arasindaki kütle farkidir. Örnegin, 1000'lik bir çözünürlüge sahip olan kütle spektrometresi, 100,1 m/z'lik bir iyondan 100,0 m/z'lik bir iyonu çözebilir. Belirli kütle spektrometrisi yöntemleri, iyon kaynaklarinin ve kütle analizi cihazlarinin çesitli kombinasyonlarini kullanabilir ve bu da özellestirilmis saptama protokollerinin tasarlanmasinda esneklik saglar. Kütle spektrometreleri, iyon kaynagindan bütün iyonlarin kütle spektrometresi içine sirali ya da es zamanli olarak aktarmak üzere programlanabilir. Bir kütle spektrometresi, diger iyonlari bloke ederken kütle spektrometresi içine aktarim için belirli bir kütledeki iyonlari seçmek üzere programlanabilir.

Birçok kütle spektrometresi türü mevcuttur ya da çesitli konfigürasyonlarla üretilebilir. Genel olarak bir kütle spektrometresinin ana bilesenleri sunlardir: bir numune girisi, bir iyon kaynagi, bir kütle analiz cihazi, bir detektör, bir vakum sistemi ve cihaz kontrol sistemi ve bir veri sistemi. Numune girisi, iyon kaynagi ve kütle analiz cihazindaki fark genel olarak cihaz tipini ve kapasitesini tanimlar. Örnegin bir giris, bir kapiler-kolon sivi kromatografi kaynagi olabilir ya da matris yardimli lazer dezorpsiyonunda kullanilanlar gibi bir dogrudan prob ya da asama olabilir. Yaygin iyon kaynaklarii nanosprey ve mikrosprey ya da matris yardimli lazer dezorpsiyonunu içeren elektrospreydir. Kütle analiz cihazlari arasinda örnegin bir kuadrupol kütle filtresi, iyon tuzakli kütle analiz cihazi ve uçus süreli kütle analiz cihazi yer alir.

Iyon olusum islemi kütle spektrum analizi için bir baslangiç noktasidir. Birçok iyonizasyon yöntemi mevcuttur ve iyonizasyon yöntemi tercihi analiz için kullanilan numuneye baglidir. Örnegin, polipeptitlerin analizi için elektrosprey iyonizasyonu (ESl) gibi nispeten hafif bir iyonizasyon prosedürü tercih edilebilir.

ESI için numuneyi içeren bir çözelti, kütle spektrometresi içine yönlendirilen yüksek oranda yüklü damlaciklarin ince bir spreyi ile sonuçlanan güçlü bir elektrik alani meydana getiren yüksek potansiyelde ince bir igne içinden geçirilir. Diger iyonizasyon prosedürleri arasinda örnegin dezorpsiyona ve iyonizasyona sebep olan bir kati numuneyi vurmak için nötral atomlarin yüksek bir enerji isinini kullanan hizli atom bombardimani (FAB) yer alir. Matris yardimli lazer dezorpsiyonuiyonizasyonu (MALDI), bir lazer atiminin (örnegin 2,5-dihidr0ksibenzoik asit, alfa-siyan0-4-hidroksisinammik asit, 3- hidroksipikolinik asit (3-HPA), di-amonyumsitrat (DAC) ve kombinasyonlari gibi) bir UV-absorbe edici bilesik matrisi içinde kristallestirilmis olan bir numuneyi vurmak için kullanildigi bir yöntemdir. Teknikte bilinen diger iyonizasyon prosedürleri arasinda örnegin plazma ve parlama bosaltimi, plazma dezorpsiyoniyonizasyonu, rezonans iyonizasyonu ve sekonder iyonizasyon yer Farkli iyon kaynaklari ile çift olusturabilen çok çesitli kütle analizi cihazlari mevcuttur. Farkli kütle analizi cihazlari teknikte bilindigi gibi ve burada tarif edildigi gibi farkli avantajlara sahiptir. Kütle spektrometresi ve saptama için seçilen yöntemler özel tahlile baglidir, örnegin saptama için daha küçük miktarda iyon üretildigi zaman daha hassas bir kütle analizi cihazi kullanilabilir.

Asagida birçok kütle analizi cihazi ve kütle spektrometrisi yöntemi türü açiklanmistir.

Iyon mobilitesi (lM) kütle spektrometrisi gaz fazinda bir ayirma yöntemidir. IM çarpisma enine kesitlerine göre gaz fazi iyonlarini ayirir ve uçus süreli (TOF) kütle spektrometrisi ile birlestirilebilir. lM-MS Verbeck et al. tarafindan Journal of Biomolecular Techniques (Vol. 13, lssue 2, 56-61) yayininda daha detayli olarak tartisilmistir.

Kuadrupol kütle spektrometrisi bir kuadrupol kütle filtresini ya da analiz cihazini kullanir. Bu türden bir kütle analizi cihazi, iki setlik iki elektriksel olarak baglanmis çubuk olarak düzenlenen dört çubuktan meydana gelir. Rf ve de voltajlarinin bir kombinasyonu, kütle filtresinin baslangicindan sonuna kadar hareket ederken iyonlarin bir salinim hareketine sebep olan alanlari üreten her bir çubuk çiftine tatbik edilir. Bu alanlarin sonucu, bir çubuk çiftinde yüksek geçisli bir kütle filtresinin ve diger çubuk çiftinde düsük geçisli bir filtrenin üretimidir. Yüksek geçisli ve düsük geçisli filtre arasindaki bindirme, her iki filtreden ve kuadrupolün uzunlugundan enlemesine geçebilen bir tanimli m/z'yi birakir. Bu m/z seçilir ve kuadrupol kütle filtresinde stabil olarak kalir ancak diger m/z stabil olmayan yörüngelere sahiptir ve kütle filtresi içinde kalmaz. Bir kütle spektrumu tatbik edilen alanlarin egimli birakilmasi ile sonuçlanir öyle ki artan bir m/z kütle filtresinin içinden geçmesi ve detektöre ulasmasi için seçilir.

Ek olarak, kuadrupoller ayni zamanda bir sadece-rf alaninin tatbik edilmesiyle bütün m/z iyonlarini içermek ve aktarmak üzere ayarlanabilir. Bu da kuadrupollerin, kütle filtrelemesi olmaksizin iyon aktariminin gerekli oldugu yerlerde kütle spektrometresi bölgelerinde bir mercek ya da odaklanma sistemi olarak islev görmesine izin verir.

Burada tarif edilen bir kuadrupol kütle analizi cihazi ve ayrica diger kütle analizi cihazlari tanimli bir m/z ya da kütle araligini analiz etmek için programlanabilir.

Nükleik asit fragmaninin istenen kütle araligi bilindigi için, bazi durumlarda, bir kütle spektrometresi, daha yüksek ya da daha düsük kütle araligina sahip iyonlari hariç tutarken hedeflenen dogru kütle araliginin iyonlarini aktarmak için programlanabilir. Bir kütle araligini seçme kabiliyeti tahlildeki arka plan sesini azaltabilir ve sinyal - ses oranini arttirabilir. Bu yüzden bazi durumlarda, bir kütle spektrometresi, belirli kütle ayirt edici nükleik asit fragmanlarinin saptanmasi ve tanimlanmasinin yani sira bir ayirma adimini da gerçeklestirebilir.

Iyon yakalama kütle spektrometrisi, bir iyon yakalama kütle analizi cihazini kullanir. Tipik olarak, alanlar bütün m/z'nin baslangiçta yakalanacagi ve kütle analizi cihazi içinde salinacagi sekilde tatbik edilir. iyonlar, bir oktapol lens sistemi gibi bir odaklama cihazi yoluyla iyon kaynagindan iyon kapanina girer.

Bir elektrot vasitasiyla detektöre eksitasyon ve ejeksiyon yapilmadan önce kapan bölgesinde iyon yakalama islemi gerçeklestirilir. Kütle analizi, artan m/z'ye sahip iyonlari kapandan disari ve detektörün içine çikaracak sekilde osilasyonlarin siddetini arttiran voltajlarin sirali olarak tatbik edilmesiyle gerçeklestirilebilir. Kuadrupol kütle spektrometrisinin tam aksine, bütün iyonlar, seçilen m/z'dekiler hariç, kütle analizi cihazinin alanlarinda kalir. Iyon sayisinin kontrol edilmesi, iyonlarin kapana enjekte edildigi zamanin çesitlendirilmesiyle gerçeklestirilebilir.

Uçus zamanli kütle spektrometrisi bir uçus zamanli kütle analizi cihazini kullanir. Tipik olarak, (yüksek voltajla üretilen) bir elektrik alaninda ivmelendirme yoluyla bir iyona ilk olarak sabit miktarda kinetik enerji verilir. Ivmelendirmenin ardindan, iyon bir serbest alana ya da “kayma" bölgesine girer, burada m/z ile ters orantili bir süratle ilerler. Bu nedenle düsük m/z'li iyonlar, yüksek m/z'li iyonlardan daha süratli bir sekilde ilerler. Iyonlarin serbest alanli bölge boyunca ilerlemesi için gereken zaman ölçülür ve iyonun m/z'sini hesaplamak için kullanilir.

Gaz kromatografisi kütle spektrometrisi siklikla gerçek zamanli bir hedefe sahip olabilir. Sistemin gaz kromatografisi (GC) kismi kimyasal karisimi analit atimlarina ayirir ve kütle spektrometresi (MS) analiti tanimlar ve miktarini Ardisik kütle spektrometrisi, yukarida tarif edilen kütle analizi cihazlarinin kombinasyonlarini kullanabilir. Ardisik kütle spektrometreleri, bir ilgili iyonu diger analiz için izole etmek amaciyla iyonlari m/z'lerine göre ayirmak için bir birinci kütle analizi cihazini kullanabilir. Ilgili izole edilmis iyon ardindan (çarpisma yoluyla aktive edilen ayrisma ya da çarpisma yoluyla indüklenen ayrisma adi verilen) fragman iyonlarina ayrilir ve fragman iyonlari ikinci kütle analizi cihazi tarafindan analiz edilir. Bu türden ardisik kütle spektrometri sistemlerine bosluk içinde ardisik sistemler adi verilir çünkü iki kütle analizi cihazi genellikle bir çarpisma hücresi tarafindan boslukta ayrilir. Ardisik kütle spektrometrisi sistemleri ayni zamanda ardisik zamanli sistemleri de içerir, burada bir kütle analizi cihazi kullanilir ancak kütle analizi cihazi bir iyonu izole etmek, fragmantasyonu indüklemek ve ardindan kütle analizini gerçeklestirmek için sirali olarak kullanilir.

Bosluk içinde ardisik kategorisindeki kütle spektrometreleri bir kütle analizi cihazindan daha fazlasina sahiptir. Örnegin, bir ardisik kuadrupol kütle spektrometrisi sistemi bir birinci kuadrupol kütle filtresini, ardindan bir çarpisma hücresini, ardindan bir ikinci kuadrupol kütle filtresini ve ardindan detektörü içerebilir. Baska bir düzenlemede, birinci kütle analizi cihazi için bir kuadrupol kütle filtresi ve ikinci kütle analizi cihazi için uçus zamanli kütle analizi cihazi kullanilir ve bu iki kütle analizi cihazini bir çarpisma hücresi ayirir. Reflektron uçus zamani, ardisik sektör ve sektör-kuadrupol kütle spektrometrisi dahil olmak üzere teknikte baska ardisik sistemler de bilinmektedir.

Zaman kategorisindeki ardisiklikta kütle spektrometreleri farkli zamanlarda farkli islevler gerçeklestiren bir kütle analizi cihazina sahiptir. Örnegin, bütün m/z iyonlarini yakalamak için bir iyon kapanli kütle spektrometresi kullanilabilir.

Bütün m/z iyonlarini, ilgili iyonlarin m/zlsi hariç, ejekte eden bir rf tarama fonksiyonu serisi tatbik edilir. Ilgili m/z'nin izole edilmesinin ardindan, iyonlarin fragmanlara ayrilmasini indüklemek için kapan içindeki gaz molekülleri ile birlikte çarpisma üretmek amaciyla bir rf atimi tatbik edilir. Ardindan, fragmanlara ayrilmis iyonlarin m/z degerleri, kütle analizi cihazi tarafindan ölçülür. Ayni zamanda Fourier dönüstürme kütle spektrometreleri olarak da bilinen iyon siklotron rezonans araçlari ardisik zamanli sistemlerin bir örnegidir.

Deneyin her bir asamasinda seçilen iyonlari kontrol ederek birçok ardisik kütle spektrometrisi deneyi gerçeklestirilebilir. Farkli deney türleri, farkli operasyon modlarini kullanir ve bunlara bazen kütle analizi cihazlarinin “taramalari" adi verilir. Bir kütle spektrumu adi verilen bir birinci örnekte, birinci kütle analizi cihazi ve çarpisma hücresi, kütle analizinin bütün iyonlarini ikinci kütle analizi cihazina aktarabilir. Bir ürün iyonu taramasi adi verilen bir ikinci örnekte, ilgili iyonlar, birinci kütle analizi cihazi içinde kütlesel olarak seçilir ve ardindan çarpisma hücresinde fragmanlara ayrilir. Ardindan olusturulan iyonlar, ikinci kütle analizi cihazinin taranmasi ile analiz edilir. Bir prekursör taramasi adi verilen üçüncü örnekte, kütlesi analiz edilen iyonlari, fragmanlara ayirma islemi için çarpisma hücresinin içine sirali olarak aktarmak için birinci kütle analizi cihazi taranir. Ikinci kütle analizi cihazi, detektöre aktarim için ilgili iyonun ürününü kütle bakimindan seçer. Bu nedenle detektör sinyali ortak bir ürün iyonuna bölünebilen bütün prekursör iyonlarin sonucudur. Diger deneysel formatlar arasinda kütle taramalari için sabit bir kütle farkinin hesaplandigi nötral kayip taramalari yer alir.

Miktar belirlemesi için örnegin mevcut olan ya da tatbik edilen nükleik asit fragmaninin miktari ile ilgili bir sinyal verebilen kontroller kullanilabilir. Nispi kütle sinyallerinin mutlak miktarlara dönüstürülmesine izin vermek için bir kontrol nükleik asit fragmanlarinin saptanmasindan önce her bir numuneye bir kütle etiketinin ya da kütle isimliginin eklenmesi ile gerçeklestirilebilir. Bakiniz örnegin, Ding and Cantor (:3059-64.

Fragmanlarin saptanmasi ile etkilesmeyen herhangi bir kütle etiketi, kütle sinyalini normallestirmek için kullanilabilir. Bu tip standartlar tipik olarak numunedeki moleküler etiketlerin herhangi birinden farkli olan ayirma özelliklerine sahiptir ve ayni ya da farkli kütle imzalarina sahip olabilir.

Bir ayirma adimi bazen nükleik asit numunesinden tuzlari, enzimleri ya da diger tampon bilesenlerini uzaklastirmak için kullanilabilir. Teknikte kromatografi, jel elektroforez gibi birçok yöntem bilinmektedir ya da numuneyi temizlemek için çökeltme kullanilabilir. Örnegin, büyüklük dislanimli kromatografi ya da afinite kromatografisi, bir numuneden tuzu uzaklastirmak için kullanilabilir. Ayirma yöntemi tercihi bir numunenin miktarina bagli olabilir. Örnegin, numune küçük miktarlarda mevcut oldugu zaman ya da minyatürlestirilmis bir aparat kullanildigi zaman, bir mikro-afinite kromatografisi ayirma adimi kullanilabilir. Ek olarak, bir ayirma adiminin tercih edilmesi ve ayirma yöntemi seçimi kullanilan saptama yöntemine bagli olabilir. Tuzlar bazen matris yardimli lazer dezorpsiyon/iyonizasyonunda Iazerden enerjiyi absorbe edebilir ve bu da daha düsük iyonizasyon verimliligi ile sonuçlanabilir. Bu yüzden, matris yardimli lazer dezorpsiyon/iyonizasyonunun ve elektrosprey iyonizasyonunun etkililigi, bir numuneden tuzlarin uzaklastirilmasi ile iyilestirilebilir.

Elektroforez Elektroforez nükleik asit fragman uzunlugunu belirlemek için kullanilabilir. Ayni zamanda elektroforez nükleik asit fragman uzunlugunu belirlemek için kullanilmayabilir. Karsilik gelen bir probun (örnegin burada tarif edilen karsilik gelen kirpilmis bir probun uzunlugu) elektroforez kullanilarak belirlenebilir.

Elektroforez ayni zamanda burada tarif edildigi gibi uzunluk bazli bir ayirma yöntemi olarak da kullanilabilir. Nükleik asitlerin uzunluga göre ayrildigi teknikte bilinen herhangi bir elektroforez yöntemi burada saglanan yöntemlerle baglantili olarak kullanilabilir, bu yöntemler arasinda standart elektroforetik teknikler ve özel elektroforetik teknikler yani örnegin ince borulu elektroforez bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. Standart elektroforetik teknikler kullanilarak nükleik asidin ayrilmasi ve nükleik asit fragmani uzunlugunun ölçülmesi ile ilgili örnekler teknikte bulunabilir. Sinirlamasiz bir örnek burada sunulmustur. Bir nükleik asit numunesinin bir agaroz ya da poliakrilamit jel içinden geçirilmesinin ardindan jel, etidyum bromür ile etiketlenebilir (örnegin boyanabilir) (bakiniz, Sambrook and Russell, Molecular Cloning: A Laboratory Manual 3d ed., 2001). Bir standart kontrol ile ayni ebatli bir bandin mevcut olmasi, belirli bir nükleik asit sekansi uzunlugunun mevcudiyetinin bir göstergesidir ve ardindan bunun miktari bandin yogunluguna bagli olarak kontrol ile kiyaslanabilir ve böylece ilgili nükleik asit sekansi uzunlugu saptanabilir ve miktari belirlenebilir.

Ince borulu elektroforez nükleik asit fragmanlarini ayirmak, tanimlamak ve bazen miktarini belirlemek için kullanilabilir. Ince borulu elektroforez (CE) örnegin degisen uzunluktaki nükleik asitler gibi büyük ve küçük moleküllerin kompleks bir dizisini ayirmak için dar delikli silika kaynagi yapilmis ince borularin kullanildigi bir ilgili ayirma teknigi ailesini kapsar. Yüksek elektrik alani dirençleri yük, ebat ve hidrofobisite farklarina dayanarak nükleik asit moleküllerini ayirmak için kullanilabilir. Numune eklemesi, ince borunun ucunun bir numune viyalinin içine daldirilmasi ve basincin, vakumun ya da voltajin tatbik edilmesi yoluyla gerçeklestirilir. Kullanilan ince boru ve elektrolit türlerine bagli olarak, CE teknolojisi birçok ayirma teknigine ayrilabilir ve bunlarin herhangi biri burada saglanan yöntemlere adapte edilebilir. Bunlarin sinirlamasiz örnekleri arasinda ayni zamanda serbest çözeltili CE (FSCE) olarak da bilinen Ince Borulu Alan Elektroforezi (CZE), Ince Borulu Izoelektrik Odaklama (CIEF), Izootakoforez (ITP), Elektrokinetik Kromatografi (EKC), Misellar Elektrokinetik Ince Borulu Kromatografi (MECC OR MEKC), Mikro Emülsiyon Elektrokinetik Kromatografi (MEEKC), Susuz Ince Borulu Elektroforez (NACE) ve Ince Borulu Elektrokromatografi (CEC) yer alir.

Ince borulu elektroforezi gerçeklestirebilen herhangi bir cihaz, araç ya da makine, burada saglanan yöntemler ile birlikte kullanilabilir. Genel olarak, ince borulu bir elektroforez sisteminin ana bilesenleri bir numune viyali, kaynagi ve hedef viyalleri, ince borular, elektrotlar, yüksek voltajli bir güç kaynagi, bir detektör ve bir veri çikisi ve muamele cihazindan olusur. Kaynak viyali, hedef viyali ve ince borular bir sulu tampon çözeltisi gibi bir elektrolit ile doldurulur.

Numuneyi eklemek için ince borulu giris yeri numuneyi içeren bir viyal içine yerlestirilir ve ardindan kaynak viyaline geri gönderilir (numune ince boru içinden geçirme, basinç ya da sifonlama yoluyla ince borularin içine verilir).

Ardindan analitlerin (yani nükleik asitlerin) migrasyonu, kaynak ve hedef viyallerinin arasina tatbik edilen bir elektrik alani tarafindan baslatilir ve yüksek voltajli güç kaynagi tarafindan elektrotlara tatbik edilir. Pozitif ya da negatif iyonlar ince borularin içinden elektroozmotik akis yoluyla ayni yönde çekilir.

Analitler (yani nükleik asitler), elektroforetikmobilitelerine bagli olarak hareket ederken ayrilir ve ince borularin çikis ucunun yakininda saptanir. Detektörün çikisi, bir veri çikisina ve bir bütünlestirici ya da bilgisayar gibi muamele cihazina gönderilir. Ardindan veri, bir zaman fonksiyonu olarak detektör yanitini rapor edebilen bir elektroferogram olarak gösterilir. Ayrilmis nükleik asitler bir elektroferogram içinde farkli tasinma zamanlariyla pikler olarak ortaya çikabilir.

Ince borulu elektroforez ile ayrilma birçok saptama cihazi ile saptanabilir. Ticari sistemlerin büyük çogunlugu, birincil saptama modu olarak UV ya da UV- Visabsorbansini kullanir. Bu sistemlerde, ince borunun kendisine ait bir kesit saptama hücresi olarak kullanilir. Tüp üzerinde saptamanin kullanimi hiçbir çözünürlük kaybi olmaksizin ayrilmis analitlerin saptanmasini saglar. Genel olarak ince borulu elektroforezde kullanilan ince borular stabilitenin arttirilmasi için bir polimer ile kaplanabilir. UV saptamasi için kullanilan ince boru bölümü siklikla optik olarak seffaftir. Ince borulu elektroforezdeki saptama hücresinin yol uzunlugu (~ 50 mikrometre) geleneksel bir UV hücresininkinden (~ 1 cm) çok daha kisadir. Beer-Lambart kanununa göre, detektörün hassasiyeti hücrenin yol uzunlugu ile dogru orantilidir. Hassasiyeti arttirmak için yol uzunlugu arttirilabilir ancak bu durumda çözünürlükte bir kayip meydana gelir. Ince borunun kendisi saptama noktasinda genisletilebilir, daha uzun bir yol boyu ile bir “kabarcik hücre” olusturur ya da saptama noktasina ilave tüpler eklenebilir. Bununla birlikte bu yöntemlerin her ikisi de ayrilmanin çözünürlügünü azaltabilir.

Dogal olarak floresan isigi yayan ya da floresan etiketler içerecek sekilde kimyasal olarak modifiye edilen numuneler yani örnegin etiketli nükleik asit fragmanlari ya da burada tarif edilen problar için ince borulu elektroforez de kullanilabilir. Bu saptama modu bu numuneler için yüksek hassasiyet ve iyilestirilmis seçicilik saglar. Yöntem, isik hüzmesinin ince borularin üzerine odaklanmasini gerektirir. Lazer indüklü floresan CE sistemlerinde 10-18 ila 10- 21 mol'e kadar düsük saptama limitleri ile kullanilabilir. Teknigin hassasiyeti anlik isigin yüksek yogunluguna ve isigi ince borularin üzerine dogru sekilde odaklama kabiliyetine atfedilir.

Teknikte birçok ince borulu elektroforez makinesi bilinmektedir ve burada saglanan yöntemlerle baglantili olarak kullanilabilir. Bu makineler arasinda, CALIPER LAB CHIP GX (Caliper Life Sciences, MountainView, CA), P/ACE 2000 Series (Beckman Coulter, Brea, CA), HP G1600A CE (Hewlett-Packard, Palo Alto, CA), AGILENT , ve ABI PRISM Genetic Analyzer (AppliedBiosystems, Carlsbad, CA) bunlarla sinirli olmaksizin yer alir.

Mikroskopi Nükleik asit fragmani uzunlugu bir mikroskopi yöntemi gibi bir görüntüleme bazli yöntem kullanilarak belirlenebilir. Karsilik gelen bir probun (örnegin burada tarif edilen karsilik gelen kirpilmis bir probun uzunlugu) bir görüntüleme bazli yöntem kullanilarak belirlenebilir. Fragman uzunlugu nükleik asit fragmanlarinin mikroskopik gösterimi ile tespit edilebilir (bakiniz örnegin, U.S. Patent No. ,720,928). Nükleik asit fragmanlari uzatilmis bir halde bir yüzeye (örnegin modifiye edilmis cam yüzeye) sabitlenebilir, boyanabilir ve mikroskopla görülebilir. Fragmanlarin görüntüleri toplanabilir ve Islenebilir (örnegin uzunluk için ölçülebilir). Görüntüleme ve görüntü analizi adimlari otomatiklestirilebilir.

Mikroskopi kullanarak nükleik asit fragmanlarinin dogrudan görülmesi için yöntemler teknikte bilinmektedir (bakiniz, örnegin, Lai et al. (1999) Nat Genet. kullanilabilen diger mikroskopi yöntemleri arasinda tarama tünelleme mikroskopisi (STM), atomik kuvvet mikroskopisi (ATM), tarama kuvvet mikroskopisi (SFM), foto tarama mikroskopisi (PSTM), tarama tünellemepotensiyometrisi (STP), manyetik kuvvet mikroskopisi (MFM), tarama probu mikroskopisi, tarama voltaj mikroskopisi, fotoiletken atomik kuvvet mikroskopisi, elektrokimyasal tarama tünelleme mikroskopisi, elektron mikroskopisi, dönme polarize tarama tünelleme mikroskopisi (SPSTM), tarama termal mikroskopisi, tarama jul genisletme mikroskopisi, fototermalmikrospektroskopisi ve benzerleri bunlarla sinirli olmaksizin yer alir.

Tarama tünelleme mikroskopisi (STM) nükleik asit fragmani uzunlugunu belirlemek için kullanilabilir. STM yöntemleri siklikla nükleik asit fragmanlari gibi moleküllerin atomik seviyede görüntülerini olusturabilir. STM, örnegin, havada, suda, ultra yüksek vakumda, çesitli diger sivi ya da gaz ortamlarda gerçeklestirilebilir ve örnegin yaklasik sifir Kelvin ila birkaç yüz Santigrat derece arasinda degisen sicakliklarda gerçeklestirilebilir. Bir STM sisteminin bilesenleri tipik olarak tarama ucunu, piezoelektrik kontrollü uzunlugu ve x, y tarayicisini, kaba numune - uç kontrolünü, titresim izolasyon sistemini ve bilgisayari içerir.

STM yöntemleri genel olarak kuantum tünellemesi konseptine dayanir. Örnegin, bir iletken uç, bir molekülün (örnegin nükleik asit fragmaninin) yüzeyine yaklastirildigi zaman, ikisi arasina tatbik edilen bir sapma (yani voltaj farki) elektronlarin aralarindaki vakumun içinden tünelleme yapmasina izin verebilir.

Sonuçta elde edilen tünelleme akimi, uç pozisyonunun, uygulanan voltajin ve numunenin lokal yogunluk hallerinin (LDOS) bir fonksiyonudur. Yüzey boyunca uç pozisyonu taramalari olarak akimin takip edilmesiyle bilgi alinir ve görüntü formunda gösterilebilir. Ucun, x-y düzleminde numune boyunca hareket ettirilmesi halinde, yüzey yüksekligindeki ve hal yogunlugundaki degisiklikler akim içinde degisikliklere yol açabilir. Bu degisiklikler görüntülerde haritalanabilir. Pozisyon bakimindan akimdaki degisiklik bazen kendi kendine ölçülebilir ya da sabit bir akima karsilik gelen uca ait yükseklik z ölçülebilir. Bu iki moda siklikla sirasiyla sabit yükseklik modu ve sabit akim modu olarak atif edilir. Atomik kuvvet mikroskopisi (AFM) nükleik asit fragmani uzunlugunu belirlemek için kullanilabilir. AFM genel olarak yüksek çözünürlüklü türden nanoölçekmikroskopisidir. Bir obje (örnegin nükleik asit fragmani) hakkindaki bilgiler tipik olarak yüzeyin bir mekanik prob ile “hissedilmesi” yoluyla toplanir.

Elektronik komut üzerinde küçük ancak dogru ve kesin hareketleri kolaylastiran piezoelektrik elemanlari çok hassas taramayi kolaylastirabilir. Bazi varyasyonlarda, elektrik potansiyelleri iletken manivelalar kullanilarak taranabilir. Bir AFM sisteminin bilesenleri tipik olarak bir türün (örnegin nükleik asit fragmaninin) yüzeyini taramak için kullanilan ucunda keskin uçlu bir manivelayi (yani probu) içerir. Manivela tipik olarak silikondur ya da silikon nitrittir ve nanometre siralamasinda kavisin bir uç yariçapi kadardir. Uç, bir numune yüzeyinin yakinina getirildigi zaman, uç ve numune arasindaki kuvvetler, Hooke kanununa göre manivelanin bir defleksiyonuna yol açar.

Duruma bagli olarak, AFM içinde ölçülen kuvvetler arasinda örnegin mekanik temas kuvveti, van der Waals kuvvetleri, ince borulu kuvvetler, kimyasal baglama, elektrostatik kuvvetler, manyetik kuvvetler, Casimir kuvvetleri, çözünme kuvvetleri ve benzerleri yer alir. Tipik olarak defleksiyon, manivelanin üst yüzeyinden bir fotodiyot dizisine yansitilan bir lazer noktasi kullanilarak ölçülür. Kullanilan diger yöntemler arasinda optik interferometri, kapasitif hassasiyet ya da piezo dirençli AFM manivelalari yer alir.

Nanopor Nükleik asit fragmani uzunlugu bir nanopor kullanilarak belirlenebilir. Karsilik gelen bir probun (örnegin burada tarif edilen karsilik gelen kirpilmis bir probun uzunlugu) nanopor kullanilarak belirlenebilir. Bir nanopor tipik olarak 1 nanometre çapinda küçük bir delik ya da kanaldir. Belirli transmembran hücresel proteinleri nanoporlar (örnegin alfa-hemolisin) olarak islev görebilir.

Nanoporlar(örnegin bir silikon platform kullanilarak) sentezlenebilir. Bir nanoporun bir iletken sivi içine daldirilmasi ve buna bir potansiyelin tatbik edilmesi, nanoporun içinden iyonlarin Iletimine bagli olarak hafif bir elektrik akimi ile sonuçlanir. Akan, akim miktari, nanoporun büyüklügüne duyarlidir. Bir nükleik asit fragmani bir nanoporun içinden geçtigi için, nükleik asit molekülü nanoporu belirli bir dereceye kadar tikar ve akim üzerinde bir degisiklik üretir.

Nükleik asit fragmani nanopor içinden geçerken akim degisikliginin süresi ölçülebilir. Nükleik asit fragmani uzunlugu bu ölçüme dayanilarak belirlenebilir.

Nükleik asit fragmani uzunlugu bir zaman fonksiyonu kullanilarak belirlenebilir.

Daha uzun nükleik asit fragmanlarinin bir nanopor içinden geçmesi nispeten daha fazla zaman alabilir ve daha kisa nükleik asit fragmanlarinin bir nanopor içinden geçmesi bazen nispeten daha az zaman alabilir. Bu yüzden bir fragmanin nispi uzunlugu nanopor aktarim süresine dayanilarak belirlenebilir.

Uygun ya da mutlak fragman uzunlugu hedef fragmanlarin ve/veya referans fragmanlarin nanopor aktarim süresinin bir standart seti için aktarim süreleri ile (yani bilinen uzunluklarla) kiyaslanmasi ile belirlenebilir.

Problar Fragman uzunlugu bir ya da daha fazla prob kullanilarak belirlenebilir. Problar, her bir bir numune içindeki ilgili bir nükleik aside hibridize olacak sekilde tasarlanabilir. Örnegin bir prob, bir ilgili nükleik asiti tamamlayici olan bir polinükleotit sekansini içerebilir ya da bir ilgili nükleik asite baglanabilen bir monomer serisini içerebilir. Problar, bir ya da daha fazla ilgili nükleik asit fragmanina hibritlenmek (örnegin tamamen hibritlenmek) için uygun herhangi bir uzunlukta olabilir. Örnegin, problar, hibritlendigi bir nükleik asit fragmaninin uzunlugunun ötesine yayilan ya da uzanan herhangi bir uzunlukta olabilir.

Problarin uzunlugu 100 bp ya da daha fazla olabilir. Örnegin problar en az olabilir.

Problar, bir ilgili nükleik asiti tamamlayici olan bir polinükleotit sekansini ve bir ilgili nükleik asiti tamamlayici olmayan bir ya da daha fazla polinükleotit sekansi (yani tamamlayici olmayan sekanslari) içerebilir. Tamamlayici olmayan sekanslar örnegin bir probun 5' ve/veya 3” ucunda bulunabilir. Tamamlayici olmayan sekanslar, ilgili organizmada mevcut olmayan nükleotit sekanslarini ve/veya insan genomundaki hiçbir sekansa hibritlenemeyen sekanslari içerebilir. Örnegin, tamamlayici olmayan sekanslar, örnegin memeli olmayan hayvan genomlari, bitki genomlari, fungal genomlar, bakteriyel genomlar ya da viral genomlar gibi teknikte bilinen herhangi bir insan olmayan genomdan türetilebilir. Tamamlayici olmayan bir sekans PhiX 174 genomundan alinabilir.

Tamamlayici olmayan bir sekans, bir tamamlayici nükleotide hibritlenemeyen modifiye edilmis ya da sentetik nükleotitleri içerebilir.

Problar teknikte bilinen ve burada tarif edilen oligonükleotidlere (örnegin, yakalama oligonükleotidlerine) özgü yöntemlere uygun olarak tasarlanabilir ve sentezlenebilir. Problar ayni zamanda teknikte bilinen ve burada tarif edilen oligonükleotidlere özgü özelliklerden herhangi birini içerebilir. Buradaki problar nükleotitleri (örnegin, adenin (A), timin (T), sitozine (C), guanin (G) ve urasil (U)), modifiye edilmis nükleotitleri (örnegin, psödouridin, dihidrouridin, inosin (l), ve 7-metilguanosin), sentetik nükleotitleri, dejenerat bazlari (örnegin, 6H,8H- (K), Nö-metoksiadenini (Z) ve hipoksantini (I)), evrensel bazlari ve/veya nükleotitler hariç monomerleri, modifiye edilmis nükleotitleri ya da sentetik nükleotitleri ya da bunlarin kombinasyonlarini içerecek sekilde tasarlanabilir ve genel olarak baslangiçta hibritlendikleri fragmanlardan daha uzun boylara sahip Bir prob, adenin (A), timin (T), sitosin (C), guanin (G) ve urasil (U) gibi nükleotitlerin dogal olarak olusan ya da modifiye edilmis versiyonlarindan herhangi birine hibritlenebilen çok sayida monomeri içerebilir. Bir prob, adenin, timin, sitozin ve guanin arasindan en az üçüne hibridize olabilen çok sayida monomeri içerebilir. Örnegin bir prob, A, T ve C; A, T ve G; G, C ve T; ya da G, C ve A'ya hibritlenebilen bir monomer türünü içerebilir. Bir prob, adenin, timin, sitozin ve guaninin tümüne hibritlenebilen çok sayida monomer içerebilir. Örnegin bir prob, A, T, C ve G'nin tümüne hibritlenebilen bir monomer türünü içerebilir. Hibridizasyon kosullari (örnegin sert kosullar), belirli monomer türlerinin çesitli nükleotit türlerine hibridizasyonunu kolaylastirmak için burada tarif edilen yöntemlere göre ayarlanabilir. Monomerler nükleotitleri içerebilir.

Monomerler dogal olarak olusan nükleotitleri içerebilir. Monomerler modifiye edilmis nükleotitleri içerebilir.

Bir probun monomerleri inozin içerebilir. InozintRNAtlarda yaygin olarak bulunan bir nükleotittir ve bazi durumlarda A, T ve C'ye hibridize olabilir. Burada Örnek 9, nükleik asit fragmani büyüklügünün belirlenmesi için poli- inozinproblarini kullanan bir yöntemi tarif eder. Poliinozin problari, düsük sert ya da sert olmayan hibridizasyon kosullari (örnegin, burada tarif edilen sert hibridizasyon kosullarina kiyasla düsük sicaklik ve/veya yüksek tuzluluk gibi) altinda hibritlenebilir. Nükleik asit fragmanlari sodyum bisülfit ile muamele edilebilir ki bu da fragmanlarin içindeki metillenmemis sitozin kalintilarinin urasil kalintilarini meydana getirmesine sebep olur. Sodyum bisülfit ile muamele edilen nükleik asit fragmanlari, sodyum bisülfit muamelesi öncesinde güçlendirilebilir (örnegin PCR ilegüçlendirilebilir). Nükleik asit fragmanlari, hiçbir sitozin kalintisi içermeyen bir evrensel güçlendirme primeri bölgesini içeren bir sekansa Iigasyonla baglanabilir. Ardindan örnegin bir evrensel güçlendirme primeri ve bir uzatma reaksiyonu kullanilarak bir tamamlayici ikinci zincir olusturulabilir. Tipik olarak birinci zincirdeki urasil kalintilari, ikinci zincirde tamamlayici adenin kalintilarini olusturur. Bu yüzden hiçbir guanin kalintisi bulunmayan bir ikinci zincir olusturulabilir. Bu tip guaninsiz tamamlayici ikinci zincirler, bazi durumlarda, sert hibridizasyon kosullari altinda poli-inozin problarina hibritlenebilir.

Bir probun monomerleri evrensel bazli monomerleri içerebilir. Evrensel bazli monomerler tipik olarak nativ bazlarin (örnegin A, G, C, T) her birine seçici olmayan bir sekilde hibritlenebilen nükleobaz analoglari ya da sentetik monomerlerdir. Bu yüzden evrensel bazli monomerlerini içeren bir prob nükleotit sekansi göz önüne alinmaksizin bir nükleik asit fragmanina hibritlenebilir. Evrensel bazlar arasinda 3-nitropirol, 4-nitr0indol, 5-nitroindol, 6- nitroindol, 3-metil 7-propinil izokarbostiril (PIM), 3-metil izokarbostiril (MICS) ve -metil izokarbostiril (5MlCS) (bakiniz örnegin, Nichols et al. (1994) Nature 369, yerahn Bir probun monomerleri nükleotit olmayan monomerleri içerebilir. Monomerler bir sentetik polimerin alt birimlerini içerebilir. Monomerler pirolidonu içerebilir.

Pirolidon, sentetik polimer polipirolidonun bir monomeridir ve bazi durumlarda A, T, G ve C'nin tümüne hibritlenebilirler.

Fragman uzunlugunu tespit etmek için bir yöntem, nükleik asit fragmanlarinin (örnegin hedef ve/veya referans fragmanlarinin) birlestirme kosullari altinda fragmanlara birlesebilen çok sayida prob ile temas ettirilmesi, böylece örnegin hedef probu türleri ve referans probu türleri gibi fragman-prob türlerini üretilmesi adimini içerebilir. Problar ve/veya hibridizasyon kosullari (örnegin, sertlik) fragman baglanmasini tamamlamak ya da esasen tamamlamak (örnegin yüksek sertlik) lehinde optimize edilebilir. Tamamlanmis ya da esasen tamamlanmis fragman-prob hibridizasyonlari genel olarak dupleksleri içerir, burada asagida daha detayli olarak tarif edildigi gibi fragman hibridize edilmemis bölümleri içermez ve prob hibridize edilmemis bölümleri içerebilir.

Prob uzunlugunun fragman uzunlugundan daha fazla oldugu zamandaki gibi, hedef-prob türlerinin ve/veya referans-prob türlerinin her biri hibridize edilmemis prob bölümlerini (yani tek zincirli prob bölümleri; bakiniz, örnegin SEKIL 12) içerebilir. Hibridize edilmemis prob bölümleri, probun uçlarindan birinde (örnegin, bir probun 3' ya da 5' ucunda) ya da probun her iki ucunda (örnegin, bir probun 3, ve 5' ucunda) bulunabilir ve herhangi bir sayida monomer içerebilir. Hibridize edilmemis prob bölümleri yaklasik 1 ila yaklasik 500 monomer içerebilir. Örnegin hibridize edilmemis prob bölümleri en az yaklasik Hibridize edilmemis prob bölümleri hedef-prob türlerinden ve/veya referans-prob türlerinden uzaklastirilabilir, böylece kirpilmis problar meydana getirebilir.

Hibridize edilmemis prob bölümlerinin uzaklastirilmasi islemi örnegin tek zincirli nükleik asiti klevajlamak ya da sindirmek için bir yöntem gibi bir polimeri klevajlamak ve/veya sindirmek için teknikte bilinen herhangi bir yöntem ile gerçeklestirilebilir. Hibridize edilmemis prob bölümleri probun 5' ucundan ve/veya 3' ucundan uzaklastirilabilir. Bu tip yöntemler kimyasal ve/veya enzimatik klevaj ya da sindirim islemlerinin kullanimini içerebilir. Bir nükleik asidin nükleotit alt birimlerinin arasindaki fosfodiester baglarini klevajlayabilen bir enzim hibridize edilmemis prob bölümlerini uzaklastirmak için kullanilabilir.

Bu tip enzimler arasinda nükleazlar (örnegin, DNAz I, RNAz I), endonükleazlar (örnegin, mas fasulyesi nükleazi, S1 nükleaz ve benzerleri), kisitlama nükleazlari, egzonükleazlar (örnegin, Egzonükleaz I, Egzonükleaz lll, Egzonükleaz T, T7 Egzonükleaz, Lambda Egzonükleaz ve benzerleri), fosfodiesterazlar (örnegin, fosfodiesteraz Il, buzagi dalagi fosfodiesterazi, yilan zehri fosfodiesterazi ve benzerleri), deoksiribonükleazlar (DNAz), ribonükleazlar (RNAz), kapakçik endonükleazlari, 5' nükleazlar, 3' nükleazlar, 3'-5' egzonükleazlar, 5'-3' egzonükleazlar ve benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. Kirpilmis problar genel olarak hibritlendikleri fragman ile ayni ya da esasen ayni uzunluktadir. Bu yüzden, buradaki bir kirpilmis probun uzunlugunun belirlenmesi, karsilik gelen nükleik asit fragmani uzunlugunun bir ölçümünü saglayabilir. Kirpilmis prob uzunlugu teknikte bilinen ya da burada tarif edilen nükleik asit fragmani uzunlugunu belirlemek için herhangi bir yöntem kullanilarak ölçülebilir. Problar, saptamayi ve/veya uzunluk tespitini kolaylastirmak için saptanabilir bir molekülü ya da ögeyi (örnegin, bir florofor, radyoizotop, kolorimetrik ajan, partikül, enzim ve benzerleri) içerebilir. Kirpilmis prob uzunlugu, bunlar uzaklastirildiktan sonra hibridize edilmemis bölümlerin ürünleri ayrilarak ya da ayrilmadan degerlendirilebilir.

Kirpilmis problar, karsilik gelen nükleik asit fragmanlarindan ayristirilabilir (yani ayrilabilir). Problar, isi denatürasyonunu bununla sinirli olmaksizin içeren teknikte bilinen herhangi bir yöntem kullanilarak karsilik gelen nükleik asit fragmanlarindan ayrilabilir. Kirpilmis problar, bir karisim içindeki bir molekül türünü etiketlemek ve/veya izole etmek için teknikte bilinen ya da burada tarif edilen bir yöntem ile karsilik gelen nükleik asit fragmanlarindan ayirt edilebilir. Örnegin, bir prob ve/veya nükleik asit fragmani, bir probun hibritlendigi nükleik asitten ayirt edilebilecegi sekilde saptanabilir bir özelligi içerebilir. Saptanabilir özelliklerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda optik özellikler, elektriksel özellikler, manyetik özellikler, kimyasal özellikler ve bilinen bir büyüklük içinden geçme zamani ve/veya sürati yer alir. Problar ve numune nükleik asit fragmanlari birbirlerinden fiziksel olarak ayrilabilir. Ayrilma örnegin biyotin ya da diger afinite Iigandlari gibi yakalama Iigandlari kullanilarak ve avidin, streptavidin, bir antikor ya da bir reseptör gibi yakalama ajanlari kullanilarak gerçeklestirilebilir. Bir prob ya da nükleik asit fragmani, bir yakalama ajani için spesifik baglama aktivitesine sahip olan bir yakalama ligandini içerebilir. Örnegin, bir nükleik asit numunesinden alinan fragmanlar, teknikte çok iyi bilinen yöntemler kullanilarak biyotinlenebilir ya da bir afinite ligandina baglanabilir ve örnegin streptavidin kapli boncuklar ile bir asagi çekme tahlili kullanilarak problardan ayrilabilir. Bir yakalama Iigandi ve yakalama ajani ya da herhangi baska bir bölüm (örnegin kütle etiketi), bir kütle spektrometresinde saptanan problarin kütle araligindan hariç tutulabilecekleri sekilde nükleik asit fragmanlarina kütle eklemek için kullanilabilir. Kütle, kütle araligini nükleik asit fragmanlarinin kütle araligindan uzaga kaydirmak için monomerlerin kendileri yoluyla ve/veya bir kütle etiketinin eklenmesi yoluyla problara eklenebilir.

Nükleik asit kütüphanesi Bir nükleik asit kütüphanesi, spesifik bir islem için hazirlanan, birlestirilen ve/veya modifiye edilen çok sayida polinükleotit molekülü (örnegin nükleik asitlerin bir numunesi) olabilir ve bunlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir kati faz (örnegin bir kati destek, örnegin bir akis hücresi, bir boncuk) üzerinde immobilizasyon, zenginlestirme, güçlendirme, klonlama, saptama ve/veya nükleik asit sekanslamasi yer alir. Bir nükleik asit kütüphanesi bir sekanslama islemi öncesinde ya da esnasinda hazirlanabilir. Bir nükleik asit kütüphanesi (örnegin sekanslama kütüphanesi) teknikte bilinen uygun bir yöntem ile hazirlanabilir. Bir nükleik asit kütüphanesi bir hedeflenmis ya da hedeflenmemis hazirlik islemi ile hazirlanabilir.

Bir nükleik asit kütüphanesi, nükleik asitlerin bir kati destege immobilizasyonu için konfigüre edilen bir kimyasal kismi (örnegin bir fonksiyonel grubu) içermek üzere modifiye edilebilir. Bir nükleik asit kütüphanesi, bir biyomolekülü (örnegin bir fonksiyonel grubu) ve/veya kütüphanenin bir kati destege immobilizasyonu için konfigüre edilen bir baglayici çiftin üyesini içermek üzere modifiye edilmis olabilir ve bunlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda tiroksIn-baglayici globülin, steroid-baglayici proteinler, antikorlar, antijenler, haptenler, enzimler, lektinler, nükleik asitler, represörler, protein A, protein G, avidin, streptavidin, biyotin, tamamlayici bileseni C1q, nükleik asit baglayici proteinler, reseptörler, karbohidratlar, oligonükleotitler, polinükleotitler, tamamlayici nükleik asit sekanslari ve benzerleri ve kombinasyonlari yer alir. Spesifik baglayici çiftlerin bazi örnekleri, bunlarla sinirli olmaksizin, su sekildedir: bir avidin kismi ve bir biyotin kismi; bir antijenik epitop ve bir antikor ya da bunun immünolojik olarak reaktif bir fragmani; bir antikor ve bir hapten; bir digoksijen kismi ve bir anti- digoksijen antikoru; bir floresan kismi ve bir anti-floresan antikor; bir operatör ve bir represör; bir nükleaz ve bir nükleotit; bir lektin ve bir polisakkarit; bir steroid ve bir steroid-baglayici protein; bir aktif bilesik ve bir aktif bilesik reseptörü; bir hormon ve bir hormon reseptörü; bir enzim ve bir substrat; bir immünoglobülin ve A proteini; bir oligonükleotid ya da polinükleotit ve bunun karsilik gelen tamamlayicisi; ve benzerleri ya da kombinasyonlari.

Bir nükleik asit kütüphanesi, bilinen bir bilesime sahip olan bir ya da daha fazla polinükleotiti içermek üzere modifiye edilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda (örnegin bir etiket, bir indeksleme etiketi gibi) bir tanimlayici, bir yakalama sekansi, bir etiket, bir adaptör, bir kisitlama enzimi bölgesi, bir promotör, bir arttirici, bir çogaltma kökeni, bir kök ilmegi, birtamamlayici sekans (örnegin bir primer baglayici alan, bir birlestirici alan), uygun bir entegrasyon alani (örnegin bir transpozon, bir viral entegrasyon alani), modifiye edilmis bir nükleotit, ve benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bilinen sekansin polinükleotitleri uygun bir pozisyonda örnegin 57 ucunun, 3' ucunun üzerinde ya da bir nükleik asit sekansinin içinde eklenebilir. Bilinen sekansin polinükleotitleri ayni ya da farkli sekanslar olabilir. Bilinen sekansin bir polinükleotidi, bir yüzey üzerinde immobilize edilen bir ya da daha fazla oligonükleotide hibritlenmek üzere konfigüre edilebilir. Örnegin bir 5' bilinen sekansi içeren bir nükleik asit molekülü bir birinci oligonükleotid çokluguna hibritlenebilirken 3' bilinen sekansi içeren nükleik asit molekülü bir ikinci oligonükleotid çokluguna hibritlenebilir. Bir nükleik asit kütüphanesi kromozoma özgü etiketleri, yakalama sekanslarini, isimlikleri ve/veya adaptörler içerebilir. Bir nükleik asit kütüphanesi bir ya da daha fazla saptanabilir etiketi içerebilir. Bir ya da daha fazla saptanabilir etiket bir nükleik asit kütüphanesine bir 5' ucunda, bir 3' ucunda ve/veya kütüphanedeki bir nükleik asit içindeki herhangi bir pozisyonda dahil edilebilir.

Bir nükleik asit kütüphanesi hibritlenmisoligonükIeotidIeri içerebilir.

Hibritlenmisoligonükleotidler etiketli problar olabilir. Bir nükleik asit kütüphanesi bir kati faz üzerine immobilizasyon öncesinde hibritlenmisoligonükleotidleri içerebilir.

Bilinen sekansin bir polinükleotidi bir evrensel sekansi içerebilir. Bir evrensel sekans, iki ya da daha fazla nükleik asit molekülüne ya da iki ya da daha fazla nükleik asit molekülü alt setine entegre edilen spesifik bir nükleotit asit sekansidir, burada evrensel sekans entegre oldugu bütün moleküller ya da molekül alt setleri için aynidir. Bir evrensel sekans siklikla, bir evrensel sekansi tamamlayici olan tek bir evrensel primer kullanarak çok sayida farkli sekansa hibritlenmek ve/veya bunlari zenginlestirmek için tasarlanir. Iki (örnegin bir çift) ya da daha fazla evrensel sekans ve/veya evrensel primer kullanilabilir. Bir evrensel primer siklikla bir evrensel sekansi içerir. Adaptörler (örnegin, evrensel adaptörler) evrensel sekanslari içerebilir. Bir ya da daha fazla evrensel sekans nükleik asitlerin çoklu türlerini ya da alt setlerini yakalamak, tanimlamak ve/veya Bir nükleik asit kütüphanesi hazirlarken, (örnegin, sentez prosedürleri ile belirli sekanslamalarda) nükleik asitler boyuta göre seçilebilir ve/veya (örnegin kütüphane olusturma için hazirlik esnasinda) yüzlerce baz çifti uzunluguna ya da daha azina göre fragmanlara ayrilabilir. Kütüphane hazirligi fragmantasyon olmaksizin (örnegin, ccfDNA kullanildigi zaman) gerçeklestirilebilir.

Bir Iigasyon bazli kütüphane hazirlama yöntemi kullanilabilir (örnegin, hazirlama yöntemleri siklikla bir adaptör (örnegin, bir metillenmis adaptör) tasarimindan yararlanir, bu tasarim baslangiçtaki Iigasyon adiminda bir indeks sekansini ekleyebilir ve siklikla tek okumali sekanslama, çifte uçlu sekanslama ve çogullamali sekanslama için numuneler hazirlamak için kullanilir. Örnegin, bazen nükleik asitler (örnegin, fragmanlara ayrilmis nükleik asitler ya da ccfDNA) bir dolum reaksiyonu, bir egzonükleaz reaksiyonu ya da bunlarin bir kombinasyonu ile uçlardan onarilir. Sonuçta elde edilen kör ucu onarilmis nükleik asit ardindan, bir adaptörün/primerin 3' ucu üzerine asilan tek bir nükleotiti tamamlayici olan tek bir nükleotit ile uzatilabilir. Nükleotitleri uzatmak/asmak için herhangi bir nükleotit kullanilabilir. Nükleik asit kütüphanesi hazirligi bir adaptör oligonükleotidinin baglanmasini içerebilir. Adaptör oligonükleotidler siklikla akis hücresi çapalarini tamamlayicidir ve bazen örnegin bir akis hücresinin iç yüzeyi gibi bir kati destege bir nükleik asit kütüphanesinin immobilizasyonu için kullanilir. Bir adaptör oligonükleotid bir tamamlayiciyi, bir ya da daha fazla primer hibridizasyon alanini (örnegin evrensel sekanslama primerlerini tamamlayan sekanslar, tek uçlu sekanslama primerleri, çifte uçlu sekanslama primerleri, çogullanmis sekanslama primerleri ve benzerlerini) ya da bunlarin kombinasyonlarini (örnegin, adaptör/sekanslama, adaptör/tanimlayici, adaptör/tanimlayici/sekanslama gibi) içerebilir.

Bir tanimlayici, tanimlayiciyi içeren nükleik asitlerin saptanmasina ve/veya tanimlanmasina izin veren bir nükleik aside (örnegin bir polinükleotide) eklenen ya da tutturulan uygun bir saptanabilir etiket olabilir. Bir tanimlayici bir sekanslama yöntemi esnasinda (örnegin bir polimerazla) bir nükleik aside eklenebilir ya da tutturulabilir. Tanimlayicilarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda nükleik asit etiketleri, nükleik asit indeksleri ya da barkotlari, bir radyo etiket (örnegin, bir izotop), metalik etiket, bir floresan etiket, bir kemilüminesan etiket, bir fosforesan etiket, bir florofor söndürücü, bir boya, bir protein (örnegin bir enzim, bir antikor ya da parçasi, bir baglayici, bir baglayici çiftin üyesi) ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bir tanimlayici (örnegin bir nükleik asit indeksi ya da barkodu) bir benzersiz, bilinen ve/veya tanimlanabilir nükleotit sekansi ya da nükleik analogu olabilir. Tanimlayicilar alti ya da daha fazla bitisik nükleotit olabilir. Çok çesitli farkli eksitasyon ve emisyon spektralarina sahip çok sayida florofor mevcuttur. Bir tanimlayici olarak herhangi bir uygun türde ve/veya sayida florofor kullanilabilir. Burada tarif edilen bir yöntemde (örnegin bir nükleik asit saptanmasi ve/veya sekanslanmasi yönteminde) 1 ya da daha fazla, 2 ya da daha fazla, 3 ya da daha fazla, 4 ya da da daha fazla ya da 50 ya da daha fazla farkli tanimlayici kullanilabilir. Bir ya da iki tür tanimlayici (örnegin floresan etiket) bir kütüphanedeki her bir nükleik aside baglanabilir. Bir tanimlayicinin saptanmasi ve/veya miktarinin belirlenmesi uygun bir yöntemle, aparatla ya da makineyle gerçeklestirilebilir, ki bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda akis sitometrisi, nicel polimeraz zincir reaksiyonu (qPCR), jel elektroforezi, bir Iuminometre, bir florometre, bir spektrofotometre, uygun bir gen çipi ya da mikro dizi analizi, Western blot, kütle spektrometrisi, kromatografi, sitoflorimetrik analiz, floresan mikroskopisi, uygun bir floresan ya da dijital görüntüleme yöntemi, konfokal Iazerli tarama mikroskopisi, Iazerli tarama sitometrisi, afinite kromatografisi, manuel seri modu ayrismasi, elektrik alani süspansiyonu, uygun bir nükleik asit sekanslama yöntemi ve/veya nükleik asit sekanslama aparati ve bunlarin benzerleri ve kombinasyonlari.

Bir transpozon bazli kütüphane hazirlama yöntemi kullanilabilir (örnegin, EPICENTRE NEXTERA, Epicentre, Madison WI). Transpozon bazli yöntemler tipik olarak tek tüplü reaksiyonda DNA'yi es zamanli olarak fragmanlara ayirmak ve etiketlemek için in vitro transpozisyon kullanir (siklikla platforma özgü etiketlerin ve opsiyonel barkotlarin eklenmesine izin verir) ve sekanslayicisi hazir kütüphaneleri hazirlar.

Bir nükleik asit kütüphanesi ya da buna ait parçalar güçlendirilebilir (örnegin bir PCR bazli yöntem ile güçlendirilebilir). Bir sekanslama yöntemi bir nükleik asit kütüphanesinin güçlendirmesini içerebilir. Bir nükleik asit kütüphanesi bir kati destege (örnegin bir akis hücresindeki bir kati destek gibi) immobilizasyon öncesinde ya da sonrasinda güçlendirilebilir. Nükleik asit güçlendirmesi sablonun ve/veya tamamlayicisinin bir ya da daha fazla kopyasini üreterek bir nükleik asit sablonunun ve/veya bunun (örnegin bir nükleik asit kütüphanesinde) mevcut bir tamamlayicisinin sayimlarinin yükseltilmesi ya da arttirilmasi islemini içerir. Güçlendirme uygun bir yöntemle gerçeklestirilebilir. Bir nükleik asit kütüphanesi bir isi döngülemesi yöntemi ya da bir izotermal güçlendirme yöntemi ile zenginlestirilebilir. Bir dönen daire güçlendirme yöntemi kullaniIabilir.Güçlendirme, bir nükleik asit kütüphanesinin ya da bir bölümünün immobilize edildigi bir kati destek üzerinde (örnegin bir akis hücresi içinde) gerçeklesebilir. Belirli sekanslama yöntemlerinde, bir nükleik asit kütüphanesi bir akis hücresine eklenir ve uygun kosullar altinda hibridizasyon ile çapalara immobilize edilir. Bu türden nükleik asit güçlendirmesine siklikla kati faz güçlendirmesi olarak atif edilir. Kati faz güçlendirmesi durumunda, güçlendirilen ürünlerin tümü ya da bir bölümü bir immobilize edilmis primerden bir uzatmanin baslatilmasiyla sentezlenebilir. Kati faz güçlendirme reaksiyonlari, güçlendirme oligonükleotidlerinden en az birinin (örnegin primerlerin) bir kati destek üzerinde immobilize edilmesi haricinde standart çözelti fazi güçlendirmelerine benzerdir.

Kati faz güçlendirmess bir yüzeye immobilize edilen sadece bir oligonükleotid türünü içeren bir nükleik asit güçlendirme reaksiyonunu içerebilir. Kati faz güçlendirmesi çok sayida farkli immobilize edilmis oligonükleotid primer türünü içerebilir. Kati faz güçlendirmesi, bir kati yüzey üzerinde immobilize edilen bir oligonükleotid primeri türünü ve çözelti içinde bir ikinci farkli oligonükleotid primer türünü içeren bir nükleik asit güçlendirme reaksiyonunu içerebilir. immobilize edilmis ya da çözelti bazli primerlerin çok sayida farkli türü kullanilabilir. Kati fazli nükleik asit güçlendirme reaksiyonlarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ara yüzey güçlendirmesi, köprü güçlendirmesi, emülsiyon PCR'si, WiIdFire güçlendirmesi (örnegin, ABD patent Sekanslama Nükleik asitler (örnegin nükleik asit fragmanlari, numune nükleik asit, hücresiz nükleik asit) sekanslara ayrilabilir. Bir tam ya da esasen tam sekans elde edilebilir ve bazen bir kismi sekans elde edilir. Burada tarif edilen bir yöntemi gerçeklestirirken bir nükleik asit sekanslanamayabilir ve bir nükleik asit sekansi bir sekanslama yöntemiyle belirlenemeyebilir. Fragman uzunlugu bir sekanslama yöntemi kullanilarak belirlenebilir. Fragman uzunlugu, bir sekanslama yöntemi kullanilmaksizin belirlenebilir. Burada tarif edilen sekanslama, haritalama ve ilgili analitik yöntemler teknikte bilinmektedir özellikleri buradan sonra tarif edilir.

Fragman uzunlugu bir sekanslama yöntemi kullanilarak belirlenebilir. Fragman uzunlugu bir çifte uçlu sekanslama platformu kullanilarak belirlenebilir. Bu tip platformlar bir nükleik asit fragmaninin her iki ucunun sekanslamasini içerir.

Genel olarak fragmanin her iki ucuna karsilik gelen sekanslar bir referans genoma (örnegin bir referans insan genomuna) haritalanabilir. Her iki uç, her bir fragman ucu için bireysel olarak bir referans genoma haritalanmak için yeterli olan bir okuma uzunlugunda sekanslanabilir. Çifte uçlu sekans okuma uzunluklarinin örnekleri asagida tarif edilmistir. Sekans okumalarinin tümü ya da bir bölümü yanlis eslesme olmaksizin bir referans genoma haritalanabilir.

Her bir okuma bagimsiz olarakharitalanabilir. Her iki sekans okumasindan (yani her bir uçtan) elde edilen bilgiler haritalama isleminde faktörlenebilir. Bir fragman uzunlugu örnegin her bir haritalanmis çifte uçlu okumaya tayin edilen genomik koordinatlar arasindaki farkin hesaplanmasiyla belirlenebilir.

Fragman uzunlugu, bir tamamlanmis ya da esasen tamamlanmis nükleotit sekansinin fragman için elde edildigi bir sekanslama islemi kullanilarak belirlenebilir. Bu tip sekanslama islemleri arasinda nispeten uzun okuma uzunluklari üreten platformlar (örnegin, Roche 454, lonTorrent, tek molekül (Pacific Biosciences), gerçek zamanli SMRT teknolojisi ve benzerleri) yer alir.

Bir numune içindeki nükleik asitlerin bazilari ya da tümü sekanslama öncesinde ya da esnasinda (örnegin spesifik olmayarak, örnegin bir PCR bazli yöntemle) zenginlestirilebilir ve/veya kuvvetlendirilebilir. Bir numune içindeki spesifik nükleik asit bölümleri ya da alt setleri sekanslama öncesinde ya da esnasinda zenginlestirilebilir ve/veya kuvvetlendirilebilir. Nükleik asitlerin önceden seçilmis bir havuzunun bir bölümü ya da alt seti rastgele sekanslanabilir. Bir numune içindeki nükleik asitler sekanslama öncesinde ya da esnasinda zenginlestirilmeyebilir ve/veya kuvvetlendirilmeyebilir.

Burada kullanildigi gibi “okumalar” (yani “bir okuma”, “bir sekans okumasi”) burada tarif edilen ya da teknikte bilinen herhangi bir sekanslama islemi ile üretilen kisa nükleotit sekanslaridir. Okumalar, nükleik asit fragmanlarinin (“tek uçlu 0kumalarin”) bir ucundan üretilebilir ve bazen nükleik asitlerin her iki ucundan (örnegin çifte uçlu okuma, çift uçlu okuma) üretilir.

Bir sekans okumasinin uzunlugu siklikla belirli sekanslama teknolojisi ile iliskilidir. Yüksek verimli yöntemler, örnegin, onlarca ila yüzlerce baz çifti (bp) arasinda büyüklük olarak degisebilen sekans okumalarini saglar. Nanopor sekanslamasi, örnegin, onlarca ila yüzlerce ve binlerce baz çifti arasinda büyüklük olarak degisebilen sekans okumalarini saglayabilir. Sekans okumalari ortalama, orta deger, averaj ya da mutlak uzunluk olarak yaklasik 15 bp ila yaklasik 900 hp uzunlugunda olabilir. Sekans okumalari ortalama, orta deger, averaj ya da mutlak uzunluk olarak yaklasik 1000 bp ya da daha fazla uzunlukta olabilir.

Tek uçlu okumalarin nominal, averaj, ortalama ya da mutlak uzunlugu bazen yaklasik 1 nükleotit ila yaklasik 500 bitisik nükleotit, yaklasik 15 bitisik nükleotit ila yaklasik 50 bitisik nükleotit, yaklasik 30 bitisik nükleotit ila yaklasik 40 bitisik nükleotit ve bazen yaklasik 35 bitisik nükleotit ya da yaklasik 36 bitisik nükleotit olabilir. Tek uçlu okumalarin nominal, averaj, ortalama ya da mutlak uzunlugu yaklasik 20 ila yaklasik 30 baz ya da yaklasik 24 ila yaklasik 28 baz uzunlugunda olabilir. Tek uçlu okumalarin nominal, averaj, ortalama ya da Çifte uçlu okumalarin nominal, averaj, ortalama ya da mutlak uzunlugu bazen yaklasik 10 bitisik nükleotit ila yaklasik 25 bitisik nükleotit (örnegin yaklasik 10, uzunlugunda olabilir), yaklasik 15 bitisik nükleotit ila yaklasik 20 bitisik nükleotit ve bazen yaklasik 17 bitisik nükleotit, yaklasik 18 bitisik nükleotit, yaklasik 20 bitisik nükleotit, yaklasik 25 bitisik nükleotit, yaklasik 36 bitisik nükleotit ya da yaklasik 45 bitisik nükleotit olabilir.

Okumalar genel olarak fiziksel bir nükleik asit içindeki nükleotit sekanslarinin temsilleridir. Örnegin, bir sekansin bir ATGC betimlemesini içeren bir okumada, bir fiziksel nükleik asit içinde “A” bir adenin nükleotitini temsil eder, “T" bir timin nükleotitini temsil eder, “G” bir guanin nükleotitini temsil eder ve “C” bir sitozin nükleotitini temsil eder. Hamile bir disinin kanindan elde edilen sekans okumalari fetal ve anne nükleik asitinin bir karisimindan elde edilen okumalar olabilir. Nispeten kisa okumalarin bir karisimi burada tarif edilen islemlerle hamile diside ve/veya fetüste mevcut olan bir genomik nükleik asidin bir temsiline dönüstürülebilir. Nispeten kisa okumalarin bir karisimi bir kopya sayisi varyasyonunun (örnegin bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu), genetik varyasyonun ya da bir anöploidinin bir temsiline dönüstürülebilir. Anne ve fetal nükleik asitinin bir karisiminin okumalari, anne ve fetal kromozomlarin birinin ya da her ikisinin unsurlarini içeren bir kompozit kromozomun ya da bir segmentinin bir temsiline dönüstürülebilir. Bir numunenin nükleik asit sekans okumalarini bir sujeden “elde etmek” ve/veya bir ya da daha fazla referans kisisinden bir biyolojik türün nükleik asit sekansi okumalarini “elde etmek”, sekans bilgilerini almak için nükleik asidin dogrudan sekanslamasini içerebilir. sekans bilgisinin alinmasini içerebilir.

Genomun bir fraksiyonu sekanslanabilir ve bu da bazen belirlenen nükleotit sekanslari tarafindan kapsanan (örnegin, 1'den daha az olan “katlama” kapsami) genom miktarinda eksprese edilir. Bir genom yaklasik 1-kat kapsam ile sekanslandigi zaman, kabaca, genomun nükleotit sekansinin %100'ü okumalarla temsil edilir. Ayni zamanda bir genom artiklik ile sekanslanabilir, burada genomun verilen bir bölgesi iki ya da daha fazla okuma ya da üst üste binen okuma (örnegin, 1'den daha büyük olan “katlama” kapsami) tarafindan kapsanabilir. Bir genom yaklasik yaklasik 0,01-kat ila yaklasik 100-kat kapsam, yaklasik 0,2-kat ila 20-kat kapsam ya da yaklasik 0,2-kat ile yaklasik 1-kat Genom kapsami ya da sekans kapsami, genel sekans okumasi sayisi ile orantili olabilir. Örnegin, sekans okuma sayilarinin daha büyük miktarlarini üreten ve/veya analiz eden tahliller tipik olarak daha yüksek sekans kapsami seviyeleri ile iliskilendirilmistir. Daha az sekans okuma sayilarini miktarlarini üreten ve/veya analiz eden tahliller tipik olarak daha düsük sekans kapsami seviyeleri ile iliskilendirilmistir. Sekans kapsami ve/veya sekans okuma sayisi burada tarif edilen bir yöntemin dogrulugunu (örnegin hassasiyetini ve/veya spesifikligini) önemli oranda azaltmaksizin düsürülebilir. Hassasiyetteki önemli bir azalma, azaltilmis bir sekans okumasi sayisini kullanmayan bir yönteme karsi yaklasik %1 ila yaklasik %20 oraninda bir hassasiyet azalmasi olabilir. Örnegin, hassasiyetteki önemli bir azalma yaklasik %2, %3, %4, %5, %6, %7, kapsami ve/veya sekans okuma sayisi yaklasik %50 ya da daha fazla oranda azaltilabilir. Örnegin sekans kapsami ve/veya sekans okuma sayisi yaklasik azaltilabilir. Sekans kapsami ve/veya sekans okuma sayisi yaklasik %60 ile yaklasik %85 oraninda azaltilabilir. Örnegin sekans kapsami ve/veya sekans sekans okumalarinin çikarilmasi ile azaltilabilir. Bazi durumlarda, belirli bir uzunluktan daha uzun olan fragmanlardan (örnegin, yaklasik 160 bazdan daha uzun fragmanlardan) alinan sekans Okumalari çikarilir.

Bir okuma alt seti analiz için seçilebilir ve bazen okumalarin belirli bir bölümü analizden çikarilir. Bir okuma alt setinin seçimi, belirli durumlarda, bir nükleik asit türünü (örnegin fetal nükleik asidi) zenginlestirebilir. Fetal nükleik asitten okumalarin zenginlestirilmesi, örnegin siklikla burada tarif edilen bir yöntemin hassaiyetini (örnegin fetal anöploidi saptamasini) arttirir. Bununla birlikte, bir analizden okumalarin seçilmesi ve çikarilmasi (örnegin varyans artisi nedeniyle) siklikla burada tarif edilen bir yöntemin dogrulugunu azaltir. Bu yüzden teorinin sinirlandiriciligi altinda kalmaksizin, genel olarak fetal okuma zenginlestirmesi ile iliskilendirilmis artmis hassasiyet ve okumalarin (örnegin belirli bir büyüklük araligindaki fragmanlardan) seçimini ve/veya çikarilmasini içeren yöntemlerdeki okumalarin miktarinin azalmasi ile iliskilendirilmis olarak azaltilmis hassasiyet arasinda bir degis tokus vardir. Bir yöntem, yöntemin dogrulugunu önemli oranda azaltmaksizin fetal nükleik asitten alinan okumalar için zenginlestirilen okumalarin bir alt setinin seçilmesini içerebilir. Bu bariz degis tokusa ragmen, burada tarif edildigi gibi nükleotit sekans okumalarinin (örnegin nispeten kisa fragmanlardan alinan okumalarin) bir alt setinin kullanilmasinin fetal genetik analizlerin hassasiyetini iyilestirebilecegi ya da koruyabilecegi tespit edilmistir. Örnegin, bu tip nükleotit sekansi okumalarini ekarte etmeyen karsilastirilabilir bir yöntemin degerlerine benzer olan hassasiyet ve spesifiklik degerlerini kullanirken, nükleotit sekansi okumalarinin yaklasik %80'i ya da daha fazlasi göz ardi edilebilir.

Nükleik asit fragmanlarinin bir alt seti, sekanslama öncesinde seçilebilir.

Hibridizasyon bazli (örnegin oligonükleotid dizileri kullanilarak yapilan) teknikler, öncelikle belirli kromozomlardan (örnegin cinsiyet kromozomlarindan ve/veya potansiyel olarak anöploid bir kromozomdan ve test edilen anöploidiye dahil olmayan diger kromozom(lar)dan) nükleik asit sekanslarini seçmek için kullanilabilir. Nükleik asit (örnegin jel elektroforezi, büyüklük dislanimli kromatografi ya da mikro akiskan bazli yaklasim ile) büyüklük olarak fraksiyonlara ayrilabilir ve belirli durumlarda fetal nükleik asit, (örnegin 300 baz çiftinden daha az, 200 baz çiftinden daha az, 150 baz çiftinden daha az, 100 baz çiftinden daha az olmak üzere) daha düsük moleküler agirliga sahip olan nükleik asit için seçim yapilmasi yoluyla zenginlestirilebilir. Fetal nükleik asit, örnegin formaldehitin eklenmesi yoluyla oldugu gibi anne arka plan nükleik asidinin baskilanmasi yoluyla zenginlestirilebilir. Nükleik asit fragmanlarinin önceden seçilmis bir setinin bir bölümü ya da alt seti rastgele sekanslanabilir.

Nükleik asit sekanslama öncesinde güçlendirilebilir. Nükleik asitin bir bölümü ya da alt seti sekanslama öncesindegüçlendirilebilir.

Bir bireyden alinan bir nükleik asit numunesi sekanslanabilir. Iki ya da daha fazla numunenin her birinden alinan nükleik asitler sekanslanabilir, burada numuneler bir bireyden alinir ya da farkli bireylerden alinir. Bir ya da daha fazla biyolojik numuneden alinan nükleik asit numuneleri havuzlanabilir, burada her bir biyolojik numune bir bireyden ya da iki ya da daha fazla bireyden alinan olabilir ve havuz sekanslanabilir. Ikinci bahsedilen durumda, her bir biyolojik numuneden alinan bir nükleik asit numunesi siklikla bir ya da daha fazla benzersiz tanimlayici ya da tanimlama etiketi ile tanimlanir.

Bir sekanslama yöntemi, bir sekanslama islemindeki sekans reaksiyonlarinin çogullanmasina izin veren tanimlayicilari kullanabilir. Benzersiz tanimlayicilarin sayisi ne kadar fazla olursa, örnegin bir sekanslama isleminde çogullanabilen numunelerin ve/veya kromozomlarin sayisi da o kadar fazla olur. Bir sekilde) herhangi bir uygun sayidaki benzersiz tanimlayici kullanilarak gerçeklestirilebilir.

Bir sekanslama islemi bazen bir kati fazdan yararlanir ve bazen kati faz üzerine bir kütüphaneden alinan nükleik asidin birlestirilebildigi ve reaktifleri akitilabildigi ve birlestirilen nükleik asit ile temas ettirilebildigi bir akis hücresini kullanir. Bir akis hücresi bazen akis hücresi düzlemlerini içerir ve tanimlayicilarin kullanimi her bir düzlemdeki bir numune sayimlarinin analiz edilmesini kolaylastirabilir.

Bir akis hücresi siklikla bagli analitlerin üzerine reaktif çözeltilerinin sirali bir sekilde geçmesini durdurmak ve/veya izin vermek için konfigüre edilebilen kati bir destektir. Akis hücreleri siklikla düzlemsel bir sekle sahiptir, optik olarak seffaftir, genel olarak milimetre ya da alt-milimetre ölçeginedir ve siklikla analit/reaktif etkilesiminin meydana geldigi kanallara ya da düzlemlere sahiptir.

Verilen bir akis hücresi düzleminde analiz edilen numunelerin sayisi, tekli hücre akisi düzlemiyle kütüphane hazirligi ve/veya prob tasarimi esnasinda kullanilan benzersiz tanimlayicilarin sayisina bagli olabilir. Örnegin 12 tanimlayici kullanilarak yapilan çogullama, 8 düzlemli bir akis hücresinde (örnegin 96 kuyucuklu bir mikro kuyucuk plakasindaki kuyucuk sayisina esit olarak) 96 numunenin es zamanli analizine izin verir. Benzer sekilde örnegin 48 tanimlayici kullanilarak yapilan çogullama, 8 düzlemli bir akis hücresinde (örnegin 384 kuyucuklu bir mikro kuyucuk plakasindaki kuyucuk sayisina esit olarak) 384 numunenin es zamanli analizine Izin verir. Piyasada mevcut olan çogullanmis sekanslama kitlerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda sekanslama primerleri ve PhiX kontrol kiti (örnegin, sirasiyla lllumina'nin PE- Nükleik asit sekanslamasinin herhangi bir uygun yöntemi kullanilabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda Maxim&Gilbert, zincir sonlandirma yöntemleri, sentez yoluyla sekanslama, ligasyon yoluyla sekanslama, kütle spektrometrisi yoluyla sekanslama, mikroskopi bazli teknikler ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bir ilk nesil teknoloji yani örnegin Sanger sekanslama yöntemleri, yani otomatik Sanger sekanslama yöntemleri, yani mikro akiskan Sanger sekanslamasi burada saglanan bir yöntemde kullanilabilir. Nükleik asit görüntüleme teknolojilerinin (örnegin, aktarim elektron mikroskopisinin (TEM) ve atomik kuvvet mikroskopisinin (AFM)) kullanimini içeren sekanslama teknolojileri kullanilabilir. Yüksek verimli bir sekanslama yöntemi kullanilabilir. Yüksek verimli sekanslama yöntemleri genel olarak klonal olarak güçlendirilmis DNA sablonlarini ya da yogun paralel bir sekilde, bazen bir akis hücresi içinde sekanslanan tekli DNA moleküllerini içerir. Yogun olarak paralel bir sekilde DNA”yi sekanslayabilen gelecek nesil (örnegin 2. ve 3. nesil) sekanslama teknikleri, burada tarif edilen yöntemler için kullanilabilir ve bunlara topluca burada “yogun olarak paralel sekanslama” (MP8) adi verilir. MP8 sekanslama yöntemleri, hedeflenmis bir yaklasimi kullanabilir, burada ilgili spesifik kromozomlar, genler ya da bölgeler sekanslardir. Bir numune içindeki nükleik asitlerin çogunlugunun ya da tümünün sekanslanabildigi, güçlendirilebildigi ve/veya rastgele yakalanabildigi hedeflenmemis bir yaklasim kullanilabilir.

Hedeflenmis bir zenginlestirme, güçlendirme ve/veya sekanslama yaklasimi kullanilabilir. Hedeflenmis bir yaklasim siklikla, sekansa özgü oligonükleotidlerin kullanimiyla ayrica islenme amaciyla bir numune içindeki nükleik asitleri izole eder, seçer ve/veya zenginlestirir. Sekansa özgü oligonükleotidlerin bir kütüphanesi, bir numune içindeki bir ya da daha fazla nükleik asit setini hedeflemek (örnegin hibritlemek) için kullanilabilir. Sekansa özgü oligonükleotidler ve/veya primerler siklikla ilgili bir ya da daha fazla kromozom, gen, ekson, intron ve/veya düzenleyici bölge içinde mevcut belirli sekanslar (örnegin benzersiz nükleik asit sekanslari) için seçicidir. Herhangi bir uygun yöntem ya da yöntem kombinasyonu hedeflenmis nükleik asitlerin bir ya da daha fazla alt setinin zenginlestirilmesi, güçlendirilmesi ve/veya sekanslamasi için kullanilabilir. Hedeflenmis sekanslar, bir ya da daha fazla sekansa özgü çapa kullanilarak bir kati faza (örnegin bir akis hücresine, bir kürecige) yakalanma yoluyla izole edilebilir ve/veya zenginlestirilebilir. Hedeflenmis sekanslar, sekansa özgü primerler ve/veya primer setleri kullanilarak bir polimeraz bazli yöntem (örnegin, herhangi bir uygun polimeraz bazli uzatma gibi bir PCR bazli yöntem) ile zenginlestirilebilir ve/veya güçlendirilebilir.

Sekansa özgü çapalar siklikla sekansa özgü primerler olarak kullanilabilir.

MPS sekanslamasi bazen, sentez yoluyla sekanslamadan ve belirli görüntüleme islemlerinden faydalanir. Burada tarif edilen bir yöntemde kullanilabilen bir nükleik asit sekanslama teknolojisi sentez yoluyla sekanslamadir ve tersinebilir sonlandirici bazli sekanslamadir (örnegin . Bu teknoloji ile birlikte, milyonlarca nükleik asit (örnegin DNA) fragmani paralel olarak sekanslanabilir. Bu türden sekanslama teknolojisinin bir örneginde, yüzeylerinin üzerindeki 8 bireysel düzlemin bagli oligonükleotid çapalari (örnegin adaptör primerleri) oldugu optik olarak seffaf bir slayti içeren bir akis hücresi kullanilir. Bir akis hücresi siklikla bagli analitlerin üzerine reaktif çözeltilerinin sirali bir sekilde geçmesini durdurmak ve/veya izin vermek için konfigüre edilebilen kati bir destektir. Akis hücreleri siklikla düzlemsel bir sekle sahiptir, optik olarak seffaftir, genel olarak milimetre ya da alt-milimetre ölçeginedir ve siklikla analit/reaktif etkilesiminin meydana geldigi kanallara ya da düzlemlere sahiptir.

Sentez yoluyla sekanslama bir sablon yönlendirmeli sekilde bir nükleotidin bir primere ya da önceden mevcut olan nükleik asit zincirine tekrarlanarak eklenmesini (örnegin kovalent olarak eklenmesini) içerebilir. Bir nükleotidin her bir tekrarli eklemesi saptanir ve islem bir nükleik asit zinciri sekansi elde edilinceye kadar tekrarlanir. Elde edilen bir sekansin uzunlugu kismen gerçeklestirilen ekleme ve saptama adimi sayisina baglidir. Sentez ile sekanslamanin bazi durumlarinda, ayni türden bir, iki, üç ya da daha fazla nükleotit (örnegin A, G, C ya da T) eklenir ve bir nükleotit ekleme turunda saptanir. Nükleotitler (örnegin enzimatik ya da kimyasal) herhangi bir uygun yöntem ile eklenebilir. Örnegin bir polimeraz ya da bir Iigaz bir nükleotidi bir primere ya da önceden mevcut olan bir nükleik asit zincirine sablon yönlendirmeli bir sekilde ekler. Sentez ile sekanslamanin bazi durumlarinda farkli nükleotit tipleri, nükleotit analoglari ve/veya tanimlayicilari kullanilir.

Tersinebilir sonlandiricilar ve/veya çikarilabilir (örnegin klevajlanabilir) tanimlayicilar kullanilabilir. Floresan etiketli nükleotitler ve/veya nükleotit analoglari kullanilabilir. Sentez yoluyla sekanslama, bir klevaj (örnegin bir tanimlayicinin klevaji ya da çikarilmasini) ve/veya bir yikama adimini içerebilir.

Bir ya da daha fazla nükleotitin eklenmesi, burada tarif edilen ya da teknikte bilinen uygun bir yöntemle saptanabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda her türlü uygun görüntüleme cihazi ya da makinesi, uygun bir kamera, bir dijital kamera, bir CCD (Yük Baglasimli Aygit) bazli görüntüleme aparati (örnegin bir CCD kamerasi), bir CMOS (Tamamlayici Metal Oksit Silikon) bazli görüntüleme aparati (örnegin bir CMOS kamerasi), bir foto diyot (örnegin bir foto çogaltici tüp), elektron mikroskopisi, bir alan etkili transistör (örnegin, bir DNA alani etkili transistör), bir ISFET iyon sensörü (örnegin bir CHEMFET sensörü) ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari. Buradaki yöntemleri yürütmek için kullanilabilen diger sekanslama yöntemleri arasinda dijital PCR ve hibridizasyon yoluyla sekanslama yer alir.

Buradaki yöntemleri yürütmek için kullanilabilen diger sekanslama yöntemleri arasinda dijital PCR ve hibridizasyon yoluyla sekanslama yer alir. Dijital polimeraz zincir reaksiyonu (dijital PCR ya da dPCR) bir numune içindeki nükleik asitleri dogrudan tanimlamak ve miktarlarini belirlemek için kullanilabilir.

Dijital PCR bir emülsiyon içinde gerçeklestirilebilir. Örnegin bireysel nükleik asitler örnegin bir mikro akiskan bölmeli cihaz içinde ayrilir ve her bir nükleik asit PCR tarafindan bireysel olarak zenginlestirilir. Nükleik asitler, kuyucuk basina birden fazla nükleik asit olmayacak sekilde ayrilabilir. Çesitli alelleri (örnegin fetal alelleri ve anne alellerini) ayrit etmek için farkli problar kullanilabilir. Aleller, kopya sayisini belirlemek için numaralandirilabilir.

Hibridizasyon yoluyla sekanslama kullanilabilir. Yöntem, çok sayida polinükleotit sekansinin çok sayida polinükleotit probu ile temas ettirilmesini içerir, burada çok sayida polinükleotit probu, opsiyonel olarak bir substrata baglanabilir.

Substrat bilinen nükleotit sekanslarinin bir dizisini içeren bir düz yüzey olabilir.

Diziye hibridizasyon örüntüsü, numune içinde mevcut olan polinükleotit sekanslarini belirlemek için kullanilabilir. Her bir prob, örnegin bir manyetik boncuk ya da benzerleri gibi bir boncuga baglanabilir. Boncuklara hibridizasyon tanimlanabilir ve numune içindeki çok sayida polinükleotit sekansinin tanimlanmasi için kullanilabilir.

Nanopor sekanslamasi burada tarif edilen bir yöntemde kullanilabilir. Nanopor sekanslamasi, tek moleküllü bir sekanslama teknolojisi olup, burada tek bir nükleik asit molekülü (örnegin DNA) bir nanopor içinden geçerken dogrudan sekanslanir.

Burada tarif edilen yöntemleri yürütmek için uygun bir MPS yöntemi, sistemi ya da teknolojisi, nükleik asit sekanslamasi okumalarini elde etmek Için kullanilabilir. MPS platformlarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda lllumina/Solex/HiSeq (örnegin, lllumina'ya ait Genome Analyzer; Genome Analyzer II; HISEQ , SOLID, Roche/454, PACBIO ve/veya SMRT, Helicos True Tek Moleküllü Sekanslamasi, (örnegin Life Technologies tarafindan gelistirildigi gibi) Iyon Torrent ve Iyon yari iletken bazli sekanslama, (örnegin, Life Technologies tarafindan gelistirildigi ve satildigi gibi, ABD patent Büyük Ölçekte Paralel Imza Sekanslamasi (MPSS), RNA polimerazi (RNAP) sekanslamasi, LaserGen sistemleri ve yöntemleri, Nanopor-bazli platformlar, kimyasal hassas alan etkili transistör (CHEMFET) dizisi, elektron mikroskopi- bazli sekanslama (örnegin, ZS Genetics, Halcyon Molecular tarafindan gelistirildigi gibi), nanotop sekanslamasi yer alir.

Kromozoma özgü sekanslama gerçeklestirilebilir. Kromozoma özgü sekanslama DANSR (seçili bölgelerin dijital analizi) kullanilarak gerçeklestirilebilir. Seçili bölgelerin dijital analizi, bir PCR sablonunu meydana getirmek için bir müdahale eden “köprü” oligonükleotidi vasitasiyla iki Iokusa özgü oligonükleotidin cfDNA'ya dayanan katenasyonu ile yüzlerce Iokusun es zamanli olarak miktarinin belirlenmesini saglar. Kromozoma özgü sekanslama, kromozoma özgü sekanslarda zenginlestirilen bir kütüphane üretilerek gerçeklestirilebilir.

Sekans Okumalari, sadece seçili bir kromozom seti için elde edilebilir. Sekans Okumalari, sadece kromozomlar 21, 18 ve 13 için elde edilebilir.

Haritalama okuma/ari Sekans okumalari haritalanabilir ve belirli bir nükleik asit bölgesine (örnegin bir kromozoma, bunun bir bölümüne ya da segmentine) haritalanan okuma sayisina sayim olarak atif edilir. Herhangi bir uygun haritalama yöntemi (örnegin, islem, algoritma, program, yazilim, modül ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonu) kullanilabilir. Haritalama islemlerinin belirli özellikleri buradan sonra tarif edilir.

Nükleotit sekansi okumalarinin haritalamasi (yani fiziksel genomik pozisyonu bilinmeyen bir fragmandan alinan sekans bilgisi) çesitli yollarla gerçeklestirilebilir ve siklikla elde edilen sekans okumalarinin bir referans genom içindeki bir eslestirme sekansi ile hizalanmasini içerir. Bu tip hizalamalarda, sekans Okumalari genel olarak bir referans sekansa hizalanir ve hizalananlar “haritalanmis”, “bir haritalanmis sekans okumasi” ya da “bir haritalanmis okuma” olarak tanimlanir. Bir haritalanmis sekansa bir “vurus” ya da “sayim” olarak atif edilebilir. Haritalanmis sekans Okumalari çesitli parametrelere göre birlikte gruplandirilabilir ve asagida ayrica detayli olarak tartisilan belirli bölümlere tayin edilebilir.

Burada kullanildigi gibi, “hizalanmis”, “hizalama” ya da “hizalanan” terimleri bir eslesme (örnegin %100 özdeslik) ya da kismi eslesme olarak tanimlanabilen iki ya da daha fazla nükleik asit sekansina atif eder. Hizalamalar manüel olarak ya da bir bilgisayarla (örnegin bir yazilim, program, modül ya da algoritma ile) gerçeklestirilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda Verilerinin Etkili Lokal Hizalamasi (ELAND) bilgisayar programi yer alir. Bir sekans okumasinin hizalanmasi, %100`lük bir sekans eslesmesi olabilir. Bazi durumlarda, bir hizalama %100'Iük bir sekans eslesmesinden daha azdir (yani mükemmel olmayan eslesme, kismi eslesme, kismi hizalama). Bir hizalama eslesme olabilir. Bir hizalama bir yanlis eslesmeyi içerebilir. Bir hizalama 1, 2, 3, 4 ya da 5 yanlis eslesmeyi içerebilir. Iki ya da daha fazla sekans herhangi bir zincir kullanilarak hizalanabilir. Bir nükleik asit sekansi, baska bir nükleik asit sekansinin ters tamamlayicisi ile hizalanabilir.

Her bir sekans okumasini bir bölüme haritalamak Için çesitli hesaplama yöntemleri kullanilabilir. Sekanslari hizalamak için kullanilabilen bilgisayar algoritmalarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda BLAST, BLITZ, FASTA, BOWTIE 1, BOWTlE 2, ELAND, MAQ, PROBEMATCH, SOAP ya da SEQMAP ya da bunlarin varyasyonlari ya da kombinasyonlari yer alir. Sekans Okumalari, bir referans genom içindeki sekanslarla hizalanabilir. Sekans Okumalari, örnegin GenBank, dbEST, dbSTS, EMBL (Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvari) ve DDBJ (Japonya DNA Veribankasi) gibi teknikte bilinen nükleik asit veri tabanlarindaki sekanslarda bulunabilir ve/veya hizalanabilir. BLAST ya da benzeri araçlar, bir sekans veri tabaninda tanimlanan sekanslari aramak için kullanilabilir. Ardindan tanimlanan sekanslari örnegin (burada daha sonra tarif edilen) uygun bölümlere ayirmak için arama sayilari kullanilabilir.

Bir okuma benzersiz bir sekilde ya da benzersiz olmayan bir sekilde bir referans genom içindeki bölümlere haritalanabilir. Bir okuma, referans genom içindeki tek bir sekans ile hizalanmasi halinde “benzersiz sekilde haritalanmis” olarak kabul edilir. Bir okuma, referans genom içindeki iki ya da daha fazla sekans ile hizalanmasi halinde “benzersiz olmayan sekilde haritalanmis” olarak kabul edilir. Benzersiz olmayan sekilde haritalanmis okumalar diger analizlere (örnegin nicellestirme) tabi tutulmayabilir. Belirli ve küçük derecede bir yanlis eslesme (0-1) referans genom ve haritalanan bireysel numunelerin Okumalari arasinda mevcut olabilen tekli nükleotit polimorfizmlerin sebebi sayilmasina izin verilebilir. Bir referans sekansa haritalanan bir okumanin hiçbir yanlis eslesme derecesine izin verilmeyebilir.

Burada kullanildigi gibi “referans genom” terimi, bir süjeden alinan tanimlanmis sekanslara atif etmek için kullanilabilen herhangi bir organizmanin ya da virüsün kismen ya da tamamen herhangi bir belirli bilinen, sekansli ya da karakterize edilmis genomuna atif edebilir. Örnegin insan sujeler ve ayrica birçok baska organizma için kullanilan bir referans genom www.ncbi.nlm.nih.gov adresinden Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezinden bulunabilir. Bir “genom” nükleik asit sekanslarinda ifade edilen bir organizmanin ya da virüsün komple genetik bilgilerine atif eder. Burada kullanildigi gibi, bir referans sekans ya da referans genom siklikla bir bireyden ya da çok sayida bireyden alinan bir birlestirilmis ya da kismen birlestirilmis genomik sekanstir.

Bir referans genom, bir ya da daha fazla bireyden alinan bir birlestirilmis ya da kismen birlestirilmis genomik sekans olabilir. Bir referans genom, kromozomlara tayin edilen sekanslari içerebilir.

Bir numune nükleik asidin bir hamile disiden alindigi durumlarda, bir referans sekans bazen fetüsten, fetüsün annesinden ya da fetüsün babasindan alinmaz ve burada buna bir “harici referans" olarak atif edilir. Bir anne referansi hazirlanabilir ve kullanilabilir. Hamile bir disiden alinan bir referans (“anne referans sekansi'l), bir harici referansa dayanarak hazirlandigi zaman neredeyse hiç fetal DNA'yi içermeyen hamile disiden alinan DNA'nin Okumalari siklikla harici referans sekansina haritalanir ve birlestirilir. Harici referans, hamile disiyle esasen ayni etnisiteye sahip bir bireye ait DNA`dan alinmis olabilir. Bir anne referans sekansi, anne genomik DNA'sini tamamen kaplamayabilir (örnegin anne genomik DNA'sinin yaklasik %50, %60, %70, genomik DNA sekansiyla mükemmel sekilde eslesmeyebilir (örnegin anne referans sekansi çoklu yanlis eslesmeleri içerebilir).

Haritalandirilabilme bir genomik bölge (örnegin bölüm, genomik bölüm, bölüm) için degerlendirilebilir. Haritalandirilabilme. örnegin 0. 1, 2 ya da daha fazla yanlis eslesmeyi içeren tipik olarak yanlis eslesmelerin belirtilen bir sayisina kadar bir referans genomun bir bölümüne bir nükleotit sekansi okumasini belirsiz olmayacak bir sekilde hizalama kabiliyetidir. Verilen bir genomik bölge için, beklenen haritalandirilabilme önceden ayarlanmis okuma uzunlugunun bir kayar pencere yaklasimi kullanilarak ve sonuçta elde edilen okuma seviyesi haritalandirilabilme degerlerinin ortalamasinin alinmasi yoluyla hesaplanabilir.

Benzersiz nükleotit sekansinin gerginlestirmelerini içeren genomik bölgeler bazen yüksek bir haritalandirilabilme degerine sahiptir.

Bölümler Haritalandirilan sekans Okumalari (yani sekans etiketleri) çesitli parametrelere göre birlikte gruplandirilabilir ve belirli bölümlere (örnegin bir referans genomun bölümlerine). Siklikla bireysel olarak haritalanan sekans Okumalari, bir numune içinde mevcut olan bir bölümü (örnegin bir bölümün varligini, yoklugunu ya da miktarini) tanimlamak için kullanilabilir. Bir bölümün miktari, numune içindeki daha büyük bir sekansin (örnegin bir kromozomun) miktarinin göstergesi olabilir. “Bölüm” terimine burada ayni zamanda bir “genomik kesit”, “depo”, da “genomik bölüm” olarak da atif edilebilir. Bir bölüm, bütün bir kromozom, bir kromozom segmenti, bir referans genomun segmenti, çoklu kromozomlari kapsayan bir segment, çoklu kromozom segmentler ve/veya bunlarin kombinasyonlari olabilir. Bir bölüm, spesifik parametrelere (örnegin göstergelere) dayanarak önceden tanimlanabilir. Bir bölüm, bir genomun bölümlere ayrilmasina (örnegin büyüklüge, GC içerigine, bitisik bölgelere, gelisigüzel tanimlanmis bir büyüklüge sahip bitisik bölgelerine ve benzerlerine göre ayrilmasina) dayanarak gelisigüzel ya da gelisigüzel olmayan bir sekilde tanimlanabilir. Bölümler, ayrik genomik depolardan, önceden belirlenmis uzunlukta sirali sekanslara sahip genomik depolardan, degisken boyutlu depolardan, düzlestirilmis bir kapsam haritasinin nokta bazli görünüslerinden ve/veya bunlarin bir kombinasyonundan seçilebilir.

Bir bölüm, örnegin sekansin uzunlugunu ya da özel bir unsurunu ya da unsurlarini içeren bir ya da daha fazla parametreye dayanarak tasvir edilebilir.

Bölümler, teknikte bilinen ve burada tarif edilen herhangi bir uygun kriter kullanilarak seçilebilir, filtrelenebilir ve/veya göz ardi edilebilir. Bir bölüm genomik sekansin belirli bir uzunluguna bagli olabilir. Bir yöntem, çok sayida bölümün çoklu haritalanmis sekans okumalarinin analizini içerebilir. Bölümler yaklasik olarak ayni uzunlukta olabilir ya da bölümler farkli uzunluklarda olabilir.

Bölümler yaklasik olarak esit uzunlukta olabilir. Farkli uzunluklarda bölümler ayarlanabilir ya da tartilabilir. Bir bölüm yaklasik 10 kilobaz (kb) ila yaklasik 20 kb ila yaklasik 70 kb, yaklasik 40 kb ila yaklasik 60 kb olabilir. Bir bölüm olabilir. Bir bölüm sekansin devamli ilerlemeleri ile sinirli degildir. Bu yüzden bölümler devamli ve/veya devamli olmayan sekanslardan yapilmis olabilir. Bir bölüm tek bir kromozoma sinirli degildir. Bazi yapilandirmalarda, bir bölüm bir kromozomun tümünü ya da bir bölümünü ya da iki ya da daha fazla kromozomun tümünü ya da bir bölümünü içerir. Bölümler bir, iki ya da daha fazla tam kromozomu kapsayabilir. Ek olarak bölümler, çoklu kromozomlarin birlestirilmis ya da ayrilmis bölgelerini kapsayabilir.

Bölümler, örnegin bir genetik varyasyonun degerlendirildigi bir kromozom gibi (örnegin kromozomlar 13, 18 ve/veya 21'in bir anöploidi ya da bir cinsiyet kromozomu gibi) bir ilgili kromozom Içindeki belirli kromozom segmentleri olabilir. Bir bölüm ayni zamanda bir patojenik (örnegin bakteriyel, fungal ya da viral) genom ya da bunun fragmani olabilir. Bölümler genler, gen fragmanlari, düzenleyici sekanslar, intronlar, eksonlar ve benzerleri olabilir.

Bir genom (örnegin insan genomu) belirli bölgelerin bilgi içerigine dayanarak bölümlere ayrilabilir. Bir genomun bölümlere ayrilmasi genom boyunca benzer bölgeleri (örnegin ayni ya da benzer bölgeleri ya da sekanslari) yok edebilir ve sadece benzersiz bölgeleri tutabilir. Bölümlere ayirma esnasinda çikarilan bölgeler tek bir kromozom içinde olabilir ya da çoklu kromozomlari kapsayabilir.

Bölümlere ayrilmis bir genom kirpilabilir ve daha süratli hizalama için optimize edilebilir ve siklikla benzersiz olarak tanimlanabilir sekanslara odaklanilmasina izin verir.

Bölümlere ayirma benzer bölgeleri asagi dogru agirliklandirabilir. Bir bölümün asagi dogru agirliklandirilmasi asagida daha detayli olarak açiklanmistir.

Bir genomun kromozomlarin ötesine geçen bölgelere bölünmesi siniflandirma baglaminda üretilen bilgi kazanimina bagli olabilir. Örnegin bilgi içerigi, teyit edilmis normal ve anormal suje gruplarini (örnegin sirasiyla öploit ve trisomi süjelerini) birbirlerinden ayirt etmek için belirli genomik Iokasyonlarin önemini ölçen bir p-degeri profili kullanilarak nicellestirilebilir. Bir genomun kromozomlarin ötesine geçen bölgelere bölünmesi örnegin etiketleri hizalamada sürat/uygunluk, GC içerigi (örnegin yüksek ya da düsük GC içerigi), GC içeriginin bütünlügü, sekans içeriginin diger ölçümleri (örnegin bireysel nükleotitlerin fraksiyonu, pirimidinlerin ya da purinlerin fraksiyonu, dogala karsi dogal olmayan nükleik asitlerin fraksiyonu, metillenmis nükleotitlerin fraksiyonu ve CpG içerigi), metilasyon durumu, dupleks ergitme sicakligi, sekanslama ya da PCR'ye yatkinlik, bir referans genomun bireysel bölümlerine tayin edilen belirsizlik degeri ve/veya özel unsurlar için bir hedeflenmis arastirma gibi herhangi baska bir kritere dayanabilir.

Bir kromozomun bir “segment” genel olarak bir kromozomun parçasidir ve tipik olarak bir kromozomun bir bölümden farkli bir parçasidir. Bir kromozomun bir segmenti bazen bir kromozomun bir bölümden farkli bir bölgesindedir, bazen bir polinükleotiti bir bölüm ile paylasmaz ve bazen bir bölüm olan bir polinükleotiti içerir. Bir kromozom segmenti siklikla bir bölümden daha fazla sayida nükleotit içerir (örnegin bir segment bazen bir bölümü içerir) ve bazen bir kromozomun bir segmenti bir bölümden daha az sayida nükleotit içerir (örnegin bir segment bazen bir bölüm içindedir).

Bölümlerin Filtrelenmesi ve/veya Seçilmesi Bölümler bazen burada tarif edilen ya da teknikte bilinen bir ya da daha fazla unsura, parametreye, kritere ve/veya yönteme göre islenir (örnegin normallestirilir, filtrelenir, seçilir veya bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yapilir). Bölümler herhangi uygun bir yönteme ve herhangi uygun bir parametreye göre islenebilir. Bölümleri filtrelemek ve/veya seçmek için kullanilabilen unsurlarin ve/veya parametrelerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda sayimlar, kapsam, haritalandirilabilme, degiskenlik, bir belirsizlik seviyesi, guanin-sitozin (GC) içerigi, CCF fragman uzunlugu ve/veya okuma uzunlugu (örnegin bir fragman uzunlugu orani (FLR), bir fetal oran istatistigi (FRS)), DNazeI-hassasiyet, metilasyon durumu, asetilasyon, histon dagilimi, kromatin yapisi ya da bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir.

Bölümler burada listelenen ya da tarif edilen bir unsur ya da parametre ile korelasyon kuran herhangi bir uygun unsura ya da parametreye göre filtrelenebilir ve/veya seçilebilir. Bölümler (örnegin çogul numunelere göre tek bir bölüm için belirlendigi gibi) bir bölüme özgü olan unsurlara ya da parametrelere ve/veya (örnegin bir numune içindeki çogul bölümler için belirlendigi gibi) bir numuneye özgü olan unsurlara ya da parametrelere göre filtrelenebilir ve/veya seçilebilir. Bölümler nispeten düsük haritalanabilirlige, nispeten yüksek degiskenlige, yüksek bir belirsizlik seviyesine, nispeten uzun CCF fragman uzunluklarina (örnegin düsük FRS'ye, düsük FLR'ye), tekrar eden sekanslarin nispeten büyük fraksiyonuna, yüksek GC içerigine, düsük GC içerigine, düsük sayimlara, sifir sayimlara, yüksek sayimlara ve bunlarin benzerlerine ya da kombinasyonlarina göre filtrelenebilir ve/veya çikarilabilir. Bölümler (örnegin bölümlerin bir alt seti) uygun bir haritalanabilirlik, degiskenlik seviyesine, belirsizlik seviyesine, tekrar eden sekanslarin fraksiyonuna, sayima, GC içerigine ve bunlarin benzerlerine ya da kombinasyonlarina göre seçilebilir.

Bölümler (örnegin bir bölüm alt seti) nispeten kisa CCF fragman uzunluklarina (örnegin yüksek FRS, yüksek FLR) göre seçilebilir. Bölümlere haritalanan sayimlar ve/veya okumalar bazen, bölümlerin (örnegin bölümlerin bir alt setinin) filtrelenmesi ya da seçilmesi öncesinde ve/veya sonrasinda islenir (örnegin normallestirilir). Bölümlere haritalanan sayimlar ve/veya okumalar, bölümlerin (örnegin bölümlerin bir alt setinin) filtrelenmesi ya da seçilmesi öncesinde ve/veya sonrasinda islenmeyebilir.

Herhangi bir uygun sayida numuneden alinan sekans Okumalari, burada tarif edilen bir ya da daha fazla kriteri, parametreleri ve/veya unsurlari karsilayan bir bölüm alt setini tanimlamak için kullanilabilir. Bazen çok sayida hamile disiden alinan bir numune grubundan elde edilen sekans Okumalari kullanilir. Çok sayida hamile disinin her birinden alinan bir ya da daha fazla numune (örnegin her bir hamile disiden alinan 1 ila yaklasik 20 numune (örnegin yaklasik 2, 3, 4, çalisilabilir ve uygun bir sayida hamile disi (örnegin yaklasik 2 ila yaklasik disiden alinan ayni test numunelerinden elde edilen sekans Okumalari, referans genomdaki bölümlere haritalanir ve bölümlerin alt setini üretmek için kullanilir.

Hamile bir disiden alinan dolasimdaki hücresiz nükleik asit fragmanlari (CCF fragmanlari) genel olarak fetal hücrelerden (yani fetal fragmanlardan) kaynaklanan nükleik asit fragmanlarini ve anne hücrelerinden kaynaklanan nükleik asit fragmanlarini (yani anne fragmanlarini) içerir. Bir fetüsten kaynaklanan CCF fragmanlarindan türetilen sekans okumalarina burada “fetal okumalar” olarak atif edilir. Bir fetüs tasiyan bir hamile disinin (örnegin bir annenin) genomundan kaynaklanan CCF fragmanlarindan türetilen sekans okumalarina burada “anne Okumalari” olarak atif edilir. Fetal okumalarin elde edildigi CCF fragmanlarina burada fetal sablonlar olarak atif edilir ve anne okumalarinin elde edildigi CCF fragmanlarina burada anne sablonlari olarak atif Ayni zamanda CCF fragmanlarinda, fetal fragmanlarin nispeten kisa (örnegin yaklasik 200 baz çifti ya da daha azi uzunlugunda) oldugu ve anne fragmanlarinin bu kadar kisa fragmanlari ve nispeten daha uzun fragmanlari içerdigi gözlemlenmistir. Nispeten kisa fragmanlardan elde edilen önemli bir miktarda okumanin haritalandigi bir bölüm alt seti seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin, bu tip bölümlere haritalanan okumalarin fetal okumalar için zenginlestirilmesi beklenir, bu sayede bir fetal genetik analizin (örnegin bir fetal genetik varyasyonun (örnegin fetal kromozom anöploidinin (örnegin T21, T18 ve/veya T13) varliginin ya da yoklugunun saptanmasinin)) dogrulugu iyilestirilebilir.

Bir fetal genetik analiz bir okuma alt setine dayali oldugu zaman önemli bir sayida okuma siklikla göz önüne alinmaz. Bir fetal genetik analiz için seçilen bir bölüm alt setine haritalanan bir okuma alt setinin seçilmesi ve seçilmeyen bölümlerdeki okumalarin çikarilmasi örnegin varyansin artmasi sebebiyle genetik analizin dogrulugunu azaltabilir. Bir sujeden ya da numuneden elde edilen sekanslama okumalarinin yaklasik %30,u ila yaklasik %70'i (örnegin için bir bölüm alt setinin seçilmesi üzerine göz önüne alinmayabilir. Bir sujeden ya da numuneden elde edilen sekanslama okumalarinin yaklasik %30,u ila bir fetal genetik analiz için kullanilan bir bölüm alt setine haritalanabilir.

Bu yüzden teori ile sinirlandirilmaksizin, bir fetal genetik analiz için genel olarak fetal okuma zenginlestirmesi ile iliskilendirilmis arttirilmis dogruluk ve okuma veri miktarinin azalmasi (örnegin bölümlerin ve/veya okumalarin çikarilmasi) ile iliskilendirilmis azaltilmis dogruluk arasinda bir degis tokus vardir. Bir yöntem, bir fetal genetik analizin dogrulugunu iyilestiren ya da önemli oranda azaltmayan, fetal nükleik asitten alinan okumalar (örnegin fetal okumalar) için zenginlestirilen bir bölüm alt setinin seçilmesini içerebilir. Bu bariz degis tokusa ragmen, burada tarif edildigi gibi nispeten kisa fragmanlardan alinan okumalarin önemli bir bölümüne haritalanan bir bölüm alt setinin kullanilmasinin fetal genetik analizlerin dogrulugunu iyilestirebildigi tespit edilmistir.

Bir bölüm alt seti, CCF fragmanlarindan alinan okumalara göre seçilebilir, burada bir bölüme haritalanan okumalar seçilen bir fragman uzunlugundan daha az bir uzunluga sahiptir. Bazen bir bölüm alt seti, bu kriterleri yerine getirmeyen bölümlerin filtrelenmesi ile seçilir. Bir bölüm alt seti, bir bölüme haritalanan nispeten kisa CCF fragmanlarindan (örnegin yaklasik 200 ya da daha az baz çiftinden) türetilen okuma miktarina göre seçilebilir. Seçilen bir fragman uzunlugundan (örnegin bir birinci seçilen fragman uzunlugundan) daha az bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen önemli bir okuma miktarinin haritalandigi bölümleri tanimlamak ve/veya seçmek için herhangi bir uygun yöntem kullanilabilir. Seçilen bir fragman uzunlugundan daha az bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlari siklikla nispeten kisa CCF fragmanlaridir ve bazen seçilen fragman uzunlugu yaklasik 200 ya da daha az baz çiftidir 80 baz uzunlugundaki CCF fragmanlar). Bir CCF fragmaninin uzunlugu fragmandan türetilen iki ya da daha fazla okumanin (örnegin bir çifte uçlu okuma) bir referans genoma haritalanmasi ile belirlenebilir (örnegin sonuç çikarilabilir ya da çikarim yapilabilir). Örnegin bir CCF fragmanindan türetilen çifte uçlu okumalar için, okumalar bir referans genoma haritalanabilir, haritalanan okumalar arasindaki genomik sekansin uzunlugu belirlenebilir ve iki okuma uzunlugunun ve okumalar arasindaki genomik sekans uzunlugu CCF fragmaninin uzunluguna esittir. CCF fragman sablonunun uzunlugu bazen dogrudan fragmandan türetilen bir okumanin (örnegin tek uçlu okumanin) uzunlugundan tespit edilir.

Seçilen bir fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan alinan okumalarin önemli bir miktarina sahip olan bir bölüm alt seti, bir birinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen haritalanan okuma miktarinin, bir ikinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen haritalanan okuma miktarindan daha fazla olup olmamasina göre seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Seçilen bir fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan alinan okumalarin önemli bir miktarina sahip olan bir bölüm alt seti, bir bölüm için birinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen haritalanan okuma miktarinin, analiz edilen bölümler için bir ikinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen haritalanan okuma miktarinin averajindan, ortalamasindan ya da orta degerinden daha fazla olup olmamasina göre seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Seçilen bir fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen önemli bir okuma miktarina sahip olan bir bölüm alt seti, her bir bölüm için belirlenen bir fragman uzunlugu oranina (FLR) dayanarak seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Burada bir “fragman uzunlugu oranina" ayni zamanda bir fetal oran istatistigi (FRS) olarak atif edilir.

Bir FLR kismen, seçilen bir fragman uzunlugundan daha kisa olan CCF fragmanlarindan elde edilen bir bölüme haritalanan okuma miktarina göre belirlenebilir. Bir FLR degeri siklikla bir Xiin Yiye bir orani olabilir, burada X, bir birinci seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir ve Y, bir ikinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir. Bir birinci seçilen fragman uzunlugu siklikla, bir ikinci seçilen fragman uzunlugundan bagimsiz olarak seçilir ve tam tersi de geçerlidir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu tipik olarak birinci seçilen fragman uzunlugundan daha büyüktür. Bir birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 200 baz ya da daha azi ila yaklasik 30 baz ila daha azi arasindadir. Birinci seçilen baz uzunlugunda olabilir. Bir birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 170 ila yaklasik 130 baz arasinda olablir ve bazen yaklasik 160 ila yaklasik 140 baz arasindadir. Bir ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 2000 baz ila yaklasik 200 baz arasinda olabilir. Bir ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 1000, uzunlugunda olabilir. Birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 140 ila yaklasik 160 baz arasinda (örnegin yaklasik 150 baz) olabilir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 500 ila yaklasik 700 baz arasinda (örnegin yaklasik 600 baz) olabilir. Birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 150 baz olabilir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 600 baz olabilir.

Bir FLR çoklu FLR degerlerinin bir averaji, ortalamasi ya da orta degeri olabilir. Örnegin, bazen verilen bir bölüm için bir FLR (i) iki ya da daha fazla test numunesi, (ii) iki ya da daha fazla suje, ya da (iii) iki ya da daha fazla test numunesi ve iki ya da daha fazla suje için FLR degerlerinin bir averaji, ortalamasi ya da orta degeridir. Bir FLR averaji, ortalamasi ya da orta degeri, bunun bir genomunun, kromozomunun ya da segmentinin iki ya da daha fazla bölümünün FLR degerlerinden türetilebilir. Bir FLR averaji, ortalamasi ya da orta degeri bir belirsizlik (örnegin standart sapma, ortalama mutlak sapma) ile iliskili Olabilir.

Bir bölüm alt seti bir ya da daha fazla FLR degerine (örnegin bir ya da daha fazla FLR degerinin bir kiyaslamasina) göre seçilebilir ve/veya tanimlanabilir.

Bir bölüm alt seti bir FLR degerine ve bir esige (örnegin bir FLR degeri ve bir esigin bir kiyaslamasina) göre seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Verilen bir bölümden türetilen bir FLR averaji, ortalamasi ya da orta degeri, bir genomunun, kromozomunun ya da segmentinin iki ya da daha fazla bölümünden türetilen FLRinin bir averaji, ortalamasi ya da orta degeri ile kiyaslanabilir. Örnegin bazen verilen bir bölümün bir averaj FLRtsi, verilen bir bölümün bir orta deger FLR'si ile kiyaslanir. Bir bölüm, bir bölüm için belirlenen bir FLR averajina, ortalamasina ya da orta degerine göre ve bir bölümler toplulugu (örnegin bir genomdan, kromozomdan ya da bunlarin segmentinden elde edilen bölüm) için belirlenen bir FLR averajina, ortalamasina ya da orta degerine göre seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Bir bölümün bir averaj FLR,si bir orta deger FLRfye göre belirlenen belirli bir esigin altinda olabilir ve (örnegin bir fetal genetik analizde) bu bölüm göz önüne alinmaz. Bir bölümün bir averaji, ortalama ya da orta deger FLR'si bir genomun, kromozomun ya da segmentinin bir averaj, ortalama ya da orta deger FLR'sine göre teSpit edilen belirli bir esigin üzerinde olabilir ve (örnegin, bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu tespit edilirken) bölüm göz önüne alinacak bir bölüm alt setine göre seçilir ve/veya eklenir. Bir bölümün FLR'si, yaklasik 0,15 ila yaklasik 0,30'a (örnegin 0,27, 0,28, 0,29) esit ya da bundan daha fazla olabilir ve bölüm isleme alinmak (örnegin bir fetal genetik analiz için bir bölüm alt setine eklenmek ya da dahil edilmek) üzere seçilir. Bir bölüm için bir FLR yaklasik 0,20 ila yaklasik 0,10'a da bundan daha az olabilir ve bölüm islemden çikarilir (örnegin filtrelenir).

Bazen bir alt setteki bölümler kismen, seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan CCF fragmanlarindan elde edilen okumalarin önemli bir miktarinin bir bölüme (örnegin bir FLR'ye göre) haritalanip haritalanmamasina göre seçilir ve/veya tanimlanir. Bir alt setteki bölümler, seçilen fragman uzunlugundan daha kisa fragman uzunluklarindan haritalanan sekans okumalarinin miktarina ek olarak bir ya da daha fazla karakteristige ya da kritere göre seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Bir bölüm alt seti seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan CCF fragmanlarindan elde edilen okumalarin önemli bir miktarinin bir bölüme (örnegin bir FLR`ye göre) haritalanip haritalanmamasina ve bir ya da daha fazla baska unsura göre seçilir ve/veya tanimlanir. Diger unsurlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda, bir genom, kromozom ya da bunlarin segmenti ve/veya bir ya da daha fazla bölüm içindeki ekson sayisi ve/veya GC içerigi yer alir. Buna göre, seçilen fragman uzunlugundan daha kisa bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan elde edilen okumalarin önemli bir miktarinin bir alt set için bir bölüme (örnegin bir FLR'ye göre) haritalanip haritalanmamasina göre seçilen ve/veya tanimlanan bölümler bazen ayrica bölümün GC içerigine ve/veya bölümdeki ekson sayisina göre seçilir ya da çikarilir. Bölüm içindeki GC içeriginin ve/veya eksonsayimlarinin bölümün bir FLR'si ile korele olmamasi halinde bir bölüm seçilemez ya da islemden çikarilir (örnegin filtrelenir).

Bir bölüm alt seti burada tarif edilen bir ya da daha fazla özel kriteri karsilayan bölümlerden meydana gelebilir, esasen meydana gelebilir ya da bu bölümleri içerebilir (örnegin bölümler bir belirli degere esit ya da bundan daha büyük olan bir FLR ile karakterize edilir). Bir kriteri karsilamayan bölümler, örnegin bir fetal genetik analizin dogrulugunu arttirmak için kriteri karsilayan bir bölüm alt setine dahil edilebilir. Bir kritere (örnegin belirli bir degere esit ya da bundan büyük bir FLR olmasina) göre seçilen bölümlerden “esasen meydana gelen” bir bölüm alt setinde, bölümlerin yaklasik %90 ya da daha fazlasi (örnegin yaklasik %91, karsilayabilir ve bölümlerin yaklasik %10'u ya da daha azi (örnegin yaklasik %9, karsilamayabilir.

Bölümler herhangi bir uygun yöntem ile seçilebilir ve/veya filtrelenebilir.

Bölümler verilerin, grafiklerin, plotlarin ve/veya tablolarin görsel incelemesine göre seçilebilir. Bölümler, bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir sistem ya da bir makine tarafindan (örnegin kismen) seçilebilir ve/veya filtrelenebilir. Bölümler içine uygulanabilir bir programin kaydedildigi bilgisayarda okunabilir geçici olmayan bir depolama ortami tarafindan (örnegin kismen) seçilebilir ve/veya filtrelenebilir, burada program bir mikro islemciye seçme ve/veya filtreleme islemlerini gerçeklestirmesi için talimat verir.

Burada tarif edilen yöntemlerle seçilen bir bölüm alt seti, bir fetal genetik analizde farkli sekillerde kullanilabilir. Bir numuneden türetilen okumalar, burada tarif edilen bölümlerin önceden seçilmis bir alt seti kullanilarak ve bir referans genomdaki bölümlerin tümünü ya da çogunlugunu kullanmayarak bir haritalama isleminde kullanilabilir. Önceden seçilmis bölüm alt setine haritalanan bu okumalar, siklikla bir fetal genetik analizin diger adimlarinda kullanilir ve önceden seçilmis bölüm alt setine haritalanmayan okumalar siklikla bir fetal genetik analizin diger adimlarinda kullanilmaz (örnegin haritalanmayan okumalar çikarilir ya da filtrelenir).

Bir numuneden türetilen sekans Okumalari, bir referans genomun bütün ve çogu bölümüne haritalanabilir ve burada tarif edilen bölümlerin önceden seçilmis bir alt seti de bunun ardindan seçilir. Bölümlerin seçilen bir alt setinden elde edilen okumalar siklikla bir fetal genetik analizin diger adimlarinda kullanilir. Ikinci bahsi geçen durumlarda, seçilmeyen bölümlerden elde edilen okumalar siklikla bir fetal genetik analizin diger adimlarinda kullanilmaz (örnegin, seçilmeyen bölümlerdeki okumalar çikarilir ya da filtrelenir).

Sayimlar Seçilen bir unsura ya da degiskene dayanarak haritalanan ya da bölümlere ayrilan sekans Okumalari, bir ya da daha fazla bölüme (örnegin bir referans genomun bölümüne) haritalanan okuma sayilarini belirlemek için nicellestirilebilir. Bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin miktari sayimlar terimi (örnegin bir sayim) ile adlandirilabilir. Siklikla bir sayim bir bölüm ile iliskilendirilmistir. Iki ya da daha fazla bölüm (örnegin bir bölüm seti) için sayimlar matematiksel olarak manipüle edilebilir (örnegin averaji alinabilir, eklenebilir, normallestirilebilir ve bunlarin benzerleri ya da bir kombinasyonu).

Bir sayim, bir bölüme haritalanan (yani bölümle iliskilendirilen) sekans okumalarinin bazilarindan ya da tümünden belirlenebilir. Bir sayim, haritalanan sekans okumalarinin önceden tanimli bir alt setinden belirlenebilir. Haritalanan sekans okumalarinin önceden tanimli alt setleri herhangi bir uygun unsur ya da degisken kullanilarak tanimlanabilir ya da seçilebilir. Haritalanan sekans okumalarinin önceden tanimli alt setleri 1 ila n sekans okumasini içerebilir, burada n, bir test sujesinden ya da referans suje numunesinden üretilen bütün sekans okumalarinin toplamina esit bir sayiyi temsil eder.

Bir sayim, teknikte bilinen uygun bir yöntem, operasyon ya da matematiksel islem ile islenen ya da manipüle edilen sekans okumalarindan türetilebilir. Bir sayim (örnegin sayimlar) uygun bir yöntem, operasyon ya da matematiksel islem ile belirlenebilir. Bir sayim bir bölüm ile iliskilendirilen sekans okumalarindan türetilebilir, burada sekans okumalarinin bazilari ya da tümü agirliklandirilir, çikarilir, filtrelenir, normallestirilir, ayarlanir, ortalamasi alinir, bir ortalama olarak türetilir, eklenir ya da bunlarin bir kombinasyonu ile çikartma yapilir ya da islenir. Bir sayim ham sekans okumalarindan ve/veya filtrelenmis sekans okumalarindan türetilebilir. Bir sayim degeri bir matematiksel islem ile belirlenebilir. Bir sayim degeri bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin bir averaji, ortalamasi ya da toplami olabilir. Siklikla bir sayim, sayimlarin bir ortalama sayisidir. Bir sayim bir belirsizlik degeri ile iliskilendirilebilir.

Sayimlar manipüle edilebilir ya da dönüstürülebilir (örnegin, normallestirilebilir, birlestirilebilir, eklenebilir, filtrelenebilir, seçilebilir, ortalamasi alinabilir, bir ortalama olarak türetilebilir ve bunlarin benzerleri ya da bir kombinasyonu olabilir). Sayimlar normallestirilmis sayimlar üretmek için dönüstürülebilir.

Sayimlar teknikte bilinen ve/veya burada tarif edilen bir yöntem ile islenebilir (örnegin normallestirilebilir) (örnegin bölümlü normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ve dogrusal olmayan en az kareler regresyonu, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM, cQn ve/veya bunlarin kombinasyonlari gerçeklestirilebilir).

Sayimlar (örnegin ham, filtrelenmis ve/veya normallestirilmis sayimlar) bir ya da daha fazla seviyeye islenebilir ve normallestirilebilir. Seviyeler ve profiller buradan itibaren daha detayli olarak tarif edilir. Sayimlar bir referans seviyeye islenebilir ve/veya normallestirilebilir. Referans seviyeleri burada daha sonra tarif edilmistir. Bir seviyeye göre islenmis sayimlar (örnegin islenmis sayimlar) bir belirsizlik degeri (örnegin bir hesaplanmis varyans, bir hata, standart sapma, Z-skoru, p-degeri, ortalama mutlak sapma ve benzeri) ile iliskilendirilebilir. Bir belirsizlik degeri bir seviyenin üzerindeki ve altindaki bir araligi tanimlayabilir.

Bir sapma degeri bir belirsizlik degeri yerine kullanilabilir ve sapma ölçümlerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda standart sapma, ortalama mutlak sapma, ortanca mutlak sapma, standart skor (örnegin, Z-skoru, Z-skoru, normal skor, standartlastirilmis degisken) ve benzerleri yer alir.

Sayimlar bir fetüs tasiyan bir hamile disiden alinan bir nükleik asit numunesinden siklikla elde edilir. Siklikla bir ya da daha fazla bölüme haritalanan nükleik asit sekanslarinin sayimlari hem fetüsü hem de fetüsün annesinin (örnegin bir hamile disi süjenin) temsilcisi olan sayimlardir. Bir bölüme haritalanan sayimlarin bazilari, bir fetal genomdan alinabilir ve ayni bölüme haritalanan sayimlarin bazilari bir anne genomundan alinabilir.

Veri Islemi ve Normal/estirme Sayimi yapilmis olan haritalanan sekans okumalarina burada ham veri olarak atif edilir çünkü veri, manipüle edilmemis sayimlari (örnegin ham sayimlari) temsil eder. Bir veri setindeki sekans okuma verileri ayrica islenebilir (örnegin matematiksel ve/veya istatistiksel olarak manipüle edilebilir) ve/veya bir çikti saglanmasini kolaylastirmak için görüntülenebilir. Veri setleri, yani daha büyük veri setleri, daha fazla analizi kolaylastirmak için ön islemden yararlanabilir. Veri setlerinin ön islemleri bazen fazlalik ve/veya bilgilendirici olmayan bölümlerin ya da bir referans genomun bölümlerinin (örnegin bilgilendirici olmayan verileri içeren bir referans genomun bölümlerinin, fazlalik haritalanmis okumalarin, sifir orta deger sayilarini içeren bölümlerin, fazla temsil edilmis ya da az temsil edilmis sekanslarin) çikarilmasini içerir. Teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin, veri islemesi ve/veya ön islemesi (i) gürültülü verileri uzaklastirabilir, (ii) bilgilendirici olmayan verileri uzaklastirabilir, (iii) fazlalik verileri uzaklastirabilir, (iv) daha büyük veri setlerinin kompleksitesini azaltabilir ve/veya (v) verilerin bir formdan bir ya da daha fazla baska forma dönüstürülmesini kolaylastirabilir. Veriler ya da veri setleri ile ilgili olarak kullanildigi zaman “ön islem” ve “islem” terimlerine topluca burada “islem” olarak atif edilir. Islem, daha fazla analize daha müsait olan verileri saglayabilir ve bir çikti üretebilir. Bir ya da daha fazla ya da bütün islem yöntemleri (örnegin normallestirme yöntemleri, bölüm filtreleme, haritalama, validasyon ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari), bir islemci, bir mikro islemci, bellek ile baglantili olarak bir bilgisayar ve/veya bir mikro islemci kontrollü makine tarafindan gerçeklestirilebilir.

Burada kullanildigi gibi “gürültülü veri” terimi (a) analiz edildigi ya da çizildigi zaman veri noktalari arasindan önemli oranda bir varyansa sahip olan verilere, (b) önemli (örnegin 3'ten fazla standart sapmaya) bir standart sapmaya sahip olan verilere, (c) ortalamada önemli bir standart hataya sahip olan verilere ve yukaridakilerin benzerlerine ve kombinasyonlarina atif eder. Gürültülü veri bazen baslangiç materyalinin (örnegin nükleik asit numunesinin) niceligine ve/veya niteligine göre meydana gelir ve bazen sekans okumalarini üretmek için kullanilan DNAlnin hazirlanmasi ya da çogaltilmasi islemlerinin parçasi olarak meydana gelir. Gürültü, PCR-bazli yöntemler kullanilarak hazirlandigi zaman asiri temsil edilen belirli sekanslardan kaynaklanabilir. Burada tarif edilen yöntemler gürültülü veri katkisini azaltabilir ya da yok edebilir ve bu nedenle saglanan çikti üzerinde gürültülü verinin etkisini azaltabilir.

Burada kullanildigi gibi “bilgilendirici olmayan veri”, “bir referans genomun bilgilendirici olmayan bölümleri” ve “bilgilendirici olmayan bölümler” terimleri, önceden belirlenmis esik degerinden önemli oranda farkli olan ya da önceden belirlenmis bir limit deger araliginin disinda kalan bölümlere ya da bunlardan türetilen verilere atif eder. Burada “esik" ve “esik degeri” terimleri, bir nitelendirici veri seti kullanilarak hesaplanan ve bir genetik varyasyonun (örnegin bir kopya sayisi varyasyonunun, bir anöploidinin, bir kromozomal aberasyonun ve benzerlerinin) bir tani limiti olarak islev gören herhangi bir sayiya atif eder. Bir esik, burada tarif edilen yöntemler ile elde edilen sonuçlarla asilabilir ve bir süjeye bir genetik varyasyon teshisi konabilir (örnegin trisomi 21). Bir esik degeri ya da deger araligi siklikla (örnegin bir referanstan ve/veya süjeden alinan) sekans okuma verilerinin matematiksel ve/veya istatistiksel olarak manipüle edilmesi ile hesaplanabilir ve sekans okuma verileri bir esik degerini üretmek için manipüle edilebilir ya da deger araligi (örnegin bir referanstan ve/veya süjeden alinan) sekans okuma verileri olabilir. Bir belirsizlik degeri tespit edilebilir. Bir belirsizlik degeri genel olarak varyans ya da hata ölçümüdür ve herhangi bir uygun varyans ya da hata ölçümü olabilir. Bir belirsizlik degeri bir standart sapma, standart hata, hesaplanmis varyans, p- degeri ya da ortalama mutlak sapma (MAD) olabilir. Bir belirsizlik degeri Örnek 4'teki bir formüle göre hesaplanabilir.

Burada tarif edilen veri setlerini islemek için herhangi bir uygun prosedür kullanilabilir. Veri setlerinin islenmesi için kullanima uygun prosedürlerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda, filtreleme, normallestirme, agirliklandirma, pik yüksekliklerinin takip edilmesi, pik alanlarinin takip edilmesi, pik uçlarin takip edilmesi, alan oranlarinin belirlenmesi, verilerin matematiksel olarak islenmesi, verilerin istatistiksel olarak islenmesi, istatistiksel algoritmalarin uygulanmasi, sabit degiskenler ile analiz, optimize edilmis degiskenlerle analiz, ek islem için örüntüleri ya da yönelimleri tanimlamak için verilerin grafiginin çizilmesi ve yukaridakilerin benzerleri ve kombinasyonlari yer alir. Veri setleri çesitli unsurlara (örnegin, GC içerigi, fazlalik haritalanmis okumalar, sentrometre bölgeleri, telomer bölgeleri ve bunlarin benzerleri ve kombinasyonlari) ve/veya degiskenlere (örnegin, fetal cinsiyet, annenin yasi, anne ploidisi, fetal nükleik asidin yüzde katkisi ve bunlarin benzerleri veya kombinasyonlari) dayanilarak islenebilir. Burada tarif edildigi gibi veri setlerinin islenmesi büyük ve/veya kompleks veri setlerinin kompleksitesini ve/veya boyutsalligini azaltabilir. Bir kompleks veri setinin sinirlayici olmayan bir örnegi, bir ya da daha fazla test süjesinden ve farkli yaslara ve etnik kökenlere sahip çok sayida referans süjeden üretilen sekans okuma verilerini içerir. Veri setleri her bir test ve/veya referans süje için binlerce ila milyonlarca sekans okumasini içerebilir.

Veri islemi herhangi bir sayidaki adimla gerçeklestirilebilir. Örnegin veriler tek bir islem prosedürü kullanilarak islenebilir ve veriler 1 ya da daha fazla, 5 ya da daha fazla, 10 ya da daha fazla ya da 20 ya da daha fazla islem adimi (örnegin, 1 ya da daha fazla islem adimi, 2 ya da daha fazla islem adimi, 3 ya da daha fazla islem adimi, 4 ya da daha fazla islem adimi, 5 ya da daha fazla islem adimi, 6 ya da daha fazla islem adimi, 7 ya da daha fazla islem adimi, 8 ya da daha fazla islem adimi, 9 ya da daha fazla islem adimi. 10 ya da daha fazla islem adimi, 11 ya da daha fazla islem adimi, 12 ya da daha fazla islem adimi, 13 ya da daha fazla islem adimi, 14 ya da daha fazla islem adimi, 15 ya da daha fazla islem adimi, 16 ya da daha fazla islem adimi, 17 ya da daha fazla islem adimi, 18 ya da daha fazla islem adimi, 19 ya da daha fazla islem adimi, ya da 20 ya da daha fazla islem adimi) kullanilarak islenebilir. Islem adimlari iki ya da daha fazla kez tekrarlanmis ayni adim (örnegin iki ya da daha fazla kez filtreleme, iki ya da daha fazla kez normallestirme) olabilir ve islem adimlari ayni anda ya da sirali olarak yürütülen iki ya da daha fazla farkli islem adimi (örnegin filtreleme, normallestirme; normallestirme, pik yüksekliklerinin ve uçlarinin takip edilmesi; filtreleme, normallestirme, bir referansa normallestirme, p-degerlerini tespit etmek ve benzerleri için istatistiki manipülasyon) olabilir. Bir çikti elde edilmesini kolaylastirmak için sekans okuma verilerini islemek amaciyla herhangi bir uygun sayida ve/veya kombinasyonda ayni ya da farkli islem adimi kullanilabilir. Burada tarif edilen kriterlere göre veri setlerinin islenmesi bir veri setinin kompleksitesini ve/veya boyutsalligini azaltabilir.

Bir ya da daha fazla islem adimi bir ya da daha fazla filtreleme adimini içerebilir. Burada kullanildigi gibi “filtreleme” terimi, bölümlerin ya da bir referans genom bölümlerinin dikkate alinmamasina atif eder. Bir referans genomun bölümleri herhangi bir uygun kritere dayanarak çikarilmak üzere seçilebilir, bu kriterler artik verileri (örnegin artik ya da üst üste binen haritalanmis okumalar), bilgilendirici olmayan verileri (örnegin, sifir orta deger sayimina sahip bir referans genomun bölümlerini), fazla temsil edilmis ya da az temsil edilmis sekanslara sahip bir referans genom bölümlerini, gürültülü verileri ve yukaridakilerin benzerlerini ya da kombinasyonlarini bunlarla sinirli olmaksizin içerir. Bir filtreleme islemi siklikla bir referans genomun bir ya da daha fazla bölümünün islemden çikarilmasini ve bir referans genomun, kromozomun ya da kromozomlarin bölümleri ya da isleme dahil edilen genom için sayimi yapilan ya da toplami alinan sayimlarindan çikarilmak üzere seçilen bir referans genomun bir ya da daha fazla bölümündeki sayimlarin çikarilmasini içerir. Bir referans genomun bölümleri ardisik olarak (örnegin her bir bireysel bölümün çikarilmasinin etkisinin degerlendirilmesine izin vermek için birer tane seklinde) çikarilabilir ve çikarilmak üzere isaretlenen bir referans genomun bütün bölümleri ayni anda çikarilabilir. Belirli bir seviyenin üzerindeki ya da altindaki bir varyans ile karakterize edilen bir referans genomun bölümleri çikarilabilir ve burada bazen bu isleme bir referans genomun “gürültülü” bölümlerinin filtrelenmesi olarak atif edilir. Bir filtreleme islemi, profil varyansinin önceden belirlenmis bir çoklugu tarafindan bir bölümün, bir kromozomun ya da bir kromozom segmentinin ortalama profil seviyesinden sapan bir veri setinden alinan veri noktalarinin elde edilmesini içerebilir ve bir filtreleme islemi veri noktalarinin profil varyansinin önceden belirlenmis bir çoklugu tarafindan bir bölümün, bir kromozomun ya da bir kromozom segmentinin ortalama profil seviyesinden sapmayan bir veri setinden çikarilmasini içerebilir. Bir filtreleme islemi, bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu için analiz edilen bir referans genomun aday bölümlerinin sayisini azaltmak için kullanilabilir. Bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu Için analiz edilen bir referans genomun aday bölümlerinin sayisini azaltmak (örnegin mikro-delesyon, mikro- çogaltma) siklikla bir veri setinin kompleksitesini ve/veya boyutsalligini azaltir ve bazen de iki ya da daha fazla büyüklük kertesi kadar genetik varyasyonlarin ve/veya genetik aberasyonlarin arama ve/veya tanimlama süratini arttirir.

Bir ya da daha fazla islem adimi bir ya da daha fazla normallestirme adimini içerebilir. Normallestirme burada tarif edilen ya da teknikte bilinen uygun bir yöntem ile gerçeklestirilebilir. Normallestirme farkli ölçeklerde ölçülen degerlerin nosyonel olarak ortak bir ölçege ayarlanmasini içerebilir. Normallestirme, ayarlanmis degerlerin olasilik dagilimlarini hizalamak için sofistike bir matematiksel ayarlama yapilmasini içerebilir. Normallestirme dagilimlarin normal bir dagilima hizalanmasini içerebilir. Normallestirme, belirli büyük inflüanslarin (örnegin hata ve anomalilerin) etkilerini yok edecek sekilde farkli veri setlerinin karsilik gelen normallestirilmis degerlerinin kiyaslamasina Izin veren matematiksel ayarlamalari içerebilir. Normallestirme, ölçeklendirmeyi içerebilir. Normallestirme bazen, önceden belirlenmis bir degisken ya da formül ile bir ya da daha fazla veri setinin bölünmesini içerir. Normallestirme yöntemlerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bölüme göre normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ve dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS (lokal agirliklandirmali dagilim grafigi düzlestirmesi), PERUN, tekrar maskelemesi (RM), GC-normallestirmesi ve tekrar maskelemesi (GCRM), kosullu dagilim dilimi normallestirmesi (cQn) ve/veya bunlarin kombinasyonlari yer alir. Bir genetik varyasyonun (örnegin bir anöploidinin) varliginin ya da yoklugunun tespitinde bir normallestirme yöntemi (örnegin bölüme göre normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ve dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS (lokal agirliklandirmali dagilim grafigi düzlestirmesi), PERUN, tekrar maskelemesi (RM), GC-normallestirmesi ve tekrar maskelemesi (GCRM), cQn, teknikte bilinen bir normallestirme yöntemi ve/veya bunlarin kombinasyonlari) kullanilabilir. Sayimlar normallestirilebilir. Örnegin LOESS, bir k-en yakin-komsu-bazli metal-modeldeki çoklu regresyon modellerini birlestiren, teknikte bilinen bir regresyon modelleme yöntemidir.

LOESS'e bazen lokal olarak agirliklandirilmis bir polinom regresyonu olarak atif edilir. GC LOESS, fragman sayimi (örnegin sekans Okumalari, sayimlar) ve bir referans genomun bölümleri için GC bilesimi arasindaki iliskiye bir LOESS modelini tatbik edebilir. LOESS'I kullanarak bir veri noktasi seti vasitasiyla düz bir egri çizilmesine bazen, özellikle her bir düzlestirilmis degerin y-ekseni saçilim diyagrami kriter degiskeninin degerlerinin kapsami üzerinde bir agirliklandirilmis kuadratik en küçük kareler regresyonu ile verildigi zaman bir LOESS egrisi adi verilir. Bir veri setindeki her bir nokta için, LOESS yöntemi bir veri alt setine, yaniti tahmin edilen noktanin yakinindaki açiklayici degisken degerleri ile birlikte düsük dereceli bir polinomu uydurur. Polinom agirliklandirilmis en küçük kareler kullanilarak uydurulur ve yaniti tahmin edilen noktanin yakinindaki noktalara daha fazla agirlik verilir ve uzaklasan noktalara daha az agirlik verilir. Ardindan bir noktanin regresyon fonksiyonunun degeri, ilgili veri noktasi için açiklayici degisken degerleri kullanilarak lokal polinomun degerlendirilmesiyle elde edilir. LOESS uydurmasinin her bir veri noktasi için regresyon fonksiyonu degerlerinin hesaplanmasinin ardindan bazen tamamlandigi kabul edilir. Bu yöntemin polinom modelinin derecesi ve agirliklar gibi birçok detayi esnektir.

Herhangi bir uygun sayida normallestirme kullanilabilir. Veri setleri 1 ya da daha kez normallestirilebilir. Veri setleri herhangi bir uygun unsuru ya da degiskeni (örnegin numune verileri, referans verileri ya da her ikisi) temsil eden degerlere (örnegin normallestirme degerine) normallestirilebilir. Kullanilabilen veri normallestirmesi türlerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir ya da daha fazla seçilmis test ya da referans bölüm için ham sayim verilerinin, üzerine seçilen bölümün ya da kesitlerin haritalandigi kromozoma ya da bütün genoma haritalanan sayimlarin toplam sayisina normallestirilmesi; bir ya da daha fazla seçilmis bölüm için ham sayim verilerinin, bir ya da daha fazla bölüm için bir orta deger referans sayimina ya da üzerine bir seçilmis bölümün ya da segmentin haritalandigi kromozoma normallestirilmesi; ham sayim verilerinin önceden normallestirilmis verilere ya da bunlarin türevlerine normallestirilmesi; ve önceden normallestirilmis verilerin bir ya da daha fazla baska önceden belirlenmis degiskene normallestirilmesi yer alir. Bir veri setinin normallestirilmesi, önceden belirlenmis normallestirme degiskeni olarak seçilen unsura ya da nitelige bagli olarak bazen istatistiki hatanin izole edilmesi etkisine sahiptir. Bir veri setinin normallestirilmesi bazen ayni zamanda, verileri ortak bir ölçege (örnegin önceden belirlenmis normallestirme degiskenine) getirerek farkli ölçeklere sahip verilerin veri karakteristiklerinin kiyaslanmasina izin verir.

Istatistiksel olarak türetilmis bir degere bir ya da daha fazla normallestirme, veri farklarini en aza indirmek ve merkezden uzak verilerin önemini azaltmak için kullanilabilir. Bir normallestirme degeri bakimindan normallestirme bölümleri ya da bir referans genomun bölümlerine bazen “bölümlere göre normallestirme" olarak atif edilir.

Normallestirmeyi içeren bir islem adimi, bir statik pencereye normallestirmeyi içerebilir ve normallestirmeyi içeren bir islem adimi, bir hareketli ya da kayan pencereye normallestirmeyi içerebilir. Burada kullanildigi gibi “pencere” terimi, analiz için seçilen bir ya da daha fazla bölüme atif eder ve bazen kiyaslama için bir referans olarak kullanilir (örnegin normallestirme ve/veya baska matematiksel ya da istatistiki manipülasyon için kullanilir). Burada kullanildigi gibi “bir statik pencereye normallestirme” terimi bir test süjesi ve referans süje veri seti arasinda kiyaslama için seçilen bir ya da daha fazla bölüm kullanilarak bir normallestirme islemine atif eder. Seçilen bölümler bir profil olusturmak için kullanilabilir. Bir statik penceresi genel olarak, manipülasyonlar ve/veya analiz esnasinda degismeyen önceden belirlenmis bir bölüm setini içerir. Burada kullanildigi gibi “bir hareketli pencereye normallestirme” ve “bir kayar pencereye normallestirme" terimleri seçilmis bir test bölümünün genomik bölgesine (örnegin yakin genetik çevresine, bitisik bölümüne ya da kesitlerine ve benzerlerine) lokalize edilen bölümlere gerçeklestirilen normallestirme islemlerine atif eder, burada bir ya da daha fazla test bölümü, seçilen test bölümünün yakin çevresindeki bölümlere normallestirilmistir. Seçilen bölümler bir profil olusturmak için kullanilabilir. Bir kayar ya da hareketli pencereye normallestirme siklikla, bir bitisik test bölümünün yinelenerek hareket ettirilmesini ya da kaydirilmasini ve yeni seçilmis test bölümünün, yeni seçilmis test bölümünün yakin çevresindeki ya da bitisigindeki bölümlere normallestirilmesini içerir, burada bitisik pencereler bir ya da daha fazla ortak bölüme sahiptir. Çok sayida seçilmis test bölümü ve/veya kromozom bir kayar pencere islemi ile analiz edilebilir.

Bir kayar ya da hareketli pencereye normallestirme bir ya da daha fazla deger üretebilir, burada her bir deger bir genomun (örnegin kromozomun) farkli bölgelerinden seçilen farkli bir referans bölümü setine normallestirmeyi temsil eder. Üretilen bir ya da daha fazla deger kümülatif toplamlar (örnegin seçilmis bölüm, domain (örnegin kromozom parçasi) ya da kromozom üzerinde normallestirilmis sayim profilinin integralinin sayisal bir tahmini) olabilir. Kayar ya da hareketli pencere islemi ile üretilen degerler bir profil üretmek için kullanilabilir ve bir çiktiya ulasilmasini kolaylastirabilir. Bir ya da daha fazla bölümün kümülatif toplami bir genomik pozisyonun bir fonksiyonu olarak gösterilebilir. Hareketli ya da kayar pencere analizi bazen mikro-delesyonlarin ve/veya mikro-yerlestirmelerin varligi ya da yoklugu için bir genomu analiz etmede kullanilir. Bir ya da daha fazla bölümün kümülatif toplaminin gösterilmesi genetik varyasyonun bölgelerinin (örnegin mikro-delesyonlarin, mikro-çogaltmalarin) varligini ya da yoklugunu tanimlamak için kullanilabilir.

Hareketli ya da kayar pencere analizi mikro-delesyonlari içeren genomik bölgelerin tanimlanmasi için kullanilabilir ve hareketli ya da kayar pencere analizi mikro-çogaltmalari içeren genomik bölgelerin tanimlanmasi için kullanilabilir.

Nükleik asit göstergeleri ile iliskili hatanin azaltilmasi için özellikle yararli bir normallestirme metodolojisine burada Parametrelere Ayrilmis Hata Giderme ve Tarafsiz Normallestirme (PERUN) olarak atif edilir ve burada ve örnegin ABD Patent Basvurusu No. 'IS/669,136 ve uluslararasi patent basvurusu ilgili göstergelere dayanarak kestirimleri bozan hata etkilerini azaltma amaciyla çok çesitli nükleik asit göstergelerine (örnegin nükleik asit sekans okumalarina) tatbik edilebilir. Örnegin PERUN metodolojisi, bir numuneden alinan nükleik asit sekans okumalarina tatbik edilebilir ve genomik kesit seviyesi tespitlerine zarar verebilen hata etkilerini azaltir. Bu sekilde bir uygulama, bir nükleotit sekansinin bir degisen seviyesi (örnegin bir bölümü, bir genomik kesit seviyesi) olarak ortaya çikan bir süjedeki bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için nükleik asit sekans okumalarinin kullanilmasi için yararlidir.

Bölümlerdeki varyasyonlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda kromozom anöploidileri (örnegin trisomi 21, trisomi 18, trisomi 13) ve bir cinsiyet kromozomunun (örnegin disilerdeki XX'e karsi erkeklerdeki XY) varligi ya da yoklugu yer alir. Bir otozomun (örnegin bir cinsiyet kromozomundan baska bir kromozomun) bir trisomisine bir etkilenmis otozom olarak atif edilebilir. Genomik kesit seviyelerindeki varyasyonlarin diger sinirlayici olmayan örnekleri arasinda mikrodelesyonlar, mikro yerlestirmeler, çogaltmalar ve mozaikleme yer alir.

Belirli uygulamalarda, PERUN metodolojisi, belirli genomik gruplar için nükleik asit göstergelerini normallestirerek deneysel yanliligi azaltabilir ve bunlardan ikincisine burada bölümler olarak atif edilir. Bölümler arasinda nükleik asit göstergelerinin uygun bir koleksiyonu yer alir ve bunun sinirlayici olmayan örnegi bitisik nükleotitlerin bir uzunlugunu içerir ve buna burada bir genomik kesit ya da bir referans genom bölümü olarak atif edilir. Depolar, burada tarif edildigi gibi diger nükleik asit göstergelerini içerebilir. Bu tip uygulamalarda PERUN metodolojisi genel olarak üç boyutta bir numune sayisi karsisinda belirli depolardaki nükleik asit göstergelerini normallestirir.

Belirli uygulamalarda, PERUN metodolojisi, bir referans genomun özel segmentlerine (örnegin bölümler) haritalanan nükleik asit göstergelerini (örnegin sayimlari ve Okumalari) normallestirerek deneysel ve/veya sistematik yanliligi azaltabilir. Bu tip uygulamalarda PERUN metodolojisi genel olarak üç boyutta bir numune sayisi karsisinda bir referans genomun belirli küçük bölümlerindeki nükleik asit okumalarinin sayimlarini normallestirir. PERUN ve uygulamalarinin detayli bir tarifi burada Örnekler bölümünde, uluslararasi patent basvurusu PERUN metodolojisi, (a) bir test numunesi için bir referans genomunun bir bölümüne haritalanan sekans okuma sayimlarindan, (b) test numunesi için deneysel yanliliktan (örnegin GC yanliligindan) ve (0) (i) sekans okumalarinin haritalandigi bir referans genomun bir bölümü için deneysel yanlilik ve (ii) bölüme haritalanan sekans okuma sayisi arasindaki bir uydurulmus iliski için bir ya da daha fazla uydurma parametresinden (örnegin uydurma tahminleri) elde edilen bir referans genomun bölümleri için bir genomik kesit seviyesinin hesaplanmasini içerebilir. Bir referans genomun bölümlerinin her biri için deneysel yanlilik, her bir numune için (i) bir referans genomun bölümlerinin her birine haritalanan sekans okumalarinin sayimlari ve (ii) bir referans genomun her bir bölümü için bir haritalama unsuru arasindaki uydurulmus bir iliskiye göre çoklu numuneler karsisinda belirlenebilir. Her bir numune için bu uydurulmus iliski, üç boyuttaki çoklu numuneler için birlestirilebilir. PERUN metodolojisinin, birlestirmenin deneysel yanliliga göre siralamasi yapilmaksizin uygulanabilmesine ragmen birlestirme deneysel yanliliga göre siralanabilir. Her bir numune için uydurulmus iliski ve referans genomun her bir bölümü için uydurulmus iliski teknikte bilinen uygun bir uydurma yöntemi (örnegin bir uydurma modeli) ile bir dogrusal fonksiyona ya da dogrusal olmayan fonksiyona bagimsiz olarak uydurulabilir. Bir iliskiyi uydurmak için kullanilabilen uygun bir modelin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir dogrusal regresyon modeli, basit regresyon modeli, olagan en küçük kareler regresyon modeli, çoklu regresyon modeli, genel çoklu regresyon modeli, polinomiyal regresyon modeli, genel dogrusal model, genellestirilmis dogrusal model, ayrik seçimli regresyon modeli, lojistik regresyon modeli, multinomiyallogit modeli, karisik logit modeli, probit modeli, multinomiyalprobit modeli, sirali Iogit modeli, sirali probit modeli, Poisson modeli, çoklu degiskenli tepki regresyon modeli, çoklu seviyeli model, sabit etki modeli, rastgele etki modeli, karisik model, dogrusal olmayan regresyon modeli, parametrik olmayan model, yari parametrik model, saglam model, dagilim dilimi modeli, izotonik model, ana bilesen modeli, en küçük açi modeli, lokal model, segmentlere ayrilmis model ve degiskenler içinde hata modeli yer alir.

Bir iliski bir geometrik ve/veya grafik iliski olabilir. Burada kullanildigi gibi “iliski” ve “baginti” terimleri es anlamlidir. Bazi yapilandirmalarda bir iliski matematiksel iliskidir. Bir iliskinin grafigi çizilebilir. Bir iliski bir dogrusal iliski olabilir. Bir iliski bir dogrusal olmayan bir iliski olabilir. Bir iliski bir regresyon (örnegin bir regresyon çizgisi) olabilir. Bir regresyon bir dogrusal regresyon ya da dogrusal olmayan regresyon olabilir. Bir iliski bir matematiksel denklem ile ifade edilebilir. Siklikla bir iliski kismen bir ya da daha fazla sabit ve/veya bir ya da daha fazla degisken ile tanimlanir. Bir iliski teknikte bilinen bir yöntemle üretilebilir. Iki boyutlu bir iliski, bir ya da daha fazla numune için üretilebilir ve bir degisken hata ispati ya da muhtemel hata ispati bir ya da daha fazla boyut için seçilebilir. Bir iliski örnegin bir kullanici tarafindan saglanan iki ya da daha fazla degisken degeri kullanilarak bir grafigi çizen ve teknikte bilinen grafik olusturma yazilimi kullanilarak üretilebilir. Bir iliski teknikte bilinen bir yöntemle (örnegin bir regresyonun, bir regresyon analizinin, örnegin uygun bir regresyon programi, örnegin yazilim tarafindan gerçeklestirilmesiyle) uydurulabilir. Belirli iliskiler dogrusal regresyon ile uydurulabilir ve dogrusal regresyon bir egim degerini ve kesme degerini üretebilir. Belirli iliskiler bazen dogrusal degildirve örnegin bir parabolik, hiperbolik ya da eksponansiyel fonksiyon (örnegin bir kuadratik fonksiyon) gibi bir dogrusal olmayan fonksiyon ile uydurulabilir.

PERUN metodolojisinde, uydurulan iliskilerin biri ya da daha fazlasi dogrusal olabilir. Hamile disilerden alinan dolasimdaki hücresiz nükleik asitin bir analizi için, ki burada deneysel yanlilik GC yanliligidir ve haritalama unsuru GC içerigidir, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlari ve (ii) bir referans genomun bölümlerinin her biri için GC içerigi arasindaki bir numune Için uydurulmus iliski dogrusal olabilir. Ikinci bahsedilen uydurulmus iliski için, egim GC yanliligi ile ilgilidir ve çoklu numuneler boyunca uydurulmus iliskiler birlestirildigi zaman her bir numune için bir GC yanliligi katsayisi tespit edilebilir.

Bu durumlarda, çoklu numuneler ve (i) bölüm için GC yanliligi katsayisi ve (ii) bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki bir bölüm arasindaki uydurulmus iliski de dogrusal olabilir. Ikinci bahsedilen uydurulmus iliskiden bir kesme ve egim elde edilebilir. Bu tip uygulamalarda, egim, GC içerigine dayanarak numuneye özgü yanliliga atif eder ve kesme bütün numuneler için ortak olan bir bölüme özgü zayiflama örüntüsüne atif eder.

PERUN metodolojisi, bir çikti (örnegin genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu; fetüs cinsiyetinin belirlenmesi) saglamak için genomik kesit seviyelerini hesaplarken bu tip numuneye özgü yanliligi ve bölüme özgü zayiflamayi büyük oranda azaltabilir_ PERUN normallestirmesi, bir dogrusal fonksiyona uydurma isleminden yararlanabilir ve Denklem A, Denklem B ya da bunun bir türevi ile tarif edilir.

Denklem A: Denklem B: L, bir PERUN normallestirme seviyesi ya da profili olabilir. L, PERUN normallestirme prosedüründen elde edilen istenen çikti olabilir. L, bölüm- spesifik olabilir. L, bir referans genomun çoklu bölümlerine göre tespit edilebilir ve bir genomun, kromozomun, bölümlerin ya da bunlarin segmentinin bir PERUN normallestirilmis seviyesini temsil eder. Lseviyesi siklikla baska analizler (örnegin Z-degerlerini, anne delesyonlarini/çogaltmalarini, fetal mikrodelesyonlari/mikroçogaltmalari, fetüs cinsiyetini. cinsiyet anöploidilerini ve benzerlerini tespit etmek) için kullanilir. Denklem B'ye göre normallestirme yöntemine Parametrelere Ayrilmis Hata Giderme ve Tarafsiz Normallestirme (PERUN) adi verilir.

G bir dogrusal model, LOESS ya da herhangi bir esdeger yaklasim kullanilarak ölçülen bir GC yanlilik katsayisi olabilir. G, bir egim olabilir. GC yanlilik katsayisi, i bölümü için M sayimlarinin (örnegin ham sayimlarin) regresyonunun egimi ve bir referans genomdan tespit edilen i bölümünün GC içerigi olarak degerlendirilebilir. G, M'den ekstrakte edilen ve bir iliskiye göre tespit edilen ikincil bilgileri temsil edebilir. G, bölüm-spesifik sayimlarin bir seti ve bir numune (örnegin bir test numunesi) için bölüm-spesifik GC içerik degerlerinin bir bölüm- spesifik seti arasindaki bir iliskiyi temsil edebilir. Bölüm-spesifik GC içerigi, bir referans genomdan türetilebilir. Bölüm-spesifik GC içerigi gözlemlenen ya da ölçülen GC içeriginden türetilebilir (örnegin numuneden ölçülebilir). Bir GC yanlilik katsayisi siklikla bir numune grubu içindeki her bir numune için tespit edilir ve genel olarak bir test numunesi için tespit edilir. Bir GC yanlilik katsayisi siklikla numuneye özgüdür. Bir GC yanlilik katsayisi bir sabit olabilir. Bir numuneden türetildigi zaman bir GC yanlilik katsayisi degismeyebilir. türetilebildigi iliski G'nin türetildigi iliskiden farklidir. i ve S'nin türetilebildigi iliski verilen bir deneysel düzenleme için sabit hale getirilmistir. I ve S sayimlara (örnegin ham sayimlara) göre bir dogrusal iliskiden ve çoklu numunelere göre bir GC yanlilik katsayisindan türetilebilir. I ve 8 test numunesinden bagimsiz olarak türetilebilir. I ve S bagimsiz olarak çoklu numunelerden türetilebilir. I ve S siklikla bölüm-spesifiktir. l ve S, öploit numunelerdeki bir referans genomun bütün bölümleri için L = 1 varsayimi ile tespit edilebilir. Bir dogrusal iliski öploit numunelerden tespit edilebilir ve (L = 1 oldugu varsayilarak) seçilmis bir bölüme özgü olan I ve S degerleri tespit edilir. Bir insan genomundaki bir referans genomun bütün bölümlerine ayni prosedür tatbik edilebilir ve her bölüm için bir kesme I ve egim S seti tespit edilir.

Bir çapraz validasyon yaklasimi uygulanabilir. Çapraz validasyona bazen rotasyon tahmini olarak atif edilir. Bir çapraz validasyon yaklasimi, bir kestirimci modelin (örnegin PERUN gibi) bir test numunesi kullanilarak uygulamada ne kadar dogru performans göstereceginin degerlendirilmesi için tatbik edilebilir.

Bir çapraz validasyon turu bir veri numunesinin tamamlayici alt setlere ayrilmasini, bir alt set üzerinde bir çapraz validasyon analizinin gerçeklestirilmesini (örnegin bazen bir egitim seti olarak atif edilir) ve baska bir alt set (örnegin bazen bir validasyon seti ya da test seti adi verilen) kullanilarak analizin valide edilmesini içerebilir. Farkli partisyonlar ve/veya farkli alt setler) kullanilarak çoklu çapraz validasyon turlari gerçeklestirilebilir. Çapraz validasyon yaklasimlarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda disarda birakmak, kayar uçlar, K-kati, 2-kat, yinelemeli rastgele alt numune alma ve benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bir çapraz validasyon, bilinen öploit fetüslerini içeren bir numune setinin %90'ini ihtiva eden bir çalisma setini rastgele seçebilir ve bu alt seti bir modeli egitmek için kullanir. Rastgele seçim 100 kez tekrarlanabilir ve her bir bölüm için 100 egimli ve 100 kesmeli bir set M degeri bir test numunesinden türetilen ölçülmüs bir deger olabilir. M bir bölüm için ölçülmüs ham sayimlar olabilir. I ve S degerlerinin bir bölüm için mevcut olabildigi yerlerde, M ölçümü bir test numunesinden tespit edilebilir ve Denklem B'ye göre bir genom, kromozom, segment ya da bunun bölümü için PERUN normallestirilmis seviyesini L tespit etmek için kullanilabilir.

Bu yüzden paralel olarak çoklu numuneler karsisinda PERUN metodolojisinin sekans okumalarina tatbiki (i) numuneye özgü deneysel yanliligin (örnegin GC yanliligi) ve (ii) numuneler için yaygin olan bölüm-spesifik zayiflamanin sebep oldugu hatayi büyük oranda azaltabilir. Bu iki hata kaynaginin ayri ya da sirali olarak atif edildigi diger yöntemler siklikla, bunlari PERUN metodolojisi kadar etkili bir sekilde azaltamaz. Teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin PERUN metodolojisinin hatayi kismen daha etkili bir sekilde azaltmasi beklenmektedir çünkü bunun genel olarak katki saglayan islemleri yayilimi diger normallestirme yaklasimlarinda (örnegin, GC-LOESS) kullanilan genel olarak çogaltici islemler kadar çok büyütemez.

PERUN metodolojisi ile kombinasyonlu olarak ilave normallestirme ve istatistiki teknikler kullanilabilir. PERUN metodolojisinin kullanilmasindan önce, sonra ve/veya esnasinda bir ilave islem tatbik edilebilir. PERUN metodolojisi ile kombinasyonlu olarak kullanilabilen islemlerin sinirlayici olmayan örnekleri buradan itibaren tarif edilmistir.

GC içerigi için bir genomik kesit seviyesinin bir ikincil normallestirmesi ya da ayarlamasi PERUN metodolojisi ile baglantili olarak kullanilabilir. Uygun bir GC içerigi ayarlama ya da normallestirme prosedürü (örnegin, GC-LOESS, GCRM) kullanilabilir. Belirli bir numune bir ilave GC normallestirme isleminin tatbik edilmesi için seçilebilir ve/veya tanimlanabilir. Örnegin PERUN metodolojisinin tatbik edilmesi her bir numune için GC yanliligini tespit edebilir ve belirli bir esigin üzerinde bir GC yanliligi ile iliskilendirilen bir numune bir ilave GC normallestirme islemi için seçilebilir. Bu gibi durumlarda, önceden belirlenmis bir esik seviyesi ilave GC normallestirmesi için bu tip numunelerin seçilmesi amaciyla kullanilabilir.

Bir bölüm filtreleme ya da agirliklandirma islemi PERUN metodolojisi ile baglantili olarak kullanilabilir. Uygun bir bölüm filtreleme ya da agirliklandirma islemi kullanilabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri burada, uluslararasi çogaltmalari ve/veya delesyonlari (örnegin anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonlari) ile iliskilendirilmis hatayi azaltan bir normallestirme teknigi PERUN metodolojisi ile baglantili olarak kullanilabilir.

PERUN metodolojisi ile hesaplanan genomik kesit seviyeleri bir çikti saglamak için dogrudan kullanilabilir. Genomik kesit seviyeleri, içinde fetal fraksiyonunun yaklasik %2 ila yaklasik %6 ya da daha fazla (örnegin yaklasik %4 ya da daha büyük fetal fraksiyon) oldugu numuneler için bir çikti saglamak için dogrudan kullanilabilir. PERUN metodolojisi ile hesaplanan genomik kesit seviyeleri bazen bir çikti elde edilmesi için ayrica islenir. Hesaplanan genomik kesit seviyeleri standartlastirilabilir. Bir test bölümü (örnegin kromozom 21) için hesaplanan genomik kesit seviyelerinin toplami, ortalamasi ya da orta degeri bir deneysel genomik kesit seviyesini üretmek için test bölümü haricindeki bölümler (örnegin kromozom 21 haricindeki otozomlar) için hesaplanan genomik kesit seviyelerinin toplami, ortalamasi ya da orta degerine bölünebilir. Bir Z-skorunun hesaplanmasi ya da Z-skoru gibi bir standartlastirma analizinin parçasi olarak bir deneysel genomik kesit seviyesi ya da bir ham genomik kesit seviyesi kullanilabilir. Bir deneysel genomik kesit seviyesi ya da ham genomik kesit seviyesinden bir beklenen genomik kesit seviyesinin çikarilmasi yoluyla bir numuneden bir Z-skoru üretilebilir ve sonuçta elde edilen deger numuneler için bir standart sapmaya bölünebilir. Sonuçta elde edilen Z-skorlari farkli numuneler için dagitilabilir ve analiz edilebilir ya da fetal fraksiyon ve digerleri gibi diger degiskenlerle ilgili olabilir ve bir çikti saglamak için analiz edilebilir.

Burada not edildigi gibi PERUN metodolojisi basli basina GC yanliligi ve GC içerigine göre normallestirme ile sinirli degildir ve diger hata kaynaklari ile iliskilendirilen hatayi azaltmak için kullanilabilir. GC olmayan içerik yanliliginin bir kaynaginin bir sinirlayici olmayan örnegi haritalanabilirliktir. GC yanliligi ve içerigi haricindeki normallestirme parametreleri ele alindiginda, uydurulan iliskilerden biri ya da daha fazlasi dogrusal olmayabilir (örnegin hiperbolik, eksponansiyel olabilir). Dogrusal olmayan bir iliskiden deneysel yanliligin tespit edildigi yerlerde örnegin bir deneysel yanlilik egriligi tahmini analiz edilebilir.

PERUN metodolojisi çok çesitli nükleik asit göstergelerine tatbik edilebilir.

Nükleik asit göstergelerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir mikro dizi üzerindeki belirli bir Iokasyonda bulunan nükleik asit okumalari ve nükleik asit seviyeleri yer alir. Sekans okumalarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda hücresiz dolasim DNA7sindan, hücresiz dolasim RNA,sindan, hücresel DNA`dan ve hücresel RNA'dan elde edilenler yer alir. PERUN metodolojisi genomik referans DNA,si, hücresel referans RNA,si (örnegin transkriptom) ve bunlarin bölümleri (örnegin DNA ya da RNA transkriptomunun bir genomik tamamlayicisinin parçalari, bir kromozomun parçalari) gibi uygun referans sekanslarina haritalanan sekans okumalarina tatbik edilebilir.

Bu yüzden hücresel nükleik asit (örnegin, DNA ya da RNA) bir nükleik asit göstergesi olarak islev görebilir. Referans genom bölümlerine haritalanan hücresel nükleik asit okumalari, PERUN metodolojisi kullanilarak normallestirilebilir. Belirli bir proteine baglanan hücresel nükleik asite bazen kromatin immüno çökelmesi (ChlP) islemleri olarak atif edilir. ChlP- zenginlestirmeli nükleik asit, örnegin DNA ya da RNA gibi hücresel protein ile iliskilendirilmis bir nükleik asittir. ChlP-zenginlestirmeli nükleik asit okumalari teknikte bilinen teknoloji kullanilarak elde edilebilir. ChlP-zenginlestirmeli nükleik asit okumalari bir referans genomun bir ya da daha fazla genomuna haritalanabilir ve sonuçlar bir çikti saglamak için PERUN metodolojisi kullanilarak normallestirilebilir.

Hücresel RNA, nükleik asit göstergeleri olarak islev gösterebilir. Hücresel RNA okumalari RNA bölümlerine atifta bulunmak için haritalanabilir ve bir çikti saglamak için PERUN metodolojisi kullanilarak normallestirilebilir. Bir transkriptom ya da bir segmenti olarak atif edilen hücresel RNA'nin bilinen sekanslari bir numuneden alinan RNA okumalarinin haritalanabildigi bir referans olarak kullanilabilir. Numune RNA'si okumalari teknikte bilinen teknoloji kullanilarak elde edilebilir. Bir referansa haritalanan RNA okumalarinin sonuçlari bir çikti elde etmek için PERUN metodolojisi kullanilarak normallestirilebilir.

Mikrodizi nükleik seviyeleri, nükleik asit göstergeleri olarak islev gösterebilir.

Belirli bir adresin ya da hibritleyici nükleik asidin numuneleri arasindaki nükleik asit seviyeleri, bir dizi üzerinde, PERUN metodolojisi kullanilarak analiz edilebilir böylece mikro dizi analizi tarafindan saglanan nükleik asit göstergeleri normallestirilir. Bu sekilde, bir mikrodizi üzerindeki belirli bir adres ya da hibritleyici nükleik asit, haritalanan nükleik asit sekans okumalarinin bir bölümüne benzerdir ve PERUN metodolojisi bir iyilestirilmis çikti saglamak amaciyla mikro dizi verilerini normallestirmek amaciyla kullanilabilir.

Bir islem adimi bir agirliklandirmayi içerebilir. Burada kullanildigi gibi bunlarin dilbilgisi türevleri ya da esdegerleri, bir bölümün ya da bir veri setinin tamaminin bir matematiksel manipülasyonuna atif eder, diger veri seti unsurlari ya da degiskenlerine göre belirli veri seti unsurlarinin ya da degiskenlerinin inflüansini degistirmek için kullanilabilir (örnegin, seçilen bölümde ya da bir referans genomun bölümlerindeki verilerin kalitesine ya da kullanisliligina dayanarak bir referans genomun bir ya da daha fazla bölümünde ya da bölümlerinde yer alan verilerin önemini ve/veya katkisini arttirabilir ya da azaltabilir). Nispeten küçük bir ölçüm varyansi ile verilerin inflüansini arttirmak ve/veya verilerin inflüansini nispeten büyük bir ölçüm varyansi ile azaltmak için bir agirliklandirma fonksiyonu kullanilabilir. Örnegin az temsil edilmis ya da düsük kaliteli sekans verileri ile bir referans genomun bölümleri, bir veri seti üzerindeki etkiyi en aza indirmek için “asagi dogru agirliklandirilabilir” ancak bir referans genomun seçili bölümleri bir veri seti üzerindeki inflüansi arttirmak için olmayan bir örnegi [1 / (standart sapma)2],dir. Bir agirliklandirma adimi bazen bir normallestirme adimi ile esasen benzer sekilde gerçeklestirilir. Bir veri seti önceden belirlenmis bir degiskene (örnegin bir agirliklandirma degiskenine) bölünebilir. Önceden belirlenmis bir degisken (örnegin en aza indirilmis hedef fonksiyonu, Phi) siklikla bir veri setinin farkli bölümlerinin farkli sekilde tartilmasi (örnegin diger veri tiplerinin inflüansini azaltirken belirli veri tiplerinin etkisini arttirmak) için seçilir.

Bir islem adimi, bir ya da daha fazla matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyonu içerebilir. Herhangi bir uygun matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyon, burada tarif edilen bir veri setini analiz etmek ve/veya manipüle etmek için tek basina ya da kombinasyonlu olarak kullanilabilir. Herhangi bir uygun sayida matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyonlar kullanilabilir. Bir veri seti 1 ya da daha fazla, 5 ya da daha fazla, 10 ya da daha fazla ya da 20 ya da daha fazla kez matematiksel ve/veya istatistiksel olarak manipüle edilebilir.

Kullanilabilen matematiksel ve istatistiki manipülasyonlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda toplama, çikarma, çarpma, bölme, cebirsel fonksiyonlar, en küçük kareler tahminleri, egri uydurmasi, diferansiyel denklemler, rasyonel polinomlar, çift polinomlar, ortogonal polinomlar, z-skorlari, p-degerleri, Chi degerleri, phi degerleri, pik seviyelerinin analizi, pik uç lokasyonlarinin tespiti, pik alani oranlarinin hesaplamasi, orta deger kromozom seviyesinin analizi, ortanca mutlak sapmanin hesaplamasi, karesi alinan artiklarin toplami, ortalama, standart sapma, standart hata ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bir matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyon, sekans okuma verilerinin ya da bunlarin islenmis ürünlerinin tümü ya da bir bölümü üzerinde gerçeklestirilebilir. Istatistiksel olarak manipüle edilebilen veri seti degiskenlerinin ya da unsurlarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ham sayimlar, filtrelenmis sayimlar, normallestirilmis sayimlar, pik yükseklikleri, pik genislikleri, pik alanlari, pik uçlari, yanal toleranslar, P-degerleri, orta deger seviyeleri, ortalama seviyeler, bir genomik bölge içindeki sayim dagilimi, nükleik asit türlerinin nispi temsili ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir.

Bir islem adimi, bir ya da daha fazla istatistiki algoritmanin kullanimini içerebilir.

Herhangi bir uygun istatistiki algoritma, burada tarif edilen bir veri setini analiz etmek ve/veya manipüle etmek için tek basina ya da kombinasyonlu olarak kullanilabilir. Herhangi bir uygun sayida istatistiki algoritma kullanilabilir. Bir veri seti 1 ya da daha fazla, 5 ya da daha fazla, 10 ya da daha fazla ya da 20 ya da daha fazla istatistiksel algoritma kullanilarak analiz edilebilir. Burada tarif edilen yöntemlerle kullanim için uygun olan istatistiki algoritmalarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda, karar agaçlari, kontra sifirlar, çoklu kiyaslamalar, omnibus testi, Behrens-Fisher problemi, ön yükleme, önemli bagimsiz testleri birlestirmek için Fisher yöntemi, sifir hipotez, tip I hata, tip II hata, kesin test, bir numuneli Z testi, iki numuneli Z testi, bir numuneli t-testi, çiftli t-testi, esit varyanslara sahip iki numuneli havuzlu t-testi, esit olmayan varyanslara sahip iki numuneli havuzsuz t-testi, bir oranli z-testi, havuzlu iki oranli z-testi, havuzsuz iki oranli z-testi, bir numunelichi-kare testi, varyanslarin esitligi için iki numuneli F testi, güven araligi, güvenilir aralik, önem, meta analiz, basit dogrusal regresyon, saglam dogrusal regresyon ve yukaridakilerin benzerleri ya da kombinasyonlari. Istatistiksel algoritmalar kullanilarak analiz edilebilen veri seti degiskenlerinin ya da özelliklerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ham sayimlar, filtrelenmis sayimlar, normallestirilmis sayimlar, pik yükseklikleri, pik genislikleri, pik uçlari, yanal toleranslar, P-degerleri, orta deger seviyeleri, ortalama seviyeler, bir genomik bölge içindeki sayim dagilimi, nükleik asit türlerinin nispi temsili ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir.

Bir veri seti, çoklu (örnegin 2 ya da daha fazla) istatistiki algoritma (örnegin en küçük kareler regresyonu, birincil bilesen analizi, dogrusal ayirt edici analiz, kuadratik ayirt edici analiz, torbalama, sinir aglari, destek vektörü makine modelleri, rastgele ormanlar, siniflandirma agaci modelleri, K-en yakin komsulari, lojistik regresyon ve/veya kayip düzlestirmesi) ve/veya (örnegin burada manipülasyonlar olarak atif edilen) matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyonlar kullanilarak analiz edilebilir. Çoklu manipülasyonlarin kullanimi, bir çikti saglamak için kullanilabilen bir N-boyutlu uzay olusturabilir.

Bir veri setinin çoklu manipülasyonlar kullanilarak analiz edilmesi, veri setinin kompleksitesini ve/veya boyutsalligini azaltabilir. Örnegin bir referans veri seti üzerinde çogullanmis manipülasyonlarin kullanimi, referans örneklerin (örnegin seçilen bir genetik varyasyon için pozitif ya da negatif) genetik statüsüne dayanarak bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu temsil etmek için kullanilabilen bir N-boyutlu uzay (örnegin olasilik plotunu) olusturabilir. Esasen benzer bir manipülasyon setini kullanan test numunelerinin analizi, test numunelerinin her biri için bir N-boyutlu noktayi olusturmak için kullanilabilir. Bir test sujesi veri setinin kompleksitesi ve/veya boyutsalligi bazen tek bir degere ya da referans verilerden olusturulan N-boyutlu uzaya hali hazirda kiyaslanabilen N-boyutlu noktayaindirgenir. Referans süje verileri ile doldurulan N-boyutlu uzaya giren test numunesi verileri, referans sujelerinkine esasen benzer olan bir genetik statünün göstergesidir. Referans süje verileri ile doldurulan N-boyutlu uzayin disinda kalan test numunesi verileri, referans sujelerinkine esasen benzer olmayan bir genetik statünün göstergesidir.

Referanslar öploit olabilir ya da baska türlü bir genetik varyasyonu ya da tibbi durumu bulunmaz.

Veri setlerininsayimi yapildiktan, opsiyonel olarak filtrelendikten ve normallestirildikten sonra, islenmis veri setleri ayrica bir ya da daha fazla filtreleme ve/veya normallestirme prosedürü ile manipüle edilebilir. Bir ya da daha fazla filtreleme ve/veya normallestirme prosedürü ile ayrica manipüle edilmis olan bir veri seti, bir profil olusturmak için kullanilabilir. Bir ya da daha fazla filtreleme ve/veya normallestirme prosedürü bazen veri seti kompleksitesini ve/veya boyutsalligini azaltabilir. Azaltilmis kompleksiteye ve/veya boyutsalliga sahip bir veri setine dayanarak bir çikti saglanabilir.

Bölümler, (örnegin standart sapma. standart hata, hesaplanan varyans, p- degeri, ortalama mutlak hata (MAE), averaj mutlak sapma ve/veya ortalama mutlak sapma (MAD) gibi) bir hata ölçümüne göre filtrelenebilir. Bir hata ölçümü sayim degiskenligine atif edebilir. Bölümler sayim degiskenligine göre filtrelenebilir. Sayim degiskenligi, çoklu numuneler (örnegin 50 ya da daha fazla, daha fazla ya da 10.000 ya da daha fazla suje gibi çoklu sujelerden elde edilen çoklu numuneler) için bir referans genomun bir bölümüne (yani bölüm) haritalanan sayimlar için belirlenen bir hata ölçümü olabilir. Önceden belirlenmis yaklasik 72, yaklasik 74`e esit ya da daha fazla ya da yaklasik 76'ya esit ya da daha fazla bir MAD degeri olabilir. Önceden belirlenmis bir alt araligin altindaki bir sayim degiskenligine sahip bölümler filtrelenebilir (örnegin islemden çikarilabilir). Önceden belirlenmis bir alt aralik, yaklasik 40, yaklasik 35, yaklasik 1,'e esit ya da daha az ya da yaklasik Oia esit ya da daha az bir MAD degeri olabilir. Önceden belirlenmis bir araligin disindaki bir sayim degiskenligine sahip bölümler filtrelenebilir (örnegin islemden çikarilabilir). Önceden belirlenmis bir aralik sifirdan büyük olan ve yaklasik 76'dan daha az, yaklasik 74'ten daha az, yaklasik 73”ten daha az, yaklasik 72'den daha az, yaklasik 71'den daha az, yaklasik 70'ten daha az, yaklasik 69'dan daha az, yaklasik 68lden daha az, yaklasik 67'den daha az, yaklasik 66idan daha az, yaklasik 65'ten daha az, yaklasik 64'ten daha az, yaklasik 62'den daha az, yaklasik 60'tan daha az, yaklasik 58'den daha az, yaklasik 56idan daha az, yaklasik 54'ten daha az, yaklasik 52'den daha az ya da yaklasik 50'den daha az bir MAD degeri olabilir. Önceden belirlenmis bir aralik, sifirdan büyük ve yaklasik 67,7'den daha az bir MAD degeri olabilir. Önceden belirlenmis bir aralik içindeki bir sayim degiskenligine sahip bölümler seçilebilir (örnegin bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirlemek için kullanilabilir).

Bölümlerin sayim degiskenligi, bir dagilimi (örnegin bir normal dagilimi) temsil edebilir. Bölümler bir dagilim dilimi içinde seçilebilir. Dagilim için yaklasik daha az bir dagilim dilimi ya da yaklasik %75'e esit ya da bundan daha az bir dagilim dilimi içindeki bölümler seçilebilir. Sayim degiskenligi dagiliminin içindeki bir MAD > 0 ve bir MAD < 67,725 olan bölümler seçilebilir ve bu da bir referans genomun stabil bölümlerinin bir setinin tanimlamasiyla sonuçlanir.

PERUN bakimindan bölüm filtrelemesinin sinirlayici olmayan örnekleri burada saglanmistir. Bölümler bir hata ölçümüne dayali olarak ya da kismen dayali olarak filtrelenebilir. Bir R-faktörü gibi mutlak sapma degerlerini içeren bir hata ölçümü bölümün çikarilmasi ya da agirliklandirma için kullanilabilir. Bir R- faktörü, gerçek ölçümlerden (örnegin burada Denklem B) elde edilen kestirilen sayim degerleri tarafindan bölünen fiili ölçümlerden kestirilen sayim degerlerinin mutlak sapmalari olarak tanimlanabilir. Mutlak sapma degerlerini içeren bir hata ölçümü kullanilabilmesine ragmen, alternatif olarak uygun bir hata ölçümü kullanilabilir. Karelere dayanarak bir dispersiyon gibi mutlak sapma degerlerini içermeyen bir hata ölçümü kullanilabilir. Bölümler bir haritalanabilirlik ölçümüne (örnegin bir haritalanabilirlik skoruna) göre filtrelenebilir ya da agirliklandirilabilir.

Bir bölüm bazen, bölüme haritalanan nispeten düsük sayida sekans okumasina (örnegin bölüme haritalanan O, 1, 2, 3, 4, 5 okumaya) göre filtrelenir ya da agirliklandirilir. Bölümler, gerçeklestirilen analiz türüne göre filtrelenebilir ya da agirliklandirilabilir. Örnegin kromozom 13, 18 ve/veya 21 anöploidi analizi için cinsiyet kromozomlari filtrelenebilir ve sadece otozomlar ya da otozomlarin bir alt seti analiz edilebilir. Fetüs cinsiyeti tespiti için otozomlar filtrelenebilir ve sadece cinsiyet kromozomlari (X ve Y) ya da cinsiyet kromozomlarindan biri (X ya da Y) analiz edilebilir.

Asagidaki filtreleme islemi kullanilabilir. Verilen bir kromozom (örnegin kromozom 21) içindeki ayni bölüm seti (örnegin bir referans genomun bölümleri) seçilir ve etkilenen ve etkilenmeyen numunelerdeki okuma sayisi kiyaslanir.

Bosluk, trisomi 21 ve öploit numuneleri ile ilgilidir ve kromozom 21lin çogunlugunu kapsayan bir bölüm setini içerir. Bölüm seti, öploit ve T21 numuneleri arasinda aynidir. Bir bölüm tanimlanabildigi için bölüm seti ve tek bir kesit arasindaki ayrim önemli degildir. Ayni genomik bölge farkli hastalarda kiyaslanir. Bu islem T21'e ek olarak ya da bunun yerine örnegin T13 ya da T18 için oldugu gibi bir trisomi analizi Için kullanilabilir.

Veri setleri sayildiktan, opsiyonel olarak filtrelendikten ve normallestirildikten sonra, islenmis veri setleri agirliklandirma yolu ile manipüle edilebilir. Seçilmis bölgelerde yer alan verilerin (örnegin gürültü verilerinin, bilgilendirici olmayan verilerin) inflüansini azaltmak için agirliklandirma için seçilebilir ve bir ya da daha fazla bölüm, seçilmis bölümlerde yer alan (örnegin küçük ölçümlü varyans içeren veriler gibi) verilerin inflüansini arttirmak ya da kuvvetlendirmek amaciyla agirliklandirma için seçilebilir. Bir veri seti büyük varyanslarla verilerin inflüansini azaltan ve küçük varyanslarla verilerin inflüansini arttiran tek bir agirliklandirma fonksiyonunu kullanarak agirliklandirilabilir. Bir agirliklandirma fonksiyonu bazen büyük varyanslarla verilerin inflüansini azaltmak ve küçük varyanslarla verilerin inflüansini kuvvetlendirmek için kullanilir (örnegin, verilerin bir profil plotu, siniflandirmayi kolaylastirmak ve/veya bir çikti saglamak için üretilebilir. Bir çikti, agirliklandirilmis verilerin bir profil plotuna dayanarak saglanabilir.

Bölümlerin filtrelenmesi ya da agirliklandirilmasi, bir analiz içindeki bir ya da daha fazla uygun noktada gerçeklestirilebilir. Örnegin ölümler, sekans Okumalari bir referans genomun bölümlerine haritalanmadan önce ya da haritalandiktan sonra filtrelenebilir ya da agirliklandirilabilir. Bölümler, bireysel genom bölümleri için bir deneysel yanlilik tespit edilmeden önce ya da sonra filtrelenebilir ya da agirliklandirilabilir. Bölümler genomik kesit seviyelerinin hesaplamasindan önce ya da sonra filtrelenebilir ya da agirliklandirilabilir.

Veri setleri sayildiktan, opsiyonel olarak filtrelendikten ve normallestirildikten sonra, islenmis veri setleri ayrica (örnegin, istatistiki fonksiyonlar ya da istatistiki algoritma gibi) bir ya da daha fazla matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyon ile manipüle edilebilir. islenmis veri setleri ayrica bir ya da daha fazla seçilmis bölüm, kromozom ya da kromozom bölümü için Z-skorlarinin hesaplanmasi ile manipüle edilebilir. islenmis veri setleri ayrica P-degerlerinin hesaplanmasi ile manipüle edilebilir. Bir Z-skorunu ve bir p-degerini hesaplamak için bir denklem örnegi Denklem 1 (Örnek 2) içinde sunulmustur.

Matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyonlar, ploidi ve/veya fetal fraksiyon ile ilgili bir ya da daha fazla varsayimi içerebilir. Bir ya da daha fazla istatistiki ve/veya matematiksel manipülasyon ile ayrica manipüle edilen islenmis verilerin bir profil plotu, siniflandirmayi kolaylastirmak ve/veya bir çikti saglamak için üretilebilir. Birçikti, istatistiksel ve/veya matematiksel olarak manipüle edilmis verilerin bir profil plotuna dayanarak saglanabilir. Istatistiksel ve/veya matematiksel olarak manipüle edilmis verilerin bir profil plotuna dayanarak saglanan bir sonuç siklikla ploidi ve/veya fetal fraksiyon ile ilgili bir ya da daha fazla varsayimi içerir.

Veri setleri sayildiktan, opsiyonel olarak filtrelendikten ve normallestirildikten sonra bir N-boyutlu uzay ve/veya N-boyutlu nokta üretmek için islenmis veri setleri üzerinde çoklu manipülasyonlar gerçeklestirilebilir. Birçikti, N-boyutlu olarak analiz edilen veri setlerinin bir profil plotuna dayanarak saglanabilir.

Veri setleri bir ya da daha fazla pik seviyesi analizi, pik genisligi analizi, pik ucu lokasyon analizi, pik yanal toleranslari ve bunlarin benzerleri ve türevleri ya da yukaridakilerin kombinasyonlari kullanilarak veri setlerinin islenmesinin ve/veya manipüle edilmesinin parçasi olarak ya da bu islemlerden sonra islenebilir. Bir ya da daha fazla pik seviyesi analizi, pik genisligi analizi, pik ucu lokasyon analizi, pik yanal toleranslari ve bunlarin benzerleri ve türevleri ya da yukaridakilerin kombinasyonlari kullanilarak islenen bir veri plotu profili siniflandirmayi kolaylastirmak ve/veya bir çikti saglamak için üretilebilir. Bir ya da daha fazla pik seviyesi analizi, pik genisligi analizi, pik ucu lokasyon analizi, pik yanal toleranslari ve bunlarin benzerleri ve türevleri ya da yukaridakilerin kombinasyonlari kullanilarak islenen bir veri plotu profiline dayanarak bir çikti saglanabilir.

Söz konusu bir genetik varyasyondan esasen ari olan bir ya da daha fazla numunenin kullanimi, bir referans orta deger sayim profilini üretmek için kullanilabilir ve bu da genetik varyasyonun olmadigini belirten önceden belirlenmis bir deger ile sonuçlanabilir ve siklikla test süjesinin genetik varyasyona sahip olmasi halinde içinde genetik varyasyonun test süjesinde yer aldigi genomik lokasyona karsilik gelen alanlardaki önceden belirlenmis bir degerden sapar. Bir genetik varyasyon ile iliskilendirilmis bir tibbi durum riski altinda olan ya da bundan müzdarip olan test süjelerinde, seçilmis bölüm ya da kesitlerin sayisal degerinin etkilenmemis genomik lokasyonlar için önceden belirlenmis degerden önemli oranda farkli olmasi beklenmektedir. Söz konusu bir genetik varyasyonu tasidigi bilinen bir ya da daha fazla numunenin kullanimi, bir referans orta deger sayim profilini üretmek için kullanilabilir ve bu da genetik varyasyonun mevcut oldugunu belirten önceden belirlenmis bir deger ile sonuçlanabilir ve siklikla bir test süjesinin genetik varyasyonu tasimadigi genomik lokasyona karsilik gelen alanlardaki önceden belirlenmis bir degerden sapar. Bir genetik varyasyon ile iliskilendirilmis bir tibbi sorun riski altinda olmayan ya da bundan müzdarip olan test süjelerinde, seçilmis bölüm ya da kesitlerin sayisal degerinin etkilenmis genomik lokasyonlar için önceden belirlenmis degerden önemli oranda farkli olmasi beklenmektedir.

Verilerin analizi ve islenmesi, bir ya da daha fazla varsayimin kullanimini içerebilir. Uygun sayida ya da türde varsayim, bir veri setini analiz etmek ya da islemek üzere kullanilabilir. Veri islemi ve/veya analiz için kullanilabilen varsayimlarin sinirlayici olmayan örnekler arasinda anne ploidisi, fetal katki, bir referans popülasyondaki belirli sekanslarin tekrarlanma sikligi, etnik alt yapi, ilgili aile üyelerindeki seçilmis bir tibbi durumun tekrarlanma sikligi, GC- normallestirmesinden ve tekrar maskelemesinden (örnegin GCRM) sonraki farkli hastalardan ve/veya islem turlarindan elde edilen ham sayim profillerinin arasindaki paralellik, PCR yapay dokularini (örnegin özdes baz pozisyonunu) temsil eden özdes eslesmeler, bir fetal miktar belirleyici tahlilde mevcut varsayimlar (örnegin FQA), ikizlerle ilgili varsayimlar (örnegin 2 ikiz varsa ve sadece 1*i etkilenirse, etkili fetal fraksiyon toplam ölçülmüs fetal fraksiyonun sadece %50”sidir (bu durum üçüzler, dördüzler ve benzerleri için de benzerdir)), genomun tamamini muntazam olarak kaplayan fetal hücre içermeyen DNA (örnegin cfDNA) ve bunlarin benzerleri ve kombinasyonlari yer alir.

Haritalanan sekans okumalarinin kalitesinin ve/veya derinliginin istenen bir güvenirlilik seviyesinde (örnegin %95 ya da daha yüksek güvenirlilik seviyesinde) bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir çikti kestirimine izin vermedigi durumlarda normallestirilmis sayim profillerine dayanarak, bir ya da daha fazla ilave matematiksel manipülasyon algoritmasi ve/veya istatistiksel kestirim algoritmalari, veri analizi ve/veya bir çikti saglama için yararli olan ilave sayisal degerler üretmek için kullanilabilir. Burada kullanildigi gibi “normallestirilmis sayim profili” terimi normallestirilmis sayimlar kullanilarak üretilen bir profile atif eder. Normallestirilmis sayimlari ve normallestirilmis sayim profillerini üretmek için kullanilabilen yöntemlerin örnekleri burada tarif edilmistir. Not edildigi gibi, sayilmis olan haritalanan sekans Okumalari, test numunesi sayimlari ya da referans numune sayimlari ile ilgili olarak normallestirilebilir. Bir normallestirilmis sayim profili bir plot olarak sunulabilir.

Profiller Bir islem adimi, bir veri setinin ya da türevinin (örnegin teknikte bilinen ve/veya burada tarif edilen bir ya da daha fazla matematiksel ve/veya istatistiksel veri islem adiminin ürünü) çesitli yönlerden bir ya da daha fazla profilin (örnegin profil plotunun) üretilmesini içerebilir. Burada kullanildigi gibi “profil” terimi büyük miktarlardaki veride örüntülerin ve/veya korelasyonlarin tanimlanmasini kolaylastirabilen bir matematiksel ve/veya istatistiki veri manipülasyonunun bir ürününe atif eder. Bir “profil” siklikla bir ya da daha fazla kritere dayanan bir ya da daha fazla veri ya da veri seti manipülasyonundan kaynaklanan degerleri içerir. Bir profil siklikla çoklu veri noktalarini içerir. Herhangi uygun bir sayida veri noktasi, bir veri setinin yapisina ve/veya kompleksitesine bagli olarak bir profile dahil edilebilir. Profiller 2 ya da daha fazla veri noktasini, 3 ya da daha fazla veri noktasini, 5 ya da daha fazla veri noktasini, 10 ya da daha fazla veri noktasini, 24 ya da daha fazla veri noktasini, 25 ya da daha fazla veri noktasini, 50 ya da daha fazla veri noktasini, 100 ya da daha fazla veri noktasini, 500 ya da daha fazla veri noktasini, 1000 ya da daha fazla veri noktasini, 5000 ya da ya da daha fazla veri noktasini içerebilir.

Bir profil, bir veri setinin tamamini temsil edebilir ve bir profil bir veri setinin bir parçasini ya da alt setini temsil edebilir. Yani bir profil bazen hiçbir veriyi çikarmak için filtrelenmis olmayan verileri temsil eden veri noktalarini içerir ya da bunlardan üretilir ve bazen bir profil istenmeyen verileri çikarmak için filtrelenmis olan verileri temsil eden veri noktalarini içerir ya da bunlardan üretilir. Bir profil içindeki bir veri noktasi, bir bölümün veri manipülasyonunun sonuçlarini temsil edebilir. Bir profil içindeki bir veri noktasi, bölüm gruplarinin veri manipülasyonunun sonuçlarini içerebilir. Bölüm gruplari birbirlerine bitisik olabilir ve bölüm gruplari bir kromozomun ya da genomun farkli parçalarindan alinabilir.

Bir veri setinden türetilen bir profil içindeki veri noktalari, herhangi bir uygun veri kategorizasyonunu temsil edebilir. Profil veri noktalarini üretmek için verilerin gruplandirilabildigi kategorilerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda: büyüklüge bagli bölümler, sekans unsurlarina (örnegin GC içerigine, AT içerigine, bir kromozom üzerindeki pozisyona (örnegin kisa kol, uzun kol, sentrometre, telomer) ve benzerlerine), ekspresyon seviyelerine, kromozoma ve bunlarin benzerlerine ya da kombinasyonlarina bagli bölümler yer alir. Bir profil baska bir profilden (örnegin yeniden normallestirilmis bir veri profili üretmek için farkli bir normallestirme degerine yeniden normallestirilen bir normallestirilmis veri profilinden) elde edilen veri noktalarindan üretilebilir. Baska bir profilden elde edilen veri noktalarindan üretilen bir profil, veri noktalarinin sayisini ve/veya veri setinin kompleksitesini azaltabilir. Veri noktalarinin sayimlarinin ve/veya veri setinin kompleksitesinin azaltilmasi siklikla verilerin yorumlanmasini kolaylastirir ve/veya bir çikti saglanmasini kolaylastirir.

Bir profil (örnegin bir genomik profil, bir kromozom profili, bir kromozom segmentinin profili) siklikla iki ya da daha fazla bölüm için normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlarin bir koleksiyonudur. Bir profil siklikla en az bir seviyeyi (örnegin bir genomik kesit seviyesini) içerir ve siklikla iki ya da daha fazla seviyeyi içerir (örnegin bir profil siklikla çoklu seviyelere sahiptir). Bir seviye genel olarak yaklasik olarak ayni sayimlara ya da normallestirilmis sayimlara sahip olan bir bölüm seti içindir. Seviyeler burada daha detayli olarak tarif edilir. Bir profil bir ya da daha fazla bölümü içerebilir ve bu bölümler agirliklandirilabilir, çikarilabilir, filtrelenebilir, normallestirilebilir, ayarlanabilir, averaji alinabilir, bir ortalama olarak türetilebilir, eklenebilir, çikarilabilir, islenebilir ya da bunlarin herhangi bir kombinasyonu ile dönüstürülebilir. Bir profil siklikla iki ya da daha fazla seviyeyi tanimlayan bölümlere haritalanan normallestirilmis sayimlari içerir, burada sayimlar ayrica uygun bir yöntemle seviyelerden birine göre normallestirilir. Siklikla bir profilin (örnegin bir profil seviyesinin) sayimlari bir belirsizlik degeri ile iliskilendirilir.

Bir ya da daha fazla seviyeyi içeren bir profil bazen doldurulur (örnegin delik dolgusu yapilir). Dolgu (örnegin delik dolgusu) anne mikrodelesyonlarindan ya da anne çogaltmalarindan (örnegin kopya sayisi varyasyonlarindan) kaynaklanan bir profil içindeki seviyelerin bir tanimlama ve ayarlama islemine atif eder. Fetal mikro çogaltmalardan ya da fetal mikro delesyonlardan kaynaklanan seviyelere dolgu yapilabilir. Bir profil içindeki mikro çogaltmalar ya da mikro delesyonlar, bir profilin genel seviyesini (örnegin bir kromozomun bir profilini) suni olarak yükseltebilir ya da düsürebilir ve bu da bir kromozom anöploidinin (örnegin bir trisominin) yanlis pozitif ya da yanlis negatif tespitlerine yol açar. Mikro çogaltmalara ve/veya delesyonlara bagli olan bir profildeki seviyeler tanimlanabilir ve bazen dolgu ya da delik dolgusu olarak atif edilen bir islemle düzeltilebilir (örnegin doldurulabilir ve/veya çikarilabilir). Bir profil, profil içindeki bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir ya da daha fazla birinci seviyeyi içerebilir ve bir ya da daha fazla birinci seviyelerin her biri bir anne kopya sayisi varyasyonunu, bir fetal kopya sayisi varyasyonunu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonunu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonunu içerir ve birinci seviyelerin biri ya da daha fazlasi ayarlanir.

Bir ya da daha fazla seviye içeren bir profil bir birinci seviyeyi ve bir ikinci seviyeyi içerebilir. Bir birinci seviye bir ikinci seviyeden farkli (örnegin önemli oranda farkli) olabilir. Bir birinci seviye bir birinci bölüm setini içerebilir, bir ikinci seviye bir ikinci bölüm setini içerebilir ve birinci bölüm seti ikinci bölüm setinin bir alt seti degildir. Bir birinci bölüm seti, bir birinci ve ikinci seviyenin tespit edildigi bir ikinci bölüm setinden farkli olabilir. Bir profil, profil içindeki bir ikinci seviyeden farkli (örnegin önemli oranda farkli olan, örnegin önemli oranda farkli bir degere sahip olan) çoklu birinci seviyelere sahip olabilir. Bir profil, profil içindeki bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir ya da daha fazla birinci seviyeyi içerebilir ve bir ya da daha fazla birinci seviye ayarlanir. Bir profil, profil içindeki bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir ya da daha fazla birinci seviyeyi içerebilir ve bir ya da daha fazla birinci seviyelerin her biri bir anne kopya sayisi varyasyonunu, bir fetal kopya sayisi varyasyonunu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonunu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonunu içerir ve birinci seviyelerin biri ya da daha fazlasi ayarlanir. Bir profil içindeki bir birinci seviye, profilden çikarilabilir ya da ayarlanabilir (örnegin doldurulabilir). Bir profil, bir ya da daha fazla ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir ya da daha fazla birinci seviyeyi içeren çoklu seviyeleri içerebilir ve siklikla bir profil içindeki seviyelerin çogunlugu ikinci seviyelerdir, burada ikinci seviyeler birbirlerine yaklasik olarak esittir. Bir profil içindeki seviyelerin %50,den fazlasi, %60'tan fazlasi, %70'ten fazlasi, %80'den fazlasi, %90'dan fazlasi ya da %95'ten fazlasi ikinci seviyeler olabilir.

Bir profil bazen bir plot olarak gösterilir. Örnegin bölümlerin sayimlari (örnegin normallestirilmis sayimlari) temsil eden bir ya da daha fazla seviyesi grafik haline getirilebilir ve görsellestirilebilir. Olusturulabilecek profil plotlarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ham sayim (örnegin ham sayim profili ya da ham profil), normallestirilmis sayim, bölüm agirliklandirmasi, z-skoru, p- degeri, alan oranina karsi uydurulmus ploidi, orta deger seviyesine karsi uydurulmus ve ölçülmüs fetal fraksiyon arasindaki oran, birincil bilesenler ve benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Profil plotlari manipüle edilmis verilerin gösterilmesine izin verebilir. Bir profil plotu, bir çikti (örnegin alan oranina karsi uydurulmus ploidi, orta deger seviyesine karsi uydurulmus ve ölçülmüs fetal fraksiyon arasindaki orani birincil bilesenler gibi) saglamak üzere kullanilabilir. Burada kullanildigi gibi “ham sayim profili plotu” ya da “ham profil plotu” terimleri, bir bölgedeki toplam sayimlara normallestirilen bir bölgedeki her bir bölümde (örnegin, genom, bölüm, kromozom, bir referans genomun kromozom bölümleri ya da bir kromozomun bir segmentinde) bulunan bir sayim plotuna atif eder. Bir profil bir statik pencere islemi kullanilarak olusturulabilir ve bir profil bir kayar pencere islemi kullanilarak olusturulabilir.

Bir test sujesi için olusturulan bir profil bazen, bir veri setinin matematiksel ve/veya istatistiki manipülasyonlarinin yorumlanmasini kolaylastirmak ve/veya bir çikti saglamak için bir ya da daha fazla referans suje için olusturulan bir profil ile kiyaslanir. Bir profil bir ya da daha fazla baslangiç varsayimina (örnegin nükleik asidin anne katkisina (örnegin anne fraksiyonuna), nükleik asidin fetal katkisina (örnegin fetal ploidiye), referans numunenin ploidisine, ve bunlarin benzerlerine ya da kombinasyonlarina) dayanarak olusturulabilir. Bir test profili siklikla bir genetik varyasyonun yoklugunu temsil eden önceden belirlenmis bir deger etrafinda toplanir ve test sujesinin genetik varyasyona sahip olmasi halinde genetik varyasyonun test sujesinde yer aldigi genetik lokasyona karsilik gelen alanlarda siklikla önceden belirlenmis bir degerden sapar. Bir genetik varyasyon ile iliskilendirilmis bir tibbi durum riski altinda olan ya da bundan müzdarip olan test süjelerinde, bir seçilmis bölümün sayisal degerinin etkilenmemis genomik lokasyonlar için önceden belirlenmis degerden önemli oranda farkli olmasi beklenmektedir. Baslangiç varsayimlarina (örnegin sabit ploidiye ya da optimize edilmis ploidiye, sabit fetal fraksiyona ya da optimize edilmis fetal fraksiyona ya da bunlarin kombinasyonlarina) bagli olarak, önceden belirlenmis esik ya da limit degeri ya da bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu gösteren esik degeri araligi degisebilir ancak yine de bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi için yararli bir çikti saglar. Bir profil bir fenotipin göstergesi ve/veya temsilcisi olabilir.

Bir sinirlayici olmayan örnek yoluyla, normallestirilmis numune ve/veya referans sayim profilleri asagidaki yollarla ham sekans okuma verilerinden elde edilebilir: (a) seçilmis kromozomlar ve bunlarin bölümleri ya da segmentleri için referans orta deger sayimlarinin bir genetik varyasyon tasimadigi bilinen bir referans setinden hesaplanmasi, (b) referans numunenin ham sayimlarindan bilgilendirici olmayan bölümlerin çikarilmasi (örnegin filtreleme); (c) bir referans genomun geri kalan bütün bölümlerinin referans sayimlarin, referans numunenin seçilmis kromozomunun ya da seçilmis genomik Iokasyonun sayimlarinin toplam kalinti sayisina (örnegin bir referans genomun bilgilendirici olmayan bölümlerinin çikarilmasindan sonra geri kalan sayimlarin toplamina) normallestirilmesi, böylece bir normallestirilmis referans suje profilinin üretilmesi; (d) test sujesi numunesinden karsilik gelen bölümlerin çikarilmasi; ve (e) bir ya da daha fazla seçilmis genomik lokasyon için geri kalan test sujesi sayimlarinin, kromozom ya da seçili genomik lokasyonlari içeren kromozom için rezidüel referans orta deger sayimlarinin toplamina normallestirilmesi ve böylece bir normallestirilmis test sujesi profilinin olusturulmasi. Seçenek (b)'deki filtrelenmis bölümler tarafindan azaltilan bütün genom bakimindan bir ilave normallestirme adimi (c) ve (d) seçenekleri arasina eklenebilir.

Bir veri seti profili, sayimi yapilan haritalanmis sekans okuma verilerinin bir ya da daha fazla manipülasyonu ile olusturulabilir. Bazi yönler asagidakileri içerir.

Sekans Okumalari haritalanir ve her bir genomik bölüme haritalanan sayimlarin (yani sekans etiketlerinin) sayisi tespit edilir (örnegin sayilir). Bir ham sayim profili sayimi yapilan haritalanan sekans okumalarindan üretilir. Bir test sujesinden elde edilen bir ham sayimin bir genetik varyasyona sahip olmadigi bilinen bir referans suje setinden alinan kromozomlar ve bunlarin bölümleri ya da segmentlerinin bir referans orta deger sayim profili ile kiyaslanmasi ile çikti saglanabilir.

Sekans okuma verileri, gürültülü verileri ya da bilgilendirici olmayan bölümleri çikarmak için opsiyonel olarak filtrelenir. Filtreleme sonrasinda, bir filtrelenmis veri seti olusturmak için geriye kalan sayimlar tipik olarak toplanir. Bir filtrelenmis veri setinden bir filtrelenmis sayim profili olusturulabilir.

Sekans okuma verileri sayildiktan ve opsiyonel olarak filtrelendikten sonra, seviyeleri ya da profilleri olusturmak Için veri setleri normallestirilebilir. Bir veri seti, bir ya da daha fazla seçilmis bölümün uygun bir normallestirme referans degerine normallestirilmesi yoluyla normallestirilebilir. Bir normallestirme referans degeri kromozomun ya da içinden bölümlerin seçildigi kromozomlarin toplam sayimlarinin temsilcisi olabilir. Bir normallestirme referans degeri, bir genetik varyasyona sahip olmadiklari bilinen bir referans suje setinden hazirlanan bir referans veri setinden alinan bir ya da daha fazla karsilik gelen bölümü, kromozom bölümü ya da kromozomlari temsil edebilir. Bir normallestirme referans degeri, bir genetik varyasyonu varligi ya da yoklugu için analiz edilen bir test sujesinden hazirlanan bir test sujesi veri setinden alinan bir ya da daha fazla karsilik gelen bölümü, kromozom bölümü ya da kromozomlari temsil edebilir. Normallestirme islemi bir statik pencere yaklasimi kullanilarak gerçeklestirilebilir ve normallestirme islemi bir hareketli ya da kayar pencere yaklasimi kullanilarak gerçeklestirilebilir. Normallestirilmis sayimlari içeren bir profil, siniflandirmayi kolaylastirmak ve/veya bir çikti saglamak için olusturulabilir. Normallestirilmis sayimlari içeren bir profil plotuna dayanarak (örnegin bu sekilde bir profilin bir plotunu kullanarak) bir çikti saglanabilir.

Seviyeler Bir deger (örnegin bir sayi, bir nicel deger) bir seviyeye isnat edilebilir. Bir seviye (örnegin bir islenmis seviye) uygun bir yöntem, operasyon ya da matematiksel islem ile belirlenebilir. Bir seviye siklikla bir bölüm seti için sayimlardir (örnegin normallestirilmis sayimlar) ya da sayimlardan türetilir. Bir bölümün bir seviyesi bir bölüme haritalanan toplam sayim sayisina (örnegin sayimlara, normallestirilmis sayimlar) esasen esit olabilir. Siklikla bir seviye teknikte bilinen uygun bir yöntem, operasyon ya da matematiksel islem ile islenen, dönüstürülen ya da manipüle edilen sayimlardan tespit edilir. Bir seviye, islenmis sayimlardan türetilebilir ve islenmis sayimlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda agirliklandirilmis, çikarilmis, filtrelenmis, normallestirilmis, ayarlanmis, averaji alinmis, bir ortalama (örnegin ortalama seviye) olarak türetilmis, eklenmis, çikarilmis, dönüstürülmüs sayimlar ya da bunlarin kombinasyonlari yer alir. Bir seviye normallestirilmis sayimlari (örnegin normallestirilmis bölüm sayimlarini) içerebilir. Bir sayim seviyesi uygun bir islemle normallestirilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bölümlü normallestirme, GC içerigi ile normallestirme, dogrusal ve dogrusal olmayan en az kareler regresyonu, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM, cQn, ve bunlarin benzerleri ve/veya kombinasyonlari yer alir. Bir seviye, normallestirilmis sayimlari ya da sayimlarin nispi miktarlarini içerebilir. Bir seviye averaji alinan iki ya da daha fazla bölümün sayimlari ya da normallestirilmis sayimlari için olabilir ve seviyeye bir averaj seviye olarak atif edilir. Bir seviye bir ortalama sayimi ya da burada bir ortalama seviye olarak atif edilen normallestirilmis sayimlarin bir ortalamasini içeren bir bölüm seti için olabilir. Bir seviye, ham ve/veya filtrelenmis sayimlari içeren bölümler için türetilebilir. Bir seviye ham sayimlara dayanabilir. Bir seviye bir belirsizlik degeri (örnegin bir standart sapma, bir MAD) ile iliskilendirilmis olabilir. Bir seviye bir Z- skoru ya da p-degeri ile temsil edilebilir.

Bir ya da daha fazla bölümün bir seviyesi, buradaki bir “genomik kesit seviyesi" ile benzerdir. Burada kullanildigi gibi “seviye” terimi bazen “yükseltme” terimi ile benzerdir. “Seviye” teriminin anlaminin tespiti, içinde kullanildigi baglamdan tespit edilebilir. Örnegin, genomik kesitler, profiller, okumalar ve/veya sayimlar baglaminda kullanildigi zaman “seviye” terimi siklikla bir yükseltme anlamina gelir. Bir maddenin ya da bilesimin baglaminda kullanildigi zaman “seviye” terimi (örnegin RNA seviyesi, pleksleme seviyesi) siklikla bir miktara atif eder.

Belirsizlik (örnegin hata seviyesi, güvenirlilik seviyesi, sapma seviyesi, belirsizlik seviyesi) baglaminda kullanildigi zaman, “seviye” terimi siklikla bir miktara atif Iki ya da daha fazla seviye (örnegin bir profildeki iki ya da daha fazla seviye) için normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlar bazen seviyelere göre matematiksel olarak manipüle edilebilir (örnegin eklenebilir, çarpilabilir, averaji alinabilir, normallestirilebilir ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yapilabilir). Örnegin, iki ya da daha fazla seviye için normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlar, bir profil içindeki bir, birkaç ya da tüm seviyelere göre normallestirilebilir. Bir profil içindeki bütün seviyelerin normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlari, profil içindeki bir seviyeye göre normallestirilebilir. Bir profil içindeki bir birinci seviyenin normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlari, profil içindeki bir ikinci seviyeye göre normallestirilebilir.

Bir seviyenin (örnegin bir birinci seviye, bir ikinci seviye) sinirlayici olmayan örnekleri arasinda, islenmis sayimlari içeren bir bölüm setinin bir seviyesi, sayimlarin bir ortalamasini, orta degerini ya da averajini içeren bir bölüm seti seviyesi, normallestirilmis sayimlari içeren bir bölüm setinin bir seviyesi ve bunlarin benzerleri ya da herhangi bir kombinasyonu yer alir. Bir profil içindeki bir birinci seviye ve bir ikinci seviye, ayni kromozoma haritalanan bölüm sayimlarindan türetilebilir. Bir profil içindeki bir birinci seviye ve bir ikinci seviye, farkli kromozomlara haritalanan bölüm sayimlarindan türetilebilir.

Bir seviye, bir ya da daha fazla bölüme haritalanan normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlardan belirlenebilir. Bir seviye, iki ya da daha fazla bölüme haritalanan normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlardan tespit edilebilir, burada her bir bölüm için normallestirilmis sayimlar, yaklasik olarak aynidir. Bir seviyenin bir bölüm setindeki sayimlarda (örnegin normallestirilmis sayimlarda) varyasyon olabilir. Bir seviyenin bir bölüm setinde, setin diger bölümlerinden (örnegin zirve degerlerinden ve/veya dip degerlerinden) önemli oranda farkli olan sayimlara sahip olan bir ya da daha fazla bölüm olabilir. Herhangi bir uygun sayida bölüm ile iliskilendirilmis normallestirilmis ya da normallestirilmemis herhangi bir uygun sayida sayim, bir seviyeyi tanimlayabilir.

Bir ya da daha fazla seviye, bir genomun bölümlerinin tümünün ya da bazilarinin normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlarindan tespit edilebilir. Siklikla bir seviye, bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlarinin tümünden ya da bazilarindan belirlenebilir. Iki ya da daha fazla bölümden (örnegin bir bölüm setinden) türetilen iki ya da daha fazla sayim, bir seviyeyi belirleyebilir. Iki ya da daha fazla sayim (örnegin iki ya da daha fazla bölümden elde edilen sayim) bir seviyeyi belirleyebilir. 2 ila yaklasik 100,000 bölümden elde edilen sayimlar bir bir seviyeyi tespit edebilir. Yaklasik 10 ila yaklasik 50 bölümden elde edilen sayimlar bir seviyeyi tespit edebilir. Yaklasik 20 ila yaklasik 40 bölümden elde edilen sayimlar bir seviyeyi tespit edebilir. Bir seviye yaklasik 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, bölümden elde edilen sayimi içerebilir. Bir seviye bir bölüm setine (örnegin bir referans genomun bir bölüm setine, bir kromozomun bir bölüm setine ya da bir kromozomun bir segmentinin bir bölüm setine) karsilik gelebilir.

Bir seviye, bitisik bölümlerin normallestirilmis ya da normallestirilmemis sayimlari için belirlenebilir. Bitisik olan bölümler (örnegin bir bölüm seti) bir genomun komsu segmentlerini ya da bir kromozomun ya da genin komsu segmentlerini temsil eder. Örnegin bölümlerin uç uca birlestirilmesiyle hizalandigi zaman, iki ya da daha fazla bitisik bölüm her bir bölümden daha uzun olan bir DNA sekansinin bir sekans toplulugunu temsil edebilir. Örnegin iki ya da daha fazla bitisik bölüm, bir intakt genomu, kromozomu, geni, intronu, eksonu ya da bunlarin segmentini temsil edebilir. Bir seviye bitisik bölümlerin ve/veya bitisik olmayan bölümlerin bir koleksiyonundan (örnegin bir setinden) belirlenebilir.

Fark/i Seviye/er Bir normallestirilmis sayim profili, profil içindeki baska bir seviyeden (örnegin bir ikinci seviye) önemli oranda farkli olan bir seviyeyi (örnegin bir birinci seviye) içerebilir. Bir birinci seviye bir ikinci seviyeden daha yüksek ya da daha düsük olabilir. Bir birinci seviye, bir kopya sayisi varyasyonunu (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonunu, fetal kopya sayisi varyasyonunu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonunu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonunu) içeren bir ya da daha fazla okumayi içeren bir bölüm seti için olabilir ve ikinci seviye esasen hiç kopya sayisi varyasyonu bulunmayan Okumalari içeren bir bölüm seti içindir. Önemli oranda farkli, gözlemlenebilir bir farka atif edebilir. Önemli oranda farkli, istatistiksel olarak farkliya ya da istatistiksel olarak önemli bir farka atif edebilir.

Istatistiksel olarak önemli oranda fark, bazen bir gözlemlenmis farkin bir istatistiksel olarak degerlendirmesidir. Istatistiksel olarak önemli oranda fark, teknikteki uygun bir yöntemle degerlendirilebilir. Herhangi bir uygun esik ya da aralik, iki seviyenin önemli oranda farkli oldugunu tespit etmek için kullanilabilir.

Yaklasik yüzde 0,01 ya da daha fazla oranda (seviye degerlerinden birinin ya da digerinin yüzde 0,01'i kadar) farklilasan iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farkli olabilir. Yaklasik yüzde 0,1 ya da daha fazla oranda farklilasan iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farklidir. Yaklasik yüzde 0,5 ya da daha fazla oranda farklilasan iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farkli olabilir. Yaklasik yüzde 0,5, yaklasik %10'dan daha fazla oranda farklilasan iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farkli olabilir. Iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farkli olabilir ve seviyelerin hiçbirinde hiçbir üst üste binme yoktur ve/veya seviyelerden biri ya da her ikisi için hesaplanan bir belirsizlik degeri ile tanimlanan bir aralikta hiçbir üst üste binme yoktur. Belirsizlik degeri, sigma olarak ifade edilen bir standart sapma olabilir. Iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farkli olabilir ve belirsizlik degerinin (örnegin 1 sigma) yaklasik 1 ya da daha fazla kati kadar farklilasabilir. Iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) önemli oranda farkli olabilir ve belirsizlik degerinin (örnegin 2 sigma) yaklasik 2 ya da daha fazla, yaklasik 3 ya da daha fazla, yaklasik 4 ya da daha fazla, yaklasik 5 ya da daha fazla, yaklasik 6 ya da daha fazla, yaklasik 7 ya da daha fazla, yaklasik 8 ya da daha fazla, yaklasik 9 ya da daha fazla ya da belirsizlik degerinin yaklasik 10 ya da daha fazla kati kadar farklilasabilir. Iki seviye (örnegin ortalama seviyeler) belirsizlik degerinin yaklasik 1,1, 1,2, 1,3, farklilastiklari zaman önemli oranda farkli olabilir. Güvenirlilik seviyesi, iki seviye arasindaki fark arttikça artabilir. Güvenirlilik seviyesi, iki seviye arasindaki fark azaldikça ve/veya belirsizlik degeri arttikça azalabilir. Örnegin bazen güvenirlilik seviyesi, seviyeler ve standart sapma (örnegin MAD'Ier) arasindaki farkin orani ile artar.

Birbirlerinden bagimsiz olarak ya da birbirlerine bagli olarak tartilabilen degisken kosullar altinda toplanan saptama verilerinin önemini tespit etmek ya da bunlara anlam vermek için bir ya da daha fazla kestirim algoritmasi kullanilabilir. Burada kullanildigi gibi “degisken" terimi, bir degere ya da deger setine sahip olan bir algoritmanin bir faktörüne, miktarina ya da fonksiyonuna atif eder.

Bir birinci bölüm seti siklikla bir ikinci bölüm setinden farkli olarak (örnegin bunlarla üst üste binmeyen) bölümleri içerebilir. Örnegin, bazen normallestirilmis sayimlarin bir birinci seviyesi bir profil içindeki normallestirilmis sayimlarin bir ikinci seviyesinden önemli oranda farklidir ve birinci seviye bir birinci bölüm seti içindir, ikinci seviye bir ikinci bölüm seti içindir ve bölümler birinci bölüm seti ve ikinci bölüm seti ile üst üste binmez. Bir birinci bölüm seti, sirasiyla bir birinci seviyenin ve ikinci seviyenin tespit edildigi bir ikinci bölüm setinin bir alt seti olmayabilir. Bir birinci bölüm seti, sirasiyla bir birinci seviyenin ve ikinci seviyenin tespit edildigi bir ikinci bölüm setinden farkli ve/veya ayri olabilir.

Bir birinci bölüm seti, bir profil içindeki bir ikinci bölüm setinin bir alt seti olabilir. Örnegin bazen bir profil içindeki bir ikinci bölüm setinin normallestirilmis sayimlarinin bir ikinci seviyesi profil içindeki bir birinci seviye için bir birinci bölüm setinin normallestirilmis sayimlarini içerir ve birinci bölüm seti profil içindeki ikinci bölüm setinin bir alt setidir. Bir averaj, ortalama ya da orta deger seviyesi ikini seviyenin bir birinci seviyeyi içerdigi bir ikinci seviyeden türetilebilir.

Bir ikinci seviye, bütün bir kromozomu temsil eden bir ikinci bölüm setini içerebilir ve bir birinci seviye bir birinci bölüm setimi içerir, burada birinci set, ikinci bölüm setinin bir alt setidir ve birinci seviye kromozom içinde mevcut olan bir anne kopya sayisi varyasyonunu, fetal kopya sayisi varyasyonu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonunu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonunu temsil Bir ikinci seviyenin bir degeri, bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin bir sayim profilinin averaj, ortalama ya da orta degerine birinci seviyeden daha yakin olabilir. Bir ikinci seviye bir kromozomun, bir kromozom bölümünün ya da bunun bir segmentinin bir ortalama seviyesi olabilir. Bir birinci seviye, bir kromozomu ya da bunun bir segmentini temsil eden bir baskin seviyeden (örnegin bir ikinci seviyeden) önemli oranda farkli olabilir. Bir profil, bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan çoklu birinci seviyeleri içerebilir ve her bir birinci seviye bagimsiz olarak ikinci seviyeden daha yüksek ya da daha düsük olabilir. Bir birinci seviye ya da bir ikinci seviye ayni kromozomdan türetilebilir ve birinci seviye, ikinci seviyeden daha yüksektir ya da daha düsüktür ve ikinci seviye, kromozomun baskin seviyesidir. Ayni kromozomdan bir birinci seviye ve bir ikinci seviye türetilebilir, bir birinci seviye bir kopya sayisi varyasyonunun (örnegin, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunun, delesyonunun, yerlestirmesinin, çogaltmasinin) göstergesidir ve bir ikinci seviye bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin bölümlerinin bir ortalama seviyesidir ya da baskin seviyesidir.

Bir ikinci seviye için bir ikinci bölüm setindeki bir okuma, bir genetik varyasyonu (örnegin bir kopya sayisi varyasyonunu, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunu) esasen içermeyebilir. Siklikla, bir ikinci seviye için bir ikinci bölüm seti bazi degiskenlikler (örnegin seviyede degiskenlik, bölüm sayimlarinda degiskenlik) içerir. Esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonu ile iliskilendirilmis olmayan bir seviye için bir bölüm setindeki bir ya da daha fazla bölüm, bir anne ve/veya fetal genom içinde mevcut olan bir kopya sayisi varyasyonuna sahip olan bir ya da daha fazla okumayi içerebilir. Örnegin bazen bir bölüm seti bir kromozomun küçük bir segmentinde (örnegin 10 bölümden daha azi) mevcut olan bir kopya sayisi varyasyonunu içerir ve bölüm seti esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonu ile iliskilendirilmis olmayan bir seviye içindir. Bu yüzden esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonu içermeyen bir bölüm daha azinda mevcut olan bir kopya sayisi varyasyonunu içerebilir.

Bir birinci seviye, bir birinci bölüm seti için olabilir ve bir ikinci seviye bir ikinci bölüm seti için olabilir ve birinci bölüm seti ve ikinci bölüm seti bitisik (örnegin, bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin nükleik asit sekansina bitisik) olabilir. Birinci bölüm seti ve ikinci bölüm seti bitisik olmayabilir.

Fetal ve anne nükleik asidinin bir karisimindan elde edilen nispeten kisa sekans okumalari, bir seviyeye ve/veya bir profile dönüstürülebilen sayimlari saglamak için kullanilabilir. Sayimlar, seviyeler ve profiller, elektronik ya da maddi bir formda betimlenebilir ve görüntülenebilir. Bölümlere haritalanan (örnegin seviyeler ve/veya profiller olarak temsil edilen) sayimlar bir fetal ve/veya bir anne genomunun, kromozomunun ya da bir fetüs içinde ve/veya hamile diside mevcut olan bir kromozomun bir bölümünün ya da bir segmentinin bir görsel temsilini saglayabilir.

Referans Seviyesi ve Normal/estirilmis Referans Degeri Bir profil bir referans seviyesini (örnegin bir referans olarak kullanilan bir seviyeyi) içerebilir. Siklikla normallestirilmis sayimlarin bir profili, beklenen seviyelerin ve beklenen araliklarin tespit edildigi bir referans seviyesini saglar (beklenen seviyeler ve araliklar hakkindaki asagidaki açiklamaya bakiniz). Bir referans seviyesi siklikla hem bir anneden hem de bir fetüsten alinan haritalanan okumalari içeren bölümlerin normallestirilmis sayimlari içindir. Bir referans seviyesi siklikla bir fetüsten ve bir anneden (örnegin bir hamile disiden) alinan haritalanan okumalarin normallestirilmis sayimlarinin toplamidir. Bir referans seviyesi bir öploit anneden ve/veya bir öploit fetüsten alinan haritalanan okumalari içeren bölümler için olabilir. Bir referans seviyesi, bir fetal ve/veya anne genetik varyasyonuna (örnegin bir anöploidiye (örnegin bir trisomiye), bir kopya sayisi varyasyonuna, bir mikro çogaltmaya, bir mikro delesyona, bir yerlestirmeye) sahip olan haritalanmis okumalari içeren bölümler için olabilir. Bir referans seviyesi, esasen hiçbir bir fetal ve/veya anne genetik varyasyonuna (örnegin bir anöploidiye (örnegin bir trisomiye), bir kopya sayisi varyasyonuna, bir mikro çogaltmaya, bir mikro delesyona, bir yerlestirmeye) sahip olmayan bölümler için olabilir. Bir ikinci seviye, bir referans seviyesi olarak kullanilabilir. Bir profil, normallestirilmis sayimlarin bir birinci seviyesini ve normallestirilmis sayimlarin bir ikinci seviyesini içerebilir, burada birinci seviye, ikinci seviyeden önemli oranda farklidir ve ikinci seviye referans seviyesidir. Bir profil bir birinci bölüm seti için normallestirilmis sayimlarin bir birinci seviyesini, bir ikinci bölüm seti için normallestirilmis sayimlarin bir ikinci seviyesini içerebilir, birinci bölüm seti, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonuna sahip olan haritalanmis Okumalari içerebilir, ikinci bölüm seti esasen hiçbir anne kopya sayisi varyasyonuna ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonuna sahip olan haritalanmis Okumalari içerebilir ve ikinci referans seviyesi bir referans seviyesi olabilir. Bir profilin bir ya da daha fazla seviyesinin bölümlerine haritalanan sayimlar, bir referans seviyesinin sayimlarina göre normallestirilebilir. Bir referans seviyesinin sayimlarina göre bir seviyenin normallestirme sayimlari, bir seviye sayimlarinin bir referans seviyesi sayimlari ya da bunlarin çarpimi ya da fraksiyonuna bölünmesini içerebilir. Bir referans seviyesinin sayimlarina göre normallestirilmis sayimlar siklikla baska bir isleme (örnegin PERUNia) göre normallestirilmistir ve bir referans seviyesinin sayimlari da siklikla (örnegin PERUN ile) normallestirilmistir. Bir seviyenin sayimlari bir referans seviyesinin sayimlarina göre normallestirilebilir ve referans seviyesinin sayimlari, normallestirme öncesinde ya da sonrasinda uygun bir degere ölçeklendirilebilir.

Bir referans seviyesinin sayimlarinin ölçeklendirilmesi islemi herhangi bir uygun sabiti (yani sayiyi) içerebilir ve herhangi bir uygun matematiksel manipülasyon, bir referans seviyesinin sayimlarina tatbik edilebilir.

Bir normallestirme referans degeri (NRV) siklikla bir referans seviyesinin normallestirilmis sayimlarina göre tespit edilir. Bir NRV'nin tespit edilmesi, ayni normallestirme isleminin ayni profil içindeki diger seviyelerin sayimlarini normallestirmek için kullanildigi bir referans seviyesinin sayimlarina tatbik edilen herhangi bir uygun normallestirme islemini (örnegin matematiksel manipülasyonu) içerebilir. Bir NRV'nin tespit edilmesi siklikla bir referans seviyesinin kendine bölünmesini içerir. Bir NRV'nin tespit edilmesi siklikla bir referans seviyesinin kendi çarpimina bölünmesini içerir. Bir NRV'nin tespit edilmesi siklikla bir referans seviyesinin referans seviyesinin ve bir sabitin (örnegin herhangi bir sayinin) toplamina ya da farkina bölünmesini içerir.

Bir NRV*ye bazen bir sifir degeri olarak atif edilir. Bir NRV herhangi bir uygun deger olabilir. Bir NRV sifir haricindeki herhangi bir deger olabilir. Bir NRV bir tam sayi olabilir. Bir NRV bir pozitif tam sayi olabilir. Bir NRV 1, 10, 100 ya da 1000 olabilir. Siklikla bir NRV, 1'e esittir. Bir NRV sifira esit olabilir. Bir referans seviyesinin sayimlari, herhangi bir uygun NRV'ye normallestirilebilir. Bir referans seviyesinin sayimlari, bir sifir NRV'sine normallestirilebilir. Siklikla bir referans seviyesinin sayimlari, bir 1 NRV'sine normallestirilir.

Beklenen Seviyeler Bir beklenen seviye, bazen önceden tanimli bir seviyedir (örnegin bir teorik seviyedir, kestirilen seviyedir). Bir “beklenen seviyeye” bazen burada bir kopya sayisi varyasyonunu içeren bir bölüm seti için bir normallestirilmis sayim seviyesi için kestirilen bir deger olabilir. Bir beklenen seviye, esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonunu içermeyen bir bölüm seti için belirlenebilir. Bir beklenen seviye bir kromozom ploidisi (örnegin, 0, 1, 2 (yani diploit), 3 ya da 4 kromozom) ya da bir mikroploidi (homozigoz ya da heterozigoz delesyonu, çogaltmasi, yerlestirmesi ya da yoklugu) için tespit edilebilir. Siklikla bir beklenen seviye, bir anne mikroploidisi (örnegin bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu) için tespit edilir.

Bir genetik varyasyon ya da bir kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye herhangi bir uygun sekilde tespit edilebilir. Siklikla bir beklenen seviye bir seviyenin uygun bir matematiksel manipülasyonu (bir seviyenin bir bölüm setine haritalanan sayimlar) ile tespit edilir. Bir beklenen seviye, bazen bir beklenen seviye sabiti olarak atif edilen bir sabit kullanilarak tespit edilebilir. Bir kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye, bazen bir referans seviyesinin, bir referans seviyesinin ya da bir NRV'nin normallestirilmis sayimlarinin bir beklenen seviye sabiti ile çarpilmasi, bir beklenen seviye sabitinin eklenmesi, bir beklenen seviye sabitinin çikarilmasi, bir beklenen seviye sabitine bölünmesi ya da bunlarin bir kombinasyonu ile hesaplanir. Siklikla ayni suje, numune ya da test grubu için tespit edilen bir beklenen (örnegin bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunun bir beklenen seviyesi) ayni referans seviyesine ya da NRV'ye göre tespit edilir.

Siklikla beklenen bir seviye, bir referans seviyesinin, bir referans seviyesinin normallestirilmis sayimlarinin ya da bir NRV'nin bir beklenen seviye sabiti ile çarpilmasi ile tespit edilir, burada bir referans seviyesinin ya da NRV,nin normallestirilmis sayimlari sifira esit degildir. Bir beklenen seviye, referans seviyesine, bir referans seviyesinin normallestirilmis sayimlarina ya da sifira esit bir NRV'ye bir beklenen seviye sabitinin eklenmesi ile tespit edilebilir. Bir beklenen seviye, bir referans seviyesinin normallestirilmis sayimlari, NRV be beklenen seviye sabiti ölçeklendirilebilir. Ölçeklendirme islemi, ayni ölçeklendirme isleminin göz önüne alinan bütün degerlere tatbik edildigi herhangi bir uygun sabiti (yani sayiyi) ve herhangi bir uygun matematiksel manipülasyonu içerebilir.

Beklenen Seviye Sabiti Bir beklenen seviye sabiti, uygun bir yöntemle belirlenebilir. Bir beklenen seviye sabiti gelisigüzel belirlenebilir. Bir beklenen seviye sabiti deneysel olarak tespit edilir. Bir beklenen seviye sabiti siklikla bir matematiksel manipülasyona göre tespit edilebilir. Bir beklenen seviye sabiti bir referansa (örnegin bir referans genoma, bir referans numunesine, referans test verilerine) göre tespit edilebilir.

Bir beklenen seviye sabiti bir genetik varyasyonun ya da kopya sayisi varyasyonunun (örnegin bir çogaltmanin, yerlestirmenin ya da delesyonun) varligini ya da yoklugunu temsil eden bir seviye için önceden belirlenebilir. Bir beklenen seviye sabiti bir anne kopya sayisi varyasyonunun, fetal kopya sayisi varyasyonunun ya da bir anne kopya sayisi varyasyonunun ve bir fetal kopya sayisi varyasyonunun varligini ya da yoklugunu temsil eden bir seviye için önceden belirlenebilir. Bir kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye sabiti, herhangi bir uygun sabiti ya da sabit seti olabilir.

Bir homozigoz çogaltma için beklenen seviye sabiti (örnegin bir homozigoz çogalma) yaklasik 1,6 ila yaklasik 2,4 arasinda, yaklasik 1,7 ila yaklasik 2,3 arasinda, yaklasik 1,8 ila yaklasik 2,2 arasinda ya da yaklasik 1,9 ila yaklasik 2,1 arasinda olabilir. Bir homozigoz çogaltma için beklenen seviye sabiti bir homozigoz çogaltma için beklenen seviye sabiti yaklasik 1,90, 1,92, 1,94, çogaltma için beklenen seviye sabiti yaklasik 2'dir.

Bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye sabiti (örnegin bir homozigoz çogalma) yaklasik 1,2 ila yaklasik 1,8 arasinda, yaklasik 1,3 ila yaklasik 1,7 arasinda ya da yaklasik 1,4 ila yaklasik 1,6 arasinda olabilir. Bir heterozigoz yaklasik 1,8 olabilir. Siklikla bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye sabiti 1,60 olur. Bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye sabiti yaklasik 1,5 olabilir.

Bir kopya sayisi varyasyonu için beklenen seviye sabiti (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonunun ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunun) yaklasik 1,3 ila yaklasik 0,7 arasinda, yaklasik 1,2 ila yaklasik 0,8 arasinda ya da yaklasik 1,1 ila yaklasik 0,9 arasinda olabilir. Bir kopya sayisi varyasyonunun yoklugu olabilir. Siklikla bir kopya sayisi varyasyonu için beklenen seviye sabiti yaklasik kopya sayisi varyasyonunun yoklugu için beklenen seviye sabiti yaklasik 1 olabilir.

Bir heterozigoz delesyon için beklenen seviye sabiti (örnegin bir anne, fetal ya da bir anne ve bir fetal heterozigoz delesyon) yaklasik 0,2 ila yaklasik 0,8 arasinda, yaklasik 0,3 ila yaklasik 0,7 arasinda ya da yaklasik 0,4 ila yaklasik 0,6 arasinda olabilir. Bir heterozigoz delesyon Için beklenen seviye sabiti delesyon için beklenen seviye sabiti yaklasik 0,5 olabilir.

Bir homozigoz delesyon için beklenen seviye sabiti (örnegin bir homozigoz delesyon) yaklasik -0,4 ila yaklasik 0,4 arasinda, yaklasik -0,3 ila yaklasik 0,3 arasinda, yaklasik -O,2 ila yaklasik 0,2 arasinda ya da yaklasik -0,1 ila yaklasik 0,1 arasinda olabilir. Bir homozigoz delesyon için beklenen seviye sabiti Siklikla bir homozigoz delesyon için beklenen seviye sabiti yaklasik -0,1, -0,08, homozigoz delesyonu için beklenen seviye sabiti yaklasik 0'dir.

Beklenen Seviye Araligi Bir genetik varyasyonun ya da kopya sayisi varyasyonunun (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonu, fetal kopya sayisi varyasyonu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonun) varligi ya da yoklugu bir beklenen seviye araligina giren ya da bu araligin disinda kalan bir seviye ile belirlenebilir. Bir beklenen seviye araligi siklikla bir beklenen seviyeye göre belirlenir. Bir beklenen seviye araligi, esasen hiçbir genetik varyasyonu içermeyen ya da esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonunu içermeyen bir seviye için belirlenebilir. Uygun bir yöntem bir beklenen seviye araligini tespit etmek için kullanilabilir.

Bir beklenen seviye araligi bir seviye için hesaplanan uygun bir belirsizlik degerine göre tanimlanabilir. Bir belirsizlik degerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir standart sapma, standart hata, hesaplanmis varyans, p- degeri ya da ortalama mutlak sapma (MAD) yer alir. Bir genetik varyasyon ya da bir kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye araligi, kismen, bir seviye (örnegin, bir birinci seviye, bir ikinci seviye, bir birinci seviye ve bir Ikinci seviye) için belirsizlik degerinin hesaplanmasi ile belirlenebilir. Bir beklenen seviye araligi bir profil (örnegin bir kromozom ya da segmenti için normallestirilmis sayimlarin bir profili) için hesaplanan bir belirsizlik degerine uygun olarak tanimlanabilir. Bir belirsizlik degeri, esasen hiçbir genetik varyasyonu içermeyen ya da esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonunu içermeyen bir seviye için hesaplanabilir. Bir belirsizlik degeri bir birinci seviye, bir ikinci seviye ya da bir birinci seviye ve bir ikinci seviye için hesaplanabilir. Bir belirsizlik degeri bir birinci seviye, bir ikinci seviye ya da bir birinci seviyeyi içeren bir ikinci seviye için belilenebilir.

Bazen bir beklenen seviye araligi kismen, bir belirsizlik degerinin bir n sabiti (örnegin önceden belirlenmis bir sabitin) çarpimi, eklemesi, çikarilmasi ya da bölünmesi yoluyla hesaplanir. Uygun bir matematiksel islem ya da islem kombinasyonlari kullanilabilir. N sabitine (örnegin önceden belirlenmis n sabitine) bazen bir güvenilirlik araligi olarak atif edilir. Seçilmis bir güvenilirlik araligi seçilen n sabitine göre tespit edilir. n sabiti (örnegin önceden belirlenmis n sabiti, güvenilirlik araligi) uygun bir sekilde belirlenebilir. n sabiti sifirdan büyük bir sayi ya da bir sayi fraksiyonu olabilir. n sabiti bir tam sayi olabilir.

Siklikla n sabiti, 10tdan küçük bir sayidir. n sabiti yaklasik 10'dan daha küçük, yaklasik 9'dan daha küçük, yaklasik 8*den daha küçük, yaklasik 7'den daha küçük, yaklasik 6'dan daha küçük, yaklasik 5'ten daha küçük, yaklasik 4'ten daha küçük, yaklasik 3iten daha küçük ya da yaklasik 2'den daha küçük bir sayi 2,5, 2 ya da 1 olabilir. n sabiti bilinen bir genetik dispozisyona sahip sujelerden (bir hamile disiden ve/veya bir fetüsten) türetilen verilerden deneysel olarak belirlenebilir.

Siklikla bir belirsizlik degeri ve n sabiti, bir araligi (örnegin bir belirsizlik kesigini) tanimlar. Örnegin bazen bir belirsizlik degeri bir standart sapmadir (örnegin +/- ) ve bir n sabiti (örnegin bir güvenilirlik araligi) ile çarpilir böylece bir araligi ya da belirsizlik limitini (örnegin 5n ila - 5n) tanimlar.

Bir genetik varyasyon (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonu, fetal kopya sayisi varyasyonu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonu ve fetal kopya sayisi varyasyonu) için bir beklenen seviye araligi bir beklenen seviye arti bir n sabiti çarpi belirsizlik degerinin (örnegin n x sigma (örnegin, 6 sigma)) toplami olabilir.

Bir genetik varyasyon ya da kopya sayisi varyasyonu için k ile adlandirilan beklenen seviye araligi asagidaki formül ile tanimlanir: Formül R: (Beklenen Seviye Araligi)k = (Beklenen Seviye)k +n0' burada 0 bir belirsizlik degeridir, n bir sabittir (örnegin önceden belirlenmis bir sabittir) ve beklenen seviye araligi ve beklenen seviye k genetik varyasyonu içindir (örnegin, k = a heterozigoz delesyon, örnegin, k = bir genetik varyasyonun yoklugu). Örnegin, 1'e esit olan bir beklenen seviye için (örnegin bir kopya sayisi varyasyonunun yoklugu), bir belirsizlik degeri (yani, 0) +/- 0,05 ve n=3“e esittir, beklenen seviye araligi 1,15 ila 0,85 olarak tanimlanir. Bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye 1,5, n = 3 ve belirsizlik degeri 0, +/- 0,05 oldugu zaman, bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye araligi 1,65 ila 1,35 olarak tanimlanabilir. Bir heterozigoz delesyonu için beklenen seviye 0,5, n = 3 ve belirsizlik degeri 0, +/- 0,05 oldugu zaman, bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye araligi 0,85 ila 0,35 olarak tanimlanabilir. Bir homozigoz çogaltma için beklenen seviye 2,0, n = 3 ve belirsizlik degeri 0, +/- 0,05 oldugu zaman, bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye araligi 2,15 ila 1,85 olarak tanimlanabilir. Bir homozigoz delesyon için beklenen seviye 0,0, ri = 3 ve belirsizlik degeri 0, +/- 0,05 oldugu zaman, bir heterozigoz çogaltma için beklenen seviye araligi 0,15 ila -0,15 olarak tanimlanabilir.

Bir homozigoz kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir anne, fetal ya da anne ve fetal homozigoz kopya sayisi varyasyonu) için bir beklenen seviye araligi kismen bir karsilik gelen heterozigoz kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye araligi belirlenebilir. Örnegin, bazen bir homozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araligi bir heterozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araliginin üst Iimitinden daha büyük olan bütün degerleri içerir. Bir homozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araligi bir heterozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araliginin üst Iimitinden daha büyük ya da buna esit olan bütün degerleri içerebilir. Bir homozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araligi, bir heterozigoz çogaltma için bir beklenen bir seviye araliginin bir üst Iimitinden daha büyük olan ve oinun bir belirsizlik degeri ve pozitif bir deger oldugu, n'nin bir sabit oldugu ve k'nin bir homozigoz çogaltma oldugu formül R ile tanimlanan üst limitten daha küçük olan bütün degerleri içerebilir. Bir homozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araligi, bir heterozigoz çogaltma için bir beklenen bir seviye araliginin bir üst Iimitinden daha büyük ya da buna esit olan ve dnun bir belirsizlik degeri ve pozitif bir deger oldugu, n'nin bir sabit oldugu ve k`nin bir homozigoz çogaltma oldugu formül R ile tanimlanan üst Iimitten daha küçük ya da buna esit olan bütün degerleri içerebilir.

Bir homozigoz delesyon için bir beklenen seviye araligi bir heterozigoz çogaltma için bir beklenen seviye araliginin alt Iimitinden daha küçük olan bütün degerleri içerebilir. Bir homozigoz delesyon için bir beklenen seviye araligi bir heterozigoz delesyon için bir beklenen seviye araliginin alt limitinden daha küçük ya da buna esit olan bütün degerleri içerebilir. Bir homozigoz delesyon için bir beklenen seviye araligi, bir heterozigoz çogaltma için bir beklenen bir seviye araliginin bir alt Iimitinden daha küçük olan ve o'nun bir belirsizlik degeri oldugu ve o'nun negatif bir deger oldugu, ninin bir sabit oldugu ve kinin bir homozigoz delesyon oldugu formül R ile tanimlanan alt limitten daha büyük olan bütün degerleri içerebilir. Bir homozigoz delesyonu için bir beklenen seviye araligi, bir heterozigoz delesyon için bir beklenen bir seviye araliginin bir alt limitinden daha küçük ya da buna esit olan ve O'nun bir belirsizlik degeri oldugu ve dnun negatif bir deger oldugu, n'nin bir sabit oldugu ve k'nin bir homozigoz delesyon oldugu formül R ile tanimlanan alt Iimitten daha büyük ya da buna esit olan bütün degerleri içerebilir.

Bir belirsizlik degeri, bir esik degerini belirlemek için kullanilabilir. Bir aralik (örnegin bir esik araligi), bir ham, filtrelenmis ve/veya normallestirilmis sayimlardan belirlenen belirsizlik degerinin hesaplanmasi ile elde edilebilir. Bir aralik, bir seviyenin belirsizlik degerinin (örnegin bir seviyenin normallestirilmis sayimlarinin), bir limit esigi olarak seçilen belirsizlik çoklugunu (örnegin standart sapmalarin sayisini) temsil eden önceden belirlenmis bir sabit (örnegin 1, 2, 3, 4, 5, 6 ve benzeri) ile çarpilmasi (örnegin 3 standart sapma için 3 ile çarpilmasi) ile belirlenebilir, böylece bir aralik olusturulur. Bir aralik, bir degerin (örnegin önceden belirlenmis bir degerin, bir belirsizlik degerinin, önceden belirlenmis bir sabit ile çarpilmis bir belirsizlik degerinin) bir araligin olusturuldugu bir seviyeye eklenmesi ve/veya bu seviyeden çikarilmasi yoluyla tespit edilebilir. Örnegin, 1”e esit olan bir seviye için, önceden belirlenmis bir sabitin 3 oldugu +/-O,2'Iik bir hesaplanabilir. Bir aralik bazen bir kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen araligi ya da beklenen seviye araligini tanimlayabilir. Bir araligin disina çikan ya da bir deger araliginin içinde kalan bir esik degerini asan bölümlerin bazilari ya da tümü, bir normallestirme isleminin parçasi olarak, öncesinde ya da sonrasinda çikarilabilir. Bir araligin disina çikan ya da bir deger araliginin içinde kalan bir hesaplanan esik degerini asan bölümlerin bazilari ya da tümü, bir normallestirme ya da siniflandirma isleminin parçasi olarak ya da öncesinde agirliklandirilabilir ya da ayarlanabilir. Agirliklandirma örnekleri burada tarif edilir. “Fazlalik veri” ve “fazlalik haritalanmis okumalar” terimleri, burada tarif edildigi gibi, bir genomik lokasyonuna (örnegin baz pozisyonuna) halihazirda tayin edilmis ve/veya bir bölüm için hesaplanmis olarak tanimlanan numune türevli sekans okumalarina atif eder.

Bir belirsizlik degeri asagidaki formüle göre belirlenebilir: Burada 2, iki seviye arasinda bir standartlastirilmis sapmayi temsil eder, L ortalama (ya da orta deger) seviyesidir ve sigma standart sapmadir (ya da MAD'dir). 0 alt simgesi, bir profil segmentine (örnegin bir ikinci seviyeye, bir kromozoma, bir NRV'ye, bir “öploit seviyesine”, bir seviye eksiltmeli bir kopya sayisi varyasyonuna) atif eder ve A, bir profilin baska bir segmentine (örnegin bir birinci seviyeye, bir kopya sayisi varyasyonunu temsil eden bir seviyeye, bir anöploidiyi temsil eden bir seviyeye (örnegin, bir trisomiye) atif eder. No degiskeni, 0 alt degeri tarafindan tanimlanan profilin segmenti içindeki toplam bölüm sayisini temsil eder. NA alt deger A ile tanimlanan profilin segmentindeki toplam bölüm sayisini temsil eder.

Bir Kopya Sayisi Varyasyonunun Kategorize Edilmesi Baska bir seviyeden (örnegin bir ikinci seviyeden) önemli oranda farklilasan bir seviye (örnegin bir birinci seviye), beklenen bir seviye araligina göre siklikla bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu, bir fetal kopya sayisi varyasyonu, bir delesyon, çogaltma, yerlestir) olarak kategorize edilebilir. Bir kopya sayisi varyasyonunun varligi, bir birinci seviye bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli oldugunda ve birinci seviye bir kopya sayisi varyasyonunun beklenen seviye araligi içinde kaldigi zaman kategorize edilebilir. Örnegin, bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu, bir fetal kopya sayisi varyasyonu) bir birinci seviye bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli oldugunda ve birinci seviye bir kopya sayisi varyasyonunun beklenen seviye araligi içinde kaldigi zaman kategorize edilebilir. Bir heterozigoz çogaltma (örnegin bir anne ya da fetal ya da anne ve fetal, heterozigoz çogaltma) ya da heterozigoz delesyon (örnegin bir anne ya da fetal ya da anne ve fetal, heterozigoz delesyon) bir birinci seviye bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli oldugunda ve birinci seviye, sirasiyla bir heterozigoz çogaltma ya da heterozigoz delesyon için beklenen seviye araligi içinde kaldigi zaman kategorize edilebilir. Bir homozigoz çogaltma ya da homozigoz delesyon, bir birinci seviye bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli oldugunda ve birinci seviye bir homozigoz çogaltmanin ya da homozigoz delesyonun beklenen seviye araligi içinde kaldigi zaman kategorize edilebilir.

Seviye A yarlamalari Bir ya da daha fazla seviye ayarlanabilir. Bir seviyeyi ayarlama islemine siklikla bir dolgu olarak atif edilir. Bir profil (örnegin bir genom profili, bir kromozom profil, bir kromozomun bir bölümünün ya da segmentinin bir profili) ayarlanabilir.

Bir profil içindeki yaklasik 1 ila yaklasik 10,000 ya da daha fazla seviye , 1 ila yaklasik 5 seviye ayarlanabilir. Bir seviye ayarlanabilir. Bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir seviye (örnegin bir normallestirilmis sayim profilinin bir birinci seviyesi) ayarlanabilir. Bir kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilen bir seviye ayarlanabilir. Bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir seviye (örnegin bir normallestirilmis sayim profilinin bir birinci seviyesi) bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir kopya sayisi varyasyonu, örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonu) olarak kategorize edilebilir ve ayarlanir. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye) bir anne kopya sayisi varyasyonu, fetal kopya sayisi varyasyonu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye içinde olabilir ve seviye ayarlanir. Bir ya da daha fazla (örnegin, bir profil içindeki seviyeler) ayarlanmaz. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye) bir kopya sayisi varyasyonu için bir beklenen seviye araliginin disinda olabilir ve seviye ayarlanmaz. Siklikla bir kopya sayisi varyasyonunun yoklugu için bir beklenen seviye araligi içindeki bir seviye ayarlanmaz. Bir profil içindeki bir ya da daha fazla seviyeye herhangi bir sayida ayarlama yapilabilir. Bir ya da daha fazla seviye ayarlanabilir. 2 ya da daha fazla, 3 ya da daha fazla, 5 ya da daha fazla, ve bazen 10 ya da daha fazla seviye ayarlanabilir.

Bir birinci seviyenin degeri bir ikinci seviyenin bir degerine göre ayarlanabilir. Bir kopya sayisi varyasyonunun temsilcisi olarak tanimlanan bir birinci seviye, bir ikinci seviyenin degerine ayarlanabilir, burada ikinci seviye siklikla hiçbir kopya sayisi varyasyonu ile iliskilendirilmez. Bir kopya sayisi varyasyonunun temsilcisi olarak tanimlanan bir birinci seviyenin bir deger ayarlanabilir böylece birinci seviyenin degeri bir ikinci seviyenin bir degerine yaklasik olarak esittir.

Bir ayarlama uygun bir matematiksel islemi içerebilir. Bir ayarlama bir ya da daha fazla matematiksel islemi içerebilir. Bir seviye normallestirme, filtreleme, ortalama alma, çarpma, bölme, toplama ya da çikarma islemleri ya da bunlarin kombinasyonu ile ayarlanabilir. Bir seviye, önceden belirlenmis bir deger ya da bir sabit ile ayarlanabilir. Bir seviye, seviye degerinin baska bir seviyenin degerine modifiye edilmesiyle ayarlanabilir. Örnegin bir birinci seviye, degeri bir ikinci seviyenin degerine modifiye edilerek ayarlanabilir. Bu tip durumlardaki bir deger bir islenmis deger (örnegin ortalama, normallestirilmis deger ve benzerleri) olabilir.

Bir seviye bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonu) olarak kategorize edilebilir ve burada Önceden belirlenmis ayarlama degeri (PAV) olarak atif edilen bir önceden belirlenmis degere göre ayarlanir. Siklikla bir PAV, bir spesifik kopya sayisi varyasyonu için belirlenir.

Siklikla, bir spesifik kopya sayisi varyasyonu (örnegin, homozigoz çogaltma, homozigoz delesyon, heterozigoz çogaltma, heterozigoz delesyon) Için belirlenen bir PAV bir spesifik kopya sayisi varyasyonu (örnegin, homozigoz çogaltma, homozigoz delesyon, heterozigoz çogaltma, heterozigoz delesyon) olarak kategorize edilen bir seviyeyi ayarlamak için kullanilir. Bir seviye bir kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir ve ardindan kategorize edilen kopya sayisi varyasyonunun türüne spesifik bir PAV'a göre ayarlanir. Bir seviye (Örnegin bir birinci seviye) bir anne kopya sayisi varyasyonu, fetal kopya sayisi varyasyonu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir ve seviyeye bir PAVinin eklenmesi ya da çikarilmasi ile ayarlanir. Siklikla bir seviye (örnegin bir birinci seviye) bir anne kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilir ve seviyeye bir PAV'in eklenmesi ile ayarlanir. Örnegin bir çogaltma (örnegin bir anne, fetal ya da anne ve fetal homozigoz çogaltmasi) olarak kategorize edilen bir seviye, spesifik bir çogaltma (örnegin bir homozigoz çogaltma) için belirlenen bir PAV'in eklenmesiyle ve böylece bir ayarlanmis seviyenin saglanmasiyla ayarlanabilir.

Siklikla bir kopya sayisi çogaltmasi için belirlenen bir PAV bir negatif degerdir.

Bir çogaltma için belirlenen bir PAV kullanilarak bir çogaltmayi temsil eden bir seviyeye bir ayarlama saglanmasi, seviyenin degerinde bir azalma meydana gelmesi ile sonuçlanabilir. Bir ikinci seviyeden önemli oranda farklilasan bir seviye (örnegin bir birinci seviye) bir kopya sayisi delesyonu (örnegin bir homozigoz delesyonu, heterozigoz delesyon, homozigoz çogaltma, homozigoz çogaltma) olarak kategorize edilebilir ve birinci seviye bir kopya sayisi delesyonu için belirlenen bir PAVfin eklenmesiyle ayarlanir. Siklikla bir kopya sayisi delesyonu için belirlenen bir PAV bir pozitif degerdir. Bir delesyon için belirlenen bir PAV kullanilarak bir delesyonutemsil eden bir seviyeye bir ayarlama saglanmasi, seviyenin degerinde bir artis meydana gelmesi ile sonuçlanabilir.

Bir PAV herhangi bir uygun deger olabilir. Siklikla bir PAV. bir kopya sayisi varyasyonuna (örnegin bir kategorize edilmis kopya sayisi varyasyonuna) göre belirlenir ve buna özgüdür. Bir PAV, bir kopya sayisi varyasyonunun (örnegin bir kategorize edilmis kopya sayisi varyasyonunun) ve/veya bir PAV faktörünün bir beklenen seviyesine göre belirlenebilir. Bir PAV bazen, bir PAV faktörü ile bir beklenen seviyenin çarpilmasi ile tespit edilebilir. Örnegin bir kopya sayisi varyasyonu için bir PAV bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir heterozigoz delesyon) için belirlenen bir beklenen seviyenin ayni kopya sayisi varyasyonu (örnegin, bir heterozigoz delesyon) Için belirlenen bir PAV faktörü ile çarpilmasi ile belirlenebilir. Örnegin, PAV, kopya sayisi varyasyonu k için asagidaki formüle göre belirlenebilir: PAVk= (Beklenen Seviye)k x (PAV faktörü)k (örnegin, k = bir heterozigoz delesyonu) Bir PAV faktörü herhangi bir uygun deger olabilir. Bir homozigoz çogaltma için bir PAV faktörü yaklasik -0,6 ve yaklasik -0,4 arasinda olabilir. Bir homozigoz 0,42, -0,41 ve -0,40 olabilir. Bir homozigoz çogaltma için bir PAV faktörü yaklasik -0,5'tir. Örnegin yaklasik 1'lik bir NRV ve yaklasik 2'ye esit bir homozigoz çogaltmasinin bir beklenen seviyesi için, homozigoz çogaltmada PAV yukaridaki formüle göre yaklasik -1 olarak belirlenir. Bu durumda, bir homozigoz çogaltma olarak kategorize edilen bir birinci seviye, örnegin birinci seviyenin degerine yaklasik -1 eklenmesi ile ayarlanir.

Bir heterozigoz çogaltma için bir PAV faktörü yaklasik -0,4 ve yaklasik -0,2 arasinda olabilir. Bir heterozigoz çogaltma için bir PAV faktörü yaklasik -0,40, - heterozigoz çogaltma için bir PAV faktörü yaklasik -0,33,tür. Örnegin yaklasik 1,Iik bir NRV ve yaklasik 1,5,e esit bir heterozigoz çogaltmasinin bir beklenen seviyesi için, homozigoz çogaltmada PAV yukaridaki formüle göre yaklasik -0,495 olarak belirlenir. Bu durumda, bir heterozigoz çogaltma olarak kategorize edilen bir birinci seviye, örnegin birinci seviyenin degerine yaklasik -0,495 eklenmesi ile ayarlanir.

Bir heterozigoz delesyonu bir PAV faktörü yaklasik 0,4 ve yaklasik 0,2 arasinda olabilir. Bir heterozigoz delesyonu için bir PAV faktörü yaklasik 0,40, 0,39, 0,38, faktörü yaklasik 0,33`tür. Örnegin yaklasik 1'lik bir NRV ve yaklasik 0,5”e esit bir heterozigoz delesyonun bir beklenen seviyesi için, heterozigoz delesyonu için PAV yukaridaki formüle göre yaklasik 0,495 olarak belirlenir. Bu durumda, bir heterozigoz delesyonu olarak kategorize edilen bir birinci seviye, örnegin birinci seviyenin degerine yaklasik 0,495 eklenmesi ile ayarlanir.

Bir homozigoz delesyonu için bir PAV faktörü yaklasik 0,6 ve yaklasik 0,4 arasinda olabilir. Bir homozigoz delesyonu için bir PAV faktörü yaklasik 0,60, için bir PAV faktörü yaklasik 0,5'tir. Örnegin yaklasik 1'Iik bir NRV ve yaklasik O'a esit bir homozigoz delesyonun bir beklenen seviyesi için, homozigoz delesyonu için PAV yukaridaki formüle göre yaklasik 1 olarak belirlenir. Bu durumda, bir homozigoz delesyonu olarak kategorize edilen bir birinci seviye, örnegin birinci seviyenin degerine yaklasik 1 eklenmesi ile ayarlanir.

Bir PAV bir kopya sayisi varyasyonunun bir beklenen seviyesine (örnegin, bir kopya sayisi varyasyonunun beklenen seviyesine) yaklasik esit ya da esit olabilir.

Bir seviyenin sayimlari bir ayarlama yapilmasindan önce normallestirilebilir. Bir profil içindeki bazi ya da bütün seviyelerin sayimlari bir ayarlama yapilmasindan önce normallestirilebilir. Örnegin bir seviyenin sayimlari, bir referans seviyesinin ya da bir NRVinin sayimlarina göre normallestirilebilir. Bir seviyenin (örnegin bir ikinci seviyenin) sayimlari, bir referans seviyenin sayimlarina göre normallestirilebilir ve bir profil içindeki tüm diger seviyelerin (örnegin bir birinci seviyenin) sayimlari, bir ayarlama yapilmasindan önce ayni referans seviyesinin ya da NRV'nin sayimlari bakimindan normallestirilir.

Bir profil seviyesi bir ya da daha fazla ayarlamanin sonucu olabilir. Bir profil seviyesi, profil içindeki bir ya da daha fazla seviye ayarlandiktan sonra belirlenebilir. Bir profil seviyesi, bir ya da daha fazla seviye ayarlandiktan sonra yeniden hesaplanabilir.

Bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonu, fetal kopya sayisi varyasyonu ya da bir anne kopya sayisi varyasyonu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonu) bir ayarlamadan belirlenebilir (örnegin dogrudan ya da dolayli olarak belirlenebilir). Örnegin, ayarlanmis olarak bir profil içindeki bir seviye (örnegin bir ayarlanmis birinci seviye) bir anne kopya sayisi varyasyonu olarak tanimlanabilir. Ayarlamanin büyüklügü kopya sayisi varyasyonu türünü (örnegin heterozigoz delesyonu, homozigoz çogaltma ve benzerlerini) gösterebilir. Bir profil içindeki bir ayarlanmis seviye, kopya sayisi varyasyonu için bir PAV degerine göre bir kopya sayisi varyasyonunun temsili olarak tanimlanabilir. Örnegin verilen bir profilde, bir homozigoz çogaltma için PAV yaklasik olarak -1'dir, bir heterozigoz çogaltma için yaklasik -0,5'tir, bir heterozigoz delesyon için yaklasik 0,5'tir ve bir homozigoz delesyon için yaklasik 1'dir. Önceki örnekte, yaklasik -1 oraninda ayarlanan bir seviye, örnegin bir homozigoz çogaltma olarak tanimlanabilir. Bir ya da daha fazla kopya sayisi varyasyonu, bir ya da daha fazla ayarlama içeren bir profilden ya da bir seviyeden tespit edilebilir.

Bir profil içindeki ayarlanmis seviyeler kiyaslanabilir. Anomaliler ve hatalar ayarlanmis seviyelerin kiyaslanmasi ile tanimlanabilir. Siklikla bir profile içindeki bir ya da daha fazla ayarlanmis seviye kiyaslanir ve belirli bir seviye bir anomali ya da hata olarak tanimlanabilir. Bir anomali ya da hata, bir seviyeyi olusturan bir ya da daha fazla bölüm içinde tanimlanabilir. Bir anomali ya da hata ayni seviye içinde (örnegin bir profilde) ya da bitisik, yan yana, birlesik ya da bitistirilmis bölümleri temsil eden bir ya da daha fazla seviyede tanimlanabilir.

Bir ya da daha fazla ayarlanmis seviye, bitisik, yan yana, birlesik ya da bitistirilmis bölüm seviyeleri olabilir, burada bir ya da daha fazla ayarlanmis seviye kiyaslanir ve bir anomali ya da hata tanimlanir. Bir anomali ya da hata bir profil ya da seviye içinde bir pik ya da dip deger olabilir, burada pik ya da dip degerin sebebi bilinmektedir ya da bilinmemektedir. Ayarlanmis seviyeler kiyaslanabilir ve anomali ya da hatanin bir stokastik, sistematik, rastgele ya da kullanici hatasindan kaynaklandigi yerlerde bir anomali ya da hata tanimlanabilir. Ayarlanmis seviyeler kiyaslanabilir ve bir anomali ya da hata bir profilden çikarilabilir. Ayarlanmis seviyeler kiyaslanabilir ve bir anomali ya da hata ayarlanir.

Fetal Nükleik Asit içeriginin Belirlenmesi Nükleik asit içindeki fetal nükleik asit miktari (örnegin konsantrasyon, nispi miktar, mutlak miktar, kopya sayisi ve benzerleri) tespit edilebilir. Bir numune içindeki fetal nükleik asit miktarina “fetal fraksiyon” olarak atif edilebilir. “Fetal fraksiyon", hamile bir disiden elde edilen bir numune (örnegin bir kan numunesi, bir serum numunesi, bir plazma numunesi) içindeki dolasimdaki hücresiz nükleik asitteki fetal nükleik asit fraksiyonuna atif edebilir. Bir genetik varyasyonun tespit edilebildigi bir yöntem de fetal fraksiyonun tespit edilmesini içerebilir. Bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu bir fetal fraksiyona (örnegin bir numune için bir fetal fraksiyon tespitine) göre belirlenebilir. Fetal fraksiyonun belirlenmesi uygun bir sekilde gerçeklestirilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda asagida tarif edilen yöntemler yer alir.

Fetal fraksiyon, fragman uzunlugunu belirlemek için burada tarif edilen yöntemler kullanilarak belirlenebilir. Hücresiz fetal nükleik asit fragmani genel olarak anneden türeyen nükleik asit fragmanlarindan daha kisadir (bakiniz, Med. 2:61ra91). Bu yüzden fetal fraksiyon özel bir uzunluk esigi altindaki fragmanlarin sayiminin yapilmasi ve sayimlarin numune içindeki toplam nükleik asit miktari ile kiyaslanmasi yoluyla tespit edilebilir. Özel bir uzunluktaki nükleik asit fragmanlarini sayma yöntemleri asagida ayrica detayli olarak tarif edilmistir.

Fetal nükleik asit miktari bir erkek fetüse özgü markörlere (örnegin, Y- kromozomu STR markörlerine (örnegin, DYS 19, DYS 385, DYS 392 markörlerine): RhD-negatif disilerdeki RhD markörüne), polimorfik sekanslarin allelik oranlarina göre ya da fetal nükleik aside özgü olan ve anne nükleik asidine özgü olmayan bir ya da daha fazla marköre (örnegin, anne ve fetüs arasindaki diferansiyel epigenetik biyomarkörlere (örnegin asagida ayrica detayli olarak tarif edilen metilasyona) ya da anne kan plazmasi içindeki fetal RNA markörlerine (bakiniz örnegin, L0, 2005, .Journal of Histochemistry and Cytochemistry 53 (3): 293-296» göre belirlenebilir.

Bir fetal nükleik asit içeriginin (örnegin fetal fraksiyonun) tespiti bazen fetal miktar belirleyici tahlil (FQA) kullanilarak gerçeklestirilir. Bu tahlil türü, numunedeki nükleik asidin metilasyon durumuna dayanarak bir anne numunesi içindeki fetal nükleik asidin saptanmasina ve miktarinin tayin edilmesine izin verir. Bir anne numunesinden alinan fetal nükleik asit miktari, mevcut olan nükleik asidin toplam miktarina göre belirlenebilir, böylece numune içindeki fetal nükleik asit yüzdesini saglar. Fetal nükleik asidin kopya sayisi, bir anne numunesinde belirlenebilir. Fetal nükleik asidin miktari bir sekansa özgü (ya da bölüme özgü) sekilde ve bazen dogru kromozom dozaji analizine izin vermek için (örnegin bir fetal anöploidinin varligi ya da yoklugunu saptamak amaciyla) yeterli hassasiyetle belirlenebilir.

Bir fetal miktar belirleyici tahlil (FQA), burada tarif edilen yöntemlerden herhangi biri ile baglantili olarak gerçeklestirilebilir. Bu sekilde bir tahlil, örnegin diferansiyel metilasyon statüsüne dayanarak anne ve fetal DNA arasinda ayrim yapabilen ve fetal DNA'yi niceleyebilen (yani miktarini belirleyebilen) bir yöntem tarif edilen herhangi bir yöntem ile gerçeklestirilebilir. Metilasyon statüsüne dayanarak nükleik asidi farklilastirma yöntemleri arasinda MBD2'nin metil baglayici domaininin bir antikorun (MBD-FC) Fc fragmanina kaynastirildigi bir metilasyona özgü antikorlar; bisülfit dönüstürme yöntemleri, örnegin, MSP (metilasyona-duyarli PCR), COBRA, metilasyona-duyarli tek nükleotitli primer uzatmasi (Ms-SNuPE) ya da SequenomMassCLEAVETM teknolojisi kullanilarak gerçeklestirilen metilasyona duyarli yakalama; ve metilasyona duyarli kisitlama enzimlerinin kullanimi (örnegin, bir ya da daha fazla metilasyona duyarli kisitlama enzimleri kullanilarak ve böylece fetal DNA'yi zenginlestirerek bir anne numunesi içinde anne DNA'sininsindirimi) bunlarla sinirli olmaksizin yer alir.

Metile duyarli enzimler de metilasyon durumuna bagli olarak nükleik asidi farklilastirmak için kullanilabilir, burada nükleik asidin metillenmemis olmasi durumunda enzimler tercihen ya da esasen DNA tanima sekanslarinda klevajlayabilir ya da sindirebilir. Bu yüzden metillenmemis bir DNA numunesi, bir metillenmis DNA numunesinden daha küçük fragmanlara kesilecektir ve hipermetillenmis DNA numunesine klevaj yapilmayacaktir. Açikça ifade edilen yerler haricinde, metilasyon durumuna dayanarak nükleik asidi farklilastirmak için herhangi bir yöntem buradaki bilesimlerle ve teknoloji yöntemleriyle kullanilabilir. Fetal DNA miktari örnegin bir güçlendirme reaksiyonu esnasinda bilinen konsantrasyonlarda bir ya da daha fazla rakibin uygulanmasi ile tespit edilebilir. Fetal DNA'nin miktarinin tespit edilmesi de örnegin RT-PCR, primer uzatmasi, sekanslama ve/veya sayim ile gerçeklestirilebilir. Belirli durumlarda edildigi gibi BEAMing teknolojisi kullanilarak tespit edilebilir. Kisitlama etkililigi belirlenebilir ve etkililik seviyesi, fetal DNAinin miktarini ayrica tespit etmek için kullanilir.

Bir fetal miktar belirleyici tahlil (FQA) örnegin asagidaki yöntemle bir anne numunesindeki fetal DNA konsantrasyonunu tespit etmek için kullanilabilir: a) bir anne numunesinde mevcut olan toplam DNA miktarinin tespit edilmesi; b) bir ya da daha fazla metilasyona duyarli kisitlama enziminin kullanilmasi ve böylece fetal DNA'nin zenginlestirilmesi yoluyla bir anne numunesindeki anne DNA'sinin seçici olarak sindirilmesi; 0) adim b),den alinan fetal DNA miktarinin tespit edilmesi; ve d) adim c'den alinan fetal DNA miktarinin adim a)'dan alinan toplam DNA miktari ile kiyaslanmasi, böylece anne numunesindeki fetal DNA konsantrasyonunu tespit edilmesi. Bir anne numunesindeki fetal nükleik asidin mutlak kopya sayisi, örnegin kütle spektrometrisi ve/veya mutlak kopya sayisi ölçümleri için bir rekabetçi PCR yaklasimi kullanan bir sistem kullanilarak tespit edilen bir yöntem kullanilarak oldugu gibi polimorfik sekanslarin (örnegin tekli nükleotit polimorfizmlerinin (SNP'lerin)) alelik oranlarina dayanarak tespit edilebilir. Bu sekilde bir yöntemde, nükleotit sekans okumalari bir anne numunesi için elde edilir ve fetal fraksiyon, bir referans genom içinde bir birinci alele haritalanan nükleotit sekans okumalarinin t0plam sayimlarinin ve bir bilgilendirici polimorfik alanda (örnegin SNPlde) bir ikinci alele haritalanan nükleotit sekans okumalarinin toplam sayimlarinin kiyaslanmasi ile tespit edilir.

Fetal aleller örnegin anne nükleik asitleri tarafindan karisima saglanan büyük katkiyla kiyaslandigi zaman numune içindeki fetal ve anne nükleik asitlerinin karisimina nispi küçük katkilari ile tanimlanabi|ir. Dolayisiyla, bir anne numunesi içindeki fetal nükleik asitin nispi bollugu, bir polimorfik alanin iki alelinin her biri için bir referans genom üzerindeki bir hedef nükleik asit sekansina haritalanan benzersiz sekans okumalarinin toplam sayimlarinin bir parametresi olarak belirlenebilir.

Bir ekstrasellüler nükleik asit içindeki fetal nükleik asidin miktari, burada saglanan bir yöntem ile baglantili olarak belirlenebilir ve kullanilabilir. Bu yüzden, burada tarif edilen teknolojinin yöntemleri, fetal nükleik asit miktarinin tespit edilmesi gibi bir ek adimi içerebilir. Fetal nükleik asit miktari, numune nükleik asidini hazirlamak için islem öncesinde ya da sonrasinda bir sujeden alinan bir nükleik asit numunesinde tespit edilebilir. Numune nükleik asidinin islenmesinden ve hazirlanmasindan sonra fetal nükleik asit miktari bir numune içinde tespit edilebilir ki bu miktar da ayrica degerlendirme için kullanilir. Birçikti, bir numune nükleik asit içindeki fetal nükleik asit fraksiyonun faktörlenmesini (örnegin sayimlarin ayarlanmasini, numunelerin çikarilmasini, bir çagri yapilmasini ya da yapilmamasini) içerebilir.

Tespit adimi, burada tarif edilen bir yöntemdeki herhangi bir noktada önce ya da islem esnasinda ya da burada tarif edilen belirli (örnegin, anöploidi saptamasi, fetal cinsiyet saptamasi) yöntemleri sonrasinda gerçeklestirilebilir. Örnegin verilen hassasiyete ya da spesifiklige sahip bir fetal cinsiyet ya da anöploidi saptama yöntemini saglamak için, bir fetal nükleik asit miktar belirleme yöntemi daha fazlasindan daha büyük fetal nükleik asit içeren numuneleri tanimlamak için fetal cinsiyet ya da anöploidi tespiti öncesinde, esnasinda ya da sonrasinda uygulanabilir. Fetal nükleik asidin (örnegin yaklasik %15 ya da daha fazla fetal nükleik asidin; yaklasik %4 ya da daha fazla fetal nükleik asidin) belirli bir esik miktarina sahip oldugu tespit edilen numuneler, fetal cinsiyet ya da anöploidi tespiti ya da örnegin anöploidi ya da genetik varyasyon varligi ya da yoklugu için ayrica analiz edilebilir. Örnegin fetal cinsiyetin ya da anöploidinin varligi ya da yoklugu ile ilgili tespitler sadece fetal nükleik asidin belirli bir esik miktarina (örnegin yaklasik %15 ya da daha fazla fetal nükleik asit; yaklasik %4 ya da daha fazla fetal nükleik asit) sahip olan numuneler için seçilebilir (örnegin seçilebilir ve bir hastaya iletilebilir).

Fetal fraksiyonun tespiti ya da fetal nükleik asidin miktarinin tespiti, bir kromozom anöploidinin varligini ya da yoklugunu tanimlamak için gerekli olmayabilir ya da gerekli görülmeyebilir. Bir kromozom anöploidisinin varligi ya da yoklugu, fetale karsi anne DNA'sinin sekans tanimlamasini gerektirmeyebilir. Bunun sebebi, belirli bir kromozom, kromozom bölümü ya da bunun bir segmenti içindeki hem anne hem de fetal sekanslarin toplanmis katkisinin analiz edilmesidir. Bir kromozom anöploidisinin varliginin ya da yoklugunun tanimlanmasi, fetal DNA'yi anne DNA*sindan ayirt edecek bir priori sekans bilgilendirmesine dayali olmayabilir.

Seviyeye Dayanarak Fetal Fraksiyon Tespiti Bir fetal fraksiyon, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunu temsilcisi olarak kategorize edilen bir seviyeye göre belirlenebilir. Örnegin fetal fraksiyonun tespit edilmesi siklikla fetal fraksiyonun tespit edilmesi için kullanilan bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunun bir beklenen seviyesinin degerlendirilmesini içerir. Bir fetal fraksiyon, ayni kopya sayisi varyasyonu türü Için tespit edilen beklenen bir seviye araligina göre bir kopya sayisi varyasyonunun temsilcisi olarak kategorize edilen bir seviye (örnegin bir birinci seviye) için tespit edilebilir. Siklikla bir fetal fraksiyon, bir beklenen seviye araligina giren bir gözlemlenen seviyeye göre tespit edilir ve böylece bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilir. Bir fetal fraksiyon, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilen gözlemlenen bir seviye (örnegin bir birinci seviye) ayni anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu için tespit edilen beklenen seviyeden farkli oldugu zaman tespit edilebilir.

Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olabilir, birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir ve bir fetal fraksiyon, birinci seviyeye göre belirlenebilir. Bir birinci seviye, bir profildeki bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olabilen bir gözlemlenmis ve/veya deneysel olarak elde edilen seviye olabilir ve bir fetal fraksiyon birinci seviyeye göre belirlenebilir. Birinci seviye bir averaj, ortalama ya da toplami alinan seviye olabilir ve bir fetal fraksiyon birinci seviyeye göre belirlenebilir. Bir birinci seviye ve bir ikinci seviye gözlemlenmis ve/veya deneysel olarak elde edilmis seviyeler olabilir ve bir fetal fraksiyon birinci seviyeye göre belirlenir. Bir birinci seviye, bir birinci bölüm seti için normallestirilmis sayimlari içerebilir ve bir ikinci seviye bir ikinci bölüm seti için normallestirilmis sayimlari içerir ve bir fetal fraksiyon, birinci seviyeye göre belirlenir. Bir birinci seviyenin bir birinci bölüm seti, bir kopya sayisi varyasyonunu içerebilir (örnegin birinci seviye bir kopya sayisi varyasyonunun temsilcisidir) ve bir fetal fraksiyon birinci seviyeye göre belirlenir. Bir birinci seviyenin bir birinci bölüm seti, bir homozigoz ya da heterozigoz anne kopya sayisi varyasyonunu içerebilir ve bir fetal fraksiyon birinci seviyeye göre belirlenir. Bir profil bir birinci bölüm seti için bir birinci seviyeyi ve bir ikinci bölüm seti için bir ikinci seviyeyi içerebilir, ikinci bölüm seti esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonunu (örnegin bir anne kopya sayisi varyasyonunu, fetal kopya sayisi varyasyonunu ya da anne kopya sayisi varyasyonunu ve bir fetal kopya sayisi varyasyonunu) içermez ve bir fetal fraksiyon birinci seviyeye göre belirlenir.

Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olabilir, birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir ve bir fetal fraksiyon, kopya sayisi varyasyonunun birinci seviyesine ve/veya bir beklenen seviyesine göre belirlenebilir. Bir birinci seviye, bir kopya sayisi varyasyonunun bir beklenen seviyesine göre bir kopya sayisi varyasyonu için kategorize edilebilir ve bir fetal fraksiyon birinci seviye ve beklenen sevite arasindaki bir farka göre belirlenebilir. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir ve bir fetal fraksiyon, kopya sayisi varyasyonunun birinci seviyesi ve beklenen seviyesi arasindaki farkin iki kati olarak belirlenebilir. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, birinci seviye, beklenen seviyeden çikarilabilir ve böylece bir fark saglayabilir ve bir fetal fraksiyon, farkin iki kati olarak belirlenebilir. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, beklenen seviye, birinci seviyeden çikarilabilir ve böylece bir fark saglayabilir ve fetal fraksiyon, farkin iki kati olarak belirlenebilir.

Siklikla bir fetal fraksiyon bir yüzde olarak saglanabilir. Örnegin bir fetal fraksiyon 100'e bölünebilir ve böylece bir yüzde degeri saglar. Örnegin, bir anne homozigoz çogaltmasini temsil eden ve bir 155 seviyesine sahip olan bir birinci seviye ve bir anne homozigoz çogaltmasini temsil eden ve bir 150 seviyesine sahip olan bir beklenen seviye için, fetal fraksiyon %10 (örnegin fetal fraksiyon = 2 x (155 - 150)) olarak belirlenebilir.

Bir fetal fraksiyon, kopya sayisi varyasyonlari olarak kategorize edilen bir profil içindeki iki ya da daha fazla seviyeden belirlenebilir. Örnegin, bazen bir profil içindeki iki ya da daha fazla seviye (örnegin iki ya da daha fazla birinci seviye) bir referans seviyesinden (örnegin, bir ikinci seviyeden, esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonu içermeyen bir seviyeden) önemli oranda farkli olarak tanimlanir, iki ya da daha fazla seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunu ve bir fetal fraksiyonu temsil edici olarak kategorize edilir ve bir fetal fraksiyon iki ya da daha fazla seviyenin her birinden tespit edilir. Bir fetal fraksiyon, bir profil içindeki yaklasik 3 ya da daha fazla, yaklasik 4 ya da daha fazla, yaklasik 5 ya da daha fazla, yaklasik 6 ya da daha fazla, yaklasik 7 ya da daha fazla, yaklasik 8 ya da daha fazla ya da yaklasik 9 ya da daha fazla fetal fraksiyon tespitlerinden tespit edilebilir. Bir fetal fraksiyon, bir profil içindeki yaklasik 10 ya da daha fazla, yaklasik 20 ya da daha fazla, yaklasik 30 ya da daha fazla, yaklasik 40 ya da daha fazla, yaklasik 50 ya da daha fazla, yaklasik 60 ya da daha fazla, yaklasik 70 ya da daha fazla, yaklasik 80 ya da daha fazla ya da yaklasik 90 ya da daha fazla fetal fraksiyon tespitlerinden tespit edilebilir.

Bir fetal fraksiyon, bir profil içindeki yaklasik 100 ya da daha fazla, yaklasik 200 ya da daha fazla, yaklasik 300 ya da daha fazla, yaklasik 400 ya da daha fazla, yaklasik 500 ya da daha fazla, yaklasik 600 ya da daha fazla, yaklasik 700 ya da daha fazla, yaklasik 800 ya da daha fazla, yaklasik 900 ya da daha fazla ya da yaklasik 1000 ya da daha fazla fetal fraksiyon tespitlerinden tespit edilebilir.

Bir fetal fraksiyon, bir profil içindeki yaklasik 10 ila yaklasik 1000, yaklasik 20 ila tespitlerinden tespit edilebilir.

Bir fetal fraksiyon, bir profil içindeki çoklu fetal fraksiyon tespitlerinin averaji ya da ortalamasi olarak belirlenebilir. Çoklu fetal fraksiyon tespitlerinden belirlenen bir fetal fraksiyon, çoklu fetal fraksiyon tespitlerinin bir ortalamasi (örnegin bir averaji, bir ortalamasi, bir standart averaji, bir orta degeri ya da benzerleri) olabilir. Siklikla çoklu fetal fraksiyon tespitlerinden belirlenen bir fetal fraksiyon, teknikte bilinen ya da burada tarif edilen uygun bir yöntemle tespit edilen bir ortalama degerdir. Bir fetal fraksiyon tespitinin bir ortalama degeri bir agirliklandirilmis ortalama olabilir. Bir fetal fraksiyon tespitinin bir ortalama degeri bir agirliklandirilmamis ortalama olabilir. Çoklu fetal fraksiyon tespitlerinden olusturulan bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespiti (ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespit degeri) bazen bir belirsizlik degeri (örnegin bir varyans, standart sapma, MAD ya da benzerleri) ile iliskilendirilir. Çoklu tespitlerden bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespit degerini belirleyerek, (burada daha detayli olarak tarif edilen) bir ya da daha fazla sapmis tespit çikarilabilir.

Bir profil içindeki bazi fetal fraksiyon tespitleri bazen bir fetal fraksiyonun genel tespitine (örnegin bir ortalama ya da averaj fetal fraksiyon tespitine) dahil edilmez. Birfetal fraksiyon tespiti, bir profil içindeki bir birinci seviyeden (örnegin bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olan bir birinci seviyeden) türetilebilir ve birinci seviye bir genetik varyasyonun göstergesi degildir. Örnegin bir profil içindeki bazi birinci seviyeler (örnegin ani çikislar ya da inisler) anomalilerden ya da bilinmeyen sebeplerden kaynaklanir. Bu tip degerler siklikla, gerçek kopya sayisi varyasyonlarindan elde edilen diger fetal fraksiyon tespitlerinden önemli oranda farklilasan fetal fraksiyon tespitlerini olusturur. Bir profil içindeki diger fetal fraksiyon teSpitlerinden önemli oranda farklilasan fetal fraksiyon tespitleri tanimlanabilir ve bir fetal fraksiyon tespitinden çikarilabilir. Örnegin, anormal ani çikislardan ve inislerden elde edilen bazi fetal fraksiyon tespitleri, bunlarin bir profil içindeki diger fetal fraksiyon tespitleri ile kiyaslanmasi ile tanimlanir ve fetal fraksiyonun genel tespitinden çikarilir.

Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasan bir bagimsiz fetal fraksiyon tespiti bir tanimlanmis, taninmis ve/veya gözlemlenebilir fark olabilir. “Önemli oranda farklilasir" terimi istatistiksel olarak farkli ve/veya istatistiksel olarak önemli bir fark anlamina gelebilir. Bir edilen bir spesifik seviyeden tespit edilen bir fetal fraksiyon (örnegin bazi durumlarda tek bir tespit) olabilir. Bir fetal fraksiyon tespitinin bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilastigini tespit etmek için herhangi bir uygun esik ya da aralik kullanilabilir. Bir fetal fraksiyon tespiti bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasabilir ve tespit, averajdan ya da ortalama degerden bir yüzde sapmasi olarak ifade edilebilir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasan bir fetal fraksiyon tespiti yaklasik yüzde 10 ya da daha fazla oranda farklilasabilir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasan bir fetal fraksiyon tespiti yaklasik yüzde 15 ya da daha fazla oranda farklilasabilir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasan bir fetal fraksiyon tespiti yaklasik %15 ila yaklasik %100 ya da daha fazla oranda farklilasabilir.

Bir fetal fraksiyon tespiti, ortalama ya da averaj fetal fraksiyon tespiti ile iliskilendirilmis çok sayida belirsizlik degerine göre bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasabilir. Siklikla bir belirsizlik degeri ve n sabiti (örnegin bir güvenirlik araligi), bir araligi (örnegin bir belirsizliklimitini) tanimlar. Örnegin bazen bir belirsizlik degeri fetal fraksiyon tespitleri için bir standart sapmadir (örnegin +/-5) ve bir n sabiti (örnegin bir güvenilirlik araligi) ile çarpilir böylece bir araligi ya da belirsizlik limitini (örnegin bazen 5 sigma olarak atif edilen 5n ila - 5n'yi) tanimlar. Bir bagimsiz fetal fraksiyon tespiti bir belirsizlik limiti tarafindan tanimlanan bir araligin disina çikabilir ve bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farkli olarak kabul edilir. Örnegin, 10 olan bir ortalama deger ve 3 olan bir belirsizlik limiti, 13iten daha büyük ya da Tden daha düsük olan bir bagimsiz fetal fraksiyon önemli oranda farklidir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farkli olan bir fetal fraksiyon tespiti belirsizlik degerinin n katindan (örnegin n x sigma) daha fazla ya da bunlardan daha fazladir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farkli olan bir fetal fraksiyon tespiti belirsizlik degerinin n katindan (örnegin n X sigma) daha fazla farklilasabilir, burada n, 1,1, da bunlardan daha fazladir.

Bir seviye bir fetal ve/veya anne mikroploidisini temsil edebilir. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenmis seviye), bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olabilir, birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilir ve birinci seviye ve/veya ikinci seviye bir fetal mikroploidinin ve/veya bir anne mikroploidisinin temsilcisidir. Bir birinci seviye bir fetal mikroploidiyi temsil edebilir. Bir birinci seviye bir anne mikroploidisini temsil edebilir. Siklikla bir birinci seviye, bir fetal mikroploidiyi ve bir anne mikroploidisini temsil eder. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olabilir, birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, birinci seviye, bir fetal ve/veya bir anne mikroploidisini temsil edebilir ve bir fetal fraksiyon, fetal ve/veya anne mikroploidisine göre belirlenebilir. Bazi durumlarda bir birinci seviye, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilir, birinci seviye, bir fetal mikroploidinin temsilcisidir ve bir fetal fraksiyon, fetal mikroploidiye göre belirlenir. Bir birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, birinci seviye, bir anne mikroploidisini ve bir fetal mikroploidiyi temsil edebilir ve bir fetal fraksiyon, anne mikroploidisine göre belirlenebilir. Bir birinci seviye bir anne ve/veya fetal k0pya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, birinci seviye, bir anne mikroploidisini ve bir fetal mikroploidiyi temsil edebilir ve bir fetal fraksiyon, anne ve fetal mikroploidiye göre belirlenebilir.

Bir fetal fraksiyon tespiti, bir fetal ve/veya anne mikroploidisinin tespit edilmesini içerebilir. Bir seviye (örnegin bir birinci seviye, bir gözlemlenen seviye) bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olabilir, birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir ve bir fetal ve/veya anne mikroploidisini, birinci seviyeye ve/veya bir ikinci seviyeye göre belirlenebilir ve bir fetal fraksiyon belirlenebilir. Bir birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, bir fetal mikroploidi birinci seviyeye ve/veya ikinci seviyeye göre belirlenebilir ve bir fetal fraksiyon, fetal mikroploidiye göre belirlenebilir. Bir birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, bir anne mikroploidisi birinci seviyeye ve/veya ikinci seviyeye göre belirlenebilir ve bir fetal fraksiyon, anne mikroploidisine göre belirlenebilir. Bir birinci seviye bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilebilir, bir anne ve fetal mikroploidi birinci seviyeye ve/veya ikinci seviyeye göre belirlenebilir ve bir fetal fraksiyon, anne ve fetal mikroploidiye göre belirlenebilir.

Bir fetal fraksiyon siklikla annenin mikroploidisi verilen bir seviye için ya da bir kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilen bir seviye için fetüsün mikroploidisinden farkli oldugu (örnegin ayni olmadigi) zaman tespit edilir. Bir fetal fraksiyon, anne bir çogaltma (örnegin 2'lik bir mikroploidi) için homozigoz oldugu zaman ve fetüs ayni çogaltma (örnegin 1,5'lik bir mikroploidi) için heterozigoz oldugu zaman tespit edilebilir. Bir fetal fraksiyon, anne bir çogaltma (örnegin 1,5,lik bir mikroploidi) için heterozigoz oldugu zaman ve fetüs ayni çogaltma (örnegin 2'lik bir mikroploidi) için homozigoz oldugu ya da fetüste çogaltma eksik (örnegin 1'Iik bir mikroploidi) oldugu zaman tespit edilebilir. Bir fetal fraksiyon, anne bir delesyon (örnegin O'Iik bir mikroploidi) için homozigoz oldugu zaman ve fetüs ayni delesyon (örnegin 05'lik bir mikroploidi) için heterozigoz oldugu zaman tespit edilebilir. Bir fetal fraksiyon, anne bir delesyon (örnegin 0,5”Iik bir mikroploidi) için heterozigoz oldugu zaman ve fetüs ayni delesyon (örnegin O'lik bir mikroploidi) için homozigoz oldugu ya da fetüste delesyon eksik (örnegin 1'Iik bir mikroploidi) oldugu zaman tespit edilebilir.

Bir fetal fraksiyon annenin mikroploidisi bir kopya sayisi varyasyonu olarak tanimli verilen bir seviye için fetal mikroploidi ile ayni oldugu (örnegin ayni olarak tanimlandigi) zaman tespit edilemeyebilir. Örnegin, hem annenin hem de fetüsün bir kopya sayisi varyasyonu için ayni kopya sayisini tasidigi yerde verilen bir seviye için bir fetal fraksiyon tespit edilemez. Örnegin hem anne hem de fetüs ayni delesyon için homozigoz ya da ayni çogaltma için homozigoz oldugu zaman bir kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilen bir seviye için bir fetal fraksiyon belirlenemez. Hem anne hem de fetüs ayni delesyon için heterozigoz ya da ayni çogaltma için heterozigoz oldugu zaman bir kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilen bir seviye için bir fetal fraksiyon belirlenemeyebilir. Bir numune için çoklu fetal fraksiyon tespitlerinin yapildigi durumlarda, bir ortalama, orta deger ya da averaj degerden önemli oranda sapan tespitler, bir anne ploidisinin fetal ploidiye esit oldugu bir kopya sayisi varyasyonundan kaynaklanabilir ve bu tip tespitler, göz önüne alinmayabilir.

Bir anne kopya sayisi varyasyonunun ve fetal kopya sayisi varyasyonunun mikroploidisi bilinmeyebilir. Bir kopya sayisi varyasyonu için fetal ve/veya anne mikroploidisinin hiçbir tespitinin mevcut olmadigi durumlarda, bir fetal fraksiyon olusturulabilir ve bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespit ile kiyaslanabilir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasan bir kopya sayisi varyasyonu için bir fetal fraksiyon tespiti bazen anne ve fetüsün mikroploidilerinin kopya sayisi varyasyonu için ayni olmasindan kaynaklanir. Bir ortalama, orta deger ya da averaj fetal fraksiyon tespitinden önemli oranda farklilasan bir fetal fraksiyon tespiti siklikla farkin kaynagi ya da sebebi göz önüne alinmaksizin bir genel fetal fraksiyon tespitinden çikarilir. Anne ve/veya fetüsün mikroploidisi teknikte bilinen bir yöntemle (örnegin hedeflenmis sekanslama yöntemleriyle) belirlenebilir ve/veya dogrulanabilir.

Fetal fraksiyon tespitinin ek yöntemleri Fetal fraksiyon (örnegin bir numune için) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine göre belirlenebilir. Teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin, burada fetal CCF fragmanlarindan gelen miktar okumalari (örnegin belirli bir uzunluktaki ya da uzunluk araligindaki fragmanlar) degisen sikliklarla bölümlere (örnegin ayni numune içindeki, örnegin ayni sekanslama akisi içindeki) haritalanir. Ayni zamanda teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin, burada çoklu numuneler arasinda kiyaslandigi zaman belirli bölümlerin fetal CCF fragmanlarindan (örnegin belirli bir uzunluga ya da uzunluk araligina sahip fragmanlardan) benzer okuma temsillerine sahip olma egiliminde oldugu ve temsilin bölüm-spesifik fetal fraksiyonlar (örnegin nispi miktar, bir fetüsten kaynaklanan CCF fragmanlarinin yüzdesi ya da orani) ile korele oldugu tespit edilmistir.

Bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminleri kismen bölüm-spesifik parametrelere ve bunlarin fetal fraksiyon ile bagintilarina dayanilarak tespit edilebilir. Bölüm- spesifik parametreler, bir bölüm içindeki belirli bir boyuta (örnegin boyut araligina) sahip CCF fragman uzunluklarindan elde edilen okuma miktarini ya da oranini yansitan (örnegin bunlarla korele olan) herhangi bir uygun parametre olabilir. Bir bölüm-spesifik parametre, çoklu numuneler için belirlenen bölüm- spesifik parametrelerin bir averaji, ortalamasi ya da orta degeri olabilir.

Herhangi bir uygun bölüm-spesifik parametre kullanilabilir. Bölüm-spesifik parametrelerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda FLR (örnegin FRS), seçilen fragman uzunlugundan daha az bir uzunluga sahip bir okuma miktari, genomik kapsam (yani kapsam), haritalanabilirlik, sayimlar (örnegin bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlari, örnegin normallestirilmis sayimlar, PERUN normallestirilmis sayimlar), DNazeI-hassasiyet, metilasyon durumu, asetilasyon, histon dagilimi, guanin-sitozin (GC) içerigi, kromatin yapisi ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bir bölüm-spesifik parametre, bir bölüm-spesifik sekilde FLR ve/veya FRS ile korele olan herhangi bir uygun parametre olabilir. Bölüm-spesifik parametrelerin bazilari ya da tümü, bir bölüm FLR'si için bir dogrudan ya da dolayli temsil olabilir. Bir bölüm-spesifik parametre, guanin-sitozin (GC) içerigi olmayabilir.

Bir bölüm-spesifik parametre, CCF fragmanlarindan elde edilen bir okuma miktarini temsil eden, bununla korele olan ya da orantili olan herhangi bir uygun deger olabilir, burada bir bölüme haritalanan okumalar seçilen bir fragman uzunlugundan daha az bir uzunluga sahiptir. Bir bölüm-spesifik parametre, bir bölüme haritalanan nispeten kisa CCF fragmanlarindan (örnegin yaklasik 200 ya da daha az baz çiftinden) türetilen okuma miktarinin bir temsilidir. Seçilen bir fragman uzunlugundan daha az bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlari siklikla nispeten kisa CCF fragmanlaridir ve bazen seçilen fragman uzunlugu fragmanlaridir). Bir CCF fragmaninin ya da bir CCF fragmanindan türetilen bir okumanin uzunlugu, herhangi bir uygun yöntem (örnegin bir sekanslama yöntemi, bir hibridizasyon yaklasimi) ile belirlenebilir (örnegin azaltilabilir ya da çikarim yapilabilir). Bir CCF fragmaninin uzunlugu, bir çifte uçlu sekanslama yönteminden elde edilen bir okuma ile belirlenebilir (örnegin sonuç çikarilabilir ya da çikarim yapilabilir). CCF fragman sablonunun uzunlugu dogrudan CCF fragmandan türetilen bir okumanin (örnegin tek uçlu okumanin) uzunlugundan tespit edilebilir.

Bölüm-spesifik parametreler, bir ya da daha fazla agirliklandirma faktörü ile agirliklandirilabilir ya da ayarlanabilir. Agirliklandirilmis ya da ayarlanmis bölüm-spesifik parametreler, bir numune (örnegin bir test numunesi) için bölüm- Spesifik fetal fraksiyon tahminlerini saglayabilir. Agirliklandirilma ya da ayarlama genel olarak, bir bölümün sayimlarini (örnegin bir bölüme haritalanan Okumalari) ya da baska bir bölüm-spesifik parametreyi, bir bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminine dönüstürür ve bu sekilde bir dönüstürmenin bazen bir transformasyon oldugu kabul edilir.

Bir agirliklandirma faktörü, bir fetal fraksiyon (örnegin çoklu numunelerden tespit edilen bir fetal fraksiyon) ve çoklu numuneler (örnegin bir egitim seti) için bir bölüm-spesifik parametre arasindaki bir bagintiyi kismen tarif eden ve/veya tanimlayan bir katsayi ya da sabit olabilir. Bir agirliklandirma faktörü, çoklu fetal fraksiyon tespitleri ve çoklu bölüm-spesifik parametreler için bir bagintiya göre belirlenebilir. Bir baginti, bir ya da daha fazla agirliklandirma faktörü ile tanimlanabilir ve bir ya da daha fazla agirliklandirma faktörü bir bagintidan belirlenebilir. Bir agirliklandirma faktörü (örnegin bir ya da daha fazla agirliklandirma faktörü) (i) çoklu numunelerin her biri için tespit edilen bir fetal nükleik asit fraksiyonuna ve (ii) çoklu numuneler için bir bölüm-spesifik parametreye göre bir bölüm Için bir uydurulmus bagintidan tespit edilebilir.

Bir agirliklandirma faktörü herhangi bir uygun katsayi, tahmini katsayi ya da uygun bir bagintidan (örnegin uygun bir matematiksel bagintidan, bir cebir bagintisindan, bir uygun bagintidan, bir regresyondan, bir regresyon analizinden, bir regresyon modelinden) türetilen sabit deger olabilir. Bir agirliklandirma faktörü, uygun bir bagintiya göre belirlenebilir, bu bagintidan türetilebilir ya da tahmin edilebilir. Agirliklandirma faktörleri, uygun bir bagintidan tahmin edilen katsayilar olabilir. Çoklu numuneler için bir bagintinin uydurulmasina burada bazen bir modelin egitilmesi olarak atif edilir. Bir iliskiyi uydurmak (örnegin bir modelin bir egitim setine egitilmesi) için herhangi bir uygun model ve/veya yöntem kullanilabilir. Kullanilabilen uygun bir modelin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir regresyon modeli, dogrusal regresyon modeli, basit regresyon modeli, olagan en küçük kareler regresyon modeli, çoklu regresyon modeli, genel çoklu regresyon modeli, polinomiyal regresyon modeli, genel dogrusal model, genellestirilmis dogrusal model, ayrik seçimli regresyon modeli, lojistik regresyon modeli, multinomiyallogit modeli, karisik logit modeli, probit modeli, multinomiyalprobit modeli, sirali logit modeli, sirali probit modeli, Poisson modeli, çoklu degiskenli tepki regresyon modeli, çoklu seviyeli model, sabit etki modeli, rastgele etki modeli, karisik model, dogrusal olmayan regresyon modeli, parametrik olmayan model, yari parametrik model, saglam model, dagilim dilimi modeli, izotonik model, ana bilesen modeli, en küçük açi modeli, lokal model, segmentlere ayrilmis model ve degiskenler içinde hata modeli yer alir. Uydurulmus bir baginti bir regresyon modeli olmayabilir. Uydurulmus bagintilar bir karar agaci modeli, destek vektörü makinesi modeli ve sinir agi modeli arasindan seçilebilir. Bir modelin (örnegin bir regresyon modelinin, bir bagintinin) egitilmesinin sonucu siklikla matematiksel olarak tarif edilebilir bir bagintidir, burada baginti bir ya da daha fazla katsayiyi (örnegin agirliklandirma faktörünü) içerir. Örnegin bir dogrusal en küçük kareler modelinde, fetal fraksiyon degerlerini ve bir bölüm-spesifik parametreyi (örnegin kapsami, örnegin bakiniz Örnek 7) kullanarak bir genel çoklu regresyon modeli egitilebilir ve bunun sonucunda denklem (30) tarafindan tarif edilen bir iliski elde edilir, burada agirliklandirma faktörü [3 denklem (31), (32) ve (33),te ayrica tanimlanir. Daha kompleks çok degiskenli modeller, bir, iki, üç ya da daha fazla agirliklandirma faktörünü belirleyebilir. Bir model, fetal fraksiyona ve çoklu numunelerden (örnegin bir matris ile çoklu numunelere uydurulmus iliskiler) elde edilen iki ya da daha fazla bölüm-spesifik parametreye (örnegin katsayi) göre egitilebilir.

Bir agirliklandirma faktörü uygun bir bagintidan (örnegin uygun bir matematiksel bagintidan, bir cebir bagintisindan, bir uygun bagintidan, bir regresyondan, bir regresyon analizinden, bir regresyon modelinden) uygun bir yöntemle türetilen sabit deger olabilir. Uydurulmus bagintilar bir tahmin ile uydurulabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda en küçük kareler, olagan en küçük kareler, dogrusal, kismi, toplam, genellestirilmis, agirliklandirilmis, dogrusal olmayan, tekrarli yeniden agirliklandirmali, ridge regresyonu, en küçük mutlak sapmalar, Bayesian, Bayesian çoklu degiskenli, indirgenmis-sira, LASSO, Agirliklandirilmis Sira Seçim Kriterleri (WRSC), Sira Seçim Kriterleri (RSC), elastik ag tahmincisi (örnegin bir elastik ag regresyonu) ve bunlarin kombinasyonlari yer alir.

Bir agirliklandirma faktörü herhangi bir uygun degere sahip olabilir. Bir agirliklandirma faktörü yaklasik -1 x 10'2 ve yaklasik 1 x 10'2 arasinda, yaklasik arasinda ya da yaklasik -1 x 10'4 ve yaklasik 1 x 10'4 arasinda olabilir. Çoklu numuneler için agirliklandirma faktörlerinin dagilimi esasen simetrik olabilir. Çoklu numuneler için agirliklandirma faktörlerinin bir dagilimi bazen normal bir dagilimdir. Çoklu numuneler için agirliklandirma faktörlerinin bir dagilimi bazen normal bir dagilim degildir. Agirliklandirma faktörlerinin bir dagiliminin genisligi CCF fetal nükleik asit fragmanlarindan elde edilen okuma miktarlarina bagimli olabilir. Daha yüksek fetal nükleik asit içerigine sahip olan bölümler daha büyük katsayilar (örnegin pozitif ya da negatif, örnegin bakiniz SEKIL 31) üretebilir. Bir agirliklandirma faktörü sifir olabilir ya da bir agirliklandirma faktörü sifirdan büyük olabilir. Bir bölümün agirliklandirma faktörlerinin yaklasik %70 ya da daha fazlasi, yaklasik %75 ya da daha fazlasi, yaklasik %80 ya da daha fazlasi, yaklasik %85 ya da daha fazlasi, yaklasik %90 ya da daha fazlasi, yaklasik olabilir.

Bir agirliklandirma faktörü, bir genomun herhangi bir uygun bölümü için belirlenebilir ya da iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, herhangi bir uygun kromozomun herhangi bir uygun bölümü için belirlenebilir ya da bu bölüm ile iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bir genomun içindeki bazi ya da bütün bölümler için belirlenebilir ya da bu bölümler ile iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bir genomun içindeki bazi ya da bütün kromozomlar için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, seçili kromozomlarin bölümleri için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bir ya da daha fazla otozomun bölümleri için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, otozomlardaki bölümleri ya da bunlarin bir alt setini içeren çok sayida bölüm içindeki bölümler için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bir cinsiyet kromozomunun (örnegin Cth ve/veya Cth) bölümleri için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bir ya da daha fazla otozomun ve bir ya da daha fazla Cinsiyet kromozomunun bölümleri için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bütün otozomlardaki ve X ve Y kromozomlarindaki çok sayida bölüm içindeki bölümler için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, bir X ve/veya Y kromozomundaki bölümleri içermeyen çok sayida bölüm içindeki bölümler için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, kromozomun bir anöploidiyi (örnegin bir tam kromozom anöploidisini) içerdigi yerlerde bir kromozomun bölümleri için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, kromozomun bir anöploidi (örnegin bir öploit kromozomu) olmadigi yerlerde bir kromozomun bölümleri için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir. Bir agirliklandirma faktörü, kromozom 13, 18 ve/veya 21*deki bölümleri içermeyen çok sayida bölüm içindeki bölümler için belirlenebilir ya da bunlarla iliskilendirilebilir.

Bir agirliklandirma faktörü, bir ya da daha fazla numuneye (örnegin bir numune egitim setine) göre bir bölüm için belirlenebilir. Agirliklandirma faktörleri siklikla bir bölüme özgüdür. Bir ya da daha fazla faktörler bagimsiz olarak bir bölüme tayin edilebilir. Bir agirliklandirma faktörü çoklu numunelerin bir fetal fraksiyon tespitinin (örnegin bir numuneye özgü fetal fraksiyon tespitinin) bir bagintisina ve çoklu numunelere göre belirlenen bir bölüm-spesifik parametreye göre belirlenebilir. Agirliklandirma faktörleri siklikla çoklu numunelerde, örnegin yaklasik 100,000 ya da daha fazla numuneden tespit edilir. Agirliklandirma faktörü, öploit olan numunelerden (örnegin bir öploit fetüsü içeren sujelerden, örnegin hiçbir öploit kromozomun mevcut olmadigi numunelerden) belirlenebilir.

Agirliklandirma faktörleri, bir anöploid kromozom içeren numunelerden (örnegin bir öploit fetüs içeren numunelerden) elde edilir. Agirliklandirma faktörleri, bir öploit fetüsüne sahip olan sujelerden ve bir trisomi fetüsüne sahip olan sujelerden elde edilen çoklu numunelerden tespit edilebilir. Agirliklandirma faktörleri, numunelerin bir erkek fetüsü ve/veya bir disi fetüsü içeren süjelerden alinan numuneler oldugu yerlerde çoklu numunelerden türetilebilir.

Bir fetal fraksiyon, siklikla bir agirliklandirma faktörünün türetildigi bir egitim setinin bir ya da daha fazla numunesi için belirlenir. Bir agirliklandirma faktörünün tespit edildigi bir fetal fraksiyon bazen bir numuneye özgü fetal fraksiyon tespitidir. Bir agirliklandirma faktörünün tespit edildigi bir fetal fraksiyon burada tarif edilen ya da teknikte bilinen herhangi bir uygun yöntem ile belirlenebilir. Fetal nükleik asit içeriginin (örnegin fetal fraksiyonun) bir tespiti burada tarif edilen ya da teknikte bilinen uygun bir fetal miktar belirleyici tahlil (FQA) kullanilarak gerçeklestirilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda metilasyon bazli DNA ayriminin kullanilmasiyla (örnegin, A. Nygren, et kullanan bir kütle spektrometrisi yöntemi ve/veya bir sistemiyle, ABD Patent benzerleri ya da kombinasyonlariyla anne nükleik asidine degil fetal nükleik aside özgü olan bir ya da daha fazla marköre göre polimorfik sekanslarin alelik oranlarina dayanarak bir erkek fetüse özgü markörlere göre fetal fraksiyon tespitleri yer alir. Siklikla bir fetal fraksiyon kismen, bir Y kromozomunun bir seviyesine (örnegin bir ya da daha fazla genomik kesit seviyesine, bir profil seviyesine) göre belirlenir. Bir fetal fraksiyon bir Y kromozomunun uygun bir tahliline göre (nicel gerçek zamanli PCR kullanilarak hem anne hem de fetüs için ortak olan herhangi bir otozomun üzerindeki bir lokusun miktariyla (erkek bebek hamileliklerindeki Y kromozomu üzerindeki SRY lokusu gibi) fetüse özgü lokusun miktarinin kiyaslanmasiyla (örnegin, Lo YM, et al. (1998) Am J Hum Bölüm-spesifik parametreler (örnegin bir test numunesi için) bir ya da daha fazla agirliklandirma faktörü (örnegin bir egitim setinden türetilen agirliklandirma faktörleri) tarafindan agirliklandirilabilir ya da ayarlanabilir. Örnegin bir agirliklandirma faktörü bir bölüm-spesifik parametrenin bir bagintisina göre bir bölüm ve çoklu numunelerin bir egitim setinin bir fetal fraksiyon tespiti için türetilebilir. Bir test numunesinin bir bölüm-spesifik parametresi bu durumda egitim setinden türetilen agirliklandirma faktörüne göre ayarlanabilir ve/veya agirliklandirilabilir. Bir agirliklandirma faktörünün türetildigi bir bölüm-spesifik parametre, ayarlanan ya da agirliklandirilan (örnegin her iki parametrenin bir FLR oldugu) bölüm-spesifik parametre (örnegin bir test numunesinin parametresi) ile ayni olabilir. Bir agirliklandirma faktörünün türetildigi bir bölüm- spesifik parametre, ayarlanan ya da agirliklandirilanbölüm-spesifik parametreden farkli olabilir. Örnegin bir agirliklandirma faktörü kapsam (yani bir bölüm-spesifik parametre) ve bir numune egitim setinin fetal fraksiyon arasindaki bir bagintidan belirlenebilir ve bir test numunesinin bir bölümünün bir FLR'si (yani baska bir bölüm-spesifik parametre, kapsamdan türetilen agirliklandirma faktörüne göre ayarlanabilir. Teorinin baglayiciligi altinda kalmaksizin, (örnegin bir test numunesi için) bir bölüm-spesifik parametre bazen her bir bölüm-spesifik parametre ve bir ortak bölüm-spesifik FLR arasindaki bir iliskiye ve/veya bagintiya bagli olarak (örnegin bir egitim setine ait) farkli bir bölüm-spesifik parametreden türetilen bir agirliklandirma faktörü ile ayarlanabilir Bir bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahmini, ilgili bölümden belirlenen bir agirliklandirma faktörü tarafindan bir bölüm-spesifik parametrenin agirliklandirilmasi ile bir numune (örnegin bir test numunesi) için belirlenebilir.

Agirliklandirma, herhangi bir uygun matematiksel manipülasyonun tatbik edilmesiyle bir agirliklandirma faktörüne göre bir bölüm-spesifik parametrenin ayarlanmasini, çevrilmesini ve/veya dönüstürülmesini içerebilir ki bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda çarpma, bölme, toplama, çikarma, entegrasyon, sembolik hesaplama, cebirsel hesaplama, algoritma, trigonometrik ya da geometrik fonksiyon, dönüstürme (örnegin bir Fourier dönüstürmesi) ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Agirliklandirma, uygun bir matematiksel modelin (örnegin Örnek 7'de sunulan modelin) bir agirliklandirma faktörüne göre bir bölüm-spesifik parametrenin ayarlanmasini, çevrilmesini ve/veya dönüstürülmesini içerebilir.

Bir fetal fraksiyon bir ya da daha fazla bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminine göre bir numune için belirlenebilir. Bir fetal fraksiyon, bir ya da daha fazla bölüm için bir bölüm-spesifik parametrenin agirliklandirilmasina ya da ayarlanmasina göre bir numune (örnegin bir test numunesi) için belirlenebilir (örnegin tahmin edilebilir). Bir test numunesinin bir fetal nükleik asit fraksiyonu, ayarlanmis sayimlara ya da sayimlarin bir ayarlanmis alt setine dayanarak tahmin edilebilir.

Bir test numunesi için bir fetal nükleik asit fraksiyonu, bir bölüm için bir ayarlanmis FLR, bir ayarlanmis FRS, ayarlanmis kapsam ve/veya ayarlanmis haritalanabilirlige dayanilarak tahmin edilebilir. Yaklasik 1 ila yaklasik 500.000, 1500 ila yaklasik 50.000 bölüm-spesifik parametre agirliklandirilabilir ya da ayarlanabilir.

Bir fetal fraksiyon (örnegin bir test numunesi için), herhangi bir uygun yöntem ile çoklu bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine (örnegin ayni test numunesi için) göre belirlenebilir. Hamile bir disiden alinan bir test numunesinde fetal nükleik asidin bir fraksiyon tahmininin dogrulugunu arttirmak için bir yöntem, bir ya da daha fazla bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahmininin belirlenmesini içerebilir, burada numune için fetal fraksiyon tahmini bir ya da daha fazla bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminine göre belirlenir. Bir numune (örnegin bir test numunesi) için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi ya da belirlenmesi, bir ya da daha fazla bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahmininin toplanmasini içerebilir. Toplama, çoklu bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine göre bir averaj, ortalama, orta deger, AUC ya da integral degerin belirlenmesini içerebilir.

Hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmininin dogrulugunu arttirmak Için bir yöntem bir referans genomun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesini içerir, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir, burada elde edilen sayimlarin en azindan bir alt seti genomun baska bir bölgesinin toplam sayimlarina göre fetal nükleik asit sayimlarina kiyasla bölgeden alinan toplam sayimlara göre fetal nükleik asitten türetilen sayimlara daha fazla sayida katki yapan bir genom bölgesinden türetilir. Fetal nükleik asit fraksiyonu tahmini bir bölüm alt setine göre belirlenebilir, burada bölüm alt seti, baska bir bölümün fetal nükleik asit sayimlarina kiyasla fetal nükleik asitteri türetilen daha fazla sayida sayimin haritalandigi bölümlere göre seçilir.

Bölümlerin alt seti, baska bir bölümün fetal olmayan nükleik asidine göre fetal nükleik asidin sayimlarina kiyasla fetal olmayan nükleik aside göre fetal nükleik asitten türetilen daha fazla sayida sayimaharitalandigi bölümlere göre seçilebilir. Bütün bölümlere ya da bölümlerin bir alt setine haritalanan sayimlar agirliklandirilabilir ve böylece agirliklandirilmis sayimlari saglayabilir.

Agirliklandirilmis sayimlar, fetal nükleik asidin fraksiyonunun tahmin edilmesi için kullanilabilir ve sayimlar, baska bir bölümün fetal nükleik asidin sayimlarina kiyasla fetal nükleik asitten türetilen daha fazla sayida sayimin haritalandigi bölümlere göre agirliklandirilabilir. Sayimlar, baska bir bölümün fetal olmayan nükleik asidine göre fetal nükleik asidin sayimlarina kiyasla fetal olmayan nükleik aside göre fetal nükleik asitten türetilen daha fazla sayida sayimin haritalandigi bölümlere göre agirliklandirilabilir.

Bir fetal fraksiyon, bölüm-spesifik tahminlerin bir genomun herhangi bir uygun bölgesinin ya da segmentinin bölümlerinden alindigi numune için çoklu bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminlerine göre bir numune (örnegin bir test numunesi) için belirlenebilir. Bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminleri uygun bir kromozomun (örnegin bir ya da daha fazla seçilmis kromozomun, bir ya da daha fazla otozomun, bir cinsiyet kromozomunun (örnegin Cth ve/veya Cth), bir anöploid kromozomunun, bir öploit kromozomunun ve bunlarin benzerlerinin ya da kombinasyonlarinin) bir ya da daha fazla bölümü için belirlenebilir.

Bölüm-spesifik parametreler, agirliklandirma faktörleri, bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminleri (örnegin agirliklandirma) ve/veya fetal fraksiyon tespitleri uygun bir sistem, makine, aparat, geçici olmayan bilgisayarda okunabilir depolama ortami (örnegin üzerine depolanan uygulanabilir bir programli) ve bunlarin benzerleri ya da bir kombinasyonu ile tespit edilebilir. Bölüm-spesifik parametreler, agirliklandirma faktörleri, bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminleri (örnegin agirliklandirma) ve/veya fetal fraksiyon tahminleri, bir ya da daha fazla mikro islemci ve bellek içeren bir sistem ya da bir makine ile (örnegin kismen) belirlenebilir. Bölüm-spesifik parametreler, agirliklandirma faktörleri, bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminleri (örnegin agirliklandirma) ve/veya fetal fraksiyon tahminleri uygun bir sistem, makine, cihaz, (örnegin kismen) geçici olmayan bilgisayarda okunabilir depolama ortami ve bunlarin benzerleri ya da bir kombinasyonu ile tespit edilebilir, burada program bir mikro islemciye tespiti gerçeklestirmesi için talimat verir.

Fetal ploidi Bir fetal ploidi tespiti kismen bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidinin, bir trisominin) varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi için kullanilabilir. Bir fetal ploidi kismen, burada tarif edilen yöntemler dahil olmak üzere uygun bir fetal fraksiyon tespit yöntemi ile belirlenen bir fetal fraksiyon ölçümünden tespit edilebilir. Bir fetal ploidi ve/veya bir genetik varyasyon varligi (örnegin bir anöploidi) bir fetal fraksiyona göre belirlenebilir. Fetal ploidi, birfetal fraksiyon tespitine ve denklemine (8), (20), (21) ya da bunun bir varyasyonuna ya da türevine göre belirlenebilir (Örnek 2). Fetal ploidi, asagida tarif edilen bir yöntem ile belirlenebilir. Asagida tarif edilen her bir yöntem, genomun i bölümü için fetüs ploidisinin öploit oldugu çoklu numuneler için bir genomun bir bölümü (yani bir bölüm, i) için belirlenen bir hesaplanmis referans sayimini Fi (bazen fi olarak temsil edilir) gerektirebilir. Bir belirsizlik degeri (örnegin bir standart sapma, o), referans sayimi fi için belirlenebilir. Bir referans sayimi fi, bir belirsizlik degeri, bir test numunesi sayimi ve/veya bir ölçülmüs fetal fraksiyon (F), asagida tarif edilen bir yönteme göre fetal plöidiyi tespit etmek için kullanilabilir. Bir referans sayim (örnegin bir averaj, ortalama ya da orta deger referans sayimi) burada tarif edilen bir yöntem (örnegin, bölümlere göre normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ya da dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM ve/veya bunlarin kombinasyonlari) ile normallestirilebilir. Öploit olabilen bir genomun bir segmentinin bir referans sayimi, referans sayimi PERUN ile normallestirildigi zaman 1”e esittir. Hem referans sayimi (örnegin öploit oldugu bilinen bir fetüs için) hem de bir genom bölümü ya da segmetinin bir test numunesinin sayimlari, PERUN ile normallestirilebilir ve referans sayimi 1*e esittir. Benzer sekilde, öploit olan bir genomun bir bölümünün ya da segmentinin bir referans sayimi, sayimlar, referans sayimin bir orta degeri ile normallestirildigi (yani bölündügü) zaman 1'e esit olabilir. Örnegin, hem referans sayimi (örnegin öploit olan bir fetüs için) hem de bir genom bölümü ya da segmenti için bir test numunesinin sayimlari bir orta deger referans sayimi ile normallestirilebilir, normallestirilmis referans sayimi 1'e esittir ve test numunesi sayimi orta deger referans sayimi tarafindan normallestirilebilir (örnegin bölünebilir). Hem referans sayimi (örnegin öploit bir fetüs için) hem de bir genom bölümünün ya da segmetinin bir test numunesinin sayimlari, GCRM, GC, RM ya da uygun bir yöntem ile normallestirilebilir. Bir referans sayimi bir averaj, ortalama ya da orta deger referans sayimi olabilir. Bir referans sayimi siklikla bir bölümün (örnegin bir normallestirilmis genomik kesit seviyesinin) normallestirilmis bir sayimidir. Bir referans sayimi ve bir test numunesinin sayimlari, ham sayimlar olabilir. Bir referans sayimi bir averaj, ortalama ya da orta deger sayim profilinden belirlenebilir. Bir referans sayimi, bir hesaplanmis genomik kesit seviyesi olabilir. Bir referans numunesinin bir referans sayimi ve bir test numunesinin bir sayimi (örnegin bir hasta numunesi, örnegin yi) ayni yöntem ya da islem ile normallestirilebilir.

Bir fetal fraksiyon (F) ölçümü belirlenebilir. Bu fetal fraksiyon degeri, bu durumda, denklem (8)'e göre fetal ploidiyi, bunun bir türevini ya da bir varyasyonunu belirlemek için kullanilabilir. Fetüsün öploit olmasi halinde bir negatif deger geri döndürülebilir ve fetüsün öploit olmamasi halinde bir pozitif deger geri döndürülebilir. Bir negatif deger, fetüsün göz önüne alinan genom segmenti için öploit oldugunu gösterebilir. Negatif olmayan bir deger, fetüsün bir anöploidiyi (örnegin bir çogaltmayi) içerebildigini gösterir. Negatif olmayan bir deger, fetüsün bir trisomiyi içerebildigini gösterir. Herhangi bir pozitif deger, fetüsün bir anöploidiyi (örnegin bir trisomiyi, bir çogaltmayi) içerdigini gösterir.

Kare artiklarinin bir toplami belirlenebilir. Örnegin, denklem (8),den türetilen kare artiklarinin toplamini temsil eden bir denklem, denklem (18) içinde gösterilir. Bir kare artik toplami, 1,Iik bir degere ayarlanan bir X ploidi degeri için (bakiniz denklem (9)) ve 3/2'Iik bir degere ayarlanan bir ploidi deger seti için denklem (8)'den türetilebilir (bakiniz denklem (13)). Kare artiklarin toplami (denklem (9) ve (13)) bir genomun ya da kromozomun bir segmenti için (örnegin bir genom segmentinde bir referans genomun i bütün bölümleri için) belirlenebilir. Örnegin kare artiklarin toplami (örnegin denklem (9) ve (13)) kromozom 21, 13, 18 ya da bunlarin bir bölümü Için belirlenebilir. Bir fetüsün bir ploidi durumunun tespit edilmesi için denklem (13)'ün sonucu denklem (9)'dan çikarilabilir ve bir phi degerine ulasilabilir (örnegin bakiniz denklem (14)). Phi degerinin isareti (yani pozitif ya da negatif) bir fetal anöploidinin varligini ya da yoklugunu tespit edebilir. Negatif olan bir phi degeri (örnegin denklem (14)'ten) bir anöploidinin yoklugunu gösterebilir (örnegin fetüs bir referans genomun i bölümleri Için öploittir) ve negatif olmayan bir phi degeri, bir anöploidinin (örnegin birtrisominin) varligini gösterebilir.

Referans sayimi fi, referans sayimi 0 için belirsizlik degeri ve/veya ölçülen fetal fraksiyon (F), bir referans genomun i bütün bölümlerinin toplami için kare kalintilarin toplamini belirlemek amaciyla denklemler (9) ve (13)'te kullanilabilir.

Referans sayimi fi, referans sayimi 0 için belirsizlik degeri ve/veya ölçülen fetal fraksiyon (F), fetal ploidiyi belirlemek amaciyla denklemler (9) ve (13)'te kullanilabilir. Bir test numunesinde bölüm i için yi ile temsil edilen sayimlar (örnegin normallestirilmis sayimlar, örnegin hesaplanmis genomik kesit seviyesi), bölüm i için bir fetüsün ploidi statüsünü belirlemek için kullanilabilir. Örnegin, bir genomun segmenti için ploidi statüsü, bir referans sayimina fi, bir belirsizlik degerine (örnegin referans sayimindan elde edilen), bir test numunesi için belirlenen bir fetal fraksiyona (F) ve test numunesi için belirlenen yi sayimlarina göre tespit edilir, burada ploidi statüsü denklem (14)'e ya da bunun bir türevine ya da varyasyonuna göre belirlenir. yi sayimlari ve/veya referans sayimlar burada tarif edilen bir yöntem (örnegin, bölümlere göre normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ya da dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM ve bunlarin kombinasyonlari) ile normallestirilebilir. Bir genomun ya da kromozomun bir bölümü ya da segmenti için bir fetal ploidi statüsü (örnegin öploit, anöploit, trisomi) yukarida ve Örnekler bölümünde tarif edilen sinirlayici olmayan örnek ile belirlenebilir.

Bir fetal fraksiyon, bir test numunesinde tespit edilebilir, sayimlar y bir test numunesinden tespit edilebilir ve her ikisi de bir test numunesinden alinan bir fetüs için bir ploidiyi belirlemek amaciyla kullanilabilir. Burada tarif edilen yöntemde, X ile temsil edilen fetal ploidi degeri sabitlenemeyebilir ya da varsayilamayabilir. Burada tarif edilen yöntemde, fetal fraksiyon F sabitlenebilir.

Bir ploidi (örnegin bir ploidi degeri) denklem (20) ya da (21)`e göre bir genomun bir bölümü ya da segmenti için belirlenebilir (Örnek 2). Bu yöntemde, bir ploidi degeri tespit edilebilir, burada deger 1, 3/2 ya da 5/4'e yakindir. Yaklasik 1'lik bir ploidi degeri, bir öploit fetüsü gösterebilir, yaklasik 3/2”Iik bir deger, bir fetal trisomiyi gösterebilir ve ikiz bebeklerde, 5/4'Iük bir deger, bir fetüsün bir trisomi içerdigini ve digerinin göz önüne alinan genom bölümü ya da segmenti için öploit oldugunu gösterebilir. Bir fetal ploidi tespitinden elde edilen bir fetal anöploidininvarliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi ile ilgili ek bilgiler, asagidaki baska bir bölümde tartisilir.

Fetal fraksiyon, tespit edilen degerinde sabitlenerek tespit edilebilir ve fetal ploidi bir regresyondan tespit edilir. Herhangi bir uygun regresyon kullanilabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir dogrusal regresyon, dogrusal olmayan regresyon (örnegin bir polinom regresyonu) ve benzerleri yer alir. Bir dogrusal regresyon denklem (8), (20), (21) ve/veya bunun bir türevi ya da varyasyonuna göre kullanilabilir. Kullanilan dogrusal regresyon denklem (8), (20), (21) ve/veya bunun bir türevi ya da varyasyonundan türetilen kare artiklarin bir toplamina göre kullanilabilir. Fetal ploidi denklem (8), (20), (21) ve/veya bunun bir türevi ya da varyasyonuna göre tespit edilebilir ve bir regresyon kullanilmaz. Fetal ploidi denklem (8), (20), (21) ve/veya bunun bir türevi ya da varyasyonundan türetilen kare artiklarin bir toplamina ve/veya bunlarin bir referans genomun i çoklu bölümlerinin bir türetmesine ya da varyasyonu göre tespit edilebilir ve bir regresyon kullanilmaz. Bir denklemin bir türevi, bir denklemin bir matematiksel kanitindan elde edilen denklemin herhangi bir varyasyonudur.

Bir referans sayim fi (burada önceden tarif edilen), bir belirsizlik degeri 0 ve/veya ölçülmüs fetal fraksiyon (F) birfetal ploidiyi tespit etmek için denklemler (20) ve (21)'de kullanilabilir. Bir referans sayimi fi, bir belirsizlik degeri 0 ve/veya bir ölçülmüs fetal fraksiyon (F), bölüm i için ve bir referans genomun i çoklu bölümlerinin birtoplami için bir fetal ploidiyi X tespit etmek amaciyla (örnegin bir kromozomun ya da bunun segmenti için bir referans genomun i bütün bölümlerinin toplami için) denklem (20) ya da (21),de kullanilabilir. Bir test numunesinde bölüm i için yi ile temsil edilen sayimlar (örnegin normallestirilmis sayimlar, örnegin hesaplanmis genomik kesit seviyesi), bir referans genom i için çoklu bölümler ile temsil edilen bir genomun bir segmenti bakimindan bir fetüsünü ploidisini belirlemek için kullanilabilir. Örnegin, bir genomun segmenti için ploidi X, bir referans sayimina fi, bir belirsizlik degerine, bir test numunesi için belirlenen bir fetal fraksiyona (F) ve test numunesi için belirlenen yi sayimlarina göre tespit edilebilir, burada ploidi statüsü denklem (20)7ye, (21),e ya da bunun bir türevine ya da varyasyonuna göre belirlenir. Sayimlar y, ve/veya referans sayimlar burada tarif edilen bir yöntem (örnegin, bölümlere göre normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ya da dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM ve bunlarin kombinasyonlari) ile normallestirilebilir. Sayimlar yi ve/veya referans sayimlar ayni yöntem (örnegin, bölümlere göre normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ya da dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM, burada tarif edilen bir yöntem ya da bunlarin kombinasyonlari) ile normallestirilebilir ve/veya islenebilir. Sayimlar yi ve fi, bir genomun ya da kromozomun ayni bölümüne ya da segmentine haritalanabilir.

Belirsizlik degeri 0, uygun bir hata ölçümü olabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda standart sapma, standart hata, hesaplanmis varyans, p- degeri ve/veya ortalama mutlak sapma (MAD) yer alir. Belirsizlik degeri 0 herhangi bir uygun ölçüm için belirlenebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda Z-skorlari, Z-degerleri, t-degerleri, p-degerleri, çapraz validasyon hatasi, genomik kesit seviyesi, hesaplanmis genomik kesit seviyeleri, seviyeler, sayimlar ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Bazi yapilandirmalarda o, bir 1 degerine ayarlanir. 0, bir 1 degerine ayarlanmayabilir. 0 degeri tahmin edilebilir ve bazen ölçülebilir ve/veya hesaplanabilir.

Genomun i bir bölümü için Miannenin ploidisi (yani anne ploidisi) olabilir. ngfnin tespit edildigi ayni hasta (örnegin ayni test numunesi) için belirlenebilir. Anne ploidisi Mi bilinebilir veya burada tarif edilen bir yönteme göre belirlenebilir. Anne ploidisi, dolgu öncesinde ya da sonrasinda (örnegin seviye ayarlamalarinin yapilmasindan sonra) belirlenebilir. Mi bir profilin görüntülenmesinden tahmin edilebilir ya da tespit edilebilir. Anne ploidisi Mi bilinmeyebilir. Anne ploidisi Mi tahmin edilebilir. Örnegin annenin degerlendirilmekte olan genom segmenti içinde hiçbir delesyona ve/veya çogaltmaya sahip olmadigi tahmin edilebilir ya da bilinebilir. Anne ploidisinin 1 oldugu varsayilabilir ya da bilinebilir. Anne ploidisi, dolgu sonrasinda (örnegin seviye ayarlamalarinin yapilmasindan sonra) bir 1 degerine ayarlanabilir. Anne ploidisi göz ardi edilebilir ve bir 1 degerine ayarlanabilir. Denklem (21) annenin degerlendirilmekte olan genom segmenti içinde hiçbir delesyona ve/veya çogaltmaya sahip olmamasi varsayimiyla denklem (20)'den türetilebilir.

Fetal ploidiyi tespit etmek için bir yöntem, hamile bir disiden elde edilen bir test numunesinin nükleik asit sekansi okumalarina göre olabilir. Sekans okumalari, bir numuneden (örnegin bir test numunesinden) elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalari olabilir. Fetal ploidiyi tespit etmek için bir yöntem, bir referans genomun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesini içerebilir. Sekans okumalari, referans genomun bir bölüm alt setine haritalanabilir. Fetal ploidinin tespit edilmesi, bir fetal fraksiyonun tespit edilmesini içerebilir. Fetal ploidinin tespit edilmesi, genomik kesit seviyelerinin dolasimda kalmasini ya da tespit edilmesini içerebilir. Fetal ploidinin tespit edilmesi, bir fetal fraksiyonun tespit edilmesini ve genomik kesit seviyelerinin dolasimda kalmasini ya da tespit edilmesini içerebilir. Bir fetal fraksiyon ve hesaplanmis genomik kesit seviyeleri, ayni test numunesinden (örnegin test numunesinin ayni parçasindan) tespit edilebilir. Fetal fraksiyon ve hesaplanmis genomik kesit seviyeleri, ayni test numunesinden (örnegin test numunesinin ayni parçasindan) elde edilen ayni okumalardan tespit edilebilir.

Fetal fraksiyon ve hesaplanmis genomik kesit seviyeleri, ayni sekanslama isleminden ve/veya ayni akis hücresinden elde edilen ayni okumalardan tespit edilebilir. Fetal fraksiyon ve hesaplanan genomik kesit seviyeleri, ayni ekipmandan ve/veya makineden (örnegin sekanslama aparati, akis hücresi ya da benzerleri) tespit edilebilir.

Fetal ploidiyi tespit etmek Için bir yöntem bir fetal fraksiyon tespitine ve normallestirilmis sayimlara (örnegin hesaplanmis genomik kesit seviyelerine) göre belirlenebilir, burada fetal fraksiyon tespiti ve normallestirilmis sayimlar (örnegin hesaplanmis genomik kesit seviyeleri) bir test numunesinin farkli bölümlerinden (örnegin farkli alikotlardan, ya da örnegin ayni sujeden ya da hastadan neredeyse ayni zamanda alinan farkli test numunelerinden) belirlenir. Örnegin bazen bir fetal fraksiyon, bir test numunesinin bir birinci parçasindan belirlenir ve normallestirilmis sayimlar ve/veya genomik kesit seviyeleri test numunesinin bir ikinci parçasindan tespit edilir. Fetal fraksiyon ve hesaplanmis genomik kesit seviyeleri, ayni sujeden (örnegin hastadan) alinan farkli test numunelerinden (örnegin bir test numunesinin farkli parçalarindan) tespit edilebilir. Fetal fraksiyon ve hesaplanmis genomik kesit seviyeleri, farkli zamanlarda elde edilen okumalardan belirlenebilir. Fetal fraksiyon tespiti ve normallestirilmis sayimlar (örnegin, hesaplanan genomik kesit seviyeleri), farkli ekipmanlardan ve/veya makinelerden (örnegin sekanslama aparati, akis hücresi ya da benzerleri) tespit edilebilir.

Burada tarif edilen yöntemler, bir numune için bir genetik varyasyonun (örnegin fetal anöploidinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespitini saglayabilir, böylece bir çikti saglar (örnegin böylece bir genetik varyasyonun (örnegin, fetal anöploidinin) varligini ya da yoklugunu belirleyen bir çikti saglar). Bir genetik varyasyon siklikla genetik bilgiler (örnegin, kromozomlar, kromozom segmentleri, polimorfik bölgeler, yer degistirmis bölgeler, degistirilmis nükleotit sekansi ve yukaridakilerin benzerleri ya da kombinasyonlari) için bir kazanci, bir kaybi ve/veya degisikligi (örnegin çogaltmayi, delesyonu, füzyonu, yerlestirmeyi, mutasyonu, yeniden organizasyonu, ikameyi ya da normal olmayan metilasyonu) içerir ve bunun sonucunda bir referansa göre bir test sujesinin genomunda ya da genetik bilgilerinde saptanabilir bir degisiklik elde edilir. Bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu, bölümlere (örnegin sayimlara, bir referans genomun genomik bölümlerinin sayimlarina) haritalanan sekans okumalarinin dönüstürülmesi, analiz edilmesi ve/veya manipülasyonu ile tespit edilebilir. Bir çiktinin tespit edilmesi, hamile bir disiden alinan nükleik asidin analiz edilmesini içerebilir. Bir çikti, hamile bir disiden elde edilen sayimlara (örnegin normallestirilmis sayimlara) göre belirlenebilir, burada sayimlar, hamile disiden elde edilen nükleik asitten elde edilir.

Burada tarif edilen yöntemler bazen, bir fetüs tasiyan bir hamile disiden elde edilen bir test numunesi için bir fetal anöploidinin (örnegin, tam kromozom anöploidisinin, kismi kromozom anöploidisinin ya da segmentsel kromozomal aberasyonun (örnegin mozaiklenmenin, delesyonun ve/veya yerlestirmenin)) varligini ya da yoklugunu tespit eder. Burada tarif edilen yöntemler, bir fetüs tasiyan bir hamile disiden alinan bir numune için öploidiyi ya da öploidi eksikligini (öploidi bulunmamasini) tespit edebilir. Burada tarif edilen yöntemler bazen bir ya da daha fazla kromozom (örnegin, kromozom 13, kromozom 18, kromozom 21 ya da bunlarin kombinasyonu) ya da bunlarin segmenti için trisomiyi saptar.

Bir genetik varyasyonun (örnegin bir fetal anöploidinin) varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen bir yöntem, teknikte bilinen bir yöntem ya da bunlarin bir kombinasyonu ile belirlenebilir. Bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu genel olarak bir referans genomunun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarindan belirlenir. Bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirlemek için kullanilan sekans okumalarinin sayimlari bazen ham sayimlar ve/veya filtrelenmis sayimlardir ve siklikla normallestirilmis sayimlardir.

Uygun bir normallestirme islemi ya da islemleri normallestirilmis sayimlari olusturmak için kullanilabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bölümlü normallestirme, GC içerigine göre normallestirme, dogrusal ve dogrusal olmayan en az kare regresyonu, LOESS, GC LOESS, LOWESS, PERUN, RM, GCRM ve bunlarin kombinasyonlari yer alir. Normallestirilmis sayimlar bazen belirli bir bölüm seti ya da setleri için bir profil içindeki bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler olarak ifade edilir. Normallestirilmis sayimlar bazen, bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu tespit edilmeden önce ayarlanir ya da doldurulur.

Bir ya da daha fazla seviyeye göre bir çikti belirlenebilir. Bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespiti bir ya da daha fazla ayarlanmis seviyeye göre belirlenebilir. Bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespiti 1 ila yaklasik 10,000 ayarlanmis seviye içeren bir profile göre belirlenebilir. Siklikla bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespiti yaklasik 1 ila yaklasik , 1 ila yaklasik 10 ya da 1 ila yaklasik 5 ayarlama içeren bir profile göre belirlenir. Bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespiti yaklasik 1 ayarlama (örnegin bir ayarlanmis seviye) içeren bir profile göre belirlenebilir. Birçikti, bir ya da daha fazla, 7 ya da daha fazla, 8 ya da daha fazla, 9 ya da daha fazla ya da bazen 10 ya da daha fazla ayarlama içeren bir ya da daha fazla profile (örnegin bir kromozomun ya da segmentinin bir profiline) göre belirlenebilir. Bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespiti bir profil içindeki bazi seviyelerin ayarlanmamis oldugu bir profile göre belirlenebilir. Bir genetik varyasyonun (örnegin bir kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun bir tespiti ayarlamalarin yapilmadigi bir profile göre belirlenebilir.

Bir profil içinde bir seviyenin (örnegin bir birinci seviyenin) bir ayarlamasi, yanlis tespiti ya da yanlis çiktiyi azaltabilir. Bir profil içinde bir seviyenin (örnegin bir birinci seviyenin) bir ayarlamasi, yanlis tespitin ya da yanlis çiktinin sikligini ve/veya olasiligini (örnegin istatistiki olasiligini, muhtemelligini) azaltabilir. Bir yanlis tespit ya da çikti, dogru olmayan bir tespit ya da çikti olabilir. Bir yanlis tespit ya daçikti, bir sujeye (örnegin hamile bir disiye, bir fetüse, ve/veya bunlarin bir kombinasyonuna) ait fiili ya da gerçek genetik düzenlemeyi ya da gerçek genetik dispozisyonu (örnegin bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu) yansitmayan bir tespit ya da çikti olabilir. Bir yanlis tespit ya daçikti, bir yanlis negatif tespit olabilir. Bir negatif tespit ya da negatif çikti bir genetik varyasyonun (örnegin anöploidinin, kopya sayisi varyasyonunun) yoklugu olabilir. Bir yanlis tespit ya daçikti, bir yanlis negatif tespit ya da yanlis pozitif çikti olabilir. Bir pozitif tespit ya da pozitif çikti bir genetik varyasyonun (örnegin anöploidinin, kopya sayisi varyasyonunun) varligi olabilir. Bir tespit ya daçikti, bir teshiste kullanilabilir. Bir tespit ya daçikti, birfetüs için olabilir.

Bir genetik varyasyonun (örnegin fetal anöploidinin) varligi ya da yoklugu bazen, bir bölüm setinin bir referans ile kiyaslamasi olmaksizin belirlenir. Bir test numunesi için ölçülmüs ve bir test bölgesinde (örnegin bir ilgili bölüm setinde) sayimlara burada “test sayimlari” olarak atif edilir. Test sayimlari bazen islenmis sayimlardir, averaji alinan ya da toplami alinan sayimlardir, bir temsildir, normallestirilmis sayimlardir ya da burada tarif edildigi gibi bir ya da daha fazla seviye ya da seviyelerdir. Bir bölüm seti için test sayimlarinin averaji ya da toplami alinabilir (örnegin bir averaj, ortalama, orta deger, mod ya da toplam hesaplanir) ve averaji ya da toplami alinan sayimlar bir esik ya da aralik ile kiyaslanir. Test sayimlari bazen bir temsil olarak ifade edilir ve bunlar da bir birinci bölüm setinin sayimlarinin bir ikinci bölüm setinin sayimlarina göre orani ya da yüzdesi olarak Ifade edilebilen bir temsil olarak ifade edilebilir. Bir birinci bölüm seti bir ya da daha fazla test kromozomu (örnegin kromozom 13, kromozom 18, kromozom 21 ya da bunlarin kombinasyonu) için olabilir ve bazen bir ikinci bölüm seti bir genom ya da bir genom parçasi (örnegin otozomlar ya da otozomlar ve cinsiyet kromozomlari) için olabilir. Bir birinci bölüm seti bir ya da daha fazla cinsiyet kromozomu (örnegin kromozom X, kromozom Y ya da bunlarin kombinasyonu) için olabilir ve bazen bir ikinci bölüm seti bir ya da daha fazla otozom için olabilir. Bir birinci bölüm seti, bir test kromozomunun (örnegin X kromozomu, Y kromozomu ya da bunlarin kombinasyonunun) bir ya da daha fazla birinci bölgesi için olabilir ve bazen biri ikinci bölüm seti bir test kromozomunun (örnegin X kromozomu, Y kromozomu ya da bunlarin kombinasyonunun) ya da test kromozomunun tamaminin bir ya da daha fazla ikinci bölgesi için olabilir. Bir temsil bir esik ya da aralik ile kiyaslanabilir. Test sayimlari, bir bölüm seti üzerindeki normallestirilmis sayimlar için bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler olarak ifade edilebilir ve bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler bir esik ya da aralik ile kiyaslanabilir. Özel bir esik (örnegin averaji alinan ya da toplami alinan sayimlar, temsil, normallestirilmis sayimlar, bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler) üzerinde ya da altinda olan, özel bir aralik içinde ya da özel bir aralik disinda olan test sayimlari bazen bir genetik varyasyonun varliginin ya da öploidinin eksikliginin (örnegin öploidi olmadiginin) tespit edilmesini saglar. Özel bir esik (örnegin averaji alinan ya da toplami alinan sayimlar, temsil, normallestirilmis sayimlar, bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler) altinda ya da üzerinde olan, özel bir aralik Içinde ya da özel bir aralik disinda olan test sayimlari bazen bir genetik varyasyonun varliginin ya da öploidinin mevcut olmadiginin tespit edilmesini Bir genetik varyasyonun (örnegin fetal anöploidinin) varligi ya da yoklugu bazen sayimlarin kiyaslanmasi ile belirlenir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda test sayimlari, referans sayimlari, ham sayimlar, filtrelenmis sayimlar, ortalamasi ya da toplami alinan sayimlar, temsiller (örnegin kromozom temsilleri), normallestirilmis sayimlar, (örnegin bir bölüm seti, örnegin genomik kesit seviyeleri, profilleri için) bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler, Z- skorlari ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Test sayimlari bir referans (örnegin referans sayimlari) ile kiyaslanabilir. Bir referans (örnegin bir referans sayim), sayimlarin uygun bir tespiti olabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ham sayimlar, filtrelenmis sayimlar, ortalamasi ya da toplami alinan sayimlar, temsiller (örnegin kromozom temsilleri), normallestirilmis sayimlar, (örnegin bir bölüm seti, örnegin genomik kesit seviyeleri, profilleri için) bir ya da daha fazla seviye ya da seviyeler, Z-skorlari ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir. Referans sayimlar, bir öploit test bölgesinin ya da öploit ola bir genomun ya da kromozomun bir segmentinden alinan sayimlardir. Referans sayimlar ve test sayimlari ayni numuneden ve/veya ayni süjeden alinabilir. Referans sayimlar, farkli numunelerden ve/veya farkli süjelerden alinabilir. Referans sayimlar, test sayimlarinin türetildigi ve/veya belirlendigi genomun bir karsilik gelen segmentinden tespit edilebilir ve/veya bununla kiyaslanabilir. Bir karsilik gelen segment, bir referans genomun ayni Iokasyonuna haritalanan bir segmente, bölüme ya da bölüm setine atif eder. Referans sayimlar, test sayimlarinin türetildigi ve/veya belirlendigi genomun farkli bir segmentinden tespit edilebilir ve/veya bununla kiyaslanabilir.

Test sayimlari bazen bir birinci bölüm seti içindir ve bir referans, birinci bölüm setinden farkli olan bir ikinci bölüm setinin sayimlarini içerir. Referans sayimlari bazen test numunesinin elde edildigi ayni hamile disiden alinan bir nükleik asit numunesi içindir. Referans sayimlari test numunesinin elde edildigi disiden farkli bir ya da daha fazla hamile disiden alinan bir nükleik asit numunesi için olabilir. Bir birinci bölüm seti kromozom 13, kromozom 18, kromozom 21, bunun bir segmenti ya da yukaridakilerin kombinasyonu olabilir ve ikinci bölüm seti baska bir kromozom ya da kromozomlar ya da bunun bir segmenti içinde olabilir. Bir birinci bölüm setinin kromozom 21 ya da bunun segmenti içinde oldugu sinirlayici olmayan bir örnekte, bir ikinci bölüm seti siklikla baska bir kromozomda (örnegin kromozom 1, kromozom 13, kromozom 14, kromozom 18, kromozom 19 ve bunlarin segmenti ya da yukaridakilerin kombinasyonu) içindedir. Bir referans siklikla bir kromozom içinde yer alir ya da bunun bir segmenti tipik olarak öploittir. Örnegin kromozom 1 ve kromozom 19 siklikla, kromozom 1 ve kromozom 19 anöploitleri ile iliskili yüksek bir erken fetal mortalite oranina bagli olarak fetüsler içinde öploittir. Test sayimlari ve referans sayimlari arasinda bir sapma ölçümü olusturulabilir.

Bir referans, test sayimlari ile ayni bölüm setinin sayimlarini içerebilir, burada referans sayimlari bir ya da daha fazla referans numunesinden (örnegin siklikla çoklu referans sujelerinden alinan çoklu referans numunelerinden) alinantir. Bir referans numunesi siklikla, bir test numunesinin elde edildigi bir disiden farkli olan bir ya da daha fazla hamile disiden alinir. Test sayimlari ve referans sayimlari arasinda bir sapma ölçümü (örnegin bir belirsizlik, belirsizlik degeri ölçümü) olusturulabilir. Bir sapma ölçümü, test sayimlarindan tespit edilebilir. Bir sapma ölçümü, referans sayimlarindan tespit edilebilir. Bir sapma ölçümü, bütün bir profilden ya da bir profil içindeki bölümlerin bir alt setinden tespit edilebilir.

Uygun bir sapma ölçümü seçilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda standart sapma, averaj mutlak sapma, orta deger mutlak sapmasi, maksimum mutlak sapma, standart skor (örnegin z-degeri, z-skoru, normal skor, standartlastirilmis degisken) ve benzerleri yer alir. Referans numuneler, bir test bölgesi için öploit olabilir ve test sayimlari ve referans sayimlari arasindaki sapma degerlendirilir. Bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tespiti, bir genomun ya da kromozomun bir segmenti ya da bölümü için test sayimlari ve referans sayimlari arasindaki sapmalarin sayisina (örnegin, sapmalarin ölçümlerine, MAD) göre olabilir. Bir genetik varyasyonun varligi test sayimlari ve referans sayimlar arasindaki sapma sayisi yaklasik 1'den daha büyük, yaklasik 1,5'tan daha büyük, yaklasik 2'den daha büyük, yaklasik 2,5'tan daha büyük, yaklasik 2,6'dan daha büyük, yaklasik 2,7'den daha büyük, yaklasik 2,8'den daha büyük, yaklasik 2,9'dan daha büyük, yaklasik Siten daha büyük, yaklasik 3,1,den daha büyük, yaklasik 3,2,den daha büyük, yaklasik 3,3,ten daha büyük, yaklasik 3,4'ten daha büyük, yaklasik 3,5'ten daha büyük, yaklasik 4'ten daha büyük, yaklasik 5,ten daha büyük ya da yaklasik 6'dan daha büyük oldugu zaman tespit edilebilir. Örnegin, bazen bir test sayimi, 3*ten daha fazla sapma ölçümü (örnegin, 3 sigma, 3 MAD) kadar bir referans sayimindan farklilasir ve bir genetik varyasyonun varligi tespit edilir. Hamile bir disiden elde edilen bir test sayimi, 3'ten fazla sapma ölçümü (örnegin, 3 sigma, 3 MAD) kadar bir referans sayimindan daha büyük olabilir ve bir fetal kromozom anöploidinin (örnegin bir fetal trisominin) varligi tespit edilebilir. Test sayimlari ve referans sayimlari arasinda üçten daha büyük olan bir sapma, siklikla öploit olmayan bir test bölgesini (örnegin bir genetik varyasyonun varligini) gösterir.

Referans sayimlarinin önemli oranda üzerinde olan test sayimlari, ki bu referans sayimlari öploidinin göstergesidir, bazen bir trisominin belirleyicisidir.

Hamile bir disiden elde edilen bir test sayimi, 3'ten fazla sapma ölçümü (örnegin, 3 sigma, 3 MAD) kadar bir referans sayimindan daha küçük olabilir ve bir fetal kromozom anöploidinin (örnegin bir fetal monosominin) varligi tespit edilebilir. Referans sayimlarinin önemli oranda altinda olan test sayimlari, ki bu referans sayimlari öploidinin göstergesidir, bazen bir monosominin belirleyicisidir.

Bir genetik varyasyonun yoklugu, test sayimlari ve referans sayimlar arasindaki sapma sayisi yaklasik 3,5'tan daha küçük, yaklasik 3,4'ten daha küçük, yaklasik 3,3,ten daha küçük, yaklasik 3,2'den daha küçük, yaklasik 3,1'den daha küçük, yaklasik 3,0,dan daha küçük, yaklasik 2,9'dan daha küçük, yaklasik 2,8'den daha küçük, yaklasik 2,7'den daha küçük, yaklasik 2,6'dan daha küçük, yaklasik 2,5iten daha küçük, yaklasik 2,0'dan daha küçük, yaklasik 1,5'ten daha küçük ya da yaklasik 1,0,dan daha küçük oldugu zaman tespit edilebilir. Örnegin, bazen bir test sayimi, 3'ten daha az sapma ölçümü (örnegin, 3 sigma, 3 MAD) kadar bir referans sayimindan farklilasir ve bir genetik varyasyonun mevcut olmadigi tespit edilir. Hamile bir disiden elde edilen bir test sayimi, 3'ten az sapma ölçümü (örnegin, 3 sigma, 3 MAD) kadar bir referans sayimindan farkli olabilir ve bir fetal kromozom anöploidinin (örnegin bir fetal öploidinin) mevcut olmadigi tespit edilebilir. Örnegin test sayimlari ve referans sayimlari arasinda üçten daha küçük (örnegin standart sapma için 3-sigma) olan bir sapma, siklikla öploit olan bir test bölgesini (örnegin bir genetik varyasyonun mevcut olmadigini) gösterir. Bir test numunesi için test sayimlari ve bir ya da daha fazla referans suje için referans sayimlari arasindaki bir sapma ölçümünün grafigi olusturulabilir ve gösterilebilir (örnegin z-skoru grafigi).

Herhangi baska bir uygun referans, bir test numunesinin bir test bölgesi için bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek (ya da öploit ya da öploit yoklugunun tespiti) için test sayimlari ile faktörlenebilir. Örnegin bir fetal fraksiyon tespiti, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için test sayimlari ile faktörlenebilir. Fetal fraksiyonun miktarini belirlemek için uygun bir islem kullanilabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri, bir kütle spektrometrisi islemini, sekanslama islemini ya da bunlarin kombinasyonunu Bir fetal kromozomal anöploidinin (örnegin trisominin) varligi ya da yoklugu kismen bir fetal ploidi tespitinden tespit edilebilir. Bir fetal ploidi, burada tarif edilen uygun bir yöntem ile belirlenebilir. Yaklasik 1,20 ya da daha büyük, 1,25 ya da daha büyük, 1,30 ya da daha büyük, yaklasik 1,35 ya da daha büyük, yaklasik 1,4 ya da daha büyük, ya da yaklasik 1,45 ya da daha büyük bir fetal ploidi tespiti, bir fetal kromozom anöploidinin varligini (örnegin bir fetal trisominin varligini) gösterebilir. Yaklasik 1,20 ila yaklasik 2,0, yaklasik 1,20 ila yaklasik 1,85 ya da yaklasik 1,4 ila yaklasik 1,8 oranindaki birfetal ploidi tespiti, bir fetal kromozom anöploidisinin varligini (örnegin bir fetal trisominin varligini) gösterebilir. Fetal anöploidi bir trisomi olabilir. Fetal anöploidi kromozom 13, 18 ve/veya 21 ”e ait bir trisomi olabilir. daha küçük, yaklasik 1,20'den daha küçük ya da yaklasik 1,15'ten daha küçük, bir fetal ploidi bir fetal anöploidinin mevcut olmadigini (örnegin bir fetal trisominin, örnegin öploidin mevcut olmadigini) gösterebilir. Yaklasik 0,7 ila fetal ploidi tespiti, bir fetal kromozom anöploidisinin mevcut olmadigini (örnegin bir fetal trisominin, örnegin öploidin mevcut olmadigini) gösterebilir.

Yaklasik 0,8'den daha küçük, yaklasik 0,75iten daha küçük, yaklasik 0,70'ten daha küçük ya da yaklasik 0,6'dan daha küçük, bir fetal ploidi bir fetal anöploidinin mevcut oldugunu (örnegin bir kromozom delesyonunun mevcut oldugunu) gösterebilir. Yaklasik 0 ila yaklasik 0,8, yaklasik 0 ila yaklasik 0,75, oranindaki bir fetal ploidi tespiti, bir fetal kromozom anöploidisinin varligini (örnegin bir fetal trisominin varligini) gösterebilir. Tespit edilen fetal anöploidi, bir tam kromozom delesyonu olabilir.

Bir fetal anöploidinin varliginin ya da yoklugunun (örnegin yukaridaki bir ploidi tespitinin bir ya da daha fazla araligina göre) bir tespiti bir çagri zonuna göre tespit edilebilir. Bir deger (Örnegin bir ploidi degeri, bir fetal fraksiyon degeri, bir belirsizlik degeri) ya da degerler toplami önceden tanimli bir araliga (örnegin bir zon, bir çagri zonuna) girdigi zaman (örnegin bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit eden bir çagri, örnegin bir çikti) bir çagri yapilabilir. Bir çagri zonu, ayni hasta numunesinden elde edilen bir degerler toplamina uygun olarak tanimlanabilir. Bir çagri zonu, ayni kromozomdan ya da bunun segmentinden türetilen bir degerler toplamina uygun olarak tanimlanabilir. Bir ploidi tespitine dayanan bir çagri zonu bir güvenirlik seviyesine (örnegin yüksek güvenirlik seviyesine, örnegin düsük güvenirlik seviyesine) ve/veya bir fetal fraksiyona göre tanimlanabilir. Bir çagri zonu, bir ploidi tespitine ve ya da yaklasik %2,0 ya da daha büyük, yaklasik %2,5 ya da daha büyük, yaklasik %3 ya da daha büyük, yaklasik %3,25 ya da daha büyük, yaklasik %35 ya da daha büyük, yaklasik %3,75 ya da daha büyük, ya da yaklasik %4,0 ya da daha büyük olan bir fetal fraksiyona göre tanimlanabilir. Örnegin bir fetüs tasiyan bir hamile disiden elde edilen bir numune için %2 ya da daha büyük ya da %4 ya da daha büyük bir fetal fraksiyon tespiti ile 1,25'ten daha büyük bir ploidi tespitine dayanarak bir fetüsün bir trisomi 21 içerdigine dair bir çagri yapilir. Örnegin bir fetüs tasiyan bir hamile disiden elde edilen bir numune için %2 ya da daha büyük ya da %4 ya da daha büyük bir fetal fraksiyon tespiti ile 1,25'ten daha küçük bir ploidi tespitine dayanarak bir fetüsün öploit olduguna dair bir çagri yapilir. Bir çagri zonu, yaklasik %99 ya da daha büyük, yaklasik %991 ya da daha büyük, yaklasik %992 ya da daha büyük, yaklasik %99,3 ya da daha büyük, yaklasik %994 ya da daha büyük, yaklasik %995 ya da daha büyük, yaklasik %99,6 ya da daha büyük, yaklasik %99] ya da daha büyük, yaklasik güvenirlilik seviyesine göre tanimlanabilir. Bir çagri bir çagri zonu kullanilmaksizin yapilabilir. Bir çagri bir çagri zonu ve ek veri ya da bilgi kullanilarak yapilabilir. Bir çagri, bir çagri zonu kullanilmaksizin bir ploidi degerine dayanilarak yapilabilir. Bir çagri bir çagri zonu bir ploidi degeri hesaplanmaksizin yapilabilir. Bir çagri, bir profilin gözle incelenmesine (örnegin genomik kesit seviyelerinin gözle incelenmesine) dayanarak yapilabilir. Bir çagri tamamen ya da kismen, burada tarif edilen yöntemler ile elde edilen tespitlere, degerlere ve/veya verilere dayanilarak yapilabilir ve bu yöntemlerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir fetal ploidi tespiti, bir fetal fraksiyon tespiti, anne ploidisi, belirsizlik ve/veya güvenirlilik tespitleri, bölüm seviyeleri, seviyeler, profiller, z-skorlari, beklenen kromozom temsilleri, ölçülmüs kromozom temsilleri, sayimlar (örnegin normallestirilmis sayimlar, ham sayimlar), fetal ya da anne kopya sayisi varyasyonlari (örnegin kategorize edilmis kopya sayisi varyasyonlari), önemli oranda farkli seviyeler, ayarlanmis seviyeler (örnegin dolgulama) ve benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir.

Bir sifir çagri zonu, bir çagrinin yapilmadigi bir yer olabilir. Bir sifir çagri zonu, düsük hassasiyeti, yüksek riski, yüksek hata düzeyini, düsük güvenirlilik seviyesini, yüksek belirsizlik seviyesini ve bunlarin benzerlerini ya da bir kombinasyonunu gösteren bir deger ya da degerler koleksiyonu ile tanimlanabilir. Bir sifir çagri zonu, kismen, yaklasik %5 ya da daha düsük, düsük ya da yaklasik %1,0 ya da daha düsük bir fetal fraksiyon ile tanimlanabilir.

Bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu (örnegin fetal anöploidiyi) tespit etmek için bir yöntem en az yaklasik %90 ila yaklasik %100 arasinda bir dogruluk ile gerçeklestirilebilir. Örnegin, bir genetik varyasyonun varligi ya da oraninda bir dogruluk ile tespit edilebilir. Bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu, diger genetik varyasyon tespit yöntemleri (örnegin karyotip analizi) kullanilarak elde edilen dogruluk seviyesi ile yaklasik olarak ayni ya da bundan daha yüksek olan bir dogruluk seviyesi ile tespit edilebilir. Bir genetik varyasyon varligi ya da yoklugu yaklasik %80 ila yaklasik %100 arasinda güvenirlik araligina (CI) sahip olan bir dogruluk seviyesi ile tespit edilebilir. Örnegin Çikti bazen sekans etiketi yogunlugu bakimindan belirlenebilir. “Sekans etiketi yogunlugu”, sekans etiketi yogunlugunun farkli numuneleri kiyaslamak ya da müteakip analiz için kullanildigi yerlerde bir tanimli genomik kesit için sekans etiketlerinin ya da okumalarinin normallestirilmis degerine atif eder. Sekans etiketi yogunlugunun degeri siklikla bir numune içinde normallestirilmistir.

Normallestirme, her bir genomik kesite giren etiket sayisinin sayimlarinin yapilmasiyla; her bir kromozom için toplam sekans etiketi sayiminin bir orta degerinin elde edilmesiyle; bütün otozomal degerlerin bir orta degerinin elde edilmesiyle; ve bu degerin farkli numuneler için elde edilen sekans etiketlerinin toplam sayisindaki farklari hesaplamak amaciyla bir normallestirme sabiti olarak kullanilmasiyla gerçeklestirilebilir. Bir sekans etiketi yogunlugu bir disomik kromozom için bazen yaklasik 1'dir. Sekans etiketi yogunluklari sekanslama yapayliklarina göre, en çok fark edilen sekilde G/C yanliligina göre degisebilir ve bunlar bir harici standardin ya da bir dahili referansin ((örnegin bazi durumlarda bütün otozomlardan elde edilen tek bir kromozom ya da hesaplanan bir deger olabilen sekans etiketlerinin (genomik sekanslar) esasen hepsinden türetilir) kullanimi ile düzeltilebilir. Bu yüzden bir kromozomun ya da kromozom bölgelerinin dozaj dengesizligi, türlerin diger haritalanabilir sekanslanmis etiketleri arasindaki Iokusun yüzdelik temsilinden çikarilabilir. Bu nedenle belirli bir kromozomun ya da kromozom bölgesinin dozaj dengesizligi nicel olarak belirlenebilir ve normallestirilebilir. Sekans etiketi yogunlugu normallestirmesi ve miktar belirlemesi için yöntemler asagida ayrica daha detayli olarak tartisilmistir.

Bütün sekans okumalarinin bir orani, bir cinsiyet kromozomundan (örnegin X kromozomundan, Y kromozomundan) ya da bir anöploidiye dahil olan bir kromozomdan (örnegin kromozom 13, kromozom 18, kromozom 21) elde edilebilir ve diger sekans Okumalari diger kromozomlardan elde edilir.

Anöploidiye dahil olan cinsiyet kromozomunun ya da kromozomun (örnegin hesaba katilarak, hedef kromozoma özgü sekanslarin bir referans araligi içinde bir normallestirilmis frekans elde edilebilir. Örnegin bir hedef kromozomda örnegin fetüsün bir anöploidisi olmasi halinde, hedef kromozom türevli sekanslarin normallestirilmis frekansi, hedef olmayan kromozom türevli sekanslarin normallestirilmis frekansindan istatistiksel olarak daha büyüktür, bu yüzden anöploidinin saptanmasina izin verir. Normallestirilmis frekanstaki degisiklik derecesi, analiz edilen numunedeki fetal nükleik asitlerin fraksiyonel konsantrasyonuna bagli olacaktir.

Bir genetik varyasyon bazen tibbi durumla iliskilendirilmistir. Bir genetik varyasyonu belirleyen bir çikti, bazen bir durumun (örnegin bir tibbi durumun), hastaligin, sendromun ya da anomalinin varligini ya da yoklugunu belirleyen bir çiktidir ya da bir durumun, hastaligin, sendromun ya da anomalinin saptanmasini içerir (örnegin bu hastaliklarin sinirlayici olmayan örnekleri Tablo 1fde listelenmistir). Bir teshis bir çiktinin degerlendirilmesini içerebilir. Burada tarif edilen yöntemlerle bir durumun (örnegin bir tibbi durumun), hastaligin, sendromun ya da anomalinin varliginin ya da yoklugunun belirleyicisi olan bir çikti bazen bagimsiz olarak ayrica test yapilmasi yoluyla (örnegin karyotipleme ve/veya aminyosentez yoluyla) bagimsiz olarak dogrulanabilir. Verilerin analizi ve islenmesi bir ya da daha fazla çikti saglayabilir. Burada kullanildigi gibi “çikti” terimi bir genetik varyasyonun (örnegin bir anöploidinin, bir kopya sayisi varyasyonunun) varligini ya da yoklugunu tespit edilmesini kolaylastiran veri islemlerinin bir sonucuna atif edebilir. Burada kullanildigi gibi “çikti" terimi bir genetik varyasyonun (örnegin bir anöploidinin, bir kopya sayisi varyasyonunun) varligini ya da yoklugunu kestiren ve/veya belirleyen bir sonuca atif edebilir.

Burada kullanildigi gibi “çikti” terimi bir sujede (örnegin bir fetüs) bir genetik varyasyonun (örnegin bir anöploidinin, bir kopya sayisi varyasyonunun) varliginin ya da yoklugunun bir riskini ya da olasiligini kestiren ve/veya belirleyen bir çiktiya atif edebilir. Bir teshis bazen bir çiktinin kullanilmasini içerir. Örnegin bir tibbi pratisyen bir çiktiyi analiz edebilir ve çiktiya dayanarak ya da kismen dayanarak bir teshisi saglayabilir. Bir durumun, sendromun ya da anomalinin (örnegin Tablo 1'de listelendigi gibi) tespiti, saptanmasi ya da teshis edilmesi, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirleyen bir çiktinin kullanimini içerebilir. Sayimi yapilmis haritalanmis sekans okumalarina ya da bunlarin dönüsümlerine dayanan birçikti, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirleyebilir. Burada tarif edilen bir ya da daha fazla yöntem (örnegin veri islem yöntemi) kullanilarak olusturulan bir çikti, Tablo 1'de listelenen bir ya da daha fazla durumun, sendromun ya da anomalinin varligini ya da yoklugunu belirleyebilir. Bir teshis bir durumun, sendromun ya da anomalinin varliginin ya da yoklugunun bir tespitini içerebilir. Siklikla bir teshis, bir durumun, sendromun ya da anomalinin yapisi ve/veya sebebi olarak bir genetik varyasyonun bir tespitini içerir. Bir çikti bir teshis olmayabilir. Bir çikti siklikla bir ya da daha fazla olasilik degerlendirmesi baglaminda burada tarif edilen bir islem yöntemi kullanilarak olusturulan bir ya da daha fazla sayisal deger içerir. Bir risk ya da olasilik degerlendirmesi asagidakileri bunlarla sinirli olmaksizin içerir: bir belirsizlik degeri, bir degiskenlik ölçümü, güvenirlilik seviyesi, hassasiyet, spesifiklik, standart sapma, varyasyon katsayisi (CV) ve/veya güvenirlilik seviyesi, Z-skorlari, Chi degerleri, Phi degerleri, ploidi degerleri, uydurulmus fetal fraksiyon, alan oranlari, orta deger seviyesi ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari. Bir olasilik degerlendirmesi bir sujenin bir genetik varyasyona sahip olma riski altinda ya da sahip olup olmadiginin tespit edilmesini kolaylastirabilir ve bir genetik rahatsizligin varliginin ya da yoklugunun belirleyicisi olan birçikti, siklikla bu sekilde bir degerlendirmeyi içerir.

Bir çikti bazen bir fenotiptir. Bir çikti bazen bir iliskili güvenirlilik seviyesi (örnegin bir fetüsün %99iluk bir güvenirlilik seviyesi ile trisomi 21 için pozitif oldugu; bir hamile disinin %95'lik bir güvenirlilik seviyesi ile bir erkek fetüs tasidigi; bir test sujesinin %95'Iik bir güvenirlilik seviyesinde bir genetik varyasyon ile iliskili bir kanser için negatif oldugu, örnegin bir belirsizlik degeri) içeren bir fenotiptir. Çikti degerlerini olusturmak için farkli yöntemler, bazen farkli sonuç tiplerini üretebilir. Genel olarak, burada tarif edilen yöntemlerin kullanimi ile olusturulan çikti degerlerine dayanarak yapilabilen dört tip olasi skor ya da çagri vardir: gerçek pozitif, yanlis pozitif, gerçek negatif ve yanlis negatif. Burada kullanildigi gibi “skor”, “Skorlar”, “çagri” ve “çagrilar” terimleri, bir suje/numune içinde belirli bir genetik varyasyonun olma ya da olmama olasiliginin hesaplanmasina atif eder. Bir skorun degeri, örnegin bir genetik varyasyona karsilik gelebilen haritalanmis sekans okumalarinin bir varyasyonunu, farkini ya da oranini tespit etmek için kullanilabilir. Örnegin bir referans genom bakimindan seçilmis bir genetik varyasyon ya da bir veri setinden alinan bölüm için bir pozitif skorun hesaplanmasi, bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tanimlamasina yol açabilir, bu genetik varyasyon bazen bir tibbi durum (örnegin kanser, preeklampsi, trisomi, monosomi ve benzerleri) ile iliskilidir. Bir çikti bir seviyeyi, bir profili ve/veya bir plotu (örnegin bir profil plotunu) içerebilir. Bir çiktinin bir profil içerdigi durumlarda, bir çikti için uygun profil ya da profil kombinasyonu kullanilabilir. Bir çikti için kullanilabilen profillerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda z-skoru profilleri, p-degeri profilleri, chi degeri profilleri, phi degeri profilleri, benzerleri ve bunlarin kombinasyonlari yer alir.

Bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için olusturulan bir çikti, bazen bir sifir sonucunu (örnegin iki küme arasindaki bir veri noktasini, bir genetik varyasyonun hem varligi hem de yoklugu için degerleri kapsayan bir standart sapmaya sahip bir sayisal degeri), arastirilmakta olan genetik varyasyona sahip ya da bunlardan ari olan sujeler için profil plotlarina benzer olmayan bir profil plotuna sahip bir veri setini içerir. Bir sifir sonucunu gösteren bir çikti yine de bir belirleyici sonuç olabilir ve tespit, ilave bilgi ihtiyacini ve/veya veri olusturma tekrarini ve/veya bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirlemek için veri olusturmanin ve/veya analizinin bir tekrarini içerebilir.

Bir çikti, burada tarif edilen bir ya da daha fazla islem adiminin gerçeklestirilmesinden sonra olusturulabilir. Bir çikti, burada tarif edilen islem adimlarin birinin bir sonucu olarak olusturulabilir ve bir çikti, bir veri setinin her bir istatistiki ve/veya matematiksel manipülasyonu sonrasinda olusturulabilir. Bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi ile ilgili bir çikti, bir suje ya da numune için bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu ile iliskili olarak uygun bir formda ifade edilebilir ve bu form bir olasiligi (örnegin risk oranini, p-degerini), ihtimali, bir küme içindeki ya da disinda degeri, bir esik degeri üzerindeki ya da altindaki degeri, bir aralik (örnegin bir esik araligi) içindeki degeri, varyansin ya da güvenirligin bir ölçümüne sahip olan degeri ya da risk faktörünü bunlarla sinirli olmaksizin içerir. Numuneler arasindaki kiyaslama, numune özdesliginin teyit edilmesine izin verebilir (örnegin tekrarlanmis numunelerin ve/veya karistirilmis (örnegin yanlis etiketlenmis, birlestirilmis ve benzerleri yapilmis) numunelerin tanimlanmasina izin verir).

Bir çikti, önceden belirlenmis bir esik ya da kesme degeri üzerindeki ya da altindaki (örnegin 1'den daha büyük, 1'den daha küçük) bir degeri ve degerle iliskili bir belirsizlik ya da güvenirlilik seviyesini içerebilir. Önceden belirlenmis bir esik ya da limit degeri, bir beklenen seviye ya da bir beklenen seviye araligi olabilir. Bir çikti ayni zamanda veri isleminde kullanilan bir varsayimi da tarif edebilir. Bir çikti, önceden belirlenmis deger araliginin içine giren ya da disinda kalan bir degeri (örnegin bir esik araligini) içerebilir ve bu deger için iliskilendirilmis belirsizlik ya da güvenirlilik seviyesi araligin içinde ya da disinda kalir. Bir çikti, önceden belirlenmis bir degere esit olan (örnegin 1ie esit olan, sifira esit olan) ya da önceden belirlenmis bir deger araligi içindeki bir degere esit olan bir degeri içerebilir ve bunun ilgili deger için iliskili belirsizlik ya da güvenirlilik seviyesi bir araliga esittir ya da araligi içindedir ya da disindadir. Bir çikti bazen grafiksel olarak bir plot (örnegin profil plotu) halinde temsil edilir.

Yukarida not edildigi gibi, bir çikti bir gerçek pozitif, gerçek negatif, yanlis pozitif ya da yanlis negatif olarak karakterize edilebilir. Burada kullanildigi gibi “dogru pozitif” terimi, bir genetik varyasyona sahip oldugu dogru olarak teshis edilen bir sujeye atif eder. Burada kullanildigi gibi “yanlis pozitif" terimi, bir genetik varyasyona sahip oldugu yanlis olarak teshis edilen bir sujeye atif eder. Burada kullanildigi gibi “dogru negatif” terimi, bir genetik varyasyona sahip olmadigi dogru olarak teshis edilen bir sujeye atif eder. Burada kullanildigi gibi “yanlis negatif" terimi, bir genetik varyasyona sahip olmadigi yanlis olarak tanimlanan bir sujeye atif eder. Verilen herhangi bir yöntem için iki performans ölçümü, bu meydana gelme sikliklarinin oranlarina dayanarak hesaplanabilir: (i) genel olarak pozitif olarak dogru sekilde tanimlanan kestirilen pozitiflerin fraksiyonu olan bir hassasiyet degeri; ve (ii) genel olarak negatif olarak dogru sekilde tanimlanan kestirilen negatiflerin fraksiyonu olan bir spesifiklik degeri.

Hassasiyet, spesifiklik ve/veya güvenirlilik seviyesi arasindan biri ya da daha fazlasi, bir yüzde olarak ifade edilebilir. Her bir degisken için bagimsiz olarak ya da daha fazla, yaklasik %99,9 ya da daha fazla, yaklasik %99,95 ya da daha fazla, yaklasik %99,99 ya da daha fazla)) olabilir. Varyasyon katsayisi (CV) bir yüzde olarak ifade edilebilir ve bazen yüzde yaklasik %10 ya da daha düsüktür (örnegin yaklasik %0,5 ya da daha düsük, yaklasik %0,1 ya da daha düsük, yaklasik %0,05 ya da daha düsük, yaklasik %0,01 ya da daha düsüktür)). Bir olasilik (örnegin sansa bagli olmayan belirli bir çikti) bir Z-skoru, bir p-degeri ya da bir t-testinin sonuçlari olarak ifade edilebilir. Bir çikti için ölçülen bir varyans, güvenirlilik araligi, hassasiyet, spesifiklik ve benzerleri (örnegin topluca güvenirlik parametreleri olarak atif edilir), burada tarif edilen bir ya da daha fazla veri islem manipülasyonlari kullanilarak olusturulabilir. Çiktilarin ve iliskili güvenirlilik seviyelerinin olusturulmasi için spesifik örnekler, Örnekler bölümünde ve uluslararasi patent basvurusu Burada kullanildigi gibi “hassasiyet” terimi, gerçek pozitifler arti yanlis negatiflerin sayisina bölünmüs gerçek pozitiflerin sayisina atif eder, burada hassasiyet (has) 0 s has s 1 araliginda olabilir. Burada kullanildigi gibi gerçek negatiflerin sayisina atif eder, burada spesifiklik (spes) 0 s spess 1 araliginda olabilir. Hassasiyeti ve spesifikligi bire ya da %100'e esit ya da bire yakin (örnegin yaklasik %99 ila yaklasik %99) olan bi yöntem de bazen seçilebilir. %1 ya da 100'e esit olan bir hassasiyete sahip bir yöntem seçilebilir ve 1'e yakin bir hassasiyete (örnegin yaklasik %90 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %91 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %92 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %93 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %94 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %95 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %96 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %97 oraninda bir hassasiyete, yaklasik %98 oraninda bir hassasiyete ya da yaklasik %99 oraninda bir hassasiyete) sahip olan bir yöntem seçilebilir. bir spesifiklige (örnegin yaklasik %90 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %91 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %92 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %93 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %94 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %95 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %96 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %97 oraninda bir spesifiklige, yaklasik %98 oraninda bir spesifiklige ya da yaklasik Ideal olarak yanlis negatiflerin sayisi sifira esittir ya da sifira yakindir, böylece hiçbir suje, aslinda en az bir genetik varyasyona sahip iken en az bir genetik varyasyona sahip olmasi seklinde yanlis olarak tanimlanmaz. Tam aksine, bir degerlendirme siklikla bir kestirim algoritmasinin negatifleri dogru olarak siniflandirma ve hassasiyet için tamamlayici ölçüm kabiliyetinden meydana gelir. Ideal olarak yanlis pozitiflerin sayisi sifira esittir ya da sifira yakindir, böylece hiçbir suje, degerlendirilen genetik varyasyona sahip degil iken en az bir genetik varyasyona sahip olmasi seklinde yanlis olarak tanimlanmaz.

Bir genetik varyasyonun (örnegin kromozom anöploidisinin) varligi ya da yoklugu bir fetüs için belirlenebilir. Bir fetal genetik varyasyonun (örnegin fetal kromozom anöploidisinin) varligi ya da yoklugu belirlenebilir.

Bir genetik varyasyonun (örnegin kromozom anöploidisinin) varligi ya da yoklugu bir numune için belirlenebilir. Bir numune nükleik asitinde genetik varyasyonun (örnegin kromozom anöploidisinin) varligi ya da yoklugu belirlenebilir. Saptanmis ya da saptanmamis bir varyasyon bir kaynaktan alinan numune nükleik asiti içinde kalabilirken, baska bir kaynaktan alinan numune nükleik asiti içinde kalmayabilir. Kaynaklarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda plasental nükleik asit, fetal nükleik asit, anne nükleik asidi, kanser hücresi nükleik asidi, kansersiz hücre nükleik asidi, benzerleri ve bunlarin kombinasyonlari yer alir. Sinirlayici olmayan örneklerde, saptanmis ya da saptanmamis belirli bir genetik varyasyon (i) fetal nükleik asit içinde ve anne nükleik asidi içinde degil ancak plasenta nükleik asidi içinde kalir; (ii) anne nükleik asidi içinde degil ancak fetal nükleik asit içinde kalir; ya da (iii) fetal nükleik asit içinde degil ancak anne nükleik asidi içinde kalir.

Bir ya da daha fazla çikti üretildikten sonra, bir çikti siklikla bir genetik varyasyonun ve/veya iliskilendirilmis tibbi durumun varliginin ya da yoklugunun bir tespitinin saglanmasi için kullanilir. Bir tibbi profesyonele (örnegin laboratuvar teknisyenine ya da müdürüne; hekime ya da asistana) tipik olarak bir çikti saglanir. Siklikla bir çikti, bir çikti modülü tarafindan saglanir. Bir çikti bir plotlama modülü ile saglanabilir. Bir çikti bir makinenin bir periferali ya da bileseni ya da makine üzerinde saglanabilir. Örnegin bazen bir çikti bir yazici ya da ekran tarafindan saglanir. Bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirleyen bir çikti, tibbi profesyonele bir rapor formatinda saglanabilir ve rapor, bir çikti degerinin ve bir iliskili güvenilirlik parametresinin bir göstergesini içerebilir. Genel olarak, bir çikti, bir genetik varyasyonun ve/veya tibbi durumun tespitini kolaylastiran uygun bir formatta gösterilebilir. Veri setlerinin raporlanmasi ve/veya gösterilmesi veya bir çiktinin raporlanmasi için kullanilmak üzere uygun formatlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda dijital veri, bir grafik, bir 2D grafik, bir 3D grafik ve 4D grafik, bir resim, bir piktografik, bir tablo, bir çubuk grafigi, bir pasta grafik, bir diyagram, bir akis semasi, bir saçilim plotu, bir harita, bir histogram, bir yogunluk semasi, bir fonksiyon grafigi, bir devre diyagrami, bir blok diyagram, bir köpük harita, bir yildiz diyagram, bir kontur diyagrami, bir kartogram, örümcek sema, Venn diyagrami, nomogram ve benzerleri ve yukaridakilerin kombinasyonlari yer alir. Çikti temsillerinin çesitli örnekleri, çizimlerde gösterilir ve Örneklerde tarif edilir.

Bir çikti üretilmesi, nükleik asit sekans okumalarinin bir sujenin hücresel nükleik asidinin bir temsiline dönüstürülmesi olarak görülebilir. Bir sujenin hücresel nükleik asidinin bir temsili siklikla, bir belirli kromozom ya da bunun bölümü için bir dozaji ya da kopya sayisini yansitir ve bu nedenle temsil siklikla sujenin nükleik asidinin bir özelligidir. Nispeten küçük sekans Okumalari çoklugunun nispeten büyük bir kromozom temsiline dönüstürülmesi, örnegin, bir dönüstürme olarak görülebilir. Bir sekilli açiklama olarak, yaklasik 47 milyon baz uzunlugunda olan kromozom 21'in bir temsilini olusturma isleminde, yaklasik 36 baz çifti uzunlugunda okumalarin kullanilmasiyla, kromozomdan en az 100.000 kat daha küçük olan binlerce okuma, önemli oranda daha büyük kromozomun bir temsiline dönüstürülür. Bir kromozomun bu sekilde bir temsilinin olusturulmasi, tipik olarak birçok okuma manipülasyonunu (örnegin, haritalama, filtreleme ve/veya normallestirme) içerir ve burada tarif edildigi gibi nispeten büyük bir kromozom temsiline ulasilmasini saglar. Siklikla paralel olarak koordine edilen çoklu bilgisayarlar olmak üzere bir ya da daha fazla bilgisayarin kullanilmasini gerektirebilen çoklu manipülasyonlar siklikla kullanilir.

Bir hamile disiden alinan bir numune kullanilarak bir fetal kromozom için bir kromozomun bir temsili saglanirken, bu sekilde bir dönüstürme ayrica barizdir, öyle ki okumalarin büyük çogunlugu siklikla anne nükleik asidinden elde edilir ve okumalarin büyük çogunlugu siklikla fetal nükleik asitten elde edilir. Anne nükleik asidinin Okumalari siklikla fetal nükleik asit okumalarini domine eder ve anne nükleik asit okumalarinin büyük çogunlugu siklikla bir fetal kromozomun bir temsilini isaretler. Tipik olarak büyük bir anne okuma arka plani, fetal ve anne kromozom nükleik asidi arasindaki farklari gizleyebilir ve bu sekilde bir arka plana karsi bir fetal kromozomun bir temsilinin elde edilmesi, burada tarif edildigi gibi anne okumalarinin katkisini ters evristiren bir islemi kapsar.

Bir çikti, bir sujeden (örnegin bir hamile disiden) elde edilen sekans okumalarinin bir suje (örnegin bir anne ve/veya fetüs) içindeki bir mevcut yapinin (örnegin bir genomun, bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin) bir temsiline dönüstürülmesinden kaynaklanabilir. Bir çikti, bir birinci sujeden (örnegin bir hamile disiden) elde edilen sekans okumalarinin yapilarin (örnegin bir genomun, bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin) bir kompozit temsiline dönüstürülmesini ve bir birinci sujede (örnegin bir hamile diside) ve/veya bir ikinci sujede (örnegin bir fetüste) mevcut olan bir yapinin temsilini saglayan kompozit temsilin bir ikinci dönüstürmesini içerebilir. Bir çikti, bir birinci sujeden (örnegin bir disi sujeden, bir hamile disiden) elde edilen sekans okumalarinin bir ikinci suje (örnegin bir fetüs) içinde mevcut olan bir yapilarin (örnegin bir genomun, bir kromozomun ya da bunun bir segmentinin) bir temsiline dönüstürülmesinden kaynaklanabilir.

Buradaki bir dönüstürücü yöntem bazen, fetüsü tasiyan bir hamile disiden elde edilen bir numune içindeki nükleik asit okumalarina dayanilarak bir fetüs (örnegin T21, T18 ve/veya T13) içinde bir trisomik kromozomun (yani kromozom trisomisinin) varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesini içerir.

Buradaki bir dönüstürücü yöntem, fetüsü tasiyan bir hamile disiden elde edilen bir numune içindeki nükleik asit okumalarina dayanarak bir fetüs için bir kromozomun (örnegin, kromozom kopya sayimlarinin, kromozom dozajinin) bir temsilinin hazirlanmasini (örnegin, belirlenmesini, gösterilmesini, sergilenmesini, saglanmasini) içerebilir. Diger durumlarda, bir fetüs için bir kromozomun temsili siklikla kromozom 13, kromozom 18 ve/veya kromozom 21 Çikti/erin Kullanimi Bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirleyebilen bir ya da daha fazla çiktiyi içeren bir raporu alan bir saglik profesyoneli ya da diger kalifiye bireyler, test sujesinin ya da hastanin statüsü ile ilgili bir çagri yapmak için raporda görüntülenmis verileri kullanabilir. Saglik profesyoneli, saglanan çiktiya dayanarak bir öneride bulunabilir. Bir saglik profesyoneli ya da kalifiye birey, bir raporda tedarik edilen çikti degerine ya da degerlerine ve iliskili güvenirlik parametrelerine dayanarak genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu ile ilgili olarak bir test sujesine ya da hastaya bir çagri ya da skor saglayabilir. Bir skor ya da çagri, bir saglik profesyoneli ya da kalifiye birey tarafindan manuel olarak ve saglanan rapordaki görsel gözlem kullanilarak yapilabilir. Bir skor ya da çagri bazen yazilim içine gömülen bir otomatik rutin ile yapilabilir ve bir test sujesine ya da hastaya bilgi saglamadan önce dogruluk bakimindan bir saglik profesyoneli ya da kalifiye birey tarafindan incelenebilir. Burada kullanildigi gibi ve/veya grafik temsilinin elde edilmesine atif eder ve bu da inceleme üzerine bir saglik profesyonelinin ya da diger kalifiye bireyin bir test sujesinde ya da hastada bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu ile ilgili olarak bir tespit yapmasina izin verir. Rapor bir bilgisayar ya da insan verisi girdisi ile olusturulabilir ve elektronik araçlar kullanilarak (örnegin ayni ya da farkli fiziksel sitelerde, bir ag lokasyonundan baska bir lokasyona internet üzerinden, bilgisayar araciligiyla, faksla) ya da baska bir veri gönderme ya da alma yöntemiyle (örnegin posta hizmeti, kurye hizmeti ve benzerleri ile) iletilebilir.

Sonuç sözlü, belge ya da dosya formu bunlarla sinirli olmaksizin dahil olmak üzere bir saglik profesyoneline aktarilabilir. Çikti örnegin, bir denetleme dosyasi, bir bilgisayarda okunabilir dosya, bir kagit dosya, bir laboratuvar dosyasi ya da bir tibbi kayit dosyasi olabilir ancak bunlarla sinirli degildir. gibi, bilgilerin bir laboratuvardan (örnegin bir laboratuvar dosyasindan) elde edilmesi, bununla sinirli olmaksizin dahil olmak üzere bu sekilde bir bilgi edinme yöntemine atif edebilir. Bir laboratuvar dosyasi, tibbi durumun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için bir ya da daha fazla tahlili ya da bir ya da daha fazla islem adimini gerçeklestirmis olan bir laboratuvar tarafindan olusturulabilir. Laboratuvar, laboratuvar dosyasinda tibbi durumun varligini ya da yoklugunu tanimlayan personel ile ayni lokasyonda ya da farkli lokasyonda (örnegin baska bir ülkede) olabilir. Örnegin laboratuvar dosyasi bir lokasyonda olusturulabilir ve mevcut bilginin hamile disi sujeye aktarilacagi baska bir lokasyona aktarilabilir. Laboratuvar dosyasi fiziki bir formda ya da elektronik formatta (örnegin bilgisayarda okunabilir formatta) olabilir.

Bir çikti, bir laboratuvardan bir saglik profesyoneline, hekime ya da kalifiye bireye saglanabilir ve saglik profesyoneli, hekim ya da kalifiye birey, çiktiya dayanarak bir teshis yapabilir. Bir çikti, bir laboratuvardan bir saglik profesyoneline, hekime ya da kalifiye bireye saglanabilir ve saglik profesyoneli, hekim ya da kalifiye birey, ek veriler ve/veya bilgiler ve diger çiktilar ile birlikte kismen çiktiya dayanarak bir teshis yapabilir.

Bir saglik profesyoneli ya da kalifiye birey, raporda saglanan çiktiya veya çiktilara dayanarak uygun bir öneri saglayabilir. Saglanan çikti raporuna dayanarak saglanabilen önerilerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ameliyat, radyasyon terapisi, kemoterapi, genetik danismanlik, dogrum sonrasi tedavi çözümleri (örnegin yasam planlamasi, uzun süre yardimli bakim, ilaçlar, semptomatik tedaviler), hamileligin sonlandirilmasi, organ nakli, kan nakli, benzerleri ya da yukaridakilerin kombinasyonlari yer alir. Öneri, saglanan çikti bazli siniflandirmaya (örnegin Down sendromu, Turner sendromu, T13'teki genetik varyasyonlarla iliskili tibbi durumlar, T18`deki genetik varyasyonlarla iliskili tibbi durumlar) bagli olabilir.

Laboratuvar personeli, bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tespitinin (ya da bir test bölgesi için öploit ya da öploit olmayan tespitinin) altinda yatan (örnegin bir laboratuvar yöneticisi) degerleri (örnegin test sayimlarini, referans sayimlari, sapma seviyesini) analiz edebilir. Yakin ya da sorgulanabilir olan bir genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu ile ilgili çagrilar için, laboratuvar personeli ayni testi tekrar isteyebilir ve/veya bir test sujesinden alinan ayni ya da farkli numune nükleik asidini kullanan (örnegin fetal anöploidi tespitlerinde karyotipleme ve/veya amniyosentez gibi) farkli bir test isteyebilir.

Genetik Varyasyonlar ve Tibbi Durumlar Bir genetik varyansin varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen bir yöntem, aparat ya da makine kullanilarak belirlenebilir. Bir ya da daha fazla genetik varyasyonun varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen yöntemler, makineler ve aparatlar tarafindan saglanan bir çiktiya göre belirlenebilir. Bir genetik varyasyon genel olarak belirli bireylerde mevcut olan belirli bir genetik fenotiptir ve siklikla bir genetik varyasyon istatistiksel olarak önemli bir birey alt popülasyonununda mevcuttur. Bir genetik varyasyon bir kromozomal anomalisi (örnegin anöploidi), kismi kromozomal anomalisi ya da mozaiklenme olabilir ve bunlarin her biri burada daha detayli olarak tarif edilir. Genetik varyasyonlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir ya da daha fazla delesyon (örnegin mikro-delesyon), çogaltma (örnegin mikro-çogaltma), yerlestirme, mutasyon, polimorfizmler (örnegin tek nükleotitli polimorfizmler), füzyonlar, tekrarlar (örnegin birbirini izleyen kisa tekrarlar), ayri metilasyon bölgeleri, ayri metilasyon örüntüleri, benzerleri ve bunlarin kombinasyonlari yer alir. Bir yerlestirme, tekrarlama, delesyon, çogaltma, mutasyon ya da polimorfizm, herhangi bir uzunlukta olabilir ve yaklasik 1 baz ya da baz çifti (bp) ila yaklasik 250 megabaz (Mb) uzunlugunda olabilir. Bir yerlestirme, tekrarlama, delesyon, çogaltma, mutasyon ya da polimorfizm yaklasik 1 baz ya da baz çifti (bp) ila olabilir Bir genetik varyasyon bazen bir delesyondur. Bir delesyon, içinde bir kromozom parçasinin ya da DNA sekansinin eksik oldugu bir mutasyon (örnegin bir genetik aberasyon) olabilir. Bir delesyon, siklikla genetik materyal kaybidir.

Herhangi bir sayida nükleotit silinebilir. Bir delesyon, bir ya da daha fazla komple kromozom delesyonunu, bir kromozom segmentini, bir aleli, bir geni, bir intronu, bir eksonu, herhangi bir kodlamasiz bölgeyi, herhangi bir kodlama bölgesini, bunun bir segmentini ya da kombinasyonunu içerebilir. Bir delesyon, bir mikro delesyonu içerebilir. Bir delesyon, tek bir baz delesyonunu içerebilir.

Bir genetik varyasyon bazen bir genetik çogaltmadir. Bir çogaltma, içinde bir kromozom parçasinin ya da DNA sekansinin genoma tekrar kopyalandigi ve yerlestirildigi bir mutasyon (örnegin bir genetikaberasyon) olabilir. Bir genetik çogaltma (yani çogaltma), bir DNA bölgesinin herhangi bir çogaltmasi olabilir.

Bir çogaltma, bir genom ya da kromozom içinde siklikla ardisik olarak tekrar eden bir nükleik asit sekansi olabilir. Bir çogaltma, bir ya da daha fazla komple kromozom kopyalamasini, bir kromozom segmentini, bir aleli, bir geni, bir intronu, bir eksonu, herhangi bir kodlamasiz bölgeyi, herhangi bir kodlama bölgesini, bunun bir segmentini ya da kombinasyonunu içerebilir. Bir çogaltma, bir mikro çogaltma içerebilir. Bir çogaltma bazen bir çogaltilmis nükleik asidin bir ya da daha fazla kopyasini içerir. Bir çogaltma bazen bir ya da daha fazla kez bölge olarak karakterize edilir. Çogaltmalar, küçük bölgeler (binlerce baz çifti) ile bazi durumlarda tam kromozomlar arasinda degisebilir. Çogaltmalar siklikla homolog yeniden kombinasyondaki bir hata sonucunda ya da bir retrotranspozon olayina bagli olarak meydana gelir. Çogaltmalar, belirli proliferatif hastalik türleri ile iliskilendirilmistir. Çogaltmalar, genomik mikrodiziler ya da kiyaslamali genetik hibridizasyon (CGH) kullanilarak karakterize edilebilir.

Bir genetik varyasyon bazen bir yerlestirmedir. Bir yerlestirme bazen bir ya da daha fazla nükleotit baz çiftinin bir nükleik asit sekansina eklenmesidir. Bir yerlestirme bazen bir mikro yerlestirmedir. Bir yerlestirme bir genom, kromozom ya da bunun bir segmenti içine bir kromozom segmentinin eklenmesini içerebilir.

Bir yerlestirme, bir genomun ya da bunun bir segmentinin içine bir alelin, bir genin, bir intronun, bir eksonun, herhangi bir kodlamasiz bölgenin, herhangi bir kodlama bölgesinin, bunun bir segmentinin ya da kombinasyonunun eklenmesini içerebilir. Bir yerlestirme bir genom, kromozom ya da bunun bir segmentinin içine kökeni bilinmeyen nükleik asidin eklenmesini (yani yerlestirilmesini) içerebilir. Bir yerlestirme tek bir bazin eklenmesini (yani Burada kullanildigi gibi bir “kopya sayisi varyasyonu” bir genetik varyasyon ya da kromozomal aberasyonun sinifi ya da tipidir. Bir kopya sayisi varyasyonu bir delesyon (örnegin mikro-delesyon), çogaltma (örnegin mikro-çogaltma) ya da yerlestirme (örnegin bir mikro-yerlestirme olabilir). Siklikla, burada kullanildigi gibi “mikro” ön eki, bazen uzunluk olarak 5 mb”den daha kisa bir nükleik asit segmentidir. Bir kopya sayisi varyasyonu, bir kromozomun bir segmentinin bir ya da daha fazla delesyonunu (örnegin, mikro-delesyonu), çogaltmasini ve/veya yerlestirmesini (örnegin bir mikro-çogaltmasini, mikro-yerlestirmesini) içerebilir.

Bir çogaltma, bir yerlestirmeyi içerebilir. Bir yerlestirme bir çogaltma olabilir. Bir yerlestirme bir çogaltma olmayabilir. Örnegin, siklikla bir bölüm içindeki bir sekansin bir çogaltmasi, içinde bir çogaltmanin yer aldigi bir bölümün sayimlarini arttirir. Siklikla bir bölüm içindeki bir sekansin çogaltmasi seviyeyi arttirir. Bir birinci seviyeyi meydana getiren bölümler içinde mevcut olan bir çogaltma, bir çogaltmanin bulunmadigi bir ikinci seviyeye göre seviyeyi arttirir.

Bir yerlestirme, bir bölümün sayimlari arttirabilir ve yerlestirmeyi temsil eden bir sekans, ayni bölüm içindeki baska bir lokasyonda mevcuttur (yani çogaltilmistir). Bir yerlestirme bir bölümün ya da seviyenin sayimlarini önemli oranda arttirmayabilir ve yerlestirilen sekans, ayni bölüm içindeki bir sekansin çogaltmasi degildir. Bir yerlestirme bir çogaltma olarak saptanamayabilir ya da temsil edilemeyebilir ve yerlestirmeyi temsil eden bir çift kat sekans, ayni bölüm içinde mevcut degildir.

Bir kopya sayisi varyasyonu, bir fetal kopya sayisi varyasyonu olabilir. Siklikla bir fetal kopya sayisi varyasyonu, bir fetüsün genomu içindeki bir kopya sayisi varyasyonudur. Bir kopya sayisi varyasyonu, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olabilir. Bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu, bir hamile disinin (örnegin bir fetüs tasiyan bir disi sujenin), dogum yapmis bir disi sujenin ya da bir fetüs tasima kapasitesine sahip bir disinin genomu içindeki bir kopya sayisi varyasyonu olabilir. Bir kopya sayisi varyasyonu, varyasyonun (örnegin çogaltmanin ya da delesyonun) bir genomun bir aleli üzerinde mevcut oldugu bir heterozigoz kopya sayisi varyasyonu olabilir. Bir kopya sayisi varyasyonu, varyasyonun bir genomun her iki aleli üzerinde mevcut oldugu bir homozigoz kopya sayisi varyasyonu olabilir. Bir kopya sayisi varyasyonu, bir heterozigoz ya da homozigoz fetal kopya sayisi varyasyonu olabilir. Bir kopya sayisi varyasyonu, bir heterozigoz ya da homozigoz anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu olabilir. Bir kopya sayisi varyasyonu bazen bir anne genomu ya da bir fetal genom içinde mevcuttur, bir fetal genomda degil bir anne genomunda mevcuttur ya da bir anne genomunda degil bir fetal genomda mevcuttur. siklikla çiftler halinde mevcuttur. Örnegin bir genetik varyasyonun yoklugunda, çogu insan her bir otosomal kromozomdan (örnegin kromozom 1-22 arasindan) ikisine sahiptir. Bir insandaki 2 otozomal kromozomun normal tamamlayicisinin varligina siklikla öploit olarak atif edilir. “Mikroploidi” anlam olarak ploidiye benzerdir. “Mikroploidi” siklikla bir kromozomun bir segmentinin ploidisineatif eder. “Mikroploidi” terimi bazen bir kromozom içinde bir kopya sayisi varyasyonunun (örnegin bir delesyonun, çogaltmanin ve/veya yerlestirmenin) varligina ya da yokluguna (örnegin bir homozigoz ya da heterozigoz delesyon, çogaltma ya da yerlestirme ve benzerlerinin varligina ya da bunlarin yokluguna) yapilan bir atiftir. “Ploidi” ve “mikroploidi” bazen bir profil içindeki bir seviye sayimlarinin normallestirmesinden sonra tespit edilir. Bu yüzden bir otozomal kromozom çiftini (örnegin bir öploidi) temsil eden bir seviye siklikla, 1'lik bir ploidiye normallestirilir. Benzer sekilde, bir çogaltmanin, delesyonun ya da yerlestirmenin yoklugunu temsil eden bir kromozomun bir segmenti içindeki bir seviye siklikla illik bir mikroploidiye normallestirilir. Ploidi ve mikroploidi siklikla bölüm-spesifiktir (örnegin bölüm-spesifik) ve numune-spesifiktir. Ploidi siklikla öploidi (örnegin 2 kromozom), 1 kromozom mevcudiyetini (örnegin bir kromozom delesyonunu), hiçbir kromozomun mevcut olmamasini, 3 kromozomu (örnegin bir trisomiyi) ve 4 kromozomu sirasiyla temsil edeni, 1/2, 0, 3/2 ve 2 degerleri ile 1/2ilik bütünlesik çokluklar olarak tanimlanir. Benzer sekilde mikroploidi siklikla öploidi (örnegin sifir kopya sayisi varyasyonu), bir heterozigoz delesyonu, homozigoz delesyonu, heterozigoz çogaltmayi ve homozigoz çogaltmayi sirasiyla temsil eden1, 1/z, 0, 3/2 ve 2 degerleri ile 1/z'lik bütünlesik çokluklar olarak tanimlanir. Bir fetüs için bazi ploidi degeri örnekleri Tablo 2`de saglanmistir.

Bir fetüsün mikroploidisi, fetüsün annesinin (yani hamile disi sujenin) mikroploidisi ile eslesebilir. Bir fetüsün mikroploidisi, fetüsün annesinin mikroploidisi ile eslesebilir ve hem anne hem de fetüs ayni heterozigoz kopya sayisi varyasyonunu, homozigoz kopya sayisi varyasyonu tasir ya da her ikisi de öploittir. Bir fetüsün mikroploidisi, fetüsün annesinin mikroploidisinden farkli olabilir. Örnegin bazen bir fetüsün mikroploidisi, bir kopya sayisi varyasyonu için heterozigozdur, anne, bir kopya sayisi varyasyonu için homozigozdur ve fetüsün mikroploidisi, belirtilen kopya sayisi varyasyonu için annenin mikroploidisi ile eslesmez (örnegin esit degildir).

Bir mikroploidi siklikla bir beklenen seviye ile iliskilendirilmistir. Örnegin bazen bir seviye (örnegin bir profil içindeki bir seviye, bazen esasen hiçbir kopya sayisi varyasyonu içermeyen bir seviye) bir 1 degerine (örnegin bir 1 ploidisine, bir 1 mikroploidisine) normallestirilmistir ve bir homozigoz çogaltmanin mikroploidisi 2*dir, bir heterozigoz çogaltma 1,5`tur, bir heterozigoz delesyon 0,5'tir ve bir homozigoz delesyon, sifirdir.

Varligin ya da yoklugun bir suje için tanimlandigi bir genetik varyasyon, bir tibbi durum ile iliskilendirilebilir. Bu yüzden, burada tarif edilen teknoloji, bir tibbi durum ya da tibbi durum ile iliskili bir ya da daha fazla genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tanimlamak için kullanilabilir. Tibbi durumlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda, zeka özürlülügü (örnegin Down Sendromu), anormal hücre çogalmasi (örnegin kanser), bir mikro-organizma nükleik asidinin (örnegin virüs, bakteri, mantar, maya) varligi ve preeklampsi yer Genetik varyasyonlarin, tibbi durumlarin ve durumlarin sinirlayici olmayan örnekleri buradan itibaren tarif edilmistir.

Fetal Cinsiyet Bir fetal cinsiyetin ya da cinsiyet ile ilgili rahatsizligin (örnegin cinsiyet kromozomu anöploidisinin) kestirimini, burada tarif edilen bir yöntem, makine ya da aparat ile belirlenebilir. Cinsiyet tespiti genel olarak bir cinsiyet kromozomuna dayanir. Insanlarda, X ve Y kromozomlari olmak üzere iki çesit Cinsiyet kromozomu vardir. Y kromozomu bir SRY genini içerir ve bu da embriyonun bir erkek olarak gelismesini tetikler. Insanlarin ve diger memelilerin Y kromozomlari da normal sperm üretimi için gereken diger genleri içerir. XX kromozomlarini içeren bireyler disidir ve XY kromozomlarini içeren bireyler erkektir ve siklikla cinsiyet kromozomu anöploidleri olarak atif edilen sinirlayici olmayan varyasyonlar arasinda X0, XYY, XXX ve XXY yer alir. Erkekler iki X kromozomuna ve bir Y kromozomuna (XXY; Klinefelter's sendromu) ya da bir X kromozomuna ve iki Y kromozomuna (XYY sendromu; Jacobs sendromu) sahiptir ve bazi disiler üç X kromozomuna (XXX; Triple X sendromu) ya da iki yerine tek bir X kromozomuna (XO; Turner sendromu) sahip olabilir. Bir bireydeki hücrelerin sadece bir bölümü bir cinsiyet kromozomu anöploidinden etkilenebilir ve buna bir mozaiklenme (örnegin Turner mozaiklenmesi) olarak atif edilebilir. Diger durumlar, SRY'nin zarar gördügü (bir XY disisine yol açtigi) ya da X'e kopyalandigi (bir XX erkegine yol açtigi) durumlari içerir.

Fetal cinsiyetin tespit edilebildigi bir yöntem ayni zamanda fetal fraksiyonun ve/veya bir fetal genetik varyasyonun (örnegin fetal kromozom anöploidisinin) varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesini içerebilir. Bir fetal genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi, uygun bir sekilde gerçeklestirilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda karyotip analizi, amniyosentez, dolasimdaki hücresiz nükleik asit analizi, hücresiz fetal DNA analizi, nükleotit sekansi analizi, sekans okumasi miktar belirlemesi, hedeflenmis yaklasimlar, güçlendirme bazli yaklasimlar, kütle spektrometrisi bazli yaklasimlar, diferansiyel metilasyon-bazli yaklasimlar, diferansiyel sindirim-bazli yaklasimlar, polimorfizm-bazli yaklasimlar, (örnegin, problarin kullanildigi) hibridizasyon-bazli yaklasimlar ve benzerleri yer alir.

Belirli durumlarda, rahmin içinde bir fetüsün cinsiyetinin belirlenmesi yararli olabilir. Örnegin, bir ya da daha fazla oinsiyetle baglantili rahatsizlik geçmisi olan bir aile hikayesine sahip bir hasta (örnegin hamile disi), fetüsün bu sekilde bir rahatsizligi kalitsal olarak aktarma riskini degerlendirmesine yardimci olmak için tasidigi fetüsün cinsiyetini belirlemek isteyebilir. Cinsiyetle baglantili rahatsizliklar arasinda, X-baglantili ve Y-baglantili rahatsizliklar, bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. X-baglantili rahatsizliklar, X-baglantili çekinik ve X-baglantili baskin rahatsizliklari içerir. X-baglantili çekinik rahatsizliklarin örnekleri arasinda bagisiklik rahatsizliklari (örnegin, kronik granulomatoz hastalik (CYBB), Wiskott-Aldrich sendromu, X-baglantili Ciddi birlesik bagisiklik yetmezligi, X-baglantili agammaglobülinemi, hiper-lgM sendromu tip 1, IPEX, X- baglantili Ienfoproliferatif hastalik, Properdin yoksunlugu), hematolojik rahatsizliklar (örnegin, Hemofili A, Hemofili B, X-baglantili sideroblastik anemi), endokrin rahatsizliklari (örnegin, androjenin hassasiyeti sendromu/Kennedy hastaligi, KAL1 Kallmann sendromu, X-baglantili adrenal hipoplazi kongenital), metabolik rahatsizliklar (örnegin, ornitin transkarbamilaz yoksunlugu, okuloserebrorenal sendrom, adrenolökodistrofi, glukoz-ö-fosfat dehidrojenaz yoksunlugu, piruvat dehidrojenaz yoksunlugu, Danon hastaligi/glikogen depo hastaligi Tip Ilb, Fabry hastaligi, Hunter sendromu, Lesch-Nyhan sendromu, Menkes hastaligi/oksipital boynuz sendromu), sinir sistemi rahatsizliklari (örnegin, Coffin-Lowry sendromu, MASA sendromu, X-baglantili alfa talasemi zeka geriligi sendromu, Siderius X-baglantili zeka geriligi sendromu, renk körlügü, oküler albinoluk, Norrie hastaligi, koroideremia, Charcot-Marie-Tooth hastaligi (CMTX, deri ve ilgili doku rahatsizliklari (örnegin, diskeratoz kongenital, hipohidrotikektodermal displazi (EDA), X-baglantili iktiyoz, X-baglantili endotelialkornealdistrofi), nöromüsküler rahatsizliklar (örnegin, Beckerkasdistrofisi/Duchenne, sentronüklearmiyopati (MTMt), Conradi-Hünermann sendromu, Emery- Dreifusskasdistrofisi 1), ürolojik rahatsizliklar (örnegin, Alport sendromu, Dent's hastaligi, X-baglantili nefrojenik diyabet insipidus), kemik/dis rahatsizliklari (örnegin, AMELX Amelogenesisimperfekta), ve diger rahatsizliklar (örnegin, Barth sendromu, McLeod sendromu, Smith-Fineman-Myers sendromu.

Simpson-Golabi-Behmel sendromu, Mohr-Tranebjaerg sendromu, Nasodigitoacoustic sendromu) bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. X-baglantili baskin rahatsizliklarin örnekleri arasinda X-baglantili hipofosfatemi, Fokal dermal hipoplazi, Frajil X sendromu, Aicardi sendromu, Incontinentia pigmenti, Rett sendromu, CHILD sendromu, Lujan-Fryns sendromu ve Orofaciodigital sendrom 1 bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. Y-baglantili rahatsizliklarin örnekleri arasinda erkek kisirligi, retinitpigmentoz ve azoospermi yer alir.

Kromozom Anomalileri Bir fetal kromozom anomalisinin varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen bir yöntem, makine ya da aparat kullanilarak belirlenebilir. Kromozom anomalileri arasinda, bütün bir kromozomun ya da bir ya da daha fazla gen içeren bir kromozom bölgesinin bir kazanimi ya da kaybi bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. Kromozom anomalileri arasinda, monosomiler, trisomiler, polisomiler, heterozigosite kaybi, translokasyonlar, delesyonlar ve/veya bir ya da daha fazla nükleotit sekansinin çogaltmasi (örnegin, bir ya da daha fazla gen), ve ayrica dengesiz translokasyonlardan kaynaklanan delesyonlar ve çogaltmalar yer alir.

Burada kullanildigi gibi “kromozomal anomali , anöploidi" ve/veya “anöploid” terimi, suje kromozomun ve bir normal homolog kromozomun yapisi arasindaki bir sapmaya atif eder. “Normal” terimi, predominantkaryotipe ya da örnegin bir öploit genomu gibi belirli bir türdeki saglikli bireylerde bulunan köprüleme örüntüsüne (insanlarda 46,XX ya da 46,XY) atif eder. Farkli organizmalar genis oranda degisken kromozom tamamlayicilarina sahip oldugu için, “anöploidi” ve hücrenin ya da bir organizma hücresinin içindeki kromozom içeriginin anormal oldugu duruma atif eder. Burada “anöploidi” ve “anöploid” terimi, bir tam kromozomun ya da bir kromozomun parçasinin bir kaybindan ya da kazanimindan kaynaklanan bir genetik materyal dengesizligine atif edebilir. Bir ve/veya yerlestirmesine atif edebilir. “Öploit” terimi, kromozomlarin normal bir Burada kullanildigi gibi “monosomi” terimi, normal tamamlayicinin bir kromozomunun eksikligine atif eder. Kismi monosomi, dengesiz translokasyonlarda ya da delesyonlarda meydana gelebilir ve burada kromozomun sadece bir segmenti, tek bir kopya içinde mevcuttur. Cinsiyet kromozomlarinin (45, X) monosomisi, örnegin Turner sendromuna sebep olur. kromozomun iki kopyasina sahip olan insanlar gibi organizmalar (diploit ya da üç ya da daha fazla kopyasina sahip olan organizmalar (triploit ya da daha fazla olanlar) için disomi bir anöploid kromozom durumudur. Tek ebeveynli disomide, bir kromozomun her iki kopyasi (baska ebeveynden hiçbir katki olmaksizin) ayni ebeveynden gelir.

Burada kullanildigi gibi “trisomi” terimi, belirli bir kromozomun iki kopya yerine üç kopyasinin mevcut olmasina atif eder. Insan Down sendromunda bulunan bir ekstra kromozomun 21 varligina “Trisomi 21” olarak atif edilir. Trisomi 18 ve Trisomi 13, diger iki insan otosomaltrisomisidir. Cinsiyet kromozomlarinin trisomisidisilerde (örnegin Triple X sendromunda 47, XXX) ya da erkeklerde (Klinefelter Sendromunda 47, XXY; ya da Jacobs Sendromunda 47, XYY) görülebilir. Bir trisomi, bir otosomun çogunlugunun ya da tümünün bir çogaltmasi olabilir. Bir trisomi, (örnegin bir öploit için belirli bir kromozom türünün iki durumu (yani bir çifti) yerine) belirli bir kromozom türünün üç durumuyla (örnegin üç kopyasiyla) sonuçlanan bir tam kromozom anöploidisi olabilir.

Burada kullanildigi gibi “tetrasomi” ya da “pentasomi” terimleri, sirasiyla bir kromozomun dört ya da bes kopyasina atif eder. Nadir olarak otosomlarla birlikte görülmesine ragmen, tetrasomi ve pentasomi cinsiyet kromozomunun insanlarda XXXX, XXXY, XXYY, XYYY, XXXXX, XXXXY, XXXYY, XXYYY ve XYYYY'yi içerdigi rapor edilmistir.

Kromozom anomalileri, çok çesitli mekanizmalardan kaynaklanabilir.

Mekanizmalar arasinda, (i) zayiflamis bir mitotoik kontrol noktasinin sonucundan meydana gelen bölünmeme, (ii) çoklu kromozomlarda bölünmemeye sebep olan inaktif mitotik kontrol noktalari, (iii) her iki mitotik ig hücresi kutbuna bir kinetokor baglandigi zaman meydana gelen merotelik birlesme, (iv) ikiden fazla ig hücresi kutbu olustugu zaman meydana gelen bir çok kutuplu ig hücresi, (v) sadece tek bir ig hücresi kutbu meydana geldigi zaman olusan bir tek kutuplu ig hücresi ve (vi) tek kutuplu ig hücresi mekanizmasinin bir uç sonucu olarak meydana gelen bir tetraploitintermediat bunlarla sinirli olmaksizin yer alir.

Burada kullanildigi gibi “kismi monosomi” ve “kismi trisomi” terimleri, bir kromozomun parçasinin kaybindan ya da kazanimindan kaynaklanan bir genetik materyal dengesizligine atif eder. Bir kismi monosomi veya kismi trisomi dengesiz bir translokasyondan kaynaklanabilir, burada bir birey, iki farkli kromozomun kirilmasi ve füzyonu yoluyla olusturulan bir türetilmis kromozomu tasir. Bu durumda, birey, bir kromozom parçasinin üç kopyasina (türetilmis kromozom üzerinde mevcut olan iki normal kopya ve segment) ve türetilmis kromozoma dahil olan diger kromozom parçasinin tek bir kopyasina sahip olacaktir.

Burada kullanildigi gibi “mozaiklenme” terimi bir organizmanin bütün hücrelerinde olmasa da bazi hücrelerindeki anöploidiyeatif eder. Mozaik ve mozaik olmayan kromozom anomalileri olarak belirli kromozom anomalileri mevcut olabilir. Örnegin belirli trisomi 21 bireyleri, mozaik Down sendromuna sahiptir ve bazilari mozaik olmayan Down sendromuna sahiptir. Farkli mekanizmalar mozaiklenmeye sebep olabilir. Örnegin, (i) bir baslangiç zigotu üç adet 21. kromozoma sahip olabilir ve bu da normal olarak basit trisomi 21 ile sonuçlanacaktir ancak hücre bölünmesi esnasinda, bir ya da daha fazla hücre çizgisi 21. kromozomlardan birini kaybetmistir; ve (ii) bir baslangiç zigotu iki adet 21. kromozoma sahip olabilir ancak hücre bölünmesi esnasinda 21. kromozomlardan birini çogalmistir. Somatik mozaiklenme benzer sekilde komple ya da mozaik anöploidiyi içeren genetik sendromlarla tipik olarak iliskili olanlardan farkli mekanizmalar yoluyla meydana gelir. Somatik mozaiklenme belirli kanser türlerinde ve örnegin nöronlarda tanimlanmistir. Belirli durumlarda, trisomi 12 kronik Ienfotik lösemide (CLL) tanimlanmistir ve trisomi 8, akut miyeloit lösemide (AML) tanimlanmistir. Ayni zamanda bir bireyin kromozom kirilmasina önceden yatkin oldugu genetik sendromlarda (örnegin kromozom dengesizligi sendromlari) siklikla çesitli kanser tiplerindeki risk artisi ile iliskilidir ve bu yüzden karsinojenezde somatik anöploidinin rolünü öne çikarir. Burada tarif edilen yöntemler ve protokoller, mozaik olmayan ve mozaik kromozom anomalilerinin varligini ya da yoklugunu tanimlayabilir.

Tablolar 1A ve 18, burada tarif edilen yöntemler, makineler ve aparatlar ile potansiyel olan tanimlanabilen kromozom durumlarinin, sendromlarin ve/veya anomalilerin bir sinirlamasiz listesini sunar. Tablo 18, 6 Ekim 2011 tarihi itibariyle DECIPHER veri tabanindan alinir (örnegin, dechipher.sanger.ac.uk adli tek biçimli kaynak bulucusunda (URL) mevcut olan GRCh37'ye haritalanan pozisyonlara dayanarak versiyon 5.1).

Tablo 1A Kromozom Anomali Hastalik Iliskilendirmesi X XO Turner Sendromu Y XXY Klinefelter sendromu Y XYY Çift Y sendromu Y XXX Trisomi X sendromu Y XXXX Dört X sendromu Y Xp21 delesyonu Duchenne's/Becker sendromu, kongenital adrenal hipoplazi, kronik granulomatoz hastalik Anomali Xp22 delesyonu Xq26 delesyonu 1 p (somatik) monosomitrisomi monosomitrisomiZq Hastalik Iliskilendirmesi steroidsülfataz yoksunlugu X-baglantili lenfoproliferatif hastalik nöroblastoma büyüme gecikmesi, gelisimsel ve mental gecikme ve küçük fiziksel anomaliler monosomitrisomi(somatik) Non-Hodgkinlenfomasi monosomitrisomi (somatik) 5q (somatik) monosomitrisomi monosomitrisomi (somatik) 7q11.23 delesyonu monosomitrisomi 8q24.1 delesyonu monosomitrisomi monosomi 9p monosomi 9p kismi trisomi trisomi Akut Ienfotik olmayan lösemi (ANLL) Criduchat; Lejeune sendromu miyelodiplastik sendromu berrak hücreli sarkoma William sendromu monosomi 7 çocukluk sendromu; somatik; böbrek kortikaladenomalari; miyelodiplastik sendrom Langer-Giedon sendromu miyelodiplastik sendrom; Warkany sendromu; somatik; kronik miyelojen lösemi Alfi sendromu Rethore sendromu komple trisomi 9 sendromu; mozaik trisomi 9 sendromu Anomali Hastalik IIiskilendirmesi M0nosomitrisomi(somatik) ALL ya da ANLL 11p- Aniridia; Wilms tümörü 11q- Jacobsen Sendromu m0nosomi(somatik) etkilenenmiyeloid soylari (ANLL, MDS) trisomi monosomitrisomi(somatik) CLL, Genç granuloz hücresi tümörü 13q- 13q-sendromu; Orbeli sendromu monosomitrisomi Patau sendromu m0nosomitrisomi(somatik) miyeloit rahatsizliklar (MDS, ANLL, atipik CML) 15q11-q13 Prader-Willi, Angelman sendromu delesyonmonosomisi trisomi (somatik) etkilenenmiyeloid ve lenfoit soylari, örnegin MDS, ANLL, ALL, CLL) 16q13.3 delesyonu Rubenstein-Taybi monosomitrisomi(somatik) papiler böbrek hücresi karsinomlari (kötücül) 17p-(somatik) miyeloidmalignansiarda 17p sendromu 17q11.2 delesyonu Smith-Magenis 17q13.3 Miller-Dieker monosomitrisomi(somatik) böbrekkortikal adenomlari 17p11.2-12 trisomisi Charcot-Marie Dis Sendromu tip 1; 18p- 18p kismi monosomi sendromu ya da GrouchyLamyThieffry sendromu Kromozom Anomali Hastalik Iliskilendirmesi 18 18q- GrouchyLamySalmonLandry Sendromu 18 monosomitrisomi Edwards Sendromu 19 monosomitrisomi 20p- trisomi 20p sendromu 20p11.2-12 delesyonu Alagille 20q- somatik: MDS, ANLL, polisitemiavera, kronik nötrofilik lösemi monosomitrisomi(somatik) papiler böbrek hücresi karsinomlari (kötücül) 21 monosomitrisomi Down sendromu 22 22q11.2 delesyonu DiGeorge sendromu, velokardiofasiyal sendrom, konotrunkal anomali yüz sendromu, otozomal baskin Opitz G/BBB sendromu, Caylorkardiyofasiyal sendrom 22 monosomitrisomi kompletrisomi 22 sendromu Tablo 1B Sendrom Kromozom Baslangiç Bitis Aralik Derece sendromu sendromu mikrodelesyon sendromu Sendrom Kromozom Baslangiç sendromu sendromu mikrodelesyon sendromu mikrodelesyon (nörokognitif rahatsizlik yatkinligi Iokusu) mikrodelesyon (nörokognitif rahatsizlik yatkinligi Iokusu) mikrodelesyon sendromu 1p36 mikrodelesyon 1 10.001 sendromu delesyon (sinir gelisimi rahatsizliklari için yatkinlik Iokusu) delesyon (sinir gelisimi rahatsizliklari için olasi yatkinlik Iokusu) .202.572 29.042.192 16.284.248 16.284.248 44.210.205 .408.761 Aralik Derece 0,58 1 ,40 1 1,22 3 1,22 3 Eksikligi Yariçapi (TAR) sendromu için yatkinlik Sendrom 22q11 delesyon sendromu (Velokardiyofasiyal / DiGeorge sendromu) 22q11 çogaltma sendromu 22q11.2 iraksak delesyon sendromu 22q13 delesyon sendromu (Phelan- Mcdermid sendromu) 2p15-16.1 mikro delesyon sendromu 2q33.1 delesyon sendromu 2q37 monosomi 3q29 mikrodelesyon sendromu 3q29 mikro çogaltma sendromu 7q11.23 çogaltma sendromu 8p23.1 delesyon sendromu 9q subtelomerikdelesyon sendromu Kromozom Baslangiç 8.119.295 11.765.719 Aralik Derece 3,79 1 3,79 3 0,14 1 8,28 1 3,15 1 0,75 1 Sendrom Yetiskin baslangiçli otozomal baskin lökodistrofi (ADLD) Angelman sendromu (Tip Angelman sendromu (Tip ATR-16 sendromu Kedi Gözü Sendromu Charcot-Marie Dis Sendromu tip 1A Cridu Chat Sendromu (5p delesyonu) SerebralamiIoitanjiyopatiIi erken baslangiçli Alzheimer hastaligi AdenomatozPolipoz Baski Felçlerine Kalitsal Yatkinlik (HNPP) Leri-Weilldiskondrostoz Kromozom Baslangiç Aralik Derece 22.876.632 23.758.390 60.001 14.352.761 .118.045 19.964.826 24.977.425 13.968.607 .001 27.037.956 28.557.186 28.557.186 834.372 .154.862 26.065.197 27.793.830 28.033.929 16.971.860 .434.038 11.723.854 27.548.479 16,97 11,71 13.968.607 751.878 .434.038 867.875 Sendrom Kromozom Baslangiç Bitis Aralik Derece (LWD)-SHOX delesyonu (LWD)-SHOX delesyonu sendromu hastaligi (17p11.2 çogaltma sendromu) sendromu diyabetler) Sendromu Sendromu Sendrom Kromozom Baslangiç Bitis Aralik Derece malformasyonu 1 yoksunlugu (STS) sendromu Sendromu (WBS) Sendromu çogaltmasi Derece 1 kosullari siklikla asagidaki karakteristiklerden birine ya da daha fazlasina sahiptir; patojenik anomali; genetik bilimciler arasinda güçlü oranda kabul görme; yüksek oranda nüfuz edicilik; yine de degisken fenotipe sahip olabilme ancak bazi ortak unsurlara da sahip olma; Iiteratürdeki bütün vakalarin bir klinik fenotipe sahip olmasi; saglikli bireylerin hiçbirinde anomali vakasi görülmemesi; DVG veri tabanlarinda rapor edilmeme ya da saglikli popülasyonda bulunmama; tek genli ya da çoklu genli dozaj etkisini teyit eden fonksiyonel veriler; teyit edilmis ya da güçlü aday genler; tanimlanmis klinik yönetim implikasyonlari; gözetim implikasyonuyla bilinen kanser riski; çoklu bilgi kaynaklari (OMIM, GeneReviews, Orphanet, Unique, Wikipedia); ve/veya tanisal kullanim (üreme ile ilgili danismanlik) için müsaitlik.

Derece 2 kosullari siklikla asagidaki karakteristiklerden birine ya da daha fazlasina sahiptir; benzer sekilde patojenik anomali; yüksek oranda nüfuz edicilik; DD haricinde hiçbir tutarli unsuru bulunmayan degisken fenotip; literatürde az sayida vaka/rapor; bütün rapor edilmis vakalarin bir klinik fenotipe sahip olmasi; hiçbir fonksiyonel veri ya da teyit edilmis patojenik gen bulunmamasi; çoklu bilgi kaynaklari (OMlM, GeneReviews, Orphanet, Unique, Wikipedia); ve/veya tanisal kullanim (üreme ile ilgili danismanlik) için müsaitlik.

Derece 3 kosullari siklikla asagidaki karakteristiklerden birine ya da daha fazlasina sahiptir; yatkinlik Iokusu; saglikli bireyler ya da tarif edilen bir indeks vakanin etkilenmemis ebeveynleri; kontrol popülasyonlarinda mevcut olma; nüfuz edicilik; orta ve spesifik olmayan fenotip; unsurlar daha az tutarli; hiçbir fonksiyonel veri ya da teyit edilmis patojenik gen bulunmamasi; daha sinirli veri kaynagi; ikinci teshis olasiligi çogunluktan sapan vakalar için ya da yeni bir klinik bulgunun mevcut olmasi halinde bir olasilik olarak kalir; ve/veya teshis amaçli kullanilirken dikkat edilmesi ve üreme ile ilgili korumali danismanlik.

Preeklampsi Bir preeklampsinin varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen bir yöntem, makine ya da aparat kullanilarak belirlenebilir. Preeklampsi, hamilelikte yüksek tansiyonun (yani hamilelik kaynakli hipertansiyonun) ortaya çiktigi bir durumdur ve idrarda önemli oranda protein miktarlari ile iliskilendirilmistir. Preeklampsi ayni zamanda, yüksek ekstrasellüler nükleik asit seviyeleri ve/veya metilasyon örüntülerinde degisiklikler ile iliskili olabilir. Örnegin ekstrasellüler fetal türevli hipermetillenmis RASSF1A seviyeleri ve preeklampsinin siddeti arasinda pozitif bir korelasyon gözlemlenmistir. Belirli örneklerde, normal kontrollere kiyasla preeklamptik plasentalarda H19 geni için artmis DNA metilasyonu gözlemlenmistir.

Preeklampsi dünya çapindaki anne ve fetal/neonatal mortalitenin ve morbiditenin önde gelen sebeplerinden biridir. Plazma ve serum içinde dolasimdaki nükleik asitler, prenatal teshis dahil olmak üzere farkli tibbi alanlardaki gelecek vaadeden klinik yapilandirmalarla birlikte yeni biyomarkörlerdir. Anne plazmasinda hücresiz fetal (cff)DNAinin nicel degisiklikleri, farkli çalismalarda örnegin erkek spesifik SRY ya da DYS 14 lokuslari için gerçek zamanli nicelleyici PCR kullanilarak rapor edilmistir.

Preeklampsinin erken baslangiç vakalarinda, birinci üç aylik dönemde yükselmis seviyeler görülebilir. Semptomlarin baslangicindan önce artmis cffDNA seviyeleri intervilöz bosluk içinde hipoksiye/yeniden oksijenasyona bagli olabilir ve dokusal oksidatif strese ve plasenta apoptozunda ve nekrozda artisa sebep olur. cffDNA'nin anne kan dolasiminin içine dökülmesindeki artisa bir kanit olarak, ayni zamanda preeklampsi içinde cffDNA,nin böbrek kleransindaki azalmanin da kaniti vardir. Fetal DNA'nin miktari günümüzde Y-kromozomuna özgü sekanslarin miktarinin belirlenmesiyle belirlenmesine ragmen, toplam hücresiz DNA'nin ölçümü ya da bir DNA metilasyonu gibi cinsiyetten bagimsiz fetal epigenetik markörlerin kullanimi bir alternatif saglar. Plasenta kökenli hücresiz RNA, klinik uygulamada preeklampsinin taranmasi ve teshis edilmesi için kullanilabilen baska bir alternatif biyomarkördür. Fetal RNA, kendisini degradasyona ugramasina karsi koruyan alt hücresel plasenta parçaciklari ile iliskilendirilmistir. Fetal RNA seviyeleri bazen kontrollere kiyasla preeklampsili hamile disilerde on kat daha yüksektir ve bu nedenle klinik uygulamalarda preeklampsinin taranmasi ve teshis edilmesi için kullanilabilen alternatif bir biyomarkördür.

Patojenler Bir patojenik durumun varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen bir yöntem ya da aparat ile belirlenebilir. Bir patojenik durum, bir bakteri, virüs ya da mantar ile sinirli olmaksizin bunlar dahil olmak üzere bir patojen tarafindan bir konagin enfeksiyonundan kaynaklanabilir. Konak nükleik asit, yöntemler, makineler ve aparatlardan ayirt edilebilen nükleik asidi (örnegin, genomik DNA, genomik RNA, mRNA'yi) tipik olarak içerdiginden, burada saglanan yöntemler, makineler ve aparatlar bir patojenin varligini ya da yoklugunu tespit etmek için kullanilabilir. Siklikla, patojenler, örnegin epigenetik durum ve/veya bir ya da daha fazla varyasyon, çogaltma ve/veya delesyon gibi belirli bir patojen için benzersiz olan karakteristiklere sahip nükleik asidi içerir. Bu yüzden burada saglanan yöntemler belirli bir patojeni ya da patojen varyantini (örnegin, susu) tanimlamak için kullanilabilir.

Kanserler Bir hücre proliferasyon rahatsizliginin (örnegin bir kanserin) varligi ya da yoklugu, burada tarif edilen bir yöntem, makine ya da aparat kullanilarak belirlenebilir. Örnegin, serum içinde hücresiz nükleik asit seviyeleri, saglikli hastalara kiyasla çesitli kanser tiplerine sahip hastalarda yükselmis olabilir. Örnegin metastatik hastaligi bulunan hastalar bazen metastatik olmayan hastalarin yaklasik olarak iki kati kadar yüksek serum DNA seviyelerine sahip olabilir. Metastatik hastaliklari olan hastalar ayni zamanda kansere özgü markörlerle ve/veya örnegin belirli tekli nükleotit polimorfizmleri ya da kisa ardisik tekrarlamalar ile de tanimlanabilir. Dolasimdaki DNA'nin yükselmis seviyeleri ile pozitif korelasyonlu olabilen kanser tiplerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda meme kanseri, kolorektal kanser, gastrointestinal kanser. hepatoselüler kanser, akciger kanseri, melanom, non-Hodgkin lenfomasi, lösemi, multipl miyelom, mesane kanseri, hepatom, servikal kanser, özofagal kanser, pankreatik kanser ve prostat kanseri yer alir. Çesitli kanserler, bazen örnegin epigenetik durum ve/veya sekans varyasyonlari, çogaltmalar ve/veya delesyonlar gibikansersiz saglikli hücrelerden elde edilen nükleik asitlerden ayirt edilebilen karakteristiklere sahip olan nükleik asitleri, kan dolasimina birakir. Bu tip karakteristikler örnegin belirli bir kanser tipine özgü olabilir. Bu yüzden burada saglanan bir yöntemin belirli bir kanser türünü tanimlamak için kullanilabilecegi düsünülmüstür.

Buradan itibaren daha detayli olarak tarif edildigi gibi sayim, veri islem, bir çikti üretimi ve/veya üretilen çiktilara dayanarak bir ya da daha fazla önerinin saglanmasi, bunlarla sinirli olmaksizin dahil olmak üzere, burada tarif edilen islemlerde bir ya da daha fazla adimi gerçeklestirmek için kullanilabilir.

Makineler, Yazilim ve Ara Yüzler Burada tarif edilen belirli islemler ve yöntemler (örnegin sekans okumalarinin, sayimlarin, seviyelerin (örnegin seviyelerin) ve/veya profillerinmiktarinin belirlenmesi, haritalanmasi, normallestirilmesi, aralik düzenlemesi, ayarlamasi, kategorize edilmesi, sayilmasi ve/veya tespit edilmesi) siklikla bir bilgisayar, mikro islemci, yazilim, modül ya da baska bir makine olmaksizin gerçeklestirilemez. Burada tarif edilen yöntemler tipik olarak bilgisayar uygulamali yöntemlerdir ve bir yöntemin bir ya da daha fazla bölümü bazen bir ya da daha fazla islemci (örnegin mikro islemci), bilgisayar ya da mikro islemci kontrollü makine tarafindan gerçeklestirilir. Bu belgede tarif edilen yöntemler ile ilgili özellikler, genel olarak, burada tarif edilen sistemlerde, makinelerde ve bilgisayar programi ürünlerinde talimatlarla uygulanan ayni ya da ilgili islemlere uygulanabilir. Bu belgede tarif edilen yöntemler ile ilgili özellikler, genel olarak, üzerine kaydedilmis bir çalistirilabilir program ile bir geçici olmayan bilgisayarda okunabilir depolama ortami tarafindan uygulanan ayni ya da ilgili islemlere uygulanabilir, burada program bir mikro islemciye, yöntemi ya da bir bölümünü gerçeklestirmesi için talimat verir. Burada tarif edilen islemler ve yöntemler (örnegin sekans okumalarinin, sayimlarin, seviyelerin ve/veya profillerin miktarinin belirlenmesi, sayilmasi ve/veya tespit edilmesi) otomatik yöntemlerle gerçeklestirilebilir. Burada tarif edilen bir ya da daha fazla adim ve bir yöntem, bir mikro islemci ve/veya bilgisayar ile gerçeklestirilebilir ve/veya bellek ile baglantili olarak gerçeklestirilebilir. Bir otomatik yöntem, sekans okumalarini, sayimlari, haritalamayi, haritalanmis sekans etiketlerini, seviyeleri, profilleri, normallestirmeleri, kiyaslamalari, aralik ayarlamasini, kategorizasyonu, ayarlamalari, plotlamayi, çiktilari, dönüstürmeleri ve tanimlamalari tespit eden bir yazilim, modüller, mikro islemciler, periferaller ve/veya benzerlerini içeren bir makine içine gömülebilir. Burada kullanildigi gibi yazilim, bir mikro islemci tarafindan çalistirildigi zaman burada tarif edildigi gibi bilgisayar islemlerini gerçeklestiren bilgisayarda okunabilen program talimatlarina atif eder.

Bir test sujesinden (örnegin bir hastadan, bir hamile disiden) ve/veya bir referans sujeden türetilen sekans Okumalari, sayimlar, seviyeler ve profiller, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için ayrica analiz edilebilir ve islenebilir. Sekans okumalarina, sayimlara, seviyelere ve/veya profillere bazen “veri” ya da “veri setleri” olarak atif edilir. Veri ya da veri sertleri, (örnegin, sekans bazli [örnegin, GC içerigi, spesifik nükleotit sekansi, benzerleri], fonksiyon spesifik [örnegin eksprese edilen genler, kanser genleri, benzerleri], Iokasyon bazli [genom spesifik, kromozom spesifik, bölüm ya da bölüm spesifik], benzerleri ve bunlarin kombinasyonlari gibi) bir ya da daha fazla unsur ya da degisken ile karakterize edilebilir. Veri ya da veri setleri, bir ya da daha fazla unsura ya da degiskene dayanan iki ya da daha fazla boyuta sahip olan bir matris halinde organize edilebilir. Matrisler halinde organize edilen veriler, herhangi bir uygun unsur ya da degisken kullanilarak organize edilebilir. Bir matris içindeki verilerin sinirlayici olmayan bir örnegi, annenin yasi, annenin ploidisi ve fetal katki ile organize edilen verileri içerir. Bir ya da daha fazla özellik ya da degisken ile karakterize edilen veri setleri bazen sayim sonrasinda islenebilir.

Burada tarif edilen yöntemleri yürütmek için makineler, yazilimlar ve ara yüzler kullanilabilir. Makineleri, yazilimlari ve ara yüzleri kullanarak bir kullanici belirli bilgileri, programlari ya da islemleri (örnegin sekans okumalarini haritalamak, haritalanan verileri islemek ve/veya bir çikti saglamak amaciyla) kullanmak için seçenekleri girebilir, talep edebilir, sorgulayabilir ya da tespit edebilir, bunlar da örnegin istatistiki analiz algoritmalarinin uygulanmasini, istatistiki önem algoritmalarinin, istatistiki algoritmalarin, iteratif adimlarin, validasyon algoritmalarinin ve grafik temsillerinin uygulanmasini içerebilir. Bir veri seti, bir kullanici tarafindan girdi bilgisi olarak girilebilir, bir kullanici uygun bir donanim ortami (örnegin flas sürücü) vasitasiyla bir ya da daha fazla veri setini indirebilir ve/veya bir kullanici müteakip islem ve/veya bir çikti saglama amaciyla bir sistemden digerine bir veri setini gönderebilir (örnegin, sekans okuma haritalamasi için sekans okuma verilerini bir sekanslayicidan bir bilgisayar programina gönderebilir; bir çikti ve/veya rapor islenmesi ve elde edilmesi için bir bilgisayar sistemine haritalanmis sekans verilerini gönderebilir).

Bir sistem tipik olarak bir ya da daha fazla makine içerir. Her bir makine bir ya da daha fazla bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci ve talimat içerir. Bir sistemin iki ya da daha fazla makine içerdigi yerlerde, makinelerin bazilari ya da tümü ayni Iokasyonda bulunabilir, makinelerin bazilari ya da tümü farkli lokasyonlarda bulunabilir, makinelerin tümü bir Iokasyonda bulunabilir ve/veya makinelerin tümü farkli lokasyonlarda bulunabilir. Bir sistemin iki ya da daha fazla makine içerdigi yerlerde, makinelerin bazilari ya da tümü bir kullanici ile ayni Iokasyonda bulunabilir, makinelerin bazilari ya da tümü bir kullanicidan farkli lokasyonlarda bulunabilir, makinelerin tümü bir kullanici ile ayni daha fazla Iokasyonda bulunabilir.

Bir sistem bazen, bir hesaplama makinesini ve bir sekanslama aparatini içerir, burada sekanslama aparati ya da makinesi fiziksel nükleik asiti almak ve sekans okumalari üretmek üzere konfigüre edilir ve hesaplama aparati, sekanslama aparatindan ya da makinesinden gelen Okumalari islemek üzere konfigüre edilir. Hesaplama makinesi bazen, sekans okumalarindan bir genetik varyasyonun (örnegin kopya sayisi varyasyonunun; fetal kromozom anöploidisinin) varligini ya da yoklugunu tespit etmek üzere konfigüre edilir.

Bir kullanici örnegin, bir yazilima bir sorgu yerlestirebilir ve ardindan internet erisimi araciligiyla bir veri setini edinebilir ve bir programlanabilir mikro islemci, verilen parametrelere dayanarak uygun bir veri setini edinmek üzere tesvik edilebilir. Bir programlanabilir mikro islemci ayni zamanda bir kullaniciyi, verilen parametrelere dayanarak mikro islemci tarafindan seçilen bir ya da daha fazla veri seti seçenegini seçmek üzere tesvik edebilir. Bir programlanabilir mikro islemci, bir kullaniciyi, internet araciligiyla bulunan bilgilere, diger dahili ya da harici bilgilere ya da benzerlerine dayanarak mikro islemci tarafindan seçilen bir ya da daha fazla veri seti seçenegini seçmek üzere tesvik edebilir. Bir ya da daha fazla veri unsuru seçimi, bir ya da daha fazla istatistiki algoritma, bir ya da daha fazla istatistiki analiz algoritmasi, bir ya da daha fazla istatistiki önem algoritmasi, iteratif adim, bir ya da daha fazla validasyon algoritmasi ve yöntemlerin, makinelerin, aparatlarin, bilgisayar programlarinin ya da üzerine depolanmis çalistirilabilir bir programi bulunan geçici olmayan bilgisayarda okunabilir bir depolama ortaminin bir ya da daha fazla grafik temsili arasindan seçim yapilmasi için seçilebilir.

Burada atif edilen sistemler, örnegin ag sunuculari, laptop sistemleri, masaüstü sistemleri, elde tutulan sistemler, kisisel dijital yardimcilar, hesaplama kiosklari ve benzerleri gibi bilgisayar sistemlerinin genel bilesenlerini içerebilir. Bir bilgisayar sistemi kullanicinin sisteme veri girmesine izin vermek için bir klavye, dokunmatik ekran, fare, ses tanima ya da diger araçlari içerebilir. Bir sistem ayrica bir görüntüleme ekrani (örnegin CRT ya da LCD), hoparlör, FAX makinesi, yazici (örnegin lazer, mürekkep püskürtmeli, impakt, siyah ve beyaz ya da renkli yazici) gibi bir ya da daha fazla çiktiyi ya da bilgilerin (örnegin çiktinin ve/veya raporun) görsel, isitsel ve/veya fiziksel çiktisini saglamak için kullanilan diger çiktilari içerebilir.

Bir sistemde, girdi ve çikti araçlari, bir merkezi islem ünitesine baglanabilir ve bu ünite, diger bilesenler arasinda, program talimatlarini uygulamak için bir mikro islemciyi ve program kodunu ve verilerini saklamak için bellegi içerebilir.

Islemler, tek bir cografi alanda yer alan tek bir kullanici sistemi olarak uygulanabilir. Islemler, çok kullanicili bir sistem olarak uygulanabilir. Çok kullanicili bir uygulama durumunda, çoklu merkezi islem üniteleri bir ag vasitasiyla baglanabilir. Ag lokal olabilir, bir binanin, bütün bir binanin bir bölümünün tek bir departmanini kapsayabilir, çoklu binalara yayilabilir, bir bölgeye yayilabilir, bütün bir ülkeye yayilabilir ya da dünya çapinda olabilir. Ag, bir tedarikçiye ait olan ve tedarikçi tarafindan kontrol edilen özel bir ag olabilir ya da bir kullanicinin bilgi girmek ve geri çagirmak amaciyla bir web sayfasina eristigi bir internet bazli hizmet olarak uygulanabilir. Dolayisiyla bir sistem bir kullanici bakimindan lokal ya da uzak olabilen bir ya da daha fazla makineyi içerebilir. Bir lokasyonda ya da çok sayida lokasyonda bulunan birden fazla makineye bir kullanici tarafindan erisilebilir ve veriler seriler halinde ve/veya paralel olarak islenebilir. Bu yüzden lokal ag, uzak ag ve/veya “bulut” islemcili platformlarda oldugu gibi çoklu makineler kullanilarak verileri haritalamak ve/veya islemek için uygun bir konfigürasyondan ve kontrolden faydalanilabilir.

Bir sistem bir iletisim ara yüzü olabilir. Bir iletisim ara yüzü bir bilgisayar sistemi ve bir ya da daha fazla harici cihaz arasinda yazilim ve verilerin aktarimini saglar. Iletisim ara yüzlerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir modern, (bir Eternet karti gibi) bir ag ara yüzü, bir iletisim portu, bir PCMClA slotu ve karti ve benzerleri yer alir. Bir iletisim ara yüzü vasitasiyla aktarilan yazilim ve veriler genel olarak elektronik, elektromanyetik, optik sinyal ve/veya bir iletisim ara yüzü tarafindan alinabilen baska sinyaller formundadir. Sinyaller siklikla bir kanal vasitasiyla bir iletisim ara yüzüne saglanir. Bir kanal siklikla sinyalleri tasir ve tel ya da kablo, fiber optik, bir telefon hatti, bir cep telefonu baglantisi, bir RF baglantisi ve/veya diger iletisim kanallari kullanilarak uygulanabilir. Bu yüzden bir örnekte bir iletisim ara yüzü, bir sinyal saptama modülü ile saptanabilen sinyal bilgilerini almak için kullanilabilir.

Uygun bir cihaz ve/veya yöntem ile veriler girilebilir ve bunun sinirlandirilmamis örnekleri arasinda manuel girdi cihazlari ya da dogrudan veri giris cihazlari (DDE'ler) yer alir. Manuel cihazlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda klavyeler, konsept klavyeler, dokunmatik ekranlar, isik kalemleri, fare, imleç denetim toplari, joyistikler, grafik tabletleri, tarayicilar, dijital kameralar, video sayisallastiricilari ve ses tanima cihazlari yer alir. DDE'Ierin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda barkod okuyuculari, manyetik serit kodlari, akilli kartlar, manyetik mürekkep karakteri tanima, optik karakter tanimasi, optik isaret tanimasi ve geriye dönümlü belgeler yer alir.

Bir sekanslama aparatindan ya da makinesinden alinan çikti, bir girdi cihazi vasitasiyla girilebilen veri olarak islev görebilir. Haritalanmis sekans Okumalari, bir girdi cihazi vasitasiyla girilebilen veri olarak islev görebilir. Nükleik asit fragmani büyüklügü (örnegin uzunluk), bir girdi cihazi vasitasiyla girilebilen veri olarak islev görebilir. Bir nükleik asit yakalama isleminden alinan çiktilar (örnegin genomik bölge kökenli veriler) bir girdi cihazi vasitasiyla girilebilen veriler olarak islev görebilir. Nükleik asit fragmani boyutunun (örnegin uzunluk) ve bir nükleik asit yakalama isleminden alinan çiktilarin (örnegin genomik bölge kökenli veriler) bir kombinasyonu bir girdi cihazi vasitasiyla girilebilen veriler olarak islev görebilir. Simülasyon verileri bir In siliko islemi ile olusturulabilir ve simüle edilmis veri, bir girdi cihazi vasitasiyla girilebilen veri olarak islev görür. atif eder. ln siliko islemleri, burada tarif edilen islemlere göre sekans okumalarinin haritalanmasini ve haritalanan sekans okumalarinin islenmesini bunlarla sinirli olmaksizin içerir.

Bir sistem burada tarif edilen bir islemin gerçeklestirilmesi için yararli olan yazilimi Içerebilir ve yazilim bu islemleri gerçeklestirmek için bir ya da daha fazla modülü (örnegin sekanslama modülünü, mantik isleme modülünü, veri görüntüleme organizasyonu modülünü) içerebilir. “Yazilim" terimi, bir bilgisayar tarafindan çalistirildigi zaman bilgisayar islemlerini gerçeklestiren bilgisayarda okunabilen program talimatlarina atif eder. Bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan çalistirilabilir talimatlar, uygulandigi zaman, bir ya da daha fazla mikro islemcinin burada tarif edilen bir yöntemi uygulamasini saglayabilen bir uygulanabilir kod olarak tedarik edilir. Burada tarif edilen bir modül, yazilim olarak mevcut olabilir ve yazilim içine gömülmüs talimatlar (örnegin islemler, rutinler, alt rutinler) bir mikro islemci tarafindan uygulanabilir ya da gerçeklestirilebilir. Örnegin bir modül (örnegin bir yazilim modülü) belirli bir islemi ya da görevi gerçeklestiren bir programin parçasi olabilir. “Modül” terimi daha büyük bir makinede ya da yazilim sisteminde kullanilabilen bagimsiz bir fonksiyonel birime atif eder. Bir modül, modülün bir fonksiyonunu gerçeklestirmek için birtalimat setini içerebilir. Bir modül verileri ve/veya bilgileri dönüstürebilir. Veriler ve/veya bilgiler uygun bir formda olabilir. Örnegin veriler ve/veya bilgiler dijital ya da analog olabilir. Veriler ve/veya bilgiler bazen paketler, baytlar, karakterler ya da bitler halinde olabilir. Veriler ve/veya bilgiler bir araya getirilmis, monte edilmis ya da kullanilabilir veriler veya bilgiler olabilir.

Veriler ve/veya bilgilerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda ortamlar, resimler, video, ses (örnegin isitilebilir ya da isitilemez frekanslar), rakamlar, sabitler, bir deger, nesneler, zaman, fonksiyonlar, talimatlar, haritalar, referanslar, sekanslar, okumalar, haritalanmis okumalar, seviyeler, araliklar, esikler, sinyaller, ekranlar, temsiller ya da bunlarin dönüsümleri yer alir. Bir modül verileri ve/veya bilgileri kabul edebilir ya da alabilir, verileri ve/veya bilgileri ikinci bir forma dönüstürebilir ve ikinci formu bir makineye, periferale, bilesene ya da baska bir modüle saglayabilir ya da transfer edebilir. Bir modül asagidaki bir ya da daha fazla sinirlamasiz fonksiyonu gerçeklestirilebilir: sekans okumalarinin haritalanmasi, sayimlarin saglanmasi, bölümlerin monte edilmesi, bir seviyenin saglanmasi ya da tespit edilmesi, bir sayim profilinin saglanmasi, normallestirme (örnegin okumalarin normallestirilmesi, sayimlarin normallestirilmesi ve benzerleri), normallestirilmis bir sayim profilinin ya da normallestirilmis sayim seviyelerinin saglanmasi, iki ya da daha fazla seviyenin kiyaslanmasi, belirsizlik degerlerinin saglanmasi, beklenen seviyelerin ve beklenen araliklarin (örnegin beklenen seviye araliklarinin, esik araliklarinin ve esik degerlerinin) saglanmasi ya da tespit edilmesi, seviyelere ayarlamalarin saglanmasi (örnegin, bir birinci seviyenin ayarlanmasi, bir ikinci seviyenin ayarlanmasi, bir kromozomun ya da bir segmentinin bir profilinin ayarlanmasi ve/veya dolgu yapilmasi), tanimlama saglanmasi (örnegin bir kopya sayisi varyasyonunun, genetik varyasyonun ya da anöploidinin tanimlanmasi), kategorizasyon, plotlama ve/veya örnegin bir çiktinin tespit edilmesi. Bir mikro islemci bir modül içindeki talimatlari yerine getirebilir. Bir modül ya da modül grubu içindeki talimatlari yerine getirmek için bir ya da daha fazla mikro islemci gerekli olabilir. Bir modül baska bir modüle, makineye ya da kaynaga veri ve/veya bilgi saglayabilir ve baska bir modül, makine ya da kaynaktan veri ve/veya bilgi alabilir.

Bir bilgisayar programi ürünü bazen bir fiziki bilgisayarda okunabilir ortam üzerine kaydedilebilir ve bazen fiziki olarak bir geçici olmayan bilgisayarda okunabilir ortam üzerine yerlestirilebilir. Bir modül bazen bir bilgisayarda okunabilir ortam (örnegin, disk, sürücü) ya da bellek (örnegin rastgele erisimli bellek) üzerine kaydedilebilir. Bir modülden gelen talimatlari uygulayabilen bir modül ya da mikro islemci bir makine ya da farkli bir makine içine yerlestirilebilir.

Bir modül için bir talimati uygulayabilen bir modül ve/veya mikro islemci, bir kullanici ile ayni lokasyonda (örnegin lokal agda) ya da bir kullanicidan farkli bir lokasyonda (örnegin bir uzak agda, bulut sisteminde) yer alabilir. Bir yöntemin iki ya da daha fazla modül ile baglantili olarak yürütüldügü durumlarda, modüller ayni makine içine yerlestirilebilir, bir ya da daha fazla modül ayni fiziki farkli fiziki lokasyonlardaki farkli makinler içinde yer alabilir.

Bir makine, bir modül içindeki talimatlari gerçeklestirmek için en az bir mikro islemciyi içerebilir. Bir referans genomun bölümlere haritalanan sekans okumalarinin sayimlarina bazen burada tarif edilen bir yöntemi gerçeklestirmek için konfigüre edilen talimatlari yerine getiren bir mikro islemci tarafindan erisilir.

Bir mikro islemci tarafindan erisilen sayimlar bir sistem bellegi içinde olabilir ve sayimlara erisilebilir ve elde edildikten sonra sistemin belleginin içine yerlestirilebilir. Bir makine bir mikro islemciyi (örnegin bir ya da daha fazla mikroislemciyi) içerebilir, burada mikro islemci bir modülden alinan bir ya da daha fazla talimati (örnegin islemleri, rutinleri ve/veya alt rutinleri) gerçeklestirebilir ve/veya uygulayabilir. Bir makine, koordine edilmis ve paralel çalisan mikro islemciler gibi çoklu mikro islemcileri içerebilir. Bir makine bir ya da daha fazla harici mikro islemci (örnegin bir dahili ya da harici ag, sunucu, depolama cihazi ve/veya depolama agi (örnegin bir bulut)) ile çalisabilir. Bir makine, bir modülü içerebilir. Bir makine, bir ya da daha fazla modülü içerebilir.

Bir modülü içeren bir makine siklikla diger modüllerden bir ya da daha fazla veriyi ve/veya bilgiyi alabilir ve bu modüllere bu veriyi ve/veya bilgiyi aktarabilir.

Bir makine periferalleri ve/veya bilesenleri içerebilir. Bir makine, diger modüllerden, periferallerden ve/veya bilesenlerden bir ya da daha fazla veriyi ve/veya bilgiyi alabilen ve bu modüllere, periferallere ve/veya bilesenlere bu veriyi ve/veya bilgiyi aktarabilen bir ya da daha fazla periferali ya da bileseni içerebilir. Bir makine veriyi ve/veya bilgiyi saglayan bir periferal ve/veya bilesen ile etkilesebilir. Periferaller ve bilesenler, bir makinenin bir fonksiyonu gerçeklestirmesine ya da bir modül ile dogrudan etkilesim kurmasina yardimci olabilir. Periferallerin ve/veya bilesenlerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda uygun bir bilgisayar periferali, I/O ya da depolama yöntemi ya da cihazi yer alir, burada cihazlar asagidaki gibidir: tarayicilar, yazicilar, ekranlar (örnegin monitörler, LED, LCT ya da CRT'Ier), kameralar, mikrofonlar, tabletler (örnegin ipadler, tabletler), dokunmatik ekranlar, akilli telefonlar, cep telefonlari, USB l/O cihazlari, USB kitle depolama cihazlari, klavyeler, bir bilgisayar faresi, dijital kalemler, modemler, sabit sürücüler, jump sürücüler, flas diskler, bir mikro islemci, bir sunucu, CD'ler, DVD'ler, grafik kartlari, özellestirilmis l/O cihazlari (örnegin sekanslayicilar, fotoseller, fotograf çogullayici tüpler, optik okuyucular, sensörler ve benzerleri), bir ya da daha fazla akis hücresi, sivi muamele bilesenleri, ag ara yüzü kontrol cihazlari, ROM, RAM, kablosuz aktarim yöntemleri ve cihazlari (Bluetooth, WiFi ve benzerleri), worldwide web (www), internet, bir bilgisayar ve/veya baska bir modül.

Yazilim siklikla bir bilgisayarda okunabilir ortamlar üzerine kaydedilmis program talimatlarini içeren bir program ürünü üzerinde tedarik edilir ve bu ortamlar arasinda disketleri, hard diskleri ve manyetik bantlari içeren manyetik ortamlar; ve CD-ROM disklerini, DVD disklerini, manyetooptik diskleri, flas sürücüleri, RAM, disketleri ve benzerlerini ve üzerine program talimatlarinin kaydedilebildigi diger bu tip ortamlari içeren optik medyalar bunlarla sinirli olmaksizin yer alir. Online uygulamada, bir kurulusa ait bir sunucu ve websitesi, uzak kullanicilara yazilim indirmelerini saglamak için konfigüre edilebilir ya da uzak kullanicilar bir kurulus tarafindan yazilima uzaktan erisimin saglanmasi için kurulan bir uzak sisteme erisebilir. Yazilim, girdi bilgilerini elde edebilir ya da alabilir. Yazilim, spesifik olarak verileri (örnegin sekans okuma verilerini ve/veya haritalanmis okuma verilerini alan bir veri alma modülünü) elde eden ya da alan bir modülü içerebilir ve spesifik olarak verileri isleyen bir modülü (örnegin, alinan verileri isleyen (örnegin filtreleyen, normallestiren, bir çikti ve/veya rapor saglayan) bir isleme modülünü) içerebilir. Girdi bilgilerinin “elde edilmesi” ve “alinmasi" terimleri verilerin (örnegin sekans okumalarinin, haritalanmis okumalarin) bir lokal ya da uzak siteden bilgisayar iletisim araçlariyla, insan veri girisleriyle ya da herhangi baska bir veri alma yöntemiyle alinmasina atif eder. Girdi bilgisi alinmis oldugu ayni lokasyonda olusturulabilir ya da farkli bir lokasyonda olusturulabilir ve alici lokasyona aktarilabilir. Girdi bilgisi islenmeden önce modifiye edilebilir (örnegin, islenmeye yatkin bir formata yerlestirilebilir (örnegintabule edilebilir)).

Ayni zamanda örnegin, içinde yapilandirilmis bir bilgisayarda okunabilir program koduna sahip olan bir bilgisayarda kullanilabilir ortami içeren bir bilgisayar programi ürünü gibi bilgisayar programi ürünü saglanmis olup, burada bilgisayarda okunabilir program kodu asagidaki adimlari içeren bir yöntemi uygulamak için adapte edilir: (a) bir test sujesinden numune nükleik asitin sekans okumalarinin elde edilmesi; (b) adim (a)'da elde edilen sekans okumalarinin bilinen bir genomaharitalanmasi, burada bilinen genom bölümlere ayrilmistir; (c) bölümlerin içinde haritalanmis sekans okumalarinin sayiminin yapilmasi; (d) adim (c)'de elde edilen bölümler için sayimlarin normallestirilmesi ile bir numune normallestirilmis sayim profilinin olusturulmasi; ve (e) adim (d)'deki numune normallestirilmis sayim profilinden bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesi.

Yazilim bir ya da daha fazla algoritmayi içerebilir. Bir algoritma verilerin islenmesi ve/veya bir sonlu talimat sekansina göre bir çiktinin ya da raporun saglanmasi için kullanilabilir. Bir algoritma siklikla bir görevin tamamlanmasi için tanimlanan talimatlarin bir listesidir. Bir baslangiç durumundan baslayarak, talimatlar, ardisik durumlarin bir tanimli serisi yoluyla ilerleyen ve nihai olarak bir final sonlanma durumunda sona eren bir hesaplamayi tarif edebilir. Bir durumdan bir sonraki duruma geçisin mutlaka belirleyici olmasina gerek yoktur (örnegin bazi algoritmalar gelisigüzelligi içerir). Örnekleme yoluyla ve sinirlayici olmaksizin bir algoritma, arastirma algoritmasi, ayiklama algoritmasi, birlestirme algoritmasi, sayisal algoritma, grafik algoritmasi, sicim algoritmasi, modelleme algoritmasi, hesaplama genometrik algoritmasi, kombinasyonlu algoritma, makine ögrenme algoritmasi, kriptografi algoritmasi, veri sikistirma algoritmasi, sözdizimsel algoritma ve benzerleri olabilir. Bir algoritma, bir algoritmayi ya da birlikte çalisan iki ya da daha fazla algoritmayi içerebilir. Bir algoritma herhangi bir uygun kompleksite sinifindan ve/veya parametrize edilmis kompleksiteden meydana gelebilir. Bir algoritma hesaplama ve/veya veri islem için kullanilabilir ve bir belirleyici ya da olasilikçi/kestirimci yaklasim için kullanilabilir. Bir algoritma, uygun bir programlama dilinin kullanilmasiyla bir hesaplama ortamina uygulanabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda C, C++, Java, Perl, Python, Fortran ve benzerleri yer alir. Bir algoritma, hata marjinlerini, istatistiki analizi, istatistiki önemi ve/veya (örnegin bir sinir agi ya da kümelenme algoritmasi kullanirken geçerli olan) diger bilgilerle ya da veri setleriyle kiyaslamayi içermek üzere konfigüre ya da modifiye edilebilir.

Yazilimda kullanilmak üzere birçok algoritma uygulanabilir. Bu algoritmalar ham verilerle islenebilir. Her bir yeni ham veri numunesi için egitilen algoritmalar bir temsili islenmis veri setini ya da çiktiyi üretebilir. Bir islenmis veri seti, islenmis olan ana veri setine kiyasla bazen azaltilmis bir kompleksiteye sahiptir. Bir islenmis sete dayanarak egitilmis algoritmanin performansi hassasiyete ve spesifiklige dayanarak degerlendirilebilir. En yüksek hassasiyete ve/veya spesifiklige sahip olan bir algoritma tanimlanabilir ve kullanilabilir.

Simüle edilmis (ya da simülasyon) verileri örnegin bir algoritmanin egitilmesi ya da bir algoritmanin test edilmesi yoluyla veri islemeye yardimci olabilir. Simüle edilmis veriler, farkli sekans okumasi gruplarinin çesitli varsayimsal örneklemelerini içerebilir. Simüle edilmis veri gerçek bir popülasyondan nelerin beklenebilecegine dayali olabilir ya da bir algoritmayi test etmek ve/veya bir dogru siniflandirmayi tayin etmek üzere çarpitilabilir. Simüle edilmis verilere burada ayni zamanda “sanal” veriler olarak atif edilir. Simülasyonlar bir bilgisayar programi ile gerçeklestirilebilir. Bir simüle edilmis veri setinin kullanilmasindaki bir olasi adim da bir tanimli sonucun kesinligini, örnegin gelisigüzel bir örneklemenin orijinal verilerle ne kadar iyi eslestigini ya da bunlari nasil en iyi sekilde temsil ettigini degerlendirmektir. Bir yaklasim da seçili numunelerden daha iyi skora sahip olan bir gelisigüzel numunenin olasiligini hesaplayan bir olasilik degerinin (p-degerinin) hesaplanmasidir. Bir ampirik model degerlendirilebilir, bu modelde en az bir numunenin (çözülmüs varyasyonlar ile birlikte ya da bunlar olmaksizin) bir referans numune ile eslestigi varsayilir. Örnegin bir Poisson dagilimi gibi baska bir dagilim olasilik dagilimini tanimlamak için kullanilabilir.

Bir sistem bir ya da daha fazla mikro islemci içerebilir. Bir mikro islemci bir iletisim veri yoluna baglanabilir. Bir bilgisayar sistemi, bir ana bellegi, siklikla da rastgele erisimli bellegi (RAM) içerebilir ve ayni zamanda bir ikincil bellegi içerebilir. Bellek, geçici olmayan bir bilgisayarda okunabilir depolama bellegini içerebilir. ikincil bellek örnegin bir hard disk sürücüsünü ve/veya bir çikarilabilir depolama sürücüsünü yani bir disket sürücüsünü, bir manyetik bant sürücüsünü, bir optik disk sürücüsünü, hafiza kartini ve benzerlerini içerebilir.

Bir çikarilabilir depolama sürücüsü siklikla bir çikarilabilir depolama biriminden okuma yapar ve/veya bu birime yazar. Çikarilabilir depolama birimlerinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda örnegin bir çikarilabilir depolama sürücüsü tarafindan okunabilen ve yazilabilen bir disket, manyetik bant, optik disk ve benzerleri yer alir. Bir çikarilabilir depolama birimi içine kaydedilmis bir bilgisayar yazilimini ve/veya verilerini içeren bir bilgisayarda kullanilabilir depolama ortamini içerebilir.

Bir mikro islemci bir sistem içine yazilimi uygulayabilir. Bir mikro islemci, bir kullanicinin gerçeklestirebilecegi burada tarif edilen bir görevi otomatik olarak gerçeklestirmek üzere programlanabilir. Uygun olarak, bir mikro islemci ya da bu sekilde bir mikro islemci tarafindan çalistirilan algoritma bir kullanicidan gelen çok az ile sifir denetimi ya da girdiyi gerektirebilir (örnegin yazilim, bir fonksiyonu otomatik olarak uygulamak için programlanabilir). Bir islemin kompleksitesi o kadar büyüktür ki, tek bir kisi ya da kisi grubu, islemi, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirlemek için yeterince kisa bir zaman zarfinda gerçeklestiremez.

Ikincil bellek, bir bilgisayar programina bilgisayar programlarinin ya da diger talimatlarin yüklenmesine izin vermek için diger benzer araçlari içerebilir. Örnegin, bir sistem bir çikarilabilir depolama birimini ve bir ara yüz cihazini içerebilir. Bu tip sistemlerin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir program kartusu ve (video oyunu cihazlarinda bulunanlar gibi) kartus ara yüzüi (bir EPROM ya da PROM gibi) bir çikarilabilir bellek çipi ve bir iliskili soket ve yazilimlarin ve verilerin çikarilabilir depolama biriminden bir bilgisayar sistemine transfer edilmesine izin veren diger çikarilabilir depolama birimleri yer alir.

Bir öge, sekans okumalarinin sayimlarini üretebilir, sekans okumalarini bölümlere haritalayabilir, haritalanan okumalari sayabilir ve sayilmis haritalanan okumalari burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine, aparat ya da bilgisayar programi ürünü içinde kullanabilir. Bölümlere haritalanan sekans okumalarinin sayimlari bazen, burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine, aparat ya da bilgisayar programi ürünü içinde kullanilmak üzere bir ögeden bir ikinci ögeye transfer edilebilir.

Bir öge, sekans okumalarini olusturabilir ve bir ikinci öge bu sekans okumalarini bir referans genom içindeki bölümlere haritalar. Ikinci öge bazen haritalanan okumalari sayar ve sayilmis haritalanmis okumalari burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine ya da bilgisayar programi ürünü içinde kullanir. Ikinci öge haritalanan okumalari bir üçüncü ögeye transfer edebilir ve üçüncü öge haritalanan okumalarin sayimini yapabilir ve haritalanan okumalari burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine ya da bilgisayar programi ürünü içinde kullanir. Ikinci öge haritalanan okumalarin sayimini yapabilir ve sayimi yapilan haritalanan okumalari bir üçüncü ögeye transfer edebilir ve üçüncü öge sayimi yapilan haritalanan okumalari burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine ya da bilgisayar programi ürünü içinde kullanabilir. Bir üçüncü ögeyi kapsayan durumlarda, üçüncü öge bazen birinci ögenin aynisidir. Yani birinci öge bazen sekans okumalarini bir ikinci ögeye transfer eder, burada ikinci öge sekans okumalarini bir referans genomdaki bölümlere haritalayabilir ve/veya haritalanan okumalarin sayimini yapabilir ve ikinci öge haritalanan ve/veya sayimi yapilan okumalari bir üçüncü ögeye transfer edebilir. Bir üçüncü öge, haritalanan ve/veya sayimi yapilan Okumalari burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine ya da bilgisayar programi ürünü içinde bazen kullanabilir, burada üçüncü öge bazen birinci ögenin aynisidir ve bazen üçüncü öge birinci Bir öge bir hamile disiden kan alabilir, opsiyonel olarak kandan (örnegin plazmadan ya da serumdan) nükleik asidi izole eder ve kani ya da nükleik asidi, nükleik asitten sekans okumalarini olusturan bir ikinci ögeye transfer edebilir.

SEKIL 24 içinde burada tarif edilen bir yöntem, sistem, makine ya da bilgisayar programi ürününün uygulanabildigi bir hesaplama ortaminin 510 bir sinirlayici olmayan örnegini gösterir. Hesaplama ortami 510, uygun bir hesaplama ortaminin tek bir örnegidir ve burada tarif edilen sistemlerin, yöntemlerin ve veri yapilarinin kullanim kapsami ya da islevselligi ile ilgili hiçbir sinirlama önermeyi amaçlamaz. Hesaplama ortaminin 510, hesaplama ortaminda 510 gösterilen bilesenlerin herhangi biri ya da kombinasyonu ile ilgili hiçbir bagliliga ya da gereklilige sahip oldugu düsünülmemelidir. SEKIL 24”te gösterilen sistemlerin, yöntemlerin ve veri yapilarinin bir alt setinden faydalanilabilir. Burada tarif edilen sistemler, yöntemler ve veri yapilari sayisiz baska genel amaçli ya da özel amaçli hesaplama sistemi ortami ya da konfigürasyonu ile çalistirilabilir.

Uygun olabilen bilinen hesaplama sistemlerinin, ortamlarinin ve/veya konfigürasyonlarinin örnekleri arasinda kisisel bilgisayarlar, sunucu bilgisayarlari, ince istemciler, kalin istemciler, elde tutulan ya da diz üstü bilgisayarlar, çok islemcili sistemler, mikro islemci bazli sistemler, set üstü kutulari, programlanabilir tüketici elektronikleri, ag PC'leri, minibilgisayarlar, ana çerçeve bilgisayarlari, yukaridaki sistemlerin ya da cihazlarin herhangi birini içeren dagitimli hesaplama ortamlari ve benzerleri bunlarla sinirli olmaksizin yer alir.

SEKIL 24'ün isletim ortami 510, sistem bellegini 522 içeren çesitli sistem bilesenlerini islem ünitesine 521 faal olarak birlestiren bir islem ünitesi 521, bir sistem bellegi 522 ve bir sistem yolu 523 dahil olmak üzere bir bilgisayar 520 formundaki genel amaçli bir hesaplama cihazini içerir. Sadece bir adet ya da birden fazla islem ünitesi 521 olabilir, öyle ki bilgisayarin 520 mikro islemcisi, tek bir merkezi islem ünitesini (CPU) ya da çok sayi islem ünitesini içerir ve bunlara ortak olarak paralel islem ortami olarak atif edilir. Bilgisayar 520 bir konvansiyonel bilgisayar, bir dagitilmis bilgisayar ya da herhangi baska bir türde bilgisayar olabilir.

Sistem yolu 523, çok çesitli veri yolu mimarilerinden herhangi birini kullanan bir bellek yolunun ya da bellek kontrolörünü, bir periferal veri yolunu ve bir lokal yolu içeren birçok veri yolu yapisindan herhangi biri olabilir. Sistem bellegine ayni zamanda basit sekilde bellek olarak atif edilebilir ve salt okunu bellegi (ROM) içerir. Baslatma esnasindakiler gibi bilgisayar 520 içindeki eleman arasinda bilgi transferine yardimci olan temel rutinleri içeren bir temel girdi/çikti sistemi (BIOS) 526, ROM 524 içinde depolanir. Bilgisayar 520 ayrica bir hard diskten, gösterilmemistir, okuma ve diske yazma islemleri için bir hard disk sürücüsü ara yüzünü 527, bir çikarilabilir manyetik diskten 529 okuma ve diske yazma islemleri için bir manyetik disk sürücüsünü 528 ve bir CD ROM ya da diger optik medyalar gibi bir çikarilabilir optik diskten 531 okuma ve diske yazma islemleri için bir optik disk sürücüsünü 530 içerebilir.

Hard disk sürücüsü 527, manyetik disk sürücüsü 528 ve optik disk sürücüsü 530, sirasiyla bir hard disk sürücüsü ara yüzü 532, bir manyetik disk sürücüsü ara yüzü 533 ve bir optik disk sürücüsü ara yüzü 534 tarafindan sistem veri yoluna 523 birlestirilir. Sürücüler ve bunlarin iliskili bilgisayarda okunabilir ortamlari, bilgisayar 520 için bilgisayarda okunabilir talimatlarin, veri yapilarinin, program modüllerinin ve diger verilerin kalici bir sekilde depolanmasini saglar.

Manyetik kasetler, flas bellek kartlari, dijital video diskleri, Bernoulli kartuslari, rastgele erisim bellekleri (RAMiler), salt okunu bellekler (ROM'Iar) ve benzerleri gibi bir bilgisayar tarafindan erisilebilen verileri saklayabilen herhangi bir türden bilgisayarda okunabilir ortam, isletim ortaminda kullanilabilir.

Bir isletim sistemi 535, biri ya da daha fazla uygulama programi 536, diger program modülleri 537 ve program verileri 538 dahil olmak üzere hard disk, manyetik disk 529, optik disk 531, ROM 524 ya da RAM üzerine herhangi bir sayida program modülü kaydedilebilir. Bir kullanici, bir klavye 540 ve isaretleme cihazi 542 gibi girdi cihazlari yoluyla kisisel bilgisayara 520 komut ve bilgileri girebilir. Diger girdi cihazlari (gösterilmemistir) arasinda bir mikrofon, joyistik, oyun pedi, uydu çanagi, tarayici ya da benzerleri yer alir. Bu ve diger girdi cihazlari siklikla sistem veri yoluna birlestirilen bir seri port ara yüzü 546 araciligiyla islem ünitesine 521 baglanir ancak bir paralel port, oyun portu ya da evrensel seri yolu (USB) gibi diger ara yüzlerle birlestirilebilir. Bir monitör 547 ya da diger görüntüleme cihazi türleri de bir video adaptörü 548 gibi bir ara yüz vasitasiyla sistem veri yoluna 523 birlestirilir. Monitöre ek olarak, bilgisayarlar tipik olarak hoparlörler ve yazicilar gibi diger periferal çikti cihazlarini (gösterilmemistir) içerir.

Bilgisayar 520, uzak bilgisayar 549 gibi bir ya da daha fazla uzak bilgisayara yapilan mantiksal baglantilari kullanarak agli bir ortamda çalisabilir. Bu mantiksal baglantilar, bilgisayara ya da bir parçasina 520 baglanan bir iletisim cihazi tarafindan ya da baska sekillerde basarilabilir. Uzak bilgisayar 549 baska bir bilgisayar, bir sunucu, bir yönlendirici, bir ag PC'si, bir istemci, bir es cihaz ya da baska ortak ag nodu olabilir ve tipik olarak bilgisayar 520 ile ilgili yukarida tarif edilen birçok ya a bütün elemanlari içerir ancak SEKIL 24'te sadece bir adet bellek depolama cihazi 550 gösterilmistir. SEKIL 24'te gösterilen mantiksal baglantilar, bir lokal alan agini (LAN) 552 içerir. Bu tip ag ortamlari ofis aglarinda, isletme çapindaki bilgisayar aglarinda, intranetlerde ve internette ortaktir ve bunlarin tümü ag türleridir.

Bir LAN agi ortaminda kullanildigi zaman, bilgisayar 520 bir iletisim cihazi türü olan bir ag ara yüzü ya da adaptör 553 yoluyla lokal aga 551 birlestirilir. Bir WAN agi ortaminda kullanildigi zaman, bilgisayar 520 siklikla bir modemi 554, bir iletisi cihazi türünü ya da genis alan agi 552 üzerinde iletisim tesis etmek için baska bir iletisim cihazi türünü içerir. Dahili ya da harici olabilen modem 554, seri portu ara yüzü 546 vasitasiyla sistem yoluna 523 birlestirilir. Bir ag ortaminda, kisisel bilgisayar 520 ya da bunun bölümlerine nispi olarak betimlenen program modülleri uzak bellek saklama cihazinda depolanabilir.

Gösterilen ag baglantilarinin sinirlayici olmayan örnekler oldugu ve bilgisayarlar arasinda bir iletisim linki tesis etmek için diger iletisim cihazlarinin kullanilabilecegi takdir edilir.

Modüller Burada tarif edilen bir yöntemde bir ya da daha fazla modül kullanilabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda mantik islemi modülü, veri görüntüleme organizasyonu modülü, sekanslama modülü, haritalama modülü, sayim modülü, filtreleme modülü, agirliklandirma modülü, normallestirme modülü, GC yanliligi modülü, seviye modülü, kiyaslama modülü, aralik ayarlama modülü, kategorizasyon modülü, ayarlama modülü, plotlama modülü, temsil modülü, iliski modülü, çikti modülü ve/veya veri görüntüleme organizasyonu modülü, benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari yer alir.

Modüller bazen bir mikro islemci tarafindan kontrol edilir. Bir modül ya da bir ya da daha fazla modül içeren bir makine, baska bir modül, makine, bilesen, bir makine periferali ya da operatörü üzerinde veriyi ve/veya bilgiyi bir araya getirebilir, birlestirebilir, alabilir, edinebilir, erisebilir, geri kazanabilir, saglayabilir ve/veya transfer edebilir. Veri ve/veya bilgi (örnegin sekanslama Okumalari) asagidakilerden birini ya da daha fazlasini içeren bir makine tarafindan saglanabilir: bir ya da daha fazla akis hücresi, bir kamera, bir detektör (örnegin bir fotograf detektörü, bir fotosel, bir elektrikli detektör (örnegin bir büyüklük modülasyonlu detektör, bir frekans ve faz modülasyonu detektörü, bir faz kilitli döngü detektörü), bir sayaç, bir sensör (örnegin bir basinç, sicaklik, hacim, akis, agirlik sensörü), bir sivi muamele cihazi, bir yazici, bir ekran (örnegin, bir LED, LCT ya da CRT), benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari. Örnegin bazen bir makine operatörü bir sabiti, bir esik degerini, bir formülü ya da önceden belirlenmis bir degeri bir modüle saglar. Bir modül siklikla, baska bir modüIe/modülden ya da makineye/makineden veriyi ve/veya bilgiyi transfer etmek için konfigüre edilir. Bir modül baska bir modülden veriyi ve/veya bilgiyi alabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda mantik islemi modülü, sekanslama modülü, haritalama modülü, sayim modülü, filtreleme modülü, agirliklandirma modülü, normallestirme modülü, GC yanliligi modülü, seviye modülü, kiyaslama modülü, aralik ayarlama modülü, kategorizasyon modülü, plotlama modülü, temsil modülü, iliski modülü, çikti modülü ve/veya veri görüntüleme organizasyonu modülü, benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari yer alir. Bir modül verileri ve/veya bilgileri manipüle edebilir ve/veya dönüstürebilir. Bir modülden türetilen ya da bir modül tarafindan dönüstürülen veriler ve/veya bilgiler baska bir uygun makineye ve/veya modüle transfer edilebilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda mantik islemi modülü, veri görüntüleme organizasyonu modülü, sekanslama modülü, haritalama modülü, sayim modülü, filtreleme modülü, agirliklandirma modülü, normallestirme modülü, GC yanliligi modülü, seviye modülü, kiyaslama modülü, aralik ayarlama modülü, kategorizasyon modülü, ayarlama modülü, plotlama modülü, temsil modülü, iliski modülü, çikti modülü ve/veya veri görüntüleme organizasyonu modülü, benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari yer alir. Bir modül içeren bir makine, en az bir mikro islemciyi içerebilir. Veriler ve/veya bilgiler, bir modül içeren bir makine tarafindan alinabilir ve/veya saglanabilir. Bir modülü içeren bir makine bir mikro islemciyi (örnegin bir ya da daha fazla mikroislemciyi) içerebilir, burada mikro islemci bir modüle ait bir ya da daha fazla talimati (örnegin islemleri, rutinleri ve/veya alt rutinleri) gerçeklestirebilir ve/veya uygulayabilir. Bir modül bir ya da daha fazla harici mikro islemci (örnegin bir dahili ya da harici ag, sunucu, depolama cihazi ve/veya depolama agi (örnegin bir bulut)) ile çalisabilir.

Mantik Isleme Modülü Bir mantik isleme modülü veriyi ve/veya bilgiyi ya da verilerin ve/veya bilgilerin bir ya da daha fazla baska modüle, periferal ya da cihaza transferini ya da bunlardan disariya transferini düzenleyebilir, kontrol edebilir, sinirlandirabilir, organize edebilir, düzenleyebilir, dagitabilir, bölümlere ayirabilir, dönüstürebilir ve/veya düzenleyebilir.

Veri Görüntüleme Organizasyonu Modülü Bir veri görüntüleme organizasyonu modülü, uygun bir görsel ortama veriyi ve/veya bilgiyi isleyebilir ve/veya dönüstürebilir, bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda görüntüler, video ve/veya metin (örnegin, sayilar, harfler ve semboller) yer alir. Bir veri görüntüleme organizasyonu modülü, uygun bir ekran (örnegin monitör, LED, LCD, CRT, benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari), bir yazici, uygun bir periferal ya da cihaz üzerinde sunum için verileri ve/veya bilgileri isleyebilir, dönüstürebilir ve/veya transfer edebilir. Bir veri görüntüleme organizasyonu modülü, bir fetal ya da anne genomunun, kromozomunun ya da bunun parçasinin bir görsel temsilinin içine veriyi ve/veya bilgiyi isleyebilir, dönüstürebilir.

Sekanslama Modülü Bir sekans modülü, sekans okumalarini edinebilir, olusturabilir, toplayabilir, birlestirebilir, manipüle edebilir, dönüstürebilir, isleyebilir, dönüstürebilir ve/veya transfer edebilir. Burada kullanildigi gibi bir “sekans alma modülü", bir teknikte bilinen bir sekanslama teknolojisini kullanan bir nükleik asit sekansini belirleyen herhangi bir makine olabilir. Bir sekanslama modülü, sekans okumalarini hizalayabilir, birlestirebilir, fragmanlara ayirabilir, tamamlayabilir, ters tamamlama yapabilir, hata kontrolü yapabilir ya da hatalarini düzeltebilir.

Haritalama Modülü Sekans Okumalari bir haritalama modülü tarafindan ya da bir haritalama modülünü içeren bir makine tarafindanharitalanabilir, burada haritalama modülü genel olarak Okumalari bir referans genoma ya da bunun bir segmentineharitalar. Bir haritalama modülü teknikte bilinen uygun bir yöntemle sekanslama okumalariniharitalayabilir. Bir haritalama modülü ya da bir haritalama modülünü içeren bir makine, haritalanan sekans okumalarini saglamak için gerekli görülebilir.

Sayim Modülü Sayimlar, bir sayim modülü ya da bir sayim modülünü içeren bir makine tarafindan saglanabilir. Bir sayim modülü, bir referans genomuna haritalanan sekans okumalarinin sayimini yapabilir. Bir sayim modülü, teknikte bilinen bir yönteme göre sayimlari olusturabilir, toplayabilir ve/veya saglayabilir. Bir sayim modülü ya da bir sayim modülünü içeren bir makine, sayimlari saglamak için gerekli görülebilir.

Filtreleme Modülü Filtreleme bölümleri (örnegin bir referans genomun bölümleri) bir filtreleme modülü (örnegin bir filtreleme modülünü içeren bir makine) tarafindan saglanabilir. Bir filtreleme modülü, filtrelenmis bölüm verilerini (örnegin filtrelenmis bölümleri) saglamak ve/veya bölümleri islemden çikarmak için gerekli olabilir. Bir filtreleme modülü bir bölüme haritalanan sayimlari islemden çikarabilir. Bir filtreleme modülü bir seviyenin ya da bir profilin bir tespitinden bir bölüme haritalanan sayimlari islemden çikarabilir. Bir filtreleme modülü, teknikte bilinen ya da burada tarif edilen bir ya da daha fazla filtreleme yöntemi ile verileri (örnegin sayimlari, bölümlere haritalanan sayimlari, bölümleri, bölüm seviyelerini, normallestirilmis sayimlari, ham sayimlari ve benzerlerini) filtreleyebilir.

Agirliklandirma Modülü Agirliklandirma bölümleri (örnegin bir referans genomun bölümleri) bir agirliklandirma modülü (örnegin bir agirliklandirma modülünü içeren bir makine) tarafindan saglanabilir. Bir agirliklandirma modülü, genomik kesitlerini agirliklandirmak ve/veya agirliklandirilmis bölüm degerlerini saglamak için gerekli olabilir. Bir agirliklandirma modülü, bölümleri teknikte bilinen ya da burada tarif edilen bir ya da daha fazla agirliklandirma yöntemi ile agirliklandirabilir.

Normallestirme Modülü Normallestirilmis verileri (örnegin normallestirilmis sayimlar) bir normallestirme modülü (örnegin bir normallestirme modülünü içeren bir makine) tarafindan saglanabilir. Bir normallestirme modülü, sekanslama okumalarindan elde edilen normallestirilmis verileri (örnegin normallestirilmis sayimlari) saglamak için gerekli olabilir. Bir normallestirme modülü, verileri (örnegin sayimlari, filtrelenmis sayimlari, ham sayimlari), burada tarif edilen ya da teknikte bilinen bir ya da daha fazla normallestirme yöntemi (örnegin PERUN, hibrit normallestirme, benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari) ile normallestirebilir.

GC Yanliligi Modülü GC yanliliginin tespit edilmesi (örnegin bir referans genomun bölümlerinin (örnegin bölümlerin, bir referans genom bölümlerinin) her biri için GC yanliliginin tespit edilmesi) bir GC yanliligi modülü (örnegin bir GC yanliligi modülünü içeren bir makine) ile saglanabilir. Bir GC yanliligi modülü, GC yanliliginin bir tespitini saglamak için gerekli olabilir. Bir GC yanliligi modülü, bir referans genomun her bir bölümüne ve her bir bölümün GC içerigine haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasinda uydurulmus bir iliskiden (örnegin uydurulmus bir dogrusal iliski) GC yanliliginin bir tespitini saglayabilir.

Bir GC yanliligi modülü bazen bir normallestirme modülünün (örnegin PERUN normallestirme modülünün) parçasidir.

Seviye Modülü Bir referans genomun bölümleri için seviyelerin (örnegin seviyeler) tespit edilmesi ve/veya bir referans genomun bölümleri için genomik kesit seviyelerinin hesaplanmasi (örnegin bir seviye modülünü içeren bir makine) tarafindan saglanabilir. Bir seviye modülü, (örnegin A, B, L, M, N, O ve/veya Q Denklemine göre) bir seviyeyi ya da bir hesaplanmis genomik kesit seviyesini saglamak için gerekli olabilir. Bir seviye modülü, bir GC yanliligi ve bir referans genomun her bir bölümüne haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasinda uydurulmus bir iliskiden (örnegin uydurulmus bir dogrusal iliski) bir seviyenin tespitini saglayabilir. Bir seviye modülü, bir genomik kesit seviyesini PERUN”un bir parçasi olarak hesaplayabilir. Bir seviye modülü, Li = (mi - &8) l'1 denklemine göre bir genomik kesit seviyesini (yani, Li) saglayabilir, burada Gi, GC yanliligidir, mi bir referans genomun her bir bölümüne haritalanan ölçülmüs sayimlardir, i bir numunedir ve I kesmedir ve 8, bir GC yanliligi ve bir referans genomun her bir bölümüne haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki uydurulmus bir iliskinin (örnegin, uydurulmus bir dogrusal iliski) egimidir.

Kiyaslama Modülü Bir birinci seviye, bir kiyaslama modülü ya da bir kiyaslama modülünü içeren bir makine tarafindan bir ikinci seviyeden önemli oranda farkli olarak tanimlanabilir.

Bir kiyaslama modülü ya da bir kiyaslama modülünü içeren bir makine, iki seviye arasinda bir kiyaslama saglamak için gerekli görülebilir.

Aralik Düzenleme Modülü Çesitli kopya sayisi varyasyonlari (örnegin, çogaltmalar, yerlestirmeler ve/veya delesyonlar) için beklenen araliklar (örnegin beklenen seviye araliklari) ya da bir kopya sayisi varyasyonunun yoklugu için araliklar, bir aralik düzenleme modülü tarafindan ya da bir aralik düzenleme modülünü içeren bir makine tarafindan saglanabilir. Beklenen seviyeler bir aralik ayarlama modülü tarafindan ya da bir aralik düzenleme modülünü içeren bir makine tarafindan saglanabilir. Bir aralik düzenleme modülü ya da bir aralik düzenleme modülünü içeren bir makine, beklenen seviyeleri ve/veya araliklari saglamak için gerekebilir.

Kategorizasyon Modülü Bir kopya sayisi varyasyonu (örnegin bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu, bir fetal kopya sayisi varyasyonu, bir çogaltma, yerlestirme, delesyon) bir kategorizasyon modülü ya da bir kategorizasyon modülünü içeren bir makine tarafindan kategorize edilebilir. Bir kopya sayisi varyasyonu, (örnegin, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonu) bir kategorizasyon modülü tarafindan kategorize edilebilir. Baska bir seviyeden (örnegin bir ikinci seviyeden) önemli oranda farkli oldugu tespit edilen bir seviye (örnegin bir birinci seviye) bir kategorizasyon modülü tarafindan bir kopya sayisi varyasyonunun temsili olarak tanimlanabilir. Kopya sayisi varyasyonunun mevcut olmamasi, bir kategorizasyon modülü ile tespit edilebilir. Bir kopya sayisi varyasyonunun tespiti, bir kategorizasyon modülü içeren bir makine ile gerçeklestirilebilir. Bir kategorizasyon modülü, bir anne ve/veya fetal kopya sayisi varyasyonunun, bir fetal kopya sayisi varyasyonunun, bir çogaltmanin, delesyonun ya da yerlestirmenin ya da bunun eksikliginin ya da yukaridakilerin kombinasyonunun kategorize edilmesi için özel olarak hazirlanabilir. Örnegin bir anne delesyonunu tanimlayan bir kategorizasyon modülü, bir fetal çogaltmayi tanimlayan bir kategorizasyon modülünden farkli ve/veya ayri olabilir. Bir kategorizasyon modülü ya da bir kategorizasyon modülünü içeren bir makine, bir kopya sayisi varyasyonunu ya da bir kopya sayisi varyasyonunu belirleyen bir çiktiyi tanimlamak için gerekli olabilir.

Ayarlama Modülü Bir seviyenin ayarlamalari (örnegin genomik kesit seviyelerinin, bir profil seviyesinin, bir kopya sayisi varyasyonu seviyesinin, bir ya da daha fazla bölüm seviyesinin, benzerlerinin ya da bunlarin kombinasyonlarinin ayarlamalari) bir ayarlama modülü tarafindan ya da bir ayarlama modülü içeren bir makine tarafindan yapilabilir. Bir ayarlama modülü ya da bir ayarlama modülünü içeren bir makine, sayimlari saglamak için gerekli görülebilir. Burada tarif edilen yöntemlerle ayarlanan bir seviye, daha fazla test ile (örnegin anne ve/veya fetal nükleik asitin hedeflenen sekanslamasi ile) bagimsiz olarak dogrulanabilir ve/veya ayarlanabilir.

Plot/ama Modülü Bir plotlama modülü, uygun bir görsel ortama veriyi ve/veya bilgiyi isleyebilir ve/veya dönüstürebilir, bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda bir sema, plot, grafik, benzerleri ya da bunlarim kombinasyonlari yer alir. Bir plotlama modülü, uygun bir ekran (örnegin monitör, LED, LCD, CRT, benzerleri ya da bunlarin kombinasyonlari), bir yazici, uygun bir periferal ya da Cihaz üzerinde sunum için verileri ve/veya bilgileri isleyebilir, dönüstürebilir ve/veya transfer edebilir. Bir plotlama modülü bir sayimin, bir seviyenin ve/veya bir profilin bir görsel görüntüsünü saglayabilir. Bir veri görüntüleme organizasyonu modülü, bir fetal ya da anne genomunun, kromozomunun ya da bunun parçasinin bir görsel temsilinin içine veriyi ve/veya bilgiyi isleyebilir, dönüstürebilir.

Bir plotlama modülü ya da bi plotlama modülünü içeren bir makine, bir sayimin, bir seviyenin ya da bir profilin plotlanmasi için gerekli olabilir.

Iliski Modülü Bir iliski modülü verileri ve/veya bilgileri bir iliski halinde islenebilir ve/veya dönüstürülebilir. Bir iliski, bir iliski modülü tarafindan olusturulabilir ve/veya transfer edilebilir. çikti Modülü Bir genetik varyasyonun (bir anöploidinin, bir fetal anöploidinin, bir kopya sayisi varyasyonunun) varligi ya da yoklugu, bir çikti modülü tarafindan ya da bir çikti modülünü içeren bir makine tarafindan tanimlanabilir. Bir genetik varyasyon, bir çikti modülü ile tanimlanabilir. Siklikla bir anöploidinin varliginin ya da yoklugunun bir tespiti, bir çikti modülü ile tanimlanir. Bir genetik varyasyonu (bir anöploidiyi, bir kopya sayisi varyasyonunu) belirleyici birçikti, bir çikti modülü tarafindan ya da bir çikti modülünü içeren bir makine tarafindan tanimlanabilir.

Bir çikti modülü bir spesifik genetik varyasyonun (örnegin bir trisominin, bir trisomi 21'in, bir trisomi 18'in) tespit edilmesi için özellestirilebilir. Örnegin bir trisomi 21'i tanimlayan bir çikti modülü, bir trisomi 18,i tanimlayan bir çikti modülünden farkli ve/veya ayri olabilir. Bir çikti modülü ya da bir çikti modülünü içeren bir makine, bir genetik varyasyonu ya da bir genetik varyasyonunu (örnegin bir anöploidiyi, bir kopya sayisi varyasyonunu) belirleyen bir çiktiyi tanimlamak için gerekli olabilir. Burada tarif edilen yöntemlerle tanimlanan bir genetik varyasyon ya da bu genetik varyasyonu belirleyen birçikti, daha fazla test ile (örnegin anne ve/veya fetal nükleik asitin hedeflenen sekanslamasi ile) bagimsiz olarak dogrulanabilir.

Dönüsümler Yukarida not edildigi gibi veriler bazen bir formdan baska bir forma dönüstürülür. “Dönüstürülmüs”, “dönüstürme” terimleri ve bunlarin dilbilgisi türevleri ya da esdegerlikleri, burada kullanildigi gibi, verilerin bir fiziksel baslangiç materyalinden (örnegin, test sujesinin ve/veya referans sujesi numune nükleik asitinin) fiziksel baslangiç materyalinin (örnegin sekans okuma verilerinin) bir dijital temsiline bir dönüstürmesine atif eder ve ayrica bir ya da daha fazla sayisal degere ya da bir çiktiya (örnegin, bir test numunesi için fetal fraksiyon tespitini ya da tahminini) saglamak için kullanilabilen dijital temsilin grafik temsillerine dönüsümü içerebilir. Dijital olarak temsil edilen verilerin bir ya da daha fazla sayisal degeri ve/veya grafik temsili, bir test sujesinin fiziksel genomunun görünüsünü temsil etmesi (örnegin bir genomik yerlestirmenin, çogaltmanin ya da delesyonun varligini ya da yoklugunu hemen hemen temsil eden ya da görsel olarak temsil etmesi; tibbi durumlarla iliskili bir sekansin fiziksel miktarindaki bir varyasyonun varligini ya da yoklugunu temsil etmesi) için kullanilabilir. Bir sanal temsil bazen ayrica bir ya da daha fazla sayisal degere ya da baslangiç materyalinin dijital temsilinin grafik temsillerine dönüstürülür. Bu yöntemler fiziksel baslangiç materyalini bir sayisal degere ya da grafik temsiline ya da bir test sujesi genomunun fiziksel görünüsünün bir temsiline dönüstürebilir.

Bir veri setinin dönüstürülmesi, veri kompleksitesini ve/veya veri boyutsalligini azaltarak bir çikti saglanmasini kolaylastirir. Veri seti kompleksitesi bazen bir fiziksel baslangiç materyalinin, baslangiç materyalinin (örnegin fiziksel baslangiç materyalini temsil eden sekans okumalarinin) bir sanal temsiline dönüstürülmesi islemi esnasinda azaltilir. Veri seti kompleksitesini ve/veya boyutsalligini azaltmak için uygun bir unsur ya da degisken kullanilabilir. Veri islemi için bir hedef unsur olarak kullanilmak üzere seçilebilen unsurlarin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda GC içerigi, fetal cinsiyetkestirimi, fragman büyüklügü (örnegin CCF fragmanlarinin, okumalarinin ya da bunlarin uygun bir temsili (örnegin FRS)), fragman sekansi, kromozom anöploidisinin tanimlanmasi, belirli genlerin ya da proteinlerin tanimlanmasi, kanserin, hastaliklarin, kalitsal genlerin/özelliklerin, kromozomal anomalilerin tanimlanmasi, bir biyolojik kategori, bir kimyasal kategori, bir biyokimyasal kategori, bir gen ya da protein kategorisi, bir gen ontolojisi, bir protein ontolojisi, birlikte düzenlenmis genler, hücre sinyallesme genleri, hücre döngüsü genleri, yukaridaki genlerle ilgili proteinler, gen varyantlari, protein varyantlari, birlikte düzenlenmis genler, birlikte düzenlenmis proteinler, amino asit sekansi, nükleotit sekansi, protein yapisi verileri ve benzerleri ve yukaridakilerin kombinasyonlari yer alir. Veri seti kompleksitesinin ve/veya boyutsalliginin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda; çok sayida sekans okumasinin profil plotlarina indirgenmesi, çok sayida sekans okumasinin sayisal degerlere (örnegin normallestirilmis degerlere, Z-skorlarina, p-degerlerine) indirgenmesi; çoklu analiz yöntemlerinin olasilik plotlarina ya da tekli noktalara indirgenmesi; türetilen miktarlarin birincil bilesen analizi; ve bunlarin benzerleri ya da kombinasyonlari yer alir.

Belirli Sistemler, Makineler ve Bilgisayar Programi Ürünleri Belirli yönlerde, bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için bir bilgisayar uygulamali yöntem saglanmis olup, yöntem (a) bir referans genomun genomik kesitlerine haritalanan nükleotit sekansi okumalarinin sayimlarinin elde edilmesini, burada sekans Okumalari: (i) bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve (ii) bir seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan uzunluklara sahip olan nükleik asit fragmanlarindan elde edilen okumalardir; (b) sayimlarin normallestirilmesi, böylece genomik kesitlere haritalanan sekans okumalarinin normallestirilmis sayimlarinin olusturulmasini; ve (c) normallestirilmis sayimlara göre bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesini içerir.

Ayni zamanda belirli yönlerde, bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir sistem saglanmistir, burada bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek bir referans genomun genomik kesitlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarinin sayimlarini içerir, burada sekans Okumalari (i) bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve (ii) bir seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan uzunluklara sahip olan nükleik asit fragmanlarindan elde edilen okumalardir; ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilir olan bu talimatlar (a) sayimlari normallestirmek, böylece genomik kesitlere haritalanan sekans okumalarinin normallestirilmis sayimlarini olusturmak; ve (b) normallestirilmis sayimlara göre bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için konfigüre edilir.

Ayni zamanda belirli yönlerde bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir makine saglanmistir, burada bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek bir referans genomun genomik kesitlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarinin sayimlarini içerir, burada sekans Okumalari (i) bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve (ii) bir seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan uzunluklara sahip olan nükleik asit fragmanlarindan elde edilen okumalardir; ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilir olan bu talimatlar (a) sayimlari normallestirmek, böylece genomik kesitlere haritalanan sekans okumalarinin normallestirilmis sayimlarini olusturmak; ve (b) normallestirilmis sayimlara göre bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için konfigüre edilir.

Belirli yönlerde ayni zamanda bir bilgisayarda okunabilir ortam üzerinde somut bir sekilde yapilandirilan bir bilgisayar programi ürünü saglanmis olup, talimatlar, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulandigi zaman (a) bir referans genomun genomik kesitlerine haritalanan nükleotit sekansi okumalarinin sayimlarina erismek, ki burada sekans Okumalari: (i) bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve (ii) bir seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan uzunluklara sahip olan nükleik asit okumalarindan elde edilen okumalardir; (b) sayimlari normallestirmek ve böylece genomik kesitlere haritalanan sekans okumalarinin normallestirilmis sayimlarini olusturmak; ve (c) normallestirilmis sayimlara göre bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek üzere konfigüre edilir.

Burada ayni zamanda bir ya da daha fazla mikro islemci ve bellek içeren bir sistem saglanmistir, burada bellek bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bu bellek bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarini içerir, bu sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar; (a) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarini ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametreyi, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirmak, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerini saglamak, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (il) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (b) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunu tahmin etmek üzere konfigüre Burada ayni zamanda bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir makine saglanmistir, burada bellek bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bu bellek bir referans genomunun bölümlerineharitalanan nükleotit sekans okumalarini içerir, bu sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar (a) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarini ya da (ii) diger bölüm- spesifik parametrenin her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirmak, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bö|üm- spesifik fetal fraksiyon tahminlerini saglamak, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (b) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunu tahmin etmek üzere konfigüre edilir.

Burada ayni zamanda içine uygulanabilir bir programin kaydedildigi bilgisayarda okunabilir geçici olmayan bir depolama ortami saglanmistir, burada program mikro islemciye asagidaki islemleri gerçeklestirmesi Için talimat verir: (3) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarina erisilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametrenin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

Bir sistem, makine ve/veya bilgisayar programi ürünü, bir referans genomun ya da bunun bir bölümünün genomik kesitlerine (örnegin genomik kesitlerin alt setinin, genomik kesitlerin seçilen setinin) haritalanan okumalarin sayimini yapmak üzere konfigüre edilen bir sayim modülünü içerebilir. Bir sayim modülü siklikla. bir seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan uzunluklara sahip olan nükleik asit fragmanlarindan elde edilen okumalarin sayimini yapmak üzere konfigüre edilir. Sayimlar bazen hamdir, filtrelenmistir, normallestirilmis sayimlardir ya da yukaridakilerin kombinasyonudur. Bir sayim modülü, örnegin burada tarif edilen ya da teknikte bilinen herhangi bir uygun normallestirme islemini kullanilarak sayimlari normallestirebilir.

Bir sistem, makine ve/veya bilgisayar programi ürünü bir sayim kiyaslama modülünü içerebilir. Bir sayim kiyaslama modülü siklikla bir sayim modülü tarafindan sayimi yapilan okumalarin sayisini karsilastirmak üzere konfigüre edilir, böylece bir sayim kiyaslamasi yapar. Bir sayim kiyaslama modülü siklikla (bir sayim modülünden ya da normallestirme modülünden alinan) okumalarin sayimlarina erismek, bunlari almak, kullanmak, depolamak, arastirmak ve/veya hizalamak üzere konfigüre edilir. Bir kiyaslama modülü siklikla sayimlar arasinda uygun bir kiyaslama saglamak üzere konfigüre edilir ve bu kiyaslamanin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda basit bir kiyaslama (örnegin, genomik kesitlerin bir ikinci setine kiyasla genomik kesitlerin bir birinci setine haritalanan okuma sayilari arasinda eslesme olmasi ya da olmamasi), matematiksel kiyaslama (örnegin oran, yüzde), istatistiksel kiyaslama (örnegin çoklu kiyaslamalar, çoklu test, standartlastirma (örnegin z-skoru analizleri)), bunlarin benzerleri ve kombinasyonlari yer alir. Uygun bir sayim kiyaslama degeri, bir sayim kiyaslama modülü tarafindan saglanabilir ve bunun sinirlayici olmayan örnekleri arasinda sayimlar arasinda bir eslesmenin varligi ya da yoklugu, bir oran, yüzde, z-skoru, bir varyans ya da belirsizlik ölçümü (örnegin, standart sapma, ortanca mutlak sapma, güvenirlik araligi) ile birlestirilmis bir deger, bunlarin benzerleri ve kombinasyonlari yer alir. Bir sayim kiyaslama modülü bazen bir kiyaslama degerini örnegin bir genetik varyasyon modülü, görüntüleme makinesi ya da yazici makinesi gibi baska bir modüle ya da makineye aktarmak üzere konfigüre edilir.

Bir sistem, makine ve/veya bilgisayar programi ürünü bir genetik varyasyon modülünü içerebilir. Bir genetik varyasyon modülü bazen bir referans genomun genomik kesitlerine haritalanan okumalarin sayimlarina göre bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tespitini saglamak üzere konfigüre edilir. Bir genetik varyasyon modülü bazen sayimlarin bir kiyaslamasina göre bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tespitini saglamak üzere konfigüre edilir. Bir genetik varyasyon modülü siklikla bir sayim kiyaslama modülünden ve/veya bir sayim modülünden elde edilen bir ya da daha fazla kiyaslamaya erismek, bunlari almak, kullanmak, depolamak, arastirmak ve/veya hizalamak üzere konfigüre edilir. Bir genetik varyasyon modülü bir ya da daha fazla kiyaslamadan ya da sayimlardan uygun bir sekilde elde edilen bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit edebilir. Bir genetik varyasyon modülü bazen, bir referans genom içindeki farkli genomik kesit setleri arasinda önemli bir fark olup olmadigini tespit eder. Bir farkin önemi, uygun bir sekilde (örnegin yüzde farki, z-skoru analizi gibi) bir genetik varyasyon modülü tarafindan tespit edilebilir. Bir genetik varyasyon modülü bazen bir sayim tespitinin ya da bir sayim kiyaslamasinin özel bir kategoride olup olmadigini tespit eder. Örnegin bir genetik varyasyon modülü, bir öploit tespiti ile iliskili özel bir oran esigi ya da oran araligiyla ya da bir anöploidi tespiti ile iliskili özel bir oran esigi ya da oran araligiyla yapilan belirli bir kiyaslamayi kategorize edebilir.

Baska bir sinirlayici olmayan örnekte, bir genetik varyasyon modülü, özel bir sayim teSpitini bir öploit teSpiti ile iliskili özel bir sayim esigi ya da sayim araligiyla ya da bir anöploidi tespiti ile Iliskili özel bir sayim esigi ya da sayim araligiyla kategorize edebilir. Bir genetik varyasyon modülü, bir çiktiyi uygun bir formatta saglayabilir ki bu da bazen opsiyonel olarak bir varyans ya da belirsizlik ölçümü (örnegin, standart sapma, ortanca mutlak sapma, (örnegin belirli bir güvenirlik araligi içinde) dogruluk) ile iliskili bir çagridir. Bir genetik varyasyon modülü bazen örnegin bir görüntüleme makinesi ya da yazicisi gibi baska bir modüle ya da makineye bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tespitini aktarmak üzere konfigüre edilir.

Burada tarif edilen bir modülü (örnegin bir referans kiyaslama modülünü) içeren bir makine ya da sistem, bir ya da daha fazla mikro islemciyi içerebilir. Bir makine ya da sistem, koordine edilmis ve paralel çalisan mikro islemciler gibi çoklu mikro islemcileri içerebilir. Bir sistem ya da makine içindeki bir mikro islemci (örnegin bir ya da daha fazla mikroislemciyi) içerebilir, burada tarif edilen bir modülden alinan bir ya da daha fazla talimati (örnegin islemleri, rutinleri ve/veya alt rutinleri) gerçeklestirebilir ve/veya uygulayabilir. Burada tarif edilen bir modül, bazen bellek içinde yer alir ya da bir makine ya da sistem ile iliskilendirilir. Burada tarif edilen bir modül bir ya da daha fazla harici mikro islemci (örnegin bir dahili ya da harici ag, sunucu, depolama cihazi ve/veya depolama agi (örnegin bir bulut)) ile çalisabilir. Burada tarif edilen bir modül baska bir modülden, makineden ya da sistemden (örnegin bilesenden, periferalden) alinan veri ve/veya bilgiye erismek, bunlari toplamak, birlestirmek ve/veya almak üzere konfigüre edilebilir. Burada tarif edilen bir modül alinan veri ve/veya bilgiyi baska bir modüle, makineye ya da sisteme (örnegin bilesene, periferale) saglamak ve/veya transfer etmek üzere konfigüre edilebilir.

Burada tarif edilen bir modül bir makinenin ya da sistemin bir operatöründen (yani kullanicidan) alinan veri ve/veya bilgiye erismek, bunlari kabul etmek, almak ve/veya birlestirmek üzere konfigüre edilebilir. Örnegin bazen bir kullanici bir sabiti, bir esik degerini, bir formülü ve/veya önceden belirlenmis bir degeri bir modüle saglar. Burada tarif edilen bir modül bazen, eristigi, aldigi, bir araya getirdigi ve/veya birlestirdigi verileri ve/veya bilgileri dönüstürmek üzere konfigüre edilebilir.

Bir sistem, makine ve/veya bilgisayar programi ürünü sunlari içerebilir: (i) nükleik asit sekansi okumalarini ve/veya kismi nükleik asit sekansi okumalarini elde etmek ve/veya bunlara erismek üzere konfigüre edilen bir sekanslama modülü; (ii) nükleik asit sekansi okumalarini bir referans genomun bölümlerine haritalamak üzere konfigüre edilen bir haritalama modülü; (iii) bir referans genomun bölümlerine haritalanan nükleik asit sekansi okumalarinin sayimlarini saglamak için konfigüre eden bir sayim modülü; (iv) normallestirilmis sayimlari saglamak üzere konfigüre edilen bir normallestirme modülü; (v) bir ikinci yükseltmeden önemli oranda farkli olan bir birinci yükseltmenin bir tanimlamasini saglamak üzere konfigüre edilmis bir kiyaslama modülü; (vi) bir ya da daha fazla beklenen seviye araligini saglamak için konfigüre edilen bir aralik ayarlama modülü; (vii) bir kopya sayisi varyasyonunu temsil edilen bir yükseltmeyi tanimlamak üzere konfigüre edilen bir kategorizasyon modülü; (viii) bir kopya sayisi varyasyonu olarak tanimlanan bir seviyeyi ayarlamak için konfigüre edilen bir ayarlama modülü; (ix) bir seviyeyi ve/veya bir profili grafiklemek ve göstermek üzere konfigüre edilen bir plotlama modülü; (x) bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu belirlemek ya da bir çiktiyi (örnegin bir fetal anöploidinin varligini ya da yoklugunu belirleyen çiktiyi) belirlemek için konfigüre edilen bir çikti modülü; (xi) bir genetik varyasyon tespitini göstermek için konfigüre edilen bir veri görüntüleme organizasyon modülü; (xii) sekans okumalarinin haritalanmasi, haritalanan sekans okumalarinin sayiminin yapilmasi, sayimlarin normallestirilmesi ve bir çikti olusturulmasi arasindan birini ya da daha fazlasini gerçeklestirmek üzere konfigüre edilen bir mantik islem modülü; (xiii) bir sayim kiyaslama modülü; (xiv) bir fetal fraksiyon tespitini saglamak üzere konfigüre edilen fetal fraksiyon modülü; (xv) bir genetik varyasyonun varliginin ya da yoklugunun bir tespitini saglamak üzere konfigüre edilen bir genetik varyasyon modülü; ya da (xvi) yukaridakilerden iki ya da daha fazlasinin kombinasyonu.

Bir sekanslama modülü ve haritalama modülü, sekans okumalarinin sekanslama modülünden haritalama modülüne transfer etmek için konfigüre edilebilir. Haritalama modülü ve sayim modülü bazen, haritalanmis sekans okumalarini haritalama modülünden sayim modülüne transfer etmek için konfigüre edilir. Normallestirme modülü ve/veya kiyaslama modülü, normallestirilmis sayimlari kiyaslama modülüne ve/veya aralik ayarlama modülüne transfer etmek üzere konfigüre edilebilir. Bazi yapilandirmalarda kiyaslama modülü, aralik düzenleme modülü ve/veya kategorizasyon modülü bagimsiz olarak (i) bir ikinci yükselmeden önemli oranda farkli olan bir birinci yükselmenin bir tanimlanmasini ve/veya (ii) kiyaslama modülünden ve/veya aralik düzenleme modülünden beklenen bir seviye araligini kategorizasyon modülüne transfer etmek üzere konfigüre edilir. Kategorizasyon modülü ve ayarlama modülü kategorizasyon modülünden ayarlama modülüne bir kopya sayisi varyasyonu olarak kategorize edilen bir yükselmeyi transfer etmek üzere konfigüre edilebilir. Ayarlama modülü, plotlama modülü ve çikti modülü, bir ya da daha fazla ayarlanmis seviyeyi ayarlama modülünden plotlama modülüne ya da çikti modülüne transfer etmek üzere konfigüre edilebilir. Normallestirme modülü bazen haritalanmis normallestirilmis sekans okuma sayisini kiyaslama modülü, aralik düzenleme modülü, kategorizasyon modülü, ayarlama modülü, çikti modülü ya da plotlama modülü arasindan bir ya da daha fazlasina transfer etmek üzere konfigüre edilir. Örnekler Asagidaki örnekler sadece örnekleme yoluyla sinirlayici olmayacak sekilde saglanmistir. Bu yüzden asagida ortaya konan örnekler, belirli yapilandirmalari açiklar ve teknolojiyi sinirlandirmaz. Örnek 1: PERUN ve genetik varyasyon/ada iliskili durumlari saptamak için genel yöntemler Burada tarif edilen yöntemler ve altlarinda yatan teori, genetik varyasyon ile iliskili çesitli durumlari saptamak ve bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu gösteren bir çikti saglamak ya da bunu belirlemek üzere kullanilabilir.

Bir Referans Genomun Bilgilendirici Olmayan Bölümlerinin Çikan/masi Bir referans genomun bilgilendirici olmayan bölümlerini çikarmak için yapilan birçok girisim, bölüm seçiminin siniflandirmayi iyilestirmek için potansiyele sahip oldugunu göstermistir.

Denklem A: M=LI+GS (A) Denklem A'daki çesitli terimler asagidaki anlamlara sahiptir: . M: istenmeyen bir varyasyon tarafindan kirletilen birincil bilgiyi temsil eden ölçülmüs sayimlar.

. L: kromozom seviyesi - bu veri islem prosedüründen elde edilen istenen çiktidir. L, öploitten elde edilen fetal ve/veya anne aberasyonlarini gösterir. Bu, hem stokastik hatalar hem de sistematik yanliliklar tarafindan maskelenen miktardir. Kromozomal seviyeL hem numune- spesifiktir hem de bölüm-spesifiktir.

. G: Bir dogrusal model, LOESS ya da herhangi bir esdeger yaklasim kullanilarak ölçülen bir GC yanlilik katsayisi. G, M'den ve bölüm-spesifik GC içeriginin bir takim degerlerinden ekstrakte edilen, genellikle referans genomdan türetilen (ancak gerçekte gözlemlenen GC içeriklerinden de türetilebilir) ikincil bilgiyi temsil eder. G, numune spesifiktir ve genomik pozisyon boyunca degismez. Istenmeyen varyasyonun bir bölümünü . l: Dogrusal modelin kesmesi. Bu model parametresi, verilen bir deneysel düzenleme için sabitlenmistir, numune üzerinde bagimsizdir ve bölüm- spesifiktir.

. S: Dogrusal modelin egimi. Bu model parametresi, verilen bir deneysel düzenleme için sabitlenmistir, numune üzerinde bagimsizdir ve bölüm- spesifiktir.

M ve G miktarlari ölçülür. Baslangiçta bölüm-spesifik degerler I ve S bilinmez.

Bilinmeyen I ve S degerlerini degerlendirmek için, öploit numunelerdeki bir referans genomun bütün bölümleri için L = 1 oldugunu varsaymaliyiz. Varsayim her zaman dogru degildir ancak delesyonIari/çogaltmalari içeren herhangi bir numunenin normal kromozom seviyelerine sahip numuneler tarafindan bastirilacagi makul bir biçimde beklenebilir. Öploit numunelere tatbik edilen bir dogrusal model, seçilen bölüm için spesifik olan l ve S parametre degerlerini ekstrakte eder (L = 1 oldugunu varsayarak). Bir insan genomundaki bütün bölümlere ayni prosedür tatbik edilebilir ve bütün genomik lokasyonlar için bir kesme I ve egim S seti tespit edilir. Çapraz validasyon bir modeli egitmek için alt set olusturan bütün LDTVZCE öploitlerini ve kullanimlarinin %90'ini içeren bir çalisma setini rastgele seçer. Rastgele seçim 100 kez tekrarlanarak her bir bölüm için 100 egimli ve 100 kesmeli bir set saglanir. Ölçüler› Sayimlardan Kromozom Seviyesinin Ekstraksiyonu Model parametresi degerleri l ve S'nin her bölüm için mevcut oldugu varsayilarak, yeni bir test numunesi üzerinde toplanan M ölçümleri, asagidaki Denklem Biye göre kromozom seviyesini degerlendirmek için kullanilir: L : (M- GS)/I (B) Denklem A,da oldugu gibi, GC yanlilik katsayisi G, bölüme göre ölçülen ham sayimlar M ve referans genomun GC içerigi arasindaki regresyon egimi olarak degerlendirilir. Kromozom seviyesi L bu durumda baska analizler (örnegin Z- degerleri, anne delesyonlari/çogaltmalari, fetal mikrodelesyonlar/mikroçogaltmalar, fetüs cinsiyeti, cinsiyet anöploidileri ve benzerleri) için kullanilir. Denklem B kapsamindaki prosedüre Parametrelere Ayrilmis Hata Giderme ve Tarafsiz Normallestirme (PERUN) adi verilir.

Asagida, burada tarif edilen yöntemlerde kullanilabilir matematiksel ve/veya istatistiki formüllerin sinirlayici olmayan örnekleri verilmistir.

Beklenen 1 seviyesindeki sapmalarla iliskili Z-skorlarindan hesaplanan Z- skorlari ve p-degerleri, ardindan ortalama seviyedeki belirsizlik için tahmin isiginda degerlendirilebilir. P-degerleri, bir t-dagilimina dayanir ve bunun siralamasi bir pikteki bir referans genom bölümlerinin sayisi ile tespit edilir.

Istenen güvenirlilik seviyesine dayanarak, bir limit gürültüyü bastirabilir ve gerçek sinyalin anlasilir bir sekilde saptanmasina izin verir.

Denklem 1: 61-62 Denklem 1, farkli numunelerden alinan pik seviyesini dogrudan kiyaslamak için kullanilabilir, burada N ve n sirasiyla bütün kromozomda ve aberasyon içinde bir referans genomun bölümlerinin sayisina atif eder. Iki numune arasindaki benzerligi ölçerek bir p-degeri saglayacak t-testi siralamasi, iki sapmis uçtan daha kisa olanindaki bir referans genomun bölümlerinin sayisi ile tespit edilir.

Denklem 8, fetal anöploidi ile ilgili olarak bir genetik varyasyonun varligini ya da yoklugunu tespit etmek için fetal fraksiyonu, anne ploidisini ve orta deger referans sayimlarini bir siniflandirma semasina yerlestirmek için kullanilabilir.

Denklem 8: burada Yi; orta deger sayim profilindeki bölüme karsilik gelen test numunesindeki bir bölüm için ölçülen sayimlari temsil eder, F; fetal fraksiyonu temsil eder, X; fetal ploidiyi temsil eder ve M; her bir bölüme tayin edilen anne ploidisini temsil eder. Denklem (8)'de X için kullanilan olasi degerler asagidaki gibidir: Fetüs öploit ise 1; fetüs triploit ise 3/2; ve fetüsler ikizse ve biri etkilenmis biri etkilenmemisse, 5/4. 5/4 fetüsler ikizse ve biri etkilenmis biri etkilenmemisse kullanilir çünkü denklem (8),de F terimi, toplam fetal DNA'yi temsil eder bu nedenle bütün fetal DNA hesaba katilmalidir. Bazi durumlarda anne genomu içindeki büyük delesyonlar ve/veya çogaltmalar, her bir bölüme ya da bölüme anne ploidisininMi tayin edilmesiyle hesaplanabilir. Anne ploidisi siklikla 1/2tnin bir çarpani olarak tayin edilir ve bölümlü normallestirme kullanilarak tahmin edilebilir. Anne ploidisini siklikla 1/2'nin bir çarpani oldugu için, anne ploidisi halihazirda hesaplanabilir ve bu nedenle türevleri basitlestirmek için baska denklemlere dahil edilmeyecektir.

X = 1'de (örnegin öploit varsayimi) denklem (8)'i degerlendirirken, fetal fraksiyon iptal edilir ve karesi alinan kalan degerler toplami için asagidaki denklem elde edilir: Denklem 9: Denklem (9)iu ve müteakip hesaplamalari basitlestirmek için asagidaki denklemler kullanilir.

Denklem 10: 7. :::iii Denklem 11: 24: i n ' 1'i? (11) Denklem 12: X = 3/2'de (örnegin tiploit varsayimi) denklem (8)'i degerlendirirken, karesi alinan kalan degerler toplami için asagidaki denklem elde edilir: Denklem 13: wr= .-ig(yi- __fe ;FÜZ En'ZEIy+5:rf+F(5rI-%y)+îF25rf Denklemler (9) ve (13) arasindaki fark, alternatif hipoteze (örnegin trisomi tekilligi X= 3/2) karsi sifir hipotezi (örnegin, öploit, X: 1) test etmek için kullanilabilen fonksiyonel sonucu (örnegin, phi) meydana getirir.

Denklem 14: Q.“QE (Pr-Has› ar!) ..F “if (14) Denklem 18: w= zgigm -(1 - mum - Fm: Optimal ploidi degeri bazen Denklem 20 tarafindan verilir: F Eizigs Anne ploidisi terimi Mi bazi matematiksel türevlerden çikarilabilir. X için sonuçta elde edilen ek3presy0n nispeten basite karsilik gelir ve siklikla anne degerlendirilen kromozom ya da kromozomlarda hiçbir delesyona ya da çogaltmaya sahip olmadigi zaman en sik meydana gelen özel vakadir.

Denklem 21: F5 F5 F F E' :i I! n (21) Xiff ve Xify sirasiyla denklem (11) ve (12), tarafindan verilir. Bütün deneysel hatalarin ihmal edilebilecegi durumlarda, denklem (21)'in çözülmesi, öploitler Için bir 1 degeri ile sonuçlanir, burada Xiff: Xify'dir. Bütün deneysel hatalarin göz ardi edilebilecegi durumlarda, denklem (21)'in çözülmesi, triploitler için bir 3/2 degeri ile sonuçlanir ( Xiff ve Xify arasindaki triploit iliski için bakiniz denklem (15)).

Hamilelik Durumu Fetal Fetal Fetal Fetal Fetal RjFz3/2 püf: Pfzi 315:] ;Is/*:0 efzi 13f=3x2 Pf=1 gf=1 Pf`=0 Pf=1 #3/2 BI: @FI/2 13;":ErkekT13 ErkekÖploit Pf=1 P-- PJ= Pf-I/Z &El/2 ;: gif-1 [:1 Bin/2 Rfzo Jacobs Hamilelik Durumu Fetal Fetal Fetal Fetal Fetal Klinefelter Pf=1 IîjF=1 Ple If:l pF: TripleX Pf=i P..F=1 Bf=1 2;':3/2 .on Örnek 3: FRS kullanilarak bölüm seçimi HGiQ olarak belirtilen insan referans genomunun bölümleri ilk olarak yüksek degiskenlige, düsük haritalanabilirlige sahip bölümleri uzaklastiran ve tekrar eden unsurlarin büyük bir yüzdesi ile baglanan bir PERUN-bazli yöntem kullanilarak önceden filtrelenmistir. Yüksek degiskenlik, düsük haritalanabilirlik ve tekrar eden sekanslarin büyük bir fraksiyonuna sahip olan bölümler (LDTv2 için seçildigi gibi) çikarilmistir. Her bir 50 kb'lik bölüm (örnegin, bölüm) için bir fetal oran istatistigi, 150 bazdan düsük olan CCF fragmanlarindan ve 600 bazdan düsük olan CCF fragmanlarindan elde edilen çifte uçlu sekans okumalari için hesaplanmistir. Ardindan, otomatik boncuk temizlemesi ile TruSeq Biyokimya kütüphanesi preparasyonu kullanilarak islenen 264 havuzlanmamis numune arasindan FRS'nin ortalamasi alinir. FRS>orta deger (FRS) içeren bölümler seçilmistir ve kromozoma özgü bir baslangiç ve bitis pozisyonlarinda TABLO 4lte gösterilmistir. TABLO 4'teki kromozoma özgü bir baslangiç ve bitis pozisyonlari insan referans genomundaki HGiQ nükleotit baz pozisyonlarina atif eder.

FRS>orta deger (FRS) olan bütün bölümler, her bir ilgili bölümdeki benzersiz ekson baslangiç pozisyonu sayisi ile es zamanli olarak plotlanmistir. Küçük fragmanlarin bir asiri ekspresyonunu içeren gen bölgeleri için önemli bir korelasyon gösterilmistir (SEKIL 1-9). Önemli oranda daha güçlü bir korelasyon GC içerigi (50 kb bölüm içinde GC bazlarinin yüzdesi) ve FRS (Tablo 3) ile gösterilmistir.

Bölüm seçimi ayrica genomun bölümleri (yani bölümler) ile kisitlanmistir, burada kromozomal trisomi tespiti için FRS>0rta deger (FRS)'dir. Bu yaklasimin 264 numunelik bir hazirlik veri setine tatbik etmek, verilerin %50'si ekarte edilmesine ragmen tutarli siniflandirma marjinleri saglamistir. Tam aksine FRS>0rta deger (FRS) olan yerlerde bölümler kisitlanarak, siniflandirma marjini önemli oranda düsmüstür ve bu da analizler için fetal DNA'nin bir seyreltmesi anlamina gelir (SEKIL 10-11).

SEKIL 10 ve SEKIL 11'de, iki regresyon hatti olup, bunlardan biri sadece T21 olmayan numuneler içindir (kesik çizgi ve noktali hat) ve diger T21 numuneleri içindir (noktali çizgi). Yüksek FRS bölümlerine dayanarak T21 numuneleri için regresyon hatti, yüksek FRS*ye dayanarak T21-olmayan numunelerin regresyon hattinin üzerindedir (SEKIL 10). Tam aksine, bu benzer regresyon, düsük FRS bölümleri üzerinde hesaplanan Z skorlari kiyaslanirken T21- olmayan numunelerden daha düsük olmustur (SEKIL 11). Bu da yüksek FRS bölümlerinin kullanilmasinin, çikti tespitlerinin dogruluk oranini iyilestirebildigini gösterir çünkü 2 skorlari, T21 numuneleri için daha büyük olma egilimindedir.

Spearman Kismi Korelasyonu [Corr(X,Y|Z)] Kismi Korelasyon Truseq_FRS depobasinagensayimi gciçerigi Truseq_FRS 1,000 depobasinagensayimi 0,350 1,000 Truseq_FRS depobasinagensayimi gciçerigi Truseq_FRS O depobasinagensayimi 0 O Spearman Kismi Korelasyonu [Corr(X,Y|Z)] Kismi Korelasyon gciçerigi 0 2,66E-148 0 Örnek 4: Sekans bazli ayirmanin ve uzunluk bazli ana/izin bir kombinasyonunu kullanarak trisomi 21 'in saptanmasi Hamile disilerden elde edilen dolasimdaki hücresiz DNA'yi içeren plazma numuneleri, asagidaki yöntem kullanilarak trisomi 21 için test edilmistir.

Sekans bazli ayirma Bir SURESELECT özel yakalama kütüphanesi, özel olarak tasarlanmis, biyotinlenmis yakalama RNA'larinin bir setini içeren Agilent'ten elde edilmistir.

Yakalama RNAllari, kromozom 21'e (test kromozomuna) spesifik olan ve kromozom 14'e (referans kromozomuna) spesifik olan nükleotit sekanslarina göre tasarlanir ve Agilent'in EARRAY web tabanli tasarim araci ile tanimlanir. 100 bagimsiz yakalama RNA'si kromozom 14 ve kromozom 21'in her biri için tasarlanir. Kromozom 14 ya da 21 için uygun olan ve AT bakimindan zengin olan 40 ila 60 baz çifti araligindaki tek kopyali nükleotit sekanslari özel yakalama RNA tasarimi için seçilmistir.

Hamileliginin birinci üç aylik döneminde olan bir hamile disiden alinan hücresiz dolasimdaki plazma nükleik asidi olan numune nükleik asidi, iki tüpe ayrilir ve imalatçinin talimatlarina göre 65°C'de 24 saat boyunca kromozom 21 yakalama RNA*si ya da kromozom 14 yakalama RNA,si ile enkübe edilir. Hibridizasyon sonrasinda, yakalanan hedef fragmanlari ve yakalanan referans fragmanlari (topluca yakalanan fragmanlar olarak anilir), streptavidin kapli manyetik boncuklarin (DYNAL DYNAMAG-2, Invitrogen, Carlsbad, CA) kullanilmasiyla biyotinilatlanmis RNA/fragman hibirtlerini asagi çekerek seçilir ve MINELUTE PCR Saflastirma Kiti (Qiagen, Germantown, MD) ile saflastirilir. Yakalama RNA'si sindirilir ve geri kalan DNA fragmanlari, üreticinin talimatlarina uygun olarak güçlendirilir.

Uzunluk bazli analiz Yukaridan ayrilmis nükleik asit fragmanlarini içeren numuneler siki olmayan hibridizasyon kosullar altinda biyotinilatlanmisinozin içeren poli- inozinproblarinahibritlenir ve bu problar, hibritlendikleri DNA fragmanlarindan daha uzundur ve 500 baz çifti uzunlugundadir. Hibridizasyon gece boyunca 65°C'de 6xSSC ve %1 SDS içinde gerçeklestirilebilir. Hibridizasyon gece EDTA, %2 (a/h) sodyum dodesil sülfat, %O,1 (a/h) jelatin, 50 ug/ml tRNA ve yikama islemleri gerçeklestirilmistir. Hibridizasyon sonrasinda. hibritlenmemis prob bölümleri Egzonükleaz I (New EnglandBiolabs, lpswich, MA) ve Fosfodiesteraz II (WorthingtonBiochemical Corp., Lakewood, NJ) kullanilarak Sindirilir. Prob fragmani dupleksleri 95°”de iki dakika boyunca denature edilir ve problar streptavidin kapli manyetik boncuklar (DYNAL DYNAMAG-2, Invitrogen, Carlsbad, CA) kullanilarak fragmanlardan ayrilir (yani asagi çekilir) ve MlNELUTE PCR Saflastirma Kiti (Qiagen, Germantown, MD) ile saflastirilir.

Kirpilmis, izole edilmis ve saflastirilmis poIi-inozin problari, MALDl kütle spektrometrisi kullanilarak kütle için ölçülür. Prob uzunlugu ve bu yüzden karsilik gelen fragman uzunlugu, bilinen uzunluktaki biyotinilatlanmis poli-inozin standartlari için kütle piklerine kiyasla her bir prob uzunlugu türü için kütle piklerinden dis degerleme yapilir.

Trisomi 21 'in tespiti Her bir fragman uzunlugu türünün nispi miktari, her bir prob uzunlugu türü için kütle piklerinin büyüklügüne dayanarak belirlenir. 150 baz çifti ya da daha azi kadar olan fragmanlar, kromozom 14 ve kromozom 21 için nicellestirilir.

Kromozom 14 ve kromozom 21'den elde edilen esasen esit miktarlardaki fragmanlara sahip numuneler, kromozom 21 için öploit olarak belirlenir.

Kromozom 14'e karsi kromozom 21'den alinan istatistiksel olarak önemli oranda daha yüksek fragman miktarina sahip numuneler (örnegin, kromozom 14'e karsi kromozom 21'den alinan fragmanlardaki %2 yükselme) kromozom 21 için Örnek 5: Fragman uzunlugu filtrelemesi ve kromozom temsili kullanilarak trisomi saptamasi Bu örnekte, hücresiz nükleik asidi içeren anne numuneleri, belirli uzunluk parametrelerine sahip olan bir fragman alt setinden elde edilen nükleotit sekansi okumalarina dayanarak bir öploit fetüs ya da bir anöploidiye (yani, trisomi 13, trisomi 18, trisomi 21) sahip olan fetüs olarak siniflandirilmistir Numuneler Kadin ve Bebek Hastanesinden alinir (WI çalismasi; Palomaki et al. (2011) Genet. Med. 13(11):913-20). Her bir numune için nükleotit sekans okumalari (36 baz okuma) bir Illumina çifte uçlu sekanslama platformu kullanilarak elde edilmistir (Illumina, lnc., San Diego, CA). Çifte uçlu nükleotit sekans Okumalari, BOWTIE 2 beta 3 hizalayici programi kullanilarak bir referans genomuna (yapi 37 (hg19)) hizalanmistir ve fragman uzunlugu, çifte uçlu okumalarin hizalamalarina dayanilarak tespit edilmistir.

Belirli nükleotit sekans Okumalari, asagidaki nükleik asit fragmani uzunlugu parametrelerine göre filtrelenmistir: 1) 120 bazdan daha büyük ya da buna esit uzunluklara sahip fragmanlar; 2) 130 bazdan daha büyük ya da buna esit uzunluklara sahip fragmanlar; 3) 140 bazdan daha büyük ya da buna esit uzunluklara sahip fragmanlar; 4) 150 bazdan daha büyük ya da buna esit uzunluklara sahip fragmanlar; 5) 160 bazdan daha büyük ya da buna esit uzunluklara sahip fragmanlar; ya da 6) 170 bazdan daha büyük ya da buna esit uzunluklara sahip fragmanlar. Bu yüzden verilen bir uzunluk esigine (örnegin daha uzun fragmanlara karsilik gelen çifte uçlu okumalar filtrelenmistir ve verilen bir uzunluk esiginden daha kisa fragmanlara karsilik gelen çifte uçlu okumalar analiz için tutulmustur.

Kromozom 13, kromozom 18 ve kromozom 21 için kromozom temsilleri, 1) filtrelenmemis sekans Okumalari ve 2) 150 baz fragmanindan olusan bir esikteki uzun filtrelenmis sekans Okumalari kullanilarak SEKIL 23'te sunulan veri setleri için hesaplanmistir. Kromozom 13, 18 ve 21'in her biri için kromozom temsili asagidakilere uygun olarak hesaplanmistir: Kromozom 13 (Chr 13) temsili = Z Chr 13 sekans okumasi sayimlari (filtrelenmemis) / Z bütün otozomal sekans okumasi sayimlari (filtrelenmemis) Kromozom 13 (Chr 13) temsili = Z Chr 13 sekans okumasi sayimlari (filtrelenmis) / Z bütün otozomal sekans okumasi sayimlari (filtrelenmis) Kromozom 18 (Chr 18) temsili = 2 Chr 18 sekans okumasi sayimlari (filtrelenmemis) / Z bütün otozomal sekans okumasi sayimlari (filtrelenmemis) Kromozom 18 (Chr 18) temsili = Z Chr 18 sekans okumasi sayimlari (filtrelenmis) / Z bütün otozomal sekans okumasi sayimlari (filtrelenmis) Kromozom 21 (Chr 21) temsili = Z Chr 21 sekans okumasi sayimlari (filtrelenmemis) / Z bütün otozomal sekans okumasi sayimlari (filtrelenmemis) Kromozom 21 (Chr 21) temsili = Z Chr 21 sekans okumasi sayimlari (filtrelenmis) / Z bütün otozomal sekans okumasi sayimlari (filtrelenmis) SEKILLER 14, 16 ve 18 filtrelenmemis sekans okumalarini kullanarak sirasiyla ve 19 uzun filtrelenmis sekans okumalarini kullanarak sirasiyla kromozomlar 13, 18 ve 21 için kromozom temsillerini gösterir. Filtrelenmis veri setleri için, kromozom temsili kismen fetal katkili sekans verilerindeki bir artisa bagli olarak trisomi numuneleri için artmistir. Kromozom temsilindeki bu artis, kromozomal anomalileri saptama gücünü arttirabildigi için, trisomiolmayan numunelerin kromozom temsilinin varyansi okuma sayilarindaki yaklasik %63-82ilik bir azalmaya bagli olarak artmistir. Çesitli fragman uzunluklu degerlerdeki okuma sayilarinin örnek dagilimlari SEKIL 13ite gösterilmistir ve asagidaki Tablo 5'te sunulmustur.

Esik (fragman uzunluklari) Ortalama AUC (esikten daha düsük olan okumalarin %'si) 120 0,027 130 0,049 Esik (fragman uzunluklari) Ortalama AUC (esikten daha düsük olan okumalarin %'si) 140 0,092 150 0,175 160 0,294 170 0,508 Belirli bir uzunluktan daha kisa olan fragmanlardan alinan Okumalari için egri (AUC) degerleri altindaki ortalama alan, ortalama üzerinde görülen okumalarin (yani sekans kapsaminin) tüm azalisini göstermek için tespit edilmistir. Yaklasik milyon sekans okumasini (ya da insan genomunun 0,2X kapsamini) üreten verilen bir tahlil için örnegin 150 bazdan daha büyük okumalarin hariç tutulmasi yaklasik 0,035X kapsama esdegerdir.

Kromozom temsili için optimal bir fragman büyüklügü esigini tespit etmek için, fragman büyüklügü esigi, 10 bazlik artislarla 120 ila 170 baz arasinda degismistir. Kromozom temsili (yani kromozom 13, 18 ve 21 için) her bir uzunluk filtreli veri seti için (çifte uçlu okumalar) ve bir filtrelenmemis veri seti için (ayni zamanda “hepsi” olarak atif edilen tek uçlu okumalar) sekans okuma sayimi normallestirmesinden (yani LOESS ile DOLGU YAPILAN PERUN) sonra için kromozom temsili, filtrelenmemis veri seti için nispeten tutarlidir. Asagidaki tablolar, ilgili Z-skoru limit degerlerindeki kromozom 13, 18 ve 21 trisomi kromozom 21 için 3 gibi) gözlemlenen spesifikligi ve hassasiyeti gösterir. Z- skoru degerleri, akis hücresine özgü orta deger ve veri seti spesifik historik ve popülasyon MAD degerlerine dayanmistir. Ek olarak, Alici Operasyon Karakteristigi (ROC) analizleri için 10 kat çapraz validasyon (yani 100 kere tekrarlanmis, 10 kat katmanlastirilmis çapraz validasyon) yapilmistir ve (bütün hassasiyet turlarinin (1-spesifiklik) degerlerini toplayarak hesaplanan ve R paketi ROCR kullanilarak uygulanan) her bir analiz için egri altindaki ortalama alan (AUC; yani dogruluk orani ölçümü) asagidaki Tablolar 6, 7 ve 8lde gösterilmistir.

ESiklfragma" uzun'uk'ar') ROC Spesifiklik Hassasiyet ESik (fragman uzun'uk'arll ROC Spesifiklik Hassasiyet Esik (fragman uzunluklari) ROC Spesifiklik Hassasiyet KROMOZOM 21 (z=3) Esik (fragman uzunluklari) ROC Spesifiklik Hassasiyet Veriler uzun filtrelenmis numuneler için sekans kapsamindaki önemli azalmaya ragmen, trisomilerin belirli fragman uzunlugu esiklerinde (örnegin 150 baz, 160 baz) filtrelenmemis numunelere kiyasla benzer dogruluk orani, hassasiyet ve Spesifiklik ile filtrelenmis numuneler kullanilarak tanimlanabildigini gösterir.

Bu örnek, kismen, fetal fraksiyon ve fetal oran istatistigi (FRS) arasindaki bir iliskiyi gösterir. Sekil 25A ve ZSB'de gösterildigi gibi, her bir numune için orta deger FRS'sine karsi Z-skorlarinin bir plotu, fetal fraksiyonun FQA bazli tahminlerine karsi Z-skorlarinin bir plotuna fark edilebilir bir benzerlik göstermistir. Dahasi, Yüksek FRS bölümleriyle kisitli olan her bir trisomi 21 numunesi için orta deger FRSisi (SEKIL 25A, kesik çizginin üzeri) 0,188 olmustur ve bütün bölümler için her bir trisomi 21 numunesi basina orta deger FRS'si (SEKIL 25B, kesik çizginin üzeri) 0,172 olmustur. Trisomi-olmayan Chr21 numunelerine göre, Yüksek FRS bölümleri için orta deger FRS'si 0,181 olmustur (SEKIL 25A, kesik çizginin alti) ve bütün bölümler için orta deger FRS'si 0,166 olmustur (SEKIL 258, kesik çizginin alti). Bu durum, trisomi 21 numunelerinin aslinda, özellikle de daha yüksek fetal katki egilimine sahip olan bölümler bakimindan trisomi 21 olmayan numunelerden biraz daha yüksek bir bölüm temsiline sahip oldugunu göstermistir.

SEKIL 26'da gösterildigi gibi, degisen fragman uzunluklarina sahip okumalarin farkli GC içerigine sahip oldugu tespit edilmistir. Köken olarak daha fetal oldugu bilinen daha küçük fragmanlar, daha büyük fragmanlara kiyasla daha yüksek GC içerigi göstermistir. GC içerigindeki fark ayni zamanda FRS'nin GC içerigi ve gen yogunlugu ile nasil korele oldugu ile ilgilidir çünkü daha yüksek FRS'ye sahip depolar, her bir depo için GC içerigi ile pozitif korelasyona sahiptir.

Fragman uzunlugundaki bu üstü kapali GC farklari, fetal fraksiyon bilgisini saglamak için güçlendirilebilir. Örnegin, insan referans genomu boyunca GC farki, fragman uzunlugu ve/veya fragman uzunlugu dispersiyonu, fragmanlarin fetal ya da anne kökenini kestirmek için kullanilabilir. Bu veriler, okuma basina GC içeriginin fetal katkiyi tahmin etmek için kullanilabilecegini göstermistir.

PERUN, kapsamin okuma derinligindeki GC yanliliklarini çikarmak için bölgeye özgü katki düzeltmesidir. Bu normallestirme prosedürü egim, yani GC yanliliginin etkisi ve kesme yani GC yanliliginin yoklugundaki baz seviyesi kapsami olmak üzere iki bölgeye özgü parametrelerin bir egitilmis tahminini içermistir. FRS dagilim dilimlerine bölünen PERUN kesmelerinin dagilimi, FRSinin arttirilmasinin PERUN kesmelerini arttirdigini göstermistir (Sekil 27).

Genel olarak, muhtemelen genel kapsam temsiline göre fetal katkinin azaltilmasina bagli olarak en küçük FRS'ye sahip olan genomik bölgeler, en düsük kesmelere sahip olma egiliminde olmustur. Ek olarak, bölge seçimi için baslangiçtaki çabalar, maksimum çapraz validasyon hatalarini içermis olup. burada daha büyük degerler, kapsam degiskenliginde bir artisi göstermistir.

Sekil 28, dagilim dilimlerine bölünen maksimum çapraz validasyon hatalarinin bir dagilimini gösterir. Ekstrem dagilim dilimleri (yüksek ve düsük) bölge stabilitesindeki en büyük degiskenligi sergilemistir. Ekstrem FRS genomik bölgeleri, potansiyel olarak fetal katkiya daha duyarli oldugu için, maksimum çapraz validasyon hatalarindaki artmis degiskenlik aslinda fetal sinyalin degiskenliginden kaynaklanabilir. Örnek 7: Depo Bazli Fetal Fraksiyon Bu örnek, sekanslama kapsam verileri kullanilarak bir anne kan numunesindeki dolasimdaki hücresiz fetal DNA`nin miktarinin belirlenmesi için bir yöntemi gösterir. Teknoloji, burada bilinen bir yöntemi, Depo bazli Fetal Fraksiyon (BFF) olarak kapsar ve bu da bir anne kan numunesindeki fetal DNA fraksiyonunun miktarini belirlemek için sekanslama kapsam haritalarini kullanir. Yöntem, fetal fraksiyona bir modelle ilgili sekanslama kapsamini insa etmek için makinede ögrenilen yöntemlerin avantajini kullanir.

BFF yönteminin birinci adimi, genomik kapsam verilerinin elde edilmesidir.

Genomik kapsam verileri bir sekanslama isleminden ve hizalamadan elde edilmistir. Bu kapsam verileri ardindan, fetal fraksiyon için bir kestirim araci olarak islev görmüstür. Kapsam kestirim araci degiskenleri, ayrik genomik depolar, degisken büyüklükte depolar ya da bir düzlestirilmis kapsam haritasinin nokta bazli görünüslerini bunlarla sinirli olmaksizin içeren herhangi bir uygun yöntem ile olusturulabilir.

BFF yönteminin ikinci adimi, kapsam verisi kestirim araçlarindan (örnegin parametrelerden) fetal fraksiyonun tahmin edilmesi için bir modelin egitilmesidir.

Bu örnekte, belirli bir deponun bilinen orantili sekanslama seviyesinden dogrudan fetal fraksiyonu tahmin etmek için basit en küçük kareler kullanilarak egitilmistir. Bu yaklasim, fetal fraksiyon ile orantili oldugu bilinen depolari kestirmek için çok varyasyonlu bir çoklu regresyon modeline uzatilabilir (burada bunun karsiliginda fetal fraksiyon türetilebilir). Benzer sekilde, depolarin korele olmasi halinde, çoklu degiskenli tepki modelleri, korele edilmis tepkileri hesaba katmak için egitilebilir. En basit formuyla asagida bir örnek verilmistir: Çoklu regresyon modeli, asagida denklem 30 olarak seçilmistir. 31” = X0 ,B + 8 Denklem (30), burada Xdepo; depo sayimlarinin bir m x p matrisidir, yff; m sayida egitim numunesinin ve p sayida kestirimci deponun bir m X 1 vektörüdür, e; bir E(s) = 0 beklentisiyle bir gürültü vektörüdür, burada kovaryans Kov(s) = 02I'dir, burada I; birim matrisidir (yani hatalar homoskedastiktir) ve sira(Xdepo) < p'dir. Vektör Yrr, fetal fraksiyon ile orantili oldugu bilinen seviyelere sahip bir depoya karsilik gelmistir.

Genellik kaybi olmaksizin, Xdepo'nun ortalamasi ile merkezlendigini varsaydik.

Bu yüzden regresyon katsayilarinin p X 1 vektörü olan ß asagidaki gibi &için normal denklemlerin çözümünden tahmin edilebilir.

.. Denklem (31), Çok varyasyonlu çoklu tepki modelinin uzatmasi, basit sekilde önceki modeli çoklu tepki degiskenlerine sahip olacak sekilde ya da m x n boyutunda bir Y” matrisi olarak uzatmistir, burada n, fetal fraksiyonla orantili seviyelere sahip olan çok sayida farkli depodur. Model bu yüzden asagidaki gibidir; Yff : X B + E Denklem (32) burada E, çoklu modele paralel varsayimlara sahip bir gürültü matrisidir. B katsayilarinin matrisi, asagidaki denklemde 3 için çözüm ile tahmin edilebilir; A .. Denklem (33) Xzepoxdepo)B = Xgepo yff burada B; bir p x n matrisidir.

Sira; sira(XdepD) < p ise, bu durumda problem, çoklu es dogrusalligi hesaba katmak için herhangi bir uygun sayida regresyon modeline ayristirilabilir. Buna ek olarak, indirgenmis siradaki tahmin araçlari Bda bulunabilir, böylece çoklu degiskenli tepki içindeki potansiyel korelasyon hesaba katilarak sira(B) <= min(n ,p) olur. Ardindan sonuçta elde edilen tahmin araçlarinin averaji alinabilir veya uygun bir yöntemle agirliklandirmasi yapilabilir.

BFF yaklasimi, bu regresyon yöntemi ile sinirli degildir. Tahmini iyilestirmek için diger çoklu regresyon yöntemleri, çoklu degiskenli-tepki regresyonu, karar agaçlari, destek vektör makineleri ve sinir aglari bunlarla sinirli olmaksizin dahil olmak üzere, birçok uygun makinede ögrenme yöntemi kullanilabilir. Ayni zamanda tahminleri rahatlatabilen ve bütün ilgili depolarin modelin içine eklenebilmesi için yüksek boyutlu tahmini saglayabilen yöntemler de vardir. Bu tip tahmin araçlarinin sinirlayici olmayan örnekleri arasinda kestirme gücünü iyilestirdikleri gösterilmis olan Indirgenmis-Sira, LASSO, Agirliklandirilmis Sira Seçim Kriterleri (WRSC), Sira Seçim Kriterleri (RSC) ve Elastik Ag Tahmin Araçlari gibi kisitlama bazli araçlar yer alir.

Genomik kapsam yanliliklarinin ölçümü ve boru hattina dahil edilmesi yoluyla da fetal fraksiyon kestirimleri iyilestirilmistir. Bu yanliliklar GC içerigi, DNaz1- hiperhassasiyeti, haritalanabilirlik ve kromatin yapisi, bunlarla sinirli olmaksizin dahil olmak üzere çok sayida kaynaktan gelebilir. Bu tip profiller, her bir numune bazinda nicellestirilebilir ve genomik kapsam verilerini ayarlamak için kullanilabilir ya da kestirme araçlari ya da kisitlamalar olarak fetal fraksiyon modeline eklenir. Örnegin, çok regresyonlu yaklasim, fetal fraksiyonun (ChrFF) gerçek degeri olarak bütün depolar boyunca kromozom Y kapsaminin nispi seviyesi kullanilarak, 6000 erkek öploit numunesi üzerinde egitilmistir. Ortak trisomilerin saptanmasi için döngüselligi önlemek amaciyla, model sadece otozomal kapsam depolari üzerinde egitilmistir ve kromozomlar 13, 18 ya da 21'i içermemistir. Model, 19,312 bagimsiz numuneden meydana gelen test verileri üzerinde güçlü bir performans sergilemistir (SEKIL 29).

BFF'nin güçlü performansi, fetal DNA'yi çekme egiliminde olan depolar ve bölgeler tarafindan tahrik edilir. Bu bölgeler daha yüksek kapsam varyansina sahip olma egilimindedir ve model bu varyasyondan yararlanir. Münhasiran yüksek ya da düsük fetal fraksiyon temsiline sahip depolar üzerinde egitilen modelleri kiyaslamak için bir ön yükleme yaklasimi (FRS'ye dayanarak) kullanilmistir. Daha yüksek fetal içerige sahip olan depolarin fetal fraksiyon konusunda daha iyi kestirim araçlari oldugu tespit edilmistir (SEKIL 30). Bu da, daha yüksek fetal temsil ile depolar üzerinde insa edilen modellerin, daha büyük regresyon katsayilarina sahip olma egiliminde oldugu bulgusuna uymaktadir Fetal fraksiyonun trisomi kromozomal temsili kullanilarak bagimsiz olarak tahmin edilebilmesi için örnek egitim seti sadece erkek numuneleri içermesine ragmen, hem disi numunelerin hem de erkek trisomi numunelerinin üzerinde kestirimler yapilmistir. Erkek ve disi numunelerin fetal fraksiyon tahminleri, genel dagitim üzerinde hiçbir fark göstermemistir (SEKIL 32). Bu durum BFF'nin digerine kiyasla bir cinsiyet üzerinde fetal fraksiyonun tahmin edilmesi için sistematik olarak yanli olmadigini gösterir. Örnek 8: Madde örnekleri Burada ayni zamanda asagidaki maddeler tarif edilir.

A1. Hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmin edilmesi için bir yöntem olup, asagidaki adimlari içerir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesi, burada sekans Okumalari, hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametre-nin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir; (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

A2. Madde A1 'e göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, bütün otozomlarda ve X ve Y kromozomlarindaki çok sayida bölüm içindeki bölümlerle Iliskilendirilir.

A2.1. Madde A1'e göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, Y kromozomundaki bölümleri içermeyen çok sayida bölüm içindeki bölümlerle iliskilendirilir.

A3. Madde A2.1'e göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, X ve Y kromozomlarindaki çok sayida bölüm içindeki bölümlerle iliskilendirilir.

A4. Madde A2'ye göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, otozomlardaki ya da bunlarin alt setindeki bölümleri Içeren çok sayida bölüm içindeki bölümlerle iliskilendirilir.

A5. Madde A3'e ya da A4'e göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, 13, 18 ve 21 kromozomlarindaki çok sayida bölüm içindeki bölümlerle iliskilendirilir.

A6. Maddeler A1 ila A5”ten herhangi birine göre yöntem olup, burada (b)(i) ya da (b)(ii) içindeki sayimlar normallestirilmis sayimlardir.

A7. Madde A6'ya göre yöntem olup, burada normallestirilmis sayimlar, ham sayimlar bakimindan azaltilmis guanin-sitozin (GC) yanliligina sahiptir.

A8. Madde A6 ya da A7'ye göre yöntem olup, burada normallestirilmis sayimlar, depo benzeri bir normallestirmenin, GC içerigine göre normallestirmenin, dogrusal en küçük kareler regresyonunun, dogrusal olmayan en küçük kareler regresyonunun, LOESS, GC LOESS, LOWESS, PERUN, tekrar maskelemesinin (RM), GC normallestirmesinin ve tekrar maskelemesinin (GCRM), kosullu dagilim dilimi normallestirmesinin (cQn) ya da bunlarin kombinasyonunun bir ürünüdür.

A9. Maddeler A1 ila A8'den herhangi birine göre yöntem olup, burada test numunesi için fetal nükleik asidin fraksiyonunun tahmin edilmesi, bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin averajinin ya da toplaminin alinmasini içerir.

A10. Maddeler A1 ila A9'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada bölüm- spesifik parametre, bir bölüm-spesifik parametredir ya da iki ya da daha fazla bölüm-spesifik parametreden biridir.

A11. Maddeler A1 ila A10'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada bölüm- spesifik parametre genomik kapsam, uzunlugu seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan bir okuma miktari, haritalanabilirlik, DNazel-hassasiyet, metilasyon durumu, asetilasyon, histon dagilimi ve kromatin yapisi arasindan seçilir.

A12. Maddeler A1 ila A10'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada bölüm- spesifik parametre, guanin-sitozin (GC) içerigidir.

A13. Maddeler A1 ila A10'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada bölüm- spesifik parametre, guanin-sitozin (GC) içerigi degildir.

A14. Madde A11ie göre yöntem olup, burada uzunlugu seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan okuma miktari, X'in Y'ye bir oranina göre belirlenir, burada X, bir birinci seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olandolasimdaki hücresiz CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir ve Y, bir ikinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip olan CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir.

A15. Madde A14”e göre yöntem olup, burada birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 140 ile yaklasik 160 bazdir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 500 ile yaklasik 700 bazdir.

A16. Madde A15'e göre yöntem olup, burada birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 150 bazdir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 600 bazdir.

A17. Maddeler A14 ila A16`dan herhangi birine göre yöntem olup, burada her bir bölüm için agirliklandirma faktörü, çoklu numuneler için bölüm için averaj oran ile ilgilidir.

A18. Maddeler A1 ila A16'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada her bir bölüm için agirliklandirma faktörü, çoklu numuneler için bölüme haritalanan CCF fetal nükleik asit fragmanlarindan alinan okumalarin averaj miktari ile orantilidir.

A19. Maddeler A1 ila A18lden herhangi birine göre yöntem olup, burada bölümler, ayrik genomik depolardan seçilir, genomik depolar önceden belirlenmis uzunlukta sirali sekanslara, degisken boyutlu depolara, düzlestirilmis bir kapsam haritasinin nokta bazli görünüslerine ve bunlarin bir kombinasyonuna sahiptir.

A20. Maddeler A1 ila A19'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada çoklu numuneler bir öploit fetüse sahip olan sujelerden alinir.

A21. Maddeler A1 ila A19'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada çoklu numuneler bir trisomili fetüse sahip olan sujelerden alinir.

A22. Maddeler A1 ila A19'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada çoklu numuneler bir öploit fetüse sahip olan sujelerden ve bir trisomili fetüse sahip olan sujelerden alinir.

A23. Maddeler A1 ila A22'den herhangi birine göre yöntem olup, burada çoklu numuneler bir erkek fetüse sahip olan sujelerden alinir.

A24. Madde A23'e göre yöntem olup, burada fetal nükleik asit fraksiyonu, bir Y kromozomu tahliline göre tespit edilir.

A25. Maddeler A1 ila A24'ten herhangi birine göre yöntem olup, burada yaklasik A25.1. Madde A25ie göre yöntem olup, burada bölümlerin her biri referans genomdan yaklasik 10 bitisik kilobaz ila yaklasik 75 bitisik kilobazdir.

A26. Maddeler A1 ila A25.1'den herhangi birine göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörlerinin yaklasik %75'i ya da daha fazlasi sifirdan büyüktür.

A26.1. Madde A26'ya göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörlerinin yaklasik %85'i ya da daha fazlasi sifirdan büyüktür.

A262. Madde A26.1'e göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörlerinin yaklasik %95'i ya da daha fazlasi sifirdan büyüktür.

A27. Maddeler A1 ila A26.2'den herhangi birine göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörlerinin bir dagiliminin genisligi, CCF fetal nükleik asit fragmanlarindan alinan okuma miktarlarina bagimlidir.

A28. Maddeler A1 ila A27iden herhangi birine göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörlerinin bir dagilimi esasen simetriktir.

A28.1. Maddeler A1 ila A27,den herhangi birine göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörlerinin dagilimi esasen normaldir.

A29. Maddeler A1 ila A28.1'den herhangi birine göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, uydurulmus bagintilardan elde edilen tahmini katsayilardir.

A30. Maddeler A1 ila A29'dan herhangi birine göre yöntem olup, bu yöntem (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asit fraksiyonu ve (il) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için bagintidan, katsayilarin tahmin edilmesini içerir.

A31. Madde A29 ya da A30'a göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilarin her biri bir regresyon modelidir ve agirliklandirma faktörleri, uydurulmus bagintilardan elde edilen regresyon katsayilaridir ya da bunlara dayanir.

A32. Madde 31'e göre yöntem olup, burada regresyon modeli bir dogrusal regresyon modeli, basit regresyon modeli, olagan en küçük kareler regresyon modeli, çoklu regresyon modeli, genel çoklu regresyon modeli, polinomiyal regresyon modeli, genel dogrusal model, genellestirilmis dogrusal model, ayrik seçimli regresyon modeli, lojistik regresyon modeli, multinomiyallogit modeli, karisik Iogit modeli, probit modeli, multinomiyalprobit modeli, sirali Iogit modeli, sirali probit modeli, Poisson modeli, çoklu degiskenli tepki regresyon modeli, çogul seviyeli model, sabit etki modeli, rastgele etki modeli, karisik model, dogrusal olmayan regresyon modeli, parametrik olmayan model, yari parametrik model, saglam model, dagilim dilimi modeli, izotonik model, ana bilesen modeli, en küçük açi modeli, lokal model, segmentlere ayrilmis model ve degiskenler içinde hata modeli arasindan seçilir.

A33. Madde A29 ya da A30ia göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilarin her bir regresyon modeli degildir.

A34. Madde A33'e göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilarin her biri, bir karar agaci modeli, destek vektörü makinesi modeli ve sinir agi modeli arasindan seçilir.

A35. Maddeler A1 ila A34'ten herhangi birine göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilar en küçük kareler, olagan en küçük kareler, dogrusal, kismi, toplam, genellestirilmis, agirliklandirilmis, dogrusal olmayan, tekrarli yeniden agirliklandirmali, ridge regresyonu, en küçük mutlak sapmalar, Bayesian, Bayesian çoklu degiskenli, indirgenmis sira, LASSO, elastik ag tahmincisi ve bunlarin kombinasyonlari arasindan seçilir.

A36. Maddeler A1 ila A35'ten herhangi birine göre yöntem olup, (a)'dan önce bir test sujesinden dolasimdaki hücresiz nükleik asidin sekanslanmasi yoluyla sekans okumalarinin tespit edilmesini içerir.

A37. Madde A36'ya göre yöntem olup, (a)'dan önce sekans okumalarinin referans genomun bölümlerine haritalanmasini içerir.

A38. Madde A36 ya da A37'ye göre yöntem olup, (a)”dan önce test sujesinden alinan dolasimdaki hücresiz nükleik asidin izole edilmesini içerir.

A39. Madde A38'e göre yöntem olup, (a)'dan önce test sujesinden alinan test numunesinin izole edilmesini içerir.

A40. Maddeler A1 ila A39”dan herhangi birine göre yöntem olup, fetal nükleik asidin tahmin edilen fraksiyonuna dayanarak test numunesi için bir fetal kromozom anöploidinin varliginin ya da yoklugunun tespit edilmesini içerir.

A41. Madde A40'a göre yöntem olup, burada fetal kromozom anöploidisi bir trisomidir.

A42. Madde A41le göre yöntem olup, burada trisomi kromozom 21, kromozom 18, kromozom 13 trisomisi ya da bunlarin kombinasyonlarilnin bir trisomisi arasindan seçilir.

A43. Madde A41 ya da A42*ye göre yöntem olup, burada trisominin varligi ya da yoklugu, %95 ya da daha yüksek bir hassasiyet ya da %95 ya da daha yüksek bir spesifiklik, ya da %95 ya da daha yüksek bir hassasiyet ya da %95 ya da daha yüksek bir spesifiklik ile tespit edilir.

A44. Bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir sistem olup, burada bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek, bir referans genomun bölümlerine haritalanan nükleotit sekansi okumalarini içerir, burada sekans Okumalari, bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar asagidakileri yapmak üzere konfigüre edilir: (a) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametrenin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir; ve (b) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

A45. Bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir makine olup, burada bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek bir referans genomun bölümlerine haritalanan nükleotit sekansi okumalarini içerir, burada sekans okumalari, bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar asagidakileri yapmak üzere konfigüre edilir: (a) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametrenin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir; ve (b) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

A46. Içine uygulanabilir bir programin kaydedildigi bilgisayarda okunabilir geçici olmayan bir depolama ortami olup, burada program mikro islemciye asagidaki islemleri gerçeklestirmesi için talimat verir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarina erisilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b) bir mikro islemci kullanilarak, (i) her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin ya da (ii) diger bölüm-spesifik parametrenin, her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna agirliklandirilmasi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre bölüm- spesifik fetal fraksiyon tahminlerini saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (i) çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme ya da diger bölüm-spesifik parametreye haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir; ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

B1. Hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmin edilmesi için bir yöntem olup, asagidaki adimlari içerir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b)(i) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin, her bir bölüme bagimsiz olarak tayin edilen bir agirliklandirma faktörüne göre ayarlanmasi, böylece bölümler için ayarlanmis sayimlarin saglanmasi ya da (b)(ii) bir mikro islemci kullanilarak bir bölüm alt setinin seçilmesi, böylece bir sayim alt setinin saglanmasi, burada (b)(i)”deki ayarlama ya da (b)(ii)'deki seçim fetal nükleik asitten alinan arttirilmis okuma miktarinin haritalandigi bölümlere göre yapilir; ve (o) ayarlanmis sayimlara ya da sayim alt setine dayanarak test numunesi Için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

B2. Madde B1'e göre yöntem olup, burada fetal nükleik asitten elde edilen okumalarin bir arttirilmis miktarinin haritalandigi bölümler X'in Y'ye bir oranina göre belirlenir, burada X, bir birinci seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip dolasimdaki hücresiz CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir ve Y, bir ikinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir.

BS. Madde BZ'ye göre yöntem olup. burada oran, çoklu numuneler için bir averaj orandir.

B4. Madde 83'e göre yöntem olup, burada, bölümler için averaji alinan averaj orandan daha büyük bir averaj orana sahip olan bir bölüme göre agirliklandirma faktörü belirlenir ya da bölümler seçilir.

BS. Maddeler BZ ila B4,ten herhangi birine göre yöntem olup, burada birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 140 ila yaklasik 160 bazdir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 500 ila yaklasik 700 bazdir.

BG. Madde BS,e göre yöntem olup, burada birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 150 bazdir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 600 bazdir.

B7. Bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir sistem olup, burada bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek, bir referans genomun bölümlerine haritalanan nükleotit sekansi okumalarini içerir, burada sekans Okumalari, bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar asagidakileri yapmak üzere konfigüre edilir: (a)(i) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin, her bir bölüme bagimsiz olarak tayin edilen bir agirliklandirma faktörüne göre ayarlanmasi, böylece bölümler için ayarlanmis sayimlarin saglanmasi ya da (a)(ii) bir mikro islemci kullanilarak bir bölüm alt setinin seçilmesi, böylece bir sayim alt setinin saglanmasi, burada (b)(i)'deki ayarlama ya da (b)(ii)'deki seçim fetal nükleik asitten alinan artmis okuma miktarinin haritalandigi bölümlere göre yapilir; ve (b) ayarlanmis sayimlara ya da sayim alt setine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi. 88. Bir ya da daha fazla mikro islemciyi ve bellegi içeren bir makine olup, burada bellek, bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen talimatlari içerir ve bellek, bir referans genomun bölümlerine haritalanan nükleotit sekansi okumalarini içerir, burada sekans Okumalari, bir hamile disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve bir ya da daha fazla mikro islemci tarafindan uygulanabilen bu talimatlar asagidakileri yapmak üzere konfigüre edilir: (a)(i) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin, her bir bölüme bagimsiz olarak tayin edilen bir agirliklandirma faktörüne göre ayarlanmasi, böylece bölümler için ayarlanmis sayimlarin saglanmasi ya da (a)(ii) bir mikro islemci kullanilarak bir bölüm alt setinin seçilmesi, böylece bir sayim alt setinin saglanmasi, burada (b)(i)”deki ayarlama ya da (b)(ii)'deki seçim fetal nükleik asitten alinan arttirilmis okuma miktarinin haritalandigi bölümlere göre yapilir ve (b) ayarlanmis sayimlara ya da sayim alt setine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi. 89. Içine uygulanabilir bir programin kaydedildigi bilgisayarda okunabilir geçici olmayan bir depolama ortami olup, burada program mikro islemciye asagidaki islemleri gerçeklestirmesi için talimat verir: (8) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan nükleotit sekans okumalarina erisilmesi, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir; (b)(i) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin, her bir bölüme bagimsiz olarak tayin edilen bir agirliklandirma faktörüne göre ayarlanmasi, böylece bölümler için ayarlanmis sayimlarin saglanmasi ya da (b)(ii) bir mikro islemci kullanilarak bir bölüm alt setinin seçilmesi, böylece bir sayim alt setinin saglanmasi, burada (b)(i)”deki ayarlama ya da (b)(ii)'deki seçim fetal nükleik asitten alinan arttirilmis okuma miktarinin haritalandigi bölümlere göre yapilir; ve (c) ayarlanmis sayimlara ya da sayim alt setine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

Cl. Hamile bir disiden alinan bir test numunesi içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunu tahmininin dogrulugunu arttirmak için bir yöntem olup, yöntem: bir referans genomun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin elde edilmesini içerir, burada sekans Okumalari hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir, burada elde edilen sayimlarin en azindan bir alt seti, genomun baska bir bölgesinin toplam sayimlarina göre fetal nükleik asit sayimlarina kiyasla bölgeden alinan toplam sayimlara göre fetal nükleik asitten türetilen sayimlara daha fazla katki yapan bir genom bölgesinden türetilir.

C2. Madde C1'e göre yöntem olup, asagidaki adimlari içerir: bir mikro islemci kullanilarak, bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin, her bir bölüme bagimsiz olarak tayin edilen bir agirliklandirma faktörüne göre ayarlanmasi, böylece bölümler için ayarlanmis sayimlarin saglanmasi ya da bir mikro islemci kullanilarak bir bölüm alt setinin seçilmesi, böylece bir sayim alt setinin saglanmasi; ve ayarlanmis sayimlara ya da sayim alt setine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

C3. Madde C1ie ya da CZ'ye göre yöntem olup, burada fetal nükleik asitten türetilen sayimlara daha fazla katki yapan genom bölgesi, X'in Y*ye bir oranina göre belirlenir, burada X, bir birinci seçilen fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip dolasimdaki hücresiz CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir ve Y, bir ikinci seçilmis fragman uzunlugundan daha kisa olan bir uzunluga sahip CCF fragmanlarindan türetilen okuma miktaridir.

C4. Madde 03'e göre yöntem olup, burada oran, çoklu numuneler için bir averaj orandir.

C5. Madde C4'e göre yöntem olup, burada, bölümler için averaji alinan averaj orandan daha büyük bir averaj orana sahip olan bir bölüme göre agirliklandirma faktörü belirlenir ya da bölümler seçilir.

CG. Maddeler CB ila CS'ten herhangi birine göre yöntem olup, burada birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 140 ila yaklasik 160 bazdir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 500 ile yaklasik 700 bazdir.

C7. Madde C6'ya göre yöntem olup, burada birinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 150 bazdir ve ikinci seçilen fragman uzunlugu yaklasik 600 bazdir.

Teknolojinin belirli yapilandirmalari, asagidaki istemlerde ortaya konmustur.

Claims (14)

ISTEMLER

1. Hamile bir disiden alinan bir test numunesi Içindeki bir fetal nükleik asit fraksiyonunun tahmin edilmesi için bir yöntem olup, asagidaki adimlari içerir: (a) bir referans genomunun bölümlerine haritalanan sekans okumalarinin elde edilmesi, burada sekans Okumalari, hamile bir disiden alinan bir test numunesinden elde edilen dolasimdaki hücresiz nükleik asit okumalaridir ve burada bölümler, ayrik genomik depolardan seçilir, genomik depolar önceden belirlenmis uzunlukta sirali sekanslara, degisken boyutlu depolara, düzlestirilmis bir kapsam haritasinin nokta bazli görünüslerine ve bunlarin bir kombinasyonuna sahiptir; (b) bir mikro islemci kullanilarak, her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bölüm-spesifik bir fraksiyonuna dönüstürülmesi, böylece agirliklandirma faktörlerine göre test numunesi için bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin saglanmasi, burada agirliklandirma faktörlerinin her biri (1) bir egitim setindeki çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asidin bir fraksiyonu ve (2) çoklu numuneler Için her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bir bagintidan tespit edilmistir ve (c) bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerine dayanarak test numunesi için fetal nükleik asidin bir fraksiyonunun tahmin edilmesi.

2. Istem 'l'e göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, otozomlardaki ya da bunlarin alt setindeki bölümleri içeren çok sayida bölüm içindeki bölümlerle iliskilendirilir.

3. Istem 2`ye göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, kromozomlar 13, 18 ve 21'deki bölümleri içermeyen çok sayida bölüm içindeki bölümlerle iliskilendirilir.

4. Istemler 1 ila 3'ten herhangi birine göre yöntem olup, burada (a) ve/veya (b)(2)'deki sayimlar, normallestirilmis sayimlardir ve burada normallestirilmis sayimlar, ham sayimlara göre azaltilmis guanin-sitozin (GC) yanliligina sahiptir.

5. Istemler 1 ila 4'ten herhangi birine göre yöntem olup, burada test numunesi için fetal nükleik asidin fraksiyonunun tahmin edilmesi, bölüm-spesifik fetal fraksiyon tahminlerinin averajinin ya da toplaminin alinmasini içerir.

6. Istemler 1 ila 5'ten herhangi birine göre yöntem olup, burada her bir bölüm için agirliklandirma faktörü, çoklu numuneler için bölüme haritalanan CCF fetal nükleik asit fragmanlarindan elde edilen averaj okuma miktari ile orantilidir.

7. Istemler 1 ila 6'dan herhangi birine göre yöntem olup, burada agirliklandirma faktörleri, uydurulmus bagintilardan tahmin edilen katsayilardir.

8. Istemler 1 ila 7'den herhangi birine göre yöntem olup, (i) bir egitim setindeki çoklu numunelerin her biri için fetal nükleik asit fraksiyonu ve (ii) çoklu numuneler için her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlari arasindaki her bir bölüm için uydurulmus bagintidan katsayilarin tahmin edilmesini içerir.

9. istem 7 ya da 8'e göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilarin her biri bir regresyon modelidir ve agirliklandirma faktörleri, uydurulmus bagintilardan elde edilen ya da bunlara dayanan regresyon katsayilaridir.

10. istem 9'a göre yöntem olup, burada regresyon modeli bir dogrusal regresyon modeli, basit regresyon modeli, olagan en küçük kareler regresyon modeli, çoklu regresyon modeli, genel çoklu regresyon modeli, polinomiyal regresyon modeli, genel dogrusal model, genellestirilmis dogrusal model, ayrik seçimli regresyon modeli, lojistik regresyon modeli, multinomiyal logit modeli, karisik logit modeli, probit modeli, multinomiyal probit modeli, sirali logit modeli, sirali probit modeli, Poisson modeli, çoklu degiskenli tepki regresyon modeli, çoklu seviyeli model, sabit etki modeli, rastgele etki modeli, karisik model, dogrusal olmayan regresyon modeli, parametrik olmayan model, yari parametrik model, saglam model, dagilim dilimi modeli, izotonik model, ana bilesen modeli, en küçük açi modeli, lokal model, segmentlere ayrilmis model ve degiskenler içinde hata modeli arasindan seçilir.

11. Istem 7 ya da 8'e göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilarin her biri

12. Istem 11'e göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilarin her biri bir karar agaci modeli, destek vektörü makinesi modeli ve sinir agi modeli arasindan seçilir.

13. Istemler 1 ila 12'den herhangi birine göre yöntem olup, burada uydurulmus bagintilar en küçük kareler, olagan en küçük kareler, dogrusal, kismi, toplam, genellestirilmis, agirliklandirilmis, dogrusal olmayan, tekrarli yeniden agirliklandirmali, ridge regresyonu, en küçük mutlak sapmalar. Bayesian, Bayesian çoklu degiskenli, indirgenmis-sira, LASSO, elastik ag tahmincisi ve bunlarin kombinasyonlari arasindan seçilen bir tahmin yoluyla uydurulur.

14. Istemler 1 ila 13lten herhangi birine göre yöntem olup, burada her bir bölüme haritalanan sekans okumalarinin sayimlarinin (b)`deki her bir bölüm ile bagimsiz olarak iliskilendirilen bir agirliklandirma faktörüne göre fetal nükleik asidin bir bölüm-spesifik fraksiyonuna dönüstürülmesi çarpma, bölme, toplama, çikarma, tümlevleme, sembolik hesaplama, cebirsel hesaplama, algoritma, trigonometrik ya da geometrik fonksiyon, dönüstürme ve bunlarin bir kombinasyonu arasindan seçilen bir matematiksel manipülasyonun tatbik edilmesini içerir.