用于诊断测试的方法和系统与流程
对相关申请的交叉引用
本申请要求于2015年6月30日提交的美国临时申请序列号62/186,793的权益，该临时申请通过本引用以其整体特此并入。
本发明一般性地涉及免疫学和微生物学的领域，并且更具体地涉及免疫学和微生物学领域中用于诊断测试的新的且有用的方法和系统。
背景
诊断测试被用于提供对受试者的健康状态的洞察，并且当以及时的方式进行时，可以有利于鉴定用于阳性诊断的受试者的适当治疗方法。然而，当前的诊断测试的方法是耗费时间、劳动密集型的，并且实施可能过于昂贵。此外，当前对于不同的疾病组的测试通常包括很有限数目的测试(例如，～10种测试)，无法以快速的方式提供结果，并且在咨询医生后开出，这可能由于操作无效、患者敏感性(例如与对结果的恐惧有关，与羞耻的感受有关等)和其他因素，而使一些受试者打消进行诊断测试的念头。
因此，在免疫学和微生物学领域，对用于诊断测试的新的且有用的方法和系统存在需要。本发明产生了此类新的且有用的方法和系统。
附图简述
图1a-1c是用于诊断测试的方法和系统的一个实施方案的示意图；
图2示出了用于诊断测试的方法的一个实施方案的一部分的变化形式；
图3示出了用于诊断测试的方法的一个实施方案的一部分的变化形式；
图4示出了用于诊断测试的方法的一个实施方案的一部分的特定实例；以及
图5示出了用于诊断测试的方法的一个实施方案的一部分的特定实例。
图6示出了用于诊断测试的方法的一个实施方案的一部分的特定实例。
图7示出了用于诊断测试的方法的一个实施方案的一部分的特定实例。
实施方式的说明
本发明的实施方案的以下描述不意图将本发明限制为这些实施方案，而是意图使本领域的任何技术人员能够制造和使用本发明。
1.概述.
如图1a-1c中显示的，用于诊断测试的方法100的一个实施方案包括：向受试者提供取样试剂盒，取样试剂盒包括用于接收来自受试者的收集部位的样品的样品容器s110；接收来自受试者的样品s120；基于对样品的微生物部分的核酸内容物测序，生成微生物组组成数据集s130；检测一组微生物组靶标和与性传播疾病(std)有关的一组靶标中的至少一种的存在s140；生成微生物组功能多样性数据集s145；基于检测的该组微生物组靶标，生成诊断分析，其中诊断分析提供样品的微生物组方面的信息以及与样品有关的对std存在的评价的信息s150；基于该组微生物组靶标，生成疗法建议s160；以及与展示源自诊断分析的信息协同地安排疗法建议s170。
方法100的功能是综合性地平行测试样品的一组疾病的标志物的存在，以及另外地生成指示使用者的样品部位的微生物组的特征的分析。因此，方法100可以以多重的方式同时地或以其他方式同期地对来自受试者的单个样品测试多种疾病标志物和/或微生物组特征，从而向使用者提供当前可用的诊断测试的洞察之外的健康状态洞察。在一些变化形式中，方法100还可以产生关于不同疾病状态和来自受试者的一个或更多个样品部位的微生物组特征之间的关联/相关性的洞察，从而将微生物组动态与受试者的某些疾病状态联系起来。因此，方法100可以进行用于检测以下的一种或更多种的测试：病毒、原核生物、真核生物(包括真菌生物)、细菌、任何其他合适的生物体、生物体的任何其他合适的产物(例如遗传物质)、生物体的任何其他合适的部分、和/或任何其他合适的标志物。
在特定的应用中，方法100可以诊断和/或提供关于std的信息，包括：病毒感染(例如人乳头瘤病毒、生殖器疱疹、乙型肝炎病毒、人免疫缺陷病毒等)、细菌感染(例如，衣原体、淋病、梅毒等)、寄生虫感染(例如，毛滴虫病、阴虱、疥疮等)、真菌感染(例如，酵母感染等)。例如，方法100可以被用于综合性地测试来自人受试者的样品的与性传播疾病有关的标志物的存在，并同时地表征受试者的生殖区域(或其他区域)的微生物群。更具体地，方法100的特定应用可以同时地/同期地测试样品的病毒，包括：高风险和其他乳头瘤病毒类型(例如，1a、2、2a、3、4、5、5b、6、6a、6b、7、8、9、10、11、12、13、14d、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、27b、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、38b、39、40、41、43、44、45、47、48、49、50、51、52、53、55、56、57、57b、57c、58、59、60、61、62、63、65、66、67、68、68a、68b、69、70、71、72b、78、81、82、83、84、86、87、88、90、94、97、98、99、100、101、102、103、104、105、106、107、108、109、110、111、112、113、114、115、117、118、119、120、120、121、122、123、124、125、126、127、128、129、130、131、132、133、134、135、136、137、138、139、140、141、142、143、144、145、146、147、148、149、150、151、152、154、155、156、159、163、171、172、173和197型人乳头瘤病毒)、单纯疱疹病毒(1型和2型单纯疱疹病毒)和人免疫缺陷病毒(hiv，i型和ii型)。
方法100的特定应用可以另外地、同时地和/或同期地测试样品的状况相关原核生物，包括：杜克雷嗜血杆菌(haemophilusducreyi)(与软下疳有关)、沙眼衣原体(chlamydiatrachomatis)(与衣原体感染(chlamydia)有关)、淋病奈瑟氏菌(neisseriagonorrhoeae)(与淋病有关)、生殖支原体(mycoplasmagenitalium)(与支原体有关)、阴道加德纳菌(gardnerellavaginalis)(与阴道炎有关)、苍白密螺旋体(treponemapallidum)(与梅毒有关)、以及引起其他状况诸如盆腔炎性疾病(pid)或另一种疾病迹象的任何其他合适的原核生物(例如，通过16srrna宏基因组测序可检测的)。方法100的特定应用可以另外地、同时地和/或同期地测试样品的状况相关真核生物，包括阴道毛滴虫(trichomonasvaginalis)(与毛滴虫病有关)以及任何其他合适的真核生物(例如，通过18srrna宏基因组测序可检测的)。然而，方法100的特定应用的变化形式可以另外地或可选地用于提供与任何其他合适的疾病相关的诊断和/或表征任何其他样品部位的微生物组。
方法100优选地至少部分地在系统200中实施，如图1b中显示的，系统200包括样品操作网络(samplehandlingnetwork)(例如，具有样品试剂盒分配和样品接收模块)；样品处理模块，所述样品处理模块与样品操作网络通信，所述样品处理模块扩增接收的样品的靶标并生成与样品的靶标有关的序列数据集；以及计算系统，所述计算系统被配置为生成并提供源自样品的处理的分析，支持接收的样品的诊断测试。方法100的至少一部分可以根据标题为“methodandsystemformicrobiomeanalysis”并且提交于2015年1月9日的美国申请第14/593,424号中描述的系统和方法来实施，该申请通过引用以其整体并入本文。然而，方法100可以另外地或可选地使用任何其他合适的系统来实施。
2.益处.
在特定的实例中，方法100和/或系统200在改善受试者的健康方面可以提供超过用于分析个体的微生物组的常规方法的若干益处，以例如诊断性传播疾病(std)或在一次评价中表征一组std，连同提供受试者的微生物组的概括性表征(例如，关于组成方面和功能方面)。常规方法可以是效率低、不方便、低通量、低特异性的和/或具有其他不适合于微生物组分析的特征。然而，在特定的实例中，方法100和/或系统200可以进行以下中的一种或更多种：
首先，该技术可以以多重的方式分析个体的微生物组(和/或人基因组)，从而便于针对多于一种性传播感染和/或对给定的性传播感染的多于一种类型(例如，针对多种类型的hpv的诊断测试)的高通量、综合性、特异性的诊断测试。例如，该技术可以分析至少100种或1000种std的量级的一组std的存在。另外地或可选地，用于进行诊断测试的样品可以被同期地分析来确定关于微生物组的洞察，以及用于提供受试者的微生物组的概括性特征(例如，关于组成方面和功能方面)。例如，关于扩增过程，可以在算法上选择引物以与特定的一组靶标相容，从该组特定的靶标可以生成诊断结果和总体的微生物组洞察两者。因此，该技术可以进行综合性微生物组分析，以推断个体的多种健康指标，从而改进效率和从给定的收集的样品探取的总益处。
第二，该技术可以使使用者能够收集单个样品(例如，在家、在工作的地方、远离健康护理提供者、当使用者活动时、当使用者静止时、在一天的任何时间等)，并且然后被数字地告知关于疾病或一组疾病(例如std组)的诊断结果以及关于其微生物组的洞察(例如，健康、组成、功能性、与行为和/或人口学特征的关联等)两者。另外地或可选地，取样试剂盒可以便于第三方(例如，看护人、护理提供者)和/或任何合适的实体从使用者收集样品。因此，可以通过比常规技术改进时间投入、依从性、训练和治疗结果，定制该技术以获得最佳使用者体验。
第三，该技术可以基于个体的微生物组，产生并安排针对个体个性化的疗法建议。此类疗法建议可以包括微生物组改变疗法(例如，用益生元/益生菌补充膳食、身体活动建议等)、健康护理提供者相关建议(例如，建议去见医疗护理提供者、便于使用者和医师之间的交流)、和/或对个体的微生物组组成和情况定制的任何合适的(侵入性或非侵入性)疗法建议，如以下进一步描述的。
第四，源自微生物组的疗法建议和/或信息可以通过使用者的任何合适的设备(例如，通过与使用者账户关联的网络门户，通过移动应用程序等)可得，从而使得能够获得从开始样品收集过程到接收来自收集的样品的推断结果的无缝使用者体验。另外地或可选地，方法100和/或系统200可以自动地实施疗法建议的一部分(例如，便于远程医疗、下达益生菌补充的指令、通知健康提供者等)。
然而，在微生物组分析的上下文中，在疾病、一组疾病(例如，std组)或任何其他合适的健康相关状态的上下文中，该技术可以提供任何其他合适的益处。
3.方法
如图1a-1c中显示的，用于诊断测试的方法100的实施方案包括：向受试者提供取样试剂盒，取样试剂盒包括用于接收来自受试者的收集部位的样品的样品容器s110；接收来自受试者的样品s120；基于对样品的微生物部分的核酸内容物的测序，生成微生物组序列数据集s130；检测一组微生物组靶标和与性传播疾病(std)有关的一组靶标中的至少一种的存在s140；生成微生物组功能多样性数据集s145；基于检测的该组微生物组靶标，生成诊断分析，其中诊断分析提供样品的微生物组方面的信息以及与样品有关的std存在的评价的信息s150；基于该组微生物组靶标，生成疗法建议s160；以及与展示源自诊断分析的信息协同地安排疗法建议s170。
3.1提供取样试剂盒.
如图1a-1c中显示的，模块s110陈述：向受试者提供取样试剂盒，取样试剂盒包括用于从受试者的收集部位接收样品的样品容器，其用于向受试者提供试剂盒，从而受试者藉以可以在将样品递送至与模块s120关联的样品操作网络中进行自我取样活动。取样试剂盒优选地包括使用说明书、样品试剂盒标识符、具有相关标识符的样品接收基底(例如，容器、可渗透基底等)和受试者可以藉以从收集部位收集样品的装置(例如，拭子、采血器等)。在一些变化形式中，取样试剂盒的样品接收基底可以设有样品处理试剂(例如，裂解试剂等)或预处理试剂(例如，样品保存试剂等)，其与说明一起可以被受试者用来在样品操作网络接收之前将样品转变成预处理状态或处理状态。另外地或可选地，取样试剂盒可以被配置为自动地处理由使用者收集的样品(例如，取样试剂盒包括使用者将样品放置于其中的处理室，其中处理室被配置为响应于样品的接收自动地处理样品。)。
在模块s110中提供的取样试剂盒的一个实例中，样品接收基底可以包括具有帽的小瓶，用于接收来自受试者的收集部位的样品。在另一个实例中，样品接收基底可以包括可渗透膜，用于接收来自受试者的血液样品(例如，血滴)。然而，样品接收基底可以另外地或可选地包括任何其他合适的基底。取样试剂盒可以包括标题为“methodandsystemformicrobiomeanalysis”并且提交于2015年1月9日的美国申请第14/593,424号中描述的取样试剂盒的一个或更多个元件。然而，取样试剂盒可以另外地或可选地包括任何其他合适的元件。
在模块s110中，收集部位可以与以下的一种或更多种相关：受试者的雌性生殖器、雄性生殖器、直肠、消化道、皮肤、口、鼻、任何黏膜、和任何其他合适的样品提供部位(例如，血液、汗、尿、粪便、精液、阴道分泌物、泪、组织样品、间隙液(interstitialfluid)、其他体液等)。在关于雌性生殖器的特定实例中，用于样品提供的说明可以包括用取样试剂盒中提供的聚合酶链式反应(pcr)水润湿取样试剂盒中提供的拭子，并在恰恰阴道开口内至拭子上的棉花的深度的区域擦拭润湿的拭子持续1分钟(例如，伴随用不进行擦拭动作的手使阴唇张开)。在关于雄性生殖器的另一个特定实例中，用于样品提供的说明包括用取样试剂盒中提供的聚合酶链式反应(pcr)水润湿取样试剂盒中提供的拭子，以及围绕阴茎头部的基部以圆周运动擦拭润湿的拭子持续1分钟(例如，如果必要，伴随将包皮向后拉)。在关于血液样品的另一个特定实例中，用于样品提供的说明包括刺破手指，以及允许血滴接触纤维卡片，所述纤维卡片用于干燥血点的下游处理。取样试剂盒优选地被配置为便于使用者以非侵入性方式收集样品。然而，用于样品提供的收集部位/说明可以以任何其他合适的方式配置。
关于模块s110，可以响应于使用者(例如，通过在使用者设备上执行的应用程序、网站、邮件订购、现场订购和/或通过任何合适的购买方式)、护理提供者和/或任何合适的实体的订购指令进行提供取样试剂盒。然而，可以响应于任何合适实体的任何合适行为提供取样试剂盒。取样试剂盒的组分优选地未过期，或以其他方式具有显著地长的货架期，以使得在取样试剂盒被提供至使用者后，可以在任何时间点使用取样试剂盒来有效地收集并接收来自使用者的样品。另外地或可选地，取样试剂盒组分可以是可再用的、一次性的和/或具有任何合适的可用性特征。在特定的实例中，取样试剂盒的处理试剂可以被应用至由使用者收集的多个样品(例如，以使得使用者无需重复购买取样试剂盒的某些组分用于不同的微生物组测试)。然而，取样试剂盒的不同组分可以具有任何合适的使用期限。
可通过合适的护理提供者(例如，健康诊断中心、药房、医疗执业者(medicalpractitioner)等)实施模块s110中的提供取样试剂盒。可以可选地以需要受试者付出很少的努力的方式进行模块s110中的提供取样试剂盒(例如，在其中受试者是人受试者的变化形式中)。特别是，模块s110中的取样试剂盒的提供优选地以不需要医生的随访或大量会诊以接收用于诊断测试的取样试剂盒的方式进行。在变化形式中，取样试剂盒可以根据受试者的要求(例如，使用在线订购系统、经由通过健康护理提供者订购、在药房购买等)提供给受试者，或者可以可选地根据与使用者有关的健康护理提供者或其他看护人(例如，重要他人、亲属、朋友、熟人等)的要求提供给受试者。特别是，为了有利于受试者接收取样试剂盒的方便，受试者可以在完成调查后订购取样试剂盒，所述调查实现了诊断测试的筛选要求，而不要求使用者直接与健康护理提供者接触。在特定的实例中，模块s110可以包括将取样试剂盒在远离样品处理网络的位置处从样品操作网络提供给个体，取样试剂盒包括被配置为接收来自个体的收集部位的样品的样品容器。然而，可以将取样试剂盒以任何合适的方式在任何合适的位置提供给使用者。
在模块s110的与测试一组性传播疾病(std)有关的特定实例中，受试者可以通过电子(例如，在线)订购系统订购取样试剂盒，受试者由此完成最初的筛选调查，所述最初的筛选调查询问年龄信息和性活动状态(例如，“你是性活跃的吗？”)。在完成调查后，然后可以引导受试者以提供完成订购所需的信息(例如，递送地址、付款信息、保险信息等)，之后，取样试剂盒被递送至受试者(例如，通过包裹递送服务的方式、通过快递服务的方式、通过邮寄服务的方式等)。在另一个实例中，受试者可以通过药房或药店订购取样试剂盒，受试者藉以完成初始的筛选调查，所述初始的筛选调查询问有限量的需要信息。在完成调查之后，然后受试者可以购买取样试剂盒来使用。因此，在这些实例以及相似的实例中，受试者可以接收取样试剂盒用于诊断测试，用很少的努力或具有很少的尴尬。
然而，关于模块s110，方法100的一些变化形式可以包括以任何其他合适的方式将取样试剂盒提供给受试者。方法100的仍然可选的变化形式可以完全省略模块s110中的向受试者提供取样试剂盒用于受试者由收集部位的自我取样，并且，而是可以包括以任何其他合适的方式接收来自受试者的样品。
3.2接收样品.
如图1a-1c中显示的，模块s120陈述：接收来自受试者的样品，其功能为使得能够进行样品处理并生成数据，所述数据可被用于提供诊断测试结果。如以上提到的，模块s120中的样品接收基底的接收可以使用包裹递送服务和快递服务中的一个或更多个而方便化，并且可以可选地随着与样品接收基底关联的受试者将样品容器递送至样品操作网络直接实现。然而，模块s120可以可选地包括使用任何其他合适的样品操作网络-样品递送服务关系接收来自受试者的样品。此外，在在样品操作网络处接收后，在模块s120中接收的样品可以是预处理的状态或处理的状态(例如，由于在模块s110中样品被个体搅动，通过促进样品的自动处理的取样试剂盒的组分而为裂解状态，等)，或者可以可选地为任何其他合适的状态。然而，样品可以在任何合适的位置接收，和/或样品可以在与受试者有关的位置(例如，在家)处被受试者(例如，在受试者的收集部位处收集样品的受试者)完全处理。
关于模块s120，接收的样品优选地包括微生物遗传物质(例如，微生物dna、微生物rna等)。在特定的实例中，一种或更多种收集的样品可以包括来自病毒、原核微生物、真核微生物(包括真菌生物)、细菌和/或任何其他合适的微生物的遗传物质和/或其他合适的生物材料。另外地或可选地，样品可以包含人遗传物质(例如人使用者的dna)、动物遗传物质(例如宠物的dna)、和/或非生命物质，可以在分析微生物物质之外或作为分析微生物物质的替代分析其每一种(例如，针对疾病标志物)。在特定的实例中，样品可以包括微生物部分，所述微生物部分包括与多于一种std有关的多于一种微生物类型。在特定的实例中，多于一种微生物类型可以包括病毒性微生物和非病毒性生物，并且其中多于一种std可以包括病毒性std和非病毒性std。然而，接收的样品可以包括任何合适的物质。
如以上表明的，在模块s110中省略受试者自我取样的方法100的变化形式中，模块s120可以包括以替代以上描述的方式的方式接收样品。在一个此类替代变化形式中，在模块s120中样品和/或样品接收基底的接收可以使用基于实验室或基于临床的中介机构而便利化，所述中介机构具有在从受试者提取样品和将提取的样品转移至样品操作网络方面受训练的员工。因此，该替代变化形式中的受试者提供来自收集部位的样品，而样品操作和递送在无受试者参与下进行。然而，在样品操作网络处样品的接收可以在模块s120中以任何其他合适的方式实施。
在模块s120的变化形式中，收集的样品的处理和分析(例如，如模块s130、s140、s150、s160中的)可以由使用者进行，以使得使用者可以接收诊断分析和/或疗法建议(例如，如模块s170中的)，而无需将样品发送至远处的样品操作网络。在这一变化形式中，接收样品可包括在取样试剂盒的处理区室接收样品，所述处理区室被配置为便于从收集的样品生成微生物组序列数据集。另外地或可选地，在这一变化形式中，取样试剂盒可包括使用者对收集的样品进行处理的说明和/或必要的处理试剂。然而，模块s120和/或方法100的任何合适的部分可以在样品操作网络处由使用者、由第三方、和/或由任何适合的实体进行。
3.3生成微生物组组成数据集.
如图1a-1c中所示，模块s130陈述：基于对样品的微生物部分的核酸内容物测序生成微生物组序列数据集s130，其用于对相应于收集的样品的微生物部分的核酸内容物测序以生成数据，所述数据可用于从样品提供综合性诊断结果。生成微生物组序列s130可另外地或可选地包括：将一组候选引物排序s132，用处理设备和一组相容的引物同期地从样品扩增一组靶标中存在的靶标s134，和/或控制扩增的片段大小选择。
关于模块s130，生成微生物组序列数据集优选地在样品操作网络(例如，在样品操作网络的样品处理模块)进行。模块s130的不同部分(例如，模块s132、s134等)可以在样品操作网络的不同部分，和/或在样品操作网络以外的不同位置进行。然而，模块s130可以由任何合适的实体或在任何合适的实体处进行。生成的微生物组序列数据集优选地包括收集的样品的微生物部分的测序的核酸物质，但可另外地或可选地包括样品的任何其他部分(例如，样品的非微生物组部分)的测序的核酸物质、微生物组组成特征(例如，微生物群的类型、微生物群的量、微生物群的比例、与其他生理特性相关的微生物群组成特性、等等)，和/或包括用于随后的诊断分析和/或生成疗法建议的任何其他合适的数据。
关于模块s130，生成微生物组序列数据集优选地包括生成相应于来自样品的微生物部分的核酸内容物的微生物组序列数据集。另外地或可选地，微生物组序列数据集可使用样品的人类部分(例如，使用者的dna、第三方的dna、等等)、样品的动物部分(例如，宠物的dna、等等)、和/或样品的任何合适的部分生成。在一个实例中，模块s130可包括，在样品操作网络内的样品处理模块处，基于对样品的微生物部分的核酸内容物测序生成微生物组序列数据集。在另一个实例中，模块s130可包括，在样品处理模块处，基于对样品的微生物部分的核酸内容物测序生成微生物组序列数据集，所述微生物部分包含与多于一种std相关的多于一种微生物类型。在这一实例中，微生物部分可包括乳头瘤病毒微生物(即，与hpv相关的)和细菌微生物，其中生成微生物组序列数据集包括基于对乳头瘤病毒微生物和细菌微生物的核酸内容物测序生成微生物组序列数据集。生成微生物组序列数据集优选地使用引物和/或靶标的选择的特征(例如，如在模块s132中选择的)以及从样品中的微生物核酸内容物生成的扩增子和相应于选择的引物和/或靶标特征的引物进行。例如，生成微生物组序列数据集可包括预处理收集的样品或收集的样品的部分(例如，裂解收集的样品以暴露样品的微生物部分的核酸内容物)；使用一组引物和/或基于期望的靶标和/或引物特征鉴定的处理程序扩增核酸内容物(例如，如在模块s132中的)；和通过对从扩增核酸内容物生成的扩增子测序生成微生物组序列数据集。另外地或可选地，生成微生物组序列数据集可包括用对特定片段大小偏好(例如，与使用nextera试剂盒相关的)、补充数据(例如，调查响应信息、补充传感器信息、使用者人口学信息、等等)、和/或任何其他合适的数据或样品特征改造的方法生成微生物组序列数据集。
在变化形式中，如在模块s130中的生成微生物组序列数据集可执行包括以下中的一种或更多种的技术：合成测序技术(例如，illumina测序)、毛细管测序技术(例如，sanger测序)、焦磷酸测序技术、和纳米孔测序技术(例如，利用oxfordnanopore技术)。测序可另外地或可选地包括涉及靶向扩增子测序和/或宏观基因组测序的方法。在模块s130的具体实例中，来自生物样品集的生物样品的核酸的扩增和测序包括：固相pcr，所述固相pcr包括用寡核苷酸衔接子桥式扩增基底上的生物样品的dna片段，其中扩增包括具有以下的引物：正向索引序列(例如，相应于miseq/nextseq/hiseq平台的illumina正向索引)、正向条形码序列、转座酶序列(例如，相应于miseq/nextseq/hiseq平台的转座酶结合位点)、接头(例如，被配置以降低均一性并改善序列结果的0个、1个或2个碱基的片段)、另外的随机碱基、用于靶向特定靶标区域(例如，病毒靶标区域、16srrna区域、18srrna区域、its区域)的序列、反向索引序列(例如，相应于miseq/nextseq/hiseq平台的illumina反向索引)、和任选地，反向条形码序列。在特定实例中，测序包括使用合成测序技术的illumina测序(例如，用hiseq平台、用miseq平台、用nextseq平台等等)。
关于模块s130，样品处理的一些变化形式可以包括在测序之前进一步纯化扩增的核酸(例如，pcr产物)，其用于除去过量的扩增成分(例如，引物、dntp、酶、盐等等)。在实例中，可以使用以下中的任一种或更多种来利于另外的纯化：纯化试剂盒、缓冲液、醇类、ph指示剂、离液盐、核酸结合过滤器/树脂/柱、离心和任何其他合适的纯化技术。
然而，方法100的变化形式可包括以任何合适的方式生成微生物组序列数据集s130，其一些实施方案、变化形式和实例描述于题为“methodandsystemformicrobiome-deriveddiagnosticsandtherapeuticsforneurologicalhealthissues”，于2016年4月13日提交的美国申请第15/097,862号，该申请通过本引用以其整体并入本文。
3.3.a引物选择
如图1a和1c中所示的，模块s130可另外地或可选地包括根据至少一种选择的引物特征或靶标特征将一组候选引物排序s132，其用于选择一种或更多种引物和/或靶标的期望特征用于处理收集的样品以生成微生物组序列数据集。将一组候选引物排序s132优选地包括选择一种或更多种靶标特征(例如，核苷酸序列、靶标的数目、靶标序列的长度、等等)和/或引物特征(例如，类型、量、与其他类型引物相关的量、施加的时机和/或阶段、与其他潜在引物相关的排序、等等)，用于指定用于与生成微生物组序列数据集相关的潜在方法(例如，扩增操作、测序操作、等等)的参数。然而，可选择与生成微生物组序列数据集相关的任何合适的组分和/或方法的任何合适的特征。选择引物特征可包括选择一组相容性引物类型。例如，选择的一组引物可包括相应于与个体的病毒性std和微生物组相关的靶标的病毒性std相关的引物、和相应于与个体的非病毒性std和微生物组相关的靶标的非病毒性std相关的引物二者。然而，对于将在生成微生物组序列数据集中使用的引物和/或靶标，可选择和/或修改任何合适的特征。
关于模块s132，将一组候选引物排序可基于包括以下中的一种或更多种的多种标准确定(例如，预先确定、自动确定、等等)：将呈现给使用者的期望的微生物组信息(例如，将在微生物组分析中呈现给使用者的，基于生成微生物群分布参数所需的信息选择靶标、等等)、引物特色(例如，引物长度、引物解链温度、产物解链温度、引物二级结构、引物退火温度、gc含量、gc夹、重复、运行、3’末端稳定性、缺少交叉同源性、缺少模板二级结构、扩增子长度、产物位置、引物对解链温度的匹配、等等)、待诊断的具体疾病(例如，选择相应于与具体疾病状态相关的靶标的引物)、对于可诊断的疾病的潜在治疗(例如，对于使用使用者微生物组的hpv诊断试剂盒，选择用于hpv诊断和还用于评估不同hpv治疗的效力的引物)、待评估的健康状况(例如，选择靶标用于分析使用者的收集部位的总体健康)、使用者人口学(例如，年龄、种族、地理学位置、等等)、接收的使用者对调查(例如，通过手机(mobile)上实现的应用程序呈现的调查、取样试剂盒中包括的调查、提供调查试剂盒之前的初步筛选调查、等等)的响应、和/或任何其他合适的标准。此类标准可另外地或可选地用于确定片段大小选择，用于分析生成的微生物组序列数据集中靶标的存在，用于生成诊断分析(例如，对于多于一种std)，用于生成微生物组洞察，用于生成疗法建议，和/或用于方法100的任何其他合适的部分。
在用一组相容的引物进行模块s130时，模块s132的一种变化形式可包括执行根据引物从多种靶标(例如，与不同疾病微生物相关的靶标)生成扩增子的能力，索引、列出、排序或以其他方式鉴定候选引物和引物对(即，正向和反向引物)的算法。如此，在图2中所示的实例中，第一候选引物/引物对如果比可扩增较少靶标的序列的第二候选引物/引物对扩增更多靶标的序列，则其索引较高。在这一变化形式中，如此可选择可扩增与诊断测试相关的样品的所有靶标的最少数目的候选引物/引物对。另外地或可选地，模块s130的另一种变化形式可包括执行根据引物从感兴趣的序列(例如，从与诊断测试的疾病相关的优先化的靶标)生成扩增子的能力，索引、列出、排序或以其他方式鉴定候选引物和引物对(即，正向和反向引物)的算法。如此，在一个实例中，第一候选引物/引物对如果比可扩增具有较低优先级的靶标的序列的第二候选引物/引物对扩增更优先化的靶标的序列，则其索引较高。在一个具体实例中，模块s132可包括：将一组潜在引物基于从该组微生物组靶标生成与多于一种微生物类型相关的扩增子的能力排序；使用基于排序选择的一组引物以多重方式扩增样品的微生物部分的核酸内容物；和从扩增的核酸内容物生成微生物组序列数据集。然而，选择相容的引物的组可以以任何其他合适的方式执行。
关于模块s132，在选择一组相容的引物和同期地或同时地扩增样品中的靶标(例如，在单个反应室内使用该组相容的引物)，优选地选择该组引物以避免包含超出与使用的该组引物中的其他引物不利地相互作用(例如，形成引物二聚体)的可能性的阈值的引物。另外地，优选地选择该组引物以避免包含与扩增子不利地相互作用、或与使用选择的另一个引物/引物对进行的扩增不利地相互作用的引物，如在图3的实例中所示的。然而，模块s130中使用的该组相容的引物的选择标准可包括任何其他合适的标准。此外，在其中已知模块s130中使用的该组引物的不同引物发生不利相互作用的一些变化形式中，模块s130可包括以阻止干扰的方式施加该组引物中的引物。在一个此类实例中，模块s130可包括在多个阶段施加不同引物以阻止引物之间的不利相互作用，且在另一个实例中，模块s130可包括使用结合于阻止引物之间的交叉相互作用的基底的引物，如在题为“methodandsystemformicrobiomeanalysis”并在2015年1月9日提交的美国申请第14/593,424号中描述的。然而，阻止引物之间的不利相互作用可以以任何其他合适的方式减轻。
模块s132可另外地或可选地根据每种引物的饱和阈值以有限的量选择该组引物中的引物，这可阻止或以其他方式减少由方法100的诊断测试产生的假阴性结果的发生。在一个具体实例中，模块s132可包括基于相应的饱和阈值和样品的微生物部分中相应的靶标的估计丰度，确定病毒性std相关的引物和非病毒性std相关的引物的比例量。具体地，对于其中第一靶标(例如，与人类乳头瘤病毒相关的靶标)在样品内具有高的丰度且第二靶标(例如，与衣原体相关的)在样品内具有低得多的丰度的样品，用于hpv和衣原体的不限量的不同引物可产生与hpv相关的信号以盖过与衣原体相关的存在的任何信号。如此，使用有限量的hpv相关的引物可以以允许衣原体相关的靶标被相应扩增和检测的方式导致hpv引物饱和。如此，样品内不同靶标的预期丰度可用于调整使用的相关引物的量(例如，以相反的方式)，使得可扩增和检测所有期望的靶标。
在模块s132的一个变化形式中，模块s132可包括手动地确定引物和/或靶标的期望的特征。在这一变化形式中，一种或更多种引物和/或靶标的期望的特征可由实验室员工(例如，在样品操作网络的专业人士、等等)选择，由使用者选择(例如，与提供取样试剂盒的数目协同地选择、等等)，由护理提供者选择(例如，根据护理提供者试图测试使用者的多于一种std、等等)，和/或由任何其他合适的个体选择。然而，手动地确定期望的特征可以任何合适的方式进行。
在模块s132的另一个变化形式中，模块s132可包括自动地确定引物和/或靶标的期望的特征。自动确定可以是基于并入有概率特性、启发式特性、决定性特性、和/或用于鉴定、索引、列出、排序和/或选择生成微生物组序列数据集的参数的任何其他合适的特性的模型和/或方法。然而，自动地确定期望的特征可以任何合适的方式进行。
另外地或可选地，在模块s132的变化形式中，选择引物和/或靶标的参数可以合适的方式进行。
3.3.b扩增
如图1a和1b所示的，生成微生物组序列数据集s130可另外地或可选地包括：基于该组靶标和/或该组相容的引物的选择的特征用一组相容的引物扩增一组靶标s134，其用于处理样品用于信号增强和/或以提供在进行测序操作后的良好检测限值。模块s134可另外地或可选地用于用一种引物扩增核酸靶标或与靶标相关的核酸标签，所述引物以便于测序的方式将测序元件附加到寡核苷酸。扩增一组靶标优选地根据如在模块s132中选择的参数进行。例如，模块s132可包括选择一组引物中的引物的类型和量，且模块s134可包括基于引物的选择的类型和量扩增该组靶标。在这一实例中，模块s134可另外地或可选地包括使用选择的比例量的病毒性std相关的引物和非病毒性std相关的引物扩增靶标。然而，扩增该组靶标可使用任何合适的参数进行。为扩增指定的选择的靶标可与为单细胞、多细胞的微生物相关，或具有任何合适的生物组成。在一个具体实例中，模块s134可包括用处理设备和一组相容的引物从样品同期地扩增一组靶标中存在的靶标，其中该组靶标与受试者的微生物组和潜在地影响和/或折磨受试者的一组疾病二者相关。然而，扩增操作中使用的该组靶标可具备任何合适的特征。
关于模块s134，来自生物样品集中的生物样品的核酸的扩增和测序可包括：固相pcr，所述固相pcr包括用寡核苷酸衔接子桥式扩增基底上的生物样品的dna片段，其中扩增可包括具有以下的引物：正向索引序列(例如，相应于miseq/nextseq/hiseq平台的illumina正向索引)或反向索引序列(例如，相应于miseq/nextseq/hiseq平台的illumina反向索引)、正向条形码序列或反向条形码序列、转座酶序列(例如，相应于miseq/nextseq/hiseq平台的转座酶结合位点)、接头(例如，被配置以降低均一性并改善序列结果的0个、1个或2个碱基的片段)、另外的随机碱基和用于靶向特定靶标区域(例如，16srrna区域、18srrna区域、its区域等)的序列。如遍及公开内容表明的，可进一步对任何合适的扩增子进行扩增和测序。在特定实例中，测序包括使用合成测序技术的illumina测序(例如，用hiseq平台、用miseq平台、用nextseq平台等等)。另外地或可选地，可以使用任何其他合适的下一代测序技术(例如，pacbio平台、minion平台、oxfordnanopore平台等)。另外地或可选地，可以使用任何其他合适的测序平台或方法(例如，roche454lifesciences平台、lifetechnologiessolid平台等)。在实例中，测序可以包括深度测序来定量样品中特定序列的拷贝数，然后还可用于确定样品中不同序列的相对丰度。深度测序可以指核酸序列的高度冗余测序，例如使得可以确定或估计样品中序列的原始拷贝数。测序的冗余度(即，深度)可以由待确定的序列的长度(x)、测序读段的数目(n)和平均读段长度(l)决定。然后冗余度可以是nxl/x。测序深度可以是，或是至少约2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50、51、52、53、54、55、56、57、58、59、60、70、80、90、100、110、120、130、150、200、300、500、500、700、1000、2000、3000、4000、5000或更多。然而，扩增和测序可以任何其他合适的方式进行，且用于扩增的引物可另外地或可选地具有便于根据方法100的下游处理和分析的任何其他合适的功能元件。
在模块s134的变化形式中，扩增优选地包括以下中的一种或更多种：基于聚合酶链式反应(pcr)的技术(例如，固相pcr、rt-pcr、qpcr、多重pcr、降落pcr(touchdownpcr)、纳米pcr(nanopcr)、巢式pcr、热启动pcr等等)、依赖解旋酶的扩增(hda)、环介导的等温扩增(lamp)、自主持续序列复制(3sr)、基于核酸序列的扩增(nasba)、链置换扩增(sda)、滚环扩增(rca)、连接酶链式反应(lcr)和任何其他合适的扩增技术。在纯化的核酸的扩增中，使用的引物优选地设计为通用地扩增与综合性诊断测试相关的样品中的所有核酸靶标。另外地或可选地，引物可被选择为防止扩增偏倚或使扩增偏倚最小化，并且被配置为扩增以下核酸区域/序列(例如，16srrna基因区域、18srrna基因区域、its区域等等的)，所述核酸区域/序列提供分类学信息、提供系统发育信息、提供用于诊断的信息、和/或提供用于任何其他合适的目的的信息。如此，被配置为避免扩增偏倚的通用引物可在扩增中使用。在模块s130的变化形式中使用的引物可以另外地或可选地包括对每个样品特异的掺入的条形码序列，所述条形码序列可以有利于扩增后生物样品的鉴定。如以上指出的，在模块s130的变化形式中使用的引物可以另外地或可选地包括被配置为与包括互补衔接子的测序技术(例如，illumina测序)配合的衔接子区域。另外地或可选地，模块s130中使用的引物可包括简并引物。另外地或可选地，模块s130可执行被配置为便于处理的任何其他步骤(例如，使用nextera试剂盒用于片段化、等等)。
3.3.c控制片段大小
在一些变化形式中，模块s130可包括控制扩增的片段大小选择，其用于便于一组片段覆盖期望的大小范围，以获得高特异性和效力的多重扩增。在一种变化形式中，nexteratm技术或片段化核酸序列的其他方法的实现可用于进行大小选择操作以生成期望的大小或大小范围的扩增子。在这一变化形式中，调整片段化方法时间(或其他参数)可用于提供扩增的期望的大小范围的片段。另外地或可选地，在另一种变化形式中，大小选择的实验室方法(例如，色谱方法、电泳方法、过滤方法、等等)可用于大小选择以提供扩增的期望的大小范围的片段。然而，大小选择可以以任何其他合适的方式执行。
关于大小选择更详细地，大量不同大小的片段可组合用于基于结合效率的扩增(例如，illumina结合效率为片段长度的函数)。具体地，对于片段的分布(例如，使用nexteratm产生的)，不同大小的片段可以以与结合效率相关(例如，成正比、成反比)的方式组合；因此，在具有片段长度的混合物的样品中，具有低结合效率的片段(即长片段)可以具有指定的丰度(例如，较低的丰度与结合效率成正比，较高的丰度与结合效率成反比)，并且在具有片段长度的混合物的样品中，具有高结合效率的片段(即较短片段)可具有指定的丰度(例如，较高丰度与结合效率成正比，较低丰度与结合效率成反比)。
在图4中所示的实例中，对于450个碱基对(bp)、750bp、和1200bp的片段长度，结合效率分别为ei(450)、ei(750)、和ei(1200)：每种片段长度的丰度，q(l)可与ei(l)成比例地组合以支持扩增过程。然而，不同长度的片段可在扩增过程中以任何其他合适的方式组合。在一个具体实例中，模块s130可包括通过以下生成微生物组序列数据集：用片段化操作和使用为多重扩增选择的一组引物的多重扩增操作处理乳头瘤病毒微生物和细菌微生物的核酸内容物；和基于片段结合效率和引物的选择的组为微生物部分的核酸内容物的片段选择片段大小谱，其中扩增核酸内容物包括基于选择的片段大小谱扩增核酸内容物。然而，向生成微生物组序列数据集中掺入片段大小偏好可以任何合适的方式进行。
在以上变化形式和实例的任一种中，样品处理和核酸(例如，核酸片段)的扩增可直接对来自在模块s120中接收的样品的微生物来源的靶标(例如，病毒来源的靶标、原核生物来源的靶标、真核生物来源的靶标、等等)进行。另外地或可选地，样品处理和核酸(例如，核酸片段)的扩增可对寡核苷酸标签(例如，偶联于与来自样品的感兴趣的靶标结合的抗体)进行，其一些变化形式和实例描述于题为“methodandsystemfornucleicacidsequencingincharacterizationofantibodybindingbehavior”并在2016年6月15日提交的美国申请第15/183,643号，该申请通过本引用以其整体并入。
3.4检测微生物组靶标
如图1a-1c所示的，模块s140陈述：检测一组微生物组靶标和一组与性传播疾病(std)相关的靶标中的至少一种的存在，其用于评估微生物组序列数据集(例如，如在模块s130中生成的)用于提供std的诊断分析(例如，如在模块s150中的)和/或疗法建议(例如，如在模块s160中的)的信息的具体特征。该组微生物组靶标可与以下中的一种或更多种相关、对应、和/或关联：微生物、疾病状态(例如，std、等等)、一组疾病(例如，std组)、个体、人口学特征、行为特征、和/或任何其他合适的实体。检测一组微生物组靶标的存在可包括检测一种或更多种微生物组靶标的类型、量、组合和/或任何其他合适的特性。检测一组微生物组靶标的存在可基于使用者信息、从一组使用者收集的信息(例如，通过分析跨多个使用者收集的样品，随着时间收集的历史微生物组相关的信息)、来源于外部来源(例如，人类微生物组项目(humanmicrobiomeproject)、地球微生物组项目(earthmicrobiomeproject)、巴西微生物组项目(brazilianmicrobiomeproject))的信息、和/或任何合适的信息。然而，该组微生物组靶标可具备任何合适的特性，且检测该组微生物组靶标可基于任何合适的标准。
关于模块s140，检测一组微生物组靶标的存在优选地在与样品操作网络关联的处理系统(例如，样品操作网络包括处理系统)进行，但检测一组微生物组靶标s140的各部分可另外地或可选地在任何合适的组件(例如，在与收集样品的使用者关联的使用者设备、在护理提供者设备、等等)进行，另外地或可选地在任何合适的组件进行。
关于模块s140，检测微生物组靶标可分阶段进行(例如，检测微生物组靶标与如在模块s130中的测序单独片段同时地)，总体地进行(例如，对于给定的收集的样品，在微生物组序列数据集已经完全生成后)，和/或在任何合适的时间进行。
关于模块s140，鉴定靶标序列(例如，与疾病组相关的、与受试者的微生物组相关的)可以包括将来自样品处理的序列数据映射到受试者参考基因组(例如，由genomereferenceconsortium提供的)，以除去受试者基因组来源的序列。然后，在将序列数据映射到受试者参考基因组之后剩余的未被鉴定的序列，可以利用比对算法(例如，基本局部比对搜索工具(basiclocalalignmentsearchtool)、fpga加速比对工具、具有bwa的bwt索引、具有soap的bwt索引、具有bowtie的bwt索引等等)，而进一步基于序列相似性和/或基于参考的方法(例如，使用vamps、使用mg-rast、使用qiime数据库)聚类成操作分类单位(otu)、比对(例如，使用基因组散列方法(genomehashingapproach)、使用needleman-wunsch算法、使用smith-waterman算法)、并映射到参考细菌基因组(例如，由美国国家生物技术信息中心(nationalcenterforbiotechnologyinformation)提供的)。未被鉴定的序列的映射可以另外地或可选地包括映射到参考古细菌基因组、病毒基因组和/或真核基因组。此外，可以相对于现有数据库和/或相对于定制生成的数据库进行分类单元的映射。此外，可以相对于现有数据库和/或相对于定制生成的数据库进行分类单元的映射。生成序列数据集以及比对、映射和组装可至少部分地使用在以下中描述的实施方案、变化形式、或实例方法进行：题为“methodandsystemformicrobiomeanalysis”和于2015年1月9日提交的美国申请第14/593,424号。然而，比对和映射可另外地或可选地以任何其他合适的方式进行(例如，使用基于熵的方法)。
关于组装测序的片段，模块s150的一种变化形式可执行正向基本局部比对搜索工具(blast)方法和反向blast方法、与基于熵的方法，以从一组测序的片段确定实际的组装的序列。在图5中所示的实例中，对于在一个或更多个区域处具有碱基的变化(但另外相同，如在一些多态序列中)的一组片段，针对序列数据库(例如，16srrna数据库、18srrna数据库、病毒数据库、定制数据库、等等)的正向blast方法可提供掺入有该组片段的序列的一组候选序列，且该组候选序列针对该组片段的反向blast方法可用于确定碱基类型(即，a、c、t或g)在每个候选序列位置的分布。因此，在每个序列位置的熵的分析可用于形成序列聚类，序列聚类可用于确定组装的片段的实际序列，如图5中所示的。然而，组装可以任何其他合适的方式进行，其变化形式和实例描述于题为“methodandsystemformicrobiomeanalysis”和于2015年1月9日提交的美国申请第14/593,424号中。
然而，检测一组微生物组靶标的存在s140可另外地以任何其他合适的方式进行。
3.5生成微生物组功能多样性数据集
模块s145陈述：生成微生物组功能多样性数据集，其用于创建描述个体和/或其他合适的实体的微生物组功能多样性(例如，微生物群的功能、微生物群在生理学结构或过程诸如生殖系统中的作用、等等)的数据集，其用于生成诊断分析，如在模块s150中的，和/或生成疗法建议，如在模块s160中的。微生物组功能多样性数据集优选地如在模块s140中基于一组检测的微生物组靶标生成，但可如在模块s130中基于生成的微生物组序列数据集、和/或来自方法100的任何部分的任何其他合适的数据生成。
关于模块s145，生成微生物组功能多样性数据集优选地在如在模块s150中生成分析和如在模块s160中生成疗法建议之前进行，但可在任何合适的时间进行。生成微生物组功能多样性数据集优选地在模块s150和/或模块s160的一个或更多个处使用的处理系统进行，但生成微生物组功能多样性数据集的部分可在任何合适的组件进行。
关于模块s145，微生物组功能多样性数据集可以包括从进行一个或更多个数据库的搜索提取的功能特征，所述数据库诸如京都基因和基因组百科全书(thekyotoencyclopediaofgenesandgenomes，kegg)和/或由美国国家生物技术信息中心(nationalcenterforbiotechnologyinformation，ncbi)管理的直系同源聚类(clustersoforthologousgroups，cog)数据库。可以基于从生物样品的聚合集中的一个或更多个生成微生物组组成数据集和/或对来自该组样品的材料的测序的结果来进行搜索。更详细地，模块s145可以包括至kegg数据库的面向数据的入口点的实现，包括以下中的一种或更多种：kegg途径工具、keggbrite工具、kegg模块工具、keggorthology(ko)工具、kegg基因组工具、kegg基因工具、kegg化合物工具、kegg聚糖工具、kegg反应工具、kegg疾病工具、kegg药物工具、kegg医师工具(keggmedicustool)。另外地或可选地可以根据任何其他合适的过滤器进行搜索。另外地或可选地，模块s145可以包括至kegg数据库的生物体特异性入口点的实现，包括kegg生物体工具。另外地或可选地，模块s145可以包括分析工具的实现，包括以下中的一种或更多种：映射kegg途径、brite或模块数据的kegg映射工具；用于探索kegg全局地图的kegg地图集工具、用于基因组注释和kegg映射的blastkoala工具、blast/fasta序列相似性搜索工具和simcomp化学结构相似性搜索工具。在特定实例中，模块s145可以包括基于微生物组组成数据集从kegg数据库资源和cog/kog/pog数据库或另一类似的资源提取候选功能特征；然而，模块s145可以包括以任何其他合适的方式提取功能特征。例如，模块s145可包括提取功能特征，所述功能特征包括来源于基因本体功能分类(geneontologyfunctionalclassification)的功能特征、和/或任何其他合适的特征。另外地或可选地，功能特征可涉及生成影响环境(例如，ph、其他化学作用、等等)的产物、生成用于特殊功能的蛋白、生成代谢相关的产物、和/或与宿主的生理学过程相关的任何合适的产物。然而，生成微生物组功能多样性数据集s145可包括题为“methodandsystemformicrobiome-deriveddiagnosticsandtherapeuticsforneurologicalhealthissues”，于2016年4月13日提交的美国申请第15/097,862号中描述的任何元件，该申请通过本引用以其整体特此并入。
3.6生成诊断分析
如图1a-1c中所示的，模块s150陈述：基于检测的该组微生物组靶标生成诊断分析，其用于分析测序的核酸区段/片段以输出属于疾病组(例如，std组)的诊断测试结果，和另外地或可选地同时地表征样品的微生物组组分(例如，阴道菌群组分、生殖器微生物群组分)。因此，模块s150可生成分析，用于为受试者和与受试者关联的实体中的至少一种提供与受试者相关的诊断和微生物组信息。在一个具体实例中，模块s150可包括：在处理系统和基于检测的该组微生物组靶标，生成提供以下的信息的分析：(1)疾病组(例如，多于一种std、多于一种人类乳头瘤病毒类型、等等)的诊断结果、和(2)个体的微生物组洞察。然而，如在模块s150中生成的分析可包括任何合适的信息。
关于模块s150，生成分析的各部分可实时地(例如，随着一组微生物组靶标中的微生物组靶标被检测，如在模块s140中的，等等)，响应于一组微生物组靶标检测操作的完全完成，和/或在任何合适的时间进行。生成分析可对微生物组序列数据集的任何部分和/或任何数目的微生物组序列数据集进行。例如，生成分析可同时地对多个微生物组序列数据集(例如，来源于多个样品)进行，诸如通过利用平行的计算原则，这可因此改进处理系统的效力。然而，生成分析的不同部分可同期地、同时地、连续地、平行地、和/或以相对于彼此任何合适的时间关系进行。生成分析s150的不同部分可在同一处理系统(例如，如在模块s140中检测一组微生物组靶标使用的处理系统)，在不同处理系统(例如，在用取样试剂盒收集样品的使用者关联的使用者设备的处理系统、样品操作网络内的远端处理系统、在远端服务器、等等)，和/或在任何合适的组件进行。
关于模块s150，生成分析优选地至少基于如在模块s140检测的该组微生物组靶标。另外地或可选地，生成分析可来源于以下中的一种或更多种，由以下中的一种或更多种确定，和/或基于以下中的一种或更多种：如在模块s170中的微生物组特征数据集(例如，微生物组组成数据集、微生物组功能多样性数据集、等等)、补充数据、第一微生物组序列数据集与第二微生物组序列数据集(例如，另一个体的、与一组其他个体相关的复合微生物组序列数据集、策划的微生物组序列数据集、等等)的比较、来源于公共数据库和/或私人数据库(例如，包含使用如模块s110中施用的取样试剂盒从使用者群体收集的信息的数据库、等等)的信息、模型(例如，并入有概率特性、启发性特性、决定性特性、和/或任何其他合适的特性的模型)、微生物组功能多样性集(例如，cog来源的功能特征、kegg来源的功能特征、其他功能特征、等等)、微生物组弹性量度(例如，响应于从补充数据集确定的扰动)、编码具有给定功能的蛋白或rna(酶、转运蛋白、来自免疫系统的蛋白、激素、干扰rna、等等)的基因的丰度、和/或任何其他合适的组分。生成的分析可包括言语、数值、图解、声音、和/或任何合适的形式的与以下相关的信息：疾病或疾病组(例如，以std的阳性诊断的概率形式的疾病风险值、等等)、微生物组(例如，微生物组洞察)、行为特征、人口学特征、个体特征、群体特征、和/或任何实体特征。
然而，生成诊断分析(例如，基于微生物组功能多样性数据集)可另外地或可选地包括题为“methodandsystemformicrobiome-deriveddiagnosticsandtherapeuticsforneurologicalhealthissues”，于2016年4月13日提交的美国申请第15/097,862号中描述的任何元件，该申请通过本引用以其整体特此并入。
在一个实例中，生成分析可包括：为使用者生成微生物组谱(例如，微生物的共同基因组的谱和/或微生物自身的谱)，和比较微生物组谱与参考微生物组谱。参考微生物组谱可包括：群落之间共有的“核心”微生物组、健康的参考微生物组谱、不健康的参考微生物组谱、包含与疾病状态相关的标志物的微生物组谱、一组疾病(例如，std组)、人类参考微生物组谱、动物参考微生物组谱、复合微生物组谱、预先确定的微生物组谱(例如，为了具体目的手动地策划的)、自动地确定的微生物组谱(例如，基于选择的标准计算机生成的微生物组谱)、和/或任何其他合适的参考微生物组谱。微生物组谱与参考微生物组谱的比较可基于微生物组的收集部位(例如，考虑到以下观察结果：生殖器微生物群在个体之间不同，但在其他身体区域的微生物群在个体之间较为相似)。在具体实例中，生成多于一种std的诊断分析可包括生成微生物组序列数据集(例如，如在模块s130中对收集的样品生成的)和与多于一种std中的std具有已知关联性的参考微生物组序列数据集之间的比较；和基于该比较，对个体生成多于一种std中的std的阳性诊断风险值，其中呈现来源于诊断分析(例如，如在模块s170中的)的信息包括呈现阳性诊断风险值。
关于如在模块s150中的生成诊断分析，诊断信息优选地对一组std类型生成。另外地或可选地，诊断分析可对任何合适的疾病状态(例如，非std)生成。生成诊断分析优选地包括对包括多达100种或更多种std类型的一组std生成诊断分析，但可另外地或可选地对一组任何数目的std和/或其他疾病状态生成诊断分析。然而，生成指示疾病状态或一组疾病状态的诊断信息可以任何其他合适的方式进行。
关于模块s150，生成微生物组洞察可包括生成指示使用者的收集部位(例如，与受试者的生殖器微生物组相关的生殖器健康信息)、非收集部位、和/或使用者的任何其他合适的部位的健康的微生物组相关的信息。另外地或可选地，微生物组洞察可包括以下的任何一种或更多种：微生物群分布(例如，原核生物分布、真核生物分布、按分类学的分布、按微生物与疾病状态的关联的分布、和/或任何其他合适的微生物分布)、关于任何合适的生物学结构或过程的微生物组洞察、关于与其他生物学结构或过程相关的收集部位的微生物组洞察(例如，与使用者的总体微生物组谱相比的阴道微生物组谱)、使用者的总体健康、关于生物学结构的健康的洞察、微生物组重量(例如，在收集部位的微生物组重量、关于整个生物体的微生物组重量)、微生物组谱、社会比较(例如，相对于家庭成员、朋友、人口学、性活跃个体、公众人群、特定人群、场所的微生物组谱、等等)、微生物群的来源、和/或任何其他合适的洞察。
在模块s150的变化形式中，对使用者鉴定的关于微生物群的来源的洞察可包括：微生物、微生物物种和/或微生物群分布如何变得共享使用者的身体空间的潜在解释(例如，环境因素、身体活动、饮食、等等)，不同微生物群何时开始共享使用者的身体空间(例如，关于疾病转移的时机、关于std转移的时机、等等)，微生物群关于使用者定位的地方，和/或与微生物群来源相关的任何其他信息。在一个具体实例中，生成分析可包括：生成基于微生物组的特征(或来源于特征的参数的值)与来源于补充数据集的行为或人口学特征之间的相关性强度的置信度指标或量度，和/或任何其他合适的洞察。在具体实例中，行为或人口学特征可描述关于疾病状态(例如，性传播感染、hpv、等等)，一个使用者相对于其他人的特征。然而，微生物组洞察可包括任何其他合适的信息。
在模块s150的变化形式中，生成分析可包括确定使用者的生殖器微生物组健康(例如，阴道菌群健康、等等)。生殖器微生物组健康的评估可包括评估生殖器微生物群的包括以下的特征：微生物组组成、微生物组功能性(例如，微生物群的作用、微生物群的输入/输出、与人类系统的相互作用、等等)、环境特性(例如，ph、微生物群生态系统、等等)、和/或任何其他合适的特性。在这一变化形式中，样品收集部位优选地在使用者的生殖器区域，但可另外定位。在一个具体实例中，方法100可包括：选择包括与指示生殖器微生物组健康的生殖器微生物组靶标相容的引物的一组引物，其中待检测的该组微生物组靶标包括生殖器微生物组靶标；生成指示使用者的以下的分析：(1)一种或更多种std(例如，人类乳头瘤病毒类型)的诊断结果和(2)微生物组洞察，微生物组洞察包括个体的生殖器微生物组健康评估；生成用于改善(1)诊断结果和(2)生殖器微生物组健康评估二者的微生物组改变疗法建议；和与呈现微生物组改变疗法建议协同地，呈现诊断结果和生殖器微生物组健康评估。然而，确定生殖器微生物组健康可以任何合适的方式进行。
另外地或可选地，如模块s150中的生成分析可以任何其他合适的方式进行。
3.7生成疗法建议.
如图1a-1c中所示的，模块160陈述：基于该组微生物组靶标生成疗法建议s160，其用于分析测序的核酸区段/片段、微生物组功能特征、和/或诊断测试结果，以为个体提供关于疾病(例如，性传播疾病)、一组疾病(例如，std组)、和/或微生物健康的治疗建议。
关于模块s160，生成疗法建议的各部分优选地在样品操作网络的处理系统(例如，在检测一组微生物组靶标中使用的和/或在生成诊断分析中使用的处理系统)进行，但可另外地或可选地在任何合适的组件进行。关于模块s160的时间方面，生成疗法建议可与如在模块s140中的检测一组微生物组靶标、如在模块s150中的生成分析、和/或方法100的任何其他部分同期地、同时地、连续地、平行地、协同地和/或以任何合适的时间关系进行。
关于模块s160，生成疗法建议优选地包括生成用于改进一种或更多种std的诊断分析(例如，改进人类乳头瘤病毒的诊断结果)的疗法建议，但可以为任何合适的疾病状态、一组疾病(例如，std组)、个体、和/或一组个体定制疗法建议。建议的疗法的类型可包括消费品、食物类型、益生元、益生菌、基于噬菌体的疗法、营养补充、日常习惯、身体活动、膳食方案、药物治疗(例如，抗生素、等等)、和/或任何其他合适的疗法的建议。另外地或可选地，疗法可包括被配置为加重或减少将产生不促进std(或其他疾病)的生长和或扩散的环境的特定功能、和/或产生有益于微生物组健康的环境的功能的疗法。例如，生成疗法建议可基于由微生物组功能多样性数据集指示的微生物群功能，其中疗法建议被配置为改变微生物群功能，从而导致指示改进的微生物群功能的修改的微生物组功能多样性数据集。在一个实例中，生成疗法建议s160可包括生成补充益生菌的微生物组改变疗法。在另一个实例中，生成疗法建议s160可包括为使用者的微生物群谱鉴定建议的微生物；和基于建议的微生物生成微生物组改变疗法。许多建议的疗法的任一种可对使用者、监护人(例如，建议监护人鼓励个体参与更多锻炼、等等)、健康专业人士(例如，建议健康专业人士基于使用者的微生物组组成对特定药物治疗开处方、等等)、和/或对任何合适的实体生成。然而，可生成任何合适的疗法建议。
关于模块s160，生成疗法建议优选地基于如在模块s140检测的该组微生物组靶标。另外地或可选地，生成疗法可来源于以下中的一种或更多种，由以下中的一种或更多种确定，和/或基于以下中的一种或更多种：如在模块s150中生成的分析(例如，诊断分析、诊断结果、微生物组洞察、等等)、微生物组特征数据集(例如，微生物组组成数据集、微生物组功能多样性数据集、等等)、公共/私人数据库、补充数据(例如，接收的使用者对调查的响应，所述调查诸如通过移动计算设备上实现的应用程序呈现的调查、取样试剂盒中包括的调查、提供调查试剂盒之前的初始筛选调查、等等)、使用者人口学信息、微生物组功能多样性集(例如，cog来源的功能特征、kegg来源的功能特征、其他功能特征、等等)、微生物组弹性量度(例如，响应于从补充数据集确定的扰动)、编码具有给定功能的蛋白或rna(酶、转运蛋白、来自免疫系统的蛋白、激素、干扰rna、等等)的基因的丰度、和/或任何其他合适的数据(例如，如在模块s150中生成分析中使用的信息、等等)。例如，生成疗法建议可基于改变来源于微生物组特征数据集的微生物组组成和/或功能多样性特征，以培养有助于治疗疾病状态的微生物组环境。在一个具体实例中，方法100可包括：在处理系统和基于检测的该组微生物组靶标，生成描述个体的微生物组功能多样性的微生物组功能多样性数据集，其中生成分析和生成微生物组改变疗法建议还基于微生物组功能多样性数据集。在这一具体实例中，微生物组组成数据集可包括与多于一种std相关的多于一种微生物类型的组成的指示物，其中微生物组功能多样性数据集可包括与多于一种std中的std相关的微生物组功能的指示物，且其中疗法建议提示(prompt)被配置为改变以下的微生物组改变疗法：(1)多于一种微生物类型的组成、(2)与std相关的微生物组功能。另外地或可选地，在具体实例中，微生物组功能多样性数据集可包括与人类乳头瘤病毒相关的微生物组功能的指示物，且微生物组改变疗法建议可提示被配置为改变与人类乳头瘤病毒相关的微生物组功能的人类乳头瘤病毒疗法。然而，疗法建议可从任何合适的信息生成。
在模块s160的变化形式中，生成疗法建议可包括使得健康专业人士能够生成疗法建议。在这一变化形式中，微生物组序列数据集和/或在微生物组序列数据集的关于检测的该组微生物组靶标的信息可被呈现给健康专业人士(例如，医师、营养学家、研究者、微生物群专家、等等)，用于回顾和分析生成使用者的疗法建议。使得健康专业人士能够生成疗法建议可包括引导健康专业人士生成疗法建议(例如，通过突出检测的该组微生物组靶标的相关特性)。然而，使得一个或更多个健康专业人士能够生成疗法建议可以任何合适的方式进行。
如图7所示的，在模块s160的另一种变化形式中，生成疗法建议可包括自动地生成疗法建议(例如，使用具备概率特性、启发式特性、决定性特性、和/或任何其他合适的特性的一种或更多种疗法建议模型、等等)。例如，疗法建议可用来源于微生物组测序的数据集、检测的该组微生物组靶标、诊断分析、使用者调查响应、和/或任何合适的信息的特征，使用机器学习分类器生成。在一个具体实例中，生成疗法建议可基于微生物组组成数据集和微生物组功能多样性数据集(例如，来源于评估检测的该组微生物组靶标)，其中生成疗法建议可包括从微生物组组成数据集和微生物组功能多样性数据集中的至少一种提取微生物组特征，使用提取的微生物组特征用对与一组其他个体相关的微生物组特征训练集训练的机器学习模型生成疗法建议，其中微生物组特征和训练集微生物组特征共有至少一种微生物组特征类型。然而，自动地生成疗法建议可以任何其他合适的方式进行。
另外地或可选地，生成疗法建议可以任何合适的方式进行。
3.8输出信息.
如图1a-1c中所示的，模块s170陈述：与呈现来源于诊断分析的信息协同地，安排疗法建议，其用于将与诊断分析(例如，s150中生成的)和疗法建议(例如，s160中生成的)中的至少一种相关的信息与使用者和/或其他合适的实体关联。安排疗法建议(例如，模块s160中生成的疗法建议)可与呈现与模块s150中生成的分析有关的信息同期地、同时地、连续地、平行地、和/或以任何合适的时间关系进行。然而，输出信息s170的任何部分可在任何合适的时间进行。
如图6-7所示的，关于模块s170，输出的信息用任何数字或形式的组合表示，包括数值(例如，微生物群的组分表征、疾病组的风险值、概率、原始值、处理值、等等)、言语(例如，言语警告、警报、建议、风险水平、等等)、图形(例如，指示风险状态的颜色、教育图形、解释微生物组与不同std和/或特征相关性的图表、等等)和/或任何合适的形式。与疾病相关的输出的信息可包括：流行信息(例如，在给定人群中hpv的流行)、社会比较信息(例如，类似人口学谱中的个体关于与疾病相关的特征的比较)、风险信息、症状信息、治疗信息、和/或与分析的疾病状态有关的任何其他合适的信息。然而，模块s170可输出与模块s150、s160、和/或方法100的任何其他部分相关的任何合适的信息。
关于模块s170，样品操作网络的一个或更多个组件(例如，处理系统、通信模块、等等)优选地传递微生物组相关的信息给使用者和/或其他合适的实体(例如，监护人、健康专业人士、等等)的使用者设备(例如，在web界面、在使用者的移动设备上实现的应用程序、等等)。然而，任何合适的组件可传递、接收和/或展示任何合适的信息给任何合适的实体。
关于模块s170，输出信息可包括基于规则(例如，由使用者设置的通知偏好、由护理提供者、由监护人建立的规则、等等)、时间(例如，以设定频率通知、一天中的时间、等等)、步骤(例如，响应于生成分析输出来源于模块s150中生成的分析的信息；响应于生成疗法建议输出模块s160中生成的疗法建议、等等)、和/或任何其他合适的标准对使用者输出信息。
关于模块s170，具体实例可包括：基于检测的该组微生物组靶标和/或微生物组功能特征，生成包括微生物组洞察的分析，所述微生物组洞察包括样品中存在的微生物的分类群的样品分布和/或微生物组的功能；呈现来源于分析的信息，包括呈现第一图形，其描绘样品中存在的微生物的分类群的样品分布与一组其他个体的分布比较。在这一具体实例中，样品分布可包括多于一种乳头瘤病毒类型的比例，并且其中第一图形描绘了多于一种乳头瘤病毒类型的比例与一组其他个体中多于一种乳头瘤病毒类型的比例比较。另外地或可选地，具体实例可包括安排微生物组改变疗法，包括与呈现第一图形协同地，呈现描绘微生物组改变疗法建议对一组其他个体的效力的第二图形。然而，模块s170可以以任何其他合适的方式另外进行。
3.8.a呈现来源于诊断分析的信息
模块s170可包括呈现来源于诊断分析的信息s172，其用于将模块s160中生成的分析相关的信息传达给使用者。输出的信息优选地基于序列数据集的组装的和映射的序列，指示对于一组感兴趣的疾病中的每一种的阳性、阴性、和/或不确定性测试结果。分析的输出优选地还表征受试者的收集部位相关的微生物组信息。
关于模块s170，在用于std和生殖器微生物组测试的具体应用中，分析的输出可提供与以下相关的阳性、阴性、和不确定性测试结果：高风险和其他乳头瘤病毒类型(例如，1a、2、2a、3、4、5、5b、6、6a、6b、7、8、9、10、11、12、13、14d、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、27b、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、38b、39、40、41、43、44、45、47、48、49、50、51、52、53、55、56、57、57b、57c、58、59、60、61、62、63、65、66、67、68、68a、68b、69、70、71、72b、78、81、82、83、84、86、87、88、90、94、97、98、99、100、101、102、103、104、105、106、107、108、109、110、111、112、113、114、115、117、118、119、120、120、121、122、123、124、125、126、127、128、129、130、131、132、133、134、135、136、137、138、139、140、141、142、143、144、145、146、147、148、149、150、151、152、154、155、156、159、163、171、172、173和197型人乳头瘤病毒)、单纯疱疹病毒(1型和2型单纯疱疹病毒)、人免疫缺陷病毒(hiv，i型和ii型)、软下疳、衣原体、淋病、支原体、阴道炎、梅毒、和毛滴虫病。
关于模块s170，关于呈现与微生物组洞察(例如，如在模块s150中生成的洞察)相关的信息，分析的输出可提供原核生物分布、真核生物分布、其他合适的微生物分布信息(例如，与受试者的生殖器微生物组相关的)、和/或任何其他合适的微生物组洞察信息的表征。还可生成受试者的诊断测试与微生物组洞察之间的相关性并在模块s150的分析中提供，例如，根据题为“methodandsystemformicrobiomeanalysis”并在2015年1月9日提交的美国申请第14/593,424号中描述的方法。然而，基于诊断分析呈现信息s172可以任何合适的方式进行。
3.8.b安排疗法建议
模块s170可包括安排疗法建议s172，其用于对使用者传达和/或促成治疗建议(例如，模块s160中生成的疗法建议)。安排疗法建议优选地包括在与使用者关联的使用设备处呈现疗法建议给使用者。另外地或可选地，安排疗法建议可包括自动地执行部分的疗法建议或整个疗法建议。例如，如果疗法建议是与健康护理专业人士谈论在模块s150中生成的诊断结果，自动地执行疗法建议可包括自动地帮助与护理提供者交流(例如，经由远距会诊、数字交流、自动地安排医师预约、等等)。在另一个实例中，自动地执行部分的疗法建议可包括传递疗法建议给护理提供者(例如，如果对一组std中的std的风险因子超出阈值)，但任何合适的信息可被传递给第三方。然而，安排疗法建议可以任何合适的方式进行。
另外地或可选地，输出信息可包括输出信息的任何实施方案、变化形式、或实例，如在题为“methodandsystemformicrobiome-deriveddiagnosticsandtherapeutics”并在2015年10月21日提交的美国申请第14/919,614号中描述的，该申请通过本引用以其整体特此并入。然而，输出信息s170可以任何合适的方式进行。
然而，方法100可以包括被配置为利于以下的任何其他合适的模块或步骤：接收来自受试者的生物样品、处理来自受试者的生物样品、分析从生物样品获得的数据以及从来自受试者的样品生成诊断测试。例如，方法100可还包括生成和/或输出与诊断结果相关的置信度指标和/或受试者的微生物组的表征。
4.系统.
如图1b中所示的，用于通过分析个体的微生物组提供疾病诊断的系统200的实施方案可以包括：样品操作网络(例如，具有样品试剂盒分配和样品接收模块)；样品处理模块，所述样品处理模块与样品操作网络通信，所述样品处理模块扩增接收的样品的靶标并生成与样品的靶标有关的序列数据集；以及处理系统，所述处理系统被配置为生成并提供源自样品的处理的分析，支持接收的样品的诊断测试。
系统200用于综合性地分析接收的样品用于向个体基于其微生物组提供诊断结果(例如，关于多于一种std)和/或定制的疗法建议。
在一些实施方案中，系统200和/或系统200的组件可另外地或可选地包括或传递数据到以下和/或从以下传递数据：使用者数据库(存储使用者账户信息、使用者微生物组信息、使用者简档(userprofiles)、使用者健康记录、使用者人口学信息、相关的护理提供者信息、相关监护人信息、使用者设备信息、等等)、分析数据库(存储计算模型、收集的数据、历史数据、公共数据、模拟数据、生成的数据集、生成的分析、诊断结果、疗法建议、等等)、和/或任何其他合适的计算系统。
数据库和/或方法100的部分可完全或部分地由以下执行、运行、托管或另外进行：远程计算系统(例如，服务器、至少一个联网计算系统、无状态计算系统(statelesscomputingsystem)、有状态计算系统(statefulcomputingsystem)、等等)、使用者设备(例如，使用者执行分析微生物组样品和/或测序的微生物组数据集的应用程序的设备、等等)、护理提供者设备(例如，与使用者相关的护理提供者的设备)、被配置为接收存储计算机可读指令的计算机可读介质的机器，或者由具备任何合适的组件(例如，图形处理单元、通信模块、等等)的任何其他适合的计算系统。然而，系统200的模块可以以任何其他合适的方式分布在机器和基于云的计算系统上。
执行方法100的至少一部分的设备可包括以下中的一种或更多种：智能手表、智能手机、可穿戴计算设备(例如，可头戴式计算设备)、平板电脑、台式电脑、辅助传感器、生物信号探测器、医疗设备、和/或任何其他合适的设备。方法100的所有或部分可以由以下中的一种或多种进行：本机应用程序、网络应用程序、设备上的固件、插件以及在设备上实现的任何其他合适的软件。与方法100一起使用的设备组件可包括输入(例如，键盘、触摸屏、等等)、输出(例如，显示器)、处理器、收发器、和/或任何其他合适的组件，其中来自输入设备和/或输出设备的数据可以被生成、分析和/或传递给消费实体(例如，用于使用者评估其诊断结果、微生物组洞察、和/或疗法建议)。设备和/或数据库之间的通信可包括无线通信(例如，wifi、蓝牙、射频、等等)和/或有线通信。
样品操作网络的组件(例如，处理系统)和/或系统200的任何其他合适的组件、和/或方法100的任何合适的步骤可采用包括以下任何一种或更多种的机器学习方法：监督学习(例如，使用逻辑回归，使用反向传播神经网络，使用随机森林、决策树、等等)、无监督学习(例如，使用apriori算法，使用k-均值聚类)、半监督学习、强化学习(例如，使用q-学习算法，使用即时差分学习)、和任何其他合适的学习模式。多于一个模块的每个模块可以实施以下中的任何一种或更多种：回归算法(例如，普通最小二乘法、逻辑回归、逐步回归、多元自适应回归样条(multivariateadaptiveregressionsplines)、本地散点平滑估计(locallyestimatedscatterplotsmoothing)等等)、基于实例的方法(例如，k最近邻域、学习向量量化、自组织映射等等)、正则化方法(例如，岭回归、最小绝对值收缩和选择算子(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator)、弹性网络等等)、决策树学习方法(例如，分类和回归树、迭代二叉树3代、c4.5、卡方自动交互检测、决策树桩(decisionstump)、随机森林、多元自适应回归样条、梯度推进机(gradientboostingmachines)等等)、贝叶斯方法(例如，朴素贝叶斯(
关于样品操作网络，网络可用于接收、处理、和分析收集的样品以基于测序的微生物组数据集的检测的微生物组靶标生成和对使用者分配诊断结果(例如，对于std)、微生物组洞察、和/或疗法建议。样品操作网络可另外地或可选地用于对使用者提供样品试剂盒(例如，响应于样品试剂盒的购买订单)。样品操作网络优选地远离使用者，使得使用者可方便地发送收集的样品到样品操作网络，和随后数字地接收基于收集的样品的结果。另外地或可选地，样品操作网络可包括使用者行动(例如，使用者预处理样品)、使用者设备(例如，在移动设备上实现的帮助分析样品的应用程序)、远端服务器、和/或任何其他合适的实体。然而，样品操作网络可以以任何合适的方式配置。
关于样品处理模块，模块可用于处理收集的样品为适合于测序和/或分析以生成诊断结果、微生物组洞察、和/或建议的疗法的形式。样品处理模块可便于手动进行处理步骤(例如，便于实验室技术人员对收集的样品进行处理步骤)和/或自动进行处理步骤(例如，在生成处理的样品中使用自动的设备)。然而，样品处理模块可以以任何合适的方式配置。
关于处理系统，处理系统可用于分析处理的样品(例如，微生物组序列数据集)中一组微生物组靶标的存在，以推断关于诊断分析、微生物组洞察、和/或建议的疗法的信息。然而，处理系统可以以任何合适的方式配置。
实施方案的方法100和/或系统200可以至少部分地呈现或实施为被配置为接收存储计算机可读指令的计算机可读介质的机器。指令可以通过与患者的计算机或移动设备的应用程序、小应用程序、主机、服务器、网络、网站、通信服务、通信界面、硬件/固件/软件元件集成的计算机可执行组件或其任何合适的组合来执行。实施方案的其他系统及方法可以至少部分地被呈现和/或实施为被配置为接收存储计算机可读指令的计算机可读介质的机器。指令可以通过与以上描述的类型的装置和网络集成的计算机可执行组件执行。计算机可读介质可以储存在任何合适的计算机可读介质上，诸如ram、rom、闪速存储器、eeprom、光学设备(cd或dvd)、硬盘驱动器、软盘驱动器或任何合适的设备。计算机可执行组件可以是处理器，虽然任何合适的专用硬件设备可以(可选地或另外地)执行指令。
附图例证了根据优选的实施方案、实例配置及其变化形式的系统、方法和计算机程序产品的可能的实施的架构(architecture)、功能和操作。在这方面，流程图或框图中的每个模块可以代表模块、部分、步骤或部分代码，其包括用于实施指定的逻辑功能的一个或更多个可执行的指令。还应当指出的是，在一些可选的实施方案中，在模块中提到的功能可以以在附图中指出的顺序以外的顺序发生。例如，实际上，根据所牵涉的功能，示出的两个连续的模块可以基本上同时执行，或者模块有时可以以相反的顺序执行。还应当指出的是，框图和/或流程图说明中的每个模块，以及框图和/或流程图说明中的模块的组合，可以由进行指定功能或动作的基于特定目的的硬件的系统、或特定目的的硬件和计算机指令的组合来实施。
如本领域技术人员将从之前的详细描述和从附图和权利要求认识到的，可以对本发明的实施方案进行修改和改变而不偏离如以下权利要求中定义的本发明的范围。
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