[发明专利]用于靶水平的计算的使用数据排除的多重数字分析

说明书

优先权申请的交叉引用

本申请基于下列专利申请并根据美国法典第35篇第119条e款要求下列专利申请的利益：2013年2月1日提交的美国临时专利申请序列号61/759,772、2013年2月1日提交的美国临时专利申请序列号61/759,930和2013年2月1日提交的美国临时专利申请序列号61/759,931。这些优先权申请中的每个为了所有目的通过引用被全部并入本文。

其它材料的交叉引用

本申请为了所有目的通过引用全部合并下列材料：2006年5月9日颁布的美国专利号7,041,481、2010年7月8日公布的美国专利申请公布号2010/0173394A1、2011年9月8日公布的美国专利申请公布号2011/0217712A1、2012年6月21日公布的美国专利申请公布号2012/0152369A1、2013年2月14日公布的美国专利申请公布号2013/0040841A1、2013年12月6日提交的美国专利申请序列号14/099,750以及Joseph R.Lakowicz的“Principles of Fluorescence Spectroscopy”(1999年第二版)。

介绍

数字分析通常依赖于检测在样本中的分析物的单独拷贝的存在或活动的能力。在示例性数字分析中，样本分成通常具有相等体积的一组分块，每个分块平均包含分析物的少于大约一个拷贝。如果分析物的拷贝随机地分布在分块当中，则一些分块应不包含拷贝，其它分块只包含一个拷贝，以及如果分块的数量足够大，又一些其它分块应包含两个拷贝、三个拷贝和甚至更高数量的拷贝。通过泊松分布描述了基于在分块中的分析物的给定平均浓度来找到在分块中的确切地0、1、2、3或更多拷贝的概率。相反，可从找到在分块中的给定数量的拷贝的概率估计在分块中(和因而在样本中)的分析物的浓度。

可在数字分析中测量找不到拷贝和找到一个或多个拷贝的概率的估计。每个分块可被测试以确定分块是包含分析物的至少一个拷贝的阳性分块还是不包含分析物的拷贝的阴性分块。找不到分块中的拷贝的概率可由阴性的被测试的分块的分数(“阴性分数”)近似，以及找到至少一个拷贝的概率由阳性的被测试的分块的分数(“阳性分数”)近似。阳性分数或阴性分数于是可用于例如使用泊松统计来确定分块中的分析物的浓度。

数字分析频繁地依赖于分块中的核酸靶的扩增以使分析物的单个拷贝的检测变得可能。可经由聚合酶链反应(PCR)进行扩增以实现数字PCR分析。所扩增的靶可以是分析物本身或在分块的形成之前或之后产生的分析物的替代物。可以可选地从包括在反应中的荧光探针检测靶的扩增。特别是，探针可包括提供指示靶是否被扩增的荧光信号的荧光团。

数字PCR分析可以是多重的以允许在每个分块内的两个或两个以上不同的靶的检测。可通过利用靶特异性探针来区分靶的扩增。然而在具有较高浓度的靶的多重分析中，其中两个或两个以上靶可一起存在于同一分块中，在分析内的不同分块群体常常产生重叠的信号振幅。这些分析的数据解释可能很难，所计算的靶浓度是不准确的。

需要用于提高多重数字分析例如其中数据没有被很好地分辨的分析的新方法。

概述

本公开提供了用于计算一个或多个靶的水平的多重数字分析系统，包括方法和装置。在示例性方法中，可从分块收集用于包括第一靶的多个靶的扩增的数据。可以从根据靶内容排除分块的数据的仅仅子集来计算第一靶的水平。

附图的简要说明

图1是根据本公开的方面的在包含通用报告物的分块中的靶上执行多重数字分析的示例方法的流程图，可选地，至少一个靶是至少部分地掩蔽在包含模糊靶和被掩蔽靶的分块中的另一靶的存在的模糊靶。

图2是根据本公开的方面的用于执行图1的多重数字分析的示例性系统的示意图。

图3是根据本公开的方面的可在单个检测通道中从共同包含与较高振幅信号相关的模糊靶(H)和与较低振幅信号相关的被掩蔽靶(L)的分块例如液滴收集的多重分析数据的示意性图表。

图3A是根据本公开的方面的可如在图3中的被收集的多重分析数据的示意性图表，但双-阳性分块(HL、HLL等)的群体展示在只包含靶H的分块的群体上的信号振幅的小的可检测到的增加，信号振幅的增加不足以分辨来自彼此的两个较高振幅群体，使得靶L仍然至少部分地由靶H的存在掩蔽。

图4是根据本公开的方面的通常可如在图3中的被收集的多重分析数据的示意性图表，但模糊靶(L)就具有比被掩蔽靶(H)低的振幅信号。