(57)【要約】本発明は高スループット選別（high throughput screening）｛エイチテーエス（HTS）｝過程に関する情報を管理するためのコンピユータで実施される方法と、前記方法により制御される装置又はロボット手段と、に関する。被検体、生物学的ターゲット、エイチテーエスサポート、エイチテーエス条件、相互作用結果、ロボティックス操縦及び制御、等に関する情報を組織するデータベースモデルが提供される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つの論理的データベース内でモデル化される高スループット過程に関する情報を管理するためのコンピユータで実施される方法に於いて、前記方法が
ａ）任意の順序で、
（ｉ）被検体Ａ実体用インスタンスであるが、前記実体が被検体Ａ識別子を有する、該被検体Ａ実体用インスタンスと、
（ｉｉ）サポート実体用インスタンスであるが、前記実体がサポート識別子を有する、該サポート実体用インスタンスと、
（ｉｉｉ）検定実体用インスタンスであるが、前記実体が検定識別子を有する、該検定実体用インスタンスと、
（ｉｖ）プロトコル実体用インスタンスであるが、前記実体がプロトコル識別子を有する、該プロトコル実体用インスタンスと、
を創る過程と、
ｂ）下記すなわち
（ｉ）第１サポート実体上の被検体Ａ用インスタンスであるが、前記実体がサポート識別子上の被検体Ａと、該被検体Ａ識別子と、該サポート識別子とそして座標識別子とを有する、該第１サポート実体上の被検体Ａ用インスタンスと、
（ｉｉ）第１ロボット運動実体用インスタンスであるが、前記実体が該サポート識別子上の被検体Ａを有する、該第１ロボット運動実体用インスタンスと、
を創る過程と、
ｃ）下記すなわち
（ｉ）実験実体用インスタンスであるが、前記実体は実験識別子と、該検定識別子と、該サポート識別子上の被検体Ａとそして該プロトコル識別子とを有しており、前記実験実体は該被検体Ａ実体が該検定実体に関係しているインスタンスを有している、該実験実体用インスタンスと、
（ｉｉ）第２ロボット運動実体用インスタンスであるが、前記実体が該実験識別子を有する、該第２ロボット運動実体用インスタンスと、
を創る過程とを具備することを特徴とする方法。
【請求項２】
第２サポート実体上での過程ｂ）の後、過程ａ）（ｉ）とｂ）が繰り返されることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
該検定実体がターゲットＢ実体用インスタンスを有し、前記ターゲットＢ実体がターゲットＢ識別子を有することを特徴とする請求項１又は２の方法。
【請求項４】
該実験実体用インスタンスが、
ａ）最初に、実体を創るが、前記実体用識別子と、該サポート識別子上の被検体Ａとそして該プロトコル識別子とを有する、前記実体を創る過程と、そして
ｂ）次いで、該実験識別子と、過程ａ）で創られた該実体用の該識別子と、そして検定識別子と、を有する該実験実体を創る過程と、により創られ、そして
該第２ロボット運動実体用インスタンスが該検定識別子内で規定されたターゲットＢの、該サポート識別子上の被検体Ａ内で規定された該サポート上の該被検体Ａへの印加を有することを特徴とする請求項１，２又は３の方法。
【請求項５】
該サポート実体上の被検体Ａが、１つの被検体Ａ実体が複数のサポート実体に関係する、及び／又は１つのサポート実体が複数の被検体Ａ実体に関係するインスタンスを有することを特徴とする請求項１から４の何れか１つの方法。
【請求項６】
該サポート実体上の被検体Ａはサポート実体の１つの座標が１つ以上の検定に関係するインスタンスを有することを特徴とする請求項１から５の何れか１つの方法。
【請求項７】
該実験実体が、１つの検定実体がサポート実体上の複数の被検体Ａに関係する、及び／又はサポート実体上の１つの被検体Ａが複数の検定実体に関係するインスタンスを有することを特徴とする請求項１から６の何れか１つの方法。
【請求項８】
該実験実体が、１つの検定実体が１つ以上のプロトコル実体に関係する、及び／又は１つのプロトコル実体が１つ以上の検定実体に関係するインスタンスを有することを特徴とする請求項１から７の何れか１つの方法。
【請求項９】
更に、更に進んだロボット実体用インスタンスであるが、前記実体がロボット識別子を有する、該更に進んだロボット実体用インスタンスを創る過程を具備することを特徴とする請求項１から８の何れか１つの方法。
【請求項１０】
更に、結果実体用インスタンスであるが、前記実体が結果識別子と該実験識別子とを有する、該結果実体用インスタンスを創る過程を具備することを特徴とする請求項１から９の何れか１つの方法。
【請求項１１】
報告用設備が、該
ａ）実験実体、
ｂ）プロトコル実体、
ｃ）被検体Ａ実体及び検定実体、
ｄ）サポート実体上の被検体Ａ及び検定
ｅ）サポート実体又は複数のサポート実体、
ｆ）ロボット運動実体又は複数のロボット運動実体、
ｇ）ロボット実体又は複数のロボット実体、
からの該対応するインスタンス（含む複数）を有する該１つのサポート識別子用結果インスタンスを報告出来て、該過程は全体としてアクセス可能であることを特徴とする請求項１から１０の何れか１つの方法。
【請求項１２】
該報告用設備が１つのサポート識別子と１つの座標識別子用の１つ以上の結果インスタンスを報告することを特徴とする請求項１１の方法。
【請求項１３】
１つのサポート識別子に対応する該結果インスタンスが、その各々が該サポート内のその座標に対応する、該サポートに対応するマトリックス内の画像として可視的に表示され、前記可視的表示は更に該可視的に表示された結果インスタンスに関係するデータへのアクセスを可能にすることを特徴とする請求項１１又は１２の方法。
【請求項１４】
該画像がカラーコード化されていることを特徴とする請求項１３の方法。
【請求項１５】
該検定実体内の該ターゲットＢ実体が細胞を含む生物学的ターゲットであることを特徴とする請求項１から１４の何れかの方法。
【請求項１６】
該結果データが細胞ベースの結果データであることを特徴とする請求項１５の方法。
【請求項１７】
該データベースと該データベース報告用設備がウエブブラウザーを経由してアクセス可能であることを特徴とする方法。
【請求項１８】
下記すなわち
ａ）サポート実体上のターゲットＡ実体の小容積を放出する手段、
ｂ）該サポート実体上で該ターゲットＡ実体上にターゲットＢ実体を追加し、被検体ＡとターゲットＢの間の相互作用を可能にする手段、
ｃ）被検体Ａ＋ターゲットＢの相互作用結果を検出する手段、そして
ｄ）該検出された結果を方向する手段
を有する１つ以上のロボット上で行われる請求項１から１７の何れか１つの方法。
【請求項１９】
ロボットが、ターゲットＡ用の９６座標を含む第１サポート実体を、好ましくは３８４，１５３６，又は９６００、又は９６の何等かの他の被乗数のターゲットＡ座標を含むのがよい第２サポート実体に、増倍するための手段を有することを特徴とする請求項１８の方法。
【請求項２０】
請求項１から１９の何れか１つの方法の過程を実行するための手段を有するデータ処理システム。
【請求項２１】
コンピユータ上でランした時請求項１から１９の何れか１つの方法を実行するよう適合されたプログラムコード手段を有するコンピユータプログラム。
【請求項２２】
コンピユータ上でランした時請求項１から１９の何れか１つの方法を実行するよう適合されたプログラムコードを有するコンピユータ読み出し可能な媒体。
【請求項２３】
前記高スループット選別を行うことが出来るコンピユータシステムとロボットデバイスとを具備し、請求項１から１９の何れか１つの方法が実施されることを特徴とする高スループット選別システム。
【請求項２４】
該ロボットデバイスが
ａ）サポート上で被検体Ａを放出する手段、
ｂ）該サポート上でターゲットＢを放出する手段、
ｃ）該被検体ＡとターゲットＢの間の相互作用を可能にする手段、
ｄ）該被検体ＡとターゲットＢの間の該相互作用を検出する手段を有することを特徴とする請求項２３の高スループット選別システム。
【請求項２５】
被検体Ａ用の第１及び第２放出手段が提供されており、前記第１放出手段は９６座標を有するサポート上で被検体Ａを放出可能でありそして前記第２放出手段は該９６座標サポートから３８４、１５３６，又は９６００、又は９６の何等かの他の被乗数の座標を有する第２サポート実体へ該被検体Ａを放出出来ることを特徴とする請求項２３の高スループット選別システム。
【請求項２６】
ターゲットＢ用該放出手段が連続運動で該サポート上のターゲットＡ上に該ターゲットＢを放出するための手段を有することを特徴とする請求項２３から２５の何れか１つの高スループット選別システム。
【請求項２７】
該検出手段が自動焦点合わせ顕微鏡を有することを特徴とする請求項２３から２６の何れか１つの高スループット選別システム。
【請求項２８】
該コンピユータシステムが請求項１から１９の方法を介して得られた報告を出力するための出力手段を有することを特徴とする請求項２３から２７の何れか１つの高スループット選別システム。
【請求項２９】
公共交通路上で輸送可能である様な寸法を有する請求項２３から２８の何れか１つの高スループット選別システム。
【請求項３０】
高スループット選別相互作用結果を報告するための手段を有する請求項２３から２８の該高スループット選別システム用の報告システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は高スループット選別（high throughput screening）｛エイチテーエス（HTS）｝過程（process）に関する情報を管理するためのコンピユータで実施される方法（computor-implemented method）に関し、前記方法により制御される装置又はロボット手段（robot means）に関する。
【背景技術】
【０００２】
エイチテーエスの主目的は、新しい手がかり（new leads）又は情報、例えば、薬剤試薬（pharmaceutical agents）に更に展開され得る被検体（analytes）又は配合物（compounds）の化学的又は生物学的作用（activities）、を見出すことである。
【０００３】
合理的医薬設計（rational drug design）用には可成りの範囲があるが、被検体と生物学的ターゲット（biological target）との間の必要な相互作用（interaction）の限られた知識のために実験的選別（empirical screening）についての大きな要求がある。手がかり最適化（lead optimization）用の化学的スタート点は確かめられ得ないので、エイチテーエスを用いる基本的前提（basic premise）は手がかりの被検体（lead analyte）を識別する狙いで被検体サンプルの化学的に発散する大きなセットを選別することであり、該手がかりの被検体は大抵の場合可能性及び／又は選択性について最適化される必要がある。最近は３８４ウエルのフオーマットのマイクロプレート（microplate）が利用可能になったが、９６ウエルのマイクロプレートはエイチテーエス用に好適なサポートユニット（support unit）として広い応用を見出している。
【０００４】
被検体と起こり得るテストサンプルの数と組み合わされた、これらサポート上の組合せ（combinations）と順列（permutations）の数は徹底したエイチテーエスを行おうと企てるどんな生化学者又は従来の自動化システムをも圧倒するであろう。
【０００５】
エイチテーエス過程の情報を管理するための幾つかのコンピユータで実施される方法が既知である。最も自動化された実験室システム（most automated lab systems）は該システムを通してサンプルを計画するのを世話するソフトウエアを有する。技術者は実行されるべき科学的方法をセットアップする。これらの方法は１つのサンプルで行われるべき精確な過程を示す。次いで技術者はサンプル過程インターリービング（sample step interleaving）を決定する特定数のサンプルに関し計画アルゴリズム（scheduling algolithm）を実行する。これらのスケジューラー（scheduler）は負荷をバランスさせ、デドロック（deadlocks）を防止しそして資源使用と利用性を強化せねばならない。
【０００６】
自動化された実験室システムは今日実験室情報管理システム（Laboratory Information Management Systems）｛エルアイエムエス（LIMS）｝として既知である。エルアイエムエスは典型的に含まれる各作業ユニット（work-unit）の過程の制御を見越す中央計算システム内への自動化されたロボットの集積化を含む。この様なエルアイエムエスの例は特許文献１で説明されており、そこでは液体サンプル内の化学物質（chemicals）を急速に識別（identifying）するシステムと方法が説明されている。該システムはアドレス可能なサンプルウエルの急速な処理とこれらアドレス可能なウエルのルーテイングに焦点合わせしている。
【０００７】
エルアイエムエスは典型的にサンプルオートメーションとデータオートメーションとを含む。サンプルオートメーションは主としてロボティックス過程の制御、サンプルのルーテイングそしてサンプル追跡を含む。データオートメーションは典型的に広い種類の源から蓄積されたデータの発生を含む。特許文献２はポリマープローブアレイチップ（polymer probe array chips）に関する情報を組織化するシステムと方法を説明し、そこではサンプル調合（sample preparation）、チップレイアウト、サンプルのチップへの印加（application of sample to chips）、チップの走査、チップ結果の表現解析（expression analysis of chip results）、等に関する情報を組織化するデータベースモデルが提供される。このシステムは、恰もテストが手動的に行われる様に、特定の高スループット実体（specific high throughput entities）をモデル化する。
【０００８】
実験室はスループットを高め、時間と、労働とそして被検体、ターゲットそしてサポートプレートの様な消耗品の使用を減らし、信頼性を高めそして複雑さを減じようとする。既知システムは概して過程情報を管理することに成功しておらず、なお実質的手動操作（manual manipulation）と制御とを要する。
【０００９】
この結果、全エイチテーエス過程を通して得られる情報を実時間で制御出来て、同時に完全なエイチテーエスを制御し操縦出来る知的で自動化された情報管理システムを提供するニーヅが存在する。
【００１０】
本発明の主な目的は、技術者の最小の手動相互作用しか要しない、エイチテーエス過程用の自動化された情報管理をもたらす方法と装置を提供することである。従って本発明はエルアイエムエスが該エイチテーエスロボティックス（HTS robotics）と能動的にリンクされた組合せ方法を提供する。
【特許文献１】
米国特許第５、９８５、２１４号明細書
【特許文献２】
国際公開第９９／０５５９１号パンフレット
【特許文献３】
欧州特許出願公開第００２０３０８３．１号明細書
【特許文献４】
ＰＣＴ／ＩＢ９８／０１３９９明細書
【特許文献５】
欧州特許出願公開第００２００８１３．４号明細書
【特許文献６】
米国特許出願公開第０９／５２１，６１８号明細書
【発明の開示】
【００１１】
本発明はエイチテーエスに関連する自動化された情報管理システムと方法を提供する。被検体、生物学的ターゲット、エイチテーエスサポート、エイチテーエス条件、相互作用結果、ロボティックス操縦と制御、等に関する情報を組織化するデータベースモデルが提供される。好ましい実施例では、オラクル環境（Oracle environment）でのエスキューエルデータ言語（SQL data language）でのモデルが例示される。
【００１２】
本発明の第１の側面に依れば、１つの論理的データベースでモデル化された高スループット過程（high throughput process modeled in one logical database）に関する情報を管理するためのコンピユータで実施される方法が提供されるが、前記方法は、
ａ）任意の順序で、
（ｉ）被検体Ａ実体用のインスタンス（instance）であるが、前記実体は被検体Ａ識別子（analyte A identifier）を有する、該被検体Ａ実体用インスタンスと、
（ｉｉ）サポート実体（support entity）用のインスタンスであるが、前記実体はサポート識別子（support identifier）を有する、該サポート実体用インスタンスと、
（ｉｉｉ）検定実体（assay entity）用のインスタンス、前記実体は検定識別子を有する、該検定実体用インスタンスと、
（ｉｖ）プロトコル実体（protocol entity）用のインスタンスであるが、前記実体はプロトコル識別子を有する、該プロトコル実体用インスタンスと、
を創る過程と、
ｂ）下記すなわち
（ｉ）第１サポート実体上の被検体Ａ用のインスタンスであるが、前記実体はサポート識別子上の被検体Ａと、該被検体Ａ識別子と、該サポート識別子とそして座標識別子（coordinate identifier）とを有する、該第１サポート実体上の被検体Ａ用インスタンスと、
（ｉｉ）第１ロボット運動実体（first robot move entity）用のインスタンスであるが、前記実体は該サポート識別子上の被検体Ａを有する、該第１ロボット運動実体用インスタンスと、
を創る過程と、
ｃ）下記すなわち
（ｉ）実験実体用インスタンスであるが、前記実体は実験識別子と、該検定識別子と、該サポート識別子上の被検体Ａとそして該プロトコル識別子とを有しており、前記実験実体は該被検体Ａ実体が該検定実体に関係するインスタンスを有する、該実験実体用のインスタンスと、
（ｉｉ）第２ロボット運動実体用インスタンスであるが、前記実体は該実験識別子を有する、該第２ロボット運動実体用のインスタンスと、
を創る過程とを具備している。
【００１３】
該方法の好ましい実施例は更に、過程ｂ）の後に、該前のサポート実体の整数倍の数の座標を有する第２サポート実体上での過程ａ）（ｉ）及びｂ）の繰り返しを具備する。
【００１４】
該方法のもう１つの好ましい実施例は結果実体用のインスタンスを創る過程を具備しており、そこでは前記実体は結果識別子と実験識別子とを有する。
【００１５】
該方法のなおもう１つの好ましい実施例は、検定実体用のインスタンスであるが、該検定実体はターゲットＢ実体用インスタンスを有する、該検定実体用インスタンスを創る過程を具備しており、前記ターゲットＢ実体はターゲットＢ識別子を含んでいる。
【００１６】
該方法のなおもう１つの好ましい実施例は、
ａ）最初に、前記実体用識別子と、サポート識別子上の該被検体Ａとそして該プロトコル識別子とを有する実体を創り、そして
ｂ）次いで、該実験識別子と、過程ａ）で創られた該実体用該識別子と、そして検定識別子とを有する該実験実体を創ることにより、実験実体用のインスタンスの創生を具備しており、
該第２ロボット運動実体用のインスタンスは、該検定識別子内で規定されたターゲットＢの、該サポート識別子上の被検体Ａ内で規定された該サポート上の該被検体Ａへの印加を有している。
【００１７】
本発明の第２の側面に依れば、該方法は該実験実体からの該対応するインスタンス（含む複数）で１つのサポート識別子用該結果インスタンスを報告する報告用設備を具備する。
【００１８】
本発明の第３の側面に依れば、本発明の方法の制御下のエイチテーエスデバイスが提供される。
【００１９】
第４の側面に依れば完全なエイチテーエスデバイスの特定のコンパクトな実施例が提供される。この好ましい実施例では、該コンピユータシステムと該ロボット及び／又は該高スループット選別システムのロボットは前記エイチテーエスデバイスは全体として公道上で作動状態で輸送可能である様なものである。前記エイチテーエスデバイスは好ましくは約６．０９６ｍ（２０フット）及び／又は約１２．１９２ｍ（４０フット）コンテナー内に適合するよう設計されるのがよい。
【００２０】
第５の側面では、長距離アクセスを可能にするためにインターネットにリンクされたコンピユータシステムによる全体過程の自動化された制御が提供され、それにより科学者又は技術者の実験サイトに於ける直接的立ち会い無しに実験が計画され、処理され、分析されそして報告され得る。これは例えばバイオハザードの配合物（biohazardous compounds）のテストで重要な側面である。
【実施例】
【００２１】
本発明は高スループット過程に関する情報を管理するためのコンピユータで実施される方法を提供する。
【００２２】
本発明の高スループット選別過程は、新情報が化学的又は生物学的実体の化学的又は生物学的作用に関し発生される、どんな過程でもよい。
【００２３】
本発明では、エイチテーエスは被検体（analyte）Ａのターゲット（target）Ｂとの相互作用（interaction）に関して説明される。被検体Ａは一般に化学的及び／又は生物学的配合物（chemical and/or biological compound）又は組成物（composition）であり、ターゲットＢは一般に化学的及び／又は生物学的配合物及び／又は物理的実体（physical entity）である。
【００２４】
エイチテーエス医薬（drug）発見では、該被検体Ａは一般に化学的配合物で、該ターゲットＢは一般に、特定の作用について該被検体の特性が選別される生物学的媒体（medium）である。
【００２５】
該被検体Ａは薬剤ライブラリーで入手可能であり、好ましくは、化学的配合物、抗原（antigen）、抗体（antibodies）、ポリペプチド（polypeptides）、タンパク質、デーエヌエイ及びアールエヌエイシーケンス（DNA and RNA sequences）、デーエヌエイプローブ（DNA-probes）、細胞そして関心のある被検体又はその組合せを含むビーヅ（beads）及びリポゾーム（liposomes）、から選択されるのがよい。目ターゲットＢは該被検体Ａと同じ又は異なる種類の成分で、一般にオプションではマーカー手段を備えた生物学的細胞媒体である。Ａ−Ｂの相互作用は一般に下記の方法、すなわち、蛍光強度的（fluorometric）、発光強度的（luminometric）、濃度計的（densitometric）、等方性（isotropic）の、そして物理的測定、の１つ以上を使用して測定される。
情報を管理するためのコンピユータで実施される方法
高スループット過程に関する情報の管理が本発明の主要な側面である。過程情報（Process information）は、例えば、該サポート、該サポート上に印加される該被検体Ａ（the analyte A applied on the support）、該被検体Ａに追加されるターゲットＢ、該相互作用条件（interaction conditions）、該ロボットとロボット運動実体（the robot and robot move entities）に関する情報を含む。
【００２６】
図１は自動化された高スループット選別実験室の概観的略図であり、それは１つ以上の高スループットロボット（２−８）を含むが、該ロボットは前記ロボットを制御し該高スループット過程に関する情報を管理出来るコンピユータシステム１に双方向的にリンクされている。該コンピユータシステムと該高スループット選別システムとの中の情報管理は優先的に双方向性であり、該高スループット選別システム内の各過程で、情報は、集められ、該コンピユータシステム内に記憶されそして従って処理され、情報は、例えば、処理コマンドの形で、又は制御過程として該コンピユータシステムから該ロボット実体へ送られ、それにより期待される結果が得られた結果と比較される。この相関は、手動干渉を最小化するために、本発明の本質的特徴である。新結果又は新情報が得られるときは何時も制御チェック過程が導入される。又該ロボットにより特定の情報が請求されてもよい。この様な請求される情報は例えば、何時ロボットがアイドルとなり、ジョブを請求するかのスケージュール作成情報であってもよい。もう１つの例はユーザーインンターフエースを経由して科学者により請求される結果情報である。
【００２７】
ロボット実体は１つのタスク又は多数タスクを実行する専用ロボットである。ロボットの例はサポートプレート上に被検体Ａを放出するためのロボット３である。ロボット実体のもう１つの例は既に被検体Ａを備えた該サポート上にターゲットＢを放出するためのロボット５である。ロボット実体の他の例はコンピユータ制御された定温放置ユニット（incubation unit）６とコンピユータ制御された検出ユニット（detection unit）７である。ロボット実体のもう１つの例は被検体Ａの記憶と検索用のロボット２とターゲットＢの記憶と検索用のロボット４である。
【００２８】
報告用設備（reporting facility）８は高スループット過程の結果に関する該コンピユータシステム内の情報を参照するためにユーザーインターフエースを介して該コンピユータシステムにリンクされている。全ての該ロボット実体（２−８）は該コンピユータシステムと双方向的にリンクされている。
【００２９】
該コンピユータシステムとリンク出来るロボット実体の他の例は在庫システム（inventory system）、環境管理システム等である。１実施例では多数の高スループットロボットのみが該コンピユータシステムにリンクされている。好ましい実施例では、該高スループット過程に含まれる全ての高スループットロボットが該コンピユータシステムにリンクされる。
【００３０】
図２は医薬発見用の図１の高スループット選別過程の特定の実施例の概観的略図である。
【００３１】
該コンピユータシステム９は行われるべき実験に関する初期情報を供給されるか或いは該コンピユータは自由時間（free time）を計算し、行われるべき実験の種類と数を独立に示唆する。これはユーザーインターフエースを経由して生化学者により行われるが、又これは実験をセットアップするための自動的ツールの結果であってもよい。この様な自動的ツールは、前に処理された実験から新実験を規定するか、又は生化学者の経験、又は予知（prescience）の何等かの他の組合せにより建設された知識から新実験を規定する、知識ベースのシステム（knowledged based system）又はエキスパートシステム（expert system）とすることが出来る。
【００３２】
初期実験情報は使用されるべき該被検体Ａ、例えば、濃度及び容積に関係する。この情報は薬剤ストック１０に関係する。
【００３３】
初期実験情報は又該被検体Ａが上に印加されるサポート、例えば、サポートの種類、に関係する。各サポートは該サポート上の精密な位置を識別する多数の座標（一般にはＸ、Ｙ座標）を有する。一般にこれらのサポートは該サポート上での各被検体Ａの精密な位置を規定するウエル型（well-type）である。この情報はプレート設計及び放出システム（dispensing system）１１の様な使用される液体取扱システム（used liquid handling system）に関係する。
【００３４】
他の初期実験情報は行われる必要がある検定（assay）に関係する。検定情報は主として２種類の情報、すなわち該検定に関するメタ情報（meta information）と、被検体Ａに追加されるべきターゲットＢに関する情報例えば濃度、容積、オプションとしての患者コード（patient-code）及びバイオハザード（biohazard）についての情報、を含む。このターゲットＢ情報は該ターゲットＢ貯蔵システム１２と印加器（applier）又は放出システム１３とに関係する。一般に医薬発見用には該ターゲットＢは生物学的細胞媒体（biological cell medium）でありそれは１つのサポート内の全被検体Ａに印加される。
【００３５】
該実験システム１４に関しては、温度、湿度及び時間の様な相互作用条件についての情報が必要である。
【００３６】
該検出システム１５は該検定走査が如何に行われるべきかを知る必要がある。例えばセルベース検定を使用する時は、ウエル当たり１つ以上の画像が取られねばならず、これら画像は次に解析されねばならない。
【００３７】
初期セットアップ情報は該コンピユータシステムから該ロボットに送られる。ロボット自身が又この情報を請求してもよい。
【００３８】
計画アルゴリズム（scheduling algorithm）は該過程を時間内にプログラムするために該コンピユータシステム内でランしつつあり、行われるべき過程とこれらの過程を行うに要する時間に従って、効率的なロボット割り当てを保証する。該計画アルゴリズムは計画されるべきタスクを連続的に探すバッチプログラムとすることが出来る。又それは計画タスクが技術者により手動的に替えられ得る対話式プログラムとすることも出来る。計画されるべきタスクは規定されるべき初期セットアップに関係する。又計画タスクはロボットのスタートと停止の時間又は該ロボットにより行われるべきプログラムに関係する。この計画情報は該コンピユータシステムから該ロボット１０−１６へ送られる。又ロボットが自身でこの情報を請求することも出来る。もし後者が提供されるならば安全チェック（security check）が技術者により行われることは自明である。
【００３９】
初期実験のセットアップが規定され、該高スループット選別過程内の全てのロボットが、計画され、なすべきことを知った後、実際の過程が起こり得る。該薬剤ストック１０は該被検体Ａがそれらが必要な時に使用するのに入手可能であることを確認するように計画されている。この過程に関する情報は、例えば、被検体Ａが入手出来ない時、該コンピユータシステムへ送り返される。この情報は該過程を延期し、再計画するために該コンピユータシステムへ報告される必要がある。
【００４０】
ロボットにより行われる全ての動作は該コンピユータシステムへ渡され、それにより該コンピユータシステムは、該過程がプラン通りに進んだかどうか、それが正しく行われたかどうか２重チェックを行う。プラニング情報は予め決められた計画に従ってテストされ得て、正しさ（correctness）は、その期待された結果が前以て既知の制御実験を用いてチェックされ得て、該コンピユータシステムへフイードバックされる実結果でチェックされ得る。各ロボットは情報を該コンピユータシステムへフイードバックし、該コンピユータシステムは前記受信した情報を制御する。もし前記制御が期待しなかった値に帰着したら技術者へ警報信号が起こされ得る。この警報信号が起こると、該技術者は該コンピユータシステムの助けを得るか又は得ずに該エイチテーエスシステムを回復することが出来る。
【００４１】
該コンピユータシステムが、該薬剤システムがそのタスクを正しく行ったことを決定した後、該プレート設計及びフイラー過程１１は配合物ストックシステム１０により供給された該被検体Ａを実験用に用意されたサポート上に印加する。１つの好ましい実施例では、これは、被検体Ａで充たされた９６のウエルを有するマザーサポートからスタートし、実際の実験サポートを形成する様な多数回だけ前記マザーサポートを増倍（multiplying）する中間の過程（intermediate step）を含む。この中間タスクも適当に計画される。
【００４２】
該サポート設計システムは情報を該コンピユータシステム内へフイードバックし、再びそれは起こり得る誤りについて２重チェックされる。
【００４３】
該放出システム１３はシステム１２内に用意されたターゲットＢを該サポート上の被検体Ａに追加する。再び、情報は該コンピユータシステムへフイードバックされ、該過程は２重チェックされる。
【００４４】
実験１４は被検体ＡとＢが相互作用を可能にされた時起こり、その後情報は該コンピユータシステムへフイードバックされる。
【００４５】
検出システム１５は検出された相互作用の活性（detected interaction activity）の画像又はデータの形の検出信号を該コンピユータシステムへ送り返す。この情報は好ましくは更に進んだ処理、例えば画像解析用に記憶されるのがよい。
【００４６】
該報告システム１６は実験の結果を提示する。相互作用結果の画像のみならず該コンピユータシステム内に含まれる生データも提示される。該コンピユータシステムは、前の実験のみならず将来の初期実験セットアップに関するどんな情報について問い合わせ可能である。この問い合わせデータマイニング（data mining）と呼ばれる。該報告及びデータマイニングシステムは更に進んでより詳細に論じられる。
【００４７】
該過程の全ステップについての情報は該過程の前、途中そして後の全ての時にアクセス可能である。該過程が起こる前は、該初期実験セットアップについての、そしてことによると該計画（又配合物情報も）についての情報のみが入手可能であることは明らかである。情報はどのロボットによっても実時間でアクセス可能である。このロボットは特定の配合物に関して関連情報を求めてコンピユータシステムを探索（mining）する生化学者により処理されるユーザーインターフエースとなり得る。再び全てのロボット１０−１６は該コンピユータシステム９と双方向式にリンクされている。
【００４８】
１実施例では、該コンピユータシステムにリンクされた該ロボットが１つのロボット内に組み入れられる。もう１つの実施例では、該ロボットは物理的に種々のロボットであり、それによりターゲットＡとターゲットＢを含むサポートは従って１つのロボットからもう１つへ輸送される。該輸送体（transport）それ自体が該コンピユータシステムへリンクされそれに従って計画されるロボットである。
【００４９】
本発明の高スループット過程の１実施例が過程流れとして図３で表される。薬剤ストック１０は被検体Ａを大量に貯蔵する。第１フイラーシステムは少量の被検体Ａをウエルサポート、該マザープレート上へ印加する。テストプレート１８は実験中テストされるべき被検体Ａを含むサポートである。該テストプレート１８は中間ストックプレート１９によりマザープレート１７から導かれる。前記ストックプレートは１つ以上のテストプレート１８を発生するため使用される。該テストプレート１８は該被検体Ａ用のウエルの大きさ又は位置を有する。
【００５０】
１実施例では該フイラーシステム１１は前に出願され未だ刊行されない特許文献３で説明され、そこでは充填済みキャピラリー（filled capillaries）のマトリックスを用意するための、下記すなわち、
複数の未充填キャピラリーを第１輸送器（first transporter）上に積載するよう構成されたローダー（loader）；
該第１輸送器から該複数の未充填キャピラリーを集め、該キャピラリーを溶液で充填し、そして該充填済みキャピラリーを第２輸送器上へ積載するよう構成されたマニュピレーター；そして
該第２輸送器から該充填済みキャピラリーを集め該充填済みキャピラリーをマトリックステンプレート（matrix template）上へ供給するよう構成されたスタッカー（stacker）、
を具備するシステムが開示されている。
【００５１】
該フイラーシステムはステップ（step）を含んでおりそこでは９６の被検体Ａを含むサポートは、該中間ストックプレート１９を介して好ましくは３８４、１５３６又は９６００、又は９６の何等かの他の被乗数の被検体Ａを含むのがよいサポートに、増倍される。
【００５２】
もう１つの好ましい実施例では該フイラーシステムは特許文献４で開示される放出装置（dispensing apparatus）を含んでおり、そこでは被検体の急速選別用の方法が開示されており、該方法は下記すなわち、
ａ）選別されるべき複数の被検体を、該被検体が相互から分離されて留まるように１つ以上の固体サポート（含む複数）上に同時に印加する過程と；
ｂ）前記被検体担持固体サポート（含む複数）を半固体（semi-solid）又は液体の媒体で提供されたターゲットと接触させ、それにより前記被検体は該固体サポートから該ターゲットへレリースされる過程と；そして
ｃ）被検体−ターゲット相互作用を測定する過程とを具備している。
【００５３】
テストプレート１８を用意した後、ターゲットＢはターゲットＢ放出システム１３により該被検体Ａに追加される。
【００５４】
１実施例では、前に出願され未だ刊行されない特許文献５で説明される”フエーズ印加器（phase applier）”システム１５が使用されるが、そこではリザーバーから、前記リザーバーと流体的に連通する流体出口を通り、多数ウエルプレートの隣接するウエルの少なくとも１つのシリーズ内に予め決められた量の流体を導入するための方法が開示されるが、該方法はウエルの前記シリーズ内に前記予め決められた量の流体を導入するために、前記流体出口は、それがウエルの前記シリーズ上の連続運動で通過し、この通過中前記流体の中断されない流れが該流体出口から放出されるように、該多数ウエルプレートに対し動かされることを特徴とする。
【００５５】
実際の実験１４中は、ＡＢ相互作用が許容される。一般に該実験を適切な相互作用条件で行うために定温放置システムが使用される。
【００５６】
検出システム１５がＡＢ相互作用の活性（activity）を検出する。活性は例えば乱流（turbulence）、蛍光発光（fluorescence）、結晶化（crytalization）等を含む。１実施例ではＡＢ相互作用はフルオロスキャン（fluoroscan）２０により検出される。１実施例ではＡＢ相互作用は顕微鏡２１により検出される。画像解析手段２２が該顕微鏡的走査を解析するため使用される。
【００５７】
好ましい実施例では該顕微鏡２１は前に出願され未だ刊行されてない特許文献６で説明される様に自動焦点合わせ顕微鏡であり、そこでは顕微鏡の対物面の画像に自動焦点合わせする装置が開示され、該装置は
観察されるべき対物面の画像を形成するよう構成された光学システムを具備しており、前記光学システムは
該対物面上に焦点合わせするよう構成された対物レンズと、
照明光ビームで該対物面を照明するための照明ビーム源と、そして
該対物面の画像を創るよう構成された画像レンズとを備えており、該装置は又、
自動焦点合わせ検出システムを具備しており、該検出システムは
自動焦点合わせ光ビームを発生するための自動焦点合わせ光ビーム源と、
該自動焦点合わせ光ビームを該対物面に向け、該自動焦点合わせビーム光を該対物面で反射させるよう構成されたビームスプリッターと、
該反射された自動焦点合わせ光ビームを自動焦点合わせ検出デバイスに向けるよう構成された検出システムレンズと、そして
該自動焦点合わせ検出システム内の予め決められた基準面からの該反射された自動焦点合わせ光ビームの画像面の検出された変位に基づき、望まれる焦点合わせされた基準面からの該光学システム内の該対物面の該画像の変位の量を決定するための自動焦点合わせ検出デバイス（auto-focusing detection device）とを備えており、前記自動焦点合わせ検出デバイスは
該反射された自動焦点合わせ光ビームを検知し、該画像面の該変位を検出するための少なくとも１つのセンサーと、そして
該光学システム内で該画像を適当に焦点合わせするために、前記少なくとも１つのセンサーにより検知された該反射された自動焦点合わせ光ビームに基づき、該対物レンズと該対物面の間の距離を自動的に調節するためのフイードバック制御器と焦点調節デバイスとを含む焦点合わせ修正システム（focusing correction system）を有している。
【００５８】
上記４つの特許出願は引用によりここに含まれている（enclosed）。それが公共交通路上で輸送可能であるようにコンピユータシステムを含む完全なエイチテーエスシステムを小型化することは可能である。特に、該４つの前に規定されたロボットが含まれる時には、約６．０９６ｍ（２０フット）コンテナー又は約１２．１９２ｍ（４０フット）コンテナー以下の寸法が可能である。
【００５９】
図４は図１の情報管理システムを集積化するためのコンピユータネットワークを表す。好ましい実施例では、該コンピユータシステムはクライアント２４−３０に接続されたデータベースサーバー２３である。該クライアントはロボットであり、そこではロボットはコンピユータシステムにリンク可能な何等かのロボットシステム又は何等かの他のシステムとして広く解釈されるべきである。各ロボットはインターフエースを有しそれにより該ロボットは中央計算システムへ接続される。このインターフエースを経由して該特定のロボットに関する全ての関連情報は該データベースサーバー内で管理され得る。
論理的モデル
本発明では、高スループットシステムが１つの論理的データベース（logical database）内にモデル化（modeled）されている。これは、例え実際の部分過程（actual sub-processes）が種々のロボット上で行われつつあり、そして例え情報が種々のコンピユータ上に記憶されつつあっても、過程は全体として１つの論理的過程であると該コンピユータシステムにより理解されることを意味する。該高スループット過程モデルは１つ以上のデータベースシステムで実施（implemented）される。
【００６０】
好ましい実施例では該全過程をモデル化するためにオラクルリレーショナルデータベースシステム（Oracle relational database system）が使用される。該論理的モデルは又オブジェクト指向データベース（object-oriented database）で実施され得る。
【００６１】
図６は本発明のコンピユータで実施される方法（computor-implemented method）の実体関連線図（Entity Relationship Diagram）｛イーアールデー（ERD）｝を表す。当業者はオラクルデベロッパー２０００（Oracle Developer 2000）の様な自動化されたツールが該イーアールデーを該データベースを創り操作するためのエスキューエルコード（SQL code）の様な実行可能なコードに直接変換することを評価するであろう。
【００６２】
該線図中の各長方形は実体（entity）と呼ばれる、該データベース内の論理的ユニット（logical unit）に対応する。実体は該データベース内の表（table）に対応する。該実体の名前は該長方形内にリスト化されている。
【００６３】
各実体は属性（attributes）と呼ばれる、１つ以上の特性（characteristics）を有する。属性は表内のフイールド（field）又は列（column）と対応する。請求項では属性は識別子（identifier）と称される。属性は必須的（mandatory）であるか又はオプション的（optional）である。オプション的属性はそのインスタンス（instance）内に指定されない値（value）を有してもよい。これはヌル値（null-value）と呼ばれる。必須的属性は常にインスタンス内に値を持たねばならない。
【００６４】
実体の各インスタンスをユニークに識別する属性は主キー（primary key）と呼ばれる。主キーは又１つより多い属性から成り得る。主キーを規定する属性は必須的である。
【００６５】
各実体は１つ以上のインスタンスを有する。インスタンスは表内の行又は記録に対応する。インスタンスは実体の属性用の１セットの値である。
【００６６】
該長方形間の線は実体間の連合（association）を表し、関連（relationships）と呼ばれる。各関連は濃度（cardinality）を有する。これはもう１つの実体に連合され得る又は連合されねばならない１つの実体のインスタンスの数である。
【００６７】
図５ａは１例のイーアールデーを表す。該イーアールデーはプレート実体３２とウエル実体３３をモデル化する。該プレート実体３２は高スループットシステムの該物理的プレートサポートをモデル化し、該ウエル実体３３は該ウエル、すなわち特定の座標を有するこの様なサポート内の識別可能な位置（identifiable positions）をモデル化する。関連３４は次の様に解釈されるが：すなわち各プレートのインスタンスはゼロか、１つ以上のウエルと連合するか又はゼロか、１つ以上のウエルを有し；各ウエルのインスタンスは１つのプレートと連合するか又は１つのプレートに属する。各プレートのインスタンス用に１つ以上のウエルのインスタンスがあり得て；各ウエルのインスタンス用に１つのプレートのインスタンスがあらねばならない。
【００６８】
これはプレート、例えば、平らなサポートプレート、は１つ以上のウエルを持ち得て；マイクロチタープレート（microtiterplate）は例えば９６のウエルを有する。該９６のウエルは全く同一のマイクロチタープレートに属する。プレート実体３２はプレートアイデー（plate-id）によりユニークに識別（identified）される。該ウエル実体３３はウエルアイデー（well-id）及びプレートアイデー（plate-id）によりユニークに識別される。図５ａの関連は更に第１実体と第２実体の間の共通の１対多の関係（common one-to-many relation）として参照されるであろうし、この例では第１実体は該プレート実体３２であり、第２実体は該ウエル実体３３である。
【００６９】
ウエル実体３３のプレートアイデーはいわゆる外来キー（foreign key）である。外来キーは実体内のフイールドであり、そこではそのフイールドはもう１つの実体の主キーである。図６は外来キーを陽には（explicitly）述べていない。
【００７０】
図５ｂはプロトコル実体３５と実験実体３６の間の１対多の関連を図解し、そこではプロトコルは複数の実験用に使用されてもよく、そしてそこでは実験は１つのプロトコルを使用して行われてもよい。図５ｂの関連は第１実体と第２実体の間のオプションの１対多関連として参照されるであろうし、この例では第１実体はプロトコル実体３５であり、第２実体は実験実体３６である。
【００７１】
図５ｃはもう１つの例のイーアールデーを表す。該イーアールデーは検定実体３８と実験実体４０とをモデル化する。該検定実体３８は、前に説明された様に、ターゲットＢを含む、検定をモデル化する。該実験実体４０は実験すなわち被検体ＡとターゲットＢの間の相互作用をモデル化する。第３の実体ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔ３９は該前記２つの実体間の第３の関連（tertiary relationship）を創る。該ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔ実体３９は実験内に含まれる該検定をモデル化する。該実験内の各検定は検定シーケンス（assay-sequence）を有する。
【００７２】
該検定実体３８と該ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔ実体３９の間には１対多の関連４１があり、それは、各検定のインスタンス用に、ゼロ、１つ以上のａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔのインスタンスがあり；ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔのインスタンス用に、１つの検定のインスタンスがある、ことを意味する。該実験実体４０とａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔ実体３９の間には１対多の関連４２があり、それは、各実験のインスタンス用に、ゼロ、１つ以上のａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔのインスタンスがあり；各ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔのインスタンス用に、１つの実験のインスタンスがある、ことを意味する。検定のインスタンスは複数の実験に含まれてもよい。実験のインスタンスは複数の検定を含んでもよく、それにより該実験内の各検定は検定−シーケンスにより識別される。実験内の各検定−シーケンスは常に、唯１つの検定と唯１つの実験に関係せねばならない。図５ｃの関連は更に第３の実体を通して２つの実体間の多対多関連として参照されるであろうし、この例では該２つの実体はａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｔ実体３９を通しての該検定実体３８と該実験実体４０である。
データベースモデル
図６の論理的データモデルを以下で更に詳細に説明する。
【００７３】
ｅｘｐｔ＿ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４３はプレートのグループを使用して検定上で行われ、プロトコルに従って行われてもよい実験をリスト化する。
【００７４】
検定はａｄｅｆ＿ａｓｓａｙ実体４４内にリスト化され、ｅｘｐｔ＿ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４５を通して多対多関連で該ｅｘｐｔ＿ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４３とリンクされる。該ｅｘｐｔ＿ａｓｓａｙｓｉｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４５は実験内に含まれる検定をリスト化する。実験内の各検定は検定シーケンスを有する。
【００７５】
該ｐｄｅｆ＿ａｓｓａｙｐｒｏｔｏｃｏｌ実体４６とｅｘｐｔ＿ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４３の間のオプションの１対多関連によりプロトコルがｐｄｅｆ＿ａｓｓａｙｐｒｏｔｏｃｏｌ実体４６内にリスト化される。プロトコルは複数の実験用に使用されてもよい。もし実験がプロトコルに従って行われるならば、該実験は唯１つのプロトコルにリンクされる。該ｐｄｅｆ＿ａｓｓａｙｐｒｏｔｏｃｏｌ実体４６はｐｄｅｆ＿ａｓｓａｙｐｒｏｔｏｃｏｌｉｔｅｍ実体４７を通して多対多関連により該ａｄｅｆ＿ａｓｓａｙ実体４４にリンクされる。該ｐｄｅｆ＿ａｓｓａｙｐｒｏｔｏｃｏｌｉｔｅｍ実体４７はプロトコル内で使用される検定をリスト化する。
【００７６】
該実験で使用されるプレートのグループはｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８内にリスト化される。該ｅｘｐｔ＿ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４３と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８の間に１対多関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８は実験で使用された既に被検体Ａを印加された物理的サポートをリスト化する。
【００７７】
ｇｄｅｆ＿ｇｒｏｕｐ実体４９は物理的サポートのアブストラクトグループ（abstruct groups）をリスト化し、そこではアブストラクトは該グループについて全てのメタ情報（meta information）を含むことを意味する。物理的サポートの特性は典型的に、種類、形状、ウエルの数の様なレイアウト特性に関係する。該ｇｄｅｆ＿ｇｒｏｕｐ実体４９はｇｄｅｆ＿ｓｃｈｅｍａｓｉｎｇｒｏｕｐ実体５１を通して多対多関連によりｇｄｅｆ＿ｓｃｈｅｍａ実体５０とリンクされ、そこではグループ内の各スキーマはスキーマシーケンスアイデー（schema sequence id）を有する。該ｇｄｅｆ＿ｓｃｈｅｍａ実体５０はｇｄｅｆ＿ｐｌａｔｅｓｉｎｓｃｈｅｍａ実体５３を通して多対多関連によりｇｄｅｆ＿ｐｌａｔｅ実体５２にリンクされ、そこではスキーマ内の各プレートはプレートシーケンスアイデー（plate sequence id）を有する。該ｇｄｅｆ＿ｐｌａｔｅ実体５２とｇｄｅｆ＿ｗｅｌｌ実体５４の間には１対多関連が規定される。該ｇｄｅｆ＿ｗｅｌｌ実体５４はプレート内のウエルをリスト化する。各ウエルは列と行の位置を有する。かくして、プレートはウエルを有することが出来て、プレートはスキーマにグループ分けされそこでは各スキーマは多数のプレートを有し、スキーマは更にグループにグループ分けされ、そこでは各グループは多数のスキーマを有する。
【００７８】
物理的サポート用の一般的規定が更に物理的サポート上に印加された被検体Ａをモデル化するため使用される。該ｇｄｅｆ＿ｐｌａｔｅ実体５２とｐｍｃｙ＿ｐｌａｔｅ実体５５の間に１対多関連が規定される。同様な１対多関連は該ｇｄｅｆ＿ｓｃｈｅｍａ実体５０とｐｍｃｙ＿ｓｃｈｅｍａ実体５６の間に規定される。同様な１対多関連は該ｇｄｅｆ＿ｇｒｏｕｐ実体４９と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８の間に規定される。該ｐｍｃｙ＿ｓｃｈｅｍａ実体５６と該ｐｍｃｙ＿ｐｌａｔｅ実体５５の間にオプションで１対多の関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８と該ｐｍｃｙ＿ｓｃｈｅｍａ実体５６の間にオプションで１対多の関連が規定される。再びプレートはスキーマにグループ分けされ、スキーマは更にグループにグループ分けされるが、今度はこれは印加されたサポートを含み、それは薬剤配合物又は被検体Ａが該サポート上に印加されたことを意味する。
【００７９】
該ｐｍｃｙ＿ｐｌａｔｅ実体５５とｐｍｃｙ＿ｓｏｌｕｔｅ実体５７の間に１対多の関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｓｏｌｕｔｅ実体５７は薬剤配合物溶液をリスト化する。ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄｌｏｔ実体５８と該ｐｍｃｙ＿ｓｏｌｕｔｅ実体５７の間に１対多関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄｌｏｔ実体５８は配合物ロット（compound-lots）をリスト化する。ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄ実体５９と該ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄｌｏｔ実体５８の間に１対多の関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄ実体５９は薬剤配合物をリスト化する。
【００８０】
ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０はプレートのグループを使用し検定上で行われ、そしてプロトコルに従って行われた実験に関する結果をリスト化する。該ｅｘｐｔ＿ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ実体４３と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０の間に１対多の関連が規定される。該ａｄｅｆ＿ａｓｓａｙ実体４４と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０の間に１対多の関連が規定される。該ｐｄｅｆ＿ａｓｓａｙｐｒｏｔｏｃｏｌ実体４６と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０の間に１対多の関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８とｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０の間に１対多の関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄ実体５９と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０の間に１対多の関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｃｏｍｐｏｕｎｄｌｏｔ実体５８と該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０の間に１対多の関連が規定される。
【００８１】
該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔ実体６０とｅｘｐｔ＿ｃｏｎｒｅｓｕｌｔ実体６１の間でオプションの１対多関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｃｏｎｒｅｓｕｌｔ実体６１は、より低い記述レベルでの結果、すなわち、規定された濃度での被検体Ａの活性の抑制（inhibition of a analyte A's activity at a defined concentration）、をリスト化する。該ｅｘｐｔ＿ｇｒｏｕｐ実体４８と該ｅｘｐｔ＿ｃｏｎｒｅｓｕｌｔ実体６１の間で１対多関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｃｏｎｒｅｓｕｌｔ６１とｅｘｐｔ＿ｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔ実体６２の間でオプションの１対多関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔ実体６２は特定のウエルに関係する結果をリスト化する。ｅｘｐｔ＿ｐｌａｔｅ実体６２ｂｉｓは該ｐｍｃｙ＿ｐｌａｔｅ実体５５との１対１関連を介して規定される。ｅｘｐｔ＿ｐｌａｔｅ実体６２ｂｉｓと該ｅｘｐｔ＿ｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔ実体６２の間には１対多関連が規定される。該ｅｘｐｔ＿ｐｌａｔｅ実体６２ｂｉｓは１対多関連でそれ自身と関係する。これはもう１つの物理的サポート上に貯蔵されてもよい制御のプレートの位置をモデル化すること（to model the location of the plate of the controls which may be stored on another physical support ）である。
【００８２】
ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ実体６３は該高スループット実験室で利用可能なロボットをリスト化する。該ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ実体６３とｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎ実体６４の間に１対多関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎ実体６４は特定ロボットにより行われるべきラン（run）又は過程をリスト化する。ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｍｏｖｅ実体６５を通して該ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎ実体６４と該ｇｄｅｆ＿ｗｅｌｌ実体５４の間に多対多関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｍｏｖｅ実体６５は１つのｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎで行われるべきウエル当たりの該ロボット運動（robot-moves per well）をリスト化する。該ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎ実体６４とｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎｓｔａｔｕｓ実体６６の間に１対多関連が規定される。該ｐｍｃｙ＿ｒｏｂｏｔ＿ｒｕｎｓｔａｔｕｓ実体６６はロボットラン（robot-run）の種々のステイタスをリスト化する。
データベース内容
上記で紹介した実体の内容をここでより詳細に提示する。各実体は多数のインスタンスを備え、各インスタンスは多数のフイールドを有する。
【００８３】
実験実体４３は各実験ラン用の１つのインスタンスを有する。実験アイデーフイールド（experiment id field）は各実験用のユニークな識別子を保持する主キーである。各実験はセルベース検定についての情報、実験月日、該実験を行った人、使用された選別プラットフオーム（screening platform）、ウイルスストック（virus stock）及び細胞ストック（cell stock）についての情報を含む。
【００８４】
プロトコルアイデーフイールド（protocol id field）は該プロトコル実体４６内にリスト化された様な該実験用に使われるプロトコルを識別する。各プロトコルは更にプレート寸法（plate-size）及び品質管理についての情報を含む。
【００８５】
検定アイデーフイールド（assay id field）は該検定実体４４内にリスト化される該実験で使用された検定を識別する。各検定は更に該検定の種類についての情報、ゲストストレイン（guest strain）、ホストストレイン（host strain）、該機構及び該ターゲットＢを含む。
【００８６】
各実験は実験実体４５内の該検定内にリスト化された多数の検定を含むが、実験内の各検定は検定シーケンスとアイデーフイールドを有する。１つのプロトコルに依る実験内の検定は該プロトコル項目実体（protocol item entity）４７内にリスト化され、アイデーフイールドにより識別される。
データベース操作例（Database operational example）
操作中、データベースは種々の過程中に更新される。例は該データベースと過程との間の相互作用を図解する。
【００８７】
テストされるべき各検定について該検定を識別するインスタンスが該検定実体４４に追加される。
【００８８】
実行されるべき各プロトコルについて該プロトコルを識別するインスタンスが該プロトコル実体４６に追加される。
【００８９】
実験がセットアップされると、該実験を識別するインスタンスが実験実体４３に追加される。プロトコルに従って実験が行われる時、該実験インスタンスは前記プロトコル用識別子を有する。
【００９０】
該実験内の各検定用に、インスタンスが、実験実体４５内の検定に追加され、従って該検定実体４４内の前記検定インスタンスと、該実験実体４３内の前記実験インスタンスと、にリンクされる。
【００９１】
プレート実体５２のインスタンスが、多数の列と多数の行とを有する各物理的サポート用に追加される。該プレートインスタンス内の各行−列位置用に、１つの行−列位置を識別するウエルインスタンス（well instance）が該ウエル実体５４内に創られる。
【００９２】
配合物ストック又は薬剤内の各配合物用に、該配合物を識別するインスタンスが該配合物実体５９に追加される。
【００９３】
各配合物ロット（Each compound-lot）は前記配合物用の精確なロット（exact lot）を識別する配合物ロット実体５８内に追加されるインスタンスに帰着する。
【００９４】
配合物を印加された各物理的サポート用に、該プレート実体５５にインスタンスが追加される。プレートに印加された各被検体Ａ用に、該溶質を識別し、該配合物ロットにリンクされるインスタンスが該溶質実体５７に追加される。該溶質インスタンスは更にオプションのウエルフイールドを含む。該ウエルフイールドは該配合物が印加されるプレート上の位置を識別する。
【００９５】
プレートの各スキーマ用に、インスタンスが該スキーマ実体５０に追加される。スキーマの各グループ用に、インスタンスが該グループ実体４９に追加される。スキーマ内の各プレート用に、更にプレートシーケンスを識別するインスタンスが該ｐｌａｔｅｓｉｎｓｃｈｅｍａ実体５３に追加される。グループ内の各スキーマ用に、更にスキーマシーケンスを識別するインスタンスが該ｓｃｈｅｍａｓｉｎｇｒｏｕｐ実体５１に追加される。
【００９６】
各実験用に種々のプレートが使われる。配合物が印加された物理的サポートの各スキーマ用に、インスタンスが該スキーマ実体５６に追加される。配合物が印加された物理的サポートの各グループ用に、インスタンスが該グループ実体４８に追加される。プレート実体５５のプレートインスタンスは更に該プレートが属するスキーマを識別するスキーマフイールドにより識別される。スキーマ実体５６のスキーマインスタンスは更に該スキーマが属するグループを識別するグループフイールドにより識別される。実体４８のグループインスタンスは更に該グループが属する実験を識別する実験フイールドにより識別される。
【００９７】
高スループット過程内の各ロボット用に、インスタンスが該ロボット実体６３に追加される。ロボットの例は該プレート設計とフイラーシステム１１である。ロボットのもう１つの例は該フエーズ印加器システム１３である。ロボットのもう１つの例は該検出システム１５である。
【００９８】
各ロボットはロボットラン（robot-runs）を行う。各ロボットラン用に、アイデーフイールドと、該ランを実行するロボットと、により識別されるインスタンスが該ロボットラン実体６４に追加される。ロボットランの例は物理的サポートのウエル上にターゲットＢを印加することである。
【００９９】
各ロボットランは多数のロボット運動を含む。各ロボット運動用に、アイデーと実行されるべきロボットランとにより識別されるインスタンスが該ロボット運動実体６５に追加される。ロボット運動インスタンスは更に該ウエル実体５４内のウエルインスタンスへの参照を有する。各ロボット運動は、該ロボット運動を実行する、例えば、ウエル内に被検体Ａを印加する又はウエル内にターゲットＢを印加する、１セットの命令と対応する。
【０１００】
各ロボットラン用に、アイデーフイールドと該ロボットラン実体５４内のロボットランインスタンスへの参照とにより識別される幾つかのインスタンスがロボットランステイタス実体６６に追加される。
【０１０１】
顕微鏡による、そしてプレート上の各ウエルについての、ＡＢ相互作用の各検出用に、インスタンスがｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔ実体に追加される。結果が計算されると、グループ内配合物の該ｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔを平均するインスタンスがグループ内各配合物用ｃｏｎｒｅｓｕｌｔ実体に追加され、そしてグループ内の各配合物についてインスタンスが該ｇｒｏｕｐｒｅｓｕｌｔｓ実体に追加される。
【０１０２】
該ｃｏｎｒｅｓｕｌｔ実体６１内の各インスタンス用に、インスタンスがウエル結果実体６２に追加されてもよい。該ｅｘｐｔ＿ｐｌａｔｅ実体６２ｂｉｓに追加されるインスタンスは該ウエルが属するプレートを規定する。
【０１０３】
好ましい実施例では、該論理的モデルは１つのデータベース内で物理的にもモデル化される。
【０１０４】
該データモデルは、該高スループット過程内に含まれる追加的ロボットをモデル化する他の実体を用いて容易に拡張され得る。
【０１０５】
図７は本発明の論理的モデルである。関連の濃度はこのモデルでは示されてない。
【０１０６】
該被検体Ａ実体６７は図６の該配合物実体５７−５９と対応する。該サポート実体６８は該物理的サポート実体４９−５４に対応する。サポート実体上の該被検体Ａ６９は該実体４８，５５そして５６に対応する。
【０１０７】
該ターゲットＢ実体７１は該検定実体４４に対応する。該プロトコル実体７２は該検定−プロトコル実体４６と対応する。該実験実体７３は図６の該実験実体４３に対応する。
【０１０８】
該ロボット運動及びロボット実体７０，７４そして７５は該ロボット実体６３−６６に対応する。
【０１０９】
データマイニング（data mining）は大量の情報を管理可能なカテゴリーすなわちいわゆるクラスター（cluster）に減少させることを含む。マイニングは複雑な関連、配合物間の関連のみならず、実験間の関連も可視化出来る。これにより、誤りや偏倚要因を、依存するメザー（measures）間の真の関連とそれらが干渉しないように、排除することは重要である。高スループット選別のコストは余りにも高いので結論が連続する実験での混乱へ導く誤った観察に基づいてもたらされることは出来ない。
【０１１０】
本発明は従って、出来るだけ多くの誤りや偏倚を排除するために、スタートから開始まで、高スループットの完全な過程の最大知識管理を狙っている。月曜日に行う実験は例えば週の半ばに行わされる実験より信頼性が低いかも知れない。或る人により行われる実験は例えば平均的実験より高い誤り率を有すると思われるかも知れない。又環境条件が正の又は負の仕方で実験に影響し得る。これらの条件を実時間で測定しそれらを記憶することにより、実験結果の検証はこの情報を実験の信頼性決定に組み入れることが出来る。多数ロボット環境で種々のロボット上で行われる同様な実験が種々の誤り率を持ち得て、かくして恐らく或るロボットは正しく機能しないと結論付ける。全てこれらは、実験の検証過程で全体としてその過程についてのモデル化と情報記憶の重要性の例である。
【０１１１】
エスキューエル（SQL）｛標準問い合わせ言語（Standard Query Language）｝を使用して、データベースは、例えば全てのオラクル応用品について標準的である様に、問い合わせ可能である。
【０１１２】
エスキューエル選択操作は或る条件を充たす１つ以上の実体からそれらのインスタンスを選択すること、例えば、或るロットシーケンスを含む配合物ロット実体５８内のそのインスタンスのアイデーをリスト化すること、を含む。
【０１１３】
エスキューエルの結合（join）操作（operation）は、ことによると或る条件を充たすそれらの主及び外来キーにより、２つ以上の実体のインスタンスを結合すること（joining）を含む。例えば、含まれる検定、含まれるプロトコルそして含まれる結果、と一緒に全ての事件をリスト化せよ。
【０１１４】
１つの論理的データベース内にモデル化されて、その過程は全体としてこの仕方で問い合わせ可能である。例えば、実験を、その関係プロトコル、その関係検定、その関係する物理的サポート、その関係配合物、その関係ロボット運動そしてその関係結果、と結合することが可能である。もう１つの例は、更に、或る物理的サポート上の或るウエルと結合された前の例を含む。この仕方で、１つの特定のＡＢ相互作用のテストに関係する全てのデータを抽出することが出来る。
【０１１５】
該データマイニング又は問い合わせの便益は、例えば、オラクルにより普通に提供されるエスキューエルユーザーインターフエースを用いる科学者に利用可能になる。
【０１１６】
該結果実体６０，６１そして６２は実験結果と、該データベース内でモデル化され、記憶された高スループット過程の残りと、の間のリンクである。実験結果は更に、該データベース内に記憶されているのみならず、フアイリングシステム内に記憶されている又は該データが必要な時にアルゴリムを使って導き出される、画像フアイル及び他の処理されたデータも含んでいる。該実験結果実体を介したデータベースリンクは、該実験の最終画像と該データベースの外部に記憶された他の処理されたデータと、組み合わせて、該全体過程に関係する実験結果を参照することを見越している。
【０１１７】
１実施例では、該プレート実体５５のインスタンスは該ｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔ実体６２の対応するインスタンスと結合され、それにより各ｗｅｌｌｒｅｓｕｌｔインスタンスは、画像フアイル内に含まれ従って該ウエル結果インスタンスとリンクされた画像として、出力される。
【０１１８】
１実施例では、画像フアイルは配合物相互作用の後のウエルの画像を含んでいる。
【０１１９】
好ましい実施例では、画像フアイルはウエル内で起こる相互作用の１部分の画像を含んでいる。
【０１２０】
該実験画像が得られる仕方は本発明には関係ない。画像は例えばビデオカメラと結合された自動焦点合わせされた顕微鏡により走査され得る。該顕微鏡は更に全配列構成に適合する走査ステージ（scanning stage）を装備し、各ウエル又はウエルの１部分を走査するステッパーモーターを装備し得る。
【０１２１】
好ましい実施例では、次の過程は画像を解析するための自動画像解析手段の使用を含んでいる。セルベース検定に関係して、画像内の個別細胞を決定するために画像解析手段が使用される。２０００中の７０の細胞の平均を解析することは信頼性ある結果を与える。
【０１２２】
図８で表される専用ユーザーインターフエースはデータベース情報のみならず、データベース項目に直接的又は間接的にリンクされた、非データベース情報へのアクセスを与える。本発明の目的は、このユーザーインターフエースを経由して、単に配列解析に集中しない全体としての全高スループット過程に関する知識が取得され、この過程についての全データがデータベースに記憶されるか又は直接的又は間接的に該データベースにリンクされる、ことである。
【０１２３】
該画像は前記ウエルの列及び行位置に対応するマトリックス内に表示される。各画像はＡＢ相互作用か、又はこの様な相互作用の範囲の顕微鏡的画像である。該マトリックスは全体として物理的テストプレートを表す。
【０１２４】
該マトリックス内の各個別画像はＡＢ相互作用の強度に依ってカラーコード化される。該マトリックス上でクリックすることにより、データベース情報が該実験について直接入手可能になる。
【０１２５】
個別画像上でクリックすることにより、データベース情報が、例えば、グラフ、表又は被検体Ａの化学構造の形で、その特定の位置で起こる相互作用について直接入手可能になる。
【０１２６】
好ましい実施例では、該画像は、イントラネット（intranet）上とエクストラネット（extranet）上で全部への正当なアクセスを可能にするウエブブラウザー（web browser）上に表示される。該ウエブブラウザーは更に、高スループットデータマイニングと該高スループット過程の制御とを可能にする該コンピユータシステム１への正当なアクセスを可能にする。結果データの報告は特定の出力フオーマット、例えば、エムエスエクセル（MS Excel）及びチフ画像フアイル（TIFF image files）に出力（exported）され得る。又顧客は専用フオーマットを請求出来る。
【０１２７】
報告は、例えば、オラクルデイスカバラー（Oracle Discoverer）の様な、普通に使用されるデータベース報告ツールにより該データベースから必要な情報を抽出することにより容易に行われ、そこでは報告は更にエムエスエクセルフオーマット内に出力され得て、他の非データベース情報が該報告に追加されることも可能である。
【０１２８】
ここに説明された例及び実施例は単に図解目的用であり、それらに照らして種々の変型又は変更が当業者に示唆されるが、それらは本出願の精神と範囲及び付属する請求項の範囲内に含まれるべきである。例えば、データベースに関し、問い合わせ速度を改善しシステム保守を助けるために、実体は削除されてもよく、多数実体の内容は連結されてもよく、１つ以上の実体の内容はここに説明したより多くの実体間で配分されてもよい。例えば、該データベースとリンクされるべきユーザーインターフエースに関し、或る項目は存在しなくてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２９】
【図１】本発明の高スループット過程の概観的略図である。
【図２】本発明の高スループット過程の実施例の概観的略図である。
【図３】図２の実施例の過程流れである。
【図４】図２の実施例用のコンピユータネットワークの概観的略図である。
【図５ａ−ｃ】イーアールデー内の関連の例である
【図６】本発明の実施例のイーアールデーである。
【図７】本発明の論理的モデルである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ−ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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