熱サイクル装置のチャンバにおける反応容器内に保持された液体の温度を制御する方法であって、以下を含む、方法:aチャンバにおける温度センサから感知されるチャンバ温度を決定することb上記感知されたチャンバ温度を用いて空気温度を決定することc上記空気温度を用いて液体温度を決定すること;並びにd上記液体温度に応じて、チャンバにおける空気を選択的に加熱又は冷却すること。以下を含む、請求項1に記載の方法:aチャンバ外の温度センサから感知される周囲温度を決定すること;並びにb少なくとも部分的に、上記感知された周囲温度と、上記感知されたチャンバ温度とを用いて、上記空気温度を決定すること。空気熱モデルを用いて、上記空気温度を決定することを含む、請求項1又は2に記載の方法。以下を含む、請求項1から3の何れか1項に記載の方法:aチャンバが閉じているか否かを決定すること;並びにb以下の少なくとも一つ:iチャンバが閉じている場合に、上記感知されたチャンバ温度と、閉じたチャンバモデルとを用いて、有効空気温度を決定すること;及びiiチャンバが開いている場合に、上記感知されたチャンバ温度と、感知された周囲温度と、開いたチャンバモデルとを用いて、有効空気温度を決定すること。閉じたチャンバモデルのために、以下を含む、請求項4に記載の方法:a上記感知されたチャンバ温度と、閾値温度とを比較すること;並びにb以下の少なくとも一つ:i上記感知されたチャンバ温度が上記閾値温度未満である場合に、第一の閉じたチャンバモデルを用いて、上記空気温度を決定すること;及びii上記感知されたチャンバ温度が上記閾値温度を超える場合に、第二の閉じたチャンバモデルを用いて、上記空気温度を決定すること。少なくとも部分的に、以下の関係を用いて、上記空気温度が決定される、請求項5に記載の方法:開いたチャンバモデルに関し、少なくとも部分的に、以下の関係を用いて、上記空気温度を決定することを含む、請求項4から6の何れか1項に記載の方法:少なくとも部分的に、以下の関係を用いて上記空気温度を決定することを含む、請求項7に記載の方法:上記空気温度と液体熱モデルとを用いて、上記液体温度を決定することを含む、請求項1から8の何れか1項に記載の方法。予め決定した液体温度を用いて、上記液体温度を決定することを含む、請求項9に記載の方法。少なくとも部分的に、以下の関係を用いて、上記液体温度を決定することを含む、請求項9又は10に記載の方法:以下を含む、請求項1から12の何れか1項に記載の方法:a標的液体温度を決定すること;b上記標的液体温度に応じて標的空気温度を決定すること;並びにc上記標的空気温度に応じて、上記チャンバにおいて空気を選択的に加熱又は冷却すること。少なくとも部分的に、上記液体温度を用いて、上記標的空気温度を決定することを含む、請求項12に記載の方法。以下を含む、請求項12又は13に記載の方法:a標的液体温度における変化を決定すること;b上記変化を閾値と比較すること;並びにc以下の少なくとも一つ:i上記変化が上記閾値よりも小さい場合に、上記標的空気温度が上記標的液体温度であると決定すること;及びii上記変化が上記閾値よりも大きい場合に、上記標的液体温度及び上記液体温度に応じて上記標的空気温度を決定すること。上記変化が上記閾値よりも大きい場合に、以下の関係を用いて空気標的温度を決定することを含む、請求項14に記載の方法:基準定数値から少なくとも1つの定数を決定することを含む、請求項1から15の何れか1項に記載の方法。データストアから基準定数値を決定することを含む、請求項16に記載の方法。少なくとも1つの定数が以下の少なくとも1つを含む、請求項16又は17に記載の方法:校正手順の間に基準定数値を決定することを含む、請求項1から18の何れか1項に記載の方法。以下によって、閉じたチャンバモデル定数を決定することを含む、請求項19に記載の方法:a上記チャンバを閉じた状態で、チャンバ温度を徐々に増加させることb上記チャンバにおいて提供される少なくとも3つのマーカーのそれぞれにおいて変化を検出すること、但し、上記少なくとも3つのマーカーのそれぞれは、各マーカー温度における検出可能な変化を生じるように適応されている;c各マーカー変化に対して、感知されたチャンバ温度を決定すること;並びにd上記感知されたチャンバ温度と、対応するマーカー温度とを用いて、閉じたチャンバモデル定数を決定すること。以下によって、与えられる液体体積について液体モデル定数を決定することを含む、請求項19又は20に記載の方法:a一定回数の熱サイクル実行を実施することb各実行に対して:i上記チャンバが閉じている場合に上記チャンバに提供されている液体試料の特性をモニターすること、但し、当該試料の特性は上記液体試料の液体温度の指標である、ii上記特性を用いて、少なくとも1つの液体温度を決定することiii上記少なくとも1つの液体温度に対応する少なくとも1つの感知されたチャンバ温度を決定することiv上記少なくとも1つの感知されたチャンバ温度と、閉じた熱モデルとを用いて、空気温度を決定すること;並びに、c回帰分析を実施し、上記液体温度に上記空気温度を関連付けることによって、液体モデル定数を決定すること。以下を含む、請求項21に記載の方法:a一定数の与えられる液体体積について液体モデル定数を決定すること;並びに、b中間液体体積についての液体モデル定数を内挿すること。以下によって、開いたチャンバモデル定数を決定することを含む、請求項19から22の何れか1項に記載の方法:a上記チャンバを開いた状態で、チャンバ温度を変化させること;b上記チャンバに提供されている液体試料の特性をモニターすること、但し、当該試料特性は、上記液体試料の液体温度の指標である;c上記特性を用いて、一定数の液体温度を決定すること;d上記一定数の液体温度に対応する、一定数の感知されたチャンバ温度及び感知された周囲温度を決定すること;e上記一定数の感知されたチャンバ温度及び閉じた熱モデルを用いて、一定数の空気温度を決定すること;並びに、f上記一定数の液体温度と液体熱モデルとを用いて、一定数の空気温度を決定すること;並びに、g上記空気温度と、上記感知されたチャンバ温度と、上記感知された周囲温度とを用いて、開いたチャンバモデル定数を決定すること。熱サイクル装置のコントローラであって、少なくとも部分的に、プロセッサ及びメモリを含むコントローラを用いて実施される、請求項1から23の何れか1項に記載の方法。上記プロセッサにおいて、上記メモリから少なくとも1つの定数を取り出すことを含む、請求項24に記載の方法。上記プロセッサにおいて、以下を含む、請求項24又は25に記載の方法:a上記チャンバにおける温度センサから感知されたチャンバ温度を受信すること;b上記感知されたチャンバ温度と、上記メモリに保存された空気熱モデルとを用いて空気温度を決定すること;c上記空気温度と、上記メモリに保存された液体熱モデルとを用いて液体温度を決定すること;並びに、d上記液体温度に応じて、ヒーター、ファン、及びベントフラップの少なくとも1つを制御することにより、上記チャンバにおける空気を選択的に加熱又は冷却すること。熱サイクル装置のチャンバにおける反応容器内に保持された液体の温度を制御するための装置であって、a上記チャンバにおける温度センサから感知されたチャンバ温度を決定し;b上記感知されたチャンバ温度を用いて空気温度を決定し;c上記空気温度を用いて液体温度を決定し;並びに、d上記液体温度に応じて、上記チャンバにおける空気を選択的に加熱又は冷却するコントローラを含む、装置。コントローラが、プロセッサ及びメモリを含む、請求項27に記載の装置。上記メモリが、以下の少なくとも1つを保存するためのものである、請求項28に記載の装置:a液体熱モデルb空気熱モデルc閉じたチャンバ熱モデルd開いたチャンバ熱モデル;並びに、e少なくとも1つのモデル定数。上記プロセッサが、a上記チャンバにおける温度センサから感知されたチャンバ温度を受信し;b上記感知されたチャンバ温度と、メモリに保存されている空気熱モデルとを用いて、空気温度を決定しc上記空気温度と、メモリに保存されている液体熱モデルとを用いて、液体温度を決定し;並びに、d上記液体温度に応じて、ヒーター、ファン、及びベントフラップの少なくとも1つを制御することにより、上記チャンバにおける空気を選択的に加熱又は冷却する、請求項27から29の何れか1項に記載の装置。上記コントローラが、以下の少なくとも1つに連結されている、請求項30に記載の装置:aチャンバ温度を感知するためのチャンバ温度センサb周囲温度を感知するための周囲温度センサ;c上記チャンバを加熱するためのヒーターd上記チャンバを介して周囲空気を循環させるためのファン;並びにe上記チャンバを閉じるためのベントフラップ。熱サイクル装置のチャンバにおける反応容器内に保持された液体の温度を決定する方法であって、以下を含む、方法:a上記チャンバにおける温度センサから感知されたチャンバ温度を決定することb上記感知されたチャンバ温度を用いて、空気温度を決定すること;並びに、c上記空気温度を用いて液体温度を決定すること。上記空気温度と液体熱モデルとを用いて、上記液体温度を決定することを含む、請求項32に記載の方法。上記感知されたチャンバ温度と空気熱モデルとを用いて、空気温度を決定することを含む、請求項32又は33に記載の方法。以下を含む、請求項34に記載の方法:a上記チャンバが閉じている場合に、上記感知されたチャンバ温度と、閉じたチャンバモデルとを用いて、有効空気温度を決定すること;並びにb上記チャンバが開いている場合に、上記感知されたチャンバ温度と、感知された周囲温度と、開いたチャンバモデルとを用いて、有効空気温度を決定すること。熱サイクル装置のチャンバにおける反応容器内に保持された液体の温度を決定するための装置であって、a上記チャンバにおける温度センサから感知されたチャンバ温度を決定しb上記感知されたチャンバ温度を用いて、空気温度を決定し;並びに、c上記空気温度を用いて液体温度を決定する、プロセッサを含む、装置。例えば熱サイクルプロセスの間に、液体の温度を検出し、かつ任意に制御するための装置の例を、以下、図1を参照して説明する。この例では、装置100は、その中に、反応混合物等の液体110を有する反応容器111を含むチャンバ101を含む。装置100は、典型的には、ヒーター130及び温度センサ140に接続されるコントローラ120を含む。ヒーター130は、典型的には、チャンバ101における空気を加熱するのに配置された対流ヒーター、又は類似のものであり、温度センサ140がチャンバ温度を感知するために使用される。装置100は、任意に、コントローラ120に結合されたファン150及び周囲温度センサ160を含んでもよい。ファン150は、チャンバ101に周囲空気を供給することを可能にするのに用いられ得、それによってチャンバ101を冷却するのを助け、周囲空気の温度が周囲温度センサ160を用いて決定される。しかしながら、これは必須ではなく、以下に詳細に説明するように、他の冷却機構を用いてもよい。一実施例では、複数の反応容器がチャンバ内のアレイにおいて提供され、実質的に同時に、複数の反応容器における液体の温度が決定され、かつそれに続いて任意に制御されるようにしてもよいことが理解される。使用においては、コントローラ120は、温度センサ140からのシグナルをモニターし、それらを用いてヒーター130を制御するように構成される。従って、コントローラ120は、適宜にプログラムされた処理システム、FPGAフィールドプログラマブルゲートアレイ;FieldProgrammableGateArray等、任意の適切な形態のコントローラであり得る。次に、液体120の温度を制御するためのプロセスの一例について図2を参照して説明する。この例では、工程200において、コントローラ120が、温度センサ140から感知されたチャンバ温度を決定する。工程210においては、コントローラ120は、上記感知されたチャンバ温度を用いて空気温度を決定する。該空気温度は、一般的には、感知されたチャンバ温度と空気温度との間における1以上の関係を定義する空気熱モデルを用いて、感知されたチャンバ温度から決定される。幾つかの例では、空気熱モデルにおいて周囲温度センサ160から決定された、感知された周囲温度もまた考慮されてもよい。工程220において、コントローラ120は、空気温度を用いて液体温度を決定する。液体の温度は、典型的には、空気温度と液体温度との間における1以上の関係を定義する液体熱モデルを用いて、空気温度から決定される。工程230において、コントローラ120は、任意に、例えばヒーター130及び/又はファン150を選択的に制御することによって、液体温度に応じてチャンバにおける空気を選択的に加熱又は冷却する。従って、上述したプロセスは、チャンバにおける温度センサによって感知されたチャンバ温度に基づいて、複数の反応容器がさらされる空気温度を計算することにより作動する。空気温度が計算されると、該空気温度を用いて液体温度を決定し、液体温度の直接測定を要すること無く、液体温度を正確に決定することが可能となる。これは、多くの利点がある。例えば、液体温度の正確な決定は、液体の熱制御を向上させることが可能となる。これは、結果的に、より迅速な加熱と冷却の実施を可能とし、それによって熱サイクル回数を減らすことを可能にする。加えて、必要とされる液体温度制御を達成するために用いられる加熱及び冷却の程度が減じられ、熱制御プロセスのエネルギー効率をより良くし、従って動作コストが削減され得る。間接的な液体温度測定の使用はまた、複数の反応容器が回転盤に取り付けられており、液体温度の直接測定が問題となる、回転式熱サイクル装置において特に有益である。従って、上述したプロセスは、回転式熱サイクル装置において液体試料の正確な熱制御を可能とし、このような正確熱制御はその他方法では容易に達成することができない。さらなる特徴について、以下の例を参照しながら説明する。反応プロセスの温度を制御するための装置の一例を、図3を参照しながら説明する。本例では、装置300は、チャンバ311を定義する、本体310及び蓋312を含む。チャンバ311は、回転盤321を受けるための台320を含む。回転盤321は、反応混合物等の液体試料を含むエッペンドルフチューブ等の反応容器323を受けるための複数の開口部322を含む。台320は、回転盤321に接続され、回転盤321は、次いで駆動モータ332に接続されており、回転盤321はチャンバ311内で回転出来るようになっている。チャンバ311を横切って伸びる壁313が設けられ、回転盤321から駆動モータ332が分離されている。壁313は、通常、装置内部にメッシュ314を有する開口部を含み、メッシュ314を介した気流を確保している。チャンバ311は、ヒーター340を含んでおり、ヒーター340は、本例では、加熱素子341と、チャンバ311内の空気を循環させるためのファン342を含む。サーミスタ等のチャンバ温度センサ343が、チャンバ温度を示すシグナルを生成するために、チャンバ311に通常設けられている。一例では、光学センサ360が、壁313に取り付けられており、反応混合物中の指示物質の色に基づいて反応状態を感知する。光センサ360は、レーザー等の光源、及び反射光を検出するための対応する光検出器を含むことが出来る。チャンバ311はまた、通常、通気口372に設けられたファン371を含み、チャンバ311外部から周囲空気がチャンバ311を通って循環可能となるようにされている。通気口は、通常、通気口372を閉じるためのベントフラップ373を含む。一例では、周囲温度センサ374が、感知される周囲温度を示すシグナルを生成するために、チャンバ311の外部に設けられている。本装置はまた、通常、コントローラを含むことが理解され、次に、図4を参照してその一例を説明する。この例では、プロセッサ410、メモリ411、キーパッド及びディスプレイ等の入出力装置412、並びにインターフェース413が、バス414を介して互いに接続されてコントローラ400に含まれる。コントローラ400を、ヒーター340、駆動部332、温度センサ343、374、ファン371、及びベントフラップ373の何れか1つ以上と接続させ得るように、インターフェース413が設けられてもよい。インターフェースはまた、バーコードスキャナ、コンピュータシステム等の外部周辺機器への接続を提供するために用いられる外部インターフェースを含んでもよい。従って、コントローラ400は、任意の適切な処理システム、FPGA等から形成され得ることが理解されるであろう。使用においては、プロセッサ410は、通常、メモリ411に保存された命令を実行し、装置300が制御され得るようにする。この点で、ユーザは、通常、入出力装置412を用いて、必要とされる温度プロファイルを含む、所望の熱サイクルプロセスを選択する。これにより、プロセッサ410が命令にアクセスし、かつ装置300を制御することが可能となり、それによって装置300が選択された熱サイクルプロセスを実行し得るようになる。特に、これは、プロセッサ410に、温度センサ343、374からのシグナルをモニターさせ、これらを用いて液体温度を決定する。液体温度の決定は、通常、プロセッサ410を、メモリ411からの、関連する参照定数値と共に、空気熱モデル及び液体熱モデルにアクセスさせることを含む。一例において、そのモデルが、以下に概説されており、さらに以下に詳細にまた説明される通り、参照定数が校正及び又は設定プロセスの間に導き出される。プロセッサ410は、次いで液体温度を用い、ヒーター340、ファン371、及びベントフラップ373の動作を制御し、それによって必要とされる温度プロファイルが実行されるようにする。プロセッサ410は、また、例えば光学センサ350から決定したシグナルを用いて、反応状態を決定し、駆動部332の制御等、追加の制御を実施することにより熱サイクルプロセスを実行し得ることが理解される。そのような機能は当該技術分野で知られているので、その事についてはそれ以上詳細には説明しない。装置は、特に、核酸増幅のためのサーモサイクラーであって、反応容器が、チャンバ内に回転可能に装着された回転可能な円形の回転盤上に取り付けられた、該サーモサイクラーに関することが上記から理解されるだろう。当該装置と共に用いるのに特に好適なサーモサイクラーは、キアゲンQIAGEN社wwwqiagencomによって製造され、かつ流通されている、ロータジーンRotorGene商標ファミリーのサーモサイクラーである。その他類似の装置は、PCT国際公開公報第WO92/20778及び第WO98/49340に開示されている。しかしながら、その他市販のサーモサイクラーを上記の通り動作するように改変され得ることが理解されるであろう。図3の装置の動作の一例であって、反応容器内における液体の温度を制御する動作の一例を、以下、図5を参照しながら説明する。本例では、工程500において、コントローラ400が、熱サイクルプロセスに関する標的液体温度TLSnに基づいて、標的液体温度における変化ΔTLSを決定する。この情報は、通常、現在の熱サイクルプロセスに関係する、メモリ411に保存されている温度プロファイルから決定される。工程510において、コントローラ400は、閾値ΔTOSTHと、標的液体温度における変化ΔTLSとを比較する。これは、一般にホールディングモード及びオーバーシュートモードと称される、2つのモードのうちの1つにおいて装置を動作させるのを可能にするのに用いられる。本例では、標的液体温度における変化ΔTLSの大きさが閾値ΔTOSTH未満である場合、コントローラ400は、ホールディングモードで動作する。従って、コントローラ400は、工程520において、標的液体温度TLSnに対して標的空気温度TASnを設定し、次いで、工程530において、標的空気温度TASnに基づき、ヒーター340及び又はファン371並びにベントフラップ373を用いて、チャンバ311を選択的に加熱又は冷却する。その結果、ホールディングモードでは、空気温度における変化が十分に小さいので、液体温度が、空気温度と、実質的に平衡状態のままとどまるものと考えられる。しかしながら、標的液体温度における変化ΔTLSの大きさが閾値ΔTOSTHよりも大きい場合は、コントローラ400は、オーバーシュートモードで動作する。オーバーシュートモードでは、工程540において、コントローラ400は、以下で詳細に説明する液体熱モデルを用いて、液体温度TLMnを決定する。工程550において、コントローラ400は、一例では、次の関係式を用いて達成される通り、液体温度TLMnを用いて標的空気温度TASnを決定する。本例では、空気温度は、急速に変化しているので、その結果、チャンバ311における空気温度は液体温度と有意に異なる。この事は、液体と反応容器との熱質量を考慮すると、液体を迅速に加熱又は冷却すること可能にする。液体温度が標的温度に近づくと、加熱効果又は冷却効果は減じられ、その結果、液体温度がちょうど標的温度に達する。温度プロファイルの一例を図6に示す。この設定の結果は、オーバーシュートモードでは、以下の通りとなる:遷移の最初の90については、加熱力又は冷却力は最大であり、遷移速度を最大化する。液体温度遷移の最後の10の部分では、空気設定温度と標的液体温度との間の差が、急激に変化するのではなく、徐々に減少するので、液体の加熱速度冷却速度は、標的温度にどれだけ近いかに比例して減じられる。従って、この設定では、液体温度が徐々に標的温度に近づくので、その結果、加熱/冷却の速度を最大化することにより熱サイクル時間を短縮しつつ、液体温度が標的温度を過度に超えたり、或いは達しなかったりすることは無い。また、55°Cから95°Cまで加熱する場合には、冷却ベントフラップ373は開かれないことにも留意すべきである。これは、冷却ベントフラップ373が遷移の最後に開かれ、空気を迅速に冷却するので、その結果、装置について総エネルギーの消費がより大きくなってしまう、幾つかの従来の制御プロセスとは対照的である。従って、この事は、特に有益な熱制御プロセスを提供することが理解されよう。上述した熱制御プロセスに従って動作させるために、液体温度が決定されるが、以下、これを達成するためのプロセスの一例を、図7を参照しながら説明する。本例では、工程700において、コントローラ400は、チャンバ温度センサ343から感知されるチャンバ温度TSを決定する。チャンバ温度センサ343は、チャンバ311内の局所的な空気温度を検出するので、空気熱モデルを用い、チャンバ311内の有効空気温度をより正確に反映する空気温度を導き出す必要がある。この意味では、従って、空気温度は、反応容器がさらされている有効空気温度である。空気温度は次式で与えられる。従って、本例では、閉じたチャンバモデルと開いたチャンバモデルとに分けられる空気熱モデルを用いて、空気温度が計算される。ベントフラップ373が閉鎖され、ファン371が動作を停止しており、その結果、チャンバの内側とチャンバの外側との間にはごく僅かの空気交換しかない時は、閉じたチャンバモデルが用いられる。閉じたチャンバモデルについて有効な空気の流れが、図8Aに模式的に示されている。一例では、閉じたチャンバモデルは、チャンバ温度センサ343によって感知された温度を、反応容器の外側がさらされている、認められた実際平均空気温度に関連付ける第一モデル及び第二モデルを有する、二要素線形モデルである。数学的には、当該モデルは次式で与えられる。得られる伝達関数が、図8Bに示されているが、図8Bでは、第1モデル及び第2モデルが、遷移温度TTで交わっていることが強調されている。本例では、2つの1次モデルを用い、感知されたチャンバ温度と実際の空気温度との間における如何なる非線形性も補う。また、それは、上記モデルが校正さえる必要のある温度点を3つのみとすることを可能とし、これは、以下に詳細に説明するように、3セットの感温液晶thermalliquidcrystalTLCを用いて達成することが出来る。校正を実施し、閾値温度TT、第一の閉じたチャンバモデルの係数kSL、第二の閉じたチャンバモデルの係数kSU、第一の閉じたチャンバモデルのオフセット値cL、及び第二の閉じたチャンバモデルのオフセット値cUを含む、閉じたチャンバモデル定数が決定される。閉じたチャンバモデル定数は、一般的には、メモリ411に保存されており、その結果、温度決定プロセスの間にそれら定数にアクセスすることが出来る。対照的に、ベントフラップ373が開かれており、ファン371が作動している場合には、チャンバを介した空気の流れは、閉じたチャンバの場合とは異なり、有効な空気の流れの例を図8Cに模式的に示す。その結果は、チャンバ温度と空気温度との関係が異なっており、さらに周囲空気温度に依存する。従って、コントローラ400は、開いたチャンバモデルを用いて、開いたチャンバモデルの空気温度TOCを決定する。開いたチャンバ熱モデルは、この差を、閉じたチャンバ空気熱モデル及び周囲空気温度の単純線形重ね合わせとしてモデル化したものであり、本例では、次式で与えられる。第一の開いたチャンバモデル係数kSS、第二の開いたチャンバモデル係数kAM、及び開いたチャンバモデルのオフセット値cOCを含む開いたチャンバモデル定数は、以下に詳細に説明するように、校正プロセスの間に決定することが出来、メモリ411に保存され得る。上記の例では、閉じたチャンバモデル空気温度が開いたチャンバモデルで用いられ、従って、ベント373が開いているか、或いは閉じているかとは無関係に、閉じたチャンバモデル空気温度が決定されることに留意されたい。よって、工程710において、プロセッサ410は、感知されたチャンバ温度TSが閾値温度TTを超えているか、或いは下回っているかを決定する。閾値温度を超えた場合には、プロセッサ410は工程720に移行し、メモリ411の、第一の閉じたチャンバモデル係数kSL及び第一の閉じたチャンバモデルオフセット値cLにアクセスする。或いは、感知されたチャンバ温度TSが閾値温度を下回る場合、プロセッサ410は工程730に移行し、感知された閉じたチャンバモデル係数kSU及び第二の閉じたチャンバモデルオフセット値cUにアクセスする。工程740において、プロセッサ410は、アクセスした定数を用い、閉じたチャンバモデル空気温度TSSを決定する。工程750において、プロセッサ410は、ベントフラップ373が開いているか否かを決定し、開いている場合には、プロセスは工程760に進み、工程760において、プロセッサ410は、周囲温度センサ374から感知された周囲温度を決定する。工程770において、プロセッサ410は、開いたチャンバモデル空気温度TOCを計算する前に、第一の開いたチャンバモデル係数kSS、第二の開いたチャンバモデル係数kAM、及び開いたチャンバモデルオフセット値cOCを含む、開いたチャンバモデル定数にアクセスする。これに続いて、又はベントフラップ373が閉じている場合に、プロセッサ410は、閉じたチャンバモデル空気温度TSS又は開いたチャンバモデル空気温度TOCの何れかに基づく空気温度TEffを用い、液体温度を決定する。一例では、これは液体熱モデルを用いて達成される。液体熱モデルは、唯一の入力、即ち空気温度TEffを有し、液体温度は次式で与えられる。この方程式の導出は、以下アペンディックスAに概説されている。また、以下でより詳細に説明する通り、第一の液体モデル係数kE及び第二の液体モデル係数kLを含む、液体モデル定数が、校正プロセスの間に決定され、メモリ411に保存される。このモデルは、コントローラ400によって実行され、本質的に、離散時間における全体の液体熱モデルである。液体モデル定数は、用いられる試料の体積に依存し、さらに、用いられる反応容器にも任意に依存しており、従って、様々な液体体積及び又は反応容器の様々な種類について、異なる液体モデル定数が保存され得る。本例では、ユーザが、実行されるべき特定の熱サイクルプロセスを選択する時に、試料体積及び反応容器種類等の関連する詳細を提供することにより、工程790において、プロセッサ410が、メモリ411の、関連のある液体モデル定数にアクセスできるようにする。現在の液体体積について参照定数が利用可能でない場合には、それら参照定数は、一般に、線形補間法又はその他類似の手法を用いて、利用可能な液体モデル定数から推定される。関連する液体モデル定数が決まったら、プロセッサ410は、工程800において、液体温度を計算し、図5の熱制御プロセスに従って、コントローラ400に、ヒーター340、ファン371、及びベントフラップ373を制御させる。従って、図7のプロセスは、コントローラ400に、温度センサ343、374からのシグナル基づき、かつ空気熱モデル及び液体熱モデルを用いて、リアルタイムで液体温度を計算させることが理解されるであろう。その後、この情報は、図5の制御アルゴリズムにおいて用いることが出来、迅速かつ正確な液体温度制御を実現させることが可能になる。上述のように、空気モデル及び液体モデルで用いられる基準定数は校正プロセスの間に決定することが出来、この校正プロセスの例について、以下、図9~11を参照しながら説明する。この例では、一般的なプロセスとしては、最初に特定の熱サイクル装置300を校正し、閉じたチャンバモデル定数を決定することを目的とする。これが完了すると、校正が同機器で実施され、液体熱モデルに関する定数が決定され、それらの結果が開いたチャンバモデルを校正するのに用いられる。閉じたチャンバモデル定数と開いたチャンバモデル定数とは、温度センサ343、374からの読取値を、チャンバにおける空気温度に関連付けるので、これら定数は熱サイクル装置に特異的なものである。これらの校正が、従って、機器ごとに実施される。これとは対照的に、液体モデルは、反応容器がさらされる空気温度を、液体の加熱に関連付けるので、液体モデルは熱サイクル装置から独立したものである。しかしながら、これらの定数は、チューブ内の液体の体積に実に依存するものであり、さらに任意に反応容器自体の性状にも依存するものであるから、それに応じて液体モデルの校正は、一般的には、多種多様な試料体積、及び任意に反応容器に関して実施される。特定の熱サイクル装置のための閉じたチャンバモデル定数を校正するためのプロセスの例について、以下、図9を参照しながら説明する。本例では、工程900において、熱サイクル装置300には、それぞれのマーカーを含む、少なくとも3つの液体試料がロードされる。各マーカーは、各マーカー温度で検出可能な変化が生じるように適合されており、任意のマーカーが用いられ得るが、典型的には感温液晶TLC、ピロニンY等の形態のマーカーが用いられ得る。マーカーは、既知温度において、光センサ360によって検出され得る光学的変化を受け、3つの既知の液体温度を検出することができる。工程910において、プロセッサ410は、ヒーター340を制御し、ベントフラップ373を閉じた状態にしてチャンバ311の温度を徐々に上昇させる。温度を徐々に上昇させることにより、液体試料は、チャンバにおける空気と熱平衡にあると推測され、その結果、液体温度が空気温度に有効に等しくなる。工程920においては、プロセッサ410が光センサ360からのシグナルをモニターし、マーカー変化が生じているか否かを決定する。マーカー変化が検出されない場合、プロセスは工程910に戻り、さらに加熱を生じさせる。それとは異なり、マーカー変化が検出されると、コントローラ400は、工程930において、チャンバ温度センサ343によって感知されたチャンバ温度を、変化を受けたマーカーの関連マーカー温度と共に記録する。工程940においては、コントローラ400は、マーカーのそれぞれが変化を受けているか否かを決定し、もし変化を受けていない場合には、プロセスは工程910に戻り、さらに加熱を生じさせる。もしそうではない場合には、工程950において、プロセッサ410は、閉じたチャンバモデル定数を導出する。方程式3における上記モデルから、3つの基準温度のうちの2つが第一の閉じたチャンバモデル定数を定義するのに用いられ、3つの基準温度のうち他の2つが第二の閉じたチャンバモデル定数を定義するのに用いられ、各モデルは線形関係に基づいていることが理解されるであろう。決定した定数は、次いで、その後に取出して用いるためにメモリ411に保存され得る。液体モデル定数を校正するためのプロセスの例について、以下、図10を参照しながら説明する。この例では、工程1000において、熱サイクル装置300には、所定の体積を有し、かつ所定の反応容器にある液体試料がロードされる。液体試料は、温度変化を伴う検出可能な変化を生じる特性を有する。一例では、液体試料は、温度により蛍光において連続的な変化を生じるピロニン-Yを含むことにより、液体蛍光に基づいて液体温度を決定することを可能にする。一例では、上記図9において用いられるものと類似のTLCは、PCRバッファー溶液水溶液並びにピロニン-Y溶液の熱特性をエミュレートしないので、液体モデル定数を校正するのに用いられないことに留意すべきである。しかしながら、PCRバッファー溶液を適宜エミュレートする、任意のマーカーが用いられ得ることが理解されるであろう。工程1010において、プロセッサ410は、ヒーター340、フラップ373及びファン371を制御し、熱サイクルプロセスを実施し、特に、試料が一連の温度変化を受けるようにさせる。工程1020においては、プロセッサ410は、液体試料の特性をモニターするが、本例では、光センサ360からのシグナルをモニターして試料の蛍光を決定し、次いでこの情報を用いて液体温度を導き出すことを含む。同時に、工程1030において、コントローラ400は、チャンバ温度センサ343からのシグナルをモニターし、感知されたチャンバ温度を決定し、このチャンバ温度は次いで空気温度を導き出すのに用いられる。閉じたチャンバモデルと図9のプロセス由来の校正の情報とを用いて感知されたチャンバ温度から、空気温度が決定される。よって、このプロセスは、チャンバが閉じている場合に実施され、チャンバが開いている場合には蛍光及びチャンバ温度は、従って、モニターされない。工程1040においては、コントローラ400は、熱サイクルの実行が完了しているか否かを決定し、熱サイクルの実行が完了していない場合には、プロセスは工程1010に戻り、熱サイクルの実行を続けさせる。熱サイクルの実行が完了している場合には、工程1050において、プロセッサ410は、感知されたチャンバ温度から導き出した空気温度、並びに液体試料の蛍光から導き出した液体温度に基づいて線形回帰を実施する。線形回帰を用いて、工程1060において液体モデル定数を導き出すが、その詳細はアペンディックスBに記載される。工程1070において、コントローラ400は、全ての試料体積及び全ての反応容器の種類が既に試されているか否か決定し、もし全てが試されていない場合、プロセスは、工程1000に戻り、異なる試料体積及び又は反応容器を校正させるようにする。もし全てが試されている場合には、工程1080において、プロセスは、決定した液体モデル定数をメモリ411に保存し、さらに任意に該定数をその他熱サイクル装置上で用いるためにエクスポートして、終了する。以下、特定の熱サイクル装置に関する開いたチャンバモデル定数を校正するためのプロセスの例について、図11を参照しながら説明する。この例では、工程1100において、熱サイクル装置300には、所定の体積を有し、かつ所定の反応容器にある液体試料がロードされる。液体試料は、温度変化を伴う検出可能な変化を生じる特性を有する。一例では、液体試料が温度により蛍光において連続的な変化を生じるピロニン-Yを含むことにより、液体蛍光に基づいて液体温度を決定することが出来る。一例では、上記図9において用いられるものと類似のTLCは、PCRバッファー溶液水溶液並びにピロニン-Y溶液の熱特性をエミュレートしないので、液体モデル定数を校正するのに用いられないことに留意すべきである。しかしながら、PCRバッファー溶液を適宜エミュレートする、任意のマーカーが用いられ得ることが理解されるであろう。工程1110において、プロセッサ410は、フラップ373を開き、かつファン371を作動させ、熱サイクル実行の一部である冷却を開始することによりチャンバ311を冷却させる前に、ヒーター340を制御し、最初にチャンバを加熱する。工程1120において、プロセッサ410は、液体試料の特性をモニターするが、本例では、光センサ360からのシグナルをモニターして試料の蛍光を決定することを含む。これを実施することにより異なる時間における複数の液体温度を決定する。同時に、工程1130において、プロセッサ410は、チャンバ温度センサ343によって感知されたチャンバ温度と、周囲温度センサ374によって感知された周囲温度とをモニターすることにより、対応する時間において測定された、感知されたチャンバ温度及び周囲温度を決定する。工程1140においては、コントローラ400は、冷却の実行が完了しているか否かを決定し、冷却の実行が完了していない場合には、プロセスは工程1110に戻り、さらに冷却を生じさせる。冷却の実行が完了している場合には、工程1150において、プロセッサ410は、液体モデルを用い、試料の蛍光を用いて検出された各液体温度に対する空気温度を導き出す。この情報、並びに感知されたチャンバ温度及び感知された周囲温度及び閉じたチャンバモデルを用いて、プロセッサ410は、工程1160において開いたチャンバモデル定数を決定することが可能であり、決定した定数は、後に取出して用いるためにメモリ411に保存され得る。従って、上記の校正プロセスは、上述した空気熱モデル及び液体熱モデルに関して基準定数を容易に決定することを可能にし、それによってモデルを容易に実施し得る。何れの場合も、上記の方法及び装置は、チャンバ温度センサ及び任意に周囲温度センサからのシグナルを用いて、試料液体の温度を決定することを可能にすることが理解されるであろう。液体温度は、反応容器内の液体試料の温度を正確に反映することから、例えばPCR反応において用いられるような熱サイクルプロセスを制御するのに決定した液体温度を用いることが可能になる。一例では、液体温度は、次いで、図5を参照して上記に説明したものと類似する、比例オーバーシュートプロセスにおいて用いることが出来、液体試料の迅速かつ正確な温度調節の達成が可能になる。上記のシステムは、通常、開いたチャンバモデルと閉じたチャンバモデルと用いるものであるが、この事は、例えば別の冷却機構が用いられる場合に生じるように、チャンバが熱サイクルプロセスの間に閉じたままである場合には必須とはならないかもしれないことが理解されるであろう。本例では、冷却機構がチャンバ内にある場合には、チャンバ温度センサのみを用いて温度変化をモニターすることによってこの事が考慮され得る。或いは、その他の同等のモデルが用いられ得る。本発明を特定の例を参照しながら説明したが、本発明は、その他多くの形態で実施され得ることが当業者に理解されるであろう。特に、様々な記載した例の何れか1つにおける特徴が、その他記載の例の何れかにおける任意の組合せで提供され得る。アペンディックスA液体熱モデルにおいては、チューブプラスチックと、液体との2つの熱ストアがあると想定される。また、2つの対応する熱抵抗器、1つは空気からプラスチックのもの、もう一つはプラスチックから液体のものが存在すると想定される。さらに、液体はプラスチック温度に対して無視できる影響しか有していないものと想定される。液体熱モデルの熱フロー図が図12に示されており、どのようにして液体熱モデルの数量が、モデル化される現実の系に関連すると想定されるのかを示す、色付きの液体を含む典型的な200μLの反応容器のイメージが、図13に示されている。液体熱モデルの連続時間方程式LiquidThermalModelContinuousTimeEquationsプラスチックへの熱の流れは、この方程式で表すことができる:同様に、液体への熱の流れは同様の形態の方程式で表すことが出来る:連続時間型微分方程式プラスチックの温度の変化率は、以下の方程式で表すことが出来る:同様に、液体の温度の変化率は、以下の方程式で表すことが出来る:熱の流れの上記方程式方程式6及び7と、温度の変化率の上記方程式方程式8及び9とは、以下の通り組合せて未知の定数を簡略化することが出来る:定数は、また、式12によって、に関連付けられる。同様に、定数は、また、式13によって、にも関連付けられる。定数は、また、以下の逆時定数と考えることも出来る:微分連続時間方程式の解SolutionstoDifferentialcontinuousTimeEquations定数TEffを仮定すると、方程式10の解は、方程式14の減衰する指数関数となる。同様に、定数TPを仮定すると、方程式11の解は、方程式15の減衰する指数関数となる。液体熱モデル離散時間分離方程式液体熱モデルは、一般に熱サイクル装置電子機器におけるマイクロコントローラ上で実行されるため、離散時間形式でなければならない。方程式16を用いて、連続時間tは、次いで、離散時間サンプルインデックスnに関連付けられる。をと置き換えると、。全サンプル採取間隔に渡り、が一定のままであると仮定すると、。時間依存性をサンプルインデックス依存性で置き換えると、。そして、方程式11におけるプロセスを繰り返すと、以下が導かれる:液体熱モデル複合方程式たとえ現実の系が本明細書に記載されるモデルと同じであったとしてもプラスチック温度を直接測定することは実用的ではない。しかしながら、液体温度を測定することは可能でありかつ実用的である。加えて、我々が関心があるのは、プラスチック温度では無くて液体温度である。上記の2つの一次方程式を組合せると、プラスチック温度離散時間シグナルを除去する二次方程式を与えることが出来る。これは、再び定数を簡易化することにより、さらに単純化することが出来る。従って、それは以下の通りとなる。従って、経時的液体温度を経時的有効空気温度に関連付ける、液体熱モデルを記述する簡素化された離散時間二次微分方程式は、以下の通りとなる。上記の形即ち、プラスチック温度の項が無いの方程式があれば、アペンディックスBに記載されるような多変量線形回帰等を用いることによって、液体と空気との温度離散時間シグナルデータのセットから、定数を容易に計算することが可能になる。離散時間分離方程式定数を抽出するための後方作業上記方程式17及び18の定数、即ちhAP及びhPLは、方程式21の定数、即ちkE及びkLから導き出すことが出来る。方程式19及び20を組み合わせると、。hAPを乗じると、。一時変数a、b及びcを用いて二乗を完了すると、これらの方程式を典型的なフィットさせた定数に当てはめると、hAP及びhPLの値を決定することが可能になる。連続時間方程式定数を抽出するための後方作業上述したように、以下の関係が存在する。及びこれらの方程式を典型的なフィットさせた定数に当てはめると、ここでは、所定の時間に液体試料を加熱する加熱力を決定する、2つの方法が提示されている。液体熱容量が予め決められており方程式22において上記の通り、かつ与えられた時点での液体温度の変化率が既知である場合、その時点にチューブに侵入する液体加熱力は、方程式9の変形を用いて算出することが出来る。プラスチックから液体への熱伝導率、並びにプラスチック温度と液体温度との間の差が、与えられた時点において既知である場合には、その時点でチューブに侵入する液体加熱力は、上述の方程式7を用いて計算することができる。アペンディックスB多変量線形回帰を用いた熱モデルに関する定数をフィッティングするためのプロセスの例を、以下に説明する。この目的のためには、以下の形を取る単純な線形モデルを用いて、一般的な現実の系の挙動を近似するのが便利である。通常、比例定数の最も適切な値は、明らかではないが、現実の系から取得した実際のデータx及びyの幾つかのサンプルと、直線回帰の手法とを用いて、それらをフィッティングすることが出来るアペンディックスBを参照。液体熱モデル二次液体熱モデルは、以下の形式方程式21を有する。方程式式25の一般方程式の形にそれをフィットさせるためには、以下の通り変形する必要がある。従って、方程式25の観点から、以下となる。閉じたチャンバデータのみが実行により用いられた場合には、液体モデル定数は、開いたチャンバ空気熱モデル定数を決定する必要も無く、上記の方法を用いて計算することが出来る。開いたチャンバ空気熱モデル再編方程式22:もし、液体熱モデル定数が既知であれば、上記方程式を用いて、有効空気温度を、液体温度データから計算することが出来る。一旦、有効空気温度が判れば、開いたチャンバデータのみを用いて、開いたチャンバ空気熱モデル定数を見出すことが出来る。従って、方程式4から、方程式25の形態において、以下となる。多変量線形回帰のための線形最小二乗解現実の系からy及びxの幾つかのサンプルNが利用可能である場合、方程式25の線形モデルの定数kは、多変量線形回帰を用いてフィッティングすることが出来る。定数kを見出す線形最小二乗法は次式で与えられる。