WO2023238564A1 - Information processing system, information processing method, information processing device, and program - Google Patents
Information processing system, information processing method, information processing device, and program Download PDFInfo
- Publication number
- WO2023238564A1 WO2023238564A1 PCT/JP2023/017247 JP2023017247W WO2023238564A1 WO 2023238564 A1 WO2023238564 A1 WO 2023238564A1 JP 2023017247 W JP2023017247 W JP 2023017247W WO 2023238564 A1 WO2023238564 A1 WO 2023238564A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- data
- information processing
- information
- biological particle
- processing system
- Prior art date
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 129
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 18
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 190
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 19
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 12
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 8
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 7
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 claims description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 37
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 36
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 33
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 29
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 11
- 239000011859 microparticle Substances 0.000 description 10
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000000684 flow cytometry Methods 0.000 description 3
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 3
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 3
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 3
- 108091005461 Nucleic proteins Proteins 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 2
- 239000007850 fluorescent dye Substances 0.000 description 2
- 238000005194 fractionation Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 2
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 2
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 2
- 210000003463 organelle Anatomy 0.000 description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 241000588724 Escherichia coli Species 0.000 description 1
- 241000233866 Fungi Species 0.000 description 1
- 240000004808 Saccharomyces cerevisiae Species 0.000 description 1
- 241000723873 Tobacco mosaic virus Species 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 210000004102 animal cell Anatomy 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 239000004205 dimethyl polysiloxane Substances 0.000 description 1
- 235000013870 dimethyl polysiloxane Nutrition 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000001312 dry etching Methods 0.000 description 1
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 1
- 238000009652 hydrodynamic focusing Methods 0.000 description 1
- 238000001746 injection moulding Methods 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 210000003470 mitochondria Anatomy 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- CXQXSVUQTKDNFP-UHFFFAOYSA-N octamethyltrisiloxane Chemical compound C[Si](C)(C)O[Si](C)(C)O[Si](C)(C)C CXQXSVUQTKDNFP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000004987 plasma desorption mass spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 229920000435 poly(dimethylsiloxane) Polymers 0.000 description 1
- 210000003705 ribosome Anatomy 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000001039 wet etching Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
Abstract
The purpose of the present technology is to provide an information processing system capable of presenting, in an easy-to-understand manner, information on a factor that can affect the performance of a biological particle analysis device. The present technology provides an information processing system comprising a biological particle analysis device and an information processing device, wherein the biological particle analysis device includes a control unit that controls a vibrating element to form droplets containing biological particles, and the information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from the biological particle analysis device. The device information data is at least one piece of data selected from among parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that can affect the state of the droplets, and data related to the operating status of the biological particle analysis device.
Description
本技術は、情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置、及びプログラムに関する。より詳細には、本技術は、生体粒子分析装置から取得したデータを用いて画像データを生成する情報処理装置を含む情報処理システム、当該情報処理システムによって実行される情報処理方法、当該情報処理装置、及び、処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムに関する。
The present technology relates to an information processing system, an information processing method, an information processing device, and a program. More specifically, the present technology provides an information processing system including an information processing device that generates image data using data acquired from a biological particle analyzer, an information processing method executed by the information processing system, and the information processing device. and a program for causing an information processing device to execute processing.
細胞や微生物などの生体に関連する微小粒子（生体粒子）の分析のために、フローサイトメトリーという技術が利用されている。このフローサイトメトリーは、フローセル又はマイクロチップなどに形成された流路内に送液されたシース流に内包されるように流れる微小粒子に光を照射し、個々の微小粒子から発せられた蛍光や散乱光を検出することで、微小粒子の分析又は分取を行う分析手法である。フローサイトメトリーを実行する装置は、フローサイトメータと呼ばれている。フローサイトメータのうち、粒子分取を実行することができる装置（例えば生体粒子を分取可能な生体粒子分取装置）は、セルソータとも呼ばれる。
A technology called flow cytometry is used to analyze microparticles (biological particles) related to living organisms such as cells and microorganisms. Flow cytometry involves irradiating light onto microparticles that flow in a sheath flow that is fed into a flow channel formed in a flow cell or microchip, and detects the fluorescence and light emitted from individual microparticles. This is an analysis method that analyzes or separates microparticles by detecting scattered light. A device that performs flow cytometry is called a flow cytometer. Among flow cytometers, devices that can perform particle sorting (for example, biological particle sorting devices that can sort biological particles) are also called cell sorters.
生体粒子分取装置において粒子分取を行うために、微小粒子が流れる流路の一部に振動素子が設けられうる。当該振動素子によって、上記流路の一部に振動が与えられて、上記流路の吐出口から吐出される流体が連続的に液滴化される。そして、この微小粒子を内包する液滴に所定の電荷がチャージされ、この電荷に基づいて、偏向板などにより液滴の進行方向が変更されて、所定の容器に目的とする微小粒子のみが回収されうる。
In order to perform particle sorting in a biological particle sorting device, a vibration element may be provided in a part of the flow path through which microparticles flow. The vibration element applies vibration to a part of the flow path, and the fluid discharged from the discharge port of the flow path is continuously turned into droplets. Then, a predetermined electric charge is charged to the droplets containing these microparticles, and based on this charge, the traveling direction of the droplets is changed by a deflection plate, etc., and only the desired microparticles are collected into a predetermined container. It can be done.
生体粒子分取装置における液滴形成は、温度変化、液圧変動、及びシース圧の変更に伴う差圧といった環境変動の影響を受けやすい。場合によっては、液滴が形成されない又は目的とする微小粒子が回収されないなどのトラブルが発生しうる。このようなトラブルが発生した際に迅速に対処できるよう、生体粒子分取装置を使用するユーザへトラブルに関する情報を通知するために利用可能な技術がいくつか提案されている。例えば、下記特許文献１には、血液などの生体試料を分析可能な分析装置と、当該分析装置とネットワークを介して接続された管理装置が開示されている。当該分析装置は、測定中にエラーが発生するとそのエラー情報を管理装置に送信する。管理装置は、予め設定された通知先へエラー情報を通知する。
Droplet formation in a biological particle sorting device is susceptible to environmental changes such as temperature changes, liquid pressure fluctuations, and differential pressure due to changes in sheath pressure. In some cases, problems may occur, such as droplets not being formed or target microparticles not being collected. In order to be able to quickly deal with such troubles when they occur, several techniques have been proposed that can be used to notify users of the bioparticle sorting device of information regarding the troubles. For example, Patent Document 1 listed below discloses an analyzer capable of analyzing a biological sample such as blood, and a management device connected to the analyzer via a network. When an error occurs during measurement, the analysis device transmits the error information to the management device. The management device notifies error information to a preset notification destination.
生体粒子分取装置における液滴形成の性能及び生体粒子分取の性能は、環境変動の影響を受けて低下する場合がある。また、生体粒子分取装置におけるこれらの性能は、液滴を形成する振動素子が適切に制御されているか否かといった構成要素の動作制御によっても左右されうる。このように、生体粒子分取装置の性能に影響を与えうる要因は種々存在する。
The performance of droplet formation and bioparticle separation in a biological particle sorting device may deteriorate under the influence of environmental changes. Furthermore, these performances of the biological particle sorting device can also be influenced by the operational control of the components, such as whether or not the vibrating elements that form droplets are appropriately controlled. As described above, there are various factors that can affect the performance of a biological particle sorting device.
上記性能に影響を与えうる要因を検知することは、生体粒子分取装置の性能を安定化又は向上させるために有用であると考えられる。当該要因を検知するためには、生体粒子分取装置の状態を、トラブル発生時に限ることなく把握できることが望ましい。しかしながら、上記特許文献１に記載された管理装置は、トラブル発生時以外の分析装置の状態を把握することに適した構成を有していない。
Detecting factors that may affect the above performance is considered useful for stabilizing or improving the performance of the biological particle sorting device. In order to detect this factor, it is desirable to be able to grasp the state of the biological particle sorting device, not only when trouble occurs. However, the management device described in Patent Document 1 does not have a configuration suitable for grasping the state of the analyzer except when a trouble occurs.
また、複数の上記要因を並行して検知する場合には、当該複数の要因に関する情報を利用者（例えば、生体粒子分取装置の使用者又は監視者）に分かりやすく提示できることが望ましい。加えて、このような装置性能に影響を与えうる複数の要因は、生体粒子分取装置に限らず、生体粒子分析装置（生体粒子の分取を行わずに分析を行う装置）においても同様に分かりやすく提示できることが望ましい。
Furthermore, when detecting a plurality of the above-mentioned factors in parallel, it is desirable to be able to present information regarding the plurality of factors in an easy-to-understand manner to the user (for example, the user or supervisor of the bioparticle sorting device). In addition, these multiple factors that can affect device performance are not limited to bioparticle separation devices, but also apply to bioparticle analyzers (devices that analyze bioparticles without separating them). It is desirable to be able to present information in an easy-to-understand manner.
そこで、本技術は、生体粒子分析装置の性能に影響を与えうる要因に関する情報を分かりやすく提示することが可能な情報処理システムを提供することを目的とする。
Therefore, the present technology aims to provide an information processing system that can present information on factors that may affect the performance of a bioparticle analyzer in an easy-to-understand manner.
すなわち、本技術は、
生体粒子分析装置と、情報処理装置と、を含み、
前記生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する制御部を備え、
前記情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理システムを提供する。
前記振動素子の調整に関するパラメータが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、を含んでいてよい。
前記流体ストリーム画像から取得されるパラメータが、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、前記流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータが、温度、流体制御のための圧力、及び前記生体粒子に照射される光のパワーから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータが、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取開始前の自動調整中であることを示すデータ、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取中であることを示すデータ、及び、前記生体粒子分析装置が洗浄中であることを示すデータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
前記画像データが、２つ以上の前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。
前記装置情報データが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、であり、前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。
前記装置情報データが、前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータと、前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータと、であり、前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。
前記情報処理システムが、クライアント端末をさらに含み、前記処理部が、前記生体粒子分析装置から取得したログ情報及び／又はエラー情報に基づいて通知情報を生成し、前記通知情報を前記クライアント端末へ通知してよい。
前記通知情報が、オートキャリブレーション完了、分析完了、分取完了、ワーニング、及びエラーに関する情報のうち少なくとも１つを含んでいてよい。
前記処理部が、前記装置情報データ又は前記画像データに基づいてエラーを予測してよい。
前記情報処理装置が、前記装置情報データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備えていてよい。
前記処理部が、前記装置情報データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、装置情報データが入力された場合にエラーを予測してよい。
前記情報処理装置が、前記画像データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備えていてよい。
前記処理部が、前記画像データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、画像データが入力された場合にエラーを予測してよい。
さらに、本技術は、
生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する工程と、
情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程と、を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法も提供する。
さらに、本技術は、
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理装置も提供する。
さらに、本技術は、
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法を、情報処理装置に実行させるためのプログラムも提供する。 In other words, this technology:
including a biological particle analyzer and an information processing device,
The biological particle analyzer includes a control unit that controls a vibration element to form droplets containing biological particles,
The information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from the biological particle analysis device,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Provide information processing systems.
Parameters relating to the adjustment of the vibrating element may include parameters obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibrating element.
The parameters obtained from the fluid stream image include parameters relating to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters relating to the position of satellite droplets, and relating to the width and position of waists in the flux. It may include at least one selected from parameters.
The parameters related to factors that can affect the droplet state may include at least one selected from temperature, pressure for fluid control, and power of light irradiated to the biological particles.
The data regarding the operating status of the bioparticle analyzer includes data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of automatic adjustment before starting bioparticle collection, and data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of bioparticle collection. and data indicating that the biological particle analyzer is being cleaned.
The image data may be image data in which two or more pieces of the device information data are displayed on the same time axis.
The device information data is a parameter obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibration element, and the image data is a parameter obtained from a fluid stream image, and the image data is a parameter obtained from a fluid stream image, and the image data is a parameter obtained from a fluid stream image. The image data may be image data displayed on the screen.
The device information data includes parameters related to factors that may affect the droplet state and data related to the operating status of the biological particle analyzer, and the image data includes the device information data on the same time axis. It may be displayed image data.
The information processing system further includes a client terminal, and the processing unit generates notification information based on log information and/or error information acquired from the bioparticle analyzer, and notifies the client terminal of the notification information. You may do so.
The notification information may include at least one of information regarding auto-calibration completion, analysis completion, separation completion, warning, and error.
The processing unit may predict errors based on the device information data or the image data.
The information processing device may further include a storage unit that stores the device information data and error information acquired from the biological particle analyzer.
The processing unit generates a learned model by performing machine learning using teacher data in which the device information data and the error information are associated with each other, and the device information data is input using the learned model. Errors may be predicted if
The information processing device may further include a storage unit that stores the image data and error information acquired from the biological particle analyzer.
When the processing unit generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates the image data and the error information, and image data is input using the trained model. It is possible to predict errors.
Furthermore, this technology
a step in which the biological particle analyzer controls a vibrating element to form droplets containing biological particles;
an information processing device generating image data using device information data acquired from the biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing methods are also provided.
Furthermore, this technology
A processing unit that generates image data using device information data acquired from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
It also provides information processing equipment.
Furthermore, this technology
A step of generating image data using device information data obtained from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
A program for causing an information processing device to execute the information processing method is also provided.
生体粒子分析装置と、情報処理装置と、を含み、
前記生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する制御部を備え、
前記情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理システムを提供する。
前記振動素子の調整に関するパラメータが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、を含んでいてよい。
前記流体ストリーム画像から取得されるパラメータが、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、前記流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータが、温度、流体制御のための圧力、及び前記生体粒子に照射される光のパワーから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータが、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取開始前の自動調整中であることを示すデータ、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取中であることを示すデータ、及び、前記生体粒子分析装置が洗浄中であることを示すデータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
前記画像データが、２つ以上の前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。
前記装置情報データが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、であり、前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。
前記装置情報データが、前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータと、前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータと、であり、前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。
前記情報処理システムが、クライアント端末をさらに含み、前記処理部が、前記生体粒子分析装置から取得したログ情報及び／又はエラー情報に基づいて通知情報を生成し、前記通知情報を前記クライアント端末へ通知してよい。
前記通知情報が、オートキャリブレーション完了、分析完了、分取完了、ワーニング、及びエラーに関する情報のうち少なくとも１つを含んでいてよい。
前記処理部が、前記装置情報データ又は前記画像データに基づいてエラーを予測してよい。
前記情報処理装置が、前記装置情報データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備えていてよい。
前記処理部が、前記装置情報データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、装置情報データが入力された場合にエラーを予測してよい。
前記情報処理装置が、前記画像データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備えていてよい。
前記処理部が、前記画像データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、画像データが入力された場合にエラーを予測してよい。
さらに、本技術は、
生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する工程と、
情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程と、を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法も提供する。
さらに、本技術は、
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理装置も提供する。
さらに、本技術は、
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法を、情報処理装置に実行させるためのプログラムも提供する。 In other words, this technology:
including a biological particle analyzer and an information processing device,
The biological particle analyzer includes a control unit that controls a vibration element to form droplets containing biological particles,
The information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from the biological particle analysis device,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Provide information processing systems.
Parameters relating to the adjustment of the vibrating element may include parameters obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibrating element.
The parameters obtained from the fluid stream image include parameters relating to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters relating to the position of satellite droplets, and relating to the width and position of waists in the flux. It may include at least one selected from parameters.
The parameters related to factors that can affect the droplet state may include at least one selected from temperature, pressure for fluid control, and power of light irradiated to the biological particles.
The data regarding the operating status of the bioparticle analyzer includes data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of automatic adjustment before starting bioparticle collection, and data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of bioparticle collection. and data indicating that the biological particle analyzer is being cleaned.
The image data may be image data in which two or more pieces of the device information data are displayed on the same time axis.
The device information data is a parameter obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibration element, and the image data is a parameter obtained from a fluid stream image, and the image data is a parameter obtained from a fluid stream image, and the image data is a parameter obtained from a fluid stream image. The image data may be image data displayed on the screen.
The device information data includes parameters related to factors that may affect the droplet state and data related to the operating status of the biological particle analyzer, and the image data includes the device information data on the same time axis. It may be displayed image data.
The information processing system further includes a client terminal, and the processing unit generates notification information based on log information and/or error information acquired from the bioparticle analyzer, and notifies the client terminal of the notification information. You may do so.
The notification information may include at least one of information regarding auto-calibration completion, analysis completion, separation completion, warning, and error.
The processing unit may predict errors based on the device information data or the image data.
The information processing device may further include a storage unit that stores the device information data and error information acquired from the biological particle analyzer.
The processing unit generates a learned model by performing machine learning using teacher data in which the device information data and the error information are associated with each other, and the device information data is input using the learned model. Errors may be predicted if
The information processing device may further include a storage unit that stores the image data and error information acquired from the biological particle analyzer.
When the processing unit generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates the image data and the error information, and image data is input using the trained model. It is possible to predict errors.
Furthermore, this technology
a step in which the biological particle analyzer controls a vibrating element to form droplets containing biological particles;
an information processing device generating image data using device information data acquired from the biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing methods are also provided.
Furthermore, this technology
A processing unit that generates image data using device information data acquired from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
It also provides information processing equipment.
Furthermore, this technology
A step of generating image data using device information data obtained from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
A program for causing an information processing device to execute the information processing method is also provided.
以下、本技術を実施するための好適な形態について図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態は、本技術の代表的な実施形態を示したものであり、本技術の範囲がこれらの実施形態のみに限定されることはない。本技術の説明は以下の順序で行う。
Hereinafter, preferred forms for implementing the present technology will be described with reference to the drawings. The embodiments described below show typical embodiments of the present technology, and the scope of the present technology is not limited only to these embodiments. The present technology will be explained in the following order.
１．第１の実施形態（情報処理システム）
１－１．システム構成
１－２．ハードウェア構成
１－３．生体粒子分析装置
１－３－１．全体構成
１－３－２．生体粒子
１－３－３．構成要素及び動作
１－４．システム動作
１－５．変形例
２．第２の実施形態（情報処理方法）
３．第３の実施形態（情報処理装置）
４．第４の実施形態（プログラム） 1. First embodiment (information processing system)
1-1. System configuration 1-2. Hardware configuration 1-3. Biological particle analyzer 1-3-1. Overall configuration 1-3-2. Biological particles 1-3-3. Components and operations 1-4. System operation 1-5. Modification example 2. Second embodiment (information processing method)
3. Third embodiment (information processing device)
4. Fourth embodiment (program)
１－１．システム構成
１－２．ハードウェア構成
１－３．生体粒子分析装置
１－３－１．全体構成
１－３－２．生体粒子
１－３－３．構成要素及び動作
１－４．システム動作
１－５．変形例
２．第２の実施形態（情報処理方法）
３．第３の実施形態（情報処理装置）
４．第４の実施形態（プログラム） 1. First embodiment (information processing system)
1-1. System configuration 1-2. Hardware configuration 1-3. Biological particle analyzer 1-3-1. Overall configuration 1-3-2. Biological particles 1-3-3. Components and operations 1-4. System operation 1-5. Modification example 2. Second embodiment (information processing method)
3. Third embodiment (information processing device)
4. Fourth embodiment (program)
１．第１の実施形態（情報処理システム）
1. First embodiment (information processing system)
１－１．システム構成
1-1. System configuration
図１を参照しながら、本技術の第１の実施形態に係る情報処理システム１のシステム構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る情報処理システム１の一例を示す図である。
The system configuration of the information processing system 1 according to the first embodiment of the present technology will be described with reference to FIG. 1. FIG. 1 is a diagram showing an example of an information processing system 1 according to the first embodiment.
情報処理システム１は、ユーザ施設１１０に設置された、生体粒子分取装置２００、制御装置３００、管理装置４００、及びユーザ端末５００を含む。ユーザ施設１１０は、例えば、生体粒子分取装置２００を使用するユーザの拠点である。ユーザ施設１１０は、本技術における施設の一例であり、例えば第１の施設と表現されてよい。
The information processing system 1 includes a biological particle sorting device 200, a control device 300, a management device 400, and a user terminal 500, which are installed in a user facility 110. The user facility 110 is, for example, a base of users who use the biological particle sorting device 200. The user facility 110 is an example of a facility in the present technology, and may be expressed as a first facility, for example.
生体粒子分取装置２００は、本技術における生体粒子分析装置の一例である。生体粒子分析装置は、マイクロチップなどに形成された流路内に送液されたシース流に内包されるように流れる生体粒子に光を照射し、個々の生体粒子から発せられた蛍光や散乱光を検出することで、生体粒子の分析を行う装置である。生体粒子分取装置は、生体粒子の分析に加えて、生体粒子の分取を実行することができる装置である。本実施形態において、図１に示される生体粒子分取装置２００は、例えば光学的手法により分析した結果に基づいて特定の粒子を含む液滴を分別して回収する。生体粒子分取装置２００は、具体的にはセルソータであってよい。
The biological particle sorting device 200 is an example of a biological particle analysis device in the present technology. A bioparticle analyzer irradiates light onto bioparticles flowing within a sheath flow fed into a channel formed in a microchip, etc., and detects the fluorescence and scattered light emitted by individual bioparticles. This device analyzes bioparticles by detecting them. A bioparticle sorting device is a device that can perform bioparticle fractionation in addition to bioparticle analysis. In this embodiment, the biological particle sorting device 200 shown in FIG. 1 separates and collects droplets containing specific particles based on the results of analysis using, for example, an optical method. Specifically, the biological particle sorting device 200 may be a cell sorter.
制御装置３００は、生体粒子分取装置２００と接続されており、生体粒子分取装置２００の動作制御、並びに、生体粒子分取装置２００からのデータの取得、処理、及び表示などを行う。
The control device 300 is connected to the biological particle sorting device 200, and controls the operation of the biological particle sorting device 200, as well as acquiring, processing, and displaying data from the biological particle sorting device 200.
管理装置４００は、制御装置３００と接続されており、制御装置３００からのデータの取得、処理、及び表示、並びに、他の装置又は端末への通知の送信などを行う。管理装置４００は、本技術における情報処理装置の一例であり、例えば第１の情報処理装置と表現されてよい。
The management device 400 is connected to the control device 300, and acquires, processes, and displays data from the control device 300, and sends notifications to other devices or terminals. The management device 400 is an example of an information processing device in the present technology, and may be expressed as a first information processing device, for example.
ユーザ端末５００は、管理装置４００と接続されており、通知の受信及び表示などを行う。ユーザ端末５００は、本技術におけるクライアント端末の一例であり、例えば第１のクライアント端末と表現されてよい。
The user terminal 500 is connected to the management device 400, and receives and displays notifications. The user terminal 500 is an example of a client terminal in the present technology, and may be expressed as, for example, a first client terminal.
情報処理システム１は、顧客サポートセンタ１２０に設置された顧客サポートサーバ６００を含む。顧客サポートセンタ１２０は、例えば、ユーザ施設１１０に設置された生体粒子分取装置２００を遠隔で監視し、必要に応じて他施設の装置又は端末へ生体粒子分取装置２００に関する通知を送信するサービスを提供する拠点である。顧客サポートセンタ１２０は、本技術における施設の他の一例であり、例えば第２の施設と表現されてよい。
The information processing system 1 includes a customer support server 600 installed in a customer support center 120. The customer support center 120 provides, for example, a service that remotely monitors the biological particle sorting device 200 installed in the user facility 110 and sends notifications regarding the biological particle sorting device 200 to devices or terminals in other facilities as necessary. It is a base that provides The customer support center 120 is another example of a facility in the present technology, and may be expressed as a second facility, for example.
顧客サポートサーバ６００は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ施設１１０に設置された管理装置４００と通信可能に接続されている。顧客サポートサーバ６００は、管理装置４００からのデータの取得、処理、及び表示、並びに、他の装置又は端末への通知の送信などを行う。また、顧客サポートサーバ６００は、ネットワークＮＷを介して、サービスセンタ１３０に設置されたサポータ端末７００（後述）とも通信可能に接続されている。顧客サポートサーバ６００は、本技術における情報処理装置の他の一例であり、例えば第２の情報処理装置と表現されてよい。
The customer support server 600 is communicably connected to the management device 400 installed in the user facility 110 via the network NW. The customer support server 600 acquires, processes, and displays data from the management device 400, and sends notifications to other devices or terminals. The customer support server 600 is also communicably connected to a supporter terminal 700 (described later) installed at the service center 130 via the network NW. The customer support server 600 is another example of the information processing device according to the present technology, and may be expressed as a second information processing device, for example.
情報処理システム１は、サービスセンタ１３０に設置されたサポータ端末７００を含む。サービスセンタ１３０は、例えば、ユーザ施設１１０に設置されている生体粒子分取装置２００においてトラブルが発生した際に生体粒子分取装置２００の状況を遠隔で確認するサービスの提供者の拠点である。サービスセンタ１３０は、本技術における施設の他の一例であり、例えば第３の施設と表現されてよい。
The information processing system 1 includes a supporter terminal 700 installed at the service center 130. The service center 130 is, for example, a base of a service provider that remotely checks the status of the biological particle sorting device 200 installed in the user facility 110 when a trouble occurs in the biological particle sorting device 200. The service center 130 is another example of a facility in the present technology, and may be expressed as a third facility, for example.
サポータ端末７００は、ネットワークＮＷを介して、顧客サポートセンタ１２０に設置された顧客サポートサーバ６００と通信可能に接続されている。サポータ端末７００は、例えば、顧客サポートサーバ６００から生体粒子分取装置２００に関する通知を受信する。また、サポータ端末７００は、ネットワークＮＷを介して、ユーザ施設１１０に設置された管理装置４００とも通信可能に接続されている。サポータ端末７００は、管理装置４００へリモートアクセスして、生体粒子分取装置２００に関する情報の取得、処理、及び表示などを行う。サポータ端末７００は、本技術におけるクライアント端末の他の一例であり、例えば第２のクライアント端末と表現されてよい。
The supporter terminal 700 is communicably connected to a customer support server 600 installed in the customer support center 120 via the network NW. The supporter terminal 700 receives, for example, a notification regarding the biological particle sorting device 200 from the customer support server 600. The supporter terminal 700 is also communicably connected to a management device 400 installed in the user facility 110 via the network NW. The supporter terminal 700 remotely accesses the management device 400 and acquires, processes, and displays information regarding the biological particle sorting device 200. Supporter terminal 700 is another example of a client terminal in the present technology, and may be expressed as, for example, a second client terminal.
制御装置３００、管理装置４００、ユーザ端末５００、顧客サポートサーバ６００、及びサポータ端末７００は、例えばコンピュータによって構成される。ネットワークＮＷは、データの送受信が行われる通信網によって構成される。当該通信網は、例えば、インターネット、電話回線網、移動体通信網、衛生通信網、専用線網、ＬＡＮ（Local Area Network）又はこれらの組み合わせであってよい。ネットワークＮＷは、有線通信網、若しくはWi-Fi（登録商標）及びBluetooth（登録商標）を含む無線通信網であってよく、又はこれらの組み合わせであってもよい。
The control device 300, the management device 400, the user terminal 500, the customer support server 600, and the supporter terminal 700 are configured by, for example, a computer. The network NW is constituted by a communication network through which data is transmitted and received. The communication network may be, for example, the Internet, a telephone line network, a mobile communication network, a satellite communication network, a leased line network, a LAN (Local Area Network), or a combination thereof. The network NW may be a wired communication network, a wireless communication network including Wi-Fi (registered trademark) and Bluetooth (registered trademark), or a combination thereof.
情報処理システム１において、生体粒子分取装置２００と、情報処理装置（例えば第１の情報処理装置である管理装置４００及び／又は第２の情報処理装置である顧客サポートサーバ６００）とは、必須の構成要素である。当該必須の構成要素以外の装置及び端末は、任意の構成要素であってよい。
In the information processing system 1, the biological particle sorting device 200 and the information processing device (for example, the management device 400 which is the first information processing device and/or the customer support server 600 which is the second information processing device) are essential. It is a component of Devices and terminals other than the essential components may be arbitrary components.
図１に示されている装置及び端末の数はそれぞれ１つであるが、装置及び端末の数はこれに限定されず、複数であってもよい。また、図１に示されているユーザ施設１１０、顧客サポートセンタ１２０、及びサービスセンタ１３０は、それぞれ１箇所であるが、施設の数はこれに限定されず、複数であってもよい。
Although the number of devices and terminals shown in FIG. 1 is one each, the number of devices and terminals is not limited to this, and may be multiple. Further, although there is one user facility 110, one customer support center 120, and one service center 130 each shown in FIG. 1, the number of facilities is not limited to this and may be plural.
１－２．ハードウェア構成
1-2. Hardware configuration
制御装置３００、管理装置４００、ユーザ端末５００、顧客サポートサーバ６００、及びサポータ端末７００は、例えば、図２に示されるコンピュータ１０００によって構成される。図２は、コンピュータ１０００のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、プロセッサ１１００、メモリ１２００、ストレージ１３００、ネットワークインタフェース（ネットワークＩ／Ｆ）１４００、及び入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１５００を備える。
The control device 300, management device 400, user terminal 500, customer support server 600, and supporter terminal 700 are configured by, for example, the computer 1000 shown in FIG. 2. FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the computer 1000. The computer 1000 includes a processor 1100, a memory 1200, a storage 1300, a network interface (network I/F) 1400, and an input/output interface (input/output I/F) 1500.
プロセッサ１１００は、コンピュータ１０００の動作を制御する。プロセッサ１１００として、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が挙げられる。
The processor 1100 controls the operation of the computer 1000. An example of the processor 1100 is a CPU (Central Processing Unit).
メモリ１２００は、プロセッサ１１００によって実行されたときにコンピュータ１０００に動作を実行させる命令を格納する。メモリ１２００として、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などのコンピュータメモリが挙げられる。
Memory 1200 stores instructions that, when executed by processor 1100, cause computer 1000 to perform operations. Examples of the memory 1200 include computer memories such as ROM (Read Only Memory) and RAM (Random Access Memory).
ストレージ１３００は、コンピュータ１０００の動作及び使用に関係する情報及びプログラムを記憶する。ストレージ１３として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びＳＳＤ（Solid State Drive）が挙げられる。
The storage 1300 stores information and programs related to the operation and use of the computer 1000. Examples of the storage 13 include an HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive).
ネットワークＩ／Ｆ１４００は、所定の通信網に接続するためのインタフェースである。ネットワークＩ／Ｆ１４００によって、コンピュータ１０００は、他のコンピュータとの間で各種データを送受信できる。
The network I/F 1400 is an interface for connecting to a predetermined communication network. Network I/F 1400 allows computer 1000 to send and receive various data to and from other computers.
入出力Ｉ／Ｆ１５００は、入出力装置に接続するためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ１５００には、入力装置及び出力装置が接続される。入力装置は、コンピュータ１０００への各種データの入力を受け付けることができる全ての装置のいずれか又はそれらの組み合わせであってよい。入力装置として、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、及びボタンインタフェースが挙げられる。出力装置は、各種データの出力を行うことができる全ての装置のいずれか又はそれらの組み合わせであってよい。出力装置として、例えば、ディスプレイ、プリンタ、及びスピーカが挙げられる。
The input/output I/F 1500 is an interface for connecting to an input/output device. An input device and an output device are connected to the input/output I/F 1500. The input device may be any one of all devices that can accept input of various data to the computer 1000, or a combination thereof. Examples of the input device include a keyboard, mouse, touch panel, and button interface. The output device may be any one of all devices capable of outputting various data or a combination thereof. Examples of output devices include displays, printers, and speakers.
プロセッサ１１００、メモリ１２００、ストレージ１３００、ネットワークＩ／Ｆ１４００、及び入出力Ｉ／Ｆ１５００は、例えばバス１６００により、相互に接続されている。図２において、いずれのハードウェアも単一のものとして示されているが、単なる例であり、いずれのハードウェアも１つ以上であってよい。また、図２において、全てのハードウェアが単一のコンピュータ１０００に備えられているが、単なる例であり、これらのハードウェアが複数のコンピュータに分散して備えられていてもよい。
The processor 1100, memory 1200, storage 1300, network I/F 1400, and input/output I/F 1500 are interconnected by, for example, a bus 1600. Although each piece of hardware is shown as a single piece in FIG. 2, this is merely an example and there may be more than one piece of any piece of hardware. Further, in FIG. 2, all the hardware is provided in a single computer 1000, but this is merely an example, and these hardware may be provided in a distributed manner in a plurality of computers.
１－３．生体粒子分析装置
1-3. Biological particle analyzer
１－３－１．全体構成
1-3-1. overall structure
図３を参照しながら、本技術における生体粒子分析装置の一例である生体粒子分取装置２００の全体構成について説明する。図３は、生体粒子分取装置２００の構成の一例を模式的に示す図である。
The overall configuration of a bioparticle sorting device 200, which is an example of a bioparticle analyzer according to the present technology, will be described with reference to FIG. 3. FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of the configuration of the biological particle sorting device 200.
生体粒子分取装置２００は、マイクロチップ２（マイクロメートルオーダーの流路を有するチップ）、振動素子３、荷電用電極４、偏向板５ａ，５ｂ、回収容器６ａ～６ｃ、及び電圧供給部３１を備えている。これらは、生体粒子分取装置２００の内部に配置されている。さらに、生体粒子分取装置２００は、生体粒子を含む液滴を検出する液滴検出部７、及び、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子３を制御する制御部８を備えている。
The biological particle sorting device 200 includes a microchip 2 (a chip having a flow path on the order of micrometers), a vibration element 3, a charging electrode 4, deflection plates 5a and 5b, collection containers 6a to 6c, and a voltage supply section 31. We are prepared. These are arranged inside the biological particle sorting device 200. Furthermore, the biological particle sorting device 200 includes a droplet detection section 7 that detects droplets containing biological particles, and a control section 8 that controls the vibration element 3 to form droplets containing biological particles. There is.
１－３－２．生体粒子
1-3-2. biological particles
生体粒子分取装置２００によって分取される生体粒子としては、例えば、細胞、微生物、及び生体関連微小粒子などが挙げられる。細胞としては、例えば、植物細胞、動物細胞、及び血球系細胞などが挙げられる。微生物としては、例えば、大腸菌などの細菌類、タバコモザイクウイルスなどのウイルス類、及びイースト菌などの菌類が挙げられる。生体関連微小粒子としては、例えば、各種細胞を構成する染色体、リボゾーム、ミトコンドリア、オルガネラ（細胞小器官）、核酸、蛋白質、並びに、核酸及び蛋白質の複合体が挙げられる。上記生体粒子は、１つ又は複数の標識物質（例えば色素（特には蛍光色素）及び蛍光色素標識抗体など）によって標識されていてよい。なお、生体粒子分取装置２００により、生体粒子以外の粒子が分析されてもよく、キャリブレーションなどのために、ビーズなどが分析されてもよい。
Examples of biological particles separated by the biological particle sorting device 200 include cells, microorganisms, and biologically related microparticles. Examples of cells include plant cells, animal cells, and blood cell cells. Examples of microorganisms include bacteria such as Escherichia coli, viruses such as tobacco mosaic virus, and fungi such as yeast. Examples of biologically relevant microparticles include chromosomes, ribosomes, mitochondria, organelles (cellular organelles), nucleic acids, proteins, and complexes of nucleic acids and proteins that constitute various cells. The biological particles may be labeled with one or more labeling substances (for example, a dye (particularly a fluorescent dye), a fluorescent dye-labeled antibody, etc.). Note that the bioparticle sorting device 200 may analyze particles other than bioparticles, and beads or the like may be analyzed for calibration or the like.
１－３－３．構成要素及び動作
1-3-3. Components and operation
引き続き図３を参照しながら、生体粒子分取装置２００の構成要素及び動作について説明する。
With continued reference to FIG. 3, the components and operation of the biological particle sorting device 200 will be described.
［マイクロチップ］
マイクロチップ２には、分取対象とする生体粒子を含む液体（サンプル液）が導入されるサンプルインレット２２、シース液が導入されるシースインレット２３、並びに、詰まり又は気泡を解消するための吸引アウトレット２４が形成されている。マイクロチップ２において、サンプル液は、サンプルインレット２２に導入され、シースインレット２３に導入されたシース液と合流して、サンプル流路に送液され、サンプル流路の終端に設けられたオリフィス２１から吐出される。一例として、オリフィス２１から吐出される生体粒子を含む流体は、ジェットフローとして噴出される。この際、振動素子３によってサンプル流路の全体又は一部に振動を加えることによって、ジェットフローの水平断面が鉛直方向に沿って振動素子３の周波数に同期して変調し、ブレイク・オフ・ポイントにおいて液滴が分離・発生する。振動素子３及びブレイク・オフ・ポイントについては後述する。 [Microchip]
The microchip 2 includes a sample inlet 22 into which a liquid (sample liquid) containing biological particles to be separated is introduced, a sheath inlet 23 into which a sheath liquid is introduced, and a suction outlet for eliminating clogging or air bubbles. 24 is formed. In the microchip 2, the sample liquid is introduced into the sample inlet 22, merges with the sheath liquid introduced into the sheath inlet 23, is sent to the sample flow path, and is passed through the orifice 21 provided at the end of the sample flow path. It is discharged. As an example, the fluid containing biological particles discharged from the orifice 21 is ejected as a jet flow. At this time, by applying vibration to the whole or part of the sample flow path by the vibration element 3, the horizontal section of the jet flow is modulated along the vertical direction in synchronization with the frequency of the vibration element 3, and the break-off point is Droplets are separated and generated at The vibration element 3 and the break-off point will be described later.
マイクロチップ２には、分取対象とする生体粒子を含む液体（サンプル液）が導入されるサンプルインレット２２、シース液が導入されるシースインレット２３、並びに、詰まり又は気泡を解消するための吸引アウトレット２４が形成されている。マイクロチップ２において、サンプル液は、サンプルインレット２２に導入され、シースインレット２３に導入されたシース液と合流して、サンプル流路に送液され、サンプル流路の終端に設けられたオリフィス２１から吐出される。一例として、オリフィス２１から吐出される生体粒子を含む流体は、ジェットフローとして噴出される。この際、振動素子３によってサンプル流路の全体又は一部に振動を加えることによって、ジェットフローの水平断面が鉛直方向に沿って振動素子３の周波数に同期して変調し、ブレイク・オフ・ポイントにおいて液滴が分離・発生する。振動素子３及びブレイク・オフ・ポイントについては後述する。 [Microchip]
The microchip 2 includes a sample inlet 22 into which a liquid (sample liquid) containing biological particles to be separated is introduced, a sheath inlet 23 into which a sheath liquid is introduced, and a suction outlet for eliminating clogging or air bubbles. 24 is formed. In the microchip 2, the sample liquid is introduced into the sample inlet 22, merges with the sheath liquid introduced into the sheath inlet 23, is sent to the sample flow path, and is passed through the orifice 21 provided at the end of the sample flow path. It is discharged. As an example, the fluid containing biological particles discharged from the orifice 21 is ejected as a jet flow. At this time, by applying vibration to the whole or part of the sample flow path by the vibration element 3, the horizontal section of the jet flow is modulated along the vertical direction in synchronization with the frequency of the vibration element 3, and the break-off point is Droplets are separated and generated at The vibration element 3 and the break-off point will be described later.
上記サンプル流路は、サンプル液が流れるように構成される。特には、サンプル流路は、サンプル液に含まれる生体粒子が流体力学的絞り込み（Hydrodynamic Focusing）により一列に並んだ流れが形成されるように構成されうる。サンプル流路を含む流路構造は、層流が形成されるように設計されてよい。特には、当該流路構造は、サンプル液がシース液の流れによって包まれた層流が形成されるように設計される。当該流路構造の設計は、当業者により適宜選択されてよく、既知のものが採用されてもよい。図３においてはマイクロチップ２が例示されているが、サンプル流路は、フローセルなどの流路構造体（flow channel structure）中に形成されてもよい。サンプル流路の幅は、例えば１０μｍ～１０ｍｍの間で形成され、特には１０μｍ以上１ｍｍ以下であってよい。
The sample flow path is configured so that the sample liquid flows. In particular, the sample flow path may be configured such that a flow of biological particles contained in the sample liquid is aligned by hydrodynamic focusing. The channel structure including the sample channel may be designed to create laminar flow. In particular, the channel structure is designed such that a laminar flow is formed in which the sample liquid is surrounded by the flow of the sheath liquid. The design of the channel structure may be appropriately selected by those skilled in the art, and a known design may be adopted. Although the microchip 2 is illustrated in FIG. 3, the sample flow path may be formed in a flow channel structure such as a flow cell. The width of the sample channel may be formed, for example, between 10 μm and 10 mm, particularly between 10 μm and 1 mm.
サンプル流路には、吸引アウトレット２４に連通する吸引流路が接続されている。この吸引流路は、サンプル流路に詰まり又は気泡が生じた際に、サンプル流路内を負圧にして流れを一時的に逆流させて詰まり又は気泡を解消するためのものであり、吸引アウトレット２４には真空ポンプなどの負圧源が接続される。
A suction flow path that communicates with the suction outlet 24 is connected to the sample flow path. This suction channel is used to eliminate the blockage or bubbles by creating negative pressure in the sample channel and temporarily reverse the flow when a blockage or bubbles occur in the sample channel. 24 is connected to a negative pressure source such as a vacuum pump.
マイクロチップ２は、ガラス又は各種プラスチック（ＰＰ、ＰＣ、ＣＯＰ、及びＰＤＭＳなど）により形成されていてよい。マイクロチップ２の材質は、例えば光学的手法により分析する場合は、測定光に対して透過性を有し、自家蛍光が少なく、且つ波長分散が小さいために光学誤差が少ない材質であることが望ましい。
The microchip 2 may be made of glass or various plastics (PP, PC, COP, PDMS, etc.). For example, when performing analysis using an optical method, the material of the microchip 2 is desirably a material that is transparent to the measurement light, has low autofluorescence, and has low wavelength dispersion, so that optical errors are small. .
マイクロチップ２の成形は、ガラス製基板のウェットエッチング若しくはドライエッチングによって、又は、プラスチック製基板のナノインプリント、射出成形、若しくは機械加工によって行われてよい。マイクロチップ２は、例えばサンプル流路などが形成された基板を、同じ材質又は異なる材質の基板で封止することによって成形されてよい。
The microchip 2 may be formed by wet etching or dry etching of a glass substrate, or by nanoimprinting, injection molding, or machining of a plastic substrate. The microchip 2 may be formed, for example, by sealing a substrate on which a sample channel is formed with a substrate made of the same material or a different material.
［振動素子］
振動素子３は、マイクロチップ２の一部に当接配置されて又はマイクロチップ２の内部構成として設けられている。振動素子３は、マイクロチップ２を所定周波数で振動させることによりシース液に微小な振動を与え、オリフィス２１から吐出される流体（サンプル液及びシース液）を液滴化して、流体ストリームＳを発生させる。この振動素子３は、例えばピエゾ素子であってよい。 [Vibration element]
The vibration element 3 is placed in contact with a part of the microchip 2 or is provided as an internal structure of the microchip 2. The vibration element 3 applies minute vibrations to the sheath liquid by vibrating the microchip 2 at a predetermined frequency, converts the fluid (sample liquid and sheath liquid) discharged from the orifice 21 into droplets, and generates a fluid stream S. let This vibration element 3 may be, for example, a piezo element.
振動素子３は、マイクロチップ２の一部に当接配置されて又はマイクロチップ２の内部構成として設けられている。振動素子３は、マイクロチップ２を所定周波数で振動させることによりシース液に微小な振動を与え、オリフィス２１から吐出される流体（サンプル液及びシース液）を液滴化して、流体ストリームＳを発生させる。この振動素子３は、例えばピエゾ素子であってよい。 [Vibration element]
The vibration element 3 is placed in contact with a part of the microchip 2 or is provided as an internal structure of the microchip 2. The vibration element 3 applies minute vibrations to the sheath liquid by vibrating the microchip 2 at a predetermined frequency, converts the fluid (sample liquid and sheath liquid) discharged from the orifice 21 into droplets, and generates a fluid stream S. let This vibration element 3 may be, for example, a piezo element.
［電圧供給部］
電圧供給部３１は、振動素子３に駆動電圧を供給する。駆動電圧は、安定した液滴を形成するために、正弦波に従って供給される。駆動電圧は、例えば、周波数（クロック値）及び／又は振幅（ドライブ値）などのパラメータによって制御されてもよい。すなわち、振動素子３の調整に関するパラメータは、振動素子３に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅を含んでいてよい。 [Voltage supply section]
The voltage supply section 31 supplies a driving voltage to the vibration element 3. The driving voltage is supplied according to a sinusoidal wave to form a stable droplet. The drive voltage may be controlled by parameters such as frequency (clock value) and/or amplitude (drive value). That is, the parameters related to the adjustment of the vibration element 3 may include the frequency and/or amplitude of the drive voltage supplied to the vibration element 3.
電圧供給部３１は、振動素子３に駆動電圧を供給する。駆動電圧は、安定した液滴を形成するために、正弦波に従って供給される。駆動電圧は、例えば、周波数（クロック値）及び／又は振幅（ドライブ値）などのパラメータによって制御されてもよい。すなわち、振動素子３の調整に関するパラメータは、振動素子３に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅を含んでいてよい。 [Voltage supply section]
The voltage supply section 31 supplies a driving voltage to the vibration element 3. The driving voltage is supplied according to a sinusoidal wave to form a stable droplet. The drive voltage may be controlled by parameters such as frequency (clock value) and/or amplitude (drive value). That is, the parameters related to the adjustment of the vibration element 3 may include the frequency and/or amplitude of the drive voltage supplied to the vibration element 3.
［荷電部］
荷電部は、オリフィス２１から吐出される液滴に、正又は負の電荷を付与する。荷電部は、シース液及び／又はサンプル液に電荷を付与する荷電用電極４、及び荷電用電極４に所定の電圧を印加する電圧源（図示せず）などを含む。荷電用電極４は、流路中を通流するシース液及び／又はサンプル液に接触するように配置される。荷電用電極４は、例えばマイクロチップ２の荷電電極インレットに挿入されてよい。 [Charging part]
The charging unit applies a positive or negative charge to the droplet discharged from the orifice 21. The charging section includes a charging electrode 4 that applies a charge to the sheath liquid and/or the sample liquid, a voltage source (not shown) that applies a predetermined voltage to the charging electrode 4, and the like. The charging electrode 4 is arranged so as to be in contact with the sheath liquid and/or the sample liquid flowing through the channel. The charging electrode 4 may be inserted into a charging electrode inlet of the microchip 2, for example.
荷電部は、オリフィス２１から吐出される液滴に、正又は負の電荷を付与する。荷電部は、シース液及び／又はサンプル液に電荷を付与する荷電用電極４、及び荷電用電極４に所定の電圧を印加する電圧源（図示せず）などを含む。荷電用電極４は、流路中を通流するシース液及び／又はサンプル液に接触するように配置される。荷電用電極４は、例えばマイクロチップ２の荷電電極インレットに挿入されてよい。 [Charging part]
The charging unit applies a positive or negative charge to the droplet discharged from the orifice 21. The charging section includes a charging electrode 4 that applies a charge to the sheath liquid and/or the sample liquid, a voltage source (not shown) that applies a predetermined voltage to the charging electrode 4, and the like. The charging electrode 4 is arranged so as to be in contact with the sheath liquid and/or the sample liquid flowing through the channel. The charging electrode 4 may be inserted into a charging electrode inlet of the microchip 2, for example.
図３では、荷電用電極４はサンプル液に接触するように配置されているが、荷電用電極４の配置はこれに限定されない。荷電用電極４は、シース液に接触するように配置されてもよく、又は、サンプル液及びシース液の両方に接触するように配置されてもよい。分取対象の生体粒子への影響を低減させるためには、荷電用電極４は、好ましくはシース液のみに接触するように配置される。
In FIG. 3, the charging electrode 4 is arranged so as to be in contact with the sample liquid, but the arrangement of the charging electrode 4 is not limited to this. The charging electrode 4 may be placed in contact with the sheath liquid, or may be placed in contact with both the sample liquid and the sheath liquid. In order to reduce the influence on the biological particles to be sorted, the charging electrode 4 is preferably arranged so as to contact only the sheath liquid.
このように、所望の液滴に正又は負の電荷を荷電して帯電させることにより、任意の生体粒子を含む液滴を、電気的な力により分離することが可能となる。また、荷電部による荷電のタイミングと、振動素子３への供給電圧とを同期させることにより、任意の液滴のみを帯電させることが可能となる。
In this way, by charging a desired droplet with a positive or negative charge, it becomes possible to separate droplets containing arbitrary biological particles using electrical force. Moreover, by synchronizing the timing of charging by the charging unit and the voltage supplied to the vibration element 3, it becomes possible to charge only arbitrary droplets.
［偏向板］
偏向板５ａ，５ｂは、流体ストリームＳを挟んで対向して配置された一対の偏向板である。偏向板５ａ，５ｂは、液滴に付与された電荷との電気的な作用力によって、流体ストリームＳ中の各液滴の進行方向を変更し、生体粒子を含む液滴を所定の回収容器に誘導する。偏向板５ａ，５ｂは、例えば、一般的な生体粒子分取装置において通常使用される電極であってよい。 [Deflection plate]
The deflection plates 5a and 5b are a pair of deflection plates disposed opposite to each other with the fluid stream S interposed therebetween. The deflection plates 5a and 5b change the traveling direction of each droplet in the fluid stream S by the electric force applied to the droplet and direct the droplet containing biological particles to a predetermined collection container. Induce. The deflection plates 5a and 5b may be, for example, electrodes commonly used in general biological particle sorting devices.
偏向板５ａ，５ｂは、流体ストリームＳを挟んで対向して配置された一対の偏向板である。偏向板５ａ，５ｂは、液滴に付与された電荷との電気的な作用力によって、流体ストリームＳ中の各液滴の進行方向を変更し、生体粒子を含む液滴を所定の回収容器に誘導する。偏向板５ａ，５ｂは、例えば、一般的な生体粒子分取装置において通常使用される電極であってよい。 [Deflection plate]
The deflection plates 5a and 5b are a pair of deflection plates disposed opposite to each other with the fluid stream S interposed therebetween. The deflection plates 5a and 5b change the traveling direction of each droplet in the fluid stream S by the electric force applied to the droplet and direct the droplet containing biological particles to a predetermined collection container. Induce. The deflection plates 5a and 5b may be, for example, electrodes commonly used in general biological particle sorting devices.
偏向板５ａ，５ｂには、それぞれ正又は負の異なる電圧が印加される。これにより形成される電界内を荷電された液滴が通過すると、電気的な力（クーロン力）が発生し、各液滴は偏向板５ａ，５ｂのどちらかに引き寄せられる。生体粒子分取装置２００においては、液滴への荷電の正負及び電荷量を変化させることにより、電界により引き寄せられる液滴の流れ（サイドストリーム）の方向を制御することができる。これにより、相互に異なる種類の生体粒子が同時に分取されうる。
Different positive or negative voltages are applied to the deflection plates 5a and 5b, respectively. When a charged droplet passes through the electric field formed by this, an electric force (Coulomb force) is generated, and each droplet is attracted to either deflection plate 5a or 5b. In the biological particle sorting device 200, the direction of the flow (side stream) of droplets drawn by an electric field can be controlled by changing the positive/negative charge on the droplets and the amount of charge. Thereby, different types of biological particles can be sorted at the same time.
［回収容器］
回収容器６ａ～６ｃは、偏向板５ａ，５ｂの間を通過した液滴を回収するための容器である。回収容器６ａ～６ｃは、例えば、汎用プラスチック製チューブ又はガラス製チューブであってよい。回収容器６ａ～６ｃは、好ましくは、生体粒子分取装置２００内に交換可能に配置される。また、回収容器６ａ～６ｃのうち分取対象外の粒子を受け入れるものには、回収された液滴の排液路が連結されていてよい。 [Collection container]
The collection containers 6a to 6c are containers for collecting droplets that have passed between the deflection plates 5a and 5b. The collection containers 6a to 6c may be, for example, general-purpose plastic tubes or glass tubes. The collection containers 6a to 6c are preferably arranged in the biological particle sorting device 200 so as to be replaceable. Furthermore, a drainage path for collected droplets may be connected to one of the collection containers 6a to 6c that receives particles that are not to be separated.
回収容器６ａ～６ｃは、偏向板５ａ，５ｂの間を通過した液滴を回収するための容器である。回収容器６ａ～６ｃは、例えば、汎用プラスチック製チューブ又はガラス製チューブであってよい。回収容器６ａ～６ｃは、好ましくは、生体粒子分取装置２００内に交換可能に配置される。また、回収容器６ａ～６ｃのうち分取対象外の粒子を受け入れるものには、回収された液滴の排液路が連結されていてよい。 [Collection container]
The collection containers 6a to 6c are containers for collecting droplets that have passed between the deflection plates 5a and 5b. The collection containers 6a to 6c may be, for example, general-purpose plastic tubes or glass tubes. The collection containers 6a to 6c are preferably arranged in the biological particle sorting device 200 so as to be replaceable. Furthermore, a drainage path for collected droplets may be connected to one of the collection containers 6a to 6c that receives particles that are not to be separated.
生体粒子分取装置２００内に配置される回収容器の数は、図示される３個に限定されない。例えば回収容器を３個よりも多く配置する場合には、各液滴が、偏向板５ａ，５ｂとの間の電気的な作用力の有無及びその大小によって、いずれか１つの回収容器に誘導され、回収されうる。
The number of collection containers arranged in the biological particle sorting device 200 is not limited to the three illustrated. For example, when more than three collection containers are arranged, each droplet is guided to one of the collection containers depending on the presence or absence of electrical force between the deflection plates 5a and 5b and its magnitude. , can be recovered.
［液滴検出部］
液滴検出部７は、マイクロチップ２のオリフィス２１から吐出される液滴と、液滴間に存在するサテライト液滴と、の状態を検出する。液滴検出部７は、流体ストリームＳを撮像して流体ストリームを被写体とする画像（すなわち流体ストリーム画像）を取得する撮像素子７１、撮像素子７１の位置を変更する位置調整機構７２、及び流体ストリーム画像を処理する画像データ処理部７３などによって構成されていてよい。撮像素子７は、ＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラなどの撮像装置であってよく、又は、光電変換素子などの各種撮像素子であってよい。生体粒子分取装置２００には、撮像素子７と併せて、撮影領域を照明する光源（図示せず）が設けられていてもよい。 [Droplet detection section]
The droplet detection unit 7 detects the state of the droplets discharged from the orifice 21 of the microchip 2 and the satellite droplets present between the droplets. The droplet detection unit 7 includes an image sensor 71 that images the fluid stream S to obtain an image with the fluid stream as a subject (i.e., a fluid stream image), a position adjustment mechanism 72 that changes the position of the image sensor 71, and a position adjustment mechanism 72 that changes the position of the image sensor 71. It may be configured by an image data processing section 73 that processes images. The image sensor 7 may be an image sensor such as a CCD or a CMOS camera, or may be any type of image sensor such as a photoelectric conversion element. The biological particle sorting device 200 may be provided with a light source (not shown) that illuminates the imaging area in addition to the imaging device 7.
液滴検出部７は、マイクロチップ２のオリフィス２１から吐出される液滴と、液滴間に存在するサテライト液滴と、の状態を検出する。液滴検出部７は、流体ストリームＳを撮像して流体ストリームを被写体とする画像（すなわち流体ストリーム画像）を取得する撮像素子７１、撮像素子７１の位置を変更する位置調整機構７２、及び流体ストリーム画像を処理する画像データ処理部７３などによって構成されていてよい。撮像素子７は、ＣＣＤ又はＣＭＯＳカメラなどの撮像装置であってよく、又は、光電変換素子などの各種撮像素子であってよい。生体粒子分取装置２００には、撮像素子７と併せて、撮影領域を照明する光源（図示せず）が設けられていてもよい。 [Droplet detection section]
The droplet detection unit 7 detects the state of the droplets discharged from the orifice 21 of the microchip 2 and the satellite droplets present between the droplets. The droplet detection unit 7 includes an image sensor 71 that images the fluid stream S to obtain an image with the fluid stream as a subject (i.e., a fluid stream image), a position adjustment mechanism 72 that changes the position of the image sensor 71, and a position adjustment mechanism 72 that changes the position of the image sensor 71. It may be configured by an image data processing section 73 that processes images. The image sensor 7 may be an image sensor such as a CCD or a CMOS camera, or may be any type of image sensor such as a photoelectric conversion element. The biological particle sorting device 200 may be provided with a light source (not shown) that illuminates the imaging area in addition to the imaging device 7.
撮像素子７１により取得された流体ストリーム画像は、画像データ処理部７３に入力される。画像データ処理部７３は、例えば、流体ストリーム画像を処理し、当該流体ストリーム画像から各種パラメータを取得する処理を実行してよい。流体ストリーム画像から取得されるパラメータは、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイント（Brake Off Point、ＢＯＰ）に関するパラメータ、及びサテライト液滴の位置に関するパラメータを含んでいてよい。また、流体ストリーム画像から取得されるパラメータは、流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータを含んでいてもよい。なお、「くびれ」とは、液滴化される直前の流束においてくびれている部分を意味する。
The fluid stream image acquired by the image sensor 71 is input to the image data processing section 73. The image data processing unit 73 may process, for example, a fluid stream image and acquire various parameters from the fluid stream image. Parameters obtained from the fluid stream image may include parameters related to the break off point (BOP), which is the location where the flux separates into droplets, and parameters related to the location of satellite droplets. Parameters obtained from the fluid stream image may also include parameters related to the width and position of the waist in the flux. Note that the "constriction" means a constricted portion in the flux immediately before being turned into droplets.
［制御部］
制御部８は、画像データ処理部７３によって流体ストリーム画像から取得されたパラメータに基づいて、電圧供給部３１を制御し、これにより振動素子３を制御する。制御部８は、例えば、流体ストリーム画像から取得されたパラメータに基づいて振動素子３に供給される駆動電圧及び周波数を自動調整する。すなわち、振動素子３の調整に関するパラメータは、流体ストリーム画像から取得されるパラメータを含んでいてよい。当該パラメータは、上述のように、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。 [Control unit]
The control unit 8 controls the voltage supply unit 31 based on the parameters acquired from the fluid stream image by the image data processing unit 73, thereby controlling the vibration element 3. For example, the control unit 8 automatically adjusts the drive voltage and frequency supplied to the vibration element 3 based on the parameters acquired from the fluid stream image. That is, the parameters related to the adjustment of the vibration element 3 may include parameters obtained from the fluid stream image. The parameters are selected from parameters related to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters related to the position of the satellite droplet, and parameters related to the width and position of the waist in the flux, as described above. may include at least one.
制御部８は、画像データ処理部７３によって流体ストリーム画像から取得されたパラメータに基づいて、電圧供給部３１を制御し、これにより振動素子３を制御する。制御部８は、例えば、流体ストリーム画像から取得されたパラメータに基づいて振動素子３に供給される駆動電圧及び周波数を自動調整する。すなわち、振動素子３の調整に関するパラメータは、流体ストリーム画像から取得されるパラメータを含んでいてよい。当該パラメータは、上述のように、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。 [Control unit]
The control unit 8 controls the voltage supply unit 31 based on the parameters acquired from the fluid stream image by the image data processing unit 73, thereby controlling the vibration element 3. For example, the control unit 8 automatically adjusts the drive voltage and frequency supplied to the vibration element 3 based on the parameters acquired from the fluid stream image. That is, the parameters related to the adjustment of the vibration element 3 may include parameters obtained from the fluid stream image. The parameters are selected from parameters related to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters related to the position of the satellite droplet, and parameters related to the width and position of the waist in the flux, as described above. may include at least one.
［光検出部］
生体粒子分取装置２００が光学的手法により生体粒子を分取するものである場合、例えばサンプル流路の所定部位に光（測定光）を照射し、サンプル流路を通流する粒子から発生する光（測定対象光）を検出する光検出部（図示せず）が設けられる。光検出部は、例えば、レーザ光源と、粒子に対してレーザ光を集光及び照射する集光レンズ及びダイクロイックミラー、並びにバンドパスフィルターなどからなる照射系と、レーザ光の照射によって粒子から発生する測定対象光を検出する検出系とによって構成されてよい。 [Light detection section]
When the biological particle sorting device 200 separates biological particles using an optical method, for example, light (measurement light) is irradiated to a predetermined part of the sample flow path to collect particles generated from particles flowing through the sample flow path. A light detection section (not shown) that detects light (measurement target light) is provided. The light detection unit includes, for example, a laser light source, an irradiation system including a condensing lens and a dichroic mirror that collect and irradiate laser light onto particles, a bandpass filter, and the like, and an irradiation system that collects and irradiates particles with laser light. The detection system may also include a detection system that detects the light to be measured.
生体粒子分取装置２００が光学的手法により生体粒子を分取するものである場合、例えばサンプル流路の所定部位に光（測定光）を照射し、サンプル流路を通流する粒子から発生する光（測定対象光）を検出する光検出部（図示せず）が設けられる。光検出部は、例えば、レーザ光源と、粒子に対してレーザ光を集光及び照射する集光レンズ及びダイクロイックミラー、並びにバンドパスフィルターなどからなる照射系と、レーザ光の照射によって粒子から発生する測定対象光を検出する検出系とによって構成されてよい。 [Light detection section]
When the biological particle sorting device 200 separates biological particles using an optical method, for example, light (measurement light) is irradiated to a predetermined part of the sample flow path to collect particles generated from particles flowing through the sample flow path. A light detection section (not shown) that detects light (measurement target light) is provided. The light detection unit includes, for example, a laser light source, an irradiation system including a condensing lens and a dichroic mirror that collect and irradiate laser light onto particles, a bandpass filter, and the like, and an irradiation system that collects and irradiates particles with laser light. The detection system may also include a detection system that detects the light to be measured.
検出系は、例えばＰＭＴ（Photo Multiplier Tube）、及び、ＣＣＤ若しくはＣＭＯＳ素子などのエリア撮像素子によって構成される。照射系と検出系は同一の光学経路により構成されていてよく、別個の光学経路により構成されていてもよい。また、光検出部の検出系により検出される測定対象光は、測定光の照射によって粒子から発生する光である。当該測定対象光は、例えば、前方散乱光、側方散乱光、レイリー散乱、及びミー散乱などの散乱光、又は蛍光であってよい。これらの測定対象光は電気信号に変換され、粒子の光学特性はこの電気信号に基づいて検出される。
The detection system is composed of, for example, a PMT (Photo Multiplier Tube) and an area imaging device such as a CCD or a CMOS device. The irradiation system and the detection system may be formed by the same optical path or may be formed by separate optical paths. Further, the measurement target light detected by the detection system of the photodetector is light generated from particles by irradiation with the measurement light. The light to be measured may be, for example, scattered light such as forward scattered light, side scattered light, Rayleigh scattered light, and Mie scattered light, or fluorescence. These measurement target lights are converted into electrical signals, and the optical properties of the particles are detected based on these electrical signals.
［動作］
生体粒子分取装置２００の動作、すなわち、生体粒子分取装置２００において実行される生体粒子分取方法について説明する。当該生体粒子分取方法においては、一例として、オリフィス２１から吐出される液滴及び液滴間に存在するサテライト液滴の状態を検出する工程、及び、ブレイク・オフ・ポイント又はサテライト液滴が存在する位置に基づいて振動素子３に供給される駆動電圧及び周波数を制御する工程が行われてよい。 [motion]
The operation of the biological particle sorting device 200, that is, the biological particle sorting method executed in the biological particle sorting device 200 will be described. The biological particle separation method includes, for example, a step of detecting the state of a droplet discharged from the orifice 21 and a satellite droplet existing between the droplets, and a step of detecting the presence of a break-off point or a satellite droplet. A step of controlling the drive voltage and frequency supplied to the vibration element 3 based on the position of the vibration element 3 may be performed.
生体粒子分取装置２００の動作、すなわち、生体粒子分取装置２００において実行される生体粒子分取方法について説明する。当該生体粒子分取方法においては、一例として、オリフィス２１から吐出される液滴及び液滴間に存在するサテライト液滴の状態を検出する工程、及び、ブレイク・オフ・ポイント又はサテライト液滴が存在する位置に基づいて振動素子３に供給される駆動電圧及び周波数を制御する工程が行われてよい。 [motion]
The operation of the biological particle sorting device 200, that is, the biological particle sorting method executed in the biological particle sorting device 200 will be described. The biological particle separation method includes, for example, a step of detecting the state of a droplet discharged from the orifice 21 and a satellite droplet existing between the droplets, and a step of detecting the presence of a break-off point or a satellite droplet. A step of controlling the drive voltage and frequency supplied to the vibration element 3 based on the position of the vibration element 3 may be performed.
上記生体粒子分取方法は、例えば、次のような工程を含んでいてよい。まず、サンプルインレット２２に分取対象の粒子を含むサンプル液を、シースインレット２３にシース液を、それぞれ導入する。そして、例えば光検出部により、粒子の光学特性の検出と同時に、粒子の送流速度（流速）及び粒子の間隔などの検出を行う。検出された粒子の光学特性、流速、及び間隔などは、電気的信号に変換されて装置の全体制御部（図示せず）に出力される。
The above biological particle separation method may include, for example, the following steps. First, a sample liquid containing particles to be separated is introduced into the sample inlet 22, and a sheath liquid is introduced into the sheath inlet 23, respectively. Then, for example, the optical detection unit detects the optical characteristics of the particles, and at the same time detects the flow velocity (flow velocity) of the particles, the interval between the particles, and the like. The optical characteristics, flow velocity, spacing, etc. of the detected particles are converted into electrical signals and output to an overall control unit (not shown) of the apparatus.
サンプル流路の光照射部を通過したサンプル液及びシース液の層流は、オリフィス２１からマイクロチップ２の外の空間に排出される。その際、例えば振動素子３によりオリフィス２１を振動させ、排出される流体を液滴化する。そして、サンプル流路において荷電されている各液滴は、光検出部における検出結果に基づいて、偏向板５ａ，５ｂによりその進行方向が変更され、所定の回収容器６ａ～６ｃに誘導され、回収される。
The laminar flow of the sample liquid and sheath liquid that has passed through the light irradiation part of the sample channel is discharged from the orifice 21 to the space outside the microchip 2. At that time, for example, the orifice 21 is vibrated by the vibration element 3 to turn the discharged fluid into droplets. Then, each charged droplet in the sample flow path has its traveling direction changed by the deflection plates 5a and 5b based on the detection result in the photodetector, is guided to a predetermined collection container 6a to 6c, and is collected. be done.
液滴検出部７は、オリフィス２１から吐出される液滴及び液滴間に存在するサテライト液滴の状態を検出し、ブレイク・オフ・ポイント又はサテライト液滴が存在する位置に関するパラメータを得る。そして、当該パラメータに基づいて、制御部８が電圧供給部３１を制御し、振動素子３に供給される駆動電圧及び周波数を制御する。
The droplet detection unit 7 detects the state of the droplets discharged from the orifice 21 and the satellite droplets present between the droplets, and obtains parameters regarding the break-off point or the position where the satellite droplets exist. Then, based on the parameters, the control section 8 controls the voltage supply section 31 to control the drive voltage and frequency supplied to the vibration element 3.
生体粒子分取装置２００において、分取（ソーティング）に適した液滴を形成するため、液滴形成に最適な振動周波数を自動調整する。一般に、液滴形成において、下記のことが知られている。
（１）ブレイク・オフ・ポイントが、オリフィス２１により近いほど、ソーティングに有利である。
（２）ソーティングには、サテライト液滴が、前の液滴に吸収されている状態（Ｆａｓｔ）又は後ろの液滴に吸収されている状態（Ｓｌｏｗ）が、適している。
（３）サテライト液滴が、前後の液滴に吸収されていない場合、サイドストリームが不安定になることがある。
（４）振動伝達特性がよく、ドライブ値の変化に応じてブレイク・オフ・ポイントが変化する状態が、ソーティング中の温度変化などの環境変化によって変わるため、温度変化を生体粒子分取装置においてモニターしながら対応できる。
（５）ソーティングには、液滴が左右対称である状態が適している。
（６）マイクロチップ毎に上記（１）～（５）を満たす最適周波数及び最適電圧が若干異なるため、マイクロチップを交換するたびに、画像処理などの方法によって取得されたサテライト液滴の位置又はブレイク・オフ・ポイントに基づいて駆動電圧及び周波数を決定する。 In the biological particle sorting device 200, in order to form droplets suitable for sorting, the vibration frequency optimal for droplet formation is automatically adjusted. In general, the following is known in droplet formation.
(1) The closer the break-off point is to the orifice 21, the more advantageous it is to sorting.
(2) A state in which the satellite droplet is absorbed by the previous droplet (Fast) or a state in which the satellite droplet is absorbed by the subsequent droplet (Slow) is suitable for sorting.
(3) If the satellite droplet is not absorbed by the droplets before and after it, the side stream may become unstable.
(4) It has good vibration transfer characteristics, and the state in which the break-off point changes according to changes in the drive value changes depending on environmental changes such as temperature changes during sorting, so temperature changes can be monitored in a biological particle sorting device. I can respond while doing so.
(5) A state in which the droplets are symmetrical is suitable for sorting.
(6) Since the optimum frequency and optimum voltage that satisfy the above (1) to (5) differ slightly depending on the microchip, each time the microchip is replaced, the position of the satellite droplet obtained by methods such as image processing or Determine the drive voltage and frequency based on the break-off point.
（１）ブレイク・オフ・ポイントが、オリフィス２１により近いほど、ソーティングに有利である。
（２）ソーティングには、サテライト液滴が、前の液滴に吸収されている状態（Ｆａｓｔ）又は後ろの液滴に吸収されている状態（Ｓｌｏｗ）が、適している。
（３）サテライト液滴が、前後の液滴に吸収されていない場合、サイドストリームが不安定になることがある。
（４）振動伝達特性がよく、ドライブ値の変化に応じてブレイク・オフ・ポイントが変化する状態が、ソーティング中の温度変化などの環境変化によって変わるため、温度変化を生体粒子分取装置においてモニターしながら対応できる。
（５）ソーティングには、液滴が左右対称である状態が適している。
（６）マイクロチップ毎に上記（１）～（５）を満たす最適周波数及び最適電圧が若干異なるため、マイクロチップを交換するたびに、画像処理などの方法によって取得されたサテライト液滴の位置又はブレイク・オフ・ポイントに基づいて駆動電圧及び周波数を決定する。 In the biological particle sorting device 200, in order to form droplets suitable for sorting, the vibration frequency optimal for droplet formation is automatically adjusted. In general, the following is known in droplet formation.
(1) The closer the break-off point is to the orifice 21, the more advantageous it is to sorting.
(2) A state in which the satellite droplet is absorbed by the previous droplet (Fast) or a state in which the satellite droplet is absorbed by the subsequent droplet (Slow) is suitable for sorting.
(3) If the satellite droplet is not absorbed by the droplets before and after it, the side stream may become unstable.
(4) It has good vibration transfer characteristics, and the state in which the break-off point changes according to changes in the drive value changes depending on environmental changes such as temperature changes during sorting, so temperature changes can be monitored in a biological particle sorting device. I can respond while doing so.
(5) A state in which the droplets are symmetrical is suitable for sorting.
(6) Since the optimum frequency and optimum voltage that satisfy the above (1) to (5) differ slightly depending on the microchip, each time the microchip is replaced, the position of the satellite droplet obtained by methods such as image processing or Determine the drive voltage and frequency based on the break-off point.
制御部８による振動素子３の駆動電圧の周波数の制御方法としては、例えばブレイク・オフ・ポイントから任意の範囲内でサテライト液滴が液滴に吸収されるように制御する方法がある。図４及び５は、流体ストリーム画像の例であり、オリフィス２１から吐出された流体Ｄ及びサテライト液滴ＳＤの状態を示す図である。
As a method of controlling the frequency of the drive voltage of the vibration element 3 by the control unit 8, there is a method of controlling the frequency of the driving voltage of the vibration element 3 so that the satellite droplet is absorbed by the droplet within an arbitrary range from the break-off point, for example. 4 and 5 are examples of fluid stream images, and are diagrams showing the states of the fluid D and the satellite droplet SD discharged from the orifice 21.
図４Ｂに示す状態では、検出されたすべての範囲で、液滴Ｄ間にサテライト液滴ＳＤが存在している。そこで、制御部８によって振動素子３の駆動電圧を制御し、図４Ａに示すように、ブレイク・オフ・ポイントＢＯＰから任意の範囲（距離ｌ）内でサテライト液滴ＳＤが液滴Ｄに吸収され、この範囲外では液滴Ｄ間にサテライト液滴ＳＤが存在しないようする。これにより、液滴形成を安定化させることができる。
In the state shown in FIG. 4B, satellite droplets SD exist between droplets D in all detected ranges. Therefore, the drive voltage of the vibration element 3 is controlled by the control unit 8, and as shown in FIG. 4A, the satellite droplet SD is absorbed by the droplet D within an arbitrary range (distance l) from the break-off point BOP. , outside this range, no satellite droplet SD exists between the droplets D. Thereby, droplet formation can be stabilized.
具体的には、まず、液滴検出部７の撮像素子７１により、流体ストリーム画像（液滴画像）を取得する。その際、図５Ａ及びＢに示すように、ブレイク・オフ・ポイントＢＯＰが予め設定されたマーカー位置（図５に示す太線）に合うように、位置調整機構７２によ・BR>闔B像素子７１を移動させ、その際の撮像素子７１の位置をセンサから取得する。その後、位置調整機構７２により撮像素子７１を一定量下降させて、下方の液滴状態を液滴画像として取得できるようにする。次いで、画像データ処理部７３において、サテライト液滴ＳＤが、液滴Ｄに吸収されているかどうかの判定を行う。
Specifically, first, a fluid stream image (droplet image) is acquired by the image sensor 71 of the droplet detection unit 7. At this time, as shown in FIGS. 5A and 5B, the position adjustment mechanism 72 adjusts the position of the image element so that the break-off point BOP matches the preset marker position (bold line shown in FIG. 5). 71 is moved, and the position of the image sensor 71 at that time is acquired from the sensor. Thereafter, the image sensor 71 is lowered by a certain amount by the position adjustment mechanism 72, so that the state of the droplet below can be acquired as a droplet image. Next, the image data processing unit 73 determines whether the satellite droplet SD is absorbed by the droplet D or not.
上記において、制御部８によって周波数が自動調整される場合を説明したが、自動調整される対象は、例えば駆動電圧の振幅であってもよい。
In the above, the case where the frequency is automatically adjusted by the control unit 8 has been described, but the target to be automatically adjusted may be, for example, the amplitude of the drive voltage.
１－４．システム動作
1-4. system operation
情報処理システム１の動作について説明する。まず、情報処理装置が生体粒子分取装置２００に関するデータを用いて画像データを生成する動作を中心に説明する。図１に示される情報処理システム１において、管理装置４００及び顧客サポートサーバ６００は、上述のとおり本技術における情報処理装置の例である。以下、管理装置４００を例に挙げて情報処理装置について説明する。以下にて説明される管理装置４００の構成及び動作は、顧客サポートサーバ６００において実現されてもよい。また、管理装置４００及び顧客サポートサーバ６００の双方において同様の構成及び動作が実現されてもよい。
The operation of the information processing system 1 will be explained. First, the operation in which the information processing device generates image data using data related to the biological particle sorting device 200 will be mainly described. In the information processing system 1 shown in FIG. 1, the management device 400 and the customer support server 600 are examples of information processing devices in the present technology, as described above. The information processing device will be described below using the management device 400 as an example. The configuration and operation of the management device 400 described below may be realized in the customer support server 600. Furthermore, similar configurations and operations may be realized in both the management device 400 and the customer support server 600.
まず、図６を参照しながら画像データを生成する動作の概要について説明する。図６は、画像データを生成する工程の一例を示すフローチャートである。生体粒子分取装置２００の制御部８は、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子３を制御する（ステップＳ１０１）。管理装置４００の処理部４１０は、生体粒子分取装置２００から装置情報データを取得し（ステップＳ１０２）、取得した装置情報データを用いて画像データを生成する（ステップＳ１０３）。
First, an overview of the operation of generating image data will be explained with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the process of generating image data. The control unit 8 of the biological particle sorting device 200 controls the vibration element 3 to form droplets containing biological particles (step S101). The processing unit 410 of the management device 400 acquires device information data from the biological particle sorting device 200 (step S102), and generates image data using the acquired device information data (step S103).
次に、図１を参照しながら上記動作の詳細について説明する。上述のとおり管理装置４００は、生体粒子分取装置２００から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部４１０を備える。装置情報データは、生体粒子分取装置２００から制御装置３００を経由して取得されたデータであってよい。なお、装置情報データは、制御装置３００を経由して取得されたデータに限定されず、生体粒子分取装置２００から直接取得されたデータであってもよく、又は、制御装置３００以外の装置を経由して取得されたデータであってもよい。
Next, details of the above operation will be explained with reference to FIG. As described above, the management device 400 includes the processing unit 410 that generates image data using the device information data acquired from the biological particle sorting device 200. The device information data may be data acquired from the biological particle sorting device 200 via the control device 300. Note that the device information data is not limited to data acquired via the control device 300, and may be data directly acquired from the bioparticle sorting device 200, or data obtained by using a device other than the control device 300. It may also be data acquired via.
管理装置４００の処理部４１０によって生成された画像データは、例えば、管理装置４００の表示部４２０に表示されてよい。また、管理装置４００は、通信部４３０によって他の装置又は端末へ当該画像データを送信してもよい。これにより、当該画像データが他の装置又は端末の表示部において表示されるように構成されていてもよい。例えば、ユーザ端末５００において、通信部５２０が管理装置４００から画像データを受信し、当該画像データが表示部５１０において表示されてもよい。顧客サポートサーバ６００において、通信部６３０が管理装置４００から画像データを受信し、当該画像データが表示部６２０において表示されてもよい。サポータ端末７００において、通信部７２０が管理装置４００から画像データを受信し、当該画像データが表示部７１０において表示されてもよい。
The image data generated by the processing unit 410 of the management device 400 may be displayed on the display unit 420 of the management device 400, for example. Furthermore, the management device 400 may transmit the image data to another device or terminal using the communication unit 430. Thereby, the image data may be configured to be displayed on the display section of another device or terminal. For example, in the user terminal 500, the communication unit 520 may receive image data from the management device 400, and the image data may be displayed on the display unit 510. In the customer support server 600, the communication unit 630 may receive image data from the management device 400, and the image data may be displayed on the display unit 620. In the supporter terminal 700, the communication unit 720 may receive image data from the management device 400, and the image data may be displayed on the display unit 710.
管理装置４００の処理部４１０において用いられる装置情報データは、具体的には、振動素子（図３参照）の調整に関するパラメータ、液滴に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び生体粒子分取装置２００の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである。
Specifically, the device information data used in the processing unit 410 of the management device 400 includes parameters related to the adjustment of the vibration element (see FIG. 3), parameters related to factors that may affect droplets, and biological particle sorting device 200. This is at least one piece of data selected from data related to the operating status of.
装置情報データは、生体粒子分取装置２００の性能に影響を与えうる要因に関連するデータである。このようなデータを利用者（例えば、生体粒子分取装置の使用者又は監視者）に分かりやすく提示するため、管理装置４００の処理部４１０は、装置情報データに基づいて視覚的に理解しやすい画像データを生成する。
The device information data is data related to factors that may affect the performance of the biological particle sorting device 200. In order to present such data in an easy-to-understand manner to a user (for example, a user or a supervisor of a bioparticle sorting device), the processing unit 410 of the management device 400 displays data that is easy to visually understand based on the device information data. Generate image data.
上記振動素子の調整に関するパラメータは、例えば、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、を含んでいてよい。流体ストリーム画像から取得されるパラメータは、ブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。
The parameters related to the adjustment of the vibrating element may include, for example, parameters obtained from the fluid stream image and the frequency and/or amplitude of the drive voltage supplied to the vibrating element. The parameters obtained from the fluid stream image may include at least one selected from parameters related to the break-off point, parameters related to the position of the satellite droplet, and parameters related to the width and position of the waist in the flux. .
上記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータは、例えば、温度、流体制御のための圧力、生体粒子に照射される光のパワーを含んでいてよい。流体制御のための圧力は、シース液及びサンプル液のそれぞれの送液を制御するための圧力である。これらのパラメータは、例えば、生体粒子分取装置２００に設置された各種センサ（例えば温度センサ）から取得されてよく、又は、生体粒子分取装置２００のログ情報から取得されてもよい。
Parameters related to factors that may affect the droplet state may include, for example, temperature, pressure for fluid control, and power of light irradiated to biological particles. The pressure for fluid control is the pressure for controlling the delivery of each of the sheath liquid and sample liquid. These parameters may be acquired from various sensors (eg, temperature sensors) installed in the biological particle sorting device 200, or from log information of the biological particle sorting device 200, for example.
上記生体粒子分取装置２００の稼働状況に関するデータは、生体粒子分取装置２００が生体粒子分取開始前の自動調整中であることを示すデータ、生体粒子分取装置２００が生体粒子分取中であることを示すデータ、及び、生体粒子分取装置２００が洗浄中であることを示すデータから選択される少なくとも１つを含んでいてよい。これらのデータは、例えば、生体粒子分取装置２００のログ情報から取得されてよい。
The data regarding the operating status of the biological particle sorting device 200 includes data indicating that the biological particle sorting device 200 is in the process of automatic adjustment before starting bioparticle sorting, data indicating that the biological particle sorting device 200 is in the process of separating biological particles. and data indicating that the biological particle sorting device 200 is being cleaned. These data may be obtained from log information of the biological particle sorting device 200, for example.
管理装置４００の処理部４１０は、１つの装置情報データを用いて画像データを生成してもよく、２つ以上の装置情報データを用いて画像データを生成してもよい。処理部４１０が２つ以上の装置情報データを用いて画像データを生成する場合の例としては、生体粒子分取装置２００の性能に影響を与えうる複数の要因を同時に検知する場合が挙げられる。この場合、処理部４１０は、好ましくは、２つ以上の装置情報データを同一時間軸上に表示する処理を行う。すなわち、処理部４１０によって生成される画像データは、２つ以上の装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データであってよい。これにより、生体粒子分取装置２００の性能に影響を与えうる複数の要因の経時的な変化を一目で捉えることが可能な画像データが提供されうる。
The processing unit 410 of the management device 400 may generate image data using one piece of device information data, or may generate image data using two or more pieces of device information data. An example of a case where the processing unit 410 generates image data using two or more pieces of device information data is a case where a plurality of factors that can affect the performance of the biological particle sorting device 200 are simultaneously detected. In this case, the processing unit 410 preferably performs a process of displaying two or more pieces of device information data on the same time axis. That is, the image data generated by the processing unit 410 may be image data in which two or more pieces of device information data are displayed on the same time axis. As a result, image data can be provided that allows at a glance changes over time in a plurality of factors that may affect the performance of the biological particle sorting device 200.
図７は、ブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータと、振動素子に供給される駆動電圧の振幅（ドライブ値）と、を同一時間軸上に表示した画像データの一例である。図７において、横軸は時間である。左側の縦軸は、ブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータの値であり、一例として流体ストリーム画像におけるブレイク・オフ・ポイントの高さの座標の値である。右側の縦軸は駆動電圧の振幅（ドライブ値）の値である。図７を参照すると、１３時３０分頃にブレイク・オフ・ポイントが急に変動していることが分かる。そして、ブレイク・オフ・ポイントの当該変動に合わせて駆動電圧の振幅（ドライブ値）が自動調整され、これにより、ブレイク・オフ・ポイントの位置制御が実行されたことが分かる。
FIG. 7 is an example of image data in which parameters related to the break-off point and the amplitude (drive value) of the drive voltage supplied to the vibration element are displayed on the same time axis. In FIG. 7, the horizontal axis is time. The vertical axis on the left side is the value of the parameter regarding the break-off point, and as an example, the value of the coordinate of the height of the break-off point in the fluid stream image. The vertical axis on the right side is the amplitude (drive value) of the drive voltage. Referring to FIG. 7, it can be seen that the break-off point changes suddenly around 13:30. Then, the amplitude (drive value) of the drive voltage is automatically adjusted in accordance with the variation in the break-off point, and it can therefore be seen that the position control of the break-off point has been executed.
画像データに表示される装置情報データは、図７に示されるデータに限定されない。例えば、図７の画像データに、他の装置情報データをさらに組み合わせて表示させてもよい。このような画像データは、例えば、ブレイク・オフ・ポイントの変動要因と、当該変動要因を示すパラメータの変動と、振動素子の駆動電圧の自動調整の追随状況と、の相関関係を解析するために用いられうる。したがって、上記画像データは、ブレイク・オフ・ポイントの真の変動要因の解析をより効率的に行うことに寄与しうる。このように、装置情報データを用いて生成される画像データは、生体粒子分取装置２００の性能に影響を与えうる要因を解析するために活用されうる。
The device information data displayed in the image data is not limited to the data shown in FIG. For example, the image data of FIG. 7 may be further combined with other device information data and displayed. Such image data is used, for example, to analyze the correlation between the break-off point variation factor, the parameter variation indicating the variation factor, and the tracking status of the automatic adjustment of the drive voltage of the vibrating element. can be used. Therefore, the above image data can contribute to more efficient analysis of the true variation factors of the break-off point. In this way, the image data generated using the device information data can be utilized to analyze factors that may affect the performance of the biological particle sorting device 200.
図８は、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータと、生体粒子分取装置２００の稼働状況に関するデータと、を同一時間軸上に表示した画像データの一例である。図８に示されている液滴に影響を与えうる要因に関するパラメータは、具体的には生体粒子分取装置２００の内部の温度である。図８において、横軸は時間であり、縦軸は当該温度である。また、図８中の３か所の網掛けは、生体粒子分取装置２００の稼働状況を示している。当該３か所の網掛けは、具体的には、左から順に、生体粒子分取開始前の自動調整中であること、生体粒子分取中であること、及び洗浄中であることを示している。図８を参照すると、１３時３０分頃及び１３時５０分頃に温度が急に変動していることが分かる。１３時５０分頃は洗浄中であるため、急な温度変化が生じても問題はない（すなわち不具合ではない）と判断できる。一方、１３時３０分頃は生体粒子分取中であり、急な温度変化が生じることは通常ではあり得ないため、何らかの不具合が生じた可能性があると判断できる。
FIG. 8 is an example of image data in which parameters related to factors that may affect the state of droplets and data related to the operating status of the biological particle sorting device 200 are displayed on the same time axis. Specifically, the parameter related to the factor that can affect the droplets shown in FIG. 8 is the temperature inside the biological particle sorting device 200. In FIG. 8, the horizontal axis is time, and the vertical axis is the temperature. Furthermore, the three shaded areas in FIG. 8 indicate the operating status of the biological particle sorting device 200. Specifically, the three shaded areas indicate, from the left, that automatic adjustment is in progress before starting bioparticle collection, that bioparticle collection is in progress, and that cleaning is in progress. There is. Referring to FIG. 8, it can be seen that the temperature suddenly fluctuates around 1:30 p.m. and around 1:50 p.m. Since cleaning is in progress at around 13:50, it can be determined that there is no problem (that is, it is not a malfunction) even if a sudden temperature change occurs. On the other hand, at around 13:30, biological particles were being collected, and a sudden temperature change would not normally occur, so it can be determined that some kind of problem may have occurred.
生体粒子分取装置２００の稼働状況を、液滴に影響を与えうる要因に関するパラメータとともに同一時間軸上の表示した、図８のような画像データは、例えば、生体粒子分取装置２００の稼働状況とパラメータとの相関関係を解析するために用いられうる。したがって、上記画像データは、生体粒子分取装置２００の稼働状況がどのパラメータに紐づいて変化しているのかをより効率的に判断することに寄与しうる。例えば、生体粒子分取装置２００においてエラーが発生した際に、エラー発生時の生体粒子分取装置２００の稼働状況と、各種パラメータとを同一時間軸上に表示した画像データを確認することによって、エラー発生の原因をより効率的に判断できる。このように、装置情報データを用いて生成される画像データは、エラー発生時における原因究明をより効率的に行うために活用されうる。
Image data such as that shown in FIG. 8, which displays the operating status of the biological particle sorting device 200 along with parameters related to factors that may affect droplets on the same time axis, is, for example, the operating status of the biological particle sorting device 200. It can be used to analyze the correlation between and parameters. Therefore, the above-mentioned image data can contribute to more efficiently determining which parameter is associated with a change in the operating status of the biological particle sorting device 200. For example, when an error occurs in the biological particle sorting device 200, by checking image data that displays the operating status of the biological particle sorting device 200 at the time of the error occurrence and various parameters on the same time axis, The cause of an error occurrence can be determined more efficiently. In this way, image data generated using device information data can be utilized to more efficiently investigate the cause when an error occurs.
次に、情報処理装置が通知情報を生成してクライアント端末へ通知する動作を中心に説明する。図１に示される情報処理システム１において、ユーザ端末５００及びサポータ端末７００は、上述のとおり本技術におけるクライアント端末の例である。
Next, the operation of the information processing device generating notification information and notifying the client terminal will be mainly explained. In the information processing system 1 shown in FIG. 1, the user terminal 500 and the supporter terminal 700 are examples of client terminals in the present technology, as described above.
図９は、クライアント端末へ通知情報を通知する工程の一例を示すフローチャートである。図９に示されるように、管理装置４００の処理部４１０又は顧客サポートサーバ６００の処理部６１０は、生体粒子分取装置２００から取得したログ情報及び／又はエラー情報を取得する（ステップＳ２０１）。次いで、当該ログ情報及び／又はエラー情報に基づいて通知情報を生成し（ステップＳ２０２）、当該通知情報をユーザ端末５００及びサポータ端末７００へ通知する（ステップＳ２０３）。当該通知情報は、例えば、オートキャリブレーション完了、分析完了、分取完了、ワーニング、及びエラーに関する情報のうち少なくとも１つを含んでいてよい。オートキャリブレーション完了に関する情報は、例えば、生体粒子分取装置２００の制御部８において実行される振動素子の自動調整が完了したことを示す情報であってよい。ワーニングに関する情報は、例えば、エラー以外で通知を要する事象に関する情報であってよい。一例として、ワーニングに関する情報は、シースタンクが空になったためシースタンクにシース液を補充することを促す情報であってよい。
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the process of notifying notification information to a client terminal. As shown in FIG. 9, the processing unit 410 of the management device 400 or the processing unit 610 of the customer support server 600 obtains log information and/or error information obtained from the biological particle sorting device 200 (step S201). Next, notification information is generated based on the log information and/or error information (step S202), and the notification information is notified to the user terminal 500 and the supporter terminal 700 (step S203). The notification information may include, for example, at least one of information regarding auto-calibration completion, analysis completion, fractionation completion, warning, and error. The information regarding the completion of auto-calibration may be, for example, information indicating that the automatic adjustment of the vibration element executed by the control unit 8 of the biological particle sorting device 200 has been completed. The information regarding the warning may be, for example, information regarding an event other than an error that requires notification. As an example, the information regarding the warning may be information that prompts to replenish the sheath liquid in the sheath tank because the sheath tank is empty.
ユーザ端末５００に通知される通知情報は、一例として管理装置４００の処理部４１０において生成されてよい。管理装置４００の記憶部４４０には、通知情報を生成するために用いられるテンプレートと、通知情報がメール送信によって通知される場合にはメールアドレス情報と、が格納されていてよい。これにより、ユーザ（生体粒子分取装置２００の使用者）は、生体粒子分取装置２００の近くにいない場合であっても生体粒子分取装置２００の状態を把握できる。なお、通知情報を受け取るか否かは、ユーザ端末５００において設定可能であってもよい。
The notification information to be notified to the user terminal 500 may be generated in the processing unit 410 of the management device 400, as an example. The storage unit 440 of the management device 400 may store a template used to generate notification information and email address information when the notification information is sent by email. Thereby, the user (the user of the bioparticle sorting device 200) can grasp the state of the bioparticle sorting device 200 even if he is not near the bioparticle sorting device 200. Note that whether or not to receive the notification information may be settable in the user terminal 500.
サポータ端末７００に通知される通知情報は、一例として顧客サポートサーバ６００の処理部６１０において生成されてよい。顧客サポートサーバ６００の記憶部６４０には、通知情報を生成するために用いられるテンプレートと、通知情報がメール送信によって通知される場合にはメールアドレス情報と、が格納されていてよい。サポータ端末７００は、生体粒子分取装置２００においてトラブルが発生した際に生体粒子分取装置２００の状況を遠隔で確認するサービスの提供者の拠点に設置されている。当該サービス提供者は、上記通知情報を受け取ることによって、生体粒子分取装置２００の状態を一早く把握できるため、トラブル発生時に迅速に対応できる。なお、通知情報を受け取るか否かは、サポータ端末７００において設定可能であってもよい。
The notification information to be notified to the supporter terminal 700 may be generated in the processing unit 610 of the customer support server 600, as an example. The storage unit 640 of the customer support server 600 may store a template used to generate notification information and, if the notification information is sent by email, email address information. The supporter terminal 700 is installed at the base of a service provider that remotely checks the status of the biological particle sorting device 200 when a trouble occurs in the biological particle sorting device 200. By receiving the notification information, the service provider can quickly grasp the status of the biological particle sorting device 200, and can therefore respond quickly when trouble occurs. Note that whether or not to receive the notification information may be settable in the supporter terminal 700.
１－５．変形例
1-5. Variant
情報処理システム１の変形例について説明する。以下、顧客サポートサーバ６００を例に挙げて情報処理装置について説明する。以下にて説明される顧客サポートサーバ６００の構成及び動作は、管理装置４００において実現されてもよい。また、顧客サポートサーバ６００及び管理装置４００の双方において同様の構成及び動作が実現されてもよい。
A modification of the information processing system 1 will be described. The information processing apparatus will be described below using the customer support server 600 as an example. The configuration and operation of the customer support server 600 described below may be realized in the management device 400. Further, the same configuration and operation may be realized in both the customer support server 600 and the management device 400.
顧客サポートサーバ６００の処理部６１０は、上記装置情報データ又は上記画像データに基づいてエラーを予測するように構成されていてよい。処理部６１０は、例えば、装置情報データ又は画像データを、特定の閾値に基づいて又は統計処理に基づいて解析し、エラーを予測してもよい。これにより、生体粒子分取装置２００においてエラーが発生する前に、エラー予測に関する情報をユーザへ通知したり、エラー予測に基づいて機器を制御したりできる。
The processing unit 610 of the customer support server 600 may be configured to predict errors based on the device information data or the image data. For example, the processing unit 610 may analyze device information data or image data based on a specific threshold value or based on statistical processing to predict errors. Thereby, before an error occurs in the bioparticle sorting device 200, information regarding error prediction can be notified to the user, and the device can be controlled based on the error prediction.
図１０は、顧客サポートサーバ６００における処理の他の一例を示すフローチャートである。図１０に示されるように、顧客サポートサーバ６００の記憶部６４０は、装置情報データと、生体粒子分取装置２００から取得したエラー情報と、を記憶してもよい（ステップＳ３０１）。この場合、顧客サポートサーバ６００の処理部６１０は、装置情報データとエラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し（ステップＳ３０２及びＳ３０３）、当該学習済みモデルを用いて装置情報データが入力された場合にエラーを予測するように構成されていてよい（ステップＳ３０４）。
FIG. 10 is a flowchart showing another example of processing in the customer support server 600. As shown in FIG. 10, the storage unit 640 of the customer support server 600 may store device information data and error information acquired from the biological particle sorting device 200 (step S301). In this case, the processing unit 610 of the customer support server 600 generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates device information data and error information (steps S302 and S303), and The system may be configured to predict errors when device information data is input using a completed model (step S304).
図１１は、顧客サポートサーバ６００における処理の他の一例を示すフローチャートである。図１１に示されるように、顧客サポートサーバ６００の記憶部６４０は、画像データと、生体粒子分取装置２００から取得したエラー情報と、を記憶してもよい（ステップＳ４０１）。この場合、顧客サポートサーバ６００の処理部６１０は、画像データとエラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し（ステップＳ４０２及びＳ４０３）、当該学習済みモデルを用いて画像データが入力された場合にエラーを予測するように構成されていてよい（ステップＳ４０４）。
FIG. 11 is a flowchart showing another example of processing in the customer support server 600. As shown in FIG. 11, the storage unit 640 of the customer support server 600 may store image data and error information acquired from the biological particle sorting device 200 (step S401). In this case, the processing unit 610 of the customer support server 600 generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates image data and error information (steps S402 and S403), and The model may be configured to predict errors when image data is input (step S404).
上記学習済みモデルを用いた結果エラー発生が予測される場合、例えば、生体粒子分取装置２００において分取中止処理が実行されてよい。または、エラー発生が予測される旨のワーニングを、ユーザ端末５００及びサポータ端末７００に通知する処理が実行されてもよい。
If it is predicted that an error will occur as a result of using the learned model, for example, the biological particle sorting device 200 may perform sorting abort processing. Alternatively, a process may be executed to notify the user terminal 500 and the supporter terminal 700 of a warning that an error is predicted to occur.
また、顧客ポートサーバ６００の記憶部６４０は、生体粒子分取装置２００から取得した情報を時系列データとして、生体粒子分取装置２００を一意に特定する情報（例えば装置ＩＤ）と紐づけて、記憶してもよい。顧客サポートサーバ６００の処理部６１０は、記憶部６４０に記憶された過去の情報に基づいて生体粒子分取装置２００の状態を判断し、当該装置の好ましい設定をユーザに提示するように構成されていてもよい。
Furthermore, the storage unit 640 of the customer port server 600 links the information acquired from the biological particle sorting device 200 as time series data with information that uniquely identifies the biological particle sorting device 200 (for example, device ID). You may memorize it. The processing unit 610 of the customer support server 600 is configured to determine the state of the biological particle sorting device 200 based on past information stored in the storage unit 640 and to present preferred settings for the device to the user. It's okay.
２．第２の実施形態（情報処理方法）
2. Second embodiment (information processing method)
本技術は情報処理方法も提供する。当該情報処理方法は、生体粒子分析装置（例えば生体粒子分取装置）が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する工程と、情報処理装置が、生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程と、を含む。装置情報データは、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである。
This technology also provides an information processing method. The information processing method includes a step in which a biological particle analyzer (for example, a biological particle sorting device) controls a vibrating element to form droplets containing biological particles, and a step in which the information processing device controls a vibrating element to form droplets containing biological particles. generating image data using the obtained device information data. The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of droplets, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
本技術に従う情報処理方法は、例えば上記１．（特には上記１－４．）で説明されたとおりに実行されてよい。また、当該情報処理方法は、上記１．（特には上記１－１．～１－３．）において説明した情報処理システムによって実行されてよい。このように、上記１．において説明した事項が、本技術に従う情報処理方法についても当てはまる。
The information processing method according to the present technology includes, for example, the above-mentioned 1. (In particular, it may be performed as described in 1-4. above). In addition, the information processing method described in 1. (In particular, it may be executed by the information processing system described in 1-1. to 1-3. above). In this way, above 1. The matters explained in 2 also apply to the information processing method according to the present technology.
３．第３の実施形態（情報処理装置）
3. Third embodiment (information processing device)
本技術は情報処理装置も提供する。当該情報処理装置は、生体粒子分析装置（例えば生体粒子分取装置）から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備える。装置情報データは、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである。
This technology also provides an information processing device. The information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from a bioparticle analyzer (for example, a bioparticle sorting device). The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of droplets, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
本技術に従う情報処理装置は、例えば上記１．（特には上記１－４．）で説明されたとおりに動作してよい。また、当該情報処理装置は、上記１．（特には上記１－１．～１－２．）において説明した構成を有していてよい。このように、上記１．において説明した事項が、本技術に従う情報処理装置についても当てはまる。
The information processing device according to the present technology is, for example, the above-mentioned 1. (In particular, it may operate as described in 1-4. above). Further, the information processing device described in 1. (In particular, it may have the configuration described in 1-1. to 1-2. above). In this way, above 1. The matters described in 2 also apply to the information processing device according to the present technology.
４．第４の実施形態（プログラム）
4. Fourth embodiment (program)
本技術は情報処理方法を情報処理装置に実行させるためのプログラムも提供する。当該情報処理方法は、生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程を含む。装置情報データは、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである。
The present technology also provides a program for causing an information processing device to execute an information processing method. The information processing method includes a step of generating image data using device information data acquired from a biological particle analyzer. The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of droplets, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
本技術に従うプログラムは、例えば上記１．（特には上記１－４．）で説明されたとおりに情報処理装置を動作させるためのプログラムであってよい。また、当該情報処理装置は、上記１．（特には上記１－１．～１－２．）において説明した構成を有していてよい。このように、上記１．において説明した事項が、本技術に従うプログラムについても当てはまる。
A program according to the present technology is, for example, 1. above. (In particular, it may be a program for operating the information processing device as described in 1-4.). Further, the information processing device described in 1. (In particular, it may have the configuration described in 1-1. to 1-2. above). In this way, above 1. The matters explained in 2 also apply to programs according to the present technology.
本技術に従うプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）に格納されて、情報処理装置に供給されてよい。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、及びハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、CD-ROM、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ（例えば、マスクROM、Programmable ROM（PROM）、Erasable PROM（EPROM）、フラッシュROM、及びRAM）を含む。また、上記プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によって情報処理装置に供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバなどの有線通信路、又は無線通信路を介して、上記プログラムを情報処理装置に供給できる。
A program according to the present technology may be stored in various types of non-transitory computer readable media and supplied to an information processing device. Non-transitory computer-readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer-readable media are magnetic recording media (e.g., flexible disks, magnetic tape, and hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs, CD-Rs, CD-Rs. /W, including semiconductor memory (e.g., mask ROM, programmable ROM (PROM), erasable PROM (EPROM), flash ROM, and RAM). Further, the program may be supplied to the information processing device by various types of temporary computer readable media. Examples of transitory computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. The temporary computer-readable medium can supply the program to the information processing device via a wired communication path such as an electric wire or an optical fiber, or a wireless communication path.
本技術では、以下の構成をとることもできる。
［１］
生体粒子分析装置と、情報処理装置と、を含み、
前記生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する制御部を備え、
前記情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理システム。
［２］
前記振動素子の調整に関するパラメータが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、を含む、［１］に記載の情報処理システム。
［３］
前記流体ストリーム画像から取得されるパラメータが、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、前記流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含む、［２］に記載の情報処理システム。
［４］
前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータが、温度、流体制御のための圧力、及び前記生体粒子に照射される光のパワーから選択される少なくとも１つを含む、［１］から［３］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［５］
前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータが、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取開始前の自動調整中であることを示すデータ、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取中であることを示すデータ、及び、前記生体粒子分析装置が洗浄中であることを示すデータから選択される少なくとも１つを含む、［１］から［４］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［６］
前記画像データが、２つ以上の前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、［１］から［５］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［７］
前記装置情報データが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、であり、
前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、［１］から［６］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［８］
前記装置情報データが、前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータと、前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータと、であり、
前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、［１］から［７］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［９］
前記情報処理システムが、クライアント端末をさらに含み、
前記処理部が、前記生体粒子分析装置から取得したログ情報及び／又はエラー情報に基づいて通知情報を生成し、前記通知情報を前記クライアント端末へ通知する、［１］から［８］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１０］
前記通知情報が、オートキャリブレーション完了、分析完了、分取完了、ワーニング、及びエラーに関する情報のうち少なくとも１つを含む、［９］に記載の情報処理システム。
［１１］
前記処理部が、前記装置情報データ又は前記画像データに基づいてエラーを予測する、［１］から［１０］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１２］
前記情報処理装置が、前記装置情報データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備える、［１］から［１１］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１３］
前記処理部が、前記装置情報データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、装置情報データが入力された場合にエラーを予測する、［１２］に記載の情報処理システム。
［１４］
前記情報処理装置が、前記画像データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備える、［１］から［１３］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１５］
前記処理部が、前記画像データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、画像データが入力された場合にエラーを予測する、［１４］に記載の情報処理システム。
［１６］
生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する工程と、
情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程と、を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法。
［１７］
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理装置。
［１８］
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法を、情報処理装置に実行させるためのプログラム。 The present technology can also have the following configuration.
[1]
including a biological particle analyzer and an information processing device,
The biological particle analyzer includes a control unit that controls a vibration element to form droplets containing biological particles,
The information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from the biological particle analysis device,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing system.
[2]
The information processing system according to [1], wherein the parameters related to adjustment of the vibrating element include parameters acquired from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibrating element.
[3]
The parameters obtained from the fluid stream image include parameters relating to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters relating to the position of satellite droplets, and relating to the width and position of waists in the flux. The information processing system according to [2], including at least one selected from parameters.
[4]
[1] to [3], wherein the parameters related to factors that can affect the droplet state include at least one selected from temperature, pressure for fluid control, and power of light irradiated to the biological particles. ] The information processing system described in any one of the following.
[5]
The data regarding the operating status of the bioparticle analyzer includes data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of automatic adjustment before starting bioparticle collection, and data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of bioparticle collection. and data indicating that the bioparticle analyzer is being cleaned.
[6]
The information processing system according to any one of [1] to [5], wherein the image data is image data in which two or more pieces of the device information data are displayed on the same time axis.
[7]
The device information data is a parameter obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibration element,
The information processing system according to any one of [1] to [6], wherein the image data is image data in which the device information data is displayed on the same time axis.
[8]
The device information data includes parameters related to factors that may affect the droplet state and data related to the operating status of the biological particle analyzer,
The information processing system according to any one of [1] to [7], wherein the image data is image data in which the device information data is displayed on the same time axis.
[9]
The information processing system further includes a client terminal,
Any one of [1] to [8], wherein the processing unit generates notification information based on log information and/or error information acquired from the biological particle analyzer, and notifies the client terminal of the notification information. The information processing system described in one.
[10]
The information processing system according to [9], wherein the notification information includes at least one of information regarding auto-calibration completion, analysis completion, separation completion, warning, and error.
[11]
The information processing system according to any one of [1] to [10], wherein the processing unit predicts an error based on the device information data or the image data.
[12]
The information processing according to any one of [1] to [11], wherein the information processing device further includes a storage unit that stores the device information data and error information acquired from the biological particle analyzer. system.
[13]
The processing unit generates a learned model by performing machine learning using teacher data in which the device information data and the error information are associated with each other, and the device information data is input using the learned model. The information processing system according to [12], which predicts an error when an error occurs.
[14]
The information processing system according to any one of [1] to [13], wherein the information processing device further includes a storage unit that stores the image data and error information acquired from the biological particle analyzer. .
[15]
When the processing unit generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates the image data and the error information, and image data is input using the trained model. The information processing system according to [14], which predicts errors.
[16]
a step in which the biological particle analyzer controls a vibrating element to form droplets containing biological particles;
an information processing device generating image data using device information data acquired from the biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing method.
[17]
A processing unit that generates image data using device information data acquired from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing device.
[18]
A step of generating image data using device information data obtained from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
A program for causing an information processing device to execute an information processing method.
［１］
生体粒子分析装置と、情報処理装置と、を含み、
前記生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する制御部を備え、
前記情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理システム。
［２］
前記振動素子の調整に関するパラメータが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、を含む、［１］に記載の情報処理システム。
［３］
前記流体ストリーム画像から取得されるパラメータが、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、前記流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含む、［２］に記載の情報処理システム。
［４］
前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータが、温度、流体制御のための圧力、及び前記生体粒子に照射される光のパワーから選択される少なくとも１つを含む、［１］から［３］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［５］
前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータが、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取開始前の自動調整中であることを示すデータ、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取中であることを示すデータ、及び、前記生体粒子分析装置が洗浄中であることを示すデータから選択される少なくとも１つを含む、［１］から［４］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［６］
前記画像データが、２つ以上の前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、［１］から［５］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［７］
前記装置情報データが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、であり、
前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、［１］から［６］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［８］
前記装置情報データが、前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータと、前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータと、であり、
前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、［１］から［７］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［９］
前記情報処理システムが、クライアント端末をさらに含み、
前記処理部が、前記生体粒子分析装置から取得したログ情報及び／又はエラー情報に基づいて通知情報を生成し、前記通知情報を前記クライアント端末へ通知する、［１］から［８］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１０］
前記通知情報が、オートキャリブレーション完了、分析完了、分取完了、ワーニング、及びエラーに関する情報のうち少なくとも１つを含む、［９］に記載の情報処理システム。
［１１］
前記処理部が、前記装置情報データ又は前記画像データに基づいてエラーを予測する、［１］から［１０］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１２］
前記情報処理装置が、前記装置情報データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備える、［１］から［１１］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１３］
前記処理部が、前記装置情報データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、装置情報データが入力された場合にエラーを予測する、［１２］に記載の情報処理システム。
［１４］
前記情報処理装置が、前記画像データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備える、［１］から［１３］のいずれか一つに記載の情報処理システム。
［１５］
前記処理部が、前記画像データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、画像データが入力された場合にエラーを予測する、［１４］に記載の情報処理システム。
［１６］
生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する工程と、
情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程と、を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法。
［１７］
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理装置。
［１８］
生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法を、情報処理装置に実行させるためのプログラム。 The present technology can also have the following configuration.
[1]
including a biological particle analyzer and an information processing device,
The biological particle analyzer includes a control unit that controls a vibration element to form droplets containing biological particles,
The information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from the biological particle analysis device,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing system.
[2]
The information processing system according to [1], wherein the parameters related to adjustment of the vibrating element include parameters acquired from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibrating element.
[3]
The parameters obtained from the fluid stream image include parameters relating to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters relating to the position of satellite droplets, and relating to the width and position of waists in the flux. The information processing system according to [2], including at least one selected from parameters.
[4]
[1] to [3], wherein the parameters related to factors that can affect the droplet state include at least one selected from temperature, pressure for fluid control, and power of light irradiated to the biological particles. ] The information processing system described in any one of the following.
[5]
The data regarding the operating status of the bioparticle analyzer includes data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of automatic adjustment before starting bioparticle collection, and data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of bioparticle collection. and data indicating that the bioparticle analyzer is being cleaned.
[6]
The information processing system according to any one of [1] to [5], wherein the image data is image data in which two or more pieces of the device information data are displayed on the same time axis.
[7]
The device information data is a parameter obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibration element,
The information processing system according to any one of [1] to [6], wherein the image data is image data in which the device information data is displayed on the same time axis.
[8]
The device information data includes parameters related to factors that may affect the droplet state and data related to the operating status of the biological particle analyzer,
The information processing system according to any one of [1] to [7], wherein the image data is image data in which the device information data is displayed on the same time axis.
[9]
The information processing system further includes a client terminal,
Any one of [1] to [8], wherein the processing unit generates notification information based on log information and/or error information acquired from the biological particle analyzer, and notifies the client terminal of the notification information. The information processing system described in one.
[10]
The information processing system according to [9], wherein the notification information includes at least one of information regarding auto-calibration completion, analysis completion, separation completion, warning, and error.
[11]
The information processing system according to any one of [1] to [10], wherein the processing unit predicts an error based on the device information data or the image data.
[12]
The information processing according to any one of [1] to [11], wherein the information processing device further includes a storage unit that stores the device information data and error information acquired from the biological particle analyzer. system.
[13]
The processing unit generates a learned model by performing machine learning using teacher data in which the device information data and the error information are associated with each other, and the device information data is input using the learned model. The information processing system according to [12], which predicts an error when an error occurs.
[14]
The information processing system according to any one of [1] to [13], wherein the information processing device further includes a storage unit that stores the image data and error information acquired from the biological particle analyzer. .
[15]
When the processing unit generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates the image data and the error information, and image data is input using the trained model. The information processing system according to [14], which predicts errors.
[16]
a step in which the biological particle analyzer controls a vibrating element to form droplets containing biological particles;
an information processing device generating image data using device information data acquired from the biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing method.
[17]
A processing unit that generates image data using device information data acquired from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing device.
[18]
A step of generating image data using device information data obtained from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
A program for causing an information processing device to execute an information processing method.
１ 情報処理システム
２ マイクロチップ
３ 振動素子
４ 荷電用電極
５ａ，５ｂ 偏向板
６ａ～６ｃ 回収容器
７ 液滴検出部
８ 制御部
２１ オリフィス
２２ サンプルインレット
２３ シースインレット
２４ 吸引アウトレット
３１ 電圧供給部
７１ 撮像素子
７２ 位置調整機構
７３ 画像データ処理部
２００ 生体粒子分取装置
３００ 制御装置
４００ 管理装置
５００ ユーザ端末
６００ 顧客サポートサーバ
７００ サポータ端末 1 Information processing system 2 Microchip 3 Vibration element 4 Charging electrodes 5a, 5b Deflection plates 6a to 6c Collection container 7 Droplet detection section 8 Control section 21 Orifice 22 Sample inlet 23 Sheath inlet 24 Suction outlet 31 Voltage supply section 71 Image sensor 72 Position adjustment mechanism 73 Image data processing section 200 Biological particle sorting device 300 Control device 400 Management device 500 User terminal 600 Customer support server 700 Supporter terminal
２ マイクロチップ
３ 振動素子
４ 荷電用電極
５ａ，５ｂ 偏向板
６ａ～６ｃ 回収容器
７ 液滴検出部
８ 制御部
２１ オリフィス
２２ サンプルインレット
２３ シースインレット
２４ 吸引アウトレット
３１ 電圧供給部
７１ 撮像素子
７２ 位置調整機構
７３ 画像データ処理部
２００ 生体粒子分取装置
３００ 制御装置
４００ 管理装置
５００ ユーザ端末
６００ 顧客サポートサーバ
７００ サポータ端末 1 Information processing system 2 Microchip 3 Vibration element 4 Charging electrodes 5a, 5b Deflection plates 6a to 6c Collection container 7 Droplet detection section 8 Control section 21 Orifice 22 Sample inlet 23 Sheath inlet 24 Suction outlet 31 Voltage supply section 71 Image sensor 72 Position adjustment mechanism 73 Image data processing section 200 Biological particle sorting device 300 Control device 400 Management device 500 User terminal 600 Customer support server 700 Supporter terminal
Claims (18)
- 生体粒子分析装置と、情報処理装置と、を含み、
前記生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する制御部を備え、
前記情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理システム。 including a biological particle analyzer and an information processing device,
The biological particle analyzer includes a control unit that controls a vibration element to form droplets containing biological particles,
The information processing device includes a processing unit that generates image data using device information data acquired from the biological particle analysis device,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing system. - 前記振動素子の調整に関するパラメータが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、を含む、請求項１に記載の情報処理システム。 The information processing system according to claim 1, wherein the parameters related to adjustment of the vibrating element include parameters obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibrating element.
- 前記流体ストリーム画像から取得されるパラメータが、流束が液滴に分離する位置であるブレイク・オフ・ポイントに関するパラメータ、サテライト液滴の位置に関するパラメータ、並びに、前記流束におけるくびれの幅及び位置に関するパラメータから選択される少なくとも１つを含む、請求項２に記載の情報処理システム。 The parameters obtained from the fluid stream image include parameters relating to the break-off point where the flux separates into droplets, parameters relating to the position of satellite droplets, and relating to the width and position of waists in the flux. The information processing system according to claim 2, comprising at least one selected from parameters.
- 前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータが、温度、流体制御のための圧力、及び前記生体粒子に照射される光のパワーから選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理システム。 2. The parameter according to claim 1, wherein the parameters related to factors that can affect the state of the droplet include at least one selected from temperature, pressure for fluid control, and power of light irradiated to the biological particle. Information processing system.
- 前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータが、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取開始前の自動調整中であることを示すデータ、前記生体粒子分析装置が生体粒子分取中であることを示すデータ、及び、前記生体粒子分析装置が洗浄中であることを示すデータから選択される少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理システム。 The data regarding the operating status of the bioparticle analyzer includes data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of automatic adjustment before starting bioparticle collection, and data indicating that the bioparticle analyzer is in the process of bioparticle collection. The information processing system according to claim 1, comprising at least one selected from data indicating that the biological particle analyzer is being cleaned, and data indicating that the biological particle analyzer is being cleaned.
- 前記画像データが、２つ以上の前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、請求項１に記載の情報処理システム。 The information processing system according to claim 1, wherein the image data is image data in which two or more pieces of the device information data are displayed on the same time axis.
- 前記装置情報データが、流体ストリーム画像から取得されるパラメータと、前記振動素子に供給される駆動電圧の周波数及び／又は振幅と、であり、
前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、請求項１に記載の情報処理システム。 The device information data is a parameter obtained from a fluid stream image and a frequency and/or amplitude of a drive voltage supplied to the vibration element,
The information processing system according to claim 1, wherein the image data is image data in which the device information data is displayed on the same time axis. - 前記装置情報データが、前記液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータと、前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータと、であり、
前記画像データが、前記装置情報データを同一時間軸上に表示した画像データである、請求項１に記載の情報処理システム。 The device information data includes parameters related to factors that may affect the droplet state and data related to the operating status of the biological particle analyzer,
The information processing system according to claim 1, wherein the image data is image data in which the device information data is displayed on the same time axis. - 前記情報処理システムが、クライアント端末をさらに含み、
前記処理部が、前記生体粒子分析装置から取得したログ情報及び／又はエラー情報に基づいて通知情報を生成し、前記通知情報を前記クライアント端末へ通知する、請求項１に記載の情報処理システム。 The information processing system further includes a client terminal,
The information processing system according to claim 1, wherein the processing unit generates notification information based on log information and/or error information acquired from the biological particle analyzer, and notifies the client terminal of the notification information. - 前記通知情報が、オートキャリブレーション完了、分析完了、分取完了、ワーニング、及びエラーに関する情報のうち少なくとも１つを含む、請求項９に記載の情報処理システム。 The information processing system according to claim 9, wherein the notification information includes at least one of information regarding auto-calibration completion, analysis completion, separation completion, warning, and error.
- 前記処理部が、前記装置情報データ又は前記画像データに基づいてエラーを予測する、請求項１に記載の情報処理システム。 The information processing system according to claim 1, wherein the processing unit predicts errors based on the device information data or the image data.
- 前記情報処理装置が、前記装置情報データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理システム。 The information processing system according to claim 1, wherein the information processing device further includes a storage unit that stores the device information data and error information acquired from the biological particle analyzer.
- 前記処理部が、前記装置情報データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、装置情報データが入力された場合にエラーを予測する、請求項１２に記載の情報処理システム。 The processing unit generates a learned model by performing machine learning using teacher data in which the device information data and the error information are associated with each other, and the device information data is input using the learned model. The information processing system according to claim 12, wherein the information processing system predicts an error when the error occurs.
- 前記情報処理装置が、前記画像データと、前記生体粒子分析装置から取得したエラー情報と、を記憶する記憶部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理システム。 The information processing system according to claim 1, wherein the information processing device further includes a storage unit that stores the image data and error information acquired from the biological particle analyzer.
- 前記処理部が、前記画像データと前記エラー情報とを対応付けた教師データを用いた機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成し、前記学習済みモデルを用いて、画像データが入力された場合にエラーを予測する、請求項１４に記載の情報処理システム。 When the processing unit generates a trained model by performing machine learning using teacher data that associates the image data and the error information, and image data is input using the trained model. The information processing system according to claim 14, wherein the information processing system predicts an error.
- 生体粒子分析装置が、生体粒子を含む液滴を形成するために振動素子を制御する工程と、
情報処理装置が、前記生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程と、を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法。 a step in which the biological particle analyzer controls a vibrating element to form droplets containing biological particles;
an information processing device generating image data using device information data acquired from the biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing method. - 生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する処理部を備え、
前記装置情報データが、振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理装置。 A processing unit that generates image data using device information data acquired from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
Information processing device. - 生体粒子分析装置から取得した装置情報データを用いて画像データを生成する工程を含み、
前記装置情報データが、前記振動素子の調整に関するパラメータ、液滴状態に影響を与えうる要因に関するパラメータ、及び前記生体粒子分析装置の稼働状況に関するデータから選択される少なくとも１つのデータである、
情報処理方法を、情報処理装置に実行させるためのプログラム。 A step of generating image data using device information data obtained from a biological particle analyzer,
The device information data is at least one data selected from parameters related to adjustment of the vibrating element, parameters related to factors that may affect the state of the droplet, and data related to the operating status of the biological particle analyzer.
A program for causing an information processing device to execute an information processing method.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022-094163 | 2022-06-10 | ||
| JP2022094163 | 2022-06-10 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2023238564A1 true WO2023238564A1 (en) | 2023-12-14 |
Family
ID=89118127
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2023/017247 WO2023238564A1 (en) | 2022-06-10 | 2023-05-08 | Information processing system, information processing method, information processing device, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2023238564A1 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010190909A (en) * | 2003-08-13 | 2010-09-02 | Luminex Corp | Method for controlling one or more parameters of flow cytometer type measurement system |
| JP2018151319A (en) * | 2017-03-14 | 2018-09-27 | ソニー株式会社 | Microchip and microparticle measuring apparatus |
| JP2021534380A (en) * | 2018-08-10 | 2021-12-09 | サイテック バイオサイエンスィズ インコーポレイテッド | Smart flow cytometer for self-monitoring and self-verification |
-
2023
- 2023-05-08 WO PCT/JP2023/017247 patent/WO2023238564A1/en unknown
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010190909A (en) * | 2003-08-13 | 2010-09-02 | Luminex Corp | Method for controlling one or more parameters of flow cytometer type measurement system |
| JP2018151319A (en) * | 2017-03-14 | 2018-09-27 | ソニー株式会社 | Microchip and microparticle measuring apparatus |
| JP2021534380A (en) * | 2018-08-10 | 2021-12-09 | サイテック バイオサイエンスィズ インコーポレイテッド | Smart flow cytometer for self-monitoring and self-verification |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10876952B2 (en) | Droplet sorting device, droplet sorting method and program | |
| JP6102783B2 (en) | Particle sorting apparatus, particle sorting method and program | |
| EP2917718B1 (en) | Microparticle fractionating apparatus and method of fractionating microparticle | |
| JP6304034B2 (en) | Fine particle sorting device, fine particle sorting method and program | |
| US11119030B2 (en) | Particle sorting device, particle sorting method, program, and particle sorting system | |
| JP4990746B2 (en) | Apparatus and method for separating biological particles contained in a liquid flow | |
| EP1841537B1 (en) | Methods and apparatus for sorting particles hydraulically | |
| JP2015078927A (en) | Particle sorter, particle sorting method and program | |
| US10309891B2 (en) | Particle sorting apparatus, particle sorting method, and program | |
| JP2010190680A (en) | Device and microchip for sorting particles | |
| JP2005538727A (en) | Method and apparatus for classifying particles | |
| WO2020149042A1 (en) | Microparticle isolation device, microparticle isolation system, droplet isolation device, droplet control device, and droplet control program | |
| US7428971B2 (en) | Method for sorting and recovering fine particle and apparatus for recovery | |
| JP2013210287A (en) | Calibration method in microparticle separation device, the device and calibration particle | |
| JP2017122734A (en) | Particle sorting apparatus, particle sorting method, and program | |
| WO2023238564A1 (en) | Information processing system, information processing method, information processing device, and program | |
| JP2016145834A (en) | Microparticle separator and calibration particle | |
| JP6706011B2 (en) | Particle sorting device, particle sorting method and program | |
| WO2023140188A1 (en) | Flow cytometer, and method for setting waveform parameter of signal which drives droplet generation vibrating element of flow cytometer | |
| JP2017219521A (en) | Connecting member, and microparticle measuring device | |
| WO2023094702A1 (en) | Automated droplet manipulation in microfluidic systems |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 23819550 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |