JP2005520174A - 自動化された蛋白質結晶化の画像化 - Google Patents

Abstract

多くの結晶化プレートに含まれる結晶化実験の画像を自動的に取得、分析及び蓄積する装置である。本装置は、複数の種類の蛋白質結晶化プレートを収容可能なプレートネストと、対物レンズと結晶化ウェルの画像に焦点を合わる画像取得装置とを含む画像取得光学系と、明領域照射装置と暗領域照射装置を含む光源と、ウェルの内容物の画像化をする前記対物レンズを様々な選択したウェルに対して位置合わせをするために画像取得光学系に対してプレートネストの位置を移動させるネスト位置決めコントローラとを含む。データベースは、個々の結晶化プレートに関連付けられた実験情報で、固有の識別コードによってデータベース内で個々の結晶化プレートが識別される特定の結晶形成パラメータ値の識別を含む実験情報を蓄積する。結晶化画像化コントローラは、本装置に挿入された個々の結晶化プレートの情報を検索し、検索された実験情報に基づいてネスト位置決めコントローラと画像取得光学系を制御することにより結晶化画像化を制御する。本装置は、異なる光源及び偏光条件を用いる個々の結晶サイトの複数画像を取得し、拡大された融合画像を形成するために個々の結晶サイトの複数画像を処理する。

Description

本発明は、概ね蛋白質結晶化分析に関し、より詳細には蛋白質結晶化試料の画像の取り込み、インデキシング、分析、保存のための処理及び装置に関する。
本願は米国法典第35（米国特許法）第119条(e)項に基づいて、2002年4月10日に出願した出願番号第60/371,115号の米国仮出願の優先権を主張し、その内容をそっくりそのまま本願に組み込む。

蛋白質結晶化は蛋白質の分子構造を分析するために用いられる技術である。この技術では、制御されて変化する反応物や触媒の比率や組み合わせが、蛋白質の結晶化を促進させて生化学的な応用研究に使用するためにその構造が分析され得るように、蛋白質試料又は「ドロップ（drop）」に加えられる。

図１に示すように、結晶化プレート(plate）は多くのセルを有し、個々のセルはいくつかのサテライトウェル（satellite well）（図では３個）を有する。セルは、例えばＡ１、Ｂ１０などと、列と行の番号で特定され、個々のサテライトウェルはセル内の位置番号（例えば、１、２または３）により特定される。多量の蛋白質が個々のサテライトウェル中に配置され、蛋白質の結晶化を促進するために、異なる実験的な量の結晶化触媒が個々のサテライトセルに加えられる。反応するための十分な時間が混合に与えられ、そして、十分な結晶化が発生したか否かを決定するために、サテライトウェルは顕微鏡で観察される。いかなる比率及び組み合わせが結晶化をもたらすのに成功したかを決定するために、個々のサテライトウェル内に配置された詳細な量及び／又は比率の結晶化触媒物質と蛋白質とが記録されなければならない。典型的に、個々のプレートに対して１つの蛋白質が用いられ、異なる触媒及び異なる比率の触媒が個々のサテライトウェル内の蛋白質ドロップに加えられるであろう。

数万、数十万の試験反応物の比率及び組み合わせのうち非常に数少ない蛋白質の結晶化しか起こらないので、蛋白質結晶化を成功させることは非常に時間を要し単調である。加えて、ウェル（well）の内容物が単純結晶構造より複雑である可能性がある。特に、蛋白質試料（ドロップ）は澄んでいなく濁っていること、試料内に微細結晶領域があること、蛋白質は凝集していること、結晶は沈殿領域に埋没していることがある。これらの可能性の一つ一つは、検出のため特化した照射条件を必要とするので、異なる照射条件や焦点条件下での同じウェルの多くの異なる写真を撮る必要があり、分析処理がより複雑になる。

従って、実験ウェル内の全ての情報を素早くかつ効率的に取得でき、ウェルに関連付けて全ての実験パラメータおよび条件と共に保存するように、蛋白質結晶化実験画像の取得、分析、保存を改善する必要がある。

本発明の好ましい実施形態によれば、複数の結晶化プレートに含まれる結晶化実験の画像を自動的に取得、蓄積及び分析する装置であって、
複数の異なるタイプの蛋白質結晶化プレートを収容可能なプレートネストと、
前記プレートは特定の結晶化実験を含む複数の結晶化ウェルをそれぞれ含むものである、
対物レンズ及び画像取得装置を含み、前記対物レンズの下に位置する結晶化ウェルの画像に焦点を合わせ、その焦点を合わせた画像を電気的に取得する画像取得光学系と、
明領域照射装置と暗領域照射装置を含む光源と、
前記明領域照射装置と前記暗領域照射装置の各々は独立に電圧が印可され、結晶化画像ウェルを照射し、前記結晶化画像ウェルの明領域画像と暗領域画像とを前記画像取得光学系により個別に取得することを可能とするものである、
前記画像取得光学系に対して前記プレートネストの位置を移動させ、前記ウェルの内容物の画像化のために前記対物レンズに種々選択されたウェルを位置合わせする、ネスト位置決めコントローラと、
前記複数の結晶化プレートの各々に関連付けられた実験情報を蓄積するデータベースと、前記実験情報は特定の結晶形成パラメータ値の識別を含むものであって、前記複数の結晶化プレートの各々は固有の識別コードによって前記データベース内で識別される、
前記装置に挿入された個々の結晶化プレートの前記実験情報を読み出することにより結晶化画像化を制御し、前記読み出された実験情報に基づいて前記ネスト位置決めコントローラと前記画像取得光学系を制御する結晶化画像化コントローラと、
を含んでいる。

本発明の他の側面によれば、多く異なる照射条件及び／又は焦点条件下で所望の結晶化ウェルの複数の画像を取得及び保存し、結晶画像ウェルに関する可能な全ての情報を含む融合画像を形成するために複数の画像を処理する装置である。

本発明を添付図面と共に説明する。しかし、以下の詳細な説明は、本発明の概念の説明と開示を提供することを目的とするものであって、クレームによってのみ定義される本発明の範囲を定義することを意図するものではないと理解されたい。

図８に示すように、イメージャ（imager）は、サーボコントローラを介して装着／非装着位置に延び、画像化プレートを画像化のためにネストに装着し、画像処理が完了した後にネストから取り除くことを可能とするプレートネスト又はホルダを有する。プレートの装着及び非装着は手動により、又はプレート保管エリアからロボットにより可能である。各プレートには、固有の識別コードを含むバーコードラベルが貼り付けられており、バーコードスキャナでバーコードラベルをスキャンすることによって各プレートの自動認識が可能となされている。プレートが装着された後、画像化のためにネストがイメージャ内に引き込まれる。

イメージャは、自動、半自動、手動の３モードうちの１モードで動作する能力を有する。自動モードでは、ＧＵＩ（Graphical user interface、図２５参照）上でプレート設定段階においてユーザによって選択された画像マスクパラメータに基づいて、各プレートは画像化される。画像マスクは、所望する画像のウェルの印である。

図１に示したプレートの例では、セルＡ１、Ｂ１０、Ｄ４、Ｆ９にユーザにより画像化される印がつけられている。プレートの各セルは３個のサテライトウェルを有する。サテライト即ちシッティングドロップウェル（sitting drop well）はその位置（この例では１、２及び／又は３）に基づいて選択される。どのサテライトウェルの設定を希望するかによって、イメージャは自動的に、予め選択したサテライトウェルごとの選択したウェルの画像を取得する。全ての画像が取得されると、図８に示すように、ネストは主筐体外側の装着／非装着位置に延びる。

半自動モードでは、自動モードと同様に、各プレートは画像マスクに関連付けられているが、オペレータは、コントラスト、倍率、焦点、光の配置等の画像取得処理の調整をすることができる。画像取得のためにプレートが位置決めされると、図２５に示されるオペレータのインタフェースにリアルタイムで画像が表示され、オペレータは設定を適宜調整することができる。オペレータが設定に満足すると、画像が取得され、そしてオペレータは同じウェルの追加の画像を取得でき、またマスク設定により予め選択された次の画像位置に移動することを選択できる。マスクごとの全ての画像サイトが処理されると、プレートネストがプレートが取り除かれる装着／非装着位置に延びる。

手動モードでは、プレートは手動で装着され、それと関連付けられた画像マスクはない。オペレータは手動で所望のサテライトウェル又は画像化する位置を選択し、半自動モードで述べた同じイメージャ構成設定を設定できる。画像処理がなされる前後において、オペレータはプレートの装着及び非装着を制御する。

イメージャは現在知られている全ての蛋白質結晶化プレートの形式に適合する。イメージャのプレートネストは、ドロップを支持できる最も薄いスライドガラス（約０．１インチ）から図１５に示される１．６インチまでの高さ範囲の全てのＳＢＳ（Society for Biomolecular Screening、生体高分子スクリーニング学会）形式のプレートをサポートする。また、ネストは図１４に示されるLinbro/VDXの大きなウェルをサポートする。

図１６に示されるイメージャのステージは、プレート水平面（Ｘ及びＹ軸）及びカメラ垂直面（Ｚ軸）の移動ができる３軸サーボ制御装置である。各軸の制御は他の軸に対して独立で、商業的に入手できる全てのプレート形式を収容するのに必要な無限範囲の移動ができる。ステージの位置決め解像度は、最小のウェル形式が正確に画像化のために位置決めされることを可能とする。カメラの自動焦点ルーチンとＺ軸とを数学的アルゴリズムを介してリンクすることにより、ズーム動作における焦点補償が加速されることが判った。プレートネストステージに加えて、可変透過偏光子とレンズ焦点機構がサーボ制御される。

イメージャのネストは図１７に詳細に示される。上述のＳＢＳ及び大きなウェルのLinbro形式のプレートを扱うように、ネストは設計されている。図示するように、最大量の光がプレートの端に位置するウェル内を通過できるように、ネストは浮き彫りを有する。プレートは、図示した多くのプレートフィンガーによって、ネストプラットフォーム上に”乗る”ようにネスト内に保持される。浮き彫りネストは、プレート端付近のウェルのシャドウイング効果を緩和し、劇的に画像を改善することが判った。

図１５に示すように、ネストはアクティブプレートオリエンティングシステム（active plate orienting system）を含む。このシステムは、ネスト内のプレートの配置に拘わらず、プレートを正しい方向に強制する複数のカム機構を用いる。図１９及び２０に示すように、カム機構は縦方向に挿入されたプレートを自動的にセンタリングし、また、図２１及び２２に示すように、カム機構は横方向に挿入されたプレートを自動的にセンタリングする。カム位置決めピンは、装着位置にプレートネストが延びると開き、イメージャの主筐体内にネストが引き込まれると閉じる。正しいプレート方向は、プレートを配置し高倍率で画像化するために要求される精度を提供するために必要である。アクティブカム機構は、全てのタイプのプレートを正しく方向付ける自動化手順を提供する。

手動装着モードでは、イメージャネストは、カムセンタリング装置が開いた状態で完全に延びている。プレートは、そのプレートタイプに応じて縦方向又は横方向のいずれかの仕様で手でネストに配置される。オペレータは、ＧＵＩを介してイメージャに画像化の開始を指示する。そのプレートの画像動作が完了すると、図８に示すようにプレートセンタリングカムが開いた状態でプレートがオペレータ側に現れるようにネストが延びる。オペレータは手でプレートを取り除き、手動装着及び非装着処理を完了する。

自動及び半自動モードにおいて、イメージャはロボットを介して装着されるようにしても良い。ネストは、高度なロボットコントローラからの一連の通信を介して命令される。ネストが延びると、イメージャは装着準備であることをコントローラに返信する。するとロボットは、プレートをそのタイプに応じて縦方向又は横方向にしてイメージャに配置する。図９に示すように、ネストは、プレートを保持しながらロボットグリッパ（robot gripper）がネスト内に下降できるように特別に配置されたカットアウトを有している。プレートがネスト内に置かれ、グリッパが開く。ロボットは、引き込んで、イメージャにネストはクリアでプレートがネストに置かれていることを示す信号を送信する。イメージャはネストを引き込むと、プレートセンタリングカムがプレートに係合してセンタリングする。プレート画像化動作が完了すると、ネストが延び、イメージャが、プレートが回収可能であることをロボットコントローラに知らせる。プレートが差し出されるときプレートカムが開く。ロボットは、プレートを、除去されたカットアウト部に沿ってネスト内に落とし込むことによって装着時と同じ要領で回収する。

イメージャは、複数の様々なウェル照射技術を用いて、各ウェルの位置にある複数の高解像度画像を取得する能力を有する。そして、より完全で正確なウェル内容物の理解を得るために、複数の画像データが融合される。このようにして、イメージャは、ウェルを分析することができ、かつ単一画像による場合よりも多くの情報を決定することができる真のマルチモード装置である。特に、イメージャは、結晶の存在、濁ったドロップ内容物に対する透明度、微細結晶領域、沈殿領域に埋没した結晶及び凝集した蛋白質を判断することができる。明領域背面照射を用いると結晶検出が向上され、一方、暗領域照射を用いると沈殿検出が向上され、偏光は微細結晶検出を向上するために使用できる。さらに、蛋白質結晶化に使用される様々な液体の性質に起因して、ウェル実験を受けるドロップが凸又は凹形状を呈することがあり、そのため光が画像化顕微鏡の対物レンズから離れる方向或いはレンズに向かう方向に向かって、好ましくないシャドウイング効果（shadowing effect）をもたらす。暗領域光は、ウェルへの光の入射角度を変えることによりシャドウイング効果を緩和する。この暗領域光は、シャドウイング効果のために明領域光によって照射されなかったウェルの範囲を照射する。このように２つの光を組み合わせるとシャドウイング効果が緩和される。また、イメージャは背景光を特大化する手段も提供し、様々なベクトルの光で画像化領域をあふれさ、これがシャドウイング効果をも緩和することが知られている。全ての場合において、１つの画像では蛋白質結晶化ドロップの構造を完全に表現できないことが判り、そのため光学蛋白質結晶化分析における正確な結果を得るためにはマルチモード画像処理が必要とされる。

図１０に示すように、イメージャは、明領域照射、暗領域照射、可変角度偏光照射の３つの別々の照射技術を用いている。それぞれの光源は、上述のとおり独自の目的を有する。図１０はイメージャ内でのそれぞれの照射要素の方向を示す。個々の照射技術は個別に制御され、処理コントローラにより他の光源とは独立に電圧を加えることができる。これにより、マルチモードデータを収集するときのマルチライト効果を排除できる。また、図８に示すように、イメージャの筐体囲いは光が漏れない環境を提供し、それは画像化プレートウェルに入る周囲光の望ましくない影響を排除又は実質的に低減する。

明領域照射技術は背景光として用いられ、透過光アプローチを用いてドロップを照射する。この技術を採用するときは、フィルタの切り欠きを明領域光源に位置合わせするように偏光フィルタを回転することにより、図１１に示すように偏光フィルタトランスミッターは解放されている。光は特別な高輝度低発熱光である。反射及び透過光源によって発生した熱負荷は、光源筐体に組み込まれたヒートシンク技術を通じてのみならず囲い筐体内のファンにより提供される空冷を含む様々な技術を通じて、最も重要なことには光源を独立に作動させることにより、緩和され、画像取得時にのみ光源に電圧が加えられることが可能となる。光源を独立に制御すると、イメージャ内の他の光源に衝撃を与えることなく、電圧を印加しかつ遮断することはもとより輝度を変化させることができる。

明領域光及び背景光は、より長い持続的な寿命をもたらし、予測寿命を縮めることなく何回も電圧を印加し、遮断することができ、かつ標準的なハロゲン光源に比べ非常に低い温度で点灯するLUMI-LED技術を用いて作られる。LUMI-LED技術は、標準のLED技術に対して多大な輝度の増加をもたらし、標準の照明技術に対して目覚ましい進歩をもたらす。LUMI-LED技術は、制御が向上し、より長い耐久性を有する、蛋白質結晶化画像化用の、より一層安定した背景光源を提供することが判った。

暗領域技術は、標準の暗領域光源を利用するものであり、それは蛋白質ドロップに対する光の入射角を変えることにより蛋白質ドロップ画像のある側面を高めることであることが分かった。暗領域光源は、独立制御のLED光源、又は暗領域アダプタを用いた標準のハロゲン光源とすることができる。イメージャはいずれのタイプの光を使用する手段を提供する。

図２に示すように、明領域及び暗領域光源は、LED又はLUMI-LED技術を用いて実現可能で、LED制御ケーブルを介してデュアルライトコントローラ（dual-light controller）により制御可能である。LED暗領域光源は、独立して光を制御（例えば、輝度を変化する、他の光源に影響を与えずに電圧を印加、遮断する）できる利益を有する、蛋白質結晶化用の安定した長寿命の照射源を提供する。これにより、暗領域ライトがバックライト動作時には電源を遮断されて、暗領域動作時にのみ電圧を印加されることができる（即ち、明領域ライトに電圧が印加されない）。このアレンジメントは、イメージャによって規定されたマルチモードアプローチに使用され得る明確で独特な光の組み合わせを可能にし、高品質の蛋白質結晶ドロップ画像の生成に有利である。

これに代えて、図３に示すように、外部ハロゲン光源を光ファイバ暗領域アダプタと合わせて使用しても良い。このように組み合わせると、画像化囲いの内部にハロゲン光熱源を加えることなく、また、保存中及びコマ撮り画像処理中に非常に均一な環境を要求する蛋白質結晶化実験に負の衝撃をもたらすことなく、非常に均一で強度な暗領域照射を発生できるという利益がある。外部ハロゲン光源は、明領域及び偏光照射を含む全ての動作モード中、通電したままでもよい。

蛋白質結晶学では、発せられた白色光に合わせた偏光とカラーカメラは、拡大しても人の目で見分けることができるとは限らないような詳細を提供する。大部分の蛋白質結晶の特性は複屈折性であるので、通常の処理方法により見分けられるほど小さな結晶や凝集領域に塞がれうる結晶を発見するために偏光が使用される。図４に、又は図１１及び１２に示すように、回転透過偏光フィルタが光源と画像化プレートとの間に配置され、分析器偏光フィルタが画像化プレートと画像化光学系との間に置かれる。

光伝播の物理では、偏光透過器及び分析器が、光が透過しない消光角に置かれるので、蛋白質結晶が透過器及び分析器のいずれの軸に対しても完全に一直線でなければ、もしウェル内が複屈折性でなければ消光角に置かれた分析器及び透過器により光が画像光学系に届くように、蛋白質結晶の存在により光線は向きを変えられる。この条件でのみ結晶が観測される。しかし、多くの蛋白質結晶プレートが形成中に複屈折性を示す物質から構成されるので、消光角に置かれた分析器及び透過器で画像化中に鮮明な画像は戻ってこない。その代わりに、透過器ではなく数多くの軸に対する光の角度を変えることによりプレート内を光が通過するときに、プレート自体が光の向きを変える。結果は分析器において目立った分散光痕跡となる。これらのプレートの影響を低減するために、フィルタを回転させて透過偏向角を変化させ、様々な角度の多くの画像を取得し、そして、画像の陰画を変換し、結果として得られた画像の組に対して画像差分を実行することによって、偏光した合成結果は固定された偏光透過器／分析器角度で得られるよりも高レベルの結晶の確度及び形状を示すことが判明した。検査対象に対するフィルタの方向はクリティカルで、図４やまた図１３に示すように、透過器をプレートの光源側に、分析器をプレートの対象物即ちカメラ側に置く必要がある。

完全に光を除去するために、お互いに対して９０度に置かれた２つの偏光器を採用する技術が用いられる。最初の偏光フィルタは光を偏光器の角度に対して一方向、即ち軸方向にのみ透過させる。このフィルタを透過器(transmitter)と称される。図１２に示すように設定されたイメージャにより、透過フィルタが係合されると（すなわち、光源と画像化プレートの間に挿入されると）、光は１つの軸内を通過する。この光は結晶プレート内を通過し、顕微鏡対物レンズに到着する。光は、対物レンズに入射する前に、イメージャではカラーフィルタとして二役を演じる分析器偏光フィルタ内を通過する。ユーザの要求に基づく様々な位置の要求に対応するため、透過器はすべり無しベルトと滑車アセンブリを介してサーボモータに装着されている。この配列によって、画像化される蛋白質ドロップに対する透過角度を完全に位置制御することができる。フィルタは、それにレーザエッチングを施して光学的に透明なディスクにし、次いで図１１及び１２に示すように明領域及び暗領域画像が必要なときに解放できるようにディスクの一部を切り欠くことにより、製造される。位置制御された透過偏光フィルタは、蛋白質結晶化ドロップ分析における画像処理及びデータ収集を向上させる。

上述したように、完全な偏光解決には透過偏光器と分析器偏光器とを必要とする。イメージャはこれを、図１３に示すように顕微鏡対物レンズとカメラとの間に位置する偏光フィルタのカラーフィルタの側面を利用することにより、遂行する。LCDカラーフィルタは、蛋白質結晶化画像化のための分析偏光フィルタとして動作するための正しい光学的性質を有することが判った。偏光システムの分析器フィルタとしての機能に加えて、カラーフィルタは、マルチＣＣＤカメラを必要とせずに真のカラー画像を取得する能力を提供する。カラーフィルタは、図１３に示すような単一のＣＣＤアレーデジタルカメラにより３つの画像を撮影し、次いで結合して合成された忠実なカラー画像が形成されることを可能とする。一方、カラーフィルタを使用しない他の単一のＣＣＤカラーカメラは、バイヤーパターン（Bayer Pattern）として知られているカラー画像を擬態するモザイクアプローチを採用するが、このバイヤーパターンは冗長な緑画素パターンを用いているため真のカラー画像を正確に定義しない。

（濁度分析）
イメージャは蛋白質結晶化ドロップの濁度を計算するための光散乱分析を実行する能力をサポートする。これは、延長した時間フレームを通して集められた光量を測定し、そして、光散乱パターンを決定するためにデータセットをフィルタリングすることにより、達成される。蛋白質の結晶形成前の初期段階において、この方法を用いて凝集が検出されることが判った。この分析は、離散フーリエ変換、高速フーリエ変換、ニューラルネットフィルタ、統計フィルタ（例えば、LQE、LQR、LMSなど）などのいろいろな標準アルゴリズムを用いて実行し得る。

濁度検出方法は、光散乱または収集技術を用いてウェル内の濁度測定を決定する。イメージャはこの方法を実行するために異なるアプローチを利用しても良い。完全性のために、２つの方法を以下に説明するが、光源や収集装置を変更することにより、イメージャは濁度分析の他のアプローチをサポートできる。

一つの実施形態によれば、イメージャはレーザを利用でき、それは適当な波長に調整され、分析対象物（イメージャの場合、蛋白質結晶ドロップ）の大体の大きさを模倣する。レーザビームはドロップを透過し、その透過光レベルをドロップの反対側にあるコレクターが測定する。ドロップの濁りが増大すればするほど、光減衰量が増大する。この測定は、ある時間をかけて行われ、前に説明した蛋白質凝集の初期段階における半透明ドロップを明確に示すために画像データが併用される。結晶プレートウェルを通過するレーザ光は、蛋白質凝集の初期段階を検出するためにいかなる偏差もサンプリング期間中に描かれ、対応する画像データに相関され得るように、輝度がある時間中に測定される。

またイメージャは、明領域、暗領域を採用しながら光強度を測定できるデジタルカメラの能力、即ちレーザライティング技術を採用できる。この前提は、上述のレーザ・エミッター・コレクターアプローチを用いるときのそれと同一である。そして、代替実施形態によれば、ウェルを介して合焦された光強度は、光強度の変化を捕捉するデジタルカメラのＣＣＤアレイを用いてある時間をかけて測定することができる。

図１３に示すように、イメージャは、正確な顕微鏡対物レンズを用いて画像の被写界深度（DOF）を高めるとともに非常に広範囲の視野（FOV）内での焦点合わせが可能な能力を提供している。この種の光学系の結果は、イメージャによって使用され得る広範囲の倍率を提供する。このアプローチは、可変拡大レンズを備えた光学系の標準的なセットよりもDOF、FOV及び倍率のより大きなダイナミックレンジを可能にすることが判った。

イメージャは、デジタルカメラを採用して高解像度画像を取得すると共にデジタル画像処理を可能にしている。そのカメラは、そのデータをそのカメラから関連ユーザコンピュータ（図示しない）に移動するための高速度データ転送能力を有するものを採用している。そのカメラは、同一対象の３つの単色画像を１つの合成された忠実なカラー画像に合併する能力を備えている。

カメラはユーザの所望に応じて解像度が変化する画像を生成する。画像の解像度が高くなればなるほど、小さい対象物を検出する確率が増加する。しかし、画像データサイズも解像度と共に増加する。損失のある圧縮データ画像は手動で評価できるが、自動評価の精度のためには、損失のない圧縮が必要とされることが判った。したがって、好ましい実施形態によれば、イメージャは、迅速な手動評価のための画像の損失のあるバージョンと、自動化評価のための損失のないバージョンとを、ユーザが選択可能な様々な画像フォーマットで保存する。

イメージャは、高解像でフルカラー又はモノクロ画像を取得する能力を有する。イメージャでは、半自動モードで撮影される画像あるいは予め自動モードで実行される全画像セットのモード及び解像度をオペレータが選択することができる。

図１３において、Ｚ軸圧力センサが顕微鏡対物レンズの端にマウントされているのが示されている。このセンサは、プレートに力を加えることなくネスト内に収容されたプレート上に存在する物を検出するために使用される。図２３に示すように、このセンサは、顕微鏡対物（レンズ）の水平面より下に位置する準拠リングを有する。図２１に示すように、センサがプレートに接触すると、センサのリングは上方に押し上げられる。センサが動かされると、光ビームが遮られたときに信号を生成する光学検出器への光のフォーカスされたビーム。この検出器が、レンズのＺ位置の異常を知らせて、イメージャのサーボ制御システムにデジタル信号を送る。そして、Ｚ軸サーボの正方向すなわち下方向の移動が阻止されて衝突を避けて、プレート及び対象レンズを保護する。

また、イメージャはハニカム複合材で構成された振動減衰基板を利用する。この板の設計はグラナイト減衰板より軽く、特殊目的の工具や締め具を用いることなくイメージャ構成要素を基板に迅速に搭載することを可能とする。この振動減衰基板は、蛋白質結晶化プレートの画像取得中におけるステージの移動を隔離するリアルタイム・プラットフォーム安定性を提供し、その結果、プレート移動完了後の画像取得のために必要なセッティング期間を低減する。

（ソフトウェア構成要素）
前記イメージャは、蛋白質結晶化画像化処理を制御、取得、分析する高機能なソフトウェアを利用している。イメージャ制御システムは、データベース（図示しない）を介してそれぞれのプレートの特定の命令セットを読む。命令は、各プレートが特定のプレートのために実行される実験分析セットに関連付けられたマクロを有するようにプレートバーコードに関連付けられている。この方法は、ユニークな実験分析ステップがその時あるいはそれ以前にシステム内で他のプレートとは無関係に、個々のプレートで後続されることを可能とする。以下に、このイメージャ内で利用されている様々なソフトウェアモジュールを説明する。

このイメージャは、デジタル的に画像を取得し、IEEE 1394やFast SCSIなどの高速度データ転送媒体、又はカメラ固有のポータルを介してカメラから画像処理PCに画像を転送する。これらの画像は、動作に応じてロボットにより又は手動で制御システムにプレートバーコードを識別させ、サーボ位置決めソフトウェアからのウェルＩＤを、取得した個々のウェルの１画像又は複数の画像に関連付けることによって、データベース内のプレートバーコードとウェル識別コード（例えば、Ａ１）に関連付けられる。これら情報の全ては、データベース内の実際の画像位置と共に保存される。既に述べたように、イメージャは、特定のプレートの指定画像を取得するために、同じくデータベース内に蓄積されているイメージマスクを用いている。一旦プレートがレンズの下に正しく配置されると、カメラが起動されてイメージャ制御システムソフトウェアから画像が取得される。その情報はサーボ位置決めアルゴリズム（よく知られているので、ここでは詳細に述べない）からコントローラへフィードバックされる。これらの画像は、制御システムコンピュータに送られる前にデジタルカメラ内でつなぎ合わされ、あるいはコントローラに送られて処理されこの時点で高解像度合成画像に合成される。イメージャに使用される画像処理及びシステム制御アルゴリズムを以下に説明する。

イメージャは、図５Ａに示されるような複数の狭被写界深度の画像を自動的に結合して、図５Ｂに示すような単一の拡大焦点画像にする能力を有する。この例では、結晶成長を有する蛋白質ドロップの４つの画像が１つの拡大焦点画像に結合される。結合画像を生成するプロセスは、図６に示される４つのステップを必要とする。個々の画像が取得されると、画像のコピーにメディアンフィルタが適用されて画像中のノイズが除去される。このメディアンフィルタされた画像は、２次元エッジディテクタ（ソーベルディテクタ、Sobel detector）で処理され、ローカル最大マップに置かれるエッジ画像が生成される。全ての所望の画像が取得され、処理された後、個々のエッジ画像が、可変な近傍内で画素ごとの原則により検索されてどの画像が最大エッジ値を持つかが決定される。最大エッジ値を持つ画像は、その原画像画素を最終結合画像に寄与する。そして、上述のプロセスを用いて、最終結合画像は画素ごとに構築される。

また、イメージャは、現在視野にある画像を自動的に焦点合わせする能力を有する。これは２つのステップのプロセスからなる。ユーザが自動焦点機能を動作させると、イメージャは指標としての画像の標準偏差を用いる探索ルーチンを開始する。画像の最大標準偏差に対応する位置を予測するために、２次カーブフィットが用いられる。より小さい範囲及びステップサイズを用いて、そして、標準偏差の代わりにテネングラッド（Tenengrad）指標を用いて、２次探索が実行される。最大テネングラッド値は、焦点位置として使用される。加えて、自動焦点ルーチンは最適焦点位置を決定するために関心領域を用いることができ、これによってユーザが画像の特定の領域に焦点を合わせることができる。

さらに、イメージャは、画像のための最適露出を自動的に見つける能力を有する。カメラは、露光レベルの範囲を迅速にサンプルし、最低飽和レベルで画像のための値を選択する統合機能を有する。デフォルトでは、全画像に自動露出が働くが、関心領域を特定することができる。イメージャは、画像のためのホワイトバランスを自動的に設定する能力をも有する。カメラは、画像中のユーザが選択した画素をサンプルし、その画素が白になるように個々のカラーバランスを調整する統合機能を有する。

偏光を使用するか否かを決定するために、イメージャ制御システムソフトウェアは、プレートバーコードを用いてデータベースを読み、プレートを分析するために必要な実験設定を決定する。プレートがイメージャ内にひとたび装着されると、偏光板が所望の角度に位置決めされ、画像が取得される。実験準備においてユーザが望めば、様々な偏光角度で複数の画像が撮影される。各偏光画像は保存され、プレートの単一画像イベントとデータベース内のウェルに関連付けられる。これらの画像は、様々な分裂効果に基づいてウェル内容物のより包括的な外観を提供するために使用され得る。前に議論したように、多くの蛋白質プレートは複屈折特性を有し、その結果、複数の偏光角度が多くのデータを提供して精度を高める。

メージャーは、定義されたコーデックがウィンドウズオペレーションシステムにおいて利用可能な如何なるフォーマットでも画像を保存できる。既知のコーデックとしては、JPG、BMP、PNG及びTIFがある。同様の質および性能を有する他の画像エンコーディングフォーマットも本発明では使用可能である。イメージャは、自動スコーリング（画像処理）技術を実行できる非圧縮BMPフォーマットを使用できる。ユーザは、手動観察のために、保存対象画像に使用されるべきフォーマットを選択する。これらのフォーマットは、注釈と手動観察処理を大幅に加速するであろう画像圧縮アルゴリズムを採用しても良い。

濁度分析のために、イメージャは結果をデータベース内のプレート及びウェル位置に関連付ける。１つのウェルのコマ撮り結果(time lapsed results)は、ウェル及びその内容物による光の散乱又は吸収を推定及び予測するフィルタを通過する。アルゴリズムは、各画像イベントのために各ウェルのデータポイントを取り、その値を統計フィルタに通過させ、記録された画像イベントの過程を通じて測定された光強度の分散が計算される。また、その値は、ニューラルネット推定を用いる予測と同様に、将来のイベントのために統計的に予測される。これらの値は、蛋白質凝集の初期段階を予測するために用いられる。

画像化プレート上の特定のウェルに関連するデータはデータベースに蓄積され、次いでその蓄積されたデータは、より正確にウェルの内容物を識別し、将来のウェルの状態を予測するために一連の統計的で規則に基づく処理を実行するエンジンによって、照合又は融合される。これらの結果はデータベース内のウェルに関連付けられた最終評価となるが、全ての元のウェルデータはまだ維持される。ウェルに関連づけられたデータセットを融合し、基礎統計方法、適応フィルタ技術及び慣習的な規則に基づく処理を適用することによって、ウェル内容物をより正確に評価することができる。

イメージャは、ウェル画像内の結晶及び沈殿物を自動的に見つける画像処理アルゴリズムを使用できる。様々な異なるモードで撮影された様々な画像と結び付けられたこれらアルゴリズムは、白質結晶化のための内容物をさらに正確に特徴づけるために使用され得る。この画像処理アルゴリズムは、デジタル画像処理アプローチからウェル内容物を完全に適格とする、”ブロブ（blob）”検索技術、モルフォロジカル（morphological）技術、エッジ及びセントロイド（centroid）検出技術を利用している。標準の高度な画像処理ソフトウエアアルゴリズムを使用することにより、透明なドロップの識別、沈殿物の認識、結晶の認識が可能となる。さらに、蛋白質凝集の初期段階は、デジタルフィルタや適応フィルタの方法などの高度な統計的方法を用いて、モデル化され、認識され得る。このような統計的及びフィルタリングアルゴリズムはこの技術分野においてよく知られているので、ここではこれ以上説明しない。

イメージャは、システムで撮影された画像の手動注釈および観察を、オフラインポスト画像取得および取得サイクル中のオンラインリアルタイム注釈の２つのモードのうちのいずれかのモードでサポートする。図２５は、手動画像注釈ソフトウェアによりサポートされるインタフェースの１つを表す。この図では、画像観察エリアは、関心ある領域をデジタル的に（画像取得後）ズームする、及び、ズームして取得する（画像取得処理中のリアルタイム）能力を可能とするのみにならず、完全な画像を詳細に観ることを可能とする。この観察ウィンドウは、ウインドウズ・オペレーティングシステム・スタイル・ガイド（Windows Operating System Style Guide）に従う標準のプラクティス（practice）を用いてマウスなどのポインティングデバイスを介してスクリーン上で関心ある領域を定義することによって、観察ウィンドウを囲むルーラに関連付けられた測定ツールをサポートする。また、画像化エリアは、サムネイルフォーマットで複数画像を見るように一時的に変更できる。これらの画像は、特定のプレートの１つのウェルのコマ撮り観察や単一画像イベント（すなわち、同じ相対時間における）中に撮影された共通プレートからの画像とすることができる。透視ウェルにおける個々の画像の位置はプレートマップに表される。さらに、プレートマップは、画像イベントの日付と時刻を示すタブの形式で、プレートマップの上部を横切る特定のプレートの先の全ての画像イベントを示す。先の画像イベントは、このインタフェース上の所望のタブを選択することによって、詳細モードで見ることができる。また、このインタフェースを介して、オフライン、オンラインのいずれのモードにおいても画像に注釈を付することが可能となる。図２５に示された注釈フィールドは、ユーザが構築可能なもので、他のアプリケーションを介して変更するためにユーザがアクセスするデータベースから構築できる。従って注釈の名前及び修飾語句は、個々のユーザによりカスタマイズできる。ユーザは、特定の画像に関連付けられた所望の注釈及び修飾語句を選択でき、また説明形式で画像を説明することもできる。結果としての注釈は、プレートバーコード及びウェル位置フィールドを介してデータベース中の画像と関連付けられる。

また、イメージャは、データベース中で定義された形容詞的な注釈パラメータを使用し適当な形容詞的な注釈に対する数値評価を関連付ける自動化されたスコーリング（評価）・ルーチンの使用をサポートする。スコーリング・ルーチンは、まず、数値の組を問題となっている画像の融合データ要素に割り当てる。次いで、これらの値は、ユーザによってカスタマイズされた形容詞的スコーリング・システムに関連付られるか又は図に描かれる。この形容詞的スコーリング・スコーリング・システムは、名詞記述及び形容詞修飾語句（例えば、結晶／ニードル）からなり、これらはデータベースによって維持されたマップによって数的なスコア数に逆に関連付けられる。このようにして、自動化されたスコアリング・システムは、関連付けられた形容詞的スコアに加えて数値スコアも返すことができる。

このイメージャは、ハンギングドロップ（hanging drop）タイプのプレート上のドロップを自動的に見つける能力を有する。ハンギングドロップ画像が取得されると、ドロップのバウンディングボックス（bounding box）を決定するために、図７に示されるステップが実行される。これによりイメージャ・オートメーションがズームインして画像中のドロップのサイズが最大化される。特に、画像が取得された後、アイゲン（Eigen）処理が実行されてアイゲン画像が生成される。このアイゲン画像はマスクされ、エッジ検出がなされる。このエッジ画像は、メディアンフィルタでフィルタされてノイズが除去され、そのフィルタされた画像はエッジ画像と比較されて予め決められたしきい値に従ってドロップの境界が決定される。その決定された境界内の画像は、スペックル除去されてバウンディングボックスドロップ画像が形成される。

イメージャのデータベースは、結晶プレートの画像の全ての相互作用の追跡を許容する。最初、ユーザによってプレートタイプがイメージャ内にロードされると、ユーザはそれを類似構成の他のプレートによる後の使用のために定義する。物理的幾何学的な情報、例えば各軸に沿うウェルの数、各軸のウェルのピッチ、サテライト位置の数、サテライト位置へのオフセット、プレート高さ及びプレートスタイル（Linbro/SBS）などの情報がデータベース内に蓄積される。さらに、露出、利得、焦点及び偏光に関連するカメラ設定が、プレートタイプ上で定義された個々のサテライトウェルに関連付けられ、データベースに蓄積される。

一旦、プレートタイプが定義されると、システムは、画像化のためのそのプレートタイプのいかなるプレートをも受け入れることができる。プレートは、データベース内の固有のラベル又はバーコードにより識別される。ロードされ、かつプレートラベル又はバーコードのスキャンあるいは入力のいずれかが行われた後、イメージャはデータベース内のプレートを調べる。もしそれが存在すれば、このプレートが基づいているプレートタイプ情報をロードする。新しいプレートの入力があれば、イメージャは、ユーザに、既存のプレートタイプを選択し、あるいは新しいプレートタイプを定義するように促す。そのプレートが、既存のプレートタイプに関連付けられた後、ユーザはそれを画像化することができる。ユーザが画像処理を開始するたびに、新しい画像イベント記録がシステム内に作られる。画像イベントは、取得された日付によってプレート上のサテライト位置の画像をグループ化する。データベースは、サテライト位置までのパス、画像イベント、ディスク上の画像ファイルのパス、ミリメータ／画素、偏光角度、画像タイプ（明領域、暗領域、偏光）及び画像フォーマット（JPG、BMP、PNG、TIF）を記録する。同じ画像イベント中に、特定のサテライトに対して同じ又は異なるタイプの複数の画像を取得することができる。一旦、画像取得が完了すると、結果としての画像は注記をつけ注釈し、または、個々のカスタマが定義した記述子及び修飾語句の組を介してスコアすることができる。注釈は、――そのサテライト位置におけるイベント中に取得された全ての画像を考慮して――画像イベントサテライト位置基準毎に起こる。データベースは、複数の記述子及び修飾語句が各注釈に選択されることを許容する。加えて、複数のスコーリング方法がデータベースによりサポートされる（手動、自動、光散乱）。

ユーザは、全ての画像、不鮮明な画像、結晶検知された画像、あるいはこれらの組み合わせのいずれを蓄積するか選択することができる。画像蓄積の設定はデータベースに蓄積されており、特定のユーザが所望の結果を得ることができるようにユーザによりフィルタすることができる。画像自体はデータベースに蓄積されないが、画像位置のみが蓄積される。これにより、データベースサイズを小さく、将来の参照及び可能なスコーリングのために１つのインタフェースを介して画像へのリンクを提供しながら管理可能な状態にできる。特定のイベントのプレートの画像は、画像イベントのために名づけられた同じディレクトリに位置する。ファイルパスはデータベース内に記録され維持される。画像を蛋白質結晶化データベースの外部に維持すると、管理されるデータベースサイズを小さなサイズとすることができ、検索及び質問のアルゴリズムの効率を増大させる、ということが判明した。

また、イメージャは、自動化プレートスケジューリングアルゴリズムをサポートする。プレートスケジュールは、データベース内のプレートバーコードに関連付けられる。イメージャは、イメージャ内で次に実行されるプレートを登録するために、データベースをスキャンする。このプレートスケジュールは、画像化する新しいプレートを手動で導入することにより取って替わられ、このとき、実行をスケジュールされたプレートは遅延され、手動プレートが完了した後に実行される。また、プレートを実行するために２以上のイメージャリソースが利用可能で、複数のプレートが画像化のために競合しているとき、スケジューリングアルゴリズムは複数リソース管理をサポートする。同時に２以上のプレートが実行をスケジュールされたとき、スケジューリングシステムは、衝突を仲裁し、ユーザ派生規則に応じてスケジュールを再びオーダーする衝突解決管理システムをサポートする。

イメージャは、今日の蛋白質結晶化で使用される共通のフォーマット実験をサポートする能力を有する。実験タイプにかかわらず、結果は全て共通のデータベースに蓄積される。イメージャは、実験タイプの定義を必要としない。イメージャは全ての実験タイプを行うためにプレートタイプのみを必要とする。それぞれのタイプに適応するためにユーザがイメージャに設定することなく、様々な実験タイプが自動的に取り扱われる。以下の蛋白質結晶化実験タイプがサポートされる。

（ハンギングドロップ）
これらの実験は、各種のプレートタイプ(いくつか挙げると、Linbro、VDX、及びニューロプローブ)において行うことができる。イメージャは、深穴のウェル当たり複数のドロップを許容し、完全に自動化された画像取得のため、自動化されたドロップファインディングをサポートしている。

（シッティングドロップ）
イメージャは、またSBS形式のプレートで作ることができる如何なるウェル及びサテライトウェルの構造を持つ、今日の市場における如何なるシッティングドロップをもサポートする。高密度の実験プレート３８４及び１５３６も、大きい形式の２４、４８、９６のウェルプレートもサポートすることができる。

（マイクロバッチ）
イメージャは、いかなる特殊用途の取付け器具や自動化画像のためにユーザの介在を要求せずに、全て共通のマイクロバッチ（microbatch）プレート設定フォーマットをサポートする。

（代替フォーマット）
イメージャはまた、サンドウィッチドロップ（sandwich drop）の実験タイプをサポートすることができ、チップやマイクロスライドベースの実験のような、将来の実験タイプをサポートするのに必要なアダプタプレートを収納するために、ネスト内に組み込まれた設備を有している。

（温度範囲(0°から４０℃)）
イメージャは、固定された湿度、低温、オーバープレッシャーの条件のごとき、今日の蛋白質結晶化の実験室内における環境に共通する広範囲の環境条件にわたって動作することができる。このイメージャによってサポートされる温度範囲は０°から４０℃である。

以上、本発明を記述したが、当業者には本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、種々の方法において同様の発明が変形可能であることは明らかであろう。たとえば、本発明の好ましい態様は、蛋白質結晶化の実験に関連して既述した通りであるが、本発明のイメージャは、結晶又は沈殿の任意のタイプにて使用することができ、その場合、結晶又は沈殿の形成に最適なパラメータを見出すために多くの異なった条件を構成する必要がある。次のクレームにおいて、”結晶化”は結晶化又は沈殿化のことをいう。当業者に明らかである調整は、いかなる調整であれ、全て下記の請求項の範囲内に含まれることを意図するものである。

図１は本発明に係るイメージャに使用される蛋白質結晶化プレートの図である。 図２は発光ダイオード(ＬＥＤ)を使用する本発明の一実施形態に係る画像化光源の組み合わせの図である。 図３は外部ハロゲン光源を使用する本発明の他の実施形態に係る画像化光源の組み合わせの図である。 図４は本発明の他の側面に係る光源と組み合わされた偏光フィルタの使用を示す図である。 図５Ａは異なる焦点深度で撮影された蛋白質結晶の一連の狭焦点画像を示す。 図５Ｂは図５Ａの狭焦点画像を結合することにより得られた本発明の他の側面に係る複合拡張焦点画像を示す。 図６は本発明に係る図５Ｂの結合された拡張焦点画像を得る処理の一実施形態に係るフローチャートである。 図７は本発明に係る”ハンギングドロップ”プレート上の蛋白質ドロップの検出の処理のフローチャートである。 図８は本発明に係る一実施形態におけるプレートネストホルダに挿入されたプレートを示すイメージャの筐体の斜視図である。 図９はロボットプレートグリッパを収容しているカットアウトを示すプレートネストホルダの斜視図である。 図１０は本発明に係る一実施形態におけるイメージャの光源の構成の斜視図である。 図１１は解放位置及び係合位置における光偏光フィルタの斜視図である。 図１２は解放位置及び係合位置における光偏光フィルタの斜視図である。 図１３は本発明に係る一実施形態における画像化光学系の構成要素の斜視図である。 図１４は本発明に係る一実施形態におけるプレートネスティングホルダによる異なる種類の画像化プレートの収容を示す斜視図である。 図１５は本発明に係る一実施形態におけるプレートネスティングホルダによる異なる種類の画像化プレートの収容を示す斜視図である。 図１６はプレートネストに接続された、画像化光学系に対して精密なウェル位置制御をするＸＹサーボステージ示す斜視図である。 図１７は本発明に係る一実施形態におけるプレートネスティングホルダのプレート収容の詳細を示す斜視図である。 図１８は本発明に係る一実施形態におけるプレートネスティングホルダに統合されたプレートセンタリングカムを示す斜視図である。 図１９は前記ネスティングホルダ内に縦方向にずれたプレートを自動的にセンタリングするプレートセンタリングカムの動作を示す図である。 図２０は前記ネスティングホルダ内に縦方向にずれたプレートを自動的にセンタリングするプレートセンタリングカムの動作を示す図である。 図２１は前記ネスティングホルダ内に横方向にずれたプレートを自動的にセンタリングするプレートセンタリングカムの動作を示す図である。 図２２は前記ネスティングホルダ内に横方向にずれたプレートを自動的にセンタリングするプレートセンタリングカムの動作を示す図である。 図２３はイメージプレートの損傷を防止するために、画像化光学系に嵌め込まれ、画像化プレート上に働く圧力を検出するＺ軸圧力センサの動作を示す図である。 図２４はイメージプレートの損傷を防止するために、画像化光学系に嵌め込まれ、画像化プレート上に働く圧力を検出するＺ軸圧力センサの動作を示す図である。 図２５は本発明に係る一実施形態におけるコンピュータアプリケーションの概観及び記録の画面図である。

Claims (25)

1. 複数の結晶化プレートに含まれる結晶化実験の画像を自動的に取得、蓄積及び分析する装置であって、
   複数の異なるタイプの蛋白質結晶化プレートを収容可能なプレートネストと、
   前記プレートは特定の結晶化実験を含む複数の結晶化ウェルをそれぞれ含むものである、
   対物レンズ及び画像取得装置を含み、前記対物レンズの下に位置する結晶化ウェルの画像に焦点を合わせ、その焦点を合わせた画像を電気的に取得する画像取得光学系と、
   明領域照射装置と暗領域照射装置を含む光源と、
   前記明領域照射装置と前記暗領域照射装置の各々は独立に電圧が印加され、結晶化画像ウェルを照射し、前記結晶化画像ウェルの明領域画像と暗領域画像とを前記画像取得光学系により個別に取得することを可能とするものである、
   前記画像取得光学系に対して前記プレートネストの位置を移動させ、前記ウェルの内容物の画像化のために前記対物レンズに種々選択されたウェルを位置合わせする、ネスト位置決めコントローラと、
   前記複数の結晶化プレートの各々に関連付けられた実験情報を蓄積するデータベースと、前記実験情報は特定の結晶形成パラメータ値の識別を含むものであって、前記複数の結晶化プレートの各々は固有の識別コードによって前記データベース内で識別される、
   前記装置に挿入された個々の結晶化プレートの前記実験情報を読み出することにより結晶化画像化を制御し、前記読み出された実験情報に基づいて前記ネスト位置決めコントローラと前記画像取得光学系を制御する結晶化画像化コントローラと、
   を含む装置。
2. 前記結晶化実験は蛋白質結晶化実験を含み、前記蛋白質結晶化プレートが、一様でない量の蛋白質結晶化促進触媒物質と組み合わされた蛋白質試料を収容する、請求項１に記載の装置。
3. 更に、前記光源から結晶画像ウェルへの光を偏光させ、前記画像取得光学系により取得する前記結晶画像ウェルの偏光画像を提供する透過偏光フィルタを含む、請求項１に記載の装置。
4. 変化する照射及び／又は焦点条件の下で前記画像取得光学系により取得された個々の結晶画像ウェルの複数の画像が、前記複数の画像の少なくとも２つからの部分データを含む単一の融合画像を形成するように処理される、請求項１に記載の装置。
5. 前記実験情報は、偏光角度情報を含み、前記コントローラは前記読み出された前記偏光角度情報に基づいて前記偏光フィルタの偏光角度を制御する、請求項３に記載の装置。
6. 前記実験情報は、少なくとも１つの結晶画像ウェルに対して複数の偏光角度情報を含み、前記コントローラは、前記読み出された前記複数の偏光角度情報に基づいて、前記結晶画像ウェルの複数の画像を取得するために前記偏光フィルタと前記画像取得光学系とを制御する、請求項５に記載の装置。
7. 前記装置は、前記画像ウェルの濁度値を計算するために、予め決定された時間内に得られた前記画像取得光学系から前記画像ウェルの光減衰データを分析する、請求項１に記載の装置。
8. 前記装置は、画像ウェルの濁度値を計算するために、予め決定された時間内に得られた濁度検出光検出器から前記画像ウェルの光減衰データを分析する、請求項１に記載の装置。
9. ロボットのプレート・ローダ／アンローダにより、結晶化プレートが前記プレートネストに装着及び非装着される、請求項１に記載の装置。
10. 前記プレートネストは、更に、前記プレートネストへの前記プレートの挿入の後、前記プレートネスト内に挿入された前記プレートを適切な配置に位置合わせする自動プレートセンタリングカム機構を含む、請求項１に記載の装置。
11. 前記自動プレート位置合わせ機構は、自動的に挿入されたプレートを位置合わせする、請求項１０に記載の装置。
12. 前記画像取得装置は、ＣＣＤカメラを含み、前記光学系は、前記ＣＣＤカメラを用いて忠実なカラー画像の取得を可能とするカラーフィルタを更に含む、請求項１に記載の装置。
13. 前記画像取得装置はＣＣＤカメラを含み、前記光学系は、更に、前記ＣＣＤカメラを用いて忠実なカラー画像の取得を可能とするカラーフィルタを含み、前記カラーフィルタは、画像化される前記結晶化プレートからの光を偏光可能とするための偏光システムを形成する前記透過偏光フィルタと共に動作する分析器偏光フィルタとしても機能する、請求項３に記載の装置。
14. 前記ネスト位置決めコントローラは、前記対物レンズに垂直な面内のＸ及びＹ軸方向に前記プレートネストを移動させ、更に前記対物レンズに向かう、及び、前記対物レンズから離れるＺ軸方向に前記プレートネストを移動させ、前記装置は、更に、前記画像取得装置に向かう結晶化プレートの存在を感知し、前記結晶化プレートの存在を感知したときに前記ネスト位置決めコントローラに信号を送信し前記ネスト位置決めコントローラに前記プレートネストのＺ軸方向の前記対物レンズに向かう移動を停止させるＺ軸圧力センサを含む、請求項１に記載の装置。
15. 前記結晶化プレートは、ＳＢＳタイププレートを含む、請求項１に記載の装置。
16. 前記結晶化プレートは、Linbroタイププレートを含む、請求項１に記載の装置。
17. 複数の結晶化プレートに含まれる結晶化実験の画像を自動的に取得、蓄積及び分析する装置であって、
    複数の異なるタイプの蛋白質結晶化プレートを収容可能なプレートネストと、
    前記プレートは特定の結晶化実験を含む複数の結晶化ウェルをそれぞれ含む、
    対物レンズ及び画像取得装置を含み、前記対物レンズの下に配置された結晶化ウェルの画像に焦点を合わせ、その焦点を合わせた画像を電気的に取得する画像取得光学系と、
    明領域照射装置と暗領域照射装置を含む光源と、
    前記明領域照射装置と前記暗領域照射装置の各々は独立に電圧を加えられ、結晶化画像ウェル内に光を照射し、前記結晶化画像ウェルの明領域画像と暗領域画像とを前記画像取得光学系により個別に取得することを可能とする、
    前記光源と前記プレートネストとの間に位置し、前記光源からの光を所望の偏光角度で偏光させる透過偏光フィルタとを含み、
    前記画像取得光学系は、更に、前記結晶化プレートからの変更された光を画像化することを可能とするように偏光システムとして前記透過偏光フィルタに関連して動作する分析器偏光フィルタを含み、
    変化する照射及び／又は焦点条件下で前記画像取得光学系により取得された個々の結晶画像ウェルの複数の画像が、前記複数の画像の少なくとも２つからの部分データを含む単一の融合画像を形成するように処理される、装置。
18. 前記明領域照射装置は、複数の発光ダイオードを含む、請求項１に記載の装置。
19. 前記暗領域照射装置は、複数の発光ダイオードを含む、請求項１に記載の装置。
20. 前記明領域照射装置は、複数の発光ダイオードを含む、請求項１７に記載の装置。
21. 前記暗領域照射装置は、複数の発光ダイオードを含む、請求項１７に記載の装置。
22. 結晶化プレートに含まれる結晶化実験を分析する方法であって、
    結晶化プレートの結晶化実験ウェルを明領域照射装置により照射し、前記ウェルの明領域照射を得、明領域照射下の前記ウェルの画像を取得するステップと、
    結晶化プレートの結晶化実験ウェルを暗領域照射装置により照射し、前記ウェルの暗領域照射を得、暗領域照射下の前記ウェルの画像を取得するステップと、
    前記実験の結晶化結果を決定するために前記ウェルの前記明領域画像及び前記暗領域画像を処理するステップとを含む方法。
23. 更に、偏光を用いて前記結晶化実験ウェルを照射し、偏光照射下の前記ウェルの画像を取得するするステップを含み、前記処理するステップが前記偏光画像の処理を含む、請求項２２に記載の方法。
24. 前記処理するステップは、データ融合アルゴリズムによって前記明領域画像及び暗領域画像を融合するステップを含む、請求項２２に記載の方法。
25. 前記処理するステップは、データ融合アルゴリズムによって前記明領域画像、暗領域画像及び偏光画像を融合するステップを含む、請求項２３に記載の方法。