JP2014534497A - データを視覚化し評価する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

デジタルポリメラーゼ連鎖反応（ｄＰＣＲ）結果を生成するコンピュータ実装方法が、提供される。本方法は、増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出することを含み、複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる。本方法はさらに、部分的に、第１の組の放出データに基づいて、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定することを含む。ｄＰＣＲ結果は、複数の試料に対する陽性または陰性増幅決定に基づいて、生成される。

Description

（関連出願の引用）
本願は、米国仮出願第６１／５４１，３４２号（２０１１年９月３０日出願）、および、米国仮出願第６１／６６０，９６０号（２０１２年６月１８日出願）を基礎とする優先権の利益を主張する。両出願は、それらの内容全体が参照により本明細書に引用される。

ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）機器類により、生物学的試料において、ＤＮＡまたはＲＮＡレベルの信頼性のある定量化を行なうことが可能になった。市販のＰＣＲ機器ならびに関連データ取得および分析ソフトウェアにより、生物学的試料から生成されたｑＰＣＲアッセイデータが処理される。これらのシステムは、レポーターシグナルが、手動でヒトによって、または自動的にソフトウェアによって設定された閾値を上回って上昇する場合、定量化サイクル（Ｃ_ｑ、Ｃ_Ｔ、またはＣ_ＲＴ）値を断片的なＰＣＲサイクル数として計算することによって、定量的結果を報告する。決定されたＣ_ｑ値を使用して、ＤＮＡ材料の初期量を推定することができる。

ｑＰＣＲとは対照的に、デジタルＰＣＲ（ｄＰＣＲ）の結果セットは、多くの場合、何千ものＰＣＲ反応の分析を要求する。概して、複製物の数を増加させることによって、ｄＰＣＲ結果の精度および再現性が向上する。

デジタルポリメラーゼ連鎖反応（ｄＰＣＲ）とは、例えば、Ｂｒｏｗｎ、他の特許文献１に説明されているような方法である。ｄＰＣＲからの結果は、稀少対立遺伝子の濃度を検出および定量化し、核酸試料の絶対定量化を提供し、核酸濃度の低倍率変化を測定するために使用されることができる。

ｄＰＣＲの実装の一実施例は、多くの場合、従来のｑＰＣＲから適応された装置を使用して行なわれ、装置において、複製物は、ｍ行×ｎ列を含む、２次元アレイ形式、すなわち、ｍ×ｎ形式にアレイ化される。ＰＣＲ循環および計測値（終点またはリアルタイム）は、概して、同一のアレイ内で生じる。最大ｍ×ｎ個の複製物が、単一バッチ実行で処理されることができる。

ほとんどの定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）プラットフォームにおける（ｍ×ｎ）形式は、試料毎のアッセイ実験のために設計されており、ＰＣＲ結果は、実行後分析のためにアドレス可能である必要がある。しかしながら、ｄＰＣＲの場合、各ＰＣＲ結果の具体的位置またはウェルは、重要ではない場合があり、試料あたりの陽性および陰性複製物の数のみ、分析され得る。

ｄＰＣＲの計測値、すなわち、陽性反応の数および陰性反応の数は、鋳型濃度に線形に比例する一方、ｑＰＣＲの計測値（シグナル対サイクル）は、鋳型濃度の対数に比例する。本理由から、ｄＰＣＲは、典型的には、鋳型入力の狭い動的範囲に制約される。対数対線形の結果、ｄＰＣＲ分析は、僅かな倍率変化に対して、ｑＰＣＲより優れた分解能をもたらす。さらに、分解能は、対応する動的範囲全体にわたって、ほぼ線形のままである。

しかしながら、終点読み取りとしても知られる、温度循環後のｄＰＣＲ結果に関する陽性および陰性数を決定することは、蛍光閾値を決定または設定することを要求する。したがって、各試料に対して、無または低増幅が存在し得るので、陰性と陽性とを区別するために正確に設定されるべき閾値を決定することは、困難である。さらに、試料体積が、例えば、１つのコピーを含むか、複数のコピーを含むかを決定することも困難である。

米国特許第６，１４３，４９６号明細書

一例示的実施形態では、デジタルポリメラーゼ連鎖反応（ｄＰＣＲ）結果を生成するコンピュータ実装方法が、提供される。本方法は、増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出することを含み、複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる。本方法はさらに、部分的に、第１の組の放出データに基づいて、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定することを含む。ｄＰＣＲ結果は、複数の試料に対する陽性または陰性増幅決定に基づいて、生成される。

図１は、本教示の実施形態が実装され得る、コンピュータシステムを図示する、ブロック図である。 図２は、本教示の実施形態が実装され得る、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）機器を図示する、ブロック図である。 図３は、本教示の種々の実施形態による、例示的方法を図示する、流れ図である。 図４Ａは、本明細書に説明される種々の実施形態による、例示的増幅プロットを図示する。 図４Ｂは、本明細書に説明される種々の実施形態による、対応するヒストグラムプロットを図示する。 図５は、本教示の種々の実施形態による、例示的方法を図示する、流れ図である。 図６は、本明細書に説明される種々の実施形態による、フィルタ処理されたプロット図の実施例を図示する。 図７は、本明細書に説明される種々の実施形態による、フィルタ処理されたプロット図の別の実施例を図示する。 図８は、本明細書に説明される種々の実施形態による、フィルタ処理されたプロット図の別の実施例を図示する。 図９は、本明細書に説明される種々の実施形態による、フィルタ処理されたプロット図のさらに別の実施例を図示する。 図１０は、本明細書に説明される種々の実施形態による、例示的増幅プロットおよび対応するヒストグラムの別の実施例を図示する。 図１１は、本明細書に説明される種々の実施形態による、例示的増幅プロットおよび対応するヒストグラムの別の実施例を図示する。

本書に説明される種々の実施形態に関連する方法のための例示的システムとして、米国仮特許出願第６１／５４１，４５３号（代理人事件番号：ＬＴ００５７８ ＰＲＯ）、米国仮特許出願第６１／５４１，３４２号（代理人事件番号：ＬＴ００５８１ ＰＲＯ）、米国仮特許出願第２９／４０３，０４９号（代理人事件番号：ＬＴ００５８２ ＤＥＳ）、米国仮特許出願第６１／５４１，４９５号（代理人事件番号：ＬＴ００５８３ ＰＲＯ）、米国仮特許出願第６１／５４１，３６６号（代理人事件番号：ＬＴ００５８４．１ ＰＲＯ）、および米国仮特許出願第６１／５４１，３７１号（代理人事件番号：ＬＴ００５９４ ＰＲＯ）に説明されるものが挙げられる（全て、２０１１年９月３０日に出願され、また、参照することによって、その全体として本明細書に組み込まれる）。

本発明のより完全な理解を提供するために、以下の説明は、具体的構成、パラメータ、実施例、および同等物等の多数の具体的詳細を記載する。しかしながら、そのような説明は、本発明の範囲における限定として意図されるものではなく、例示的実施形態のより良好な説明を提供することを意図するものであることを認識されたい。

本願は、大量のデータを視覚化することに関し、より具体的には、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）結果を視覚化、クラスタ化、および分析することに関する。

本明細書に説明される種々の実施形態によると、リアルタイム増幅曲線が、デジタルＰＣＲ（ｄＰＣＲ）分析と併用され、真の増幅が生じたことを確かめ得る。いくつかの実施形態では、増幅は、対応する定量的Ｃ_ｑ結果が正確であるかどうかを決定することによって、確認されることができる。試料に対する陽性／陰性決定をその対応するリアルタイム増幅データと比較可能であることによって、ｄＰＣＲ結果は、より正確かつより高度な信頼性を伴って、決定され得る。さらに、リアルタイム増幅データをｄＰＣＲ陽性／陰性決定と比較することは、データを確認および検証する方法を提示する。

しかしながら、前述のように、ｄＰＣＲ結果に関して、多数の試料が、分析される。したがって、ユーザに対して、リアルタイムデータが、ＰＣＲ反応毎に収集されると、単一プロット内に表示されるそのようなデータは、真の増幅を低増幅または無増幅から視覚的に区別することを非常に困難にする。

種々の実施形態によると、着目試料の選択を可能にし、ユーザが、陽性／陰性ｄＰＣＲ決定とその対応するリアルタイム増幅曲線データを視覚的に比較することを可能にするユーザインターフェースをユーザに提示するためのシステム、方法、およびコンピュータ実行可能命令は、ｄＰＣＲ結果により高度な信頼性をもたらし得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、１つの試料を複数の試料から選択し、ユーザは、選択された試料の増幅データおよび対応するｄＰＣＲ陽性／陰性決定の表示を提供され得る。このように、ユーザはまた、低または無増幅を有するある試料グループを識別し、実験の問題追跡が可能であり得る。例えば、ユーザは、過剰雑音、汚染、またはクロストークによる異常増幅を被る試料領域の部分を決定可能であり得る。さらに、この情報を使用して、ユーザは、例えば、汚染が生じた複数の試料領域を含む基板の特定の部分を特定可能であり得る。

さらに、視覚化および分析を促進するために、本明細書に説明される種々の実施形態によると、増幅と非増幅から区別するために、Ｃ_ｑ値のヒストグラムがリアルタイム増幅曲線と整列され、ユーザに表示される。試料の１つ以上のコピーを伴う試料領域は、ヒストグラム内のそれらのそれぞれのピークに分離するはずであり、非増幅ピーク（最大サイクル時のピーク、無Ｃ_ｑ）とは異なるであろう。この視覚化は、種々の実施形態によると、増幅、低増幅、および非増幅に関して、Ｃ_Ｔ範囲の検出を可能にする。

他の実施形態では、Ｒｎ値もまた、ヒストグラムがまた、生成され得るように、決定され、ビン化され得る。このように、１つのコピー、２つのコピー等を有する、ウェルが、決定され得る。

種々の実施形態では、本明細書に説明されるデバイス、機器、システム、および方法は、１つ以上のタイプの生物学的着目成分を検出するために使用され得る。これらの生物学的着目成分は、限定ではないが、ＤＮＡ配列（細胞フリーＤＮＡを含む）、ＲＮＡ配列、遺伝子、オリゴヌクレオチド、分子、タンパク質、バイオマーカー、細胞（例えば、血中循環腫瘍細胞）、または任意の他の好適な標的生体分子を含む、任意の好適な生物学的標的であり得る。

種々の実施形態では、そのような生物学的成分は、胎児診断、多重ｄＰＣＲ、ウイルス検出および定量化標準、遺伝子型決定、配列決定検証、突然変異検出、遺伝子組換え生物の検出、稀少対立遺伝子検出、およびコピー数多型等の用途において、種々のＰＣＲ、ｑＰＣＲ、および／またはｄＰＣＲ方法ならびにシステムと併用され得る。本開示の実施形態は、概して、多数の小体積試料に対する生物学的反応を監視または測定するためのデバイス、機器、システム、および方法を対象とする。本明細書で使用され場合、試料は、例えば、試料体積または反応体積と称され得る。

概して、多数の試料が処理される、定量的ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）に適用可能であるが、任意の好適なＰＣＲ方法が、本明細書に説明される種々の実施形態に従って使用され得ることを認識されたい。好適なＰＣＲ方法として、限定ではないが、例えば、デジタルＰＣＲ、対立遺伝子特定ＰＣＲ、非対称ＰＣＲ、連結反応仲介ＰＣＲ、多重ＰＣＲ、ネステッドＰＣＲ、ｑＰＣＲ、ゲノムウォーキング、およびブリッジＰＣＲが挙げられる。

以下に説明されるように、本明細書に説明される種々の実施形態によると、反応場として、限定ではないが、例えば、貫通孔、ウェル、くぼみ、スポット、空洞、試料捕捉領域および反応チャンバが挙げられ得る。

さらに、本明細書で使用され場合、温度循環は、例えば、サーマルサイクラーの使用、等温増幅、温度対流、赤外線仲介温度循環、またはヘリカーゼ依存性増幅を含み得る。いくつかの実施形態では、チップが、内蔵加熱要素と統合され得る。

種々の実施形態によると、標的の検出は、例えば、単独または組み合わせて、限定ではないが、蛍光検出、陽イオンまたは陰イオンの検出、ｐＨ検出、電圧検出、または電流検出であり得る。

本明細書に説明される種々の実施形態による、方法およびシステムは、データ分析のための単一エンティティに関連付けられた複数の離散変数が存在する、応用面で使用され得る。種々の実施形態によると、いくつかの変数値は、全て、システムユーザによって、手動で入力されなくてもよい。以下の説明は、ＰＣＲシステムを用いて設定されるユーザ定義試料支持デバイスに関するが、当業者は、本明細書に説明されるシステムおよび方法が、高密度試料支持デバイスを採用する、類似システムにも適用されることができることを理解し得る。そのような類似システムの非限定的実施例として、タンパク質分析システム、オリゴヌクレオチドアレイシステム、配列決定システム、あるいは複数の試料において実験を行なう任意の他のシステムまたは機器が挙げられる。

定量的ＰＣＲ（ｑＰＣＲ）では、研究者および科学者は、リアルタイム試料の増幅曲線をリアルタイムで視覚化し、真の増幅が生じたことを確かめる。真の増幅は、得られた定量的Ｃ_ｑ結果が正確であることを示し得る。ｑＰＣＲとは対照的に、デジタルＰＣＲ（ｄＰＣＲ）結果は、多くの場合、複数のＰＣＲ反応の分析に基づく。複数のＰＣＲ反応は、数百から数千もの試料であり得る。さらに、リアルタイムデータは、複数の試料のうちの１つの各ＰＣＲ反応に対して収集される。単一プロット内に表示される増幅曲線の数は、任意の単一増幅曲線を視覚化することを困難にする。視覚化および分析を促進するために、種々の実施形態は、複数のリアルタイム増幅曲線の対応するプロットとともに、または整列されて、表示され、増幅を低および非増幅から区別するために、Ｃ_ｑ値のヒストグラムを含む。ヒストグラムでは、１つ以上のコピーを伴う増幅された試料は、ヒストグラムのそれらのそれぞれのピークに分離し、非増幅ピークとは異なるであろう。例えば、コピー１、コピー２、およびコピー３は、別個のピークに分離し、コピー数多型を示し得る。言い換えると、増幅されていない試料は、ＰＣＲの最大サイクルにおいて、単一ピークに分離し得る。さらに、ヒストグラムプロットから、Ｃ_ｑ範囲が、増幅された試料および増幅されていない試料に対して視覚化され得る。定量化サイクルはまた、限定されないが、閾値サイクル（Ｃ_ＴまたはＣ_ＲＴ）または交差点（Ｃｐ）と称され得ることを認識されたい。

本明細書に説明される種々の実施形態によると、既知のコピー数／濃度を伴う対照試料を使用したｄＰＣＲ実験の結果は、それぞれのピークに分離され得る。したがって、種々の実施形態による、ヒストグラムは、未知のピークと比較して、対照ピークを視覚化するために使用されることができる。図１１は、既知のコピー数を伴うピークが、視覚化および予期される、選択された領域を図示する。したがって、未知のピークは、既知のピークと比較されることができる。

本明細書に説明される種々の実施形態によると、第１のヒストグラムは、ある軸上に表示され、第２のヒストグラムは、同一の軸の他方の側に表示され得る。他の実施形態では、第２のヒストグラムは、第１のヒストグラムに隣接して表示され得る。いくつかの実施形態では、第２のヒストグラムは、第１のヒストグラムと異なる色で表示され得る。さらに、視覚化は、２つ以上の標的を含み得る。各標的は、ユーザによる識別の容易性のために、異なる色で表示され得る。

図１１を参照すると、プロット１１００は、２つの異なる標的の複数の増幅曲線を含む。選択された領域１１０４は、第１の標的の陽性増幅を示す。領域１１０６は、第２の標的の陽性増幅を示す。言い換えると、複数の標的に関する複数の増幅曲線が、一緒に表示され得る。本明細書に説明される実施形態よると、各標的に関する陽性増幅は、ヒストグラムを使用することによって比較され得る。さらに、陰性増幅もまた、表示され得る。したがって、本教示の実施形態は、多重システムならびに単一システムにおいて利用され得る。

本明細書に説明されるさらに他の実施形態では、フィルタまたはカスケードフィルタが、ユーザが複数の試料からデータを視覚化することを支援するために使用され得る。いくつかの実施形態では、ユーザは、ユーザがユーザインターフェース上に表示するためのデータ用の所定のフィルタを選択し得る。他の実施形態では、ユーザは、ユーザインターフェース上に表示するための試料を複数の試料から選択し得る。いくつかの実施形態では、ユーザによって選択されたデータは、例えば、異なる色によって、ディスプレイ上で強調される。さらに、選択されていないデータも、依然として、視覚化され得るが、強調されない。例えば、選択されたデータは、ユーザに、ユーザインターフェース上で赤色に表示され得る一方、選択されていないデータは、薄い灰色で示される。このように、選択されたデータは、ユーザのために、選択されていないデータからハイライトされる。

（コンピュータ実装システム）
当業者は、種々の実施形態の動作が、必要に応じて、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを使用して実装され得ることを認識するであろう。例えば、いくつかのプロセスは、ソフトウェア、ファームウェア、または有線論理の制御下、プロセッサまたは他のデジタル回路を使用して、実施されることができる。（本明細書における用語「論理」は、当業者によって認識されるであろうように、規定された機能を実施するための固定ハードウェア、プログラマブル論理、および／または適切なそれらの組み合わせを指す。）ソフトウェアおよびファームウェアは、非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体上に記憶されることができる。いくつかの他のプロセスは、当業者に周知であるように、アナログ回路を使用して実装されることができる。加えて、メモリまたは他の記憶装置ならびに通信構成要素が、本発明の実施形態において採用され得る。

図１は、種々の実施形態による、処理機能性を実施するために採用され得る、コンピュータシステム１００を図示する、ブロック図である。実験を行なうための機器が、例示的コンピューティングシステム１００に接続され得る。種々の実施形態によると、利用され得る機器は、図２のサーマルサイクラーシステム２００であるか、または図３のサーマルサイクラーシステム３００が、利用され得る。コンピューティングシステム１００は、プロセッサ１０４等の１つ以上のプロセッサを含むことができる。プロセッサ１０４は、例えば、マイクロプロセッサ、コントローラ、または他の制御論理等の汎用または特殊目的処理エンジンを使用して実装されることができる。本実施例では、プロセッサ１０４は、バス１０２または他の通信媒体に接続される。

さらに、図１のコンピューティングシステム１００は、所与の用途または環境のために望ましいあるいは適切であり得る、ラック搭載コンピュータ、メインフレーム、スーパーコンピュータ、サーバ、クライアント、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス（例えば、ＰＤＡ、携帯電話、スマートフォン、パームトップ等）、クラスタグリッド、ネットブック、埋込システム、または任意の他のタイプの特殊または汎用コンピューティングデバイス等のいくつかの形態のいずれかにおいて具現化され得ることを理解されたい。加えて、コンピューティングシステム１００は、クライアント／サーバ環境および１つ以上のデータベースサーバまたはＬＩＳ／ＬＩＭＳインフラストラクチャとの統合を含む、従来のネットワークシステムを含むことができる。ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）ならびに無線および／または有線構成要素を含む、いくつかの従来のネットワークシステムも、当技術分野において公知である。加えて、クライアント／サーバ環境、データベースサーバ、およびネットワークは、当技術分野において十分に文書化されている。本明細書に説明される種々の実施形態によると、コンピューティングシステム２００は、分散型ネットワーク内の１つ以上のサーバに接続するように構成され得る。コンピューティングシステム２００は、分散型ネットワークから情報を受信またはアップデートし得る。コンピューティングシステム２００はまた、分散型ネットワークに接続された他のクライアントによってアクセスされ得る、分散型ネットワーク内に記憶されるべき情報を伝送し得る。

コンピューティングシステム１００は、情報を通信するためのバス１０２または他の通信機構と、情報を処理するために、バス１０２と連結されたプロセッサ１０４とを含み得る。

コンピューティングシステム１００はまた、プロセッサ１０４によって実行されるべき命令を記憶するために、バス１０２に連結されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的メモリであり得る、メモリ１０６を含む。メモリ１０６はまた、プロセッサ１０４によって実行されるべき命令の実行の間、一時的変数または他の中間情報を記憶するために使用され得る。コンピューティングシステム１００はさらに、プロセッサ１０４のための静的情報および命令を記憶するために、バス１０２に連結された読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１０８または他の静的記憶デバイスを含む。

コンピューティングシステム１００はまた、情報および命令を記憶するために、バス１０２に提供および連結される、磁気ディスク、光ディスク、または固体ドライブドライブ（ＳＳＤ）等の記憶デバイス１１０を含み得る。記憶デバイス１１０は、メディアドライブおよび取り外し可能な記憶インターフェースを含み得る。メディアドライブは、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブ、ＣＤまたはＤＶＤドライブ（ＲまたはＲＷ）、フラッシュドライブ、あるいは他の取り外し可能なまたは固定媒体ドライブ等の固定または取り外し可能な記憶媒体に対応するためのドライブまたは他の機構を含み得る。これらの実施例が、図示するように、記憶媒体は、特に、コンピュータソフトウェア、命令、またはデータをそこに記憶させる、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み得る。

代替実施形態では、記憶デバイス１１０は、コンピュータプログラムあるいは他の命令またはデータが、コンピューティングシステム１００内にロードされることを可能にするための他の類似機器を含み得る。そのような機器として、例えば、プログラムカートリッジおよびカートリッジインターフェース、取り外し可能なメモリ（例えば、フラッシュメモリまたは他の取り外し可能なメモリモジュール）、およびメモリスロット等の取り外し可能な記憶ユニットおよびインターフェース、ならびにソフトウェアおよびデータが、記憶デバイス１１０からコンピューティングシステム１００に転送されることを可能にする、他の取り外し可能な記憶ユニットおよびインターフェースが挙げられ得る。

コンピューティングシステム１００はまた、通信インターフェース１１８を含むことができる。通信インターフェース１１８は、ソフトウェアおよびデータが、コンピューティングシステム１００と外部デバイスとの間で転送されることを可能にするために使用されることができる。通信インターフェース１１８の実施例として、モデム、ネットワークインターフェース（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）または他のＮＩＣカード等）、通信ポート（例えば、ＵＳＢポート、ＲＳ−２３２Ｃシリアルポート等）、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカード、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が挙げられ得る。通信インターフェース１１８を介して転送される、ソフトウェアおよびデータは、通信インターフェース１１８によって受信可能な電子、電磁、光学、または他の信号であり得る、信号の形態である。これらの信号は、無線媒体、ワイヤまたはケーブル、光ファイバ、あるいは他の通信媒体等のチャネルを介して、通信インターフェース１１８によって伝送および受信され得る。チャネルのいくつかの実施例として、電話回線、携帯電話リンク、ＲＦリンク、ネットワークインターフェース、ローカルまたは広域ネットワーク、および他の通信チャネルが挙げられる。

コンピューティングシステム１００は、情報をコンピュータユーザに表示するために、バス１０２を介して、ブラウン管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のディスプレイ１１２に連結され得る。英数字および他のキーを含む、入力デバイス１１４は、情報およびコマンド選択を、例えば、プロセッサ１０４に通信するために、バス１０２に連結される。入力デバイスはまた、タッチスクリーン入力能力とともに構成される、ＬＣＤディスプレイ等のディスプレイであり得る。別のタイプのユーザ入力デバイスは、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ１０４に通信し、かつディスプレイ１１２上のカーソル移動を制御するためのマウス、トラックボール、またはカーソル方向キー等のカーソル制御１１６である。この入力デバイスは、典型的には、２つの軸、第１の軸（例えば、ｘ）および第２の軸（例えば、ｙ）において、２自由度を有し、デバイスが、平面内の位置を指定することを可能にする。コンピューティングシステム１００は、データ処理を提供し、かつそのようなデータに対する信頼性のレベルを提供する。本教示の実施形態のある実装によると、データ処理および信頼値は、プロセッサ１０４が、メモリ１０６内に含まれる１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行することに応答して、コンピューティングシステム１００によって提供される。そのような命令は、記憶デバイス１１０等の別のコンピュータ読み取り可能な媒体から、メモリ１０６に読み込まれ得る。メモリ１０６内に含まれる命令のシーケンスの実行は、プロセッサ１０４に、本明細書に説明されるプロセス状態を行なわせる。代替として、有線回路が、本教示の実施形態を実装するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはそれと組み合わせて、使用され得る。したがって、本教示の実施形態の実装は、ハードウェア回路およびソフトウェアの任意の具体的組み合わせに限定されない。

用語「コンピュータ読み取り可能な媒体」および「コンピュータプログラム製品」は、本明細書で使用される場合、一般に、実行のために、１つ以上のシーケンスまたは１つ以上の命令をプロセッサ１０４に提供することに関わる、任意の媒体を指す。そのような命令は、概して、「コンピュータプログラムコード」（コンピュータプログラムまたは他のグループ化の形態にグループ化され得る）と称され、実行されると、コンピューティングシステム１００が、本発明の実施形態の特徴または機能を行なうことを可能にする。これらおよび他の形態の非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体は、限定ではないが、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含む、多くの形態をとり得る。不揮発性媒体として、例えば、記憶デバイス１１０等の固体、光学、または磁気ディスクが挙げられる。揮発性媒体として、メモリ１０６等の動的メモリが挙げられる。伝送媒体として、バス１０２を備えるワイヤを含む、同軸ケーブル、銅ワイヤ、および光ファイバが挙げられる。

コンピュータ読み取り可能な媒体の一般的形態として、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、または任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、穿孔カード、紙テープ、孔のパターンを伴う任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、本明細書に後述されるような搬送波、あるいはコンピュータが読み取ることができる、任意の他の媒体が挙げられる。

種々の形態のコンピュータ読み取り可能な媒体が、実行のために、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスをプロセッサ１０４に搬送することに関わり得る。例えば、命令は、最初に、遠隔コンピュータの磁気ディスク上に搬送され得る。遠隔コンピュータは、命令をその動的メモリ内にロードし、モデムを使用して、電話回線を経由して命令を送信することができる。コンピューティングシステム１００のローカルのモデルが、電話回線上でデータを受信し、赤外線送信機を使用して、データを赤外線信号に変換することができる。バス１０２に連結された赤外線検出器は、赤外線信号内で搬送されるデータを受信し、データをバス１０２上に置くことができる。バス１０２は、データをメモリ１０６に搬送し、そこから、プロセッサ１０４は、命令を読み出し、実行する。メモリ１０６によって受信された命令は、随意に、プロセッサ１０４による実行前または後のいずれかに、記憶デバイス１１０上に記憶され得る。

明確にする目的のために、前述の説明は、異なる機能ユニットおよびプロセッサを参照して、本発明の実施形態を説明していることを理解されるであろう。しかしながら、異なる機能ユニット、プロセッサ、または領域間の機能性の任意の好適な分散が、本発明から逸脱することなく、使用され得ることは明白であろう。例えば、別個のプロセッサまたはコントローラによって行なわれるように図示される機能性は、同一のプロセッサまたはコントローラによって行なわれ得る。故に、具体的機能ユニットの参照は、厳密な論理または物理的構造あるいは編成を示すのではなく、説明される機能性を提供するための好適な手段の参照にすぎないと見なされるものとする。

（ＰＣＲ機器）
前述のように、種々の実施形態に従って利用され得る、機器は、限定ではないが、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）機器である。図２は、本教示の実施形態が実装され得る、ＰＣＲ機器２００を図示する、ブロック図である。ＰＣＲ機器２００は、試料支持デバイス（図示せず）内に含まれる複数の試料２１２を覆って配置される、加熱式カバー２１０を含み得る。種々の実施形態では、試料支持デバイスは、複数の試料領域を伴う、ガラスまたはプラスチックスライドであり得、試料領域は、試料領域と加熱式カバー２１０との間にカバーを有する。試料支持デバイスのいくつかの実施例として、限定ではないが、標準的マイクロタイター９６ウェル、３８４ウェルプレート、またはマイクロカード等のマルチウェルプレート、あるいはガラスまたはプラスチックスライド等の実質的平面支持体が挙げられ得る。試料支持デバイスの種々の実施形態における試料領域は、基板の表面上に形成される規則的または不規則的アレイにパターン化された陥凹、くぼみ、リッジ、およびそれらの組み合わせを含み得る。ＰＣＲ機器の種々の実施形態は、試料ブロック２１４と、加熱および冷却のための要素２１６と、熱交換器２１８と、制御システム２２０と、ユーザインターフェース２２２とを含む。本教示による、調温ブロックアセンブリの種々の実施形態は、図２のＰＣＲ機器２００の構成要素２１４−２１８を備える。

図２におけるＰＣＲ機器２００の実施形態の場合、制御システム２２０は、検出システム、加熱式カバー、および調温ブロックアセンブリの機能を制御するために使用され得る。制御システム２２０は、図２におけるＰＣＲ機器２００のユーザインターフェース２２２を通して、エンドユーザにアクセス可能であり得る。また、コンピュータシステム１００は、図１に描写されるように、図２におけるＰＣＲ機器２００の機能の制御ならびにユーザインターフェース機能を提供する役割を果たし得る。加えて、図１のコンピュータシステム１００は、データ処理、表示、および報告準備機能を提供し得る。そのような機器制御機能は全て、ＰＣＲ機器のローカル専用であり得、あるいは図１のコンピュータシステム１００が、以下により詳細に論じられるように、制御、分析、および報告機能の一部または全部の遠隔制御を提供し得る。

本教示の種々の実装の以下の説明は、例証および説明の目的のために提示されている。包括的でもなく、本教示を開示される精密な形態に限定するものでもない。前述の教示に照らして、修正および変形例が、可能であって、または本教示の実践から取得され得る。加えて、説明される実装は、ソフトウェアを含むが、本教示は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして、またはハードウェア単独内に実装され得る。本教示は、オブジェクト指向および非オブジェクト指向プログラミングシステムの両方で実装され得る。

前述のように、本明細書に説明される種々の実施形態は、試料標的グループを視覚化するためのものである。また、前述のように、複数の試料の増幅プロットから有用情報を収集することは、困難である。言い換えると、単一プロット上において、所望の増幅曲線を多数の増幅曲線から区別することは、困難である。したがって、有用結果のために、データを分析および査定することもまた、困難である。

（ヒストグラム）
本明細書に説明される種々の実施形態によると、ヒストグラムによって、定量化サイクル（Ｃ_ｑ）の分布を示し得る。しかしながら、ヒストグラムのみからでは、可能性として増幅されていない試料を伴う増幅された試料を決定することは、困難であり得る。定量化サイクルはまた、限定されないが、閾値サイクル（Ｃ_ＴまたはＣ_ＲＴ）または交差点（Ｃ_Ｐ）とも称され得ることを認識されたい。

図３は、データの視覚化を表示するための例示的方法３００を図示する、流れ図である。前述のように、説明されるステップは、プロセッサが命令を実行することによって、行なわれ得る。ステップ３０２では、プロセッサが、複数の試料の試験を初期化する。ステップ３０４では、本方法は、複数の試料の試験からの測定値を受信しながら処理し、ユーザに表示するステップを含む。次に、ステップ３０６において、定量化サイクルが、複数の試料の各々に関して決定される。試料の決定された定量化サイクルは、ステップ３０８において、ビン化される。最後に、ステップ３０１において、ビン化された定量化サイクルのヒストグラムが、表示される。

図４Ａは、複数の試料の複数の増幅曲線を示す、増幅プロット４０２を図示する。図４Ｂは、増幅プロット４０２に対応する、複数の試料の複数の定量化サイクル値のヒストグラム４１２を図示する。増幅プロット４０２およびヒストグラム４１２の両方のｘ−軸は、増幅サイクルの数を示す。増幅プロット４０２のｙ−軸は、正規化されたレポーター蛍光シグナルと基線蛍光シグナルとの間の差異である、ΔＲ_ｎを示す。ΔＲ_ｎはＰＣＲによる蛍光シグナルの大きさを示す。ヒストグラム４１２のｙ−軸は、特定の定量化サイクル（Ｃ_ｑ）を伴う、試料の頻度である。

種々の実施形態によると、増幅プロット４０２は、対応する領域が、ユーザによって容易に視認され得るように、ヒストグラム４１２とともに表示され得る。例えば、領域４０４、４０６、４０８、および４１０は、増幅プロット４０２およびヒストグラム４１２の両方に示される。いくつかの実施形態では、増幅プロット４０２およびヒストグラム４１２は、ユーザが領域を容易に比較できるように表示されるような位置において、対応する領域が、ユーザインターフェース上に表示される。例えば、ヒストグラム４１２の対応する領域は、増幅プロットの領域の直下に表示され得る。ユーザは、いくつかの実施形態では、特定の領域をハイライトさせるように選択し得る。これらの範囲は、ドラッグ可能であり、ヒストグラムプロットおよび増幅プロット内の同一のサイクル値に対応する。さらに、選択は、増幅プロットまたはヒストグラムのいずれかにおいて行なわれ得る。他の実施形態では、プロセッサは、ユーザにハイライトされる領域を自動的に選択し得る。

図４Ａおよび４Ｂに示される実施例では、複数の試料のＰＣＲ結果が、示される。ヒストグラム４１２を検討することによって、いくつかの試料が、サイクル２４の前に増幅されていることが分かる。しかしながら、増幅プロット４０２では、サイクル２４の前に真の増幅が存在しないことが分かる。したがって、ユーザは、サイクル２４の前に定量化サイクルを有する試料が、低増幅が存在したとしても、真の試料増幅ではないと決定し得る。

別の実施例として、図１０は、対応する増幅プロットとともに、例示的ヒストグラムを描写する。本実施例では、表示１００２は、サイクル４０において、増幅がないことを示す。本実施例では、表示１００２は、着色されたバーによって示される。

さらに、ユーザは、複数の試料を含むグループ内の定量化サイクル値のピークおよび分布を視覚化可能であり得る。このように、ユーザは、定量化サイクルが、陽性増幅または陰性増幅を含むかどうか視覚化可能であり得る。さらに、陽性Ｃ_ｑ、最大陽性Ｃ_ｑ、最小陰性Ｃ_ｑ、最大陰性Ｃ_ｑ等の閾値が、真の増幅対未決定増幅対非増幅に関する範囲を確立するために使用され得る。

（カスケードフィルタ）
本教示の他の実施形態では、複数の実験は、種々のカテゴリまたはグループ化機構によって、トップレベルに表示、表現、および集約され得る。種々の実施形態では本明細書に説明される、データセットは、アッセイ、試料、または実験等の、データの個々の属性別にグループ化され得る。さらに、他の実施形態では、データセットは、標的−試料または標的−試料−希釈等の複合または組み合わされた属性別に、グループ化され得る。これらのデータグループ化は、ユーザが、データセット全体にわたって、そのデータを上位レベルで編成、ソート、および通覧することを可能にする。データセットに対するこの上位レベルグループ化の性質は、任意である。一方、用途に対する特定のグループ化は、ソフトウェアが対応するように設計される科学的領域によって定義される。種々の実施形態によると、フィルタは、ユーザが、有用な様式において、多数の結果を視覚化可能であり得るように、カスケード化され得る。

ユーザが、所与のデータセットを通覧またはスクロールする場合、本明細書に説明される実施形態は、データセットの追加のフィルタ処理されたビューを提供し、データセット内の関連サブグループの詳細、属性、特性、および関係のさらなる調査を可能にする。１つ以上の上位レベルグループの選択は、データのサブグループの追加の詳細データ表示を提供する。このパターンは、データセット内のデータの最も低いレベルまで繰り返されることができる。サブグループ表示は、データの分類表、チャート、グラフ、ヒートマップ、プロット等のグラフィック視覚化、ならびに非選択、除外、または省略されたデータに関する、ＵＩディスプレイにおける種々の効果的表現を含み得る。

ユーザが、データセットまたはデータセット内のサブグループを調査し続ける場合、任意のサブグループレベルにおける個々のデータ要素の選択は、表示されているデータをさらにフィルタ処理し、そのより下のサブグループ表示で視覚化する。

さらに、本教示の実施形態は、ユーザが、サブグループ内のデータをブックマーク、選択、または省略すること、および、さまざまなレベルまたはサブグループにおいて、手動設定または上書きをデータに適用することを可能にする。

図５は、フィルタ処理された結果を表示するための例示的方法５００を描写する、流れ図を図示する。ステップ５０２では、プロセッサが、複数の試料の試験を初期化する。ステップ５０４では、本方法は、複数の試料の試験からの結果の第１のグラフィカル表現を表示することを含む。ステップ５０６では、複数の試料からの試料の第１の選択が、受信される。試料の第１の選択の結果および複数の試料のうちの残りの試料の結果の第２のグラフィカル表現が、ステップ５０８において、表示される。試料の第１の選択の結果は、残りの試料の結果と比較して、ハイライトされる。種々の実施形態によると、選択された試料は、カラーで示される一方、残りの試料は、無色で示される。

図６は、種々の実施形態による、結果表６０２および増幅プロット６０６のサブグループデータ表示とともに、集約されたデータを伴う、ＲＮａｓｅＰ標的（上位レベルグループ）の選択６０４を描写する。種々のウェル内のいくつかの試料の選択６０４は、結果表６０２内にブックマークされている。選択６０４は、増幅プロット上に反映される。例えば、選択された試料は、選択された増幅曲線６０８として反映される。さらに、選択されていないウェルもまた、選択されていない増幅曲線６１０等、増幅プロット６０６上の背景に表示される。

図７を参照すると、種々の実施形態によると、ユーザは、プロセッサによって生成または計算されたサブグループ内のデータの決定を手動で上書きし得る。例えば、プロセッサは、試料の増幅が、陰性または低増幅であるかどうか自動的に決定し得る。しかしながら、ユーザは、メニュー７０２を選択し、陰性増幅または低増幅決定を陽性増幅決定に手動で上書きし得る。

図８は、集約データ要素とともに、標的試料の複合属性別のデータセットの上位レベルグループ化を示す。フィルタ処理されたサブグループは、個々にデータ選択され、手動で上書きされ、同期されたデータ表示をユーザに提供される視覚表示上に示す。さらに、選択されたデータに関する状況的関連性は、選択されていないウェルを背景に示すことによって図示される。他のサブグループからの前の選択（図７参照）は、維持され、かつそのトップレベルグループ内に示され得る。

本明細書に説明される種々の実施形態によると、図９は、トップレベルグループ化をアッセイ別に描写し、選択されたアッセイは、フィルタ処理されたサブグループを実験別に表示する。選択された実験は、ウェル結果表９０２内に、フィルタ処理されたサブグループを実験別に表示する。選択されたウェルはさらに、散布プロット９０４内に目立つように表示され、選択されていないウェル９０６は、プロットの背景に表示され得る。

したがって、前述によると、本開示のいくつかの実施例として、以下が挙げられる。

別の実施例では、デジタルポリメラーゼ連鎖反応（ｄＰＣＲ）結果を生成するコンピュータ実装方法が、提供される。本方法は、増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出することであって、複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる、ことと、部分的に、第１の組の放出データに基づいて、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定することと、複数の試料に対する陽性または陰性増幅決定に基づいて、ｄＰＣＲ結果を生成することとを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本方法はさらに、増幅期間中の第２の時間において、複数の試料から第２の組の放出データを検出することであって、第１および第２の組の放出データは、複数の試料の各々に対する増幅曲線データに含まれることを含み得る。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本方法はさらに、増幅期間における温度循環の各段階後、複数の試料から放出データを検出し、増幅曲線データを生成することを含み得る。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本方法はさらに、増幅期間中、放出データをリアルタイムで検出し、増幅曲線データを生成することを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定することは、複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定することと、複数の決定された定量化サイクルをビン化することと、複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示することとを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本方法はさらに、試料の増幅曲線データに基づいて、複数の試料内の試料の有効試験を決定することを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本方法はさらに、ユーザに、増幅曲線データおよび陽性または陰性決定を表示することを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、増幅曲線データは、ヒストグラムとともに、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

別の実施例では、プロセッサによって実行可能な命令でエンコードされたコンピュータ読み取り可能な媒体が、提供される。命令は、増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出するための命令であって、複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる、命令と、増幅期間中の第２の時間において、複数の試料から第２の組の放出データを検出するための命令であって、第１および第２の組の放出データは、複数の試料の各々に対する増幅曲線データに含まれる、命令と、部分的に、対応する増幅曲線データに基づいて、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定するための命令と、複数の試料に対する陽性または陰性増幅決定に基づいて、ｄＰＣＲ結果を生成することための命令とを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定するための命令は、複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定する命令と、複数の決定された定量化サイクルをビン化するための命令と、複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示するための命令とを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、コンピュータ読み取り可能な媒体はさらに、試料の増幅曲線データに基づいて、複数の試料内の試料の有効試験を決定するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、命令はさらに、ユーザに、増幅曲線データおよび陽性または陰性決定を表示するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、増幅曲線データは、ヒストグラムとともに、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

別の実施例では、デジタルポリメラーゼ連鎖反応結果（ｄＰＣＲ）を生成するためのシステムが、提供される。本システムは、複数の試料において増幅を行なうためのサーマルサイクラーと、プロセッサと、増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出するための命令であって、複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる、命令と、増幅期間中の第２の時間において、複数の試料から第２の組の放出データを検出するための命令であって、第１および第２の組の放出データは、複数の試料の各々に対する増幅曲線データに含まれる、命令と、部分的に、対応する増幅曲線データに基づいて、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定するための命令と、複数の試料に対する陽性または陰性増幅決定に基づいて、ｄＰＣＲ結果を生成するための命令とでエンコードされる、メモリとを備える。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、システムはさらに、増幅期間における温度循環の各段階後、複数の試料から放出データを検出し、増幅曲線データを生成することを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本システムはさらに、増幅期間中、放出データをリアルタイムで検出し、増幅曲線データを生成するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定することは、複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定することと、複数の決定された定量化サイクルをビン化することと、複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示することとを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、システムはさらに、試料の増幅曲線データに基づいて、複数の試料内の試料の有効試験を決定するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、本システムはさらに、ユーザに、増幅曲線データおよび陽性または陰性決定を表示するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、増幅曲線データは、ヒストグラムとともに、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

別の実施例では、複数のデータプロットを視覚化するためのコンピュータ実装方法が、提供される。本方法は、複数の試料の試験を初期化することと、複数の試料の試験からの測定値を受信しながら処理し、ユーザに表示することと、複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定することと、複数の決定された定量化サイクルをビン化することと、複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示することとを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、コンピュータ実装方法はさらに、ヒストグラムに基づいて、複数の試料における試料の有効試験を決定することを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の試料の試験からの測定値は、複数の増幅曲線として、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の増幅曲線は、ヒストグラムとともに、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

別の実施例では、プロセッサによって実行可能な命令でエンコードされたコンピュータ読み取り可能な媒体が、提供される。命令は、複数の試料の試験を初期化するための命令と、複数の試料の試験からの測定値を受信しながら処理し、ユーザに表示するための命令と、複数の試料の各々に対するＣｑを決定するための命令と、複数の決定された定量化サイクルをビン化するための命令と、複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示するための命令とを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、命令はさらに、ヒストグラムに基づいて、複数の試料内の試料の有効試験を決定するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の試料の試験からの測定値は、複数の増幅曲線として、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の増幅曲線は、ヒストグラムとともに、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

別の実施例では、複数のデータプロットを視覚化するためのシステムが、提供される。システムは、プロセッサと、複数の試料の試験を初期化するための命令と、複数の試料の試験からの測定値を受信しながら処理し、ユーザに表示するための命令と、複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定するための命令と、複数の決定された定量化サイクルをビン化するための命令と、複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示するための命令とによってエンコードされるメモリとを備える。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、命令はさらに、ヒストグラムに基づいて、複数の試料内の試料の有効試験を決定するための命令を含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の試料の試験からの測定値は、複数の増幅曲線として、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、複数の増幅曲線は、ヒストグラムとともに、ユーザに表示される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される。

別の実施例では、複数のデータプロットを視覚化するためのコンピュータ実装方法が、提供される。本方法は、複数の試料の試験を初期化することと、複数の試料の試験からの結果の第１のグラフィカル表現を表示することと、複数の試料からの試料の第１の選択を受信することと、試料の第１の選択の結果および複数の試料のうちの残りの試料の結果の第２のグラフィカル表現を表示することであって、試料の第１の選択の結果は、残りの試料の結果と比較して、ハイライトされる、こととを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、試料の第１の選択は、色によってハイライトされる。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、コンピュータ実装方法はさらに、試料の第１の選択に基づいて、試料の第２の選択を受信することと、試料の第２の選択の結果および複数の試料のうちの残りの試料の結果の第３のグラフィカル表現を表示することであって、試料の第２の選択の結果は、残りの試料の結果と比較して、ハイライトされる、こととを含む。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、試料の第１の選択は、試料の特性に基づいて、動的に決定される。

加えて、または代替として、前述に開示される実施例のうちの１つ以上において、試料の第１の選択は、複数の試料の各試料の結果の特性に基づいて、動的に決定される。

種々の実施形態が、ある例示的実施形態、実施例、および用途に関して説明されたが、本教示から逸脱することなく、種々の修正および変更が、行なわれ得ることは、当業者に明白となるであろう。

Claims (29)

1. デジタルポリメラーゼ連鎖反応（ｄＰＣＲ）結果を生成するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
   増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出することであって、前記複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる、ことと、
   部分的に、前記第１の組の放出データに基づいて、前記複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定することと、
   前記複数の試料に対する前記陽性または陰性増幅決定に基づいて、ｄＰＣＲ結果を生成することと
   を含む、コンピュータ実装方法。
2. 増幅期間中の第２の時間において、前記複数の試料から第２の組の放出データを検出することをさらに含み、前記第１および第２の組の放出データは、前記複数の試料の各々に対する増幅曲線データに含まれる、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. 前記増幅期間における温度循環の各段階後、前記複数の試料から放出データを検出し、前記増幅曲線データを生成することをさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記増幅期間中、放出データをリアルタイムで検出し、前記増幅曲線データを生成することをさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記複数の試料の各試料に対する前記陽性または陰性増幅決定を決定することは、
   前記複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定することと、
   前記複数の決定された定量化サイクルをビン化することと、
   前記複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示することと
   を含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
6. 試料の前記増幅曲線データに基づいて、前記複数の試料内の前記試料の有効試験を決定することをさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
7. ユーザに、前記増幅曲線データおよび前記陽性または陰性決定を表示することをさらに含む、請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
8. 前記増幅曲線データは、前記ヒストグラムとともに、ユーザに表示される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
9. 所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
10. 所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
11. 所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
12. プロセッサによって実行可能な命令でエンコードされたコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、
    増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出するための命令であって、前記複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる、命令と、
    増幅期間中の第２の時間において、前記複数の試料から第２の組の放出データを検出するための命令であって、前記第１および第２の組の放出データは、前記複数の試料の各々に対する増幅曲線データに含まれる、命令と、
    部分的に、対応する増幅曲線データに基づいて、前記複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定するための命令と、
    前記複数の試料に対する前記陽性または陰性増幅決定に基づいて、ｄＰＣＲ結果を生成するための命令と
    を含む、コンピュータ読み取り可能な媒体。
13. 前記複数の試料の各試料に対する前記陽性または陰性増幅決定を決定するための命令は、
    前記複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定するための命令と、
    前記複数の決定された定量化サイクルをビン化するための命令と、
    前記複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示するための命令と
    を含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
14. 試料の前記増幅曲線データに基づいて、前記複数の試料内の前記試料の有効試験を決定するための命令をさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
15. 前記命令は、ユーザに、前記増幅曲線データおよび前記陽性または陰性決定を表示するための命令をさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
16. 前記増幅曲線データは、前記ヒストグラムとともに、ユーザに表示される、請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
17. 所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される、請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
18. 所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される、請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
19. 所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される、請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
20. デジタルポリメラーゼ連鎖反応結果（ｄＰＣＲ）を生成するためのシステムであって、前記システムは、
    複数の試料に増幅を行なうためのサーマルサイクラーと、
    プロセッサと、
    メモリと
    を備え、
    前記メモリは、
    増幅期間中の第１の時間において、複数の試料から第１の組の放出データを検出するための命令であって、前記複数の試料の各々は、複数の試料領域のある試料領域に含まれる、命令と、
    増幅期間中の第２の時間において、前記複数の試料から第２の組の放出データを検出するための命令であって、前記第１および第２の組の放出データは、前記複数の試料の各々に対する増幅曲線データに含まれる、命令と、
    部分的に、対応する増幅曲線データに基づいて、前記複数の試料の各試料に対する陽性または陰性増幅決定を決定するための命令と、
    前記複数の試料に対する前記陽性または陰性増幅決定に基づいて、ｄＰＣＲ結果を生成するための命令と
    でエンコードされている、システム。
21. 前記増幅期間における温度循環の各段階後、前記複数の試料から放出データを検出し、前記増幅曲線データを生成するための命令をさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記増幅期間中、放出データをリアルタイムで検出し、前記増幅曲線データを生成するための命令をさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
23. 前記複数の試料の各試料に対する前記陽性または陰性増幅決定を決定するための命令は、
    前記複数の試料の各々に対する定量化サイクルを決定するための命令と、
    前記複数の決定された定量化サイクルをビン化するための命令と、
    前記複数の試料に対してビン化された定量化サイクルのヒストグラムを表示するための命令と
    を含む、請求項２０に記載のシステム。
24. 試料の前記増幅曲線データに基づいて、前記複数の試料内の前記試料の有効試験を決定するための命令をさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
25. ユーザに、前記増幅曲線データおよび前記陽性または陰性決定を表示するための命令をさらに含む、請求項２０に記載のシステム。
26. 前記増幅曲線データは、前記ヒストグラムとともに、ユーザに表示される、請求項２３に記載のシステム。
27. 所定の閾値を下回る定量化サイクルは、無効試験であると決定される、請求項２３に記載のシステム。
28. 所定の閾値を上回る定量化サイクルは、有効試験であると決定される、請求項２３に記載のシステム。
29. 所定の範囲内の定量化サイクルは、有効試験であると決定される、請求項２３に記載のシステム。

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