JP6782244B2 - 機器を検証するための方法およびシステム - Google Patents

Description

実験機器の設置と較正は、時間がかかり高価なプロセスになることがある。多くの場合、これらのプロセスを実行するには、機器の供給業者のエンジニアが現場にいる必要がある。このコストは、一般的にユーザに転嫁される。場合によっては、経験豊富なユーザは、多段階手順を使用して適切に製造された機器を較正することができる。このような較正中に、物理的標準およびウェルプレートを手動手順と組み合わせて使用することができる。手動での較正処理およびデータ検査はエラーが発生しやすく、その場しのぎまたは主観的な測定に依存する可能性がある。最終的なシステム検証ステップは、準最適な較正の受け入れに対する回復力を提供することもあるが、自動化は、改善された客観性および一貫性をそのような活動中に提供する。

設置後および数回の使用後に、機器が適切に動作していることを確認することが重要である。多くの場合、ユーザは、ＲＮａｓｅ Ｐアッセイなどの機器を検証するために既知のアッセイを手動で実行する。

従来のＲＮａｓｅ Ｐアッセイの例では、複製基準のセット（１，２５０、２，５００、５，０００、１０，０００および２０，０００コピー）から得られたＣ_ｔ（サイクル閾値）値から標準曲線が生成される。次いで、標準曲線を使用して、２セットの未知のテンプレート（５，０００および１０，０００の複製集団）のコピー数が決定される。機器は、１つのウェル内でのその後のサンプルランについて９９．７％の信頼水準で５，０００〜１０，０００のゲノム同等物を識別する能力を証明することができれば有効性が認められる。

例示的な一実施形態では、機器を検証するための方法が提供される。方法は、検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するステップを含む。検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は、指数関数領域を含む。方法は、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃ_ｔ）値の第１のセット、および第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットを決定するステップとをさらに含む。方法は、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣ_ｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップを含む。

別の例示的な実施形態では、機器を検証するためのプロセッサ実行可能命令でコード化されたコンピュータ可読記憶媒体が提供される。命令は、検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するための命令を含む。検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は、指数関数領域を含む。命令は、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて蛍光閾値のセットを決定し、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃ_ｔ）値の第１のセット、および第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットを決定するための命令をさらに含む。命令は、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣ_ｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するための命令を含む。

別の例示的な一実施形態では、機器を検証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、プロセッサ実行可能命令を格納するように構成されたメモリとを含む。命令は、検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するための命令を含む。検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は、指数関数領域を含む。命令は、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて蛍光閾値のセットを決定し、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃ_ｔ）値の第１のセット、および第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットを決定するための命令をさらに含む。命令は、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣ_ｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するための命令を含む。

別の例示的な一実施形態では、機器を検証するためのシステムが提供される。システムは、検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するように構成されたＰＣＲ機器インターフェースを含む。検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は、指数関数領域を含む。システムはさらに、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて蛍光閾値のセットを決定し、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第１のセット、および第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットを決定するように構成された（サイクル閾値）Ｃｔ計算器をさらに含む。システムは、セットの各蛍光閾値について第１および第２のＣ_ｔ値のセットを格納するように構成されたＣ_ｔデータベースを含む。システムは、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣ_ｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するように構成された検証器をさらに含む。

図１は、本明細書に記載の様々な実施形態による、機器を検証するための例示的な方法を示している。 図２は、本明細書に記載の様々な実施形態による、機器を検証するための別の例示的な方法を示している。 図３は、本明細書に記載の様々な実施形態による、増幅データからの複数の蛍光閾値の決定を示している。 図４は、本明細書に記載の様々な実施形態による、機器を検証するためのシステムを示している。 図５は、本明細書に記載の様々な実施形態を実施するための例示的なコンピューティングシステムを示している。 図６は、本明細書に記載の様々な実施形態による、例示的な分散型ネットワークシステムを示している。 図７は、本教示の実施形態が実施され得るＰＣＲ機器７００を示すブロック図である。 図８は、本明細書に記載の実施形態による、イメージングのために使用され得る例示的な光学システム３００を示している。

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、特定の構成、パラメータ、実施例等のような多くの特定の詳細について述べる。しかしながら、そのような記載は、本発明の範囲を限定するものではなく、例示的な実施形態のより良い説明を提供することを意図するものである。

上記のように、特に新しく設置した後または数回の使用後に、機器が適切に動作していることを確認することが重要である。このようにして、ユーザは実験結果および分析が正確で信頼できるものであることを確認することができる。以前は、ユーザが検証アッセイを機器上で実行し、ユーザが検証アッセイからの増幅データに関するデータ分析を手動で行って機器を検証した。ユーザが手動でデータ分析を行ったため、検証プロセスはエラーが発生しやすく、時間がかかるものだった。

本教示の様々な実施形態によって、自動検証方法およびシステムが提供される。検証アッセイの一例は、ＲＮａｓｅ Ｐアッセイである。
しかしながら、本明細書中で使用される場合、検証アッセイは、既知の信頼性のある特性を有し、機器を検証するために使用され得る任意のアッセイであり得る。

設置後および数回の使用後に、機器が適切に動作していることを確認することが重要である。多くの場合、ユーザは、ＲＮａｓｅ Ｐアッセイなどの、機器を検証するために既知のアッセイを手動で実行する。ＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子は、ＲＮａｓｅ Ｐ酵素のＲＮＡ部分をコード化する単一コピー遺伝子である。これは、既知の性質および特性のために、しばしば検証アッセイとして使用される。

検証プレートには、サンプルのゲノムコピーの検出と定量化に必要な試薬があらかじめロードされている。例えば、ＲＮａｓｅ Ｐ検証プレートにおいて、各ウェルは、ＰＣＲマスターミックス、ＲＮａｓｅ Ｐプライマー、ＦＡＭ（商標）色素標識プローブ、および既知濃度のヒトゲノムＤＮＡテンプレートを含有する。

従来のＲＮａｓｅ Ｐアッセイの例では、複製基準のセット（１，２５０、２，５００、５，０００、１０，０００および２０，０００コピー）から得られたＣ_ｔ（サイクル閾値）値から標準曲線が生成される。次いで、標準曲線を使用して、２セットの未知のテンプレート（５，０００および１０，０００の複製集団）のコピー数が決定される。機器は、１つのウェル内でのその後のサンプルランについて９９．７％の信頼水準で５，０００〜１０，０００のゲノム同等物を識別する能力を証明することができれば有効性が認められる。

設置に成功するために、機器は、１つのウェル内でのその後のサンプルランについて９９．７％の信頼水準で５，０００〜１０，０００のゲノム同等物を識別する能力を証明しなければならない。

様々な実施形態によれば、本教示は自動較正および検証システムに、専門知識を組み込むことができ、成功／失敗状態と、失敗が識別された場合のトラブルシューティングフィードバックとを提供する。機器が検証プロセスに失敗する場合、ユーザは、例えば、サービスエンジニアを呼び出せることを知っている。本教示により、設置および較正手順のコストおよび所要時間を最小限に抑えることができる。

上述のように、本明細書に記載の様々な実施形態によれば、検証分析の目的は、同じサンプルの２つの量が機器によって十分に区別可能であることを確認することである。このようにして、機器の有効性を認めることができる。

本教示の様々な実施形態によって、自動検証方法およびシステムが提供される。システムによって、検証アッセイのサイクル閾値（Ｃ_ｔ）を分析および比較し、機器が２つの量のサンプルを十分に区別可能かどうかを決定する。検証アッセイの一例は、ＲＮａｓｅ Ｐアッセイである。この例では、システムは、５０００および１００００ゲノムコピーのＲＮａｓｅ Ｐサンプルについて生成されたＣ_ｔ値を決定して、５０００および１００００ゲノムコピーからのデータが十分に区別可能かどうかを決定する。本明細書に記載の実施形態によれば、十分に区別可能というのは、５０００および１００００のゲノムコピー増幅データを少なくとも３標準偏差（３σ）（−９９．７％）で分離することを意味する。様々な実施形態による方法は、図１および図２を参照して以下にさらに説明される。

図１は、本明細書に記載の様々な実施形態による、機器を検証するための例示的な方法を示している。一般に、ステップ１０２において、検証アッセイプレートから増幅データを受けてプレート上のウェルにそれぞれ対応する複数の増幅曲線を生成して開始する。

プレートは複数のウェルを含む。一部の例では、プレートは９６個のウェルを含む。他の例では、プレートは３８４個のウェルを含む。プレート中のウェルのある部分は第１の量のサンプルを含み、プレート中のウェルの別の部分は第２の量のサンプルを含むことができる。第１の量と第２の量は異なる。本明細書に記載の様々な実施形態において、第２の量は第１の量よりも多い。一部の実施形態において、第２の量は、第１の量より１．５倍の差異であり得る。他の実施形態では、第２の量は、第１の量より２倍の差であり得る。本明細書に記載の様々な実施形態によれば、第２の量は、第１の量よりも任意の倍数差であり得る。一部の実施形態では、第１の量は１ウェル当たり５０００ゲノムコピーであり、第２の量は１ウェルあたり１００００ゲノムコピーであり得る。

再び図１を参照すると、ステップ１０４において、複数の生成された増幅曲線に基づいて、複数の蛍光閾値が決定される。複数の増幅曲線の指数関数領域を比較して、指数関数領域が低下する蛍光値の範囲を決定する。例えば、複数の増幅曲線の指数関数領域の底部の最低蛍光値から指数関数領域の上部の最高蛍光値までの蛍光値の範囲が決定される。蛍光値の範囲は、本教示の実施形態による機器を検証するために、複数の増幅曲線の自動分析に使用される。

図３を参照すると、複数の増幅曲線、ならびに蛍光値の範囲および対応するサイクル閾値の決定が示されている。複数の増幅曲線のそれぞれは、曲線の指数関数領域を含む。軸３０２は蛍光値を示す。軸３０４はサイクル番号を示す。蛍光範囲３０６は、複数の指数関数領域のある指数関数領域の特定の底部の最低蛍光値から複数の指数関数領域のある指数関数領域の特定の上部の最高蛍光値までの蛍光値の範囲を示す。様々な実施形態によれば、蛍光値の範囲は所定の数で均等に分割されて、システムによる自動分析のための蛍光値のセットが生成される。一例では、蛍光値の範囲３０６を１００で割って、セットの蛍光閾値について１００個の蛍光値を決定する。一部の実施形態では、上位５個の蛍光値および下位５個の蛍光値は破棄されて、分析は９０個の蛍光閾値のセットで進行する。

再び図１を参照すると、ステップ１０６において、蛍光値のセットの各蛍光値について、サンプルの第１の量を含むウェルから生成された複数の増幅曲線のそれぞれについてサイクル閾値（Ｃ_ｔ）が決定される。同様に、蛍光値のセットの各蛍光値について、サンプルの第２の量を含むウェルから生成された複数の増幅曲線のそれぞれについてサイクル閾値（Ｃ_ｔ）が決定される。

ステップ１０８において、蛍光値のセットのそれぞれについて第１および第２の量のＣ_ｔ値を使用して、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかが決定される。様々な実施形態によれば、十分に区別可能であるというのは、式（１）を使用して、蛍光値のセットの少なくとも１つについて正の結果が得られることを意味する。
（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}）） （１）

本明細書に記載の実施形態によれば、式１は、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを決定し、ここで、ｑｕａｎｔ２はｑｕａｎｔ１より大きい。
十分に区別可能であるというのは、第１および第２の量のＣｔ値を少なくとも３標準偏差（３σ）（−９９．７％）で分離することを意味する。量が十分に区別可能であることが判明した場合、機器の有効性が認められたという表示がユーザに提供される。

図２は、本明細書に記載の様々な実施形態による、機器を検証するための別の例示的な方法を示している。ステップ２０２において、検証プレートのウェルに含まれる複数のサンプルから増幅データを受ける。検証プレート中のウェルのある部分は、第１の量のサンプルを含む。検証プレートのウェルの別の部分は、第２の量のサンプルを含む。第１の量と第２の量とは異なる。本明細書に記載の様々な実施形態において、第２の量は第１の量よりも多い。一部の実施形態において、第２の量は、第１の量より１．５倍の差異であり得る。他の実施形態では、第２の量は、第１の量より２倍の差であり得る。本明細書に記載の様々な実施形態によれば、第２の量は、第１の量よりも任意の倍数差であり得る。一部の実施形態では、第１の量は１ウェル当たり５０００ゲノムコピーであり、第２の量は１ウェルあたり１００００ゲノムコピーであり得る。

ステップ２０４において、複数の生成された増幅曲線に基づいて、蛍光閾値の第１のセットが決定される。複数の増幅曲線の指数関数領域を比較して、指数関数領域が低下する蛍光値の範囲を決定する。例えば、複数の増幅曲線の指数関数領域の底部の最低蛍光値から指数関数領域の上部の最高蛍光値までの蛍光値の範囲が決定される。蛍光値の範囲は、本教示の実施形態による機器を検証するために、複数の増幅曲線の自動分析に使用される。

様々な実施形態によれば、蛍光値の範囲は所定の数で均等に分割されて、システムによる自動分析のための蛍光値のセットが生成される。一例では、蛍光値の範囲３０６を１００で割って、セットの蛍光閾値について１００個の蛍光値を決定する。一部の実施形態では、上位５個の蛍光値および下位５個の蛍光値は破棄されて、分析は９０個の蛍光閾値のセットで進行する。

ステップ２０６において、セットの各蛍光閾値について、第１の量に対応する増幅曲線のＣ_ｔ値の第１のセットが決定される。同様に、セットの各蛍光閾値について、第１の量に対応する増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットが決定される。これは、セット中の全ての蛍光閾値について繰り返される。

一部の実施形態では、さらなる計算が実行される前に、所定数の外れＣ_ｔ値がＣ_ｔ値の各セットから除去される。例えば、一部の実施形態では、９６ウェルプレートが使用される場合、６個の外れ値がＣ_ｔ値の各セットから除去される。外れ値は、Ｃ_ｔ値のセットの平均値から最も離れたＣ_ｔ値である。別の例では、３６４ウェルプレートが使用される場合、１０個の外れ値がＣ_ｔ値の各セットから除去される。外れ値が除去された後、各セットの残りのＣ_ｔ値は、方法の残りのステップで使用される。

ステップ２０８において、Ｃ_ｔ値の各セットについて、平均が計算される。言い換えれば、ステップ２０４で決定されたセットの各蛍光閾値について、第１の量の増幅曲線についての第１のＣ_ｔ平均が計算され、第２の量の増幅曲線についての第２のＣ_ｔ平均が計算される。

ステップ２０８と同様に、ステップ２１０において、Ｃ_ｔ値の各セットの３つの標準偏差が計算される。言い換えれば、ステップ２０４で決定されたセットの各蛍光閾値について、第１の量の増幅曲線についての第１の３つの標準偏差が計算され、第２の増幅曲線についての第２の３つの標準偏差が計算される。

第１の量および第２の量のＣ_ｔ値が十分に区別可能であるかどうかを決定するために、様々な実施形態による蛍光値におけるＣ_ｔ値を比較する。様々な実施形態によれば、式（１）が比較のために使用される。
（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}）） （１）

本明細書に記載の実施形態によれば、式１は、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを決定し、ここで、ｑｕａｎｔ２はｑｕａｎｔ１より大きい。
十分に区別可能であるというのは、第１および第２の量のＣｔ値を少なくとも３標準偏差（３σ）（−９９．７％）で分離することを意味する。

ステップ２１４において、セットの全ての蛍光閾値についての式（２）の結果が比較されて、最大値が決定される。最大値が正の数である場合、機器は、第１の量と第２の量とを十分に区別することができ、ステップ２１６において、機器の有効性が認められたという表示がユーザに提供される。最大値が負の数である場合、機器は、第１の量と第２の量とを十分に区別することができず、ステップ２１８において、機器の有効性が認められなかったという表示がユーザに提供される。

図４は、本明細書に記載の様々な実施形態による、機器を検証するためのシステム４００を示している。システム４００は、ＰＣＲ機器インターフェース４０２、Ｃ_ｔデータベース４０４、ディスプレイエンジン／ＧＵＩ４０６、Ｃ_ｔ計算器４０８、および検証器４１０を含む。

ＰＣＲ機器インターフェース４０２は、ＰＣＲ機器から増幅データを受けて増幅曲線を生成する。上記のように、ＰＣＲ機器は、検証プレートに含まれるサンプルを増幅する。検証プレートは、第１の量のサンプルを含むウェルのある部分と、第２の量のサンプルを含むウェルの別の部分とを含む。サンプルを増幅して生成された蛍光データは、ＰＣＲ機器インターフェース４０２によって受けられる。

図１および図２を参照して、ステップ１０４および２０４のように蛍光閾値のセットがそれぞれ決定された後、Ｃ_ｔ計算器４０６は、第１の量および第２の量のサンプルからそれぞれ生成された増幅曲線に対応する第１および第２のＣｔ値のセットを計算する。第１および第２のＣ_ｔ値のセットは、蛍光閾値のセット中の各蛍光閾値について計算される。複数のＣ_ｔ値のセットは、Ｃ_ｔデータベース４０４に格納される。

検証器４１０は、図１のステップ１０８ならびに図２のステップ２１０および２１２で説明したように、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを決定する。

ディスプレイエンジン／ＧＵＩは、複数の増幅曲線をユーザに表示する。さらに、検証器４１０が、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを判定した後、ディスプレイエンジン／ＧＵＩ４０６は、検証の成功または失敗をユーザに表示する。

さらに、最適な蛍光閾値を決定することができる。最適な蛍光閾値は、様々な実施形態によれば、（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）と（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}）との間が最も大きく離れるようなＣ_ｔ値を選択することによって決定することができる。さらに、最適な蛍光閾値は、決定された外れ値の数が最も少なくなるＣ_ｔ値に基づいて選択することもできる。最適な蛍光閾値は、（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）と（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}）との間が最も大きく離れ、かつ決定された外れ値の数が最も少なくなるようなＣ_ｔ値に基づいて選択することもできる。
コンピュータ実装システム

当業者は、様々な実施形態の動作が、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適切に使用して実装され得ることを認識するであろう。例えば、一部のプロセスは、ソフトウェア、ファームウェア、またはハードワイヤード論理の制御下で、プロセッサまたは他のデジタル回路を使用して実行することができる。（ここで、「論理」という用語は、列挙された機能を実行する当業者によって認識されるように、固定されたハードウェア、プログラマブル論理、および／またはそれらの適切な組み合わせを指す。） ソフトウェアおよびファームウェアは、非一時的なコンピュータ可読媒体に格納することができる。一部の他のプロセスは、当業者に周知のように、アナログ回路を使用して実施することができる。さらに、本発明の実施形態では、メモリまたは他の記憶装置、および通信構成要素を使用することができる。

図５は、様々な実施形態による、処理機能を実行するために使用され得るコンピュータシステム５００を示すブロック図である。実験を行うための機器は、例示的なコンピューティングシステム５００に接続することができる。コンピューティングシステム５００は、プロセッサ５０４などの１つ以上のプロセッサを含むことができる。プロセッサ５０４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などの汎用または特殊用途処理エンジンを使用して実装することができる。この例では、プロセッサ５０４は、バス５０２または他の通信媒体に接続される。

さらに、図５のコンピューティングシステム５００は、ラックマウントコンピュータ、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、パームトップなど） 、ネットブック、埋め込みシステム、または所与のアプリケーションまたは環境に望ましいまたは適切である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のようないくつかの形態のうちの任意の形態で具体化されてもよい。さらに、コンピューティングシステム５００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）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含み、無線および／または有線構成要素を含む多くの従来のネットワークシステムが、当技術分野で周知である。さらに、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。
本明細書に記載の様々な実施形態によれば、コンピューティングシステム５００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てもよい。コンピューティングシステム５００は、分散型ネットワークから情報または更新を受け取ることができる。コンピューティングシステム５００はまた、分散型ネットワーク内に格納される情報を送信してもよく、この情報は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。

コンピューティングシステム５００は、情報を通信するためのバス５０２または他の通信機構と、バス５０２に結合された情報を処理するためのプロセッサ５０４とを含むことができる。

コンピューティングシステム５００はまた、プロセッサ５０４によって実行される命令を記憶するための、バス５０２に結合されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他のダイナミックメモリであり得るメモリ５０６を含む。メモリ５０６はまた、プロセッサ５０４によって実行される命令の実行中に、一時変数または他の中間情報を記憶するために使用されてもよい。コンピューティングシステム５００は、プロセッサ５０４のための静的情報および命令を格納するための、バス５０２に結合された読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０８または他の静的記憶装置をさらに含む。

コンピューティングシステム５００はまた、情報および命令を格納するための、バス５０２に結合された磁気ディスク、光ディスク、またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの記憶装置５１０を含む。記憶装置５１０は、媒体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むことができる。媒体ドライブは、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、またはその他の取り外し可能または固定の媒体ドライブのような固定または取り外し可能な記憶媒体をサポートするためのドライブまたは他の機構を含むことができる。これらの例が示すように、記憶媒体は、特定のコンピュータソフトウェア、命令、またはデータを記憶したコンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。

代替の実施形態では、記憶装置５１０は、コンピュータプログラムまたは他の命令またはデータをコンピューティングシステム５００にロードすることを可能にする他の同様の手段を含むことができる。そのような手段には、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、ならびにソフトウェアおよびデータが記憶装置５１０からコンピューティングシステム５００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のような、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あってもよい。

コンピューティングシステム５００はまた、通信インターフェース５１８を含むことができる。通信インターフェース５１８を使用して、ソフトウェアおよびデータをコンピューティングシステム５００と外部装置との間で転送することができる。通信インターフェース５１８の例は、モデム、ネットワークインターフェース（イーサネット（登録商標）または他のＮＩＣカードなど）、通信ポート（例えば、ＵＳＢポート、ＲＳ−２３２Ｃシリアルポートなど）、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカード、ブルートゥース（登録商標）などを含み得る。通信インターフェース５１８を介して転送されるソフトウェアおよびデータは、電子、電磁気、光学または通信インターフェース５１８によって受信可能な他の信号であり得る形態の信号である。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などのチャネルを介して、通信インターフェース５１８によって送信および受信されてもよい。チャネルの一部の例は、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、ローカルまたはワイドエリアネットワーク、および他の通信チャネルを含む。

コンピューティングシステム５００は、バス５０２を介して、コンピュータユーザに情報を表示するために、陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）などのディスプレイ５１２に結合されてもよい。英数字および他のキーを含む入力装置５１４は、例えば情報およびコマンド選択をプロセッサ５０４に通信するためにバス５０２に結合される。入力装置はまた、タッチスクリーン入力機能で構成されたＬＣＤディスプレイなどのディスプレイであってもよい。別のタイプのユーザ入力装置は、マウス、トラックボール、またはカーソル方向キーなどの、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ５０４に伝達し、ディスプレイ５１２上のカーソル移動を制御するためのカーソル制御５１６である。この入力装置は、典型的には、装置が平面内の位置を指定することを可能にする、第１の軸（例えばｘ）および第２の軸（例えばｙ）の２つの軸の２つの自由度を有する。コンピューティングシステム５００は、データ処理を提供し、そのようなデータの信頼度を提供する。本教示の実施形態の特定の実施と一致して、データ処理および信頼値は、プロセッサ５０４がメモリ５０６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じて、コンピューティングシステム５００によって提供される。そのような命令は、記憶装置５１０のような別のコンピュータ可読媒体からメモリ５０６に読み込まれてもよい。メモリ５０６に含まれる一連の命令を実行することにより、プロセッサ５０４は、本明細書に記載のプロセス状態を実行する。あるいは、本教示の実施形態を実施するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて、ハードワイヤード回路を使用することができる。したがって、本教示の実施形態の実施は、ハードウェア回路およびソフトウェアの特定の組み合わせに限定されない。

本明細書で使用する「コンピュータ可読媒体」および「コンピュータプログラム製品」という用語は、一般に、１つ以上のシーケンスまたは１つ以上の命令を、実行のためにプロセッサ５０４に提供することに関与する任意の媒体を指す。一般に「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でグループ化されてもよい）と呼ばれるこのような命令は、実行されると、コンピューティングシステム５００が本発明の実施形態の特徴または機能を実行することを可能にする。これらおよび他の形態の非一時的なコンピュータ可読媒体は、非揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含む多くの形態を取ることができるが、これらに限定されない。不揮発性媒体は、例えば、記憶装置５１０のようなソリッドステートディスク、光学ディスクまたは磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メモリ５０６などのダイナミックメモリを含む。伝送媒体は、バス５０２を構成するワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバが含まれる。

コンピュータ可読媒体の一般的な形態は、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、パンチカード、紙テープ、穴のパターンを備えた任意の他の物理媒体、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、後述する搬送波、また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を含む。

さまざまな形態のコンピュータ可読媒体が、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを、実行のためにプロセッサ５０４に運ぶことに関与することができる。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担持されてもよい。遠隔コンピュータは、命令をそのダイナミックメモリにロードし、モデムを使用して電話回線を介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５００にローカルなモデムは、電話回線上のデータを受信し、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５０２に結合された赤外線検出器は、赤外線信号で運ばれたデータを受信し、データをバス５０２上に置くことができる。バス５０２は、データをメモリ５０６に運び、そこからプロセッサ５０４が命令を取り出して実行する。メモリ５０６によって受信された命令は、プロセッサ５０４による実行の前または後のいずれかに、任意選択的に記憶装置５１０に記憶されてもよい。

明確にするために、上記の説明は、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たことが理解されよう。しかしながら、本発明を損なうことなく、異なる機能ユニット、プロセッサまたはドメイン間の機能の任意の適切な分散配置が使用され得ることは明らかであろう。例えば、別個のプロセッサまたはコントローラによって実行されるように示された機能は、同じプロセッサまたはコントローラによって実行されてもよい。したがって、特定の機能ユニットへの言及は、厳密な論理的または物理的構造あるいは組織を示すのではなく、記載された機能性を提供するための適切な手段の参照としてのみ理解されるべきである。
分散型システム

典型的なインターネットネットワーク構成６００の一部の要素が図６に示されており、おそらく遠隔地のオフィスにあるいくつかのクライアントマシン６０２がゲートウェイ／ハブ／トンネルサーバ／等６１０に接続されて示されており、ゲートウェイ／ハブ／トンネルサーバ等自体は、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）接続６１０を介してインターネット６０８に接続されている。ＩＳＰ接続６１４を介してインターネット６０８に同様に接続された他の可能なクライアント６１２も示されており、これらのユニットは、例えばゲートウェイ／トンネルサーバ６１８へのＩＳＰ接続６１６を介しておそらくセントラルラボまたはオフィスと通信し、ゲートウェイ／トンネルサーバ６１８は、様々なエンタープライズアプリケーションサーバ６２２に接続６２０されており、エンタープライズアプリケーションサーバ６２２は、別のハブ／ルータ６２６を介して様々なローカルクライアント６３０に接続することができる。これらのサーバ６２２のいずれも、以下により詳細に説明されるように、本発明で説明する潜在的なコンテンツ管理および配信設計ソリューションの分析のための開発サーバとして機能することができる。

本教示は、リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）機器を参照して説明される。特に、本教示の実施形態は、ウェルプレートの光学イメージングを用いるＲＴ−ＰＣＲ機器のために実施される。このような機器は、分析目的のために複数のサンプルまたはスポットからの信号を同時に測定することができ、以下のプロセスに限定されるものではないが、ＲＯＩ（関心領域）の特定、背景信号の決定、多成分分析のための均一性および純粋な色素スペクトル較正を含む較正をしばしば必要とする。較正はまた、予期される結果を有する既知のサンプルプレートを用いたＲＴ−ＰＣＲ検証反応を使用してもよい。本教示はＲＴ−ＰＣＲ機器に関する実施例で記載されているが、当業者であれば、それらの原理は、結果の正確性および／または最適性を確実にするために較正および検証を必要とする可能性がある他の形式の実験機器にも広く適用可能であることを認識するであろう。
ＰＣＲ機器

上述したように、様々な実施形態によって利用され得る機器は、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）機器であるが、これに限定されない。図７は、本教示の実施形態が実施され得るＰＣＲ機器７００を示すブロック図である。ＰＣＲ機器７００は、基材（図示せず）に収容された複数のサンプル７１２上に配置された加熱カバー７１０を含むことができる。様々な実施形態において、基材は、サンプル領域と加熱カバー７１０との間にカバーを有する、複数のサンプル領域を有するガラスまたはプラスチックスライドであってもよい。基材の一部の例には、標準的なマイクロタイター９６ウェル、３８４ウェルプレート、またはマイクロカードなど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などの実質的に平面の支持体が含まれ得るが、これらに限定されない。基材の様々な実施形態における反応部位は、基材の表面上に形成された規則的または不規則な配列でパターン化された、くぼみ、刻み目、隆起、およびそれらの組み合わせを含み得る。ＰＣＲ機器の様々な実施形態は、サンプルブロック７１４、加熱および冷却用の要素７１６、熱交換器７１８、制御システム７２０、およびユーザインターフェース７２２を含む。本教示による熱ブロック組立体の様々な実施形態は、図７のＰＣＲ機器７００の構成要素７１４〜７１８を含む。

リアルタイムＰＣＲ機器７００は、光学システム７２４を有する。図７において、光学システム７２４は、電磁エネルギーを放射する照明源（図示せず）、基材内のサンプル７１２から電磁エネルギーを受けるための光学センサ、検出器、またはイメージャ（図示せず）、および各ＤＮＡサンプルからイメージャに電磁エネルギーを導くために使用されるレンズ７４０を有する。図７のＰＣＲ機器７００および図７のリアルタイムＰＣＲ機器７００の実施形態では、制御システム７２０を使用して、検出システム、加熱カバー、および熱ブロック組立体の機能を制御することができる。制御システム７２０は、図７のＰＣＲ機器７００および図７のリアルタイムＰＣＲ機器７００のユーザインターフェース７２２を介して、エンドユーザがアクセス可能であってもよい。また、コンピュータシステム７００は、図７に示すように、図７のＰＣＲ機器７００の機能およびユーザインターフェース機能を制御するように機能することができる。さらに、図５のコンピュータシステム５００は、データ処理、表示および報告準備機能を提供することができる。このような機器制御機能の全ては、ＰＣＲ機器に局所的に専用であってもよく、図５のコンピュータシステム５００は、後で詳細に説明するように、制御、分析、および報告機能の一部または全ての遠隔制御を提供してもよい。
イメージングのための光学システム

図８は、本明細書に記載の実施形態による、イメージングのために使用され得る例示的な光学システム８００を示している。光学システム８００は例示的な光学システムであり、当業者は、他の光学システムを使用して関心対象物の画像を取り込むことができることを認識するであろう。様々な実施形態によれば、関心対象物は、例えば、本明細書に記載されるような較正プレートのようなサンプルホルダであってもよい。例えば、カメラ８０４に含まれる光学センサ８０２は、関心対象物８１０をイメージングすることができる。光学センサ８０２はＣＣＤセンサであってもよく、カメラ８０４はＣＣＤカメラであってもよい。さらに、光学センサは、カメラレンズ８０６を含む。

様々な実施形態によると、関心対象物に応じて、関心対象物８１０をイメージングするために、発光フィルタ８０８を選択することができる。他の実施形態では、発光フィルタ８０８は、関心対象物８０１から放射された蛍光発光をイメージングするために変更することができる。

光学システム８００は、反射された光源８１２を使用して関心対象物８１０をイメージングすることができる。光源８１２からの光は、ビームスプリッタ８２０によって関心対象物８１０に反射される前に、非球面８１４、焦点レンズ／発散レンズ８１６、および励起フィルタ８１８を介してフィルタリングされてもよい。光学システム８００はまた、フィールドレンズ８２２を含むことができる。様々な実施形態によると、関心対象物に応じて、関心対象物８１０をイメージングするために、励起フィルタ８１８を選択または変更することができる。

実施例１では、機器を検証するための方法が提供される。この方法は、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するステップであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ステップと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、を含む。

別の実施例２では、実施例１の方法は、第１および第２の量が十分に区別可能である場合に機器の有効性が認められたと表示するステップをさらに含む。

別の実施例３では、実施例１の方法が提供され、ここで第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップは、第１および第２のＣｔ値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するステップを含む。

別の実施例４では、実施例３の方法が提供され、ここで以下の式が正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}））

別の実施例５では、実施例１の方法が提供され、ここでサンプルはＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である。

別の実施例６では、実施例１の方法が提供され、ここで第１および第２の量は異なる。

別の実施例７では、実施例１の方法が提供され、ここで第２の量と第１の量との間に２倍の差が存在する。

別の実施例８では、実施例１の方法が提供され、ここで式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。

別の実施例９では、実施例１の方法が提供され、所定数の外れ値を第１および第２のＣ_ｔ値のセットから廃棄するステップをさらに含む。

別の実施例１０では、実施例１の方法が提供され、ここで蛍光閾値のセットは９０個の蛍光閾値を含む。

実施例１１では、機器を検証するためのプロセッサ実行可能命令でコード化されたコンピュータ可読記憶媒体が提供される。この命令は、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するステップであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ステップと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、のための命令を含む。

別の実施例１２では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、第１および第２の量が十分に区別可能である場合に機器の有効性が認められたと表示するための命令をさらに含む。

別の実施例１３では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここで第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップための命令は、第１および第２のＣｔ値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するステップを含む。

別の実施例１４では、実施例１３のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここで以下の式が正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}））

別の実施例１５では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここでサンプルはＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である。

別の実施例１６では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここで第１および第２の量は異なる。

別の実施例１７では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここで第２の量と第１の量との間に２倍の差が存在する。

別の実施例１８では、実施例１４のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここで式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。

別の実施例１９では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、所定数の外れ値を第１および第２のＣ_ｔ値のセットから廃棄するための命令をさらに含む。

別の実施例２０では、実施例１１のコンピュータ可読記憶媒体が提供され、ここで蛍光閾値のセットは、９０個の蛍光閾値を含む。

実施例２１では、機器を検証するためのシステムが提供される。このシステムは、プロセッサと、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するステップであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ステップと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、のためのプロセッサで実行可能な命令を格納するように構成されたメモリと、を含む。

別の実施例２２では、実施例２１のシステムが提供され、第１および第２の量が十分に区別可能である場合に機器の有効性が認められたと表示するための命令をさらに含む。

別の実施例２３では、実施例２１の方法が提供され、ここで第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するための命令は、第１および第２のＣｔ値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定することを含む。

別の実施例２４では、実施例２３の方法が提供され、ここで以下の式が正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。
（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}））

別の実施例２５では、実施例２１のシステムが提供され、ここでサンプルはＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である。

別の例２６では、実施例２１のシステムが提供され、ここで第１および第２の量は異なる。

別の実施例２７では、実施例２１のシステムが提供され、ここで第２の量と第１の量との間に２倍の差が存在する。

別の実施例２８では、実施例２４のシステムが提供され、ここで式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。

別の実施例２９では、実施例２１のシステムが提供され、ここでメモリは、所定数の外れ値を第１および第２のＣ_ｔ値のセットから廃棄するための命令をさらに含む。

別の実施例３０では、実施例２１のシステムが提供され、ここで蛍光閾値のセットは９０個の蛍光閾値を含む。

実施例３１では、機器を検証するためのシステムが提供される。このシステムは、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するよう構成されたＰＣＲ機器インターフェースであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ＰＣＲ機器インターフェースと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定し、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットとを決定するように構成された（サイクル閾値）Ｃ_ｔ計算器と、蛍光閾値のセットのそれぞれについて、Ｃｔ値の第１のセットおよび第２のセットを格納するように構成されたＣｔデータベースと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するように構成された検証器と、を含む。

別の実施例３２では、実施例３１のシステムが提供され、第１および第２の量が十分に区別可能である場合に機器の有効性が認められたと表示するように構成されたディスプレイエンジンをさらに含む。

別の実施例３３では、実施例３１のシステムであり、ここで検証器は、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するために、第１および第２のＣｔ値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するようにさらに構成される。

別の実施例３４では、実施例３３のシステムであり、ここで検証器は、以下の式が正の数となる場合、第１および第２の量が十分に区別可能であると決定する。
（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}））

別の実施例３５では、実施例３１のシステムであり、ここでサンプルはＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である。

別の実施例３６では、実施例３１のシステムであり、ここで第１および第２の量は異なる。

別の実施例３７では、実施例３１のシステムであり、ここで第２の量と第１の量との間に２倍の差が存在する。

別の実施例３８では、実施例３７のシステムであり、ここで検証器は、式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、第１および第２の量が十分に区別可能であると決定する。

別の実施例３９では、実施例３１のシステムであり、ここでＣｔは、所定数の外れ値を第１および第２のＣ_ｔ値のセットから廃棄するようにさらに構成される。

別の実施例４０では、実施例３１のシステムであり、ここで蛍光閾値のセットは９０個の蛍光閾値を含む。

実施例４１では、機器を検証するための方法が提供される。この方法は、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するステップであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ステップと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、を含む。

実施例４２では、機器を検証するためのプロセッサ実行可能命令でコード化されたコンピュータ可読記憶媒体が提供される。この命令は、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するステップであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ステップと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、のための命令を含む。

実施例４３では、機器を検証するためのシステムが提供される。このシステムは、プロセッサと、メモリとを含み、メモリは、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するステップであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ステップと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、のためのプロセッサで実行可能な命令を格納するように構成される。

実施例４４では、機器を検証するためのシステムが提供される。このシステムは、検証プレートから増幅データを受けて 複数の増幅曲線を生成するよう構成されたＰＣＲ機器インターフェースであって、ここで検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含む、ＰＣＲ機器インターフェースと、複数の増幅曲線の指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定し、セットの各蛍光閾値について、第１の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第１のセットと、第２の量のサンプルから生成された増幅曲線のＣ_ｔ値の第２のセットとを決定するように構成された（サイクル閾値）Ｃ_ｔ計算器と、蛍光閾値のセットのそれぞれについて、Ｃｔ値の第１のセットおよび第２のセットを格納するように構成されたＣｔデータベースと、複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するように構成された検証器と、を含む。

実施例５４では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかは、第１および第２の量が十分に区別可能である場合に機器の有効性が認められたと表示するステップをさらに含み得る。

実施例５５では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップは、第１および第２のＣｔ値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するステップを含む。

実施例５６では、実施例４１、４２、４３、４４、５５、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで以下の式が正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。
（（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}−３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ１}）−（μＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}＋３σＣ_{ｔｑｕａｎｔ２}））

実施例５７では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここでサンプルはＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である。

実施例５８では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで第１および第２の量は異なる。

実施例５９では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで第２の量と第１の量との間に２倍の差が存在する。

実施例６０では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、第１および第２の量は十分に区別可能である。

実施例６１では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、所定数の外れ値を第１および第２のＣ_ｔ値のセットから廃棄するステップをさらに含む。

実施例６２では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで蛍光閾値のセットは９０個の蛍光閾値を含む。

実施例６３では、実施例４１、４２、４３、４４、または先行する実施例のいずれかが提供され、ここで表示エンジンは、第１および第２の量が十分に区別可能である場合に機器の有効性が認められたと表示するように構成される。

本教示の様々な実施形態の以下の説明は、例示および説明のために提示されたものである。これは網羅的ではなく、本発明の教示を開示されたとおりの形態に限定するものではない。変更および変形は、上記教示に照らして可能であり、または本教示の実施から得ることができる。さらに、説明された実装形態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で実施されてもよい。
本教示は、オブジェクト指向プログラミングシステム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施することができる。

様々な実施形態が、特定の例示的な実施形態、実施例、およびアプリケーションに関して説明されてきたが、当業者には、本教示から逸脱することなく様々な修正および変更を行えることが明らかであろう。

Claims (32)

1. 機器を検証するための方法であって、
   検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するステップであって、前記検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含み、前記第１および第２の量が異なる、ステップと、
   前記複数の増幅曲線の前記指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、
   前記セットの各蛍光閾値について、前記第１の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、前記第２の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、
   所定数の外れ値を前記第１および第２のＣ _t 値のセットから廃棄するステップと、
   前記複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、を含む方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記第１および第２の量が十分に区別可能である場合に前記機器の有効性が認められたと表示するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算する前記ステップが、前記第１および第２のＣｔ値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 以下の式が正の数となる場合、前記第１および第２の量は十分に区別可能である、請求項３に記載の方法。
   （（μＣ_tquant1−３σＣ_tquant1）−（μＣ_tquant2＋３σＣ_tquant2））
5. 前記サンプルがＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である、請求項１に記載の方法。
6. 前記第２の量と前記第１の量との間に２倍の差が存在する、請求項１に記載の方法。
7. 前記式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、前記第１および第２の量は十分に区別可能である、請求項４に記載の方法。
8. 前記蛍光閾値のセットが９０個の蛍光閾値を含む、請求項１に記載の方法。
9. 機器を検証するためのプロセッサ実行可能命令でコード化されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、
   検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するステップであって、前記検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含み、前記第１および第２の量が異なるステップと、
   前記複数の増幅曲線の前記指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、
   前記セットの各蛍光閾値について、前記第１の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、前記第２の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、
   所定数の外れ値を前記第１および第２のＣ _t 値のセットから廃棄するステップと、
   前記複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、のための命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
10. 請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記第１および第２の量が十分に区別可能である場合に前記機器の有効性が認められたと表示するステップのための命令をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップのための前記命令が、前記第１および第２のＣ_t値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するステップを含む、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
12. 以下の式が正の数となる場合、前記第１および第２の量は十分に区別可能である、請求項１１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
    （（μＣ_tquant1−３σＣ_tquant1）−（μＣ_tquant2＋３σＣ_tquant2））
13. 前記サンプルがＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
14. 前記第２の量と前記第１の量との間に２倍の差が存在する、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
15. 前記式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、前記第１および第２の量は十分に区別可能である、請求項１２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記蛍光閾値のセットが９０個の蛍光閾値を含む、請求項９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
17. 機器を検証するためのシステムであって、
    プロセッサと、
    プロセッサ実行可能命令を格納するように構成されたメモリと、を含み、前記命令が、 検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するステップであって、前記検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含み、前記第１および第２の量が異なるステップと、
    前記複数の増幅曲線の前記指数関数領域に基づいて、蛍光閾値のセットを決定するステップと、
    前記セットの各蛍光閾値について、前記第１の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のサイクル閾値（Ｃｔ）値の第１のセットと、前記第２の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定するステップと、
    前記メモリが、所定数の外れ値を前記第１および第２のＣ _t 値のセットから廃棄するステップと、
    前記複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣｔ値に基づいて、前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップと、のための命令である、システム。
18. 前記メモリが、
    前記第１および第２の量が十分に区別可能である場合に前記機器の有効性が認められたと表示するステップのための命令を前記メモリがさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するステップのための前記命令が、前記第１および第２のＣ_t値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するステップを含む、請求項１７に記載のシステム。
20. 以下の式が正の数となる場合、前記第１および第２の量は十分に区別可能である、請求項１９に記載のシステム。
    （（μＣ_tquant1−３σＣ_tquant1）−（μＣ_tquant2＋３σＣ_tquant2））
21. 前記サンプルがＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である、請求項１７に記載のシステム。
22. 前記第２の量と前記第１の量との間に２倍の差が存在する、請求項１７に記載のシステム。
23. 前記式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、前記第１および第２の量は十分に区別可能である、請求項２０に記載のシステム。
24. 前記蛍光閾値のセットが９０個の蛍光閾値を含む、請求項１７に記載のシステム。
25. 機器を検証するためのシステムであって、
    検証プレートから増幅データを受けて複数の増幅曲線を生成するように構成されたＰＣＲ機器インターフェースであって、前記検証プレートは、第１の量および第２の量のサンプルを含み、各増幅曲線は指数関数領域を含み、前記第１および第２の量が異なるインターフェースと、
    （サイクル閾値）Ｃ_t計算器であって、
    前記複数の増幅曲線の前記指数関数領域に基づいて蛍光閾値のセットを決定し、かつ、
    前記セットの各蛍光閾値について、前記第１の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第１のセットと、前記第２の量の前記サンプルから生成された増幅曲線のＣｔ値の第２のセットとを決定し、前記Ｃ _t が、所定数の外れ値を前記第１および第２のＣ _t 値のセットから廃棄するように構成された計算器と、
    前記セットの各蛍光閾値について前記第１および第２のＣｔ値のセットを格納するように構成されたＣ_tデータベースと、
    前記複数の蛍光閾値のそれぞれにおけるＣ_t値に基づいて、前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するように構成された検証器と、を含む、システム。
26. 前記第１および第２の量が十分に区別可能である場合に前記機器の有効性が認められたと表示するように構成されたディスプレイエンジンをさらに含む、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記検証器が、前記第１および第２の量が十分に区別可能であるかどうかを計算するために、前記第１および第２のＣ_t値のセットの平均（μ）および標準偏差（σ）を決定するようにさらに構成される、請求項２５に記載のシステム。
28. 次の式が正の数となる場合、検証器が、第１および第２の量が十分に区別可能であると決定する、請求項２７に記載のシステム。
    （（μＣ_tquant1−３σＣ_tquant1）−（μＣ_tquant2＋３σＣ_tquant2））
29. 前記サンプルがＲＮａｓｅ Ｐ遺伝子である、請求項２５に記載のシステム。
30. 前記第２の量と前記第１の量との間に２倍の差が存在する、請求項２５に記載のシステム。
31. 前記検証器が、前記式が少なくとも１つの蛍光閾値について正の数となる場合、前記第１および第２の量が十分に区別可能であると決定する、請求項２８に記載のシステム。
32. 前記蛍光閾値のセットが９０個の蛍光閾値を含む、請求項２５に記載のシステム。