JP7150739B2 - サンプル分析機器の自動品質管理およびスペクトル誤差補正 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本願は、２０１７年２月１７日に出願された米国仮特許出願第６２／４６０，７００号および２０１７年２月２４日に出願された米国仮特許出願第６２／４６３，５５１号の利益を主張する。これらの上記出願の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書に記載されている様々な実施形態に関連する方法のための例示的なシステムは、以下の出願に記載されているものを含む。
●２０１４年３月７日に出願された米国特許出願第１５／１２４，０１３号。
●２０１４年３月７日に出願された米国特許出願第１５／１２４，１２９号。
●２０１４年３月７日に出願された米国特許出願第１５／１２４，１６８号。
●２０１７年１月１９日に出願された米国意匠特許出願第２９／５９１，４４５号。
●２０１７年１月２４日に出願された米国意匠特許出願第２９／５９１，８６５号。
●２０１７年１月２４日に出願された米国意匠特許出願第２９／５９１，８６７号。
●２０１７年２月２４日に出願された米国仮特許出願第６２／４６３，５２８号（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ、Ｉｎｃ．整理番号ＬＴ０１２１３ＰＲＯ）。
●２０１７年２月２４日に提出された米国仮特許出願第６２／４６３，４６７号（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ、Ｉｎｃ．整理番号ＬＴ０１２２５ＰＲＯ）。
上記出願の内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、一般に、色素標識サンプルを分析する機器に関する。通常、既存の機器はサンプルの実行の結果を分析する。しかし、得られるデータを信頼できなくする可能性のある実行条件に伴う問題は、通常は特定されないか、またはあまりにも遅く特定されるので、サンプルおよび時間が浪費されて、その結果、研究プロセスが長くなる。

そのような機器は、色素マトリックスを使用して、入ってくるスペクトルデータを、機器とともに使用可能な特定の色素と相関させてきた。この色素マトリックスは、システムとともに使用可能な各色素についての正規化された期待値を特定する。既存の機器は、通常、目的のサンプルが機器において処理されるシステムの通常の実行時操作を、補完および／または中断して、エンドユーザーが通常実施する特別な較正プロセスを実行することを要求する。例えば、このようなプロセスは、既知の色素をシステムを通して実行し、得られたスペクトルデータを使用してシステムによって使用される色素マトリックスを較正または再較正する、特別な「較正ラン」を要求する場合がある。

例えば、サンプル実行中または一連の実行の実行間に、サンプル実行または一連のサンプル実行の潜在的な問題をできるだけ早く自動的に検出することにより、研究をより効率的に実施することができる。本発明のいくつかの実施形態は、サンプル実行からの結果の品質に影響を与える可能性のあるパラメータの自動監視を提供し、その後、情報を提供し、および／またはそれらのパラメータの測定に基づいて動作を行う。いくつかの実施形態において、温度および／または圧力パラメータが測定され、しきい値と比較されて、警告が提供されるべきか、および／または動作が行われるべきかを判定する。いくつかの実施形態において、光信号が分析されて、警告が提供されるべきか、および／または動作が行われるべきかを判定する。いくつかの実施形態において、システムデータ構造は、実行中に測定された光信号または他のパラメータに基づいて更新される。次に、更新されたデータ構造が分析されて、警告が提供されるべきか、および／または動作が行われるかを判定する。

いくつかの実施形態において、圧力ならびにバルブおよび／またはポンプの位置を含む圧力パラメータは、サンプル溶液を機器の１つ以上のキャピラリーに装填すると測定される。いくつかの実施形態において、測定された圧力パラメータが、圧力に基づいて実行品質が損なわれる可能性があることを示す場合、実行が停止、一時停止し、圧力が増加または減少し、警告信号が送信され、または１つ以上の他の様々な動作が行われる。

いくつかの実施形態において、１つ以上の現在のノイズ測定基準は、サンプル実行中の現在の測定に基づいて判定される。いくつかの実施形態において、所定の現在のノイズ測定基準を超える場合、サンプル実行の間に動作が行われる。

既存の較正方法が、機器の実行時操作を別途要求することは、ユーザーを混乱させるものであり、生産を低下させる。このことはまた、最適な結果を保証するために十分な頻度で較正が行われないことをもたらす可能性がある本発明の実施形態は、ユーザーが特別な別個の較正の実行を行うことを要求することなく、機器の通常の実行時操作の間のスペクトル誤差の自動補正のための機器、コンピュータシステム、コンピュータプログラム製品、および方法を提供する。言い換えれば、特定の実施形態において、エンドユーザーは、別個の手動スペクトル較正を実施する必要がなく、これをエンドユーザーの観点からは較正がより少ない機器にする。他の実施形態において、別個の実行時較正または実行前較正を実施する必要性は、実行中較正またはスペクトル誤差の他の補正の使用により低減される。

本発明の主題の様々な他の態様は、添付の図面とともに以下の説明からより明らかになる。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
サンプルに対して実施されるプロセスの品質管理方法であって、
複数のキャピラリーを提供することと、
ポリマー溶液源を提供することと、
前記ポリマー溶液源に圧力を印加し、ポリマー溶液の少なくとも一部を前記キャピラリーの中に移動させることと、
前記圧力を印加しながら、圧力値を取得するために、圧力の検知値を示す少なくとも１つのパラメータを経時的に測定することと、
前記圧力値の少なくとも一部の分析を実施することと、
前記分析に基づいて動作を実施することと、を含む、方法。
（項目２）
前記分析が、前記圧力値を表すトレース中のノイズレベルを判定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記分析が、前記圧力が印加されていた間に前記圧力値がしきい値を超えたままであったかどうかを判定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
サンプル溶液を前記複数のキャピラリーに提供することであって、前記サンプル溶液が１種以上の生体分子を含む、提供することと、
前記サンプル溶液が前記複数のキャピラリー中にある間、前記１種以上の生体分子を検出することと、
検出する間、電流トレースを判定するために、前記生体サンプルが電流によって移動している１つ以上のキャピラリーの電流を経時的に測定することと、
前記電流トレースの分析を実施することと、
前記分析に基づいて動作を実施することと、をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
経時的に圧力を測定することが、複数の離散時間で圧力を測定することを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
経時的に電流を測定することが、複数の離散時間で電流を測定することを含む、項目４に記載の方法。
（項目７）
前記分析が、前記電流トレースにおける信号ノイズに対応するノイズ測定基準を判定することを含み、さらに、前記分析に基づいて動作を実施することが、前記ノイズ測定基準の値に基づいて動作を実施することを含む、項目４に記載の方法。
（項目８）
様々な長さの生体分子を含むサンプルを含む容器を提供することと、
前記サンプルの少なくとも一部を少なくとも１つのキャピラリーに移動させるために、ポンプを使用して、前記容器内に圧力を印加することと、
前記圧力の検知値を示す少なくとも１つのパラメータを測定することと、
前記測定されたパラメータの１つ以上の値に基づいて動作を実施することと、を含む、方法。
（項目９）
前記ポンプがシリンジである、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記動作を実施することが、
前記印加された圧力を維持すること、
フラグを設定すること、
警告信号を送信すること、
サービスコール信号を送信すること、
チェックカートリッジ信号を送信すること、
前記圧力を下げること、
前記圧力を上げること、
前記容器と前記ポンプとの間のバルブを閉鎖すること、
移動を中断すること、または
実行条件を変更すること、のうちの１つ以上を含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
前記動作を実施することが、
前記印加された圧力を維持すること、
フラグを設定すること、
警告信号を送信すること、
サービスコール信号を送信すること、
チェックカートリッジ信号を送信すること、
前記圧力を下げること、
前記圧力を上げること、
前記容器と前記ポンプとの間のバルブを閉鎖すること、
移動を中断すること、または
実行条件を変更すること、のうちの１つ以上を含む、項目８に記載の方法。
（項目１２）
前記実行条件の変更が、タイマーの調整、電流の調整、または電圧の調整、のうちの１つ以上を含む、項目１０または１１のいずれか一項に記載の方法。
（項目１３）
検出前または検出中に、少なくとも１つの温度を測定することをさらに含む、項目１～９のいずれか一項に記載の方法。
（項目１４）
前記少なくとも１つの温度が、
ポリマー温度、
キャピラリー温度、
キャピラリー出口における気流温度、
キャピラリー入口における気流温度、
ヒートシンク温度、
キャピラリーヒーター温度、
バッファー温度、
スナウト温度、
機器の温度、および
レーザーヒートシンク温度、のうちの１つ以上を含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記少なくとも１つのパラメータが、
ポリマーバルブ位置、
ポリマーバルブ圧力、
バッファーバルブ位置、
バッファーバルブ圧力、
シリンジ位置、および
シリンジ圧力、のうちの１つ以上を含む、項目８に記載の方法。
（項目１６）
１種以上の生体分子を含有するサンプルを提供することと、
前記サンプルについてプロセスまたはアッセイを実施することと、
前記プロセスまたはアッセイを実施している間に、検出ゾーン内の前記１種以上の生体分子を検出することと、
検出前または検出中に、前記プロセスまたはアッセイに関連する２つ以上のパラメータを測定することと、
前記２つ以上のパラメータの１つ以上の測定値に基づいて動作を実施することと、を含む方法であって、
前記２つ以上のパラメータが、前記プロセスまたはアッセイに関連する圧力の検知値を示すパラメータ、前記検出ゾーン内の少なくとも１つの生体分子のスペクトルの検知値を示すパラメータ、前記プロセスまたはアッセイに関連する温度の検知値を示すパラメータ、および前記少なくとも１種の生体分子を運ぶ媒体に関連する電流を示すパラメータのうちの２つ以上を含む、方法。
（項目１７）
前記２つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つの測定値がオフスケール値の所定量内にある場合に、前記動作が実施される、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
前記２つ以上のパラメータが、
ポリマー温度、
キャピラリー温度、
キャピラリー出口における気流温度、
キャピラリー入口における気流温度、
ヒートシンク温度、
キャピラリーヒーター温度、
バッファー温度、
スナウト温度、
機器の温度、および
レーザーヒートシンク温度、のうちの１つ以上を含む、項目１６に記載の方法。
（項目１９）
前記２つ以上のパラメータが、
ポリマーバルブ位置、
ポリマーバルブ圧力、
バッファーバルブ位置、
バッファーバルブ圧力、
シリンジ位置、および
シリンジ圧力、のうちの１つ以上を含む、項目１６に記載の方法。
（項目２０）
前記２つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータが、前記検出ゾーン内で前記１種以上の生体分子を検出する間または前記検出した後に生成される光信号を含む、項目１６に記載の方法。
（項目２１）
前記２つ以上のパラメータのうちの少なくとも１つに対応する１つ以上の値を含むデータ構造を提供することと、
検出中または検出した後に、更新されたデータ構造を提供するために、前記１つ以上の測定値に基づいて前記データ構造を修正することと、をさらに含み、
前記動作が前記更新されたデータ構造に基づく、項目１６に記載の方法。
（項目２２）
前記データ構造が色素マトリックスである、項目２１に記載の方法。
（項目２３）
前記サンプルが様々な長さの生体分子を含み、前記方法が、
前記サンプルを、第１の端部、第２の端部、および前記検出ゾーン内に位置する部分を含む少なくとも１つのキャピラリーに装填することと、
前記第１の端部に電気的に連結された第１の電極、および前記第２の端部に電気的に連結された第２の電極を提供することと、をさらに含み、
プロセスを実施することが、前記第１の電極と前記第２の電極との間に電位を生成することにより、前記サンプル中の前記生体分子を分離することを含む、項目１６に記載の方法。
（項目２４）
１つ以上の生体サンプル分子を含有するサンプル溶液を提供することと、
前記サンプル溶液に対してプロセスまたはアッセイを実施することと、
前記プロセスまたはアッセイを実施している間に、前記１種以上の生体分子を検出することと、
検出前または検出中に、第１のシステムパラメータを測定することと、
検出前または検出中に、第２のシステムパラメータを測定することと、
前記第１のシステムパラメータおよび前記第２のシステムパラメータのうちの少なくとも一方の少なくともいくつかの測定値の分析を実施することと、
検出前または検出中に、前記分析に基づいて動作を実施することと、を含む、方法。
（項目２５）
前記サンプル溶液が、様々な長さの１種以上の生体分子を含み、前記方法が、
前記サンプル溶液を、検出ゾーンを含む前記少なくとも１つのキャピラリーに装填することと、
第１の電極と第２の電極との間に電位を生成することにより、前記少なくとも１つのキャピラリー内の前記生体分子を分離することを含むプロセスを実施することと、
前記検出ゾーン内の少なくとも１種の生体分子を照射することにより生成される第１の光信号を測定することと、
前記少なくとも１種の生体分子が前記検出ゾーンにないときに、前記検出ゾーンを照射することにより生成される第２の光信号を測定することと、
前記第１の光信号に対応する信号対ノイズ比を判定するために、少なくとも前記第１の光信号および前記第２の光信号を使用することと、
検出中、前記信号対ノイズ比に基づいてプロセスパラメータの値を変更することと、をさらに含む、項目２４記載の方法。
（項目２６）
サンプル溶液が、様々な長さの１種以上の生体分子を含み、前記方法が、
前記サンプル溶液を、少なくとも１つのキャピラリーに装填することであって、前記少なくとも１つのキャピラリーが検出ゾーンを含む、装填することと、
第１の電極と第２の電極との間に電位を生成することにより、前記少なくとも１つのキャピラリー内の前記生体分子を分離することを含むプロセスを実施することと、
前記少なくとも１つのキャピラリーを通る電流を測定することと、をさらに含む、項目２４記載の方法。
（項目２７）
複数の測定にわたり、前記少なくとも１つのキャピラリーを通る電流が所定のパターンに一致するかどうかを判定することと、
判定の結果に基づいて動作を実施することと、をさらに含む、項目２６に記載の方法。
（項目２８）
検出する間、電流トレースを判定するために、前記少なくとも１つのキャピラリーの電流を経時的に測定することと、
前記電流トレースの分析を実施することと、
前記分析に基づいて動作を実施することと、をさらに含む、項目２６記載の方法。
（項目２９）
前記分析が、前記電流トレースにおける信号ノイズに対応するノイズ測定基準を判定することを含み、さらに、前記分析に基づいて動作を実施することが、前記ノイズ測定基準の値に基づいて動作を実施することを含む、項目２８に記載の方法。
（項目３０）
前記第１のシステムパラメータが圧力を含み、前記第２のシステムパラメータが温度を含む、項目２４に記載の方法。
（項目３１）
温度パラメータが、
ポリマー温度、
キャピラリー温度、
キャピラリー出口における気流温度、
キャピラリー入口における気流温度、
ヒートシンク温度、
キャピラリーヒーター温度、
バッファー温度、
スナウト温度、
機器の温度、および
レーザーヒートシンク温度、のうちの１つ以上を含む、項目３０に記載の方法。
（項目３２）
前記動作が、
警告または条件フラグを設定または送信すること、
警告信号を送信すること、
再サービス信号を送信すること、
実行品質測定基準を提供すること、
色素マトリックス成分を変更すること、
注入パラメータを変更すること、
プロセス呼び出しパラメータを設定すること、
ポストラン分析または補正測定基準を設定または修正すること、
前記プロセスを停止すること、
所定の期間、前記プロセスを一時停止すること、
前記プロセスの状態が所定の量だけ変化するまで前記プロセスを一時停止すること、
１つ以上のキャピラリーをフラッシュすること、
前記プロセスの品質についてユーザーに通知すること、
前記少なくとも２つのパラメータのうちの１つ以上の値を記録することであって、前期値が検出中に記録された分光データを補正または修正するのに適している、記録すること、
チェックカートリッジ信号を送信すること、および
実行条件または実行測定基準を変更すること、のうちの少なくとも１つを含む、項目１６～３１のいずれか一項に記載の方法。
（項目３３）
前記実行条件または実行測定基準を変更することが、タイマーを調整すること、電流を調整すること、電圧を調整すること、または色素マトリックスの値を変更すること、のうちの１つ以上を含む、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記動作を実施することは、前記プロセス中の複数の異なる時間、所定の範囲外にある値を有するパラメータに基づく、項目２４に記載の方法。
（項目３５）
前記実行条件または前記実行測定基準を変更することが、タイマー、電流、電圧、システムコンポーネントの温度、または前記サンプルの温度のうちの１つ以上を調整することを含む、項目３２に記載の方法。
（項目３６）
前記方法が、機器によって実施された以前のプロセスの履歴データを含む前記機器を使用して実施され、前記動作が、前記測定された１つ以上の値に基づいて前記データベースを修正することを含む、項目１６～３１のいずれか一項に記載の方法。
（項目３７）
ポリマーを装填する間であるが、サンプル装填および検出前に、１つ以上のシステムパラメータを検出するための第１の複数のセンサと、
サンプルの装填およびサンプルの検出のうちの少なくとも１つの間に、１つ以上のシステムパラメータを検出するための第２の複数のセンサと、
プロセッサと、
前記プロセッサに連結され、サンプル検出の終了前に、動作を実施するかどうかおよび前記分析に基づいてその動作を実施することを判定するために、前記第１の複数のセンサおよび前記第２の複数のセンサからのデータを分析する前記プロセッサを構成するためのコンピュータプログラム命令を含むメモリと、を備える、サンプル分析システム。
（項目３８）
色素標識サンプルの分析に使用するためのシステムであって、
サンプル処理機器と、
プロセッサと、
上記項目１～３６のいずれか一項において参照される分析ステップを実行するための命令がエンコードされたメモリと、を備える、システム。
（項目３９）
色素標識サンプルの分析に使用するためのシステムであって、
サンプル分離機器と、
プロセッサと、
上記項目１～３６のいずれか一項において参照される分析ステップを実行するための命令がエンコードされたメモリと、を備える、システム。
（項目４０）
色素標識サンプルの分析に使用するためのシステムであって、
複数のキャピラリーを備える、キャピラリー電気泳動機器と、
プロセッサと、
上記項目１～３６のいずれか一項において参照される分析ステップを実行するための命令がエンコードされたメモリと、を備える、システム。
（項目４１）
色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正のためのサンプル処理機器とともに使用するための方法であって、
前記サンプル処理機器を介して実行される、色素標識サンプルに対応する色素データを生成することであって、前記色素データが、第１の色素で標識された第１のサンプルに対応する第１の色素データ、および第２の色素で標識された第２のサンプルに対応する第２の色素データを少なくとも含み、前記第２の色素が前記第１の色素とは異なっている、生成することと、
第１の色素データのスペクトル誤差と相関する相関データを取得するために、少なくとも第１の色素データおよび第２の色素データの非微分値を使用することと、
前記相関データを使用して補正された色素データを生成するために、補正関数を適用することと、を含む、方法。
（項目４２）
前記補正された色素データのスペクトル誤差の測定値を取得することをさらに含む、項目４１に記載の方法。
（項目４３）
前記補正された色素データのスペクトル誤差が、しきい値量だけ前記第１の色素データのスペクトル誤差より低いかどうかを判定することをさらに含む、項目４２に記載の方法。
（項目４４）
前記補正された色素データの前記スペクトル誤差が、前記しきい値量だけ前記第１の色素データのスペクトル誤差より低くはない場合、前記補正関数を調整するまたは破棄することをさらに含む、項目４３に記載の方法。
（項目４５）
前記補正された色素データのスペクトル誤差の前記測定値が、前記補正された色素データのスペクトル誤差と相関する第２の相関データを識別することにより取得される、項目４２に記載の方法。
（項目４６）
さらに補正された色素データを取得するように、補正関数を前記色素データに適用するために前記第２の相関データを使用することをさらに含む、項目４５に記載の方法。
（項目４７）
前記さらに補正された色素データが、スペクトル誤差を低減するための特定の性能要件を満たすかどうかを判定することをさらに含む、項目４６に記載の方法。
（項目４８）
前記相関データが、前記色素標識サンプルを標識するために使用された色素セットに含まれる２つの色素間のクロストーク値を含む、項目４１に記載の方法。
（項目４９）
前記相関データが線形回帰データを含む、項目４１に記載の方法。
（項目５０）
前記線形回帰データが、前記第２の色素標識サンプルの蛍光に対してプロットされた前記第１の色素標識サンプルの蛍光を含むクロスプロットデータの線形回帰分析を実施することにより取得される、項目４９に記載の方法。
（項目５１）
前記第１の色素データが、前記サンプル処理機器を通して前記色素標識サンプルを実行することから生成されたスペクトルデータに、既存の色素マトリックスを適用することにより取得される、項目４１に記載の方法。
（項目５２）
前記相関データがスペクトルクロストーク値を含み、前記補正関数が前記スペクトルクロストーク値の関数に基づいて前記既存の色素マトリックスを修正することを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５３）
前記補正関数が、候補最適化色素マトリックスを取得するために、前記既存の色素マトリックスの値に前記スペクトルクロストーク値もしくはそれらの値の一部を加算するか、または、前記既存の色素マトリックスの値から、前記スペクトルクロストーク値もしくはそれらの値の一部を減算することと、前記補正された色素データを取得するために、前記候補最適化色素マトリックスを使用することと、を含む、項目５２に記載の方法。
（項目５４）
前記補正関数を適用することが、既存の色素マトリックスに対する変化の少なくとも一部を判定するために、ランダム化関数を実行することを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５５）
前記補正関数を適用することが、前記スペクトルクロストーク値およびスペクトルクロストーク標準誤差値のうちの１つ以上の関数に基づき、かつランダム化関数を実行することに部分的に基づいて、前記既存の色素マトリックスを修正することを含む、項目５２に記載の方法。
（項目５６）
第１の相関値が、前記色素標識サンプルを標識するために使用された色素セットにおける第１の色素および第２の色素のスペクトルデータを含む、項目４１に記載の方法。
（項目５７）
前記補正関数が、前記第１の色素および第２の色素のうちの１つについてのスペクトラデータの正または負の分数を、前記第１の色素および前記第２の色素の別のものからのスペクトルデータに加えることを含む、項目５６に記載の方法。
（項目５８）
前記補正関数が、スキャン番号に基づいて変化する、項目４１に記載の方法。
（項目５９）
前記スキャン番号に基づく補正関数の変動が、色素スペクトル対スキャン番号の線形回帰から取得される一次線形変動項を含む、項目５８に記載の方法。
（項目６０）
前記スキャン番号に基づく補正関数の変動が、色素スペクトル対スキャン番号の線形回帰から取得される二次線形変動項をさらに含む、項目５９に記載の方法。
（項目６１）
少なくとも前記第１の色素データおよび前記第２の色素データの非微分値を使用することが、そのような非微分値を使用すること、ならびに少なくとも前記第１の色素データおよび前記第２の色素データの一次および／またはより高次の微分値を使用することも含む、項目６１に記載の方法。
（項目６２）
サンプル処理機器によって処理された色素標識サンプルにおける特定の色素の存在の識別に使用する方法であって、前記方法が、前記サンプル処理機器の実行期間中に、
スペクトルデータを生成するために光検出器を使用することであって、前記スペクトルデータが、光源から前記光検出器までの光路内の色素標識サンプルにおいて経時的に実行された複数の光検出器スキャンのそれぞれについて、様々なスペクトルにおける強度測定に対応する、使用することと、
最適化色素マトリックス（ＯＤＭ）を判定するように構成されたプロセッサに前記スペクトルデータを受信することと、
実行期間中、前記サンプル処理機器を、少なくとも、
色素データを生成するために、候補最適化色素マトリックス（ＣＯＤＭ）および前記スペクトルデータを使用すること、
前記色素標識サンプルの色素間のスペクトルクロストークに対応するスペクトルクロストーク値を判定するために、前記色素データを使用すること、および
ＯＤＭを判定するために、前記スペクトルクロストーク値および前記ＣＯＤＭを使用すること、によって較正または再較正するために、前記プロセッサを使用することと、を含む、方法。
（項目６３）
前記ＣＯＤＭが既存の色素マトリックスである、項目６２に記載の方法。
（項目６４）
前記ＣＯＤＭが第１のＣＯＤＭであり、前記実施形態が、
第２のＣＯＤＭを生成することをさらに含む処理を実施するように構成されている、項目６２に記載の方法。
（項目６５）
色素データを生成するために、前記第２のＣＯＤＭおよび前記スペクトルデータを使用することと、
前記第１のＣＯＤＭを使用して生成された色素データが、前記第２のＣＯＤＭを使用して生成された色素データよりもスペクトル誤差が少ないかどうかを判定することと、をさらに含む、項目６４に記載の方法。
（項目６６）
複数の蛍光種のうちのある蛍光種で標識された複数のサンプルを処理するサンプル処理機器において、スペクトル誤差の低減に使用するための方法であって、前記複数のサンプルが、第１の蛍光種で標識された第１のサンプルおよび第２の蛍光種で標識された第２のサンプルを少なくとも含み、前記方法が、
前記サンプルの蛍光種を、励起源を用いて励起することと、
得られる蛍光を、光学システムを用いて検出することと、
少なくとも２つの異なる蛍光種の蛍光データから前記スペクトル誤差を判定することと、
補正関数のパラメータ値を判定することと、
前記誤差を低減するために、前記蛍光に前記補正関数を適用することと、を含む、方法。
（項目６７）
前記蛍光をモデルに対して比較することを含む、処理を実施するために構成されている、項目６６に記載の方法。
（項目６８）
サンプル処理機器によって処理されたサンプルの分析されたトレースからスペクトル誤差の除去に使用するための方法であって、前記複数のサンプルの各々が、複数の蛍光種のうちのある蛍光種で標識され、前記複数のサンプルが、少なくとも第１の蛍光種で標識された第１のサンプル、および第２の蛍光種で標識された第２のサンプルを含み、前記方法が、
励起源を用いて前記蛍光種を励起することと、
光学システムを用いて蛍光を検出することと、
前記第１の色素および前記第２の色素に対応する蛍光データを使用して、前記蛍光種間の前記スペクトル誤差を推定することと、を含む、方法。
（項目６９）
蛍光種で標識されたサンプルを処理するサンプル処理機器において、蛍光種を使用する核酸検出に使用するための方法であって、前記方法が、
励起源を用いて蛍光種を励起することと、
光学システムを用いて蛍光を検出することと、
各蛍光種のスペクトル表示において前記蛍光種間の誤差を判定することと、を含む、方法。
（項目７０）
前記処理が、前記サンプル処理機器のサンプル実行操作期間中に実行される、項目４１に記載の方法。
（項目７１）
前記処理が、前記サンプル処理機器のサンプル実行操作間で実行される、項目４１に記載の方法。
（項目７２）
前記サンプル処理機器がサンプル分離機器を含む、項目４１～７１のいずれか一項に記載の方法。
（項目７３）
前記サンプル処理機器が、
キャピラリー電気泳動機器、
ＣＥ－ＳＤＳ機器、
ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）機器、
リアルタイムＰＣＲ機器、
デジタルＰＣＲ機器、
サンガーシーケンシング機器、
パイロシーケンシング機器、
ライゲーションによるシーケンシング用に構成された機器、
次世代シーケンシング（ＮＧＳ）機器、
シーケンシング機器、
質量分析機器、
フローサイトメトリー機器、
ゲル電気泳動機器、
分光測光機器、または
蛍光分光機器、のうちの少なくとも１つを含む、項目４１～７１のいずれか一項に記載の方法。
（項目７４）
前記色素標識サンプルが、
核酸分子、
ＤＮＡ分子、
ＲＮＡ分子、
タンパク質分子、
細胞分子、または
糖分子、のうちの少なくとも１つを含む、項目４１～７１のいずれか一項に記載の方法。

本発明の実施形態に従うサンプル分離および識別機器を例解する。 図１の機器においてスペクトル誤差の実行時補正を行うための本発明の実施形態に従う例示的な方法を例解する。 図１の機器においてスペクトル誤差の実行時補正を行うための本発明の実施形態に従う例示的な方法を例解する。 本発明の実施形態に従って較正または再較正することができる図１の機器の例示的な色素マトリックスに対応するデータを例解する。 図１の機器により生成されたスペクトルビンデータの例を例解する。 既存の色素マトリックスをスペクトルビンデータに適用して取得された色素データの例を例解する。 ある色素の蛍光を別の色素に対してプロットした例示的なクロスプロットデータを例解する。図３の方法を実施する際に、データを使用してクロストークマトリックスを取得することができる。 図７に例解されたデータなどのクロスプロットデータの外れ値を特定して除去するための例示的な方法を例解する。 図３の方法において既存の色素マトリックスが、さもなくば、利用できない場合に、初期の既存の色素マトリックスとして使用のための内部推定色素マトリックスを生成するための例示的な方法を例解する。 図３の方法において、既存の色素マトリックスがさもなくば利用できない場合に、初期の既存の色素マトリックスとしての使用のための内部推定色素マトリックスを生成する例示的な方法を例解する。 本発明の実施形態を実行するための方法を例解する。 本発明の実施形態を実行するための方法を例解する。 本発明の実施形態を実行するための方法を例解する。 本発明の実施形態を実行するための方法を例解する。 本発明の実施形態を実行するための方法を例解する。 本発明の実施形態を実行するためのコンピュータプログラム製品により構成可能な例示的なコンピュータシステムを例解する。

本発明を上記の図面を参照して説明したが、図面は例示であることを意図したものであり、他の実施形態は本発明の趣旨と一致し、本発明の範囲内にある。

ここで、本明細書の一部を形成し、実施形態を実施する特定の例を例解目的で示す添付の図面を参照して、様々な実施形態が、以下により詳細に説明される。しかし、本明細書は、多くの異なる形態で具体化されてもよく、本明細書に示された実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本明細書が徹底的かつ完全であり、本発明の範囲を当業者に完全に伝えるように提供されている。とりわけ、本明細書は、方法またはデバイスとして具体化できる。したがって、本明細書の様々な実施形態のいずれも、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形をとることができる。したがって、以下の明細書は、限定的な意味で解釈されるべきではない。

以下の説明において、キャピラリー電気泳動のシステムおよび方法の実施形態が利用されて、本発明の実施形態の様々な態様および利点を実証する。そのような実施形態は例として役立つが、限定するものとして解釈されるべきではない。例えば、本発明の実施形態は、目的の様々なタイプの生物学的サンプルまたは分子を検出および／または定量化するための様々な蛍光タグ、色素、および／またはプローブの様々な用途において利用することができる。本発明の実施形態には、キャピラリー電気泳動のシステムまたは方法、ＣＥ－ＳＤＳのシステムまたは方法、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）のシステムまたは方法、リアルタイムＰＣＲのシステムまたは方法、デジタルＰＣＲのシステムまたは方法、サンガーシーケンシングのシステムまたは方法、パイロシーケンシングのシステムまたは方法、ライゲーションによるシーケンシング用に構成されたシステムまたは方法、次世代シーケンシング（ＮＧＳ）のシステムまたは方法、質量分析のシステムおよび方法、フローサイトメトリーのシステムおよび方法などのシーケンシングシステムまたは方法、ゲル電気泳動、分光測光のシステムおよび方法が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態は、サンプル分離のシステムおよび方法に特によく適している。しかし、前述のリストから見ることができるように、本発明のいくつかの実施形態は、サンプル分離のシステムおよび方法、ならびに他のサンプル分析のシステムおよび方法の両方に適用可能である。本発明の実施形態は、核酸分子、ＤＮＡ分子、ＲＮＡ分子、タンパク質分子、細胞分子、糖分子、または他の生体分子または有機分子に対するアッセイを処理または実施するためのシステムまたは方法に組み込むことができる。ＰＣＲのシステムおよび方法には、非限定的に、アレル特異的ＰＣＲ、非対称ＰＣＲ、ライゲーション媒介ＰＣＲ、マルチプレックスＰＣＲ、ネステッドＰＣＲ、リアルタイムＰＣＲ（ｑＰＣＲ）、ゲノムウォーキング、ブリッジＰＣＲ、デジタルＰＣＲ（ｄＰＣＲ）などが含まれてもよい。様々な実施形態において、目的の１つ以上のタイプの生物学的要素の処理および検出には、ＤＮＡ配列（無細胞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、循環腫瘍細胞）、または他の適切な標的生体分子が含まれるが、これらに限定されない。様々な実施形態において、そのような生物学的要素は、胎児診断、マルチプレックスｄＰＣＲ、ウイルス検出および定量化標準、遺伝子型判定、シーケンシング検証、変異検出、遺伝子組み換え生物の検出、レアアレル検出、および／またはコピー数バリエーションのような用途において、１つ以上の方法またはシステムとともに使用されてもよい。本明細書に記載される自動スペクトル較正技術のいくつかの実施形態は、ピークであるとして処理されている特定のデータ点を識別することに依存しない。また、いくつかの実施形態は、任意の予想される形状を有する処理されているデータトレースに必ずしも依存しない。このことは、応用を様々なコンテキストまで増強する。

図１は、本発明の実施形態に従うサンプル分離および同定機器１０００を示す。図示された実施形態において、機器１０００はキャピラリー電気泳動（ＣＥ）機器である。しかし、本発明の実施形態は、色素標識サンプル上の色素を同定するために光検出器を使用することに依存する他のタイプのサンプル分離および同定機器に対して潜在的に適用可能である。システムは、少なくとも１つのキャピラリーを含むことができるが、これに限定されない。典型的な構成は、１、２、４、８、１６、２４、４８、９６、および３８４のキャピラリーを含む。サンプル分離はまた、ラボオンチップ上などでのゲル電気泳動およびマイクロフルイディクスを使用することを含む、他の手段によっても実行できる。ＣＥ機器１０００は、キャピラリー１０１（および一般に別個に示されていない他のキャピラリーを含む）、電圧源１０２、１つ以上の陰極１０３、１つ以上の陽極１０４、サンプル源容器１０５、サンプル送り先容器１０６、照明源１０８、検出システム１０９、コンピュータプログラム製品１１１によって構成されるデータ処理システム１１０、およびディスプレイ１１２を備える。放射源１０８は、少なくとも１つのキャピラリー１０１の検出ゾーン１１３を照射するように構成される。

検出システム１３６は、キャピラリー１０１の光学検出ゾーン１２１からの発光、例えば、標的分子または目的の分子に付着した蛍光色素、プローブ、またはマーカーによって生成される蛍光発光を受容するように構成される検出器を備える。検出器は、フォトダイオード、光電子増倍管、ボロメータ、極低温検出器、量子ドット、発光ダイオード（ＬＥＤ）、半導体検出器、ＨｇＣｄＴｅ検出器などを含むが、これらに限定されない１つ以上の個別の光検出器を備えてもよい。追加または代替として、検出器は、センサまたはピクセルのアレイを含むアレイセンサを備えてもよい。アレイセンサは、相補型金属酸化物半導体センサ（ＣＭＯＳ）、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサ、複数のフォトダイオード検出器、複数の光電子増倍管などのうちの１つ以上を備えてもよい。特定の実施形態において、検出器１３８は、２つ以上のアレイセンサを備える。検出システム１３６は、１つ以上のスペクトル分散素子（例えば、プリズムまたは回折光学素子）をさらに備えてもよく、各分散素子は、キャピラリー１０１の異なる１つからの発光を検出器の異なる領域に向けるように構成される。スペクトル分散素子は、プリズム、回折光学素子、ホログラフィック光学素子などのうちの１つ以上を備えてもよい。スペクトル分散素子は、反射または透過光学素子を備えてもよい。

照明源１０８は、例えば、白熱灯、ガス放電ランプ（例えば、ハロゲンランプ、キセノンランプ、アルゴンランプ、クリプトンランプなど）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）、レーザーなどを含む単一の光源を備えてもよい。あるいは、照明源１０８は、複数の個別の光源（例えば、複数のＬＥＤまたはレーザー）を備えてもよい。照明源１０８の光源はまた、ハイパスフィルター、ローパスフィルター、またはバンドパスフィルターなどの１つ以上の励起フィルターを備えてもよい。例えば、励起フィルターは、色付きフィルターおよび／または二色性フィルターであり得る。照明源１０８は、単一のビームまたは空間的および／または時間的に分離された複数のビームを備えてもよい。照明源１０８は、主として電磁スペクトルの可視光範囲、近赤外範囲、赤外範囲、および／または紫外範囲内にある電磁放射によって特徴付けられてもよい。

機器１０００は次のように動作する。様々なサンプルまたはサンプル分子１０７ａを含有するサンプル混合物または溶液１０７は、サンプル源容器１０５内で調製されるか、サンプル源容器１０５に送達される。続いて、サンプル混合物１０７の少なくとも一部を、例えばポンプもしくはシリンジを使用して、またはキャピラリー１０１に電荷もしくは電場を印加することにより、キャピラリー１０１の陰極１０３端部に装填する。一旦、キャピラリー１０１の陽極端部に装填されると、電圧源１０２は、陰極１０３と陽極１０４との間に電圧差を生じさせる。電圧差は、負に帯電した色素標識サンプル１０７ａを、サンプル源容器１０５からサンプル送り先容器１０６に移動させる。より長いおよび／またはより少ない電荷の色素標識サンプル１０７ａは、より短いおよび／またはより高い電荷の色素標識サンプルよりも遅い速度で移動し、それによって、長さおよび電荷が変化するサンプルの間である程度の分離を作り出す。サンプル１０７ａのそれぞれが照明源１０８によって生成された励起ビームを通過するにつれて、サンプル１０７ａの先頭の要素（先頭の要素は、例えばヌクレオチドであり得る）上の色素は、検出器１０９によって検出される蛍光を示す。検出器１０９は、検出された蛍光に応答して信号をデータ処理システム１１０に供給するように連結されている。特に、検出器１０９は、検出器１０９によってスキャンされる様々な波長で受信される光の強度に対応して、信号を処理システム１００に渡す。コンピュータプログラム製品１１１は、受信したスペクトルデータを処理するようにデータ処理システム１１０を構成し、例えばＣＥ機器１０００の実行時の間に、機器１０００を較正してスペクトル誤差を補正してもよい。特定の実施形態において、機器１０００のユーザーベースの較正を実施するために、ユーザーがサンプルの実行を停止する必要なく、較正が実施されてもよい。補正は自動であるとみなされてもよく、および／またはシステムはスペクトル誤差に関して自己補正しているとみなされてもよい。いくつかの実施形態において、較正は、定期的なサンプルの実行の後および／またはその実行の間に実施されてもよい。

特定の実施形態において、システム１０００は、ポリマーまたはポリマー溶液１２３を含有するポリマーリザーバ１２２、ポリマーバルブ１２５、およびポリマーリザーバ１２２からポリマー１２３を受け取るかまたは引き出し、そして、ポリマー１２３をキャピラリー１０１にポンプ輸送または装填するように構成されたポンプ１２８（例えば、シリンジ）を備える送達システム１２０を備える。送達システム１２０は、緩衝液１３２を含有する緩衝液リザーバ１３０およびバッファーバルブ１３５をさらに備える。図示された実施形態において、緩衝液リザーバは、１つ以上の陽極１０４を備える。特定の実施形態において、送達システム１２０の構成要素のすべてまたは一部は、キャピラリー１０１をさらに備えてもよいカセットまたはカートリッジの一部である。カセットまたはカートリッジはまた、１つ以上の陰極１０３（例えば、複数のキャピラリー１０１のそれぞれに対して１つの陰極１０３）を備えてもよい。

特定の実施形態において、システム１０００が使用されて、キャピラリー電気泳動のアッセイ、実験、またはプロセスを実施する方法を実施してもよい。このような方法の例には、以下のステップが含まれる。
●キャピラリー１０１の陰極１０３端部を、洗浄／廃棄物緩衝液１４１を含有する洗浄／廃棄物緩衝液容器１４０に配置する。
●バッファーバルブ１３５を閉じ、ポリマーバルブ１２５を開く。
●ポリマー溶液１２３をポリマーリザーバ１２２からシリンジ１２８に吸引（引き出し）する。
●ポリマーバルブ１２５を閉じる（バッファーバルブ１３５は閉じたままである）。
●シリンジ１２８を使用してポリマー１２３をキャピラリー１０１に分配（送達）する。
●キャピラリー１０１の陰極１０３端をサンプル源容器１０５に配置する。
●陰極１０３から陽極１０４への電流の流れを誘導することにより、キャピラリー１０１の陰極１０３端にサンプル溶液１０７の少なくとも一部を引き込む（動電学的注入と呼ばれる）。
●キャピラリー１０１の陰極１０３端を、実行バッファー溶液１４６を含む実行バッファー容器１４５に配置する。
●バッファーバルブ１３５を開いて、陽極１０４とキャピラリー１０１との間に電気的結合を提供する（ポリマーバルブ１２５は閉じたままである）。
●キャピラリー電気泳動アッセイを実行する。
●キャピラリー１０１の陰極１０３端を洗浄／廃棄バッファー容器１４０に配置する。
●バッファーバルブ１３５を閉じる。
●任意にポリマーバルブ１２５を開く。
●任意に、ポリマーリザーバ１２２からシリンジ１２８にポリマー溶液１２３を吸引（引き出し）する。
●ポリマーバルブ１２５が開いている場合は、任意に閉じる。
●シリンジ１２８を使用して、キャピラリー１０１にポリマー１２３を分配（送達）することにより、キャピラリー１０１を清掃する。
●新しいＣＥアッセイについて上記の手順を繰り返す。

本明細書で言及される「スペクトル誤差」を補正することは、スペクトルクロストーク誤差としてもまた知られる、プルアップ／プルダウン誤差を除去することを指す。さらに、本明細書で言及されるスペクトル誤差は、同じキャピラリー内の色素間誤差と、異なるキャピラリー内の色素間誤差のいずれかまたは両方を含む。後者は、時折、「キャップツーキャップ」または「空間」誤差と呼ばれることもある。しかし、説明を簡単にするために、「スペクトル誤差」という語句は、同じキャピラリー内の色素間誤差と同様に、異なるキャピラリー間のこのような「キャップツーキャップ」誤差を含めるために十分に広いとみなされる。本明細書に記載の様々な実施形態によって補正されるスペクトル誤差は、サンプル、シーケンシング、実行条件（温度、電流、電圧）、ポリマー、その他の試薬、汚染、酸性度など、および／またはその他の要因の１つ以上によって引き起こされる可能性がある。

図２は、図１に示される機器１０００のデータ処理システム１１０によって実行される例示的な方法２０００を例解する。方法２０００は、本発明の一実施形態に従うものである。方法２０００は、機器１０００のスペクトル誤差の実行時補正を実施し、サンプル分離機器１０００を通して目的の色素標識サンプルの実行時処理から取得したデータを取得する。本明細書で使用される「実行時処理」は、機器１０００によって分析される目的のサンプルの処理を指す。これは、分析されるべき目的のサンプルの通常の実行時処理とは別の実行において色素マトリックスを較正または再較正するために、特別な色素およびピーク到着特性を持つ特定の較正色素サンプルが機器を通して実行される、先行技術の機器の個別の較正実行とは対照的である。本発明の実施形態は、ユーザーが較正目的のために特別な別個の実行を実施する必要なしに、実行時の間にスペクトル誤差を補正する。

方法２０００は、ステップ２０１において開始する。ステップ２０２は、実行時処理を実施して、機器１０００による色素標識サンプルの実行時処理から得られたスペクトルデータに基づいてスペクトル誤差補正値を判定する。本明細書で言及される「スペクトル誤差補正値」は、直接測定されたスペクトル誤差値と、直接測定されたスペクトル誤差と何らかの相関を有するスペクトル誤差値のプロキシのいずれかまたは両方を含む。ステップ２０３は、追加の実行時処理を実施して、スペクトル誤差補正値を使用して補正関数を適用し、スペクトル誤差の十分な除去を反映しても反映しなくてもよい補正スペクトルデータを取得する。ステップ２０４は、補正されたスペクトルデータを分析して、第１のスペクトルデータおよび／またはスペクトル誤差低減のための適用可能な判断基準に対する補正されたスペクトルデータのスペクトル誤差を判定する。ステップ２０５は、補正されたスペクトルデータにおいてスペクトル誤差が十分に低減されたかどうかを判定する。はいの場合、方法２０００は、ステップ２０７で終了する。いいえの場合、ステップ２０６は、補正スペクトルデータを使用して追加の実行時処理を実施して、追加のスペクトル誤差補正値を取得し、プロセスはステップ２０３に戻って、補正関数を適用するさらなる処理を実施し、今回は、ステップ２０６において得られた、追加のスペクトル誤差補正値を使用して、追加の補正スペクトルデータを取得する。いくつかの実施形態において、ステップ２０６、２０３、および２０４などのステップは、所望の反復の最大数に達するか、スペクトル誤差が指定されたレベルに低減するまで反復を継続することができる。いくつかの実施形態において、スペクトル誤差の低減に関する不確実性レベルが特定のしきい値を下回ることも必要になる場合がある（このしきい値は、多数の反復後に取得されたスペクトルデータの測定誤差の絶対レベルに応じて変動する可能性がある）。

方法２０００の処理を実施するために、様々な特定の方法を採用してもよい。一実施形態は、１つの色素（「一次色素」）の（正または負）部分を取り、スペクトル誤差またはスペクトル誤差の適切なプロキシが最小化されるまで、それを別の色素（「二次色素」）に追加する。様々な色素トレース順列について、スペクトル誤差またはスペクトル誤差の適切なプロキシが最小化される。この最小化手順は、グローバルスペクトル誤差またはスペクトル誤差の適切なプロキシの最小化が停止するまで、色素トレース順列の各グループに対して反復できる。この反復プロセスは、スペクトル誤差が最小化された色素トレースを生じる。

スペクトル誤差の適切なプロキシは、色素データ内の色素間の相互相関、直接測定されたスペクトル誤差と何らかの相関を有するスペクトル誤差値、相互「エネルギー」（例えば、１つの色素トレースと他の色素トレースの積）、スケーリングされた相互「エネルギー」（例えば、適切にスケーリングされた色素トレースと他の色素トレースの積）などであり得る。スケーリングされた相互エネルギーを形成するために使用される色素トレースのいくつかのスケーリング係数は、各トレース内の最大値、各トレース内の最大値の出力（１または０．５などの小数の出力よりも大きい）、トレース内の標準偏差などであり得る。とりわけ、色素トレース間のピーク（各色素標識サンプル、例えば色素標識ＤＮＡフラグメントに関連する）間のオーバーラップ量が少ない場合に、スペクトル誤差がゼロになる傾向があるため、このようなクロスエネルギーまたはスケーリングされたクロスエネルギーは、特に最小になる傾向がある。

スペクトル誤差を直接測定／推定する、またはスペクトル誤差のプロキシとして作用する利用された方法は、色素トレースピークの重なりの効果に対して実質的に影響を受けないことが好ましい。このアプローチにおいて、適切なアルゴリズム（線形または非線形、制約付きまたは制約なし、および／またはローカルまたはグローバル）最適化手法、および／または深層学習またはより一般的な機械学習技術を使用して、一次色素および二次色素の順列ごとに、正または負の割合を判定できる。このアプローチにおいて、さらなる色素マトリックスを明示的に使用することなく、スペクトル誤差は色素トレースから直接除去される。

スペクトル誤差を除去することに対する別のアプローチは、最適化手法を使用して機器の色素マトリックス（ＤＭ）の要素を修正して、その結果、スペクトル誤差またはスペクトル誤差の適切なプロキシが最小化されることを含む。色素マトリックスは、各色素の正規化された色素スペクトルを行として、スペクトルビン番号を列として有するマトリックスである。各行は、通常、最大値が１になるように正規化される。

いくつかの実施形態において、以下の手順が使用されて、色素マトリックス（ＤＭ）が与えられたスペクトルスキャンデータ（ｓｃａｎＤａｔａ）から色素データ（ｄｙｅＤａｔａ）を取得できる（マトリックス乗算を示すために＊を使用する）。
ｄｙｅＤａｔａ＝ｓｃａｎＤａｔａ＊ｉｎｖ（ＤＭ）
式中：
ｄｙｅＤａｔａ＝色素データ、マトリックス次元はｎｕｍＳｃａｎｓ ｘ ｎｕｍＤｙｅｓであり、
ｓｃａｎＤａｔａ＝スペクトルビンデータ、マトリックス次元はｎｕｍＳｃａｎｓ ｘ ｎｕｍＢｉｎｓであり、
ＤＭ＝色素マトリックス、マトリックス次元はｎｕｍＤｙｅｓ ｘ ｎｕｍＢｉｎｓであり、
ｉｎｖ（ＤＭ）は、色素マトリックスの逆マトリックスを指し、寸法はｎｕｍＢｉｎｓ ｘ ｎｕｍＤｙｅｓであり（ここで使用されるように、色素マトリックスの逆は、逆または疑似逆を意味し得ることに留意のこと）、
およびｎｕｍＳｃａｎｓ＝スキャンの数、
ｎｕｍＤｙｅｓ＝色素の数、
ｎｕｍＢｉｎｓ＝スペクトルビンの数である。

このアプローチにおいては、デフォルトの色素マトリックスまたは以前の色素マトリックスの較正／補正からの色素マトリックスが、初期開始色素マトリックスを提供する。このデフォルトの色素マトリックスまたは以前の色素マトリックスの較正／補正からの色素マトリックスは、推定色素マトリックス（ＥＤＭ）と呼ばれる。次いで、色素マトリックスの要素は、スペクトル誤差またはスペクトル誤差の適切なプロキシを最小化するように最適化プロセスを使用して調整される。プロキシを計算することは、通常、スペクトル誤差を直接近似するよりも安価であるため、このプロセスは、スペクトル誤差のプロキシ（すなわち、スペクトル誤差と合理的に相関する任意の値）を使用して好ましく適用される。改良版は、最初に色素マトリックス上で特異値分解（ｓｖｄ）を実施して、（ｎｕｍＤｙｅｓ ｘ ｎｕｍＤｙｅｓ）左固有ベクトル、（ｎｕｍＤｙｅｓ ｘ ｎｕｍＢｉｎｓ）対角行列、および（ｎｕｍＢｉｎｓ ｘ ｎｕｍＢｉｎｓ）右固有ベクトルの積に分解することを含む。通常、ｎｕｍＤｙｅｓ＜ｎｕｍＢｉｎｓであるため、対角行列の最初のｎｕｍＤｙｅｓ ｘ ｎｕｍＤｙｅｓサブ行列のみが意味を有する。結果として、このｎｕｍＤｙｅｓ ｘ ｎｕｍＤｙｅｓサブマトリックスの要素を修正することのみによって、最適化プロセスの費用を削減できる。このプロセスは反復的であるので、反復最適化プロセスの様々な段階でｓｖｄが再実行される。色素マトリックスの要素は１～０の間に制約されるので、制約付き最適化プロセスを使用することが好ましい。

本発明の実施形態は、主として、色素データにおけるスペクトル誤差（すなわち、キャピラリー内の色素対色素またはキャップ対キャップ／空間誤差）について補正する文脈で説明される。しかし、高次導関数に対応する追加の誤差もまた修正される可能性がある。色素におけるスペクトル誤差は、目的の色素標識サンプル（例えば、ＤＮＡフラグメント）に関連するメイン色素ピークの正または負の割合倍数である。これはゼロ次誤差と考えることができる。

一次微分（一次導関数）誤差、すなわち、一次スペクトル誤差または正弦波状スペクトル誤差、ＳＳＳＥ－は、色素標識ＤＮＡフラグメントが有限速度で光学観測点を通過しているので発生するドップラースペクトルシフトの結果である。これは、光学システムによって記録された色素スペクトルにスペクトルシフトを生じる。これは、色素標識ＤＮＡフラグメントに関連付けられたピークのほぼ一次微分（一次導関数）であるメイン色素トレースの外側の色素トレースにおけるスペクトル誤差をもたらす。他の一次スペクトル誤差を生じる、他の供給源（光学、化学、電気、機械／振動など）が存在する可能性がある。メインの色素ピークが最大の場合、この誤差は最小値／ゼロを有し、反対符号の側面の最大値および最小値が最小値のいずれかの側で発生することに留意されたい。

二次微分（二次導関数）誤差、これは、一次微分（一次導関数）誤差源の結合相互作用から、または、より一般的には、一次誤差源に対するテイラー級数誤差補正項として生じる。メイン色素ピークが最大の場合、この誤差は絶対最大値を有し、同じ符号の側面の最大値または最小値が最大値のいずれかの側で発生することに留意されたい。メインの色素ピークが最大の場合、この誤差が絶対最大値を有するという事実（０次誤差と同じ）は、二次誤差が顕著である場合、０次誤差の説明が困難になる可能性がある。

通常、三次およびより高次の微分誤差は、現実世界のシステムのノイズに比べて小さいはずである。しかし、必要であれば、このアプローチをより高次の誤差にまで一般化できることを当業者は認識するであろう。

いくつかの実施形態において、ステップ２０３において適用される補正関数は、必要に応じて、より長いフラグメント（例えば、ＤＮＡフラグメント）の一部である色素標識サンプルのスペクトルのわずかな変化を反映するためにスキャン番号に基づいて修正される。一般に、より長いフラグメントの一部であるサンプルは、サンプル実行の後半に到着するため、より後のスキャン番号に関連付けられる。したがって、同じ色素標識ＤＮＡ文字は、実行の後半（長いフラグメントの一部）に到着した場合、より早く到着した場合（短いフラグメントの一部）に対して、わずかに異なるスペクトルを有する可能性がある。この効果を説明するために補正関数を変動させることの１つの例は、スキャン番号に基づいて色素マトリックスにバリエーションを適用することである。このバリエーションは、一般に一次線形であるので（おそらく最大でも二次の項を有する）、色素マトリックスを見出す際に、このスペクトルのバリエーションの一次（または二次）線形モデルを含めることができる。結果として、この適応型色素マトリックス補正の場合において、色素マトリックスは次のように記述することができる。
ＤＭ（ｓｃａｎＮｕｍ）＝ＤＭ０＋ＤＭ１＊ｓｃａｎＮｕｍｂｅｒ
または：
ＤＭ（ｓｃａｎＮｕｍ）＝ＤＭ０＋ＤＭ１＊ｓｃａｎＮｕｍｂｅｒ＋ＤＭ２＊ｓｃａｎＮｕｍｂｅｒ＾２
式中：
ＤＭ（ｓｃａｎＮｕｍｂｅｒ）は、スキャン番号ｓｃａｎＮｕｍｂｅｒの色素マトリックスであり、
ＤＭ０は、色素マトリックスの定数部分であり（以前の仮定と同様）、
ＤＭ１は、スキャン番号（適切な線形回帰から取得）に基づいた色素マトリックスの一次線形変動項を表すマトリックスであり、
そして、必要に応じて：
ＤＭ２は、スキャン番号（適切な線形回帰から取得された）に基づいた色素マトリックスの二次線形変動項を表すマトリックスである。

当業者は、このような高次誤差が有意であると判明した場合、このアプローチが高次誤差に一般化できることを認識するであろう。色素のスペクトルが変化しない場合、ＤＭ１およびＤＭ２のすべての要素は、完全に同じようにゼロになる。一般に、ＤＭ１およびＤＭ２の最大値は１に比べて小さい。それらは正または負であり得る。

図３は、本発明の特定の実施形態に従う、図１に示される機器１０００のデータ処理システム１１０によって実行される例示的な方法３０００を例解する。方法３０００は、図２の方法２０００を実装する１つの特定の方法を例解しているが、図２に例解されている方法の多くの可能な特定の実装の１つのみを表している。方法３０００は、実行時の間に機器の色素マトリックスを較正および／または再較正して、機器の色素マトリックスによって生成された色素データのスペクトル誤差を減らすことに依存している。方法３０００は、ステップ３０１において開始する。ステップ３０２は、機器１０００の以前の較正から既存の色素マトリックス（「ＥＤＭ」）が利用可能かどうかを判定する。はいの場合、方法はステップ３０４に進む。いいえの場合、ステップ３０３は、ＥＤＭとして使用される内部推定色素マトリックス（「ＩＥＤＭ」）を判定する。以前の較正からの色素マトリックスが利用可能でない場合にＩＥＤＭを生成するための実施形態を示すさらなる詳細は、図９～１０の文脈において以下に示され説明される。

ステップ３０４は、機器の実行時動作の間（すなわち、分析のために目的の色素標識サンプルを処理するとき）、ＥＤＭを使用してスペクトルビンデータを既存の色素データに変換する。以下でさらに詳細に説明されるように、４色素ＥＤＭに対応する例示的なデータが図４おいて例解され、例示的なスペクトルビンデータが図５に例解され、例示的な既存の色素データが図６に例解される。ステップ３０４は、スペクトルビンデータにＥＤＭの逆数を乗じて、既存の色素データを取得する。

ステップ３０５は、ステップ３０４で判定された既存の色素データから既存のクロストークマトリックスを判定する。既存のクロストークマトリックスは、各２色素の組み合わせの強度測定値間の関連性に対応する値を含む。一実施形態において、これらの値は、図７に例解されるクロスプロットの文脈においてさらに説明されるように、ある色素の強度対別の色素の強度をプロットする回帰直線フィッティングデータの勾配を判定することにより取得される。４色素データにおいて、クロストークマトリックスは、１２の回帰値を有し、すなわち、２つの色素の可能な秩序立った組み合わせごとに１つである。各回帰値（回帰直線の勾配）は対応する標準偏差を有し、これは、２つの関連する色素のクロスプロットデータが回帰直線にどの程度厳密にまたは緩やかに適合するかを測定する。好ましい実施形態において、クロスプロットデータから外れ値を除去した後に、最終回帰値（クロスプロットマトリックスを判定するために使用）および対応する標準偏差（以下に説明するようなＤＱを評価するために使用）が判定される。

ステップ３０６は、既存のクロストークマトリックスについてのデコンボリューション品質（ＤＱ）値を判定する。この例において、ＤＱは、ステップ３０５で判定された２つの色素間の最大クロストーク値（回帰直線の勾配）であると判定される。

ステップ３０７は、既存のクロストーク行列を使用して、アイデンティティマトリックスを既存のクロストークマトリックス（ゼロ対角値を有する）に追加し、次いで、結果にＥＤＭを乗算することによって、候補最適化色素マトリックス（ＣＯＤＭ）を判定する。次に、ステップ３０８は、ＣＯＤＭを使用してスペクトルビンデータを候補色素データに変換する。

ステップ３０９は、（１）関連するクロスプロットデータの回帰直線の勾配により判定されるクロストーク、プラス（２）クロスプロットデータの関連する標準偏差の指定された割合の合計によって与えられる、任意の２色素の組み合わせについての最大値として、ＣＯＤＭについての強化ＤＱ値（「ｅＤＱ」）を判定する。したがって、一実施形態において、ステップ３０９は、可能な各２色素クロスプロットについての回帰直線の勾配および標準偏差を判定し、回帰直線の勾配に関連する標準偏差の割合を乗算することによって、各２色素順序対の候補ｅＤＱ値を計算し、次いで、ＣＯＤＭについてのｅＤＱとして最高の候補ｅＤＱを選択する。好ましい実施形態において、関連する標準偏差に乗算される特定の割合は、約０．０１５のオーダーである。代替的な実施形態において、他の特定の画分を使用することができる。ステップ３０５と同様に、ステップ３０９は、好ましくは、対応する回帰直線および標準偏差を計算する前に、関連するクロスプロットから外れ値を除去する。

ステップ３１０は、現在のＣＯＤＭのｅＤＱが、以前の反復のｅＤＱのｅＤＱよりも低いかどうかを判定する。いいえの場合、以前のＣＯＤＭは、潜在的に最高の候補最適化色素マトリックス（「ＢＣＯＤＭ」）として保持され、この方法はステップ３１４に進む。ステップ３１０の結果がはいである場合、ステップ３１１は、以前の反復のＣＯＤＭを破棄し、現在のＣＯＤＭを現在の潜在的なＢＣＯＤＭとして保持する。次に、ステップ３１３は、ＢＣＯＤＭの強化されたＤＱが所定の性能特性内にあるかどうかを判定する。言い換えれば、ステップ３１３は、最大クロストークが、十分な確実性の程度を伴って、指定値以下であるかどうかを判定する。ステップ３１３の結果がいいえである場合、ステップ３１４は、所定の最大反復回数が完了したかどうかを判定する。

ステップ３１３またはステップ３１４のいずれかの結果がはいである場合、この方法はステップ３１６に進む。ステップ３１６は、現在のＢＣＯＤＭのｅＤＱが、ＥＤＭのＤＱより小さいかどうかを判定する。ステップ３１６の結果がはいである場合、ステップ３１７は、ＥＤＭを現在のＢＣＯＤＭで置き換え、現在のＢＣＯＤＭは、目的の色素標識サンプルから取得されたスペクトルデータを色素データに変換するために使用される新しいＥＤＭになる。ステップ３１６の結果がいいえである場合、ステップ３１８は現在のＥＤＭを現在のＢＣＯＤＭで置き換えず、システムは引き続き同じＥＤＭを使用して、目的の色素標識サンプルの処理から得られたスペクトルデータを色素データに変換する。ステップ３１７または３１８が実行された後、この方法はステップ３１９で終了する。

当業者は、ＢＣＯＤＭの上記で定義されたｅＤＱ値をＥＤＭのＤＱと比較すると、システムが現在のＥＤＭを維持するように偏っていることを理解するであろう。ＢＣＯＤＭは、ｅＤＱ測定基準を計算する際に関連する標準偏差の使用によって表されるように、ＢＣＯＤＭの性能がＥＤＭよりも十分な程度で確実である場合にのみ、現在のＥＤＭを置き換えるために使用される。しかし、代替の実施形態において、現在のＥＤＭを維持することに向けた偏りがより少ないかまたは全くない比較が使用されてもよい。さらに、代替の実施形態において、ＥＤＭを使用して取得された色素データのＤＱ値は、標準誤差測定値を考慮せずにＢＣＯＤＭを使用して得られた色素データのＤＱ値に対して比較されてもよい。しかし、好ましい実施形態において、ＤＱ値などの性能値に関連する誤差測定基準が、ＥＤＭを置き換えるかどうかを判定するために利用される。

ステップ３１４の結果がいいえである場合、この方法はステップ３１５に進む。ステップ３１５は、クロストークマトリックスを現在のＣＯＤＭに適用して次のＣＯＤＭを取得し、この方法は、ステップ３０８に戻って次のＣＯＤＭについてのｅＤＱを計算することにより反復部分を実行する（次いで、これは現在の反復についての新しい現在のＣＯＤＭになる）。一実施形態において、ステップ３１５において現在のＣＯＤＭに適用されるクロストークマトリックスは、現在の（最新の）ＣＯＤＭを機器の光検出器から生成されるスペクトルデータに適用することにより生成される色素データを分析することから得られるクロストークマトリックスである。この実施形態において、たとえステップ３１０および３１２において以前のＣＯＤＭが潜在的なＢＣＯＤＭとして選択されたとしても、現在のＣＯＤＭが使用される。しかし、代替の実施形態において、異なるクロストークマトリックスが使用され、異なる色素マトリックスに適用されて、ステップ３１５において、次のＣＯＤＭを取得することができる。一例を挙げると、クロストークマトリックスは、以前または現在の反復で使用されたクロストークマトリックスの修正版であり得る。例えば、これは、ジッター誘発ノイズなどのノイズをスペクトルクロストーク値の生成元のデータに導入することにより、変更できる。

図４は、例示的な既存の色素マトリックスに対応するデータ４０００を示している。データ４０００は、４つの異なる色素についての２０の異なるスペクトルビンに対する正規化された蛍光（垂直軸）をプロットする。プロット線４０１は、第１の色素（紫色の色素）のデータに対応し、プロット線４０２は、第２の色素（緑色の色素）のデータに対応し、プロット線４０３は、第３の色素（黄色の色素）のデータに対応し、プロット線４０４は、第４の色素（赤色色素）のデータに対応する。プロット線４０１、４０２、４０３、および４０４は、例示を容易にするのみのために連続して示されている。実際、データそれ自体は離散的であり、各色素は２０個の正規化された蛍光値（各ビンについて１つ）を有し、示されている線はそれらのデータ点を接続している。データ４０００によって表される既存の色素マトリックスは、図１の光検出器１０９が光スペクトル全体の蛍光を経時的に測定する、光スペクトル全体のいくつかのスキャンから生成されるスペクトルビンデータにどの色素が存在するかを識別するために図１の機器１０００によって使用される。

図５は、スペクトルビンデータ５０００を示している。データ５０００は、図１の機器１０００による異なるスキャンについてのいくつかのプロットを含む。プロット５０１は、スキャン番号３１１６のデータを表す。プロット５０４はスキャン番号３１３２からのデータを表し、プロット５０８はスキャン番号３１４８からのデータを表す。当業者は、本明細書に示されるこれらおよび他のデータプロットは単に例示であり、実際のデータに必ずしも対応しないことを理解するであろう。データ５０００についてのプロット線は、２０のスペクトルビンについてのそれぞれの蛍光（垂直軸、相対蛍光単位－ＲＦＵで測定）をプロットする（離散データは、説明を簡単にするのみのために実線で示す）。３つの異なるスキャンからのプロット線が図５に示されているが、当業者は、データ５０００などのスペクトルビンデータが、一般に、図面に示されているよりも多くのスキャンからのデータを含むことを理解する。

図６は、既存の色素データ６０００を示す。色素データ６０００は、トレース６０１（紫色の色素）、トレース６０２（緑色の色素）、トレース６０３（黄色の色素）、およびトレース６０４（赤色の色素）を含む各色素について１つずつ、４つのトレース（プロット）線で表される。繰り返すが、トレースは、説明を簡単にするだけのために連続線を示しており、根底にあるデータは、個別のデータ点（各スキャン番号について４つのＲＦＵ値、すなわち、各色素の蛍光値）で構成される。色素データ６０００などの色素データは、スペクトルビンデータに色素マトリックスの逆数を乗算することにより、スペクトルビンデータから取得される。したがって、色素データは、スペクトルデータを特定の色素に関連付ける。

データ６０００のトレースは、スペクトルクロストークに起因するいくつかのプルアップおよびプルダウン効果を示す。例えば、トレース６０４に関連付けられた赤色色素信号は、トレース６０２に関連付けられた緑色色素信号のいくつかの「プルアップ」に関連付けられているように見える。本発明のいくつかの実施形態において、このような「ピークアンダーピーク」データの分析を使用して、スペクトルクロストークが分析できる。例えば、より大きなピークの下の明らかにより小さなピークの振幅は、より大きなピークを伴うトレースにおけるスペクトル誤差の量と相関させることができる。しかし、本発明の他の実施形態は、クロスプロットデータの回帰分析を通して、スペクトルクロストークをより徹底的に説明できることを認識している。回帰分析には、ピーク分析よりも多くの利用可能なデータを使用するという利点がある。

図７は、ある色素について別の色素と比較してクロストーク値を判定するために使用できるクロスプロットデータ７０００を示す。具体的には、データ７０００は、横軸に示されている第１の色素（図では単に識別目的のために「色素３」とラベル付けされている）の蛍光を、縦軸に示されている第２の色素（ラベル色素４とラベル付けされている）の蛍光に対してプロットする。クロスプロットデータ７０００は、色素３に対する色素４の顕著な「プルアップ」効果を示すデータグループ７０１を含む（すなわち、色素４の蛍光が増加するにつれて、色素３の蛍光も増加する）。クロスプロットデータ７０００は、色素４に対する色素３のやや穏やかな「プルダウン」効果を示すデータグループ７０２もまた含む（すなわち、色素３の蛍光が増加するにつれて、色素４の蛍光がわずかに減少する）。

本発明の実施形態において、データ７０００などのクロスプロットデータセットを使用して、ある色素の蛍光の別の色素に対する効果をプロットするデータについての回帰直線および対応する標準偏差を判定する。データ７０００などのクロスプロットデータの回帰分析を通して特定できる２つの色素の蛍光間の相関は、スペクトルクロストークを示す可能性があり、したがって、スペクトル誤差の合理的なプロキシである。回帰直線および標準偏差は、色素データ内の２つの色素の各々順序付けられた組み合わせについてのデータ７０００などのクロスプロットデータセットについて判定される。４色素データの状況において、１２の一意的な順序付けられた２色素の組み合わせが存在する。得られる回帰直線の１２の勾配は、例えば図３のステップ３０５によって生成されるような、既存の（または候補の）クロストークマトリックスの値を提供する。各回帰直線からの対応する標準偏差は、判定されたクロストーク数の標準誤差の尺度を提供する。

クロスプロットデータ７０００は、「外れ値」であることがありそうなデータ点７０４などのデータ点を含み、このことは、これらが、最終回帰直線および対応する勾配および対応する標準偏差を判定する前に除去されるほど十分に異常であることを意味する。データの特性に依存して、外れ値を削除するか、または外れ値と比較して重みを減らすことは、クロストークマトリックスについてのより有用な回帰値を提供すること、およびＤＱ値を評価するためにより有用な標準誤差値を提供することにより、性能を改善できる。このことは、候補最適化色素マトリックスの改善を可能にし、候補最適化色素マトリックスを用いて既存の色素マトリックスをいつ更新するかのより適切な判定を可能にする。したがって、いくつかの実施形態において、クロストークの外れ値は、クロストークの測定における使用のために最終回帰直線および対応する勾配（および対応する標準偏差）が判定される前に除去される。

あるデータ点、例えばデータ点７０３は、境界線の外れ値である。それらがそのように識別されるかどうかは、外れ値の識別のために使用される方法、および／またはそれらの方法を使用するときに行われるパラメータ選択に依存する。

外れ値を識別するための多くの既知の方法が存在する。既知の方法の１つは、振幅ビニングである。いくつかの実施形態において、二次色素トレース対一次色素トレースの振幅クロスプロットにおけるエッジは、振幅ビニングを利用することにより識別される。一次および二次色素トレースの振幅は、一次色素トレースに関してソートされる。一次および二次色素トレーススキャンの各ペアについては、これは、一次振幅に関してソートされた２列のデータセットを作成する。一次振幅が小さすぎる（つまり、一次値が一次ピークの振幅のある部分よりも小さい）一次および二次色素スキャン値は、セットから除外される。一実施形態において、この割合の好ましい値は約１２％である。一次および二次の色素スキャン値の残りのセットは、一次信号のノイズを比較的含んでいないはずである。この残りの振幅ソート値のセットは、一次および二次色素スキャン処理セットとして以下で参照される。

次に、一次および二次色素スキャン処理セットは、平均して各ビン内の特定数の色素スキャン値になるように、一次振幅値に基づいて振幅範囲に振幅ビニングされる。いくつかの実施形態において、この数は通常１～８の間である。このビニングの最終的な効果は、ゼロのスキャン値を有する多くのビン、および多くのスキャン値を有する他のビンが存在することである。スキャン値が存在する各ビンについては、そのビンについての二次値を表すために、最低の二次（「エッジ」）値が選択される。この最小の二次値と関連付けられた一次値は、そのビンの一次値を表すために使用される。これらの選択された「エッジ」値は、線形回帰を実行して、一次色素トレースに対する、二次色素トレースの振幅クロスプロットにおける「エッジ」の勾配を取得するために使用される一次値および二次値の新しいペアのセットを作成するために使用される。この勾配は、分数スペクトルクロストークである。

この振幅ビニングの主な機能は、通常は重複から生じる多くの外れ値をフィルターで除外することである。重複は、クロストークによって影響されるスペクトル値に到達値を追加するので、各振幅ビンにおいて、最小の二次振幅が正または負のクロストークに関連付けられる。したがって、振幅ビニングは、プライマリピークからセカンダリトレースへのスペクトルクロストークと重複する真の二次到着値に起因する外れ値を排除する傾向がある。

このビニングは、計算された勾配の値において小さな統計的な偏りを導入することができることに留意されたい。好ましい実施形態において、この偏りは、クロストークを報告する前に修正される。

別のクラスの既知の手法は、一般に堅牢な外れ値フィルタリングとして知られており、回帰分析の間に実施される。例えば、いくつかの既知の堅牢な外れ値フィルタリング方法は、以下の参考文献「Ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ Ｅｓｔｉｍａｔｏｒｓ ｆｏｒ Ｒｏｂｕｓｔ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ」、Ａ．Ｃ． Ｈａｒｖｅｙ、Ｊ．ＯＦ ＴＨＥ ＡＭＥＲＩＣＡＮ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＡＬ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮ、Ｖｏｌ．７２、１９７７ Ｉｓｓｕｅ ３６０ａ、ｐｐ．９１０－９１３、および「Ｆａｓｔ ｒｏｂｕｓｔ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｗｉｔｈ Ｔｏｅｐｌｉｔｚ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ」、Ｎｉｃｏｌａ Ｍａｓｔｒｏｎａｒｄｉａ、Ｄｉａｎｎｅ Ｐ． Ｏ’Ｌｅａｒｙ，ＣＯＭＰＵＴＡＴＩＯＮＡＬ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＳ ＆ ＤＡＴＡ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ５２（２００７）１１１９－１１３１に記載されている。これらの堅牢な外れ値のフィルタリング手法には、通常、（１）データに基づいて第１の回帰直線を計算すること、（２）第１の回帰直線からの点の距離に基づいて、各データ点に「回帰重み」で重み付けすること（直線上または直線に非常に近い点は１の重みを有し、直線から遠い点の重みは１未満のわずかな重みを有する）、および（３）所定の「ｘ」値についての「ｙ」値を予測する際に（またはその逆の際に）回帰重みを使用すること、が含まれる。堅牢な外れ値の識別は、複数の反復を含むことができる。また、重みはバイナリにすることができる。例えば、Ｔａｌｗａｒ回帰（上記のＭａｓｔｒｏｎａｒｄｉａおよびＯ’Ｌｅａｒｙに記載）では、重みは距離のしきい値に基づいて１または０である。典型的な既知の堅牢な外れ値の方法は、外れ値を識別するために使用される距離パラメータについての推奨デフォルト値を有する。

本発明のいくつかの実施形態において、振幅ビニング技術のみを使用して外れ値が識別される。本発明のいくつかの実施形態において、既知の堅牢な外れ値フィルタリング方法を使用して外れ値が識別される。いくつかの実施形態において、既知の方法はＴａｌｗａｒ法である。いくつかの実施形態において、振幅ビニングと既知の堅牢な外れ値フィルタリング方法の組み合わせが使用される。しかし、一実施形態は、振幅ビニングを含む外れ値除去技術と、当技術分野で以前に知られていない修正された堅牢な外れ値検出およびフィルタリング方法との組み合わせを使用する。本発明の技術は、本明細書では、適応性の堅牢な外れ値識別およびフィルタリングと呼ばれる。適応性の堅牢な識別およびフィルタリングについては、図８の状況において以下でさらに説明する。一実施形態において、振幅ビニングが最初にデータに適用され、次に以下でさらに説明する適応性の堅牢な識別およびフィルタリングが、振幅ビニングの適用後に生じるデータに適用される。別の実施形態において、最初に振幅ビニングを使用することなく、適応性の堅牢な識別およびフィルタリングが適用される。

図８は、本明細書で適応性の堅牢な外れ値識別およびフィルタリングとして参照される外れ値フィルタリングのための好ましい方法８０００を例解する。方法８０００は、ステップ８０１において開始する。ステップ８０２は、ある色素の蛍光データプロット対、別の色素のデータプロットにおけるデータ点（「第１のデータ点」）を使用して、重み付けのない回帰直線を計算する。ステップ８０３は、外れ値アルゴリズムを使用することにより、ｎ番目の重み付けデータ点を取得し（このステップについては、ｎ＝１で、これは重み付けデータ点の「最初の」セットである）、重み付けのない回帰直線からの距離に基づいて最初のデータ点に、ｎ番目の重み付けのセットを判定および適用する（このステップについては、これは、「最初の重み付けのセット」である）。

ステップ８０４は、ｎ番目（この場合、最初）の重み付けデータ点を使用して、ｎ番目（この場合、最初）の重み付け回帰直線を計算する。ステップ８０５は、ｎを増分させ（最初の反復ではｎは１から２に増分されるが、ｎは後続の反復でより大きくなる）、外れ値アルゴリズムを使用することにより、ｎ番目（例えば、最初の反復で２番目）の重み付けデータ点のセットを取得して、ｎ番目の重みのセットを判定し、それらを最初のデータ点に適用する。重みは、（ｎ－１）番目（例えば、ステップ８０５の最初の反復で、１番目）の重み付け回帰直線からの距離に基づいて判定される。

ステップ８０６は、重み付けされたデータ点のｎ番目のセットを使用して、ｎ番目の（例えば、最初の反復で、２番目の）重み付けされた回帰直線を判定する。ステップ８０７は、さらなる反復が示されるかどうかを判定する。８０７の結果がはいである場合、処理はステップ８０５に戻り、ｎは再び増分される（例えば、第２の反復で、ｎは２から３に増分される）。

ステップ８０７の結果がいいえである場合、ステップ８０８は、現在の回帰直線の傾きをクロストーク値として使用する。対応する標準偏差を使用して、クロストークマトリックスのＤＱ値の信頼性を評価できる。それを使用する１つの方法は、例えば、図３の状況で上記に参照されたｅＤＱ値を判定することであり得る。方法８０００は、ステップ８０９で終了する。

様々な既知の外れ値アルゴリズムまたは他の外れ値アルゴリズムは、図８のステップ８０３または８０５において参照される「外れ値アルゴリズム」として使用することができる。外れ値アルゴリズムは、典型的には、外れ値を特定し、および／または潜在的な外れ値の重みを多少積極的に減らすように調整できる設定を有する。言い換えれば、最初の設定は、外れ値として識別されるか、および／または、さもなくばその重みが減少する前に、データ点が回帰直線からより短い距離を有するように要求することにより、「積極的に」外れ値を識別してもよい。一方、２番目の設定は、外れ値と特徴付けられるか、および／または、その重みが減少する前に、データ点の回帰直線からの距離がより長いことを要求することにより、より積極的に、外れ値を識別し／重みを小さくしてもよい。ある外れ値アルゴリズム（例えば、上記で説明したようなもの）は外れ値を識別し、それに応じて削減されたがしかしゼロ以外である重みを割り当てるが、上記に参照されたＴａｌｗａｒ方法は、外れ値として識別されたデータ点が、「ゼロ」に効果的に設定されたその重みを有し、このデータセットから識別された外れ値点を完全に削除する、より特定のケースとみなすことができる。

図８の方法８０００の好ましい実施形態において、ステップ８０３において外れ値アルゴリズムの第１の設定が使用され、ステップ８０５の最初の反復またはステップ８０５の後の反復のいずれかにおいて、より積極的でない異なる設定が使用される。しかし、方法８０００のいくつかの実施形態において、全体を通して同じ設定が使用されるか、または外れ値を識別する際の設定の積極性は、必ずしも、高レベルで開始してその後の反復で低下するわけではない。いくつかの実施形態において、ステップ８０３およびステップ８０５のすべての反復において同じ外れ値アルゴリズムが使用される。しかしながら、他の実施形態において、異なる反復に対して異なる外れ値アルゴリズムが使用される。

図９は、既存の色素マトリックスが以前の較正から他の方法では入手できない場合に、図３のステップ３０３の状況において説明された最初の既存の色素マトリックスとして使用される内部推定色素マトリックスを取得するための方法９０００を例解する。

方法９０００はステップ９０１において開始する。ステップ９０２は、スペクトルスキャンデータを前処理して、必要に応じて、スパイク、プライマーピーク、レプテーションピーク、および／または他のアーチファクトを除去する。ステップ９０３は、前処理されたスペクトルデータを使用して、スペクトルスキャンデータに関連付けられた各スペクトルビン内の「エネルギー」についてのプロキシデータを判定する。この状況において、適切なプロキシデータは、各スペクトルについての強度データと合理的に相関する値である。いくつかの実施形態において、値は強度に等しいが、他の実施形態において、値は強度データと単に相関しているのみである。スペクトルエネルギーについてのプロキシデータの一例は、スペクトルデータ（または適切に平均シフトまたはメジアンシフトされたスペクトルデータ）の転置にスペクトルデータ（または適切に平均シフトまたはメジアンシフトされたスペクトルデータ）を乗算することによって取得される。

ステップ９０４は、エネルギープロキシデータを処理して、活性色素の見かけの数を判定する。これは、スペクトルエネルギープロキシのピーク（最大）またはスペクトルエネルギープロキシの２次微分の負のピーク（最小）に関連付けられたスペクトルビンを判定することによって行うことができる。重要な最大値または最小値の数（２次導関数を使用する場合）は、必要に応じて、活性色素の数として識別される。重要な最大値または最小値（２次導関数を使用する場合）は、最大ピークまたは最大負ピーク（２次導関数を使用する場合）の小さいしきい値部分（通常約０．００１～０．０１）よりも大きい値である。

ステップ９０５は、ステップ９０４において識別された各活性色素についての近似スペクトルにおいて初期推測を判定する。これは、スペクトルエネルギープロキシにおけるピーク（最大）またはスペクトルエネルギープロキシの２次微分における負のピーク（最小）に関連付けられたスペクトルビンを識別することによって行われる。これらの識別されたビンのそれぞれに関連付けられたスペクトルエネルギープロキシ値は、各色素についてのおよそのスペクトルにおける初期推定値であると取られる。

ステップ９０６は、初期推測値の各スペクトルビンを再スケーリングして、各色素についての近似スペクトルを判定する。再スケーリング係数は、各スペクトルビンの最大エネルギー、またはエネルギープロキシマトリックスの対角線上のエネルギーの累乗である。使用される電力は、典型的には、１である。しかし、必要に応じて他の値を使用できる

ステップ９０７は、それぞれが最大値１を有するように各近似色素スペクトルを正規化することにより、正規化された色素マトリックススペクトルを判定する。これは、各近似色素スペクトルをその最大値で除算することによって行われる（例えば、強度値または他のエネルギープロキシ値をその色素に関連付けられたピーク強度で除算する）。

ステップ９０８は、ステップ９０７において判定されたマトリックスの各行から正規化されたスペクトルを取り、推定色素マトリックスを形成する。方法９０００はステップ９０９において終了する。

図１０は、既存の色素マトリックスが他の方法では以前の較正から入手できない場合に、図３のステップ３０３の状況において説明されたような初期の既存の色素マトリックスとして使用される内部推定色素マトリックスを取得するためのより詳細な方法１００００を例解する。方法１００００は、図９の方法９０００を実装する１つの特定の方法を示しているが、図９に例解されている方法の多くの可能な特定の実装の１つのみを表している。

方法１００００の場合、次の定義が適用される：「ｓｃａｎＤａｔａ」は、図３でスペクトルビンデータと呼ばれるものであり、サイズｎｕｍＳｃａｎｓ ｘ ｎｕｍＢｉｎｓのマトリックスに対応し、ここで、ｎｕｍＳｃａｎｓはスキャン番号、ｎｕｍＢｉｎｓはスペクトルビン数であり、これは、入力データがスペクトル的に離散化されている。このスペクトルデータは、最終的に、次の式により色素マトリックス（ＤＭ）を使用して色素データ（ｄｙｅＤａｔａ）に変換される。
ｄｙｅＤａｔａ＝ｓｃａｎＤａｔａ^＊ｉｎｖ（ＤＭ）（ここで、「^＊」は行列の乗算を示す）。
この方程式の代替バリエーションには次のものが含まれる。
ｄｙｅＤａｔａ＝ｋ^＊ｓｃａｎＤａｔａ^＊ｉｎｖ（ＤＭ）、ｋは定数の倍数、
ｄｙｅＤａｔａ＝Ｄ_Ｋ ^＊ｓｃａｎＤａｔａ^＊ｉｎｖ（ＤＭ）であり、ここでＤ_Ｋは（異なる色素バランス）定数倍を有する対角行列であり、および色素バランスと色素レベルの偏りのための他の同様のスキームである。

ステップ１００２は、標準の信号処理技術を使用して、いかなるスパイク、プライマーピーク、レプテーションピーク、およびその他の同様の潜在的な処理アーチファクトが含まれないように、ｓｃａｎＤａｔａを前処理／クリーニングする。前処理されたスキャンデータは、「ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅ」と呼ばれる。

ステップ１００３は、次のように定義されたクロススペクトル「エネルギー」データ行列（ｃｒｏｓｓＤａｔａ）を取得する。
ｃｒｏｓｓＤａｔａ＝ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅ^Ｔ＊ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅ
ここで、上付きのＴは、行列の転置を示すために使用される（つまり、この場合、ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅの転置にｓｃａｎＤａｔａＵｓｅが乗算される）。

ステップ１００５は、ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅの各スキャンについて、各スペクトルビンに関連付けられたトレースに沿ったすべてのスキャンの中央ウィンドウ平均（または中央ローリングウィンドウ平均）を取得する。言い換えると、ステップ１００５は、中心のローリング平均（後述）を取得する。ウィンドウの長さ（ウィンドウ内のスキャン番号）をｒｏｌｌｉｎｇＷｉｎＳｉｚｅと称する。好ましいシステムにおいて、ｒｏｌｌｉｎｇＷｉｎＳｉｚｅは約２６４（２×１３２）である。特定のスキャン番号を中心とした中央ローリングウィンドウ平均は、そのスキャン番号の前のｒｏｌｌｉｎｇＷｉｎＳｉｚｅ／２スキャンから、そのスキャン番号の後のｒｏｌｌｉｎｇＷｉｎＳｉｚｅ／２スキャンまでのウィンドウ内のすべてのｓｃａｎＤａｔａＵｓｅ値の平均である。

中央のローリングウィンドウ平均は、各スペクトルビンに関連付けられたトレースに沿った局在化された平均値を提供する。各トレースにおけるピークのサイズは、典型的には、開始から終了まで下降傾向にあるという事実を反映するために、各トレースの全体的な平均値ではなく、この局在化された平均が使用される。

ステップ１００６は、ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅにおける各スキャンについて、そのローリングウィンドウ化平均の一部（ステップ１００５で計算）をｓｃａｎＤａｔａＵｓｅから差し引く。これにより、わずかに平均調整された（シフトされた）ｓｃａｎＤａｔａであるｓｃａｎＤａｔａＵｓｅＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄが作成される。好ましいバージョンにおいて、小部分は約０．００１５である。代替的なバージョンにおいて、ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄは、各トレースの（全体的）平均の減算、各トレースの（グローバル）平均の一部の取得などによっても取得できる。

ステップ１００７は、以下のように定義されたこの平均シフトデータ（ｃｒｏｓｓＤａｔａＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄ）のクロススペクトル「エネルギー」を取得する。
ｃｒｏｓｓＤａｔａＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄ＝ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄ^Ｔ＊ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄ

ステップ１００８は、ｓｃａｎＤａｔａＵｓｅＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄのスペクトルビントレースのそれぞれにおいて有効な「エネルギー」を含むｃｒｏｓｓＤａｔａＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄ（本明細書では「ｃｒｏｓｓＤａｔａＤｉａｇＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄ」と称する）の対角ベクトルを取得する。

ステップ１００９は、ｃｒｏｓｓＤａｔａＤｉａｇＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄの平滑化された中央化二次導関数を取得し、それが負であると計算する（本明細書では「ｎｅｇＤｅｒｉｖｓ２」と称する）。標準的な数学的技術を使用して、これらの導関数が（前方導関数または後方導関数とは対照的に）中央導関数であることを確認できる。これらの導関数はまた、「平滑化」されて、その結果、例えば、２次導関数を計算するために使用される２次平滑化多項式を計算するために、３つ以上の点（すなわち、ビン）が使用される。これは、２０個のスペクトルビンを有するシステム用である。平滑化曲線をｎＰｔｓＴｏＣａｌｃＳｍｏｏｔｈｉｎｇＣｕｒｖｅとしての計算するために使用される点の数を参照する。ｎＰｔｓＴｏＣａｌｃＳｍｏｏｔｈｉｎｇＣｕｒｖｅについての推定値をｎＰｔｓＴｏＣａｌｃＳｍｏｏｔｈｉｎｇＣｕｒｖｅＥｓｔｉｍａｔｅと称する。したがって、約４０個のスペクトルビンが存在する場合、ｎＰｔｓＴｏＣａｌｃＳｍｏｏｔｈｉｎｇＣｕｒｖｅＥｓｔｉｍａｔｅは５になる。

ステップ１０１０は、例えば標準的なピーク発見アルゴリズム（例えばＭＡＴＬＡＢのｆｉｎｄｐｅａｋｓ）を使用することにより、ＮｅｇＤｅｒｉｖｓ２のピークを発見する。ステップ１０１０は、これらのピークに関連付けられたビン位置をｐｅａｋＬｏｃｓ０に規定し、これらのピークに関連付けられた二次微分ピークアンプをｐｅａｋＡｍｐｓ０に規定する。ｃｒｏｓｓＤａｔａＤｉａｇＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄのピークとは反対に、これらの平滑化された中央化された２次導関数（ｎｅｇＤｅｒｉｖｓ２）のピークに関連付けられたｐｅａｋＡｍｐｓ０／ｐｅａｋＬｏｃｓ０を識別および処理することには、エネルギーの小さい／少ない色素に関連付けられたピークが明らかにさせる。

一実施形態において、全てのｐｅａｋＬｏｃｓ０値は、このスペクトルデータ（ｓｃａｎＤａｔａ。）に関連する色素のセット（色素セット）のスペクトルのピークに関連するスペクトルビン位置として受け入れることができる。

しかし、例解された実施形態において、ｎｅｇＤｅｒｉｖｓ２データの平滑性に依存して、ｐｅａｋＡｍｐｓ０値（または絶対値）がしきい値（ｓｅｃｏｎｄＤｅｒｉｖＮｏｉｓｅＴｈｒｅｓｈ）を下回っている場合、ステップ１０１１は、ｐｅａｋＬｏｃｓ０の値の一部およびｐｅａｋＡｍｐｓ０の関連値を除外する。好ましい実施形態において、ｓｅｃｏｎｄＤｅｒｉｖＮｏｉｓｅＴｈｒｅｓｈは以下によって与えられる：
ｓｅｃｏｎｄＤｅｒｉｖＮｏｉｓｅＴｈｒｅｓｈ＝ｍａｘ（ｐｅａｋＡｍｐｓ０）^＊ｓｅｃｏｎｄＤｅｒｉｖＮｏｉｓｅＴｈｒｅｓｈＦｒａｃｔｉｏｎ
ここで、好ましい実施形態において、ｓｅｃｏｎｄＤｅｒｉｖＮｏｉｓｅＴｈｒｅｓｈＦｒａｃｔｉｏｎは１．０ｅ^－３のオーダーである。

好ましい実施形態において、選択されたｐｅａｋＬｏｃｓおよび関連するｐｅａｋＡｍｐｓのセットは、それらの関連するｐｅａｋＡｍｐｓ０の絶対値がｓｅｃｏｎｄＤｅｒｉｖＮｏｉｓｅＴｈｒｅｓｈ以上であるｐｅａｋＬｏｃｓ０によって与えられる。ｐｅａｋＡｍｐｓおよびｐｅａｋＬｏｃｓのセットを作成する他の代替方法には、（絶対値とは反対に）ｐｅａｋＡｍｐｓ０の値、ｐｅａｋＡｍｐｓ０の非ゼロ値などに基づくしきい値設定を含むことができる。

次いで、ステップ１０１２は、ｐｅａｋＬｏｃｓ０およびｐｅａｋＡｍｐｓ０の値の選択されたセットを受け入れ、それらの選択されたセットは、本明細書ではｐｅａｋＬｏｃｓおよびｐｅａｋＡｍｐｓ０として定義される。選択されたセット内のｐｅａｋＬｏｃｓ／ｐｅａｋＡｍｐｓの数は、ｓｃａｎＤａｔａを作成するために使用された色素セット中にあることが見出された色素の数を表す。

例解された好ましい実施形態、好ましいバージョンにおいて、ステップ１０１３は、ｐｅａｋＬｏｃｓによって与えられるスペクトルビンに対応するｃｒｏｓｓＤａｔａの行を取ることによって、非正規化色素マトリックススペクトル（「ｕｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａ０」）を取得する。代替の実施形態において、非正規化色素マトリックススペクトルは、ｃｒｏｓｓＤａｔａＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄの行を取ることによって取得されるか、またはｃｒｏｓｓＤａｔａの代わりに、ｃｒｏｓｓＤａｔａＭｅａｎとｃｒｏｓｓＤａｔａＭｅａｎＳｈｉｆｔｅｄの何らかの重み付け組み合わせを使用する。

ステップ１０１４は、ｕｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａ０の各要素を０．２５と５の間の累乗まで上げて、ｕｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａを取得する。好ましい実施形態において、累乗は１であり、したがって、好ましい実施形態において：
ｕｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａ＝ｕｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａ０である。

正規化された色素マトリックススペクトル（「ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａ」）は、単に色素マトリックス（ＤＭ）（例えば、図３のステップ３０３においてＥＤＭとして使用するために取得されたＩＥＤＭ）であり、ｕｎＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｙｅＭａｔｒｉｘＳｐｅｃｔｒａ中の各行をその行の最大値によって正規化することによって取得される行である。これは、各行のピーク値が１である典型的な形を有する色素マトリックスを生じる。

したがって、既存の色素マトリックスが他に入手できない場合、図３のステップ３０３の状況で参照されるように、上記の方法１００００が使用されて「ＥＤＭ」としての使用のためのものを推定することができる。

図１１は、本発明の一実施形態を実行するための方法１１０００を例解する。方法１１０００はステップ１１０５において開始する。ステップ１１１０は、機器の１つのキャピラリー（または複数のキャピラリー）を溶液、例えばポリマー溶液で満たす。ステップ１１１５は、サンプル溶液を機器の１つのキャピラリー（または複数のキャピラリー）にロードする。ステップ１１２０は、電圧を印加して、機器の１つ以上のキャピラリーの陽極端と陰極端との間に電圧差を生じさせる。ステップ１１２５は、サンプルの実行が終了したかどうかを判定する。はいの場合、方法はステップ１１９９で終了する。いいえの場合、ステップ１１３０は、サンプルが検出ゾーン１１３を通過している間に検出ゾーン１１３からの発光を検出する。

ステップ１１３５は、圧力、温度、および光信号のうちの１つ以上を含む１つ以上のシステムパラメータを測定する。いくつかの実施形態において、ポリマーバルブ位置、ポリマーバルブ圧力、バッファーバルブ位置、バッファーバルブ圧力、シリンジ位置、およびシリンジ圧力のうちの１つ以上を検出することにより圧力が検出される。いくつかの実施形態において、シリンジアクチュエータ（または他の関連要素）に加えられる合力が測定され、シリンジ圧力（または他の関連要素の圧力）を表すために使用される。追加的または代替的に、シリンジまたは他の関連要素の圧力は、例えば圧力変換器などを使用して、より直接的に測定されてもよい。いくつかの実施形態において、温度は、ポリマー冷却器温度（ポリマー冷却器は、カートリッジローダーサブシステムの一部であり、図１には個別には示されていない）、キャピラリー温度、キャピラリー出口における気流温度、キャピラリー入口における気流温度、ヒートシンク温度（例えば、上記のポリマークーラーリファレンスの一部）、キャピラリーヒーター温度、バッファー温度、スナウト温度（スナウトは、検出ゾーン１１３を図１の検出システム１０９に位置合わせするために使用される嵌合要素（図示せず）である）、機器の温度、およびレーザー（または他の照明装置）のヒートシンク温度のうちの１つ以上を検出することにより検出される。いくつかの実施形態において、機器の温度は、機器内の様々な場所で取られ、その後、それらが分析されて、しきい値を超えるかどうかが判定される。

ステップ１１４０は、１つ以上の測定されたパラメータの値が信頼できる結果を得るための許容可能な操作範囲内にあるかどうかを判定する。一実施形態において、パラメータは、オフスケール値の所定量内にある場合、許容可能な操作範囲内にないとみなされる。例えば、測定された光信号のピークがオフスケール値の所定の量内にある場合（例えば、システムによって測定できるＲＦＵの上限）、ステップ１１４０の結果は「いいえ」であり、パラメータ値は許容可能な操作範囲内にないとみなされる。ステップ１１４０の結果がはいである場合、この方法はステップ１１２５に進み、実行が終了したかどうかを判定する。ステップ１１４０の結果がいいえである場合、この方法はステップ１１４５に進み、測定されたパラメータ値に基づいて動作を実施する。追加的または代替的に、ステップ１１４５は、ステップ１１２５から１１４０の以前のサイクルで取得されたデータを使用することを含む。以下は、ステップ１１４０の判定が「いいえ」になる可能性があるパラメータ測定の判定のいくつかの例を示す。
●カートリッジが所定の位置に設定された時間（１２分など）の後、ポリマークーラーの温度が設定値外のしきい値を超えている場合
●カートリッジの温度を管理するために使用される、カートリッジ上の気流のキャピラリー入口／出口温度の「いいえ」条件：
○カートリッジの入口における温度が設定温度にない場合、またはその温度の上下の事前に定義されたマージン内にある場合（または、一部の実施形態において、その温度の時間微分が設定量の所定のマージン内にない場合）
○カートリッジ出口における温度が設定温度ではない場合、またはその温度の上下の事前に定義されたマージン内にある場合（または、一部の実施形態において、その温度の時間微分が設定量の所定のマージン内にない場合）
○温度管理システムの入口における温度（または温度の導関数）と温度管理システムの出口における温度（または温度の導関数）の差が設定量よりも大きい場合。
●規定の範囲外の正規化されたキャピラリーヒーター電力
●所定の範囲外の供給電圧
●所定の範囲外のスナウトヒーター温度
●所定の範囲外の内部周囲温度

上記の条件のいずれもが、ステップ１１４０で「いいえ」となるための初期設定（例えば、カートリッジの配置またはその他のセットアップ条件）後の特定の時間経過にさらに依存し得る。
ステップ１１４５において、動作が実行される。ステップ１１４５で実行される動作の例には、以警告または条件フラグを設定または送信警告信号を送信すること、再サービス信号を送信すること、実行品質測定基準（例えば、緑色のフラグ、黄色のフラグ、赤色のフラグ、および／または実行に関連する特定の数値）を供給すること、色素マトリックス成分を変更すること、注入パラメータを変更すること、ポストラン分析または修正測定基準を設定または変更すること、プロセスを停止すること、所定の期間、プロセスを一時停止すること、プロセスの状態が所定の量だけ変化するまでプロセスを一時停止すること、１つ以上のキャピラリーをフラッシュすること、または、少なくとも２つのパラメータの１つ以上の値を記録することが含まれるが、必ずしもこれらに限定されず、これらの値は、検出の間に記録された分光データを修正または修正するために適している。動作には、前述の動作のいずれかを実行するサブルーチンを呼び出すためのプロセス呼び出しパラメータの設定もまた含まれてもよい。動作にはまた、チェックカートリッジ信号を送信すること、印加された圧力を維持すること、フラグを設定すること、警告信号を送信すること、サービスコール信号を送信すること、チェックカートリッジ信号を送信すること、圧力を下げること、圧力を上げること、容器とポンプとの間のバルブを閉じること、漏れをチェックすること、サンプル溶液の移動を中断すること、または実行条件を変更することが含まれてもよいが、必ずしもこれらに限定されない。動作には、前述の動作のいずれかを行うためのサブルーチンを呼び出すためのプロセス呼び出しパラメータの設定もまた含まれてもよい。実行条件の変更の例には、時間を調整すること、電流または電圧を調整すること、色素マトリックスの値の変更すること、または温度を変更することが含まれるが、必ずしもこれらに限定されない。

ステップ１１４５において動作が実施された後、ステップ１１５０は、動作が有効であったかどうかを判定する。例えば、実行を継続または再開するのに十分な効果があったか。いいえの場合、ステップ１１９９は実行を終了する。はいの場合、処理はステップ１１２５に戻る。場合によっては、動作は単なる警告であってもよく、実行を終了するかどうかを判定するのはユーザー次第である。その場合、警告は単に発生し、例解された処理フローの目的のために、たとえ根底にある問題がさらなる注目に値する場合であっても「有効」とみなされてもよい。

図１２は、本発明の一実施形態を実行する方法１２０００を例解する。方法１２０００はステップ１２０５において開始する。ステップ１２１０は、機器の１つのキャピラリー（または複数のキャピラリー）を溶液、例えば、ポリマー溶液で満たす。ステップ１２１５は、サンプル溶液を機器の１つのキャピラリー（または複数のキャピラリー）にロードする。ステップ１２２０は、電圧を印加して、機器の１つ以上のキャピラリーの陽極端と陰極端との間に電圧差を作り出す。ステップ１２２５は、サンプルの実行が終了したかどうかを判定する。はいの場合、方法はステップ１２９９において終了する。いいえの場合、ステップ１２３０は、サンプルが検出ゾーン１１３を通過している間に検出ゾーン１１３からの発光を検出する。

ステップ１２３５は、経時的に電流を測定する。これは、キャピラリー内またはキャピラリーを横切る１つ以上の位置で連続電流信号を検出することによって達成されてもよい。これはまた、複数の離散時間において複数の電流値を検出することによって達成されてもよい。

ステップ１２４０は、電流値のノイズが所定のしきい値を超えるかどうかを判定する。これは、電流値についてのノイズ測定基準を判定することで実現できる。このような測定基準を判定する１つの方法は次のとおりである：電流値のために最適にフィットする滑らかな線を判定すること、残差（最適フィット線と複数の電流値の間のそれぞれの距離）を判定すること、範囲しきい値および標準偏差しきい値の既定値に対して残差の範囲と標準偏差を評価すること。範囲または標準偏差が所定のしきい値を超える場合、ステップ１２４５は修正措置を実行する。そうでない場合、処理はステップ１２２５に戻り、実行の終了であるかどうかを判定する。

ステップ１２４５で動作が実行された後、ステップ１２５０は動作が有効であったかどうかを判定する。例えば、実行を継続または再開するのに十分な効果があったか。いいえの場合、ステップ１２９９は実行を終了する。はいの場合、処理はステップ１２２５に戻る。場合によっては、動作は単なる警告であり、実行を終了するかどうかを判定するのはユーザー次第である。その場合、警告は単に発生し、例解された処理フローの目的のために、たとえ根底にある問題がさらに注目に値する場合でも「有効」とみなされてもよい。

図１３は、本発明の一実施形態を実行する方法１３０００を示す。方法１３０００はステップ１３０５において開始する。ステップ１３１０は、機器の１つのキャピラリー（または複数のキャピラリー）を溶液、例えば、ポリマー溶液で満たす。ステップ１３１５は、サンプル溶液を機器のキャピラリーにロードする。ステップ１３２０は、電圧を印加して、機器の１つ以上のキャピラリーの陽極端と陰極端との間に電圧差を生じさせる。ステップ１３２５は、サンプルの実行が終了したかどうかを判定する。はいの場合、方法はステップ１３９９において終了する。いいえの場合、ステップ１３３０は、サンプルが検出ゾーン１１３を通過している間に、検出ゾーン１１３からの発光を検出する。

ステップ１３３５は、光信号を分析する。ステップ１３４０は、光信号の分析が、取るべき行動にフラグを立てるかどうかを判定する。例えば、プライマーのピークをスキップして、真のデータの開始が識別される。ピーク幅は、事前に設定されたしきい値と比較される。ピーク高さは、事前に設定されたウィンドウにおいて平均ピーク高さと比較される。一実施形態において、すべての色素にわたって、幅および高さが事前に設定されたしきい値をトリップする場合、フラグが投入される。スパイクが検出されていること、スパイクが頻繁に発生する場合はサポートに連絡すること、および入力サンプルの汚染が原因である可能性があることをユーザーはアドバイスされる。

いくつかの実施形態において、分析は、例えば、信号中のデータ点がスケール外であるか、スケール外の所定のマージン内にあるかどうかを分析することを含む。信号値が評価されるか、または現在のシステムが記録できる最大数値を超える場合、そのデータ点はオフスケールとみなされる。特定の数を超えるオフスケールが検出されると、フラグがトリガーされ、ユーザーに注入パラメータ、および／またはサンプル濃度を調整するようにアドバイスする。

他の実施形態において、光信号の信号対ノイズ比が分析される。キャピラリー内のデータの信号対ノイズ比が低い場合、注入の失敗、検出されるサンプルがないこと、ＰＣＲの失敗、クリーンアップの低下、サンプル濃度の低下、短い注入などのいくつかの問題に関連する可能性がある。信号対ノイズ比（ＳＮＲ）は、非ピーク領域から推定されたノイズと比較して、実験の特定の点までに見られたデータのピーク領域に見られた信号レベルの中央値を使用して計算される。値が事前設定されたしきい値を超えると、フラグが生成される。ユーザーは、有効なサンプルが検出されないことをアドバイスされる。ユーザーは、サンプル量が所定の量の最小値を満たしていることを確認し、必要に応じて注入パラメータを調整し、失敗が続く場合はテクニカルサポートに連絡するように求められる。

いくつかの実施形態において、既存の色素マトリックスがあるかどうか、必要に応じて新しいものを推定できるかどうか、およびスペクトルデータが初期色素マトリックスを推定するために十分な品質であるかどうかが、例えば、図９～１０の状況において上記の手法を使用して判定される。

ステップ１３４０が動作を実施するべきであることが示されていない場合、この方法は１３２５に戻る。ステップ１３４０の結果がはいである場合、ステップ１３４５は動作を起こす。ステップ１３４５において実行される動作の例には、警告または条件フラグを設定または送信すること、警告信号を送信すること、再サービス信号を送信すること、実行品質測定基準（例えば、緑色のフラグ、黄色のフラグ、赤色のフラグ、および／または実行に関連する特定の数値）を提供すること、色素マトリックス成分を変更すること、注入パラメータを変更すること、ポストラン分析または修正測定基準の設定または変更すること、プロセスを停止すること、所定の期間、プロセスを一時停止すること、プロセスの状態が所定の量だけ変化するまでプロセスを一時停止すること、１つ以上のキャピラリーをフラッシュすること、または、少なくとも２つのパラメータの１つ以上の値を記録することが含まれるが、必ずしもこれらに限定されず、これらの値は、検出の間に記録された分光データを修正または修正するために適している。動作には、前述の動作のいずれかを実行するサブルーチンを呼び出すためのプロセス呼び出しパラメータの設定もまた含まれてもよい。動作には、チェックカートリッジ信号を送信すること、印加された圧力を維持すること、フラグを設定すること、警告信号を送信すること、サービスコール信号を送信すること、チェックカートリッジ信号を送信すること、圧力を下げること、圧力を上げること、容器とポンプとの間のバルブを閉じること、漏れをチェックすること、サンプル溶液の移動を中断すること、または実行条件を変更することもまた含まれるが、必ずしもこれらに限定されない。動作には、前述の動作のいずれかを行うためのサブルーチンを呼び出すためのプロセス呼び出しパラメータを設定することもまた含まれてもよい。実行条件の変更の例には、時間を調整すること、電流または電圧を調整すること、色素マトリックスの値を変更すること、または温度を変更することが含まれるが、必ずしもこれらに限定されない。

ステップ１３４５において動作が実施された後、ステップ１３５０は動作が有効であったかどうかを判定する。例えば、実行を継続または再開することは十分な効果があったか。いいえの場合、ステップ１３９９は実行を終了する。はいの場合、処理はステップ１３２５に戻る。場合によっては、動作は単なる警告であるかもしれず、実行を終了するかどうかを判定するのはユーザー次第である。その場合、警告は単に発生し、例解された処理フローの目的のために、たとえ根底にある問題がさらなる注目に値する場合でも「有効」とみなされる。

図１４は、本発明の一実施形態を実行するための方法１４０００を例解する。方法１４０００はステップ１４０５において開始する。ステップ１４１０は、機器の１つのキャピラリー（または複数のキャピラリー）を溶液、例えばポリマー溶液で満たす。ステップ１４１５は、サンプル溶液を機器のキャピラリー（またはキャピラリー）にロードする。ステップ１４２０は、電圧を印加して、機器の１つ以上のキャピラリーの陽極端と陰極端との間に電圧差を生じさせる。ステップ１４２５は、システムデータ構造を呼び出す。システムデータ構造の一例は、より前の図の状況において説明したような色素マトリックスである。

ステップ１４３０は、サンプルの実行が終了したかどうかを判定する。はいの場合、方法はステップ１４９９において終了する。いいえの場合、ステップ１４３５は、サンプルが検出ゾーン１１３を通過している間に検出ゾーン１１３からの発光を検出する。

ステップ１４４０は、１つ以上のシステムパラメータを測定する。システムパラメータの一例は、サンプル色素データにおける色素スペクトル間のクロストークである。他の例は上記に参照されている。ステップ１４４５は、システムデータ構造を更新するか、または可能な更新のためにシステムデータ構造を評価する。ステップ１４５０は、データ構造または更新されたデータ構造を分析する。一例において、データ構造を使用して生成されたデータを分析することによって、データ構造が分析される。一例において、データ構造を使用して生成されたデータは、検出サンプルに対応する色素データであり、データ構造は色素マトリックスである。ステップ１４５５は、システムデータ構造の分析が取るべき動作にフラグを立てるかどうかを判定する。

いくつかの実施形態において、既存の色素マトリックスがあるかどうか、必要に応じて新しいものを推定できるかどうか、およびスペクトルデータが初期色素マトリックスを推定するのに十分な品質であるかどうかを、例えば、図９－１０の状況において、上記の手法を使用して判定される。

ステップ１４５５は動作を実施する必要があることを示していない場合、この方法は１４３０に戻る。ステップ１４５５の結果がはいである場合、ステップ１４６０が動作を起こす。ステップ１４６０において実行される動作の例には、必ずしもこれらに限定されないが、他の図の状況で説明された動作が含まれる。一例において、動作にはさらにデータ構造の更新が含まれる。別の例において、動作には、システムデータ構造の分析に基づく警告メッセージの送信が含まれてもよい（システムデータ構造を使用して生成されたデータを分析することに基づく可能性がある）。上記のように、他の様々な動作が行われてもよい。
ステップ１４６０において動作が実行された後、ステップ１４６５は、動作が有効であったかどうかを判定する。例えば、実行を継続または再開するために十分な効果があったか。いいえの場合、ステップ１４９９は実行を終了させる。はいである場合、処理はステップ１４３０に戻る。場合によっては、動作は単なる警告であり、実行を終了するかどうかを判定するのはユーザー次第である。その場合、警告は単に発生し、図示された処理フローの目的のために、根底にある問題がさらに注目に値し得る場合でも「有効」とみなされる。

図１５は、本発明の一実施形態を実行するための方法１５０００を例解する。方法１５０００はステップ１５０５において開始する。ステップ１５１０は、容器および溶液、例えば、ポリマー溶液を供給する。ステップ１５１０は、容器内の溶液に圧力を印加することにより、機器の１つ以上のキャピラリーに溶液をロードする。ステップ１５２０は、１つ以上の圧力値を測定する。いくつかの実施形態において、ポリマーバルブ位置、ポリマーバルブ圧力、バッファーバルブ位置、バッファーバルブ圧力、シリンジ位置、およびシリンジ圧力のうちの１つ以上を検出することにより圧力が検出される。いくつかの実施形態において、シリンジアクチュエータ（または他の関連要素）に加えられる合力が測定され、シリンジ圧力（または他の関連要素の圧力）を表すために使用される。

一実施形態において、経時的な１つ以上の圧力値である。これは、連続的な圧力信号を検出することによって達成されてもよい。これはまた、複数の離散時間で複数の圧力値を検出することによって達成されてもよい。

ステップ１５２５は、検出された圧力値を分析する。一実施形態において、分析は、圧力値のノイズが所定のしきい値を超えるかどうかを判定することを含む。これは、圧力値のノイズ測定基準を判定することで達成できる。このような測定基準を判定するための１つの方法は次のとおりである：目的の領域内の圧力値のために最適にフィットする滑らかな線を判定すること（例えば、ポリマーの装填の間）、残差（最適フィット線と複数の電流値のそれぞれの間の距離）を判定すること、およびしきい値の標準偏差に対して残差を評価すること。

いくつかの実施形態において、圧力値を分析して、それらが目的の期間（例えば、ポリマー装填の間）を通じて最小要件を超えたままであったかどうかを判定する。

圧力パラメータが要件を満たしていない場合（例えば、標準偏差が高すぎる、および／または目的の期間の間、圧力が最小要件を下回っている場合）、ステップ１５３５で修正動作が実行される。ステップ１５３５におけるパラメータ値が許容可能である場合、ステップ１５９８はサンプルの実行に進む。

ステップ１５３５において動作が実行された後、ステップ１５４０は、動作が有効であったかどうかを判定する。例えば、溶液の装填を再試行するために十分な効果がありましたか。ステップの結果がいいえの場合、ステップ１５９９は実行を中止する。はいである場合、例解された実施形態において、処理はステップ１５１５に戻り、ポリマー溶液の装填を再試行する。場合によっては、動作は単なる警告であり、実行を終了するかどうかを判定するのはユーザー次第である。その場合、警告は単に発生し、例解された処理フローの目的のために、たとえ根底にある問題がさらに注目に値する場合でも「有効」とみなされる。しかし、例解されているフローの代わりに、適切な警告が送信されたと判定することの結果は、ステップ１５９８に進み、サンプルの実行を続行することである。次いで、システムまたはユーザーは、圧力分析または他のパラメータ分析の状況において、サンプル実行が信頼できる結果を提供するために十分な品質であったかどうかを評価できる。

本明細書で説明されるシステム、装置、および方法は、プログラム可能なプロセッサによる実行のために、情報記憶媒体、例えば、非一時的な機械可読記憶装置で有形に具現化されるコンピュータプログラム製品を使用して実装され得、そして、図２、図３、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４および／または図１５の方法のステップのうちの１つ以上を含む、本明細書に記載の方法のステップは、そのようなプロセッサによって実行可能な１つ以上のコンピュータプログラムを使用して実装され得る。コンピュータプログラムは、特定の活動を実施したり、または特定の結果をもたらすために、コンピュータにおいて直接または間接的に使用できるコンピュータプログラム命令のセットである。コンピュータプログラムは、コンパイルされまたは解釈された言語を含む、あらゆる形式のプログラミング言語で記述でき、スタンドアロンプログラムとして、またはコンピューティング環境における使用のために適したモジュール、コンポーネント、サブルーチン、またはその他のユニットとして、あらゆる形式で展開できる。

図１６は、コンピュータシステム１６０００の例を示しており、その１つ以上は、図１の機器１０００の１つ以上のコンポーネント、例えば（図１の）データ処理システム１１０を提供してもよい。コンピュータシステム１６０００は、コンピュータプログラム製品１６６０（例えば、これは、図１の実施形態のコンピュータプログラム製品１１１であり得る）に含まれる命令コードを実行する。コンピュータプログラム製品１６６０は、コンピュータシステム１６０００などの１つ以上のコンピュータに命令して、本明細書で参照される実施形態によって実行される例示的な方法ステップを達成する処理を実行してもよい、電子的に読み取り可能な媒体において実行可能コードを含む。電子的に読み取り可能な媒体は、情報を電子的に保存する任意の非一時的な媒体であり、例えばネットワーク接続を介してローカルまたはリモートでアクセスできる。代替実施形態において、媒体は一時的であってもよい。媒体は、実行可能コードの異なる部分を異なる場所および／または異なる時間に格納するようにそれぞれ構成された複数の地理的に分散した媒体を含んでもよい。電子的に読み取り可能な媒体中の実行可能な命令コードは、例解されたコンピュータシステム１６０００に、本明細書で説明された様々な例示的なタスクを実行するように指示する。本明細書で説明するタスクを実行することを指示するための実行可能コードは、典型的には、ソフトウェアで実現される。しかし、コンピュータまたは他の電子デバイスは、本発明から逸脱することなく、特定されたタスクの多くまたはすべてを実施するためにハードウェアで実現されるコードを利用できることを当業者は理解する。当業者は、本発明の技術思想および範囲内で例示的な方法を実施する実行可能コードに関する多くの変形形態が見出され得ることを理解する。

コンピュータプログラム製品９０６０に含まれるコードまたはコードのコピーは、プロセッサ１６２０による実行のための永続的記憶装置１６７０および／またはメモリ１６１０の中でのローディングおよび保存のために、システム９０００に通信可能に結合された１つ以上のストレージ永続メディア（個別に図示せず）に常駐することができる。コンピュータシステム１６００は、Ｉ／Ｏサブシステム１６３０および周辺機器１６４０もまた備える。Ｉ／Ｏサブシステム１６３０、周辺装置１６４０、プロセッサ１６２０、メモリ１６１０、および永続的記憶装置１６７０は、バス１６５０を介して接続されている。永続的ストレージデバイス１６７０およびコンピュータプログラム製品１６６０を含んでもよい任意の他の永続的ストレージと同様に、メモリ１６１０は非一時的なメディアである（たとえ典型的な揮発性コンピュータメモリデバイスとして実装されたとしても）。さらに、本明細書で説明する処理を実行するためのコンピュータプログラム製品１６６０を保存することに加えて、メモリ１６１０および／または永続的記憶装置１６７０は、本明細書で参照および例解される様々なデータ要素を保存するように構成できることを当業者は理解する。

当業者は、コンピュータシステム１６０００が、本発明の実施形態に従うコンピュータプログラム製品を実施することができるシステムのほんの一例を例解していることを理解する。代替実施形態の一例を挙げると、本発明の実施形態に従うコンピュータプログラム製品に含まれる命令の実行は、例えば、分散コンピューティングネットワークのコンピュータなどの複数のコンピュータに分散されてもよい。

選択された実施形態
実施形態１：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；またはプロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正のためのサンプル処理機器とともに使用するためのものであり、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：サンプル処理機器を通して実施される色素標識サンプルに対応する色素データを生成することであって、この色素データは、第１の色素で標識された第１のサンプルに対応する少なくとも第１の色素データ、および第２の色素で標識された第２のサンプルに対応する第２の色素データを少なくとも含み、第２の色素は第１の色素とは異なる、生成すること、少なくとも第１の色素データおよび第２色素データの非微分値を使用して、第１の色素データのスペクトル誤差と相関する相関データを取得すること、および相関データを使用して補正関数を適用して、補正された色素データを生成すること。

実施形態２：補正された色素データのスペクトル誤差の測定値を取得することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態１。

実施形態３：補正された色素データのスペクトル誤差がしきい値量だけ第１の色素データのスペクトル誤差よりも低いかどうかを判定することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態２。

実施形態４：補正された色素データのスペクトル誤差が、しきい値量だけ第１の色素データのスペクトル誤差よりも低くはない場合、補正関数を調整するかまたは破棄する、実施形態３。

実施形態５：補正された色素データのスペクトル誤差の測定値が、補正された色素データのスペクトル誤差と相関する第２の相関データを識別することにより得られる、実施形態２。

実施形態６：第２の相関データを使用して補正関数を色素データに適用し、さらに補正された色素データを取得することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態５。

実施形態７：さらに補正された色素データが、スペクトル誤差を低減するための特定の性能要件を満たすかどうかを判定することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態６。

実施形態８：相関データが、色素標識サンプルを標識するために使用される色素セットに含まれる２つの色素間のクロストーク値を含む、実施形態１。

実施形態９：相関データが線形回帰データを含む、実施形態１。

実施形態１０：線形回帰データが、第２の色素標識サンプルの蛍光に対してプロットされた第１の色素標識サンプルの蛍光を含むクロスプロットデータの線形回帰分析を実施することにより取得される、実施形態９。

実施形態１１：第１の色素データが、サンプル処理機器を通して色素標識サンプルを実行することから生成されたスペクトルデータに、既存の色素マトリックスを適用することにより取得される、実施形態１。

実施形態１２：相関データがスペクトルクロストーク値を含み、補正関数がスペクトルクロストーク値の関数に基づいて既存の色素マトリックスを修正することを含む、実施形態１１。

実施形態１３：補正関数が、既存の色素マトリックスの値にスペクトルクロストーク値（またはそれらの値の一部）を加算するか、または、既存の色素マトリックスの値から、スペクトルクロストーク値（またはそれらの値の一部）を減算して、候補最適化色素マトリックスを取得することと、候補最適化色素マトリックスを使用して補正色素データを取得することとを含む、実施形態１２。

実施形態１４：補正関数が、既存の色素マトリックスに対する変化の少なくとも一部を判定するためにランダム化関数を実行することを含む、実施形態１１。

実施形態１５：補正関数は、スペクトルクロストーク値および／またはスペクトルクロストーク標準誤差値の関数に基づき、ランダム化関数の実行に部分的に基づいて、既存の色素マトリックスを修正することを含む、実施形態１２。

実施形態１６：第１の相関値が、色素標識サンプルを標識するために使用される色素セットにおける第１の色素および第２の色素のスペクトルデータを含む、実施形態１。

実施形態１７：補正関数が、第１の色素および第２の色素のうちの１つについてのスペクトルデータの正または負の割合を、第１の色素および第２の色素のうちの別のものからのスペクトルデータに追加することを含む、実施形態１６。

実施形態１８：サンプル処理補正関数がスキャン番号に基づいて変動する、実施形態１。

実施形態１９：スキャン番号に基づく補正関数の変動が、色素スペクトル対スキャン番号の線形回帰から取得される一次線形変動項を含む、実施形態１８。

実施形態２０：スキャン番号に基づく補正関数の変動が、色素スペクトル対スキャン番号の線形回帰から取得される二次線形変動項をさらに含む、実施形態１９。

実施形態２１：少なくとも第１の色素データおよび第２の色素データの非微分値を使用することは、そのような非微分値を使用すること、ならびに少なくとも第１の色素データおよび／または第２の色素データの一次および／または高次の微分値を使用することもまた含む、実施形態１。

実施形態２２：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル処理機器によって処理された色素標識サンプル上の特定の色素の存在を識別する際に使用するためのものであり、この実施形態は、サンプル処理機器の実行時の間に、以下を含む処理を実施するように構成されている：光検出器を使用してスペクトルデータを生成することであって、このスペクトルデータは、光源から光検出器までの光路内の色素標識サンプルに対して経時的に実行される複数の光検出器スキャンのそれぞれについて、様々なスペクトルでの強度測定に対応するスペクトルデータを生成すること；最適化色素マトリックス（ＯＤＭ）を判定するように構成されたプロセッサにおいてスペクトルデータを受信すること；プロセッサを使用して、実行時の間に少なくとも次の方法によってサンプル処理機器を較正または再較正すること：候補最適化色素マトリックス（ＣＯＤＭ）およびスペクトルデータを使用して色素データを生成すること；色素データを使用して、色素標識サンプルの色素間のスペクトルクロストークに対応するスペクトルクロストーク値を判定すること；およびスペクトルクロストーク値およびＣＯＤＭを使用してＯＤＭを判定すること。

実施形態２３：ＣＯＤＭが既存の色素マトリックスである、実施形態２２。

実施形態２４：ＣＯＤＭが第１のＣＯＤＭであり、実施形態は、第２のＣＯＤＭを生成することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態２２。

実施形態２５：さらに、第２のＣＯＤＭおよびスペクトルデータを使用して色素データを生成することと、第１のＣＯＤＭを使用して生成された色素データが、第２のＣＯＤＭを使用して生成された色素データよりもスペクトル誤差が少ないかどうかを判定することとをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態２４。

実施形態２６：方法：プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、複数の蛍光種のうちのある蛍光種で標識された複数のサンプルを処理するサンプル処理機器におけるスペクトル誤差を低減させる際の使用のためのものであり、複数のサンプルが少なくとも第１の蛍光種で標識された第１のサンプルおよび第２の蛍光種で標識された第２のサンプルを含み、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：サンプルの蛍光種を、励起源を用いて励起し、得られる蛍光を、光学系を用いて検出すること；少なくとも２つの異なる蛍光種の蛍光データからスペクトル誤差を判定すること；補正関数のパラメータ値を判定すること；および補正関数を蛍光に適用して誤差を低減すること。

実施形態２７：蛍光をモデルと比較することを含む、処理を実施するように構成されている、実施形態２６。

実施形態２８：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、複数の蛍光種うちのある蛍光種で標識された複数のサンプルを処理するサンプル処理機器においてプルアップ／ダウンを低減する際に使用するためのものであり、複数のサンプルは、第１の蛍光種で標識された第１のサンプルおよび第２の蛍光種で標識された第２のサンプルを少なくとも含み、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：サンプルの蛍光種を、励起源を用いて励起すること；得られる蛍光を、光学システムで検出すること；少なくとも第１および第２の蛍光種の蛍光データを使用してプルアップ／ダウンを検出すること；および生成されたデータからプルアップ／ダウンを削除すること。

実施形態２９：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、蛍光種で標識されたサンプルを処理するサンプル処理機器中の蛍光種に関する事前の情報なしで蛍光種を識別する際の使用のためのものであり、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：励起源を用いてに蛍光種を励起すること；光学システムを用いて蛍光を検出すること、および蛍光種を識別するスペクトルデコンボリューション関数を判定すること；スペクトルデコンボリューション関数を判定することは、以下を含む処理により色素マトリックスを識別する：スペクトルスキャンデータからエネルギープロキシデータを取得すること；およびピーク解析を使用してエネルギープロキシデータを処理し、活性色素の数を判定し、そして特定された各活性色素の近似スペクトルの初期推定値を判定すること。

実施形態３０：初期推測の各スペクトルビンを再スケーリングすることにより各活性色素についての近似スペクトルを判定することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態２９。

実施形態３１：それぞれが最大値１を有するように各近似色素スペクトルを正規化することにより正規化色素マトリックススペクトルを判定することをさらに含む、処理を実施するように構成されている、実施形態３０。

実施形態３２：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル処理機器によって処理されたサンプルの分析されたトレースからスペクトル誤差を除去する際に使用するためのものであり、複数のサンプルのそれぞれは、複数の蛍光種のうちのある蛍光種で標識され、この複数のサンプルは、第１の蛍光種で標識された第１のサンプルおよび第２の蛍光種で標識された第２のサンプルを少なくとも含み、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：蛍光種を、励起源を用いて励起すること、蛍光種を、光学系を用いて検出すること；および第１の色素と第２の色素に対応する蛍光データを使用して、蛍光種間のスペクトル誤差を推定すること。

実施形態３３：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、蛍光種で標識されたサンプルを処理するサンプル処理機器において蛍光種を使用する核酸検出における使用のためのものであり、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：励起源を用いて蛍光種を励起すること、光学システムを用いて蛍光を検出すること；および各蛍光種のスペクトル表示において蛍光種間の誤差を判定すること。

実施形態３４：サンプル処理機器のサンプル実行操作中に処理が実行される、実施形態１。

実施形態３５：サンプル処理機器のサンプル実行動作の間に処理が実行される、実施形態１。

実施形態３６：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル処理機器において色素標識サンプルを処理することにより生成される第１の色素データと第２の色素データとの間の相関を判定する際に使用するためのものであり、第１の色素データは第１の色素で標識された第１のサンプルに対応し、第２の色素データは第２の色素で標識された第２のサンプルに対応し、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：第１の色素データの蛍光値対第２の色素データの蛍光値のクロスプロットデータのデータ点を含む第１のデータ点についての重み付けのない回帰線を判定すること；外れ値識別アルゴリズムを使用することによって、重み付けデータ点の第１セットを取得して、重みの第１セットを識別して、これを第１のデータ点に適用し、外れ値識別アルゴリズムは、重み付けのない回帰線からの距離に基づいて、重みを第１のデータ点に割り当てる、使用すること；第１の重み付けデータ点を使用して、第１の（ｎ番目の）重み付け回帰直線を判定すること；（ｎ－１）番目の重み付け回帰直線からの第１のデータ点の距離に基づいてｎ番目の重みのセットを判定する外れ値アルゴリズムを使用して、第１のデータ点にｎ番目のセットの重みを適用することにより、ｎを反復して増分させ、重み付けされたデータ点のセットの１つ以上のｎ番目のセットを判定すること；ｎ番目の重み付け回帰直線の勾配を相関値として使用すること。

実施形態３７：外れ値アルゴリズムの第１の設定は、重みの第１のセットを判定するために使用され、そして外れ値アルゴリズムの第２の設定は、１つ以上の重みのｎ番目のセットを判定するために使用され、第１の設定は第２の設定よりも積極的に外れ値を識別する、３６の実施形態。

実施形態３８：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル処理機器によって処理された色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正における使用のためのものであり、この実施形態は、目的の色素標識サンプルが、分析のためのサンプル処理機器によって処理される間に発生する処理を実施するために構成されており、この処理は以下を含む：第１の色素マトリックスを使用して、サンプル処理機器を通過する色素標識サンプルに対応する第１の色素データを生成すること、サンプル処理機器に接続されたメモリおよび／または他のストレージに、第１の色素マトリックスとは異なる更新された色素マトリックスを保存すること、および、更新された色素マトリックスを使用して、サンプル処理機器によって処理された色素標識サンプルに対応する第２の色素データを生成すること。

実施形態３９：第１の色素データのスペクトル誤差との相関を有する補正値を使用して、更新された色素マトリックスが判定される、実施形態３８。

実施形態４０：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル処理機器によって処理された色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正における使用のためのものであり、この実施形態は、以下を含む処理を実施するために構成されている：電子ディスプレイ上に、サンプル処理機器によって処理された色素標識サンプルに対応する第１の色素データを表示すること、および電子ディスプレイ上に、サンプル処理機器を通過する色素標識サンプルに対応する第２の色素データを表示することであって、第２の色素データは、サンプル処理機器に接続されたプロセッサによって自動的に実行される補正処理の結果として、第１の色素データよりもスペクトル誤差が小さく、補正処理は、第１の色素データの表示と第２の色素データの表示の間に、ユーザーによって実行されることが要求される手動較正ステップなしで実行される、表示すること。

実施形態４１：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル分離機器のサンプル分離機器を通過する色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正における使用のためのものであり、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：サンプル分離機器を通過した色素標識サンプルに対応する色素データを生成すること、および補正関数を適用して補正色素データを生成することであって、補正関数の少なくとも１つのパラメータの現在値は、サンプル分離機器を通過する色素標識サンプルの現在の実行中に実行された、色素標識サンプルを分析するための光検出器スキャンの数に対応する現在のスキャン番号に少なくとも部分的に基づいて判定される、生成すること。

実施形態４２：方法；プロセッサおよびメモリを備えたシステム；または、プロセッサ実行可能命令（非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体にある命令）；前述のいずれか１つは、サンプル分離機器のサンプル分離機器を通過する色素標識サンプルについての色素データのスペクトル誤差の自動補正における使用のためのものであり、この実施形態は、以下を含む処理を実施するように構成されている：色素マトリックスを使用して、サンプル分離機器を通過する色素標識サンプルに対応する色素データを生成すること；およびサンプル分離機器を通過する色素標識サンプルの現在の実行中に実行された色素標識サンプルを分析するための光検出器スキャンの数に対応する現在のスキャン番号に少なくとも部分的に基づいて色素マトリックスを更新すること。

実施形態４３：サンプル処理機器が、サンプル分離機器を備える、実施形態１～４０のいずれか１つ。

実施形態４４：サンプル処理機器は、キャピラリー電気泳動機器；ＣＥ－ＳＤＳ機器；ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）機器；リアルタイムＰＣＲ機器；デジタルＰＣＲ機器；サンガーシーケンシング機器；パイロシーケンシング機器；ライゲーションによるシーケンシング用に構成された機器；次世代シーケンシング（ＮＧＳ）機器；シーケンシング機器；質量分析機器；フローサイトメトリー機器；ゲル電気泳動機器；分光測光機器；または蛍光分光機器、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～４０のいずれか１つ。

実施形態４５：色素標識されたサンプルが、核酸分子；ＤＮＡ分子；ＲＮＡ分子；タンパク質分子；細胞分子；または糖分子、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～４４のいずれか１つ。

実施形態４６：色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正における使用のためのシステムであって、サンプル処理機器、プロセッサ；および、上記の実施形態１～４５のいずれか１つで参照される処理を実行するための命令でエンコードされたメモリを備える、システム。

実施形態４７：色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正における使用のためのシステムであって、サンプル分離機器、プロセッサ；および、上記の実施形態１～４５のいずれか１つで参照される処理を実行するための命令でエンコードされたメモリを備える、システム。

実施形態４８：色素標識サンプルについての色素データにおけるスペクトル誤差の自動補正における使用のためのシステムであって、複数のキャピラリーを備えるキャピラリー電気泳動機器、プロセッサ；および、上記の実施形態１～４５のいずれか１つで参照される処理を実行するための命令でエンコードされたメモリを備える、システム。

実施形態４９：１種以上の生体分子を含有するサンプルを提供すること；サンプルに対してプロセスまたはアッセイを実施すること；プロセスまたはアッセイを実行しながら、検出ゾーン内の１種以上の生体分子を検出すること；検出前または検出中に、プロセスまたはアッセイに関連する少なくとも１つのパラメータを測定すること；および、少なくとも１つのパラメータの１つ以上の測定値に基づいて動作を実施することであって、少なくとも１つのパラメータは、検出ゾーン内の少なくとも１つの生体分子のスペクトルの検知値を示すパラメータ、プロセスまたはアッセイに関連する圧力の検知値を示すパラメータ、またはプロセスまたはアッセイに関連する温度の検知値を示すパラメータのうちの１つ以上を含む、実施すること。

実施形態４９．１：少なくとも１つのパラメータの測定値が所定量のオフスケール値内にある場合に動作が実行される、実施形態４９に記載の方法。

実施形態４９．２：前記少なくとも１つのパラメータは、ポリマー温度；キャピラリー温度；キャピラリー出口における気流温度；キャピラリー入口における気流温度；ヒートシンク温度；キャピラリーヒーター温度；バッファー温度；スナウト温度；機器の温度；およびレーザーヒートシンク温度のうちの１つ以上を含む、実施形態４９に記載の方法。

実施形態４９．３：少なくとも１つのパラメータは、ポリマーバルブ位置；ポリマーバルブ圧力；バッファーバルブ位置；バッファーバルブ圧力；シリンジ位置；およびシリンジ圧力のうちの１つ以上を含む、実施形態４９または４９．２に記載の方法。

実施形態５０：少なくとも１つのパラメータは、検出ゾーン内の１種以上の生体分子の検出中または検出後に生成される光信号を含む、実施形態４９に記載の方法。

実施形態５１：少なくとも１つのパラメータの１つ以上の値を含むデータ構造を提供することと、検出中または検出後に、１つ以上の測定値に基づいてデータ構造を変更し、更新されたデータ構造を提供することとをさらに含み、動作は更新されたデータ構造に基づく、実施形態４９に記載の方法。

実施形態５１．１：データ構造が色素マトリックスである、実施形態５１に記載の方法。

実施形態５２：サンプルは様々な長さの生体分子を含み、この方法はさらに以下を含む：第１の端部、第２の端部、および検出ゾーン内に位置する部分を含む少なくとも１つのキャピラリーにサンプルを装填することと、第１の端部に電気的に連結された第１の電極、および第２の端部に電気的に接続された第２の電極とを供給することとを含み、プロセスを予備形成することが、第１の電極と第２の電極との間に電位を生成することにより、サンプル中の生体分子を分離することを含む、実施形態４９に記載の方法。

実施形態５３：少なくとも１つのパラメータは、検出ゾーン内の少なくとも１つの生体分子のスペクトルの検知値を示すパラメータ、少なくとも１つのキャピラリーに関連する圧力の検知値を示すパラメータ、または、少なくとも１つのキャピラリーに関連する温度の検知値を示すパラメータのうちの１つ以上を含む、実施形態５２に記載の方法。

実施形態５４：動作が、以下：警告または条件フラグを設定または送信すること；警告信号を送信すること；再サービス信号を送信すること；実行品質測定基準を提供すること；色素マトリックス成分を変更すること；注入パラメータを変更すること；プロセス呼び出しパラメータを設定すること；ポストラン分析または修正測定基準を設定または変更すること；プロセスを停止すること；所定の期間、プロセスを一時停止すること；プロセスの状態が所定の量だけ変化するまでプロセスを一時停止すること；１つ以上のキャピラリーをフラッシュすること；または検出中に記録された分光データを修正または変更するために適している値である、少なくとも２つのパラメータのうちの１つ以上の値を記録すること；チェックカートリッジ信号を送信すること；および実行条件または実行測定基準を変更すること、のうちの少なくとも１つを含む、実施形態４９～５３のいずれか１つに記載の方法。

実施形態５５：実行条件の変更が、タイマーの調整、電流の調整、電圧の調整、または色素マトリックスの値の変更のうちの１つ以上を含む、実施形態５４に記載の方法。

実施形態５６：動作を実施することは、プロセス中の複数の異なる時間、所定の範囲外にある値を有するパラメータに基づく、実施形態５４に記載の方法。

実施例５７：実行条件を変更することは、タイマー、電流、電圧、システムコンポーネントの温度、またはサンプルの温度のうちの１つ以上を調整することが含まれる、実施形態５４に記載の方法。

実施形態５８：動作を実行することは、少なくとも２つのパラメータの１つ以上の値に基づく、実施形態４９～５３のいずれか１つに記載の方法。

実施形態５９：動作は、プロセスの品質についてユーザーに通知することを含む、実施形態４９～５３のいずれか１つに記載の方法。

実施形態６０：この方法は、機器によって実行された以前のプロセスの履歴データを含む機器を使用して実行され、動作は、測定された１つ以上の値に基づいてデータベースを修正することを含む、実施形態４９～５３のいずれか１つに記載の方法。

実施態様６１：様々な長さの生体分子を含むサンプルを含む容器を提供すること；ポンプを使用して、容器内に圧力を印加して、サンプルの少なくとも一部を少なくとも１つのキャピラリーに移動させること；圧力の検知値を示すパラメータを測定すること；および、測定されたパラメータの１つ以上の値に基づいて動作を実施することを含む、方法。

実施形態６２：ポンプはシリンジである、実施形態６１に記載の方法。

実施形態６３：動作を実行することは、印加圧力を維持すること；フラグを設定すること；警告信号を送信すること；サービスコール信号を送信すること；チェックカートリッジ信号を送信すること；圧力を下げること；圧力を上げること；容器とポンプとの間のバルブを閉じること；移動を中断すること；または実行条件を変更すること、のうちの１つ以上を含む、実施形態６１に記載の方法。

実施形態６４：実行条件の変更が、タイマーの調整、電流の調整、または電圧の調整のうちの１つ以上を含む、実施形態６３に記載の方法。

実施形態６５：生体サンプル中の分子を分離する方法であって、様々な長さの生体分子を含むサンプルを、検出ゾーン、第１の電極に連結された第１の端部、および第２の電極に連結された第２の端部を備える少なくとも１つのキャピラリーに装填すること；第１の電極と第２の電極との間に電位を生成することにより、サンプル中の生体分子を分離することを含むプロセスを実施すること；プロセスまたはアッセイを実行しながら、検出ゾーン内のサンプルの異なる生体分子を検出すること；検出ゾーン内の少なくとも１つの生体分子のスペクトルの検知値を示すパラメータを測定すること；および、検出中または検出後に、測定されたパラメータの１つ以上の値に基づいてプロセスパラメータの値を変更することを含む、方法。

実施形態６６：生体サンプル中の分子を分離する方法であって、様々な長さの生体分子を含むサンプルを、検出ゾーン、第１の電極に連結された第１の端部、および第２の電極に連結された第２の端部を備える少なくとも１つのキャピラリーに装填すること；第１の電極と第２の電極との間に電位を生成することにより、サンプル中の生体分子を分離することを含むプロセスを実施すること；検出ゾーン内のサンプルの異なる生体分子を検出すること；検出ゾーン内の少なくとも１つの生体分子によってせいせいされる光学信号をデータチャネルの中で測定すること；少なくとも１つの生体分子が検出ゾーン内にないときに生成される光信号を測定することにより、光信号の信号対ノイズ比を判定すること；および、検出中に、信号対ノイズ比に基づいてプロセスパラメータの値を変更することを含む、方法。

実施形態６７：生体サンプル中の分子を分離する方法であって、様々な長さの生体分子を含むサンプルを、検出ゾーン、第１の電極に連結された第１の端部、および第２の電極に連結された第２の端部を備える少なくとも１つのキャピラリーに装填すること；第１の電極と第２の電極との間に電位を生成することにより、サンプル中の生体分子を分離することを含むプロセスを実施すること；検出ゾーン内のサンプルの異なる生体分子を検出すること；少なくとも１つのキャピラリーの１つ以上を通る電流の検知値を示すパラメータを測定すること；複数の測定にわたって少なくとも１つのキャピラリーを通る電流が所定のパターンに一致するかどうかを判定すること；および、所定のパターンの動作ベースの検出を実行することを含む、方法。

実施形態６８：１つ以上の生体サンプル分子を含有するサンプル溶液を提供すること；サンプル溶液に対してプロセスまたはアッセイを実施すること；プロセスまたはアッセイを実施しながら、１つ以上の生体サンプル分子を検出すること；検出中、検出が発生しているシステムの１つ以上の温度を測定すること；少なくとも一部のシステム温度測定値の分析を実行すること；および、動作ベースの分析を実施することを含む、方法。

実施形態６９：１つ以上の生体サンプル分子を含有するサンプル溶液を提供すること；サンプル溶液に対してプロセスまたはアッセイを実施すること；プロセスまたはアッセイを実施しながら、１つ以上の生体分子を検出すること；検出中、生物学的サンプルが電流により経時的に（または複数の離散時間で）移動している１つ以上のキャピラリーおよび／または媒体の電流を測定して、電流トレースを判定すること；電流トレースの分析を実施して、電流トレースにおける信号ノイズに対応するノイズ測定基準を判定すること；および、ノイズ測定基準の値に基づいて動作を実施することを含む、方法。

実施形態７０：１つ以上の生体サンプル分子を含有するサンプル溶液を提供すること；サンプル溶液に対してプロセスまたはアッセイを実行すること；プロセスまたはアッセイの実行中に、１種以上の生体分子を検出すること；検出前、第１のシステムパラメータを測定し、検出前および／または検出中に、第２のシステムパラメータを測定すること；第１のシステムパラメータの少なくともいくつかの測定値および／または第２のシステムパラメータの少なくともいくつかの測定値の分析を実行すること；ならびに、検出前および／または検出中に、分析に基づく動作を実行することを含む、方法。

実施形態７１：第１のシステムパラメータが圧力を含み、第２のシステムパラメータが温度を含む、実施形態７０に記載の方法。

実施形態７２：複数のキャピラリーを提供すること；ポリマー溶液を提供すること；供給源に圧力を印加し、ポリマー溶液の少なくとも一部をキャピラリーの中に移動させること；圧力を印加しながら、経時的に（または複数の離散時間で）圧力を測定して、圧力値を取得すること；圧力値の少なくとも一部に対して分析を実施すること；および分析に基づいて動作を行うことを含む、方法。

実施形態７３：分析が、圧力値を表すトレース中のノイズレベルを判定することを含む、実施形態７２に記載の方法。

実施形態７４：分析が、圧力が適用された期間の間に圧力値がしきい値を超えたままであったかどうかを判定することをさらに含む、実施形態７３に記載の方法。

実施形態７５：１種以上の生体分子を含むサンプル溶液を複数のキャピラリーに供給すること；サンプル溶液が複数のキャピラリー内にある間、１種以上の生体分子を検出すること；検出中に、生体サンプルが経時的に（または複数の離散時間で）電流によって移動している１つ以上のキャピラリーの電流を測定して、電流トレースを判定すること；電流トレースの分析を実施すること；および分析に基づいて動作を実施することをさらに含む、実施形態７２に記載の方法。

実施形態７６：分析は、電流トレースの信号ノイズに対応するノイズ測定基準を判定することを含み、さらに、分析に基づいて動作を実施することは、ノイズ測定基準の値に基づいて動作を実施することを含む、実施形態７５に記載の方法。

実施形態７７：サンプル分析システムであって、ポリマー装填中であるがサンプルの装填および検出前に１つ以上のシステムパラメータを検出するための第１の複数のセンサ；サンプルの装填および／またはサンプル検出の間に１つ以上のシステムパラメータを検出するための第２の複数のセンサ；プロセッサ；プロセッサに接続され、第１の複数のセンサおよび第２の複数のセンサからのデータを分析して、サンプル検出の終了前に、動作を実施して、分析に基づいて、その動作を実施するかどうかを判定するようにプロセッサを構成するコンピュータプログラム命令を含むメモリを含む、サンプル分析システム。

実施形態７８：色素標識サンプルを分析する際に使用するためのシステムであって、サンプル処理機器；プロセッサ；および上述の実施形態４９～７６のいずれか１つで参照される処理の少なくともいくつかを実行するための命令でエンコードされたメモリを備える、システム。

実施形態７９：色素標識サンプルを分析する際に使用するためのシステムであって、サンプル分離機器；プロセッサ；および上述の実施形態４９～７６のいずれか１つで参照される処理の少なくともいくつかを実行するための命令でエンコードされたメモリを備える、システム。

実施形態８０色素標識サンプルを分析する際に使用するためのシステムであって、複数のキャピラリー；プロセッサ；および上述の実施形態４９～７６のいずれか１つで参照される処理の少なくともいくつかを実行するための命令でエンコードされたメモリを備えるキャピラリー電気泳動機器を備える、システム。

例解された実施形態に関して本発明を具体的に説明したが、本開示に基づいて様々な変更、修正、および適合を行うことができ、本発明の範囲内にあることが理解される。現在最も実用的かつ好ましい実施形態であると考えられるものに関連して本発明を説明したが、本発明は開示された実施形態に限定されず、反対に、下記の特許請求の範囲によって記載されているような本発明の根底にある基本原理の範囲内に含まれる、様々な修正および同等の構成を網羅することを意図していることが理解される。

Claims (8)

1. サンプルに対して実施されるプロセスの品質管理方法であって、前記方法が、
   複数のキャピラリーを提供することと、
   ポリマー溶液源を提供することと、
   前記ポリマー溶液源に圧力を印加し、前記ポリマー溶液源からのポリマー溶液の少なくとも一部を前記複数のキャピラリーの中に移動させることと、
   前記圧力を印加しながら、圧力値を取得するために、圧力の検知値を示す少なくとも１つのパラメータを経時的に測定することと、
   前記圧力値の少なくとも一部の分析を実施することと、
   前記分析に基づいて動作を実施することと
   を含み、
   前記分析は、前記圧力値を表すトレース中のノイズレベルを判定することを含み、
   前記動作を実施することは、
   印加した前記圧力を維持すること、
   フラグを設定すること、
   警告信号を送信すること、
   サービスコール信号を送信すること、
   チェックカートリッジ信号を送信すること、
   前記圧力を下げること、
   前記圧力を上げること、
   ポリマー溶液の容器と前記圧力の印加に使用するポンプとの間のバルブを閉鎖すること、
   移動を中断すること、および
   実行条件を変更すること、のうちの１つ以上を含む、方法。
2. サンプルに対して実施されるプロセスの品質管理方法であって、前記方法が、
   複数のキャピラリーを提供することと、
   ポリマー溶液源を提供することと、
   前記ポリマー溶液源に圧力を印加し、前記ポリマー溶液源からのポリマー溶液の少なくとも一部を前記複数のキャピラリーの中に移動させることと、
   前記圧力を印加しながら、圧力値を取得するために、圧力の検知値を示す少なくとも１つのパラメータを経時的に測定することと、
   前記圧力値の少なくとも一部の分析を実施することと、
   前記分析を使用して、サンプルに対するキャピラリー電気泳動の実行が進むべきかどうかを判断することと
   を含み、
   前記判断がはいである場合、次に前記キャピラリー電気泳動の実行を進めることと、
   前記判断がいいえである場合、次に動作を実施し、前記動作が有効であったかどうかを判定することと、
   前記動作が有効であると判断される場合、前記ポリマー溶液に圧力を印加するステップから前記方法を繰り返すこととを含み、
   前記動作を実施することは、
   印加した前記圧力を維持すること、
   フラグを設定すること、
   警告信号を送信すること、
   サービスコール信号を送信すること、
   チェックカートリッジ信号を送信すること、
   前記圧力を下げること、
   前記圧力を上げること、
   ポリマー溶液の容器と前記圧力の印加に使用するポンプとの間のバルブを閉鎖すること、
   移動を中断すること、および
   実行条件を変更すること、のうちの１つ以上を含む、方法。
3. サンプルに対して実施されるプロセスの品質管理方法であって、前記方法が、
   複数のキャピラリーを提供することと、
   ポリマー溶液源を提供することと、
   前記ポリマー溶液源に圧力を印加し、前記ポリマー溶液源からのポリマー溶液の少なくとも一部を前記複数のキャピラリーの中に移動させることと、
   前記圧力を印加しながら、圧力値を取得するために、圧力の検知値を示す少なくとも１つのパラメータを経時的に測定することと、
   前記圧力値の少なくとも一部の分析を実施することと、
   前記分析を使用して、サンプルに対するキャピラリー電気泳動の実行が進むべきかどうかを判断することと
   を含み、
   前記分析が、前記圧力値を表すトレース中のノイズレベルを判定することを含む、方法。
4. 前記分析が、前記圧力が印加されていた間に前記圧力値がしきい値を超えたままであったかどうかを判定することを含む、請求項１または２に記載の方法。
5. サンプル溶液を前記複数のキャピラリーに提供することであって、前記サンプル溶液が
   １種以上の生体分子を含む、提供することと、
   前記サンプル溶液が前記複数のキャピラリー中にある間、前記１種以上の生体分子を検出することと、
   前記１種以上の生体分子を検出する間、電流トレースを判定するために、前記サンプル溶液が電流によって移動している１つ以上のキャピラリーの電流を経時的に測定することと、
   前記電流トレースの分析を実施することと、
   前記電流トレースの前記分析に基づいて動作を実施することと
   をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
6. 経時的に圧力を測定することが、複数の離散時間で圧力を測定することを含む、請求項１または２に記載の方法。
7. 経時的に電流を測定することが、複数の離散時間で電流を測定することを含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記電流トレースの前記分析が、前記電流トレースにおける信号ノイズに対応するノイズ測定基準を判定することを含み、さらに、前記分析に基づいて動作を実施することが、前記ノイズ測定基準の値に基づいて動作を実施することを含む、請求項５に記載の方法。

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