WO2023136201A1 - 情報処理装置及び情報処理システム - Google Patents

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WO2023136201A1
WO2023136201A1 PCT/JP2023/000111 JP2023000111W WO2023136201A1 WO 2023136201 A1 WO2023136201 A1 WO 2023136201A1 JP 2023000111 W JP2023000111 W JP 2023000111W WO 2023136201 A1 WO2023136201 A1 WO 2023136201A1
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WO
WIPO (PCT)
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phosphor
information
biomolecules
processing unit
list
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/000111
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English (en)
French (fr)
Inventor
旺秀 樋口
孝治 二村
史高 大塚
Original Assignee
ソニーグループ株式会社
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Filing date
Publication date
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Publication of WO2023136201A1 publication Critical patent/WO2023136201A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device and an information processing system. More particularly, the present disclosure relates to an information processing device and information processing system that proposes how to allocate fluorophores to biomolecules.
  • a particle population such as cells, microorganisms, and liposomes is labeled with a fluorescent dye, and each particle in the particle population is irradiated with laser light to measure the intensity and/or pattern of fluorescence generated from the excited fluorescent dye. It has been done to measure the properties of the particles.
  • a flow cytometer can be mentioned as a representative example of a particle analyzer that performs the measurement.
  • a flow cytometer irradiates a laser beam (excitation light) of a specific wavelength to particles flowing in a line in a flow channel, and detects fluorescence and/or scattered light emitted from each particle. , which analyzes a plurality of particles one by one.
  • the flow cytometer converts the light detected by the photodetector into an electrical signal, quantifies it, and performs statistical analysis to determine the characteristics of individual particles, such as their types, sizes, and structures. can.
  • Patent Literature 1 discloses a reagent selection support device that supports selection of a reagent to be used for cell measurement.
  • the reagent selection support device includes an acquisition unit that acquires order information including a plurality of measurement items, a first fluorescent reagent that is used to measure a first target molecule corresponding to the plurality of measurement items, and the first A combination of a second fluorescent reagent used for measuring a second target molecule corresponding to a second measurement item different from the measurement item of the first target molecule characteristic and the first fluorescent dye contained in the A processing unit that determines based on information reflecting the characteristics of one fluorochrome, information reflecting the characteristics of the second target molecule and the characteristics of the second fluorochrome contained in the second fluorochrome, and determined an output unit that outputs a combination of the first fluorescent reagent and the second fluorescent reagent.
  • fluorochrome-labeled antibodies are often used to label the particle population to be analyzed.
  • the process of determining the combination of fluorochrome-labeled antibodies to be used in the analysis is also called panel design.
  • the number of fluorochrome-labeled antibodies used in the analysis tends to increase, and panel design becomes more difficult as this number increases. For example, as many as 20 panel designs or more may be constructed. For such a panel design, when proposing an optimal combination based on information on all commercially available fluorescent reagents, the amount of calculation becomes very large. There is also a demand for construction of a panel design that ensures freedom/flexibility for each user.
  • the present disclosure aims to provide a technique for proposing a better combination of fluorochrome-labeled antibodies.
  • the present disclosure provides an information processing device that includes a processing unit that presents phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both.
  • the phosphor usage history information may include a list of combinations of biomolecules and phosphors used in biological sample analysis.
  • the documented phosphor usage record information may include a list of combinations of biomolecules and phosphors described in the document.
  • the processing unit may be configured to display on the output unit a selection window prompting selection of a biomolecule to be analyzed in biological sample analysis,
  • the selection window may be configured such that a biomolecule to be analyzed can be selected from biomolecules contained in the phosphor usage history information, the document phosphor usage record information, or both of them.
  • the processing unit causes the output unit to display phosphor candidates that can be assigned to the biomolecules selected in the selection window based on the phosphor usage history information, the phosphor usage record information in the literature, or both. sell.
  • the processing unit may be configured to generate a combination list of fluorophores for biomolecules, The combination list may include combinations of the selected biomolecules and fluorophores selected from among the fluorophore candidates.
  • the combination list may include combinations of biomolecules and fluorophores specified by the processing section, in addition to combinations of the selected biomolecules and fluorophores selected from among the fluorophore candidates.
  • the processing unit may be configured to be able to search for biomolecules to be analyzed in biological sample analysis, The processing unit may execute the search for the phosphor use history information, the document phosphor use record information, or both of them based on the input keyword.
  • the phosphor use history information, the document phosphor use record information, or both of these may be associated with user information.
  • the information processing device may be configured to automatically collect the phosphor usage history information as a combination list of biomolecules and phosphors used in analysis processing in the biological sample analyzer.
  • the information processing device may be configured to display a window for receiving input of the phosphor use history information, a window for receiving input for the phosphor use record information in the document, or a window for receiving both of these inputs.
  • the information processing device may include a storage unit that stores the phosphor use history information, the document phosphor use record information, or both of them.
  • the processing unit may be configured to generate a combination list of fluorophores for biomolecules, and
  • the processing unit may be configured to display an input field regarding whether to include tandem dyes in the combination list.
  • the information processing device may include a storage unit that stores inventory information, price information, or both of phosphors.
  • the present disclosure also provides an information processing system that includes a processing unit that presents phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both.
  • FIG. 10 is a schematic diagram of a configuration example of a flow cytometer; FIG. FIG. 10 shows an example experimental flow when applying the present disclosure in flow cytometry; 1 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device according to the present disclosure; FIG. FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of phosphor use history information; FIG. 5 is a diagram showing an example of a window for accepting input of phosphor usage history information; It is a figure which shows the example of the data structure of the fluorescent substance usage record information in literature. FIG. 10 is a diagram showing an example of a window for receiving input of information on actual use of phosphors in literature; FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a window for receiving input of biomolecules to be analyzed; It is a figure for demonstrating the element contained in the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a figure for demonstrating the content displayed on the said window. It is a
  • FIG. 10 is a diagram for explaining input fields for prompting selection regarding use of tandem dyes;
  • FIG. 10 is a diagram for explaining input fields for prompting selections regarding use of inventory information;
  • FIG. 10 is a diagram for explaining an input field for prompting a selection regarding use of price information;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of buttons for executing a search;
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a window for receiving input of biomolecules to be analyzed; It is a figure for demonstrating the element contained in the said window.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of assignment results of phosphors;
  • FIG. 4 is a flowchart of processing executed by an information processing device according to the present disclosure;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining information processing according to the present disclosure;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining information processing according to the present disclosure;
  • FIG. 4 is a diagram showing a matrix of correlation coefficient squared values;
  • FIG. 2 is a conceptual diagram explaining how to allocate fluorophores to biomolecules.
  • FIG. 4 is a diagram showing fluorescence spectra;
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a stain index;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a calculation result of a stain index between phosphors;
  • FIG. 4 is a flowchart of processing executed by an information processing device according to the present disclosure
  • FIG. 10 is a flow chart of separation performance evaluation processing
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of inter-phosphor SI data
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a window in which candidate phosphors to replace phosphors with poor separation performance are displayed. It is a figure which shows the calculation result of SI between phosphors. It is a figure which shows the calculation result of SI between phosphors.
  • FIG. 4 is a flowchart of processing executed by an information processing device according to the present disclosure
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an input reception window; FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a normalized inter-phosphor SI list; It is a figure for demonstrating the calculation method of SI between normalized phosphors.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of inter-phosphor SSM; It is a figure for demonstrating the calculation method of SSM between phosphors.
  • 1 is a diagram schematically showing the overall configuration of a biological sample analyzer; FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an information processing system according to the present disclosure; FIG.
  • First embodiment (information processing device) (1) Details of problems to be solved by the invention (2) Flow example of experiments performed using the present disclosure (3) Description of first embodiment (3-1) Configuration example of information processing apparatus (3-2) Processing unit Example of processing by (3-2-1) Acquisition of phosphor usage history information (3-2-2) Acquisition of phosphor usage record information in literature (3-2-3) List of combinations of antibodies and fluorescent dyes Example of generation processing (3-2-3-1) Biomolecule input acceptance processing (3-2-3-2) Candidate presentation processing based on phosphor usage history information (3-2-3-3) Document Candidate presentation processing based on phosphor usage history information (3-2-3-4) Example of selection result (3-2-4) Use of user information (3-2-5) Processing regarding availability of tandem dye ( 3-2-6) Display order of fluorescent substances (3-2-7) Use of inventory information or price information (3-2-8) Search of biomolecules (3-3) Combination list of antibodies and fluorescent dyes Modified example of generation processing (3-3-1) Example of processing (example of processing in which phosphors determined based on usage history information or track record information in literature are not taken
  • Flow cytometers can be broadly classified into filter type and spectrum type, for example, from the viewpoint of optical systems for measuring fluorescence.
  • a filter-type flow cytometer can adopt the configuration shown in 1 in FIG. 1 in order to extract only the target optical information from the target fluorescent dye.
  • the light generated by irradiating the particles with light is branched into a plurality of light beams by a wavelength separating means DM such as a dichroic mirror, and passed through different filters.
  • a photomultiplier tube PMT or the like. That is, in the filter-type flow cytometer, multicolor fluorescence detection is performed by performing fluorescence detection for each wavelength band corresponding to each fluorescent dye using a detector corresponding to each fluorescent dye.
  • fluorescence correction processing can be performed in order to calculate a more accurate fluorescence amount.
  • fluorescence correction processing can be performed in order to calculate a more accurate fluorescence amount.
  • a spectral flow cytometer deconvolves (unmixes) the fluorescence data obtained by detecting the light generated by irradiating the particles with the spectral information of the fluorescent dye used for staining, thereby obtaining the fluorescence amount of each particle. to analyze.
  • the spectral flow cytometer uses a prism spectroscopic optical element P to disperse fluorescence.
  • an array type detector such as an array type photomultiplier tube PMT is used instead of the many photodetectors of the filter type flow cytometer. I have.
  • spectral-type flow cytometers can easily avoid the influence of fluorescence leakage and are more suitable for analysis using multiple fluorescent dyes.
  • Panel design has traditionally relied heavily on user experience and trial-and-error adjustments. However, as the number of colors increases, panel design often becomes difficult, especially when the number of colors is around 20 or more.
  • the present disclosure may be used to generate a list of combinations of antibodies and fluorophores used in biological sample analysis such as flow cytometry.
  • An example experimental flow for applying the present disclosure in flow cytometry will now be described with reference to FIG.
  • the flow of an experiment using a flow cytometer can be broadly classified into an experiment planning process (Fig. 2, "1: Plan”), in which the cells to be tested, the method for detecting them, and the preparation of an antibody reagent with a fluorescence index are examined.
  • the sample preparation process ("2: Preparation” in the figure), in which the cells are actually stained and prepared for measurement
  • the FCM measurement process in which the fluorescence intensity of each stained cell is measured with a flow cytometer.
  • FCM FCM
  • a data analysis process (“4: Data Analysis” in the figure) that performs various data processing so that desired analysis results can be obtained from the data recorded by the FCM measurement.
  • the microparticles (mainly cells) to be detected using a flow cytometer are determined by the expression of which molecules (for example, antigens or cytokines) are determined. Decide which marker to use in detection. Next, which fluorescent dye should be used to detect the marker is examined.
  • the experimental subject is first processed into a state suitable for FCM measurement.
  • cell separation and purification can be performed.
  • blood-derived immune cells for example, erythrocytes are removed from blood by hemolysis and density gradient centrifugation, and leukocytes are extracted.
  • the extracted target cell group is stained using a fluorescently labeled antibody.
  • excitation light is emitted from the light source of the light irradiation unit of the flow cytometer, and the microparticles flowing in the channel are irradiated with the excitation light.
  • the fluorescence emitted from the microparticles is detected by the detector of the flow cytometer. Specifically, using a dichroic mirror, bandpass filter, etc., only light of a specific wavelength (target fluorescence) is separated from the light emitted from the microparticles, and it is sent to a detector such as a 32-channel PMT. to detect.
  • Microparticles to be analyzed are not particularly limited, but examples thereof include cells and microbeads.
  • a flow cytometer can have a function of recording fluorescence information of each microparticle obtained by FCM measurement together with scattered light information other than fluorescence information, time information, and position information.
  • the recording function can be mainly performed by computer memory or disk. In normal cell analysis, thousands to millions of microparticles are analyzed under one experimental condition, so it is necessary to record a large amount of information in an organized manner for each experimental condition.
  • a computer or the like is used to quantify the light intensity data of each wavelength region detected in the FCM measurement process, and to obtain the amount of fluorescence (intensity) for each fluorescent dye used.
  • This analysis employs a correction method using criteria calculated from experimental data.
  • the standard is calculated by statistical processing using two types of measurement data, ie, measurement data of microparticles stained with only one fluorescent dye and measurement data of unstained microparticles.
  • the calculated fluorescence amount can be recorded in a data recording unit provided in the computer together with information such as the name of the fluorescent molecule, the date of measurement, and the type of microparticle.
  • the fluorescence intensity (fluorescence spectrum data) of the sample estimated in the data analysis is stored and displayed in a graph according to the purpose for analysis of the fluorescence intensity distribution of the microparticles. For example, by analyzing the fluorescence intensity distribution, the percentage of cells to be detected contained in the measured sample can be calculated.
  • an information processing apparatus presents phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, document phosphor usage record information, or both. As a result, the user can be prompted to select fluorescent substance candidates for labeling biomolecules, and efficient panel design is possible. In addition, for example, by presenting a phosphor that has already been used, it becomes easier to reflect the user's wishes. Further, the information processing apparatus according to the present disclosure may be configured to execute an algorithm for presenting combinations of biomolecules and fluorophores, in addition to presenting such fluorophore candidates.
  • the device in order to determine whether the microparticles are to be fractionated, the device includes a chip having a channel through which the microparticles are flowed and in which the fractionation of the microparticles is performed; It may comprise a light irradiation unit that irradiates light, a detection unit that detects light generated by the light irradiation, and a determination unit that determines whether to separate the microparticles based on information on the detected light.
  • a microparticle sorting device is the device described in JP-A-2020-041881.
  • the analysis to which the present disclosure is applied is not limited to particle analysis. That is, the present disclosure may be used in a variety of processes that require assignment of fluorophores to biomolecules. In microscopic analysis or observation of cell or tissue samples, eg, multicolor fluorescence imaging, the process of assigning fluorophores to biomolecules according to the present disclosure may be performed to stain these samples. In recent years, the number of fluorophores used also in fluorescence imaging tends to increase, and the present disclosure can also be used in such analysis or observation.
  • the information processing apparatus of the present disclosure includes a processing unit that presents phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both.
  • a processing unit that presents fluorescent substance candidates based on this information, panel design can be performed efficiently, and for example, the range of fluorescent dye candidates for searching for the optimum combination can be narrowed down. As a result, the amount of calculation for panel design can be reduced, and panel design can be executed in a shorter time.
  • presenting phosphor candidates based on this information it is possible to design a panel that reflects the desires of the user.
  • the information processing apparatus 100 shown in the figure can have a processing unit 101 , a storage unit 102 , an input unit 103 , an output unit 104 and a communication unit 105 .
  • the information processing apparatus 100 may be configured by, for example, a general-purpose computer, and may be a desktop, laptop, or tablet computer, or may be a server computer.
  • the processing unit 101 is configured to present phosphor candidates that can be assigned to biomolecules.
  • the presentation may be performed based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both. More specific processing of the presentation will be described in detail below.
  • the processing unit 101 can include, for example, a CPU (Central Processing Unit) and a RAM.
  • the CPU and RAM may be interconnected, for example via a bus.
  • An input/output interface may be further connected to the bus.
  • An input unit 103, an output unit 104, and a communication unit 105 may be connected to the bus via the input/output interface.
  • the storage unit 102 stores various data.
  • the storage unit 102 may be configured to store, for example, data acquired in a process described below and/or data generated in a process described below, and may include an information recording medium, for example.
  • these data include various data received by the input unit 103 (for example, phosphor usage history information and phosphor usage record information in literature), various data received via the communication unit 105 (for example, phosphor usage history information and phosphor usage record information in literature), and various data generated by the processing unit 101 (for example, a combination list, etc.), etc., but are not limited to these.
  • the storage unit 102 stores an operating system (for example, WINDOWS (registered trademark), UNIX (registered trademark), or LINUX (registered trademark)), an information processing method according to the present disclosure, and an information processing apparatus or information processing system. Programs for execution and various other programs may be stored.
  • an operating system for example, WINDOWS (registered trademark), UNIX (registered trademark), or LINUX (registered trademark)
  • an information processing method for example, WINDOWS (registered trademark), UNIX (registered trademark), or LINUX (registered trademark)
  • Programs for execution and various other programs may be stored.
  • the input unit 103 may include an interface configured to accept input of various data.
  • the input unit 103 may be configured so as to be able to receive various data that are input in the process described below. Examples of such data include biomolecule data and expression level data.
  • the input unit 103 can include, for example, a mouse, a keyboard, a touch panel, and the like as devices that receive such operations.
  • the output unit 104 can include an interface configured to be able to output various data.
  • the output unit 104 may be configured to output various data generated in a process described later.
  • Examples of the data include various data (such as a combination list) generated by the processing unit 101, but are not limited to these.
  • the output unit 104 can include, for example, a display device as a device that outputs these data.
  • the communication unit 105 can be configured to connect the information processing device 100 to the network by wire or wirelessly. Through the communication unit 105, the information processing apparatus 100 can acquire various data (for example, phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, etc.) via the network. The acquired data can be stored in the storage unit 102, for example.
  • the configuration of the communication unit 105 may be appropriately selected by those skilled in the art.
  • the information processing device 100 may include, for example, a drive (not shown).
  • the drive can read data (for example, the various data mentioned above) or programs (such as the programs mentioned above) recorded on the recording medium and output them to the RAM.
  • the recording medium is, for example, a microSD memory card, an SD memory card, or a flash memory, but is not limited to these.
  • a biological sample analyzer e.g., flow cytometer, etc.
  • a biological sample analyzer that performs analysis using biomolecules labeled with a fluorescent substance (e.g., fluorescent dye-labeled antibody) or a control device that controls the analysis device
  • the information processing device may be configured to acquire information regarding the combination used in the analysis from the biological sample analysis device or the control device.
  • the information processing device according to the present disclosure may handle the acquired information as phosphor usage history information.
  • the information processing device may be configured to automatically collect, from the phosphor usage history information, a list of combinations of biomolecules and phosphors used in analysis processing in the biological sample analyzer.
  • the biological sample analyzer is configured to automatically transmit the combination list used in the analysis process to the information processing apparatus in response to execution of the analysis process. It can be. Further, the information processing device can receive the transmitted combination list and store it in the storage unit 102, for example.
  • the information processing device in order to acquire the phosphor usage history information, communicates with the biological sample analyzer and the control device by wire or wirelessly, via a network or not via a network. may be connected. That is, the information processing device according to the present disclosure may receive the phosphor usage history information from the biological sample analysis device or the control device connected to the information processing device.
  • the information processing apparatus can acquire the phosphor usage history information from, for example, a flow cytometer or a computer controlling the flow cytometer.
  • control device may be configured as an information processing device according to the present disclosure.
  • the control device treats information about the phosphor used in the analysis as phosphor usage history information in response to the analysis being performed in the biological sample analyzer.
  • the information processing apparatus according to the present disclosure may be configured as, for example, a computer that controls a flow cytometer, and may acquire the phosphor usage history information from the flow cytometer.
  • the biological sample analyzer may be configured as an information processing device according to the present disclosure. That is, the biological sample analyzer may include a processing section according to the present disclosure.
  • the information processing apparatus according to the present disclosure may be configured as, for example, a flow cytometer itself, and the phosphor usage history information may be stored in the flow cytometer.
  • the phosphor usage history information may include, for example, a list of combinations of biomolecules and phosphors used in biological sample analysis.
  • the phosphor usage history information may further include analysis identification information for identifying the analysis.
  • the analysis-specific information may further include, for example, one or more of data regarding the date and time the analysis was performed, data regarding the device that performed the analysis, and data regarding the sample subjected to the analysis.
  • the information processing device 100 shown on the right side of the figure has phosphor usage history information (Data No. A1, No. A2, . there is The phosphor usage history information may be stored in the information processing device, particularly in the storage unit 102 so as to be distinguishable for each performed analysis.
  • Each phosphor usage history information includes a list of combinations of phosphors and biomolecules (also referred to as a phosphor combination list for biomolecules).
  • the phosphor usage history information 200 of Data No. A1 has a list (List Data) 201 of combinations of biomolecules and fluorescent dyes assigned to the biomolecules.
  • the biomolecules CD3, CD4 and CD8 are assigned the fluorochromes KB520, PE and APC respectively.
  • the phosphor usage history information may include analysis specific information (Analysis Data) 202 .
  • the analysis-specific information includes data on the date and time when the analysis was performed (Date: 20220101), data on the device that performed the analysis (Device: XXX), and data on the sample subjected to the analysis (Sample: YYY). including.
  • the analysis specific information may include data (Settings: ZZZ) regarding settings in the analysis.
  • the data structure of the phosphor usage history information is not limited to the data structure shown in the figure, and may be any other data structure as long as it includes a phosphor combination list for biomolecules.
  • information on each phosphor may be included in the phosphor usage history information as a code or number instead of a name.
  • the information processing device may include a data table for associating the code or number of the phosphor with one or more names of the phosphor.
  • the information processing device displays the phosphor on a display device or the like based on the phosphor usage history information
  • the previous information processing device refers to the data table and replaces the code or number with the code or A phosphor name associated with the number may be displayed.
  • names of biomolecules and information on each biomolecule may be included in the phosphor usage history information as a code or number instead of a name.
  • the processing unit 101 of the information processing device 100 can be configured to convert the phosphor usage history information into data having a predetermined data structure. Examples of such data structures may be as described above. Biological sample analyzers may have the phosphor usage history information in different data structures depending on the type of device or manufacturer. By being converted into the predetermined data structure as described above, the phosphor usage history information can be easily used in the processing described later.
  • the information processing device 100 may be connected to a biological sample analysis device or a control device that controls the analysis device, and may receive the phosphor usage history information transmitted from these devices. . That is, the information processing device 100 can receive the phosphor usage history information transmitted from another device. Further, the phosphor usage history information may be directly input to the information processing device 100 . That is, the information processing device 100 may be configured to be able to receive input of the phosphor use history information. In order to accept the input, the information processing apparatus 100 may be configured to display a window for accepting the input of the phosphor usage history information. An example of such a window is shown in FIG.
  • a window 250 shown in the figure has an area 251 for inputting a list of combinations of fluorophores and biomolecules targeted by antibodies labeled with the fluorophores (Target Moleculars).
  • the window 250 may include a button for adding a combination input field (Add button) and a button for decreasing a combination input field (Delete button). Additionally, window 250 may have an area 252 for entering data to identify the analysis for which the list of combinations was used.
  • the area 252 may include, for example, an analysis execution date input field (Date), an analyzer input field (Device), and a field for inputting a sample subjected to analysis (Sample). Area 252 may also include fields for entering other information, such as a field for entering analysis settings (Settings). Furthermore, the window 250 includes a button (Save button) for saving input data in the information processing apparatus 100 (especially the storage unit 102) and a button (Close button) for closing the window. A button for causing the information processing apparatus 100 to process data or operate a window may be included.
  • the storage unit 102 of the information processing device 100 may be configured to be able to store the phosphor usage history information.
  • the storage unit can store the phosphor usage history information in the predetermined data structure described above.
  • the information processing device may be configured to be able to receive input of information regarding combinations of biomolecules and fluorescent substances described in such academic literature.
  • the information processing apparatus handles the information as document phosphor usage record information (also referred to as document phosphor use record information).
  • the documented phosphor usage record information may include, for example, a list of combinations of biomolecules and phosphors described in the document.
  • the document-specific phosphor usage record information may further include document identification information for identifying the document.
  • the document identifying information may further include, for example, one or more of data relating to the bibliographic items of the document, data relating to the apparatus that performed the analysis described in the document, and data relating to the sample subjected to the analysis. .
  • the phosphor usage record information in this document may be stored in the information processing device, particularly in the storage unit 102 so as to be distinguishable for each analysis described in the document.
  • the phosphor usage record information in each document includes a list of combinations of phosphors and biomolecules (list of combinations of phosphors for biomolecules).
  • the fluorescent substance usage record information 300 in the document of Data No. B1 has a list (List Data) 301 of combinations of biomolecules and fluorescent dyes assigned to the biomolecules. .
  • the document phosphor usage record information may include document specifying information (Journal Data) 302 .
  • the document identification information includes data on bibliographic items for identifying the document (and analysis in the document) (Reference: J.B. AAA, 2021), data on the device that performed the analysis described in the document (Device: BBB) and data on the sample subjected to the analysis (Sample: CCC).
  • the analysis specific information may include data (Settings: DDD) regarding settings in the analysis.
  • the data structure of the fluorescent substance usage record information in the literature is not limited to the data structure shown in the figure, and may be any other data structure as long as it includes a fluorescent substance combination list for biomolecules.
  • information about each fluorophore and each biomolecule may be included in the document fluorophore usage history information as a code or number instead of a name.
  • the information processing apparatus 100 may be configured so as to be able to receive input of the phosphor use record information in the document.
  • the information processing apparatus 100 may be configured to display a window for accepting the input of the phosphor usage history information.
  • An example of such a window is shown in FIG.
  • a window 350 shown in the figure has an area 351 for inputting a list of combinations of fluorophores and biomolecules targeted by antigens labeled with the fluorophores (Target Moleculars).
  • the window may include a button for adding a combination input field (Add button) and a button for decreasing the combination input field (Delete button).
  • window 350 may have an area 352 for entering data for identifying the document in which the list of combinations is described.
  • the area 352 may include, for example, an input field (Reference) for inputting bibliographic information of a document, an analyzer input field (Device), and a field for inputting a sample subjected to analysis (Sample).
  • Area 352 may also include fields for entering other information, such as a field for entering analysis settings (Settings).
  • the window 350 includes a button (Save button) for saving input data in the information processing apparatus 100 (especially the storage unit 102) and a button (Close button) for closing the window.
  • a button for causing the information processing apparatus 100 to process data or operate a window may be included.
  • the information processing device may be configured to generate a combination list of fluorophores for biomolecules.
  • the above-described phosphor usage history information or phosphor usage track record information in documents, or both of these can be used. This makes it possible to generate a combination list that reflects the user's wishes. Also, the process of generating the combination list can be executed more efficiently. That is, according to the present disclosure, a combination list of fluorophores for biomolecules can be generated more accurately and efficiently.
  • the process of generating a combination list of phosphors for biomolecules using the phosphor usage history information and/or the phosphor usage record information in the literature will be described.
  • the information processing apparatus may be configured to display a window for accepting input of biomolecules (for example, antigens) to be analyzed.
  • a window 400 shown in the figure is configured to receive an input of a biomolecule to be analyzed.
  • the window includes a list name input area 401 in which the name of the combination list is input, a biomolecule input area 402 in which the biomolecule to be analyzed is input, phosphor usage history information display and phosphor display. and a document information display area 404 for displaying information on the actual use of phosphors in documents and selecting phosphors.
  • the processing unit 101 may be configured to display on the output unit a selection window prompting selection of a biomolecule to be analyzed in biological sample analysis.
  • the user inputs the name of the combination list to be generated.
  • the information processing apparatus 100 can store the name input to the area as the name of the combination list.
  • the name of the biomolecule to be analyzed may be input, or in the biomolecule input area 402, the biomolecule name may be selected from the biomolecule candidate list.
  • FIG. 8A eight name input fields are shown. In each of these name entry fields, the user may enter the name of the biomolecule using letters, for example, as shown in FIG. 8C.
  • the names of surface markers CD14, CD23, and CD47 are entered in three entry fields, respectively. These name input fields may be configured so that the biomolecules to be analyzed can be selected.
  • each name input field is provided with a biomolecule list display button 405 . In response to the button being selected, the information processing device displays a biomolecule candidate list 406 as shown in FIG. 8D.
  • the biomolecule candidate list 406 may be displayed in a list box displayed in response to selection of the button, as shown in FIG. When one of the lists is selected, a biomolecule is input to the name input field 407 whose button is selected, as shown in FIG. 8E.
  • the processing unit 101 presents phosphor candidates that can be assigned to each biomolecule input in the biomolecule input area 402 based on the phosphor usage history information. For example, after completing the biomolecule input in the biomolecule input area 402, the user selects the usage history information acquisition button 408 (Search button) shown in FIG. 8F. In response to the button being selected, the processing unit 101 selects the phosphor combined with each biomolecule input in the biomolecule input area 402 as the phosphor-using phosphor described in (3-2-1) above. Identify in history information. Then, the processing unit 101 generates a list composed of the identified phosphors. This produces a list of fluorophores that have been combined with each biomolecule.
  • the usage history information acquisition button 408 Search button
  • the processing unit 101 selects the phosphor combined with each biomolecule input in the biomolecule input area 402 as the phosphor-using phosphor described in (3-2-1) above. Identify in history information. Then, the processing unit 101 generates a list composed of the identified phospho
  • a list of fluorochromes that have been used to label each antibody that captures each antigen entered in biomolecule input area 402 is generated.
  • the phosphor list generated in this manner is also referred to as a phosphor usage history list in this specification.
  • the processing unit 101 can display the list in response to completion of the generation of the phosphor use history list.
  • the phosphor usage history display fields 409-1 to 409-4 may be highlighted.
  • the lines of the phosphor usage history display columns 409-1 to 409-4 that can display the list are thicker than the other columns, but the method of highlighting is not limited to this. For example, the color of each column may be changed or each column may blink.
  • the processing unit 101 performs the above-described process so that a list box having a phosphor use history list corresponding to each input biomolecule can be displayed in each phosphor use history display field next to the input field of each biomolecule. It can update the display data of the window.
  • Processing section 101 displays phosphor use history list 411 in response to selection of phosphor use history list display button 410-1 shown in FIG. 8H.
  • the list can be displayed in association with the phosphor use history display field 409-1, for example, as shown in FIG.
  • Other display buttons 410-2 to 410-4 similarly display phosphor usage history lists in accordance with the selection of each button. Thereby, the user can be prompted to select a phosphor.
  • An example of the window after fluorophore selection by the user is shown in FIG. 8I. In the figure, PerCP is selected as the phosphor to be combined with CD14.
  • an information processing device may present phosphor candidates based on autofluorescence information or device noise information.
  • the autofluorescence information may be, for example, information about the autofluorescence of the sample, and particularly information about the autofluorescence of particles (especially cells) contained in the sample.
  • the processing unit 101 excludes, from the phosphor use history list, a phosphor that emits fluorescence similar to the autofluorescence included in the autofluorescence information. As a result, fluorophores that produce fluorescence similar to autofluorescence are excluded from the candidates.
  • Device noise information may also be handled in the same manner as autofluorescence information.
  • the processing unit 101 excludes, for example, phosphors that emit fluorescence similar to the apparatus noise information from the phosphor use history list.
  • the processing unit 101 can use the autofluorescence information and/or the apparatus noise information in the process of generating a combination list of antibodies and fluorescent dyes described in (3-3) below. More specifically, the processing unit 101 treats the autofluorescence information and/or the device noise information as phosphors in the generation process. By using the autofluorescence information and/or the apparatus noise information in this manner, a combination list is generated in consideration of these information.
  • the processing unit 101 presents phosphor candidates that can be assigned to each biomolecule input in the biomolecule input area 402 based on the phosphor usage record information in the document. For example, after completing the biomolecule input in the biomolecule input area 402, the user selects the literature information acquisition button 412 (Search button) shown in FIG. 8J. In response to the selection of this button, the processing unit 101 selects the fluorescent substance combined with each biomolecule input in the biomolecule input area 402 from the fluorescence in the literature described in (3-2-1) above. It is specified in the body usage record information. Then, the processing unit 101 generates a list composed of the identified phosphors. This produces a list of fluorophores that have been combined with each biomolecule.
  • the literature information acquisition button 412 Search button
  • a list of fluorochromes described in the literature as having been used to label each antibody that captures each antigen entered in the biomolecule input area 402 is generated.
  • the list of phosphors generated in this manner is also referred to as a document usage record list in this specification.
  • the usage history display columns 413-1 to 413-4 in the document may be highlighted.
  • the lines in the document usage history display columns 413-1 to 413-4 that can display the list are thicker than the other columns, but the method of highlighting is not limited to this.
  • the color of each column may be changed or each column may blink.
  • the processing unit 101 performs the above-described operation so that a list box having a list of usage records in the literature corresponding to each input biomolecule can be displayed in the usage record display field in each literature next to the input field of each biomolecule. It can update the display data of the window.
  • the processing unit 101 displays the document usage history list 415 in response to the phosphor usage history list display button 414-1 shown in FIG. 8L being selected.
  • the list can be displayed in association with the document usage history display column 413-1, for example, as shown in FIG.
  • buttons 414-2 to 414-4 a usage record list in the document is displayed in response to selection of each button. Thereby, the user can be prompted to select a phosphor.
  • FIG. 8M An example of the window after the fluorophore has been selected by the user is shown in FIG. 8M.
  • BV711 is selected as the phosphor to be combined with CD14.
  • the selection result of the phosphor in the phosphor usage history display column may be invalidated. This can prevent two fluorophores from being selected for one biomolecule.
  • the characters PerCP are enclosed in parentheses to indicate that the selection result of PerCP described in (3-2-3-2) above has been resolved. It is not limited to this.
  • the selected phosphor may be displayed in both the phosphor usage history display column and the document usage history display column. In this case, the processing unit 101 may perform display prompting the user to select which phosphor to use.
  • Fluorophores are similarly selected for other biomolecules.
  • An example selection result is shown in FIG. 8N.
  • BV711, ECD, CY2, and PC7 are selected for CD14, CD23, CD47, and CD1a, respectively.
  • a list containing the combination of biomolecule CD14 and fluorophore BV711, the combination of biomolecule CD23 and fluorophore ECD, the combination of biomolecule CD47 and fluorophore CY2, and the combination of CD1a and fluorophore PC7 is generated.
  • the processing unit 101 may be configured to generate a combination list of fluorophores for biomolecules.
  • the combination list includes combinations of the selected biomolecules and fluorophores selected from among the fluorophore candidates.
  • the processing unit 101 can store the phosphor combination list for biomolecules generated in this way in the storage unit 102 .
  • the information processing apparatus purchases a set of biomolecule-capturing substances labeled with a fluorescent substance (for example, a fluorescent dye-labeled antibody) based on the generated combination list or at least a part of the biomolecule-capturing substances included in the set. You may execute an order process to do so.
  • the user prepares a set of fluorophore-labeled antibodies according to the list.
  • the set may be used in an analytical process by a biological sample analyzer, such as a flow cytometer.
  • the phosphor use history information, the document phosphor use record information, or both of them may be associated with user information.
  • the user information may include, for example, user-identifying information such as a user ID.
  • An information processing apparatus according to the present disclosure can be used while a user logs in using a predetermined ID or the like. In this case, by associating the user information of the logged-in user with the phosphor usage history information, the phosphor usage record information in the document, or both of them, based only on the linked information , the optimization process described in (3-2-3) above can be performed. As a result, the user's preferences are accurately reflected.
  • the phosphor usage history information may be protocol information of processing executed by the biological sample analyzer, and the protocol information may include the combination list.
  • protocol information may be data associated with user information. Since such protocol information is uniquely constructed by each user, it reflects the wishes of the user. Therefore, by using such protocol information, the user's preferences are accurately reflected.
  • the user information may be used by a biological sample analyzer that transmits the phosphor usage history information to the information processing device according to the present disclosure or a control device of the analyzer.
  • the biological sample analysis device or the analysis device can also be used with the user logging in using a predetermined ID or the like.
  • the biological sample analyzer or the analyzer can hold the phosphor use history information linked with the user information, and further link the phosphor use history information with the user information. attached to the information processing apparatus according to the present disclosure.
  • the information processing apparatus according to the present disclosure can hold the transmitted phosphor usage history information in a state of being linked to the user information.
  • an information processing apparatus may be configured to prompt selection regarding utilization of tandem dyes.
  • the processing unit 101 can be configured to display an input field regarding whether to include tandem dyes in the combination list.
  • the input field includes, for example, using a tandem dye, not using a tandem dye, preferentially using a fluorophore other than a tandem dye over a tandem dye, and preferentially using a tandem dye over a fluorophore other than a tandem dye. It may be configured to include any one or more of the selection items of using for. This can accommodate user preferences regarding the use of tandem dyes.
  • processing unit 101 may display window 420 as shown in FIG. 8O.
  • This window is the same as window 400 described above, except that it has an input field 421 prompting selections regarding the use of tandem dyes.
  • the input fields are an input field (No field) for selecting not to use the tandem dye, and an input field for selecting to preferentially use a phosphor other than the tandem dye over the tandem dye. (Acceptable field).
  • the No column is checked.
  • the processing unit 101 excludes, for example, the tandem dye from the phosphor usage history list and/or the document usage history list. This eliminates tandem dyes from the candidates.
  • the processing unit 101 includes, for example, the tandem dye in the phosphor use history list and/or the document use history list.
  • the information processing device may be configured to be able to change the order in which the phosphor group is described in the phosphor usage history list and/or the document usage record list.
  • the processing unit 101 displays a column for the user to select to change the description order to any of price order, use frequency order, wavelength order (excitation wavelength order or fluorescence wavelength order), or alphabetical order. Let Such fields may exist in window 400, for example. This makes it easier to select the phosphor.
  • the processing unit 101 may have price information of fluorophores or fluorophore-labeled biomolecules (eg, fluorochrome-labeled antibodies).
  • the price information may be associated with each fluorophore or each fluorophore-labeled biomolecule.
  • the price information may be stored in advance in the information processing device, or may be acquired by the information processing device in response to selection of the use history information acquisition button 408 or literature information acquisition button 412 described above. good too.
  • the information processing device can acquire price information from a predetermined database or via a predetermined network, for example, in response to selection of these buttons.
  • an information processing apparatus may present phosphor candidates based on inventory information.
  • the storage unit 102 may be configured to store inventory information.
  • processing unit 101 may display window 430 as shown in FIG. 8P. This window is the same as window 420 described above, except that it has an input field 431 prompting selections regarding the use of inventory information.
  • the entry field is checked. When the entry field is checked, the processing unit 101 excludes the phosphors that are out of stock from the phosphor usage history list and/or the document usage record list, for example. As a result, out-of-stock phosphors are excluded from the candidates.
  • an information processing apparatus may present phosphor candidates based on price information.
  • the storage unit 102 may be configured to store price information.
  • processing unit 101 may display window 440 as shown in FIG. 8Q. This window is the same as window 430 described above, except that it has an input field 441 that prompts selections regarding the use of price information.
  • the entry field is checked.
  • the processing unit 101 arranges the phosphor use history list and/or the document use history list in descending order of price, for example. This makes it easier to select a low-cost phosphor candidate for each biomolecule.
  • the processing unit may be configured to be able to search for biomolecules to be analyzed in biological sample analysis.
  • the processing unit can execute the search for the phosphor usage history information, the document phosphor usage record information, or both of them based on the input keyword.
  • the processing unit 101 can display a window 450 as shown in FIG. 8R.
  • This window is the same as the window 400 described above except that it has a search button group 451 .
  • a search button is arranged beside each name input field in the biomolecule input area 402 .
  • the processing unit 101 uses the keyword to search for the phosphor usage history information and/or the phosphor usage record information in the document. to perform a search.
  • the processing unit 101 can display the hit biomolecules in the name input field or in another window.
  • the processing unit 101 may perform search processing such that biomolecules containing keywords similar to the keyword are hit. This makes it possible to cope with notation variations.
  • the information processing device in addition to presenting phosphor candidates based on the phosphor use history information or the phosphor use record information in the literature described in (3-2-3) above, or both of these, a predetermined algorithm may be performed to present a phosphor candidate. That is, in addition to the combination of the biomolecule selected in (3-2-3) above and the phosphor selected from the phosphor candidates, the processing unit 101 selects the combination of the biomolecule and the phosphor. It may be further specified.
  • the combination list generated by the processing unit 101 includes combinations of the selected biomolecules and phosphors selected from among the phosphor candidates, as well as biomolecules and phosphors specified by the processing unit.
  • a phosphor may include a combination of As a result, for example, it is possible to present a phosphor that is combined with a biomolecule that is not included in either the phosphor usage history information or the document phosphor usage record information. In addition, it is possible to deal with a case where the user does not want to use the phosphor candidates presented based on the phosphor use history information or the phosphor use result information in the document, for example.
  • a process of generating a combination list of phosphors for biomolecules using the phosphor usage history information and/or the phosphor usage record information in the literature will be described below.
  • FIG. 9A shows an example of a window that accepts input of biomolecules (for example, antigens) to be analyzed.
  • the window 500 shown in FIG. 9 includes, as shown in FIG. 9B, a list name input area 501 in which the name of the combination list is input, a biomolecule input area 502 in which the biomolecule to be analyzed is input, and phosphor usage history information. and phosphor selection, and a document information display area 504 for displaying phosphor usage history information in the document and phosphor selection.
  • window 500 has an area 505 in which the fluorophores assigned to each biomolecule by the algorithm are displayed. Area 505 displays phosphors selected by executing the following processing flow as the algorithm.
  • the list name input area 501 is the same as the area 401 described in (3-2-3) above.
  • the biomolecule input area 502, the usage information display area 503, and the literature information display area 504 are the same as the area 402 and the usage information display described in (3-2-3) above, except that the number of displayed columns is different. They are the same as the area 403 and the document information display area 404, respectively.
  • CD14, CD23, CD47, CD1a, CD2, CD3, CD4, CD5, CD6, CD7, CD8, and CD9 are input.
  • CD14, CD23, and CD47 are assigned BV711, ECD, and Cy2, respectively, by the processing described in (3-2-3) above.
  • CD1a, CD2, CD3, CD4, CD5, CD6, CD7, CD8, and CD9 may be assigned fluorophores by the processing unit executing the processing described below, for example.
  • the window 500 may have, for example, a button 506 (Find button) for executing the process. Start execution. The processing will be described below with reference to FIG. This figure is a flow chart of the processing.
  • the information processing apparatus 100 receives input of a plurality of biomolecules and the expression levels of each of the plurality of biomolecules.
  • the biomolecule may be an antigen to be measured in flow cytometry (for example, a surface antigen or cytokine), or an antibody that captures the antigen to be measured.
  • the expression level may be the expression level of the antigen.
  • the plurality of biomolecules are antibodies, the expression level may be the expression level of an antigen captured by the antibody.
  • the processing unit 101 can display an input reception window for receiving the input on the output unit 104 (in particular, the display device) to prompt the user to make the input.
  • the input acceptance window can include biomolecule input acceptance fields and expression level acceptance fields, such as the "Antibody” and “Expression level” fields shown in FIG. 11A a.
  • the biomolecule input acceptance column may be, for example, a plurality of list boxes LB1 prompting the selection of biomolecules, as shown in the "Antibody" column of a in FIG. 11A. Although nine list boxes are shown in FIG. 11A for convenience of explanation, the number of list boxes is not limited to this. The number of list boxes may be, for example, 5-300, 10-200.
  • the processing unit 101 selects biomolecules (CD1a, CD2, CD3 , CD4, CD5, CD6, CD7, CD8, and CD9) may be automatically displayed in each list box.
  • the processing unit 101 displays a list of biomolecule options above or below the list box.
  • biomolecules may be displayed.
  • the list is closed and the selected biomolecule is displayed.
  • the screen after biomolecules are input is displayed. For example, "CD1a”, “CD2”, etc. are displayed as shown in the figure according to the selection of the antigen to be captured by the antibody.
  • the expression level reception column may be, for example, a plurality of list boxes LB2 for prompting selection of the expression level, as shown in the "Expression level" column of a in FIG. 11A.
  • the number of list boxes LB2 prompting selection of expression levels may be the same as the number of list boxes LB1 prompting selection of biomolecules. Although nine list boxes are shown in FIG. 11A for convenience of explanation, the number of list boxes is not limited to this.
  • the number of list boxes may be, for example, 5-300, 10-200.
  • the screen after the user selects the expression level is displayed.
  • “+”, “++”, and “+++” are displayed as shown in the figure according to the selected expression level.
  • “+” is selected as the expression level of the biomolecule "CD1a”.
  • "++” is selected as the expression level of the biomolecule "CD4".
  • the symbols “+”, “++” and “+++” mean that the expression level increases in this order.
  • "expression level” may mean, for example, the level of expression level, or may be a specific numerical value of expression level.
  • the expression level means the level of the expression amount, as shown in a of the figure.
  • the expression level is preferably 2 to 20 levels, more preferably 2 to 15 levels, still more preferably 2 to 10 levels, and may be divided into, for example, 3 to 10 levels.
  • the processing unit 101 Inputs of selected biomolecules and expression levels are accepted.
  • step S102 the processing unit 101 classifies the plurality of biomolecules selected in step S101 based on the expression level selected for each biomolecule, and classifies the biomolecules into one or a plurality of expression level categories, particularly a plurality of expression level categories.
  • the number of expression level categories may be, for example, a value corresponding to the number of expression level levels, preferably 2 or more, more preferably 3 or more. The number may preferably be 2-20, preferably 3-15, even more preferably 3-10.
  • an expression level of "+”, "++”, or “+++” is selected for each of a plurality of biomolecules.
  • the processing unit 101 classifies the selected biomolecule whose expression level is "+” into the expression level category "+”. Similarly, the processing unit 101 classifies the selected biomolecules whose expression levels are "++” or "+++” into the expression level category "++” or the expression level category "+++”, respectively. Thus, the processing unit 101 generates three expression level categories.
  • Each expression level category includes biomolecules for which the corresponding expression level was selected. In a of FIG. 3, three biomolecules with an expression level of "+", four biomolecules with an expression level of "++”, and two biomolecules with an expression level of "+++” are input.
  • step S103 the processing unit 101 acquires a list of phosphors capable of labeling the biomolecules input in step S101.
  • the list of phosphors may be acquired from a database existing outside the information processing device 100, for example, via the communication unit 105, or stored inside the information processing device 100 (for example, the storage unit 102). It may be obtained from a database.
  • the list of phosphors may include, for example, the name and brightness of each phosphor.
  • the list of fluorophores preferably also includes the fluorescence spectrum of each fluorophore. The fluorescence spectrum of each phosphor may be obtained from the database as data separate from the list.
  • the list may selectively include fluorophores that can be used in a device (for example, a microparticle analyzer) in which samples are analyzed using a combination of biomolecules and fluorophores. Since phosphors that cannot be used in the apparatus are deleted from the list, it is possible to reduce the burden on the apparatus in the later-described processing (especially the correlation information calculation processing).
  • a device for example, a microparticle analyzer
  • phosphors that cannot be used in the apparatus are deleted from the list, it is possible to reduce the burden on the apparatus in the later-described processing (especially the correlation information calculation processing).
  • step S104 the processing unit 101 classifies the phosphors included in the list of phosphors acquired in step S103 based on the brightness of each phosphor, and selects one or more brightness categories, particularly multiple brightness categories. Generate categories.
  • step S104 the processing unit 101 preferably refers to the expression level category generated in step S102 to generate a brightness category. This makes it possible to more efficiently associate generated brightness categories with expression level categories and generate combinations of biomolecules and phosphors.
  • the specific content of the reference will be described below.
  • the classification based on brightness may be classification based on fluorescence amount or fluorescence intensity.
  • a numerical range of fluorescence amount or fluorescence intensity may be associated with each brightness category.
  • the processing unit 101 refers to the fluorescence amount or the fluorescence intensity of each of the phosphors included in the list, and selects the brightness category associated with the numerical range including the fluorescence amount or the fluorescence intensity. can be classified into
  • the processing unit 101 generates brightness categories by referring to the number of expression level categories generated in step S102.
  • the processing unit 1 01 generates the same number of brightness categories as the number of expression level categories generated in step S102. This allows one-to-one correspondence between the expression level category and the brightness category.
  • the number of brightness categories may be, for example, a value corresponding to the number of expression level categories, preferably 2 or more, more preferably 3 or more.
  • the number may preferably be 2-20, preferably 3-15, even more preferably 3-10.
  • three brightness categories (Bright, Normal, and Dim) may be generated. These three brightness categories have decreasing brightness in this order. Both bodies are brighter than any of the phosphors contained in Dim.
  • the processing unit 101 generates brightness categories by referring to the number of biomolecules included in each of the expression level categories generated in step S102.
  • the processing unit 101 selects fluorophores such that the number of fluorophores equal to or greater than the number of biomolecules included in the expression level category generated in step S102 is included in the associated brightness category. Classify into each brightness category. As a result, it is possible to prevent the generation of biomolecules to which no fluorophores are assigned in the generation of a combination list, which will be described later.
  • step S105 the processing unit 101 associates the expression level category generated in step S102 with the brightness category generated in step S104.
  • the processing unit 101 associates one brightness category with one expression level category.
  • the processing unit 101 can associate the expression level category and the brightness category so that they correspond one-to-one. That is, the association can be made such that two or more expression level categories are not associated with one brightness category.
  • the processing unit 101 may perform the association such that expression level categories with lower expression levels are associated with brighter brightness categories. For example, the processing unit 101 associates the expression level category with the lowest expression level with the brightness category with the brightest brightness, and associates the expression level category with the next lowest level of expression with the brightness with the next brightest brightness. Categories can be mapped, and similarly this mapping can be repeated until there are no more expression level categories. Conversely, the processing unit 101 associates the expression level category with the highest expression level with the brightness category with the lowest brightness, and associates the expression level category with the next highest level of expression with the brightness category with the next lowest brightness. This matching can be repeated until there are no more expression level categories.
  • the expression level category into which biomolecules exhibiting lower expression levels are classified corresponds to the brightness category into which brighter phosphors are classified. It may be associated with the brightness category.
  • the processing unit 101 identifies the optimum phosphor combination using the correlation information between the phosphors.
  • the optimal phosphor combination is, for example, a phosphor combination that is optimal from the viewpoint of the correlation between fluorescence spectra, and more particularly a phosphor combination that is optimal from the perspective of the correlation coefficient between fluorescence spectra, Even more particularly, it may be a combination of phosphors that is optimal from the viewpoint of the square of the correlation coefficient between the fluorescence spectra.
  • the correlation coefficient may be, for example, either the Pearson correlation coefficient, the Spearman correlation coefficient, or the Kendall correlation coefficient, preferably the Pearson correlation coefficient.
  • the correlation information between phosphors may preferably be correlation information between fluorescence spectra. That is, in one preferred embodiment of the present disclosure, processing section 101 identifies the optimum phosphor combination using correlation information between fluorescence spectra.
  • the Pearson's correlation coefficient can be calculated between two fluorescence spectra X and Y as follows.
  • fluorescence spectra X and Y can be expressed as follows, for example.
  • Fluorescence spectrum X ( X 1 , X 2 , .
  • the mean value ⁇ x is the mean value of these fluorescence intensities, and the standard deviation ⁇ x is the standard deviation of these fluorescence intensities.
  • Fluorescence spectrum Y (Y 1 , Y 2 , .
  • the mean value ⁇ y is the mean value of these fluorescence intensities, and the standard deviation ⁇ x is the standard deviation of these fluorescence intensities.
  • the numerical value "320" is a value set for convenience of explanation, and the numerical value used in calculating the correlation coefficient is not limited to this.
  • the numerical value may be appropriately changed according to the configuration of the fluorescence detector, such as the number of PMTs (photomultiplier tubes) used for fluorescence detection.
  • the processing unit 101 selects the same number of phosphors from a certain brightness category as "the number of biomolecules belonging to the expression level category associated with the certain brightness category". The phosphor selection is performed for all brightness categories. As a result, the same number of fluorophores as "the number of biomolecules used for sample analysis" is selected, and thus one fluorophore combination candidate is obtained.
  • the processing unit 101 calculates the square of the correlation coefficient (for example, Pearson's correlation coefficient) between fluorescence spectra for any two phosphor combinations included in the phosphor combination candidate. The processing unit 101 calculates the square of the correlation coefficient for all combinations. Through the calculation process, the processing unit 101 obtains a matrix of squared values of correlation coefficients, such as shown in FIG. 12, for example.
  • the processing unit 101 identifies the maximum squared value of the correlation coefficient from the matrix of the squared values of the correlation coefficient.
  • the correlation coefficient between the fluorescence spectrum of Alexa Fluor 647 and the fluorescence spectrum of APC is 0.934, and the processing unit 101 identifies this value as the maximum correlation coefficient squared value. (the part surrounded by a rectangle in the upper left of the figure).
  • the smaller the squared value of the correlation coefficient the less similar the two phosphor spectra are.
  • the two phosphors with the largest squared correlation coefficient values are the two phosphors with the most similar fluorescence spectra among the phosphors included in the phosphor combination candidate.
  • the processing unit 101 identifies the maximum squared correlation coefficient value for one phosphor combination candidate.
  • the processing unit 101 identifies the maximum correlation coefficient squared value for all possible phosphor combination candidates, as described above.
  • the processing unit 101 identifies the maximum squared correlation coefficient value of each of the 216 phosphor combination candidates. Then, the processing unit 101 identifies the phosphor combination candidate with the smallest identified maximum squared value of the correlation coefficient. The processing unit 101 identifies the thus identified phosphor combination candidate as the optimum phosphor combination.
  • FIG. 11A c shows the results of identifying the optimum phosphor combination. In FIG. 11A c, the fluorophores that make up the identified optimal phosphor combination are marked with an asterisk.
  • the processing unit 101 selects the next largest squared correlation coefficient for the two or more phosphor combination candidates. The values can be compared, and the phosphor combination candidate with the next largest correlation coefficient squared value can be identified as the optimal phosphor combination. If the next highest correlation coefficient squared values are the same, then the next highest correlation coefficient squared values may be compared.
  • the maximum correlation coefficient squared value is referred to in order to identify the optimum phosphor combination, but what is referred to in order to identify the optimum phosphor combination is not limited to this.
  • the n-th largest value of the correlation coefficient squared values (where n may be any positive number, such as 2 to 10, particularly 2 to 8, more particularly 2 to 5) may be an average value or a sum value up to a large value.
  • the processing unit 101 may identify the phosphor combination candidate with the smallest average value or the smallest total value as the optimum phosphor combination.
  • step S107 the processing unit 101 assigns the phosphors forming the optimum phosphor combination identified in step S106 to the plurality of biomolecules. More specifically, the processing unit 101 assigns each of the phosphors forming the optimum phosphor combination to the biomolecule belonging to the expression level category associated with the brightness category to which the phosphor belongs.
  • the associated expression level category can also include two or more biomolecules. In this case, fluorophores with higher luminosity can be assigned to biomolecules that are less expressed (or expected to be less expressed).
  • FIG. 13 shows a conceptual diagram of such allocation.
  • the processing unit 101 generates a combination of a fluorescent substance and a biomolecule for each biomolecule through the assignment process described above.
  • the processing unit 101 thus generates a combination list of phosphors for biomolecules.
  • FIG. 11A d shows an example of the combination list generation result.
  • the processing unit 101 may output the result of generating the combination list.
  • the processing unit 101 outputs each fluorochrome A fluorescence spectrum may be displayed. By displaying the fluorescence spectrum, the user can visually confirm whether or not there is any spectral overlap.
  • processing unit 101 selects the phosphors included in the combination list as shown in FIG. 9B. display in a window. This assigns a fluorophore to each biomolecule, for example as shown in FIG. 9C.
  • step S108 the processing unit 101 can cause the output unit 104, for example, to output the combination list generated in step S107.
  • the combination list can be displayed on a display device.
  • the processing unit 101 can further cause the output unit 104 to display reagent information corresponding to the combination of the antibody (or antigen) and the fluorescent dye.
  • the reagent information can include, for example, reagent name, product number, manufacturer name, and price.
  • the processing unit 101 may, for example, acquire the reagent information from a database existing outside the information processing device 100, or store the reagent information inside the information processing device 100 (for example, the storage unit 102). It may be obtained from a stored database.
  • the processing unit 101 may further display the simulation results (for example, various plots) regarding the separability when using the generated combination list.
  • the processing unit 101 may further display the expected separation performance when using the generated combination list.
  • simulation results are also shown in addition to the antibody (or antigen) name, fluorescent dye name, reagent name, product number, manufacturer name, price, and the like.
  • the combination of biomolecules and fluorescent substances can be optimized, and the optimized combination list can be presented to the user.
  • the processing unit 101 acquires the fluorescence spectrum of each phosphor in step S103, and uses the correlation information between the fluorescence spectra in step S106 to obtain the optimum Phosphor combinations can be specified.
  • the horizontal axis is the wavelength or the photodetector number corresponding to the wavelength
  • the vertical axis is the fluorescence intensity, particularly the fluorescence normalized by the maximum fluorescence intensity It can be intensity.
  • the fluorescence spectrum used in the present disclosure may be the fluorescence spectrum of the fluorescence generated when the phosphor is irradiated with excitation light of one wavelength, or the phosphor is irradiated with excitation light of two or more different wavelengths. It may also be a combination of a plurality of fluorescence spectra obtained in the above cases, particularly a combination of two or more fluorescence spectra.
  • FIGS. 14A and 14B show examples of fluorescence spectra of fluorescence generated when a phosphor is irradiated with excitation light of one wavelength.
  • FIG. 14A is a fluorescence spectrum of fluorescence obtained when PE-Cy5 is irradiated with an excitation laser of 561 nm.
  • the horizontal axis of the fluorescence spectra is the photodetector number corresponding to each wavelength, ie 30 photodetectors were used to obtain the fluorescence spectra.
  • the vertical axis of the fluorescence spectrum is the fluorescence intensity normalized by the maximum fluorescence intensity.
  • FIG. 14B is a fluorescence spectrum of fluorescence obtained when APC-Cy5 is irradiated with an excitation laser of 628 nm. The vertical axis and horizontal axis of the fluorescence spectrum are the same as A in FIG.
  • fluorescence spectra such as those shown in A or B of FIG. 14 may be used.
  • the fluorescence spectra of A and B in FIGS. 14A and 14B appear to have similar spectral waveforms, and these two phosphors may not be distinguishable in some cases. Therefore, in the present disclosure, by using a combination of a plurality of fluorescence spectra obtained when the phosphor is irradiated with excitation light of a plurality of different wavelengths, particularly a combination of a plurality of fluorescence spectra, two phosphors can be identified more reliably.
  • FIG. 14C shows an example of data obtained by combining a plurality of fluorescence spectra obtained when a plurality of excitation light beams with different wavelengths is applied to a phosphor.
  • the data shown in FIG. 14C is data combining fluorescence spectra of five fluorescences generated when excitation laser beams of five different wavelengths are applied.
  • the five different wavelengths are 355 nm, 405 nm, 488 nm, 561 nm and 638 nm.
  • the horizontal axis of each of the five fluorescence spectra combined to obtain the data is the photodetector number corresponding to each wavelength, i.e. 64 photodetectors were used to acquire the fluorescence spectra.
  • the vertical axis of the five fluorescence spectra is the fluorescence intensity, and the five fluorescence spectra are normalized by setting the maximum value of the fluorescence intensities of the five fluorescence spectra to 1.
  • the thin line is the PE-Cy5 fluorescence spectrum binding data
  • the thin line is the APC-Cy5 fluorescence spectrum binding data. Comparing these two binding data, it can be seen that the waveforms of fluorescence spectra obtained when excitation light of 488 nm, 561 nm, and 638 nm, for example, are irradiated are completely different. Therefore, these two binding data can more reliably distinguish the fluorescence of the two fluorochromes.
  • the processing unit 101 uses combined data of a plurality of fluorescence spectra, particularly by using combined data of a plurality of fluorescence spectra, in order to obtain the correlation information. It becomes easier to identify the body combination.
  • the combination data and the combined data may be, for example, data obtained by subjecting a plurality of fluorescence spectra to a predetermined normalization process, as described above. Further, by obtaining correlation information using fluorescence spectra as described above, the same processing flow can be applied to various microparticle analyzers having different optical systems.
  • the processing unit 101 can evaluate the separability of the generated combination list. For example, the processing unit 101 can generate simulation data regarding the generated combination list, and use the simulation data to evaluate the separability of the combination list. By performing an evaluation of the resolution, the accuracy of the optimization can be increased. For example, by evaluating the separation ability, it is possible to check whether the combination list generated in step S107 exhibits the desired separation performance, or to obtain better separation performance depending on the confirmation result. It is also possible to generate a combination list that exhibits
  • the processing unit 101 generates a modified version in which at least one phosphor in the set of phosphors included in the combination list is changed to another phosphor according to the evaluation result of the separation ability. Further combination lists may be generated and further separability evaluations may be performed on the modified combination lists. By generating the modified combination list and performing separation performance evaluation, it is possible to generate a combination list that exhibits better separation performance.
  • the evaluation of the separation ability may be, for example, an evaluation using a Stain-Index, and more preferably an evaluation using a Stain-Index between phosphors.
  • the stain index is an index that indicates the performance of a phosphor (fluorochrome) itself. For example, as shown on the left side of FIG. Defined by the standard deviation of the data.
  • the inter-fluorescent stain index is obtained by replacing the unstained particle data with particles dyed with other fluorescent substances, as shown on the right side of FIG. 15, for example. Using the stain index between phosphors, it is possible to evaluate the performance of separation between phosphors in consideration of the amount of leakage due to overlap of fluorescence spectra, the amount of fluorescence, and noise.
  • FIG. 16 shows an example of the result of calculating the stain index between phosphors for all combinations of two phosphors in the phosphor group that constitutes the generated combination list.
  • the processing unit 101 of the present disclosure can cause the output unit 104 to output the calculation results for all combinations of two phosphors in the phosphor group forming the combination list generated by the processing unit. This makes it easier for the user to evaluate the separation performance.
  • a combination list is generated based on the expression level category, brightness category, and correlation information, and then resolution evaluation using an index such as the stain index may be performed. For example, with respect to the generated combination list, it is possible to know phosphor combinations with poor separation performance through the separation performance evaluation, and by changing the phosphor combinations, it is possible to design a panel with better separation performance. . In addition, creating a combination list based on the above categories and evaluating the resolution (and correcting the panel if necessary) to design the panel is more computational than performing the panel design by evaluating the resolution for every combination. time can be greatly reduced.
  • steps S201 to S207 and S209 are the same as steps S101 to S107 and S108 described with reference to FIG. apply.
  • step S208 the processing unit 101 evaluates the separability of the phosphor groups that make up the combination list generated by the allocation process in step S207.
  • a more detailed example of the processing flow of step S208 will be described with reference to FIG.
  • the processing unit 101 starts the separation performance evaluation process.
  • the processing unit 101 calculates a stain index between phosphors (the stain index is also referred to as "SI" in this specification).
  • the SI can be obtained, for example, by using data obtained by generating simulation data using the combination list generated in step S207 and performing unmixing processing on the simulation data using a spectral reference.
  • the simulation data may be, for example, a group of data measured by an apparatus (for example, a flow cytometer) that performs analysis using reagents according to a combination list.
  • the device is a microparticle analyzer such as a flow cytometer
  • the data may be a group of data obtained by actually measuring 100 to 1000 microparticles, for example.
  • conditions such as noise of the device, staining variation, and the number of generated data may be considered.
  • step S302 the processing unit 101 can acquire inter-phosphor SI data as shown in FIG. 19, for example.
  • the data includes all SIs between two different phosphors in the phosphor group forming the combination list.
  • step S303 the processing unit 101 identifies one or more phosphors with poor separation performance, particularly one phosphor with poor separation performance, based on the calculated inter-phosphor SI. For example, the processing unit 101 may identify the phosphor treated as positive among the two phosphors for which the inter-phosphor SI is the smallest, as one phosphor with poor separation performance.
  • the fluorophore “PerCP-Cy5.5” is identified as one of the fluorophores with poor separation performance.
  • step S304 the processing unit 101 identifies candidate phosphors to replace the phosphor with poor separation performance identified in step S303.
  • Candidate fluorophores can be identified, for example, as follows. First, the processing unit 101 refers to the brightness category to which the phosphor with the poor separation performance belongs, and among the phosphors belonging to the brightness category, phosphors not adopted in the combination list are selected as candidate phosphors. can be specified as In addition, the processing unit 101 may select the candidate phosphor from the brightness category closest in brightness to the brightness category to which the phosphor with poor separation performance belongs. The processing unit 101 can identify, as candidate phosphors, phosphors that belong to the closest brightness category and are not included in the combination list.
  • the processing unit 101 identifies six phosphors such as "Alexa Fluor 647" as candidate phosphors to replace the phosphor "PerCP-Cy5.5" with poor separation performance. In this manner, multiple candidate fluorophores may be identified, or only one may be identified.
  • step S305 the processing unit 101 calculates the inter-phosphor SI when the phosphor with poor separation performance identified in step S304 is changed to a candidate phosphor. This calculation may be performed for each of the candidate fluorophores.
  • FIGS. 21A and 21B Examples of the calculation results are shown in FIGS. 21A and 21B.
  • the inter-phosphor SI is shown for each of the six phosphors mentioned with reference to FIG. 20 when the phosphors with poor separation performance are changed to candidate phosphors.
  • step S306 the processing unit 101 selects the candidate phosphor for which the calculation result with the largest inter-phosphor SI minimum value among the calculation results in step S305 is selected as a phosphor to substitute for the phosphor with poor separation performance. Select as
  • the processing unit 101 selects "BV650" as a phosphor to substitute for "PerCP-Cy5.5".
  • step S307 the processing unit 101 determines whether there is a phosphor combination that is better than the combination list in which the phosphor selected in step S306 replaces the phosphor having poor separation performance. For this determination, for example, steps S303-306 may be repeated. If, as a result of repeating steps S303 to S306, there is a combination with a larger minimum SI between phosphors, the processing unit 101 determines that there is a better combination of phosphors. If determined in this way, the processing unit 101 returns the processing to step S303. If, as a result of repeating steps S303 to S306, there is no combination with a larger minimum SI between phosphors, the processing unit 101 determines that there is no better combination of phosphors. If the processing unit 101 determines that a better phosphor combination does not exist, it identifies the phosphor combination at the stage immediately before repeating steps S303 to S306 as an optimized combination list, and advances the process to step S308. .
  • step S308 the processing unit 101 ends the separability evaluation process and advances the process to step S209.
  • the processing flow uses the phosphor usage history information and / or phosphor usage record information in the literature described in (3-2-3)
  • the biomolecule expression level and the phosphor brightness for the combination of the biomolecule and the phosphor determined by the method are not considered.
  • the information processing apparatus according to the present disclosure includes, in the processing flow, the biomolecule expression amount and the phosphor related to the combination of the biomolecule and the phosphor determined using the phosphor usage history information and/or the phosphor usage record information in the literature. Brightness may be considered.
  • the processing unit 101 uses, as a fixed value, a combination of a biomolecule and a phosphor determined based on phosphor usage history information and/or phosphor usage record information in literature, The processing flow based on the biomolecule expression level and phosphor brightness described in (3-3-1) above may be executed.
  • steps S502 to S507 and S509 are the steps described with reference to FIG. S102-S107 and S109 are the same, and the description therefor also applies to steps S102-S107 and S109.
  • Step S508 is similar to step S208 described with reference to FIG. 17, except that for some of the biomolecules, the assigned fluorophores are specified in advance, and this description also applies to step S508. .
  • step S501 of FIG. 22 the information processing apparatus 100 receives input of a plurality of biomolecules and the expression levels of each of the plurality of biomolecules. Furthermore, it receives input of fluorophores to be assigned to some of the plurality of biomolecules.
  • the processing unit 101 can display an input reception window for receiving the input on the output unit 104 (in particular, the display device) to prompt the user to make the input.
  • the output unit 104 in particular, the display device
  • the window shown in A in the figure includes a row of list boxes for accepting input of biomolecules and expression levels, and a fluorophore specifying window for specifying fluorophores assigned to biomolecules. Contains list box columns. For each of the biomolecules "CD27”, “CD5", “CD4", and “CD45” listed in the list box, the phosphor usage history information described in (3-2-3) above and/or in the literature Phosphors are assigned using the phosphor usage record information. As a result of this assignment, biomolecules "CD27”, “CD5", “CD4" and “CD45” were assigned “PE”, “APC”, “FITC” and "Alexa Fluor 700" respectively.
  • step S502 the processing unit 101 classifies the plurality of biomolecules selected in step S501 based on the expression level selected for each biomolecule, and classifies the biomolecules into one or a plurality of expression level categories, particularly a plurality of expression level categories.
  • to generate Biomolecules to which fluorophores have been assigned in step S501 may also be classified based on their expression levels in step S502.
  • the number of expression level categories may be, for example, a value corresponding to the number of expression levels, preferably 2-20, preferably 2-15, even more preferably 2-10, such as 3-10. .
  • step S503 the processing unit 101 acquires a list of phosphors capable of labeling the biomolecules input in step S501.
  • the processing unit 101 also acquires information about the phosphors assigned in step S501.
  • the list of these phosphors may be obtained, for example, from a database existing outside the information processing device 100, or may be obtained from a database stored inside the information processing device 100 (for example, the storage unit 102). good.
  • step S504 the processing unit 101 classifies the phosphors included in the list of phosphors capable of labeling biomolecules from the list of phosphors acquired in step S503 based on the brightness of each phosphor. , to generate one or more brightness categories, in particular multiple brightness categories.
  • the phosphors assigned in step S501 are also classified based on the brightness of each phosphor and assigned to one of the brightness categories.
  • the processing unit 101 associates the expression level category generated in step S502 with the brightness category generated in step S504.
  • the processing unit 101 associates one brightness category with one expression level category.
  • the processing unit 101 can associate the expression level category and the brightness category so that they correspond one-to-one. That is, the association can be made such that two or more expression level categories are not associated with one brightness category.
  • the processing unit 101 identifies the optimum phosphor combination using the correlation information between phosphors.
  • the optimum phosphor combination is, for example, a phosphor combination that is optimal from the viewpoint of correlation between phosphor spectra, and more particularly a phosphor combination that is optimal from the viewpoint of correlation coefficient between phosphor spectra. It may be the phosphor combination that is optimal in terms of the square of the correlation coefficient between the phosphor spectra, and even more particularly the phosphor combination.
  • the correlation information between phosphors may preferably be correlation information between phosphor spectra. That is, in one preferred embodiment of the present disclosure, processing section 101 identifies the optimum phosphor combination using correlation information between phosphor spectra.
  • the processing unit 101 selects the same number of phosphors from a certain brightness category as "the number of biomolecules belonging to the expression level category associated with the certain brightness category”. However, if the certain brightness category includes the phosphor assigned in step S501, the processing unit 101 selects from the certain brightness category ("corresponding to the certain brightness category Fluorophores are selected by the same number as (the number of biomolecules belonging to the expression level category selected” ⁇ “the fluorophores input in step S501”). The above phosphor selection is performed for all brightness categories. As a result, the sum of "the number of selected fluorophores" and “the number of fluorophores input in step S501" becomes the same as the "number of a plurality of biomolecules used for sample analysis".
  • the processing unit 101 calculates the square of the correlation coefficient between the fluorescence spectra for any two phosphor combinations included in the phosphor combination candidates.
  • the processing unit 101 calculates the square of the correlation coefficient for all combinations.
  • the processing unit 101 obtains a matrix of squared values of correlation coefficients, such as shown in FIG. 12, for example.
  • the processing unit 101 identifies the maximum squared value of the correlation coefficient from the matrix of the squared values of the correlation coefficient.
  • the number of phosphors belonging to a certain brightness category is greater than "the number of biomolecules belonging to the expression level category associated with the certain brightness category", from a certain brightness category
  • the processing unit 101 identifies the maximum correlation coefficient squared value for all possible phosphor combination candidates, as described above. Then, the processing unit 101 identifies the phosphor combination candidate with the smallest identified maximum squared value of the correlation coefficient. The processing unit 101 identifies the thus identified phosphor combination candidate as the optimum phosphor combination.
  • step S507 the processing unit 101 assigns the phosphors forming the optimum phosphor combination identified in step S506 to the plurality of biomolecules. More specifically, the processing unit 101 assigns each of the phosphors forming the optimum phosphor combination to the biomolecule belonging to the expression level category associated with the brightness category to which the phosphor belongs.
  • the associated expression level category can also include two or more biomolecules. In this case, fluorophores with higher luminosity can be assigned to biomolecules that are less expressed (or expected to be less expressed).
  • the processing unit 101 generates a combination of a fluorescent substance and a biomolecule for each biomolecule through the assignment process described above. The processing unit 101 thus generates a combination list of phosphors for biomolecules.
  • step S508 the processing unit 101 evaluates the separability of the phosphor groups that make up the combination list generated by the allocation process in step S507.
  • a more detailed processing flow of step S508 is as described with reference to FIG. However, in step S303 of the figure, the processing unit 101 does not identify the phosphor assigned in step S501 as a phosphor with poor separation performance. This can prevent the phosphor assigned in step S501 from being changed.
  • step S509 the processing unit 101 can cause the output unit 104, for example, to output the combination list generated in step S508.
  • the combination list can be displayed on a display device.
  • step S509 for biomolecules to which the fluorophores selected by optimization have been assigned, information on complexes of fluorophores and biomolecules (for example, information on fluorescence-labeled antibodies) can be displayed.
  • information on complexes of fluorophores and biomolecules for example, information on fluorescence-labeled antibodies
  • FIG. An example of how such information may be displayed is shown in FIG.
  • the information includes the biomolecule name (antigen name captured by the antibody, "Antibody” column), the name of the fluorophore labeling the biomolecule ("Fluorochrome” column), and the clone name ("Clone” column).
  • the information about said complex may include one or more of these listed information, preferably including the name of the biomolecule and the name of the fluorophore labeling the biomolecule. In preferred embodiments, the information may further include price.
  • step S106 the correlation between phosphor spectra was mentioned as an example of the correlation information between phosphors, but in another embodiment of the present disclosure, the correlation information between phosphors is not limited to this.
  • a stain index between phosphors or a spillover spreading matrix between phosphors may be used as correlation information between phosphors.
  • This other embodiment is as described in (3-3-1) above, except that the correlation information used is different.
  • step S106 is different, but the other steps are the same. Therefore, step S106 will be described below.
  • a standardized inter-phosphor stain index list may be prepared in advance in order to execute the process in step S106.
  • the normalized inter-phosphor stain index is also referred to as "normalized inter-phosphor SI”.
  • the normalized inter-phosphor SI list contains inter-phosphor stain indices for all combinations of two phosphors in the phosphor group including at least all the phosphors included in the phosphor-related list acquired in step S103.
  • the standardized inter-fluorophore stain index list is obtained by the processing unit 101 using two fluorophores out of a fluorophore group that includes all fluorophores that can be used in an apparatus in which a fluorophore combination list for biomolecules is used.
  • FIG. 24A An example of the normalized inter-phosphor SI list is shown in FIG. 24A. As shown in the figure, the top of the list is the positive fluorophore and the top side is the negative fluorophore. Both the front and side lists all the phosphors that can be used, for example, in the device. In the figure, "" means omission of part of the table.
  • a method for calculating the normalized inter-phosphor SI will be described with reference to FIG. 24B.
  • simulation data is generated for all the phosphors appearing in the normalized inter-phosphor SI list under the condition that each phosphor has the same fluorescence amount.
  • the normalized inter-phosphor SI between two different phosphors is calculated.
  • the figure shows an example calculation of the normalized inter-phosphor SI of PE with respect to FITC.
  • the normalized interphosphor SI means the separation performance for FITC when PE is positive.
  • the circled number 1 in the figure is a formula for calculating the normalized inter-fluorophore SI ( PE SI FITC ) in the case of PE-positive and FITC-negative.
  • PE SI FITC is expressed by ⁇ PE F PE ⁇ PE F FITC ⁇ PE ⁇ FITC ⁇ 2 ⁇ .
  • PE F PE is the average fluorescence intensity of PE-positive and FITC-negative particles at the fluorescence wavelength of PE.
  • PE F FITC is the average fluorescence intensity of PE-negative and FITC-positive particles at the fluorescence wavelength of PE.
  • PE ⁇ FITC is the standard deviation of the mean fluorescence intensity at the fluorescence wavelength of PE for particles that are PE-negative and FITC-positive.
  • step S106 the processing unit 101 uses the normalized inter-phosphor SI list prepared as described above as inter-phosphor correlation information to identify the optimum phosphor combination.
  • inter-phosphor correlation information An example of how to identify the optimum phosphor combination is described below.
  • the processing unit 101 selects the same number of phosphors from a certain brightness category as "the number of biomolecules belonging to the expression level category associated with the certain brightness category". The phosphor selection is performed for all brightness categories. As a result, the same number of fluorophores as "the number of biomolecules used for sample analysis" is selected, and thus one fluorophore combination candidate is obtained. Next, the processing unit 101 refers to the normalized inter-phosphor SI list for any two phosphor combinations included in the phosphor combination candidate, and determines the standard corresponding to the combination of the two phosphors. Identify the SI between phosphors.
  • the normalized phosphor-to-phosphor SI for one positive and the other negative and the normalized phosphor-phosphor SI for the one negative and the other positive are specified.
  • the processing unit 101 identifies such a normalized SI between two phosphors for all combinations of two phosphors included in the candidate phosphor combination. Then, the processing unit 101 identifies the minimum value among all normalized inter-phosphor SIs identified for the phosphor combination candidate. Note that the larger the normalized inter-phosphor SI, the better the separation performance. Therefore, it is considered that the larger the minimum value specified as described above, the better the separation performance of the phosphor combination candidate for which the minimum value was obtained.
  • the processing unit 101 identifies the minimum value of the normalized inter-phosphor SI for all possible phosphor combination candidates, as described above. Then, the processing unit 101 identifies a phosphor combination candidate with the largest identified minimum value. The processing unit 101 identifies the thus identified phosphor combination candidate as the optimum phosphor combination.
  • a spillover spreading matrix between phosphors may be prepared in advance in order to perform the process in step S106.
  • the inter-phosphor spillover spreading matrix is also referred to herein as "inter-phosphor SSM”.
  • Inter-phosphor spillover spreading is also referred to as “inter-phosphor SS”.
  • the inter-phosphor SSM may be an inter-phosphor SSM for all combinations of two phosphors in a phosphor group including at least all phosphors included in the list of phosphors acquired in step S103.
  • the processing unit 101 determines the fluorescence of all combinations of two fluorophores in a fluorophore group including all fluorophores that can be used in an apparatus in which a fluorophore combination list for biomolecules is used. It may be an interbody SSM.
  • inter-phosphor SSM An example of inter-phosphor SSM is shown in FIG. 25A.
  • the surface (Filter) of the matrix indicates the detector of the wavelength band corresponding to each fluorophore
  • the surface (Sample) indicates the particles labeled with the fluorophore.
  • the inter-phosphor SS is an index relating to the extent to which the light generated from the phosphor shown in Sample leaks into the detector corresponding to the phosphor shown in Filter.
  • "" means omission of part of the table.
  • a method of calculating the inter-phosphor SS will be described with reference to FIG. 25B.
  • simulation data is generated for all the phosphors appearing in the normalized inter-phosphor SI list under the condition that each phosphor has the same fluorescence amount.
  • the inter-phosphor SS between two different phosphors is calculated.
  • data actually measured for fluorescently labeled particles may be used.
  • the figure shows an example calculation of FITC inter-phosphor SS for PE.
  • the inter-phosphor SS means the degree of leakage of fluorescence from the light generated from FITC to the detector corresponding to PE.
  • the encircled number 1 in the figure is an equation for calculating the inter-phosphor SS of FITC with respect to PE ( FITC SS PE ).
  • FITC SS PE is expressed by ⁇ ( PE ⁇ FITC ) 2 - ( PE ⁇ Nega ) 2 ⁇ 0.5 ⁇ ⁇ FITC F FITC - FITC F Nega ⁇ 0.5 .
  • PE ⁇ FITC is the standard deviation of the mean fluorescence intensity at the fluorescence wavelength of PE for particles that are PE-negative and FITC-positive.
  • PE ⁇ Nega is the standard deviation of the mean fluorescence intensity at the fluorescence wavelength of PE for particles that are PE-negative and FITC-negative.
  • FITC F FITC is the average fluorescence intensity of PE-negative and FITC-positive particles at the fluorescence wavelength of FITC.
  • FITC F Nega is the average fluorescence intensity of PE-negative and FITC-negative particles at the fluorescence wavelength of FITC.
  • step S106 the processing unit 101 uses the inter-phosphor SSM prepared as described above as inter-phosphor correlation information to identify the optimum phosphor combination.
  • inter-phosphor correlation information An example of how to identify the optimum phosphor combination is described below.
  • the processing unit 101 selects the same number of phosphors from a certain brightness category as "the number of biomolecules belonging to the expression level category associated with the certain brightness category". The phosphor selection is performed for all brightness categories. As a result, the same number of fluorophores as "the number of biomolecules used for sample analysis" is selected, and thus one fluorophore combination candidate is obtained. Next, the processing unit 101 refers to the inter-phosphor SSM for a combination of any two phosphors included in the phosphor combination candidate, and calculates the inter-phosphor SS corresponding to the combination of the two phosphors. identify.
  • the inter-phosphor SS when one is positive and the other is negative and the inter-phosphor SS when the one is negative and the other is positive are specified.
  • the processing unit 101 identifies such an inter-phosphor SS for all combinations of two phosphors included in the phosphor combination candidate. Then, the processing unit 101 identifies the maximum value among all inter-phosphor SSs identified for the phosphor combination candidate. Note that the smaller the SS between phosphors, the better the separation performance. Therefore, it is considered that the smaller the maximum value specified as described above, the better the separation performance of the phosphor combination candidate for which the maximum value is obtained.
  • the processing unit 101 identifies the maximum value of the inter-phosphor SS for all possible phosphor combination candidates, as described above. Then, the processing unit 101 identifies the phosphor combination candidate with the smallest identified maximum value. The processing unit 101 identifies the thus identified phosphor combination candidate as the optimum phosphor combination.
  • a configuration example of a biological sample analyzer that performs analysis using a fluorophore-labeled biomolecule-capturing substance (for example, a fluorochrome-labeled antibody) obtained according to a combination list generated using an information processing device according to the present disclosure will be described below. do.
  • a fluorophore-labeled biomolecule-capturing substance for example, a fluorochrome-labeled antibody
  • a biological sample analyzer 6100 shown in FIG. 26 includes a light irradiation unit 6101 that irradiates light onto a biological sample S flowing through a channel C, and a detection unit 6102 that detects light generated by irradiating the biological sample S with light. , and an information processing unit 6103 that processes information about the light detected by the detection unit.
  • Examples of the biological sample analyzer 6100 include flow cytometers and imaging cytometers.
  • the biological sample analyzer 6100 may include a sorting section 6104 that sorts specific biological particles P in the biological sample.
  • a cell sorter can be given as an example of the biological sample analyzer 6100 including the sorting section.
  • the biological sample S may be a liquid sample containing biological particles.
  • the bioparticles are, for example, cells or non-cellular bioparticles.
  • the cells may be living cells, and more specific examples include blood cells such as red blood cells and white blood cells, and germ cells such as sperm and fertilized eggs.
  • the cells may be directly collected from a specimen such as whole blood, or may be cultured cells obtained after culturing.
  • Examples of the noncellular bioparticles include extracellular vesicles, particularly exosomes and microvesicles.
  • the bioparticles may be labeled with one or more labeling substances (eg, dyes (particularly fluorescent dyes) and fluorescent dye-labeled antibodies). Note that particles other than biological particles may be analyzed by the biological sample analyzer of the present disclosure, and beads or the like may be analyzed for calibration or the like.
  • the channel C is configured so that the biological sample S flows.
  • the channel C can be configured to form a flow in which the biological particles contained in the biological sample are arranged substantially in a line.
  • a channel structure including channel C may be designed such that a laminar flow is formed.
  • the channel structure is designed to form a laminar flow in which the flow of the biological sample (sample flow) is surrounded by the flow of the sheath liquid.
  • the design of the flow path structure may be appropriately selected by those skilled in the art, and known ones may be adopted.
  • the channel C may be formed in a flow channel structure such as a microchip (a chip having channels on the order of micrometers) or a flow cell.
  • the width of the channel C may be 1 mm or less, and particularly 10 ⁇ m or more and 1 mm or less.
  • the channel C and the channel structure including it may be made of a material such as plastic or glass.
  • the biological sample analyzer of the present disclosure is configured such that the biological sample flowing in the flow path C, particularly the biological particles in the biological sample, is irradiated with light from the light irradiation unit 6101 .
  • the biological sample analyzer of the present disclosure may be configured such that the light irradiation point (interrogation point) for the biological sample is in the channel structure in which the channel C is formed, or A point may be configured to lie outside the channel structure.
  • the former there is a configuration in which the light is applied to the channel C in the microchip or the flow cell. In the latter, the light may be applied to the bioparticles after exiting the flow path structure (especially the nozzle section thereof).
  • the light irradiation unit 6101 includes a light source unit that emits light and a light guide optical system that guides the light to the irradiation point.
  • the light source section includes one or more light sources.
  • the type of light source is, for example, a laser light source or an LED.
  • the wavelength of light emitted from each light source may be any wavelength of ultraviolet light, visible light, or infrared light.
  • the light guiding optics include optical components such as beam splitter groups, mirror groups or optical fibers. Also, the light guide optics may include a lens group for condensing light, for example an objective lens. There may be one or more irradiation points where the biological sample and the light intersect.
  • the light irradiator 6101 may be configured to condense light emitted from one or different light sources to one irradiation point.
  • the detection unit 6102 includes at least one photodetector that detects light generated by irradiating the biological particles with light.
  • the light to be detected is, for example, fluorescence or scattered light (eg, any one or more of forward scattered light, backscattered light, and side scattered light).
  • Each photodetector includes one or more photodetectors, such as a photodetector array.
  • Each photodetector may include one or more PMTs (photomultiplier tubes) and/or photodiodes such as APDs and MPPCs as light receiving elements.
  • the photodetector includes, for example, a PMT array in which a plurality of PMTs are arranged in one dimension.
  • the detection unit 6102 may include an imaging device such as a CCD or CMOS.
  • the detection unit 6102 can acquire images of biological particles (for example, bright-field images, dark-field images, fluorescence images, etc.) using the imaging device.
  • the detection unit 6102 includes a detection optical system that causes light of a predetermined detection wavelength to reach a corresponding photodetector.
  • the detection optical system includes a spectroscopic section such as a prism or a diffraction grating, or a wavelength separating section such as a dichroic mirror or an optical filter.
  • the detection optical system disperses, for example, the light generated by irradiating the bioparticle with light, and the dispersive light is detected by a plurality of photodetectors, the number of which is greater than the number of fluorescent dyes with which the bioparticle is labeled. Configured.
  • a flow cytometer including such a detection optical system is called a spectral flow cytometer.
  • the detection optical system separates, for example, light corresponding to the fluorescence wavelength range of a specific fluorescent dye from the light generated by irradiating the biological particles with light, and causes the separated light to be detected by the corresponding photodetector. configured as follows.
  • the detection unit 6102 can include a signal processing unit that converts the electrical signal obtained by the photodetector into a digital signal.
  • the signal processing unit may include an A/D converter as a device that performs the conversion.
  • a digital signal obtained by conversion by the signal processing unit can be transmitted to the information processing unit 6103 .
  • the digital signal can be handled by the information processing section 6103 as data related to light (hereinafter also referred to as “optical data”).
  • the optical data may be optical data including fluorescence data, for example. More specifically, the light data may be light intensity data, and the light intensity may be light intensity data of light containing fluorescence (which may include feature amounts such as Area, Height, Width, etc.) good.
  • the information processing unit 6103 includes, for example, a processing unit that processes various data (for example, optical data) and a storage unit that stores various data.
  • the processing unit can perform fluorescence leakage correction (compensation processing) on the light intensity data.
  • the processing unit performs fluorescence separation processing on the optical data and acquires light intensity data corresponding to the fluorescent dye.
  • the fluorescence separation process may be performed, for example, according to the unmixing method described in JP-A-2011-232259.
  • the processing unit may acquire morphological information of the biological particles based on the image acquired by the imaging device.
  • the storage unit may be configured to store the acquired optical data.
  • the storage unit may further be configured to store spectral reference data used in the unmixing process.
  • the information processing unit 6103 can determine whether to sort the biological particles based on the optical data and/or the morphological information. Then, the information processing section 6103 can control the sorting section 6104 based on the result of the determination, and the sorting section 6104 can sort the bioparticles.
  • the information processing unit 6103 may be configured to output various data (for example, optical data and images).
  • the information processing section 6103 can output various data (for example, two-dimensional plots, spectrum plots, etc.) generated based on the optical data.
  • the information processing section 6103 may be configured to be able to receive input of various data, for example, it receives gating processing on the plot by the user.
  • the information processing unit 6103 can include an output unit (such as a display) or an input unit (such as a keyboard) for executing the output or the input.
  • the information processing unit 6103 may be configured as a general-purpose computer, and may be configured as an information processing device including a CPU, RAM, and ROM, for example.
  • the information processing unit 6103 may be included in the housing in which the light irradiation unit 6101 and the detection unit 6102 are provided, or may be outside the housing.
  • Various processing or functions by the information processing unit 6103 may be implemented by a server computer or cloud connected via a network.
  • the sorting unit 6104 sorts the bioparticles according to the determination result by the information processing unit 6103 .
  • the sorting method may be a method of generating droplets containing bioparticles by vibration, applying an electric charge to the droplets to be sorted, and controlling the traveling direction of the droplets with electrodes.
  • the sorting method may be a method of sorting by controlling the advancing direction of the bioparticles in the channel structure.
  • the channel structure is provided with a control mechanism, for example, by pressure (jetting or suction) or electric charge.
  • a chip having a channel structure in which the channel C branches into a recovery channel and a waste liquid channel downstream thereof, and in which specific biological particles are recovered in the recovery channel. For example, a chip described in JP-A-2020-76736).
  • the biological sample analyzer described above may be configured as an information processing device according to the present disclosure.
  • the information processing unit 6103 may function as the processing unit 101 according to the present disclosure, and may be configured to execute the processing described in (3-2) or (3-3) above, for example.
  • the present disclosure also provides an information processing system including the processing unit described in "1. First embodiment (information processing apparatus)" above.
  • the information processing system can include, in addition to the processing unit, the storage unit, input unit, output unit, and communication unit described in "1. First embodiment (information processing apparatus)" above. These components may be provided in one device, or may be distributed and provided in a plurality of devices.
  • the information processing system according to the present disclosure also enables appropriate panel design as described in "1. First embodiment (information processing apparatus)" above.
  • the information processing system 600 shown in the figure includes an information processing device 601, biological sample analyzers 602-1 to 602-3, and a terminal 603. FIG. These devices included in information processing system 600 may be connected via network 604 .
  • the information processing device 601 may be configured as described in "1. First embodiment (information processing device)" above.
  • the information processing device 601 may be configured as a server computer, for example.
  • the information processing device 601 may be configured to automatically collect a combination list of biomolecules and phosphors used in the biological sample analysis by the biological sample analyzers 602-1 to 602-3.
  • the combination list can be used as the phosphor usage history information.
  • the biological sample analyzers 602-1 to 602-3 may be configured as described in (3-4) above, and may be flow cytometers, for example.
  • Biological sample analyzers 602-1 to 602-3 may be closed cell sorters.
  • the number of biological sample analyzers that can be connected to the information processing system 600 is not limited to the three shown in the figure, and may be one or more, particularly a plurality.
  • the biological sample analyzers 602-1 to 602-3 execute the biological sample analysis, the biological sample analyzers 602-1 to 602-3 send the list of combinations of biomolecules and phosphors used in the biological sample analysis to the information processor 601. and the transmission may be performed automatically.
  • the terminal 603 is a device operated by a user that executes information processing according to the present disclosure, and the terminal may be configured as an information processing device.
  • the information processing device may be configured as described in (3-1) above, and may be a desktop, laptop, or tablet terminal.
  • the information processing device 601 can execute the processing described in (3-2) or (3-3) above, and the terminal 603 can display various windows generated along with the processing.
  • the terminal 603 executes the process described in (3-2) or (3-3) above, and in the process, the phosphor use history information and/or Or you may acquire or refer to the fluorescent substance use record information in the said document.
  • the present disclosure relates to information processing methods.
  • the information processing method may include a presentation process of presenting phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both.
  • the presentation process may be performed as described in (3-2-3-1) and/or (3-2-3-2) above. By executing the presentation process, it is possible to efficiently generate an appropriate panel.
  • the information processing method according to the present disclosure may include acquisition processing for acquiring phosphor usage history information and/or phosphor usage record information in literature.
  • the presentation process may be executed, for example, as part of the process of generating a combination list of phosphors for biomolecules.
  • the generation process may be performed as described in (3-2) above.
  • the information processing method may include algorithmic processing in addition to the presentation processing. Processing by the algorithm may be performed as described in (3-3) above.
  • the information processing method according to the present disclosure enables efficient generation of suitable panels.
  • a program for causing the information processing apparatus to execute the information processing method described in is the same as in 1. above. and 3. , and the description also applies to this embodiment.
  • a program according to the present disclosure may be recorded, for example, in the recording medium described above, or may be stored in the information processing apparatus described above or a storage unit included in the information processing apparatus.
  • An information processing device comprising a processing unit that presents phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both.
  • the phosphor usage history information includes a combination list of biomolecules and phosphors used in biological sample analysis.
  • the documented phosphor usage record information includes a combination list of biomolecules and phosphors described in the document.
  • the processing unit is configured to display on the output unit a selection window prompting selection of a biomolecule to be analyzed in biological sample analysis,
  • the selection window is configured so that a biomolecule to be analyzed can be selected from biomolecules included in the phosphor usage history information, the phosphor usage record information in the literature, or both of them.
  • the information processing apparatus according to any one of [1] to [3].
  • the processing unit causes the output unit to display phosphor candidates that can be assigned to the biomolecules selected in the selection window based on the phosphor usage history information, the phosphor usage record information in the literature, or both. , the information processing apparatus according to [4].
  • the processing unit is configured to generate a combination list of fluorophores for biomolecules, The combination list includes combinations of the selected biomolecules and fluorophores selected from among the fluorophore candidates, The information processing device according to [5]. [7] The combination list includes, in addition to combinations of the selected biomolecules and phosphors selected from among the phosphor candidates, combinations of biomolecules and phosphors specified by the processing unit, [6 ]. [8] The processing unit is configured to be able to search for biomolecules to be analyzed in biological sample analysis, The processing unit executes the search for the phosphor usage history information, the phosphor usage record information in the document, or both of them based on the input keyword.
  • the information processing device according to any one of [1] to [7].
  • the information processing apparatus according to any one of [1] to [8], wherein the phosphor use history information, the document phosphor use record information, or both of them are associated with user information.
  • the information processing device is configured to automatically collect, from the phosphor usage history information, a list of combinations of biomolecules and phosphors used in analysis processing in the biological sample analyzer [1]
  • the information processing device according to any one of [9].
  • the information processing device is configured to display a window for accepting input of the phosphor usage history information, a window for accepting input for the phosphor usage record information in the document, or a window for accepting both inputs.
  • the information processing apparatus according to any one of [10].
  • Device. [13] The processing unit is configured to generate a combination list of fluorophores for biomolecules, and The processing unit is configured to display an input field regarding whether to include the tandem dye in the combination list.
  • the information processing device according to any one of [1] to [12].
  • An information processing system including a processing unit that presents phosphor candidates that can be assigned to biomolecules based on phosphor usage history information, phosphor usage record information in literature, or both.
  • Information processing device 101 Processing unit 102 Storage unit 103 Input unit 104 Output unit 105 Communication unit

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Abstract

本開示は、蛍光色素標識抗体のより良い組合せを提案するための手法を提供することを目的とする。　本開示は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部を備えている情報処理装置を提供する。前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の選択を促す選択ウィンドウを出力部に表示させることができるように構成されており、前記選択ウィンドウは、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に含まれる生体分子のうちから、分析対象生体分子を選択することができるように構成されていてよい。

Description

情報処理装置及び情報処理システム
　本開示は、情報処理装置及び情報処理システムに関する。より詳細には、本開示は、蛍光体の生体分子への割り当ての仕方を提案する情報処理装置及び情報処理システムに関する。
　例えば細胞、微生物、及びリポソームなどの粒子集団を蛍光色素によって標識し、当該粒子集団のそれぞれの粒子にレーザ光を照射して励起された蛍光色素から発生する蛍光の強度及び／又はパターンを計測することによって、粒子の特性を測定することが行われている。当該測定を行う粒子分析装置の代表的な例として、フローサイトメータを挙げることができる。
　フローサイトメータは、流路内を１列に並んで通流する粒子に特定波長のレーザ光（励起光）を照射して、各粒子から発せられた蛍光及び／又は散乱光を検出することにより、複数の粒子を１個ずつ分析する装置である。フローサイトメータは、光検出器で検出した光を電気的信号に変換して数値化し、統計解析を行うことにより、個々の粒子の特性、例えば種類、大きさ、及び構造などを判定することができる。
　フローサイトメータの分析対象である粒子集団を標識するために用いる蛍光色素の選択手法に関してこれまでにいくつかの技術が提案されている。例えば以下の特許文献１には、細胞測定に用いる試薬の選択を支援する試薬選択支援装置が開示されている。当該試薬選択支援装置は、複数の測定項目を含むオーダー情報を取得する取得部と、前記複数の測定項目に対応する第１標的分子を測定するために用いられる第１蛍光試薬、および前記第１の測定項目とは異なる第２の測定項目に対応する第２標的分子を測定するために用いられる第２蛍光試薬の組み合わせを、前記第１標的分子の特性および前記第１蛍光色素に含まれる第１蛍光色素の特性を反映した情報と、前記第２標的子の特性および前記第２蛍光色素に含まれる第２蛍光色素の特性を反映した情報と、に基づいて決定する処理部と、決定した前記第１蛍光試薬および前記第２蛍光試薬の組み合わせを出力する出力部と、を備える。
特開２０１９－２０３８４２号公報
　分析対象である粒子集団を標識するために、しばしば複数の蛍光色素標識抗体が用いられる。当該分析において用いられる蛍光色素標識抗体の組合せの決定プロセスはパネルデザインとも呼ばれる。当該分析において用いられる蛍光色素標識抗体の数は増加傾向にあり、この数が増加するにつれて、パネルデザインが困難になる。例えば２０程度又はそれ以上のパネルデザインを構築することがある。このようなパネルデザインのために、販売されている蛍光試薬全ての情報に基づき最適な組合せを提案する場合、計算量が非常に大きくなる。また、ユーザ毎の自由度／柔軟性を担保したパネルデザインの構築も求められている。
　そこで、本開示は、蛍光色素標識抗体のより良い組合せを提案するための手法を提供することを目的とする。
　本開示は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部を備えている情報処理装置を提供する。
　前記蛍光体使用履歴情報は、生体試料分析において使用された生体分子と蛍光体との組合せリストを含んでよい。
　前記文献中蛍光体使用実績情報は、文献中に記載された生体分子と蛍光体との組合せリストを含んでよい。
　一実施態様において、前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の選択を促す選択ウィンドウを出力部に表示させることができるように構成されてよく、
　前記選択ウィンドウは、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に含まれる生体分子のうちから、分析対象生体分子を選択することができるように構成されてよい。
　前記処理部は、前記選択ウィンドウにおいて選択された生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき前記出力部に表示させうる。
　前記処理部は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されてよく、
　前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せを含んでよい。
　前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せに加えて、前記処理部が特定した生体分子と蛍光体との組合せを含んでよい。
　前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の検索を実行することができるように構成されてよく、
　前記処理部は、入力されたキーワードに基づき、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に対して当該検索を実行してよい。
　前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方は、ユーザ情報に紐づけられてよい。
　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報を、生体試料分析装置における分析処理において用いられた生体分子と蛍光体との組合せリストを自動的に収集するように構成されてよい。
　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けるウィンドウ若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報の入力を受け付けるウィンドウ又はこれら両方の入力を受け付けるウィンドウを表示するように構成されてよい。
　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方を記憶する記憶部を含んでよい。
　前記処理部は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されてよく、且つ、
　前記処理部は、前記組合せリストにタンデム色素を含めるかに関する入力欄を表示するように構成されてよい。
　前記情報処理装置は、蛍光体の在庫情報若しくは価格情報又はこれら両方を記憶する記憶部を含んでよい。
　また、本開示は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部を含む情報処理システムを提供する。
フローサイトメータの構成例の模式図である。 フローサイトメトリーにおいて本開示を適用する場合の実験フロー例を示す図である。 本開示に従う情報処理装置の構成例を示す図である。 蛍光体使用履歴情報のデータ構造の例を示す図である。 蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けるウィンドウの例を示す図である。 文献中蛍光体使用実績情報のデータ構造の例を示す図である。 文献中蛍光体使用実績情報の入力を受け付けるウィンドウの例を示す図である。 分析対象生体分子の入力を受け付けるウィンドウの例を示す図である。 当該ウィンドウに含まれる要素を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 当該ウィンドウに表示される内容を説明するための図である。 タンデム色素の利用に関する選択を促す入力欄を説明するための図である。 在庫情報の利用に関する選択を促す入力欄を説明するための図である。 価格情報の利用に関する選択を促す入力欄を説明するための図である。 検索を実行するためのボタンの例を示す図である。 分析対象生体分子の入力を受け付けるウィンドウの例を示す図である。 当該ウィンドウに含まれる要素を説明するための図である。 蛍光体の割り当て結果の例を示す図である。 本開示に従う情報処理装置が実行する処理のフロー図である。 本開示に従う情報処理を説明するための図である。 本開示に従う情報処理を説明するための図である。 相関係数二乗値のマトリックスを示す図である。 蛍光体の生体分子への割り当ての仕方を説明する概念図である。 蛍光スペクトルを示す図である。 ステインインデックスを説明するための図である。 蛍光体間のステインインデックスの計算結果の例を示す図である。 本開示に従う情報処理装置が実行する処理のフロー図である。 分離能評価処理のフロー図である。 蛍光体間ＳＩのデータの例を示す図である。 分離性能が悪い蛍光体を代替する候補蛍光体が表示されるウィンドウを例を示す図である。 蛍光体間ＳＩの計算結果を示す図である。 蛍光体間ＳＩの計算結果を示す図である。 本開示に従う情報処理装置が実行する処理のフロー図である。 入力受付ウィンドウの例を示す図である。 規格化蛍光体間ＳＩリストの例を示す図である。 規格化蛍光体間ＳＩの計算方法を説明するための図である。 蛍光体間ＳＳＭの例を示す図である。 蛍光体間ＳＳＭの計算方法を説明するための図である。 生体試料分析装置の全体構成を概略的に示す図である。 本開示に従う情報処理システムの構成例を示す図である。
　以下、本開示を実施するための好適な形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本開示の代表的な実施形態を示したものであり、本開示の範囲がこれらの実施形態のみに限定されることはない。なお、本開示の説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施形態（情報処理装置）
（１）発明の課題の詳細
（２）本開示を用いて行われる実験のフロー例
（３）第１の実施形態の説明
（３－１）情報処理装置の構成例
（３－２）処理部による処理の例
（３－２－１）蛍光体使用履歴情報の取得
（３－２－２）文献中蛍光体使用実績情報の取得
（３－２－３）抗体と蛍光色素との組合せリストの生成処理の例
（３－２－３－１）生体分子の入力受け付け処理
（３－２－３－２）蛍光体使用履歴情報に基づく候補の提示処理
（３－２－３－３）文献中蛍光体使用実績情報に基づく候補の提示処理
（３－２－３－４）選択結果の例
（３－２－４）ユーザ情報の利用
（３－２－５）タンデム色素の利用可否に関する処理
（３－２－６）蛍光体の表示順序
（３－２－７）在庫情報又は価格情報の利用
（３－２－８）生体分子の検索
（３－３）抗体と蛍光色素との組合せリストの生成処理の変形例
（３－３－１）処理の例（アルゴリズムによる処理において使用履歴情報又は文献中実績情報に基づき決定された蛍光体は考慮されない処理の例）
（３－３－２）処理の他の例（相関係数の計算において用いられる蛍光スペクトルの例）
（３－３－３）処理の他の例（分離能評価を実行する例）
（３－３－４）処理の他の例（アルゴリズムによる処理において使用履歴情報又は文献中実績情報に基づき決定された蛍光体も考慮される処理フロー）
（３－３－５）処理の他の例（蛍光体間のステインインデックス又は蛍光体間のスピルオーバースプレッディングマトリクスを相関情報とする場合の処理フロー）
（３－３－５－１）蛍光体間のステインインデックスを用いる場合
（３－３－５－２）蛍光体間のスピルオーバースプレッディングマトリクスを用いる場合
（３－４）生体試料分析装置の構成例
２．第２の実施形態（情報処理システム）
３．第３の実施形態（情報処理方法）
４．第４の実施形態（プログラム）
１．第１の実施形態（情報処理装置）
（１）発明の課題の詳細
　フローサイトメータは、例えば蛍光計測する光学系の観点から、フィルタ型及びスペクトル型に大別されうる。フィルタ型のフローサイトメータは、目的の蛍光色素から目的の光情報のみを取り出すため、図１の１に示されるような構成を採用しうる。具体的には、粒子への光照射により生じた光を、例えばダイクロイックミラーなどの波長分離手段ＤＭで複数に分岐させ、異なるフィルタを通し、そして、分岐したそれぞれの光を、複数の検出器、例えば光電子増倍管ＰＭＴなどにより計測する。すなわち、フィルタ型のフローサイトメータでは、各蛍光色素に対応した波長帯域毎の蛍光検出を、各蛍光色素に対応する検出器を用いて行うことで多色の蛍光検出を行っている。その際、蛍光波長が近接した複数の蛍光色素が用いられる場合は、より正確な蛍光量を算出するために蛍光補正処理が行われうる。しかしながら、蛍光スペクトルが非常に近接している複数の蛍光色素が用いられる場合、検出されるべき検出器以外の検出器への蛍光の漏れ込みが大きくなるために、蛍光補正ができないような事象も発生しうる。
　スペクトル型フローサイトメータは、粒子への光照射により生じた光の検出により得られた蛍光データを、染色に使用した蛍光色素のスペクトル情報によりデコンボリューション（Unmixing）することで、各粒子の蛍光量を分析する。図１の２に示されるように、スペクトル型フローサイトメータは、プリズム分光光学素子Ｐを使って蛍光を分光する。また、スペクトル型フローサイトメータ、当該分光された蛍光を検出するために、フィルタ型フローサイトメータが有する多数の光検出器の代わりに、アレイ型検出器、例えばアレイ型光電子増倍管ＰＭＴなどを備えている。スペクトル型フローサイトメータは、フィルタ型フローサイトメータと比べて、蛍光の漏れ込みの影響を回避しやすく、複数の蛍光色素を用いた分析により適している。
　基礎医学及び臨床分野において、網羅的解釈を進めるために、フローサイトメトリーにおいても、複数の蛍光色素を使用したマルチカラー解析が普及してきている。しかし、マルチカラー分析のように一度の測定で多数の蛍光色素を使用すると、フィルタ型フローサイトメータでは、上記のとおり、それぞれの検出器に、目的とする蛍光色素以外の蛍光色素からの蛍光が漏れ込み、分析精度が低下する。色数が多い場合には、スペクトル型フローサイトメータを用いることにより、蛍光の漏れ込みの問題を或る程度解消することができるが、より適切なマルチカラー解析を行うためには、適切なパネルデザイン（蛍光色素と抗体の組み合わせ設計）が必要である。
　パネルデザインは、従来、ユーザの経験と試行錯誤による調整に依存するところの大きかった。しかし、色数が増えるに伴い、特には色数が２０程度又はそれ以上になると、パネルデザインはしばしば困難になる。
　フローサイトメータを販売する装置メーカー及び蛍光色素付き抗体を販売する試薬メーカーなどが、自らの製品の販売促進のための、パネルデザイン用のＷｅｂツールを公開している。しかしながら、これらのＷｅｂツールは、色数が多くなるにつれて、十分な実用性を発揮できない場合がある。
（２）本開示を用いて行われる実験のフロー例
　本開示は、上記で述べたとおり、フローサイトメトリーなどの生体試料分析において用いられる抗体と蛍光体との組合せに関するリストを生成するために用いられてよい。フローサイトメトリーにおいて本開示を適用する場合の実験フロー例を、図２を参照しながら説明する。
　フローサイトメータを用いた実験の流れは大きく分類すると、実験対象となる細胞と、それ検出するための方法を検討し蛍光指標付き抗体試薬を準備する実験計画工程（図２「1:Plan」）と、実際に細胞を測定に適した状態に染色し準備するサンプル準備工程（同図「2:Preparation」）と、染色された細胞一つ一つの蛍光量をフローサイトメータで測定するＦＣＭ測定工程（同図「3:FCM」）と、ＦＣＭ測定で記録されたデータから所望の分析結果が得られるよう各種データ処理を行うデータ解析工程（同図「4:Data Analysis」）により構成される。そして、これらの工程が、必要に応じて繰り返し行われうる。
　前記実験計画工程では、はじめにフローサイトメータを用いて検出したいと考えている微小粒子（主に細胞）をどの分子（例えば抗原又はサイトカインなど）の発現で判定するかを決定し、すなわち微小粒子の検出において用いるマーカーを決定する。次にそのマーカーを、どの蛍光色素により検出するかを検討する。
　サンプル準備工程では、まず実験対象をＦＣＭ測定に適した状態へと処理する。例えば、細胞の分離及び精製が行われうる。例えば血液由来の免疫細胞などは、血液から溶血処理及び密度勾配遠心法により赤血球を除去し、白血球を抽出する。抽出された対象の細胞群に対し、蛍光標識付き抗体を用い染色処理を行う。この際、複数の蛍光色素で同時に染色した解析対象のサンプルに加え、分析の際に基準として用いる一つの蛍光色素のみで染色した単染色サンプルと染色を全く行わない非染色サンプルも準備することが一般的に推奨されている。
　ＦＣＭ測定工程において、微小粒子を光学的に分析する際は、先ず、フローサイトメータの光照射部の光源から励起光を出射し、流路内を流れる微小粒子に照射する。次に、微小粒子から発せられた蛍光をフローサイトメータの検出部により検出する。具体的には、ダイクロイックミラーやバンドパスフィルターなどを使用して、微小粒子から発せられた光から特定波長の光（目的とする蛍光）のみを分離し、それを例えば３２チャンネルＰＭＴなどの検出器で検出する。このとき、例えばプリズムや回折格子などを使用して蛍光を分光し、検出器の各チャンネルで異なる波長の光を検出するようにする。これにより、容易に検出光（蛍光）のスペクトラム情報を得ることができる。分析とする微小粒子は、特に限定されるものではないが、例えば細胞やマイクロビーズなどが挙げられる。
　フローサイトメータは、ＦＣＭ測定で取得された各微粒子の蛍光情報を、蛍光情報以外の散乱光情報、時間情報、及び位置情報と併せて記録する機能を有しうる。当該記録機能は、主にコンピュータのメモリ又はディスクにより実行されうる。通常の細胞解析では１つの実験条件において、数千～数百万個の微小粒子の分析を行う為、多数の情報を実験条件ごとに整理された状態で記録されることが必要である。
　データ解析工程では、コンピュータなどを用いて、ＦＣＭ測定工程で検出した各波長領域の光強度データを定量化し、使用した蛍光色素ごとの蛍光量（強度）を求める。この解析には実験データから算出された基準を使用した補正方法が用いられる。基準は、一つの蛍光色素のみで染色した微小粒子の測定データと、無染色の微小粒子の測定データの２種類を用い、統計処理によって算出する。算出された蛍光量は、蛍光分子名、測定日、微小粒子の種類等の情報と共に、当該コンピュータに備えられているデータ記録部に記録されうる。データ解析で見積もられたサンプルの蛍光量（蛍光スペクトルデータ）は保存され、目的に応じてグラフで表示して微小粒子の蛍光量分布の解析が行われる。例えば、蛍光量分布の解析により、測定したサンプル中に含まれる検出対象の細胞の割合が算出されうる。
　本開示は、実験計画工程におけるパネルデザインにおいて適用されてよい。一実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する。これにより、生体分子を標識するための蛍光体候補の選択をユーザに促すことができ、効率的なパネルデザインが可能となる。また、例えば既に使用されたことがある蛍光体が提示されることで、ユーザの希望が反映されやすくなる。
　また、本開示に従う情報処理装置は、このような蛍光体候補の提示に加え、生体分子と蛍光体の組合せを提示するアルゴリズムを実行するように構成されてもよい。これにより、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績だけでは全ての生体分子に対して蛍光体を割り当てることができない場合にも対応することができる。また、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績において提示された蛍光体よりも適切な蛍光体を探すことも可能となる。
　また、本開示が適用される粒子分析の他の例として、閉鎖空間内において微小粒子の分取を行う微小粒子分取装置を挙げることができる。当該装置は、例えば、微小粒子を分取するかの判定のために、微小粒子が流される流路を有し且つ内部で微小粒子の分取が行われるチップ、当該流路を流れる微小粒子に光を照射する光照射部、当該光照射により生じた光を検出する検出部、当該検出された光に関する情報に基づき微小粒子を分取するかを判定する判定部を備えていてよい。当該微小粒子分取装置の例として、例えば特開２０２０－０４１８８１に記載された装置を挙げることができる。
　また、本開示が適用される分析は、粒子分析に限定されない。すなわち、本開示は、生体分子への蛍光体の割り当てを行うことが求められる種々の処理において用いられてよい。例えば多色蛍光イメージングなど、細胞サンプル又は組織サンプルの顕微鏡による分析又は観察において、これらサンプルを染色するために、本開示による生体分子への蛍光体の割り当て処理が行われてよい。近年、蛍光イメージングにおいても、使用される蛍光体の数が増加傾向にあり、本開示はこのような分析又は観察においても用いられうる。
（３）第１の実施形態の説明
　本開示の情報処理装置は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部を備えている。これらの情報に基づく蛍光体候補の提示によって、効率的にパネルデザインを行うことができ、例えば最適な組合せを探索する蛍光色素候補の範囲を絞ることができる。これにより、パネルデザインのための計算量を小さくすることができ、より短い時間でパネルデザインを実行することができる。また、これらの情報に基づく蛍光体候補の提示によって、ユーザの希望が反映されたパネルデザインが可能となる。
（３－１）情報処理装置の構成例
　本開示に従う情報処理装置の一例を、図３を参照しながら説明する。同図は、当該情報処理装置のブロック図である。同図に示される情報処理装置１００は、処理部１０１、記憶部１０２、入力部１０３、出力部１０４、及び通信部１０５を有しうる。情報処理装置１００は、例えば汎用のコンピュータにより構成されてよく、デスクトップ型、ラップトップ型、若しくはタブレット型のコンピュータであってよく、又はサーバコンピュータであってもよい。
　処理部１０１は、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示することができるように構成されている。当該提示は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき実行されてよい。当該提示のより具体的な処理については、以下で詳述する。処理部１０１は、例えば例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＲＡＭを含みうる。ＣＰＵ及びＲＡＭは、例えばバスを介して相互に接続されていてよい。バスには、さらに入出力インタフェースが接続されていてよい。バスには、当該入出力インタフェースを介して、入力部１０３、出力部１０４、及び通信部１０５が接続されていてよい。
　記憶部１０２は、各種データを記憶する。記憶部１０２は、例えば、後述の処理において取得されたデータ及び／又は後述の処理において生成されたデータなどを記憶できるように構成されていてよく、例えば情報記録媒体を含んでよい。例えば、これらのデータとして、例えば入力部１０３が受け付けた各種データ（例えば蛍光体使用履歴情報及び文献中蛍光体使用実績情報など）、通信部１０５を介して受信した各種データ（例えば蛍光体使用履歴情報及び文献中蛍光体使用実績情報など）、及び処理部１０１により生成された各種データ（例えば組合せリストなど）などを挙げることができるが、これらに限定されない。また、記憶部１０２には、オペレーティング・システム（例えば、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、又はＬＩＮＵＸ（登録商標）など）、本開示に従う情報処理方法を情報処理装置又は情報処理システムに実行させるためのプログラム、及び他の種々のプログラムが格納されうる。
　入力部１０３は、各種データの入力を受け付けることができるように構成されているインタフェースを含みうる。例えば、入力部１０３は、後述の処理において入力される各種データを受け付けることができるように構成されていてよい。当該データとして、例えば生体分子データ及び発現量データなどが挙げられる。入力部１０３は、そのような操作を受けつける装置として、例えばマウス、キーボード、及びタッチパネルなどを含みうる。
　出力部１０４は、各種データの出力を行うことができるように構成されているインタフェースを含みうる。例えば、出力部１０４は、後述の処理において生成される各種データを出力できるように構成されていてよい。当該データとして、例えば処理部１０１により生成された各種データ（例えば組合せリストなど）などを挙げることができるが、これらに限定されない。出力部１０４は、これらデータの出力を行う装置として例えば表示装置を含みうる。
　通信部１０５は、情報処理装置１００をネットワークに有線又は無線で接続するように構成されうる。通信部１０５によって、情報処理装置１００は、ネットワークを介して各種データ（例えば蛍光体使用履歴情報及び文献中蛍光体使用実績情報など）を取得することができる。取得したデータは、例えば記憶部１０２に格納されうる。通信部１０５の構成は当業者により適宜選択されてよい。
　情報処理装置１００は、例えばドライブ（図示されていない）などを備えていてもよい。ドライブは、記録媒体に記録されているデータ（例えば上記で挙げた各種データ）又はプログラム（上記で述べたプログラムなど）を読み出して、ＲＡＭに出力することができる。記録媒体は、例えば、ｍｉｃｒｏＳＤメモリカード、ＳＤメモリカード、又はフラッシュメモリであるが、これらに限定されない。
（３－２）処理部による処理の例
　以下で、本開示に従う情報処理装置が実行する処理の例を説明する。
（３－２－１）蛍光体使用履歴情報の取得
　蛍光体により標識された生体分子（例えば蛍光色素標識抗体）を用いた分析が行われる場合において、当該分析を実行する生体試料分析装置（例えばフローサイトメータなど）又は当該分析装置を制御する制御装置は、当該分析において用いられた１以上の蛍光体と各蛍光体により標識された分子（例えば抗体など）若しくは当該分子が捕捉する生体分子（例えば抗原など）との組合せに関する情報を有している。
　本開示に従う情報処理装置は、前記生体試料分析装置又は前記制御装置から、当該分析において使用された前記組合せに関する情報を取得するように構成されていてよい。本開示に従う情報処理装置は、当該取得した情報を、蛍光体使用履歴情報として取り扱ってよい。
　また、前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報を、生体試料分析装置における分析処理において用いられた生体分子と蛍光体との組合せリストを自動的に収集するように構成されていてもよい。当該自動収集のために、例えば、前記生体試料分析装置は、分析処理を実行したことに応じて、当該分析処理において用いられた当該組合せリストを前記情報処理装置に自動的に送信するように構成されていてよい。また、前記情報処理装置は、送信された当該組合せリストを受信し、例えば記憶部１０２に、格納しうる。
　一実施態様において、前記蛍光体使用履歴情報を取得するために、本開示に従う情報処理装置は、ネットワークを介して若しくはネットワークを介さずに、前記生体試料分析装置及び前記制御装置と有線若しくは無線で接続されていてよい。すなわち、本開示に従う情報処理装置は、当該情報処理装置と接続された前記生体試料分析装置又は前記制御装置から、前記蛍光体使用履歴情報を受信してよい。この実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、例えばフローサイトメータ又は当該フローサイトメータを制御するコンピュータから、前記蛍光体使用履歴情報を取得しうる。
　他の実施態様において、前記制御装置が、本開示に従う情報処理装置として構成されてもよい。この場合において、前記制御装置は、前記生体試料分析装置において前記分析が実行されたことに応じて、当該分析において使用された蛍光体に関する情報を、蛍光体使用履歴情報として取り扱う。この実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、例えばフローサイトメータを制御するコンピュータとして構成されてよく、当該フローサイトメータから、前記蛍光体使用履歴情報を取得しうる。
　さらに他の実施態様において、前記生体試料分析装置が、本開示に従う情報処理装置として構成されてもよい。すなわち、前記生体試料分析装置が本開示に従う処理部を含んでいてもよい。この実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、例えばフローサイトメータ自体として構成されてよく、当該フローサイトメータに前記蛍光体使用履歴情報が格納されうる。
　前記蛍光体使用履歴情報は、例えば、生体試料分析において使用された生体分子と蛍光体との組合せリストを含んでよい。
　前記蛍光体使用履歴情報は、当該分析を特定するための分析特定情報をさらに含んでもよい。当該分析特定情報は、例えば、当該分析が実行された日時に関するデータ、当該分析を実行した装置に関するデータ、及び当該分析に付された試料に関するデータのうちの１以上をさらに含んでよい。
　前記蛍光体使用履歴情報のデータ構造の例を、図４を参照しながら説明する。同図の右に示される情報処理装置１００は、各分析において使用された蛍光体に関する蛍光体使用履歴情報（Data No.A1、No.A2、・・・、及びNo.An）を有している。当該蛍光体使用履歴情報は、実行された分析毎に区別可能に、前記情報処理装置、特には記憶部１０２に格納されていてよい。各蛍光体使用履歴情報は、それぞれ蛍光体と生体分子との組合せのリスト（生体分子に対する蛍光体の組合せリストともいう）を含む。例えば、同図の左に示されるように、Data No.A1の蛍光体使用履歴情報２００は、生体分子と生体分子に割り当てられた蛍光色素との組合せのリスト（List Data）２０１を有する。当該リストにおいて、生体分子ＣＤ３、ＣＤ４、及びＣＤ８にそれぞれ蛍光色素ＫＢ５２０、ＰＥ、及びＡＰＣが割り当てられている。また、同図の左に示されるように、蛍光体使用履歴情報は、分析特定情報（Analysis Data）２０２を含んでよい。当該分析特定情報は、当該分析が実行された日時に関するデータ（Date: 20220101）、当該分析を実行した装置に関するデータ（Device: XXX）、及び当該分析に付された試料に関するデータ（Sample: YYY）を含む。さらに当該分析特定情報は、当該分析における設定に関するデータ（Settings: ZZZ）を含んでもよい。
　なお、蛍光体使用履歴情報のデータ構造は、同図に示されるデータ構造に限定されず、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを含むものであれば他のデータ構造であってもよい。例えば、蛍光体の名称には表記ゆれが存在する場合があるので、各蛍光体に関する情報は、名称の代わりに符号又は番号として、前記蛍光体使用履歴情報に含まれていてよい。この場合において、前記情報処理装置は、蛍光体の符号又は番号と蛍光体の１以上の名称とを対応付けるためのデータテーブルを含んでいてもよい。例えば、前記情報処理装置が蛍光体使用履歴情報に基づき蛍光体を表示装置などに表示する場合に、前情報処理装置が当該データテーブルを参照して、前記符号又は番号に代わりに、当該符号又は番号に関連付けられた蛍光体名称を表示しうる。生体分子の名称についても同様であり、各生体分子に関する情報は、名称の代わりに符号又は番号として、前記蛍光体使用履歴情報に含まれていてよい。
　情報処理装置１００の処理部１０１は、前記蛍光体使用履歴情報を、所定のデータ構造を有するデータへと変換することができるように構成されうる。当該データ構造の例は、上記で説明したとおりであってよい。
　生体試料分析装置は、装置の種類又は製造会社により、異なるデータ構造で前記蛍光体使用履歴情報を有している場合がある。上記のように、当該所定のデータ構造へ変換されることで、前記蛍光体使用履歴情報は、後述の処理において利用しやすくなる。
　上記で述べたとおり、情報処理装置１００は、生体試料分析装置又は当該分析装置を制御する制御装置に接続されていてよく、これらの装置から送信された前記蛍光体使用履歴情報を受信してよい。すなわち、情報処理装置１００は、他の装置から送信された前記蛍光体使用履歴情報を受信しうる。
　また、前記蛍光体使用履歴情報は、情報処理装置１００へ直接入力されてもよい。すなわち、情報処理装置１００は、前記蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けることができるように構成されていてもよい。当該入力受け付けのために、情報処理装置１００は、前記蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けるウィンドウを表示するように構成されてよい。当該ウィンドウの例を、図５に示す。同図に示される、ウィンドウ２５０は、蛍光体（Fluorophore）及び当該蛍光体により標識される抗体が標的とする生体分子（Target Molecular）の組合せのリストを入力するエリア２５１を有する。同図においては、エリア２５１には４つの組合せ入力欄があり、すなわち４対の蛍光体－生体分子の組合せが入力可能なように示されているが、入力可能な組合せの数は、ユーザが増減させることができるように構成されていてよい。当該増減のために、ウィンドウ２５０には、組合せ入力欄を追加するボタン（Addボタン）及び組合せ入力欄を減少するボタン（Deleteボタン）が含まれていてよい。
　さらに、ウィンドウ２５０は、当該組合せのリストが用いられた分析を特定するためのデータを入力するエリア２５２を有してよい。エリア２５２には、例えば分析実行日時入力欄（Date）、分析装置入力欄（Device）、及び分析に付された試料を入力する欄（Sample）が含まれていてよい。また、エリア２５２には、例えば分析設定を入力する欄（Settings）など、その他の情報を入力する欄が含まれていてもよい。
　さらに、ウィンドウ２５０は、例えば入力されたデータを情報処理装置１００（特には記憶部１０２）に保存するためのボタン（Saveボタン）及び当該ウィンドウを閉じるためのボタン（Closeボタン）など、入力されたデータの処理又はウィンドウ操作を情報処理装置１００に実行させるためのボタンを含んでもよい。
　情報処理装置１００の記憶部１０２は、前記蛍光体使用履歴情報を記憶することができるように構成されていてよい。好ましくは、当該記憶部は、前記蛍光体使用履歴情報を、上記で述べた所定のデータ構造で記憶しうる。
（３－２－２）文献中蛍光体使用実績情報の取得
　蛍光体により標識された生体分子（例えば蛍光色素標識抗体）を用いた分析の内容及びその結果は、論文などの文献（特には学術文献）においてもしばしば記載されている。すなわち、そのような文献には、１以上の蛍光体と各蛍光体により標識された分子（例えば抗体など）若しくは当該分子が捕捉する生体分子（例えば抗原など）との組合せに関する情報が記載されている。
　本開示に従う情報処理装置は、そのような学術文献に記載された生体分子と蛍光体との組合せに関する情報の入力を受け付けることができるように構成されていてよい。本開示に従う情報処理装置は、当該情報を、文献中蛍光体使用実績情報（文献中蛍光体使用実績情報とも呼ばれる）として取り扱う。
　前記文献中蛍光体使用実績情報は、例えば、文献中に記載された生体分子と蛍光体との組合せリストを含んでよい。
　前記文献中蛍光体使用実績情報は、当該文献を特定するための文献特定情報をさらに含んでもよい。当該文献特定情報は、例えば、当該文献の書誌事項に関するデータ、当該文献において記載された分析を実行した装置に関するデータ、及び当該分析に付された試料に関するデータのうちの１以上をさらに含んでよい。
　前記文献中蛍光体使用実績情報のデータ構造の例を、図６を参照しながら説明する。同図の右に示されるように、情報処理装置１００は、各文献に記載された蛍光体に関する文献中蛍光体使用実績情報（Data No.B1、No.B2、・・・、及びNo.Bn）を含みうる。当文献中蛍光体使用実績情報は、文献に記載された分析毎に区別可能に、前記情報処理装置、特には記憶部１０２に格納されていてよい。各文献中蛍光体使用実績情報は、それぞれ蛍光体と生体分子との組合せに関するリスト（生体分子に対する蛍光体の組合せリスト）を含む。例えば、同図の左に示されるように、Data No.B1の文献中蛍光体使用実績情報３００は、生体分子と生体分子に割り当てられた蛍光色素との組合せのリスト（List Data）３０１を有する。当該リストにおいて、生体分子ＣＤ３、ＣＤ４、及びＣＤ８にそれぞれ蛍光色素ＡＦ４８８、ＰＥ、及びＡＰＣが割り当てられている。また、同図の左に示されるように、文献中蛍光体使用実績情報は、文献特定情報（Journal Data）３０２を含んでよい。当該文献特定情報は、当該文献（及び当該文献中の分析）を特定するための書誌事項に関するデータ（Reference: J.B. AAA, 2021）、当該文献に記載された分析を実行した装置に関するデータ（Device: BBB）、及び当該分析に付された試料に関するデータ（Sample: CCC）を含む。さらに当該分析特定情報は、当該分析における設定に関するデータ（Settings: DDD）を含んでもよい。
　なお、文献中蛍光体使用実績情報のデータ構造は、同図に示されるデータ構造に限定されず、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを含むものであれば他のデータ構造であってもよい。上記で述べたように、各蛍光体及び各生体分子に関する情報は、名称の代わりに符号又は番号として、前記文献中蛍光体使用実績情報に含まれていてよい。
　また、情報処理装置１００は、前記文献中蛍光体使用実績情報の入力を受け付けることができるように構成されていてもよい。当該入力受け付けのために、情報処理装置１００は、前記蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けるウィンドウを表示するように構成されてよい。当該ウィンドウの例を、図７に示す。同図に示される、ウィンドウ３５０は、蛍光体（Fluorophore）及び当該蛍光体により標識される抗原が標的とする生体分子（Target Molecular）の組合せのリストを入力するエリア３５１を有する。同図においては、エリア３５１には４つの組合せ入力欄があり、すなわち４対の蛍光体－生体分子の組合せが入力可能なように示されているが、入力可能な組合せの数は、ユーザが増減させることができるように構成されていてよい。当該増減のために、当該ウィンドウには、組合せ入力欄を追加するボタン（Addボタン）及び組合せ入力欄を減少するボタン（Deleteボタン）が含まれていてよい。
　さらに、ウィンドウ３５０は、当該組合せのリストが記載された文献を特定するためのデータを入力するエリア３５２を有してよい。エリア３５２には、例えば文献の書誌情報が入力される入力欄（Reference）、分析装置入力欄（Device）、及び分析に付された試料を入力する欄（Sample）が含まれていてよい。また、エリア３５２には、例えば分析設定を入力する欄（Settings）など、その他の情報を入力する欄が含まれていてもよい。　さらに、ウィンドウ３５０は、例えば入力されたデータを情報処理装置１００（特には記憶部１０２）に保存するためのボタン（Saveボタン）及び当該ウィンドウを閉じるためのボタン（Closeボタン）など、入力されたデータの処理又はウィンドウ操作を情報処理装置１００に実行させるためのボタンを含んでもよい。
（３－２－３）抗体と蛍光色素との組合せリストの生成処理の例
　本開示に従う情報処理装置は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されていてよい。当該組合せリストの生成において、上記で説明した蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方が利用されうる。これにより、ユーザの希望を反映した組合せリストを生成することができる。また、当該組合せリストの生成処理をより効率的に実行することもできる。すなわち、本開示により、生体分子に対する蛍光体の組合せリスト、より的確に且つより効率的に生成することができる。　以下で、前記蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報を利用した、生体分子に対する蛍光体の組合せリストの生成処理について説明する。
（３－２－３－１）生体分子の入力受け付け処理
　本開示に従う情報処理装置は、分析対象とする生体分子（例えば抗原など）の入力を受け付けるウィンドウを表示するように構成されていてよい。本開示に従う情報処理装置が表示する当該ウィンドウの例を、図８Ａを参照しながら説明する。同図に示されるウィンドウ４００は、分析対象生体分子の入力を受け付けるように構成されている。当該ウィンドウは、図８Ｂに示されるように、組合せリストの名称が入力されるリスト名称入力エリア４０１、分析対象生体分子が入力される生体分子入力エリア４０２、蛍光体使用履歴情報の表示及び蛍光体の選択が行われる使用情報表示エリア４０３、及び、文献中蛍光体使用実績情報の表示及び蛍光体の選択が行われる文献情報表示エリア４０４を有している。　このように、処理部１０１は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の選択を促す選択ウィンドウを出力部に表示させることができるように構成されてよい。
　リスト名称入力エリア４０１には、生成される組合せリストの名称がユーザにより入力される。情報処理装置１００は、当該エリアに入力された名称を、組合せリストの名称として記憶しうる。
　生体分子入力エリア４０２において、分析対象とする生体分子の名称が入力されてよく、又は、生体分子入力エリア４０２において、生体分子の名称が生体分子候補リストのうちから選択されうる。図８Ａにおいては、８つの名称入力欄が記載されている。
　これら名称入力欄のそれぞれに、例えば図８Ｃに示されるように、ユーザが文字を生体分子の名称を入力してよい。同図においては、３つの入力欄にそれぞれＣＤ１４、ＣＤ２３、及びＣＤ４７という表面マーカーの名称が入力されている。
　これら名称入力欄は、分析対象生体分子を選択することができるように構成されていてもよい。同図において、各名称入力欄には、生体分子リスト表示用ボタン４０５が設けられている。当該ボタンが選択されることに応じて、前記情報処理装置は、図８Ｄに示されるように生体分子候補リスト４０６を表示する。生体分子候補リスト４０６は、同図に示されるように、前記ボタンが選択されることに応じて表示されるリストボックス中に表示されてよい。当該リストのうちからいずれか一つが選択されることに応じて、当該ボタンが選択されている名称入力欄４０７に、図８Ｅに示されるように、生体分子が入力される。
（３－２－３－２）蛍光体使用履歴情報に基づく候補の提示処理
　使用情報表示エリア４０３において、処理部１０１は、蛍光体使用履歴情報に基づき、生体分子入力エリア４０２において入力された各生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する。
　例えば、生体分子入力エリア４０２において生体分子の入力が完了した後に、ユーザが、図８Ｆに示される使用履歴情報取得ボタン４０８（Searchボタン）を選択する。当該ボタンが選択されたことに応じて、処理部１０１は、生体分子入力エリア４０２に入力された各生体分子と組合わされた蛍光体を、上記（３－２－１）において説明した蛍光体使用履歴情報中において特定する。そして、処理部１０１は、特定された蛍光体から構成されるリストを生成する。これにより、各生体分子と組み合わされたことがある蛍光体のリストが生成される。例えば、生体分子入力エリア４０２に入力された各抗原を捕捉する各抗体を標識するために使用されたことがある蛍光色素のリストが生成される。
　このようにして生成された蛍光体リストを、本明細書内において蛍光体使用履歴リストともいう。
　蛍光体使用履歴リストが生成されたことを示すために、図８Ｇに示されるように、処理部１０１は、蛍光体使用履歴リストの生成が完了したことに応じて、当該リストが表示可能となった蛍光体使用履歴表示欄４０９－１～４０９－４を強調表示してよい。同図においては、リストを表示可能な蛍光体使用履歴表示欄４０９－１～４０９－４の線が、他の欄と比べて太くなっているが、強調表示の仕方はこれに限定されず、例えば各欄の色の変更又は各欄の点滅などであってもよい。
　処理部１０１は、入力された各生体分子に対応する蛍光体使用履歴リストを有するリストボックスを各生体分子の入力欄の横の各蛍光体使用履歴表示欄に表示することができるように、前記ウィンドウの表示データを更新しうる。処理部１０１は、図８Ｈに示される蛍光体使用履歴リスト表示ボタン４１０－１が選択されることに応じて、当該蛍光体使用履歴リスト４１１を表示する。当該リストは、例えば同図に示されるように、蛍光体使用履歴表示欄４０９－１に関連付けて表示されうる。他の表示ボタン４１０－２～４１０－４についても同様に、各ボタンが選択されたことに応じて、蛍光体使用履歴リストを表示される。これにより、蛍光体の選択をユーザに促すことができる。ユーザにより蛍光体が選択された後のウィンドウの例が、図８Ｉに示されている。同図では、ＣＤ１４と組み合わされる蛍光体としてＰｅｒＣＰが選択されている。
　一実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、自家蛍光情報又は装置ノイズ情報に基づき、蛍光体候補を提示してもよい。当該自家蛍光情報は、例えば試料の自家蛍光に関する情報であってよく、特には試料に含まれる粒子（特には細胞）の自家蛍光に関する情報であってよい。処理部１０１は、例えば当該自家蛍光情報に含まれる自家蛍光と類似する蛍光を生じる蛍光体を、前記蛍光体使用履歴リストから除外する。これにより、自家蛍光と類似の蛍光を生じる蛍光体が候補から除外される。装置ノイズ情報についても、自家蛍光情報と同様に取り扱われてよい。処理部１０１は、例えば装置ノイズ情報と類似の蛍光を生じる蛍光体を、前記蛍光体使用履歴リストから除外する。
　例えば、処理部１０１は、以下（３－３）において説明する抗体と蛍光色素との組合せリストの生成処理において、前記自家蛍光情報及び／又は前記装置ノイズ情報を利用しうる。より具体的には、処理部１０１は、当該生成処理において、前記自家蛍光情報及び／又は前記装置ノイズ情報をそれぞれ蛍光体として取り扱う。このようにして前記自家蛍光情報及び／又は前記装置ノイズ情報が利用されることで、これらの情報を考慮した組合せリストが生成される。
（３－２－３－３）文献中蛍光体使用実績情報に基づく候補の提示処理
　文献情報表示エリア４０４において、処理部１０１は、文献中蛍光体使用実績情報に基づき、生体分子入力エリア４０２において入力された各生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する。
　例えば、生体分子入力エリア４０２において生体分子の入力が完了した後に、ユーザが、図８Ｊに示される文献情報取得ボタン４１２（Searchボタン）を選択する。当該ボタンが選択されたことに応じて、処理部１０１は、生体分子入力エリア４０２に入力された各生体分子と組合わされた蛍光体を、上記（３－２－１）において説明した文献中蛍光体使用実績情報中において特定する。そして、処理部１０１は、特定された蛍光体から構成されるリストを生成する。これにより、各生体分子と組み合わされたことがある蛍光体のリストが生成される。例えば、生体分子入力エリア４０２に入力された各抗原を捕捉する各抗体を標識するために使用されたことが文献中に記載された蛍光色素のリストが生成される。
　このようにして生成された蛍光体リストを、本明細書内において文献中使用実績リストともいう。
　文献中使用実績リストが生成されたことを示すために、図８Ｋに示されるように、処理部１０１は、文献中使用実績リストの生成が完了したことに応じて、当該リストが表示可能となった文献中使用実績表示欄４１３－１～４１３－４を強調表示してよい。同図においては、リストを表示可能な文献中使用実績表示欄４１３－１～４１３－４の線が、他の欄と比べて太くなっているが、強調表示の仕方はこれに限定されず、例えば各欄の色の変更又は各欄の点滅などであってもよい。
　処理部１０１は、入力された各生体分子に対応する文献中使用実績リストを有するリストボックスを各生体分子の入力欄の横の各文献中使用実績表示欄に表示することができるように、前記ウィンドウの表示データを更新しうる。処理部１０１は、図８Ｌに示される蛍光体使用履歴リスト表示ボタン４１４－１が選択されることに応じて、当該文献中使用実績リスト４１５を表示する。当該リストは、例えば同図に示されるように、文献中使用実績表示欄４１３－１に関連付けて表示されうる。他の表示ボタン４１４－２～４１４－４についても同様に、各ボタンが選択されたことに応じて、文献中使用実績リストを表示される。これにより、蛍光体の選択をユーザに促すことができる。ユーザにより蛍光体が選択された後のウィンドウの例が、図８Ｍに示されている。同図では、ＣＤ１４と組み合わされる蛍光体としてＢＶ７１１が選択されている。
　文献中使用実績表示欄４１３－１において蛍光体が選択されたことに応じて、蛍光体使用履歴表示欄における蛍光体の選択結果は無効とされてもよい。これにより、１つの生体分子に対して２つの蛍光体が選択されることを防ぐことができる。同図においては、上記（３－２－３－２）において説明したＰｅｒＣＰの選択結果が解消されていることを示すために、ＰｅｒＣＰの文字が括弧で囲まれているが、解消を示す手法はこれに限定されない。
　なお、各生体分子について、蛍光体使用履歴表示欄及び文献中使用実績表示欄の両方において、選択された蛍光体が表示されてもよい。この場合、処理部１０１は、ユーザにどちらの蛍光体を採用するか選択することを促す表示を行ってもよい。
（３－２－３－４）選択結果の例
　他の生体分子についても、同様に蛍光体が選択される。選択結果の例が図８Ｎに示されている。同図に示されるとおり、ＣＤ１４、ＣＤ２３、ＣＤ４７、及びＣＤ１ａのそれぞれについて、ＢＶ７１１、ＥＣＤ、ＣＹ２、及びＰＣ７が選択されている。
　このようにして、生体分子ＣＤ１４及び蛍光体ＢＶ７１１の組合せ、生体分子ＣＤ２３及び蛍光体ＥＣＤの組合せ、生体分子ＣＤ４７及び蛍光体ＣＹ２の組合せ、並びにＣＤ１ａ及び蛍光体ＰＣ７の組合せを含むリストが生成される。このように、処理部１０１は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されてよい。前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せを含む。処理部１０１は、このようにして生成された生体分子に対する蛍光体の組合せリストを記憶部１０２に記憶しうる。
　本開示に従う情報処理装置は、生成された組合せリストに基づき蛍光体により標識された生体分子捕捉物質（例えば蛍光色素標識抗体）のセット又は当該セットに含まれる生体分子捕捉物質の少なくとも一部を購入するための注文処理を実行してもよい。
　ユーザは、当該リストに従い蛍光体標識抗体のセットを用意する。当該当該セットが、生体試料分析装置、例えばフローサイトメータ、による分析処理において用いられてよい。
（３－２－４）ユーザ情報の利用
　一実施態様において、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方は、ユーザ情報に紐づけられていてよい。当該ユーザ情報は、例えばユーザＩＤなどのユーザ特定情報を含んでよい。
　本開示に従う情報処理装置は、ユーザが所定のＩＤなどを利用してログインした状態で利用されうる。この場合、当該ログインしたユーザのユーザ情報と前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方とが紐づけられていることによって、紐づけられたこれらの情報だけに基づき、上記（３－２－３）において述べた最適化処理が実行されうる。これにより、ユーザの好みが的確に反映される。
　例えば、前記蛍光体使用履歴情報は、生体試料分析装置が実行した処理のプロトコル情報であってよく、当該プロトコル情報に、前記組合せリストが含まれていてよい。このようなプロトコル情報が、ユーザ情報に紐づけられたデータであってよい。このようなプロトコル情報は、各ユーザによって独自に構築されるため、ユーザの希望が反映されている。そのため、このようなプロトコル情報を利用することで、ユーザの好みが的確に反映される。
　また、当該ユーザ情報は、本開示に従う情報処理装置へと前記蛍光体使用履歴情報を送信する生体試料分析装置又は当該分析装置の制御装置によって利用されてもよい。当該生体試料分析装置又は当該分析装置も、ユーザが所定のＩＤなどを利用してログインした状態で利用されうる。これにより、当該生体試料分析装置又は当該分析装置は、前記蛍光体使用履歴情報をユーザ情報と紐づけられた状態で保有することができ、さらに、前記蛍光体使用履歴情報を当該ユーザ情報と紐づけられた状態で本開示に従う情報処理装置に送信することができる。これにより、本開示に従う情報処理装置は、送信された前記蛍光体使用履歴情報を、当該ユーザ情報に紐づけられた状態で保有することができる。
（３－２－５）タンデム色素の利用可否に関する処理
　一実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、タンデム色素の利用に関する選択を促すように構成されてよい。例えば、処理部１０１は、前記組合せリストにタンデム色素を含めるかに関する入力欄を表示するように構成されうる。当該入力欄は、例えば、タンデム色素を利用する、タンデム色素を利用しない、タンデム色素よりもタンデム色素以外の蛍光体を優先的に利用する、及びタンデム色素以外の蛍光体よりもタンデム色素を優先的に利用する、という選択項目のいずれか１つ以上を含むように構成されてよい。これにより、タンデム色素の利用に関するユーザの好みに対応することができる。
　例えば、処理部１０１は、図８Ｏに示されるようなウィンドウ４２０を表示しうる。当該ウィンドウは、タンデム色素の利用に関する選択を促す入力欄４２１を有すること以外は、上記で説明したウィンドウ４００と同じである。同図においては、当該入力欄は、タンデム色素を利用しないことを選択する入力欄（No欄）、及び、タンデム色素よりもタンデム色素以外の蛍光体を優先的に利用することを選択する入力欄（Acceptable欄）を含む。
　同図においては、当該No欄にチェックが入れられている。当該No欄にチェックが入れられている場合に、処理部１０１は、例えばタンデム色素を、前記蛍光体使用履歴リスト及び／又は前記文献中使用実績リストから除外する。これにより、タンデム色素が候補から除外される。当該No欄にチェックが入れられていない場合に、処理部１０１は、例えばタンデム色素を、前記蛍光体使用履歴リスト及び／又は前記文献中使用実績リストに含める。
（３－２－６）蛍光体の表示順序
　一実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴リスト及び／又は前記文献中使用実績リスト中の蛍光体群の記載順序を変更することができるように構成されてよい。例えば、処理部１０１は、記載順序を、価格順、使用頻度順、波長順（励起波長順又は蛍光波長順）、又は、アルファベット順のいずれかへと変更することをユーザに選択させる欄を表示させる。当該欄は、例えばウィンドウ４００中に存在してよい。これにより、蛍光体の選択が行いやすくなる。
　例えば価格順に蛍光体を表示するために、処理部１０１は、蛍光体又は蛍光体標識生体分子（例えば蛍光色素標識抗体）の価格情報を有していてよい。当該価格情報は、各蛍光体又は各蛍光体標識生体分子に関連付けられていてよい。当該価格情報は、予め前記情報処理装置が有してよく、又は、上記で述べた使用履歴情報取得ボタン４０８又は文献情報取得ボタン４１２が選択されたことに応じて前記情報処理装置が取得してもよい。前記情報処理装置は、例えばこれらのボタンが選択されたことに応じて、例えば所定のデータベースより又は所定のネットワークを介して価格情報を取得しうる。
（３－２－７）在庫情報又は価格情報の利用
　一実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、在庫情報に基づき、蛍光体候補を提示しうる。当該提示のために、記憶部１０２は、在庫情報を記憶するように構成されていてよい。
　例えば、処理部１０１は、図８Ｐに示されるようなウィンドウ４３０を表示しうる。当該ウィンドウは、在庫情報の利用に関する選択を促す入力欄４３１を有すること以外は、上記で説明したウィンドウ４２０と同じである。同図においては、当該入力欄にチェックが入れられている。当該入力欄にチェックが入れられている場合に、処理部１０１は、例えば、前記蛍光体使用履歴リスト及び／又は前記文献中使用実績リストから、在庫が無い蛍光体を除外する。これにより、在庫が無い蛍光体が候補から除外される。
　他の実施態様において、本開示に従う情報処理装置は、価格情報に基づき、蛍光体候補を提示しうる。当該提示のために、記憶部１０２は、価格情報を記憶するように構成されていてよい。
　例えば、処理部１０１は、図８Ｑに示されるようなウィンドウ４４０を表示しうる。当該ウィンドウは、価格情報の利用に関する選択を促す入力欄４４１を有すること以外は、上記で説明したウィンドウ４３０と同じである。同図においては、当該入力欄にチェックが入れられている。当該入力欄にチェックが入れられている場合に、処理部１０１は、例えば、前記蛍光体使用履歴リスト及び／又は前記文献中使用実績リストを、価格が低い順に並べる。これにより、各生体分子について、コストが低い蛍光体候補を選択しやすくなる。
（３－２－８）生体分子の検索
　一実施態様において、前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の検索を実行することができるように構成されていてよい。当該処理部は、入力されたキーワードに基づき、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に対して当該検索を実行しうる。
　例えば、処理部１０１は、図８Ｒに示されるようなウィンドウ４５０を表示しうる。当該ウィンドウは、検索ボタン群４５１を有すること以外は、上記で説明したウィンドウ４００と同じである。同図においては、生体分子入力エリア４０２中の名称入力欄それぞれの横に、検索ボタンがそれぞれ配置されている。ユーザが名称入力欄にキーワードを入力しそして検索ボタンを選択することに応じて、処理部１０１は、当該キーワードを用いて前記蛍光体使用履歴情報及び／又は前記文献中蛍光体使用実績情報に対して検索を実行する。そして、処理部１０１は、ヒットした生体分子を、名称入力欄に又は別ウィンドウに表示しうる。当該検索において、当該キーワードに類似するキーワードを含む生体分子がヒットするように、処理部１０１は検索処理を実行してもよい。これにより表記ゆれに対処することができる。
（３－３）抗体と蛍光色素との組合せリストの生成処理の変形例
　本開示に従う情報処理装置は、上記（３－２－３）において説明した蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づく蛍光体候補の提示に加えて、所定のアルゴリズムによる蛍光体候補の提示処理を行ってもよい。すなわち、処理部１０１は、上記（３－２－３）において選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せに加えて、生体分子と蛍光体との組合せをさらに特定してもよい。そして、処理部１０１により生成される組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せに加えて、前記処理部が特定した生体分子と蛍光体との組合せを含んでもよい。
　これにより、例えば蛍光体使用履歴情報及び文献中蛍光体使用実績情報のいずれにも含まれていない生体分子について組み合わされる蛍光体を提示することができる。また、例えば蛍光体使用履歴情報又は文献中蛍光体使用実績情報に基づき提示された蛍光体候補を使用することをユーザが希望しないケースにも対応することができる。
　以下で、前記蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報を利用した、生体分子に対する蛍光体の組合せリストの生成処理について説明する。
（３－３－１）処理の例（アルゴリズムによる処理において使用履歴情報又は文献中実績情報に基づき決定された蛍光体は考慮されない処理の例）
　図９Ａは、分析対象とする生体分子（例えば抗原など）の入力を受け付けるウィンドウの例を示す。同図に示されるウィンドウ５００は、図９Ｂに示されるように、組合せリストの名称が入力されるリスト名称入力エリア５０１、分析対象生体分子が入力される生体分子入力エリア５０２、蛍光体使用履歴情報の表示及び蛍光体の選択が行われる使用情報表示エリア５０３、及び、文献中蛍光体使用実績情報の表示及び蛍光体の選択が行われる文献情報表示エリア５０４を有している。さらに、ウィンドウ５００は、アルゴリズムによって各生体分子に割り当てられた蛍光体が表示されるエリア５０５を有する。エリア５０５には、当該アルゴリズムとして以下の処理フローを実行することによって選択された蛍光体が表示される。
　リスト名称入力エリア５０１は、上記（３－２－３）において説明したエリア４０１と同じである。生体分子入力エリア５０２、使用情報表示エリア５０３、及び文献情報表示エリア５０４は、表示されている欄の数が異なること以外は、上記（３－２－３）において説明したエリア４０２、使用情報表示エリア４０３、及び文献情報表示エリア４０４とそれぞれ同じである。
　図９Ａに示されるとおり、生体分子入力エリアにおいて、ＣＤ１４、ＣＤ２３、ＣＤ４７、ＣＤ１ａ、ＣＤ２、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ５、ＣＤ６、ＣＤ７、ＣＤ８、及びＣＤ９が入力されている。ユーザは、これら１１種の生体分子それぞれについて、蛍光体を割り当てることを希望しているケースを想定する。
　これら生体分子のうち、ＣＤ１４、ＣＤ２３、及びＣＤ４７については、上記（３－２－３）において説明した処理によってＢＶ７１１、ＥＣＤ、及びＣｙ２がそれぞれ割り当てられている。他方、ＣＤ１ａ、ＣＤ２、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ５、ＣＤ６、ＣＤ７、ＣＤ８、及びＣＤ９について、例えば以下で説明する処理を前記処理部が実行することによって蛍光体が割り当てられてよい。図９Ｂに示されるとおり、ウィンドウ５００は、例えば当該処理を実行するためのボタン５０６（Findボタン）を有してよく、当該ボタンが選択されることに応じて、処理部１００は、当該処理の実行を開始する。当該処理について、以下で図１０を参照しながら説明する。同図は、当該処理のフロー図である。
　同図のステップＳ１０１において、情報処理装置１００（特には入力部１０３）は、複数の生体分子及び当該複数の生体分子それぞれの発現量の入力を受け付ける。
　当該生体分子は、フローサイトメトリーにおける測定対象とする抗原（例えば表面抗原やサイトカインなど）であってよく、又は、測定対象とする抗原を捕捉する抗体であってもよい。前記複数の生体分子が抗原である場合、前記発現量は当該抗原の発現量であってよい。前記複数の生体分子が抗体である場合、前記発現量は、当該抗体によって捕捉される抗原の発現量であってよい。
　処理部１０１は、前記入力を受け付けるための入力受付ウィンドウを出力部１０４（特には表示装置）に表示させて、ユーザに前記入力を行うことを促しうる。当該入力受付ウィンドウは、例えば図１１Ａのａに示されている「Antibody」欄及び「Expression level」欄などの、生体分子入力受付欄及び発現量受付欄を含みうる。
　前記生体分子入力受付欄は、図１１Ａのａの「Antibody」欄に示されるように、例えば生体分子の選択を促す複数のリストボックスＬＢ１であってよい。図１１Ａのａでは説明の便宜上９つのリストボックスが記載されているが、リストボックスの数はこれに限定されない。リストボックスの数は例えば５～３００、１０～２００であってよい。
　前記ボタン５０６（Findボタン）が選択されることに応じて、処理部１０１は、蛍光体使用履歴情報及び論文中蛍光体使用実績情報のいずれもが割り当てられていない生体分子（ＣＤ１ａ、ＣＤ２、ＣＤ３、ＣＤ４、ＣＤ５、ＣＤ６、ＣＤ７、ＣＤ８、及びＣＤ９）を自動的に、各リストボックス中に表示させてよい。
　代替的には、ユーザが、それぞれのリストボックスを、例えばクリック又はタッチなどの操作で有効にすることに応じて、処理部１０１は、当該リストボックスの上又は下に、生体分子の選択肢の一覧を表示させてもよい。当該一覧の中からユーザが一つの生体分子を選択することに応じて、当該一覧が閉じて、選択された生体分子が表示される。
　図１１Ａのａでは、生体分子が入力された後の画面が表示されている。抗体により捕捉される抗原が選択されたことに応じて、同図に示されるように、例えば「ＣＤ１ａ」、「ＣＤ２」などと表示される。
　また、前記発現量受付欄は、図１１Ａのａの「Expression level」欄に示されるように、例えば発現量の選択を促す複数のリストボックスＬＢ２であってよい。発現量の選択を促すリストボックスＬＢ２の数は、生体分子の選択を促すリストボックスＬＢ１の数と同じであってよい。図１１Ａのａでは説明の便宜上９つのリストボックスが記載されているが、リストボックスの数はこれに限定されない。リストボックスの数は例えば５～３００、１０～２００であってよい。
　ユーザが、それぞれのリストボックスを、例えばクリック又はタッチなどの操作で有効にすることに応じて、処理部１０１は、当該リストボックスの上又は下に、発現量の選択肢の一覧を表示させる。当該一覧の中からユーザが一つの生体分子を選択することに応じて、当該一覧が閉じて、選択された発現量が表示される。
　図１１Ａのａでは、ユーザによる発現量の選択後の画面が表示されている。発現量のレベルが選択されたことに応じて、同図に示されるように、例えば「＋」、「＋＋」、及び「＋＋＋」と表示される。同図のａでは、例えば生体分子「ＣＤ１ａ」の発現量として「＋」が選択されている。また、生体分子「ＣＤ４」の発現量として「＋＋」が選択されている。記号「＋」、「＋＋」、及び「＋＋＋」は、この順に発現量がより多くなることを意味する。
　本明細書内において、「発現量」は、例えば、発現量のレベルを意味してよく、又は、発現量の具体的な数値であってもよい。好ましくは、同図のａに示されるように、発現量は、発現量のレベルを意味する。発現量のレベルは、好ましくは２段階～２０段階、より好ましくは２段階～１５段階、さらにより好ましくは２段階～１０段階であってよく、例えば３段階～１０段階に分けられていてよい。
　以上のとおりに生体分子及び発現量の選択が完了した後に、例えば、当該入力受付ウィンドウ内にある選択完了ボタン（図示されていない）がユーザによりクリックされることに応じて、処理部１０１は、選択された生体分子及び発現量の入力を受け付ける。
　ステップＳ１０２において、処理部１０１は、ステップＳ１０１において選択された複数の生体分子を、各生体分子について選択された発現量に基づき分類し、１又は複数の発現量カテゴリー、特には複数の発現量カテゴリーを生成する。発現量カテゴリーの数は、例えば発現量レベルの数に対応する値であってよく、好ましくは２以上、より好ましくは３以上でありうる。当該数は、好ましくは２～２０、好ましくは３～１５、さらにより好ましくは３～１０でありうる。
　図１１Ａのａでは、複数の生体分子それぞれに、発現量レベル「＋」、「＋＋」、又は「＋＋＋」が選択されている。処理部１０１は、選択された発現量レベルが「＋」である生体分子を、発現量カテゴリー「＋」に分類する。同様に、処理部１０１は、選択された発現量レベルが「＋＋」又は「＋＋＋」である生体分子をそれぞれ、発現量カテゴリー「＋＋」又は発現量カテゴリー「＋＋＋」に分類する。このようにして、処理部１０１は、３つの発現量カテゴリーを生成する。各発現量カテゴリーには、対応する発現量レベルが選択された生体分子が含まれる。同図のａでは、発現量レベル「＋」の生体分子が３つ、発現量レベル「＋＋」の生体分子が４つ、発現量レベル「＋＋＋」の生体分子が２つ入力されている。
　ステップＳ１０３において、処理部１０１は、ステップＳ１０１において入力された生体分子を標識することができる蛍光体に関するリストを取得する。当該蛍光体のリストは、例えば通信部１０５を介して、情報処理装置１００の外部に存在するデータベースから取得されてよく、又は、情報処理装置１００の内部（例えば記憶部１０２）に格納されているデータベースから取得されてもよい。
　前記蛍光体に関するリストは、例えば各蛍光体についての名称及び明るさを含みうる。また、前記蛍光体に関するリストは好ましくは、各蛍光体の蛍光スペクトルも含む。各蛍光体の蛍光スペクトルは、当該リストとは別のデータとしてデータベースから取得されてもよい。
　好ましくは、当該リストには、生体分子と蛍光体との組合せを使用して試料が分析される装置（例えば微小粒子分析装置）において使用可能な蛍光体を選択的に含むものであってよい。装置において使用不可能な蛍光体がリストから削除されていることによって、後述の処理（特には相関情報の算出処理）における装置への負担を軽減することができる。
　ステップＳ１０４において、処理部１０１は、ステップＳ１０３において取得した蛍光体に関するリストに含まれる蛍光体を、各蛍光体の明るさに基づき分類し、１又は複数の明るさカテゴリー、特には複数の明るさカテゴリーを生成する。
　ステップＳ１０４において、好ましくは、処理部１０１は、ステップＳ１０２において生成された発現量カテゴリーを参照して、明るさカテゴリーを生成する。これにより、生成される明るさカテゴリーと発現量カテゴリーとの対応付け、及び、生体分子と蛍光体との組合せの生成をより効率的に行うことができる。当該参照の具体的な内容を以下に説明する。
　前記明るさに基づく分類は、蛍光量又は蛍光強度に基づく分類であってよい。当該分類を行うために、例えば蛍光量又は蛍光強度の数値範囲が各明るさカテゴリーに関連付けられていてよい。そして、処理部１０１は、前記リストに含まれる蛍光体のそれぞれを、各蛍光体の蛍光量又は蛍光強度を参照して、当該蛍光量又は蛍光強度が含まれる数値範囲が関連付けられた明るさカテゴリーへと分類しうる。
　好ましくは、ステップＳ１０４において、処理部１０１は、ステップＳ１０２において生成された発現量カテゴリーの数を参照して、明るさカテゴリーを生成する。特に好ましくは、ステップＳ１０４において、処理部１
０１は、ステップＳ１０２において生成された発現量カテゴリーの数と同じ数だけ、明るさカテゴリーを生成する。これにより、発現量カテゴリーと明るさカテゴリーとを１対１で対応付けることができる。加えて、後述の組合せリスト生成において考慮されない蛍光体の発生を防ぐことができ、より良い組合せを生成することができる。明るさカテゴリーの数は、例えば発現量カテゴリーの数に対応する値であってよく、好ましくは２以上、より好ましくは３以上でありうる。当該数は、好ましくは２～２０、好ましくは３～１５、さらにより好ましくは３～１０でありうる。　例えば、図１１Ａのｂに示されるとおり、３つの明るさカテゴリー（Ｂｒｉｇｈｔ、Ｎｏｒｍａｌ、及びＤｉｍ）が生成されてよい。これら３つの明るさカテゴリーは、この順番に、明るさが小さくなっており、すなわちＢｒｉｇｈｔに含まれる蛍光体はいずれも、Ｎｏｒｍａｌに含まれるいずれの蛍光体よりも明るく、且つ、Ｎｏｒｍａｌに含まれる蛍光体はいずれも、Ｄｉｍに含まれるいずれの蛍光体よりも明るい。
　好ましくは、ステップＳ１０４において、処理部１０１は、ステップＳ１０２において生成された発現量カテゴリーのそれぞれに含まれる生体分子の数を参照して、明るさカテゴリーを生成する。特に好ましくは、ステップＳ１０４において、処理部１０１は、ステップＳ１０２において生成された発現量カテゴリーに含まれる生体分子の数以上の蛍光体が、対応付けられる明るさカテゴリーに含まれるように、蛍光体を各明るさカテゴリーに分類する。これにより、後述の組合せリスト生成において、蛍光体が割り当てられない生体分子が生じることを防ぐことができる。
　ステップＳ１０５において、処理部１０１は、ステップＳ１０２において生成された発現量カテゴリーとステップＳ１０４において生成された明るさカテゴリーとを対応付ける。好ましくは、処理部１０１は、１つの発現量カテゴリーに対して１つの明るさカテゴリーを対応付ける。また、発現量カテゴリーと明るさカテゴリーとが１対１で対応するように、処理部１０１は対応付けを行いうる。すなわち、２つ以上の発現量カテゴリーが１つの明るさカテゴリーに対応付けられないように、前記対応付けを行いうる。
　本開示の特に好ましい実施態様において、処理部１０１は、より発現量が少ない発現量カテゴリーが、より明るい明るさカテゴリーに対応付けられるように、前記対応付けを実行しうる。例えば、処理部１０１は、発現量が最も少ない発現量カテゴリーを、明るさが最も明るい明るさカテゴリーに対応付け、そして、発現量が次に少ない発現量カテゴリーを、明るさが次に明るい明るさカテゴリーに対応付け、同様に、この対応付けを、発現量カテゴリーがなくなるまで繰り返しうる。反対に、処理部１０１は、発現量が最も多い発現量カテゴリーを、明るさが最も暗い明るさカテゴリーに対応付け、そして、発現量が次に多い発現量カテゴリーを、明るさが次に暗い明るさカテゴリーに対応付け、同様に、この対応付けを、発現量カテゴリーがなくなるまで繰り返しうる。
　この実施態様において、例えば図１１Ａのａ及びｂの間の矢印に示されるように、処理部１０１は、発現量カテゴリー「＋」、「＋＋」、及び「＋＋＋」を、明るさカテゴリー「Ｂｒｉｇｈｔ」、「Ｎｏｒｍａｌ」、及び「Ｄｉｍ」にそれぞれ対応付ける。
　以上のとおり、本開示において生成される発現量カテゴリーに関して、好ましくは、より少ない発現量を示す生体分子を分類した発現量カテゴリーが、より明るい蛍光体を分類した明るさカテゴリーに対応するように、前記明るさカテゴリーに対応付けられていてよい。
　ステップＳ１０６において、処理部１０１は、蛍光体間の相関情報を用いて、最適な蛍光体組合せを特定する。当該最適な蛍光体組合せは、例えば蛍光スペクトル間の相関の観点から最適である蛍光体組合せであり、より特には蛍光スペクトル間の相関係数の観点から最適である蛍光体組合せであってよく、さらにより特には蛍光スペクトル間の相関係数の二乗の観点から最適である蛍光体組合せであってよい。当該相関係数は、例えばピアソン相関係数、スピアマン相関係数、又はケンドール相関係数のいずれかであってよく、好ましくはピアソン相関係数である。
　前記蛍光体間の相関情報は、好ましくは蛍光スペクトル間の相関情報であってよい。すなわち、本開示の一つの好ましい実施態様において、処理部１０１は、蛍光スペクトル間の相関情報を用いて、最適な蛍光体組合せを特定する。
　例えば、ピアソン相関係数は、２つの蛍光スペクトルＸ及びＹとの間で、以下のとおりにして算出することができる。
　まず、蛍光スペクトルＸ及びＹは、例えば以下のとおりに表すことができる。
蛍光スペクトルＸ＝（Ｘ１、Ｘ２、・・・、Ｘ３２０）、平均値＝μｘ、標準偏差＝σｘ（ここで、Ｘ１～Ｘ３２０は、３２０の異なる波長における蛍光強度である。平均値μｘは、これら蛍光強度の平均値である。標準偏差σｘは、これら蛍光強度の標準偏差である。）
蛍光スペクトルＹ＝（Ｙ１、Ｙ２、・・・、Ｙ３２０）、平均値＝μｙ、標準偏差＝σｙ（ここで、Ｙ１～Ｙ３２０は、３２０の異なる波長における蛍光強度である。平均値μｙは、これら蛍光強度の平均値である。標準偏差σｘは、これら蛍光強度の標準偏差である。）
　なお、「３２０」という数値は、説明の便宜上設定された値であって、前記相関係数の算出において用いられる数値はこれに限定されない。当該数値は、例えば蛍光検出に用いられるＰＭＴ（光電子倍増管）の数など、蛍光検出器の構成に応じて適宜変更されてよい。
　これら蛍光スペクトルＸ及びＹの間のピアソン相関係数Ｒは、以下数１の式により得られる。
　数１の式において、ＺＸｎ（ｎは１～３２０）は、標準化された蛍光強度であり、以下のとおりに表される。
Ｚｘ１＝（Ｘ１－μｘ）÷σｘ、Ｚｘ２＝（Ｘ２－μｘ）÷σｘ、・・・Ｚｘ３２０＝（Ｘ３２０－μｘ）÷σｘ
　同様に、ＺＹｎ（ｎは１～３２０）も、以下のとおりに表される。
Ｚｙ１＝（Ｙ１－μｙ）÷σｙ、Ｚｙ２＝（Ｙ２－μｙ）÷σｙ、・・・Ｚｙ３２０＝（Ｙ３２０－μｙ）÷σｙ
　また、数１の式において、Ｎはデータ数である。
　当該最適な蛍光体組合せの特定の仕方の一例について、以下に説明する。
　処理部１０１は、或る明るさカテゴリーから、「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」と同じ数だけ、蛍光体を選択する。当該蛍光体の選択を、全ての明るさカテゴリーについて実行する。これにより、「サンプルの解析に用いる複数の生体分子の数」と同じ数の蛍光体が選択され、このようにして、１つの蛍光体組合せ候補が得られる。
　次に、処理部１０１は、当該蛍光体組合せ候補に含まれるいずれか２つの蛍光体の組合せについて、蛍光スペクトル間の相関係数（例えばピアソン相関係数）の二乗を算出する。処理部１０１は、当該相関係数の二乗の算出を、全ての組合せに対して行う。当該算出処理によって、処理部１０１は、例えば図１２に示されるような、相関係数二乗値のマトリックスを得る。そして、処理部１０１は、この相関係数二乗値のマトリックスのうちから、最大の相関係数二乗値を特定する。例えば同図において、Alexa Fluor 647の蛍光スペクトルとAPCの蛍光スペクトルとの間の相関係数が０．９３４であり、処理部１０１は、この値を最大の相関係数二乗値であると特定する（同図左上において四角形で囲まれた部分）。
　なお、相関係数二乗値が小さいほど、２つの蛍光体スペクトルが似ていないことを意味する。すなわち、相関係数二乗値が最大である２つの蛍光体は、当該蛍光体組合せ候補に含まれる蛍光体のうち、蛍光スペクトルが最も類似する２つの蛍光体であることを意味しうる。
　以上のとおりの処理によって、処理部１０１は、１つの蛍光体組合せ候補に対して、最大の相関係数二乗値を特定する。
　ここで、「或る明るさカテゴリーに属する蛍光体の数」が「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」よりも多い場合、或る明るさカテゴリーから選択される蛍光体の組合せは、複数存在する。例えば４つの蛍光体から２つの蛍光体を選択する場合の蛍光体組合せは６通り（＝４Ｃ２）存在する。そのため、例えば、３つの明るさカテゴリーが存在し、当該３つの明るさカテゴリーのいずれにも４つの蛍光体が属し、且つ、各明るさカテゴリーから２つの蛍光体を選択する場合、６×６×６＝２１６通りの蛍光体組合せ候補が存在する。
　本開示において、処理部１０１は、あり得る蛍光体組合せ候補全てについて、上記で述べたとおりに、最大の相関係数二乗値を特定する。例えば、処理部１０１は、２１６の蛍光体組合せ候補が存在する場合は、２１６の蛍光体組合せ候補それぞれの最大の相関係数二乗値を特定する。そして、処理部１０１は、特定された最大の相関係数二乗値が最も小さい蛍光体組合せ候補を特定する。処理部１０１は、このようにして特定された蛍光体組合せ候補を、最適な蛍光体組合せとして特定する。
　図１１Ａのｃは、最適な蛍光体組合せの特定結果を示す。図１１Ａのｃにおいて、特定された最適な蛍光体組合せを構成する蛍光体に星印が付されている。
　なお、最大の相関係数二乗値が最も小さい蛍光体組合せ候補が２つ以上存在する場合は、処理部１０１は、当該２つ以上の蛍光体組合せ候補について、次に大きい相関係数二乗値を比較し、当該次に大きい相関係数二乗値がより小さい蛍光体組合せ候補を、最適な蛍光体組合せとして特定しうる。当該次に大きい相関係数二乗値が同じである場合は、その次に大きい相関係数二乗値が比較されうる。
　以上では、最適な蛍光体組合せを特定するために、最大の相関係数二乗値が参照されているが、最適な蛍光体組合せを特定するために参照されるものは、これに限定されない。例えば、相関係数二乗値のうちの最も大きい値からｎ番目（ここでｎは、任意の正数であってよく、例えば２～１０、特には２～８、より特には２～５でありうる。）に大きい値までの平均値又は合計値であってよい。処理部１０１は、当該平均値又は当該合計値が最も小さい蛍光体組合せ候補を、最適な蛍光体組合せとして特定してもよい。
　ステップＳ１０７において、処理部１０１は、ステップＳ１０６において特定された最適な蛍光体組合せを構成する蛍光体を、前記複数の生体分子に割り当てる。より具体的には、処理部１０１は、最適な蛍光体組合せを構成する蛍光体それぞれを、当該蛍光体が属する明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子へ、割り当てる。
　１つの明るさカテゴリーに２以上の蛍光体が含まれる場合は、対応付けられた発現量カテゴリーにも２以上の生体分子が含まれうる。この場合において、より明るい明るさを有する蛍光体が、より発現量の低い（又はより発現量が低いと予想される）生体分子に割り当てられうる。図１３に、このような割当に関する概念図を示す。
　処理部１０１は、以上の割り当て処理によって、各生体分子について、蛍光体と生体分子との組合せが生成される。処理部１０１は、このようにして生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成する。
　図１１Ａのｄに、組合せリストの生成結果の例が示されている。処理部１０１は、当該組合せリストの生成結果を出力させてよく、この場合、例えば図１１Ａのｄのように、例えば生体分子と蛍光体の組合せに加えて、処理部１０１は、各蛍光色素の蛍光スペクトルを表示させてもよい。蛍光スペクトルを表示することによって、スペクトルの重なりが無いかを、ユーザが目視により確認することができる。
　このようにして組合せリストが生成された後に、所定のボタン（図示されていない）が選択されることに応じて、処理部１０１は、当該組合せリストに含まれる蛍光体を、図９Ｂに示されるウィンドウ中に表示する。これにより、例えば図９Ｃに示されるように、各生体分子に対して蛍光体が割り当てられる。
　ステップＳ１０８において、処理部１０１は、例えば出力部１０４に、ステップＳ１０７において生成された組合せリストを出力させうる。例えば、当該組み合わせリストが表示装置に表示されうる。
　ステップＳ１０８において、処理部１０１はさらに、抗体（又は抗原）と蛍光色素との組合せに対応する試薬情報を出力部１０４に表示させうる。当該試薬情報は、例えば試薬の名称、品番、製造会社名、及び価格などを含みうる。試薬情報を表示するために、処理部１０１は、例えば、試薬情報を、情報処理装置１００の外部に存在するデータベースから取得してよく、又は、情報処理装置１００の内部（例えば記憶部１０２）に格納されているデータベースから取得してもよい。
　ステップＳ１０８において、処理部１０１はさらに、生成された組合せリストを用いた場合における分離能に関するシミュレーション結果（例えば各種プロットなど）を表示してもよい。処理部１０１はさらに、生成された組合せリストを用いた場合において予想される分離性能を表示してもよい。
　図１１Ｂに、出力結果の例が示されている。当該例では、抗体（又は抗原）名、蛍光色素名、試薬の名称、品番、製造会社名、及び価格などに加えて、シミュレーション結果も示されている。
　以上のとおりの処理によって、生体分子と蛍光体との組合せを最適化することができ、最適化された当該組合せリストをユーザに提示することができる。
（３－３－２）処理の他の例（相関係数の計算において用いられる蛍光スペクトルの例）
　上記（３－３－１）において述べたとおり、処理部１０１は、ステップＳ１０３において、各蛍光体の蛍光スペクトルを取得し、そして、ステップＳ１０６において、蛍光スペクトル間の相関情報を用いて、最適な蛍光体組合せを特定しうる。当該相関情報を取得するために用いられる蛍光スペクトルは、横軸が波長又は波長に対応する光検出器番号であり、且つ、縦軸が蛍光強度、特には蛍光強度最大値によって規格化された蛍光強度であってよい。
　本開示において用いられる前記蛍光スペクトルは、１つの波長の励起光を蛍光体に照射した場合に生じる蛍光の蛍光スペクトルであってよく、又は、２以上の異なる波長の励起光それぞれを蛍光体に照射した場合に得られる複数の蛍光スペクトルの組合せ、特には２以上の蛍光スペクトルを結合したものであってもよい。以下で、これらの実施態様について、図１４を参照しながら説明する。
　図１４のＡ及びＢに、１つの波長の励起光を蛍光体に照射した場合に生じる蛍光の蛍光スペクトルの例を示す。図１４のＡは、PE-Cy5に対して５６１ｎｍの励起レーザを照射した場合に得られる蛍光の蛍光スペクトルである。当該蛍光スペクトルの横軸は、各波長に対応する光検出器番号であり、すなわち３０の光検出器が蛍光スペクトルを得るために用いられた。当該蛍光スペクトルの縦軸は、蛍光強度最大値によって規格化された蛍光強度である。図１４のＢは、APC-Cy5に対して６２８ｎｍの励起レーザを照射した場合に得られる蛍光の蛍光スペクトルである。当該蛍光スペクトルの縦軸及び横軸は、図１４のＡと同じである。
　本開示において、図１４のＡ又はＢにおいて示されるような蛍光スペクトルが用いられてよい。しかしながら、図１４のＡ及びＢの蛍光スペクトルは、スペクトル波形が類似しているようにも見え、これら２つの蛍光体は見分けることができない場合もありうる。　そこで、本開示において、複数の異なる波長の励起光それぞれを蛍光体に照射した場合に得られる複数の蛍光スペクトルの組合せ、特には複数の蛍光スペクトルを結合したものを用いることによって、２つの蛍光体をより確実に見分けることができる。
　図１４のＣに、複数の異なる波長の励起光それぞれを蛍光体に照射した場合に得られる複数の蛍光スペクトルを結合したデータの例を示す。図１４のＣに示されるデータは、５つの異なる波長の励起レーザ光を照射した場合に生じる５つの蛍光の蛍光スペクトルを結合したデータである。当該５つの異なる波長は、３５５ｎｍ、４０５ｎｍ、４８８ｎｍ、５６１ｎｍ、及び６３８ｎｍである。当該データを得るために結合された５つの蛍光スペクトルの横軸はいずれも、各波長に対応する光検出器番号であり、すなわち６４の光検出器が蛍光スペクトルを取得するために用いられた。また、当該５つの蛍光スペクトルの縦軸は蛍光強度であり、５つの蛍光スペクトルが、当該５つの蛍光スペクトルの蛍光強度のうちの最大値を１として規格化されたものである。
　図１４のＣのうち、細い線がPE-Cy5の蛍光スペクトル結合データであり、細い線がAPC-Cy5の蛍光スペクトル結合データである。これら２つの結合データを比べると、例えば４８８ｎｍ、５６１ｎｍ、及び６３８ｎｍの励起光を照射した場合に得られる蛍光スペクトルの波形が全く異なることが分かる。そのため、これら２つの結合データによって、２つの蛍光色素の蛍光をより確実に見分けることができる。
　以上のとおり、本開示において、処理部１０１が、前記相関情報を得るために、複数の蛍光スペクトルの組合せデータを用いることによって、特には複数の蛍光スペクトルの結合データを用いることによって、最適な蛍光体組合せを特定しやすくなる。当該組合せデータ及び当該結合データは、例えば、上記で述べたように、複数の蛍光スペクトルに対して所定の規格化処理が行われたデータであってよい。
　また、以上のとおりに蛍光スペクトルを用いて相関情報を得ることによって、異なる光学系を有する種々の微小粒子分析装置に対して、同じ処理フローを適用することができる。
（３－３－３）処理の他の例（分離能評価を実行する例）
　本開示の好ましい実施態様において、処理部１０１は、生成された組合せリストに関する分離能の評価を行いうる。例えば、処理部１０１は、生成した組合せリストに関するシミュレーションデータを生成し、当該シミュレーションデータを用いて、前記組合せリストに関する分離能の評価を行いうる。当該分離能の評価を実行することで、最適化の精度を高めることができる。例えば、当該分離能の評価を実行することによって、ステップＳ１０７において生成された組合せリストが、所望の分離性能を発揮するかを確認することができ、又は、確認結果に応じて、より良い分離性能を発揮する組合せリストを生成することもできる。
　この実施態様において、例えば、処理部１０１は、前記分離能の評価結果に応じて、前記組合せリストに含まれる蛍光体一式のうちの少なくとも一つの蛍光体が他の蛍光体に変更された変更版組合せリストをさらに生成し、当該変更版組合せリストに関する分離能評価をさらに行いうる。当該変更版組合せリストを生成し、そして、分離能評価を行うことで、より良い分離性能を発揮する組合せリストを生成することができる。
　前記分離能の評価は、例えばステインインデックス（Stain-Index）を用いた評価であってよく、より好ましくは蛍光体間のステインインデックスを用いた評価であってよい。ステインインデックスは、当技術分野において、蛍光体（蛍光色素）自体の性能を示す指標であり、例えば図１５の左に示されるように、染色された粒子及び無染色粒子の蛍光量並びに無染色粒子データの標準偏差により定義される。この無染色粒子データを、他の蛍光体によって染色された粒子に置き換えたものが蛍光体間のステインインデックスであり、例えば図１５の右に示されるとおりである。蛍光体間のステインインデックスにより、蛍光スペクトルの重なりによる漏れ込み量、蛍光量、及びノイズを考慮した蛍光体間の分離性能を評価することができる。蛍光体間のステインインデックスを、生成された組合せリストを構成する蛍光体群のうちの２つの蛍光体の組合せ全てについて計算した結果の例が図１６に示されている。
　なお、本開示の処理部１０１は、処理部によって生成された組合せリストを構成する蛍光体群のうちの２つの蛍光体の組合せ全てについて計算した結果を出力部１０４に出力させうる。これにより、分離性能の評価をユーザが行いやすくなる。
　例えば図１６に示されるような蛍光色素間ステインインデックスの表において、蛍光色素間ステインインデックスの数値が小さい領域が少なくなるほど、分離性能が良い。本開示において、まず、発現量カテゴリー、明るさカテゴリー、及び相関情報に基づき組合せリストを生成し、そして次に、例えばステインインデックスなどの指標を用いた分離能評価が行われてよい。例えば、生成された組合せリストについて、前記分離能評価によって分離性能が悪い蛍光体組合せを知ることができ、当該蛍光体組合せを変更することによって、より良い分離性能を有するパネルを設計することができる。
　また、上記カテゴリーなどに基づく組合せリスト生成及び分離能評価（及び必要に応じてパネル修正）を行ってパネルデザインを行うことは、あらゆる組合せについて分離能評価を行ってパネルデザインを行うよりも、計算時間をはるかに削減することができる。
　以下で、図１７及び図１８を参照しながら、この実施態様における処理フローの例を説明する。図１７に示される処理フローのうち、ステップＳ２０１～Ｓ２０７及びＳ２０９は、図１０を参照して説明したステップＳ１０１～Ｓ１０７及びＳ１０８と同じであり、これらについての説明がステップＳ２０１～Ｓ２０７及びＳ２０９についても当てはまる。
　ステップＳ２０８において、処理部１０１は、ステップＳ２０７における割り当て処理よって生成された組合せリストを構成する蛍光体群についての分離能を評価する。ステップＳ２０８のより詳細な処理フローの例について、図１８を参照しながら説明する。
　図１８のステップＳ３０１において、処理部１０１は、分離能評価処理を開始する。
　ステップＳ３０２において、処理部１０１は、蛍光体間のステインインデックス（本明細書内においてステインインデックスを「ＳＩ」ともいう）を計算する。当該ＳＩは、例えば、ステップＳ２０７において生成された組合せリストを用いてシミュレーションデータを生成し、当該シミュレーションデータに対してスペクトラルリファレンスを用いてアンミキシング処理を行って得られたデータを用いて得ることができる。
　ここで、前記シミュレーションデータは、例えば組合せリストに従う試薬を用いた分析が行われる装置（例えばフローサイトメータ）によって測定したかのようなデータ群であってよい。当該装置がフローサイトメータなどの微小粒子分析装置である場合は、例えば１００個～１０００個の微小粒子を実際に測定した場合に得られるようなデータ群でありうる。当該データ群の生成のために、例えば、当該装置のノイズ、染色バラつき、及び生成データ数などの条件が考慮されてもよい。
　ステップＳ３０２において、処理部１０１は、例えば図１９に示されるような、蛍光体間ＳＩのデータを取得しうる。当該データには、前記組合せリストを構成する蛍光体群のうちの異なる２つの蛍光体間のＳＩ全てが含まれている。
　ステップＳ３０３において、処理部１０１は、計算された蛍光体間ＳＩに基づき、分離性能が悪い１つ又は複数の蛍光体、特には分離性能が悪い１つの蛍光体を特定する。例えば、処理部１０１は、最も小さい蛍光体間ＳＩが計算された２つの蛍光体のうち陽性として取り扱われた蛍光体を、前記分離性能が悪い１つの蛍光体として特定しうる。
　例えば図１９に示される蛍光体間ＳＩデータに関して、ステップＳ３０３において、処理部１０１は、最も小さい蛍光体間ＳＩ「２．８」が計算された２つの蛍光体のうち、陽性（posi）として取り扱われた蛍光体「PerCP-Cy5.5」を、前記分離性能が悪い１つの蛍光体として特定する。
　ステップＳ３０４において、処理部１０１は、ステップＳ３０３において特定された分離性能が悪い蛍光体を代替する候補蛍光体を特定する。候補蛍光体は例えば以下のとおりに特定されうる。まず、処理部１０１は、前記分離性能が悪い蛍光体が属する明るさカテゴリーを参照し、当該明るさカテゴリーに属する蛍光体のうち、前記組合せリスト中に採用されていない蛍光体を、候補蛍光体として特定しうる。加えて、処理部１０１は、候補蛍光体を、前記分離性能が悪い蛍光体が属する明るさカテゴリーと明るさが最も近い明るさカテゴリーから選択してもよい。処理部１０１は、当該最も近い明るさカテゴリーに属する蛍光体のうち、前記組合せリスト中に採用されていない蛍光体を、候補蛍光体として特定しうる。
　例えば図２０では、処理部１０１は、前記分離性能が悪い蛍光体「PerCP-Cy5.5」を代替する候補蛍光体として「Alexa Fluor 647」など６つの蛍光体を特定している。このように、候補蛍光体は複数特定されてよく、又は１つだけ特定されてもよい。
　ステップＳ３０５において、処理部１０１は、ステップＳ３０４において特定された前記分離性能が悪い蛍光体を候補蛍光体へ変更した場合の蛍光体間ＳＩを計算する。この計算は、候補蛍光体の全てについてそれぞれ行われてよい。
　当該計算結果の例が、図２１Ａ及びＢに示されている。これらの図において、図２０に関して言及した６つの蛍光体それぞれについて、前記分離性能が悪い蛍光体を候補蛍光体へ変更した場合の蛍光体間ＳＩが示されている。
　ステップＳ３０６において、処理部１０１は、ステップＳ３０５における計算結果のうち、蛍光体間ＳＩの最小値が最も大きい計算結果が得られた候補蛍光体を、前記分離性能が悪い蛍光体を代替する蛍光体として選択する。
　例えば図２１Ａ及びＢにおける計算結果に関しては、６つの候補蛍光体の計算結果中の蛍光体間ＳＩの最小値のうち、「BV650」に関する蛍光体間ＳＩの最小値が、最も大きい。そこで、処理部１０１は、「BV650」を「PerCP-Cy5.5」を代替する蛍光体として選択する。
　ステップＳ３０７において、処理部１０１は、ステップＳ３０６において選択された蛍光体によって前記分離性能が悪い蛍光体を代替した前記組合せリストよりも良い蛍光体組合せが存在するかを判定する。当該判定のために、例えば、ステップＳ３０３～３０６が繰り返されてよい。
　処理部１０１は、ステップＳ３０３～３０６を繰り返した結果、蛍光体間ＳＩの最小値が、より大きくなる組合せが存在する場合は、より良い蛍光体組合せが存在すると判定する。このように判定した場合は、処理部１０１は、処理をステップＳ３０３に戻す。
　処理部１０１は、ステップＳ３０３～３０６を繰り返した結果、蛍光体間ＳＩの最小値が、より大きくなる組合せが存在しない場合は、より良い蛍光体組合せが存在しないと判定する。処理部１０１は、より良い蛍光体組合せが存在しないと判定した場合は、ステップＳ３０３～３０６を繰り返す直前の段階における蛍光体組合せを、最適化された組合せリストとして特定し、処理をステップＳ３０８に進める。
　ステップＳ３０８において、処理部１０１は、分離能評価処理を終了し、処理をステップＳ２０９に進める。
　以上の通りの処理によって、分離能を考慮した最適化が行われた生体分子と蛍光体との組合せリストを提示することができる。
（３－３－４）処理の他の例（アルゴリズムによる処理において使用履歴情報又は文献中実績情報に基づき決定された蛍光体も考慮される処理フロー）
　上記（３－３－１）において説明した発現量及び明るさに基づき処理フローでは、上記（３－２－３）において説明した蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報を用いて決定された生体分子と蛍光体との組合せに関する生体分子発現量及び蛍光体明るさは考慮されていない。
　本開示に従う情報処理装置は、当該処理フローにおいて、蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報を用いて決定された生体分子と蛍光体との組合せに関する生体分子発現量及び蛍光体明るさが考慮されてもよい。
　すなわち、本開示の一実施態様において、処理部１０１は、蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報に基づき決定された生体分子と蛍光体との組合せを固定値として用いて、上記（３－３－１）において説明した生体分子発現量及び蛍光体明るさに基づく処理フローを実行してもよい。
　以下で、この実施態様に従う処理を、図２２を参照しながら説明する。同図は、この実施態様に従う処理フロー例である。同図に示される処理フローのうち、ステップＳ５０２～Ｓ５０７及びＳ５０９は、生体分子のうちの一部について、割り当てられる蛍光体が予め特定されていること以外は、図１０を参照して説明したステップＳ１０２～Ｓ１０７及びＳ１０９と同様であり、これらについての説明がステップＳ１０２～Ｓ１０７及びＳ１０９についても当てはまる。ステップＳ５０８は、生体分子のうちの一部について、割り当てられる蛍光体が予め特定されていること以外は、図１７を参照して説明したステップＳ２０８と同様であり、この説明がステップＳ５０８についても当てはまる。
　図２２のステップＳ５０１において、情報処理装置１００は、複数の生体分子及び当該複数の生体分子それぞれの発現量の入力を受け付ける。さらに、当該複数の生体分子のいくつかについて、割り当てられる蛍光体の入力を受け付ける。
　例えば、ステップＳ５０１において、処理部１０１は、前記入力を受け付けるための入力受付ウィンドウを出力部１０４（特には表示装置）に表示させて、ユーザに前記入力を行うことを促しうる。
　当該入力受付ウィンドウの例は、図２３のＡに示されている。同図のＡに示されているウィンドウは、生体分子及び発現量レベルの入力を受け付けるためのリストボックスの列に加えて、生体分子に対して割り当てられる蛍光体を特定するための蛍光体特定用リストボックスの列を含む。当該リストボックスに記載された生体分子「CD27」、「CD5」、「CD4」、及び「CD45」のそれぞれについて、上記（３－２－３）において説明した蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報を用いて蛍光体が割り当てられる。当該割り当ての結果、生体分子「CD27」、「CD5」、「CD4」、及び「CD45」それぞれに「PE」、「APC」、「FITC」、及び「Alexa Fluor 700」が割り当られた。
　ステップＳ５０２において、処理部１０１は、ステップＳ５０１において選択された複数の生体分子を、各生体分子について選択された発現量に基づき分類し、１又は複数の発現量カテゴリー、特には複数の発現量カテゴリーを生成する。ステップＳ５０１において蛍光体が割り当てられた生体分子についても、ステップＳ５０２において、発現量に基づき分類されてよい。
　発現量カテゴリーの数は、例えば発現量レベルの数に対応する値であってよく、好ましくは２～２０、好ましくは２～１５、さらにより好ましくは２～１０、例えば３～１０であってよい。
　ステップＳ５０３において、処理部１０１は、ステップＳ５０１において入力された生体分子を標識することができる蛍光体に関するリストを取得する。また、処理部１０１は、ステップＳ５０１において割り当てられた蛍光体に関する情報も取得する。これら蛍光体のリストは、例えば、情報処理装置１００の外部に存在するデータベースから取得されてよく、又は、情報処理装置１００の内部（例えば記憶部１０２）に格納されているデータベースから取得されてもよい。
　ステップＳ５０４において、処理部１０１は、ステップＳ５０３において取得した蛍光体に関するリストのうち、生体分子を標識することができる蛍光体に関するリストに含まれる蛍光体を、各蛍光体の明るさに基づき分類し、１又は複数の明るさカテゴリー、特には複数の明るさカテゴリーを生成する。
　ステップＳ５０３において取得した蛍光体に関するリストのうち、ステップＳ５０１において割り当てられた蛍光体についても、各蛍光体の明るさに基づき分類し、前記明るさカテゴリーのいずれかに所属させる。
　ステップＳ５０５において、処理部１０１は、ステップＳ５０２において生成された発現量カテゴリーとステップＳ５０４において生成された明るさカテゴリーとを対応付ける。好ましくは、処理部１０１は、１つの発現量カテゴリーに対して１つの明るさカテゴリーを対応付ける。また、発現量カテゴリーと明るさカテゴリーとが１対１で対応するように、処理部１０１は対応付けを行いうる。すなわち、２つ以上の発現量カテゴリーが１つの明るさカテゴリーに対応付けられないように、前記対応付けを行いうる。
　ステップＳ５０６において、処理部１０１は、蛍光体間の相関情報を用いて、最適な蛍光体組合せを特定する。当該最適な蛍光体組合せは、例えば蛍光体スペクトル間の相関の観点から最適である蛍光体組合せであり、より特には蛍光体スペクトル間の相関係数の観点から最適である蛍光体組合せであってよく、さらにより特には蛍光体スペクトル間の相関係数の二乗の観点から最適である蛍光体組合せであってよい。
　前記蛍光体間の相関情報は、好ましくは蛍光体スペクトル間の相関情報であってよい。すなわち、本開示の一つの好ましい実施態様において、処理部１０１は、蛍光体スペクトル間の相関情報を用いて、最適な蛍光体組合せを特定する。
　当該最適な蛍光体組合せの特定の仕方の一例について、以下に説明する。
　処理部１０１は、或る明るさカテゴリーから、「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」と同じ数だけ、蛍光体を選択する。ただし、当該或る明るさカテゴリーに、ステップＳ５０１において割り当てられた蛍光体が含まれている場合は、処理部１０１は、或る明るさカテゴリーから、（「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」－「ステップＳ５０１において入力された蛍光体」）と同じ数だけ、蛍光体を選択する。
　以上の蛍光体の選択を、全ての明るさカテゴリーについて実行する。これにより、「選択された蛍光体の数」と「ステップＳ５０１において入力された蛍光体の数」との合計が、「サンプルの解析に用いる複数の生体分子の数」と同じ数になり、このようにして、１つの蛍光体組合せ候補が得られる。
　次に、処理部１０１は、当該蛍光体組合せ候補に含まれるいずれか２つの蛍光体の組合せについて、蛍光スペクトル間の相関係数の二乗を算出する。処理部１０１は、当該相関係数の二乗の算出を、全ての組合せに対して行う。当該算出処理によって、処理部１０１は、例えば図１２に示されるような、相関係数二乗値のマトリックスを得る。そして、処理部１０１は、この相関係数二乗値のマトリックスのうちから、最大の相関係数二乗値を特定する。
　ここで、「或る明るさカテゴリーに属する蛍光体の数」が「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」よりも多い場合、或る明るさカテゴリーから選択される蛍光体の組合せは、複数存在する。例えば４つの蛍光体から２つの蛍光体を選択する場合の蛍光体組合せは６通り（＝４Ｃ２）存在する。そのため、例えば、３つの明るさカテゴリーが存在し、当該３つの明るさカテゴリーのいずれにも４つの蛍光体が属し、且つ、各明るさカテゴリーから２つの蛍光体を選択する場合、６×６×６＝２１６通りの蛍光体組合せ候補が存在する。ただし、ステップＳ５０１において入力された蛍光体が、当該或る明るさカテゴリーに含まれている場合は、蛍光体組合せ候補の数は減少する。
　本開示において、処理部１０１は、あり得る蛍光体組合せ候補全てについて、上記で述べたとおりに、最大の相関係数二乗値を特定する。そして、処理部１０１は、特定された最大の相関係数二乗値が最も小さい蛍光体組合せ候補を特定する。処理部１０１は、このようにして特定された蛍光体組合せ候補を、最適な蛍光体組合せとして特定する。
　ステップＳ５０７において、処理部１０１は、ステップＳ５０６において特定された最適な蛍光体組合せを構成する蛍光体を、前記複数の生体分子に割り当てる。より具体的には、処理部１０１は、最適な蛍光体組合せを構成する蛍光体それぞれを、当該蛍光体が属する明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子へ、割り当てる。
　１つの明るさカテゴリーに２以上の蛍光体が含まれる場合は、対応付けられた発現量カテゴリーにも２以上の生体分子が含まれうる。この場合において、より明るい明るさを有する蛍光体が、より発現量の低い（又はより発現量が低いと予想される）生体分子に割り当てられうる。
　処理部１０１は、以上の割り当て処理によって、各生体分子について、蛍光体と生体分子との組合せが生成される。処理部１０１は、このようにして生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成する。
　ステップＳ５０８において、処理部１０１は、ステップＳ５０７における割り当て処理よって生成された組合せリストを構成する蛍光体群についての分離能を評価する。ステップＳ５０８のより詳細な処理フローは、図１８を参照して説明したとおりである。
　ただし、同図のステップＳ３０３において、処理部１０１は、ステップＳ５０１において割り当てられた蛍光体は、分離性能が悪い蛍光体として特定しない。これにより、ステップＳ５０１において割り当てられた蛍光体の変更が行われることを防ぐことができる。
　ステップＳ５０９において、処理部１０１は、例えば出力部１０４に、ステップＳ５０８において生成された組合せリストを出力させうる。例えば、当該組み合わせリストが表示装置に表示されうる。
　例えば図２３のＢに示されるとおり、丸印を付された生体分子について、蛍光体が特定されたことが出力結果から確認される。
　また、ステップＳ５０９において、最適化により選択された蛍光体が割り当てられた生体分子について、蛍光体と生体分子との複合体に関する情報（例えば蛍光標識抗体に関する情報）が表示されうる。このような情報の表示の仕方の例が、図２３のＣに示されている。同図に示されるとおり、当該情報は、生体分子名（抗体が捕捉する抗原名、「Antibody」欄）、生体分子を標識する蛍光体名（「Fluorochrome」欄）、クローン名（「Clone」欄）、アイソタイプ（「ISO Type」欄）、生体分子（抗体）が捕捉する抗原が由来する種（「Target Species」欄）、生体分子（抗体）が由来する種（「Host Species」欄）、カタログ番号（「Catalog」欄）、試薬サイズ（「Size」欄）、複合体（試薬）製造会社名（「Company」欄）、価格（「Price」欄）、抗体に関するウェブページ（「URL」欄）、及び複合体製品名（「Product Name」欄）を含んでいる。本開示において、当該前記複合体に関する情報は、これら列挙された情報のうちの１つ又は複数を含んでよく、好ましくは生体分子名及び生体分子を標識する蛍光体名を含む。好ましい実施態様において、当該情報は価格をさらに含みうる。
（３－３－５）処理の他の例（蛍光体間のステインインデックス又は蛍光体間のスピルオーバースプレッディングマトリクスを相関情報とする場合の処理フロー）
　上記（３－３－１）において、ステップＳ１０６において、蛍光体間の相関情報の例として、蛍光体スペクトル間の相関を挙げたが、本開示の他の実施態様において、蛍光体間の相関情報はこれに限定されない。例えば、蛍光体間の相関情報として、蛍光体間のステインインデックス又は蛍光体間のスピルオーバースプレッディングマトリクスが用いられてもよい。当該他の実施態様は、用いる相関情報が異なること以外は上記（３－３－１）において説明したとおりである。例えば、上記（３－３－１）において説明した処理フローのうち、ステップＳ１０６は異なるが、その他のステップについては同じである。そのため、以下では、ステップＳ１０６について説明する。
（３－３－５－１）蛍光体間のステインインデックスを用いる場合
　この場合において、ステップＳ１０６における処理を実行するために、規格化された蛍光体間ステインインデックスリストが予め用意されてよい。本明細書内において、規格化された蛍光体間ステインインデックスを「規格化蛍光体間ＳＩ」ともいう。
　当該規格化蛍光体間ＳＩリストは、ステップＳ１０３において取得された蛍光体に関するリストに含まれる蛍光体すべてを少なくとも含む蛍光体群のうちの２つの蛍光体の組合せ全てについての蛍光体間ステインインデックスを有するリストであってよい。例えば、当該規格化された蛍光体間ステインインデックスリストは、処理部１０１が生体分子に対する蛍光体の組合せリストが用いられる装置において使用可能な蛍光体全てを含む蛍光体群のうちの２つの蛍光体の組合せ全てについての蛍光体間ステインインデックスを有するリストであってよい。
　規格化蛍光体間ＳＩリストの例が、図２４Ａに示されている。同図に示されるとおり、当該リストの表頭は陽性蛍光体であり且つ表側が陰性蛍光体である。表頭及び表側の両方に、例えば装置において使用可能な蛍光体全てが列記されている。なお、同図において、「・・・」は、表の一部の省略を意味する。
　規格化蛍光体間ＳＩの計算方法について、図２４Ｂを参照しながら説明する。まず、各蛍光体の蛍光量が同じであるという条件で、規格化蛍光体間ＳＩリストに登場する蛍光体全てについてシミュレーションデータを生成する。そして、当該シミュレーションデータを用いて、２つの異なる蛍光体間の規格化蛍光体間ＳＩを計算する。同図に、ＦＩＴＣに対するＰＥの規格化蛍光体間ＳＩの計算例が示されている。当該規格化蛍光体間ＳＩは、ＰＥが陽性である場合のＦＩＴＣに対する分離性能を意味する。
　同図の丸囲み数字１が、ＰＥ陽性且つＦＩＴＣ陰性の場合の規格化蛍光体間ＳＩ（PEＳＩFITC）を計算するための式である。当該式に示されるとおり、PEＳＩFITCは、｛PEＦPE－PEＦFITC｝÷｛PEσFITC×２｝で表される。この式の各項は同図の左に示されるとおりであり、以下を意味する。
PEＦPEは、ＰＥ陽性且つＦＩＴＣ陰性である粒子の、ＰＥの蛍光波長における平均蛍光強度である。
PEＦFITCは、ＰＥ陰性且つＦＩＴＣ陽性である粒子の、ＰＥの蛍光波長における平均蛍光強度である。
PEσFITCは、ＰＥ陰性且つＦＩＴＣ陽性である粒子の、ＰＥの蛍光波長における平均蛍光強度の標準偏差である。
　以上の通りの計算を、２つの蛍光体の組合せ全てについて行い、図２４Ａに示されるような規格化蛍光体間ＳＩリストが生成される。
　ステップＳ１０６において、処理部１０１は、蛍光体間の相関情報として、上記のとおりに用意された規格化蛍光体間ＳＩリストを用いて、最適な蛍光体組合せを特定する。当該最適な蛍光体組合せの特定の仕方の一例について、以下に説明する。
　処理部１０１は、或る明るさカテゴリーから、「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」と同じ数だけ、蛍光体を選択する。当該蛍光体の選択を、全ての明るさカテゴリーについて実行する。これにより、「サンプルの解析に用いる複数の生体分子の数」と同じ数の蛍光体が選択され、このようにして、１つの蛍光体組合せ候補が得られる。
　次に、処理部１０１は、当該蛍光体組合せ候補に含まれるいずれか２つの蛍光体の組合せについて、前記規格化蛍光体間ＳＩリストを参照して、当該２つの蛍光体の組合せに対応する規格化蛍光体間ＳＩを特定する。ここで、各組合せについて、一方が陽性且つ他方が陰性の場合の規格化蛍光体間ＳＩ、及び、当該一方が陰性且つ当該他方が陽性の場合の規格化蛍光体間ＳＩが特定される。処理部１０１は、このような２つの規格化蛍光体間ＳＩの特定を、当該蛍光体組合せ候補に含まれる２つの蛍光体の組合せ全てについて行う。そして、処理部１０１は、当該蛍光体組合せ候補に関して特定されたすべての規格化蛍光体間ＳＩのうちの最小値を特定する。
　なお、規格化蛍光体間ＳＩが大きいほど、分離性能は良い。そのため、上記のとおりにして特定された最小値が大きいほど、当該最小値が得られた蛍光体組合せ候補は分離性能が良いと考えられる。
　ここで、上記（３－３－１）において述べたとおり、「或る明るさカテゴリーに属する蛍光体の数」が「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」よりも多い場合、或る明るさカテゴリーから選択される蛍光体の組合せは、複数存在する。そこで、本開示において、処理部１０１は、あり得る蛍光体組合せ候補全てについて、上記で述べたとおりに、規格化蛍光体間ＳＩの最小値を特定する。そして、処理部１０１は、特定された最小値が最も大きい蛍光体組合せ候補を特定する。処理部１０１は、このようにして特定された蛍光体組合せ候補を、最適な蛍光体組合せとして特定する。
（３－３－５－２）蛍光体間のスピルオーバースプレッディングマトリクスを用いる場合
　この場合において、ステップＳ１０６における処理を実行するために、蛍光体間スピルオーバースプレッディングマトリクス（Spillover Spreading Matrix）が予め用意されてよい。本明細書内において、蛍光体間スピルオーバースプレッディングマトリクスを「蛍光体間ＳＳＭ」ともいう。また、蛍光体間スピルオーバースプレッディングを「蛍光体間ＳＳ」ともいう。
　当該蛍光体間ＳＳＭは、ステップＳ１０３において取得された蛍光体に関するリストに含まれる蛍光体すべてを少なくとも含む蛍光体群のうちの２つの蛍光体の組合せ全てについての蛍光体間ＳＳＭであってよい。例えば、当該蛍光体間ＳＳＭは、処理部１０１が生体分子に対する蛍光体の組合せリストが用いられる装置において使用可能な蛍光体全てを含む蛍光体群のうちの２つの蛍光体の組合せ全てについての蛍光体間ＳＳＭであってよい。
　蛍光体間ＳＳＭの例が、図２５Ａに示されている。同図に示されるとおり、当該マトリックスの表頭（Filter）は、各蛍光体に対応した波長帯域の検出器を示し、且つ、表側（Sample）が、蛍光体により標識された粒子を示す。各蛍光体間ＳＳは、Sampleに示される蛍光体から発生した光が、Filterに示される蛍光体に対応する検出器への漏れ込みの程度に関する指標である。なお、同図において、「・・・」は、表の一部の省略を意味する。
　蛍光体間ＳＳの計算方法について、図２５Ｂを参照しながら説明する。まず、各蛍光体の蛍光量が同じであるという条件で、規格化蛍光体間ＳＩリストに登場する蛍光体全てについてシミュレーションデータを生成する。そして、当該シミュレーションデータを用いて、２つの異なる蛍光体間の蛍光体間ＳＳを計算する。なお、シミュレーションデータの代わりに、蛍光標識された粒子について実際に測定されたデータが用いられてもよい。同図に、ＰＥに対するＦＩＴＣの蛍光体間ＳＳの計算例が示されている。当該蛍光体間ＳＳは、ＦＩＴＣから発生した光の、ＰＥに対応する検出器への蛍光の漏れ込みの程度を意味する。
　同図の丸囲み数字１が、ＰＥに対するＦＩＴＣの蛍光体間ＳＳ（FITCＳＳPE）を計算するための式である。当該式に示されるとおり、FITCＳＳPEは、｛（PEσFITC）2－（PEσNega）2｝0.5÷｛FITCＦFITC－FITCＦNega｝0.5で表される。この式の各項は同図の左に示されるとおりであり、以下を意味する。
PEσFITCは、ＰＥ陰性且つＦＩＴＣ陽性である粒子の、ＰＥの蛍光波長における平均蛍光強度の標準偏差である。
PEσNegaは、ＰＥ陰性且つＦＩＴＣ陰性である粒子の、ＰＥの蛍光波長における平均蛍光強度の標準偏差である。
FITCＦFITCは、ＰＥ陰性且つＦＩＴＣ陽性である粒子の、ＦＩＴＣの蛍光波長における平均蛍光強度である。
FITCＦNegaは、ＰＥ陰性且つＦＩＴＣ陰性である粒子の、ＦＩＴＣの蛍光波長における平均蛍光強度である。
　以上の通りの計算を、２つの蛍光体の組合せ全てについて行い、図２５Ａに示されるような蛍光体間ＳＳＭが生成される。
　ステップＳ１０６において、処理部１０１は、蛍光体間の相関情報として、上記のとおりに用意された蛍光体間ＳＳＭを用いて、最適な蛍光体組合せを特定する。当該最適な蛍光体組合せの特定の仕方の一例について、以下に説明する。
　処理部１０１は、或る明るさカテゴリーから、「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」と同じ数だけ、蛍光体を選択する。当該蛍光体の選択を、全ての明るさカテゴリーについて実行する。これにより、「サンプルの解析に用いる複数の生体分子の数」と同じ数の蛍光体が選択され、このようにして、１つの蛍光体組合せ候補が得られる。
　次に、処理部１０１は、当該蛍光体組合せ候補に含まれるいずれか２つの蛍光体の組合せについて、前記蛍光体間ＳＳＭを参照して、当該２つの蛍光体の組合せに対応する蛍光体間ＳＳを特定する。ここで、各組合せについて、一方が陽性且つ他方が陰性の場合の蛍光体間ＳＳ、及び、当該一方が陰性且つ当該他方が陽性の場合の蛍光体間ＳＳが特定される。処理部１０１は、このような２つの蛍光体間ＳＳの特定を、当該蛍光体組合せ候補に含まれる２つの蛍光体の組合せ全てについて行う。そして、処理部１０１は、当該蛍光体組合せ候補に関して特定されたすべての蛍光体間ＳＳのうちの最大値を特定する。
　なお、蛍光体間ＳＳが小さいほど、分離性能は良い。そのため、上記のとおりにして特定された最大値が小さいほど、当該最大値が得られた蛍光体組合せ候補は分離性能が良いと考えられる。
　ここで、上記（３－３－１）において述べたとおり、「或る明るさカテゴリーに属する蛍光体の数」が「当該或る明るさカテゴリーに対応付けられた発現量カテゴリーに属する生体分子の数」よりも多い場合、或る明るさカテゴリーから選択される蛍光体の組合せは、複数存在する。そこで、本開示において、処理部１０１は、あり得る蛍光体組合せ候補全てについて、上記で述べたとおりに、蛍光体間ＳＳの最大値を特定する。そして、処理部１０１は、特定された最大値が最も小さい蛍光体組合せ候補を特定する。処理部１０１は、このようにして特定された蛍光体組合せ候補を、最適な蛍光体組合せとして特定する。
（３－４）生体試料分析装置の構成例
　本開示に従う情報処理装置を用いて生成された組合せリストに従い得られた蛍光体標識生体分子捕捉物質（例えば蛍光色素標識抗体）を用いた分析を実行する生体試料分析装置の構成例を以下で説明する。
　前記生体試料分析装置の構成例を図２６に示す。図２６に示される生体試料分析装置６１００は、流路Ｃを流れる生体試料Ｓに光を照射する光照射部６１０１、前記生体試料Sに光を照射することにより生じた光を検出する検出部６１０２、及び前記検出部により検出された光に関する情報を処理する情報処理部６１０３を含む。生体試料分析装置６１００の例としては、フローサイトメータ及びイメージングサイトメータを挙げることができる。生体試料分析装置６１００は、生体試料内の特定の生体粒子Ｐの分取を行う分取部６１０４を含んでもよい。前記分取部を含む生体試料分析装置６１００の例としては、セルソータを挙げることができる。
（生体試料）
　生体試料Ｓは、生体粒子を含む液状試料であってよい。当該生体粒子は、例えば細胞又は非細胞性生体粒子である。前記細胞は、生細胞であってよく、より具体的な例として、赤血球や白血球などの血液細胞、及び精子や受精卵等生殖細胞を挙げることができる。また前記細胞は全血等検体から直接採取されたものでもよいし、培養後に取得された培養細胞であってもよい。前記非細胞性生体粒子として、細胞外小胞、特にはエクソソーム及びマイクロベシクルなどを挙げることができる。前記生体粒子は、１つ又は複数の標識物質（例えば色素（特には蛍光色素）及び蛍光色素標識抗体など）によって標識されていてもよい。なお、本開示の生体試料分析装置により、生体粒子以外の粒子が分析されてもよく、キャリブレーションなどのために、ビーズなどが分析されてもよい。
（流路）
　流路Ｃは、生体試料Ｓが流れるように構成される。特には、流路Ｃは、前記生体試料に含まれる生体粒子が略一列に並んだ流れが形成されるように構成されうる。流路Ｃを含む流路構造は、層流が形成されるように設計されてよい。特には、当該流路構造は、生体試料の流れ（サンプル流）がシース液の流れによって包まれた層流が形成されるように設計される。当該流路構造の設計は、当業者により適宜選択されてよく、既知のものが採用されてもよい。流路Ｃは、マイクロチップ（マイクロメートルオーダーの流路を有するチップ）又はフローセルなどの流路構造体（flow channel structure）中に形成されてよい。流路Ｃの幅は、１ｍｍ以下であり、特には１０μｍ以上１ｍｍ以下であってよい。流路Ｃ及びそれを含む流路構造体は、プラスチックやガラスなどの材料から形成されてよい。
　流路Ｃ内を流れる生体試料、特には当該生体試料中の生体粒子に、光照射部６１０１からの光が照射されるように、本開示の生体試料分析装置は構成される。本開示の生体試料分析装置は、生体試料に対する光の照射点（interrogation point）が、流路Ｃが形成されている流路構造体中にあるように構成されてよく、又は、当該光の照射点が、当該流路構造体の外にあるように構成されてもよい。前者の例として、マイクロチップ又はフローセル内の流路Ｃに前記光が照射される構成を挙げることができる。後者では、流路構造体（特にはそのノズル部）から出た後の生体粒子に前記光が照射されてよく、例えばＪｅｔ　ｉｎ　Ａｉｒ方式のフローサイトメータを挙げることができる。
（光照射部）
　光照射部６１０１は、光を出射する光源部と、当該光を照射点へと導く導光光学系とを含む。前記光源部は、１又は複数の光源を含む。光源の種類は、例えばレーザ光源又はＬＥＤである。各光源から出射される光の波長は、紫外光、可視光、又は赤外光のいずれかの波長であってよい。導光光学系は、例えばビームスプリッター群、ミラー群又は光ファイバなどの光学部品を含む。また、導光光学系は、光を集光するためのレンズ群を含んでよく、例えば対物レンズを含む。生体試料と光が交差する照射点は、１つ又は複数であってよい。光照射部６１０１は、一の照射点に対して、一つ又は異なる複数の光源から照射された光を集光するよう構成されていてもよい。
（検出部）
　検出部６１０２は、生体粒子への光照射により生じた光を検出する少なくとも一つの光検出器を備えている。検出する光は、例えば蛍光又は散乱光（例えば前方散乱光、後方散乱光、及び側方散乱光のいずれか１つ以上）である。各光検出器は、１以上の受光素子を含み、例えば受光素子アレイを有する。各光検出器は、受光素子として、１又は複数のＰＭＴ（光電子増倍管）及び／又はＡＰＤ及びＭＰＰＣ等のフォトダイオードを含んでよい。当該光検出器は、例えば複数のＰＭＴを一次元方向に配列したＰＭＴアレイを含む。また、検出部６１０２は、ＣＣＤ又はＣＭＯＳなどの撮像素子を含んでもよい。検出部６１０２は、当該撮像素子により、生体粒子の画像（例えば明視野画像、暗視野画像、及び蛍光画像など）を取得しうる。
　検出部６１０２は、所定の検出波長の光を、対応する光検出器に到達させる検出光学系を含む。検出光学系は、プリズムや回折格子等の分光部又はダイクロイックミラーや光学フィルタ等の波長分離部を含む。検出光学系は、例えば生体粒子への光照射により生じた光を分光し、当該分光された光が、生体粒子が標識された蛍光色素の数より多い複数の光検出器にて検出されるよう構成される。このような検出光学系を含むフローサイトメータをスペクトル型フローサイトメータと呼ぶ。また、検出光学系は、例えば生体粒子への光照射により生じた光から特定の蛍光色素の蛍光波長域に対応する光を分離し、当該分離された光を、対応する光検出器に検出させるよう構成される。
　また、検出部６１０２は、光検出器により得られた電気信号をデジタル信号に変換する信号処理部を含みうる。当該信号処理部が、当該変換を行う装置としてＡ／Ｄ変換器を含んでよい。当該信号処理部による変換により得られたデジタル信号が、情報処理部６１０３に送信されうる。前記デジタル信号が、情報処理部６１０３により、光に関するデータ（以下「光データ」ともいう）として取り扱われうる。前記光データは、例えば蛍光データを含む光データであってよい。より具体的には、前記光データは、光強度データであってよく、当該光強度は、蛍光を含む光の光強度データ（Ａｒｅａ、Ｈｅｉｇｈｔ、Ｗｉｄｔｈ等の特徴量を含んでもよい）であってよい。
（情報処理部）
　情報処理部６１０３は、例えば各種データ（例えば光データ）の処理を実行する処理部及び各種データを記憶する記憶部を含む。処理部は、蛍光色素に対応する光データを検出部６１０２より取得した場合、光強度データに対し蛍光漏れ込み補正（コンペンセーション処理）を行いうる。また、処理部は、スペクトル型フローサイトメータの場合、光データに対して蛍光分離処理を実行し、蛍光色素に対応する光強度データを取得する。　前記蛍光分離処理は、例えば特開２０１１－２３２２５９号公報に記載されたアンミキシング方法に従い行われてよい。検出部６１０２が撮像素子を含む場合、処理部は、撮像素子により取得された画像に基づき、生体粒子の形態情報を取得してもよい。記憶部は、取得された光データを格納できるように構成されていてよい。記憶部は、さらに、前記アンミキシング処理において用いられるスペクトラルリファレンスデータを格納できるように構成されていてよい。
　生体試料分析装置６１００が後述の分取部６１０４を含む場合、情報処理部６１０３は、光データ及び／又は形態情報に基づき、生体粒子を分取するかの判定を実行しうる。そして、情報処理部６１０３は、当該判定の結果に基づき当該分取部６１０４を制御し、分取部６１０４による生体粒子の分取が行われうる。
　情報処理部６１０３は、各種データ（例えば光データや画像）を出力することができるように構成されていてよい。例えば、情報処理部６１０３は、当該光データに基づき生成された各種データ（例えば二次元プロット、スペクトルプロットなど）を出力しうる。また、情報処理部６１０３は、各種データの入力を受け付けることができるように構成されていてよく、例えばユーザによるプロット上へのゲーティング処理を受け付ける。情報処理部６１０３は、当該出力又は当該入力を実行させるための出力部（例えばディスプレイなど）又は入力部（例えばキーボードなど）を含みうる。
　情報処理部６１０３は、汎用のコンピュータとして構成されてよく、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＲＯＭを備えている情報処理装置として構成されてよい。情報処理部６１０３は、光照射部６１０１及び検出部６１０２が備えられている筐体内に含まれていてよく、又は、当該筐体の外にあってもよい。また、情報処理部６１０３による各種処理又は機能は、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータ又はクラウドにより実現されてもよい。
（分取部）
　分取部６１０４は、情報処理部６１０３による判定結果に応じて、生体粒子の分取を実行する。分取の方式は、振動により生体粒子を含む液滴を生成し、分取対象の液滴に対して電荷をかけ、当該液滴の進行方向を電極により制御する方式であってよい。分取の方式は、流路構造体内にて生体粒子の進行方向を制御し分取を行う方式であってもよい。当該流路構造体には、例えば、圧力（噴射若しくは吸引）又は電荷による制御機構が設けられる。当該流路構造体の例として、流路Ｃがその下流で回収流路及び廃液流路へと分岐している流路構造を有し、特定の生体粒子が当該回収流路へ回収されるチップ（例えば特開２０２０－７６７３６に記載されたチップ）を挙げることができる。
　また、以上で説明した生体試料分析装置が、本開示に従う情報処理装置として構成されてもよい。例えば、情報処理部６１０３が、本開示に従い処理部１０１として機能してよく、例えば上記（３－２）又は（３－３）において説明した処理を実行するように構成されてもよい。
２．第２の実施形態（情報処理システム）
　本開示は、上記「１．第１の実施形態（情報処理装置）」において説明した処理部を含む情報処理システムも提供する。当該情報処理システムは、当該処理部に加えて、上記「１．第１の実施形態（情報処理装置）」において説明した記憶部、入力部、出力部、及び通信部を含みうる。これらの構成要素は、１つの装置に備えられていてよく、又は、複数の装置に分散して備えられていてもよい。
　本開示に従う情報処理システムによっても、上記「１．第１の実施形態（情報処理装置）」において述べたように適切なパネルデザインが可能となる。
　本開示に従う情報処理システムの構成例を、図２７を参照しながら説明する。同図に示される情報処理システム６００は、情報処理装置６０１、生体試料分析装置６０２－１～６０２－３、及び端末６０３を含む。情報処理システム６００に含まれるこれらの装置は、ネットワーク６０４を介して接続されていてよい。
　情報処理装置６０１は、上記「１．第１の実施形態（情報処理装置）」に記載されたように構成されてよい。情報処理装置６０１は、例えばサーバコンピュータとして構成されてよい。情報処理装置６０１は、生体試料分析装置６０２－１～６０２～３による生体試料分析において用いられた生体分子と蛍光体との組合せリストを自動的に収集するように構成されていてよい。当該組合せリストが、前記蛍光体使用履歴情報として利用されうる。
　生体試料分析装置６０２－１～６０２～３は、上記（３－４）において説明したとおりに構成れてよく、例えばフローサイトメータであってよい。生体試料分析装置６０２－１～６０２－３は、閉鎖型セルソータであってもよい。情報処理システム６００に接続されうる生体試料分析装置の数は、同図に示される３つに限られず、１つ以上、特には複数であってよい。生体試料分析装置６０２－１～６０２～３は、例えば当該装置が生体試料分析を実行したことに応じて、当該生体試料分析において用いられた生体分子と蛍光体との組合せリストを情報処理装置６０１に送信するように構成されていてよく、当該送信は自動的に実行されてもよい。
　端末６０３は、本開示に従う情報処理を実行するユーザが操作する装置であり、当該端末は情報処理装置として構成されてよい。当該情報処理装置は、上記（３－１）において説明したとおりに構成されてよく、デスクトップ型、ラップトップ型、又はタブレット型の端末であってよい。
　一実施態様において、情報処理装置６０１が、上記（３－２）又は（３－３）において説明した処理を実行し、端末６０３が、当該処理に伴い生成される各種ウィンドウなどを表示しうる。
　他の実施態様において、端末６０３が、上記（３－２）又は（３－３）において説明した処理を実行し、当該処理において、情報処理装置６０１に記憶された前記蛍光体使用履歴情報及び／又は前記文献中蛍光体使用実績情報を取得又は参照してもよい。
３．第３の実施形態（情報処理方法）
　本開示は情報処理方法に関する。当該情報処理方法は、蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する提示処理を含んでよい。当該提示処理は、上記（３－２－３－１）及び／又は（３－２－３－２）において説明した通りに実行されてよい。当該提示処理が実行されることで、適切なパネルを効率的に生成することが可能となる。
　また、本開示に従う情報処理方法は、蛍光体使用履歴情報及び／又は文献中蛍光体使用実績情報を取得する取得処理を含んでもよい。
　当該提示処理は、例えば生体分子に対する蛍光体の組合せリストの生成処理の一部として実行されてよい。当該生成処理は、上記（３－２）において説明されたとおりに実行されてよい。また、前記情報処理方法は、前記提示処理に加えて、アルゴリズムによる処理を含んでもよい。当該アルゴリズムによる処理は、上記（３－３）において説明されたとおりに実行されてよい。本開示に従う情報処理方法によって、適切なパネルを効率的に生成することが可能となる。
４．第４の実施形態（プログラム）
　本開示は、上記３．において述べた情報処理方法を情報処理装置に実行させるためのプログラムも提供する。前記情報処理方法は、上記１．及び３．において説明したとおりであり、当該説明が本実施形態にも当てはまる。本開示に従うプログラムは、例えば上記で述べた記録媒体に記録されていてよく、又は、上記で述べた情報処理装置又は情報処理装置に含まれる記憶部に格納されていてもよい。
　なお、本開示は、以下のような構成をとることもできる。
〔１〕
　蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部
　を備えている情報処理装置。
〔２〕
　前記蛍光体使用履歴情報は、生体試料分析において使用された生体分子と蛍光体との組合せリストを含む、〔１〕に記載の情報処理装置。
〔３〕
　前記文献中蛍光体使用実績情報は、文献中に記載された生体分子と蛍光体との組合せリストを含む、〔１〕又は〔２〕に記載の情報処理装置。
〔４〕
　前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の選択を促す選択ウィンドウを出力部に表示させることができるように構成されており、
　前記選択ウィンドウは、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に含まれる生体分子のうちから、分析対象生体分子を選択することができるように構成されている、
　〔１〕～〔３〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔５〕
　前記処理部は、前記選択ウィンドウにおいて選択された生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき前記出力部に表示させる、〔４〕に記載の情報処理装置。
〔６〕
　前記処理部は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されており、
　前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せを含む、
　〔５〕に記載の情報処理装置。
〔７〕
　前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せに加えて、前記処理部が特定した生体分子と蛍光体との組合せを含む、　〔６〕に記載の情報処理装置。
〔８〕
　前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の検索を実行することができるように構成されており、
　前記処理部は、入力されたキーワードに基づき、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に対して当該検索を実行する、
　〔１〕～〔７〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔９〕
　前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方は、ユーザ情報に紐づけられている、〔１〕～〔８〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔１０〕
　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報を、生体試料分析装置における分析処理において用いられた生体分子と蛍光体との組合せリストを自動的に収集するように構成されている、〔１〕～〔９〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔１１〕
　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けるウィンドウ若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報の入力を受け付けるウィンドウ又はこれら両方の入力を受け付けるウィンドウを表示するように構成されている、〔１〕～〔１０〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔１２〕
　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方を記憶する記憶部を含む、〔１〕～〔１１〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔１３〕
　前記処理部は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されており、且つ、
　前記処理部は、前記組合せリストにタンデム色素を含めるかに関する入力欄を表示するように構成されている、
　〔１〕～〔１２〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔１４〕
　前記情報処理装置は、蛍光体の在庫情報若しくは価格情報又はこれら両方を記憶する記憶部を含む、〔１〕～〔１３〕のいずれか一つに記載の情報処理装置。
〔１５〕
　蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部
　を含む情報処理システム。
１００　情報処理装置
１０１　処理部
１０２　記憶部
１０３　入力部
１０４　出力部
１０５　通信部 

Claims (15)

  1. 　蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部
    　を備えている情報処理装置。
  2. 　前記蛍光体使用履歴情報は、生体試料分析において使用された生体分子と蛍光体との組合せリストを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記文献中蛍光体使用実績情報は、文献中に記載された生体分子と蛍光体との組合せリストを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の選択を促す選択ウィンドウを出力部に表示させることができるように構成されており、
    　前記選択ウィンドウは、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に含まれる生体分子のうちから、分析対象生体分子を選択することができるように構成されている、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記処理部は、前記選択ウィンドウにおいて選択された生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき前記出力部に表示させる、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記処理部は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されており、
    　前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せを含む、
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記組合せリストは、前記選択された生体分子と前記蛍光体候補のうちから選択された蛍光体との組合せに加えて、前記処理部が特定した生体分子と蛍光体との組合せを含む、　請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記処理部は、生体試料分析において分析対象とする生体分子の検索を実行することができるように構成されており、
    　前記処理部は、入力されたキーワードに基づき、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に対して当該検索を実行する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 　前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方は、ユーザ情報に紐づけられている、請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報を、生体試料分析装置における分析処理において用いられた生体分子と蛍光体との組合せリストを自動的に収集するように構成されている、請求項１に記載の情報処理装置。
  11. 　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報の入力を受け付けるウィンドウ若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報の入力を受け付けるウィンドウ又はこれら両方の入力を受け付けるウィンドウを表示するように構成されている、請求項１に記載の情報処理装置。
  12. 　前記情報処理装置は、前記蛍光体使用履歴情報若しくは前記文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方を記憶する記憶部を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  13. 　前記処理部は、生体分子に対する蛍光体の組合せリストを生成するように構成されており、且つ、
    　前記処理部は、前記組合せリストにタンデム色素を含めるかに関する入力欄を表示するように構成されている、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  14. 　前記情報処理装置は、蛍光体の在庫情報若しくは価格情報又はこれら両方を記憶する記憶部を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
  15. 　蛍光体使用履歴情報若しくは文献中蛍光体使用実績情報又はこれらの両方に基づき、生体分子に割り当て可能な蛍光体候補を提示する処理部
    　を含む情報処理システム。 
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