実験データを効率的に収集して記憶するための方法およびシステム
【課題】細胞データを解析、操作して保管でき、柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供し、細胞の集合体に適用された新たな薬物化合物の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングを向上させ、また、新たなバイオインフォマティクス技術を提供し、複数のデジタル写真画像を含む実験データを効率的に収集記憶する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】典型的なデータ記憶システム１０は、クライアントコンピュータ１８に接続された解析機器１２と、共有データベース２４と、コンピュータネットワーク４０を備えたデータ記憶アーカイブ３０とを有し、解析機器１２は、ヌクレオチドや細胞等の実験データを収集可能な任意の走査器と、実験データを解析することができる任意の解析機器とを有し、さらに、共有データベース２４は、解析機器１２からのデータを記憶するマルチユーザ及びマルチビューのリレーショナルデータベースを構成する。
【解決手段】典型的なデータ記憶システム１０は、クライアントコンピュータ１８に接続された解析機器１２と、共有データベース２４と、コンピュータネットワーク４０を備えたデータ記憶アーカイブ３０とを有し、解析機器１２は、ヌクレオチドや細胞等の実験データを収集可能な任意の走査器と、実験データを解析することができる任意の解析機器とを有し、さらに、共有データベース２４は、解析機器１２からのデータを記憶するマルチユーザ及びマルチビューのリレーショナルデータベースを構成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実験データを収集して記憶することに関する。具体的には、この本発明は、自動多機能高スループット実験データ収集システムからの実験データを効率良く収集して記憶するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この出願は、１９９８年１１月１３日に出願された米国仮出願第６０／１０８，２９１号、１９９８年１２月１日に出願された米国仮出願第６０／１１０，６４３号、１９９９年６月２１日に出願された米国仮出願第６０／１４０，２４０号、１９９９年７月６日に出願された米国仮出願第６０／１４２，３７５号、１９９９年７月６日に出願された米国仮出願第６０／１４２，６４６号に基づく優先権を主張している。
【０００３】
歴史的に、新薬の発見および開発は、多額の費用と長い時間を要する非効率的な工程である。１つの薬物を市場に出すためには、約８〜１２年の歳月を要し、また、約３億５千万ドル〜５億ドルの費用がかかるため、薬剤研究開発市場は、薬物の発見工程を簡素化できる新たな技術を必要としている。薬剤研究開発市場における会社は、新薬を開発するための研究開発サイクルの短縮を図るため、すさまじい圧力下に晒されている。一方、同時に、新規な薬物の発見スクリーニング計測技術が開発されており、莫大な量の実験データが得られている。
【０００４】
生物製剤のための自動スクリーニングシステムの革新および他の研究によって、莫大な量のデータを産み出すことができる。これらのシステムによって多量の機能豊富なデータが形成され、データからの情報を有効に管理して使用するために、非常にやりがいのある問題が生じた。この技術分野において知られるように、「機能豊富」なデータは、対象物（例えば、細胞）の１または複数の個々の特徴が収集され得るデータを有している。スクリーニング計測を産み出す多量のデータからのデータの可能性（潜在能力）を十分に活用するためには、情報科学的且つ情報生物学的な道具が必要である。
【０００５】
新薬化合物の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングは、しばしば、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）、リボ核酸（ＲＮＡ）、あるいは他のヌクレオチドの配列を使用したヌクレオチドレベルで行われる。「遺伝子」はＤＮＡの領域であり、「タンパク質」は遺伝子の生成物である。一般に、タンパク質分子の存在および濃度は、所定の状態で遺伝子が「発現されている」か「抑制されている」かを決定する助けとなる。天然および人工の化合物に対する遺伝子の応答は、一般に、既存の薬物を改良して新薬を開発するために使用される。しかしながら、ヌクレオチドレベルではなく、細胞レベルで新たな化合物の作用を決定することが適切な場合もある。
【０００６】
細胞は、生命の基本単位であり、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、代謝産物、イオン、他の細胞化合物からの情報を統合している。ヌクレオチドレベルで期待できると思われる新たな化合物は、細胞レベルで有毒な場合がある。イオン濃度、膜電位、酵素活性、遺伝子発現を決定するとともに、代謝産物、タンパク質、脂質、糖質（炭水化物）、および他の細胞化合物の存在を決定するために、蛍光を基本とした試薬を細胞に適用することができる。
【０００７】
一般に使用される細胞スクリーニング法には２つのタイプがある。すなわち、（１）固定細胞スクリーニング、および、（２）生細胞スクリーニングである。固定細胞スクリーニングにおいては、検査される実験化合物を用いて、当初生きている細胞が処理される。所望の化合物を適用した後は、細胞の環境制御を行わない。そして、細胞は、スクリーニング中に死んでしまうかもしれない。生細胞スクリーニングは、所望の化合物を適用した後、細胞の環境制御（例えば、温度、湿度、ガス等）が必要であり、スクリーニング中において、細胞は、活動状態に維持される。固定細胞分析によれば、空間的な測定結果を得ることができできるが、時間的には測定結果を１点でしか得られない。生細胞分析によれば、空間的および時間的な両方で、測定結果を得ることができる。
【０００８】
細胞内に存在する化学的および分子的な情報の空間的および時間的な頻度は、細胞集合体から機能豊富な細胞情報を抽出することを可能にする。例えば、複数の分子的および生化学的な相互作用、細胞動態、サブ細胞の分布の変化、細胞形態の変化、混合集合体における個々の細胞の特殊型の変化、サブ細胞の分子活性の変化、細胞の情報伝達の変化、および、他のタイプの細胞情報を得ることができる。
【０００９】
蛍光基部を有する試薬を使用した、生化学的および分子的なタイプの細胞ベースの分析は、急速に広まっている。細胞ベースの分析の増大するリストから得られる別個の情報を自動的に抽出することが必要であることから、多機能細胞分析スクリーニングのためのオートメーションプラットフォームの開発が可能となった。例えば、ペンシルバニア州のピッツバーグにあるセロミクス社(Cellomics,Inc.)のアレースキャンシステム(ArrayScan System)は、そのような多機能細胞スクリーニングシステムの１つである。カリフォルニア州のサニーベールにあるモレキュラー・デバイス社(Molecular Devices,Inc.)のFLIPR、カリフォルニア州のフォスターシティーにあるPEバイオシステムズ(PE Biosystems)のFMAT、現在、メリーランド州のゲーサーズバーグにあるパーキンエルマー・ライフサイセンス(Perkin-Elmer Life Sciences)の子会社であるEG&Gウォーレス(EG&G Wallac)のViewLux等のような細胞を基本とするシステムは、多量のデータおよび写真画像を形成し、効率的なデータ管理の問題を解決できる。一般に、写真画像はデジタルカメラを使用して収集される。後述するように、１つの写真画像は、５１２キロバイト（ＫＢ）以上の記憶スペースを占める場合がある。多量の写真画像を収集して記憶すると、高スループットのシステムを使用した場合に生じるデータの問題が付加される。蛍光ベースのシステムの詳細な情報に関しては、１９９９年５月／６月に発刊されたModern Drug Discovery第２（３）刊の６１頁〜７１頁にあるRandy Wedinによる「Bright ideas for high-throughput screening-One-step Fluorescence HTS assays are getting faster,cheaper,smaller,and more sensitive」を参照のこと。 この技術分野で知られているそのような自動多機能細胞スクリーニングシステムおよび他のシステムは、一般に、ミクロプレート走査ハードウェアと、細胞の蛍光励起と、蛍光専用発光光学系と、カメラを有する写真顕微鏡と、データ収集と、データ記憶およびデータ表示能力とを含んでいる。多機能細胞スクリーニングの更なる情報に関しては、１９９７年冬に発刊されたISSN（国際規格一連番号）1087-0571の雑誌、Biomolecular Screening第２刊第４号の２４９頁〜２５９頁にあるKenneth A.Guilianoらによる「High content fluorescence-based screening」、１９９９年４月に発刊されたISSN1087-0571の雑誌、Biomolecular Screening第４刊第２号の７５頁〜６８頁にあるBruce R.Conwayらによる「PTH receptor internalization」、１９９８年３月に発刊されたISSN0167-7799のTrends in Biotechnology(TIBTECH)第１６刊第３号の９９頁〜１４６頁にあるKenneth A.GuilianoおよびD.Lansing Taylorによる「Fluorescect-protein biosensors:new tools for drug discovery」を参照すること。これらの全ては、参照することによって本願に組み込まれる。
【００１０】
自動多機能細胞スクリーニングシステムは、一般に、複数のウェルを有するミクロプレートを自動的に走査して、所定の空間分解能で、１または複数の時間に、細胞の多色蛍光データを取得する。自動多機能細胞スクリーンシステムは、一般に、複数の蛍光のチャネルをサポートして、異なる波長で多色蛍光データを収集するとともに、細胞のサイズや形状といった特徴および細胞内の細胞小器官のサブ細胞の測定値を有する細胞特徴情報を個々の細胞毎に収集することができる。
【００１１】
高スループットスクリーニングシステムによってデータを収集すると、非常に多くのデータが形成され、多くのバイオインフォマティクスな問題が与えられる。この技術分野で知られているように、「バイオインフォマティクス」技術は、細胞情報を含む生物学的情報の収集、処理、記憶、検索、解析に関連する問題を扱うために使用される。バイオインフォマティクスは、情報を体系的に開発して適用する技術として、また、生物学的工程に関する観察するために実験、モデリング、データベース検索、計測によって得られるデータを収集、解析、表示するためのデータ処理技術として定義付けられる。データを効率良く管理するために必要なものは、多機能細胞スクリーニングシステムや細胞を基本とする配列に限らない。高スループットスクリーニング（ＨＴＳ）分析を実行する任意の器具もまた多量のデータを形成すると言える。例えば、ＤＮＡ配列、バイオチップ、顕微鏡法、ミクロアレー、ゲル分析のような他のデータ収集技術の使用が増えるにつれて、写真画像データを含むデータの収集量も急激に増大している。この技術分野で知られるように、「バイオチップ」は、数百もしくは数千の吸収性ミクロゲルが表面に固定された層である。単一のバイオチップは、１０，０００個以上のミクロゲルを有しているかもしれない。分析テストを行う場合には、バイオチップ上の各ミクロゲルは、マイクロ試験管あるいはミクロプレート内のウェルと同様である。バイオチップは、知られた生物学的サンプルおよび知られていない生物学的サンプル（例えば、ヌクレオチド）を自動高スループットスクリーニングシステム内で解析するための媒体を提供する。
【００１２】
多種多様のデータ収集技術を使用することができるが、細胞を基本とする高スループットスクリーニングシステムは、一例として、高スループットスクリーニングシステムの略全てに生じ得る幾つかの対応するデータ管理問題を明らかにするために使用される。機能豊富な細胞データの収集に関する１つの問題は、多機能スクリーニングのために使用されるミクロプレートが９６〜１５３６個のウェルを有しているという点である。この技術分野で知られているように、「ミクロプレート」は、解析のための複数のサンプルを記憶する平坦で奥行きのない皿である。「ウェル」は、解析のための個々のサンプルを収容するために使用されるミクロプレート内の小さな領域である。各ウェルは、複数のフィールドに分割されても良い。「フィールド」は、写真顕微鏡における視野（すなわち、ズームレベル）を示すウェルのサブ領域である。各ウェルは、一般に、１〜１６個のフィールドに分割される。一般に、各フィールドは、それについて撮られた１つの写真画像と６つの写真画像との間に有しており、異なる光フィルタを使用して、所望の細胞構成要素の異なる蛍光反応における光の異なる波長をとらえる。各フィールドにおいては、所定数の細胞が解析のために選択される。細胞の数は変化する（例えば、１０〜１００）。各細胞に関して、複数の細胞特徴が収集される。細胞特徴は、細胞のサイズや形状等の特徴を含んでいても良い。すなわち、一般に、１つのミクロプレート上のたった１つのウェルに関して、非常に多くの量のデータが収集される。
【００１３】
データ量の観点から、１つのウェルに関して保存されるデータは、収集される細胞特徴の記録数および収集される画像数によって見積もることができる。収集される画像数は、一般に、（ウェルの数×フィールドの数×１フィールド当たりの画像）によって見積もることができる。現在の画像ファイルのサイズは、圧縮されていないデータで、約５１２キロバイト（ＫＢ）である。この技術分野で知られているように、１バイトは８ビットデータである。細胞特徴の記録数は、一般に、（ウェルの数×フィールドの数×１フィールド当たりの細胞×１細胞当たりの特徴）によって見積もることができる。ミクロプレート上の複数のウェルから収集されたデータは、一般に、コンピュータシステム上でフォーマットされて記憶される。収集されたデータは、ビジュアルプレゼンテーションアプリケーションに使用でき且つバイオインフォマティクス技術を使用してデータを採取、ファイル保管することができるフォーマット内で記憶される。
【００１４】
例えば、典型的なシナリオとして、１ウェル当たり４つのフィールドを使用し、１フィールド当たり３つの画像を使用し、１画像当たり５１２キロバイトの画像サイズを使用して、９６個のウェルを有する１つの低密度ミクロプレートを走査すると、約１１５２個の画像および５７６メガバイト（ＭＢ）の画像データ（すなわち、（９６×４×３×５１２×（１ＫＢ＝１０２４バイト）／（１ＭＢ＝（１０２４バイト×１０２４バイト））＝５７６ＭＢ）が形成される。この技術分野で知られているように、メガバイトは、２２０すなわち１，０４８，５７６バイトであり、一般に「１００万バイト」として解釈されている。
【００１５】
１フィールド当たり１００個の細胞を選択して、細胞当たり１０個の特徴が演算されるとした場合、そのような走査により、（９６×４×１００×１０）＝２８８，０００個の細胞特徴の記録が形成され、そのデータサイズは、収集される細胞特徴の量に伴って変化する。これにより、９６個のウェルを有するミクロプレートを１日に２０時間、１週間に５日間走査すると、１日当たり約１２，０００ＭＢのデータが形成され、１週間当たり約６０，０００ＭＢのデータが形成される。
【００１６】
現在の多機能細胞スクリーニングシステムに基づく高データ量のシナリオにおいては、１ウェル当たり１６個のフィールドを使用し、１フィールド当たり４つの画像を使用し、１フィールド当たり１００個の細胞を使用し、１細胞当たり１０個の特徴を使用し、１画像当たり５１２キロバイトの画像サイズを使用して、３８４個のウェルを有する１つの高密度ミクロプレートを走査すると、約２４，５７６個の画像すなわち１２，２８８ＭＢの画像データおよび約６，１４，４０００個の細胞特徴の記録が形成される。これにより、３８４個のウェルを有するミクロプレートを１日に２４時間、１週間に７日間走査すると、１日当たり約１４，４００ＭＢのデータが形成され、１週間当たり約１００，８００ＭＢのデータが形成される。
【００１７】
複数のミクロプレートを平行に走査することができ、また、複数の自動多機能細胞スクリーニングシステムを１日に２４時間、１週間に７日間、１年に３６５日動作させることができるため、収集される実験データは、一般的なコンピュータネットワークの物理的な記憶限界を簡単に超えてしまう。例えば、一般的なコンピュータネットワークのディスク記憶は、約１０ギガバイト（ＧＢ）〜約１００ＧＢの範囲である。この技術分野で知られているように、ギガバイトは、２３０すなわち１０２４ＭＢバイトであり、一般に「１０億バイト」として解釈されている。
【００１８】
連続的なベーシスで使用される従来のコンピュータネットワークにおいて、多機能細胞スクリーニングを使用するために必要なデータ記憶（必要メモリ）は、現在のデータ記憶技術では非常に高価となるテラバイト（ＴＢ）の記憶スペースを簡単に超えてしまう。この技術分野で知られているように、テラバイトは、２４０であり、一般に「１兆バイト」として解釈されている。すなわち、自動多機能細胞スクリーニングシステムによってデータを収集して記憶する場合、従来のコンピュータネットワークの動作や記憶装置に悪影響を与えてしまう。
【００１９】
多機能細胞スクリーニングシステムに関する他の問題は、たとえ多量の細胞データを収集した場合であっても、視覚的表示に使用できるのは、収集された全ての細胞特徴データおよび画像データのうちのほんの僅かな割合だけであるという点である。それにもかかわらず、新たな化合物に関して統計的に関連がある情報を集めるために、形成された全ての細胞データは、一般に、ローカルハードディスクに記憶されて、解析のために利用される。これもまた、ローカルハードディスクに悪影響を与えてしまう。
【００２０】
更なる他の問題は、ミクロプレートを走査すると、１つのミクロプレートに関する情報が、１プレート当たり約１，０００データベースレコードを簡単に超えてしまい、細胞特徴データおよび画像データが、１プレート当たり約６００００００データベースレコードを簡単に超えてしまうという点である。パーソナルコンピュータ上で使用される従来の殆どのデータベースは、データのそのような多くの記録数を簡単に記憶して操作することができない。また、データに問い合わせたり表示したりするために、従来のパーソナルコンピュータ上でそのような大きなデータベースを開くには、比較的長い時間またなければならず、これは、ネットワークの性能に悪影響を与えるとともに、ユーザのフラストレーションすなわち不満を急速に高める。
【００２１】
したがって、連続的なベーシスで多機能スクリーニングに使用できるデータ記憶システムを提供することが望ましい。そのようなデータ記憶システムは、容易に管理でき且つデータを解析、操作して保管（アーカイブ）することできる柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供しなければならない。
【発明の概要】
【００２２】
本発明の好ましい実施形態によれば、機能豊富な実験データを収集して記憶することに伴う幾つかの問題が解決される。実験データを効率的に収集して記憶するための方法およびシステムが提供される。
【００２３】
本発明の１つの態様は、実験データを収集するための方法を含んでいる。この方法は、コンテナ内の所望のサブコンテナから画像および特徴データを収集する。画像および特徴データは、複数の画像および特徴データベース内に記憶される。所望のサブコンテナおよびコンテナに関して演算されるサマリーデータは、サブコンテナデータベースおよびコンテナデータベース内に記憶される。
【００２４】
本発明の別の態様は、コンピュータシステム上に実験データを記憶するための方法を含んでいる。この方法は、コンテナ内の所望のサブコンテナから画像データおよび特徴データを収集する。画像および特徴データは、複数のデータベーステーブルから成る複数の第３のデータベース内に記憶される。所望のサブコンテナおよびコンテナに関して演算されるサマリーデータは、複数のデータベーステーブルから成る第２のデータベース内に記憶される。パススルーデータベースである第１のデータベースが形成される。第１のデータベースは、第２のデータベースに向かう複数のリンクと複数の第３のデータベースに向かう複数のリンクとを有するパススルーデータベーステーブルを備えているが、コンテナから収集されるデータを全く有していない。
【００２５】
本発明の別の態様は、実験データを、データを収集するデバイスから、複数の異なる離れた記憶場所へスプーリングするための方法を含んでいる。第２のデータベースおよび複数の第３のデータベースの新たな場所を示すために、第１のデータベースのパススルーデータベーステーブル内のリストが更新される。
【００２６】
本発明の別の態様は、実験データを階層管理するための方法を含んでいる。所定の記憶移動手段が、データベース内のデータベースファイルに適用される。任意のデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合する場合には、データベースファイルが、多層の階層記憶管理システム内の層にコピーされる。最初のデータベースファイルは、階層記憶管理システムの層内の最初のデータベースファイルに向かうリンクを有するプレイスホルダファイルに取って代えられる。
【００２７】
本発明の別の態様は、ディスプレイアプリケーションからの実験データをコンピュータ上に与えることを含んでいる。ディスプレイアプリケーションによって与えられたデータは、コンピュータから離れた複数の場所から得られる複数のデータベースから取得される。表示されたデータは、離れた場所からではなく、コンピュータの局部記憶装置のデータベースから得られるように見える。
【００２８】
本発明の別の態様は、ほぼ無制限量のデータ記憶のための「仮想」ディスクスペースを、収集される実験データを記憶するための複数の局部の記憶場所および離れた記憶場所に与えるデータ記憶システムを含んでいる。
【００２９】
これらの方法およびシステムによれば、高スループットのデータ収集システムからの実験データを効率的に収集して、記憶し、管理して、表示することができる。例えば、この方法およびシステムは、複数のウェルすなわち実験的な化合物が細胞の集合体に適用される複数のミクロゲルを含むバイオチップを有するミクロプレートから収集された細胞画像データおよび細胞特徴データを記憶管理して表示するために使用できるが、これに限定されるものではない。
【００３０】
この方法およびシステムは、容易に管理でき且つデータを解析、操作して保管することできる柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供することができる。また、この方法およびシステムは、新たな実験化合物（例えば、薬物化合物）の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングを向上させることができる。また、この方法およびシステムは、実験データに関する観察に使用される新たなバイオインフォマティクス技術を提供するために使用できる。
【００３１】
本発明の好ましい実施形態の前述した特徴および他の特徴は、以下の詳細な説明から更に容易に認識することができる。以下、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１Ａ】典型的な実験データ記憶システムを示すブロック図である。
【図１Ｂ】典型的な実験データ記憶システムを示すブロック図である。
【図２】典型的なアレー走査モジュールアーキテクチャを示すブロック図である。
【図３Ａ】実験データを収集するための方法を示すフローチャートである。
【図３Ｂ】実験データを収集するための方法を示すフローチャートである。
【図４】実験データを記憶するための方法を示すフローチャートである。
【図５】図４に記載の方法のための典型的なデータベースシステムを示すブロック図である。
【図６】図５に記載のアプリケーションデータベースの典型的なデータベーステーブルのレイアウトを示すブロック図である。
【図７】図５に記載のシステムデータベースの典型的なデータベーステーブルを示すブロック図である。
【図８】図５に記載の画像および特徴データベースの典型的なデータベーステーブルを示すブロック図である。
【図９】実験データをスプーリングするための方法を示すフローチャートである。
【図１０】実験データを階層管理するための方法を示すフローチャートである。
【図１１】実験データを与えるための方法を示すフローチャートである。
【図１２】実験データをグラフィック表示するためのスクリーンディスプレイを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
典型的なデータ記憶システム
図１Ａは、本発明の好ましい実施形態に係る典型的なデータ記憶システム１０を示している。典型的なデータ記憶システム１０は、クライアントコンピュータ１８に接続された解析機器１２と、共有データベース２４と、コンピュータネットワーク４０を備えたデータ記憶アーカイブ３０とを有している。解析機器１２は、ヌクレオチドや細胞のような機能豊富な実験データや他の実験データを収集可能な任意の走査器と、機能豊富な実験データを解析することができる任意の解析機器とを有している。この技術分野において知られているように、「機能豊富な」データは、対象物（例えば細胞）の１または複数の個々の特徴が収集され得るデータを有している。クライアントコンピュータ１８は、科学者や実験技術者がデータ解析するために使用するディスプレイアプリケーションを有する任意の従来のコンピュータである。共有データベース２４は、解析機器１２からのデータを記憶するマルチユーザ及びマルチビューのリレーショナルデータベースである。データアーカイブ３０は、ほぼ無限の量の「仮想」ディスクスペースを多層の階層的記憶管理システムに提供するために使用される。コンピュータネットワーク４０は、高速の任意のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）（例えば、１秒間に１００メガビット以上のデータ転送速度を有する）である。しかしながら、本発明は、この実施形態に限定されるものではなく、これよりも多い或いは少ない同種の構成要素を使用することも可能である。データ記憶システム１０は、生物学的な実験装置および非生物学的な実験装置からの機能豊富な実験データを収集したり解析したりすることができる実質的に任意のシステムのために使用することができる。
【００３４】
図１Ｂは、特定の構成要素を備えた本発明の好ましい一実施形態に係る典型的なデータ記憶システム１０'を示している。しかしながら、本発明はこの１つの実施形態に限定されるものではなく、これよりも多い或いは少ない同種の構成要素を使用することも可能である。データ記憶システム１０'は、機能豊富な実験データを収集したり解析したりするための１または複数の解析機器１２，１４，１６と、１または複数のデータ記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２と、共有データベース２４と、データ記憶サーバ２６と、共有データベースファイルサーバ２８とを有している。データ記憶アーカイブ３０は、任意のディスクアーカイブ３２と、光学ジュークボックス３４あるいはテープドライブ３６とを有している。データ記憶アーカイブ３０は、後述するように記憶されて収集される実験データに使用される任意のデータベースのデザインを変更することなく、ほぼ無限の量の「仮想」ディスクスペースを多層の階層的記憶管理システムに提供するために使用できる。データ記憶ア−カイブ３０は、オプショナルデータアーカイブサーバ３８によって管理することができる。しかしながら、これよりも多い或いは少ないデータ記憶要素を使用することも可能であり、本発明は、図１Ｂに示されるデータ記憶システム１０'の構成要素に限定されるものではない。
【００３５】
本発明の典型的な１つの好ましい実施形態において、データ記憶システム１０'は、以下の特定の構成要素を有している。しかしながら、本発明はこれらの特定の構成要素に限定されるものではなく、他の類似もしくは等価な構成要素を使用することもできる。解析機器１２，１４，１６は、ミクロプレート、ＤＮＡ配列や他のチップ状あるいはバイオチップ状の配列からの細胞の実験データのような実験データを収集、および／または解析することができる多機能アレー走査システムを備えている。バイオチップは、イリノイ州にあるショウンバーグのモトローラ株式会社(Motorola Corporation)や、コネチカット州のメリデンにあるパッカード・バイオサイエンス社(Packard BioScience Co.)の関連会社であるパッカード・インスツルメント(Packard Instrument)、あるいは、テキサス州にあるウッドランドのジェノメトリックス社(Genometrix,Inc.)などによって提供される任意のものである。
【００３６】
解析機器１２，１４，１６は、ペンシルバニア州のピッツバーグにあるセロミクス社(Cellomics,Inc.)や、カリフォルニア州のサンディエゴにあるオーロラ・バイオサイエンシズ・コーポレーション(Aurora Biosciences Corporation)、カリフォルニア州のサニーベールのモレキュラー・デバイス社(Molecular Devices,Inc.)、カリフォルニア州のフォスターシティーのPEバイオシステム(PE Biosystems)、メリーランド州のゲーサーズバーグのパーキンエルマー・ライフサイセンス(Perkin-Elmer Life Sciences)などによって提供される任意のものを含んでいる。１または複数のデータ記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２は、ローカルハードディスク、共有データベース２４、データ記憶サーバ２６やデータ記憶アーカイブ３０にグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供するディスプレイアプリケーションを有する従来のパーソナルコンピュータである。ＧＵＩディスプレイアプリケーションは、科学者や実験技術者が標準的な解析を行うために使用され、顧客および問い合わせビューイング能力をサポートする。また、ディスプレイアプリケーションＧＵＩは、表計算ソフト、グラフィックスパッケージ、ワードプロセッサといった標準的なデスクトップツールに転送されたデータをサポートする。
【００３７】
データ記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２は、ネットワーク４０にわたるOpen Data Base Connectivity（ＯＢＤＣ）接続を介して、記憶サーバ２６に接続している。本発明の一実施形態において、コンピュータネットワーク４０は、１秒間に１００メガビット（Ｍｂｉｔ）以上の速度のイーサネット（登録商標）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）である。しかしながら、他のタイプのＬＡＮを使用することも可能である（例えば、光ケーブルもしくは同軸ケーブルのネットワーク）。また、本発明はこれらの特定の構成要素に限定されるものではなく、他の類似の構成要素を使用することもできる。
【００３８】
この技術分野で知られているように、ＯＢＤＣは、コンピュータネットワーク上のデータベースにアクセスするためのアプリケーションにおける共通の言語を提供するインターフェースである。記憶サーバ２６は、記憶を基本とする機能に加えて内在するデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を制御する。
【００３９】
共有データベース２４は、１または複数の解析機器１２，１４，１６からのサマリーデータを記憶するマルチユーザ及びマルチビューのリレーショナルデータベースである。共有データベース２４は、標準的なリレーショナルデータベースツールおよび構造を使用している。データ記憶アーカイブ３０は、画像および特徴データベースファイルのライブラリである。データ記憶アーカイブ３０は、階層的記憶管理（ＨＳＭ）技術を使用して、解析機器１２，１４，１６のディスクスペースを自動的に管理するとともに、多層の階層的記憶管理システムを提供する。ＨＳＭ技術については後述する。
【００４０】
本発明の好ましい実施形態に係るデータ記憶システム１０，１０'の構成要素のための動作環境は、１または複数の高速中央演算処理装置（ＣＰＵ）およびメモリを有する処理システムを備えている。コンピュータプログラミングの当業者の慣行にしたがって、本発明の処理システムによって実行される動作や命令の作用および記号表示に関しては後述する。そのような作用や動作あるいは命令は、「コンピュータ実行」あるいは「ＣＰＵ実行」と称される。
【００４１】
作用や記号的に示された動作あるいは命令が、ＣＰＵによる電気的な信号の操作を含んでいることは言うまでもない。電気システムは、結果として生じる電気信号の変化や減少および記憶システム内の記憶場所にあるデータビットのメンテナンスを引き起こすことによってＣＰＵの動作と他の信号処理とを再構成もしくは変更するデータビットを表わしている。データビットが維持される記憶場所は、データビットに対応する特定の電気的、磁気的、光学的、有機的特性を有する物理的な場所である。
【００４２】
また、データビットは、磁気ディスク、光ディスク、有機メモリを含むコンピュータ読み取り可能媒体上や、ＣＰＵによって読むことができる他の任意の揮発性（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））もしくは非揮発性（リードオンリーメモリ（ＲＯＭ））の大容量記憶システムにおいて維持されていても良い。コンピュータ読み取り可能媒体は、処理システムにだけ存在する媒体、あるいは、その処理システムから離れた複数の相互に接続された処理システム間もしくは相互に接続された複数のローカルな処理システム間で分配される媒体であって、協働する或いは相互に接続されたコンピュータで読むことができる媒体を含んでいる。
【００４３】
アレー走査モジュールアーキテクチャ
図２は、典型的なアレー走査モジュール４２のアーキテクチャを示したブロック図である。アレー走査モジュール４２は、例えば解析機器１２，１４，１６（図１Ｂ）に関連付けられたモジュールであり、４つの機能群すなわち４つのモジュールに分割されたソフトウェア／ハードウェアを有している。しかしながら、それより多い或いは少ない機能モジュールを使用することも可能であり、本発明は４つの機能モジュールに限定されない。取得モジュール４４は、ロボット顕微鏡およびデジタルカメラを制御して画像を取得するとともに、その画像をアッセイモジュール４６に送る。アッセイモジュール４６は、画像を読み取ってグラフィックオーバーレイを形成するとともに、画像収集特徴データを解釈して、画像から抽出された特徴データおよび新たな画像を取得モジュール４４に戻す。取得モジュール４４は、画像および解釈された特徴データをデータベース記憶モジュール４８に送る。データベース記憶モジュール４８は、画像および特徴情報を、画像ファイルおよびリレーショナルデータベースの記録と組み合せて保存する。記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２は、データベース記憶モジュール４８を使用して、プレゼンテーションモジュール５０によるプレゼンテーションおよびデータ解析のための特徴データおよび画像にアクセスする。プレゼンテーションモジュール５０は、前述したように、ＧＵＩを有するディスプレイアプリケーションを備えている。
【００４４】
実験データの収集
図３Ａおよび図３Ｂは、実験データを収集するための方法５２を示すフローチャートである。図３Ａのステップ５４では、構成情報を使用して、複数のサブコンテナを有するコンテナが初期化される。ステップ５６では、コンテナのために使用された構成情報がコンテナデータベース内に記憶される。ステップ５８では、コンテナ内の所望のサブコンテナのための繰り返しステップ６０，６２，６４，６６，６８，７０および７２にループが入力される。ステップ６０では、コンテナ内の１つのサブコンテナが選択される。本発明の好ましい実施形態においては、コンテナ内の全てのサブコンテナが解析される。本発明の別の実施形態においては、コンテナ内の全てのサブコンテナが解析されない。そのような実施形態において、ユーザは、解析のために、コンテナ内のサブコンテナの所望のサブセットを選択することができる。ステップ６２では、サブコンテナから画像データが収集される。ステップ６４では、画像データが画像データベース内に記憶される。ステップ６６では、特徴データが画像データから収集される。
【００４５】
図３Ｂのステップ６８では、特徴データが特徴データベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、画像データベースおよび特徴データベースは、画像および特徴データを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の他の実施形態において、画像データベースおよび特徴データベースは、別個のデータベースとして維持される。
【００４６】
ステップ７０では、サブコンテナのサマリーデータが演算される。ステップ７２では、サブコンテナのサマリーデータがサブコンテナデータベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、サブコンテナデータベースおよびコンテナデータベースは、サブコンテナおよびコンテナサマリーデータを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の別の実施形態において、サブコンテナデータベースおよびコンテナデータベースは、別個のデータベースとして維持される。コンテナ内の所望のサブコンテナが解析されるまで、ステップ５８（図３Ａ）のループは続く。コンテナ内で所望のサブコンテナが処理された後、ステップ５８のループは終了する。
【００４７】
図３Ｂのステップ７４では、サブコンテナデータベースからのサブコンテナサマリーデータを使用して、コンテナサマリーデータが演算される。ステップ７６では、コンテナサマリーデータがコンテナデータベース内に記憶される。
【００４８】
本発明の一般的な使用においては、ステップ６６で、画像をベースとする任意の解析システムからの特徴を使用することができる。１または複数のオブジェクト（例えば細胞）を含むデジタル化された画像が与えられると、一般に、画像を解析する段階および特徴データを特徴の大きさとして抽出する段階の２つの段階が存在する。第１の段階は、一般に、「画像の細分化」もしくは「オブジェクトの分離」と呼ばれる。この段階では、所望のオブジェクトが残りの画像から分離される。第２の段階は、一般に、「特徴抽出」と呼ばれる。この段階では、オブジェクトの大きさが演算される。「特徴」は、一般に、１または複数の大きさの関数であり、オブジェクトの重要な特性を定量化するように演算される。一般的なオブジェクトの大きさは、サイズ、形状、強度、テクスチャ、位置等を含んでいる。
【００４９】
各大きさにおいて、複数の特徴は、一般に、大きさを反映するために使用される。オブジェクトの「サイズ」は、その面積、周の長さ、境界線、鮮明度、長さ、幅等によって表わすことができる。オブジェクトの「形状」は、その矩形度（例えば、長さと幅のアスペクト比）、真円度（例えば、周の長さの平方を面積で割ったもの、境界ボックス等）、慣性モーメント、差異チェーンコード、フーリエ記述子等によって表わすことができる。オブジェクトの「強度」は、オブジェクト内のピクセルのグレーレベルの総計平均、最大、あるいは最小によって表わすことができる。オブジェクトの「テクスチャ」は、オブジェクト内でグレーレベルの変化の特性を定量化し、標準偏差、変動、歪み、尖度を含む統計的な特徴およびスペクトル構造特徴等によって表わすことができる。オブジェクトの「位置」は、所定のグリッド方式に関し、オブジェクトの質量中心、水平および垂直度等によって表わすことができる。デジタル画像特徴の大きさについての更なる情報に関しては、１９９６年にKenneth R.Castleman、Prentice-Hallによって書かれたISBN-0132114674の「Digital Image Processing」、１９９４年に、G.A.Baxes,Wileyによって書かれたISBN-0471009490の「デジタル画像処理：原理と応用(Digital Image Processing:Principle and Applications)」、１９９１年にWilliam K.Pratt,Wiley and Sonsによって書かれたISBN-0471857661の「デジタル画像処理(Digital Image Processing)」、または１９９１年にJohn C.Russによって書かれたCRC PressのISBN-0849325161である「画像処理ハンドブック(The Image Processing Handbook)-第２版」を参照すること。これらの内容の全ては、参照することによって本願に組み込まれる。 本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、方法５２は、「ミクロプレート」のウェルから細胞の画像データおよび細胞の特徴データを収集するために使用される。本発明の別の好ましい実施形態において、方法５２は、バイオチップ内のミクロゲルから細胞の画像データおよび細胞の特徴データを収集するために使用される。この技術分野で知られているように、「ミクロプレート」は、解析のための複数のサンプルを記憶し且つ一般に９６〜１５３６個の個々のウェルを有する平坦で奥行きのない皿である。「ウェル」は、解析のための個々のサンプルを収容するために使用されるミクロプレート内の小さな領域である。各ウェルは、複数のフィールドに分割されても良い。「フィールド」は、写真顕微鏡における視野（すなわち、ズームレベル）を示すウェルのサブ領域である。一般に、各ウェルは、それについて撮られた１つの写真画像と６つの写真画像との間に有しており、異なる光フィルタを使用して、所望の細胞構成要素の異なる蛍光反応における光の異なる波長をとらえる。しかしながら、本発明はそのような実施形態に限定されるものではなく、他のコンテナ（例えば、ＤＮＡチップのような様々な生物学的チップ、ミクロアレー、複数のサブコンテナを有する他のコンテナ）やサブコンテナを使用して細胞以外から画像データおよび特徴データを収集することもできる。
【００５０】
ミクロプレート内のウェルから細胞データを収集する実施形態において、ステップ５４では、構成情報を使用して、複数のウェルを有するミクロプレートが初期化される。ステップ５６では、ミクロプレートのために使用された構成情報がミクロプレートデータベース内に記憶される。ステップ５８では、ミクロプレート内の所望のウェルに関してステップ６０，６２，６４，６６，６８，７０および７２を繰り返すためにループが入力される。ステップ６０では、ミクロプレート内の１つのウェルが選択される。ステップ６２では、細胞の画像データがウェルから収集される。本発明の１つの好ましい実施形態において、細胞の画像データは、ロボット顕微鏡に取り付けられたデジタルカメラを用いて収集されたデジタル写真画像を含んでいる。しかしながら、他のタイプのカメラを使用することも可能であり、他のタイプの画像データを収集することもできる。ステップ６４では、細胞の画像データが画像データベース内に記憶される。本発明の他の典型的な好ましい実施形態において、画像データベースは、バイナリフォーマット（例えば、タグ付き画像ファイルフォーマット（ＴＩＦＦ）、デバイスインディペンデントビットマップ（ＤＩＢ）等）内に記憶された個々の画像ファイルの山である。個々の画像ファイルの山は、フォーマルデータベースフレームワークを含んでいてもいなくても良い。個々の画像ファイルは、他のデータベース（例えば、パススルーデータベース）からアクセス可能な特定のディレクトリ内に、個々の画像ファイルの山として存在していても良い。
【００５１】
ステップ６６では、細胞の特徴データは、細胞の画像データから収集される。本発明の１つの好ましい実施形態において、ステップ６６は、表１に示される細胞の任意の特徴データを収集することを含んでいる。しかしながら、他の特徴データや他の細胞の特徴を収集することもでき、本発明は、表１に示される細胞の特徴データに限定されるものではない。実質的に、任意の特徴データを画像データから収集することができる。
【００５２】
【表１】
図３Ｂのステップ６８では、細胞の特徴データが細胞特徴データベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、画像データベースおよび細胞特徴データベースは、細胞の画像および細胞の特徴データを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の他の実施形態において、画像データベース（すなわち、画像ファイル）および特徴データベースは、別個のデータベースとして維持される。
【００５３】
図３Ｂのステップ７０では、ウェルから収集された画像データおよび特徴データを使用して、ウェルのサマリーデータが演算される。本発明の１つの好ましい実施形態において、ステップ７２で演算されたウェルのサマリーデータは、表２に示された任意のウェルのサマリーデータを演算することを含んでいる。しかしながら、本発明は表２に示されたウェルのサマリーデータに限定されるものではなく、他のサブコンテナおよび他のサブコンテナサマリーデータを演算することもできる。実質的に、所望のサブコンテナに関して任意のサブコンテナサマリーデータを演算することが可能である。表２において、「ＳＰＯＴ（スポット）」は、生物活性の尺度として蛍光反応強度のブロックを示している。
【００５４】
【表２】
図３Ｂのステップ７２では、ウェルのサマリーデータがウェルデータベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、ウェルデータベースおよびミクロプレートデータベースは、ウェルおよびミクロプレートデータを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の別の実施形態において、ウェルデータベースおよびミクロプレートデータベースは、別個のデータベースとして維持される。ミクロプレート内の所望のサブウェルが解析されるまで、ステップ５８（図３Ａ）のループは続く。
【００５５】
ミクロプレート内で所望のウェルが処理された後、ステップ５８のループは終了する。図３Ｂのステップ７４では、ミクロプレートデータベースからのウェルサマリーデータを使用して、サマリーデータが演算される。ステップ７６では、ミクロプレートサマリーデータがウェルデータベース内に記憶される。
【００５６】
本発明の１つの好ましい実施形態において、ステップ７４で演算されたミクロプレートサマリーデータは、表３に示される任意のミクロプレートサマリーデータを演算することを含んでいる。しかしながら、本発明は表３に示されるミクロプレートサマリーデータに限定されるものではなく、他のコンテナおよび他のコンテナサマリーデータを演算することもできる。実質的に、任意のコンテナサマリーデータをコンテナに関して演算することができる。表３において、「ＭＥＡＮ」は、統計学的な平均を示しており、「ＳＴＤＥＶ」は、この技術分野で知られた統計学的な標準偏差を示しており、「ＳＰＯＴ（スポット）」は、生物活性の尺度として蛍光反応強度のブロックを示している。
【００５７】
【表３】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、細胞分析（検定）は、表１〜表３から選択されたエントリーを使用して形成される。本発明の好ましい実施形態において、「細胞分析」は、画像を解析し且つ検査される生物学的工程に関連する結果を戻すために使用される画像処理方法の特別な実施形態である。特定の生物学的工程に向けられた細胞分析で使用される画像処理方法に関する更なる情報は、本願と同じ譲受人に譲渡され且これを参照することによって本願に組み込まれる係属中の出願０９／０３１，２１７号および０９／３５２，１７１を参照すること。 本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、ミクロプレートデータベースおよびウェルデータベースは、「ＳＹＳＴＥＭ．ＭＤＢ」と呼ばれる複数の表からなる１つのデータベース内に記憶される。各ウェルにおける画像および特徴データは、フォーマット「ＩＤ．ＭＤＢ」内の別個のデータベース内に記憶される。ここで、ＩＤとは、特定の走査における固有の識別子のことである。しかしながら、本発明はこの実施形態に限定されるものではなく、他のタイプのデータベースや、これよりも多い或いは少ないデータベースを使用することもできる。 実験データの記憶 図４は、収集された実験データを記憶する方法７８を示すフローチャートである。ステップ８０では、コンテナ（例えば、図３の方法５２におけるコンテナ）内の所望のサブコンテナから画像データおよび特徴データが収集される。ステップ８２では、第１のデータベースが形成される。第１のデータベースは、他のデータベースに向かう複数のリンクを有しているが、コンテナから収集されたデータを全く有していない。コンテナから収集されたデータを見るために、第１のデータベースは、「パススルー」データベースとして、ディスプレイアプリケーションによって使用される。ステップ８４では、第１のデータベースで第１のエントリーが形成され、第１のデータベースが第２のデータベースにリンクされる。第２のデータベースは、コンテナからデータを収集するために使用される構成データと、所望のサブコンテナから演算されたコンテナに関するサマリーデータと、画像および特徴データから演算されたコンテナ内の所望のサブコンテナに関するサマリーデータとを有している。情報は、第２のデータベース内の複数のデータベーステーブルに分類
される。ステップ８６では、第１のデータベースで複数の第２のエントリーが形成され、第１のデータベースが複数の第３のデータベースにリンクされる。複数の第３のデータベースは、コンテナ内の所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データを有している。データは、第３のデータベース内の複数のデータベーステーブルに分類される。
【００５８】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、ステップ８０では、図３の方法５２を使用して、ミクロプレート内の所望のウェルから、画像データおよび特徴データが収集される。しかしながら、本発明は、方法５２を使用して実験データを収集することに限定されるものではなく、他の方法を使用することもできる。また、本発明はミクロプレート内のウェルから画像データおよび特徴データを収集することに限定されるものではなく、他のサブコンテナおよびコンテナを使用することもできる（例えば、複数のミクロゲルを有するバイオチップ）。
【００５９】
ステップ８２では、本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベースは、他のデータベースへ向かう複数のリンクを有しているが、ミクロプレートから収集されたデータを全く有していない。ミクロプレートから収集されたデータを見るために、アプリケーションデータベースは、ディスプレイアプリケーションによって使用される。本発明の他の実施形態において、アプリケーションデータベースは、実際のデータを有していても良い。
【００６０】
図５は、図４の方法７８における典型的なデータベースシステム８８を示すブロック図である。データベースシステム８８は、アプリケーションデータベース９０と、システムデータベース９２と、複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００とを有している。図５には、１〜Ｎの番号が付された４つの画像および特徴データベースのみが示されている。しかしながら、本発明は、４つの画像および特徴データベースに限定されるものではなく、一般には、数百ないし数千の個々の画像および特徴データベースが実際に使用される。また、本発明は、図５に示されるデータベースあるいはデータベース名に限定されるものではなく、これよりも多い或いは少ないデータベースや他のデータベース名を使用することもできる。
【００６１】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、「ＡＰＰ．ＭＤＢ．」と呼ばれている。しかしながら、他の名称はまた、データベースシステムにおけるアプリケーションデータベースに使用されることもでき、本発明は、記載される名称に限定されない。
【００６２】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、収集された実験データを表示して解析するために使用されるディスプレイアプリケーションは、一度に２〜３千個のレコードにわたってアクセスしない。これは、ミクロプレートを横切るミクロプレートの詳細なデータ情報（例えば、画像または細胞特徴データベースのデータ）を評価する際に不要だからである。サマリーミクロプレート情報は、ミクロプレート内、ウェル内、ミクロプレート特徴およびウェル特徴サマリーテーブル内に記憶されて、ミクロプレートを横切って比較される。個々の細胞に関する詳細な情報は、１つのミクロプレートテストを評価する段階においてアクセスされる。これにより、ディスプレイアプリケーションは、アプリケーションンデータベース９０内のパススルーテーブルを使用することができる。
【００６３】
本発明の好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、実施のデータを全く有していないが、実際のデータを有するパススルーデータベースもしくは他のデータベースとして使用される。この技術分野で知られるように、パススルーデータベースは、他のデータベースに向かう複数のリンクを有しているが、一般に、パススルーデータベースは、実際のデータベースデータを全く有していない。そのような実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、システムデータベース９２および複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００へ向かうリンクを使用して、アプリケーションデータベース９０へのデータ要求をこれらのデータベースに通過させる。本発明の他の典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、収集された幾つかの実際のデータ、あるいは、実際のデータのサマリーを有していても良い。本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ワシントン州のレッドモンドにあるマイクロソフト(Microsoft)の、マイクロソフトアクセスデータベース、マイクロソフト構造化問い合わせ言語データベース、あるいは、マイクロソフトＳＱＬサーバである。しかしながら、カリフォルニア州のマウンテンビューにあるオラクル(Oracle)のオラクルデータベースのような他のデータベースをアプリケーションデータベース９０として使用することも可能であり、本発明はマイクロソフトデータベースに限定されるものではない。
【００６４】
本発明の別の好ましい実施形態においては、第１のパススルーデータベースが全く使用されない。そのような実施形態において、第１のパススルーデータベースは、第１のパススルーデータベースを形成もしくは使用することなく第２および第３のデータベースまで／から動的に「直接に」問い合わせを行うコンピュータソフトウェアに取って代えられる。
【００６５】
図６は、図５のアプリケーションデータベース９０における典型的なデータベーステーブルのレイアウト１０２を示すブロック図である。図６のデータベーステーブルのレイアウト１０２は、アプリケーションデータベース９０をシステムデータベース９２にリンクさせる第１のパススルーデータベースエントリー１０４を有している。また、データベーステーブルのレイアウトは、アプリケーションデータベースを複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００にリンクさせる複数の第２のパススルーデータベースエントリー１０６，１０８，１１０，１１２を有している。しかしながら、これよりも多い或いは少ないタイプのデータベースエントリーをアプリケーションデータベースに使用することも可能であり、本発明はこれら２つのタイプのパススルーデータベースエントリーに限定されるものではない。本発明の他の実施形態において、アプリケーションデータベース９２は、実験データ（図６には図示されていない）を有していても良い。
【００６６】
図４のステップ８４では、アプリケーションデータベース９０で第１のエントリーが形成され、アプリケーションデータベース９０がシステムデータベース９２にリンクされる（例えば、図６のボックス１０４）。システムデータベース９２は、ミクロプレートからデータを収集するために使用される構成データと、所望のウェルから演算されたミクロプレートに関するサマリーデータと、画像データおよび特徴データから演算されたミクロプレート内の選択されたウェブに関するサマリーデータとを有している。この情報は、システムデータベース９２内の複数のテーブルに分類される。
【００６７】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、システムデータベース９２は、「ＳＹＳＴＥＭ．ＭＤＢ」と称される。しかしながら、他の名を使用することも可能であり、本発明はこの名に限定されるものではない。また、システムデータベース９２は、マイクロプレート構成およびミクロプレートサマリーデータを有する他のデータベースにリンクされていても良く、アプリケーションデータベースに関して前述したようにパススルー形態で使用される。本発明の他の典型的な好ましい実施形態において、システムデータベース９２は、他のデータベースにリンクされておらず、その代わり、実際のミクロプレート構成およびミクロプレートサマリーデータを複数の内部テーブル内に有している。
【００６８】
しかしながら、いずれにしても、本発明の１つの好ましい実施形態において、システムデータベース９２の名前は、ミクロプレート同士間で変更されない。本発明の他の好ましい実施形態において、システムデータベース９２の名前は、ミクロプレート同士間で変更される。ディスプレイアプリケーションは、ミクロプレート構成およびミクロプレートサマリーデータに関して割り当てられた名前（例えば、ＳＹＳＴＥＭ．ＭＤＢ）を使用して、システムデータベース９２を検索する。システムデータベース９２内に記憶されたデータをリンクされたデータベース内に記憶して、システムデータベース９２にアクセスするディスプレイアプリケーションを変更することなく、実際のミクロプレートコンテナ構成およびミクロプレートサマリーデータを移動させることができるようにしても良い。また、システムデータベース９２にアクセスするディスプレイアプリケーションを修正することなく、実際のデータベースエンジンを、マイクロソフトＳＱＬやオラクル(Oracle)のオラクルデータベース等のような他のデータベースタイプに変更することもできる。
【００６９】
図７は、図５のシステムデータベース９２における典型的なデータベーステーブル１１４を示すブロック図である。図７のデータベーステーブル１１４は、使用されるプレートのリストを含むプレートテーブル１１６を有している。プレートテーブル１１６は、プロトコルテーブル１１８と、形状係数テーブル１２２と、プレート特徴テーブル１２４と、ウェルテーブル１２６とにリンクされている。プロトコルテーブル１１８はプロトコル情報を有している。本発明の好ましい実施形態において、プロトコルは、実験データを収集するために使用される生物学的なマーカ細胞識別パラメータおよび他のパラメータを測定するために使用される解析機器、分析、色素のタイプを含む一連のシステムセッティングを指定する。分析については後述する。形状係数テーブル１２２は、ミクロプレートのレイアウトの幾何学的構成を含んでいる。例えば、標準的な９６個のウェルを有するミクロプレートは、総計で９６個となるように、１〜１２のラベルが付された１２個のウェルの縦列と、Ａ〜Ｈのラベルが付された８個のウェルの横列とを有している。プレート特徴テーブル１２４は、ミクロプレートに対する特徴のマッピングを有している。形状係数テーブル１２２は、製造者テーブル１２０にリンクされている。製造者テーブル１２０は、ミクロプレート製造者リストおよび関連するミクロプレート情報を有している。ウェルテーブル１２６は、ウェルの詳細を含んでいる。本発明の好ましい実施形態において、ウェルは、解析のための細胞サンプルを収容するために使用されるミクロプレート内の小さな領域（例えば、円形領域）である。
【００７０】
プロトコルテーブル１１８は、プロトコル分析パラメータテーブル１２８にリンクされている。本発明の好ましい実施形態において、「分析」は、画像を解析し且つ検査される生物学的工程に関連付けられた結果を戻すために使用される画像処理方法の特定の実施形態である。プロトコル分析パラメータテーブル１２８は、分析パラメータテーブル１３０にリンクされている。分析パラメータテーブル１３０は、使用される分析のためのパラメータを有している。
【００７１】
また、プロトコルテーブル１１８は、プロトコルチャネルテーブル１３２にリンクされている。一般に、分析は、２つ以上のチャネルを有している。「チャネル」は、光フィルタおよびチャネル固有のパラメータの特定の構成であり、画像を取得するために使用される。一般的な分析においては、異なる細胞構造をラベル付けするために、異なる蛍光色素が使用される。蛍光色素は、異なる波長で光を発する。チャネルは、異なる色素の放出波長において写真画像を取得するために使用される。プロトコルチャネルテーブル１３２は、プロトコルチャネル拒絶パラメータテーブル１３４にリンクされている。プロトコルチャネル拒絶パラメータテーブル１３４は、所望のチャネルパラメータを満たさない画像を拒絶するために使用されるチャネルパラメータを有している。
【００７２】
また、プロトコルテーブル１１８は、プロトコル走査領域テーブル１３６にリンクされている。プロトコル走査領域テーブル１３６は、ウェルを走査するために使用される方法を含んでいる。プロトコル走査領域テーブル１３６はシステムテーブル１３８にリンクされている。システムテーブル１３８は、実験データを収集するために使用される情報構成の情報および他の情報を含んでいる。
【００７３】
ウェルテーブル１２６はウェル特徴テーブル１４０にリンクされている。ウェル特徴テーブル１４０は、ウェルに対する特徴のマッピングを有している。ウェル特徴テーブル１４０は特徴タイプテーブル１４２にリンクされている。特徴タイプテーブル１４２は、収集される特徴（例えば、細胞の特徴）のリストを有している。しかしながら、これよりも多い或いは少ないテーブルを使用することも可能であり、また、テーブル同士をリンクするためにこれよりも多い或いは少ないリンクを使用することも可能であり、本発明は、システムテーブル９２に関して前述したテーブルに限定されるものではない。
【００７４】
図４のステップ８６では、アプリケーションデータベース９２で複数の第２のエントリー（図６の例えばボックス１０６，１０８，１１０，１１２）が形成され、アプリケーションデータベース９２が複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００にリンクされる。複数の画像および特徴データベースは、ミクロプレート内の所望のウェブから収集された画像データおよび特徴データを有している。データは、画像および特徴データベース内の複数のデータベーステーブルに分類される。
【００７５】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、実際の画像および特徴データを有する画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００の名前は、ミクロプレート同士間で動的に変更される。画像および特徴データは多くの個々のデータベースを含んでいるため、個々の画像および特徴データベースは、ミクロプレートのレコードが形成された時（例えば、システムデータベース９２（図５）のプレートテーブル１１６（図７））に形成される。ミクロプレートのレコードは、プレートフィールド値を取って最後に「ＭＤＢ」を加えることにより形成される名前を有する（例えば、「１２３４５６９８０３２２０００１」のフィールド識別子を有するプレートテーブル１１６のレコードは、「１２３４５６９８０３２２０００１．ＭＤＢ」という名前で画像および特徴データベース内に記憶されるデータを有する）。しかしながら、また、画像および特徴データベースに関して他の名前を使用することもでき、本発明は、プレートテーブル１１６からのフィールド識別子を使用した名付けスキームに限定されるものではない。
【００７６】
図８は、図５の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００における典型的なデータベーステーブル１４４を示すブロック図である。本発明の１つの好ましい実施形態において、ミクロプレートにおける画像および特徴データベースは、システムデータベース９２において使用される製造者テーブル１２０およびシステムテーブル１３８を除くテーブル１１６〜１４２（図７）のコピーおよび画像および特徴データを保持するテーブルを有している。本発明の他の実施形態において、画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、テーブル１１６〜１４２（図７）のコピーもしくはテーブル１１６〜１４２の全てを有している。本発明の他の実施形態において、画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、システムデータベース９２において使用されるテーブル１１６〜１４２（図７）のコピーを有していない。しかしながら、画像および特徴データベース内にシステムデータベース９２のテーブルのコピーを有していれば、個々の画像および特徴データベースを、後に再検索して分析の助けとなるように、ファイル保管することができ且つ他のデータ記憶システムにコピーすることができる。
【００７７】
画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００のテーブル１４４は、ウェル内のフィールドに関する情報を記憶するためのウェルフィールドテーブル１４６を有している。ウェルフィールドテーブル１４６は、ウェルから収集された特徴のリスト情報を有するウェル特徴テーブル１４８にリンクされている。また、ウェルフィールドテーブル１４６は、ウェルから収集された画像リストを有する特徴画像テーブル１５０と、細胞に関して収集される情報を有する細胞テーブル１５２とにリンクされている。細胞テーブル１５２は、細胞から収集される特徴リストを有する細胞特徴テーブル１５４にリンクされている。しかしながら、それよりも多い或いは少ない特徴テーブルを使用することも可能であり、また、それよりも多い或いは少ないリンクを使用してテーブル同士をリンクさせることも可能であり、本発明は、画像および特徴データベースにおいて前述したテーブルに限定されるものではない。
【００７８】
実験データのスプーリング
前述したように、解析機器モジュール１２，１４，１６は、サブコンテナおよびコンテナにおけるサマリーデータ、画像データ、特徴データを含む多量のデータを形成する。未加工の特徴データ値は、前述した複数のテーブル（例えば図８）を有するデータベースファイルとして記憶される。解析機器１２，１４，１６や記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２がファイル空間から流出することを防止するため、データベースファイルは、階層データ管理システムを使用して管理される。
【００７９】
図９は、実験データを巻き取るための方法１５６を示すフローチャートである。ステップ１５８では、第２のデータベースが、解析機器から共有データベースへとコピーされる。第２のデータベースは、コンテナからデータを収集するために使用される構成データと、コンテナ内の１または複数のサブコンテナから演算されたコンテナに関するサマリーデータと、所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データから演算されたコンテナ内のサブコンテナに関するサマリーデータとを有している。第２のデータベース内のデータは、１または複数のデータベーステーブルに分類される。ステップ１６０では、複数の第３のデータベースが共有データベースファイルサーバにコピーされる。複数の第３のデータベースは、コンテナ内の所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データを有している。第３のデータベース内のデータは、１または複数のデータベーステーブルに分類される。ステップ１６２では、共有データベースの第２のデータベースおよび共有データベースファイルサーバの１または複数の第３のデータベースのための新たな記憶場所を示すために、第２のデータベースおよび１または複数の第３のデータベースの場所が解析機器の第１のデータベース内で更新される。第１のデータベースは、第２のデータベースおよび１または複数の第３のデータベースに向かう複数のリンクを有しているが、コンテナから収集されたデータを全く有していない。第１のデータベースは、コンテナから収集されたデータを見るために、ディスプレイアプリケーションによって使用される。
【００８０】
本発明の他の好ましい実施形態において、方法１５６では、更に、第１のデータベースが、解析機器１２，１４，１６から記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２へとコピーされる。そのような実施形態によれば、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２のディスプレイアプリケーションは、クライアントコンピュータ１８，２０，２２の局部記憶装置にコピーされた第１のデータベースを使用して、コンテナから収集されたデータを見ることができる。
【００８１】
本発明の他の好ましい実施形態において、方法１５６では、更に、分析器１２，１４，１６上における第１のデータベースの位置が、クライアントコンピュータ１８，２０，２２によって示される。このような実施形態により、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２のディスプレイアプリケーションは、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２から離れた典型的なデータ記憶システム１０'上の場所で、コンテナから収集されたデータを見ることができる。
【００８２】
共有データベース２４の第２のデータベースからのコンテナおよびサブコンテナと、共有データベースファイルサーバ２８の複数の第３のデータベースからの画像および特徴データを検索することにより、収集されたデータを、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２のディスプレイアプリケーションから見ることができる。
【００８３】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、ステップ１５８では、システムデータベース９２（図５）が、解析機器１２，１４，１６から共有データベース２４へとコピーされる。前述したように、システムデータベース９２は、ミクロプレートからデータを収集するために使用される構成と、ミクロプレート内の１または複数のウェルから演算されたミクロプレートに関するサマリーデータ（例えば、表３）と、所望のウェルから収集され画像データおよび特徴データ（例えば、表１）から演算されたミクロプレート内のウェルに関するサマリーデータ（例えば、表２）とを有している。システムデータベース９２内のデータは、１または複数のデータベーステーブル（例えば図７）に分類される。
【００８４】
ステップ１６０では、１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００が共有データベースファイルサーバ２８にコピーされる。１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、ミクロプレート内の所望のウェルから収集された画像データおよび特徴データを有している。１または複数の画像および特徴データベース内のデータは、１または複数のデータベーステーブルに分類される（例えば、図８）。
【００８５】
ステップ１６２では、記憶データベース２４のシステムデータベース９２および記憶アーカイブ２８の１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００のための新たな記憶場所を示すために、システムデータベース９２および１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００の場所が解析機器１２，１４，１６のアプリケーションデータベース９０（図６）内で更新される。
【００８６】
本発明の１つの好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、パススルーデータベースであり、システムデータベース９２および１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００に向かう複数のリンク（例えば、図６）を有しているが、ミクロプレートから収集されたデータを全く有していない。本発明の他の実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ミクロプレートからのデータを有している。アプリケーションデータベース９２は、マクロプレートから収集されたデータを見るために、ディスプレイアプリケーションによって使用される。しかしながら、本発明はこの実施形態に限定されるものではなく、他のコンテナ、サブコンテナ（例えば、複数のミクロゲルを有するバイオチップ）、データベースを使用することもできる。
【００８７】
実験データの階層的管理
図１０は、実験データの階層的管理を行うための方法１６４を示すフローチャートである。ステップ１６６では、記憶移動手段を用いて、所定の階層記憶マネージャが初期化される。ステップ１６８において、階層記憶マネージャは、データベース内のデータベースファイルに所定の記憶移動手段を適用する。ステップ１７０では、データベースの任意のデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合しているか否かを決定するためのテストが行われる。データベースの任意のデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合している場合には、ステップ１７２において、データベースファイルが、データベースから階層記憶管理システム内の層へとコピーされる。ステップ１７４では、データベース内のデータベースファイルがプレイスホルダファイルに取って代えられる。プレイスホルダファイルは、階層記憶管理システム内の層にコピーされる実際のデータベースファイルに向かう複数のリンクを有している。データベースのデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合していない場合には、ステップ１７６において、データベースファイルは、データベースから階層記憶管理システム内の層へとコピーされない。
【００８８】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、所定の記憶移動手段は、表４に示される１または複数の規則を有している。しかしながら、それよりも多い或いは少ない記憶移動手段の規則を使用することも可能であり、本発明は、表４に示される記憶移動手段の規則に限定されるものではない。
【００８９】
【表４】
方法１６４は、データ記憶システム１０'のほぼ無限量の「仮想」ディスクスペースにオンラインアクセスすることができる方法を与えるＨＳＭステップを有している。仮想ディスクスペースには、多層の階層記憶管理システムが設けられている。仮想ディスクスペースは、任意のデータベースのレイアウトを変更することなく設けられ、ユーザが視認できない。
【００９０】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、方法１６４のＨＳＭステップは、ディスクアーカイブ３２と光学ジュークボックス３４とテープドライブ３６とを有する３層の記憶階層を実行するアーカイブ法を提供する。しかしながら、それよりも多い或いは少ない記憶層を使用することもでき、本発明は、３層記憶のＨＳＭ技術に限定されるものではない。記憶階層においては、任意のデータベースのレイアウトや階層記憶マネージャの機能性を変更することなく、必要に応じて、別個の記憶層が付加される。階層記憶マネージャは、修正することなく、Ｎ層の記憶階層中の層にデータベースフィルタをコピーすることができる。
【００９１】
また、光ディスクやテープといった記憶媒体がデータで満たされた際には、光学ジュークボックス３４から書き換え可能な光ディスクを周期的に移動させたり、テープドライブ３６からテープを周期的に移動させることにより、ほぼ無限量の「仮想」ディスクスペースに、３層の階層記憶管理システムを設けることができる。書き換え可能な光ディスクやテープは、その後のアクセスのために、データライブラリ内に記憶される。本発明の他の好ましい実施形態において、データライブラリは、コンピュータネットワーク４０から直接にアクセス可能である。
【００９２】
本発明の好ましい実施形態において、方法１６４は、少なくとも２つのデータベースファイル保管をサポートする。しかしながら、それよりも多い或いは少ないデータファイル保管モードを使用することも可能であり、本発明はこの２つのモードに限定されるものではない。
【００９３】
第１のモードにおいて、記憶サーバ２６は、個々の解析機器１２，１４１，６上にデータベースファイルを保持する。この場合、データベースファイルは予め形成されている。記憶サーバ２６は、方法１６４を使用して、解析機器１２，１４，１６のディスクの空き領域を自動的に管理し、３段記憶管理システム内の層にファイルを移動させる。エンドユーザに対しては、ファイルは、それらが初めに記憶されたと同じディレクトリ内にあるように見える。しかしながら、実際には、ディスクアーカイブ３２、光学ジュークボックス３４，あるいは、デジタルリニアテープ（ＤＬＴ）ライブラリ上にファイルを記憶しても良い。
【００９４】
第２のモードにおいて、記憶サーバ２６は、データベースファイルを、解析機器１２，１４，１６から、共有データベース２４および共有データベースファイルサーバ３０へと巻き取る。次に、記憶サーバ２６は、方法１６４を使用して、共有データベースファイルサーバ３０のデータベースファイルを管理する。また、第２のモードにおいて、ファイルは、ディスクアーカイブ３２、光学ジュークボックス３４，あるいは、ＤＬＴライブラリ上に記憶されても良い。
【００９５】
実験データプレゼンテーション
前述したように、解析機器１２，１４，１６は多量の実験データを形成することができる。役に立つように、実験データは、科学者や解析技術者に視覚的に示されなければならない。
【００９６】
図１１は、実験データを示すための方法１７８を示すフローチャートである。ステップ１８０では、コンピュータのディスプレイアプリケーションからの第１のデータベースを使用して、１または複数のコンテナを有するリストが表示される。コンテナは複数のサブコンテナを有している。画像データおよび特徴データは、１または複数のコンテナから収集された。第１のデータベースは、実験データを有する他のデータベースに向かうリンクを備えたパススルーデータベースである。ステップ１８２では、第１のコンテナに関し、第１の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上でリストから受けられる。ステップ１８４では、第１のコンテナに関し、第２のデータベースが、離れた第１の記憶場所から得られる。離れた第１の記憶場所は、ディスプレイアプリケーションを実行するコンピュータから離れている。第２のデータベースは、第１のコンテナからデータを収集するために使用される構成データと、第１のコンテナ内のサブコンテナから演算された第１のコンテナに関するサマリーデータと、所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データから演算された第１のコンテナ内の所望のサブコンテナに関するサマリーデータとを有している。ステップ１８６では、第１のコンテナ内の１または複数のサブコンテナに関し、第２の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上で受けられる。ステップ１８８では、複数の第３のデータベースが、離れた第２の記憶場所から得られる。複数の第３のデータベースは、第１のコンテナ内の１または複数のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データを有している。ステップ１９０では、第２のデータベースからのコンテナデータおよびサブコンテナデータと、１または複数のサブコンテナから収集された複数の第３のデータベースからの画像データおよび特徴データとを有するディスプレイアプリケーションから、グラフィックディスプレイが形成される。グラフィックディスプレイ上に表示されたデータは、離れた第１の記憶場所や第２の記憶場所ではなく、コンピュータ上の局部記憶装置から得られたように見える。
【００９７】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、方法１７８は、複数のウェルを有するミクロプレートから収集された実験データを表示するために使用される。しかしながら、本発明は、この実施形態に限定されるものではなく、複数のウェルを有するミクロプレート以外に、他のコンテナやサブコンテナ（例えば、複数のミクロゲルを有するバイオチップ）のために使用することができる。
【００９８】
そのような典型的な実施形態において、ステップ１８０では、複数のミクロプレートを含むリストが、コンピュータのディスプレイアプリケーションによって表示される。ミクロプレートは複数のウェルを有している。細胞の画像データおよび細胞の特徴データは、複数のミクロプレートから収集される。ディスプレイアプリケーションは、実験データを有する他のデータベースの場所を見つけるために、アプリケーションデータベース９０を使用する。
【００９９】
本発明の１つの好ましい典型的な実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータから離れた場所で、典型的なデータ記憶システム１０'に配置される。アプリケーションデータベース９０を、典型的なデータ記憶システム１０'上の離れた場所からコピーすることなく、アプリケーションデータベース９０は、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータから使用される。
【０１００】
本発明の別の典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、典型的なデータ記憶システム１０'上の場所から、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータの局部記憶装置へとコピーされる。そのような実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータにコピーされて、そのコンピュータ上に存在する。
【０１０１】
ステップ１８２では、第１のミクロプレートに関し、第１の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上でリストから受けられる。ステップ１８４では、第１のミクロプレートに関し、システムデータベース９２が、離れた第１の記憶場所から得られる。離れた第１の記憶場所は、ディスプレイアプリケーションを実行するコンピュータから離れている。システムデータベース９２は、第１のミクロプレートからデータを収集するために使用される構成データと、第１のミクロプレート内のウェルから演算された第１のミクロプレートに関するサマリーデータと、所望のウェルから収集された画像データおよび特徴データから演算された第１のミクロプレート内の所望のウェルに関するサマリーデータとを有している。
【０１０２】
ステップ１８６では、第１のミクロプレート内の１または複数のウェルに関し、第２の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上で受けられる。ステップ１８８では、複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００が、離れた第２の記憶場所から得られる。複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、第１のミクロプレート内の１または複数のウェルから収集された画像データおよび特徴データを有している。ステップ１９０では、システムデータベース９２からのミクロプレートおよびウェルのサマリーデータと、１または複数のウェルから収集された複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００からの画像データおよび特徴データとを有するディスプレイアプリケーションから、グラフィックディスプレイが形成される。グラフィックディスプレイ上に表示されたデータは、離れた第１の記憶場所や第２の記憶場所ではなく、コンピュータ上の局部記憶装置から得られたように見える。
【０１０３】
図１２は、ディスプレイアプリケーションからの実験データを視覚的に表示するための典型的なスクリーンディスプレイ１９２を示すブロック図である。スクリーンディスプレイ１９２は、複数のサブコンテナの表示１９４をコンテナ１９６内に有している。コンテナ１９６は３８４個のサブコンテナ（数字１〜２４×文字Ａ〜Ｐ、すなわち、２４×１６＝３８４）を有している。また、スクリーンディスプレイ１９２は、コンテナサマリーデータ１９８と、サブコンテナサマリーデータ２００と、画像データ２０２と、特徴データ２０４とを有している。スクリーンディスプレイ１９２は、ユーザの好みに応じて、グラフィックフォーマットおよびテキストフォーマットの両方でデータを表示することができる。ユーザは、ディスプレイアプリケーションによって形成されたメニュー（図１２には図示されていない）から自分の好みの表示を選択することができる。スクリーンディスプレイ１９２は、コンテナ１９６内の黒く塗りつぶされたサブコンテナ２０６によって示されるサブコンテナに関する実験データＡ−３を示す。コンテナから収集された実験データは、解析のため、複数の離れた場所から、複数のデータベースに向かう複数のリンクを有するパススルーデータベースを備えたスクリーンディスプレイ１９２と方法１７８とを使用して、科学者や実験技術者に対して視覚的に示される。
【０１０４】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態においては、ここに述べられている方法およびシステムにアクセスしてこれらを使用するために、記憶アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）が設けられる。この技術分野において知られるように、ＡＰＩは、所望のタスクを行う一組の機能にアクセスするためにアプリケーションプログラムによって使用されるインターフェースルーチンのセットである。
【０１０５】
本発明の１つの特定の好ましい実施形態において、記憶ＡＰＩは、マイクロソフト(Microsoft)のウインドウズ９５／９８／ＮＴ／２０００オペレーティングシステムを用いて使用されるダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）内に記憶される。ＤＬＬは「ｍｖＰｌａｔｅＤａｔａ．ＤＬＬ」と称される。しかしながら、本発明はＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のＤＬＬ内にＡＰＩを記憶することやＤＬＬの先の名称を使用することに限定されるものではなく、他の方法や名称を使用してＡＰＩを記憶、使用することもできる。この技術分野において知られているように、ＤＬＬは、アプリケーションによって必要な場合にだけ、実行可能なルーチンを記憶してロードすることができるライブラリである。ＤＬＬ内の記憶ＡＰＩは、ウインドウズの「ＲＥＧＳＶＲ３２．ＥＸＥ」アプリケーションを用いて登録され、他のアプリケーションが使用できるようにされる。記憶ＡＰＩは、プレート、ウェル画像、細胞特徴情報に対するインターフェースによるアクセスを提供するとともに、収集される所望のウェル特徴情報を入力し易くする。
【０１０６】
ここに述べられたこれらの方法およびシステムによれば、高スループットのデータ収集／解析システムからの実験データを効率的に収集して、記憶し、管理して、表示することができる。この方法およびシステムは、複数のウェルすなわち実験的な化合物が細胞の集合体に適用される複数のミクロゲルを含むバイオチップを有するミクロプレートから収集された細胞画像データおよび細胞特徴データを記憶管理して表示するために使用できるが、これに限定されるものではない。バイオチップが使用される場合には、ここに述べられたミクロプレートに対する任意の言及をバイオチップに取って代えることができるとともに、ミクロプレート内のウェルに対する言及をバイオチップ上のミクロゲルに取って代えることができ、前述した方法およびシステムとともに使用することができる。
【０１０７】
この方法およびシステムは、容易に管理でき且つ細胞データを解析、操作して保管することできる柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供することができる。また、この方法およびシステムは、細胞の集合体に適用された新たな実験化合物の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングを向上させることができる。また、この方法およびシステムは、細胞データに関する観察に使用されるバイオインフォマティクス技術を提供するために使用できる。
【０１０８】
言うまでもなく、ここに述べられたプログラム、工程、方法、システムは、任意の特定のタイプのコンピュータやネットワークシステム（ハードウェアやソフトウェア）に関するものではなく、また、これらに限定されるものではない。ここに述べられた教示内容とともに様々なタイプの汎用あるいは特定のコンピュータシステムを使用することができ、あるいは、ここに述べられた教示内容にしたがって、様々なタイプの汎用あるいは特定のコンピュータシステムの動作を行うことができる。
【０１０９】
本発明の原理を適用することができる多種多様な実施形態を考慮すれば分かるように、先に示された実施形態は、単なる一例であって、本発明の範囲を制限するものと解釈してはならない。例えば、フローチャートのステップは、先に述べられたものと異なる配列で行われても良く、また、それよりも多い或いは少ない要素がブロック図内で使用されても良い。好ましい実施形態の様々な要素がソフトウェア内で実行されるように説明してきたが、他の実施形態においては、ハードウェアやファームウェアにおいて選択的に実行されても良い。 特許請求は、その作用に述べられていない場合には、記載されている順番や要素に限定して解釈されるべきではない。したがって、以下の特許請求の範囲や思想の範囲内にある全ての実施形態およびこれらと等価なものは、本発明として請求される。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実験データを収集して記憶することに関する。具体的には、この本発明は、自動多機能高スループット実験データ収集システムからの実験データを効率良く収集して記憶するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この出願は、１９９８年１１月１３日に出願された米国仮出願第６０／１０８，２９１号、１９９８年１２月１日に出願された米国仮出願第６０／１１０，６４３号、１９９９年６月２１日に出願された米国仮出願第６０／１４０，２４０号、１９９９年７月６日に出願された米国仮出願第６０／１４２，３７５号、１９９９年７月６日に出願された米国仮出願第６０／１４２，６４６号に基づく優先権を主張している。
【０００３】
歴史的に、新薬の発見および開発は、多額の費用と長い時間を要する非効率的な工程である。１つの薬物を市場に出すためには、約８〜１２年の歳月を要し、また、約３億５千万ドル〜５億ドルの費用がかかるため、薬剤研究開発市場は、薬物の発見工程を簡素化できる新たな技術を必要としている。薬剤研究開発市場における会社は、新薬を開発するための研究開発サイクルの短縮を図るため、すさまじい圧力下に晒されている。一方、同時に、新規な薬物の発見スクリーニング計測技術が開発されており、莫大な量の実験データが得られている。
【０００４】
生物製剤のための自動スクリーニングシステムの革新および他の研究によって、莫大な量のデータを産み出すことができる。これらのシステムによって多量の機能豊富なデータが形成され、データからの情報を有効に管理して使用するために、非常にやりがいのある問題が生じた。この技術分野において知られるように、「機能豊富」なデータは、対象物（例えば、細胞）の１または複数の個々の特徴が収集され得るデータを有している。スクリーニング計測を産み出す多量のデータからのデータの可能性（潜在能力）を十分に活用するためには、情報科学的且つ情報生物学的な道具が必要である。
【０００５】
新薬化合物の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングは、しばしば、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）、リボ核酸（ＲＮＡ）、あるいは他のヌクレオチドの配列を使用したヌクレオチドレベルで行われる。「遺伝子」はＤＮＡの領域であり、「タンパク質」は遺伝子の生成物である。一般に、タンパク質分子の存在および濃度は、所定の状態で遺伝子が「発現されている」か「抑制されている」かを決定する助けとなる。天然および人工の化合物に対する遺伝子の応答は、一般に、既存の薬物を改良して新薬を開発するために使用される。しかしながら、ヌクレオチドレベルではなく、細胞レベルで新たな化合物の作用を決定することが適切な場合もある。
【０００６】
細胞は、生命の基本単位であり、ＤＮＡ、ＲＮＡ、タンパク質、代謝産物、イオン、他の細胞化合物からの情報を統合している。ヌクレオチドレベルで期待できると思われる新たな化合物は、細胞レベルで有毒な場合がある。イオン濃度、膜電位、酵素活性、遺伝子発現を決定するとともに、代謝産物、タンパク質、脂質、糖質（炭水化物）、および他の細胞化合物の存在を決定するために、蛍光を基本とした試薬を細胞に適用することができる。
【０００７】
一般に使用される細胞スクリーニング法には２つのタイプがある。すなわち、（１）固定細胞スクリーニング、および、（２）生細胞スクリーニングである。固定細胞スクリーニングにおいては、検査される実験化合物を用いて、当初生きている細胞が処理される。所望の化合物を適用した後は、細胞の環境制御を行わない。そして、細胞は、スクリーニング中に死んでしまうかもしれない。生細胞スクリーニングは、所望の化合物を適用した後、細胞の環境制御（例えば、温度、湿度、ガス等）が必要であり、スクリーニング中において、細胞は、活動状態に維持される。固定細胞分析によれば、空間的な測定結果を得ることができできるが、時間的には測定結果を１点でしか得られない。生細胞分析によれば、空間的および時間的な両方で、測定結果を得ることができる。
【０００８】
細胞内に存在する化学的および分子的な情報の空間的および時間的な頻度は、細胞集合体から機能豊富な細胞情報を抽出することを可能にする。例えば、複数の分子的および生化学的な相互作用、細胞動態、サブ細胞の分布の変化、細胞形態の変化、混合集合体における個々の細胞の特殊型の変化、サブ細胞の分子活性の変化、細胞の情報伝達の変化、および、他のタイプの細胞情報を得ることができる。
【０００９】
蛍光基部を有する試薬を使用した、生化学的および分子的なタイプの細胞ベースの分析は、急速に広まっている。細胞ベースの分析の増大するリストから得られる別個の情報を自動的に抽出することが必要であることから、多機能細胞分析スクリーニングのためのオートメーションプラットフォームの開発が可能となった。例えば、ペンシルバニア州のピッツバーグにあるセロミクス社(Cellomics,Inc.)のアレースキャンシステム(ArrayScan System)は、そのような多機能細胞スクリーニングシステムの１つである。カリフォルニア州のサニーベールにあるモレキュラー・デバイス社(Molecular Devices,Inc.)のFLIPR、カリフォルニア州のフォスターシティーにあるPEバイオシステムズ(PE Biosystems)のFMAT、現在、メリーランド州のゲーサーズバーグにあるパーキンエルマー・ライフサイセンス(Perkin-Elmer Life Sciences)の子会社であるEG&Gウォーレス(EG&G Wallac)のViewLux等のような細胞を基本とするシステムは、多量のデータおよび写真画像を形成し、効率的なデータ管理の問題を解決できる。一般に、写真画像はデジタルカメラを使用して収集される。後述するように、１つの写真画像は、５１２キロバイト（ＫＢ）以上の記憶スペースを占める場合がある。多量の写真画像を収集して記憶すると、高スループットのシステムを使用した場合に生じるデータの問題が付加される。蛍光ベースのシステムの詳細な情報に関しては、１９９９年５月／６月に発刊されたModern Drug Discovery第２（３）刊の６１頁〜７１頁にあるRandy Wedinによる「Bright ideas for high-throughput screening-One-step Fluorescence HTS assays are getting faster,cheaper,smaller,and more sensitive」を参照のこと。 この技術分野で知られているそのような自動多機能細胞スクリーニングシステムおよび他のシステムは、一般に、ミクロプレート走査ハードウェアと、細胞の蛍光励起と、蛍光専用発光光学系と、カメラを有する写真顕微鏡と、データ収集と、データ記憶およびデータ表示能力とを含んでいる。多機能細胞スクリーニングの更なる情報に関しては、１９９７年冬に発刊されたISSN（国際規格一連番号）1087-0571の雑誌、Biomolecular Screening第２刊第４号の２４９頁〜２５９頁にあるKenneth A.Guilianoらによる「High content fluorescence-based screening」、１９９９年４月に発刊されたISSN1087-0571の雑誌、Biomolecular Screening第４刊第２号の７５頁〜６８頁にあるBruce R.Conwayらによる「PTH receptor internalization」、１９９８年３月に発刊されたISSN0167-7799のTrends in Biotechnology(TIBTECH)第１６刊第３号の９９頁〜１４６頁にあるKenneth A.GuilianoおよびD.Lansing Taylorによる「Fluorescect-protein biosensors:new tools for drug discovery」を参照すること。これらの全ては、参照することによって本願に組み込まれる。
【００１０】
自動多機能細胞スクリーニングシステムは、一般に、複数のウェルを有するミクロプレートを自動的に走査して、所定の空間分解能で、１または複数の時間に、細胞の多色蛍光データを取得する。自動多機能細胞スクリーンシステムは、一般に、複数の蛍光のチャネルをサポートして、異なる波長で多色蛍光データを収集するとともに、細胞のサイズや形状といった特徴および細胞内の細胞小器官のサブ細胞の測定値を有する細胞特徴情報を個々の細胞毎に収集することができる。
【００１１】
高スループットスクリーニングシステムによってデータを収集すると、非常に多くのデータが形成され、多くのバイオインフォマティクスな問題が与えられる。この技術分野で知られているように、「バイオインフォマティクス」技術は、細胞情報を含む生物学的情報の収集、処理、記憶、検索、解析に関連する問題を扱うために使用される。バイオインフォマティクスは、情報を体系的に開発して適用する技術として、また、生物学的工程に関する観察するために実験、モデリング、データベース検索、計測によって得られるデータを収集、解析、表示するためのデータ処理技術として定義付けられる。データを効率良く管理するために必要なものは、多機能細胞スクリーニングシステムや細胞を基本とする配列に限らない。高スループットスクリーニング（ＨＴＳ）分析を実行する任意の器具もまた多量のデータを形成すると言える。例えば、ＤＮＡ配列、バイオチップ、顕微鏡法、ミクロアレー、ゲル分析のような他のデータ収集技術の使用が増えるにつれて、写真画像データを含むデータの収集量も急激に増大している。この技術分野で知られるように、「バイオチップ」は、数百もしくは数千の吸収性ミクロゲルが表面に固定された層である。単一のバイオチップは、１０，０００個以上のミクロゲルを有しているかもしれない。分析テストを行う場合には、バイオチップ上の各ミクロゲルは、マイクロ試験管あるいはミクロプレート内のウェルと同様である。バイオチップは、知られた生物学的サンプルおよび知られていない生物学的サンプル（例えば、ヌクレオチド）を自動高スループットスクリーニングシステム内で解析するための媒体を提供する。
【００１２】
多種多様のデータ収集技術を使用することができるが、細胞を基本とする高スループットスクリーニングシステムは、一例として、高スループットスクリーニングシステムの略全てに生じ得る幾つかの対応するデータ管理問題を明らかにするために使用される。機能豊富な細胞データの収集に関する１つの問題は、多機能スクリーニングのために使用されるミクロプレートが９６〜１５３６個のウェルを有しているという点である。この技術分野で知られているように、「ミクロプレート」は、解析のための複数のサンプルを記憶する平坦で奥行きのない皿である。「ウェル」は、解析のための個々のサンプルを収容するために使用されるミクロプレート内の小さな領域である。各ウェルは、複数のフィールドに分割されても良い。「フィールド」は、写真顕微鏡における視野（すなわち、ズームレベル）を示すウェルのサブ領域である。各ウェルは、一般に、１〜１６個のフィールドに分割される。一般に、各フィールドは、それについて撮られた１つの写真画像と６つの写真画像との間に有しており、異なる光フィルタを使用して、所望の細胞構成要素の異なる蛍光反応における光の異なる波長をとらえる。各フィールドにおいては、所定数の細胞が解析のために選択される。細胞の数は変化する（例えば、１０〜１００）。各細胞に関して、複数の細胞特徴が収集される。細胞特徴は、細胞のサイズや形状等の特徴を含んでいても良い。すなわち、一般に、１つのミクロプレート上のたった１つのウェルに関して、非常に多くの量のデータが収集される。
【００１３】
データ量の観点から、１つのウェルに関して保存されるデータは、収集される細胞特徴の記録数および収集される画像数によって見積もることができる。収集される画像数は、一般に、（ウェルの数×フィールドの数×１フィールド当たりの画像）によって見積もることができる。現在の画像ファイルのサイズは、圧縮されていないデータで、約５１２キロバイト（ＫＢ）である。この技術分野で知られているように、１バイトは８ビットデータである。細胞特徴の記録数は、一般に、（ウェルの数×フィールドの数×１フィールド当たりの細胞×１細胞当たりの特徴）によって見積もることができる。ミクロプレート上の複数のウェルから収集されたデータは、一般に、コンピュータシステム上でフォーマットされて記憶される。収集されたデータは、ビジュアルプレゼンテーションアプリケーションに使用でき且つバイオインフォマティクス技術を使用してデータを採取、ファイル保管することができるフォーマット内で記憶される。
【００１４】
例えば、典型的なシナリオとして、１ウェル当たり４つのフィールドを使用し、１フィールド当たり３つの画像を使用し、１画像当たり５１２キロバイトの画像サイズを使用して、９６個のウェルを有する１つの低密度ミクロプレートを走査すると、約１１５２個の画像および５７６メガバイト（ＭＢ）の画像データ（すなわち、（９６×４×３×５１２×（１ＫＢ＝１０２４バイト）／（１ＭＢ＝（１０２４バイト×１０２４バイト））＝５７６ＭＢ）が形成される。この技術分野で知られているように、メガバイトは、２２０すなわち１，０４８，５７６バイトであり、一般に「１００万バイト」として解釈されている。
【００１５】
１フィールド当たり１００個の細胞を選択して、細胞当たり１０個の特徴が演算されるとした場合、そのような走査により、（９６×４×１００×１０）＝２８８，０００個の細胞特徴の記録が形成され、そのデータサイズは、収集される細胞特徴の量に伴って変化する。これにより、９６個のウェルを有するミクロプレートを１日に２０時間、１週間に５日間走査すると、１日当たり約１２，０００ＭＢのデータが形成され、１週間当たり約６０，０００ＭＢのデータが形成される。
【００１６】
現在の多機能細胞スクリーニングシステムに基づく高データ量のシナリオにおいては、１ウェル当たり１６個のフィールドを使用し、１フィールド当たり４つの画像を使用し、１フィールド当たり１００個の細胞を使用し、１細胞当たり１０個の特徴を使用し、１画像当たり５１２キロバイトの画像サイズを使用して、３８４個のウェルを有する１つの高密度ミクロプレートを走査すると、約２４，５７６個の画像すなわち１２，２８８ＭＢの画像データおよび約６，１４，４０００個の細胞特徴の記録が形成される。これにより、３８４個のウェルを有するミクロプレートを１日に２４時間、１週間に７日間走査すると、１日当たり約１４，４００ＭＢのデータが形成され、１週間当たり約１００，８００ＭＢのデータが形成される。
【００１７】
複数のミクロプレートを平行に走査することができ、また、複数の自動多機能細胞スクリーニングシステムを１日に２４時間、１週間に７日間、１年に３６５日動作させることができるため、収集される実験データは、一般的なコンピュータネットワークの物理的な記憶限界を簡単に超えてしまう。例えば、一般的なコンピュータネットワークのディスク記憶は、約１０ギガバイト（ＧＢ）〜約１００ＧＢの範囲である。この技術分野で知られているように、ギガバイトは、２３０すなわち１０２４ＭＢバイトであり、一般に「１０億バイト」として解釈されている。
【００１８】
連続的なベーシスで使用される従来のコンピュータネットワークにおいて、多機能細胞スクリーニングを使用するために必要なデータ記憶（必要メモリ）は、現在のデータ記憶技術では非常に高価となるテラバイト（ＴＢ）の記憶スペースを簡単に超えてしまう。この技術分野で知られているように、テラバイトは、２４０であり、一般に「１兆バイト」として解釈されている。すなわち、自動多機能細胞スクリーニングシステムによってデータを収集して記憶する場合、従来のコンピュータネットワークの動作や記憶装置に悪影響を与えてしまう。
【００１９】
多機能細胞スクリーニングシステムに関する他の問題は、たとえ多量の細胞データを収集した場合であっても、視覚的表示に使用できるのは、収集された全ての細胞特徴データおよび画像データのうちのほんの僅かな割合だけであるという点である。それにもかかわらず、新たな化合物に関して統計的に関連がある情報を集めるために、形成された全ての細胞データは、一般に、ローカルハードディスクに記憶されて、解析のために利用される。これもまた、ローカルハードディスクに悪影響を与えてしまう。
【００２０】
更なる他の問題は、ミクロプレートを走査すると、１つのミクロプレートに関する情報が、１プレート当たり約１，０００データベースレコードを簡単に超えてしまい、細胞特徴データおよび画像データが、１プレート当たり約６００００００データベースレコードを簡単に超えてしまうという点である。パーソナルコンピュータ上で使用される従来の殆どのデータベースは、データのそのような多くの記録数を簡単に記憶して操作することができない。また、データに問い合わせたり表示したりするために、従来のパーソナルコンピュータ上でそのような大きなデータベースを開くには、比較的長い時間またなければならず、これは、ネットワークの性能に悪影響を与えるとともに、ユーザのフラストレーションすなわち不満を急速に高める。
【００２１】
したがって、連続的なベーシスで多機能スクリーニングに使用できるデータ記憶システムを提供することが望ましい。そのようなデータ記憶システムは、容易に管理でき且つデータを解析、操作して保管（アーカイブ）することできる柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供しなければならない。
【発明の概要】
【００２２】
本発明の好ましい実施形態によれば、機能豊富な実験データを収集して記憶することに伴う幾つかの問題が解決される。実験データを効率的に収集して記憶するための方法およびシステムが提供される。
【００２３】
本発明の１つの態様は、実験データを収集するための方法を含んでいる。この方法は、コンテナ内の所望のサブコンテナから画像および特徴データを収集する。画像および特徴データは、複数の画像および特徴データベース内に記憶される。所望のサブコンテナおよびコンテナに関して演算されるサマリーデータは、サブコンテナデータベースおよびコンテナデータベース内に記憶される。
【００２４】
本発明の別の態様は、コンピュータシステム上に実験データを記憶するための方法を含んでいる。この方法は、コンテナ内の所望のサブコンテナから画像データおよび特徴データを収集する。画像および特徴データは、複数のデータベーステーブルから成る複数の第３のデータベース内に記憶される。所望のサブコンテナおよびコンテナに関して演算されるサマリーデータは、複数のデータベーステーブルから成る第２のデータベース内に記憶される。パススルーデータベースである第１のデータベースが形成される。第１のデータベースは、第２のデータベースに向かう複数のリンクと複数の第３のデータベースに向かう複数のリンクとを有するパススルーデータベーステーブルを備えているが、コンテナから収集されるデータを全く有していない。
【００２５】
本発明の別の態様は、実験データを、データを収集するデバイスから、複数の異なる離れた記憶場所へスプーリングするための方法を含んでいる。第２のデータベースおよび複数の第３のデータベースの新たな場所を示すために、第１のデータベースのパススルーデータベーステーブル内のリストが更新される。
【００２６】
本発明の別の態様は、実験データを階層管理するための方法を含んでいる。所定の記憶移動手段が、データベース内のデータベースファイルに適用される。任意のデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合する場合には、データベースファイルが、多層の階層記憶管理システム内の層にコピーされる。最初のデータベースファイルは、階層記憶管理システムの層内の最初のデータベースファイルに向かうリンクを有するプレイスホルダファイルに取って代えられる。
【００２７】
本発明の別の態様は、ディスプレイアプリケーションからの実験データをコンピュータ上に与えることを含んでいる。ディスプレイアプリケーションによって与えられたデータは、コンピュータから離れた複数の場所から得られる複数のデータベースから取得される。表示されたデータは、離れた場所からではなく、コンピュータの局部記憶装置のデータベースから得られるように見える。
【００２８】
本発明の別の態様は、ほぼ無制限量のデータ記憶のための「仮想」ディスクスペースを、収集される実験データを記憶するための複数の局部の記憶場所および離れた記憶場所に与えるデータ記憶システムを含んでいる。
【００２９】
これらの方法およびシステムによれば、高スループットのデータ収集システムからの実験データを効率的に収集して、記憶し、管理して、表示することができる。例えば、この方法およびシステムは、複数のウェルすなわち実験的な化合物が細胞の集合体に適用される複数のミクロゲルを含むバイオチップを有するミクロプレートから収集された細胞画像データおよび細胞特徴データを記憶管理して表示するために使用できるが、これに限定されるものではない。
【００３０】
この方法およびシステムは、容易に管理でき且つデータを解析、操作して保管することできる柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供することができる。また、この方法およびシステムは、新たな実験化合物（例えば、薬物化合物）の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングを向上させることができる。また、この方法およびシステムは、実験データに関する観察に使用される新たなバイオインフォマティクス技術を提供するために使用できる。
【００３１】
本発明の好ましい実施形態の前述した特徴および他の特徴は、以下の詳細な説明から更に容易に認識することができる。以下、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１Ａ】典型的な実験データ記憶システムを示すブロック図である。
【図１Ｂ】典型的な実験データ記憶システムを示すブロック図である。
【図２】典型的なアレー走査モジュールアーキテクチャを示すブロック図である。
【図３Ａ】実験データを収集するための方法を示すフローチャートである。
【図３Ｂ】実験データを収集するための方法を示すフローチャートである。
【図４】実験データを記憶するための方法を示すフローチャートである。
【図５】図４に記載の方法のための典型的なデータベースシステムを示すブロック図である。
【図６】図５に記載のアプリケーションデータベースの典型的なデータベーステーブルのレイアウトを示すブロック図である。
【図７】図５に記載のシステムデータベースの典型的なデータベーステーブルを示すブロック図である。
【図８】図５に記載の画像および特徴データベースの典型的なデータベーステーブルを示すブロック図である。
【図９】実験データをスプーリングするための方法を示すフローチャートである。
【図１０】実験データを階層管理するための方法を示すフローチャートである。
【図１１】実験データを与えるための方法を示すフローチャートである。
【図１２】実験データをグラフィック表示するためのスクリーンディスプレイを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
典型的なデータ記憶システム
図１Ａは、本発明の好ましい実施形態に係る典型的なデータ記憶システム１０を示している。典型的なデータ記憶システム１０は、クライアントコンピュータ１８に接続された解析機器１２と、共有データベース２４と、コンピュータネットワーク４０を備えたデータ記憶アーカイブ３０とを有している。解析機器１２は、ヌクレオチドや細胞のような機能豊富な実験データや他の実験データを収集可能な任意の走査器と、機能豊富な実験データを解析することができる任意の解析機器とを有している。この技術分野において知られているように、「機能豊富な」データは、対象物（例えば細胞）の１または複数の個々の特徴が収集され得るデータを有している。クライアントコンピュータ１８は、科学者や実験技術者がデータ解析するために使用するディスプレイアプリケーションを有する任意の従来のコンピュータである。共有データベース２４は、解析機器１２からのデータを記憶するマルチユーザ及びマルチビューのリレーショナルデータベースである。データアーカイブ３０は、ほぼ無限の量の「仮想」ディスクスペースを多層の階層的記憶管理システムに提供するために使用される。コンピュータネットワーク４０は、高速の任意のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）（例えば、１秒間に１００メガビット以上のデータ転送速度を有する）である。しかしながら、本発明は、この実施形態に限定されるものではなく、これよりも多い或いは少ない同種の構成要素を使用することも可能である。データ記憶システム１０は、生物学的な実験装置および非生物学的な実験装置からの機能豊富な実験データを収集したり解析したりすることができる実質的に任意のシステムのために使用することができる。
【００３４】
図１Ｂは、特定の構成要素を備えた本発明の好ましい一実施形態に係る典型的なデータ記憶システム１０'を示している。しかしながら、本発明はこの１つの実施形態に限定されるものではなく、これよりも多い或いは少ない同種の構成要素を使用することも可能である。データ記憶システム１０'は、機能豊富な実験データを収集したり解析したりするための１または複数の解析機器１２，１４，１６と、１または複数のデータ記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２と、共有データベース２４と、データ記憶サーバ２６と、共有データベースファイルサーバ２８とを有している。データ記憶アーカイブ３０は、任意のディスクアーカイブ３２と、光学ジュークボックス３４あるいはテープドライブ３６とを有している。データ記憶アーカイブ３０は、後述するように記憶されて収集される実験データに使用される任意のデータベースのデザインを変更することなく、ほぼ無限の量の「仮想」ディスクスペースを多層の階層的記憶管理システムに提供するために使用できる。データ記憶ア−カイブ３０は、オプショナルデータアーカイブサーバ３８によって管理することができる。しかしながら、これよりも多い或いは少ないデータ記憶要素を使用することも可能であり、本発明は、図１Ｂに示されるデータ記憶システム１０'の構成要素に限定されるものではない。
【００３５】
本発明の典型的な１つの好ましい実施形態において、データ記憶システム１０'は、以下の特定の構成要素を有している。しかしながら、本発明はこれらの特定の構成要素に限定されるものではなく、他の類似もしくは等価な構成要素を使用することもできる。解析機器１２，１４，１６は、ミクロプレート、ＤＮＡ配列や他のチップ状あるいはバイオチップ状の配列からの細胞の実験データのような実験データを収集、および／または解析することができる多機能アレー走査システムを備えている。バイオチップは、イリノイ州にあるショウンバーグのモトローラ株式会社(Motorola Corporation)や、コネチカット州のメリデンにあるパッカード・バイオサイエンス社(Packard BioScience Co.)の関連会社であるパッカード・インスツルメント(Packard Instrument)、あるいは、テキサス州にあるウッドランドのジェノメトリックス社(Genometrix,Inc.)などによって提供される任意のものである。
【００３６】
解析機器１２，１４，１６は、ペンシルバニア州のピッツバーグにあるセロミクス社(Cellomics,Inc.)や、カリフォルニア州のサンディエゴにあるオーロラ・バイオサイエンシズ・コーポレーション(Aurora Biosciences Corporation)、カリフォルニア州のサニーベールのモレキュラー・デバイス社(Molecular Devices,Inc.)、カリフォルニア州のフォスターシティーのPEバイオシステム(PE Biosystems)、メリーランド州のゲーサーズバーグのパーキンエルマー・ライフサイセンス(Perkin-Elmer Life Sciences)などによって提供される任意のものを含んでいる。１または複数のデータ記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２は、ローカルハードディスク、共有データベース２４、データ記憶サーバ２６やデータ記憶アーカイブ３０にグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を提供するディスプレイアプリケーションを有する従来のパーソナルコンピュータである。ＧＵＩディスプレイアプリケーションは、科学者や実験技術者が標準的な解析を行うために使用され、顧客および問い合わせビューイング能力をサポートする。また、ディスプレイアプリケーションＧＵＩは、表計算ソフト、グラフィックスパッケージ、ワードプロセッサといった標準的なデスクトップツールに転送されたデータをサポートする。
【００３７】
データ記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２は、ネットワーク４０にわたるOpen Data Base Connectivity（ＯＢＤＣ）接続を介して、記憶サーバ２６に接続している。本発明の一実施形態において、コンピュータネットワーク４０は、１秒間に１００メガビット（Ｍｂｉｔ）以上の速度のイーサネット（登録商標）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）である。しかしながら、他のタイプのＬＡＮを使用することも可能である（例えば、光ケーブルもしくは同軸ケーブルのネットワーク）。また、本発明はこれらの特定の構成要素に限定されるものではなく、他の類似の構成要素を使用することもできる。
【００３８】
この技術分野で知られているように、ＯＢＤＣは、コンピュータネットワーク上のデータベースにアクセスするためのアプリケーションにおける共通の言語を提供するインターフェースである。記憶サーバ２６は、記憶を基本とする機能に加えて内在するデータベース管理システム（ＤＢＭＳ）を制御する。
【００３９】
共有データベース２４は、１または複数の解析機器１２，１４，１６からのサマリーデータを記憶するマルチユーザ及びマルチビューのリレーショナルデータベースである。共有データベース２４は、標準的なリレーショナルデータベースツールおよび構造を使用している。データ記憶アーカイブ３０は、画像および特徴データベースファイルのライブラリである。データ記憶アーカイブ３０は、階層的記憶管理（ＨＳＭ）技術を使用して、解析機器１２，１４，１６のディスクスペースを自動的に管理するとともに、多層の階層的記憶管理システムを提供する。ＨＳＭ技術については後述する。
【００４０】
本発明の好ましい実施形態に係るデータ記憶システム１０，１０'の構成要素のための動作環境は、１または複数の高速中央演算処理装置（ＣＰＵ）およびメモリを有する処理システムを備えている。コンピュータプログラミングの当業者の慣行にしたがって、本発明の処理システムによって実行される動作や命令の作用および記号表示に関しては後述する。そのような作用や動作あるいは命令は、「コンピュータ実行」あるいは「ＣＰＵ実行」と称される。
【００４１】
作用や記号的に示された動作あるいは命令が、ＣＰＵによる電気的な信号の操作を含んでいることは言うまでもない。電気システムは、結果として生じる電気信号の変化や減少および記憶システム内の記憶場所にあるデータビットのメンテナンスを引き起こすことによってＣＰＵの動作と他の信号処理とを再構成もしくは変更するデータビットを表わしている。データビットが維持される記憶場所は、データビットに対応する特定の電気的、磁気的、光学的、有機的特性を有する物理的な場所である。
【００４２】
また、データビットは、磁気ディスク、光ディスク、有機メモリを含むコンピュータ読み取り可能媒体上や、ＣＰＵによって読むことができる他の任意の揮発性（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））もしくは非揮発性（リードオンリーメモリ（ＲＯＭ））の大容量記憶システムにおいて維持されていても良い。コンピュータ読み取り可能媒体は、処理システムにだけ存在する媒体、あるいは、その処理システムから離れた複数の相互に接続された処理システム間もしくは相互に接続された複数のローカルな処理システム間で分配される媒体であって、協働する或いは相互に接続されたコンピュータで読むことができる媒体を含んでいる。
【００４３】
アレー走査モジュールアーキテクチャ
図２は、典型的なアレー走査モジュール４２のアーキテクチャを示したブロック図である。アレー走査モジュール４２は、例えば解析機器１２，１４，１６（図１Ｂ）に関連付けられたモジュールであり、４つの機能群すなわち４つのモジュールに分割されたソフトウェア／ハードウェアを有している。しかしながら、それより多い或いは少ない機能モジュールを使用することも可能であり、本発明は４つの機能モジュールに限定されない。取得モジュール４４は、ロボット顕微鏡およびデジタルカメラを制御して画像を取得するとともに、その画像をアッセイモジュール４６に送る。アッセイモジュール４６は、画像を読み取ってグラフィックオーバーレイを形成するとともに、画像収集特徴データを解釈して、画像から抽出された特徴データおよび新たな画像を取得モジュール４４に戻す。取得モジュール４４は、画像および解釈された特徴データをデータベース記憶モジュール４８に送る。データベース記憶モジュール４８は、画像および特徴情報を、画像ファイルおよびリレーショナルデータベースの記録と組み合せて保存する。記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２は、データベース記憶モジュール４８を使用して、プレゼンテーションモジュール５０によるプレゼンテーションおよびデータ解析のための特徴データおよび画像にアクセスする。プレゼンテーションモジュール５０は、前述したように、ＧＵＩを有するディスプレイアプリケーションを備えている。
【００４４】
実験データの収集
図３Ａおよび図３Ｂは、実験データを収集するための方法５２を示すフローチャートである。図３Ａのステップ５４では、構成情報を使用して、複数のサブコンテナを有するコンテナが初期化される。ステップ５６では、コンテナのために使用された構成情報がコンテナデータベース内に記憶される。ステップ５８では、コンテナ内の所望のサブコンテナのための繰り返しステップ６０，６２，６４，６６，６８，７０および７２にループが入力される。ステップ６０では、コンテナ内の１つのサブコンテナが選択される。本発明の好ましい実施形態においては、コンテナ内の全てのサブコンテナが解析される。本発明の別の実施形態においては、コンテナ内の全てのサブコンテナが解析されない。そのような実施形態において、ユーザは、解析のために、コンテナ内のサブコンテナの所望のサブセットを選択することができる。ステップ６２では、サブコンテナから画像データが収集される。ステップ６４では、画像データが画像データベース内に記憶される。ステップ６６では、特徴データが画像データから収集される。
【００４５】
図３Ｂのステップ６８では、特徴データが特徴データベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、画像データベースおよび特徴データベースは、画像および特徴データを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の他の実施形態において、画像データベースおよび特徴データベースは、別個のデータベースとして維持される。
【００４６】
ステップ７０では、サブコンテナのサマリーデータが演算される。ステップ７２では、サブコンテナのサマリーデータがサブコンテナデータベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、サブコンテナデータベースおよびコンテナデータベースは、サブコンテナおよびコンテナサマリーデータを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の別の実施形態において、サブコンテナデータベースおよびコンテナデータベースは、別個のデータベースとして維持される。コンテナ内の所望のサブコンテナが解析されるまで、ステップ５８（図３Ａ）のループは続く。コンテナ内で所望のサブコンテナが処理された後、ステップ５８のループは終了する。
【００４７】
図３Ｂのステップ７４では、サブコンテナデータベースからのサブコンテナサマリーデータを使用して、コンテナサマリーデータが演算される。ステップ７６では、コンテナサマリーデータがコンテナデータベース内に記憶される。
【００４８】
本発明の一般的な使用においては、ステップ６６で、画像をベースとする任意の解析システムからの特徴を使用することができる。１または複数のオブジェクト（例えば細胞）を含むデジタル化された画像が与えられると、一般に、画像を解析する段階および特徴データを特徴の大きさとして抽出する段階の２つの段階が存在する。第１の段階は、一般に、「画像の細分化」もしくは「オブジェクトの分離」と呼ばれる。この段階では、所望のオブジェクトが残りの画像から分離される。第２の段階は、一般に、「特徴抽出」と呼ばれる。この段階では、オブジェクトの大きさが演算される。「特徴」は、一般に、１または複数の大きさの関数であり、オブジェクトの重要な特性を定量化するように演算される。一般的なオブジェクトの大きさは、サイズ、形状、強度、テクスチャ、位置等を含んでいる。
【００４９】
各大きさにおいて、複数の特徴は、一般に、大きさを反映するために使用される。オブジェクトの「サイズ」は、その面積、周の長さ、境界線、鮮明度、長さ、幅等によって表わすことができる。オブジェクトの「形状」は、その矩形度（例えば、長さと幅のアスペクト比）、真円度（例えば、周の長さの平方を面積で割ったもの、境界ボックス等）、慣性モーメント、差異チェーンコード、フーリエ記述子等によって表わすことができる。オブジェクトの「強度」は、オブジェクト内のピクセルのグレーレベルの総計平均、最大、あるいは最小によって表わすことができる。オブジェクトの「テクスチャ」は、オブジェクト内でグレーレベルの変化の特性を定量化し、標準偏差、変動、歪み、尖度を含む統計的な特徴およびスペクトル構造特徴等によって表わすことができる。オブジェクトの「位置」は、所定のグリッド方式に関し、オブジェクトの質量中心、水平および垂直度等によって表わすことができる。デジタル画像特徴の大きさについての更なる情報に関しては、１９９６年にKenneth R.Castleman、Prentice-Hallによって書かれたISBN-0132114674の「Digital Image Processing」、１９９４年に、G.A.Baxes,Wileyによって書かれたISBN-0471009490の「デジタル画像処理：原理と応用(Digital Image Processing:Principle and Applications)」、１９９１年にWilliam K.Pratt,Wiley and Sonsによって書かれたISBN-0471857661の「デジタル画像処理(Digital Image Processing)」、または１９９１年にJohn C.Russによって書かれたCRC PressのISBN-0849325161である「画像処理ハンドブック(The Image Processing Handbook)-第２版」を参照すること。これらの内容の全ては、参照することによって本願に組み込まれる。 本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、方法５２は、「ミクロプレート」のウェルから細胞の画像データおよび細胞の特徴データを収集するために使用される。本発明の別の好ましい実施形態において、方法５２は、バイオチップ内のミクロゲルから細胞の画像データおよび細胞の特徴データを収集するために使用される。この技術分野で知られているように、「ミクロプレート」は、解析のための複数のサンプルを記憶し且つ一般に９６〜１５３６個の個々のウェルを有する平坦で奥行きのない皿である。「ウェル」は、解析のための個々のサンプルを収容するために使用されるミクロプレート内の小さな領域である。各ウェルは、複数のフィールドに分割されても良い。「フィールド」は、写真顕微鏡における視野（すなわち、ズームレベル）を示すウェルのサブ領域である。一般に、各ウェルは、それについて撮られた１つの写真画像と６つの写真画像との間に有しており、異なる光フィルタを使用して、所望の細胞構成要素の異なる蛍光反応における光の異なる波長をとらえる。しかしながら、本発明はそのような実施形態に限定されるものではなく、他のコンテナ（例えば、ＤＮＡチップのような様々な生物学的チップ、ミクロアレー、複数のサブコンテナを有する他のコンテナ）やサブコンテナを使用して細胞以外から画像データおよび特徴データを収集することもできる。
【００５０】
ミクロプレート内のウェルから細胞データを収集する実施形態において、ステップ５４では、構成情報を使用して、複数のウェルを有するミクロプレートが初期化される。ステップ５６では、ミクロプレートのために使用された構成情報がミクロプレートデータベース内に記憶される。ステップ５８では、ミクロプレート内の所望のウェルに関してステップ６０，６２，６４，６６，６８，７０および７２を繰り返すためにループが入力される。ステップ６０では、ミクロプレート内の１つのウェルが選択される。ステップ６２では、細胞の画像データがウェルから収集される。本発明の１つの好ましい実施形態において、細胞の画像データは、ロボット顕微鏡に取り付けられたデジタルカメラを用いて収集されたデジタル写真画像を含んでいる。しかしながら、他のタイプのカメラを使用することも可能であり、他のタイプの画像データを収集することもできる。ステップ６４では、細胞の画像データが画像データベース内に記憶される。本発明の他の典型的な好ましい実施形態において、画像データベースは、バイナリフォーマット（例えば、タグ付き画像ファイルフォーマット（ＴＩＦＦ）、デバイスインディペンデントビットマップ（ＤＩＢ）等）内に記憶された個々の画像ファイルの山である。個々の画像ファイルの山は、フォーマルデータベースフレームワークを含んでいてもいなくても良い。個々の画像ファイルは、他のデータベース（例えば、パススルーデータベース）からアクセス可能な特定のディレクトリ内に、個々の画像ファイルの山として存在していても良い。
【００５１】
ステップ６６では、細胞の特徴データは、細胞の画像データから収集される。本発明の１つの好ましい実施形態において、ステップ６６は、表１に示される細胞の任意の特徴データを収集することを含んでいる。しかしながら、他の特徴データや他の細胞の特徴を収集することもでき、本発明は、表１に示される細胞の特徴データに限定されるものではない。実質的に、任意の特徴データを画像データから収集することができる。
【００５２】
【表１】
図３Ｂのステップ６８では、細胞の特徴データが細胞特徴データベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、画像データベースおよび細胞特徴データベースは、細胞の画像および細胞の特徴データを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の他の実施形態において、画像データベース（すなわち、画像ファイル）および特徴データベースは、別個のデータベースとして維持される。
【００５３】
図３Ｂのステップ７０では、ウェルから収集された画像データおよび特徴データを使用して、ウェルのサマリーデータが演算される。本発明の１つの好ましい実施形態において、ステップ７２で演算されたウェルのサマリーデータは、表２に示された任意のウェルのサマリーデータを演算することを含んでいる。しかしながら、本発明は表２に示されたウェルのサマリーデータに限定されるものではなく、他のサブコンテナおよび他のサブコンテナサマリーデータを演算することもできる。実質的に、所望のサブコンテナに関して任意のサブコンテナサマリーデータを演算することが可能である。表２において、「ＳＰＯＴ（スポット）」は、生物活性の尺度として蛍光反応強度のブロックを示している。
【００５４】
【表２】
図３Ｂのステップ７２では、ウェルのサマリーデータがウェルデータベース内に記憶される。本発明の一実施形態において、ウェルデータベースおよびミクロプレートデータベースは、ウェルおよびミクロプレートデータを有する複数の表から成る１つのデータベースに組み合わされる。本発明の別の実施形態において、ウェルデータベースおよびミクロプレートデータベースは、別個のデータベースとして維持される。ミクロプレート内の所望のサブウェルが解析されるまで、ステップ５８（図３Ａ）のループは続く。
【００５５】
ミクロプレート内で所望のウェルが処理された後、ステップ５８のループは終了する。図３Ｂのステップ７４では、ミクロプレートデータベースからのウェルサマリーデータを使用して、サマリーデータが演算される。ステップ７６では、ミクロプレートサマリーデータがウェルデータベース内に記憶される。
【００５６】
本発明の１つの好ましい実施形態において、ステップ７４で演算されたミクロプレートサマリーデータは、表３に示される任意のミクロプレートサマリーデータを演算することを含んでいる。しかしながら、本発明は表３に示されるミクロプレートサマリーデータに限定されるものではなく、他のコンテナおよび他のコンテナサマリーデータを演算することもできる。実質的に、任意のコンテナサマリーデータをコンテナに関して演算することができる。表３において、「ＭＥＡＮ」は、統計学的な平均を示しており、「ＳＴＤＥＶ」は、この技術分野で知られた統計学的な標準偏差を示しており、「ＳＰＯＴ（スポット）」は、生物活性の尺度として蛍光反応強度のブロックを示している。
【００５７】
【表３】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、細胞分析（検定）は、表１〜表３から選択されたエントリーを使用して形成される。本発明の好ましい実施形態において、「細胞分析」は、画像を解析し且つ検査される生物学的工程に関連する結果を戻すために使用される画像処理方法の特別な実施形態である。特定の生物学的工程に向けられた細胞分析で使用される画像処理方法に関する更なる情報は、本願と同じ譲受人に譲渡され且これを参照することによって本願に組み込まれる係属中の出願０９／０３１，２１７号および０９／３５２，１７１を参照すること。 本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、ミクロプレートデータベースおよびウェルデータベースは、「ＳＹＳＴＥＭ．ＭＤＢ」と呼ばれる複数の表からなる１つのデータベース内に記憶される。各ウェルにおける画像および特徴データは、フォーマット「ＩＤ．ＭＤＢ」内の別個のデータベース内に記憶される。ここで、ＩＤとは、特定の走査における固有の識別子のことである。しかしながら、本発明はこの実施形態に限定されるものではなく、他のタイプのデータベースや、これよりも多い或いは少ないデータベースを使用することもできる。 実験データの記憶 図４は、収集された実験データを記憶する方法７８を示すフローチャートである。ステップ８０では、コンテナ（例えば、図３の方法５２におけるコンテナ）内の所望のサブコンテナから画像データおよび特徴データが収集される。ステップ８２では、第１のデータベースが形成される。第１のデータベースは、他のデータベースに向かう複数のリンクを有しているが、コンテナから収集されたデータを全く有していない。コンテナから収集されたデータを見るために、第１のデータベースは、「パススルー」データベースとして、ディスプレイアプリケーションによって使用される。ステップ８４では、第１のデータベースで第１のエントリーが形成され、第１のデータベースが第２のデータベースにリンクされる。第２のデータベースは、コンテナからデータを収集するために使用される構成データと、所望のサブコンテナから演算されたコンテナに関するサマリーデータと、画像および特徴データから演算されたコンテナ内の所望のサブコンテナに関するサマリーデータとを有している。情報は、第２のデータベース内の複数のデータベーステーブルに分類
される。ステップ８６では、第１のデータベースで複数の第２のエントリーが形成され、第１のデータベースが複数の第３のデータベースにリンクされる。複数の第３のデータベースは、コンテナ内の所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データを有している。データは、第３のデータベース内の複数のデータベーステーブルに分類される。
【００５８】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、ステップ８０では、図３の方法５２を使用して、ミクロプレート内の所望のウェルから、画像データおよび特徴データが収集される。しかしながら、本発明は、方法５２を使用して実験データを収集することに限定されるものではなく、他の方法を使用することもできる。また、本発明はミクロプレート内のウェルから画像データおよび特徴データを収集することに限定されるものではなく、他のサブコンテナおよびコンテナを使用することもできる（例えば、複数のミクロゲルを有するバイオチップ）。
【００５９】
ステップ８２では、本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベースは、他のデータベースへ向かう複数のリンクを有しているが、ミクロプレートから収集されたデータを全く有していない。ミクロプレートから収集されたデータを見るために、アプリケーションデータベースは、ディスプレイアプリケーションによって使用される。本発明の他の実施形態において、アプリケーションデータベースは、実際のデータを有していても良い。
【００６０】
図５は、図４の方法７８における典型的なデータベースシステム８８を示すブロック図である。データベースシステム８８は、アプリケーションデータベース９０と、システムデータベース９２と、複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００とを有している。図５には、１〜Ｎの番号が付された４つの画像および特徴データベースのみが示されている。しかしながら、本発明は、４つの画像および特徴データベースに限定されるものではなく、一般には、数百ないし数千の個々の画像および特徴データベースが実際に使用される。また、本発明は、図５に示されるデータベースあるいはデータベース名に限定されるものではなく、これよりも多い或いは少ないデータベースや他のデータベース名を使用することもできる。
【００６１】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、「ＡＰＰ．ＭＤＢ．」と呼ばれている。しかしながら、他の名称はまた、データベースシステムにおけるアプリケーションデータベースに使用されることもでき、本発明は、記載される名称に限定されない。
【００６２】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、収集された実験データを表示して解析するために使用されるディスプレイアプリケーションは、一度に２〜３千個のレコードにわたってアクセスしない。これは、ミクロプレートを横切るミクロプレートの詳細なデータ情報（例えば、画像または細胞特徴データベースのデータ）を評価する際に不要だからである。サマリーミクロプレート情報は、ミクロプレート内、ウェル内、ミクロプレート特徴およびウェル特徴サマリーテーブル内に記憶されて、ミクロプレートを横切って比較される。個々の細胞に関する詳細な情報は、１つのミクロプレートテストを評価する段階においてアクセスされる。これにより、ディスプレイアプリケーションは、アプリケーションンデータベース９０内のパススルーテーブルを使用することができる。
【００６３】
本発明の好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、実施のデータを全く有していないが、実際のデータを有するパススルーデータベースもしくは他のデータベースとして使用される。この技術分野で知られるように、パススルーデータベースは、他のデータベースに向かう複数のリンクを有しているが、一般に、パススルーデータベースは、実際のデータベースデータを全く有していない。そのような実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、システムデータベース９２および複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００へ向かうリンクを使用して、アプリケーションデータベース９０へのデータ要求をこれらのデータベースに通過させる。本発明の他の典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、収集された幾つかの実際のデータ、あるいは、実際のデータのサマリーを有していても良い。本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ワシントン州のレッドモンドにあるマイクロソフト(Microsoft)の、マイクロソフトアクセスデータベース、マイクロソフト構造化問い合わせ言語データベース、あるいは、マイクロソフトＳＱＬサーバである。しかしながら、カリフォルニア州のマウンテンビューにあるオラクル(Oracle)のオラクルデータベースのような他のデータベースをアプリケーションデータベース９０として使用することも可能であり、本発明はマイクロソフトデータベースに限定されるものではない。
【００６４】
本発明の別の好ましい実施形態においては、第１のパススルーデータベースが全く使用されない。そのような実施形態において、第１のパススルーデータベースは、第１のパススルーデータベースを形成もしくは使用することなく第２および第３のデータベースまで／から動的に「直接に」問い合わせを行うコンピュータソフトウェアに取って代えられる。
【００６５】
図６は、図５のアプリケーションデータベース９０における典型的なデータベーステーブルのレイアウト１０２を示すブロック図である。図６のデータベーステーブルのレイアウト１０２は、アプリケーションデータベース９０をシステムデータベース９２にリンクさせる第１のパススルーデータベースエントリー１０４を有している。また、データベーステーブルのレイアウトは、アプリケーションデータベースを複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００にリンクさせる複数の第２のパススルーデータベースエントリー１０６，１０８，１１０，１１２を有している。しかしながら、これよりも多い或いは少ないタイプのデータベースエントリーをアプリケーションデータベースに使用することも可能であり、本発明はこれら２つのタイプのパススルーデータベースエントリーに限定されるものではない。本発明の他の実施形態において、アプリケーションデータベース９２は、実験データ（図６には図示されていない）を有していても良い。
【００６６】
図４のステップ８４では、アプリケーションデータベース９０で第１のエントリーが形成され、アプリケーションデータベース９０がシステムデータベース９２にリンクされる（例えば、図６のボックス１０４）。システムデータベース９２は、ミクロプレートからデータを収集するために使用される構成データと、所望のウェルから演算されたミクロプレートに関するサマリーデータと、画像データおよび特徴データから演算されたミクロプレート内の選択されたウェブに関するサマリーデータとを有している。この情報は、システムデータベース９２内の複数のテーブルに分類される。
【００６７】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、システムデータベース９２は、「ＳＹＳＴＥＭ．ＭＤＢ」と称される。しかしながら、他の名を使用することも可能であり、本発明はこの名に限定されるものではない。また、システムデータベース９２は、マイクロプレート構成およびミクロプレートサマリーデータを有する他のデータベースにリンクされていても良く、アプリケーションデータベースに関して前述したようにパススルー形態で使用される。本発明の他の典型的な好ましい実施形態において、システムデータベース９２は、他のデータベースにリンクされておらず、その代わり、実際のミクロプレート構成およびミクロプレートサマリーデータを複数の内部テーブル内に有している。
【００６８】
しかしながら、いずれにしても、本発明の１つの好ましい実施形態において、システムデータベース９２の名前は、ミクロプレート同士間で変更されない。本発明の他の好ましい実施形態において、システムデータベース９２の名前は、ミクロプレート同士間で変更される。ディスプレイアプリケーションは、ミクロプレート構成およびミクロプレートサマリーデータに関して割り当てられた名前（例えば、ＳＹＳＴＥＭ．ＭＤＢ）を使用して、システムデータベース９２を検索する。システムデータベース９２内に記憶されたデータをリンクされたデータベース内に記憶して、システムデータベース９２にアクセスするディスプレイアプリケーションを変更することなく、実際のミクロプレートコンテナ構成およびミクロプレートサマリーデータを移動させることができるようにしても良い。また、システムデータベース９２にアクセスするディスプレイアプリケーションを修正することなく、実際のデータベースエンジンを、マイクロソフトＳＱＬやオラクル(Oracle)のオラクルデータベース等のような他のデータベースタイプに変更することもできる。
【００６９】
図７は、図５のシステムデータベース９２における典型的なデータベーステーブル１１４を示すブロック図である。図７のデータベーステーブル１１４は、使用されるプレートのリストを含むプレートテーブル１１６を有している。プレートテーブル１１６は、プロトコルテーブル１１８と、形状係数テーブル１２２と、プレート特徴テーブル１２４と、ウェルテーブル１２６とにリンクされている。プロトコルテーブル１１８はプロトコル情報を有している。本発明の好ましい実施形態において、プロトコルは、実験データを収集するために使用される生物学的なマーカ細胞識別パラメータおよび他のパラメータを測定するために使用される解析機器、分析、色素のタイプを含む一連のシステムセッティングを指定する。分析については後述する。形状係数テーブル１２２は、ミクロプレートのレイアウトの幾何学的構成を含んでいる。例えば、標準的な９６個のウェルを有するミクロプレートは、総計で９６個となるように、１〜１２のラベルが付された１２個のウェルの縦列と、Ａ〜Ｈのラベルが付された８個のウェルの横列とを有している。プレート特徴テーブル１２４は、ミクロプレートに対する特徴のマッピングを有している。形状係数テーブル１２２は、製造者テーブル１２０にリンクされている。製造者テーブル１２０は、ミクロプレート製造者リストおよび関連するミクロプレート情報を有している。ウェルテーブル１２６は、ウェルの詳細を含んでいる。本発明の好ましい実施形態において、ウェルは、解析のための細胞サンプルを収容するために使用されるミクロプレート内の小さな領域（例えば、円形領域）である。
【００７０】
プロトコルテーブル１１８は、プロトコル分析パラメータテーブル１２８にリンクされている。本発明の好ましい実施形態において、「分析」は、画像を解析し且つ検査される生物学的工程に関連付けられた結果を戻すために使用される画像処理方法の特定の実施形態である。プロトコル分析パラメータテーブル１２８は、分析パラメータテーブル１３０にリンクされている。分析パラメータテーブル１３０は、使用される分析のためのパラメータを有している。
【００７１】
また、プロトコルテーブル１１８は、プロトコルチャネルテーブル１３２にリンクされている。一般に、分析は、２つ以上のチャネルを有している。「チャネル」は、光フィルタおよびチャネル固有のパラメータの特定の構成であり、画像を取得するために使用される。一般的な分析においては、異なる細胞構造をラベル付けするために、異なる蛍光色素が使用される。蛍光色素は、異なる波長で光を発する。チャネルは、異なる色素の放出波長において写真画像を取得するために使用される。プロトコルチャネルテーブル１３２は、プロトコルチャネル拒絶パラメータテーブル１３４にリンクされている。プロトコルチャネル拒絶パラメータテーブル１３４は、所望のチャネルパラメータを満たさない画像を拒絶するために使用されるチャネルパラメータを有している。
【００７２】
また、プロトコルテーブル１１８は、プロトコル走査領域テーブル１３６にリンクされている。プロトコル走査領域テーブル１３６は、ウェルを走査するために使用される方法を含んでいる。プロトコル走査領域テーブル１３６はシステムテーブル１３８にリンクされている。システムテーブル１３８は、実験データを収集するために使用される情報構成の情報および他の情報を含んでいる。
【００７３】
ウェルテーブル１２６はウェル特徴テーブル１４０にリンクされている。ウェル特徴テーブル１４０は、ウェルに対する特徴のマッピングを有している。ウェル特徴テーブル１４０は特徴タイプテーブル１４２にリンクされている。特徴タイプテーブル１４２は、収集される特徴（例えば、細胞の特徴）のリストを有している。しかしながら、これよりも多い或いは少ないテーブルを使用することも可能であり、また、テーブル同士をリンクするためにこれよりも多い或いは少ないリンクを使用することも可能であり、本発明は、システムテーブル９２に関して前述したテーブルに限定されるものではない。
【００７４】
図４のステップ８６では、アプリケーションデータベース９２で複数の第２のエントリー（図６の例えばボックス１０６，１０８，１１０，１１２）が形成され、アプリケーションデータベース９２が複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００にリンクされる。複数の画像および特徴データベースは、ミクロプレート内の所望のウェブから収集された画像データおよび特徴データを有している。データは、画像および特徴データベース内の複数のデータベーステーブルに分類される。
【００７５】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、実際の画像および特徴データを有する画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００の名前は、ミクロプレート同士間で動的に変更される。画像および特徴データは多くの個々のデータベースを含んでいるため、個々の画像および特徴データベースは、ミクロプレートのレコードが形成された時（例えば、システムデータベース９２（図５）のプレートテーブル１１６（図７））に形成される。ミクロプレートのレコードは、プレートフィールド値を取って最後に「ＭＤＢ」を加えることにより形成される名前を有する（例えば、「１２３４５６９８０３２２０００１」のフィールド識別子を有するプレートテーブル１１６のレコードは、「１２３４５６９８０３２２０００１．ＭＤＢ」という名前で画像および特徴データベース内に記憶されるデータを有する）。しかしながら、また、画像および特徴データベースに関して他の名前を使用することもでき、本発明は、プレートテーブル１１６からのフィールド識別子を使用した名付けスキームに限定されるものではない。
【００７６】
図８は、図５の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００における典型的なデータベーステーブル１４４を示すブロック図である。本発明の１つの好ましい実施形態において、ミクロプレートにおける画像および特徴データベースは、システムデータベース９２において使用される製造者テーブル１２０およびシステムテーブル１３８を除くテーブル１１６〜１４２（図７）のコピーおよび画像および特徴データを保持するテーブルを有している。本発明の他の実施形態において、画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、テーブル１１６〜１４２（図７）のコピーもしくはテーブル１１６〜１４２の全てを有している。本発明の他の実施形態において、画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、システムデータベース９２において使用されるテーブル１１６〜１４２（図７）のコピーを有していない。しかしながら、画像および特徴データベース内にシステムデータベース９２のテーブルのコピーを有していれば、個々の画像および特徴データベースを、後に再検索して分析の助けとなるように、ファイル保管することができ且つ他のデータ記憶システムにコピーすることができる。
【００７７】
画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００のテーブル１４４は、ウェル内のフィールドに関する情報を記憶するためのウェルフィールドテーブル１４６を有している。ウェルフィールドテーブル１４６は、ウェルから収集された特徴のリスト情報を有するウェル特徴テーブル１４８にリンクされている。また、ウェルフィールドテーブル１４６は、ウェルから収集された画像リストを有する特徴画像テーブル１５０と、細胞に関して収集される情報を有する細胞テーブル１５２とにリンクされている。細胞テーブル１５２は、細胞から収集される特徴リストを有する細胞特徴テーブル１５４にリンクされている。しかしながら、それよりも多い或いは少ない特徴テーブルを使用することも可能であり、また、それよりも多い或いは少ないリンクを使用してテーブル同士をリンクさせることも可能であり、本発明は、画像および特徴データベースにおいて前述したテーブルに限定されるものではない。
【００７８】
実験データのスプーリング
前述したように、解析機器モジュール１２，１４，１６は、サブコンテナおよびコンテナにおけるサマリーデータ、画像データ、特徴データを含む多量のデータを形成する。未加工の特徴データ値は、前述した複数のテーブル（例えば図８）を有するデータベースファイルとして記憶される。解析機器１２，１４，１６や記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２がファイル空間から流出することを防止するため、データベースファイルは、階層データ管理システムを使用して管理される。
【００７９】
図９は、実験データを巻き取るための方法１５６を示すフローチャートである。ステップ１５８では、第２のデータベースが、解析機器から共有データベースへとコピーされる。第２のデータベースは、コンテナからデータを収集するために使用される構成データと、コンテナ内の１または複数のサブコンテナから演算されたコンテナに関するサマリーデータと、所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データから演算されたコンテナ内のサブコンテナに関するサマリーデータとを有している。第２のデータベース内のデータは、１または複数のデータベーステーブルに分類される。ステップ１６０では、複数の第３のデータベースが共有データベースファイルサーバにコピーされる。複数の第３のデータベースは、コンテナ内の所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データを有している。第３のデータベース内のデータは、１または複数のデータベーステーブルに分類される。ステップ１６２では、共有データベースの第２のデータベースおよび共有データベースファイルサーバの１または複数の第３のデータベースのための新たな記憶場所を示すために、第２のデータベースおよび１または複数の第３のデータベースの場所が解析機器の第１のデータベース内で更新される。第１のデータベースは、第２のデータベースおよび１または複数の第３のデータベースに向かう複数のリンクを有しているが、コンテナから収集されたデータを全く有していない。第１のデータベースは、コンテナから収集されたデータを見るために、ディスプレイアプリケーションによって使用される。
【００８０】
本発明の他の好ましい実施形態において、方法１５６では、更に、第１のデータベースが、解析機器１２，１４，１６から記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２へとコピーされる。そのような実施形態によれば、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２のディスプレイアプリケーションは、クライアントコンピュータ１８，２０，２２の局部記憶装置にコピーされた第１のデータベースを使用して、コンテナから収集されたデータを見ることができる。
【００８１】
本発明の他の好ましい実施形態において、方法１５６では、更に、分析器１２，１４，１６上における第１のデータベースの位置が、クライアントコンピュータ１８，２０，２２によって示される。このような実施形態により、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２のディスプレイアプリケーションは、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２から離れた典型的なデータ記憶システム１０'上の場所で、コンテナから収集されたデータを見ることができる。
【００８２】
共有データベース２４の第２のデータベースからのコンテナおよびサブコンテナと、共有データベースファイルサーバ２８の複数の第３のデータベースからの画像および特徴データを検索することにより、収集されたデータを、記憶クライアントコンピュータ１８，２０，２２のディスプレイアプリケーションから見ることができる。
【００８３】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、ステップ１５８では、システムデータベース９２（図５）が、解析機器１２，１４，１６から共有データベース２４へとコピーされる。前述したように、システムデータベース９２は、ミクロプレートからデータを収集するために使用される構成と、ミクロプレート内の１または複数のウェルから演算されたミクロプレートに関するサマリーデータ（例えば、表３）と、所望のウェルから収集され画像データおよび特徴データ（例えば、表１）から演算されたミクロプレート内のウェルに関するサマリーデータ（例えば、表２）とを有している。システムデータベース９２内のデータは、１または複数のデータベーステーブル（例えば図７）に分類される。
【００８４】
ステップ１６０では、１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００が共有データベースファイルサーバ２８にコピーされる。１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、ミクロプレート内の所望のウェルから収集された画像データおよび特徴データを有している。１または複数の画像および特徴データベース内のデータは、１または複数のデータベーステーブルに分類される（例えば、図８）。
【００８５】
ステップ１６２では、記憶データベース２４のシステムデータベース９２および記憶アーカイブ２８の１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００のための新たな記憶場所を示すために、システムデータベース９２および１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００の場所が解析機器１２，１４，１６のアプリケーションデータベース９０（図６）内で更新される。
【００８６】
本発明の１つの好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、パススルーデータベースであり、システムデータベース９２および１または複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００に向かう複数のリンク（例えば、図６）を有しているが、ミクロプレートから収集されたデータを全く有していない。本発明の他の実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ミクロプレートからのデータを有している。アプリケーションデータベース９２は、マクロプレートから収集されたデータを見るために、ディスプレイアプリケーションによって使用される。しかしながら、本発明はこの実施形態に限定されるものではなく、他のコンテナ、サブコンテナ（例えば、複数のミクロゲルを有するバイオチップ）、データベースを使用することもできる。
【００８７】
実験データの階層的管理
図１０は、実験データの階層的管理を行うための方法１６４を示すフローチャートである。ステップ１６６では、記憶移動手段を用いて、所定の階層記憶マネージャが初期化される。ステップ１６８において、階層記憶マネージャは、データベース内のデータベースファイルに所定の記憶移動手段を適用する。ステップ１７０では、データベースの任意のデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合しているか否かを決定するためのテストが行われる。データベースの任意のデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合している場合には、ステップ１７２において、データベースファイルが、データベースから階層記憶管理システム内の層へとコピーされる。ステップ１７４では、データベース内のデータベースファイルがプレイスホルダファイルに取って代えられる。プレイスホルダファイルは、階層記憶管理システム内の層にコピーされる実際のデータベースファイルに向かう複数のリンクを有している。データベースのデータベースファイルが所定の記憶移動手段に適合していない場合には、ステップ１７６において、データベースファイルは、データベースから階層記憶管理システム内の層へとコピーされない。
【００８８】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、所定の記憶移動手段は、表４に示される１または複数の規則を有している。しかしながら、それよりも多い或いは少ない記憶移動手段の規則を使用することも可能であり、本発明は、表４に示される記憶移動手段の規則に限定されるものではない。
【００８９】
【表４】
方法１６４は、データ記憶システム１０'のほぼ無限量の「仮想」ディスクスペースにオンラインアクセスすることができる方法を与えるＨＳＭステップを有している。仮想ディスクスペースには、多層の階層記憶管理システムが設けられている。仮想ディスクスペースは、任意のデータベースのレイアウトを変更することなく設けられ、ユーザが視認できない。
【００９０】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、方法１６４のＨＳＭステップは、ディスクアーカイブ３２と光学ジュークボックス３４とテープドライブ３６とを有する３層の記憶階層を実行するアーカイブ法を提供する。しかしながら、それよりも多い或いは少ない記憶層を使用することもでき、本発明は、３層記憶のＨＳＭ技術に限定されるものではない。記憶階層においては、任意のデータベースのレイアウトや階層記憶マネージャの機能性を変更することなく、必要に応じて、別個の記憶層が付加される。階層記憶マネージャは、修正することなく、Ｎ層の記憶階層中の層にデータベースフィルタをコピーすることができる。
【００９１】
また、光ディスクやテープといった記憶媒体がデータで満たされた際には、光学ジュークボックス３４から書き換え可能な光ディスクを周期的に移動させたり、テープドライブ３６からテープを周期的に移動させることにより、ほぼ無限量の「仮想」ディスクスペースに、３層の階層記憶管理システムを設けることができる。書き換え可能な光ディスクやテープは、その後のアクセスのために、データライブラリ内に記憶される。本発明の他の好ましい実施形態において、データライブラリは、コンピュータネットワーク４０から直接にアクセス可能である。
【００９２】
本発明の好ましい実施形態において、方法１６４は、少なくとも２つのデータベースファイル保管をサポートする。しかしながら、それよりも多い或いは少ないデータファイル保管モードを使用することも可能であり、本発明はこの２つのモードに限定されるものではない。
【００９３】
第１のモードにおいて、記憶サーバ２６は、個々の解析機器１２，１４１，６上にデータベースファイルを保持する。この場合、データベースファイルは予め形成されている。記憶サーバ２６は、方法１６４を使用して、解析機器１２，１４，１６のディスクの空き領域を自動的に管理し、３段記憶管理システム内の層にファイルを移動させる。エンドユーザに対しては、ファイルは、それらが初めに記憶されたと同じディレクトリ内にあるように見える。しかしながら、実際には、ディスクアーカイブ３２、光学ジュークボックス３４，あるいは、デジタルリニアテープ（ＤＬＴ）ライブラリ上にファイルを記憶しても良い。
【００９４】
第２のモードにおいて、記憶サーバ２６は、データベースファイルを、解析機器１２，１４，１６から、共有データベース２４および共有データベースファイルサーバ３０へと巻き取る。次に、記憶サーバ２６は、方法１６４を使用して、共有データベースファイルサーバ３０のデータベースファイルを管理する。また、第２のモードにおいて、ファイルは、ディスクアーカイブ３２、光学ジュークボックス３４，あるいは、ＤＬＴライブラリ上に記憶されても良い。
【００９５】
実験データプレゼンテーション
前述したように、解析機器１２，１４，１６は多量の実験データを形成することができる。役に立つように、実験データは、科学者や解析技術者に視覚的に示されなければならない。
【００９６】
図１１は、実験データを示すための方法１７８を示すフローチャートである。ステップ１８０では、コンピュータのディスプレイアプリケーションからの第１のデータベースを使用して、１または複数のコンテナを有するリストが表示される。コンテナは複数のサブコンテナを有している。画像データおよび特徴データは、１または複数のコンテナから収集された。第１のデータベースは、実験データを有する他のデータベースに向かうリンクを備えたパススルーデータベースである。ステップ１８２では、第１のコンテナに関し、第１の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上でリストから受けられる。ステップ１８４では、第１のコンテナに関し、第２のデータベースが、離れた第１の記憶場所から得られる。離れた第１の記憶場所は、ディスプレイアプリケーションを実行するコンピュータから離れている。第２のデータベースは、第１のコンテナからデータを収集するために使用される構成データと、第１のコンテナ内のサブコンテナから演算された第１のコンテナに関するサマリーデータと、所望のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データから演算された第１のコンテナ内の所望のサブコンテナに関するサマリーデータとを有している。ステップ１８６では、第１のコンテナ内の１または複数のサブコンテナに関し、第２の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上で受けられる。ステップ１８８では、複数の第３のデータベースが、離れた第２の記憶場所から得られる。複数の第３のデータベースは、第１のコンテナ内の１または複数のサブコンテナから収集された画像データおよび特徴データを有している。ステップ１９０では、第２のデータベースからのコンテナデータおよびサブコンテナデータと、１または複数のサブコンテナから収集された複数の第３のデータベースからの画像データおよび特徴データとを有するディスプレイアプリケーションから、グラフィックディスプレイが形成される。グラフィックディスプレイ上に表示されたデータは、離れた第１の記憶場所や第２の記憶場所ではなく、コンピュータ上の局部記憶装置から得られたように見える。
【００９７】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態において、方法１７８は、複数のウェルを有するミクロプレートから収集された実験データを表示するために使用される。しかしながら、本発明は、この実施形態に限定されるものではなく、複数のウェルを有するミクロプレート以外に、他のコンテナやサブコンテナ（例えば、複数のミクロゲルを有するバイオチップ）のために使用することができる。
【００９８】
そのような典型的な実施形態において、ステップ１８０では、複数のミクロプレートを含むリストが、コンピュータのディスプレイアプリケーションによって表示される。ミクロプレートは複数のウェルを有している。細胞の画像データおよび細胞の特徴データは、複数のミクロプレートから収集される。ディスプレイアプリケーションは、実験データを有する他のデータベースの場所を見つけるために、アプリケーションデータベース９０を使用する。
【００９９】
本発明の１つの好ましい典型的な実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータから離れた場所で、典型的なデータ記憶システム１０'に配置される。アプリケーションデータベース９０を、典型的なデータ記憶システム１０'上の離れた場所からコピーすることなく、アプリケーションデータベース９０は、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータから使用される。
【０１００】
本発明の別の典型的な好ましい実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、典型的なデータ記憶システム１０'上の場所から、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータの局部記憶装置へとコピーされる。そのような実施形態において、アプリケーションデータベース９０は、ディスプレイアプリケーションを有するコンピュータにコピーされて、そのコンピュータ上に存在する。
【０１０１】
ステップ１８２では、第１のミクロプレートに関し、第１の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上でリストから受けられる。ステップ１８４では、第１のミクロプレートに関し、システムデータベース９２が、離れた第１の記憶場所から得られる。離れた第１の記憶場所は、ディスプレイアプリケーションを実行するコンピュータから離れている。システムデータベース９２は、第１のミクロプレートからデータを収集するために使用される構成データと、第１のミクロプレート内のウェルから演算された第１のミクロプレートに関するサマリーデータと、所望のウェルから収集された画像データおよび特徴データから演算された第１のミクロプレート内の所望のウェルに関するサマリーデータとを有している。
【０１０２】
ステップ１８６では、第１のミクロプレート内の１または複数のウェルに関し、第２の選択入力が、ディスプレイアプリケーション上で受けられる。ステップ１８８では、複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００が、離れた第２の記憶場所から得られる。複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００は、第１のミクロプレート内の１または複数のウェルから収集された画像データおよび特徴データを有している。ステップ１９０では、システムデータベース９２からのミクロプレートおよびウェルのサマリーデータと、１または複数のウェルから収集された複数の画像および特徴データベース９４，９６，９８，１００からの画像データおよび特徴データとを有するディスプレイアプリケーションから、グラフィックディスプレイが形成される。グラフィックディスプレイ上に表示されたデータは、離れた第１の記憶場所や第２の記憶場所ではなく、コンピュータ上の局部記憶装置から得られたように見える。
【０１０３】
図１２は、ディスプレイアプリケーションからの実験データを視覚的に表示するための典型的なスクリーンディスプレイ１９２を示すブロック図である。スクリーンディスプレイ１９２は、複数のサブコンテナの表示１９４をコンテナ１９６内に有している。コンテナ１９６は３８４個のサブコンテナ（数字１〜２４×文字Ａ〜Ｐ、すなわち、２４×１６＝３８４）を有している。また、スクリーンディスプレイ１９２は、コンテナサマリーデータ１９８と、サブコンテナサマリーデータ２００と、画像データ２０２と、特徴データ２０４とを有している。スクリーンディスプレイ１９２は、ユーザの好みに応じて、グラフィックフォーマットおよびテキストフォーマットの両方でデータを表示することができる。ユーザは、ディスプレイアプリケーションによって形成されたメニュー（図１２には図示されていない）から自分の好みの表示を選択することができる。スクリーンディスプレイ１９２は、コンテナ１９６内の黒く塗りつぶされたサブコンテナ２０６によって示されるサブコンテナに関する実験データＡ−３を示す。コンテナから収集された実験データは、解析のため、複数の離れた場所から、複数のデータベースに向かう複数のリンクを有するパススルーデータベースを備えたスクリーンディスプレイ１９２と方法１７８とを使用して、科学者や実験技術者に対して視覚的に示される。
【０１０４】
本発明の１つの典型的な好ましい実施形態においては、ここに述べられている方法およびシステムにアクセスしてこれらを使用するために、記憶アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）が設けられる。この技術分野において知られるように、ＡＰＩは、所望のタスクを行う一組の機能にアクセスするためにアプリケーションプログラムによって使用されるインターフェースルーチンのセットである。
【０１０５】
本発明の１つの特定の好ましい実施形態において、記憶ＡＰＩは、マイクロソフト(Microsoft)のウインドウズ９５／９８／ＮＴ／２０００オペレーティングシステムを用いて使用されるダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）内に記憶される。ＤＬＬは「ｍｖＰｌａｔｅＤａｔａ．ＤＬＬ」と称される。しかしながら、本発明はＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）のＤＬＬ内にＡＰＩを記憶することやＤＬＬの先の名称を使用することに限定されるものではなく、他の方法や名称を使用してＡＰＩを記憶、使用することもできる。この技術分野において知られているように、ＤＬＬは、アプリケーションによって必要な場合にだけ、実行可能なルーチンを記憶してロードすることができるライブラリである。ＤＬＬ内の記憶ＡＰＩは、ウインドウズの「ＲＥＧＳＶＲ３２．ＥＸＥ」アプリケーションを用いて登録され、他のアプリケーションが使用できるようにされる。記憶ＡＰＩは、プレート、ウェル画像、細胞特徴情報に対するインターフェースによるアクセスを提供するとともに、収集される所望のウェル特徴情報を入力し易くする。
【０１０６】
ここに述べられたこれらの方法およびシステムによれば、高スループットのデータ収集／解析システムからの実験データを効率的に収集して、記憶し、管理して、表示することができる。この方法およびシステムは、複数のウェルすなわち実験的な化合物が細胞の集合体に適用される複数のミクロゲルを含むバイオチップを有するミクロプレートから収集された細胞画像データおよび細胞特徴データを記憶管理して表示するために使用できるが、これに限定されるものではない。バイオチップが使用される場合には、ここに述べられたミクロプレートに対する任意の言及をバイオチップに取って代えることができるとともに、ミクロプレート内のウェルに対する言及をバイオチップ上のミクロゲルに取って代えることができ、前述した方法およびシステムとともに使用することができる。
【０１０７】
この方法およびシステムは、容易に管理でき且つ細胞データを解析、操作して保管することできる柔軟で拡張可能な細胞データの倉庫を提供することができる。また、この方法およびシステムは、細胞の集合体に適用された新たな実験化合物の識別、選択、妥当性確認、スクリーニングを向上させることができる。また、この方法およびシステムは、細胞データに関する観察に使用されるバイオインフォマティクス技術を提供するために使用できる。
【０１０８】
言うまでもなく、ここに述べられたプログラム、工程、方法、システムは、任意の特定のタイプのコンピュータやネットワークシステム（ハードウェアやソフトウェア）に関するものではなく、また、これらに限定されるものではない。ここに述べられた教示内容とともに様々なタイプの汎用あるいは特定のコンピュータシステムを使用することができ、あるいは、ここに述べられた教示内容にしたがって、様々なタイプの汎用あるいは特定のコンピュータシステムの動作を行うことができる。
【０１０９】
本発明の原理を適用することができる多種多様な実施形態を考慮すれば分かるように、先に示された実施形態は、単なる一例であって、本発明の範囲を制限するものと解釈してはならない。例えば、フローチャートのステップは、先に述べられたものと異なる配列で行われても良く、また、それよりも多い或いは少ない要素がブロック図内で使用されても良い。好ましい実施形態の様々な要素がソフトウェア内で実行されるように説明してきたが、他の実施形態においては、ハードウェアやファームウェアにおいて選択的に実行されても良い。 特許請求は、その作用に述べられていない場合には、記載されている順番や要素に限定して解釈されるべきではない。したがって、以下の特許請求の範囲や思想の範囲内にある全ての実施形態およびこれらと等価なものは、本発明として請求される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサブコンテナから構成するコンテナの構成情報を有するデータベースから当該構成情報を使用して、コンテナを自動初期化するステップと、
前記コンテナに関して使用された初期化情報をコンテナデータベース内に記憶させるステップと、
前記コンテナ内の所望のサブコンテナに関して以下のステップ（ａ）〜（ｇ）を繰り返すステップと、
（ａ）前記コンテナ内の個々のサブコンテナを選択するステップ、
（ｂ）前記サブコンテナから複数の画像データを収集するステップ、
（ｃ）外部データ記憶システムに前記複数画像データを収集するために用いた１つもしくは１つ以上の画像に対する複数のリファレンスをデータベース内に記憶させるステップ、
（ｄ）前記画像データから複数の特徴データを収集するステップ、
（ｅ）前記複数の特徴データを特徴データベース内に記憶させるステップ、
（ｆ）前記サブコンテナから収集された前記複数の画像データおよび前記複数の特徴データを使用して、複数のサブコンテナサマリーデータを演算するステップ、
（ｇ）前記複数のサブコンテナサマリーデータを前記データベース内に記憶させるステップ、
（ｈ）前記データベースからの前記サブコンテナサマリーデータを使用して、複数のコンテナサマリーデータを演算するステップ、
（ｉ）前記複数のコンテナサマリーデータを前記データベース内に記憶させるステップ、
（ｊ）データベースとデータ記憶装置システムと間の複数のリンクであって、コンテナとそのコンテナにある複数サブコンテナとに対して収集し演算したデータをディスプレイアプリケーションによって素早く表示するために使われるその複数のリンクを前記データベースに形成するステップ、
とを備えていることを特徴とする実験データをコンピュータシステム上で収集するための方法。
【請求項２】
請求項１に記載の前記方法を１つもしくは１つ以上の演算処理装置に実行させるための指示を内部に記憶していることを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３】
前記複数のサブコンテナは、実験化合物を用いて処理される複数の細胞を有していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテナはミクロプレートを含み、前記複数のサブコンテナはミクロプレート内の複数のウェルを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データベースはミクロプレートデータ、ウェルデータ、写真画像データ、細胞特徴データを有していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記画像データから複数の特徴データを収集する前記ステップは、画像データによって同定された細胞に関し、サイズ、形状、強度、構造、位置、面積、周の長さ、形状係数、等価直径、長さ、幅、総合蛍光強度、平均蛍光強度、変動、歪み、尖度、最小蛍光強度、最大蛍光強度、幾何学的中心、幾何学的中心のＸ座標、幾何学的中心のＹ座標のうちのいずれかを収集することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数のサブコンテナサマリーデータを演算する前記ステップは、サイズ、形状、強度、構造、位置、細胞核面積、スポットカウント、総計スポット面積、平均スポット面積、最小スポット面積、最大スポット面積、総計スポット強度、平均スポット強度、最小スポット強度、最大スポット強度、正規化平均スポット強度、正規化スポットカウント、細胞核数、細胞核総計強度、色素面積、色素総計強度、細胞核強度、細胞質強度、細胞核強度と細胞質強度との間の差、細胞核面積、細胞カウント、細胞核ボックスフィル比、細胞核周長平方面積、細胞核高さ／幅比のうちのいずれかを演算することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
複数のコンテナサマリーデータを演算する前記ステップは、平均サイズ、平均形状、平均強度、平均構造、細胞の位置、細胞の数、有効フィールド数、細胞核面積の標準偏差、平均スポットカウント、スポットカウントの標準偏差、平均総計スポット面積、総計スポット面積の標準偏差、統計学的平均の平均スポット面積、平均スポット面積の標準偏差、平均細胞核面積、平均細胞核総計強度、細胞核強度の標準偏差、平均色素面積、色素面積の標準偏差、平均色素総計強度、総計色素強度の標準偏差、最小スポット面積の平均、最小スポット面積の標準偏差、最大スポット面積の平均、最大スポット面積の標準偏差、平均総計スポット強度、総計スポット強度の標準偏差、統計学的平均の平均スポット強度、細胞核強度、細胞質強度、細胞核強度と細胞質強度との間の差、細胞核面積、細胞核ボックスフィル比、細胞核周長平方面積、細胞核高さ／幅比、ウェル細胞カウントのうちのいずれかを演算することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記コンテナがバイオチップを含み、前記複数のサブコンテナが前記バイオチップ内の選択されたミクロゲルを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データベースあるサマリーデータに対し、コンテナとそのコンテナにある複数サブコンテナとに対して演算したサマリーデータをディスプレイアプリケーションによって素早く表示するために使われるその複数のリンクをテーブルに形成するステップ、
をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の特徴データは、前記サブコンテナ内の複数の細胞に関する複数の細胞特徴データを含み、前記複数の画像データは、サブコンテナ内の前記複数の細胞から収集された複数の写真画像を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データベースは実験データと情報とを有し、その情報は、プレート、プロトコル、プロトコル分析パラメータ、プロトコル走査領域、分析パラメータ、プロトコルチャネル、プロトコルチャネル拒絶パラメータ、製造者、形状係数、プレート特徴、ウェル、ウェル特徴、システムのうちのいずれかを含む複数のデータベーステーブルから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記データベースは、ウェル、ウェル特徴、特徴タイプウェルフィールド、ウェルフィールド特徴、ウェルフィールド特徴画像、細胞のいずれかを含む複数のデータベーステーブルからなるプレート情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記データベースは、プレート、プロトコル、プロトコル分析パラメータ、プロトコル走査領域、分析パラメータ、プロトコルチャネル、プロトコルチャネル拒絶パラメータ、製造者、形状係数、プレート特徴、ウェルシステム、あるいは、特徴タイプデータベーステーブルのうちのいずれかを更に含み、そのデータベーステーブルは、前記全体データベースを他のコンピュータシステムにコピーすることなく、再検索のために、独立にファイルとして保管され、他のコンピュータシステムにコピーされることができることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記データベースが、パーソナルコンピュータに、データベースサーバーにあるいは共有のデータベースファイルサーバーに記憶されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
コンテナ内の複数のサブコンテナから複数の画像データおよび複数の特徴データを収集する前記ステップは、実験化合物における所定の分析のため、ミクロプレート内の複数のウェルから、複数の細胞に関する複数の細胞特徴データおよび複数の写真画像データを収集することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
ディスプレイアプリケーション上に、前記データベースを用いて表示するためにコンテナ、サブコンテナデータ、画像、及び、特徴データとを検索することによって収集されたデータを示すステップ、
を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータ上のディスプレイアプリケーションから、複数のコンテナを有するリストを表示するステップにおいて、前記コンテナは複数のサブコンテナを有し、複数の画像データおよび複数の特徴データは、前記複数のコンテナから収集されるステップと、
複数のコンテナを有する前記リストから、第１の選択入力を、第１のコンテナに関し、前記ディスプレイアプリケーション上で受けるステップと、
前記データベースから前記第１のコンテナに関するデータを得るステップにおいて、前記データベースは、前記第１のコンテナからデータを収集するために使用される初期データと、前記第１のコンテナ内の複数のサブコンテナから演算される前記第１のコンテナに関するサマリーデータと、所望のサブコンテナから収集される複数の画像データおよび複数の特徴データから演算される前記第１のコンテナ内の所望のサブコンテナに関するサマリーデータとを有するステップと、
前記第１のコンテナ内の１または複数のサブコンテナに関し、第２の選択入力を、前記ディスプレイアプリケーション上で受けるステップと、
前記第１のコンテナ内の前記１または複数のサブコンテナから収集される複数の画像データおよび複数の特徴データを得るステップと、
前記ディスプレイアプリケーションによって、前記１または複数のサブコンテナから収集されるコンテナおよびサブコンテナデータ、画像データおよび特徴データからなるグラフィックディスプレイを形成するステップと、
を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記グラフィックディスプレイが、コンテナの実際の外観及び複数サブコンテナの実際の外観を表すグラフィックによる外観を含む複数のサブコンテナを有する１または複数のコンテナのグラフィックディスプレイを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記グラフィックディスプレイが、コンテナの実際の外観及び複数サブコンテナの実際の外観
に関連した前記特徴データ及び画像を表すグラフィックプロット（graphical plot）, 表計算ソフトウェア（spreadsheet）及び画像ディスプレイを含む複数のサブコンテナを有する１または複数のコンテナに関連した前記特徴データ及び画像のグラフィックディスプレイを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項１】
複数のサブコンテナから構成するコンテナの構成情報を有するデータベースから当該構成情報を使用して、コンテナを自動初期化するステップと、
前記コンテナに関して使用された初期化情報をコンテナデータベース内に記憶させるステップと、
前記コンテナ内の所望のサブコンテナに関して以下のステップ（ａ）〜（ｇ）を繰り返すステップと、
（ａ）前記コンテナ内の個々のサブコンテナを選択するステップ、
（ｂ）前記サブコンテナから複数の画像データを収集するステップ、
（ｃ）外部データ記憶システムに前記複数画像データを収集するために用いた１つもしくは１つ以上の画像に対する複数のリファレンスをデータベース内に記憶させるステップ、
（ｄ）前記画像データから複数の特徴データを収集するステップ、
（ｅ）前記複数の特徴データを特徴データベース内に記憶させるステップ、
（ｆ）前記サブコンテナから収集された前記複数の画像データおよび前記複数の特徴データを使用して、複数のサブコンテナサマリーデータを演算するステップ、
（ｇ）前記複数のサブコンテナサマリーデータを前記データベース内に記憶させるステップ、
（ｈ）前記データベースからの前記サブコンテナサマリーデータを使用して、複数のコンテナサマリーデータを演算するステップ、
（ｉ）前記複数のコンテナサマリーデータを前記データベース内に記憶させるステップ、
（ｊ）データベースとデータ記憶装置システムと間の複数のリンクであって、コンテナとそのコンテナにある複数サブコンテナとに対して収集し演算したデータをディスプレイアプリケーションによって素早く表示するために使われるその複数のリンクを前記データベースに形成するステップ、
とを備えていることを特徴とする実験データをコンピュータシステム上で収集するための方法。
【請求項２】
請求項１に記載の前記方法を１つもしくは１つ以上の演算処理装置に実行させるための指示を内部に記憶していることを特徴とするコンピュータ読み取り可能媒体。
【請求項３】
前記複数のサブコンテナは、実験化合物を用いて処理される複数の細胞を有していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテナはミクロプレートを含み、前記複数のサブコンテナはミクロプレート内の複数のウェルを含んでいることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データベースはミクロプレートデータ、ウェルデータ、写真画像データ、細胞特徴データを有していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記画像データから複数の特徴データを収集する前記ステップは、画像データによって同定された細胞に関し、サイズ、形状、強度、構造、位置、面積、周の長さ、形状係数、等価直径、長さ、幅、総合蛍光強度、平均蛍光強度、変動、歪み、尖度、最小蛍光強度、最大蛍光強度、幾何学的中心、幾何学的中心のＸ座標、幾何学的中心のＹ座標のうちのいずれかを収集することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数のサブコンテナサマリーデータを演算する前記ステップは、サイズ、形状、強度、構造、位置、細胞核面積、スポットカウント、総計スポット面積、平均スポット面積、最小スポット面積、最大スポット面積、総計スポット強度、平均スポット強度、最小スポット強度、最大スポット強度、正規化平均スポット強度、正規化スポットカウント、細胞核数、細胞核総計強度、色素面積、色素総計強度、細胞核強度、細胞質強度、細胞核強度と細胞質強度との間の差、細胞核面積、細胞カウント、細胞核ボックスフィル比、細胞核周長平方面積、細胞核高さ／幅比のうちのいずれかを演算することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
複数のコンテナサマリーデータを演算する前記ステップは、平均サイズ、平均形状、平均強度、平均構造、細胞の位置、細胞の数、有効フィールド数、細胞核面積の標準偏差、平均スポットカウント、スポットカウントの標準偏差、平均総計スポット面積、総計スポット面積の標準偏差、統計学的平均の平均スポット面積、平均スポット面積の標準偏差、平均細胞核面積、平均細胞核総計強度、細胞核強度の標準偏差、平均色素面積、色素面積の標準偏差、平均色素総計強度、総計色素強度の標準偏差、最小スポット面積の平均、最小スポット面積の標準偏差、最大スポット面積の平均、最大スポット面積の標準偏差、平均総計スポット強度、総計スポット強度の標準偏差、統計学的平均の平均スポット強度、細胞核強度、細胞質強度、細胞核強度と細胞質強度との間の差、細胞核面積、細胞核ボックスフィル比、細胞核周長平方面積、細胞核高さ／幅比、ウェル細胞カウントのうちのいずれかを演算することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記コンテナがバイオチップを含み、前記複数のサブコンテナが前記バイオチップ内の選択されたミクロゲルを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データベースあるサマリーデータに対し、コンテナとそのコンテナにある複数サブコンテナとに対して演算したサマリーデータをディスプレイアプリケーションによって素早く表示するために使われるその複数のリンクをテーブルに形成するステップ、
をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の特徴データは、前記サブコンテナ内の複数の細胞に関する複数の細胞特徴データを含み、前記複数の画像データは、サブコンテナ内の前記複数の細胞から収集された複数の写真画像を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データベースは実験データと情報とを有し、その情報は、プレート、プロトコル、プロトコル分析パラメータ、プロトコル走査領域、分析パラメータ、プロトコルチャネル、プロトコルチャネル拒絶パラメータ、製造者、形状係数、プレート特徴、ウェル、ウェル特徴、システムのうちのいずれかを含む複数のデータベーステーブルから成ることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記データベースは、ウェル、ウェル特徴、特徴タイプウェルフィールド、ウェルフィールド特徴、ウェルフィールド特徴画像、細胞のいずれかを含む複数のデータベーステーブルからなるプレート情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記データベースは、プレート、プロトコル、プロトコル分析パラメータ、プロトコル走査領域、分析パラメータ、プロトコルチャネル、プロトコルチャネル拒絶パラメータ、製造者、形状係数、プレート特徴、ウェルシステム、あるいは、特徴タイプデータベーステーブルのうちのいずれかを更に含み、そのデータベーステーブルは、前記全体データベースを他のコンピュータシステムにコピーすることなく、再検索のために、独立にファイルとして保管され、他のコンピュータシステムにコピーされることができることを特徴とする請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記データベースが、パーソナルコンピュータに、データベースサーバーにあるいは共有のデータベースファイルサーバーに記憶されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
コンテナ内の複数のサブコンテナから複数の画像データおよび複数の特徴データを収集する前記ステップは、実験化合物における所定の分析のため、ミクロプレート内の複数のウェルから、複数の細胞に関する複数の細胞特徴データおよび複数の写真画像データを収集することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
ディスプレイアプリケーション上に、前記データベースを用いて表示するためにコンテナ、サブコンテナデータ、画像、及び、特徴データとを検索することによって収集されたデータを示すステップ、
を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータ上のディスプレイアプリケーションから、複数のコンテナを有するリストを表示するステップにおいて、前記コンテナは複数のサブコンテナを有し、複数の画像データおよび複数の特徴データは、前記複数のコンテナから収集されるステップと、
複数のコンテナを有する前記リストから、第１の選択入力を、第１のコンテナに関し、前記ディスプレイアプリケーション上で受けるステップと、
前記データベースから前記第１のコンテナに関するデータを得るステップにおいて、前記データベースは、前記第１のコンテナからデータを収集するために使用される初期データと、前記第１のコンテナ内の複数のサブコンテナから演算される前記第１のコンテナに関するサマリーデータと、所望のサブコンテナから収集される複数の画像データおよび複数の特徴データから演算される前記第１のコンテナ内の所望のサブコンテナに関するサマリーデータとを有するステップと、
前記第１のコンテナ内の１または複数のサブコンテナに関し、第２の選択入力を、前記ディスプレイアプリケーション上で受けるステップと、
前記第１のコンテナ内の前記１または複数のサブコンテナから収集される複数の画像データおよび複数の特徴データを得るステップと、
前記ディスプレイアプリケーションによって、前記１または複数のサブコンテナから収集されるコンテナおよびサブコンテナデータ、画像データおよび特徴データからなるグラフィックディスプレイを形成するステップと、
を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記グラフィックディスプレイが、コンテナの実際の外観及び複数サブコンテナの実際の外観を表すグラフィックによる外観を含む複数のサブコンテナを有する１または複数のコンテナのグラフィックディスプレイを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記グラフィックディスプレイが、コンテナの実際の外観及び複数サブコンテナの実際の外観
に関連した前記特徴データ及び画像を表すグラフィックプロット（graphical plot）, 表計算ソフトウェア（spreadsheet）及び画像ディスプレイを含む複数のサブコンテナを有する１または複数のコンテナに関連した前記特徴データ及び画像のグラフィックディスプレイを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【図１Ａ】
【図１Ｂ】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１Ｂ】
【図２】
【図３Ａ】
【図３Ｂ】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１０−２０７８９（Ｐ２０１０−２０７８９Ａ）
【公開日】平成２２年１月２８日（２０１０．１．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２０９３６７（Ｐ２００９−２０９３６７）
【出願日】平成２１年９月１０日（２００９．９．１０）
【分割の表示】特願２００５−２５９８５０（Ｐ２００５−２５９８５０）の分割
【原出願日】平成１１年１１月１０日（１９９９．１１．１０）
【出願人】（５００４７６９１２）セロミックス インコーポレイテッド (3)
【氏名又は名称原語表記】Ｃｅｌｌｏｍｉｃｓ， Ｉｎｃ．
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１月２８日（２０１０．１．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月１０日（２００９．９．１０）
【分割の表示】特願２００５−２５９８５０（Ｐ２００５−２５９８５０）の分割
【原出願日】平成１１年１１月１０日（１９９９．１１．１０）
【出願人】（５００４７６９１２）セロミックス インコーポレイテッド (3)
【氏名又は名称原語表記】Ｃｅｌｌｏｍｉｃｓ， Ｉｎｃ．
【Ｆターム（参考）】
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