JP2021501410A - ハイスループットゲノム製造動作を計画および実行するためのデバイス非依存のシステム - Google Patents

ハイスループットゲノム製造動作を計画および実行するためのデバイス非依存のシステム Download PDF

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Abstract

改変微生物のハイスループット産生は、生物学的ワークフローを表す有向ビルドグラフデータ構造の最適化を通して達成される。そうでなければ関連のないワークフローの部分は、共通の生物学的反応ステップを共有する場合に組み合わされ、動作効率を利用するために遺伝子製造設備によって処理されることがある。ワークフローは、材料移動を最適化するやり方で物理的実験室機器にマップされることがある。異なる言語で異なる機械を稼働させる異なる自動化されたプラットフォームは、デバイス非依存および言語非依存のやり方で協調される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年１０月２６日に出願された米国仮特許出願第６２／５７７，６１５号に対する優先権の利益を主張するものであり、２０１７年４月２６日に出願された国際出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０２９７２５号（米国特許公開番号第ＵＳ２０１７／０３１６３５３号）（「Ｃｏｄｏｎ」出願）に関連し、国際出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０２９７２５号は、２０１６年４月２７日に出願された米国非仮出願第１５／１４０，２９６号に対する優先権の利益を主張するものであり、これらのすべては、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、一般に、ハイスループット微生物ゲノム工学を対象とし、より詳細には、遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフ（ｂｕｉｌｄ ｇｒａｐｈ）データ構造を生成および処理すること、ハイスループットシステムにおける生物学的成分の品質管理のためにデータ構造を生成および処理することを対象とする。
背景技術セクションで論じられる主題は、背景技術セクションにおけるその言及の結果として従来技術にすぎないと仮定されるべきでない。同様に、背景技術セクションにおいて言及されるまたは背景技術セクションの主題と関連づけられる課題は、従来技術において以前に認識されていると仮定されるべきでない。背景技術セクションにおける主題は、それら自体も特許請求される技術の実装に対応し得る異なる手法を表すにすぎない。
微生物工学は、新規な化学物質、先端材料、および医薬品の生成を可能にする。株設計企業は、それ自体または第三者に代わって、収量、生産性、最適な成長温度、増殖速度、または力価などの出力性質を改善することによって微生物宿主の代謝産生を増強するように、以前に説明されたＤＮＡセグメントを改変することがある。
改変微生物のハイスループット産生は、ハイスループット株設計を必要とする。ロボットは、数百から数千の株を一度に構築することが可能であり、設計ツールは、この能力に匹敵することが可能でなければならない。大規模実験は、ゲノムの異なるパートに適用される遺伝子改変の多くの異なる組合せを探求することがある。
以前のシステムは、製造されることになるヌクレオチド配列を識別する情報を、遺伝子製造プロセスへの入力として提供する。その情報から、ゲノムのアセンブラは、配列を製造するために最も良いヌクレオチドパートおよびワークフローを決定するようにゆだねられる。大規模な動作では、何千もの配列が、Ｅｕｇｅｎｅのようなゲノム設計プログラムによって生成されることがある。たとえば、プログラムが、１０，０００の改変ゲノムを生成することがあり、これは、５０〜１００ＧＢ程度の記憶空間を占めるであろう。この情報は、この時点で典型的なメモリに収まらず、代わりに、たとえば、より遅いディスクベースアクセスを必要とするであろう。実施形態は、たとえば、ＳＢＯＬを用いて、出力ＤＮＡ成分を表すことがある。現在の商用コンピュータシステムは、５０〜１００ＧＢ ＳＢＯＬファイルを効率的にロードし、操作することはできない。そのような動作は、クラッシュするまたは処理において許容できない遅延を引き起こすことがある。
本発明の譲受人に譲渡された国際出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０２９７２５号（「Ｃｏｄｏｎ出願」）は、コンピュータシステムにおいて大規模配列設計を実施するときコンピュータ技術に根ざした難題を克服する実施形態について記載する。その出願は、複数の親ヌクレオチド配列における複数の変異を、大きいセットの変異配列に変換するためにそれらを同時に導入するためのプロセス、システム、およびデータ構造を提供する。さらに、多数のそのような出力配列を処理することは、許容できないほど遅い処理時間または処理失敗にすら至ることがあり得る。Ｃｏｄｏｎ出願において記載される実施形態は、たとえば、ヌクレオチド配列の設計および構築のための時間および複雑さを減少させることによって、工業規模ゲノム設計および製造を改善する。
ハイスループットで遺伝子改変生物を構築することは、ソフトウェアおよびロボティクスを用いる生物学的ワークフローの実行を必要とする。自動化（ロボティクス）は、遺伝子工学の物理的労働を行うために使用され得るが、ソフトウェアは、物理的作業の実行中に収集されたデータのきめ細かい詳細を計画し、このデータを記録するために使用可能である。
生産性を増強するために、いくつかのシステムは、ワークフローとして生物学的プロセスをモデル化する（Ａｍｅｒｉｃａｎ ＬａｂｏｒａｔｏｒｙのＬＩＭＳ−ＢＰＭカップリングを含む）。しかしながら、これらのソフトウェアシステムは、次に、プロトコールの個々のステップを行う特定の自動化されたプラットフォームへの接続を行わない。
自動化側では、科学者によって生物学的プロトコールまたはワークフローについて説明するために使用される言語は、プロトコールの特定のステップを行う自動化されたプラットフォームのための機械命令へと直接的に翻訳しない。そのうえ、複数の機械が、単一のプロトコールを実行するために使用されることがあり、その各々は、わずかに異なる機械言語を使用する。
従来の手法は、これらの問題に部分的に対処することを試みる。Ａｕｔｏｐｒｏｔｏｃｏｌは、より高水準のプロトコール記述を特定の機械命令に翻訳するための共通フレームワークとして使用されることが意図された、Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｃによって開発された言語である。しかしながら、Ａｕｔｏｐｒｏｔｏｃｏｌは、複数のタイプのプラットフォームの分散システムにわたり命令を送信するための方法を定義しない。同様に、Ａｎｔｈａは、Ａｕｔｏｐｒｏｔｏｃｏｌと類似の問題に対処することを試みる生物学的プロセスのための高水準プログラミング言語であり、加えて、デバイス非依存である。しかしながら、Ａｎｔｈａが新しいプラットフォームにどれくらい容易に拡張可能であるかは明確でなく、Ａｎｔｈａは言語非依存であるように思えない。
ハイスループット株設計システムにおける品質管理
Ｃｏｄｏｎ出願は、ＤＮＡ配列の設計、構築、試験、および分析のための実験室情報管理システム（ＬＩＭＳ）について記載する。試験中、微生物株は、たとえば、サイズおよび配列決定方法に基づいて、品質試験（たとえば、品質管理（ＱＣ）評価）に供されることがある。結果として得られる、ＱＣに合格した株は、次いで、たとえば液体またはコロニー培養物からプレート上に移動される、目的の産物を産生することの促進においてさらに処理されることがある。
Ｃｏｄｏｎ出願において記載されるシステムなどのハイスループット株設計システムは、目的の産物を産生する仕方に沿ってワークフローのすべてまたはほとんどすべてのステップでｉｎ ｓｉｌｉｃｏ品質管理を行う難題を生じさせる。そのようなハイスループット株設計システムは、多くの（たとえば、数百または数千の）ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ中間産物を産生し得る。さらに、１つの中間産物のｉｎ ｓｉｌｉｃｏ処理は、ｉｎ ｓｉｌｉｃｏ ＱＣ手順の数の指数関数的成長につながる、複数の中間産物を生み得る。したがって、そのようなハイスループット株設計システムにおいて各中間産物に対してｉｎ ｓｉｌｉｃｏ ＱＣを行うことは、人間によって行われる場合に特に厄介であろう、ＱＣ試験設計フェーズ中の計算上の難題を提示する。さらに、物理的な現実のハイスループット遺伝子製造システムにおいて各中間産物に対してＱＣ試験を行うことは、反応物およびＱＣ試験のための機器を効率的に割り当てる際の難題を提示する。
本開示の実施形態は、製造時に作成され得る有向ビルドグラフにおいて製造活動の生物学的ワークフローをモデル化するソフトウェアシステムを提供する。グラフは公知のデータ構造であり、グラフを記憶し、これに問い合わせるための一般的な機構が存在する。しかしながら、本発明者らは、生物学的成分の遺伝子改変のワークフローの従来のグラフ表現について知らない。本開示の実施形態は、既存のライブラリを使用する。ＮｅｔｗｏｒｋＸ、ＪＵＮＧ、ＪｇｒａｐｈＴ、Ｎｅｏ４Ｊ、Ｄａｇｒｅを含む他のライブラリが評価された。これらは一般的なグラフデータベースであるが、製造プロセスにも、生物学的ワークフローにも、データとしてＤＮＡと作用するためにも特化されていない。
生物学者らは、本開示の実施形態のシステムを使用して、入力と最終産物とを含む高水準生物学的ワークフローを指定する。システムは、必要とされる中間出力と、それらの成分間の関係を決定する。ワークフローはモジュール式で、組み立て可能である。これは、より複雑なワークフローが、より単純なワークフローから構築されることを可能にし、そうでなければ関連のないワークフローの部分の組合せが動作効率を利用することも可能にする。
システムは、ワークフローの入力および出力の各セットを、（ａ）ワークフローにおいて説明される関係に基づいた物理的な実験室機器と、（ｂ）ワークフロー内の各ステップのための生物学的プロトコールの記述にマップする。システムは、これらの活動を管理および実行するために、複数の独立したソフトウェアプラットフォームおよびハードウェアプラットフォームを接続する。
本開示の実施形態は、特定の文脈から類似の生物学的ワークフローの一般的な態様を得て、それらを一緒に行うことによって、ハイスループットワークフローの実行を改善する。本開示の実施形態は、多くの異なるワークフローが同じステップを共有する場合、それらのワークフローのためのステップの共通処理を可能にする。
ソフトウェア側では、動作効率をもたらすための異なる製造プロセスの共通段階のグループ化は、公知の慣例である。しかしながら、生物学的成分のハイスループット遺伝子改変の文脈でそうすることは、本発明者らには知られていない。本開示の実施形態は、役割および生物学的成分と構築産物との間の関係に基づいて製造プロセスとして生物学的ワークフローをモデル化する。このモデル化は、本開示の実施形態が異なる生物学的プロセスの共通パートを見分けて、それらを工場オーダー規模で一緒にグループ化することを可能にする。
本開示の実施形態はまた、異なる言語で異なる機械を稼働させる異なる自動化されたプラットフォームを制御する短所を克服する。そのような実施形態は、科学者たちのより高いレベルのプロトコールワークフローをホストするソフトウェアサービスとプロトコールを構成するさまざまなタスクを行う個々の自動化プラットフォームとの間の通信を可能にするために、分散された様式で動作する。加えて、本開示の実施形態は、デバイス非依存（任意のタイプの自動化プラットフォームとともに機能することができる）、および言語非依存（通信の両側で多くの異なるソフトウェア言語とともに機能することができる）である。これは、生物学的プロトコールを実施するためにインストールされなければならない新しいソフトウェアおよびハードウェアの量を減少させる。
ビルドグラフの生成
本開示の実施形態は、遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システム内での産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するための実行可能な命令を記憶するシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体を提供する。
本開示の実施形態によれば、工場オーダー手配エンジン（そうでなければ、「オーダー手配部」としても知られる）は、生物学的ワークフローの記述（たとえば、以下で詳細に説明されるＤＮＡ仕様などの配列仕様）にアクセスし、この記述は、生物学的成分の表現を含む。本開示の代替実施形態によれば、ワークフローエンジンは、１つまたは複数の生物学的ワークフローの記述にアクセスし、各記述は、（たとえば、オーダー手配部によって産生された）工場オーダーによって表され、生物学的成分の表現を含むことがある。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造をアセンブルする。ビルドグラフデータ構造では、各生物学的成分は、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、２つの生物学的成分間の各関係は、ソースノードと宛先ノードを接続するエッジによって表される。エッジアノテーションは、ソースノードに対応する成分の役割を表すことがある。
１つまたは複数のソースノード（複数のレベルのうちの所与のレベルにおける）および１つまたは複数のソースノードに接続された単一の宛先ノード（所与のレベルの子レベルにおける）は、子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成することがある。本開示の実施形態によれば、反応グループ内の所与のレベルにおけるソースノードは、複数の生物学的成分を表すことがあり、子レベルにおける反応グループ内の宛先ノードも、複数の生物学的成分を表すことがある。各反応グループは、子レベルにおける反応グループの単一の宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す。子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードは、所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内で１つまたは複数のソースノードとして作用することがある。本開示の実施形態によれば、所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つは、子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続し、子レベルにおける対応する接続された２つまたはそれよりも多い宛先ノードの各々と対応する関係を有する。
複数のレベルのうちの最終レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードは、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされる遺伝子改変を組み込んだ、１つまたは複数の目的の産物を表すことがある。ビルドグラフデータ構造を処理することにより、１つまたは複数の目的の産物が産生される。目的の産物は、ヌクレオチドまたは微生物株を含むことがある。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点（commonality）に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る共通ワークフローフェーズであることを決定することがある。そうである場合、ワークフローエンジンは、共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成することがある。本開示の実施形態によれば、共通ワークフローフェーズは、同じ反応グループに属することがある。
本開示の実施形態は、遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するためのワークフローエンジンを提供する。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、複数の工場オーダーにアクセスし、各工場オーダーは、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝子設計技法（たとえば、プロモータースワップ）を示す。本開示の実施形態によれば、各ワークフローフェーズは、１つまたは複数の反応ステップ（たとえば、エレクトロポレーションまたは接合）を備える。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る共通ワークフローフェーズであることを決定することがある。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成する。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、異なる工場オーダーからの情報に少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズまたは反応ステップを決定することがある。
本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける共通ワークフローフェーズの処理を表す宛先ノードは、所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、所与のレベルにおけるソースノードとして働くことがある。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンによって行われる動作のうちのいくつかは、代わりに、特に、オーダー手配部が機器のタイプ、プレートレイアウト、および工場にとって利用可能な生物学的成分を含む工場の物理的属性に関する情報を所有するシステム内で、オーダー手配部によって行われてよい。
ビルドグラフの処理
本開示の実施形態は、遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するためのワークフローエンジンを提供する。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、ノードとエッジとを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスする。本開示の実施形態によれば、各ノードは、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、各エッジは、ソースノードと宛先ノードを接続して、それらの間のビルド関係を表す。
複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および所与のレベルのうちの子レベルにおける、１つまたは複数のソースノードに接続された単一の宛先ノードは、子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成することがある。各反応グループは、子レベルにおける反応グループの単一の宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、目的の産物を産生するための物理的実験室機器に複数のレベルにおけるノードに対応する生物学的成分をマップするために、複数のレベルにおいてビルドグラフデータ構造を横断する。本開示の実施形態によれば、生物学的成分をマップすることは、複数のレベルにおけるノードに対応する生物学的成分を生物学的成分間の反応にマップすることを含む。
本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造を横断することは、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む。物理的担体の物理的媒体上のノードによって表される生物学的成分のレイアウトは、プレートマスクを含むことがある。
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することは、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づくことがある。１つまたは複数のプロセス変形形態は、物理的担体上の物理的媒体の位置に関係することがある。物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することは、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づくことがある。この移動は、スタンプ液体移動動作（stamp liquid transfer operation）であり得る。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取り、最終レイアウトの各生物学的成分は、ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表され、ワークフローエンジンは、複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定する。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて子レベルにおける各反応グループ内の宛先成分を産生するために、対応する生物学的成分の移動を調達する（sourcing）ためのソース物理的媒体の数を決定する。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の１つまたは複数のソースノードおよびエッジから、所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定する。
ワークフローエンジンは、次いで、対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて所与のレベルにおける各反応グループ内の宛先成分を産生するために、対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定することがある。対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の決定された数は、ソース物理的媒体内の生物学的成分の量などのソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づくことがある。
本開示の実施形態によれば、物理的担体はプレートであり、物理的担体の物理的媒体は、プレート上の複数のウェルを含む。本開示の実施形態によれば、複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体は、目的の産物を支持する。目的の産物は、ヌクレオチド配列または微生物株を含むことがある。
生物学的プロトコールの実行
本開示の実施形態は、遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上の生物学的プロトコールの実装のための工場機器サービスインタフェース（「ＦＥＳＩ」）を実施するための実行可能な命令を記憶するシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体を提供する。自動化された機器の異なるものは、それぞれの、異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実施することがある。
本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、１つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいてオブジェクト命令を発行し、このオブジェクト命令は、生物学的プロトコールを実行するように自動化された機器に指示する。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジンは、異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成する。
工場ワーカーエンジンは各々、オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳する。自動化された機器の各々は、目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実施するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能である。プロトコールは、たとえば、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動することを備えることがある。自動化された機器のうちの少なくとも２つは、異なる機械固有言語に従って動作する。
本開示の実施形態によれば、プロトコールブローカは、１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定する。プロトコールは、利用可能な自動化された機器のためにワークフローエンジンから対応する工場ワーカーにオブジェクト命令を命じることがある。
ハイスループット株設計システムにおける品質管理
ＱＣ試験設計
本開示の実施形態は、複数の生物学的成分上での品質管理試験を設計するためのシステム、方法、および非一過性のコンピュータ可読媒体を提供する。実施形態は、（１）１つまたは複数の標的生物学的成分上で１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことであって、１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つの上での各アッセイのｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、１つまたは複数の標的生物学的成分（たとえば、プラスミド）のうちの１つを伴うアッセイ反応（たとえば、消化）から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物（たとえば、複数のプラスミド断片）を産生する、行うことと、（２）各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類することと、（３）アッセイデータ構造内で、１つまたは複数のアッセイ反応産物に関して、（ａ）１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性と、（ｂ）２つまたはそれよりも多い予想成果の分類とを含む参照情報を記憶することとを提供する。
本開示の実施形態によれば、アッセイデータ構造の処理は、（ａ）物理的実験室機器を使用して各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成する１つまたは複数の標的生物学的成分上で１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、および（ｂ）各物理的アッセイに対して、少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードに対応するとして標的生物学的成分を分類するために１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす。
標的生物学的成分はプラスミドを含むことがあり、１つまたは複数の反応産物はプラスミド断片を含むことがある。各標的生物学的成分は、ヌクレオチド配列または微生物株を含むことがある。
アッセイに関する経験的情報は、１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を含むことがある。分類することは、アッセイ反応、アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの１つに少なくとも一部は基づくことがある。１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことは、１つまたは複数の標的生物学的成分の第１の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含むことがある。
アッセイデータ構造は、１つまたは複数の標的生物学的成分上の１つまたは複数のアッセイに対して、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフとすることができる。本開示の実施形態によれば、有向グラフでは、複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードは、標的生物学的成分のうちの１つまたは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、またはアッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表す。複数のアッセイノードの標的アッセイノードは、所与のレベルにおいて、１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表す。標的アッセイノードと関連づけられた、複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードは、所与のレベルの子レベルにおいて、１つまたは複数のアッセイ反応産物と、参照情報を表す。本開示の実施形態によれば、所与のレベルは、所与のレベルにおいて標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む。本開示の実施形態によれば、所与のレベルにおける標的アッセイノードおよびアッセイ反応物ノードならびに子レベルにおけるアッセイ反応産物ノードは、子レベルに対応する１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する。
本開示の実施形態は、特定の文脈から類似のＱＣ試験の共通態様を得て、それらを一緒に行うことによって、ハイスループット株設計システムのためのＱＣ試験を設計するという難題を軽減する。本開示の実施形態は、多くの異なるＱＣアッセイのためのステップの共通処理を可能にし、アッセイは、本開示の他の実施形態が異なる生物学的プロセスの共通パートを見分け、それらを工場オーダー規模で一緒にグループ化するやり方に類似した、同じアッセイ反応ステップを共有する。本開示の実施形態によれば、各アッセイは、１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズは、複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含む。本開示の実施形態は、異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る共通アッセイフェーズであることを決定し、共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいてアッセイデータ構造を生成する。共通アッセイフェーズは、同じアッセイ反応物と関連づけられることがある。本開示の実施形態は、共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定する。たとえば、２つの共通アッセイフェーズが、２つの異なる生物学的成分に対して同じアッセイ反応ステップを行う場合、本開示の実施形態は、共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の総量を計算し、共通アッセイフェーズの遂行を適切な物理的実験室機器に効率的なやり方で割り当てることができる。物理的世界における品質管理試験の遂行中、本開示の実施形態は、物理的実験室機器の各々においてＱＣアッセイに使用されることになる反応物の量を決定するために、ＱＣ試験データ構造（たとえば、データ構造の有向グラフ）を横断する。
本開示の実施形態によれば、分類することは、アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、標的生物学的成分の欠陥を表す。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、アッセイの失敗を表す。本開示の実施形態によれば、第１の失敗モードは、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、第２の失敗モードは、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、不完全なアッセイ反応物を表す。本開示の実施形態は、上記の成功モードおよび失敗モードの任意の組合せに従って予想アッセイ成果を分類することがある。
本開示の実施形態によれば、アッセイ反応の１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、参照情報は、アッセイ反応、１つもしくは複数のアッセイ反応産物、またはアッセイ反応物の識別をさらに含む。参照情報の属性は、１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含むことがある。
本開示の実施形態によれば、１つまたは複数の標的生物学的成分の各々は、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードは、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表す。本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造は、目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御し、目的の産物は、ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込む。
本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、およびビルドグラフデータ構造の所与のレベルの子レベルにおける、１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードは、ビルドグラフデータ構造の子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成する。本開示の実施形態によれば、各反応グループは、ビルドグラフデータ構造の子レベルにおける反応グループの宛先ノードによって表される標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す。
ＱＣ試験の実装
本開示の実施形態は、標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得し、１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較して、標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または参照情報が成功モードおよび失敗モードに対応する１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む不確定モードに対応すると分類することによって、標的生物学的成分に対して品質管理試験を行う。
標的生物学的成分が、不確定モードに対応すると分類される場合、本開示の実施形態は、物理的アッセイが再度行われるべきであることを示す。標的生物学的成分が、少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、本開示の実施形態は、目的の産物を産生することの促進における標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供する。失敗モードは、標的生物学的成分の欠陥を表すことがある。失敗モードは、物理的アッセイの失敗を表すことがある。本開示の実施形態によれば、第１の失敗モードは、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、第２の失敗モードは、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、物理的アッセイの物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す。本開示の実施形態は、上記の成功モード、失敗モード、および不確定モードの任意の組合せに従って標的生物学的成分を分類することがある。本開示の実施形態は、本明細書において説明される適用可能な実施形態のいずれかの品質管理試験を使用する微生物株を産生する。
ビルドグラフ拡張
本開示の実施形態は、遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためのビルドグラフデータ構造を生成するためのシステム、方法、および非一過性のコンピュータ可読媒体を提供する。本開示の実施形態は、生物学的成分の表現を含む、生物学的ワークフローの記述にアクセスし、ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造をアセンブルする。本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造内で、複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードは、生物学的成分のうちの１つまたは複数を表す。本開示の実施形態によれば、各生物学的成分は、ヌクレオチド、ヌクレオチド配列、または微生物株である。本開示の実施形態によれば、複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および所与のレベルの子レベルにおける、１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードは、子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成する。本開示の実施形態によれば、各反応グループは、子レベルにおける反応グループの宛先ノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分を産生するために、所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す。本開示の実施形態によれば、子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードは、所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用する。本開示の実施形態によれば、複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードは、１つまたは複数の異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされる遺伝子改変を組み込んだ、少なくとも１つの目的の産物を表す。本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造を処理することにより、少なくとも１つの目的の産物が産生される。
生物学的成分に対する非決定性動作
本開示の実施形態によれば、１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の宛先ノードは、第１の反応グループ内の１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す。本開示の実施形態によれば、宛先ノードは、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表し、この第２の生物学的成分は生物学的配列である。本開示の実施形態によれば、宛先ノードは、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表し、この第２の生物学的成分は生物学的配列である。本開示の実施形態によれば、非決定性変更は、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の指定された位置の各々における、１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つとの置換に限定される。本開示の実施形態によれば、各第１の生物学的成分はヌクレオチドであり、第２の生物学的成分はヌクレオチド配列である。本開示の実施形態によれば、生物学的成分の第１の生物学的成分はプラスミドペイロードであり、生物学的成分の第２の生物学的成分はプラスミドバックボーンである。
本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分は微生物株であり、株間の反応は、株間の水平遺伝子移動を含む。
本開示の実施形態は、遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するための命令を記憶するシステム、方法、および非一過性の媒体を提供する。本開示の実施形態は、（１）第１の配列オペランドに対する第１の非決定性動作を示す式を受け取り、配列オペランドは生物学的配列パートを表し、第１の配列オペランドは、１つまたは複数の生物学的配列パートを表し、（２）配列仕様に対して式を評価するために命令を実行し、この配列仕様は、（ａ）第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行は１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含み、（３）第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、工場オーダーであって、生物学的配列パートを生成するための遺伝子製造システムによる使用のための工場オーダーを生成し、この１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作は、生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する。
本開示の実施形態によれば、１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作は、生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する。本開示の実施形態は、有向ビルドグラフデータ構造を用いて工場オーダーを生成し、異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る共通ワークフローフェーズであることを決定し、共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造をアセンブルする。
本開示の実施形態は、上記で説明された本開示の実施形態の先行方法のいずれかによって微生物株を産生する。
これらおよび他の実施形態は、以下でより十分に説明される。
図１は、ヌクレオチド配列の設計、構築、試験、および分析のための本開示の実施形態の実験室情報管理システムを示す図である。
図２は、本開示の実施形態による、ヌクレオチド配列を設計および構築するためのプロセスを示す流れ図である。
図３は、本開示の実施形態によって可能にされる反復的連結関数（recursive concatenation function）の一例を示す図である。
図４は、本開示の実施形態による、プロモーター、遺伝子、およびターミネーターの２つのセットを含むアノテーション付与されたＤＮＡ配列の一例を示す図である。
図５は、本開示の実施形態による、図４の配列に適用されるプロモータースワップ動作を示す図である。
図６は、本開示の実施形態による、置換−配置クロス積関数のＤＮＡ仕様の図式表示である。
図７は、本開示の実施形態を実装するために使用されることがあるコンピュータシステムの一例を示す図である。
図８は、本開示の実施形態による、工場ビルドグラフの一例を示す図である。
図９は、本開示の実施形態による、工場ビルドグラフの別の例を示す図である。
図１０は、本開示の実施形態による、工場機器サービスインタフェースを示す図である。
図１１は、本開示の実施形態によるクラウドコンピューティング環境を示す図である。
図１２は、本開示の実施形態による、品質管理試験を表す有向グラフである。
図１３は、どのようにして本開示の実施形態が、異なるアッセイ反応において同じアッセイ反応物を効率的に使用するＱＣ試験の設計を可能にするかを示す例となるＱＣグラフである。
本説明は、さまざまな例示的な実施形態が示される添付の図面を参照してなされる。しかしながら、多くの異なる例示的な実施形態が使用されることがあり、したがって、説明は、本明細書において記載される例示的な実施形態に限定されると解釈されるべきでない。むしろ、これらの例示的な実施形態は、本開示が徹底的で完全であるように提供される。例示的な実施形態に対するさまざまな修正は、当業者には容易に明らかであり、本明細書において定義される一般的原理は、本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の実施形態および適用例に適用されてよい。したがって、本開示は、図示の実施形態に限定されることを意図したものではなく、本明細書で開示される原理および特徴と一致する最も広い範囲が与えられるべきである。
Ｃｏｄｏｎ出願の実施形態（そのほとんどは、本開示において直接的に記載される）は、遺伝子製造システムによるヌクレオチド配列の産生を制御するために工場オーダーの生成を含む。各々が少なくとも１つのヌクレオチド配列パートを表す、配列オペランドに対する動作を示す式を受け取り、配列仕様であって、１つまたは複数の第１のレベルの動作と１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む配列仕様に対して式を評価し、１つまたは複数の第１のレベルの動作および１つまたは複数の第２のレベルの動作の実行に基づいて工場オーダーを生成するシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体が説明される。反復的なやり方では、１つまたは複数の第１のレベルの動作が、少なくとも１つの第１のレベルの配列オペランドに対して動作し、その値は、第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行によって決定される。次いで、工場オーダーが、配列パートを配列仕様によって表されるヌクレオチド配列へとアセンブルするために、遺伝子製造システムに提供されることがある。
本開示の実施形態では、工場オーダーは、どのようにして第１のレベルの動作のうちの１つもしくは複数または１つもしくは複数の第２のレベルの動作が遺伝子製造システムによって具体化される（物理的に達成される）かに関係する、仕様データ構造に含まれるパラメータに基づくことがある。一部の実施形態では、パラメータは、１つまたは複数の第２のレベルの動作の第１の第２のレベルの動作の具体化において遺伝子製造システムによって使用されることになる第１のパラメータと、第１のパラメータとは異なり、第１のパラメータと同じパラメータのカテゴリを表す、１つまたは複数の第２のレベルの動作の第２の第２のレベルの動作の具体化において遺伝子製造システムによって使用されることになる第２のパラメータとを含むことがある。例として、それぞれ、第１のパラメータは、第１のアセンブリ方法、温度、配列パートソース、またはプライマーソースを示すことがあり、第２のパラメータは、第２の、異なるアセンブリ方法、温度、配列パートソース、またはプライマーソースを示すことがある。
工場オーダーを生成するプロセスでは、Ｃｏｄｏｎ出願において記載される反復的データ構造は、これらの設計の構築において使用されるであろう入力パートおよび中間パートとともに、出力株またはＤＮＡ設計の収集物を抽出するために横断されることがある。Ｃｏｄｏｎ出願の実施形態では、これらの入力ＤＮＡ配列、中間ＤＮＡ配列、および最終ＤＮＡ配列を保持するデータ構造は、「工場ビルドグラフ」と示される。この工場ビルドグラフ（以下では、代わりに「ビルドグラフ」と呼ばれる）が、物理的形式での所望の出力設計を産生するために、ＤＮＡ配列アセンブリ作業を行うためのあらかじめ定義されたワークフローとともに使用されることがある。
システムの概要
図１は、ＤＮＡ配列の設計、構築、試験、および分析のための本開示の実施形態の実験室情報管理システム（ＬＩＭＳ）２００のシステム図である。図２は、対応する流れ図である。ＬＩＭＳの実施形態では、１つまたは複数の変更が、入力ＤＮＡ配列に対して一度になされることにより、各変更または変更セットに対して単一の出力配列が得られる。株を最適化する（たとえば、高い収量で有機化合物を効率的に産生する微生物を製造する）ために、ＬＩＭＳは、多くのそのようなＤＮＡ出力配列を一度に産生し、したがって、そのようなＤＮＡ出力配列は、どの宿主細胞、したがって入力配列に対するどの改変が、所望の性質を最も良く達成するかを決定するために同じ時間枠内で分析されることがある。以下でわかるように、本開示の実施形態のゲノム設計言語は、多くのゲノム設計を並行して生成するために、コンパクトで人間が読める式を提供する。
一部の実施形態では、システムは、各々が１つまたは複数の変更をもつ複数のヌクレオチド配列構築物（プロモーター、コドン、または遺伝子のようなＤＮＡ構築物など）の設計を可能にし、ヌクレオチド配列構築物を運ぶ微生物の形態での構築物を構築するように遺伝子製造システム、工場２１０に指示するために、作業オーダー（すなわち、「工場オーダー」）を作成する。本開示の実施形態によれば、工場オーダーは、あらかじめ定義された製造実行ワークフローとともに、工場ビルドグラフによって具体化されることがある。構築され得る微生物の例としては、限定するものではないが、細菌、真菌、および酵母などの宿主がある。システムによれば、微生物は、次いで、性質（たとえば、収量、力価）に関して試験される。フィードバックループ様式では、結果は、より最適な微生物性能を達成するように、以前の世代の設計を反復的に改善するために分析される。
本開示は主に、ＤＮＡ構築物について言及するが、当業者は、本明細書の実施形態は、任意のヌクレオチド配列／核酸配列（たとえば、メッセンジャーＲＮＡ、ＩＵＰＡＣアルファベットにおける任意のそのような配列）に容易に拡張され得、単にＤＮＡ配列に限定されないことを認識するであろう。さらに、設計、構築、試験、および分析プロセスは、本明細書では主に微生物ゲノム改変の文脈で説明されるが、当業者は、このプロセスが、任意のタイプの宿主細胞における所望の遺伝子改変および発現の目的に使用されてよいことを認識するであろう。
図１および図２をより詳細に参照すると、プログラムエディタを稼働させるコンピュータなどの入力インタフェース２０２は、１つまたは複数のＤＮＡ出力配列の設計を開発するために使用されるプログラム／スクリプトの文を受け取る（図２の３０２を参照されたい）。そのようなゲノム設計プログラム言語は、本明細書では本発明の譲受人によって開発された「Ｃｏｄｏｎ」プログラミング言語と呼ばれることがある。本開示の実施形態の強力な特徴は、ごくわずかの手続き文を用いて同じプログラム内で非常に多数のＤＮＡ配列（たとえば、微生物株、プラスミド）のための設計を開発できることである。
プログラム文は、動作を指定するキーワードと少なくとも１つの引数とを含む、すなわち、呼び出すために関数名によって指名され、それに続いてゼロもしくはそれよりも多い引数（次いで、その戻り値は評価時に破棄される）がある関数呼出し（function call）、すなわち、変数の名称によるその後の式に含まれ得る変数への式もしくは値の割り当てを含むことがある。式は、ある値に評価（決定）可能である記号の収集物である。関数呼出しは、文または式として使用され得る。
ここで、エディタは、ユーザが、たとえば、グラフィカルエントリもしくはテキストエントリを通して、または図７を参照して説明されるものなどの、コンピューティングデバイス上でキーボードおよびマウスを使用するメニューもしくはフォームを介して、プログラムを入力および編集することを可能にする。当業者は、他の入力インタフェース２０２が直接的なユーザ入力の必要なしに用いられてよい、たとえば、入力インタフェース２０２は、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を用いて、別のコンピューティングデバイスからのプログラムを含むファイル内の文を受け取ってよいことを認識するであろう。入力インタフェース２０２は、ローカル接続またはリモート接続上でシステムの他の要素と通信することがある。
インタプリタまたはコンパイラ／実行ユニット２０４は、本開示の実施形態の新規なＤＮＡ仕様データ構造へとプログラム文を評価する（３０４）。データ構造の詳細は、以下で説明される。（「ＤＮＡ仕様」は、本明細書では、そのデータタイプに従って「ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」とも呼ばれることがある。さらに、「ＤＮＡ仕様」という用語は、単にＤＮＡ配列に限定されず、むしろ、任意のヌクレオチド配列に適用される。本明細書において使用される「ＤＮＡ仕様」は、入力引数および「ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ」などの命令からの１つまたは複数のＤＮＡ／ヌクレオチド配列をどのようにして作成するかという仕様を指す。ＤＮＡ仕様が評価された場合、それは、以下で説明されるその出力配列も記録することがある。）
本開示の実施形態はインタプリタまたはコンパイラのどちらかを用いて実装され得るので、「インタプリタ」および「コンパイラ／実行ユニット」という用語は、本明細書では互換的に使用されるものとする。プログラム文は、解釈されるまたはコンパイルされるのどちらかであってよい。コンパイラが用いられる場合、それに続いて、本開示のシステム内の実行ユニットが用いられるであろう。
一般的には、終端において、プログラムスクリプトは、「設計キャンペーン」内に含むためにプログラムの最終出力を表すＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを識別する「ｃｒｅａｔｅ」文を含む。設計キャンペーン自体は、以下で説明されるように、ＤＮＡ配列の産生のための工場オーダーの前触れである。１つまたは複数のｃｒｅａｔｅ文が提供されることがある。複数のそのような文が使用される場合、ＤＮＡ仕様の収集物は、最上位レベル「ｌｉｓｔ」仕様内で一緒に保持される。
インタプリタ２０４は、ｃｒｅａｔｅ文のＤＮＡ仕様引数を、ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎデータタイプを介して表される設計キャンペーンへと評価する。ｃｒｅａｔｅ文自体が、引数によって識別される配列を産生するための工場オーダーを生成するためにｃｒｅａｔｅ文の引数が使用されるべきであることを示すオーダー手配エンジン２０８によって読み込まれるインジケータ（たとえば、フラグまたは他のインジケータ）を含むことがある。
本開示の実施形態では、この段階において、インタプリタ２０４は、そのデータ構造が、決定された出力を含むように、ＤＮＡ仕様によって指定された動作を実行することがある。しかしながら、他の実施形態では、インタプリタ２０４は、それらの動作を実行せず、出力ＤＮＡ仕様データ構造は、決定された出力を一切含まないであろう。代わりに、以下で説明されるように、実行エンジン２０７が、出力を決定するであろう。
式を評価する際、インタプリタ２０４は、カスタム／ローカルデータベース、パブリックデータベース、またはユーザにより提供されたファイル（本明細書では、便宜上、総称して「ライブラリ」と呼ばれる）などの、ＤＮＡ配列データの１つまたは複数のソースを参照することがある。電子回路の設計と同様に、合成生物学設計は、再使用可能な成分のライブラリから階層的になることがある。ライブラリ２０６は、ＤＮＡ配列および微生物の性質を反映するデータ（たとえば、アノテーション）を含むことがある。たとえば、ライブラリは、Ｅ．ｃｏｌｉの異なる株、既知のＤＮＡ配列内のプロモーターおよびターミネーターの位置、ならびに微生物株内の遺伝子の位置についてのＤＮＡ配列を表すデータを含むことがある。ライブラリは、たとえば、数千のＤＮＡ成分を含むデータベースを含むことがある。そのＤＮＡ成分のうちのいくつかは微生物株ゲノム全体であり、そのうちのいくつかは、より小さい遺伝子パートである。Ｃｏｄｏｎ文は、一意のＩＤによってこれらのいずれかを参照することがある。ライブラリ２０６は、以前のＣｏｄｏｎ評価稼働の出力−すなわち設計キャンペーンまたは工場オーダー−も参照することがあり、設計キャンペーンと工場オーダーの両方は、ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎデータタイプにおいて具現化されることがある。特に、ライブラリ２０６は、新しい工場稼働にとって望ましい表現型性質を達成する候補としての基本株および遺伝子改変の選択を可能にするために、本明細書において説明される分析フェーズから生じる遺伝子型−表現型相関データの「ライブラリ」を記憶することがある。
ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎは、ＩＤによっても参照されることがある。本開示の実施形態によれば、ＩＤは、同様にＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔおよびＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎに対して非重複配列内でインタプリタ２０４によって発行されることがあり、そのため、それらは、ライブラリ内で入力として互換的に使用されることがある。しかしながら、ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔおよびＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎに別個のルックアップ関数を使用することによって、システムおよびユーザは、同じＩＤが各タイプの収集物内のＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔまたはＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎのどちらにとっても有効な識別子である場合であっても、ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔとＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを区別することができる。加えて、ライブラリは、Ｃｏｄｏｎスクリプト内で使用可能な（一般的には、ＦＡＳＴＡフォーマットまたはｇｅｎｂａｎｋフォーマットでの）ファイルにＤＮＡ配列を記憶することがある。
実施形態では、実行エンジン２０７が、インタプリタ２０４の代わりに、ＤＮＡ仕様を実行することがある（３０７）。たとえば、実行エンジン２０７が、ＤＮＡ仕様によって指定された１つまたは複数の演算子を実行し、その演算子をＤＮＡ仕様によって指定された適切な入力に適用することがある。この時点で、ＤＮＡ仕様データ構造は、結果として生じる決定された出力、ならびに１つまたは複数の演算子および入力（および以下で論じられるパラメータ）を含むであろう。これらの出力は、ＤＮＡ成分（たとえば、以下の例で説明されるクロス積要素）の順序付きリストとして表現されることがある。
実施形態では、オーダー手配エンジン（代替的に、仕様／キャンペーンインタプリタまたは工場オーダー手配部と呼ばれる）２０８が、設計キャンペーンを表すＤＮＡ仕様を解釈実行し、どの中間ＤＮＡパートが産生されるかまたは工場２１０への入力として必要とされるかを決定する（３０８）。一般に、一部の実施形態では、工場オーダー手配部２０８は、２つの入力、すなわち、ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎと、何が構築されているか（ＤｎａＳｐｅｃ）およびユーザがどのようにしてそれを構築しようとしているのか（ｗｏｒｋｆｌｏｗ）を示すワークフロー情報、を必要とする。それに基づいて、工場オーダー手配部２０８は、公知のヒューリスティックおよび他の性質（たとえば、一般的な機器上で稼働させるのに最適な融解温度）に従う既知のパラメータおよび既知のアルゴリズムのライブラリを使用してそのワークフロープロセスのために必要とされるであろう中間パートを計算することができる。本開示の実施形態では、配列仕様自体が、中間入力、ならびに冒頭動作、中間動作、および最終動作のためのワークフローおよび性質を示すパラメータを指定することがある。
工場ビルドグラフを通して、オーダー手配エンジン２０８は、論理的仕様から物理的製造プロセスへとＤＮＡ仕様を変える。上記で説明されたやり方でオーダー手配エンジン２０８によって識別されるような、ワークフロープロセスのために必要とされる前駆体パートおよび中間パートは、実行されたＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎにおいて識別される出力とともに、オーダー手配エンジン２０８によって工場ビルドグラフデータ構造へと記録される。（前駆体ヌクレオチド配列パート、たとえば、プライマーは、ヌクレオチド配列アセンブリプロセスの開始パート、すなわち、中間パート／アセンブリまたは最終パート／株以外のパートであり、ビルドグラフ内の他の配列に左右されない）。実施形態では、これは、各ノードが、前駆体配列パート、中間配列パート、もしくは最終配列パートなどのヌクレオチド配列パート、または最終株を表し、エッジは、どの生物学的成分が、特定のさらなる中間パートまたは出力パートを作成するプロセスへの入力であるかを伝えるために使用される、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）である。その後継物を産生する際の各前駆体パートまたは中間パートの特定の「役割」も、オーダー手配エンジン２０８によってビルドグラフの各エッジに（すなわち、データ構造の、エッジを表す部分に）記録される。ビルドグラフの特定の形状は、ユーザにより提供されたワークフローによって定義され、このワークフローは、一連の変更を通して最終的な所望の設計を産生するであろう特定の実験室プロトコールにおいて行われる実際の物理的ステップの表現である。オーダー手配エンジン２０８は、ワークフローによって必要とされる役割の演繹的な知識から各役割を決定することがある。
結果として生じる工場オーダーは、ステップの規定のセットの組合せ、ならびに構築されることになる各ＤＮＡ配列に対するそれらのステップの各々のためのパラメータ、入力、および出力を含むことがある。工場オーダーは、以下でさらに論じられるように、ＤＮＡ仕様内の異なる動作に対する１つまたは複数の製造ワークフロー仕様とともに、開始微生物基本株、プライマーのリスト、ガイドＲＮＡ配列、またはワークフローを遂行するために必要である他の鋳型成分もしくは試薬仕様を含むＤＮＡパートリストを含むことがある。これらの主なパート、中間パート、および最終パートまたは株は、工場ビルドグラフを介して具体化されることがある。ワークフローステップは、さまざまな役割をもつビルドグラフの要素を指す。オーダー手配エンジン２０８は、上記で論じられた情報のためのライブラリ２０６を参照することがある。この情報は、ヌクレオチド配列合成のための従来の技法、ならびにユーザまたは他者によって開発されたカスタム技法に基づいて、工場２１０において物理的な（ｉｎ ｓｉｌｉｃｏとは反対に）形態で設計キャンペーン動作を具体化するために使用される。
たとえば、反復的ＤＮＡ仕様はｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅの最上位レベル関数を有し、その入力はｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ仕様の鎖であると仮定する。工場オーダー手配部２０８は、実験室内の人間またはロボットが、従来の技法またはユーザによって開発されたカスタム／改善された技法に従って、入力の各々を増幅し、次いで、それらを環状プラスミドへとアセンブルするためにＰＣＲ反応を行うことがあるように、その一連の入力を解釈実行することがある。工場オーダーは、アセンブリを行うために作成されるべきであるＰＣＲ産物を指定することがある。工場オーダーはまた、ＰＣＲを行うために購入されるべきであるプライマーを提供することがある。
別の例では、ＤＮＡ仕様が、ｒｅｐｌａｃｅという最上位レベル関数を指定すると仮定する。工場オーダー手配部２０８は、これを細胞形質転換（生きている細胞内でゲノムのあるセクションを別のセクションと置換するプロセス）として解釈実行することがある。そのうえ、ｒｅｐｌａｃｅ関数に対する入力は、ＤＮＡのソースを示すパラメータ（たとえば、何らかの他の株が増幅された（ａｍｐｌｉｆｉｅｄ ｏｆｆ）、別のプラスミドからの切断）を含むことがある。
オーダー手配エンジン２０８は、ローカル接続またはリモート接続上で工場２１０に工場オーダーを通信することがある。工場オーダーに基づいて、工場２１０は、外部ベンダおよび内部記憶から短いＤＮＡパートを獲得し、ＧｉｂｓｏｎアセンブリプロトコールまたはＧｏｌｄｅｎ Ｇａｔｅアセンブリプロトコールなどの当技術分野で公知の技法を用いて、入力設計に対応するＤＮＡ配列をアセンブルすることがある（３１０）。以下で工場ビルドグラフに関してより詳細に論じられるように、グラフ内のエッジに割り当てられた役割は、ビルドグラフのノードに対応する成分がさまざまな技法（たとえば、Ｇｉｂｓｏｎアセンブリ）においてどのように使用可能であるか、および多重化された動作（９６ウェルプレート上で発生するなど）において、それらがどのように組み合わされるかを指定する。工場オーダー自体は、どの技法を製造の開始段階、中間段階、および最終段階中に用いるべきかを指定することがある。たとえば、多くの実験室プロトコールは、鋳型配列および２つのプライマー配列を必要とするＰＣＲ増幅ステップを含む。工場２１０は、ロボット自動化を使用して部分的または全体的に実装されることがある。
本開示の実施形態によれば、工場オーダーは、各々が異なる遺伝子構造をもつ数百または数千のＤＮＡ構築物の工場２１０内の産生を指定することがある。ＤＮＡ構築物は、一般的には、基本株への挿入のためのプラスミドを形成するために環状化される。工場２１０では、基本株は、アセンブルされたプラスミドを受け取るように準備され、アセンブルされたプラスミドは、次いで、挿入される。
工場２１０においてアセンブルされた、結果として生じるＤＮＡ配列は、試験機器２１２を使用して試験される（３１２）。試験中、微生物株は、サイズおよび配列決定方法に基づいて、品質管理（ＱＣ）評価に供される。結果として得られる、ＱＣに合格した改変株は、次いで、液体またはコロニー培養物からプレート上に移動されることがある。産生条件をモデル化する環境条件下で、株は成長させられ、次いで、性能（たとえば、所望の産物濃度）を試験するためにアッセイされる。同じ試験プロセスは、フラスコまたはタンク内で行われてよい。
フィードバックループ様式では、結果は、どの微生物が所望の表現型性質を示すかを決定するために、分析機器２１４によって分析されることがある（３１４）。分析フェーズ中、改変株培養物は、工業規模で産生される能力を含む、性能、すなわち、所望の表現型性質の発現を決定するために評価される。分析フェーズは、とりわけ、プレートの画像データを使用して、コロニーの健康状態のインジケータとして微生物コロニー成長を測定する。分析機器２１４は、将来の微生物産生を知らせるために、遺伝子変化を表現型性能と相関づけ、結果として得られる遺伝子型−表現型相関データをライブラリに保存するために使用され、遺伝子型−表現型相関データは、ライブラリ２０６に記憶されることがある。
ＬＩＭＳは、以前の工場稼働からによって開発された相関に基づいて設計／構築／試験／分析サイクルを反復する。その後のサイクル中、分析機器２１４は、単独で、または人間のオペレータとともに、より細かい粒度をもつより良い表現型性能を達成するように遺伝子改変を微調整するために相関データを使用して、入力インタフェース２０２への入力バック（input back）のために基本株として最も良い候補を選択することがある。このようにして、本開示の実施形態の実験室情報管理システムは、品質改善フィードバックループを実装する。
データ構造
ヌクレオチド配列アセンブリのためのいくつかの従来の技法とは異なり、本開示の実施形態は、所望の配列を直接的に表すリテラル文字列の入力を必要としない。エディタまたは他の入力インタフェースが、代わりに、または加えて、本開示の実施形態の高次ゲノム記述言語で表現された文を受け取ることがある。上記で示されたように、各高次文は、本開示の実施形態では、データタイプＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを有する「ＤＮＡ仕様」に対して評価する。ＤＮＡ仕様は、（データタイプＤｎａｌｎｐｕｔの）少なくとも１つのＤＮＡオペランドによって表される少なくとも１つのＤＮＡパートに対する少なくとも１つの動作を示すデータ構造である。（ＤＮＡ「パート」は、本明細書では、ＤＮＡ配列、たとえば、プロモーター、遺伝子、ターミネーター、またはこれらの任意の組合せを指す。より一般に、本開示の実施形態は、任意のヌクレオチド配列パートに適用される。）Ｄｎａｌｎｐｕｔは、ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ（単一のＤＮＡ配列の一義的な表現）または別のＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎのどちらかであってよい。入力自体が、スクリプトの以前の稼働／評価からのスクリプト内の以前のＣｏｄｏｎ文の出力またはＣｏｄｏｎスクリプト出力であり、そのＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎに対する引数として指定された他のＤｎａｌｎｐｕｔに対して行うために動作の順序付きセットについて記述する反復的データ構造を生じさせることがある。
一部の実施形態では、ＤＮＡ仕様は、ＤＮＡパートに対して行われることになる単項動作（たとえば、ｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅ）、または２つもしくはそれよりも多いＤＮＡパートに対して実行されることになる二項動作（たとえば、ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ、ｒｅｐｌａｃｅ）を示すことがある。一部の実施形態では、ＤＮＡ仕様は、ＤＮＡ配列の組合せアセンブリについて記述する。
手短に言えば、ＤＮＡ仕様は、
・ ＤＮＡ成分の構造化された収集物
・ ＤＮＡ配列関係のコンパクトな表現
・ 組合せ設計の簡潔な記述
・ 詳細および抽象化のさまざまな層のための入れ子になった組織化
・ ＤＮＡアセンブリの設計者と製造業者との間の交換フォーマット
を提供することがある。
ＤＮＡ仕様は、一部の実施形態では、３つのパート、すなわち、
・ 順序付き入力の１つまたは複数のセット
・ １つまたは複数の組換えアクション
・ 順序付き出力の１つのセット
を有する。
ｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅ関数などの「単項」入力をとる関数の場合ですら、「単項」入力自体が入力のリストであり得ることに留意されたい。この場合では、関数の実行は、各々がリストからの単一の線形入力配列から作成された、環状化されたＤＮＡ配列のリストを出すであろう。二項関数（たとえば、ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ）は、２つのそのようなリストに対して動作し、「ｚｉｐｐｅｒ」（ドット積）演算（入力リストＬおよびＲに対して、すべての「ｉ」に対して、Ｌ［ｉ］ ＯＰ Ｒ［ｉ］、ここで、「ＯＰ」は、ドット積演算を表す）を介して、または「クロス積」演算（入力リストＬおよびＲに対して、すべての「ｉ」に対して、すべての「ｊ」に対して、Ｌ［ｉ］ ＯＰ Ｒ［ｊ］、ここで、「ＯＰ」はここでは、クロス積演算を表す）を介して、２つのリストの要素が組み合わされるかどうかを示す関数修飾子（ＤＯＴ（ドット積）またはＣＲＯＳＳ（クロス積））によって指定されるように各リストの要素を組み合わせることがある。各リストに対する結果はそれぞれ、ベクトルまたは行列とみなされてよい。
一部の実施形態では、ＤＮＡ仕様内のＤＮＡオペランドは、ＤＮＡ仕様自体またはＤＮＡ成分のどちらかとして表されることがあり、ＤＮＡ成分は、ヌクレオチドの配列を直接的に表すリテラル英数字文字列をもつＤＮＡパートを表すことがある。一部の実施形態では、上記で言及されたように、ＤＮＡ成分は、識別番号、ソース、分子の形（たとえば、直線状、環状）などのＤＮＡパートの性質について記述するメタデータアノテーションも含むことがある。
特に、上記で説明されたように、一部の実施形態では、ＤＮＡ仕様のＤＮＡオペランドは、ＤＮＡパートのリストを表すことがある。これらのパートのリストは、ＤＮＡ成分のリスト、ＤＮＡ仕様、またはＤＮＡ仕様のリストとすることができる。
ＤＮＡ成分
ＤＮＡ仕様の検討に対する前置きとして、ｄｎａ（）関数を使用する、ＤＮＡ成分の一例は、以下の通りである。
Figure 2021501410
 この例では、インタプリタは、以下のように返すであろう。
Figure 2021501410
ＤＮＡ成分を使用して、インタプリタ２０４は、ＤＮＡ配列をスクリプト内で直接的に、またはそれをライブラリからロードすることによって、指定することを可能にする。たとえば、ユーザは、ｄｎａ（）関数自体内で短いＤＮＡ配列を直接的に指定することができ、たとえば、次の通りである。
Figure 2021501410
代替的に、ユーザが、ｄｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ（）関数を使用して、ＤＮＡ成分を、そのＩＤまたはその名称によってライブラリからロードすることがある。
Figure 2021501410
別の代替形態として、ユーザが、ｄｎａＦｏｒＳｔｒａｉｎ（）関数を使用して、微生物株のための配列を表すＤＮＡ成分をライブラリからロードすることがある。
Figure 2021501410
より一般に、ＤＮＡ配列は、明示的に（すなわち、文字列から）識別されてもよいし、ローカルソース（ファイル、データベース）から識別されてもよいし、パブリックソース（たとえば、ＮＣＢＩ）から識別されてもよい。
ＤＮＡ仕様
ＤＮＡ仕様に関して、インタプリタ２０４は、ユーザが、たとえば、ｄｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（）関数を使用して、ＤＮＡ仕様全体をライブラリからロードすることによることを含めて、ＤＮＡ仕様を識別することも可能にする。
Figure 2021501410
この最後の例はＤＮＡ仕様を返すが、以前の例は、ＤＮＡ成分を返した。これらの両方が、タイプＤｎａｌｎｐｕｔ（これらの２つのタイプの「スーパータイプ」）のデータを表すので、それらは、ＤＮＡ改変関数において互換的であることが頻繁にある。すなわち、プログラムは、ＤＮＡ成分またはＤＮＡ仕様のどちらかを引数として参照することによって、キャンペーンのためのより複雑なＤＮＡ仕様を作成することがある。本明細書において論じられるように、複雑な仕様ですら、ＤＮＡ仕様は、それにもかかわらず、多数の配列の取り扱いおよび作成を可能にする、コンパクトで人間が読めるデータ構造を提供する。
Ｄｎａｌｎｐｕｔ値は、ＤｎａＣｏｍｐ（ＤＮＡ成分、「ＤｎａＣｏｍｐ」と「ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ」は、本明細書において、タイプ「ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ」の変数または値に言及するために互換的に使用される）であってもよいし、ＤｎａＳｐｅｃ（ＤＮＡ仕様、「ＤｎａＳｐｅｃ」と「ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」は、本明細書において、タイプ「ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」の変数または値に言及するために互換的に使用される）であってもよいし、ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ、Ｌｉｓｔ［ＤｎａＣｏｍｐ］（ＤＮＡ成分のリスト）であってもよいし、Ｌｉｓｔ［ＤｎａＳｐｅｃ］（ＤＮＡ仕様のリスト）であってもよいことに留意されたい。
連結関数
ゲノム設計プログラミング言語および本開示の実施形態の動作は、多くの異なる関数をサポートする。一例として、Ｃｏｄｏｎは、より大きいアセンブリを作るために、ＤＮＡパートの連結を可能にする。Ｃｏｄｏｎは、ｄｎａ（）、ｄｎａＦｏｒＳｔｒａｉｎ（）、およびｄｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ（）などのＤＮＡ成分関数を用いた個々の配列の仕様を可能にする。一例として、個々の（スカラ）値とともに機能するとき、Ｃｏｄｏｎは、以下のように、（「＋」連結関数を使用した）２つのスカラ文字列の連結を可能にする。
Figure 2021501410
しかしながら、ＬＩＭＳは、一度に複数のＤＮＡ配列を設計、構築、試験、および分析するように特に設計される。したがって、Ｃｏｄｏｎは、ユーザが、たとえば、関数ｄｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（）を用いて複数のＤＮＡ配列を表すＤＮＡ仕様（ＤｎａＳｐｅｃ）をロードすることによって、ＤＮＡ配列のリストを用いて作業することを可能にする。プログラムは、たとえば、公知のＧｅｎｂａｎｋフォーマットまたはＣＳＶフォーマットのファイルをライブラリにアップロードすることによって、配列のリストを表すＤＮＡ仕様（ＤｎａＳｐｅｃ）を作成することがある。
配列のリストの連結は、少なくとも２つの仕方で行われることがある。リストが同じ長さである場合、ＤＮＡ仕様は、要素ごとに項目の連結を指定することがある。インタプリタ２０４（または他の実施形態では、実行エンジン２０７）によるＤＮＡ仕様の実行は、［ａ、ｂ、ｃ］と［ｄ、ｅ、ｆ］をａｄ、ｂｅ、ｃｆとして連結するであろう。この関数は、「ドット積」と示される。代替的に、ＤＮＡ仕様は、すべての可能なペアを連結するように、デカルトクロス積産物を介して、任意の長さのリストの連結を指定することがある。同じ例のリストを使用して、インタプリタ２０４（または他の実施形態では、実行エンジン２０７）は、クロス積出力をａｄ、ａｅ、ａｆ、ｂｄ、ｂｅ、ｂｆ、ｃｄ、ｃｅ、およびｃｆとして連結するであろう。これらの出力は、ＤＮＡ成分として表現されることがある。本明細書において説明されるように、クロス積が、メモリ容量に対して非常に多数の出力をもたらすであろう場合、システム２００は、サンプリングを用いて、産生される出力の数を減少させることがある。以下でさらに説明されるように、有益な表現型性質を産生したまたはこれに影響したことが以前の構築サイクルおよび試験サイクル中に決定された遺伝子パートを含めるようにサンプルセットを重みづけすることを含む、異なるサンプリング技法が用いられてもよい。オーダー手配エンジン２０８は、次いで、出力に基づいて工場オーダーを作成する。
Ｃｏｄｏｎは、異なる仕方で連結関数を表す。ｃｏｎｃａｔ（）関数は、２つのＤｎａｌｎｐｕｔ引数を取り、要素を連結する。この関数は、以下の例に示すように、ドット積かクロス積であるかを示すために、関数名と引数リストとの間に関数修飾子［＊］または［ｘ］を含む。
Figure 2021501410
ＤＮＡ連結は、文字列連結すなわち一般的に現代のプログラミング言語において数学に似た二項演算子を使用して行われるものに非常に類似しているので、Ｃｏｄｏｎは、以下の例に示されるように、＊またはｘを直接的に使用して連結を示す、連結の短縮表現を提供する。
Figure 2021501410
反復
図３を参照すると、以下は、本開示の実施形態によって可能にされる反復的連結関数の実装の一例である。本明細書では、反復は、レベルまたは層における情報または関数の組織化を指し、ここで、オブジェクトは他の類似のオブジェクトを含み、または、関数の評価は、他の、類似の下位関数の評価に依存する。この例では、連結関数、ならびにＤＮＡ仕様は、反復的である。
プラスミド形態への以下の出力「ｔｏｔａｌ」の環状化の前に、線形形態での例となる関数は、以下のように表現されることがある。
ｔｏｔａｌ＝（ｐ１×ｐ２）×（ｐ３×ｐ４）
ｔｏｔａｌ＝アルファ×ベータ
ここで、アルファ＝ｐ１×ｐ２およびベータ＝ｐ３×ｐ４、ならびにｐ１、ｐ２、ｐ３、およびｐ４は、プロモーターを表す。
本明細書では、アルファとベータのクロス積連結は外部関数であり、ここで、アルファとベータの各々は、２つのプロモーターの内側クロス積を表す。クロス積関数への入力のいずれも、入力のリストとすることができ、単なる単一の入力とすることはできないことに留意されたい。
この機能を本開示の実施形態のプログラミング言語において実装するために、入力インタフェース２０２は、以下のスクリプトをユーザまたは別のコンピューティングデバイスから受け取ることがある。（以下のコードでは、ｔｏｔａｌは環状化後に「ｍｙｐｌａｓｍｉｄ」と名称が変えられ、アルファおよびベータはそれぞれ、「ｌｅｆｔ ｓｉｄｅ」および「ｒｉｇｈｔ ｓｉｄｅ」と名称が変えられる。したがって、ｍｙ ｐｌａｓｍｉｄ＝ｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅｄ（ｌｅｆｔ ｓｉｄｅ×ｒｉｇｈｔ ｓｉｄｅ）である。）また、プログラムコード内のコメントが、本明細書では「／／」または「＃」のどちらかによって表され得ることに留意されたい。
Figure 2021501410
Figure 2021501410
この例では、インタプリタ２０４は、ＤＮＡ仕様に関数／演算子、入力、およびパラメータを追加するが、関数を実行して出力を決定することはしない。結果として生じるＤＮＡ仕様「ｍｙ ｐｌａｓｍｉｄ」は以下に続き、図３ではツリーデータ構造３５０として示される。子ＤＮＡ仕様（「Ｃｈｉｌｄ ＤｎａＳｐｅｃ」）を含む、ｍｙｐｌａｓｍｉｄ ＤＮＡ仕様データ構造は反復的であり、子ＤＮＡ仕様は、この例では、入力配列オペランドを表すＤＮＡ成分を含むことに留意されたい。
Figure 2021501410
Figure 2021501410
Figure 2021501410
Figure 2021501410
サンプリングがないと仮定すると、実行エンジン２０７は、ＤＮＡ仕様クロス積演算子をオペランドに対して実行して、以下の１６の配列（ＤＮＡ成分と表されることがある）を産生するであろう。配列表が、本開示に提供される。
Figure 2021501410
Figure 2021501410
本開示の実施形態の有利な特徴は、オーダー手配エンジン２０８が、上記のＤＮＡ仕様データ構造などのＤＮＡ仕様データ構造を用いて、その生成に、工場２１０が産生する出力ヌクレオチド配列を単に提供することを超えるものである工場オーダーを知らせ得ることである。上記で述べられるように、データ構造は、図３に示されるように、ツリーの形態である。オーダー手配エンジン２０８は、実行の各段階において行われる動作、ならびに各段階において用いられる入力、工場ワークフロー、および他のパラメータを決定するために、リーフ（たとえば、３５６、３５８に対応するリーフノード）からブランチに、ルートノード（たとえば、３５２に対応する）へ、ツリー構造を横断することがある。オーダー手配エンジン２０８は、この情報を工場オーダーへと組み込むことがある。（当業者によって認識されるように、本明細書における動作の「遂行」は、あるいは、本明細書における検討の文脈に応じて、実行エンジン２０７もしくはインタプリタ２０４（実施形態に応じて）による動作のｉｎ ｓｉｌｉｃｏ実行または遺伝子製造システム内での動作の対応する物理的ｉｎ ｖｉｖｏもしくはｉｎ ｖｉｔｒｏ物理的具体化を指すことがあることに留意されたい。たとえば、２つのヌクレオチド配列に対する連結動作は、コンピュータデバイスによって論理的に行われるが、この連結動作は、工場内での２つの物理的配列の接合によって物理的に具体化される。）
したがって、従来の配列設計実装とは異なり、本開示の実施形態は、工場オーダー手配部（ここでは、オーダー手配エンジン２０８）に、単に最終配列出力だけでなく、設計開発の開始段階、中間段階、および終了段階における動作および文脈情報も知らせる配列設計のためのデータ構造を提供する。この情報を繰り越すことは、すべての開始パートおよび中間パート、ワークフロー、ならびに他のパラメータを決定するために、工場２１０に対する負担を緩和し、したがって、所望の配列の産生の効率を改善する。たとえば、ＤＮＡ仕様内のこの情報に基づいて、オーダー手配エンジン２０８は、改変されることになる初期基本株、ならびに最終的な、所望のヌクレオチド配列をアセンブルするプロセス内の異なる中間段階において工場２１０で使用されることになる潜在的に異なるプロモーター、ワークフロー、温度設定、およびプライマーを決定することがある。たとえば、アニーリング温度の許容的な範囲は、ゲノムＤＮＡから増幅する場合は、プラスミドＤＮＡから増幅する場合とは異なることがある。
ＤＮＡ仕様内のｓｅｔｐａｒａｍキーワードは、任意の作製されたＤＮＡ仕様の名称および記述、ならびにどのように工場動作が行われることになるかを支配する他の属性を設定するために使用されることがある。ｓｅｔｐａｒａｍ文は、２つの引数、すなわち、パラメータ名、およびそれに割り当てられる値を取る。いくつかのパラメータは、単一の文字列値を使用する。他のパラメータは、単一の文字列または文字列のリストを使用することができる。「ｎａｍｅ」パラメータおよび「ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ」パラメータは、ＤｎａＳｐｅｃの最も明白なユーザから見える性質を設定する。以下は、ｓｅｔｐａｒａｍを使用して指定可能なパラメータの非網羅的なリストである。
ａｍｐｌｉｆｙＰａｒｔ − パートが増幅されるべきかどうかを指定する「ｔｒｕｅ」または「ｆａｌｓｅ」のブール値。
ａｓｓｅｍｂｌｙＭｅｔｈｏｄ − 構築物をアセンブルするために工場において使用する構築方法。たとえば、「酵母相同組換え」、「ｇｉｂｓｏｎ」、または「ＬＣＲ」のうちの１つ
ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ − ＤｎａＳｐｅｃ／キャンペーンに割り当てられる記述。
ｇｒｏｕｐＮａｍｅ − 特定のＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎによって産生されるアセンブリパートの収集物に割り当てる名称。ａｍｐｌｉｆｙＰａｒｔとともに使用されてよい。
ｌｅｆｔＴａｉｌＬｅｎおよびｒｉｇｈｔＴａｉｌＬｅｎ − 増幅のために生成するように最大テール長を指定する整数値
ｎａｍｅ − ＤｎａＳｐｅｃ／キャンペーンに割り当てられる名称。
ｎｏｔｅｓ − 人間による参照のためのキャンペーンについての注記のより長い自由形式セット。これは、文字列のリストであってよい。
ｏｕｔｐｕｔＮａｍｅ − このパラメータ名を用いて作成されたＤｎａＳｐｅｃによって生成されたＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔを割り当てる名称を指定する文字列または文字列のリスト。（たとえば、入力のセットを環状化している場合、異なる環状化構築物に名称をつけるために、ｓｅｔｐａｒａｍ “ｏｕｔｐｕｔＮａｍｅ”，［“ｍｙＣｉｒｃｕｌａｒ１”，“ｍｙＣｉｒｃｕｌａｒ２”，．．．］を行うことができる。
ｐｒｉｍｅｒＳｏｕｒｃｅ − たとえば、キャンペーンのためのプライマーのソースを指定するための、「ＩＤＴ」（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ＤＮＡ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｉｎｃ．）または「ｌｉｂｒａｒｙ」のうちの１つ
ｐｌａｓｍｉｄＳｏｕｒｃｅ − たとえば、キャンペーンのためのプラスミドのソースを指定するための「ｂｕｉｌｄ」または「ｌｉｂｒａｒｙ」のうちの１つ
ｔａｒｇｅｔＡｎｎｅａｌｉｎｇＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ − 構築物を増幅するために工場において用いられることになる所望の温度
置換関数
別の特に関連する関数は、置換関数である。微生物株のＤＮＡ配列内の遺伝子の前に位置するプロモーターを置換するプログラムの一例として、まず、図４のＤＮＡ成分を参照する。図４は、それぞれｐ１（配列番号１７）−ＹＦＧ１（配列番号１８）−ｔ１およびｐ２−ＹＦＧ２−ｔ２である、プロモーター４０２Ａ、４０２Ｂ、遺伝子４０４Ａ、４０４Ｂ、およびターミネーター４０６Ａ、４０６Ｂ（一般的に、「ｐ−ｇ−ｔ」配列）の２つのセットを含む、アノテーション付与されたＤＮＡ配列４００の一例を示す。（アノテーションは、プロモーターｐ１（配列番号１７）および遺伝子ＹＦＧ１（配列番号１８）に関して示されている。）
図５は、図４のｐ−ｇ−ｔ配列に適用されるプロモータースワップ動作５００を示す。組合せクロス積（「ｘ」）演算を使用して、プログラムは、ｐ１’、ｐ２’、およびｐ３’と１対１で置換された元のｐ−ｇ−ｔ配列内のプロモーターをもつすべてのｐ−ｇ−ｔ配列のすべての組合せを生成し、それにより設計キャンペーンへと変換されることになる６つの出力配列が得られる。（図には、第１の４つの出力配列５０２が示されている。）
この演算を行うためのプログラムコードは、以下の通りである。関数の説明は、コメントにおいて与えられる。
Figure 2021501410
Figure 2021501410
ｒｅｐｌａｃｅＰｒｏｍｏｔｅｒ（）関数は、所与の遺伝子を調節するようにアノテーション付与されたプロモーターを置換する。クロス積関数呼出し修飾子「ｘ」によって示されるように、ｒｅｐｌａｃｅＰｒｏｍｏｔｅｒ（）は、ここでは、「ｐｒｏｍｏｔｅｒｓ」によって識別されるプロモーター配列の表現によって置換された、遺伝子のアノテーション付与されたプロモーターの表現をもつ「ｇｅｎｅｓ」によって識別される、すべてのアノテーション（ゲノム内の位置）の表現を生成する。このｃｒｅａｔｅ関数は、「ｒｅｐｌａｃｅ」関数と、このｃｒｅａｔｅ関数が「ｒｅｐｌａｃｅ−ｐｒｏｍｏｔｅｒ」モードで行われるべきであり、一方の引数リストがｐｒｏｍｏｔｅｒｓであり、他方の引数リストはＬｏｃａｔｅｄ ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ここでは「ｇｅｎｅｓ」）、すなわち、その関数が「ｌｏｃａｔｅ」である１つまたは複数のＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｓであることを示すパラメータとをもつＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを生成し、そのプロモーターがスワップされるべきである遺伝子の収集物を名称によって示す。「ｃｒｅａｔｅ」関数は、ＤＮＡ配列の生成のための工場への入力のための設計キャンペーンを作成する。
本開示の実施形態の１つの特徴は、ゲノム設計言語が、ゲノムを認識した編集動作を含むことである。たとえば、インタプリタ２０４（または一部の実施形態では、実行エンジン２０７）は、ｐ−ｇ−ｔ配列内の遺伝子を調節するようにアノテーション付与されたプロモーターの位置の知識を取得するために、ｒｅｐｌａｃｅＰｒｏｍｏｔｅｒ（）を実行する。ライブラリ内のｐ−ｇ−ｔ配列を読み込むことによって、インタプリタ２０４（または一部の実施形態では、実行エンジン２０７）は、各遺伝子にとって適切なプロモーターをそのＤＮＡ成分アノテーションから識別し、次いで、プロモーターの置換を可能にする。BBF RFC 108: Synthetic Biology Open Language (SBOL) Version 2.0.0, editors Bartley, et al., July 31, 2015を参照されたい（アノテーション）。
ｒｅｐｌａｃｅＰｒｏｍｏｔｅｒ（）は、プロモーターアノテーションを使用して、遺伝子を調節するプロモーターを配置する以上のことをすることに留意されたい。ｒｅｐｌａｃｅＰｒｏｍｏｔｅｒ（）は、アノテーション付与されたプロモーターの上流末端から遺伝子の開始コドンまでの配列全体を置換する。プロモーターアノテーションが目的の遺伝子に対して存在しない場合、新しいプロモーターが遺伝子の前に挿入される。プロモーターの領域に重なるアノテーションがある場合、方法は、ユーザに警告する、または衝突を修正しようとすることもある。
図６は、その挿入領域が指定の遺伝子６０２Ａ、６０２Ｂ、６０２Ｃと置換されたプラスミドのすべての３つの組合せ６０６を表すことによって、遺伝子（ｎｅｗＧｅｎｅｓ）６０２Ａ、６０２Ｂ、６０２Ｃをプラスミド６０４へと挿入するための
Figure 2021501410
 クロス積関数のＤＮＡ仕様の図式表示を提供する。この関数は、改変プラスミドを表すＤＮＡ仕様を出力するために、プラスミド挿入領域（スカラＤＮＡ成分によって表され得る）と遺伝子のリストとのクロス積を取る。代替的に、プラスミドは、ＤＮＡ成分と表されることがある。関数は、第１に、ｌｏｃａｔｅＴｅｒｍ［ｘ］ （ｐｌａｓｍｉｄｓ， “ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ−ｓｉｔｅ”）を呼び出すことによって置換されることになる、配列のプラスミド内の位置を指定する。代替的に、挿入部位は、部位位置の名称を識別することによって位置を特定されることがある、たとえば、ｌｏｃａｔｅＮａｍｅ［ｘ］（ｐｌａｓｍｉｄ， “ＭｓｅＩ ｃｕｔ ｓｉｔｅ”）。これらの関数は、ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを返す。ｒｅｐｌａｃｅ関数は、次いで、ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎによって指定された位置へのｎｅｗＧｅｎｅｓのリストのクロス積置換を行う。
上記の例は、本開示の実施形態のプログラミング言語およびデータ構造の反復的能力の別の利点を示す。この言語は、ユーザが、製造の各段階で使用されることになる動作、入力、および条件を指定することによって、配列製造プロセス（開始、中間、および終了）のすべての段階を独立して制御することを可能にする。上記の例では、仕様は、ＤＮＡ仕様ツリー構造の異なるレベル（ノード）におけるクロス積演算、すなわち、位置決定内部関数における、ならびにツリー構造をさらに上がるｒｅｐｌａｃｅ関数外部関数における、クロス積演算を指定する。同様に、ユーザは、異なる段階／レベルにおいて、ドット演算子およびクロス演算子の異なる組合せ、異なるパラメータ（たとえば、温度および他の環境条件）、ならびに異なる入力（たとえば、プロモーター）を指定してよい。
非決定性関数
本開示の実施形態は、確率論的な非決定性関数を提供し、そのうちのいくつかは、確率的な結果を作り出す実験室方法の現実の結果を反映する。一般に、確率論的関数は、非決定性のやり方でのヌクレオチド配列に対する変更を遂行する。例は、配列のランダムな位置における転位因子の挿入、配列内のどこにもおける１つもしくは複数の単一ヌクレオチド変化（たとえば、化学的変異またはＵＶ変異を反映する）、コード配列の任意の１つのコドンの三番目の位置における１つの単一ヌクレオチド変化（たとえば、ＮＮＫライブラリの生成を通して）、既知の位置における１つもしくは２つのヌクレオチド変化（たとえば、縮重プライマーを用いたＰＣＲから）、または定向進化を介した変化の未知のセットである。その結果、生物学的成分に対する非決定性動作が、複数の変異配列をもたらすことができる。
以下の２つの例は、ヌクレオチド配列の生成における制約付きランダム化を可能にする確率論的関数を実装する。
Figure 2021501410
プラスミドの作成
別の例として、以下のプログラムは、いくつかのプロモーター、いくつかの遺伝子、ターミネーター、およびプラスミドバックボーンをロードする。クロス積連結関数を使用して、プログラムは、プロモーターおよび遺伝子（およびターミネーター）のすべての可能な組合せを作成し、それらを各々バックボーンにフックさせて、プラスミドへと環状化させ、すべてのこれらの設計を表すキャンペーンを作成する。
Figure 2021501410
サンプリング
上記で論じられたように、本開示の実施形態のシステムなどの合成生物学システムは、複数の動作が、複数のＤＮＡオペランドによって表される複数のＤＮＡパートに対して行われることを可能にする。したがって、結果として得られる設計キャンペーンは、何千ものＤＮＡ配列の表現を含むことがある。たとえば、プログラムが、１０，０００の改変ゲノムを生成することがあり、これは、５０〜１００ＧＢ程度の記憶空間を占めるであろう。この情報は、この時点では一般的な従来のメモリ内での効率的な管理を可能にせず、代わりに、たとえば、より遅いディスクベースアクセスを必要とするであろう。現在の商用コンピュータシステムは、ゲノムを表す５０〜１００ＧＢ ＳＢＯＬファイルを効率的にロードし、操作することはできない。そのような動作は、クラッシュするまたは処理において許容できない遅延を引き起こすことがある。
本開示の実施形態は、サンプリングによって、これらの潜在的な記憶および処理の問題を回避する。一部の実施形態では、オーダー手配エンジン２０８は、工場オーダーへの組込みのための出力のサブセットのみを選択することがある。この動作は、たとえば、Ｎ個の構築物を産生するランダムサンプリング、または最初もしくは最後のＫ個のＤＮＡ構築物をサンプリングすることなどの、多くの異なる技法を用いることがある。記憶要件を減少させるために、この手法は、工場オーダーへの組込みのためにサンプリングされた出力のみを記憶することがある。
代替的に、実行エンジン２０７が、ＤＮＡ仕様に追加する出力を生成するためにＤＮＡ仕様を実行する実施形態では、実行エンジン２０７自体が、必要に応じて、実行のためのＤＮＡ仕様のサブセットを選択するためにインタプリタ２０４からＤＮＡ仕様をサンプリングすることがある。この手法は、インタプリタ２０４のより大規模な、反復的ＤＮＡ仕様出力データ構造内の中間演算（たとえば、子ＤＮＡ仕様）を表すＤＮＡ仕様に特に適用可能である。その結果、実行エンジン２０７は、選択された、実行されたＤＮＡ仕様のための出力のみを産生する。実行エンジン２０７による実行からのインタプリタ２０４による解釈実行のデカップリングは、実行のためのサンプリングが、出力のサイズを何桁も減少させ、それによって、非常に大きな記憶容量および過酷な処理の必要性を減少させることを可能にする。
すぐ上の実施形態のサンプリング動作は、たとえば、ランダムサンプリング、または実行のためにＤＮＡ仕様を最初もしくは最後のＫ個のサンプリングすることなどの、多くの異なる技法を用いることがある。加えて、実行エンジン２０７は、実行の前にＤＮＡ仕様をよりインテリジェントにサンプリングすることがある。１つの手法は、実行のためにＤＮＡ仕様を重み付けすることである。たとえば、ＤＮＡ仕様データ構造内で、プロモーターおよび他のパラメータ化された因子は、たとえば、コスト、利用可能性、または既知の有効性に応じて、異なる重みが割り当てられることがある。たとえば、ＤＮＡ仕様データ構造は、連結クロス積関数を２つの入力オペランドすなわち遺伝子のリストおよびプロモーターのリストに適用すると仮定する。この例では、各プロモーターは、実行するＤＮＡ仕様を、その選択において実行エンジン２０７に知らせるであろう、０と１との間の重み付けパラメータ（ｐａｒａｍｓ）が割り当てられることがある。リスト内のプロモーターの重みが高いほど、実行エンジン２０７が、そのようなプロモーターに対してＤＮＡ仕様を実行する（そのようなプロモーターに連結クロス積演算子を適用する）可能性が高くなる。
重み自体は、他のパラメータを重み付けするために、ＤＮＡ仕様のパラメータとして追加可能である。たとえば、子ＤＮＡ仕様（すなわち、最上位レベルのＤＮＡ仕様の下）は、子ＤＮＡ仕様内の単一のプロモーターの場合にｗｅｉｇｈｔＰｒｏｍｏｔｅｒ＝ｐ１、または同じ子ＤＮＡ仕様内のプロモーターのリストの場合にｗｅｉｇｈｔＰｒｏｍｏｔｅｒ＝［ｐ１、ｐ２、．．．ｐＮ］として表現される、確率論的重みが割り当てられた重み付けパラメータを含むことがある。パラメータ（たとえば、プロモーター）に対する重みの合計は、特に反復的ＤＮＡ仕様の階層ツリー構造内の動作の同じレベルにおけるパラメータの場合、最大１の値まで追加し得る。
別の戦略は、各々の有効性を学習するために、実験方法論の設計を用いて、指定された数の可能なプロモーター−遺伝子組合せのみをインテリジェントに選択することである。この実装の一部として、実行エンジン２０７は、一実施形態では、組合せの総数を限定しながら、各プロモーターが組合せで少なくとも一度使用されることを保証するために、適切な仕様を実行することがある。
ＤＮＡ成分ですら、ＤＮＡ成分に対する演算子のその実行において実行エンジン２０７をガイドするために重み付け可能である。たとえば、入力としてＤＮＡ成分のリストを有するＤＮＡ仕様は、ＤＮＡ成分のリストに対して重みベクトルｗｅｉｇｈｔＶｅｃｔｏｒ＝［ｐ１、ｐ２、．．．ｐＮ］を含むことがある。
キャッシング
本開示の実施形態では、実行エンジン２０７（または、解釈実行がＤＮＡ仕様を実行する実施形態では、インタプリタ２０４）が、キャッシングを用いて、ＤＮＡ仕様の実行中に再使用され得る結果の再算出を回避することがある。たとえば、仕様が、クロス積連結Ａ×（Ｂ×Ｃ）を指定することがあり、ここで、Ａ、Ｂ、Ｃは、ヌクレオチド配列の長いリストである。実行エンジン２０７は、Ａの各要素を、クロス積Ｂ×Ｃから生じるすべての要素と連結するであろう。Ａ内の各項目との各連結に対してＢ×Ｃ出力を再算出することは、冗長で、時間がかかるであろう。そのため、実行エンジン２０７が、代わりに、Ｂ×Ｃの第１の計算後でそれらのＢ×Ｃ結果をキャッシングし、次いで、それらの結果を、Ａの要素とのクロス積計算において使用することがある。したがって、キャッシングは、処理時間を節約し、処理スピードを増加させる。
キャッシングは、同じ稼働（たとえば、オーダーの生成）内の使用だけでなく、異なる稼働にまたがる使用も見出される。たとえば、ユーザは、以前のオーダーから生成された配列と比較して、より良い結果または異なる結果が望ましいことを決定することがある。したがって、ユーザは、別の工場オーダーを手配するためにプログラムを再度稼働させ、おそらく今回は、実行するためにＤＮＡ仕様の異なるサブセットを選択するようにサンプリングに命じることがある。しかしながら、そうする際、スクリプトが、以前のオーダー生成稼働として、同じ中間演算のうちのいくつかの実行を依然として必要とすることがある。右側プロモーターと左側プロモーターの入れ子になった連結の、本明細書における例を参照すると、ユーザは、異なる右側配列出力を取得するが、左側演算を変更しないために、より高水準の（ｔｏｔａｌ）連結関数を再度稼働させることを望むことがある。したがって、システムは、より高水準の関数の再稼働中の後の使用のために、より低水準で、中間の、左側結果をキャッシングすることがある。一般に、（たとえば、階層ツリー構造のリーフ（すなわち、リーフノード）における）より低水準な演算の出力は、より高水準の演算よりも多く繰り返し必要とされるであろう。そのため、実行エンジン２０７は、記憶が制約を受ける場合、より高水準からの出力よりも、より低水準の出力をキャッシングすることを好むことがある。前述の内容に基づいて、本開示の実施形態における実行エンジン２０７は、その後の稼働中の再実行を回避するためにツリー構造内の異なるレベルの動作からＤＮＡ仕様結果をキャッシングし、したがって、処理時間を節約し、処理スピードを増加させる。
工場ビルドグラフ
ビルドグラフのオーダー手配部生成
本開示の実施形態によれば、あらかじめ定義された工場製造ワークフローを表す工場ビルドグラフは、工場オーダーの一実施形態である。本開示の実施形態によれば、工場オーダー手配部２０８は、一般的には微生物または他の宿主細胞内で具現化されることになる１つまたは複数の所望のＤＮＡ設計を作成する論理命令の収集物を抽象的な形態で記述する、ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを受け入れることがある。工場内でワークフローを実装するための特定の物理的要件に応じて、オーダー手配部２０８は、特定の物理的反応および条件を示す情報を取得し、工場オーダー内で示すことがある。オーダー手配部２０８は、ＤＮＡ仕様内でユーザによって供給されることがある（たとえば、反応温度などのパラメータ）ので、これをライブラリ２０６から取得することがある。
ワークフローの物理的実装、ならびにそれまでにＤＮＡ仕様内で指定されていない物理的製造パラメータ（たとえば、プライマー、反応温度）に関する情報は、当業界で公知である、または開発者に所有権のある、物理的ワークフロー（所与の入力配列に基づいて中間ヌクレオチド配列または最終ヌクレオチド配列を合成するための実験を通して開発された）に基づいて決定されることがある。このワークフローは、各特定の出力設計を製造するために各ステップにおいて行う作業について記述する入力のセットとペアにされる。
工場ビルドグラフは、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）を保持するデータ構造（付録２を参照されたい）の形態を取ることがある。グラフは、ゼロまたはそれよりも多い性質とともに、２つのタイプのレコードすなわちノードおよびエッジの収集物である。各ノードは、ノードＩＤを有し、それから発するエッジを追跡する。各ノードは、本開示の実施形態によれば、ヌクレオチド配列（たとえば、ＤＮＡ）パート、または細胞株を表す。これらのパートは、前駆体（たとえば、サードパーティベンダからのオーダーされたプライマー）であってもよいし、中間パート（たとえば、連結の結果である、より長いＤＮＡセグメント、または最終株ＤＮＡ配列における変化を組み込むために使用されるプラスミド）であってもよいし、最終ＤＮＡ配列、株、または生物自体であってもよい。
本開示の実施形態では、オーダー手配エンジン２０８は、（上記で説明されたように）リーフノードから最終的なルートノードまでＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎを横断し、ツリーのそのレベルにおける中間結果または最終結果が以前の従属性パートからどのように作成されるかを計算する機会として各結節点を使用する。オーダー手配部２０８は、この情報をＤＡＧのデータ構造に書き込む。この情報は、動作を物理的に行うために使用されるであろう特定のワークフローステップの文脈で記録される。したがって、ビルドグラフのノード内でステップの入力および出力を記録することに加えて、各エッジはまた、特定の標的を構築する際にソースノードが果たす「役割」を用いてアノテーション付与される。グラフのデータ構造内のノードおよびエッジは、ワークフローをパラメータ化するために必要とされるであろう他のパラメータも保持する（たとえば、サーモサイクラー上での温度設定は、ＰＣＲ反応において使用される）。
工場ビルドグラフの要素は、文字通りＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ内に記述される配列または部分配列、ならびに工場オーダー手配エンジン２０８自体によって算出される他の配列、たとえば、図８に示されるように、ＰＣＲプロセスにおいてより長い鋳型配列の特定の部分配列を増幅するために使用されるプライマー、の組合せである。その場合では、オーダー手配部２０８が、グラフのノードによって、より長い鋳型配列を表すことがある。オーダー手配部２０８は、この鋳型配列ノードからＰＣＲ産物を表すノードまでのエッジに、「鋳型配列」などの役割を用いてアノテーション付与することがある。オーダー手配部２０８は、算出されたプライマーを他のノードに記憶し、ＰＣＲ産物へのエッジに、「増幅プライマー」などの役割を用いてアノテーション付与することがある。これらのノードのすべては、ＰＣＲで増幅された部分配列を表す第４のノードへの外向きエッジを有する。
特に、図８は、例となる工場ビルドグラフの図である。簡潔にするために、この例は、部分的ビルドグラフである。完全なグラフは、すべてのルート前駆体からすべての最終設計までのすべての情報を含むであろう。図８では、ノード９０２は、ＤＮＡ配列を表す。エッジ９０４は、ノード９０２の入力ＤＮＡ配列を、工場ワークフロープロセスを通って、ノード９０６の出力ＤＮＡ配列にリンクさせ、特定の出力９０６を産生する際に特定の入力９０２の役割（９０４では、「プライマー」）を指定する。ノード９０６の出力配列は、ＰＣＲプロセスの増幅配列を含む。ノード９０８などの他のノード（オーダー手配エンジン２０８によって計算される、またはユーザによって提供される）は、ノード９０８の配列の物理的処理またはメタデータ処理のために必要とされるさらなるパラメータおよび情報を含むことがある。付録２は、図８に示される上位５つのノード（ノード１ ９０２、ノード２ ９１４、ノード３ ９１６、ノード４ ９０６、ノード５ ９１２）のデータ構造表現の一例をＪＳＯＮ通し番号付与形式で提供する。
図８では、グラフは、プラスミドバックボーンの役割で作用するように示されている、ノード９１０内の配列と連結されることになる、ノード９０６から発するエッジ上に示された、ペイロード領域の役割で作用するノード９０６内の配列を表す。オーダー手配部２０８は、これらの２つの入力を、ノード９１２に示される、「ペイロード領域をプラスミドバックボーンと連結させ、結果を環状化する」という物理的製造ワークフローと関連づける。オーダー手配エンジン２０８によってサポートされる動作は、同じオーダーの一部として産生されている複数の所望の出力配列の製造の際に特定の前駆体または中間配列がいつ使用され得るかを認識する能力である。オーダー手配エンジン２０８は、そのような配列（たとえば、共通プラスミドバックボーン９１０）を、それに直接的に依存するすべての中間配列または最終配列につながる複数の出力エッジをもつ、グラフ内の単一のノードによって表すことがある。オーダー手配エンジン２０８は、この情報を使用して、体積、濃度、または完全なオーダーに対応する製造サブワークフローを行うために必要とされる他の量を算出することがある。ノードの外向きエッジの数はまた、異なるサブワークフロー内の対応する配列の処理を指定するために、オーダー手配エンジン２０８によって使用可能である。たとえば、使用頻度の高いアンプリコンが、一回のみ出現する、アンプリコンとは異なる手段を介して処理されることがある。また、ビルドグラフ内の各経路は、一意にインデックス付与され、異なる工場オーダービルドグラフからの他の経路と独立して組み合わせ可能である。この構造は、遺伝子製造システムが、単一の工場オーダーにおいて指定されるヌクレオチド配列の特定のセットからデカップリングされるやり方で、複数のヌクレオチド配列の配列パートをアセンブルすることを可能にする。
ビルドグラフのワークフローエンジン生成
上記で説明されるように、オーダー手配部２０８は、ビルドグラフを生成することがある。そうするために、オーダー手配部２０８は、工場におけるワークフローの物理的実装に関する情報へのアクセスを有する。そのような物理的実装情報は、ＰＣＲ反応において使用されているサーモサイクラー上での温度設定を含むことがあり、これは、ＤＮＡ仕様において指定されたパラメータから、オーダー手配部２０８によって取得されることがある。
しかしながら、他の実施形態では、オーダー手配部２０８が、工場におけるワークフローの物理的実装に関する情報へのアクセスを有さないことがある。その場合では、オーダー手配部２０８が、ワークフローに基づいて工場で目的の産物を製造するために最も良く適していることがある特定の動作および動作パラメータに関する詳細な情報なしで、より高水準でワークフローを指定する工場オーダーを生成することがある。工場オーダーは依然として、ビルドグラフ内のエッジによって表され得る成分間の関係とともに、ビルドグラフ内でノードによって表され得る生物学的成分を、他の生物学的成分を形成するために組み合わされるように、指定することがある。しかしながら、これらの実施形態におけるビルドグラフは、物理的な工場条件および動作の知識を必要とする情報（たとえば、パラメータ）を指定しない。
特に、このセクションおよび以後に説明される実施形態の場合、ワークフローエンジンが、オーダー手配部２０８の代わりに、工場におけるワークフローの物理的実装に関する情報へのアクセスを有し、したがって、ワークフローエンジンは、ビルドグラフを生成するために使用される。便宜上、ビルドグラフのワークフローエンジン生成に関する実施形態に特に適用可能であるいくつかの専門用語が以下で説明される。いくつかの用語が、遺伝子改変株の産生をオーダーするために使用され、他の用語は、オーダーに基づいた工場における株の物理的構築により向けられたものである。
本開示のこれらの実施形態によれば、「工場オーダー」は、その遺伝子改変が１つまたは複数の設計技法（たとえば、プロモータースワップ）の適用例を表す１つまたは複数の遺伝子改変微生物を構築するための要求を指す。一般的には、工場オーダーは、改変微生物を産生し、次いで、この改変微生物が性能に関して分析される、１つの設計技法を適用するための要求を指す。分析結果は、たとえば、本開示の実施形態のＬＩＭＳシステムを通して、反復的なフィードバック様式で、微生物性能を最適化するために、配列設計を改良し、その後の工場オーダーを生成するために使用される。
本開示のこれらの実施形態によれば、工場オーダーは、微生物へと組み込まれることになる遺伝子配列の仕様を含む。工場オーダーは、改変株を産生するための１つまたは複数の設計技法を指定することもある。オーダー手配部２０８は、ビルドグラフを作るために使用可能なエッジを作成するように、（たとえば、ライブラリ２０６に記憶されることがある実装の従来の知識に基づいて）指定された設計技法を実施するために、反応を決定することがある。したがって、工場オーダーは、エッジについて記述する情報を含むことがあり、その場合では、工場オーダーは、中間ＤＮＡパートの識別も提供することがある。
本開示のこれらの実施形態によれば、工場オーダーは、新しいパートを作るために混合されることになる配列パート（たとえば、プライマーおよび鋳型）を示すが、工場内で改変微生物をどのようにして物理的に産生するかに関するさらなる情報を指定しない（たとえば、工場オーダーは、液体移動計画、アセンブリ技法、または接合などの反応ステップを示さない）。
「設計技法」は、微生物の遺伝子配列を改変するための方法の論理的記述を指す（たとえば、プロモータースワップ）。この文脈では、「論理的記述」は、それ自体が遺伝子パートを表すデータ（たとえば、テキスト文字列）の操作を表すプログラムコードを指す。設計技法および改変されている生物は、改変微生物の物理的構築に影響することがある。
「ワークフロー」は、工場オーダー内で指定された改変ヌクレオチド配列を物理的に構築し、その配列を改変されている生物に組み込むためのワークフローフェーズのシークエンスを指す。これらの実施形態によれば、ワークフローは、工場ビルドグラフによって表される。
「ワークフローフェーズ」は、ワークフローの細区画を指す（たとえば、パート生成、プラスミドアセンブリ、形質転換）。実験および産業経験に基づいて、ワークフローフェーズは、全体的なワークフローが実質的に異なるにもかかわらず、異なるワークフローがワークフローフェーズの共通実装を共有する頻度に基づいて定義されることがある。ワークフローフェーズは、中間生物学的成分または最終生物学的成分を産生する。
「反応ステップ」は、ワークフローフェーズを実装するための個々の物理的反応（たとえば、ＰＣＲ、エレクトロポレーション）を指す。ワークフロー反応ステップは、本明細書の他のところで説明されるアッセイ反応ステップから区別可能である。
「プロトコール」は、反応ステップを遂行するために１つの自動化機器によって行われる機械動作の収集物を指す。たとえば、液体を取り扱うロボットが、ＰＣＲ反応セットアップステップを遂行するために、プライマーと鋳型をプレート上で混合するように、液体移動を実装するためにプロトコールを実行することがあり、サーモサイクラーが、別のＰＣＲ反応ステップを行うように温度を循環させるためにプロトコールを実行することがある。
明確化するために、本明細書において別段に示されない限り、「微生物株」、「微生物」、「細胞」、「生物学的成分」などの用語はそれぞれ、一種の「微生物株」、「微生物」、「細胞」、「生物学的成分」などを指し、そのそれぞれの、個々の、単離バージョンは指さない。
図１０を参照すると、ワークフローエンジン１００２を含む工場機器サービスインタフェース（ＦＥＳＩ）１０００は、工場２１０にあってもよいし、それに密接に結合されてもよい。本開示の実施形態によれば、ワークフローエンジン１００２は、工場におけるワークフローの物理的実装に関する情報へのアクセス（リアルタイムアクセスを含む）を有する。たとえば、ワークフローエンジンは、特定の工場機器の製造能力、ならびに利用可能な反応物の体積に関する情報へのリアルタイムアクセスを有することがある。そのアクセスは、工場（たとえば、工場プラットフォーム１０１６）との通信を通して取得されてもよいし、工場オペレータによる入力を通して取得されてもよい。これらの実施形態では、ワークフローエンジン１００２は依然として、より高水準の工場オーダーをオーダー手配部２０８から受け取るであろうが、ワークフローエンジン１０２は、オーダー手配部２０８が、特定の工場機器の製造能力などの工場におけるワークフローの物理的実装に関する情報へのアクセスを有するときにオーダー手配部２０８によって行われると本明細書における他のところで説明される機能を行うであろう。
本開示の実施形態によれば、ＦＥＳＩ１０００は、工場２１０内にあってもよいし、オーダー手配部２０８と工場２１０の間に入れられてもよい。ＦＥＳＩ１０００は、ソフトウェア要素とハードウェア要素との間の通信を可能にするためのネットワークを含む。ワークフローエンジン１００２は、メッセージバス１０１０内の実行キュー１００６および実行反応トピック交換１００８を介してプロトコールブローカ１００４、スケジューラ１０１２、機器マネージャ１０１４、および工場プラットフォーム１０１６とメッセージを通信する。本開示の実施形態によれば、工場プラットフォーム１０１６は、メッセージバス１０１０内の対応するワーカーキュー１０２０を介してプロトコールブローカ１００４と、およびステータストピック交換１０２２を介してワークフローエンジン１００２と通信する、工場ワーカー１０１８を含む。
工場オーダーがワークフローエンジン１００２によって受け取られるとき、工場におけるワークフローの物理的実装に関する知識を使用して、各ワークフローフェーズにおいて行われることになる反応と、それらの反応を達成するために必要とされる条件とを決定することがある。これは、各反応への入力（反応物）および各反応によって何が産生されるか（反応産物）に関する詳細を含む。反応はシークエンス内にあるので、１つの反応の産物は、非常に多くの場合、シークエンス内の将来の反応の反応物になる。本開示の実施形態では、ワークフローエンジン１００２は、ビルドグラフ関係におけるこの知識に固執する。
当業者は、他の実施形態では、オーダー手配部２０８およびワークフローエンジン１００２が、さまざまな度合いで工場の物理的実装情報へのアクセスを有することがあり、したがって、各々が、それに応じてその情報を使用して、オーダー手配部２０８とワークフローエンジン１００２の両方が物理的実装情報をビルドグラフに与えることを可能にすることがあることを認識するであろう。
動作効率を増加させるためのサブワークフローの組合せ
上記で示されたように、株編集を設計することに関与する生物学者など（「開発科学者」）が、本開示の実施形態を使用して、入力および最終産物を含む高水準生物学的ワークフローを指定することがある。各完全に指定されたワークフローは、編集（何を変更するべきか）とステップ（生物学的に、どのようにして編集を発生させるか）の両方について説明する。たとえば、ワークフローは、特定の編集を株に導入するために使用されるプラスミドおよびアンプリコンの収集物を指定することがある。実施形態では、ワークフローは、ＤＮＡ仕様を使用して指定されることがある（本明細書の他のところにある詳細な説明を参照されたい）。編集が株に適用されるのを成功させるために、生物学的ワークフローの複数のステップが必要とされることがある。本開示の実施形態では、ワークフローエンジン１００２は、必要とされる中間出力と、それらの出力間の関係を（たとえば、ＤＮＡ仕様データ構造を横断することによって）決定する。実施形態では、特定のワークフローの結果は、開発科学者によって定義されるように、いくつかの編集を組み込んだ既存の株のバリアントである。
ワークフローはモジュール式で、組立て可能である。動作効率を利用するために、本開示の実施形態のシステム（たとえば、ワークフローエンジン１００２を使用する）は、成分の物理的産生に関与する生物学者（「工場オペレータ」）が、いくつかのワークフローの部分（サブワークフロー）を組み合わせることを可能にする。この組合せは「コホート」と示され、各特定の作業は、「ライン項目」と示されている。工場オペレータが、コホートを作成し、構築するように選択した後、ワークフローエンジン１００２は、その部分に関して対応するビルドグラフを作成することがある。この文脈では、ビルドグラフは、１つまたは多くのライン項目を並行して構築するための命令を表すデータモデルである。
各生物学的成分（たとえば、プラスミド、アンプリコン）は、ビルドグラフ内ではノードによって表される。以前に説明されたように、ビルドグラフ自体が、標識されたエッジをもつ、複数エッジ付きの有向グラフである。このグラフは有向であり、そのため、優先順位についての質問に答えることができる。標識されたエッジは、成分間のビルド関係（たとえば「プライマー」）を定義する。各ノードは、有向エッジによってグラフ内の別のノードに接続される。
グラフの各「レベル」は、改変株を最終的に作成するために必要な反応の収集物を定義する。一般的なビルドグラフパターンは、プライマーおよび鋳型を表すための、グラフ内のリーフノードに関するものであり、これはアンプリコンを産生し、アンプリコンはプラスミドを産生し、プラスミドは、改変株を産生する。システムは、これらの反応を、ビルドグラフ内の一連のノード（成分）およびエッジ（反応における役割）として表す。ビルドグラフは、要求される各ライン項目に対して１つの「ルート」を有する。
この構築は、ビルドグラフが独立してルートから分離可能かつ組換え可能であることを意味する。ビルドグラフの収集物、すなわち、動作の便益のために工場オペレータによって選択されたライン項目の収集物が共通構造を共有するとき、その構造は、ワークフローエンジン１００２が単一の統一されたビルドグラフを作成するので、重複排除される（deduplicate）ことがある。特に、ライン項目の収集物のためのこの単一のビルドグラフは、中間ノードが同一であるとき、それらを組み合わせる。今度は、同一の中間パートは一度のみ構築される必要があり、システムは、工場動作がスケールの倹約を利用することを可能にする。
本開示の実施形態によれば、一般的な作業パターンは、ワークフローエンジン１００２がコホートのためのビルドグラフを作成して取り出すことである。ビルドグラフデータ構造は、ノードおよびそれらの互いに対する関係によって定義されるが、物理的成分に関する特定の動作質問に答える能力も提供する。たとえば、ビルドグラフを使用すると、アンプリコンＸが、いくつかの異なる株編集を定義するワークフローのいくつかの異なるステップにおいて使用されるときですら、「アンプリコンＸと関連づけられたプライマーは何か？」などの質問をし、答えることが可能である。
図９は、１つの株「Ｃ」９０２を構築するためのビルドグラフ９００を示す。特定の成分（たとえば、ノード２１）は、グラフの次の、子レベル内に異なる成分をもつ、異なる種類（フォワードプライマー、リバースプライマー）の複数のビルド関係を有する。
ビルドグラフからの製造作業の計画
工場オペレータが、行う作業を選択し、ワークフローエンジン１００２がビルドグラフを作成した後、ワークフローエンジン１００２は、ビルドグラフを横断して、入力と出力の両方のセット各々を、物理的実験室機器およびワークフロー内の各ステップのための生物学的プロトコールの記述にマップする。
この計画ステップでは、ワークフローエンジン１００２は、物理的な作業を精密に計画する。ワークフローエンジン１００２は、ビルドグラフの各レベルをプレート役割およびプレートマスクと関連づける。この関連づけは、工場オペレータからの入力に基づくことがある。プレート役割は、プレートの機能について説明するデータモデルであり、一般的には、ビルドグラフのこのレベルに入る有向エッジに基づく（たとえば、「プライマー」）。プレートマスクは、一般的な実験室プレートの物理的レイアウトが特定の設計された（が、まだ構築されていない）株の識別子などの期待値にどのように関連するかについて説明するデータモデルである。
最終ステップのためのプレートマスク（「産物」プレートマスク、すなわち、最終的な、編集された株を含むプレートの場合）は、たとえば、工場オペレータによって提供された入力に基づいて、ワークフローエンジン１００２によって設計される。
中間ステップのためのプレートマスク（たとえば、「プライマー」プレートマスク）は、ワークフローエンジン１００２によって決定されることがある。これを成し遂げるために、ワークフローエンジン１００２は、ビルドグラフを参照する。ワークフローエンジン１００２は、各反応ステップのためのパラメータおよびビルドグラフによって表される他の物理的実装情報などの関連情報に関してライブラリ２０６も参照してもよいし、そうでなければ、その情報を工場２１０から取得してもよい。
プライマープレートマスクの例では、ワークフローエンジン１００２が、特定のプライマーが何回使用されるかをビルドグラフから決定することがある。これは、必要とされるプライマーのウェル（複製物）の数を決定する。
加えて、ワークフローエンジン１００２は、物理的作業の効率を最適化する仕方で中間プレートマスクを決定することがある。たとえば、「スタンプ」動作（ソースプレート内の位置から、同じジオメトリでの、宛先プレート内の同じ対応する位置に、液体を移動すること）は、ソースプレート内のウェルから、異なるジオメトリであってもよい宛先プレート内の任意のウェルの場所への液体移動動作よりもはるかに速い。したがって、ワークフローエンジン１００２は、中間プレートマスクのレイアウトを決定し、一般的な液体移動の代わりにスタンプを可能にするように最適化することがある。
ワークフローエンジン１００２は、プロセス変動などの既知の物理的実装情報を考慮に入れるようにプレートマスクのレイアウトを設計することがある。たとえば、プレートのエッジ上のウェルが、何らかの機器上で所与の生物学的プロセスに関してあまり早く反応しない場合、ワークフローエンジン１００２は、計画された反応を適切に配置することができる。プレート役割とシステムにより決定されたプレートマスクの組合せは、次いで、自動化されたワークフローの実行中に提供される任意の特定の物理的プレートの上に設置可能である。
ワークフローエンジン１００２は、それが作成したプレートマスクに基づいて、必要とされる正確な液体移動を決定し、計画することがある。これは、液体移動計画と呼ばれる。ビルドグラフの各レベルに対して、宛先プレートのためのプレートマスクは、各個々のウェルに対する所望の内容（産物）について説明する。その産物を使用して、ワークフローエンジン１００２は、ビルドグラフを使用して、産物の先行物（すなわち、ビルドグラフの前のレベルにおいて、何がこの産物に接続しているか？この産物の反応物は何か？）を見つける。次いで、ワークフローエンジン１００２は、反応物を含むウェルに関してソースプレートを調査することがあり、移動のために、それらのソースウェルを宛先ウェルに一致させる。
加えて、ソースプレートを調査するとき、ワークフローエンジン１００２は、製造作業を実行している自動化システムによって知られている既存の物理的制約を考慮することができる。たとえば、ワークフローエンジン１００２は、それらのウェルにおいて利用可能である反応物の既知の体積に基づいてソースウェルを選定することができる。次いで、ソースプレートと宛先プレートとの間のこれらのウェルレベル一致は、液体移動を指定するために使用され、これは、システムのＦＥＳＩパートにおいて使用される命令の基礎を形成する。
ビルドグラフからの製造作業の実行
ビルドグラフを使用して製造作業を計画した後、システムは、生物学的プロトコールのより高水準の記述（すなわち、ビルドグラフおよび計画された作業）とプロトコールの個々のステップを行う特定の自動化されたプラットフォームとの間で通信することができる。
図１０を参照すると、ＦＥＳＩ１０００は、デバイス非依存（複数のタイプのプラットフォームと通信することができる）と、言語非依存（複数のソフトウェア言語を使用して伝えることができる）の両方であり、モジュール式であることと、新しいプラットフォームおよびプロトコールに容易に拡張可能であることの両方である。所与のプロトコールの異なるステップを行う複数の自動化されたプラットフォームが存在し得る。システムは、相互接続されたプラットフォームのすべてのスケジューリングを協調させる。プラットフォームは、１つまたは複数の自動化機器を含むことがあり、ネットワークへのそれ自体の接続を有する。単一のプラットフォームタイプが、複数のインスタンスを有することがあり、所与のプロトコールが、どこで稼働され得るかに関して複数の選択肢を有することを可能にする。単一のプラットフォームは、複数のプロトコールタイプを稼働させることも可能であり得る。命令を解釈実行し、システムの残りと通信するために使用されるソフトウェアは、工場ワーカーとして知られている。
複数のキューとトピック交換とを備えるメッセージバスは、ワークフローエンジンと工場ワーカーとの間で通信する。メッセージは、ほとんどの主要なプログラミング言語においてオブジェクトにコンパイルおよび逆コンパイル可能であるプロトコールバッファオブジェクトを含み、システムを、プログラミング言語非依存にする。プロトコールブローカは、実行命令をワークフローエンジンから、その命令を実行することができる利用可能な工場ワーカーに指示する仲介者として働くソフトウェアサービスである。プロトコールブローカは、所与の時間にプロトコールを稼働させるためにどのプラットフォームが利用可能であるかを決定するために、ソフトウェアスケジューリングサービスおよび機器マネージャと相談する。機器マネージャは、すべての利用可能なプラットフォーム、プロトコール、ならびに機器状態およびプロトコール確認ステータスなどの関連づけられたメタデータのセットを維持する。このデータの、プロトコール実行の作業論理からの分離は、システムを、デバイスおよびプラットフォームに非依存であるように保つ。
通信するためのメッセージバスの使用のために、システムは、ワークフローエンジンの言語およびオペレーティングシステムならびに工場ワーカーに非依存である。加えて、工場ワーカーのすべてが同じオペレーティングシステム上で稼働するまたは同じ言語を使用することは、ネットワークへの接続を有し、キューおよびトピック交換に加入および発行することができる限り、必要とすらされない。
図１０は、本開示の実施形態による、ＦＥＳＩ１０００内の通信のフローを示す。第１に、ワークフローエンジン１００２が、特定のプロトコール（液体移動計画など）を稼働させるときがきたことを決定したとき、実行キューに実行要求を発行し、これはプロトコールブローカによってピックアップされる。実行要求は、稼働されるプロトコールと、要求ｉｄとして知られる一意の識別子と、作用される実験室機器の量などの、ユーザが要求し得る任意の追加変数とを含む。実行要求をピックアップするとき、プロトコールブローカは、スケジューラと、次に機器マネージャと通信して、どのプラットフォームおよび工場ワーカーが、要求されたプロトコールを稼働させるために利用可能であるかを決定する（図１０におけるステップ２、３、および４）。そのような工場ワーカーが利用可能でない場合、プロトコールブローカは、その趣旨でメッセージを実行反応トピック交換に投稿することによって、このことをワークフローエンジンに戻して通信し、したがって、ユーザに通信する（ステップ５）。
工場ワーカーがプロトコールブローカによって割り当てられると、スケジューラは、工場ワーカーが使用中であることを示し、プロトコールブローカは、２つのメッセージ、すなわち、プロセスが始まったことを示す、ワークフローエンジンによって読み取られることになる１つを、実行反応トピックに（ステップ５）、元の実行要求からの要求ｉｄを含む、プロトコールが始まることを要求する１つを、割り当てられたワーカーのワーカーキューに（ステップ６）を投稿する。各工場ワーカーは、工場ワーカーが要求を読み取る、それ自体のワーカーキューを有する（ステップ７）。
所与の工場ワーカーが、そのキュー上で要求を受け取るとき、ワーカーは、その要求を機械固有命令に翻訳する。これらは、プロトコールを稼働させるために使用され、実行要求からの任意の入力値を組み込む。工場ワーカーは、測定とステータス更新とを含むプロトコールに固有のすべての介在ステータスメッセージを、元の要求ｉｄとともに、ステータストピック交換に発行する（ステップ８）。工場ワーカーがプロトコールを実行し終えたとき、工場ワーカーは、含まれる要求ｉｄに接続されたプロトコールの完了を示す最終ステータスメッセージをステータストピック交換に発行する。要求ｉｄを使用して、ワークフローエンジンは、要求を作った特定のワークフローを用いてこれらのステータスメッセージを接続し、それに応答してワークフロー全体を前進させることがある。ワークフローエンジンは、次いで、実行命令の次のセットを要求し、ビルドグラフ内で指定された高水準ワークフロー内でステップの各々のための命令を最終的に受け取ることができる。
工場オーダーおよびビルドグラフの作成
このセクションは、ビルドグラフの生成、特にコホートが製造効率を改善するためのビルドグラフの作成に関するさらなる詳細を提供する。工場オーダーは、各々が遺伝子編集を組み込んだ、構築する株の収集物を定義する。工場オーダーは、設計を制御する特定の設計技法を指定することによって手配される。特定の株が、おそらく異なる設計技法を使用して、複数の工場オーダーにおいてオーダー可能であるので、ワークフローエンジン１００２は、オーダーされた各株に対するライン項目を作成することがある。ライン項目は、単一の工場オーダーに特有の（したがって、工場オーダーにおいて用いられる設計技法に特有の）、特定の株をオーダーするインスタンスである。ライン項目は、株と、オーダーと、オーダーにおいて使用される設計技法との間の関連づけを記録するので、有用である。
たとえば、工場オーダーは、プロモータースワップ設計技法を使用して株の収集物を構築するように手配されることがあり、ゲノムのプロモーター領域（１つまたは複数の目的の遺伝子の発現に影響する）は、対応する標的遺伝子の発現を増加または減少させるために別のプロモーターに対してスワップされる。そのような工場オーダーを手配するために、科学者は、変えられることになる親株、親株上で置換されることになるゲノム領域（ネイティブプロモーター）、および置換として使用されることになるゲノム配列（新しいプロモーター）を、（たとえば、ＤＮＡ仕様を介して）入力として指定することがある。
工場オーダー内で指定された遺伝子変化を有する株の構築は、一連の生物学的反応を必要とする。工場オーダーを手配するときに使用される設計技法および生物のタイプは、その一連の反応、ならびに各反応に使用される生物学的技術を決定する。たとえば、ワークフローエンジン１００２は、単一の株に対して行われる単一のプロモータースワップ設計技法が、以下のワークフローフェーズが以下の一連の対応する生物学的反応によって実装されることを求め得ることを決定することがある。
設計技法：プロモータースワップ
（ａ）ワークフローフェーズ：パート生成。反応：新しいプロモーターを含む遺伝子配列を一緒にコードするＤＮＡパートを生成するＰＣＲ反応。
（ｂ）ワークフローフェーズ：プラスミドアセンブリ。反応：酵母相同組換え。前のステップからのＤＮＡパートを、株に容易に導入可能であるプラスミドへと一緒につなげる反応。
（ｃ）ワークフローフェーズ：形質転換。反応：エレクトロポレーション。プラスミドが、親株を形質転換受容性があるようにする（新しいＤＮＡを親株の細胞壁に取り込むことが可能である）ために電気を使用することによって親株に導入され、細胞自体の遺伝子機構が、プラスミドＤＮＡを親株のゲノムに組み込み、新しい改変株を産生するために使用される反応である。
プロモータースワップ設計技法および一部の生物の場合、上記の説明は、各ワークフローフェーズに使用される特定の種類の反応の一例を提供する。異なる設計技法、異なる生物、または異なる性能要件（効率、成功率）は、各ワークフローフェーズにおいて異なる種類の反応を必要とすることがある。たとえば、上記のワークフローエンジン１００２は、生物がエレクトロポレーションに感受性が高かったことを決定した。いくつかの場合では、これが当てはまらないことがあり、ワークフローエンジンが、そうでなければ異なる生物学的技術によって駆動される代替反応タイプの使用を命じることがある。たとえば、形質転換が、別個の細菌の機構を使用してプラスミドを親株のゲノムに組み込む反応である接合を介して成し遂げられることがある。
上記で論じられたように、工場オーダーがワークフローエンジン１００２によって受け取られるとき、工場オーダーは、工場におけるワークフローの物理的実装に関する知識を使用して、各ワークフローフェーズにおいて行われることになる反応と、それらの反応を達成するために必要とされる条件とを決定することがある。これは、各反応への入力（反応物）および各反応によって何が産生されるか（反応産物）に関する詳細を含む。この知識を使用して、ワークフローエンジン１００２は、オーダーされた任意のライン項目に対して、ライン項目によってオーダーされた株を作成するために実行する特定の一連の反応を決定することがある。これは、各反応への入力（反応物）および各反応によって何が産生されるか（反応産物）に関する詳細を含む。
本開示の実施形態では、ワークフローエンジン１００２は、ビルドグラフ関係として、この知識に固執する。単一のビルドグラフ関係は、ビルドグラフに追加可能である単一のエッジを表す。４つのデータが、ビルドグラフ関係を定義し得る。
（ａ）反応のための反応物のＩＤ（エッジのソース）。
（ｂ）反応のための産物のＩＤ（エッジの宛先）。
（ｃ）産物を産生する、反応における反応物の目的の文字列識別子。
（ｄ）この関係が構築に関連するライン項目。
自然での単一の関係は、あまり有用でない（単一のエッジは、単一の反応ですら完全に指定するとは限らない）。しかしながら、各関係は、構築に関連のあるライン項目によってインデックス付与されるので、ワークフローエンジン１００２は、特定のライン項目を構築することに関連のあるすべての関係に関して工場オーダーを分析することがあり、それらのエッジは、次いで、ライン項目を構築するために必要とされるすべての反応を完全に指定するビルドグラフに動的に組み合わせ可能である。ビルドグラフは、それらの物理的反応を実際に実行することを問い合わせ可能である形態で、ライン項目を構築するために必要とされる一連の物理的反応を完全に指定するので、有用である。
個々の関係がこのようにして記憶される事実は、ビルドグラフが、ライン項目の任意の収集物のために構築可能であることも意味する。この知識は、コホートを使用して活用可能であり、コホートの各々は、工場の製造能力のより良い利用を可能にする作業の製造単位である。
異なる工場オーダーが、特定のワークフローフェーズに対する異なる反応タイプの使用につながることがあるが、他のワークフローフェーズにおける同じ反応タイプを共有することもある。上記の例に戻って、両方ともプロモータースワップ設計技法を使用するが、形質転換フェーズに対して１つはエレクトロポレーションに感受性の高い生物を使用し、１つは接合に感受性の高い生物を使用する、２つの工場オーダーを考える。ワークフローフェーズパート生成では、両方のオーダーからのライン項目は、ＰＣＲ反応を使用するであろう。したがって、構築プロセスのその段階では、２つのオーダーからのライン項目は、一緒に処理されることがある。後のワークフローフェーズ形質転換では、オーダーは、異なる反応（エレクトロポレーションおよび接合）を使用し、そのため、２つの工場オーダーからのライン項目は、一緒に処理できず、別個に作業されなければならない。
パート生成（ＰＣＲを使用する）のための製造能力が、単一の工場オーダーに属する可能性が高いライン項目の数よりも高い場合、製造能力を最大限に活用できるように、複数の工場オーダーからのライン項目を一緒に作業できることは有利である。このために、コホートの概念は有用である。コホートは、特定のワークフローフェーズにおいて一緒に作業され得るライン項目のグループ化と定義される。ライン項目は、任意の工場オーダー（異なる設計技法および生物を用いる工場オーダーですら）に由来することができる。コホートは、工場の製造単位である。コホートは、特定のワークフローフェーズと関連づけられた製造能力が実現されるまで、ライン項目で満たされ得る。コホートは、異なる工場オーダー間のプロセスにおける共通点を利用することによって製造能力を最も良く利用する仕方で、製造プロセスの特定の段階における作業の任意のグループ化を可能にするので、有用である。
コホートは、一部は、コホート内のライン項目によって定義されるので、ワークフローエンジンは、コホート内のすべてのライン項目に関連のあるビルド関係に関して問い合わせることによってコホートのためのビルドグラフを動的に構築することがある。このグラフ内の知識は、次いで、（上記で詳述されたように）コホートが関係するワークフローフェーズにおいて必要とされる物理的反応を行うために必要とされる液体移動を計画および実行するために使用可能である。ビルドグラフの別の利点は、ライン項目の任意のグループ化（たとえばコホート）のためのビルドグラフを構築および使用する、この能力である。これは、作業のどの主要部（ｂｏｄｙ）に製造システムが適用可能であるかに関して大きな柔軟性を与える。
ハイスループット株設計システムにおける品質管理
ＱＣ試験設計
本開示の実施形態は、図１のＬＩＭＳシステムの要素またはＬＩＭＳシステムとは別の類似の要素を用いて、工場２１０内での目的の産物の生成における反応ステップに対応する中間生物学的成分および最終生物学的成分に対して行われることになる１つまたは複数のアッセイを表す品質管理試験を設計することがある。そのようなアッセイとしては、限定するものではないが、制限酵素消化、ＰＣＲ、成長アッセイ、光学密度読み取り、およびＤＮＡ定量化があり得る。
本開示の実施形態によれば、インタフェース２０２の入力インタフェースなどの入力インタフェースは、品質管理試験を指定するプログラム／スクリプトの文を受け取り、品質管理試験自体が１つまたは複数のアッセイを含む。本明細書の他のところで述べられるように、入力インタフェースは、直接的なユーザ入力またはＡＰＩを介した別のコンピューティングデバイスからの入力を可能にすることがある。
本開示の実施形態によれば、それぞれユニット２０４またはユニット２０７のそれのようなインタプリタまたはコンパイラ／実行ユニットは、プログラム文を品質管理試験のためのデータ構造へと評価する。本開示の実施形態によれば、指定された品質管理試験に基づいて、実行エンジン２０７は、ＱＣ試験を行うためにアッセイを選択する。実行エンジン２０７は、指定されたＱＣ試験に基づいて適切なアッセイを探すためにライブラリ２０６にアクセスすることがある。本開示の実施形態によれば、オーダー手配部２０８は、たとえば、予想されるアッセイ反応産物およびライブラリ２０６に記憶された参照情報に基づいて、標的生物学的成分のためのアッセイの予想結果を決定する。
本開示の実施形態によれば、実行エンジン２０７およびオーダー手配部２０８によって行われるＱＣ試験機能は、ワークフローエンジン１００２によって行われることがある。便宜上、品質管理試験を設計することに関与する１つまたは複数のモジュール（たとえば、実行エンジン２０７、オーダー手配部２０８）のソフトウェア部分は、本明細書において「ＱＣ試験設計エンジン」と呼ばれるものとする。
本開示の実施形態によれば、たとえば、予想アッセイ反応産物およびライブラリ２０６に記憶された参照情報に基づいて標的生物学的成分のための予想アッセイ結果を単に調べる代わりに、ＱＣ試験設計エンジンは、その情報の一部またはすべてをリアルタイムで計算することができる。たとえば、プラスミドを標的生物学的成分として、酵素を反応物と与えると、ＱＣ試験設計エンジンは、プラスミドの、たとえば酵素の認識部位（たとえば、ＡＧＧＡ）をｉｎ ｓｉｌｉｃｏで探すことがある。その部位情報から、ＱＣ試験設計エンジンは、ＱＣ試験のための参照情報として働く、認識部位間のパート（ヌクレオチド）の数および配列を得ることができる。
データ構造は、本明細書の他のところで説明されるように、有向グラフの形態であり得る。試験機器２１２は、本開示の実施形態により、論理的仕様から物理的ＱＣプロセスへとＱＣデータ構造を変形する。
本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計エンジンは、複数の生物学的成分上の品質管理試験を設計するために使用される。本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計エンジンは、（１）１つまたは複数の標的生物学的成分に対する１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行い、１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対する各アッセイのｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことは、１つまたは複数の標的生物学的成分（たとえば、プラスミド）のうちの１つを伴うアッセイ反応（たとえば、消化）から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物（たとえば、複数のプラスミド断片）を産生し、（２）各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類し、（３）（ａ）１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）２つまたはそれよりも多い予想成果の分類を含む参照情報を、１つまたは複数のアッセイ反応産物のためのアッセイデータ構造に記憶する。
本開示の実施形態によれば、試験機器２１２は、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して１つまたは複数の標的生物学的成分に対して、１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する、１つまたは複数の物理的アッセイを行うように、実験室機器に指示し、（ｂ）各物理的アッセイに対して、標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することによって、アッセイデータ構造を処理する。
標的生物学的成分はプラスミドを含むことがあり、１つまたは複数の反応産物は、プラスミド断片を含むことがある。各標的生物学的成分は、ヌクレオチド配列を含んでもよいし、微生物株を含んでもよい。
アッセイに関する経験的情報は、１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備えることがある。分類することは、アッセイ反応、アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの１つに少なくとも一部は基づくことがある。１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことは、１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して、１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含むことがある。
アッセイデータ構造は、１つまたは複数の標的生物学的成分に対する１つまたは複数のアッセイについて、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフとすることができる。本開示の実施形態によれば、有向グラフ内で、複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードは、標的生物学的成分のうちの１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、またはアッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、複数のアッセイノードのうちのある標的アッセイノードは、所与のレベルにおいて、１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、標的アッセイノードと関連づけられた、複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードは、所与のレベルの子レベルにおいて、１つまたは複数のアッセイ反応産物および参照情報を表す。
本開示の実施形態によれば、所与のレベルは、所与のレベルにおける標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む。本開示の実施形態によれば、所与のレベルにおける標的アッセイノードおよびアッセイ反応物ノードならびに子レベルにおけるアッセイ反応産物ノードは、子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する。
一例として、図１２は、反応グループの産物に対するＱＣ試験を設計するためのＱＣグラフデータ構造１２００を示す。反応グループは、ビルドグラフデータ構造１２０２として示されている。反応グループは、パート１（ノード１２０４）およびパート２（ノード１２０６）の反応をモデル化する。それらのパートの役割は、それぞれペイロード１２１０およびプラスミドバックボーン１２１２という役割を用いて標識されたエッジとして記憶される。反応反応グループの結果は、プラスミド１２０８を表すノードである。
ＱＣグラフ１２００は、標的生物学的成分すなわちプラスミド（ノード１２０８）に対して行われたｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイを表す。この例のために、ノード１２０８は、１つの標的生物学的成分のみを表す。グラフは、アッセイ反応産物（ノード１２１６）を産生するプラスミド（ノード１２０８）とともに、アッセイ反応物である酵素（ノード１２１４）の反応としてアッセイを表す。ノード１２１６は、１つまたは複数のアッセイ反応産物を表すことがある。プラスミド（ノード１２０８）、酵素（ノード１２１４）、およびアッセイ反応産物（ノード１２１６）は一緒に、アッセイ反応グループを構成する。
本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計中、ＱＣ試験設計エンジンは、標的生物学的成分を１つまたは複数の成功モードまたは失敗モードに属すると分類するために、アッセイ反応産物の属性を参照情報（たとえば、反応産物の予想数、その予想長さ、その予想配列）と比較する。ＱＣ試験設計エンジンは、それぞれノード１２１８および１２２０としての標的生物学的成分のための反応産物の対応するサブセットとの、成功モードおよび失敗モードの関連づけを記憶することがある。
本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計エンジンまたは別のコンピューティングデバイスは、成功した成果および失敗した成果をもたらす、アッセイからの参照情報を記憶することがある。たとえば、標的生物学的成分に類似しているがこれを同じでない生物学的成分に対するアッセイからの参照情報は、失敗モードに対応するであろう。別の例として、既知の欠陥をもつ酵素反応物を使用した標的生物学的成分に対するアッセイからの参照情報は、別の失敗モードに対応するであろう。
本開示の実施形態は、特定の文脈から類似のＱＣ試験の共通態様を得て、それらを一緒に行うことによって、ハイスループット株設計システムのためのＱＣ試験を設計するという難題を軽減する。本開示の実施形態は、多くの異なるＱＣアッセイのためのステップの共通処理を可能にし、アッセイは、本開示の他の実施形態が異なる生物学的プロセスの共通パートを見分け、それらを工場オーダー規模でグループ化するやり方に類似した、同じアッセイ反応ステップを共有する。本開示の実施形態によれば、各アッセイは、１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズは、複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含む。
本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計エンジンは、異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る共通アッセイフェーズであることを決定し、共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいてアッセイデータ構造を生成する。共通アッセイフェーズは、同じアッセイ反応物と関連づけられることがある。
本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計エンジンは、共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定する。たとえば、２つの共通アッセイフェーズが、２つの異なる生物学的成分に対して同じアッセイ反応ステップを行う場合、ＱＣ試験設計エンジンは、共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の総量を計算し、共通アッセイフェーズの遂行を適切な物理的実験室機器に効率的なやり方で割り当てることができる。本開示の実施形態によれば、物理的世界における品質管理試験の遂行中、試験機器２１２は、物理的実験室機器の各々でＱＣアッセイに使用されることになる反応物の量を決定するために、ＱＣ試験データ構造（たとえば、データ構造の有向グラフ）を横断する。
本開示の実施形態によれば、試験機器２１２は、共有された反応物（たとえば、酵素）をもつすべての標的生物学的成分を識別するためにＱＣ試験データ構造を横断し、同じプレート内にそれらの標的生物学的成分の各々を配置するように実験室機器（たとえば、ロボット）に指示し、それによって、酵素をそれらの試料に分配する複雑さを最小にする。たとえば、４００のプラスミドのＱＣ試験を仮定する。アッセイが、４００のプラスミドのうちの８０が酵素１によって消化されることを必要とし、それらの８０の異なるプラスミドが５つの異なるプレート上で他の３２０のプラスミドと混合される場合、酵素１を分注するために選定されたロボットは、それに５つのプレートすべてを送らせなければならない。したがって、酵素を移動するには長い時間がかかり、組織化するのは複雑であろう。しかしながら、本開示の実施形態によれば、試験機器が、酵素を用いて消化されるように８０のプラスミドの同じプレート上での配置を指示する。したがって、１つのプレートのみがロボットに送られなければならず、すべての移動は一度に行われることができ、それは、より速く、それほど複雑でない。
図１３は、どのようにして本開示の実施形態が、異なるアッセイ反応において同じアッセイ反応物を効率的に使用するＱＣ試験の設計を可能にするかを示す例となるＱＣグラフである。ノード１３０２、１３０４はそれぞれ、標的生物学的成分プラスミド１およびプラスミド２を表す。各プラスミドに対する各アッセイ反応は、酵素である酵素１との反応を必要とする。プラスミド１およびプラスミド２との反応はそれぞれ、アッセイ反応産物１（ノード１３０８）およびアッセイ反応産物２（ノード１３１０）をもたらす。本開示の実施形態によれば、ＱＣ試験設計エンジンは、両方のアッセイ反応での酵素１の共通使用を認識し、２つの異なるアッセイ反応グループによって共有される単一のアッセイノードのみを用いて酵素１を表すことによって、図に示されるように、その共通使用を反映するようにデータ構造を構築する。図８を参照して説明される実施形態と同様に、データ構造（たとえば、ノード）は、表される生物学的成分および反応の性質を（たとえば、アノテーションとして）記憶する。ＱＣ試験設計エンジンは、この情報を使用して、アッセイを行うために必要とされるたとえば酵素１の体積、濃度、または他の量を算出することがある。
本開示の実施形態によれば、分類することは、アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの予想成果を少なくとも２つの失敗モードとして分類することを含む。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、標的生物学的成分の欠陥を表す。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、アッセイの失敗を表す。本開示の実施形態によれば、第１の失敗モードは、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分（たとえば、予想数と比較して多すぎるまたは２つのわずかな（ｔｗｏ ｆｅｗ）パート）を表し、第２の失敗モードは、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分（たとえば、逆の順序で挿入されるパート）を表す。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、不完全なアッセイ反応物を表す。本開示の実施形態は、上記の成功モードおよび失敗モードの任意の組合せに従って予想アッセイ成果を分類することがある。
本開示の実施形態によれば、アッセイ反応の１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、参照情報は、アッセイ反応、１つもしくは複数のアッセイ反応産物、またはアッセイ反応物の識別をさらに含む。参照情報の属性は、１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含むことがある。
本開示の実施形態によれば、１つまたは複数の標的生物学的成分の各々は、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードは、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表す。本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造は、目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御し、目的の産物は、ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込む。
本開示の実施形態によれば、ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、およびビルドグラフデータ構造の所与のレベルの子レベルにおける、１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードは、ビルドグラフデータ構造の子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成する。本開示の実施形態によれば、各反応グループは、ビルドグラフデータ構造の子レベルにおける反応グループの宛先ノードによって表される標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す。
ＱＣ試験実施
本開示の実施形態によれば、工場２１０においてアセンブルされた生物学的成分は、試験機器２１２を使用して試験される。試験中、生物学的成分は、他の方法の中でもとりわけ、サイズおよび配列決定に基づいて品質管理評価に供される。本開示の実施形態によれば、ＱＣは、中間生物学的成分に対して行われ、単に工場２１０によって産生された目的の最終産物のみばかりではない。結果として生じる、ＱＣに合格した改変生物学的成分は、次いで、液体またはコロニー培養物からプレート上に移動されてもよいし、そうでなければ、目的の最終産物を製造することの促進においてさらに処理されてもよい。本開示の実施形態によれば、試験機器２１２は、標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得し、１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較して、標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または参照情報が成功モードおよび失敗モードに対応する１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む不確定モードに対応すると分類することによって、標的生物学的成分（たとえば、中間産物または最終産物）に対して品質管理試験を行う。ライブラリ２０６または別のデータベースは、参照情報を記憶することがある。
標的生物学的成分が、不確定モードに対応すると分類される場合、本開示の実施形態の試験機器２１２は、物理的アッセイが再度行われるべきであることを示す。標的生物学的成分が、少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、本開示の実施形態の試験機器２１２は、目的の産物を産生することの促進における標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供する。失敗モードは、標的生物学的成分の欠陥を表すことがある。失敗モードは、物理的アッセイの失敗を表すことがある。本開示の実施形態によれば、第１の失敗モードは、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、第２の失敗モードは、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す。本開示の実施形態によれば、失敗モードは、物理的アッセイの物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す。本開示の実施形態の試験機器２１２は、上記の成功モード、失敗モード、および不確定モードの任意の組合せに従って標的生物学的成分を分類することがある。
図１２を参照すると、本開示の実施形態によれば、試験機器２１２は、工場２１０によって産生された物理的プラスミド（ノード１２０８に対応する）のｉｎ ｖｉｔｒｏアッセイを行うように物理的実験室機器に指示する。試験機器２１２は、物理的反応産物（ノード１２１６に対応する）を形成するために、酵素（ノード１２１４）にプラスミドと反応させる。試験機器１２１２は、プラスミドを、１つもしくは複数の成功モードもしくは失敗モードに対応すると、またはどちらでもない（たとえば、不確定）と分類するために、物理的反応産物を参照情報と比較する。
コンピュータシステム
図７は、本開示の実施形態による、非一過性のコンピュータ可読媒体（たとえば、メモリ）に記憶されたプログラムコードを実行するために使用されることがあるコンピュータシステム８００の一例を示す。コンピュータシステムは、入力／出力サブシステム８０２を含み、入力／出力サブシステム８０２は、適用例に応じて人間のユーザおよび／または他のコンピュータシステムとインタフェースするように入力インタフェース２０２を実装するために使用されることがある。たとえば、本開示の実施形態のエディタは、人間のユーザから（たとえば、ＧＵＩまたはキーボードを介して）入力プログラム文を受け取り、それらをユーザに表示するために使用されるＩ／Ｏサブシステム８０２とともに、システム８００上のプログラムコード内で実装されることがある。Ｉ／Ｏサブシステム８０２は、たとえば、キーボード、マウス、グラフィカルユーザインタフェース、タッチスクリーン、または入力のための他のインタフェースと、たとえば、ＬＥＤもしくは他のフラットスクリーンディスプレイ、または出力のための他のインタフェースを含んでよい。ワークフローエンジン１００２またはオーダー手配エンジン２０８などの本開示の実施形態の他の要素は、おそらく、しかしながら、Ｉ／Ｏ有りでまたは無しで、コンピュータシステム８００のそれのようなコンピュータシステムとともに実装されることがある。
プログラムコードは、永続的ストレージ８１０などの非一過性の媒体に記憶されてもよいし、メモリ８０８に記憶されてもよいし、両方に記憶されてもよい。プロセッサ８０４は、１つまたは複数の非一過性の媒体からプログラムコードを読み込み、そのコードを実行して、コンピュータシステムが、図２の流れ図によって表される方法などの本明細書における実施形態によって行われた方法を成し遂げることを可能にする。当業者は、プロセッサが、本開示の実施形態の高水準ゲノム設計言語で表現される文などのソースコードを取り入れ、ソースコードを、プロセッサのハードウェアゲートレベルにおいて理解可能な機械コードへと解釈実行またはコンパイルすることがあることを理解するであろう。バスは、Ｉ／Ｏサブシステム８０２、プロセッサ８０４、周辺デバイス８０６、メモリ８０８、および永続的ストレージ８１０を結合する。
当業者は、図１に示されたもの（たとえば、インタプリタ、実行エンジン、オーダー手配エンジン、工場、試験機器、分析機器）など、（および、図２に示されるものなどのそれらの付随する動作）、または図１０に示されるものなど（たとえば、ワークフローエンジン）の本開示の実施形態の要素のうちのいくつかもしくはすべてが、コンピュータシステム８００のそれらのような１つまたは複数のプロセッサと１つまたは複数のメモリシステムとを含む１つまたは複数のコンピュータシステム上で完全にまたは部分的に実装されてよいことを理解するであろう。たとえば、いくつかの要素および機能は、ローカルで実装されることがあり、他の要素および機能は、異なるサーバを通してネットワーク上で分散された様式で、たとえば、クライアントサーバ様式で、実装されることがある。
図１１は、本開示の実施形態によるクラウドコンピューティング環境を示す図である。本開示の実施形態では、ＬＩＭＳアプリケーションソフトウェアまたはＦＥＳＩアプリケーションソフトウェア１１１０は、複数のユーザが本開示の実施形態によるそれらのシステムにアクセスすることを可能にするために、クラウドコンピューティングシステム１１０２内で実装されることがある。図７に示されるものなどの、クライアントコンピュータ１１０６は、インターネットなどのネットワーク１１０８を介してシステムにアクセスする。システムは、図７に示されるタイプの、１つまたは複数のプロセッサを使用する１つまたは複数のコンピューティングシステムを用いることがある。クラウドコンピューティングシステム自体は、ソフトウェア１１１０を、ネットワーク１１０８を介してクライアントコンピュータ１１０６にインタフェースするために、ネットワークインタフェース１１１２を含む。ネットワークインタフェース１１１２は、クライアントコンピュータ１１０６にあるクライアントアプリケーションがシステムソフトウェア１１１０にアクセスすることを可能にするためにアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を含むことがある。
ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ ｓｅｒｖｉｃｅ）（ＳａａＳ）ソフトウェアモジュール１１１４は、システムソフトウェア１１１０をクライアントコンピュータ１１０６へのサービスとして提供する。クラウド管理モジュール１１１６は、クライアントコンピュータ１１０６によるソフトウェア１１１０へのアクセスを管理する。クラウド管理モジュール１１１６は、マルチテナントアプリケーション、仮想化、または当技術分野で公知の他のアーキテクチャを用いて複数のユーザに役立ち得るクラウドアーキテクチャを可能にする。
本開示の実施形態は、特に図示の実施形態を参照して説明されてきたが、さまざまな改変、修正、および適合が本開示に基づいてなされてよく、本発明の範囲内に含まれることが意図されることが諒解されるであろう。本開示の実施形態は、開示の実施形態に関連して説明されてきたが、本発明は、開示の実施形態に限定されず、逆に、特許請求の範囲内に含まれるさまざまな修正および等価な構成を包含することを意図していることを理解されたい。
付録１：関数リファレンス
この付録は、ＬＩＭＳ内のＣｏｄｏｎ言語用内蔵ライブラリ内の利用可能な関数のうちのいくつかについて説明するものである。
ｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅ
ｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅ（ｉｎｐｕｔ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ｃｉｒｃｕｌａｒｉｚｅ（ｉｎｐｕｔ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｒｉｇｉｎＳｈｉｆｔ： Ｉｎｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ＤＮＡ入力の環状化形式を表すＤｎａＳｐｅｃを返す。ｏｒｉｇｉｎＳｈｉｆｔが指定される場合、これは、起点を下流に（折り返しとともに）ｏｒｉｇｉｎＳｈｉｆｔ個の塩基対分、シフトさせる。
ｃｏｎｃａｔ
ｃｏｎｃａｔ［ｘ］（ｌｅｆｔ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｒｉｇｈｔ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ｌｅｆｔ引数とｒｉｇｈｔ引数を連結する。選定される演算子修飾子に応じて、ｌｅｆｔ＊ｒｉｇｈｔまたはｌｅｆｔ×ｒｉｇｈｔの関数呼び出し同義語。
ｄｎａ
ｄｎａ（ｄｎａＳｅｑ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＤｎａＣｏｍｐ
ｄｎａ（ｄｎａＳｅｑ： Ｓｔｒｉｎｇ， ｎａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＤｎａＣｏｍｐ
指定された文字列によって表されるＤＮＡ配列をカプセル化したＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔを返す。必要に応じて、作成されたＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔの名称を指定してよい。
ｅｃｏＲＶ ＝ ｄｎａ（“ＧＡＴＡＴＣ”） ＃ 酵素結合部位を定義する
ｅｃｏＲＶ２ ＝ ｄｎａ（“ＧＡＴＡＴＣ”， “ｅｃｏＲＶ”） ＃ ．．．名称の付けられたＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔを作成する。
ｄｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ
ｄｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ（ｚｉｄ： Ｉｎｔ） −＞ ＤｎａＣｏｍｐ
ｄｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ（ｎａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＤｎａＣｏｍｐ
ＬＩＭＳライブラリに接続し、指定されたＺＩｄまたは名称をもつＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔをロードする。
ｍｙＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ ＝ ｄｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ（１３００００００００１）
ｄｎａＦｏｒＳｔｒａｉｎ
ｄｎａＦｏｒＳｔｒａｉｎ（ｚｉｄ： Ｉｎｔ） −＞ ＤｎａＣｏｍｐ
ｄｎａＦｏｒＳｔｒａｉｎ（ｎａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＤｎａＣｏｍｐ
指定されたＺＩｄまたは名称をもつ株と関連づけられたＤｎａＣｏｍｐをロードする。
．．．．．．．．．．．．
ｂａｓｅＳｔｒａｉｎＤｎａ ＝ ｄｎａＦｏｒＳｔｒａｉｎ（７００００００００１）
ｄｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ
ｄｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ｚｉｄ： Ｉｎｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ｄｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ｎａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ＬＩＭＳに接続し、指定されたＺＩｄまたは名称をもつＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎをロードする。
ｍｙＤｎａＳｐｅｃ ＝ ｄｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ（１８００００００００１）
ｈｅｌｌｏ
ｈｅｌｌｏ（ｎａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ Ｓｔｒｉｎｇ
指定された名称に対してフレンドリーな挨拶を返す。想像するように、これは、たいてい、遊ぶのに有用である。
ｐｒｉｎｔ ｈｅｌｌｏ（“Ｂｏｂ”） ＃ 「Ｈｅｌｌｏ， Ｂｏｂ」を画面に表示する。
ｌｅｎ
ｌｅｎ（ｌｉｓｔ： Ｌｉｓｔ［Ａｎｙ］） −＞ Ｉｎｔ
ｌｅｎ（ｍａｐ： Ｍａｐ［Ａｎｙ］） −＞ Ｉｎｔ
ｌｅｎ（ｓｔｒ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ Ｉｎｔ
指定されたリスト、マップ、または文字列の長さを返す。
ｌｉｓｔＳｐｅｃ
ｌｉｓｔＳｐｅｃ（ｌｓｔ： Ｌｉｓｔ［ＤｎａＣｏｍｐ］） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ｌｉｓｔＳｐｅｃ（ｌｓｔ： Ｌｉｓｔ［ＤｎａＳｐｅｃ］） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ＤｎａＣｏｍｐまたはＤｎａＳｐｅｃのリストを受け、これらの入力を列挙するＤｎａＳｐｅｃを作成する。ｐａｒｔｓＬｉｓｔ（）も参照。
ｐａｒｔｓＬｉｓｔ
ｐａｒｔｓＬｉｓｔ（ｐａｒｔｓ： Ｌｉｓｔ［ＤｎａＩｎｐｕｔ］， ｇｒｏｕｐＮａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ｐａｒｔｓＬｉｓｔ（ｐａｒｔｓ： Ｌｉｓｔ［ＤｎａＩｎｐｕｔ］， ｇｒｏｕｐＮａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ， ｌｅｆｔＬｅｎ： Ｉｎｔ， ｒｉｇｈｔＬｅｎ： Ｉｎｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
指定された性質をもつパートリストを表すＤｎａＳｐｅｃを作成する。出力ＤｎａＳｐｅｃは、引数に応じたｇｒｏｕｐＮａｍｅプロパティセットを有する。左テール長および右テール長が提供されない場合、それらはＤｎａＳｐｅｃ内でゼロに設定される。そうでない場合、指定されたる左テール長および右テール長が使用される。任意の前のｓｅｔｐａｒａｍ文によって指定されたｇｒｏｕｐＮａｍｅ、ｌｅｆｔＴａｉｌＬｅｎ、およびｒｉｇｈｔＴａｉｌＬｅｎのパラメータは無視される。
この関数を使用することは、以下に等しい。
ｍｙＰａｒｔｓ ＝ ［ ．．． ］ ＃ ＤｎａＳｐｅｃ、ＤｎａＣｏｍｐなどのリストに設定する。
ｓｅｔｐａｒａｍ “ａｍｐｌｉｆｙＰａｒｔ”， “ｔｒｕｅ”
ｓｅｔｐａｒａｍ “ｇｒｏｕｐＮａｍｅ”， ｍｙＧｒｏｕｐＮａｍｅ
ｓｅｔｐａｒａｍ “ｌｅｆｔＴａｉｌＬｅｎ”， ｍｙＬｅｆｔＬｅｎ
ｓｅｔｐａｒａｍ “ｒｉｇｈｔＴａｉｌＬｅｎ”， ｍｙＲｉｇｈｔＬｅｎ
ｍｙＰａｒｔｓＬｉｓｔ ＝ ｌｉｓｔＳｐｅｃ（ｍｙＰａｒｔｓ）
ｃｌｅａｒｐａｒａｍｓ ＃ そうでない場合、ａｍｐｌｉｆｙＰａｒｔ／ｇｒｏｕｐＮａｍｅ／ｌｅｆｔＴａｉｌＬｅｎ／ｒｉｇｈｔＴａｉｌＬｅｎに戻る。
ｌｉｓｔＳｐｅｃ（）も参照。
ｔｏＳｅｑ
ｔｏＳｅｑ（ｄｎａ： ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ） −＞ Ｓｔｒｉｎｇ
ＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔの基礎となるＤＮＡ配列を文字列として返す。
ｔｏＳｔｒｉｎｇ
ｔｏＳｔｒｉｎｇ（ｖａｌ： Ａｎｙ） −＞ Ｓｔｒｉｎｇ
ｔｏＳｔｒｉｎｇ（ｖａｌ： Ａｎｙ， ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ： Ｉｎｔ） −＞ Ｓｔｒｉｎｇ
指定された値を文字列に変換する。反復的引数は、ＤｎａＳｐｅｃ構造が反復的に探索されるべきかを示すブールフラグである（定数ｔｒｕｅまたはｆａｌｓｅを使用する）。
ｐｒｉｎｔ ｔｏＳｔｒｉｎｇ（ｆｏｏ） ＃ 「ｆｏｏ」の値を出力に表示する。
ｐｒｉｎｔ ｔｏＳｔｒｉｎｇ（ｍｙＤｎａＳｐｅｃ， ｔｒｕｅ） ＃ ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ全体とその子を表示する
ｐｒｏｓｗｐ
ｐｒｏｓｗｐ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ， ｐｒｏｍｏｔｅｒｓ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
ｐｒｏｓｗｐ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ， ｐｒｏｍｏｔｅｒｓ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ａｌｌｏｗｌｎｓｅｒｔ： Ｉｎｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
位置を特定されたｂａｓｅＳｔｒａｉｎ内で識別された遺伝子のすぐ上流にある指定されたプロモーターを挿入することと関連づけられたプロモータースワップを行い、前の駆動プロモーターを置換する。
「ａｌｌｏｗＩｎｓｅｒｔ」が指定された場合、これは、既存のプロモーターが指定された遺伝子を駆動していない場合にプロモーターの挿入を可能にするには「ｔｒｕｅ」、または置換する駆動プロモーターが存在しない場合に失敗するには「ｆａｌｓｅ」であるべきである。
ｒｅｐｌａｃｅ
ｒｅｐｌａｃｅ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ， ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞
基本株の指定された位置において、位置において識別される部分配列を、「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」によって指定された新しい配列と置換する。
「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」に複数の挿入を指定してよい。クロス（「［ｘ］」）演算子が選定されるかドット（「［＊］」）演算子が選定されるかに応じて、これは、１つの挿入を「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」内の各得られた位置に配置する、または、各挿入を各可能な位置に適用する。
この置換動作は、空の置換可能領域を置換配列パート「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」と置換する厳密な挿入動作を指定してよい。代替的に、この置換動作は、置換可能領域を空の置換配列パートと置換する厳密な削除動作を指定してよい。
ｌｏｃａｔｅ、ｌｏｃａｔｅＮａｍｅ、ｌｏｃａｔｅＴｅｒｍ
ｌｏｃａｔｅ（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｆｆｓｅｔ： Ｉｎｔ） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｆｆｓｅｔ： Ｌｉｓｔ［Ｉｎｔ］） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅ（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｆｆｓｅｔ： Ｉｎｔ， ｌｅｎｇｔｈ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｆｆｓｅｔ： Ｌｉｓｔ［Ｉｎｔ］， ｌｅｎｇｔｈ： Ｌｉｓｔ［Ｓｔｒｉｎｇ］） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅ（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｆｆｓｅｔ： Ｉｎｔ， ｓｕｂｓｅｑ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ｏｆｆｓｅｔ： Ｌｉｓｔ［Ｉｎｔ］， ｓｕｂｓｅｑ： Ｌｉｓｔ［Ｓｔｒｉｎｇ］） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅＮａｍｅ（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ａｎｎｏｔａｔｉｏｎＮａｍｅ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅＮａｍｅ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ａｎｎｏｔａｔｉｏｎＮａｍｅｓ： Ｌｉｓｔ［Ｓｔｒｉｎｇ］） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅＴｅｒｍ（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ａｎｎｏｔａｔｉｏｎＴｅｒｍ： Ｓｔｒｉｎｇ） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
ｌｏｃａｔｅＴｅｒｍ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ， ａｎｎｏｔａｔｉｏｎＴｅｒｍｓ： Ｌｉｓｔ［Ｓｔｒｉｎｇ］） −＞ ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ
何らかのＤｎａｌｎｐｕｔが与えられると、それを包み込んだＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃを返す。ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃは同じ出力を含むが、出力パラメータにて返される識別された領域についての位置情報をもつ。ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃは、その関数がＬＯＣＡＴＥであるＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎである。領域識別は、ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ内のパラメータマップを介してなされる。
位置は、単一の塩基、または多くの塩基にまたがって延びる領域のどちらかとすることができる。
位置は、単一のオフセット、または「ｏｆｆｓｅｔ」から「ｏｆｆｓｅｔ ＋ ｌｅｎｇｔｈ」、または「ｏｆｆｓｅｔ ＋ ｌｅｎ（ｓｕｂｓｅｑ）」まで延びる領域のどちらかとして指定される。後者の場合では、「ｓｕｂｓｅｑ」は、「ｏｆｆｓｅｔ」において始まる、正確に一致するＤＮＡ配列でなければならない。
位置は、各基本株要素内のアノテーション付与された領域の（一意の）名称として与えられることもできる。位置を特定された領域は、アノテーションの範囲全体である。
複数のアノテーションまたはｏｆｆｓｅｔ／ｏｆｆｓｅｔ＋ｌｅｎｇｔｈ／ｏｆｆｓｅｔ＋ｓｕｂｓｅｑ値が与えられる場合、これらはそれぞれ、ドット（「［＊］」）演算子が選定されるかクロス（「［ｘ］」）演算子が選定されるかに応じて、「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」の個々の要素に一度に一つずつ適用される、または「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」のすべての要素にすべて適用される。
アノテーションベースの位置は、返す特定のアノテーション名（その場合、入力ゲノムごとに単一の位置を返すべきである）またはアノテーションの配列特徴項名（その場合、入力ゲノムごとに多くの位置が返されてよい）のどちらかとして指定可能である。
ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃは、「ｉｎｓｅｒｔ」、「ｒｅｐｌａｃｅ」、および「ｄｅｌｅｔｅ」などの関数への入力として使用可能である。ＤＮＡ配列から塩基を除去するとき（たとえば、「ｒｅｐｌａｃｅ」および「ｄｅｌｅｔｅ」と同様に）、除去する量は、いくつかの塩基対内または除去する特定の部分配列内のどちらかにおける、「ｌｏｃａｔｅ（）」へのパラメータとして指定される。すなわち、位置を特定された領域全体が「ｒｅｐｌａｃｅ」または「ｄｅｌｅｔｅ」によって除去される。
削除がないことを示すには、空の部分配列または０の長さを指定してよい（たとえば、「ｒｅｐｌａｃｅ（）」関数は、単なる挿入に使用されている）。
オフセットは、１で始まり、「｜ＤＮＡ配列｜」を含むそれ以下まで達する。以下の例を考える。
・・・
ｉｎｐｕｔ ＝ ｄｎａ（“ＡＡＴＴＣＧ”）
ｒｅｐｌａｃｅ［ｘ］（ｌｏｃａｔｅ（ｉｎｐｕｔ， ３， １）， ｄｎａ（“Ａ”）） ／／ 「ＡＡＡＴＣＧ」を返す
・・・
ｉｎｓｅｒｔ
ｉｎｓｅｒｔ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ， ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
基本株の指定された位置において、指定された挿入が挿入される。
「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」または「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」が複数の入力である場合、挿入は、関数呼出し修飾子ごとの「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」の要素とのドット積またはクロス積で行われる。
ｉｎｓｅｒｔＤｏｗｎｓｔｒｅａｍ
ｉｎｓｅｒｔＤｏｗｎｓｔｒｅａｍ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ， ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
アノテーションの方向に対して、基本株内の指定されたアノテーションの直後に、「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」によって指定されたＤＮＡを挿入する。すなわち、「順方向」アノテーション内では、アノテーション付与された配列の右に挿入する（５’から３’まで読み込まれる）。逆のアノテーションでは、左に挿入する。
「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」ＤｎａＩｎｐｕｔまたは「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」ＤｎａＩｎｐｕｔが複数の入力を表す場合、挿入は、関数呼出し修飾子ごとにすべての「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ」インスタンスとのすべての「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」インスタンスのドット積またはクロス積としてなされる。
ｉｎｓｅｒｔＵｐｓｔｒｅａｍ
ｉｎｓｅｒｔＵｐｓｔｒｅａｍ［ｘ］（ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ： ＬｏｃａｔｅｄＤｎａＳｐｅｃ， ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ： Ｄｎａｌｎｐｕｔ） −＞ ＤｎａＳｐｅｃ
アノテーションの方向に対して、基本株内の指定されたアノテーションの直前に、「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」によって指定されたＤＮＡを挿入する。すなわち、「順方向」アノテーション内では、アノテーション付与された配列の左に挿入する（５’から３’まで読み込まれる）。逆のアノテーションでは、右に挿入する。
「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」ＤｎａＩｎｐｕｔまたは「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎｓ」ＤｎａＩｎｐｕｔが複数の入力を表す場合、挿入は、関数呼出し修飾子ごとにすべての「ｉｎｓｅｒｔｉｏｎ」インスタンスとのすべての「ｂａｓｅＳｔｒａｉｎ」インスタンスのドット積またはクロス積としてなされる。
付録２：データ構造
この付録は、本開示の実施形態によって用いられ得るデータ構造の一例を提供する。その一例は、ＤｎａＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎおよびＤｎａＣｏｍｐｏｎｅｎｔ、すなわち、以下のＡｖｒｏ仕様フォーマットを介して指定および直列化され得るデータ構造を参照する（ｈｔｔｐ：／／ａｖｒｏ．ａｐａｃｈｅ．ｏｒｇ／ｄｏｃｓ／ｃｕｒｒｅｎｔ／ｓｐｅｃ．ｈｔｍｌを参照されたい）。
Figure 2021501410
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Figure 2021501410
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これらおよび他の実施形態は、以下でより十分に説明される。
本発明の実施形態において、例えば以下の項目が提供される。
（項目１）
遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
生物学的ワークフローの記述であって、生物学的成分の表現を含む記述にアクセスさせ、そして
前記ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいて、ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせる、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
を備え、ここで
前記ビルドグラフデータ構造内で、各生物学的成分が、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、
前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表し、
前記子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードが、前記所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用し、
前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードが、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされた遺伝子改変を組み込んだ、前記少なくとも１つの目的の産物を表し、
前記ビルドグラフデータ構造を処理することにより、前記少なくとも１つの目的の産物が産生される、
システム。
（項目２）
前記少なくとも１つの目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つが２つの異なる反応グループに属する、項目１または２のいずれか一項に記載のシステム。
（項目４）
前記１つまたは複数のメモリが、異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定するためのさらなる命令を記憶し、
前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることが、前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づく、項目１から３のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５）
前記１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の第１の宛先ノードが、前記第１の反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す、項目１から４のいずれか一項に記載のシステム。
（項目６）
前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、項目１から５のいずれか一項に記載のシステム。
（項目７）
前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、項目１から６のいずれか一項に記載のシステム。
（項目８）
前記非決定性変更が、前記第２の生物学的成分内の前記１つまたは複数の指定された位置の各々における、第１の生物学的成分との置換を含む、項目１から７のいずれか一項に記載のシステム。
（項目９）
各第１の生物学的成分がヌクレオチドであり、前記第２の生物学的成分がヌクレオチド配列である、項目１から８のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１０）
反応グループ内の前記所与のレベルにおける第１のソースノードが複数の第１の生物学的成分を表す、または、前記子レベルにおける前記宛先ノードが複数の第２の生物学的成分を表す、項目１から９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１１）
前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによって表される前記１つまたは複数の生物学的成分が微生物株であり、前記株間の反応が前記株間の水平遺伝子移動を含む、項目１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２）
各生物学的成分がヌクレオチド配列または微生物株のうちの少なくとも１つである、項目１から１１のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３）
遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するためのコンピュータ実装方法であって、
生物学的ワークフローの記述であって、生物学的成分の表現を含む記述にアクセスすることと、
前記ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいて、ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることと
を含み、
前記ビルドグラフデータ構造内で、各生物学的成分が、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、
前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表し、
前記子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードが、前記所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用し、
前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードが、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされた遺伝子改変を組み込んだ、前記少なくとも１つの目的の産物を表し、
前記ビルドグラフデータ構造を処理することにより、前記少なくとも１つの目的の産物が産生される、方法。
（項目１４）
前記少なくとも１つの目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つが２つの異なる反応グループに属する、項目１３から１４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６）
異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定することをさらに含み、
前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることが、前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づく、項目１３から１５のいずれか一項に記載の方法。
（項目１７）
前記１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の第１の宛先ノードが、前記第１の反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す、項目１３から１６のいずれか一項に記載の方法。
（項目１８）
前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、項目１３から１７のいずれか一項に記載の方法。
（項目１９）
前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、項目１３から１８のいずれか一項に記載の方法。
（項目２０）
前記非決定性変更が、前記第２の生物学的成分内の前記１つまたは複数の指定された位置の各々における、第１の生物学的成分との置換を含む、項目１３から１９のいずれか一項に記載の方法。
（項目２１）
各第１の生物学的成分がヌクレオチドであり、前記第２の生物学的成分がヌクレオチド配列である、項目１３から２０のいずれか一項に記載の方法。
（項目２２）
反応グループ内の前記所与のレベルにおける第１のソースノードが複数の第１の生物学的成分を表す、または、前記子レベルにおける前記宛先ノードが複数の第２の生物学的成分を表す、項目１３から２１のいずれか一項に記載の方法。
（項目２３）
前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによって表される前記１つまたは複数の生物学的成分が微生物株であり、前記株間の反応が前記株間の水平遺伝子移動を含む、項目１３から２２のいずれか一項に記載の方法。
（項目２４）
各生物学的成分がヌクレオチド配列または微生物株のうちの少なくとも１つである、項目１３から２３のいずれか一項に記載の方法。
（項目２５）
項目１３から２４のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
（項目２６）
遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
生物学的ワークフローの記述であって、生物学的成分の表現を含む記述にアクセスさせ、そして
前記ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいて、ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせ、ここで
前記ビルドグラフデータ構造内で、各生物学的成分が、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、
前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表し、
前記子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードが、前記所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用し、
前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードが、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされた遺伝子改変を組み込んだ、前記少なくとも１つの目的の産物を表し、
前記ビルドグラフデータ構造を処理することにより、前記少なくとも１つの目的の産物が産生される、非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目２７）
前記少なくとも１つの目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目２６に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目２８）
前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つが２つの異なる反応グループに属する、項目２６から２７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目２９）
異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定する
ためのさらなる命令を記憶し、
前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることが、前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づく、
項目２６から２８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３０）
前記１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の第１の宛先ノードが、前記第１の反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す、項目２６から２９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３１）
前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、項目２６から３０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３２）
前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、項目２６から３１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３３）
前記非決定性変更が、前記第２の生物学的成分内の前記１つまたは複数の指定された位置の各々における、前記１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つとの置換を含む、項目２６から３２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３４）
各第１の生物学的成分がヌクレオチドであり、前記第２の生物学的成分がヌクレオチド配列である、項目２６から３３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３５）
反応グループ内の前記所与のレベルにおける第１のソースノードが複数の第１の生物学的成分を表す、または、前記子レベルにおける前記宛先ノードが複数の第２の生物学的成分を表す、項目２６から３４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３６）
前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによって表される前記１つまたは複数の生物学的成分が微生物株であり、前記株間の反応が前記株間の水平遺伝子移動を含む、項目２６から３５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３７）
各生物学的成分がヌクレオチド配列または微生物株のうちの少なくとも１つである、項目２６から３６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目３８）
遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
複数の工場オーダーにアクセスさせることであって、各工場オーダーが、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝的設計技法を示す、アクセスさせること
前記複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーを構築するためのワークフローのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させることであって、各ワークフローが一連のワークフローフェーズを含み、各ワークフローフェーズが１つまたは複数の反応ステップを含む、決定させること、ならびに
前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成させること
を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
を備える、システム。
（項目３９）
前記共通ワークフローフェーズの前記処理を表す、前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける宛先ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、前記所与のレベルにおけるソースノードとして働く、項目３８に記載のシステム。
（項目４０）
前記１つまたは複数のメモリが、前記異なる工場オーダーに少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多い前記共通ワークフローフェーズを決定するためのさらなる命令を記憶する、項目３８から３９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目４１）
遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するためのコンピュータ実装方法であって、
複数の工場オーダーにアクセスすることであって、各工場オーダーが、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝的設計技法を示す、アクセスすることと、
前記複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーを構築するためのワークフローのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定することであって、各ワークフローが一連のワークフローフェーズを含み、各ワークフローフェーズが１つまたは複数の反応ステップを含む、決定することと、
前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成することと
を含むコンピュータ実装方法。
（項目４２）
前記共通ワークフローフェーズの前記処理を表す、前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける宛先ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、前記所与のレベルにおけるソースノードとして働く、項目４１に記載の方法。
（項目４３）
前記異なる工場オーダーに少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多い前記共通ワークフローフェーズを決定することをさらに含む、項目４１から４２のいずれか一項に記載の方法。
（項目４４）
項目４１から４３のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
（項目４５）
遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
複数の工場オーダーにアクセスさせることであって、各工場オーダーが、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝的設計技法を示す、アクセスさせること
前記複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーを構築するためのワークフローのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させることであって、各ワークフローが一連のワークフローフェーズを含み、各ワークフローフェーズが１つまたは複数の反応ステップを含む、決定させること、ならびに
前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成させること、
を行わせる、
１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目４６）
前記共通ワークフローフェーズの前記処理を表す、前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける宛先ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、前記所与のレベルにおけるソースノードとして働く、項目４５に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目４７）
前記異なる工場オーダーに少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多い前記共通ワークフローフェーズを決定するためのさらなる命令を記憶する、項目４５から４６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目４８）
遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
複数のノードを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスさせることであって、
各ノードが、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、
前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される前記１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、アクセスさせること、ならびに
前記目的の産物を産生するための物理的実験室機器に前記複数のレベルにおける前記ノードに対応する前記生物学的成分をマップするために、前記複数のレベルにおいて前記ビルドグラフデータ構造を横断させること
を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
を備える、システム。
（項目４９）
前記１つまたは複数のメモリが、ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて前記子レベルにおける各反応グループ内の前記宛先ノードによって表される前記生物学的成分を産生するために、対応する前記生物学的成分の移動を調達するための前記ソース物理的媒体の数を決定するためのさらなる命令を記憶する、項目４８に記載のシステム。
（項目５０）
前記ビルドグラフデータ構造を横断することが、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む、項目４８から４９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５１）
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づく、項目４８から５０のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５２）
前記１つまたは複数のプロセス変形形態が物理的担体上の物理的媒体の位置に関係する、項目４８から５１のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５３）
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づく、項目４８から５２のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５４）
前記１つまたは複数のメモリが、最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取るためのさらなる命令を記憶し、ここで
前記最終レイアウトの各生物学的成分が、前記ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表され、
横断することが、前記複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することをさらに含む、
項目４８から５３のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５５）
前記１つまたは複数のメモリが、
前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードから、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される前記所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する前記１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定し、そして
対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて、前記所与のレベルにおける各反応グループ内の前記宛先成分を産生するために前記対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定する
ためのさらなる命令を記憶する、項目４８から５４のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５６）
対応する生物学的成分の移動を調達するために決定された前記ソース物理的媒体の数が、前記ソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づく、項目４８から５５のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５７）
前記少なくとも１つの物理的制約が、前記ソース物理的媒体内の生物学的成分の量を含む、項目４８から５６のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５８）
物理的担体がプレートであり、前記物理的担体の物理的媒体が、前記プレート上の複数のウェルを含む、項目４８から５７のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５９）
前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体が、前記目的の産物を支持する、項目４８から５８のいずれか一項に記載のシステム。
（項目６０）
前記目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目４８から５９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目６１）
遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するためのコンピュータ実装方法であって、
複数のノードを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスすることであって、
各ノードが、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、
前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される前記１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
アクセスすることと、
前記目的の産物を産生するための物理的実験室機器に前記複数のレベルにおける前記ノードに対応する前記生物学的成分をマップするために、前記複数のレベルにおいて前記ビルドグラフデータ構造を横断することと
を含む、方法。
（項目６２）
ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて前記子レベルにおける各反応グループ内の前記宛先ノードによって表される前記生物学的成分を産生するために、対応する前記生物学的成分の移動を調達するための前記ソース物理的媒体の数を決定することをさらに含む、項目６１に記載の方法。
（項目６３）
前記ビルドグラフデータ構造を横断することが、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む、項目６１から６２のいずれか一項に記載の方法。
（項目６４）
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づく、項目６１から６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目６５）
前記１つまたは複数のプロセス変形形態が物理的担体上の物理的媒体の位置に関係する、項目６１から６４のいずれか一項に記載の方法。
（項目６６）
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づく、項目６１から６５のいずれか一項に記載の方法。
（項目６７）
最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取ることであって、前記最終レイアウトの各生物学的成分が、前記ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表される、受け取ること
をさらに含み、
横断することが、前記複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することをさらに含む、
項目６１から６６のいずれか一項に記載の方法。
（項目６８）
前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードから、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される前記所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する前記１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定することと、
対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて、前記所与のレベルにおける各反応グループ内の前記宛先成分を産生するために前記対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定することと
を含む、項目６１から６７のいずれか一項に記載の方法。
（項目６９）
対応する生物学的成分の移動を調達するために決定された前記ソース物理的媒体の数が、前記ソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づく、項目６１から６８のいずれか一項に記載の方法。
（項目７０）
前記少なくとも１つの物理的制約が、前記ソース物理的媒体内の生物学的成分の量を含む、項目６１から６９のいずれか一項に記載の方法。
（項目７１）
物理的担体がプレートであり、前記物理的担体の物理的媒体が、前記プレート上の複数のウェルを含む、項目６１から７０のいずれか一項に記載の方法。
（項目７２）
前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体が、前記目的の産物を支持する、項目６１から７１のいずれか一項に記載の方法。
（項目７３）
前記目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目６１から７２のいずれか一項に記載の方法。
（項目７４）
項目６１から７３のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
（項目７５）
遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
複数のノードを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスさせることであって、
各ノードが、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、
前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される前記１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、アクセスさせることと
前記目的の産物を産生するための物理的実験室機器に前記複数のレベルにおける前記ノードに対応する前記生物学的成分をマップするために、前記複数のレベルにおいて前記ビルドグラフデータ構造を横断させることと、
を行わせる、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目７６）
ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて前記子レベルにおける各反応グループ内の前記宛先ノードによって表される前記生物学的成分を産生するために対応する前記生物学的成分の移動を調達するための前記ソース物理的媒体の数を決定するためのさらなる命令を記憶する、項目７５に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目７７）
前記ビルドグラフデータ構造を横断することが、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む、項目７５から７６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目７８）
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づく、項目７５から７７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目７９）
前記１つまたは複数のプロセス変形形態が物理的担体上の物理的媒体の位置に関係する、項目７５から７８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８０）
物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づく、項目７５から７９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８１）
最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取るためのさらなる命令を記憶する、項目７５から８０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、
前記最終レイアウトの各生物学的成分が、前記ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表され、
横断することが、前記複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することをさらに含む、
１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８２）
前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードから、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される前記所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する前記１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定し、そして
対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて、前記所与のレベルにおける各反応グループ内の前記宛先成分を産生するために前記対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定する
ためのさらなる命令を記憶する、項目７５から８１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８３）
対応する生物学的成分の移動を調達するために決定された前記ソース物理的媒体の数が、前記ソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づく、項目７５から８２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８４）
前記少なくとも１つの物理的制約が、前記ソース物理的媒体内の生物学的成分の量を含む、項目７５から８３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８５）
物理的担体がプレートであり、前記物理的担体の物理的媒体が、前記プレート上の複数のウェルを含む、項目７５から８４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８６）
前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体が、前記目的の産物を支持する、項目７５から８５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８７）
前記目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目７５から８６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目８８）
遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上での生物学的プロトコールの実装のためのシステムであって、前記自動化された機器のうちの異なる機器が、それぞれの異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実装し、前記システムが、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
１つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいて、生物学的プロトコールを実行するように前記複数の自動化された機器に指示するためのオブジェクト命令を発行させ、そして
オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳させる、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
を備え、
各自動化された機器が、前記目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実装するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能であり、少なくとも２つの自動化された機器が、異なる機械固有言語に従って動作する、
システム。
（項目８９）
前記１つまたは複数のメモリが、異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成するためのさらなる命令を記憶する、項目８８に記載のシステム。
（項目９０）
前記１つまたは複数のメモリが、
前記１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて、前記生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定し、
前記利用可能な自動化された機器にオブジェクト命令を命じる
ためのさらなる命令を記憶する、項目８８から８９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目９１）
前記プロトコールが、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動させることを含む、項目８８から９０のいずれか一項に記載のシステム。
（項目９２）
遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上での生物学的プロトコールの実装のためのコンピュータ実装方法であって、前記自動化された機器の異なる機器が、それぞれの異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実装し、前記方法が、
１つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいて、生物学的プロトコールを実行するように前記複数の自動化された機器に指示するためのオブジェクト命令を発行することと、
オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳することと
を含み、
各自動化された機器が、前記目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実装するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能であり、少なくとも２つの自動化された機器が、異なる機械固有言語に従って動作する、方法。
（項目９３）
異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成することをさらに含む、項目９２に記載の方法。
（項目９４）
前記１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて、前記生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定することと、
前記利用可能な自動化された機器にオブジェクト命令を命じることと
をさらに含む、項目９２から９３のいずれか一項に記載の方法。
（項目９５）
前記プロトコールが、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動させることを含む、項目９２から９４のいずれか一項に記載の方法。
（項目９６）
項目９２から９５のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
（項目９７）
遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上での生物学的プロトコールの実装のための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記自動化された機器のうちの異なる機器が、それぞれの異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実装し、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
１つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいて、生物学的プロトコールを実行するように前記複数の自動化された機器に指示するためのオブジェクト命令を発行させ、そして
オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳させ、
各自動化された機器が、前記目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実装するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能であり、少なくとも２つの自動化された機器が、異なる機械固有言語に従って動作する、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目９８）
異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成するためのさらなる命令を記憶する、項目９７に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目９９）
前記１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて、前記生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定し、
前記利用可能な自動化された機器にオブジェクト命令を命じる
ためのさらなる命令を記憶する、項目９７から９８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１００）
前記プロトコールが、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動させることを含む、項目９７から９９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１０１）
複数の生物学的成分の品質試験を設計するためのコンピュータ実装方法であって、
１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことであって、前記１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対して各アッセイを前記ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つを伴うアッセイ反応から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物を産生する、行うことと、
各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて、少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類することと、
（ａ）前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）前記２つまたはそれよりも多い予想成果の前記分類を含む参照情報を、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物のためのアッセイデータ構造に記憶することと
を含み、
前記アッセイデータ構造の処理が、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して、前記１つまたは複数の標的生物学的成分上で前記１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、および（ｂ）各物理的アッセイに対して、前記標的生物学的成分を前記少なくとも１つの成功モードまたは前記少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす、方法。
（項目１０２）
前記アッセイデータ構造が、前記１つまたは複数の標的生物学的成分に対する前記１つまたは複数のアッセイについて、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフであり、前記有向グラフでは、
複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードが、前記標的生物学的成分のうちの前記１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、または前記アッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、
前記複数のアッセイノードの標的アッセイノードが、所与のレベルにおいて、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、
前記標的アッセイノードと関連づけられた、前記複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおいて、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物および前記参照情報を表す、項目１０１に記載の方法。
（項目１０３）
前記所与のレベルが、前記所与のレベルにおける前記標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む、項目１０１から１０２のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０４）
前記所与のレベルにおける前記標的アッセイノードおよび前記アッセイ反応物ノードならびに前記子レベルにおける前記アッセイ反応産物ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する、項目１０１から１０３のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０５）
各アッセイが１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズが、複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含み、前記方法が、
異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの前記１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通アッセイフェーズであることを決定することと、
前記共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいて前記アッセイデータ構造を生成することと
をさらに含む、項目１０１から１０４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０６）
前記共通アッセイフェーズが同じアッセイ反応物と関連づけられる、項目１０１から１０５のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０７）
前記共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定することをさらに含む、項目１０１から１０６のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０８）
前記アッセイに関する前記経験的情報が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備える、項目１０１から１０７のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０９）
分類することが、前記アッセイ反応、前記アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つに少なくとも一部は基づく、項目１０１から１０８のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１０）
１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して前記１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含む、項目１０１から１０９のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１１）
分類することが、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの前記予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む、項目１０１から１１０のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１２）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、項目１０１から１１１のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１３）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記アッセイの失敗を表す、項目１０１から１１２のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１４）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、項目１０１から１１３のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１５）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが不完全なアッセイ反応物を表す、項目１０１から１１４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１６）
アッセイ反応の前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、前記参照情報が、前記アッセイ反応、前記１つもしくは複数のアッセイ反応産物、または前記アッセイ反応物の識別をさらに含む、項目１０１から１１５のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１７）
前記参照情報の属性が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含む、項目１０１から１１６のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１８）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分がプラスミドを含み、前記１つまたは複数の反応産物がプラスミド断片を含む、項目１０１から１１７のいずれか一項に記載の方法。
（項目１１９）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目１０１から１１８のいずれか一項に記載の方法。
（項目１２０）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々が、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、
目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するための前記ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードが、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表し、前記目的の産物が、前記ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込み、
前記ビルドグラフデータ構造の前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記ビルドグラフデータ構造の前記所与のレベルの子レベルにおける、前記１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される前記標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
項目１０１から１１９のいずれか一項に記載の方法。
（項目１２１）
複数の生物学的成分の品質試験を設計するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行わせることであって、前記１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対して各アッセイを前記ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つを伴うアッセイ反応から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物を産生する、行わせること
各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類させること、ならびに
（ａ）前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）前記２つまたはそれよりも多い予想成果の前記分類を含む参照情報を、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物のためのアッセイデータ構造に記憶させること、
を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
を備え、
前記アッセイデータ構造の処理が、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して、前記１つまたは複数の標的生物学的成分上で前記１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、および（ｂ）各物理的アッセイに対して、前記標的生物学的成分を前記少なくとも１つの成功モードまたは前記少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす、
システム。
（項目１２２）
前記アッセイデータ構造が、前記１つまたは複数の標的生物学的成分に対する前記１つまたは複数のアッセイに対して、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフであり、前記有向グラフでは、
複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードが、前記標的生物学的成分のうちの前記１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、または前記アッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、
前記複数のアッセイノードの標的アッセイノードが、所与のレベルにおいて、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、
前記標的アッセイノードと関連づけられた、前記複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおいて、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物および前記参照情報を表す、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２３）
前記所与のレベルが、前記所与のレベルにおける前記標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む、項目１２１から１２２のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２４）
前記所与のレベルにおける前記標的アッセイノードおよび前記アッセイ反応物ノードならびに前記子レベルにおける前記アッセイ反応産物ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する、項目１２１から１２３のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２５）
各アッセイが１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズが、複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含み、前記１つまたは複数のメモリが、実行されるとき、前記システムに、
異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの前記１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通アッセイフェーズであることを決定させ、
前記共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいて前記アッセイデータ構造を生成させる
命令を記憶する、項目１２１から１２４のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２６）
前記共通アッセイフェーズが同じアッセイ反応物と関連づけられる、項目１２１から１２５のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２７）
前記１つまたは複数のメモリが、実行されるとき、前記システムに前記共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定させる命令を記憶する、項目１２１から１２６のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２８）
前記アッセイに関する前記経験的情報が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備える、項目１２１から１２７のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１２９）
分類することが、前記アッセイ反応、前記アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つに少なくとも一部は基づく、項目１２１から１２８のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３０）
１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して前記１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含む、項目１２１から１２９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３１）
分類することが、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの前記予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む、項目１２１から１３０のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３２）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、項目１２１から１３１のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３３）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記アッセイの失敗を表す、項目１２１から１３２のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３４）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、項目１２１から１３３のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３５）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが不完全なアッセイ反応物を表す、項目１２１から１３４のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３６）
アッセイ反応の前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、前記参照情報が、前記アッセイ反応、前記１つもしくは複数のアッセイ反応産物、または前記アッセイ反応物の識別をさらに含む、項目１２１から１３５のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３７）
前記参照情報の属性が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含む、項目１２１から１３６のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３８）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分がプラスミドを含み、前記１つまたは複数の反応産物がプラスミド断片を含む、項目１２１から１３７のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１３９）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目１２１から１３８のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１４０）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々が、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、
目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するための前記ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードが、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表し、前記目的の産物が、前記ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込み、
前記ビルドグラフデータ構造の前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記ビルドグラフデータ構造の前記所与のレベルの子レベルにおける、前記１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される前記標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
項目１２１から１３９のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１４１）
複数の生物学的成分の品質試験を設計するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行わせることであって、前記１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対して各アッセイを前記ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つを伴うアッセイ反応から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物を産生する、行わせること
各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類させること、ならびに
（ａ）前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）前記２つまたはそれよりも多い予想成果の前記分類を含む参照情報を、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物についてアッセイデータ構造に記憶させること、
を行わせ、
前記アッセイデータ構造の処理が、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して、前記１つまたは複数の標的生物学的成分上で前記１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、（ｂ）各物理的アッセイに対して、前記標的生物学的成分を前記少なくとも１つの成功モードまたは前記少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす、
１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４２）
前記アッセイデータ構造が、前記１つまたは複数の標的生物学的成分に対する前記１つまたは複数のアッセイについて、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフであり、前記有向グラフでは、
複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードが、前記標的生物学的成分のうちの前記１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、または前記アッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、
前記複数のアッセイノードの標的アッセイノードが、所与のレベルにおいて、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、
前記標的アッセイノードと関連づけられた、前記複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおいて、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物および前記参照情報を表す、項目１４１に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４３）
前記所与のレベルが、前記所与のレベルにおける前記標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む、項目１４１から１４２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４４）
前記所与のレベルにおける前記標的アッセイノードおよび前記アッセイ反応物ノードならびに前記子レベルにおける前記アッセイ反応産物ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する、項目１４１から１４３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４５）
各アッセイが１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズが複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含み、前記１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体が、実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの前記１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通アッセイフェーズであることを決定させ、
前記共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいて前記アッセイデータ構造を生成させる、
命令を記憶する、項目１４１から１４４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４６）
前記共通アッセイフェーズが同じアッセイ反応物と関連づけられる、項目１４１から１４５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４７）
実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに前記共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定させる命令を記憶する、項目１４１から１４６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４８）
前記アッセイに関する前記経験的情報が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備える、項目１４１から１４７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１４９）
分類することが、前記アッセイ反応、前記アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つに少なくとも一部は基づく、項目１４１から１４８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５０）
１つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して前記１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含む、項目１４１から１４９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５１）
分類することが、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの前記予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む、項目１４１から１５０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５２）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、項目１４１から１５１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５３）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記アッセイの失敗を表す、項目１４１から１５２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５４）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、項目１４１から１５３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５５）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが不完全なアッセイ反応物を表す、項目１４１から１５４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５６）
アッセイ反応の前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、前記参照情報が、前記アッセイ反応、前記１つもしくは複数のアッセイ反応産物、または前記アッセイ反応物の識別をさらに含む、項目１４１から１５５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５７）
前記参照情報の属性が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含む、項目１４１から１５６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５８）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分がプラスミドを含み、前記１つまたは複数の反応産物がプラスミド断片を含む、項目１４１から１５７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１５９）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々がヌクレオチド配列または微生物株を含む、項目１４１から１５８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１６０）
前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々が、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、
目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するための前記ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードが、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表し、前記目的の産物が、前記ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込み、
前記ビルドグラフデータ構造の前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記ビルドグラフデータ構造の前記所与のレベルの子レベルにおける、前記１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
各反応グループが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される前記標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
項目１４１から１５９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１６１）
標的生物学的成分の品質試験を行うためのコンピュータ実装方法であって、
標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得することと、
前記標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または不確定モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することと
を含み、
前記参照情報が、成功モードおよび失敗モードに対応する前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む、方法。
（項目１６２）
前記標的生物学的成分が前記不確定モードに対応すると分類される場合、前記物理的アッセイが再度行われるべきであることを示すこと
をさらに含む、項目１６１に記載の方法。
（項目１６３）
前記標的生物学的成分が前記少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、目的の産物を産生することの促進において前記標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供すること
をさらに含む、項目１６１から１６２のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６４）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、項目１６１から１６３のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６５）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記物理的アッセイの失敗を表す、項目１６１から１６４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６６）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、項目１６１から１６５のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６７）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが、前記物理的アッセイのある物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す、項目１６１から１６６のいずれか一項に記載の方法。
（項目１６８）
項目１６１から１６７のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
（項目１６９）
標的生物学的成分の品質試験を行うためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得させ、そして
前記標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または不確定モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較させる、
命令を記憶する１つまたは複数のメモリと、
を備え、ここで
前記参照情報が、成功モードおよび失敗モードに対応する前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む、
システム。
（項目１７０）
前記１つまたは複数のメモリが、前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
前記標的生物学的成分が前記不確定モードに対応すると分類される場合、前記物理的アッセイが再度行われるべきであることを示させる
命令を記憶する、項目１６９に記載のシステム。
（項目１７１）
前記１つまたは複数のメモリが、前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
前記標的生物学的成分が前記少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、目的の産物を産生することの促進において前記標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供させる
命令を記憶する、項目１６９から１７０のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１７２）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、項目１６９から１７１のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１７３）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記物理的アッセイの失敗を表す、項目１６９から１７２のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１７４）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、項目１６９から１７３のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１７５）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが、前記物理的アッセイのある物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す、項目１６９から１７４のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１７６）
標的生物学的成分の品質試験を行うための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得させ、そして
前記標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または不確定モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較させ、
前記参照情報が、成功モードおよび失敗モードに対応する前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む、
１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１７７）
実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
前記標的生物学的成分が前記不確定モードに対応すると分類される場合、前記物理的アッセイが再度行われるべきであることを示させる
命令を記憶する、項目１７６に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１７８）
実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
前記標的生物学的成分が前記少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、目的の産物を産生することの促進において前記標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供させる
命令を記憶する、項目１７６から１７７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１７９）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、項目１７６から１７８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１８０）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記物理的アッセイの失敗を表す、項目１７６から１７９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１８１）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、項目１７６から１８０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１８２）
前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが、前記物理的アッセイのある物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す、項目１７６から１８１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１８３）
遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するためのコンピュータ実装方法であって、
コンピューティングデバイスにおいて、第１の配列オペランドに対する非決定性動作を示す式を受け取ることであって、配列オペランドが生物学的配列パートを表し、前記第１の配列オペランドが１つまたは複数の生物学的配列パートを表す、受け取ることと、
コンピューティングデバイスによって、配列仕様に対して式を評価するために命令を実行することであって、前記配列仕様が、（ａ）前記第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行が前記１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む、実行することと、
コンピューティングデバイスによる、前記第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および前記第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、生物学的配列パートを生成するために前記遺伝子製造システムによって使用するための工場オーダーを生成することであって、前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する、生成することと
を含む、方法。
（項目１８４）
前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する、項目１８３に記載の方法。
（項目１８５）
有向ビルドグラフデータ構造が前記工場オーダーを生成する際に使用され、前記方法が、
異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定することと、
前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいて前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることと
をさらに含む、項目１８３から１８４のいずれか一項に記載の方法。
（項目１８６）
遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するためのシステムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
第１の配列オペランドに対する非決定性動作を示す式を受け取らせることであって、配列オペランドが生物学的配列パートを表し、前記第１の配列オペランドが１つまたは複数の生物学的配列パートを表す、受け取らせること
配列仕様に対して前記式を評価するために命令を実行させることであって、前記配列仕様が、（ａ）前記第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行が前記１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドのうちの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む、実行させること、ならびに
コンピューティングデバイスによる、前記第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および前記第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、生物学的配列パートを生成するために前記遺伝子製造システムによって使用するための工場オーダーを生成させることであって、前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する、生成させること
を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
を備える、システム。
（項目１８７）
前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する、項目１８６に記載のシステム。
（項目１８８）
有向ビルドグラフデータ構造が、前記工場オーダーを生成する際に使用され、前記１つまたは複数のメモリが、実行されるとき、前記システムに、
異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させ、そして
前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいて前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせる
命令を記憶する、項目１８６から１８７のいずれか一項に記載のシステム。
（項目１８９）
遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
第１の配列オペランドに対する非決定性動作を示す式を受け取らせることであって、配列オペランドが生物学的配列パートを表し、前記第１の配列オペランドが１つまたは複数の生物学的配列パートを表す、受け取らせること
配列仕様に対して前記式を評価するために命令を実行させることであって、前記配列仕様が、（ａ）前記第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行が前記１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドのうちの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む、実行させること、ならびに
コンピューティングデバイスによる、前記第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および前記第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、生物学的配列パートを生成するために前記遺伝子製造システムによって使用するための工場オーダーを生成させることであって、前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する、生成させること
を行わせる、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１９０）
前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する、項目１８９に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
（項目１９１）
有向ビルドグラフデータ構造が、前記工場オーダーを生成する際に使用され、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体が、実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの前記少なくとも１つに、
異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させ、そして
前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいて前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせる
命令を記憶する、項目１８９から１９０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。

Claims (191)

  1. 遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するためのシステムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    生物学的ワークフローの記述であって、生物学的成分の表現を含む記述にアクセスさせ、そして
    前記ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいて、ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせる、
    命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
    を備え、ここで
    前記ビルドグラフデータ構造内で、各生物学的成分が、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、
    前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表し、
    前記子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードが、前記所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用し、
    前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードが、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされた遺伝子改変を組み込んだ、前記少なくとも１つの目的の産物を表し、
    前記ビルドグラフデータ構造を処理することにより、前記少なくとも１つの目的の産物が産生される、
    システム。
  2. 前記少なくとも１つの目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つが２つの異なる反応グループに属する、請求項１または２のいずれか一項に記載のシステム。
  4. 前記１つまたは複数のメモリが、異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定するためのさらなる命令を記憶し、
    前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることが、前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づく、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 前記１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の第１の宛先ノードが、前記第１の反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す、請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
  6. 前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
  7. 前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
  8. 前記非決定性変更が、前記第２の生物学的成分内の前記１つまたは複数の指定された位置の各々における、第１の生物学的成分との置換を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
  9. 各第１の生物学的成分がヌクレオチドであり、前記第２の生物学的成分がヌクレオチド配列である、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
  10. 反応グループ内の前記所与のレベルにおける第１のソースノードが複数の第１の生物学的成分を表す、または、前記子レベルにおける前記宛先ノードが複数の第２の生物学的成分を表す、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
  11. 前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによって表される前記１つまたは複数の生物学的成分が微生物株であり、前記株間の反応が前記株間の水平遺伝子移動を含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
  12. 各生物学的成分がヌクレオチド配列または微生物株のうちの少なくとも１つである、請求項１から１１のいずれか一項に記載のシステム。
  13. 遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するためのコンピュータ実装方法であって、
    生物学的ワークフローの記述であって、生物学的成分の表現を含む記述にアクセスすることと、
    前記ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいて、ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることと
    を含み、
    前記ビルドグラフデータ構造内で、各生物学的成分が、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、
    前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表し、
    前記子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードが、前記所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用し、
    前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードが、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされた遺伝子改変を組み込んだ、前記少なくとも１つの目的の産物を表し、
    前記ビルドグラフデータ構造を処理することにより、前記少なくとも１つの目的の産物が産生される、方法。
  14. 前記少なくとも１つの目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つが２つの異なる反応グループに属する、請求項１３から１４のいずれか一項に記載の方法。
  16. 異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定することをさらに含み、
    前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることが、前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づく、請求項１３から１５のいずれか一項に記載の方法。
  17. 前記１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の第１の宛先ノードが、前記第１の反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す、請求項１３から１６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、請求項１３から１７のいずれか一項に記載の方法。
  19. 前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、請求項１３から１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記非決定性変更が、前記第２の生物学的成分内の前記１つまたは複数の指定された位置の各々における、第１の生物学的成分との置換を含む、請求項１３から１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 各第１の生物学的成分がヌクレオチドであり、前記第２の生物学的成分がヌクレオチド配列である、請求項１３から２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. 反応グループ内の前記所与のレベルにおける第１のソースノードが複数の第１の生物学的成分を表す、または、前記子レベルにおける前記宛先ノードが複数の第２の生物学的成分を表す、請求項１３から２１のいずれか一項に記載の方法。
  23. 前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによって表される前記１つまたは複数の生物学的成分が微生物株であり、前記株間の反応が前記株間の水平遺伝子移動を含む、請求項１３から２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 各生物学的成分がヌクレオチド配列または微生物株のうちの少なくとも１つである、請求項１３から２３のいずれか一項に記載の方法。
  25. 請求項１３から２４のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
  26. 遺伝子改変を組み込んだ少なくとも１つの目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を生成するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    生物学的ワークフローの記述であって、生物学的成分の表現を含む記述にアクセスさせ、そして
    前記ワークフロー記述に少なくとも一部は基づいて、ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせ、ここで
    前記ビルドグラフデータ構造内で、各生物学的成分が、複数のレベルのうちのあるレベルにあるノードによって表され、
    前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表し、
    前記子レベルにおける１つまたは複数の宛先ノードが、前記所与のレベルの孫レベルにおける１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループ内の１つまたは複数のソースノードとして作用し、
    前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける少なくとも１つの宛先ノードが、異なるレベルにおける生物学的成分間の反応によって引き起こされた遺伝子改変を組み込んだ、前記少なくとも１つの目的の産物を表し、
    前記ビルドグラフデータ構造を処理することにより、前記少なくとも１つの目的の産物が産生される、非一過性のコンピュータ可読媒体。
  27. 前記少なくとも１つの目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項２６に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  28. 前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードのうちの少なくとも１つが２つの異なる反応グループに属する、請求項２６から２７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  29. 異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定する
    ためのさらなる命令を記憶し、
    前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることが、前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づく、
    請求項２６から２８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  30. 前記１つまたは複数の反応グループのうちの第１の反応グループ内の第１の宛先ノードが、前記第１の反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードによって表される１つまたは複数の生物学的成分に適用される１つまたは複数の反応から生じるように計算された生物学的成分の非決定性セットを表す、請求項２６から２９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  31. 前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分の１つまたは複数の非決定性位置における１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つの挿入から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、請求項２６から３０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  32. 前記第１の宛先ノードが、第２の生物学的成分内の１つまたは複数の対応する、指定された位置における１つまたは複数の生物学的成分に対する非決定性変更から生じるように計算された前記生物学的成分の非決定性セットを表し、前記第２の生物学的成分が生物学的配列である、請求項２６から３１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  33. 前記非決定性変更が、前記第２の生物学的成分内の前記１つまたは複数の指定された位置の各々における、前記１つまたは複数の第１の生物学的成分のうちの１つとの置換を含む、請求項２６から３２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  34. 各第１の生物学的成分がヌクレオチドであり、前記第２の生物学的成分がヌクレオチド配列である、請求項２６から３３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  35. 反応グループ内の前記所与のレベルにおける第１のソースノードが複数の第１の生物学的成分を表す、または、前記子レベルにおける前記宛先ノードが複数の第２の生物学的成分を表す、請求項２６から３４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  36. 前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによって表される前記１つまたは複数の生物学的成分が微生物株であり、前記株間の反応が前記株間の水平遺伝子移動を含む、請求項２６から３５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  37. 各生物学的成分がヌクレオチド配列または微生物株のうちの少なくとも１つである、請求項２６から３６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  38. 遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するためのシステムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    複数の工場オーダーにアクセスさせることであって、各工場オーダーが、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝的設計技法を示す、アクセスさせること
    前記複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーを構築するためのワークフローのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させることであって、各ワークフローが一連のワークフローフェーズを含み、各ワークフローフェーズが１つまたは複数の反応ステップを含む、決定させること、ならびに
    前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成させること
    を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
    を備える、システム。
  39. 前記共通ワークフローフェーズの前記処理を表す、前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける宛先ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、前記所与のレベルにおけるソースノードとして働く、請求項３８に記載のシステム。
  40. 前記１つまたは複数のメモリが、前記異なる工場オーダーに少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多い前記共通ワークフローフェーズを決定するためのさらなる命令を記憶する、請求項３８から３９のいずれか一項に記載のシステム。
  41. 遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するためのコンピュータ実装方法であって、
    複数の工場オーダーにアクセスすることであって、各工場オーダーが、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝的設計技法を示す、アクセスすることと、
    前記複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーを構築するためのワークフローのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定することであって、各ワークフローが一連のワークフローフェーズを含み、各ワークフローフェーズが１つまたは複数の反応ステップを含む、決定することと、
    前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成することと
    を含むコンピュータ実装方法。
  42. 前記共通ワークフローフェーズの前記処理を表す、前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける宛先ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、前記所与のレベルにおけるソースノードとして働く、請求項４１に記載の方法。
  43. 前記異なる工場オーダーに少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多い前記共通ワークフローフェーズを決定することをさらに含む、請求項４１から４２のいずれか一項に記載の方法。
  44. 請求項４１から４３のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
  45. 遺伝子改変を組み込んだ１つまたは複数の目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するために工場オーダーを処理するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    複数の工場オーダーにアクセスさせることであって、各工場オーダーが、１つまたは複数の目的の産物を構築するための１つまたは複数の遺伝的設計技法を示す、アクセスさせること
    前記複数の工場オーダーのうちの異なる工場オーダーを構築するためのワークフローのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させることであって、各ワークフローが一連のワークフローフェーズを含み、各ワークフローフェーズが１つまたは複数の反応ステップを含む、決定させること、ならびに
    前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいてビルドグラフデータ構造を生成させること、
    を行わせる、
    １つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  46. 前記共通ワークフローフェーズの前記処理を表す、前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける宛先ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおける２つまたはそれよりも多い宛先ノードに接続する、前記所与のレベルにおけるソースノードとして働く、請求項４５に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  47. 前記異なる工場オーダーに少なくとも一部は基づいて２つまたはそれよりも多い前記共通ワークフローフェーズを決定するためのさらなる命令を記憶する、請求項４５から４６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  48. 遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するためのシステムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    複数のノードを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスさせることであって、
    各ノードが、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、
    前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される前記１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、アクセスさせること、ならびに
    前記目的の産物を産生するための物理的実験室機器に前記複数のレベルにおける前記ノードに対応する前記生物学的成分をマップするために、前記複数のレベルにおいて前記ビルドグラフデータ構造を横断させること
    を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
    を備える、システム。
  49. 前記１つまたは複数のメモリが、ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて前記子レベルにおける各反応グループ内の前記宛先ノードによって表される前記生物学的成分を産生するために、対応する前記生物学的成分の移動を調達するための前記ソース物理的媒体の数を決定するためのさらなる命令を記憶する、請求項４８に記載のシステム。
  50. 前記ビルドグラフデータ構造を横断することが、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む、請求項４８から４９のいずれか一項に記載のシステム。
  51. 物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づく、請求項４８から５０のいずれか一項に記載のシステム。
  52. 前記１つまたは複数のプロセス変形形態が物理的担体上の物理的媒体の位置に関係する、請求項４８から５１のいずれか一項に記載のシステム。
  53. 物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づく、請求項４８から５２のいずれか一項に記載のシステム。
  54. 前記１つまたは複数のメモリが、最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取るためのさらなる命令を記憶し、ここで
    前記最終レイアウトの各生物学的成分が、前記ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表され、
    横断することが、前記複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することをさらに含む、
    請求項４８から５３のいずれか一項に記載のシステム。
  55. 前記１つまたは複数のメモリが、
    前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードから、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される前記所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する前記１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定し、そして
    対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて、前記所与のレベルにおける各反応グループ内の前記宛先成分を産生するために前記対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定する
    ためのさらなる命令を記憶する、請求項４８から５４のいずれか一項に記載のシステム。
  56. 対応する生物学的成分の移動を調達するために決定された前記ソース物理的媒体の数が、前記ソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づく、請求項４８から５５のいずれか一項に記載のシステム。
  57. 前記少なくとも１つの物理的制約が、前記ソース物理的媒体内の生物学的成分の量を含む、請求項４８から５６のいずれか一項に記載のシステム。
  58. 物理的担体がプレートであり、前記物理的担体の物理的媒体が、前記プレート上の複数のウェルを含む、請求項４８から５７のいずれか一項に記載のシステム。
  59. 前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体が、前記目的の産物を支持する、請求項４８から５８のいずれか一項に記載のシステム。
  60. 前記目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項４８から５９のいずれか一項に記載のシステム。
  61. 遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するためのコンピュータ実装方法であって、
    複数のノードを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスすることであって、
    各ノードが、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、
    前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される前記１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
    アクセスすることと、
    前記目的の産物を産生するための物理的実験室機器に前記複数のレベルにおける前記ノードに対応する前記生物学的成分をマップするために、前記複数のレベルにおいて前記ビルドグラフデータ構造を横断することと
    を含む、方法。
  62. ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて前記子レベルにおける各反応グループ内の前記宛先ノードによって表される前記生物学的成分を産生するために、対応する前記生物学的成分の移動を調達するための前記ソース物理的媒体の数を決定することをさらに含む、請求項６１に記載の方法。
  63. 前記ビルドグラフデータ構造を横断することが、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む、請求項６１から６２のいずれか一項に記載の方法。
  64. 物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づく、請求項６１から６３のいずれか一項に記載の方法。
  65. 前記１つまたは複数のプロセス変形形態が物理的担体上の物理的媒体の位置に関係する、請求項６１から６４のいずれか一項に記載の方法。
  66. 物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づく、請求項６１から６５のいずれか一項に記載の方法。
  67. 最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取ることであって、前記最終レイアウトの各生物学的成分が、前記ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表される、受け取ること
    をさらに含み、
    横断することが、前記複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することをさらに含む、
    請求項６１から６６のいずれか一項に記載の方法。
  68. 前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードから、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される前記所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する前記１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定することと、
    対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて、前記所与のレベルにおける各反応グループ内の前記宛先成分を産生するために前記対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定することと
    を含む、請求項６１から６７のいずれか一項に記載の方法。
  69. 対応する生物学的成分の移動を調達するために決定された前記ソース物理的媒体の数が、前記ソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づく、請求項６１から６８のいずれか一項に記載の方法。
  70. 前記少なくとも１つの物理的制約が、前記ソース物理的媒体内の生物学的成分の量を含む、請求項６１から６９のいずれか一項に記載の方法。
  71. 物理的担体がプレートであり、前記物理的担体の物理的媒体が、前記プレート上の複数のウェルを含む、請求項６１から７０のいずれか一項に記載の方法。
  72. 前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体が、前記目的の産物を支持する、請求項６１から７１のいずれか一項に記載の方法。
  73. 前記目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項６１から７２のいずれか一項に記載の方法。
  74. 請求項６１から７３のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
  75. 遺伝子改変を組み込んだ目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するためにビルドグラフデータ構造を処理するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    複数のノードを備えるビルドグラフデータ構造にアクセスさせることであって、
    各ノードが、生物学的成分を表し、複数のレベルのうちのあるレベルにあり、
    前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記所与のレベルの子レベルにおける宛先ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される生物学的成分を産生するために前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される前記１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、アクセスさせることと
    前記目的の産物を産生するための物理的実験室機器に前記複数のレベルにおける前記ノードに対応する前記生物学的成分をマップするために、前記複数のレベルにおいて前記ビルドグラフデータ構造を横断させることと、
    を行わせる、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  76. ソース物理的媒体内の生物学的成分の量に少なくとも一部は基づいて前記子レベルにおける各反応グループ内の前記宛先ノードによって表される前記生物学的成分を産生するために対応する前記生物学的成分の移動を調達するための前記ソース物理的媒体の数を決定するためのさらなる命令を記憶する、請求項７５に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  77. 前記ビルドグラフデータ構造を横断することが、１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することを含む、請求項７５から７６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  78. 物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、１つまたは複数のプロセス変形形態に少なくとも一部は基づく、請求項７５から７７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  79. 前記１つまたは複数のプロセス変形形態が物理的担体上の物理的媒体の位置に関係する、請求項７５から７８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  80. 物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することが、ソース物理的媒体から宛先物理的媒体への生物学的成分の効率的な移動のために１つまたは複数のレイアウトを最適化することに少なくとも一部は基づく、請求項７５から７９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  81. 最終物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の最終レイアウトを受け取るためのさらなる命令を記憶する、請求項７５から８０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、
    前記最終レイアウトの各生物学的成分が、前記ビルドグラフデータ構造の最終レベルにおける宛先ノードによって表され、
    横断することが、前記複数のレベルのうちの対応する１つまたは複数の非最終レベルにおける１つまたは複数のそれぞれの物理的担体の物理的媒体上の生物学的成分の１つまたは複数のレイアウトを決定することをさらに含む、
    １つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  82. 前記ビルドグラフデータ構造の所与のレベルにおける１つまたは複数の反応グループの各反応グループ内の前記１つまたは複数のソースノードから、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数の反応グループ内の１つまたは複数の宛先ノードに対応する１つまたは複数の宛先成分を産生するために使用される前記所与のレベルにおけるすべての反応グループに対する前記１つまたは複数のソースノードに対応する各生物学的成分のインスタンスの数を決定し、そして
    対応する生物学的成分のインスタンスの数に少なくとも一部は基づいて、前記所与のレベルにおける各反応グループ内の前記宛先成分を産生するために前記対応する生物学的成分の移動を調達するためのソース物理的媒体の数を決定する
    ためのさらなる命令を記憶する、請求項７５から８１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  83. 対応する生物学的成分の移動を調達するために決定された前記ソース物理的媒体の数が、前記ソース物理的媒体の少なくとも１つの物理的制約に少なくとも一部は基づく、請求項７５から８２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  84. 前記少なくとも１つの物理的制約が、前記ソース物理的媒体内の生物学的成分の量を含む、請求項７５から８３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  85. 物理的担体がプレートであり、前記物理的担体の物理的媒体が、前記プレート上の複数のウェルを含む、請求項７５から８４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  86. 前記複数のレベルのうちの最終レベルにおける物理的担体の物理的媒体が、前記目的の産物を支持する、請求項７５から８５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  87. 前記目的の産物がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項７５から８６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  88. 遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上での生物学的プロトコールの実装のためのシステムであって、前記自動化された機器のうちの異なる機器が、それぞれの異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実装し、前記システムが、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    １つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいて、生物学的プロトコールを実行するように前記複数の自動化された機器に指示するためのオブジェクト命令を発行させ、そして
    オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳させる、
    命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
    を備え、
    各自動化された機器が、前記目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実装するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能であり、少なくとも２つの自動化された機器が、異なる機械固有言語に従って動作する、
    システム。
  89. 前記１つまたは複数のメモリが、異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成するためのさらなる命令を記憶する、請求項８８に記載のシステム。
  90. 前記１つまたは複数のメモリが、
    前記１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて、前記生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定し、
    前記利用可能な自動化された機器にオブジェクト命令を命じる
    ためのさらなる命令を記憶する、請求項８８から８９のいずれか一項に記載のシステム。
  91. 前記プロトコールが、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動させることを含む、請求項８８から９０のいずれか一項に記載のシステム。
  92. 遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上での生物学的プロトコールの実装のためのコンピュータ実装方法であって、前記自動化された機器の異なる機器が、それぞれの異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実装し、前記方法が、
    １つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいて、生物学的プロトコールを実行するように前記複数の自動化された機器に指示するためのオブジェクト命令を発行することと、
    オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳することと
    を含み、
    各自動化された機器が、前記目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実装するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能であり、少なくとも２つの自動化された機器が、異なる機械固有言語に従って動作する、方法。
  93. 異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成することをさらに含む、請求項９２に記載の方法。
  94. 前記１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて、前記生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定することと、
    前記利用可能な自動化された機器にオブジェクト命令を命じることと
    をさらに含む、請求項９２から９３のいずれか一項に記載の方法。
  95. 前記プロトコールが、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動させることを含む、請求項９２から９４のいずれか一項に記載の方法。
  96. 請求項９２から９５のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
  97. 遺伝子改変を組み込んだ目的の産物を生成するために複数の自動化された機器上での生物学的プロトコールの実装のための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記自動化された機器のうちの異なる機器が、それぞれの異なる機械固有言語における機械固有命令に従って生物学的プロトコールを実装し、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    １つまたは複数の工場オーダーに少なくとも一部は基づいて、生物学的プロトコールを実行するように前記複数の自動化された機器に指示するためのオブジェクト命令を発行させ、そして
    オブジェクト命令を、複数の機械固有言語のうちのある機械固有言語における機械固有命令へと翻訳させ、
    各自動化された機器が、前記目的の産物を生成する経路に沿って生物学的成分を生成するように生物学的プロトコールを実装するためにそれぞれの機械固有言語における機械固有命令を実行するように動作可能であり、少なくとも２つの自動化された機器が、異なる機械固有言語に従って動作する、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  98. 異なる工場オーダーのための共通ワークフローフェーズを表すビルドグラフデータ構造を生成するためのさらなる命令を記憶する、請求項９７に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  99. 前記１つまたは複数の自動化された機器に関連するメッセージに少なくとも一部は基づいて、前記生物学的プロトコールを稼働させるために利用可能である１つまたは複数の自動化された機器を決定し、
    前記利用可能な自動化された機器にオブジェクト命令を命じる
    ためのさらなる命令を記憶する、請求項９７から９８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  100. 前記プロトコールが、ソース物理的担体から宛先物理的担体に生物学的成分を移動させることを含む、請求項９７から９９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  101. 複数の生物学的成分の品質試験を設計するためのコンピュータ実装方法であって、
    １つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことであって、前記１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対して各アッセイを前記ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つを伴うアッセイ反応から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物を産生する、行うことと、
    各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて、少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類することと、
    （ａ）前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）前記２つまたはそれよりも多い予想成果の前記分類を含む参照情報を、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物のためのアッセイデータ構造に記憶することと
    を含み、
    前記アッセイデータ構造の処理が、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して、前記１つまたは複数の標的生物学的成分上で前記１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、および（ｂ）各物理的アッセイに対して、前記標的生物学的成分を前記少なくとも１つの成功モードまたは前記少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす、方法。
  102. 前記アッセイデータ構造が、前記１つまたは複数の標的生物学的成分に対する前記１つまたは複数のアッセイについて、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフであり、前記有向グラフでは、
    複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードが、前記標的生物学的成分のうちの前記１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、または前記アッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、
    前記複数のアッセイノードの標的アッセイノードが、所与のレベルにおいて、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、
    前記標的アッセイノードと関連づけられた、前記複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおいて、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物および前記参照情報を表す、請求項１０１に記載の方法。
  103. 前記所与のレベルが、前記所与のレベルにおける前記標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む、請求項１０１から１０２のいずれか一項に記載の方法。
  104. 前記所与のレベルにおける前記標的アッセイノードおよび前記アッセイ反応物ノードならびに前記子レベルにおける前記アッセイ反応産物ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する、請求項１０１から１０３のいずれか一項に記載の方法。
  105. 各アッセイが１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズが、複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含み、前記方法が、
    異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの前記１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通アッセイフェーズであることを決定することと、
    前記共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいて前記アッセイデータ構造を生成することと
    をさらに含む、請求項１０１から１０４のいずれか一項に記載の方法。
  106. 前記共通アッセイフェーズが同じアッセイ反応物と関連づけられる、請求項１０１から１０５のいずれか一項に記載の方法。
  107. 前記共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定することをさらに含む、請求項１０１から１０６のいずれか一項に記載の方法。
  108. 前記アッセイに関する前記経験的情報が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備える、請求項１０１から１０７のいずれか一項に記載の方法。
  109. 分類することが、前記アッセイ反応、前記アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つに少なくとも一部は基づく、請求項１０１から１０８のいずれか一項に記載の方法。
  110. １つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して前記１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含む、請求項１０１から１０９のいずれか一項に記載の方法。
  111. 分類することが、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの前記予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む、請求項１０１から１１０のいずれか一項に記載の方法。
  112. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、請求項１０１から１１１のいずれか一項に記載の方法。
  113. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記アッセイの失敗を表す、請求項１０１から１１２のいずれか一項に記載の方法。
  114. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、請求項１０１から１１３のいずれか一項に記載の方法。
  115. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが不完全なアッセイ反応物を表す、請求項１０１から１１４のいずれか一項に記載の方法。
  116. アッセイ反応の前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、前記参照情報が、前記アッセイ反応、前記１つもしくは複数のアッセイ反応産物、または前記アッセイ反応物の識別をさらに含む、請求項１０１から１１５のいずれか一項に記載の方法。
  117. 前記参照情報の属性が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含む、請求項１０１から１１６のいずれか一項に記載の方法。
  118. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分がプラスミドを含み、前記１つまたは複数の反応産物がプラスミド断片を含む、請求項１０１から１１７のいずれか一項に記載の方法。
  119. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項１０１から１１８のいずれか一項に記載の方法。
  120. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々が、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、
    目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するための前記ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードが、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表し、前記目的の産物が、前記ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込み、
    前記ビルドグラフデータ構造の前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記ビルドグラフデータ構造の前記所与のレベルの子レベルにおける、前記１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される前記標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
    請求項１０１から１１９のいずれか一項に記載の方法。
  121. 複数の生物学的成分の品質試験を設計するためのシステムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    １つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行わせることであって、前記１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対して各アッセイを前記ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つを伴うアッセイ反応から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物を産生する、行わせること
    各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類させること、ならびに
    （ａ）前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）前記２つまたはそれよりも多い予想成果の前記分類を含む参照情報を、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物のためのアッセイデータ構造に記憶させること、
    を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
    を備え、
    前記アッセイデータ構造の処理が、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して、前記１つまたは複数の標的生物学的成分上で前記１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、および（ｂ）各物理的アッセイに対して、前記標的生物学的成分を前記少なくとも１つの成功モードまたは前記少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす、
    システム。
  122. 前記アッセイデータ構造が、前記１つまたは複数の標的生物学的成分に対する前記１つまたは複数のアッセイに対して、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフであり、前記有向グラフでは、
    複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードが、前記標的生物学的成分のうちの前記１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、または前記アッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、
    前記複数のアッセイノードの標的アッセイノードが、所与のレベルにおいて、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、
    前記標的アッセイノードと関連づけられた、前記複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおいて、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物および前記参照情報を表す、請求項１２１に記載のシステム。
  123. 前記所与のレベルが、前記所与のレベルにおける前記標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む、請求項１２１から１２２のいずれか一項に記載のシステム。
  124. 前記所与のレベルにおける前記標的アッセイノードおよび前記アッセイ反応物ノードならびに前記子レベルにおける前記アッセイ反応産物ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する、請求項１２１から１２３のいずれか一項に記載のシステム。
  125. 各アッセイが１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズが、複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含み、前記１つまたは複数のメモリが、実行されるとき、前記システムに、
    異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの前記１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通アッセイフェーズであることを決定させ、
    前記共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいて前記アッセイデータ構造を生成させる
    命令を記憶する、請求項１２１から１２４のいずれか一項に記載のシステム。
  126. 前記共通アッセイフェーズが同じアッセイ反応物と関連づけられる、請求項１２１から１２５のいずれか一項に記載のシステム。
  127. 前記１つまたは複数のメモリが、実行されるとき、前記システムに前記共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定させる命令を記憶する、請求項１２１から１２６のいずれか一項に記載のシステム。
  128. 前記アッセイに関する前記経験的情報が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備える、請求項１２１から１２７のいずれか一項に記載のシステム。
  129. 分類することが、前記アッセイ反応、前記アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つに少なくとも一部は基づく、請求項１２１から１２８のいずれか一項に記載のシステム。
  130. １つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して前記１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含む、請求項１２１から１２９のいずれか一項に記載のシステム。
  131. 分類することが、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの前記予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む、請求項１２１から１３０のいずれか一項に記載のシステム。
  132. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、請求項１２１から１３１のいずれか一項に記載のシステム。
  133. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記アッセイの失敗を表す、請求項１２１から１３２のいずれか一項に記載のシステム。
  134. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、請求項１２１から１３３のいずれか一項に記載のシステム。
  135. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが不完全なアッセイ反応物を表す、請求項１２１から１３４のいずれか一項に記載のシステム。
  136. アッセイ反応の前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、前記参照情報が、前記アッセイ反応、前記１つもしくは複数のアッセイ反応産物、または前記アッセイ反応物の識別をさらに含む、請求項１２１から１３５のいずれか一項に記載のシステム。
  137. 前記参照情報の属性が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含む、請求項１２１から１３６のいずれか一項に記載のシステム。
  138. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分がプラスミドを含み、前記１つまたは複数の反応産物がプラスミド断片を含む、請求項１２１から１３７のいずれか一項に記載のシステム。
  139. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項１２１から１３８のいずれか一項に記載のシステム。
  140. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々が、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、
    目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するための前記ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードが、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表し、前記目的の産物が、前記ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込み、
    前記ビルドグラフデータ構造の前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記ビルドグラフデータ構造の前記所与のレベルの子レベルにおける、前記１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される前記標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
    請求項１２１から１３９のいずれか一項に記載のシステム。
  141. 複数の生物学的成分の品質試験を設計するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    １つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行わせることであって、前記１つまたは複数の生物学的成分のうちの１つに対して各アッセイを前記ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つを伴うアッセイ反応から生じる１つまたは複数のアッセイ反応産物を産生する、行わせること
    各アッセイの２つまたはそれよりも多い予想成果を、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて少なくとも１つの成功モードまたは少なくとも１つの失敗モードのグループからのものであると分類させること、ならびに
    （ａ）前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の属性、および（ｂ）前記２つまたはそれよりも多い予想成果の前記分類を含む参照情報を、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物についてアッセイデータ構造に記憶させること、
    を行わせ、
    前記アッセイデータ構造の処理が、（ａ）各物理的アッセイのための１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を生成するために物理的実験室機器を使用して、前記１つまたは複数の標的生物学的成分上で前記１つまたは複数のｉｎ ｓｉｌｉｃｏアッセイに対応する１つまたは複数の物理的アッセイを行うこと、（ｂ）各物理的アッセイに対して、前記標的生物学的成分を前記少なくとも１つの成功モードまたは前記少なくとも１つの失敗モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することをもたらす、
    １つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  142. 前記アッセイデータ構造が、前記１つまたは複数の標的生物学的成分に対する前記１つまたは複数のアッセイについて、複数のアッセイノードを含む複数のレベルを含む有向グラフであり、前記有向グラフでは、
    複数のレベルのうちのあるレベルにある各アッセイノードが、前記標的生物学的成分のうちの前記１つもしくは複数、１つもしくは複数のアッセイ反応物、または前記アッセイ反応産物のうちの１つもしくは複数のうちの１つを表し、
    前記複数のアッセイノードの標的アッセイノードが、所与のレベルにおいて、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちのある標的生物学的成分を表し、
    前記標的アッセイノードと関連づけられた、前記複数のアッセイノードのアッセイ反応産物ノードが、前記所与のレベルの子レベルにおいて、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物および前記参照情報を表す、請求項１４１に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  143. 前記所与のレベルが、前記所与のレベルにおける前記標的生物学的成分とｉｎ ｓｉｌｉｃｏで反応する少なくとも１つのアッセイ反応物を表す少なくとも１つのアッセイ反応物ノードを含む、請求項１４１から１４２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  144. 前記所与のレベルにおける前記標的アッセイノードおよび前記アッセイ反応物ノードならびに前記子レベルにおける前記アッセイ反応産物ノードが、前記子レベルに対応する、１つまたは複数のアッセイ反応グループのうちのあるアッセイ反応グループを構成する、請求項１４１から１４３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  145. 各アッセイが１つまたは複数のアッセイフェーズを含み、各アッセイフェーズが複数のアッセイ反応ステップのうちのあるアッセイ反応ステップを含み、前記１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体が、実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    異なるアッセイの１つまたは複数のアッセイフェーズが、共通アッセイフェーズの前記１つまたは複数のアッセイ反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通アッセイフェーズであることを決定させ、
    前記共通アッセイフェーズに少なくとも一部は基づいて前記アッセイデータ構造を生成させる、
    命令を記憶する、請求項１４１から１４４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  146. 前記共通アッセイフェーズが同じアッセイ反応物と関連づけられる、請求項１４１から１４５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  147. 実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに前記共通アッセイフェーズのために必要とされるアッセイ反応物の量を決定させる命令を記憶する、請求項１４１から１４６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  148. 前記アッセイに関する前記経験的情報が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に関する経験的情報を備える、請求項１４１から１４７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  149. 分類することが、前記アッセイ反応、前記アッセイ反応に関与するアッセイ反応物、および前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの前記１つに少なくとも一部は基づく、請求項１４１から１４８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  150. １つまたは複数の標的生物学的成分に対して１つまたは複数のアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことが、前記１つまたは複数の標的生物学的成分のうちの第１の標的生物学的成分に対して前記１つまたは複数のアッセイのうちの少なくとも２つのアッセイをｉｎ ｓｉｌｉｃｏで行うことを含む、請求項１４１から１４９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  151. 分類することが、前記アッセイに関する経験的情報に少なくとも一部は基づいて各アッセイの前記予想成果を少なくとも２つの失敗モードと分類することを含む、請求項１４１から１５０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  152. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、請求項１４１から１５１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  153. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記アッセイの失敗を表す、請求項１４１から１５２のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  154. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、請求項１４１から１５３のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  155. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが不完全なアッセイ反応物を表す、請求項１４１から１５４のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  156. アッセイ反応の前記１つまたは複数のアッセイ反応産物に対して、前記参照情報が、前記アッセイ反応、前記１つもしくは複数のアッセイ反応産物、または前記アッセイ反応物の識別をさらに含む、請求項１４１から１５５のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  157. 前記参照情報の属性が、前記１つまたは複数のアッセイ反応産物の予想長さ、配列、または成長能力を含む、請求項１４１から１５６のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  158. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分がプラスミドを含み、前記１つまたは複数の反応産物がプラスミド断片を含む、請求項１４１から１５７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  159. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々がヌクレオチド配列または微生物株を含む、請求項１４１から１５８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  160. 前記１つまたは複数の標的生物学的成分の各々が、ビルドグラフデータ構造の少なくとも一部分に従って産生され、
    目的の産物の遺伝子製造システムにおける産生を制御するための前記ビルドグラフデータ構造の複数のレベルのうちのあるレベルにある各ノードが、１つまたは複数の生物学的成分のうちの少なくとも１つを表し、前記目的の産物が、前記ビルドグラフによって表される遺伝子改変を組み込み、
    前記ビルドグラフデータ構造の前記複数のレベルのうちの所与のレベルにおける１つまたは複数のソースノード、および前記ビルドグラフデータ構造の前記所与のレベルの子レベルにおける、前記１つまたは複数のソースノードと関連づけられた宛先ノードが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルに対応する、１つまたは複数の反応グループのうちのある反応グループを構成し、
    各反応グループが、前記ビルドグラフデータ構造の前記子レベルにおける前記反応グループの前記宛先ノードによって表される前記標的生物学的成分のうちの１つまたは複数を産生するために、前記所与のレベルにおける前記１つまたは複数のソースノードによってそれ自体が表される１つまたは複数の生物学的成分間の反応を表す、
    請求項１４１から１５９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  161. 標的生物学的成分の品質試験を行うためのコンピュータ実装方法であって、
    標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得することと、
    前記標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または不確定モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較することと
    を含み、
    前記参照情報が、成功モードおよび失敗モードに対応する前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む、方法。
  162. 前記標的生物学的成分が前記不確定モードに対応すると分類される場合、前記物理的アッセイが再度行われるべきであることを示すこと
    をさらに含む、請求項１６１に記載の方法。
  163. 前記標的生物学的成分が前記少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、目的の産物を産生することの促進において前記標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供すること
    をさらに含む、請求項１６１から１６２のいずれか一項に記載の方法。
  164. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、請求項１６１から１６３のいずれか一項に記載の方法。
  165. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記物理的アッセイの失敗を表す、請求項１６１から１６４のいずれか一項に記載の方法。
  166. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、請求項１６１から１６５のいずれか一項に記載の方法。
  167. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが、前記物理的アッセイのある物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す、請求項１６１から１６６のいずれか一項に記載の方法。
  168. 請求項１６１から１６７のいずれか一項に記載の方法を使用して産生された微生物株。
  169. 標的生物学的成分の品質試験を行うためのシステムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得させ、そして
    前記標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または不確定モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較させる、
    命令を記憶する１つまたは複数のメモリと、
    を備え、ここで
    前記参照情報が、成功モードおよび失敗モードに対応する前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む、
    システム。
  170. 前記１つまたは複数のメモリが、前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    前記標的生物学的成分が前記不確定モードに対応すると分類される場合、前記物理的アッセイが再度行われるべきであることを示させる
    命令を記憶する、請求項１６９に記載のシステム。
  171. 前記１つまたは複数のメモリが、前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    前記標的生物学的成分が前記少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、目的の産物を産生することの促進において前記標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供させる
    命令を記憶する、請求項１６９から１７０のいずれか一項に記載のシステム。
  172. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、請求項１６９から１７１のいずれか一項に記載のシステム。
  173. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記物理的アッセイの失敗を表す、請求項１６９から１７２のいずれか一項に記載のシステム。
  174. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、請求項１６９から１７３のいずれか一項に記載のシステム。
  175. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが、前記物理的アッセイのある物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す、請求項１６９から１７４のいずれか一項に記載のシステム。
  176. 標的生物学的成分の品質試験を行うための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    標的生物学的成分の物理的アッセイから生じる１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物に関する情報を取得させ、そして
    前記標的生物学的成分を少なくとも１つの成功モード、少なくとも１つの失敗モード、または不確定モードに対応すると分類するために、前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物を対応する参照情報と比較させ、
    前記参照情報が、成功モードおよび失敗モードに対応する前記１つまたは複数の物理的アッセイ反応産物の予想属性を含む、
    １つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  177. 実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    前記標的生物学的成分が前記不確定モードに対応すると分類される場合、前記物理的アッセイが再度行われるべきであることを示させる
    命令を記憶する、請求項１７６に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  178. 実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    前記標的生物学的成分が前記少なくとも１つの成功モードに対応すると分類される場合、目的の産物を産生することの促進において前記標的生物学的成分のさらなる処理のための命令を提供させる
    命令を記憶する、請求項１７６から１７７のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  179. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記標的生物学的成分の欠陥を表す、請求項１７６から１７８のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  180. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが前記物理的アッセイの失敗を表す、請求項１７６から１７９のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  181. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第１の失敗モードが、第１の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表し、前記少なくとも１つの失敗モードのうちの第２の失敗モードが、第２の構築エラーにより不適切に構築された標的生物学的成分を表す、請求項１７６から１８０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  182. 前記少なくとも１つの失敗モードのうちのある失敗モードが、前記物理的アッセイのある物理的アッセイ反応において使用される不完全なアッセイ反応物を表す、請求項１７６から１８１のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  183. 遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するためのコンピュータ実装方法であって、
    コンピューティングデバイスにおいて、第１の配列オペランドに対する非決定性動作を示す式を受け取ることであって、配列オペランドが生物学的配列パートを表し、前記第１の配列オペランドが１つまたは複数の生物学的配列パートを表す、受け取ることと、
    コンピューティングデバイスによって、配列仕様に対して式を評価するために命令を実行することであって、前記配列仕様が、（ａ）前記第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行が前記１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む、実行することと、
    コンピューティングデバイスによる、前記第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および前記第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、生物学的配列パートを生成するために前記遺伝子製造システムによって使用するための工場オーダーを生成することであって、前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する、生成することと
    を含む、方法。
  184. 前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する、請求項１８３に記載の方法。
  185. 有向ビルドグラフデータ構造が前記工場オーダーを生成する際に使用され、前記方法が、
    異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定することと、
    前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいて前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルすることと
    をさらに含む、請求項１８３から１８４のいずれか一項に記載の方法。
  186. 遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するためのシステムであって、
    １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行されるとき、前記システムに、
    第１の配列オペランドに対する非決定性動作を示す式を受け取らせることであって、配列オペランドが生物学的配列パートを表し、前記第１の配列オペランドが１つまたは複数の生物学的配列パートを表す、受け取らせること
    配列仕様に対して前記式を評価するために命令を実行させることであって、前記配列仕様が、（ａ）前記第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行が前記１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドのうちの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む、実行させること、ならびに
    コンピューティングデバイスによる、前記第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および前記第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、生物学的配列パートを生成するために前記遺伝子製造システムによって使用するための工場オーダーを生成させることであって、前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する、生成させること
    を行わせる命令を記憶する１つまたは複数のメモリと
    を備える、システム。
  187. 前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する、請求項１８６に記載のシステム。
  188. 有向ビルドグラフデータ構造が、前記工場オーダーを生成する際に使用され、前記１つまたは複数のメモリが、実行されるとき、前記システムに、
    異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させ、そして
    前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいて前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせる
    命令を記憶する、請求項１８６から１８７のいずれか一項に記載のシステム。
  189. 遺伝子製造システムによる生物学的配列の産生を制御するために工場オーダーを生成するための命令を記憶する１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに、
    第１の配列オペランドに対する非決定性動作を示す式を受け取らせることであって、配列オペランドが生物学的配列パートを表し、前記第１の配列オペランドが１つまたは複数の生物学的配列パートを表す、受け取らせること
    配列仕様に対して前記式を評価するために命令を実行させることであって、前記配列仕様が、（ａ）前記第１の配列オペランドを含む１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドに対して行われることになる、第１の非決定性動作を含む１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作と、（ｂ）その実行が前記１つまたは複数の第１のレベルの配列オペランドのうちの１つまたは複数の値を決定する、１つまたは複数の第２のレベルの動作とを含むデータ構造を含む、実行させること、ならびに
    コンピューティングデバイスによる、前記第１のレベルの動作のうちの１つまたは複数および前記第２のレベルの動作のうちの１つまたは複数の実行に基づいて、生物学的配列パートを生成するために前記遺伝子製造システムによって使用するための工場オーダーを生成させることであって、前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するためのプロトコールに対応する、生成させること
    を行わせる、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  190. 前記１つまたは複数の第１のレベルの非決定性動作が、前記生物学的配列パートを生成するための物理的実験室機器にも対応する、請求項１８９に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。
  191. 有向ビルドグラフデータ構造が、前記工場オーダーを生成する際に使用され、１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体が、実行されるとき、前記１つまたは複数のコンピューティングデバイスのうちの前記少なくとも１つに、
    異なる工場オーダーのための２つまたはそれよりも多いワークフローフェーズが、共通ワークフローフェーズの反応ステップの共通点に少なくとも一部は基づいて一緒に処理され得る前記共通ワークフローフェーズであることを決定させ、そして
    前記共通ワークフローフェーズに少なくとも一部は基づいて前記ビルドグラフデータ構造をアセンブルさせる
    命令を記憶する、請求項１８９から１９０のいずれか一項に記載の１つまたは複数の非一過性のコンピュータ可読媒体。


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