| name | scientific-lab-automation |
| description | 実験室自動化・プロトコル管理スキル。PyLabRobot（液体ハンドリング）、
Protocols.io（プロトコル共有）、Benchling/LabArchives（ELN/LIMS 統合）、
Opentrons（ロボティクス）による実験自動化と再現性確保を支援。
claude-scientific-skills の Lab Automation カテゴリを統合。
「実験プロトコルを作成して」「液体ハンドリングを自動化して」で発火。
|
| tu_tools | [{"key":"biotools","name":"bio.tools","description":"実験自動化ツールレジストリ検索"}] |
Scientific Lab Automation
実験室自動化とプロトコル管理のスキル。液体ハンドリングロボットの制御、
プロトコルの構造化・共有、電子実験ノート（ELN）連携、
再現性のある実験ワークフローの構築を支援する。
When to Use
- 液体ハンドリングプロトコルを自動化するとき
- 実験プロトコルを標準化・共有するとき
- ELN（電子実験ノート）や LIMS との連携を設定するとき
- 再現性のある実験ワークフローを設計するとき
- ハイスループットスクリーニング (HTS) を計画するとき
Quick Start
実験自動化パイプライン
Step 1: Protocol Design
- 手順の構造化（input/output/parameters）
- SOP テンプレート作成
- パラメータの定義
↓
Step 2: Automation Script
- PyLabRobot / Opentrons Python API
- ウェルプレートレイアウト定義
- ピペッティングシーケンス
↓
Step 3: Validation
- ドライラン（シミュレーション）
- キャリブレーション確認
- エッジケーステスト
↓
Step 4: Execution & Logging
- 自動実行
- データ自動記録
- 異常検出・アラート
↓
Step 5: Documentation
- ELN エントリ自動生成
- Protocols.io 公開
- データ管理（LIMS 連携）
Phase 1: 液体ハンドリング自動化
PyLabRobot プロトコル
from pylabrobot.liquid_handling import LiquidHandler
from pylabrobot.resources import Plate, Tip
async def serial_dilution_protocol(lh: LiquidHandler, source_well, dest_plate,
dilution_factor=2, n_dilutions=8, volume_ul=100):
"""
系列希釈プロトコル。
PyLabRobot の統一 API でロボット非依存の記述。
"""
buffer_volume = volume_ul * (1 - 1/dilution_factor)
for i in range(n_dilutions):
await lh.aspirate(
resource=lh.deck.get_resource("buffer_trough"),
volume=buffer_volume,
)
await lh.dispense(
resource=dest_plate[0][i],
volume=buffer_volume,
)
transfer_volume = volume_ul / dilution_factor
await lh.aspirate(resource=source_well, volume=transfer_volume)
await lh.dispense(resource=dest_plate[0][0], volume=transfer_volume)
for i in range(n_dilutions - 1):
await lh.aspirate(resource=dest_plate[0][i], volume=transfer_volume)
await lh.dispense(resource=dest_plate[0][i+1], volume=transfer_volume)
return {"status": "complete", "n_dilutions": n_dilutions}
Opentrons OT-2 プロトコル
from opentrons import protocol_api
metadata = {
'protocolName': 'Serial Dilution',
'author': 'SATORI',
'apiLevel': '2.16',
}
def run(protocol: protocol_api.ProtocolContext):
tiprack = protocol.load_labware('opentrons_96_tiprack_300ul', 1)
plate = protocol.load_labware('corning_96_wellplate_360ul_flat', 2)
reservoir = protocol.load_labware('nest_12_reservoir_15ml', 3)
pipette = protocol.load_instrument('p300_single_gen2', 'left', tip_racks=[tiprack])
pipette.distribute(
100,
reservoir['A1'],
plate.columns()[1:12],
)
pipette.transfer(
100,
plate.columns()[:11],
plate.columns()[1:12],
mix_after=(3, 50),
)
Phase 2: プロトコル構造化
SOP テンプレート
## Standard Operating Procedure
### Protocol: [Protocol Name]
**Version**: [X.Y] | **Date**: [YYYY-MM-DD] | **Author**: [name]
### 1. Purpose & Scope
### 2. Materials & Equipment
| Item | Catalog # | Vendor | Quantity |
|------|-----------|--------|----------|
### 3. Reagent Preparation
| Reagent | Final Conc | Stock Conc | Volume | Solvent |
|---------|------------|------------|--------|---------|
### 4. Procedure
| Step | Action | Parameters | Duration | Notes |
|------|--------|------------|----------|-------|
| 1 | | | | |
| 2 | | | | |
### 5. Quality Control
| QC Check | Acceptance Criteria | Method |
|----------|---------------------|--------|
### 6. Data Recording
- [ ] Raw data location: ___
- [ ] Analysis script: ___
- [ ] ELN entry: ___
### 7. Safety
| Hazard | PPE Required | SDS Reference |
|--------|-------------|---------------|
### 8. Revision History
| Version | Date | Changes | Author |
|---------|------|---------|--------|
Phase 3: ELN / LIMS 連携
Protocols.io 連携
def create_protocol_io_entry(protocol_data):
"""
Protocols.io API でプロトコルを作成。
"""
import requests
headers = {
"Authorization": f"Bearer {PROTOCOLS_IO_TOKEN}",
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"title": protocol_data["title"],
"description": protocol_data["description"],
"steps": [
{"description": step, "duration": dur}
for step, dur in zip(protocol_data["steps"], protocol_data["durations"])
],
"materials": protocol_data.get("materials", []),
}
response = requests.post(
"https://www.protocols.io/api/v4/protocols",
headers=headers,
json=payload,
)
return response.json()
Report Template
# Lab Automation Report: [Protocol Name]
**Robot**: [Hamilton STAR / Opentrons OT-2 / etc.]
**Date**: [date]
## 1. Protocol Overview
## 2. Deck Layout
## 3. Execution Log
| Step | Time | Action | Volume | Well | Status |
|------|------|--------|--------|------|--------|
## 4. QC Results
## 5. Data Files Generated
## 6. ELN Entry Reference
Completeness Checklist
Best Practices
- ロボット非依存で設計: PyLabRobot の統一 API で機種依存を排除
- ドライランを必ず実施: 実液を使う前にシミュレーションで確認
- Dead volume を計算: リザーバの dead volume を考慮した余裕量
- ピペッティング精度を検証: 蛍光色素/重量法で実測値を確認
- バージョン管理: プロトコルの変更を Git で追跡
ToolUniverse 連携
| TU Key | ツール名 | 連携内容 |
|---|
biotools | bio.tools | 実験自動化ツールレジストリ検索 |
References
Output Files
| ファイル | 形式 | 生成タイミング |
|---|
protocols/protocol.py | 自動化プロトコル（Python） | プロトコル設計完了時 |
protocols/sop.md | SOP テンプレート（Markdown） | SOP 作成完了時 |
results/qc_report.json | QC レポート（JSON） | バリデーション完了時 |
参照スキル
| スキル | 連携 |
|---|
scientific-protein-design | ← 設計タンパク質の発現・精製プロトコル |
scientific-doe | ← 実験計画に基づく自動化プロトコル設計 |
scientific-process-optimization | ← 最適化パラメータの実装 |
scientific-data-preprocessing | → 自動取得データの前処理 |
scientific-academic-writing | → 自動化手法の Methods 記載 |
