ISO 23783-3:2022
(Main)Automated liquid handling systems — Part 3: Determination, specification and reporting of volumetric performance
Automated liquid handling systems — Part 3: Determination, specification and reporting of volumetric performance
This document provides guidance and establishes requirements for collecting and examining volumetric performance data of automated liquid handling systems (ALHS). It specifies how to index and track volumetric performance data and provides descriptive statistics for the evaluation of these data. This document also specifies reporting requirements of ALHS volumetric performance. This document is applicable to all ALHS with complete, installed liquid handling devices, including tips and other essential parts needed for delivering a specified volume, which perform liquid handling tasks without human intervention into labware. NOTE For terminology and general requirements of automated liquid handling systems, see ISO 23783-1. Measurement procedures for the determination of volumetric performance are given in ISO 23783-2.
Systèmes automatisés de manipulation de liquides — Partie 3: Détermination, spécification et compte-rendu des performances volumétriques
Le présent document fournit des recommandations et établit les exigences relatives à la collecte et à l’analyse des données de performances volumétriques des systèmes automatisés de manipulation de liquides (ALHS). Il spécifie la méthode d’indexation et de suivi des données de performances volumétriques et fournit des statistiques descriptives pour l’évaluation de ces données. Le présent document spécifie également les exigences de compte‑rendu des performances volumétriques des ALHS. Le présent document s’applique à tous les ALHS dans lesquels sont installés des dispositifs complets de manipulation de liquides, y compris les cônes et autres composants essentiels nécessaires à la distribution d’un volume spécifié, qui exécutent des tâches de manipulation de liquides avec du matériel de laboratoire, sans intervention humaine. NOTE Pour la terminologie et les exigences générales applicables aux systèmes automatisés de manipulation de liquides, voir l’ISO 23783‑1. Les procédures de mesure pour la détermination des performances volumétriques sont décrites dans l’ISO 23783‑2.
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INTERNATIONAL ISO
STANDARD 23783-3
First edition
2022-08
Automated liquid handling systems —
Part 3:
Determination, specification and
reporting of volumetric performance
Systèmes automatisés de manipulation de liquides —
Partie 3: Détermination, spécification et compte-rendu des
performances volumétriques
Reference number
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ISO 23783-3:2022(E)
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Contents Page
Foreword .iv
Introduction .v
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms and definitions . 1
4 Abbreviated terms . 1
5 Volumetric performance .2
5.1 General . 2
5.2 Data collection and examination . 3
5.3 Indexing to track data . 4
5.3.1 General . 4
5.3.2 Indexing from the channel perspective . 4
5.3.3 Indexing from the microplate perspective . 4
5.4 Descriptive statistics on an individual channel basis . 5
5.4.1 General . 5
5.4.2 Average volume . 5
5.4.3 Systematic error . 5
5.4.4 Random error . 6
5.5 Descriptive statistics on a run order basis . . 7
5.6 Descriptive statistics for entire data sets . 8
5.7 Differences between channels . 8
5.8 Volume increments . 9
6 Reporting . 9
6.1 Reporting of the results . 9
6.1.1 General . 9
6.1.2 Test reports and calibration certificates . 9
6.1.3 Calibration certificates . 10
6.1.4 As-found and as-left reporting . 11
6.1.5 Calibration interval recommendation. 11
Annex A (informative) Applications of descriptive statistics .12
Bibliography .21
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ISO 23783-3:2022(E)
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards
bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out
through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical
committee has been established has the right to be represented on that committee. International
organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work.
ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of
electrotechnical standardization.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are
described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria needed for the
different types of ISO documents should be noted. This document was drafted in accordance with the
editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www.iso.org/directives).
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of
patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights. Details of
any patent rights identified during the development of the document will be in the Introduction and/or
on the ISO list of patent declarations received (see www.iso.org/patents).
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and
expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO's adherence to
the World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT), see
www.iso.org/iso/foreword.html.
This document was prepared by Technical Committee ISO/TC 48, Laboratory equipment.
This first edition of ISO 23783-3, together with ISO 23783-1 and ISO 23783-2, cancels and replaces
IWA 15:2015.
A list of all parts in the ISO 23783 series can be found on the ISO website.
Any feedback or questions on this document should be directed to the user’s national standards body. A
complete listing of these bodies can be found at www.iso.org/members.html.
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ISO 23783-3:2022(E)
Introduction
Globalization of laboratory operations requires standardized practices for operating automated
liquid handling systems (ALHS), communicating test protocols, as well as analysing and reporting
of performance parameters. IWA 15:2015 was developed to provide standardized terminology, test
protocols, and analytical methods for reporting test results. The concepts developed for, and described
in, IWA 15 form the foundation of the ISO 23783 series.
Specifically, this document addresses the needs of:
— users of ALHS, as a basis for calibration, verification, validation, optimization, and routine testing of
trueness and precision;
— manufacturers of ALHS, as a basis for quality control, communication of acceptance test specifications
and conditions, and issuance of manufacturer’s declarations (where appropriate);
— test houses and other bodies, as a basis for certification, calibration, and testing.
The tests established in this document should be carried out by trained personnel.
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INTERNATIONAL STANDARD ISO 23783-3:2022(E)
Automated liquid handling systems —
Part 3:
Determination, specification and reporting of volumetric
performance
1 Scope
This document provides guidance and establishes requirements for collecting and examining
volumetric performance data of automated liquid handling systems (ALHS). It specifies how to index
and track volumetric performance data and provides descriptive statistics for the evaluation of these
data. This document also specifies reporting requirements of ALHS volumetric performance.
This document is applicable to all ALHS with complete, installed liquid handling devices, including tips
and other essential parts needed for delivering a specified volume, which perform liquid handling tasks
without human intervention into labware.
NOTE For terminology and general requirements of automated liquid handling systems, see ISO 23783-1.
Measurement procedures for the determination of volumetric performance are given in ISO 23783-2.
2 Normative references
The following documents are referred to in the text in such a way that some or all of their content
constitutes requirements of this document. For dated references, only the edition cited applies. For
undated references, the latest edition of the referenced document (including any amendments) applies.
ISO 23783-1, Automated liquid handling systems — Part 1: Terminology and general requirements
ISO 23783-2:2022, Automated liquid handling systems — Part 2: Measurement procedures for the
determination of volumetric performance
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO 23783-1 apply.
ISO and IEC maintain terminology databases for use in standardization at the following addresses:
— ISO Online browsing platform: available at https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: available at https:// www .electropedia .org/
4 Abbreviated terms
For the purposes of this document, the abbreviated terms given in ISO 23783-1 apply.
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5 Volumetric performance
5.1 General
Automated liquid handling systems (ALHS) are designed to deliver amounts of liquid at a target volume.
The target volume is typically set using software or other digital control. Volumetric performance shall
be assessed by measuring the volume of each liquid delivery and evaluating the data.
Volumetric performance is typically assessed as part of the manufacturing process quality control.
Subsequent volumetric performance assessments can be done by suppliers, users, as well as by third-
party testing and calibration service providers.
Automated liquid handling systems are designed to handle a variety of liquids of differing physical
properties such as density, viscosity, surface tension and contact angle against solid surfaces. Test
liquids can be aqueous or other solvents. Aqueous test liquids can be pure water or contain other
compounds such as acids, bases, salts, dyes, or other inorganic, organic, or biological compounds. The
chemical composition of the test liquid can vary significantly depending on the method and should
reflect the liquid used by the ALHS as closely as possible. Since the volumetric performance of the ALHS
can vary depending on these physical properties, a description of the test liquid shall be included when
reports of volumetric performance are made. This description of the test liquid may be made in terms
of chemical composition, physical properties, or both.
ALHS shall be supplied with performance claims at various volumes for a particular instrument
configuration. The maximum specified volume and minimum specified volume establish a liquid
handling range for which established volumetric performance specifications are available. The
maximum specified volume and minimum specified volume can vary depending on instrument
configuration (e.g. disposable tip size, syringe size).
NOTE In preparing for a volumetric performance test, the ALHS will be set to deliver a particular target
volume. During testing, each delivered volume is expected to be slightly different from the target volume.
The delivered volume is a conceptual quantity because it cannot be known with certainty and can only be
approximated by measurement.
In order to evaluate volumetric performance, measurements are made of individual delivered volumes.
The measured volume differs slightly from the true delivered volume due to measurement system
error, which can be expressed as measuring system uncertainty (MSU). This value should be expressed
in accordance with ISO/IEC Guide 98-3.
Accuracy of the ALHS can be improved by improving precision and trueness. These concepts and their
inter-dependencies are illustrated in Figure 1. Improving precision brings the cluster of the results into
a smaller bunch, while improved trueness occurs when the centre of the cluster is closer to the centre
of the target.
Accuracy, precision and trueness are conceptual terms. Quantitative expressions of these concepts are
given in terms of error, random error and systematic error, respectively.
2
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ISO 23783-3:2022(E)
Key
1 improving trueness, decreasing systematic errors
2 improving precision, decreasing random errors
3 improving accuracy, decreasing both systematic and random errors
Figure 1 — Relationship between trueness, precision, and accuracy of an ALHS
5.2 Data collection and examination
ALHS test results shall include data sets of individual measured volumes, and descriptive statistics
which summarize the data sets. Systematic error and random error are two examples of descriptive
statistics which are commonly employed in the testing of ALHS.
Each instance of a delivered volume shall be measured to determine a measured volume, V. Measured
volumes shall be determined in accordance with one of the measurement methods described in
ISO 23783-2.
Prior to calculating descriptive statistics, it is recommended that the measured volumes be visually
examined for evidence of outliers, trending, or patterns. Such features can indicate the need for more
detailed analysis, optimization, or additional testing to determine the cause. For the purposes of this
document, outliers are considered to be unusual results that cannot be reliably repeated. Trending
refers to results that vary in a regular way when viewed by time or dispense order. It is possible to
observe patterns when viewing data in a spatial arrangement such as by examining results distributed
in a plate arrangement. Visualization aids such as heat mapping may be used to help identify patterns.
The presence of outliers, trending or patterns can indicate the need for further investigation, including
optimization or repair of the ALHS.
NOTE 1 Statistical consideration of outliers is beyond the scope of this document.
NOTE 2 The formulae presented in this document are sufficient to describe volumetric data that are normally
distributed. When data are not normally distributed, it can be necessary to provide additional information to
adequately describe ALHS performance (see Reference [2] for more details). For example, ALHS which exhibit
trending, as well as multi-dispensing modes are two cases where volumetric data are not normally distributed.
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5.3 Indexing to track data
5.3.1 General
With multiple different channels, replicates and experimental possibilities, an identification scheme is
needed to keep track of the data.
NOTE Additional explanations and examples of the indexing scheme can be found in Reference [3].
5.3.2 Indexing from the channel perspective
Viewed from the perspective of the liquid handler, each volume delivery can be given an index number
in the form of an ordered triplet of integers (l,m,n) where:
l is an index for the dispensing channel and the value ranges from 1 to L. The variable L is the
number of dispensing channels per ALHS. L can be as small as 1 for the case of a single channel
device, to 384 or greater.
m is an index for a reproducible experiment, and the value ranges from 1 to M. The variable M is
used to track different experiments under different reproducibility conditions. For example,
replicates of prior experiments when assessing reproducibility or drift over longer time periods.
n is an index for delivery order within a single repeatability test (run) and the value ranges
from 1 to N. The variable N is the number of replicates in a repeatability test (run) where the
volumes are delivered in a short period of time under nearly identical repeatability conditions.
One repeatability test can require the use of multiple microplates.
In this way, a measured volume V of the n-th delivery by the l-th channel, during the m-th experiment is
given by the symbol V(l,m,n).
This document does not specify a minimum number of replicates for routine testing, and a minimum of
10 replicates for calibration of ALHS (see ISO 23783-1:2022, 6.5). The number of replicates (N) shall be
reported when repeatability data are used to calculate averages or standard deviations as the reliability
of these descriptive statistics depends on the number of replicates.
The channel perspective is recommended for purposes of evaluating volumetric performance and
determining whether particular channels are performing correctly. Alternative indexing systems such
as the microplate perspective are described in 5.3.3. Examples illustrating these systems are provided
in Annex A.
5.3.3 Indexing from the microplate perspective
When volumes are dispensed into microplates for measurement, it is common to index by row, column,
and plate. In 96- and 384-well microplates, it is common for rows to be designated by letters (e.g. A
through H, and A through P, respectively) while columns are numbered (1 through 12, and 1 through
24, respectively). This viewpoint is recommended for evaluating precision, trueness, or accuracy from a
plate perspective. Indexing schemes are not mutually exclusive. When volume measurements are made
in microplates, knowledge of the liquid handling system programming allows the data from the rows,
columns and plates to be translated into the channel, run, and dispense order.
It is not necessary to consider different plates to be different experiments. For example, a 96-tip head
could be tested by making a series of deliveries into three 96-well plates. In this case, plates 1, 2 and 3
can be considered to be dispense replicates n = 1, 2 and 3, while all three plates are considered part of a
single experiment.
NOTE 1 An example of the above-mentioned scenario is included in A.5.
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NOTE 2 Frequently there is interest in “within plate” variation or variation and patterns across different
plates. For example, when patterns are observed within a plate, it can be of interest whether the pattern is
repeatable across additional plates. Also, when evaluating different ALHS for a particular application, it can be
useful to evaluate data from the plate perspective without regard to the arrangements of independent channels
and thus simply compare the whole plate precision of two different systems.
5.4 Descriptive statistics on an individual channel basis
5.4.1 General
An ALHS typically performs a series of N replicate deliveries of the target volume, which are averaged
to calculate the actual delivered volume. These N replicates are usually delivered within a short period
of time under repeatability conditions and are referred to as a “run.” The ALHS can be programmed so
that a run is preceded by one or more pre-deliveries of test liquid. Pre-deliveries should be performed
after a period of ALHS inactivity or changes to the ALHS parameters (e.g. target volume, liquid class,
test liquid), and should be delivered into the waste. The reproducibility between experiments (M) is
increased if each run is started under similar, well-defined test conditions.
5.4.2 Average volume
The average volume delivered by a particular channel during a particular run is given in Formula (1).
This average volume can then be used to calculate both systematic and random errors.
N
1
Vl(,m)(=× Vl,,mn) (1)
∑
N
n=1
where
Vl(,m)
is the average of all N measured volumes from channel ‘l’ during experiment ‘m’;
N is the number of replicate deliveries in the run;
V(l,m,n) is a single measured volume.
5.4.3 Systematic error
Systematic error is estimated by the deviation of the measured mean volume from the target volume. If
the ALHS is set to deliver a target volume of V = 100 µl, and then delivers an actual volume of 97 µl, the
T
systematic error is −3 µl (absolute error) or −3 % (relative error). The determination of the systematic
error of a single channel in a single run is given by Formula (2). Formula (2) can be generalized and
applied in any situation where it is desired to compare a measurement result to the target volume.
The systematic error in the ISO 23783 series is based on historic convention within the pipetting
industry and is reversed in sign compared to ISO/IEC Guide 99:2007, 2.17 because in the ISO 23783
series, the target volume is considered the reference value.
el(,mV)(=−lm,) V (2)
S T
where
e (l,m) is the systematic error of channel ‘l’ during experiment ‘m’ expressed in units of volume;
S
V is the target volume, the volume intended to be delivered.
T
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The systematic error can also be expressed in relative terms as shown in Formula (3):
Vl(,mV)−
T
η (,lm)= ×100 % (3)
S
V
T
where η (l,m) is the relative systematic error of channel ‘l’ during experiment ‘m.’
S
Estimates of systematic error can be improved by increasing the number of measurements in the data
set, either by increasing N, or conducting multiple reproducible experiments and summing over both
N and M. Increasing N is accommodated in Formula (1), while summing over multiple experiments is
shown in Formula (4).
M N
1
Vl()= × Vl(,mn,) (4)
∑∑
MN×
m==11n
where
Vl() is the mean measured volume from channel ‘l’;
M is the number of experiments included in the average.
Formula (4) can be re-arranged as shown in Formula (5), and the identical result can be obtained by
either Formula (4), or by taking the M reproducible results of Formula (1), and averaging them together
as shown in Formula (5).
M N M
11 1
Vl()=× Vl(,mn,)=× Vl(,m) (5)
∑∑ ∑
MN M
m==11n m=1
5.4.4 Random error
The random error of a channel is usually assessed by calculating the standard deviation of a series of N
measured volumes under repeatability conditions, as shown in Formula (6).
N
2
Vl(,mn,)−Vl(,m)
[]
∑
n=1
sl(,m)= (6)
r
N−1
where s (l,m) is the random error of channel ‘l’ during experiment ‘m.’
r
This standard deviation can be divided by the average volume and multiplied by 100 to convert to a
percentage as shown in Formula (7). This is the recommended descriptive statistic for random error
and is often called the coefficient of variation (CV).
sl(,m)
r
Cl(,m)=×100 % (7)
V
Vl(,m)
where C (l,m) is the coefficient of variation of channel ‘l’ during experiment ‘m.’
V
Estimates of random error can also be improved by increasing the number of measurements in the
data set, either by increasing N, or by conducting multiple reproducible experiments and combining the
results. Increasing N is accommodated in Formula (6).
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Averaging CV over multiple experiments can be accomplished using a root-mean-squares approach as
shown in Formula (8). Formula (8) may be used when N is identical in each experiment.
M
2
Cl(,m)
[]
∑ V
m=1
Cl()= (8)
V
M
where C (l) is the coefficient of variation of channel ‘l’ combining data from multiple experiments.
V
CV results should not be combined by simple averaging (arithmetic mean).
When combining or averaging random errors, the precise details of the mathematical operation matter,
and depending on the details, can lead to a different value of the CV result. If a formula other than
Formula (8) is used, the formulae used shall be described in sufficient detail to permit an unambiguous
understanding [see 6.1.2 p)].
Examples applying these channel statistics are included in Annex A. Evaluation based on channel
statistics is frequently used to determine whether channels are working properly.
5.5 Descriptive statistics on a run order basis
In some cases, it is useful to view data on a run order basis. While channel analysis is useful for
determining whether an instrument requires repair or maintenance, run order analysis can be
particularly valuable during method development to determine whether the liquid handling protocol
is properly optimized to prevent systematic trending effects during the liquid delivery sequence.
For example, some programming choices can result in a “first shot effect” where the n = 1 delivery is
consistently greater or lesser than subsequent deliveries.
The mean volume on a run order basis Vn() can be calculated by Formula (9).
L M
1
Vn()= × Vl(,mn,) (9)
∑∑
LM×
l==11m
where
Vn() is the mean measured volume from the ‘n’-th dispense of all channels and all experiments;
L is the number of channels in the ALHS.
NOTE The case where only one experiment is performed (M = 1) can be accommodated within Formula (9)
and Formula (10).
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In addition to run-order volume, a run-order random error can be calculated using Formula (10) and
expressed as a CV using Formula (11). These statistics can be useful in determining whether the random
error or CV changes during the dispense order. For example, when a disposable pipette tip is re-used a
number of times, the CV can eventually increase.
L M
2
Vl(,mn,)−Vn()
∑∑
l=1m=1
sn()= (10)
r
LM×−1
where s (n) is the standard deviation of the n-th dispense across all channels, and combining data from
r
multiple experiments.
sn()
r
Cn()=×100 % (11)
V
Vn()
where C (n) is the coefficient of variation of the n-th dispense across all channels, and combining data
V
from multiple experiments.
5.6 Descriptive statistics for entire data sets
The grand average volume is useful in determining the overall trueness at a particular target volume; it
is the arithmetic mean of all measured volumes in the data set, and calculated using Formula (12). The
grand average volume can be converted to a systematic error by analogy to Formula (2) and relative
systematic error by analogy to Formula (3).
L M N
1
V = × Vl(,mn,) (12)
GA ∑∑ ∑
LM××N
l==11m n=1
where V is the grand average volume calculated from all channels, all replicates, and all experiments.
GA
Overall CV (C ) i
...
NORME ISO
INTERNATIONALE 23783-3
Première édition
2022-08
Systèmes automatisés de
manipulation de liquides —
Partie 3:
Détermination, spécification et
compte-rendu des performances
volumétriques
Automated liquid handling systems —
Part 3: Determination, specification and reporting of volumetric
performance
Numéro de référence
ISO 23783-3:2022(F)
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être demandée à l’ISO à l’adresse ci-après ou au comité membre de l’ISO dans le pays du demandeur.
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Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives .1
3 Termes et définitions . 1
4 Abréviations . 1
5 Performances volumétriques . 2
5.1 Généralités . 2
5.2 Collecte et analyse de données . . 3
5.3 Indexation pour le suivi des données . 4
5.3.1 Généralités . 4
5.3.2 Indexation basée sur les canaux . 4
5.3.3 Indexation basée sur les microplaques . 4
5.4 Statistiques descriptives basées sur des canaux individuels . 5
5.4.1 Généralités . 5
5.4.2 Volume moyen . 5
5.4.3 Erreur systématique . 5
5.4.4 Erreur aléatoire . 6
5.5 Statistiques descriptives basées sur un ordre de série . 7
5.6 Statistiques descriptives pour des ensembles de données complets. 8
5.7 Différences entre canaux . . 8
5.8 Incréments de volume . 9
6 Rapport . 9
6.1 Expression des résultats . 9
6.1.1 Généralités . 9
6.1.2 Rapports d’essai et certificats d’étalonnage . 9
6.1.3 Certificats d’étalonnage . 11
6.1.4 Compte‑rendu d’états initial et final . 11
6.1.5 Intervalle d’étalonnage recommandé . 11
Annexe A (informative) Applications des statistiques descriptives .12
Bibliographie .21
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ISO 23783-3:2022(F)
Avant-propos
L'ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d'organismes
nationaux de normalisation (comités membres de l'ISO). L'élaboration des Normes internationales est
en général confiée aux comités techniques de l'ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude
a le droit de faire partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales,
gouvernementales et non gouvernementales, en liaison avec l'ISO participent également aux travaux.
L'ISO collabore étroitement avec la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier, de prendre note des différents
critères d'approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a
été rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2 (voir
www.iso.org/directives).
L'attention est attirée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l'objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L'ISO ne saurait être tenue pour responsable
de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence. Les détails concernant
les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de
l'élaboration du document sont indiqués dans l'Introduction et/ou dans la liste des déclarations de
brevets reçues par l'ISO (voir www.iso.org/brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l'ISO liés à l'évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l'adhésion
de l'ISO aux principes de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles
techniques au commerce (OTC), voir www.iso.org/avant-propos.
Le présent document a été élaboré par le comité technique ISO/TC 48, Équipement de laboratoire.
Cette première édition de l’ISO 23783-3, associée à l’ISO 23783-1 et à l’ISO 23783-2, annule et remplace
l’IWA 15:2015.
Une liste de toutes les parties de la série ISO 23783 se trouve sur le site web de l’ISO.
Il convient que l’utilisateur adresse tout retour d’information ou toute question concernant le présent
document à l’organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes
se trouve à l’adresse www.iso.org/fr/members.html.
iv
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ISO 23783-3:2022(F)
Introduction
La mondialisation des opérations en laboratoire nécessite des pratiques normalisées pour l’utilisation
des systèmes automatisés de manipulation de liquides (ALHS), la communication des protocoles d’essai
ainsi que l’analyse et le compte-rendu des paramètres de performance. L’IWA 15:2015 a été développée
pour fournir une terminologie, des protocoles d’essai et des méthodes d’analyse normalisés pour le
compte-rendu des résultats d’essai. Les concepts développés et décrits dans l’IWA 15 constituent la
base de la série ISO 23783.
Le présent document répond spécifiquement aux besoins :
— des utilisateurs d’ALHS, en leur fournissant une base pour l’étalonnage, la vérification, la validation,
l’optimisation et les essais de routine de la justesse et de la fidélité ;
— des fabricants d’ALHS, en leur fournissant une base pour le contrôle de la qualité, la communication
des spécifications et des conditions des essais de réception, ainsi que la publication des déclarations
du fabricant (le cas échéant) ;
— des organismes d’essai et autres organismes, en leur fournissant une base pour la certification,
l’étalonnage et les essais.
Il convient que les essais spécifiés dans le présent document soient réalisés par un personnel dûment
formé.
v
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NORME INTERNATIONALE ISO 23783-3:2022(F)
Systèmes automatisés de manipulation de liquides —
Partie 3:
Détermination, spécification et compte-rendu des
performances volumétriques
1 Domaine d’application
Le présent document fournit des recommandations et établit les exigences relatives à la collecte et à
l’analyse des données de performances volumétriques des systèmes automatisés de manipulation
de liquides (ALHS). Il spécifie la méthode d’indexation et de suivi des données de performances
volumétriques et fournit des statistiques descriptives pour l’évaluation de ces données. Le présent
document spécifie également les exigences de compte‑rendu des performances volumétriques des
ALHS.
Le présent document s’applique à tous les ALHS dans lesquels sont installés des dispositifs complets
de manipulation de liquides, y compris les cônes et autres composants essentiels nécessaires à la
distribution d’un volume spécifié, qui exécutent des tâches de manipulation de liquides avec du matériel
de laboratoire, sans intervention humaine.
NOTE Pour la terminologie et les exigences générales applicables aux systèmes automatisés de manipulation
de liquides, voir l’ISO 23783-1. Les procédures de mesure pour la détermination des performances volumétriques
sont décrites dans l’ISO 23783-2.
2 Références normatives
Les documents suivants sont cités dans le texte de sorte qu’ils constituent, pour tout ou partie de leur
contenu, des exigences du présent document. Pour les références datées, seule l’édition citée s’applique.
Pour les références non datées, la dernière édition du document de référence s’applique (y compris les
éventuels amendements).
ISO 23783-1, Systèmes automatisés de manipulation de liquides — Partie 1 : Terminologie et exigences
générales
ISO 23783-2:2022, Systèmes automatisés de manipulation de liquides — Partie 2 : Procédures de mesure
pour la détermination des performances volumétriques
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions de l’ISO 23783‑1 s’appliquent.
L’ISO et l’IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l’adresse https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: disponible à l’adresse https:// www .electropedia .org/
4 Abréviations
Pour les besoins du présent document, les abréviations de l’ISO 23783-1 s’appliquent.
1
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ISO 23783-3:2022(F)
5 Performances volumétriques
5.1 Généralités
Les systèmes automatisés de manipulation de liquides (ALHS) sont conçus pour distribuer des
quantités de liquide à un volume cible qui est généralement défini au moyen d’un logiciel ou d’une autre
commande numérique. Les performances volumétriques doivent être déterminées en mesurant le
volume de chaque distribution de liquide et en évaluant les données.
Les performances volumétriques sont généralement évaluées dans le cadre du contrôle de la qualité
du processus de fabrication. Des évaluations ultérieures des performances volumétriques peuvent être
effectuées par les fournisseurs et les utilisateurs, ainsi que par des prestataires tiers de services d’essai
et d’étalonnage.
Les systèmes automatisés de manipulation de liquides sont conçus pour manipuler une diversité de
liquides ayant différentes propriétés physiques telles que la masse volumique, la viscosité, la tension
superficielle et l’angle de contact par rapport aux surfaces solides. Les liquides d’essai peuvent être
aqueux ou d’autres solvants. Les liquides d’essai aqueux peuvent être de l’eau pure ou contenir d’autres
composés tels que des acides, des bases, des sels, des colorants ou d’autres composés inorganiques,
organiques ou biologiques. Selon la méthode choisie, la composition chimique du liquide d’essai peut
considérablement varier et il convient qu’elle reflète aussi étroitement que possible le liquide utilisé par
l’ALHS. Comme les performances volumétriques de l’ALHS peuvent varier en fonction de ces propriétés
physiques, une description du liquide d’essai doit être donnée lorsque des rapports sont établis sur
les performances volumétriques. Cette description du liquide d’essai peut être effectuée en termes de
composition chimique et/ou de propriétés physiques.
L’ALHS doit être fourni avec des revendications de performances à différents volumes pour une
configuration particulière des instruments. Les volumes maximal et minimal spécifiés établissent une
plage de manipulation des liquides pour laquelle des spécifications de performances volumétriques
établies sont disponibles. Les volumes maximal et minimal spécifiés peuvent varier en fonction de la
configuration des instruments (taille du cône jetable ou de la seringue, par exemple).
NOTE Lors de la préparation d’un essai de performances volumétriques, l’ALHS sera réglé de manière à
distribuer un volume cible particulier. Au cours de l’essai, il est attendu que chaque volume délivré soit légèrement
différent du volume cible. Le volume délivré est une quantité conceptuelle car elle ne peut pas être connue avec
certitude et ne peut être approximée que par mesurage.
Afin d’évaluer les performances volumétriques, des mesurages de volumes délivrés individuels sont
réalisés. Le volume mesuré est légèrement différent du volume délivré réel en raison de l’erreur du
système de mesure, qui peut être exprimée par l’incertitude du système de mesure. Il convient
d’exprimer cette valeur conformément au Guide ISO/IEC 98-3.
L’exactitude de l’ALHS peut être améliorée en augmentant la fidélité et la justesse. Ces concepts et leurs
interdépendances sont illustrés à la Figure 1. L’amélioration de la fidélité réduit la taille de la grappe des
résultats, alors qu’une amélioration de la justesse se produit dès que le centre de la grappe se rapproche
du centre de la cible.
L’exactitude, la fidélité et la justesse sont des termes conceptuels. Les expressions quantitatives de ces
concepts sont respectivement données en termes d’erreur, d’erreur aléatoire et d’erreur systématique.
2
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ISO 23783-3:2022(F)
Légende
1 amélioration de la justesse et réduction des erreurs systématiques
2 amélioration de la fidélité et réduction des erreurs aléatoires
3 amélioration de l’exactitude et diminution des erreurs systématiques et aléatoires
Figure 1 — Relation entre justesse, fidélité et exactitude d’un ALHS
5.2 Collecte et analyse de données
Les résultats d’essai d’ALHS doivent comprendre des ensembles de données concernant des volumes
mesurés individuels, ainsi que des statistiques descriptives qui résument ces ensembles de données.
L’erreur systématique et l’erreur aléatoire sont deux exemples de statistiques descriptives qui sont
souvent employées lors des essais d’ALHS.
Chaque instance d’un volume délivré doit être mesurée pour déterminer un volume mesuré, V. Les
volumes mesurés doivent être déterminés conformément à l’une des méthodes de mesure décrites dans
l’ISO 23783-2.
Avant le calcul des statistiques descriptives, il est recommandé d’examiner visuellement les volumes
mesurés afin de déceler les valeurs aberrantes, les tendances ou les modèles. De telles caractéristiques
peuvent indiquer la nécessité d’une analyse plus approfondie, d’une optimisation ou d’essais
complémentaires afin d’en déterminer la cause. Pour les besoins du présent document, les valeurs
aberrantes sont considérées comme des résultats inhabituels qu’il est impossible de reproduire de
manière fiable. Une tendance désigne des résultats qui varient de manière régulière lorsqu’ils sont
considérés dans l’ordre chronologique ou dans leur ordre de distribution. Il est possible d’observer
des modèles de données dans un agencement spatial tel que l’examen de résultats répartis dans un
agencement de plaque. Des aides à la visualisation telles qu’une cartographie thermique peuvent être
utilisées pour aider à identifier les modèles. La présence de valeurs aberrantes, de tendances ou de
modèles peut indiquer la nécessité d’investigations complémentaires, y compris l’optimisation ou la
réparation de l’ALHS.
NOTE 1 La prise en compte statistique des valeurs aberrantes n’entre pas dans le domaine d’application du
présent document.
3
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NOTE 2 Les formules indiquées dans le présent document suffisent pour décrire les données volumétriques
présentant une distribution normale. Lorsque la distribution des données ne suit pas une loi normale, il peut se
révéler nécessaire de fournir des informations complémentaires pour décrire correctement les performances
d’un ALHS (voir la Référence [2] pour obtenir de plus amples détails). Par exemple, les ALHS qui présentent des
tendances ainsi que des modes de multidispersion sont deux cas où les données volumétriques ne suivent pas une
distribution normale.
5.3 Indexation pour le suivi des données
5.3.1 Généralités
En présence de multiples et différents canaux, réplicats et possibilités expérimentales, il est nécessaire
d’établir un schéma d’identification afin de suivre les données.
NOTE La Référence [3] fournit des explications supplémentaires et des exemples de schémas d’indexation.
5.3.2 Indexation basée sur les canaux
Du point de vue du manipulateur de liquides, un nombre indice peut être attribué à chaque distribution
de volume sous la forme d’un triplé ordonné d’entiers (l,m,n) où :
l est un indice correspondant au canal de distribution et sa valeur varie de 1 à L. La variable L
est le nombre de canaux de distribution par ALHS. L peut varier de 1 dans le cas d’un dispositif
à un seul canal, jusqu’à 384 ou plus ;
m est un indice correspondant à une expérience reproductible et sa valeur varie de 1 à M.
La variable M est utilisée pour suivre différentes expériences dans différentes conditions de
reproductibilité (par exemple, des réplicats d’expériences antérieures lors de l’évaluation de
la reproductibilité ou de la dérive sur des périodes plus longues) ;
n est un indice correspondant à l’ordre de distribution sur un(e) seul(e) (série d’) essai de répé-
tabilité et sa valeur varie de 1 à N. La valeur N est le nombre de réplicats dans un(e) (série
d’) essai de répétabilité lorsque les volumes sont distribués sur une courte période dans des
conditions de répétabilité pratiquement identiques. Un essai de répétabilité peut nécessiter
l’utilisation de plusieurs microplaques.
ème ème ème
De cette manière, un volume mesuré V de la n distribution par le l canal, pendant la m
expérience est exprimé par le symbole V(l,m,n).
Le présent document ne spécifie ni un nombre minimal de réplicats pour les essais de routine, ni un
minimum de 10 réplicats pour l’étalonnage d’un ALHS (voir l’ISO 23783-1:2022, 6.5). Le nombre de
réplicats (N) doit être mentionné dans le rapport lorsque les données de répétabilité sont utilisées pour
calculer des moyennes ou des écarts‑types car la fiabilité de ces statistiques descriptives dépend du
nombre de réplicats.
L’indexation basée sur les canaux est recommandée pour évaluer les performances volumétriques et
déterminer si des canaux particuliers fonctionnent correctement. D’autres systèmes d’indexage tels
que l’indexage basé sur les microplaques sont décrits en 5.3.3. Des exemples illustrant ces systèmes
sont donnés à l’Annexe A.
5.3.3 Indexation basée sur les microplaques
Lorsque des volumes sont distribués dans des microplaques en vue d’un mesurage, il est courant de
les indexer par rangée, colonne et plaque. Dans les microplaques à 96 puits et 384 puits, les rangées
sont souvent désignées par des lettres (par exemple de A à H et de A à P, respectivement) alors que
les colonnes sont numérotées (de 1 à 12 et de 1 à 24, respectivement). Ce schéma d’indexation est
recommandé pour évaluer la fidélité, la justesse ou l’exactitude au niveau des plaques. Les schémas
d’indexation ne sont pas mutuellement exclusifs. Lorsque des mesurages de volume sont réalisés dans
les microplaques, la connaissance de la programmation du système de manipulation de liquides permet
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ISO 23783-3:2022(F)
de convertir les données des rangées, colonnes et plaques en ordre de canaux, de séries d’essai et de
distributions.
Il n’est pas nécessaire de considérer que différentes plaques sont utilisées pour différentes expériences.
Par exemple, une tête à 96 cônes peut être soumise à essai en réalisant une série de distributions dans
trois plaques à 96 puits. Dans ce cas, les plaques 1, 2 et 3 peuvent être considérées comme étant des
réplicats de distribution n = 1, 2 et 3, bien que les trois plaques soient considérées comme une partie
d’une seule expérience.
NOTE 1 Un exemple du scénario mentionné ci-dessus est donné en A.5.
NOTE 2 Il est souvent intéressant de mesurer une variation au sein d’une seule plaque ou bien une variation et
des modèles entre différentes plaques. Par exemple, lorsque des modèles sont observés dans une même plaque,
il peut être intéressant que le modèle soit répétable dans des plaques supplémentaires. Par ailleurs, lors de
l’évaluation de différents ALHS en vue d’une application particulière, il peut s’avérer utile d’évaluer les données
du point de vue des plaques sans tenir compte des agencements des canaux indépendants, et donc de comparer
simplement l’exactitude de la totalité des plaques de deux systèmes différents.
5.4 Statistiques descriptives basées sur des canaux individuels
5.4.1 Généralités
Un ALHS réalise habituellement une série de N distributions répliquées du volume cible, qui sont
moyennées pour calculer le volume délivré réel. Ces N réplicats sont généralement distribués sur
une courte période dans des conditions de répétabilité et sont qualifiés de « série ». L’ALHS peut être
programmé afin qu’une série soit précédée d’une ou plusieurs pré‑distributions de liquide d’essai.
Il convient d’effectuer les pré‑distributions après une période d’inactivité de l’ALHS ou une modification
des paramètres de l’ALHS (par exemple volume cible, classe de liquide, liquide d’essai) et que les volumes
délivrés soient ensuite mis au rebut. La reproductibilité entre les expériences (M) est augmentée si
chaque série est démarrée dans des conditions d’essai similaires bien définies.
5.4.2 Volume moyen
Le volume moyen délivré par un canal particulier pendant une série particulière est déterminé d’après
la Formule (1). Ce volume moyen peut ensuite être utilisé pour calculer les erreurs systématique et
aléatoire.
N
1
Vl(,m)(=× Vl,,mn) (1)
∑
N
n=1
où
V̅ (l,m) est la moyenne de tous les volumes mesurés N à partir du canal l pendant l’expérience m ;
N est le nombre de distributions répliquées dans la série ;
V(l,m,n) est un seul volume mesuré.
5.4.3 Erreur systématique
L’erreur systématique est estimée par la déviation du volume moyen mesuré par rapport au volume
cible. Si l’ALHS est réglé pour distribuer un volume cible de V = 100 µl, puis distribue un volume réel
T
de 97 µl, l’erreur systématique est de −3 µl (erreur absolue) ou de −3 % (erreur relative). L’erreur
systématique d’un seul canal sur une seule série est déterminée d’après la Formule (2). La Formule (2)
peut être généralisée et appliquée dans toute situation où un résultat de mesure doit être comparé au
volume cible.
L’erreur systématique dans la série ISO 23783 s’appuie sur une convention historique au sein du secteur
du pipetage et est consignée en utilisant le signe inverse par rapport à celle présentée dans le Guide
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ISO 23783-3:2022(F)
ISO/IEC 99:2007, 2.17 car dans la série ISO 23783, le volume cible est considéré comme la valeur de
référence.
el(,mV)(=−lm,) V (2)
S T
où
e (l,m) est l’erreur systématique du canal l pendant l’expérience m, exprimée en unités de volume ;
S
V est le volume cible destiné à être distribué.
T
L’erreur systématique peut également être estimée en termes relatifs, tel que représenté dans la
Formule (3) :
Vl(,mV)−
T
η (,lm)= ×100 % (3)
S
V
T
où η (l,m) est l’erreur systématique relative du canal l pendant l’expérience m.
S
Il est possible d’améliorer les estimations de l’erreur systématique en augmentant le nombre de
mesurages dans l’ensemble de données, soit en augmentant N soit en réalisant de multiples expériences
reproductibles et en totalisant à la fois N et M. L’augmentation de N est réalisée dans la Formule (1),
alors que l’addition de multiples expériences est présentée dans la Formule (4).
M N
1
Vl()= × Vl(,mn,) (4)
∑∑
MN×
m==11n
où
V̅ (l) est le volume moyen mesuré à partir du canal l ;
M est le nombre d’expériences incluses dans la moyenne.
La Formule (4) peut être réorganisée d’après la Formule (5), et un résultat identique peut être obtenu
soit par la Formule (4), soit en prenant les M résultats reproductibles de la Formule (1) et en les
moyennant d’après la Formule (5) :
M N M
11 1
Vl()=× Vl(,mn,)=× Vl(,m) (5)
∑∑ ∑
MN M
m==11n m=1
5.4.4 Erreur aléatoire
L’erreur aléatoire d’un canal est généralement évaluée en calculant l’écart-type d’une série de N volumes
mesurés dans des conditions de répétabilité, tel que dans la Formule (6) :
N
2
Vl(,mn,)−Vl(,m)
[]
∑
n=1
sl(,m)= (6)
r
N−1
où s (l,m) est l’erreur aléatoire du canal l pendant l’expérience m.
r
6
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ISO 23783-3:2022(F)
Cet écart-type peut être divisé par le volume moyen et être multiplié par 100 pour obtenir un
pourcentage, comme le montre la Formule (7). Cette statistique descriptive est recommandée pour
l’erreur aléatoire et est souvent appelée le coefficient de variation (CV).
sl(,m)
r
Cl(,m)=×100 % (7)
V
Vl(,m)
où C (l,m) est le coefficient de variation du canal l pendant l’expérience m.
V
Il est également possible d’améliorer les estimations de l’erreur aléatoire en augmentant le nombre de
mesurages dans l’ensemble de données, soit en augmentant N soit en réalisant de multiples expériences
reproductibles et en combinant les résultats. La Formule (6) utilise l’augmentation de N.
Le moyennage de CV sur de multiples expériences peut être réalisé par une approche quadratique,
c
...
Questions, Comments and Discussion
Ask us and Technical Secretary will try to provide an answer. You can facilitate discussion about the standard in here.