Pylabrobot

PyLabRobot

Visão Geral

PyLabRobot é um Software Development Kit Python puro agnóstico quanto ao hardware para laboratórios automatizados e autônomos. Use essa habilidade para controlar robôs manipuladores de líquidos, leitores de placas, bombas, agitadores com aquecimento, incubadoras, centrífugas e outros equipamentos de automação laboratorial através de uma interface Python unificada que funciona em diferentes plataformas (Windows, macOS, Linux).

Quando Usar Essa Habilidade

Use essa habilidade quando:

• Programar robôs manipuladores de líquidos (Hamilton STAR/STARlet, Opentrons OT-2, Tecan EVO)
• Automatizar fluxos de trabalho laboratoriais envolvendo pipetagem, preparação de amostras ou medições analíticas
• Gerenciar layouts de plataforma e recursos laboratoriais (placas, ponteiras, containers, calhas)
• Integrar múltiplos dispositivos de laboratório (manipuladores de líquidos, leitores de placas, agitadores com aquecimento, bombas)
• Criar protocolos laboratoriais reproduzíveis com gerenciamento de estado
• Simular protocolos antes de executar em hardware físico
• Ler placas usando BMG CLARIOstar ou outros leitores de placas suportados
• Controlar temperatura, agitação, centrifugação ou outras operações de manipulação de materiais
• Trabalhar com automação laboratorial em Python

Capacidades Principais

PyLabRobot oferece automação laboratorial abrangente através de seis áreas de capacidade principais, cada uma detalhada no diretório references/:

1. Manipulação de Líquidos (references/liquid-handling.md)

Controle robôs manipuladores de líquidos para aspirar, dispensar e transferir líquidos. As operações principais incluem:

• Operações Básicas: Aspirar, dispensar, transferir líquidos entre poços
• Gerenciamento de Ponteiras: Apanhar, descartar e rastrear ponteiras de pipeta automaticamente
• Técnicas Avançadas: Pipetagem multi-canal, diluições seriadas, replicação de placas
• Rastreamento de Volume: Rastreamento automático de volumes de líquido em poços
• Suporte a Hardware: Hamilton STAR/STARlet, Opentrons OT-2, Tecan EVO e outros

2. Gerenciamento de Recursos (references/resources.md)

Gerencie recursos laboratoriais em um sistema hierárquico:

• Tipos de Recursos: Placas, racks de ponteiras, calhas, tubos, carriers e labware customizado
• Layout de Plataforma: Atribua recursos a posições da plataforma com sistemas de coordenadas
• Gerenciamento de Estado: Rastreie presença de ponteiras, volumes de líquido e estados de recursos
• Serialização: Salve e carregue layouts de plataforma e estados de arquivos JSON
• Descoberta de Recursos: Acesse poços, ponteiras e containers através de APIs intuitivas

3. Backends de Hardware (references/hardware-backends.md)

Conecte-se a equipamentos laboratoriais diversos através de abstração de backend:

• Manipuladores de Líquidos: Hamilton STAR (suporte completo), Opentrons OT-2, Tecan EVO
• Simulação: ChatterboxBackend para teste de protocolos sem hardware
• Suporte de Plataforma: Funciona em Windows, macOS, Linux e Raspberry Pi
• Alternância de Backend: Altere robôs trocando backend sem reescrever protocolos

4. Equipamentos Analíticos (references/analytical-equipment.md)

Integre leitores de placas e instrumentos analíticos:

• Leitores de Placas: BMG CLARIOstar para absorbância, luminescência, fluorescência
• Balanças: Integração com Mettler Toledo para medições de massa
• Padrões de Integração: Combine manipuladores de líquidos com equipamentos analíticos
• Fluxos de Trabalho Automatizados: Mova placas entre dispositivos automaticamente

5. Manipulação de Materiais (references/material-handling.md)

Controle equipamentos de manipulação de materiais e ambientais:

• Agitadores com Aquecimento: Hamilton HeaterShaker, Inheco ThermoShake
• Incubadoras: Incubadoras Inheco e Thermo Fisher com controle de temperatura
• Centrífugas: Agilent VSpin com posicionamento de balde e controle de rotação
• Bombas: Cole Parmer Masterflex para operações de bombeamento de fluidos
• Controle de Temperatura: Configure e monitore temperaturas durante protocolos

6. Visualização & Simulação (references/visualization.md)

Visualize e simule protocolos laboratoriais:

• Visualizador em Navegador: Visualização 3D em tempo real do estado da plataforma
• Modo Simulação: Teste protocolos sem hardware físico
• Rastreamento de Estado: Monitore presença de ponteiras e volumes de líquido visualmente
• Editor de Plataforma: Ferramenta gráfica para projetar layouts de plataforma
• Validação de Protocolo: Verifique protocolos antes de executar em hardware

Início Rápido

Para começar com PyLabRobot, instale o pacote e inicialize um manipulador de líquidos:

# Instale PyLabRobot
# uv pip install pylabrobot

# Configuração básica de manipulação de líquidos
from pylabrobot.liquid_handling import LiquidHandler
from pylabrobot.liquid_handling.backends import STAR
from pylabrobot.resources import STARLetDeck

# Inicialize manipulador de líquidos
lh = LiquidHandler(backend=STAR(), deck=STARLetDeck())
await lh.setup()

# Operações básicas
await lh.pick_up_tips(tip_rack["A1:H1"])
await lh.aspirate(plate["A1"], vols=100)
await lh.dispense(plate["A2"], vols=100)
await lh.drop_tips()

Trabalhando com Referências

Essa habilidade organiza informações detalhadas em múltiplos arquivos de referência. Carregue a referência relevante quando:

• Manipulação de Líquidos: Escrever protocolos de pipetagem, gerenciamento de ponteiras, transferências
• Recursos: Definir layouts de plataforma, gerenciar placas/ponteiras, labware customizado
• Backends de Hardware: Conectar a robôs específicos, alternar plataformas
• Equipamentos Analíticos: Integrar leitores de placas, balanças ou dispositivos analíticos
• Manipulação de Materiais: Usar agitadores com aquecimento, incubadoras, centrífugas, bombas
• Visualização: Simular protocolos, visualizar estados da plataforma

Todos os arquivos de referência podem ser encontrados no diretório references/ e contêm exemplos abrangentes, padrões de uso de API e melhores práticas.

Melhores Práticas

Ao criar protocolos de automação laboratorial com PyLabRobot:

1. Comece com Simulação: Use ChatterboxBackend e o visualizador para testar protocolos antes de executar em hardware
2. Ative Rastreamento: Ative rastreamento de ponteiras e rastreamento de volume para gerenciamento preciso de estado
3. Nomenclatura de Recursos: Use nomes claros e descritivos para todos os recursos (placas, racks de ponteiras, containers)
4. Serialização de Estado: Salve layouts de plataforma e estados em JSON para reproduzibilidade
5. Tratamento de Erros: Implemente tratamento apropriado de erros assíncronos para operações de hardware
6. Controle de Temperatura: Configure temperaturas cedo pois aquecimento/resfriamento leva tempo
7. Protocolos Modulares: Divida fluxos de trabalho complexos em funções reutilizáveis
8. Documentação: Consulte docs oficiais em https://docs.pylabrobot.org para recursos mais recentes

Fluxos de Trabalho Comuns

Protocolo de Transferência de Líquido

# Configuração
lh = LiquidHandler(backend=STAR(), deck=STARLetDeck())
await lh.setup()

# Defina recursos
tip_rack = TIP_CAR_480_A00(name="tip_rack")
source_plate = Cos_96_DW_1mL(name="source")
dest_plate = Cos_96_DW_1mL(name="dest")

lh.deck.assign_child_resource(tip_rack, rails=1)
lh.deck.assign_child_resource(source_plate, rails=10)
lh.deck.assign_child_resource(dest_plate, rails=15)

# Protocolo de transferência
await lh.pick_up_tips(tip_rack["A1:H1"])
await lh.transfer(source_plate["A1:H12"], dest_plate["A1:H12"], vols=100)
await lh.drop_tips()

Fluxo de Trabalho de Leitura de Placa

# Configure leitor de placa
from pylabrobot.plate_reading import PlateReader
from pylabrobot.plate_reading.clario_star_backend import CLARIOstarBackend

pr = PlateReader(name="CLARIOstar", backend=CLARIOstarBackend())
await pr.setup()

# Configure temperatura e leia
await pr.set_temperature(37)
await pr.open()
# (carregue placa manualmente ou roboticamente)
await pr.close()
data = await pr.read_absorbance(wavelength=450)

Recursos Adicionais

• Documentação Oficial: https://docs.pylabrobot.org
• Repositório GitHub: https://github.com/PyLabRobot/pylabrobot
• Fórum da Comunidade: https://discuss.pylabrobot.org
• Pacote PyPI: https://pypi.org/project/PyLabRobot/

Para uso detalhado de capacidades específicas, consulte o arquivo de referência correspondente no diretório references/.