错误的终结——条形码系统如何提高实验室的效率
生物技术和制药实验室面临的一个关键挑战是如何减少标签错误，这种错误很难发现，并对研究项目产生巨大影响。依赖人工样本标记的实验室可能会遭受很高的人为错误。在手工标注或跟踪样品时，员工很容易把数字倒换，跳过一行，读错一个数字，或者使用别人看不懂的糟糕书写。
事实上，平均来说，人们每写300个字就会有一个错误，平均每小时会有18个错误(1)。条形码标签降低了人为错误的可能性，让实验室的工作人员有更多的时间专注于他们的研究。
条形码标记是在实验室中实现成本降低和效率提高的最简单的方法之一。本文着眼于条形码标签系统如何与良好的实验室库存管理系统相结合，改进数据收集和管理，帮助简化库存管理并减少人为错误，同时增强协作。
有效的条码标注
在实验室中使用条形码标签系统的主要优点之一是，它简化了跟踪执行实验所需的正确样品和设备类型的过程。无论一个项目涉及几个或数千个样本，通过条形码跟踪它们都可以加速过程，并消除可能昂贵和耗时的错误(2)。使用条形码系统的员工的工作速度也比依赖人工数据输入的员工快得多，研究发现，在实验室环境中，使用条形码可以使工作效率提高8到10倍(3)。
使用条形码进行库存可以使员工更快地找到样品，并访问所有相关信息，如价格和供应商。这与实时库存监控和更新一起，可以提高效率，因为它可以更好地管理库存采购。
数据共享与协作
样品通常由团队的不同成员用于多个实验，甚至可以与实验室内的其他合作者共享。条形码通过将已完成的样品标记为已完成的并避免放置错误，帮助研究人员在不干扰彼此工作的情况下进行协作，所有这些都使实验室更加有序。
美国地质学会(US Geological Society)通过在工作流程中引入条形码，解决了跨几个不同实验室处理大型数据集的问题。他们通过整理与大型样本库相关的样本和存储位置信息来做到这一点。
这使得实验室在分析一段时间内收集的田野调查时效率更高，因为所有研究数据都被整理并存储在一个位置，从而更容易分析随着时间的变化。这也意味着样品和结果可以在不同地点的实验室重复，使项目更有效率和成本更低(4)。
再现性
成功重现实验是大多数研究项目的核心问题。为了重现已发表的实验，人们正在做很多工作。然而，根据发表在《自然》杂志上的一项调查，超过70%的研究人员尝试过复制另一位科学家的实验，但以失败告终(5)。
这是科学界面临的一个主要问题，因为准确重现实验的能力是实验室研究和开发的基本要素(6)。样本条形码扫描有助于提高再现性，提高实验室的效率。通过确保在实验中使用的样本有一个准确的列表，包括所有相关的研究信息，更容易重现结果。
将条形码扫描与良好的实验室库存管理系统一起应用，可以帮助获得更完整和更准确的信息，因为所有数据都被链接并保存在一个地方。
使用条形码系统和ELN以获得最大效率
要在实验室中使用条形码系统，您还需要有一个有效的电子实验室笔记本(ELN)，并配备库存管理系统。条形码和ELN的结合通过允许数据在多个实验室实时收集和共享，有助于进一步提高效率。这减少了对人工数据输入的依赖，并允许不同位置的实验室自信地共享准确的数据。
对于许多实验室来说，一个有效的条形码标签系统现在是一个重要的工具，它使研究和开发比以往任何时候都更有效率。技术的变化意味着这些系统比以往任何时候都更实惠，大大小小的实验室都可以享受到这些好处。
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引用:
1.实验室中的信息系统和人为错误-https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15597557
2.条形码减少患者标本和实验室检测识别错误的有效性:一个实验室医学最佳实践系统回顾和元分析https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4518452/
3.条形码如何提高效率:减少人为错误，优化数据输入，以及更多https://www.mpofcinci.com/blog/how-barcodes-increase-efficiency/
4.条形码是标记和跟踪生态样品的有用工具https://esajournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1890/0012-9623-95.3.293
5.1500名科学家揭开了可重复性的面纱——《自然》https://www.nature.com/news/1-500-scientists-lift-the-lid-on-reproducibility-1.19970
6.大多数科学家“无法复制同行的研究”——BBC新闻https://www.bbc.co.uk/news/science-environment-39054778
作者简介:
Steve Yemm是个人经历是一家数字科学公司，为生物制药和学术生命科学组织以及其他基于科学的行业提供实验室信息学产品，包括电子实验室笔记本、实验室库存、化学注册和生物筛选解决方案。该公司的解决方案由Labguru提供支持，这是一个基于网络和云的信息学平台。在此之前，Steve曾担任BioData和Digital Science的销售副总裁，在向科学公司销售和营销解决方案(软件、服务和自动化系统)方面拥有20多年的经验。
