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脂质组是指细胞内脂质的总和。在这篇文章中，PREMIER Biosoft的Sanjib Meitei解释了他的团队如何开发出一种新技术，可以在15分钟内定量和分离脂质组样本。

将新技术集成到实验室工作流程中可能是一个复杂的转变。这篇文章概述了为什么诊断感染是一项值得投资的投资。

质谱成像(MSI)是一种强大的工具，越来越多地用于许多领域，包括癌症研究，生物标志物发现和药物开发。本文解释了为什么MSI是许多实验室选择的技术，讨论了它在研究中的使用，并介绍了一些固有的挑战是如何被解决的。

人工智能(AI)已经开始改变医疗保健世界，全球的研究人员现在正致力于发现它的潜力。这项技术尤其引起了围绕早期检测的癌症研究的共鸣，这是癌症界长期关注的问题。

越来越多的生命科学企业正在转向更大的供应链合作，以获得诸如加快上市时间、提高质量、降低风险以及更快速和更广泛的创新等好处。虽然68%的业内高管表示，与供应商积极而有意义的接触是成功的关键，但超过三分之一的高管难以实现这一目标。

机器学习建模是整个医疗保健行业最迫切采用的技术之一。这一领域的一项重要技术是机器人辅助手术，人们希望人工智能的快速发展将很快使机器学习模型增强当前的手术实践。本文综述了机器学习在烧伤外科和显微外科中的当前和未来应用。

药品的发展使新的治疗方法成为可能，提高了患者的生活质量。先进的数据分析解决方案意味着治疗更有效、更负担得起，而且侵入性更小。然而，这些演变将意味着公司运作方式的重大变化，需要新的运营和供应链能力。

最近的许多研究进展都旨在最大化我们所能产生的数据量。但处理所有这些数据是一项挑战，在分析化学中，数据比日常的电子表格更复杂，也更有价值，需要匹配这种复杂性的工具来让数据恢复正常。我们与多伦多分析软件供应商ACD/Labs的Andrew Anderson和Graham McGibbon讨论了该领域应该如何应对这些挑战。

制药行业正以多种方式被颠覆。数据从未像现在这样容易获取，数据流动的速度已经让整个行业步履蹒跚。这些进步取得成功的基础是需要整合来自不同来源的数据，并利用预测分析来推动明智的实时决策。本文将探讨制药公司如何最大化不同数据类型的价值，以推进研究。

以光速扫描医疗记录目前还只是一个梦想。在未来，我们可以期待一个类似google的电子病历工具。