克服数据分析瓶颈在高通量化学
同时生物化学研究的某些方面已经越来越高通量,其他人仍顽固地耗时;我们能够生成和收集化学数据迅速加速,但随后的分析过程往往费力而缓慢。ACD /实验室多伦多的小分子化学软件提供商,说他们的新催化剂D2D程序可以打开这个分析瓶颈。我们跟安德鲁·安德森,创新和信息战略的副总裁ACD /实验室,字段是如何被自动化和如何改变催化剂希望加快制药的发展。
Ruairi Mackenzie (RM):为什么高通量实验分析化学一个瓶颈?
安德鲁·安德森(AA):分析化学,特别是表征材料的生成,是生产高通量的顽固的瓶颈(HT)实验。可以进行化学合成高密度(96年、384年或1536 -平行反应),分析常仍归属于一个一个接一个的过程。生产率增长的HT合成一系列反应时丢失必须取样,分析,回顾了一个接一个的结果。对那些可能已经成功地安装一个高吞吐量的LC / MS分析系统相关问题的结果返回给原始数组中仍然存在。科学家们告诉我们,他们花费数小时通过纸色谱和质谱的痕迹,做笔记与每个数据集所属在96孔阵列。以决定一组特定的反应条件的成功,例如,从分析结果既艰苦和艰苦的。
RM:在自动化方面分析化学有什么变化在过去五年?
AA:我们已经看到爆炸的体积和各种自动采样和机器人界面。这个爆炸,耦合所产生的数据文件体积的增加越来越精确的质谱仪,导致一个重要的数据管理的挑战。此外,大量的实验在HT实验室执行创建一个支持分析设施。此外,依赖于开放系统(即化学家将自己收集分析数据,与传统的提交核心分析设施),学科用户分析核心支持较少的挑战分析化学的员工。最后,压力的增加企业实验室外包某些函数创建了一个“数字化协作”的挑战;,远程的同事必须找到有效的方法来增加挑战的创新合作,但这样做跨洲和时区。
RM:为什么你开发催化剂D2D吗?它将如何帮助分析人员?
AA:来自制药发展我自己的世界里,我看到许多传统的挑战我面临继续是一个问题today-multiple系统,数据转录,并引入错误的恐惧都有助于减少在制药发展生产力。考虑到行业需要及时将改变药物市场,我的灵感来帮助我们的客户和他们的生产力的挑战。
药品的研发机构投资于高通量、自动化、和信息资产来增加整体的生产力很多年了。不幸的是,这些资产不集成从最初的实验设计通过决策,导致整体组织的生产力的重大障碍。所以的时间可以花在这个项目前进花在管理任务(复制/粘贴和数据条目)之间的各种系统被用于高通量实验,或者因为这样的系统是不存在的(是HT的案例分析)。
催化剂D2D不仅提供高吞吐量和自动化实验的设计和规划;它还促进执行通过集成高通量系统(配料设备、分析设备等)。
催化剂的独特之处在于它能够将分析结果回系统从分析仪器和自动将数据连接到每个实验在HT /并行数组。这不仅消除了数据分析的瓶颈,也促进有效的决策基于data-eliminating繁琐的手工连接和审查的分析结果,并帮助做出决策更快、更大的信心。最重要的是,催化剂D2D使这一切都在一个单一的软件接口。
RM:你是如何克服的挑战,团结不同的硬件和软件在一个自动化的工作流程,和相关的兼容性问题?
AA:在ACD /实验室我们> 20年的历史来自完全不同的硬件和软件系统的数字化和统一数据到一个共同的平台。ACD /实验室与所有主要的长期关系分析仪器供应商和唯一提供软件,同质化multi-technique分析数据在我们的供应商不可知Spectrus平台(支持> 150数据格式)。
与催化剂D2D,我们扩大了我们的经验,通常包括各种各样的其他硬件和软件在使用。重要的是,因为一些程序步骤HT实验可能仍然需要手动工作(例如,称重和试剂的准备股票的解决方案)的软件可以生成可读和机器可读的过程。
安德鲁·安德森Ruairi J Mackenzie说,科学技术网络作家188金宝搏备用
