然而，你不需要成为流式细胞术的专家来获得可重复和可靠的结果。了解您需要改进流式细胞仪实验的一切，并在不到一小时的时间内获得对结果的信心。

合成生物学领域围绕着设计-构建-测试-学习(DBTL)循环，其中生物成分在多次迭代中进行调整。

在本次网络研讨会上，罗伯茨博士将重点介绍他的工作如何旨在识别疾病特异性脂质异构体，可用于PD的早期检测和诊断，使用离子迁移质谱。

在本次网络研讨会中，您将发现提高蛋白质提取的方法，例如降低工作流程的复杂性，改善稀缺样本的结果，建立可靠的分析方法，以及与大样本队列合作。

设计-构建-测试-学习(DBTL)循环通常用于生物技术和天然产物发现，因为它们为微生物代谢工程提供了一个系统和有效的框架。

一个自动化微生物多组学分析的新平台可以为您的研究提供更快更好的DBLT周期。在本次网络研讨会中，介绍了使用微生物模型的高通量自动化平台的开发和验证，以及最近将该平台应用于细胞工厂和天然产物工程的工作。

现在，大多数组织都认识到数字化是未来实验室的必需品，但许多组织发现很难证明费用的合理性，很难获得利益相关者的支持，也很难推进过程。这种延迟带来了巨大的风险——从无法追踪的数据、丢失的协议到不符合数据完整性的监管要求。它还剥夺了自动化、扩展和有效集成实验室流程的机会。