数据报告、合规和诚信-新闻和特性

研究人员发现,首先开发一种药物治疗阿尔茨海默氏症、精神分裂症和镰状细胞病减少肥胖和脂肪肝小鼠和改善他们的心脏功能没有改变食物摄入量和日常活动。

由于广泛的数据篡改和糟糕的数据管理方法,数据完整性和符合良好生产规范(GMP)规定目前制药行业的一个重要课题。帮助我们理解数据完整性问题,监管当局发布了指导文件的主题。本文将概述的指导和审查计算机系统的具体要求。

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本文将探讨如何转向数字化实验室过程有望使数据完整性和合规性,一个重要的目标管理实验室,一个简单的任务。

监督学习是什么?结合大数据,这种机器学习技术有能力改变世界。在本文中,我们将探索监督学习的主题,但首先要涉及最近的一些机器学习历史。

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转向自动化是一个至关重要的一步使突破性的治疗更加可伸缩的和可行的帮助挽救病人的生命。虽然障碍必须仔细考虑,现在,是时候加快数字转换,使智能技术的应用,特别是,促进细胞和基因治疗行业。

制药公司和监管者密切合作的COVID-19流行开发疫苗、诊断测试和其他疗法比以往任何时候都更快,表明我们可以加速临床开发。然而,仍然有一些长期存在的障碍的进展,当焦点并不在全球大流行,现在必须纠正。

在这次采访中,Sudharshan Rangarajan周二讨论了实验室如何克服一些障碍将自动化纳入他们的工作流和突出的一些热费希尔科学提供了在这个空间的解决方案。

食品污染不是一个新问题;这就是为什么食品生产商照顾执行风险评估和保持他们的操作尽可能的卫生。但近年来,崛起的一个新类污染物已成为一个主要关注的行业。