未来实验室-网络研讨会和在线活动

如今，实验室面临着来自利益相关者、客户和供应商越来越多的要求，无论是提高效率、满足法规合规、提高生产力还是更快地向市场交付高质量的产品。技术在实验室中一直扮演着至关重要的角色，知道如何利用这一点是数字化转型的核心。

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。

在当今世界，实验室不断被要求更快、更有效、更准确，浪费更少，成本更低。与此同时，新兴技术为实验室提供了一个机会，以改变他们目前的工作方式，使他们更加高效和有效。利用这些技术将决定您的实验室能否成功地发展成为明天的实验室。

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。

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。

参加本次网络研讨会，学习如何:
-从数字实验室所需的数据元素创建一个“数字线程”
-连接、开发和理解数据元素的上下文，以编织“数字织物”
-将您的“数字结构”转化为可操作的见解，为您的数字实验室之旅提供帮助

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在迅速进入许多组织的日常运营，数据工作正在全面展开。

科学经验对整个实验室生态系统的成功和效率至关重要。科学家需要能够专注于他们的关键工作，而不是被孤立的数据、手工流程和旧技术等挑战所负担。

赛默飞世尔科技公司的Bani K. Suri在2022年药物发现与开发进展大会上发言，讨论了他们的Momentum软件如何推进您的工作流程。

在蛋白质组学和代谢组学2022年，Gérard Hopfgartner教授和
来自日内瓦大学的David Ruskic博士发表了他们关于用液相色谱法直接分析血浆和尿液等复杂生物液体的演讲。