未来的实验室——会议和在线活动

合成生物学的研究围绕着design-build-test-learn (DBTL)循环,调整生物组件在多个迭代。

Design-build-test-learn (DBTL)周期是常用的生物技术和天然产物的发现为他们提供了一个系统性和高效微生物的代谢工程的框架。

小说平台自动化multiomics分析微生物能够更快、更好的DBLT周期为您的研究。在这个网络研讨会,开发和验证的高通量、自动化平台使用模型描述微生物的生物,以及最近的研究在应用平台细胞工厂和天然产物工程。

参加这次研讨会,学习如何:
——创建一个“数字线”从数字实验室所需的数据元素
——连接,开发和理解上下文的数据元素来编织一个“数字织物”
——你的“数字织物”转换成可操作的见解数字实验室之旅

人工智能(AI)和机器学习(ML)正迅速进入许多组织的日常运作,和数据的努力全部力量。

科学的经验是成功的基础,整个实验室生态系统的效率。科学家需要能够专注于他们的关键工作,不会受到挑战,如孤立的数据,手动流程和旧技术。

在2022年药物发现和开发进展,巴尼k苏瑞从热费希尔科学讨论他们的动力软件如何推进您的工作流。

2022年在蛋白质组学和代谢组学教授Gerard Hopfgartner和
日内瓦大学的David Ruskic博士,他们的谈话直接分析复杂的生物体液等,与液相色谱血浆和尿液。

2022年在蛋白质组学和代谢组学,巴尼k苏瑞和Kristan Bahten从热费希尔科学,提出他们的谈话如何自动化可以帮助加速最前沿的发现。

改善血细胞计数器技术以及增加获得合适的染料的特色是关键因素在提高流式细胞术的应用作为药物发现平台。

在开曼化学,我们提供广泛的合同服务定制的化学合成/分析,分析开发/筛选和药物发现。自动化使我们能够提高我们的科学家的生产率和减少我们的结果的可变性。灵活性是必要的客户总是要求新颖的方式进行实验。

在这次研讨会,我们将突出的使用和适应布拉沃液体处理平台。此外,工作流相关的线粒体功能使用传感器平台,细胞染色为活细胞成像、细胞化验和中期/高通量酶筛选将讨论化验。