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Synthace ist eine digitale Experimentplattform, die es Teams der Lebenswissenschaften in der F&E ermöglicht, komplexe Experimente ohne Programmierung zu entwerfen, durchzuführen und zu analysieren.
Mehr anzeigenHauptfunktionen von Synthace
Synthace ist eine digitale Experimentplattform für Forschung und Entwicklungsteams in den Lebenswissenschaften, die es Wissenschaftlern ermöglicht, komplexe Experimente ohne Programmierung zu entwerfen, durchzuführen und zu analysieren. Sie bietet dynamische Automatisierung, strukturierte Datenerfassung, Protokollreproduzierbarkeit und nahtlose Integration mit Laborausrüstung, um die Forschung zu beschleunigen und experimentelle Erkenntnisse zu verbessern.
No-Code-Experimentdesign: Intuitive visuelle Schnittstelle zum Entwerfen komplexer Experimente und DOE-Workflows ohne Programmierkenntnisse.
Dynamische Automatisierung: Fähigkeit, Experimente schnell zu iterieren und zu aktualisieren, ohne den Code neu zu schreiben, was eine schnellere Optimierung ermöglicht.
Automatisierte Datenstrukturierung: Erfasst und organisiert automatisch experimentelle Designs, Daten und Metadaten auf einer Plattform.
Ausrüstungsintegration: Nahtlose Schnittstelle zu verschiedenen Laborautomatisierungsgeräten zur Durchführung von Experimenten.
Protokollreproduzierbarkeit: Stellt eine konsistente Durchführung von Experimenten in verschiedenen Laboren, Maschinen und Teams sicher.
Anwendungsfälle von Synthace
Hochdurchsatz-Wirkstoffentdeckung: Ermöglicht das schnelle Design und die Ausführung komplexer Screening-Assays zur Beschleunigung der Kandidatenerkennung.
Bioprozessoptimierung: Erleichtert DOE zur Optimierung von Bioproduktionsparametern und zur Skalierung von Prozessen.
Assay-Entwicklung: Optimiert den Prozess der Entwicklung und Optimierung neuer biologischer Assays.
Gentechnik: Unterstützt das Design und die Durchführung von Experimenten zur Zusammenstellung und Screening von genetischen Konstrukten.
Vorteile
Erhöht den experimentellen Durchsatz und die Komplexität
Reduziert menschliche Fehler bei der Experimentplanung und -durchführung
Verbessert die Datenqualität und Reproduzierbarkeit
Beschleunigt die Zeit bis zu Erkenntnissen
Nachteile
Kann anfängliche Investitionen in kompatible Laborautomatisierungsgeräte erfordern
Einarbeitungszeit für Wissenschaftler, die von traditionellen Methoden wechseln
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