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2025-01-21 09:35:25化合物庫全自動合成平臺: 化合物庫全自動合成平臺是一種高度集成的自動化系統，用于高效合成大量化合物庫。它集成了液體處理、反應控制、樣品追蹤及數據分析等功能，可自動化完成從原料配比、反應條件控制到產物收集的全過程。該平臺提高了合成效率與準確性，降低了人力成本，適用于藥物篩選、材料開發等領域。通過模塊化設計，用戶可根據需求靈活配置，實現定制化合成方案，加速科研與新藥發現進程。

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應用案例 | 利用自動化技術，10 天內合成 1500 種聚合物

應用 Chemspeed 全自動化平臺，RAMP 中心能夠高通量地發現用于各個行業的材料。通過使用快速自動化材料開發，RAMP 已經在許多材料研發細分領域取得了令人矚目的成就

 力揚企業有限公司 1045
2022-04-27
自動化技術計算模型機器人技術機器人平臺化合物庫全自動合成平臺

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化合物庫全自動合成平臺問答

2023-06-25 12:12:24生物樣本庫建庫難？上云學院“粽”享知識&好禮

2025-02-11 12:30:14全自動牛奶分析儀多少錢: 標題：全自動牛奶分析儀多少錢隨著乳品行業的發展，對牛奶質量的監測要求日益提升。全自動牛奶分析儀作為一種高效、精確的檢測設備，已廣泛應用于乳品生產、加工和檢測領域。本文將針對全自動牛奶分析儀的價格進行深入探討，幫助讀者了解其市場價格區間，以及選擇合適設備時應關注的因素。全自動牛奶分析儀的價格受多種因素的影響，包括設備品牌、技術水平、功能配置以及售后服務等。一般來說，市場上的全自動牛奶分析儀價格跨度較大，從幾萬元到十幾萬元不等。高端型號通常具備更多的功能，如多項指標檢測、數據自動上傳、在線監控等，這些額外的功能會直接影響其價格。而價格較為實惠的設備，可能在精度、功能或數據處理能力方面相對簡單。在選擇全自動牛奶分析儀時，企業應根據自身的實際需求來進行預算。如果只是進行基礎的乳品檢測，價格較為適中的設備便可滿足要求。而對于需要進行更精密、多維度分析的大型乳制品生產企業來說，投資高端設備可能是更為明智的選擇。售后服務也是影響價格的重要因素之一，質量有保障的售后服務不僅能保證設備的長期穩定運行，還能減少突發故障對生產流程的影響。全自動牛奶分析儀的價格因品牌、功能和售后服務的不同而有所差異。企業在選購時，需要綜合考慮預算與需求，確保設備能在提升生產效率的達到預期的檢測效果。

2025-05-20 20:40:56GelMA合成步驟: 打擾大家了，想咨詢一下GelMA合成過程使用A型明膠還是B型明膠呀？

2024-11-11 10:48:02全自動紙板破裂試驗機哪家好: 在紙箱、紙板包裝行業中，紙板破裂試驗機是測試紙板抗破裂強度的重要設備。隨著市場需求的增加，越來越多的廠商開始生產各類全自動紙板破裂試驗機。市面上產品種類繁多，如何選擇一款適合自己需求的高性能設備成為企業面臨的難題。本文將深入探討如何根據不同的技術指標、品牌信譽以及售后服務來挑選合適的全自動紙板破裂試驗機，確保測試結果、穩定，幫助企業提升產品質量，達到行業標準。全自動紙板破裂試驗機的關鍵性能指標選擇合適的全自動紙板破裂試驗機，首先需要關注幾個關鍵的技術指標。重要的指標包括：破裂強度、測試精度、大負載、測量范圍以及自動化程度。優質的試驗機能夠提供高精度的測試數據，確保紙板的抗破裂性能得到準確評估。在這些指標中，破裂強度通常決定了測試的大承受能力，而測試精度則直接影響到質量控制的有效性。設備的自動化程度也是不容忽視的因素。全自動設備不僅能提高測試效率，還能減少人工誤差，確保數據的穩定性和一致性。因此，在選擇設備時，企業應該優先考慮那些自動化水平高、操作簡便的產品，特別是那些支持遠程控制和數據分析的先進設備。品牌信譽與售后服務的重要性在選擇全自動紙板破裂試驗機時，品牌信譽和售后服務也扮演著至關重要的角色。知名品牌通常能夠提供更為可靠的產品質量和更加完善的售后服務體系，確保設備在使用過程中的長期穩定性。專業的技術支持和快速響應的售后服務可以幫助企業在設備出現故障時盡早解決問題，避免生產停滯帶來的損失。例如，國內外一些領先的品牌不僅提供標準的質保期，還提供長期的技術支持、設備維護和校準服務，確保設備始終處于佳狀態。這些因素無疑是選擇全自動紙板破裂試驗機時需要考慮的內容。總結：如何選擇適合的全自動紙板破裂試驗機綜合以上分析，選擇一款合適的全自動紙板破裂試驗機需要從設備性能、品牌信譽、售后服務等多個維度進行考量。只有結合企業自身的生產需求，挑選出符合行業標準且操作簡便、精度高的設備，才能真正實現質量保障與生產效率的雙贏。對于注重產品質量和測試穩定性的企業來說，選擇一款性價比高、技術領先的全自動紙板破裂試驗機將是提升產品競爭力的重要一步。

2023-04-10 15:50:43合成生物學握手AI，你想要的合成生物學: 根據NCBI的ClinVar數據庫統計，包括罕見疾病，如鐮狀細胞病、地中海貧血和先天性萊伯黑朦等超過3萬7千種已知疾病與致病性單核苷酸變異（SNV）有關，SNV可能導致原始DNA序列、轉錄水平和蛋白質序列等其他特性的變化。而新一代CRISPR/Cas9技術——堿基編輯器（BEs）可以有效地修復堿基突變，而不會誘導雙鏈DNA斷裂，從而能夠直接、不可逆地校正堿基突變，對于治愈SNV引起的遺傳疾病具有十分廣闊的前景。已經報道的有誘導C·G到T·A轉化的胞嘧啶堿基編輯器（CBE）、誘導A·T到G·C轉化的腺嘌呤堿基編輯器（ABE）和使C·G到G·C轉換的糖基化酶堿基編輯器（GBE），這些BEs為治療50%以上致病性SNV提供了幾乎理想的解決方案。然而，在實施基于BE的基因療法之前，有必要大量構建具有致病性SNV的細胞疾病模型，以用于開發和優化BEs，并使其在基因治療中的應用成為可能。同時，根據ClinVar的數據，大約50%的人類致病性SNV是C·G到T·A的轉化，然而目前很難通過合理的人力和資金投入獲得大量攜帶這些SNV的細胞模型。這一方面是由于大規模樣品，手動操作不僅耗時，而且容易出錯，一致性較差且成本高昂；另外一方面，現有的基于目標-位點集成庫的方法，如Be-Hive等在為AI學習和預測編輯性能的數據時，缺乏原位信息的綜合編輯位點數據，同時又缺少真實染色體環境（先前研究表明，核酸酶的性能與染色質可及性之間存在很強的相關性，并且基因編輯在真核染色質中比異染色質中更有效）。中科院天津工業生物技術研究所和天津科技大學的團隊，開發了一個由以下四個模塊組成的用于哺乳動物細胞高通量原位基因編輯的自動化平臺，實現了哺乳動物細胞基因編輯的標準化和可拓展性。（1）內源性靶gRNA計算機輔助設計；（2）gRNA表達質粒構建；（3）哺乳動物細胞堿基編輯；（4）CBEs性能模型構建的機器學習。四個模塊組成的用于哺乳動物細胞高通量原位基因編輯的自動化平臺，實現了哺乳動物細胞基因編輯的標準化和可拓展性。該平臺借助大規模的原位編輯數據和序列信息，結合局部染色質可及性，具有原位數據的機器學習模型能夠更好地預測實際的堿基編輯效率，使獲得內生目標的大規模編輯數據集成為可能。圖1 全自動高通量哺乳動物基因編輯平臺概覽在這四個模塊中，第一個模塊用于負責gRNA設計，以將人類致病性SNV引入野生型細胞，作者使用生物信息學分析選擇了1210個基因作為靶位點，使用包含每個靶位點上游3 bp至下游750 bp靶區的DNA序列，分批處理用于分析編輯結果的三對引物。對于自動化gRNA質粒構建工作流程模塊，gRNAs質粒構建過程中采用了貝克曼庫爾特Echo納升級聲波移液系統用于操縱DNA組裝反應，相對于標準的Golden Gate DNA組裝方法的反應體積為15μl，Echo的納升級和無吸頭操作能夠對實驗步驟進行一系列優化，將反應系統最小化到1微升的總體積，從而顯著降低了實驗成本。隨后使用貝克曼庫爾特Biomek i7自動化移液工作站將DH5α感受態細胞與Golden Gate產物進行混合，通過ClonePix進行轉化鋪板，并在通過DNA測序驗證構建質粒之后，使用Biomek i7進行質粒提取。為了分析數據編輯結果，使用Python腳本讀取sanger測序文件，比較N20，并創建兩個參考csv文件。錯誤的組裝csv文件包括一個選擇列表，用于從48孔細菌菌落板到96孔深孔板中挑選新菌落，以便ClonePix進行另一輪驗證。正確組裝csv文件包含N20測序及其在96孔深孔板中的位置，用于使用貝克曼庫爾特Biomek i7自動化移液工作站進行質粒提取。此模塊高通量自動化系統在4天之內共構建和分析了1210個gRNA質粒，成功率達99%，實現了每天384個gRNA組裝的通量。而后續使用Biomek i7進行的質粒提取，通量則可達到576個質粒/天。圖2 全自動gRNA質粒構建工作流程概述示意圖第三個模塊是哺乳動物細胞中的堿基編輯，如圖3。通過優化實驗條件，作者開發了使用Biomek i7自動化移液工作站進行包括細胞接種和轉染、細胞培養基更換以及進行樣品收集在內的編輯過程。隨后進行靶區域的細胞裂解和PCR擴增。全自動高通量系統在6h內將1210組gRNA和BE4max質粒共轉染到HEK293T細胞中，并在2 h內完成后續培養基更換。培養5天后，收獲編輯的細胞于8小時內完成進行PCR分析，然后進行sanger測序。使用Python腳本產生3個csv文件，一個用于準備新一輪PCR的挑選列表，以分析使用Biomek i7從96孔裂解樣品板到96孔PCR板的false sample；第二個csv文件包含用于分析false sample的第二個引物對的序列和位置信息，用于新一輪PCR；第三個csv文件包含正確的樣本和編輯效率結果，用于下一步的AI學習。圖3 自動化基因編輯過程的工作流程概述第四個模塊為作者開發的AI模型——染色質可及性學習模型（CAELM），預測基礎編輯的結果。CAELM基于自動化平臺生成的高度均勻的原位基因組編輯數據，預測HEK4T細胞中的BE293max行為，并實現了0.64的皮爾遜相關值。皮爾遜r是評估數值數據模型準確性的最普遍指標之一，CAELM模型中考慮了目標序列的真實染色體環境，這提供了更好、更現實的預測；同時，CAELM還提供了模型輸入的特征重要性得分，并揭示了DNA可及性相對于目標序列上下文的貢獻在預測中接近1:6。通過與32個不同基因組位點的手動操作進行比較，其中16個目標位點在兩個操作過程中的編輯效率幾乎相等，而自動化高通量系統在其他14個位點的統計分析中表現出更高的編輯效率。這些結果表明，自動化高通量系統能夠以與手動操作相當的效率執行基礎編輯；隨機選擇BE4max編輯靶標的1210個與疾病相關的SNV的編輯效率均達到了較高水平，說明可以同時有效地操縱數千個內源性靶位點的人類細胞的全自動高通量原位基因編輯平臺的成功建立。