生物 + AI ，为生物技术行业提供创新解决方案，加速科技研发（R&D）
利用人工智能（AI），整合多样化数据源，提供强大的计算能力和复杂算法，快速准确地处理和分析大型数据集，加快科研速度并改善实验成果。
AQUARUS纳升级多试剂分液器
Aquarus是一种微量、高速、灵活的可编程自动化分液仪器，能稳定地分配各种常见试剂以及细胞、蛋白、酶、引物、底物、液态微珠等高粘度液体，适用于各类微孔板、试剂槽和检测管的连续分液、梯度稀释等操作。
不同于传统的蠕动泵分液技术，Aquarus采用微流控芯片技术，可实现纳升级分液量。
具备多试剂自动切换技术，一次操作可完成8种不同试剂的任意分配，适合复杂的微孔板实验。
不同于传统的蠕动泵分液技术，Aquarus采用微流控芯片技术，可实现纳升级分液量。
具备多试剂自动切换技术，一次操作可完成8种不同试剂的任意分配，适合复杂的微孔板实验。
实时数据访问
数据通常存储在分散的系统中，使得全面的访问和分析变得困难。人工智能通过整合和标准化来自多个来源的数据，无缝连接用户与数据，从而解决这一问题。
低效的工作流程
手工流程耗时且易出错，降低整体生产力。人工智能可以自动化这些任务，提高效率和准确性。
数据质量与标准化
不一致的数据格式和注释使数据分析和运用更加复杂。人工智能帮助标准化和清理数据，使其更易使用。
数据的合规性
满足数据完整性和可用性标准需要细致的文档和验证流程。人工智能可以简化这些任务，确保数据合规。
数据清理
AI驱动的工具可以清理和标准化来自不同来源的数据，确保一致性和准确性。这种数据准备对于高质量分析和可靠结果至关重要。在生物制药公司中，关键数据清理包括：
- 差异识别：生物技术领域的人工智能可以识别并纠正数据条目的差异，如格式不一致和缺失值。
- 数据协调：人工智能协调来自不同来源的数据，确保数据的一致性，使分析和解读更加便捷。
- 异常值检测：生物技术领域的生成式人工智能会标记异常值进行审查，确保仅使用高质量数据进行分析。
识别药物命中
人工智能可以通过先进的数据集成和预测建模识别潜在候选药物，加速药物发现。通过分析来自各种实验和研究的庞大数据集，发现有前景的化合物，从而加快识别可行药物的过程。这种快速失败的方法使研究人员能够将资源集中在最有潜力的候选药物上。提供以下关键优势：
- 通过任务自动化和简化的数据管理提升效率。
- 凭借先进的分析能力，数据准确性提升，使其成为生物技术人工智能的重要工具。
- 通过快速分析大数据集，加速发现，帮助研究人员更快地开发新方法。
- 通过自动化日常任务和改进数据管理降低成本，使实验室能够更有效地分配资源。
高级数据集成与分析
AI能够无缝集成多种系统和仪器，如高通量筛选仪器、质谱仪和基因组测序仪。该能力允许从多个来源全面整合数据，提供对实验数据的整体视图。实验人员可以在无需计算机专业知识的情况下，通过自然语言处理执行诸如：
- 线性回归：进行线性回归分析以理解变量之间的关系。
- 相关分析：识别不同数据集之间的相关性，以发现潜在关联。
- 预测建模：利用人工智能在生物技术领域构建预测模型，预测实验结果并识别潜在候选药物。
辅助实验室管理
高效资源管理：人工智能协助追踪仪器使用情况、监控库存水平和异常检测，确保实验室运行最佳。例如，生物技术领域的人工智能可以在试剂快用完或仪器需要维护时通知实验室管理人员，防止研究活动中断，确保持续运行。这种主动的资源管理方法提升了实验室效率并降低了运营成本。
主动维护：通过分析使用模式和发现异常，AI能够实现实验室设备的主动维护。这种预测能力有助于延长昂贵仪器的使用寿命并减少停机时间。例如，人工智能可以在高性能液相色谱（HPLC）系统潜在问题出现前提醒技术人员，确保及时干预。这种能力不仅提升了设备可靠性，还提升了实验室的整体生产力。
自动化活动汇总
人工智能可以生成不同时间段的实验室活动摘要，如每日、每周、每月或季度。该功能提供实验室效率和产出的关系视图，帮助研究人员和管理者跟踪进展并识别改进空间。这些摘要的例子包括：
- 每日摘要：突出最新活动，如新的实验室录入（如样本、库存）、方案变更和库存更新。
- 每周总结：总结当周主要成就和面临的挑战，包括正在进行的实验的详细进展。
- 月度总结：全面介绍实验室活动，包括重要里程碑、已完成任务及待处理问题。
- 季度总结：深入分析实验室本季度表现，包括趋势、改进领域及战略规划见解。
