Des séquences aux systèmes : concevoir un laboratoire humide de nouvelle génération

Twist et Cradle expliquent comment créer un environnement de laboratoire axé sur l’itération pour valider et améliorer rapidement les modèles d’apprentissage automatique pour la découverte de produits biologiques.

concevoir un laboratoire humide de nouvelle génération
Présenté par
Elise de Reus
Elise de Reus
Cofondatrice de Cradle, chargée des partenariats, vice-présidente à la science des données et aux solutions de plateforme
Harmen van Rossum
Harmen van Rossum
Cofondateur de Cradle, bio-ingénierie,
Colby Souders
Colby Souders
Directeur scientifique, Twist

Abordés dans ce webinaire
Découverte accélérée par l’IA : Découvrez comment la synergie entre la synthèse à haut débit de Twist et la plateforme d’IA générative de Cradle crée un cycle de « make-test » transparent pour naviguer plus efficacement dans les régions de séquence.
Meilleure optimisation des prospects : Consultez les études de cas qui démontrent que Cradle ML a surpassé les méthodes bioinformatiques traditionnelles, en identifiant deux fois plus de ligands à haute affinité pour des cibles comme ROR1.
Efficacité automatisée du laboratoire : Découvrez comment l’intégration de l’automatisation de laboratoire et des flux de travail « prêts pour le machine learning » peut réduire les durée de cycle expérimentales à seulement trois semaines, accélérant ainsi considérablement les délais d’ingénierie des protéines.
Les résultats présentés sont ceux de l’institution dans laquelle ils ont été obtenus et peuvent ne pas refléter les résultats réalisables dans d’autres institutions. Réservé à la recherche uniquement, ne pas utiliser dans des procédures de diagnostic.
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