Pour réussir dans la découverte de médicaments, il faut être capable de modifier son flux de travail en fonction des exigences d'un médicament. Pour les entreprises telles que les organismes de recherche sous contrat (ORC), cette flexibilité est cruciale pour les opérations, car elle permet d'adapter et d'exécuter simultanément plusieurs flux de travail différents.
Nous comprenons l'importance de l'automatisation de la découverte de médicaments à petites molécules pour répondre aux besoins de nos clients, et nous savons qu'il faut pour cela réunir une variété de technologies différentes dans des plateformes à haut débit pour la sélection initiale des candidats. Lisez la suite pour découvrir comment nous intégrons de manière transparente plusieurs instruments pour fournir une solution efficace et automatisée.
Intégrer l'expertise et l'expérience en matière de matériel pour réaliser des percées dans le domaine de la découverte de médicaments
Notre bibliothèque de plus de 400 pilotes d'instruments, le logiciel de programmation Overlord et plus de 25 ans d'expérience dans l'automatisation de nouvelles technologies de criblage nous permettent d'adopter une approche unique pour répondre aux besoins de criblage qui améliorent votre processus de découverte.
En plus de fournir notre propre matériel de robotique, de manipulation de plaques et de cellules de travail, nous adoptons une approche neutre pour intégrer l'équipement dont vous avez besoin pour une plateforme automatisée optimisée pour la découverte de médicaments.
Informez-vous sur notre capacité à aider les entreprises à optimiser les flux de processus et à accélérer leurs délais de découverte de composés. Nous pouvons fournir une automatisation à tous les niveaux, des petites plates-formes à fonction unique aux grandes cellules de travail flexibles conçues pour prendre en charge.. :
l'automatisation de l'ensemble des flux de processus
Exécution de plusieurs chimies en parallèle, améliorant la synthèse chimique et les essais biologiques
Utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer les hypothèses de conception grâce à l'analyse du retour d'information
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