Eppendorf SE ja DataHow AG teatavad strateegilisest koostööst, et edendada bioprotsessiandmete töötlemist

Eppendorf SE, juhtiv bioteaduste ettevõte, ja DataHow AG, arenenud andmeanalüüsi ja tehisintellektipõhise prognoositarkvara pioneer, teatavad strateegilisest koostööst. Selle koostöö eesmärk on bioprotsesside arendamise põhimõtteline parandamine. Selle partnerluse raames on DataHow's
innovatiivne tehisintellektipõhine analüüsilahendus DataHowLab integreeritakse Eppendorfi pilvepõhise seire- ja analüüsiplatvormiga BioNsight® cloud. See annab teadlastele unikaalseid teadmisi ja täiustatud analüüsivõimalusi.
Tõhusam bioprotsesside arendamine ja parem koostöö Bioprotsesside arendamisel on väga oluline arendada ja optimeerida keerulisi protsesse, mis vastavad rangetele kvaliteedistandarditele.
Protsessiandmed on selles keskse tähtsusega, kuid nende tõhus kasutamine on protsessiteadlaste jaoks endiselt suur väljakutse. DataHowLabi tarkvara integreerimine BioNsight'i pilveprogrammiga vastab sellele vajadusele, pakkudes sujuvat töövoogu andmete genereerimisest kuni andmete analüüsini ja arusaamade genereerimiseni.
See võimaldab teadlastel teha teadlikke otsuseid kiiresti ja tõhusalt.
Bioreaktorit ümbritsevate andmete harmoonia on oluline, et tagada sujuv ühendus teadus- ja arendustegevuse ning skaleeritava tootmise vahel. Eppendorfi ja DataHow vaheline koostöö vastab selles kontekstis digitaalsete teenuste keerulistele nõuetele
Kontekst.

Andmete sujuv integreerimine ja kättesaadavus
"Integratsiooni ja koostööd alahinnatakse mõnikord, kuid need on bioprotsessiprojektide edu seisukohalt kriitilise tähtsusega. Meie lahendused võimaldavad andmete sujuvat jagamist ja kontekstuaalset seostamist mitme seadme ja asukoha vahel, tagades, et teadlased saavad teha sisukaid võrdlusi ja saada väärtuslikke teadmisi," ütleb Lina
Ja saada väärtuslikke teadmisi," ütleb Lina Tao, vanem asepresident
Eppendorf Bioprocess.
"Kombineeritud platvorm võimaldab teadlastel kasutada ja modelleerida andmeid erinevatest seadmetest - olgu see siis arvuti, sülearvuti või mobiiltelefon - erinevates laborites, tööstusharudes ja riikides," ütleb Dr. Alessandro Butté, DataHow tegevjuht. "Selline ligipääsetavuse tase võimaldab lihtsaid ja sisukaid võrdlusi, mis annavad ülevaateid kogu
erinevate skaalade ja erinevate jooksude lõikes."

Andmete ettevalmistamise automatiseerimine
Manuaalne andmete puhastamine ja vormindamine on sageli tüütu ja vigade tekkimisele kalduv ning võib uurimisprotsessi oluliselt takistada.
Nende protsesside automatiseerimisega säästab integreeritud platvorm väärtuslikku aega ja vähendab veaohtu, võimaldades teadlastel keskenduda väärtust lisavale analüüsile ja otsuste tegemiseks vajalike põhiteadmiste saamisele. Siinkohal näitab pilvetehnoloogia oma tõelist tugevust, pakkudes lihtsat juurdepääsu
puhtad, vormindatud ja analüüsivalmis andmed.

Vabastage prognoosiva modelleerimise võimsus
Puhaste ja hästi korraldatud andmete abil pakub DataHowLab juurdepääsu täiustatud tehisintellektipõhisele analüüsile ja võimaldab mitte-andmeteadlastel juhendatud töövoogude abil keerulisi analüüse teha.
Teadlased saavad tarkvara kasutada täiustatud protsessiandmete analüüsiks, saada in silico simulatsioonide kaudu teadmisi väljaspool laborit või luua AI-võimelisi optimaalseid katsekavasid. Kiirema protsesside mõistmise abil saab teadus- ja arendustegevus töötada tõhusamalt, vähendades katsete läbiviimist ja lühendades projektide tähtaegu.

Koostöö ja integratsiooni edendamine
Eppendorfi ja DataHow vaheline koostöö võimaldab andmete sujuvat vahetamist ja kontekstualiseerimist BioNsight pilve ja DataHowLabi vahel, seades bioprotsesside jaoks uue standardi.

Pressikontakt:
Tanja Musiol
Barkhausenweg 1 Tel: +49 (40) 692106222
22339 Hamburg, Saksamaa musiol.t@eppendorf.de www.eppendorf.com

See on oluline keeruliste bioloogiliste protsesside paremaks mõistmiseks ja lõppkokkuvõttes teadusprojektide edukaks läbiviimiseks.

Lisateavet Eppendorfi bioprotsesside äritegevuse kohta leiate: www.eppendorf.com/bioprocess