Zmanjšanje tveganja pri razvoju CHO celičnih linij z uporabo avtomatizacije in napovednega modeliranja

Tehnologija za visokoprotočnu analizu pojedinačnih stanica lahko lahko preoblikuje aktivnosti razvoja staničnih linij, omogočajoč natančno kloniranje in hitro testiranje s pomembnim skrajšanjem trajanja procesa. Integracija algoritmov strojnega učenja (ML) in multivariatne analize podatkov (MVDA) omogoča zanesljivo napovedovanje staničnih fenotipov in bolj učinkovito izbiro visoko proizvodnih klonov.

Pridružite se webinarju, da izveste o prednostih uporabe avtomatizacije in napovednega modeliranja za zmanjšanje tveganja in pospešitev izbire klonov.

Pridobite vpoglede v:

• Možnosti pospešitve postopka kloniranja posameznih celic in izbire klonov pri razvoju staničnih linij z uporabo avtomatizacije
• Načine, kako umetna inteligenca in strojno učenje izboljšujeta napovedovanje visoko proizvodnih klonskih staničnih linij
• Prednosti integracije MVDA za izbiro klonov

Seja 1 | 10:00 h
Seja 2 | 17:00 h

Prijavite se