પરંપરાગત રીતે, મેન્યુઅલ પાઇપિંગ એ HTS માટે ઉપયોગમાં લેવાતી પ્રાથમિક પદ્ધતિ હતી, પરંતુ તે શ્રમ-સઘન અને ભૂલ-સંભવિત હતી, જે તેને સેંકડો અથવા હજારો નમૂનાઓનું સંચાલન કરવા માટે અયોગ્ય બનાવે છે. જેમ જેમ ઝડપી અને વધુ વિશ્વસનીય સ્ક્રિનિંગ પદ્ધતિઓની માંગ વધી રહી છે, ALHS આદર્શ ઉકેલ તરીકે ઉભરી આવ્યું છે. આ સ્વયંસંચાલિત રોબોટિક પ્લેટફોર્મ એકસાથે બહુવિધ નમૂનાઓને હેન્ડલ કરી શકે છે અને માઇક્રોલિટર અથવા નેનોલિટર ચોકસાઇ સાથે ચોક્કસ પ્રવાહી પરિવહન કરી શકે છે.
HTS માં સ્વચાલિત પ્રવાહી હેન્ડલિંગ કાર્યો નાટકીય રીતે ઉત્પાદકતામાં વધારો કરે છે. ALHS પરીક્ષણ સંયોજનો, નિયંત્રણો અને રીએજન્ટ્સ સાથે કાર્યક્ષમ રીતે માઇક્રોપ્લેટ તૈયાર કરી શકે છે, પ્રયોગો સેટ કરવા માટે જરૂરી સમય ઘટાડે છે. વધુમાં, તેઓ સીરીયલ ડિલ્યુશન કરી શકે છે, જે સંશોધકોને એક સાથે સાંદ્રતાની વિશાળ શ્રેણીનું મૂલ્યાંકન કરવાની મંજૂરી આપે છે. પરિણામે, વૈજ્ઞાનિકો મેન્યુઅલ પદ્ધતિઓ વડે જે સમય લે છે તેના અપૂર્ણાંકમાં હજારો નમૂનાઓ અથવા સંયોજનોની તપાસ કરી શકે છે.
HTS માં ALHS ની ઝડપ અને કાર્યક્ષમતાએ ફાર્માસ્યુટિકલ સંશોધનમાં ક્રાંતિ લાવી છે. ફાર્માસ્યુટિકલ કંપનીઓ અને સંશોધન સંસ્થાઓ હવે ચોક્કસ જૈવિક લક્ષ્યો સામે વિશાળ રાસાયણિક પુસ્તકાલયોને ઝડપથી સ્ક્રીન કરી શકે છે, સંભવિત ડ્રગ ઉમેદવારોને ઝડપથી ઓળખી શકે છે. દવાના વિકાસના પ્રારંભિક તબક્કામાં આ પ્રવેગક અસર ધરાવે છે, સમગ્ર પાઈપલાઈનને વેગ આપે છે અને દર્દીઓને સંભવિત સારવાર ઝડપથી મળે છે.
જીનોમિક્સ સંશોધનમાં, ડીએનએ અને આરએનએ નમૂનાઓની પ્રક્રિયામાં સ્વયંસંચાલિત પ્રવાહી સંચાલન નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે. HTS સંશોધકોને જનીન અભિવ્યક્તિનું વિશ્લેષણ કરવા, આનુવંશિક ભિન્નતાને ઓળખવા અને મોટા પાયે કાર્યાત્મક જીનોમિક્સ અભ્યાસ કરવા માટે પરવાનગી આપે છે. ALHS ચોકસાઇ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે નમૂનાનું પ્રમાણ સુસંગત છે, વિવિધતાને ઘટાડે છે અને વ્યાપક જીનોમિક વિશ્લેષણ માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તા ડેટા જનરેટ કરે છે.
HTS માં ALHS ની ભૂમિકા દવાની શોધ અને જીનોમિક્સથી આગળ વધે છે. પ્રોટીઓમિક્સ જેવા ક્ષેત્રોમાં, સંશોધકો મોટા પાયે પ્રોટીન સ્ક્રીનો કરી શકે છે, સંભવિત બાયોમાર્કર્સ અને રોગનિવારક લક્ષ્યોની ઓળખને સરળ બનાવે છે. વધુમાં, સ્વયંસંચાલિત પ્રવાહી હેન્ડલિંગ ઉચ્ચ થ્રુપુટ સેલ-આધારિત એસેઝને સક્ષમ કરે છે, જે સેલ બાયોલોજી અને વ્યક્તિગત દવામાં પ્રગતિમાં ફાળો આપે છે.
જેમ જેમ કાર્યક્ષમ અને ખર્ચ-અસરકારક સ્ક્રીનીંગ પદ્ધતિઓની માંગ વધતી જાય છે તેમ, HTSમાં ALHSનું ભાવિ આશાસ્પદ લાગે છે. ટેક્નોલોજીકલ એડવાન્સિસ કદાચ વધુ અત્યાધુનિક અને સંકલિત સિસ્ટમો તરફ દોરી જશે જે અન્ય લેબોરેટરી સાધનો સાથે એકીકૃત રીતે ઇન્ટરફેસ કરશે. વધુમાં, એલ્ગોરિધમ્સનું એકીકરણ કૃત્રિમ બુદ્ધિ e મશીન શિક્ષણ સ્ક્રિનિંગ પ્રોટોકોલ્સને વધુ ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકે છે, ડેટા વિશ્લેષણને ઝડપી અને વધુ સચોટ બનાવી શકે છે.
નિષ્કર્ષમાં, ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રીનીંગ દ્વારા શોધને વેગ આપવા માટે સ્વચાલિત લિક્વિડ હેન્ડલિંગ સિસ્ટમ્સ અનિવાર્ય સાધનો બની ગયા છે. ચોકસાઇ અને કાર્યક્ષમતા સાથે નમૂનાઓ અને સંયોજનોના સંચાલનને સરળ બનાવીને, ALHS સંશોધકોને મોટા ડેટા સેટનું વિશ્લેષણ કરવા અને સંશોધનના નવા રસ્તાઓ શોધવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. જેમ જેમ ટેક્નોલોજી આગળ વધતી જાય છે તેમ, આ સ્વયંસંચાલિત પ્રણાલીઓ વૈજ્ઞાનિક પ્રગતિને આગળ ધપાવવાનું ચાલુ રાખશે, નવીનતાને પ્રોત્સાહન આપશે અને વિવિધ વૈજ્ઞાનિક શાખાઓમાં જ્ઞાનની સીમાઓને આગળ વધારશે.
BlogInnovazione.it
રંગ દ્વારા સુંદર મોટર કૌશલ્ય વિકસાવવાથી બાળકોને લેખન જેવી વધુ જટિલ કુશળતા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે. રંગ કરવા માટે…
નૌકાદળ ક્ષેત્ર એ સાચી વૈશ્વિક આર્થિક શક્તિ છે, જેણે 150 અબજના બજાર તરફ નેવિગેટ કર્યું છે...
ગયા સોમવારે, ફાઇનાન્શિયલ ટાઇમ્સે OpenAI સાથેના સોદાની જાહેરાત કરી હતી. FT તેના વિશ્વ કક્ષાના પત્રકારત્વને લાઇસન્સ આપે છે...
લાખો લોકો સ્ટ્રીમિંગ સેવાઓ માટે ચૂકવણી કરે છે, માસિક સબ્સ્ક્રિપ્શન ફી ચૂકવે છે. સામાન્ય અભિપ્રાય છે કે તમે…
