အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ manual pipetting သည် HTS အတွက် အဓိကအသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် လုပ်သားအင်အားများပြီး အမှားအယွင်းများတတ်သောကြောင့် နမူနာရာနှင့်ချီ သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာကို ကိုင်တွယ်ရန် မသင့်လျော်ပေ။ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော စစ်ဆေးမှုနည်းလမ်းများ တိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ ALHS သည် စံပြဖြေရှင်းချက်အဖြစ် ပေါ်ထွက်လာပါသည်။ ဤအလိုအလျောက်စက်ရုပ်ပလပ်ဖောင်းများသည် နမူနာအများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက်ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး မိုက်ခရိုလီတာ သို့မဟုတ် နာနိုလီတာ တိကျမှုဖြင့် တိကျသော အရည်လွှဲပြောင်းမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
HTS ရှိ အရည်များကို အလိုအလျောက် ကိုင်တွယ်ခြင်း လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို သိသိသာသာ တိုးစေသည်။ ALHS သည် စမ်းသပ်မှုဒြပ်ပေါင်းများ၊ ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် ဓာတ်ပစ္စည်းများဖြင့် မိုက်ခရိုပြားများကို ထိရောက်စွာပြင်ဆင်နိုင်ပြီး စမ်းသပ်မှုပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သည့်အချိန်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် သုတေသနပညာရှင်များ၏ ကျယ်ပြန့်သော ပြင်းအားများကို တစ်ပြိုင်နက် အကဲဖြတ်နိုင်စေခြင်းဖြင့် အမှတ်စဉ် အရောအနှောများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် လက်စွဲနည်းလမ်းများဖြင့် အသုံးပြုသည့်အချိန်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအတွင်း ထောင်ပေါင်းများစွာသော နမူနာ သို့မဟုတ် ဒြပ်ပေါင်းများကို စစ်ဆေးနိုင်သည်။
HTS ရှိ ALHS ၏ မြန်နှုန်းနှင့် ထိရောက်မှုသည် ဆေးဝါးသုတေသနကို တော်လှန်ခဲ့သည်။ ဆေးဝါးကုမ္ပဏီများနှင့် သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများသည် ယခုအခါတွင် ကြီးမားသော ဓာတုဗေဒဆိုင်ရာ စာကြည့်တိုက်များကို သီးခြားဇီဝပစ်မှတ်များကို လျင်မြန်စွာ စစ်ဆေးနိုင်ပြီး ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဆေးဝါးကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အစောပိုင်းအဆင့်တွင် ဤအရှိန်သည် ပိုက်လိုင်းတစ်ခုလုံးကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး လူနာများထံ အလားအလာရှိသော ကုသမှုများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ရရှိစေသည်။
မျိုးရိုးဗီဇသုတေသနတွင်၊ အလိုအလျောက်အရည်များကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် DNA နှင့် RNA နမူနာများလုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ HTS သည် သုတေသီများအား မျိုးရိုးဗီဇဖော်ပြမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ မျိုးရိုးဗီဇကွဲပြားမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် ကြီးမားသောလုပ်ဆောင်မှုရှိသော မျိုးရိုးဗီဇလေ့လာမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ခွင့်ပြုထားသည်။ ALHS တိကျမှုသည် နမူနာပမာဏများ တသမတ်တည်းဖြစ်ရန်၊ ကွဲလွဲမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် ပြည့်စုံသော မျိုးရိုးဗီဇခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို ဖန်တီးပေးသည်
HTS တွင် ALHS ၏ အခန်းကဏ္ဍသည် မူးယစ်ဆေးဝါး ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် မျိုးရိုးဗီဇထက် ကျော်လွန်သည်။ ပရိုတီအိုမစ်များကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် သုတေသီများသည် အလားအလာရှိသော ဇီဝအမှတ်အသားများနှင့် ကုသရေးပစ်မှတ်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ ကြီးမားသောပရိုတင်းမျက်နှာပြင်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အလိုအလျောက်အရည်ကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် ဆဲလ်အခြေခံ စစ်ဆေးမှုများကို မြင့်မားစေပြီး၊ ဆဲလ်ဇီဝဗေဒနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ဆေးပညာတွင် တိုးတက်မှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။
ထိရောက်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော စစ်ဆေးမှုနည်းလမ်းများ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ HTS ရှိ ALHS ၏ အနာဂတ်သည် အလားအလာကောင်းနေပါသည်။ နည်းပညာတိုးတက်မှုများသည် အခြားဓာတ်ခွဲခန်းသုံးပစ္စည်းများနှင့် ချောမွေ့စွာ ဆက်သွယ်နိုင်သည့် ပိုမိုခေတ်မီပြီး ပေါင်းစပ်စနစ်များ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ထို့အပြင် algorithms ၏ပေါင်းစပ်မှု အတုထောက်လှမ်းရေး e စက်သင်ယူမှု စိစစ်ရေး ပရိုတိုကောများကို ပိုမို ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုတိကျစေသည်။
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ အလိုအလျောက် အရည် ကိုင်တွယ်မှုစနစ်များသည် မြင့်မားသော စစ်ဆေးမှုမှတစ်ဆင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာများ ဖြစ်လာခဲ့သည်။ နမူနာများနှင့် ဒြပ်ပေါင်းများကို တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုဖြင့် ရိုးရှင်းစေခြင်းဖြင့် ALHS သည် သုတေသီများအား ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး သုတေသနလမ်းကြောင်းအသစ်များကို ရှာဖွေနိုင်စေပါသည်။ နည်းပညာများ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ အဆိုပါ အလိုအလျောက်စနစ်များသည် သိပ္ပံဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်တွန်းအားပေးကာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးကာ သိပ္ပံနည်းကျ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသိပညာ၏ နယ်နိမိတ်များကို တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်သည်။
BlogInnovazione.it
ဆေးရောင်ခြယ်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ကောင်းမွန်သော မော်တာစွမ်းရည်ကို ပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းသည် ကလေးများကို စာရေးခြင်းကဲ့သို့ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောစွမ်းရည်များအတွက် ပြင်ဆင်ပေးသည်။ အရောင်ခြယ်ရန်…
ရေတပ်ကဏ္ဍသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စီးပွားရေးအင်အားကြီးဖြစ်ပြီး၊ ဘီလီယံ ၁၅၀ ရှိသော စျေးကွက်ဆီသို့ လျှောက်လှမ်းနေသော...
ပြီးခဲ့သည့်တနင်္လာနေ့တွင် Financial Times သည် OpenAI နှင့်သဘောတူညီချက်တစ်ခုကြေငြာခဲ့သည်။ FT သည် ၎င်း၏ ကမ္ဘာ့အဆင့်မီ သတင်းစာပညာကို လိုင်စင်ထုတ်ပေးသည်...
သန်းပေါင်းများစွာသောလူများသည် streaming ဝန်ဆောင်မှုများအတွက်ပေးဆောင်ပြီးလစဉ်စာရင်းသွင်းမှုအခကြေးငွေပေးဆောင်သည်။ အများအမြင်မှာ သင်...
