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Culture Biosciences
Culture Biosciences 提供一个基于云的生物制造平台，利用人工智能和自动化加速生物工艺开发。它提供对先进生物反应器的远程访问，使科学家能够从任何地方设计、运行、监控和分析实验，从而显著缩短研发周期并加快新生物产品的上市时间。
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研究 领域最好的 1 个 实验室自动化 AI 工具
研究领域的实验室自动化热门 AI 工具包括 Culture Biosciences 等，帮助您快速提升效率。
关于 实验室自动化
实验室自动化工具是AI驱动的系统，旨在自动化科学研究中的物理实验和数据分析。这些平台将软件与机器人硬件相结合，以执行复杂的工作流程，从液体处理、样品制备到数据采集。其主要价值在于显著提高实验通量、改善数据可重复性，并将研究人员从重复性体力劳动中解放出来。通过利用AI，这些工具还能优化实验设计，并以人类无法企及的规模分析结果。
核心功能
- 机器人流程自动化 (RPA)：直接控制液体处理器、酶标仪和机械臂等实验室硬件，以执行物理任务。
- 自动化实验设计：利用AI算法建议最佳实验参数和序列，加速发现过程。
- 高通量数据采集与分析：自动从仪器中捕获数据，并应用机器学习模型来解释复杂的大规模数据集。
- 工作流程管理：提供一个集中式界面来设计、安排、监控和管理多步骤实验方案。
- LIMS/ELN集成：与实验室信息管理系统 (LIMS) 和电子实验记录本 (ELN) 无缝连接，用于数据跟踪和记录。
适用场景
实验室自动化工具在需要高通量筛选和流程优化的领域至关重要。它们广泛应用于制药药物发现、合成生物学中的微生物工程、材料科学中的新化合物开发以及基因组学中的自动化样品制备。学术界和工业研发环境中的研究科学家、实验室经理和生物信息学家等角色都依赖这些工具。
选择要点
选择实验室自动化工具时，首先要考虑其与您现有实验室硬件和仪器的兼容性。评估工作流程设计器的灵活性——您是能创建自定义方案，还是仅限于模板？考察平台的数据分析能力及其与LIMS等其他软件的集成能力。最后，考虑系统的可扩展性，以确保它能满足您未来的通量需求。
实验室自动化 应用场景
1
自动化高通量药物筛选
一个药物研发团队使用实验室自动化平台，针对特定的癌症靶点筛选一个包含10万个小分子的化合物库。该系统自动化了整个工作流程：将化合物分配到微孔板中，添加细胞培养物和试剂，进行孵育，并使用高内涵成像仪读取结果。集成的AI实时分析成像数据以识别有希望的命中化合物，将筛选和初步分析时间从数月缩短至仅几周，并最大限度地减少了液体处理中的人为错误。
2
加速合成生物学的“设计-构建-测试”循环
一家合成生物学初创公司利用自动化的“云实验室”来改造酵母菌株以生产一种有价值的化学品。研究人员通过网络门户提交他们的DNA构建设计。平台的机器人随后执行DNA组装，转化酵母，在微型生物反应器中培养工程菌株，并使用质谱法测量产品产量。这种闭环系统实现了快速迭代，每周可完成数百个“设计-构建-测试-学习”循环，而手动完成这项任务需要数年时间。
3
自动化NGS文库制备
一所大学的核心基因组学设施使用实验室自动化工作站来制备用于下一代测序 (NGS) 的文库。该过程涉及大量精确的液体处理步骤，包括片段化、接头连接和PCR扩增。自动化系统可同时处理多达96个样品，确保样品间的高度一致性，并将技术人员的动手操作时间减少80%以上。这使得该设施能够显著提高其样品通量，并为研究人员提供更快的周转时间。
4
自动化细胞培养与维护
一家细胞治疗公司使用自动化的培养和成像系统来同时维护和监控数十种细胞系培养物。机器人定期将培养板从培养箱移动到显微镜进行成像，然后使用AI分析细胞汇合度和形态。根据分析结果，它会自动触发传代或更换培养基的警报，甚至可以通过连接的液体处理器自行执行这些任务。这确保了最佳的细胞健康状况，提供了完整、可审计的细胞生长记录，并防止了因手动操作造成的污染。
5
利用自主系统开发新材料
一家国家级研究所的材料科学实验室使用自主研究机器人来发现具有特定性能的新型合金。研究人员定义目标，例如“在最小化成本的同时最大化导电性”。AI规划并执行一系列实验，合成不同合金成分的小样本，测试其性能（如导电性、硬度），并将结果反馈到其模型中。然后，模型预测下一个最有希望测试的成分，从而有效地在广阔的化学空间中导航，比人类主导的试错法更快地找到最佳材料。
6
自动化临床诊断工作流程
一家大型临床诊断实验室将其用于传染病的ELISA和PCR检测工作流程自动化。机械臂在液体处理器、热循环仪和酶标仪之间移动样品板。实验室自动化软件管理整个过程，从接收到最终结果全程跟踪每个样品。这种高水平的自动化使实验室的检测能力提高了300%以上，确保了完全的样品可追溯性以符合法规要求，并降低了交叉污染的风险，从而为患者提供更可靠的诊断结果。
相关分类
实验室自动化 常见问题
什么是AI实验室自动化工具？
AI实验室自动化工具是集软件和机器人硬件于一体的集成系统，可自动化物理实验室任务。与简单自动化不同，它们利用人工智能来优化实验设计、控制复杂的工作流程并分析由此产生的数据。其关键功能包括操作液体处理器和其他仪器、安排多步骤流程以及应用机器学习来解释高通量筛选结果。它们主要用于提高研究生产力、改善数据质量和增强可重复性。
如何选择合适的实验室自动化工具？
选择合适的工具取决于您的具体需求。请考虑以下因素：
- 硬件兼容性：确保软件能与您现有或计划中的实验室仪器（如液体处理器、读板机、培养箱）集成。
- 工作流程灵活性：系统是否可以轻松编程以运行您特定的自定义方案，还是仅限于预定义的应用程序？
- 可扩展性：评估系统是否能随着您的需求增长，从单个工作站扩展到完全集成的多仪器平台。
- 数据管理：评估其与您的LIMS或ELN连接以实现无缝数据跟踪和分析的能力。
- 供应商支持：由于实施可能很复杂，请检查供应商是否提供可靠的技术支持和应用专业知识。
实验室自动化和LIMS有什么区别？
主要区别在于它们的功能。实验室自动化系统专注于执行——它们通过控制机器人硬件来物理上执行实验。其目标是自动化操作。而LIMS（实验室信息管理系统）专注于管理信息——它跟踪样品、管理测试结果、生成报告并确保数据完整性。虽然两者不同，但它们高度互补。实验室自动化系统通常会将其产生的实验数据和元数据直接发送到LIMS进行存储和管理。
谁能从实验室自动化工具中获益最多？
实验室自动化工具为那些进行大量复杂、重复性实验的研究密集型组织带来显著好处。主要受益者包括：
- 制药和生物技术公司：用于药物发现和工艺开发中的高通量筛选。
- 学术界的核心设施：如基因组学、蛋白质组学或筛选中心，它们为许多研究人员服务，需要高通量和一致性。
- 合成生物学初创公司：以加速“设计-构建-测试-学习”的工程循环。
- 临床诊断实验室：以增加检测能力、缩短周转时间并最大限度地减少对患者样品的人为错误。
使用实验室自动化工具需要编程知识吗？
这因情况而异。许多现代实验室自动化平台都具有用户友好的图形界面和拖放式工作流程构建器，对于标准方案几乎不需要编程知识。然而，对于高度复杂或定制化的工作流程、集成非标准仪器或高级数据分析，一定程度的脚本知识（通常是Python）可能非常有益，甚至是必需的。一些平台专门设计为“低代码”或“无代码”，以便于实验科学家使用，而另一些则为开发人员提供强大的API。