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文章 · 2025年12月29日
Flex蛋白質(zhì)組學(xué)工作站的功能與優(yōu)勢
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文章 · 2025年12月27日
Opentrons Flex蛋白質(zhì)組學(xué)工作站:提升實(shí)驗(yàn)室效率的秘密武器
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文章 · 2025年12月26日
Flex 工作站在蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)中的最佳實(shí)踐是什么?
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總部位于布魯克林的實(shí)驗(yàn)室自動化公司Opentrons推出了其新款 Flex 機(jī)器人,旨在為生命科學(xué)家擴(kuò)大使用先進(jìn)實(shí)驗(yàn)室自動化的渠道。在最近的一次電子郵件采訪中,Opentrons 首席執(zhí)行官 Jonathan Brennan-Badal 強(qiáng)調(diào),Opentrons Flex 機(jī)器人旨在為生命科學(xué)家提供一個技術(shù)先進(jìn)但經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的自動化平臺。他指出,該機(jī)器人旨在執(zhí)行各種實(shí)驗(yàn),包括由大型語言模型 (LLM)(如 ChatGPT)設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)。
Brennan-Badal 解釋道:“毫不夸張地說,LLM 將徹底改變我們在生命科學(xué)領(lǐng)域設(shè)計(jì)自動化方案的方式?!監(jiān)pentrons 與 LLM 的兼容性使得“為科學(xué)文獻(xiàn)中每項(xiàng)有據(jù)可查的手動實(shí)驗(yàn)以及每項(xiàng)市售的分子生物學(xué)試劑盒創(chuàng)建 AI 生成的自動化方案”成為可能。他認(rèn)為,這種能力將極大地影響生物實(shí)驗(yàn)的速度和規(guī)模。
目前,由于研究人員努力優(yōu)化樣本類型、DNA 產(chǎn)量和質(zhì)量以及可重復(fù)性等變量,開發(fā)和改進(jìn)單一核酸提取方案可能需要大量時間,從幾周到幾個月不等?!笆褂萌斯ぶ悄芸梢源蟠蟾倪M(jìn)這一過程,”Brennan-Badal 說。
除了專注于人工智能之外,Opentrons 還致力于通過強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)性和效率,在擁擠的實(shí)驗(yàn)室自動化領(lǐng)域與 Labcyte、Tecan 和 Thermo Fisher Scientific 等知名公司爭奪一席之地。Brennan-Badal 表示:“就總體支出而言,F(xiàn)lex 的成本約為其市場同類產(chǎn)品成本的十分之一?!彼麑⒊杀窘档蜌w功于該公司在制造流程和供應(yīng)鏈管理中采用垂直整合。
Brennan-Badal 表示,F(xiàn)lex 機(jī)器人的設(shè)計(jì)目標(biāo)是一天內(nèi)就能安裝完成。該系統(tǒng)可以通過更換移液器和硬件模塊在短時間內(nèi)重新配置。他將這種模塊化歸功于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、設(shè)備上的顯示說明和支持自動校準(zhǔn)的智能傳感器。
該公司還設(shè)計(jì)了 Flex,使其具有學(xué)習(xí)能力。Brennan-Badal 解釋說,該機(jī)器人的開放應(yīng)用程序編程接口 (API) 與“實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)”程序兼容,包括 AI 驅(qū)動的代理,以支持未來 AI 集成的發(fā)展。
“對于軟件,我們有一個無代碼協(xié)議設(shè)計(jì)器 GUI、一個可供下載的經(jīng)過驗(yàn)證和社區(qū)提交的協(xié)議的開放存儲庫,以及一個記錄詳盡的 Python API,適合那些想要最終控制其協(xié)議或?qū)⒌谌皆O(shè)備或軟件與機(jī)器人集成的人,”Brennan-Badal 說。
激發(fā)人們對生成式 AI 平臺興趣的因素之一是它們能夠使用多種語言進(jìn)行編碼。Brennan-Badal 指出,F(xiàn)lex 充分利用了這種能力?!拔覀円呀?jīng)證明,包括 ChatGPT 3.5 和 4 在內(nèi)的 LLM 可以編寫和更正可執(zhí)行 Python 代碼,以自動化 Opentrons 機(jī)器人上的連續(xù)稀釋和分裝等實(shí)驗(yàn),并且我們開始獲得更復(fù)雜協(xié)議的良好數(shù)據(jù),”他說。
“由 Gabe Gomes 領(lǐng)導(dǎo)的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員創(chuàng)建了一個 AI 代理,該代理結(jié)合 LLM 來設(shè)計(jì)化學(xué)合成實(shí)驗(yàn),然后使用這些實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)作為輸入來生成 Python 代碼,從而成功地在 Opentrons 機(jī)器人上自動執(zhí)行反應(yīng),”Brennan-Badal 指出。這項(xiàng)研究在預(yù)印本《大型語言模型的新興自主科學(xué)研究能力》中被重點(diǎn)介紹。
Opentrons 開放且文檔齊全的 API 與此類程序兼容。Brennan-Badal 斷言:“LLM 可以在 Opentrons 的大量自動化和協(xié)議數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,以生成新的自動化實(shí)驗(yàn)協(xié)議。”他指出,這種能力使其平臺在 AI 框架內(nèi)工作的能力面向未來。
開源技術(shù)是 Flex 機(jī)器人設(shè)計(jì)的核心要素,這可能對科學(xué)界產(chǎn)生影響。Brennan-Badal 表示,開源方法可以通過實(shí)現(xiàn)平臺開發(fā)和集成以及促進(jìn)協(xié)議和知識共享來支持科學(xué)家。
Flex 機(jī)器人的開源精神對科學(xué)界具有重大意義。Brennan-Badal 認(rèn)為:“開源從兩個基本方面支持科學(xué)家。它解放了科學(xué)家去做新的事情,包括在平臺上構(gòu)建和與其他硬件和軟件集成。它促進(jìn)了協(xié)議和知識的共享,讓世界各地的科學(xué)家能夠重復(fù)彼此的工作?!?/p>
Brennan-Badal 還強(qiáng)調(diào)了 Opentrons 在疫情初期發(fā)揮的作用,并指出其自動化能力如何簡化了實(shí)驗(yàn)室工作流程。他強(qiáng)調(diào)了 OT-2 模型在 Opentrons 位于紐約市的疫情應(yīng)對實(shí)驗(yàn)室中的應(yīng)用,該模型為 COVID 樣本處理做出了貢獻(xiàn)。
展望未來,人工智能(尤其是大型語言模型 (LLM))與實(shí)驗(yàn)室自動化的結(jié)合可能會對生命科學(xué)的未來產(chǎn)生影響。Brennan-Badal 認(rèn)為,Opentrons 與 LLM 的兼容性以及 AI 生成的自動化協(xié)議的開發(fā)可能會影響生物實(shí)驗(yàn)的速度和規(guī)模。
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