-
ပေါင်းစပ်ဇီဝဗေဒသည် တန်ဖိုးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် AI နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။
Biopharmaceuticals များသည် ဇီဝနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်သော ဆေးဖြစ်သည်။၎င်းတို့သည် ကုထုံးအတွက်အသုံးပြုသော ပရိုတင်းများ (အင်တီဘော်ဒီများအပါအဝင်) နျူကလိစ်အက်ဆစ်များ (DNA၊ RNA သို့မဟုတ် antisense oligonucleotides) များဖြစ်သည်။လက်ရှိတွင်၊ ဇီဝဆေးဝါးများဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွင် ရှုပ်ထွေးသော အသိပညာအခြေခံ၊ ဆက်လက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် စျေးကြီးသောလုပ်ငန်းစဉ်များ လိုအပ်ပြီး မသေချာမရေရာမှုများကြောင့် ပိုမိုများပြားလာပါသည်။ဆဲလ်လိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် AlfaCell® ဆိုက်-သီးသန့် ပေါင်းစပ်ပလပ်ဖောင်းနှင့် ယဉ်ကျေးမှုမီဒီယာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် AlfaMedX® AI-ဖွင့်ထားသော ပလပ်ဖောင်း၊ ... -
IVD သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကိရိယာများနှင့် စမ်းသပ်မှုများကို ရည်ညွှန်းသည်။
အင်တီဘော်ဒီနှင့် အန်တီဂျင်များသည် ဗီရိုရောဂါရှာဖွေရေး (IVD) လုပ်ငန်းအတွက် အရေးကြီးသော ကုန်ကြမ်းများဖြစ်သည်။GBB ဇီဝပလပ်ဖောင်းသည် ပဋိပစ္စည်းများ၏ လျင်မြန်ခြင်း၊ တည်ငြိမ်ပြီး အထွက်နှုန်းမြင့်မားသော ပဋိပစ္စည်းများကို ရရှိရန်အတွက် IVD နယ်ပယ်တွင် အသုံးချနိုင်သည်။International Virus Taxonomy (IVD) သည် ဗိုင်းရပ်စ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် အသုံးပြုသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။၎င်းကို ဗိုင်းရပ်စ်များ၏ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ စည်းကြပ်မှုဆိုင်ရာ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ကော်မတီ (ICTV) မှ ဗိုင်းရပ်စ်များကို ၎င်းတို့၏ ဇီဝဗေဒနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ဝိသေသလက္ခဏာများအလိုက် မတူညီသော အုပ်စုများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားရန် အသုံးပြုသည်။IVD... -
CHO Cell Line သည် စိတ်ကြိုက်ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်သည်။
HEK293T (HEK293 အသွင်ပြောင်း) ဆဲလ်လိုင်းသည် ၁၉၇၀ ခုနှစ်များအတွင်း လူသားသန္ဓေသားမှဆင်းသက်လာသော လူသားသန္ဓေသားကျောက်ကပ်ဆဲလ်လိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။၎င်းကို သုတေသနဆိုင်ရာ ဆက်တင်အမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုထားပြီး မျိုးဗီဇဖော်ပြမှု၊ ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်မှု၊ အချက်ပြကူးပြောင်းမှုနှင့် ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုတို့ကို လေ့လာရာတွင် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ဆဲလ်များသည် ကူးစက်ရန် လွယ်ကူပြီး ဆဲလ်၏ ဖီနိုအမျိုးအစားအပေါ် အမျိုးမျိုးသော ဗီဇများ အလွန်အကျွံဖော်ပြခြင်း သို့မဟုတ် ကျဆင်းခြင်းကဲ့သို့သော မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ ခြယ်လှယ်မှုများ၏ သက်ရောက်မှုများကို လေ့လာရန်အတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ဆဲလ်များကို ပင်မဆဲလ်ဇီဝဗေဒ၊ ကင်ဆာဇီဝဗေဒနှင့် ကိုယ်ခံစွမ်းအားဆိုင်ရာ လေ့လာမှုများတွင်လည်း အသုံးပြုခဲ့သည်။
-
Cell Line သည် တည်ငြိမ်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုမြင့်မားခြင်း၏ အားသာချက်များရှိသည်။
ဆဲလ်လိုင်းများသည် လူ၊ တိရစ္ဆာန်များ၊ အပင်များနှင့် ဘက်တီးရီးယားများကဲ့သို့ သက်ရှိသက်ရှိများမှ ဆင်းသက်လာသော ဆဲလ်များ၏ ယဉ်ကျေးမှုများဖြစ်သည်။၎င်းတို့ကို ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် စိုက်ပျိုးထားပြီး အချို့သောဆေးဝါးများ၏ အာနိသင်များကို လေ့လာခြင်း၊ မျိုးရိုးဗီဇချို့ယွင်းမှုများကို သုတေသနပြုခြင်း၊ သို့မဟုတ် ကာကွယ်ဆေးများ ဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့သော ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ဆဲလ်လိုင်းများကို ပုံမှန်အားဖြင့် မသေနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် အကန့်အသတ်မရှိ ခွဲခြမ်းနိုင်ပြီး စမ်းသပ်မှုများတွင် အချိန်ကြာမြင့်စွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။
-
Cell Culture Media သည် စိတ်ကြိုက်ဖန်တီးမှုအတွက် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Cell Culture Media သည် ဆဲလ်ကြီးထွားမှုနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုအတွက် လိုအပ်သော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အာဟာရများနှင့် ကြီးထွားမှုဆိုင်ရာအချက်များပါ၀င်သော အာဟာရဟင်းရည်ဖြစ်သည်။ပုံမှန်အားဖြင့် ၎င်းသည် ကာဗိုဟိုက်ဒရိတ်၊ ပရိုတင်းများ၊ lipid၊ သတ္တုဓာတ်များ၊ ဗီတာမင်များနှင့် ကြီးထွားမှုဆိုင်ရာအချက်များ မျှတသောအရောအနှောဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။မီဒီယာသည် အကောင်းဆုံးသော pH၊ osmotic ဖိအားနှင့် အပူချိန်တို့ကဲ့သို့သော ဆဲလ်များရှင်သန်ရန်အတွက် ကောင်းသောပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။မီဒီယာတွင် ဘက်တီးရီးယား သို့မဟုတ် မှိုများ ညစ်ညမ်းမှုကို ကာကွယ်ရန် ပဋိဇီဝဆေးများ နှင့် သီးခြားဆဲလ်အမျိုးအစားများ ကြီးထွားမှုကို မြှင့်တင်ရန် အခြားသော ဖြည့်စွက်ပစ္စည်းများလည်း ပါဝင်နိုင်သည်။ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုမီဒီယာကို တစ်သျှူးအင်ဂျင်နီယာ၊ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ကင်ဆာသုတေသနများကဲ့သို့သော သုတေသနနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအသုံးချမှုအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုသည်။
-
AI + Cell Culture Media သည် Cell Culture Media ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် တန်ဖိုးများယူဆောင်လာပါသည်။
ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုမီဒီယာသည် ဓာတ်ခွဲခန်းဆက်တင်များတွင် ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုများ ကြီးထွားထိန်းသိမ်းရန် အသုံးပြုသည့် အာဟာရဓာတ်ကြွယ်ဝသော အရည်တစ်မျိုးဖြစ်သည်။AI သို့မဟုတ် Artificial Intelligence သည် ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုမီဒီယာ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန်နှင့် အကောင်းဆုံးရလဒ်များထွက်ပေါ်လာနိုင်ဖွယ်ရှိသည့် မီဒီယာအမျိုးအစားများအကြောင်း အသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။AI သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ညစ်ညမ်းမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုအခြေအနေများကို ကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် မတူညီသောမီဒီယာရှိ မတူညီသောဆဲလ်အမျိုးအစားများ၏ အပြုအမူကို ခန့်မှန်းရန်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။AI ကို ဆဲလ်ယဉ်ကျေးမှုမီဒီယာနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏ စမ်းသပ်မှုများ၏ တိကျမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်နိုင်ပြီး ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
-
AI + Bio သည် ဆန်းသစ်သော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဇီဝနည်းပညာဆိုင်ရာ AI သည် ဇီဝအချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် အစွမ်းထက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နည်းလမ်းများကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ ပုံစံများကိုရှာဖွေရန်နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန် ၎င်းကိုသုံးနိုင်သည်။AI ကို ဆေးဝါးအသစ်များနှင့် ကုသနည်းများ တီထွင်ရန်နှင့် ရောဂါများကို ရှာဖွေရာတွင် ကူညီရန်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။AI ကိရိယာများသည် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖန်တီးရန်နှင့် ဇီဝလမ်းကြောင်းအသစ်များနှင့် ယန္တရားများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်အတွက်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဇီဝနည်းပညာဆိုင်ရာ AI တွင် ဇီဝအချက်အလက် အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် AI-based algorithms များနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။AI ကို ပုံစံများကို ထောက်လှမ်းရန်၊ ဆက်စပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ဇီဝဗေဒစနစ်များတွင် ရလဒ်များကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ဆေးဝါးများ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် AI အခြေခံကိရိယာများကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။
-
AI + Antibody သည် Antibody ဆေးဝါးများအတွက် လမ်းသစ်တစ်ခု ဖွင့်လှစ်ခြင်း။
AI နှင့် antibodies များသည် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိရန်နှင့် တိုက်ဖျက်ရန် အတူတူလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ရောဂါရှိနေကြောင်းညွှန်ပြနိုင်သည့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများတွင် ပုံစံများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် AI ကိုသုံးနိုင်သည်။ဥပမာအားဖြင့်၊ ရောဂါတစ်ခုခုကို ညွှန်ပြနိုင်သော ပုံမှန်မဟုတ်သောအင်္ဂါရပ်များကို ရှာဖွေရန် AI ကို ဆဲလ်များ၏ပုံများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ပဋိပစ္စည်းများသည် ခန္ဓာကိုယ်အတွင်း ရောဂါပိုးတစ်ခုခု သို့မဟုတ် ဗိုင်းရပ်စ်များ ရှိနေခြင်းကို သိရှိရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။AI နှင့် ပဋိပစ္စည်းနည်းပညာကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ပိုမိုထိရောက်သော ကုသမှုများနှင့် ကြိုတင်ကာကွယ်မှုများအတွက် ရောဂါတစ်ခုရှိနေခြင်းကို စောလျင်စွာသိရှိနိုင်ပြီး ပိုမိုတိကျစွာသိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
-
ဇီဝဆေးဝါးများ တီထွင်ဆန်းသစ်သော နည်းပညာပလပ်ဖောင်းကို တည်ထောင်ထားသည်။
Biopharmaceuticals များသည် ဇီဝနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်သော ဆေးဖြစ်သည်။၎င်းတို့သည် ကုထုံးအတွက်အသုံးပြုသော ပရိုတင်းများ (အင်တီဘော်ဒီများအပါအဝင်) နျူကလိစ်အက်ဆစ်များ (DNA၊ RNA သို့မဟုတ် antisense oligonucleotides) များဖြစ်သည်။လက်ရှိတွင်၊ ဇီဝဆေးဝါးများဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုတွင် ရှုပ်ထွေးသော အသိပညာအခြေခံ၊ ဆက်လက်ရှာဖွေခြင်းနှင့် စျေးကြီးသောလုပ်ငန်းစဉ်များ လိုအပ်ပြီး မသေချာမရေရာမှုများကြောင့် ပိုမိုများပြားလာပါသည်။
ဆဲလ်လိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် AlfaCell® ဆိုက်-သီးသန့် ပေါင်းစပ်ပလပ်ဖောင်းနှင့် ယဉ်ကျေးမှုမီဒီယာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် AlfaMedX® AI-ဖွင့်ထားသော ပလပ်ဖောင်းကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် Great Bay Bio သည် ဆဲလ်ကြီးထွားမှုအားကောင်းစေရန်၊ ပြန်လည်ပေါင်းစပ်ထားသော ပရိုတင်းအထွက်နှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ကုထုံးပဋိပစ္စည်းများအတွက် အရည်အသွေးမြင့်မားကြောင်း သေချာစေရန် တစ်ခုတည်းသောဇီဝထုတ်လုပ်မှုဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကြီးထွားမှုဆိုင်ရာအချက်များ၊ Fc Fusions နှင့် အင်ဇိုင်းထုတ်လုပ်မှု။
-
Site-Specific Integration သည် Target Genes ကို တိကျသော Hot Spot သို့ တိကျစွာ ထည့်သွင်းပါ
Site-specific integration သည် အချို့သောဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းတစ်ခု၏ ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။၎င်းသည် ဝဘ်ဆိုက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များအတွက် ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်စေရန်အလို့ငှာ ၎င်းသည် ဝဘ်ဆိုက် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ ရှိပြီးသားကုဒ်နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံအား အပြောင်းအလဲပြုလုပ်ခြင်းတွင် ပါဝင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ရှိပြီးသားအင်္ဂါရပ်များကိုမွမ်းမံပြင်ဆင်ရန်၊ အင်္ဂါရပ်အသစ်များထည့်ရန်နှင့် ဝဘ်ဆိုက် သို့မဟုတ် အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ အလုံးစုံအသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို တိုးတက်စေရန် ဆိုက်-သီးသန့်ပေါင်းစပ်မှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ဒါက...
