诺禾致源曹志生:基因测序行业,暂不会迎来“井喷”(2)

 人工智能的未来     |      2020-05-15 16:07

曹志生认为,这个系统创造的最大价值在于其软件层的智能控制系统,用一套指令管理平台上的硬件。

为了做成这个平台,诺禾致源内部成立了项目组,前期研发阶段分Wet Lab和Dry Lab两个环节:前处理部分投入了20多人,这部分完全是跟实验室相关,涉及到硬件、软件、流程;Dry Lab是生物信息分析,也有十多人。

这个由三四十人组成的团队,完全是从公司体系内抽调出来。团队用九个月的时间来设计控制机器的思路,设计完成后,诺禾致源选了几家实施商,将智能产线链条上的提取、建库等工作分块,整合了66台第三方的设备,最终将检测的链条连接在一起。

这个花了两年多时间的平台,自然成为诺禾致源寄予厚望的“破局”工具。

曹志生预估,平台上线之后,可以实现从样本提取、检测、建库、库检、文库pooling及生物信息分析的智能化作业,减少70%人工投入。。

其次,智能产线会给客户提供更加稳定的、误差波动性更小的结果。

最后,提高收益的预期。平台的标准化程度提高、可以24小时工作,这样就能进一步地保证交付的稳定性、缩短交付周期。此外,在Falcon平台的帮助下,诺禾致源也可以进一步推动 NGS测序领域标准化的建立,

围绕第二点——系统的稳定性,曹志生向


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