온디맨드 웹 세미나 | 자동화 및 예측 모델링을 활용한 CHO 세포주 개발 위험 감소

고처리량 단일 세포 기술은 정밀한 클로닝과 신속한 스크리닝을 보장하여 세포주 개발 활동을 혁신하고 소요 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 머신러닝(ML) 알고리즘과 다변량 데이터 분석(MVDA)을 통합하면 세포 표현형을 정확하게 예측하여 생산성이 높은 클론을 효율적으로 선별할 수 있습니다. 

I이번 웨비나에서는 자동화 및 예측 기능을 구현함으로써 얻을 수 있는 이점에 대해 논의하겠습니다.모델링클론 선택의 위험을 줄이고 속도를 높이기 위해. 

이 과정에서 배우게 될 내용:

1. 자동화가 어떻게 속도를 높이는지 알아보세요.단일 세포CLD에서의 클로닝 및 클론 선택.
2. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 고생산성 클론 세포주 예측을 어떻게 향상시키는지 알아보세요.
3. 데이터 기반 클론 선택을 위해 MVDA를 통합할 때 얻을 수 있는 이점을 이해하십시오.