세포주 개발 위험 감소

온디맨드 웨비나 | 자동화 및 예측 모델링을 통한 CHO 세포주 개발의 위험 감소

고처리량, 단일 세포 기술은 정확한 클로닝과 신속한 스크리닝을 보장함으로써 세포주 개발 활동을 혁신할 수 있으며, 타임라인을 크게 단축할 수 있습니다. 머신러닝(ML) 알고리즘과 다변량 데이터 분석(MVDA)을 통합하면 고생산 클론 선택을 간소화하기 위해 세포 표현형을 안정적으로 예측할 수 있습니다.

I이 웨비나에서는 자동화 및 예측의 이점에 대해 논의할 예정입니다모델링위험을 줄이고 클론 선택을 가속화하기 위해

학습할 내용:

자동화가 어떻게 가속화하는지 학습단일 세포CLD에서의 클로닝 및 클론 선택
AI와 ML이 고생산성 클로날 세포주 예측을 개선하는 방법 발견
데이터 기반 클론 선택을 위해 MVDA를 통합하는 이점 이해

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야시 D. 파텔, Ph.D.

제품 관리자

야시 D. 파텔 박사는 싸토리우스의 세포주 개발 제품 관리자로, 2021년 8월부터 회사에 재직 중입니다. 셰필드 대학교에서 화학 및 생물공학 박사 학위를 받았으며, CHO 세포주 개발 및 엔지니어링 분야에서 15년의 경험을 가지고 있습니다. 론자와 같은 CDMO와 협력했으며, 아스트라제네카와 협력하여 혁신적인 CLD 기술을 특허 출원하고 해당 분야에서 수많은 논문을 저술했습니다.