Jeder, der in einem Labor gearbeitet hat, ist irgendwann auf ein Laborprotokoll oder eine SOP gestoßen, aber warum sind diese Dokumente wichtig? Die Einhaltung des Protokolls gewährleistet Effizienz, Standardisierung und Sicherheit in den täglichen Laborprozessen.

In diesem Blog werden wir Folgendes hervorheben:

1. Hauptunterschiede zwischen Laborprotokollen und SOPs
2. Die Bedeutung der Standardisierung bei Laborverfahren
3. Wie schreibe ich ein effektives Laborverfahren
4. Rationalisierung der Erstellung und Weitergabe von Laborprotokollen mit digitalen Laborlösungen

Laborprotokolle und Standardarbeitsanweisungen (SOPs) sind grundlegende Rahmenbedingungen, die die Konsistenz, Sicherheit und Genauigkeit wissenschaftlicher Experimente gewährleisten.

Laborprotokolle sind detaillierte schrittweise Anweisungen zur Durchführung einer bestimmten Versuchsaufgabe oder eines Laborprozesses. Andererseits bieten SOPs einen umfassenden Satz von Richtlinien für fast jedes Laborverfahren, von der Sicherstellung der Laborsauberkeit über die ordnungsgemäße Verwendung der Geräte bis hin zum sicheren Umgang mit Gefahrstoffen und Wartungsverfahren im Labor.

Zusammen bilden Laborprotokolle und SOPs das Rückgrat des täglichen Laborbetriebs und ermöglichen es Wissenschaftlern, ihre Arbeit effizient, sicher und unter Einhaltung der behördlichen Standards durchzuführen. Sie dienen als Blaupause für eine konsistente und optimale Durchführung von Forschungsarbeiten.

Lesen Sie weiter, um unsere Kurzanleitung zu Laborverfahren und -protokollen zu erhalten. Wir werden verschiedene Verfahrenstypen untersuchen, die Bedeutung der Standardisierung hervorheben und unsere wichtigsten Tipps geben, wie Sie effektive SOPs für Ihr Labor verfassen können. Dazu gehört auch, wie Sie das Schreiben von Protokollen mit fortschrittlichen digitalen Laborlösungen optimieren können.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen Lab Protocols und SOPs?

Die Begriffe „Laborprotokoll“ und „SOP“ werden im Zusammenhang mit Laborumgebungen manchmal synonym verwendet, obwohl sie je nach Kontext und spezifischer Verwendung oft unterschiedliche Bedeutungen haben:

Laborprotokolle:

• Zweck: Ein Laborprotokoll bezieht sich in der Regel auf eine Reihe von Anweisungen zur Durchführung eines bestimmten Experiments oder Testverfahrens. Es beschreibt die Schritte, die zur Durchführung eines wissenschaftlichen Experiments, eines klinischen Tests oder einer beliebigen Abfolge von Maßnahmen in einer Laborumgebung erforderlich sind.
• Spezifität: Die Protokolle sind in der Regel sehr spezifisch und können detailliertere Angaben zu Versuchsbedingungen wie Konzentrationen, Temperaturen und Geräteeinstellungen machen.
• Flexibilität: Sie sollten zwar so befolgt werden, wie sie geschrieben wurden, um die Konsistenz und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten, aber die Protokolle können je nach spezifischen Forschungsbedürfnissen oder -zielen leicht angepasst oder optimiert werden.

Standardarbeitsanweisungen (SOPs):

• Zweck: Eine SOP ist ein umfassenderes Dokument, das schrittweise Anleitungen zur konsistenten und korrekten Ausführung aller Aufgaben in einem Labor (oder einer anderen Umgebung) enthält. SOPs werden nicht nur für Experimente verwendet, sondern auch für alle Verfahren, die einem bestimmten Standard folgen sollten, um die Sicherheit und Einhaltung der Vorschriften im Labor zu gewährleisten.
• Geltungsbereich: Sie decken ein breiteres Spektrum von Aktivitäten ab, die über wissenschaftliche Experimente hinausgehen, einschließlich der allgemeinen Laborwartung, der täglichen Abläufe, der Datendokumentation und anderer betrieblicher Prozesse.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: SOPs sind häufig für die Einhaltung von Industriestandards und regulatorischen Richtlinien erforderlich. Sie sollen sicherstellen, dass verschiedene Personen dieselbe Aufgabe im Laufe der Zeit auf die gleiche Weise ausführen können, wodurch die Effizienz und die Qualitätskontrolle verbessert werden.

Zwar kann es einige Überschneidungen zwischen Laborprotokollen und SOPs geben, aber beide sind für die Aufrechterhaltung hoher Praxisstandards von entscheidender Bedeutung, obwohl ihre Anwendung und die Strenge, mit der sie befolgt werden müssen, unterschiedlich sein können.

Bedeutung der Standardisierung bei Laborverfahren

Laborprotokolle und -verfahren sind von zentraler Bedeutung für die Standardisierung im täglichen Laborbetrieb und stellen sicher, dass jeder Prozess konsistent und effektiv durchgeführt wird.

Die Standardisierung von Laborverfahren ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in der wissenschaftlichen Forschung, bei diagnostischen Tests und in allen Umgebungen, in denen präzise und reproduzierbare Ergebnisse erforderlich sind. Hier sind einige wichtige Aspekte, warum Standardisierung so wichtig ist:

Konsistenz und Reproduzierbarkeit

Die Standardisierung stellt sicher, dass Experimente oder Tests, die in einem Labor durchgeführt werden, zu den gleichen Ergebnissen führen, unabhängig davon, wer sie durchführt oder wann sie durchgeführt werden. Diese Konsistenz ist entscheidend für die Validierung von Experimenten und die Bestätigung der Ergebnisse verschiedener Studien oder sogar verschiedener Laboratorien.

Qualitätskontrolle

Standardverfahren tragen zur Aufrechterhaltung einer hohen Qualität und Zuverlässigkeit der Versuchsergebnisse bei. Durch die Einhaltung eines standardisierten Protokolls können Labore Abweichungen minimieren, die durch unterschiedliche Methoden oder Bedienfehler entstehen können, und so die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherstellen.

Sicherheit im Labor

SOPs enthalten detaillierte Sicherheitsrichtlinien, die für den Umgang mit Gefahrstoffen, den Betrieb komplexer Maschinen und die allgemeine Laborsicherheit von entscheidender Bedeutung sind. Die Standardisierung dieser Verfahren trägt zur Vermeidung von Unfällen bei und gewährleistet die Sicherheit des Laborpersonals.

Effizienz und Zeitmanagement

Eine Reihe klar definierter, standardisierter Verfahren reduziert den Zeitaufwand für Schulung und Briefing. Neues Personal kann sich schnell an etablierte Methoden gewöhnen und sich an sie anpassen, was die Gesamteffizienz des Labors erhöht. Es hilft auch, Ressourcen besser zu verwalten, indem unnötige Schwankungen bei der Verwendung von Materialien und Geräten vermieden werden.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Viele Laboratorien arbeiten unter strengen regulatorischen Bedingungen, die von staatlichen und internationalen Stellen auferlegt werden, insbesondere in der Pharma-, Medizin- und Lebensmittelindustrie. Standardisierte Verfahren stellen sicher, dass Labore diese Vorschriften einhalten, was dazu beiträgt, die Zertifizierungen aufrechtzuerhalten und rechtliche oder ethische Verstöße zu vermeiden.

Kosteneffizienz

Durch die Reduzierung von Fehlern und Wiederholungen von Experimenten können standardisierte Verfahren zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Konsistente Protokolle minimieren die Verschwendung teurer Reagenzien und Proben, was erhebliche Auswirkungen auf die Laborbudgets haben kann.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Standardisierung der Laborverfahren ein integraler Bestandteil des wissenschaftlichen Prozesses ist und sicherstellt, dass die Ergebnisse genau, zuverlässig und überprüfbar sind. Dies erhöht nicht nur die Glaubwürdigkeit der wissenschaftlichen Ergebnisse, sondern verbessert auch die betriebliche Effizienz der Labore.

Wie schreibe ich ein effektives Laborverfahren

Beim Schreiben eines Laborprotokolls oder einer SOP kann es nützlich sein, einem schrittweisen Prozess zu folgen. Folgen Sie dieser Anleitung, um mit der Erstellung effektiver Laborprotokolle oder SOPs für Ihr Labor zu beginnen:

1. Definieren Sie den Zweck

Geben Sie zunächst den Zweck des Protokolls oder der SOP klar an. Geben Sie an, was mit dem Verfahren erreicht werden soll und warum es wichtig ist. Dies legt den Kontext fest und stellt sicher, dass alle Benutzer die Absicht hinter dem Verfahren verstehen.

2. Geltungsbereich und Geltungsbereich

Beschreiben Sie den Umfang des Protokolls oder der SOP. Erläutern Sie, wann und wo es verwendet werden sollte und von wem. In diesem Abschnitt sollten auch alle Voraussetzungen aufgeführt werden, z. B. die erforderlichen Qualifikationen, Schulungen oder Bedingungen, die vor der Ausführung der Aufgabe erforderlich sind.

3. Liste der Materialien und Geräte

Stellen Sie eine detaillierte Liste aller Materialien, Geräte und Software bereit, die zur Durchführung des Verfahrens benötigt werden. Geben Sie bestimmte Modelle, Einstellungen und alle erforderlichen Sicherheitsausrüstungen an.

4. Detaillierte Schritte

Teilen Sie das Verfahren in klare, nummerierte Schritte auf. Jeder Schritt sollte präzise sein und genau beschreiben, was zu tun ist. Verwenden Sie zur besseren Übersicht Aufzählungspunkte und stellen Sie sicher, dass die Schritte in der richtigen Reihenfolge sind.

5. Hinweise zu Sicherheit und Konformität

Fügen Sie alle Sicherheitsanweisungen im Zusammenhang mit dem Verfahren bei. Heben Sie kritische Schritte, potenzielle Gefahren und Notfallmaßnahmen hervor. Stellen Sie sicher, dass alle Compliance-Richtlinien in der SOP eingehalten und dokumentiert werden.

6. Kontrollen der Qualitätskontrolle

Integrieren Sie Kontrollpunkte oder Qualitätskontrollmaßnahmen, um sicherzustellen, dass das Ergebnis des Verfahrens den erforderlichen Standards entspricht. Geben Sie an, wie die Ergebnisse ausgewertet und aufgezeichnet werden sollen.

7. Dokumentation und Berichterstattung

Geben Sie an, wie die Ergebnisse dokumentiert werden sollen, wer die Berichte erhalten soll und in welchem Format diese Berichte erstellt werden sollen. Stellen Sie sicher, dass der Prozess den Anforderungen an Datenintegrität und Aufbewahrung von Aufzeichnungen entspricht.

8. Überprüfung und Genehmigung

Vor der Fertigstellung sollten das Protokoll oder die SOP von leitenden Mitarbeitern oder Kollegen überprüft werden. Diese Überprüfung gewährleistet Genauigkeit und Praktikabilität. Nach der Überprüfung sollte sie von der zuständigen Behörde genehmigt werden.

9. Verlauf der Revision

Führen Sie am Ende des Dokuments ein Revisionsprotokoll, um Änderungen nachzuverfolgen. Geben Sie Daten, die Art der Überarbeitungen und die Person an, die die Änderungen genehmigt hat.

Ein solcher strukturierter Ansatz hilft bei der Erstellung umfassender und zuverlässiger Laborprotokolle und SOPs, wodurch die Effizienz des täglichen Laborbetriebs verbessert wird.

Rationalisierung der Erstellung und Weitergabe von Laborprotokollen mit digitalen Laborlösungen

Ganz gleich, ob Ihr Labor auf papiergestützte Laborprotokolle angewiesen ist oder wichtige Protokolldokumente in einem Online-Filesharing-System speichert, Ihr Labor könnte von einer umfassenden digitalen Laborlösung profitieren, die auf die Erstellung, gemeinsame Nutzung und den Zugriff auf wichtige Laborprotokolle und SOPs zugeschnitten ist.

eLabProtocols von eLabNext ist ein fortschrittliches digitales System zum Erstellen und Teilen dynamischer und interaktiver Protokolle und SOPs. Die Plattform ermöglicht es dem Laborpersonal, überall und jederzeit problemlos auf die erforderlichen Protokolle zuzugreifen, was die Einhaltung der Vorschriften gewährleistet und eine nahtlose Zusammenarbeit durch eine gemeinsame Protokollbibliothek und integrierte Kommunikationstools ermöglicht.

Diese leistungsstarke digitale Laborlösung bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Laboren erleichtert, schrittweise interaktive Protokolle zu erstellen, die die Laborprozesse steuern. Jede an einem Protokoll vorgenommene Änderung wird nachverfolgt, sodass Transparenz und Genauigkeit in Ihren Arbeitsprozessen gewährleistet sind. Darüber hinaus ist eLabProtocols mit einer Vielzahl von Vorlagen für gängige Laborprotokolle ausgestattet, sodass Sie Zeit bei der Protokollerstellung sparen.

Verfügbar als eigenständige Lösung oder integriert mit eLAB-Tagebuch, unser firmeneigenes ELN (Electronic Lab Notebook), eLab-Protokolle kann mithilfe einer gemeinsamen Bibliothek für Protokolle und SOPs die Einhaltung, Laborsicherheit und Zusammenarbeit innerhalb Ihres Teams verbessern.

Generierung von KI-Protokollen und mehr

Zusätzlich zu der robusten Protokollerstellung und -freigabe, die mit eLabProtocols erreicht werden kann, hat eLabNext kürzlich eine KI-gestütztes Add-On zur Protokollgenerierung — ein innovatives Tool, das entwickelt wurde, um das Protokoll und die SOP-Erstellung in Ihrem Labor zu transformieren und zu optimieren.

Das Add-on basiert auf fortschrittlicher generativer KI-Software und überwindet die mühsame Aufgabe der manuellen Erstellung von Protokollen. Es automatisiert die Generierung umfassender Protokolle anhand einer kurzen Beschreibung Ihres Experiments, was Ihren Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich reduziert.

Das generative KI-Tool ist als Add-on zu eLabJournal erhältlich und erleichtert die Dokumentation. Neben Protokollen und SOPs kann das Tool auch bei der schnellen Erstellung detaillierter Laborberichte und Versuchszusammenfassungen helfen, sodass Sie mehr Zeit für die Recherche und weniger für Papierkram aufwenden können.

Eine bessere Methode zur Verwaltung von Laborverfahren?

Beim Verständnis und der Nutzung von Laborprotokollen und SOPs geht es nicht nur um die Einhaltung von Standards, sondern auch darum, die Effizienz, Sicherheit und Wirksamkeit der wissenschaftlichen Forschung zu verbessern.

Die Einführung digitaler Tools kann die Erstellung, Verwaltung und Einhaltung dieser wichtigen Dokumente erheblich verbessern. Ganz gleich, ob Sie Ihre erste SOP erstellen oder bestehende Verfahren verfeinern möchten, die Einführung digitaler Lösungen von eLabNext kann nicht nur den Prozess der Protokollerstellung optimieren, sondern auch sicherstellen, dass alle Verfahren aktuell, konsistent und zugänglich sind, wodurch menschliche Fehler reduziert und die Produktivität gesteigert werden.

Eine Digital Lab Platform (DLP) hilft dabei, komplexe und zeitaufwändige Aufgaben zu rationalisieren, indem Laborabläufe und Arbeitsabläufe automatisiert, integriert oder optimiert werden. Dadurch können sich Wissenschaftler auf die Forschung statt auf Verwaltungsaufgaben konzentrieren, was zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und weniger manuellen Fehlern führt. Durch ein offenes Ökosystemdesign, das sich nahtlos in bestehende Tools und Dienste integrieren lässt, El Abnext-Entwickler erweitert die Funktionen der digitalen Laborplattform, um eine skalierbare und zukunftssichere Lösung für Forschungs- und Entwicklungslabors im Bereich Biowissenschaften bereitzustellen.

Im Gegensatz zur eindimensionalen Natur traditioneller ELNs (Electronic Laboratory Notebooks) und LIMS-Systeme (Laboratory Information Management Systems) dient das Fundament von eLabNext als verbindende Kraft, die verschiedene Laborabläufe miteinander verbindet und die Plattform multidimensional macht. Diese wahrhaft transformative Plattform wurde entwickelt, um die Effizienz, die Innovationsgeschwindigkeit und die nahtlose Integration digitaler Tools innerhalb des Labors in der Welt der biowissenschaftlichen Forschung und Entwicklung zu verbessern. Infolgedessen verändert eLabNext Developer die Art und Weise, wie Wissenschaftler und Entwickler zusammenarbeiten, um die Arbeitsweise von Laboren zu verbessern, und ist wegweisend in einer neuen Ära der Digitalisierung für Wissenschaftler auf der ganzen Welt.

Innovative digitale Funktionen zur Beschleunigung des Laborbetriebs

Ein offenes Ökosystem ist ein leistungsstarkes Instrument, um den Austausch und die Zusammenarbeit innerhalb und zwischen Organisationen zu erleichtern. Durch die einfache Integration mit einer Vielzahl von Tools und Diensten trägt eine digitale Laborplattform zu einer stärker vernetzten und kollaborativen Forschungsumgebung bei. eLabNext Developer wurde entwickelt, um Benutzern eine breite Palette von Tools zur Verfügung zu stellen, mit denen sie Funktionen für eine digitale Laborumgebung anpassen können. Die Laborinformationsmanagement-Plattform ist als offenes Ökosystem konzipiert, das sich nahtlos in verschiedene Tools und Dienste integrieren lässt, was die Flexibilität und Leistungsfähigkeit des Systems erhöht. Dazu gehört ein leistungsstarkes Softwareentwicklungskit (SDK) und ein Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), die es Entwicklern ermöglichen, ihre Arbeitsabläufe und den Betrieb des Systems zu innovieren, zu automatisieren und zu verbessern. Zusammen bieten diese Funktionen Entwicklern alles, was sie für den Zugriff auf die All-in-One-Funktionen der Digital Lab Platform der nächsten Generation benötigen.

Wichtige Funktionen von eLabNext Developer für die Labordigitalisierung

• Der erste Entwickler-Hub für die Life-Science-R&D-Laborplattform auf dem Markt mit einer umfassenden All-in-One-Plattform für den Zugriff auf Entwicklertools zum Erstellen, Bereitstellen, Testen und Veröffentlichen von Add-Ons für den eLabNext-Marktplatz.
• Erweiterung oder Anpassung von Workflows und Funktionen in eLabNext Digital Lab oder Erweiterung und Integration vorhandener IT- und Informationssysteme mithilfe unseres Software Development Kits (SDK) und unserer API. Steigern Sie die Effizienz, Datenkonsistenz und Prozessautomatisierung im Labor weiter.
• Geräte-, Produkt- und Dienstleister können eLabNext nutzen, um ihre Produkte und Dienstleistungen mit einem digitalen Labor zu verbinden, das von über 60.000 Wissenschaftlern weltweit genutzt wird, um die vollständige Digitalisierung des Labors zu ermöglichen.
• Als wirklich skalierbare digitale Laborplattform wird eLabNext Developer Forschungs- und Entwicklungslabors und Organisationen in die Lage versetzen, sich an sich ändernde Marktanforderungen und neue Produkte anzupassen, indem Softwaretools, Produkte und Dienstleistungen einfach integriert werden, sobald sie verfügbar sind.

Interne Ausbauten im Vergleich zum Einsatz sofort verfügbarer Software und der Weg zur digitalen Nachhaltigkeit

Bei der Überlegung, ob Sie interne Software entwickeln oder eine Standardlösung für Ihre Biotech-Anwendungen (einschließlich Laborbetrieb, Datenanalyse oder Proteinplattformanalyse) erwerben möchten, ist es wichtig, einen Blick auf die Historie der Trends zu werfen.

Eine kurze Geschichte von Software as a Service (SaaS) in den Biowissenschaften

Frühe Entwicklung (Zeit vor dem Internet — vor den 1990er Jahren): Vor der breiten Einführung des Internets in den 1990er Jahren entwickelten Life-Science- und Pharmalabore überwiegend ihre eigenen internen Softwarelösungen, um spezifischen Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Maßgeschneiderte Software war Standard, zugeschnitten auf die individuellen Anforderungen jedes Labors. Die Entwicklungszeiten waren lang und die Kosten waren aufgrund des Bedarfs an spezialisiertem Fachwissen und Infrastruktur hoch.

Verbreitung kommerzieller Software (1990er — 2000er Jahre): Angesichts der Fortschritte in der Computertechnologie und der Verfügbarkeit kommerzieller Software begannen viele Life-Science- und Pharmalabore in den 1990er und 2000er Jahren, kommerzielle Standard-Softwarelösungen (COTS) einzuführen. Diese Lösungen boten standardisierte Merkmale, Funktionen und Arbeitsabläufe, wodurch umfangreiche interne Entwicklungsarbeiten überflüssig wurden und kostengünstige Alternativen zu maßgeschneiderter Software geboten wurden.

Entstehung von SaaS-Modellen (frühes 21. Jahrhundert — 2000er Jahre): Zu Beginn des 21. Jahrhunderts gab es den Aufstieg von Software als Service (SaaS) Modelle, die mit dem Wachstum des Internets und des Cloud Computing einhergehen. Labore begannen in den 2000er Jahren mit der Umstellung von lokaler Software auf cloudbasierte SaaS-Lösungen, um Forschungsabläufe zu rationalisieren, den IT-Aufwand zu reduzieren und auf spezielle Funktionen und Fachwissen zuzugreifen. SaaS-Angebote boten Vorteile wie schnelle Bereitstellung, Skalierbarkeit und abonnementbasierte Preismodelle.

Einführung von Biotech SaaS-Lösungen (letzte Jahre — ab 2010): In den letzten Jahren gab es einen zunehmenden Trend zur Einführung spezialisierter Biotech-SaaS-Lösungen, die auf die besonderen Bedürfnisse der Life-Science- und Pharmaindustrie zugeschnitten sind. Labore erkennen zunehmend die Vorteile der Nutzung gebrauchsfertiger Biotech-SaaS-Lösungen, wie Kosteneinsparungen, schnelle Bereitstellung, kontinuierliche Updates und Kompatibilität mit bestehenden Systemen. Dieser Trend hat sich seit den 2010er Jahren beschleunigt und in der gesamten Branche breite Akzeptanz gefunden.

5 Vorteile, wenn Sie SaaS abonnieren, anstatt interne Software zu entwickeln

#1) Kosten- und Zeitersparnis: Standardmäßige Biotech-SaaS-Lösungen machen umfangreiche Entwicklungsarbeiten und die damit verbundenen Kosten überflüssig, wie z. B. die Einstellung spezialisierter Entwickler, die Einrichtung der Infrastruktur und die laufende Wartung. Durch die Nutzung vorgefertigter Lösungen können Unternehmen die Vorabinvestitionen und die Markteinführungszeit erheblich reduzieren, sodass sie Ressourcen effizienter zuweisen und sich auf ihre Kernforschungsaktivitäten konzentrieren können.

#2) Zugang zu spezialisiertem Fachwissen und Funktionen: Standardmäßige Biotech-SaaS-Plattformen werden häufig von spezialisierten Anbietern mit Fachkenntnissen in Biowissenschaften und Biotechnologie entwickelt. Diese Lösungen bieten in der Regel fortschrittliche Funktionen und Workflows, die auf spezifische Forschungsanforderungen zugeschnitten sind, und bieten Zugang zu modernsten Technologien und Methoden, deren interne Replikation schwierig sein kann. Durch den Einsatz von spezialisiertem Fachwissen können Unternehmen von Best Practices, Industriestandards und wegweisenden Innovationen profitieren, ohne dass umfangreiche interne Entwicklungsanstrengungen erforderlich sind.

#3) Schnelle Bereitstellung und Skalierbarkeit: Standard-SaaS-Lösungen für Biotechnologie sind für eine schnelle Bereitstellung und Skalierbarkeit konzipiert, sodass Unternehmen ihre Forschungsabläufe bei Bedarf schnell implementieren und skalieren können. Diese Plattformen bieten in der Regel eine Cloud-basierte Infrastruktur, automatisierte Bereitstellung und flexible Preismodelle, die eine nahtlose Skalierbarkeit ermöglichen, um wachsenden Datenmengen, Forschungsprojekten und Benutzeranforderungen gerecht zu werden. Durch den Einsatz von SaaS-Lösungen können Unternehmen effektiver auf sich ändernde Forschungsbedürfnisse und Marktanforderungen reagieren und so Agilität und Wettbewerbsfähigkeit in der dynamischen Biotech-Landschaft sicherstellen.

#4) Kontinuierliche Updates und Wartung: Standardmäßige Biotech-SaaS-Lösungen werden vom Anbieter kontinuierlich aktualisiert und gewartet, sodass der Zugriff auf die neuesten Funktionen, Sicherheitspatches und Leistungsoptimierungen gewährleistet ist. Durch die Auslagerung von Softwarewartung und Updates an den Anbieter können Unternehmen die Belastung der internen IT-Teams minimieren und Unterbrechungen der Forschungsabläufe vermeiden, die durch veraltete oder nicht unterstützte Softwareversionen verursacht werden. Kontinuierliche Updates ermöglichen es Unternehmen auch, den regulatorischen Anforderungen, Branchentrends und neuen Technologien immer einen Schritt voraus zu sein und so die langfristige Relevanz und Nachhaltigkeit ihrer Forschungsinfrastruktur sicherzustellen.

#5) Kompatibilität und Integration: Standardmäßige Biotech-SaaS-Lösungen sind so konzipiert, dass sie mit bestehenden Forschungstools, Laborgeräten und Datenmanagementsystemen kompatibel sind und eine nahtlose Integration und Interoperabilität ermöglichen. Diese Plattformen bieten häufig standardisierte Datenformate, APIs und Integrationsfunktionen an, sodass Unternehmen ihre Forschungsabläufe über mehrere Anwendungen und Plattformen hinweg konsolidieren und optimieren können. Durch den Einsatz kompatibler SaaS-Lösungen können Unternehmen den Wert ihrer bestehenden Investitionen maximieren, den Datenzugriff und die Zusammenarbeit verbessern und die allgemeine Produktivität und Effizienz der Forschung steigern.

Neuer Trend: White-Label-Software in großen Pharmaunternehmen

Der Trend, dass große Pharmakonzerne White-Label-Software kaufen und sie intern verwenden, spiegelt einen strategischen Wandel hin zur Aufrechterhaltung der Kontrolle über firmeneigene Daten und Prozesse bei gleichzeitiger Nutzung externer Technologielösungen wider. Anstatt sich bei Softwareentwicklung und Datenmanagement auf Drittanbieter zu verlassen, passen große Pharmaunternehmen White-Label-Softwarelösungen intern an und setzen sie ein, sodass sie sensible Daten schützen, Abläufe rationalisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern können.

Beispiele für White-Label-Software

Maßgeschneiderte Laborinformationsmanagementsysteme (LIMS): Große Pharmaunternehmen können kaufen White-Label-LIMS-Software und passen es an ihre spezifischen Laborabläufe und Datenmanagementanforderungen an. Durch den internen Einsatz von maßgeschneidertem LIMS können sie Versuchsdaten, Proben und Arbeitsabläufe sicher verwalten und verfolgen, ohne auf externe Anbieter angewiesen zu sein.

Interne Plattformen für das Management klinischer Studien: Anstatt das Management klinischer Studien an Drittanbieter auszulagern, investieren große Pharmaunternehmen in White-Label-Plattformen für das Management klinischer Studien, die an ihre individuellen Anforderungen angepasst werden können. Auf diese Weise können sie die Studiendaten, Patientenakten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften kontrollieren und gleichzeitig den Ablauf klinischer Studien optimieren.

Proprietäre Datenanalyseplattformen: Große Pharmaunternehmen benötigen häufig fortschrittliche Datenanalysefunktionen, um umfangreiche biologische Datensätze zu analysieren, potenzielle Wirkstoffziele zu identifizieren und Forschungsstrategien zu optimieren. Durch den Kauf von White-Label-Datenanalyseplattformen und deren interne Anpassung können sie leistungsstarke Analysetools nutzen und gleichzeitig firmeneigene Daten und geistiges Eigentum schützen.

Tools für interne Zusammenarbeit und Kommunikation: Um die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Forschungsteams zu erleichtern, können große Pharmaunternehmen White-Label-Kollaborationsplattformen, Projektmanagement-Tools und Kommunikationssoftware einführen. Diese internen Lösungen ermöglichen eine sichere Zusammenarbeit, den Austausch von Dokumenten und die Kommunikation in Echtzeit und gewährleisten gleichzeitig Datenschutz und Vertraulichkeit.

Systeme zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Qualitätsmanagementsysteme: Große Pharmaunternehmen müssen strenge regulatorische Anforderungen einhalten und Qualitätsstandards während der gesamten Arzneimittelentwicklung. Durch den internen Einsatz von White-Label-Systemen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Qualitätsmanagementsysteme können sie die Einhaltung behördlicher Richtlinien sicherstellen, Qualitätskennzahlen verfolgen und Prüfprotokolle verwalten, ohne sensible Daten an Drittanbieter weiterzugeben.

Der Trend, dass große Pharmakonzerne White-Label-Software kaufen und diese intern verwenden, unterstreicht die Bedeutung des Datenschutzes. Sicherheitund Kontrolle in der stark regulierten Pharmaindustrie. Durch die Anpassung und Bereitstellung interner Softwarelösungen können große Pharmaunternehmen die Vorteile externer Technologien nutzen und gleichzeitig firmeneigene Daten schützen und die Einhaltung behördlicher Standards gewährleisten.

Die 3 Hauptpfeiler der digitalen Nachhaltigkeit: Erweitern, Integrieren und Unterstützen!

Um die Nachhaltigkeit (d. h. die langfristige Aufrechterhaltung einer optimalen Leistung) bei der Implementierung digitaler Tools, insbesondere beim Kauf von SaaS-Lösungen, zu gewährleisten, sollten sich Biotech-Unternehmen auf Folgendes konzentrieren:

Skalierbarkeit: Wählen Sie SaaS-Lösungen, die Skalierbarkeit bieten, um dem Wachstum und den sich ändernden Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden. Priorisieren Sie Plattformen, die Ressourcen wie Speicher, Rechenleistung und Benutzerlizenzen nahtlos skalieren können, wenn das Unternehmen seine Geschäftstätigkeit ausweitet, das Datenvolumen erhöht oder neue Produkte und Dienstleistungen einführt. Bewerten Sie regelmäßig die Skalierbarkeitsanforderungen und passen Sie Abonnementpläne oder Konfigurationen an, um kontinuierliches Wachstum und Innovationen zu unterstützen.

Integration und Anpassung: Wählen Sie SaaS-Lösungen aus, die robuste Integrationsfunktionen und Anpassungsoptionen bieten, um sie an die bestehenden Systeme, Workflows und individuellen Anforderungen des Unternehmens anzupassen. Stellen Sie sicher, dass die ausgewählten Plattformen offene APIs, Dateninteroperabilitätsstandards und flexible Konfigurationseinstellungen unterstützen, um eine nahtlose Integration mit internen Datenbanken, Laborgeräten und Drittanbieteranwendungen zu ermöglichen. Arbeiten Sie eng mit dem SaaS-Anbieter zusammen, um die Lösung an die spezifischen Bedürfnisse, Arbeitsabläufe und Geschäftsziele des Unternehmens anzupassen, und nutzen Sie bei Bedarf Anpassungsfunktionen, Tools zur Workflow-Automatisierung und professionelle Dienstleistungen.

Wartung und Support: Priorisieren Sie SaaS-Lösungen, die zuverlässige Wartung, Support und Updates bieten, um kontinuierliche Leistung, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Wählen Sie Anbieter mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung zeitnaher Softwareupdates, Patches und Verbesserungen sowie reaktionsschnellen Kundensupport und technischer Unterstützung. Richten Sie klare Service Level Agreements (SLAs) und Kommunikationskanäle mit dem Anbieter ein, um alle Probleme zu lösen, technische Probleme zu lösen und den Endbenutzern Schulungen und Support anzubieten. Überprüfen und optimieren Sie regelmäßig Softwarekonfigurationen, überwachen Sie Leistungskennzahlen und führen Sie Benutzerfeedbacks durch, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und die langfristige Nachhaltigkeit der digitalen Tools sicherzustellen.

Durch die Umsetzung dieser Strategien kann ein Biotech-Unternehmen seine Geschäftstätigkeit ausbauen, digitale Tools integrieren und an seine spezifischen Bedürfnisse anpassen und die kontinuierliche Wartung und Unterstützung für eine nachhaltige digitale Transformation sicherstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, die Vorteile von SaaS-Lösungen zu nutzen und gleichzeitig die Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in der sich schnell entwickelnden Biotech-Branche zu maximieren.

Das große Aber!

Wenn Ihr Unternehmen über einen einzigartigen Arbeitsablauf verfügt oder eine Plattform oder Lösung benötigt, die durch SaaS-Standardoptionen nicht erfüllt werden kann, und beschließt, Software im eigenen Haus zu entwickeln, stellt die Integration in bestehende SaaS-Workflows eine besondere Herausforderung dar. Es gibt jedoch mehrere Schritte, die das Unternehmen ergreifen kann, um eine erfolgreiche Integration sicherzustellen:

#1) Identifizieren Sie Integrationspunkte: Analysieren Sie die Funktionalität der internen Software und ermitteln Sie, wo sie sich mit bestehenden SaaS-Workflows überschneidet. Identifizieren Sie Integrationspunkte, an denen ein Datenaustausch oder eine Interaktion zwischen der internen Software und den SaaS-Plattformen erforderlich ist.

#2) Standardisieren Sie Datenformate und Protokolle: Richten Sie standardisierte Datenformate, Protokolle und APIs für den Datenaustausch zwischen der internen Software und SaaS-Plattformen ein. Stellen Sie die Kompatibilität mit gängigen Datenstandards und branchenspezifischen Formaten sicher, um eine nahtlose Integration und Interoperabilität zu ermöglichen.

#3) Implementieren Sie Middleware oder Integrationstools: Verwenden Sie Middleware oder Integrationstools, um die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen interner Software und SaaS-Plattformen zu erleichtern. Implementieren Sie APIs, Webdienste oder Middleware-Lösungen, die Daten zwischen verschiedenen Systemen übersetzen, Daten in Echtzeit synchronisieren und Workflows auf mehreren Plattformen orchestrieren können.

#4) Passen Sie SaaS-Plattformen an: Arbeiten Sie mit SaaS-Anbietern zusammen, um ihre Plattformen oder APIs an die individuellen Anforderungen der internen Software anzupassen. Arbeiten Sie eng mit Anbietern zusammen, um benutzerdefinierte Integrationen, Plugins oder Erweiterungen zu entwickeln, die eine nahtlose Interoperabilität mit der internen Lösung ermöglichen und gleichzeitig die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Funktionen der SaaS-Plattformen nutzen.

#5) Entwickeln Sie benutzerdefinierte Konnektoren oder Plugins: Erstellen Sie benutzerdefinierte Konnektoren, Plugins oder Adapter, um die Integration zwischen der internen Software und den SaaS-Plattformen zu erleichtern. Entwickeln Sie benutzerdefinierte Skripte, APIs oder Middleware-Komponenten, die die Lücke zwischen verschiedenen Systemen schließen, sodass Daten bidirektional fließen und Workflows effektiv synchronisiert werden können.

#6) Implementieren Sie Data Governance- und Sicherheitsmaßnahmen: Richten Sie Datenverwaltungsrichtlinien, Zugriffskontrollen und Sicherheitsmaßnahmen ein, um vertrauliche Informationen zu schützen und die Einhaltung behördlicher Anforderungen sicherzustellen. Implementieren Sie Verschlüsselungs-, Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, um die Datenübertragung und den Zugriff zwischen der internen Software und den SaaS-Plattformen zu sichern.

#7) Integration testen und validieren: Führen Sie gründliche Tests und Validierungen der Integration zwischen der internen Software und den SaaS-Plattformen durch, um Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Leistung sicherzustellen. Testen Sie Datenaustausch-Workflows, Fehlerbehandlungsmechanismen und Systeminteraktionen unter verschiedenen Szenarien, um Probleme oder Unstimmigkeiten zu identifizieren und zu beheben.

#8) Bieten Sie Schulungen und Support an: Bieten Sie Endbenutzern Schulungen und Unterstützung an, um sie mit den integrierten Workflows und Softwareschnittstellen vertraut zu machen. Stellen Sie Dokumentationen, Tutorials und Benutzerhandbücher bereit, um Benutzern zu helfen, sich effektiv in der integrierten Umgebung zurechtzufinden und die Produktivität zu maximieren.

Fazit

Wenn Life-Science-Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie ihre interne Software effektiv in bestehende SaaS-Workflows integrieren und so einen nahtlosen Datenaustausch, Zusammenarbeit und Workflow-Orchestrierung im gesamten Unternehmen ermöglichen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, die Vorteile interner und SaaS-Lösungen zu nutzen und gleichzeitig die Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit seiner Abläufe zu optimieren.

Wenn Sie jedoch Ihre digitale Reise beginnen, hat die Wahl eines SaaS viele Vorteile gegenüber dem Aufbau einer internen Plattform.

Die Forschung und Entwicklung im Bereich Biotechnologie hat einige der beeindruckendsten Innovationen hervorgebracht, von der rekombinanten DNA bis hin zur Genom-Editierung. Der Weg zur Kommerzialisierung war zwar schon immer eine Herausforderung, aber viele grundlegende Innovationshindernisse sind größer geworden. Derzeit gibt es eine Flut unstrukturierter Daten und Ideen. Diese in weltverändernde Ideen umzusetzen, stellt eine große organisatorische und logistische Herausforderung dar.

Mit dem Aufkommen generativer KI im vergangenen Jahr zeichnet sich eine Lösung für einige dieser Probleme ab. Generative KI kann divergentes Denken fördern, die Vorurteile von Experten herausfordern, Ideen evaluieren und verfeinern und die Zusammenarbeit in Nischenforschungsbereichen erleichtern. Sie rationalisiert auch den Datenlebenszyklus und verändert die kreativen Aspekte des Betriebs von Biotech-Laboren, wie z. B. die Automatisierung und Verbesserung der Qualität von Inhalten, von Labornotizbüchern bis hin zu veröffentlichter wissenschaftlicher Literatur.

Im folgenden Blog schauen wir uns an, was generative KI ist, wie sie funktioniert und welche Anwendungen sie in der Biotechnologie und den Biowissenschaften im Allgemeinen hat.

Was ist Generative KI? 

Generative KI, oder Gen AI, ist eine Klasse von Techniken und Algorithmen für künstliche Intelligenz, die neue Datenproben oder Inhalte generieren, darunter Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos.

Im Gegensatz zu diskriminativen Modellen, die sich auf Klassifizierungs- oder Prognoseaufgaben auf der Grundlage vorhandener Daten konzentrieren, lernen generative Modelle die zugrunde liegenden Muster und Strukturen der Daten, um neue Instanzen zu generieren, die den Trainingsdaten statistisch ähnlich sind.

Gen AI umfasst eine Vielzahl von Algorithmen und Ansätzen

Gen AI bietet Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Bildgenerierung, Textsynthese, Musikkomposition, Wirkstoffforschung und Inhaltserstellung. Sie ermöglicht die Generierung realistischer und vielfältiger Datenproben, erleichtert die Datenerweiterung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen und fördert Kreativität und Innovation bei KI-gestützten Anwendungen.

Es gibt verschiedene Algorithmen und Ansätze, darunter:

• Generative gegnerische Netzwerke (GANs): GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator, die gleichzeitig kompetitiv trainiert werden. Der Generator lernt, realistische Datenproben wie Bilder, Text oder Audio zu generieren, während der Diskriminator lernt, zwischen echten und generierten Samples zu unterscheiden. Durch kontradiktorisches Training erzeugen GANs hochwertige synthetische Daten, die der Verteilung realer Daten sehr ähnlich sind.
• Variationelle Autoencoder (VAEs): VAEs sind probabilistische generative Modelle, die lernen, Datenproben in einen niedrigdimensionalen Latenzraum zu kodieren und zu dekodieren. VAEs können neue Datenproben generieren, die die Variabilität und Struktur der Trainingsdaten erfassen, indem sie Proben aus dem latenten Raum ziehen und die Proben wieder in den ursprünglichen Datenraum dekodieren. VAEs werden häufig zur Generierung von Bildern, Text und anderen komplexen Datentypen verwendet.
• Autoregressive Modelle: Autoregressive Modelle wie autoregressive neuronale Netze (ARNs) und Modelle mit autoregressivem gleitendem Durchschnitt (ARMA) generieren Datensequenzen, indem sie die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung jedes Datenpunkts anhand der vorherigen Beobachtungen modellieren. Autoregressive Modelle generieren durch iteratives Abtasten anhand der bedingten Verteilung Sequenzen von Datenstichproben, z. B. Zeitreihendaten, Sprache oder Text.
• Transformatoren: Transformers sind eine Klasse von Deep-Learning-Architekturen, die bei Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) auf dem neuesten Stand der Technik sind. Transformatoren, insbesondere Varianten wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), können kohärenten und kontextuell relevanten Text generieren, indem sie die Beziehungen zwischen Wörtern oder Tokens in einer Sequenz modellieren.

Wie funktioniert Gen AI?

Die KI der Generation verwendet verschiedene Techniken — darunter neuronale Netze und Deep-Learning-Algorithmen —, um Muster zu identifizieren und darauf basierend neue Ergebnisse zu generieren. Der Trainingsprozess für ein generatives Modell beinhaltet die Zuführung eines großen Datensatzes an Beispielen wie Bildern, Text, Audio und Videos. Während traditionelle KI darauf abzielt, bestimmte Aufgaben auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Muster auszuführen, geht die KI der Generation A über diese Einschränkung hinaus und strebt danach, völlig neue Daten zu erstellen, die von Menschen erstellten Inhalten ähneln. EIN Sprachmodell ist ein Beispiel für Gen-KI, das ein probabilistisches Modell einer natürlichen Sprache verwendet, das anhand von Textkorpora in einer oder mehreren Sprachen, in denen sie trainiert wurde, Wahrscheinlichkeiten für eine Reihe von Wörtern generieren kann. Große Sprachmodelle sind in ihrer fortschrittlichsten Form eine Kombination aus neuronalen Feedforward-Netzwerken und Transformatoren.

Im Bereich der maschinellen Sprachverarbeitung gibt es auch eine neuronales Netzwerk, eine Methode der künstlichen Intelligenz, die Computern beibringt, Daten auf eine vom menschlichen Gehirn inspirierte Weise zu verarbeiten. Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernverfahren, bei dem miteinander verbundene Knoten oder Neuronen in einer Schichtstruktur verwendet werden, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Algorithmen können unterschiedliche Dateneingaben entgegennehmen und für Sprach- und Spracherkennung verwendet werden.

Wie wird Gen AI derzeit in der Biotechnologie eingesetzt?

Die KI der Generation wird zunehmend in der Biotechnologie und den Biowissenschaften in verschiedenen Anwendungen eingesetzt und nutzt ihre Fähigkeit, realistische und vielfältige Datenproben zu generieren. Zu den wichtigsten Bereichen, in denen die KI der Generation derzeit in der Biotechnologie und den Biowissenschaften eingesetzt wird, gehören:

• Wirkstoffforschung und -entwicklung: Gen AI generiert neuartige Molekülstrukturen mit den gewünschten Eigenschaften für Wirkstoffkandidaten. Generative Modelle wie GANs und VAE können neue chemische Verbindungen mit spezifischen pharmakologischen Eigenschaften erzeugen und so bei der Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten helfen Beschleunigung des Wirkstoffentdeckungsprozesses.
• Proteindesign und -technik: Techniken der Gen-KI werden eingesetzt, um Proteine entwerfen und konstruieren mit verbesserten Funktionen oder spezifischen biologischen Aktivitäten. Forscher können neuartige Enzyme, Antikörper oder Therapeutika für verschiedene Anwendungen entwickeln, darunter Enzymengineering, Wirkstoffverabreichung und Immuntherapie, indem sie Proteinsequenzen oder -strukturen mit den gewünschten Eigenschaften erzeugen.
• Biologische Bildsynthese: Generative Modelle synthetisieren Sie realistische biologische Bilder, wie Mikroskopiebilder von Zellen, Geweben oder Organismen. Diese synthetisierten Bilder können verwendet werden, um Trainingsdatensätze für Bildanalysealgorithmen zu erweitern, die Generalisierung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern und Daten für das virtuelle Screening und Testen von Algorithmen in silico zu generieren.
• Omics-Datengenerierung: Techniken der Generation KI werden angewendet, um synthetische Omics-Daten zu generieren, einschließlich Genomik-, Transkriptomik-, Proteomik- und Metabolomikdaten. Synthetische Omics-Daten können verwendet werden, um reale experimentelle Daten zu ergänzen, biologische Prozesse zu simulieren und Rechenmodelle zu validieren, sodass Forscher komplexe biologische Systeme untersuchen und entdecken Sie Biomarker oder therapeutische Ziele.
• Text- und Literaturgenerierung: Generative Modelle generieren textbasierter Inhalt, wie z. B. wissenschaftliche Artikel, Literaturübersichten oder Berichte über Arzneimittelwechselwirkungen. Diese generierten Texte können Forschern bei der Literatursuche, der Entdeckung von Wissen und der Zusammenfassung von Daten helfen und so die literaturgestützte Recherche sowie die Entscheidungsfindung in den Biotechnologie- und Biowissenschaften erleichtern.
• Design und Synthese von Biomolekülen: Techniken der Generation KI werden verwendet, um Design und Synthese neuartiger Biomoleküle, wie Peptide, Aptamere oder Nukleinsäuren, mit spezifischen Funktionen oder Eigenschaften. Durch die Generierung von Sequenzen oder Strukturen mit den gewünschten Eigenschaften können Forscher Biomoleküle für diagnostische, therapeutische und biosensorische Anwendungen entwickeln.

Insgesamt revolutioniert die Generation KI die Biotechnologie und die Biowissenschaften, indem sie die Generierung neuartiger Datenproben, Moleküle und biologischer Einheiten ermöglicht, Innovationen fördert und Forschungs- und Entwicklungsbemühungen in verschiedenen Bereichen beschleunigt. Da sich das Feld weiter entwickelt, wird die Generation KI voraussichtlich eine zunehmend zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Biotechnologie und der Biowissenschaften, einschließlich der klinischen Forschung, spielen. Die Generation KI kann dabei helfen, herauszufinden, welche Patientenkohorten am besten auf bestimmte Medikamente ansprechen, und so zu einer stärker personalisierten Medizin führen. Auf der Betriebs- und Marketingaspekt, generative KI kann die Lieferkette, die Herstellungsprozesse sowie die Marketing- und Werbestrategie optimieren.

Was sind die Bedenken hinsichtlich des Einsatzes generativer KI in der Biotechnologie?

• Datenqualität und Voreingenommenheit: KI-Modelle der Generation hängen stark von der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. In den Biotechnologie- und Biowissenschaften können Datensätze unter Verzerrungen, Ungenauigkeiten oder einer begrenzten Vielfalt leiden, was sich auf die Leistung und die Generalisierungsfähigkeit auswirkt. Verzerrungen in den Trainingsdaten können zur Generierung verzerrter oder unrealistischer Stichproben führen, was die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der generierten Ergebnisse beeinträchtigt.
• Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit: Viele KI-Techniken der Generation, wie z. B. tiefe neuronale Netze, sind komplex und undurchsichtig, was es schwierig macht, die generierten Ergebnisse zu interpretieren und ihnen zu vertrauen. Bei kritischen Anwendungen wie der Wirkstoffforschung und dem Design von Biomolekülen ist es entscheidend zu verstehen, wie und warum generative Modelle bestimmte Ergebnisse erzeugen. Mangelnde Interpretierbarkeit kann die Einführung der Generation KI in Entscheidungsprozessen und bei behördlichen Genehmigungen behindern und ihren Nutzen in realen Anwendungen einschränken.
• Daten zuordnen: Die Kartierung von Daten in den Biotechnologie- und Biowissenschaften ist aufgrund der Komplexität und Heterogenität biologischer Systeme und der Vielfalt der Datentypen und -quellen mit Herausforderungen verbunden. Die Integration und Kartierung heterogener Datentypen erfordert die Harmonisierung von Datenstrukturen, Ontologien und Metadaten, um die Datenkonsistenz über Datensätze hinweg sicherzustellen. Herausforderungen bei der Kartierung von Daten können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen der Generation, die auf solchen Daten trainiert wurden, beeinträchtigen und sich auf deren Leistung und Anwendbarkeit in realen Szenarien auswirken. Die Bewältigung von Problemen im Zusammenhang mit der Kartierung von Daten ist unerlässlich, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Dateneingaben für Gen-KI-Modelle in Biotechnologie und Biowissenschaften sicherzustellen.

Täglicher Einsatz von KI für den Laborbetrieb

Oben haben wir die breiteren Forschungsanwendungen aufgeführt, in denen die KI der Generation eingesetzt werden kann. Im täglichen Laborbetrieb kann der durchschnittliche Biowissenschaftler und Biotechniker die KI der Generation jedoch auf verschiedene Arten nutzen. Die KI der Generation kann manuelle und sich wiederholende Aufgaben ersetzen und so Ressourcen für komplexere und kreativere Aufgaben freisetzen.

• Datenanalyse und Interpretation: Die KI der Generation kann Wissenschaftlern dabei helfen, experimentelle Daten effizienter zu analysieren und zu interpretieren. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können Wissenschaftler Modelle trainieren, um Muster zu erkennen, Korrelationen zu identifizieren und aussagekräftige Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen wie Omics-Daten, biologischen Bildern oder Screening-Ergebnissen mit hohem Durchsatz zu gewinnen. Die KI der Generation kann Datenanalyseaufgaben automatisieren, Dateninterpretationsprozesse rationalisieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern, die als Grundlage für das Versuchsdesign und die Entscheidungsfindung im Labor dienen.
• Experimentelles Design und Planung: Die KI der Generation kann Wissenschaftlern bei der Planung und Planung von Experimenten helfen, indem sie Hypothesen aufstellt, Versuchsbedingungen optimiert und Ergebnisse vorhersagt. Mithilfe prädiktiver Modellierungstechniken können Wissenschaftler experimentelle Szenarien simulieren, experimentelle Ergebnisse vorhersagen und optimale experimentelle Parameter identifizieren, um die gewünschten Ziele zu erreichen. Gen AI kann bei der Optimierung des Versuchsdesigns, der Ressourcenzuweisung und der Risikobewertung helfen und Wissenschaftlern dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die experimentelle Effizienz im Labor zu maximieren.
• Literatursuche und Wissensentdeckung: Die KI der Generation kann Wissenschaftlern bei der Literatursuche und Wissensfindung helfen, indem sie wissenschaftliche Literatur analysiert, relevante Informationen extrahiert und Wissen aus verschiedenen Quellen synthetisiert. Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) können Schlüsselkonzepte extrahieren, Beziehungen zwischen wissenschaftlichen Einheiten identifizieren und Ergebnisse aus Forschungsartikeln, Patenten und Datenbanken zusammenfassen. Die KI der Generation kann Prozesse der Literaturrecherche automatisieren, literaturgestützte Recherchen erleichtern und die Entdeckung von Wissen in bestimmten Forschungsbereichen beschleunigen, sodass Wissenschaftler über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben und fundierte Entscheidungen im Labor treffen können.

Zusammenfassung

Die Integration generativer KI in die Biotech-Branche bringt erhebliche Vorteile und erhebliche Bedenken mit sich. Durch den Einsatz generativer KI können Forscher die Herausforderung bewältigen, sich in riesigen Mengen unstrukturierter Daten und Ideen zurechtzufinden, divergentes Denken zu fördern und die Zusammenarbeit zwischen Nischenforschungsbereichen zu erleichtern. Darüber hinaus rationalisiert die generative KI verschiedene Aspekte des Laborbetriebs in Biotech-Laboren, von der Automatisierung der Inhaltsgenerierung bis hin zur Verbesserung der Qualität der wissenschaftlichen Literatur. Bedenken hinsichtlich der Datenqualität und -verzerrung, der Interpretierbarkeit, Vertrauenswürdigkeit und Datenzuordnung sind jedoch nach wie vor relevant. Trotz dieser Herausforderungen ist der tägliche Einsatz generativer KI im Laborbetrieb vielversprechend und ermöglicht es Wissenschaftlern, die Datenanalyse und -interpretation zu verbessern, das experimentelle Design und die Planung zu optimieren und die Literatursuche und Wissensentdeckung zu beschleunigen. Da sich die generative KI ständig weiterentwickelt, wird ihre Rolle bei der Revolutionierung der biotechnologischen Forschung und Entwicklung weiter zunehmen und die Zukunft der Präzisionsmedizin, der Wirkstoffforschung und anderer kritischer Bereiche der Biowissenschaften prägen.

Die effektive Verwaltung des Laborbetriebs kann eine komplexe Herausforderung sein. Eine, die Liebe zum Detail, die Verpflichtung zur Prozessstandardisierung und ein gutes Verständnis der wissenschaftlichen Prozesse erfordert. Dank digitaler Lösungen wird der Laborbetrieb rationalisierter, kollaborativer und effektiver als je zuvor.

In diesem Blog erfährst du:

1. Was ist mit dem Laborbetrieb verbunden
2. Was sind die größten Herausforderungen
3. Die besten Tipps zur Verbesserung des Laborbetriebs
4. Die intelligente digitale Lösung für Ihr Labor

In der komplizierten Welt der Laborarbeit ist die Fähigkeit, Daten, Proben und Workflow-Prozesse präzise zu kontrollieren, von entscheidender Bedeutung. Vor diesem Hintergrund haben sich digitale Lösungen wie Laborinformationsmanagementsysteme (LIMS) zu wertvollen Tools entwickelt, um die betriebliche Effizienz zu steigern, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und die Datenintegrität zu schützen.

In diesem Blog werden wir die Komplexität des Laborbetriebs untersuchen und praktische Tipps geben, wie Sie Ihre täglichen Aufgaben mithilfe digitaler Tools wie Electronic Lab Notebooks (ELNs) und Inventarverwaltungssoftware optimieren und optimieren können.

Was gehört zum Laborbetrieb?

Der Laborbetrieb umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, wie Probenverfolgung, Datenmanagement, Bestandskontrolle, Compliance-Überwachung und Ergebnisanalyse. Diese Aufgaben müssen präzise ausgeführt werden, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten und Qualitätsstandards einzuhalten.

Jeder Laborbetrieb — von der Qualitätskontrolle über das Probenmanagement und die Datenanalyse bis hin zur Berichterstattung — hängt grundlegend von Präzision und Effizienz ab. Herkömmliche manuelle Methoden zur Verwaltung dieser Prozesse können zeitaufwändig, fehleranfällig und schwierig zu skalieren sein. Von der manuellen Führung von Aufzeichnungen über papiergestützte Inventarprotokolle bis hin zu handschriftlichen Etiketten — herkömmliche Laborverwaltungssysteme können ein Hindernis für optimierte Laborprozesse und -abläufe sein

Vor diesem Hintergrund werden digitale Tools für ein effizientes Labormanagement immer wichtiger. Schauen wir uns einige der Verfahren und Rollen an, die zum täglichen Laborbetrieb beitragen.

Unverzichtbare Laborverfahren

Verwaltung von Proben ist eine der Kernfunktionen eines Labors und beinhaltet die Nachverfolgung der Proben vom Eingang bis zur endgültigen Analyse. Ohne ein ordnungsgemäßes Probenmanagement besteht das Risiko einer Kreuzkontamination, einer falschen Etikettierung oder des Verlusts von Proben, was zu ungenauen Ergebnissen führen und die Datenintegrität gefährden kann.

Verwaltung der Daten ist eine weitere wichtige Operation in Laboratorien. Es beinhaltet die systematische Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten, die aus Experimenten und Tests gewonnen wurden. Ein effektives Datenmanagement stellt sicher, dass Daten korrekt, abrufbar und sicher sind. Dies ist nicht nur für die Integrität der Forschungsergebnisse und Testergebnisse von entscheidender Bedeutung, sondern auch für die Einhaltung gesetzlicher Standards.

Kontrolle des Inventars spielt eine wichtige Rolle im Laborbetrieb, da es sicherstellt, dass alle notwendigen Reagenzien und Geräte bei Bedarf verfügbar sind — ohne Unterbrechung. Eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung hilft, unnötige Ausfallzeiten zu vermeiden, die Experimente verzögern könnten, sowie die Verschwendung von Ressourcen zu verhindern und die Kosteneffizienz sicherzustellen.

Qualitätskontrolle und -sicherung Prozesse sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass der Laborbetrieb die erforderlichen Standards erfüllt und zuverlässige, reproduzierbare Ergebnisse liefert. Dazu gehören die routinemäßige Kalibrierung von Geräten, die Validierung von Testmethoden und regelmäßige Audits der Laborprozesse. Hohe Standards der Qualitätskontrolle und -sicherung untermauern die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit der Laborergebnisse und fördern das Vertrauen der Interessengruppen und Endnutzer.

Zusammen bilden diese Abläufe das Rückgrat für ein effektives und zuverlässiges Labormanagement und stellen sicher, dass Labore ihre wichtige Rolle bei der wissenschaftlichen Forschung und der industriellen Qualitätssicherung mit Effizienz und Integrität erfüllen können.

Rollen im Labor

Die Rollen innerhalb eines Labors sind so vielfältig wie der Laborbetrieb selbst. Techniker, Wissenschaftler, Datenanalysten und Manager arbeiten zusammen, um die Mission des Labors voranzubringen. Eine enge Zusammenarbeit, gepaart mit einer reibungslosen Kommunikation, macht die Essenz eines dynamischen Laborbetriebs aus — jede Rolle erweist sich als entscheidend für das gemeinsame Unterfangen.

• Techniker sind die praxisnahen Mitarbeiter, die Experimente durchführen, Geräte warten und die reibungslose Ausführung der täglichen Aufgaben sicherstellen. Ihre akribische Liebe zum Detail ist entscheidend für die genaue Durchführung der Laborverfahren.
•  Laborwissenschaftler treiben die Forschungs- und Entwicklungsbemühungen des Labors voran, formulieren Hypothesen, entwerfen Experimente und analysieren Daten, um wissenschaftliche Erkenntnisse zu erweitern. Sie sind entscheidend dafür, den Fokus des Labors auf innovative Bereiche zu lenken.
•  Datenanalysten spezialisieren Sie sich auf die Interpretation komplexer Datensätze und ziehen Sie aussagekräftige Erkenntnisse aus Experimenten. Ihre Expertise in statistischer Analyse und Datenvisualisierung unterstützt Entscheidungsprozesse und unterstreicht die Integrität der Forschungsergebnisse.
•  Laborleiter beaufsichtigen Sie den Betrieb des Labors, stellen Sie sicher, dass die behördlichen Standards eingehalten werden, verwalten Sie die Budgets und koordinieren Sie die Bemühungen des Laborteams. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Strategieplanung und stellen sicher, dass die Ziele des Labors effizient und effektiv erreicht werden.

Jede dieser unterschiedlichen Laborrollen trägt zur Effektivität des Laborbetriebs bei. Ihre speziellen Fähigkeiten und ihre gemeinsamen Bemühungen sind entscheidend, um die Komplexität der Laborarbeit zu bewältigen und sicherzustellen, dass jeder Aspekt der Laborfunktion mit Präzision und Sorgfalt ausgeführt wird.

Herausforderungen im Laborbetrieb

Ein einwandfreier Laborbetrieb ist eine facettenreiche Herausforderung, die jeden Aspekt der täglichen Aufgaben umfasst. Bevor wir einige unserer wichtigsten Tipps und bewährten Methoden zur Bewältigung dieser Probleme mit Ihnen teilen, wollen wir uns die Hürden ansehen. Herkömmliche Laborverwaltungssysteme — wie Laboraufzeichnungen in Papierform und Inventarprotokolle in physischen Ordnern — können verschiedene Aspekte des Laborbetriebs behindern und die Effizienz und Effektivität des Labors beeinträchtigen.

• Datenmanagement und Integrität: Die Verwaltung der riesigen Datenmengen, die in Labors mit papierbasierten Aufzeichnungen anfallen, ist nicht nur umständlich, sondern auch fehleranfällig. Diese Systeme erschweren die Nachverfolgung von Änderungen, was zu potenziellen Beeinträchtigungen der Datenintegrität führen kann. Wenn sie auf unterschiedlichen Plattformen verwaltet werden, bilden sich Datensilos, was die Integration, Analyse und Weitergabe von Studiendaten erschwert.
• Bestandsverwaltung: Die manuelle Verwaltung des Inventars ist zeitaufwändig und führt häufig zu Fehlern wie falschen Lagerbeständen oder abgelaufenen Reagenzien. Dies kann zu Verzögerungen bei Experimenten führen und die Genauigkeit der Testergebnisse beeinträchtigen.

• Einhaltung der Vorschriften: Die Einhaltung der unzähligen Vorschriften in den Bereichen Wissenschaft und Qualitätssicherung erfordert eine sorgfältige Dokumentation und Prozessvalidierung. Manuelle Aufzeichnungssysteme, denen es an einer Aktualisierung in Echtzeit und an umfassenden Prüfprotokollen mangelt, machen die Einhaltung der Vorschriften schwieriger und zeitaufwändiger.
• Effizienter Einsatz von Ressourcen: Herkömmliche Managementsysteme wie manuelle Inventarprotokolle führen häufig zu Ineffizienzen bei der Zuweisung und Nutzung von Ressourcen, einschließlich Personal, Ausrüstung und Zeit. Manuelle Planung und Bestandsverwaltung sind fehleranfällig, was zu Verschwendung und Verzögerungen führt.
• Probenverfolgung und -verwaltung: Die manuelle Nachverfolgung von Proben erhöht das Risiko einer falschen Etikettierung, eines Verlusts oder einer Verunreinigung. Dies kann die Aussagekraft von Experimenten gefährden und die Wiederholung von Arbeiten erforderlich machen, was zu erhöhten Kosten und Verzögerungen bei den Projektzeitplänen führt.

• Zusammenarbeit und Kommunikation: In Ermangelung eines zentralen digitalen Systems können Zusammenarbeit und Kommunikation innerhalb des Labors und mit externen Partnern ineffizient sein. Dies beeinträchtigt den zeitnahen Austausch von Daten und Ergebnissen und verlangsamt den Fortschritt und die Entscheidungsfindung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Abhängigkeit von traditionellen, nicht digitalen Labormanagementsystemen erheblich zu betrieblichen Herausforderungen beiträgt und sich auf Effizienz, Compliance und die allgemeine Zuverlässigkeit der Laborergebnisse auswirkt.

Die besten Tipps zur Verbesserung des Laborbetriebs

Wir haben einige der Mängel nichtdigitaler Systeme bei der Verwaltung von Laboren behandelt. Hier sind unsere wichtigsten Tipps, um Sie auf den Weg zu einem optimierten und robusteren Betrieb zu bringen:

1. Integrieren Sie digitale Laborverwaltungsplattformen

Die Integration digitaler Laborlösungen wie Laboratory Information Management Systems (LIMS), Electronic Lab Notebooks (ELN) und digitalen Inventarverwaltungssystemen kann Ihr traditionelles Labor in ein technologisches Kraftpaket verwandeln. Digitale Laborlösungen wurden entwickelt, um die zahlreichen Herausforderungen zu bewältigen, die mit der effizienten und effektiven Verwaltung des Laborbetriebs verbunden sind.

Diese Systeme bieten eine umfassende Lösung für Datenmanagement- und Integritätsprobleme, indem sie zentralisierte Plattformen bereitstellen, auf denen Daten sicher aufgezeichnet, gespeichert und abgerufen werden können. Dadurch wird die Rückverfolgbarkeit gewährleistet und Fehler im Zusammenhang mit manueller Dateneingabe und -verarbeitung werden reduziert.

Wenn es um die Verwaltung von Labordaten geht, zeichnen sich LIMS- und ELN-Plattformen dadurch aus, dass sie einen zentralen, automatisierten Hub für die Aufzeichnung, Verwaltung und gemeinsame Nutzung von Daten bieten. Dies erleichtert nicht nur die sichere Handhabung und Integration von Daten, sondern fördert auch den nahtlosen Austausch von Dokumenten und Protokollen zwischen dem Laborpersonal. Der Vorteil von Aktualisierungen in Echtzeit in Verbindung mit detaillierten Prüfprotokollen optimiert den Prozess der Einhaltung gesetzlicher Standards weiter und erspart Ihnen so die Sorge um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

2. Automatisieren Sie das Datenmanagement und mehr mit ELN

Linse, wie eLAB-Tagebuch, sind wertvolle digitale Tools, die die Arbeitsabläufe im Labor modernisieren, indem sie Papierdokumente auf eine zentrale digitale Plattform verlagern und so die Effizienz von der Projektkonzeption bis zum Abschluss steigern. Sie vereinfachen das Datenmanagement, verbessern die Konnektivität von Geräten und Personal, bieten überragende Sicherheit und verfügen über intelligente Funktionen für die Probenverfolgung und das Protokollmanagement.

eLabJournal ermöglicht die direkte Aufzeichnung von Labordaten, wodurch menschliche Fehler reduziert und die Reproduzierbarkeit verbessert werden. Durch die Zugänglichkeit entfällt die Zeitverschwendung bei der Suche nach Papierakten und ermöglicht eine detaillierte Planung und Transkription von Studien in kürzerer Zeit.

ELNs können auch den einfachen Austausch und die Zusammenarbeit fördern, sowohl innerhalb Ihres Labors als auch mit externen Partnern. eLabJournal umfasst Funktionen für den sicheren Datenaustausch und die Zusammenarbeit, die sicherstellen, dass alle Beteiligten Zugriff auf die erforderlichen Informationen haben, und ermöglicht schnellere Entscheidungen und Fortschritte.

3. Bleiben Sie mit digitalen Bestandsverwaltungssystemen auf dem Laufenden

Der Einsatz digitaler Inventarverwaltungssoftware wie eLabInventory kann die Art und Weise, wie Ihr Labor Proben, Reagenzien und biologisches Material verwaltet, verändern. Mit Funktionen wie dem Scannen von Barcodes und Benachrichtigungen über den Lagerbestand in Echtzeit können Sie ein genaues, sofort zugängliches Inventar führen. Dies hilft nicht nur dabei, doppelte Bestellungen zu vermeiden, sondern stellt auch sicher, dass Ihnen nie die wichtigsten Vorräte ausgehen.

eLAB-Inventar bietet Flexibilität bei der Inventarverwaltung im Labor. eLabInventory ist auf Ihre individuellen Workflows zur Inventar-, Proben- und Probenverfolgung zugeschnitten und bietet eine visuelle Darstellung Ihrer gesamten Laboreinrichtung. Auf diese Weise können Sie Ihr Laborinventar effektiv verwalten und für jede Probe einen vollständigen Prüfpfad führen.

Die Software ist von überall zugänglich und gewährleistet eine sichere und gesetzeskonforme Datenverarbeitung. Funktionen wie das Scannen von Barcodes, das RFID-Scannen und eine spezielle mobile Anwendung helfen dabei, Ihren Bestand auf dem neuesten Stand zu halten und menschliche Fehler zu reduzieren. Darüber hinaus können Benachrichtigungen eingerichtet werden, wenn bestimmte Artikel zur Neige gehen, sodass Ihnen nie wieder wichtige Materialien ausgehen.

Die intelligente digitale Lösung für Ihr Labor

Die Vorteile der Integration digitaler Lösungen wie eLabJournal und eLabInventory in den Laborbetrieb liegen auf der Hand. Mit verbesserten Funktionen für Datenmanagement, Probenverfolgung und Bestandsverwaltung, nahtloser Zusammenarbeit und Kommunikation sowie verbesserter Einhaltung der Vorschriften bieten diese Systeme eine umfassende Lösung für die großen Herausforderungen, denen sich der traditionelle Laborbetrieb gegenübersieht.

Durch die Eliminierung manueller Prozesse, die anfällig für menschliche Fehler sind, die Erhöhung der Effizienz und Genauigkeit der Arbeitsabläufe und die Bereitstellung von Echtzeitzugriff auf Daten für alle Beteiligten verbessern digitale Lösungen die allgemeine Effizienz und Zuverlässigkeit des Labors erheblich. Durch die Digitalisierung Ihres Labors können Sie Ihre Reise zu operativer Exzellenz beginnen.

Ermutigt durch das Potenzial eines verbesserten Laborbetriebs? Entdecken Sie die Lösungssuite von eLabNext und passen Sie die Zukunft Ihrer Laborabläufe mit unserer hochmodernen digitalen Laborsoftware an.

In Laboratorien für Biowissenschaften und Biotechnologie ist „Big Data“ größer geworden als je zuvor und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sie aufhören werden. Der Datenpool in den meisten Labors ist sehr vielfältig (denken Sie an Omics, Bildgebung usw.), umfangreich und nimmt ständig zu.

Diese riesige Menge an unterschiedlichen Daten erfordert ständige Auseinandersetzungen. Bei richtiger Orchestrierung können diese vielfältigen Daten entsprechend vollständig harmonisiert werden FAIR-Richtlinienund liefert Erkenntnisse, die zu wissenschaftlichen Durchbrüchen führen. Dennoch stehen die Verwaltung und Gestaltung der anspruchsvollen Topographie der Datenlandschaft vor erheblichen Herausforderungen und einzigartigen Hürden.

Im folgenden Blog werden wir die Auswirkungen dieser verschiedenen Herausforderungen erörtern und eine Lösung anbieten.

Vielfalt der Datentypen

• Die Herausforderung: Biowissenschaftliche Labore sind produktive Generatoren verschiedener Datentypen, darunter Genomik-, Proteomik-, Metabolomik- und Bildgebungsdaten. Die komplexe Herausforderung besteht in der nahtlosen Integration und Strukturierung dieser heterogenen Daten in einem kohärenten Rahmen. Darüber hinaus Komplexität und Heterogenität dieser Daten führen zu Problemen bei der Integration.
•  Die Wirkung: Die Inkompatibilität zwischen verschiedenen Datentypen wirkt als Stolperstein, verhindert eine umfassende Analyse und verhindert die Gewinnung tiefgreifender Erkenntnisse aus diesen vielfältigen Datensätzen.

Volumen und Maßstab

• Die Herausforderung: Die unermüdliche Generierung von Daten in biowissenschaftlichen und biotechnologischen Experimenten, angetrieben durch Fortschritte wie Hochdurchsatztechnologien, führt zu einem überwältigenden Datenvolumen, das die Kapazitäten herkömmlicher Datenstrukturierungsmethoden übertreffen kann. Allein die Genomik wird Folgendes bewirken 2 bis 40 Exabyte im Jahr 2025.
•  Die Wirkung: Die schiere Datenmenge wird zu einer ressourcenintensiven Belastung, die den Analyseprozess verlangsamt und möglicherweise zu Engpässen beim Zugriff auf wichtige Informationen führt. Infolgedessen gibt es eine „Datenspeicherkrise“ zeichnet sich über der Branche ab.

Fehlende Standardisierung

• Die Herausforderung: Das Fehlen standardisierter Datenformate und -strukturen in Labors und Forschungseinrichtungen stellt eine große Herausforderung dar und führt zu Hürden bei der Dateninteroperabilität.
•  Die Wirkung: Der daraus resultierende Mangel an Harmonisierung der Datenstandards erschwert den Datenaustausch und die Zusammenarbeit, was jetzt erforderlich ist von alle Labore, die NIH-Mittel erhalten. Forscher haben es mit der Integration und Entschlüsselung von Datensätzen zu tun, die nach unterschiedlichen Standards erstellt wurden, was eine reibungslose Zusammenarbeit und die Gewinnung von Erkenntnissen behindert.

Zeit- und Longitudinaldaten

• Die Herausforderung: Längsschnittstudien und Zeitverlaufsexperimente führen eine zeitliche Dimension ein und erfordern die Strukturierung von Datenpunkten über verschiedene Zeitintervalle.
•  Die Wirkung: Die komplizierte Aufgabe, Zeitdaten zu strukturieren, wird entscheidend. Eine falsche Ausrichtung oder eine falsche Darstellung zeitabhängiger Daten beeinträchtigt die Genauigkeit der Analysen und stellt die Identifizierung dynamischer Muster, die für die wissenschaftliche Interpretation von entscheidender Bedeutung sind, vor Herausforderungen.

Komplexität der Metadaten

• Die Herausforderung: Viele Laborwissenschaftler, insbesondere diejenigen, die Proben mithilfe manueller, papiergestützter Aufzeichnungen verwalten, empfinden die Erfassung und Organisation von Metadaten, einschließlich Versuchsbedingungen, Probendetails und Verfahrensinformationen, als schwierig.
•  Die Wirkung: Die Vollständigkeit und Konsistenz der Metadaten erweisen sich als Dreh- und Angelpunkte für die Kontextualisierung experimenteller Daten. Unvollständige oder inkonsistente Metadaten erschweren die Reproduktion von Experimenten und den Vergleich von Studienergebnissen.

Datensicherheit und Compliance

• Die Herausforderung: Die Gewährleistung der Datensicherheit und die Einhaltung strenger regulatorischer Anforderungen wie der DSGVO in Europa oder HIPAA in den USA erhöhen die Komplexität.
•  Die Wirkung: Unglücklicherweise Cyberangriffe, Naturkatastrophen, und andere Katastrophen können Ihre Daten bedrohen. Die Folgen unzureichender Datensicherheitsmaßnahmen sind gravierend. Mögliche Verstöße gefährden die Vertraulichkeit sensibler Informationen und gefährden die Einhaltung behördlicher Standards.

Entwicklung der Analysetechniken

• Die Herausforderung: Die rasante Entwicklung der Analysetechniken und -technologien übertrifft bestehende Datenstrukturen und macht sie veraltet.
•  Die Wirkung: Laboratorien haben Schwierigkeiten, die Methoden der Datenstrukturierung an neue analytische Ansätze anzupassen. Die Verzögerung bei der Anpassung führt zu Ineffizienzen und verpassten Gelegenheiten, das volle Potenzial modernster Technologien auszuschöpfen.

Benutzerakzeptanz und Schulung

• Die Herausforderung: Forscher können sich der Einführung standardisierter Datenstrukturierungspraktiken widersetzen, weil sie sich nicht auskennen oder nicht ausreichend geschult sind.
•  Die Wirkung: Die daraus resultierenden Inkonsistenzen bei der Datenstrukturierung behindern die Zusammenarbeit, behindern den effektiven Datenaustausch und stören die Implementierung standardisierter Analysen. Um diese Lücke zu schließen, sind gezielte Schulungsinitiativen und ein Kulturwandel hin zur Einführung strukturierter Datenmethoden erforderlich.

Integration und Abbildung der Daten

• Die Herausforderung: Die Kartierung biologischen Wissens anhand von Daten beinhaltet die Darstellung komplexer biologischer Konzepte, Beziehungen und Prozesse in einem rechnergestützten Format. Die Entwicklung interpretierbarer und semantisch umfassender Wissensrepräsentationen erfordert Fachkenntnisse, ontologische Rahmenbedingungen und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um biologisches Wissen effektiv zu erfassen und zu formalisieren.
•  Die Wirkung: Die Bewältigung der Herausforderungen bei der Kartierung biowissenschaftlicher Daten führt zu einer höheren Effizienz bei der Datenanalyse, einer Standardisierung der Methoden und einem verbesserten Zugang zu unterschiedlichen Datensätzen, was eine beschleunigte wissenschaftliche Entdeckung und Zusammenarbeit fördert.

Die Lösung für Datenmanagement- und Kartierungsherausforderungen

Eine strategische Mischung aus technologischen Lösungen, Standardisierungsbemühungen und gezielten Schulungsinitiativen ist unerlässlich, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Nur durch eine sorgfältige Datenstrukturierung können Laboratorien das volle Potenzial ihrer Forschungsbemühungen ausschöpfen und so den Weg für neue Horizonte in den Biowissenschaften und der Biotechnologie ebnen. Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass die Daten in biowissenschaftlichen und biotechnologischen Labors optimal strukturiert sind, was eine aussagekräftige Interpretation, Zusammenarbeit und Innovation fördert.

Digitale Laborplattformen, wie sie von eLabNext angeboten werden, ermöglichen es Forschern, einen umfassenden Ansatz für die Strukturierung, Integration und Verwaltung von Daten zu verfolgen. Kontaktieren Sie uns noch heute um mehr zu erfahren!

eLabNext ist stolz darauf, Ihnen mitteilen zu können, dass es jetzt ein Business Supporter der ist World Wildlife Fund Niederlande (WWF-NL). Diese unterstützende Zusammenarbeit hat es im vergangenen Jahr ermöglicht, ein Gebiet des Atlantischen Regenwaldes, das acht Fußballfeldern entspricht, vor der Entwaldung zu schützen. Dieser Beitrag unterstreicht das Engagement von ElabNext für Nachhaltigkeit und die greifbaren Ergebnisse seiner Zusammenarbeit mit dem WWF. Für jedes neue Teammitglied, das dem Unternehmen im vergangenen Jahr beitrat, spendete ElabNext 2.500€ an den WWF.

In der Welt der wissenschaftlichen Forschung ist die Umstellung auf nachhaltigere Betriebsabläufe von entscheidender Bedeutung. eLabNext steht an der Spitze dieser Transformation und widmet sich der Modernisierung von Forschungs- und Entwicklungslabors für Biowissenschaften durch den Übergang von traditioneller Stift- und Papiertechnik zu einer digitalen Forschungsumgebung. Unser Ziel ist es, einen umweltfreundlicheren Ansatz für wissenschaftliche Arbeit zu fördern und unser DLP zu nutzen, um die Effizienz zu steigern und die Umweltbelastung zu reduzieren. „Diese Partnerschaft trägt maßgeblich dazu bei, wie wir versuchen, unsere grünen Werte umzusetzen und die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft zu motivieren, gemeinsam etwas zu bewirken“, sagt Bastiaan Spijk, Head of Business Operations & People bei ElabNext.

Im Mittelpunkt des Nachhaltigkeitsethos von ElabNext stehen die digitalen Lösungen, die darauf ausgelegt sind, die Umweltbelastung zu minimieren. ElabNext setzt sich für das digitale Probenmanagement und die Reduzierung von Abfall ein und hilft LabNext Laboren bei der Umstellung auf einen nachhaltigeren Betrieb. Diese Initiativen sind Teil einer umfassenderen Strategie zur Förderung umweltfreundlicher Praktiken, einschließlich der Optimierung der Ressourcennutzung und der Verbesserung der Energieeffizienz, und tragen so zu einem grüneren Planeten bei. Die eLabNext Digital Lab Platform ermöglicht es Forschern beispielsweise, ihre Proben effizienter zu verwalten, wodurch der Bedarf an physischer Aufbewahrung reduziert wird. Dies unterstützt nicht nur Umweltziele, sondern verbessert auch die Produktivität und Datenzuverlässigkeit im Labor und zeigt, wie nachhaltige Praktiken wissenschaftliche Ergebnisse verbessern können.

Vielerorts zeigt der Atlantische Regenwald, was passiert, wenn man entwaldet: Tiere, die es nur in der Gegend gibt, sind vom Aussterben bedroht, das Klima wird trockener und heißer und es kommt zu Wasserknappheit. Aber es ist noch nicht zu spät! Zusammen mit den indigenen und lokalen Völkern werden wir den Wald restaurieren und schützen und dafür sorgen, dass sowohl für Menschen als auch für Tiere wieder eine glänzende Zukunft anbricht.

Merijn van Leeuwen, Koordinator Amazonas und Atlantischer Wald WWF Niederlande 

Verdoppelung der Entwaldung 

ElabNext hat sein Engagement für ökologische Nachhaltigkeit durch eine Partnerschaft mit Trees For All und One Tree Planted erweitert, zusätzlich zu unserer ursprünglichen Zusammenarbeit mit dem WWF. Um die wissenschaftliche Gemeinschaft in die Bekämpfung der Entwaldung einzubeziehen, haben wir eine eingeführt Empfehlungsprogramm. Diese Initiative lädt Einzelpersonen aus der Life-Science-Community und darüber hinaus ein, eLabNext neuen potenziellen Kunden zu empfehlen. Als Zeichen unserer Wertschätzung bieten wir unseren Umweltschutzpartnern im Namen des Empfehlungsgebers sowohl einen finanziellen Anreiz als auch eine Spende in gleicher Höhe an. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat, das ihren Beitrag und ihr Engagement für den Umweltschutz würdigt.

„Unser Empfehlungsprogramm ist mehr als nur eine Möglichkeit, unser Geschäft auszubauen. Es ist ein Beweis für unser Engagement für Nachhaltigkeit und dafür, Labore dabei zu unterstützen, papierlos zu werden“, sagt Hovik Torkomyan, Head of Global Marketing bei eLabNext. „Indem wir unseren Kunden und der breiteren Life-Science-Community die Möglichkeit bieten, Wiederaufforstungsmaßnahmen direkt zu unterstützen, belohnen wir sie nicht nur, sondern leisten auch spürbare Auswirkungen auf die Umwelt. Wenn sich ein Empfehlungsgeber dafür entscheidet, Trees For All oder One Tree Planted im Rahmen unseres Programms zu unterstützen und die Spende in seinem Namen zu verdoppeln, ist das ein starkes Zeichen für gemeinsame Werte und kollektives Handeln für eine grünere Zukunft.

Über den World Wildlife Fund NL

Der World Wildlife Fund (WWF) begann als Beschützer von Tieren wie dem Panda. Unsere Herausforderung ist jetzt viel größer. Naturverlust und Klimawandel wirken sich heute auf alles Leben auf der Erde aus. Deshalb hat der WWF eine Mission: Wir werden unsere Welt „Nature Positive“ gestalten.

eLabNext, bekannt für seine wegweisende Digital Lab Platform (DLP), die ein umfassendes elektronisches Labornotizbuch (ELN) mit Lab Inventory Management (LIMS) -Funktionen wie Proben-, Geräte- und SOP-Management für biowissenschaftliche Labore bietet, ist stolz darauf, die Einführung von bekannt zu geben eLabNext Entwickler. Diese bahnbrechende Plattform soll die Entwicklung digitaler Laborwerkzeuge demokratisieren und die Forschungs- und Entwicklungserfahrung der Life-Science-Branche verbessern. Sie soll den Laborbetrieb revolutionieren und bietet beispiellose Anpassungsfähigkeit, Erweiterbarkeit und ein zukunftssicheres Ökosystem. So ermöglicht es beispielsweise Funktionen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um ElabNext zu verbessern.

eLabNext Developer steht für das allererste umfassende und demokratische Entwicklererlebnis in der Life-Science-F&E-Community. Diese Plattform ermöglicht es eLabNext-Kunden, die eLabNext-Softwarefunktionen an ihre spezifischen Bedürfnisse zu erweitern oder anzupassen. Darüber hinaus begrüßt es Unternehmen aus den Biowissenschaften, eLabNext zu nutzen, indem sie ihre Produkte oder Dienstleistungen mit digitalen Laboren verbinden. Dies wird durch die Entwicklung und Vermarktung von Add-Ons über den eLabNext Marketplace erreicht.

Hauptmerkmale und Vorteile:

• Erster Developer Hub auf dem Markt: Eine einzigartige All-in-One-Plattform, die Zugriff auf Entwicklertools zum Erstellen, Bereitstellen und Veröffentlichen von Add-Ons bietet.
• Passen Sie das eLabNext Digital Lab an und erweitern Sie es: Verbessern Sie aktuelle Arbeitsabläufe oder integrieren Sie sie in bestehende IT-Systeme mithilfe der Softwareentwicklungskit (SDK) und Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API) für mehr Effizienz und Automatisierung.
• Zugang zum Digital Lab: Ermöglicht Anbietern von Laborgeräten oder -produkten sowie Dienstleistern in Laboren, ihre Lösungen in das digitale Labor zu bringen, das von über 60.000 Wissenschaftlern weltweit genutzt wird.
• Zukunftssicher und skalierbar: Das Design der Plattform entspricht den sich ändernden Marktanforderungen und ermöglicht die einfache Integration neuer Tools und Dienste.
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Ein Aufruf zur Innovation

eLabNext lädt die globale Life-Science-Community ein, sich auf diese transformative Reise zu begeben. Durch die Nutzung von eLabNext Developer können Benutzer das volle Potenzial ihrer Labore ausschöpfen und sicherstellen, dass sie an der Spitze der wissenschaftlichen Forschung und Entwicklung bleiben.

„Wir freuen uns sehr, eLabNext Developer auf den Markt zu bringen, eine Plattform, die unser Engagement für Innovation und Zusammenarbeit im Forschungs- und Entwicklungsbereich der Biowissenschaften verkörpert“, sagte Wouter de Jong, Mitbegründer und Geschäftsführer von eLabNext. „Unsere Plattform wurde so konzipiert, dass sie es Benutzern ermöglicht, ihre Forschungsumgebung wie nie zuvor anzupassen, was einen wichtigen Schritt in die Zukunft der Labordigitalisierung darstellt.“

eLabNext Developer ist nicht nur eine Plattform, sondern auch eine Bewegung zur Schaffung einer vernetzteren, effizienteren und innovativeren Forschungsgemeinschaft. Durch die einfache Entwicklung und Bereitstellung von Add-Ons stellt eLabNext sicher, dass die Forschungs- und Entwicklungsgemeinschaft der Biowissenschaften gut gerüstet ist, um sowohl den heutigen als auch den zukünftigen Herausforderungen zu begegnen.

Elektronische Labornotizbücher (ELNs) kommen sowohl industriellen als auch akademischen Laboren zugute. Die Möglichkeit, alle Ihre Laboraktivitäten schnell abzufragen, um neue Wege zur Entdeckung oder Behebung eines laufenden Problems zu finden, ist ein enormer Vorteil gegenüber herkömmlichen Notizbüchern in Papierform.

Es ist jedoch nicht trivial, ein ELN so einzurichten und aufrechtzuerhalten, dass alle Vorteile der Digitalisierung zur Verfügung stehen.

Hier kommt ein ELN-Berater (wie Rebekka De Souza) kann Ihnen und Ihrem Labor helfen, erfolgreich zu sein! Im folgenden Blog werden wir darüber sprechen, was ein ELN-Berater ist und welche 6 wichtigsten Arten ich gesehen habe, wie ELN-Berater Laborteams dabei helfen, das Zen der Digitalisierung zu erreichen.

Was ist ein ELN-Berater?

Ein ELN-Berater ist ein Laborfachmann, der Beratung und Fachwissen bei der Auswahl, Implementierung, Anpassung und Optimierung eines ELN für ein Labor bietet. ELN-Berater sind von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, Forschungsorganisationen dabei zu unterstützen, digitale Tools effektiv zu nutzen, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Einhaltung von Industriestandards und -vorschriften sicherzustellen.

6 Möglichkeiten, wie ein ELN-Berater Ihrem Labor zugute kommen kann

#1: Entlasten Sie Ihr Laborpersonal bei der Einrichtung

Auswahl und Einrichtung einer ELN fällt oft auf die Schultern des Laborpersonals, das die ELN-Implementierung mit seinen üblichen Laboraufgaben in Einklang bringen muss. Das ist sinnvoll, wenn man bedenkt, dass sie die Hauptnutzer eines ELN sein werden.

Es nimmt jedoch wertvolle Zeit in Anspruch, die für die Durchführung von Forschungs- oder anderen Laboraufgaben aufgewendet wird. Darüber hinaus haben viele Labormitarbeiter angesichts der Neuheit von ELNs keine Erfahrung mit der Verwendung eines ELN, geschweige denn wissen, wie ein ELN am besten ausgewählt und eingerichtet wird.

Ein ELN-Berater arbeitet mit Laborfachleuten zusammen, die mit der Auswahl und Einrichtung von ELN beauftragt sind, und bietet wertvolles Wissen durch Erfahrung. Sie können Ihrem Team dabei helfen, die Anforderungen Ihres Labors zu ermitteln, zeigen, wie verschiedene ELNs bei der Erfüllung dieser Anforderungen abschneiden, einen Plan für die ELN-Einführung erstellen, häufige Fallstricke bei der Einrichtung und deren Vermeidung identifizieren und bei der Schulung des Personals behilflich sein. Die Einbindung des Laborpersonals ist zwar eine entscheidende Komponente für den Erfolg der ELN-Einrichtung, doch ein ELN-Berater zur Seite stellt sicher, dass sich das Laborteam stärker auf seine täglichen Aufgaben konzentrieren kann und gleichzeitig in den ELN-Auswahl- und Implementierungsprozess eingebunden bleibt.

#2: Auf die Bedürfnisse der Stakeholder eingehen

Drei Hauptakteure sind in den Erfolg einer ELN investiert:

1. Das Unternehmen oder der Principal Investigator (PI) /Laborleiter
2. Rechts- und IP-Teams
3. Mitarbeiter im Labor

Jedes dieser Unternehmen hat ein berechtigtes Interesse daran, sicherzustellen, dass Labordaten aufgezeichnet, durchsuchbar und überprüfbar sind.

Die Erwartungen der einzelnen Parteien können jedoch unterschiedlich sein oder in direktem Konflikt stehen. So erwarten beispielsweise das Unternehmen oder die Interessenvertreter aus den Bereichen geistiges Eigentum und Recht und geistiges Eigentum möglicherweise eine zu detaillierte ELN-Aufzeichnung, ziehen aber nicht den Zeitaufwand oder die Praktikabilität einer Aktualisierung der Aufzeichnungen in Betracht. Unstimmigkeiten zwischen diesen drei Gruppen können zu einer geringen Einhaltung der ELN-Vorschriften und zu Verwirrung über die Erwartungen oder den Zweck der ELN führen, was letztlich zur Aufgabe einer ELN führen kann.

Ein ELN-Berater hat sich schon einmal mit diesen drei Anforderungen auseinandergesetzt und kann denjenigen helfen, die mit der Auswahl und Einrichtung eines ELN beauftragt sind. Der Berater kann direkt mit allen drei Interessengruppen in Kontakt treten oder die für die ELN-Implementierung und -Wartung Verantwortlichen bei diesen Interaktionen unterstützen. Wenn Sie diese Trifecta von Interessengruppen im Gleichgewicht halten, wird dies letztendlich zum langfristigen Erfolg des ELN Ihres Labors führen.

#3: ELN-Organisation

Obwohl der Name ELN vermuten lässt, dass es sich um einen einfachen Ersatz für ein herkömmliches Notizbuch aus Papier handelt, ähnelt es eher einem Aktenschrank als einem Notizbuch. Wie diese Analogie nahelegt, ähnelt ein ELN (je nachdem, welches Sie verwenden) eher einem Organisationssystem, das die Eingabe und Speicherung von Daten ermöglicht.

Die meisten ELNs haben eine eingebaute Organisationsstruktur. Zum Beispiel eLAB-Tagebuch hat die Struktur Projekt>Studie>Experiment mit zusätzlichen Optionen zum Erstellen von Projektgruppen als zusätzliche Organisationsebene.

Es kann verlockend sein, jedem Einzelnen oder Team in Ihrem Labor die Entscheidung zu überlassen, wie die integrierten Organisationstools verwendet werden sollen. Dies kann jedoch zu Verwirrung bei der Suche nach bestimmten Daten führen. Wie ein Unternehmen oder Labor entscheidet, wie es seine ELN-Organisation strukturiert, hängt von ihren individuellen Bedürfnissen ab. Ein ELN-Berater kann seine Erfahrung nutzen, um bei dieser Entscheidung zu helfen und die Organisationsstruktur der Teammitglieder zu harmonisieren. Wenn Sie bereits ein ELN haben und eine Restrukturierung und Reorganisation benötigen, kann Ihnen ein ELN-Berater auch dabei helfen!

#4: Generierung von Workarounds und Steigerung der Effizienz

Bei sorgfältiger Auswahl sollte das von Ihnen gewählte ELN in der Lage sein, die meisten Anforderungen Ihres Labors zu erfüllen — konzentrieren Sie sich auf die „meisten“, da es oft laborspezifische Szenarien gibt, die sich kein Softwareentwickler im Voraus vorstellen könnte. ELN-Berater können Ihnen bei der Entwicklung von Problemumgehungen helfen, um diese unvorhergesehenen Situationen abzudecken, unabhängig davon, ob sie alternative Ansätze vorschlagen oder in Ihrem Namen mit einem Softwareentwickler zusammenarbeiten, um eine Lösung zu finden. Sie können Ihnen auch helfen, indem sie ihre Erfahrungen aus der Arbeit in einem Labor mit einem ELN nutzen, um zu beurteilen, wie sich die erforderlichen ELN-Aufgaben auf die täglichen Laborabläufe auswirken und wo Optimierungen zur Steigerung der Effizienz angewendet werden können.

#5: Bessere Schulung und Dokumentation

Nachdem ein ELN ausgewählt, seine Organisationsstruktur festgelegt und eingerichtet wurde, muss es dem größeren Team oder der Organisation zur Verfügung gestellt werden. Dazu gehören die Erstellung eines ELN-Handbuchs oder von Nutzungsrichtlinien und die Durchführung von Schulungen.

Ein ELN-Berater kann Ihnen helfen, indem er diese Dokumente und Schulungen/Videos direkt erstellt. Sie können auch mit den „Superbenutzern“ Ihres Labors zusammenarbeiten, um aktuelle und neue Mitarbeiter zu schulen oder zusätzliche Schulungen durchzuführen, wenn neue ELN-Funktionen verfügbar werden. Dadurch kann der Schulungsaufwand für Ihre Mitarbeiter reduziert werden, sodass sie sich auf ihre anderen forschungsorientierten Ziele konzentrieren können.

#6: ELN-Konformität

Ein ELN ist nur so nützlich wie die darin aufgezeichneten Daten. Daher ist die ELN-Konformität entscheidend für den Erfolg. Viele der oben erörterten Themen können sich auf die ELN-Einhaltung auswirken, und ein ELN-Berater kann Sie dabei unterstützen, häufige Compliance-Fallstricke zu vermeiden.

Angenommen, in Ihrer Organisation oder Ihrem Labor sind Verstöße bekannt oder Sie benötigen Hilfe bei der Identifizierung von Compliance-Problemen. Ein ELN-Berater kann Sie bei der Bewertung des aktuellen Compliance-Grads, der Identifizierung von Hindernissen bei der Einhaltung der Vorschriften und der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Einhaltung der Vorschriften unterstützen.

Erleben Sie die Vorteile eines ELN-Beraters

Ein ELN-Berater kann Ihnen wertvolle Unterstützung bieten, wenn Ihr Unternehmen oder Labor sich in der ELN-Landschaft zurechtfindet. Sie können den Aufwand für die Einrichtung und Wartung eines ELN verringern, sodass Ihr Team zu dem zurückkehren kann, was am wichtigsten ist: seiner nächsten Entdeckung!

Wenn Sie einen ELN-Berater benötigen, kontaktieren Sie mich unter rebecca.a.g.desouza@gmail.com oder verbinde dich mit mir auf LinkedIn.

Was ist ein Gesundheitscheck?

Ein Gesundheitscheck ist eine Überprüfung des Zustands der digitalen Abläufe und Fortschritte des Labors anhand wirkungsorientierter Kennzahlen.

• Der Zweck: Ständige Produktivitätsverbesserung — an allen Fronten!
• Beispiele für auswirkungsorientierte Metriken:
  • % der Proben, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums digitalisiert wurden (z. B. zwei Gefrierschränke von Q2)
  • % der SOPs, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums digitalisiert wurden (z. B. 20 ältere SOPs)
  • % der Einträge und Berichte im elektronischen Laborbuch, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums digitalisiert wurden (z. B. 30% der ELN-Einträge und Berichte, die bis Jahresende digitalisiert wurden)

Die Bedeutung von Gesundheitschecks bei eLabNext

Wenn wir bei eLabNext nicht wissen, wie unsere Kunden das System verwenden, welche Funktionen sie nicht nutzen, welche Funktionen sie gerne hätten, wie effektiv die Systembereitstellung war und wie sich die Implementierung auf die interne Laborkultur ausgewirkt hat, machen wir unseren Job nicht!

In der Realität definieren Kunden viele der neuen Funktionen, die wir entwickeln, und wir sind stolz darauf, ihre Bedürfnisse durch Gespräche zu verstehen und einen tatsächlichen methodischen Ansatz zu verfolgen, um unsere Community innovativer und kreativer Nutzer aufzubauen und proaktiv ihre Meinung einzuholen. In der Welt von Customer Success wird dieser Prozess als „Health Check“ bezeichnet. Gleichzeitig können wir den Erfolg unserer Kunden nicht sicherstellen, wenn wir nicht die Verantwortung und Rechenschaftspflicht für die nachhaltige Implementierung des Systems festlegen.

Gesundheitschecks ähneln dem Besuch Ihres Hausarztes für eine Untersuchung oder einem Ölwechsel mit Ihrem Auto. In der technischen Welt ist ein Gesundheitscheck eine regelmäßige Überprüfung, bei der der technische Zustand und die Benutzerfreundlichkeit Ihres Labors oder Unternehmens überprüft werden. Je nach Art des Unternehmens und der Branche können diese technischen Gesundheitschecks ein breites Spektrum an Ressourcen, Anwendungen, Richtlinien, Technologien, Mitarbeitern oder Geschäftsabläufen abdecken.

Wenn wir bei eLabNext von einem Health Check zum Kundenerfolg sprechen, beziehen wir uns auf eine umfassende Bewertung Ihres Status in Bezug auf Technik und Benutzerfreundlichkeit. Auf diese Weise können wir eine erfolgreiche Nutzung, Implementierung und Kundenzufriedenheit besser ermöglichen.

Bewertungen der Wirkungsziele

Nach Vertragsunterzeichnung mit eLabNext werden sich unsere Spezialisten für Kundenerfolg und Labordigitalisierung mit wichtigen Interessenvertretern treffen, um das Labor zu verstehen kurz- und langfristige Ziele. Insbesondere konzentrieren sie sich auf:

1. Strategie für digitale Labore: Was ist der Digital-Lab-Strategie der Organisation, und was sind die kurz- und langfristigen Ziele?
   • Wie beurteilen Sie Ihren Erfolg und was sind Ihre internen Leistungsindikatoren (KPIs)?
   • Was sind Ihre Ziele für einen Monat, drei Monate, sechs Monate, neun Monate und zwölf Monate? Wie viel Prozent der Abläufe und der physischen Gegenstände Ihres Labors würden Sie gerne digitalisieren oder automatisieren lassen?
2. Laborressourcen: In wie vielen Lagereinheiten, Geräten und Vorräten sollte nachverfolgt werden Die digitale Laborplattform (DLP) von eLabNext?
3. Beispiel für Migration und Strategie: Wie viele Altproben sollten sofort digitalisiert werden und welche langfristigen Ziele hat das Labor Beispielstrategie?
4. Probenautomatisierung: Wie automatisiert sollten Workflows zur Probenverwaltung sein und wie sehen Ihre Datenstruktur und Standardisierung aus?
5. SOP-Verwaltung: Wie viele und welche SOPs müssen kurz- und langfristig digitalisiert, bearbeitet und mit Versionskontrolle verwendet werden?
6. Projekt- und Berichtsmanagement:
   • Wie viele Projekte/Programme müssen Sie derzeit verfolgen?
   • Wie ist die Struktur und der Rhythmus Ihrer Laborberichte?
   • Wie werden die Ergebnisse verfolgt und abgerufen?
7. Automatisierung, Integration und Anpassung: Was ist Ihre Strategie für die Entwicklung digitaler Tools, welche Integrationen hätten Sie gerne und gibt es bestimmte Workflows, für die Sie Anpassungen erstellen möchten?

Nachdem wir diese Fragen beantwortet haben, hilft unser Team dem Kunden bei der Definition einer Reihe von Wirkungsziele um die Digitalisierungsvision ihres Labors zu verwirklichen. Dieser Ansatz schafft einen objektiven Rahmen, um den Erfolg der Digitalisierungsbemühungen des Kunden zu messen und ungenutzte Bereiche der Plattform zu identifizieren, aus denen der Kunde einen größeren Nutzen ziehen kann. Bei jedem Gesundheitscheck untersucht Customer Success die Entwicklung dieser Ziele in drei Zeiträumen:

VERGANGENHEIT

• Mit welchen Problemen hatte das Kundenteam zuvor zu kämpfen?
• Welche Ziele für die Auswirkungen der Digitalisierung wurden zuvor gesetzt, um diese Probleme zu lösen?
• Wurden zusätzliche Schritte oder Anrufe mit dem eLabNext-Team geplant, um diese Ziele zu unterstützen:
  • Schulungen für wichtige Anwender mit Berater für digitales Labor
  • Neue Feature-Veröffentlichungen/Demos
  • Aktivierung von Add-Ons aus dem Marktplatz
  • Exemplarische Vorgehensweisen zur Workflow-Implementierung mit Customer Success
  • Vorlagen importieren, um Inventardaten auf die Plattform zu migrieren

ANWESEND

• Wie gut hat der Kunde das Gefühl, dass diese Ziele erreicht wurden:
  • Subjektiv: Wie zufrieden sind die Nutzer mit ihrer Digital Lab Experience im Vergleich zu vor dem letzten Gesundheitscheck? Haben sie einen neuen Wert vom System erhalten? Sind die Arbeitsabläufe optimierter als zuvor?
  • Objektiv: Wie oft melden sich Benutzer an, um mit der Plattform in Kontakt zu treten? Erstellen sie mehr Proben, Protokolle oder Experimente im System als zuvor? Wie viele Experimente wurden genehmigt und abgeschlossen?
• Sind die Wirkungsziele heute noch genauso relevant wie damals, als sie festgelegt wurden?
• Gibt es neue Schmerzpunkte, die angegangen werden müssen?

ZUKUNFT

• Welche neuen Impact-Ziele möchte der Kunde in Zukunft verfolgen? Welche bestehenden Ziele müssen noch erreicht werden?
• Wie priorisiert der Kunde seine überarbeitete Wirkungszielaussage?

Es hilft, in diesem Zusammenhang an Ihr Labor zu denken: Wenn Sie Ihr Labor zum Arzt bringen, würde er sagen, dass es gesund ist, oder Symptome bemerken, die behandelt werden müssen?

Tools und Technologien sind großartig, aber sie sind nur so gut wie ihre Implementierung und der gewünschte Erfolg, den sie generieren. Durch die Nutzung des Health Check-Frameworks von ElabNext wollen wir den Erfolg unserer Kunden sicherstellen. Wenden Sie sich zur Abstimmung an Ihren Spezialist für Labordigitalisierung und/oder Spezialist für Kundenerfolg.

Im Bereich der Laborsoftware beginnt sich der Rauch zu verziehen.

Und was ich gesehen habe, ist nicht schön; es ist die Folge einer gescheiterten Implementierung von elektronischen Labornotizbüchern (ELN) oder Laborinformationsmanagementsystemen (LIMS), die nicht den Bedürfnissen von Biotech- und BioPharma-Labors entsprechen.

Auf der einen Seite sehe ich, dass sich klassische Technologie-Softwareunternehmen aus dem Silicon Valley mehr auf schöne Benutzeroberflächen (UI) konzentrieren als auf wirklich wertvolles Workflow-Management im Labor. Umgekehrt sehe ich funktionsintensive, extrem technische, aber nicht benutzerfreundliche Software, die Akzeptanz und Verwendung einschränkt. Der Aufstieg von KI/ML in der Wirkstoffforschung hat die Situation weiter verkompliziert, da sich die Aufmerksamkeit der Wissenschaftler diversifiziert hat, was den Entscheidungsprozess, welche Laborsoftwareplattform verwendet werden soll, zusätzlich erschwert hat.

Insgesamt hängen diese Probleme mit einem gemeinsamen Problem zusammen: dem Fehlen eines ganzheitlichen Ansatzes für die wichtigsten Herausforderungen eines Labors.

Die Lösung: Ein Beispiel und eine digitale Strategie

Wir bei eLabNext sind mit einer Lösung, einem neuen Konzept und einem neuen Ansatz namens „Sample and Digital Strategy“ vorbereitet.

Eine Probe ist der Mittelpunkt jedes Labors, egal ob Zelllinien, Antikörper, Plasmide, Blut, DNA, RNA, Protein oder eine Mauskolonie. Alles beginnt mit einer Probe! An dieses Beispiel sind Metadaten angehängt, Dateiausgaben Ihrer Instrumente, die alle Millionen von Datensätzen umfassen können, was auch als Deep Data Lake bezeichnet wird.

Wenn Sie keine Strategie haben, um diese Daten effizient zu verwalten und allen Ihren Abteilungen zugänglich zu machen, besteht das Risiko von Datenverlust und potenzieller Verlust von IP, ein Opfer schlechter Geschäftsstrategieentscheidungen. Mit anderen Worten: Die Muster- und Digitalstrategie ist von grundlegender Bedeutung für die Definition der Geschäftsstrategie des Labors und letztendlich für die Auswahl der richtigen Software, die den Anforderungen Ihres Labors entspricht.

5 einfache Schritte zur Implementierung einer Beispiel- und Digitalstrategie

Wenn Ihnen das alles zu vertraut vorkommt, ist es wahrscheinlich an der Zeit, von Ihrer aktuellen Softwarelösung wegzugehen und eine, die die Implementierung einer Beispiel- und Digitalstrategie ermöglicht. Hier finden Sie einen schrittweisen Prozess, um eine bessere Lösung für Sie zu finden.

Schritt #1: Definieren Sie Ihre Beispielstrategie

Hol dir dein Beispielstrategie in der richtigen Reihenfolge. Das heißt:

• Konsolidieren Sie Ihre Tiefkühlgeräte und Proben und nutzen Sie diese Zeit als Gelegenheit für den Frühjahrsputz, sowohl physisch als auch digital. Sie haben wahrscheinlich zufällige, unbeschriftete Proben herumliegen; nehmen Sie sie in Anspruch oder werfen Sie sie weg.
• Bereinigen Sie Ihre Excel-Tabellen!
• Exportieren Sie die Daten aus altmodischer oder aktuell problematischer Software! Organisieren Sie es, strukturieren Sie Ihre Daten und bereiten Sie sie für den Import in ein neues System vor!
• Erwägen Sie, die Richtlinien unserer #Sample360 -Initiative zu befolgen!

Schritt #2: Definieren Sie Ihre Digital-Lab-Strategie

Wir sprechen über Geschäftsstrategie. Wir diskutieren über Forschung und IP-Strategie. Aber wir diskutieren kaum Digitale Strategie.

Heutzutage können Sie keinen nachhaltigen Betrieb und keinen nachhaltigen Laborworkflow haben, wenn nicht von Anfang an eine robuste digitale Strategie für das Labor definiert wird. In den nächsten fünf Jahren werden KI und ML die Art und Weise, wie wir unsere Daten analysieren, völlig revolutionieren. Wenn Sie jetzt nicht mit der Strukturierung Ihrer Daten beginnen, werden Sie ins Hintertreffen geraten. Wir können Ihnen mit definierten Schritten helfen, wie Sie Ihre Daten zentralisieren und Benennungskonventionen, Such- und Barrierefreiheitshinweise entwickeln, um Ihre Daten zu strukturieren und in Ihren Arbeitsablauf einzupassen, anstatt aus ihm herauszuwachsen, sobald die Anzahl der Stichproben zunimmt.

Erfahre mehr darüber, wie Bayer das macht jetzt mit eLabNext!

Schritt #3: Bereite dich auf den technischen Übergang vor

Technisch vorzubereiten bedeutet nicht einfach, einfach loszulegen und eine neue Software für Ihre Mitarbeiter zu veröffentlichen. Gehen Sie logisch und strategisch vor:

Identifizieren Sie zunächst die technisch versierten Champions in Ihrem Team, die dieses Projekt leiten werden.

1. Identifizieren Sie zunächst die technisch versierten Champions in Ihrem Team, die dieses Projekt leiten werden.
2. Erstellen und organisieren Sie die Liste Ihrer Lagereinheiten (z. B. Gefrierschränke, Regale, Gestelle usw.) und Geräte (z. B. Waagen, HPLCs, Massenspezifikationen usw.).
3. Erstellen Sie eine Liste all Ihrer Proben und Vorräte.
4. Stellen Sie sicher, dass Ihre Excel-Dateien standardisiert und sauber sind.
5. Definieren Sie eine Namenskonvention für Projekt/Programm und Experiment, falls Sie dies noch nicht getan haben.
6. Identifizieren Sie alle anderen derzeit im Labor verwendeten Programme für mögliche Integrationen.

Schritt #4: Bereite dich auf das Training vor

Bereiten Sie Ihr Team auf das digitale Strategietraining vor. Das bedeutet, Folgendes zu tun:

• Beurteilen Sie die vorhandenen Fähigkeiten und identifizieren Sie die Personen, die über Fachwissen in der Implementierung neuer Technologien verfügen und vor allem diejenigen, die sich Veränderungen widersetzen.
• Entwickeln Sie einen Trainingsplan.
• Wählen Sie die richtigen Trainer und stellen Sie sicher, dass Ihr Digital Lab-Berater (falls Sie einen eingestellt haben) jemand ist, mit dem Sie gerne zusammenarbeiten!
• Bieten Sie praktische Erfahrung an und gehen Sie mit gutem Beispiel voran! Sie können die Digitalisierung im Labor nicht vorantreiben, wenn Sie nicht selbst digitalisiert sind.
• Fördern Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens. Sobald das Training abgeschlossen ist, hört das Lernen nicht auf. Bei der Implementierung von Software und digitalen Lösungen gibt es ständig neue Updates, neue Funktionen und kreative Möglichkeiten, Ihre Arbeitsabläufe im physischen Labor zu optimieren. Erfahren Sie hier mehr über eine effiziente Implementierung.
• Messen Sie den Fortschritt und die Ergebnisse Ihres Labors.

Schritt #5: Legen Sie Fristen für die Implementierung und den Übergang fest.

Setze Termine, sonst wird es ein nie endendes Projekt. Die Digital- und Musterstrategie benötigen ein solides Fundament, das aber auch ständig gepflegt werden muss. Für den ersten Start der Implementierung neuer Methoden der Wissenschaft ist es notwendig, Erwartungen an das gesamte Labor und das Unternehmen zu stellen, diese effektiv zu kommunizieren und professionell umzusetzen. Dies wird dazu beitragen, dass die Einführung erfolgreich ist.

Der Frühling hat begonnen: Eine Ankündigung zum Frühjahrsputz

Wir bieten derzeit einen speziellen Frühjahrsputzrabatt für alle an, die von ihrem problematischen ELN/LIMS wechseln möchten. Dieses Special beinhaltet:

• Kostenloser Import mit 1.000 Proben
• Kostenloser Import aller Geräte
• Kostenloser Import aller Vorräte
• Kostenlose Beratung und Schulung zu digitalen Strategien und Musterstrategien
• Start-up-Rabatt für Labore mit weniger als 10 Personen

Wenn du interessiert bist, kontaktiere uns hier.

Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, ist es für Forscher und Institutionen von entscheidender Bedeutung, anpassungsfähig zu bleiben. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung in der Geschäftswelt hält die Debatte über Papierdokumente im Vergleich zu digitalen oder elektronischen Labornotizbüchern an.

Schauen wir uns also beide Ansätze genauer an, um zu verstehen, welchen Wert jeder für Ihre Forschung haben könnte. Die Integration von ELNs ist ein Schritt in eine stärker vernetzte, effizientere und kollaborativere Zukunft der wissenschaftlichen Forschung. Die Verwendung von elektronischen Labornotizbüchern in Laboren nimmt zu, da Labore aufgrund der Anforderungen an Umfang, Komplexität, Zugänglichkeit und Sicherheit eine höhere Qualität anstreben.

Ob auf Papier oder in Pixeln aufgezeichnet, das Streben nach Wissen steht weiterhin im Vordergrund und veranlasst die Labore zu Innovationen in ihren Aufzeichnungspraktiken.

Lassen Sie uns die häufigsten Gründe für die fortgesetzte Verwendung von Notizbüchern aus Papier untersuchen und untersuchen, warum viele Labore in der Neuzeit auf elektronische Lösungen umsteigen.

Der Reiz des Papiers

Einfachheit und Greifbarkeit

Es ist eine wahrgenommene Befriedigung, Seiten durchzublättern und Notizen mit einem Stift zu notieren. Notizbücher aus Papier bieten eine einfache und greifbare Möglichkeit, experimentelle Details aufzuzeichnen.

Minimale Lernkurve

Für Forscher, insbesondere für diejenigen, die an traditionelle Methoden gewöhnt sind, fällt es möglicherweise leichter, sich an Papier zu halten, da es nur eine minimale Lernkurve hat — sie müssen sich nicht an digitale Schnittstellen anpassen.

Sicherheitsbedenken

Einige Wissenschaftler äußern Vorbehalte gegenüber der Sicherheit digitaler Daten. Notizbücher aus Papier gelten als weniger anfällig für Cyberbedrohungen und vermitteln ein Gefühl der Kontrolle über sensible Informationen.

Universell zugänglich

Ein Notizbuch aus Papier ist nicht auf Strom oder Geräte angewiesen. Es ist allgemein zugänglich, was von Vorteil sein kann, wenn Technologie nicht ohne weiteres verfügbar ist.

Effiziente Organisation und Durchsuchbarkeit

ELNs basieren auf den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), die von der Forschungsgemeinschaft anerkannt werden. Es bietet Forschern Tools für eine effiziente Datenorganisation und Durchsuchbarkeit. Das Auffinden bestimmter Experimente oder Daten wird zum Kinderspiel und spart wertvolle Zeit im Forschungsprozess.

Zusammenarbeit und Teilen

Digitale Notizbücher ermöglichen eine reibungslose Zusammenarbeit. Forscher können Daten in Echtzeit austauschen und dabei physische Grenzen überschreiten. Diese Vernetzung verbessert die Teamarbeit und beschleunigt das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen.

Ein ELN erleichtert die globale Zusammenarbeit; dies gilt insbesondere dann, wenn Outsourcing-Vereinbarungen getroffen wurden, sodass unterschiedliche Laborkapazitäten genutzt werden können. Die Integration von ELNs in eine anbieterübergreifende Informatikarchitektur wird die Arbeitsabläufe zur Datenerfassung und -analyse rationalisieren und so die Effizienz und Genauigkeit des Datenmanagements verbessern. Ein ELN ermöglicht die Zusammenarbeit in Echtzeit bei Forschungsprojekten, da es auf das unterschiedliche Fachwissen von Laboratorien und Wissenschaftlern zurückgreift. Es legt klare und standardisierte Kommunikationsparameter fest — in der Regel über eine Echtzeitplattform. Dadurch wird sichergestellt, dass die gesamte Kommunikation im Zusammenhang mit einem Experiment im Kontext bleibt und immer mit ihrer Quelle verknüpft ist. Da es Ihnen ermöglicht, alle Interaktionen und Notizen mit den entsprechenden Daten zu verknüpfen, enthält ein ELN die „Geschichte“ hinter den Informationen und schützt sie, sodass sie in Zukunft leicht abgerufen werden können.

Integration mit anderen Forschungsanwendungen

ELNs können in sichere Cloud-basierte kommunale Repositorys wie Mendeley, eLabNext AI Protocol Generator und andere Anwendungen integriert werden, was die Veröffentlichung, den Zugang zu Informationen und den Forschungsprozess erleichtert.

Diese Integration optimiert die Arbeitsabläufe zur Datenerfassung und -analyse.

Workflow-Automatisierung

Eine Workflow-Automatisierung erleichtert es Wissenschaftlern, den Überblick über ihre Aufgaben zu behalten, indem wichtige Dateien automatisiert, gesichert und mit einem Experiment verknüpft werden. Zusätzlich zu den vorab ausgefüllten Vorlagen für Standardarbeitsanweisungen (SOPs) können Benutzer komplette Versuchsvorlagen erstellen, um Zeit zu sparen, indem sie bei Null anfangen.

eLabInventory hilft Ihnen, Daten mithilfe von Inventarverfolgungssystemen zu speichern. Es kann auch verwendet werden, um Aufgaben im Zusammenhang mit der Bestandskontrolle wie Logistik, Bestellung und Versand zu automatisieren, sodass Labore während ihrer vielen Experimente oder Produktionsprozesse den Überblick über den Materialverbrauch behalten können. Diese Funktionen erhöhen die Effizienz von ELNs und tragen zur Kostensenkung bei.

Versionskontrolle und Datenintegrität

ELNs sind oft mit Versionskontrollfunktionen ausgestattet, die sicherstellen, dass jede Iteration eines Experiments dokumentiert wird. Dies trägt zur Wahrung der Datenintegrität bei und bietet einen klaren Prüfpfad für alle Forschungsaktivitäten.

Digitale Dokumente werden nicht beschädigt und gehen nicht verloren

Im Gegensatz zu Papierdokumenten nutzen sich elektronische Laborhefte nicht ab und verblassen nicht mit der Zeit. Sie können den Text tatsächlich lesen und sind nicht auf eine fachkundige Handschriftanalyse angewiesen. Am wichtigsten ist, dass ELNs keinen physischen Platz beanspruchen und nicht so leicht verloren gehen können oder beim Transport zwischen zwei Punkten oder zwischen Personen irgendwie verloren gehen können.

Bessere Aufzeichnungen und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

ELNs zeichnen automatisch den Benutzernamen, das Datum und die Uhrzeit jedes Eintrags auf und bieten so einen Audit-Trail über den Projektfortschritt und ermöglichen die Einhaltung behördlicher Anforderungen. Entfernt unsichere Übertragungen

Anstatt Dokumente per E-Mail zu versenden, was mit dem Risiko von Sicherheitslücken verbunden ist, bietet das ELN ein Online-Portal an, das Dokumente auf einer sicheren Website speichert.

Überlegungen zum Umweltschutz

In einer Zeit, in der Nachhaltigkeit an erster Stelle steht, reduziert die Entscheidung für elektronische Lösungen den Papier- und Kartonverbrauch. Dies steht im Einklang mit den umfassenderen Bemühungen innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft, umweltfreundliche Praktiken einzuführen. Zwar fallen anfängliche Investitionen in die Implementierung der ELN-Software an, doch diese führt zu langfristigen Kosteneinsparungen, da weniger Papier, Tinte, Drucker, Speicherplatz und Verwaltungsressourcen benötigt werden, die bei Notebooks auf Papierbasis erforderlich sind.

Das Gleichgewicht finden

Letztlich ist die Wahl zwischen Labornotizbüchern auf Papier und elektronischen Labornotizbüchern keine Einheitsentscheidung. Die Labore müssen ein Gleichgewicht finden, das ihren spezifischen Bedürfnissen und den Präferenzen ihrer Forscher entspricht. Während einige vielleicht noch etwas länger am nostalgischen Charme des Papiers festhalten, erkennen andere die unbestreitbaren Vorteile, die digitale Lösungen dem modernen Labor bieten.

Letztlich hängt die Entscheidung zwischen einem Labornotizbuch in Papierform und einem elektronischen Labornotizbuch von den spezifischen Bedürfnissen und Präferenzen des Forschungsteams sowie von Überlegungen wie Budget, Sicherheitsanforderungen und institutionellen Richtlinien ab. Viele moderne Forschungseinrichtungen setzen aufgrund ihrer verbesserten Kooperationsmöglichkeiten und der Integration mit anderen digitalen Tools zunehmend elektronische Lösungen ein.

Insgesamt bieten elektronische Labornotizbücher eine moderne, effiziente, integrierte, dokumentierte und sichere Lösung für die Verwaltung von Forschungsdaten, die Förderung der Zusammenarbeit und die Förderung wissenschaftlicher Entdeckungen in verschiedenen Bereichen.

Finden Sie heraus, wie eLabJournal Ihrem Labor zugute kommen kann, indem Sie vereinbaren Sie noch heute eine kostenlose Demo!

Vor nicht allzu langer Zeit waren LabCentral und BioLabs die einzigen Biotech-Inkubatoren, die es gab.

Aber es hat sich viel geändert. Die Life-Science-Branche, einschließlich der großen Pharmakonzerne, ist flexibler geworden, sodass junge, ehrgeizige und innovative Unternehmen florieren und wachsen können. Inkubatoren waren entscheidend für die Schaffung dieses florierenden Ökosystems, und es gibt Hunderte von Einrichtungen und Coworking-Spaces, die auf die besonderen Bedürfnisse von Biotech-Startups zugeschnitten sind, darunter SmartLabs, CIC, Alexandria LaunchLabs, Harvard Innovations Lab, Greentown Labs bis InnoLabs, Cure Innovations Lab, MBI und mehr. Große Pharmaunternehmen haben dasselbe mit Co.Lab von Bayer, Thomas O. Daniels Forschungsinkubator und Kooperationszentrum von BMS und JLABS von J&J getan.

Bei so vielen Akteuren in der Biotech-Inkubationsszene kann es für Neueinsteiger eine Herausforderung sein, sich von anderen abzuheben. Allerdings ein Inkubator, der aus DEM MIT hervorgegangen ist, Der Motor, hat beachtliche Erfolge erzielt, indem es seine Bemühungen auf Unternehmen der „Tough Tech“ -Branche konzentriert hat. In diesem Bereich wird modernste Wissenschaft eingesetzt, um die wichtigsten Probleme der Welt zu lösen. Diese Nischenkonzentration hat es The Engine ermöglicht, einige der faszinierendsten Disruptoren der Branche anzuziehen und zu fördern — und das alles unter einem Dach.

Um einen Blick „unter die Haube“ von The Engine zu werfen, habe ich mich mit ihrem Business Development Manager und Hardcore-Fan der Boston Celtics getroffen. Hayden McFarlane, um mehr darüber zu erfahren, was sie einzigartig macht und wie sie die nächste Generation von Tough-Tech-Disruptoren fördern.

F: Was ist der Unterschied zwischen einem traditionellen Biotech-Coworking-Space und The Engine Accelerator? Was macht The Engine besonders und einzigartig?

A: Bei The Engine Accelerator konzentrieren wir uns darauf, die Heimat von zu sein „Robuste Technologie“. Dies spiegelt sich in der Struktur unserer Räume wider, in denen wir 3D-Drucklabore, Elektroniklabore, Maschinenwerkstätten, Trockenlaborräume sowie BSL-2-Labore für Biologie und Chemie haben.

Was uns unterscheidet, ist, dass wir uns an der Konvergenz von Wissenschaft und Technik befinden. Das bedeutet, dass die Teams morgens in den Laboren pipettieren, dann während des Mittagessens in unserem Fertigungsraum 3D-Druck machen und am Nachmittag Prototypen mit unserer Super Mini Mill herstellen.

Der Maschinenraum ist ein Gemeinschaftsraum mit 3D-Druckern, sodass Unternehmen Zeit für die Herstellung der benötigten Teile reservieren können, ohne sie auslagern oder in selten genutzte Geräte investieren zu müssen.

The Engine umfasst Biologie- und Chemielabore sowie eine Reihe von gemeinsamen Laborräumen und Laborsuiten, die gemietet werden können. Diese Einrichtungen sind mit diversen Geräten ausgestattet, um den Forschungsbedürfnissen verschiedener Unternehmen gerecht zu werden.

F: Warum sollte ein junges Start-up Teil eines Inkubators sein wollen, anstatt ein eigenes Labor-/Büroraum zu bekommen?

A: Es läuft darauf hinaus, zu Beginn Ihrer ToughTech-Reise das Beste aus Ihrem Geld herauszuholen. Als echter Beschleuniger stellen wir Ausrüstung, Genehmigungen, Versorgungseinrichtungen, Einrichtungen usw. Dies erleichtert es dem Startup, sich darauf zu konzentrieren, seine wissenschaftlichen oder technischen Risiken so schnell wie möglich zu verringern.

F: Gibt es ein Limit, wie lange ein Unternehmen bei The Engine bleiben kann oder wie groß seine Gruppe werden kann?

A: Wir haben den Raum unter Berücksichtigung des Wachstums unserer Bewohner gebaut. Die Teams können einen einzigen Nasslabortisch mieten und im Laufe ihres Wachstumszyklus zu einem privaten Labor mit 60 Labortischen heranwachsen. Aus diesem Grund legen wir keine Zeitlimits fest. Ein Grund dafür ist, dass wir in der Tough-Tech-Welt tätig sind, in der Teams sich den schwierigsten Herausforderungen der Welt stellen. Es ist unmöglich, ein Zeitlimit dafür festzulegen, wann ein Unternehmen so etwas lösen wird.

F: Wie hat die Pandemie das Geschäftsmodell des Inkubators im Allgemeinen und die Kultur von The Engine im Besonderen geprägt?

A: Teams interessieren sich jetzt mehr für das Hybridmodell und die Möglichkeit, dass Mitarbeiter von zu Hause aus arbeiten, wenn sie können. Offensichtlich ist das für Labormitarbeiter unmöglich, und vor diesem Hintergrund haben wir unser Gebäude so strukturiert, dass es zu 66% aus Laborflächen besteht. Sollte es also zu einer weiteren Pandemie kommen, wäre unser nutzbarster Raum immer noch im Spiel.

F: Was sind die fünf wichtigsten Branchen oder Wissenschaften, die bei The Engine vertreten sind, und gibt es einen bestimmten Anwohnertyp, den Sie suchen?

A: Der Klimawandel, die menschliche Gesundheit sowie fortschrittliche Systeme und Infrastrukturen sind die drei wichtigsten Branchen, in denen unsere Einwohner arbeiten. Wir haben einige Einwohner, die in den Bereichen Lebensmittel oder Agrartechnologie arbeiten, aber sie haben einige Überschneidungen mit dem Klimawandel und der menschlichen Gesundheit. In der Regel suchen wir nach Gründern, deren Durchbrüche die Gesellschaft nachhaltig verändern werden, und nach Gründern, die ihre Branche in den nächsten über 30 Jahren auf den Kopf stellen könnten.

F: Sie suchen also nach Disruptoren der Branche! Was macht einen Disruptor aus und wie fördert oder unterstützt das The Engine-Ökosystem dies?

A: Ein Disruptor ist in der Regel der Gründer mit branchenverändernden Ideen. Es ist leicht, sich auf die Technologie zu konzentrieren, aber die Person, die die Technologie vorantreibt, und das Team dahinter ist der Disruptor. Wir finden die Disruptoren mithilfe verschiedener Programme vor Ort, einschließlich unseres Blueprint-Programms, das sich an Postdoktoranden und Forscher richtet, die großartige Ideen entwickelt haben. In den letzten 7 Jahren haben wir ein riesiges Ökosystem geschaffen, das in der Regel diese Art von Gründern anzieht. Die Infrastruktur, die Programme und das Netzwerk des Engine Accelerators helfen disruptiven Gründern auf einzigartige Weise dabei, die Lücke von ihrem Durchbruch zur kommerziellen Rentabilität und Skalierung zu überbrücken.

F: Was ist Tough Tech? Wie unterscheidet es sich von Biotechnologie und wie wird es die Branche und die Welt verändern?

A: Tough Tech ist eine transformative Technologie, die die Welt zum Besseren verändern wird, aber Zeit und komplexe Lösungen erfordert, um kommerziell rentabel zu werden, was sich möglicherweise über Jahre oder sogar Jahrzehnte erstrecken kann. Dinge wie Fusionsenergie, Kohlenstoffabscheidung, Batterietechnologie, Zelltherapien, Quantencomputer und vieles mehr. All diese Dinge werden dazu beitragen, einige der globalen Probleme wie den Klimawandel, mit denen wir uns gemeinsam befassen, zu verlangsamen.

F: Was sind die Herausforderungen beim Betrieb von The Engine?

A: Ich denke, eine der größten Herausforderungen besteht darin, das Bewusstsein dafür zu schärfen, was The Engine bietet. Viele Leute denken fälschlicherweise, dass man vom MIT kommen oder von The Engine Ventures investiert werden muss, um Teil davon zu sein. 750 Main St ist jedoch ein Zuhause für ALLE Tough-Tech-Gründer. Darüber hinaus müssen sich die Teams schnell, aber präzise bewegen. Oft haben sich die Infrastrukturanforderungen, die sie beim Einzug hatten, geändert. Wir arbeiten mit Teams zusammen, um sicherzustellen, dass sie ihren Betrieb effektiv skalieren können, ohne Zeit oder Kapital zu verlieren.

F: Wie sieht das Screening-Verfahren für neue Einwohner aus?

A: Wir haben einen Prozess zur Bewertung, ob ein Team wirklich ein „Tough Tech“ -Projekt ist, und von da an ist es ein relativ optimierter Prozess mit EHS-Formularen usw. Der Prozess beginnt mit dem Ausfüllen unserer Formular zur Raumanfrage und es kann 2 bis 6 Wochen dauern, bis unser Team überprüft und das Unternehmen in den Raum gebracht hat, abhängig von den Infrastrukturanforderungen des Teams.

F: In 3 Worten, wie würdest du The Engine beschreiben?

A: Drei Worte sind eine Ungerechtigkeit für einen Ort, an dem mehr als 90 Teams an weltverändernden Technologien arbeiten! Aber ich würde sagen — inspirierend, dynamisch und transformativ.

F: Wie sollten Leute mit The Engine in Kontakt treten, wenn sie hier Platz nehmen wollen?

A: Sie können sich auf der Website bewerben www.engine.xyz oder mailen Sie mir an hayden@engine.xyz.

Die Faktoren, die den Motor am Laufen halten

Ich habe unzählige Stunden bei The Engine verbracht, um an Podiumsdiskussionen, unterhaltsamen Veranstaltungen, informativen Vorführungen, Schulungen oder Pitches teilzunehmen, und 3 einzigartige Threads machen es zu einem ganz besonderen Ort!

Zuerst die Infrastruktur, Innenarchitektur und Architektur perfekte Balance zwischen Datenschutz und Zusammenarbeit. Sie können sich isolieren, sich konzentrieren und komplexe Projekte mit voller Kraft bewältigen und gleichzeitig einen Moment finden, um mit Kollegen und anderen Unternehmen ein Brainstorming zu führen, um ein tieferes Verständnis Ihrer Aufgaben zu erlangen.

Zweitens, die Ökosystem ist wirklich inspirierend aufgrund der extrem hohen Bewerbungsstandards, die einige der faszinierendsten Unternehmen und Talente in den Bereich locken. Erfahren Sie, was es bedeutet, „aus schwierigen technologischen Durchbrüchen Tough-Tech-Startups zu machen“ hier.

Schließlich machen der Zugang zu Instrumenten und digitalen Technologien sowie die Unterstützung durch die Mitarbeiter The Engine zu einem wertvollen Ort für Startups. The Engine hebt sich in der geschäftigen Welt der Biotech-Inkubatoren dadurch ab, dass es sich „Tough Tech“ zu eigen macht und einen dynamischen Raum bietet, in dem disruptive Ideen und bahnbrechende Wissenschaft aufeinandertreffen, und das alles in einem inspirierenden, dynamischen und transformativen Ökosystem.

eLabNext ist stolz darauf, mit The Engine zusammenzuarbeiten. Unsere Zusammenarbeit unterstreicht unser Engagement, innovative Startups bei der Bewältigung der Herausforderungen bei der Gründung ihrer Unternehmen zu unterstützen. Gemeinsam haben wir eng zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass Startups Zugang zu den Tools, Ressourcen und Fachkenntnissen haben, die sie für ihren Erfolg benötigen, und ein Umfeld geschaffen, in dem ehrgeizige Unternehmer erfolgreich sein können.

Um mehr zu erfahren, besuchen Sie engine.xyz.

Das Barcodieren biologischer Proben und die Integration dieser Informationen in die Laborprobenverwaltungssoftware bieten eine effizientere Methode zur Nachverfolgung einer Vielzahl von Bioproben. Im folgenden Blog werden das Barcoding von Proben und ihre Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden zur Probenverfolgung erörtert.

Was ist Sample Barcoding?

Der Barcode biologischer Proben weist einer einzelnen Bioprobe eine eindeutige Kennung zu, analog zu Barcodes, die auf Konsumgütern verwendet werden. Barcodes bieten ein zuverlässiges Mittel zur Katalogisierung und Nachverfolgung des Standorts und der Anwendung von Proben, die in einem Labor verwendet werden, insbesondere, wenn sie in eine Probenverwaltungssoftware integriert sind.

Vor dem Barcoding: Verlassen Sie sich auf manuelle Methoden für das Probenmanagement

Bevor Barcodes in Labors eingesetzt wurden, verwendeten Forscher verschiedene traditionelle Methoden, um biologische Proben zu verfolgen, wobei sie sich oft auf manuelle und zeitaufwändige Prozesse stützten. Eine Methode, die immer noch von vielen Labors verwendet wird, ist die Dokumentation in einem Labornotizbuch, in dem detaillierte Aufzeichnungen, handschriftliche Notizen und Etiketten sorgfältig gepflegt werden. Diese Methode ist jedoch anfällig für menschliches Versagen und kann zu Fehlinterpretationen oder zum Verlust wichtiger Informationen führen. Selbst wenn Tabellenkalkulationen zur Verwaltung und Nachverfolgung von Stichprobeninventaren verwendet werden, besteht immer noch Spielraum für menschliche Fehler und Irrtümer.

Zur Unterscheidung von Proben werden häufig physische Kennzeichnungssysteme wie nummerierte oder farbcodierte Etiketten eingesetzt. Diese Methoden sind zwar besser, als sich ausschließlich auf schriftliche Aufzeichnungen zu verlassen, weisen jedoch immer noch Einschränkungen auf, insbesondere bei groß angelegten Studien oder wenn eine Langzeitlagerung erforderlich ist. Das Fehlen eines standardisierten und universell anwendbaren Systems macht den Datenaustausch und die Zusammenarbeit schwierig.

Die Vorteile von Barcoding

Beispiel-Barcodes helfen dabei, Lösungen für diese Herausforderungen zu finden. Zwar sind nicht alle Wissenschaftler von Papierakten oder unzusammenhängenden Softwarelösungen umgestiegen, aber es gibt einige wichtige Gründe für das wachsende Interesse an der Probenbarcodierung und ihrer Integration in umfassende Laborinformationssoftware.

Probenidentifikation und -verfolgung

Barcodes bieten eine eindeutige Identifizierung für jede biologische Probe und reduzieren so die Wahrscheinlichkeit von Fehlern bei der Probenidentifikation. Durch die Integration mit der Laborprobenverwaltungssoftware können Probenorte, Bewegungen und Nutzungsverlauf in Echtzeit nachverfolgt werden. Diese Metadaten bieten im Vergleich zu Methoden zur manuellen Probenverwaltung einen umfassenderen Überblick über eine Probenentnahme.

Effizientes Datenmanagement

Die Kombination von Barcodes mit Probenverwaltungssoftware ermöglicht eine effiziente und genaue Dateneingabe. Forscher können Barcodes schnell scannen, anstatt Probeninformationen manuell eingeben zu müssen, wodurch das Risiko von Übertragungsfehlern reduziert wird. Es optimiert das Datenmanagement, indem es eine zentrale Plattform zum Speichern und Abrufen probenbezogener Informationen bietet.

Automatisierung und hoher Durchsatz

Barcodes erleichtern die Automatisierung von Probenhandhabungsprozessen. Automatisierte Systeme können Proben schneller und genauer scannen und verarbeiten als manuelle Methoden. Dies ist besonders wichtig in Laboren mit hohem Durchsatz, in denen eine große Anzahl von Proben effizient verarbeitet werden muss.

Integrität und Reproduzierbarkeit der Proben

Barcodes tragen zur Aufrechterhaltung der Integrität der Proben bei, indem sie die Wahrscheinlichkeit von Verwechslungen oder Verunreinigungen verringern. Durch die Integration in die Probenverwaltungssoftware können Forscher die Reproduzierbarkeit von Experimenten sicherstellen, indem sie die Probenbedingungen und -parameter genau dokumentieren und verfolgen.

Konformität und Qualitätskontrolle

Barcode und Softwareintegration helfen Laboren dabei, gesetzliche Vorschriften und Qualitätskontrollstandards einzuhalten. Sie verbessern auch die Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit, was für die Einhaltung verschiedener Branchen- und Forschungsvorschriften von entscheidender Bedeutung ist.

Zeit- und Kostenersparnis

Die Optimierung der Probenverwaltungsprozesse durch Barcode und Softwareintegration kann Zeit sparen und die Betriebskosten senken. Automatisierung und effiziente Datenverarbeitung tragen zur allgemeinen Optimierung der Arbeitsabläufe bei, sodass sich Forscher stärker auf die wissenschaftlichen Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können.

Datenintegration und Analyse

Die Integration mit der Probenverwaltungssoftware ermöglicht eine nahtlose Integration mit anderen Laborsystemen und ermöglicht so eine umfassende Datenanalyse. Forscher können Probeninformationen mit experimentellen Ergebnissen korrelieren und so aussagekräftige Schlüsse aus ihren Daten ziehen.

Zusammenarbeit und Datenaustausch

Barcode- und Probenverwaltungssoftware erleichtert die Zusammenarbeit, indem sie ein standardisiertes und leicht gemeinsam nutzbares Format für Probeninformationen bereitstellt. Forscher aus verschiedenen Laboren oder Institutionen können Daten effektiver austauschen, was die Zusammenarbeit fördert und den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigt.

Fazit

Die Kombination von Barcode- und Laborprobenverwaltungssoftware verbessert die Effizienz, Genauigkeit und das Gesamtmanagement biologischer Proben in Forschungslabors.

Wenn Sie die eLabNext-Plattform in Betracht ziehen oder ein aktueller eLabNext-Kunde sind, der die Vorteile des Beispiel-Barcodes noch nicht genutzt hat, erkunden Sie die Biobanken Abschnitt der eLab-Marktplatz oder überprüfe die ZPL-Druckerzusatz oder FLUICS PRINT-Erweiterung. eLabNext kann auch eine Liste von Druckern und Scannern bereitstellen, die Muster-Barcodes unterstützen. Wenn Sie ein ZPL-, Brady- oder FLUICS-Kunde sind und Ihre nächsten Schritte auf Ihrer digitalen Reise unternehmen möchten und der ELN-Anbieter mit dem „benutzerfreundlichsten“ und „besten Preis-Leistungs-Verhältnis“ sein möchten, dann fordern Sie eine Demo an oder springen Sie direkt zu Ihrer kostenlosen 30-Tage-Testversion von eLabNext.

AOByte recently started a new partnership with eLabNext, an all-in-one lab management software. eLabNext solutions help to improve the quality of the research by providing all-around tools for any lab. Due to its rapid expansion, eLabNext has decided to release an SDK, allowing developers to create new add-ons that other users can install on the eLabNext dashboard. Add-ons allow users to integrate 3rd party software into dashboards, software such as Dropbox, Google Drive, etc. Add-ons also enable users to add functionality to their dashboard without waiting for their desired functionality to be released by eLabNext.

Our company is proud to accompany eLabNext on its journey. Seeing a growing demand, we’ve decided to share part of our journey of creating custom add-ons. This article is a good place to start if you’re interested in eLabNext add-on development.

Starting Add-on Development

To start add-on development, you must first turn on Developer mode from settings. Navigate to Account Settings > Developer. Developer mode is turned on by simply toggling the switch. In turned-on Developer mode, the SDK will attempt to inject an add-on JavaScript file from the “Add-on script URL” on the page load. A single JavaScript file will be loaded at runtime on page load each time you browse the eLabNext dashboard.

Now, let’s try to create a simple add-on. Before jumping into coding, here are two valuable resources: eLabNext SDK documentation and eLabNext REST API documentation.

Use the Download Template from the Developer settings page to create an empty add-on. This is a working sample add-on, which can be fed to the SDK via an HTTP server of your choice. Our team is using a NodeJS-based http-server for development purposes. The add-on below achieves a simple task of displaying the tasks table in the dashboard. It also allows users to create and delete tasks.

/*

@rootVar: SAMPLE_ADDON

@name: Sample

@description: Sample addon

@author: Stepan Smbatyan

@version: 1.0.0

*/

var SAMPLE_ADDON = {};



((context) => {

context.init = (config) => {

$(() => {

context.SampleAddon = new context.SampleAddon(config);

});

};



context.SampleAddon = new Class({

Implements: [Options, Events],

Extends: eLabSDK.Base,

options: {},

initialize: function (config) {

// Store a reference to the function's context

var self = this;

// Set the options for the application using the provided configuration

self.setOptions(config);



$(document).ready(() => {

const currentPage = Helper.History.get('pageID');



const pageID = currentPage || new URLSearchParams(window.location.search).get('pageID');



renderTaskPage();



if (pageID === 'tasks') {

getTasks().then(({ data }) => {

renderTaskTable(data);



addDeleteBtnListener();

});

}

});

},

});



// #TODO: remove context.init() when upload as add-on to marketplace

context.init();

})(SAMPLE_ADDON);



// ======================================= DOM =======================================



/**

* Renders the task list UI by updating the browser history, creating a button and table,

* filling the table with task data, and updating the main content section with the table container.

* @param {Event} e - Optional event object. If provided, prevents the default action.

*/

const renderTaskTable = (data) => {

const button = createAddTaskButton();

$('#main-content')

.html('<section id="tableContainer"></section>')

.prepend(button.render());



const table = createTaskTable();

table.data = data;

table._renderHTML();

};



/**

* Creates a custom page for tasks using eLabSDK.

* This function initializes a new CustomPage object with specified configurations.

* @returns {CustomPage} A CustomPage object representing the task page.

*/

const renderTaskPage = () => {

return new eLabSDK.CustomPage({

rootVar: '.nav-main-level',

pageID: 'tasks',

mainMenu: 'Tasks',

subMenu: 'Task list',

});

};



/**

* Creates a button element using the eLabSDK.GUI.Button constructor.

* The button is configured with a label, CSS class,

* and an action to show a dialog for updating tasks.

* @returns {eLabSDK.GUI.Button} - A button element configured to add a new task when clicked.

*/

const createAddTaskButton = () => {

return new eLabSDK.GUI.Button({

label: 'Add New Task',

class: 'addNewTaskBtn',

action: () => showDialog(DIALOG_CONFIGS.CREATE, createTaskAction),

});

};



const addDeleteBtnListener = () => {

$('.deleteBtn').on('click', (e) => {

const id = e.currentTarget.getAttribute('_dataId');



showDialog(DIALOG_CONFIGS.DELETE, () => deleteTaskAction(id));

});

};



/**

* Creates a table element using the Helper.Table.create method.

* The table is configured with specified target container, data

* and columns for displaying task information.

* @returns {HTMLElement} - A table element configured to display task information.

*/

const createTaskTable = () => {

return Helper.Table.create({

target: 'tableContainer',

caption: null,

data: {},

columns: [

{

name: 'Full Name',

key: 'fullName',

width: '20%',

cellRender: ({ creator }) => `<b>${creator.fullName}</b>`,

},

{

name: 'Title',

key: 'title',

width: '20%',

cellRender: ({ title }) => `<span>${title || '-'}</span>`,

},

{

name: 'Description',

key: 'contents',

width: '45%',

cellRender: ({ contents }) => `<span>${contents || '-'}</span>`,

},

{

name: 'Created',

key: 'created',

width: '10%',

cellRender: ({ created }) => `<span>${created.split('T')[0]}</span>`,

},

{

name: 'Action',

key: 'actions',

width: '5%',

cellRender: ({ taskID }) => `

<p class='deleteTranslationIcon deleteBtn' _dataId="${taskID}">

<i class='fa fa-trash-alt _actionIcon' title='Delete translation'></i>

</p>

`,

},

],

});

};



// ======================================= MODAL =======================================



/**

* Initiates the deletion of a task identified by its taskId asynchronously.

* Upon successful deletion, closes any open dialogs, reloads the page to reflect the changes.

* @param {string} taskId - The ID of the task to be deleted.

* @returns {Promise<void>} - A Promise that resolves after the task deletion and page reload.

*/

const deleteTaskAction = async (taskId) => {

await deleteTask(taskId);

Dialog.closeWait();

window.location.reload();

};



/**

* Adding a new task with the provided title and description,

* closing the dialog window, and reloading the current page.

* @returns {Promise<void>} A promise that resolves once the actions are updated.

*/

const createTaskAction = async () => {

const title = $('#title').val();

const description = $('#description').val();



await addTask({ title, description });

Dialog.closeWait();

window.location.reload();

};



/**

* Displays a dialog window with specified configuration options and a custom button,

* calling the provided callback function when the custom button is clicked.

*

* @param {Object} config - The configuration object for the dialog window.

* @param {string} config.title - The title of the dialog window.

* @param {number} config.width - The width of the dialog window.

* @param {string} config.btnOk - The label for the OK button.

* @param {string} config.btnCancelLabel - The label for the Cancel button.

* @param {string} config.content - The content to be displayed in the dialog window.

* @param {string} config.customButtonLabel - The label for the custom button.

* @param {string} config.customButtonStyle - The style for the custom button.

* @param {Function} callback - The callback function to be called when the custom button is clicked.

* @returns {void}

*/

const showDialog = (config, callback) => {

const {

title,

width,

btnOk,

btnCancelLabel,

content,

customButtonLabel,

customButtonStyle,

} = config;



Dialog.show({

title,

width,

btnOk,

btnCancelLabel,

content,

customButtons: [

{

label: customButtonLabel,

style: customButtonStyle,

fn: callback,

},

],

});

};



// ======================================= CONSTANTS =======================================



const DIALOG_CONFIGS = {

DELETE: {

title: 'Delete Task',

width: '550',

btnOk: false,

btnCancelLabel: 'Close',

content: '<p>Are you sure you want to delete this task?</p>',

customButtonLabel: 'Delete Task',

customButtonStyle: 'background:#fe810',

},

CREATE: {

title: 'Add New Task',

width: '550',

btnOk: false,

btnCancelLabel: 'Close',

content: `

<section>

<input id="title" type="text" placeholder="Title" />

<textarea id="description" placeholder="Description" style="padding-top: 8px;"/>

</section>

`,

customButtonLabel: 'Add Task',

customButtonStyle: 'background:#fe810',

},

};





// ======================================= API =======================================



/**

* Retrieves tasks by making a GET request to eLabSDK.

*

* @returns {Promise<Array>} A promise that resolves with an array of tasks upon successful retrieval, or rejects with an error response.

*/

const getTasks = () => new Promise((resolve, reject) => {

new eLabSDK.API.Call({

method: 'GET',

path: 'tasks',

onSuccess: (xhr, status, response) => {

resolve(response);

},

onError: (xhr, status, response) => {

reject(response);

},

}).execute();

});



/**

* Adds a new task with the provided title and description by making a POST request to eLabSDK.

*

* @param {Object} task - An object containing the title and description of the task.

* @param {string} task.title - The title of the task.

* @param {string} task.description - The description of the task.

* @returns {Promise<Object>} A promise that resolves with an array of tasks upon successful retrieval, or rejects with an error response.

*/

const addTask = ({ title, description }) => new Promise((resolve, reject) => {

const data = {

assigneeID: 0,

title,

contents: description,

};



new eLabSDK.API.Call({

method: 'POST',

path: 'tasks',

pathParams: {},

onSuccess: (xhr, status, response) => {

resolve(response);

},

onError: (xhr, status, response) => {

reject(response);

},

}).execute(data);

});



/**

* Deletes a task with the specified ID by making a DELETE request to eLabSDK.

*

* @param {string} id - The ID of the task to be deleted.

* @returns {Promise<Object>} A promise that resolves with an array of tasks upon successful retrieval, or rejects with an error response.

*/

const deleteTask = (id) => new Promise((resolve, reject) => {

new eLabSDK.API.Call({

method: 'DELETE',

path: `tasks/${id}`,

onSuccess: (xhr, status, response) => {

resolve(response);

},

onError: (xhr, status, response) => {

reject(response);

},

}).execute();

});

Eines der wichtigsten Dinge, die Sie bei der Erstellung eines Add-ons beachten sollten, ist die Priorisierung der Verwendung von SDK- und API-Methoden gegenüber benutzerdefiniertem Code. Ein gutes Beispiel ist das Rendern von Schaltflächen oder das Stellen von HTTP-Anfragen. Wenn Sie die vom SDK bereitgestellten Methoden verwenden, können Sie sicher sein, dass z. B. die Schaltflächen das richtige Design haben oder dass alle erforderlichen Header an Ihre HTTP-Anfrage angehängt werden.

Komplexere Add-on-Entwicklung

Offensichtlich sind die meisten Add-Ons, die erstellt werden, komplizierter als dieses Beispiel. Natürlich möchten Entwickler bei der Bereitstellung komplexerer Funktionen die Möglichkeiten nutzen, Code in Module aufzuteilen, den Code für die Produktion zu minimieren, Testfälle für ihren Code zu schreiben und alle anderen Vorteile der modernen Webentwicklung zu nutzen. Während der Arbeit an den Add-Ons haben wir ein Boilerplate-Add-on erstellt, das es Benutzern ermöglicht, eine Projektstruktur, ein Paketieren, Testen usw. zu erstellen. Das Projekt finden Sie unter GitHub.

Denken Sie daran, dass das eLabNext SDK an Dynamik gewinnt; daher muss die Dokumentation vervollständigt werden. Bitte kontaktieren Sie unser Team, wenn Sie sich in einer Situation befinden, in der möglicherweise Hilfe benötigt wird. Unser Team wird weiterhin über den Entwicklungsprozess von eLabNext Add-Ons schreiben. Wir werden Themen wie die Einreichung von Add-Ons auf dem eLab Marketplace, Tipps und Tricks zur Entwicklung von eLabNext-Add-Ons, die Entwicklung komplizierterer Funktionen usw. behandeln.