實驗室自動化為合成生物學研究裝上“加速器”
合成生物學是指將工程科學的“設計—合成—測試—學習"（DBTL）理念引入生命科學，完成具有特定功能的人工生命系統的構建。
DBTL循環
但是，海量的工程化試錯實驗將遠遠出傳統的人工操作實驗范疇，因而亟需一種變革性的工程化研究平臺。
類似于工業的智能制造，在合成生物學中，也可采用實驗室自動化的解決方案，完成生命體的工程化大批量合成，像該類用于合成生物學研究的自動化基礎設施，是上述工程化研究平臺的核心，常被稱為生物鑄造廠。
合成生物學產業層級結構
生物鑄造廠在合成生物學產業結構里，屬于軟件/硬件層，它能提升合成生物實驗對象、方法、技術的標準化和模塊化水平，實現自動化的DBTL閉環運行與海量工程試錯，從而不斷提高理性設計合成生命系統的能力。
近年來，合成生物學行業對自動化的需求與日俱增。各政府早在四年前就紛紛布局生物鑄造廠，學術界和工業界也表達了對自動化的訴求，不少領域內的相關研究結果更是佐證了這點。
2018年數據：國內國外布局生物鑄造廠
學術界觀點：建設理論 (理性設計)、技術 (合成能力)、工程 (自動化平臺) 三者相輔相成的合成生物學體系，以推動合成生物學研究的定量化變革
工業界觀點：生物技術和數據科學，創造生物細胞執行各類目標功能
研究結果：通過構建和測試合成生物學的自動化加速生物燃料研究中的菌株工程
匯像目前的自動化水平正逐步從單機自動化向智能實驗室轉變。此前已積累多個標準化流程落地的案例，為多位生物領域的客戶做過定制的自動化解決方案，還完了國內多個智能實驗室的搭建。
實驗室自動化整體解決方案
而在生物鑄造廠，構建合成生物學智能化實驗室，將有諸多優勢：
自動化、高通量的設備平臺，提高研發效率
標準化的實驗方法、算法和流程，提高實驗的可重復性、可比性
實驗所積累的過程數據質量高
數據處理工具可對實驗設置編程，并通過整理實驗元數據，確保了錯誤的可追溯性，便于調試
統計分析軟件通過解析的數據提供未來實驗的優化線索，實現DBTL循環的閉環
有了多方位的技術和足夠的案例經驗，相信未來在合成生物學的賽道上，匯像將助各企業及研究機構一臂之力。
綜上，生物鑄造廠的自動化與數字化，有助于實現對生命體的理性設計與可預測的合成。隨著合成生物學自動化市場需求的增長，合成生物學行業與實驗室自動化行業的合作將愈發頻繁與密切，這將促進兩個行業的共同成長，終實現合作共贏。
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