Access雙機器人系統

Access Dual Robot SystemDRS)是一個緊湊、模組化、高效率和高通量的平台,經過設計和最佳化,可在樣品管理工作流程中使用Echo聲波移液系統。是目前市場上唯一與Echo 650系列液體工作站相容的自動化平台,其中Echo650系列可實現從聲波樣品管轉移液體到檢測盤中。該系統將行業領先的設備和軟體與人體工程學和環境管理選項結合在一起,以提供完整、易於使用的、存儲存到測定的樣品管理解決方案。

Access系統特點

模組化

可對系統模組進行整合和再整合以實現應用需求。實現Echo聲波移液系統、孔盤處理系統和孔盤存儲存系統的整合,可對多達6個標準模組進行外接和分離。

輕鬆使用設備

Access系統配置可伸縮架、轉盤和自動對接系統,以實現對整合設備的輕鬆使用性,便於進行獨立操作或維護。自動化的按鈕對接系統使操作員可以在不停止正在進行的運行的情況下暫時取消對接模組。

確保樣品質量

整合的環境分配系統可避免DMSO水化,保持樣品完整性,並確保下游數據質量。該系統將經過實驗室高效層流系統過濾的空氣均勻分佈並循環到平台的每個模組,從而提供乾燥的周圍內部環境。

影片:使用Access Dual Robot System進行聲波樣品管理

 

這是Access Dual Robot SystemDRS)的工作流程影片。Access DRS是一個緊湊、模組化、高效率和高通量的平台,經過設計和最佳化,可在樣品管理工作流程中使用Echo聲波移液系統。它是目前市場上唯一與Echo 655T系列液體工作站相容的自動化平台,其中Echo 655T系列可實現從聲波樣品管轉移液體到檢測盤中。該系統將行業領先的設備和軟體與人體工程學和環境管理選項結合在一起,以提供完整、易於使用的、存儲存到測定的樣品管理解決方案。

 

工作流程和軟體

Brooks Life SciencesFluidX™AcousticX™樣品管

FluidX AcousticX樣品管(FAST)可實現直接從樣品管中進行聲波分配來改變樣品管理工作流程。精細的試管設計包括了一個將重復使用次數從15次增加到500次以上的革命性瓶蓋;一個可較少水化和蒸發的耐DMSO墊圈以及為聲波噴射樣品提供清晰的多重2D二維條碼。

  • FluidX AcousticX Sample Tube(FAST)

    最大化Echo液體工作系統的通量和運行時間

  • 佔地面積小,靈活性高

  • 符合人體工程學設計並通過實驗室認證

FluidX™AcousticX™樣品管是經Echo認證的耗材

  • Echo設備型號:655T650T
  • 工作體積:15-70 µL *
  • 體積(Echo):<15 µL

*工作量取決於聲學液體處理技術和流體類型

TEMPO 2.0自動化控制軟體

Access Systems Mosaic Software Automation

藉由TEMPO 2.0軟體,Access DRS操作人員可以輕鬆協調孔盤處理任務,管理耗材庫存並向LIMS或數據庫實時報告信息。與以前的版本一樣,TEMPO 2.0軟體仍然是唯一可以從Echo軟體應用程序輕松導入實驗方法的自動化軟體,從而簡化了方法設置和計劃最佳化。  

Titian Software提供的Mosaic TFM

Titian Software提供的Mosaic Tempo Fullfilment ModuleMTFM)將TEMPO 2.0軟體的計劃功能與Mosaic樣本管理軟體的庫存管理專家相結合。這一個用於Mosaic軟體的新模組可捕捉樣品轉移和測量體積以及Echo移液系統報告的樣品濃度。結合樣品週期訊息,Mosaic軟體可以更好地追蹤樣品分配、凍溶循環以及管開蓋/加蓋操作,以監控樣品的完整性和利用率。

  1. 使用Mosaic軟體創建樣品需求
  2. 從樣品庫中取出樣本
  3. 在Access DRS上運行樣品處理程序
  4. 報告樣品和流程信息

 

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Brochure — Automated Liquid Handling for Drug Discovery Drug discovery is all about the numbers. A sometimes overwhelming amount of numbers. Maintaining traceability of billions of cells or hundreds, maybe thousands of compounds. Library screening and hit identification. Countless hours spent at the bench, followed by dozens more hours spent mining millions of data points.
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