Kas yra šlapia laboratorija?
A šlapia laboratorijayra laboratorijos aplinka, skirta eksperimentams, apimantiems skysčių, cheminių medžiagų, biologinių mėginių ir kitų medžiagų tvarkymą, kuriam reikalingas izoliavimas, tikslus matavimas ir kontroliuojama aplinka . „Wet Labs“ mokslininkai atlieka praktines procedūras, tokias kaip:
- Molekulinės biologijos metodai
- Ląstelių kultūra ir mikroskopija
- Cheminė sintezė ir titravimas
- Biocheminiai tyrimai
Kas yra sausa laboratorija?
A sausa laboratorija, priešingai, dėmesys sutelkiamas į eksperimentus ir analizęneĮtraukite šlapias chemines medžiagas ar biologines medžiagas ., sausas laboratorijos darbas iš esmės yra skaičiuojamas arba teorinis . bendra veikla apima:
- Duomenų analizė ir statistinis modeliavimas
- Kompiuterinis modeliavimas
- Mašinų mokymasis ir bioinformatika
- Teoriniai fizikos ar chemijos skaičiavimai
„Wet Lab vs Dry Lab“ palyginimas
Išsamus drėgnos laboratorinės ir sausos laboratorinės aplinkos palyginimas moksliniuose tyrimuose .
| Aspektas |
Šlapia laboratorija
|
Sausa laboratorija
|
| Apibrėžimas | Fizinės laboratorinės erdvės, kuriose analizuojamos ir tiriamos cheminės medžiagos, vaistai, biologinės medžiagos ar kitos medžiagos | Kompiuterinės laboratorijos, kuriose atliekamos skaičiavimo analizės, modeliavimas ir duomenų apdorojimas |
| Pagrindinės priemonės | Fiziniai instrumentai (mikroskopai, centrifugai, PGR mašinos, spektrofotometrai ir tt .) | Kompiuteriai, serveriai, programinė įranga, algoritmai, duomenų bazės |
| Saugos problemos | Aukšta:Cheminiai pavojai, biologiniai pavojai, radiacija, fiziniai sužalojimai | Žemas:Pirmiausia ergonomiškos problemos, akių įtampos ir elektros saugumas |
| Infrastruktūros reikalavimai | Specializuota ventiliacija, vandens/dujų linijos, cheminės medžiagos kaupimas, atliekų šalinimas, biosaugos įrenginiai | Aukštos kokybės skaičiavimas, tinklų kūrimo infrastruktūra, duomenų saugojimo sprendimai |
| Reikalingas įgūdžių rinkinys | Rankinis miklumas, eksperimentinis dizainas, fizinių procesų trikčių šalinimas | Programavimas, statistika, algoritmo projektavimas, duomenų valdymas |
| Reguliavimo laikymasis | Platus (biosafija, cheminė sauga, žmonių/gyvūnų tiriamieji) | Mažiau griežtas, tačiau didėja (duomenų privatumas, saugumas) |
| Bendradarbiavimo stilius | Dažnai reikalauja fizinio buvimo, laboratorinių susitikimų | Gali būti visiškai nutolęs ir asinchroninis |
| Poveikis aplinkai | Aukštesnės: cheminės atliekos, plastikinės eksploatacinės medžiagos, energijos suvartojimas | Mažesnis tiesioginis poveikis, tačiau didelis energijos naudojimas skaičiavimui |
| Darbo pavyzdžiai | Baltymų gryninimas, ląstelių kultūra, cheminė sintezė, PGR, Western blotai | Molekulinė modeliavimas, genomo analizė, mašininis mokymasis, statistinė analizė |
| Mastelio apribojimai | Fizinė erdvė, įrangos prieinamumas, žmogaus pajėgumas | Skaičiavimo ištekliai, algoritmo efektyvumas |
| Integracija į pramonę | Farmacija, biotechnologija, klinikinė diagnostika | Programinės įrangos kūrimas, duomenų mokslas, AI tyrimai |