GAMS軟件在制藥行業(yè)的案例--用于高通量篩選調(diào)度軟件
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高通量篩選是一種廣泛應(yīng)用于藥物研究特別是在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的科學(xué)實驗方法。因為大量有前景的新藥難以用人工分析，篩選過程是使用機器人自動化的。自動篩選系統(tǒng)用來處理含有化合物的微孔板。這些自動篩選系統(tǒng)可以在給定的一組微板上執(zhí)行一系列任務(wù)和實驗(稱為檢測方案)并生成實驗數(shù)據(jù)。
CyBio在2009年并入到Analytik Jena AG中，馬克斯普朗克研究所馬格德堡開發(fā)了利用GAMS的優(yōu)化方法來增加機器人篩選系統(tǒng)的產(chǎn)量。GAMS驅(qū)動檢測方法的優(yōu)化極大地提高了高通量篩選系統(tǒng)的生產(chǎn)速度并改進了實驗數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
問題
GAMS的分析優(yōu)化是CyBio調(diào)度器的一個不可或缺的部分，在這之前，只有專家能夠修改時間以提高吞吐量。這種方法只適用于相對較小的試驗而且是一項需要數(shù)小時來專注工作的任務(wù)。隨著檢測協(xié)議的日益復(fù)雜，這項任務(wù)現(xiàn)在已經(jīng)遠遠超出了人類所能處理的范圍。
另一個常見問題是一個代數(shù)模型描述篩選系統(tǒng)以減少空閑時間為重點之前，篩選系統(tǒng)利用關(guān)鍵資源方面效率底下。由于沉積、衰變或溫度漂移，化合物的閑置時間也會導(dǎo)致實驗數(shù)據(jù)的系統(tǒng)誤差。
設(shè)置
CyBio Scheduler的中心部分是用GAMS編寫的代數(shù)模型.它描述了一種讓所有部件空閑時間最小化的篩查系統(tǒng)從而保證關(guān)鍵資源的最有效利用?？梢允褂枚鄠€資源來完成不同的任務(wù)，因此，篩選系統(tǒng)可以同時使用其他閑置設(shè)備來處理大量的微板。短而直接的微板促進資源高效利用，從而提高了生產(chǎn)效率。該模型在協(xié)調(diào)資源訪問時避免了沖突，并確保所得到的調(diào)度是未鎖定的。
許多制約是系統(tǒng)固有的，比如有限的臨時存儲或不能同時使用的資源和必須進行訪問的資源。某些制約因素是特定于分析的。通常，用戶定義了潛伏期的目標(biāo)時間，包括上下邊界，或者特定事件之間的最大時間間隔。因此，例如，復(fù)合添加和測量之間的時間可能是有限的。分析定義和這些制約創(chuàng)建了一個分離不等式系統(tǒng)。
由于嚴(yán)格的時間要求，微板在每個周期都遵循相同的進程。快速而均勻的微板處理與CyBio調(diào)度器減少了沉積、衰減或溫度漂移所帶來的系統(tǒng)誤差，這是很難量化的。因此，增加的吞吐量不僅減少了每個實驗的投資，而且還改善了數(shù)據(jù)質(zhì)量。
用戶友好性
用戶可以從系統(tǒng)布局決策中解脫出來，并可以專注于實驗。
隨著GAMS模型在后臺運行，CyBio Scheduler著重于提供一個簡單且方便的用戶體驗。它隱藏了將分析協(xié)議映射到當(dāng)前系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜性并且為目標(biāo)找到全局最優(yōu)解，以最小化循環(huán)時間。
用戶可以從系統(tǒng)布局決策中解脫出來，并且可以專注于這個實驗。CyBio Scheduler可以在它們需要的地方自動插入微板傳輸，解決資源分配沖突的問題，允許潛伏并且可以輕松的指定。根據(jù)獨立任務(wù)的數(shù)量、涉及的組件和約束，所生成的模型可能相當(dāng)復(fù)雜。最優(yōu)解通常計算得足夠快，才可以讓用戶驗證是否可以放松某些約束，以便得出更好的結(jié)果。
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