匯像科技WRC2023會議現場
WRC2023會議上，2022&2001年諾貝爾化學獎得主卡爾·巴里·夏普利斯（K. Barry Sharpless)教授，2013年諾貝爾化學獎得主邁克爾·萊維特（Michael Levitt）教授，上海交通大學校長、中國科學院院士丁奎嶺教授，中國科學院院士、香港中文大學（深圳）理學院院長唐本忠教授以及國內外數十位中外資深專家奉獻了精彩的致辭和報告。
來自清華大學、北京大學、復旦大學、上海交通大學、上?？萍即髮W、南方科技大學、浙江大學、西湖大學和中國科學院下屬研究所等數十家科研院校和企事業(yè)單位，總計300多名嘉賓參與了此次會議。
2022&2001年諾貝爾化學獎得主
卡爾·巴里·夏普利斯（K. Barry Sharpless)教授
參會期間，世界頂尖科學家國際聯合實驗室（WLA Laboratories）邀請與會嘉賓參觀首次對外曝光的高通量藥物篩選自動化系統(tǒng)，該平臺由匯像科技（X-imaging）與世界頂尖科學家協(xié)會（WLA）聯合開發(fā)。
藥物篩選是創(chuàng)新藥物研究的起點和關鍵步驟。高通量篩選，具有微量、快速、靈敏、準確的優(yōu)點，是發(fā)現活性化合物有效方法。
匯像高通量藥物篩選自動化系統(tǒng)
匯像科技與世界頂尖科學家協(xié)會（WLA）聯合開發(fā)的高通量藥物篩選自動化系統(tǒng)配備高精度移液工作站、多功能酶標儀、細胞培養(yǎng)箱等設備，適用于96或384孔板的nl和ul級化合物稀釋、Assay體系制備、細胞培養(yǎng)和酶標檢測等實驗。可用于分子和細胞水平上進行高通量藥物篩查，探尋和優(yōu)化先導化合物，闡明重要的生物學機制。
平臺可應用于：
1) 細胞水平(cell-base assay)或生化水平(biochemical assay)高通量篩選模型的驗證；
2) 基于靶向或表型高通量篩選模型的驗證；
3) 基于高通量篩選模型的化合物篩選；
4) 對于高通量篩選獲得的“苗頭化合物”的驗證(Hits validation)；
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