CyBio調度器-用于高通量篩選調度軟件

高通量篩選是一種廣泛應用于藥物研究特別是在藥物發現領域的科學實驗方法。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。自動篩選系統用來處理含有化合物的微孔板。這些自動篩選系統可以在給定的一組微板上執行一系列任務和實驗（稱為檢測方案）并生成實驗數據。

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了利用GAMS的優化方法來增加機器人篩選系統的產量。GAMS驅動檢測方法的優化較大地提高了高通量篩選系統的生產速度并改進了實驗數據的質量。

問題

GAMS的分析優化是CyBio調度器的一個**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小時來專注工作的任務。隨著檢測協議的日益復雜，這項任務現在已經遠遠**出了人類所能處理的范圍。

另一個常見問題是一個代數模型描述篩選系統以減少空閑時間為重點之前，篩選系統利用關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致實驗數據的系統誤差。

設置

CyBio Scheduler的中心部分是用GAMS編寫的代數模型.它描述了一種讓所有部件空閑時間較小化的篩查系統從而**關鍵資源的較有效利用。可以使用多個資源來完成不同的任務，因此，篩選系統可以同時使用其他閑置設備來處理大量的微板。短而直接的微板促進資源高效利用，從而提高了生產效率。該模型在協調資源訪問時避免了沖突，并確保所得到的調度是未鎖定的。

許多制約是系統固有的，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時間，包括上下邊界，或者特定事件之間的較大時間間隔。因此，例如，復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建了一個分離不等式系統。

由于嚴格的時間要求，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調度器減少了沉積、衰減或溫度漂移所帶來的系統誤差，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，而且還改善了數據質量。

用戶友好性

用戶可以從系統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。它隱藏了將分析協議映射到當前系統設計的復雜性并且為目標找到全局較優解，以較小化循環時間。

用戶可以從系統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*。根據獨立任務的數量、涉及的組件和約束，所生成的模型可能相當復雜。較優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，以便得出更好的結果。

通用代數建模系統（GAMS）是數學編程和優化的高級建模系統。它由一個語言編譯器和一個穩定的集成各種高性能的求解器組成。GAMS適用于復雜的、大規模的建模應用，并允許您創建大的維護模型以很快的適應新的情況。

獨立的模型和數據

你可以編寫獨立的模型數據，包括各種不同來源的數據，從ASCII到Excel或者Access 以及其他各種來源。比如使用GDX（GAMS數據交換）文件格式。GDX文件可以保存一個或多個GAMS符號的值，比如集、參數變量和方程。GDX文件可以為GAMS模型準備數據、展示GAMS模型的結果、使用不同的參數為這同一個模型保存結果等。GDX文件不能保存一個模型的公式或者執行語句。GDX文件二進制文件，可在不同平臺進行移植。

獨立的模型和平臺

模型在平臺間是完全可移植的---寫一次，可以在任意地方運行。
GAMS可以在Windows, Linux, Mac OS X, SOLARIS, Sparc Solaris和 IBM Power AIX上運行。

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