Labordaten in Ordnung

// Das Problem

Ein Biotech-Unternehmen in der Discovery-Phase lagert Tausende Proben in Gefrierschränken und einem Flüssigstickstofftank, verwaltet in einer Tabelle, und die Wissenschaftler verlieren Stunden mit der Suche nach Aliquots, die seit Monaten aufgebraucht sind.

// Was wir bauen würden

Eine Inventar-App für Proben, Reagenzien und Lagerorte: Jedes Röhrchen und jede Box trägt einen Barcode, wird per Telefon oder kabellosem Scanner ein- und ausgebucht, und jede Probe ist mit dem Experiment in Ihrem Laborbuch verknüpft, das sie verwendet hat.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Next.js
• React Native
• PostgreSQL
• Zebra-Etikettendrucker
• AWS Kanada (Central)

// Das Problem

Die Plattenleser und Analysegeräte eines Screening-Labors schreiben Dateien auf ein gemeinsames Laufwerk, und ein Wissenschaftler überträgt die Zahlen in eine Tabelle, bevor jemand eine Dosis-Wirkungs-Kurve sehen kann.

// Was wir bauen würden

Gerätedateien werden abgeholt, sobald sie geschrieben sind, in verwaltetem Cloud-Speicher abgelegt, mit Plattenbelegung und Proben-IDs in eine Datenbank eingelesen und als Assay-Dashboards gezeigt, die Ihr Team und Ihr Vorstand lesen können. Wir betreiben die Pipeline für Sie, mit Überwachung und Backups.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Python
• PostgreSQL
• Amazon S3
• Metabase
• AWS Kanada (Central)
• Terraform

// Das Problem

Ein Auftragsforschungslabor nutzt ein elektronisches Laborbuch, ein LIMS, ein Gefrierschrankinventar und eine Handvoll Geräte, und jede Übergabe zwischen ihnen ist ein Mensch, der IDs abtippt.

// Was wir bauen würden

Ein interner Integrationsknoten, der Laborbuch, LIMS, Inventar und Geräte über ihre veröffentlichten APIs verbindet: Eine einmal registrierte Probe erscheint überall, wo sie gebraucht wird, Ergebnisse fließen zum richtigen Datensatz zurück, und jede Synchronisierung wird protokolliert. Wir prüfen die API jedes Systems, bevor wir ein Angebot machen.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Node.js
• PostgreSQL
• OpenAPI
• Benchling-API
• AWS Kanada (Central)

// Das Problem

Ein Auftragslabor führt seine Studien noch in einem LIMS, das vor fünfzehn Jahren in Access gebaut wurde, ein Ersatz durch einen Anbieter blieb halb fertig liegen, und niemand weiß, welchem der beiden man trauen kann.

// Was wir bauen würden

Wir beginnen mit einem Architektur-Review des alten Systems und des liegengebliebenen und halten schriftlich fest, was sich zu behalten lohnt. Dann retten wir die Arbeit: ein Web-LIMS nach den Anforderungen Ihres Qualitätsteams, jeder Datensatz übertragen und geprüft, und die alte Datenbank schreibgeschützt, bis Ihr Team freigibt.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Next.js
• PostgreSQL
• Access-Import
• AWS Kanada (Central)

// Das Problem

Die Wissenschaftler eines Biotech-Unternehmens verbringen jede Woche Stunden mit der Suche in Fachartikeln, Patenten und eigenen internen Berichten, und das Unternehmen will unveröffentlichte Arbeit nicht in einen öffentlichen Chatbot kopieren.

// Was wir bauen würden

Ein Literaturassistent auf einem Open-Source-Modell, das auf GPUs läuft, die wir für Sie einrichten, sodass nichts Ihre Kontrolle verlässt. Er durchsucht die von Ihnen gewählten Artikel, Ihre internen Berichte und Laborbuch-Exporte, antwortet mit den verwendeten Textstellen und sagt, wenn er etwas nicht weiß. Er hilft Ihren Wissenschaftlern beim Lesen; wissenschaftliche oder medizinische Urteile fällt er nicht.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Python
• Open-Source-LLM
• PostgreSQL mit pgvector
• Next.js
• GPU-Droplets von DigitalOcean

// Das Problem

Ein Auftragsforschungslabor nimmt Studienanfragen per E-Mail entgegen und schickt Ergebnisse ebenso, Auftraggeber aus mehreren Ländern stellen jede Woche dieselben Statusfragen, und die Website des Labors sieht nicht nach seiner Arbeit aus.

// Was wir bauen würden

Ein Auftraggeberportal, gestaltet für Ihr Labor: Auftraggeber stellen Anfragen, verfolgen ihre Proben und Studien und laden Berichte herunter, mit einem Hilfecenter und einem Assistenten, der daraus in den Sprachen Ihrer Auftraggeber antwortet und alles zu einer bestimmten Studie an Ihre Projektleiter weitergibt.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Next.js
• Claude-API
• PostgreSQL mit pgvector
• Headless-CMS
• AWS Kanada (Central)

// Das Problem

Ein Biotech-Unternehmen, zwei Auftragslabore und ein Universitätspartner reichen Proben und Ergebnisse untereinander weiter, und jeder führt eigene Aufzeichnungen über Versand, Empfang und Freigabe, die nie ganz übereinstimmen.

// Was wir bauen würden

Eine gemeinsame Web-App, in der jede Organisation versendete, empfangene und freigegebene Proben erfasst, wobei jede Übergabe in ein privates, zugangsbeschränktes Ledger geschrieben wird, von dem jeder Partner einen Knoten betreibt. Eine gemeinsame Datenbank bei einem Partner oder signierte PDFs reichen oft aus; das Ledger hilft, wenn mehrere Organisationen ein Register brauchen, das keine allein kontrolliert.

// Was drin ist

// Tech-Stack

• Next.js
• Hyperledger Besu (privat, zugangsbeschränkt)
• PostgreSQL
• AWS Kanada (Central)