星期四，11月4日，2021 1:00 PM - 2:00 PM EDT

药物发现研究需要了解来自各种数据源的复杂化学，生物，后勤和计算数据。发现科学家的一个关键挑战是有效地从内聚力项目数据视图中获得来自内部和外部数据源的最相关的数据。用于组装来自各种来源的数据的手动方法是耗时且效率低下，而许多当前工具需要重大的IT维护以保持数据电流。该网络广播将演示技术如何推动更快的设计 - 制作测试分析循环，从而产生更有效的通信，协作和工作流程。网络广播学习目标：

• 了解技术如何能够发现从大型全球制药公司的发现科学家成为富有成效的20％。
• 显示数据视图如何由科学家构建，并将其交付给同事作为对项目数据的单击访问权限。
• 了解技术如何支持药用化学家，生物学家和生物制剂研究人员的工作流程。

扬声器

David Lowis，执行董事，科学信息学，Certara