实验室信息管理系统LIMS是英文单词Laboratory Information Management System的缩写。它是由计算机硬件和应用软件组成,能够完成实验室数据和信息的收集、分析、报告和管理,是一款智能化的实验室信息管理系统。在实施数字化实验室的过程中，常见的问题有哪些？
数字化研发实验室(Digitalized R&D Laboratory,DRDL),是指在研发实验室中,实现全程数字化采集、监测、控制和分析挖掘的软件技术,包括但不限于:实验数据采集电子化、仪器数据电子化、仪器监测和控制、实验智能模拟与预测、智能机器人等技术。
一、实验室数字化系统
由电子实验记录本(ELN)、实验室信息管理系统(LIMS)、科研相关工具和数据库等软件组成，打破了传统封闭式管理模式，让实验数据与用户进行双向、高效交互，让信息更对接ELN以促进协作和数据积累为核心，记录实验的调研、准备、用料与仪器、过程操作记录、结果与讨论等全过程；与仪器或其它软件形成的图片、文件、列表等数据整合，进行嵌入、分类、链接、附件或索引，形成知识库，,连接数字化研发实验室各组成部分。
LIMS以样品分析和质量数据的合规性为核心。此处的样品指实验室(Development Lab)产生的样品，已经或将用于生产的质量检测。LIMS记录样品的准备、分析测试、仪器对接、分析结果等质量分析过程，以样品为中心连接数字化研发实验室各组成部分，与仪器数据对接。用于批量化、流水线操作的分析实验室，如QC实验室等。
一般来说，ELN适用于探索性新样品的研发和发现过程，主要用于研发类实验室；样品被发现之后，部分样品受监管部门的监管，LIMS适用于这些成分基本明确的样品分析和质量验证过程，主要用于开发型实验室。
鉴于许多实验室仍在使用传统的管理方法，实验室管理工作仍然十分繁琐。传统的实验室管理方式不仅使实验室管理者头疼，而且干扰了实验室的研究成果。比如仪器设备维护管理不到位，实验中存在问题；比如试剂耗材登记时有错漏，实验中发现耗材的短缺和错误。因此在这个过程中需要对实验室的数字化管理进行升级。以下三点来谈谈传统实验室管理要实现哪些升级。
二、实验室数据的实现
对于实验室的反馈，必须基于数据。为了能够在更大的范围内中使用这些数据，有必要根据数据生成的过程来管理和组织这些数据。将图像数据与其他格式的数据进行比较，不需要将所有的图集并排进行比较，而是对谱图文件进行可比性比较，使用大数据首先要解决小数据的问题，但是大多数实验室都存在小数据太多的问题，但是关联很难。在使用大数据的过程中，第一步是建立一个标准，使用该标准，可以方便地对实验过程中的数据进行汇总、整理和分类，实现相互比较。由于技术原因，跨学科实验室数据的格式至今尚未统一。
三、设备联网问题
众所周知，在实验室中，仪器设备被视为实验室数据采集设备，可以记录和生成大量的数据。这些数据通常存储在联网计算机中，如果没有联网接口可以保存在网络驱动器中。由于不同工作组之间的分布式设备配置问题，数据的平滑传输受到限制，即使使用U盘，也很难自动建立仪器结果与实验室报告文件数据之间的一一对应关系。
许多实验室数据和信息存储在本地数据库中，更多的记录在纸质报告、记录表中，分散在一个文件夹中，无法用于大数据分析。大数据在实验室的应用是基于大数据的应用条件，实验室中的所有数据保存在一个统一的数字平台上。所有的数据都可以在平台上进行分类，并且有一个统一的结构化的数据收集流程，这样就可以在流程级别上对数据进行比较。
为了能够处理越来越多的数据，从长远发展的角度来看，有必要将分析生产的仪器设备直接与联网系统连接起来，保证数据随时可以连续跟踪，根据这些数据，可以看出许多被忽视的影响因素，通过对这些影响因素的仔细分析，我们可以了解他们对过程的影响并做出调整。
四、建立标准设备数据连接
之前，已经有很多案例表明，实验室仪器设备之间的连接是可以实现的。然而这种连接将更加复杂和昂贵。在未来，实验室设备可能会将是开箱即用的。将数字化实验记录集成到符合自动化标准的过程管理系统中，可以大大简化实验室仪器设备的日常连接。
必要的解决方案是建立一个统一的连接协议标准，在仪器上检测到的数据和填写的数字实验记录之间建立相互的关联。本标准的目的是建立一个基础平台，并能够最大限度查看存储在基础平台中的数据。当过去的数据自动应用到新工艺优化中时，集成灵活的实验室在使用过程中成为易如反掌，可以说是大数据应用的真正实现。
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