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Plateforme

Architecture de la plateforme Une architecture décentralisée pour connecter de bout-en-bout les données Automatisation bout-en-bout De la donnée brute à la valeur clinique, sans interruption Constellab vs concurrents La seule plateforme qui digitalise les life sciences de manière souveraine

Fonctionnalités & bénéfices

Fonctionnalités Espace collaboratif, analytique, visualisation et IA Bénéfices Pourquoi choisir Constellab — traçabilité, souveraineté, conformité ROI & Économies Calculez vos économies en consolidant vos outils Interconnexions Outils, protocoles et connecteurs supportés

Cas d'usage

Gestion des données patients Centraliser et valoriser les données médicales avec l'IA Accélération de la R&D Réduisez vos cycles de recherche grâce à l'IA Optimisation des bioprocédés Pilotez vos procédés fermentaires en temps réel Optimisation en agronomie Résistance aux antifongiques : données et IA réunies Tous les cas d'usage Parcourir l'ensemble de notre catalogue de solutions

Applications Constellab

Constellab Care Gestion de données médicales et patients par IA Constellab Suite Productivité scientifique : Project, Analytics, Search Constellab Digital Twin Jumeaux numériques pour optimiser vos bioprocédés Voir toutes les applications Explorez l'écosystème applicatif Constellab™

Documentation

Livre blanc DLM Notre méthode Digital Leadership Mastery pour piloter la donnée Conformité réglementaire Navigateur de frameworks GxP, RGPD, HDS et qualité Standards d'interopérabilité FHIR, CDISC, DICOM, HL7, OMOP CDM et terminologies de référence

Communauté & Événements

Constellab Community La communauté open-source des utilisateurs Constellab Projet CROPulse Notre projet pour harmoniser la digitalisation dans la recherche pré-clinique Blog Articles, récompenses, événements et publications
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  3. Constellab Digital Twin
Jumeau numérique de bioprocédé

Constellab Digital Twin

Optimisez vos bioprocédés par simulation et prédiction

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Jumeaux numériquesBioprocédésFermentationMachine learningOptimisationSimulation in silicoDécouverte médicaleRecherche de biomarqueurs

Cas d'usage complémentaire : Accélération de la R&D →

Le défi du développement de bioprocédés

Le développement de bioprocédés repose encore sur des cycles expérimentaux longs et coûteux : chaque modification de milieu, de température ou de paramètre opératoire exige un nouveau run en laboratoire. La multiplication des expériences génère des données volumineuses mal exploitées, et les équipes manquent d'outils pour anticiper le comportement du système avant de conduire les expériences.

Constellab Digital Twin construit des modèles mathématiques calibrés sur vos données de fermentation pour simuler, prédire et optimiser vos bioprocédés in silico. Il s'intègre nativement à votre environnement Constellab (connectant directement instruments, fichiers de données et tableaux de bord) pour réduire le nombre de runs expérimentaux, maximiser les rendements et accélérer le passage à l'échelle.

Constellab Digital Twin · Capacités clés

Pourquoi adopter le jumeau numérique ?

Modélisation mathématique

Construisez des modèles mécanistes calibrés sur vos données réelles de fermentation : cinétiques de croissance, consommation de substrat, production de métabolites.

Simulation in silico

Testez de nouveaux paramètres opératoires, compositions de milieux et stratégies d'alimentation sans conduire de runs physiques en laboratoire.

Optimisation des milieux

Identifiez automatiquement les conditions optimales de culture pour maximiser les rendements en biomasse et en produit d'intérêt.

Prédiction des rendements

Anticipez les performances de votre procédé avant chaque run, réduisez les surprises et planifiez vos campagnes de production en confiance.

Réduction des cycles expérimentaux

Diminuez significativement le nombre de runs en laboratoire nécessaires pour atteindre vos objectifs : moins de réactifs, moins de temps, moins de coûts.

Intégration native Constellab

Connectez directement vos instruments, fichiers de données et tableaux de bord Constellab Bioprocess pour un pipeline bout-en-bout sans ressaisie.

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