長期以來，蛋白質結晶在蛋白質結構測定中一直因需大量人工作業而深受困擾。在過去幾十年中，包括液體處理器和成像儀在內的創新實驗室自動化技術的應用，使科學家能夠更多地專注于實驗設計，大幅提高了實驗通量，并最終產生了更多數據。

然而，隨著數據量的增加，科學家們不得不花費越來越多的時間來評估結晶實驗的成像。為緩解這一負擔，Formulatrix著手開發了基于AI的全自動液滴評分和晶體識別方法。2020年，我們將由科學家主導、谷歌開發的自動評分模型MARCO集成到Rock Maker中。

雖然MARCO在一定程度上卓有成效，但在處理從混有其他類別液滴中識別晶體時表現不佳。為此，Formulatrix開發了Sherlock，一種能夠在混合其他類別液滴中識別晶體的高級AI自動評分模型。

Sherlock不僅在更大、更多樣化的數據集上進行了訓練，還配備了新功能，在與科學家評分成像的吻合度上優于MARCO。現在，Rock Maker v4中包含了Sherlock和MARCO，用戶可以選擇自動評分模型來評分他們的結晶實驗。

歡迎加入我們的網絡研討會，了解如何通過Sherlock提升蛋白結晶實驗的評分效率，節省時間，并提高您對數據結果的信心。

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