Amyris, Inc. kündigt Rücktritt von Philip Eykerman als Verwaltungsrat an
Am 15. August 2023 um 22:39 Uhr
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Amyris, Inc. hat die Entscheidung von Philip Eykerman bekannt gegeben, mit sofortiger Wirkung aus dem Board of Directors des Unternehmens (das ?Board?) zurückzutreten. Herr Eykerman war seit Mai 2017 Mitglied des Board of Directors als Beauftragter von DSM im Zusammenhang mit dem Recht von DSM, Direktoren gemäß dem geänderten und neu gefassten DSM-Aktionärsvertrag vom 7. August 2017 zwischen DSM und dem Unternehmen zu benennen. Die Benennungsrechte von DSM enden zu dem Zeitpunkt, zu dem DSM weniger als 4,5% der ausstehenden Stammaktien des Unternehmens besitzt.
DSM besitzt derzeit etwa 4,5% der ausstehenden Stammaktien des Unternehmens auf Basis des wirtschaftlichen Eigentums. Der Rücktritt von Herrn Eykerman ist nicht das Ergebnis einer Meinungsverschiedenheit mit dem Unternehmen oder einer Angelegenheit, die mit dem Betrieb, der Politik oder den Praktiken des Unternehmens zusammenhängt.
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Rechtliche Hinweise
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Amyris, Inc. ist ein Unternehmen der synthetischen Biotechnologie. Die Komponenten des Unternehmens stammen aus der Vermarktung und dem Verkauf von Clean Beauty-, Körperpflege- sowie Gesundheits- und Wellness-Produkten über seine Direct-to-Consumer-E-Commerce-Plattformen und ein wachsendes Netzwerk von Einzelhandelspartnern. Die nachhaltigen Inhaltsstoffe des Unternehmens werden in großen Mengen an führende Industrieunternehmen verkauft, die die Endmärkte für Aromen und Düfte (F&F), Ernährung, Lebensmittel und Getränke sowie saubere Schönheits- und Körperpflegeprodukte bedienen. Die Inhaltsstoffe und Verbraucherprodukte, die das Unternehmen herstellt, werden über seine Lab-to-Market-Technologieplattform produziert. Das Unternehmen nutzt maschinelles Lernen, Robotik und künstliche Intelligenz, die es seiner Technologieplattform ermöglichen, schnell neue Produkte im kommerziellen Maßstab auf den Markt zu bringen. Die Lab-to-Market-Technologieplattform nutzt optimierte und automatisierte molekularbiologische, analytische und verfahrenstechnische Tools in Kombination mit maschinellen Lernalgorithmen und statistischen Modellen, um die Art und Weise, wie Mikroben Zucker verstoffwechseln, zu verändern.