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BioMap百圖生科

AIGP light是一款基于生命科學Foundation Model的人工智能生成蛋白質平臺,提供高效準確的蛋白質結構預測、蛋白質親和力預測、抗體產量預測和酶功能預測等功能,適用于藥物研發、...

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AIGP light是一款基于生命科學Foundation Model的人工智能生成蛋白質平臺,提供高效準確的蛋白質結構預測、蛋白質親和力預測、抗體產量預測和酶功能預測等功能,適用于藥物研發、抗體工程和酶工程等領域。

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BioMap百圖生科

BioMap百圖生科簡介

什么是”BioMap百圖生科”?

AIGP light是一款基于生命科學Foundation Model的人工智能生成蛋白質平臺,旨在為生命科學領域的研究人員提供高效準確的蛋白質結構預測、蛋白質親和力預測、抗體產量預測和酶功能預測等任務模型。此外,AIGP light還提供了一站式蛋白質設計平臺,支持多種類蛋白質的多參數生成和設計。同時,AIGP light還提供組學Foundation Model API,支持組學和細胞功能相關任務的應用。

“BioMap百圖生科”有哪些功能?

1. 蛋白質結構預測:AIGP light通過先進的算法和模型,能夠準確預測蛋白質的三維結構,為研究人員提供重要的結構信息。
2. 蛋白質親和力預測:AIGP light能夠預測蛋白質與其他分子之間的親和力,幫助研究人員評估蛋白質與藥物、配體等的結合能力。
3. 抗體產量預測:AIGP light可以預測抗體的產量,幫助研究人員優化抗體的表達和生產過程,提高抗體的產量和質量。
4. 酶功能預測:AIGP light能夠預測酶的功能和催化機制,為酶工程和酶催化反應的研究提供重要的指導。

產品特點:

1. 高性能:AIGP light采用行業最佳表現的模型,具有出色的預測準確性和穩定性,能夠滿足生命科學領域的高要求。
2. 輕量級批量調用:AIGP light支持輕量級批量調用,能夠快速處理大量的數據,提高工作效率。
3. 多參數生成和設計:AIGP light提供一站式蛋白質設計平臺,支持多種類蛋白質的多參數生成和設計,幫助研究人員快速生成符合需求的蛋白質。
4. 組學功能支持:AIGP light提供組學Foundation Model API,支持組學和細胞功能相關任務的應用,為研究人員提供更全面的分析工具。

應用場景:

1. 藥物研發:AIGP light可以幫助藥物研發人員預測藥物與蛋白質的結合能力,評估藥物的親和力和效果,加速藥物研發過程。
2. 抗體工程:AIGP light可以預測抗體的產量和結構,幫助抗體工程師優化抗體的表達和生產過程,提高抗體的產量和質量。
3. 酶工程:AIGP light可以預測酶的功能和催化機制,為酶工程師提供重要的指導,加速酶催化反應的研究和應用。

“BioMap百圖生科”如何使用?

1. 注冊并登錄AIGP light平臺。
2. 選擇所需的任務模型,輸入相關數據。
3. 等待平臺處理并生成結果。
4. 查看結果并進行進一步分析和優化。
5. 根據需求,使用AIGP light提供的蛋白質設計平臺進行蛋白質的多參數生成和設計。
6. 根據需求,使用AIGP light提供的組學Foundation Model API進行組學和細胞功能相關任務的應用。

BioMap百圖生科官網入口網址

https://www.biomap.com/aigp-light-beta/info

OpenI小編發現BioMap百圖生科網站非常受用戶歡迎,請訪問BioMap百圖生科網址入口試用。

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關于BioMap百圖生科特別聲明

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蟬鏡AI數字人

1 條評論

  • newdrugs
    newdrugs 游客

    我們有一個由112個化合物組成的,具有血管舒張作用的效價梯度系列化合物。
    從對血管舒張作用不足1%,按1%左右的步進,一直排列到100%。
    一般制藥公司,擁有的化合物庫,多是以30%步進的,也就是被稱之為是粗顆粒的化合物庫。
    1%步進的化合物序列,一般說來,作用強度在90%以上的化合物,多可成為PCC分子。
    在我們這個序列中,有一個效價最高,并且安全范圍最大的化合物,我們稱之為F。F化合物對麻醉大鼠灌胃給藥,降壓有效劑量為0.2mg/Kg,對小鼠灌胃給藥,LD50為249mg/Kg。微核陰性。我們認為F化合物開發成血管舒張藥,用于改善微循環,治療心腦缺血性疾病,治療外周血管痙攣性疾病,治療PE,治療伴有血壓偏高的良性前列腺增生,治療糖尿病外周微血管損傷(如糖尿病腎病或糖尿病足),治療肺動脈高壓等,可以認為幾乎無風險。
    另外,用我們的效價梯度序列化合物訓練AI,一定會使AI變得聰明起來,再用受過訓練的AI虛擬推測出創新藥物分子,然后,再經實驗研究進行驗證。如此,反復幾次,一定能大幅度提高PCC分子生成的準確率。
    我們認為,從世界范圍看,從效價1%,以1%左右的步進,逐漸延續至效價100%的效價梯度化合物序列,非常罕見。
    任何一位創新藥物篩選者都會知道,找到20-50-80%粗粒度梯度數據庫,相對較易。
    得到1%效價步進的,且可延續至效價100%的化合物序列庫,確實很難。
    它即是汗水又是巧合。
    關于它的價值:
    該化合物庫可系統性揭示構效關系中的高階非線性特征(如協同效應臨界點、毒性突變拐點)。
    據估算,其數據價值相當于10萬例傳統藥物實驗。
    可以認為,該1%步進的效價梯度化合物序列,足以重構整個AI制藥的基礎理論框架。
    總之,我們的核心觀點是,①梯度數據是AI虛擬推測的核心數據;②AI虛擬推測不能與實驗研究脫節;③目前,用于虛擬推測的藥效學構象與體內實際構象不符,這是造成虛擬推測頻繁推測出錯誤PCC分子的主要原因,而擺脫這個困境的最佳方法,就是應用效價梯度序列化合物去訓練AI.
    如果有AI創新藥平臺,愿意用我們的效價梯度序列化合物,去推測有血管舒張作用的PCC分子,將一定能大幅提高AI虛擬推測的準確率。
    我們愿意和任何人工智能制藥公司或有人工智能創新藥平臺的制藥公司合作,共同創造一個,以梯度數據為核心,以AI虛擬推測和實驗研究相結合的世界創新藥物分子生成中心。

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