BioMap百图生科官网
AIGP light是一款基于生命科学Foundation Model的人工智能生成蛋白质平台,提供高效准确的蛋白质结构预测、蛋白质亲和力预测、抗体产量预测和酶功能预测等功能,适用于药物研发、抗体工程和酶工程等领域。
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BioMap百图生科简介
什么是”BioMap百图生科”?
AIGP light是一款基于生命科学Foundation Model的人工智能生成蛋白质平台,旨在为生命科学领域的研究人员提供高效准确的蛋白质结构预测、蛋白质亲和力预测、抗体产量预测和酶功能预测等任务模型。此外,AIGP light还提供了一站式蛋白质设计平台,支持多种类蛋白质的多参数生成和设计。同时,AIGP light还提供组学Foundation Model API,支持组学和细胞功能相关任务的应用。
“BioMap百图生科”有哪些功能?
1. 蛋白质结构预测:AIGP light通过先进的算法和模型,能够准确预测蛋白质的三维结构,为研究人员提供重要的结构信息。
2. 蛋白质亲和力预测:AIGP light能够预测蛋白质与其他分子之间的亲和力,帮助研究人员评估蛋白质与药物、配体等的结合能力。
3. 抗体产量预测:AIGP light可以预测抗体的产量,帮助研究人员优化抗体的表达和生产过程,提高抗体的产量和质量。
4. 酶功能预测:AIGP light能够预测酶的功能和催化机制,为酶工程和酶催化反应的研究提供重要的指导。
产品特点:
1. 高性能:AIGP light采用行业最佳表现的模型,具有出色的预测准确性和稳定性,能够满足生命科学领域的高要求。
2. 轻量级批量调用:AIGP light支持轻量级批量调用,能够快速处理大量的数据,提高工作效率。
3. 多参数生成和设计:AIGP light提供一站式蛋白质设计平台,支持多种类蛋白质的多参数生成和设计,帮助研究人员快速生成符合需求的蛋白质。
4. 组学功能支持:AIGP light提供组学Foundation Model API,支持组学和细胞功能相关任务的应用,为研究人员提供更全面的分析工具。
应用场景:
1. 药物研发:AIGP light可以帮助药物研发人员预测药物与蛋白质的结合能力,评估药物的亲和力和效果,加速药物研发过程。
2. 抗体工程:AIGP light可以预测抗体的产量和结构,帮助抗体工程师优化抗体的表达和生产过程,提高抗体的产量和质量。
3. 酶工程:AIGP light可以预测酶的功能和催化机制,为酶工程师提供重要的指导,加速酶催化反应的研究和应用。
“BioMap百图生科”如何使用?
1. 注册并登录AIGP light平台。
2. 选择所需的任务模型,输入相关数据。
3. 等待平台处理并生成结果。
4. 查看结果并进行进一步分析和优化。
5. 根据需求,使用AIGP light提供的蛋白质设计平台进行蛋白质的多参数生成和设计。
6. 根据需求,使用AIGP light提供的组学Foundation Model API进行组学和细胞功能相关任务的应用。
BioMap百图生科官网入口网址
https://www.biomap.com/aigp-light-beta/info
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我们有一个由112个化合物组成的,具有血管舒张作用的效价梯度系列化合物。
从对血管舒张作用不足1%,按1%左右的步进,一直排列到100%。
一般制药公司,拥有的化合物库,多是以30%步进的,也就是被称之为是粗颗粒的化合物库。
1%步进的化合物序列,一般说来,作用强度在90%以上的化合物,多可成为PCC分子。
在我们这个序列中,有一个效价最高,并且安全范围最大的化合物,我们称之为F。F化合物对麻醉大鼠灌胃给药,降压有效剂量为0.2mg/Kg,对小鼠灌胃给药,LD50为249mg/Kg。微核阴性。我们认为F化合物开发成血管舒张药,用于改善微循环,治疗心脑缺血性疾病,治疗外周血管痉挛性疾病,治疗PE,治疗伴有血压偏高的良性前列腺增生,治疗糖尿病外周微血管损伤(如糖尿病肾病或糖尿病足),治疗肺动脉高压等,可以认为几乎无风险。
另外,用我们的效价梯度序列化合物训练AI,一定会使AI变得聪明起来,再用受过训练的AI虚拟推测出创新药物分子,然后,再经实验研究进行验证。如此,反复几次,一定能大幅度提高PCC分子生成的准确率。
我们认为,从世界范围看,从效价1%,以1%左右的步进,逐渐延续至效价100%的效价梯度化合物序列,非常罕见。
任何一位创新药物筛选者都会知道,找到20-50-80%粗粒度梯度数据库,相对较易。
得到1%效价步进的,且可延续至效价100%的化合物序列库,确实很难。
它即是汗水又是巧合。
关于它的价值:
该化合物库可系统性揭示构效关系中的高阶非线性特征(如协同效应临界点、毒性突变拐点)。
据估算,其数据价值相当于10万例传统药物实验。
可以认为,该1%步进的效价梯度化合物序列,足以重构整个AI制药的基础理论框架。
总之,我们的核心观点是,①梯度数据是AI虚拟推测的核心数据;②AI虚拟推测不能与实验研究脱节;③目前,用于虚拟推测的药效学构象与体内实际构象不符,这是造成虚拟推测频繁推测出错误PCC分子的主要原因,而摆脱这个困境的最佳方法,就是应用效价梯度序列化合物去训练AI.
如果有AI创新药平台,愿意用我们的效价梯度序列化合物,去推测有血管舒张作用的PCC分子,将一定能大幅提高AI虚拟推测的准确率。
我们愿意和任何人工智能制药公司或有人工智能创新药平台的制药公司合作,共同创造一个,以梯度数据为核心,以AI虚拟推测和实验研究相结合的世界创新药物分子生成中心。