Chai-1

Chai-1是一个用于药物发现的多模态基础模型,能够预测蛋白质、小分子、DNA、RNA、共价修饰等的分子结构。它在PoseBusters基准测试中达到了77%的成功率,与AlphaFold3相当。Chai-1无需多序列比对即可运行,保持了大部分性能,并且能够更准确地折叠多聚体结构。此外,Chai-1可以与实验室数据结合,提高预测性能。该模型旨在将生物学从科学转变为工程,推动AI在生物学研究中的应用。

需求人群:

"Chai-1适合药物发现领域的研究人员和公司,因为它提供了一个先进的工具来预测和分析分子结构,加速药物设计和开发过程。"

使用场景示例:

用于预测新药的分子结构,加速药物筛选过程。

在实验室中,通过结合实验数据,提高抗体-抗原结构预测的准确性。

在药物设计中,用于优化分子的结合位点,提高药物的有效性和安全性。

产品特色:

统一预测蛋白质、小分子、DNA、RNA等分子结构。

无需多序列比对即可运行,保持大部分性能。

在单序列模式下预测多聚体结构,达到AlphaFold-Multimer级别的质量。

通过实验室数据提示,提高预测性能。

通过web界面免费提供,包括商业应用。

模型权重和推理代码作为软件库发布,供非商业使用。

使用教程:

访问Chai-1的web界面:https://lab.chaidiscovery.com。

注册并登录以获取模型的访问权限。

上传需要预测的分子序列或结构数据。

选择预测模式,例如单序列或多序列比对。

如果需要,输入实验室数据或实验限制条件。

提交预测请求并等待模型处理。

查看和分析预测结果,根据需要进行进一步的实验验证。

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