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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先进的多模态基础模型,用于分子结构预测。
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。
基于AlphaFold3模型的高精度生物分子结构预测平台
AlphaFold Server是一个基于AlphaFold3模型的网络服务,能够生成包含蛋白质、DNA、RNA、配体、离子等的高精度生物分子结构预测,并能模拟蛋白质和核酸的化学修饰。该平台由Google DeepMind和Isomorphic Labs合作开发,对于科学研究和生物制药领域具有重要意义,尤其在非商业用途中,它提供了一个强大的工具来预测和分析生物分子结构。
首个真正开源的生物分子结构预测模型
Boltz-1是由麻省理工学院(MIT)阿卜杜拉·拉蒂夫·贾米尔健康机器学习诊所(MIT Jameel Clinic)的研究人员开发的首个真正开源的生物分子结构预测模型,其准确性达到了AlphaFold3的水平。该模型以玻尔兹曼分布命名,是一种描述分子结构分布的概率度量。Boltz-1的开发旨在鼓励超越学术界的创新,为商业用途提供支持。它由博士生Jeremy Wohlwend、Gabriele Corso和MIT Jameel Clinic研究员Saro Passaro领导开发,得到了MIT电气工程和计算机科学(EECS)教授Regina Barzilay和Tommi Jaakkola的指导。Boltz-1的开发面临了规模和数据处理的挑战,但最终成功构建了必要的计算能力,为结构生物学研究实践的标准化提供了基础,有望加速生命改变药物的创造。
AlphaFold 3,由Google DeepMind和Isomorphic Labs共同开发的AI模型,能够准确预测所有生命分子的结构和相互作用。
AlphaFold 3是一个革命性的AI模型,它能够预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构和相互作用,与现有预测方法相比,对蛋白质与其他分子类型的相互作用预测准确度至少提高了50%,在某些重要类别的相互作用中,预测准确度甚至翻倍。该模型将极大地推进我们对生物世界和药物发现的理解。
药物原子尺度仿真
Lavo Life Sciences是一家早期阶段的初创公司,通过开发软件工具来加速药物开发。我们的AI加速化学仿真使药物性质预测比现有解决方案更便宜、更可靠。我们的软件模拟药物在原子尺度上的行为,帮助制药公司更快地将治疗方法带给患者。我们的技术可以加速您的药物开发工作。
获取药物信息 | AI医学诊断 | AI医学助手
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PillRem是一款智能药物提醒应用
PillRem是一款智能药物提醒应用,通过提醒功能帮助用户按时服药。它可以记录用户的药物信息,设置提醒时间和剂量,并提供即时提醒通知。PillRem的优势在于简单易用,界面清晰,提醒准时,帮助用户建立良好的服药习惯。该应用免费提供基本功能,同时还提供高级版以解锁更多功能。
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