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。
AI系统设计新型蛋白质,助力生物和健康研究。
AlphaProteo是DeepMind推出的首个AI系统,用于设计新型、高强度的蛋白质结合体,作为生物和健康研究的构建模块。这项技术有潜力加速我们对生物过程的理解,并助力新药的发现、生物传感器的开发等。AlphaProteo能够为多种目标蛋白质生成新的蛋白质结合体,包括与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A。它在实验成功率和结合亲和力方面均优于现有方法,能够显著减少涉及蛋白质结合体的初步实验所需的时间。
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。
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。
自动化生物标志物发现与解释
JADBio是一款无代码机器学习平台,通过自动化生物标志物发现和解释,加速药物研发过程。它能够处理多组学数据,包括基因组学、转录组学、代谢组学等,为研究人员提供快速高效的数据分析和洞察。JADBio的优势在于其简单易用的界面和自动化功能,大大减少了药物研发的时间和成本。定价信息请参考官方网站。
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