概览
通过 Target and Lead Identification Suite 进行更高效的硅胶药品设计:研究人员可以快速预测抗体结构、评估氨基酸突变的结构和功能,并加快新生蛋白质设计速度。
此解决方案还启用了潜在客户优化,可用于以较低的费用发现新的优质候选产品;用于定量结构-活动关系 (QSAR) 研究;或用于计算免费能量干扰 (FEP)。
更好的预测和分子恢复:只需输入氨基酸序列,即可准确预测目标蛋白质结构。
优化计算资源并降低潜在候选者发现费用:通过根据需要轻松扩缩 HPC 资源,确定目标特征并发现高质量的潜在候选分子。
部署可伸缩且可重现的工作流:通过可重现且具有成本效益的工作流重新构想端到端流程,从而获得有效的潜在候选者。
Multiomics Suite 可将多组学数据转换为数据洞见,高效地推进科学发现,从而加快精确医疗护理速度。
简化基因组数据的分析并加快其速度,设计临床基因组学并加快个性化医疗速度,解释基因组数据以解锁新发现,并构建可扩展和可重复的工作流以提高研究人员和数据科学家之间的协作效率,从而节省开发新路径、算法或方法的时间。
利用云计算和 AI 加快基因组分析速度:以可伸缩、经济高效且安全的方式存储、处理和分析基因组数据。
改进精确医疗指导型药品开发:通过大规模注入和处理多模态数据集,更快地识别新的药品目标以及基因分层的临床试验。
构建可伸缩且可重现的工作流:减少实现基因组识别流程标准化所需的人工干预量。
工作方式
Target and Lead Identification Suite 可实现更好的预测和分子恢复,优化计算资源并降低潜在发现费用。
Multiomics Suite 利用云计算和 AI/机器学习技术加快基因组分析速度,并在精确医疗指导型药品开发中提升效率。
这两种解决方案都有助于生命科学组织构建可扩缩、可重现的工作流,从而提高效率。
常见用途
数据注入:简化数据的注入、共享和管理。
次级分析:使用基因组关联研究 (GWAS) 流水线将原始序列文件注入到 Cloud Storage 中、使用 Batch API 提取变体、使用 Compute Engine 加速处理,从而将原始测序 (DNA/RNA) 数据转变为富有实用价值的分析洞见。
三级分析:确定与特定的疾病或特征相关联、要集成到多模态数据集中的基因。
数据注入:简化数据的注入、共享和管理。
次级分析:使用基因组关联研究 (GWAS) 流水线将原始序列文件注入到 Cloud Storage 中、使用 Batch API 提取变体、使用 Compute Engine 加速处理,从而将原始测序 (DNA/RNA) 数据转变为富有实用价值的分析洞见。
三级分析:确定与特定的疾病或特征相关联、要集成到多模态数据集中的基因。