我们使用机器学习来设计针对困难目标(例如 GPCR 和离子通道)的新型抗体。
GLASS有效的问题表述,也称为诊断性单行词,包括相关的人口统计学、相关病史或流行病学危险因素、疾病的持续时间和速度,以及关键体征和症状以及关键数据(实验室、影像学、体格检查数据)。
领导蛋白质设计,用AI 解码蛋白质的语言。设计新颖、最佳的蛋白质,绕过行业中现有的障碍。
Lunit是一家上市公司,开发有助于征服癌症的医疗AI软件。对于癌症,生存通常取决于它被发现的早期程度,而Lunit的癌症筛查AI帮助医生更早地发现它。
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