我们专注于通过不同的合作框架发现和开发新的治疗蛋白。
我们的使命是通过设计新颖的分子来实现特定和强大的药理活性,极大地加速治疗性蛋白质的发现过程。
我们的核心技术是基于一套计算设计算法,使我们能够创建导向分子相互作用,并建立原子精度的架构。
我们通过实验快速表征我们设计的生物物理特性、原子结构和药理活性,允许快速到达临床前候选药物。
OpenBioML 旨在成为机器学习和生物学交叉领域的开放协作研究实验室。从讨论最新发展到合作开展尖端项目和复制闭源研究。我们寻求最大限度地发挥人工智能在生命科学中的积极影响。
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。
QOVES实验室的面部评估工具,它使用机器学习像临床医生一样分析您的面部,并建议改善您的日常工作。
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)。
我们的平台使用 AI 来帮助您加快药物发现过程。我们可以一起做出很大的改变
我们正在开拓生成生物学领域:一种革命性的药物开发方法,使我们能够首次对基于蛋白质的模式进行编程。