DeepTox: 毒性予測ツール

ディープゲノミクス

AI アプリ

#17

AIと生物学を活用して遺伝子医薬品を発見・設計します。彼らのBioFMプラットフォームは、他の方法では見逃される分子やターゲットを特定することで、医薬品発見を加速し、人生を変える医薬品の創出を目指しています。ディープゲノミクスは、AIと生物学を活用して遺伝子医薬品を発見・設計します。彼らのBioFMプラットフォームは、他の方法では見逃される分子やターゲットを特定することで、医薬品発見を加速し、人生を変える医薬品の創出を目指しています。

Numerion Labs

AI アプリ

#16

新しい薬のような小分子を見つけるための機械学習プラットフォームを中心に構築された創薬企業です。以前はAtomwiseとして知られており、化学基盤モデル、大規模列挙器、最適化アルゴリズムを使用して、競合する手法が到達するよりもはるかに大きな化学空間を探索しています。現在、内部プログラムは免疫および炎症性疾患をターゲットにしています…Numerion Labsは、新しい薬のような小分子を見つけるための機械学習プラットフォームを中心に構築された創薬企業です。以前はAtomwiseとして知られており、化学基盤モデル、大規模列挙器、最適化アルゴリズムを使用して、競合する手法が到達するよりもはるかに大きな化学空間を探索しています。現在、内部プログラムは免疫および炎症性疾患をターゲットにしています…

DeepNeuralNetQSAR - QSARのためのAIモデル

AI GitHub リポジトリ

定量的構造-活性相関（QSAR）モデリングを強化するために設計されたAI駆動のツールです。化学化合物の活性を予測し、研究者の薬剤発見と開発を支援します。DeepNeuralNetQSARは、定量的構造-活性相関（QSAR）モデリングを強化するために設計されたAI駆動のツールです。化学化合物の活性を予測し、研究者の薬剤発見と開発を支援します。

BenevolentAI

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#15

現在の製品Qorがバイオファーマの幹部やライフサイエンスコンサルタント向けの意思決定支援プラットフォームであるライフサイエンスAI企業です。10年以上の薬剤発見AIの実績と独自の知識グラフに基づいて構築されたQorは、薬剤、適応症、または市場に関する証拠を追跡し、以前の結論がもはや有効でない場合に警告します。研究者ではなく、バイオ…BenevolentAIは、現在の製品Qorがバイオファーマの幹部やライフサイエンスコンサルタント向けの意思決定支援プラットフォームであるライフサイエンスAI企業です。10年以上の薬剤発見AIの実績と独自の知識グラフに基づいて構築されたQorは、薬剤、適応症、または市場に関する証拠を追跡し、以前の結論がもはや有効でない場合に警告します。研究者ではなく、バイオ…

DeepChem AI Framework

AI GitHub リポジトリ

薬剤発見、量子化学、材料科学、生物学のために深層学習を民主化することを目的としたオープンソースのAIフレームワークです。これにより、これらの分野での研究開発を促進するためのツールとライブラリが提供されます。DeepChemは、薬剤発見、量子化学、材料科学、生物学のために深層学習を民主化することを目的としたオープンソースのAIフレームワークです。これにより、これらの分野での研究開発を促進するためのツールとライブラリが提供されます。

精密医療のためのマルチモーダル基盤モデルのリーダーであり、翻訳研究と臨床開発を強化します。バイオマーカーの発見と患者の層別化に向けた高度な機能を提供し、試験をより迅速にし、洞察をより実行可能にします。Imagene AIは、精密医療のためのマルチモーダル基盤モデルのリーダーであり、翻訳研究と臨床開発を強化します。バイオマーカーの発見と患者の層別化に向けた高度な機能を提供し、試験をより迅速にし、洞察をより実行可能にします。

ヒットデクスター

AI アプリ

薬剤発見における頻繁なヒッターを特定するために設計された予測ツールです。これは、研究者に生物アッセイに干渉する可能性のある化合物に関する洞察を提供し、薬剤開発プロセスを効率化します。ヒットデクスターは、薬剤発見における頻繁なヒッターを特定するために設計された予測ツールです。これは、研究者に生物アッセイに干渉する可能性のある化合物に関する洞察を提供し、薬剤開発プロセスを効率化します。

Graphormer - Microsoft Research

AI モデル

分子モデリングタスク向けの深層学習パッケージであり、材料および創薬研究を加速します。分子動力学と物性予測をサポートし、将来的には反応予測や大規模分子モデリングの機能拡張も予定されています。グラフレベルの予測タスクにおいて、従来のグラフニューラルネットワークを上回る性能を発揮します。Graphormerは、分子モデリングタスク向けの深層学習パッケージであり、材料および創薬研究を加速します。分子動力学と物性予測をサポートし、将来的には反応予測や大規模分子モデリングの機能拡張も予定されています。グラフレベルの予測タスクにおいて、従来のグラフニューラルネットワークを上回る性能を発揮します。