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深度基因组学

深度基因组学利用人工智能和生物学发现和设计基因药物。他们的BioFM平台通过识别其他人可能忽视的分子和靶点,加速药物发现,旨在创造改变生命的药物。

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深度基因组学 截图
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深度基因组学处于将人工智能与生物学相结合的前沿,旨在彻底改变基因药物的发现和设计。利用其专有的BioFM(生物基础模型)平台,深度基因组学旨在通过识别传统方法可能忽视的分子靶点,加速药物发现过程。该平台旨在生成与分子设计和靶点生物学发现相关的差异化预测,确保在规模上的可靠性和可重复性。

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BioFM平台结合了实验室环路工作流程,这些工作流程涉及从头设计和生成用于训练模型的数据集,或针对特定应用对其进行微调。这种方法使药物发现的快速进展成为可能,无论是在内部还是与主要制药合作伙伴的合作中。该平台的能力由强大的信息和软件系统支撑,确保可扩展的、工作流程集成的人工智能。

深度基因组学的模型,如BigRNA和REPRESS,在预测基因变异的影响和理解RNA生物学方面发挥了重要作用。例如,BigRNA在超过一万亿个来自高通量测序数据集的信号上进行训练,使其能够预测基因药物的靶向和非靶向效应。另一方面,REPRESS在预测细胞类型特异性的微RNA结合和mRNA降解方面表现出色,在各种任务中优于其他方法。

该公司在多伦多和马萨诸塞州剑桥运营实验设施,科学家与机器学习专家密切合作,设计实验以加速他们的使命。深度基因组学由一支经验丰富的基因组学、药物开发和人工智能专家团队领导,包括首席执行官布赖恩·奥卡拉汉和创始人布伦丹·弗雷。

深度基因组学总部位于多伦多,并在波士顿设有其他办公室。他们在MaRS发现区的战略位置使他们处于一个繁荣的科技中心的核心,周围是领先的研究机构和人工智能实验室。

  • 类别科学发现与实验室工具
  • 定价模式联系销售
  • 部署云端
  • 平台BioFM

  • 基于人工智能的基因药物发现

  • 用于分子设计的BioFM平台

  • 实验室环路工作流程

  • 用于RNA生物学的BigRNA模型

  • 用于miRNA结合的REPRESS模型

  • 位于多伦多和剑桥的实验设施

  • 与主要制药合作伙伴的合作

  • 用于人工智能集成的强大软件系统

  1. 配置:为特定应用设置BioFM平台

  2. 使用:利用BigRNA和REPRESS等模型进行预测

  3. 优化:使用新数据集微调模型

  4. 验证:使用实验室环路工作流程进行实验验证

  • 基因药物发现
  • 分子设计
  • RNA生物学研究
  • miRNA结合预测
  • 药物发现合作

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