Verwenden Sie KI, um biochemische Daten vorherzusagen
KI-Methoden für die Vorforschung molekularer Lösungen
Die Korrelationen wurden an realen Molekülen im Labor durchgeführt. Voruntersuchung, Datenanalyse
Wie viel kostet der Einsatz von KI in biochemischen Experimenten?
Vergleichende Kosten der Peptidsynthese und Peptidberechnung mit KI-Methoden.
Zahlen Sie immer noch Hunderte von Dollar für die Synthese von Peptiden und Proteinen, warten wochenlang auf deren Herstellung und Lieferung und verbringen dann Monate mit hochtechnologischen biochemischen Experimenten, um sie zu untersuchen, und das alles ohne vorläufige Daten?
Moderne Technologien ermöglichen es Ihnen, einen großen Satz vorläufiger Daten zum Preis von 2,49 Euro für jedes kleine Protein oder Peptid zu erhalten, wenn Sie eine Studie über hundert ähnliche Aminosäuresequenzen in Auftrag geben.
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Moderne Technologien ermöglichen es Ihnen, einen großen Satz vorläufiger Daten zum Preis von 2,49 Euro für jedes kleine Protein oder Peptid zu erhalten, wenn Sie eine Studie über hundert ähnliche Aminosäuresequenzen in Auftrag geben.
Profitieren Sie von modernen Trendtechnologien.
Sie haben viel erreicht und sind zu Spezialisten für die Beherrschung experimenteller Techniken in Biochemie und Pharmakologie geworden.
Entdecken Sie KI-Algorithmen, die für vorläufige Untersuchungen an biochemischen Experimenten getestet wurden.
Entdecken Sie Ihre biochemische Erfahrung und sehen Sie, wie Sie die Software für Ihre Forschung anwenden können. Sie können den integrierten Server auf der Website unseres Unternehmens verwenden oder unsere Spezialisten für eine Beratung kontaktieren.
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Sie sind Spezialist/in auf dem Gebiet der biochemischen Experimente:
- Enzymeigenschaften und der Einfluss der Substratkonzentration
- Proteinanalyse und Standardkurvengenerierung
- Dünnschichtchromatographie
- ELISA.
- DNA/RNA-Sequenzierung.
- Ernährung.
- Gelelektrophorese.
- Antikörper und Antigene.
- Blotting-Methoden.
- Polymerase-Kettenreaktion (PCR)
Sie untersuchen folgende Eigenschaften von Molekülen, Zellen, Geweben
Struktur, Zusammensetzung und chemische Reaktionen von Substanzen in lebenden Systemen:
- Aktivität des Komplexes,
- Zellwachstum,
- affinity, IС50, Kd,
- Überleben,
- Toxizität,
- Wirksamkeit des Medikaments,
- Wirkung von Proteinmodifikation und Medikamentenzugabe,
- Strukturveränderungen,
- Entfaltung,
- Denaturierung,
- Molekulargewicht des Komplexes, Aggregation
Die neuesten Entwicklungen in der Programmierung und im maschinellen Lernen ermöglichen es uns, die Effizienz des Einsatzes von KI in biochemischen Experimenten auf eine Korrelation von 93 % zwischen berechneten Daten und experimentellen Daten zu bringen.
Nutzen Sie dieses Tool nicht als Ersatz für Ihr Fachwissen, sondern als Erweiterung.
Lassen Sie sich davon leiten, Ihren Ansatz verfeinern und Ihre Ergebnisse verstärken. Ihr Engagement, gepaart mit dem strategischen Einsatz von KI, wird Ihre Forschung vorantreiben, Barrieren überwinden und neue Maßstäbe setzen.
Nutzen Sie dieses Tool nicht als Ersatz für Ihr Fachwissen, sondern als Erweiterung.
Lassen Sie sich davon leiten, Ihren Ansatz verfeinern und Ihre Ergebnisse verstärken. Ihr Engagement, gepaart mit dem strategischen Einsatz von KI, wird Ihre Forschung vorantreiben, Barrieren überwinden und neue Maßstäbe setzen.
Der Vorteil ermöglicht Ihnen eine Prognose von bis zu 90 % der experimentellen Daten
Dadurch können vorläufige Untersuchungen, Hypothesen und eine direkte Korrelation zwischen berechneten und
experimentellen Daten durchgeführt werden.
experimentellen Daten durchgeführt werden.
Thermodynamische Eigenschaften:
Entropieänderung,
Enthalpieänderung,
numerischer Stabilitätsparameter,
potenzielle Energie,
berechneter Kd,
Heatmaps,
numerische Werte
Geeignet für folgende Moleküle:
- Monomere, Dimere,
- Trimere, Tetramere,
- Protein-Protein-Interaktion
- Peptide,
- Protein+Inhibitoren+Atome,
- Antikörper-Antigen
- RNA-Moleküle
Berücksichtigung der Versuchsbedingungen:
- Temperatur,
- Salzlösungen,
- Denaturierungslösungen
Es ist ganz einfach, KI für chemische Experimente zu bestellen. Verwenden Sie dazu die Formularvorlage unten auf der Seite.
Unser Unternehmen führt mithilfe der KI-Methode mithilfe entwickelter Software auf Grundlage der klassischen thermodynamischen Theorie ein breites Spektrum biochemischer Forschung durch. Mithilfe unseres Softwarepakets können wir den Einfluss von Punktmutationen auf die Affinität von Proteinmolekülen analysieren, den Einfluss kleiner Inhibitoren auf Proteininteraktionen untersuchen und onkogene von neutralen Mutationen unterscheiden.
Sie müssen nur eine Anfrage auf der Hauptseite hinterlassen und unsere Spezialisten werden sich mit Ihnen in Verbindung setzen. Preise und Dienstleistungen können Sie auch im Abschnitt „Produktlinie“ einsehen.
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Hinterlassen Sie Ihre Anfrage und unsere Spezialisten werden Sie in Kürze zu allen Fragen kontaktieren | Lernen Sie die Gruppe kennen, erkunden Sie die Schule und erhalten Sie eine kostenlose Beratung |
Die neuesten Entwicklungen in Programmierung und maschinellem Lernen ermöglichen es uns, die Effizienz der Verwendung von KI in biochemischen Experimenten auf 93 % Korrelation zwischen berechneten Daten und experimentellen Daten zu steigern.
Nutzen Sie dieses Tool nicht als Ersatz für Ihr Fachwissen, sondern als Erweiterung.
Lassen Sie sich von ihm leiten, verfeinern Sie Ihren Ansatz und verbessern Sie Ihre Ergebnisse. Ihr Engagement, kombiniert mit dem strategischen Einsatz von KI, wird Ihre Forschung vorantreiben, Barrieren durchbrechen und neue Maßstäbe setzen.
Nutzen Sie dieses Tool nicht als Ersatz für Ihr Fachwissen, sondern als Erweiterung.
Lassen Sie sich von ihm leiten, verfeinern Sie Ihren Ansatz und verbessern Sie Ihre Ergebnisse. Ihr Engagement, kombiniert mit dem strategischen Einsatz von KI, wird Ihre Forschung vorantreiben, Barrieren durchbrechen und neue Maßstäbe setzen.
Die wissenschaftliche Methode besteht aus sieben Schritten: Frage, Forschung, Hypothese, Experiment, Datenanalyse, Schlussfolgerung und Kommunikation. Obwohl Wissenschaftler die Schritte gelegentlich ändern, neu anordnen oder erneut aufrufen, verwenden sie im Allgemeinen diesen grundlegenden logischen Ansatz.
Neue Produktlinie
Wählen Sie die Option, die am besten zu Ihrer Forschung passt
Anibody-Antigen
Online-Server zur flexiblen Antikörperketten-Auswahl
Die Herstellung eines monoklonalen Antikörpers kann kompliziert und kostspielig sein und kann daher in der pharmazeutischen Forschung durchschnittlich 6.000 bis 15.000 US-Dollar kosten. Unsere Trendtechnologien ermöglichen es Ihnen, vorläufige Untersuchungsbeispiele für monoklonale und polyklonale Antikörper zu erhalten, indem Sie schwere und leichte Ketten von Antikörpern mithilfe von KI- und maschinellen Lernmethoden für pharmazeutische Datenanalyselösungen auswählen, um die Produktion zu beschleunigen und zu optimieren.
Price/Examples here
Protein–Protein Interactions
Vorhersage der Auswirkungen von Missense-Mutationen/
Hier sehen Sie Beispiele für ein tiefes Mutationsscanning der folgenden Mutationstypen: Missense-Mutation, Nonsense-Mutation, stille Mutation, DNA-Mutation, Punktmutation, Genmutation im Prozess der Protein-Protein-Interaktion und das Erhalten vorläufiger Ergebnisse, die die physikalischen Aspekte der Proteinkomplexbildung charakterisieren.
Price/Examples here
AI performance factor
Wie erreicht man eine 90-prozentige Korrelation zwischen Proteinstabilitätsstudien und berechneten Daten?
Sehen Sie sich die vollständige Liste der praktischen Berechnungen an, die mithilfe von KI und Deep Learning durchgeführt wurden. Korrelationsdiagramme zwischen experimentellen und berechneten Daten für Proteine in der Denaturierungslösung. Am Beispiel einer Kombination mehrerer physikalischer Experimente, in denen die Entfaltung von P53-Mutationen in Abhängigkeit von der Denaturierungskonzentration untersucht wurde.
Examples here
Onkogene Veränderungen in der Zelle
Wie unterscheiden sich onkogene Mutationen
von neutralen?
unter Verwendung berechneter physikalischer Daten, die durch Deep-Learning-Methoden gewonnen wurden. Ein maschinelles Lernmodell und Deep Learning wurden verwendet, um Korrelationen zwischen berechneten und experimentellen Daten zu erreichen. Wir präsentieren ein spezifisches maschinelles Lernmodell zur Vorhersage der Stabilität der Missense-Mutation in TP53 am Beispiel einer Kombination mehrerer physikalischer Experimente, in denen die Entfaltung von P53-Mutationen in Abhängigkeit von der Denaturierungsmittelkonzentration untersucht wurde.
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Macromolecular Complexes
Komplexe Lösung zur Berechnung der thermodynamischen Verschiebung in biochemischen Prozessen.
Welche Molekülkomplexe weisen höhere Konzentrationen auf? Wohin wird die chemische Reaktion in der nächsten Reaktionsphase gehen? Wir bieten eine Lösung an, die das Problem löst, welcher Molekültyp sich durchsetzen wird: Monomere, Dimere, Trimere, unter Berücksichtigung von Metallatomen, Inhibitoren, Arzneimitteln.
Beispiele für Berechnungen molekularbiologischer Strukturen anhand eines räumlichen 3D-Modells, das vom Kunden bereitgestellt oder von uns selbst erstellt wird.
Alaning scaning
Bestellen Sie die Berechnung von 100 Mutationen für ein monomeres Protein oder für ein Dimer unter Berücksichtigung bekannter 3D-Strukturen.
Sie können nicht nur ein Alanin-Scanning, sondern auch eine Untersuchung aller Missense-Mutationen bestellen.
Mutagenesis, missense mutations
Analyse des Einflusses von Punktmutationen auf die Affinität von Proteinmolekülen in Dimeren, Tetrameren und beliebigen anderen Molekülkomplexen, Heatmaps, Analyse des Einflusses von Salzlösungen, Temperaturbedingungen.
Schrittweise Analyse des Einflusses von Polypeptidkettenmodifikationen auf alle Strukturebenen der Molekülorganisation
Schrittweise Analyse des Einflusses von Polypeptidkettenmodifikationen auf alle Strukturebenen der Molekülorganisation
Der Einfluss kleiner Inhibitoren auf Proteininteraktionen
Berechnung des Einflusses von Ionen und ATP-Molekülen auf die physikalischen Eigenschaften von Proteinen, Monomeren, Dimeren und Tetrameren.
Untersuchung kleiner Inhibitoren, Berechnung atomarer Ladungen, Vergleich der erzielten Ergebnisse, Erstellung von Vergleichsdiagrammen, damit der Experimentator vorläufige mögliche experimentelle Ergebnisse sehen kann.
Untersuchung kleiner Inhibitoren, Berechnung atomarer Ladungen, Vergleich der erzielten Ergebnisse, Erstellung von Vergleichsdiagrammen, damit der Experimentator vorläufige mögliche experimentelle Ergebnisse sehen kann.
Auswahl onkogener Mutationen aus neutralen Mutationen
Sie erhalten eine Liste der physikalischen Eigenschaften für jede Mutationsgruppe, wie z. B. Reihenfolge, Stabilität, Dissoziationsenergie usw., Diagramme der erhaltenen berechneten Werte, Excel-Tabellen
Zusammenbau der Kontakt-Dimere, Trimere und Tetramere
You don't have a 3D structure of the compound you're interested in? We'll collect it for you and do the research you need.
Berechnung von Amyloidpeptiden
Berechnen Sie die Eigenschaften der Interaktion zwischen Beta-Struktur und Amyloidpeptiden, die zur Aggregation und Erhöhung der Toxizität neigen. Erhalten Sie eine direkte Korrelation mit dem Experiment und einen beschreibenden und erklärenden Teil der erhaltenen berechneten Daten.
Protein+Inhibitor
Erhalten Sie eine Liste der physikalischen Parameter, die durch die Berechnung des Einflusses kleiner Inhibitoren und Atome auf die Eigenschaften der Molekülstruktur ermittelt wurden, Diagramme, Excel-Dateien mit Daten, Beschreibung der erzielten Ergebnisse
Kochsalzlösungen:
Unter Berücksichtigung des Einflusses der Salzkonzentration in einer wässrigen Lösung auf die Eigenschaften von Proteininteraktionen basiert die Berechnung auf der Gouy-Chapman-Theorie – Abschirmung geladener Aminosäurereste durch Salzgegenionen bei niedrigen Salzkonzentrationen in einer wässrigen Lösung.
Denaturierung von Harnstoffproteinen
Erhalten Sie eine direkte Korrelation für die Entfaltung von Proteinen unter dem Einfluss der Harnstoffkonzentration und berechneten Daten. Bei einer Harnstoffkonzentration von mehr als 2,6 M erreicht die Korrelation mit experimentellen Daten 89 %
Lineare Modelle zur Ermittlung von Korrelationen:
