개요
Target and Lead Identification Suite이란 무엇인가요?
Target and Lead Identification Suite를 통해 실리코 약물을 더욱 효율적으로 설계할 수 있습니다. 연구원들은 항체 구조를 빠르게 예측하고, 아미노산 돌연변이의 구조 및 기능을 평가하고, 데노보 단백질 설계를 가속화할 수 있습니다.
또한 이 솔루션을 사용하면 저렴한 비용으로 새로운 고품질의 후보를 발견할 수 있는 리드 최적화가 가능합니다. 정량적 구조-활성 관계(QSAR) 연구 또는 자유 에너지 섭동(FEP) 계산을 위해 사용합니다.
Target and Lead ID Suite의 이점은 무엇인가요?
더 나은 예측 및 분자 복구: 아미노산 서열만을 입력으로 사용하여 타겟 단백질 구조를 정확하게 예측합니다.
리드 탐색을 위한 컴퓨팅 리소스 최적화 및 비용 절감: HPC 리소스를 필요에 따라 쉽게 확장 및 축소하여 대상을 특성화하고 고품질 리드 후보 분자를 발견합니다.
확장 및 재현 가능한 워크플로 배포: 효과적인 리드 후보를 생성하는 재현 가능하고 비용 효율적인 워크플로로 엔드 투 엔드 프로세스를 재정립합니다.
Multiomics Suite이란 무엇인가요?
Multiomics Suite는 멀티오믹스 데이터를 유용한 정보로 변환하여 과학적 발견을 효율적으로 발전시켜 정밀한 의료 서비스를 강화합니다.
게놈 데이터의 분석을 간소화 및 가속화, 임상 유전체학 설계, 맞춤 의약품 개발 가속화, 게놈 데이터를 해석하여 새로운 발견 가능성 확보, 확장 및 재현 가능한 워크플로 구축을 통해 연구원과 데이터 과학자 간의 효율성 향상을 통해 공동작업, 새로운 경로, 알고리즘 또는 메서드 개발 시간을 절약할 수 있습니다.
Multiomics Suite의 이점은 무엇인가요?
클라우드 컴퓨팅 및 AI로 게놈 분석 가속화: 확장성, 비용 효율성, 보안성을 갖춘 방식으로 게놈 데이터를 분석하기 위해 저장, 처리, 분석합니다.
정밀 의학 유도 약물 개발 개선: 멀티모달 데이터 세트를 대규모로 수집 및 처리하여 새로운 약물 표적과 유전 계층화된 임상 시험을 더욱 빠르게 식별할 수 있습니다.
확장 및 재현 가능한 워크플로 빌드: 게놈 식별 프로세스를 표준화하여 수동으로 개입하는 작업을 줄일 수 있습니다.
작동 방식
Target and Lead Identification Suite을 사용하면 예측 및 분자 복구가 개선되고 컴퓨팅 리소스가 최적화되며 리드 탐색 비용이 절감됩니다.
Multiomics Suite는 클라우드 컴퓨팅과 AI/ML을 사용해 게놈 분석을 가속화하고 정밀 의학 유도 약물 개발을 개선합니다.
두 솔루션 모두 생명과학 조직이 확장 가능하고 재현 가능한 워크플로를 빌드하여 효율성을 높이도록 도와줍니다.
Target and Lead Identification Suite을 사용하면 예측 및 분자 복구가 개선되고 컴퓨팅 리소스가 최적화되며 리드 탐색 비용이 절감됩니다.
Multiomics Suite는 클라우드 컴퓨팅과 AI/ML을 사용해 게놈 분석을 가속화하고 정밀 의학 유도 약물 개발을 개선합니다.
두 솔루션 모두 생명과학 조직이 확장 가능하고 재현 가능한 워크플로를 빌드하여 효율성을 높이도록 도와줍니다.
일반적인 용도
Target and Lead Identification Suite
데이터 수집: 데이터의 수집, 공유, 관리를 간소화합니다.
타겟 식별: AlphaFold 및 Vertex AI 파이프라인을 사용하여 단백질 구조를 정확하게 예측하여 기존 방법에서 높은 비율의 실패를 최소화합니다.
리드 식별: 비용 효율적인 고성능 컴퓨팅 리소스로 타겟 탐색, 리드 후보 준비, 처리량이 높은 가상 스크리닝을 가속화합니다.
방법
데이터 수집: 데이터의 수집, 공유, 관리를 간소화합니다.
타겟 식별: AlphaFold 및 Vertex AI 파이프라인을 사용하여 단백질 구조를 정확하게 예측하여 기존 방법에서 높은 비율의 실패를 최소화합니다.
리드 식별: 비용 효율적인 고성능 컴퓨팅 리소스로 타겟 탐색, 리드 후보 준비, 처리량이 높은 가상 스크리닝을 가속화합니다.
Multiomics Suite
데이터 수집: 데이터의 수집, 공유, 관리를 간소화합니다.
2차 분석: 게놈 전체 연관 분석(GWAS) 파이프라인이 있는 원시 시퀀스 파일을 Cloud Storage로 수집하고 Batch API로 변이를 추출하며, Compute Engine을 사용하여 원시 시퀀싱(DNA/RNA) 데이터를 활용 가능한 분석 정보로 변환하는 프로세스를 가속화합니다.
3차 분석: 특정 질병 또는 형질과 관련된 유전자를 식별하여 멀티모달 데이터 세트에 통합합니다.
방법
데이터 수집: 데이터의 수집, 공유, 관리를 간소화합니다.
2차 분석: 게놈 전체 연관 분석(GWAS) 파이프라인이 있는 원시 시퀀스 파일을 Cloud Storage로 수집하고 Batch API로 변이를 추출하며, Compute Engine을 사용하여 원시 시퀀싱(DNA/RNA) 데이터를 활용 가능한 분석 정보로 변환하는 프로세스를 가속화합니다.
3차 분석: 특정 질병 또는 형질과 관련된 유전자를 식별하여 멀티모달 데이터 세트에 통합합니다.
