概要
Target and Lead Identification Suite とは何でしょうか。
Target and Lead Identification Suite は、より効率的なコンピュータ技術を利用した医薬品設計を可能にします。研究者は、抗体構造の迅速な予測、アミノ酸変異原の構造と機能の評価、de novo タンパク質設計を加速できます。
また、このソリューションにより、低コストで新規の高品質な候補化合物の発見、定量的構造活性相関（QSAR）研究、自由エネルギー摂動（FEP）計算などに使用できるリード最適化も可能になります。
Target and Lead Identification Suite の利点は何でしょうか。
優れた予測と分子回収: アミノ酸配列のみを入力として、目的のタンパク質構造を正確に予測します。
コンピューティング リソースの最適化とリード探索のコスト削減: 必要に応じて HPC リソースを簡単にスケールアップ、スケールダウンすることで、ターゲットの特性解析と高品質なリード候補分子の発見を実現します。
スケーラブルで再現性の高いワークフローを展開する: 再現性と費用対効果の高いワークフローでエンドツーエンドのプロセスを見直し、効果的なリード候補を作成します。
Multiomics Suite とは何でしょうか。
Multiomics Suite は、Multiomics データを分析情報に変換し、科学的発見を効率的に進めることで、精密医療ケアを加速します。
ゲノム解析の効率化と加速、臨床ゲノムの設計、個別化医療の加速、新たなゲノム解析のためのゲノムデータの解釈、スケーラブルで再現性の高いワークフローの構築により、研究者とデータ サイエンティストのコラボレーションを効率化し、新しいパス、アルゴリズム、手法の開発にかかる時間を短縮します。
Multiomics Suite の利点は何でしょうか。
クラウド コンピューティングと AI によるゲノム解析の高速化: スケーラブルで費用対効果の高い安全な方法で、解析に必要なゲノムデータを保存、処理、分析します。
精密医療に基づく医薬品開発の改善: マルチモーダル データセットを大規模に取り込んで処理することにより、新規創薬ターゲットの特定と遺伝的層別化臨床試験を加速します。
スケーラブルで再現性の高いワークフローの構築: ゲノム同定プロセスを標準化することで、手作業による介入の量を削減します。
仕組み
Target and Lead Identification Suite は、より優れた予測と分子回収を可能にし、リード探索のためのコンピューティング リソースを最適化して、コストを削減します。
Multiomics Suite は、クラウド コンピューティングと AI / ML を使用してゲノム解析を加速し、精密医療に基づく医薬品開発の能力を高めます。
どちらのソリューションでも、ライフ サイエンス組織は、スケーラブルで再現性の高いワークフローを構築して効率化を推進できます。
一般的な使用例
Target and Lead Identification Suite
データの取り込み: データの取り込み、共有、管理を合理化します。
ターゲットの特定: AlphaFold パイプラインと Vertex AI パイプラインを使用してタンパク質の構造を正確に予測し、従来の方法による高い失敗率を最小限に抑えます。
リードの特定: 優れた費用対効果のハイ パフォーマンス コンピューティング リソースにより、ターゲットの発見、リード候補の準備、仮想高スループットのスクリーニングを加速します。
入門ガイド
データの取り込み: データの取り込み、共有、管理を合理化します。
ターゲットの特定: AlphaFold パイプラインと Vertex AI パイプラインを使用してタンパク質の構造を正確に予測し、従来の方法による高い失敗率を最小限に抑えます。
リードの特定: 優れた費用対効果のハイ パフォーマンス コンピューティング リソースにより、ターゲットの発見、リード候補の準備、仮想高スループットのスクリーニングを加速します。
Multiomics Suite
データの取り込み: データの取り込み、共有、管理を合理化します。
二次解析: ゲノムワイド関連解析（GWAS）パイプラインで未加工のシーケンス ファイルを Cloud Storage に取り込み、Batch API でバリアントを抽出し、Compute Engine を使用して処理を高速化することで、未加工のシーケンス（DNA / RNA）データを実用的な分析情報にします。
三次解析: 特定の疾患や形質に関連する遺伝子を特定し、マルチモーダル データセットに統合します。
入門ガイド
データの取り込み: データの取り込み、共有、管理を合理化します。
二次解析: ゲノムワイド関連解析（GWAS）パイプラインで未加工のシーケンス ファイルを Cloud Storage に取り込み、Batch API でバリアントを抽出し、Compute Engine を使用して処理を高速化することで、未加工のシーケンス（DNA / RNA）データを実用的な分析情報にします。
三次解析: 特定の疾患や形質に関連する遺伝子を特定し、マルチモーダル データセットに統合します。
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Target and Lead ID Suite または Multiomics Suite
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