DESTINATARIOS Y IDENTIFICACIÓN DE SEGMENTO SUITE | MULTIOMICS SUITE
Agiliza el descubrimiento de medicamentos y la medicina de precisión con Google Cloud
Gracias a Target and Lead ID Suite, podrás llevar tus productos terapéuticos al mercado más rápido al mejorar el diseño de fármacos in silico.
Impulsa la medicina de precisión gracias a la transformación de los datos multiómicos en información valiosa con Multiomics Suite.
Información general
¿Qué es Target and Lead Identification Suite?
Target and Lead Identification Suite permite un diseño más eficiente de los fármacos in silico: los investigadores pueden predecir rápidamente las estructuras de los anticuerpos, evaluar la estructura y la función de la mutagénesis de aminoácidos y acelerar el diseño de proteínas de novo.
Esta solución también permite optimizar las oportunidades de venta para descubrir nuevos candidatos de gran calidad a un coste bajo; en estudios cuantitativos de relación entre actividad y estructura (QSAR); o en cálculos de perturbación energética (FEP).
¿Cuáles son las ventajas de Target and Lead ID Suite?
Mejor predicción y recuperación de moléculas: predice las estructuras de proteínas objetivo con precisión utilizando únicamente la secuencia de aminoácidos como entrada.
Optimiza los recursos de computación y reduce los costes en cuanto a descubrimiento de oportunidades de venta: caracteriza los objetivos y descubre moléculas de candidatos de alta calidad. Para ello, puedes escalar fácilmente los recursos de HPC según sea necesario.
Despliega flujos de trabajo escalables y reproducibles: reinventa el proceso integral con flujos de trabajo reproducibles y rentables que generen candidatos a clientes potenciales eficaces.
¿Qué es Multiomics Suite?
Multiomics Suite agiliza la asistencia sanitaria especializada gracias a la transformación de los datos multiómicos en información valiosa para impulsar los descubrimientos científicos de forma eficaz.
Optimiza y agiliza el análisis de datos genómicos, diseña la genómica clínica y acelera la medicina personalizada, interpreta los datos genómicos para abrir camino a nuevos descubrimientos y crea flujos de trabajo escalables y reproducibles para aumentar la eficiencia entre investigadores y científicos de datos para colaborar, lo que ahorra tiempo en el desarrollo de nuevos métodos, algoritmos o rutas.
