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.
¿Cuáles son las ventajas de Multiomics Suite?
Agiliza el análisis genómico con el cloud computing y la IA: almacena, procesa y analiza datos genómicos para analizarlos de forma escalable, rentable y segura.
Mejora la precisión del desarrollo de fármacos guiados por la medicina: acelera la identificación de nuevos objetivos de fármacos y ensayos clínicos estratificados genéticamente mediante la ingestión y el procesamiento de conjuntos de datos multimodales a escala.
Crea flujos de trabajo escalables y reproducibles: reduce la cantidad de intervención manual que se necesita al estandarizar los procesos de identificación genómica.
Cómo funciona
Target and Lead Identification Suite mejora la predicción y la recuperación de moléculas, optimiza los recursos de computación y reduce los costes en cuanto a descubrimiento de candidatos.
Multiomics Suite acelera el análisis genómico gracias al cloud computing, la IA y el aprendizaje automático, y mejora la potencia en el desarrollo de fármacos guiados por medicina de precisión.
Ambas soluciones ayudan a las empresas a crear flujos de trabajo escalables y reproducibles para mejorar la eficiencia.
Target and Lead Identification Suite mejora la predicción y la recuperación de moléculas, optimiza los recursos de computación y reduce los costes en cuanto a descubrimiento de candidatos.
Multiomics Suite acelera el análisis genómico gracias al cloud computing, la IA y el aprendizaje automático, y mejora la potencia en el desarrollo de fármacos guiados por medicina de precisión.
Ambas soluciones ayudan a las empresas a crear flujos de trabajo escalables y reproducibles para mejorar la eficiencia.
Usos habituales
Conjunto de herramientas de identificación de clientes potenciales y objetivos
Ingestión de datos: Se ha agilizado la ingestión, el uso compartido y la gestión de datos.
Identificación de destino: Al utilizar Alphafold y Vertex AI, puedes predecir con precisión la estructura de las proteínas y minimizar la elevada tasa de fallos de los métodos tradicionales.
Identificación de candidatos: Con recursos de computación de alto rendimiento rentables, agiliza el descubrimiento de objetivos, la preparación de los candidatos principales y el filtrado virtual de alto rendimiento.
Instrucciones
Ingestión de datos: Se ha agilizado la ingestión, el uso compartido y la gestión de datos.
Identificación de destino: Al utilizar Alphafold y Vertex AI, puedes predecir con precisión la estructura de las proteínas y minimizar la elevada tasa de fallos de los métodos tradicionales.
Identificación de candidatos: Con recursos de computación de alto rendimiento rentables, agiliza el descubrimiento de objetivos, la preparación de los candidatos principales y el filtrado virtual de alto rendimiento.
Multiomics Suite
Ingestión de datos: Agiliza la ingestión, el uso compartido y la gestión de datos.
Análisis secundario: Ingiere archivos de secuencias sin procesar con flujos de procesamiento de estudios de asociación de todo el genoma en Cloud Storage y extrae variantes con la API Batch y agiliza el procesamiento con Compute Engine para convertir los datos de secuenciación sin procesar (DNA o ARN) en métricas útiles.
Análisis terciario:Identifica genes asociados a enfermedades o características concretas que se integrarán en conjuntos de datos multimodales.
Instrucciones
Ingestión de datos: Agiliza la ingestión, el uso compartido y la gestión de datos.
Análisis secundario: Ingiere archivos de secuencias sin procesar con flujos de procesamiento de estudios de asociación de todo el genoma en Cloud Storage y extrae variantes con la API Batch y agiliza el procesamiento con Compute Engine para convertir los datos de secuenciación sin procesar (DNA o ARN) en métricas útiles.
Análisis terciario:Identifica genes asociados a enfermedades o características concretas que se integrarán en conjuntos de datos multimodales.
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