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放射性药物
放射性药物是可用于诊断或治疗目的的药物,由放射性同位素与有机分子键合组成。有机分子将放射性同位素传递至特定的器官、组织或细胞。 ​ 根据特性选择放射性同位素发射穿透伽马射线的放射性同位素用于诊断(成像),发出的辐射脱离身体后被特定仪器(SPECT / PET相机)检测到。通常,用于成像的同位素产生的辐射在1天后通过放射性衰变和正常的身体排泄完全消除。最常见的用于成像的同位素是:99mTc、I123、I131、Tl201、In111和F18。 ​ 发射短程粒子(α或β)的放射性同位素用于治疗,因为它们能够在非常短的距离内失去所有能量,因此产生大量局部伤害(例如细胞破坏)。该特性用于治疗目的:破坏癌细胞,骨癌或关节炎的姑息治疗中减缓疼痛。这类同位素在体内的停留时间比成像同位素更长;用来提高治疗效率,但仍然限制在几天内。最常见的治疗同位素是:I131、Y90、Rh188和Lu177。 ​ 放射性药物的工作原理是:基于使用分子“出租车”,将受控剂量的放射性活度特异性地传递至目标患病组织(通常是癌细胞),以便根据所用放射性核素的类型可视化(诊断)或治愈(治疗)组织。放射性药物通常包含负责将放射性核素引导至目标组织的生物载体(抗体、肽等)。双功能螯合剂牢固地抓住放射性核素并确保与生物载体之间的牢固结合。
北京先通国际医药科技股份有限公司 2022-02-25
XM/ALS800A高级多功能成人综合急救训练模拟
XM/ALS800A高级多功能成人综合急救训练模拟人 (心肺复苏CPR、气管插管、除颤起搏四合一功能)   XM/ALS800A高级多功能成人综合急救训练模拟人是在XM/ALS800的基础上进行升级,除具备XM/ALS800的全部功能配置外,还增加了心电监护和除颤起搏训练功能,系统包括模拟人、电子显示屏、心电发生器、模拟除颤胸皮等,可进行心肺复苏、气管插管、除颤起搏、基础护理等训练。 执行标准:美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)&心血管急救(ECC)指南标准。   一、主要功能: ■ 双侧瞳孔正常与散大对比,模拟瞳孔正常与缩小,并会同步改变。 ■ 模拟颈动脉搏动:搏动较弱、搏动较强。 ■ 模拟人四肢可自由旋转。 ■ 可进行手臂静脉注射操作训练。 · 静脉分布与真实人体相同。 · 进针有明显的落空感,可加入模拟血液产生回血。 · 静脉血管和皮肤同一穿刺部位可经受多次穿刺不渗漏。 · 皮肤和模拟血管可自由更换。 ■ 可进行股外侧肌肉注射操作训练。 · 可注入真实药液”。 · 模块可拿出,可将将注入的液体挤出。 · 同一部位可反复穿刺,相关模块可更换。 ■ 模拟人具有互换男女外生殖器,可进行导尿操作训练,模拟人体内有模拟膀胱,可注入模拟尿液,操作成功有模拟尿液流出。 ■ 气道管理训练: · 标准口、鼻气道插管,支持仰头、抬下颌、牙齿受压报警,操作正确错误由液晶屏直观显示。 · 可手动控制气道状态,如:堵塞左肺、堵塞右肺、双手同时堵塞、双肺开放。 ■ CPR心肺复苏训练: · 根据2015国际心肺复苏指南标准设计,可进行人工呼吸和胸外按压。 · 操作方法:单人或多人训练与考核,全程中文语言提示。 · 标准的气道开放,实时数据图形显示功能,对正确和错误的操作有语音提示,统计数据打印成绩。 · 具有自动评分系统。 · 模拟真实人体正常呼吸音。 ■ 多生命特征模拟:瞳孔变化及颈动脉的搏动、病人呼吸、呻吟、咳嗽、呕吐声音的再现,16余种心率(可接3/4导联ECG监测)单或双侧气管阻塞,喉部痉挛。 ■ 除颤和起搏训练:模拟人可从ECG模拟器上获取心律,并可接驳真实的临床监护仪,使用临床的除颤或起搏设备进行除颤和起搏训练,模拟人心律可发生相应的生理变化。 ■ 心电监护:可进行心电监护功能,内部储存20种心电图。 ■ ECG模拟器:有数十种心律可进行选择,用户可自行设定模拟人心律变化方向。   二、标准配置: ■ 多功能成人综合急救训练模拟人:1台 ■ 电子显示器:1台 ■ ALS转换器:1台 ■ 心电图发生仪:1个 ■ 模拟除颤胸皮:1个 ■ 除颤转换仪:1个 ■ 喉镜:1套 ■ 衣服:1套 ■ 呼吸气囊:1个 ■ 气道组件:1套 ■ 呼吸面膜:1盒 ■ 气管插管:1根 ■ 可更换生殖器:1个 ■ 电源线:2根 ■ CPR操作垫:1条 ■ 说明书:1本 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM/ALS800A高级多功能成人综合急救训练模拟
XM/ALS800A高级多功能成人综合急救训练模拟人 (心肺复苏CPR、气管插管、除颤起搏四合一功能)   XM/ALS800A高级多功能成人综合急救训练模拟人是在XM/ALS800的基础上进行升级,除具备XM/ALS800的全部功能配置外,还增加了心电监护和除颤起搏训练功能,系统包括模拟人、电子显示屏、心电发生器、模拟除颤胸皮等,可进行心肺复苏、气管插管、除颤起搏、基础护理等训练。 执行标准:美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)&心血管急救(ECC)指南标准。   一、主要功能: ■ 双侧瞳孔正常与散大对比,模拟瞳孔正常与缩小,并会同步改变。 ■ 模拟颈动脉搏动:搏动较弱、搏动较强。 ■ 模拟人四肢可自由旋转。 ■ 可进行手臂静脉注射操作训练。 · 静脉分布与真实人体相同。 · 进针有明显的落空感,可加入模拟血液产生回血。 · 静脉血管和皮肤同一穿刺部位可经受多次穿刺不渗漏。 · 皮肤和模拟血管可自由更换。 ■ 可进行股外侧肌肉注射操作训练。 · 可注入真实药液”。 · 模块可拿出,可将将注入的液体挤出。 · 同一部位可反复穿刺,相关模块可更换。 ■ 模拟人具有互换男女外生殖器,可进行导尿操作训练,模拟人体内有模拟膀胱,可注入模拟尿液,操作成功有模拟尿液流出。 ■ 气道管理训练: · 标准口、鼻气道插管,支持仰头、抬下颌、牙齿受压报警,操作正确错误由液晶屏直观显示。 · 可手动控制气道状态,如:堵塞左肺、堵塞右肺、双手同时堵塞、双肺开放。 ■ CPR心肺复苏训练: · 根据2015国际心肺复苏指南标准设计,可进行人工呼吸和胸外按压。 · 操作方法:单人或多人训练与考核,全程中文语言提示。 · 标准的气道开放,实时数据图形显示功能,对正确和错误的操作有语音提示,统计数据打印成绩。 · 具有自动评分系统。 · 模拟真实人体正常呼吸音。 ■ 多生命特征模拟:瞳孔变化及颈动脉的搏动、病人呼吸、呻吟、咳嗽、呕吐声音的再现,16余种心率(可接3/4导联ECG监测)单或双侧气管阻塞,喉部痉挛。 ■ 除颤和起搏训练:模拟人可从ECG模拟器上获取心律,并可接驳真实的临床监护仪,使用临床的除颤或起搏设备进行除颤和起搏训练,模拟人心律可发生相应的生理变化。 ■ 心电监护:可进行心电监护功能,内部储存20种心电图。 ■ ECG模拟器:有数十种心律可进行选择,用户可自行设定模拟人心律变化方向。   二、标准配置: ■ 多功能成人综合急救训练模拟人:1台 ■ 电子显示器:1台 ■ ALS转换器:1台 ■ 心电图发生仪:1个 ■ 模拟除颤胸皮:1个 ■ 除颤转换仪:1个 ■ 喉镜:1套 ■ 衣服:1套 ■ 呼吸气囊:1个 ■ 气道组件:1套 ■ 呼吸面膜:1盒 ■ 气管插管:1根 ■ 可更换生殖器:1个 ■ 电源线:2根 ■ CPR操作垫:1条 ■ 说明书:1本 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM/ALS880A无线版综合急救护理训练模拟人
XM/ALS880A综合急救护理训练模拟人 (急救、护理二合一/无线版)   执行标准:执行美国心脏学会(AHA)2015国际心肺复苏(CPR)&心血管急救(ECC)指南标准。 XM/ALS880A无线版综合急救护理训练模拟人集综合急救技能、基础护理操作二合一功能的组合,由全身模拟人、计算机控制系统组成,可进行CPR训练考核、基础护理操作等技能培训。   一、产品特点: ■ 本模型为成年男性整体人,采用高分子材质,肤质仿真度高。 ■ 解剖标志明显,具有仿真的头颈部,头部可水平转动,有利于清除异物。 ■ 胸部体表标志明显(胸骨角、乳头、剑突等),便于胸外按压的操作定位。 ■ 可触及颈动脉搏动,死亡状态下,颈动脉搏动消失,抢救成功后,颈动脉搏动恢复,颈动脉搏动与有效按压相关联。 ■ 心肺复苏术:仰卧位,头可后仰,便于清除呼吸道异物,可进行胸外按压。 ■ 可进行口对口人工呼吸或者使用简易呼吸器辅助呼吸,有效人工呼吸可见胸廓起伏。 ■ 瞳孔示教:死亡状态下,模拟人瞳孔散大,抢救成功后,双侧瞳孔由散大变为正常。 ■ 模拟人和计算机之间通信方式:蓝牙无线通信。 ■ 模拟人手臂关节灵活,可进行搬运练习。   二、软件功能: ■ 软件依据《美国心脏学会2015国际心肺复苏心血管急救指南标准》的操作标准对心肺复苏操作进行评价。 ■ 软件形象的展示了心肺复苏急救流程,图文并茂的介绍了急救链中的每项操作要点。 ■ 操作模式:训练、考核、实战三种操作模式,每种模式均可自行设置操作时间、按压次数、按压深度、吹气次数、吹气量、CPR循环次数等,老师也可调节和变更按压和通气的考核标准值,建立符合当次考核状态的心肺复苏标准。 ■ 学员管理:可自由编辑学员名称及编号,用于存档。 ■ 人工口对口呼吸(吹气)时: · 动态条码指示灯显示潮气量大小:吹入的潮气量正确由条码绿灯显示,吹入的潮气量过小由条码黄灯显示,吹入的潮气量过大由条码红色指示灯动态反馈显示潮气量大小。 · 电子计数显示:详细记录吹气正确和错误的次数(吹气量过大、吹气力量过小)。 · 语音提示:中文语音提示,详细提示吹气错误的具体原因以便训练者及时改正。 ■ 人工手位胸外按压时: · 动态条码指示灯显示按压深度:按压深度正确由条码绿灯显示,按压深度过小由条码黄灯显示,按压深度过大由条码红色指示灯动态反馈显示按压深度。 · 电子计数显示:详细记录按压正确和错误的次数(按压力量过大、按压力量过小、按压位置错误)。 · 语音提示:中文语音提示,详细提示按压错误的具体原因,以便训练者及时改正。 ■ 全程心电图显示: · 抢救前:显示为濒临死亡的心电图, 呼吸图消失。 · 抢救中:进行按压操作时,显示按压心电图,频率与按压频率一致,呼吸监护显示潮气操作图形。 · 抢救成功后:显示为窦性心律,呼吸恢复正常。 ■ 依据《2015年美国心脏协会心肺复苏及心血管急救指南》的操作标准,对心肺复苏操作进行评价,操作达标,模拟人复活,操作未达标,模拟人死亡。 ■ 模拟人3D动画:正常状态时,模拟人3D动画有瞬目,休克或死亡状态时3D动画为闭眼。 ■ 成绩单所有操作结果数据以表格形式清晰显示,并可保存成绩单,可连接通用打印机对成绩单进行打印。 ■ 按压与人工呼吸比:30:2(单人或双人)。 ■ 操作周期:先30次按压再2次人工吹气,30:2五个循环周期CPR操作。 ■ 操作频率:100-120次/分。 ■ 操作时间:以秒为单位计时。   三、护理功能: ■ 面部清洁 ■ 手臂静脉穿刺、注射、输液(血) ■ 三角肌皮下注射 ■ 股外侧肌注射 ■ 灌肠训练 ■ 瘘管造口术护理 ■ 女性导尿术 ■ 男性导尿术 ■ 女性膀胱冲洗 ■ 男性膀胱冲洗 ■ 膀胱造口术护理 ■ 整体护理:擦浴、穿换衣服   四、标准配置: ■ 心肺复苏全身人体模型:1台 ■ 手拉推式硬塑箱:1只 ■ 计算机:用户自配或选配 ■ USB蓝牙适配器:1个 ■ 电源适配器:1个 ■ CPR安装操作软件:1套 ■ 复苏操作垫:1条 ■ 一次性呼吸面膜(50张/盒):1盒 ■ 可换肺囊装置:4套 ■ 可换面皮:1张 ■ 操作指南光盘:1张 ■ 急救手册:1本 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法,结合新一代分子特征化方法,开发了多种计算机模型,可用于药物开发中的多个阶段,为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果:1.药物毒性预测方法:传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型,这些方法不仅耗费大量时间,而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测,所需投入较少,但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型,甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测,大大提高了效率,使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选,能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法,运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器,这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起,我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向,我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型,以及糖尿病早期筛查模型的开发,正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文(Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80,ESI 1%高被引论文;Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107;Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377;Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78;Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96;Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14;Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.)致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法:在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模,计算药物与靶点之间的相互作用关系,从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导,减少需要通过实验评估的候选药物的数量,从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究,正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法:长非编码RNA(lncRNA)是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA,是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为:RWLPAP(随机游走),LPI-NRLMF(邻域正则化逻辑矩阵分解),IRWNRLPI(集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解),LPI-BNPRA(双向网络投影推荐算法),LPI-ETSLP(基于特征值变换的半监督链路预测),HLPI-Ensemble(集成学习)。在交叉验证中,我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权:
辽宁大学 2021-04-10
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法,结合新一代分子特征化方法,开发了多种计算机模型,可用于药物开发中的多个阶段,为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果:1.药物毒性预测方法:传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型,这些方法不仅耗费大量时间,而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测,所需投入较少,但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型,甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测,大大提高了效率,使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选,能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法,运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器,这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起,我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向,我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型,以及糖尿病早期筛查模型的开发,正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文(Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80,ESI 1%高被引论文;Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107;Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377;Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78;Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96;Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14;Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.) 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法:在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模,计算药物与靶点之间的相互作用关系,从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导,减少需要通过实验评估的候选药物的数量,从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究,正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法:长非编码RNA(lncRNA)是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA,是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为:RWLPAP(随机游走),LPI-NRLMF(邻域正则化逻辑矩阵分解),IRWNRLPI(集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解),LPI-BNPRA(双向网络投影推荐算法),LPI-ETSLP(基于特征值变换的半监督链路预测),HLPI-Ensemble(集成学习)。在交叉验证中,我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权:
辽宁大学 2021-05-10
技术需求:研发领域
企业在研发领域势力较弱。目前在光学智能控制、透镜与灯体光学结构改善研发方面需要外包给软件工程师做嵌入式开发。企业欲增强研发领域的实力,希望能够与国内相关高校针对LED光学智能控制系统、灯光透镜、光学结构等领域开展技术攻关及合作
山东希曼电子科技有限公司 2021-08-24
校本课程研发
产品详细介绍课程体系梳理:立足于学校的核心理念和课程成果,为学校构建特色化的课程体系,并为课程工作的深入开展制定近景和远景规划。其基本思路是,以核心理念和育人目标为导向,以课程结构和课程类别构建为核心,以课程整合和深度开发为补充,使学校的课程体系更加合理、更具特色、更易实施。校本课程研发:它从学校的课程体系出发,以办学理念和育人精神为指导,紧紧围绕着学校的特色来开发课程,使之契合本校师生的发展需求,展现本校的课程特色和文化特色。
北京育灵童科技发展有限公司 2021-08-23
抗体药物设计平台算法
简介: 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的,2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元,预计在预测期内复合年增长率为6.2%。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子(bio-better)是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台,包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势: 1、研发成本节约3-5倍,时间节省5倍,筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验,减少消耗,加快速度,提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1:深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2:计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证
中国人民大学 2021-05-15
抗体药物设计平台算法
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的,2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元,预计在预测期内复合年增长率为6.2%。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子(bio-better)是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台,包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势:1、研发成本节约3-5倍,时间节省5倍,筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验,减少消耗,加快速度,提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
中国人民大学 2021-04-10
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