Cuna
¿Qué es Cuna?
Cuna es una plataforma que ayuda a los biólogos a diseñar proteínas mejoradas en tiempo récord utilizando potentes algoritmos de predicción y sugerencias de diseño de IA.
¿Cómo usar Cuna?
Para utilizar Cuna, los biólogos pueden registrarse para obtener acceso temprano en el sitio web. Una vez que tengan acceso, pueden ingresar sus secuencias de proteínas y Cuna proporcionará visualización, análisis y predicción del potencial de la proteína. Los biólogos pueden utilizar esta información para diseñar mejores proteínas. Cuna también ofrece características como entrenar la IA con resultados de pruebas de laboratorio, generar candidatos de calidad con solo un clic y utilizar herramientas de diseño asistidas por IA para tareas como predecir estructuras de proteínas, optimizar la termoestabilidad y optimizar códones.
Características principales de Cuna
Visualización, análisis y predicción del potencial de las proteínas
Entrenamiento de la IA con resultados de pruebas de laboratorio para mejorar candidatos
Generación de candidatos de calidad con solo un clic
Herramientas de diseño asistidas por IA para tareas como predecir estructuras de proteínas, optimizar la termoestabilidad y optimizar códones
Almacenamiento seguro y privado de datos
Propiedad completa de la propiedad intelectual
Casos de uso de Cuna
Diseño de proteínas mejoradas
Optimización de la termoestabilidad de las proteínas
Optimización de códones de proteínas para una mejor expresión
Mejora de la estabilidad de proteínas en disolventes
Aumento de la actividad y especificidad de las proteínas
Mejora de la afinidad de las proteínas para una mejor interacción proteína-proteína
Optimización de múltiples fenotipos simultáneamente
FAQ de Cuna
¿Cómo puede Cuna ayudar a los biólogos a diseñar mejores proteínas?
¿Cómo mejora Cuna los candidatos con cada ronda de pruebas?
¿Se puede usar Cuna para proyectos de bajo rendimiento?
¿Hay un límite para la cantidad de candidatos que se pueden generar?
¿Cómo garantiza Cuna la privacidad y seguridad de los datos?
Cuna empresa
Cuna Dirección de la empresa: Amsterdam & Zurich.
Más información sobre Cuna, visite la página acerca de nosotros(https://www.cradle.bio/team) .
Cuna Iniciar sesión
Cuna Enlace de inicio de sesión: https://app.cradle.bio/login
Linkedin de Cuna
Enlace de Linkedin de Cuna: https://www.linkedin.com/company/cradlebio/
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Cuna Iniciar incrustaciones
Utiliza las insignias del sitio web para impulsar el apoyo de tu comunidad para el lanzamiento de Toolify. Son fáciles de incrustar en tu página de inicio o pie de página.
Alternativa de Cuna
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Generative AI for Protein Engineering - Franziska Geiger | Podcast #131
🌎 Franzi on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/franziska-geiger-8a8235b5/?originalSubdomain=ch 👉 Explore Cradle: https://www.cradle.bio/ Franziska Geiger, born in Apfeldorf, Germany, is a talented software developer currently based in Zurich, Switzerland. With a strong background in computer science and a passion for technology, Franziska has made her mark in the tech world, particularly as a software developer at Google. Her journey in the field began with a focus on natural sciences during her time at the Ammersee-Gymnasium in Dießen. She went on to pursue a Bachelor's degree in Business Informatics at the University of Augsburg, followed by an elite Master’s program involving three universities. During her studies, she had the opportunity to work on her Master's thesis at the prestigious MIT in Boston, focusing on artificial intelligence and brain research. 📥 Free Science News Every Sunday: http://jousef.substack.com ONLINE PRESENCE ================ 🌍 My website - http://jousefmurad.com/ 📸 Instagram - https://www.instagram.com/jousefmrd/ 🐦 Twitter - https://twitter.com/Jousefm2 CONTACT: ———————— If you need help or have any questions, or want to collaborate, feel free to reach out to me via email: support@jousefmurad.com #engineering #proteinfolding #proteinengineering Podcast Recorded: April, 12th 2024 - Subscriber Release Count: 35,071.
Cradle Bio
https://cradle.bio/
Domain decomposition with Bayesian PINNs || JAX Scientific Ecosystem || Jan 31, 2025
Speakers, institutes & titles 1) Juliette Vanderhaeghen and Júlia Vicens, UCLouvain and Pompeu Fabra University, Domain decomposition with Bayesian Physics-Informed Neural Networks. 2) Patrick Kidger, Cradle.bio (formerly at Google X), An introduction to the JAX scientific ecosystem.
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