Berço
O que é Berço?
Berço é uma plataforma que ajuda biólogos a projetar proteínas melhoradas em tempo recorde usando algoritmos de previsão poderosos e sugestões de design de IA.
Como usar Berço?
Para usar o Berço, os biólogos podem se inscrever para acesso antecipado no site. Depois de terem acesso, eles podem inserir suas sequências de proteínas e o Berço fornecerá visualização, análise e previsão do potencial da proteína. Os biólogos podem então usar essas informações para projetar proteínas melhores. O Berço também oferece recursos como treinar a IA com resultados de laboratório, gerar candidatos de qualidade com apenas um clique e usar ferramentas de design assistido por IA para tarefas como prever estruturas de proteínas, otimizar a termoestabilidade e otimizar codons.
Principais recursos da Berço
Visualização, análise e previsão do potencial da proteína
Treinar a IA com resultados de laboratório para melhorar candidatos
Gerar candidatos de qualidade com apenas um clique
Ferramentas de design assistido por IA para tarefas como prever estruturas de proteínas, otimizar termoestabilidade e otimizar codons
Armazenamento privado e seguro de dados
Propriedade intelectual completa
Casos de uso da Berço
Projetar proteínas melhoradas
Otimizar a termoestabilidade das proteínas
Otimizar os códons da proteína para melhor expressão
Melhorar a estabilidade da proteína em solventes
Aumentar a atividade e especificidade da proteína
Melhorar a afinidade da proteína para melhores interações proteína-proteína
Otimizar múltiplos fenótipos simultaneamente
Perguntas frequentes de Berço
Como o Berço pode ajudar os biólogos a projetar proteínas melhores?
Como o Berço melhora os candidatos a cada rodada de testes?
O Berço pode ser usado para projetos de baixo rendimento?
Há um limite para o número de candidatos que podem ser gerados?
Como o Berço garante a privacidade e segurança dos dados?
Berço Empresa
Berço Endereço da empresa: Amsterdam & Zurich.
Mais sobre Berço, visite a página sobre nós(https://www.cradle.bio/team) .
Berço Login
Link de login de Berço: https://app.cradle.bio/login
Linkedin de Berço
Link de Linkedin de Berço: https://www.linkedin.com/company/cradlebio/
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Berço Iniciar incorporações
Use os emblemas do site para obter o apoio de sua comunidade para o lançamento do Toolify. Eles são fáceis de incorporar em sua página inicial ou rodapé.
Alternativa de Berço
Escuta de mídias sociais
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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