Clara für Biopharma
Beschleunigen Sie die Arzneimittelforschung mit NVIDIA Clara™ für Biopharma, einer Sammlung von Frameworks, Anwendungen, generativen KI-Lösungen und vortrainierten Modellen.
Gute Gründe für Clara für Biopharma
Für Unternehmen
Beschleunigen Sie die Identifizierung bahnbrechender Arzneimittel und verbessern Sie die Genauigkeit bei der Auswahl von Zielen und Verbindungen.
Für den IT-Bereich
Halten Sie Schritt mit der KI-Innovation und erzielen Sie Ergebnisse in Ihrem Unternehmen.
Für Entwickler
Verbessern Sie die Produktivität der Entwickler und beschleunigen Sie die Zeit bis zu Ergebnissen.
Beschleunigte BioNeMo Blueprints für die Arzneimittelforschung
NVIDIA BioNeMo Agent Blueprints bieten ein umfassendes Toolkit zur Vereinfachung der KI-Bereitstellung und -Anpassung. Dazu gehören gebrauchsfertige interaktive Anwendungen, öffentliche Datensätze zum Testen von Workflows und vortrainierte Modelle für eine schnelle Integration. Mit detaillierten Referenzarchitektur- und API-Definitionen, Anpassungstools für die Modifizierung und Evaluierung von KI-Modellen und Orchestrierungs-Tools für die Verwaltung und Bereitstellung von Workflow-Microservices optimieren die Blueprints den gesamten Prozess der Entwicklung, Anpassung und Bereitstellung von KI-Lösungen.
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Virtuelles Screening
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Design von Proteinbindern
Generatives virtuelles Screening
Der Blueprint beginnt mit AlphaFold2, das die 3D-Struktur des Zielproteins mit hoher Genauigkeit vorhersagt. Die anfänglichen kleinen Moleküle werden dann an MolMIM weitergegeben, das zur Generierung diverser kleiner Moleküle verwendet wird, um den chemischen Raum zu erkunden und potenzielle Bindemittel zu identifizieren. Diese kleinen Moleküle werden von einem Oracle-Modell bewertet, das sie auf der Grundlage der vorhersagten Bindungsaffinität und anderer wichtiger Eigenschaften einstuft. Schließlich wird DiffDock eingesetzt, um die Wechselwirkungen zu verfeinern, die optimalen Bindungspositionen vorherzusagen und die Bindungskonfigurationen zu verbessern. Dieser integrierte Blueprint rationalisiert die Identifizierung und Optimierung vielversprechender arzneimittelähnlicher Moleküle und reduziert so den Zeit- und Kostenaufwand für die herkömmlichen Methoden der Arzneimittelforschung erheblich.
Besuchen Sie den NVIDIA API-Katalog, um NVIDIA BioNeMo mit NIM-Microservices jetzt zu erleben, oder gehen Sie zu GitHub, um mit der Bereitstellung zu beginnen.
NIM Microservices für die Arzneimittelforschung
NVIDIA NIM™ bietet eine Reihe von optimierten Microservices für KI-Modelle für den Einsatz in der Arzneimittelforschung. Diese vorgefertigten Container bieten modernste Leistungsfähigkeit und können überall bereitgestellt werden, um in fünf Minuten vom Nullpunkt zu Inferenz zu gelangen. Verwenden Sie NIM-Microservices à la carte, um Ihren eigenen Workflow für benutzerdefinierte Workflows in der Arzneimittelforschung zu erstellen.
Evo 2 Proteindesign
Nutzt evolutionäre Erkenntnisse für das biologiebasierte Proteindesign, was eine schnellere Generierung und Validierung von Proteinen für die synthetische Biologie und die Arzneimittelforschung ermöglicht.
Evo 2
Effiziente Generierung von DNA-Sequenzen für die beschleunigte Entdeckung von Medikamenten und die Forschung im Bereich der synthetischen Biologie.
GenMol
Generierung kleiner Moleküldesigns, die aus synthetisierbaren Fragmenten optimiert werden.
AlphaFold2-Multimer
Vorhersage der 3D-Struktur von zwei Proteinen, die sich gegenseitig binden.
AlphaFold2
Vorhersage der 3D-Struktur eines Proteins anhand seiner Aminosäuresequenz.
RFdiffusion
Generierung von Proteinrückgraten für die Entwicklung von Proteinbindern.
DiffDock
Vorhersage der 3D-Bindungsstruktur eines Moleküls an ein Protein.
MolMIM
Durchführung einer kontrollierten Generierung und Suche nach Molekülen mit den richtigen Eigenschaften.
ProteinMPNN
Vorhersage von Aminosäuresequenzen für Proteinrückgrate.
esm2-650m
Generierung von Einbettungen von Proteinen aus ihren Aminosäuresequenzen.
ESMFold
Vorhersage der 3D-Struktur eines Proteins anhand seiner Aminosäuresequenz.
ESM-2
ESM-2 ist ein groß angelegtes Proteinsprachmodell, das detaillierte Proteineinbettungen erzeugt, um das Verständnis von Proteinstruktur, -funktion und -evolution zu unterstützen.
DualBind
ESM-3
MSA
Entwicklung mit BioNeMo Framework
NVIDIA BioNeMo Framework ist eine Sammlung vorgefertigter Tools zur Beschleunigung des Designs und Trainings biomolekularer KI-Modelle für die Arzneimittelforschung. Es umfasst vortrainierte Modelle, fachspezifische Workflows und Unterstützung für die vollständige Optimierung Ihrer verteilten Workloads. Laden Sie das BioNeMo Framework von GitHub oder NVIDIA NGC™ herunter und führen Sie es vor Ort oder auf einem beliebigen Cloud-Anbieter aus, um schnell Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, die Sie für Ihre Arzneimittelforschung nutzen können.
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA AI Enterprise ist eine durchgängige, systemeigene Software-Plattform, die Data-Science-Pipelines beschleunigt und die Entwicklung und Bereitstellung von produktionsreifen Co-Piloten und anderen generativen KI-Anwendungen rationalisiert.
Erfolgsgeschichten
FAQs
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