Cradle

Cradleは、AIを活用したソフトウェアで、ユーザーはタンパク質配列の改善されたバリアントを迅速かつ正確に設計できます。Cradleを使用すると、ユーザーは進行中のプロジェクトからアッセイデータを取り込んだり、単一の開始配列から新しく始めたりすることができます。このソフトウェアは、予測されたパフォーマンススコアを持つ配列を生成するため、研究室での驚きは減少します。各実験ラウンドから学習し、時間の経過とともに優れたバリアントを提供し、市場投入までの時間を大幅に短縮します。また、Cradleを使用すると複数の特性を同時に最適化することができ、時間を節約して学習プロセスを加速できます。

主な機能:

1. タンパク質工学が容易に: Cradleは、数回のクリックで改良されたタンパク質バリアントを設計できるユーザーフレンドリーなインターフェースを提供することにより、タンパク質工学を簡素化します。

2. 予測されるパフォーマンススコア: 生成される各配列には予測されたパフォーマンススコアが付属しているため、ユーザーは試行錯誤の実験のみに頼ることなく、どのバリアントを追求するかについて情報に基づいた決定を下すことができます。

3. 多特性最適化: 従来の方法とは異なり、Cradleは単一のラウンドで複数の特性と最適化タスクを処理するように設計されています。ユーザーは、タンパク質のアクティビティ、熱安定性、溶媒安定性、溶解性、基質特異性、大腸菌発現、ワクチンのエピトープカバレッジ、酵素の酵素効率、抗体の結合親和性など、さまざまな特性を最適化できます。

使用例:

1. バイオテクノロジー研究チーム: 大手バイオテクノロジーチームは、最適化されたタンパク質バリアントをより効率的に設計することにより、Cradleを使用して新しいプロジェクトを加速し、困難なプロジェクトを再訪しています。

2. 製薬業界: Cradleは、望ましい特性を持つ高性能タンパク質配列を迅速に生成することにより、製薬会社の創薬プロセスを合理化します。

3. 酵素工学: 酵素工学に取り組んでいる研究者は、Cradleの多特性最適化機能を活用して、産業プロセスやバイオ燃料生産などのさまざまな用途における酵素効率を高めることができます。

結論:

Cradleは、改良されたタンパク質バリアントの設計プロセスを簡素化するユーザーフレンドリーな機能と機械学習アルゴリズムを組み合わせることにより、タンパク質工学に革命をもたらします。パフォーマンススコアを予測するその能力は、研究室の不確実性を減らし、時間とリソースを節約します。Cradleを使用すると、ユーザーは複数の特性を同時に最適化することができ、バイオテクノロジー、製薬、酵素工学などのさまざまな業界の研究開発を加速できます。ユーザーのプライバシーと知的財産の所有権を尊重する安全なプラットフォームを提供することにより、Cradleは科学者がタンパク質設計の潜在能力を最大限に引き出すことを可能にします。