Cradle

Cradle은 AI 기반 소프트웨어로, 사용자는 신속하고 정확하게 단백질 서열의 향상된 변형을 디자인할 수 있습니다. Cradle을 사용하면 진행 중인 프로젝트의 분석 데이터를 가져오거나 단일 시작 서열로 새롭게 시작할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 예측된 성능 점수가 있는 서열을 생성하여 실험실에서의 놀라움을 줄여줍니다. 각 실험 라운드에서 학습하여 시간이 지남에 따라 더 나은 변이체를 제공하고 출시 시간을 크게 단축합니다. 또한 Cradle을 사용하면 여러 속성을 동시에 최적화할 수 있어 시간을 절약하고 학습 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

주요 특징:

1. 단순화된 단백질 엔지니어링: Cradle은 사용자에게 친숙한 인터페이스를 제공하여 단 몇 번의 클릭만으로 개선된 단백질 변이체를 설계할 수 있어 단백질 엔지니어링을 간소화합니다.

2. 예측된 성능 점수: 각 생성된 서열에는 예측된 성능 점수가 함께 제공되어 사용자는 시행착오식 실험에만 의존하지 않고 어떤 변이체를 추구할지에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

3. 다중 속성 최적화: Cradle은 기존 방법과 달리 단일 라운드에서 여러 속성과 최적화 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 사용자는 활성, 열안정성, 용매 안정성, 용해성, 기질 특이성, 단백질에 대한 대장균 발현, 백신에 대한 에피토프 적용 범위, 효소에 대한 효소 효율성, 항체에 대한 결합 친화력 등의 다양한 특성을 최적화할 수 있습니다.

사용 사례:

1. 바이오 기술 연구 팀: 선도적인 바이오 기술 팀은 Cradle을 사용하여 새로운 프로젝트를 가속화하고 개선된 단백질 변이체를 보다 효율적으로 설계하여 도전적인 프로젝트를 다시 살펴봅니다.

2. 제약 산업: Cradle은 제약 회사가 원하는 특성을 가진 고성능 단백질 서열을 신속하게 생성하여 신약 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

3. 효소 엔지니어링: 효소 엔지니어링을 연구하는 연구자는 Cradle의 다중 속성 최적화 기능을 활용하여 산업 공정이나 바이오 연료 생산과 같은 다양한 응용 분야에 대한 효소 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

결론:

Cradle은 개선된 단백질 변이체를 설계하는 프로세스를 간소화하는 사용자에게 친숙한 기능과 머신 러닝 알고리즘을 결합하여 단백질 엔지니어링에 혁신을 일으킵니다. 성능 점수를 예측하는 기능은 실험실의 불확실성을 줄여 시간과 자원을 절약합니다. Cradle을 사용하면 사용자가 여러 속성을 동시에 최적화할 수 있어 바이오 기술, 제약, 효소 엔지니어링 등 다양한 산업의 연구 및 개발을 가속화할 수 있습니다. Cradle은 사용자의 프라이버시와 지적 재산권 소유권을 존중하는 안전한 플랫폼을 제공하여 과학자들이 단백질 설계의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다.