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人(rén)工智能平台

設計(jì)和(hé)篩選生(shēng)物大(dà)分子是一個(gè)極其複雜的問題——一個(gè)由100個(gè)氨基酸組成的蛋白質，其所有(yǒu)可(kě)能的排列組合數(shù)量已經超過宇宙中所有(yǒu)原子的數(shù)量。森(sēn)瑞斯核心優勢在于人(rén)工智能（AI）和(hé)高(gāo)通(tōng)量自動化實驗的幹濕閉環，實現合成生(shēng)物學對市場(chǎng)的快速反應和(hé)高(gāo)效研發。我們利用最前沿的生(shēng)物大(dà)語言模型來(lái)實現新型的蛋白質/酶的生(shēng)成和(hé)重頭設計(jì)；我們構建了多(duō)個(gè)基于深度學習的模型，來(lái)對蛋白質的各種特性（催化效率，表達水(shuǐ)平，穩定性等）進行(xíng)預測；我們緊密結合學術(shù)界的最新成果，積極将常用AI工具部署于雲計(jì)算(suàn)平台（如蛋白質結構預測等）。這些(xiē)基于AI的預測和(hé)分析流程顯著縮小(xiǎo)了待探索空(kōng)間(jiān)，大(dà)大(dà)降低(dī)了生(shēng)化實驗的人(rén)力物力成本，構成了我們高(gāo)效研發平台的重要一環。