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    AI for Drug Discovery

    在 CDD Vault 中为人工智能奠定基础,并利用我们先进的人工智能功能。

    值得信赖的实验室信息学软件
    100 多家顶级机构

    计算机辅助设计

    • 发现化合物

      在 CDD 的安全环境中快速搜索来自 ChEMBL、SureChEMBL、Enamine 和 CDD Public 的 100 亿个虚拟结构中的 900 万个结构,查找相似结构。相似性搜索结果可按支架分组,并可一键推送至可视化系统。

      AI Drug Discovery

    • 可合成分子

      CDD Vault 的人工智能解决方案以公共结构为重点,偏重于可合成的分子。

      Deep learning with scientific data visualization

    • 生物异构建议

      CDD Vault 用于提高药效和改善药代动力学的创新解决方案。利用我们先进的生物异构建议算法,迭代改进您的分子设计,简化新疗法的开发过程。

      AI for Drug Discovery

    • 专利破坏

      CDD Vault 的 SureChEMBL 实例允许您搜索专利中举例说明的化合物综合数据库,以评估结构的新颖性。

      AI Drug Discovery software

    在 CDD 的安全环境中快速搜索来自 ChEMBL、SureChEMBL、Enamine 和 CDD Public 的 100 亿个虚拟结构中的 900 万个结构,查找相似结构。相似性搜索结果可按支架分组,并可一键推送至可视化系统。

    AI Drug Discovery

    CDD Vault 的人工智能解决方案以公共结构为重点,偏重于可合成的分子。

    Deep learning with scientific data visualization

    CDD Vault 用于提高药效和改善药代动力学的创新解决方案。利用我们先进的生物异构建议算法,迭代改进您的分子设计,简化新疗法的开发过程。

    AI for Drug Discovery

    CDD Vault 的 SureChEMBL 实例允许您搜索专利中举例说明的化合物综合数据库,以评估结构的新颖性。

    AI Drug Discovery software


    观看演示

    • 生物学家

    • 化学家

    • 用于改性生物共轭物

    利用科学数据可视化进行深度学习

    主要能力

    • 利用人工智能快速搜索:在 ChEMBL、SureChEMBL、Enamine 和 CDD Public 中了解更多关于您的化合物的信息,并私下探索知识产权专利空间。
    • 生物异构建议:围绕您的先导化合物生成想法、注册它们,并在可视化中探索结果。
    • 目录 SAR: 直接从 Enamine 等供应商订购化合物。
    • 深度学习技术的 API 访问:将我们的深度学习技术嵌入到您的分析工作流程中;建立您自己的预测模型,优化先导化合物的性质,从而产生新的想法。
    • 属性预测:使用我们的机器学习模型(logP、logD 或 pKa),这些模型可随时用于您的所有结构,或者在可视化中使用我们的 SuperSAR 技术。
    • 人工智能就绪数据:CDD Vault 可帮助您创建标准化数据,并通过元数据加以丰富,为利用人工智能做好准备。
    • 虚拟化合物: 利用人工智能相似性搜索,围绕您的理论结构提出生物异构替代建议。

    Download AI Data Sheet

    人工智能药物发现常见问题解答:揭开未来的面纱

    人工智能驱动的药物发现世界带来了许多问题。在此,我们整理了一些最常见的问题,以揭示这一革命性技术如何塑造制药研究的未来

    什么是人工智能药物发现,它与传统方法有何不同?

    人工智能药物发现涉及使用人工智能技术,包括机器学习和深度学习,来加速和加强药物发现过程。与严重依赖人工实验和分析的传统方法不同,人工智能药物发现利用计算能力来分析庞大的数据集,预测分子行为,并更快速、准确地确定潜在的候选药物。

    将人工智能融入生物学研究有什么好处?

    将人工智能融入生物研究可带来多种益处,包括加快发现过程、提高数据分析和解读的准确性、通过简化研究工作流程降低成本,以及确定传统研究方法可能无法发现的新型治疗目标。

    人工智能如何提高药物发现的效率?

    人工智能以前所未有的速度处理和分析数据,大大缩短了数据分析和假设检验所需的时间,从而提高了药物发现的效率。它还能提高对化合物行为和相互作用的预测精度,从而最大限度地减少对大量物理实验的需求。

    对于人工智能应用来说,干净和经过整理的数据有什么重要意义?

    干净和经过整理的数据对人工智能至关重要,因为它能确保准确性、可靠性和高模型性能。它有助于减少偏差、节省时间和资源,并支持可扩展性。适当的数据管理可确保符合法规并提高安全性。高质量的数据可提高模型的可解释性、减少错误并与用户建立信任。在面向客户的应用中,它能带来更好的用户体验和更高的满意度。归根结底,干净的数据是开发有效、可信和高效的人工智能系统的基础。

    利用深度学习迎接下一波创新浪潮

    当我们站在医药研究新时代的边缘时,人工智能与药物发现的结合预示着创新与效率并存的未来。协作药物发现公司(CDD)的人工智能技术走在了这一变革的前沿,加速了从概念到治愈的过程。

    使用 CDD 的人工智能药物发现软件拥抱未来--在这里,每一次发现都离拯救生命更近一步。亲身体验与众不同之处,与我们一起开拓下一波制药突破。

    今天就开始 CDD 之旅,彻底改变我们发现药物的方式。

    每次登录 CDD Vault,我都会发现一些新功能,要么是我们要求的,要么是满足我们需求的。这表明 CDD 非常重视客户的反馈意见。

    丹尼尔-法特,博士

    Convelo Therapeutics 药理学副主任

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    我们友好的团队将向您展示使用 CDD Vault 强化数据工作流程有多么简单。