Inżynieria białek i symulacje molekularne wspierane AI
X-Tour buduje dedykowane modele uczenia maszynowego i potoki symulacji molekularnych do analizy stabilności białek, przewidywania agregacji i inżynierii białek opartej na strukturze.
Przewidywanie agregacji
Klasyfikatory ML do identyfikacji regionów skłonnych do agregacji i oceny sekwencji
Dynamika molekularna
Symulacje MD all-atom i coarse-grained do analizy konformacyjnej i profilowania stabilności
Własne modele ML
Dedykowane klasyfikatory i modele predykcyjne trenowane na wyselekcjonowanych zbiorach danych białkowych
Analiza struktury
Wykorzystanie AlphaFold i narzędzi predykcji struktury do inżynierii białek
Predykcja spotyka symulację
Łączymy uczenie maszynowe z metodami opartymi na fizyce, aby rozwiązywać problemy w inżynierii białek — od analizy sekwencji po symulacje atomistyczne.
ML dla właściwości białek
Tworzymy dedykowane klasyfikatory uczenia maszynowego do przewidywania zachowania białek na podstawie sekwencji i struktury. Nasze modele są ukierunkowane na właściwości kluczowe dla inżynierii białek i rozwoju bioleków — trenowane na wyselekcjonowanych zbiorach danych i walidowane na eksperymentalnych benchmarkach.
- Identyfikacja regionów skłonnych do agregacji (APR)
- Przewidywanie stabilności termicznej i rozpuszczalności
- Ocena rozwojowości bioleków
- Fine-tuning modeli językowych białek na własnych zbiorach danych
Dynamika molekularna i pola siłowe
Prowadzimy symulacje dynamiki molekularnej all-atom i coarse-grained w celu badania zachowania białek na poziomie molekularnym. Od próbkowania konformacyjnego po obliczenia energii swobodnej — nasze potoki symulacyjne dostarczają mechanistyczny wgląd, który uzupełnia i waliduje predykcje ML.
- Symulacje MD all-atom do analizy konformacyjnej
- Metody rozszerzonego próbkowania (replica exchange, metadynamika)
- Parametryzacja i walidacja pól siłowych
- Obliczenia energii swobodnej dla wiązania i stabilności
Nasz potok obliczeniowy
Przepływ pracy od surowych danych biologicznych do zwalidowanych predykcji — łączący ML i symulacje oparte na fizyce.
Kuracja danych
Gromadzimy i selekcjonujemy sekwencje białek, struktury i pomiary eksperymentalne z publicznych baz danych i własnych zbiorów, z rygorystyczną kontrolą jakości na każdym etapie.
Rozwój modelu
Własne architektury ML — od klasyfikatorów gradient-boosted po modele językowe białek — trenowane na biologicznych danych dziedzinowych z walidacją krzyżową i benchmarkingiem.
Symulacja i walidacja
Symulacje MD i metody rozszerzonego próbkowania zapewniają walidację na poziomie atomistycznym. Predykcje są systematycznie benchmarkowane względem danych eksperymentalnych.
Wdrożenie
Gotowe do produkcji narzędzia predykcyjne i przepływy symulacyjne, możliwe do wdrożenia jako API lub integracji z istniejącymi potokami badawczymi.
Gdzie ML spotyka biofizykę
Zaczynamy od biologii, nie od algorytmu. Czy to przewidywanie hotspotów agregacji, czy prowadzenie symulacji w skali mikrosekund — każda decyzja jest osadzona w leżącej u podstaw biofizyce.
Napędzani badaniami
Każdy model zaczyna się od głębokiego zrozumienia biofizyki białek. Studiujemy termodynamikę, krajobrazy foldingu i mechanizmy molekularne przed zaprojektowaniem podejścia obliczeniowego.
Inspirowani fizyką
Łączymy zdolności rozpoznawania wzorców uczenia maszynowego z zasadami fizycznymi — polami siłowymi, krajobrazami energetycznymi i dynamiką molekularną — aby budować modele, które generalizują poza dane treningowe.
Gotowe do użytku
Nasze narzędzia są projektowane z myślą o praktycznym użyciu od pierwszego dnia. Reprodukowalne potoki, dobrze udokumentowane API i systematyczny benchmarking względem wyników eksperymentalnych.
Badania i perspektywy
Na przecięciu AI, symulacji molekularnych i inżynierii białek.
Articles coming soon.