Big Data Screening

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PIPELINE

CloudPhar von Tasly ist eine innovative Cloud-Plattform zur Wirkstoffforschung. Sie nutzt die neuesten Technologien für Big Data, künstliche Intelligenz und Netzwerkpharmakologie, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung neu zu gestalten und stattet Wissenschaftler mit nützlichen Datenbanken und Arbeitsabläufen für Forschung und Entwicklung in der Präzisionsmedizin aus.

Für die genaue Erforschung und Entwicklung biologischer Big Data arbeitet Tasly arbeitete mit dem französischen Unternehmen Pharnext sowie Alibaba Cloud zusammen, um eine umfassende Informationsanalyseplattform zu schaffen. Diese „CloudPhar“ kombiniert biomedizinische Big Data, künstliche Intelligenz und Netzwerkpharmakologie. Durch innovative Technologien auf der Grundlage von Krankheitszielnetzwerken unterstützt CloudPhar pharmazeutisches F&E-Personal dabei, domänenübergreifende Daten umfassend, genau und zeitnah zu erhalten, moderne biomedizinische Analysemethoden zu realisieren, die durch KI automatisiert werden, und Netzwerkmodelle als Medium zu verwenden, um Big Data umfassend zu berücksichtigen. So werden Analyseergebnisse, pharmazeutische Forschung und Entwicklung effizient und genau zusammengeführt, als Integration der gesamten F&E-Kette von der Arzneimittelentdeckung bis zur Markteinführung neuer Arzneimittel. Damir befördert und etabliert Tasly ein einzigartiges innovatives Ökosystem der Co-Konstruktion, Co-Creation und Symbiose in der Pharmaforschung.

Big Data Datenbanken

Die Big-Data-Plattform ist das Herzstück, das für die Bereitstellung der Datenbasis für das gesamte CloudPhar verantwortlich ist. Sie umfasst 510 Millionen Informationen über genomische Mutationen, 29,13 Millionen medizinische Publikationen, 9,06 Millionen Beziehungen in Interaktionsnetzwerken und 4,18 Millionen TCM-bezogene Interaktionen.



Datenbank
Traditionelle Chinesische Medizin

Unsere umfassende und standardisierte TCM-Informationsdatenbank umfasst 46.929 Rezepte, 9.122 Kräuter, 61.852 Wirkstoffe, 13.109 Targets, die als solide Grundlage für weitere Analysen dienen, einschließlich systemischer TCM-Target-Suche, Protein-Ligand-Docking und ADME-Vorhersage.

Datenbank
GWAS und Pharmacogenetics

Die Genome-Wide Association Study (GWAS) und Pharmacogenetics Database ermöglicht verschiedene Suchen, z. B. nach Genen Genen für Krankheitsanfälligkeit, Pharmakogenomik-basierten individualisierten Arzneimitteln und Gen/SNP-Häufigkeit.

AI Drug Discovery Platform

Eine standardisierte Krankheits-Netzwerkbibliothek, die aus 28 komplexen Krankheitsnetzwerkmodelle besteht, die von AutoNet (unser Deep-Learning-basiertes Vorhersagemodul) erstellt wurden, 5 operative Schnittstellenarten für das Netzwerklayout und nachgelagerte Analysen

Basierend auf unserer patentierten Technologie AutoFunc (eine vollautomatische Pipeline zur Analyse des biologischen Mechanismus von Medikamenten) kann dieses System den biologischen Mechanismus komplexer Medikamente mit systematischer Network Pharmacology Analysis (NPA) genau analysieren.

Das Drug-Target-Screening-System (AutoDrug) nutzt die multidimensionale Drug-Datenbank zusammen mit künstlicher Intelligenz, um potenzielle Drug-Targets zu priorisieren und zu screenen.

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