AI for Science

把疾病证据推进到
可执行的研发决策

AI for Science 科研智能平台面向靶点发现、虚拟干预、基因敲除、虚拟细胞与候选药物评价, 把疾病证据、计算结果和人工决策组织在同一条可追溯的研发链路中。 每个环节都保留数据来源、方法版本与待验证问题,帮助研究团队判断下一步该做什么。

8分析环节疾病画像到候选决策
3结果分层证据关联 · 直接结合 · 计算生成
可追溯数据与方法来源、版本与参数留痕
人工在环决策确认推进与暂缓由研究人员确认

Research Workbench

从靶点证据到候选排序

汇总疾病相关证据,按因果线索、疾病关联与后续开发条件排序;结果旁同时保留数据快照、方法版本和人工确认入口。

靶点发现 · 候选排序
AI for Science 靶点发现与候选排序界面

靶点发现工作台

从疾病证据出发汇总候选靶点,展示因果线索强度、疾病关联、后续开发条件与进入化合物研究的准备度。点击界面图可放大查看。

Core Capabilities

八个分析环节

围绕“疾病—靶点—干预—细胞—化合物—决策”组织能力,各环节输出可单独复核,也可串成完整研发流程。

01

疾病画像

汇集疾病本体、遗传关联、表达与单细胞证据,形成可核查的疾病数据视图,并记录数据来源与覆盖范围。

02

靶点发现

综合遗传、表达与网络证据对候选靶点排序,逐条保留证据方向、强度与来源,区分已有证据与新靶点探索。

03

虚拟干预

根据表达、遗传与网络证据推断靶点应被抑制还是激活,标注推测强度、证据缺口与需要补充的实验。

04

基因敲除

结合必需性与细胞情境,评估靶点敲除后的存活风险,为实验设计与候选优先级提供参考。

05

虚拟细胞

比较不同细胞类型的预计响应、恢复方向与不确定范围,给出优先验证的细胞情境和建议实验。

06

蛋白质结构

从已有结构或氨基酸序列出发,查找、比较与分析蛋白结构,为结合假设和后续验证提供结构依据。

07

化合物评价

汇总活性、实验复现、二维结构、理化性质与 ADMET 信息,在推进前识别候选化合物的开发风险。

08

候选决策

用透明权重组织排序、风险与证据,支持推进、复核或暂缓的人工决策,并记录选择理由与验证反馈。

Research Workflow

研究链路

从证据准备到候选决策,每一步都有明确输入、输出和人工确认点。

01

证据汇集

登记疾病与数据源,完成数据版本、覆盖范围和质量的核对,形成可复用的分析基础。

02

靶点排序

综合多类证据计算候选靶点优先级,查看每条证据的来源、方向与缺口,确定进入下游的名单。

03

干预与细胞验证

判断干预方向,评估敲除风险,比较细胞情境响应,并把待补实验与不确定范围写进结果。

04

化合物与决策

匹配化合物、评价性质与风险,形成候选排序,由研究人员确认推进、复核或暂缓。

Evidence & Boundaries

方法与边界

平台把“已知证据、计算推测与实验结论”分开呈现,避免把相关性、模型输出或单一指标当成最终结论。

证

证据分层展示

证据关联、直接结合与计算生成始终分层展示;证据不足时明确提示缺口,不自动补全结论。

版

版本与参数留痕

数据快照、方法版本和关键参数随结果保存,相同输入可直接复用,分析口径可回溯核对。

人

人工决策在环

系统给出排序、风险提示与建议实验,候选的推进、复核与暂缓由研究人员确认并记录理由。

界

研究用途边界

结果用于科研决策与实验设计,不替代湿实验验证,也不把模型输出包装成临床疗效或成功率预测。

Access

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