Biología Estructural Computacional

Revele la estructura y función de su proteína

La biología estructural utiliza la experimentación y la computación para comprender los sistemas biológicos a nivel molecular. Al igual que toda la comprensión fundamental de la biología, los campos aplicados de la biotecnología de proteínas, la ingeniería de proteínas y el diseño de fármacos están todos arraigados en la química y la biofísica, por lo que dependen de técnicas de biología estructural computacional y experimental en sus núcleos.

Eficiencia de costes con visualización experta más modelado y simulaciones moleculares

La visualización, el análisis, el modelado y la simulación experta de estructuras moleculares ahorran tiempo y dinero al guiar su investigación, interpretar sus datos y avanzar en sus desarrollos biotecnológicos.

Nuestros expertos en biología estructural han sido evaluadores en CASP, la competencia sobre predicción de estructuras de proteínas de la que surgió AlphaFold de Deepmind. Tienen años de experiencia manejando, visualizando e interpretando estructuras moleculares, prediciendo estructuras con varios métodos, comprendiendo la dinámica y relacionando todas estas pistas con la función, regulación y diseño molecular.

Ingeniería y diseño de proteínas

Nuestros expertos pueden analizar estructuras y datos lo suficientemente a fondo como para diseñar mutaciones que modulen las propiedades de las proteínas, como la estabilidad térmica. La clave para esto son sus décadas de experiencia creando quimeras de proteínas, diseñando y probando mutantes, y trabajando en la evolución de proteínas experimental y computacional. Además, dominan los métodos de IA más modernos para el diseño de proteínas, así como las bases de datos estructurales y funcionales más importantes.

Ajuste de propiedades de proteínas basado en expertos e IA

Nuestros socios expertos aprovechan sus métodos de IA de vanguardia para el diseño de proteínas para crear nuevas secuencias de proteínas que se pliegan en formas funcionales con altas tasas de éxito. Estas proteínas suelen ser muy estables y sustancialmente divergentes de las proteínas naturales, lo que facilita la posterior evolución dirigida para mejorar funciones específicas, así como cuestiones relacionadas con la propiedad intelectual, como la patentabilidad y las aplicaciones con fines de lucro.

Diseñe nuevas proteínas funcionales

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