PandaOmics 是靶点识别
实际可用的靶点识别
用户可利用组学数据、文献及临床试验识别新颖的疾病靶点。我们的多模态人工智能模型可基于创新性、安全性及成药性对基因靶点进行优先排序。用户亦可上传自有组学数据以优化排序结果。
靶点评估
一旦获得靶点候选清单，PandaOmics 可协助用户系统性地评估与所识别关联相关的全部背景证据。
分析支持靶点与疾病关联的分子及文献证据。
分析支持靶点与疾病关联的分子及文献证据。
靶点关注度预测
评估一个基因在历年中的关注度变化。PandaOmics 可根据文献及公共关注信号预测基因关注度趋势。
PandaOmics 是数据分析
组学数据分析
使用我们已标准化并注释的组学数据集，专注于数据分析与解读，而非预处理或数据托管。执行靶点识别、适应症和化合物优先级排序；分析差异表达，以优先识别样本组中显著上调或下调的基因。
通路分析
借助我们专有的 iPanda 算法识别受疾病过程影响的分子机制。通路分析可帮助你深入理解疾病过程及其机制。可使用预置的 Omics 数据，或上传自定义数据。
生物知识图谱
PandaOmics 利用大型语言模型挖掘基因与疾病的科学知识，并通过知识图谱可视化相关文献，加快查找效率。
使用我们的 ChatPandaGPT，可快速获得答案，节省文献综述时间。
使用我们的 ChatPandaGPT，可快速获得答案，节省文献综述时间。
基因-疾病关联报告
将基因-疾病关联的所有关键信息汇总为全面报告，包括相关文献、组学证据、作用机制、竞争格局与市场路径建议。
PandaOmics 是知识库
- 130 万
疾病特异性组学样本科学界构建的完整组学数据谱 - 1.5 万
临床阶段小分子和生物制剂涵盖从 I 期试验到 FDA 批准的药物信息 - 320 万
拨款生命科学研究基金 - 550 万份
专利涵盖生命科学行业的专利 - 99.8 万
临床试验记录探索与临床试验设计相关的额外知识 - 4700万篇
出版物已发表的生物医学研究成果
Case Studies
基于衰老特征，由 PandaOmics 的 AI 驱动发现引擎预测的疾病与年龄相关双效靶点
在本研究中，我们运用了 PandaOmics 平台提供的多种 AI 靶点识别与优先排序技术，提出了一系列可用于药物研发的有前景的衰老相关创新靶点。
阅读论文 客户评价
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我们已经与多家 AI 创业公司进行了研讨，英矽智能是唯一一家不仅在合作方面提供优质服务而且还提供软件许可的公司。PandaOmics 让我们能够轻松快速地分析芯片或 RNAseq 数据。我们对英矽智能软件使用便利性以及生成的结果感到满意。我们认为 PandaOmics 是一款非常值得使用的靶点识别软件。我们也非常感谢英矽智能的热情支持。他们都是专业人士，总是能快速、准确且友好地回答我们的问题。
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在我们努力加快对糖尿病和其他疾病的探索的过程中，PandaOmics 正是我们所寻求的资源，它可以帮助我们快速获取、分析、可视化并高效解析外部可用数据，从而推动我们的研究工作。这一新平台让我们的科学家能够加快生物标志物的识别、调整现有治疗药物的用途以及发现新药。
Daniel Robertson 博士
数字技术副总裁 Indiana Biosciences Research Institute
数字技术副总裁 Indiana Biosciences Research Institute
合作关系
2024年4月23日
2023年11月8日
December 1, 2022
2020 年 10 月 15 日
2020 年 4 月 14 日
2020 年 1 月 14 日
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