PandaOmics 是靶點識別
實際可用的靶點識別
用戶可利用組學數據、文獻及臨床試驗識別新穎的疾病靶點。我們的多模態人工智能模型可根據創新性、安全性及成藥性對基因靶點進行優先排序。用戶亦可上載自有組學數據以優化排序結果。
靶点评估
一旦獲得靶點候選清單，PandaOmics 可協助用戶系統性地評估與所識別關聯相關的全部背景證據。
分析支持靶點與疾病關聯的分子及文獻證據。
分析支持靶點與疾病關聯的分子及文獻證據。
靶點關注度預測
評估一個基因在歷年中的關注度變化。PandaOmics 可根據文獻及公共關注信號預測基因關注度趨勢。
PandaOmics 是數據分析
組學數據分析
使用我們已標準化並註釋的組學數據集，專注於數據分析與解讀，而非預處理或資料託管。執行靶點識別、適應症與化合物優先排序；分析差異表達，以優先識別樣本組中顯著上調或下調的基因。
通路分析
藉助我們專有的 iPanda 演算法識別受疾病過程影響的分子機制。通路分析可幫助你深入理解疾病過程及其機制。可使用預設的 Omics 數據，或上載自訂數據。
生物知識圖譜
PandaOmics 利用大型語言模型挖掘基因與疾病的科學知識，並透過知識圖譜可視化相關文獻，加快查找效率。
使用我們的 ChatPandaGPT，可快速獲得答案，節省文獻綜述時間。
使用我們的 ChatPandaGPT，可快速獲得答案，節省文獻綜述時間。
基因-疾病关联报告
將基因－疾病關聯的所有關鍵資訊彙總為全面報告，包括相關文獻、組學證據、作用機制、競爭格局與市場路徑建議。
PandaOmics 是知識庫
- 130 萬
疾病特異性組學樣本科學界構建的完整組學數據譜 - 1.5 萬
臨床階段小分子和生物製劑涵蓋從 I 期試驗到 FDA 批准的藥物信息 - 320 萬
拨款生命科學研究基金 - 550 萬份
專利涵蓋生命科學行業的專利 - 99.8 萬
臨床試驗記錄探索與臨床試驗設計相關的額外知識 - 4700萬份
出版物已發表的生物醫學研究成果
個案研究
基於衰老特徵，由 PandaOmics 的 AI 驅動發現引擎預測的疾病與年齡相關雙效靶點
在本研究中，我們使用 PandaOmics 平台提供的多種 AI 靶點識別與優先排序技術，提出了一系列可用於藥物研發的潛力衰老相關創新靶點。
閱讀論文 使用見證
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我們與幾家人工智能初創企業討論，英矽智能是唯一一家不限於在合作上提供卓越服務的公司，在軟件授權方面亦然。PandaOmics 讓我們能夠輕鬆快速分析微陣列或核糖核酸定序（RNAseq）數據。我們對其可用性以及英矽智能軟件生成的結果感到滿意。我們認為 PandaOmics 是一款值得使用的靶點識別軟件。我們也非常感謝他們鼎力支持。他們很專業，總是迅速、準確、友善地回答我們的問題。
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當我們致力於加快了解糖尿病和其他疾病時，PandaOmics 正是我們尋求的資源，可幫助我們迅速有效地存取、分析、預想和解釋外部可用數據，以推動我們的研究工作。這個新平台使我們的科學家能夠加快生物標記識別、重新利用現有治療並發現新藥。
Daniel Robertson 博士
數字技術副總裁
印第安納州生物科學研究所
數字技術副總裁
印第安納州生物科學研究所
合作關係
2004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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