核心指标
0+
基因组分析
0%
蛋白结构预测
0+
药物靶点发现
0%
AI 模型准确率
Core technologies
核心能力矩阵
从基因编辑到生物制药，全栈生物技术能力覆盖基础研究到产业落地。
基因组分析
大规模基因组测序数据分析，挖掘遗传变异与疾病关联。
蛋白结构预测
AI 驱动的蛋白质三维结构预测，加速药物靶点研究。
单细胞组学
单细胞分辨率的多组学分析，揭示细胞异质性。
Architecture
多组学数据整合架构
生物信息学平台整合基因组、转录组、蛋白组和代谢组数据，构建多层次生命图谱。
数据采集层
NGS 测序、质谱、芯片等多种高通量平台数据接入
计算分析层
GPU 集群运行 AI 模型，完成序列比对、结构预测、变异注释
知识图谱层
整合公共数据库与私有数据，构建生物知识网络
应用服务层
提供药物靶点发现、生物标志物鉴定等决策支持
Roadmap
研发路线图
从基础研究到临床转化的关键里程碑与项目节点。
- Phase I已完成
蛋白质组数据库
构建覆盖 10 万+ 蛋白质结构的高精度预测数据库。
- Phase II进行中
多组学分析平台
上线集成基因组、转录组、蛋白组的一站式分析平台。
- Phase III规划中
AI 药物发现引擎
部署端到端 AI 药物发现引擎，从靶点到候选分子全自动筛选。
Use cases
应用场景
从实验室研究到产业落地，覆盖生物科技全应用域。
药物发现
虚拟筛选
AI 模型从亿级化合物库中快速筛选候选药物
靶点验证
多组学数据交叉验证药物靶点的生物学功能
临床试验优化
生物标志物指导患者分层，提高临床试验成功率
精准诊断
液体活检
ctDNA 和外泌体分析实现肿瘤早期筛查
遗传病筛查
全基因组测序结合 AI 变异解读，精准诊断罕见病
基础研究
单细胞图谱
构建人体细胞图谱，揭示组织发育和疾病机制
进化基因组学
比较基因组学揭示物种演化和适应性进化机制
Case studies
案例研究
从实验室到临床、从研发到产业的真实案例前后对比。
结构生物学
AI 预测蛋白质结构
深度学习模型以原子精度预测蛋白质三维结构，加速药物靶点研究。
改进前
X 射线晶体学数月解析一个结构
改进后
AI 数分钟完成高精度预测
- 预测精度 Å 级
- 速度提升 1000x
肿瘤诊断
液体活检早筛结直肠癌
基于 ctDNA 甲基化分析的液体活检技术，实现结直肠癌早期筛查。
改进前
肠镜侵入性检查，依从性低
改进后
血液检测，灵敏度 90%+
- 灵敏度 92%
- 特异性 95%
肿瘤研究
单细胞测序解析肿瘤异质性
单细胞 RNA 测序揭示肿瘤微环境细胞组成，指导免疫治疗策略。
改进前
批量测序掩盖细胞异质性
改进后
单细胞分辨率揭示免疫逃逸机制
- 细胞通量 10万+
- 新型标记物 15个
Bioinformatics
计算生物学平台
基因组学、蛋白质组学、单细胞分析、AI 药物发现与多组学整合计算平台说明。
AI 蛋白质结构预测
核心深度学习模型从氨基酸序列预测蛋白质三维结构，精度达实验级别。
共进化分析
多序列比对提取共进化信息，推断残基间距离约束
端到端模型
Transformer 架构直接从序列预测原子坐标
构象采样
扩散模型生成蛋白质构象集合，预测动态行为
单细胞多组学
前沿在单细胞水平同时测量基因组、转录组和表观组，揭示细胞异质性。
scRNA-seq
单细胞转录组测序揭示细胞类型和状态多样性
空间转录组
保留组织空间信息的转录组分析技术
多模态整合
CITE-seq 等技术同时测量 RNA 和表面蛋白
FAQ
常见问题
技术原理、应用边界与工程现状说明。