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AI時(shí)代,踐行踐遠(yuǎn)
發(fā)布時(shí)間:2024-10-14


數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展下,人工智能躍升為互聯(lián)網(wǎng)與科技的首要驅(qū)動(dòng)力。2006年深度學(xué)習(xí)算法的提出,標(biāo)志著AI技術(shù)取得重大突破。自2012年起,數(shù)據(jù)量的激增推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音及視覺(jué)識(shí)別上的連續(xù)飛躍,加速了AI產(chǎn)業(yè)的落地與商業(yè)化進(jìn)程。

 

據(jù)統(tǒng)計(jì),全球AI市場(chǎng)規(guī)模從2017年的6900億美元猛增至2021年的3萬(wàn)億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率超30%,預(yù)計(jì)2025年將邁過(guò)6萬(wàn)億美元大關(guān)。專業(yè)預(yù)測(cè)顯示,至2030年,AI有望為全球GDP增添15.7萬(wàn)億美元。目前,AI已在生物、醫(yī)療、制造等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用,預(yù)示其將在未來(lái)深刻改變?nèi)祟惿鐣?huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式及生產(chǎn)生活方式。

 

人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)與應(yīng)用突破

2022年,DeepMind與EMBL-EBL利用AlphaFold 幾乎預(yù)測(cè)所有已知蛋白質(zhì)

2018年,人工智能融資規(guī)模破千億元

2017年,谷歌研發(fā)的人工智能機(jī)器人AlphaGo擊敗圍棋冠軍柯潔,同年,谷歌進(jìn)軍醫(yī)療保健等領(lǐng)域

2016年,谷歌、微軟等互聯(lián)網(wǎng)巨頭及新興科技公司紛紛加入人工智能戰(zhàn)場(chǎng)

2013年,深度學(xué)習(xí)算法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別上得到突破,識(shí)別率分別超過(guò)95%和99%

2012年,融資規(guī)模開(kāi)始快速增長(zhǎng),人工智能商業(yè)化高速發(fā)展

2010年,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,人工智能應(yīng)用場(chǎng)景更為廣闊

2006年,深度學(xué)習(xí)被提出,人工智能再次突破性發(fā)展

 

AlphaGo因打敗柯潔而一戰(zhàn)成名,它的兄弟AlphaFold的橫空出世更是為人工智能在生物科技領(lǐng)域添上濃墨重彩的一筆,生物科技走上智能化道路已成為必然趨勢(shì)。


 


泓迅生物

數(shù)字化合成先鋒

全球AI產(chǎn)業(yè)中,國(guó)外領(lǐng)先,國(guó)內(nèi)占比22%。泓迅生物作為合成生物學(xué)技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者,憑借先進(jìn)的算法和領(lǐng)先的制造布局DNA合成上下游產(chǎn)業(yè)鏈。運(yùn)用領(lǐng)先的算法和AI技術(shù),自主開(kāi)發(fā)了Syno?Ab、NGCodonTM、Complexity Index (CI)、AI-TAT等多款生物智能分析工具,結(jié)合每年數(shù)億級(jí)的堿基合成通量,推動(dòng)DNA合成向著更加智能化、精準(zhǔn)化和快速化方向發(fā)展。


 

Syno?Ab平臺(tái)

抗體設(shè)計(jì)領(lǐng)航員

AlphaFold擅長(zhǎng)預(yù)測(cè)蛋白結(jié)構(gòu),但無(wú)法模擬蛋白質(zhì)與相互作用蛋白或藥物分子的變化。泓迅生物的Syno?Ab抗體平臺(tái)彌補(bǔ)了這一缺陷,以AlphaFold預(yù)測(cè)的抗原結(jié)構(gòu)為起點(diǎn),強(qiáng)大的生物類藥抗體生物計(jì)算為依托,有效模擬抗原-抗體對(duì)接,將計(jì)算機(jī)技術(shù)與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合,幫助廣大研究人員有效降低抗體研發(fā)總成本、縮短研發(fā)周期。


 

 

NGCodonTM

序列設(shè)計(jì)顧問(wèn)

泓迅生物自主研發(fā)了NGCodonTM密碼子優(yōu)化技術(shù),該技術(shù)綜合考慮密碼子偏好性、mRNA二級(jí)結(jié)構(gòu)、GC含量、發(fā)夾結(jié)構(gòu)、翻譯起始與終止效率等多種影響蛋白表達(dá)的因素,結(jié)合先進(jìn)的計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí),升級(jí)為2.0版,實(shí)現(xiàn)科學(xué)化、規(guī)范化的設(shè)計(jì),提升蛋白表達(dá)效率。以下是密碼子優(yōu)化后蛋白表達(dá)及可溶性顯著提高的案例。


 

 

AI-TAT系統(tǒng)

時(shí)間管理大師

泓迅生物綜合真實(shí)訂單數(shù)據(jù)庫(kù)自主開(kāi)發(fā)AI-TAT訂單周期預(yù)測(cè)系統(tǒng),可以精準(zhǔn)評(píng)估出無(wú)限接近實(shí)際所需的生產(chǎn)周期,科學(xué)的系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)的評(píng)估,便于客戶合理安排后續(xù)實(shí)驗(yàn)進(jìn)度,協(xié)助研究人員成為時(shí)間管理大師。


 

 

CI系統(tǒng)

智能合成專家

泓迅生物自研CI系統(tǒng),憑借先進(jìn)算法,能合成其他供應(yīng)商無(wú)法或難以合成的復(fù)雜序列。對(duì)比其他兩家供應(yīng)商,在2000個(gè)合成基因的分析中表現(xiàn)優(yōu)異,完美駕馭重復(fù)序列、發(fā)卡結(jié)構(gòu)、高GC、poly結(jié)構(gòu)等復(fù)雜合成。


 


 

Syno?GS平臺(tái)

數(shù)字化合成

泓迅生物作利用先進(jìn)的Syno?GS合成技術(shù)平臺(tái)來(lái)為您提供快速、高效、優(yōu)質(zhì)的基因合成服務(wù)。您只需要提供所需合成的核苷酸序列或氨基酸序列,我們即可交付100%準(zhǔn)確的基因序列,并克隆至指定載體。泓迅生物月合成量達(dá)2萬(wàn)條,單一DNA片段長(zhǎng)度可達(dá)150kb。


 

泓迅生物智能化平臺(tái)已為生命科學(xué)研究、合成生物學(xué)開(kāi)發(fā)、抗體藥物篩選、基因工程疫苗研發(fā)、分子育種及DNA信息儲(chǔ)存等各領(lǐng)域的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。

 

人工智能服務(wù)—未來(lái)已來(lái)

人工智能作為產(chǎn)業(yè)變革的核心動(dòng)力,正加速與各行業(yè)融合,推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí),掀起全球產(chǎn)業(yè)新浪潮。中國(guó)政府將其納入國(guó)家戰(zhàn)略,市場(chǎng)規(guī)模將持續(xù)增長(zhǎng)。據(jù)2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,2020年中國(guó)AI技術(shù)與應(yīng)用將達(dá)到世界領(lǐng)先水平,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1500億,2030年將超萬(wàn)億,帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)超10萬(wàn)億。


 


新冠疫情下,全球生物制藥市場(chǎng)機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。技術(shù)迭代加速、研發(fā)投入增加,促使生物制藥公司面臨更高要求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為關(guān)鍵,智能化成為熱點(diǎn),AI、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)加速生物藥研發(fā)。

 

泓迅生物智能化平臺(tái)基于合成生物學(xué)以設(shè)計(jì)—構(gòu)建—測(cè)試—學(xué)習(xí)(DBTL)的循環(huán)為邏輯,以此來(lái)構(gòu)成發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化目標(biāo)系統(tǒng)的基本特征。賦能合成生物學(xué)為目標(biāo),全智能、標(biāo)準(zhǔn)化、高效能的智能產(chǎn)線和標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)機(jī)制,為生物制藥行業(yè)發(fā)展提供有效技術(shù)手段和解決方案,突破生產(chǎn)效率與數(shù)據(jù)穩(wěn)定性,為生物醫(yī)藥未來(lái)發(fā)展創(chuàng)造更多可能。


 


參考文獻(xiàn)

1. Yoshida Hiroyuki,[Deep Learning and AlphaGo].[J] .Brain Nerve, 2019, 71: 681-694.

2. Niazi Sarfaraz K,Molecular Biosimilarity-An AI-Driven Paradigm Shift.[J] .Int J Mol Sci, 2022, 23.

3. 新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃

4. Liu Z, Zhang Y, Nielsen J. Synthetic biology of yeast[J]. Biochemistry, 2019, 58(11): 1511-1520.

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