Soluzioni di ingegneria delle proteine e delle enzimi potenziate dall'IA
Assumi i nostri sofisticati algoritmi di IA e le capacità di modellazione predittiva per migliorare le tue proteine e enzimi
Neoncorte Bio azienda di ingegneria delle proteine e degli enzimi basata su AI/ML
Property visualization
Neoncorte Bio
Dove l'IA incontra la Biotecnologia
Neoncorte Bio è in prima linea nella convergenza tra intelligenza artificiale e ingegneria delle proteine e delle enzimi. Il nostro team è composto da esperti in biologia computazionale, bioinformatica e machine learning, tutti motivati da una missione: accelerare l'innovazione nel design delle enzimi. Sfruttando i nostri modelli avanzati di IA, offriamo soluzioni senza pari che migliorano l'efficienza, riducono i costi e spingono oltre i confini di ciò che è possibile nell'ingegneria delle proteine e delle enzimi.

I nostri servizi
Servizi personalizzati di ingegneria delle proteine e delle enzimi

Utilizziamo tecniche avanzate di deep learning e simulazioni di dinamica molecolare, unite alla nostra robusta base di dati sulle enzimi e potenti risorse computazionali, per migliorare la precisione e la coerenza del design delle proteine e delle enzimi
Design delle enzimi guidato dall'IA
Simulazioni di dinamica molecolare
Sviluppo personalizzato delle enzimi

Soluzioni

  • Progettiamo enzimi che migliorano l'efficacia dei farmaci e riducono gli effetti collaterali, permettendo terapie più efficaci e sicure
    Farmaceutici
  • Le nostre enzimi sono progettate per migliorare il processo di trasformazione alimentare, migliorando il sapore, la texture e la durata di conservazione, riducendo al contempo gli sprechi
    Alimentari e Bevande
  • Ottimizziamo le enzimi per la produzione di biocombustibili, rendendo le fonti di energia alternative più efficienti e sostenibili
    Biocombustibili
  • Le nostre enzimi ingegnerizzate migliorano la protezione delle colture e l'assorbimento dei nutrienti, aumentando la produttività agricola
    Agricoltura

Facilita la tua Ingegneria delle Proteine e delle Enzimi con IA e ML

Collaboriamo per rendere la ricerca e lo sviluppo di proteine e enzimi più veloci, economici ed efficaci

Tecnologie

Combiniamo l'Intelligenza Artificiale con l'infrastruttura computazionale e integriamo i dati delle proteine e delle enzimi per semplificare la tua esperienza
  • IA e Machine Learning
    I nostri algoritmi proprietari di IA prevedono il comportamento delle enzimi con una precisione senza pari. Sfruttando il machine learning, identifichiamo le mutazioni ottimali e snelliamo il processo di progettazione delle enzimi
  • Computazione ad Alte Prestazioni
    La nostra infrastruttura computazionale all'avanguardia ci consente di simulare dinamiche molecolari complesse, assicurando che i nostri progetti di enzimi siano non solo teoricamente solidi, ma anche praticamente fattibili.
  • Integrazione dei Dati
    Integriamo dati provenienti da più fonti, inclusa la nostra base di dati sulle enzimi, la letteratura scientifica e i risultati sperimentali, per creare un modello completo della funzionalità delle enzimi.
Ottimizzazione delle varianti di cellulasi Neoncorte Bio azienda di ingegneria delle proteine e degli enzimi basata su AI/ML
Optimization of cellulase variants

Pubblicazioni scientifiche

Esplora i nostri contributi all'avanguardia nella biotecnologia e nell'intelligenza artificiale. Dall'ingegneria delle enzimi guidata dall'IA alle applicazioni di deep learning nell'analisi dei dati, le nostre pubblicazioni evidenziano soluzioni innovative a sfide complesse nella biologia molecolare e nella scienza computazionale.
  • Modification of natural enzymes to introduce new properties and enhance existing ones is a central challenge in bioengineering. This study is focused on the development of Taq polymerase mutants that show enhanced reverse transcriptase (RTase) activity while retaining other desirable properties such as fidelity, 5′-3′ exonuclease activity, effective deoxyuracil incorporation, and tolerance to locked nucleic acid (LNA)-containing substrates.
  • The transcriptomic data are being frequently used in the research of biomarker genes of different diseases and biological states. The most common tasks there are the data harmonization and treatment outcome prediction. Both of them can be addressed via the style transfer approach. Either technical factors or any biological details about the samples which we would like to control (gender, biological state, treatment, etc.) can be used as style components.
  • List of all Neoncorte Bio publications dedicated to Molecular Biology, Biotechnology, Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks, published mostly by Nikolay Russkikh, CEO of Neoncorte Bio

La nostra esperienza in azione

Con una vasta esperienza nelle applicazioni di IA e nell'ingegneria del software su misura per le scienze della vita, ci specializziamo nella risoluzione di sfide complesse e nella fornitura di soluzioni innovative per i nostri clienti. Il nostro lavoro dimostra una profonda comprensione delle tecnologie all'avanguardia e del loro impiego nel mondo reale.
Ecco alcuni esempi dei tipi di progetti che abbiamo consegnato con successo:
  • Analisi automatizzata dei dati NGS:
    Abbiamo progettato una soluzione di grado di produzione per l'elaborazione automatizzata, l'annotazione e l'analisi dei dati di sequenziamento di nuova generazione (NGS).
  • Integrazione dei dati delle singole cellule:
    Abbiamo costruito strumenti all'avanguardia per l'integrazione dei dati multimodali delle singole cellule, ottenendo riconoscimenti per l'eccellenza tecnica.
  • Algoritmi di classificazione metagenomica:
    Abbiamo sviluppato metodi avanzati per classificare le letture di sequenziamento nella ricerca metagenomica.
  • Pipeline di elaborazione delle immagini ad alta capacità:
    Abbiamo progettato una pipeline efficiente per elaborare milioni di immagini di sequenziamento con precisione eccezionale.
  • Conteggio delle cellule tramite IA:
    Abbiamo creato una soluzione di visione artificiale per il conteggio preciso delle cellule in immagini di microfotografia, semplificando l'analisi dei dati.
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