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Contact us平台基于人工智能,利用AI辅助机器学习,旨在基于底层算法和给定数据集生成预测模型。通过一系列的“寻找参数、估计参数、评估模型性能、识别和纠错”循环训练来优化模型性能,找寻数据库中的最佳模型参数集,对输入的数据进行准确预测,从而加速酶分子和基因网络的定向进化。
基于智能设计的理念,将机器学习应用于基因元件、蛋白质性能以及基因线路的设计与改造,从分子组分到调控单元到代谢通路建立不同层次的预测模型,多维度的服务于合成生物学项目的研发。
训练数据的数量和输入数据的质量是机器学习的关键。智能设计平台拥有全自动高通量筛选系统,包括移液工作站、机器人工作站、以及强大的分析检测平台,为机器学习创建大量高质量的训练数据集。