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#cell

实时云渲染多应用并发:CELL容器技术突破3D隔离瓶颈

点量云流实时云渲染

在实时云渲染的商业化落地中,“单服务器多应用并发、互不干扰且低性能损耗”是降低部署成本、提升资源利用率的关键。3D应用(如UE4、Unity引擎项目)本身对CP...

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Caco-2细胞与专用培养基组合方案 兼顾实验效果与经济性

用户12667572

Caco-2(人结直肠腺癌细胞)是生物医学研究领域应用最为广泛的肠上皮细胞模型之一。该细胞株分离自72岁男性结肠原位癌组织,呈现典型的上皮细胞样形态,贴壁生长,...

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细胞实验数据更有底气:经STR鉴定的MRC-5细胞株

用户12667572

MRC-5(人胚肺细胞)是医学研究领域广泛使用的一株有限细胞系,来源于14周男性胎儿的正常肺组织,呈现典型的成纤维细胞样形态,贴壁生长。该细胞株由英国医学研究委...

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干货分享-脱落的293T细胞如何恢复正常

用户12667572

293T [HEK-293T](人胚肾细胞)是293 [HEK-293]细胞株插入了SV40 T-antigen的温度敏感基因形成的高转衍生株。该细胞广泛应用于...

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Cell | 中南大学李敏团队联合腾讯AI for Life Sciences Lab姚建华团队推出UniPert-G2CP:连接遗传与化学筛选的统一表型建模框架

DrugOne

人工智能虚拟细胞(Artificial Intelligence Virtual Cell,AIVC)的核心目标之一,是利用计算模型模拟不同分子扰动在复杂细胞环...

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Cell | 利用MSA Pairformer将蛋白质语言模型拓展至蛋白质相互作用预测

DrugOne

蛋白质之间的相互作用构成了几乎所有生命活动的基础,因此准确理解蛋白质复合体的协同进化规律,对于解析生命过程、预测突变效应以及设计新型蛋白具有重要意义。近年来,蛋...

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Cell | 利用MSA Pairformer将蛋白质语言模型拓展至蛋白质相互作用预测

DrugAI

蛋白质之间的相互作用构成了几乎所有生命活动的基础,因此准确理解蛋白质复合体的协同进化规律,对于解析生命过程、预测突变效应以及设计新型蛋白具有重要意义。近年来,蛋...

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Cell | 利用MSA Pairformer将蛋白质语言模型拓展至蛋白质相互作用预测

DrugIntel

蛋白质之间的相互作用构成了几乎所有生命活动的基础,因此准确理解蛋白质复合体的协同进化规律,对于解析生命过程、预测突变效应以及设计新型蛋白具有重要意义。近年来,蛋...

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Cell | 利用MSA Pairformer将蛋白质语言模型拓展至蛋白质相互作用预测

MindDance

蛋白质之间的相互作用构成了几乎所有生命活动的基础,因此准确理解蛋白质复合体的协同进化规律,对于解析生命过程、预测突变效应以及设计新型蛋白具有重要意义。近年来,蛋...

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Cell Syst. | 机器学习辅助的细胞表面抗原高通量抗体发现

DrugAI

机器学习有潜力改变抗体设计与筛选流程,但其成功高度依赖经过良好整理的抗体–抗原相互作用数据集。研究人员开发了一种合成 Fab 酵母展示文库,使其能够与机器学习流...

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