AiOffice 能力组合，开箱即用，为您的工作流提速
使用 RFdiffusion 主干生成、ProteinMPNN 序列优化和用于治疗性蛋白质开发的结构验证进行 AI 引导的从头蛋白质设计。
通过适当的消歧、质量评估和全面的元数据检索蛋白质结构。
使用 CIViC、ClinVar、OpenTargets、ClinicalTrials.gov 和基于结构的分析，根据癌症患者的分子谱提供可行的治疗建议。
将患者基因组和临床概况转化为可操作的风险分层、治疗建议和个性化治疗策略。
使用全基因组关联研究 (GWAS) 数据构建和解释复杂疾病的多基因风险评分。
使用 PhyKIT、Biopython 和 DendroPy 进行全面的系统发育和序列分析。专为有关多序列比对、系统发育树、简约性、分子进化和比较基因组学的生物信息学问题而设计。
使用 FAERS 不良事件数据、FDA 标签、PharmGKB 药物基因组学和临床试验安全信号进行系统药物安全性分析。
构建和分析化合物-靶标-疾病 (C-T-D) 网络，以识别药物再利用机会、了解多药理学并使用系统药理学方法预测药物机制。
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通过量化、统计分析、通路解释以及与其他组学层的整合，对代谢物鉴定的代谢组学数据进行全面分析。
全面的代谢组学研究技能，可识别代谢物、分析研究和搜索代谢组学数据库。生成带有注释的代谢物信息、研究详细信息和数据库统计数据的结构化研究报告。
综合文献研究的系统方法：消除主题歧义，使用冲突感知查询进行搜索，对证据进行分级，并生成结构化报告。
检查是否安装了ToolUniverse专业技能，如果没有则自动安装。
使用分类分析、目标识别、结构预测和计算药物再利用的新兴病原体快速反应系统。
使用多生物标志物整合预测患者对免疫检查点抑制剂 (ICIs) 的反应。将患者肿瘤概况（癌症类型 + 突变 + 生物标志物）转化为定量 ICI 反应评分，并提供特定药物建议、耐药风险评估和监测计划。
分析 T 细胞受体 (TCR) 和 B 细胞受体 (BCR) 库测序数据以表征适应性免疫反应、克隆扩增和抗原特异性的综合技能。
使用 pandas、numpy、scipy、statsmodels 和 scikit-image 分析显微镜衍生测量数据的生产就绪技能。专为 BixBench 成像问题而设计，涵盖菌落形态测定、细胞计数、荧光定量、回归建模和统计比较。
使用全基因组关联研究 (GWAS) 发现与疾病和性状相关的基因
比较 GWAS 研究、进行荟萃分析并评估跨队列的复制
