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深度学习助力虚拟癌症筛选

本演示重点介绍了京都大学医学研究生院的研究成果。该大学对超过 4 亿种蛋白质的数据集进行了研究。 此次演示使用相关的算法来分析化合物的虚拟库,并根据相关的化学和其他属性,预测哪些化合物可能适用于特定的蛋白质。其研究成果有助于更快地确定治疗方案。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 01/17/2019 - 19:37
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英特尔® 可扩展系统框架助力加快药物开发流程

得益于高性能英特尔® 至强融核™ 处理器和英特尔® 可扩展系统框架(英特尔® SSF),生命科学模拟和建模在癌症研究、药物发现、患者筛查以及可视化领域取得新的突破。这些演示展示了最新的科研技术和成果。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 01/17/2019 - 01:47
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冷冻电镜技术助力 3D 成像

ROME System 由 Dana Farber 癌症研究院和哈佛医学院开发,并获得英特尔® 并行计算中心的资助。本演示使用 ROME System、英特尔® 至强融核处理器以及英特尔® 可扩展系统框架(英特尔® SSF),快速将冷冻电镜影像转换为 3D 高分辨率结构。通过将 VMD 与英特尔的 OSPRay* 光线追踪库相集成,可以实现 3D 重建过程的可视化。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 01/17/2019 - 01:50
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通过基因组分析进行临床患者筛查试验

QIAGEN 可执行基因组测序并对排序 DNA 进行分析, 以便帮助确定患有特定病变(相对于参考基因组)的患者,借助 cryo-EM 和 LAMMPS 的输出结果确定具有相关性的蛋白质。通过快速发现具有合适蛋白质的患者,同时满足临床试验的标准,借助分析加快获得临床试验的效果、降低成本、提供更加有针对性的治疗,以及减少不必要的副作用。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 01/17/2019 - 01:57