Cradle ist ein revolutionäres Tool, das **Protein-Engineering** durch den Einsatz von **Maschinellem Lernen** vereinfacht. Mit nur wenigen Klicks kannst du verbesserte Varianten deiner Zielproteinsequenz erstellen und dabei **Stabilität**, **Aktivität** und andere Eigenschaften optimieren. Cradle passt sich nahtlos in deinen bestehenden Workflow ein und beschleunigt deine Projekte erheblich.

Was sind die Merkmale von Cradle?

* **Einfache Integration**: Importiere Labordaten oder starte mit einer einzigen Sequenz. * **Vorhersagegenauigkeit**: Jede generierte Sequenz kommt mit einer vorhergesagten Leistungsbewertung. * **Zeitersparnis**: Cradle lernt mit jeder Experimentierrunde und reduziert so die Zeit bis zur Markteinführung. * **Multiproperty-Optimierung**: Optimiere mehrere Eigenschaften gleichzeitig und spare Zeit.

Was sind die Anwendungsfälle von Cradle?

* **Enzyme**: Verbessere die Aktivität und Stabilität von Enzymen. * **Antikörper**: Optimiere die Bindungsaffinität und Spezifität von Antikörpern. * **Peptide**: Erhöhe die Solubilität und thermische Stabilität von Peptiden. * **Impfstoffe**: Entwickle effektivere und stabilere Impfstoffe.

Wie benutzt man Cradle?

1. **Assays und Ziele einrichten**: Definiere, was du messen möchtest und welche Ziele du erreichen willst. 2. **Sequenzen generieren**: Klicke auf einen Button und erhalte verbesserte Sequenzen mit Vorhersagen zur Leistung. 3. **Im Labor testen**: Teste die neuen Varianten im Labor und importiere die Daten zurück in Cradle. 4. **Daten importieren**: Verbessere dein privates Cradle-Modell und erhalte Einblicke für die nächste Runde.

Ist Cradle sicher zu verwenden?

Ja, Cradle verwendet bankübliche Sicherheitsstandards, um deine Daten zu schützen.

Werden meine Daten für andere Benutzer verwendet?

Nein, deine Daten werden niemals verwendet, um Modelle für andere Benutzer zu trainieren.

Wie viel kostet Cradle?

Cradle bietet eine jährliche Flatrate für die Nutzung der Tools an, ohne zusätzliche Lizenzgebühren.

Cradle

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Cradle revolutioniert das Protein-Engineering durch maschinelles Lernen, beschleunigt Projekte und optimiert multiple Eigenschaften gleichzeitig.

Added on: 2025.03.04

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