digzyme Spotlight™

サービス概要

高精度な予測: 独自のアルゴリズムと公開ツールを組み合わせた特徴量を用いることで、高精度な予測を実現しています。 特に、先行研究では予測が困難であったデータに対しても高い予測性能を達成しています。 これは、公開データベースから取得した多種多様な酵素の変異体データを用いてモデル学習を行っているためです。 このデータにはランダムな変異導入の実験結果も多数含まれており、AIがこれらを広く学習することで、酵素ファミリーによる偏りのない汎用的なモデルを構築しています。 幅広い適用範囲: 公開データベースから取得した多様な酵素の変異体データを学習しているため、汎用性が高く、特殊な酵素にも対応可能です。 網羅的な予測: 一回の解析ですべての単変異体について網羅的に予測を行うため、効率的な解析が可能です。 複数プロパティの同時考慮: 活性と耐熱性の同時向上など、複数のプロパティを考慮した機能改良が可能です。 活性中心以外の変異点提案: ポケット周辺だけでなく、ポケットから離れた残基の変異体など、人間の経験則とは異なる位置にも変異を提案できるため、人知の及ばない変異体の取得が可能です。 変異体DNAライブラリの提案: 予測データに加えて、変異体DNAライブラリも提案することで、顧客の研究開発をさらに支援します。

サンプル種類

報告内容