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工具简介

Cradle 是一个利用机器学习辅助蛋白质设计与工程化的 AI 平台。它旨在帮助生物学家和研发团队加速蛋白质的开发流程，将湿实验室实验数据与 AI 预测模型相结合，通过迭代设计-验证循环，更快地获得符合目标性能的蛋白质序列。

核心功能

🔬 数据驱动的模型学习：平台可分析并学习用户上传的湿实验室实验数据，每轮新数据都会持续优化专属预测模型，提升后续设计准确性。

🧬 多属性协同优化：能够同时优化蛋白质的多种关键属性（如活性、稳定性、表达水平等），平衡复杂的设计权衡，而非单一指标。

💡 智能序列生成：用户设定设计目标与约束条件后，可一键生成大量经过 AI 筛选和评估的候选蛋白质序列，并提供预测性能分数。

📊 3D可视化与生成报告：提供详细的生成报告和3D结构视图，帮助用户深入分析特定序列和突变，从而明智地选择进入实验验证的候选者。

🛡️ 安全与集成：平台符合 SOC 2 安全标准，确保用户数据隐私；支持单点登录，并允许内部预测工具集成。

使用场景

• 治疗性蛋白与抗体开发：从先导化合物识别到优化阶段，加速候选药物的发现。

• 农业生物解决方案研发：设计具有特定功能的酶或蛋白质，用于作物保护或改良。

• 食品工业成分开发：优化用于食品制造的酶制剂或其他蛋白质成分的性能。

• 基础蛋白质研究：探索蛋白质序列与功能之间的关系，验证科学假设。

工具费用

Cradle 官网未直接披露具体的定价方案。其商业模式通常面向企业或研究团队，需联系其销售团队获取定制化的报价。

适合人群

• 生物科技与制药公司的研发团队，希望缩短蛋白质工程开发周期。

• 学术研究机构中从事蛋白质科学、合成生物学等领域的研究人员。

• 合同研究组织，旨在为客户提供更高效的蛋白质设计服务。

• 具备生物学背景的科学家，无需深厚的计算机科学知识即可操作平台进行设计。

总结

Cradle 的核心价值在于将生物实验与 AI 迭代学习紧密耦合，形成一个“设计-验证-学习”的闭环。它通过解析实验数据来增强 AI 模型的预测能力，进而生成高质量的、可实验验证的蛋白质设计，帮助研发团队系统性探索设计空间，旨在提升从概念到优化成果的整体研发效率。