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Hier finden Sie detaillierte Informationen über dieses Produkt, seine Nutzung und seine Vorteile für Ihr Unternehmen.

Empfohlene Ressourcen

Literaturbasierte automatisierte Erkennung der Tumorsuppressor p53-Phosphorylierung

Watson for Drug Discovery hilft bei der Entwicklung testbarer, aus der Literatur abgeleiteter Hypothesen.

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IBM Watson schlägt weitere RNA-bindende, mit ALS verknüpfte Proteine vor

Das Barrow Neurological Institute nutzte IBM Watson for Drug Discovery zur Identifizierung von fünf neuen RNA-bindenden Proteinen, die in ALS verändert wurden.

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Automatisierte Hypothesenerstellung durch Mining von wissenschaftlicher Literatur

Watson for Drug Discovery nutzt die KnIT-Technologie, um automatisch Hypothesen aus wissenschaftlicher Literatur und Patenten zu generieren.

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Videos

In kurzen Videos erfahren Sie mehr über dieses Produkt.

Einführung in IBM Watson for Drug Discovery

Watson hilft Forschern, Verbindungen zwischen Genen, Medikamenten und Krankheiten herzustellen, die ihnen helfen, die nächste Entdeckung schneller zu finden.

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Schnellere Forschungsprozesse mit KI und Watson for Drug Discovery

Erfahren Sie mehr zum Leistungspotenzial von Watson for Drug Discovery in unserem Webseminar für Führungskräfte.

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Vorhersage und Einordnung von Entitäten mit IBM Watson for Drug Discovery

Mit der Anwendung zur Begründungsanalyse werden neue Entitäten aufgespürt, die mit einem Konzept oder Interessenentitäten zusammenhängen.

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Andere Ressourcen

Hier erfahren Sie, wie dieses Produkt Ihr Unternehmen unterstützt.

Watson for Drug Discovery in der Parkinson-Forschung

Wissenschaftler am University Health Network analysieren Millionen von Artikeln, um potenzielle Kandidaten zur Wiederverwendung von Medikamenten zu identifizieren.

Blog lesen

Human Proof of Concept-Podcast von Dr. Alix Lacoste

Dr. Lacoste spricht darüber, wie Innovationen in den Biowissenschaften unter Wissensverschwendung und mangelnder Wissensintegration leiden.

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Clinical Therapeutics-Artikel

Watson kann die Identifizierung neuer Medikamentenkandidaten und Medikamentenziele beschleunigen, indem es das Potenzial großer Datenmengen nutzt.

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