產品特性

探索實體

搜尋基因、蛋白質、治療標的化合物或有趣條件的科學摘要,取得相關文章的視覺化。

探索網路

探索藥物、治療標的和疾病之間的關係網路,包括句子層級的關係支持證據。

共同出現

在早期研究階段中,探索實體之間的親緣性。親緣性的依據來自於在相同文字中提到不同實體之頻率的統計顯著性。

預測分析

使用語意指紋來探索兩組生物或化學實體之間的相似性網路。

預測關係

對現有關係網路套用預測演算法,藉此探索新實體關係預測。

探索化學

針對您藉由藥物名稱、化學組成或分子結構指定的化合物,搜尋相同或類似的化合物。

轉譯後修飾摘要

搜尋在您指定的蛋白質上作用的轉譯後修飾 (PTM) 事件,並檢視發生事件之蛋白質上的胺基酸位置。

客戶如何使用

  • IBM 與 Barrow:加速對抗 ALS 的進度

    問題

    Barrow 與 IBM 合作運用其生命科學解決方案與 Watson for Drug Discovery,以探索可能與 ALS 有關的未辨識基因和蛋白質。

    解決方案

    在與 Barrow Neurological Institute 協作時,Robert Bowser 博士及其研究團隊使用 Watson for Drug Discovery 來協助 ALS 研究找出新治療標的。

  • Pfizer 利用 Watson for Drug Discovery 來加速研究

    問題

    Pfizer 與 IBM Watson for Drug Discovery 合作,希望更快速地分析「大量不同資料來源」並檢驗假設。

    解決方案

    Pfizer 是全球率先部署 Watson for Drug Discovery 的組織之一,他們善用 Watson 的機器學習、自然語言處理程序,以及其他的認知推理技術。

瞭解如何運作