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微調、迭代、訓練，皆由Twist助力

更精準的預測源自更完善的生物學

模型的強度取決于它所學習的數據質量。Twist 提供領先的探索團隊信賴的準確性和一致性，因此您的訓練數據、驗證數據集和實驗結果都符合相同的質量標準，從而簡化了數據協調工作。

快速迭代，快速響應

Twist 提供快速、高保真度的DNA 合成，以及快速的抗體生產和表征，為您提供推進設計所需的序列和蛋白質水平數據。快速獲取經過驗證的構建體和檢測結果，有助于您進行更多迭代、積累更多經驗，并增強對結果的信心。

適用于任何模型的生物學形式

Twist 提供靈活的合成方案，可滿足您工作流程的任何階段。無論您是構建大型數據集、驗證模型預測，還是進行蛋白質表征，Twist 產品都能滿足您的構建、測試和學習需求。

成功案例

搭建數字與生物的橋梁

借助我們的選型工具，快速鎖定所需的 DNA、蛋白或數據解決方案，為您的模型研發全流程保駕護航。

蛋白質工程

網絡研討會

利用機器學習加速重組酶重編程

SeamlessTx 的 Felix Lansing 探索了數據驅動方法如何加速高性能重組酶的生成，從而擴大基因編輯的治療潛力。

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網絡研討會

從基因到化合物：跨尺度分子工程的探索之旅

A*STAR IMCB 的 Fong Tian Wong帶您探索合成生物學與分子工程技術如何激活放線菌中的沉默生物合成基因簇，從而簡化代謝產物的生產流程，并助力新型化合物的發現。

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網絡研討會

借助AI設計可抑制細菌血紅素掠奪的蛋白質

探討細菌病原體如何編碼蛋白質以攝取鐵，并介紹使用 Twist 克隆基因篩選新型結合蛋白

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抗體發現

應用指南

Baker實驗室如何利用人工智能技術、多基因片段合成與從頭蛋白設計軟件，合理設計并驗證了VHH的單域抗體。

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應用指南

保障數據質量：構建抗體設計“實驗室閉環”系統的 DNA 工具

研究者通過使用基因片段，結合濕實驗結果，生成式機器學習、特性預測和自適應模型再訓練來快速優化抗體設計。

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網絡研討會

以可擴展數據賦能 AI 驅動的蛋白質工程

A-Alpha Bio 通過蛋白質相互作用的大規模檢測，為下一代創新發現構建數據基礎。

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農業生物學

案例研究

人工智能的創新應用：構建更具韌性的全球糧食供應

Phytoform Labs利用寡核苷酸池篩選了數千個AI設計的DNA序列，從而簡化了性狀工程，加速了作物改良，并優化了研發資源。

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網絡研討會

恢復植物防御機制以避免作物病原體侵害

利用 Twist 的克隆基因和基因片段，Resurrect Bio 擴大了對數千個AI 設計的基因的篩選規模，構建了一個高效的性狀發現渠道，從計算機預測到植物驗證。

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功能基因組學

應用指南

充分利用超長寡核苷酸池與人工智能 (AI) 預測向導RNA

Prime 編輯作為新一代CRISPR技術，極具應用前景 —— 它借助獨特的逆轉錄酶依賴機制，可實現小型精準突變的插入，無需供體 DNA及雙鏈斷裂。憑借其精準的編輯能力，Prime 編輯在 CRISPR 療法中具備治療遺傳疾病的潛在應用價值。

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網絡研討會

利用高分辨率功能基因組數據構建更優的人工智能

Xaira Therapeutics 公司Ci Chu 博士與您共同探討新方法，以生成大規模單細胞擾動數據集，解決通量、變異性和批次效應中的關鍵挑戰。

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網絡研討會

基因組建模與設計：從分子到基因組規模

斯坦福大學助理教授Brian Hie，與您分享基因組基礎模型 Evo2 的訓練過程，以及該模型在序列優化和零樣本序列生成方面的能力。

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