2025年
如何用AI技术提升论文创新性？这篇推文告诉你答案！
Daily Newspaper
在科研领域，论文的创新性是决定其影响力的核心因素。传统的实验设计和数据分析方法已难以满足日益复杂的科研需求，许多研究者面临实验周期长、数据分析难、创新点不足等问题。随着研究的深入，创新变得越来越难。
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AI技术的优势
The advantages of AI
高效性：可以在短时间内完成复杂的计算和分析，节省大量时间。
精准性：通过机器学习模型，能够预测实验结果，优化实验设计，提高成功率。
创新性：可以发现人类难以察觉的模式和关联，为研究提供全新的思路。
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我们的AI for Science业务：赋能科研创新
Scientific Research Innovation
核心服务
酶突变优化：通过AI预测突变效果，优化酶的功能，显著提升实验效率。
AI辅助蛋白定向进化：结合AI辅助蛋白突变效果，利用小样本学习拟合实验结果，迭代优化蛋白设计能力。
蛋白挖掘：从海量数据中筛选出具有潜力的蛋白候选物，为研究提供新方向。
数据库构建：定制化构建高质量蛋白或基因组数据库，满足特定研究需求。
蛋白大语言模型微调：利用先进的AI模型，优化蛋白结构预测与功能分析。
AI组学分析：快速处理转录组、宏基因组等数据，挖掘关键生物学信息。
课题定制化设计：根据具体研究需求，引入AI理性设计元素，提升论文档次！
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数据驱动的科研解决方案
Data-Driven Scientific Research Solutions
核心服务
转录组分析：从RNA-seq数据中挖掘差异表达基因，揭示生物学机制。
进化分析：构建系统发育树，分析物种进化关系，为研究提供理论支持。
宏基因组分析：解析复杂微生物群落，挖掘功能基因与代谢通路。
病毒、细菌基因组信息挖掘：从基因组数据中识别关键基因与突变位点，助力病原体研究。
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论文数据图美化：让您的图表脱颖而出案
Enhancement of Data Visualization in Academic Papers
核心服务
生信与AI代码作图优化：优化R、Python等代码生成的图表，提升视觉效果。
高质量图表制作：提供专业的图表设计服务，确保论文图表清晰美观，吸引审稿人眼球。
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我们使用的相关软件：专业工具，助力科研
Professional Software Applications
核心软件
蛋白结构预测：Alphafold3、
Foldseek
AI辅助定向进化：FSFP，
EVOLVEpro
序列比对与分析：BLAST、
MMseqs2、CD-HIT
进化分析：MEGA
基因组分析：Geneious
转录组分析：STAR
数据统计与可视化：
R/Bioconductor
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定制化AI算法
Customized AI algorithm
模板算法：
GT-predict糖基转移酶功能预测算法；
RFdiffusion蛋白设计模型；
RetroPathRL生物合成路径设计算法；
REKINDLE全细胞代谢建模算法；
CLEAN酶功能预测算法；
DeepLysin酶挖掘算法；
MARS酶优化框架；
SCUBA-D蛋白设计模型；
BioNavi-NP合成路径设计算法；
GotEnzymes酶参数数据库；
UniKP与DLKcat酶参数预测算法；
NetGO3.0与InterLabelGO蛋白功能预测算法。
AI技术正在重塑科研的未来，它不仅能够解决传统科研中的难点，还能为研究提供全新的创新视角。
如果你正在为蛋白设计复杂、数据分析繁琐、论文图表不够美观而苦恼，不妨试试我们的AI赋能科研服务，让你的研究事半功倍，轻松发表高分论文！
本服务主要针对课题比较明确，但是苦于数据挖掘比较艰辛，或者课题没有思路，需要个性化数据挖掘进行辅助的医生，科研工作者。用个性化服务打通科研服务的最后一公里。
联系方式
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