Twist を利用した微調整、反復、トレーニング
高度な予測は優れた生物学から
モデルの強力さは、そのモデルが学習するデータに依存します。Twist が提供する精度と一貫性は、業界をリードする数々の開発チームから信頼されています。トレーニングデータ、検証データセット、実験結果のすべてが同じ品質基準を反映しているため、作成するデータが容易に調和したものとなります。
あらゆるモデルの生物学的フォーマット
Twist は、ワークフローのあらゆる段階に合わせた柔軟な合成フォーマットを提供します。大規模なデータセットの構築やモデル予測の検証、またはタンパク質の特性評価に進める際にも、Twist 製品は、構築、テスト、学習のニーズに対応します。
スケーラブルなデータで AI ベースのタンパク質エンジニアリングを強化
「Twist のおかげで、数万から数十万の完全に定義された配列を日常的に合成できるようになりました。」
A-Alpha Bio
Ryan Emerson 博士
（データサイエンス＆プラットフォームソリューション担当上級副社長）
モデル構築フェーズ
高品質のデータセットにより、AI モデルのトレーニングと改良を行うことができます。Twist は、業界をリードする数々の開発チームから信頼される精度と一貫性を提供しており、トレーニングデータ、検証データセット、実験結果がすべて同じ品質基準を反映したものであるよう確保しています。
モデルテストフェーズ
In silico でモデル開発に成功しても、実験室環境には移行できないことがよくあります。そのため、ウェットラボでの検証が必要です。Twist は、何千もの新しい遺伝子を形質の発見のためにスクリーニングする場合や、抗体候補の特性評価を行う場合でも、AI によるアウトプットの検証を可能にします。
AI を用いた CRE.AI.TIVE（クリエイティブ）な研究開発：世界の食料供給網を強固なものに
「これまでに試したすべてのソリューションの中で、Twist のオリゴヌクレオチドほど当社のデザインに忠実なものはありません。AI のアウトプットを検証するには、その忠実さが絶対に必要です。
Colleen Drapek 博士
（形質発見分野担当主任研究員）
AI の未来はウェットラボにかかっています
「抗体最適化への道筋が、はるかに効率的になりました。」
Twist Bioscience
Colby Souders 博士
Twist Bioscience
最高科学責任者（CSO）
モデル学習フェーズ
AI/ML モデルが設計空間を絞り込み、初期候補群を提案した後、研究者はそれらの配列が実際にどのように機能するかを理解するために、現実のウェットラボでデータを得なければなりません。In silico スクリーニングでは酵素や抗体の配列変異体を優先させることができる一方、AI が生成した設計をトレーニング、改良、または選択するのに必要な実際の測定値が得られるのは物理的なアッセイのみです。
ウェットラボなしで抗体開発アルゴリズムを訓練
LLM トレーニングを可能にするため、より広範な配列空間、より深い抗体開発可能性、機能、有効性プロファイルを、お客様ごとのフォーマットでお届けします。
Twist を利用した微調整、反復、トレーニング
高度な予測は優れた生物学から
モデルの強力さは、そのモデルが学習するデータに依存します。Twist が提供する精度と一貫性は、業界をリードする数々の開発チームから信頼されています。トレーニングデータ、検証データセット、実験結果のすべてが同じ品質基準を反映しているため、作成するデータが容易に調和したものとなります。
あらゆるモデルの生物学的フォーマット
Twist は、ワークフローのあらゆる段階に合わせた柔軟な合成フォーマットを提供します。大規模なデータセットの構築やモデル予測の検証、またはタンパク質の特性評価に進める際にも、Twist 製品は、構築、テスト、学習のニーズに対応します。
スケーラブルなデータで AI ベースのタンパク質エンジニアリングを強化
「Twist のおかげで、数万から数十万の完全に定義された配列を日常的に合成できるようになりました。」
A-Alpha Bio
Ryan Emerson 博士
（データサイエンス＆プラットフォームソリューション担当上級副社長）
モデル構築フェーズ
高品質のデータセットにより、AI モデルのトレーニングと改良を行うことができます。Twist は、業界をリードする数々の開発チームから信頼される精度と一貫性を提供しており、トレーニングデータ、検証データセット、実験結果がすべて同じ品質基準を反映したものであるよう確保しています。
モデルテストフェーズ
In silico でモデル開発に成功しても、実験室環境には移行できないことがよくあります。そのため、ウェットラボでの検証が必要です。Twist は、何千もの新しい遺伝子を形質の発見のためにスクリーニングする場合や、抗体候補の特性評価を行う場合でも、AI によるアウトプットの検証を可能にします。
AI を用いた CRE.AI.TIVE（クリエイティブ）な研究開発：世界の食料供給網を強固なものに
「これまでに試したすべてのソリューションの中で、Twist のオリゴヌクレオチドほど当社のデザインに忠実なものはありません。AI のアウトプットを検証するには、その忠実さが絶対に必要です。
Colleen Drapek 博士
（形質発見分野担当主任研究員）
AI の未来はウェットラボにかかっています
「抗体最適化への道筋が、はるかに効率的になりました。」
Twist Bioscience
Colby Souders 博士
Twist Bioscience
最高科学責任者（CSO）
モデル学習フェーズ
AI/ML モデルが設計空間を絞り込み、初期候補群を提案した後、研究者はそれらの配列が実際にどのように機能するかを理解するために、現実のウェットラボでデータを得なければなりません。In silico スクリーニングでは酵素や抗体の配列変異体を優先させることができる一方、AI が生成した設計をトレーニング、改良、または選択するのに必要な実際の測定値が得られるのは物理的なアッセイのみです。
ウェットラボなしで抗体開発アルゴリズムを訓練
LLM トレーニングを可能にするため、より広範な配列空間、より深い抗体開発可能性、機能、有効性プロファイルを、お客様ごとのフォーマットでお届けします。
ビットと生物学に橋を架ける
当社のセレクターをご利用いただきますと、モデル構築の一つひとつの工程で成功を収めるために必要な DNA、タンパク質、データソリューションを迅速に見つけることが可能です。
ビットと生物学に橋を架ける
当社のセレクターをご利用いただきますと、モデル構築の一つひとつの工程で成功を収めるために必要な DNA、タンパク質、データソリューションを迅速に見つけることが可能です。
成功事例
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結果とは異なる場合があります。研究専用です。診断目的には使用できません。
