关键词 "Twitter bio" 的搜索结果， 共 22 条, 只显示前 480 条
A MCP server to interface with Biomart
A Model Context Protocol (MCP) server for interacting with Twitter.
MCP servers for Protein Data Bank, ChemBL, and other life science data (WIP), with Ollama client for local testing.
Server for Posting Tweets from X (Twitter) Using a Google Sheet as a source
MCP server for automating posts on X(formally twitter)
Typefully：面向创作者和企业的最佳社交媒体工具.The writing app for the web. Write your content with AI, schedule it, grow your following on X, LinkedIn, Threads, and more.
技术：mRNA生物调节剂 疾病领域：免疫学、肿瘤学和神经科学 最新消息：公布了领先的肺纤维化候选药物的有希望的临床前数据 Anima Biotech 的 AI 药物发现技术基于其 mRNA Lightning.AI 平台构建，该平台可对健康和患病细胞中的数百条细胞通路进行成像，以训练针对特定疾病的 AI 模型，并利用神经网络帮助这些模型区分健康和患病细胞，并识别失调的通路。随后，
技术：药物-脂质结合纳米分散体 疾病领域：肿瘤学、神经病学和罕见疾病 最新消息：与牛津大学建立为期五年的合作伙伴关系，共同开发新型蛋白质降解技术 BPGbio 被生物技术突破奖 (BioTech Breakthrough Awards)评为2024 年度“年度生物技术 AI 公司”。该公司拥有一个名为 NAi Interrogative Biology 的 AI 平台，该平台利用全球
技术：小分子 疾病领域：炎症和自身免疫性疾病、肿瘤学和肥胖症 最新消息：获得 EIC Accelerator 提供的 250 万欧元（270 万美元）资助 Iktos总部位于巴黎，致力于利用人工智能和机器人合成自动化技术进行药物研发和设计，快速识别可作为临床候选药物的小分子。通过运用人工智能，Iktos 旨在加快药物研发进程，同时提高候选药物进入临床开发阶段的成功率。Iktos 已
领先资产技术：抗TSLP抗体 疾病领域： 免疫学、传染病和免疫肿瘤学 最新消息：与诺华公司合作发现和开发蛋白质疗法 自2020年崭露头角以来，Generate Biomedicines作为生成生物学领域的领导者，取得了显著进展，利用人工智能发现和开发创新型候选药物。该公司的人工智能技术名为Generate平台，该平台以连续循环的方式运行，生成蛋白质序列以解答特定的治疗问题，将计算生
Berkeley Lights, Inc. (BLI) 成立于 2011 年，总部位于加州埃默里维尔，致力于提供突破性的技术和仪器平台，从根本上改变利用细胞生物学过程进行的研究。数字细胞生物学 (Digital Cell Biology) 将生物科学、技术和信息相结合，显著提升科学家研究细胞相互作用的方式。Berkeley Lights 的平台和技术能够同时对数千个细胞进行最快、最深入、最全面的测
专长：利用人工智能解锁天然产物。Enveda 利用人工智能分析天然产物的化学复杂性，识别用于治疗纤维化、炎症和其他疾病的新型候选药物。他们的创新方法弥合了传统天然产物研究与现代人工智能之间的差距。
专长：利用真实世界数据实现个性化癌症治疗。Tempus 将临床和分子数据与人工智能相结合，实现癌症治疗的个性化。其平台为肿瘤学家提供切实可行的洞察，从而实现更精准、更有效的治疗。Tempus 对真实世界证据的贡献正在重塑肿瘤治疗。 Tempus AI 成立于创始人妻子被诊断出乳腺癌后，其使命是利用技术和人工智能来增强癌症治疗。该公司后来扩展到其他治疗领域，例如中枢神经系统疾病和心脏病学。
专长：利用人工智能和基因组学加速药物发现。Engine Biosciences 将人工智能与基因组学相结合，以发现基因相互作用和新型药物靶点。他们的研发管线涵盖肿瘤学和传染病领域的候选药物，展现了人工智能驱动的洞察力在药物发现领域的强大力量。
BioAge Labs 致力于延长人们在衰老过程中保持健康的时间，即人类健康寿命。为了实现这一目标，该公司正在借助系统生物学和人工智能驱动的平台，研究导致衰老的分子途径。该平台收集并利用了数千名患者的分子和临床数据，并进行了超过 50 年的随访。 BioAge 正在其产品线中开发结构独特的 APJ 激动剂，目标是在 2025 年底前提名一款候选药物。此外，该公司还在开发其新型专有的 NLRP
1. 本研究介绍了 PrefixProt，这是一个新颖的框架，它通过利用预训练蛋白质语言模型 (ProtLM) 上的前缀调整来实现可控蛋白质设计。它使用学习到的虚拟标记作为模块化控制标签，引导蛋白质生成朝着所需的结构和功能特性发展。 2. PrefixProt 最引人注目的特性在于它能够通过组合不同的虚拟标记来生成具有多种用户自定义属性（例如结构和功能）的蛋白质，而无需重新训练基础模型。这种组合
1. PDeepPP 通过将 ESM-2 蛋白质语言模型嵌入与混合 Transformer-CNN 架构融合，引入了统一的肽识别深度学习框架。该设计在各种生物信息学任务中均实现了高精度和可扩展性。 2. PDeepPP 在 33 项基准生物学任务中的表现显著优于先前的方法，包括抗菌、抗癌和糖基化位点识别。在抗菌肽检测中，其准确率达到 97.26%，PR AUC 为 0.9977，在抗疟药检测
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Eliza 是由 ai16z 开源的一款多代理模拟框架，旨在帮助开发者创建、部署和管理自主 AI 智能体。该框架基于 TypeScript 开发，提供了一个灵活且可扩展的平台，让 AI 代理能够在多个社交平台上与人类进行互动，同时保持一致的个性和知识。核心功能多代理架构：Eliza 能够同时部署和管理多个拥有独特个性的 AI 代理，并支持在不同场景下的多代理交互。多平台集成：框架支持与 Disco
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