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生命科學行業白皮書

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應用場景

制藥企業
CRO
基因測序企業
生物科技企業
高校/研究機構
醫學檢驗實驗室

虛擬篩選
藥效預測
藥物分子
設計
藥物結構
優化
預約演示

業務挑戰

計算流程Workflow定制化需求高
應用與流程眾多，公司知識難以沉淀，復用率有待提高
手動定制化Workflow，業務流程調整不方便，應用調優困難，執行效率低
無法可視化拖拽組件，無法查看中間數據
不同應用與底層資源適配不靈活
數據庫構建與管理技術門檻高
海量基礎數據維護難（如開源分子庫數據整理）
眾多的內外部數據分散、不統一，急需有效管理和治理
核心數據缺乏多重安全機制保障，安全性堪憂
數據無法形成資產，復用率低
系統層面缺乏統一的管控和必要的審計
研發對計算資源需求高
CADD/AIDD需要大量算力加快篩選過程和提高模型精度
研發項目眾多時，資源爭搶，任務排隊，時間更長
應用并行度不足，無法發揮現有資源能力
應用需求的計算多樣化，難以獲取所需的目標資源
IT環境維護難度大
多地研發中心間協同復雜，維護成本高
統一身份認證鑒權，數據應用代碼級別的安全協同困難
網絡傳輸穩定性和性能風險對業務存在影響
在混合云需求下，IT運維復雜，耗費較多時間

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為什么選擇速石

高效的研發業務自動化流程構建
自定義構建可視化Workflow
簡化操作過程，提高研發效率
了解Workflow
完善的研發數據庫管理與配置
提供Zinc、Drugbank等開源/自由分子庫構建與治理服務
提供海外站點研發數據庫高速下載
了解分子庫管理
專業的AIDD平臺定制化建設
支持AlphaFold、RoseTTAFold等主流AI應用
支持常見AI框架所需環境的快速搭建
支持更多研發組件按需集成
了解AlphaFold2 了解MLOps平臺
支持集成內外部計算平臺與客戶端
支持RESTful API業務對接現有客戶端
支持在平臺內集成第三方生物/化學計算環境應用
智能調度海量異構資源
提供豐富計算資源，滿足不同場景的計算需求
大規模算力智能調度，提升研發效率，降低成本
了解Fsched自研調度器
專業CADD/AIDD能力
專業BIO-IT專家團隊輸出能力與經驗
支持自動化運維、監控與告警
了解CSM服務

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典型業務場景

本地集群化
端到端研發云
大算力高性價比
混合云

本地CADD/AIDD研發平臺解決方案

場景說明

本地CADD/AIDD計算平臺

新藥研發計算平臺

集群化平臺構建

CADD計算平臺,AIDD計算平臺,新藥研發平臺

服務支持CSM

行業案例

蛋白質 AIDD GPU 人工智能

某藥物研發公司

應用

AlphaFold2

場景

蛋白質三維結構的預測

客戶挑戰

1本地計算資源有限，多部門爭搶，導致許多任務被推遲，效率不高

2AlphaFold2需要使用GPU來加速蛋白質結構的預測，在實際業務中最多一次需跑十幾個任務，并發需求多，如果按峰值購買GPU卡，一次性投入較高

3研發只了解應用，對AlphaFold2軟件的調優不夠熟悉

查看案例詳情

生物制藥 分子篩選 動力學模擬 新藥研發 CADD AIDD 苗頭化合物優化

某創新靶向藥物公司

應用

Gromacs、Rosetta、Vina

場景

分子篩選、動力學模擬、苗頭化合物優化

客戶挑戰

1經評估發現本地機房建設的投資較大且周期較長，同時缺乏IT團隊，影響業務開展，希望有平臺能快速幫助團隊開展研發業務

2CADD團隊最初只有一個人，希望能有專業服務商協助進行軟件的測試和調試，同時提供對CADD業務場景的支持

3需要充足的CPU、GPU等算力資源，同時希望以低成本方式滿足高峰算力需求

4對數據安全有較高要求，要求計算環境私有化，確保數據資產安全

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頭部企業 分子虛篩 靶點結合

某頭部生物制藥公司

應用

Schr?dinger、Vina、Rosetta、Gromacs

場景

小分子篩選

客戶挑戰

1本地資源有限，項目需求緊迫，需將數月才能完成的分子篩選任務壓縮至幾天內

2研發人員對應用了解有限，不懂調優配置，需IT專家提供支持

3IT人員沒有能力支持研發所需應用的環境搭建、部署等工作，需要研發人員自己摸索，人力成本浪費較大

4項目預算有限，希望盡量控制成本完成任務

查看案例詳情

虛擬篩選 開源分子庫 并行化加速 CADD

某上市小分子創新藥企

應用

Schr?dinger、LeDock

場景

小分子虛擬篩選

客戶挑戰

1用戶不具備海外多分子庫及大規模數據的下載能力，并且由于多庫數據格式、結構等不同，難以整合與管理多庫相關數據

2用戶不熟悉應用工具的集群化并行使用，部分工具不支持并行運行，單機運行任務效率低

3本地資源配置低、數量少，無法滿足研發業務對效率的要求

查看案例詳情

蛋白質 AIDD GPU 人工智能

某藥物研發公司

應用

AlphaFold2

場景

蛋白質三維結構的預測

客戶挑戰

1本地計算資源有限，多部門爭搶，導致許多任務被推遲，效率不高

2AlphaFold2需要使用GPU來加速蛋白質結構的預測，在實際業務中最多一次需跑十幾個任務，并發需求多，如果按峰值購買GPU卡，一次性投入較高

3研發只了解應用，對AlphaFold2軟件的調優不夠熟悉

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生物制藥 分子篩選 動力學模擬 新藥研發 CADD AIDD 苗頭化合物優化

某創新靶向藥物公司

應用

Gromacs、Rosetta、Vina

場景

分子篩選、動力學模擬、苗頭化合物優化

客戶挑戰

1經評估發現本地機房建設的投資較大且周期較長，同時缺乏IT團隊，影響業務開展，希望有平臺能快速幫助團隊開展研發業務

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4對數據安全有較高要求，要求計算環境私有化，確保數據資產安全

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