GPT-Rosalind

IA per la ricerca nelle scienze della vita.

Scelto dai principali innovatori nelle scienze della vita

Creato per il ragionamento biologico

GPT‑Rosalind è un modello appositamente creato per la ricerca nelle scienze della vita, progettato per ragionare su biologia, evidenze scientifiche, dati e strumenti.

Ragiona sulla biologia

Esplora molecole, proteine, geni, pathway e biologia delle malattie in un unico flusso di ragionamento.

Lavora con strumenti scientifici

Collega il ragionamento del modello a strumenti, dataset e flussi di lavoro ripetibili approvati.

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Funziona con Codex

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Sono visibili due grafici scientifici. Il primo grafico mostra varianti sentinella GWAS dell’asma con un grafico a barre orizzontali che confronta -log10(p-value) per tre geni: TSLP, IL33 e IL1RL1. Il secondo grafico mostra i conteggi delle associazioni con l’asma per gene mappato, con barre verticali per gli stessi geni, indicando conteggi e rsID univoci. I grafici si concentrano sulle associazioni genetiche con l’asma.

Schermata che mostra il riepilogo di un esperimento su un legante proteico, incluse una formula di punteggio, calcoli di esempio, link a file PDB e, a destra, un modello 3D di struttura proteica con valori del fattore B codificati a colori.

Mappa di calore intitolata «Asthma Target Rank and Evidence Heatmap» che mostra punteggi di corsia (da 1 a 3) per tre target: TSLP, IL33 e IL1RL1 in otto categorie come Overall, Genetics e Cohorts, con colori più scuri a indicare evidenze più forti. Il grafico include una barra della scala cromatica da 1 a 3 e una nota che spiega che la classifica complessiva riflette una sintesi integrata, non una semplice media.

Screenshot che mostra un report di controllo qualità dei conteggi RNA-seq bulk con testo di riepilogo, link a report, validazione, prontezza delle risorse e file di provenienza, e grafici a violino di statistiche generali e distribuzione della lunghezza dei frammenti per cinque campioni.

Schermo di un computer che mostra un’interfaccia software per il controllo qualità del sequenziamento dell’RNA a singola cellula. Include istruzioni testuali, un riepilogo dell’input cellulare e dei risultati di filtraggio, un elenco di file di dati e due grafici UMAP a dispersione colorati che mostrano cluster cellulari per etichetta grossolana e cluster Leiden.

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«Il settore delle scienze della vita richiede precisione in ogni fase. Le domande sono estremamente complesse, i dati sono altamente unici e la posta in gioco è incredibilmente alta. La nostra collaborazione unica con OpenAI ci consente di applicare le loro capacità e i loro strumenti più avanzati in modi nuovi e innovativi, con il potenziale di accelerare il modo in cui portiamo i farmaci ai pazienti».

—Sean Bruich, Senior Vice President of Artificial Intelligence and Data, Amgen

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