药物研发新助手，AI助力探索生物医药的无限前沿！
亲爱的药学科技工作者，大家好！
以大模型为代表的通用人工智能席卷而来，逐渐影响着工作和生活的方方面面。而在药物研发领域，成本高、周期长和成功率低的三座大山依然压在我们身上。为了更好地应对这些挑战，我们激动地向您介绍一项令人振奋的技术创新——药物研发的全新伙伴、AI助手SciMind，一个为生物医药领域而生的多模态混合专家系统大模型。
1.大模型与药物研发的完美交汇：ChatGPT引发了公众对大模型的期待，但大模型严重依赖大数据，而生物医药领域数据短缺且利用率低，数据与模型双轮掣肘、恶性循环，导致现有的即使最先进的大模型，如GPT4，也不能有效处理生物医药文档中的表格、化学分子和生物序列等信息。我们基于全球领先的化学信息提取工具αExtractor，以当前最高精度，自动把文档和专利中包括分子图片在内的信息做结构化。以这些药学大数据为基础，构建出药学文档的多模态大模型。
2.更自由的检索与问答：如今文献和专利产生的速度已经超出了人脑能处理的极限，仅通过搜索引擎过滤以及知识图谱的简单呈现已经不能满足要求，加之药企及科研机构产生的海量内部文档也亟需更好地归档和挖掘。我们需要有一套更自由灵活的文档总结和知识问答系统，方便快速了解已有的研究现状，不遗漏最新的研究成果。
3.更强大的分子设计工具链： 药物设计工具参数太多不会用？SciMind整合了最前沿的分子性质预测、分子生成及结构优化工具。只需要说出需求，对项目最熟悉，最有化学直觉的你就可以0门槛自主可控地使用到它们，免去复杂的编程和计算模拟。
现在，让我们深入了解SciMind广泛适用的使用场景、多角度能力测评以及如何申请试用，共同揭示这个引领药物研发的技术奇迹吧！
多场景应用
SciMind是一个专为药物研发设计的强大平台，旨在全面支持药学专家在药物开发周期各个阶段的工作。无论您处于早期的预研阶段，还是在药物设计、化学合成设计的后期阶段，甚至在需要辅助书写科学文档时，SciMind都能提供全面而精准的技术支持。我们的目标是通过高效的数据处理和深度学习技术，让药物研发变得更简单、更快捷，同时保证数据处理的准确性和可靠性。
功能亮点：
图表识别：能从复杂的文献中快速提取关键数据。
多肽序列数据提取：精确识别和提取专利或文献中的多肽序列数据。
Markush结构分析：自动解析化学和生物医药领域专利中的Markush结构，并评估其专利保护范围。
药物靶标发现：实现疾病、靶标和药物的综合检索，支持靶标的新发现和验证。
应用场景：
小分子文献的结构与活性数据识别：
在生物医药领域，小分子化合物的研究不仅需要对其结构进行深入分析，还需要了解其生物活性、毒性等关键数据。SciMind可以快速从大量分散的小分子文献中提取出这些结构与活性数据，极大地节省时间和精力。
多肽专利中的表格信息提取：
多肽研究领域的专利通常包含大量的序列与描述性数据。SciMind凭借其多模态识别技术，可以自动提取这些复杂的数据，避免手动输入的错误和时间成本。
专利中的Markush结构分析与范围判断：
Markush结构是化学领域专利中的常见表述方式，SciMind通过自动化解析这些结构及其覆盖的范围，帮助研发人员理解潜在的研究范围并规避专利侵权风险。
靶标验证及发现：
在药物研发中，发现和验证新的疾病靶标是关键。SciMind提供了强大的搜索和分析工具，以确保不遗漏最新和关键的信息，帮助科研人员快速验证新靶点的潜力。
接下来的视频内容将展示SciMind如何在这些场景中展现其卓越性能，成为药物研发领域专家的得力助手。
能力评测
为了全面评估SciMind在药学相关任务上的性能，我们与市场上其他广受欢迎的文献分析工具进行了综合对比，包括ChatPDF、Claude和GPT-4。我们聚焦评估的几个关键功能包括分子图片识别、化学表格识别、化学空间识别以及靶标发现等。综合考察表明（详情可后台查看），SciMind在处理和理解分子结构和表格信息方面表现出卓越的性能。相较于传统大型语言模型的工具，SciMind在药学领域的实际应用价值更为显著。
Note: √表示回答正确；?表示针对不同表格或问题有正有误；×表示回答全部或部分错误；? 表示无法回答。
试用申请
想要体验SciMind带来的卓越支持吗？我们提供简单快捷的试用申请流程。您只需填写申请，即可获首个周期（7天）的试用机会。试用满意后，若您希望持续使用SciMind，我们将需要您为试用期的付费服务支付0.88元，这既是对我们服务的认可，也是对您未来研究旅程的支持。如果您在试用结束后有意继续使用，对于费用有任何疑问，或想了解更多福利，欢迎随时邮件联系我们。我们相信，通过亲身体验SciMind，您将深刻感受到其在药物研发中的卓越性能，助您开启更具创新性的医药科研之旅。
SciMind：https://scimind.protonunfold.com/
惊喜抢先看
在即将来临的更新中，SciMind将向您展示逆合成分析的全新维度，搭配高级互动功能，将使您的研究工作更加直观和高效。我们呈现的不仅是化学结构的静态视图，更是一个全面的分析门户，让您深入了解每个分子可能的合成路线：
1. 透彻解析的合成路径：正如在图中看到的，每个目标分子都会有多条推荐的合成路径，以不同的分数展现。这些数字不仅代表了合成的可能性，还提供了一种量化的方法来评估每条路线的有效性。
2. 反应条件的详细信息：我们的工具不仅展示了每个合成步骤，而且还提供了重要的反应条件信息，包括反应的成功率和可能的溶剂推荐。例如，针对某一步骤显示的61%的成功率，表明这一步骤可能需要特别注意，优化条件以提高整体合成的效率。
3. 交互式探索和学习：您可以通过点击每个反应步骤，获得更多的参考信息，如文献来源和溶剂选择，这不仅是对当前研究的支持，也是一种学习工具，帮助您理解不同条件下反应发生的机制。此外，针对合成路径中的更加复杂的问题，将完全由我们的大模型进行接管。无论是对反应机理的深入解析，还是合成过程中出现的意外挑战，大模型都能为您提供详尽的解答。
例如，您可能会遇到这样一个问题：“在多步骤的有机合成过程中，如何优化第三步的Mizoroki-Heck反应，以提高整体合成的产率和选择性？”通过我们的平台，这类高级问题不再是障碍，而是推动您研究前进的助力。
4. 智能合成路线选择：系统会自动为您排序各条路线的可行性，从而使您能够快速识别出最优合成策略。无论您是在追求最高的产率，还是特定的合成条件，我们的工具都能提供必要的信息。
在我们的最新版本中，您将能够更加深入地理解合成路径选择的复杂性，并通过我们的互动平台轻松制定和优化您的研究策略。敬请期待，一起揭开化学合成未来的面纱！
了解更多关于我们的故事： https://www.protonunfold.com
共同探索，共创药学科研的未来！?
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