在化學合成實驗室里,總有一個令人頭疼的“魔咒”:那些在小試階段表現優異的反應條件,一旦進入中試放大就頻頻“翻車”。傳統模式下,研發人員需要手工整理幾十至幾百頁的實驗記錄,在大量數據中篩選出最優反應條件,才能推動中試放大優化的進行,耗時費力。鷹谷電子實驗記錄本+知識圖譜+DeepSeek的深度融合,為這一難題帶來了高效的解決方案。
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當科研人員面對堆積如山的小試數據,為中試方案絞盡腦汁時,打開鷹谷電子實驗記錄本,一鍵輕松召喚鷹谷知識圖譜+ DeepSeek。
第一步:優化小試實驗收率
以化學合成小試優化為例,當科研人員提出要求 “請幫我分析這些平行實驗,給出提高收率的建議” ,DeepSeek 迅速展開分析。它從反應使用的催化劑、堿、溶劑等多個角度,給出全面的建議,同時還能提供成本控制策略,助力科研人員在提高收率的同時,合理控制成本。
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第二步:中試放大條件優化
在化學合成中試放大優化環節,DeepSeek 同樣表現出色。當科研人員提出要求“需要基于小試平行實驗條件,制定中試方案”,DeepSeek 能給出關鍵參數對比表和推薦分析,風險預案,雜質和成本控制等一整套解決方案。在分析過程中,DeepSeek 通過圖表自動生成對比,將關鍵參數直觀呈現,還能給出推薦結論,輕松鎖定最佳中試方案。
總結
鷹谷電子實驗記錄本+知識圖譜+ DeepSeek構建的智能中試放大反應條件優化新范式,將科研人員從這些低效勞動中解放出來,聚焦真正的創新突破!
如果你也在為化學合成中試方案而煩惱,不妨試試鷹谷電子實驗記錄本,把80%的非創造性勞動交給系統,100%的時間用來投入核心創新!
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關于鷹谷
讓研發有數據、有智慧、有未來
上海鷹谷信息科技有限公司(Integle)成立于2013年,致力于為企業建立自己的研發數據庫。以電子實驗記錄本為中心,提供電子實驗記錄本InELN、試劑與生物樣本庫存管理InWMS、科研采購管理InPMS、化合物與生物分子注冊管理InCMS等數字化實驗室軟件,由科學家打造,擁有生物序列編輯器InSequence、結構式編輯器InDraw等工具類軟件,經過10多年的迭代開發,掌握IUPAC中英文命名、化學結構高精度AI圖像識別、質粒設計、引物設計等專業技術,實現國產替代,解決很多行業“卡脖子”問題。服務團隊大多數為來自世界五百強、北京大學、復旦大學、上海交通大學、浙江大學等化學、生物領域的科學家和工程師,做到真正理解客戶需求,為客戶的業務場景提供更專業的解決方案,具備30分鐘快速反饋的響應機制,讓客戶更安心。
目前已經服務了600 多家生物醫藥客戶,其中包括90多家上市公司,率先出口美國,如華為、揚子江、倍特、馬應龍、和記黃埔、艾力斯、人福醫藥、邁瑞醫療、晶泰、英矽智能、天境生物、益方生物、美國ADARx Pharmaceuticals、美國Staidson Biopharma、美國SparX Therapeutics、中科院上海神經科學研究所等企業或高校研究所。
鷹谷明星產品——電子實驗記錄本InELN,支持云端部署或本地私有部署,節省實驗記錄時間,確保記錄完整準確,積累數據,提升管理效率。通過全文搜索、結構式搜索、基因序列比對、數據結構化等,便于合作者間實現網絡協同、促進合作,大大提高團隊工作效率,避免“一半人重復另一半人的失敗”,成就“一半人復制另一半人的成功”,幫助企業50人做出100人的業績,幫助企業采用新一代的數字化生產力工具和管理工具,在生物藥物、小分子藥物、醫療器械、新材料、化工、農業、食品等研發上搶占先機。
鷹谷核心工具軟件——InDraw結構式編輯器,是國內首個自主研發的全功能化學結構式編輯器,旨在為化學和生物科研人員提供簡單、易用的繪制化學結構式、反應式、高分子材料、生物聚合物、生物信號通路、科研素材的繪圖工具,支持化學結構中文(全球首家)或英文的IUPAC命名,高精度AI化學結構式圖像識別,HELM大分子分級編輯語言(用于繪制多肽、核酸、多糖、高分子材料等),兼容ChemDraw,有網頁端、客戶端兩種版本,已被大量用于發表專利和論文,生成高質量的矢量圖。
鷹谷新品工具軟件——InSequence序列編輯器,對標SnapGene,由鷹谷純自主研發,攻克分子生物學核心算法技術,可用于DNA/RNA/蛋白序列編輯,實現序列編輯器科研軟件的國產替代,擁有自主知識產權,簡單易用,免費下載。兼容GenBank、Addgene文件中的序列信息,支持自動標注與手動修改特征、酶切位點、引物、開放閱讀框等信息,實時計算引物長度、Tm值、GC含量,高效設計引物,支持引物堿基的添加、刪除與替換,支持自動翻譯序列與翻譯框架移動,快速分析特定的序列區域,支持收藏和管理多個序列、引物及酶組信息,支持與合作伙伴分享收藏夾內容,保持序列結構、引物、特征等信息的完整性和數據一致性,突破領域空白,持續升級迭代。
鷹谷新品工具軟件——InPaper文獻結構化系統,基于AI研發的專利/論文數據挖掘工具,旨在幫助化學、生物、材料等科學家們快速分析文獻,實現從名稱獲取結構圖,批量導出結構的SMILES/Mol文件,直接復制列表數據,組裝構效關系等功能,還能跨多個文獻進行全文搜索、結構式搜索,為大家建立一個可搜索的文獻數據庫。
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