途深大模型(TourSynbio-7B)是蛋白质工程领域的革命性AI系统，为研究人员和生物工程师提供了前所未有的蛋白质设计和改造能力。作为首个无需外部蛋白质编码器的多模态大模型，TourSynbio-7B在ProteinLMBench基准测试中以62.18%的准确率超越了GPT-4等顶级模型，展现了其卓越的蛋白质理解能力。这一突破性成就意味着它能直接理解和处理蛋白质序列，就如同处理自然语言一般，大大简化了工作流程并提高了效率。

TourSynbio-7B的核心优势在于其集成了多种蛋白质工程工具的TourSynbio-Agent框架。这一框架提供了统一的对话式用户界面，使得复杂的蛋白质工程任务变得简单易行。无论是进行突变分析、反向折叠、蛋白质折叠还是结构可视化，研究人员都能通过直观的交互方式轻松完成。这种用户友好的设计使得各层次的研究人员，即使没有编程经验，也能充分利用这一强大工具。

在实际应用中，TourSynbio-7B已经展示了令人瞩目的成果。在香草关键酶改造案例中，它帮助提高了酶活性4倍，同时将生产成本降低了4倍。在类固醇化合物催化研究中，它成功提高了选择性70%。这些成果不仅证明了TourSynbio-7B在加速研究进程、提高实验成功率方面的能力，还展示了其在降低成本和拓展创新空间方面的巨大潜力。

选择TourSynbio-7B意味着您将显著缩短蛋白质设计和改造周期，提高实验成功率，减少试错次数，从而节约宝贵的研究资源。其AI辅助设计能力为研究人员开启了新的创新可能性，使得从基础研究到产业应用的跨学科应用变得更加容易。我们提供全面的技术支持，包括详细的使用文档、在线培训课程和全天候客户服务，确保您能充分发挥TourSynbio-7B的潜力。

规格参数

交付形式线下交付
系统类型Linux
基础系统版本Ubuntu,22.04 LTS amd64 (64bit)
集成服务组件及版本Pytorch等。

客户案例

在香草生产优化案例中，一家专注于天然香料生产的生物科技公司面临着生产成本高昂的挑战。他们需要优化香草生产的关键酶以提高产量并降低成本。传统方法耗时长，114种突变方案均未能提高酶活性。TourSynbio-7B分析了595个氨基酸的Ado蛋白，推荐了19个突变序列，并基于先前实验数据进行了优化。最终，E10W突变将酶表达水平提高近4倍，显著降低了生产成本，提升了市场竞争力，并将数月的改造过程缩短至几周。客户反馈："TourSynbio-7B彻底改变了我们的研发流程，帮我们突破技术瓶颈，大大加快产品优化速度，赢得市场先机。"

在类固醇化合物催化剂优化案例中，一家制药公司在开发新类固醇药物时需要提高P450蛋白催化选择性70%，以满足规模化生产需求。TourSynbio-7B在两周内推荐了200个单点突变，三周内完成验证，随后利用实验数据微调模型，最终推荐10个突变。推荐结果与实验数据相关性达0.7，最佳方案提高选择性70%，同时略微提升了酶活性，满足了P450蛋白从实验室到生产的过渡要求。客户表示："TourSynbio-7B效果远超预期，帮我们达成目标，节省大量时间和资源。AI辅助方法是药物研发的未来趋势。"

这些案例清晰地展示了TourSynbio-7B在实际应用中的强大能力。无论是优化现有酶的活性，还是提高复杂反应的选择性，我们的AI系统都能提供快速、精准且具有成本效益的解决方案。通过大幅缩短研发周期、提高成功率并降低成本，TourSynbio-7B正在重塑蛋白质工程的未来，为客户创造实质性的商业价值。选择TourSynbio-7B，就是选择了科技创新的前沿，为您的研究或产品开发注入强大动力。