JADBio

JADBio：利用无代码 AutoML 加速生物标志物发现

什么是 JADBio？JADBio 是一个前沿的无代码自动化机器学习 (AutoML) 平台，专门设计用于加速医疗保健和生命科学领域的生物标志物发现和预测建模。它使研究人员和科学家能够从多组学数据中解锁关键见解，而无需大量的编码或机器学习专业知识。

JADBio 如何工作？

JADBio 通过其直观的自动化工作流程简化了复杂的生物标志物发现过程。以下是它的工作方式的细分：

1. 数据输入： JADBio 支持各种多组学数据类型，包括基因组学、转录组学、宏基因组学、蛋白质组学、代谢组学、表型/临床数据和图像。
2. 自动化预测建模： 该平台自动化了预测建模过程，处理特征选择、算法选择和超参数调整。
3. 特征选择： JADBio 有效地从输入数据中识别最相关的特征，使用户能够专注于关键生物标志物。
4. 洞察力传递： JADBio 通过简化复杂的数据分析来传递关键见解并加速客观决策。

JADBio 的主要特点：

• 无代码界面： 无需编码技能，使其可供更广泛的用户使用。
• 多组学数据支持： 处理各种数据类型，提供生物系统的全面视图。
• 自动化机器学习： 简化预测建模过程，节省时间和资源。
• 生物标志物发现： 加速识别各种应用的关键生物标志物。

为什么选择 JADBio？

• 颠覆药物发现： 减少药物发现各个阶段所需的时间和成本。
• 专为多组学数据而构建： 旨在有效解析和分析复杂的多组学数据。
• 值得合作伙伴信赖： 被医疗保健和生命科学行业的众多合作伙伴使用和信赖。

JADBio 适合哪些人？

JADBio 非常适合：

• 医疗保健和生命科学领域的研究人员
• 使用多组学数据的科学家
• 药物发现团队
• 精准医疗计划

JADBio 的用例：

• 癌症 – 肿瘤学： 早期生物标志物发现、事件时间分析、表型特征识别。
• 免疫、内分泌、代谢系统： 早期生物标志物发现、疾病亚型/阶段识别、表型特征分析。
• 慢性疾病、衰老： 药物再利用、表型特征分析、化学敏感性预测。
• 传染病： 先导物识别、化合物优化、试验监测。
• 精神健康： 治疗反应预测、安全性评估、效率评估、剂量优化。

JADBio 的实际应用：

JADBio 已被用于各种研究领域，包括：

• 短期运动训练减弱了身体活跃和不活跃个体之间连续每日尿液¹H-NMR代谢组学特征的差异。
• 质谱蛋白质组学分析在非小细胞肺癌发生前数月至数年发现血清中的生物标志物。
• 用于阿尔茨海默病的准确的基于血液的诊断生物特征。
• 一种利用 DNA 甲基化作为 COVID-19 疾病严重程度的准确分类器的机器学习方法。
• 迈向支持自杀预防的自动风险评估。

定价

有关详细的定价信息，请参阅 JADBio 网站。

结论

JADBio 是一个强大的 AutoML 平台，可简化和加速医疗保健和生命科学领域的生物标志物发现。其无代码界面、多组学数据支持和自动化机器学习功能使其成为研究人员和科学家寻求从复杂生物数据中解锁关键见解的宝贵工具。无论您是参与药物发现、精准医学还是基础研究，JADBio 都可以帮助您获得竞争优势并推动您所在领域的有意义的进步。该平台专注于自动化预测建模和特征选择，使用户能够专注于解释结果和做出明智的决策，最终颠覆药物发现的时间表和成本。