
Cradle是面向生物研究领域的蛋白质设计辅助平台,依托预测算法与AI技术为生物科研人员提供蛋白质优化设计支持。平台支持蛋白质潜力分析预测、AI候选序列生成、实验数据迭代训练模型等功能,无需高通量实验设备也可在常规96孔板实验场景下开展研究。目标用户涵盖基础生物学研究者、合成生物学科研人员、生物医药研发人员、蛋白质工程从业者等,可应用于蛋白质性能改造、酶制剂优化、药物靶点蛋白设计、工业用蛋白质研发等多个科研与产业场景,帮助用户缩短蛋白质研发周期,降低实验试错成本。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- cradle.bio
- 定价模式
- 平台提供免费使用版本,免费版支持创建最多
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 高校生物学研究者、合成生物学科研人员、生物医药研发人员、蛋白质工程从业者
- 收录时间
- 2026/6/14
- 内容更新
- 2026/9/17
- 访问量
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编辑点评
该平台是生物科研领域聚焦蛋白质设计的AI辅助工具,区别于通用的生物信息分析平台,它的核心能力围绕蛋白质优化设计的全流程搭建,从序列分析、候选生成到数据迭代形成了完整的闭环。对于没有高通量实验条件的中小实验室或者小型研发团队来说,其适配低通量实验的特性降低了AI辅助蛋白质研究的使用门槛,不需要投入大量设备成本就可以借助AI能力提升研发效率。同时平台明确的知识产权归属规则,也打消了很多研发团队对于数据安全和成果归属的顾虑,适合不同规模的科研团队在蛋白质改造项目中使用。目前平台还在持续拓展三维结构预测、密码子优化等功能,后续覆盖的研究场景会更加全面,对于长期开展蛋白质相关研究的团队来说,是一个可以长期积累项目数据、逐步提升研发效率的工具。
核心功能
使用指南
- 1
访问Cradle官网完成账号注册,科研机构用户可提交相关资质认证,获取对应权限的使用资格,注册过程需填写基本的研究方向信息以便平台匹配初始服务。
- 2
进入项目创建页面,填写研究项目的基础信息,包括目标蛋白质类型、需要优化的具体性能方向、实验条件等参数,完成项目的初始化设置。
- 3
上传已有的蛋白质原始序列与过往实验数据,平台会自动对数据进行解析与预处理,生成初始的序列分析报告供用户查看参考。
- 4
在优化界面设定具体的优化要求,点击生成按钮获取AI输出的候选蛋白质序列,可对序列进行批量导出,用于后续的实验验证环节。
- 5
完成一轮实验后,将实验得到的性能结果上传至对应项目中,平台会自动更新定制模型,后续生成的序列会结合新的实验数据进一步优化。
优势与不足
优点5 项
"实现蛋白质设计全流程覆盖,从序列分析、候选生成到实验数据迭代训练形成完整服务闭环"
"适配低通量实验场景,仅需96孔板实验数据即可支撑模型迭代,降低使用门槛"
"明确知识产权归属,用户上传数据与生成成果完全归属用户,保障研发权益"
"操作流程简化,设定优化方向后即可一键生成候选序列,降低操作复杂度"
"数据加密存储,保障用户研究数据的隐私安全,符合科研数据管理规范"
不足4 项
"部分功能尚未上线,如三维结构预测、密码子优化等需求暂时无法满足"
"定制模型的优化效果依赖用户上传的实验数据量,数据较少时模型精度有限"
"目前主要聚焦蛋白质序列优化,暂不支持复杂的蛋白质复合物设计相关需求"
"无中文操作界面,对于国内不熟悉英文的科研人员存在一定使用门槛"
定价说明
平台提供免费使用版本,免费版支持创建最多3个研究项目,每月可生成最多50条候选蛋白质序列,可使用基础的序列分析功能,适合个人研究者或者小型预研项目使用。付费版采用订阅制,根据可创建项目数量、每月序列生成上限、定制模型训练权限等不同权益分为不同档位,价格根据用户需求进行个性化报价,团队用户或者有大规模研发需求的用户可联系平台获取定制方案,付费版还可享受专属的技术支持服务。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 高校生物学研究者
基础蛋白质功能研究
- 合成生物学科研人员
人工合成蛋白设计
- 生物医药研发人员
药物靶点蛋白优化
- 蛋白质工程从业者
工业用酶改造
- 农业生物技术研究员
抗逆蛋白研发
- 生物初创企业研发人员
创新蛋白产品开发
- 科研院所实验室人员
蛋白质功能验证实验
常见问题
深度了解
在蛋白质工程与合成生物学研究领域,序列设计与优化一直是耗时较长的环节,传统的人工设计加逐轮试错的模式,往往需要投入大量的实验成本与时间成本。Cradle作为专注于蛋白质AI设计的平台,为这一问题提供了对应的解决方案。平台依托成熟的预测算法与AI模型,能够帮助研究者快速分析蛋白质序列的潜在性能,设定优化方向后即可生成对应的候选序列,大大减少人工设计序列的工作量。
平台的核心优势之一是适配低通量实验场景,不需要用户具备高通量实验设备,仅通过常规96孔板得到的实验数据,就可以支撑AI模型的迭代训练,逐步生成适配用户具体研究项目的定制化模型,让中小规模的实验室也能借助AI能力提升研发效率。同时平台十分重视用户的数据安全与知识产权保护,所有用户上传的序列、实验数据以及生成的研究成果,知识产权完全归属用户,平台不会私自使用用户的私有数据,符合科研机构与企业的研发管理规范。
目前Cradle已经广泛应用于基础蛋白质功能研究、酶制剂优化、药物靶点蛋白改造、工业用蛋白质研发等多个场景,后续还将上线蛋白质三维结构预测、热稳定性优化序列生成、密码子优化等功能,进一步覆盖蛋白质研究的全流程需求,为不同规模的科研团队提供完整的蛋白质设计辅助服务。
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