自动化药物设计引擎
结合生成对抗网络（GANs）和强化学习，生成并优化小分子药物候选物。创新点在于端到端生成式模型，可高效探索化学空间，加速新分子实体设计。
多组学数据融合技术
通过先进的数据融合算法（如贝叶斯网络和元学习框架），整合异构组学数据（如基因表达、蛋白质互作网络），生成统一的生物网络模型。创新点在于实现多维度数据协同分析，减少噪音并提升模型鲁棒性，应用于疾病机制解析。
AI驱动的生物计算平台
基于机器学习和深度学习算法，整合海量多组学数据（如基因组、转录组和蛋白组数据），构建高性能计算模型模拟生物过程。创新点在于采用图神经网络和强化学习技术，实现蛋白质结构预测、药物-靶点相互作用的自动化推理，大幅减少实验依赖性。
细分行业
融资次数
2
员工数量
100-499人
专利数量
20
经营范围
一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；计算机系统服务；人工智能基础软件开发；人工智能应用软件开发；人工智能基础资源与技术平台；人工智能理论与算法软件开发；软件开发；软件外包服务；自然科学研究和试验发展；医学研究和试验发展；货物进出口；技术进出口；进出口代理。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）（不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）
主营业务
通过高性能生物计算和多组学数据技术驱动的生命科学平台，专注于加速创新药物和早筛早诊产品的研发，以AI为工具优化疾病预测与治疗。
百图生科（北京）智能技术有限公司
其他有限责任公司
￥185万
2020-08-24
刘维
010-63770900
jing@biomap.com
北京市海淀区永腾北路9号院10号楼二层101