Ginkgo Bioworks推出Ginkgo Datapoints

今天，致力于构建细胞编程和生物安全领先平台的Ginkgo Bioworks（纽约证券交易所：DNA）自豪地宣布推出Ginkgo Datapoints，旨在通过使AI模型的训练更加简单高效，引领生物技术的下一个时代。{ width=60% }

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Ginkgo Datapoints专注于生成大规模、高质量的生物数据集，具有快速周转时间和具有竞争力的每个数据点价格，并采用简化的交易结构。Ginkgo Datapoints将在今年秋季推出几款数据生成产品，包括蛋白质表征和功能基因组学。

Ginkgo Datapoints的旗舰产品功能基因组学现已推出，并提供大规模干扰数据集，为合作伙伴的细胞和疾病生物学AI模型提供动力，用于目标识别和验证以及药物发现。Ginkgo Datapoints应对了行业中AI模型训练的一些最重要挑战：数据可用性、质量和均匀性。

Ginkgo Bioworks首席执行官Jason Kelly表示：“Ginkgo Datapoints的推出标志着我们使生物工程更加简单的使命迈出了重要步伐。通过Ginkgo Datapoints，我们通过以可行价格为客户生成大规模高质量数据集，将我们的规模经济效益传递给客户。Ginkgo Datapoints不仅仅是一项服务，更是一项致力于推动创新并加速生物科技行业新疗法和解决方案开发的承诺。”

Ginkgo Datapoints总经理John Androsavich表示：“有一大批希望利用AI的药物和产品开发商，他们的模型对数据迫切需要。通过Ginkgo Datapoints，我们回应了这个新生命科学时代如何生成数据的呼声。我们将Ginkgo庞大的基础设施聚焦于以AI规模进行生物数据生成，让我们的Datapoints客户在模型训练上做出大胆的投注，这将显著影响目标识别或领域如抗体治疗等药物发现。我们的目标是消除拖延AI驱动生物学进步的数据瓶颈，我对我们为此所组建的团队和技术感到兴奋。”

Ginkgo Datapoints产品是Ginkgo此前推出的实验室数据服务(Lab Data-as-a-Service)产品的下一次演进。这些产品将提供对于构建用于生物学AI的关键功能的关键功能，从生物制药公司到技术生物公司和大型科技公司。Ginkgo Datapoints的功能基因组学产品设计理念为：

• 灵活性和可定制性：客户提供其序列或库输入，并选择适合自己的数据集设计，从许多现成的产品参数中进行选择。变量包括数据集大小、选择细胞系或首选的原代细胞、测定结果、数据格式和标签偏好。客户还可以咨询Ginkgo的AI专家，以获取针对其应用的设计建议，该设计建议是根据数据集是用于训练基础模型还是任务特定模型、验证现有模型或追求其他目标（如命中发现）而定制的。
• 可扩展性和速度：利用Ginkgo的最先进自动化和后端数据管理基础设施，Ginkgo Datapoints可以通过筛选客户库来定期生成数百万数据点，以快速的方式提供丰富、高质量以及整洁编制的高通量转录组、细胞涂画或其他组学分析数据。
• 数据质量和成本效益：由于Ginkgo高度自动化实验室的规模经济效益，Ginkgo Datapoints可以随着数据集规模的增长提供容量折扣，使其能够满足对数据饥渴的AI模型。
• 优惠的交易条款：客户通过服务费定价拥有Ginkgo Datapoints生成的数据。

Ginkgo Datapoints体现了Ginkgo使生物工程更加简单的使命，通过生成行业所需的数据，Ginkgo Datapoints定位为研究人员和公司利用AI和机器学习进行药物发现等领域的重要资源。

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