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南大材料基因组数据库系统,缩短材料研发周期
成果编号:21194
价格:面议
完成单位:南京大学
单位类别:985系统院所、211系统院所、中国科学院系统院所
完成时间:2018年
成熟程度:研制阶段
服务产业领域: 生物技术与医药、其他
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发布人:高阳
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南大材料基因组数据库系统(软件著作权:2018SR544183),用于高通量计算数据、高通量实验数据以及临床治疗数据的存储与分析,期望与数据挖掘技术融合,促进了光电材料、生物医用材料等新材料的理性设计。 该系统还具有友好的用户界面,实现了高通量计算数据的批量上传导入、自动分析数据。期望在未来,可以基于大量数据,采用机器学习找出特征性参量,进行数据挖掘,预测出候选材料,并结合实验进行新材料的研发,加速材料研发的进程。 该系统为科研院所、新材料、医药等公司的研发提供高效智能的数据库系统,降低研发成本,提高研发效率。
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成果介绍
科技计划:
成果形式:
新技术、其他
合作方式:
技术开发、技术咨询、技术服务
参与活动:
2019年宁镇高校院所走进镇江高新区科技合作对接会
第七届中国江苏产学研合作大会
专利情况:
未申请专利
成果简介
成果概况
南大材料基因组数据库系统(软件著作权:2018SR544183),用于高通量计算数据、高通量实验数据以及临床治疗数据的存储与分析,期望与数据挖掘技术融合,促进了光电材料、生物医用材料等新材料的理性设计。 该系统还具有友好的用户界面,实现了高通量计算数据的批量上传导入、自动分析数据。期望在未来,可以基于大量数据,采用机器学习找出特征性参量,进行数据挖掘,预测出候选材料,并结合实验进行新材料的研发,加速材料研发的进程。 该系统为科研院所、新材料、医药等公司的研发提供高效智能的数据库系统,降低研发成本,提高研发效率。
创新要点
该系统还具有友好的用户界面,实现了高通量计算数据的批量上传导入、自动分析数据。期望在未来,可以基于大量数据,采用机器学习找出特征性参量,进行数据挖掘,预测出候选材料,并结合实验进行新材料的研发,加速材料研发的进程。
主要技术指标
南大材料基因组数据库系统(软件著作权:2018SR544183),用于高通量计算数据、高通量实验数据以及临床治疗数据的存储与分析,期望与数据挖掘技术融合,促进了光电材料、生物医用材料等新材料的理性设计。 该系统为科研院所、新材料、医药等公司的研发提供高效智能的数据库系统,降低研发成本,提高研发效率。
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