卓越模型，依赖优质数据，无论模型开发处于哪个阶段，卓越皆始于正确的DNA与蛋白质工具。

微调、迭代、训练，皆由Twist助力

更精准的预测源自更完善的生物学

模型的强度取决于它所学习的数据质量。Twist 提供领先的探索团队信赖的准确性和一致性，因此您的训练数据、验证数据集和实验结果都符合相同的质量标准，从而简化了数据协调工作。

快速迭代，快速响应

Twist 提供快速、高保真度的DNA 合成，以及快速的抗体生产和表征，为您提供推进设计所需的序列和蛋白质水平数据。快速获取经过验证的构建体和检测结果，有助于您进行更多迭代、积累更多经验，并增强对结果的信心。

适用于任何模型的生物学形式

Twist 提供灵活的合成方案，可满足您工作流程的任何阶段。无论您是构建大型数据集、验证模型预测，还是进行蛋白质表征，Twist 产品都能满足您的构建、测试和学习需求。

成功案例

搭建数字与生物的桥梁

借助我们的选型工具，快速锁定所需的 DNA、蛋白或数据解决方案，为您的模型研发全流程保驾护航。

蛋白质工程

网络研讨会

利用机器学习加速重组酶重编程

SeamlessTx 的 Felix Lansing 探索了数据驱动方法如何加速高性能重组酶的生成，从而扩大基因编辑的治疗潜力。

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网络研讨会

从基因到化合物：跨尺度分子工程的探索之旅

A*STAR IMCB 的 Fong Tian Wong带您探索合成生物学与分子工程技术如何激活放线菌中的沉默生物合成基因簇，从而简化代谢产物的生产流程，并助力新型化合物的发现。

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网络研讨会

借助AI设计可抑制细菌血红素掠夺的蛋白质

探讨细菌病原体如何编码蛋白质以摄取铁，并介绍使用 Twist 克隆基因筛选新型结合蛋白

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抗体发现

应用指南

Baker实验室如何利用人工智能技术、多基因片段合成与从头蛋白设计软件，合理设计并验证了VHH的单域抗体。

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应用指南

保障数据质量：构建抗体设计“实验室闭环”系统的 DNA 工具

研究者通过使用基因片段，结合湿实验结果，生成式机器学习、特性预测和自适应模型再训练来快速优化抗体设计。

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网络研讨会

以可扩展数据赋能 AI 驱动的蛋白质工程

A-Alpha Bio 通过蛋白质相互作用的大规模检测，为下一代创新发现构建数据基础。

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农业生物学

案例研究

人工智能的创新应用：构建更具韧性的全球粮食供应

Phytoform Labs利用寡核苷酸池筛选了数千个AI设计的DNA序列，从而简化了性状工程，加速了作物改良，并优化了研发资源。

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网络研讨会

恢复植物防御机制以避免作物病原体侵害

利用 Twist 的克隆基因和基因片段，Resurrect Bio 扩大了对数千个AI 设计的基因的筛选规模，构建了一个高效的性状发现渠道，从计算机预测到植物验证。

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功能基因组学

应用指南

充分利用超长寡核苷酸池与人工智能 (AI) 预测向导RNA

Prime 编辑作为新一代CRISPR技术，极具应用前景 —— 它借助独特的逆转录酶依赖机制，可实现小型精准突变的插入，无需供体 DNA及双链断裂。凭借其精准的编辑能力，Prime 编辑在 CRISPR 疗法中具备治疗遗传疾病的潜在应用价值。

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网络研讨会

利用高分辨率功能基因组数据构建更优的人工智能

Xaira Therapeutics 公司Ci Chu 博士与您共同探讨新方法，以生成大规模单细胞扰动数据集，解决通量、变异性和批次效应中的关键挑战。

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网络研讨会

基因组建模与设计：从分子到基因组规模

斯坦福大学助理教授Brian Hie，与您分享基因组基础模型 Evo2 的训练过程，以及该模型在序列优化和零样本序列生成方面的能力。

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