Une interface de programmation d'application (API) optimise l'innovation grâce à l'accès à la Collection de contenus CAS™ au point d'utilisation directement à partir de vos systèmes internes et de vos flux de travail.
Une interface de programmation d'application (API) permet l'accès à la Collection de contenus CAS™ au point d'utilisation directement à partir de vos systèmes internes et de vos flux de travail d'informatique chimique.
Les responsables de l'innovation dans le monde entier font confiance à la Collection de contenus CAS. Nous pouvons intégrer nos données organisées par des scientifiques à vos flux de travail au moyen d'un processus collaboratif qui adapte le contenu et les technologies afin de répondre au mieux à vos objectifs uniques.
Un composé unique est représenté de nombreuses manières différentes, ce qui complexifie l'harmonisation des données entre départements, systèmes, fournisseurs et sites. Les CAS Numéros de registre (CAS RN) sont des identifiants universels mondiaux permettant de standardiser les noms et les structures chimiques, d'ajouter des synonymes et d'unifier les données dans vos systèmes LIMS, ELN et autres systèmes internes. Lire l'étude de cas au sujet de la manière dont l'intégrité améliorée des données renforce l'efficacité de la R&D.
L'accès à des données diverses et de haute qualité permet à vos modèles d'identifier et de hiérarchiser plus précisément les nouveaux candidats médicaments. La Collection de contenus CAS comprend des données SAR ainsi que des données biologiques telles que des cibles, des ligands et des propriétés pharmacologiques. Des points de départ meilleurs vous permettent de mieux concentrer votre recherche, ce qui améliore le succès et les délais de mise sur le marché.
Interrogez directement la Collection de contenus CAS dans Python ou dans des solutions de flux de travail/ETL. Intégrez les données clés telles que les substances chimiques, les structures, les propriétés et les données de référence afin de dynamiser le succès de la sélection virtuelle, de l'apprentissage machine et des analyses prédictives. Découvrez comment la Technologie MoA intègre des données CAS sur les substances chimiques dans un nouveau flux de travail de R&D sur les herbicides.
L'intégration de la collection unique de données sur les substances recueillies par les scientifiques [de CAS] à notre nouvelle plateforme de sélection à haut débit in-vivo pilotée par l'intelligence artificielle améliore considérablement notre capacité à hiérarchiser avec précision les composés les plus susceptibles d'avoir une activité herbicide à partir d'un espace chimique avec un minimum d'effets hors-cible.