RESEARCH, MADE SIMPLE

Anesis

实验之前,先有依据。

Find what’s worth testing.

位点、相分离、分型、界面、动力学、文献。一个平台完成实验前的生信分析,缩小验证范围。

先看示例,再开始自己的分析。

个工具
10
条产品线
5
种生信图表
37
个科研站点导航
150+
Nesi:琥珀发梢的短发成年女性,穿奶白实验服,掌心托起螺旋光丝,肩旁漂浮水母光点精灵
NESI / ANESISAI 生成原创角色 · 艺术示意
/ 从问题到结果

一条序列,
一个可以开始的方向。

先用示例数据看懂结果,再带入自己的研究。预测分数、位点分布与结果表,放在同一个工作台。

预测 /位点预测任务 #1042 · 已完成示例
位点预测 · 结果
示例序列 · TDP-43 N 端 1–144阈值 0.65导出 CSV
序列视图 高 / 中置信位点已标出
001MSEYIRVTEDEN DEPIEIPSEDDG
025TVLLSTVTAQFP GACGLRYRNPVS
049QCMRGVRLVEGI LHAPDAGWGNLV
073YVVNYPKDNKRK MDETDASSAVKV
097KRAVQKTSDLIV LGLPWKTTEQDL
121KEYFSTFGEVLM VQVKKDLKTGHS
候选位点 按概率排序
位点概率置信
K1140.81高
K1020.79高
K820.71中
K840.66中
K1210.56中
11赖氨酸位点
4高于阈值
2高置信 ≥ 0.75
5中置信 0.50–0.75
沿序列的乳酰化概率 残基 1–144 · 示例

粘贴一条序列,逐个赖氨酸给出乳酰化概率 —— 下面每一屏,都是工作台里真实存在的工具(界面为示意,数据均为示例)。

/ 产品

从序列到成图,
五条产品线。

蛋白、组学、结构、文献、图表。每个工具都附示例数据,打开就能看到结果。

  1. 01蛋白预测
  2. 02组学数据
  3. 03结构与模拟
  4. 04文献智能
  5. 05科研图表
01 · Protein Prediction

蛋白预测

输入一条序列:逐个赖氨酸给出乳酰化概率,整条链给出相分离倾向。去泛素化酶–底物互作预测以代跑方式提供。

了解蛋白预测
预测 /相分离预测示例
相分离预测
示例 · TDP-43 · 位点级 + 区域级区域模式:自动识别 IDR
沿序列的相分离倾向 圆点为修饰位点
IDR 区段
示例 · K1140.81乳酰化概率 · 高置信
02 · Omics & Public Data

组学数据

检索 GEO 数据集并导出清单;基于 TCGA 做共识聚类,选定 K 值后对照各亚型的生存曲线。

了解组学数据
组学 /共识聚类示例
共识聚类
TCGA-LUAD · 示例基因集k=2k=3k=4
共识矩阵 k=3
各分型生存曲线 示例
组学 /GEO 数据集示例
GEO 数据集
关键词:lactate metabolism导出清单
数据集物种类型样本
GDS· 示例 01Homo sapiens表达谱 · 芯片24
GDS· 示例 02Mus musculus表达谱 · 芯片12
GDS· 示例 03Homo sapiens表达谱 · 芯片36
GDS· 示例 04Rattus norvegicus表达谱 · 芯片8
03 · Structure & Dynamics

结构与模拟

PISA 计算复合物界面的面积、溶剂化自由能与关键残基。GROMACS 提供从体系搭建到轨迹分析的成套流程,在你自己的 GPU 上运行。

了解结构与模拟
结构 /PISA示例
PISA 界面分析
示例结构 · 3 条链
界面面积 ŲΔG kcal/molCSS
A ↔ B1 284−14.20.71
A ↔ C862−8.90.42
B ↔ C540−5.10.18
结构 /GROMACS示例
GROMACS · 分析
示例体系 · 100 ns
RMSD nm
RMSF nm
GROMACS从搭体系到轨迹分析成套流程与脚本,在你自己的 GPU 上运行
文献 /AI 文献助手示例
TDP-43 的相分离与哪些致病突变有关?
已检索 PubMed,相关研究集中在三方面:C 端低复杂度区突变1、应激颗粒中的聚集2,以及与 ALS 病理的关联3。摘要与原文链接见右侧。
引用文献 可存入文献库
[1]低复杂度区突变 · 研究
[2]应激颗粒与聚集
[3]ALS 病理 · 综述
文献 /文献库示例
PubMed 文献库
按专题归档 · 示例PMID / DOI 检索
专题文献更新
相分离与修饰12 篇最近:今天
肿瘤分子分型8 篇最近:本周
蛋白界面5 篇最近:上周
04 · Literature

文献智能

用一句话提问,AI 文献助手检索 PubMed,回答附原文引用。有用的文献按专题存进文献库。

了解文献智能
/ 工作流

一次分析,
四步。

你负责数据和判断。计算和排队交给平台。

  1. 01

    放入数据

    粘贴序列,上传结构或表达矩阵。没有数据,就先载入示例。

    已载入示例数据
  2. 02

    提交

    任务进入队列,进度实时可见。

    运行中 · 62%
  3. 03

    读结果

    需要时,把位点送进相分离预测继续分析。

    送往相分离预测 →
  4. 04

    导出

    图导出 TIFF / SVG,表导出 CSV。

    TIFFSVGCSV
/ 平台

分析做完,
接着往下走。

  • 01

    代跑与定制

    算力不够或需要定制分析,提交工单,由我们运行后交付结果。

  • 02

    文献库

    检索和问答中找到的文献,按专题归档。

  • 03

    工具互通

    乳酰化预测得到的位点,可以直接送去相分离预测。

  • 04

    投稿格式

    矢量图与高分辨率位图;结果表保留全部字段。

/ 方法与来源

用到的方法,
都有出处。

  • 位点预测PCBert-KlaProtBert 表征 + 理化特征
  • 共识聚类ConsensusClusterPlusTCGA
  • 界面分析PDBePISAEBI
  • 分子动力学GROMACS 2025流程与脚本
  • 底物互作TransDSI图神经网络 + 迁移学习
  • 文献与数据PubMed · GEO DataSetsNCBI

上列为所用方法与公开数据来源,不代表合作或背书。

/ 常见问题

常见问题

需要编程基础吗?

不需要。大部分工具在浏览器里点选完成;GROMACS 提供成套脚本,在你自己的 GPU 机器上运行;底物互作预测由我们代跑。

不注册能用吗?

可以先看示例:大多数工具不登录就能浏览,并用示例数据查看结果。提交任务需要登录;生信图表、随机数、文献库登录后使用。

结果能写进论文吗?

图导出 TIFF / SVG,表导出 CSV。预测结果需经实验验证。

计算量大的任务怎么办?

长时程分子动力学、底物互作预测等,可以提交工单,由我们运行后交付结果。

先用示例数据
跑一次。

Try it before you sign up.

  • 01

    先看示例

    大多数工具不登录即可浏览,用示例数据看结果;提交任务需登录。

    打开工作台 →
  • 02

    注册账号

    提交自己的数据。文献库随账号保存。

    注册 →
  • 03

    代跑与定制

    大规模计算或定制分析,提交需求,由我们交付。

    提交需求 →