人工智能加速公司技術進步，推動&&多個領域的進步，包括酶篩選與工程、産品設計與優化，以及數據與生物信息分析。

  人工智能輔助酶工程與蛋白質篩選改良

  目前，AxiLona EL-100檢測流程用PCR聚合酶，而EL-NGS測序流程則使用聚合酶。該酶的性能對産品的成功至關重要。人工智能在酶篩選與工程中扮演重要角色，驅動精確度和效率的突破。利用公司在合成生物學與蛋白質工程方面的專業技術，人工智能為聚合酶、納米孔蛋白質及測序複合體的設計與優化開啟了無限的商機。透過人工智能支持的結構倣真與深入分析，可找出關鍵位點精細化酶分子模型，以達到優異的性能。此外，人工智能還能開發基於微流控技術的高通量蛋白質突變系統，進一步增強能力。公司已使用基於微流控的PCR建立靶向基因突變庫，通過分區化自我複製促進蛋白質定向進化。通過整合高通量篩查結果與人工智能輔助的合理設計方法，該&&在蛋白質篩選與修飾方面實現了高精度及高效率。該等進展不僅增強了現有&&的能力，亦擴大我們於此領域提供全面解決方案的能力。

  利用人工智能豐富品組合：人工智能驅動的數據生成與生物信息分析

  公司為微陣列芯片檢測儀AxiLona EL-100設計的人工智能輔助多重面板，將機器學習及與多種生物信息學比對算法結合，用於識高度特性的引物探針結合位點、優化物理及化學參數，以及進行特性驗證。該系統利用現有PCR/qPCR數據集訓練預測模型，可估算擴增效率、評估二聚化風險、實現多目標優化，以及檢測可能影響擴增表現的異常序列。