生命科学行业解决方案
生命科学行业白皮书
应用场景
业务挑战
计算流程Workflow定制化需求高
应用与流程众多，公司知识难以沉淀，复用率有待提高
手动定制化Workflow，业务流程调整不方便， 应用调优困难，执行效率低
无法可视化拖拽组件，无法查看中间数据
不同应用与底层资源适配不灵活
数据库构建与管理技术门槛高
海量基础数据维护难（如开源分子库数据整理）
众多的内外部数据分散、不统一，急需有效管理和治理
核心数据缺乏多重安全机制保障，安全性堪忧
数据无法形成资产，复用率低
系统层面缺乏统一的管控和必要的审计
研发对计算资源需求高
CADD/AIDD需要大量算力加快筛选过程和提高模型精度
研发项目众多时，资源争抢，任务排队，时间更长
应用并行度不足，无法发挥现有资源能力
应用需求的计算多样化，难以获取所需的目标资源
IT环境维护难度大
多地研发中心间协同复杂，维护成本高
统一身份认证鉴权，数据应用代码级别的安全协同困难
网络传输稳定性和性能风险对业务存在影响
在混合云需求下，IT运维复杂，耗费较多时间
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典型业务场景
行业案例
某药物研发公司
应用AlphaFold2
场景蛋白质三维结构的预测
客户挑战本地计算资源有限，多部门争抢，导致许多任务被推迟，效率不高
AlphaFold2需要使用GPU来加速蛋白质结构的预测，在实际业务中最多一次需跑十几个任务，并发需求多，如果按峰值购买GPU卡，一次性投入较高
研发只了解应用，对AlphaFold2软件的调优不够熟悉
某创新靶向药物公司
应用Gromacs、Rosetta、Vina
场景分子筛选、动力学模拟、苗头化合物优化
客户挑战经评估发现本地机房建设的投资较大且周期较长，同时缺乏IT团队，影响业务开展，希望有平台能快速帮助团队开展研发业务
CADD团队最初只有一个人，希望能有专业服务商协助进行软件的测试和调试，同时提供对CADD业务场景的支持
需要充足的CPU、GPU等算力资源，同时希望以低成本方式满足高峰算力需求
对数据安全有较高要求，要求计算环境私有化，确保数据资产安全
某头部生物制药公司
应用Schrödinger、Vina、Rosetta、Gromacs
场景小分子筛选
客户挑战本地资源有限，项目需求紧迫，需将数月才能完成的分子筛选任务压缩至几天内
研发人员对应用了解有限，不懂调优配置，需IT专家提供支持
IT人员没有能力支持研发所需应用的环境搭建、部署等工作，需要研发人员自己摸索，人力成本浪费较大
项目预算有限，希望尽量控制成本完成任务
某上市小分子创新药企
应用Schrödinger、LeDock
场景小分子虚拟筛选
客户挑战用户不具备海外多分子库及大规模数据的下载能力，并且由于多库数据格式、结构等不同，难以整合与管理多库相关数据
用户不熟悉应用工具的集群化并行使用，部分工具不支持并行运行，单机运行任务效率低
本地资源配置低、数量少，无法满足研发业务对效率的要求
某药物研发公司
应用AlphaFold2
场景蛋白质三维结构的预测
客户挑战本地计算资源有限，多部门争抢，导致许多任务被推迟，效率不高
AlphaFold2需要使用GPU来加速蛋白质结构的预测，在实际业务中最多一次需跑十几个任务，并发需求多，如果按峰值购买GPU卡，一次性投入较高
研发只了解应用，对AlphaFold2软件的调优不够熟悉
某创新靶向药物公司
应用Gromacs、Rosetta、Vina
场景分子筛选、动力学模拟、苗头化合物优化
客户挑战经评估发现本地机房建设的投资较大且周期较长，同时缺乏IT团队，影响业务开展，希望有平台能快速帮助团队开展研发业务
CADD团队最初只有一个人，希望能有专业服务商协助进行软件的测试和调试，同时提供对CADD业务场景的支持
需要充足的CPU、GPU等算力资源，同时希望以低成本方式满足高峰算力需求
对数据安全有较高要求，要求计算环境私有化，确保数据资产安全
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