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【抗体デザイン】反復的にCDR配列を最適化する抗体設計パイプライン NanoDesigner とは

ナノボディのデノボデザインにおいて、従来の dock and optimize アプローチにEMアルゴリズムを適用し設計と構造予測を反復することで、設計の成功確度を高めた設計パイプライン NanoDesignerを紹介します!
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【抗体デザイン】pLM の確率分布からから直接サンプリングする抗体最適化設計手法 ALLM-Ab とは

アクティブラーニング × 言語モデル微調整による抗体最適化フレームワークである ALLM-Ab を紹介します!
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【抗体デザイン】表面の局所形状をもとに抗体の凝集性を予測する方法

モノクローナル抗体(mAb)の凝集率を高精度で予測する新しい in silico 手法についての研究を紹介します!
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【抗体ヒト化】抗原結合能を維持するヒト化配列を構造ベースでスクリーニング

抗体ヒト化をより効率的かつ安定に行うための新たな計算手法「CUMAb(Computational hUMan AntiBody design)」を紹介します!
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【抗体デザイン】最新のB細胞エピトープ手法 SITA について解説

抗体配列のアミノ酸レベルで免疫原性を予測する機械学習モデル「SITA」を紹介します!
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【抗体デザイン】最新の抗体専用配列設計モデルを紹介!

抗体配列設計のための深層学習モデル AntiBMPNN を提案し、その有効性を計算的および実験的に検証した研究を紹介します!
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【抗体デザイン】24ウェルプレートの評価で抗体設計に成功、Chai-2 の威力を紹介

Chai-2 という最新のAIベース抗体・ミニタンパク質設計モデルを紹介します!
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【抗体デザイン】抗原親和性予測のための既存のMLモデルは汎化性能に乏しい

抗体の1残基変異データベース AbDesign の構築と、既存の機械学習予測モデルの限界を明らかにした研究を紹介します!
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【抗体デザイン】ヒト化に活用できる抗体言語モデル GLIMPSE の性能を紹介

Infinimmune 社による抗体設計のための言語モデル GLIMPSE-1 を紹介します!
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【抗体最適化】抗体設計モデルの性能を比較評価するためのベンチマークフレームワークを紹介

抗体の結合親和性の成熟および設計を目的とした機械学習モデルの性能を評価するためのベンチマークフレームワーク「AbBiBench」を紹介します!