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Antibody complementarity determining region design using high-capacity machine learning

机译:抗体互补性确定区域设计使用大容量机器学习

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摘要

Motivation: The precise targeting of antibodies and other protein therapeutics is required for their proper function and the elimination of deleterious off-target effects. Often the molecular structure of a therapeutic target is unknown and randomized methods are used to design antibodies without a model that relates antibody sequence to desired properties.
机译:动机:抗体和其他蛋白质治疗剂的精确靶向是它们适当的功能和消除有害的偏离目标效果所必需的。 通常,治疗靶的分子结构是未知的并且随机化方法用于设计抗体而不将抗体序列与所需性质相关的模型。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2020年第7期|共8页
  • 作者单位

    MIT MIT Comp Sci &

    Artificial Intelligence Lab 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

    MIT MIT Comp Sci &

    Artificial Intelligence Lab 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

    MIT MIT Comp Sci &

    Artificial Intelligence Lab 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

    MIT MIT Comp Sci &

    Artificial Intelligence Lab 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

    MIT MIT Comp Sci &

    Artificial Intelligence Lab 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

    Novartis Inst BioMed Res Basel Switzerland;

    Novartis Inst BioMed Res Basel Switzerland;

    MIT Dept Biol Engn 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

    Novartis Inst BioMed Res Basel Switzerland;

    MIT MIT Comp Sci &

    Artificial Intelligence Lab 77 Massachusetts Ave Cambridge MA 02139 USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物工程学(生物技术);
  • 关键词

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