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我们的平台整合了

深度学习高通量生物技术

实现了空前规模的抗体序列设计和抗体性质的预测,并通过高通量生物实验加以验证,从而完成自我迭代。我们达到了探索和利用之间的平衡,实现了高效的序列空间中的搜索,在每个迭代设计周期后都会实现更精确的表位定位,以获得更好抗体的可开发性。

基于抗体抗原相互作用的深度学习模型

我们训练深度学习模型来预测抗体和抗原之间的结合,随着结构和功能数据的不断增长,我们的模型变得更加精确和详细。

抗体库的设计合成

给定抗原,我们有效地搜索抗体序列空间,以鉴定靶向具有重要治疗意义的表位的分子,然后合成多达数百万个抗体库进行测试。

高通量的抗体特性分析技术

我们以高通量方式获得库中单个抗体的功能和生物物理性质的准确度量。

迭代优化抗体性质

通过重复前面的步骤,我们从早期实验的成功和失败中吸取教训,训练更准确的模型,设计新一轮的候选库,进一步改造抗体,使它们具有我们所需要的特性。

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