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Baker 实验室如何利用多重基因片段和人工智能指导设计发现新型抗体结合剂
研究人员必须浏览庞大的蛋白质序列空间，以确定最佳抗体设计。传统的测试方法既昂贵又低效，需要反复测试数万至数十万个变异体。本研究展示重点介绍了诺贝尔奖获得者 David Baker 领导的华盛顿大学研究团队最近进行的一项研究，这项研究是朝着可扩展的人工智能驱动生物制剂开发迈出的关键一步。该研究利用人工智能、多重基因片段和全新蛋白质设计软件，针对疾病相关靶标合理设计并验证了新的可变重链结构域抗体。
本应用指南中涵盖
研究人员如何开发并利用射频扩散模型来创建全新的 VHHs
团队如何通过计算设计整个筛选库并直接合成每个候选药物
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