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更好的 AI 从工作台开始
A-Alpha Bio 使用基因片段和混合的 DNA 生成大量高质量的湿实验室数据集，以训练其 AlphaBind AI 模型，从而能够在一个数据驱动的步骤中快速同时优化复杂的治疗性抗体特性。
A-Alpha Bio 创建了 AI 和合成生物学赋能的工作流程，以实现治疗性抗体的快速发现和优化。对于每个项目，他们的 AI 模型都经过定制，以提供符合独特治疗要求的重点预测。为此，他们首先需要一个经过湿实验室验证的训练数据集，该数据集捕获特定抗体-靶标相互作用的巨大序列空间。生成这些数据需要 Twist Bioscience 提供的数十万个序列的精确、无偏倚的 DNA 文库。
本案例研究涵盖的内容
了解亲和力和可开发性等属性的序列优化如何创建相互依赖关系的“结”，从而延长时间线并增加不确定性。
了解精确、无偏倚的 DNA 文库对于生成预测性蛋白质工程所需的大规模、经过验证的训练数据至关重要。
检查 AlphaSeq 平台如何使用改良的酵母表面显示系统同时测量数百万次蛋白质间相互作用。
分析 AlphaBind 模型如何使用高质量的实验数据来预测离亲本抗体多达 20 个突变的变异体的结合情况。
所得结果特定于获得该结果的机构，可能无法反映在其他机构可实现的结果。仅供研究使用，不适用于诊断程序。
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