AET 2024: Einsatz modernster DNA-Technologien zum Aufbau von Präzisions-Librarys für die Antikörperentwicklung

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Präsentiert von
Radha Parmar
Berater für Wissenschaft und Technologie, Biologika – EMEA, Twist

Dieses Webinar behandelt
Wie strukturbasiertes maschinelles Lernen verwendet wurde, um voraussichtliche Antikörperbinder gegen das GPCR-Ziel C5aR1 zu entwickeln
Die Oligo-Synthese-Plattform von Twist und ihre Verwendung zur Erstellung einer hochdiversen CDR-Shuffle-Library und zur Konstruktion eines de-novo Phagen-Displays
Die Identifizierung mehrerer hochaffiner Leitstrukturen, die die C5aR1-Signalübertragung in zellulären Assays funktionell blockiert haben

Structure-based machine learning was leveraged to design predicted antibody binders against the GPCR target C5aR1. The CDR sequences of these predicted binders were then used to construct a de-novo phage-display library. Twist’s oligo-synthesis platform enabled fabrication of a highly diverse CDR-shuffle library with excellent variant representation and with no unwanted bias or motifs. Following panning, several high-affinity leads were identified that functionally blocked C5aR1 signaling in cellular assays. 

This symposium was part of the event Antibody Engineering & Therapeutics Europe 2024.

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