研究团队提出结合生成先验与概率引导的抗体优化方法

1. 13:00
   arXiv 机器学习

   用于实验室在环抗体优化的生成先验概率引导方法

   研究提出利用概率代理模型的后验不确定性引导，将生成式发现模型平滑过渡至迭代优化阶段，从而统一治疗性抗体开发中离散的发现与优化流程。该方法实现了基于结构的先验与湿实验数据监督之间的自适应衔接，在低样本量（low-N）条件下显著提升了抗体优化效率，并增加了优化分子的多样性。

Current heat 8·Comparable peak 10（Nov 4 14:00）·Comparable change, last 24 hours–

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