Antiverse

3个月前发布 32 0 0

我们使用机器学习来设计针对困难目标(例如 GPCR 和离子通道)的新型抗体。

语言:
zh,en
收录时间:
2025-01-19
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– 核心优势:
– 挑战性表位专业知识:在过去的7年中通过几个具有挑战性的目标项目来训练生成模型包括G蛋白偶联受体和离子通道。
– 战略抗体设计:多参数聚类功能可以选择适合所需特性的抗体能够设计表位特异性抗体优化理化特性并确保高人性。
– 加速时间表:计算机方法提高了抗体发现过程的效率意味着可以在短短6个月内输出功能性结合剂。
– 个性化合作伙伴关系:在广泛的商业模式下运作这意味着可以根据特定需求定制计划。
– 应用场景:抗体药物发现。
– 相关项目:
– 与Nxera Pharma合作为多个GPCR靶点设计抗体。
– 与GlobalBioInc.合作开发用于肿瘤学的免疫检查点抑制剂。

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