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由 LenSAI TM 技术提供支持的 Epitope Binning 可以分析 5,000 多个序列，无需物理材料，与传统的湿式实验室分箱结果相匹配
不列颠哥伦比亚省维多利亚州/ACCESSWIRE/2024年4月22日/人工智能驱动的生物治疗研究和技术公司ImmunoPrecise Antibodies Ltd.（纳斯达克股票代码：IPA）最近宣布扩建其已经成功的LenSAI TM平台。LenSAI由该公司的子公司BioStrand运营，通过链接来自整个生物圈的序列、结构、功能和文献信息，提供独特而全面的生命科学数据视图。该平台现在正在将表位分箱集成到其公式中。
表位分组是一种用于比较和分类一系列旨在靶向特定蛋白质的单克隆抗体的方法。在此过程中，每种抗体都要对所有其他抗体进行测试，以查看它们是否会干扰对方与靶蛋白结合的能力。通过这样做，科学家可以确定哪些抗体在靶蛋白上具有相似或相关的结合位点。具有相似结合位点的抗体根据它们之间的相互作用组合在一起或 “合并”。
表位合并的主要目标是对具有相似靶结合特性的抗体进行分组，这有助于研究人员了解不同抗体的特征和行为，以及它们在药物开发或疾病诊断等各种应用中靶向特定蛋白质的潜力。
为了实现精确的表位分组，LenSAI 的算法采用了多个组件。它分析抗体的序列和结构特征，这意味着它会检查抗体的特定序列和三维结构，以了解其结合能力。它还考虑了对接信息，其中考虑了可能影响抗体-抗原相互作用的空间阻碍和糖基化位点等因素。然后，LenSAI的算法研究了抗体-抗原复合物之间的原子相互作用，以更好地了解其结合特异性。
表位分组是一种用于比较和分类一系列旨在靶向特定蛋白质的单克隆抗体的方法。在此过程中，每种抗体都要对所有其他抗体进行测试，以查看它们是否会干扰对方与靶蛋白结合的能力。通过这样做，科学家可以确定哪些抗体在靶蛋白上具有相似或相关的结合位点。具有相似结合位点的抗体根据它们之间的相互作用组合在一起或 “合并”。
表位合并的主要目标是对具有相似靶结合特性的抗体进行分组，这有助于研究人员了解不同抗体的特征和行为，以及它们在药物开发或疾病诊断等各种应用中靶向特定蛋白质的潜力。
为了实现精确的表位分组，LenSAI 的算法采用了多个组件。它分析抗体的序列和结构特征，这意味着它会检查抗体的特定序列和三维结构，以了解其结合能力。它还考虑了对接信息，其中考虑了可能影响抗体-抗原相互作用的空间阻碍和糖基化位点等因素。然后，LenSAI的算法研究了抗体-抗原复合物之间的原子相互作用，以更好地了解其结合特异性。
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