研究人员开发了CoSiNE，一种用于抗体工程的新型深度学习模型，它超越了传统方法。与将抗体序列视为独立样本的方法不同，CoSiNE明确地模拟了进化过程，并纳入了亲和力成熟的信息。这使得它能够更好地捕捉复杂的上位相互作用，并将选择与体细胞高突变区分开来，在变异效应预测方面优于当前的语言模型。 AI
影响 该模型通过更准确地预测序列进化和结合亲和力，有可能加速治疗性抗体的发现和优化。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于抗体工程的新AI模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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