IgScope：抗体人源性的多分辨率评分模型
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IgScope：抗体人源性的多分辨率评分模型
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AI 综述
Liu, H. 等作者提出 IgScope，一个从零训练的 2300 万参数抗体语言模型，可在链、IMGT 区域和残基三个分辨率上评估抗体人源性。 在 238 万条留出链上，遮蔽全部框架 token 后 CDR 准确率不变，人源框架中回突的小鼠残基检出准确率为 93.4%；链水平与临床抗药抗体发生率的相关性 r = 0.567（n = 217），作者称其匹配已发表的最强相关性，并优于同协议重算结果。 作者还报告，四个生成模型从头设计的抗体整链人源性得分为 0.966–0.988，但其 CDR 得分在各链类别中均远低于天然抗体（P < 1e-30）。
AI 根据报道生成 · 10 天前更新
最新进展10月28日 08:00
IgScope：用区域隔离语言模型实现抗体多分辨率人源性评分报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- bioRxiv · Bioinformatics精选IgScope：用区域隔离语言模型实现抗体多分辨率人源性评分
作者提出 IgScope，一个从零训练的 2300 万参数抗体语言模型，可在链、IMGT 区域和残基三个分辨率上评估抗体人源性。在 238 万条留出链上，遮蔽全部框架 token 后 CDR 准确率不变，人源框架中回突的小鼠残基检出准确率为 93.4%；链水平与临床抗药抗体发生率的相关性 r = 0.567（n = 217）。
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