机器学习方法新创抗体设计

8 am PDT | 11点4 pm BST | |美国东部时间下午5点c

的追求在网上联合治疗性抗体了重要的势头由于指数增长的数据,计算资源和基于自然语言的机器学习的发展(ML)模块。这种融合加快研究成果,有力地推动了这些突破性的治疗性抗体的发现和开发。

在这次研讨会,我们的专家演讲从多伦多大学的菲利普·金博士将讨论毫升方法他目前在他的实验室,使实现新创抗体设计。他还将覆盖ML-based序列设计和评分方法,以及扩散模型。

参加这次研讨会:

• 获得渊博的知识最新毫升进步揭示蛋白质结构的奥秘。
• 发现的开创性的突破为铺平了道路新创设计。
• 与金医生参与现场问答环节,你可以问你所有的燃烧问题。