Vytisknout
0555982 - ÚMG 2023 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Příhoda, D. - Maamary, J. - Waight, A. - Juan, V. - Fayadat-Dilman, L. - Svozil, Daniel - Bitton, D.
BioPhi: A platform for antibody design, humanization, and humanness evaluation based on natural antibody repertoires and deep learning.
MAbs. Roč. 14, č. 1 (2022), č. článku e2020203. ISSN 1942-0862. E-ISSN 1942-0870
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LM2018130
Institucionální podpora: RVO:68378050
Klíčová slova: Antibody humanization * humanness * human-likeness * immunogenicity * deimmunization * immune repertoires * machine learning * deep learning
Obor OECD: Biochemical research methods
Impakt faktor: 5.3, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/19420862.2021.2020203
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330851
Příhoda, D. - Maamary, J. - Waight, A. - Juan, V. - Fayadat-Dilman, L. - Svozil, Daniel - Bitton, D.
BioPhi: A platform for antibody design, humanization, and humanness evaluation based on natural antibody repertoires and deep learning.
MAbs. Roč. 14, č. 1 (2022), č. článku e2020203. ISSN 1942-0862. E-ISSN 1942-0870
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LM2018130
Institucionální podpora: RVO:68378050
Klíčová slova: Antibody humanization * humanness * human-likeness * immunogenicity * deimmunization * immune repertoires * machine learning * deep learning
Obor OECD: Biochemical research methods
Impakt faktor: 5.3, rok: 2022
Způsob publikování: Open access
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/19420862.2021.2020203
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330851