کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Accurate prediction and optimization of protein-protein binding affinity is crucial for therapeutic antibody development. Although machine learning-based prediction methods $ΔΔG$ are suitable for large-scale mutant screening, they struggle to predict the effects of multiple mutations for targets without existing binders. Energy function-based methods, though more accurate, are time consuming and not ideal for large-scale screening. To address this, we propose an active learning workflow that efficiently trains a deep learning model to learn energy functions for specific targets, combining the advantages of both approaches. Our method integrates the RDE-Network deep learning model with Rosetta's energy function-based Flex ddG to efficiently explore mutants. In a case study targeting HER2-binding Trastuzumab mutants, our approach significantly improved the screening performance over random selection and demonstrated the ability to identify mutants with better binding properties without experimental $ΔΔG$ data. This workflow advances computational antibody design by combining machine learning, physics-based computations, and active learning to achieve more efficient antibody development.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیش بینی دقیق و بهینه سازی میل اتصال پروتئین پروتئین برای رشد آنتی بادی درمانی بسیار مهم است.اگرچه روشهای پیش بینی مبتنی بر یادگیری ماشین $ ΔΔG $ برای غربالگری جهش یافته در مقیاس بزرگ مناسب است ، اما آنها برای پیش بینی اثرات جهش های متعدد برای اهداف بدون اتصال دهنده های موجود تلاش می کنند.روشهای مبتنی بر عملکرد انرژی ، هرچند دقیق تر ، وقت گیر هستند و برای غربالگری در مقیاس بزرگ ایده آل نیستند.برای پرداختن به این موضوع ، ما یک گردش کار یادگیری فعال را پیشنهاد می کنیم که به طور مؤثر یک مدل یادگیری عمیق را برای یادگیری توابع انرژی برای اهداف خاص آموزش می دهد و مزایای هر دو رویکرد را ترکیب می کند.روش ما مدل یادگیری عمیق RDE-Network را با Flex DDG مبتنی بر عملکرد انرژی Rosetta ادغام می کند تا به طور مؤثر جهش ها را کشف کند.در یک مطالعه موردی که جهش های Trastuzumab اتصال دهنده HER2 را هدف قرار می دهد ، رویکرد ما به طور قابل توجهی عملکرد غربالگری را نسبت به انتخاب تصادفی بهبود بخشید و توانایی شناسایی جهش ها را با خواص اتصال بهتر بدون داده های تجربی $ ΔΔG $ نشان داد.این گردش کار با ترکیب یادگیری ماشین ، محاسبات مبتنی بر فیزیک و یادگیری فعال برای دستیابی به توسعه آنتی بادی کارآمد ، طراحی آنتی بادی محاسباتی را پیشرفت می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
