Antibody Engineering and Therapeutics Conference
Notice bibliographique
Résumé
The Antibody Engineering and Therapeutics conference, which serves as the annual meeting of The Antibody Society, will be held in Huntington Beach, CA from Sunday December 8 through Thursday December 12, 2013. The scientific program will cover the full spectrum of challenges in antibody research and development, and provide updates on recent progress in areas from basic science through approval of antibody therapeutics. Keynote presentations will be given by Leroy Hood (Institute of System Biology), who will discuss a systems approach for studying disease that is enabled by emerging technology; Douglas Lauffenburger (Massachusetts Institute of Technology), who will discuss systems analysis of cell communication network dynamics for therapeutic biologics design; David Baker (University of Washington), who will describe computer-based design of smart protein therapeutics; and William Schief (The Scripps Research Institute), who will discuss epitope-focused immunogen design. In this preview of the conference, the workshop and session chairs share their thoughts on what conference participants may learn in sessions on: (1) three-dimensional structure antibody modeling; (2) identifying clonal lineages from next-generation data sets of expressed VH gene sequences; (3) antibodies in cardiometabolic medicine; (4) the effects of antibody gene variation and usage on the antibody response; (5) directed evolution; (6) antibody pharmacokinetics, distribution and off-target toxicity; (7) use of knowledge-based design to guide development of complementarity-determining regions and epitopes to engineer or elicit the desired antibody; (8) optimizing antibody formats for immunotherapy; (9) antibodies in a complex environment; (10) polyclonal, oligoclonal and bispecific antibodies; (11) antibodies to watch in 2014; and (12) polyreactive antibodies and polyspecificity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,130 | 0,074 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».