Antibody Engineering & Therapeutics 2015: The Antibody Society's annual meeting December 7–10, 2015, San Diego, CA
Notice bibliographique
Résumé
Antibody Engineering & Therapeutics, the annual meeting of The Antibody Society, will be held in San Diego, CA in early December 2015. In this meeting preview, the chairs provide their thoughts on the importance of their session topics, which include antibody effector functions, reproducibility of research and diagnostic antibodies, new developments in antibody-drug conjugates (ADCs), preclinical and clinical ADC data, new technologies and applications for bispecific antibodies, antibody therapeutics for non-cancer and orphan indications, antibodies to harness the cellular immune system, overcoming resistance to clinical immunotherapy, and building comprehensive IGVH-gene repertoires through discovering, confirming and cataloging new germline IGVH genes. The Antibody Society's special session will focus on "Antibodies to watch" in 2016, which are a subset of the nearly 50 antibodies currently in Phase 3 clinical studies. Featuring over 100 speakers in total, the meeting will commence with keynote presentations by Erica Ollmann Saphire (The Scripps Research Institute), Wayne A. Marasco (Dana-Farber Cancer Institute/Harvard Medical School), Joe W. Gray (Oregon Health & Science University), and Anna M. Wu (University of California Los Angeles), and it will conclude with workshops on the promise and challenges of using next-generation sequencing for antibody discovery and engineering from synthetic and in vivo libraries and on computational antibody design.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,070 |
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 ».