Predicting the conformational flexibility of antibody and T cell receptor complementarity-determining regions
6.4
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-10-16 23:49
摘要：
研究开发了ITsFlexible工具，利用深度学习方法预测抗体和T细胞受体的CDR灵活性。通过构建包含超过120万个结构的ALL-conformations数据集，ITsFlexible在灵活性预测方面表现出色，能够有效识别抗体的功能特性。该工具的应用潜力巨大，尤其在药物设计和抗体工程领域。
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关键证据
ITsFlexible在预测CDR灵活性方面表现出色，具有重要的应用潜力。
研究构建了ALL-conformations数据集，包含超过120万个结构。
ITsFlexible的预测结果与实验数据相符，验证了其有效性。
真实性检查
否
AI评分总结
研究开发了ITsFlexible工具，利用深度学习方法预测抗体和T细胞受体的CDR灵活性。通过构建包含超过120万个结构的ALL-conformations数据集，ITsFlexible在灵活性预测方面表现出色，能够有效识别抗体的功能特性。该工具的应用潜力巨大，尤其在药物设计和抗体工程领域。