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网络研讨会 » 利用预测性生物信息学算法合成新生抗原肽

利用预测性生物信息学算法合成新生抗原肽
—— 加速精准免疫肿瘤学发展

讲座摘要:

新生抗原,也称为肿瘤特异性抗原,是一类由肿瘤特异性突变产生的 HLA 结合肽,无法在人体正常组织中发现。开发基于新生抗原的个性化免疫肿瘤药物是一种相对较新的治疗途径,在临床上已显示出强大的抗肿瘤功效。 据报道,新生抗原肽由于其疏水性、序列长度问题和带电性而难以合成。 凭借丰富的多肽合成经验,金斯瑞开发了NeoPre™,这是一种预测算法,能够仅根据多肽的序列确定合成难度。 利用金斯瑞众多多肽合成平台,NeoPre™可以给出有效的合成方法。 本次网络研讨会将重点介绍 NeoPre™如何识别合成难度,并回顾几位研究人员的新生抗原困难肽合成案例。

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你将学到:

  • 为什么基于新生抗原的疗法是免疫肿瘤学的未来,以及如何在治疗开发过程中利用新生抗原肽?
  • NeoPre™ 如何识别合成难度并给出合成新生抗原肽有效的方法。
  • 研究人员使用 NeoPre™合成新生抗原困难肽的成功案例。



主讲人:
Raymond Miller Ph.D.,
Senior Global Product Manager

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