Tesi etd-04062025-111912 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
D'ARCO, ENRICO
URN
etd-04062025-111912
Titolo
Predicting antibody’s VH-VL binding based on germline informations.
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
relatore Micheli, Alessio
correlatore Joubbi, Sara
correlatore Joubbi, Sara
Parole chiave
- antibody language models
- antibody pairing
- deep learning
- machine learning
Data inizio appello
30/05/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
30/05/2028
Riassunto
The study has to purpose to shed a light on the way antibody's VH and VL sequences pair to fight antigens. Deep learning models such as antibody language models and multi layer percepetrons are trained to classify whether two sequences are naturally paired or come from a synthetic pairing strategy developed after a data-driven analysis on antibody sequences.
File
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