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Data-driven discovery of innate immunomodulators via machine learning-guided high throughput screening

高通量筛选 吞吐量 药物发现 计算机科学 先天免疫系统 计算生物学 机器学习 生物信息学 生物 免疫学 电信 免疫系统 无线
作者
Yifeng Tang,Jeremiah Kim,Carman KM IP,Azadeh Bahmani,Qing Chen,Matthew G. Rosenberger,Aaron P. Esser‐Kahn,Andrew L. Ferguson
出处
期刊:Chemical Science [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:14 (44): 12747-12766 被引量:5
标识
DOI:10.1039/d3sc03613h
摘要

The innate immune response is vital for the success of prophylactic vaccines and immunotherapies. Control of signaling in innate immune pathways can improve prophylactic vaccines by inhibiting unfavorable systemic inflammation and immunotherapies by enhancing immune stimulation. In this work, we developed a machine learning-enabled active learning pipeline to guide
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