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BIOCYTOGEN PHARMACEUTICALS (BEIJING) CO., LTD.
百奥赛图的抗体库是使用一系列专有的 RenMice ® 平台生成的，这些平台经过基因改造，可加速新型抗体疗法的开发。RenMab TM 小鼠携带完整的人源抗体可变区库，可生成具有高多样性、低免疫原性、突出的特异性和亲和力的全人源抗体，并表现出优异的可开发性。第二代 RenLite ® 和 RenNano ® 模型分别生成常见的轻链抗体和重链抗体，进一步促进了全人源多特异性抗体或纳米抗体的生成。RenMice 还被改造为缺乏特定的药物靶点；这些靶向敲除平台可以生成具有增强的序列和表位多样性的抗体。该平台增加了发现新物种交叉反应抗体的可能性，从而促进下游体内筛选和差异化抗体候选物的鉴定。包含可用抗体序列和特性数据的库已准备好进行立即评估和合作机会。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新的序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
通信：Wei Wang，电子邮件地址：wei-wang@ucsd.edu抽象抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。引言良好的开发性能（例如免疫原性的低风险）对于抗体治疗候选者至关重要1-3。从接种动物中检索的抗体构成人类免疫原性的高风险，因此必须被人性化，例如通过将CDR区域“嫁接”到人类框架4。这种方法经常需要进一步的试用和错误修改才能恢复失去的亲和力4。理想情况下，这些方法应至少具有四个特征。人性化抗体序列的计算方法有可能加速这一过程5。1）分配区分人类和非人类变量区域序列的得分。2）提出可能使序列人性化的突变。3）生成新的高度人类可变区域序列，这对于机器学习辅助抗体发现的方法很有用。4）该方法应充分解释，即可以确定序列的不同区域对得分的贡献。已经提出了用于生成人类序列，分析曲目数据以及评分或人性化序列的各种计算机方法，但通常缺乏这些特征中的一种或多种。Prihoda等人报告了OASIS模型，该模型将输入序列分为9-mers，并通过人口中的患病率分为9-mers 7。他们分别训练大型语言模型（LLM）提出人性化突变。OASIS模型假定序列中所有9人之间的统计独立性，这可能是不现实的。另外，虽然绿洲模型是完全可解释的，但LLM无法完全解释为什么建议给定突变。诸如Immunesim 11和Igor 12的工具来分析曲目数据。其他各种作者已经训练了LLMS，可以按顺序预测下一个氨基酸，或者是掩盖的氨基酸的身份9,10,13。虽然一些LLM（例如尽管这些工具对于数据分析非常有用，但并非旨在模拟人类曲目中序列的分布，因此并非旨在评估序列的人性。llms可以生成新的序列并将得分分配给现有序列（可能性或假性时期），该序列可能与某些感兴趣的特性相关。progen2-oas）9接受了来自多种物种的数据的培训，因此无法评估人类（例如iglm）10在物种标签上进行调节，因此原则上应该能够将人类的重链与其他物种的重链区分开。这些模型的黑框性质使得很难确定该模型“学到了”或评估预测的可靠性。其他作者已经训练了分类器，可以预测序列是否是人类，包括ABLSTM 8，抗纤维13（可以作为物种分类器运行的LLM）和Hu-Mab 5,8。分类器可以实现训练集中存在的物种的高精度，但是如果被要求得分更多的序列，则可能会失去准确性。例如，Marks等人。请注意，Hu-mab最佳用于人性化鼠起源序列，仅是因为它主要在人类和小鼠序列上进行了训练5。分类器不是生成模型，也不直接生成
2023 年战略性住房土地可用性评估
2023 年战略性住房土地可用性评估 2023 年就业土地研究 住房和就业场所评估方法。摘要。评估拟议住房用地的方法总结如下：1. 符合空间战略。这提供了一个“门户”，可以根据 SLUP 空间战略对场地进行评估和分类；2. 根据其符合空间战略的类别，根据一系列标准进行详细的桌面调查以及现场调查，这些标准包括可达性、服务提供、环境限制和场地可开发性风险；3. 解决上述任何问题的潜在缓解措施，例如提高可达性；4. 场地潜在收益的估计；5. 咨询交通和公路服务以及公用事业公司，这可能会导致估计收益的改进； 6. 评估该地块是否“可用”（即所有者是否积极推动该地块的开发，并且不受任何限制）和“可实现”（例如，该地块是否存在使其开发不可行限制） 7. 评估该地块是否“可交付”（即可实现并在未来五年内可用）或“可开发”（即合适、可实现并在未来 5-10 年内可用）。 8. 汇总。符合空间战略的地块产量将被总计。如果住房需求得不到满足，则将考虑现有中心附近的地块，依此类推，直到满足住房需求。请注意。第 2 至第 8 阶段作为一系列连续阶段呈现，但在实践中，这些阶段的工作将重叠，并且可能需要根据资源的可用性同时进行。因此，第 2 至第 8 阶段的评估将是一个迭代过程，下面将对此进行更详细的说明。第 1 阶段。遵守空间战略。场地将根据其是否符合战略土地利用计划（2011 年）的空间战略进行初步分类，该战略要求开发集中在主要中心及其边缘，在地方中心及其周围进行有限的开发。岛屿发展计划必须与战略土地利用计划一致。场地将分为以下几类： 第 1 类 - 符合空间战略的场地 - 这些场地位于现有主要中心和主要中心外围区域以及 IDP（2016 年）提案地图上定义的地方中心内 第 2a 类 - 毗邻现有主要中心外围区域的场地 第 2b 类 - 毗邻地方中心的场地
构造治疗性宣布针对GPCR靶向生物学的第一临床计划
TX45，一种FC - 雷丝素融合，在人类受试者的剂量降低研究中，马萨诸塞州波士顿 - 2023年11月28日 - 构造治疗公司，一家生物技术公司，转化了新颖的GPCR治疗疗法的发现（GPCR靶向的受体），该公司宣布的是，今天已经宣布的是，今天已经宣布的是，今天已经宣布的是，该公司的生物技术公司的发现，该公司是宣布的，今天已经宣布了一部分，这是一家生物技术的生物技术公司，该公司宣布了一部分，这是宣布的。针对RXFP1受体的FC-雷丝蛋白融合程序。“我们第一次人类研究的开始是一个关键而令人兴奋的里程碑。我们期待看到患者的松弛素生物学潜力。”构造治疗总裁兼首席执行官Alise Reicin说。松弛素通过作为RXFP1受体的激动剂的作用，产生独特而多样的生物学作用，包括肺部和全身性血管舒张，组织重塑 /纤维化反转和炎症减少。由于这些功能，它提供了相似的潜在治疗应用，并在心肺疾病中预期有重大好处。被称为“妊娠激素”，在怀孕期间被上调，以帮助准妈妈的心血管系统满足发育中胎儿的需求增加，并重塑了与分娩有关的组织和肌肉骨骼结构。构造的TX000045 FC-激素融合蛋白（“ TX45”）是潜在的一流药物，这是由于蛋白质工程造成的，旨在克服人类激素的生物物理性质限制并实现最佳的药代动力学，靶向，目标参与和发展性特性。有关更多信息，请访问www.tectonictx.com，或在LinkedIn上关注我们。在健康志愿者的剂量升级安全研究完成后，TX45的持续发展将集中在解决心脏肺迹象的未满足需求的领域。“ TX45对于大量心血管疾病的患者可能是一种潜在的变革性疗法，”波士顿儿童医院儿童医院的联合创始人蒂姆·斯普林格（Tim Springer）博士说。他还补充说：“ TX45是公司在新型GPCR靶向生物学发展方面执行的能力的典范。我们期待着未来的临床计划从Tectonic的平台中出现。”关于由安德鲁·克鲁斯（Andrew Kruse）和哈佛医学院的蒂姆·斯普林（Tim Springer）共同创建的构造治疗性构造正在改变针对GPCR的抗体和其他生物药物，以开发针对当前治疗不足的患者的新疗法凭借其专有的Geode平台，构造旨在解锁该类别最困难的受体的治疗效用，而小分子药理学可能会棘手。投资者联系人：Christian Cortis，博士构造治疗ccortis@tectonictx.com（781）327-2606媒体联系人：Karen Sharma MacDougall ksharma@macdougall.bio（781）235-3060
简短的演示和海报
简短的演示和海报1。使用陀螺仪Gyrolab XP系统支持高通量AAV样品测试。夏洛特·科克希尔（Charlotte Corkhill），保罗·杨（Paul Young），英国Pharmaron。2。通量采样表明高抗体产生CHO细胞的代谢特征。Kate Meeson，Jean Marc Schwartz，Magnus Rattray，曼彻斯特大学；英国比林汉姆（Billingham）的富士夫（Fujifilm Diosynth Biotechnologies）Leon Pybus，富士夫。 3。 将行业领先的数据集与基因组规模的代谢模型集成到指导CHO细胞系工程。 Ben Strain，Cleo Kontoravdi，伦敦帝国学院； Holly Corrigall，Pavlos Kotidis，GSK，Stevenage，英国。 4。 绿色藻类衣原体中的叶绿体工程，用于生产新型重组产品。 Luyao Yang，Saul Purton；英国伦敦大学学院。 5。 哺乳动物细胞培养物中乳酸代谢转移的分子驱动因素。 毛罗·托雷斯（Mauro Torres），埃莉·霍克（Ellie Hawke），安德鲁·海斯（Andrew Hayes），艾伦·J·迪克森（Alan J Dickson），曼彻斯特大学； Robyn Hoare，Rachel Scholey，Leon Pybus，Alison Young，Fujifilm Diosynth Biotechnologies，英国Billingham。 6。 使用单个整体可发展性参数合理化mab候选筛选。 Leon F Willis，William Davis Birch，David Westhead，Nikil Kapur，Sheena Radford，David Brockwell，Leeds大学； Isabelle Trayton，Janet Saunders，Maria Bruque，Katie Day，Nicholas Bond，Paul Devine，Christopher Lloyd，Nicholas Darton，Astrazeneca，英国。 7。 用于生物医学应用的磁体鸡尾酒的生物制造和配方。 8。 9。 10。Kate Meeson，Jean Marc Schwartz，Magnus Rattray，曼彻斯特大学；英国比林汉姆（Billingham）的富士夫（Fujifilm Diosynth Biotechnologies）Leon Pybus，富士夫。3。将行业领先的数据集与基因组规模的代谢模型集成到指导CHO细胞系工程。Ben Strain，Cleo Kontoravdi，伦敦帝国学院； Holly Corrigall，Pavlos Kotidis，GSK，Stevenage，英国。 4。 绿色藻类衣原体中的叶绿体工程，用于生产新型重组产品。 Luyao Yang，Saul Purton；英国伦敦大学学院。 5。 哺乳动物细胞培养物中乳酸代谢转移的分子驱动因素。 毛罗·托雷斯（Mauro Torres），埃莉·霍克（Ellie Hawke），安德鲁·海斯（Andrew Hayes），艾伦·J·迪克森（Alan J Dickson），曼彻斯特大学； Robyn Hoare，Rachel Scholey，Leon Pybus，Alison Young，Fujifilm Diosynth Biotechnologies，英国Billingham。 6。 使用单个整体可发展性参数合理化mab候选筛选。 Leon F Willis，William Davis Birch，David Westhead，Nikil Kapur，Sheena Radford，David Brockwell，Leeds大学； Isabelle Trayton，Janet Saunders，Maria Bruque，Katie Day，Nicholas Bond，Paul Devine，Christopher Lloyd，Nicholas Darton，Astrazeneca，英国。 7。 用于生物医学应用的磁体鸡尾酒的生物制造和配方。 8。 9。 10。Ben Strain，Cleo Kontoravdi，伦敦帝国学院； Holly Corrigall，Pavlos Kotidis，GSK，Stevenage，英国。4。绿色藻类衣原体中的叶绿体工程，用于生产新型重组产品。Luyao Yang，Saul Purton；英国伦敦大学学院。 5。 哺乳动物细胞培养物中乳酸代谢转移的分子驱动因素。 毛罗·托雷斯（Mauro Torres），埃莉·霍克（Ellie Hawke），安德鲁·海斯（Andrew Hayes），艾伦·J·迪克森（Alan J Dickson），曼彻斯特大学； Robyn Hoare，Rachel Scholey，Leon Pybus，Alison Young，Fujifilm Diosynth Biotechnologies，英国Billingham。 6。 使用单个整体可发展性参数合理化mab候选筛选。 Leon F Willis，William Davis Birch，David Westhead，Nikil Kapur，Sheena Radford，David Brockwell，Leeds大学； Isabelle Trayton，Janet Saunders，Maria Bruque，Katie Day，Nicholas Bond，Paul Devine，Christopher Lloyd，Nicholas Darton，Astrazeneca，英国。 7。 用于生物医学应用的磁体鸡尾酒的生物制造和配方。 8。 9。 10。Luyao Yang，Saul Purton；英国伦敦大学学院。5。哺乳动物细胞培养物中乳酸代谢转移的分子驱动因素。毛罗·托雷斯（Mauro Torres），埃莉·霍克（Ellie Hawke），安德鲁·海斯（Andrew Hayes），艾伦·J·迪克森（Alan J Dickson），曼彻斯特大学； Robyn Hoare，Rachel Scholey，Leon Pybus，Alison Young，Fujifilm Diosynth Biotechnologies，英国Billingham。6。使用单个整体可发展性参数合理化mab候选筛选。Leon F Willis，William Davis Birch，David Westhead，Nikil Kapur，Sheena Radford，David Brockwell，Leeds大学； Isabelle Trayton，Janet Saunders，Maria Bruque，Katie Day，Nicholas Bond，Paul Devine，Christopher Lloyd，Nicholas Darton，Astrazeneca，英国。 7。 用于生物医学应用的磁体鸡尾酒的生物制造和配方。 8。 9。 10。Leon F Willis，William Davis Birch，David Westhead，Nikil Kapur，Sheena Radford，David Brockwell，Leeds大学； Isabelle Trayton，Janet Saunders，Maria Bruque，Katie Day，Nicholas Bond，Paul Devine，Christopher Lloyd，Nicholas Darton，Astrazeneca，英国。7。用于生物医学应用的磁体鸡尾酒的生物制造和配方。8。9。10。AlfredFernández-Castané，Hong Li，Moritz Ebeler，Matthias Franzreb，Tim W. Overton，Owen R.T.托马斯，阿斯顿大学。 使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。 James Harvey，Yukti Kataria，Titash Sen，Lonza，英国。 使用新型差异氟化和19F NMR研究脂多糖与单克隆抗体之间的相互作用。 詹姆斯·贝奇（James Budge），肯特大学。 使用Amperia生成高产生的克隆人群进行IgG滴定分析。 Matthew Reaney，Zeynep Betts，艾伦·迪克森（Alan Dickson），曼彻斯特大学； Jon Dempsey，Pathway Biopharma Ltd. 11. 脂质体过滤污垢的表征：压力变化对无菌过滤性能的影响。 大力神Argyropoulos，Daniel G. Bracewell，Thomas F. Johnson，UCL； Nigel Jackson，Kalliopi Zourna，Cytiva UK。 12。 一种混合化学计量/数据驱动的方法，可改善细胞内通量预测。 Morrissey J，Barberi G，Facco P，Strain B Kintoravdi C，英国伦敦帝国学院。 13。 无细胞的DNA扩增基因组医学 - 课程的马。 Priya Srivastava，Daniel G. Bracewell，生物化学工程系，UCL；约翰·威尔士（John Welsh），英国Cytiva Europe Limited。 14。 合成生物学方法是为AAV CAPSIDS提高有效负载基因组上传的方法。 Tina Chen，Robert Whitfield，Darren Nesbeth，英国伦敦大学学院。 15。 使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。AlfredFernández-Castané，Hong Li，Moritz Ebeler，Matthias Franzreb，Tim W. Overton，Owen R.T.托马斯，阿斯顿大学。使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。James Harvey，Yukti Kataria，Titash Sen，Lonza，英国。使用新型差异氟化和19F NMR研究脂多糖与单克隆抗体之间的相互作用。詹姆斯·贝奇（James Budge），肯特大学。使用Amperia生成高产生的克隆人群进行IgG滴定分析。Matthew Reaney，Zeynep Betts，艾伦·迪克森（Alan Dickson），曼彻斯特大学； Jon Dempsey，Pathway Biopharma Ltd. 11. 脂质体过滤污垢的表征：压力变化对无菌过滤性能的影响。 大力神Argyropoulos，Daniel G. Bracewell，Thomas F. Johnson，UCL； Nigel Jackson，Kalliopi Zourna，Cytiva UK。 12。 一种混合化学计量/数据驱动的方法，可改善细胞内通量预测。 Morrissey J，Barberi G，Facco P，Strain B Kintoravdi C，英国伦敦帝国学院。 13。 无细胞的DNA扩增基因组医学 - 课程的马。 Priya Srivastava，Daniel G. Bracewell，生物化学工程系，UCL；约翰·威尔士（John Welsh），英国Cytiva Europe Limited。 14。 合成生物学方法是为AAV CAPSIDS提高有效负载基因组上传的方法。 Tina Chen，Robert Whitfield，Darren Nesbeth，英国伦敦大学学院。 15。 使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。Matthew Reaney，Zeynep Betts，艾伦·迪克森（Alan Dickson），曼彻斯特大学； Jon Dempsey，Pathway Biopharma Ltd. 11.脂质体过滤污垢的表征：压力变化对无菌过滤性能的影响。大力神Argyropoulos，Daniel G. Bracewell，Thomas F. Johnson，UCL； Nigel Jackson，Kalliopi Zourna，Cytiva UK。12。一种混合化学计量/数据驱动的方法，可改善细胞内通量预测。Morrissey J，Barberi G，Facco P，Strain B Kintoravdi C，英国伦敦帝国学院。 13。 无细胞的DNA扩增基因组医学 - 课程的马。 Priya Srivastava，Daniel G. Bracewell，生物化学工程系，UCL；约翰·威尔士（John Welsh），英国Cytiva Europe Limited。 14。 合成生物学方法是为AAV CAPSIDS提高有效负载基因组上传的方法。 Tina Chen，Robert Whitfield，Darren Nesbeth，英国伦敦大学学院。 15。 使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。Morrissey J，Barberi G，Facco P，Strain B Kintoravdi C，英国伦敦帝国学院。13。无细胞的DNA扩增基因组医学 - 课程的马。Priya Srivastava，Daniel G. Bracewell，生物化学工程系，UCL；约翰·威尔士（John Welsh），英国Cytiva Europe Limited。14。合成生物学方法是为AAV CAPSIDS提高有效负载基因组上传的方法。Tina Chen，Robert Whitfield，Darren Nesbeth，英国伦敦大学学院。 15。 使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。Tina Chen，Robert Whitfield，Darren Nesbeth，英国伦敦大学学院。15。使用Lonza的GS PiggyBac技术开发了高通量DWP的转染平台。James Harvey，Yukti Kataria，Titash Sen，R＆D Lonza Biologics，英国。 div>