항체·ADC 후보를 물질 합성 이전 단계에서 평가합니다.
항암 항체는 독성보다 효능 부족으로 임상에서 멈춥니다. 그런데 분자 물성만 봐서는 효능을 가리지 못합니다. 표적이 정상 조직에 널리 깔려 있으면 항체는 종양에 닿기 전에 그쪽으로 붙어 소모됩니다. 부작용과 효능 부족이 한 가지 원인을 공유합니다.
그래서 그 표적이 정상 조직 어디에 있느냐가 결론을 가릅니다. 그런데 조직 하나에는 하는 일이 다른 세포가 여럿 종류 섞여 있습니다. 조직을 통째로 매긴 점수 하나로는 위험이 기능적 핵심 세포에 있는지 주변 세포에 있는지 갈라내지 못합니다. 문제는 위험의 유무가 아니라 어느 세포인가입니다.
모든 수치에 출처 등급과 활용 범위를 함께 표기합니다.
모든 항목에서 이기는 모델은 없습니다. 그래서 평가항목마다 서로 다른 모델을 적용합니다. 평가항목 5개를 동일 조건에서 비교한 결과, 3개 항목에서는 해석 가능한 단순 기준선이 대형 언어모델보다 우수했습니다. 순위를 예측하는 모델과 위험 후보를 선별하는 모델도 5개 중 4개에서 달랐습니다.
분자 개발성과 표적 타당성은 서로 다른 질문입니다. 두 축의 결과를 분리해 제공합니다.
정상 조직을 세포 154종으로 구분해 평가합니다. 조직 단위로 보는 기존 방식과 구분되는 지점입니다.
RANK(순위) · ABSTAIN(판정 보류) · REQUEST ASSAY(추가 실험 요청). 근거가 부족하면 판정을 보류하고, 판정을 바꿀 수 있는 실험을 제시합니다.
서열과 표적 유전자 기호만으로 평가합니다. 물질 합성이나 별도 실험은 필요하지 않습니다.
분자 개발성 축과 표적 생물학 축에서 각각 후보를 평가합니다. 여기에 불확실성을 함께 적어 RANK, ABSTAIN, REQUEST ASSAY 중 하나로 정리합니다. 물질을 합성할 필요는 없습니다.
항체 VH/VL 서열과 표적 유전자 기호를 입력합니다. ADC는 표적 접근성 근거를 함께 제출해야 합니다.
소수성(HIC), 자기결합, 열안정성, 발현량. 항목마다 적용 모델이 다릅니다.
세포종 안전성, 종양 선택성, 종양 침투, 항원 부담. 정상 조직은 세포 154종 단위로 평가합니다.
예산, 표적 중복, 위험 상관을 제약 조건으로 설정해 후보 조합을 선택합니다(QUBO).
RANK · ABSTAIN · REQUEST ASSAY와 판단 근거를 함께 제시합니다. 근거가 없으면 판정하지 않습니다.
판정 보류도 결과입니다. 다음은 판정하지 않습니다.
대신 판정을 바꿀 수 있는 후속 실험을 제시하며, 모든 수치에 출처 등급을 붙입니다.문의하기
안전성 점수 하나는 위험의 존재까지만 알려줍니다. 위치는 가리키지 못합니다. PIPESELECT는 인체 정상조직 단일세포 데이터에서 세포 154종을 구분하고 장기별 기능적 핵심 세포를 지정한 뒤, 조직 30종·장기 13개 위험 축으로 정리합니다. 항암 표적 268종과 나란히 놓고 후보의 순위를 냅니다.
관찰 단위에 따라 결론이 달라집니다. HER2는 조직 단위 기준으로 신장에서 발현이 가장 높습니다. 그러나 임상 독성은 심장에서 나타납니다. 심장 조직은 근육세포와 혈관세포, 지지세포가 섞여 있어 조직 단위로는 갈라내지 못합니다. 세포 단위까지 내려가야 심근세포가 보입니다.
| 표적 | 최상위 발현 세포 | 임상에서 확인된 사실 |
|---|---|---|
| HER2 | 심근세포 | 트라스투주맙 심장 독성 경고 |
| EGFR | 각질세포 | 세툭시맙 피부 발진 |
| TROP2 | 식도 상피세포 | 사시투주맙 점막 독성 |
| CD20 | B세포 | 리툭시맙, B세포 감소에 국한 |
| DLL3 | 핵심 세포에 없음 | 탈라타맙, 정상조직 독성 없음 |
조직 단위에서는 CD20·CD19·CD22·CD79B가 모두 동일한 점수를 받아 B세포 계열이 구분되지 않습니다.
PIPESELECT는 그 통상 범위 대신 정상 조직 30종을 봅니다. 아래 수치가 그 차이에서 드러난 것입니다.
통상 10개 장기 검사 범위 밖에서 관찰된 정상조직 최고 발현입니다. 268종은 비교·순위화에 사용하는 참조 표적 수이며, 66%는 최고 발현 분석에 포함된 262종 기준(172/262)입니다.
앞에서 말한 기전은 숫자로도 확인됩니다. 같은 정상조직 노출 지표가 라벨도 코호트도 다른 두 분석에서 같은 방향을 가리컰습니다. 평가 지표도 대상 목록도 공유하지 않는 두 분석입니다.
전신에 광범위하게 발현되는 표적(IGF1R · MET · EGFR)은 3상에서 실패했고, 종양에 국한된 표적(DLL3 · CD19)은 성공했습니다. 부작용과 효능 실패가 동일한 원인에서 비롯된다고 보는 근거입니다. 다만 연관성 관측이며 인과 관계를 주장하지 않습니다.
| 문헌 | 내용 |
|---|---|
| Bumbaca et al. 2012 Br J Pharmacol · Genentech | 종양 흡수를 확보하려면 비종양 조직 흡수를 먼저 포화시켜야 합니다. |
| Ponte et al. 2021 | 항체 병용투여로 ADC 분포를 개선해 효능이 증가했습니다. |
| Rouillard et al. 2018 PLoS Comput Biol · GSK | 표적 332개 분석에서 성공 표적은 조직 전반 발현이 낮고 분산이 높았습니다. |
Rouillard 연구는 암 질환을 제외했고 조직 단위였습니다. PIPESELECT는 항암 항체를 세포 단위로 분석합니다.
후보 표적의 정상조직 노출을 세포 154종 단위로 비교합니다. 조직 단위로는 같아 보이던 표적이 갈립니다.
중점 관찰이 필요한 장기를 사전에 지정합니다.
도입 검토 대상의 표적 건전성을 독립적으로 확인합니다.
보유 표적 전체를 동일 기준으로 비교하고, 자원 배분 근거를 문서로 남깁니다.
| 기존 방식 | PIPESELECT | |
|---|---|---|
| 판단 시점 | 임상 진입 이후 | 물질 합성 이전 |
| 정상조직 관찰 단위 | 조직 단위 | 세포 154종 단위 |
| 검사 범위 | 필수 장기 10종 내외 | 정상 조직 30종 |
| 안전성 산출물 | 단일 통합 점수 | 세포종별 노출 프로파일 |
| 근거 부족 항목 | 추정값으로 대체 | 판정 보류 · 필요 실험 제시 |
| 포트폴리오 구성 | 담당자 판단 | 제약 조건 기반 조합 최적화 |
| 계열 내 구분 | 조직 통째로 한 점수 | 세포종별로 분리 |
릴리스 노트, 벤치마크 추가 사항, 점검 일정을 게시합니다. 각 항목에는 문서 번호와 고정 링크를 제공합니다.
| 번호 | 분류 | 제목 | 문서 | 작성 | 게시일 | 조회 |
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| 등록된 공지가 없습니다. | ||||||
서열과 표적 정보를 보내주시면, 실험 착수 전에 점수와 근거가 포함된 후보군을 정리해 드립니다.
Antibody + ADC — rank, abstain or request an assay, before synthesis.
Oncology antibodies stall in the clinic on insufficient efficacy more often than on toxicity, and efficacy is not predicted by molecular properties. When a target is broadly expressed in normal tissue the antibody binds there and is consumed before it reaches the tumour. Toxicity and efficacy failure share one cause.
So what decides the outcome is where in normal tissue that target sits. A tissue holds several cell types with different jobs, and a single score for the tissue cannot say whether the risk is in the cells that matter or the ones around them. The question is not whether risk exists, but which cell.
Every figure carries a provenance grade and a statement of how far that number can be taken.
No single model wins everywhere, so each endpoint gets its own. Compared under identical conditions across five endpoints, a plain interpretable baseline beat the large language models on three of them . The model that ranks a field well and the one that catches the risky candidate differed on four endpoints out of five.
Molecular assessment and target assessment are reported apart. Can it be made and should you go there are different questions.
Normal tissue is read cell by cell, not tissue by tissue. This is where the method parts company with the conventional approach.
RANK · ABSTAIN · REQUEST ASSAY. With no evidence there is no verdict — instead, the assay that would change it.
Sequence and target symbol are the only inputs. No molecule to make, no assay to run.
Antibody and ADC candidates are assessed on the molecular developability axis and the target biology axis separately, reported alongside their uncertainty, and resolved into RANK / ABSTAIN / REQUEST ASSAY. No molecule has to be made.
Antibody VH/VL sequence and target gene symbol. ADCs additionally require evidence of target accessibility.
Hydrophobicity (HIC) · self-association · thermal stability · expression. Each endpoint gets its own model.
Cell-type safety · tumour selectivity · tumour penetration · antigen burden. Normal tissue is read across 154 cell types.
Budget, target overlap and risk correlation act as constraints on the selected set (QUBO).
RANK / ABSTAIN / REQUEST ASSAY, with the reason. No evidence, no verdict.
Abstention is a feature. No verdict is issued when:
The assay that would change the verdict is proposed instead, and every figure carries a provenance grade.Talk to us
A single safety score tells you that risk exists, not where it sits. PIPESELECT resolves 154 cell types from human normal-tissue single-cell expression, designates the functionally critical cells of each organ, and reports them across 30 tissues and 13 organ-level risk axes. Every candidate is ranked against 268 oncology targets.
Resolution changes the answer. Read at tissue level, HER2 peaks in the kidney — yet the clinical toxicity shows up in the heart. Heart tissue mixes muscle, vascular and supporting cells, so a tissue-level readout cannot separate them; only at cell level does the signal resolve to cardiomyocytes.
| Target | Top-expressing cell | Observed in the clinic |
|---|---|---|
| HER2 | Cardiomyocyte | Trastuzumab cardiotoxicity warning |
| EGFR | Keratinocyte | Cetuximab skin rash |
| TROP2 | Esophageal epithelium | Sacituzumab mucosal toxicity |
| CD20 | B cell | Rituximab — B-cell depletion only |
| DLL3 | Absent from critical cells | Tarlatamab — no normal-tissue toxicity |
At tissue level CD20, CD19, CD22 and CD79B all score identically — the B-cell lineage cannot be separated.
PIPESELECT reads 30 normal tissues instead of that routine ten. What follows is what shows up in the difference.
Peak normal-tissue expression outside the usual ten-organ test range. The 268 figure is the reference set used for comparative ranking; the 66% statistic is calculated on the 262 targets included in this peak-expression analysis (172/262).
The mechanism above also shows up in the numbers. The same normal-tissue exposure measure tracks efficacy failure in the same direction, across a different label and a different cohort — two analyses that share no endpoint and no programme list.
Broadly expressed targets (IGF1R · MET · EGFR) failed in Phase 3; tumour-restricted targets (DLL3 · CD19) succeeded. The reading is that toxicity and efficacy failure share one cause. This is an observed association — no causal claim is made.
| Study | Finding |
|---|---|
| Bumbaca et al. 2012 Br J Pharmacol · Genentech | Tumour uptake requires saturating non-tumour uptake first. |
| Ponte et al. 2021 | Co-administered antibody improves ADC distribution and efficacy. |
| Rouillard et al. 2018 PLoS Comput Biol · GSK | Across 332 targets, successful ones show low tissue-wide expression and high variance. |
Rouillard excluded cancer indications and worked at tissue level. PIPESELECT reads oncology antibodies at cell level.
Compare normal-tissue exposure across candidate targets at the level of 154 cell types — targets that look alike at tissue level come apart.
Name the organs to watch before the study is written.
Verify the target soundness of an in-licensing candidate independently.
Compare every target you hold against one standard, and leave a documented basis for the allocation decision.
| Conventional | PIPESELECT | |
|---|---|---|
| Point of judgment | After entering the clinic | Before synthesis |
| Normal-tissue resolution | Tissue level | 154 cell types |
| Testing breadth | Around 10 required organs | 30 normal tissues |
| Safety output | One combined score | Exposure profile per cell type |
| Items without evidence | Filled with an estimate | Abstain · assay proposed |
| Portfolio | Analyst intuition | Constraint-based combinatorial optimisation |
| Separating a lineage | One score for the whole tissue | Resolved cell type by cell type |
Release notes, benchmark additions and scheduled maintenance windows. Every entry carries a document number and a permanent link.
| No | Category | Subject | Document | Issued by | Published | Views |
|---|---|---|---|---|---|---|
| No notices have been published yet. | ||||||
Send sequences and targets. Get a scored, evidence-backed shortlist — before the bench.
抗体・ADC 候補を、物質合成前の段階で評価します。
がん抗体は毒性よりも有効性不足で臨床を止めます。しかも有効性は、分子物性のみでは予測できません。標的が正常組織に広く発現していれば、抗体は腫瘍に到達する前にそちらへ結合し、消費されます。副作用と有効性不足は、同一の原因に由来します。
だから、その標的が正常組織のどこにあるかが結論を分けます。ところが組織一つには、働きの異なる細胞が何種類も混在しています。組織を一括したスコア一つでは、リスクが機能上の中核細胞にあるのか周辺の細胞にあるのかを見分けられません。問題はリスクの有無ではなく、どの細胞かです。
すべての数値に出典グレードと利用範囲を併記します。
すべての項目で勝つモデルはありません。だから評価項目ごとに異なるモデルを適用します。5つの評価項目を同一条件で比較した結果、3項目では解釈可能な単純ベースラインが大規模言語モデルを上回りました。順位を予測するモデルとリスク候補を選別するモデルも、5項目中4項目で異なりました。
分子開発適性と標的妥当性は、別の問いです。両軸の結果を分けて提示します。
正常組織を細胞154種に区別して評価します。組織単位で見る従来手法との分岐点です。
RANK（順位付け）・ABSTAIN（判定保留）・REQUEST ASSAY（追加試験要請）。根拠が不足する場合は判定を保留し、判定を左右する試験を提示します。
配列と標的遺伝子記号のみで評価します。物質合成も追加試験も不要です。
候補は分子開発適性軸と標的生物学軸で個別に評価されます。これに不確実性を併記し、RANK · ABSTAIN · REQUEST ASSAY のいずれかに整理します。物質合成は必要ありません。
抗体 VH/VL 配列と標的遺伝子記号を入力します。ADC は標的到達性の根拠を別途ご提出ください。
疎水性（HIC）、自己会合、熱安定性、発現量。項目ごとに適用モデルが異なります。
細胞種安全性、腫瘍選択性、腫瘍浸透、抗原負荷。正常組織は細胞154種単位で評価します。
予算、標的の重複、リスク相関を制約条件として候補の組合せを選定します（QUBO）。
RANK · ABSTAIN · REQUEST ASSAY と判断根拠を併せて提示します。根拠がなければ判定しません。
判定保留も、ひとつの結果です。次の場合は判定しません。
代わりに、判定を左右する後続試験を提示し、すべての数値に出典グレードを併記します。お問い合わせ
単一の安全性スコアでは、リスクの存在は確認できても、その所在は分かりません。PIPESELECT はヒト正常組織シングルセルデータから細胞154種を区別し、臓器ごとに機能上の中核細胞を指定したうえで、組織30種・臓器13軸のリスクとして整理します。各候補はがん標的268種と比較して順位を算出します。
観察単位によって結論が変わります。HER2 は組織単位では腎臓で最も高く発現します。しかし実際の臨床毒性は心臓に現れます。心臓組織には筋細胞・血管細胞・支持細胞が混在するため組織単位では区別できず、細胞単位で観察してはじめて心筋細胞が判別されます。
| 標的 | 最も発現の高い細胞 | 臨床で確認された事実 |
|---|---|---|
| HER2 | 心筋細胞 | トラスツズマブの心毒性警告 |
| EGFR | ケラチノサイト | セツキシマブの皮膚発疹 |
| TROP2 | 食道上皮細胞 | サシツズマブの粘膜毒性 |
| CD20 | B細胞 | リツキシマブ、B細胞減少のみ |
| DLL3 | 中核細胞に存在せず | タルラタマブ、正常組織毒性なし |
組織単位では CD20・CD19・CD22・CD79B が同一スコアとなり、B細胞系統を区別できません。
PIPESELECT はその通常範囲に代えて、正常組織30種を評価します。以下の数値は、その差から見えてきたものです。
通常10臓器検査の範囲外で認められた正常組織での最大発現です。268種は比較・順位付けに用いる参照標的数であり、66％は最大発現解析に含まれた262種基準（172/262）です。
上記の機序は、数値にも現れます。同一の正常組織暴露指標が、ラベルもコホートも異なる二つの解析で同一方向に有効性失敗と関連しました。評価指標も対象リストも共有しない二つの解析です。
全身に広く発現する標的（IGF1R · MET · EGFR）は第3相で失敗し、腫瘍に局在する標的（DLL3 · CD19）は成功しました。副作用と有効性失敗が同一の原因に由来すると考える根拠です。ただし関連性の観測であり、因果関係を主張するものではありません。
| 先行研究 | 内容 |
|---|---|
| Bumbaca et al. 2012 Br J Pharmacol · Genentech | 腫瘍への取り込みを得るには、まず非腫瘍組織への取り込みを飽和させる必要があります。 |
| Ponte et al. 2021 | 抗体の併用投与により ADC の分布を改善し、有効性が向上しました。 |
| Rouillard et al. 2018 PLoS Comput Biol · GSK | 標的332件の解析で、成功した標的は組織全般の発現が低く分散が大きい。 |
Rouillard の研究はがんを除外し、組織単位でした。PIPESELECT はがん抗体を細胞単位で解析しています。
候補標的の正常組織暴露を細胞154種単位で比較します。組織単位では同じに見えた標的が分かれます。
重点的に観察すべき臓器を事前に特定します。
導入検討候補の標的健全性を独立に確認します。
保有標的全体を同一基準で比較し、資源配分の根拠を文書として残します。
| 従来方式 | PIPESELECT | |
|---|---|---|
| 判断の時点 | 臨床入り後 | 物質合成前 |
| 正常組織の観察単位 | 組織単位 | 細胞154種単位 |
| 検査の範囲 | 必須臓器10種前後 | 正常組織30種 |
| 安全性の出力 | 単一の総合スコア | 細胞種ごとの暴露プロファイル |
| 根拠の不足する項目 | 推定値で補完 | 判定保留・必要な試験を提示 |
| ポートフォリオ構成 | 担当者の判断 | 制約条件に基づく組合せ最適化 |
| 系統内の区別 | 組織一括で一つのスコア | 細胞種ごとに分離 |
リリースノート、ベンチマークの追加事項、メンテナンス予定を掲載しています。各項目に文書番号と固定リンクを付与しています。
| 番号 | カテゴリ | 件名 | 文書 | 発行元 | 公開日 | 閲覧 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 現在公開中のお知らせはありません。 | ||||||
配列と標的情報をお送りください。試験着手前に、スコアと根拠を付した候補群を整理してご提供します。
抗体与 ADC 候选，在物质合成之前完成评估。
肿瘤抗体在临床停滞，多数因为疗效不足而非毒性；而疗效无法仅凭分子性质预测。若靶点在正常组织中广泛表达，抗体尚未抵达肿瘤即先与正常组织结合并被消耗。不良反应与疗效不足源于同一原因。
因此，靶点落在正常组织的哪里，决定了结论。但一个组织里混杂着职能各异的多种细胞。把组织笼统成一个评分，就无法分辨风险是在功能性核心细胞，还是在周围细胞。问题不在于风险是否存在，而在于是哪一种细胞。
每一个数值均标注来源分级与适用范围。
没有一个模型能在所有评估项上胜出，因此我们按评估项分别选用模型。将五个评估项置于同一条件下比较，其中三项由可解释的简单基线胜出。排序模型与筛选模型在五项中有四项并不相同。
分子可开发性与靶点妥当性是两个问题，结果分开呈现。
将正常组织区分为 154 种细胞进行评估，这是与组织层级方法的分野所在。
RANK（排序）·ABSTAIN（暂不判定）·REQUEST ASSAY（请求补充实验）。依据不足时暂不判定，并给出可改变判定的实验。
仅需序列与靶基因符号，无需合成，也无需额外实验。
候选在分子可开发性轴与靶点生物学轴上分别评估，并标注不确定性，最终归入 RANK · ABSTAIN · REQUEST ASSAY 之一。无需合成任何分子。
输入抗体 VH/VL 序列与靶基因符号。ADC 需另附靶点可及性依据。
疏水性（HIC）、自结合、热稳定性、表达量。各项所用模型不同。
细胞类型安全性、肿瘤选择性、肿瘤渗透、抗原负荷。正常组织按 154 种细胞评估。
以预算、靶点重叠与风险相关性为约束，选定候选组合（QUBO）。
给出 RANK · ABSTAIN · REQUEST ASSAY 及判定依据。依据不足则不作判定。
暂不判定，同样是一种结果。以下情形不予判定：
而是给出可改变判定的后续实验，并为每个数值标注来源分级。联系我们
单一安全性评分只能确认风险存在，无法指明风险所在。PIPESELECT 从人体正常组织单细胞数据中区分出 154 种细胞，逐器官指定功能性核心细胞，再归纳为 30 种组织、13 条器官风险轴。每个候选与 268 个肿瘤靶点比较后给出排序。
观察层级不同，结论随之不同。按组织层级，HER2 在肾脏表达最高。但临床毒性实际出现在心脏。心脏组织中肌细胞、血管细胞与支持细胞混杂，组织层级无从区分；下沉至细胞层级，心肌细胞方才显现。
| 靶点 | 表达最高的细胞 | 临床已观察到的事实 |
|---|---|---|
| HER2 | 心肌细胞 | 曲妥珠单抗心脏毒性警示 |
| EGFR | 角质形成细胞 | 西妥昔单抗皮肤皮疹 |
| TROP2 | 食管上皮细胞 | 戌图珠单抗黏膜毒性 |
| CD20 | B 细胞 | 利妥昔单抗，仅 B 细胞清除 |
| DLL3 | 不存在于核心细胞 | 塔拉塔单抗，无正常组织毒性 |
在组织层级，CD20、CD19、CD22、CD79B 得分完全相同，无法区分 B 细胞谱系。
PIPESELECT 以 30 种正常组织取代那个常规范围。下列数字正是这一差异所揭示的。
指在常规 10 器官检测范围之外观察到的正常组织最高表达。268 为用于比较与排序的参考靶点数；66% 按纳入峰值分析的 262 个靶点计算（172/262）。
上述机制在数字上同样成立。同一项正常组织暴露指标，在标签与队列均不相同的两项分析中指向同一方向。这两项分析既不共用评估指标，也不共用项目名单。
全身广泛表达的靶点（IGF1R · MET · EGFR）在三期失败，肿瘤局限的靶点（DLL3 · CD19）则获成功。这是将不良反应与疗效失败归于同一原因的依据。但此为相关性观察，不主张因果关系。
| 先行研究 | 结论 |
|---|---|
| Bumbaca et al. 2012 Br J Pharmacol · Genentech | 欲获得肿瘤摄取，须先使非肿瘤组织摄取达到饱和。 |
| Ponte et al. 2021 | 联合给药抗体改善 ADC 分布，疗效随之提升。 |
| Rouillard et al. 2018 PLoS Comput Biol · GSK | 对 332 个靶点的分析显示，成功靶点的组织普遍表达较低而方差较高。 |
该研究排除了癌症适应症，且止于组织层级；PIPESELECT 则解析至细胞层级。
按 154 种细胞比较候选靶点的正常组织暴露。在组织层级看似相同的靶点，在这里分开。
事先指明需重点观察的器官。
独立核实引进候选的靶点稳健性。
以同一标准比较全部在手靶点，并为资源分配留下可查的依据。
| 传统方式 | PIPESELECT | |
|---|---|---|
| 判断时点 | 进入临床之后 | 物质合成之前 |
| 正常组织观察层级 | 组织层级 | 154 种细胞 |
| 检测范围 | 10 种左右必查器官 | 30 种正常组织 |
| 安全性输出 | 单一综合评分 | 逐细胞类型的暴露图谱 |
| 依据不足的项 | 以估计值补足 | 暂不判定 · 给出所需实验 |
| 组合决策 | 依赖人工判断 | 带约束的组合优化 |
| 谱系内区分 | 整个组织一个评分 | 逐细胞类型分开 |
发布版本说明、新增基准与维护安排。每条均附文档编号与固定链接。
| 编号 | 类别 | 主题 | 文档 | 发布方 | 发布日期 | 浏览 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 目前尚无公告。 | ||||||
请发送序列与靶点信息。实验启动之前，我们将整理出附带评分与依据的候选名单。