proABC-2: PRediction Of AntiBody Contacts v2 と情報駆動ドッキングへの応用

/ /

日本語AIでPubMedを検索

PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。

Bioinformatics.2020 Jul;btaa644. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa644.Epub 2020-07-19.

proABC-2: PRediction Of AntiBody Contacts v2 と情報駆動ドッキングへの応用

proABC-2: PRediction Of AntiBody Contacts v2 and its application to information-driven docking.

F Ambrosetti
T H Olsen
P P Olimpieri
B Jiménez-García
E Milanetti
P Marcatilli
A M J J Bonvin

PMID: 32683441 DOI: 10.1093/bioinformatics/btaa644.

抄録

モチベーション:

モノクローナル抗体（mAbs）は、現代の治療の武器として不可欠なツールです。これらの抗体がどのように抗原を認識するかを理解することは、その合理的な設計と工学における基本的なステップです。公開されているデータ量の増加により、抗体-抗原複合体の研究に使用されている古典的な実験手法に代わる、価値ある、より速く、より安価な代替手段を提供できる計算アプローチの開発が加速しています。

MOTIVATION: Monoclonal antibodies (mAbs) are essential tools in the contemporary therapeutic armory. Understanding how these recognize their antigen is a fundamental step in their rational design and engineering. The rising amount of publicly available data is catalyzing the development of computational approaches able to offer valuable, faster and cheaper alternatives to classical experimental methodologies used for the study of antibody-antigen complexes.

結果:

ここでは、畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて、オリジナルのランダムフォレスト抗体パラトープ予測器を更新したproABC-2を紹介します。また、この予測値がどのようにHADDOCKでのドッキングに有効に利用できるかを示します。

RESULTS: Here we present proABC-2, an update of the original random-forest antibody paratope predictor, based on a convolutional neural network algorithm. We also demonstrate how the predictions can be fruitfully used to drive the docking in HADDOCK.

入手可能性:

proABC-2サーバーは、https://wenmr.science.uu.nl/proabc2/ で自由に利用できます。

AVAILABILITY: The proABC-2 server is freely available at: https://wenmr.science.uu.nl/proabc2/.

補足情報:

補足データはBioinformatics onlineで入手可能です。

SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.