proABC 2

proABC-2

Predice los residuos de anticuerpos que entrarán en contacto con el antígeno y el tipo de interacción mediante una Red Neuronal Convolucional (CNN).

Instalación

proABC-2 está disponible localmente como paquete Python y como contenedor Docker. Consulte las instrucciones a continuación para cada caso.

Estibador

La imagen de la ventana acoplable está disponible en Github Container Registry y se puede extraer usando el siguiente comando:

docker pull ghcr.io/haddocking/proabc-2:latest

Local

proABC-2 tiene algunas dependencias de terceros que deben instalarse antes de ejecutar el software.

proABC-2 está disponible en PyPI y se puede instalar usando pip usando Python3.7:

 pip install proabc-2

También depende de dos software de terceros, HMMER e IGBLAST, consulta la sección de terceros para más información.

Ejemplo (local y Docker)

Configure los datos para ejecutar el ejemplo:

• Cree una carpeta llamada proabc2-prediction en el directorio raíz.

mkdir proabc2-prediction

• Cree un archivo fasta pesado y liviano dentro de proabc2-prediction con el siguiente contenido:

APDB_HnEVQLVESGGGLVQPGGSLRLSCAASGYTFTNYGMNWVRQAPGKGLEWVGWINTYTGEPTYAADFKRRFTFSLDTSKSTAYLQMNSLRAEDTAVYYCAKYPHYYGSSHWYFDVWGQGTLVTVSS" > proabc2-prediction/heavy.fasta">

 echo ">APDB_HnEVQLVESGGGLVQPGGSLRLSCAASGYTFTNYGMNWVRQAPGKGLEWVGWINTYTGEPTYAADFKRRFTFSLDTSKSTAYLQMNSLRAEDTAVYYCAKYPHYYGSSHWYFDVWGQGTLVTVSS" > proabc2-prediction/heavy.fasta

APDB_LnDIQMTQSPSSLSASVGDRVTITCSASQDISNYLNWYQQKPGKAPKVLIYFTSSLHSGVPSRFSGSGSGTDFTLTISSLQPEDFATYYCQQYSTVPWTFGQGTKVEIKRTV" > proabc2-prediction/light.fasta">

 echo ">APDB_LnDIQMTQSPSSLSASVGDRVTITCSASQDISNYLNWYQQKPGKAPKVLIYFTSSLHSGVPSRFSGSGSGTDFTLTISSLQPEDFATYYCQQYSTVPWTFGQGTKVEIKRTV" > proabc2-prediction/light.fasta

Ejecución (Docker)

docker run 
  --rm 
  --user $( id -u ) : $( id -g ) 
  -v ` pwd ` :/data 
  ghcr.io/haddocking/proabc-2:latest 
  proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta

Ejecución (local)

 proabc2 proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta

Resultados

La salida estará en la misma carpeta que los archivos de entrada, denominada heavy-pred.csv y light-pred.csv .

Constan de varias columnas:

• Chothia : posición del residuo según el esquema de numeración de Chothia
• Secuencia : tipo de residuo para cada posición.
• pt : probabilidad de realizar una interacción general con el antígeno
• hb : probabilidad de formar enlaces de hidrógeno con el antígeno
• hy : probabilidad de realizar una interacción hidrofóbica con el antígeno

Chothia	Secuencia	pt	media pensión	hola
1	mi	0,23	0,17	0,24
2	V	0,23	0,15	0,23
3	q	0,14	0,14	0,16
...	...	...	...	...

$ head proabc2-prediction/ * pred.csv
== > proabc2-prediction/heavy-pred.csv < ==
,Chothia,Sequence,pt,hb,hy
0,1,E,0.24,0.18,0.24
1,2,V,0.25,0.15,0.25
2,3,Q,0.16,0.16,0.17
3,4,L,0.14,0.14,0.17
4,5,V,0.14,0.15,0.15
5,6,E,0.16,0.16,0.16
6,7,S,0.14,0.16,0.13
7,8,G,0.17,0.13,0.16
8,9,G,0.14,0.14,0.15

== > proabc2-prediction/light-pred.csv < ==
,Chothia,Sequence,pt,hb,hy
0,1,D,0.25,0.18,0.2
1,2,I,0.23,0.15,0.2
2,3,Q,0.15,0.16,0.17
3,4,M,0.15,0.14,0.15
4,5,T,0.16,0.15,0.16
5,6,Q,0.15,0.16,0.14
6,7,S,0.15,0.14,0.12
7,8,P,0.15,0.14,0.13
8,9,S,0.14,0.14,0.14

proABC-2 también acepta las secuencias de ADN de las cadenas de anticuerpos y utiliza el módulo Biopython Seq para la traducción a secuencias de proteínas.

Citación

• F. Ambrosetti, TH Olsen, PP Olimpieri, B. Jiménez-García, E. Milanetti, P. Marcatilli, AMJJ Bonvin. "proABC-2: Predicción de contactos de anticuerpos v2 y su aplicación al acoplamiento basado en información", Bioinformática , btaa644,