proABC 2

proABC-2

Prédit les résidus d'anticorps qui entreront en contact avec l'antigène et le type d'interaction à l'aide d'un réseau neuronal convolutif (CNN).

Installation

proABC-2 est disponible à la fois localement sous forme de package Python et sous forme de conteneur Docker. Voir les instructions ci-dessous pour chaque cas.

Docker

L'image Docker est disponible sur Github Container Registry et peut être extraite à l'aide de la commande suivante :

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

Locale

proABC-2 possède des dépendances tierces qui doivent être installées avant d'exécuter le logiciel.

proABC-2 est disponible sur PyPI et peut être installé à l'aide de pip à l'aide de Python3.7 :

 pip install proabc-2

Cela dépend également de deux logiciels tiers, HMMER et IGBLAST, consultez la section tierce pour plus d'informations.

Exemple (Local et Docker)

Configurez les données pour exécuter l'exemple :

• Créez un dossier nommé proabc2-prediction dans le répertoire racine.

mkdir proabc2-prediction

• Créez un fichier fasta lourd et léger dans proabc2-prediction avec le contenu suivant :

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

Exécution (Docker)

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

Exécution (locale)

 proabc2 proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta

Résultats

La sortie sera dans le même dossier que les fichiers d'entrée, nommés heavy-pred.csv et light-pred.csv .

Ils sont constitués de plusieurs colonnes :

• Chothia : position du résidu selon le schéma de numérotation Chothia
• Séquence : type de résidu pour chaque position
• pt : probabilité de faire une interaction générale avec l'antigène
• hb : probabilité de faire une liaison hydrogène avec l'antigène
• hy : probabilité de faire une interaction hydrophobe avec l'antigène

Chothia	Séquence	pt	hb	salut
1	E	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 accepte également les séquences d'ADN des chaînes d'anticorps et utilise le module Biopython Seq pour la traduction en séquences protéiques.

Citation

• F. Ambrosetti, TH Olsen, PP Olimpieri, B. Jiménez-García, E. Milanetti, P. Marcatilli, AMJJ Bonvin. "proABC-2 : PRediction Of AntiBody Contacts v2 et son application à l'amarrage basé sur l'information", Bioinformatics , , btaa644,