プロABC 2
v0.1.2
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用して、抗原と接触する抗体残基と相互作用の種類を予測します。
proABC-2 は、Python パッケージとしても Docker コンテナとしてもローカルで利用できます。それぞれの場合については、以下の手順を参照してください。
Docker イメージは Github Container Registry で入手でき、次のコマンドを使用して取得できます。
docker pull ghcr.io/haddocking/proabc-2:latest
proABC-2 には、ソフトウェアを実行する前にインストールする必要があるサードパーティの依存関係がいくつかあります。
proABC-2 は PyPI で利用でき、Python3.7 を使用して pip を使用してインストールできます。
pip install proabc-2
また、HMMER と IGBLAST という 2 つのサードパーティ ソフトウェアにも依存します。詳細については、サードパーティのセクションを確認してください。
例を実行するためにデータを設定します。
proabc2-prediction
という名前のフォルダーを作成します。 mkdir proabc2-prediction
proabc2-prediction
内に次の内容の重い fasta ファイルと軽い fasta ファイルを作成します。 echo ">APDB_HnEVQLVESGGGLVQPGGSLRLSCAASGYTFTNYGMNWVRQAPGKGLEWVGWINTYTGEPTYAADFKRRFTFSLDTSKSTAYLQMNSLRAEDTAVYYCAKYPHYYGSSHWYFDVWGQGTLVTVSS" > proabc2-prediction/heavy.fasta
echo ">APDB_LnDIQMTQSPSSLSASVGDRVTITCSASQDISNYLNWYQQKPGKAPKVLIYFTSSLHSGVPSRFSGSGSGTDFTLTISSLQPEDFATYYCQQYSTVPWTFGQGTKVEIKRTV" > proabc2-prediction/light.fasta
docker run
--rm
--user $( id -u ) : $( id -g )
-v ` pwd ` :/data
ghcr.io/haddocking/proabc-2:latest
proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta
proabc2 proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta
出力は入力ファイルと同じフォルダーにあり、 heavy-pred.csv
およびlight-pred.csv
という名前が付けられます。
それらはいくつかの列で構成されます。
チョティア | 順序 | ポイント | HB | こんにちは。 |
---|---|---|---|---|
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 は抗体鎖の DNA 配列も受け入れ、タンパク質配列への翻訳にBiopython Seq モジュールを使用します。