프로ABC 2

프로ABC-2

CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 항원과 접촉할 항체 잔기 및 상호 작용 유형을 예측합니다.

설치

proABC-2는 로컬에서 Python 패키지와 Docker 컨테이너로 모두 사용할 수 있습니다. 각 사례에 대한 아래 지침을 참조하세요.

도커

Docker 이미지는 Github Container Registry에서 사용할 수 있으며 다음 명령을 사용하여 가져올 수 있습니다.

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

현지의

proABC-2에는 소프트웨어를 실행하기 전에 설치해야 하는 일부 타사 종속성이 있습니다.

proABC-2는 PyPI에서 사용할 수 있으며 Python3.7을 사용하여 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

 pip install proabc-2

또한 두 개의 타사 소프트웨어인 HMMER 및 IGBLAST에 따라 달라집니다. 자세한 내용은 타사 섹션을 확인하세요.

예(로컬 및 Docker)

예제를 실행하기 위해 데이터를 설정합니다.

• 루트 디렉터리에 proabc2-prediction 이라는 폴더를 만듭니다.

mkdir proabc2-prediction

• 다음 내용으로 proabc2-prediction 내에 무겁고 가벼운 fasta 파일을 만듭니다.

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

실행(도커)

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

실행(로컬)

 proabc2 proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta

결과

출력은 입력 파일과 동일한 폴더( heavy-pred.csv 및 light-pred.csv 에 저장됩니다.

이는 여러 열로 구성됩니다.

• Chothia : Chothia 번호 체계에 따른 잔기의 위치
• 순서 : 각 위치별 잔기 유형
• pt : 항원과 일반적인 상호작용을 할 확률
• hb : 항원과 수소결합을 할 확률
• hy : 항원과 소수성 상호작용을 할 확률

코티아	순서	태평양 표준시	ㅎ	안녕
1	이자형	0.23	0.17	0.24
2	다섯	0.23	0.15	0.23
3	큐	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-2는 또한 항체 사슬의 DNA 서열을 수용하고 단백질 서열로의 번역을 위해 Biopython Seq 모듈을 사용합니다.

소환

• F. Ambrosetti, TH Olsen, PP Olimpieri, B. Jiménez-García, E. Milanetti, P. Marcatilli, AMJJ Bonvin. "proABC-2: AntiBody Contacts v2의 예측 및 정보 기반 도킹에 대한 적용", Bioinformatics , , btaa644,