проАВС 2

проАВС-2

Прогнозирует остатки антител, которые вступят в контакт с антигеном, и тип взаимодействия с помощью сверточной нейронной сети (CNN).

Установка

proABC-2 доступен как локально в виде пакета Python, так и в виде контейнера Docker. См. ниже инструкции для каждого случая.

Докер

Образ Docker доступен в реестре контейнеров Github, и его можно получить с помощью следующей команды:

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

Местный

proABC-2 имеет некоторые сторонние зависимости, которые необходимо установить перед запуском программного обеспечения.

proABC-2 доступен на PyPI и может быть установлен с помощью pip и Python3.7:

 pip install proabc-2

Это также зависит от двух сторонних программ: HMMER и IGBLAST. Дополнительную информацию можно найти в разделе сторонних производителей.

Пример (локальный и Docker)

Настройте данные для запуска примера:

• Создайте папку с именем proabc2-prediction в корневом каталоге.

mkdir proabc2-prediction

• Создайте тяжелый и легкий файл fasta внутри proabc2-prediction со следующим содержимым:

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

Выполнение (Докер)

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

Исполнение (локальное)

 proabc2 proabc2-prediction/ heavy.fasta light.fasta

Результаты

Выходные данные будут находиться в той же папке, что и входные файлы, с именами heavy-pred.csv и light-pred.csv .

Они состоят из нескольких столбцов:

• Chothia : положение остатка согласно схеме нумерации Chothia.
• Последовательность : тип остатка для каждой позиции
• pt : вероятность общего взаимодействия с антигеном.
• hb : вероятность образования водородных связей с антигеном.
• hy : вероятность гидрофобного взаимодействия с антигеном.

Чотия	Последовательность	пт	чб	хи
1	Э	0,23	0,17	0,24
2	В	0,23	0,15	0,23
3	вопрос	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 также принимает последовательности ДНК цепей антител и использует модуль Biopython Seq для трансляции в белковые последовательности.

Цитирование

• Ф. Амбросетти, Т.Х. Олсен, П.П. Олимпиери, Б. Хименес-Гарсия, Э. Миланетти, П. Маркатилли, AMJJ Бонвен. «proABC-2: Прогнозирование контактов с антителами v2 и его применение для информационной стыковки», Биоинформатика , , btaa644,