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興味ある論文を軽く読んでまとめてます
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AbAdapt: an adaptive approach to predicting antibody–antigen complex structures from sequence #82

Open bishopfunc opened 1 year ago

bishopfunc commented 1 year ago

  1. どんなもの？（Abstract, Conclusion） 本論文は、AbAdaptという抗体-抗原複合体の構造をが配列情報から予測する手法を提案した。この手法では、分子ドッキングと3Dモデリングを組み合わせた。また、直接配列を入力とし、立体構造を出力するパイプラインをサーバー上に構築した。

  2. 先行研究と比べてどこがすごいの？（先行研究, どんな問題を解決した） 抗体と抗原の複合体構造の予測は、パラトープ予測とエピトープ予測の 2 つの問題に分けることができる。2つのうち、エピトープ予測はより困難である。先行研究として、3Dモデリングと分子ドッキングそれぞれで確立された手法があり、それらを組み合わせた。 image

  3. 技術や手法の"キモ"はどこにある？(新規点,どう解決した)

    • Protein Data Bank (PDB)からデータを得て、スクリーニングした
    • 特徴量、20種類の標準アミノ酸の残基タイプをワンホットエンコーディングを用いて定義した、
    • 入力、特徴量ベクトル
    • 出力、エピトープまたはパラトープの確率を出力する、（Tiny, Small, Aliphatic, Aromatic, Nonpolar, Polar, Charged, Basic and Acidic）、その他アミノ酸関連の値
    • 2つのドッキングエンジン-Piper (Kozakov et al., 2006)とHex (Macindoe et al., 2010)-を採用した

      真のポーズは、Kozakovら（2017）によって定義された界面残基のバックボーンRMSD（IRMSD）が閾値（rmsdTrue）未満であること、真である抗体接触の割合が閾値（parTrue）より大きいこと、真である抗原接触の割合が閾値より大きいこと（epTrue）の3条件を満たす必要がありました。これらの基準のうち1つ以上が満たされない場合、そのポーズは「偽」と判断された。

    • etc

  4. どうやって有効だと検証した？（実験手法）

    • CαRMSDの平均値と中央値
    • パラトープ残基 2.71Åと2.46Å
    • エピトープ残基 1.18Åと0.794Å
  1. 議論はあるか？（未解決点,応用例） トップスコアのポーズを選択がよくない 抗体モデルを使用するべし
bishopfunc commented 1 year ago

既存の構造データを活用して、新たな抗体配列データから新規の抗体-抗原複合体を予測する計算手法が求められている。

抗体抗原複合体の構造予測は、第一近似的に、パラトープ予測とエピトープ予測の2つの問題に分けることができる。この2つのうち、エピトープ予測はより困難である。このことは、既知の抗体-抗原複合体におけるパラトープ残基の頻度を調べ、この分布を単一抗原の既知のエピトープ残基の分布と比較することによって理解できる。図1Aに示すように、ほぼ全ての既知のパラトープは3つの「相補性決定領域」（CDR）内またはその近傍にある

bishopfunc commented 1 year ago

分子ドッキングは、2 つ以上の分子構造 (たとえば、薬物と酵素またはタンパク質) がどのように結合するかを研究するもの 分子ドッキング, attentionベースの深層学習, 3Dモデルとの組み合わせなど

bishopfunc commented 1 year ago

パラトープはCDRやその近傍に発生する傾向があり、これはまさに抗体において正確にモデリングするのが最も難しい領域であるため（Almagro et al.、2014）、配列からの自動抗体モデリングとドッキングは依然として難題となっています

配列からの自動抗体モデリングとドッキングは難しい

bishopfunc commented 1 year ago

image

両方予測

bishopfunc commented 1 year ago

構造既知の622の冗長でない抗体-抗原配列ペアを用いて、leave-one-out cross-validation (LOOCV) を実施した。さらに、ランダムに選ばれた100組の配列の異なる抗体-抗原からなる独立したホールドアウトセットで性能を評価しました。 ??