ABodyBuilder: डेटा-संचालित सटीकता अनुमान के साथ स्वचालित एंटीबॉडी संरचना भविष्यवाणी

एंटीबॉडी संरचनाओं का कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग चिकित्सीय एंटीबॉडी डिज़ाइन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। कई एंटीबॉडी मॉडलिंग पाइपलाइन मौजूद हैं, लेकिन वर्तमान में कोई भी स्वतंत्र रूप से उपलब्ध विधि नैनोबॉडीज़ को मॉडल नहीं करती है, अपेक्षित मॉडल सटीकता का अनुमान प्रदान नहीं करती है, या एंटीबॉडी के प्रयोगात्मक विकास से संबंधित संभावित समस्याओं को उजागर नहीं करती है। यहाँ, हम अपनी स्वचालित एंटीबॉडी मॉडलिंग पाइपलाइन, ABodyBuilder का वर्णन करते हैं, जिसे इन समस्याओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एल्गोरिदम स्वयं टेम्पलेट चयन, ओरिएंटेशन भविष्यवाणी, complementarity-determining region (CDR) लूप मॉडलिंग, और साइड चेन भविष्यवाणी के मानक 4 चरणों का पालन करता है। ABodyBuilder इसके बाद मॉडल के 'कॉन्फिडेंस' को इस संभावना के रूप में एनोटेट करता है कि एंटीबॉडी का एक घटक (जैसे, CDRL3 लूप) एक रूट-मीन स्क्वायर डेविएशन थ्रेशोल्ड के भीतर मॉडल किया जाएगा। यह मॉडल पर उन संरचनात्मक रूपांकनों को भी चिह्नित करता है जो इन विट्रो विकास के दौरान समस्याओं का कारण बनने के लिए जाने जाते हैं। ABodyBuilder का परीक्षण 4 अलग-अलग डेटासेट पर किया गया था, जिसमें Antibody Modeling Assessment-II प्रतियोगिता के 11 एंटीबॉडी शामिल थे। ABodyBuilder ऐसे मॉडल बनाता है जो अन्य पद्धतियों के समान गुणवत्ता वाले होते हैं, जिनमें 'कैनोनिकल' CDR लूप के लिए सब-एंगस्ट्रॉम भविष्यवाणियां होती हैं। नैनोबॉडीज को मॉडल करने और तेजी से मॉडल तैयार करने (∼30 seconds प्रति मॉडल) की इसकी क्षमता इसके संभावित उपयोग को विस्तृत करती है। ABodyBuilder नए एंटीबॉडी के विकास के लिए निर्णय लेने में उपयोगकर्ताओं की मदद भी कर सकता है क्योंकि यह मॉडल का कॉन्फिडेंस और संभावित अनुक्रम देनदारियां (sequence liabilities) प्रदान करता है। ABodyBuilder http://opig.stats.ox.ac.uk/webapps/abodybuilder पर निःशुल्क उपलब्ध है।