SARS-CoV-2 펩타이드에 대한 104,972개의 항체의 결합 상호작용으로 구성된 데이터셋

여기에서 제시된 데이터셋은 기계 학습 모델의 개발 및 벤치마킹에 사용할 수 있는 AlphaSeq 분석을 통해 수집된 SARS-CoV-2 타겟 펩타이드에 대한 scFv 형식 항체의 정량적 결합 점수를 포함하고 있습니다. 인간 나이브 라이브러리를 사용한 파지 디스플레이 캠페인에서 식별된 세 가지 시드 서열에서 시작하여, 상보적 결정 영역(CDR) 전반에 걸쳐 모든 k = 1 변이와 임의의 k = 2 및 k = 3 변이를 생성하여 네 세트의 29,900개 항체를 컴퓨터 시뮬레이션으로 설계하였습니다. 119,600개 설계 중 104,972개가 AlphaSeq 라이브러리로 성공적으로 구축되었고 이후 71,384개 설계에 대해 타겟 결합이 측정되어 최소한 하나의 삼중 측정에 대한 예측 친화도 값이 도출되었습니다. 데이터는 37 pM에서 22 mM까지의 예측 친화도 측정값을 가진 항체를 포함하고 있습니다. 우리가 아는 한, 이 데이터셋은 항체 서열, 항원 서열 및 결합 점수의 정량적 측정을 포함하는 가장 큰 공개 데이터셋이며, 기계 학습을 위한 항체 특이적 표현 모델을 평가하기 위한 벤치마크 역할을 할 기회를 제공합니다.