Un conjunto de datos unificado para el diseño de anticuerpos y nanocuerpos que incluye datos de secuencia, estructura...

Área de la Ciencia:

• Biotecnología La biotecnología es la biotecnología.
• Biología computacional Biología computacional.
• Inmunología Inmunología.

Sus antecedentes:

• Los modelos generativos profundos muestran una promesa para el diseño de anticuerpos y nanocuerpos.
• Los conjuntos de datos existentes están fragmentados e inconsistentes, lo que limita la capacitación del modelo.
• Existe la necesidad de un conjunto de datos unificado e integral para la investigación de anticuerpos y nanocuerpos.

Objetivo del estudio:

• Introducir el conjunto de datos de diseño de anticuerpos y nanócuerpos (ANDD).
• Para crear un recurso unificado que integre datos de secuencia, estructura, antígeno y afinidad.
• Facilitar la capacitación de modelos generativos profundos para el diseño de anticuerpos y nanocuerpos.

Principales métodos:

• Datos integrados de 15 fuentes diversas en un único conjunto de datos.
• Incluye secuencias de anticuerpos / nanobodies, datos estructurales y secuencias de antígenos.
• Datos de afinidad aumentados utilizando el modelo ANTIPASTI para la predicción de la afinidad de unión.

Principales resultados:

• ANDD comprende 48.683 secuencias de anticuerpos/nanobodies y 24.941 entradas estructurales.
• El conjunto de datos contiene 12.575 secuencias de antígenos y 9.557 valores de afinidad.
• ANDD es el conjunto de datos más grande para los pares anticuerpo/nanobody-antígeno con datos de afinidad.

Conclusiones:

• ANDD aborda los desafíos de la fragmentación y la inconsistencia de los datos.
• El conjunto de datos proporciona una base sólida para la formación de modelos generativos profundos.
• ANDD permite un mejor modelado de las interacciones anticuerpo/nanobody-antígeno para el desarrollo de nuevos tratamientos.