1. Einführung in das Tutorial

MAGE (Monoclonal Antibody Generator) ist ein sequenzbasiertes Protein-Sprachmodell (PLM), das im Juni 2024 vom IGLAB-Team (Immunogenomics Lab) am Vanderbilt University Medical Center (VUMC) veröffentlicht wurde. Dieses Modell ist darauf ausgelegt, gepaarte humane variable schwere und leichte Ketten-Antikörpersequenzen zu generieren, die spezifische Zielstrukturen angreifen. Es wurde gezeigt, dass MAGE neuartige und vielfältige Antikörpersequenzen mit experimentell validierter Bindungsspezifität gegen SARS-CoV-2, einen neu auftretenden aviären Influenzavirusstamm H5N1 und das Respiratorische Synzytialvirus A (RSV-A) generieren kann. Die zugehörige Forschungsarbeit trägt den Titel „…“.Erzeugung antigenspezifischer gepaarter Kettenantikörper mithilfe großer Sprachmodelle".

Dieses Tutorial verwendet eine einzelne RTX 5090-Karte als Ressource.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

2. Anwendungsschritte

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

Beachten:

Antigeninformationen sollten in Form einer Aminosäuresequenz angegeben werden, wobei etwaige Signalpeptide oder Transmembranregionen entfernt werden müssen.

Beispiel: SARS-CoV-2 Indexstamm RBD: RVQPTESIVRFPNITNLCPGEVFNATRFASVYAWNRKRISNCVADYSVLYNSASFSTFFCYGVSPTKLNDLCFTNVYADSFVIRGDEVRQIAPGQTGKIADYNYKL PDDFTGCVIAWNSNNLDSKVGGNYNYLYRLFRKSNLKPFERDISTEIYQAGSTPCNGVEGFNCYFPLQSYGFPTNGVGYQPYRVLLSFELLHAPATVCGPKKSTNLVKNKCVNF