Prédiction de l'interface d'anticorps à l'aide de descripteurs 3D Zernike et de SVM

MotivationLes anticorps constituent une classe de protéines capables de reconnaître et de se lier spécifiquement à une infinité quasi illimitée d'antigènes. Cette capacité de liaison hautement adaptable en fait la catégorie la plus précieuse de biopharmaceutiques pour les applications diagnostiques et thérapeutiques. L'identification correcte des résidus impliqués dans la liaison de l'antigène au sein de l'anticorps est essentielle pour toutes les techniques de conception et d'ingénierie d'anticorps, et pourrait également contribuer à mieux comprendre les mécanismes complexes de reconnaissance antigénique. Toutefois, le domaine de la prédiction des interfaces de liaison des anticorps semble encore relativement peu développé.RésultatsNous proposons une nouvelle méthode de prédiction de l'interface de liaison des anticorps à partir de leurs structures expérimentalement résolues, fondée sur des Descripteurs de Zernike 3D. Des descripteurs invariants par rotation et translation sont calculés à partir de patchs circulaires de la surface de l'anticorps, enrichis par un sous-ensemble choisi de propriétés physico-chimiques provenant de l'ensemble d'indices d'acides aminés AAindex1. Ces descripteurs servent de caractéristiques pour un problème de classification binaire. Un classifieur SVM est utilisé pour distinguer les patchs de surface impliqués dans la liaison de ceux qui ne le sont pas. La méthode proposée s'est avérée surpasser les autres logiciels existants de prédiction des interfaces de liaison antigénique.Disponibilité et mise en œuvreLes binaires Linux et les scripts Python sont disponibles à l'adresse suivante : https://github.com/sebastiandaberdaku/AntibodyInterfacePrediction. Les jeux de données générés et/ou analysés au cours de cette étude sont accessibles à l'adresse : https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5442229.Informations complémentairesLes données complémentaires sont disponibles en ligne sur Bioinformatics.