동기항체는 거의 무한한 수의 항원을 특이적으로 인식하고 결합할 수 있는 단백질의 한 종류이다. 이러한 결합 유연성 덕분에 항체는 진단 및 치료적 응용 분야에서 가장 가치 있는 생물의약품군으로 간주된다. 항체의 항원 결합 부위를 정확히 식별하는 것은 모든 항체 설계 및 공학 기술에 있어 핵심적이며, 복잡한 항원 결합 메커니즘을 이해하는 데에도 기여할 수 있다. 그러나 항체 결합 인터페이스 예측 분야는 여전히 상당히 미흡한 상태이다.결과본 연구에서는 실험적으로 해석된 항체 구조를 기반으로, 3D Zernike 기술자를 활용한 새로운 항체 인터페이스 예측 방법을 제안한다. 원형 표면 패치에서 AAindex1 아미노산 지수 집합에서 선택된 특정 물리화학적 특성으로 풍부화된 표면 데이터로부터 회전-이동 불변형 기술자(3D Zernike Descriptors)를 계산하고, 이를 바이너리 분류 문제의 샘플로 사용한다. SVM 분류기(Support Vector Machine)를 이용해 인터페이스 표면 패치와 비인터페이스 패치를 구분한다. 제안된 방법은 기존의 항원 결합 인터페이스 예측 소프트웨어들과 비교해 우수한 성능을 보였다.공개 및 구현Linux 바이너리 파일과 Python 스크립트는 다음 주소에서 제공된다: https://github.com/sebastiandaberdaku/AntibodyInterfacePrediction. 본 연구에서 생성 및/또는 분석된 데이터셋은 다음 링크에서 접근 가능하다: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5442229.보충 정보보충 자료는 Bioinformatics 온라인에서 제공된다.