AbLang:抗体配列を完成するための抗体言語モデル【JST・京大機械翻訳】

Olsen, T. H.; Moal, I. H.; Deane, C. M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216451358313 整理番号：22P0312898

AbLang:抗体配列を完成するための抗体言語モデル【JST・京大機械翻訳】

AbLang: An antibody language model for completing antibody sequences

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発行年： 2022年01月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月22日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

動機付け蛋白質言語モデルは,最先端の予測方法に有用な表現への蛋白質配列の意味論を要約することが示されている。しかし,抗体特異的問題のためには,配列誤差により失われた残基を復元するので,抗体のみに訓練されたモデルはより強力である。抗体は,そのような言語モデルに必要な配列データの容積が利用可能な,例えば,観察抗体空間(OAS)データベースで利用できる数少ない蛋白質タイプの1つである。結果:ここでは,OASデータベースの抗体配列で訓練された言語モデルであるAbLangを導入した。抗体配列データにおける欠損残基を回復するためにそれを用いてAbLangのパワーを実証し,B細胞受容体レパートリー配列による重要課題であり,OAS配列の40%以上が最初の15アミノ酸を欠いている。AbLangは,IMGT生殖系列または一般蛋白質言語モデルESM-1bを用いるよりも,抗体配列の欠損残基を回復させる。さらに,AbLangは抗体の生殖系列の知識を必要とせず,ESM-1bよりも7倍速い。アベイラビリティと実装AbLangは,https://github.com/oxpig/AbLangで利用可能なpythonパッケージである。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

抗原・抗体・補体の生化学 , 抗原・抗体・補体一般 , 分子・遺伝情報処理

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