Automated Identification of Complementarity Determining Regions (CDRs) Reveals Peculiar Characteristics of CDRs and B Cell Epitopes
Notice bibliographique
Résumé
Exact identification of complementarity determining regions (CDRs) is crucial for understanding and manipulating antigenic interactions. One way to do this is by marking residues on the antibody that interact with B cell epitopes on the antigen. This, of course, requires identification of B cell epitopes, which could be done by marking residues on the antigen that bind to CDRs, thus requiring identification of CDRs. To circumvent this vicious circle, existing tools for identifying CDRs are based on sequence analysis or general biophysical principles. Often, these tools, which are based on partial data, fail to agree on the boundaries of the CDRs. Herein we present an automated procedure for identifying CDRs and B cell epitopes using consensus structural regions that interact with the antigens in all known antibody-protein complexes. Consequently, we provide the first comprehensive analysis of all CDR-epitope complexes of known three-dimensional structure. The CDRs we identify only partially overlap with the regions suggested by existing methods. We found that the general physicochemical properties of both CDRs and B cell epitopes are rather peculiar. In particular, only four amino acids account for most of the sequence of CDRs, and several types of amino acids almost never appear in them. The secondary structure content and the conservation of B cell epitopes are found to be different than previously thought. These characteristics of CDRs and epitopes may be instrumental in choosing which residues to mutate in experimental search for epitopes. They may also assist in computational design of antibodies and in predicting B cell epitopes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».