<scp>MHC2AffyPred</scp> : A machine‐learning approach to estimate affinity of <scp>MHC</scp> class <scp>II</scp> peptides based on structural interaction fingerprints
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how MHC class II (MHC‐II) binding peptides with differing lengths exhibit specific interaction at the core and extended sites within the large MHC‐II pocket is a very important aspect of immunological research for designing peptides. Certain efforts were made to generate peptide conformations amenable for MHC‐II binding and calculate the binding energy of such complex formation but not directed toward developing a relationship between the peptide conformation in MHC‐II structures and the binding affinity (BA) (IC 50 ). We present here a machine‐learning approach to calculate the BA of the peptides within the MHC‐II pocket for HLA‐DRA1, HLA‐DRB1, HLA‐DP, and HLA‐DQ allotypes. Instead of generating ensembles of peptide conformations conventionally, the biased mode of conformations was created by considering the peptides in the crystal structures of pMHC‐II complexes as the templates, followed by site‐directed peptide docking. The structural interaction fingerprints generated from such docked pMHC‐II structures along with the Moran autocorrelation descriptors were trained using a random forest regressor specific to each MHC‐II peptide lengths (9–19). The entire workflow is automated using Linux shell and Perl scripts to promote the utilization of MHC2AffyPred program to any characterized MHC‐II allotypes and is made for free access at https://github.com/SiddhiJani/MHC2AffyPred . The MHC2AffyPred attained better performance (correlation coefficient [CC] of .612–.898) than MHCII3D (.03–.594) and NetMHCIIpan‐3.2 (.289–.692) programs in the HLA‐DRA1, HLA‐DRB1 types. Similarly, the MHC2AffyPred program achieved CC between .91 and .98 for HLA‐DP and HLA‐DQ peptides (13‐mer to 17‐mer). Further, a case study on MHC‐II binding 15‐mer peptides of severe acute respiratory syndrome coronavirus‐2 showed very close competency in computing the IC 50 values compared to the sequence‐based NetMHCIIpan v3.2 and v4.0 programs with a correlation of .998 and .570, respectively.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».