Prediction of Antibody-Antigen Binding via Machine Learning: Development of Data Sets and Evaluation of Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mammalian immune system is able to generate antibodies against a huge variety of antigens, including bacteria, viruses, and toxins. The ultradeep DNA sequencing of rearranged immunoglobulin genes has considerable potential in furthering our understanding of the immune response, but it is limited by the lack of a high-throughput, sequence-based method for predicting the antigen(s) that a given immunoglobulin recognizes. OBJECTIVE: As a step toward the prediction of antibody-antigen binding from sequence data alone, we aimed to compare a range of machine learning approaches that were applied to a collated data set of antibody-antigen pairs in order to predict antibody-antigen binding from sequence data. METHODS: Data for training and testing were extracted from the Protein Data Bank and the Coronavirus Antibody Database, and additional antibody-antigen pair data were generated by using a molecular docking protocol. Several machine learning methods, including the weighted nearest neighbor method, the nearest neighbor method with the BLOSUM62 matrix, and the random forest method, were applied to the problem. RESULTS: The final data set contained 1157 antibodies and 57 antigens that were combined in 5041 antibody-antigen pairs. The best performance for the prediction of interactions was obtained by using the nearest neighbor method with the BLOSUM62 matrix, which resulted in around 82% accuracy on the full data set. These results provide a useful frame of reference, as well as protocols and considerations, for machine learning and data set creation in the prediction of antibody-antigen binding. CONCLUSIONS: Several machine learning approaches were compared to predict antibody-antigen interaction from protein sequences. Both the data set (in CSV format) and the machine learning program (coded in Python) are freely available for download on GitHub.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».