GeoAB

Geoab: На пути к реалистичному дизайну антител и надежному созреванию сродства

Установка

Установить требования

 conda create -n geoab python==3.9
conda activate geoab
pip install -r requirements.txt

Набор данных

Пожалуйста, следуйте сценариям подготовки данных в Dymean, что приводит к необработанному набору данных как

 - all_data
    - RAbD_H3
        - test_processed
            _metainfo
            part_0.pkl
        - train_processed
            ...
        - valid_processed
            ...
        test.json
        train.json
        valid.json
    - SKEMPI
        ...

Обработанные данные могут быть загружены с Google Drive https://drive.google.com/drive/folders/1pnsogt0gdijr9emmp2pitjzdulzi3gg. После загрузки all_data.zip можно получить разканистые наборы данных и обработанные наборы данных.

Тренировать и оценивать геоаб-дизайнер

Запустите следующую команду для обучения:

 # Train GeoAB-refiner
python train_refine.py

# Train GeoAB-Initializer
python train_init.py
# After GeoAB-Initializer is trained, train GeoAB-Designer
python train_design.py

Для оценки запустите следующую команду:

 # Evaluate GeoAB-Refiner
python eval.py --eval_dir H3_refine --run 1

# Evaluate GeoAB-Designer
python eval.py --eval_dir H3_design

Мы даем предварительную модель в cdrh3.zip , которую можно загрузить с https://drive.google.com/drive/folders/1pnsogt0gdijr9emmp2pitjzdulzi3gg. Вы можете оценить результаты непосредственно, используя наши предварительные модели.

DDG прогноз

Для части прогнозирования DDG наша модель будет обновлена ​​через платформу, которая скоро будет в Интернете.

Цитирование

Пожалуйста, цитируйте бумагу, если вам полезны репозиторий или бумага, как следующее

 @article {lin2024geoab,
	author = {Lin, Haitao and Wu, Lirong and Huang, Yufei and Liu, Yunfan and Zhang, Odin and Zhou, Yuanqing and Sun, Rui and Li, Stan Z.},
	title = {GeoAB: Towards Realistic Antibody Design and Reliable Affinity Maturation},
    	year = {2024},
	booktitle={International Conference on Machine Learning},
	URL = {https://www.biorxiv.org/content/early/2024/05/17/2024.05.15.594274},
	eprint = {https://www.biorxiv.org/content/early/2024/05/17/2024.05.15.594274.full.pdf}
}