論文の概要: BeeTLe: A Framework for Linear B-Cell Epitope Prediction and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02071v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 09:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 15:32:48.611850
• Title: BeeTLe: A Framework for Linear B-Cell Epitope Prediction and Classification
• Title（参考訳）: BeeTLe: 線形B細胞エピトープ予測と分類のためのフレームワーク
• Authors: Xiao Yuan
• Abstract要約: 本稿では, 線形B細胞予測と抗体型特異的分類のための, 深層学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 そこで本研究では, モデルが抗体の表現を学習するのを助けるために, 固有分解に基づくアミノ酸符号化法を提案する。 最大の公開データベースからキュレートしたデータに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406551996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The process of identifying and characterizing B-cell epitopes, which are the portions of antigens recognized by antibodies, is important for our understanding of the immune system, and for many applications including vaccine development, therapeutics, and diagnostics. Computational epitope prediction is challenging yet rewarding as it significantly reduces the time and cost of laboratory work. Most of the existing tools do not have satisfactory performance and only discriminate epitopes from non-epitopes. This paper presents a new deep learning-based multi-task framework for linear B-cell epitope prediction as well as antibody type-specific epitope classification. Specifically, a sequenced-based neural network model using recurrent layers and Transformer blocks is developed. We propose an amino acid encoding method based on eigen decomposition to help the model learn the representations of epitopes. We introduce modifications to standard cross-entropy loss functions by extending a logit adjustment technique to cope with the class imbalance. Experimental results on data curated from the largest public epitope database demonstrate the validity of the proposed methods and the superior performance compared to competing ones.
• Abstract（参考訳）: 抗体によって認識される抗原の一部であるB細胞エピトープの同定と特徴付けのプロセスは、免疫系の理解、ワクチン開発、治療、診断を含む多くの用途において重要である。 計算エピトープ予測は、研究室作業の時間とコストを著しく削減するので、困難である。 既存のツールの多くは十分な性能を持っておらず、エピトープと非エピトープを区別するだけである。 本稿では,リニアb細胞エピトープの予測と抗体型特異的エピトープ分類のための深層学習型マルチタスクフレームワークを提案する。 具体的には,リカレント層とトランスフォーマーブロックを用いたシーケンスベースニューラルネットワークモデルを開発した。 本稿では,固有分解に基づくアミノ酸符号化法を提案し,エピトープの表現をモデルで学習する。 本稿では,ロジット調整手法を拡張し,クラス不均衡に対処することで,標準クロスエントロピー損失関数の修正を提案する。 最大公立エピトープデータベースから収集したデータに対する実験結果から,提案手法の有効性と,競合手法と比較して優れた性能を示した。

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