論文の概要: A SARS-CoV-2 Interaction Dataset and VHH Sequence Corpus for Antibody Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18749v3
- Date: Wed, 16 Oct 2024 07:35:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 17:35:36.119879
- Title: A SARS-CoV-2 Interaction Dataset and VHH Sequence Corpus for Antibody Language Models
- Title（参考訳）: 抗体モデルのためのSARS-CoV-2相互作用データセットとVHH系列コーパス
- Authors: Hirofumi Tsuruta, Hiroyuki Yamazaki, Ryota Maeda, Ryotaro Tamura, Akihiro Imura,
- Abstract要約: AVIDa-SARS-CoV-2は重鎖抗体(VHH)相互作用の抗原可変ドメインを特徴とするデータセットである。
抗体言語モデルの事前学習データセットであるVHHCorpus-2Mには200万以上のVHH配列が含まれている。
VHHCorpus-2Mおよび既存の一般タンパク質および抗体特異的言語モデルを用いたVHHBERTを用いたSARS-CoV-2-VHH結合予測のためのベンチマーク結果を報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Antibodies are crucial proteins produced by the immune system to eliminate harmful foreign substances and have become pivotal therapeutic agents for treating human diseases. To accelerate the discovery of antibody therapeutics, there is growing interest in constructing language models using antibody sequences. However, the applicability of pre-trained language models for antibody discovery has not been thoroughly evaluated due to the scarcity of labeled datasets. To overcome these limitations, we introduce AVIDa-SARS-CoV-2, a dataset featuring the antigen-variable domain of heavy chain of heavy chain antibody (VHH) interactions obtained from two alpacas immunized with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) spike proteins. AVIDa-SARS-CoV-2 includes binary labels indicating the binding or non-binding of diverse VHH sequences to 12 SARS-CoV-2 mutants, such as the Delta and Omicron variants. Furthermore, we release VHHCorpus-2M, a pre-training dataset for antibody language models, containing over two million VHH sequences. We report benchmark results for predicting SARS-CoV-2-VHH binding using VHHBERT pre-trained on VHHCorpus-2M and existing general protein and antibody-specific pre-trained language models. These results confirm that AVIDa-SARS-CoV-2 provides valuable benchmarks for evaluating the representation capabilities of antibody language models for binding prediction, thereby facilitating the development of AI-driven antibody discovery. The datasets are available at https://datasets.cognanous.com.
- Abstract（参考訳）: 抗体は、有害な異物を取り除くために免疫系によって生産される重要なタンパク質であり、ヒト疾患の治療において重要な治療薬となっている。
抗体治療の発見を加速するため, 抗体配列を用いた言語モデル構築への関心が高まっている。
しかし,ラベル付きデータセットの不足により,事前学習した言語モデルの抗体発見への適用性は十分に評価されていない。
AVIDa-SARS-CoV-2は重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)スパイクタンパク質に免疫された2つのアルパサから得られた重鎖抗体(VHH)相互作用の抗原可変ドメインを特徴とするデータセットである。
AVIDa-SARS-CoV-2は、デルタおよびOmicron変異体のような12のSARS-CoV-2変異体への多様なVHH配列の結合または非結合を示すバイナリラベルを含む。
さらに,VHHCorpus-2Mは,200万以上のVHH配列を含む,抗体言語モデルの事前学習データセットである。
VHHCorpus-2Mおよび既存の一般タンパク質および抗体特異的言語モデルを用いたVHHBERTを用いたSARS-CoV-2-VHH結合予測のためのベンチマーク結果を報告する。
これらの結果は,AVIDa-SARS-CoV-2が結合予測のための抗体言語モデルの表現能力を評価するための貴重なベンチマークを提供し,AI駆動型抗体発見の開発を容易にすることを確認する。
データセットはhttps://datasets.cognanous.comで公開されている。
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