論文の概要: DepoRanker: A Web Tool to predict Klebsiella Depolymerases using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16405v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 11:48:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:21.981732
• Title: DepoRanker: A Web Tool to predict Klebsiella Depolymerases using Machine Learning
• Title（参考訳）: DepoRanker: マシンラーニングを使ってKlebsiella De Polymeraseを予測するWebツール
• Authors: George Wright, Slawomir Michniewski, Eleanor Jameson, Fayyaz ul Amir Afsar Minhas,
• Abstract要約: DepoRankerは、タンパク質をデポリメラーゼとしてランク付けする機械学習アルゴリズムである。 Klebsiellaに対するファージ治療のためのデポリメラーゼ発見の迅速化のための、正確かつ機能的なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• License:
• Abstract: Background: Phage therapy shows promise for treating antibiotic-resistant Klebsiella infections. Identifying phage depolymerases that target Klebsiella capsular polysaccharides is crucial, as these capsules contribute to biofilm formation and virulence. However, homology-based searches have limitations in novel depolymerase discovery. Objective: To develop a machine learning model for identifying and ranking potential phage depolymerases targeting Klebsiella. Methods: We developed DepoRanker, a machine learning algorithm to rank proteins by their likelihood of being depolymerases. The model was experimentally validated on 5 newly characterized proteins and compared to BLAST. Results: DepoRanker demonstrated superior performance to BLAST in identifying potential depolymerases. Experimental validation confirmed its predictive ability on novel proteins. Conclusions: DepoRanker provides an accurate and functional tool to expedite depolymerase discovery for phage therapy against Klebsiella. It is available as a webserver and open-source software. Availability: Webserver: https://deporanker.dcs.warwick.ac.uk/ Source code: https://github.com/wgrgwrght/deporanker
• Abstract（参考訳）: 背景:ファージ療法は抗生物質耐性のKlebsiella感染症の治療を約束する。 これらのカプセルはバイオフィルムの形成と病原性に寄与するため、クレブシエラのカプセル多糖を標的とするファージデポリメラーゼの同定が重要である。 しかし、ホモロジーに基づく探索は、新規なデポリメラーゼ発見に制限がある。 目的: Klebsiella を標的とした潜在的ファージ脱重合酵素の同定とランク付けのための機械学習モデルを開発する。 方法: DepoRankerは,タンパク質を脱重合酵素とみなす確率でランク付けする機械学習アルゴリズムである。 BLASTと比較し, 5種類の新規タンパク質について実験的に検証した。 結果: DepoRankerはBLASTよりも優れた脱重合酵素の同定性能を示した。 実験的検証により、新しいタンパク質の予測能力が確認された。 結論: DepoRankerは、Klebsiellaに対するファージ治療のためにデポリメラーゼの発見を迅速化するための正確かつ機能的なツールを提供する。 Webサーバおよびオープンソースソフトウェアとして利用可能である。 可用性: Webserver: https://deporanker.dcs.warwick.ac.uk/ ソースコード: https://github.com/wgrgwrght/deporanker

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