Antibody Design (DiffAb)
简介
基于扩散概率模型和等价神经网络，进行抗体设计，可针对特定抗原结构生成抗体，也可基于抗体-抗原复合物结构进行抗体结构和序列的优化。
抗体是免疫系统的蛋白质，通过与特定的抗原（如病毒和细菌）结合来保护宿主。抗体和抗原之间的结合主要是由抗体的互补性决定区域（CDR）决定的。该模块是基于扩散概率模型和等价神经网络的深度生成模型，对CDR的序列和结构共同建模。该方法可明确针对特定抗原结构生成抗体，是最早的蛋白质结构扩散概率模型之一。能进行序列-结构协同设计、给定骨架结构的序列设计和抗体优化。
参数说明
Antibody-Antigen Complex Structure
抗体-抗原复合物结构文件，PDB格式
Mode
设计模式选择，对于抗原-抗体复合物有4种设计模式可选：
- Optimize：优化单个CDR的序列和结构。此模式需要抗体-抗原复合物结构和CDR标签。
- Fixbb：固定抗体的主干结构，仅逐个采样CDR的序列。此模式需要抗体-抗原复合物结构。
- Sample_one_CDR：逐个采样CDR的序列和结构。
- Sample_multi_CDRs：同时采样所有CDR的序列和结构。
CDR Label
只有在指定Optimize设计模式后，才需要选择改参数，默认值为H_CDR3，一共有6个选项：H_CDR1、H_CDR2、H_CDR3、L_CDR1、L_CDR2、L_CDR3。
结果说明
1.输出一个结构优化后或构建后的压缩包result.tar.gz。
2.展示不同设计模式的第一个结构优化结果，输出结果分别如下：
(1) Optimize模式，输出输出结果包括：
| 输出文件名称 |
说明 |
| H_CDR1-O1_0000.pdb |
O1表示优化次数为1，对应的优化程度很低，序列变化很小 |
| H_CDR1-O2_0000.pdb |
O2表示优化次数为2，优化程度低，序列变化小 |
| H_CDR1-O4_0000.pdb |
优化次数为4，优化程度较低，序列变化较小 |
| H_CDR1-O8_0000.pdb |
优化次数为8，优化程度一般，序列变化一般 |
| H_CDR1-O16_0000.pdb |
优化次数为16，优化程度较高，序列变化较大 |
| H_CDR1-O32_0000.pdb |
优化次数为32，优化程度高，序列变化大 |
| H_CDR1-O64_0000.pdb |
优化次数为64，优化程度很高，序列变化很大 |
(2) Fixbb模式，输出输出结果包括：
| 输出文件名称 |
说明 |
| H_CDR1_0000.pdb |
重链CDR1区优化的结构文件 |
| H_CDR2_0000.pdb |
重链CDR2区优化的结构文件 |
| H_CDR3_0000.pdb |
重链CDR3区优化的结构文件 |
| L_CDR1_0000.pdb |
轻链CDR1区优化的结构文件 |
| L_CDR2_0000.pdb |
轻链CDR2区优化的结构文件 |
| L_CDR3_0000.pdb |
轻链CDR3区优化的结构文件 |
(3) Sample_one_CDR模式，输出文件名称与Fixbb 模式相同。
(4) Sample_multi_CDRs模式，输出CDR区进行优化后的结构文件MultipleCDRs_0000.pdb。
参考文献
- Shitong Luo, Yufeng Su, Xingang Peng, Sheng Wang, Jian Peng, Jianzhu Ma. Antigen-Specific Antibody Design and Optimization with Diffusion-Based Generative Models for Protein Structures. bioRxiv. 2022.07.10.499510
