抗体-抗原对接¶

抗体-抗原对接（Antibody-Antigen Docking）是根据抗原和抗体的序列来预测抗体-抗原复合物结构的功能，帮助用户了解抗体-抗原以何种方式结合、结合位点的位置等信息。

实际应用中，由于算法对结构的预测存在误差，我们会返回多个预测结果，并附带每个预测结构的质控指标供您参考。

功能亮点¶

蛋白质系统的巨大尺寸使得确定两个蛋白质的最佳排列变得非常困难。而且，在对接过程中，两个蛋白质的灵活区域通常会发生构象变化。GeoBiologics 中的抗体-抗原对接模块具有如下优势：

先进算法: 通过利用最新的几何深度学习技术和大规模结构预训练，GeoFlow V2 在抗体-抗原对接方面展现出强大且稳健的性能，成功率比 AlphaFold3 复现模型提高了 ~30%，比 AlphaFold2 提高了 ~93%。
灵活的约束支持：您可以输入抗原的表位区域和部分/全部的抗原结构，来引导对接结果。在提供4个表位氨基酸的情况下，对接成功率可以提升从 ~45% 大幅提升至 ~75%。
一站式分析：我们深知您面对大量预测结构时分析、对比的痛苦。平台会自动为您对齐所有预测结构的抗原部分并进行表位聚类，让您更清晰地了解预测结构的表位分布。同时，所有预测结构都附带一系列质控指标，帮助您评估预测结果的可靠性。当您打开一个预测结构时，界面可视化面板会自动弹出，列出所有抗体-抗原相互作用，方便您进行分析。

输入¶

要提交抗体-抗原对接任务，请打开项目编辑器并点击左侧边栏中的"New Job（新建任务）"按钮，然后选择"Structure Modeling（结构建模）"任务组中的"Antibody-Antigen Docking（抗体-抗原对接）"。任务提交表单将在新标签页中打开。

Complex（复合物）: 抗原-抗体复合物序列。序列有多种输入方式
- 点击 "" 按钮上传您自己的抗原-抗体复合物（一个 .FASTA 文件）。文件中只能存在一个抗原-抗体复合物，各链的 FASTA 标签必须具有相同的前缀且以 _{chain_id} 等结尾。
- 直接在序列输入框中复制 FASTA 字符串内容，平台会自动解析并创建多链序列。FASTA 字符串同样需要满足上述要求。您可以将以下序列复制到序列输入框中以测试此功能：
```
>6xc3_C
NLCPFGEVFNATRFASVYAWNRKRISNCVADYSVLYNSASFSTFKCYGVSPTKLNDLCFTNVYADSFVIR
GDEVRQIAPGQTGKIADYNYKLPDDFTGCVIAWNSNNLDSKVNYNYLYRLFRKSNLKPFERDISTEIYQA
GSTPCNGVEGFNCYFPLQSYGFQPTNGVGYQPYRVVVLSFELLHAPATVCGPK

>6xc3_H
QMQLVQSGTEVKKPGESLKISCKGSGYGFITYWIGWVRQMPGKGLEWMGIIYPGDSETRYSPSFQGQVTI
SADKSINTAYLQWSSLKASDTAIYYCAGGSGISTPMDVWGQGTTVTVSS

>6xc3_L
DIQLTQSPDSLAVSLGERATINCKSSQSVLYSSINKNYLAWYQQKPGQPPKLLIYWASTRESGVPDRFSG
SGSGTDFTLTISSLQAEDVAVYYCQQYYSTPYTFGQGTKVEIK
```
- 在序列输入框中一次输入每条链的序列。注意链的标号固定为 ABCDEF。
Antigen Chains（抗原链）: 选择哪些链属于抗原，剩下的链默认属于抗体。

链类型识别

GeoBiologics 会自动识别并标出结构中的 V-结构域，包括抗体重链（heavy）、抗体轻链（light）、TCR 重链（alpha）、TCR 轻链（beta）。
Provide Structure（提供结构）: 如您已知抗原的完整/部分结构，可以点击抗原链 ID 下方的 "provide structure" 按钮，在弹出的浮窗中为抗原提供结构。
- Reference Structure（参考结构）: 选择参考结构的来源。
- Input Sequence（输入序列）: 抗原的序列。此输入框与外部的序列输入框同步。
- Structrue/Sequence Segment（结构/序列片段）: 输入参考结构中的 label_seq_id 与与之匹配的序列 ID，以完成序列-结构的匹配。您可以通过如下操作获取 label_seq_id： (1) 选择参考结构中的片段，(2) 将鼠标悬停在按钮上，(3) 点击 "Copy selected sites (label)"。
任务提交表单：提供结构
Constraints（约束）: 您可在此指定抗原上的表位氨基酸（通过链 ID 和序列 ID 定位），即与特定抗体链结合的氨基酸。
Job Name（任务名称）: 任务的名称。请注意，任务名称必须在项目内唯一。

模型 & 参数¶

您可以使用我们自研的 GeoFlow V2 模型来运行本任务。此模型的参数如下：

Mode（模式）: 您可以在 “fast（快速）“ 和 ”accurate（精确）“ 之间选择，前者速度更快，后者会进行更多对接姿态的采样，对接成功率更高。

结果¶

在文件与任务管理器面板中点击任务结果，查看任务结果。

结构聚类¶

"Clustermap of predicted structures（预测结构聚类图）"这一节展示了所有预测结构的聚类结果。每个方块内标注了两个结构之间的 ligRMSD 值，即在抗原对齐后两个抗体结构的 RMSD 值。通过这张图，您可以轻松了解哪几个结构是相似的，哪几个结构是不同的。从而减少查看结构的工作量。您也可以通过 "cluster_label" 列来查看每个结构所属的聚类。

汇总表格¶

汇总表格中展示了预测的10个结构的置信度和质控指标，具体包括：

name（名称）: 预测结构的名称，其中包含从 0 开始的排名。
ranking_score（置信度打分）：预测结构的置信度打分，表示对预测的置信度。一般来说，如果 score > 0.8，则认为预测的结构是可靠的；如果 score < 0.5，则认为预测的结构不太可靠。
E_init（初始能量）：能量最小化（minimization）前的AMBER99能量，数值越低越好。
E_final（最终能量）：能量最小化（minimization）后的AMBER99能量，数值越低越好。
Buried ASA（埋藏的溶剂可及表面积）：因抗原抗体结合减少的溶剂可及表面积，数值大于1200 Å²为宜。
antigen_contacts（抗原接触数）：抗体与抗原接触的氨基酸数目，数值越大越好。
cdr_contacts（CDR接触数）：抗体与抗原接触的CDR氨基酸数目，数值越大越好。
cluster_label（聚类标签）：预测结构所属的聚类标签。同一聚类中的结构，其 ligRMSD 值通常小于 8 Å。
ipTM（抗原抗体界面TM-score）：抗原抗体界面TM-score，数值越大越好。
ipAE（抗原抗体界面对齐误差）：抗原抗体界面对齐误差，数值越小越好。