StaPep：用于碳氢化合物钉扎肽结构预测与特征提取的开源工具
生物大分子
2024-02-29 v1
摘要
目前已有许多工具用于从线性肽中提取结构和理化描述符以预测其性质，但缺乏针对碳氢化合物钉扎肽的类似工具。在此，我们推出了 StaPep，这是一个基于 Python 的工具包，旨在生成碳氢化合物钉扎肽的 2D/3D 结构并计算 21 种不同的特征。当前版本支持包含 2 种非标准氨基酸（正亮氨酸和 2-氨基异丁酸）和 6 种非天然锚定残基（S3、S5、S8、R3、R5 和 R8）的碳氢化合物钉扎肽。随后，我们建立了一个手工整理的数据集，包含 201 个碳氢化合物钉扎肽和 384 个线性肽，具有序列信息和实验膜通透性数据，以展示 StaPep 在人工智能项目中的应用。利用上述计算特征，我们开发了一种基于机器学习的预测器，用于识别细胞穿透性碳氢化合物钉扎肽，其 AUC 为 0.85。StaPep 的流程涵盖了碳氢化合物钉扎肽的数据检索、清洗、结构生成、分子特征计算以及机器学习模型构建。源代码和数据集可在 Github 免费获取：https://github.com/dahuilangda/stapep_package。
引用
@article{arxiv.2402.17997,
title = {StaPep: an open-source tool for the structure prediction and feature extraction of hydrocarbon-stapled peptides},
author = {Zhe Wang and Jianping Wu and Mengjun Zheng and Chenchen Geng and Borui Zhen and Wei Zhang and Hui Wu and Zhengyang Xu and Gang Xu and Si Chen and Xiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17997},
year = {2024}
}
备注
26 pages, 6 figures