ABAG-Dockingベンチマーク：抗体抗原計算ドッキング用の非冗長構造ベンチマークデータセット

抗体抗原複合体構造の正確な予測は、創薬、ワクチン設計、疾患治療において極めて重要であり、より効果的な治療法と診断の開発を促進することができます。この作業では、最初に抗体抗原ドッキング（ABAG-Docking）データセットをレビューします。次に、抗体抗原複合体の包括的なベンチマークデータセットの作成と特性評価を提示します。ドッキングの難易度、インターフェイスプロパティ、構造的特性に基づいてデータセットを分類して、厳密な評価のための多様なケースセットを提供します。ドッキングベンチマーク5.5と比較して、14個の単一ドメイン抗体（SDAB）症例と98個のモノクローナル抗体（mAb）症例を含む112症例を追加し、困難な症例の割合を増加させました。当社のデータセットには、ヒト/ヒト化抗体、SDAB、げっ歯類抗体、その他のタイプなど、多様な症例が含まれており、より良いアルゴリズム開発への扉を開きます。さらに、ベンチマークデータセットを構築するプロセスの詳細を提供し、定期的な更新用のパイプラインを導入して最新の状態に保ちます。また、このデータセットをテストおよび分析するために、Zdock、Cluspro、Hdock、Alphafold-Multimerなどの複数の複雑な予測方法も利用しています。このベンチマークは、抗体抗原相互作用の分析におけるドッキング計算方法を評価および進めるための貴重なリソースとして機能し、研究者が抗体抗原複合体を予測および設計するためのより正確で効果的なツールを開発できるようにします。非冗長ABAG-Docking構造ベンチマークデータセットは、https：//github.com/zhaonan99/antibody-antigen-complex-complex-structure-benchmark-datasetで入手できます。

Accurate prediction of antibody-antigen complex structures is pivotal in drug discovery, vaccine design and disease treatment and can facilitate the development of more effective therapies and diagnostics. In this work, we first review the antibody-antigen docking (ABAG-docking) datasets. Then, we present the creation and characterization of a comprehensive benchmark dataset of antibody-antigen complexes. We categorize the dataset based on docking difficulty, interface properties and structural characteristics, to provide a diverse set of cases for rigorous evaluation. Compared with Docking Benchmark 5.5, we have added 112 cases, including 14 single-domain antibody (sdAb) cases and 98 monoclonal antibody (mAb) cases, and also increased the proportion of Difficult cases. Our dataset contains diverse cases, including human/humanized antibodies, sdAbs, rodent antibodies and other types, opening the door to better algorithm development. Furthermore, we provide details on the process of building the benchmark dataset and introduce a pipeline for periodic updates to keep it up to date. We also utilize multiple complex prediction methods including ZDOCK, ClusPro, HDOCK and AlphaFold-Multimer for testing and analyzing this dataset. This benchmark serves as a valuable resource for evaluating and advancing docking computational methods in the analysis of antibody-antigen interaction, enabling researchers to develop more accurate and effective tools for predicting and designing antibody-antigen complexes. The non-redundant ABAG-docking structure benchmark dataset is available at https://github.com/Zhaonan99/Antibody-antigen-complex-structure-benchmark-dataset.