AFPredictor

AFPredictor — веб-приложение для геномного скрининга и приоритизации биосинтетических генных кластеров (BGC) вторичных метаболитов микроорганизмов (преимущественно NRPS, PKS и их гибридов) с потенциальной антифунгальной активностью.
Разработчик: аспирант и сотрудник лаборатории Максим Куликов
Приложение доступно по ссылке: AFPredictor — Предсказание антигрибковой активности · Streamlit

Детекция и субкластеризация: разметка геномных последовательностей в среде antiSMASH с автоматическим разделением сложных гибридных локусов на дискретные функциональные кластеры.
Формирование признаков: векторизация доменной архитектуры (Pfam, ClusterHMMer), ортологических групп вторичного метаболизма (SMCOG), состава мономеров и субстратной специфичности каталитических доменов.
Ансамблевая классификация: применение ансамбля ML-моделей, адаптированных к несбалансированным биологическим данным с дефицитом отрицательных примеров:
- Balanced Bagging PU-Classifier (Positive-Unlabeled Learning);
- Balanced Random Forest и Single Random Forest;
- Ensemble Voting с эмпирически калиброванными порогами отсечки.
Интерпретация (XAI): расчет значений SHAP для выявления ключевых доменных детерминант, повышающих или снижающих вероятность антифунгальной активности.

Два сценария анализа: сквозная обработка геномных сборок (FASTA) через локальный antiSMASH либо быстрый экспресс-расчет по загруженным JSON-файлам аннотации.
Идентификация de novo кандидатов: автоматическое выделение кластеров с высоким антигрибковым потенциалом, не имеющих описанных гомологов в базе MIBiG.
Визуализация и экспорт: интерактивная аналитика (распределения вероятностей, согласованность моделей, водопадные графики SHAP) и выгрузка отчетов в форматах TSV и Excel.