羊驼免疫制备纳米抗体
纳米抗体(nanobodies,Nbs)是由比利时科学家Hamers等人在骆驼血液内首次发现的一种新型抗体,与传统抗体相比,这种抗体不存在轻链,只有重链抗体(HcAb)和两个常规的CH2和CH3区组成,分子量只有15 KDa左右,被称为纳米抗体。HcAb 的特异性仅依赖于称为 VHH 的重可变域。VHH 的重组产物被称为单域抗体 (sdAb) 或纳米抗体的片段[1]。
一、纳米抗体相对传统抗体的优势:
(1)和靶点结合特异性更强;
(2)更高的组织穿透力;
(3)更高的稳定性如耐高温;
(4)适合工业化大规模生产;
(5)更容易改造和优化;
(6)更容易人源化;
二、纳米抗体的制备方法
传统单克隆抗体通常用杂交瘤的方法进行制备,而纳米抗体则多通过噬菌体展示技术进行制备。
噬菌体展示技术(即:纳米抗体技术)是将外源蛋白或多肽的DNA序列插入M13噬菌体的P3蛋白基因序列的适当位置,以达到外源基因随噬菌体外壳蛋白的表达而在噬菌体表面进行展示的目的。噬菌体展示的优势在于其展示纳米抗体文库中变异抗体基因的多样性,各个重组噬菌体(常用噬菌体为M13噬菌体)表面展示出不同的抗原结合域,相较于传统杂交瘤方法,噬菌体展示技术在抗体基因展示与筛选层面则具有非常突出的效率优势(如杂交瘤融合效率一般<0.4%,即1000次融合细胞中,大概4个融合子;而噬菌体展示轻松可以获得108-109个正确抗体序列)。
三、纳米抗体的制备流程
纳米抗体的制备流程主要分为羊驼免疫,噬菌体文库构建,筛选抗体库、抗体表达与功能验证四个步骤[2]。
为了建立免疫库,首先必须给年轻的、健康的美洲驼、单峰骆驼、羊驼等进行免疫。通常,在2个月的时间跨度内,动物被注射4-8次目标抗原和佐剂的混合物。一般每次注射约50-200μg免疫原;确切数量显然取决于抗原分子量,更取决于其免疫原性和/或毒性。
免疫原类型:使用可溶性、正确折叠的重组蛋白是首选推荐,也有直接DNA免疫。通常混合多达10种蛋白质来免疫动物,但更复杂的混合物也有被使用(例如:病毒、细菌、寄生虫、完整的小鼠脾细胞或癌细胞的蛋白质提取物)[3]。
为了增加特定表位成功获得纳米抗体的可能性,建议对一个以上的动物进行免疫。它们是近系繁殖的动物,每一个动物都会产生独特的免疫反应,获得更大的纳米抗体 panel,从中选择表现最好的纳米抗体。
一些研究显示,与美洲驼和羊驼相比,骆驼或单峰骆驼中HCAb抗体比经典抗体的比例更高。免疫接种后,取50-100毫升抗凝血(通常来自颈静脉,尽管淋巴结活检也是一种很好的原料),制备淋巴细胞和提取mRNA。将mRNA转化为cDNA,用于扩增VHH基因(两步巢式PCR)。
一些分子,如RNA或DNA,没有免疫原性,不能刺激产生HCAb,或者有些化合物毒性太大、传染性太强或对动物或环境有害,在这种情况下,可以设想构建一个天然纳米抗体库或一个合成的纳米抗体库。
为了能够筛选到高亲和力的纳米抗体,天然抗体库的大小一般达到109-1010,其中80%左右应该编码纳米抗体。为了构建这样一个大而多样的天然纳米抗体库,需要从多个动物收集血液(至少10只动物,以避免由于过敏或以前感染导致的HCAbs产生偏差)。预计每mL血液有106个淋巴细胞,而只有一小部分是B细胞,并且约50%可能表达HCAb,所以需要10L血液来构建1010个不同VHH克隆的纳米抗体库。
卡梅德生物(KMD Bioscience)(https://www.kmdbioscience.cn/)建立了一个完善的、成熟的噬菌体抗体展示技术平台。基于噬菌体展示技术平台,卡梅德生物可以提供包括抗原设计、羊驼免疫、文库构建与筛选、活性功能验证等主要实验环节,并为全球的科学家提供高特异性和高亲和力的羊驼VHH抗体。此外,卡梅德生物拥有丰富的抗体工程构造经验,能够进行立体化的抗体上下游服务,包括抗体人源化服务、人源scFV抗体库构建服务、人源Fab抗体文库构建服务、人源抗体噬菌体文库制备服务以及磷酸化抗体定制服务、抗体亲和力成熟服务等,满足不同客户的科研要求。
这篇文章可供科研爱好者参考。它不能代替需要更详细和专业信息的专业知识或实践实验程序。如果有任何内容侵权,请联系作者立即删除有争议的材料。
参考文献:
- Muyldermans S. Nanobodies: natural single-domain antibodies. Annu Rev Biochem. 2013;82:775-97.
- De Genst E, Saerens D, Muyldermans S, Conrath K. Antibody repertoire development in camelids. Dev Comp Immunol. 2006;30(1-2):187-98.
- Rossotti MA, Trempe F, van Faassen H, Hussack G, Arbabi-Ghahroudi M. Isolation and Characterization of Single-Domain Antibodies from Immune Phage Display Libraries. Methods Mol Biol. 2023;2702:107-147.
相关文章:
羊驼免疫制备纳米抗体
纳米抗体(nanobodies,Nbs)是由比利时科学家Hamers等人在骆驼血液内首次发现的一种新型抗体,与传统抗体相比,这种抗体不存在轻链,只有重链抗体(HcAb)和两个常规的CH2和CH3区组成&…...
【AI好好玩02】利用Lama Cleaner本地实现AIGC试玩:擦除对象、替换对象、更换风格等等
目录 一、安装二、擦除功能1. LaMa模型实操实例一:去除路人实操实例二:去水印实操实例三:老照片修复 2. LDM模型3. ZITS模型4. MAT模型5. FcF模型6. Manga模型 三、替换对象功能1. sd1.52. sd23. anything44. realisticVision1.45. 四个模型的…...
SQL FULL OUTER JOIN 关键字(完整外部连接)||SQL自连接 Self JOIN
SQL FULL OUTER JOIN 关键字 当左(表1)或右(表2)表记录匹配时,FULL OUTER JOIN关键字将返回所有记录。 注意: FULL OUTER JOIN可能会返回非常大的结果集! SQL FULL OUTER JOIN 语法 SELECT …...
专科医院污水处理设备构造解析及工艺流程
诸城市鑫淼环保小编带大家了解一下专科医院污水处理设备构造解析及工艺流程 主要组成部分: 1.预处理单元 处理流程的起点是预处理单元,用于去除废水中的大颗粒物质和固体废物。这一阶段通常包括隔栅和筛网,以确保进一步处理的污水清洁。 2.生…...
【RabbitMQ】RabbitMQ 消息的可靠性 —— 生产者和消费者消息的确认,消息的持久化以及消费失败的重试机制
文章目录 前言:消息的可靠性问题一、生产者消息的确认1.1 生产者确认机制1.2 实现生产者消息的确认1.3 验证生产者消息的确认 二、消息的持久化2.1 演示消息的丢失2.2 声明持久化的交换机和队列2.3 发送持久化的消息 三、消费者消息的确认3.1 配置消费者消息确认3.2…...
百万套行泊一体量产定点,中国市场「开启」智驾高低速集成
进入2023年,席卷中国市场的行泊一体概念方案进入定点、量产交付的第一波高峰期。这套方案,以高性价比、硬件复用、高低速智驾集成的模式,备受市场青睐。 本周,纵目科技宣布,Amphiman3000行泊一体产品获得长安汽车旗下…...
Gopro hero5运动相机格式化后恢复案例
Gopro运动相机以稳定著称,旗下的Hero系列销售全球。下面我们来看一个Hero5格式化后拍了少量素材的恢复案例。 故障存储:64G MicroSD卡 Exfat文件系统 故障现象: 64G的卡没备份数据时做了格式化操作又拍了一条,发现数据没有备份,客户自行使…...
Microsoft Dynamics 365 CE 扩展定制 - 6. 增强代码
在本章中,我们将介绍以下内容: 使用三层模式重构插件用QueryExpressions替换LINQ数据访问层记录自定义项中的错误将插件转换为自定义工作流活动单元测试插件业务逻辑使用内存上下文对插件进行单元测试端到端集成测试插件分析插件构建通用读取审核插件利用CRM Online实现跨来源…...
基于libopenh264 codec的svc分层流实现方案
OpenH264 http://www.openh264.org/ 是标准的H.264 encoder/decoder. ffmpeg已经集成libopenh264,但不支持svc特性。 openh264 encoder支持svc特性: 1. 时域4层:Temporal scalability up to 4 layers in a dyadic hierarchy 2. 空域4层&#…...
为机器学习算法准备数据(Machine Learning 研习之八)
本文还是同样建立在前两篇的基础之上的! 属性组合实验 希望前面的部分能让您了解探索数据并获得洞察力的几种方法。您发现了一些数据怪癖,您可能希望在将数据提供给机器学习算法之前对其进行清理,并且发现了属性之间有趣的相关性,…...
基于Python OpenCV的金铲铲自动进游戏、D牌...
基于Python OpenCV的金铲铲自动进游戏、D牌... 1. 自动点击进入游戏1.1 环境准备1.2 功能实现2. 自动D牌3. 游戏结束自动退1. 自动点击进入游戏 PS: 本测试只用于交流学习OpenCV的相关知识,不能用于商业用途,后果自负。 1.1 环境准备 需要金铲铲在win10的模拟器,我们这里选…...
c++中httplib使用
httplib文件链接:百度网盘 请输入提取码 提取码:kgnq json解析库:百度网盘 请输入提取码 提取码:oug0 一、获取token 打开postman, 在body这个参数中点击raw,输入用户名和密码 然后需要获取到域名和地址。 c++代码如下: #include "httplib.h" #in…...
Vite 的基本原理,和 webpack 在开发阶段的比较
目录 1,webpack 的流程2,Vite 的流程简单编译 3,总结 主要对比开发阶段。 1,webpack 的流程 开发阶段大致流程:指定一个入口文件,对相关的模块(js css img 等)先进行打包࿰…...
[开源]免费开源MES系统/可视化数字大屏/自动排班系统
开源系统概述: 万界星空科技免费MES、开源MES、商业开源MES、市面上最好的开源MES、MES源代码、免费MES、免费智能制造系统、免费排产系统、免费排班系统、免费质检系统、免费生产计划系统。 万界星空开源MES制造执行系统的Java开源版本。开源mes系统包括系统管理…...
python如何使用gspread读取google在线excel数据?
一、背景 公司使用google在线excel管理测试用例,为了方便把手工测试用到的测试数据用来做自动化用例测试数据,所以就想使用python读取在线excel数据,通过数据驱动方式,完成自动化回归测试,提升手动复制,粘…...
线程同步——互斥量解锁、解锁
类似与进程间通信信号量的加锁解锁。 对互斥量进行加锁后,任何其他试图在此对互斥量加锁的线程都会被阻塞,直到当前线程释放该互斥锁。如果释放互斥锁时有多个线程被阻塞,所有在该互斥锁上的阻塞线程都会变成可运行状态,第一个变…...
数据结构(c语言版) 顺序表
代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h>typedef int E; //这里我们的元素类型就用int为例吧,先起个别名//定义结构体 struct List{E * array;int capacity; //数组的容量int size; };//给结构体指针起别名 typedef struct List * ArrayLis…...
Springboot 集成 RocketMq(入门)
1.RocketMq安装部署 Linux 安装 RocketMq-CSDN博客 2.添加依赖包 <dependency><groupId>org.apache.rocketmq</groupId><artifactId>rocketmq-spring-boot-starter</artifactId><version>2.2.3</version> </dependency> 3.配…...
Elasticsearch:ES|QL 中的数据丰富
在之前的文章 “Elasticsearch:ES|QL 查询语言简介”,我有介绍 ES|QL 的 ENRICH 处理命令。ES|QL ENRICH 处理命令在查询时将来自一个或多个源索引的数据与 Elasticsearch 丰富索引中找到的字段值组合相结合。这个有点类似于关系数据库查询中所使用的 jo…...
【linux编程】linux文件IO高级I/O函数介绍和代码示例
Linux文件IO高级I/O函数用法是指如何使用这些函数来实现高效和灵活的文件读写操作,它们包括以下几类: 分散读和集中写:readv和writev函数可以一次性地从一个文件描述符读取或写入多个缓冲区,而不需要多次调用read或write函数。这样可以减少系统调用的开销,提高I/O效率。存…...
FastAPI 教程:从入门到实践
FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 API,支持 Python 3.6。它基于标准 Python 类型提示,易于学习且功能强大。以下是一个完整的 FastAPI 入门教程,涵盖从环境搭建到创建并运行一个简单的…...
2025季度云服务器排行榜
在全球云服务器市场,各厂商的排名和地位并非一成不变,而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势,对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析: 一、全球“三巨头”…...
Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案
在大数据时代,海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构,在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而,随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂,传统…...
数据结构:递归的种类(Types of Recursion)
目录 尾递归(Tail Recursion) 什么是 Loop(循环)? 复杂度分析 头递归(Head Recursion) 树形递归(Tree Recursion) 线性递归(Linear Recursion)…...
Python训练营-Day26-函数专题1:函数定义与参数
题目1:计算圆的面积 任务: 编写一个名为 calculate_circle_area 的函数,该函数接收圆的半径 radius 作为参数,并返回圆的面积。圆的面积 π * radius (可以使用 math.pi 作为 π 的值)要求:函数接收一个位置参数 radi…...
针对药品仓库的效期管理问题,如何利用WMS系统“破局”
案例: 某医药分销企业,主要经营各类药品的批发与零售。由于药品的特殊性,效期管理至关重要,但该企业一直面临效期问题的困扰。在未使用WMS系统之前,其药品入库、存储、出库等环节的效期管理主要依赖人工记录与检查。库…...
倒装芯片凸点成型工艺
UBM(Under Bump Metallization)与Bump(焊球)形成工艺流程。我们可以将整张流程图分为三大阶段来理解: 🔧 一、UBM(Under Bump Metallization)工艺流程(黄色区域ÿ…...
多元隐函数 偏导公式
我们来推导隐函数 z z ( x , y ) z z(x, y) zz(x,y) 的偏导公式,给定一个隐函数关系: F ( x , y , z ( x , y ) ) 0 F(x, y, z(x, y)) 0 F(x,y,z(x,y))0 🧠 目标: 求 ∂ z ∂ x \frac{\partial z}{\partial x} ∂x∂z、 …...
boost::filesystem::path文件路径使用详解和示例
boost::filesystem::path 是 Boost 库中用于跨平台操作文件路径的类,封装了路径的拼接、分割、提取、判断等常用功能。下面是对它的使用详解,包括常用接口与完整示例。 1. 引入头文件与命名空间 #include <boost/filesystem.hpp> namespace fs b…...
边缘计算网关提升水产养殖尾水处理的远程运维效率
一、项目背景 随着水产养殖行业的快速发展,养殖尾水的处理成为了一个亟待解决的环保问题。传统的尾水处理方式不仅效率低下,而且难以实现精准监控和管理。为了提升尾水处理的效果和效率,同时降低人力成本,某大型水产养殖企业决定…...
