抗HSA单克隆抗体基因的筛选及重组表达
发布时间:2021-11-04 02:16
人血清白蛋白(HSA)主要由人体肝脏产生,是血浆中含量最丰富的蛋白质,其对维持机体正常功能,以及治疗某些疾病具有重要作用。同时HSA还是许多疾病重要的生物指标。对于HSA检测的方法,主要有放射免疫法、酶联免疫吸附测定法、免疫浊度法等,很多方法往往都依赖于抗体与抗原的特异性结合,特别是应用于复杂环境或者微量检测时,所使用的抗体更要具有稳定、可靠的性质,才能实现对HSA准确、特异、灵敏的检测。因此,获取特异性结合HSA的单克隆抗体(mAb)或其编码基因,以对其进行分析或者改造,对HSA检测及相关疾病的诊断具有重要意义。抗体可变区或全长基因信息的获取,对于进行抗体工程和抗体功能鉴定分析至关重要。本研究开发了一个完整的工作流程,使研究人员能够从分泌抗HSA单克隆抗体的单个杂交瘤细胞中,准确鉴定出mAb对应的全长重链与轻链免疫球蛋白(Ig)基因序列。主要内容如下:利用Smart-seq2单细胞测序技术,对杂交瘤细胞2F10进行单细胞转录组测序,并利用BASIC,rnaSPAdes,Igfinder等分析工具,对获得的数据进行转录组拼接,经过比对和筛选,最终从中分离出了一条重链和一条轻链(HC和L...
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:79 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
cDNA文库的生物分析仪电泳图
第二篇研究内容第二章抗HSA单克隆抗体基因的验证及重组表达23图1.1cDNA文库的生物分析仪电泳图Fig.1.1Bioanalyzerelectropherogramsofpre-amplifiedcDNAlibraries.图1.2片段化后测序文库的生物分析仪电泳图Fig.1.2Bioanalyzerelectropherogramofasequencinglibraryaftertagmentation.1.3.2测序数据质控为了检测测序数据质量,使用MultiQC[123]生成数据质量报告,此工具目的在于对于测序数据进行快速准确的质量控制。相比于量化QC指标的工具,MultiQC可以实现跨工具和大型样本灵活整合,精准评估整个项目的分析结果,
第二篇研究内容第二章抗HSA单克隆抗体基因的验证及重组表达24结果如图1.3-1.6。如图1.3,显示所有数据中reads的长度分布。在该图中,横轴为reads的长度,纵轴为reads的数量。由于采用的是150bppaired-end测序。理论上,所有的reads长度都应落入150bp的位置。结果也很明显,此次的测序数据中不存在较短或较长reads,在测序长度上没有质量问题。图1.3sequence长度分布Fig.1.3Sequencelengthdistribution如图1.4所示,此图中表示每条序列的整个长度上所测量GC含量,将其与GC含量的建模正态分布(绿色)进行比较。图中横坐标表示测序序列的GC含量(1-100%),纵轴则为对应GC含量的序列读数,即序列的数量多少。在正常的随机库中,期望是GC含量大致呈正态分布,其中心峰对应于基础基因组的总体GC含量。可以看到,在所获得的数据中,有数据不符合正态分布(红色)。首先,正态分布GC含量是根据观察到的数据计算出来的,只于建立参考分布。不正常的分布可能表示库受到污染或者有其他引起有偏差的因素出现。在样本数据中,大部分数据属于正常范围,超出理论范围的数据可能是由于,某些偏好序列的大量扩增。
【参考文献】:
期刊论文
[1]抗人血白蛋白单克隆抗体的制备及其免疫金标试纸条的研制[J]. 李莉,任林柱,逄大欣,张英,欧阳红生. 中国卫生检验杂志. 2007(11)
本文编号:3474793
【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:79 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
cDNA文库的生物分析仪电泳图
第二篇研究内容第二章抗HSA单克隆抗体基因的验证及重组表达23图1.1cDNA文库的生物分析仪电泳图Fig.1.1Bioanalyzerelectropherogramsofpre-amplifiedcDNAlibraries.图1.2片段化后测序文库的生物分析仪电泳图Fig.1.2Bioanalyzerelectropherogramofasequencinglibraryaftertagmentation.1.3.2测序数据质控为了检测测序数据质量,使用MultiQC[123]生成数据质量报告,此工具目的在于对于测序数据进行快速准确的质量控制。相比于量化QC指标的工具,MultiQC可以实现跨工具和大型样本灵活整合,精准评估整个项目的分析结果,
第二篇研究内容第二章抗HSA单克隆抗体基因的验证及重组表达24结果如图1.3-1.6。如图1.3,显示所有数据中reads的长度分布。在该图中,横轴为reads的长度,纵轴为reads的数量。由于采用的是150bppaired-end测序。理论上,所有的reads长度都应落入150bp的位置。结果也很明显,此次的测序数据中不存在较短或较长reads,在测序长度上没有质量问题。图1.3sequence长度分布Fig.1.3Sequencelengthdistribution如图1.4所示,此图中表示每条序列的整个长度上所测量GC含量,将其与GC含量的建模正态分布(绿色)进行比较。图中横坐标表示测序序列的GC含量(1-100%),纵轴则为对应GC含量的序列读数,即序列的数量多少。在正常的随机库中,期望是GC含量大致呈正态分布,其中心峰对应于基础基因组的总体GC含量。可以看到,在所获得的数据中,有数据不符合正态分布(红色)。首先,正态分布GC含量是根据观察到的数据计算出来的,只于建立参考分布。不正常的分布可能表示库受到污染或者有其他引起有偏差的因素出现。在样本数据中,大部分数据属于正常范围,超出理论范围的数据可能是由于,某些偏好序列的大量扩增。
【参考文献】:
期刊论文
[1]抗人血白蛋白单克隆抗体的制备及其免疫金标试纸条的研制[J]. 李莉,任林柱,逄大欣,张英,欧阳红生. 中国卫生检验杂志. 2007(11)
本文编号:3474793
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