酵母双杂交抗体优化系统

酵母双杂交抗体优化系统

▼Y2H-AOS优化系统简介

抗体是一种能够识别和结合特定抗原的蛋白质,广泛应用于医学,生物学,化学等领域。然而,传统的抗体筛选和优化方法往往耗时耗力,效率低下,准确度不高。为了解决这一难题,我们推出了一款创新的抗体筛选和优化技术——酵母双杂交抗体优化系统(Y2H-AOS)。

酵母双杂交抗体优化系统(Yeast Two-Hybrid Antibody Optimization System,简称Y2H-AOS),一款革命性的抗体筛选和优化技术。

▼Y2H-AOS优化系统原理

酵母双杂交抗体优化系统 (Y2H-AOS),是一种利用酵母双杂交技术筛选和优化抗体的方法。酵母双杂交技术是一种检测蛋白质相互作用的方法,它利用了转录因子的两个独立结构域 (DNA结合域和转录激活域)的特性,将待测蛋白分别与这两个结构域融合,然后在酵母细胞中表达,如果待测蛋白能够相互作用,就能使转录因子复合并激活报告基因的表达。酵母双杂交抗体优化系统是在这个原理的基础上,将抗原蛋白与DNA结合域融合,将抗体库与转录激活域融合,然后在酵母细胞中进行共转化和筛选,从而得到高亲和力的抗体。

▼Y2H-AOS优化系统应用领域

  • 1、研究蛋白质之间的相互作用,发现新的蛋白质和蛋白质的新功能。
  • 2、筛选和优化高亲和力的抗体,用于诊断、治疗和疫苗开发。
  • 3、研究基因的表达调控,鉴别DNA结合位点和结合蛋白。
  • 4、研究信号通路、转录因子、病毒蛋白、毒力因子、凋亡相关蛋白等生物学问题。
  • 5、建立基因组蛋白连锁图,揭示蛋白质网络的复杂性。

▼Y2H-AOS优化系统服务优势

Y2H-AOS是一款结合了酵母双杂交技术和计算机三维结构模拟技术的产品,能够快速地筛选出与目标抗原高度亲和的抗体,并且能够通过计算机模拟分析抗体与抗原的结合模式,进一步优化抗体的性能和稳定性。

Y2H-AOS具有以下几大优势:

- 高效:Y2H-AOS能够在短时间内筛选出数千种与目标抗原相互作用的抗体,并且能够通过计算机模拟分析抗体与抗原的结合模式,进一步优化抗体的性能和稳定性。

- 精准:Y2H-AOS能够准确地识别出与目标抗原最亲和的抗体,并且能够预测出抗体与抗原的结合位点,提高抗体的特异性和敏感性。

- 灵活:Y2H-AOS能够适应不同类型和来源的抗原和抗体,无论是天然还是人工合成的,无论是蛋白质还是小分子的,都能够进行有效的筛选和优化。

- 创新:Y2H-AOS是一款结合了生物学和计算机科学的创新技术,能够同时利用酵母双杂交技术和计算机三维结构模拟技术进行抗体筛选和优化的产品。

▼References

▼References

  1. Yan Y, Tao H, He J, Huang S-Y.* The HDOCK server for integrated protein-protein docking. Nature Protocols, 2020; doi: https://doi.org/10.1038/s41596-020-0312-x.
  2. Yan Y, Zhang D, Zhou P, Li B, Huang S-Y. HDOCK: a web server for protein-protein and protein-DNA/RNA docking based on a hybrid strategy. Nucleic Acids Res. 2017;45(W1):W365-W373.
  3. Yan Y, Wen Z, Wang X, Huang S-Y. Addressing recent docking challenges: A hybrid strategy to integrate template-based and free protein-protein docking. Proteins 2017;85:497-512.
  4. Huang S-Y, Zou X. A knowledge-based scoring function for protein-RNA interactions derived from a statistical mechanics-based iterative method. Nucleic Acids Res. 2014;42:e55.
  5. Masahito Ohue, Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Yuri Matsuzaki, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. MEGADOCK 4.0: an ultra-high-performance protein-protein docking software for heterogeneous supercomputers,Bioinformatics30(22): 3281-3283, 2014.
  6. Takehiro Shimoda, Shuji Suzuki, Masahito Ohue, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama. Protein-Protein Docking on Hardware Accelerators: Comparison of GPU and MIC ArchitecturesBMC Systems Biology, 9(Suppl 1): S6, 2015.
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