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【佳学基因检测】NAb-seq:一种在杂交瘤细胞系和单个 B 细胞中进行抗体长读长测序的正确、快速且经济高效的方法

研讨基因检测人员学科学习手册《肿瘤靶向药物的敏感性及有效性》《PLoS Genet》在 2021 Apr; 17(4): e1009329发表了一篇题目为《NAb-seq:一种在杂交瘤细胞系和单个 B 细胞中进行抗体长读长测序的正确、快速且经济高效的方法》肿瘤靶向药物治疗基因检测临床研究文章。该研究由Yinbo Zhang, Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Software, Writing – original draft, Writing – review & editing, Luther Davis, Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Validation, Writing – original draft, Writing – review & editing, and Nancy Maizels, Conceptualizati

佳学基因检测】NAb-seq:一种在杂交瘤细胞系和单个 B 细胞中进行抗体长读长测序的正确、快速且经济高效的方法

基因检测有必要做吗—解答


研讨基因检测人员学科学习手册《肿瘤靶向药物的敏感性及有效性》《PLoS Genet》在 2021 Apr; 17(4): e1009329发表了一篇题目为《NAb-seq:一种在杂交瘤细胞系和单个 B 细胞中进行抗体长读长测序的正确、快速且经济高效的方法》肿瘤靶向药物治疗基因检测临床研究文章。该研究由Yinbo Zhang, Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Software, Writing – original draft, Writing – review & editing, Luther Davis, Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Investigation, Methodology, Validation, Writing – original draft, Writing – review & editing, and Nancy Maizels, Conceptualization, Funding acquisition, Investigation, Project administration, Resources, Supervision, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing,等完成。促进了肿瘤的正确治疗与个性化用药的发展,进一步强调了基因信息检测与分析的重要性。


肿瘤靶向药物及正确治疗临床研究内容关键词:


抗体测序,B 细胞,杂交瘤,长读长,纳米孔测序,大鼠 B 细胞克隆,单细胞,工作流程


肿瘤靶向治疗基因检测临床应用结果


尽管它们在研究中普遍使用,但目前尚未对单克隆抗体进行系统测序。这可能会导致重现性问题以及偶尔会丢失抗体并丢失细胞系。杂交瘤细胞系是从免疫动物(包括小鼠、大鼠、兔和羊驼)中产生单克隆抗体的主要手段。除治疗性抗体外,很少有杂交瘤衍生的抗体序列是已知的。 Sanger 测序一直是抗体基因测序的“金标准”,但这种方法依赖于物种特异性简并引物组的可用性,用于扩增轻抗体和重抗体基因,并且需要冗长且昂贵的 cDNA 制备。在这里,我们利用长读长牛津纳米孔技术 (ONT) 测序的贼新改进来开发纳米孔抗体测序 (NAb-seq):一种为期三天、不依赖物种且具有成本效益的工作流程,用于表征配对的全长免疫球蛋白光- 和来自杂交瘤细胞系的重链基因。与两种杂交瘤细胞系的 Sanger 测序相比,长读长 ONT 测序具有高度正确、高效和高通量的特点。我们进一步表明该方法适用于单细胞,允许在记忆 B 细胞等稀有群体中有效地发现抗体。总之,NAb-seq 有望加速杂交瘤抗体以及用于研究、诊断和治疗的单个 B 细胞抗体的鉴定和验证。关键词:抗体测序、B 细胞、杂交瘤、长读长、纳米孔测序、大鼠B 细胞克隆、单细胞、工作流程


肿瘤发生与反复转移国际数据库描述:


Antibody sequencing, B cell, hybridoma, long-read, nanopore sequencing, rat B cell cloning, single cell, workflow



(责任编辑:佳学基因)
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