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Synaptic Systems 高質量抗體驗證方案

時間:2021/11/1閱讀:308
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隨著現在生物技術的發展,抗體已經成為了強大的診斷和研究工具,其應用范圍也日益擴大。抗體可以用于包括WB(蛋白質印跡)ICC(免疫細胞化學)IHC(免疫組織化學)IP(免疫沉淀)ELISA(酶聯免疫吸附)等多種實驗中來檢測、分離或可視化相應的抗原。大多數情況下,抗原是一種蛋白質,但也可以是化學修飾或任意小分子的化合物。

 

長期以來,抗體一直備受生物科研工作者的青睞,無數科研人員每天都需要使用抗體來識別和分離各種應用的蛋白質。然而,近年來,抗體的使用出現“再現性危機"和“抗體危機"的問題,其主要因素在于抗體的交叉反應性和變異性。

 

一般而言,抗體的質量主要取決于兩個方面特性:親和力和特異性。

 

親和力主要表現在測量表位和抗體的抗原結合位點之間相互作用的強度。抗體的親和力越高,基于抗體測定的靈敏度就越高;特異性則是衡量抗體區分不同抗原的程度。這意味著即使是 抗體也有檢測限,或者在J端情況下可能會顯示假陽性結果。例如,如果一個高特異性和高靈敏度的抗體的目標抗原在要分析的樣品中含量很低,那么通常會增加樣品量,并以更高的濃度使用該抗體來放大信號。如果樣品中存在另一個被該抗體結合得很弱的目標,那么這個非目標和抗體本身的不利的高濃度就會導致非特異性結合和假陽性結果。

 

不同的實驗方法需要不同的抗體特性,因為抗原以不同的方式呈現。在變性SDS-PAGE 后,抗原可能是蛋白質印跡檢測中呈線性的氨基酸序列,或者在細胞免疫分離、免疫沉淀或基于 ELISA 的方法中整體是天然結構。在免疫染色中,必須檢測固定細胞或組織中的交聯、化學修飾結構。這意味著一種抗體可能在一種應用中表現出優異的性能,但在另一種應用中卻*不適用。這也意味著一種檢測的特異性并不能保證在不同應用中的特異性。必須對所有應用程序獨立進行驗證。

 

抗體驗證八種方法

 

1. 省略一抗

這是測試由二級試劑引起的潛在背景的有用且重要的控制。然而,這個實驗沒有提供關于一抗質量的信息。

 

2.抗體信號與文獻數據一致

 

WB 中觀察到的分子量、組織分布和染色模式與文獻一致。這種驗證方法很容易執行,但也有一些限制;例如,WB 中條帶的正確分子量并不一定會告訴您該條帶是所需的目標蛋白質。在 WB 中很容易有數百種蛋白質以相同的速度運行,這可能會導致對結果的誤解。文獻中的數據也可能不正確或不完整。

 

3. 轉染細胞以過表達靶抗原

在表現出弱內源性表達或無內源性表達的細胞系中,過表達靶蛋白可以給出抗體特異性和敏感性的問題。通過這種方法可以很容易地評估與同一蛋白質的不同亞型的反應性。然而,人為的高水平靶蛋白通常不能反映內源性表達水平。組織或細胞裂解物中預期大小或定位的干凈信號,已知含有目的蛋白質,結合過表達系統中的陽性結果,是特異性的良好指標。

 

4.用免疫原阻斷/預吸附抗體

特別是對于多克隆血清,這是確定觀察到的信號是否與免疫抗原相關的有用實驗。如果信號在預吸附后消失,則該信號很有可能是特異性的。然而,不能排除與共享類似抗體結合表位的其他蛋白質發生交叉反應的可能性(可在此處找到建議的預吸附方案)。

 

5.KO細胞或組織

KO(Knock-out)敲除測試抗體特異性的金標準。與野生型相比,KO中的信號丟失是特異性的zui可靠證據。請記住,在蛋白質印跡中成功的KO驗證并不能保證在其他應用(如免疫染色)中的特異性。不幸的是,KO細胞或組織并不總是可用的。

 

6.KD-細胞或組織

KD(Knock-down)目標的敲低也可以告訴您很多關于抗體特異性的信息。與KO相比,通過 RNAi下調蛋白質通常更快、更容易完成。根據降低的mRNA水平,與對照系統相比,KD模型中的信號或染色應減少。有時KD不是很有效,結果的解釋可能很困難。

 

7.IP或ELISA應用的IP/MS驗證

免疫沉淀 (IP)以及隨后通過質譜(MS)進行的蛋白質鑒定是分析IPELISA應用的抗體特異性的強大工具。然而,這種方法并沒有告訴您很多關于其他應用(如蛋白質印跡或免疫染色)中抗體特異性的信息。

 

8.針對同一目標不同表位的抗體

這種驗證方法可以提供有關抗體特異性的寶貴數據,尤其是在免疫染色或蛋白質印跡應用中。用針對同一目標但具有不同表位的抗體獲得的匹配染色模式為其特異性提供了很好的證據。結合靶蛋白不同部分的不同抗體不太可能具有相同的非特異性結合配偶體。

 

總結:

如果你有 KO 模型,則抗體的驗證非常簡單明了。如果這個黃金標準不可用,則必須收集盡可能多的關于目標和抗體本身的信息和驗證數據,以產生zui高概率的特異性。

 

艾美捷 Synaptic Systems 高質量抗體可*控制批量測試和質量控制。迄今為止有近500種的抗體都經過了KOKD驗證。

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