当前位置: 首页 > news >正文

小小抗体用处大系列1:IHC抗体DSP空间组学的黄金领航员

小小抗体用处大系列1:IHC抗体DSP空间组学的黄金领航员

GeoMx Digital Spatial Profiler(DSP)是NanoString公司于2019年推出的空间多组学平台,这是一种革命性的技术,结合了组织影像分析和原位定量技术,允许研究人员在完整组织切片上实现高通量组织空间原位转录组和蛋白组的检测,在获得高分辨率的样本空间信息的同时,实现高靶标蛋白和全转录组空间原位表达谱的精准获取。IHC抗体是实现DSP空间定向分析的关键工具之一,DSP技术需要将蛋白质精确地锚定在组织的原位,理解细胞在特定微环境中的行为和功能。IHC应用的抗体,在DSP空间蛋白组中就是直接的"探测器"和"识别器",用于检测和量化特定蛋白质的空间表达。

DSP空间空间组学原理

DSP空间蛋白组学平台以探针作为基因检测和定量手段。探针由三部分组成:靶蛋白结合的抗体;紫外光可切割linker;用于标记核苷酸序列即DSP barcode

可以通过GeoMx DSP Protein Barcoding Kit对IHC抗体进行DSP barcode 标记

图 1 DSP barcode 示意图

DSP实验流程:

第一步:采用IHC方法,将带荧光标记的探针、定量试剂(标记DSP条形码的抗体)对组织切片进行染色
第二步:通过全片扫描确定ROI,或在此基础上,再根据形态学marker进行进一步圈选目标区域(Area of Illumination,AOI);
第三步:通过紫外光照射切割ROI或AOI 中的Linker,再收集DSP barcode
第四步:将寡核苷酸加入96孔板中(每一个孔对应组织切片上选择的一个ROI/AOI);
第五步:对收集的寡核苷酸标签序列进行PCR扩增建库,加上测序接头,在高通量测序平台进行测序,然后再进行下游分析

图 2 实验流程示意图

支持IHC应用的抗体,在DSP空间蛋白组中扮演着"领航员"的角色。它们是DSP空间蛋白组技术能够识别、定位和量化目标蛋白质的基石。优质IHC 抗体库为DSP空间蛋白组提供了强大的"工具箱"

- 如果是作为预实验工具: 它们帮助研究者确定需要进行DSP空间蛋白组分析的精确空间区域 (ROI)。
- 如果是直接作为DSP探针: 它们本身就是DSP空间蛋白组技术的核心,直接用于在选定区域内检测和量化特定蛋白质。

支持DSP的抗体也需要以下满足这些要求

-核心要求一:极高的特异性
在IHC/IF中表现优异的抗体,是DSP应用的优秀候选者。


-核心要求二:无交叉反应性
抗体必须只与其靶蛋白结合,而不能与其他蛋白或面板中的其他抗体发生交叉反应。


-核心要求三:亲和力与灵敏度
抗体需要有足够高的亲和力,能够在复杂的样本中福尔马林固定石蜡包埋组织样本中有效结合靶蛋白。(例如FFPE样本,因此抗体必须能够识别经过福尔马林交联和抗原修复处理后的表位)同时还需满足低背景下的高信号,能够在低表达水平的目标上产生可检测的信号,同时保持极低的背景。


-核心要求四:无聚集倾向
抗体必须在标记了寡核苷酸标签后,以及在实验过程中保持稳定,不能发生聚集。

-核心要求五:兼容寡核苷酸标记
这是DSP技术特有的要求。抗体需要能够与一个或多个寡核苷酸序列共价连接,而不影响其结合能力。标记后活性保留:标记过程(通常是通过与抗体上的赖氨酸或半胱氨酸残基连接)不能破坏抗体的抗原结合位点。



-核心要求六:批次间一致性
不同批次的抗体在标记后必须保持一致的性能。

http://www.jsqmd.com/news/800167/

相关文章:

  • 基于本地AI的语音转文字工具OpenWhisp:隐私优先的离线生产力方案
  • 跨国语音本地化合规生死线:欧盟AI法案生效后,ElevenLabs Enterprise语音日志留存策略必须调整的3个硬性节点
  • 如何高效处理Truffle文件上传:多媒体文件处理终极指南
  • 如何快速上手Podgrab:5分钟搭建个人播客下载中心完整指南
  • 符号化多面体能量分析在嵌入式系统中的应用
  • 2026耐腐蚀低压开关柜选型逻辑:技术要点与工程验证
  • 嵌入式开发十年痛点解析:技术栈、多核与安全的实战解法
  • 基于约定式提交的自动化变更日志生成:Changelogger 实战指南
  • Go后端开发工具包dilu-go-kit:模块化设计与生产级实践指南
  • Spark性能监控利器:开源Dashboard架构解析与生产部署指南
  • Windows API MessageBox() 实战指南:从基础语法到交互式弹窗设计
  • ChatGLM3 API服务器搭建终极指南:快速部署兼容OpenAI的本地大语言模型服务
  • 从H.264到H.265:帧内预测的‘军备竞赛’如何让视频体积再砍一半?
  • GroundTruth-MCP:为AI生成代码构建实时事实核查防火墙
  • AT32环境开发,工程导入及UART下载
  • FACEGOOD-Audio2Face实战指南:基于AiSpeech的智能对话与动画响应系统全解析 [特殊字符][特殊字符]
  • axios-hooks入门指南:React开发者的终极HTTP请求解决方案
  • 智能手机十年演进:从电池续航到移动支付的技术变迁与用户体验
  • 【Midjourney Encaustic风格创作宝典】:零基础掌握蜡画质感提示词工程、参数调优与3大避坑指南
  • 终极指南:如何为awesome-static-analysis项目创建自定义规则和扩展开发 [特殊字符]
  • eBPF与GPT结合:智能解析内核追踪数据,实现自动化系统诊断
  • 如何快速入门Typed Japanese:面向初学者的5个简单步骤
  • 优化后的 FtpClient 代码
  • Model2Vec最佳实践:10个技巧让你的嵌入模型又快又好
  • Radon配置详解:从pyproject.toml到自定义规则
  • 终极Voron 2.4高速3D打印机:从零开始构建专业级CoreXY打印机的完整指南
  • 潜变量模型完全指南:从高斯混合模型到变分自编码器
  • Graphpack Performance Monitor Plugin
  • 终极指南:如何用Chromatic快速掌握Chromium/V8通用修改器
  • Paper2Agent教程执行器深度解析:如何确保研究代码的可重现性