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抗体验证方法大全,你要的这里都有!

发布者:艾美捷科技    发布时间:2021-10-28     
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随着现在生物技术的发展,抗体已经成为了强大的诊断和研究工具,其应用范围也日益扩大。抗体可以用于包括WB(蛋白质印迹)、ICC(免疫细胞化学)、IHC(免疫组织化学)、IP(免疫沉淀)、ELISA(酶联免疫吸附)等多种实验中来检测、分离或可视化相应的抗原。大多数情况下,抗原是一种蛋白质,但也可以是化学修饰或任意小分子的化合物。

 

长期以来,抗体一直备受生物科研工作者的青睐,无数科研人员每天都需要使用抗体来识别和分离各种应用的蛋白质。然而,近年来,抗体的使用出现“再现性危机”和“抗体危机”的问题,其主要因素在于抗体的交叉反应性变异性

 

一般而言,抗体的质量主要取决于两个方面特性:亲和力和特异性。

 

亲和力主要表现在测量表位和抗体的抗原结合位点之间相互作用的强度。抗体的亲和力越高,基于抗体测定的灵敏度就越高;特异性则是衡量抗体区分不同抗原的程度。这意味着即使是最好的抗体也有检测限,或者在极端情况下可能会显示假阳性结果。例如,如果一个高特异性和高灵敏度的抗体的目标抗原在要分析的样品中含量很低,那么通常会增加样品量,并以更高的浓度使用该抗体来放大信号。如果样品中存在另一个被该抗体结合得很弱的目标,那么这个非目标和抗体本身的不利的高浓度就会导致非特异性结合和假阳性结果。

 

不同的实验方法需要不同的抗体特性,因为抗原以不同的方式呈现。在变性SDS-PAGE 后,抗原可能是蛋白质印迹检测中呈线性的氨基酸序列,或者在细胞免疫分离、免疫沉淀或基于 ELISA 的方法中整体是天然结构。在免疫染色中,必须检测固定细胞或组织中的交联、化学修饰结构。这意味着一种抗体可能在一种应用中表现出优异的性能,但在另一种应用中却完全不适用。这也意味着一种检测的特异性并不能保证在不同应用中的特异性。必须对所有应用程序独立进行验证。

 

抗体验证八种方法


1. 省略一抗

这是测试由二级试剂引起的潜在背景的有用且重要的控制。然而,这个实验没有提供关于一抗质量的信息。

 

2.抗体信号与文献数据一致

WB 中观察到的分子量、组织分布和染色模式与文献一致。这种验证方法很容易执行,但也有一些限制;例如,WB 中条带的正确分子量并不一定会告诉您该条带是所需的目标蛋白质。在 WB 中很容易有数百种蛋白质以相同的速度运行,这可能会导致对结果的误解。文献中的数据也可能不正确或不完整。

 

3. 转染细胞以过表达靶抗原

在表现出弱内源性表达或无内源性表达的细胞系中,过表达靶蛋白可以给出抗体特异性和敏感性的问题。通过这种方法可以很容易地评估与同一蛋白质的不同亚型的反应性。然而,人为的高水平靶蛋白通常不能反映内源性表达水平。组织或细胞裂解物中预期大小或定位的干净信号,已知含有目的蛋白质,结合过表达系统中的阳性结果,是特异性的良好指标。

 

4.用免疫原阻断/预吸附抗体

特别是对于多克隆血清,这是确定观察到的信号是否与免疫抗原相关的有用实验。如果信号在预吸附后消失,则该信号很有可能是特异性的。然而,不能排除与共享类似抗体结合表位的其他蛋白质发生交叉反应的可能性(可在此处找到建议的预吸附方案)。

 

用免疫原阻断/预吸附抗体.jpg

 

5.KO细胞或组织

KO(Knock-out)敲除测试抗体特异性的金标准与野生型相比,KO中的信号丢失是特异性的最可靠证据。请记住,在蛋白质印迹中成功的KO验证并不能保证在其他应用(如免疫染色)中的特异性。不幸的是,KO细胞或组织并不总是可用的。

 

KO(Knock-out)敲除测试抗体特异性的金标准.jpg

 

6.KD-细胞或组织

KD(Knock-down)目标的敲低也可以告诉您很多关于抗体特异性的信息。与KO相比,通过 RNAi下调蛋白质通常更快、更容易完成。根据降低的mRNA水平,与对照系统相比,KD模型中的信号或染色应减少。有时KD不是很有效,结果的解释可能很困难。

KD-细胞或组织.jpg

 

7.IP或ELISA应用的IP/MS验证

免疫沉淀 (IP)以及随后通过质谱(MS)进行的蛋白质鉴定是分析IP或ELISA应用的抗体特异性的强大工具。然而,这种方法并没有告诉您很多关于其他应用(如蛋白质印迹或免疫染色)中抗体特异性的信息。

 

8.针对同一目标不同表位的抗体

这种验证方法可以提供有关抗体特异性的宝贵数据,尤其是在免疫染色或蛋白质印迹应用中。用针对同一目标但具有不同表位的抗体获得的匹配染色模式为其特异性提供了很好的证据。结合靶蛋白不同部分的不同抗体不太可能具有相同的非特异性结合配偶体。

 

总结:

如果您有 KO 模型,则抗体的验证非常简单明了。如果这个黄金标准不可用,则必须收集尽可能多的关于目标和抗体本身的信息和验证数据,以产生最高概率的特异性。

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Synaptic Systems.png

 

 

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