基于定量构效分析的生物分离研究新方法及抗体药物分离

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21776243
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0812.生物化工与合成生物工程
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Based on the complexity of bio-macromolecules and the limited understanding on separation rules, with the chromatographic separation as the model, new analysis method of quantitative structure-activity relationship (QSAR) would be introduced to study the relations between protein structure, resin properties, separation conditions and the separation performance. The understanding on the essence of protein chromatographic separation would be enhances, and the predictability of process development would be improved. Mixed-mode chromatography will be focused as new technology and ion exchange chromatography and hydrophobic interaction chromatography as the control. Firstly, a library of model proteins will be set. A series of adsorption and separation experiments will be carried out, and the systematic data would be obtained accurately to describe the separation performance. Secondly, with the aid of molecular simulation, new multi-dimensional descriptors would be constructed to characterize the interactions between proteins and resins in a better way. After the screening with statistical analysis, a QSAR correlation between key descriptors and the separation parameters would be obtained. Finally, the QSAR analysis will be used to develop new processes for antibody purification. The key factors affecting the specific separation performance would be identified, which will be helpful to design new ligands and optimize the separation conditions. New process will be developed to separation efficiently the structural similar components of antibodies. In this project new methods based on QSAR analysis would be established to predict rationally the separation performance from the properties of proteins and resins, which would certainly improve the ligand design and the optimization of downstream process. The methods developed are universal and can be extended to other separation processes of pharmaceutical proteins.
针对生物大分子的复杂性和分离规律认识的有限性,以层析分离为代表,引入定量构效关系(QSAR)分析,探讨蛋白结构、介质性质和分离条件三者与分离性能的相关性,强化分离本质的认识,提高分离过程的可预见性。以新型混合模式层析为重点,离子交换层析和疏水相互作用层析为对照,一方面,构建模型蛋白库,开展系列吸附和分离实验,获得系统的分离性能数据;另一方面,借助分子模拟,构建新型多维描述符,合理表征蛋白—介质相互作用,优化统计分析,实现关键描述符—宏观分离性能的定量关联。在此基础上,针对抗体药物分离,基于QSAR分析,预测特定分离性能的核心影响因素,设计新型分离介质,优化分离过程,实现结构类似组分的高效分离。本项目将建立基于QSAR分析的生物分离研究方法,实现性质到性能的合理预测,为新型介质研发和分离过程优化提供指导,促进理性的定向设计。所建立的方法具有普适性,可推广到其它药用蛋白的分离纯化过程。

结项摘要

针对抗体等蛋白药物的高效分离,集中于定量构效关系(QSAR)分析和分离新方法,一方面从蛋白吸附性能表征入手,筛选模型蛋白库,测定介质吸附性能,鉴定特定蛋白对象;另一方面从QSAR分析入手,考察关联算法,构建分析平台,探讨蛋白-配基相互作用;在此基础上,设计新型分离配基,探讨分离新方法,优化分离过程,提高分离效率。主要成果包括三个方面:第一,蛋白吸附特性和单抗电荷异质体分离鉴定:选取了20种分子结构、等电点和大小各异的模型蛋白,测定了多种混合模式介质的吸附性能;针对抗体不同种类、亚型和片段,系统考察了不同pH和盐浓度的影响;针对抗体电荷异质体,实现了高效分离和结构鉴定,为QSAR分析提供了数据基础。第二,QSAR分析和配基-蛋白相互作用:分别针对20种模型蛋白、抗体及片段、抗体电荷异质体,筛选了蛋白和配基的特征分子描述符,形成了2D和3D等多种维度的分子描述;考察了支持向量机、随机森林等多种关联算法,构建了QSAR分析平台,并引入机器学习新方法,实现了蛋白/配基分子特性和分离行为的有效关联。第三,新型介质研发和蛋白分离新方法:针对抗体和重组人血白蛋白,基于蛋白的分子特征,筛选和优化设计了新型混合模式配基,提高了分离效率,单步分离纯度达到90%以上;针对抗体电荷异质体分离,探讨了连续流层析分离新方法,实现了微量组分的高效富集;建立了层析模型表征,辅助分离过程设计,并形成了集成软件包,显著提高了过程开发效率。本项目理论联系实际,形成“基于定量构效分析”的生物分离研究新方法和定向设计的新思路,对多功能配基设计、新型介质研发、抗体等重组蛋白药物分离纯化等具有很好的指导和推广作用。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(28)
专利数量(6)
Adsorption behaviors of avian immunoglobulins and purification of immunoglobulin Y from chicken serum with mixed-mode resins
混合模式树脂对禽类免疫球蛋白的吸附行为及鸡血清中免疫球蛋白Y的纯化
  • DOI:
    10.1016/j.cjche.2018.05.011
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Chinese Journal of Chemical Engineering
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Luo Yingdi;Zhang Qilei;Yao Shanjing;Lin Dongqiang
  • 通讯作者:
    Lin Dongqiang
Model-based process development of continuous chromatography for antibody capture: A case study with twin-column system
基于模型的抗体捕获连续色谱工艺开发:双柱系统案例研究
  • DOI:
    10.1016/j.chroma.2020.460936
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Chromatography A
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Shi Ce;Gao Zong-Ye;Zhang Qi-Lei;Yao Shan-Jing;Slater Nigel K. H.;Lin Dong-Qiang
  • 通讯作者:
    Lin Dong-Qiang
单抗制备的过程模拟和经济性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    化工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    史策;虞骥;高栋;王海彬;姚善泾;林东强
  • 通讯作者:
    林东强
Comparison of Protein A affinity resins for twin-column continuous capture processes: Process performance and resin characteristics
双柱连续捕获工艺的 Protein A 亲和树脂比较:工艺性能和树脂特性
  • DOI:
    10.1016/j.chroma.2021.462454
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Chromatography A
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Sun Yan-Na;Shi Ce;Zhang Qi-Lei;Slater Nigel K. H.;Jungbauer Alois;Yao Shan-Jing;Lin Dong-Qiang
  • 通讯作者:
    Lin Dong-Qiang
连续流层析及用于抗体分离的新进展
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1003-9015.2021.01.001
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    高校化学工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    荆淑莹;史策;姚善泾;林东强
  • 通讯作者:
    林东强

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其他文献

有机模板剂和硅酸物种的电荷效应对SBA-15介观组装结构的影响
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    化工学报
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陈汇勇
混合模式扩张床吸附从牛乳清中分离乳铁蛋白
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    浙江大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚善泾;武元春;陈春琴;林东强
  • 通讯作者:
    林东强
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    王红寅;林东强;姚克俭;贠军贤;姚善泾
  • 通讯作者:
    姚善泾
十字型微通道制备粒径均一的纤维素层析介质
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    化工学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    童芳丽;林东强;刘川;贠军贤;姚善泾
  • 通讯作者:
    姚善泾
Study on antibody adsorption and elution performance of carboxyl and hydrophobic groups on mixed-mode ligands
混合模式配体上抗体对羧基和疏水基团的吸附和洗脱性能研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Separation Science
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    李梦婷;林东强;姚善泾;张其磊
  • 通讯作者:
    张其磊

其他文献

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AI技术路线图

林东强的其他基金

模型辅助的抗体连续分离过程设计和控制新方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
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    64 万元
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基于高通量优化的重组人血白蛋白纯化过程研究
  • 批准号:
    21476198
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  • 批准号:
    21276228
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    78.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
蛋白质层析分离中的分子相互作用研究
  • 批准号:
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    2009
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目
抗体高效分离的多功能配基设计和新平台技术基础研究
  • 批准号:
    20776129
  • 批准年份:
    2007
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  • 项目类别:
    面上项目
基于zeta电位的生物质层析分离过程设计研究
  • 批准号:
    20206029
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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