免疫分析异源竞争模式中半抗原设计机制研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:31800776
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:24.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:C0808.疫苗、抗体与免疫干预
- 结题年份:2021
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:赖卫华; 黄震; 吕茜; 王椿; 张凯义;
- 关键词:
项目摘要
Heterogeneous competition pattern was widely considered as a means of improving the sensitivity of immunoassay. However, the design of heterogeneous antigen was empirical and occasional so as to difficult to obtain the best heterogeneous antigen. Based on the monoclonal antibody against quinolone drugs in early, we select 32 different structure of quinolone drugs as antigens. The project intend to calculate the molecular descriptors of heterogeneous antigens through computer aided molecular design, find out the key factors influencing heterogeneous degree of antigens with some quantifying and sorting. Besides, the affinity of antibody in different competition are tested by Bio-layer interferometry, the relationship between affinity constants and the heterogeneous degree are explored and the optimal hapten in theory is predicted which will be verified by enzyme linked immunosorbent assay subsequently. This project further explain the principle of heterogeneous competition pattern, effectively avoid the blindness in the design of heterogeneous antigen, provide scientific guidance of screening the best screening heterogeneous antigen.
免疫分析中异源竞争模式被普遍认为可以提高方法灵敏度,但目前对异源竞争原的设计大多凭借经验,偶然性比较大,很难确保设计到最佳竞争原。本课题拟在前期获得的抗喹诺酮类兽药单克隆抗体基础上,选取32种不同结构的氟喹诺酮类小分子作为竞争原,重点开展以下三个方面的研究;1,利用计算机辅助分子设计对32种竞争原进行分子描述符计算,明确影响竞争原异源度的关键因素,对异源度进行量化和排序。2,利用生物膜层干涉技术测定抗体与各竞争原之间的亲和力常数,探究异源度与亲和常数之间的关系,预判最佳竞争原。3,应用酶联免疫吸附法测定在不同竞争原下抗体的亲和力和特异性作为最佳竞争原的选定依据,检验最佳竞争原。通过本课题研究,可以基本明确竞争原异源度和亲和常数之间的相互影响机制,进一步解释异源竞争模式提高免疫分析灵敏度的原理,有效避免设计异源竞争原设计时的盲目性,为最佳竞争原的筛选提供科学指导依据。
结项摘要
免疫分析中异源竞争模式被普遍认为可以提高方法灵敏度,但目前对异源竞争原的设计大多凭借经验,偶然性比较大,很难确保设计到最佳竞争原。本研究对多种喹诺酮小分子的分子描述符进行计算,并做主成分分析。利用机器学习方法对小分子的十种主成分与其相对应的交叉反应率进行分类学习,用于辅助筛选合适的异源竞争抗原,以提高ELISA灵敏度。最终从抗原抗体亲和力及构效关系等角度对异源竞争抗原影响ELISA灵敏度的原因进行了理论分析。结果表明利用上述方法筛选到的七种异源竞争抗原中有六种抗原能够提高ELISA灵敏度。其中,当以SAR-BSA为异源竞争包被原时,相比较ENR-BSA作为同源包被而言,ELISA灵敏度提高了10倍(PBS中)和6倍(牛奶样本中)。亲和力及构效关系表明,抗原抗体之间适中的亲和力以及合适的分子相似度有利于提高免疫学分析方法的检测灵敏度。在测定19种喹诺酮类药物与诺氟沙星抗体1C9之间的交叉反应率后,这些药物的交叉反应率被成功用于筛选合适的异源竞争抗原方面,从而有效地提高了ELISA检测灵敏度。研究结果表明,当小分子药物与抗体的交叉反应率位于0.77%与49.92%之间时,它们相应的全抗原能够明显地提高ELISA检测灵敏度。相比于同源竞争抗原ELISA灵敏度,使用莫西沙星制备出的全抗原MOX-BSA为包被原时的ELISA灵敏度提高了26倍。本研究不仅提出了详细的方法用于对合适异源竞争抗原的筛选,同时也从理论角度对抗原结构与ELISA灵敏度之间的关系进行了解释。
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Using molecular descriptors for assisted screening of heterologous competitive antigens to improve the sensitivity of ELISA for detection of enrofloxacin in raw milk
利用分子描述符辅助筛选异源竞争抗原提高ELISA检测生乳中恩诺沙星的灵敏度
- DOI:10.3168/jds.2018-16048
- 发表时间:2019
- 期刊:Journal of Dairy Science
- 影响因子:3.5
- 作者:Hu Song;Fang Bolong;Huang Zhen;Chen Yuan;Liu Daofeng;Xing Keyu;Peng Juan;Lai Weihua
- 通讯作者:Lai Weihua
Highly Specific Anti-tylosin Monoclonal Antibody and Its Application in the Quantum Dot Bead-Based Immunochromatographic Assay
高特异性抗泰乐菌素单克隆抗体及其在量子点珠免疫层析检测中的应用
- DOI:--
- 发表时间:2020
- 期刊:Food Analytical Methods
- 影响因子:2.9
- 作者:Lai Xiaocui;Lv Xi;Zhang Ganggang;Xiong Zhijuan;Lai Weihua;Peng Juan
- 通讯作者:Peng Juan
Preparation of an Antidanofloxacin Monoclonal Antibody and Development of Immunoassays for Detecting Danofloxacin in Meat
抗达诺沙星单克隆抗体的制备及肉类中达诺沙星免疫分析方法的建立
- DOI:10.1021/acsomega.9b03270
- 发表时间:2020
- 期刊:ACS Omega
- 影响因子:4.1
- 作者:Yuan Meifang;Xiong Zhijuan;Fang Bolong;Guo Zhen;Guo Debin;Lai Weihua;Peng Juan
- 通讯作者:Peng Juan
Glucose oxidase-induced colorimetric immunoassay for qualitative detection of danofloxacin based on iron (II) chelation reaction with phenanthroline
基于与菲咯啉的铁 (II) 螯合反应的葡萄糖氧化酶诱导比色免疫分析定性检测达诺沙星
- DOI:10.1016/j.foodchem.2020.127099
- 发表时间:2020
- 期刊:Food Chemistry
- 影响因子:8.8
- 作者:Fang Bolong;Xu Shaolan;Huang Zhen;Wang Suhua;Chen Wenyao;Yuan Meifang;Hu Song;Peng Juan;Lai Weihua
- 通讯作者:Lai Weihua
Using hapten cross-reactivity to screen heterologous competitive antigens for improving the sensitivity of ELISA
利用半抗原交叉反应筛选异源竞争性抗原以提高 ELISA 的灵敏度
- DOI:10.1016/j.foodchem.2019.125379
- 发表时间:2020
- 期刊:Food Chemistry
- 影响因子:8.8
- 作者:Hu Song;Huang Zhen;Wang Chun;Peng Juan;Lai Wei-Hua
- 通讯作者:Lai Wei-Hua
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- 通讯作者:彭娟
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