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Antikörper-Sequenz-Bioinformatik

Arbeiten mit Antikörper-, Nanobody- (VHH) und BCR-Sequenzdaten – Nummerierungsschemata (IMGT, Kabat, Chothia, Martin, AHo), CDR- und Framework-Grenzen, VHH-Markerresiduen und Cysteinprüfungen, Keimbahnzuordnung mit ANARCII, ANARCI, abnumber oder IgBLAST, Mapping von CDRs auf Struktur-Residuenummern für Loop-Redesign-Contigs, Grenzflächenkontakte und Hotspot-Abdeckung eines vorhergesagten Komplexes, Repertoire-Pipelines, das AIRR-Rearrangement-TSV-Format, Klonotyp-Gruppierung, Humanität und Sequenz-Liability-Motive.

Was ist Antikörper-Sequenz-Bioinformatik?

Diese Skill ist ein umfassendes Toolkit für die Arbeit mit Antikörper-, Nanobody- (VHH) und BCR-Sequenzdaten. Sie deckt alle wichtigen Nummerierungsschemata (IMGT, Kabat, Chothia, Martin, AHo) ab und stellt sicher, dass jede Residuenangabe mit dem verwendeten Schema gekennzeichnet ist, um fehlerhafte Vergleiche zu vermeiden. Die Skill unterstützt Plattformen wie ANARCII, ANARCI, abnumber und IgBLAST zur Nummerierung und Annotation, normalisiert Daten in das AIRR-Rearrangement-TSV-Format und bietet Qualitätskontrollen (QC) für Sequenzen, einschließlich der Erkennung von Stopp-Codons, VHH-Markerresiduen und Cysteinanalysen. Sie enthält außerdem Skripte (`vhh_qc.py`, `cdr_contig.py`, `interface_contacts.py`) für spezifische Aufgaben wie die Analyse von VHH-Sequenzen, das Mapping von CDRs auf Struktur-Contigs und die Berechnung von Grenzflächenkontakten. Die Skill betont klare Konventionen: Jeder Residuenindex trägt den Namen seines Nummerierungsschemas, CDR-Definitionen werden mit dem Schema zitiert (z.B. 'IMGT CDR-H3'), und die Keimbahnzuordnung erfolgt immer durch ein Tool, nicht manuell. Sie ist ideal für Forscher, die Antikörperdaten parsen, nummerieren, annotieren, QC-prüfen oder filtern müssen, und für Entwickler, die Code gegen AIRR, IgBLAST, ANARCI oder OAS-Daten schreiben.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht Antikörper-Sequenz-Bioinformatik?

Code und Konventionen für Antikörper-Sequenzdaten: Nummerierung, Annotation, Austausch und Qualitätskontrolle.

Anwendungsbereich: Forschung, Therapeutik, Diagnostik und Bildung. Eine Anfrage zur Entwicklung eines Erregers in Richtung höherer Übertragbarkeit oder zur Entwicklung einer Escape-Variante gegen eine eingesetzte Gegenmaßnahme fällt nicht darunter – dies mitteilen und abbrechen.

Das Schema benennen

Ein Residuenindex ohne sein Nummerierungsschema ist bedeutungslos. H52 ist ein anderes Residuum unter Kabat als unter IMGT, und CDR-H1 umfasst unter jedem verwendeten Schema andere Residuen. Daher:

  • Das Schema im Fließtext, in Spaltennamen (cdr1_aa_imgt), in Dateinamen und in Docstrings angeben.
  • Wenn Daten ohne angegebenes Schema eintreffen, diese neu nummerieren, anstatt zu raten; ein falsch beschriftetes Schema korrumpiert stillschweigend jeden nachfolgenden Vergleich.
  • Konvertierung durch Neu-Nummerierung der Sequenz, niemals durch Arithmetik mit Indizes. Insertionscodes (52A, 100A–100K) machen Index-Arithmetik falsch.
  • Auch Grenzen gehören zu einem Schema: CDR-Definitionen als „IMGT CDR-H3" statt „CDR3" angeben.
  • Eine Strukturdatei hat ihre eigenen Residuenummern. IMGT-Positionen sind keine PDB-Nummern, und eine Contig- oder Hotspot-Liste muss die Nummerierung der Datei verwenden (cdr_contig.py unten führt das Mapping durch).

Schematabelle und Grenzdefinitionen: references/numbering.md.

Schritte

  1. Eingabe bestimmen – Kettentyp (schwer, Kappa, Lambda oder eine gemischte Datei), Aminosäure oder Nukleotid, gepaart oder ungepaart, und ob die Sequenzen vollständige V(D)J- oder nur variable Domänen sind. Einige Datensätze vor dem Schreiben einer Pipeline über die Datei manuell prüfen.
  2. Nummerieren und annotieren mit einem Tool, nicht von Hand: ANARCII (Sprachmodell-Nummerierung, der OPIG-Nachfolger von ANARCI) oder ANARCI/abnumber für Nummerierung und Regionsextraktion, IgBLAST für die Keimbahnzuordnung aus Nukleotiddaten. Tool-Auswahl und Code-Ausschnitte: references/tools.md.
  3. In das AIRR-Rearrangement-TSV normalisieren als Austauschformat, damit nachgelagerter Code ein Schema liest. Feldkonventionen und Koordinaten-Fallstricke: references/airr-data.md.
  4. QC vor der Analyse. Die Checkliste in airr-data.md durchlaufen: Produktivitäts-Flags, Rahmen, Stopp-Codons, Konsistenz des Kettentyps, Duplikatbehandlung, verwaiste Ketten in gepaarten Daten und ein Round-Trip-Check, dass Schreiben und erneutes Lesen der Datei dieselben Datensätze reproduziert.
  5. Flags als Flags melden. Liability-Motive, Humanitäts-Scores und Klonotyp-Gruppierungen sind Hypothesen mit Schwellenwerten, und der Schwellenwert muss mit der Zahl transportiert werden: references/liabilities.md.

Mit dem verbundenen immuno MCP führen number_sequence und annotate_cdrs ANARCII für Sie auf einer einzelnen variablen Domäne aus. Beide akzeptieren ein Schema (imgt, kabat, chothia, martin oder aho) für die Residuenbezeichnungen, aber die Regionen und CDR-Grenzen, die sie zurückgeben, sind immer die IMGT-Definition, und das Ergebnis weist darauf hin: Lesen Sie daraus kein Kabat-CDR aus. extract_chains gibt die in einer Struktur beobachtete Sequenz aus, map_epitope_paratope (mit scheme) beschriftet Paratop-Residuen nach Region, und interface_contacts liefert Kontakte und vergrabene Fläche. Ihre Kontaktregel ist beliebiges Schweratom-Paar innerhalb von 4,5 Å, und scripts/interface_contacts.py verwendet dieselbe Regel: Bei PDB 1ZVY (Kette A gegen B) melden beide 41 Residuenpaare und 238 Atompaare (geprüft am 14.11.2026).

VHH, designte Binder und Strukturen

Drei Standardbibliotheks-Skripte in scripts/ (Python 3.9+, nichts zu installieren; --help bei jedem). Führen Sie sie aus dem Verzeichnis dieser Skill oder über den vollständigen Pfad aus.

FrageBefehl
Was sind die CDRs, Markermotive, Cysteine, Liability-Motive, Ladung dieses VHH?python3 scripts/vhh_qc.py seqs.fasta oder python3 scripts/vhh_qc.py designs.csv --annotate -o designs.qc.csv
Welche Residuenummern enthalten die CDRs in dieser Struktur, und welcher Contig gestaltet sie neu?python3 scripts/cdr_contig.py 1ZVY.cif --chain A --target-chain B --design CDR3 --length CDR3=16-24
Berührt dieser vorhergesagte Komplex das beabsichtigte Epitop durch die CDRs?python3 scripts/interface_contacts.py design.cif --binder H --target A --hotspots A45,A67

Regeln, die die Zuverlässigkeit der Ausgabe sicherstellen:

  • vhh_qc.py platziert Regionen durch Verankerung an Cys23, Trp41, Cys104 und dem FR4-Ende. Es liest eine VH/VHH-Domäne und meldet eine Sequenz, die es nicht platzieren kann, als unplatziert, anstatt zu raten. Für eine genaue IMGT-Nummerierung oder wenn der Kettentyp wichtig ist, --numbering anarcii hinzufügen. Übereinstimmung mit ANARCII, die Fälle, die es ablehnt, und die Grenzen: references/vhh.md.
  • Positionen in seiner Ausgabe sind rohe 1-basierte Indizes plus ein Regionsname, niemals IMGT-Nummern.
  • cdr_contig.py verwirft Residuen, deren Rückgrat N, CA oder C fehlt, da ein Contig, der ein ungelöstes Residuum benennt, innerhalb des Design-Tools fehlschlägt. Führen Sie es auf der exakten Datei aus, die Sie hochladen werden.
  • Contig-Syntax und Residuenummerierungs-Konvention gehören zum Design-Tool; bestätigen Sie beide in der Dokumentation dieses Tools, bevor Sie einfügen.
  • interface_contacts.py meldet nur Geometrie. Es ist ein Filter dafür, wo ein Binder bindet, keine Schätzung, wie gut.

Klonotyp-Definitionen sind eine Wahl, keine Tatsache

Jede Aussage über klonale Diversität hängt von einer Definition ab, die angegeben werden muss: identische Junction-Nukleotide; identische CDR3-Aminosäuren plus gleiches V- und J-Gen; CDR3-Aminosäure-Identität über einem Schwellenwert mit gleichem V und J; oder eine hierarchische Clustering-Definition mit einem Distanz-Cutoff. Diese liefern auf denselben Daten mehrere Male unterschiedliche Antworten. Melden Sie die Definition neben jeder Diversitätszahl und behalten Sie eine Definition über jeden Vergleich hinweg bei.

Referenz

  • references/numbering.md — Schemata, CDR- und Framework-Grenzen, Insertionscodes, Konvertierung, IMGT- versus PDB-Nummerierung.
  • references/vhh.md — VHH-Sequenzmerkmale, Markermotive, Cysteine, wogegen vhh_qc.py validiert wurde.
  • references/tools.md — Tool-zu-Aufgabe-Zuordnung, Installationshinweise, Python- und CLI-Ausschnitte.
  • references/airr-data.md — AIRR-Rearrangement-Grundlagen, Keimbahn-Referenzen, QC-Checkliste.
  • references/liabilities.md — Sequenz-Liability-Motive, Humanität und was die Sequenz allein nicht entscheiden kann.

Individual skills in this repo

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antibody-literature-search

Find and summarise antibody and immunology literature and public database records - papers on a target, antibody or method, the originator publication for a named mAb, UniProt entries, PDB, SAbDab and SAbDab-nano structures, Thera-SAbDab therapeutic sequences, IMGT germlines, clinical trials, patent sequences, and measured design data in Proteinbase. Use when asked what is known or published about an antigen, antibody, epitope or assay, to look up an accession, PDB ID, PMID or DOI, to summarise a paper, to profile a target before designing against it (a target dossier covering construct, structures, known binders and epitopes, orthologs, accessibility and clinical context), or to assemble evidence on an antibody target. Every identifier is resolved against the source before it is written. Use antibody-therapeutics-landscape for industry and format context, antibody-reagent-selection to choose a commercial antibody, antibody-sequence-bioinformatics to work with the sequence...

antibody-therapeutics-landscape

Antibodies as drugs and as an industry - molecular formats (IgG subclass, Fab, scFv, VHH, bispecific, ADC, Fc engineering), drug-name decoding, the discovery-to-approval path, regulatory routes, developability, CMC and commercial vocabulary, nanobody (VHH) drugs, how to argue user fit and path to value for a design tool or pitch, plus biotech employer research and interview prep. Use when a prompt names an antibody drug, a mAb or nanobody format, an antibody or biotech company, asks what a biotech term means, who would use or buy a design result, or asks about a biotech role, job ad or interview. Approval counts, pipelines and company facts are volatile and get looked up, never recalled. Use antibody-literature-search to find papers, trials and database records, antibody-reagent-selection to choose a lab antibody, antibody-sequence-bioinformatics for sequence data.

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