bioinformática-de-secuencias-de-anticuerpos

Trabaja con datos de secuencias de anticuerpos, nanocuerpos (VHH) y BCR: esquemas de numeración (IMGT, Kabat, Chothia, Martin, AHo), límites de CDR y regiones marco, residuos característicos de VHH y verificaciones de cisteínas, asignación de línea germinal con ANARCII, ANARCI, abnumber o IgBLAST, mapeo de CDRs a números de residuos de una estructura para contigs de rediseño de bucles, contactos de interfaz y cobertura de puntos calientes de un complejo predicho, pipelines de repertorio, el formato AIRR Rearrangement TSV, agrupación de clonotipos, humanidad y motivos de liability en la secuencia.

¿Qué es bioinformática-de-secuencias-de-anticuerpos?

Esta habilidad proporciona un conjunto completo de herramientas y convenciones para trabajar con datos de secuencias de anticuerpos, nanocuerpos (VHH) y receptores de células B (BCR) en entornos de investigación, terapéuticos, diagnósticos y educativos. Su propósito principal es estandarizar el procesamiento, la numeración, la anotación y el control de calidad de estas secuencias, evitando errores comunes como la confusión entre esquemas de numeración (IMGT, Kabat, Chothia, Martin, AHo) o la interpretación incorrecta de límites de CDR. Es compatible con múltiples herramientas como ANARCII, ANARCI (vía abnumber), IgBLAST y el formato de intercambio AIRR Rearrangement TSV, y se integra con el MCP 'immuno' para ejecutar tareas como numeración de secuencias, anotación de CDRs o mapeo de epítopos. La habilidad incluye scripts independientes en Python (sin dependencias externas) para tareas específicas como control de calidad de VHH, generación de contigs para rediseño de bucles basados en estructuras PDB, y análisis de contactos en la interfaz de complejos predichos. Cada coordenada de región lleva asociada el nombre de su esquema de numeración, y se advierte explícitamente que una etiqueta de esquema incorrecta corrompe silenciosamente cualquier comparación posterior. El skill está diseñado para ser utilizado cuando se necesita analizar, numerar, anotar, controlar calidad o filtrar secuencias de anticuerpos, VHH o binders diseñados, así como cuando se requiere consultar definiciones de CDR, coordenadas de región, o escribir código compatible con AIRR, IgBLAST, ANARCI o datos de OAS.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/0xcvaliente/immunology-skills/tree/HEAD/antibody-sequence-bioinformatics

Installed? Explore more Investigación y análisis de datos skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Bioinformática de secuencias de anticuerpos

Código y convenciones para datos de secuencias de anticuerpos: numeración, anotación, intercambio y control de calidad.

Alcance: trabajo de investigación, terapéutico, de diagnóstico y educativo. Una solicitud para diseñar un patógeno hacia una mayor transmisibilidad, o para diseñar la evasión de una contramedida desplegada, queda fuera de este alcance — indícalo y detente.

Nombra el esquema

Un índice de residuo sin su esquema de numeración carece de significado. H52 es un residuo diferente bajo Kabat que bajo IMGT, y CDR-H1 abarca residuos diferentes bajo cada esquema en uso. Por lo tanto:

  • Indica el esquema en prosa, en nombres de columna (cdr1_aa_imgt), en nombres de archivo y en docstrings.
  • Cuando los datos lleguen sin un esquema declarado, re-numéralos en lugar de inferirlo; un esquema mal etiquetado corrompe silenciosamente cualquier comparación posterior.
  • Convierte re-numerando la secuencia, nunca mediante aritmética sobre índices. Los códigos de inserción (52A, 100A–100K) hacen que la aritmética de índices sea incorrecta.
  • Los límites también pertenecen a un esquema: cita las definiciones de CDR como "CDR-H3 de IMGT" en lugar de "CDR3".
  • Un archivo de estructura tiene sus propios números de residuo. Las posiciones IMGT no son números PDB, y un contig o lista de puntos calientes debe usar la numeración del archivo (cdr_contig.py a continuación realiza el mapeo).

Tabla de esquemas y definiciones de límites: references/numbering.md.

Pasos

  1. Establece la entrada — tipo de cadena (pesada, kappa, lambda, o un archivo mixto), aminoácido o nucleótido, emparejado o no emparejado, y si las secuencias son V(D)J de longitud completa o solo dominio variable. Revisa manualmente un puñado de registros antes de escribir un pipeline sobre el archivo.
  2. Numera y anota con una herramienta, no a mano: ANARCII (numeración basada en modelos de lenguaje, el sucesor de ANARCI en OPIG) o ANARCI/abnumber para numeración y extracción de regiones, IgBLAST para asignación de línea germinal a partir de datos de nucleótidos. Opciones de herramientas y fragmentos de código: references/tools.md.
  3. Normaliza a AIRR Rearrangement TSV como formato de intercambio, para que el código posterior lea un solo esquema. Convenciones de campos y trampas de coordenadas: references/airr-data.md.
  4. Control de calidad antes del análisis. Ejecuta la lista de verificación en airr-data.md: indicadores de productividad, marco, codones de parada, consistencia del tipo de cadena, manejo de duplicados, cadenas huérfanas en datos emparejados, y una verificación de ida y vuelta de que escribir y luego volver a leer el archivo reproduce los registros.
  5. Reporta los indicadores como indicadores. Los motivos de liability, las puntuaciones de humanidad y las agrupaciones de clonotipos son hipótesis con umbrales, y el umbral debe viajar con el número: references/liabilities.md.

Con el MCP immuno conectado, number_sequence y annotate_cdrs ejecutan ANARCII por ti en un dominio variable. Ambos toman un esquema (imgt, kabat, chothia, martin o aho) para las etiquetas de residuos, pero las regiones y los límites de CDR que devuelven son siempre la definición de IMGT, y el resultado lo indica: no leas un CDR de Kabat de ellos. extract_chains proporciona la secuencia observada en una estructura, map_epitope_paratope (con scheme) etiqueta los residuos del parátopo por región, e interface_contacts proporciona contactos y área enterrada. Su regla de contacto es cualquier par de átomos pesados dentro de 4.5 Å, y scripts/interface_contacts.py usa la misma regla: en el PDB 1ZVY (cadena A contra B) ambos reportan 41 pares de residuos y 238 pares de átomos (verificado el 2026-11-14).

VHH, binders diseñados y estructuras

Tres scripts de biblioteca estándar en scripts/ (Python 3.9+, nada que instalar; --help en cada uno). Ejecútalos desde el directorio de esta habilidad o mediante la ruta completa.

PreguntaComando
¿Cuáles son los CDR, características distintivas, cisteínas, liabilities, carga de este VHH?python3 scripts/vhh_qc.py seqs.fasta o python3 scripts/vhh_qc.py designs.csv --annotate -o designs.qc.csv
¿Qué números de residuo contienen los CDR en esta estructura, y qué contig los rediseña?python3 scripts/cdr_contig.py 1ZVY.cif --chain A --target-chain B --design CDR3 --length CDR3=16-24
¿Toca este complejo predicho el epítopo previsto, a través de los CDR?python3 scripts/interface_contacts.py design.cif --binder H --target A --hotspots A45,A67

Reglas que mantienen su salida confiable:

  • vhh_qc.py coloca regiones anclándose en Cys23, Trp41, Cys104 y la cola FR4. Lee un dominio VH/VHH y reporta una secuencia que no puede colocar como no colocada en lugar de adivinar. Para una numeración IMGT exacta, o cuando el tipo de cadena importe, añade --numbering anarcii. Acuerdo con ANARCII, los casos que rechaza y los límites: references/vhh.md.
  • Las posiciones en su salida son índices brutos basados en 1 más un nombre de región, nunca números IMGT.
  • cdr_contig.py elimina residuos cuyo N, CA o C de la cadena principal falta, porque un contig que nombra un residuo no resuelto falla dentro de la herramienta de diseño. Ejecútalo en el archivo exacto que vas a subir.
  • La sintaxis del contig y la convención de numeración de residuos pertenecen a la herramienta de diseño; confirma ambas en la documentación de esa herramienta antes de pegar.
  • interface_contacts.py solo reporta geometría. Es un filtro sobre dónde se une un diseño, no una estimación de qué tan bien.

Las definiciones de clonotipo son una elección, no un hecho

Cualquier afirmación sobre diversidad clonal depende de una definición que debe ser declarada: nucleótidos de unión idénticos; aminoácidos CDR3 idénticos más el mismo gen V y J; identidad de aminoácidos CDR3 por encima de un umbral con el mismo V y J; o una definición de agrupamiento jerárquico con un umbral de distancia. Estas dan respuestas que difieren varias veces en los mismos datos. Reporta la definición junto con cada número de diversidad y mantén una definición en cualquier comparación.

Referencia

  • references/numbering.md — esquemas, límites de CDR y regiones marco, códigos de inserción, conversión, numeración IMGT versus PDB.
  • references/vhh.md — características de secuencia VHH, residuos característicos, cisteínas, contra qué se validó vhh_qc.py.
  • references/tools.md — mapa de herramienta a tarea, notas de instalación, fragmentos de código Python y CLI.
  • references/airr-data.md — conceptos esenciales de AIRR Rearrangement, referencias de línea germinal, lista de verificación de control de calidad.
  • references/liabilities.md — motivos de liability en la secuencia, humanidad, y qué no puede decidir la secuencia por sí sola.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

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.

Skills relacionados