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抗体配列バイオインフォマティクス

抗体、ナノボディ(VHH)、BCR配列データの処理:ナンバリングスキーム(IMGT、Kabat、Chothia、Martin、AHo)、CDRおよびフレームワーク境界、VHH特徴残基とシステインチェック、ANARCIIやIgBLASTによる生殖系列割り当て、構造上の残基番号へのCDRマッピング、インターフェースコンタクト、レパートリーパイプライン、AIRR形式対応など。

抗体配列バイオインフォマティクス とは?

このスキルは、抗体、ナノボディ(VHH)、およびBCR(B細胞受容体)配列データの解析と品質管理のための包括的なバイオインフォマティクス機能を提供します。主な機能には、IMGT、Kabat、Chothia、Martin、AHoなどの複数のナンバリングスキームに基づく配列ナンバリング、CDRとフレームワーク領域の境界決定、VHHに特有の特徴残基(ハローマーク)やシスチン結合のチェック、ANARCII、ANARCI、abnumber、IgBLASTを用いた生殖系列遺伝子の割り当てが含まれます。また、CDRをタンパク質構造ファイル(PDB/mmCIF)の残基番号にマッピングするための`cdr_contig.py`スクリプトや、予測複合体における結合界面のコンタクトとホットスポットを解析する`interface_contacts.py`スクリプトも提供します。AIRR Rearrangement TSV形式の標準化と品質管理(生産的フラグ、フレーム内翻訳、ストップコドン、チェーンタイプの一貫性など)をサポートし、免疫レパートリーパイプラインとの相互運用性を確保します。Claude CodeなどのAIエージェントが`immuno` MCPツールと連携することで、`number_sequence`や`annotate_cdrs`などの操作を実行可能になります。このスキルは、研究者、治療薬開発者、診断薬開発者、教育目的のユーザーを対象としており、病原体の感染性向上や対策回避の設計には使用しません。

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

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ドキュメント

抗体配列バイオインフォマティクス は何をしますか?

抗体配列データのためのコードと規約:ナンバリング、アノテーション、相互交換、品質管理。

対象範囲:研究、治療薬、診断薬、教育目的の作業。病原体の感染性を高めるための改変や、既存の対策を回避する設計の要求は対象外であり、その旨を伝えて作業を中止してください。

スキームを明示する

ナンバリングスキームなしの残基インデックスは意味がありません。H52 は Kabat と IMGT では異なる残基であり、CDR-H1 も使用するスキームによって異なる残基範囲を持ちます。そのため:

  • スキームを散文、カラム名(cdr1_aa_imgt)、ファイル名、docstring で明示してください。
  • スキームが指定されていないデータを受け取った場合は、推測せずに再ナンバリングしてください。誤ってラベル付けされたスキームは、下流の比較をすべて暗黙的に破壊します。
  • 変換は配列の再ナンバリングによって行い、インデックスに対する算術演算では決して行わないでください。挿入コード(52A、100A–100K)により、インデックス算術は誤った結果になります。
  • 境界もスキームに属します。CDR定義は「CDR3」ではなく「IMGT CDR-H3」のように引用してください。
  • 構造ファイルは独自の残基番号を持ちます。IMGT ポジションは PDB 番号とは異なり、コンティグやホットスポットリストはファイルのナンバリングを使用する必要があります(以下の cdr_contig.py がマッピングを行います)。

スキームテーブルと境界定義:references/numbering.md

手順

  1. 入力を確認する — 鎖の種類(重鎖、カッパ、ラムダ、または混合ファイル)、アミノ酸かヌクレオチドか、ペアかアンペアか、配列が完全長 V(D)J か可変ドメインのみかを確認します。パイプラインをファイル全体に適用する前に、いくつかのレコードを目視で確認します。
  2. ツールを使用してナンバリングとアノテーションを行う — 手作業ではなく、ANARCII(言語モデルベースのナンバリング、OPIG による ANARCI の後継)または ANARCI/abnumber でナンバリングと領域抽出、IgBLAST でヌクレオチドデータからの生殖系列割り当てを行います。ツールの選択とスニペット:references/tools.md
  3. AIRR Rearrangement TSV に正規化する — 交換形式として正規化することで、下流のコードが単一のスキーマを読み取れるようにします。フィールドの規約と座標の注意点:references/airr-data.md
  4. 解析前に品質管理を行う。 airr-data.md のチェックリスト(生産的フラグ、フレーム、ストップコドン、鎖タイプの一貫性、重複処理、ペアデータにおける孤立鎖、ファイルの書き込みと再読み取りでレコードが再現するかのラウンドトリップチェック)を実行します。
  5. フラグはフラグとして報告する。 有害性モチーフ、ヒューマンネススコア、クロノタイプグループ化は閾値付きの仮説であり、閾値は数値とともに伝達する必要があります:references/liabilities.md

immuno MCP が接続されている場合、number_sequence と annotate_cdrs はあなたの代わりに ANARCII を1つの可変ドメインに対して実行します。どちらも残基ラベルにスキーム(imgt、kabat、chothia、martin、aho)を取りますが、返される領域と CDR 境界は常に IMGT 定義であり、結果はそのことを明示します。これらから Kabat CDR を読み取らないでください。extract_chains は構造内で観測された配列を返し、map_epitope_paratope(scheme 付き)はパラトープ残基を領域ごとにラベル付けし、interface_contacts はコンタクトと埋没面積を返します。これらのコンタクトルールは 4.5 Å 以内の任意の重原子ペアであり、scripts/interface_contacts.py も同じルールを使用します:PDB 1ZVY(鎖A対B)では両方とも41残基ペアと238原子ペアを報告します(2026-11-14 確認)。

VHH、設計バインダー、構造

scripts/ 内の3つの標準ライブラリスクリプト(Python 3.9+、インストール不要、各々 --help あり)。このスキルのディレクトリから、またはフルパスで実行します。

質問コマンド
この VHH の CDR、特徴残基、システイン、有害性、電荷は?python3 scripts/vhh_qc.py seqs.fasta または python3 scripts/vhh_qc.py designs.csv --annotate -o designs.qc.csv
この構造内のどの残基番号が CDR を保持し、どのコンティグがそれらを再設計するか?python3 scripts/cdr_contig.py 1ZVY.cif --chain A --target-chain B --design CDR3 --length CDR3=16-24
この予測複合体は、CDR を介して目的のエピトープに接触するか?python3 scripts/interface_contacts.py design.cif --binder H --target A --hotspots A45,A67

出力の信頼性を保証するルール:

  • vhh_qc.py は Cys23、Trp41、Cys104、FR4 テールにアンカーして領域を配置します。1つの VH/VHH ドメインを読み取り、配置できない配列は推測せずに未配置として報告します。正確な IMGT ナンバリングや鎖タイプが重要な場合は --numbering anarcii を追加します。ANARCII との一致、拒否するケース、制限事項:references/vhh.md
  • 出力内の位置は、ベース1の生のインデックスと領域名であり、IMGT 番号ではありません。
  • cdr_contig.py は主鎖 N、CA、C が欠落している残基を削除します。未解決の残基を指定するコンティグは設計ツール内で失敗するためです。アップロードする正確なファイルで実行してください。
  • コンティグの構文と残基番号の規則は設計ツールに属します。貼り付ける前に、そのツールのドキュメントで両方を確認してください。
  • interface_contacts.py は幾何学のみを報告します。設計がどこに結合するかのフィルターであり、結合の良さの推定ではありません。

クロノタイプ定義は選択であり、事実ではない

クローン多様性に関するいかなる記述も、定義を明示する必要があります:同一のジャンクションヌクレオチド、同一の CDR3 アミノ酸 + 同一の V および J 遺伝子、同一の V および J を持つ CDR3 アミノ酸同一性が閾値以上、または距離カットオフ付きの階層的クラスタリング定義。これらは同じデータでも数倍異なる答えを与えます。すべての多様性数値とともに定義を報告し、比較全体で1つの定義を維持してください。

参考文献

  • references/numbering.md — スキーム、CDR とフレームワーク境界、挿入コード、変換、IMGT 対 PDB ナンバリング。
  • references/vhh.md — VHH 配列特徴、特徴残基、システイン、vhh_qc.py の検証対象。
  • references/tools.md — ツールとジョブの対応表、インストールノート、Python および CLI スニペット。
  • references/airr-data.md — AIRR Rearrangement の要点、生殖系列リファレンス、QC チェックリスト。
  • references/liabilities.md — 配列有害性モチーフ、ヒューマンネス、配列だけでは判断できないこと。

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...

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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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