Community研究与数据分析github.com

抗体序列生物信息学

处理抗体、纳米抗体(VHH)和BCR序列数据——编号方案(IMGT、Kabat、Chothia、Martin、AHo)、CDR和框架区边界、VHH标志残基和半胱氨酸检查、使用ANARCII、ANARCI、abnumber或IgBLAST进行种系分配、将CDR映射到结构残基编号以用于环重新设计的重叠群、预测复合物的界面接触和热点覆盖、抗体库流程、AIRR重排TSV格式、克隆型分组、人源化程度以及序列责任基序。适用于解析、编号、注释、质控或过滤抗体、VHH或设计结合物序列,当需要CDR定义或区域坐标,当需要PDB残基编号的重叠群,或当编写针对AIRR、IgBLAST、ANARCI或OAS数据的代码时。每个区域坐标都带有其编号方案的名称。设计流程请使用antibody-binder-design,查找序列和结构请使用antibody-literature-search,抗体治疗格局请使用antibody-therapeutics-landscape……

抗体序列生物信息学 是什么?

该技能是抗体序列生物信息学的专业工具集,涵盖编号方案(IMGT、Kabat、Chothia、Martin、AHo)、CDR和框架区边界定义、VHH标志残基与半胱氨酸检查、种系分配(ANARCII、ANARCI、abnumber或IgBLAST)、将CDR映射到PDB残基编号用于结构设计、以及完整的质控和注解流程。它支持研究、治疗、诊断和教学场景,严格遵守数据溯源原则:每个区域坐标都必须带有方案名称,避免因编号方案混淆导致下游分析错误。技能提供三个关键脚本:vhh_qc.py用于VHH序列的全面验证(CDR、责任基序等),cdr_contig.py用于将CDR映射到PDB结构残基并生成设计重叠群,interface_contacts.py用于分析预测复合物的界面接触和热点覆盖。此外,它强调AIRR重排TSV作为标准交换格式,并提供详细的质控检查清单,包括产率标志、框架完整性、终止密码子、链型一致性、重复序列处理和配对数据中的孤儿链处理。克隆型定义被明确指出是基于选择而非事实的,要求报告定义和阈值。技能还包含对ANARCII、IMGT和VHH特异性特性的深入说明,确保输出可靠且可解释。

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

Installed? Explore more 研究与数据分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

在你喜欢的 AI 中提问

打开一个已预加载此 Agent Skill 的新对话。

文档

抗体序列生物信息学 是做什么的?

用于抗体序列数据的代码和约定:编号、注释、交换和质量控制。

范围:研究、治疗、诊断和教育工作。任何要求改造病原体以增强传播性,或设计逃避已有防御措施的请求均不在范围内——需明确拒绝并停止。

命名方案

没有编号方案的残基索引是无意义的。'H52'在Kabat方案下与IMGT方案下是不同的残基,而'CDR-H1'在不同方案下覆盖的残基也不同。因此:

  • 在文本描述、列名(cdr1_aa_imgt)、文件名和文档字符串中明确说明方案。
  • 当数据到达时没有声明方案,应重新编号而不是推断;错误标记的方案会悄悄地破坏所有下游比较。
  • 通过重新编号序列进行转换,绝不要通过索引算术。插入码(52A、100A–100K)使得索引算术不可靠。
  • 边界也属于某个方案:引用CDR定义时应使用“IMGT CDR-H3”而不是“CDR3”。
  • 结构文件有其自身的残基编号。IMGT位置不是PDB编号,重叠群或热点列表必须使用文件的编号(下面的cdr_contig.py会进行映射)。

方案表和边界定义:references/numbering.md

步骤

  1. 确定输入——链类型(重链、κ链、λ链或混合文件)、氨基酸或核苷酸、配对或未配对,以及序列是全长的V(D)J还是仅可变域。在编写针对该文件的流程之前,先人工检查少量记录。
  2. 使用工具编号和注释,不要手动进行:使用ANARCII(语言模型编号,OPIG接替ANARCI的产品)或ANARCI/abnumber进行编号和区域提取,使用IgBLAST从核苷酸数据进行种系分配。工具选择和代码片段:references/tools.md
  3. 规范化为AIRR重排TSV作为交换格式,以便下游代码读取统一的模式。字段约定和坐标陷阱:references/airr-data.md
  4. 分析前进行质控。 运行airr-data.md中的检查清单:产率标志、框架、终止密码子、链型一致性、重复序列处理、配对数据中的孤儿链,以及写入再重新读取文件是否能重现记录的回环检查。
  5. 将标志报告为标志。 责任基序、人源化程度评分和克隆型分组是带有阈值的假设,阈值必须与数值一起传递。references/liabilities.md

连接immuno MCP后,number_sequence和annotate_cdrs会为您在一个可变域上运行ANARCII。两者都接受一个方案(imgt、kabat、chothia、martin或aho)用于残基标签,但它们返回的区域和CDR边界始终是IMGT定义,结果中也会明确说明:不要从中读取Kabat CDR。extract_chains给出结构中观察到的序列,map_epitope_paratope(带有scheme)按区域标记互补位残基,interface_contacts给出接触和埋藏面积。它们的接触规则是任何重原子对在4.5 Å内,scripts/interface_contacts.py使用相同的规则:对于PDB 1ZVY(链A对链B),两者都报告41个残基对和238个原子对(已于2026-11-14验证)。

VHH、设计结合物和结构

scripts/目录下的三个标准库脚本(Python 3.9+,无需安装;每个都支持--help)。从该技能目录下运行它们,或使用完整路径。

问题命令
这个VHH的CDR、标志残基、半胱氨酸、责任基序、电荷是什么?python3 scripts/vhh_qc.py seqs.fasta 或 python3 scripts/vhh_qc.py designs.csv --annotate -o designs.qc.csv
哪些残基编号在这个结构中包含CDR,什么重叠群可以重新设计它们?python3 scripts/cdr_contig.py 1ZVY.cif --chain A --target-chain B --design CDR3 --length CDR3=16-24
这个预测的复合物是否通过CDR接触了预期的表位?python3 scripts/interface_contacts.py design.cif --binder H --target A --hotspots A45,A67

保持其输出可靠性的规则:

  • vhh_qc.py通过锚定Cys23、Trp41、Cys104和FR4尾来放置区域。它读取一个VH/VHH域,对于无法放置的序列,报告为未放置而不是猜测。如需精确的IMGT编号,或当链类型重要时,添加--numbering anarcii。与ANARCII的一致性、它拒绝处理的情况以及限制:references/vhh.md
  • 其输出中的位置是基于1的原始索引加上区域名称,绝不是IMGT编号。
  • cdr_contig.py会丢弃主链N、CA或C缺失的残基,因为命名未解析残基的重叠群会在设计工具内部失败。请在上传的确切文件上运行它。
  • 重叠群语法和残基编号约定属于设计工具;请在设计工具的文档中确认两者后再粘贴。
  • interface_contacts.py仅报告几何信息。它是关于设计结合位置的过滤器,不是结合强度的估计。

克隆型定义是选择,而非事实

关于克隆多样性的任何陈述都依赖于一个必须声明的定义:相同的连接核苷酸;具有相同V和J基因的相同CDR3氨基酸;相同V和J基因下CDR3氨基酸同一性超过某个阈值;或带有距离阈值的层次聚类定义。这些定义在相同数据上会产生差异数倍的结果。报告多样性数字的同时,必须报告所用的定义,并在任何比较中保持同一个定义。

参考

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.

相关技能