Community研究與資料分析github.com

抗體序列生物資訊學

用於處理抗體、奈米抗體(VHH)和 BCR 序列資料的編碼與慣例:編號方案、CDR 和框架邊界、種系分配、界面接觸點以及資料交換。

抗體序列生物資訊學 是什麼?

這項技能提供了一套全面的工具和慣例,專門用於處理抗體、奈米抗體(VHH)和 B 細胞受體(BCR)序列資料。它支援業界標準的編號方案,包括 IMGT、Kabat、Chothia、Martin 和 AHo,並能處理 CDR 與框架區域邊界、VHH 標誌性殘基、半胱氨酸檢查等關鍵任務。透過整合 ANARCII、ANARCI/abnumber 和 IgBLAST 等工具,它能夠執行序列編號、註釋及種系分配。該技能非常適合在 Claude Code、Cursor 或 Codex 等 AI 代理平台上使用,提供 Python 腳本(`vhh_qc.py`、`cdr_contig.py`、`interface_contacts.py`)來執行 QC、將 CDR 映射到結構殘基以及分析複合物界面。它遵循 AIRR 標準來標準化資料交換,並強調在註釋序列時必須明確指出所採用的編號方案,以避免代價高昂的錯誤。

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

Installed? Explore more 研究與資料分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

抗體序列生物資訊學 是做什麼的?

用於抗體序列資料的編碼與慣例:編號、註釋、交換和品質管控。

範圍:研究、治療、診斷與教育相關工作。若請求將病原體改造為更具傳播性,或設計逃逸現有防禦措施的手段,則超出此範圍 — 請明確拒絕並終止。

指明方案

不帶編號方案的殘基索引是沒有意義的。在 Kabat 方案下的 H52 與在 IMGT 方案下的 H52 是不同的殘基,而 CDR-H1 在不同方案下涵蓋的殘基範圍也各不相同。因此:

  • 在文字說明、欄位名稱(cdr1_aa_imgt)、檔案名稱以及文件字串中,都必須明確標明方案。
  • 當收到的資料未標明方案時,應重新編號而非推測;標錯方案的標籤會悄悄地破壞所有下游比較結果。
  • 轉換時應透過重新編號序列來達成,切勿使用索引算術。插入碼(52A、100A–100K)會使索引算術失效。
  • 邊界也同樣屬於特定方案:請使用「IMGT CDR-H3」而非「CDR3」來引用 CDR 定義。
  • 結構檔案有其自身的殘基編號。IMGT 位置並非 PDB 編號,而接合體或熱點列表必須使用檔案的編號(下面的 cdr_contig.py 會執行映射)。

方案表與邊界定義:references/numbering.md

步驟

  1. 確認輸入資料類型 — 鏈類型(重鏈、κ 輕鏈、λ 輕鏈或混合檔案)、胺基酸或核苷酸、配對或未配對,以及序列是全長 V(D)J 還是僅可變區。在為整個檔案撰寫流程之前,先人工檢查少數幾條紀錄。
  2. 使用工具而非手動進行編號與註釋:使用 ANARCII(語言模型編號,OPIG 開發的 ANARCI 後繼者)或 ANARCI/abnumber 進行編號和區域提取,使用 IgBLAST 從核苷酸資料進行種系分配。工具選擇與程式碼片段:references/tools.md
  3. 標準化為 AIRR Rearrangement TSV 格式作為交換格式,讓下游程式碼可以讀取統一的架構。欄位慣例與座標陷阱:references/airr-data.md
  4. **分析前先進行品質管控(QC)。**執行 airr-data.md 中的檢查表:功能性標誌、讀碼框、終止密碼子、鏈類型一致性、重複序列處理、配對資料中的孤兒鏈,以及一個來回檢查(寫入後再讀取檔案,確認紀錄可重現)。
  5. 將標記視為標記來報告。 易損性模體、人類化分數和克隆型分組都是帶有閾值的假設,閾值必須與數值一同記載:references/liabilities.md

當連接 immuno MCP 後,number_sequence 和 annotate_cdrs 會為您處理單一可變區的 ANARCII 操作。兩者都需要一個方案(imgt、kabat、chothia、martin 或 aho)作為殘基標籤,但它們返回的區域和 CDR 邊界永遠是 IMGT 定義,結果也會如此標明:請勿從中讀取 Kabat 的 CDR。extract_chains 給出觀測到的結構序列,map_epitope_paratope(配合 scheme)會依區域標記互補位殘基,而 interface_contacts 則給出接觸面積與埋藏面積。它們的接觸規則是任何重原子對之間的距離小於等於 4.5 Å,scripts/interface_contacts.py 使用相同規則:在 PDB 1ZVY(鏈 A 對抗鏈 B)上,兩者都報告了 41 個殘基對和 238 個原子對(檢查日期 2026-11-14)。

VHH、設計結合子與結構

scripts/ 目錄中有三個標準庫腳本(Python 3.9+,無需安裝;每個都提供 --help)。從此技能的目錄下執行,或使用完整路徑執行。

問題指令
這個 VHH 的 CDR、標誌、半胱氨酸、易損性、電荷為何?python3 scripts/vhh_qc.py seqs.fasta 或 python3 scripts/vhh_qc.py designs.csv --annotate -o designs.qc.csv
這個結構中哪些殘基編號對應 CDR,以及哪個接合體可以重新設計它們?python3 scripts/cdr_contig.py 1ZVY.cif --chain A --target-chain B --design CDR3 --length CDR3=16-24
這個預測的複合物是否透過 CDR 接觸到目標表位?python3 scripts/interface_contacts.py design.cif --binder H --target A --hotspots A45,A67

保證輸出可信度的規則:

  • vhh_qc.py 透過錨定 Cys23、Trp41、Cys104 以及 FR4 尾部來定位區域。它讀取一個 VH/VHH 結構域,並將無法定位的序列報告為「未定位」而非進行猜測。如需精確的 IMGT 編號,或當鏈類型至關重要時,請添加 --numbering anarcii。與 ANARCII 的一致性、它拒絕處理的情況以及限制:references/vhh.md
  • 其輸出中的位置是基於 1 的原始索引加上區域名稱,而非 IMGT 編號。
  • cdr_contig.py 會丟棄主鏈 N、CA 或 C 原子缺失的殘基,因為在接合體中命名一個未解析的殘基會在設計工具內部導致失敗。請在您將要上傳的準確檔案上執行此腳本。
  • 接合體語法和殘基編號慣例屬於設計工具;在貼上之前,請務必在該工具的文件中確認這兩點。
  • interface_contacts.py 僅報告幾何資訊。它是用來過濾設計在何處結合,而非估計結合效果的好壞。

克隆型定義是一種選擇,而非事實

任何關於克隆多樣性的陳述都取決於一個必須明確說明的定義:相同的接合核苷酸;相同的 CDR3 胺基酸加上相同的 V 和 J 基因;CDR3 胺基酸相似度高於閾值且 V 和 J 基因相同;或使用距離閾值的層級聚類定義。這些定義對同一組資料會產生相差數倍的結果。請在報告每個多樣性數值時一併說明其定義,並在進行任何比較時保持使用同一個定義。

參考資料

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.

相關技能