Antibody | 抗体选择及购买 | IHC | WB | ChIP

Posted 2023-06-01 Digital-LI

 

一般去antibodypedia网站找抗体，最好有参考文献支持，这就是个推荐网站，本身不能下单购买。

找到后就进入供应商的网站寻找产品编号Catalog#，比如我的就是NB100-2214。

100 ul需要379刀，即2500RMB，还是挺贵的。好处就是什么都可以做：WB, Simple Western, ChIP, ICC/IF, IHC, IHC-P, IP, KO。

 

然后进入我们的内部系统iLab（类似amazon），https://dfci.ilab.agilent.com/account/login

Sign in using iLab credentials

 

大概一周后就能到货，之后让core做IHC即可，真的非常方便，好单位支撑部门很给力，钱多事少。

 

基础知识：

• Polyclonal antibodies are made using several different immune cells. They will have the affinity for the same antigen but different epitopes, while monoclonal antibodies are made using identical immune cells that are all clones of a specific parent cell.
• 用一种包含多种抗原决定簇的抗原免疫动物，可刺激机体多个B 细胞克隆产生针对多种抗原表位的抗体，就是多克隆抗体（polyclonal antibody, pAb）。 由单一B 细胞克隆产生的识别一种抗原表位的抗体，称为单克隆抗体（monoclonal antibodies, mAb）。
• ChiP对抗体质量要求最高，而WB则对抗体质量要求最低。

 

 

iLab是一个帮助实验室实现协同工作的管理平台，通过信息化的方式，帮助实验室成员能够利用iLab清楚的知道实验材料的拜访，剩余和设备的预约使用情况。通过iLab，所有实验室成员都可以实时了解实验室的试剂耗材剩余和历史信息，设备的预约使用情况和采购的进度，在线进行申请和审批，实现信息及时共享。其各模块功能简介如下。

1、采购模块

一般采购员对应此模块。采购员可以自己填写新的订单，也可以直接将请购人的请购单（单一或多人整合）转变为订购单。然后将新的订单发送给采购审批人。审批通过后，采购员即可将订单直接在线发送到供货商的手机或邮箱上，同时可以在线同供货商进行沟通。订单发送后，所采购的物品可以直接全部或部分的转入库存。

此外，新的iLab版本还加入了供应商信息管理、多个供应商询价与比价、发票与报销管理等功能，逐渐涵盖了采购员基本的业务内容。

 

2、库存模块

此模块一般由库管员进行操作。除接受采购员采购订单中的物品信息外，库管员还可以手动直接输入，或者通过excel导入试剂耗材信息。库存模块中包含产品分类、预警设置、申购、领用与出库等子模块。产品分类可以将仓库中的所有物品进行详细分类，方便查询与管理。预警设置可以在库存不足或者物品即将过期时提醒用户，方便及时处理。申购、领用与出库是该模块的对外功能，当实验员申领物品时，如果库存中有此物品，得到审批人审批后，直接出库即可；如果没有则需要填写请购单进而在线传递给采购员等待采购。采购入库后即可完成领用与出库功能。

 

3、仪器模块

此模块一般由仪器管理员进行操作。仪器管理员可以将自己管理的数台仪器信息手动添加到软件中。该模块与申领采购有所区别，算是一个比较独立的模块。其主要功能是仪器预约，这样可以避免多人同时使用同一台仪器，方便实验员更加合理的安排实验计划。

 

4、统计模块

这是一个综合性模块，在这里可以看到全部的产品，人员，项目组的统计信息，可以根据不同的维度来选择你想要看到的统计结果，并且可以导出。如2016年在各供应商处购买物品的金额统计。哪些试剂耗材是目前申领较多的，需要大量备货的，等等。

 

5、个人中心

在这里，你可以查到你所领用的产品，预约的设备，你的申请状态和等待你审批的内容。

iLab软件将实验员、采购员、库管员、仪器管理员、老板各成员的业务整合在一起，避免了线下excel、word、邮箱、qq等交流的繁琐、低效，而且具有历史记录与搜寻、数据统计功能，是一款很适合实验室及相关研发生产企业的管理软件。但是对于一些小型实验室可能没有独立的仓库储存，都是放在实验桌下的柜子里，增加了库管员统计与管理的难度。而且对于那些大包装、用量又少的试剂耗材，实验员领用后虽有返还功能，但是无法记录其真实的体积或质量，也会给库存带来困扰。当然该软件是否可以存储与共享实验室配制的公用试剂，以及实验员自己实验过程中产生的实验产物，需要自行摸索。在使用软件的过程中，还需结合实际的情况，灵活运用。

 

参考：

• iLab 操作软件
• 什么是多克隆抗体？与单克隆抗体有哪些区别？
• 如何快速精准查找你需要的抗体？这五个网站绝对是王牌！

 

人工免疫相关算法

人工免疫相关优化算法

1. 负向选择算法

生物学机理：定义任何属于人体自身的组织称为自体，任何入侵的东西称为异体。产生的抗体与自身细胞结合，则取消该抗体；留下的正式抗体，如果某异体与之产生结合并达到一定的阈值，则该异体检测为抗原，予以清除。

1. 克隆选择算法

算法思想：淘汰与抗原结合能力差的抗体，对优质抗体变异，增加抗体的多样性。

算法流程：

1）产生出事候选集P：其由记忆细胞子集和保留子集组成。

2）选取n个亲和度最大的子集作为抗体样本Pn。

3 ) 对Pn进行克隆操作，其中亲和越大，克隆的个数越多。生成临时抗体集C.

4 ) 对C进行变异操作，其中亲和度越大，变异率越小。生成抗体集C*.

5 ) 重新选择C*中亲和度最大的子集，补充到记忆细胞自己中；并用C*中其他改进型个体替换P中的一些个体。

6）随机产生d个新抗体，替换P中亲和度最低的抗体，增加抗体的多样性。

特点：

多样性：通过新旧抗体的替代，增加了种群的多样性。

最优化：高亲和度抗体被保留，使得对抗原的识别更加有效。

局部搜索能力:突变的存在使得抗体可以在局部范围内发生变化提高了识别能力。

淘汰性：低亲和度抗体被淘汰，使得对免疫系统识别能力不断增强。

学习记忆性：第一阶段结束后，原高亲和度抗体被保留，使得在第二阶段可以快速响应识别抗原。

1. 粒子群算法

算法思想：通过群体间个体的相互协作和信息共享来寻找最优解。

基本步骤：

1）  初始化粒子群，包括粒子的数量，位置和速度。

2）  计算每个粒子的适应度，选择该粒子最好的位置和适应度。选择该种群最好适应度粒子的位置作为该种群最好的位置。

3）  根据粒子的速度和位置更新粒子的速度和位置。

4）  计算更新后粒子的适应度，如果这个适应度更好，则更改该粒子的位置为此时的新位置。

5）  将每个粒子的适应度与全局所有所有粒子的适应度进行比较，如果较好则更新种群最好位置。

6）  判断此时是否满足算法结束条件，如果否则继续迭代之前步骤。

1. 免疫粒子群算法在神经网络上的应用

说明：免疫粒子群是指上面算法的结合体。

算法思想：通过克隆的方法实现个体的高亲和度和群体的多样性。通过粒子群算法提高算法的收敛速度。提高优化的性能和质量。

基本步骤：

步骤1：确定目标函数，。

其中：yi表示建模数据实际输出。F(xi)表示模型预测输出。

 步骤2：利用目标函数，通过设置不同的神经网路参数，包括隐含层节点数，权值等。从而产生不同的f(xi),得到多个Ji，此处Ji表示为抗体。另：这些初始情况下的抗体就是粒子群中的粒子。

           粒子属性更新：

          。

其中：w为惯性权值，它使粒子保持运动惯性。使其具有拓展搜索空间的趋势，加快收敛进程。Vi为粒子速度，vi属于[-Vmax,Vmax]，较大的保证群体的全局搜索能力，较小则群体的局部搜索能力加强；c1,c2为正实数，称为加速度常数。r1,r2为[0，1]之间随意变化的随机数。Pi为目前粒子所处的最好位置，pg为粒子群目前的最好位置。

步骤3：更新后的粒子群，收敛速度快，但是易陷入局部最优。通过识别亲和力对粒子群进行增殖和淘汰。这里亲和力是指抗体与抗原的匹配程度。亲和力计算公式：
           ，其中t大于0，为常数。

步骤4：高变异克隆：对个体进行变异，复制高亲和力的抗体个体，同时淘汰亲和力低的个体，实现抗体库中的个体高度亲和力和群体多样性，防止局部收敛。再从新的抗体群中优选出亲和力高的个体，产生针对多目标优化的候选解。

变异公式：。

其中：其中δθξαβ为算法因子常数αδ用以控制变异程度β为正常数ξ为足够小的正数用以防止除数为；可以取适当的数；r为服从均值为、方差为的高斯分布的随机数；

步骤5：进行全局搜索，选出亲和力最高的抗体为最优个体。

步骤6：判断算法是否结束。