多克隆抗體測序的優勢及挑戰

什么是多克隆抗體？

多克隆抗體（polyclonal antibodies, pAbs）是由異質性B細胞群體產生的抗體混合物，能夠識別抗原表面的多個不同表位，因而具備多特異性特征[1]。相比之下，單克隆抗體（monoclonal antibodies, mAbs）來源于單一B細胞克隆，僅針對抗原的某一特定表位，展現出高度單一特異性[2]。

多克隆抗體相對于單克隆抗體的優勢有哪些？

多克隆抗體的優勢在于其能夠同時識別抗原的多個表位，在抗原表位信息不完整或抗原存在高度異質性的研究場景中，表現出更優的抗原捕獲能力和檢測靈敏度。這一特性使其在臨床初步篩查、早期診斷及基礎研究領域具有不可替代的價值[3]。此外，多克隆抗體兼具生產成本優勢和靈敏檢測特性，使其在免疫印跡（Western Blot）和免疫沉淀（Immunoprecipitation）等關鍵技術中得到廣泛應用。

多克隆抗體目前遇到的挑戰有哪些？

多克隆抗體制備過程中的核心挑戰在于批次間差異性，其根源在于免疫動物的個體生物學差異，包括遺傳背景、免疫狀態及健康狀況等因素。盡管通過標準化生產流程可在一定程度上降低工藝帶來的相關變異，但無法完全消除生物體固有差異所導致的質量波動。因此，從多克隆抗體庫中篩選獲得高特異性、高靈敏度的單克隆抗體具有重要的產業轉化價值。如圖所示，在Western blot分析中，多克隆抗體與DDA-BSA結合物反應呈現多個條帶，證實其多表位識別特性；而單克隆抗體僅顯示單一顯著條帶，體現了其高度特異性[4]。

綜上所述，盡管多克隆抗體在成本效益和多表位識別方面具有獨特優勢，但其批次間差異性仍是限制其應用的顯著瓶頸。為提升抗體檢測的準確性與結果可重復性，從多克隆抗體中定向篩選和開發高特異性單克隆抗體已成為行業共識，這一趨勢也顯著推動了抗體工程技術創新與臨床轉化應用的快速發展[5]。

什么是多克隆抗體測序？

BSI / 百蓁生物多克隆抗體測序是一種基于質譜從頭測序、AI數據解析等多技術發現平臺，能夠從復雜抗體樣本中精準獲取單克隆抗體的完整序列信息的技術。該技術依托AI質譜驅動，可高效鑒定高特異性、高活性的單克隆序列，從而徹底解決多克隆抗體批次間的一致性問題，顯著提升實驗的準確性和可重復性。

多克隆抗體測序的應用場景有哪些？

1.生物藥研發

2.體外診斷試劑開發

3.多抗轉化成單抗或者單抗混合物

多克隆抗體測序有哪些優勢？

01  更直接：

直接從樣本中精準獲取單克隆抗體完整序列

02  更精準：

AI質譜結合蛋白從頭測序等多種先進技術，確保序列的100%準確，提升實驗的高重復性。

03  更節省：

可實現無動物體外生產，同時明顯提高產品的批間一致性和生產規模，更節省成本支出。

04  更快速：

最快一個月拿到單克隆抗體序列信息，通過體外的大規模表達純化，大大縮短研發和生產周期

BSI / 百蓁生物多克隆抗體測序技術流程

BSI / 百蓁生物提供基于AI質譜的一站式多克隆抗體測序發現服務

送樣要求：

●新鮮脾臟組織1只（鼠或兔）或 1-5mL全血 或 2e⁶-1e⁷ 新鮮提取的PBMC細胞

●0.1mg以上抗原特異性多抗溶液（1ug/uL以上)

●1mg高純度抗原

交付標準&服務周期：

●100%覆蓋高可信的完整抗體可變區序列 （5個以上）（1-1.5個月）

●100%覆蓋高可信有活性的完整抗體序列 （5個以上）（2-2.5個月）

●100%覆蓋高可信有活性的100mg單克隆抗體（5個以上 ）（2.5-3個月）

成功案例

Y蛋白兔多克隆抗體中高特異性單克隆抗體發現

Y蛋白作為抗原免疫新西蘭大白兔后，獲得高特異性多克隆抗體，同時獲取全血PBMC測序獲得BCR序列模版。使用我司AI驅動多抗發現平臺提供的抗體發現和活性驗證全流程服務后，獲得3個高活性的單克隆抗體。ELISA實驗驗證其中ab5具有與原多抗相似的親和力，WESTERN-BLOT實驗確證該單克隆抗體特異性明顯優于原始多克隆抗體。

參考文獻

[1] Tran N H , Zhang X , Xin L ,et al.De novo peptide sequencing by deep learning[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017, 114(31):201705691.DOI:10.1073/pnas.1705691114.

[2] Zeping M , Ruixue Z , Ming L L .Mitigating the missing-fragmentation problem in de novo peptide sequencing with a two-stage graph-based deep learning model[J].Nature Machine Intelligence, 2023, 5(11):1250-1260.DOI:10.1038/s42256-023-00738-x.

[3] Li, K., Shan, B., Xin, L. et al. Proteoform search from protein database with top-down mass spectra. Nat Comput Sci (2025). doi.org/10.1038/s43588-025-00880-z

[4] Xin L, Li W, Zhang S, Tran NH, Chen Z, Ma J, Peng C, Aihemaiti A, Hoffman K, Zhang X, Sun W, Li L, Wang Z, Li M, Shan B. Sequencing of Polyclonal Antibodies by Integrating Intact Mass, Middle-Down and De Novo Bottom-Up Mass Spectrometry. Mol Cell Proteomics. 2025 Oct 13:101088. doi: 10.1016/j.mcpro.2025.101088. Epub ahead of print. PMID: 41093274.