Het belang van antilichamen in de gezondheidszorg en de biotechnologie-industrie vereist kennis van hun structuren met een hoge resolutie. Deze informatie wordt gebruikt voor proteïne-engineering, het modificeren van de antigeenbindingsaffiniteit en het identificeren van een epitoop van een bepaald antilichaam. Röntgenkristallografie is een duidelijk gebruikte actie voor het bepalen van antilichaamstructuren. Het kristalliseren van een antilichaam is echter vaak arbeidsintensief en tijdrovend. Computationele benaderingen bieden een goedkoper en sneller alternatief voor kristallografie, maar hun resultaten zijn dubbelzinniger, aangezien ze geen empirische structuren opleveren. Online webservers, zoals geïllustreerd door Web Antibody Modeling (WAM) en Prediction of Immunoglobulin constitution (PIGS), maken computationele modellering van variabele regio's van antilichamen mogelijk. Rosetta Antibody is een nieuw antilichaam F V regio constitutie voorspellingsserver, die geavanceerde technieken bevat om CDR-lussen te minimaliseren en de relatieve oriëntatie van de lichte en zware ketens te optimaliseren, naast als homologiemodellen die het succesvol koppelen van antilichamen met hun unieke antigeen voorspellen.
Afbeelding 396A | Mechanisme van klasse-switch-recombinatie dat isotype-omschakeling in geactiveerde B-cellen mogelijk maakt | EN: Gebruiker: Ciar / Public domain | Page URL : (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Class_switch_recombination.png) van Wikimedia Commons
Auteur : Merim Kumars
Referenties:
Medische microbiologie II: sterilisatie, laboratoriumdiagnose en immuunrespons
Reacties
Een reactie posten