ELISA方法学开发实践版-杂交瘤和噬菌体展示筛选方法开发

双十一结束

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我借ELISA实践笔记给你抄

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实验汪们可要抓紧搬砖咯

以下，可都是尖货儿哟！

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Part 1

前言

ELISA方法用于杂交瘤和噬菌体展示筛选是为广泛的高通量的抗体发现的筛选方法，其实质是亲和力测定方法的一种变种，其目的是需要建立ELISA信号值和样品亲和力大小之间的正相关性。相对于采用ELISA进行抗体的亲和力测定方法，用于杂交瘤和噬菌体展示筛选的ELISA方法有以下难点，1.待测样本多样性，且单一样品通常也是混合物，有很大的可能存在非特异吸附； 2. 不同的待测样品之间可能存在较大的浓度差异，浓度的大小和亲和力的大小均会对检测结果产生影响。在进行杂交瘤和噬菌体展示筛选方法开发时，需要选择合适的条件使信号值主要能够表征亲和力的大小而一定程度上忽略浓度差异造成的影响。本文是ELISA定量测定方法开发和亲和力测定方法开发的进阶版本，配体受体反应的基本原理解析，和两种应用的差异性区分是进行ELISA筛选方法的开发的基础。

Part 2

ELISA信号值和亲和力大小的关系-原理解析

   无论是进行杂交瘤的筛选还是噬菌体展示的筛选，其化学原理的实质是抗体和抗原可逆的相互作用，John McCafferty在Phage Display of Peptides and Proteins A Laboratory Manual一书的第七章节Phage Display: Factors Affecting Panning Efficiency中对可逆反应的数学原理有过理论的推导和实验的验证，简而概之可以用下面的公式进行描述：

Ab_input代表可逆反应中抗体的加入量，Ag_input 代表可逆反应中抗原的加入量，K_d代表Ab和Ag的亲和力大小。由公式可知，当反应完成时，形成的抗原抗体偶联物占抗体的加入量的比值（proportion bound），是一个与抗原的加入量和亲和力大小这两个参数相关的特征函数。具体在ELISA测定过程中当抗体的加入量是恒定值时，proportion bound可以用检测的信号值来等价表示，在ELISA反应中抗原的加入量和K_d将决定信号的大小。

相同浓度的抗体，因为亲和力不一样，在同一抗原浓度下其proportion bound的比例也不一样，用具体的图形演示如下图：

红色实线是亲和力为1nM的抗体Ab1随抗原浓度变化其proportion bound的函数曲线，蓝色实线是亲和力为10nM的抗体Ab2随抗原浓度变化其proportion bound的函数曲线，绿色虚线为在相同抗原浓度下，Ab1/ Ab2 proportion bound的比值。

在抗原浓度为10nM的条件下，90%的Ab1(K_d=1nM)和50%的Ab2(K_d=10nM)能够形成抗体抗原偶联物，作为ELISA检测的信号值，Ab1，Ab2亲和力10倍的差异反应到ELISA信号值上1.8倍的信号差异；在抗原浓度为1nM的条件下，50%的Ab1(K_d=1nM)和9.1%的Ab2(K_d=10nM)能够形成抗体抗原偶联物，作为ELISA检测的信号值，Ab1，Ab2亲和力10倍的差异反应到ELISA信号值上5.5倍的信号差异；在加入的抗体浓度是相同的情况下，加入反应的抗原的浓度越少，ELISA信号比值的差异和抗体亲和力比值的差异更具相关性。

抗原的浓度决定了ELISA筛选方法的选择性！

以上是关于杂交瘤和噬菌体展示筛选理论状态的推导，也是ELISA筛选结果出来了做出客观解读的理论依据，在实际的筛选应用过程中由于不同的待测抗体样品之间可能存在较大的浓度差异，在抗原浓度较高的情况下ELISA信号差异很多情况下由于抗体样品的浓度差异导致的，ELISA信号值对于亲和力大小不具有选择性；只有在抗原浓度较低时，信号值主要能够表征抗体亲和力的大小而一定程度上忽略浓度差异造成的影响，而在ELISA方法开发时当抗原浓度较低时，相对于抗原浓度较高时，其ELISA信号值要弱很多，提升ELISA方法信号的灵敏度，如何通过优化酶联抗体的浓度，挑选显色液和选择显色时间以增强ELISA检测的信号值是一个有区分度的ELISA筛选方法的关键。当ELISA检测的信号值得到提升时，由于筛选样品复杂性，往往其背景信号也会极大的提升，如何通过封闭液，酶标板材等降低背景信号值，得到好的信噪比是一个高质量的ELISA筛选方法的另一个关键。

Part 3

ELISA用于噬菌体展示筛选的实例分享：

布局：(Note 1)

一般操作流程：

1. 酶标板的制备

取浓度为100 ug/ml抗原，室温溶解，混匀用包被液按如下步骤稀释至0.2ug/ml，0.5ug/ml，1ug/ml，按加样布局表加入100ml/孔，分别加入酶标板条中 (Note 2)，其中加入包被液做包被抗体的空白对照，2-8℃过夜。

2. 用洗涤液洗板3次，拍干，加入300ml/孔封闭液(Note 3)室温封闭1小时；洗涤液洗板3次，拍干待用；

3. 取出包含有阴性对照和阳性对照过夜孵育制备含有噬菌体的深孔96孔板，在奥豪斯高速离心机中2000g离心15min，取上清，稀释10倍，一一对应加入包被好酶标板中。(Note 4)

4. 放入奥豪斯微孔板振荡器内 ，设置37℃、600rpm振荡1小时；    

5. 用洗涤液洗板3次，拍干；

6. 抗M13 p8酶联抗体稀释到合适的浓度（Note 5），在奥豪斯漩涡混合器上混匀，100ul/孔。

7. 放入微孔板振荡器内，设置37℃、600rpm振荡1小时；    

8. 用洗涤液洗板4次，拍干；

9. 取酶联抗体对应的TMB显色液，临用前20分钟拿出平衡到室温，在漩涡混合器上混匀；（Note 6）

10. 使用8道排枪以100 ml/孔加入TMB显色液；

11. 显色液室温避光放置10-30分钟 （Note 7）

12. 使用8道排枪以100ml/孔加入终止液终止反应

13. 用酶标仪测定信号值；

14. 结果分析（Note 8）

Note1：由于不同的噬菌体样品有不同的亲疏水性，其对酶标板材的非特异吸附强度不一样，做一块没有抗原包被的阴性对照板是十分有必要的。Positive和Negtive是和样品有同样噬菌体制备过程，Positive Stock为早已经制备好的分装保存的阳性噬菌体，前者目的是监控在不同时间内噬菌体样品制备过程的差异，后者是监控在不同时间内ELISA检测操作的差异。

Note2：在包被过程中，建议选择疏水性酶标板材（polysorp）,这样可以极大的减少背景信号值，提高整个方法的信噪比。在实验初期包被的抗原浓度需要少量0.2-1ug/ml，然后根据不同包被条件下同一样品信号大小来进行判断优化。一个已知亲和力的展示阳性抗体的噬菌体是十分有必要的，根据该阳性展示噬菌体样品的信号值来确定终筛选过程中抗原的包被浓度。 抗原直接包被酶标板材上会屏蔽部分结合位点，造成部分假阴性的结果，如果条件允许可采用生物素化抗原，首先5ug/ml的链霉亲和素包板，然后加入0.05-0.2 ug/ml不等的生物素化抗原。抗原直接包被和间接包被其效率不太一样，采用间接包被可适当降低生物素化抗原的包被浓度。

Note3：在有生物素化抗原参与的ELISA实验中，不要加入含脱脂奶粉的封闭剂，脱脂奶粉含有微量生物素，会干扰整个检测体系。

Note4：噬菌体上清液的稀释比例，可提前根据阳性噬菌体样品做好稀释预实验进行确定。

Note5：应选择抗噬菌体的P8蛋白的酶联抗体，噬菌体有2000个以上的P8蛋白，适当的增加酶联抗体的浓度可以提高方法的灵敏程度，笔者曾增加5倍的酶联浓度得到了3倍的信号提升。

Note 6：市面上TMB底物低和*gao有10倍的显色差异，建议选择市面上 * qiang 的TMB显色底物。需要提前确认检测仪器的信号线性范围，比如一般的酶标仪吸光度值的信号线性范围在0-3，吸光度值在3-4之间为非线性的，信号值超过3时，信号和亲和力的相关性变差。

Note 7：显色时间可适当的延长，一般来说在30分中内显色的信号值和显色的时间成线性。

Note 8：条件的选择终是通过阳性噬菌体的信号值决定的，阳性噬菌体的亲和力大小是一个非常重要的选择参数。如阳性噬菌体的亲和力为1nM时，筛选的目的是得到高亲和力的抗体，可以选择阳性噬菌体的信号在OD值为0.5时的条件作为终的筛选条件，这样很多OD值很小的低亲和力的抗体均被过滤掉；筛选的目的是尽可能得到多的亲和力抗体，可以选择阳性噬菌体的信号在OD值为2-3时的条件作为终的筛选条件，低亲和力的抗体在OD值上也不会太小，可以得到体现。不论如何抗原的浓度大小决定了选择性，选择较小的抗原浓度进行反应是信号和亲和力大小匹配的关键和趋势性选择，信号大小的调节可以通过酶联抗体浓度，高显色能力的显色液和显色时间进行调节。如果在一块板的检测中未知样品的信号值大小呈合理的分布是ELISA条件较好的表现。

Part 4

总结：

ELISA用于杂交瘤和噬菌体展示筛选是ELISA用于亲和力测定方法的一种变种，想要得到好的信号和亲和力大小的相关性，低抗原浓度条件下进行方法学开发是必须的。低抗原浓度条件下会有低的信号值，通过增加酶联抗体浓度，选择高显色能力的显色液和延长显色时间，增加ELISA灵敏程度是ELISA优化的技术方向。由于检测样品的多样性和复杂性，高灵敏的ELISA检测体系必然会导致背景信号的增加，无法得到很好的信噪比，疏水性的酶标板条，尽可能低的样品的稀释倍数是解决这个问题的关键。一个稳健的能用于杂交瘤和噬菌体展示筛选方法是ELISA各种耗材，试剂和实验条件的组合，需要对试剂耗材的多种可能进行探索，也是平台经验的系统汇总，以下是用于筛选方法的优化方向的汇总。