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概述

精确的基因突变文库技术可实现集中筛选

Twist 的大规模并行硅基 DNA 合成平台可生成高度均匀且准确的寡核苷酸,其中 90% 的寡核苷酸的表达量小于平均值的 2.5 倍,且具有业界领先的 1:2,000 nt 低错误率。

结合我们成熟的分子生物学专业知识,Twist 寡核苷酸合成平台能够构建高度多样性的基因突变文库,具有优异的基因突变表达和高度特异性的用户定义组成,且无不必要的偏倚和基序。Twist 文库技术可以全面探索基因突变序列空间。

高度多样性和精密度
高度多样性和精密度
轻松地将多个变异结构域整合到一个或多个框架中
精确控制密码子使用频率(全部 64 个密码子)、氨基酸分布和长度变异
质量经过验证
质量经过验证
严格的质量控制,包括使用 NGS 对改造区域的验证
记录序列变异率
用户定义的变异分布均匀
无提前出现的终止密码子或多余密码子
灵活性
灵活性
设计所有序列、单个或多个结构域以及组合 — 单点变异、成对变异或三重变异
模块化合成系统支持未来文库的迭代
比 TRIM 和简并方法更灵活
精确的基因突变文库技术可实现集中筛选

深入了解 Twist Bioscience 在限定区域内(如 CDR)构建复杂、高多样性文库的能力,以及如何在构建体范围内构建具有多个分散突变位点的多样性合成 DNA 文库。

观看网络研讨会

您知道离子电荷会影响抗体与靶标的结合吗?

了解 Twist 如何帮助一家领先的制药公司通过合成组合变异文库精确探究参与靶点识别和抗体电荷的关键残基。

观看视频

 

精确的基因突变文库技术可实现集中筛选

Twist 的大规模并行硅基 DNA 合成平台可生成高度均匀且准确的寡核苷酸,其中 90% 的寡核苷酸的表达量小于平均值的 2.5 倍,且具有业界领先的 1:2,000 nt 低错误率。

结合我们成熟的分子生物学专业知识,Twist 寡核苷酸合成平台能够构建高度多样性的基因突变文库,具有优异的基因突变表达和高度特异性的用户定义组成,且无不必要的偏倚和基序。Twist 文库技术可以全面探索基因突变序列空间。

高度多样性和精密度
高度多样性和精密度
轻松地将多个变异结构域整合到一个或多个框架中
精确控制密码子使用频率(全部 64 个密码子)、氨基酸分布和长度变异
质量经过验证
质量经过验证
严格的质量控制,包括使用 NGS 对改造区域的验证
记录序列变异率
用户定义的变异分布均匀
无提前出现的终止密码子或多余密码子
灵活性
灵活性
设计所有序列、单个或多个结构域以及组合 — 单点变异、成对变异或三重变异
模块化合成系统支持未来文库的迭代
比 TRIM 和简并方法更灵活
精确的基因突变文库技术可实现集中筛选

深入了解 Twist Bioscience 在限定区域内(如 CDR)构建复杂、高多样性文库的能力,以及如何在构建体范围内构建具有多个分散突变位点的多样性合成 DNA 文库。

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您知道离子电荷会影响抗体与靶标的结合吗?

了解 Twist 如何帮助一家领先的制药公司通过合成组合变异文库精确探究参与靶点识别和抗体电荷的关键残基。

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数据
高质量数据

Twist Bioscience 的硅基 DNA 合成平台和文库技术为科学家提供了高质量的文库,可在更短的时间内产生可靠的数据。与其他两项竞争技术(图 1)相比,Twist 的文库与设计氨基酸频率的偏离低于 1%。除精确匹配设计的氨基酸比率之外,Twist 的计算机模拟 DNA 合成平台还无缝整合了多领域文库中所需的结合基序和长片段变异,使科学家能够精确设计和定制基因突变文库,从而能够对变异空间进行全面分析。

同时 Twist 文库还避免了 NNK 和 TRIM 文库的典型问题和挑战。每个变异株均为逐个碱基合成,并在合成前进行筛选,消除了终止密码子、易错基序、不需要的突变和任何不需要的偏倚,所有这些均在开始时进行。因此,该文库针对所需的功能性变异进行了富集,并减轻了筛选负担。

我们的文库行业领先、易于使用、具有高度多样性,并且经过了精确设计,使得科学家有更多的机会实现其研究目标。

NNK、Trimer 与 Twist 的技术比较
高级文库

在 Twist,我们利用分子生物学专业知识精准构建基因突变文库。我们使用单碱基控制法,能够提供高度多样性的文库,同时不含可能会干扰筛选过程的基序。我们提供高质量的全定制文库,以用户定义的比例提供所需变异。以下 CVL 示例体现了文库的高质量。在七个连续的氨基酸位置生成了变异,所示位置都有所需变异,且几乎全部达到要求的比例:

在位置 1 和 6,客户要求野生型氨基酸达到 40%(位置 1)和 30%(位置 7)。其余 18 种氨基酸均要求低至 3.3%。

在位置 3 至 5,要求有氨基酸残基,且其比例为 5.3%。

基因突变文库 CVL 分布
用户定义的 CDR 文库

您可以使用我们的精准基因突变文库来选择您要纳入所选框架的独特 CDR(互补决定区)序列。

每个 CDR 都可以进行密码子优化,以避免生成不需要的限制性位点。机器学习已成为科研工作不可分割的一部分,它作为一种工具用于分析抗体文库,还可以鉴定诸如亲和力和特异性更高的独特 CDR 组合。

使用 Twist 的硅基合成平台,可以合成分析得到的明确文库组合,并将其无缝整合到全合成的文库中,以优化对变异区域的研究。

用户定义的 CDR 文库

 

文库克隆选项

 

我们的平台能够合成均一且高度精密的寡核苷酸,尽可能减少下游工作流程出现潜在偏倚。科学家团队研发的策略可在整个文库构建和克隆过程中保持均一性。上述是工作流程中通常会引入偏倚的步骤,这可能导致筛选/检测中部分突变的显示不成比例。我们的克隆文库通过保持起始的均一性,尽量减少丢失以及代表性不足的突变,能够保持高水平的多样性,有助于减少筛选时间和工作量。

 

观察到的氨基

该图显示了构建后(线性)和克隆后在每个突变位置观察到的氨基酸分布,以及其与期望频率(预期)的比较

 

采用 NGS 进行文库质量控制

由于每个文库都进行了 NGS 验证,因此即使阴性数据,也能够用来识别功能未得到改进的突变,并且可在下一次文库设计时将其剔除。

该表显示了文库线性组装后和克隆后,诱导突变结构域 4 个位点的氨基酸频率 (%)。每个位置的预期列显示了每个氨基酸替换的期望频率。数据显示,所有位置均存在所有预期突变,并且在整个组装和克隆过程中保持均一性。

 

ORF
高质量数据

Twist Bioscience 的硅基 DNA 合成平台和文库技术为科学家提供了高质量的文库,可在更短的时间内产生可靠的数据。与其他两项竞争技术(图 1)相比,Twist 的文库与设计氨基酸频率的偏离低于 1%。除精确匹配设计的氨基酸比率之外,Twist 的计算机模拟 DNA 合成平台还无缝整合了多领域文库中所需的结合基序和长片段变异,使科学家能够精确设计和定制基因突变文库,从而能够对变异空间进行全面分析。

同时 Twist 文库还避免了 NNK 和 TRIM 文库的典型问题和挑战。每个变异株均为逐个碱基合成,并在合成前进行筛选,消除了终止密码子、易错基序、不需要的突变和任何不需要的偏倚,所有这些均在开始时进行。因此,该文库针对所需的功能性变异进行了富集,并减轻了筛选负担。

我们的文库行业领先、易于使用、具有高度多样性,并且经过了精确设计,使得科学家有更多的机会实现其研究目标。

NNK、Trimer 与 Twist 的技术比较
高级文库

在 Twist,我们利用分子生物学专业知识精准构建基因突变文库。我们使用单碱基控制法,能够提供高度多样性的文库,同时不含可能会干扰筛选过程的基序。我们提供高质量的全定制文库,以用户定义的比例提供所需变异。以下 CVL 示例体现了文库的高质量。在七个连续的氨基酸位置生成了变异,所示位置都有所需变异,且几乎全部达到要求的比例:

在位置 1 和 6,客户要求野生型氨基酸达到 40%(位置 1)和 30%(位置 7)。其余 18 种氨基酸均要求低至 3.3%。

在位置 3 至 5,要求有氨基酸残基,且其比例为 5.3%。

基因突变文库 CVL 分布
用户定义的 CDR 文库

您可以使用我们的精准基因突变文库来选择您要纳入所选框架的独特 CDR(互补决定区)序列。

每个 CDR 都可以进行密码子优化,以避免生成不需要的限制性位点。机器学习已成为科研工作不可分割的一部分,它作为一种工具用于分析抗体文库,还可以鉴定诸如亲和力和特异性更高的独特 CDR 组合。

使用 Twist 的硅基合成平台,可以合成分析得到的明确文库组合,并将其无缝整合到全合成的文库中,以优化对变异区域的研究。

用户定义的 CDR 文库

 

文库克隆选项

 

我们的平台能够合成均一且高度精密的寡核苷酸,尽可能减少下游工作流程出现潜在偏倚。科学家团队研发的策略可在整个文库构建和克隆过程中保持均一性。上述是工作流程中通常会引入偏倚的步骤,这可能导致筛选/检测中部分突变的显示不成比例。我们的克隆文库通过保持起始的均一性,尽量减少丢失以及代表性不足的突变,能够保持高水平的多样性,有助于减少筛选时间和工作量。

 

观察到的氨基

该图显示了构建后(线性)和克隆后在每个突变位置观察到的氨基酸分布,以及其与期望频率(预期)的比较

 

采用 NGS 进行文库质量控制

由于每个文库都进行了 NGS 验证,因此即使阴性数据,也能够用来识别功能未得到改进的突变,并且可在下一次文库设计时将其剔除。

该表显示了文库线性组装后和克隆后,诱导突变结构域 4 个位点的氨基酸频率 (%)。每个位置的预期列显示了每个氨基酸替换的期望频率。数据显示,所有位置均存在所有预期突变,并且在整个组装和克隆过程中保持均一性。

 

ORF
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  • 步骤 2:下载 CVL 提交表并填写表格中的所有字段,以便进行您的文库设计
  • 步骤 3:点击本页面的“提交文件”选项卡,上传完成的提交表格
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  • 步骤 2:我们的文库团队专家将审核您的项目
  • 步骤 3:文库团队验证项目,并联系您提供报价
  • 步骤 4:客户接受报价后,文库团队会将项目发送给制作团队

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