组合基因突变文库

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，从而能够对变异株空间进行全面分析。

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。结果，该文库针对所请求的功能性变异株进行了富集，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。

在 Twist，我们利用在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。我们提供质量首屈一指的全定制文库，以用户确定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%。

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，并将其无缝整合到一个全合成的文库中，以优化对变异区域的研究。

平台能够合成一致且极其复杂的寡核苷酸，最大限度地减少下游工作流程出现潜在偏倚。科学家团队研发了一种策略，可在整个文库构建和克隆过程中保持一致性。上述是工作流程中通常会引入偏倚的步骤，这可能导致屏幕/检测中部分突变的显示不成比例。通过保持起始的一致性，尽量减少脱落以及缺乏代表性的突变，克隆文库能够保持较高的多样性，有助于减少筛选时间和精力。

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提升的突变，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一致性。