消除偏倚和不必要的基序
消除偏倚和不必要的基序
消除偏倚和不必要的基序
概述 数据 订购 资源
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,且错误率低至 1:2,000 nt,领先行业。

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,且不存在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。

高多样性和精密度
高多样性和精密度
轻松地将多个变异结构域整合到一个或多个支架中
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、双重变异或三重变异
模块化合成系统使得可以对未来文库进行迭代
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

了解更多有关 Twist Bioscience 在狭窄区域内(如 CDR)构建复杂、高多样性文库的能力的信息,并介绍有关构建沿结构长度分散多样性的合成 DNA 文库的技术进步。

观看网络研讨会

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,且错误率低至 1:2,000 nt,领先行业。

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,且不存在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。

高多样性和精密度
高多样性和精密度
轻松地将多个变异结构域整合到一个或多个支架中
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、双重变异或三重变异
模块化合成系统使得可以对未来文库进行迭代
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

了解更多有关 Twist Bioscience 在狭窄区域内(如 CDR)构建复杂、高多样性文库的能力的信息,并介绍有关构建沿结构长度分散多样性的合成 DNA 文库的技术进步。

观看网络研讨会

数据
高质量数据

Twist Bioscience 的计算机模拟 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跨多域文库的理想结合基序和长度变异,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。每个变异株均为逐碱基打印,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,针对所请求的功能性变异株丰富了文库,并减轻了筛选负担。

我们的文库在行业领先、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。

Twist 技术比较 NNK、Trimer 与 Twist
高级文库

在 Twist,我们利用在分子生物学方面的造诣精准构建基因突变文库。我们使用单碱基控制法,能够提供高度多样化的文库,同时不含可能会混淆筛选过程的基序。我们提供品质首屈一指的全定制文库,其中用户想要的变异符合用户确定的比例。以下是一例能够体现这一品质的 CVL。在七个连续的氨基酸位置生成了变异,且所有这些位置都有需要的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,还可以找出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,通过分析设计出的文库组合都可以进行合成并顺利整合到同一个全合成的文库中,以优化对变体区域的研究。

用户定义的 CDR 文库

 

Cloning Option For Libraries

Our platform enables uniform synthesis of highly complex oligonucleotides which minimizes potential bias in the downstream workflow. Our team of scientists have developed a strategy to maintain that uniformity throughout library fabrication and cloning. These are steps in the workflow that have been commonly shown to introduce bias which can lead to some variants showing up disproportionately in screens/assays. By maintaining the starting uniformity and minimizing the dropouts as well as under-represented variants, our cloned libraries are able to maintain a high level of diversity which helps reduce screening time and effort. 

 

Observed Amino

 


The figure shows the observed amino acid distribution at each variant position after fabrication (linear) and after cloning as it compares to the desired frequency (expected)

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提升的突变,并且可在下一次文库设计时将其剔除。

The table shows the amino acid frequency (%) at four sites of a mutagenic domain after library linear assembly and after cloning. The expected columns for each position shows the desired frequency of each amino acid substitution. This data shows that all expected variants were present at all positions, and uniformity was maintained throughout assembly and cloning.

ORF
高质量数据

Twist Bioscience 的计算机模拟 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跨多域文库的理想结合基序和长度变异,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。每个变异株均为逐碱基打印,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,针对所请求的功能性变异株丰富了文库,并减轻了筛选负担。

我们的文库在行业领先、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。

Twist 技术比较 NNK、Trimer 与 Twist
高级文库

在 Twist,我们利用在分子生物学方面的造诣精准构建基因突变文库。我们使用单碱基控制法,能够提供高度多样化的文库,同时不含可能会混淆筛选过程的基序。我们提供品质首屈一指的全定制文库,其中用户想要的变异符合用户确定的比例。以下是一例能够体现这一品质的 CVL。在七个连续的氨基酸位置生成了变异,且所有这些位置都有需要的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,还可以找出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,通过分析设计出的文库组合都可以进行合成并顺利整合到同一个全合成的文库中,以优化对变体区域的研究。

用户定义的 CDR 文库

 

Cloning Option For Libraries

Our platform enables uniform synthesis of highly complex oligonucleotides which minimizes potential bias in the downstream workflow. Our team of scientists have developed a strategy to maintain that uniformity throughout library fabrication and cloning. These are steps in the workflow that have been commonly shown to introduce bias which can lead to some variants showing up disproportionately in screens/assays. By maintaining the starting uniformity and minimizing the dropouts as well as under-represented variants, our cloned libraries are able to maintain a high level of diversity which helps reduce screening time and effort. 

 

Observed Amino

 


The figure shows the observed amino acid distribution at each variant position after fabrication (linear) and after cloning as it compares to the desired frequency (expected)

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提升的突变,并且可在下一次文库设计时将其剔除。

The table shows the amino acid frequency (%) at four sites of a mutagenic domain after library linear assembly and after cloning. The expected columns for each position shows the desired frequency of each amino acid substitution. This data shows that all expected variants were present at all positions, and uniformity was maintained throughout assembly and cloning.

ORF
订购

我们期待帮助您下达定点饱和基因突变文库的订单。请单击上面的“获取报价”按钮,将提示您填写一份简短的表格,并很快会有人与您联系,以帮助您完成订单。

如果您已经在 Twist 设置了账号,可以登录,并在线填写订单详情。
 

我们期待帮助您下达定点饱和基因突变文库的订单。请单击上面的“获取报价”按钮,将提示您填写一份简短的表格,并很快会有人与您联系,以帮助您完成订单。

如果您已经在 Twist 设置了账号,可以登录,并在线填写订单详情。
 

资源