CN119495364A 基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白质控品的制备方法 （西安金磁纳米生物技术有限公司）

基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白本申请公开了一种基于新型抗原制备的氧将最优抗原制备条件下制备的氧化型低密度脂2构建氧化型低密度脂蛋白模型，通过设置多组模拟基于目标交联策略，将最优抗原制备条件下制备的氧化型低从免疫表位数据库获取已知的氧化低密度脂蛋白抗原表位数据，包括根据所筛选的候选表位，采用固相合成或重组蛋白表达的方式制根据最优抗原制备条件的结果，在预设pH值、温度和离子强度条件基于机器学习预测的最佳抗原表位，采用固相合成法制备抗原表3,基于所构建的特征向量，采用集成学习方法训练机器学习模型，对氧化低密度脂蛋白的完整序列进行滑动窗口扫描，计算每个片段的特征向构建表位得分函数，将所预测的表位概率与相对溶剂根据所构建的表位得分函数对预测的表位进,示C端加入半胱氨酸的表位肽段，xlDl-peptide表示交联产物，NHS表示N一羟基琥珀酰亚采用酶联免疫吸附测定法验证所述质控品的特异性，并通过引入稳定性因,4源于oxLDL质控品制备过程中的不稳定性和异质性。oxLDL质控品的制备是一个复杂的过研究通过控制氧化时间和氧化剂浓度来获得不同程度氧化的LDL，以模拟体内不同阶段的oxLDL。另一些研究者尝试使用天然抗氧化剂或合成稳定剂来延长oxLDL质控品的shelf_制备模拟oxLDL的重组蛋白。这些方法在一定程度上改善了oxLDL质控品的稳定性和均一比，这些现有技术在精确控制和可重复性方面仍有不足，难以满足高精度oxLDL检测的需[0006]本申请实施例提供了一种基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白质控品的制5oxlDL-NHS+peptide-cys→oxlDl-peptide+NHS，其中，OXLDL-NHS表示N一羟基琥珀酰亚胺活化的氧化低密度脂蛋白，peptide-cys表示C端加入半胱氨酸的表位肽段，6[0014]在如上所提供的一种基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白质控品的制备方[0016]图1为本申请实施例提供的一种基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白质控品图2为本申请实施例提供的一种利用分子动力学模拟优化抗原制备条件方法的流图3为本申请实施例提供的一种利用机器学习算法预测和筛选最佳抗原表位方法7[0021]图1为本申请实施例提供的一种基于新型抗原制备的氧化型低密度脂蛋白质控品选择稳定性指数最高的条件作为最优抗原制小化旨在消除初始结构中可能存在的不合理构象，平衡阶段则让系统达到热力学平衡状8[0030]这一步骤首先需要从免疫表位数据库获取已知的oxLDL抗原表位数据。这些数据[0032]筛选出的候选表位需要进行实验验证。常用的方法包括固相合成和重组蛋白表[0034]最后一个步骤是基于目标交联策略，将最优条件下制备的oxLDL与最佳抗原表位值、温度和离子强度条件下制备oxLDL。这个过程需要严格控制实验条件，以确保制备的9[0037]图2为本申请实施例提供的一种利用分子动力学模拟优化抗原制备条件方法的流化修饰基团(如4_羟基壬烯醛HNE)到赖氨酸残基上，构建oxLDL初始结构。接下来使用的antechamber模块将RESP电荷转换为CHARM[0044]图3为本申请实施例提供的一种利用机器学习算法预测和筛选最佳抗原表位方法子强度条件下制备氧化低密度脂蛋白。结合上文实施例所述，按照模拟优化的条件(pH速离心法(密度1.019_1.063g/mL)。将分离的LDL透析到含150mMNaCl的PBS缓冲液(7.2)中，4℃过夜。加入5μMCuSO4，37℃孵育24小时进行氧化。使用PD_10脱盐柱(GEHealthcare)去除多余的Cu2+。使用BCA蛋白定量试剂盒(ThermoScientific)测定蛋白浓TOF质谱(BrukerAutoflexIIoxlDL-NHS+peptide-cys→oxlDl-peptide+NHS，其中，OXLDL-NHS表示N_羟基琥珀酰亚胺活化的氧化低密度脂蛋白，peptide-cys表示C端加入半胱氨酸的表位肽段，xlDl-peptide表示交联产物，NHS表示N_20)在PBS缓冲液(pH7.4)中4℃反应过夜。使用100kDa截留分子量的超滤管(Millipore)异性，并通过引入稳定性因子评估其稳定性；其中所述稳定性因子包括：[0057]图5为本申请实施例提供的一种分子动力学模拟结果的示意图。该图是一个三维分子的电荷分布更有利于维持其结构稳定性。温度对SI的影响也很明显，在20_30℃范围内，SI值普遍较高，这个温度范围可能是oxLDL分子热运动和结构稳定性之间的最佳平衡同于最优条件的亚稳态构象。这种信息对于理解oxLDL分子的结构多样性和动态平衡具有指令当被所述处理器执行时使所述处理器执[0068]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申