单细胞蛋白组Abseq技术的优势、标志物组成与研究价值
2026-06-30 来源:本站 点击次数:29研究背景
适应性免疫系统是机体免疫防御的核心组成，T、B 淋巴细胞通过精准的抗原识别、克隆扩增与功能分化，在肿瘤免疫监视、病原体清除、自身免疫稳态维持中发挥不可替代的作用。近年来，单细胞 CITE-seq 技术实现了单细胞水平蛋白表达与转录组信息的同步检测，突破了传统流式细胞术的指标数量限制，也弥补了单纯转录组测序无法反映蛋白真实表达水平的不足，成为适应性免疫细胞精细分群、状态解析、异质性研究的核心技术手段。
然而，传统 CITE-seq 方案在实际应用中仍存在诸多局限：高丰度管家蛋白会占用大量测序资源，导致低丰度功能标志物（如免疫检查点、趋化因子受体）检测灵敏度不足；为保证低丰度指标检出而提升测序深度，会显著推高实验成本；预制 Panel 的灵活性不足，定制化扩展难度大；多组学联合实验流程复杂，对实验室操作能力要求高。针对上述痛点，单细胞蛋白组Abseq以创新的 SMART 设计、经过验证的标志物组合与灵活的扩展能力，为适应性免疫研究提供高性价比的单细胞多组学解决方案。
概述
Abseq中聚焦适应性免疫研究的定向产品，靶向 59 个与 T、B 细胞谱系分化、活化调控、功能状态密切相关的关键表面标志物，可在单细胞水平精准解析适应性免疫细胞的亚群组成与功能状态。
既可以独立用于单细胞蛋白组图谱分析，也可与单细胞多组学平台的全转录组测序（WTA）、靶向 RNA 测序、TCR/BCR 免疫组库分析等方案无缝联用，实现 “蛋白 + 转录组 + 免疫组库” 的多维度联合检测，全面解析免疫细胞的分子特征与功能潜能，简化 CITE-seq 实验流程，降低研究门槛。
核心技术优势
1、SMART 创新设计：平衡测序成本与检测灵敏度
SMART 面板设计是核心技术亮点，旨在解决传统 CITE-seq 中 “高丰度标志物浪费测序资源、低丰度标志物检出不足” 的核心矛盾。
其技术原理为：针对 Panel 内高表达的 4 种核心标志物（CD4、CD43、CD44、HLA-DR），使用预滴定优化后的低浓度抗体 - 寡核苷酸（AbSeq）试剂进行标记，在完全保证其检测稳定性与分群能力的前提下，大幅降低这类标志物所占用的测序 reads 占比；节省出的测序资源会自动重新分配给低丰度表达的功能型标志物，在总测序量不变的前提下，显著提升低丰度指标的检测深度与分辨率。
实测数据验证了 SMART 设计的优异效果：
- 高丰度标志物测序占用显著降低：CD44 的 reads 占比从 23.20% 降至 5.34%，CD43 从 8.63% 降至 3.74%，HLA-DR 从 19.06% 降至 14.12%，CD4 从 2.98% 降至 2.25%，且上述标志物的检测准确性未受任何影响；
- 低丰度功能标志物灵敏度大幅提升：活化标志物 CD69 的 reads 占比从 4.78% 提升至 11.82%，CD25 从 1.87% 提升至 4.34%；归巢受体 CD62L 从 0.68% 提升至 1.39%；免疫检查点分子 CD278（ICOS）、CD23、TIGIT 等低表达蛋白的检测分辨率均得到显著改善。
该设计让研究者无需增加测序成本，即可获得更丰富的低丰度功能标志物信息，大幅提升了测序数据的性价比与研究价值。
2、原生适配多组学联合，实现多维数据整合
经过体系优化，可与 BD Rhapsody 单细胞平台的全转录组分析、靶向基因表达分析、TCR/BCR 克隆谱分析完美兼容，在同一份样本、同一次实验中同步获取蛋白、转录组、免疫组库三类数据。
蛋白与转录组的联合分析可修正 “转录 - 蛋白表达不同步” 带来的细胞分群偏差，更精准地定义免疫细胞亚群；结合 TCR/BCR 克隆信息则可进一步关联免疫细胞的克隆扩增与功能状态，为肿瘤浸润淋巴细胞分析、自身反应性淋巴细胞研究提供更深度的分子视角。
3、严格性能验证，检测结果稳定可靠
Panel 包含的全部 59 个标志物均经过系统的细胞水平性能优化，确保在各类免疫细胞亚群中均具备优异的检测特异性与灵敏度。
验证实验采用三类样本：静息状态 PBMC、PHA 刺激的 PBMC、CD3/CD28/IL2 刺激的 PBMC，按 1:1:1 比例混合后，通过 BD 单细胞多样本复用试剂盒标记合并，同步进行 AbSeq 蛋白与全转录组建库，在 BD Rhapsody 单细胞分析系统上完成检测。
结果显示，基于该 Panel 的蛋白表达数据可在 UMAP 降维图中清晰区分十余种免疫细胞类群，包括 B 细胞、树突状细胞、经典单核细胞、非经典单核细胞、NK 细胞、γ/δ T 细胞、静息 / 活化 CD4 T 细胞、静息 / 活化 CD8 T 细胞；标志物表达热图进一步验证了各指标在对应细胞亚群中的表达特异性，证明其可稳定支撑适应性免疫细胞的精细分群与功能状态鉴定。
标志物组成与研究价值
BD OMICS-One Adaptive Protein Panel 由 T 细胞蛋白 Panel 与 B 细胞蛋白 Panel 两个 30 重子 Panel 组合而成，其中 CD95 为两个子 Panel 共有指标，最终形成 59 个标志物的检测体系，全面覆盖适应性免疫研究的核心维度：
（1）谱系与分化标志物：包含 CD3、CD4、CD8、CD45RA、CD45RO、CD27 等 T 细胞分化标志物，以及 CD19、CD20、CD22、CD38、CD138、IgD、IgM、IgG 等 B 细胞分化标志物，可精准鉴定 T、B 细胞的发育分化阶段；
（2）活化与共刺激标志物：涵盖 CD25、CD69、CD30、CD40、CD80、CD134（OX40）、CD137（4-1BB）、CD154（CD40L）等，可全面评估免疫细胞的活化水平与共刺激信号状态；
（3）免疫抑制与检查点标志物：包含 CD279（PD-1）、CD223（LAG-3）、TIGIT、CD272（BTLA）、CD278（ICOS）、CD357（GITR）、CD366（TIM-3）等，是肿瘤免疫治疗、免疫细胞耗竭研究的核心靶标；
（4）趋化与归巢受体：覆盖 CD62L、CD183（CXCR3）、CD184（CXCR4）、CD185（CXCR5）、CD196（CCR6）、CD197（CCR7）等，可解析免疫细胞的组织迁移与定位特征；
（5）特殊免疫亚群标志物：包含 TCRγ/δ、TCR Vα24-Jα18（iNKT 细胞）、CD161、CD103 等，可鉴定 γδ T 细胞、恒定自然杀伤 T 细胞、组织驻留 T 细胞等特殊适应性免疫亚群。
（1）谱系与分化标志物：包含 CD3、CD4、CD8、CD45RA、CD45RO、CD27 等 T 细胞分化标志物，以及 CD19、CD20、CD22、CD38、CD138、IgD、IgM、IgG 等 B 细胞分化标志物，可精准鉴定 T、B 细胞的发育分化阶段；
（2）活化与共刺激标志物：涵盖 CD25、CD69、CD30、CD40、CD80、CD134（OX40）、CD137（4-1BB）、CD154（CD40L）等，可全面评估免疫细胞的活化水平与共刺激信号状态；
（3）免疫抑制与检查点标志物：包含 CD279（PD-1）、CD223（LAG-3）、TIGIT、CD272（BTLA）、CD278（ICOS）、CD357（GITR）、CD366（TIM-3）等，是肿瘤免疫治疗、免疫细胞耗竭研究的核心靶标；
（4）趋化与归巢受体：覆盖 CD62L、CD183（CXCR3）、CD184（CXCR4）、CD185（CXCR5）、CD196（CCR6）、CD197（CCR7）等，可解析免疫细胞的组织迁移与定位特征；
（5）特殊免疫亚群标志物：包含 TCRγ/δ、TCR Vα24-Jα18（iNKT 细胞）、CD161、CD103 等，可鉴定 γδ T 细胞、恒定自然杀伤 T 细胞、组织驻留 T 细胞等特殊适应性免疫亚群。
丰富且定向的标志物组合，使得该 Panel 可广泛应用于肿瘤免疫微环境解析、自身免疫病发病机制研究、抗感染免疫应答分析、疫苗免疫原性评价、免疫细胞治疗产品质控等多个研究场景。
应用场景展望
- 肿瘤免疫研究：精准分群肿瘤组织中的浸润 T、B 细胞，解析耗竭 T 细胞的异质性特征，评估免疫检查点抑制剂治疗前后的免疫细胞重塑，为疗效预测生物标志物筛选与治疗方案优化提供数据支撑；
- 自身免疫病研究：鉴定自身反应性 T、B 细胞的异常亚群与表型特征，揭示自身免疫病的发生发展机制与潜在干预靶点；
- 感染与疫苗研发：追踪病原体感染过程中适应性免疫细胞的动态应答规律，评价疫苗诱导的特异性 T、B 细胞免疫应答强度与功能特征；
- 免疫细胞治疗研发：对 CAR-T、TCR-T 等工程化免疫细胞产品进行表型质控，分析细胞亚群组成、活化状态与功能潜能，助力细胞产品工艺优化。
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