COVID-19冠状病毒变异抗原的自身抗体检测-PA013(58种抗原)
GeneCopoeia发布的首个用于SARS-CoV-2(野生株和变异株)、SARS-CoV-1、常见冠状病毒和其他常见呼吸相关病毒抗体监测研究的多重血清学检测。这是首个用于在人类血清/血浆中检测SARS-CoV-2(野生株和变异株)抗体(IgG/IgM/IgA)、其他冠状病毒抗体和其他常见呼吸道病毒抗体的基于高度多重微阵列技术的半定量检测方法。
OmicsArray™ COVID-19冠状病毒变异抗原芯片是首个基于微阵列的多重检测方法,能同时检测SARS COV-2蛋白(22种野生型抗原,19种变异抗原),其他冠状病毒种类(SARS、MERS、4 HCOV)和其他呼吸道感染相关病毒(流感、RSV、CMV等)的人类抗体。每张芯片包含16个相同的阵列,可以实现高通量检测。每个阵列中都有人类Ig和抗Ig作为对照,可以实现阵列间的归一化和不同样本之间的比较。同时提供高、低值对照样品。 16组阵列的形式能够同时测试多达15个样品(1个对照组),可在不到3小时的时间内,用2 µl的样本,同时检测58种IgG、IgM、IgA或其他Ig亚型的抗原特异性抗体,使其成为大规模人群研究的一种高效、极具成本效益的解决方案。最重要的是,该阵列包含了大量在世界各地广泛传播的SARS-CoV-2突变株抗原,包括最具传染性的α、β、γ和δ变体。
随着2019新型冠状病毒的快速变异和我们当前面临的巨大挑战,我们的高通量血清学检测将为研究人员和政策制定者提供强有力的信息,帮助他们更好地了解新型冠状病毒的传播,并评估COVID-19疫苗在社区中的保护效力。 GeneCopoeia OmicsArray™ SCOVID-19冠状病毒变异抗原芯片是检测接种疫苗后或者自然感染后产生多种病毒(包括SARS-CoV-2)的抗体的理想选择。
Fig. 1 与人血清反应后的SARS-CoV-2变异抗原芯片图像(1:100)。每张芯片包含16个相同的阵列。每个阵列包含66种抗原,一式四份被固定在玻璃载玻片上。用荧光标记的二级抗体检测IgG(绿色)和IgM(红色)抗体。
OmicsArray™ 自身抗体检测服务(抗原芯片)
自身抗体与多种自身免疫性疾病和免疫系统失调有关。自身抗体检测服务主要用于自身抗体的检测,用抗原芯片分析针对一系列自身抗原的自身抗体图谱,可对自身免疫性疾病、过敏、肿瘤反应、接种疫苗和感染、器官移植等的免疫反应进行大规模分析,为疾病预警和诊断、治疗方法选择、疗效评估、预后分析等科学研究提供依据,也是发现具有临床价值的抗体标记、研究疾病发病机制的有力工具。 Genecopoeia提供用于转化医学研究的,基于抗原芯片的自身抗体检测服务。OmicsArray™自身抗体检测芯片能用于以下研究,包括:
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- 各种自身免疫性疾病,如:系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎、糖尿病、混合结缔组织病、Sjøgren综合症、硬皮病、多肌炎、皮肌炎等;
- 过敏性疾病;
- 传染性疾病;
- 脑神经失调或神经障碍;
- 病毒疫苗的开发及疫苗接种后对自身免疫反应的监测,如SARS-CoV-2、其他冠状病毒株、流感病毒和呼吸道合胞病毒(RSV)等。
- 癌症生物标志物和免疫调节治疗毒性监测;
- 器官移植效果评估;
- 药物筛选和临床试验。
产品优势
- 高多重性: 与传统的ELISA法每孔检测1个抗体相比,自身抗原阵列每孔可检测>120个自身抗体;
- 高通量: 每张玻片可同时处理16个样品,多张玻片可并行操作;
- 高灵活性: 结合不同抗原(蛋白质、多肽、核酸等),检测不同类型和亚型的抗体;
- 小样本量: 5ul血清或其他体液即可满足;
- 成本低: 低于ELISA试剂盒1/10的价格;
- 高灵敏度: 结果的动态范围在1-65000;
- 半定量: 基于标准曲线的相对定量。
技术简介
- 什么是自身抗体/抗原? 在自身免疫性疾病发生、发展的过程中,引起自身免疫应答的自身组织成分被称为自身抗原,包括隐藏的自身抗原(在胚胎期从未与自身淋巴细胞接触过,机体不能识别为自身物质)和修饰的自身抗原(在感染、药物、烧伤、电离辐射等因素影响下,自身组织的构象发生改变,成为自身抗原)。机体产生自身抗原时,由于免疫系统将其识别为异己部分,会产生对应的自身抗体进行抵抗。
- 什么是抗原芯片? 自身抗原芯片,是指以蛋白质分子作为配基,将其有序地固定在固相载体的表面形成微阵列,用标记了荧光的蛋白质或其他它分子与之作用,洗去未结合的成分,经荧光扫描等检测方式测定芯片上各点的荧光强度,来分析蛋白之间或蛋白与其它分子之间的相互作用关系。
- 为什么要做这个服务? 这些自身抗原或自身抗体在疾病表型显现的前期往往已经产生,并且表达量通常随着病情的演化呈现出一定的趋势,是一类重要的疾病生物标志物。越来越多科研人员将目光定格在自身抗体相关标志物的研究上,力求在自身抗体层面寻找生物标志物,建立诊断、预后、药效评估的多参数模型。 为了满足疾病诊断,预后判断等多方面的广泛而长期的需求,疾病生物标志物的发现研究不可或缺。基于疾病相关自身抗体的标志物因在多种疾病中广泛存在,且可通过血液样本而方便地实现检测而备受关注。