克隆VDJ测序分析系统clonevdjseq：高通量单克隆抗体及T细胞受体序列的标准化解决方案

研究人员开发了clonevdjseq工作流程系统，解决单克隆抗体(BCR)和T细胞受体(TCR)高通量测序分析中的数据处理难题。该系统整合Nextflow和Django框架，实现从原始数据到可交互数据库的全流程管理，支持VL/VH和α/β/δ/γ链的配对分析，已成功应用于NeuroMabSeq项目中数千个杂交瘤样本测序，为重组抗体开发提供标准化解决方案。

　　

在免疫学研究领域，B细胞和T细胞受体(BCR/TCR)的序列分析一直是揭示免疫应答机制的关键。然而随着二代测序技术的发展，传统分析方法在应对大规模单克隆样本时显得力不从心——现有工具难以有效处理杂交瘤文库、单B细胞等来源的海量数据，更缺乏对VL/V_H链配对的可靠判断标准。这种技术瓶颈严重制约了重组单克隆抗体(R-mAbs)和单链可变片段(scFvs)的开发效率。

针对这一挑战，美国加州大学戴维斯分校(University of California Davis)的研究团队在《BMC Bioinformatics》发表了突破性解决方案。他们开发的clonevdjseq系统通过创新性整合生物信息学工具和网络平台，实现了从原始数据到功能预测的全流程标准化分析。该系统源自NeuroMabSeq项目的实践经验，已成功处理数千个杂交瘤样本数据，其核心价值在于将复杂的免疫组库分析转化为可重复、可扩展的计算流程。

研究团队采用三大关键技术：1)基于96孔板的多重建库方案，使用模板转换寡核苷酸(TSO)和恒定区引物确保链特异性；2)整合DADA2算法进行扩增子序列变异(ASV)分析，结合HTStream进行质量控制；3)构建Django框架的交互数据库，集成BLAT比对和ANARCI注释功能。样本来源于NeuroMabSeq项目积累的杂交瘤细胞系。

系统构建方面，clonevdjseq展现出独特的技术优势。其工作流程从cDNA文库制备开始，通过半巢式PCR扩增后，在Illumina平台进行测序。数据分析阶段采用模块化设计：首先通过HTStream进行序列清洗和去重，去除含N碱基和低质量(_H配对。

数据库功能是另一大亮点。研究者建立的网络平台不仅提供序列检索，还整合了BLAT比对工具和可视化评分系统。如图4所示，用户可查询每条序列的详细注释信息，包括IMGT编号的CDR1-3和FR1-4区域，以及反映数据可靠性的"星级评分"。该评分系统通过分析生物重复(BR)和技术重复(TR)的序列一致性，有效解决了杂交瘤中常见的外源轻链干扰问题。

在性能验证方面，研究数据颇具说服力。处理10个测序板(1931个任务)仅需2.5小时，消耗37.5 CPU小时。模型测试显示，基于PyIR分析的梯度提升模型对正确配对的预测准确率达93.96%，ROC-AUC为0.8097。值得注意的是，系统成功区分了单克隆与寡克隆样本的复杂性差异(图5)，对复杂度≤30的样本可实现有效分析，为功能性抗体的筛选提供了量化依据。

讨论部分强调了该系统的多重创新价值。相较于10xGenomics的CellRanger等单细胞分析工具，clonevdjseq专门针对克隆群体优化，避免了UMI依赖带来的限制；与nf-core/airrflow等免疫组库工具相比，其优势在于保留样本间关联信息。研究者特别指出，该系统不仅适用于杂交瘤分析，经过简单修改(如更换TCR特异性引物)即可扩展至T细胞研究领域。

这项研究的实际意义体现在三方面：首先，标准化流程显著提高了抗体序列分析的效率，NeuroMabSeq项目已验证其可支持功能性R-mAbs的大规模生产；其次，提供的预训练模型和评分系统为抗体工程提供了可靠的质量控制标准；最后，开源架构设计使系统具备持续进化能力，未来可整合Unoise等更多算法模块。该成果为免疫受体研究提供了从实验到分析的完整解决方案，对生物医药领域的发展具有重要推动作用。