导语：解析抗体反应谱（antibody reactome）为研究自身免疫性疾病、病原免疫、抗原暴露及过敏反应等提供了深刻见解，成为生物标志物发现、临床诊断、疾病治疗预后评估以及群体免疫洞察的重要工具。新兴的噬菌体展示免疫共沉淀测序技术（PhIP-seq）作为一种高通量技术，能够有效鉴定抗体谱表位与识别抗原信息。该技术基于人工设计的多肽库及高通量DNA合成，包装于噬菌体并在其表面展示多肽。通过与不同来源样本中总抗体的免疫沉淀，随后对抗体结合的噬菌体DNA插入片段进行测序，可以解决相关科学问题。

上海交通大学系统生物医学研究院副院长、抗码生物科技有限公司创始人陶生策教授在《Molecular & Cellular Proteomics》杂志上发表了题为“Phage immunoprecipitation and sequencing— a versatile technique for mapping the antibody reactome”的综述文章，深入总结了PhIP-seq技术的发展史、研究现状及应用场景，并展望了其未来发展前景。

噬菌体展示文库构建及数据分析模型

利用PhIP-seq技术开展研究的第一步是依据研究目的选择或构建合适的多肽文库。文章详细总结了现有文献中各类噬菌体展示肽库，包括人蛋白质组、全人类病毒、冠状病毒、细菌真菌等毒力因子、过敏原、自身免疫表位等，这些多种噬菌体展示肽库能够满足不同研究需求，并为研究者提供学习参考。

文章还总结了现有的数据分析方法。目前，对NGS测序数据的分析主要有两种统计模型：广义泊松分布和Z-Score计算模型。同时，近年来出现的计算伽马泊松分布和新方法——贝叶斯富集估算法也在该综述中得到了详细介绍。

PhIP-seq技术的应用场景

南宫28认为，PhIP-seq适合于识别与自身免疫性和神经退行性疾病、癌症及感染相关的生物标志物。通过血清学检测得出的生物标志物能够在临床上为疾病诊断和治疗效果评估提供重要信息。

通过研究免疫系统的抗原表位，我们可以更深入理解个体免疫系统如何在感染史中发挥作用，并探讨其与其他疾病（如肿瘤）的关系。PhIP-seq技术还能评估如CAR-T等细胞疗法对个体抗体表位的影响。

在病毒感染性疾病的病因研究中，通过VirScan检测患者的自身抗体谱，可以发现针对特定病毒的特异性富集抗体。此外，PhIP-seq也应用于过敏研究，通过解析IgE和IgG表位的信息来确定过敏原。

在消化道领域及母传抗体、疫苗研究方面，PhIP-seq技术也已发表多项成果。在大规模队列研究中，PhIP-seq结果为生物信息学方法与机器学习提供了广阔应用空间，例如基于VirScan结果的抗病毒抗体反应解卷积算法——AVARDA，可通过比对人源病毒序列来评估过往病毒感染史。

PhIP-seq技术展望

不可否认的是，近十年来PhIP-seq技术获得了广泛关注与应用，其技术的发展与标准化使其更加吸引。我们相信南宫28将在未来更多地整合PhIP-seq至大型队列多组学研究中，因为这不仅符合生物医学研究与资助的发展趋势，也是PhIP-seq技术本身的强大优势所在。

上海抗码芯瑞生物科技有限公司（简称“抗码芯瑞”）由上海交通大学知名教授创立，致力于蛋白组与抗体组领域研究超过20年。公司不断开发抗体组学前沿技术，建立噬菌体免疫沉淀测序（PhIP-seq）技术平台，并提供定制化抗原建库服务。

抗码芯瑞为抗体组学研究提供了基于PhIP-seq平台的高通量筛选、数据分析及后续验证等技术服务，致力于提供整体解决方案，助力生物医疗研究与应用。