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Enregistrement W4407324525 · doi:10.1042/bst20241419

Advances in nanobody multimerization and multispecificity: from <i>in vivo</i> assembly to <i>in vitro</i> production

2025· review· en· W4407324525 sur OpenAlexafffund
Mohammed Al‐Seragi, Yilun Chen, Franck Duong

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAvidityIn vivoIn vitroEpitopeComputational biologyAntigenAffinity maturationAntibodyChemistryBiologyBiochemistryCombinatorial chemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NANOBODIES® (Nbs) have emerged as valuable tools across therapeutic, diagnostic, and industrial applications owing to their small size and consequent ability to bind unique epitopes inaccessible to conventional antibodies. While Nbs retrieved from immune libraries normally possess sufficient affinity and specificity for their cognate antigens in the practical use case, their multimerization will often increase functional affinity via avidity effects. Therefore, to rescue binding affinity and broaden targeting specificities, recent efforts have focused on conjugating multiple Nb clones - of identical or unique antigen cognates - together. In vivo and in vitro approaches, including flexible linkers, antibody domains, self-assembling coiled coils, chemical conjugation, and self-clustering hydrophobic sequences, have been employed to produce multivalent and multispecific Nb constructs. Examples of successful Nb multimerization are diverse, ranging from immunoassaying reagents to virus-neutralizing moieties. This review aims to recapitulate the in vivo and in vitro modalities to produce multivalent and multispecific Nbs while highlighting the applications, advantages, and drawbacks tied to each method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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