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流式抗体为什么不能直接照着说明书用?一篇讲清抗体滴定(Antibody Titration)

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很多人第一次做流式细胞术时,都会遇到一个问题:

抗体说明书推荐使用 5 μL/10⁶ cells,我是不是直接照着加就可以了?

答案是:不建议。

厂家提供的推荐浓度可以作为实验起点,但真正适合你的工作浓度,还需要通过抗体滴定(Antibody Titration)来确定。

对于希望获得高质量流式数据的实验来说,抗体滴定并不是可有可无的步骤,而是提高实验重复性、降低背景、节约试剂成本的重要环节。

为什么推荐浓度不能直接照搬?

抗体说明书上的推荐条件通常是在特定实验体系中验证得到,例如固定的细胞类型、细胞数量、染色体积、孵育时间以及流式仪器。

而实际实验中,这些条件往往都会发生变化。

例如:

· 不同来源的细胞,抗原表达水平可能完全不同;

· 染色体系可能从100 μL调整到200 μL;

· 多色Panel加入新的抗体后,补偿关系也会发生改变;

· 即使是同一克隆,更换不同荧光偶联物(FITC、PE、APC等),最佳工作浓度也可能不同。

因此,说明书提供的是推荐起始浓度(Starting Concentration),而不是所有实验都适用的最终答案。

抗体过多和过少,都会影响实验结果

很多人认为,抗体多加一点信号会更强。

事实上并非如此。

当抗体浓度过高时,虽然荧光信号可能增加,但背景染色和非特异性结合也会同步增加,导致阴性群变宽、补偿压力增大,最终降低阳性群与阴性群之间的分辨能力。

相反,如果抗体浓度过低,目标抗原可能无法充分结合,尤其对于低表达抗原而言,弱阳性细胞容易被背景信号掩盖,甚至出现假阴性结果。

真正理想的浓度,并不是荧光最亮,而是在保证清晰分群的同时,以尽可能少的抗体获得最佳分辨率。



什么才算“最佳浓度”?

评价抗体滴定结果时,实验室最常采用的指标之一是染色指数(Staining Index,SI)

常见计算方式为:

SI =(阳性群 Median FI − 阴性群 Median FI)÷(2 × 阴性群 SD)

其中,Median FI 表示中位荧光强度(Median Fluorescence Intensity)。

与单纯比较阳性信号不同,SI不仅考虑阳性群和阴性群之间的距离,同时也反映阴性群的离散程度,因此能够更客观地评价抗体的分辨能力。

实际分析时,并不一定追求SI的绝对最高值,而是通常选择达到SI平台期且抗体消耗更低的浓度,这样既能保证数据质量,也能降低实验成本。

如何完成一次抗体滴定?

一个标准的滴定流程通常包括以下几个步骤:

首先,准备表达目标抗原且状态稳定的样本,保证各实验管的细胞数量一致。

随后,将抗体按照固定倍数连续稀释,例如1:2系列稀释,可设置1:50、1:100、1:200、1:400、1:800等多个浓度。

所有样本均按照未来正式实验完全相同的条件进行染色,包括孵育时间、温度、固定破膜方案以及洗涤步骤。

完成检测后,根据阳性细胞群和阴性参考群计算不同浓度下的SI,并绘制滴定曲线。

通常,当SI进入平台期时,即可选择其中抗体使用量最低的浓度作为最终工作浓度。



Example selection of optimal concentration of antibodies from titration data (doi: 10.1016/j.xpro.2022.101357)

哪些情况下必须重新滴定?

并不是所有实验都需要重新优化。

对于表达量极高、仅用于识别细胞亚群的经典标志物,例如CD3、CD4或CD8,如果实验体系长期保持一致,通常无需频繁重复滴定。

但以下情况建议重新进行优化:

· 更换新的抗体批号(Lot)或供应商;

· 更换荧光偶联物;

· 建立新的多色Panel;

· 更换细胞类型或组织来源;

· 目标抗原表达较低;

· 需要比较不同处理组之间的MFI变化,而不仅仅是区分阳性与阴性。

这些因素都有可能改变最佳工作浓度。

实验中容易忽略的几个细节

如果实验对象包含单核细胞、巨噬细胞、树突状细胞或NK细胞等高表达Fc受体的细胞,建议在染色前进行Fc受体封闭,以减少非特异性结合。

对于细胞活率较低的样本,加入死活染料(Viability Dye)可以有效排除死细胞带来的背景信号,提高数据可靠性。

此外,无论扩大还是缩小染色体系,都应保持相同的最终抗体浓度和合理的抗体与细胞比例,避免因实验体系变化影响滴定结果。

总结

抗体滴定的目的,并不是让荧光信号越强越好,而是在当前实验条件下找到兼顾分辨率、背景信号和试剂消耗的最佳平衡点。

说明书上的推荐浓度只是实验起点,而不是固定答案。

花一点时间完成一次规范的抗体滴定,不仅能够获得更稳定、更可靠的流式数据,也能减少抗体浪费,为后续实验节省大量时间和成本。

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