Les anticorps monoclonaux humanisés sont construits par greffe des régions déterminantes de complémentarité (CDRs) et sont largement utilisés dans le développement d'anticorps thérapeutiques en raison de leur sécurité et efficacité. L’obtention de séquences précises des CDR des chaînes légères et lourdes est essentielle pour la production d’anticorps recombinants. Cette étude, basée sur une méthode intégrée de digestion enzymatique en gradient multi-enzymes et une stratégie spectrométrique de masse bottom-up, a séquencé de novo trois anticorps neutralisants pan-coronavirus humanisés (3D11, C1520, 5A6), utilisant trois algorithmes d’assemblage différents (PEAKS AB, Stitch et Fusion) pour reconstruire les séquences d’anticorps, et a comparé systématiquement les performances de ces trois algorithmes (couverture de l’assemblage et précision). Les résultats montrent qu’en conditions expérimentales actuelles, l’algorithme Fusion atteint une couverture et une précision de 100% pour les chaînes légères et lourdes des trois anticorps, restant stable dans les régions hautement variables des CDR sans insertion supplémentaire de séquences. En revanche, PEAKS AB et Stitch présentent des fragments manquants, des insertions ou des assemblages erronés dans certaines régions. En résumé, la robustesse démontrée de l’algorithme Fusion fournit une base d’analyse de séquence fiable pour la conception rationnelle et le développement d’anticorps neutralisants pan-coronavirus.

Spectrométrie de masse bottom-up;Séquençage de novo;Algorithmes d’assemblage de séquences;Pan-coronavirus;Anticorps neutralisants