当实验规模从“几条肽”变成“几十条、上百条肽”时,很多科研人员都会遇到同一个问题:

为什么同样是多肽合成,报价突然翻倍?
为什么厂家反复强调“高通量合成”?
它真的有必要吗?

高通量多肽合成,并不是“更快地合成一条肽”,而是一次性解决“多条、多序列、多变量”的实验需求。
这项技术,正在悄悄改变多肽在科研中的使用方式。


一、什么是高通量多肽合成?和普通合成有什么不同?

简单理解一句话就够了:

普通多肽合成:一条一条做
高通量多肽合成:一批一起做

普通多肽合成的典型特点

  • 单序列、单反应体系

  • 更关注单条肽的纯度和质量

  • 适合功能验证、机制研究

高通量多肽合成的核心思路

  • 同时合成几十到上千条不同序列

  • 每条肽的量不大,但序列覆盖广

  • 高度自动化、模块化流程

本质差异不在“技术高不高级”,而在实验目的不同。


二、高通量多肽合成的核心技术路径

目前主流的高通量多肽合成,主要基于以下几种技术思路:

1. 多反应位点并行固相合成

这是目前最成熟、应用最广的方案。

  • 每条多肽固定在独立树脂位点

  • 多通道同步进行脱保护、偶联

  • 通过程序控制实现并行反应

优势包括:

  • 序列独立,交叉污染风险低

  • 兼容标准 Fmoc 固相合成体系

  • 结果稳定、可重复性好

2. 多肽阵列(Peptide Array)技术

常见于免疫学、蛋白互作研究。

  • 多肽直接合成在膜或芯片表面

  • 无需切割、纯化

  • 可直接用于结合实验或筛选

技术特点:

  • 通量极高

  • 单条肽用量极低

  • 不适合后续复杂功能实验

3. 自动化液体处理结合固相合成

用于中等通量、多序列定制场景:

  • 自动分液系统

  • 多反应管并行操作

  • 适合几十条到上百条多肽


三、高通量多肽合成技术的核心优势

1. 实验效率呈指数级提升

如果用普通方式合成 96 条肽,需要经历:

下单、合成、纯化、检测
周期长、成本高、协调复杂

而高通量方式:

  • 一次合成,多序列同步完成

  • 实验前期准备时间显著缩短

非常适合探索性研究阶段。

2. 非常适合“筛选型实验”

高通量多肽的最大价值在于:

不知道哪条有用,但需要全部试一遍。

例如:

  • 表位扫描

  • 受体结合位点筛选

  • 功能片段定位

这类实验如果用常规定制方式,成本会非常高,而高通量方案反而更经济。

3. 显著降低单位序列成本

虽然单条多肽的:

  • 纯度可能略低

  • 用量相对较少

但按“每条序列成本”计算,高通量合成更具性价比,尤其适合:

  • 序列数量 ≥20 条

  • 单条用量 <5 mg

  • 前期探索或初筛阶段

4. 高度适合自动化与标准化实验

  • 批次间差异小

  • 数据可比性强

  • 易于重复实验设计

这对系统生物学、药物筛选、AI 辅助设计实验尤为重要。


四、高通量多肽合成适合哪些实验?

这是科研人员最关心的问题之一。

非常适合的实验类型

  1. 抗原表位扫描实验

    • 连续重叠肽设计

    • 快速定位免疫识别区域

    • 广泛用于疫苗、抗体研究

  2. 蛋白-多肽相互作用筛选

    • 受体结合肽筛选

    • 抑制肽库构建

    • 功能位点初筛

  3. 药物先导肽筛选

    • 功能肽库构建

    • 活性初筛

    • 后续再放大合成关键序列

  4. 突变扫描(如 Alanine Scan)

    • 同一序列多个变体

    • 快速比较结构-功能关系

    • 极度依赖高通量合成

不太适合的场景

  • 需要单条多肽 >50 mg

  • 要求 ≥98% 高纯度

  • 用于动物实验、临床前研究

  • 复杂修饰肽(多位点修饰、环化加标记)

这类需求更适合单条定制多肽合成。


五、高通量多肽 vs 常规定制多肽,对比一眼看懂

合成数量:
高通量多肽合成适合多条(10–1000+),
常规定制多肽适合单条或少量。

单条用量:
高通量低,常规中高。

纯度:
高通量以中等纯度为主,
常规定制可根据需求提高。

成本结构:
高通量按批次更划算,
常规定制按单条计价。

适合阶段:
高通量适合筛选和探索,
常规定制适合验证和放大。


六、科研人员该如何选择?

你可以用这三个问题快速判断:

  1. 是否需要多条序列一起测试?

  2. 是否处在实验探索或筛选阶段?

  3. 单条多肽需求量是否不大?

如果答案都是“是”,
高通量多肽合成,几乎一定更合适。


 高通量多肽合成,不是高级,而是“对路”

高通量多肽合成并不是取代传统多肽定制,而是:

在对的阶段,用对的方式,解决对的问题。

理解它的优势与适用边界,
比盲目追求“更高级的技术”更重要。


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