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骆驼科重链抗体，尤其是其被称为纳米抗体或VHH的可变结构域，兼具完整的抗原结合能力、紧凑的结构以及高度稳定的支架，因此在基础免疫学研究和治疗性开发中均具有吸引力。高通量适应性免疫受体库测序（AIRR-seq）能够以极高深度对纳米抗体库进行分析，但目前应用于VHH数据的分析流程通常由彼此独立的脚本临时拼装而成，这限制了不同实验室之间的标准化与可重复性。在此，我们介绍nanorepertoire，这是一个专用于骆驼科VHH抗体库的端到端Nextflow DSL2流程。该流程以双端AIRR-seq FASTQ文件为输入，依次完成质量控制、接头序列去除、读段合并、计算机模拟翻译、CD-HIT克隆分型，以及利用深度学习工具nanoCDR-X（Bagordo等，2026）进行CDR3注释，并输出交互式HTML报告，描述克隆结构、CDR3长度及氨基酸组成、克隆内均一性和抗体库多样性，同时报告该次运行的计算碳足迹。将其应用于两个公开可用的、针对SARS-CoV-2受体结合域（RBD）筛选的骆驼科动物文库，这些文库分别采集于噬菌体展示富集前后（共计480万条双端读段），结果显示，该流程在一台配备16个虚拟CPU的云实例上于59分钟内完成分析，并鉴定出41,363个不同的CDR3旁位，重现了筛选过程中克隆多样性预期的收缩现象。nanorepertoire以MIT许可证开源，代码托管于https://github.com/lescailab/nanorepertoire，并已在Zenodo上存档，可在本地、高性能计算（HPC）及云基础设施上无需修改即可运行。
骆驼科重链抗体，尤其是其被称为纳米抗体或 VHH 的可变结构域，将完整的抗原结合能力与紧凑且高度稳定的支架相结合，因此对基础免疫学研究和治疗开发均具有吸引力。高通量适应性免疫受体库测序（AIRR-seq）能够对纳米抗体库进行深度分析，但目前针对 VHH 数据的分析通常由彼此独立的脚本临时拼合而成，这限制了不同实验室之间的标准化与可重复性。在此，我们介绍 nanorepertoire，这是一个专用于骆驼科 VHH 受体库的端到端 Nextflow DSL2 流程。该流程以双端 AIRR-seq FASTQ 文件为输入，依次完成质量控制、接头去除、序列读段合并、计算机模拟翻译、CD-HIT 克隆分型以及利用深度学习方法 nanoCDR-X（Bagordo 等，2026）进行的 CDR3 注释，并输出交互式 HTML 报告，描述克隆结构、CDR3 长度与氨基酸组成、克隆内同质性和受体库多样性，同时报告本次运行的计算碳足迹。将该流程应用于两个公开可用的、经 SARS-CoV-2 RBD 筛选的 llama 文库——分别取样于噬菌体展示富集前后（共计 480 万条双端序列读段）——结果显示，该流程在一台配备 16 个虚拟 CPU 的云实例上于 59 分钟内完成，并鉴定出 41,363 个不同的 CDR3 抗原结合位点，重现了筛选过程中克隆多样性预期的收缩现象。nanorepertoire 依据 MIT 许可证开源发布，代码地址为 https://github.com/lescailab/nanorepertoire，已归档于 Zenodo，并可在本地、高性能计算（HPC）及云基础设施上无需修改地运行。
作者声明不存在任何竞争性利益。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.11.750933v1?rss=1
🏷️ 纳米抗体库 AIRR-seq测序 Nextflow流程 生物信息学分析 CDR3注释 克隆多样性