Sequenciação de Nova Geração para Análise de Fagos: Uma Abordagem Moderna

Bacteriófagos—os organismos biológicos mais abundantes da Terra—exercem uma influência fundamental sobre a ecologia microbiana, a evolução bacteriana e a saúde humana, incluindo aplicações terapêuticas. No entanto, a sua extraordinária diversidade genética e ciclos de vida complexos apresentam desafios significativos às metodologias de investigação convencionais. Sequenciação de próxima geração As tecnologias de NGS agora impulsionam avanços revolucionários em pesquisa de fagos, permitindo uma análise abrangente deste "matéria escura" geneticamente pouco explorada.

I. Limitações das Abordagens de Pesquisa com Fagos Pré-NGS

Antes do sequenciamento de nova geração (NGS), os estudos de fagos enfrentavam limitações metodológicas significativas devido à dependência de técnicas convencionais:

• Descoberta Dependente da Cultura: A isolação de novos fagos exigiu a formação visível de placas em hospedeiros bacterianos específicos, tornando as populações virais inculturáveis inacessíveis como "matéria escura".
• Capacidade de Sequenciamento Inadequada: O baixo rendimento do sequenciamento Sanger permitiu a análise de apenas um número limitado de clones de fago por corrida. Esta abordagem revelou-se excessivamente intensiva em recursos e incapaz de capturar a diversidade a nível populacional.
• Gargalos na Análise Metagenómica: Os métodos moleculares tradicionais (por exemplo, DGGE, RFLP) careciam de resolução suficiente para caracterizar comunidades de fágios complexas em amostras ambientais (microbiota intestinal, solo, ecossistemas marinhos), falhando em reconstruir perfis genómicos abrangentes.
• Avaliação de Diversidade Superficial: A classificação com base na morfologia da placa e no alcance do hospedeiro forneceu uma visão mínima sobre as relações evolutivas profundas ou padrões de distribuição global entre linhagens de fagos.

Ⅱ. Capacitação NGS: Revolucionando a Pesquisa de Fagos Através de Tecnologias de Alto Rendimento

A sequenciação de próxima geração (NGS) emergiu como uma biotecnologia transformadora, acelerando a pesquisa de fagos através de um rendimento, sensibilidade e eficiência de custos sem precedentes. Ao permitir uma análise genómica abrangente, a NGS fundamenta aplicações críticas que abrangem a virologia ambiental e o desenvolvimento terapêutico.

1. Solteiro-Sequenciação Genómica de Fagos

• Fluxo de Trabalho Técnico:
  • Purificar partículas virais através de centrifugação/filtração.
  • Extrair ácido nucleico viral (principalmente DNA)
  • Construir bibliotecas compatíveis com NGS
  • Realizar sequenciação de alto rendimento
  • Realizar montagem de novo ou anotação baseada em referência
• Seleção da Plataforma de Sequenciamento:
  • Leitura curta (Illumina): Custo-efetivo, alta precisão (Q30 > 99,9%), ideal para montagem rápida de fagos conhecidos (por exemplo, resolução de mutações de resistência ao SARS-CoV-2)
  • Leitura longa (PacBio/Nanopore): Resolve desafios de sequências repetitivas (por exemplo, clusters de genes de cauda), permite genomas circulares completos (por exemplo, genoma ΦX174 de 5,3 kb através de uma única corrida de Nanopore)
• Otimização de Montagem:
  • Montagem híbrida: Combina a precisão de leituras curtas com a continuidade de leituras longas (pipeline SPAdes-Unicycler)
  • Captura de telómeros: A adição de aptâmeros mediada por transferase terminal previne a perda das extremidades do genoma linear (por exemplo, fago T7)
• Valor Científico:
  • Aquisição rápida de genoma (dias vs. meses com sequenciação Sanger)
  • Anotação estrutural abrangente, incluindo sequências codificantes e elementos regulatórios
  • Identificação de genes funcionais que governam o reconhecimento do hospedeiro, lise e lisogenia
  • Classificação filogenética precisa e análise evolutiva
  • Fundação para terapia fágica personalizada através da profilagem de virulência e alcance hospedeiro
• Avanços Funcionais na Mineração:
  • Genómica comparativa: O modelo PhageGCN2 permite a previsão de hospedeiros entre espécies (>85% de precisão através de redes de partilha de genes)
  • Biologia sintética:
    • Aperfeiçoamento do genoma: Deleção de regiões não essenciais (por exemplo, redução de 30% no fago T3 de E. coli mantém a infectividade)
    • Evolução dirigida: seleção guiada por NGS de mutantes adaptados a temperatura/espectro (por exemplo, PP7 engenheirado contra P. aeruginosa)

Plataforma de Sequenciação Profunda de Bibliotecas de Fagos (Soluri MF et al., 2018)

2. Ambiental Metagenómica de Fagos (Viromica)

• Fluxo de Trabalho Técnico:
  • Coletar espécimes ambientais (fezes, água, solo)
  • Enriquecer partículas virais através de métodos fisicoquímicos
  • Remover detritos celulares/DNase através de filtração/tratamento enzimático.
  • Extrair e amplificar ácidos nucleicos virais
  • Construir bibliotecas metagenómicas para NGS
  • Reunir e anotar dados da comunidade
• Processamento de amostras:
  • Floculação de ferro (FeCl₃): >80% de recuperação viral da água, eliminando a dependência de ultracentrifugação.
  • Remoção de contaminantes: Tratamento com DNase dual + PMA inibe DNA de células livres/mortas.
  • Controlo de contaminação do hospedeiro: Taxator-tk quantifica o rRNA 16S residual (<5% de limiar)
• Inovações em bioinformática:
  • MetaViralSPAdes: Identificação de contigs específicos de vírus
  • A binagem VAMB: A composição da sequência + a análise de cobertura duplicam a completude do contig macroviral.
• Contribuições Principais:
  • Perfilagem independente de cultura: Acessa sistemas de fago-anfitrião não cultiváveis
  • Dinâmicas comunitárias: Quantifica mudanças estruturais entre ambientes (por exemplo, intestino doente vs. águas residuais)
  • Expansão taxonómica: Descoberta de novas linhagens virais (novas ordens/famílias)
    • Mapeamento de interação com o hospedeiro:
      • A análise de espaçadores CRISPR prevê ligações entre fagos e hospedeiros (por exemplo, fagos marinhos SAR11)
      • Predição de hospedeiros por aprendizagem automática (WISH: actinobactérias do solo; VHULK: fago-Bacteroidetes do intestino)
    • Evidência de co-evolução:
      • Rastreamento em tempo real da "corrida armamentista" através da dinâmica do array CRISPR-hospedeiro de fagos (por exemplo, o fago Synechococcus S-RSM4)
      • Transferência horizontal de ARGs/fatores de virulência (por exemplo, exoT no fago Gifsy-2 de P. aeruginosa)

3. Anfitrião Transcriptómica para Dinâmicas Fago-Hospedeiro

• Fluxo de Trabalho Técnico:
  • Colher células hospedeiras infectadas em tempos de infecção definidos.
  • Extrair RNA total
  • Prepare bibliotecas específicas de fita
  • Realizar sequenciação de RNA (RNA-seq)
  • Analisar a expressão diferencial de genes
• Aperfeiçoamento Metodológico:
  • Resolução temporal: amostragem de 2-5 minutos captura transições líticas (por exemplo, mudança de promotor do fago T4)
  • Bibliotecas específicas de strand: Resolve a regulação antisense (por exemplo, fago Streptomyces ΦC31)
• Principais Conclusões:
  • Coreografia da infeção: Dinâmicas transcripcionais durante a lise (assalto à maquinaria do hospedeiro) e a lisogenia (programação de integração/dormência)
  • Nodos regulatórios: Reguladores mestres de fago que controlam a iniciação da lise e a supressão da defesa do hospedeiro
  • Mecanismos de defesa do hospedeiro: Ativação imune inata (sistemas RM/DIS) e adaptativa (CRISPR-Cas)
    • Regulação positiva da Cas9 em 8 vezes após infecção (S. pyogenes)
    • Clivagem de mRNA mediada por Argonaute procariótico (T. thermophilus Pago)
  • Abordagens Integrativas:
    • RNA-seq dual: Quantificação simultânea de transcritos de hospedeiro-fago (por exemplo, o fago Salmonella SPN3US inibe a reparação SOS enquanto ativa a polimerase de DNA viral)

4. Genómica de Célula Única e Vírus Único

• Plataformas de Ponta:
  • Análise de células únicas:
    • Microfluídica de gota: 99,7% de resolução dos destinos de infeção (por exemplo, decisões de lise/lice de fago SPβ de B. subtilis)
    • Transcriptómica espacial Visium: Mapeia hotspots de expressão de fagos (por exemplo, fagos de M. tuberculosis em granulomas)
  • Sequenciação de virões únicos:
    • Sequenciação de RNA direta por nanopore: sensibilidade de 0,1 fg detecta heterogeneidade no empacotamento de mRNA (por exemplo, fago MS2)
    • Rastreamento de infeções em tempo real: Monitora ciclos de adsorção a libertação
  • Impacto Científico:
    • Determinação do destino da infeção: Probabilidade de lisogenia ligada a razões de expressão de CI/CRO no fago λ
    • Evolução da resistência: O perfil de mutação a nível de célula única prevê caminhos de resistência (por exemplo, fago Acinetobacter AbTNL)
  • Metodologias Convergentes:

Direcções Futuras & Conclusão

• Fronteiras Emergentes:
  • Integração de IA: AlphaFold3 prevê interfaces de fibras de cauda-receptor para engenharia de intervalo de hospedeiros
  • Monitorização in situ: Dispositivos Nanopore implantados em fermentadores para deteção em tempo real de fagos
  • Iniciativas globais: Projeto Earth Virome a compilar >10⁷ amostras para modelagem do ecossistema de fagos.
• Conclusão: O NGS passou de uma ferramenta de sequenciação para um paradigma de investigação holográfico:
  • Amplitude: >100.000 genomas de fago novos/ano (ICTV 2023)
  • Profundidade: Resolução de molécula única da heterogeneidade da infeção
  • Ensaios clínicos de Fase II de fagos engenheirados (por exemplo, fagos melhorados com CRISPR-Cas3 da Locus Biosciences)

Com a crescente precisão das leituras longas (Q50+) e a capacidade de processamento de células únicas, a próxima geração de NGS irá decifrar ainda mais a biologia dos fagos e transformar a engenharia biomédica/ecológica.

Ⅲ. Desafios e Soluções Estratégicas para a Implementação de NGS na Pesquisa de Fagos

Apesar do seu potencial transformador, o NGS enfrenta obstáculos únicos nos estudos de fagos que requerem soluções direcionadas:

1. Complexidades na Preparação de Amostras

• Desafio: Enriquecimento viral eficiente enquanto se previne a contaminação por DNA bacteriano durante a lise celular.
  • Estratégia: Filtração otimizada (membranas de 0,22 μm), centrifugação em gradiente de densidade, ultrafiltração centrífuga e degradação enzimática (DNase/RNase) de ácidos nucleicos livres.
• Desafio: Concentrações ultra-baixas de ácidos nucleicos virais em amostras ambientais
  • Estratégia: Kits de extração de alta eficiência acoplados a tecnologias de construção de bibliotecas de baixo custo.

2. Obstáculos em Bioinformática

• Desafio: Dificuldades de montagem devido a sequências repetitivas, regiões ricas em GC e recombinação intergénica.
  • Solução: Pipelines de montagem híbrida (por exemplo, MetaSPAdes) aumentadas por sequenciação de leituras longas (PacBio/Nanopore)
• Desafio: Limitações da binagem viral devido à ausência de genes marcadores universais
  • Solução: Agrupamento multi-parâmetro utilizando perfis de K-mer, variação de cobertura e informações do hospedeiro, aprimorado por classificadores de ML (VirFinder, DeepVirFinder, VIBRANT)
• Desafio: Previsão imprecisa de ligação fago-hospedeiro
  • Solução: Abordagens integradas: alinhamento de espaçadores CRISPR, correspondência de tRNA, análise da composição da sequência e correlação metatranscriptómica emparelhada.

3. Lacunas na Anotação Funcional

• Desafio: ~80% dos genes de fágios carecem de caracterização funcional.
  • Estratégia: Investigação multimodal:
    • Triagem funcional de alto rendimento (por exemplo, Tn-seq baseado em hospedeiro)
    • Predição de estrutura impulsionada por IA (AlphaFold)
    • Modelagem por homologia
    • Validação experimental

Iv. Exemplos de aplicação e perspetivas futuras

Revolucionar a Avaliação de Bibliotecas de Fagos através de NGS

1. Expondo Deficiências Críticas na Biblioteca

• Relato Inaccurado de Títulos: Os títulos de fago quantificados eram apenas 1/43 dos valores reivindicados pelo fabricante (indicando um problema sistémico), aumentando substancialmente o risco de perder peptídeos raros durante a triagem.
• Contaminação de Clones de Tipo Selvagem: A digestão incompleta do vetor resultou em 9,65% de clones de tipo selvagem não funcionais, causando um enriquecimento não direcionado que compromete a fidelidade da triagem.
• Defeitos de Sequência Prevalentes: A análise revelou que 8% das sequências continham códon de paragem âmbar prematuro (sugerindo uma supressão inadequada do hospedeiro), juntamente com 0,075% de mutações de deslocamento de quadro atribuíveis a erros de síntese de oligonucleotídeos.

2. Revelando Vieses de Sequência Sistemática

• Defeitos na Composição de Aminoácidos:
  • Foi observada uma frequência anormalmente alta de cisteína (C); as cisteínas não emparelhadas são conhecidas por perturbar a montagem de partículas de fago.
  • A depleção sistémica de arginina (R), um resíduo carregado positivamente crítico para o transporte, impede a translocação da membrana dependente de SecY.
• Restrições Específicas da Posição: Existia um viés significativo em posições de resíduos específicas, mais notavelmente:
  • Evitamento de prolinas N-termais (Pro), que inibem a clivagem pela sinal peptidase.
  • Os resíduos N-terminais apresentaram, no geral, os maiores enviesamentos, impactando diretamente a eficiência da secreção de peptídeos.

3. Descobrindo a Heterogeneidade Latente das Bibliotecas

• Distribuição de Peptídeos Não Aleatória: A abundância de peptídeos seguiu um padrão altamente enviesado e de cauda longa, dominado por um conjunto limitado de sequências prevalentes em vez de uma distribuição aleatória teórica.
• Enriquecimento Competitivo Recessivo: Clones que proliferam rapidamente (Pr-TUP) possuem inerentemente uma vantagem de crescimento durante a amplificação de bibliotecas não selecionadas, distorcendo a representação independentemente da ligação ao alvo.

4. Superar as Limitações Tradicionais de QC

• O controlo de qualidade (CQ) de fabricantes convencionais, que depende do sequenciamento Sanger de apenas ~100 clones, falha em detectar:
  • Sequências defeituosas que ocorrem com baixa frequência (por exemplo, mutações de deslocamento de quadro).
  • As estruturas subpopulacionais complexas identificadas através da Análise de Componentes Principais (PCA), que revelaram quatro clusters distintos (Sloth AB et al., 2022).

Gráfico de barras empilhadas com segmentos codificados por cores agrupando sequências de acordo com a sua abundância (ver chave de cores) (Sloth AB et al., 2022)

O Impacto Transformador do NGS na Descoberta de Anticorpos de Fagos

1. Superar Limitações Tecnológicas Chave

• Restrições de Leituras Curtas: As plataformas NGS convencionais (por exemplo, Illumina) estão limitadas à análise de domínios de anticorpos individuais (como os VHHs) devido a limitações no comprimento das leituras.
• Solução de Leitura Longa: A sequenciação PacBio SMRT, que gera leituras contínuas superiores a 1000 bp, permite a aquisição direta de sequências scFv de comprimento completo, incluindo informações críticas sobre o emparelhamento das cadeias leve e pesada.

2. Vantagens Principais do SMRT-NGS

• A SMRT-NGS oferece melhorias significativas em relação aos métodos tradicionais:
  • Captura de Sequência Abrangente: Ao contrário das abordagens que requerem montagem de PCR segmentada, o SMRT fornece cobertura de leitura única de todo o scFv (~750 bp).
  • Cronograma Acelerado de Forma Dramática: Processos que exigem meses para triagem e validação são concluídos em dias.
  • Acessando a Diversidade Oculta: Esta abordagem isola com sucesso anticorpos funcionais "furtivos" que muitas vezes são ignorados por protocolos de triagem rotineiros.

3. Validação Experimental

• A validação usando antígenos de superfície celular (CD160/CD123) demonstrou:
  • Taxa de Sucesso Funcional Elevada: 75-81% dos clones de alta frequência exibiram capacidade de ligação ao alvo sem triagem adicional.
  • Propriedades Nativas Retidas: A aquisição direta de sequências de cadeias leves/pesadas naturalmente emparelhadas preserva características críticas de maturação de afinidade in vivo.

4. Abordar Limitações Actuais

• Restrição de Throughput: Execuções únicas de SMRT geram cerca de 80.000 leituras, substancialmente inferior aos milhões da Illumina.
• Estratégia de Mitigação: Alcançar uma cobertura mais profunda requer um aumento significativo na profundidade de sequenciação (10x), embora a um custo proporcionalmente mais elevado (10x).

5. Posicionamento Estratégico

• Vantagem sobre Métodos de Célula Única: O SMRT-NGS oferece um custo cerca de 50% mais baixo, elimina a manipulação complexa de células vivas e permite a triagem de uma diversidade de bibliotecas muito maior.
• Proposta de Valor Única: Continua a ser a única solução que combina a imensa capacidade das bibliotecas de exibição de fago com a crucial retenção da informação de emparelhamento natural das cadeias leves/pesadas (Nannini F et al., 2021).

Identificação de ligantes alternativos no conjunto de dados NGS (Nannini F et al., 2021)

Revolucionar a Triagem de Peptídeos Ligadores de Arsénico por Exibição de Fagos através de NGS

1. Superar as Limitações da Triagem Tradicional

• Descoberta de Motivos Ocultos: A NGS da Illumina permitiu uma cobertura de sequência profunda, revelando motivos de ligação críticos (QxQ, SxHS) anteriormente indetectáveis pela sequenciação Sanger (<0,1% de taxa de deteção).
• Eliminação de Interferências: O NGS identificou contaminantes significativos: 43% de fago selvagem (causados por defeitos de restrição do vetor) e péptidos parasitas altamente proliferativos (por exemplo, FHMPLTDPGQVQ, exibindo uma vantagem de amplificação de 89 vezes), que distorcem os resultados de triagem.

2. Perspectivas Mecânicas Fundamentais sobre a Ligação do Arsénico

• Motivo QxQ (Terminus Carboxilo): Os resíduos de L-Glutamina dentro deste motivo formam ligações de hidrogénio com ânions arsenito (AsO₃³⁻).
• Motivo SxHS: O resíduo de histidina central coordena diretamente o átomo de arsénio.
• Mudança de Paradigma: Estas descobertas desafiam fundamentalmente a visão histórica de que os resíduos de cisteína são exclusivamente responsáveis pela ligação ao arsénico.

3. Quadro Analítico Inovador

• Algoritmo de Core Score: Esta ferramenta computacional filtra sequências que exibem domínio proliferativo, garantindo a retenção de verdadeiros peptídeos de ligação ao arsénico.
• Recuperação de Ligadores Raros: O método identifica com sucesso peptídeos funcionais de baixa abundância (por exemplo, QLQLDMDLSLHS com 0,01% de abundância) que são ignorados por abordagens convencionais.
• Visualização de Código Aberto: A prevalência e a estrutura dos motivos são analisadas e visualizadas utilizando ferramentas estabelecidas (pLogo, MEME).

4. Valor Prático Demonstrado

• Descoberta Acelerada: O NGS permite a identificação direta de sequências de peptídeos funcionais, reduzindo drasticamente a dependência de validação extensa em laboratório e encurtando os ciclos de desenvolvimento.
• Potencial de Remediação Ambiental: Os peptídeos de alta afinidade identificados servem como modelos de design para novos biosorventes direcionados à limpeza da poluição por arsénico (Braun R et al., 2020).

Fixação de arsénico em colunas de três rodas para biobalanço e cálculo de frações centrais em QxQ (Braun R et al., 2020).

Avanço de Terapêuticas Antivirais com Peptídeos para o SARS-CoV-2 Impulsionado por NGS

1. Descoberta Acelerada de Alto Rendimento

• Decodificação em Escala de Bilhões: O NGS processa dados em escala de biblioteca em 5 dias – uma tarefa que requer meses através de triagens convencionais – permitindo a identificação rápida de 5 motivos estruturais principais que representam 96% das sequências funcionais.
• Priorização Inteligente de Sequências: A filtragem automatizada de agrupamentos elimina ligantes não específicos e produz diretamente candidatos de alta afinidade como o CVRBDL-3 (K_D = 1,3 μM).

2. Elucidação de Mecanismos de Ação Precisos

• Funções Antivirais Duplas:
  • Prevenção: Bloqueia a ligação inicial da proteína Spike aos recetores hACE2.
  • Perturbação: Dissocia complexos pré-formados Spike-hACE2.
• Resiliência a Variantes: Mantém uma inibição potente contra estirpes em evolução (por exemplo, B.1.1.7) ao direcionar regiões conservadas da Spike identificadas através de análise NGS.

3. Habilitação da Engenharia de Peptídeos Racional

• Otimização do Design Bivalente: Insights estruturais da criação guiada pelo CVRBDL-3 de um análogo bivalente que resulta em:
  • afinidade de ligação 3 vezes superior (IC₅₀ = 47 nM)
  • Dissociação complexa 10 vezes mais lenta (efeito inibitório prolongado)
• Engenharia Focada na Evasão: O mapeamento de NGS confirmou locais de ligação distantes de pontos quentes de mutação comuns de VOC, minimizando o risco de escape imunológico.

4. Vantagens Terapêuticas Translacionais

• Perfil de Segurança Aprimorado: Utiliza estruturas peptídicas não derivadas de humanos, reduzindo os riscos de efeitos secundários em comparação com medicamentos miméticos de ACE2.
• Desenvolvibilidade: A compatibilidade com a modificação da espinha dorsal do D-enantiômero melhora significativamente a estabilidade proteolítica in vivo (Sevenich M et al., 2022).

CVRBDL-3 e CVRBDL-3_3 deslocam hACE2 do complexo pré-formado com SARS-CoV-2 S1S2 (Sevenich M et al., 2022)

Conclusão

A NGS revolucionou a pesquisa de fagos ao fornecer capacidades analíticas sem precedentes, estabelecendo-se como a pedra angular da virologia moderna. Esta tecnologia permite uma exploração abrangente em várias escalas — desde a caracterização precisa de virions individuais até o perfilamento global do metaviroma — e liga a descoberta biológica fundamental a aplicações transformadoras na terapia clínica e na gestão ecológica. Através de avanços contínuos em quatro domínios-chave:

• Metodologias de preparação de amostras
• Plataformas de sequenciação de leitura longa
• Algoritmos de bioinformática
• Integração de inteligência artificial

A NGS desvenda progressivamente a complexidade da biologia dos fagos e o seu papel integral nas redes de vida da Terra. Como o motor central que impulsiona este campo, a NGS continuará a expandir as fronteiras científicas enquanto potencia inovações na medicina, na ciência ambiental e na pesquisa fundamental em ciências da vida.

Para mais informações sobre o que é o sequenciamento de fagos, consulte "O Que É Sequenciação de Fagos? Um Guia Completo para Investigadores.

Para mais informações sobre o sequenciamento do fago M13, consulte "Sequenciação do Genoma do Fago M13: Desde Bibliotecas de Exibição até Análise de Dados.

As pessoas também perguntam

O que é a exibição de fagos de sequenciação de próxima geração?

A sequenciação de próxima geração (NGS) em combinação com a exibição de superfície de fágios (PSD) são ferramentas poderosas na nova caixa de ferramentas de biologia molecular para a identificação de biomoléculas de ligação a alvos específicos.

O que é uma exibição de fago?

A exibição de fagos é uma plataforma de laboratório que permite aos cientistas estudar interacções proteicas em grande escala e seleccionar proteínas com a maior afinidade para alvos específicos.

Referências:

1. Soluri MF, Puccio S, Caredda G, Grillo G, Licciulli VF, Consiglio A, Edomi P, Santoro C, Sblattero D, Peano C. "Interactome-Seq: Um Protocolo para a Construção, Validação e Seleção de Bibliotecas de Domainoma por Exibição de Fagos e Sequenciação de Nova Geração." J Vis Exp. 2018 Out 3;(140):56981. doi: 10.3791/56981
2. Tiu CK, Zhu F, Wang LF, de Alwis R. "Sequenciação por ImunoPrecipitação de Fagos (PhIP-Seq): A Promessa da Sorologia de Alto Rendimento." Patógenos. 2022, 11 de maio; 11(5):568. doi: 10.3390/pathogens11050568
3. Sloth AB, Bakhshinejad B, Jensen M, Stavnsbjerg C, Liisberg MB, Rossing M, Kjaer A. "Análise do Viés Composicional numa Biblioteca de Peptídeos de Exibição de Fagos Comercial através de Sequenciação de Nova Geração." Vírus. 2022, 29 de outubro;14(11):2402. doi: 10.3390/v14112402
4. Nannini F, Senicar L, Parekh F, Kong KJ, Kinna A, Bughda R, Sillibourne J, Hu X, Ma B, Bai Y, Ferrari M, Pule MA, Onuoha SC. "Combinação de phage display com sequenciação de próxima geração SMRTbell para a descoberta rápida de fragmentos scFv funcionais." MAbs. 2021 Jan-Dez;13(1):1864084. doi: 10.1080/19420862.2020.1864084
5. Braun R, Schönberger N, Vinke S, Lederer F, Kalinowski J, Pollmann K. "Aplicação de Sequenciação de Nova Geração (NGS) na Seleção de Peptídeos Exibidos por Fagos para Apoiar a Identificação de Motivos de Ligação ao Arsénico." Vírus. 27 de novembro de 2020;12(12):1360. doi: 10.3390/v12121360
6. Sevenich M, Thul E, Lakomek NA, Klünemann T, Schubert M, Bertoglio F, van den Heuvel J, Petzsch P, Mohrlüder J, Willbold D. "Compostos Derivados de Exibição de Fagos Deslocam hACE2 do Seu Complexo com a Proteína Spike do SARS-CoV-2." Biomedicamentos. 14 de fevereiro de 2022;10(2):441. doi: 10.3390/biomedicines10020441