免疫系统通过细胞免疫和体液免疫能够应对成千上万种疾病,包括外源感染的病毒、细菌、真菌等,内源致病因子如癌变细胞等。体液免疫系统能够基于体细胞突变产生成千上万的在序列和构象上不同的抗体,来应对高度多样化的抗原。在抗原的选择压力下,Na（?）ve B细胞能够表达无突变的抗体,这些抗体能够以一定的亲和力绑定抗原,为BCR的超高频突变进行亲和力成熟提供初始信号。能够表达高亲和力BCR的B细胞能够更好的竞争性结合抗原,并且在这种刺激信号下能够获得优先增殖并且在之后的亲和力成熟过程中进一步产生多样化的抗体序列。这一过程使免疫系统产生了高突变的抗体组库,在结构水平上显示出收敛性,与抗原更高的亲和力和更慢的解离速度。理解人类抗体组库的特征对于免疫学研究非常重要。研究免疫组库特征能够帮助我们理解抗原和环境如何作用于免疫系统,促使初始抗体序列在序列和构象水平上发生复杂的突变最终形成成熟的抗体,对机体产生保护作用。使用高通量测序对人类抗体组库重链基因进行测序已经阐明了不同B细胞亚群之间的差异。重复接触的抗原会导致CDR3区的长度和疏水性降低,并且氨基酸组成相比于未成熟抗体序列发生了改变。针对双胞胎免疫组库的研究表明,种系基因的使用在遗传上是预先确定的,但是有研究表明不同个体中的同一 B细胞亚群比同一个体的不同B细胞亚群在种系基因的使用上更相关。高通量测序技术的进步是我们可以一次捕获数百万的抗体序列,能够满足免疫组库的研究需求。虽然目前已经有一些软件可以在小规模数据上分析BCR或TCR的序列特征,但是在免疫组库层面上进行结构和功能分析的软件还没有。因此,高通量免疫组库测序领域目前急需能够进行免疫组库功能分析的生物信息学软件,能够高效、自动化的完成谱系结构分析、克隆特征分析、克隆追踪、多样性分析等个性化的分析需求。本文通过追踪经过H7N9免疫的中国猕猴免疫前后五个时间点的免疫组库特征,建立了一套使用高通量测序技术研究免疫组库的分析流程。在该流程中,通过对数据的质量控制,能够对不同建库方法和测序平台产生的数据进行低质量数据修正,并整合广泛使用的IgBLAST软件进行序列注释,在序列层面进行了多种数据统计分析,在免疫组库整体层面进行了功能分析,而且深入单个克隆做了针对性的特征分析。免疫组库常规功能分析能够完成包括VDJ基因片段使用频率分析,CDR3长度分析等,满足淋巴瘤白血病等特殊疾病的免疫组库分析需求。该流程进行了创新性的拓展,在有生化实验辅助确定目标克隆的请况下,能够在免疫组库庞大的数据中进行数据挖掘,发现与之相关的克隆家系。在没有目标抗体序列的情况下,也能够针对研究内容进行个性化定制,挖掘有研究价值的特殊克隆。输出各种图表以便后续研究。我们将从下机数据开始的数据预处理、序列注释、数据统计、功能分析等使用Python进行了整合,并且配合使用IBM集群的LSF作业调度系统做了优化,能够在一小时内完成500万以上序列的分析。针对现有流程中,由于BCR、TCR序列的高频突变和数据库不完整导致的错误比对问题进行了研究,开发了分选Na（?）ve B细胞进行免疫组库测序帮助确定样本种系基因组成的方法。经研究发现,只需要少量测序读段数量（单个种系基因大于100）就可以准确确定样本种系基因组成。这种方法能够在低成本、方便、快速的条件下,解决错误比对的问题,减少了噪音干扰,提高后面免疫组库功能分析的准确性。