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Opentrons Flex Magnetic Bead Protein Purification WorkstationのBCAおよびBradford分析

Opentrons Flex Magnetic Bead Protein Purification Workstationsは、BCA(ビシンコン酸)およびBradford分析で重要な役割を果たし、タンパク質定量分析のための効率的で正確で自動化されたソリューションを提供します。以下は、BCAおよびブラッドフォード分析におけるこのワークステーションの特定のアプリケーションの紹介です。

Opentrons Flex 磁珠蛋白质纯化工作站的BCA和Bradford分析

Opentrons Flex Magnetic Bead Protein Purification Workstation

1. Opentrons Flex Magnetic Bead Protein Purification Workstationの概要Opentrons Flex Magnetic Bead Protein Purification Workstationは、磁気ビード抽出の原理に基づいており、小規模タンパク質精製とプロテオミクスサンプル処理を自動的に完了できます。酵素または化学的切断実験、タンパク質標識実験、BCAおよびブラッドフォードの検出、質量分析前処理、サンプル調製など、さまざまなワークフローをサポートします。ワークステーションには、安定した出力、効率的な動作、柔軟な互換性の特性があり、1回で最大96個のサンプルを処理でき、実験的な効率と精度が大幅に向上します。

2。Opentrons Flex Workstation BCAメソッドでのBCA分析の適用は、特定の波長で最大光吸収を伴うタンパク質とCu^2+のキレート化に基づく定量的タンパク質分析法です。 Opentrons Flexワークステーションでは、BCA分析の特定のアプリケーションは次のとおりです。1。試薬の準備:ワークステーションは、処理されるサンプルの数に応じて、試薬とB(またはキットに応じて、試薬A、B、C)を混合することにより、十分な作業試薬を自動的に準備します。 2。サンプル処理:作業試薬とテストサンプルを96ウェル透明な平らな底部プレートの各ウェルに移し、Opentronsサーマル発振モジュールで混合してインキュベートします。検出された信号強度を確保するために、BCAメソッドは通常、37°C​​でのインキュベーションが必要です。 3。結果分析:結果プレートは、Opentrons Flex(Biotek Synergy H1ボードリーダーなど)と互換性のあるボードリーダーを使用して分析され、吸光度値の読み取り値は通常570NMの波長で実行されます。

3. Bradford分析Opentrons FlexワークステーションでのBradfordメソッドの適用は、タンパク質に結合した後のクーマシーブライトブルーG-250の色の変化に基づく定量的タンパク質分析方法です。 Opentrons Flexワークステーションでは、Bradford分析の特定のアプリケーションは次のとおりです。1。試薬の準備:BCAメソッドと同様に、ワークステーションは必要な試薬を自動的に準備します。 2。サンプル処理:試薬とサンプルを96ウェルプレートに移し、Opentronsサーマル振動モジュールに混ぜます。 BCAメソッドとは異なり、Bradfordメソッドタンパク質検出は通常、室温でインキュベートされます。 3。結果分析:プレートリーダーを使用して、600nmの波長で吸収値の読み取り値を実行します。

4. Opentrons Flex Workstation 1の利点1。自動操作:プログラミングを通じて、自動化されたピペッティング、混合、インキュベーションが大幅に減少し、実験効率が改善されます。 2。標準化されたプロセス:各実験が安定した信頼できる結果を得ることができるように、標準化された操作プロセスが確立されています。 3.ハイスループット処理:大規模なタンパク質の定量分析に適した、最大96個のサンプルを1回で同時に処理できます。 4.強力な互換性:さまざまな一般的なビーズベースの試薬と実験的消耗品と互換性があり、ユーザーが選択して使用するのに便利です。

Opentrons Flex Magnetic Globe Protein Purification Workstationは、BCAおよびBradford分析で優れたパフォーマンスを実証しており、非常に広範なアプリケーションの見通しを持っています。このワークステーションにより、高度に自動化された動作手順と正確な制御システムを通じて、タンパク質の定量分析がより正確かつ効率的になります。同時に、その強力なデータ分析関数は、実験の人工的なエラーを大幅に減らし、結果の信頼性を改善します。

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