Opentrons Flex 자기 비드 단백질 정제 워크 스테이션의 BCA 및 Bradford 분석

Opentrons Flex 자기 비드 단백질 정제 워크 스테이션은 BCA (Bicinchon acid) 및 Bradford 분석에서 중요한 역할을하여 단백질 정량 분석을위한 효율적이고 정확하며 자동화 된 솔루션을 제공합니다. 다음은 BCA 및 Bradford 분석 에서이 워크 스테이션의 특정 응용 프로그램에 대한 소개입니다.

opentrons flex 자기 구슬 단백질 정제 워크 스테이션

1. Opentrons Flex 자기 구슬 단백질 정제 워크 스테이션의 개요 Opentrons Flex 자기 비드 단백질 정제 워크 스테이션은 자기 비드 추출의 원리에 기초하여 소규모 단백질 정제 및 단백질 샘플 처리를 자동으로 완료 할 수 있습니다. 효소 또는 화학 절단 실험, 단백질 표지 실험, BCA 및 브래드 포드 검출, 질량 분석 전처리 및 샘플 준비를 포함한 다양한 워크 플로를 지원합니다. 워크 스테이션은 안정적인 출력, 효율적인 작동 및 유연한 호환성의 특성을 가지고 있습니다. 한 번에 한 번에 최대 96 개의 샘플을 처리하여 실험 효율과 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

2. Opentrons Flex 워크 스테이션에서 BCA 분석의 적용 BCA 방법은 특정 파장에서 최대 광 흡수를 갖는 단백질 및 Cu^2+의 킬레이트에 기초한 정량적 단백질 분석 방법이다. Opentrons Flex 워크 스테이션에서 BCA 분석의 특정 응용 분야는 다음과 같습니다. 1. 시약 준비 : 워크 스테이션은 처리 할 샘플 수에 따라 시약 및 B 및 B를 피펫 팅 및 혼합 시약 A 및 B를 혼합하여 충분한 작업 시약을 자동으로 준비합니다. 2. 샘플 처리 : 작동 시약 및 테스트 샘플을 96- 웰 투명한 평평한 바닥 플레이트의 각 웰에 옮긴 다음 Opentrons 열 진동 모듈에서 혼합하여 인큐베이션합니다. 검출 된 신호 강도를 보장하기 위해, BCA 방법은 일반적으로 37 ℃에서 인큐베이션해야한다. 3. 결과 분석 : 결과 플레이트는 Opentrons Flex (예 : Biotek Synergy H1 보드 리더)와 호환되는 보드 리더를 사용하여 분석되며 흡광도 값 판독 값은 일반적으로 570nm의 파장에서 수행됩니다.

3. Bradford 분석 Opentrons Flex 워크 스테이션에서 Bradford 방법의 적용은 단백질에 결합 한 후 Coomassie Bright Blue G-250의 색 변화에 기초한 정량적 단백질 분석 방법입니다. Opentrons Flex 워크 스테이션에서 Bradford 분석의 특정 응용 프로그램은 다음과 같습니다. 1. 시약 준비 : BCA 방법과 유사하게 워크 스테이션은 필요한 시약을 자동으로 준비합니다. 2. 샘플 처리 : 시약 및 샘플을 96- 웰 플레이트로 옮기고 Opentrons 열 진동 모듈에 혼합하십시오. BCA 방법과 달리, Bradford 방법 단백질 검출은 일반적으로 실온에서 배양됩니다. 3. 결과 분석 : 플레이트 리더를 사용하여 600nm 파장에서 흡광도 값 판독 값을 수행하십시오.

4. Opentrons Flex 워크 스테이션의 장점 1. 자동화 된 작동 : 프로그래밍을 통해 자동화 된 피펫 팅, 믹싱 및 인큐베이션이 크게 줄어들고 실험 효율이 향상됩니다. 2. 표준화 된 프로세스 : 각 실험이 안정적이고 신뢰할 수있는 결과를 얻을 수 있도록 표준화 된 작동 프로세스가 설정되었습니다. 3. 고 처리량 처리 : 대규모 단백질 정량 분석에 적합한 최대 96 개의 샘플을 한 번에 동시에 처리 할 수 ​​있습니다. 4. 강력한 호환성 : 다양한 일반적인 비드 기반 시약 및 실험적 소모품과 호환되므로 사용자가 선택하고 사용할 수 있습니다.

Opentrons Flex Magnetic Globe 단백질 정제 워크 스테이션은 BCA 및 Bradford 분석에서 우수한 성능을 보여 주었으며 매우 광범위한 응용 전망을 보유하고 있습니다. 이 워크 스테이션은 고도로 자동화 된 작동 절차와 정확한 제어 시스템을 통해 단백질 정량 분석을보다 정확하고 효율적으로 만듭니다. 동시에, 강력한 데이터 분석 기능은 실험에서 인공 오류를 크게 줄이고 결과의 신뢰성을 향상시킵니다.

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