OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼에 대한 단백질 추출 단계

OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼은 단백질 추출 실험을 수행 할 때 OPENTRONT의 주요 제품 중 하나이며, 전체 추출 프로세스의 완료를 지원하기 위해 자동화 된 피펫 팅 플랫폼 및 지원 모듈입니다. Opentrons 자체는 특정 "단백질 추출기"를 직접 제공하지는 않지만 자동화 된 솔루션은 단백질 추출의 효율성과 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

1. 단백질 추출을위한 장비 구체적으로, 단백질 추출에서 오펜던의 적용에는 다음과 같은 기기 및 모듈이 포함될 수 있습니다. 1. OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼 : 이것은 Opentrons의 핵심 제품 중 하나이며, 이는 액체 전달, 믹스, 배포 및 기타 작업을 정확하게 수행 할 수 있습니다. 단백질 추출 공정 동안, OT-2는 시약 병으로부터의 용 해물과 같은 시약을 자동으로 흡수하여 샘플을 함유하는 원심 분리 튜브에 분배하여 수동 작동으로 인한 오류를 줄일 수있다. 2. 자기 비드 정제 모듈 : Opentrons는 또한 단백질의 정제 및 농도에 사용될 수있는 자기 비드 추출의 원리에 기초하여 정제 모듈을 제공한다. 자기 비드는 특정 단백질에 결합 한 다음 자기장의 작용을 통해 용액의 다른 성분으로부터 자기 비드를 분리시켜 단백질의 정제를 달성 할 수있다. Opentrons의 자기 비드 정제 모듈은 자동화 된 단백질 정제 공정을 달성하기 위해 OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼과 함께 사용될 수 있습니다. 3. 기타지지 모듈 : 위에서 언급 한 피펫 팅 플랫폼 및 정제 모듈 외에도 Opentrons는 열 발진기 및 온도 제어 모듈과 같은지지 장비를 제공합니다.

2. OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼의 단백질 추출 단계 1. 샘플 준비 및 세포 수집 : 종합 세포 등에 의해 세포를 수집하고, 트립신 및 기타 처리를 사용하여 세포를 수집하기 전에. 세척 : 적절한 완충액 (예 : PBS)으로 세포를 세척하여 잔류 중간 및 불순물을 제거합니다. 2. 용 해물 및 혼합 용 해물의 준비 : OT-2 플랫폼에서 리파 용 해물 억제제 (예 : RIPA 용 해물)를 포함하는 용 해물을 준비하십시오. 용해 작동 : 용 해물을 세포를 함유 한 원심 분리 튜브에 자동 분포하고 OT-2의 혼합 기능을 통해 철저히 혼합하여 충분한 세포 용해를 보장합니다. 3. 얼음 목욕 용해에서 용해 생성물의 처리 : 원심 분리 튜브를 얼음 위에 놓고 특정 기간 동안 OT-2의 진동 기능을 사용하여 세포 용해를 촉진합니다. 원심 분리 : OT-2 자체는 원심 분리를 직접 수행하지는 않지만 원심 분리기와 함께 사용할 수 있습니다. 용해 된 혼합물을 원심 분리하여 상청액 (즉, 단백질 용액)을 분리 하였다. 4. 단백질 정제 (선택 사항) 단백질의 추가 정제가 필요한 경우 OT-2 및 자기 비드 정제 모듈을 사용할 수 있습니다. 자기 비드를 단백질 용액과 혼합하고, 자기장의 작용을 통해 자기 비드를 단백질에 결합한 다음, 불순물을 세척하고 제거한 다음, 자기장을 통해 자기 비드와 단백질을 분리하여 정제 된 단백질을 얻습니다. 5. 단백질 정량화 및 분석 단백질 정량화 : 적절한 단백질 정량화 방법 (예 : BCA 방법)을 사용하여 추출 된 단백질을 정량화합니다. 분석 : 실험 요건에 따라 추출 된 단백질은 SDS-PAGE 전기 영동, 웨스턴 블롯 등과 같은 후속 분석 및 검출을받습니다.

3. 참고 1. 전체 실험 중에 실험 결과의 오염을 피하기 위해 모든 시약과 소모품이 멸균적이고 순수한지 확인해야합니다. 2. 실험 단계와 조건은 특정 실험 요구 사항 및 샘플 특성에 따라 조정 및 최적화해야합니다. 3. OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼의 작동은 프로토콜 디자이너와 같은 소프트웨어를 통해 미리 프로그래밍하고 실험의 정확성과 반복성을 보장해야합니다. 4. 단백질 추출에 OT-2를 사용할 때, Opentrons 또는 관련 문헌의 공식 웹 사이트에서 상세한 실험 단계와 예방 조치를 참조하는 것이 좋습니다.

위의 단계는 OT-2 자동 피펫 팅 플랫폼에 기초한 단백질 추출에 대한 일반적인 설명이다. 실제 작업에서는 특정 상황에 따라 조정하고 최적화하는 것이 좋습니다.

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