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fluidity one-W微流控扩散测量仪

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普瑞麦迪(北京)实验室技术有限公司

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产品介绍

产品简介

Fluidic Analytics公司总部位于英国剑桥,致力于为实验室、诊所和其他用户提供蛋白质研究的创新仪器、软件和服务。目前Fluidic Analytics在欧洲、北美和亚洲有分公司和合作伙伴。

Fluidity One-W是Fluidic Analytics公司开发的第二款产品,于2019年11月18日发布。这款产品基于剑桥大学开发的全新技术平台,使科学家能够在溶液中、在天然状态下分析蛋白质的相互作用,不需要通过结合表面、基质或电离。Fluidity One-W测量的流体动力学半径可用于分析蛋白质复合物的结合比例,能够为疾病诊断、治疗开发和个人健康领域的研究提供很大的帮助。

产品优势

通过微流体扩散技术在溶液中测量流体动力学半径Rh,并计算亲和力KD

上样量低,每个样品仅5μL

高再现性和精确度)

易于使用的操作界面

适用的缓冲液类型广泛,包括含有清洁剂的

能测量蛋白质、脂类、碳水化合物、寡核苷酸、聚合物或纳米颗粒的尺寸

产品特点

利用微流控扩散测量(MDS)技术,在溶液中检测复合物的结构

上样量低,每个样品仅5μL

高再现性和精确度,即使是低浓度的样品

易于使用的操作界面和耗材管理

广泛的动力学检测范围,nMmMKDs

自动计算的KD值,只需要一次简单的滴定

一次性使用的芯片和存储废液的试剂盒减少两次测量间交叉污染的风险,减少清洗和设置所花的时间

测量荧光标记分子的尺寸 — 蛋白质、脂类、碳水化合物、寡核苷酸、聚合物或纳米颗粒

广泛的缓冲液兼容性,适合所有的生物兼容性缓冲液,包括含有清洁剂的

软件在线更新,及时升级体验系统改进

符合ISO 9001质量体系下生产

技术参数

测量范围(流体动力学半径)0.7-20nm
范围(分子量)0.5kDa-14MDa
精度±10%
准确度CV<10%
灵敏度1 nM Alexa FluorTM 488
运行参数上样量5μL
运行时间

小分子量蛋白质和多肽-8分钟

大分子量蛋白质-14分钟

适用缓冲液兼容纯缓冲液以及溶菌物原液
试剂盒运行容量96
尺寸40x40x43cm
检测方式荧光
适用标记物GFP,FITC,Alexa FluorTM488及同等产品

应用领域

分析复杂背景中蛋白质的相互作用

研究混合物诸如原油溶菌产物或血浆中蛋白质-蛋白质,蛋白质-DNA和蛋白质-脂质的相互作用。非表面结合的原理避免了非特异性结合的干扰风险,因此您研究的是接近天然状态下的蛋白质。

比较在0.05% 吐温 20 (PBS-T)磷酸盐缓冲液和FreeStyle293表达介质中,A蛋白 (SpA)与免疫球蛋白G (IgG)抗体的相互作用。

结果表明,在两种溶液中的结合亲和力和流体动力学半径均无显著差异.

丝氨酸蛋白酶凝血酶与两个预先标记的抗凝血酶配体HD22TBA进行了测定。每个配体与凝血酶的不同表位相结合;

这些相互作用先前已经被很好地描述过了。每个配体-蛋白复合物的结合亲和力,以及复合物和配体的流体动力学半径,

都符合之前研究报告得到的数值

研究分析难度很大的蛋白质

由于没有表面接触,因此可用于研究对其他方法具有很大挑战性的蛋白质,包括膜蛋白、多蛋白复合物和内部组成无序的蛋白质。

测定化学计量学和结构

蛋白质大小的测量让您可以深入了解蛋白质及其复合物的结构(结合比例)和化学计量学。

模型模拟了以1:11:21:3的比例结合的SpA-IgG复合物。红色带状物代表SpA,蓝色带状物代表IgG。用模型计算了三种比例结合物的 Rh 假设值(红色条形)

Fluidity One-W测得的 Rh平均值(蓝色条形)与这些假设值做比较。红色条形上添加了Rh预测值的10%作为误差范围,以表示模型中的*小不确定性。

可以看到Fluidity One-W的测量值与1:3结合比例的SpA-IgG复合物的Rh 假设值相符。

发表文献

Yatesetal.NatureChemistry2015;7;802–809|Arosioetal.ACSNano2016;10;333–341|Arosioetal.Anal.Chem2016;88;3488–3493 Herlingetal.BiophysicalJournal2016;110;1957–1966|Zhangetal.ChemBioChem2016;17;1920–1924|Lapinskaetal.PhysChem ChemPhys2017;19;23060–23067|Saaretal.LabChip2018;18;162–170|Wrightetal.Biochemistry2018;57;3641–3649|Falkeet al. Chemistry and Physics of Lipids 2019;220;57–65 | Scheidt et al. Science Advances 2019;5;eaau3112 | Gang et al. Anal. Chem2018;90;3284–3290 | Macikova et al. The FEBS Journal 2019;286;3664-3683 | Wright et al. Analyst 2019;144;4413-4424

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