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fluidity one-W微流控擴散測量儀

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普瑞麥迪(北京)實驗室技術有限公司

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產品介紹

產品簡介

Fluidic Analytics公司總部位于英國劍橋,致力于為實驗室、診所和其他用戶提供蛋白質研究的創新儀器、軟件和服務。目前Fluidic Analytics在歐洲、北美和亞洲有分公司和合作伙伴。

Fluidity One-W是Fluidic Analytics公司開發的第二款產品,于2019年11月18日發布。這款產品基于劍橋大學開發的全新技術平臺,使科學家能夠在溶液中、在天然狀態下分析蛋白質的相互作用,不需要通過結合表面、基質或電離。Fluidity One-W測量的流體動力學半徑可用于分析蛋白質復合物的結合比例,能夠為疾病診斷、治療開發和個人健康領域的研究提供很大的幫助。

產品優勢

通過微流體擴散技術在溶液中測量流體動力學半徑Rh,并計算親和力KD

上樣量低,每個樣品僅5μL

高再現性和精確度)

易于使用的操作界面

適用的緩沖液類型廣泛,包括含有清潔劑的

能測量蛋白質、脂類、碳水化合物、寡核苷酸、聚合物或納米顆粒的尺寸

產品特點

利用微流控擴散測量(MDS)技術,在溶液中檢測復合物的結構

上樣量低,每個樣品僅5μL

高再現性和精確度,即使是低濃度的樣品

易于使用的操作界面和耗材管理

廣泛的動力學檢測范圍,nMmMKDs

自動計算的KD值,只需要一次簡單的滴定

一次性使用的芯片和存儲廢液的試劑盒減少兩次測量間交叉污染的風險,減少清洗和設置所花的時間

測量熒光標記分子的尺寸 — 蛋白質、脂類、碳水化合物、寡核苷酸、聚合物或納米顆粒

廣泛的緩沖液兼容性,適合所有的生物兼容性緩沖液,包括含有清潔劑的

軟件在線更新,及時升級體驗系統改進

符合ISO 9001質量體系下生產

技術參數

測量范圍(流體動力學半徑)0.7-20nm
范圍(分子量)0.5kDa-14MDa
精度±10%
準確度CV<10%
靈敏度1 nM Alexa FluorTM 488
運行參數上樣量5μL
運行時間

小分子量蛋白質和多肽-8分鐘

大分子量蛋白質-14分鐘

適用緩沖液兼容純緩沖液以及溶菌物原液
試劑盒運行容量96
尺寸40x40x43cm
檢測方式熒光
適用標記物GFP,FITC,Alexa FluorTM488及同等產品

應用領域

分析復雜背景中蛋白質的相互作用

研究混合物諸如原油溶菌產物或血漿中蛋白質-蛋白質,蛋白質-DNA和蛋白質-脂質的相互作用。非表面結合的原理避免了非特異性結合的干擾風險,因此您研究的是接近天然狀態下的蛋白質。

比較在0.05% 吐溫 20 (PBS-T)磷酸鹽緩沖液和FreeStyle293表達介質中,A蛋白 (SpA)與免疫球蛋白G (IgG)抗體的相互作用。

結果表明,在兩種溶液中的結合親和力和流體動力學半徑均無顯著差異.

絲氨酸蛋白酶凝血酶與兩個預先標記的抗凝血酶配體HD22TBA進行了測定。每個配體與凝血酶的不同表位相結合;

這些相互作用先前已經被很好地描述過了。每個配體-蛋白復合物的結合親和力,以及復合物和配體的流體動力學半徑,

都符合之前研究報告得到的數值

研究分析難度很大的蛋白質

由于沒有表面接觸,因此可用于研究對其他方法具有很大挑戰性的蛋白質,包括膜蛋白、多蛋白復合物和內部組成無序的蛋白質。

測定化學計量學和結構

蛋白質大小的測量讓您可以深入了解蛋白質及其復合物的結構(結合比例)和化學計量學。

模型模擬了以1:11:21:3的比例結合的SpA-IgG復合物。紅色帶狀物代表SpA,藍色帶狀物代表IgG。用模型計算了三種比例結合物的 Rh 假設值(紅色條形)

Fluidity One-W測得的 Rh平均值(藍色條形)與這些假設值做比較。紅色條形上添加了Rh預測值的10%作為誤差范圍,以表示模型中的*小不確定性。

可以看到Fluidity One-W的測量值與1:3結合比例的SpA-IgG復合物的Rh 假設值相符。

發表文獻

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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