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  • 323 次 α-淀粉酶檢測(cè)試劑盒(CERALPHA METHOD)K-CERA使用說明書 2025-3-21
    α-淀粉酶檢測(cè)試劑盒(CERALPHA METHOD)K-CERA每個(gè)試劑盒100/200 次檢測(cè)AOAC方法2002.01AACC方法22-02.01ICC 標(biāo)準(zhǔn) No. 303引言微生物α-淀粉酶在谷物制品中淀粉的改性以及谷物加工中應(yīng)

  • 336 次 Simoa技術(shù)助力阿爾茨海默病認(rèn)知衰退的生物研究 2025-3-10
    在人口老齡化的洶涌浪潮之下，以阿爾茨海默�。ˋD）為代表的認(rèn)知障礙疾病如一片陰霾，無情地籠罩著無數(shù)家庭，帶來沉重負(fù)擔(dān)與無盡憂慮。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的突破，這類疾病有望得到有效預(yù)

  • 470 次 國(guó)產(chǎn)蛋白純化儀做離子交換層析實(shí)驗(yàn)指南 2025-2-18
    離子交換層析實(shí)驗(yàn)指南離子交換層析（Ion Exchange Chromatography, IEX）是一種基于蛋白等電點(diǎn)（pI）和緩沖液 pH 之間的電荷差異，利用離子交換介質(zhì)對(duì)帶正電（陽(yáng)離子交換）或負(fù)電（陰離子交換）

  • 410 次 革蘭氏陰性菌的"隱形攻擊"：揭秘內(nèi)毒素主動(dòng)釋放機(jī)制與檢測(cè)新突破 2025-2-17
    內(nèi)毒素（脂多糖，LPS）是革蘭氏陰性菌細(xì)胞壁外膜的主要成分，其化學(xué)結(jié)構(gòu)由類脂A（毒性中心）、核心多糖和O抗原三部分組成。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為內(nèi)毒素僅在細(xì)菌死亡或人工裂解時(shí)釋放，但近年研究發(fā)現(xiàn)，細(xì)

  • 493 次 蛋白純化系統(tǒng)如何去做親和實(shí)驗(yàn) 2025-2-8
    親和蛋白純化是一種基于蛋白質(zhì)與特定配體之間的特異性結(jié)合的純化技術(shù)，廣泛用于分離具有生物學(xué)功能的目標(biāo)蛋白。以下是具體實(shí)驗(yàn)步驟：以下所用的儀器為輝因科技的蛋白純化系統(tǒng)Hass25，具體配置為

  • 1108 次 牛血清白蛋白BSA應(yīng)用與研究 2025-1-9
    牛血清白蛋白（BSA）是一種在肝臟中合成的可溶性單體蛋白（66.5 kDa）。牛血清白蛋白可以穩(wěn)定細(xì)胞外液體積，是多種小分子（包括血清中的類固醇、脂肪酸和甲狀腺激素）的載體。此外，BSA 可以作為

  • 510 次 小核酸藥物體外研究整體解決方案 2025-1-4
    小核酸藥物憑借其獨(dú)特的技術(shù)特點(diǎn)成為近年來新藥研發(fā)領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)，是目前發(fā)展最為迅猛的基因療法之一。與傳統(tǒng)的小分子藥物和抗體藥物相比，小核酸藥物能夠從源頭進(jìn)行干預(yù)，具有靶點(diǎn)篩選快、治

  • 720 次 單細(xì)胞RNA測(cè)序揭示肝臟駐留Th1樣細(xì)胞在膽汁性膽管炎中的促炎作用 2024-11-20
    編者按在單細(xì)胞空間多組學(xué)時(shí)代，盡管新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序仍然是揭示復(fù)雜疾病分子機(jī)制的強(qiáng)大工具，是找尋疾病靶點(diǎn)的關(guān)鍵手段之一。本文將介紹一篇今年發(fā)表的關(guān)于原發(fā)性膽汁性膽管炎

  • 392 次 Advantages of diisobutylene-maleic acid in protein purification 2024-11-19
    DescriptionWith diisobutylene-maleic acid (DIBMA) you can directly extract membrane proteins from cells without an intermediate step of detergent solubilization, like with SDS that

  • 398 次 Introducing the Cubipol Series and DIBMA 6 2024-11-19
    Revolutionize membrane protein research with the NativeMPTMPlatformFollowing our recent breakthrough in solving the first structure of the "human" P2X4 membrane protein v

  • 608 次 探索微生物世界：三維食品基質(zhì)中的空間相互作用 2024-11-15
    與 Micalis 研究所科學(xué)家的訪談，探討食品基質(zhì)和生物膜中微生物群落的空間組織Micalis 研究所是與 INRAE、AgroParisTech 和巴黎薩克雷大學(xué)合作的聯(lián)合研究單位。其使命是開發(fā)食品微生物學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)

  • 710 次 ​miRNA的發(fā)現(xiàn)合成與應(yīng)用及人工智能助力藥物篩選 2024-10-12
    Big News！(激動(dòng)！跺腳腳的那種) 10 月已至，備受矚目的諾貝爾獎(jiǎng)陸續(xù)揭曉中，三大獎(jiǎng)項(xiàng)已公布，小 M 不得不說，今年的諾獎(jiǎng)，真的很有料！快來看看今年的諾貝爾獎(jiǎng)花落誰家？012024 諾貝爾生理學(xué)或

  • 637 次 類器官培養(yǎng)步驟及相關(guān)細(xì)胞因子 2024-10-11
    類器官（organoid）是通過細(xì)胞培養(yǎng)和組織工程學(xué)等多種技術(shù)制備的三維小器官，因其能夠在形態(tài)、結(jié)構(gòu)和功能等多個(gè)方面與真正的人體器官相似，而被廣泛應(yīng)用于人類疾病的研究和治療。相對(duì)于傳統(tǒng)的細(xì)

  • 820 次 原生條件下同步進(jìn)行分子互作三個(gè)維度表征的層流誘導(dǎo)分散分析技術(shù)介紹 2024-10-10
    在分子互作研究的復(fù)雜世界中，獲得更精確數(shù)據(jù)不僅是目標(biāo)——而是必需。作為研究人員，您可能會(huì)遇到一些棘手問題：例如，我的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是否是真實(shí)的生物條件反映？是否有我未能察覺到的

  • 1050 次 熱原及細(xì)菌內(nèi)毒素檢測(cè)Q&A系列開篇之取樣到處理全掌握 2024-10-8
    在生物制品、藥品及醫(yī)療器械的生產(chǎn)過程中，熱原與細(xì)菌內(nèi)毒素的檢測(cè)是確保產(chǎn)品安全放行的重要一環(huán)。美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）通過一系列指導(dǎo)文件，如美國(guó)藥典（USP）第<85>章“細(xì)

  • 920 次 ELISA實(shí)驗(yàn)原理操作詳細(xì)介紹和Protocol解決方案及其應(yīng)用 2024-9-27
    ELISA，它來啦~本期小 M 為您介紹 ELISA 的定義及原理、類型、及其優(yōu)缺點(diǎn)。當(dāng)然還有大家需要的 Protocol 方案、失敗的可能性原因、解決方案、以及應(yīng)用~01酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn) (ELISA)酶聯(lián)免疫吸附試

  • 569 次 白皮書下載：如何深入了解類器官和細(xì)胞球模型 2024-9-26
    展示顯微鏡應(yīng)用于3D細(xì)胞成像的強(qiáng)大能力在本電子書中，您將了解3D細(xì)胞培養(yǎng)模型（如類器官和細(xì)胞球）成像的關(guān)鍵注意事項(xiàng)。探索創(chuàng)新型顯微鏡解決方案，來實(shí)時(shí)記錄類器官和細(xì)胞球的動(dòng)態(tài)成像過程。通

  • 425 次 案例研究：腫瘤組織中腫瘤和免疫細(xì)胞的空間結(jié)構(gòu) 2024-9-22
    探索小鼠癌癥樣本中免疫抑制的空間生物學(xué)，并了解腫瘤和免疫細(xì)胞之間的相互作用如何影響癌癥進(jìn)展免疫檢查點(diǎn)阻斷（ICB）療法在許多癌癥中具有臨床益處，但一些患者并無反應(yīng)。最佳的治療組合可能受

  • 729 次 利用Aivia軟件實(shí)現(xiàn)UMAP、t-SNE與PacMAP數(shù)據(jù)降維 2024-9-19
    從高維到低維：Aivia帶你輕松駕馭3種數(shù)據(jù)降維技術(shù)數(shù)據(jù)降維大揭秘：UMAP、t-SNE與PacMAP的終極對(duì)決降維將數(shù)據(jù)從高維空間轉(zhuǎn)換到低維空間，以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)解釋。在Aivia中的應(yīng)用：通過選擇不同的測(cè)量方

  • 2155 次 深度解析：K-means VS. PhenoGraph-Leiden 聚類算法 2024-9-6
    一、揭開聚類的神秘面紗你是否曾好奇，如何將成千上萬的細(xì)胞數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而揭示細(xì)胞之間的潛在關(guān)系？這一過程被稱為“聚類”。通過聚類，我們可以將結(jié)構(gòu)相似的細(xì)胞分到一組，進(jìn)一

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