BCAアッセイの吸光度測定値と希望するタンパク質量に基づいて、正確なサンプル体積を計算します。ウェスタンブロットやその他の実験室アプリケーションにおける一貫したタンパク質ローディングに不可欠です。
このツールは、BCA吸光度結果とサンプル質量に基づいて必要なサンプル体積を計算します。各サンプルの吸光度値とサンプル質量を入力して、対応するサンプル体積を計算します。
サンプル体積は、次の式を使用して計算されます：
• tipAbsorbanceRange
• tipSampleMass
• tipSampleVolume
• tipStandardCurve
BCA吸光度サンプル体積計算機は、研究者や実験室技術者がBCA（ビキンチニン酸）アッセイの結果に基づいて実験に適切なサンプル体積を正確に決定するために設計された専門的なツールです。この計算機は、BCAアッセイからの吸光度測定値と希望するサンプル質量を使用して、ウェスタンブロッティング、酵素アッセイ、その他のタンパク質分析技術などのアプリケーションで一貫したタンパク質ローディングに必要な正確な体積を計算します。
BCAアッセイは、生化学および分子生物学の実験室で最も広く使用されているタンパク質定量法の1つです。タンパク質サンプルの吸光度を測定し、標準曲線と比較することで、高精度でタンパク質濃度を決定できます。当社の計算機は、このプロセスを簡素化し、吸光度測定値を実験に必要な正確なサンプル体積に自動的に変換します。
ビキンチニン酸（BCA）アッセイは、溶液中のタンパク質の総濃度を決定するための生化学的アッセイです。このアッセイの原理は、アルカリ条件下でのCu²⁺-タンパク質複合体の形成に依存し、その後Cu²⁺がCu¹⁺に還元されることに基づいています。還元の量は、存在するタンパク質に比例します。BCAは、アルカリ環境でCu¹⁺と紫色の複合体を形成し、タンパク質による銅の還元を監視する基盤を提供します。
紫色の強度は、タンパク質濃度に比例して増加し、約562 nmで分光光度計を使用して測定できます。吸光度測定値は、標準曲線と比較して未知のサンプルのタンパク質濃度を決定するために使用されます。
BCA吸光度結果からサンプル体積を計算するための基本的な公式は次のとおりです：
ここで：
タンパク質濃度は、標準曲線の方程式を使用して吸光度測定値から計算されます：
標準的なBCAアッセイの場合、典型的な傾きは約2.0であり、切片はしばしばゼロに近いですが、これらの値は特定のアッセイ条件や標準曲線によって異なる場合があります。
当社の計算機は、BCAアッセイ結果からサンプル体積を決定するプロセスを簡素化します。正確な計算を得るために、次の手順に従ってください：
サンプル情報を入力：
標準曲線タイプを選択：
結果を表示：
結果をコピーまたはエクスポート：
実用的な例を見てみましょう：
これは、20 μgのタンパク質を得るために13.33 μLのサンプルをロードする必要があることを意味します。
計算機は、いくつかの重要な情報を提供します：
タンパク質濃度：これは、選択した標準曲線を使用して吸光度測定値から計算されます。これは、サンプル内の単位体積あたりのタンパク質の量（μg/μL）を表します。
サンプル体積：これは、希望するタンパク質量を含むサンプルの体積です。この値は、実験の準備時に使用します。
警告と推奨事項：計算機は以下の警告を提供する場合があります：
この計算機の最も一般的なアプリケーションの1つは、ウェスタンブロット用のサンプルを準備することです。一貫したタンパク質ローディングは、信頼性のあるウェスタンブロット結果にとって重要であり、この計算機は、濃度が異なるサンプルでも各サンプルに同じ量のタンパク質をロードすることを保証します。
例のワークフロー：
酵素アッセイでは、異なるサンプルや実験間で反応条件を標準化するために特定の量のタンパク質を使用する必要があることがよくあります。
例のワークフロー：
免疫沈降（IP）実験では、一貫したタンパク質量で開始することが、異なる条件間で結果を比較するために重要です。
例のワークフロー：
タンパク質精製中には、異なるステップでタンパク質濃度を追跡する必要があることがよくあります。
例のワークフロー：
計算機は標準的なBCAアッセイのパラメータを提供しますが、独自の標準曲線を生成した場合はカスタム値を入力することもできます。これは特に次のような場合に便利です：
カスタム標準曲線を使用するには：
計算機は、複数のサンプルを追加し、同時に体積を計算することを許可します。これは、複数の条件間で一貫したタンパク質ローディングが必要な実験を準備する際に特に便利です。
バッチ処理の利点：
吸光度測定値が2.0を超える場合、BCAアッセイの線形範囲外である可能性があります。この場合：
吸光度測定値が0.1未満の場合、アッセイの検出限界に近い可能性があります。考慮すべき点：
計算機がアプリケーションに対して大きすぎる体積を示す場合：
タンパク質の正確な定量は、生化学および分子生物学の分野が発展するにつれて、基本的な要求事項となってきました。初期の方法は、窒素含量の測定に依存しており、時間がかかり、専門的な機器を必要としました。
ケルダール法（1883年）：タンパク質定量の初期の方法の1つで、窒素含量の測定に基づいています。
ビウレットテスト（1900年代初頭）：この方法は、ペプチド結合とアルカリ溶液中の銅イオンとの反応に依存し、紫色を生成します。
ロウリーアッセイ（1951年）：オリバー・ロウリーによって開発されたこの方法は、ビウレット反応とフォリン-シオカルテウ試薬を組み合わせて感度を向上させました。
ブラッドフォードアッセイ（1976年）：マリオン・ブラッドフォードによって開発されたこの方法は、タンパク質に結合し、吸収最大値をシフトさせるコーマシー・ブリリアント・ブルーG-250染料を使用します。
BCAアッセイ（1985年）：ポール・スミスとピアス化学会社の同僚によって開発されたこの方法は、ビウレット反応とBCA検出を組み合わせ、感度と洗浄剤との互換性を向上させました。
BCAアッセイは、1985年にスミスらによって「ビキンチニン酸を用いたタンパク質の測定」というタイトルの論文で初めて記述されました。この方法は、既存の方法の限界、特にタンパク質抽出および精製に一般的に使用されるさまざまな化学物質からの干渉に対処するために開発されました。
重要な革新は、タンパク質によるCu²⁺の還元によって生成されたCu¹⁺を検出するためにビキンチニン酸を使用することで、紫色の複合体を生成し、分光光度計で測定できるようにすることでした。これにより、いくつかの利点が得られました：
導入以来、BCAアッセイは、世界中の生化学および分子生物学の実験室で最も広く使用されるタンパク質定量法の1つとなっています。
1=IF(B2<=0,"エラー：無効な吸光度",IF(C2<=0,"エラー：無効なサンプル質量",C2/(2*B2)))
2
3' ここで：
4' B2には吸光度測定値が含まれています
5' C2にはμg単位での希望するサンプル質量が含まれています
6' この数式は、必要なサンプル体積をμL単位で返します
71import numpy as np
2import matplotlib.pyplot as plt
3
4def calculate_protein_concentration(absorbance, slope=2.0, intercept=0):
5 """吸光度からタンパク質濃度を標準曲線を使用して計算します。"""
6 if absorbance < 0:
7 raise ValueError("吸光度は負の値にできません")
8 return (slope * absorbance) + intercept
9
10def calculate_sample_volume(absorbance, sample_mass, slope=2.0, intercept=0):
11 """吸光度と希望する質量に基づいて必要なサンプル体積を計算します。"""
12 if sample_mass <= 0:
13 raise ValueError("サンプル質量は正でなければなりません")
14
15 protein_concentration = calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept)
16
17 if protein_concentration <= 0:
18 raise ValueError("計算されたタンパク質濃度は正でなければなりません")
19
20 return sample_mass / protein_concentration
21
22# 例の使用
23absorbance = 0.75
24sample_mass = 20 # μg
25slope = 2.0
26intercept = 0
27
28try:
29 volume = calculate_sample_volume(absorbance, sample_mass, slope, intercept)
30 print(f"吸光度 {absorbance} および希望するタンパク質質量 {sample_mass} μg の場合：")
31 print(f"タンパク質濃度: {calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept):.2f} μg/μL")
32 print(f"必要なサンプル体積: {volume:.2f} μL")
33except ValueError as e:
34 print(f"エラー: {e}")
351# 吸光度からタンパク質濃度を計算する関数
2calculate_protein_concentration <- function(absorbance, slope = 2.0, intercept = 0) {
3 if (absorbance < 0) {
4 stop("吸光度は負の値にできません")
5 }
6 return((slope * absorbance) + intercept)
7}
8
9# サンプル体積を計算する関数
10calculate_sample_volume <- function(absorbance, sample_mass, slope = 2.0, intercept = 0) {
11 if (sample_mass <= 0) {
12 stop("サンプル質量は正でなければなりません")
13 }
14
15 protein_concentration <- calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept)
16
17 if (protein_concentration <= 0) {
18 stop("計算されたタンパク質濃度は正でなければなりません")
19 }
20
21 return(sample_mass / protein_concentration)
22}
23
24# 例の使用
25absorbance <- 0.75
26sample_mass <- 20 # μg
27slope <- 2.0
28intercept <- 0
29
30tryCatch({
31 volume <- calculate_sample_volume(absorbance, sample_mass, slope, intercept)
32 protein_concentration <- calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept)
33
34 cat(sprintf("吸光度 %.2f および希望するタンパク質質量 %.2f μg の場合：\n", absorbance, sample_mass))
35 cat(sprintf("タンパク質濃度: %.2f μg/μL\n", protein_concentration))
36 cat(sprintf("必要なサンプル体積: %.2f μL\n", volume))
37}, error = function(e) {
38 cat(sprintf("エラー: %s\n", e$message))
39})
401function calculateProteinConcentration(absorbance, slope = 2.0, intercept = 0) {
2 if (absorbance < 0) {
3 throw new Error("吸光度は負の値にできません");
4 }
5 return (slope * absorbance) + intercept;
6}
7
8function calculateSampleVolume(absorbance, sampleMass, slope = 2.0, intercept = 0) {
9 if (sampleMass <= 0) {
10 throw new Error("サンプル質量は正でなければなりません");
11 }
12
13 const proteinConcentration = calculateProteinConcentration(absorbance, slope, intercept);
14
15 if (proteinConcentration <= 0) {
16 throw new Error("計算されたタンパク質濃度は正でなければなりません");
17 }
18
19 return sampleMass / proteinConcentration;
20}
21
22// 例の使用
23try {
24 const absorbance = 0.75;
25 const sampleMass = 20; // μg
26 const slope = 2.0;
27 const intercept = 0;
28
29 const proteinConcentration = calculateProteinConcentration(absorbance, slope, intercept);
30 const volume = calculateSampleVolume(absorbance, sampleMass, slope, intercept);
31
32 console.log(`吸光度 ${absorbance} および希望するタンパク質質量 ${sampleMass} μg の場合：`);
33 console.log(`タンパク質濃度: ${proteinConcentration.toFixed(2)} μg/μL`);
34 console.log(`必要なサンプル体積: ${volume.toFixed(2)} μL`);
35} catch (error) {
36 console.error(`エラー: ${error.message}`);
37}
38吸光度とタンパク質濃度の関係は、一般的に特定の範囲内で線形です。以下は、BCA曲線の視覚化です：
<text x="150" y="370">0.5</text>
<line x1="150" y1="350" x2="150" y2="355" stroke="#64748b"/>
<text x="250" y="370">1.0</text>
<line x1="250" y1="350" x2="250" y2="355" stroke="#64748b"/>
<text x="350" y="370">1.5</text>
<line x1="350" y1="350" x2="350" y2="355" stroke="#64748b"/>
<text x="450" y="370">2.0</text>
<line x1="450" y1="350" x2="450" y2="355" stroke="#64748b"/>
<text x="550" y="370">2.5</text>
<line x1="550" y1="350" x2="550" y2="355" stroke="#64748b"/>
<text x="45" y="300">1.0</text>
<line x1="45" y1="300" x2="50" y2="300" stroke="#64748b"/>
<text x="45" y="250">2.0</text>
<line x1="45" y1="250" x2="50" y2="250" stroke="#64748b"/>
<text x="45" y="200">3.0</text>
<line x1="45" y1="200" x2="50" y2="200" stroke="#64748b"/>
<text x="45" y="150">4.0</text>
<line x1="45" y1="150" x2="50" y2="150" stroke="#64748b"/>
<text x="45" y="100">5.0</text>
<line x1="45" y1="100" x2="50" y2="100" stroke="#64748b"/>
<text x="45" y="50">6.0</text>
<line x1="45" y1="50" x2="50" y2="50" stroke="#64748b"/>
異なるタンパク質定量法は、さまざまな利点と制限があります。以下は、BCAアッセイが他の一般的な方法とどのように比較されるかです：
| 方法 | 感度範囲 | 利点 | 制限 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| BCAアッセイ | 5-2000 μg/mL | • 洗浄剤と互換性がある • タンパク質間の変動が少ない • 色の安定性がある | • 還元剤による干渉 • 一部のキレート剤による影響 | • 一般的なタンパク質定量 • 洗浄剤を含むサンプル |
| ブラッドフォードアッセイ | 1-1500 μg/mL | • 高速（2-5分） • 干渉物質が少ない | • タンパク質間の変動が高い • 洗浄剤との互換性がない | • 迅速な測定 • 洗浄剤のないサンプル |
| ロウリー法 | 1-1500 μg/mL | • 確立された方法 • 良好な感度 | • 多くの干渉物質 • 複数のステップ | • 歴史的な一貫性 • 純粋なタンパク質サンプル |
| UV吸光度（280 nm） | 20-3000 μg/mL | • 非破壊的 • 非常に迅速 • 試薬が不要 | • 核酸の影響を受ける • 純粋なサンプルが必要 | • 純粋なタンパク質溶液 • 精製中の迅速なチェック |
| 蛍光法 | 0.1-500 μg/mL | • 最高の感度 • 幅広い動的範囲 | • 高価な試薬 • 蛍光測定器が必要 | • 非常に希薄なサンプル • 限定されたサンプル体積 |
BCA（ビキンチニン酸）アッセイは、主にサンプル中のタンパク質濃度を定量するために使用されます。ウェスタンブロッティング、酵素アッセイ、免疫沈降、タンパク質精製などのアプリケーションで広く使用されています。
BCAアッセイは、正しく実施された場合、一般的に5-10％の精度があります。その精度は、標準曲線の質、干渉物質の不在、未知のタンパク質の組成が使用された標準タンパク質に似ているかどうかに依存します。
いくつかの物質がBCAアッセイの結果に干渉する可能性があります。これには以下が含まれます：
主な違いは次のとおりです：
計算機が非常に大きなサンプル体積を示す場合、通常はサンプル中のタンパク質濃度が低いことを示しています。これは以下の理由による可能性があります：
サンプルを濃縮するか、実験デザインを調整して低いタンパク質濃度に対応することを検討してください。
この計算機はBCAアッセイの結果専用に設計されています。基本的な原則（濃度を体積に変換すること）は他の方法にも適用されますが、吸光度とタンパク質濃度の関係は異なるアッセイ間で異なります。ブラッドフォードやロウリーなどの他の方法には、異なる標準曲線パラメータを使用する必要があります。
吸光度測定値が線形範囲外（通常>2.0）の場合：
牛血清アルブミン（BSA）は、BCAアッセイの最も一般的に使用される標準です。なぜなら：
ただし、サンプルに支配的なタンパク質があり、BSAと大きく異なる場合は、そのタンパク質を標準として使用することを検討してください。
BCA反応で発生した紫色は、室温で数時間安定しており、その期間内に測定できます。ただし、最良の結果を得るためには、すべての標準とサンプルを同じ時間内に測定することをお勧めします。
標準曲線を再利用することは技術的には可能ですが、正確な定量には推奨されません。試薬、インキュベーション条件、機器のキャリブレーションの変動が、吸光度とタンパク質濃度の関係に影響を与える可能性があります。信頼性のある結果を得るためには、アッセイを実施するたびに新しい標準曲線を生成することが重要です。
Smith PK, Krohn RI, Hermanson GT, et al. "Measurement of protein using bicinchoninic acid." Analytical Biochemistry. 1985;150(1):76-85. doi:10.1016/0003-2697(85)90442-7
Thermo Scientific. "Pierce BCA Protein Assay Kit." Instructions. Available at: https://www.thermofisher.com/document-connect/document-connect.html?url=https%3A%2F%2Fassets.thermofisher.com%2FTFS-Assets%2FLSG%2Fmanuals%2FMAN0011430_Pierce_BCA_Protein_Asy_UG.pdf
Walker JM. "The Bicinchoninic Acid (BCA) Assay for Protein Quantitation." In: Walker JM, ed. The Protein Protocols Handbook. Springer; 2009:11-15. doi:10.1007/978-1-59745-198-7_3
Olson BJ, Markwell J. "Assays for determination of protein concentration." Current Protocols in Protein Science. 2007;Chapter 3:Unit 3.4. doi:10.1002/0471140864.ps0304s48
Noble JE, Bailey MJ. "Quantitation of protein." Methods in Enzymology. 2009;463:73-95. doi:10.1016/S0076-6879(09)63008-1
BCAタンパク質定量とサンプル体積計算の原理を理解した今、当社の計算機を使用してラボのワークフローを簡素化してください。吸光度測定値と希望するサンプル質量を入力するだけで、即座に正確なサンプル体積計算が得られます。
ウェスタンブロッティング、酵素アッセイ、またはその他のタンパク質ベースの実験のためにサンプルを準備する際に、この計算機が一貫した信頼性のある結果を保証します。時間を節約し、エラーを減らし、実験の再現性を向上させるために、BCA吸光度サンプル体積計算機をご利用ください。
ワークフローに役立つかもしれないさらなるツールを発見する