BCA 흡광도 샘플 부피 계산기

소개

BCA 흡광도 샘플 부피 계산기는 연구자와 실험실 기술자가 BCA(비스킨코닌산) 분석 결과를 기반으로 실험에 적합한 샘플 부피를 정확하게 결정할 수 있도록 설계된 전문 도구입니다. 이 계산기는 BCA 분석에서의 흡광도 판독값과 원하는 샘플 질량을 입력받아, 웨스턴 블롯, 효소 분석 및 기타 단백질 분석 기술에서 일관된 단백질 로딩을 위해 필요한 정확한 부피를 계산합니다.

BCA 분석은 생화학 및 분자 생물학 실험실에서 단백질 정량화에 가장 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 단백질 샘플의 흡광도를 측정하고 이를 표준 곡선과 비교함으로써, 높은 정확도로 단백질 농도를 결정할 수 있습니다. 우리의 계산기는 이 과정을 간소화하여 흡광도 판독값을 실험에 필요한 정확한 샘플 부피로 자동 변환합니다.

BCA 분석 및 샘플 부피 계산 이해하기

BCA 분석이란 무엇인가요?

비스킨코닌산(BCA) 분석은 용액 내 단백질의 총 농도를 결정하기 위한 생화학적 분석입니다. 이 분석의 원리는 알칼리 조건에서 Cu²⁺-단백질 복합체의 형성을 기반으로 하며, 그 후 Cu²⁺가 Cu¹⁺로 환원됩니다. 환원의 양은 존재하는 단백질의 양에 비례합니다. BCA는 알칼리 환경에서 Cu¹⁺와 보라색 복합체를 형성하여 단백질에 의한 구리 환원을 모니터링하는 기초를 제공합니다.

보라색 색상의 강도는 단백질 농도에 비례하여 증가하며, 이는 약 562 nm에서 분광광도계를 사용하여 측정할 수 있습니다. 흡광도 판독값은 표준 곡선과 비교하여 알려지지 않은 샘플의 단백질 농도를 결정하는 데 사용됩니다.

샘플 부피 계산을 위한 공식

BCA 흡광도 결과로부터 샘플 부피를 계산하는 기본 공식은 다음과 같습니다:

$\text{샘플 부피 (μL)} = \frac{\text{샘플 질량 (μg)}}{\text{단백질 농도 (μg/μL)}}$

여기서:

샘플 부피는 필요한 샘플의 부피(마이크로리터, μL)
샘플 질량은 사용하고자 하는 단백질의 양(마이크로그램, μg)
단백질 농도는 BCA 흡광도 판독값에서 도출된 값(μg/μL)

단백질 농도는 흡광도 판독값을 사용하여 표준 곡선 방정식으로 계산됩니다:

$\text{단백질 농도 (μg/μL)} = \text{기울기} \times \text{흡광도} + \text{절편}$

표준 BCA 분석의 경우, 일반적인 기울기는 약 2.0이며, 절편은 종종 0에 가까운 값이지만, 이러한 값은 특정 분석 조건과 표준 곡선에 따라 달라질 수 있습니다.

BCA 흡광도 샘플 부피 계산기 사용 방법

우리의 계산기는 BCA 분석 결과에서 샘플 부피를 결정하는 과정을 간소화합니다. 다음 단계를 따라 정확한 계산을 얻으세요:

샘플 정보 입력:
- 샘플 이름을 입력하세요(여러 샘플을 추적하는 데 도움이 됩니다).
- 분광광도계에서의 BCA 흡광도 판독값을 입력하세요.
- 원하는 샘플 질량(사용하고자 하는 단백질의 양, μg)을 입력하세요.
표준 곡선 유형 선택:
- 표준(기본값): 일반적인 BCA 표준 곡선 매개변수를 사용합니다.
- 향상된: 향상된 민감도 프로토콜을 위한 것입니다.
- 마이크로: 마이크로플레이트 프로토콜을 위한 것입니다.
- 사용자 정의: 자신의 기울기와 절편 값을 입력할 수 있습니다.
결과 보기:
- 계산기는 즉시 필요한 샘플 부피를 마이크로리터로 표시합니다.
- 결과는 쉽게 참조할 수 있도록 요약 표로 제공됩니다.
- 여러 샘플의 경우, 더 많은 항목을 추가하고 결과를 비교할 수 있습니다.
결과 복사 또는 내보내기:
- 복사 버튼을 사용하여 결과를 실험실 노트북이나 다른 응용 프로그램으로 전송합니다.
- 모든 계산은 향후 참조를 위해 저장할 수 있습니다.

단계별 예시

실용적인 예시를 통해 살펴보겠습니다:

BCA 분석을 수행하고 단백질 샘플의 흡광도 판독값이 0.75를 얻었습니다.
웨스턴 블롯을 위해 20 μg의 단백질을 로딩하고자 합니다.
표준 곡선을 사용하여(기울기 = 2.0, 절편 = 0):
- 단백질 농도 = 2.0 × 0.75 + 0 = 1.5 μg/μL
- 필요한 샘플 부피 = 20 μg ÷ 1.5 μg/μL = 13.33 μL

이는 20 μg의 단백질을 얻기 위해 13.33 μL의 샘플을 로딩해야 함을 의미합니다.

결과 이해하기

계산기는 여러 중요한 정보를 제공합니다:

단백질 농도: 이는 선택한 표준 곡선을 사용하여 흡광도 판독값으로부터 계산됩니다. 샘플 내 단위 부피당 단백질의 양(μg/μL)을 나타냅니다.
샘플 부피: 이는 원하는 단백질 양이 포함된 샘플의 부피입니다. 이 값은 실험을 준비할 때 사용할 것입니다.
경고 및 권장 사항: 계산기는 다음과 같은 경우에 경고를 제공할 수 있습니다:
- 매우 높은 흡광도 판독값(>3.0)으로 분석의 선형 범위를 벗어날 수 있습니다.
- 매우 낮은 흡광도 판독값(<0.1)으로 검출 한계에 근접할 수 있습니다.
- 비현실적으로 큰 계산된 부피(>1000 μL) 또는 작은 부피(<1 μL).

응용 프로그램 및 사용 사례

웨스턴 블롯 샘플 준비

이 계산기의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 웨스턴 블롯을 위한 샘플 준비입니다. 일관된 단백질 로딩은 신뢰할 수 있는 웨스턴 블롯 결과에 매우 중요하며, 이 계산기는 각 샘플에 대해 동일한 양의 단백질을 로딩하도록 보장합니다. 샘플 농도가 다르더라도 말입니다.

예시 작업 흐름:

모든 단백질 샘플에 대해 BCA 분석을 수행합니다.
로딩할 일관된 단백질 양을 결정합니다(일반적으로 10-50 μg).
계산기를 사용하여 각 샘플에 필요한 부피를 결정합니다.
샘플 완충액 및 환원제를 적절한 양만큼 추가합니다.
계산된 부피를 겔에 로딩합니다.

효소 분석

효소 분석에서는 종종 다양한 샘플 또는 실험 간에 반응 조건을 표준화하기 위해 특정 양의 단백질을 사용하는 것이 필요합니다.

예시 작업 흐름:

BCA 분석을 통해 단백질 농도를 결정합니다.
원하는 단백질 양을 얻기 위해 필요한 부피를 계산합니다.
이 부피를 반응 혼합물에 추가합니다.
효소 분석을 진행합니다.

면역 침전 실험

면역 침전(IP) 실험에서는 일관된 단백질 양으로 시작하는 것이 결과를 비교하는 데 중요합니다.

예시 작업 흐름:

세포 또는 조직 용해물의 단백질 농도를 BCA 분석을 통해 측정합니다.
모든 샘플에 대해 동일한 단백질 양을 얻기 위해 필요한 부피를 계산합니다(일반적으로 500-1000 μg).
모든 샘플을 용해 완충액으로 동일한 부피로 조정합니다.
항체 인큐베이션 및 침전을 진행합니다.

단백질 정제

단백질 정제 과정에서는 다양한 단계에서 단백질 농도를 추적하고 수율을 계산하는 것이 필요합니다.

예시 작업 흐름:

정제 중에 분획을 수집합니다.
선택한 분획에 대해 BCA 분석을 수행합니다.
단백질 농도 및 총 단백질 양을 계산합니다.
후속 응용 프로그램을 위해 필요한 부피를 결정합니다.

고급 기능 및 고려 사항

사용자 정의 표준 곡선

계산기는 표준 BCA 분석에 대한 기본 매개변수를 제공하지만, 자신의 표준 곡선을 생성한 경우 사용자 정의 값을 입력할 수도 있습니다. 이는 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다:

비표준 단백질 샘플을 사용할 때
수정된 BCA 프로토콜을 사용할 때
분석에 방해가 될 수 있는 물질이 존재할 때

사용자 정의 표준 곡선을 사용하려면:

표준 곡선 옵션에서 "사용자 정의"를 선택합니다.
기울기와 절편 값을 입력합니다.
계산기는 이러한 값을 사용하여 모든 후속 계산을 수행합니다.

여러 샘플 처리

계산기는 여러 샘플을 추가하고 동시에 부피를 계산할 수 있도록 합니다. 이는 여러 조건에서 일관된 단백질 로딩이 필요한 실험을 준비할 때 특히 유용합니다.

배치 처리의 이점:

모든 부피를 한 번에 계산하여 시간을 절약합니다.
모든 샘플에서 일관성을 보장합니다.
샘플 간 단백질 농도를 쉽게 비교합니다.
이상치 또는 잠재적인 측정 오류를 식별합니다.

경계 사례 처리

매우 높은 흡광도 판독값

흡광도 판독값이 2.0을 초과하는 경우, 이는 BCA 분석의 선형 범위를 벗어날 수 있습니다. 이러한 경우:

샘플을 희석하고 BCA 분석을 반복합니다.
또는 계산기의 경고 시스템을 사용하여 잠재적으로 문제가 있는 판독값을 플래그합니다.

매우 낮은 흡광도 판독값

흡광도 판독값이 0.1 미만인 경우, 이는 분석의 검출 한계에 근접할 수 있으며, 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 고려해야 할 사항:

가능하다면 샘플을 농축합니다.
더 민감한 단백질 정량화 방법을 사용합니다.
낮은 단백질 양을 수용하도록 실험 설계를 조정합니다.

비현실적으로 큰 계산된 부피

계산기가 귀하의 응용 프로그램에 비해 너무 큰 부피를 제안하는 경우:

단백질 샘플을 농축하는 것을 고려합니다.
실험이 허용하는 경우 원하는 단백질 양을 낮춥니다.
최대 실용적인 부피를 사용하고 실제 사용된 단백질 양을 기록합니다.

단백질 정량화의 역사 및 BCA 분석

단백질의 정확한 정량화는 생화학 및 분자 생물학 분야가 등장한 이래로 기본적인 요구 사항이었습니다. 초기 방법은 질소 함량 결정에 의존했으며, 이는 시간이 많이 걸리고 전문 장비가 필요했습니다.

단백질 정량화 방법의 진화

켈달 방법 (1883): 단백질 정량화의 초기 방법 중 하나로, 질소 함량을 측정하는 방식입니다.
비우레이트 테스트 (1900년대 초): 이 방법은 펩타이드 결합과 알칼리 용액의 구리 이온 간의 반응에 의존하여 보라색 색상을 생성합니다.
로우리 분석 (1951): 올리버 로리가 개발한 이 방법은 비우레이트 반응과 폴린-시오칼테우 시약을 결합하여 민감도를 높였습니다.
브래드포드 분석 (1976): 마리온 브래드포드가 개발한 이 방법은 단백질에 결합하여 흡수 최대값을 이동시키는 코마시 브릴리언트 블루 G-250 염료를 사용합니다.
BCA 분석 (1985): 폴 스미스와 피어스 화학 회사의 동료들이 개발한 이 방법은 비우레이트 반응과 BCA 검출을 결합하여 민감도와 세제와의 호환성을 향상시켰습니다.

BCA 분석의 개발

BCA 분석은 1985년 스미스 외의 논문에서 처음 설명되었습니다. "비스킨코닌산을 사용한 단백질 측정"이라는 제목의 이 논문은 기존 방법의 한계를 해결하기 위해 개발되었습니다. 특히 단백질 추출 및 정제에 일반적으로 사용되는 다양한 화학물질로 인한 간섭을 줄이는 것이 목표였습니다.

주요 혁신은 단백질에 의한 Cu²⁺의 환원으로 생성된 Cu¹⁺ 이온을 검출하기 위해 비스킨코닌산을 사용하는 것이었습니다. 이는 보라색 복합체를 형성하여 분광광도계로 측정할 수 있게 하여 여러 가지 이점을 제공합니다:

비우레이트 방법보다 높은 민감도
로우리 방법에 비해 여러 간섭 물질에 대한 저항성
브래드포드 분석보다 세제와의 호환성 향상
더 적은 시약과 단계로 간단한 프로토콜

도입 이후, BCA 분석은 전 세계 생화학 및 분자 생물학 실험실에서 가장 널리 사용되는 단백질 정량화 방법 중 하나가 되었습니다.

샘플 부피 계산을 위한 코드 예시

Excel 공식

1=IF(B2<=0,"오류: 잘못된 흡광도",IF(C2<=0,"오류: 잘못된 샘플 질량",C2/(2*B2)))
2
3' 여기서:
4' B2는 흡광도 판독값을 포함합니다.
5' C2는 μg 단위의 원하는 샘플 질량을 포함합니다.
6' 이 공식은 필요한 샘플 부피를 μL 단위로 반환합니다.
7

Python 구현

1import numpy as np
2import matplotlib.pyplot as plt
3
4def calculate_protein_concentration(absorbance, slope=2.0, intercept=0):
5    """흡광도로부터 단백질 농도를 계산합니다."""
6    if absorbance < 0:
7        raise ValueError("흡광도는 음수가 될 수 없습니다.")
8    return (slope * absorbance) + intercept
9
10def calculate_sample_volume(absorbance, sample_mass, slope=2.0, intercept=0):
11    """흡광도와 원하는 질량을 기반으로 필요한 샘플 부피를 계산합니다."""
12    if sample_mass <= 0:
13        raise ValueError("샘플 질량은 양수여야 합니다.")
14    
15    protein_concentration = calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept)
16    
17    if protein_concentration <= 0:
18        raise ValueError("계산된 단백질 농도는 양수여야 합니다.")
19    
20    return sample_mass / protein_concentration
21
22# 사용 예시
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"흡광도 {absorbance} 및 원하는 단백질 질량 {sample_mass} μg에 대해:")
31    print(f"단백질 농도: {calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept):.2f} μg/μL")
32    print(f"필요한 샘플 부피: {volume:.2f} μL")
33except ValueError as e:
34    print(f"오류: {e}")
35

R 코드 분석

1# 흡광도로부터 단백질 농도를 계산하는 함수
2calculate_protein_concentration <- function(absorbance, slope = 2.0, intercept = 0) {
3  if (absorbance < 0) {
4    stop("흡광도는 음수가 될 수 없습니다.")
5  }
6  return((slope * absorbance) + intercept)
7}
8
9# 샘플 부피를 계산하는 함수
10calculate_sample_volume <- function(absorbance, sample_mass, slope = 2.0, intercept = 0) {
11  if (sample_mass <= 0) {
12    stop("샘플 질량은 양수여야 합니다.")
13  }
14  
15  protein_concentration <- calculate_protein_concentration(absorbance, slope, intercept)
16  
17  if (protein_concentration <= 0) {
18    stop("계산된 단백질 농도는 양수여야 합니다.")
19  }
20  
21  return(sample_mass / protein_concentration)
22}
23
24# 사용 예시
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("흡광도 %.2f 및 원하는 단백질 질량 %.2f μg에 대해:\n", absorbance, sample_mass))
35  cat(sprintf("단백질 농도: %.2f μg/μL\n", protein_concentration))
36  cat(sprintf("필요한 샘플 부피: %.2f μL\n", volume))
37}, error = function(e) {
38  cat(sprintf("오류: %s\n", e$message))
39})
40

JavaScript 구현

1function calculateProteinConcentration(absorbance, slope = 2.0, intercept = 0) {
2  if (absorbance < 0) {
3    throw new Error("흡광도는 음수가 될 수 없습니다.");
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("샘플 질량은 양수여야 합니다.");
11  }
12  
13  const proteinConcentration = calculateProteinConcentration(absorbance, slope, intercept);
14  
15  if (proteinConcentration <= 0) {
16    throw new Error("계산된 단백질 농도는 양수여야 합니다.");
17  }
18  
19  return sampleMass / proteinConcentration;
20}
21
22// 사용 예시
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(`흡광도 ${absorbance} 및 원하는 단백질 질량 ${sampleMass} μg에 대해:`);
33  console.log(`단백질 농도: ${proteinConcentration.toFixed(2)} μg/μL`);
34  console.log(`필요한 샘플 부피: ${volume.toFixed(2)} μL`);
35} catch (error) {
36  console.error(`오류: ${error.message}`);
37}
38

표준 곡선 시각화

흡광도와 단백질 농도 간의 관계는 일반적으로 특정 범위 내에서 선형적입니다. 아래는 BCA 곡선의 시각화입니다:

<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"/>

0.0

<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"/>

흡광도 (562 nm) 단백질 농도 (μg/μL)

표준 곡선 표준 샘플

BCA 표준 곡선

다른 단백질 정량화 방법과의 비교

다양한 단백질 정량화 방법은 여러 가지 장점과 한계를 가지고 있습니다. 아래는 BCA 분석이 다른 일반적인 방법과 어떻게 비교되는지입니다:

방법	민감도 범위	장점	한계	최적 사용
BCA 분석	5-2000 μg/mL	• 세제와 호환 가능 • 단백질 간 변동이 적음 • 안정적인 색상 개발	• 환원제에 의해 간섭받음 • 일부 킬레이트제에 의해 영향을 받음	• 일반 단백질 정량화 • 세제가 포함된 샘플
브래드포드 분석	1-1500 μg/mL	• 빠름 (2-5분) • 간섭 물질이 적음	• 단백질 간 변동이 큼 • 세제와 호환되지 않음	• 빠른 측정 • 세제가 없는 샘플
로우리 방법	1-1500 μg/mL	• 잘 확립됨 • 좋은 민감도	• 많은 간섭 물질 • 여러 단계 필요	• 역사적 일관성 • 순수 단백질 샘플
UV 흡광도 (280 nm)	20-3000 μg/mL	• 비파괴적 • 매우 빠름 • 시약이 필요 없음	• 핵산에 의해 영향을 받음 • 순수 샘플 필요	• 순수 단백질 용액 • 정제 중 빠른 확인
형광 분석	0.1-500 μg/mL	• 가장 높은 민감도 • 넓은 동적 범위	• 비싼 시약 • 형광계 필요	• 매우 희석된 샘플 • 제한된 샘플 부피

자주 묻는 질문

BCA 분석은 무엇에 사용되나요?

BCA(비스킨코닌산) 분석은 주로 샘플 내 단백질 농도를 정량화하는 데 사용됩니다. 생화학, 세포 생물학 및 분자 생물학에서 웨스턴 블롯, 효소 분석, 면역 침전 및 단백질 정제와 같은 응용 프로그램에 널리 사용됩니다.

BCA 분석의 정확도는 얼마나 되나요?

BCA 분석은 일반적으로 올바르게 수행될 경우 5-10%의 정확도를 제공합니다. 정확도는 표준 곡선의 품질, 간섭 물질의 부재 및 알려지지 않은 단백질의 조성이 사용된 표준 단백질과 유사한지 여부에 따라 달라집니다.

BCA 분석 결과에 간섭할 수 있는 것은 무엇인가요?

다음과 같은 여러 물질이 BCA 분석 결과에 간섭할 수 있습니다:

환원제(DTT, β-머캅토에탄올, 글루타티온)
킬레이트제(EDTA, EGTA)
고농도의 단순 당
지질
고농도의 일부 세제
암모니아 화합물

BCA와 브래드포드 분석의 차이점은 무엇인가요?

주요 차이점은 다음과 같습니다:

BCA 분석은 세제와의 호환성이 더 높습니다.
브래드포드 분석은 더 빠릅니다(2-5분 대 30분 이상).
BCA는 단백질 간 변동이 적습니다.
브래드포드는 기본 아미노산에 더 민감합니다.
BCA는 환원제의 영향을 받지만, 브래드포드는 그렇지 않습니다.

계산된 샘플 부피가 너무 큰 이유는 무엇인가요?

계산기가 매우 큰 샘플 부피를 보여주는 경우, 이는 일반적으로 샘플 내 단백질 농도가 낮음을 나타냅니다. 이는 다음과 같은 원인일 수 있습니다:

원래 샘플의 실제 단백질 함량이 낮음
준비 과정에서 단백질 손실
BCA 분석 절차의 오류
흡광도 판독값의 부정확성

샘플을 농축하거나 실험 설계를 조정하는 것을 고려하세요.

다른 단백질 정량화 방법에 대해 이 계산기를 사용할 수 있나요?

이 계산기는 BCA 분석 결과에 특별히 설계되었습니다. 기본 원리(농도를 부피로 변환하는 것)는 다른 방법에도 적용되지만, 흡광도와 단백질 농도 간의 관계는 각기 다른 분석 방법에 따라 다릅니다. 브래드포드나 로우리와 같은 다른 방법의 경우, 다른 표준 곡선 매개변수를 사용해야 합니다.

선형 범위를 벗어난 샘플로 어떻게 처리하나요?

흡광도 판독값이 선형 범위를 벗어난 경우(일반적으로 >2.0):

샘플을 희석하고 BCA 분석을 반복합니다.
다른 단백질 정량화 방법을 사용합니다.
더 높은 농도 표준을 포함하도록 표준 곡선을 조정합니다.

어떤 단백질을 표준으로 사용해야 하나요?

BSA(우유 혈청 알부민)가 BCA 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 표준입니다. 그 이유는:

쉽게 구할 수 있고 저렴합니다.
매우 용해성이 높습니다.
용액에서 안정적입니다.
잘 특성화되어 있습니다.

그러나 샘플에 BSA와 크게 다른 단백질이 주로 포함되어 있다면, 더 정확한 결과를 위해 해당 단백질을 표준으로 사용하는 것이 좋습니다.

BCA 반응은 얼마나 오래 안정적인가요?

BCA 반응에서 개발된 보라색 색상은 실온에서 몇 시간 동안 안정적이며, 그 기간 내에 측정할 수 있습니다. 그러나 최상의 결과를 위해서는 색상 개발 후 약간의 시간이 지난 후 모든 표준 및 샘플을 측정하는 것이 좋습니다.

이전 실험의 표준 곡선을 재사용할 수 있나요?

기술적으로 이전 표준 곡선을 재사용할 수 있지만, 정확한 정량화를 위해서는 권장되지 않습니다. 시약, 인큐베이션 조건 및 기기 보정의 변화가 흡광도와 단백질 농도 간의 관계에 영향을 미칠 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 결과를 위해 매번 신선한 표준 곡선을 생성하는 것이 좋습니다.

참고 문헌

Smith PK, Krohn RI, Hermanson GT, et al. "비스킨코닌산을 사용한 단백질 측정." Analytical Biochemistry. 1985;150(1):76-85. doi:10.1016/0003-2697(85)90442-7
Thermo Scientific. "Pierce BCA Protein Assay Kit." 설명서. 사용 가능: 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. "비스킨코닌산(BCA) 분석에 의한 단백질 정량." In: Walker JM, ed. The Protein Protocols Handbook. Springer; 2009:11-15. doi:10.1007/978-1-59745-198-7_3
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참고 문헌

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