Pengira Solubiliti Protein: Ramal Larutan dalam Pelbagai Pelarut

Pengenalan kepada Solubiliti Protein

Solubiliti protein adalah parameter kritikal dalam biokimia, pembangunan farmaseutikal, dan bioteknologi yang menentukan kepekatan maksimum di mana protein tetap terlarut dalam pelarut tertentu. Pengira Solubiliti Protein ini menyediakan kaedah yang boleh dipercayai untuk meramalkan seberapa baik pelbagai protein akan larut dalam pelbagai larutan berdasarkan parameter fizikokimia utama. Sama ada anda sedang merumuskan biopharmaceutical, merancang protokol pemurnian, atau menjalankan eksperimen penyelidikan, memahami solubiliti protein adalah penting untuk hasil yang berjaya.

Solubiliti dipengaruhi oleh pelbagai faktor termasuk ciri-ciri protein (saiz, cas, hidrofobik), sifat pelarut (polariti, pH, kekuatan ion), dan keadaan persekitaran (suhu). Pengira kami mengintegrasikan pembolehubah ini menggunakan prinsip biophysikal yang ditetapkan untuk memberikan ramalan solubiliti yang tepat untuk protein biasa dalam pelarut makmal standard.

Sains di Sebalik Solubiliti Protein

Faktor Utama yang Mempengaruhi Solubiliti Protein

Solubiliti protein bergantung kepada interaksi molekul yang kompleks antara protein, pelarut, dan solut lain. Faktor utama termasuk:

1. Ciri-ciri Protein:

   • Hidrofobik: Protein yang lebih hidrofobik biasanya mempunyai solubiliti air yang lebih rendah
   • Taburan cas permukaan: Mempengaruhi interaksi elektrostatik dengan pelarut
   • Berat molekul: Protein yang lebih besar sering mempunyai profil solubiliti yang berbeza
   • Kestabilan struktur: Mempengaruhi kecenderungan untuk agregat atau denaturasi

2. Sifat Pelarut:

   • Polariti: Menentukan seberapa baik pelarut berinteraksi dengan kawasan bercas
   • pH: Mempengaruhi cas dan konformasi protein
   • Kekuatan ion: Mempengaruhi interaksi elektrostatik

3. Keadaan Persekitaran:

   • Suhu: Secara amnya meningkatkan solubiliti tetapi boleh menyebabkan denaturasi
   • Tekanan: Boleh mempengaruhi konformasi protein dan solubiliti
   • Masa: Sesetengah protein mungkin mendakan perlahan-lahan dari masa ke masa

Model Matematik untuk Solubiliti Protein

Pengira kami menggunakan model komprehensif yang mengambil kira faktor-faktor utama yang mempengaruhi solubiliti protein. Persamaan teras boleh diwakili sebagai:

$S = S_0 \cdot f_{protein} \cdot f_{solvent} \cdot f_{temp} \cdot f_{pH} \cdot f_{ionic}$

Di mana:

• $S$ = Solubiliti yang dikira (mg/mL)
• $S_0$ = Faktor solubiliti asas
• $f_{protein}$ = Faktor khusus protein berdasarkan hidrofobik
• $f_{solvent}$ = Faktor khusus pelarut berdasarkan polariti
• $f_{temp}$ = Faktor pembetulan suhu
• $f_{pH}$ = Faktor pembetulan pH
• $f_{ionic}$ = Faktor pembetulan kekuatan ion

Setiap faktor diperoleh dari hubungan empirik:

1. Faktor Protein: $f_{protein} = (1 - H_p)$

   • Di mana $H_p$ adalah indeks hidrofobik protein (0-1)

2. Faktor Pelarut: $f_{solvent} = P_s$

   • Di mana $P_s$ adalah indeks polariti pelarut

3. Faktor Suhu:

   1 + \frac{T - 25}{50}, & \text{jika } T < 60°C \\ 1 + \frac{60 - 25}{50} - \frac{T - 60}{20}, & \text{jika } T \geq 60°C \end{cases}$$ - Di mana $T$ adalah suhu dalam °C

4. Faktor pH: $f_{pH} = 0.5 + \frac{|pH - pI|}{3}$

   • Di mana $pI$ adalah titik isoelektrik protein

5. Faktor Kekuatan Ion:

   1 + I, & \text{jika } I < 0.5M \\ 1 + 0.5 - \frac{I - 0.5}{2}, & \text{jika } I \geq 0.5M \end{cases}$$ - Di mana $I$ adalah kekuatan ion dalam molar (M)

Model ini mengambil kira hubungan kompleks dan tidak linear antara pembolehubah, termasuk kesan "salting-in" dan "salting-out" yang diperhatikan pada kekuatan ion yang berbeza.

Kategori Solubiliti

Berdasarkan nilai solubiliti yang dikira, protein diklasifikasikan ke dalam kategori berikut:

Cara Menggunakan Pengira Solubiliti Protein

Pengira kami menyediakan antara muka yang mudah untuk meramalkan solubiliti protein berdasarkan keadaan khusus anda. Ikuti langkah-langkah ini untuk mendapatkan hasil yang tepat:

1. Pilih Jenis Protein: Pilih dari protein biasa termasuk albumin, lysozyme, insulin, dan lain-lain.

2. Pilih Pelarut: Pilih pelarut di mana anda ingin menentukan solubiliti protein (air, penampan, pelarut organik).

3. Tetapkan Parameter Persekitaran:

   • Suhu: Masukkan suhu dalam °C (biasanya antara 4-60°C)
   • pH: Nyatakan nilai pH (0-14)
   • Kekuatan Ion: Masukkan kekuatan ion dalam molar (M)

4. Lihat Hasil: Pengira akan memaparkan:

   • Solubiliti yang dikira dalam mg/mL
   • Kategori solubiliti (tidak larut hingga sangat larut)
   • Perwakilan visual solubiliti relatif

5. Tafsirkan Hasil: Gunakan solubiliti yang dikira untuk memaklumkan reka bentuk eksperimen anda atau strategi formulasi.

Tips untuk Pengiraan yang Tepat

• Gunakan Input yang Tepat: Parameter input yang lebih tepat membawa kepada ramalan yang lebih baik
• Pertimbangkan Kesucian Protein: Pengiraan menganggap protein tulen; pencemar mungkin mempengaruhi solubiliti sebenar
• Ambil Kira Penambah: Kehadiran penstabil atau eksipien lain mungkin mengubah solubiliti
• Sahkan Secara Eksperimen: Sentiasa sahkan ramalan dengan ujian makmal untuk aplikasi kritikal

Aplikasi Praktikal

Pembangunan Farmaseutikal

Solubiliti protein adalah penting dalam formulasi biopharmaceutical, di mana protein terapeutik mesti kekal stabil dan larut:

• Formulasi Ubat: Menentukan keadaan optimum untuk ubat berasaskan protein
• Ujian Kestabilan: Meramalkan kestabilan jangka panjang di bawah keadaan penyimpanan
• Reka Bentuk Sistem Penghantaran: Membangunkan formulasi protein suntikan atau oral
• Kawalan Kualiti: Menetapkan spesifikasi untuk larutan protein

Aplikasi Penyelidikan dan Makmal

Saintis bergantung kepada ramalan solubiliti protein untuk pelbagai aplikasi:

• Pemurnian Protein: Mengoptimumkan keadaan untuk pengekstrakan dan pemurnian
• Kristalografi: Mencari keadaan yang sesuai untuk pertumbuhan kristal protein
• Ujian Enzim: Memastikan enzim kekal aktif dalam larutan
• Kajian Interaksi Protein-Protein: Menjaga protein dalam larutan untuk kajian pengikatan

Bioteknologi Perindustrian

Solubiliti protein mempengaruhi proses bioproses berskala besar:

• Pengoptimuman Fermentasi: Memaksimumkan pengeluaran protein dalam bioreaktor
• Proses Hiliran: Merancang langkah pemisahan dan pemurnian yang cekap
• Formulasi Produk: Mencipta produk protein yang stabil untuk kegunaan komersial
• Pertimbangan Skala: Meramalkan tingkah laku semasa pengeluaran berskala industri

Senario Contoh

1. Formulasi Antibodi:

   • Protein: Antibodi IgG (serupa dengan albumin)
   • Pelarut: Penampan fosfat
   • Keadaan: 25°C, pH 7.4, 0.15M kekuatan ion
   • Solubiliti yang diramalkan: ~50 mg/mL (Larut)

2. Penyelesaian Penyimpanan Enzim:

   • Protein: Lysozyme
   • Pelarut: Campuran gliserol/air
   • Keadaan: 4°C, pH 5.0, 0.1M kekuatan ion
   • Solubiliti yang diramalkan: ~70 mg/mL (Sangat Larut)

3. Penyaringan Kristalisasi Protein:

   • Protein: Insulin
   • Pelarut: Pelbagai penampan dengan pengendap
   • Keadaan: 20°C, julat pH 4-9, kekuatan ion yang berbeza
   • Solubiliti yang diramalkan: Berubah-ubah (digunakan untuk mengenal pasti keadaan dekat dengan had solubiliti)

Alternatif kepada Ramalan Komputasi

Walaupun pengira kami memberikan anggaran cepat, kaedah lain untuk menentukan solubiliti protein termasuk:

1. Penentuan Eksperimen:

   • Pengukuran Kepekatan: Pengukuran langsung protein yang terlarut
   • Kaedah Precipitation: Meningkatkan kepekatan protein secara perlahan sehingga mendakan
   • Ujian Turbiditi: Mengukur keruh larutan sebagai petunjuk ketidaklarutan
   • Kelebihan: Lebih tepat untuk sistem tertentu
   • Kekurangan: Memakan masa, memerlukan sumber makmal

2. Simulasi Dinamik Molekul:

   • Menggunakan fizik komputasi untuk memodelkan interaksi protein-pelarut
   • Kelebihan: Boleh memberikan pandangan molekul terperinci
   • Kekurangan: Memerlukan perisian dan kepakaran khusus, memerlukan sumber komputasi yang tinggi

3. Pendekatan Pembelajaran Mesin:

   • Dilatih pada set data eksperimen untuk meramalkan solubiliti
   • Kelebihan: Boleh menangkap corak kompleks yang tidak jelas dalam model sederhana
   • Kekurangan: Memerlukan set data latihan yang besar, mungkin tidak umum dengan baik

Perkembangan Sejarah Pemahaman Solubiliti Protein

Kajian solubiliti protein telah berkembang dengan ketara sepanjang abad yang lalu:

Penemuan Awal (1900-an-1940-an)

Kerja perintis saintis seperti Edwin Cohn dan Jesse Greenstein telah menetapkan prinsip-prinsip asas solubiliti protein. Kaedah pemisahan Cohn, yang dibangunkan pada tahun 1940-an, menggunakan solubiliti berbeza untuk memisahkan protein plasma dan adalah penting untuk menghasilkan albumin untuk kegunaan perubatan semasa Perang Dunia II.

Siri Hofmeister (1888)

Penemuan Franz Hofmeister tentang kesan spesifik ion terhadap solubiliti protein (siri Hofmeister) kekal relevan hingga kini. Beliau mengamati bahawa ion tertentu (seperti sulfat) meningkatkan pemendakan protein sementara yang lain (seperti iodida) meningkatkan solubiliti.

Pemahaman Biophysikal Moden (1950-an-1990-an)

Pembangunan kristalografi sinar-X dan teknik struktur lain memberikan pandangan tentang bagaimana struktur protein mempengaruhi solubiliti. Saintis seperti Christian Anfinsen menunjukkan hubungan antara lipatan protein dan solubiliti, menunjukkan bahawa keadaan asli biasanya mewakili konfigurasi yang paling stabil (dan sering paling larut).

Pendekatan Komputasi (1990-an-Hingga Kini)

Kemajuan dalam kuasa komputasi telah membolehkan model yang semakin canggih untuk meramalkan solubiliti protein. Pendekatan moden menggabungkan dinamik molekul, pembelajaran mesin, dan parameter fizikokimia terperinci untuk memberikan ramalan yang lebih tepat untuk pelbagai protein dan keadaan.

Contoh Pelaksanaan

Berikut adalah contoh kod yang menunjukkan cara mengira solubiliti protein menggunakan pelbagai bahasa pengaturcaraan:

1def calculate_protein_solubility(protein_type, solvent_type, temperature, pH, ionic_strength):
2    # Nilai hidrofobik protein (contoh)
3    protein_hydrophobicity = {
4        'albumin': 0.3,
5        'lysozyme': 0.2,
6        'insulin': 0.5,
7        'hemoglobin': 0.4,
8        'myoglobin': 0.35
9    }
10    
11    # Nilai polariti pelarut (contoh)
12    solvent_polarity = {
13        'water': 9.0,
14        'phosphate_buffer': 8.5,
15        'ethanol': 5.2,
16        'methanol': 6.6,
17        'dmso': 7.2
18    }
19    
20    # Pengiraan solubiliti asas
21    base_solubility = (1 - protein_hydrophobicity[protein_type]) * solvent_polarity[solvent_type] * 10
22    
23    # Faktor suhu
24    if temperature < 60:
25        temp_factor = 1 + (temperature - 25) / 50
26    else:
27        temp_factor = 1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20
28    
29    # Faktor pH (menganggap pI purata 5.5)
30    pI = 5.5
31    pH_factor = 0.5 + abs(pH - pI) / 3
32    
33    # Faktor kekuatan ion
34    if ionic_strength < 0.5:
35        ionic_factor = 1 + ionic_strength
36    else:
37        ionic_factor = 1 + 0.5 - (ionic_strength - 0.5) / 2
38    
39    # Mengira solubiliti akhir
40    solubility = base_solubility * temp_factor * pH_factor * ionic_factor
41    
42    return round(solubility, 2)
43
44# Contoh penggunaan
45solubility = calculate_protein_solubility('albumin', 'water', 25, 7.0, 0.15)
46print(f"Solubiliti yang diramalkan: {solubility} mg/mL")
47

1function calculateProteinSolubility(proteinType, solventType, temperature, pH, ionicStrength) {
2  // Nilai hidrofobik protein
3  const proteinHydrophobicity = {
4    albumin: 0.3,
5    lysozyme: 0.2,
6    insulin: 0.5,
7    hemoglobin: 0.4,
8    myoglobin: 0.35
9  };
10  
11  // Nilai polariti pelarut
12  const solventPolarity = {
13    water: 9.0,
14    phosphateBuffer: 8.5,
15    ethanol: 5.2,
16    methanol: 6.6,
17    dmso: 7.2
18  };
19  
20  // Pengiraan solubiliti asas
21  const baseSolubility = (1 - proteinHydrophobicity[proteinType]) * solventPolarity[solventType] * 10;
22  
23  // Faktor suhu
24  let tempFactor;
25  if (temperature < 60) {
26    tempFactor = 1 + (temperature - 25) / 50;
27  } else {
28    tempFactor = 1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20;
29  }
30  
31  // Faktor pH (menganggap pI purata 5.5)
32  const pI = 5.5;
33  const pHFactor = 0.5 + Math.abs(pH - pI) / 3;
34  
35  // Faktor kekuatan ion
36  let ionicFactor;
37  if (ionicStrength < 0.5) {
38    ionicFactor = 1 + ionicStrength;
39  } else {
40    ionicFactor = 1 + 0.5 - (ionicStrength - 0.5) / 2;
41  }
42  
43  // Mengira solubiliti akhir
44  const solubility = baseSolubility * tempFactor * pHFactor * ionicFactor;
45  
46  return Math.round(solubility * 100) / 100;
47}
48
49// Contoh penggunaan
50const solubility = calculateProteinSolubility('albumin', 'water', 25, 7.0, 0.15);
51console.log(`Solubiliti yang diramalkan: ${solubility} mg/mL`);
52

1public class ProteinSolubilityCalculator {
2    public static double calculateSolubility(String proteinType, String solventType, 
3                                            double temperature, double pH, double ionicStrength) {
4        // Nilai hidrofobik protein
5        Map<String, Double> proteinHydrophobicity = new HashMap<>();
6        proteinHydrophobicity.put("albumin", 0.3);
7        proteinHydrophobicity.put("lysozyme", 0.2);
8        proteinHydrophobicity.put("insulin", 0.5);
9        proteinHydrophobicity.put("hemoglobin", 0.4);
10        proteinHydrophobicity.put("myoglobin", 0.35);
11        
12        // Nilai polariti pelarut
13        Map<String, Double> solventPolarity = new HashMap<>();
14        solventPolarity.put("water", 9.0);
15        solventPolarity.put("phosphateBuffer", 8.5);
16        solventPolarity.put("ethanol", 5.2);
17        solventPolarity.put("methanol", 6.6);
18        solventPolarity.put("dmso", 7.2);
19        
20        // Pengiraan solubiliti asas
21        double baseSolubility = (1 - proteinHydrophobicity.get(proteinType)) 
22                              * solventPolarity.get(solventType) * 10;
23        
24        // Faktor suhu
25        double tempFactor;
26        if (temperature < 60) {
27            tempFactor = 1 + (temperature - 25) / 50;
28        } else {
29            tempFactor = 1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20;
30        }
31        
32        // Faktor pH (menganggap pI purata 5.5)
33        double pI = 5.5;
34        double pHFactor = 0.5 + Math.abs(pH - pI) / 3;
35        
36        // Faktor kekuatan ion
37        double ionicFactor;
38        if (ionicStrength < 0.5) {
39            ionicFactor = 1 + ionicStrength;
40        } else {
41            ionicFactor = 1 + 0.5 - (ionicStrength - 0.5) / 2;
42        }
43        
44        // Mengira solubiliti akhir
45        double solubility = baseSolubility * tempFactor * pHFactor * ionicFactor;
46        
47        // Bulatkan kepada 2 tempat perpuluhan
48        return Math.round(solubility * 100) / 100.0;
49    }
50    
51    public static void main(String[] args) {
52        double solubility = calculateSolubility("albumin", "water", 25, 7.0, 0.15);
53        System.out.printf("Solubiliti yang diramalkan: %.2f mg/mL%n", solubility);
54    }
55}
56

1calculate_protein_solubility <- function(protein_type, solvent_type, temperature, pH, ionic_strength) {
2  # Nilai hidrofobik protein
3  protein_hydrophobicity <- list(
4    albumin = 0.3,
5    lysozyme = 0.2,
6    insulin = 0.5,
7    hemoglobin = 0.4,
8    myoglobin = 0.35
9  )
10  
11  # Nilai polariti pelarut
12  solvent_polarity <- list(
13    water = 9.0,
14    phosphate_buffer = 8.5,
15    ethanol = 5.2,
16    methanol = 6.6,
17    dmso = 7.2
18  )
19  
20  # Pengiraan solubiliti asas
21  base_solubility <- (1 - protein_hydrophobicity[[protein_type]]) * 
22                     solvent_polarity[[solvent_type]] * 10
23  
24  # Faktor suhu
25  temp_factor <- if (temperature < 60) {
26    1 + (temperature - 25) / 50
27  } else {
28    1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20
29  }
30  
31  # Faktor pH (menganggap pI purata 5.5)
32  pI <- 5.5
33  pH_factor <- 0.5 + abs(pH - pI) / 3
34  
35  # Faktor kekuatan ion
36  ionic_factor <- if (ionic_strength < 0.5) {
37    1 + ionic_strength
38  } else {
39    1 + 0.5 - (ionic_strength - 0.5) / 2
40  }
41  
42  # Mengira solubiliti akhir
43  solubility <- base_solubility * temp_factor * pH_factor * ionic_factor
44  
45  # Bulatkan kepada 2 tempat perpuluhan
46  return(round(solubility, 2))
47}
48
49# Contoh penggunaan
50solubility <- calculate_protein_solubility("albumin", "water", 25, 7.0, 0.15)
51cat(sprintf("Solubiliti yang diramalkan: %s mg/mL\n", solubility))
52

Soalan Lazim

Apa itu solubiliti protein?

Solubiliti protein merujuk kepada kepekatan maksimum di mana protein tetap sepenuhnya terlarut dalam pelarut tertentu di bawah keadaan tertentu. Ia adalah parameter yang penting dalam biokimia dan pembangunan farmaseutikal yang menentukan seberapa baik protein larut berbanding membentuk agregat atau pemendakan.

Faktor manakah yang paling kuat mempengaruhi solubiliti protein?

Faktor yang paling berpengaruh adalah pH (terutamanya berkaitan dengan titik isoelektrik protein), kekuatan ion larutan, suhu, dan sifat intrinsik protein itu sendiri (terutamanya hidrofobik permukaan dan taburan cas). Komposisi pelarut juga memainkan peranan utama.

Bagaimana pH mempengaruhi solubiliti protein?

Protein biasanya paling tidak larut pada titik isoelektriknya (pI) di mana cas bersih adalah sifar, mengurangkan tolakan elektrostatik antara molekul. Solubiliti secara amnya meningkat apabila pH bergerak jauh dari pI ke arah mana-mana arah, kerana protein memperoleh cas positif atau negatif.

Mengapa suhu mempengaruhi solubiliti protein?

Suhu mempengaruhi solubiliti protein dalam dua cara: suhu yang lebih tinggi secara amnya meningkatkan solubiliti dengan memberikan lebih banyak tenaga terma untuk mengatasi tarikan intermolekul, tetapi suhu yang berlebihan boleh menyebabkan denaturasi, yang berpotensi mengurangkan solubiliti jika keadaan denaturasi kurang larut.

Apa itu kesan "salting-in" dan "salting-out"?

"Salting-in" berlaku pada kekuatan ion yang rendah di mana ion yang ditambah meningkatkan solubiliti protein dengan melindungi kumpulan bercas. "Salting-out" berlaku pada kekuatan ion yang tinggi di mana ion bersaing dengan protein untuk molekul air, mengurangkan pelarutan protein dan mengurangkan solubiliti.

Seberapa tepat ramalan komputasi solubiliti protein?

Ramalan komputasi memberikan anggaran yang baik tetapi biasanya mempunyai margin ralat 10-30% berbanding nilai eksperimen. Ketepatan bergantung kepada seberapa baik sifat protein dicirikan dan seberapa serupa ia dengan protein yang digunakan untuk membangunkan model ramalan.

Bolehkah pengira meramalkan solubiliti untuk mana-mana protein?

Pengira berfungsi dengan baik untuk protein yang telah dicirikan dengan baik yang serupa dengan yang ada dalam pangkalan datanya. Protein baru atau sangat diubah mungkin mempunyai sifat unik yang tidak ditangkap oleh model, yang berpotensi mengurangkan ketepatan ramalan.

Bagaimana kepekatan protein mempengaruhi pengukuran solubiliti?

Solubiliti protein adalah bergantung kepada kepekatan; apabila kepekatan meningkat, protein lebih cenderung untuk berinteraksi antara satu sama lain daripada dengan pelarut, yang berpotensi menyebabkan agregat atau pemendakan setelah had solubiliti dicapai.

Apa perbezaan antara solubiliti dan kestabilan?

Solubiliti merujuk khusus kepada seberapa banyak protein boleh larut dalam larutan, sementara kestabilan merujuk kepada seberapa baik protein mengekalkan struktur dan fungsi asalnya sepanjang masa. Protein boleh sangat larut tetapi tidak stabil (cenderung kepada kerosakan), atau stabil tetapi sukar larut.

Bagaimana saya boleh mengesahkan nilai solubiliti yang diramalkan secara eksperimen?

Pengesahan eksperimen biasanya melibatkan penyediaan larutan protein pada kepekatan yang meningkat sehingga pemendakan berlaku, atau menggunakan teknik seperti penghamburan cahaya dinamik untuk mengesan pembentukan agregat. Sentrifugasi diikuti dengan pengukuran kepekatan protein dalam supernatant juga boleh mengkuantifikasi solubiliti sebenar.

Rujukan

1. Arakawa, T., & Timasheff, S. N. (1984). Mekanisme salting in dan salting out protein oleh garam kation divalen: keseimbangan antara penghidratan dan pengikatan garam. Biochemistry, 23(25), 5912-5923.

2. Cohn, E. J., & Edsall, J. T. (1943). Protein, asid amino dan peptida sebagai ion dan ion dipolar. Reinhold Publishing Corporation.

3. Fink, A. L. (1998). Agregat protein: agregat lipatan, badan inklusi dan amiloid. Lipatan dan Reka Bentuk, 3(1), R9-R23.

4. Kramer, R. M., Shende, V. R., Motl, N., Pace, C. N., & Scholtz, J. M. (2012). Menuju pemahaman molekul solubiliti protein: peningkatan cas permukaan negatif berkorelasi dengan peningkatan solubiliti. Biophysical Journal, 102(8), 1907-1915.

5. Trevino, S. R., Scholtz, J. M., & Pace, C. N. (2008). Mengukur dan meningkatkan solubiliti protein. Journal of Pharmaceutical Sciences, 97(10), 4155-4166.

6. Wang, W., Nema, S., & Teagarden, D. (2010). Agregat protein—Jalan dan faktor yang mempengaruhi. International Journal of Pharmaceutics, 390(2), 89-99.

7. Zhang, J. (2012). Interaksi protein-protein dalam larutan garam. Dalam Interaksi protein-protein–alat komputasi dan eksperimen. IntechOpen.

8. Zhou, H. X., & Pang, X. (2018). Interaksi elektrostatik dalam struktur protein, lipatan, pengikatan, dan pemendakan. Chemical Reviews, 118(4), 1691-1741.

Cuba Pengira Solubiliti Protein kami hari ini untuk mengoptimumkan formulasi protein dan keadaan eksperimen anda. Sama ada anda sedang membangunkan biopharmaceutical baru atau merancang eksperimen makmal, ramalan solubiliti yang tepat dapat menjimatkan masa dan sumber sambil meningkatkan hasil. Ada soalan atau cadangan? Hubungi kami untuk bantuan lanjut dengan cabaran solubiliti protein khusus anda.