Fehérje Oldhatósági Kiszámító: Oldódás Előrejelzése Különböző Oldószerekben

A Fehérje Oldhatóság Bevezetése

A fehérje oldhatóság egy kritikus paraméter a biokémiában, gyógyszerfejlesztésben és biotechnológiában, amely meghatározza a maximális koncentrációt, amelynél egy fehérje egy adott oldószerben oldva marad. Ez a Fehérje Oldhatósági Kiszámító megbízható módszert biztosít arra, hogy előre jelezze, mennyire jól oldódnak különböző fehérjék különböző oldatokban kulcsfontosságú fizikai-kémiai paraméterek alapján. Akár biopharmaceutikumokat formulál, tisztítási protokollokat tervez, akár kutatási kísérleteket végez, a fehérje oldhatóság megértése elengedhetetlen a sikeres eredményekhez.

Az oldhatóságot számos tényező befolyásolja, beleértve a fehérjék jellemzőit (méret, töltés, hidrofóbia), az oldószerek tulajdonságait (polarizáció, pH, ionerősség) és a környezeti feltételeket (hőmérséklet). Kalkulátorunk integrálja ezeket a változókat a bevált biofizikai elvek segítségével, hogy pontos oldhatósági előrejelzéseket nyújtson a közönséges fehérjék számára standard laboratóriumi oldószerekben.

A Fehérje Oldhatóság Tudománya

A Fehérje Oldhatóságát Befolyásoló Kulcsfontosságú Tényezők

A fehérje oldhatóság a fehérje, az oldószer és más oldott anyagok közötti molekuláris kölcsönhatások összetett kölcsönhatásán alapul. A főbb tényezők a következők:

1. Fehérje Tulajdonságok:

   • Hidrofóbia: A hidrofóbabb fehérjék általában alacsonyabb vízoldhatósággal rendelkeznek
   • Felületi töltés eloszlás: Befolyásolja az elektrostatikus kölcsönhatásokat az oldószerrel
   • Molekuláris tömeg: A nagyobb fehérjék gyakran eltérő oldhatósági profilokkal rendelkeznek
   • Szerkezeti stabilitás: Befolyásolja az aggregációra vagy denaturálódásra való hajlamot

2. Oldószer Jellemzők:

   • Polarizáció: Meghatározza, hogy az oldószer mennyire jól lép kölcsön a töltött régiókkal
   • pH: Befolyásolja a fehérje töltését és konformációját
   • Ionerősség: Hatással van az elektrostatikus kölcsönhatásokra

3. Környezeti Feltételek:

   • Hőmérséklet: Általában növeli az oldhatóságot, de denaturálódást okozhat
   • Nyomás: Befolyásolhatja a fehérje konformációját és oldhatóságát
   • Idő: Néhány fehérje lassan csapadékot képezhet idővel

Matematikai Modell a Fehérje Oldhatóságához

Kalkulátorunk egy átfogó modellt alkalmaz, amely figyelembe veszi a fehérje oldhatóságát befolyásoló főbb tényezőket. A középponti egyenlet a következőképpen ábrázolható:

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

Ahol:

• $S$ = Számított oldhatóság (mg/mL)
• $S_0$ = Alap oldhatósági tényező
• $f_{protein}$ = Fehérje-specifikus tényező a hidrofóbiától függően
• $f_{solvent}$ = Oldószer-specifikus tényező a polarizáció alapján
• $f_{temp}$ = Hőmérsékleti korrekciós tényező
• $f_{pH}$ = pH korrekciós tényező
• $f_{ionic}$ = Ionerősség korrekciós tényező

Minden tényező empirikus kapcsolatokból származik:

1. Fehérje Tényező: $f_{protein} = (1 - H_p)$

   • Ahol $H_p$ a fehérje hidrofóbiai indexe (0-1)

2. Oldószer Tényező: $f_{solvent} = P_s$

   • Ahol $P_s$ az oldószer polarizációs indexe

3. Hőmérsékleti Tényező:

   1 + \frac{T - 25}{50}, & \text{ha } T < 60°C \\ 1 + \frac{60 - 25}{50} - \frac{T - 60}{20}, & \text{ha } T \geq 60°C \end{cases}$$ - Ahol $T$ a hőmérséklet °C-ban

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

   • Ahol $pI$ a fehérje izoelektromos pontja

5. Ionerősség Tényező:

   1 + I, & \text{ha } I < 0.5M \\ 1 + 0.5 - \frac{I - 0.5}{2}, & \text{ha } I \geq 0.5M \end{cases}$$ - Ahol $I$ az ionerősség moláris (M) egységben

Ez a modell figyelembe veszi a változók közötti összetett, nem lineáris kapcsolatokat, beleértve a "sózásban" és "sózásban ki" hatásokat, amelyeket különböző ionerősségeknél figyelhetünk meg.

Oldhatósági Kategóriák

A számított oldhatósági érték alapján a fehérjéket a következő kategóriákba sorolják:

Hogyan Használjuk a Fehérje Oldhatósági Kiszámítót

Kalkulátorunk egyszerű felületet biztosít a fehérje oldhatóságának előrejelzésére a specifikus körülmények alapján. Kövesse ezeket a lépéseket, hogy pontos eredményeket kapjon:

1. Válassza ki a Fehérje Típusát: Válasszon a közönséges fehérjék közül, beleértve az albumint, lizoszómát, inzulint és másokat.

2. Válassza ki az Oldószert: Válassza ki azt az oldószert, amelyben meg szeretné határozni a fehérje oldhatóságát (víz, pufferek, szerves oldószerek).

3. Állítsa Be a Környezeti Paramétereket:

   • Hőmérséklet: Adja meg a hőmérsékletet °C-ban (tipikusan 4-60°C között)
   • pH: Adja meg a pH értéket (0-14)
   • Ionerősség: Adja meg az ionerősséget moláris (M) egységben

4. Nézze Meg az Eredményeket: A kalkulátor megjeleníti:

   • Számított oldhatóság mg/mL-ben
   • Oldhatósági kategória (oldhatatlan a nagyon oldhatóig)
   • A relatív oldhatóság vizuális ábrázolása

5. Értelmezze az Eredményeket: Használja a számított oldhatóságot a kísérleti tervezés vagy formulázási stratégia tájékoztatására.

Tippek a Pontos Kiszámításokhoz

• Használjon Pontos Bemeneteket: A pontosabb bemeneti paraméterek jobb előrejelzéseket eredményeznek
• Vegye Figyelembe a Fehérje Tisztaságát: A számítások tiszta fehérjékre vonatkoznak; a szennyezők befolyásolhatják a tényleges oldhatóságot
• Vegye Figyelembe a Kiegészítőket: A stabilizátorok vagy más segédanyagok jelenléte megváltoztathatja az oldhatóságot
• Érvényesítse Kísérletileg: Mindig erősítse meg a predikciókat laboratóriumi teszteléssel kritikus alkalmazásokhoz

Gyakorlati Alkalmazások

Gyógyszerfejlesztés

A fehérje oldhatóság kulcsfontosságú a biopharmaceutikai formulációkban, ahol a terápiás fehérjéknek stabilnak és oldhatónak kell maradniuk:

• Gyógyszerformuláció: Az optimális körülmények meghatározása fehérje alapú gyógyszerekhez
• Stabilitási Tesztelés: A hosszú távú stabilitás előrejelzése tárolási körülmények között
• Hatóanyag Szállító Rendszer Tervezése: Injekciós vagy orális fehérje formulációk kifejlesztése
• Minőségellenőrzés: A fehérje oldatok specifikációinak megállapítása

Kutatási és Laboratóriumi Alkalmazások

A tudósok a fehérje oldhatósági előrejelzéseket számos alkalmazásra használják:

• Fehérje Tisztítás: A kivonás és tisztítás optimalizálása
• Kristályosítás: Megfelelő körülmények keresése a fehérje kristályos növekedéséhez
• Enzim Tesztek: Aenzimek aktív állapotban tartása oldatban
• Fehérje-Fehérje Interakciók Tanulmányozása: Fehérjék oldatban tartása kötődési vizsgálatokhoz

Ipari Biotechnológia

A fehérje oldhatóság befolyásolja a nagy léptékű bioprocesszeket:

• Erjesztési Optimalizálás: A fehérje termelés maximalizálása bioreaktorokban
• Utófeldolgozás: Hatékony szeparációs és tisztítási lépések tervezése
• Termékformuláció: Stabil fehérje termékek létrehozása kereskedelmi felhasználásra
• Skálázási Megfontolások: A viselkedés előrejelzése ipari méretű termelés során

Példák a Forgalomba Hozatalra

1. Antitest Formuláció:

   • Fehérje: IgG antitest (hasonló az albuminhoz)
   • Oldószer: Foszfát puffert
   • Feltételek: 25°C, pH 7.4, 0.15M ionerősség
   • Előrejelzett Oldhatóság: ~50 mg/mL (Oldható)

2. Enzim Tárolási Oldat:

   • Fehérje: Lizozim
   • Oldószer: Glicerin/víz keverék
   • Feltételek: 4°C, pH 5.0, 0.1M ionerősség
   • Előrejelzett Oldhatóság: ~70 mg/mL (Nagyon Oldható)

3. Fehérje Kristályosítási Szűrés:

   • Fehérje: Inzulin
   • Oldószer: Különböző pufferek csapadékokkal
   • Feltételek: 20°C, pH tartomány 4-9, változó ionerősségek
   • Előrejelzett Oldhatóság: Változó (használva a körülmények az oldhatósági határ közelében)

Alternatívák a Számításon Alapuló Előrejelzéshez

Bár kalkulátorunk gyors becsléseket biztosít, a fehérje oldhatóságának meghatározására más módszerek is léteznek:

1. Kísérleti Meghatározás:

   • Koncentráció Mérés: A feloldott fehérje közvetlen mérése
   • Csapadék Módszerek: A fehérje koncentráció fokozatos növelése a csapadék képződéséig
   • Zavarossági Vizsgálatok: A zavarosság mérése, mint az oldhatatlanság mutatója
   • Előnyök: Pontosabb a specifikus rendszerekre
   • Hátrányok: Időigényes, laboratóriumi erőforrásokat igényel

2. Molekuláris Dinamika Szimulációk:

   • A fehérje-oldószer kölcsönhatások modellezésére szolgáló számítástechnikai fizika
   • Előnyök: Részletes molekuláris betekintést nyújt
   • Hátrányok: Szükség van speciális szoftverre és szakértelemre, számításigényes

3. Gépi Tanulási Megközelítések:

   • Kísérleti adatbázisokon tanított előrejelzések
   • Előnyök: Összetett mintázatok megragadása, amelyek nem nyilvánvalóak egyszerű modellekben
   • Hátrányok: Nagy tanulási adathalmazokra van szükség, nem biztos, hogy jól általánosítanak

A Fehérje Oldhatóság Megértésének Történeti Fejlődése

A fehérje oldhatóság tanulmányozása jelentősen fejlődött az elmúlt évszázadban:

Korai Felfedezések (1900-as évek - 1940-es évek)

A tudósok, mint Edwin Cohn és Jesse Greenstein, megalapozták a fehérje oldhatóság alapelveit. Cohn frakcionáló módszere, amelyet az 1940-es években fejlesztettek ki, a differenciális oldhatóságot használta a plazmafehérjék elválasztására, és kulcsszerepet játszott az albumin orvosi felhasználására a második világháború alatt.

Hofmeister Sorozat (1888)

Franz Hofmeister felfedezése az ion-specifikus hatásokról a fehérje oldhatóságra (Hofmeister sorozat) ma is releváns. Megfigyelte, hogy bizonyos ionok (például szulfát) elősegítik a fehérje csapadék képződését, míg mások (például jodid) növelik az oldhatóságot.

Modern Biofizikai Megértés (1950-es évek - 1990-es évek)

A röntgenkristallográfia és más szerkezeti technikák fejlődése betekintést nyújtott abba, hogy a fehérje szerkezete hogyan befolyásolja az oldhatóságot. Olyan tudósok, mint Christian Anfinsen, bemutatták a fehérje hajtogatás és az oldhatóság közötti kapcsolatot, megmutatva, hogy a natív állapot általában a legstabilabb (és gyakran legoldhatóbb) konfigurációt képviseli.

Számításon Alapuló Megközelítések (1990-es évek - Jelen)

A számítástechnikai teljesítmény fejlődése lehetővé tette egyre bonyolultabb modellek alkalmazását a fehérje oldhatóságának előrejelzésére. A modern megközelítések molekuláris dinamikát, gépi tanulást és részletes fizikai-kémiai paramétereket integrálnak, hogy pontosabb előrejelzéseket nyújtsanak különböző fehérjék és körülmények esetén.

Megvalósítási Példák

Itt van néhány kód példa, amely bemutatja, hogyan lehet kiszámítani a fehérje oldhatóságát különböző programozási nyelveken:

1def calculate_protein_solubility(protein_type, solvent_type, temperature, pH, ionic_strength):
2    # Fehérje hidrofóbia értékek (példa)
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    # Oldószer polaritás értékek (példa)
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    # Alap oldhatóság számítása
21    base_solubility = (1 - protein_hydrophobicity[protein_type]) * solvent_polarity[solvent_type] * 10
22    
23    # Hőmérsékleti tényező
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    # pH tényező (feltételezve átlagos pI 5.5)
30    pI = 5.5
31    pH_factor = 0.5 + abs(pH - pI) / 3
32    
33    # Ionerősség tényező
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    # Végső oldhatóság kiszámítása
40    solubility = base_solubility * temp_factor * pH_factor * ionic_factor
41    
42    return round(solubility, 2)
43
44# Példa használat
45solubility = calculate_protein_solubility('albumin', 'water', 25, 7.0, 0.15)
46print(f"Előrejelzett oldhatóság: {solubility} mg/mL")
47

1function calculateProteinSolubility(proteinType, solventType, temperature, pH, ionicStrength) {
2  // Fehérje hidrofóbia értékek
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  // Oldószer polaritás értékek
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  // Alap oldhatóság számítása
21  const baseSolubility = (1 - proteinHydrophobicity[proteinType]) * solventPolarity[solventType] * 10;
22  
23  // Hőmérsékleti tényező
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  // pH tényező (feltételezve átlagos pI 5.5)
32  const pI = 5.5;
33  const pHFactor = 0.5 + Math.abs(pH - pI) / 3;
34  
35  // Ionerősség tényező
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  // Végső oldhatóság kiszámítása
44  const solubility = baseSolubility * tempFactor * pHFactor * ionicFactor;
45  
46  return Math.round(solubility * 100) / 100;
47}
48
49// Példa használat
50const solubility = calculateProteinSolubility('albumin', 'water', 25, 7.0, 0.15);
51console.log(`Előrejelzett oldhatóság: ${solubility} mg/mL`);
52

1public class ProteinSolubilityCalculator {
2    public static double calculateSolubility(String proteinType, String solventType, 
3                                            double temperature, double pH, double ionicStrength) {
4        // Fehérje hidrofóbia értékek
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        // Oldószer polaritás értékek
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        // Alap oldhatóság számítása
21        double baseSolubility = (1 - proteinHydrophobicity.get(proteinType)) 
22                              * solventPolarity.get(solventType) * 10;
23        
24        // Hőmérsékleti tényező
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        // pH tényező (feltételezve átlagos pI 5.5)
33        double pI = 5.5;
34        double pHFactor = 0.5 + Math.abs(pH - pI) / 3;
35        
36        // Ionerősség tényező
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        // Végső oldhatóság kiszámítása
45        double solubility = baseSolubility * tempFactor * pHFactor * ionicFactor;
46        
47        // Kerekítés 2 tizedesjegyre
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("Előrejelzett oldhatóság: %.2f mg/mL%n", solubility);
54    }
55}
56

1calculate_protein_solubility <- function(protein_type, solvent_type, temperature, pH, ionic_strength) {
2  # Fehérje hidrofóbia értékek
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  # Oldószer polaritás értékek
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  # Alap oldhatóság számítása
21  base_solubility <- (1 - protein_hydrophobicity[[protein_type]]) * 
22                     solvent_polarity[[solvent_type]] * 10
23  
24  # Hőmérsékleti tényező
25  temp_factor <- if (temperature < 60) {
26    1 + (temperature - 25) / 50
27  } else {
28    1 + (60 - 25) / 50 - (temperature - 60) / 20
29  }
30  
31  # pH tényező (feltételezve átlagos pI 5.5)
32  pI <- 5.5
33  pH_factor <- 0.5 + abs(pH - pI) / 3
34  
35  # Ionerősség tényező
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  # Végső oldhatóság kiszámítása
43  solubility <- base_solubility * temp_factor * pH_factor * ionic_factor
44  
45  # Kerekítés 2 tizedesjegyre
46  return(round(solubility, 2))
47}
48
49# Példa használat
50solubility <- calculate_protein_solubility("albumin", "water", 25, 7.0, 0.15)
51cat(sprintf("Előrejelzett oldhatóság: %s mg/mL\n", solubility))
52

Gyakran Ismételt Kérdések

Mi az a fehérje oldhatóság?

A fehérje oldhatóság a maximális koncentrációt jelenti, amelynél egy fehérje teljesen feloldódik egy adott oldószerben adott körülmények között. Ez egy kulcsfontosságú paraméter a biokémiában és a gyógyszerfejlesztésben, amely meghatározza, hogy a fehérje mennyire oldódik, nem pedig aggregátumokat vagy csapadékokat képez.

Mely tényezők befolyásolják leginkább a fehérje oldhatóságát?

A legnagyobb hatással bíró tényezők a pH (különösen a fehérje izoelektromos pontjához viszonyítva), az oldat ionerőssége, a hőmérséklet és a fehérje sajátos tulajdonságai (különösen a felületi hidrofóbia és töltés eloszlás). Az oldószer összetétele szintén jelentős szerepet játszik.

Hogyan befolyásolja a pH a fehérje oldhatóságát?

A fehérjék általában a legkevésbé oldhatóak izoelektromos pontjuk (pI) esetén, ahol a nettó töltés nulla, csökkentve a molekulák közötti elektrostatikus taszítást. Az oldhatóság általában növekszik, ahogy a pH eltávolodik a pI-tól mindkét irányban, mivel a fehérje nettó pozitív vagy negatív töltést kap.

Miért befolyásolja a hőmérséklet a fehérje oldhatóságát?

A hőmérséklet két módon befolyásolja a fehérje oldhatóságát: a magasabb hőmérsékletek általában növelik az oldhatóságot, mivel több hőenergiát biztosítanak az intermolekuláris vonzalmak leküzdésére, de a túlzott hőmérsékletek denaturálódást okozhatnak, ami csökkentheti az oldhatóságot, ha a denaturált állapot kevésbé oldható.

Mi az a "sózásban" és "sózásban ki" hatás?

A "sózásban" alacsony ionerősségeknél fordul elő, ahol a hozzáadott ionok növelik a fehérje oldhatóságát azáltal, hogy árnyékolják a töltött csoportokat. A "sózásban ki" magas ionerősségeknél történik, ahol az ionok versengenek a vízmolekulákkal a fehérjék helyett, csökkentve a fehérje oldhatóságát.

Mennyire pontosak a számításon alapuló fehérje oldhatósági előrejelzések?

A számításon alapuló előrejelzések jó becsléseket adnak, de általában 10-30% hibahatárral rendelkeznek a kísérleti értékekhez képest. A pontosság attól függ, hogy mennyire jól jellemzik a fehérje tulajdonságait, és mennyire hasonlítanak a modellt kifejlesztő fehérjékhez.

A kalkulátor bármilyen fehérje oldhatóságát előre tudja jelezni?

A kalkulátor a legjobban a jól jellemzett fehérjék esetében működik, amelyek hasonlóak az adatbázisában található fehérjékhez. Az új vagy erősen módosított fehérjéknek lehetnek olyan egyedi tulajdonságaik, amelyeket a modell nem fed le, ami potenciálisan csökkentheti a predikció pontosságát.

Hogyan befolyásolja a fehérje koncentráció az oldhatósági méréseket?

A fehérje oldhatóság koncentráció-függő; ahogy a koncentráció növekszik, a fehérjék valószínűbbé válnak, hogy egymással lépjenek kölcsönhatásba, nem pedig az oldószerrel, ami potenciálisan aggregációt vagy csapadék képződést eredményez, amint elérik az oldhatósági határt.

Mi a különbség az oldhatóság és a stabilitás között?

Az oldhatóság kifejezetten arra utal, hogy mennyi fehérje oldódik a megoldásban, míg a stabilitás arra vonatkozik, hogy a fehérje mennyire képes megőrizni natív szerkezetét és funkcióját idővel. Egy fehérje lehet nagyon oldható, de instabil (könnyen lebomlik), vagy stabil, de rosszul oldható.

Hogyan tudom kísérletileg ellenőrizni a predikált oldhatósági értékeket?

A kísérleti ellenőrzés általában a fehérje oldatok fokozatos koncentrációjának előállításával történik, amíg csapadék képződik, vagy olyan technikák alkalmazásával, mint a dinamikus fényelmélet, hogy észleljék az aggregátumok képződését. A centrifugálás, majd a fehérje koncentráció mérése a szupernatánsban szintén mennyiségi információt adhat a tényleges oldhatóságról.

Hivatkozások

1. Arakawa, T., & Timasheff, S. N. (1984). Mechanism of protein salting in and salting out by divalent cation salts: balance between hydration and salt binding. Biochemistry, 23(25), 5912-5923.

2. Cohn, E. J., & Edsall, J. T. (1943). Proteins, amino acids and peptides as ions and dipolar ions. Reinhold Publishing Corporation.

3. Fink, A. L. (1998). Protein aggregation: folding aggregates, inclusion bodies and amyloid. Folding and Design, 3(1), R9-R23.

4. Kramer, R. M., Shende, V. R., Motl, N., Pace, C. N., & Scholtz, J. M. (2012). Toward a molecular understanding of protein solubility: increased negative surface charge correlates with increased solubility. Biophysical Journal, 102(8), 1907-1915.

5. Trevino, S. R., Scholtz, J. M., & Pace, C. N. (2008). Measuring and increasing protein solubility. Journal of Pharmaceutical Sciences, 97(10), 4155-4166.

6. Wang, W., Nema, S., & Teagarden, D. (2010). Protein aggregation—Pathways and influencing factors. International Journal of Pharmaceutics, 390(2), 89-99.

7. Zhang, J. (2012). Protein-protein interactions in salt solutions. In Protein-protein interactions–computational and experimental tools. IntechOpen.

8. Zhou, H. X., & Pang, X. (2018). Electrostatic interactions in protein structure, folding, binding, and condensation. Chemical Reviews, 118(4), 1691-1741.

Próbálja ki a Fehérje Oldhatósági Kiszámítót még ma, hogy optimalizálja fehérje formulációit és kísérleti körülményeit. Akár új biopharmaceutikumot fejleszt, akár laboratóriumi kísérleteket tervez, a pontos oldhatósági előrejelzések időt és erőforrást takaríthatnak meg, miközben javítják az eredményeket. Kérdése van vagy javaslata? Vegye fel velünk a kapcsolatot a fehérje oldhatósági kihívásokkal kapcsolatos további segítségért.