【Attana Cell 200】快速检测计算多克隆抗体的动力学和亲和力

本文介绍了一种利用Attana生物大分子互作分析系统快速测量多克隆抗体与抗原间相互作用的方法。该方法能实时监测动力学参数,如结合速率(kon)和解离速率(koff),并计算亲和力(KD)。

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快速检测计算多克隆抗体的动力学和亲和力 | Attana生物大分子互作分析仪

抗体生产的主要目标是获得用于实验、诊断测试或治疗的高滴度、高亲和力抗血清。检测和监测这些多克隆抗体的纯化耗时且麻烦。本实验实例表明,Attana生物大分子互作分析系统,可快速鉴定分别针对多肽、蛋白质抗原产生的多克隆抗体。多克隆抗体本质上是抗体的混合物,具有各自的动力学特征,并且很可能还具有抗原表位特异性的差异。由于这种异质性,导出的速率常数和计算的亲和力应被视为不同亚群的平均值。

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Attana生物大分子互作分析系统,利用石英晶体微天平(QCM)技术,对分子相互作用进行实时、无标记测量。当分子被添加到传感器表面或从传感器表面移除时,共振频率的变化对应于表面质量的变化。通过将目标分子固定到传感器表面,并使相互作用的分子在表面上流动,可以实时研究相互作用。实时信息可以提供关于相互作用的动力学、亲和力和特异性数据。

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实验目的

确定两种不同的多克隆抗体与其各自的多肽和蛋白抗原之间相互作用的动力学。

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【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于“基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析”的研究资料,旨在通过Matlab代码实现对该优化模型的复现。文档重点介绍了如何利用粒子群优化(PSO)算法解决风能与水能联合调度中的复杂优化问题,包括系统建模、目标函数构建、约束条件处理及算法实现过程。研究兼顾可再生能源的不确定性与电力系统运行的经济性,通过仿真验证了该方法在提升能源利用率系统稳定性方面的有效性。此外,文档还附带个相关领域的Matlab代码案例,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等,突出其在电力系统优化中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度的工程技术人员;尤其适合希望复现EI期刊论文或开展智能优化算法在能源领域应用研究的用户。; 使用场景及目标:①学习并复现基于粒子群算法的风-水电联合运行优化模型;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与仿真方法;③拓展至微电网、储能调度、能源协同优化等相关课题的研究与开发。; 阅读建议:建议结合文档中提供的Matlab代码进行逐模块调试与分析,重点关注目标函数设计、粒子群算法参数设置及约束处理机制。同时可参考文中列举的其他优化案例,举一反三,提升对智能算法在能源系统中综合应用的理解与实践能力。
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