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원형 이색성 분석 (CD)

최근 몇 년간 약물 개발 연구가 지속적으로 발전함에 따라, 원형이색분광법(Circular Dichroism, CD) 분석은 단백질 및 폴리펩타이드 생물 제제 개발 연구에서 필수적인 도구 중 하나가 되었습니다. 원형이색분광기를 통해 단백질의 원형이색성과 좌우 원형 편광광 흡수의 비대칭성을 이용하여 구조 분석을 수행합니다. 단백질 또는 폴리펩타이드 내 주요 광활성 그룹에는 펩타이드 결합, 방향족 아미노산 잔기 및 이황화 결합 등이 포함됩니다. 평면 원형 편광광의 흡수가 비대칭일 때 흡수 차이가 발생하며, 이 차이는 편광광 벡터의 진폭 차이를 초래하여 원형 편광광을타원형 편광광으로 변환하게 됩니다. 이는 단백질의 원형이색성입니다. 원형이색분광 스캐너를 사용하여 단백질 등의 생체 고분자의 원형이색 스펙트럼을 측정함으로써 생체 고분자의 2차 구조를 간단하고 빠르게 식별할 수 있으며, 단백질 접힘, 구조 연구 및 효소 동력학 등 분야에 광범위하게 응용됩니다.

 

바이오테크놀로지 회사 BTP는 Jasco 원형이색분광기를 기반으로 원형이색분광 분석 플랫폼을 구축하여 단백질 및 폴리펩타이드 생물 제제의 2차 구조를 연구합니다. 장비에 장착된 온도 제어 및 적정 모듈을 통해 온도, pH 값, 이온 강도 등의 요소가 단백질 접힘 상태와 안정성에 미치는 영향을 추가로 연구할 수 있습니다.

원형이색분광 기술

원형이색분광은 단백질 2차 구조 측정에 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이며, 소량 용액에서 단백질 구조를 연구하는 데 빠르고 간단하며 비교적 정확한 방법입니다. 용액 상태에서 측정할 수 있어 단백질의 생리적 상태에 더 가깝습니다. 원형이색분광 측정 방법은 빠르고 간편하며, 구조 변화에 민감하여 단백질 2차 구조 연구의 주요 도구 중 하나로 자리잡았으며, 단백질 구조 연구 분야에 광범위하게 응용되고 있습니다.

 

실험 장비

원형이색분광기(Jasco)

 

응용

물질의 구성과 구조 추론

단백질/폴리펩타이드 등 생물 제제의 2차 및 고급 구조 정보 분석

 

사례 도식도

샘플을 원심분리한 후 맑은 용액 부분을 취해 기기에 감지합니다.

 

원거리 자외선 감지 매개변수:

시작 파장(Begin) 190 nm,

종료 파장(End) 260 nm,

단계(Step) 1 nm, 반복(Repeat) 1회,

수집 시간(Acquisition period) 1 s/점,

큐벳 넓이 0.1 cm.

 

다음과 같은 결과를 얻었습니다:

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자주 묻는 질문:

 

질문1: 원형이색분광법에서 원거리 자외선 영역과 근거리 자외선 영역에서 스캔한 스펙트럼은 무엇을 나타내나요?

답변:원형이색분광법의 원거리 자외선 스캔 스펙트럼은 단백질 2차 구조에 대한 정보를 제공합니다. 이는 단백질 내 펩타이드 결합의 공간 배열을 반영하며, 다양한 2차 구조 요소(예: α-나선, β-시트, 턴 및 불규칙적인 코일)가 단백질 내에서 차지하는 비율을 계산할 수 있습니다. 이러한 정보는 단백질의 구조적 특성과 안정성을 이해하는 데 매우 중요합니다.

 

원형이색분광법의 근거리 자외선 스캔 스펙트럼은 단백질 측쇄에 대한 정보를 제공합니다. 이는 단백질 내 색소기를 포함한 아미노산 잔기(예: 트립토판, 페닐알라닌, 티로신)의 공간적 배열을 반영합니다. 또한 근거리 자외선 스캔은 단백질 내 이황화 결합의 미세 환경 변화를 밝힐 수 있습니다. 이러한 정보는 단백질의 기능 및 상호작용 연구에 중요한 의미가 있습니다.

 

질문2: 단백질의 2차 구조를 분석하는 데 어떤 소프트웨어를 사용하며, 그 장점은 무엇인가요?

답변:현재 여러 소프트웨어가 단백질 2차 구조의 분석 및 예측에 사용됩니다. BTP는 CDNN 소프트웨어를 사용하여 분석을 진행합니다. CDNN은 심층 신경망 기술을 기반으로 한 2차 구조 계산 소프트웨어로, 단백질의 아미노산 서열을 분석하여 그 2차 구조 구성을 예측합니다. 다른 소프트웨어에 비해 CDNN은 다음과 같은 장점이 있습니다. 첫째, 높은 정확도의 계산 결과를 제공하여 단백질의 2차 구조를 정확히 예측할 수 있습니다. 둘째, CDNN은 높은 속도의 계산 능력을 가지고 있어 대규모 단백질 서열 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 또한, CDNN은 경제적으로 분석 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 이미 약물 설계 및 단백질 구조 예측 등 다양한 생물의학 응용에서 검증되고 사용되었습니다.

 

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