Name: Lingua elettronica Generazione di modelli continui di rilevazione delle analisi delle proteine (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-09-16T15:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 46 s
Description: Scopri la costruzione di una lingua elettronica combinatoria per l'analisi delle proteine mediante imaging a plasmoni di superficie. Questo metodo genera profili di evoluzione continua 3D per la discriminazione efficiente delle proteine.

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Gli autori desiderano riconoscere la borsa di dottorato di ricerca di LANEF a Grenoble per il supporto di Laurie-Amandine Garçon. Questo lavoro è stato sostenuto finanziariamente dall'Agenzia Nazionale Francese per la Ricerca (ANR-grant 06-NANO-045).

1 Preparazione di varie soluzioni e proteine ​​Campioni <ol><li> Preparare 100 ml di tampone fosfato (PBS-G) contenente 50 mM di NaH 2 PO 4, 50 mM NaCl, e 10% glicerolo a pH 6,8. </li><li> Preparare 250 ml di soluzione tampone HEPES contenente HEPES 10 mM, NaCl 150 mM, 0,005% di Tween 20 a pH 7,4. </li><li> Preparare la soluzione madre di building block 1 (BB1), lattosio e la costruzione blocco 2 (BB2) solfato lattosio (Figura 1) a 0.2 mM in PBS-G. </li><li> Preparare 1 ml di soluzioni di proteine ​​in HEPES: Un lectine rachide hypogaea (AHL) a 500 nm, la mioglobina a 1 micron, e lisozima a 500 nm. </li><li> Preparare 20 ml di 1% SDS in acqua ultrapura. </li></ol> 2 Preparazione del Array CoCRR <ol><li> Pulire la superficie d&#39;oro del prisma 48 ore prima dell&#39;uso con un detergente plasma per 3 min in queste condizioni: 75% ossigeno, 25% di Argon, 0,6 mbar, potenza 40 W. </li><li> Preparare undici SOLUTIO puri e mistins di BB1 e BB2 con [BB1] / ([BB1] + [BB2]) rapporti tra 0 e 100% con incrementi del 10% ad una concentrazione totale di BB di 0,1 mM in PBS-G. </li><li> Cassetta di 8 gocce nl di queste soluzioni puri e misti sulla superficie del prisma con un spotter senza contatto in quadruplice copia per ciascun rapporto con 44 punti in totale (Figura 2). NOTA: 10% glicerolo aggiunto in PBS-G è molto importante per ridurre l&#39;evaporazione del solvente e la variazione della concentrazione di BB dopo la deposizione. </li><li> Posizionare il prisma all&#39;interno di una capsula Petri contenente 1 ml di acqua ultrapura e lasciarlo O / N a RT per l&#39;auto-assemblaggio di BB1 e BB2 sulla superficie di oro. Qui, si ipotizza che la composizione superficiale media nel misto SAM riflette la composizione della soluzione mista di deposizione (Figura 3) 11. </li><li> Lavare accuratamente il prisma con acqua ultrapura e quindi asciugare sotto un flusso di argon. </li></ol> 3. proteine ​​rilevamento da spri <ol><li> Impostare il incubator in cui l&#39;apparato SPRI è posto a 25 ° C per evitare variazioni dell&#39;indice di rifrazione indotte da variazioni di temperatura durante il rilevamento di proteine. </li><li> Inserire un prisma non funzionalizzata risciacquo in polietere etere chetone 10 microlitri (PEEK) cella di flusso collegato ad una pompa a siringa controllata dal computer, un sistema di degasaggio e una valvola di iniezione media pressione 6 porte (Figura 4). Compilare il sistema di flusso con appena filtrata e degassificati esecuzione HEPES tampone. </li><li> Rimuovere il prisma risciacquo e inserire il prisma contenente la matrice CoCRR nella cella di flusso. Esegui HEPES a / flusso min 100 ml. Con l&#39;aiuto della camera CCD eliminare eventuali bolle d&#39;aria presenti sulla superficie del prisma passando tampone di corsa rapidamente. </li><li> Definire area di studio per ogni spot disegnando un cerchio con lo stesso diametro per l&#39;area di interesse sulla base di un&#39;immagine ben contrastata, della matrice e con l&#39;aiuto di un software integrato nel sistema di spri. </li><li> Tracciare le curve di plasmoni, che rappresentano rifletterecurve ivity in funzione dell&#39;angolo incidente, per tutti i punti. </li><li> Scegliere l&#39;angolo (posizione in cui verranno registrate le curve cinetiche) che lavorano alla massima pendenza delle curve di riflettività. Ruotare lo specchio di scansione per fissare l&#39;angolo di lavoro selezionato per misure cinetiche. </li><li> Continuare a eseguire HEPES attraverso il sistema di flusso fino a quando il segnale di riflessione per tutti i punti è stabile e costante. </li><li> Iniettare 1 ml di soluzione AHL con una siringa nel loop del campione (500 microlitri) con la valvola di iniezione in posizione &quot;carico&quot;. Poi mettere la valvola di iniezione in posizione &quot;iniezione&quot;. La portata utilizzata per tutti l&#39;iniezione proteina era di 100 microlitri / min. </li><li> Inizia misure cinetiche monitorando le variazioni di riflettività contro il tempo simultaneamente su tutti i punti. </li><li> Al termine dell&#39;iniezione proteine, sciacquare la matrice con tampone di corsa per 8 min. Infine, iniettare 1 ml di 1% SDS per rigenerarlo. </li><li> Ripetere la stessa procedura per l&#39;altro proteins. </li></ol> 4 Elaborazione dati e analisi <ol><li> Dopo l&#39;entrata di soluzione proteica nella cella di flusso, molecolare di legame si verifica e induce uno spostamento delle curve plasmon e una variazione di riflettività. Il software di acquisizione delle immagini converte i valori di intensità luminosa misurata al grigio livelli di scala, dando immagini SPR Figura 5A, e genera la variazione di riflettività in funzione del tempo, dando sensorgrams (Figura 5B). </li><li> Utilizzare un software di calcolo matematico per tracciare la riflettività (R%) alla fine di ogni iniezione proteina contro il [BB1] / ([BB1] + [BB2]) rapporto di generare 2D profilo evoluzione continua (CEP) per ogni campione (Figura 5C). </li><li> Aggiungere il [BB1] / ([BB1] + [BB2]) in rapporto sensorgrams (Figura 5B) per generare 3D continua evoluzione del paesaggio (CEL) per ogni proteina (Figura 5D). </li></ol>

<ol><li>Margulies, D., Hamilton, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Combinatorial+protein+recognition+as+an+alternative+approach+to+antibody-mimetics%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Chemical+Biology%22%5BJournal%5D)">Combinatorial protein recognition as an alternative approach to antibody-mimetics.</a> Current Opinion in Chemical Biology. 14, 705-712 (2010).</li>
<li>Umali, A. P., Anslyn, E. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+general+approach+to+differential+sensing+using+synthetic+molecular+receptors%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Chemical+Biology%22%5BJournal%5D)">A general approach to differential sensing using synthetic molecular receptors.</a> Current Opinion in Chemical Biology. 14, 685-692 (2010).</li>
<li>Baldini, L., Wilson, A. J., Hong, J., Hamilton, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pattern-based+detection+of+different+proteins+using+an+array+of+fluorescent+protein+surface+receptors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Chem.+Soc%22%5BJournal%5D)">Pattern-based detection of different proteins using an array of fluorescent protein surface receptors.</a> J. Am. Chem. Soc. 126, 5656-5657 (2004).</li>
<li>Zhou, H. C., Baldini, L., Hong, J., Wilson, A. J., Hamilton, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pattern+recognition+of+proteins+based+on+an+array+of+functionalized+porphyrins%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Chem.+Soc%22%5BJournal%5D)">Pattern recognition of proteins based on an array of functionalized porphyrins.</a> J. Am. Chem. Soc. 128, 2421-2425 (2006).</li>
<li>Wright, A. T., Griffin, M. J., Zhong, Z., McCleskey, S. C., Anslyn, E. V., McDevitt, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+receptors+create+patterns+that+distinguish+various+proteins%5BTitle%5D)+AND+%22Angew.+Chem.+Int.+Ed%22%5BJournal%5D)">Differential receptors create patterns that distinguish various proteins.</a> Angew. Chem. Int. Ed. 44, 6375-6378 (2005).</li>
<li>Wright, A. T., Anslyn, E. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+receptor+arrays+and+assays+for+solution-based+molecular+recognition%5BTitle%5D)+AND+%22Chem.+Soc.+Rev%22%5BJournal%5D)">Differential receptor arrays and assays for solution-based molecular recognition.</a> Chem. Soc. Rev. 35, 14-28 (2006).</li>
<li>You, C. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Detection+and+identification+of+proteins+using+nanoparticle%E2%80%93fluorescent+polymer+%E2%80%98chemical+nose%E2%80%99+sensors%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Nanotechnology%22%5BJournal%5D)">Detection and identification of proteins using nanoparticle–fluorescent polymer ‘chemical nose’ sensors.</a> Nature Nanotechnology. 2, 318-323 (2007).</li>
<li>De, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sensing+of+proteins+in+human+serum+using+conjugates+of+nanoparticles+and+green+fluorescent+protein%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Sensing of proteins in human serum using conjugates of nanoparticles and green fluorescent protein.</a> Nature Chemistry. 1, 461-465 (2009).</li>
<li>Hou, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Continuous+evolution+profiles+for+electronic-tongue-based+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Angew.+Chem.+Int.+Ed%22%5BJournal%5D)">Continuous evolution profiles for electronic-tongue-based analysis.</a> Angew. Chem. Int. Ed. 51, 10394-10398 (2012).</li>
<li>Campbell, C. T., Kim, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SPR+microscopy+and+its+applications+to+high-throughput+analyses+of+biomolecular+binding+events+and+their+kinetics%5BTitle%5D)+AND+%22Biomaterials%22%5BJournal%5D)">SPR microscopy and its applications to high-throughput analyses of biomolecular binding events and their kinetics.</a> Biomaterials. 28, 2380-2392 (2007).</li>
<li>Stranick, S. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nanometer-scale+phase+separation+in+mixed+composition+self-assembled+monolayers%5BTitle%5D)+AND+%22Nanotechnology%22%5BJournal%5D)">Nanometer-scale phase separation in mixed composition self-assembled monolayers.</a> Nanotechnology. 7, 438-442 (1996).</li>
</ol>

Gli autori non hanno conflitti di interesse da dichiarare.

<html> Le fasi più critiche per la costruzione di questa eT sono dedicati per garantire una buona riproducibilità del sistema. Ad esempio, la pulizia della superficie d&#39;oro del prisma con una procedura standardizzata prima dell&#39;uso, aggiungendo il 10% di glicerolo nelle undici soluzioni puri e misti di BB1 e BB2 per eliminare l&#39;evaporazione del solvente durante BB autoassemblante sulla superficie di oro del prisma, depositando più replicati per ogni [BB1] / ([BB1] + [BB2]) rapporto, ecc. Come per il ...

Metodi di rilevamento proteine ​​precisi e rapidi sono molto importanti nella diagnostica medica e della proteomica. Array di proteine ​​rilevamento classici, come biochip, si basano sul &quot;tasto lock-e-&quot; principio di riconoscimento e richiedono recettori specifici come aptameri, anticorpi, o mimetici. Negli ultimi anni, il rilevamento differenziale ispirato alla olfatto umano e gustation è emerso come alternativa 1. Questo naso elettronico / lingua (/ eT eN) approccio si basa sul legame di analiti ad una serie di recettori cross-reattivi (CRRS), che non hanno bisogno di essere altamente specifico e selettivo per le molecole target differenziale permettere così a superare il laborioso processo di sviluppo di recettori altamente selettivi. È la risposta combinata di tutti i recettori che crea un modello distinto per ogni campione, come un&#39;impronta digitale, permettendo la sua identificazione. Le due sfide fondamentali per lo sviluppo di elettronic naso / lingua per il rilevamento della proteina efficace sono la produzione di elementi sensibili che hanno la capacità di distinguere tra analiti strutturalmente simili e il sistema di trasduzione appropriata per l&#39;evento vincolante. Fino ad oggi, gli studi hanno riportato vari approcci allo sviluppo di matrice 2. Ad esempio, in uno studio di una identificazione basata su array di proteine ​​è stato sviluppato utilizzando CRRS preparati derivati ​​tetra-carboxyphenylporphyrin accoppiando i gruppi carbossilici ai vari amminoacidi o dipeptidi per fornire recettori differenziali in possesso di un nucleo idrofobico per affinità con le proteine ​​e periferie cariche distinte per impartire differenziale vincolante. Utilizzando questo sistema, diverse proteine ​​e miscele proteiche sono stati identificati mediante misurazione della fluorescenza dei recettori seguito all&#39;interazione con gli analiti 3,4. In un altro studio, una biblioteca di 29 CRRS contenenti tripeptide e frazioni di acido boronici sintetizzato in modo combinatorio su una hexasubstistituito patibolo benzene è stato sviluppato per il rilevamento di proteine ​​con un rilevamento colorimetrico indicatore-assorbimento 5,6. Con un tale disegno, ogni recettore ha mostrato capacità di legame differenziale con le proteine ​​in base alla varianza tra le braccia peptide, e gli acidi boronici assistiti nella differenziazione delle proteine ​​da glicoproteine. Più di recente, una serie composta da diversi cationici funzionalizzati nanoparticelle d&#39;oro coniugati con un poli anionico polimero fluorescente (p-phenyleneethynylene) (PPE) è stato creato per rilevare ed identificare le proteine ​​7. Il legame concorrenziale tra analiti proteici e bonificato PPE / oro complessi nanoparticelle artificiali fluorescenza, producendo modelli di riconoscimento distinti per le proteine. In questo studio, le interazioni proteina-nanoparticelle funzionalizzate sono stati sintonizzati variando le proprietà fisico-chimiche dei gruppi terminali nanoparticelle. Inoltre, è stato dimostrato che questo approccio è efficace per l&#39;analisi delle proteine ​​in complessi e proteine ​​ricche supporto, adcome siero umano a concentrazioni fisiologicamente rilevanti, mostrando in tal modo il potenziale di eT in profilatura campioni reali per la diagnosi di stati di malattia 8. Anche se molto promettente, questi sistemi hanno alcune limitazioni intrinseche. Essi richiedono la progettazione e la sintesi di 5-29 CRRS con strutture molto complesse. Inoltre, a differenza del sistema olfattivo che è resettato dopo ciascuna misurazione, rilevamento proteina richiede la preparazione di una matrice per campione. Infine, monitoraggio eventi vincolanti in tempo reale sono estremamente difficili. In questo contesto, un approccio combinatorio è stato proposto con un piccolo numero di molecole semplici e facilmente accessibili con diverse proprietà fisico-chimiche (idrofili, idrofobici, carica positiva, carica negativa, neutra, ecc.) Come blocchi da costruzione (BBS) 9. Mescolando bbs di variabili e proporzioni controllate e permettendo le miscele di auto-assemblarsi sulla superficie d&#39;oro di unprisma, una vasta gamma di superfici combinatorie che caratterizzano le proprietà appropriate per la proteina di legame è stato creato. In particolare, i monostrati auto-assemblati su questo sistema consentono una facile messa a punto di una serie di proprietà di superficie in modo altamente divergente, consentendo diversi recettori cross-reattivi combinatorie (CoCRRs) per essere prodotta rapido ed efficiente. Rilevamento delle proteine ​​è stata effettuata utilizzando un sistema di rilevamento ottico, risonanza plasmonica di superficie per immagini (SPRI). Brevemente, un ampio fascio monocromatico luce polarizzata da un LED illumina l&#39;intera area matrice CoCRR sulla superficie del prisma. Una videocamera CCD ad alta risoluzione offre immagini di differenza in tempo reale in tutti i punti della matrice CoCRR. Cattura tutte le modifiche locali alla superficie della matrice CoCRR fornire informazioni dettagliate sugli eventi di legame e processi cinetici 10. Nel frattempo, con l&#39;aiuto di software di imaging, immagini SPR corrispondenti a punti vengono convertiti automaticamente alle variazioni di riflettività versus tempo, generando una serie di curve cinetiche di legame chiamato sensorgrams. Così, SPRI permette un&#39;osservazione, sincrono, in parallelo, privo di etichetta e in tempo reale degli eventi vincolanti. Inoltre, la matrice CoCRR ottenuto è rigenerabile e riutilizzabile per analisi delle proteine. Questo protocollo descrive la costruzione della lingua elettronica utilizzando solo due piccole molecole come blocchi di costruzione e illustra la sua applicazione per l&#39;analisi delle proteine ​​comuni basate su modelli di riconoscimento continui ottenuti con spri.

<table><tbody><tr><td>Apparato SPRi&nbsp;</td><td>L'apparato SPRi di Horiba Scientific-GenOptics</td><td>è collocato in un incubatore a temperatura regolata a 25 °C.</td><td></td></tr><tr><td>Incubatore</td><td>Memmert</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pompa a siringa&nbsp;</td><td>Strumenti scientifici</td><td>Cavro Degasatore Cavro XLP 6000</td><td></td></tr><tr><td>Micro Elite</td>Valvola di iniezione a media pressione <td>Alltech</td><td>AT590507</td><td></td></tr><tr><td>6 vie</td><td>Upchurch Scientific</td><td></td><td>Il volume del circuito di iniezione utilizzato è di 500 &micro;l.</td></tr><tr><td>Pulitore al plasma femto (versione 7)</td><td>Diener Electronic</td><td></td><td>Sistema di degasaggio in linea a 2 canali.</td></tr><tr><td>Spotter</td><td>Siliflow</td><td></td><td>È uno spotter piezoelettrico senza contatto.</td></tr><tr><td>SPRi-Biochip</td><td>Horiba Scientific-GenOptics</td><td>36000067</td><td>Il prisma è costituito da un prisma di vetro ad alto indice di rifrazione rivestito con un sottile film d'oro (45 nm) e sviluppato appositamente per scopi di imaging.</td></tr><tr><td>Lectina di Erythrina cristagalli&nbsp;</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>L5390</td><td></td></tr><tr><td>Arachis hypogaea lectina&nbsp;</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>L0881</td><td></td></tr><tr><td>Mioglobina</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>M1882</td><td></td></tr><tr><td>Lisozima</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>L6876</td><td></td></tr><tr><td>CXCL12&alpha;</td><td></td><td></td><td>Fornito dal Dr. Hugues Lortat-Jacob; per i dettagli sulla preparazione, vedere le informazioni di supporto nel riferimento 9</td></tr><tr><td>CXCL12&gamma; &nbsp;</td><td></td><td></td><td>Fornito dal Dr. Hugues Lortat-Jacob; per i dettagli sulla preparazione, vedere le informazioni di supporto nel riferimento 9</td></tr><tr><td>Lattosio</td><td></td><td></td><td>Fornito dal Prof. David Bonnaff; per i dettagli sulla preparazione, vedere le informazioni di supporto nel riferimento 9</td></tr><tr><td>Lattosio</td><td></td><td></td> solfato <td>Fornito dal Prof. David Bonnaff; per i dettagli sulla preparazione, vedere le informazioni di supporto nel riferimento 9</td></tr><tr><td>Glicerolo</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>G5150</td><td></td></tr><tr><td>SDS</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>L4509</td><td></td></tr><tr><td>Tween 20</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>274348</td><td></td></tr><tr><td>HEPES</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>H3375</td><td></td></tr><tr><td>Fosfato di sodio monobasico</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S0751</td><td></td></tr><tr><td>Cloruro di sodio</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S3014</td><td></td></tr></tbody></table>

lingua elettronica generazione di modelli continui di rilevazione delle analisi delle proteine

Electronic Tongue Generating Continuous Recognition Patterns for Protein Analysis

Nell'attuale protocollo, è stato sviluppato un approccio combinatorio per semplificare la progettazione e la produzione di materiali di rilevamento per la costruzione di lingue elettroniche (eT) per l'analisi delle proteine. Mescolando un piccolo numero di molecole semplici e facilmente accessibili con diverse proprietà fisico-chimiche, utilizzate come blocchi costitutivi (BB), in proporzioni variabili e controllate e consentendo alle miscele di autoassemblarsi sulla superficie d'oro di un prisma, è stata creata una serie di superfici combinatorie con proprietà appropriate per il rilevamento delle proteine. In questo modo, è possibile ottenere un gran numero di recettori cross-reattivi in modo rapido ed efficiente. Combinando una tale serie di recettori cross-reattivi combinatori (CoCRR) con un sistema di rilevamento ottico come la risonanza plasmonica di superficie (SPRi), l'eT ottenuto può monitorare gli eventi di legame in tempo reale e generare modelli di riconoscimento continuo, tra cui il profilo di evoluzione continua 2D (CEP) e il panorama di evoluzione continua 3D (CEL) per campioni in liquido. Tale sistema eT è efficiente per la discriminazione delle comuni proteine purificate.

Per sondare la capacità della lingua elettronica per analisi comune proteine, sono stati usati tre proteine: AHL, mioglobina e lisozima. Per ogni proteina, un profilo distinto 2D continua evoluzione, CEP, è stato generato dal eT, come mostrato nella Figura 6. Inoltre, grazie alla SPRI, che è in grado di monitorare in tempo reale i adsorbimento e desorbimento cinetica, per ogni proteina un tempo dipendente modello riconoscimento continuo, chiamati 3D continua evoluzione del p...

Viene descritto un nuovo approccio per la costruzione della lingua elettronica (eT), che semplifica notevolmente la progettazione e la produzione di materiali di rilevamento e consente all'eT di generare profili e paesaggi di evoluzione continua per campioni in liquido. L'eT ottenuto è efficiente per l'analisi delle proteine comuni come la discriminazione.

Lingua elettronica Generazione di modelli continui di rilevazione delle analisi delle proteine

In current protocol, a combinatorial approach has been developed to simplify the design and production of sensing materials for the construction of ...

L'obiettivo generale del seguente esperimento è quello di costruire una lingua elettronica basata su un approccio combinatorio ed eseguire l'imaging di superficie al plasma e la risonanza per l'analisi delle proteine. Ciò si ottiene utilizzando il lattosio e il lattosio solfato come elementi costitutivi e depositando le loro miscele sulla superficie d'oro di un prisma per l'autoassemblaggio per creare una serie di recettori cross-reattivi combinatori. Come seconda fase, viene applicata l'imaging al plasma e la risonanza, che monitora gli eventi di legame in tempo reale e produce immagini SPR e una serie di curve di legame cinetiche chiamate grammi del sensore.Successivamente l'elaborazione dei dati viene eseguita sulla base dei grammi del sensore utilizzando un software di calcolo matematico al fine di creare un profilo di evoluzione continua 2D e un panorama di evoluzione continua 3D per ciascun campione, i risultati mostrano che la lingua elettronica è in grado di generare paesaggi di evoluzione continua 3D distinti per le comuni proteine purificate ed è efficiente per la loro discriminazione basata sul riconoscimento dei modelli. Questa tecnica presenta diversi vantaggi rispetto

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