2015년 1월 2일
수정되지 hyperphosphorylated 타우 단백질 과인산 화 - 의존성 응집 빠른 반응 속도를 나타 내기 위해 두 응집 시험 관내 어 세이에 사용 하였다. 상기 분석 방법은 알츠하이머 질환의 진행의 기초를 형성하는 피 브릴 hyperphosphorylated 타우 성향을 변조 할 화합물에 대한 미래의 화면에 대해 방법을 포장.
이 절차의 전반적인 목표는 변형되지 않은 타우 단백질 종과 과인산화된 타우 단백질 종의 응집 역학을 모니터링하고 비교하는 것입니다. 이것은 먼저 지퍼 보조 촉매 시스템에 의해 변형되지 않은 hyper phosphorylated 타우 단백질을 생성함으로써 달성됩니다. 두 번째 단계는 두 가지 다른 기기 중 하나에 적합하도록 응집 분석을 설정하는 것입니다.
타우 응집 과정은 두 가지 다른 thio의 형광에 의해 모니터링됩니다. Flavin dies, theof flavin S 및 theof flavin T.마지막 단계는 응집 곡선을 플롯하고 비교하는 것입니다. 궁극적으로, 결합에서 응집된 TA 종으로의 thio flavin 형광의 운동 변화는 in vitro에서 타우 세동의 hyper phosphorylation dependent enhancement를 보여주는 데 사용됩니다.
안녕하세요. JOV 기사에 오신 것을 환영합니다. 하이퍼 포스포 타우 단백질을 사용한 체외 응집 분석. 제 이름은 Minko이고 실험은 우회적으로 수행되고 시연될 것입니다.
그리고 이 프로토콜의 경우 지난 달 내에 만들어진 합리적으로 새로운 집계 버퍼입니다. 사용하기 직전에 DIO 3 에톨을 1 밀리 몰에 첨가하려면 여과 된 Theo Flavin 차 또는 S 원액이 필요했습니다. Hein 스톡 용액은 섭씨 영하 20도에서 보관할 수 있고 수건 단백질은 섭씨 영하 80도에서 보관할 수 있습니다.
얼음 위에 수건을 당긴 다음 일관성을 위해 필요에 따라 응집 버퍼를 사용하여 농도를 조정합니다. 응집 버퍼와 20, 800G를 10 분 동안 섭씨 4 도의 수건을 내리십시오. 이제 supinate를 다른 튜브로 옮기고 응집 반응을 조립할 때까지 얼음 위에 두십시오.
응집 혼합물을 1.5ml 마이크로 센트리 튜브에 설정합니다. 표에 따르면 100마이크로리터는 반응물 분취 1개에 충분합니다. 반응 횟수를 기준으로 총 부피를 계산하고 파이펫팅 오류를 고려하여 10%까지 증가시킵니다.
필요한 경우 Pepper in을 raonic acid 또는 응집 완충액으로 대체할 수 있습니다. 반전에 의한 반응을 혼합하고 식물이 없는 섭씨 37도로 옮깁니다. 24시간마다 1밀리몰의 DTT로 반응을 보충하여 형광을 측정할 수 있는 환원 환경을 확보합니다.
스펙트럼 형광계를 약 10분 동안 예열합니다. 이렇게 하면 컴퓨터 소프트웨어에서 측정의 일관성이 향상됩니다. 기기 제어 센터에 있는 실시간 디스플레이 모드를 선택합니다.
여기 파장을 450나노미터로 설정하고 슬릿을 2나노미터로 설정하고 방출 파장을 5나노미터의 슬릿으로 510나노미터로 설정합니다. 그런 다음 기기 제어 센터로 돌아가서 정파장 분석을 선택합니다. 상단 프레임에서 add 키를 눌러 파장 세트를 추가합니다.
표준 오차의 획득 매개변수를 1로 설정하고 최대 시행 횟수를 3으로 설정합니다. 그런 다음 추가를 클릭합니다. 그런 다음 이동을 클릭하여 데이터 표시 창을 엽니다.
이제 데이터 표시 창에서 act 시작을 클릭하여 새 샘플 대화 상자를 열고 샘플 유형으로 unknown을 선택합니다. 그런 다음 98에서 100마이크로리터마다 측정을 수행하도록 반응을 준비합니다. 마이크로리터의 응집 완충액과 2마이크로리터의 플라빈 S 또는 T의 3밀리몰 테를 혼합물을 여러 번 피펫팅하여 양호한 혼합을 보장합니다.
하나의 혼합물 200마이크로리터를 모두 FA 3 qve로 옮기고 제자리에 로드합니다. 그런 다음 핥아 실행하여 형광 데이터를 수집합니다.vete에서 용액을 제거한 후 증류수로 세 번 헹구고 기류에서 건조시킵니다. 이 분석에는 이온 반응에 형광 염료가 포함되어 있어 지속적인 측정이 가능하며 자동 매트 웰 플레이트 리더를 사용하는 것이 더 좋습니다.
매개변수에 대한 일반 작업도 수동 작동 속도에 의해 제한됩니다. 96웰 불투명 블랙 플레이트에 응집 믹스를 설정합니다. 360마이크로리터의 경우 웰 부피 200마이크로리터는 각 시점 측정에 충분합니다.
각 반응을 피펫팅과 잘 혼합합니다. 96웰 플레이트를 섭씨 37도에서 배양하고 24시간마다 1밀리 몰의 DTT를 추가하여 각 시점에서 환원 환경을 보장합니다. 측정을 위해 컴퓨터 소프트웨어에서 최소 10분 전에 다중 모드 마이크로플레이트 리더와 컴퓨터를 켜십시오.
온도를 섭씨 37도로 설정하고 형광 강도 모드를 선택합니다. 그런 다음 여기 파장을 450나노미터로 설정하고 방출 파장을 5나노미터 및 10나노미터로 설정합니다. 96웰 플레이트를 드로우에 삽입하고 읽기 키를 누릅니다.
측정을 수행한 후 데이터를 분석하기 전에 즉시 플레이트를 인큐베이터에 다시 넣고, 이 분석을 위해 소형 분광 광도계를 사용하여 연속 모드 분석을 수행할 수 있습니다. 응집 혼합물을 1.5ml 마이크로 원심분리기 튜브에 설정합니다. 200마이크로리터 반응은 시점을 측정하기에 충분합니다.
튜브를 뒤집어 섞습니다. 섭씨 37도 또는 실온에서 반응을 설정하고 24시간마다 DTT 1밀리몰을 추가로 추가하여 측정합니다. no die terminal assay를 위해 urometer와 소프트웨어를 설정합니다.
전체 혼합물을 수의사에게 옮기고 샘플 격실의 샘플 홀더에 넣고 뚜껑을 닫습니다. run을 클릭하여 적절한 시간 간격으로 형광 데이터를 수집합니다. 이 간격이 30초 또는 60초와 같이 짧으면 마지막 시점에 도달할 때까지 측정 사이에 Q 수의사를 기계에 그대로 두어도 됩니다.
vete의 반응을 샘플 튜브로 되돌리고 완료되면 튜브를 인큐베이터로 다시 반환합니다. 이전에 지시한 대로 재조합 타우(tau)와 P tal을 사용하여 수의사를 린(lean)합니다. 형광 염료의 유무에 관계없이 tau 및 p tal을 포함한 아밀로이드 단백질 응집체에 결합할 때 flavin t 및 s의 강력한 형광 방출을 활용하여 tau와 p tal의 응집 동역학을 비교하기 위해 두 가지 다른 프로토콜이 확립되었습니다.
응집 반응에서, hyper phosphorylation에 의한 tau 응집의 일관된 향상이 있었습니다. 일반적으로 T와 p tal liga는 flavin을 포함하여 상당한 둔화 전에 처음 30분 이내에 빠르게 상승합니다. 응집 반응에서 T는 응집 속도에서 상당한 지연을 일으킵니다.
Theof Flavian s와 t는 모두 160분 동안 반응한 후 고원에 접근했습니다. 반면에, 바이오 플라빈 s는 눈에 띄는 응집 속도 저하를 일으키지 않았습니다. 이 절차에 따라, 신경 퇴행에서 동형 또는 기타 응집성 단백질에 대한 추가 중추 신경계, likein은 발병 기전에서 단백질 화의 기여도를 이해하기 위해 분석을 사용하여 수행 할 수 있습니다.
이 분야의 연구를 위해 하이퍼 포스페이트 상단 단백질 PA 방법을 준비하는 이 기술, 수많은 질병을 연구하기 위해 당사의 치료제 및 약물 개발을 탐구합니다.
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본 연구는 시험관 내 분석을 사용하여 수정되지 않은 타우 단백질과 과인산화된 타우 단백질의 응집 속도를 조사합니다. 연구 결과는 알츠하이머 질환의 진행을 이해하는 데 중요한 과인산화에 의존적인 타우 섬유화의 증가를 강조합니다.
This assay enables direct evaluation of hyperphosphorylated tau aggregation kinetics, a key pathological driver in Alzheimer's disease and related tauopathies. By using disease-relevant, post-translationally modified tau, the method improves target validation confidence and supports early de-risking of therapeutic hypotheses. It provides a scalable, quantitative platform for screening compounds that modulate tau fibrillation, aligning with preclinical target engagement and lead identification workflows.
The assay fits within the early discovery continuum, supporting target validation through mechanistic de-risking and enabling hit identification in screening cascades. Its quantitative output supports go/no-go decisions based on target-specific biochemical activity.