人脑源性神经营养因子试剂盒

人脑源性神经营养因子试剂盒

型号︰BPE

品牌︰BP

原产地︰中国

单价︰CNY ¥ 1980 / 件

最少订量︰1 件

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产品描述

使用前仔细阅读本说明书。本酶联免疫试剂盒是基于生物素双抗体夹心技术原理,来检测人脑源性神经营养因子(BDNF),只能用于研究用途,不得用于医学诊断。

 

    途: 用于人血清、血浆及相关液体样本中脑源性神经营养因子(BDNF的测定。

工作原理

本试剂盒采用的是生物素双抗体夹心酶联免疫吸附法(ELISA)测定样品中人脑源性神经营养因子(BDNF的水平。向预先包被了人脑源性神经营养因子(BDNF克隆抗体的酶标孔中加入脑源性神经营养因子(BDNF,温育;温育后,加入生物素标记的抗BDNF抗体,再与链霉亲和素-HRP结合,形成免疫复合物,再经过温育和洗涤,去除未结合的酶,然后加入底物AB,产生蓝色,并在酸的作用下转化成最终的黄色。颜色的深浅与样品中人脑源性神经营养因子(BDNF的浓度呈正相关。

试剂盒组成

1

标准品(12.8 ng/ml

0.5ml

7

显色剂A

3ml

2

标准品稀释液

3ml

8

显色剂B

3ml

3

酶标包被板

12孔×4

9

终止液

3ml

4

链霉亲和素-HRP

3ml

10

说明书

1

5

20倍浓缩洗涤液

20ml

11

封板膜

2

6

生物素标记的抗- BDNF抗体

3ml

12

密封袋

1

需要而未提供的试剂和器材

1.   37℃恒温箱。

2.   标准规格酶标仪。

3.   精密移液器及一次性吸头

4.   蒸馏水,

5.   一次性试管

6.   吸水纸

注意事项

1.   2-8取出的试剂盒,开启试剂盒之前要室温平衡至少30分钟。酶标包被板开封后如未用完,板条应装入密封袋中保存。

2.   各步加样均应使用加样器,并经常校对其准确性,以避免试验误差。

3.   严格按照说明书的操作进行,试验结果判定必须以酶标仪读数为准。

4.   为避免交叉污染,要避免重复使用手中的吸头和封板膜

5.   不用的其它试剂应包装好或盖好。不同批号的试剂不要混用。保质前使用。

6.   底物B对光敏感,避免长时间暴露于光下。

洗板方法

手工洗板方法:甩掉酶标板内的液体;在实验台上铺垫几层吸水纸,酶标板朝下用力拍几次;将稀释后的洗涤液至少0.35ml注入孔内,浸泡1-2分钟。根据需要,重复此过程数次。

自动洗板:如果有自动洗板机,应在熟练使用后再用到正式实验过程中。

 

标本要求

1不能检测含NaN3的样品,因NaN3抑制辣根过氧化物酶的(HRP)活性。

2.标本采集后尽早进行提取,提取按相关文献进行,提取后应尽快进行实验。若不能马上进行试验,可将标本放于-20保存,但应避免反复冻融

操作程序

1.   标准品的稀释:(本试剂盒提供原倍标准品一支,用户请按照说明自行在小试管中倍比稀释):

6.4ng/ml

5号标准品)

120μl的原倍标准品加入120μl的标准品稀释液

3.2ng/ml

4号标准品)

120μl5号标准品加入120μl的标准品稀释液

1.6ng/ml

3号标准品)

120μl4号标准品加入120μl的标准品稀释液

0.8ng/ml

2号标准品)

120μl3号标准品加入120μl的标准品稀释液

0.4ng/ml

1号标准品)

120μl2号标准品加入120μl的标准品稀释液

2.   根据待测样品数量加上标准品的数量决定所需的板条数。每个标准品和空白孔建议做复孔。每个样品根据自己的数量来定,能使用复孔的尽量做复孔。

3.   加样:1)空白孔:空白对照孔不加样品,生物素标记的抗BDNF抗体,链霉亲和素-HRP其余各步操作相同 2)标准品孔:加入标准品50μl,链霉亲和素-HRP50μl标准品中已事先整合好生物素标记抗体,故在操作时不加,只加链霉素-HRP);3)样本反应孔:加入样本40μl,然后各加入抗- BDNF抗体10μl链霉亲和素-HRP(空白孔除外)50μl。盖上封板膜,轻轻振荡混匀,37温育60分钟。

4.   配液:将30倍浓缩洗涤液用蒸馏水30倍稀释后备用。

5.   洗涤:小心揭掉封板膜,弃去液体,甩干,每孔加满洗涤液,静置30秒后弃去,如此重复5次,拍干。

6.   显色:每孔先加入显色剂A 50μl,再加入显色剂B 50μl,轻轻震荡混匀,37避光显色10分钟。

7.   终止:每孔加终止液50μl,终止反应(此时蓝色立转黄色)。

8.   测定:以空白空调零,450nm波长依序测量各孔的吸光度(OD值)。 测定应在加终止液后10分钟以内进行。

9.根据标准品的浓度及对应的OD值计算出标准曲线的直线回归方程,再根据样品的OD值在回归方程上计算出对应的样品浓度。也可以使用各种应用软件来计算。