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染色质免疫沉淀(ChIP)实验(附视频)
染色质免疫沉淀技术是目前唯一研究体内 DNA与蛋白质相互作用的方法。 实验前准备 在实验开始前，先准备好本次实验所需的各种试剂盒和相关常规试剂，如本次实验分装 Pierce Agarose ChIP Kit， 此试剂盒， 提供了简化的方法来实现交联反交联、 蛋白消化、 免疫沉淀和 这时可继续进行接下来的免疫沉淀反应实验，也可以将样品冻存于-80℃中备用。 染色质免疫沉淀反应将上一步骤得到的上清，约 50μl，转移 5μl 至另一新的离心管中作为 Input对照。 DoctorA，您在实验中，以及上个问题中提到的 Input 对照，它是怎么来的，重要性体现在哪里呢？ 在进行免疫沉淀前，取一部分断裂后的染色质做 Input 对照。 若想得到一个好的实验结果， 抗体的选择需要注意什么呢？ 染色质免疫沉淀所选择的目的蛋白的抗体是 ChIP 实验成功的关键。
2.7K22发布于 2019-09-17 - 来自专栏生命科学
蛋白 AG 磁珠免疫沉淀（IP）实验 精选参考文献｜MCE
蛋白 A/G 磁珠为 IP、Co-IP 和 ChIP 实验提供了一种快速便捷的方法。 612.用0. 5% PBS-Triton X-100洗涤蛋白A/G磁珠四次。 功能实验表明，MAGE-C3通过激活上皮间质转化（EMT）促进肿瘤转移。MAGE-C3抑制抗肿瘤免疫并调节T细胞的细胞因子分泌，这意味着免疫抑制功能。 免疫印迹显示来自喂食对照饮食或KD 5周的雄性小鼠的肝脏中ALDOB的Kbhb或Kac。用来自小鼠肝全细胞裂解物的泛Kbhb或泛Kac抗体进行免疫沉淀。 5、去整合素和金属蛋白酶22通过其去整合素结构域激活整合素β1促进垂体腺瘤的进展Neuro Oncol. 2024 Jan 5;26(1):137-152.将上清液用与蛋白A/G磁珠预结合的抗体免疫沉淀
34110编辑于 2025-09-10 【免疫学实验】揭秘蛋白互作：免疫沉淀与免疫共沉淀
一、 免疫沉淀（IP）：精准捕获目标蛋白 免疫沉淀是利用抗体从复杂的混合物中分离特定蛋白质的技术。 1. 免疫沉淀与 SDS-PAGE 分析 免疫沉淀法用于从细胞裂解液中富集特定抗原。细胞可通过 ³⁵S-蛋氨酸代谢标记（标记所有新合成蛋白）或 表面碘化/生物素化（仅标记膜蛋白）进行示踪。 最后通过放射自显影（或显色）确定蛋白位置 三、 免疫共沉淀（Co-IP）：验证蛋白互作 如果说免疫沉淀是“抓单个”，那么免疫共沉淀就是“抓团伙”。 实验逻辑： 捕获： 在含有潜在复合物的细胞提取物中，使用蛋白A的抗体进行免疫沉淀。 验证： 将沉淀下来的复合物进行电泳和免疫印迹（Western Blot），使用蛋白B的抗体进行检测。 总结 免疫沉淀技术不仅帮助我们纯化和鉴定蛋白质（分子量、等电点），更是通过免疫共沉淀技术，成为了揭示蛋白质之间物理相互作用的金标准实验方法。
31010编辑于 2025-12-29- 来自专栏Andromeda的专栏
md5碰撞实验
task 1 # Task 生成两个不同的文件，但是这两个文件具有相同的md5哈希值。也就是最简单的哈希碰撞。 md5collgen的原理如下图所示。 尽管MD5是一种广泛使用的哈希算法，但它并不是完全抗碰撞的。MD5生成的哈希值是128位（16字节）长，相对较短。 使用md5collgen生成两个md5相同的文件out1和out2。 然后使用md5collgen命令以prefix为前缀进行md5碰撞，生成两个内容不同但是md5值相同的prefix1和prefix2。使用bless查看prefix1，发现填充了128个字节。 利用md5sum命令计算prefix1和prefix2的md5值，发现md5值相同。 综上，生成了两个哈希值相同但是执行结果不同的可执行文件。sh脚本文件如下。 #!
2.3K20编辑于 2023-10-21 - 来自专栏张国平_玩转树莓派
树莓派基础实验5：激光传感器实验
二、组件 ★Raspberry Pi 3主板*1 ★树莓派电源*1 ★40P软排线*1 ★激光传感器模块*1 ★面包板*1 ★跳线若干 三、实验原理 ? laser传感器 ? laserer传感器原理图 四、实验步骤 第1步：连接电路。这里激光模块的实物与模块原理图的端口名称不一致，我们按照实物的端口名称来连接。 另外一种端口情况的激光模块 VCC端口接5V，SIG端口接GPIO 17，这样GPIO 17信号端是低电平时led on，GPIO 17是高电平时led off，与前面的情况相反。
1.7K30发布于 2020-09-28 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验5 运算符重载
一．实验目的与要求： 了解运算符重载的概念和使用方法。 掌握几种常用的运算符重载的方法。 二．实验过程： 完成程运算符重载中A－D四道题，见：http://acm.hpu.edu.cn/contest.php?cid=1017，将答题过程简单记录到实验过程中。 将答题结果写到实验结果中，并根据答题结果进行分析、反思，将其写到实验分析中，并写上实验时间。 请按以上要求认真填写实验报告。
50220发布于 2018-10-09 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验5 OpenGL模型视图变换
1．实验目的： 理解掌握OpenGL程序的模型视图变换。 2．实验内容： （1）阅读实验原理，运行示范实验代码，理解掌握OpenGL程序的模型视图变换； （2）根据示范代码，尝试完成实验作业； 3．实验原理： 我们生活在一个三维的世界——如果要观察一个物体，我们可以 （1）视图变换函数gluLookAt(0.0，0.0，5.0，0.0，0.0，0.0，0.0，1.0，0.0，)设置照相机的位置 把照相机放在（0，0，5），镜头瞄准（0，0，0），朝上向量定为（0，1 % 360; glutPostRedisplay(); break; case 'Y': year = (year - 5) % 360; glutPostRedisplay(); break; case 5. 实验作业： （1）尝试在太阳系中增加一颗卫星，一颗行星。提示：使用glPushMatrix()和glPopMatrix()在适当的时候保存和恢复坐标系统的位置。
2.2K30发布于 2018-10-09 - 来自专栏生命科学
MCE丨重组蛋白常见的融合标签
但是重组蛋白为分泌蛋白，在其分泌到高尔基体的过程中，处于 5’ 端的融合标签会随着 5’ 端信号肽的切除而切除，从而失去作用。 (IP) 实验。 Anti-c-Myc Magnetic Beads用于细菌和哺乳动物细胞裂解物以及体外表达系统中 c-Myc 标记蛋白的免疫沉淀 (IP) 实验。 Anti-Flag Magnetic Beads用于细菌和哺乳动物细胞裂解物以及体外表达系统中 Flag 标记蛋白的免疫沉淀 (IP) 实验。 Anti-GST Magnetic Beads用于细菌和哺乳动物细胞裂解物以及体外表达系统中 GST 标记蛋白的免疫沉淀 (IP) 实验。
50510编辑于 2023-03-22 - 来自专栏TopSemic嵌入式
MicroPython 玩转硬件系列5：WIFI实验
while True: data,addr=s.recvfrom(1024) print('received:',data,'from',addr) s.sendto(data,addr) 5.
1.2K20发布于 2021-05-31 - 来自专栏生命科学
MCE | 磁珠 VS 琼脂糖珠
琼脂糖珠长久以来，多孔的琼脂糖珠(也称琼脂糖树脂)作为免疫沉淀实验中的固相支持物常用的材料 但值得注意的是，在免疫沉淀实验中，抗体的量常常不足以满足琼脂糖珠的饱和荷载量，没有被抗体覆盖的琼脂糖珠的部分则可以自由地结合任何可粘附的物质，这种非特异性结合升高引起背景信号升高，这时，“高荷载量优势” 排除由于微珠本身材质引起的非特异性结合：将裂解样本与微珠单独混合孵育，随后去除微珠并收集上清液，再进行免疫沉淀实验。b. 琼脂糖珠：琼脂糖珠必须通过离心浓缩在管底部，并在每次孵育和洗涤除去上清液，通常需要肉眼识别管底部的琼脂糖珠，因此，每个免疫沉淀实验至少需要使用25-50 μL 的琼脂糖珠。 相反，磁珠免疫沉淀反应不需要离心，配合使用磁性分离架磁性分离，在 30 分钟内即可完成实验，因此可以在较短时间内轻松处理并获得较多样本的分析数据。
55820编辑于 2023-03-15 - 来自专栏小樱的经验随笔
ucoreOS_lab5 实验报告
books_and_notes/professional_courses/operating_system/sources/ucore_os_lab/docs/lab_report/ 练习0：填写已有实验 lab5 会依赖 lab1~lab4 ，我们需要把做的 lab1~lab4 的代码填到 lab5 中缺失的位置上面。 和 lab4 操作流程一样，我们只需要将已经完成的 lab1~lab4 与待完成的 lab5 (由于 lab5 是基于 lab1~lab4 基础上完成的，所以这里只需要导入 lab4 )分别导入进来，然后点击 * * */ 请在实验报告中描述当创建一个用户态进程并加载了应用程序后，CPU 是如何让这个应用程序最终在用户态执行起来的。 最终的实验结果如下图所示： ? 如果 make grade 无法满分，尝试注释掉 tools/grade.sh 的 221 行到 233 行（在前面加上“#”）。
1.8K60发布于 2019-08-05 - 来自专栏生命科学
免疫沉淀常见问题解答 | MedChemExpress
其次根据实验目的，选择合适的表面活性基团以及由此衍生的偶联方式、蛋白结合量等。 抗原洗脱一般根据下游应用选择洗脱方法：1) 变性洗脱法：如果下游分析是用免疫印迹 (Western Blot)，则通常直接使用 SDS-PAGE Loading Buffer 进行洗脱 (95°C 加热 5 例如，同型对照抗体 (没有特异靶标的一抗，但在类别和亚型上，其跟实验应用中的靶标一抗一致) 等。 Output：在某些 Co-IP 实验中，实验人员会把 IP 后的上清分别进行诱饵蛋白 X 和靶蛋白 Y 的 WB 检测，该对照组称为 output 组。...... 好了，说了这么多，希望本篇对大家有所帮助，祝伙伴们拿到心仪的实验结果。
68320编辑于 2023-02-03 - 来自专栏图形学与OpenGL
机械版CG 实验5 Bezier曲线
CG实验指导九 Bezier曲线 1．实验目的： 了解曲线的生成原理，掌握几种常见的曲线生成算法，利用VC+OpenGL实现Bezier曲线生成算法。 2．实验内容： （1） 结合示范代码了解曲线生成原理与算法实现，尤其是Bezier曲线； （2） 调试、编译、修改示范程序。 （3） 尝试实现B样条曲线算法。 3．实验原理： Bezier曲线是通过一组多边形折线的顶点来定义的。如果折线的顶点固定不变，则由其定义的Bezier曲线是唯一的。 4．实验代码： #include <GL/glut.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <vector> using namespace
66030发布于 2018-10-09 - 来自专栏图形学与OpenGL
CG实验5 简单光照明模型
1.实验目的和要求 目的：了解简单光照明模型的基本原理，掌握简单光照明模型的计算方法； 要求：读懂WebGL光照示范代码，实现简单物体的光照效果。 2. 实验过程 (1) 示范代码为立方体在一束平行光照射下的漫反射光照效果。 3.实验结果 仅有漫反射光的光照效果如下图所示： ? 添加环境反射光后的立方体效果如下图所示： ? 添加环境反射光与镜面反射光后的立方体效果如下图所示： ? 本次实验中，光线为平行光，光线方向为单位向量L(-0.5, 1, 1)，视点在点(0.0, 0.0, 5.0)处，视线方向V需要逐点计算。 5.实验代码 gl-matrix.js 下载地址：http://oty0nwcbq.bkt.clouddn.com/gl-matrix.js (1) 仅有漫反射光的立方体效果 (i) LightedCube-Parallel.html
1.2K30发布于 2018-10-09 链霉亲和素-生物素系统在免疫沉淀中的应用 - MedChemExpress
因此 SABS 广泛应用于免疫沉淀 (IP)、蛋白纯化以及成像实验的信号放大，如免疫荧光 (IF)、酶联免疫吸附实验 (ELISA)、原位杂交等实验。 为了验证这一假设，作者使用三种生物素标记的 CnHsf3-线粒体靶向寡核苷酸进行 CHIP 实验。 ▐ 案例 3：RNA 免疫沉淀 (RIP)作者假设 YTHDC1 参与 HaCaT 细胞中 SQSTM1 表达的调节。 RNA 免疫沉淀(RIP)-qPCR 实验表明，YTHDC1 蛋白可以与 SQSTM1 mRNA 相互作用。 下述为 2 种方法举例：1）解离生物素化核酸：为了从链霉亲和素磁珠上分离生物素化核酸，在 pH 8.2 的 95% 甲酰胺+ 10 mM EDTA 中孵育磁珠，65°C 孵育 5 分钟或 90°C 孵育
1.9K00编辑于 2024-01-18- 来自专栏图形学与OpenGL
实验5 OpenGL二维几何变换
1．实验目的： 理解并掌握OpenGL二维平移、旋转、缩放变换的方法。 2．实验内容： (1)阅读实验原理，掌握OpenGL程序平移、旋转、缩放变换的方法。 (2)根据示范代码，完成实验作业。 3．实验原理： (1) OpenGL下的几何变换 在OpenGL的核心库中，每一种几何变换都有一个独立的函数，所有变换都在三维空间中定义。 4．实验代码： #include <GL/glut.h> void init (void) { glClearColor (1.0, 1.0, 1.0, 0.0); glMatrixMode 几何变换示例"); init(); glutDisplayFunc (myDraw); glutMainLoop(); } 运行结果如图A.5（ 图A.5（a） 5．实验提高 绘制如图A.5（b）所示图形。 ? 图A.5（b）
2.9K11发布于 2020-10-27 - 来自专栏百味科研芝士
Cytoscape结合实验验证发5分+SCI
5.515；文章采用GSE数据集进行差异分析，cytoscape进行模块和hub基因的筛选，对筛选到的hub基因进行生存曲线绘制，其中8个基因与预后相关；在TCGA数据集进行基因表达水平比较，并进一步用实验验证 进行蛋白互作的分析，MCODE进行模块筛选，cytohubba进行hub基因筛选 • 生存分析，基于基因表达水平分组后进行KM曲线绘制； • 基因表达水平的比较，在不同临床亚型下进行基因表达水平的比较； • 实验验证 单因素生存分析 KM曲线分析认为，在10个基因中有8个基因跟生存相关（文中说，在GEPIA中先看到了两个基因与生存相关，后面修改阈值后，发现8个基因与生存相关，所以，我们看到的图是风格迥异的两个），其中5个基因为高表达预后差 基因表达水平比较 在肿瘤和正常组织中进行CCND1和PECAM1的表达水平比较，均为在肿瘤中高表达，且具有统计学意义；并在正常和肿瘤的AJCC和ISUP分级下进行CCND1和PECAM1表达水平的比较； 5 数据集进行差异分析，对差异分析结果取交集后cytoscape分析得到重要模块和hub基因；在TCGA数据集中进行生存分析，并在另一个GSE数据集中进行生存分析验证；在数据集中进行基因表达水平的分析，并进行实验验证
1.6K10发布于 2020-03-04 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验5 立方体显示与变换
word实验文档中（20分钟）； （2） 参考教材代码7.3.5，将代码中的立方体改为四棱锥，将测试结果存为图3，与对应修改的代码一起保存至word实验文档中（20分钟）； 在示范代码2基础上，按以下要求修改 ： （3） 学习OpenGL观察变换函数gluLookAt的设置与使用方法，并在代码中修改参数产生两点透视和三点透视，将两种透视图结果存为图4-5，与对应修改的代码一起保存至word实验文档中（20分钟 整理word实验文档，将其命名为“序号-姓名-Prj5.doc”，电子版提交至雨课堂，A4打印稿下一次课前或实验课前提交。 3．实验原理： 在OpenGL程序中，观察变换必须出现在模型变换之前，但可以在绘图之前的任何时候执行投影变换和视口变换。 （5）绘制场景。
1.3K41发布于 2019-02-25 - 来自专栏太阳影的学习记录
操作系统（5）实验0——makefile的写法
这部分实验指导书里面写的东西不多，但是我觉得有必要详细拿出来讲讲，毕竟很有用。
1.9K20发布于 2021-10-15 - 来自专栏小七的各种胡思乱想
AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner
，把实验分组作为特征加入训练特征。 然后用Imputation的方法计算如果该样本进入实验组vs对照组模型预测的差异作为对实验影响的估计。 步骤如下 分别对对照组和实验组进行建模得到模型\(M_1\),\(M_2\)和T-Learner一样 把对照组放进实验组模型预测，再把实验组放进对照组模型预测，预测值和实际值的差作为HTE的近似。 实验组和对照组分别对上述target建模得到\(M_3\),\(M_4\)，每个样本得到两个预测值然后加权，权重一般可选propensity score，随机实验中可以直接用进组用户数，流量相同的随机实验直接用 简而言之，实验影响较大时X-Learner表现最好，实验影响微小时S-Learner和X-Learner表现差不多。 ? ? ?
2K21发布于 2020-03-19
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