Whitepaper: Optimierte Affinitätsanalyse
Robuste Lead-Charakterisierung in der Wirkstoffforschung
Lesen Sie, wie Sie ohne zeitaufwändige Probenvorbereitung eine schnelle und markierungsfreie Quantifizierung oder kinetische Charakterisierung durchführen können – und dies im Hochdurchsatz und auch bei komplexen Gemischen wie Zellkulturüberständen.
Vor allem therapeutischen Proteinen wird in Zukunft als Medikament eine immer größere Bedeutung zukommen. Dies bedingt ebenfalls neue Anforderungen an die analytischen Charakterisierungsmethoden. Eine der üblichen molekularen Analysen, die während der Wirkstoffentwicklung durchgeführt werden, ist die Bestimmung der Bindungskinetik eines neuen Wirkstoffs und dessen Affinität zur Zielstruktur.
Die markierungsfrei BLI-Technologie bietet die Möglichkeit, Bindungskinetik- und Affinitätsanalyse in der Wirkstoffforschung im Hochdurchsatz und in Echtzeit durchzuführen. Das mikrofluidikfreie Designreduziert die Komplexität der Assays, zeitaufwendige Reinigungsschritte entfallen und die Betriebskosten werden gesenkt. Darüber hinaus steht das Probenmaterial, gerade im Entwicklungsprozess, nach der Analyse für weitere Untersuchungen zur Verfügung.
Das Whitepaper beschreibt die Optimierung der Affinitätsanalyse neuer Wirkstoffe für:
Wir freuen uns über Ihr Interesse am Whitepaper!
Mit nur einem Klick auf den Button können Sie sich das Whitepaper kostenfrei herunterladen. Interessante Einblicke wünscht Ihnen Ihr Laborpraxis-Team.
Die markierungsfrei BLI-Technologie bietet die Möglichkeit, Bindungskinetik- und Affinitätsanalyse in der Wirkstoffforschung im Hochdurchsatz und in Echtzeit durchzuführen. Das mikrofluidikfreie Designreduziert die Komplexität der Assays, zeitaufwendige Reinigungsschritte entfallen und die Betriebskosten werden gesenkt. Darüber hinaus steht das Probenmaterial, gerade im Entwicklungsprozess, nach der Analyse für weitere Untersuchungen zur Verfügung.
Das Whitepaper beschreibt die Optimierung der Affinitätsanalyse neuer Wirkstoffe für:
- ein beschleunigtes Screening
- eine zuverlässige Charakterisierung
- und eine robuste Optimierung
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