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草鱼生长激素非竞争式酶联免疫吸附测定法的建立及鉴定(英文)
被引量:
7
1
作者
陈松林
陈细华
+2 位作者
邓文涛
贺路
杨峰
《动物学报》
SCIE
CAS
CSCD
1996年第4期386-393,共8页
应用草鱼生长激素(gcGH)单克隆抗体及多价兔抗血清建立了草鱼GH非竞争式酶’联免疫吸附测定ELISA系统。用正辛酸法对腹水单抗进行了分离纯化,获得了高纯度的单抗制备物。聚丙烯酸胺凝胶电泳表明纯化的单抗由分子量分别为...
应用草鱼生长激素(gcGH)单克隆抗体及多价兔抗血清建立了草鱼GH非竞争式酶’联免疫吸附测定ELISA系统。用正辛酸法对腹水单抗进行了分离纯化,获得了高纯度的单抗制备物。聚丙烯酸胺凝胶电泳表明纯化的单抗由分子量分别为55kD和25kD的两条蛋白带组成。用纯化单抗铺底,用兔抗血清作后续抗体建立了一种测定草鱼GH的非竞争式双抗夹心ELISA方法。交叉试验表明该测定系统只与草鱼GH和基因重组鲤生长激素(rcGH)具有剂量依存的结合反应,而与大马哈鱼生长激素(sGH)、牛生长激素(bGH)、大马哈鱼促性腺激素(sGtH)、及黑鲢促性腺激素(bscGtH)等均无交叉反应。该 ELISA方法的灵敏度可达0.8ng/ml,组内变异系数为 5.9 %,组间变异系数为7.6%,回收率达90%以上。初步应用表明,鲤和团头鲂垂体抽提液、草鱼血清、鲤血清及鲫血清在该测定系统中有剂量依存的反应曲线,而大口鲶、黄颡鱼、中华鲟及黄鳝鱼垂体抽提液及大口鲶、胡子鲶和罗非鱼血清在该测定系统中没有交叉反应。
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关键词
草鱼
ELISA
非竞争式
生长激素
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职称材料
基于非竞争式簇首轮转的WSNs分簇优化方法
2
作者
程宏斌
乐德广
+1 位作者
孙霞
王海军
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2012年第11期3125-3128,共4页
针对LEACH协议中节点网络能量效率低的问题,建立了分簇协议的能耗模型;基于对簇首竞选能耗和不同节点能耗差的分析,提出了一种基于非竞争式的WSNs簇首轮换方法:在每一个轮转周期的第一轮中竞选一次簇首,其余轮中采取固定轮转的方法依次...
针对LEACH协议中节点网络能量效率低的问题,建立了分簇协议的能耗模型;基于对簇首竞选能耗和不同节点能耗差的分析,提出了一种基于非竞争式的WSNs簇首轮换方法:在每一个轮转周期的第一轮中竞选一次簇首,其余轮中采取固定轮转的方法依次让其它节点充当簇首;同时合理设置每轮中的数据收集次数,以便有效降低网络簇首竞选能耗;理论分析和仿真实验表明:改进的分簇算法能够有效地改善WSNs分簇协议的总能耗性能。
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关键词
无线传感器网络
簇首轮转
非竞争式
能耗
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职称材料
小分子化合物开放夹心免疫分析研究进展
被引量:
1
3
作者
饶美芳
伍伟健
+5 位作者
许超
毛小晓
徐振林
王弘
雷红涛
孙远明
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期219-226,共8页
基于抗原-抗体识别的免疫分析技术在小分子监测领域占有重要地位,已成功应用于生理活性物质、化学有害物、农兽药等的快速检测,在临床诊断、环境、食品以及卫生领域发挥重要作用。由于缺乏结合位点,小分子化合物的分析大多采用竞争模式...
基于抗原-抗体识别的免疫分析技术在小分子监测领域占有重要地位,已成功应用于生理活性物质、化学有害物、农兽药等的快速检测,在临床诊断、环境、食品以及卫生领域发挥重要作用。由于缺乏结合位点,小分子化合物的分析大多采用竞争模式,与传统的三明治夹心法相比,稳定性和灵敏度往往都难以满足实际检测需求。近几年来,科学家开始尝试建立针对小分子化合物的非竞争模式免疫分析方法,比如基于抗独特型抗体、基于抗体可变区片段、基于抗异型抗体及抗免疫复合物多肽。其中基于抗体重链和轻链结合的开放夹心免疫分析由于具有只需要单个抗体、快速非竞争的均相检测小分子等优点,备受研究者关注。本文主要综述基于抗体可变区片段的小分子非竞争免疫分析方法,重点介绍了建立小分子非竞争检测模式所需要抗体可变区的获得及筛选途径、几种形式信号放大载体的研究现状,最后对其在小分子物质检测领域的应用前景进行了评述,期望能为本领域研究提供借鉴。
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关键词
小分子化合物
非竞争式
开放夹心免疫分析方法
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职称材料
题名
草鱼生长激素非竞争式酶联免疫吸附测定法的建立及鉴定(英文)
被引量:
7
1
作者
陈松林
陈细华
邓文涛
贺路
杨峰
机构
中国水产科学研究院长江水产研究所
中国农科院生物技术中心
出处
《动物学报》
SCIE
CAS
CSCD
1996年第4期386-393,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目,批文号:39300102&&
文摘
应用草鱼生长激素(gcGH)单克隆抗体及多价兔抗血清建立了草鱼GH非竞争式酶’联免疫吸附测定ELISA系统。用正辛酸法对腹水单抗进行了分离纯化,获得了高纯度的单抗制备物。聚丙烯酸胺凝胶电泳表明纯化的单抗由分子量分别为55kD和25kD的两条蛋白带组成。用纯化单抗铺底,用兔抗血清作后续抗体建立了一种测定草鱼GH的非竞争式双抗夹心ELISA方法。交叉试验表明该测定系统只与草鱼GH和基因重组鲤生长激素(rcGH)具有剂量依存的结合反应,而与大马哈鱼生长激素(sGH)、牛生长激素(bGH)、大马哈鱼促性腺激素(sGtH)、及黑鲢促性腺激素(bscGtH)等均无交叉反应。该 ELISA方法的灵敏度可达0.8ng/ml,组内变异系数为 5.9 %,组间变异系数为7.6%,回收率达90%以上。初步应用表明,鲤和团头鲂垂体抽提液、草鱼血清、鲤血清及鲫血清在该测定系统中有剂量依存的反应曲线,而大口鲶、黄颡鱼、中华鲟及黄鳝鱼垂体抽提液及大口鲶、胡子鲶和罗非鱼血清在该测定系统中没有交叉反应。
关键词
草鱼
ELISA
非竞争式
生长激素
Keywords
Grass carp,Growth hormone, Monoclonal antibody, Noncompetitive ELISA.
分类号
Q959.468 [生物学—动物学]
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职称材料
题名
基于非竞争式簇首轮转的WSNs分簇优化方法
2
作者
程宏斌
乐德广
孙霞
王海军
机构
常熟理工学院计算机科学与工程学院
湖北第二师范学院计算机学院
出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2012年第11期3125-3128,共4页
基金
江苏省"六大人才高峰"项目(09-D)
常熟理工学院青年教师基金项目(QZ0910)
文摘
针对LEACH协议中节点网络能量效率低的问题,建立了分簇协议的能耗模型;基于对簇首竞选能耗和不同节点能耗差的分析,提出了一种基于非竞争式的WSNs簇首轮换方法:在每一个轮转周期的第一轮中竞选一次簇首,其余轮中采取固定轮转的方法依次让其它节点充当簇首;同时合理设置每轮中的数据收集次数,以便有效降低网络簇首竞选能耗;理论分析和仿真实验表明:改进的分簇算法能够有效地改善WSNs分簇协议的总能耗性能。
关键词
无线传感器网络
簇首轮转
非竞争式
能耗
Keywords
wireless sensor networkst cluster--head rotation
non--competitive mode
power consumption
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
小分子化合物开放夹心免疫分析研究进展
被引量:
1
3
作者
饶美芳
伍伟健
许超
毛小晓
徐振林
王弘
雷红涛
孙远明
机构
华南农业大学食品学院
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期219-226,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(31271866)
广东省自然科学基金项目(2014A030311043)
+1 种基金
广东省教育厅创新强校工程项目
广州市科技计划项目(2014J4100185)
文摘
基于抗原-抗体识别的免疫分析技术在小分子监测领域占有重要地位,已成功应用于生理活性物质、化学有害物、农兽药等的快速检测,在临床诊断、环境、食品以及卫生领域发挥重要作用。由于缺乏结合位点,小分子化合物的分析大多采用竞争模式,与传统的三明治夹心法相比,稳定性和灵敏度往往都难以满足实际检测需求。近几年来,科学家开始尝试建立针对小分子化合物的非竞争模式免疫分析方法,比如基于抗独特型抗体、基于抗体可变区片段、基于抗异型抗体及抗免疫复合物多肽。其中基于抗体重链和轻链结合的开放夹心免疫分析由于具有只需要单个抗体、快速非竞争的均相检测小分子等优点,备受研究者关注。本文主要综述基于抗体可变区片段的小分子非竞争免疫分析方法,重点介绍了建立小分子非竞争检测模式所需要抗体可变区的获得及筛选途径、几种形式信号放大载体的研究现状,最后对其在小分子物质检测领域的应用前景进行了评述,期望能为本领域研究提供借鉴。
关键词
小分子化合物
非竞争式
开放夹心免疫分析方法
Keywords
small molecules
noncompetitive detection
open sandwich immunoassay
分类号
TS207.3 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
草鱼生长激素非竞争式酶联免疫吸附测定法的建立及鉴定(英文)
陈松林
陈细华
邓文涛
贺路
杨峰
《动物学报》
SCIE
CAS
CSCD
1996
7
下载PDF
职称材料
2
基于非竞争式簇首轮转的WSNs分簇优化方法
程宏斌
乐德广
孙霞
王海军
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2012
0
下载PDF
职称材料
3
小分子化合物开放夹心免疫分析研究进展
饶美芳
伍伟健
许超
毛小晓
徐振林
王弘
雷红涛
孙远明
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
下载PDF
职称材料
已选择
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