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왜 단백질 고리화가 바람직한가?

왜 단백질 고리화가 바람직한가?


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기존 펩티드를 "순환화"하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

  • Disulfide Bond Mimetics: Strategies and Challenges by Gori et al.
  • "Linchpin" 기반(링커 화학)은 Derda et al.의 Synthetic Cross-linking of Peptides: Molecular Linchpins for Peptide Cyclization에 설명되어 있습니다.

단백질의 "고리화"가 바람직한 목표인 이유는 무엇입니까?


Derda et al.의 Synthetic Cross-linking of Peptides: Molecular Linchpins for Peptide Cyclization의 초록에 설명된 바와 같이 단백질 고리화는 다음을 개선합니다.

단백질 분해 및 구조적 안정성에 대한 내성. 후자의 특성은 생물학적 막을 통한 투과 증가로 인해 결합 효능 및 생체 이용률 증가로 이어집니다.

간단히 말해서, 고리화된 단백질은 다음과 같은 가능성이 적습니다.

  1. 도움이되지 않는 모양으로 접으십시오.
  2. 효소에 의해 분해됩니다.

따라서 다음과 같은 경우가 더 많습니다.

  1. 주어진 대상에 대해 더 나은 바인더 역할을 합니다.
  2. 세포막을 가로질러 만들기

글루타티온 S-트랜스퍼라제에 융합된 단백질 정제

이 장에서는 박테리아 세포 용해물로부터 유도 가능한 고수준 단백질 발현 및 정제를 위한 방법으로 글루타티온 S-트랜스퍼라제(GST) 유전자 융합 단백질의 사용을 설명합니다. 단백질은 N 말단에 위치한 GST 모이어티와 표적 단백질이 뒤따르는 pGEX 벡터에서 발현됩니다. GST를 융합 태그로 사용하는 것은 단백질 폴딩을 촉진하는 샤페론(chaperone) 역할을 할 수 있고 융합 단백질이 봉입체(inclusion body)가 아닌 가용성 단백질로 발현될 수 있기 때문에 바람직합니다. 또한, GST 융합 단백질은 변성 또는 순한 세제를 사용하지 않고도 쉽게 친화성 정제될 수 있습니다. 융합 단백질은 고정된 글루타티온에 의해 포획되고 불순물이 씻겨 나옵니다. 그런 다음 융합 단백질은 환원된 글루타티온을 사용하여 온화한 비변성 조건에서 용리됩니다. 원하는 경우, GST 친화성 태그의 제거는 GST 모이어티와 표적 단백질 사이에 위치한 부위 특이적 프로테아제 인식 서열을 사용하여 수행됩니다. 정제된 단백질은 면역학적 연구, 구조 결정, 백신 생산, 단백질-단백질, 단백질-DNA 상호작용 연구 및 기타 생화학적 분석에 성공적으로 사용되었습니다.

피규어

키를 보여주는 흐름도…

성공적인 설계 및 실행을 위한 주요 의사 결정 단계를 보여주는 흐름도…

GST 융합 단백질은…

GST 융합 단백질은 10가지 다른 pGEX 벡터 중 하나를 사용하여 구성할 수 있습니다.…


개인 내 및 개인 간 생물학적 변이에서 파생된 총 오차, 부정확도 및 편향에 대한 바람직한 사양

생물학적 목표에 대한 가장 최근의 광범위한 목록은 Ricos C, Alvarez V, Cava F, Garcia-Lario JV, Hernandez A, Jimenez CV, Minchinela J, Perich C, Simon M에 의해 제공되었습니다. "생물학적 변이에 대한 현재 데이터베이스: 전문가 , 단점 및 진행 상황." Scand J Clin Lab Invest 199959:491-500. 이 데이터베이스는 2014년에 마지막으로 업데이트되었습니다.

참고: EFLM은 이제 생물학적 변이에 대한 최신 데이터베이스를 호스팅합니다!

부록 I, 파트 I: 피험자 내 및 피험자 간 분석물의 CV 값 및 부정확, 편향 및 총 오차에 대한 바람직한 분석 품질 사양

약어에 대한 참고 사항:
이력서NS = 피험자 내 생물학적 변이
이력서NS = 피험자 간 생물학적 변이
I = 부정확성에 대한 바람직한 사양
B = 부정확성에 대한 바람직한 사양
TE = 허용 가능한 총 오차에 대한 바람직한 사양


2. 일반적인 접근 방식  

단백질, 핵산 및 바이러스 및 리보솜과 같은 더 큰 거대 분자 어셈블리의 결정화를 포함하는 거대 분자 결정화는 다소 다양한 원리, 경험 및 아이디어를 기반으로 합니다. 비록 현재 축적되고 있지만 우리의 노력을 안내할 종합적인 이론이나 기초 데이터의 아주 좋은 기반조차 없습니다. 결과적으로 거대 분자 결정 성장은 본질적으로 대부분 경험적이며 인내, 인내 및 직관이 필요합니다.

관련된 현상에 대한 우리의 제한된 이해와 더불어 전체 과정을 복잡하게 만드는 것은 우리 앞에 있는 거대 분자의 놀라운 복잡성과 범위입니다. 시토크롬과 같이 다소 작은 단백질의 경우에도 또는 미오글로빈, 예를 들어 수천 개의 결합과 수천 개의 자유도를 가진 대략 천 개의 원자가 있습니다. 수백만 달톤으로 측정된 분자량을 갖는 바이러스 또는 효소 복합체의 경우 형태, 상호작용 및 이동성의 가능성은 거의 셀 수 없습니다.

이제서야 우리는 시스템의 기본 특성에 대한 이해를 기반으로 거대분자 결정화에 대한 합리적인 접근 방식을 개발하기 시작했습니다. 이제 우리는 큰 생물학적 분자를 결정 격자로 자가 조직화하는 메커니즘의 특성을 결정하기 위해 고전적인 물리 화학 방법을 진지하고 체계적인 방식으로 사용하고 있습니다. 우리가 일반적으로 과학적 문제에 적용하는 정확하고 합리적인 전략에 대한 대안으로, 우리는 적어도 당분간은 근본적으로 시행착오 접근 방식에 계속 의존합니다. 거대분자 결정화는 일반적으로 결정 형성에 영향을 미치는 개별 매개변수의 범위를 가능한 한 체계적으로 검색하고, 어떤 종류의 결정을 생성하는 일련의 요인을 찾은 다음, 개별 변수를 최적화하여 다음을 얻는 문제입니다. 최고의 결정체. 이것은 일반적으로 결정화 실험의 광범위한 시리즈를 수행하거나 방대한 매트릭스를 설정하고 결과를 평가하고 얻은 정보를 사용하여 연속적인 시도에서 조건을 개선함으로써 달성됩니다. 변수의 수가 너무 많고 범위가 너무 넓기 때문에 개인 및 집단 실험을 ​​설계하고 평가하는 데 경험과 통찰력이 중요한 고려 사항이 됩니다.


FGF의 생명공학 및 신약 개발

리 샤오쿤 , . Xiaokun Li , 섬유아세포 성장 인자에서 , 2018

3.4 절단 혼합물로부터 재조합 rFGF23의 분리 및 웨스턴 블롯 및 HPLC에 의한 rFGF23의 추가 특성화

표적 단백질이 SUMO의 C-말단에 직접 융합되었을 때, SUMO 프로테아제 1에 의한 절단은 원하는 N-말단 아미노산 서열을 갖는 표적 단백질의 방출을 초래하였다(Malakhov et al., 2004 Marblestone et al., 2006 ). 우리 연구에서 사전 정제된 융합 단백질은 SUMO 프로테아제에 의해 희석되고 절단되었습니다. 용해물을 Ni-NTA 수지로 정제했습니다. SUMO, SUMO 프로테아제 및 His 태그를 포함하는 SUMO-FGF23 융합 단백질은 Ni-NTA 수지에 의해 결합되지만 rFGF23만 분해 완충액이 있는 컬럼을 통해 흐릅니다. 결과는 rFGF23이 SDS-PAGE에 의해 고도로 정제되었고(도 5A) 웨스턴 블롯에 의해 인간 FGF23 다클론 항체와 반응할 수 있음을 보여주었다(도 5B). 표적 단백질의 HPLC 분석은 14.770분의 머무름 시간으로 rFGF23의 주요 피크를 보여 순도가 90%를 초과했습니다(도 5C).

그림 5. 정제된 rFGF23의 SDS-PAGE 분석 및 웨스턴 블롯에 의한 특성화 및 HPLC에 의한 순도.

(A) 레인 1: 단백질 분자량 마커. 레인 2: 정제된 rFGF23(B) rFGF23의 웨스턴 블롯 분석 레인 1: 대조군으로서 FGF23(GenWay Comp) 레인 2: 정제된 rFGF23(C) rFGF23의 HPLC 분석.


추상적 인

열안정성 및 기타 기능을 향상시키기 위해 단백질을 효율적으로 엔지니어링하는 것은 단백질 백본 토폴로지 및 역학의 효과에 대한 정확한 이해와 예측에 달려 있습니다. 여기에서 우리는 Catcher 모듈을 루시퍼라아제의 C-말단에, Tag 모듈을 N-말단에 융합하여 Catcher와 Tag 사이의 자발적인 반응이 루시퍼라아제를 공유적으로 고리화하도록 했습니다. 고리화된 루시페라아제의 열적 안정성이 개선되었습니다.50, NS1/2, 및 T미디엄 선형 효소와 비교하여 각각 8.9°C, 2.1배 및 7.3°C 더 높은 값. 또한, MD 시뮬레이션은 고리화로 인해 Catcher/Tag와 루시퍼라제 사이에 긴밀한 도킹이 발생했음을 시사했습니다. Catcher/Tag와 luciferase의 C-domain 사이의 인터페이스에서 일련의 상호작용이 확인되었습니다. 고리화되지 않은 효소와 비교하여, 이러한 상호작용은 효소의 백본 역학에 현저한 변화를 부과하는 것으로 보입니다. 우리의 데이터는 고리화로 인해 회전 반경이 증가하고 RMSD 값과 효소의 Cα-변동이 모두 감소하는 것으로 나타났습니다. 이는 실험적 관찰과 일치하며 고리화 루시페라제가 보다 안정적인 형태 앙상블을 채택했음을 나타냅니다. 종합하면, 이 연구는 Catcher/Tag 순환이 효소의 열 복원력을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 이론적 이해를 제공하고 단백질 설계를 안내하는 데 유용할 수 있습니다.


실험 실행, 피크 해결

다음은 저압 액체 크로마토그래피(이온 교환 수지) 실험의 예를 나타냅니다.

  • DE-52(디에틸아미노에틸 셀룰로오스 음이온 교환)
  • 크기 = 1.0 x 12.7 cm
  • 부피 = = 40mL

이 실험의 크로마토그램은 다음과 같습니다.

그림 4.1.13: 크로마토그램

이 크로마토그래피 실행 중에 다음과 같은 이벤트가 발생했습니다.

1. 크로마토그램의 눈금을 확인합니다.

  • 분수 수집기의 "이벤트" 마커는 튜브 교체가 발생하면 차트 기록기에 알립니다.
  • 실험은 x축의 '0' 옆에 있는 체크 표시("0을 체크") 이것은 다음을 나타냅니다. 시작분수 (튜브) 번호 1의.
  • 다음 틱 표시("틱 1")는 다음을 나타냅니다. 분수의 1번, 그리고 시작 분수의 2 번.
  • 따라서, 분수가 간격을 가로지르다 ~ 사이눈금 표시.

2. 샘플 로딩은 틱 0에서 시작됩니다.

3. 분수 5 동안 언젠가는 컬럼 유출물의 흡광도가 증가하는 것을 알아차리기 시작합니다.

  • (분수당 5개 x 10mls) 또는 50ml 로딩 시작부터 검출기가 흡광도를 확인할 때까지.
  • 이것은 컬럼 부피가 약 40ml이고 컬럼에 들어가고 나가는 튜브와 관련된 약간의 부피가 있다는 사실과 잘 비교됩니다.
  • 따라서 샘플 로드에서 샘플 감지까지의 이 '지연'은 데드 볼륨 시스템의

4. 분명히 일부 재료는 로딩 단계에서 수지에 결합되지 않습니다. 이것이 관통 . 이것은 수지에 친화력이 없는 샘플의 일부 구성 요소입니까, 아니면 수지의 용량을 초과했음을 나타냅니까?

  • 수지의 용량을 초과한 경우 플로우 스루는 A280 로드되는 샘플과 유사
  • 또한, 용량을 초과하기 전에 플로우 스루는 몇 가지 특성 A를 갖습니다.280 그러면 다른 A로 전환됩니다.280 (로드된 샘플의 것) 이중 고원 크로마토그램.
  • 위의 실험에서 A 주변의 통과 고원280= 0.5 또는 하중 흡광도의 약 25%. 이것은 샘플의 1/4을 나타내는 구성 요소가 컬럼의 수지에 친화력이 없음을 나타내는 것으로 보입니다.

5. 분수 9 부근에서 컬럼 세척을 시작합니다.

  • 이것은 9개의 분수 x 10mls/fraction = 90mls가 로드되었고 이것이 원래 샘플 볼륨(즉, 모든 샘플이 로드됨)과 동일하기 때문에 의미가 있습니다.
  • 컬럼은 일반적으로 단백질 샘플에서 동일한 버퍼 조건을 사용하여 세척됩니다.

6. 분수 14 부근에서 우리는 A에 주목합니다.280 감소하기 시작

  • 우리가 시스템의 불감 부피를 약 50ml 또는 5개 분수로 결정했다는 점을 감안할 때 이것은 의미가 있습니다. 따라서, 분획 9에서 시작된 세척은 분획 14 주변의 흡광도를 감소시키는 것으로 관찰됩니다.
  • 우리는 A가 될 때까지 컬럼을 계속 세척합니다.280 0에 접근( 기준선 ). 즉, 샘플의 모든 비 결합 물질이 씻겨 나갔다.

7. A 이후280 기준선으로 돌아옵니다. 용출 규약. 이 특정 실험에서 우리는 이온 교환 수지에 결합된 물질과 경쟁하기 위해 증가하는 염(NaCl) 농도(세척 완충액에서)의 선형 구배를 사용할 것입니다.

8. 우리의 용출은 두 개의 피크를 생성했습니다: 분수 42를 중심으로 한 작은 피크와 분수 50을 중심으로 한 더 큰 피크

  • 관심 단백질이 어디로 갔는지 알아내기 위해 각 피크(및 통과 흐름)를 분석해야 합니다.
  • 용출 피크 상당히 잘 해결됩니다. 분수 40-44를 결합하여 "피크 1"이라고 부를 수 있으며, 분수 46-55를 결합하여 "피크 2"라고 부를 수 있습니다.

9. 기둥에 재료가 남아 있습니까? 통합 영역(즉, A280풀에서 각 분획의 's) 통과, 피크 1 및 피크 2는 다음과 같습니다.

  • 통과: 4
  • 피크 1: 2
  • 피크 2: 10
  • 이것은 16의 총 적분 면적을 제공합니다. 각 분획은 10ml이므로 총 A280 = 16 x 10 = 160 이는 총 A에 매우 가깝습니다.280 로드된 샘플의.
  • 즉, 크로마토그램이 원본 샘플의 모든 구성 요소를 설명하는 것처럼 보입니다.

10. 관심 단백질이 실제로 피크 1인 경우(수율이 100%인 경우) 이 컬럼은 8배 정제(2 x 10 / 162)를 제공합니다.

피크 해결

  • 오염 피크가 관심 단백질을 포함하는 피크와 반드시 완전히 분리되는 것은 아닙니다.
  • 다음 그림에는 두 가지 구성 요소가 분해되고 있으며 동몰량으로 존재합니다(따라서 시작 순도는 50%). 수율과 순도는 피크 사이의 중간 지점에서 분할하여 각 피크를 풀링해야 하는 상황에 대해 나열됩니다(이 특정 예에서 수율과 순도는 각각의 경우 동일함).

그림 4.1.14:오염 p이크

  • 이를 통해 각 피크의 교차 오염 양을 서로 분리하는 기능으로 알 수 있습니다.
  • 크로마토그램에 가우시안을 맞추는 소프트웨어는 이러한 유형의 정보를 제공할 수 있습니다.

순도 대 수율에 대한 풀링

일반적으로 관심 있는 단백질의 회수를 최대화하는 방식으로 분획을 풀링할 것입니다. 그러나 항상 순도를 높이기 위해 풀링할 수 있는 옵션이 있으며, 이를 사용하여 작업할 단백질이 많은 경우 더 적은 단계로 원하는 순도를 달성할 수 있습니다. 다음은 수행 방법의 예입니다.

그림 4.1.15:수율 대 순도

  • 이들은 모두 동일한 크로마토그램이지만 더 나은 순도를 얻기 위해 다르게 풀링할 수 있습니다(수율을 희생하면서
  • 파란색 피크는 관심 피크이며 오염 피크(빨간색)에서 분리되지 않습니다.
  • 수직선은 피크를 풀링하는 데 사용하는 가장 왼쪽 부분을 나타냅니다(모든 부분을 수직선 오른쪽에 모아 관심 있는 단백질을 얻음).
  • 마지막 패널에서 우리는 단백질의 절반을 기꺼이 제거한다면 약 98.8%의 순도를 달성할 수 있음을 알 수 있습니다!

정화 모니터링

단백질 정제가 완료되면 어떻게 알 수 있습니까?

몇 가지 기준이 있습니다. 한 가지 기준은 다음을 개선할 수 없다는 것입니다. 특정 활동 우리의 샘플. 이 값은 샘플의 총 단백질 농도와 관련된 샘플의 기능적 활성.

  • 정제의 초기 단계에서 이 값은 낮을 것입니다(단백질의 총량과 관련하여 활성이 많지 않음).
  • 이 값은 다음과 같이 각 정제 단계 후에 증가합니다. 제거하다 샘플의 다른 단백질.
  • 어느 시점에서 특정 활동은 고원, 그리고 정의에 의해, 순수한 경우 특정 활동을 증가시킬 수 없습니다. .
  • 우리가 비교할 수 있는 특정 활동에 대해 공개된 값이 있을 수 있습니다.

또한 정제의 각 단계는 겔 전기영동으로 모니터링해야 합니다.

  • 정제의 초기 단계에서 우리는 젤에서 다양한 분자량의 다양한 밴드를 볼 수 있습니다.
  • 다른 정제 단계 후에 우리는 단백질을 나타내는 특정 밴드(또는 밴드)의 농도가 증가함에 따라 특정 밴드가 사라지는 것을 볼 수 있습니다.
  • 우리가 단백질을 성공적으로 정제했다면(그리고 그것이 단일 폴리펩타이드라면) 우리는 일정한 비활성에 도달해야 하며, 젤에 하나의 밴드.
  • 스테인드 겔의 HPLC 또는 농도계 스캐닝과 같은 분석 방법은 최종 샘플의 순도에 대한 정량적 아이디어를 제공할 수 있습니다.

다음 차트는 정제 중에 모니터링할 일반적인 데이터를 나타냅니다.


아미노산을 사용하는 화학 반응

탄수화물 및 호흡

연료로 아미노산을 사용하는 두 가지 방법에는 신체가 에너지를 생성하기 위해 사용하는 일련의 화학 반응인 크렙스 회로(Krebs cycle)로 알려진 일련의 화학 반응이 포함됩니다. 혈당 수치가 매우 낮아지면 신체는 더 많은 포도당을 만들기 위해 아미노산을 사용할 수 있습니다. 이것은 뉴런과 적혈구와 같은 일부 세포가 포도당만을 연료로 사용할 수 있기 때문에 필요합니다. 글루코스 생성 아미노산은 4개 또는 5개의 탄소 원자를 포함하는 큰 분자로 전환될 수 있으며, 이는 크렙스 회로의 기질로 사용될 때 포도당으로 전환될 수 있습니다. 케톤 생성 아미노산은 더 작은 분자를 형성하여 포도당으로 전환될 수는 없지만 여전히 크렙스 회로에서 에너지로 사용할 수 있습니다.

  • 연료로 아미노산을 사용하는 두 가지 방법에는 신체가 에너지를 생성하기 위해 사용하는 일련의 화학 반응인 크렙스 회로로 알려진 일련의 화학 반응이 포함됩니다.
  • 케톤 생성 아미노산은 더 작은 분자를 형성하여 포도당으로 전환될 수는 없지만 여전히 크렙스 회로에서 에너지로 사용할 수 있습니다.

유전자 기능 및 인간 질병 병리를 이해하기 위한 Zebrafish 유전자의 표적 편집

알베르토 리손, . Shawn M. Burgess, 생물 의학 연구의 Zebrafish, 2020

ZFN 및 TALEN

징크 핑거 뉴클레아제는 징크 핑거 함유 전사 인자의 전형적인 DNA 결합 도메인과 세균 FokI 엔도뉴클레아제 도메인을 포함하는 키메라 단백질입니다( Urnov, Rebar, Holmes, Zhang, & Gregory, 2010)(그림 49.1A 참조). 연구원들은 각각의 개별 "징크 핑거"가 DNA의 주요 홈에 있는 3개의 뉴클레오티드(nt)의 특정 서열을 인식하고 결합할 수 있음을 보여주었으며 특정 아연 핑거 라이브러리를 개발했습니다. 여러 손가락을 나란히 결합하면 게놈 내에서 고유한 9-12개의 염기쌍 서열을 표적으로 삼을 수 있습니다. 두 개의 서로 다른 ZFN "암"이 생성되어 각 절반 사이에 5-7 nt의 스페이서가 있는 10-18 염기쌍 표적을 인식합니다. 여기서 FokI 유도 이중 가닥 파손이 발생합니다. 연구원들은 이량체 형태일 때만 DNA를 절단할 수 있는 FokI 효소의 재조합 버전을 사용하여 ZFN 시스템의 특이성을 높였습니다. 궤적에서 자르기 위해 두 개의 다른 반쪽을 함께 가져와야 했습니다(스페이서의 양쪽에 하나씩).

ZFN은 처음에 세포 배양 시스템에서 인기를 얻었고 결국 2008년에 zebrafish에 사용된 최초의 게놈 편집 도구가 되었습니다(Doyon et al., 2008 Meng et al., 2008). 그러나 zebrafish의 ZFN 채택은 낮은 효율성과 유연성, 복잡한 팔 조립, 상당한 표적 외 활동, 그리고 마지막으로 보다 효율적인 TALEN(2011) 및 CRISPR/Cas9(2013)의 출현으로 인해 제한되었습니다. 더 높은 돌연변이 처리량을 가진 더 빠른 시스템.

ZFN을 몇 년 동안 사용한 후 TALEN은 사용이 간편한 대안으로 떠올랐습니다(Joung & Sander, 2013). TALEN 기술은 개념적으로 ZFN과 동일합니다: FokI 뉴클레아제를 DNA 결합 모티프에 결합하여 특이성을 증가시키는 이량체로 작동합니다(그림 49.1B 참조). TALEN에서 DNA 결합 모티프는 특정 뉴클레오티드에 결합하기 위한 단순 코드를 포함하는 가변 영역(RVD)으로 구성된 12번째 및 13번째 잔기가 있는 34개의 아미노산으로 구성된 박테리아 TALE 반복에서 유래합니다. 특정 3중 염기에 결합하는 ZFN 도메인과 달리 각 TALE 반복은 단일 뉴클레오티드를 인식합니다. 각 RVD에서 두 개의 아미노산만 변경함으로써 연구자들은 모든 DNA 서열에 특정한 모티프 조합을 생성할 수 있습니다. ZFN 절단은 동일한 빈도로 삽입 및 삭제를 유도하지만 TALEN은 삽입을 거의 도입하지 않습니다(Kim et al., 2013 Sood et al., 2013 Varshney, Pei, et al., 2015). ZFN과 비교할 때 TALEN 기술은 유사하거나 잠재적으로 더 낮은 오프 타겟 활동으로 유연성, 효율성 및 설계에서 큰 발전을 나타냈습니다. 그러나 CRISPR/Cas9 시스템과 비교하여 TALEN은 시간이 많이 걸리는 복제 프로세스로 인해 여전히 감소된 돌연변이 처리량을 나타냅니다.


생물학적 영감 및 생체 분자 재료

R.A. 호르텐시우스, B.A.C. Harley, in Comprehensive Biomaterials II , 2017

2.16.2.2.3 가교

가교결합은 기계적 능력(예: 영률, 항복 응력)을 개선하고 화학적 및 미세구조적 특성에 관계없이 CG 지지체의 분해율을 감소시킵니다( Harley et al., 2004, 2007b Yannas 및 Tobolsky, 1967). 가장 일반적인 세 ​​가지 가교 기술은 물리적 기반 탈수열(DHT) 및 자외선(UV) 공정과 화학적 기반 카보디이미드(EDAC) 공정입니다. 특히 DHT 및 EDAC는 시험관 내 및 생체 내 응용 분야에 광범위하게 사용되었습니다(Yannas et al., 1989 할리 et al., 2007b). DHT 공정은 잔류 수분을 제거하고 CG 스트럿 내에 공유 가교를 도입하기 위해 지정된 시간(일반적으로 105–120°C, <50mTorr, 24–48시간) 동안 진공 상태에서 CG 재료를 가열하는 것을 포함합니다. DHT 가교 온도와 지속 시간을 늘리면 압축 탄성률이 최대 2배, 인장 탄성률이 최대 3.8배 증가하는 것으로 나타났습니다( Harley et al., 2007b 하우 et al., 2009). 증가된 가교 밀도는 압축 탄성률 증가와 상관관계가 있는 반면, 변성 수준이 높을수록 인장 탄성률이 높아지지만 극한 응력 및 변형률이 감소하게 됩니다(Haugh et al., 2009). EDAC 처리는 카르보디이미드 화학을 사용하여 카르복실(COOH) 그룹을 불안정한 아민 반응성 에스테르로 변환합니다. 이 중간체는 다음과 같이 안정화될 수 있습니다. N-hydroxysulfosuccinimide (NHS), 안정한 아미드 가교의 형성으로 이어지는 ( Olde Damink et al., 1996). COOH에 대한 EDAC 및 NHS의 비율을 증가시키면 가교도가 증가합니다( Olde Damink et al., 1996 할리 et al., 2007b). DHT 및 EDAC 방법 모두 CG 스트럿 내에서만 가교를 도입함으로써 재료의 열린 기공 구조의 무결성을 유지합니다( Harley et al., 2007b).


비디오 보기: ცილით მდიდარი საკვები (이월 2023).