揭秘蛋白泛素化之謎：UbiTest瓊脂糖-TUBE洗脫試劑盒助您一探究竟！

背景：

泛素是一種小的多肽，可以通過其C-末端與靶蛋白上賴氨酸殘基的胺基團結合。這種結合稱為單泛素化。額外的泛素基團可以通過七個存在于泛素中的賴氨酸殘基（K6、K11、K27、K29、K33、K48和K63）之一與初始泛素結合。當泛素附加到第二個泛素的N-末端時，形成的鏈被稱為Met1-連接（M1）鏈或“線性”鏈。這些泛素鏈的形成被稱為多泛素化。其中兩種極為典型的形式是K48和K63多泛素化。多泛素化的極為主要結果是靶蛋白通過蛋白酶體介導的降解。多泛素化是一個可逆的過程，因為這些鏈可以被稱為去泛素化酶（DUBs）的蛋白酶降解和/或去除。這種信號的動態性質是難以隔離和功能表征多泛素化蛋白質的主要障礙。因此，許多蛋白質的泛素化狀態是未知或了解有限的。

確定目標蛋白上的多泛素鏈連接方式是具有挑戰性的。傳統的方法要么是通過質譜分析，要么是通過使用特異性連接抗體進行免疫印跡，這些方法都比較繁瑣。為了更為明確的證明蛋白質的泛素化連接方式，LifeSensors開發研究推出了瓊脂糖-TUBE洗脫試劑盒，利用這個試劑盒，可以在免疫印跡分析之前，將多泛素化蛋白質的免疫沉淀與特異性連接去泛素化酶消化耦合。在K48/K63特異性DUB處理后，未修飾底物的信號增加或高分子量多泛素化底物的信號減弱，清晰地表明蛋白質經歷了K48/K63泛素化。

瓊脂糖-TUBE洗脫試劑盒，使用了能夠結合所有泛素鏈連接的TUBEs。TUBEs是工程化的串聯UBA，與四泛素結合的解離常數在納摩爾范圍內，已經證明TUBEs還可以保護蛋白質免受去泛素化和蛋白酶體介導的降解的影響，即使在通常需要抑制這些活性的抑制劑缺失的情況下。TUBEs對多泛素化蛋白質的納摩爾親和力使得從細胞系和組織中高效地分離和表征這些蛋白質成為可能。已經證明TUBE1能夠結合所有8種連接類型。TUBEs的出色特性使其能夠高效地檢測多泛素化蛋白質的天然狀態，而TUBEs的多功能性則滿足了廣泛的實驗需求。瓊脂糖-TUBEs是將TUBE結構直接耦合到瓊脂糖珠上，用于通過免疫印跡和/或下游蛋白質組學研究來鑒定和表征多泛素化蛋白質。瓊脂糖-TUBEs能夠方便地進行“一步式”下拉（pull-down）多泛素化蛋白質的操作。

艾美捷作為LifeSensors在中國的區域獨家代理，為您推薦Lifesensors品牌的UbiTest系列產品，助你發表多篇高分文章。

應用領域

1. 從細胞和組織提取物中方便地一步式下拉（pull down）多泛素化蛋白質

2. 分離泛素化蛋白質以進行蛋白質組學研究

3. 確認目標蛋白質的泛素化連接方式

優勢

? 與單個UBA相比，對多泛素鏈的親和力高出1000倍

? 避免過度表達表位標記的泛素用于下拉實驗

? 明確確定目標蛋白質的泛素化狀態

? 可以在單個樣品中多重復合，檢測多個不同的目標

結果分析

 對Jurkat細胞中的蛋白質進行泛素化連接分析。

（A）廣譜DUB處理后MDM2信號增加，表明MDM2被多泛素化。在K48特異性DUB處理后，免疫印跡中MDM2信號增加，表明MDM2被K48泛素化。MDM2信號在免疫印跡中較高，是因為DUB未水解目標蛋白質上的近端Ub，或者存在與K48鏈不同的多泛素鏈連接。

（B）廣譜DUB處理后未修飾的TNFR1信號增加，表明TNFR1被多泛素化。在K63特異性DUB處理后，高分子量泛素化的TNFR1信號減少，未修飾的TNFR1信號增加，表明TNFR1被K63泛素化。

LifeSensors成立于1996年，位于美國賓夕法尼亞州費城，是一家為藥物發現與研究提供方法和可行性技術方法的生物技術公司，目前主要的產品有400多種，其產品主要覆蓋泛素和泛素蛋白酶體通路等科學應用領域，并且公司擁有兩大獨家技術平臺：用于細胞信號和藥物發現的泛素蛋白酶體系統(UPS)，以及增強目的蛋白在大腸桿菌、酵母、昆蟲和哺乳動物細胞中表達與純化的SUMO融合表達系統，此外，LifeSensors還為泛素的蛋白質組學提供眾多定制技術服務，并且已經開發了各種各樣的測定細胞中的生理底物或生物標志物的方法。

艾美捷作為LifeSensors在中國的區域獨家代理，艾美捷科技有限公司將為中國客戶提供全面的LifeSensors的產品。

傳統方法繁瑣，而我們的試劑盒結合TUBEs技術，清晰展示蛋白質的泛素化狀態。TUBEs高效結合各種泛素鏈，確保準確分離和鑒定多泛素化蛋白質，滿足廣泛實驗需求。

瓊脂糖-TUBEs直接耦合TUBE結構，簡便進行“一步式”下拉多泛素化蛋白質實驗。適用于細胞和組織提取物，幫助分離泛素化蛋白質進行蛋白質組學研究，確認目標蛋白質的泛素化連接方式。

產品優勢：

對多泛素鏈的親和力高出1000倍

避免過度表達標記泛素

明確確定目標蛋白質的泛素化狀態

單個樣品多重復合，檢測多個目標

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