檢測細胞凋亡的實驗方法比較
◆ TUNEL 與 ELISA 檢測凋亡的方法比較 TUNEL法 細胞凋亡中, 染色體DNA雙鏈斷裂或單鏈斷裂而產生大量的粘性3'-OH末端，可在脫氧核糖核苷酸末端轉移酶（TdT）的作用下，將脫氧核糖核苷酸和熒光素、過氧化物酶、堿性磷酸酶或生物素形成的衍生物標記到DNA的3'-末端，從而可進行凋亡細胞的檢測，這類方法稱為脫氧核糖核苷酸末端轉移酶介導的缺口末端標記法（terminal -deoxynucleotidyl transferase mediated nick end labeling, TUNEL）。由于正常的或正在增殖的細胞幾乎沒有DNA的斷裂，因而沒有3'-OH形成，很少能夠被染色。TUNEL實際上是分子生物學與形態學相結合的研究方法，對完整的單個凋亡細胞核或凋亡小體進行原位染色，能準確地反應細胞凋亡典型的生物化學和形態特征，可用于石蠟包埋組織切片、冰凍組織切片、培養的細胞和從組織中......閱讀全文
細胞，大鼠胰島細胞瘤細胞
INS-1細胞大鼠胰島細胞瘤細胞1）?來源：傳秋生物細胞庫2）?形態：貼壁?多角形3）?含量：>1x106 個/mL4）?污染：支原體、細菌、酵母和真菌檢測為陰性5）?規格：T25瓶或者1mL凍存管包裝6） 運輸：順豐發貨培養條件：培養基：RPMI1640+10%FBS+0.05mM 2-巰D基D乙
細胞免疫細胞免疫
幾乎所有的細胞表面都有MHC-I,CD8+T細胞能識別細胞表面的MHCI+抗原復合物，識別后進行攻擊。 根據功能不同T細胞可分為三類，其表面均有相應的受體，具有抗原特異性：細胞毒性T細胞（Cytotoxic T cells，Tc）、輔助性T細胞(helper T cells,TH）、抑制性T細
自然殺傷細胞NK細胞的細胞表型
與T細胞、B細胞相比，NK細胞表面標志的特異性是相對的。人NK細胞mIg-，部分NK細胞CD2、CD3和CD8陽性，表達IL-2受體β鏈 （P75,CD122），CD11b/CD18陽性。常用檢測NK細胞的標記有CD16、CD56、CD57、CD59、CD11b、CD94和LAK-1。一種穩定表達在
細胞毒性T細胞的細胞試驗
該試驗測定被特定抗原攻擊后抗原特異性CD8+T淋巴細胞的裂解或者引起的炎癥反應。用細胞毒性T淋巴細胞（CTL）測試細胞介導免疫需要成功的抗原呈遞，以及隨之產生的細胞因子、細胞接觸依賴的信號轉導來產生記憶T淋巴細胞，這是T細胞應答的基礎。CTL試驗曾用于小鼠和大鼠，也用于大型動物模型，但標準的臨床
自然殺傷細胞NK細胞的細胞功能
自然殺傷活性由于NK細胞的殺傷活性無MHC限制，不依賴抗體，因此稱為自然殺傷活性。NK細胞胞漿豐富，含有較大的嗜天青顆粒，顆粒的含量與NK細胞的殺傷活性呈正相關。NK細胞作用于靶細胞后殺傷作用出現早，在體外1小時、體內4小時即可見到殺傷效應。NK細胞的靶細胞主要有某些腫瘤細胞（包括部分細胞系）、病毒
稀有細胞和少量細胞的單細胞分離
?對于單細胞轉錄組學，單細胞蛋白組學和單細胞基因組學而言，高效的單細胞獲取方式至關重要。傳統的流式細胞分選儀是一種常用的細胞分離工具，但是在實際操作過程中一些技術壁壘。除了操作難度高之外，細胞在傳統流式中分離時需要經過相當長度的共用管路，從而產生了大量的死體積。為了彌補這些損失，就往往需要用到大量的
《細胞—干細胞》推出“神經干細胞”專題
最新一期《細胞—干細胞》（Cell Stem Cell）雜志推出了神經干細胞專題“Neural Stem Cells”。這一專題收集了神經干細胞研究方面的綜述和最新進展文章，就這一領域的發展進行了探討。 神經干細胞(neuralstemcell，NSCs)是一類具有分裂潛能和自更新能力的
稀有細胞和少量細胞的單細胞分離
? ?? 對于單細胞轉錄組學，單細胞蛋白組學和單細胞基因組學而言，高效的單細胞獲取方式至關重要。傳統的流式細胞分選儀是一種常用的細胞分離工具，但是在實際操作過程中一些技術壁壘。除了操作難度高之外，細胞在傳統流式中分離時需要經過相當長度的共用管路，從而產生了大量的死體積。為了彌補這些損失，就往往需要用
細胞組分和細胞器——細胞膜
Isoelectric Focussing of Membrane Protein by Slab Gel Method?(Hancock Lab)??Isolation of Outer Membrane Protein from P.Aeruginosa with Octyl-Poe?(Hanc
細胞組分和細胞器——細胞骨架
Fixation and Immunofluorescence of the Cytoskeleton?(Mitchison Lab)??Recycling Tubulin?(Mitchison Lab)??Labeling Tubulin and Quantifying Labeling Stoi