在生物化学和分子生物学研究中，测量蛋白肽含量是一项基本且重要的技术。准确测定蛋白肽含量对于理解蛋白质的功能、调控和表达水平至关重要。本教程将通过视频教程的形式，带你轻松学会这一实验技巧。
引言
蛋白肽含量的测定方法有很多，包括比色法、荧光法、质谱法等。其中，比色法和荧光法操作简便，是实验室常用的方法。本教程将重点介绍比色法中常用的BCA（双缩脲）法和 Bradford 法。
BCA法
实验原理
BCA法是基于铜离子与肽键形成紫色络合物的原理。当蛋白肽中的肽键与铜离子结合后，溶液颜色发生变化，通过测定溶液的吸光度可以计算出蛋白肽的含量。
实验步骤
- 试剂准备：配制BCA工作液、样品处理液和标准蛋白溶液。
- 样品处理：将待测蛋白样品用样品处理液进行稀释。
- 反应：将稀释后的样品与BCA工作液混合，置于60℃水浴中反应一定时间。
- 比色：用分光光度计在540nm波长下测定吸光度。
- 计算：根据标准蛋白溶液的吸光度绘制标准曲线，计算待测样品的蛋白含量。
代码示例（Python）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 标准蛋白溶液的浓度和吸光度
concentration = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 50]) # 微克/毫升
absorbance = np.array([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])
# 绘制标准曲线
plt.plot(concentration, absorbance, 'o-')
plt.xlabel('蛋白浓度 (μg/mL)')
plt.ylabel('吸光度')
plt.title('标准曲线')
plt.grid(True)
plt.show()
# 待测样品的吸光度
sample_absorbance = 0.5
# 查找标准曲线中最近的点
index = np.argmin(np.abs(absorbance - sample_absorbance))
# 计算待测样品的蛋白含量
sample_concentration = concentration[index]
print(f'待测样品的蛋白含量为 {sample_concentration:.2f} μg/mL')
Bradford法
实验原理
Bradford法是基于蛋白肽与考马斯亮蓝G-250染料结合后，溶液颜色变化的原理。随着蛋白肽含量的增加，溶液颜色由蓝色变为棕色，通过测定溶液的吸光度可以计算出蛋白肽的含量。
实验步骤
- 试剂准备：配制Bradford工作液、样品处理液和标准蛋白溶液。
- 样品处理：将待测蛋白样品用样品处理液进行稀释。
- 反应：将稀释后的样品与Bradford工作液混合，室温下反应10分钟。
- 比色：用分光光度计在595nm波长下测定吸光度。
- 计算：根据标准蛋白溶液的吸光度绘制标准曲线，计算待测样品的蛋白含量。
总结
通过本教程，你已掌握了测量蛋白肽含量的两种常用方法：BCA法和Bradford法。在实际操作中，请根据实验需求和条件选择合适的方法。同时，建议你参考相关文献和视频教程，提高实验技巧和结果准确性。祝你实验顺利！