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光譜技術在生物樣品的製備和評估中發揮著重要作用。紫外-可見光譜和熒光光譜是兩種常用的技術，在不同的應用中各有各的優勢。但是，雖然這些方法可以單獨成功使用，但兩種技術的結合可以提供更深入的見解。那麼下次，與其選擇一種技術或另一種技術，為什麼不選擇兩者呢？ 紫外可見分光光度計 紫外-可見 (UV-Vis) 光譜法依賴於測量吸收的紫外光或可見光波長並與參考樣品或空白進行比較。對於許多實驗室來說，該技術的關鍵優勢在於其成本、速度和可訪問性。正如 DeNovix 市場開發經理 Andrew Jones 所解釋的那樣，紫外-可見分光光度法“直接測量分析物，因此無需購買檢測試劑或設置標準曲線，因此該方法快速有效，每個樣品的成本為零” ”。瓊斯表示，再加上該儀器易於使用，並且在許多實驗室中都很常見，這意味著“吸光度通常是大多數樣品定量的首選方法”。 另一個主要優點是該技術是非破壞性的。安捷倫科技公司分子光譜學生物製藥營銷總監 Ursula

此時此刻，生物學的根基似乎正在動搖。近幾個月來，大量論文突破了人工智能（AI）在蛋白質結構和蛋白質-蛋白質相互作用預測方面的極限。 2020 年，DeepMind 團隊從倫敦國王十字附近的黑鋼建築出發，前往參加第 14 屆年度 CASP（蛋白質結構預測技術批判性評估）競賽。他們的模型打破了所有預期，GDT_TS（基本上是與“真實”模型相比正確預測的蛋白質比例）達到了 92.4。結果於次年發表在《自然》雜誌上。 看到結果後，該領域的許多人稱蛋白質折疊問題“已解決”。哥倫比亞大學的系統生物學家 Mohammed AlQuraishi 撰寫了一篇關於

使用多參數流式細胞術，研究人員現在可以檢測多達 40 種不同的標記物。在這裡，我們探討了一些使這成為可能的技術進步，並分享了獲得可靠結果的技巧。 面板大小取決於您的研究目的 Bio-Rad 全球產品經理 Mike Blundell 博士表示，流式細胞儀面板的平均大小已從五年前的約 4-6 plex 增長到如今的