人存活素(Surv)elisa试剂盒

1. 核心产品定位

检测靶标：人Survivin（16.5kDa凋亡抑制蛋白），肿瘤特异性表达分子

技术突破：

同步检测胞浆型/核型/分泌型三种亚型

特异性区分磷酸化（Thr34）活性形式

临床价值： ? 肿瘤早期诊断与预后评估 ? 抗癌药物疗效监测关键指标

 2. 多维度检测系统

核心组分  技术规格  创新设计

捕获抗体  抗Survivin单抗（克隆D8S8E）  识别BIR结构域

检测抗体  稀土元素标记抗体（Eu3?）  时间分辨荧光技术

标准品  重组人Survivin（NCI标准品溯源）  含磷酸化/非磷形式

反应板  核定位信号肽修饰板  增强核型捕获

检测模式  双波长TR-FIA（615nm/665nm）  自动背景扣除

3. 动态检测机制

graph LR

A[样本Survivin] --> B(结构域特异性捕获)

B --> C(Eu3?标记检测)

C --> D{时间分辨检测}

D --> E[615nm:总Survivin]

D --> F[665nm:磷酸化Survivin]

4. 核心应用场景

肿瘤诊疗：

循环肿瘤细胞（CTC）Survivin检测

新辅助化疗响应预测

精准医疗：

YM155等Survivin抑制剂疗效评估

放射治疗敏感性筛查

基础研究：

有丝分裂调控机制研究

肿瘤干细胞标志物分析

5. 超敏性能参数

指标  本试剂盒  常规ELISA

灵敏度  0.01 pg/mL  0.5 pg/mL

检测范围  0.05-1000 pg/mL  5-2000 pg/mL

亚型区分  三种亚型同步检测  仅总蛋白

抗干扰性  耐受10?倍类似蛋白  10?倍

检测通量  384孔板兼容  仅96孔

6. 智能实验方案

样本处理规范：

组织样本：核质分离试剂盒预处理

血清样本：外泌体富集检测分泌型

标准曲线算法：

python

采用六参数logistic拟合

def 6PL(x, a, b, c, d, e, f):

return d + (a-d)/(1 + (x/c)**b)**f + e*x

质控标准：

磷酸化占比检测CV<5%

回收率：95-105%

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