스마트폰 카메라를 사용하여 기록된 마이크로플레이트 이미지에서 Bradford Assay 데이터를 추출하려면 소프트웨어 이미지 J와 텍스트 파일로 제공되는 ReadPlate 플러그인을 다운로드하십시오. 이미지 J를 연 후 플러그인을 클릭한 다음 설치를 클릭하고 다운로드한 ReadPlate 플러그인 텍스트 파일을 선택합니다. Analyze(분석)를 클릭한 다음 Set Measurements(측정 설정)를 클릭하고 Area(영역), Standard deviation(표준 편차), Minimum and maximum gray value(최소 및 최대 회색 값), Mean gray value(평균 회색 값), Modal gray value(모달 회색 값) 옵션을 선택하여 측정 매개변수를 설정합니다.
창 아래쪽에서 리디렉션을 없음으로, 소수 자릿수를 0에서 9로, 3으로 설정합니다. 파일로 이동합니다. 열기를 클릭하고 스마트폰을 사용하여 촬영한 마이크로플레이트 사진을 선택합니다.
플러그인으로 이동한 다음 ReadPlate로 이동합니다. 지침을 읽은 후 확인을 클릭합니다. 웰 수를 96으로 선택합니다. 플러그인에 의해 자동으로 로드된 직사각형 선택 도구를 사용하여 A1 웰의 중앙에서 시작하여 H12 웰의 중앙에서 끝나는 직사각형을 만든 다음 확인을 클릭합니다. [파란색] 채널을 선택하고 [확인]을 클릭합니다. 그런 다음 확인을 클릭하여 기본 매개 변수를 확인하십시오. 소프트웨어가 각 웰 내부의 영역을 묘사했는지, 선택한 영역이 비정상적인 그림자나 반사가 있는 영역을 덮고 있지 않은지 확인합니다.
확인이 완료되면 확인을 클릭합니다. 녹색 채널에 대해 동일한 작업을 반복하기 전에 결과를 저장합니다. 각 색상에 대한 모드를 사용하여 파란색 대 녹색 비율을 계산합니다. 마이크로플레이트의 그림에서 자동으로 얻은 RGB 색상 데이터는 BSA 표준에 대한 파란색 값의 일반적인 증가와 빨간색 및 녹색 값의 감소를 보여주었습니다.
또한, 사진에서 추출된 색상 데이터는 450 및 590 나노미터에서 기록된 흡광도 판독값을 정확하게 반영했습니다. 신호 대 BSA 농도를 나타내는 추출된 색상 데이터로 얻은 표준 곡선은 예상대로 선형인 것으로 나타났습니다. 시료 희석과 신호 사이의 선형 관계는 흡광도 판독값과 두 개의 서로 다른 단백질 시료에서 추출된 색상 데이터에 대해 얻어졌습니다.
두 단백질 샘플 모두에서 일부 희석액은 표준 곡선의 선형 범위 내에 있지 않았습니다. 그러나 이러한 점을 무시한 후 두 샘플에 대해 RGB 데이터를 사용하여 계산된 단백질 수준은 흡광도 판독값을 사용하여 계산된 수준과 일치했습니다.
