ECM555
QCM ECMatrix细胞侵袭试验，96-孔（8 µm），荧光法
The CHEMICON Cell Invasion Assay Kit employs a 96-well plate, and provides an efficient system for evaluating the invasion of tumor cells through a basement membrane model.
别名:
8 μm pore cell invasion assay
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About This Item
分類程式碼代碼:
12352207
eCl@ss:
32161000
NACRES:
NA.32
推荐产品
品質等級
物種活性
human
製造商／商標名
Chemicon®
QCM
技術
activity assay: suitable
cell based assay: suitable
檢測方法
fluorometric
運輸包裝
wet ice
一般說明
在QCM ECMatrix细胞侵袭检测中，侵袭细胞到达小室底膜，用细胞解离缓冲液处理膜可获取细胞。接着用专利所有的CyQuant GR染料裂解和检测细胞。该染料为绿色荧光染料，可与细胞核酸良好结合，发出强烈的荧光。该检测试剂盒提供了一种通过基底膜模型评估癌细胞侵袭的有效系统。
應用
QCM ECMatrix细胞侵袭检测试剂盒（96孔(8 μm)，荧光法）已用于下列细胞的侵袭试验：
- 人宫颈癌细胞
- 骨肉瘤细胞
- 乳癌细胞
- 结直肠癌细胞
特點和優勢
- 该检测不需要进行细胞标记、刮取、清洗或计数
- 均匀的荧光检测和96孔小室配置适用于多个样品的大规模筛选和定量比较
- 可快速高效地定量分析多个细胞侵袭相关指标
成分
无菌96孔细胞侵袭板组件：（部件号90200）一个96孔进样器托盘和一个带有ECMatrixTM -涂层插入物的96孔细胞侵袭室板。
96孔细胞培养托盘：（部件号90129）一个96孔进样器托盘。
细胞分离溶液：（部件号90131）一瓶 - 16 mL。
4X细胞裂解缓冲液：（部件号90130）一瓶 - 16 mL。
CyQuant GR染料：（部件号90132）一个小瓶 - 75 μL
96孔细胞培养托盘：（部件号90129）一个96孔进样器托盘。
细胞分离溶液：（部件号90131）一瓶 - 16 mL。
4X细胞裂解缓冲液：（部件号90130）一瓶 - 16 mL。
CyQuant GR染料：（部件号90132）一个小瓶 - 75 μL
法律資訊
CHEMICON is a registered trademark of Merck KGaA, Darmstadt, Germany
訊號詞
Danger
危險聲明
危險分類
Aquatic Acute 1 - Aquatic Chronic 2 - Eye Dam. 1
儲存類別代碼
10 - Combustible liquids
Differential expression of matrix metalloproteinases in brain- and bone-seeking clones of metastatic MDA-MB-231 breast cancer cells.
Andreas M Stark,Bartosz Anuszkiewicz,Rolf Mentlein,Toshiyuki Yoneda,H Maximilian Mehdorn et al.
Journal of Neuro-Oncology null
Targeting of Integrin {beta}1 and Kinesin 2{alpha} by MicroRNA 183.
Li G, Luna C, Qiu J, Epstein DL, Gonzalez P
The Journal of Biological Chemistry null
Sodium arsenite inhibits migration of extravillous trophoblast cells in vitro.
Chi-Shan Li,Rita Loch-Caruso
Reproductive Toxicology null
Increases in mitochondrial biogenesis impair carcinogenesis at multiple levels.
Xiao Wang,Carlos T Moraes
Molecular Oncology null
Adam S Adler et al.
Nature genetics, 38(4), 421-430 (2006-03-07)
Gene expression signatures encompassing dozens to hundreds of genes have been associated with many important parameters of cancer, but mechanisms of their control are largely unknown. Here we present a method based on genetic linkage that can prospectively identify functional
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