Analyseur de poids moléculaire BI-MwA
de laboratoirede paillasse

analyseur de poids moléculaire
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Caractéristiques

Paramètre testé
de poids moléculaire
Applications
de laboratoire
Configuration
de paillasse

Description

Le BI-MwA présente le rapport performance/prix le plus élevé de tous les détecteurs à diffusion de lumière utilisés pour la détermination du poids moléculaire. Élimine l'étalonnage des colonnes SEC/GPC et améliore la qualité des données. Réduire rapidement l'incertitude sans aucune hypothèse et avec une véritable extrapolation jusqu'à l'angle zéro. Simplicité d'utilisation, caractéristiques sophistiquées Injectez votre échantillon dans la cellule d'écoulement à faible volume et à 7 angles. L'échantillon est éclairé par un laser à diode dont la puissance est contrôlée avec précision et stabilisée en température. Le détecteur CCD ultra stable, à haute sensibilité et à faible bruit recueille automatiquement la lumière diffusée. Ensuite, le logiciel extrapole les données à l'angle zéro pour la détermination du poids moléculaire absolu. Caractéristiques en un coup d'œil Détecteur de diffusion de lumière laser multiangle pour SEC/GPC ou utilisation autonome Protéines et polymères Polysaccharides et biopolymères Étudier l'agrégation, l'oligomérisation et la formation de complexes de protéines Mn, Mw, Mz, Rg, A2 Faible encombrement, empilable Détecteurs de RI et de viscosité en option Déterminer la distribution de la masse moléculaire (mode flux) ou déterminer la masse moléculaire moyenne (mode batch). Les échantillons macromoléculaires présentent souvent une gamme de masses moléculaires. Dans certains cas, cette distribution est assez étroite, et dans d'autres cas, elle est très large et/ou multimodale. Les variations de la distribution peuvent indiquer la présence d'impuretés ou d'agrégats. Toutefois, pour d'autres applications, la masse moléculaire moyenne suffit à caractériser l'échantillon. Parfois, c'est la distribution qui est intéressante, parfois c'est la moyenne globale qui suffit. Dans tous les cas, le BI-MwA est l'outil idéal.

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