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Tundra 冷冻透射电子显微镜 (Cryo-TEM)

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  • 公司名称深圳市科时达电子科技有限公司
  • 品       牌
  • 型       号
  • 所  在  地深圳市
  • 厂商性质其他
  • 更新时间2022/11/17 11:21:37
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深圳市科时达电子科技有限公司创建于2011年,经过十年的发展,已经成长为一家专注于电子材料、半导体仪器设备、医疗设备三大产品领域的,是一家集研发、制造、销售为一体的企业。我们的主营业务涉及了研发销售及加工电子材料及周边产品;电子光电产品设备研发组装及销售,半导体仪器设备销售;国内贸易、货物及技术进出口;医疗器械研发及销售;医用耗材及医疗用品的销售等。科技创新是科时达公司的核心竞争力。我们拥有一支高度专业化的技术研发和管理团队,建立了国内的实验室和光电研究中心,与多家科研机构与大专院校开展“产、学、研”合作,成功开发出一系列具有高科技含量的市场产品,公司产品通国内科研机构的产品认证。同时,公司拥有电子信息领域相对完备的科技创新体系,在电子装备、医疗设备、产业基础、网络安全等领域占据技术主导地位,肩负着支撑科技自立自强、推进国内科技现代化、加快数字经济发展、服务社会民生的重要职责。聚焦“三大定位”主责,科时达公司按照“做优电子装备、做大仪器设备、做精产业基础、做强研发销售”的总体布局,持续优化核心业务体系,推动企业在科技现代化建设、现代产业体系建设的核心关键技术节点上“布点”,在产业链价值链创新链关键环节上“成线”,在关系国家、国民经济命脉和国计民生关键领域上“控面”。做强电子装备,重点发展利用声、光、电磁信号进行信息感知、传输、运用等的系统级装备和产品,打造全域多维一体新一代电子装备,不断夯实在高校科研领域和高科枝企业的提供地位。做大仪器设备,重点发展半导体仪器基础设施和医疗设备应用与整体解决方案,全面支撑基于网络信息体系的联合和全域能力提升、国家治理能力提升和数字化发展。做精产业基础,重点打造形成电子基础产品科研和生产的基础支撑能力,以夯实产业链供应链自主可控能力为根本目标,推动以“科时达基因”为核心的销售集群式发展。做强研发销售,致力于电子产品的研发。科时达公司是一家,多年来公司研发团队致力于电子材料、半导体仪器和医疗设备的研发。同时企业还致力于将产品做好国内外市场销售,在整体销售模式中具备一套完整的销售体系。以客户需求为导向,以质量求生存,科时达公司以超凡的品质和优良的服务,获得国内外市场的一致认可;公司营销网络覆盖,产品世界各地,目前已经成为国内电子科技行业中重要的生产制造基地。
冷冻电镜技术获取生命过程中相关生物机器的结构信息对于充分理解生物学过程和疾病的发病机制至关重要。值得注意的是,在基础生物学或疾病发病机制中起关键作用的蛋白质,经常具有多重构象或者与其他蛋白质相互作用形成复合体,这一情况变得日益明显。这些大的和/或动态的体系给传统 3D 结构解析方法带来了挑战。
Tundra 冷冻透射电子显微镜 (Cryo-TEM) 产品信息

冷冻电镜技术

获取生命过程中相关生物机器的结构信息对于充分理解生物学过程和疾病的发病机制至关重要。值得注意的是,在基础生物学或疾病发病机制中起关键作用的蛋白质,经常具有多重构象或者与其他蛋白质相互作用形成复合体,这一情况变得日益明显。这些大的和/或动态的体系给传统 3D 结构解析方法带来了挑战。幸运的是,冷冻电镜 (Cryo-EM) 技术,尤其是单颗粒分析 (SPA) 技术,已经成为研究天然蛋白质功能和复杂生物系统动态过程的一种非常理想的方法。


在冷冻电镜中,样品被快速冷冻(玻璃态),使其与生物学相关的原始形态得以保存。通过 SPA 技术可以获得样品的原子分辨率结构信息。这项技术改变了结构生物学领域,让我们对许多生物学过程有了新发现。SPA 通过直接揭示诸如异质复合体中蛋白质间的相互作用、柔性蛋白质的构象变化,以及超大大分子机器(如:病毒、核糖体和蛋白酶体)机理的细节,验证生化研究工作。


Thermo Scientific™ Tundra™ Cryo-TEM是一款专用于 SPA 的冷冻透射电子显微镜,它让 SPA 这种强大的技术可应用到每个生物化学实验室。Tundra Cryo-TEM 专为非电镜专家的新用户而设计,相对于常规款Cryo-TEM 操作更为简单,适合于标准实验室中的安装,并且购置成本低,适合于所有实验室的经费资助。Tundra Cryo-TEM 能够提供生命科学相关分辨率的结构信息,是一款可助力科学家解决最棘手的研究问题的利器。


主要优势

可获得生命科学相关分辨率的结构信息

价格便宜、占地面积小

操作简单,可以迭代上样和成像,快速测定样品质量

新的上样技术解决了常见的生物化学优化问题

自动化人工智能向导,程序化地显示结果

用户界面友好,带有预定义设置,可简化数据采集

的 AI 算法,让显微镜不断自主学习,因此,科学研究者可以把更多的时间用于科学研究


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