AbMole小课堂 | Piezo1激活剂Yoda1如何解锁机械转导密码?

机械敏感离子通道 Piezo1是近年来生命科学领域的重要发现之一。在多种生理过程中,Piezo1都扮演着不可或缺的角色,从红细胞的体积调控、血管发育到触觉感知、血压调节等。Yoda1(AbMole,M9372)作为 Piezo1的激活剂,它的出现,为 Piezo1 的相关研究提供了有力工具。AbMole为全球科研客户提供高纯度、高生物活性的抑制剂、细胞因子、人源单抗、天然产物、荧光染料、多肽、靶点蛋白、化合物库、抗生素等科研试剂,全球大量文献专利引用

一、Yoda1 的作用机制

Piezo1由多个跨膜结构域组成,其独特的三叶螺旋桨状结构赋予了它感知细胞膜机械力变化的能力。Yoda1(AbMole,M9372)作为一种小分子激动剂,能够稳定Piezo1通道的开放构象,从而降低其对机械刺激的激活阈值,或在没有机械刺激的情况下激活Piezo1通道。Yoda1对Piezo1具有高度特异性,Yoda1的作用位点位于Piezo1的1961-2063氨基酸区域,这一区域被称为激动剂转导基序(Agonist Transduction Motif, ATM),该基序位于每个亚基的叶片和孔域的交界处,值得注意的是Yoda1结合Piezo1三个亚基中的任意一个基序,均可激活Piezo1[1]。

图 1. Piezo1的结构和相关抑制剂、激动剂[2]

二、Yoda1的研究应用

1.Yoda1被用于研究细胞的机械信号转导

Piezo1是细胞机械信号转导研究领域中的热门靶点,研究人员可利用Yoda1(AbMole,M9372)在体内体外的实验中激活Piezo1,模拟机械力作用(如血流剪切力、细胞基质压陷)。Piezo1的激活可以

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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