BioSIM抗人DKK1抗体SIM0357:无动物源,安全可靠

在生物医学研究领域,抗体作为关键的实验工具,其质量与性能直接影响到研究结果的准确性与可靠性。随着生物技术的不断进步,越来越多高质量、高纯度的抗体产品被推向市场,助力科研人员突破研究瓶颈。其中,BioSIM 抗人 DKK1 抗体(Sirexatamab 生物类似药),研究级以其卓越的性能和广泛的适用性,成为众多实验室的首选。

一、产品简介

BioSIM anti-Human DKK1 Antibody (Sirexatamab Biosimilar) 是由 InvivoCrown 研发并推出的高品质生物类似药级抗体,专为科研用途设计。该产品以 Sirexatamab 为原型,通过先进的动物无源生产技术 制备而成,确保了其安全性和稳定性。该抗体适用于多种实验场景,包括 ELISA、FACS、功能实验及体内研究,是研究 DKK1(Dorsal Wnt Inhibitor 1) 蛋白及其相关信号通路的理想工具。

二、产品规格与特性

产品名称:BioSIM anti-Human DKK1 Antibody (Sirexatamab Biosimilar)

货号与规格:SIM0357

规格:1mg / 5mg

亚型:IgG4-kappa

靶标:DKK1

别名:DKN-01, LY-2812176

CAS号:2414962-49-3

反应种属:Human

宿主:Humanized

 

三、优势亮点

1. 高纯度与高浓度

BioSIM anti-Human DKK1 Antibody 经过多步纯化工艺,采用 Protein A/G 色谱法,确保产品 纯度高达 0.99,有效去除了杂质,提升了实验的特异性与重复性。其 浓度为批特异,通常≥5.0 mg/ml,满足多种实验需求。

2. 安全可靠,动物无源

该产品在 完全无动物源性 的设施中生产,使用 蛋白无源细胞培养技术,避免了潜在的生物污染风险。这一特点使其特别适合用于对安全性要求极高的研究项目,如 临床前药物筛选与体内研究。

3. 广泛的应用场景

BioSIM anti-Human DKK1 Antibody 可广泛应用于以下实验类型:

*ELISA:用于检测 DKK1 在样本中的表达水平;

*FACS:用于细胞表面 DKK1 的定量分析;

*功能性实验:评估 DKK1 对细胞行为的影响;

*体内研究:支持动物模型中的 DKK1 相关机制研究。

无论您是从事基础研究还是转化医学,该抗体都能提供强有力的支持。

4. 严格的质控标准

产品经过 0.2 μM 过滤灭菌处理,内毒素含量≤1.0 EU/mg,符合国际标准。同时,其 配方为 PBS 缓冲液(pH 7.4),不含稳定剂或防腐剂,最大程度减少对实验结果的干扰。

5. 易于储存与运输

为了保障产品的稳定性与活性,建议 短期保存于 4°C(1–2 周),长期存储于 -20°C 或 -80°C。运输过程中采用 2–8°C 蓝冰冷藏,确保产品在到达时仍保持最佳状态。

四、为什么选择 BioSIM anti-Human DKK1 Antibody?

在当前竞争激烈的科研环境中,选择一款高性能、高性价比的抗体产品至关重要。BioSIM anti-Human DKK1 Antibody 不仅具备出色的 特异性、灵敏度与稳定性,还拥有 可靠的生产工艺与严格的质量控制体系,是科研工作者值得信赖的选择。

此外,该产品由 艾美捷科技代理销售,依托其专业的技术支持与完善的售后服务,确保客户能够顺利开展实验,获得准确可靠的数据。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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