BioSIM抗人RTN4/NOGO抗体SIM0383:创新生物类似药的科研新选择

在生命科学领域,抗体药物因其在疾病治疗和基础研究中的广泛应用而备受关注。其中,针对 RTN4/NOGO 蛋白的抗体药物近年来成为神经科学研究的热点。作为一款高质量、高性价比的生物类似药,BioSIM 抗人 RTN4/NOGO 抗体 (Ozanezumab生物类似药),科研级凭借其优质的性能与可靠的品质,正逐步成为科研工作者的首选。

一、产品概述

BioSIM anti-Human RTN4/NOGO Antibody (Ozanezumab Biosimilar) 是由 InvivoCrown 研发的一款高性能生物类似药,专为科研用途设计,适用于 ELISA、FACS、功能实验及体内研究等多类应用场景。该产品以 IgG1 亚型为基础,靶向 RTN4/NOGO 蛋白,具有高度特异性与亲和力。

作为 Ozanezumab 的生物类似药,BioSIM 在结构、功能和纯度方面均与原研药保持一致,同时通过先进的生产技术实现了成本优化,为科研机构提供了更具竞争力的选择。

二、产品规格与特性

简称:Ozanezumab

规格:1mg / 5mg

别名:GSK-1223249

CAS号:1310680-64-8

反应种属:Human

宿主:Humanized

纯化方式:Protein A/G

保存条件:4°C短期存储,-20°C可保存12个月,-80°C长期保存

运输条件:2-8°C蓝冰运输

浓度:Lot specific,通常 ≥5.0 mg/ml

有效期:12个月(按推荐储存条件)

配方:PBS, pH 7.4,不含稳定剂或防腐剂

无菌处理:0.2 μM 过滤

内毒素含量:≤1.0 EU/mg

纯度:≥0.99

三、产品优势

BioSIM anti-Human RTN4/NOGO Antibody 的核心优势在于其 高纯度、高特异性和稳定性,这使其在科研应用中表现出色。该抗体采用 动物源性成分零添加 的生产流程,通过 蛋白自由的体外细胞培养技术 制造,确保了产品的安全性和一致性。

此外,该产品经过 多步纯化工艺,包括 Protein A/G 层析,进一步提升了其 纯度与功能性,满足各类高端实验的需求。无论是用于 ELISA 检测,还是 流式细胞术(FACS) 和 功能实验,它都能提供稳定的信号和可重复的结果。

对于 体内研究,该抗体也表现出良好的 组织渗透性和生物相容性,有助于推动神经退行性疾病、脊髓损伤等相关领域的研究进展。

四、应用场景广泛

RTN4/NOGO 是一种重要的神经抑制因子,主要在中枢神经系统中表达,参与调控轴突再生和神经可塑性。因此,针对该蛋白的抗体在 神经科学、免疫学、肿瘤学 等多个研究领域均有重要应用价值。

BioSIM anti-Human RTN4/NOGO Antibody 可用于:

ELISA:检测 RTN4/NOGO 蛋白表达水平

FACS:分析细胞表面或胞内 RTN4/NOGO 表达情况

功能实验:评估 RTN4/NOGO 对细胞行为的影响

体内研究:探索 RTN4/NOGO 在疾病模型中的作用机制

无论是在基础研究还是转化医学中,该抗体都展现出强大的应用潜力。

 

五、品牌与供应商

BioSIM anti-Human RTN4/NOGO Antibody (Ozanezumab Biosimilar) 由 InvivoCrown 研发并生产,目前由 艾美捷科技 正式代理销售。艾美捷科技作为国内领先的生物试剂供应商,致力于为科研用户提供高品质、高性价比的产品和服务。

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究员及开发员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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