免疫佐剂介绍

这篇文章介绍了InvivoGen公司作为天然免疫研究领域的专家,提供种类丰富的佐剂产品,包括铝盐、油乳剂和VacciGrade系列,如VacciGradeTM的多种Toll样受体(TLR)和模式识别受体(MPR)激动剂。这些佐剂通过增强抗原免疫反应,用于临床前研究,强调了抗原-佐剂结合物和共轭配体在免疫反应中的优势。

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InvivoGen公司是天然免疫研究领域的专家,其产品线包含种类丰富的佐剂,选择InvivoGen佐剂将极大提升您在免疫佐剂领域的研究水平。InvivoGen公司提供一系列的佐剂产品,包括已被批准应用的铝盐和油乳剂,另外还有极具前景的模式识别受体的配体产品,统一命名为VacciGrade TM系列。该系列是用于适用于临床前研究的特定级别,每个批次的细菌污染物(内毒素和脂蛋白)水平使用LAL测定和/或TLR2和TLR4报告基因细胞测定进行验证。

佐剂是在疫苗接种时增强抗原特异性免疫反应强度和持久性的物质。它们包括载体和免疫刺激剂。

(1) 载体通常是颗粒性质的(例如氢氧化铝、乳剂),它们在接种疫苗之前与抗原混合。这就产生了一种“储存效应”(如肌肉内),使抗原缓慢释放,并延长与免疫细胞的相互作用时间。一些载体还具有免疫刺激特性,如氢氧化铝(明矾),可引发炎性体症反应。

明矾和油乳剂——通过增加APCs的招募和激活,在注射部位捕获抗原产生“储存效应”,从而持续刺激免疫系统。 

如需购买免疫佐剂类产品,请联系Invivogen代理商欣博盛生物

品名货号中文名称建议工作浓度
AddaS03 TMvac-as03类AS03角鲨烯佐剂/
AddaVax TMvac-adx水包油型角鲨烯佐剂1:1 (AddaVax™:antigen)
Adju-Phos® adjuvantvac-phos磷酸铝佐剂1:9 - 1:1 (Adju-Phos®:antigen).
Alhydrogel® adjuvant 2%vac-alu氢氧化铝佐剂1:9 - 1:1 (Alhydrogel®:antigen).
Quil-A® adjuvantvac-quil皂苷疫苗佐剂Mice: ≤15 µg/dose
Guinea pigs: ≤ 25 µg/dose
Rabbits: ≤ 50 µg/dose
Pigs: ≤300 µg/dose
Cattle: ≤750 µg/dose

 

(2) 免疫刺激剂通常是已知能激活模式识别受体(PRR)的合成分子,如Ttoll样受体(TLR)。PRR激动剂具有刺激抗原呈递细胞(APC)的能力,导致抗原呈递增强以及促炎趋化因子和细胞因子的分泌。抗原和PRR激动剂的混合旨在将两种分子共同递送到相同的APC,以获得最大的T细胞反应。

PRR激动剂-有效激活局部先天免疫反应,主要针对apcAPCs,从而影响必要的适应性免疫反应。几乎所有PRR家族的成员都是佐剂的潜在目标。

品名名称货号建议工作浓度
CpG ODN VacciGrade TMODN2006,ODN1826,vac-2006;vac-1826;/
ODN2395;ODN1585等vac-2395;vac-1585等
Poly (1:C) VacciGrade TM多肌苷-多胞酸-TLR3激动剂vac-pic10 - 100 μg/mouse
MPLA Synthetic VacciGradeTM合成单磷酰脂质A - TLR4激动剂vac-mpls2- 20 μg/mouse
MPLA-SM VacciGradeTM单磷酰脂质A(明尼苏达沙门氏菌)-TLR4激动剂vac-mpla22- 20 μg/mouse
2'3'-cGAMP VacciGrade TM哺乳动物CDN - Cyclic [G(2 ',5 ')pA(3 ',5 ')p]vac-nacga23/
c-di-AMP VacciGradeTM环二腺苷酸单磷酸- STING激动剂vac-nacda/
2'3'-c-di-AM(PS)2 (Rp,Rp) VacciGrade™环二腺苷酸单磷酸类似物-STING激动剂vac-nacda2r/
c-di-GMP VacciGrade™环二胍酸单磷酸-STING激动剂vac-nacdg/
CL401 VacciGrade™TLR2和TLR7激动剂vac-c401-520 - 50 µg/mouse
CL413 VacciGrade™TLR2和TLR7激动剂vac-c413-520 - 50 µg/mouse
CL429 VacciGrade™TLR2 和NOD2激动剂vac-c42920 - 50 µg/mouse
Flagellin FliC VacciGrade™TLR5激动剂vac-fla1 -10 µg/mouse
LPS-EB VacciGrade™TLR4激动剂vac-3pelps0.1 - 25 µg/mouse
Pam3CSK4 VacciGrade™TLR2/TLR1激动剂vac-pms2 -20 µg/mouse
R848 VacciGrade™TLR7/8激动剂vac-r84810 - 100 µg/mouse
TDB VacciGrade™Mincle激动剂vac-tdb10 - 100 µg/mouse
 

 

(3) 抗原-佐剂结合物是抗原- PRR激动剂融合疫苗,能比抗原和佐剂的简单混合物引起更强的免疫反应。这可以通过克服混合施用后两分子的快速解离来解释。此外,结合抗原能被树突状细胞更有效地吸收,并可内化形成细胞内抗原和免疫刺激物库,用于长时间的T细胞刺激。

如需购买免疫佐剂类产品,请联系Invivogen代理商欣博盛生物

可共轭的PRR配体-与抗原和佐剂混合物相比,可以化学偶联到抗原上,以获得更有效的免疫反应。

类别

名称

货号

STG-982

STING激动剂(含马来酰亚胺) 

vac-stg982

STG-968

STING激动剂(含叠氮基团)

vac-stg968

TLR7-887

TLR7激动剂(含马来酰亚胺)

vac-tl7887

TLR7-975

TLR7激动剂(含叠氮基团)

vac-tl7975

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STING共轭配体的应用

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Unet是一种深度学习模型,最初由Ronneberger等人在2015年提出,主要用于生物医学图像分割。在Matlab中实现Unet网络可以利用其强大的数学计算能力和友好的可视化界面,非常适合科研和教育用途。这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了在Matlab环境中构建、训练和应用Unet模型的示例。 Unet网络的特点在于其对称的架构,由下采样(编码器)和上采样(解码器)两部分组成。编码器部分用于捕捉图像的上下文信息,通过多个卷积层和池化层逐级降低特征图的分辨率,增加表示能力。解码器部分则负责恢复图像的原始空间分辨率,通过上采样和与编码器的跳连接来恢复细节信息。 在`segunet.mlx`文件中,我们可能会看到以下关键步骤的实现: 1. **网络结构定义**:定义Unet的卷积层、池化层、上采样层等。Matlab的Deep Learning Toolbox提供了构建自定义网络的函数,如`conv2d`、`maxpool2d`和`upsample2d`。 2. **损失函数选择**:图像分割通常使用交叉熵损失(cross-entropy loss),有时也会结合Dice系数或Jaccard相似度来评估模型性能。 3. **数据预处理**:`data`文件可能包含训练和验证数据,需要进行归一化、分批次等预处理操作。 4. **模型训练**:设置优化器(如Adam)、学习率策略,并执行训练循环。 5. **模型评估**:在验证集上评估模型的性能,例如计算 Dice 指数或IoU(Intersection over Union)。 6. **可视化结果**:展示模型预测的分割结果,与实际标签对比,帮助理解模型性能。 为了运行这个Demo,你需要确保安装了Matlab的Deep Learning Toolbox以及相关的数据集。`segunet.mlx`是Matlab Live Script,它将代码、注释和输出结合在一起,便于理解和执行。在Matlab环境中打开此脚本,按照指示操作即可。 此外,了解Unet在网络架构设计上的创新,比如跳跃连接(skip connections),有助于理解模型为何能有效地处理图像分割任务。Unet的成功在于它既能捕捉全局信息又能保留局部细节,因此在生物医学图像分析、遥感图像分割、语义分割等领域有广泛应用。 这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了一个直观的起点,帮助初学者和研究人员快速上手Unet网络的实现和训练,为后续的图像分割项目打下基础。通过学习和实践,你可以掌握深度学习在Matlab中的应用,进一步提升在图像处理领域的技能。
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