BioXCell--InVivoSIM anti-human IL-4Rα (CD124) (Dupilumab Biosimilar)

文章探讨了Dupilumab生物类似药,其利用与治疗性抗体相同的可变区,通过与IL-4Rα结合抑制IL-4和IL-13信号,适用于哮喘、特应性皮炎等2型特征疾病。产品InVivoSIManti-humanIL-4Rα详细描述了其规格、应用和安全特性。

这种非治疗性生物类似药抗体使用与治疗性抗体Dupilumab(杜匹鲁单抗)具有相同的可变区,使其成为相关研究用途的理想选择。这种Dupilumab生物类似药抗体与人IL-4Rα反应。IL-4Rα也称为CD124,它与普通γ链(CD132)结合形成仅结合IL-4的1型IL-4R,或与IL-13Rα1结合形成可结合IL-4或IL-13的II型IL-4R。IL-4Rα在各种细胞上表达,包括T辅助型2(Th2)细胞、肥大细胞、嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、巨噬细胞、树突状细胞和内皮细胞。IL-4Rα在这些不同细胞上的表达允许对IL-4和IL-13产生各种细胞反应,包括调节免疫细胞分化、活化、增殖和存活。此外,IL-4和IL-13的信号传导通过IL-4Rα可以促进组织修复和重塑,并有助于各种过敏性和炎症性疾病的发病机制。Dupilumab结合IL-4Rα并抑制IL-4和IL-13的信号传导。它对多种具有潜在2型特征的疾病有疗效,并可用于治疗哮喘、特应性皮炎和慢性鼻窦炎伴鼻息肉病。

产品详情:

产品名称

InVivoSIM anti-human IL-4Rα (CD124) (Dupilumab Biosimilar)/欣博盛生物

产品货号

SIM0023

产品规格

1/5/25/50/100mg

反应种属

Human

同种型

Human IgG4, κ

免疫原

Human IL-4Rα

实验应用

Functional assays

产品形式

PBS, pH 7.0,Contains no stabilizers or preservatives

纯度

>95%, Determined by SDS-PAGE

聚合

<5%, Determined by SEC

无菌处理

0.2 µm filtration

纯化方式

Protein A

分子量

150 kDa

小鼠病原检测

Ectromelia/Mousepox Virus: Negative

Hantavirus: Negative

K Virus: Negative

Lactate Dehydrogenase-Elevating Virus: Negative

Lymphocytic Choriomeningitis virus: Negative

Mouse Adenovirus: Negative

Mouse Cytomegalovirus: Negative

Mouse Hepatitis Virus: Negative

Mouse Minute Virus: Negative

Mouse Norovirus: Negative

Mouse Parvovirus: Negative

Mouse Rotavirus: Negative

Mycoplasma Pulmonis: Negative

Pneumonia Virus of Mice: Negative

Polyoma Virus: Negative

Reovirus Screen: Negative

Sendai Virus: Negative

Theiler’s Murine Encephalomyelitis: Negative

保存条件

抗体原液保存在4°C,不能冷冻保存。

推荐同型对照

RecombiMAb human IgG4 (S228P) isotype control, anti-hen egg lysozyme(货号CP147)

推荐抗体稀释液

InVivoPure pH 7.0 Dilution Buffer(货号IP0070)

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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!
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