ENZO—CYTO-ID® Autophagy Detection Kit 2.0自噬检测试剂盒2.0版

目前,研究人员们常通过靶点分析对癌症靶点进行验证,进而了解和控制其调控机制,以及在癌症特征中所起的作用。自噬(Autophagy)是一种应激诱导的保护机制,该机制在基础条件下并不活跃,当受到某些负面条件影响,如营养物质耗尽和化学或遭受环境压力时,真核细胞通过溶酶体介导的细胞内容物的大量降解来利用该机制。

自噬活动的增加在癌症、神经变性疾病、心血管疾病和糖尿病等疾病的病理学研究中的作用,目前已经得到广泛认可和普遍研究。如果机体的溶酶体功能受到抑制,阻止了自噬小泡的去除,那么就可以通过增加的自噬小泡积聚量来体现自噬通量的诱导效果。

Enzo/欣博盛生物的热销产品CYTO-ID® Autophagy Detection Kit 2.0(货号:ENZ-KIT175),使用了新型染料来检测自噬小泡和监控活细胞的自噬通量,选择性标记积累的自噬小泡。488 nm可激发的绿色染料已经过了功能优化,不染色溶酶体,在自噬前体、自噬体和自噬溶酶体里呈现出明亮的荧光。该试剂盒提供了一种无需细胞转染,可以在活细胞中监控细胞自噬的快速定量方法。该试剂盒还包括用于核染色的Hoechst 33342染料、自噬诱导剂(Rapamycin)和溶酶体抑制剂(Chloroquine)。

作用机制:

CYTO-ID® Autophagy Detection Kit 2.0所用探针是一种阳离子两亲性示踪剂(CAT)染料,它能以类似诱导磷脂药物的方式迅速进入到细胞中,并选择性标记特定的功能分子。

在Enzo升级版的CYTO-ID® Autophagy Detection Kit 2.0试剂盒中,采用了优化后的新型探针,不易在溶酶体中发生积聚的同时,还能够对与自噬途径相关的小泡进行特异性地标记。

产品特点:

● 更明亮,更耐光,特异性地染色自噬小泡;

● 操作便捷,无需转染;

● 反应迅速,孵育时间只需30分钟;

● 对自噬性溶酶体的染色效果微乎其微,可以忽略不计,大大降低了背景对染色效果呈现的干扰;

● 能够快速量化原生异质性细胞群中的自噬;

● 有助于高通量筛选自噬激活剂和抑制剂;

● 业界认可度高,产品的文献引用率高。

产品实例:

ENZO热销产品——CYTO-ID® Autophagy Detection Kit 2.0自噬检测试剂盒2.0版

Figure 1. 基于流式细胞仪的Jurkat细胞的自噬分析图。Jurkat细胞不进行处理或

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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