Canine IP-10/CXCL 10 ELISA试剂盒上新

欣博盛生物推出Canine IP-10/CXCL10 ELISA试剂盒,可检测多种样本中犬IP-10/CXCL10含量。CXCL10/IP-10由多种细胞受干扰素γ刺激分泌,有多种作用。该试剂盒96T规格3.5小时左右可获40个样本检测数据,仅供科研。

科研用Canine IP-10/CXCL 10 ELISA试剂盒重磅来袭,将在免疫学、癌症研究与神经科学等多个领域助力各位老师们的研究!

 

ELISA再添新品~Canine IP-10/CXCL 10 ELISA试剂盒上新了!

图1:犬IP-10/CXCL10结构预测(图片来源:UniProt)

C-X-C基序趋化因子(C-X-C motif chemokine ligand, CXCL)10也被称为干扰素γ诱导蛋白(Interferon gamma-induced protein, IP)10或小诱导型细胞因子(small-inducible cytokine) B10,是C-X-C趋化因子家族的成员之一。CXCL10/IP-10由多种细胞类型在受到干扰素γ的刺激时分泌。这些细胞类型包括单核细胞、内皮细胞和成纤维细胞。CXCL10/IP-10具有多种作用,如对单核/巨噬细胞、T细胞、NK细胞和树突状细胞的趋化作用,促进T细胞黏附于内皮细胞上,抗肿瘤活性,以及抑制骨髓集落形成和血管生成。

犬和人CXCL10/IP-10的氨基酸序列相似度为77%,和小鼠为69%,和猫与猪为82-88%。哺乳动物中已描述了17种不同的C-X-C趋化因子,它们被分为两类:在C-X-C基序的第一个半胱氨酸之前具有特定的谷氨酸-亮氨酸-精氨酸(简称ELR)氨基酸序列(或基序)的一类(ELR阳性)和没有ELR基序的一类(ELR阴性)。ELR阳性的C-X-C趋化因子特异地诱导中性粒细胞迁移,并与趋化因子受体CXCR1和CXCR2相互作用。ELR阴性的C-X-C趋化因子对淋巴细胞具有趋化作用。CXCL10/IP-10通过结合细胞表面趋化因子受体CXCR3发挥其作用。

欣博盛生物科技有限公司现推出Canine IP-10/CXCL10 ELISA试剂盒,可检测血清、血浆、细胞培养上清液、灌洗液、尿液、羊水、腹水、脑脊液、胸腔积液、组织匀浆液等多种类型样本中天然和重组犬IP-10/CXCL10含量,96T规格试剂盒仅需3.5小时左右即可获得40个样本(复孔)的检测数据。

ELISA再添新品~Canine IP-10/CXCL 10 ELISA试剂盒上新了!

图2:Canine IP-10/CXCL 10 ELISA试剂盒标准曲线

注:本图仅供参考,应以同次试验标准品所绘标准曲线计算标本中天然和重组犬IP-10/CXCL10的含量。

产品信息                                                                                                                                                

产品名:QuantiCyto® Canine CXCL10/IP-10 ELISA kit

样本种属:Canine

灵敏度:39 pg/ml

检测范围:78-5000 pg/ml

检测类型:双抗体夹心法

样本用量:100μl/well

特异性:本试剂盒特异性识别天然和重组犬CXCL10/IP-10。与重组人、大鼠、牛、山羊、绵羊、猕猴、海豚、豚鼠CXCL10等无明显交叉反应。

注意事项:本产品仅供科研使用、不用于临床诊断。

规格                                                                           

货号

规格

ECC015.48

48T

ECC015.96

96T

ECC015.96.2

96T*2

ECC015.96.5

96T*5

ECC015.96.10                         

96T*10                                 

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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