8-Isoprostane Oxidative Stress ELISA试剂盒

8-异构前列腺素(8-Isoprostane),别名15-异前列腺素F2t(15-isoprostane F2t)、8-异前列腺素F2α(iPF2α-III,8-epi-prostaglandin F2α, 8-iso-prostaglandin F2α),是一类非酶来源的类二十烷,由氧自由基随机氧化组织磷脂产生。8-异构前列腺素是氧化损伤的最佳标志物,与冠状动脉钙化(CAC)增加有关。此外,8-异构前列腺素水平在重度高血压老年受试者血浆和高脂饮食引起的肝脂肪变性患者尿液中升高。血管紧张素II受体拮抗剂替米沙坦(高血压药物)显著降低肝脏8-异构前列腺素水平。8-异构前列腺素已被检测为运动诱导的肌肉损伤生物标志物和用于评估社区健康的污水生物标志物。

Detroit R&D /欣博盛生物 品牌8-Isoprostane Oxidative Stress ELISA试剂盒使用竞争法ELISA检测正确分离和纯化类二十烷之后的生物样本如尿液、血清、血浆、细胞和组织中及废水样本中8-异前列腺素的浓度。稀释的尿液和未经提取的细胞培养基也适用于本试剂盒。

产品详情

产品货号

8iso1

产品名称

8-isoprostane oxidative stress ELISA Kit /欣博盛生物

产品规格

96T

适用样本类型

urine, cells, tissues, plasma, serum

试剂盒组分

8-isoprostane ELISA Plate(96孔不可拆板),可拆板形式货号为8ISO1R

1 vial of 8-isoprostane standard 

1 vial of 8-isoprostane HRP Conjugates

1 bottle (25 mL) 10 X Sample Dilution Buffer

1 bottle (15 mL) 1 X HRP Buffer

1 bottle (25 mL) 10 X Wash Buffer Solution

1 bottle (22 mL) TMB Substrate

标准曲线示例:

8-Isoprostane Oxidative Stress ELISA试剂盒——Detroit R&D热销产品

部分产品文献引用

1. Schottker, B et al. Oxidatively damaged DNA/RNA and 8-isoprostane levels are associated with the development of type 2 diabetes at older age: Results from a large cohort study. Diabetes Care, doi: 10.2337/dc19-1379. 2019

2. Gào X, Xuan Y, Benner A, Anusruti A, Brenner H, Schöttker, B. Nitric Oxide Metabolites and Lung Cancer Incidence: A Matched Case-Control Study Nested in the ESTHER Cohort. Oxidative Medicine and Cellular Longevity Volume 2019, Article ID 6470950, doi: 10.1155/2019/6470950 2

3. Kawasaki K, Kondoh E, Chigusa Y, Kawamura Y, Mogami H, Takeda S, Horie A, Baba T, Matsumura N, Mandai M, Konishi I. Metabolomic profiles of placenta in preeclampsia: Antioxidant effect of magnesium sulfate on trophoblasts in early-onset preeclampsia. Hypertension 73: 671-679. 2019.

4. Gào X, Zhang Y, Burwinkel B, Xuan Y, Holleczek B, Brenner H, Schöttker B. The associations of DNA methylation alterations in oxidative stress-related genes with cancer incidence and mortality outcomes: a population-based cohort study. Clinical Epigenetics 11: 14-22. 2019.

5. Gao, X, Gào X, Zhang Y, Holleczek B, Schöttker B, Brenner H. Oxidative stress and epigenetic mortality risk score: associations with all-cause mortality among elderly people. Eur. J. Epidemiology 34: 451-462. 2019.

6. Gào X, Brenner H, Holleczek B, Cuk K, Zhang Y, Anusruti A, Xuan Y, Xu Y, Schöttker B. Urinary isoprostane levels and occurrence of lung, colorectal, prostate, breast and overall cancer: Results from a large, population-based cohort study with 14 years of follow-up. Free Radical Biology and Medicine 123: 20-26. 2018.

7. Santos, JM et al. The role of mitochondrial DNA damage at skeletal muscle oxidative stress on the development of type 2 diabetes. Molecular and Cellular Biochemistry doi.org/10.1007/s11010-018- 3361-5. 2018.

8. Liu, LP et al. Deletion of soluble epoxide hydrolase attenuates mice hyperoxic acute lung injury. BMC Anesthesiology doi.org/10.1186/s/12871-018-0490-z. 2018

Detroit R&D公司由Dr. Hyesook Kim创立于1997年,Detroit R&D通过领先的技术提供优质产品,致力于赢得科研工作者的绝对信任。Detroit R&D的特色产品涉及环境健康科学、高血压、乳腺癌和前列腺癌相关研究领域,包括类花生酸生物活性研究相关产品,如EET,DHET和20-HETE;环境雌激素产品,如BPA,PGHS(也叫COX);细胞色素P450(CYPs);谷胱甘肽S-转移酶(GSTs);氧化应激;DNA损伤;非洲爪蟾蜍;药物代谢;乳腺和前列腺微阵列;创伤修复等相关产品。

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!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
内容概要:本文详细介绍了一个基于Python实现的隐马尔科夫模型(HMM)用于时间序列预测的项目,涵盖理论基础、模型架构、实现流程及代码示例。项目围绕HMM的核心机制展开,包括状态转移、观测概率建模、Baum-Welch参数训练与维特比算法状态推断,并系统介绍了从数据预处理、特征工程到模型训练、预测输出和结果可视化的完整流程。同时探讨了隐状态选择、参数收敛、缺失值处理、非平稳数据适应等实际挑战及其解决方案,强调模型可解释性与工程化实现,构建了模块化、可复用的预测系统。; 适合人群:具备一定Python编程与机器学习基础,对时间序列分析感兴趣的研发人员、数据科学家及高校学生,尤其适合工作1-3年希望深入掌握HMM应用的技术从业者。; 使用场景及目标:①学习HMM在金融、医疗、工业监测等领域的时间序列建模与状态识别应用;②掌握HMM参数训练、状态推断与预测的完整实现流程;③构建可扩展、可解释的时序预测工程系统;④提升对模型调优、鲁棒性设计与实际部署问题的综合解决能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与完整项目实践同步操作,重点关注数据预处理、模型初始化与评估环节的设计细节,深入理解HMM各模块间的逻辑关系,并尝试在不同数据集上进行调参与扩展,以全面掌握其应用精髓。
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