Mabtech:与结核病相关的肽库

Mabtech开发了三种基于EspC、ESAT-6和CFP-10的肽库,用于检测潜伏性和活动性结核病。这些肽库通过刺激T细胞产生IFN-γ,结合ELISpot和FluoroSpot技术,有效区分不同状态的结核病患者。

Mabtech 新研发出了三个涵盖结核蛋白(EspC、ESAT-6、CFP-10)的肽库,可以区分潜伏性结核病和活动性结核病的区别。所有肽库都经过验证,都可用于ELISpot、FluoroSpot实验。

1. EspC scanning pool

● EspC scanning pool包含来自结核分枝杆菌ESX-1分泌相关蛋白EspC的23个肽。在15个氨基酸的肽段中,有11个氨基酸是overlap的,并且这23个肽覆盖整个靶蛋白质EspC区域。合成肽的平均纯度为97%。

● The EspC scanning pool 刺激T细胞产生例如IFN-γ的细胞因子然后用ELISpot 和FluoroSpot 分析方法以计数肽特异性T细胞。

Mabtech新品介绍---与结核病相关的肽库产品

在有或无EspC的情况下,将结核感染患者的PBMC( 250,000 cells/well))培养过夜,通过ELISpot分析分泌IFN-γ的细胞数量。

产品名称                                 规格                 货号                                 供应商

EspC scanning pool         25 ug of each peptide        3623-1                欣博盛生物

2. ESAT-6 scanning pool

● ESAT-6 scanning pool包含结核分枝杆菌早期分泌抗原靶蛋白(ESAT-6)的21个肽。在15个氨基酸的肽段中,有11个氨基酸是overlap的,并且这21个肽覆盖整个靶蛋白质ESAT-6区域。合成肽的平均纯度为98%。

● ESAT-6 scanning pool刺激T细胞产生例如IFN-γ的细胞因子然后用ELISpot和 FluoroSpot分析方法以计数肽特异性T细胞。

Mabtech新品介绍---与结核病相关的肽库产品

在有或无ESAT-6的情况下,将结核感染患者的PBMC( 250,000 cells/well))培养过夜,通过ELISpot分析分泌IFN-γ的细胞数量。

产品名称                                         规格                 货号              供应商

ESAT-6 scanning pool        25 ug of each peptide        3624-1    欣博盛生物

3. CFP-10 scanning pool 

● CFP-10 scanning pool包含来自结核分枝杆菌培养滤液蛋白(CFP-10)的23个肽。在15个氨基酸的肽段中,有11个氨基酸是overlap的,并且这23个肽覆盖整个靶蛋白质CFP-10区域。合成肽的平均纯度为97%。 

● CFP-10 scanning pool刺激T细胞产生例如IFN-γ的细胞因子然后用ELISpot和 FluoroSpot分析方法以计数肽特异性T细胞。 

Mabtech新品介绍---与结核病相关的肽库产品

在无或有CFP-10肽库的情况下,将结核感染患者的PBMC(250,000 cells/well)培养过夜,并通过ELISpot分析分泌IFN-γ的细胞数量。

产品名称                         规格                                         货号                 代理商

CFP-10 scanning pool        25 ug of each peptide        3625-1                欣博盛生物

【动态模态分解(DMD)】处理任意数据集进行模态分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕动态模态分解(DMD)技术展开,介绍其在处理任意数据集进行模态分析中的应用,并提供基于Matlab的代码实现方案。文中详细阐述了DMD的基本原理及其在多领域科研问题中的实际应用价值,如航空航天、能源系统、信号处理、无人机控制等,展示了该方法在提取复杂系统动态特征方面的有效性。同时,文档列举了大量相关研究案例和技术实现路径,涵盖机器学习、优化算法、图像处理、路径规划等多个方向,突出DMD作为一种数据驱动分析工具的广泛适用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研工作或工程应用的研究生、科研人员及工程师,尤其适用于从事系统建模、数据分析、信号处理等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标:①利用DMD方法对非线性动态系统进行降维模态提取;②结合具体科研问题(如结构健康监测、飞行器控制、能源系统分析)实现数据驱动建模分析;③通过提供的Matlab代码快速复现算法并应用于实际数据集。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码和案例资料,按照目录顺序逐步学习,重点理解DMD算法的核心思想实现细节,并尝试将其迁移至自身研究领域以提升科研效率。
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