BioXCell CP005 RecombiMAb anti-mouse PD-1 (CD279) (D265A)

29F.1A12™-CP005单克隆抗体是原始29F.1A12™的重组嵌合型抗体。可变结构域序列与原始29F.1A12™相同,但是恒定区序列已经从大鼠IgG2a变为小鼠IgG1。29F.1A12™-CP004抗体在Fc片段中也含有D265A突变,使其无法与内源性Fcγ受体结合。

29F.1A12™-CP005单克隆抗体与小鼠PD-1(程序性死亡-1蛋白,也称为CD279)反应。PD-1是一种50-55 kDa的细胞表面受体,由Pdcd1基因编码,属于免疫球蛋白超家族的CD28家族。PD-1在CD4和CD8胸腺细胞以及活化的T和B淋巴细胞和骨髓细胞上瞬时表达。成功清除抗原后,PD-1表达下降。此外,Pdcd1 mRNA在前B细胞阶段在发育中的B淋巴细胞中表达。PD-1的结构包括一个ITIM(免疫受体酪氨酸抑制基序),表明PD-1负调节TCR信号。PD-1通过结合它的两个配体PD-L1和PD-L2发出信号,这两个配体都是B7家族的成员。配体结合后,PD-1信号抑制T细胞活化,导致增殖、细胞因子产生和T细胞死亡减少。此外,已知PD-1在小鼠的外周耐受性和预防自身免疫性疾病中起关键作用,因为PD-1敲除动物表现出扩张性心肌病、脾肿大和外周耐受性丧失。诱导的PD-L1表达常见于许多肿瘤,包括鳞状细胞癌、结肠腺癌和乳腺腺癌。PD-L1过度表达导致肿瘤细胞对CD8 T细胞介导的裂解的抗性增加。在黑色素瘤的小鼠模型中,通过用阻断PD-L1和它的受体PD-1之间的相互作用的抗体治疗方法,肿瘤生长可以暂时被抑制。由于这些研究成果,PD-1目前成为探索抗肿瘤免疫疗法的热门靶点。

产品详情:

产品名称

RecombiMAb anti-mouse PD-1 (CD279) (D265A) /欣博盛生物

产品货号

CP005

产品规格

1mg

反应种属

Mouse

克隆号

29F.1A12™-CP005

同种型

Mouse IgG1(switched from rat IgG2a)

免疫原

Recombinant PD-1-Ig fusion protein

实验应用

in vivo blocking of PD-1/PD-L signaling*
in vitro PD-1 neutralization*
Immunohistochemistry (frozen)*
Immunofluorescence*
Western blot*
Flow cytometry*
*Reported for the original rat IgG2a 29F.1A12 antibody

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 G

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。

推荐抗体稀释液

InVivoPure pH 7.0 Dilution Buffer(货号IP0070)

该产品自上市已被多篇SCI文献引用,品质有保证,以下是部分已发表的文献引用:

应用

文章

体内PD-1/PD-L信号阻断

(in vivo blocking of 

PD-1/PD-L signaling)

1. Wang, W., et al. (2018). 'RIP1 Kinase Drives Macrophage-Mediated Adaptive Immune Tolerance in 

Pancreatic Cancer' Cancer Cell 34(5): 757-774 e757.

2. Gordon, S. R., et al. (2017). 'PD-1 expression by tumour-associated macrophages inhibits phagocytosis 

and tumour immunity' Nature 545(7655): 495-499.

3. Koyama, S., et al. (2016). 'STK11/LKB1 Deficiency Promotes Neutrophil Recruitment and Proinflammatory 

Cytokine Production to Suppress T-cell Activity in the Lung Tumor Microenvironment' Cancer Res 76(5): 

999-1008.

体内PD-1/PD-L信号阻断,

流式细胞术

(in vivo blocking of 

PD-1/PD-L signaling, 

Flow Cytometry)

1.Koyama, S., et al. (2016). 'Adaptive resistance to therapeutic PD-1 blockade is associated with 

upregulation of alternative immune checkpoints' Nat Commun 7: 10501.

体外PD-1中和

(in vitro PD-1 neutralization)

1.Park, S. J., et al. (2014). 'Negative role of inducible PD-1 on survival of activated dendritic cells' J 

Leukoc Biol 95(4): 621-629.

流式细胞术

(Flow Cytometry)

1.Good-Jacobson, K. L., et al. (2012). 'CD80 expression on B cells regulates murine T follicular 

helper development, germinal center B cell survival, and plasma cell generation' J Immunol 188(9): 

4217-4225.

免疫荧光,蛋白质印迹

(Immunofluorescence, 

Western Blot)

1.Chen, L., et al. (2009). 'Role of the immune modulator programmed cell death-1 during development and 

apoptosis of mouse retinal ganglion cells' Invest Ophthalmol Vis Sci 50(10): 4941-4948.

【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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值