Eribulin mesylate (E7389 mesylate) 是一种微管靶向剂 | MedChemExpress (MCE)

本文概述了甲磺酸艾日布林(Eribulinmesylate)作为微管靶向药物在转移性乳腺癌和骨肉瘤治疗中的生物活性研究,包括其对细胞增殖、凋亡、G2/M停滞的影响以及在体内外抗癌效果。

Eribulin (mesylate) | 甲磺酸艾日布林

中文名:甲磺酸艾日布林

CAS:441045-17-6

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:-80°C, protect from light, stored under nitrogen

生物活性:Eribulin mesylate (E7389 mesylate) 是一种微管靶向剂,用于转移性乳腺癌的研究。 Eribulin mesylate 通过结合微管蛋白和微管来抑制癌细胞的增殖。

体外:Eribulin (1-100 nM; 72 h) 抑制细胞增殖,对 LM8 和 Dunn 细胞的 IC50 分别为 22.8 和 21.5 nM[1]。
艾日布林(10-50 nM;12-72 小时)在 LM8 细胞中以 50 nM 的剂量处理 24 小时后显着增加早期细胞凋亡[1]。
艾日布林(10- 50 nM; 12-72 h) 在 LM8 细胞中以 50 nM 剂量处理 12 小时诱导 G2/M 停滞,但在 LM8 细胞中用 10 nM 长期处理(72 小时)则不会[1].
Eribulin (1-50 nM; 12 h) 不诱导 LM8 细胞衰老[1].
Eribulin (1-10 nM; 16 h) 诱导LM8 细胞形态学改变和低浓度抑制细胞迁移[1]。

体内:艾日布林(1 mg/kg;每周静脉注射一次,持续 2 周)减少小鼠骨肉瘤的原发性肿瘤生长和肺转移[1]。
艾日布林(1 mg/kg;静脉注射一次) ) 在低浓度阶段抑制循环肿瘤细胞 (CTC) 的出现[1]。

参考文献:

[1]. Okouneva, T., et al., Inhibition of centromere dynamics by eribulin (E7389) during mitotic metaphase. Mol Cancer Ther, 2008. 7(7): p. 2003-11.
[2]. Smith, J.A., et al., Eribulin binds at microtubule ends to a single site on tubulin to suppress dynamic instability. Biochemistry, 2010. 49(6): p. 1331-7.
[3]. Towle, M.J., et al., Eribulin induces irreversible mitotic blockade: implications of cell-based pharmacodynamics for in vivo efficacy under intermittent dosing conditions. Cancer Res, 2011. 71(2): p. 496-505.
[4]. Watanabe K, et, al. Low-dose eribulin reduces lung metastasis of osteosarcoma in vitro and in vivo. Oncotarget. 2019 Jan 4; 10(2): 161-174.

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
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