Inflachromene 是一种小胶质细胞抑制剂 | MedChemExpress (MCE)

Inflachromene

CAS:908568-01-4

品牌:MedChemExpress (MCE)

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生物活性:Inflachromene 是一种小胶质细胞抑制剂,可与 HMGB1 和 HMGB2 结合并发挥抗炎作用。 Inflachromene 有效下调 HMGB 的促炎功能并减少神经元损伤。 Inflachromene 可用于神经炎症疾病的研究[1][2]。 IC50 和目标:HMGB[2] 体外: Inflachromene(0.01-100 μM;24 小时)有效阻断 LPS 诱导的亚硝酸盐释放对 BV-2 小胶质细胞[2] 没有任何毒性的剂量依赖性方式。
Inflachromene (1-10 μM) 抑制炎症相关基因水平的增加,例如 Il6Il1bNos2 和Tnf,在 LPS 刺激后[2]。
Inflachromene (5 μM) 减少 LPS 诱导的促炎细胞因子 TNF-α 的分泌[2]。
Inflachromene(5 μM;30 分钟)显着抑制 NF-α 的核转位κB 和 IκB 的降解[2]。
Inflachromene(1-10 μM;30 分钟)抑制小胶质细胞中 LPS 诱导的 ERK、JNK 和 p38 MAPK 磷酸化[2 ].
Inflachromene(10 μM;30 分钟)通过抑制小胶质细胞介导的神经毒性,完全防止共培养的神经母细胞瘤和原代神经元细胞死亡[2]。
Inflachromene (1-10 μM; 24 h)对神经元活力无显着影响[2]。 体内Inflachromene(2-10 mg/kg;每天腹腔注射一次,持续 4 天)有效阻断 LPS 介导的小胶质细胞激活[2] .
根据 EAE 临床评分[2] 确定,Inflachromene(10 mg/kg;每天腹腔注射一次,持续 30 天)显着减缓疾病进展。
Inflachromene(1 mg/kg; iv) 具有长半衰期 (14.1±6.43 h) 和中等 Vss (2.02±1.02 L/kg)[1]。
Inflachromene(1 mg/kg;口服)表现出高口服生物利用度 (94%) 和 Cmax (0.59±0.16 g/mL)[1]。

体外:Inflachromene(0.01-100 μM;24 小时)以剂量依赖性方式有效阻断 LPS 诱导的亚硝酸盐释放,对 BV-2 小胶质细胞没有任何毒性[2]。
Inflachromene(1 -10 μM)抑制炎症相关基因的水平升高,如Il6Il1bNos2Tnf,在 LPS 刺激后[2]。
Inflachromene (5 μM) 减少 LPS 诱导的促炎细胞因子 TNF-α 的分泌[2]。
/> Inflachromene (5 μM; 30 min) 显着抑制 NF-κB 的核转位和 IκB 的降解[2]。
Inflachromene (1-10 μM; 30 min) 抑制LPS 诱导小胶质细胞中 ERK、JNK 和 p38 MAPK 的磷酸化[2]。
Inflachromene(10 μM;30 分钟)通过抑制小胶质细胞完全防止共培养的神经母细胞瘤和原代神经元细胞的死亡-介导的神经毒性[2].
Inflachromene (1-10 μM; 24 h) 对神经元的活力没有显着影响s[2]。

体内:Inflachromene(2-10 mg/kg;ip 每天一次,持续 4 天)有效阻断 LPS 介导的小胶质细胞激活[2]。
Inflachromene(10 mg/kg;ip 每天一次,持续 30天)显着减少疾病的进展,根据 EAE 临床评分[2] 确定。
Inflachromene(1 mg/kg;iv)表现出较长的半衰期(14.1±6.43 小时)和中度 Vss (2.02±1.02 L/kg)[1]。
Inflachromene (1 mg/kg; po) 表现出高口服生物利用度(94% ) 和 Cmax (0.59±0.16 g/mL)[1]。

参考文献:

[1]. Lee HH, et, al. A validated UPLC-MS/MS method for pharmacokinetic study of inflachromene, a novel microglia inhibitor. J Pharm Biomed Anal. 2019 Mar 20; 166: 183-188.
[2]. Lee S, et, al. A small molecule binding HMGB1 and HMGB2 inhibits microglia-mediated neuroinflammation. Nat Chem Biol. 2014 Dec; 10(12): 1055-60.

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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