Avibactam sodium 是一种共价且可逆的非 β-内酰胺 β-内酰胺酶 抑制剂,可抑制 β-内酰胺酶 TEM-1 和 CTX-M -15,IC50 分别为 8 nM 和 5 nM

Avibactam (sodium)

中文名:阿维巴坦钠

CAS:1192491-61-4

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:4°C, sealed storage, away from moisture

生物活性:Avibactam sodium (NXL-104) 是一种共价且可逆的非 β-内酰胺 β-内酰胺酶 抑制剂,可抑制 β-内酰胺酶 TEM-1 和 CTX-M -15IC50 分别为 8 nM 和 5 nM[1]。 IC50 和目标:IC50:5 nM (CTX-M-15),8 nM (TEM-1)[1]
 

体外:Avibactam 是一种几乎没有抗菌活性的分子,它抑制 A 类和 C 类 β-内酰胺酶,但不抑制金属型和不动杆菌 OXA 碳青霉烯酶[2]。
< a href=""/Ceftazidime.html"" class=""link-product"" target=""_blank"">头孢他啶 (HY-B0593)-Avibactam (0-256 mg/L) 抑制 16 blaKPC-2 阳性和 1 个 blaOXA-232 阳性肺炎克雷伯菌 生长伴有 MIC 50 和 MIC90 均为 8 mg/L[4]。

体内:Ceftazidime-Avibactam(0.375 mg/g;sc;q8h,持续 10 天)对细菌有显着影响,并对 K 产生一定的治疗效果。肺炎链球菌 菌株 Y8 感染的小鼠模型[3].
Avibactam(64 mg/kg;sc;一次)在终末期血浆中的平均估计半衰期为 0.24 h 铜绿假单胞菌感染的中性粒细胞减少小鼠肺部感染[3]。

参考文献:

[1]. Ehmann DE, et al. Avibactam is a covalent, reversible, non-β-lactam β-lactamase inhibitor. Proc Natl Acad Sci U S A. 2012 Jul 17;109(29):11663-8.[2]. Livermore DM, et al. Characterization of β-lactamase and porin mutants of Enterobacteriaceae selected with ceftaroline + avibactam (NXL104). J Antimicrob Chemother. 2012 Jun;67(6):1354-8.[3]. Berkhout J, et al. Pharmacokinetics and penetration of GR20263 and avibactam into epithelial lining fluid in thigh- and lung-infected mice. Antimicrob Agents Chemother. 2015 Apr;59(4):2299-304.[4]. Zhang W, et al. In vitro and in vivo bactericidal activity of ceftazidime-avibactam against Carbapenemase-producing Klebsiella pneumoniae. Antimicrob Resist Infect Control. 2018 Nov 21;7:142.

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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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