Letrozole 是一种有效、选择性、可逆和具有口服活性的芳香酶非甾体抑制剂 | MedChemExpress (MCE)

Letrozole

中文名:来曲唑

CAS:112809-51-5

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:Powder: -20°C, 3 years; 4°C, 2 years.In solvent: -80°C, 6 months; -20°C, 1 month.

生物活性:Letrozole (CGS 20267) 是一种有效、选择性、可逆和具有口服活性的芳香酶非甾体抑制剂,IC50 为 11.5 nM . Letrozole选择性抑制雌激素的生物合成,可用于乳腺癌的研究[1][2][3]。 IC50 和目标:IC50:11.5 nM(芳香酶)[1]

体外:Letrozole (0.1-100 nM; 24-96 h) 以剂量和时间依赖性方式显着抑制 MCF-7 上皮性乳腺癌细胞的生长[2]。
Letrozole ( 10 nM) 显着抑制 4-androstene-3,17-dione 或睾酮对 MCF-7 细胞增殖的刺激作用[2]。
Letrozole (10 nM; 24-48 h ) 抑制 MCF-7 细胞中分泌的金属蛋白酶(MMP-2 和 MMP-9)的水平[2]。

体内:Letrozole (3-300 μg/kg; 每天口服一次,持续 6 周) 对大鼠具有抗肿瘤作用[3]。

详情:www.medchemexpress.cn/Letrozole.html

参考文献:

[1]. Bhatnagar AS, et, al. Highly selective inhibition of estrogen biosynthesis by CGS 20267, a new non-steroidal aromatase inhibitor. J Steroid Biochem Mol Biol. 1990 Dec 20;37(6):1021-7.
[2]. Mitropoulou TN, et, al. Letrozole as a potent inhibitor of cell proliferation and expression of metalloproteinases (MMP-2 and MMP-9) by human epithelial breast cancer cells. Int J Cancer. 2003 Mar 20;104(2):155-60.
[3]. Schieweck K, et, al. Anti-tumor and endocrine effects of non-steroidal aromatase inhibitors on estrogen-dependent rat mammary tumors. J Steroid Biochem Mol Biol. 1993 Mar;44(4-6):633-6.

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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