Zymosan A (Zymosan A from Saccharomyces cerevisiae) 是一种 TLR2 激动剂 |MedChemExpress (MCE)

中文名:酵母聚糖A

CAS:58856-93-2

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:Zymosan A (Zymosan A from Saccharomyces cerevisiae) 是一种 TLR2 激动剂,靶向 TLRs 可以预防和抑制 IR 诱导的肠道损伤。Zymosan A 具有明显的辐射防护作用,对小鼠辐照引起的肠道损伤具有保护作用。Zymosan A 促进 IR 损伤后肠干细胞 (ISCs) 的再生。

体内:Zymosan A 可用于动物建模,构建小鼠腹膜炎模型。Zymosan A (25.0 mg/kg;腹腔注射,IR 胁迫前 12 h 和 2 h) 减轻 IR 诱导的小鼠肠道损伤[1]。 MCE has not independently confirmed the accuracy of these methods. They are for reference only. Animal Model: 20.0 Gy abdominal irradiation (ABI) model in mice[1] Dosage: 25.0 mg/kg, dissolved in NS Administration: IP; injection at 12 and 2 h before IR Result: Significantly reduced the degree of bleeding and edema in the intestinal tissue.

 参考详情:Zymosan A (Zymosan A from Saccharomyces cerevisiae) | TLR2激动剂 | MCE

参考文献:

[1]. Du J, et al. Zymosan-A promotes the regeneration of intestinal stem cells by upregulating ASCL2. Cell Death Dis. 2022 Oct 20;13(10):884.

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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,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和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)和任务目标,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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