动物造模攻略:全国爱肝日3.18,守护你的“小心肝”| MedChemExpress (MCE)

肝脏作为人体最大的代谢器官,却因缺乏痛觉神经被称为“沉默的器官”,许多疾病在早期无明显症状,发现时已进展至中晚期。肝脏疾病主要包括​病毒性肝炎、脂肪肝、酒精性肝病、药物性肝损伤、肝硬化及肝癌。肝脏健康需从日常防护做起:接种疫苗、限制饮酒、均衡饮食、避免滥用药物,并定期筛查肝功能。全国爱肝日呼吁全社会关注肝脏健康,早预防、早发现、早治疗,为生命筑起“肝”净防线。

MCE提供肝脏疾病研究动物造模剂,参考权威药典标准或市场领先标准,严格把控造模产品质量水平,监控产品杂质、重金属、内毒素等外在干扰因素。开学季下单更有1.5倍积分好礼!!!

1 MCE 助力肝脏疾病研究,一起守护“小心肝”

人类肝癌的发生通常继发于​慢性肝病 (Chronic liver disease, CLD),如酒精性脂肪性肝病 (Alcohol-related fatty liver disease, AFLD) 和非酒精性脂肪性肝病(Nonalcoholic fatty liver disease,NAFLD)。AFLD 和 NAFLD 二者有相似的病理谱,慢性病理性损伤可导致过度纤维化、肝硬化并最终导致肝细胞癌 (Hepatocellular carcinoma, HCC)[1]。

2 MCE 动物造模剂系列

(12大分类,40+诱导疾病模型)

肿瘤神经系统心血管系统呼吸系统生殖系统遗传工程
内分泌与代谢免疫与炎症消化系统泌尿系统五官类疾病皮肤疾病

3 MCE 造模剂——诱导肝脏疾病模型产品

参考权威药典标准或市场领先标准,严格把控造模产品质量水平,监控产品杂质、重金属、内毒素等外在干扰因素。

诱导模型产品造模方法(仅供参考)
​肝纤维化模型​Carbon tetrachloride(CCl4)
HY-Y0298
雄性C57BL/6小鼠(6周龄),体重 23-29 g;橄榄油稀释,每隔一天10% CCl4 (2ml /kg) 腹腔注射,持续8周[2]。
肝纤维化模型Thioacetamide(TAA)
HY-Y0698
成年雄性白化Wistar大鼠,150-200g;腹腔注射TAA (200 mg/kg) 每周两次,连续6周[3]。
肝硬化模型Dimethylnitrosamine(DMN)
HY-78177
雄性Sprague-Dawley大鼠,腹腔注射10μL/kg DMN(1%,溶解在生理盐水),每周连续3天,连续3周[4]。
肝细胞癌模型N-Nitrosodiethylamine(DEN)HY-N7434
+
Carbon tetrachloride(CCl4)
HY-Y0298
雄性白化Wistar大鼠,120-150g;100 mg/kg体重每周给予DEN,连续3周。恢复期1周后,给予促进剂CCl4 2ml/kg体重,每周2次,连续8周[5]。

4 MCE 客户造模相关文献

引用 MCE 产品:HY-N7434 N-Nitrosodiethylamine (DEN)

DEN诱导大鼠致癌性肝损伤以研究肝糖原结构异常(Int J Biol Macromol. 2024 Mar;260(Pt 1):129432.)

参考文献

[1] Brisbane (AU): Codon Publications; 2019 Oct 24. Chapter 4.

[2] Sci Rep. 2023 Mar 13;13(1):4172.

[3] BioMed Research International. 2019.

[4] J Hepatol. 1989 Jan;8(1):42-52.

[5] PLoS One. 2018 Dec 4;13(12):e0208194.

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。
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、综合门户和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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