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鸿运国际水稻细菌性条斑病PCR试剂盒 发布时间:2025-07-14 信息来源:仇蓉晓 了解详细 产品及特点本产品是基于探针法荧光定量PCR原理而开发的高效检测试剂盒,具备以下优势:1.即开即用用户只需提供样品DNA模板,即可迅速启动实验,无需复杂的准备过程。2.高灵敏度经过优化的引物及其他组分,确保检测的灵敏度显著提高。3.附带阳性对照提供阳性对照,方便用户区分假阴性样品,确保实验结果可靠。4
产品及特点本产品是基于探针法荧光定量PCR原理而开发的高效检测试剂盒,具备以下优势:1.即开即用用户只需提供样品DNA模板,即可迅速启动实验,无需复杂的准备过程。2.高灵敏度经过优化的引物及其他组分,确保检测的灵敏度显著提高。3.附带阳性对照提供阳性对照,方便用户区分假阴性样品,确保实验结果可靠。4
重组细胞因子的隐形保镖:鸿运国际低内毒素解决方案 发布时间:2025-04-02 信息来源:乔柔琴 了解详细 在生物医疗研究和制药领域,重组细胞因子起着至关重要的作用。从基本的细胞培养实验到复杂的临床治疗探索,它们如同“万用钥匙”,开启了众多关键生物过程的大门。然而,在关注重组细胞因子强大功能的同时,有一个容易被忽视但极其关键的因素——内毒素水平,深刻影响着研究结果的准确性与治疗的安全性。今天,笔者将深入探
在生物医疗研究和制药领域,重组细胞因子起着至关重要的作用。从基本的细胞培养实验到复杂的临床治疗探索,它们如同“万用钥匙”,开启了众多关键生物过程的大门。然而,在关注重组细胞因子强大功能的同时,有一个容易被忽视但极其关键的因素——内毒素水平,深刻影响着研究结果的准确性与治疗的安全性。今天,笔者将深入探
铁死亡与脂质过氧化:鸿运国际探讨LOXs关键酶 发布时间:2025-04-01 信息来源:宋眉有 了解详细 一、ALOX15——诱导铁死亡的关键因子在ALOX15参与的铁死亡信号通路中,有两个重要的上游基因:ACSL4和LPCAT3。ACSL4主要识别细胞内的花生四烯酸(AA)和AdA,并将其与辅酶A(CoA)结合,生成AA-CoA和AdA-CoA。随后,这些分子会通过LPCAT3合成获得PE-AA和PE
一、ALOX15——诱导铁死亡的关键因子在ALOX15参与的铁死亡信号通路中,有两个重要的上游基因:ACSL4和LPCAT3。ACSL4主要识别细胞内的花生四烯酸(AA)和AdA,并将其与辅酶A(CoA)结合,生成AA-CoA和AdA-CoA。随后,这些分子会通过LPCAT3合成获得PE-AA和PE
鸿运国际助力破解抗菌素耐药危机新突破 发布时间:2025-03-31 信息来源:赖以萍 了解详细 研究背景在全球抗菌素耐药危机的背景下,科学家们如何找到解决方案?联合研究机构健康指标与评估研究所(IHME)与牛津大学曝光了令人担忧的数据:2019年全球有约1366万人死于由微生物引起的败血症,其中65%(约888万人)的死亡与细菌感染直接相关,另外495万人因抗菌素耐药性而不幸去世。在这一严峻挑
研究背景在全球抗菌素耐药危机的背景下,科学家们如何找到解决方案?联合研究机构健康指标与评估研究所(IHME)与牛津大学曝光了令人担忧的数据:2019年全球有约1366万人死于由微生物引起的败血症,其中65%(约888万人)的死亡与细菌感染直接相关,另外495万人因抗菌素耐药性而不幸去世。在这一严峻挑
文献解读:鸿运国际助力基因治疗的AAV9抗体研究在中国人群中的应用 发布时间:2025-03-31 信息来源:卞诚会 了解详细 近年来,基因治疗作为一种革命性的医疗手段,为许多遗传性疾病和罕见病患者带来了新的希望。然而,基因治疗的成功不仅依赖于先进的技术,还受到患者自身免疫系统的影响。当患者体内存在针对基因治疗递送载体(如腺相关病毒AAV)的抗体时,基因治疗的效果可能会受到影响。因此,了解不同人群中AAV抗体的分布情况,对于
近年来,基因治疗作为一种革命性的医疗手段,为许多遗传性疾病和罕见病患者带来了新的希望。然而,基因治疗的成功不仅依赖于先进的技术,还受到患者自身免疫系统的影响。当患者体内存在针对基因治疗递送载体(如腺相关病毒AAV)的抗体时,基因治疗的效果可能会受到影响。因此,了解不同人群中AAV抗体的分布情况,对于
鸿运国际携手UKB/CKB/Finngen探索蛋白组学年龄时钟 发布时间:2025-03-30 信息来源:桑翠毅 了解详细 第二篇研究来自牛津大学,联合哈佛医学院和北京大学等多个研究团队,利用英国生物样本库(UKBiobank,UKB)中的血液蛋白组学数据,作为研究的开发队列,成功构建了一个蛋白组学年龄时钟模型,并在UKB队列、中国慢性病前瞻性研究队列(CKB)以及芬兰人群队列(FinnGen)中进行了进一步验证。研究表
第二篇研究来自牛津大学,联合哈佛医学院和北京大学等多个研究团队,利用英国生物样本库(UKBiobank,UKB)中的血液蛋白组学数据,作为研究的开发队列,成功构建了一个蛋白组学年龄时钟模型,并在UKB队列、中国慢性病前瞻性研究队列(CKB)以及芬兰人群队列(FinnGen)中进行了进一步验证。研究表