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CR3010-S E.coli. CRISPR/Cas9 基因编辑试剂盒（单靶点）
5'-tcctaggtataAtaTaCtaAgtaAgcagggGACTAACATGTGGTGGTTTTTTAGAGCTAGAAATAGC-3'
单域抗体在医学上的应用进展综述
摘要：骆驼源单链抗体（sdAb），又称VHH或纳米抗体，是一种独特的功能性重链抗体（HCAb）。与传统抗体相比，sdAb是一种独特的抗体片段，由重链可变结构域组成。它缺少轻链和第一个恒定结构域（CH1）。sdAb的分子量很小，仅为12~15 kDa，与传统抗体具有相似的抗原结合亲和力，但溶解度更高，在识别和结合功能性、多功能、靶向特异性的抗原片段方面具有独特优势。近几十年来，纳米抗体以其独特的结构和功能特点，被认为是传统单克隆抗体的有前途的药物和替代品。作为新一代纳米生物工具，天然和合成纳米抗体已应用于生物医学的许多领域，包括生物分子材料、生物研究、医学诊断和免疫治疗。本文简要概述了纳米抗体的生物分子结构、生化特性、免疫获取途径及噬菌体库构建等，并全面评述了其在医学研究中的应用，以期为进一步探索和揭示纳米抗体的特性和功能提供参考，并为基于纳米抗体的药物和治疗方法的开发提供良好的前景。
At 标记的抗 HER2 单域抗体片段
单域抗体片段 (sdAbs) 是靶向 a 粒子治疗的理想选择，尤其是使用 211 At 时，因为它们在肿瘤中快速积累并从正常组织中清除。在这里，我们评估了这种策略的治疗潜力，使用 5F7 和 VHH_1028 — 2 个 sdAbs，它们以高亲和力结合人类表皮生长因子受体 2 型 (HER2) 的结构域 IV。方法：使用 N-琥珀酰亚胺基-3-211 At-astato-5-胍基甲基苯甲酸酯 (iso-211 At-SAGMB) 标记 HER2 特异性 sdAbs 和 HER2 无关的 VHH_2001。比较了 iso-211 At-SAGMB-5F7 和 iso-211 At-SAGMB-VHH_2001 对 HER2 表达的 BT474 乳腺癌细胞的细胞毒性。在皮下移植 BT474 异种移植瘤的小鼠中进行了三项实验，以评估单剂量 iso-211 At-SAGMB-5F7（0.7 – 3.0 MBq）、iso-211 At-SAGMB-VHH_1028（1.0 – 3.0 MBq）以及 iso-211 At-SAGMB-VHH_1028 和 iso-211 At-SAGMB-VHH_2001（1.0 MBq）的治疗效果。结果：暴露于 iso-211 At-SAGMB-5F7（D 0 5 1.313 kBq/mL）后，BT474 细胞的克隆形成存活率降低，而 iso-211 At-SAGMB-VHH_2001 无效。使用 211 At 标记的 HER2 特异性 5F7 和 VHH_1028 观察到剂量依赖性肿瘤生长抑制，但使用 HER2 无关的 VHH_2001 则未观察到。在 3.0 MBq 剂量下，使用 iso-211 At-SAGMB-5F7 治疗的 4 只小鼠中有 3 只出现肿瘤完全消退，使用 iso-211 At-SAGMB-VHH_1028 治疗的 11 只小鼠中有 8 只出现肿瘤完全消退；中位生存期分别延长了 495% 和 414%。结论：将快速内化、高亲和力的 HER2 靶向 sdAb 与 iso-211 At-SAGMB 残留修复剂相结合，是一种针对 HER2 表达癌症的靶向 α 粒子治疗的有前途的策略。
隔离式原边反馈单级有源PFC LED驱动芯片- HW8305B
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单构域III-V晶体和反相边界的稳定性
在这里，我们使用密度功能理论比较了具有或没有反相边界的不同III-V晶体构型的稳定性，具有或没有反相边界的阶梯式SI底物，用于突然和补偿界面。通过电荷密度分解和机械应变的原子量表描述分析了不同异质结构的热力学稳定性。我们表明，III-V晶体通过在异方面的电荷补偿更改而适应Si Monoatomic步骤的配置要比形成反相对边界的配置要稳定得多。因此，这项研究表明，在III-V/SI样品中通常观察到的反相边界不是源自Si Monootomic阶梯边缘，而是来自不可避免的动力学驱动的单相3D III-V岛的合并。
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文库。除此之外，源井还提供CRISPR-KO、CRISPRa、CRISPRi 三大定制文库从高通量sgRNA 文
基于多子域自适应网络的单源到单目标跨受试者运动想象分类
摘要：在基于脑电图 (EEG) 的跨受试者运动想象 (MI) 分类任务中，设备和受试者问题会导致与时间相关的数据分布偏移问题。在单源到单目标 (STS) MI 分类任务中，这种偏移问题必然会导致源域和目标域之间整体数据分布差异的增加，从而导致分类准确率下降。本文提出了一种新颖的多子域自适应方法 (MSDAN) 来解决偏移问题并提高传统方法的分类准确率。在所提出的 MSDAN 中，通过测量源子域和目标子域之间的分布差异来获得与类相关和与时间相关的子域（由不同的数据标签和会话标签划分）中的自适应损失。然后，同时最小化 MSDAN 损失函数中的自适应和分类损失。为了说明所提方法的应用价值，我们的方法被用于解决脑机接口 (BCI) 竞赛 III-IVa 数据集的数据分析的 STS MI 分类任务。实验结果表明，与其他方法相比，