FGF R3细胞因子

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规格: 10ug 50ug

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CD333细胞因子产品基本信息

产品名称: 重组人成纤维细胞生长因子受体3
产品又名: CD333细胞因子, CD333细胞因子
英文名称: Fibroblast growth factor receptor 3; FGFR-3; CD333; FGFR3; JTK4; IIIc
产品说明: 重组人成纤维细胞生长因子受体3由我们的哺乳动物表达系统产生,编码Glu23-G 375的目的基因在C-端有6His标记表达。
背景说明:
成纤维细胞生长因子(FGFs)由至少18种结构相关蛋白组成,参与细胞生长、分化、血管生成、伤口愈合和肿瘤发生等多种生理病理过程。FGFs的生物学活性是由Ⅰ型跨膜酪氨酸激酶家族介导的,经配体结合后,酪氨酸激酶发生二聚和自磷酸化。已知四个编码密切相关的FGF受体的不同基因,FGF R1-4。所有四个FGF受体基因都编码N端信号肽、三个类免疫球蛋白(Ig)结构域、一个酸盒区,包含IGI和IgII结构域之间的酸性残基,一个跨膜结构域和分裂酪氨酸激酶结构域。成纤维细胞生长因子R1-3的多种形式是由mRNA的选择性剪接而产生的.一个涉及FGF R 1和2的频繁剪接事件导致包含所有三个Ig结构域的受体,称为α亚型,或仅称为IgII和IgIII,称为β亚型。只有α亚型被鉴定为FGF R 3和FGF R4。FGFR1-3的附加剪接事件涉及IgIII结构域的C末端,由两个相互排斥的替代外显子编码,生成具有替代IgIII结构域(IIIb和IIIc)的FGF受体。这些受体的复杂表达模式以及它们与不同FGF配体家族成员相互作用的特异性正在研究之中。
级别: AR
品牌: ELITE-MEDIA
产品目录号: P22607
产品规格: 10ug、50ug
产品外观: 乳白色均一粉末。
制剂: 冻干从0.2μm过滤的PBS溶液中,pH值为7.4。
保存条件:
冻干蛋白应保存在<-20°C,室温下保存3周。
重组蛋白溶液可在4-7℃保存2~7d。
重组样品在<-20℃温度下稳定3个月。
 质量控制:
纯度:通过减少SDS-PAGE而确定的95%以上。
内毒素:LAL法测定小于0.1ng/g(1 Eu/?g)。
注意事项: 避免呼入和皮肤接触。
文献引用:
A novel bioanalytical method for the quantification of pemigatinib in rat plasma by UPLC-MS/MS. Weng, Tan, Yu, Xu, Chen, J Pharm Biomed Anal(2021 Aug 05) 
KIAA0753-related skeletal ciliopathy: a ninth case, extending the phenotype and reporting a novel variant. Sabir, Sheikh, Gowda, Wallis, Singham, Durve, Cocca, Holder-Espinasse, Irving, Clin Dysmorphol(2021 Jul 01) 
Molecular classification and diagnostics of upper urinary tract urothelial carcinoma. Fujii, Sato, Suzuki, Kakiuchi, Yoshizato, Lenis, Maekawa, Yokoyama, Takeuchi, Inoue, Ochi, Shiozawa, Aoki, Yoshida, Kataoka, Nakagawa, Nannya, Makishima, Miyakawa, Kawai, Morikawa, Shiraishi, Chiba, Tanaka, Nagae, Sanada, Sugihara, Sato, Nakagawa, Fukayama, Ushiku, Aburatani, Miyano, Coleman, Homma, Solit, Kume, Ogawa, Cancer Cell(2021 Jun 14) 
Identification of a novel inflamed tumor microenvironment signature as a predictive biomarker of bacillus Calmette-Guerin immunotherapy in non-muscle invasive bladder cancer. Damrauer, Roell, Smith, Sun, Kirk, Hoadley, Benefield, Iyer, Solit, Milowsky, Kim, Nielsen, Wobker, Dalbagni, Al-Ahmadie, Olshan, Bochner, Furberg, Troester, Pietzak, Clin Cancer Res(2021 Jun 11) 
Using deep learning to identify bladder cancers with FGFR-activating mutations from histology images. Velmahos, Badgeley, Lo, Cancer Med(2021 Jun 10) 

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