95 тс: Станок токарный ИЖ 95 ТС купить Б/У в Нижнем Новгороде по цене 250 000 руб.

alexxlab | 13.02.1999 | 0 | Разное

ТС-659, ТС-660, ТС-661 … ТС-670, ТС-671

Опоры трубопроводов и подвески трубопроводов представляют собой металлические конструкции всевозможных видов и способов крепления, при помощи которых осуществляется фиксация трубопроводов. Металлоконструкции опор трубопроводов решают следующие основные задачи: восприятие весовой нагрузки трубопровода; фиксация, или обеспечение свободного перемещения трубопровода по опорной площадке.

Изделия и детали трубопроводов для тепловых сетей выпуск 7-95.

Альбом серии 5.903-13 выпуск 7-95: «Опоры трубопроводов неподвижные».

В данном разделе нашего сайта вы найдете информацию о классификации опор, а так же об основных параметрах (размере и весе), предъявляемых требованиях, комплектности, сроках изготовления продукции.

Таблицы, чертежи и примеры условных обозначений помогут подобрать и заказать опоры, соответствующие вашим требованиям.

В условном обозначении неподвижных опор ТС должно быть указано:

  • диаметр и толщина трубопровода
  • марка стали (с указанием категории) деталей опор в зависимости от температуры наружного воздуха и рабочей среды
  • обозначение опоры по рабочим чертежам ТС-659.00.00-ТС-671.00.00 (с указанием типоразмера опоры).

Пример условного обозначения опоры неподвижной хомутовой для трубопровода DнхS (159х5) мм, из стали Ст3сп5, по чертежу ТС-659.00.00-08:
Опора 159х5 – Ст3сп5 ТС–659.00.00–08

То же, из стали 17ГС-12:
Опора 159х5 – 17ГС-12 ТС–659.00.00–08

В том случае если необходимо электроизоляция трубопроводов от блуждающих токов, применяются прокладка диэлектрическая из листового паротита, а так же плита опорная диэлектрическая.

Опоры поставляются комплектно согласно рабочим чертежам, разработанным в установленном порядке. Мы гарантируем соответствие опор и подвесок требованию соответствующего стандарта при соблюдении потребителем правил монтажа и хранения (в соответствии с настоящим стандартом). Гарантийный срок эксплуатации – 12 месяцев со дня поставки изделия заказчику. На все опоры предоставляется паспорт качества и сертификаты на используемые для изготовления материалы (по запросу).

Токарно-винторезный повышенной точности станок 1ИС1-1 (95ТС-1)

Наименование параметра95ТС-1
Основные параметры  
Класс точности по ГОСТ 8-82 П
Наибольший диаметр заготовки над станиной, мм 250
Наибольший диаметр заготовки над суппортом, мм 125
Наибольшая длина заготовки (РМЦ), мм 500
Высота оси центров над плоскими направляющими станины, мм 130
Наибольшее расстояние от оси центров до кромки резцедержателя, мм 130
Шпидель  
Диаметр сквозного отверстия в шпинделе, мм 25
Наибольший диаметр прутка, проходящий через отверстие в шпинделе, мм 24
Число ступеней частот прямого вращения шпинделя 21
Частота прямого вращения шпинделя, об/мин 20..2000
Число ступеней частот обратного вращения шпинделя 21
Частота обратного вращения шпинделя, об/мин 20..2000
Размер внутреннего конуса в шпинделе, М Морзе 4
Конец шпинделя по ГОСТ 12593-72 4
Суппорт. Подачи  
Наибольшая длина хода каретки (наибольшее продольное перемещение суппорта), мм 500
Наибольшее поперечное перемещение суппорта, мм 180
Цена деления лимба продольного перемещения, мм 0,1
Цена деления лимба поперечного перемещения, мм 0,02
Число ступеней продольных подач  
Пределы рабочих подач продольных, мм/об 0,01..1,8
Число ступеней поперечных подач  
Пределы рабочих подач поперечных, мм/об 0,005..0,9
Скорость быстрых продольных перемещений суппорта, м/мин нет
Скорость быстрых поперечных перемещений суппорта, м/мин нет
Количество нарезаемых резьб метрических  
Пределы шагов нарезаемых резьб метрических, мм 0,2..48
Количество нарезаемых резьб дюймовых  
Пределы шагов нарезаемых резьб дюймовых 24..0,5
Количество нарезаемых резьб модульных  
Пределы шагов нарезаемых резьб модульных 0,2..30
Количество нарезаемых резьб питчевых нет
Пределы шагов нарезаемых резьб питчевых нет
Наибольшее усилие, допускаемое механизмом подач на резце – продольное, Н 3000
Наибольшее усилие, допускаемое механизмом подач на резце – поперечное, Н 3000

Орловский филиал «Квадры» проверит тепловые сети на максимальную температуру теплоносителя 21 апреля

Новости филиалов

21 апреля с 8:00 до 20:00 Орловский филиал «Квадры» испытает тепловые сети в контуре Орловской ТЭЦ на максимальную температуру теплоносителя.

На это время будет прекращена подача теплоносителя для части муниципальных учреждений здравоохранения, образования и культуры Орла.* Отключение объектов жилого фонда не планируется.

«По нормативным требованиям** такие испытания проводятся раз в пять лет, чтобы оценить способность теплосетей нести максимально возможные нагрузки в пиковые моменты отопительного сезона. Для этого температуру сетевой воды в трубопроводах поднимут до 95 С», – пояснил управляющий директор Орловского филиала «Квадры» Сергей Филатов.

После окончания испытаний энергетики проведут тщательный осмотр трубопроводов и тепловых камер. В случае обнаружения повреждений ремонтные бригады филиала приступят к их оперативному устранению.

На время проведения испытаний энергетики просят горожан быть предельно осторожными и соблюдать меры безопасности в местах, находящихся рядом с теплосетевыми объектами (трубопроводами, тепловыми камерами, в местах парения и выхода воды), а также не оставлять там свои транспортные средства.

При обнаружении признаков повреждения коммуникаций необходимо оперативно сообщить об этом диспетчерам Орловского филиала ПАО «Квадра» по телефонам 55-29-74, 44-05-19.

* Список объектов, попадающих в зону отключения (скачать, pdf).

** П. 6.2.32 Правил технической эксплуатации тепловых энергоустановок, утвержденных приказом Министерства энергетики Российской Федерации от 24 марта 2003 г. N 115.


Вконтакте

Фейсбук

Одноклассники

Facebook

vkontakte

odnoklassniki

Igeba TF-F 95 HD от Igeba – это тепловые туманообразователи

Люди, работающие в сельском хозяйстве, должны были смириться с потерей прибыли, вызванной вредителями и болезнями. Другие вредные организмы атакуют залежи и могут полностью уничтожить урожай. Использование методов, не наносящих вреда окружающей среде и защищающих урожай, становится все более востребованным, и

Igeba предлагает именно это. Будь то биологические или химические – IGEBA открывает новые горизонты в этой области, основанные на многолетнем практическом опыте и экспертах высокого класса.При минимальном нанесении на поверхность IGEBA вносит жизненно важный вклад в защиту окружающей среды.

TF-F 95 HD: Модель, аналогичная TF 95 HD, с пусковым компрессором и пультом дистанционного управления на 12 В постоянного тока (16 А) с соединительным кабелем длиной 5 метров и кабелем питания от аккумулятора длиной 5 метров (мин. 36 Ач).

Бак для раствора, топливный бак и дымовая труба изготовлены из нержавеющей стали . Этот генератор тумана был разработан для экономичной обработки больших площадей.Трубка при необходимости регулируется по вертикали с помощью ручной рукоятки. Для соблюдения самых строгих требований безопасности при использовании легковоспламеняющихся жидкостей данный дымогенератор оснащен электронным пневматическим отсечным устройством

, в случае утечки бензина или снижения давления в газотопливной системе. Все детали устойчивы к эксплуатации и износу при условии соблюдения правил профилактического обслуживания. Это может легко сделать персонал, который его использует

Это устройство также оснащено гильзой воздушного фильтра , которая сводит к минимуму нагрузку, создаваемую шумом.Его легко переносить благодаря ручке. Выброс тумана легко достигается нажатием кнопки, которая активирует электрический/электронный клапан без использования крана. Аппарат идеален для обработки особо охраняемых территорий, крупных месторождений, заводов и для нанесения водных эмульсий в теплицах или для дезинфекции конюшен. В качестве опции доступна вращающаяся опора, позволяющая сделать устройство мобильным в горизонтальном положении.

Генератор тумана   IGEBA – TF/95HD можно использовать внутри и снаружи помещений, производя густой туман инсектицида, который сразу же вступает в силу при использовании правильного химического вещества и убивает летающих и ползающих насекомых.На открытом пространстве, при нормальных погодных условиях, туман может эффективно покрывать заражённую территорию с минимальным загрязнением окружающей среды. Это обеспечивает немедленную борьбу с вредителями. Генераторы тумана широко используются для уничтожения комаров, переносящих лихорадку и другие заболевания. В закрытых помещениях IGEBA TF 95 HD используется для быстрой и экономичной обработки больших месторождений и других зданий. Он также используется для дезинфекции конюшен и т. д., например, формалином или любым другим дезинфицирующим средством.Список приложений может продолжаться практически без ограничений. Для работы без помощи рук генератор может быть оснащен пультом дистанционного управления и пусковым компрессором (12 В постоянного тока).

Технические характеристики
Выход камеры сгорания 36,8 кВт или 50 л.с.
Топливный бак 5,5 литров
Расход топлива 4 л/ч
Бак для раствора 60 литров
Максимальный расход масла/воды 100/40 л/ч
Крышка-дозатор (масло) 1.4-1,5
Дозатор (вода) 1,2-1,6
Энергоснабжение 4 x 1,5 В пост. тока (одноэлементный)
Размеры 198 х 62 х 58 см 

Аксессуары:

TF-F 95 HD: модель, аналогичная TF 95 HD, с пусковым компрессором и пультом дистанционного управления на 12 В постоянного тока (16 А) с соединительным кабелем длиной 5 метров и кабелем питания машины длиной 5 метров (мин.36 Ач).

tf-cpn/base.py на мастере · chenyilun95/tf-cpn · GitHub

импортировать тензорный поток как tf
импортировать tensorflow.contrib.slim как тонкий
импортировать numpy как np
из коллекций импортирует OrderedDict как dict
импорт ОС
импорт ос.путь как osp
импортный шар
импорт setproctitle
импорт abc
из .net_utils import sum_gradients,aggregate_batch,get_optimizer,get_tower_summary_dict
из .saver import load_model, Saver
из .импорт таймера Таймер
из .logger импортировать colorlogger
из .utils импортировать приблизительно_равно
класс ModelDesc (объект):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
по определению __init__(сам):
сам._лосс = Нет
self._inputs = []
self._outputs = []
self._tower_summary = []
по определению set_inputs(self, *vars):
self._inputs = переменные
по определению set_outputs(self, *vars):
сам._выходы = переменные
по определению set_loss (я, переменная):
, если не isinstance(var, tf.Tensor):
поднять ValueError(“Убыток должен быть одним тензором”)
# assert var.get_shape() == [], ‘Тензор потерь должен иметь скалярную форму, но получил форму {}’.формат(var.get_shape())
self._loss = переменная
определение get_loss (я, include_wd = False):
, если self._loss равно None:
поднять ValueError (“Сеть не определяет окончательную потерю”)
, если include_wd:
weight_decay = tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES)
weight_decay = tf.add_n(weight_decay)
возврат self._loss + weight_decay
иначе:
вернуть себя._потеря
по определению get_inputs(self):
, если len(self._входы) == 0:
поднять ValueError (“Сеть не определяет входы”)
возврат self._inputs
по определению get_outputs(self):
, если len(self._outputs) == 0:
поднять ValueError (“Сеть не определяет выходы”)
вернуть себя._выходы
определение add_tower_summary (я, имя, вары, Reduced_method = ‘среднее’):
утвердить приведенный_метод == ‘среднее значение’ или приведенный_метод == ‘сумма’, \
«Суммарный тензор поддерживает только метод уменьшения суммы или среднего»
если isinstance(переменные, список):
для v в переменных:
, если вар.get_shape() == Нет:
print(‘Суммарный тензор {} имеет неизвестную форму.’.format(name))
иначе:
утверждение v.get_shape().as_list() == [], \
“Суммарный тензор поддерживает только скаляр, но получил {}”.format(v.get_shape().as_list())
тс.add_to_collection(имя, v)
иначе:
, если vars.get_shape() == Нет:
print(‘Суммарный тензор {} имеет неизвестную форму.’.format(name))
иначе:
утверждение vars.get_shape().as_list() == [], \
“Суммарный тензор поддерживает только скаляр, но получил {}”.формат(vars.get_shape().as_list())
tf.add_to_collection(имя, переменные)
self._tower_summary.append([имя, приведенный_метод])
@abc.abstractmethod
определение make_network (я, is_train):
пройти
@abc.абстрактный метод
определение make_data(self):
пройти
класс База(объект):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
“””
построить график:
_make_graph
make_inputs
make_network
add_tower_summary
get_summary
поезд/тест
“””
def __init__(self, net, cfg, data_iter=Нет, log_name=’logs.тхт’):
self._input_list = []
self._output_list = []
self._outputs = []
self.graph_ops = Нет
self.net = сеть
сам.конфиг = конфиг
self.cur_epoch = 0
self.summary_dict = {}
# таймер
self.global_timer = Таймер()
сам.таймер = Таймер()
self.read_timer = Таймер()
# регистратор
self.logger = colorlogger(cfg.output_dir, log_name=log_name)
# инициализировать тензорный поток
tfconfig = tf.ConfigProto (allow_soft_placement = True, log_device_placement = False)
tfconfig.gpu_options.allow_growth = Истина
self.sess = tf.Session(config=tfconfig)
# build_graph
self.build_graph()
# получить данные iter
сам._data_iter = data_iter
@abc.abstractmethod
определение _make_graph(я):
возврат
деф build_graph(я):
# все переменные должны быть на одном графике и храниться в процессоре.
с tf.device(‘/device:CPU:0’):
tf.set_random_seed(2333)
self.graph_ops = self._make_graph()
, если не isinstance (self.graph_ops, список) и не isinstance (self.graph_ops, кортеж):
сам.graph_ops = [я.graph_ops]
self.summary_dict.update(get_tower_summary_dict(self.net._tower_summary))
по определению load_weights (я, модель = нет):
, если модель == ‘last_epoch’:
sfiles = os.path.join(self.cfg.model_dump_dir, ‘моментальный снимок_*.ckpt.meta’)
sfiles = glob.glob(sfiles)
, если длина (файлы) > 0:
sfiles.sort(key=os.path.getmtime)
sfiles = [i[:-5] для i в файлах, если i.endswith(‘.meta’)]
модель = файлы [-1]
иначе:
сам.logger.critical(‘Модель моментального снимка не существует.’)
возврат
, если isinstance (модель, интервал):
модель = os.path.join(self.cfg.model_dump_dir, ‘snapshot_%d.ckpt’ % модель)
, если isinstance(model, str) и (osp.существует (модель + ‘.meta’) или osp.exists (модель)):
self.logger.info(‘Инициализированные веса модели из {} …’.format(model))
load_model(self.sess, модель)
, если model.split(‘/’)[-1].startswith(‘snapshot_’):
self.cur_epoch = int(model[model.find(‘snapshot_’)+9:model.найти(‘.ckpt’)])
self.logger.info(‘Текущая эпоха %d.’ % self.cur_epoch)
иначе:
self.logger.critical(‘Ничего не загружается. В пути {}.’.format(model)) нет модели)
по определению next_feed(self):
если сам._data_iter — нет:
поднять ValueError(‘Нет входных данных.’)
фид_дикт = дикт()
для входов в self._input_list:
BLOB = следующий (self._data_iter)
для i, ввод в перечислении (вводы):
inp_shape = вх.get_shape().as_list()
, если нет в inp_shape:
feed_dict[inp] = капли[i]
иначе:
feed_dict[inp] = blobs[i].reshape(*inp_shape)
возврат feed_dict
Тренер класса (база):
деф __init__(я, сеть, конфиг, data_iter=нет):
сам.lr_eval = cfg.lr
self.lr = tf.Variable(cfg.lr, trainable=False)
self._optimizer = get_optimizer(self.lr, cfg.optimizer)
super(Trainer, self).__init__(net, cfg, data_iter, log_name=’train_logs.txt’)
# сделать данные
, если data_iter равен None:
сам._data_iter = self.net.make_data()
иначе:
self._data_iter = data_iter
определение _make_graph(я):
self.logger.info(“Создание обучающего графа на {} графических процессорах…”.format(self.cfg.nr_gpus))
weights_initializer = тонкий.xavier_initializer()
bias_initializer = tf.constant_initializer(0.)
смещения_regularizer = tf.no_regularizer
weights_regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(self.cfg.weight_decay)
башня_град = []
с тф.переменная_область (tf.get_variable_scope()):
для i в диапазоне (self.cfg.nr_gpus):
с tf.device(‘/gpu:%d’ % i):
с tf.name_scope(‘tower_%d’ % i) как name_scope:
# Принудительно разместить все переменные на процессоре.
с тонким.arg_scope([slim.model_variable, slim.variable], device=’/device:CPU:0′):
с slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.conv2d_in_plane, \
тонкий.conv2d_transpose, тонкий.separable_conv2d,
slim.full_connected],
weights_regularizer=weights_regularizer,
смещения_regularizer = смещения_regularizer,
weights_initializer=weights_initializer,
biases_initializer=biases_initializer):
# потери по одному GPU
сам.net.make_network (is_train = Истина)
если я == self.cfg.nr_gpus – 1:
потеря = self.net.get_loss(include_wd=True)
иначе:
потеря = self.net.get_loss()
сам._input_list.append(self.net.get_inputs())
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
, если я == 0:
, если self.cfg.nr_gpus > 1 и self.cfg.bn_train имеет значение True:
сам.logger.warning(“BN рассчитывается только на одном графическом процессоре”)
extra_update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS, name_scope)
с tf.control_dependencies(extra_update_ops):
град = self._optimizer.compute_gradients(потеря)
иначе:
град = сам._optimizer.compute_gradients(потеря)
final_grads = []
с tf.variable_scope(‘Gradient_Mult’) в качестве области действия:
для град, var в градах:
масштаб = 1.
если сам.cfg.double_bias и ‘/biases:’ в var.name:
масштаб *= 2.
, если не np.allclose(шкала, 1.):
град = tf.multiply(град, шкала)
final_grads.append((град, переменная))
башня_град.добавить (final_grads)
, если len(tower_grads) > 1:
град = сумма_градиентов(башня_град)
иначе:
град = башня_град[0]
если Ложь:
переменные_средние = tf.поезд.ExponentialMovingAverage(0.9999)
variable_to_average = (tf.trainable_variables() + tf.moving_average_variables())
variable_averages_op = variable_averages.apply(variables_to_average)
apply_gradient_op = self._optimizer.apply_gradients (градусы)
train_op = tf.группа (apply_gradient_op, variable_averages_op, *extra_update_ops)
иначе:
apply_gradient_op = self._optimizer.apply_gradients (градусы)
train_op = tf.group(apply_gradient_op, *extra_update_ops)
возврат train_op
деф поезд(сам):
# Эпоха 0: 0-epoch_size; сохранен как snapshot_1.скпт
# Эпоха 1: epoch_size-2x; сохранено как snapshot_2.ckpt
# …
# Эпоха 9: сохранено как snapshot_10.ckpt
#дек лр; Эпоха 10: сохранено как snapshot_11.ckpt
# …
# если вы хотите проверить эпоху перед уменьшением lr, просто проверьте snapshot_10.скпт
self.logger.info(‘Инициализировать заставку…’)
# заставка
train_saver = Saver(self.sess, tf.global_variables(), self.cfg.model_dump_dir)
селф.логгер.info(‘Инициализировать все переменные…’)
self.sess.run(tf.variables_initializer(tf.global_variables(), name=’init’))
# инициализируем веса
self.load_weights(‘last_epoch’, если self.cfg.continue_train иначе self.cfg.init_model)
сам.logger.info(‘Начать обучение…’)
start_itr = self.cur_epoch * self.cfg.epoch_size + 1
nr_itrs = self.cfg.nr_gpus*self.cfg.batch_size
для itr в диапазоне (start_itr, self.cfg.max_itr + nr_itrs, nr_itrs):
self.global_timer.tic()
itrs = np.аранж(itr, itr+nr_itrs)
self.cur_epoch = itrs[-1] // self.cfg.epoch_size
setproctitle.setproctitle(‘train’ + self.cfg.proj_name + ‘epoch:’ + str(self.cur_epoch))
# применить текущую политику обучения
cur_lr = сам.cfg.get_lr(itrs[-1])
, если не приблизительно_равно(cur_lr, self.lr_eval):
печать (self.lr_eval, cur_lr)
self.sess.run(tf.assign(self.lr, cur_lr))
# ввод данных
сам.read_timer.tic()
feed_dict = self.next_feed()
self.read_timer.toc()
# поезд один шаг
автоспуск.tic()
_, self.lr_eval, *summary_res = self.sess.run(
[self.graph_ops[0], self.lr, *self.summary_dict.values()], feed_dict=feed_dict)
автоспуск.toc()
iter_summary = дикт()
для i, k в перечислении (self.summary_dict.keys()):
iter_summary[k] = summary_res[i]
экран = [
‘Эпоха %d итр %d/%d:’ % (self.cur_epoch, itrs[-1], self.cfg.epoch_size),
‘lr: %g’ % (self.lr_eval),
‘скорость: %.2f(%.2fs r%.2f)s/itr’ % (
self.global_timer.average_time, self.timer.average_time, self.read_timer.average_time),
‘%.2fh/epoch’ % (self.global_timer.среднее_время / 3600. * self.cfg.epoch_size / nr_itrs),
‘ ‘.join(map(lambda x: ‘%s: %.4f’ % (x[0], x[1]), iter_summary.items())),
]
#TODO(витрина?)
, если np.any(itrs% (self.cfg.дисплей) == 0):
self.logger.info(‘ ‘.join(экран))
, если np.any(itrs% self.cfg.epoch_size == 0):
train_saver.save_model(self.cur_epoch)
сам.global_timer.toc()
Тестер класса (базовый):
деф __init__(я, сеть, конфиг, data_iter=нет):
super(Tester, self).__init__(net, cfg, data_iter, log_name=’test_logs.txt’)
определение next_feed (я, batch_data = нет):
если сам._data_iter — None, а batch_data — None:
поднять ValueError(‘Нет входных данных.’)
фид_дикт = дикт()
, если значение batch_data равно None:
для входов в self._input_list:
BLOB = следующий (self._data_iter)
для i, ввод в перечислении (вводы):
inp_shape = вх.get_shape().as_list()
, если нет в inp_shape:
feed_dict[inp] = капли[i]
иначе:
feed_dict[inp] = blobs[i].reshape(*inp_shape)
иначе:
утверждение isinstance(batch_data, list) или isinstance(batch_data, tuple), «Входные данные должны иметь тип списка.”
утверждение len(batch_data) == len(self._input_list[0]), «Входные данные неполные».
размер_пакета = self.cfg.размер_пакета
, если self._input_list[0][0].get_shape().as_list()[0] равно None:
# партия заполнения
для i в диапазоне (len (batch_data)):
batch_size = (len(batch_data[i]) + self.cfg.nr_gpus – 1) // self.cfg.nr_gpus
total_batches = размер_пакета * self.cfg.nr_gpus
left_batches = total_batches – len(batch_data[i])
, если left_batches > 0:
batch_data[i] = np.append(batch_data[i], np.нули((left_batches, *batch_data[i].shape[1:])), ось=0)
self.logger.warning(“Заполните несколько пробелов, чтобы соответствовать размеру партии, что приводит к трате %d%% вычислений” % (
осталось_партий * 100./всего_партий))
, если размер_пакета > self.cfg.размер_пакета:
сам.logger.warning(“Текущий размер_пакета %d больше, чем размер пакета_конфигурации %d.” % (размер_пакета, self.cfg.размер_пакета))
иначе:
утверждать self.cfg.batch_size * self.cfg.nr_gpus == len(batch_data[0]), \
«Входная партия не соответствует партии-заполнителю».
для j, входные данные в enumerate(self._input_list):
для i, ввод в перечислении (вводы):
feed_dict[inp] = batch_data[i][j * размер_пакета: (j+1) * размер_пакета]
#@TODO(удалить)
утверждение (j+1) * batch_size == len(batch_data[0]), ‘проверить партию’
возврат feed_dict, размер партии
определение _make_graph(я):
сам.logger.info(“Создание графика тестирования на {} графических процессорах…”.format(self.cfg.nr_gpus))
с tf.variable_scope(tf.get_variable_scope()):
для i в диапазоне (self.cfg.nr_gpus):
с tf.device(‘/gpu:%d’ % i):
с тф.name_scope(‘tower_%d’ % i) как name_scope:
с slim.arg_scope([slim.model_variable, slim.variable], device=’/device:CPU:0′):
self.net.make_network(is_train=False)
self._input_list.append(self.net.get_inputs())
сам._output_list.append(self.net.get_outputs())
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
self._outputs = совокупный_пакет (self._output_list)
#run_meta=tf.Выполнить метаданные ()
# варианты = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.float_operation()
# flops = tf.profiler.profile(self.sess.graph, run_meta=run_meta, cmd=’op’, options=opts)
#
# opts = tf.profiler.ProfileOptionBuilder.trainable_variables_parameter()
# параметры = tf.profiler.profile(self.sess.graph, run_meta=run_meta, cmd=’op’, options=opts)
# print(“{:,} — {:,}”.format(flops.total_float_ops, params.total_parameters))
# из IPython import embed; встроить()
вернуть себя._выходы
определение предсказать_один (я, данные = нет):
# TODO(уменьшить данные в ограниченном пакете)
assert len(self.summary_dict) == 0, «все еще не поддерживается скалярная сводка на этапе тестирования»
setproctitle.setproctitle(‘test’ + self.cfg.proj_name + ‘epoch:’ + str(self.cur_epoch))
self.read_timer.tic()
feed_dict, batch_size = self.next_feed(данные)
self.read_timer.toc()
сам.таймер.tic()
res = self.sess.run([*self.graph_ops, *self.summary_dict.values()], feed_dict=feed_dict)
автоспуск.toc()
, если данные не равны None и len(data[0]) < self.cfg.nr_gpus * batch_size:
для i в диапазоне (длина (разрешение)):
рез [я] = рез [я] [: длина (данные [0])]
возврат рез
защитный тест (сам):
пройти

SW® TrueForm® TF-95RB Ярко-синий 3.Биоразлагаемые нитриловые смотровые перчатки толщиной 1 мил, SW Safety Solutions

Положения и условия

Спасибо, что посетили наш сайт. Настоящие условия использования применимы к веб-сайтам США, Канады и Пуэрто-Рико («Веб-сайт»), которыми управляет VWR («Компания»). Если вы заходите на веб-сайт из-за пределов США, Канады или Пуэрто-Рико, посетите соответствующий международный веб-сайт, доступный по адресу www.vwr.com, для ознакомления с применимыми условиями.На всех пользователей веб-сайта распространяются следующие условия использования веб-сайта (данные «Условия использования»). Пожалуйста, внимательно прочитайте настоящие Условия использования перед доступом к любой части веб-сайта или его использованием. Получая доступ к Веб-сайту или используя его, вы соглашаетесь с тем, что прочитали, поняли и согласны соблюдать настоящие Условия использования с периодическими изменениями, а также Политику конфиденциальности Компании, которая настоящим включена в настоящие Условия. использования. Если вы не хотите соглашаться с настоящими Условиями использования, не открывайте и не используйте какую-либо часть веб-сайта.

Компания может пересматривать и обновлять настоящие Условия использования в любое время без предварительного уведомления, разместив измененные условия на веб-сайте. Ваше дальнейшее использование веб-сайта означает, что вы принимаете и соглашаетесь с пересмотренными Условиями использования. Если вы не согласны с Условиями использования (в которые время от времени вносятся поправки) или недовольны Веб-сайтом, вашим единственным и исключительным средством правовой защиты является прекращение использования Веб-сайта.

Использование на месте

Информация, содержащаяся на этом веб-сайте, предоставляется только в информационных целях.Несмотря на то, что на момент публикации информация считается верной, вы должны самостоятельно определить ее пригодность для вашего использования. Не все продукты или услуги, описанные на этом веб-сайте, доступны во всех юрисдикциях или для всех потенциальных клиентов, и ничто в настоящем документе не предназначено в качестве предложения или ходатайства в какой-либо юрисдикции или любому потенциальному клиенту, если такое предложение или продажа не соответствуют требованиям.

Покупка товаров и услуг

Настоящие Положения и условия применяются только к использованию Веб-сайта.Обратите внимание, что условия, касающиеся обслуживания, продажи продуктов, рекламных акций и других связанных с этим действий, можно найти по адресу https://us.vwr.com/store/content/externalContentPage.jsp?path=/en_US/about_vwr_terms_and_conditions.jsp. , и эти положения и условия регулируют любые покупки продуктов или услуг у Компании.

Интерактивные функции

Веб-сайт может содержать службы доски объявлений, чаты, группы новостей, форумы, сообщества, персональные веб-страницы, календари и/или другие средства обмена сообщениями или средствами связи, предназначенные для того, чтобы вы могли общаться с широкой общественностью или с группой ( совместно именуемые «Функция сообщества»).Вы соглашаетесь использовать Функцию сообщества только для публикации, отправки и получения сообщений и материалов, которые являются надлежащими и связаны с конкретной Функцией сообщества. Вы соглашаетесь использовать Веб-сайт только в законных целях.

A. В частности, вы соглашаетесь не делать ничего из следующего при использовании функции сообщества:

1. Порочить, оскорблять, преследовать, преследовать, угрожать или иным образом нарушать законные права (такие как права на неприкосновенность частной жизни и публичность) других лиц.
2. Публиковать, публиковать, загружать, распространять или распространять любые неуместные, богохульные, клеветнические, нарушающие авторские права, непристойные, непристойные или незаконные темы, названия, материалы или информацию.
3. Загружать файлы, содержащие программное обеспечение или другие материалы, защищенные законами об интеллектуальной собственности (или правами на неприкосновенность частной жизни или публичность), если только вы не владеете правами на них или не контролируете их, или не получили все необходимые согласия.
4. Загружать файлы, содержащие вирусы, поврежденные файлы или любое другое подобное программное обеспечение или программы, которые могут нарушить работу чужого компьютера.
5. Перехват или попытка перехвата электронной почты, не предназначенной для вас.
6. Рекламировать или предлагать продать или купить какие-либо товары или услуги для любых деловых целей, если такая Функция сообщества специально не разрешает такие сообщения.
7. Проводить или рассылать опросы, конкурсы, финансовые пирамиды или письма счастья.
8. Загружайте любой файл, опубликованный другим пользователем Элемента сообщества, который, как вы знаете или должны были бы знать, не может быть законно распространен таким образом или что вы обязаны соблюдать конфиденциальность по договору (несмотря на его доступность на веб-сайте).
9. Фальсифицировать или удалять любые указания на авторство, юридические или другие надлежащие уведомления, обозначения прав собственности или ярлыки происхождения или источника программного обеспечения или других материалов, содержащихся в загружаемом файле.
10. Искажать связь с каким-либо лицом или организацией.
11. Участвовать в любых других действиях, которые ограничивают или препятствуют чьему-либо использованию Веб-сайта или которые, по мнению Компании, могут нанести вред Компании или пользователям Веб-сайта или привлечь их к ответственности.
12. Нарушать любые применимые законы или правила или нарушать любой кодекс поведения или другие правила, которые могут применяться к какой-либо конкретной функции сообщества.
13. Собирать или иным образом собирать информацию о других, включая адреса электронной почты, без их согласия.

B. Вы понимаете и признаете, что несете ответственность за любой контент, который вы отправляете, вы, а не Компания, несете полную ответственность за такой контент, включая его законность, надежность и уместность. Если вы публикуете от имени или от имени вашего работодателя или другого лица, вы заявляете и гарантируете, что вы уполномочены делать это. Загружая или иным образом передавая материал в любую область Веб-сайта, вы гарантируете, что этот материал принадлежит вам или находится в общественном достоянии, или иным образом свободен от имущественных или других ограничений, и что вы имеете право размещать его на Веб-сайте.Кроме того, загружая или иным образом передавая материалы в любую область веб-сайта, вы предоставляете Компании безотзывное, безвозмездное право во всем мире публиковать, воспроизводить, использовать, адаптировать, редактировать и/или изменять такие материалы любым способом, в любые средства массовой информации, известные в настоящее время или обнаруженные в будущем, во всем мире, в том числе в Интернете и всемирной паутине, в рекламных, коммерческих, коммерческих и рекламных целях, без дополнительных ограничений или компенсации, если это не запрещено законом, и без уведомления, проверки или одобрения.

C. Компания оставляет за собой право, но не берет на себя никакой ответственности, (1) удалять любые материалы, размещенные на веб-сайте, которые Компания по своему собственному усмотрению считает несовместимыми с вышеизложенными обязательствами или иным образом неуместными по любой причине. ; и (2) прекратить доступ любого пользователя ко всему Веб-сайту или его части. Тем не менее, Компания не может ни просматривать все материалы до их размещения на Веб-сайте, ни гарантировать незамедлительное удаление нежелательных материалов после их размещения.Соответственно, Компания не несет ответственности за какие-либо действия или бездействие в отношении передач, сообщений или контента, предоставленных третьими лицами. Компания оставляет за собой право предпринимать любые действия, которые она сочтет необходимыми для защиты личной безопасности пользователей данного веб-сайта и общественности; однако Компания не несет ответственности перед кем-либо за выполнение или невыполнение действий, описанных в этом параграфе.

D. Несоблюдение вами положений (A) или (B) выше может привести к прекращению вашего доступа к Веб-сайту и может подвергнуть вас гражданской и/или уголовной ответственности.

Специальное примечание о контенте сообщества

Любой контент и/или мнения, загруженные, выраженные или представленные через любую функцию сообщества или любой другой общедоступный раздел веб-сайта (включая защищенные паролем области), а также все статьи и ответы на вопросы, кроме контента, явно разрешенного Компании, являются исключительно мнением и ответственностью физического или юридического лица, представляющего их, и не обязательно отражают мнение Компании.Например, любое рекомендуемое или предлагаемое использование продуктов или услуг, доступных от Компании, которое публикуется через Функция сообщества, не является признаком одобрения или рекомендации со стороны Компании. Если вы решите следовать любой такой рекомендации, вы делаете это на свой страх и риск.

Ссылки на сторонние сайты

Веб-сайт может содержать ссылки на другие веб-сайты в Интернете. Компания не несет ответственности за содержание, продукты, услуги или практику любых сторонних веб-сайтов, включая, помимо прочего, сайты, связанные с Веб-сайтом или с него, сайты, размещенные на Веб-сайте, или рекламу третьих лиц, и не делает заявлений относительно их качество, содержание или точность.Наличие ссылок с веб-сайта на любой сторонний веб-сайт не означает, что мы одобряем, одобряем или рекомендуем этот веб-сайт. Мы отказываемся от всех гарантий, явных или подразумеваемых, в отношении точности, законности, надежности или достоверности любого контента на любом стороннем веб-сайте. Использование вами сторонних веб-сайтов осуществляется на ваш страх и риск и регулируется условиями использования таких веб-сайтов.

Права собственности на контент

Вы признаете и соглашаетесь с тем, что все содержимое Веб-сайта (включая всю информацию, данные, программное обеспечение, графику, текст, изображения, логотипы и/или другие материалы), а также его дизайн, выбор, сбор, размещение и сборка являются являются собственностью Компании и защищены законами США и международными законами об интеллектуальной собственности.Вы имеете право использовать содержимое веб-сайта только в личных целях или в законных деловых целях. Вы не можете копировать, изменять, создавать производные работы, публично демонстрировать или выполнять, переиздавать, хранить, передавать, распространять, удалять, удалять, дополнять, добавлять, участвовать в передаче, лицензировать или продавать любые материалы в Интернете. сайта без предварительного письменного согласия Компании, за исключением: (а) временного хранения копий таких материалов в оперативной памяти, (б) хранения файлов, которые автоматически кэшируются вашим веб-браузером для целей улучшения отображения, и (в) печати разумного количество страниц веб-сайта; при условии, что в каждом случае вы не изменяете и не удаляете какие-либо уведомления об авторских правах или других правах собственности, включенные в такие материалы.Ни название, ни какие-либо права интеллектуальной собственности на какую-либо информацию или материалы на Веб-сайте не передаются вам, а остаются за Компанией или соответствующим владельцем такого контента.

Товарные знаки

Название и логотип Компании, а также все соответствующие названия, логотипы, названия продуктов и услуг, встречающиеся на Веб-сайте, являются товарными знаками Компании и/или соответствующих сторонних поставщиков. Их нельзя использовать или повторно отображать без предварительного письменного согласия Компании.

Отказ от ответственности

Компания не несет никакой ответственности за материалы, информацию и мнения, представленные на Веб-сайте или доступные через него («Контент сайта»). Вы полагаетесь на Контент Сайта исключительно на свой страх и риск. Компания отказывается от какой-либо ответственности за травмы или убытки, возникшие в результате использования любого Контента Сайта.
ВЕБ-САЙТ, СОДЕРЖИМОЕ САЙТА, ​​ПРОДУКТЫ И УСЛУГИ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫЕ НА ВЕБ-САЙТЕ ИЛИ ДОСТУПНЫЕ ЧЕРЕЗ ЕГО, ПРЕДОСТАВЛЯЮТСЯ НА УСЛОВИЯХ «КАК ЕСТЬ» И «КАК ДОСТУПНО», СО ВСЕМИ ОШИБКАМИ.НИ КОМПАНИЯ, НИ ЛЮБОЕ СВЯЗАННОЕ С КОМПАНИЕЙ ЛИЦО НЕ ДАЕТ НИКАКИХ ГАРАНТИЙ ИЛИ ЗАЯВЛЕНИЙ В ОТНОШЕНИИ КАЧЕСТВА, ТОЧНОСТИ ИЛИ ДОСТУПНОСТИ ВЕБ-САЙТА. В ЧАСТНОСТИ, НО НЕ ОГРАНИЧИВАЯ ВЫШЕИЗЛОЖЕННОЕ, НИ КОМПАНИЯ, НИ ЛЮБОЕ СВЯЗАННОЕ С КОМПАНИЕЙ ЛИЦО НЕ ГАРАНТИРУЕТ И НЕ ЗАЯВЛЯЕТ, ЧТО ВЕБ-САЙТ, СОДЕРЖИМОЕ САЙТА ИЛИ УСЛУГИ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫЕ НА ВЕБ-САЙТЕ ИЛИ ЧЕРЕЗ ВЕБ-САЙТ, БУДУТ ТОЧНЫМИ, НАДЕЖНЫМИ, БЕЗОШИБОЧНЫМИ ИЛИ БЕСПЕРЕБОЙНЫМИ; ЧТО ДЕФЕКТЫ БУДУТ ИСПРАВЛЕНЫ; ЧТО ВЕБ-САЙТ ИЛИ СЕРВЕР, КОТОРЫЙ ДЕЛАЕТ ЕГО ДОСТУПНЫМ, НЕ СОДЕРЖАТ ВИРУСОВ ИЛИ ДРУГИХ ВРЕДНЫХ КОМПОНЕНТОВ; ИЛИ ЧТО ВЕБ-САЙТ БУДЕТ ОТВЕЧАТЬ ВАШИМ ПОТРЕБНОСТЯМ ИЛИ ОЖИДАНИЯМ.КОМПАНИЯ ОТКАЗЫВАЕТСЯ ОТ ВСЕХ ГАРАНТИЙ ЛЮБОГО РОДА, ЯВНЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ ЛЮБЫЕ ГАРАНТИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ПРИГОДНОСТИ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ КОНКРЕТНОЙ ЦЕЛИ И НЕНАРУШЕНИЯ ПРАВ.
НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ КОМПАНИЯ, ЕЕ ЛИЦЕНЗИАРЫ ИЛИ ПОДРЯДЧИКИ НЕ НЕСУТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ЛЮБОЙ УЩЕРБ ЛЮБОГО РОДА, ПО ЛЮБОЙ ПРАВОВОЙ ТЕОРИИ, ВОЗНИКШИЙ ИЗ ИЛИ В СВЯЗИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВАМИ ИЛИ НЕВОЗМОЖНОСТЬЮ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕБ-САЙТА, ​​СОДЕРЖИМОГО САЙТА, ЛЮБЫЕ УСЛУГИ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫЕ НА ИЛИ ЧЕРЕЗ ВЕБ-САЙТ ИЛИ ЛЮБОЙ ССЫЛОЧНЫЙ САЙТ, ВКЛЮЧАЯ ЛЮБЫЕ ПРЯМЫЕ, КОСВЕННЫЕ, СЛУЧАЙНЫЕ, ОСОБЫЕ, КОСВЕННЫЕ ИЛИ ШТРАФНЫЕ УБЫТКИ, ВКЛЮЧАЯ, ПОМИМО ПРОЧЕГО, ТРАВМЫ, УПУЩЕННУЮ ПРИБЫЛЬ ИЛИ УЩЕРБ В РЕЗУЛЬТАТЕ ЗАДЕРЖКИ, ПЕРЕРЫВА В ОБСЛУЖИВАНИИ , ВИРУСЫ, УДАЛЕНИЕ ФАЙЛОВ ИЛИ ЭЛЕКТРОННЫХ СООБЩЕНИЙ, ИЛИ ОШИБКИ, УПУЩЕНИЯ ИЛИ ДРУГИЕ НЕТОЧНОСТИ НА ВЕБ-САЙТЕ ИЛИ СОДЕРЖИМОМ САЙТА ИЛИ УСЛУГАХ, НЕЗАВИСИМО ОТ НЕБРЕЖНОСТИ СО СТОРОНЫ КОМПАНИИ И БЫЛА ИЛИ НЕ УВЕДОМЛЕНА КОМПАНИЯ О ВОЗМОЖНОСТИ ЛЮБОЙ ТАКОЙ УЩЕРБ, ЕСЛИ НЕ ЗАПРЕЩЕНО ПРИМЕНИМЫМ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВОМ.

Возмещение убытков

Вы соглашаетесь ограждать и ограждать Компанию и ее должностных лиц, директоров, агентов, сотрудников и других лиц, связанных с Веб-сайтом, от любых и всех обязательств, расходов, убытков и издержек, включая разумные гонорары адвокатов, вытекающих из любое нарушение вами настоящих Условий использования, использование вами веб-сайта или любых продуктов, услуг или информации, полученных с веб-сайта или через него, ваше подключение к веб-сайту, любой контент, который вы отправляете на веб-сайт через любую Функция сообщества или нарушение вами каких-либо прав другого лица.

Применимое законодательство; Международное использование

Настоящие условия регулируются и толкуются в соответствии с законами штата Пенсильвания без учета каких-либо принципов коллизионного права. Вы соглашаетесь с тем, что любой иск по закону или справедливости, который возникает из настоящих Условий использования или относится к ним, будет подан исключительно в суды штата или федеральные суды, расположенные в Пенсильвании, и настоящим вы соглашаетесь и подчиняетесь личной юрисдикции таких судов для целей судебного разбирательства любого такого действия.
Настоящие Условия использования применимы к пользователям в США, Канаде и Пуэрто-Рико. Если вы заходите на веб-сайт из-за пределов США, Канады или Пуэрто-Рико, посетите соответствующий международный веб-сайт, доступный по адресу www.vwr.com, для ознакомления с применимыми условиями. Если вы решите получить доступ к этому веб-сайту из-за пределов указанной юрисдикции, а не использовать доступные международные сайты, вы соглашаетесь с настоящими Условиями использования и тем, что такие условия будут регулироваться и толковаться в соответствии с законами Соединенных Штатов и штата. Пенсильвании, и что мы не делаем заявлений о том, что материалы или услуги на этом веб-сайте подходят или доступны для использования в этих других юрисдикциях.В любом случае, все пользователи сами несут ответственность за соблюдение местного законодательства.

Общие условия

Настоящие Условия использования, в которые время от времени могут вноситься поправки, представляют собой полное соглашение и понимание между вами и нами, регулирующее использование вами Веб-сайта. Наша неспособность осуществить или обеспечить соблюдение какого-либо права или положения Условий использования не означает отказ от такого права или положения. Если какое-либо положение Условий использования будет признано судом компетентной юрисдикции недействительным, вы, тем не менее, соглашаетесь с тем, что суд должен приложить усилия для реализации намерений сторон, отраженных в этом положении, и других положений Условия использования остаются в полной силе.Ни курс дел или поведение между вами и Компанией, ни какие-либо торговые практики не должны рассматриваться как изменяющие настоящие Условия использования. Вы соглашаетесь с тем, что независимо от любого закона или закона об обратном, любой иск или основание для иска, вытекающие из или связанные с использованием Сайта или Условий использования, должны быть поданы в течение одного (1) года после такого требования или основания. действия возникло или будет навсегда запрещено. Любые права, прямо не предоставленные в настоящем документе, сохраняются за Компанией и для нее.Мы можем прекратить ваш доступ или приостановить доступ любого пользователя ко всему Сайту или его части без предварительного уведомления за любое поведение, которое мы, по нашему собственному усмотрению, считаем нарушением любого применимого закона или наносящим ущерб интересам другого пользователя. , стороннего поставщика, поставщика услуг или нас. Любые вопросы, касающиеся настоящих Условий использования, следует направлять на адрес [email protected]

Жалобы на нарушение авторских прав

Мы уважаем интеллектуальную собственность других и просим наших пользователей делать то же самое.Если вы считаете, что ваша работа была скопирована и доступна на Сайте таким образом, что это представляет собой нарушение авторских прав, вы можете уведомить нас, предоставив нашему агенту по авторским правам следующую информацию:

  • электронная или физическая подпись лица, уполномоченного действовать от имени владельца авторских прав;

  • описание защищенной авторским правом работы, права на которую были нарушены в соответствии с вашим заявлением;

  • указание URL-адреса или другого конкретного места на Сайте, где находится материал, который, по вашему мнению, нарушает авторские права;

  • ваш адрес, номер телефона и адрес электронной почты;

  • ваше заявление о том, что вы добросовестно полагаете, что оспариваемое использование не разрешено владельцем авторских прав, его агентом или законом; и

  • ваше заявление, сделанное под страхом наказания за лжесвидетельство, о том, что приведенная выше информация в вашем уведомлении является точной и что вы являетесь владельцем авторских прав или уполномочены действовать от имени владельца авторских прав.

С нашим агентом для уведомления о нарушении авторских прав на Сайте можно связаться по адресу: [email protected]

JCI – Прямая демонстрация повышенной экспрессии антигена Томсена-Фриденрайха (TF) в муцине аденокарциномы толстой кишки и язвенного колита и его сокрытие в нормальном муцине.

Повышенное связывание лектина агглютинина арахиса является общим признаком эпителиальной злокачественности и гиперплазии. Это может иметь большое функциональное значение в кишечнике, позволяя взаимодействовать между эпителием и митогенными лектинами диетического или микробного происхождения.Агглютинин арахиса связывает дисахарид Томсена-Фриденрайха (TF, T или core 1) антиген группы крови Gal beta (1-3) GalNAc alpha-, но не является полностью специфичным для этого сайта. Следовательно, были разногласия по поводу наличия этой структуры при раке толстой кишки; исследования с моноклональными антителами против ТФ не выявили его. Мы исследовали присутствие антигена TF в гликопротеине (муцине) слизи толстой кишки с использованием эндо-альфа-N-ацетилгалактозаминидазы (O-гликаназы), которая специфически катализирует гидролиз антигена TF из гликоконъюгатов.Образцы аденокарциномы, воспалительного заболевания кишечника (язвенный колит) и нормального муцина обрабатывали О-гликаназой, высвобожденный дисахарид отделяли от гликопротеина и анализировали с использованием высокоэффективной анионообменной хроматографии с двумя колонками CarboPac PA-100 в сочетании с импульсным амперометрическим детектированием. . Обработка O-гликаназой высвобождала повышенные количества антигена TF как из аденокарциномы толстой кишки (8,0 ± 3,9 нг/мкг белка, n = 11; P <0,0001 ANOVA), так и из муцина язвенного колита (3.3 +/- 0,3 нг/мкг белка, n = 5; P = 0,04) по сравнению с образцами муцина из гистологически нормальной слизистой оболочки, удаленной от карциномы (1,5 +/- 1,1 нг/мкг белка, n = 9). Однако после обработки мягкой кислотой для удаления сиаловых кислот и фукозы высвобождаемый антиген TF был увеличен во всех девяти из этих гистологически нормальных образцов муцина (5,5 ± 2,6 нг/мкг белка, P <0,0002). Мы пришли к выводу, что антиген TF является онкофетальным антигеном, который экспрессируется при раке толстой кишки, но скрывается дальнейшим гликозилированием (сиалированием и/или фукозилированием) в нормальной слизистой оболочке толстой кишки.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.