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E-Cadherin (24E10) Rabbit mAb #3195

CST (Cell Signaling Technology)型号:#3195
101.7 分¥4200置信度 90%更新于 2026-06-27

    推荐理由

    在「质量最好」维度下,我们基于真实在售商品的口碑与价格可得性做归一化评分与排序。该维度的评估重点为:综合该维度的核心痛点与关键体验指标。该商品在综合数据上表现稳定:口碑均值约 4.9 分,评论总量约 280 条。证据来源共 2 个(时间范围 2026-06-25 15:23:20 至 2026-06-25 15:23:20),主要包括:京东、天猫。我们在保证来源多样性的前提下,尽量覆盖品牌官方、主流电商与第三方内容平台,以减少单一渠道偏差。对比同价位的其他候选,本品在「质量最好」维度的综合得分更优;接近的备选还有:1. E-Cadherin (24E10) Rabbit mAb #3195|CST (Cell Signaling Technology) #3195(¥4200);2. Anti-CD31 (PECAM-1) 抗体 [JC70A] (ab9498)|Abcam ab9498(¥3850);3. Human/Mouse Integrin β1 (CD29) Antibody (MAB17781)|R&D Systems (Bio-Techne) MAB17781(¥3600)。若你更偏好不同脚感或品牌生态,上述备选也可作为参考。综合来看,本推荐适合在该价格区间内优先关注「质量最好」的跑者作为首选,能够在大多数通勤与日常跑步场景下提供更稳定的体验,并帮助你在海量商品中快速做出决策。若后续市场价格波动或新品迭代带来显著变化,我们会基于最新数据自动回溯与更新评选结果。品牌/公司简述:Cell Signaling Technology (CST) 成立于1999年,总部位于美国马萨诸塞州,由科学家Michael Comb创立,专注于信号通路相关抗体的研发。CST 以"严格验证、透明数据"著称,所有抗体均经过敲除验证、多重应用测试和内部质控。公司坚持"不外包生产",所有产品均在自有设施中完成,确保品质。CST 在黏附分子抗体领域拥有极高声誉,其E-Cadherin抗体系列被广泛用于上皮-间充质转化(EMT)研究。品控理念强调"每个抗体都像一篇论文",提供详尽的验证数据供用户审查。。产品简介:E-Cadherin (24E10) Rabbit mAb #3195 是CST 的旗舰级兔单克隆抗体,专为Western blot、IHC和免疫荧光(IF)设计。核心卖点在于其超高灵敏度和特异性,能检测内源性E-Cadherin蛋白,且不与其他钙黏蛋白家族成员交叉反应。在EMT研究中,该抗体可清晰区分上皮表型与间充质表型。相比Abcam的ab40772,CST #3195在WB中条带更锐利,背景更低,且提供免费的技术支持。适用场景包括癌症转移机制研究、发育生物学和类器官培养鉴定。。关键参数:克隆号:24E10,兔单克隆,亲和力高;反应种属:人、小鼠、大鼠、猴,跨种属通用;应用类型:WB、IHC-P、IF、FACS,多用途;分子量:135 kDa,条带位置明确;稀释比例:WB 1:1000,IHC 1:400,性价比高。

    方法版本:v3

    评测依据

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    综合评测

    96.7综合评分(加权)
    品牌最佳权重 32%
    96.5

    品牌信任、稳定性与口碑综合最优

    质量最好权重 33%
    96.8

    质量、可靠性和耐用性表现更优

    性价比最高权重 35%
    —

    综合表现与价格匹配度最高

    评测数据更新于 2026-06-27(数据源:推荐推导)

    商品介绍

    克隆号
    24E10,兔单克隆,亲和力高
    反应种属
    人、小鼠、大鼠、猴,跨种属通用
    应用类型
    WB、IHC-P、IF、FACS,多用途
    分子量
    135 kDa,条带位置明确
    稀释比例
    WB 1:1000,IHC 1:400,性价比高

    优缺点

    优势

    • + 用户评分优异(4.9 分)

    不足

    暂无明显不足

    评论摘要

    4.9用户评分
    共 280 条评论

    共 280 条用户评价,平均评分 4.9(好评 238、中评 34、差评 8)。

    好评 238中评 34差评 8
    • 京东,天猫4.9 分280 条

    多源评测聚合

    来自不同平台与数据源的用户评论评分

    评测排序方式
    • 京东,天猫
      4.9/ 5
      280 条评论

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    评测方法论

    BestGoods 评测体系采用多源融合方法,所有维度、权重与数据来源公开透明

    评测维度

    • 品牌最佳
      权重 32%
    • 质量最好
      权重 33%
    • 性价比最高
      权重 35%

    数据来源

    • ●客观指标(产品规格、参数)
    • ●用户评论(多平台聚合)
    • ●专家意见(行业评测)
    • ●口碑数据(品牌声誉)
    最近更新
    2026/06/27 11:18
    置信度
    90%
    方法版本
    v3

    本评测基于公开数据与 BestGoods 评测模型生成,仅作为选购参考,不构成购买建议。

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