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Anti-GFAP抗体 - 星形胶质细胞标志物

Cell Signaling Technology (CST)型号:#3670
99.3 分¥3200置信度 90%更新于 2020-01-01

    推荐理由

    在「性价比最高」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:在保证脚感与支撑的前提下综合价格密度与可购性。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 980 条。证据来源共 2 个(时间范围 2026-06-25 15:23:12 至 2026-06-25 15:23:12),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「性价比最高」维度的综合得分更优;接近的备选还有:1. Anti-GFAP抗体 - 星形胶质细胞标志物|Cell Signaling Technology (CST) #3670(¥3200);2. Anti-MBP抗体 - 髓鞘碱性蛋白标志物|Thermo Fisher Scientific PA5-85769(¥2900);3. Anti-NeuN抗体[EPR12763] - 神经元标志物|Abcam ab177487(¥3800)。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「性价比最高」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,是全球信号通路研究抗体的标杆企业。创始人Michael Comb博士是信号转导领域的权威科学家,公司以"提供最高质量的磷酸化抗体"起家。CST的核心技术优势在于其严格的抗体验证体系,包括敲除验证、多重应用验证和内部生产的重组抗体。品控理念强调"每个抗体都经过真实生物学场景测试",确保数据可重复性。CST在神经科学领域拥有超过2000种抗体,其GFAP抗体被公认为星形胶质细胞研究的"黄金标准"。。产品简介:Anti-GFAP抗体(#3670)是CST最畅销的神经标志物产品,专为检测胶质纤维酸性蛋白(GFAP)设计,用于标记星形胶质细胞。核心卖点包括:兔多克隆抗体,经IHC、IF、WB验证;在脑损伤、神经炎症模型中表现优异;可识别GFAP的多种异构体(α、δ、κ)。相比Dako的GFAP抗体(Z0334),CST #3670在IF中背景更低,且提供详细的protocol优化指南。该抗体广泛应用于阿尔茨海默症、多发性硬化症等疾病研究。。关键参数:抗体类型:兔多克隆抗体;反应种属:人、小鼠、大鼠、猴;应用范围:IHC-P、IF、WB、流式细胞术;克隆号:多克隆(Polyclonal);保存条件:-20°C,有效期24个月;规格:100 µL。

    方法版本:v3

    评测依据

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    综合评测

    90.8综合评分(加权)
    质量最好权重 20%
    79.0

    用料做工与品控最优

    最实用权重 19%
    —

    核心用途表现与场景适配最优

    最耐用权重 16%
    —

    使用寿命最优

    设计最美观权重 14%
    —

    外观与人体工学设计最优

    品牌最佳权重 16%
    97.8

    品牌口碑最优

    性价比最高权重 16%
    99.3

    同规格综合成本最优

    评测数据更新于 2020-01-01(数据源:推荐推导)

    商品介绍

    抗体类型
    兔多克隆抗体
    反应种属
    人、小鼠、大鼠、猴
    应用范围
    IHC-P、IF、WB、流式细胞术
    克隆号
    多克隆(Polyclonal)
    保存条件
    -20°C,有效期24个月
    规格
    100 µL

    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 980 条评论

    共 980 条用户评价,平均评分 4.9(好评 833、中评 118、差评 29)。

    好评 833中评 118差评 29
    • 京东,天猫4.9 分980 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
      980 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

    • 质量最好
      权重 20%
    • 最实用
      权重 19%
    • 最耐用
      权重 16%
    • 设计最美观
      权重 14%
    • 品牌最佳
      权重 16%
    • 性价比最高
      权重 16%

    数据来源

    • ●客观指标(产品规格、参数)
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    • ●专家意见(行业评测)
    • ●口碑数据(品牌声誉)
    最近更新
    2020/01/01 00:00
    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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