Lonza Amaxa 4D-Nucleofector 电转仪使用说明书

AmaxaNucleofector技术是一种高效导入外源基因的技术,适用于多种难转染细胞,如悬浮细胞和原代细胞。该技术利用优化的电转参数和细胞特异性细胞核转染液,直接将外源基因导入细胞核内,提高转染效率和细胞存活率。

仪器简介

Amaxa Nucleofector技术是 Lonza(原Amaxa)公司的专利创新技术,它综合应用传统的电穿孔技术及细胞特异性细胞核转染液,通过调整优化的电转参数(内存转染程序),直接把外源基因导入原代细胞及细胞系的细胞浆和细胞核中。

4D-Nucleofector电转耗材内的电极采用高分子材料,能有效防止电转时金属离子的释放损伤细胞,从而提高细胞存活率。

仪器特点

不依赖细胞的有丝分裂,适用于悬浮细胞、原代细胞等难转染细胞。
高转染效率,直接将外源基因转入核内。
可转染DNA、RNA或siRNA。
采用高分子导电聚合物,取代金属电极,提高了细胞存活率。
最广泛细胞类型,全球共享的细胞转染数据库不断扩大。
电转模式

X-Unit(电转杯):细胞悬液电转,电转体积100μl
X-Unit(16联管):细胞悬液电转,电转体积20μl
Y-Unit:细胞贴壁电转,规格24 well plate
样品准备指南

细胞
细胞状态较佳,死细胞少。

X-Unit:细胞于电转前1小时换新鲜培养基。贴壁细胞消化、离心后重悬于培养基中。
电转hESCs或hiPSCs,细胞于电转前1小时换新鲜培养基+Y27632(终浓度10μM)。贴壁细胞消化、离心后重悬于培养基中。

Y-Unit:贴壁细胞密度约50%~80%满。细胞于电转前1小时换新鲜培养基。

质粒
纯化后的质粒,260/280应在1.8左右。质粒浓度需1μg/μl以上。

在生物安全柜或超净台中,使用灭菌后的ddH2O溶解质粒。

北京泽平科技有限责任公司成立于2003年3月,专营各进口生物试剂,科学仪器,实验室消耗品,化工原料及医药中间体为主的新技术产品贸易公司。

公司具有丰富的市场服务经验,高度的专业水平,国际的供货网络,立足北京,放眼全国,为众多科研、教学及工业用户,提供最新技术、产品和人化的服务。

我公司代理了众多知名品牌的产品,主要有:

  1. Lonza 龙沙(中国区一级代理 )
  2. Thermo Fisher旗下Nunc & Nalgene & Fisher & LHC (北京一级代理 )
  3. Pall 颇尔(北京一级代理)
  4. Sino Biological Inc 义翘神州 (北京一级代理)
  5. Rainin 瑞宁 (北京一级代理)
  6. MP (北京一级代理)
  7. AS ONE 亚速旺 (北京一级代理)
  8. 亿康基因 (北京一级代理)
  9. Royacel 荣晔 (北京一级代理)
  10. Bachem 巴亨 (中国一级代理)
  11. Ammex 爱马斯 (北京一级代理)
  12. G-Rex (中国一级代理)
    我公司将以锐意开拓、求新务实的精神,不断提高我们的经营和服务质量,以满意的服务回报客户,成为广大客户的忠实朋友。

微信搜索“泽平科技”技术咨询。
联系地址:北京市海淀区花园东路10号高德大厦816室

力系统】单机无穷大力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发子角度、速、压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值