Lonza X-VIVO 15 无血清培养基使用攻略

Lonza细胞及培养基

当您在进行体外研究时,要想取得与体内环境尽可能一致的研究条件,北京泽平公司代理的美国Lonza公司提供的高质量、未转化、未永生化的人和动物各种原代细胞可以帮助您做到这一点基。当您使用Lonza的人原代细胞产品时,它的研究条件与使用活人模型几乎达到一致,使用动物原代细胞比直接从动物解剖获得细胞更能节省您的时间和成本,并将相关变异问题降至低,如北京泽平代理的Lonza X-VIVO 15 无血清培养基产品。

Lonza提供了多达150多个不同类型组织细胞,均是从正常的健康个体获得特定的细胞类型。Lonza的细胞、培养基和其它组分已是一个非常优化的系统,可为您提供无与伦比的性能。在60多年的发展历程中,Lonza的每一个系统组分都经过了严格的质量检测,并保持产品一致性和可重复性,同时技术也在不断地创新。

 

Lonza X-VIVO 15 无血清培养基特点和优势

更适合

·使用正常人细胞消除了对实验物种的推断,是一个替代动物实验理想的选择。

·Clonetics和Poietics细胞未永生化和无转化,使得它们的基因和功能与体内相似。

优良的品质

·行业生产标准,严格的质量控制,保证产品的安全性。

·每一株Clonetics人细胞均已排除了细菌、真菌、支原体,以及HIV-1病毒,乙型和丙型肝炎病毒。

·对大多数细胞的活性、细胞计数及接种效率、倍增时间和倍增总细胞数进行了检测。

·每一原代细胞株的质量都通过培养基来控制,反之亦然,以确保品质。

出色的性能表现

·标准化的生产流程保证了产品的一致性。

·可靠的质量降低了实验结果的变异,避免重复实验以节约您的时间。

·优化的低血清或无血清培养基系统维持细胞生产,保持了正常细胞的功能以减少结果变异。

·制定明确的生产标准,维护共同基准,强大的技术支持。

操作简单

·细胞系统操作简单减少了正常人细胞培养的困难。

·提供冷冻或增殖的Clonetics细胞,满足您设计的各种板或瓶细胞培养的需要。

·此外,许多Poietics细胞可满足更多新的实验要求。

·标准化BulletKit(基础培养基和uots)可促进细胞增殖和分化。

·uots生长因子为单独包装,浓度适当可直接用于补充基础培养基,实验灵活。

值得信赖的品牌

·Lonza因优质的产品而。

·Lonza的人细胞产品中所有组织均符合伦理道德,经捐赠者的同意并记录。为了保证每个样本记录的完整性,对其进行了跟踪记录,每个捐赠者的组织都给予了连续的TAN(组织采集号码)号。

·捐赠者的一般健康检查和传染病HIV-1,乙型或丙型肝炎病毒等检测为阴性。

·省去了组织采集过程,节省您的宝贵时间和金钱,当做好实验准备后,购买的细胞产品可按操作程序直接用于研究。

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Dulbecco's Modified Eagle's Medium(DMEM)

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昆虫培养基Insect Medium

Basal Medium Eagle(BME)

DMEM:F12 Medium

Glasgow Mininmum Essential Medium(GMEM)

Ham's Medium

Iscove's Modified Dulbecco's Medium(IMDM)

L-15(Leibovitz) Medium

McCoy's 5A Medium

Medium 199

NCTC-109 Medium

更多培养基使用说明,请微信搜索“泽平科技”微信公众号咨询!

 

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 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!
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