【评测】HEK293细胞无血清培养基

本文介绍SMM293-TII培养基,专为HEK293细胞瞬时转染设计,无血清、无抗生素,显著提高蛋白产量。对比实验显示其在细胞生长和转染效率上的优势。

外观:

 产品描述:

SMM 293-TII培养基是专门用于HEK293细胞悬浮培养和瞬时转染的新一代无血清培养基,细胞培养性能和瞬时转染后的重组蛋白产量均明显优于SMM 293-TI及其他同类产品。产品无血清,无抗生素,无动物源性组分,有利于建立稳定的HEK293细胞表达系统。在转染后的表达阶段同时配套使用加料液SMS 293-SUPI能够实现细胞的长时间培养,获得更高的蛋白产量。

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产品特点:

• HEK293细胞瞬时转染专用培养基• 即用型完全培养基,不用添加其他组分
• 转染前后无需更换培养基• 无动物源组分、无血清、无抗生素
• 适用于瞬时转染和稳定株转染以及培养• 适用于细胞的悬浮培养和大规模的反应器培养
• 细胞生长密度及重组蛋白产量明显高于同类产品

产品参数:

外观澄清红色溶液适用细胞株HEK293EBNA及相关的细胞(如HEK293F、HEK293E、HEK293H 、HEK293S、HEK293FT)
渗透压275±10 mOsm/kg细胞接种密度0.3-0.4×106 cells/mL
pH值6.9–7.4倍增时间< 26 hrs(因细胞类型、状态影响而存在数值变化)
无菌检测无菌细胞培养评价优良
内毒素< 10 EU/mL产品用途仅用于科学研究,不推荐用于人类或动物的诊断和治疗
有效期9个月储存条件2-8 ℃,避光
SMM 293-TII培养基为澄清红色透明液体,2~8℃避光保存,使用过程中请勿反复预热。

产品使用效果:

图1. SMM 293-TII生长性能检测。相同培养条件下,检测SMM 293-TII与SMM 293-TI及知名进口品牌HEK293细胞无血清培养基中生长的HEK293F细胞密度随培养时间的变化。

 

图2. SMM 293-TII蛋白表达量检测。使用相同的Fc标签重组表达质粒转染培养在SMM 293-TII和测其它品牌同类无血清培养基中的HEK293F,在转染后不同时间收样检测细胞的蛋白产量。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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