TOTAL-NUCLEAR-ID® green/red nucleolar/nuclear detection kit核仁/细胞核检测试剂盒(绿色/红色)

ENZO/欣博盛生物的TOTAL-NUCLEAR-ID荧光染色试剂盒可同时对细胞核和核仁进行活细胞染色,适用于研究核仁动态变化、细胞应激响应和癌症标志物。试剂盒具有高耐光漂白性和抗淬灭特性,适用于多种成像平台。

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ENZO—TOTAL-NUCLEAR-ID® green/red nucleolar/nuclear detection kit核仁/细胞核检测试剂盒(绿色/红色)

ENZO / 欣博盛生物 的TOTAL-NUCLEAR-ID® green/red nucleolar/nuclear detection kit包含两种专有染料,适用于同时对细胞核和核仁进行活细胞染色。这些染料可以检验由细胞周期和核糖体发生等生物过程引起的细胞内分布、运输和定位的核仁动态变化。该试剂盒与大多数荧光检测系统兼容,包括常规和共聚焦荧光显微镜,以及高内涵筛选(HCS)平台。TOTAL-NUCLEAR-ID® green/red nucleolar/nuclear detection kit专门设计用于观察活细胞中的核仁和细胞核,潜在应用包括监测受损核糖体的生物生成、抑制转录、细胞周期动力学和细胞应激,以及核仁蛋白的分布、运输和动力学,病毒蛋白的分布,并可能有助于识别癌症细胞。

产品特点

● 同时对活细胞中的核仁和细胞核染色

● 高耐光漂白性和抗淬灭,即使在长时间观察后也能确保强烈一致的荧光信号

● 已验证在活细胞成像应用中的实用性,对核仁扰动剂的治疗有适当的反应性

● 生产严格,以控制和消除非特异性结果

实例分析

● NUCLEOLAR-ID®绿色检测试剂(A)和NUCLEOR-ID®红色检测试剂(B)的吸收和发射光谱

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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