ER-ID® Green assay kit内质网检测试剂盒(绿色)

Enzo Life Sciences公司/欣博盛生物的ER-ID® Green assay kit适用于活细胞或破膜醛固定细胞的染色。微摩尔级浓度的ER-ID®绿色染料足以对哺乳动物细胞进行染色,在人宫颈癌细胞系、T淋巴细胞系、Jurkat 细胞系、HeLa 细胞系以及骨肉瘤上皮细胞U2-OS中已经得到了验证。ER-ID® Green assay kit专门用于表达RFP或OFP的细胞系,以及表达蓝色或青色荧光蛋白(BFP、CFP)的细胞。该试剂盒适用于活细胞或固定后细胞与探针(如标记抗体)或与Texas Red或香豆素类似光谱性质的其他荧光缀合物结合使用。

产品特点

● 新型内质网染料,可用于活细胞、破膜细胞或固定细胞的染色

● 与常见荧光染料和荧光蛋白兼容

● 高耐光漂白性、抗浓度淬灭和光转换

● 生产严格,以控制和消除非特异性结果

实例分析

● ER-ID®绿色染色与含有KDEL序列的钙网蛋白共定位,与橙色荧光蛋白(OFP)融合。

ENZO热销产品——ER-ID® Green assay kit内质网检测试剂盒(绿色)

● 用ER-ID®绿色染料(A)、Hoechst 33342染料(B)对HeLa活细胞进行染色,得到的合成图像(C)。

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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