Cayman Chemical产品在2023 Bioz Stars Awards中荣获 “ All Star Winner ”

2023 Bioz Stars Awards旨在表彰生命科学产品制造商和供应商,使用算法产品评级选出获奖者。Cayman Chemical的ELISA、Chemicals、Toxins系列产品获“All Star Winner”奖项,标志其产品获高度认可,也肯定了该公司在生物科学领域的地位与能力。

[ 特大喜报 ]

Cayman Chemical产品在2023 Bioz Stars Awards中荣获 “ All Star Winner ”

2023 Bioz Stars Awards

Bioz Stars Awards旨在表彰为生命科学研究开发高质量科学产品的制造商和供应商。该奖项授予其生命科学工具由研究人员选择且用于科学实验,并在领先的同行评审科学期刊上发表成功研究的公司。

Bioz Stars Awards使用算法产品评级,基于研究人员成功使用产品的测量结果,是世界上唯一对生命科学研究产品的客观评级。它可快速选择其他研究人员最近在实验中频繁使用的产品,经常使用和最近使用的产品具有较高的Bioz Stars分数。通过其专利(Bioz人工智能计数)分析3500万篇发表的科学文献,以确定世界各地1600多万研究人员对产品的偏爱;同时对来自5万家供应商的3亿多种产品进行分析,以此选出获奖者。

其中“All Star Winner”奖项授予在特定产品类别中获得最高平均Bioz Stars分数的供应商。

根据Bioz在其平台发布2023 Bioz Stars Awards获奖名单,Cayman Chemical品牌三大系列产品获得All Star Winner奖项的优异成绩:

Cayman Chemical  ELISA、Chemicals、Toxins系列产品荣获“All Star Winner”

[ 特大喜报 ]Cayman Chemical产品在2023 Bioz Stars Awards中荣获 “ All Star Winner ”

Cayman Chemical ELISA系列产品荣获“All Star Winner”

[ 特大喜报 ]Cayman Chemical产品在2023 Bioz Stars Awards中荣获 “ All Star Winner ”

Bioz All Star ™ – Awarded to the supplier that has earned the highest average Bioz Stars score within a specific product category

Cayman Chemical/欣博盛生物以帮助全球从事人类健康以及动物健康研究事业的科研工作者提供研究工具为使命,在免疫检测、抗体生产、蛋白表达、蛋白结晶和测定等方面具有丰富的研发和生产经验。目前,Cayman可提供200余种不同的检测试剂盒,主要覆盖类花生四烯酸、内分泌、氧化损伤、动脉粥样硬化、代谢、神经生物学以及染色质修饰等方面。可提供多种使用便捷的试剂盒,比如:

EIA (Enzyme Immunoassay)
 酶免分析

Non-EIA, small molecule detection
小分子检测

Transcription Factors
转录因子

STEP  Transfection

Prostaglandin E2 
前列腺素E2

Antioxidant 
抗氧化剂

ChREBP

CYP3A4 Induction

Cyclic Nucleotides (cGMP and cAMP) 
环核苷酸

Free Fatty Acid 
游离脂肪酸

CREB (Phospho-Ser133)

EP2 Receptor (rat)

8-Isoprostane 
8-异前列烷

Nitrate/Nitrite 
亚硝酸盐

NF-κB (p50 and p65)

EP4 Receptor (rat)

Estradiol 
雌二醇

TBARS

PPAR

Melanocortin

See all EIA kits

Thiol Detection 
巯基检测

p53

Orexin

See all Non-EIA,  
small molecule  detection kits

See all transcription factor 
assays

See all STEP assays

Cell-Based 
基于细胞的检测

Enzyme Activity
 酶活性检测

Inhibitor Screening 
抑制剂筛选

Aoptotic Blebs

COX Fluorescent Activity

G9a Methyltransferase Inhibitor Screening Assay Kit 
甲基转移酶抑制剂筛选

Aldehyde Site (DNA and Protein)  
Detection

Methyltransferase Fluorometric 
甲基转移酶

FAAH

Cell Cycle PhaseDetermination
细胞周期

Demethylase (Jumonji-type)  Activity 
去甲基化酶

HDAC1 
组蛋白去乙酰化酶

JC-1 Mitochondrial  Membrane  Potential 
线粒体膜电位

NOS activity 
一氧化氮合酶

Monoacylglycerol Lipase 
单酰甘油脂肪酶

WST-1 Cell Proliferation 
细胞分化

Myeloperoxidase Peroxidation
髓性过氧化酶

Sluble Epoxide Hydrolase 
水溶性环氧化合物水解酶

See all cell-based assays

See all enzyme activity assays

See all inhibitor screening assays

Cayman Chemical  Chemicals、Toxins系列产品荣获“All Star Winner”

[ 特大喜报 ]Cayman Chemical产品在2023 Bioz Stars Awards中荣获 “ All Star Winner ”

   

[ 特大喜报 ]Cayman Chemical产品在2023 Bioz Stars Awards中荣获 “ All Star Winner ”

 

Bioz All Star ™ – Awarded to the supplier that has earned the highest average Bioz Stars score within a specific product category

Cayman Chemical扩充了其在分析试剂盒、有机化学及生物化学领域的研发实力,并成立了一个新的实验室专门用于GMP生产。同时,Cayman Chemical还提供各种有机化合物和生物化合物的定制化合成服务,并被视为全球最复杂和最不稳定化合物合成的唯一供应商。Cayman Chemical被誉为生化小分子标准品专家:提供18970多种生化、免疫、代谢检测试剂,包括质谱标准品、脂质标准品,涉及癌症、肿瘤、氧化损伤、凋亡、氧化性损伤、代谢、内分泌学等研究领域。

此次Cayman Chemical的ELISA、Chemicals、Toxins系列产品斩获2023 Bioz Stars Awards的“All Star Winner”奖项,标志着这些产品在技术研发和应用创新等方面获得世界各地研究者们的高度认可;同时,也是对Cayman Chemical在生物科学领域的引领地位与创新能力的肯定。感谢选择并且信任Cayman Chemical产品的研究者们!在未来,Cayman Chemical会谨记初心,继续扎根生物科学领域的探索与创新,与全球科研工作者保持紧密联系,提供优质产品与解决方案,助力研究工作者在科学道路的进程。

欣博盛生物是Cayman Chemical品牌在中国的金牌代理商,同时还代理几十家欧美知名生物技术公司的相关产品,为客户提供数十万种抗体、数千种蛋白与其相关检测试剂盒等,在全国范围内拥有数千家客户群体。

如有产品/产品技术问题咨询,欢迎随时联系欣博盛生物!

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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