ENZO:ACTH ELISA kit

本文介绍了一种Enzo品牌的促肾上腺皮质激素(ACTH)ELISA试剂盒,具有高灵敏度、快速检测(4.5小时)及对类似激素不敏感的特点。该试剂盒可用于全定量分析,适用于多种生物样本,如人血清,特别适用于研究应激反应和相关疾病模型中的激素水平检测。

促肾上腺皮质激素(ACTH)是由脑垂体前叶分泌的多肽激素,作用于肾上腺皮质刺激肾上腺类固醇、醛固酮、皮质醇和肾上腺雄激素的合成和分泌,也是男子重要的糖皮质激素皮质醇的主要的调节者。ACTH是下丘脑-脑垂体-肾上腺轴的重要组成部分,通常是在生物应激反应中产生的。当血中的皮质醇水平增高,脑垂体释放的促肾上腺皮质激素被抑制,相反,脑垂体释放的促肾上腺皮质激素的水平则提高。促肾上腺皮质激素在每天清晨(6:00-8:00)达到峰值,到零时降到最低状态。

● 灵敏度高,可检测到低至0.46 pg/ml ACTH含量

● 与类似激素几乎不反应

● 高通量,4.5小时就可以得到结果

● 超越半定量Western blot分析的全定量检测

Enzo品牌ACTH ELISA kit是一种比色法免疫检测试剂盒,可在4.5小时内得出检测结果。 如需购买该产品,或ENZO公司其他产品,欢迎联系ENZO授权代理商欣博盛生物

产品信息

产品货号

ENZ-KIT138-0001

产品名称

ACTH ELISA kit(促肾上腺皮质激素ELISA试剂盒)/欣博盛生物

规格

96 wells

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,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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