简便快速可靠的细胞活力和增殖分析试剂

天然免疫学热点领域科研抗体(AbD Serotec®)---简便/快速/可靠的细胞活力和增殖分析试剂

alamarBlue® 是一种快速、灵敏的细胞增殖和细胞毒性检测试剂,适用于人、动物细胞、细菌和真菌等多种研究对象,可用于贴壁细胞和非贴壁细胞的检测。作为一种无毒、即用型的试剂,alamarBlue®为细胞增殖分析提供了一种简便、快速、安全、经济、可靠的方法。 



alamarBlue® 订购信息

 供应商

 目录号

 名称

 规格

 使用说明

 AbD Serotec

 BUF012A

 alamarBlue®

 25 ml

 2500 wells /96-well plate

 AbD Serotec

 BUF012B

 alamarBlue®

 100 ml

 10000 wells /96-well plate

如需购买Abd Serotec公司产品,或咨询产品技术问题,请联系代理商欣博盛生物,常备现货,价格实惠
 

alamarBlue®的特点与优势:
使用简单方便----即用型的单组分试剂,只需加入培养基即可检测细胞的增殖状况;产生的还原产物是水溶性的,与其他常用的细胞增殖检测方法相比,不需要固定、洗涤、提取的步骤。
灵活:可通过分光光度计或荧光光度计检测。
性价比高:可用于高通量分析
安全:对细胞无毒、无害,不影响细胞代谢、细胞因子分泌、抗体合成等,对人体和环境也无毒无害
高灵敏:最低可检测50个细胞
稳定:适用于对细胞增殖状况的连续观察
经济:无需裂解细胞,细胞可继续培养或用于其他实验;
可靠:文献引用率高,Pubmed有上千篇文献的引用


alamarBlue® 的应用
1.监测细胞的生长增殖状态、研究细胞周期、细胞凋亡;
2.监测生长因子活性,评估生长因子对细胞增殖的影响;
3.治疗性药物尤其是肿瘤治疗药物的开发;
4.环境污染物质的评估,细胞毒分析;
5.抗生素效价评估。


alamarBlue® 的工作原理

天然免疫学热点领域科研抗体(AbD Serotec®)---简便/快速/可靠的细胞活力和增殖分析试剂

细胞增殖过程中,细胞体内的环境由氧化环境变化成还原环境,呼吸链中的NADPH/NADP, FADH/FAD, FMNH/FMN和NADH/NAD的比值升高。alamarBlue®的活性成分resazurin (刃天青)是一种无毒、可透膜的蓝色染料,有微弱的荧光性,它作为一种氧化还原指示剂,被细胞内吞后,在细胞质中被以上这些代谢中间体还原,其还原产物resorufin呈现出粉红色并有很强的荧光性,最后可用普通分光光度计或荧光光度计进行检测,吸光度和荧光强度与活性细胞数成正比,因而可作为细胞增殖和细胞毒性定量检测的一个理想的指示器。



AlamarBlue® 的操作流程以及结果计算
操作非常简单、容易:在培养的细胞中加入alamarBlue® , 于37°C 孵育1-4小时,然后读取荧光值或吸光值(荧光检测为 530-560 nm 激发,发射光波长为590 nm ,或者在 570 nm 和 600 nm用分光光度计测定光吸收值)。

 

天然免疫学热点领域科研抗体(AbD Serotec®)---简便/快速/可靠的细胞活力和增殖分析试剂


使用alamarBlue® calculator 进行结果计算
AbD Serotec公司专门提供在线的alamarBlue® calculators 软件,通过该软件可直接将原始的吸光值或荧光值转换为定量的结果,并可通过Excel文件格式导出。
 

AlamarBlue® 的保存
室温下可保存12个月,2-8℃下可延长保质期到20个月。
该产品不得稀释储存。
此产品对光敏感,须避光保存。


注意事项
alamarBlue®使用的pH范围是6.8 - 7.4。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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