Demeditec Diagnostics — AMH ELISA试剂盒

抗缪勒氏管激素(AMH),是一种二聚体分子量为140 KDa的糖蛋白,是转化生长因子-β (TGF-β)细胞因子家族,在生殖结构正常分化中起重要作用。AMH已被被确定为卵巢储备的可靠标志,有助于预测早期卵泡丢失和更年期开始。AMH水平也反映了妇科手术或性腺毒性损伤的影响和化疗对卵巢储备的影响。此外,AMH有助于诊断某些疾病,如颗粒细胞瘤或多囊卵巢综合征(PCOS)。

Demeditec Diagnostics新推出的AMH ELISA试剂盒为AMH的检测提供了一种方便快捷的检测方式。

优势一检测快速

优势操作方便,除漂洗液外组分均是即用型

优势三符合世界卫生组织国际参考标准,缪勒氏管抑制物质/抗缪勒氏管激素校准的标准,美国国家标准物质委员会代码:16/190

优势四每个试剂盒包含2支对照品

优势五良好的检测性能(根据CLSI指南验证)

优势六通过欧盟CE / IVD认证

使用DEMEDITEC的AMH ELISA (DE6141) (y) 与金标准Roche检测方式(x)检测临床标本的比较结果显示DEMEDITEC的AMH ELISA与金标准有很好的相关性:

n = 52

r = 0.980

 

Demeditec Diagnostics新品推荐—AMH ELISA

订购详情

货号

名称

规格

孵育时间

样本体积/类型

标曲范围

灵敏度(LoB)

DE6141

AMH ELISA

96 wells

1h 15 min at RT

25µL 血清或血浆(EDTA or lithium heparin plasma)

0.4 – 20.0 ng/mL

0.044 ng/mL

更多详情详情请联系Demeditec Diagnostics中国授权代理商欣博盛生物

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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