PeproTech重组Long R3 IGF-I

重组Long R3 IGF-I
替代InsulinIGF-I -- 用于无血清或低血清细胞培养

>  针对性改造使其促生长活性远高于胰岛素
>  体内半衰期延长,活性优于天然的IGF-I
>  可提高细胞表达重组蛋白的产量
>  科研级别和工业规模细胞培养均适合
>  适用于培养HEK293,CHO,BHK,MDCK,PER.C6,Vero和成纤维细胞等多种细胞
>  价格低于IGF-I
 

产品编号产品名称规格报价
100-11R3Recombinant Human IGF-I LR3200 mg960元
100-11R3Recombinant Human IGF-I LR31 mg2340元

 
Long R3 IGF-I是人IGF-I(胰岛素样生长因子-I)的重组类似物,其在IGF-I全长氨基酸序列的第3位将谷氨酸变为精氨酸,并在N端添加一条长为13个氨基酸的肽。因此可见,Long代表N端加长,而R3代表第3位被精氨酸(R)所取代。 
 

PeproTech新品推荐——重组Long R3 IGF-I

 


 优于Insulin

Insulin(胰岛素)是无血清细胞培养基的常见添加物,用以促进细胞生长。然而,细胞表面的胰岛素受体(IR)通常远少于IGF-I受体(IGF-IR)。Long R3 IGF-I因能与IGF-IR高度特异性结合,所以其促进细胞增殖、细胞存活和细胞蛋白产生的能力可强于Insulin 200倍之多。
   
优于天然的IGF-I

所有哺乳动物细胞均分泌IGF结合蛋白(IGFBPs),该蛋白可与天然的IGF-I结合并抑制后者的活性。Long R3 IGF-I是经过改造的IGF-I,其与IGFBPs的亲合力较天然蛋白降低1000倍以上,因此Long R3 IGF-I的生物活性和效能比天然的IGF-I大为提高。
 

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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