Vector® True VIEW™ Autofluorescence Quenching Kit试剂盒

Vectorlabs公司推出Vector®True VIEW™ Autofluorescence Quenching Kit试剂盒,该产品旨在去除组织切片中由于醛固定、红细胞以及胶原蛋白/弹性蛋白结构造成的自发荧光。该试剂使用方便,无需稀释操作,为即用型试剂。

✚ 产品特征

A  显著降低背景染色并保留特异性抗原染色;

B  提高信噪比;

C  产品稳定,储存在滴瓶中,使用方便;

D  操作简单,快速;整个染色过程仅需2-5min;

E  为使用者提供清晰、明确、真实的染色结果;

F  适用于多种荧光染料的自发荧光去除,包括Alexa 488, Alexa 594, DyLight 488,DyLight 594,FITC,Cyanine 5和GFP。

购买产品,咨询产品详情请联系Vectorlabs中国授权独家代理商——欣博盛生物


✚ 试剂盒组成

a.  Vector® TrueVIEW™ Reagent A    5 ml

b.  Vector® TrueVIEW™ Reagent B    5 ml

c.  Vector® TrueVIEW™ Reagent C    5 ml

d.  VECTASHIELD® HardSet™ Antifade Mounting Medium    2 ml

✚ 产品应用举例

                  未经任何处理                       

New! Vector® True VIEW™ Autofluorescence Quenching Kit

 用Vector® TrueVIEW™处理

New! Vector® True VIEW™ Autofluorescence Quenching Kit

↑上图为人胰腺(FFPE)组织染色结果:使用anti-mouse DyLight®594对CD34进行染色(红色)和anti-guinea pig对胰岛素进行染色(绿色)。与上图相比,经Vector® True VIEW™试剂盒处理后,组织中的自发荧光显著减少,但扔保留抗原特异性染色(下图)。

✚ 产品信息

Vector® True VIEW™Autofluorescence Quenching Kit

产品

染色切片

Vector® True VIEW™

Autofluorescence Quenching Kit

SP-8400

15ml

100-150  

注意:该试剂盒对脂褐素造成的组织自发荧光无效!

更多产品详情请咨询Vectorlabs中国授权独家代理商——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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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