Fluorescein-Biotin,134759-22-1,荧光素-生物素,由荧光素与生物素结合而成,其化学性质主要表现为以下几个方面

本文介绍了荧光素-生物素(FITC-Biotin)的特性,包括其由荧光素和生物素组成,具有高特异性及对溶液pH的敏感性。文章详细阐述了产品详情、储存条件以及注意事项,还提及了相关试剂产品。

一、产品描述:

FITC-Biotin,荧光素-生物素,即异硫氰酸荧光素标记生物素,是一种在生物学中常用的示踪剂,用于标记和追踪生物分子。其化学性质主要表现为以下几个方面:

首先,FITC-Biotin由荧光素与生物素结合而成,既保留了荧光素的荧光特性,又保留了生物素的亲和力和结合能力。这种复合物具有高度的特异性,其结合通常依赖于生物素与目标分子(如蛋白质、核酸或细胞表面受体)的结合位点之间的相互作用。

其次,荧光素部分,特别是FITC(异硫氰酸荧光素),是一种小分子荧光素,其效率取决于溶液的pH值。因此,在使用FITC-Biotin时,需要注意溶液的酸碱度,以确保其荧光特性的稳定。FITC在冷暗干燥处可保存多年,是目前应用广泛的荧光素。其分子量为389.4,吸收光波长为490~495nm,发射光波长为520~530nm,呈现明亮的黄绿色荧光。

此外,生物素部分则具有高度的亲和力,能够与目标分子进行特异性结合。这种结合通常是高度特异性的,依赖于生物素与目标分子的结合位点之间的相互作用。

二、理论分析:

中文名:荧光素-生物素

英文名:FITC-Biotin,Fluorescein Biotin

CAS号:134759-22-1

化学式:C42H50N6O8S2

分子量:831.02

三、产品详情:

外观:固体/粉末

规格:10mg、25mg、50mg

货期:根据具体的产品而定

纯度:95%

用途:实验用途,科学研发,可定制服务

储存条件: 需要存储在-20°C,避光,避湿的环境,注意取用需放置室温后再开盖取用,避免吸潮,避免反复冻溶。

注意事项:所有的试剂不可用于临床,不可用于食用,人体。

四、FITC-Biotin结构式:

五、相关试剂产品:

CAS:1620523-64-9,Biotin-SS-azide

CAS:122266-55-1,Biotin-SS-NHS ester

CAS:325143-98-4,Biotin-SS-Sulfo-NHS ester

CAS:142439-92-7 ,Biotin-bisamido-SS-NHS ester

CAS:1430408-09-5,Biotin-PEG3-SS-DBCO

CAS:1260247-54-8,Biotin-PEG4-SS-Alkyne

CAS:111790-37-5,Biotin-NH2

CAS:2241685-22-1 ,DADPS Biotin Alykne

CAS:1260247-50-4,Biotin-Dadps-azide

CAS:2599839-59-3,Biotin-PEG4-DADPS-Picolyl-azide


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C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
### 关于眼底荧光素血管造影的数据集 在医学影像分析领域,眼底荧光素血管造影(Fluorescein Angiography, FA)是一种重要的像技术,广泛应用于视网膜疾病的诊断和研究。然而,公开可用的眼底荧光素血管造影数据集相对较少,这可能是因为FA图像涉及复杂的病理特征以及隐私保护等问题。 以下是几个已知的眼底荧光素血管造影相关的数据集: #### 1. **Duke Fluorescein Angiography Dataset** 该数据集由杜克大学提供,包含了大量高质量的FA图像,主要用于视网膜疾病的研究。这些图像涵盖了多种病变类型,如糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和静脉阻塞等[^3]。 研究人员可以申请访问权限以获取完整的数据集。 #### 2. **Kaggle Eye Disease Detection Challenge** 虽然这个挑战赛的主要目标是检测眼部疾病,但它也提供了部分FA图像作为补充材料。此数据集适合用于开发和验证基于深度学习的算法模型[^4]。 #### 3. **MESSIDOR Database** 尽管 MESSIDOR 数据库主要关注彩色眼底照片,但在某些扩展版本中也可能包含少量FA图像。它是一个经典的开源数据库,适用于眼科图像处理任务[^5]。 对于更深入的应用场景,还可以考虑利用合数据增强方法来扩充有限的真实世界样本量。例如,在扩散MRI重建工作中提到的技术或许能够迁移到FA图像预处理阶段[^1];或者借鉴DeepEDN框架实现加密传输下的安全共享机制以便获得更多标注资源[^2]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设我们有一个小型FA数据集X和对应的标签y X = np.random.rand(100, 64, 64) # 示例尺寸:100张图片,每张64x64像素 y = np.random.randint(0, 2, size=(100,)) # 二分类问题 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) print(f"Training set shape: {X_train.shape}") print(f"Testing set shape: {X_test.shape}") ``` 上述代码片段展示了如何加载并划分一个假设的小型FA数据集。 ---
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