1884349-58-9,Diazo Biotin-PEG3-alkyne亲水性间隔臂在水介质中为标记分子提供更好的溶解性

DiazoBiotin-PEG3-炔是一种化学试剂,用于通过Cu(I)催化的点击化学将生物素片段连接到含有叠氮基团的生物分子上。其亲水性间隔臂提高了水溶性,而重氮基团允许使用连二亚硫酸钠高效释放结合的生物素化分子。该产品由陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持,适用于生物标记和分子识别研究。

英文名称:Diazo Biotin-PEG3-alkyne

中文名称:重氮生物素-PEG3-炔

化学式:C39H53N7O9S

分子量:796

CAS:1884349-58-9

纯度:95%

储存条件:-20°C

运输:环境温度

结构式:

产品简介:重氮生物素-PEG3-炔可用于使用Cu(I)催化的点击化学将生物素部分引入含叠氮化物的生物分子。亲水性间隔臂在水介质中为标记分子提供更好的溶解性。重氮允许使用连二亚硫酸钠(Na2S2O4)从链霉亲和素中高效释放捕获的生物素化分子。

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以上信息均由陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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