71418-44-5,Monobromobimane(mBBr),Bromobimane,单溴代二苯甲烷,溴代双满,溴二胺的化学性质

单溴代二苯甲烷(mBBr),化学式C10H11BrN2O2,是一种非荧光分子,可与小分子和蛋白质巯基反应生成水溶性荧光产物。这种荧光探针适用于细胞内谷胱甘肽的定量和硫化氢等含硫化合物的检测,尤其在生物分析和药物研究中具有广泛应用。其特点是反应速度快,选择性强,且形成的荧光衍生物稳定。mBBr的吸收和发射波长分别为395nm和490nm,是研究生物硫醇的重要工具。

英文名称:Monobromobimane(mBBr)

       Bromobimane
       3-(Bromomethyl)-2,5,6-trimethylpyrazolo[1,2-a]pyrazole-1,7-dione
中文名称:单溴代二苯甲烷

       溴代双满,溴二胺
       3-(溴甲基)-2,5,6-三甲基吡唑并[1,2-a]吡唑-1,7-二酮
CAS NO:71418-44-5

MDL number:MFCD00036951

分子式:C10H11BrN2O2

分子量:271.11

纯  度:≥95.0%
结构式:
 

应用简介:

   单溴代二苯甲烷,Monobromobimane(mBBr),CAS:71418-44-5是一种能与小分子巯基和反应性蛋白质巯基反应的非荧光分子。与硫醇的反应可将无荧光的溴乙烷转化为水溶性荧光分子。

  单溴二胺是一种巯基反应的荧光探针,具有细胞膜渗透性,生理pH下与接触到的巯基基团快速反应,产生一个稳定的荧光信号。mBBr可用来评估或定量一系列含活性硫或巯基基团的化合物,包括硫化氢(H2S),谷胱甘肽,蛋白和核苷酸。特别适合用于谷胱甘肽的定量。mBBr的*吸收和发射波长分别为395nm和490nm。

   Bromobimanes in solution (aqueous or organic solvents of medium polarity) react with small thiols [e.g., the tripeptide thiol glutathione (GSH)], and with reactive protein thiol groups (e.g., hemoglobin). The reactions of bromobimanes with thiols are second order and dependent on pH, the active nucleophile being the thiolate anion. The reaction of bromobimane with a thiolate converts the nonfluorescent agent into water-soluble fluorescent products. The neutral agents mBBr and bBBr are moderately soluble in mediumpolarity organic solvents (acetonitrile, dichloromethane), and slightly soluble in water. The quaternary salt, qBBr, and the anionic bromobimane, SBBr, are soluble in water, but less soluble in organic solvents. Bromobimanes are yellow[1]. The highly selective, rapid reactivity of bromobimanes toward thiols, the stability and fluorescence yield of the thiol derivatives, the ease of separation of the derivatives by reversed-phase HPLC, and the availability of both cell-penetrating and nonpenetrating forms, make the use bromobimanes an extremely powerful approach to the analysis of low molecular weight biothiols.

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab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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