1339202-33-3,Diazo Biotin-PEG3-azide,Diazo Biotin-PEG3-N3物素可以被链霉抗生物素蛋白所捕获而叠氮化物可与末端或应变的炔发生反应

DiazoBiotin-PEG3-azide是一种偶联剂,含有重氮基团和叠氮基团,用于生物素与含炔分子的点击化学反应。其重氮基团可用连二亚硫酸钠解离,提高溶解性和释放效率。产品包括不同长度的N3-PEG-N3系列、N3-PEG-COOH系列、N3-PEG-NHS酯系列和N3-PEG-COOtBu系列,广泛应用于生物标记和分子构建。

英文名称:Diazo Biotin-PEG3-azide

       Diazo Biotin-PEG3-N3

中文名称:重氮生物素-叠氮化物

CAS: 1339202-33-3

分子式:C33H45N9O7S

分子量:711.83

结构式:


产品描述:

偶氮生物素-叠氮化物是一种包含了通过含重氮基团的间隔臂与叠氮基团相连的生物素部分的接头,而所述重氮基团可以用50mM连二亚硫酸钠溶液进行裂解。生物素可以被链霉抗生物素蛋白所捕获而叠氮化物可与末端或应变的炔发生反应。

重氮生物素-PEG3-叠氮化物可用于使用Cu(I)催化的点击化学将生物素部分引入含炔生物分子。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外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 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,注重理论分析仿真验证相结合。
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