1011268-28-2,Biotin-PEG2-C4-alkyne生物素化试剂

生物素-PEG2-C4-炔烃(Biotin-PEG2-C4-alkyne)是具有C22H36N4O5S分子式的化学试剂,纯度达98%,适用于Cu(I)催化的点击化学反应,与叠氮化物形成稳定三唑键。该产品由陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持,建议在-20°C下储存,并在DMSO或DMF中溶解。此外,还有多种类似结构的生物素衍生物可供选择。

英文名称:Biotin-PEG2-C4-alkyne

中文名称:生物素-PEG2-C4-炔烃

化学式:C22H36N4O5S

分子量:468.6

CAS:1011268-28-2

纯度:98%

储存条件:-20°C

溶解度:DMSO,DMF

运输:环境温度

结构式:


 

产品简介:生物素-PEG2-C4-炔烃是一种生物素化试剂,可在Cu(I)催化的点击化学反应中与叠氮化物部分反应,形成稳定的三唑键。

其他产品列表:

Biotin-PEG2-COOH

Biotin-PEG2-C4-alkyne

Biotin-PEG2-C6-azide

Biotin-PEG4-alkyne

Biotin-PEG4-C1-alkyne

Dde Biotin-PEG4-alkyne

Diazo Biotin-PEG3-alkyne

N-(Propargyl-PEG4)-biocytin

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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