PC Biotin-PEG3-alkyne,1869922-24-6小分子PEG

PCBiotin-PEG3-alkyne是一种分子式为C35H52N6O12S的科研试剂,具有95%以上的纯度,广泛用于生物分子的标记。它在水和多种有机溶剂中具有良好的溶解性,并且在特定条件下,可以利用点击化学将生物素部分引入叠氮化物生物分子。该试剂适用于科研实验,尤其在生物分子的修饰和检测中具有重要价值。使用时应注意保持干燥,避免反复溶解和冻干,其结构和性质确保了在水介质中的稳定性和生物分子的光释放效果。

英文名称:PC Biotin-PEG3-alkyne

分子式:C35H52N6O12S

分子量:780.9

CAS:1869922-24-6

纯度:≥95%

结构式:

用 途:仅供科研实验使用,不用于诊治 

外 观:粘稠液体或者固体粉末,取决于分子量 

注意事项:取用一定要干燥,避免频繁的溶解和冻干 

溶解性:溶于大部分有机溶剂,如:DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性。

产品简介:PC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。PEG间隔基为标记分子在水介质中提供更好的溶解性。捕获的生物分子可以使用近紫外、低强度灯(例如1-5 mW/cm2的365 nm灯)有效地光释放。

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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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