12、组织工程支架用碳水化合物修饰剂的合成与应用

组织工程支架用碳水化合物修饰剂的合成与应用

1. 研究背景与问题提出

在组织工程支架的研究中,前期尝试用炔丙基糖苷修饰 hSAF 支架,但未观察到少突胶质细胞对这些新材料有细胞反应。一种可能的原因是,附加的基序与支架纤维过于接近,可能阻碍了其与细胞表面受体的结合。此外,碳水化合物对细胞的作用更多体现在影响分化而非增殖,且对在支架上培养的细胞分化特征的表征尝试未获成功。

2. 含不同连接体的碳水化合物修饰剂

为了使生物活性基序更易被细胞获取,并调节水凝胶的物理性质,开发了带有更长水溶性连接体的新型碳水化合物修饰剂。

2.1 含扩展连接体的碳水化合物合成
  • 连接体的选择与合成 :选择基于聚醚的连接体,因其具有良好的水溶性且生物相容性好。从乙二醇(34)、二乙二醇(35)和四乙二醇(36)合成了一系列连接体,一端为 CuAAC 所需的末端炔基,另一端为游离羟基。通过在水中用炔丙基溴对乙二醇进行烷基化反应制备连接体 37、38 和 39 ,反应条件为 1.1 当量的炔丙基溴、1.1 当量的 KOH ,室温反应 16 小时,产率分别为 55%(n = 1)、69%(n = 2)和 71%(n = 4)。由于乙二醇有两个等效的羟基,需要将所需产物与二烷基化副产物分离。
  • 糖基化反应 :合成的连接体 38 和 39 与全乙酰化的 Glc(30)和 Gal(31)在与炔丙醇合成简单碳水化合物修饰剂相同的条件下进行糖基化反应,以 BF₃ 作为路易斯酸,随后用催化量的 NaOMe 在甲醇中脱保护,得到 Glc - 2 - 炔(40)、Glc - 4 - 炔(4
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值