D-Mannitol 是一种渗透性利尿剂和弱肾血管扩张剂 | MedChemExpress (MCE)

D-Mannitol

中文名:D-甘露醇

CAS:69-65-8

品牌:MedChemExpress (MCE)

存储条件:Powder: -20°C, 3 years; 4°C, 2 years.In solvent: -80°C, 6 months; -20°C, 1 month.

生物活性:D-Mannitol 是一种渗透性利尿剂和弱肾血管扩张剂。目标:其他 D(-)Mannitol 是一种糖醇,可用作惰性渗透控制物质。 d-甘露醇的摄取和磷酸化由甘露醇特异性磷酸烯醇丙酮酸依赖性磷酸转移酶系统 (PTS) 催化。甘露醇可以与中性粒细胞和单核细胞相互作用。实验表明,它在体外能减少中性粒细胞凋亡。该化合物已在研究中用作兔子盲肠微生物生长和纤维素分解活性的刺激剂。据观察,甘露醇可以降低正常和盲肠切除大鼠的脂肪消化率和体脂积累,并上调单核细胞 HLA-DR、单核细胞和中性粒细胞 CD11b。研究表明,甘露醇操纵子在大肠杆菌中受到转录因子甘露醇操纵子阻遏物 (MtlR) 的抑制 [1-3]。

详情:www.medchemexpress.cn/D-Mannitol.html

参考文献:

[1]. Tan, K., et al., The mannitol operon repressor MtlR belongs to a new class of transcription regulators in bacteria. J Biol Chem, 2009. 284(52): p. 36670-9.
[2]. Nishiyama, A., et al., Mannitol lowers fat digestibility and body fat accumulation in both normal and cecectomized rats. J Nutr Sci Vitaminol (Tokyo), 2009. 55(3): p. 242-51.
[3]. Hanieh, H. and E. Sakaguchi, Effect of D-mannitol on feed digestion and cecotrophic system in rabbits. Anim Sci J, 2009. 80(2): p. 157-62.

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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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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