DBCO-Ciprofloxacin-PEG DBCO-环丙沙星-聚乙二醇

DBCO(二苯并环辛炔)在无铜点击化学中用于与叠氮化物进行生物正交反应,形成共价键。这种反应在水性环境中具有高选择性和生物相容性,适用于生物分子标记。DBCO-环丙沙星-聚乙二醇等衍生物被广泛用于标记生物分子,其特点是稳定、特异性强,常温下储存。相关产品包括各种药物-DBCO-PEG复合物,用于药物靶向传递。

点击化学——DBCO(二苯并环辛炔)是一种环炔烃,可以通过在水溶液中通过应变促进的1,3-偶极环加成反应与叠氮化物反应,这种生物正交反应也称为无铜点击反应。 该反应具有选择性和生物相容性,因此互补试剂可以与功能生物系统形成共价键。 无铜点击反应一直是无催化剂生物共轭的有力工具。 DBCO试剂在水性缓冲液中具有稳定性,可用于以高特异性和反应性标记叠氮化物修饰的生物分子。 

中文名:DBCO-环丙沙星-聚乙二醇

英文名:DBCO-Ciprofloxacin-PEG   

分子量:1k,2k,3.4k,5k,10k,20k(可按需定制)

质量控制:95%+

存储条件:-20°C,避光,避湿

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

 

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以上来自小编分享zyl2022.7.11

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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