本次网络研讨会中，Ajit Divakaruni 博士将提供避免生成 Seahorse XF 数据时常见的实验和分析陷阱的指南。深入了解贯穿实验过程各步骤的重点事项，包括选择适当的模型系统、数据采集以及数据的解读和归一化。

主要内容：

• 有关选择正确的模型系统和实验设计以通过耗氧量测定检验给定假说的建议
• 数据归一化指南，以最大限度地利用检测提供的信息。
• 数据采集和分析过程中避免常见错误或计算误差的小技巧。

 
日期：
2023 年 7 月 27 日，星期四

时间：
美国东部夏令时 12:00 PM
北京时间24:00(可在会后观看讲座回放)
持续时长：1 小时
 
备注：成功注册也可在会后观看讲座回放

主讲人:
Ajit Divakaruni 博士
加州大学洛杉矶分校助理教授