大环化合物DOTA-NHS ester,butyne,azide,SH,MeTz,(COOt-Bu)3,Maleimide,C4-NH2,(COOt-Bu)3-butyne,p-NH2-Bn

本文介绍了大环化合物DOTA的不同衍生物,如DOTA-NHS ester,DOTA-butyne,DOTA-azide等,这些衍生物在核医学检测、磁共振、光学成像和光声成像中发挥关键作用,可用于多模态成像和诊疗一体化。DOTA作为金属元素螯合剂,可以与放射性核素结合,实现精准医疗。

大环化合物的种类:DOTA-NHS ester,butyne,azide,SH,MeTz,(COOt-Bu)3,Maleimide,C4-NH2,(COOt-Bu)3-butyne,p-NH2-Bn

DOTA分子是一种十二元四氮杂大环配体的金属元素螯合剂。通过在 PEG 化纳米材料表面结合 DOTA 分子来螯合放射性核素,将核医学检测与磁共振,光学成像以及光声成像等结合起来。在实现多模态成像的同时可以掺入靶向分子及药物来达到诊疗一体化的效果。

DOTA-NHS ester,DOTA mono-NHS ester

中文名:羟基琥珀酰亚胺-四氮杂环十二烷四乙酸

化学名:1,4,7,10-Tetraazacyclododecane-1,4,7,10-tetraacetic acid mono-N-hydroxysuccinimide ester

CAS编号:170908-81-3

分子式:C20H31N5O10,HPF6,TFA

分子量:761.5

颜  色:白色粉末

结构式:

DOTA-butyne

CAS编号:2125661-62-1

外观:白色固体

分子式:C20H33N5O7

分子量:455.51

储存条件:0-4°C

结构式:

DOTA-azide

CAS编号:1227407-76-2

外观:白色固体

分子式:C19H34N

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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