1480516-75-3,DBCO-PEG4-Maleimide一种具有马来酰亚胺基团和DBCO部分的水溶性点击化学试剂

本文介绍了DBCO-PEG4-Maleimide(CAS:1480516-75-3),一种具有马来酰亚胺基团和DBCO部分的水溶性点击化学试剂。马来酰亚胺基团可以与硫醇特异性反应形成稳定的硫醚键。此外还列出了其他多种化学试剂。

产品名称:DBCO-PEG4-Maleimide

CAS:1480516-75-3

分子式:C36H42N4O9

分子量:674.8

纯度:95%

储存:-20℃避光避湿

结构式:

产品作用:亲水的固定装置在水的缓冲液中提高了溶解度。Maleimide组特别有效地与硫醇反应形成稳定的硫醚键。低质量的重量将使改性分子加入***小的间隔,使 DBCO的简单和高效的结合到含有半胱 胺的缩氨酸或其他含硫的生物分子中。 

磺基DBCO-PEG4-马来酰亚胺是一种具有马来酰亚胺基团和DBCO部分的水溶性点击化学试剂。亲水性PEG间隔臂提高了在水性缓冲液中的溶解性。马来酰亚胺基团与硫醇特异且有效地反应以形成稳定的硫醚键。低质量重量将为修饰的分子添加***小的间隔基,并使DBCO部分能够简单有效地并入含半胱氨酸的肽或其他含硫醇的生物分子。DBCO通常用于无铜点击化学反应。

其他产品列表:

  • DBCO-PEG4-Maleimide                  1480516-75-3

  • DBCO-PEG4-NHS ester                   1427004-19-0          

  • DBCO-PEG5-NHS ester                   1378531-80-6

  • DNP-PEG2-acid                               1353011-89-8

  • DNP-PEG4-acid                               858126-76-8

  • DNP-PEG6-acid                               1817829-84-7

  • DNP-PEG4-NHS ester                      858126-78-0

  • propargyl-PEG3-Acid                      1347760-82-0

  • Propargyl-PEG4-acid                       1415800-32-6

  • propargyl-PEG5-Acid                      1245823-51-1

  • Propargyl-PEG2-amine                    944561-44-8

  • Propargyl-PEG3-amine                    932741-18-9

  • Propargyl-PEG4-amine                    1013921-36-2

  • Propargyl-PEG5-amine                   1589522-46-2

  • Propargyl-PEG6-amine                   1198080-04-4

  • Propargyl-PEG3-azide                     32741-18-9

  • Propargyl-PEG4-Maleimide            1609651-90-2

  • Propargyl-PEG3-NHS ester             1428629-71-3

  • Propargyl-PEG4-NHS ester             1428629-70-2

  • Propargyl-PEG5-NHS ester             1393330-40-9

    以上信息均由陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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