PEG修饰糖类,对蛋白质类修饰试剂DSPE-PEG3-COOH

本文介绍了DSPE-PEG3-COOH及其一系列衍生物的特性,如分子结构、溶解性、储存条件和应用领域,包括蛋白质、肽、脂质体等生物材料的修饰。展示了陕西新研博美提供的各种DSPE-PEG相关产品和技术支持。

英文名称:DSPE-PEG3-COOH

外观:白色或淡黄色粉末

分子式:C50H96NO14P

分子量:966.28

储存条件:-20°C

溶解性:溶于大部分有机溶剂,和水有很好的溶解性。

储存条件:-20℃长期保存,避光,干燥。

注意事项:取用一定要干燥,避免频繁的溶解和冻干。

结构式:

产品简介:
1、对蛋白质类修饰;2、对肽类化合物修饰;3、对脂质体修饰;4、有机小分子修饰;5、PEG修饰亲和配体和辅因子;6、PEG修饰糖类;7、寡核苷酸PEG化;8、生物材料PEG化。

其他产品列表:

Thalidomide-NH-PEG3-COOH

CAS号:2375283-62-6

分子式:C22H27N3O9

Maleimido-tri(ethylene glycol)-propionic acid

CAS号:518044-40-1

分子式:C13H19NO7

DSPE-PEG2-mal

CAS号:1915739-87-5

分子式:C55H100N3O14P

DSPE-PEG4-acid

CAS号:2112738-58-4

分子式:C52H100NO15P

DSPE-PEG-NHS

CAS号:1445723-73-8

分子式:C49H89N2O15P

DSPE-PEG(2000)-Amine

CAS号:474922-26-4

分子式:(C2H4O)nC44H87N2O10P.NH3

DSPE-PEG4-DBCO

CAS号:2112738-14-2

分子式:C71H116N3O15P

DSPE-PEG5-azide

CAS号:2112737-73-0

分子式:C54H105N4O14P

DSPE-PEG5-propargyl

CAS号:2112737-93-4

分子式:C55H104NO14P

DSPE-PEG8-Mal

CAS号:2112737-94-5

分子式:C64H119N2O19P

dspe

CAS号:61177-32-0

分子式:C41H82NO8P

DSPE-Maleimide

CAS号:1235864-97-7

分子式:

DSPE-PEG-Mal

CAS号:474922-22-0

分子式:

Amino-PEG3-C2-acid

CAS号:784105-33-5

分子式:C9H19NO5

Ald-Ph-amido-PEG3-C-COOH

CAS号:1007215-91-9

分子式:C16H21NO7

Cbz-NH-PEG3-C2-acid

CAS号:1310327-18-4

分子式:C17H25NO7

Boc-NH-PEG3-CH2COOH

CAS号:462100-06-7

分子式:C13H25NO7

Propargyl-PEG3-PFP ester

CAS号:2148295-91-2

分子式:C16H15F5O5

Pomalidomide-PEG3-azide

CAS号:2267306-15-8

分子式:C21H24N6O8

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

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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