DSPE-PEG1-Azide分子式:C46H89N4O10P,DSPE-PEG是一种兼具亲水性和疏水性的磷脂-PEG共轭物

DSPE-PEG是一种磷脂-PEG共轭物,用于制备稳定、长循环时间的脂质体,广泛应用于药物递送、基因转染和疫苗递送。其衍生物如DSPE-PEG1-Azide具有点击化学性质,便于通过叠氮化物与炔烃反应定制脂质体。此外,文中列举了多种类似结构的化合物,如Pomalidomide-PEG1-Azide和Biotin-PEG1-azide,这些化合物在生物医学领域有潜在的应用价值。

英文名称:DSPE-PEG1-Azide

分子式:C46H89N4O10P

分子量:889.21

储存条件:-20°C

纯度:95%

结构式:

产品简介:DSPE-PEG是一种兼具亲水性和疏水性的磷脂-PEG共轭物。聚乙二醇化磷脂是一种优良的脂质体形成材料,可用于递送、基因转染和疫苗递送。Ponsure DSPE-PEG-N3产品可用于使用点击化学制备聚乙二醇化脂质体。叠氮化物在含或不含铜催化剂的水溶液中很容易与炔烃或环氰发生反应。磷脂的聚乙二醇化提高了胶囊的血液循环时间和稳定性。

其他产品列表:

Pomalidomide-PEG1-azide

CAS号:2133360-04-8

分子式:C17H16N6O6

Lenalidomide-PEG1-azide

CAS号:2185795-67-7

分子式:C17H18N6O5

Biotin-PEG1-azide

CAS号:1204085-48-2

分子式:C14H24N6O3S

Aminooxy-PEG1-azide

CAS号:2100306-70-3

分子式:C4H10N4O2

Azido-PEG1-azide

CAS号:24345-74-2

分子式:C4H8N6O

Boc-NHCH2CH2-PEG1-azide

CAS号:176220-30-7

分子式:C9H18N4O3

NH-bis(C2-PEG1-azide)

NH-bis(PEG1-azide)

CAS号:2100306-81-6

分子式:C8H17N7O2

Boc-Aminooxy-PEG1-azide

t-Boc-Aminooxy-PEG1-azide

CAS号:2100306-67-8

分子式:C9H18N4O4

N-Boc-N-bis(C2-PEG1-azide)

N-Boc-N-bis(PEG1-azide)

CAS号:2100306-79-2

分子式:C13H25N7O4

DSPE-PEG5-azide

CAS号:2112737-73-0

分子式:C54H105N4O14P

DSPE-PEG8-Mal

CAS号:2112737-94-5

分子式:C64H119N2O19P

DSPE-Maleimide

CAS号:1235864-97-7

分子式:

DSPE-PEG-Mal

CAS号:474922-22-0

分子式:

DSPE-PEG(2000)-Amine

CAS号:474922-26-4

分子式:(C2H4O)nC44H87N2O10P.NH3

DSPE-PEG-NHS

CAS号:1445723-73-8

分子式:C49H89N2O15P

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-PEG4-DBCO

CAS号:2112738-14-2

分子式:C71H116N3O15P

DSPE-PEG5-propargyl

CAS号:2112737-93-4

分子式:C55H104NO14P

Bromo-PEG1-C2-azide

CAS号:1144106-65-9

分子式:C4H8BrN3O

Azide-PEG1-Val-Cit-PABC-OH

CAS号:2055041-40-0

分子式:C23H36N8O6

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【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问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(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的影响及提高稳定的措施(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,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定的影响,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构建分类模型,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类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线关系以及高维度特征识别问题,其有效源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线可分。 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能的差异。能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类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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