白色或淡黄色粉末DSPE-PEG3-Azide不同分子量的PEG衍生物

本文介绍了DSPE-PEG3-Azide及其相关PEG衍生物的化学性质和结构,如Pyrene-amido-PEG4-azide和Biotin-PEG3-azide等。这些化合物具有特定的分子式和CAS号,主要用于生物标记和药物偶联,产品纯度高达98%以上。陕西新研博美生物科技有限公司提供了技术支持。

英文名称:DSPE-PEG3-Azide

外观:白色或淡黄色粉末

分子式:C50H97N4O12P

分子量:977.32

储存条件:-20°C

纯度:90%

结构式:


不同分子量的PEG衍生物,小分子PEG的循环节可以做到1-36个,高分子PEG分子量从1000-40000不等,可以修饰的基团有:氨基类,NHBOC类,Fmoc类,羧酸类,Mal类,NHS类,叠氮类,DBCO类,Cy3/Cy5/Cy7类,THP类,苄基类,丙炔基类,溴代类,丙酸叔丁酯类,乙酸叔丁酯类,甲基类,生物素类,五氟苯酚类,磺酸酯类,巯基类,产品纯度高达98%以上。

其他产品列表:

Pyrene-amido-PEG4-azide

Pyrene-PEG3-azide

CAS号:1817735-36-6

分子式:C25H28N4O4

Biotin-PEG3-azide

CAS号:1859110-99-8

分子式:C18H32N6O5S

Pomalidomide-PEG3-azide

CAS号:2267306-15-8

分子式:C21H24N6O8

Iodoacetamide-PEG3-azide

CAS号:1594986-04-5

分子式:C10H19IN4O4

Azido-PEG3-azide

CAS号:101187-39-7

分子式:C8H16N6O3

Aminoxyacetamide-PEG3-azide

CAS号:1379761-16-6

分子式:C10H21N5O5

Folate-PEG3-azide

CAS号:1313026-32-2

分子式:C27H35N11O8

TAMRA-PEG3-Azide

CAS号:1228100-59-1

分子式:C33H38N6O7

m-PEG3-azide

CAS号:74654-06-1

分子式:C7H15N3O3

Biotin-PEG3-azide

CAS号:875770-34-6

分子式:C18H32N6O5S

Aminooxy-PEG3-azide

CAS号:1306615-51-9

分子式:C8H18N4O4

Propargyl-PEG3-azide

CAS号:932741-18-9

分子式:C9H15N3O3

Phthalamide-PEG3-azide

CAS号:134179-44-5

分子式:C16H20N4O5

Bromoacetamido-PEG3-azide

CAS号:940005-81-2

分子式:C10H19BrN4O4

Methylamino-PEG3-azide

CAS号:1355197-57-7

分子式:C9H20N4O3

Azido-PEG3-azide

CAS号:1379365-47-5

分子式:C6H12N6O2

Bromo-PEG3-azide

CAS号:1446282-43-4

分子式:C8H16BrN3O3

DNP-PEG3-azide

CAS号:951671-87-7

分子式:C14H20N6O7

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

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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