PC-Biotin-PEG4-PEG3-azide,2055198-04-2粘稠液体或者固体粉末,取决于分子量

PC-Biotin-PEG4-PEG3-azide是具有C39H63N9O14S分子式的科研试剂,CAS号2055198-04-2,纯度大于95%。它在有机溶剂和水中均有良好溶解性,适用于点击化学反应,将生物素标记到含炔生物分子上。产品为粘稠液体或固体粉末,使用时注意保持干燥,避免反复溶解和冻干。其结构设计增加了水溶性,且可在低强度紫外光下进行光释放。陕西新研博美生物科技有限公司提供技术支持,还有多种类似结构的生物素衍生物可供选择。

英文名称:PC-Biotin-PEG4-PEG3-azide

分子式:C39H63N9O14S

分子量:914.1

CAS:2055198-04-2

纯度:≥95%

结构式:

用 途:仅供科研实验使用,不用于诊治 

外 观:粘稠液体或者固体粉末,取决于分子量 

注意事项:取用一定要干燥,避免频繁的溶解和冻干 

溶解性:溶于大部分有机溶剂,如:DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性。

产品简介:PC-生物素-PEG4-PEG3-叠氮化物可用于使用点击化学将生物素部分引入含炔生物分子。延伸的亲水性间隔臂在水介质中为标记分子提供高溶解度。捕获的生物分子可以使用近紫外、低强度灯(例如1-5 mW/cm2的365 nm灯)有效地光释放。

其他产品列表:

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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

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,很大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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