N3-PEG4-COOH,叠氮-四聚乙二醇-羧酸,试剂物理化学性质参数如下

英文名称:Azido-PEG4-acid,N3-PEG4-COOH,N3-Peg(4)-cooh

15-Azido-4,7,10,13-tetraoxapentadecanoic acid

中文名称:叠氮-四聚乙二醇-羧酸,叠氮-PEG4-酸

15-叠氮基-4,7,10,13-四氧杂十五烷酸

CAS:1257063-35-6

一、Product parameters:

1.Molecular formula:C11H21N3O6

2.Molecular weight:291.3

3.Packaging specification:1g、5g、10g, flexible packaging, including 100mg packaging and 500mg 1g and 5g large packaging

Product structure:

 

二、Reaction characteristics:

N3-PEG4-COOH,作为一种具有独特结构和优异性能的化学品,在生物、材料科学等领域都有着广泛的应用前景。随着科学技术的不断进步,相信它将在更多领域展现出其独特的价值和魅力。从结构上来看,N3-PEG4-COOH由三部分组成:N3表示氮三基团,具有优良的电子转移能力和反应活性;PEG4则是聚乙二醇四聚体,具有良好的水溶性、生物相容性和抗非特异性吸附能力;而COOH则代表羧基,使得整个分子具有亲水性和反应活性。

在材料科学领域,N3-PEG4-COOH同样发挥着重要作用。它可以作为功能性基团,引入到高分子材料中,赋予材料新的性能和应用。例如,通过将其引入到聚合物中,可以改善聚合物的溶解性、机械性能和加工性能。此外,N3-PEG4-COOH还可以用于制备功能性薄膜、涂层和界面材料,为材料科学的发展提供了新的思路和方法。

(上述信息均由陕西新研博美生物科技小编木木所整理)

三、Matters for use:

It is sensitive to light and temperature. In order to use the reagent effectively, the material should always be kept in a low temperature dry condition, away from light, and avoid frequent thawing and freezing.

 

【Reagent related products】

Biotin-azide

BOC-LYS(N3)-OH

10-AZIDO-1-DECANOL

Biotin-PEG2-azide

5-TAMRA-PEG3-Azide

Biotin-SS-azide

(3S)-1-Boc-3-azido-pyrrolidine

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Boc-trans-Pro(4-azido)-OH·DCHA

1-Boc-4-(azidomethyl)piperidine

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种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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