5K Scaffold Library | 药物筛选 | MCE

MedChemExpress提供包含5000种独特支架化合物的5KScaffoldLibrary,用于抗感染药物的高通量筛选。这些化合物结构多样,符合Lipinski规则,高纯度并通过PAINS过滤,便于使用,存储在10mMDMSO溶液中,适用于-80°C保存。

5K Scaffold Library | 药物筛选

品牌:MedChemExpress (MCE)

概述:感染是病原体侵入人体所引起的局部组织和全身性炎症反应,会对人体产生一定损害。常见的病原体包括细菌,真菌,病毒,寄生虫,支原体等。当病原体侵入人体后,一般机体细胞会迅速通过免疫识别系统激发免疫调控信号产生免疫应答,从而抵抗外界微生物的入侵。MCE 提供 2846 种抗细菌、抗病毒、抗真菌及抗寄生虫等抗感染化合物,可以用于抗感染药物的高通量筛选及抗感染领域的其他研究。我们将在明确您的产品用途后,向符合资质的客户通过定制合成服务的方式提供 MCE 抗感染化合物库,我们为该库中的所有产品提供溶液包装或粉末包装。溶液包装中,2772 个产品以 10 mM 浓度提供,53 个产品以 2 mM 浓度提供,21 个产品以 3 mg/mL 浓度提供。溶液包装中,我们对于溶液状态稳定且溶解度不低于 10 mM 的产品,提供 10 mM 溶液;对于溶液状态稳定且溶解度介于 2~10 mM 的产品,我们提供 2 mM 溶液;对于溶液状态稳定、分子量不确定且溶解度不低于 3 mg/mL产品,我们提供 3 mg/mL 溶液。

活性 & 特点:
•    最大程度的结构多样性。
•    每种化合物代表一个独特的支架。总共 5,000 个独特的脚手架 (Bemis-Murcko)。
•    符合Lipinski 规则(5 规则),具有多种特性,例如计算出的良好溶解度(-3.2
•    通过所有相关的MedChem 过滤器,特别是泛测定干扰化合物(PAINS) 基序,以去除任何不适当的化学结构并避免错误命中。
•    所有5,000 种化合物均有现货供应。10 mM DMSO 溶液预制板,使用方便。
•    经过NMR 和HPLC 验证,确保高纯度和质量。

使用方法:

配方:以预溶解溶液形式提供的 5,000 种化合物的集合。溶液:10 mM 溶液中提供 5,000 种化合物。容器:带有可剥离箔密封的 96 或 384 孔板; 96 孔格式样品储存管,带螺旋盖和可选的 2D 条形码。储存:-80°C 运输:蓝冰  详情:https://www.medchemexpress.cn/screening/5k-scaffold-library.html

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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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