变构调节剂化合物库药物筛选用于代谢、癌症等疾病研究 | MedChemExpress (MCE)

本文介绍了MCE提供的1943种小分子化合物库,专门针对血管生成研究,包含经验证的活性和安全性的变构调节剂,可用于高通量和高内涵筛选。这些化合物可用于心血管疾病、癌症等领域的药物开发,且支持定制合成和不同浓度、溶剂的配置。

变构调节剂化合物库 | 药物筛选

概述:血管生成是由已有血管生成新的血管的生理过程。血管生成发生在不同的生理过程中,例如胚胎发育、月经周期、运动和伤口愈合等。血管生成受到内源性激活剂及抑制剂的调控,一些主要的内源性激动剂包括 VEGF、bFGF、angiogenin、TGF-β 等,一些主要的内源性抑制剂包括 angiostatin、endostatin、interferon、platelet factor 4 等。血管生成调控失调会引起多种疾病的发生,如癌症、心血管疾病及缺血性疾病等。激活血管生成可以对心血管疾病及缺血性疾病起到一定控制作用,而抑制血管生成可以对癌症发挥一定治疗作用。MCE 可以提供 1943 种靶向血管生成相关靶点及信号通路的小分子化合物,MCE 血管生成化合物库是进行血管生成相关研究及开发靶向血管生成药物的有效工具。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 血管生成化合物库,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,1905 个产品以 10 mM 浓度提供,35 个产品以 2 mM 浓度提供,3 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:
•    170 个小变构调节分子的独特集合,用于高通量筛选(HTS) 和高内涵筛选(HCS)。
•    代谢、癌症和其他疾病研究的有用工具。
•    结构多样、具有药用活性且具有细胞渗透性。
•    经临床前研究和临床试验证实的生物活性和安全性。一些化合物已获得 FDA 批准。
•    更详细的化合物信息,包括结构、IC50 以及其他化学和生物数据。
•    经过NMR 和LC/MS 验证的高纯度和质量。

使用方法:

配方:170 种小型变构调节剂的集合,以预溶解溶液或固溶体形式提供:168 种化合物以 10 mM 溶液形式提供,2 种化合物以 2 mM 溶液形式提供。布局:96 孔储存管或 96 孔板:第 1 列和第 12 列留空。 384孔板:前两列和后两列留空。不同浓度或溶解在不同溶剂中的化合物将被放置在单独的板上。这种布局方式可能会增加板的数量,因为可能存在三种溶剂和三种浓度。如果您有其他要求,请告知我们。容器:带有可剥离箔密封的 96 或 384 孔板;带螺旋盖和可选 2D 条形码的 96 孔格式样品存储管 存储:-80°C 运输:蓝冰或干冰  详情:https://www.medchemexpress.cn/screening/allosteric-modulators-ams-compound-library.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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