共价化合物库 Plus 增加共价弹头片段分子且具有更强的筛选能力 | MedChemExpress (MCE)

本文介绍了MCE共价化合物库,包含1666种小分子抑制剂,用于共价抑制剂的研究和筛选,具有高选择性和详细化合物信息。库内化合物可用于药物发现,提供不同浓度和包装形式,支持HTS和HCS应用。

共价化合物库 Plus | 药物筛选

概述:小分子共价抑制剂,又称不可逆抑制剂,是一类通过共价键不可逆地与靶点结合来发挥其生物学功能的抑制剂。与非共价抑制剂相比,共价抑制剂在生物活性方面具有明显优势,共价弹头靶向特定靶蛋白的稀有残基,可以用于开发高选择性抑制剂。近年来,共价抑制剂在解决耐药性问题方面表现出显著优势,受到广泛认可。但是此类抑制剂一旦出现脱靶,也将带来更强的毒副作用。因此,通过合理的筛选设计和结构修饰发现共价抑制剂药物也逐渐成为一个药物研发的焦点。MCE 共价化合物库收录了 1666 种小分子抑制剂,包括已知共价抑制剂及具有共价反应基团的活性小分子化合物,如包含丙烯酰胺、活化末端乙炔、磺酰氟化物/酯、氯乙酰胺、烷基卤化物、环氧化物、氮杂环胺、二硫化物等,是筛选共价化合物,研究共价作用机制的有利工具。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 共价化合物库,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,1641 个产品以 10 mM 浓度提供,23 个产品以 2 mM 浓度提供,2 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:
•    2963 种化合物的独特集合,显示出与目标蛋白不可逆的共价结合,用于高通量筛选(HTS) 和高内涵筛选(HCS)。
•    化学探针显示出增强的选择性、效力和生物学研究的实用性。
•    具有不可逆抑制作用的药物发现的有用工具。
•    结构多样、具有药用活性且具有细胞渗透性。
•    详细的化合物信息,包括结构、IC50 和简介。
•    经过验证的NMR 和HPLC 可确保高纯度和质量。
•    所有化合物均有库存并持续更新。

使用方法:

配方:以预溶解溶液或固溶体形式提供的 2963 种分子的集合:2929 种化合物以 10 mM 溶液形式提供,23 种化合物以 2 mM 溶液形式提供,2 种化合物以 3 mg/mL 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:带可剥离铝箔密封的 96 或 384 孔板 储存:-80°C 运输:蓝冰  详情:https://www.medchemexpress.cn/screening/covalent-screening-library-plus.html

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 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!
<think>我们正在分析用户关于dmesg输出中'mce'相关日志的问题,特别是"core: using 10 mce banks"的含义。首先,我们需要明确MCE(Machine Check Exception)是什么,以及它在系统中的作用。 MCE是硬件(主要是CPU)检测到严重错误(如硬件故障)时触发的一种机制。当CPU内部发生不可纠正的错误(如缓存错误、总线错误等)时,会触发MCE,由操作系统处理。Linux内核通过MCE机制来报告这些硬件错误。 现在,我们来看用户提供的日志信息:"core: using 10 mce banks"。这里的"core"指的是CPU核心,"mce banks"是指MCE寄存器组。每个CPU核心都有一组MCE寄存器(称为banks),用于记录不同类型的硬件错误。每个bank对应一个特定的错误类型,例如内存错误、缓存错误等。 在系统启动时,内核会检测CPU支持的功能,包括MCE banks的数量。日志"core: using 10 mce banks"表示当前CPU核心支持10个MCE寄存器组(即可以监控10种不同类型的硬件错误)。 接下来,我们需要考虑如何帮助用户理解这条日志的含义以及相关MCE日志的重要性。我们可以从以下几个方面展开: 1. **MCE机制简介**:解释MCE的作用和触发条件。 2. **MCE banks的含义**:说明banks是CPU提供的硬件错误记录寄存器,每个bank对应一种错误类型。 3. **日志解析**:说明该日志是正常启动信息,表明内核检测到CPU支持10个MCE banks,并已启用对这些错误的监控。 4. **相关MCE日志**:介绍其他常见的MCE日志,如错误类型、严重程度等。 此外,我们还需要提醒用户,如果dmesg中出现其他MCE错误日志(特别是标记为"uncorrected"的错误),则可能表示存在严重的硬件问题,需要进一步排查。 最后,我们可以生成一些相关问题,帮助用户深入理解MCE日志和硬件错误处理。 下面,我们按照上述思路组织回答。</think>### `dmesg` 输出 "core: using 10 mce banks" 含义解析 该日志是 **Linux 内核启动时对 CPU 硬件错误检测功能的初始化信息**,具体含义如下: #### 1. **核心组件解析** | 关键词 | 含义 | |--------------|----------------------------------------------------------------------| | **`mce`** | **Machine Check Exception**(机器检查异常),CPU硬件错误检测机制[^2] | | **`banks`** | CPU内部记录硬件错误信息的寄存器组,每个bank对应特定错误类型 | | **`10`** | 当前CPU核心支持的硬件错误监控寄存器数量(不同CPU型号数量不同) | #### 2. **技术背景说明 - **MCE机制作用**:当CPU检测到硬件级错误(如内存ECC错误、缓存损坏、总线故障等)时触发中断 - **典型错误类型**: ```mermaid graph LR A[硬件错误] --> B[内存错误] A --> C[缓存错误] A --> D[总线错误] A --> E[微码错误] A --> F[过热保护] ``` - **banks工作原理**: $$ \text{错误发生时} \rightarrow \text{CPU写入bank寄存器} \rightarrow \text{触发MCE中断} \rightarrow \text{内核记录日志} $$ #### 3. **日志关联分析 该日志通常伴随其他关键信息(需结合上下文): ```bash # 典型完整日志示例 [ 0.320456] mce: CPU supports 10 MCE banks [ 0.320789] mce: [Hardware Error]: CPU 0: Machine Check: 0 Bank 5: bea0000000000108 [ 0.321153] mce: [Hardware Error]: TSC 0 ADDR 1ffff00011000 ``` - ✅ **正常情况**:仅显示"using X MCE banks"表示硬件功能正常启用 - ⚠️ **警告情况**:若出现"Hardware Error"或"corrected/uncorrected"需立即排查 #### 4. **操作建议 1. **检查完整错误日志**: ```bash dmesg | grep -i "mce\|hardware error" -A 5 ``` 2. **查看CPU微码状态**: ```bash grep microcode /proc/cpuinfo | uniq # 输出示例:microcode : 0xca ``` 3. **新CPU微码**(Intel示例): ```bash sudo apt install intel-microcode sudo update-initramfs -u ``` 4. **监控硬件健康**: ```bash # 安装检测工具 sudo apt install mcelog lm-sensors # 实时监控 sudo mcelog --ascii --syslog sensors | grep Core ``` > **关键区别**: > - `core: using 10 mce banks` → **正常功能初始化** > - `mce: [Hardware Error]` → **存在实际硬件故障**(需紧急处理)[^3] --- ###
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