糖酵解化合物库是研究糖代谢及抗肿瘤药物开发的有用工具 | MedChemExpress (MCE)

本文介绍了MCE公司的糖酵解化合物库,包含777种糖苷化合物,用于药物筛选,特别适合于高通量和高内涵筛选。库中化合物具有临床前验证的活性和安全性,可用于抗癌药物发现,提供不同浓度和溶剂形式供科研使用,支持定制合成和高质量验证。

糖酵解化合物库 | 药物筛选

概述:糖苷,是糖或糖的衍生物与另一类非糖物质通过糖的端基碳原子链接而成的化合物,又称为糖配体。糖苷类化合物在自然界中普遍存在,很多生物活性物质为糖苷类化合物。一些激素、甜味剂、生物碱、类黄酮、抗生素等均为糖苷类化合物。糖苷残基可能是其活性的关键部位或只改善其药代动力学参数。糖苷类化合物通常具有抗炎、抗感染、抗癌和抗氧化等特性,在生物体中发挥着多种重要的作用。例如链霉素作为一种氨基糖苷类抗生素,具有抗感染活性。蒽环类化合物具有良好的抗菌和抗癌活性。MCE 糖苷类化合物库包含 777 种糖苷化合物,是开发糖苷类药物及研究糖苷类化合物的有用工具。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 糖苷类化合物库,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,768 个产品以 10 mM 浓度提供,5 个产品以 2 mM 浓度提供,4 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:
•    674 种糖酵解相关小分子的独特集合,用于高通量筛选(HTS) 和高内涵筛选(HCS)。
•    己糖激酶、葡萄糖激酶、烯醇酶、丙酮酸激酶、PDHK 等靶标。
•    葡萄糖代谢研究和抗癌药物发现的有用工具。
•    经临床前研究和临床试验证实的生物活性和安全性。一些抑制剂已获得 FDA 批准。
•    结构多样、具有药用活性且具有细胞渗透性。
•    更详细的化合物信息,包括结构、IC50 和简介。
•    NMR 和HPLC 验证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 674 种糖酵解化合物集合:654 种化合物以 10 mM 溶液形式提供,18 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:带有可剥离箔密封的 96 或 384 孔板;带螺旋盖和可选 2D 条形码存储的 96 孔格式样品存储管:-80°C 运输:Blue Ice  详情:https://www.medchemexpress.cn/screening/glycolysis-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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