神经退行性疾病相关化合物库是研究神经退行性疾病发病机制及开发新型药物的有用工具 | MedChemExpress (MCE)

本文介绍了MCE的神经退行性疾病化合物库,包含1038种具有潜在神经保护作用的化合物,用于HTS和HCS,针对多种靶点,如β淀粉样蛋白等。库中的化合物具有临床验证的活性和安全性,可用于研究疾病机制和药物开发,提供不同浓度和溶剂选择,便于实验设计。

神经退行性疾病化合物库 | 药物筛选

概述:神经退行性疾病是以神经元进行性功能障碍和死亡为特征的一种疾病,如阿尔茨海默病、帕金森病和多发性硬化症 (MS) 等。神经保护是在神经退行性疾病中保护神经元使其不受不同病理因素损伤的一种方法。常用的神经保护剂通常为一些靶向神经保护通路中关键靶点的阻断剂和激动剂,如钙离子通道或钠离子通道阻断剂,GABA 受体激动剂,NMDA 受体拮抗剂等。虽然目前神经保护剂不能逆转已有的损伤,但它们可以防止进一步的神经损伤,减缓中枢神经系统的退化,在神经退行性疾病的治疗中仍然发挥重要作用。MCE 收录了 1038 种具有潜在神经保护作用的化合物,这些化合物主要靶向神经保护通路中的主要靶点,如钙离子通道,钠离子通道,腺苷 A1 受体等。MCE 神经保护化合物库是开发神经保护药物,研究神经保护机制的有效工具。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 神经保护化合物库,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,1017 个产品以 10 mM 浓度提供,19 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:
•    独特的2185 种化合物集合,用于高通量筛选(HTS) 和高内涵筛选(HCS)。
•    靶点包括β淀粉样蛋白、多巴胺受体、COMT、LRRK2、5-HT 受体、单胺氧化酶、nAChR、组胺受体等。
•    是探索神经退行性疾病机制和寻找新疗法的有用工具。
•    经临床试验或临床前研究证实的生物活性和安全性。有些已获得 FDA 批准。
•    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NMR 和LC/MS 验证的高纯度和质量。
•    所有化合物均有库存并持续更新。

使用方法:

配方:2185 种神经退行性疾病相关化合物的集合,以预溶解溶液或固体溶液形式提供:2151 种化合物以 10 mM 溶液形式提供,34 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/neurodegenerative-disease-related-compound-library.html

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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