放射增敏剂库可以用于癌症治疗中的联合给药研究 | MedChemExpress (MCE)

放射增敏剂库 | 药物筛选

概述:罕见病是一项重要的公共卫生问题,也是医学界的一大挑战。大多数罕见疾病是遗传性疾病,通常会严重致残,严重影响预期寿命,损害身体和精神能力。目前,已知的罕见疾病约有7000种,共影响10%的人口。然而,在所有罕见疾病中,只有不到6%的治疗方案得到了批准,这凸显出它们在药物开发方面的巨大需求尚未得到满足。针对新适应症进行药物再利用的过程,相对于罕见病新药的开发,是一种省时、省钱、成功率高的方法,大大降低了罕见病药物开发的风险。MCE精心收集了 1745 种用于罕见病治疗的化合物,包含处于临床期研究,临床研究及批准上市的用于罕见病治疗的药物。罕见病药物库是研究罕见病的有效工具。所有化合物均可提供对应的罕见病适应症。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 罕见病药物库,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,1697 个产品以 10 mM 浓度提供,42 个产品以 2 mM 浓度提供,6 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41 种放射增敏剂系列,用于高通量筛选(HTS) 和高内涵筛选(HCS)。
•    可用于抗癌治疗中的药物组合研究。
•    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。
•    结构多样、具有生物活性且具有细胞渗透性。
•    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。
•    所有化合物均有库存并持续更新。

使用方法:

配方:41 种放射增敏剂的集合,以预溶解溶液或固体形式提供。溶液:39 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/radiosensitizer-library.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强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,研究者可更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!
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