DBCO-PEG-Benzaldehyde | DBCO-PEG-聚乙二醇-苯甲醛 | 二苯基环辛炔-聚乙二醇苯甲醛

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#生物化学

DBCO（二苯并环辛炔）是一种用于无铜点击化学的试剂，专对含叠氮化物的分子反应。DBCO-PEG-苯甲醛是其一种形式，分子量可定制，适用于各种有机溶剂。该物质需在-20°C下避光避湿储存，注意干燥处理。相关产品包括各种DBCO衍生物，如DBCO-苯甲醛、DBCO-PEG7-二茂铁等，广泛应用于化学合成和生物标记等领域。

描述：DBCO （二苯并环辛炔）是一种常用的无铜点击化学试剂，对含叠氮化物（-N3）的分子具有特异的反应性。   

英文名：DBCO-PEG-Benzaldehyde

 中文名：DBCO-PEG-聚乙二醇-苯甲醛

    二苯基环辛炔-聚乙二醇苯甲醛

分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制）

质量控制：95%+

存储条件：-20°C，避光，避湿

外 观：粘稠液体或者固体粉末，取决于分子量

注意事项 取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干

溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性

 

相关产品：
DBCO-Benzaldehyde                  DBCO-苯甲醛
DBCO-PEG-Benzaldehyde              DBCO-PEG-聚乙二醇-苯甲醛
DBCO-PEG7-Fc            DBCO-PEG7-二茂铁
DBCO-ss-PEG-Ferrocene    DBCO--聚乙二醇-二茂铁

DBCO-DOTA-Eu              DBCO-DOTA-镧系元素铕

DBCO-DOTA-PEG5-C6

DBCO-DOTA-PEG5-C4

DBCO-SS-PEG-DOTA          DBCO-聚乙二醇-四氮杂环十二烷四乙酸

DBCO-DO3A  

以上来自小编zyl2022.7.18

4-arm-PEG-AA可以作为生物分子的连接剂，如蛋白质和核酸，用于构建生物传感器
kaixin870214的博客
04-24 454
4-arm-PEG-AA是由四个分支的聚乙二醇（PEG）与丙烯酸（AA）结合而成，这种结构赋予了它良好的水溶性、生物相容性和反应活性。此外，4-arm-PEG-AA可以作为生物分子的连接剂，如蛋白质和核酸，用于构建生物传感器。英文名称：4-arm-PEG-AA，4-Arm-PEG-Acetic Acid。规格标准：1g，5g，10g，可提供mg级以及kg级的产品开发服务。分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制）四臂-聚乙二醇-二乙基三胺五乙酸。四臂-聚乙二醇-丙烯酸酯。
3ARM-PEG-NH2能够显著增强与其连接的生物分子的溶解度和稳定性
wwh08042的博客
05-21 628
3ARM-PEG-NH2，即三臂聚乙二醇氨基，是一种具有特殊化学结构的化合物。它拥有三个聚乙二醇（PEG）臂，每个臂的末端都连接有一个氨基（-NH2）官能团。这种独特的结构赋予了3ARM-PEG-NH2高度的反应活性以及广泛的应用潜力。由于PEG的出色生物相容性和水溶性，3ARM-PEG-NH2能够显著增强与其连接的生物分子的溶解度和稳定性，同时降低其免疫原性。因此，它在生物成像和其他生物学应用中具有重要的价值。0.4k，0.6k，1k，2k，3.4k，5k，10k（可定制）由分子量决定，固体或者液体。
点击化学 DBCO-Benzaldehyde，DBCO-苯甲醛，二苯并环辛炔-苯甲醛
qiyuemio的博客
07-18 448
点击化学——DBCO（二苯并环辛炔）是一种环炔烃，可以通过在水溶液中通过应变促进的1,3-偶极环加成反应与叠氮化物反应，这种生物正交反应也称为无铜点击反应。【英文名】DBCO-Benzaldehyde。【中文名】二苯并环辛炔-苯甲醛，DBCO-苯甲醛。【备注】避免频繁的溶解和冻干，取用时注意干燥。【存放】-20℃长期保存，暗黑处，干燥；以上来自小编zyl2022.7.18。聚4-乙烯基吡啶-聚乙二醇。聚2-乙烯基吡啶-聚乙二醇。聚(β-氨基酯)-聚乙二醇。聚环硫丙烷-聚乙二醇。...
DSPE-PEG2000-苯甲醛 磷脂聚乙二醇苯甲醛 DSPE-PEG2000-Benzaldehyde
weixin_57466972的博客
08-01 302
综上所述，DSPE-PEG2000-苯甲醛是一种多功能的化合物，其在纳米医学、药物递送和靶向治疗等领域展现出广阔的应用前景，为生物医学领域的研究和治疗提供了新的可能性。3. DSPE-PEG2000-苯甲醛的结构设计使其具有多功能性，可用于构建靶向纳米载体、生物传感器以及药物递送系统，为生物医学研究和治疗策略提供了新的潜在应用。2. 苯甲醛官能团赋予DSPE-PEG2000-苯甲醛在化学反应中的特殊性质，可用于与氨基基团的偶联反应，用于构建具有特定功能的纳米材料。中文名称：磷脂-聚乙二醇-苯甲醛；
DOTA-PEG5-C4-DBCO，DOTA PEG5 C4 DBCO，能够实现对目标细胞的高灵敏度标记
Qq__qqqqqq的博客
05-21 535
【储存条件】：本品应密封避光，储存于阴凉、干燥、通风处，避免反复冻融，储液应该立即使用。文章关键词：DOTA PEG5 C4 DBCO，DOTA-PEG5-C4-DBCO。【注意事项】：试剂仅用于科学研究或者工业应用等非医疗目的，非药用，非食用！【英文名】：DOTA PEG5 C4 DBCO。【化学式】：C49H71N7O14。【溶解性】：溶于大部分有机溶剂。【规格】：1g、5g、10g。本文整理分享来自于小编zmy。【分子量】：982.14。【外观】：固体/粉末。
Benzaldehyde PEG2K Benzaldehyde，苯甲醛 PEG 苯甲醛，具有胺反应性醛基的PEG衍生物
SXPEG的博客
05-21 595
具体来说，醛基（即苯甲醛中的-CHO部分）与N端的α-胺之间的反应会生成一个中间席夫碱（Schiff base）。苯甲醛 PEG 苯甲醛（也称为聚乙二醇二苯甲醛或DF-PEG-DF）是一种具有胺反应性醛基的PEG衍生物。（SAS-PEG-SAS） 聚乙二醇二酰胺琥珀酰亚胺丁二酸酯。（SPA-PEG-SPA） 聚乙二醇二琥珀酰亚胺丙酸酯。（SCM-PEG-SCM）聚乙二醇二琥珀酰亚胺乙酸酯。（SS-PEG-SS）聚乙二醇二琥珀酰亚胺丁二酸酯。（SC-PEG-SC）聚乙二醇二琥珀酰亚胺碳酸酯。
4-Arm-PEG-Benzaldehyde，四臂聚乙二醇苯甲醛，4-Arm-PEG-DF
qq_39152602的博客
03-04 326
英文名称：4-Arm-PEG-Benzaldehyde 4-Arm-PEG-DF 中文名称：四臂-聚乙二醇-苯甲醛 分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制） 质量控制：95%+ 存储条件：-20°C，避光，避湿 用 途：仅供科研实验使用，不用于诊治 外观: 固体或粘性液体，取决于分子量 注意事项：取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干 溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 取用：现配现用，将包装从冰箱中取出，置.
齐岳DBCO-PEG-NHS|二苯基环辛炔聚乙二醇活性酯|DBCO-PEG-活性酯
qiyuemio的博客
09-07 440
描述：点击化学——二苯并环辛炔 (DBCO, Dibenzocyclooctyne) 用于无需铜离子催化的叠氮-炔环加成 (SPAAC) 反应，该反应的二级反应动力学常数可达到，DBCO系列产品包括可用于进一步连接的 DBCO-acid、DBCO-amine、DBCO-PEG-COOH、DBCO-PEG-amine，以及DBCO标记的 biotin、荧光染料和生化小分子等。相关产品：DBCO-PEG-phosphoric acid 二苯并环辛炔-聚乙二醇-磷酸。存储条件：-20°C，避光，避湿。
DBCO-PEG-Mesylate | DBCO-PEG-甲磺酸酯 | 二苯基环辛炔-聚乙二醇-甲磺酸酯
qiyuemio的博客
07-18 226
DBCO-PEG-BenzaldehydeDBCO-PEG-聚乙二醇-苯甲醛。DBCO-PEG-TPPDBCO-PEG-磷酸三苯酯。DBCO-PEG-MesylateDBCO-PEG-甲磺酸酯。在水中有很好的溶解性。DBCO-ss-PEG-FerroceneDBCO--聚乙二醇-二茂铁。分子量1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制）以上来自小编zyl2022.7.18。...
DBCO-PEG-Benzaldehyde 二苯并环辛炔PEG苯甲醛
HaoRanbiology的博客
06-15 161
苯甲醛：醛基直接与苯基相连接而生成的化合物 .分子式C6H5CHO.广泛存在于植物界 ,特别是在蔷薇科植物中,主要以苷的形式存在于植物的茎皮、叶或种子中,例如苦杏仁中的苦杏仁苷.在多种植物的精油中含有少量游离的苯甲醛.无色液体 ,具有类似苦杏仁的香味,曾称苦杏仁油.熔点－26℃,沸点178℃,相对密度 1.0415（10／4℃）.能与乙醇、乙醚、氯仿等混溶,微溶于水.能进行水蒸气蒸馏.苯甲醛的化学性质与脂肪醛类似,但也有不同.苯甲醛不能还原费林试剂；二苯并环辛炔-聚乙二醇-苯甲醛。
DBCO-Benzaldehyde 二苯基环辛炔-苯甲醛
jinrifenxiang的博客
04-12 210
DBCO-PEG-Benzaldehyde 二苯基环辛炔-聚乙二醇-苯甲醛 瑞禧小编本次分享的是点击化学——DBCO可以快速的酰化氨基官能团；针对三种包含20种天然氨基酸的多肽底物的研究发现，DBCO酰化反应高选择性地发生在Lys的氨基上，而不影响其他氨基酸。同时，银催化DBCO酰化反应可以高效地修饰糖肽、BSA蛋白、糖蛋白RNase B和IgG抗体等，表现出较好的底物适用性。此外，银催化酰化反应可以实现Ph.D.12商业噬菌体库的修饰且不影响噬菌体侵染活力，说明该方法具有应用于活生物体系中的潜力。
6-溴-l,3-苯并二口恶茂-4-甲醛的合成 (2000年)
04-26
The 6-hromo- 1, 3-benzodiozole- 4-carbonaldehyde was synthesized by using 2-hydroxy-3-methoxy benzaldehyde as an original reactant, through three steps of bromifLation,demethylation and methylenation....
Synthesis, Structure and BiologicalActivity of 5-Benzyl-4-amino-,2,4-triazole-3-thione Schiff Base (2014年)
05-18
A novel Schiff base was synthesized via 5-benzyl-4-amino-1,2,4-triazole-3-thionewith 3-phenoxy-benzaldehyde under refluxing. The structure was characterized by elementalanalysis, IR, 1H NMR, ESI-MS ...
cas857412-06-7|4,4’’-二(4-醛基苯基)联苯|[1,1‘:4‘,1‘‘:4‘‘,1‘‘‘-Quaterphenyl]-4,4‘‘‘-dicarbaldehyde
zhaocaijinbaoya的博客
05-12 283
cas857412-06-7|4,4’’-二(4-醛基苯基)联苯|[1,1':4',1'':4'',1'''-Quaterphenyl]-4,4'''-dicarbaldehyde cas857412-06-7|4,4’’-二(4-醛基苯基)联苯|[1,1':4',1'':4'',1'''-Quaterphenyl]-4,4'''-dicarbaldehyde 英文名称： [1,1':4',1'':4'',1'''-quaterphenyl]-4,4'''-dicarbaldehyde 中文名称： 1
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2. 理论建模与方法 2.1 君臣佐使数学化模型 必须解释的两大问题 问题1：为什么α君=3.0不是2.5或4.0？ 问题2：函数为何采用加权平均而非简单加和？ 2.1.1 权重函数构建与系数设定依据 君臣佐使原则是中药复方配伍的核心理论基础，但传统应用主要依赖经验判断。本研究首次提出量化权重函数，将这一原则转化为可计算的数学表达式： 其中Ci表示各成分浓度，αi为君臣佐使权重系数。系数的设定基于双重验证： 古籍方剂分析：通过对《伤寒论》等经典中100首方剂的统计分析，发现君药平均剂量占比为58.7±12.3%，与α君=3.0的权重比例(3.0/(3.0+2.0+1.0)=50%)高度吻合，且符合“君药为主”的传统原则。 现代药效学验证：以延胡索乙素(君药)与黄芩苷(佐使药)的镇痛协同效应为例，实验测得EC50比值为2.8:1，接近α君/α佐使=3.0/1.0的设定。分子对接模拟进一步表明，君药成分与核心靶点(如TRPV1)的结合能显著低于臣佐药(平均-8.2 vs -5.6 kcal/mol)，印证其主导地位。 表1 权重系数设定依据及功能验证 系数 古籍依据 实验验证 功能影响 α君=3.0 《伤寒论》君药平均占比58.7% 延胡索乙素EC50=0.28μM 主导药效活性(>70%) α臣=2.0 臣药辅助增效记载率89% 川芎嗪协同指数Δ=0.71 增强君药靶向性 α佐使=1.0 佐使药占比<25% 黄芩苷logP=2.1(促渗透) 提升生物利用度 该函数通过微分约束确保君药在配方中的主导性，解决了传统纳米乳中臣佐药过量导致的载药失衡问题(如川芎嗪载量>4.1 mg/mL时细胞毒性增加38%) 2.2 深度生成模型架构 2.2.1 GNN预测模块：多模态特征融合 本模块采用图神经网络(Graph Neural Network, GNN)架构，实现中药分子特征与载体参数的协同建模。模型包含以下核心组件： 输入层： 分子图表示：以图结构 $\mathcal{G} = (\mathcal{V}, \mathcal{E})$ 表示中药化学成分，其中节点 $v_i \in \mathcal{V}$ 编码原子属性（原子类型、电荷、杂化状态），边 $e_{ij} \in \mathcal{E}$ 编码化学键信息（键类型、键长、空间构型） 载体参数：包含亲水亲油平衡值(HLB, Griffin法计算)、粒径分布(50-100 nm)及Zeta电位(绝对值>30 mV)，经全连接层压缩为64维特征向量。 图卷积运算： 采用消息传递机制更新节点特征： 其中 $\sigma$ 为ReLU激活函数，$\mathcal{N}(i)$ 为邻居节点集合，$W^{(l)}$ 为第 $l$ 层可训练权重矩阵。堆叠3层图卷积(每层128单元)后，通过全局平均池化获得分子图嵌入 $\mathbf{g} \in \mathbb{R}^{128}$。 其中\in \R128第i个原子的特征向量，g是分子图的嵌入表示（graph embedding），它是通过GNN处理分子图后得到的特征向量。 多模态融合与输出： 分子图嵌入 $\mathbf{g}$ 与载体参数嵌入 $\mathbf{c}$ 拼接为融合特征 $\mathbf{f} = [\mathbf{g}; \mathbf{c}] \in \mathbb{R}^{192}$。 经全连接层(64单元)输出标量载药量预测值 $\hat{y}_{\text{loading}}$，损失函数采用平均绝对误差(MAE)： 君臣分类头：经softmax层输出3维概率分布 $\hat{\mathbf{p}} = [p_{\text{君}}, p_{\text{臣}}, p_{\text{佐使}}]$，采用加权交叉熵损失： 其中 $\alpha = [3.0, 2.0, 1.0]$ 强化君药分类准确性 2.2.2 GAN生成模块 本模块构建条件生成对抗网络(Conditional GAN)，创新性集成中医配伍规则约束。 生成器(Transformer-Decoder)： 条件向量：证型标志物(如"气滞血瘀"→[TNF-α↓, VEGF↓])与君臣权重 $\alpha_{\text{JCZS}} = [3.0, 2.0, 1.0]$ 拼接为条件向量 $\mathbf{c}_{\text{cond}} \in \mathbb{R}^{13}$。 分子生成：噪声向量 $\mathbf{z} \sim \mathcal{N}(0, 1)$ 与 $\mathbf{c}_{\text{cond}}$ 输入8层Transformer解码器，自回归生成SMILES序列： 输出经Softmax层得到字符概率分布，经Beam Search(beam width=5)生成候选分子。 判别器创新设计： 分子图特征提取：3层图卷积网络(GCN)共享GNN模块权重，输出分子对特征 $\mathbf{d}_{\text{pair}} \in \mathbb{R}^{256}$。 君臣权重合规检测： 对抗损失：最终判别器输出为： 其中 $\sigma$ 为sigmoid函数，$\mathbf{d}$ 为传统判别特征。 2.3 实验验证设计 2.3.1 数据集构建与预处理 中药成分数据集： 来源：标书数据库+TCMD中药化学数据库(23,033种化合物) 规模：200种中药活性成分 分子描述符： 一维：分子量、log P(油水分配系数) 二维：氢键供/受体数、拓扑极性表面积 三维：分子能垒、范德华体积 注：log P计算采用XLOGP3方法，与ETCM数据库一致 纳米乳配方数据集： 正样本(n=12)：文献验证的高效配方(如盐酸小檗碱NE3、水飞蓟素NE6) 特征：粒径(48.2-257nm)、PDI(0.15-0.25)、载药量(0.83-3.90mg/g) 数据增强：通过微流控芯片生成50组补充数据 表3 数据集组成与来源 数据类型 样本量 特征维度 来源 中药成分 200 32 (分子描述符) TCMD数据库 纳米乳配方 15 8 (粒径/PDI/Zeta等) 文献+标书实验 证型-标志物 6类 10 (细胞因子/蛋白) ETCM数据库 2.3.2 对比方法与评价指标 传统方法选择依据： 1、单纯形格子设计(Simplex Lattice Design)： 原理：在伪三元相图中优化油相/表面活性剂/水相比例 参数：采用Design Expert 8.06软件，约束条件为粒径<100nm、PDI<0.3 局限性：需6轮正交实验(平均耗时42天)，且难以处理多组分协同 2、随机森林回归(Random Forest Regression)： 输入：与GNN相同的分子描述符 参数：n_estimators=200, max_depth=10 对比意义：评估图结构特征的价值 评价指标体系： 1、配伍合规性： 君臣权重偏离度：$\delta = |W_{JCZS}-2.5|$ (目标值2.5) 2、生成效率： 配方生成速度(分子/分钟) 实验验证周期(小时/轮次) 总结：本实验设计采用五折交叉验证，以p<0.05为显著性阈值，所有计算在NVIDIA V100 GPU上实现。通过将传统君臣佐使理论转化为可计算的数学模型，结合深度学习与规则约束，本实验设计为中药纳米乳设计提供了标准化、高通量的研究范式。后续实验将验证其在复杂复方体系中的适用性。 我想得到3.1 模型性能验证 表1展示了本研究所提出的君臣佐使引导深度生成模型（JCZS-DGM）与传统机器学习方法的性能对比。实验采用五折交叉验证（n = 30），所有数据以均值±标准差表示： 评价指标 JCZS-DGM 随机森林 提升率 统计显著性 载药量预测MAE (mg/mL) 0.23 ± 0.05 0.51 ± 0.12 54.9% ↓ p < 0.001*** 君臣分类准确率 (%) 96.20 ± 1.35 82.70 ± 3.21 16.3% ↑ p = 0.002** 生成速度 (分子/分钟) 31.4 ± 2.1 22.0 ± 3.5 42.7% ↑ p < 0.001*** 注：p < 0.01，*：p < 0.001（双样本t检验） 在载药量预测方面，JCZS-DGM模型的平均绝对误差(MAE)显著低于随机森林模型(0.23 ± 0.05 vs. 0.51 ± 0.12 mg/mL; p < 0.001)。这一提升主要归因于图神经网络对分子空间拓扑特征的有效提取。典型案例分析显示，对于具有复杂环状结构的黄芩苷，JCZS-DGM的预测误差(0.19 mg/mL)显著低于随机森林(0.68 mg/mL)，表明三维结构信息对载药量预测至关重要。 在君臣佐使分类任务中，JCZS-DGM达到96.20 ± 1.35%的准确率(p = 0.002)。误差分析表明，7个误判案例均发生在佐使药与臣药之间（佐使药→臣药），其中5例涉及具有强透皮促渗作用的佐使药（如冰片）。这表明传统君臣佐使分类标准在功能边界上存在模糊性，未来研究需结合药效动力学参数进一步优化分类准则。 现在有.smi文件，应该怎么做
08-27
C1=CC=C(C=C1)C=O benzaldehyde ``` ### 步骤2：使用CDK工具包进行中药成分数据分析 CDK（Chemistry Development Kit）是一个开源的化学信息学工具包，支持处理SMILES字符串和计算分子描述符等。 #### 读取.smi...
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