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![b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此，我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法，其中涉及碘转位（方案 1D）。值得注意的是，我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应（表 1）。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂（如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 ）的反应。在碳酸钠存在下，在异丙醇中，在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ，产率为 50%（表 1，条目 5），而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环，产率为 60%（表 1，条目 3）。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率，未检测到副产物或聚合反应。然而，在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解，这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是，重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'](/simg/8/855f3c9598aa8a034e402cab16971aa1920b4ee4.webp)
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此，我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法，其中涉及碘转位（方案 1D）。值得注意的是，我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应（表 1）。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂（如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 ）的反应。在碳酸钠存在下，在异丙醇中，在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ，产率为 50%（表 1，条目 5），而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环，产率为 60%（表 1，条目 3）。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率，未检测到副产物或聚合反应。然而，在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解，这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是，重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
b'genation 的 C3 和 C2 位尚未开发。在此，我们报道了一种无催化剂获取 1-芳基 2,3-二碘咔唑 [7,8] 的方法，其中涉及碘转位（方案 1D）。值得注意的是，我们的方案允许在三个连续位置 [9] 即 C1、C2 和 C3 对咔唑核心进行可控官能化。环化前体 (碘吲哚基)炔醇 1a \xe2\x80\x93 n 是使用已知程序由适当的吲哚-2-甲醛制备的。[5] 我们的旅程始于研究苯基取代炔醇 1a 作为模型底物的反应（表 1）。 [10] 我们研究了 1a 与几种碘化试剂（如 I 2 、NIS、ICl 和 Ipy 2 BF 4 ）的反应。在碳酸钠存在下，在异丙醇中，在 15 °C 下使用 ICl [11] 可有效实现串联碘环化-碘移位。使用 1.1 倍过量的 ICl 可得到三环 2a ，产率为 50%（表 1，条目 5），而使用 2.5 倍过量的 ICl 可得到所需的杂环，产率为 60%（表 1，条目 3）。通过对粗反应混合物进行 TLC 和 1 H NMR 分析观察到总转化率，未检测到副产物或聚合反应。然而，在柱层析纯化 2,3-二碘-咔唑 2a 的过程中观察到一些分解，这可能是导致分离产率适中的原因。值得注意的是，重排的 1-苯基-2,3-二碘-咔唑 2a 是唯一的区域异构体。使用有机碱代替 K 2 CO 3 或不同的溶剂'
Advanced Materials Technology, Inc. 卤柱... - genore.pl
夹持器带有弹簧：弹簧可使其向侧面移动，从而能够将夹持器向侧面打开，并插入注射器、过滤器或试管。夹持器末端的锥体：夹持器形成的锥体使注射器/过滤器/或试管能够轻松插入“dandyVice”。
柱外扩散及其降低方法
最近在 LCGC North America (1-4) 上发表了一系列综合文章，以及一篇关于 ECD 的评论文章 (5)。读者可以参考这些文章以更深入地讨论这些主题。此外，还有一个介绍柱外体积 (ECV) 的视频：https://halocolumns.com/videos/halo-extra- column-volume/。LC Resources 的 Tom Jupille 评论说，柱外体积是原因，而柱外扩散是结果。ECD 和 ECV 之间存在关系，因此要将 ECV 转换为 ECD，请使用公式 1。
使用基于 μPAC HPLC 柱的毛细管流 LC-MS 工作流程进行高通量、常规和全面的蛋白质组分析
仅供研究使用。不可用于诊断程序。© 2021 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。此信息仅作为 Thermo Fisher Scientific 产品功能的示例。并非旨在鼓励以任何可能侵犯他人知识产权的方式使用这些产品。规格、条款和定价可能会发生变化。并非所有产品在所有国家/地区都有售。请咨询您当地的销售代表了解详情。SL000476-EN 1221M
通过多阀，多列GC系统
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2021 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。Restek和RTX是Restek Corp. Agilent和J＆W的商标，是Agilent Technologies的商标。除非另有说明，否则所有其他商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。此信息作为Thermo Fisher Scientific Inc.产品的功能的一个例子。无意以任何可能侵犯他人知识产权的方式来鼓励使用这些产品。规格，条款和定价可能会发生变化。并非所有产品都在所有位置可用。请咨询您的当地销售代表以获取详细信息。AB000401-EN 1121C
将不同质粒DNA分离在细胞阴离子交换柱上
在恒定pH下的讨论和讨论，盐的线性梯度将以提高拓扑异构形式的复杂性顺序解脱质粒DNA。由于不同形式的质粒DNA之间的相对电荷方差相对较高，因此可以使用离子交换柱有效分离它们。通过强阴离子交换分离时，发现质粒DNA样品包含两个分辨峰。假定较大的，后来的洗脱峰是超螺旋质粒DNA，而两个质量较小（大约是主要峰的0.5％）是质粒的线性形式（图1）。图2覆盖该质粒样品，并用稀释剂注入，证实较小的峰与质粒有关。超卷质质粒在强阴离子交换（SAX）固定相上表现出更高的保留率，并具有基线分离。
离散波长 DOAS NO2 斜柱检索...
摘要。卫星 NO 2 数据在空气质量研究中的应用日益表明，需要进行具有更高空间和时间分辨率的观测。NO 2 昼夜循环研究、全球郊区观测和排放点源识别是一些重要应用的例子，而这些应用无法在现有仪器提供的分辨率下实现。提高空间分辨率的一种方法是减少检索所需的光谱信息，从而允许使用传统 2-D 探测器的两个维度来记录空间信息。在这项工作中，我们研究了使用 10 个离散波长和成熟的差分光学吸收光谱 (DOAS) 技术来检索 NO 2 斜柱密度 (SCD)。为了测试这个概念，我们使用了来自世界各地不同地区的单个 OMI 和 TROPOMI 1B 级扫描带，这些扫描带既包含清洁区域，也包含严重污染区域。为了离散化数据，我们模拟了一组以 NO 2 吸收截面的各个关键波长为中心的高斯光学滤波器。我们使用 DOAS 算法的简单实现对离散数据进行 SCD 检索，并将结果与相应的 2 级 SCD 产品（即 OMI 的 QA4ECV 和 TROPOMI 业务产品）进行比较。对于 OMI，我们离散波长检索的总体结果与 2 级数据非常吻合（平均差异 < 5 %）。对于 TROPOMI，一致性很好（平均差异 < 11 %），由于其信噪比更高，不确定性较低。这些差异主要可以通过检索图像的差异来解释
使用卷积神经网络和特征选择方法的超列技术对脑部 MRI 进行分类
正确且确定的脑肿瘤 MRI 分类在当前临床诊断、决策以及管理治疗方案中具有重要作用。在临床实践中，检查由专家通过视觉进行，这是一个劳动密集型且容易出错的过程。因此，需要基于计算机的系统来客观地执行此过程。在传统的机器学习方法中，提取并分类用于描述脑肿瘤 MRI 的低级和高级手工特征以克服上述缺点。考虑到深度学习的最新进展，我们在本研究中提出了一种新颖的卷积神经网络 (CNN) 模型，该模型结合了超列技术、预训练的 AlexNet 和 VGG-16 网络、递归特征消除 (RFE) 和支持向量机 (SVM)。所提模型的一大优势是，借助超列技术，它可以保留从深度架构不同层级的层中提取的局部判别特征。此外，所提模型通过融合从网络的最后全连接层获得的深度特征，充分利用了 AlexNet 和 VGG-16 网络的泛化能力。此外，使用 RFE 增强了所提模型的判别能力，从而揭示了最有效的深度特征。结果，所提模型在未使用任何手工制作的特征引擎的情况下获得了 96.77% 的准确率。确保了脑肿瘤 MRI 分类的全自动一致且有效的诊断模型。因此，所提模型有助于实现更客观的临床评估，支持专家的决策过程，并降低误诊率。
引用本文：Shahaboddin Shamshirband、Meisam Babanezhad、Amir Mosavi、Narjes Nabipour、Eva Hajnal、Laszlo Nadai 和 Kwok-Wing Chau (2020) 通过基于人工信息素的生物蚂蚁通信预测气泡塔反应器中的流动特性，计算流体力学的工程应用，14:1，367-378，DOI：10.1080 / 19942060.2020.1715842
a 越南胡志明市同德唐大学科技发展管理系；b 越南胡志明市同德唐大学信息技术学院；c 伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学南德黑兰分校能源系机械工程学院；d 英国牛津布鲁克斯大学建筑环境学院；e 匈牙利布达佩斯奥布达大学卡尔曼坎多电气工程学院；f 德国魏玛包豪斯大学土木工程学院；g 越南岘港 550000 维新大学研究与开发研究所；h 匈牙利塞克什白堡奥布达大学阿尔巴雷吉亚技术学院；i 中国香港理工大学土木与环境工程系