XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcompound
有机化合物的定性分析
Q. 在DUMAS的估计方法中，有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。 计算化合物中氮的百分比组成。 （300 k = 15 mm的水张力）Q.在DUMAS的估计方法中，有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。计算化合物中氮的百分比组成。（300 k = 15 mm的水张力）
在化合物中添加SR和
使用固态技术相互作用的样品通过两种方法（烧结）和（退火）和销售状态相互作用的技术被认为是第一个超导电陶瓷化合物制备和方法，它是一种经典的方法之一，在这种方法中，粉末混合物以氧化物和碳酸盐形式混合了这些抗体，而不是在其中增加了抗酒精含量的剂量，并且量不足。然后（腌制）并在某些条件下退火，包括（温度，时间压力和类型的气体接触样品…等），这些条件分配了样品特征。[5]。
将配体功效指数与化合物药代动力学特征相结合，以获得整体化合物质量评分
小分子是否适合作为口服药物，通常通过简单的物理化学规则、配体功效评分（结合物理化学特性和效力）或基于物理化学化合物特性的多参数综合评分来评估。这些规则和评分是经验性的，通常缺乏机制背景，例如药代动力学 (PK) 信息。我们引入了一种新型化合物质量评分（具体称为剂量评分和 c max 评分），其中明确包括预测的或在可用时通过实验确定的 PK 参数，例如分布容积、清除率和血浆蛋白结合。结合靶向效力，这些评分可替代估计剂量或相应的 c max。这些化合物质量评分可用于在测试级联中对化合物进行优先排序，通过整合基于机器学习的效力和 PK 预测，这些评分可用于对合成进行优先排序。我们通过项目实例展示了现有效率指标（如配体效率分数）的互补性，并且在大多数情况下具有优越性。
相变的复合TPC-Z-PC-HT-M/-E
TPC-Z-PC-HT是触变的热传导相变化的化合物，优化了热路径，例如电子包和散热器之间。在热身过程中，相变的化合物开始填充表面特异性的粗糙度和不均匀性，甚至在非常低的压力下即使是从微型结构中排出任何空气外壳。薄粘结线和高温电导率都可以最大程度地减少总热电阻。可以通过丝网打印预先应用。干燥后，分子是干燥的，可以在热接触区域使用。该化合物是为温度要求扩展的应用而设计的。TPC-Z-PC-HT-M和TPC-Z-PC-HT-E是可打印的化合物，具有较长且延长的干燥时间。TPC-Z-PC-HT-E仅在升高温度下干燥。
萘化合物的量子计算分析
摘要 这项工作的创新之处在于量子计算分析的应用，具体来说，这项工作采用密度泛函理论 (DFT) 和 Hartree-Fock (HF) 技术以及各种基组 (aug-cc-pVQZ、3-21G、6-31G、6-311G 和 SDD)，研究了萘的结构和特性。探索了萘结构和特性的理论性质：最高占据分子轨道 (HOMO)、最低未占据分子轨道 (LUMO)、带隙 BG、态密度 (DOS)、紫外 (UV) 和自然键轨道 (NBO)。研究了几个其他特性：标准温度和压力下的热化学性质及其光学性质（具有间接和直接跃迁的光学 BG）。本研究采用 DFT/aug-cc-pVQZ 基础，以 4.75 eV 为固定值，确定了萘的 HOMO-LUMO 间隙。我们在最近的密度泛函理论 (DFT) 研究中发现间隙分别为 4.71、4.873 和 4.74 eV，与我们的结果一致。
PLA/ ... div>的可持续生物基化合物的准备
3萨奇大学教授，印第安纳州452020，印度，由于人类的日常施用中的常规塑料产品过度使用，并且根据可获得的数据，只有9-10％的数据是从生产的日期中回收的，堆肥塑料，可堆肥的塑料，例如多乳酸（pla）和多种脂肪（butylene adipate-co-co-co-co-co-co-sereprate）（pbat）（PBAT）由于其生物学上可降解的特性，它是常规塑料的替代方法。这些塑料提供碳循环的圆形性。但是，每个人都有优势和缺点。PLA和PBAT是进行了几项研究的聚合物。这两种聚合物的化合物已经进行了有或没有链扩展器的准备，并且特性是研究。现在已经合成了许多可堆肥和可生物降解的聚合物，无论其单体根，无论是自然的还是化石碱。新开发的聚合物聚丁烯琥珀酸酯（PBS）也因其独特的特性而引起了制造商的注意。因此，PLA/PBAT/PBS的三元混合物在相位形态及其物理特性方面非常有趣，同时提供堆肥实践。在这项工作中，我们准备了不同的PLA/PBAT/PBS的混合物，或者不使用链条扩展器和碳酸钙作为填充剂。研究已在吹制薄膜挤出机上进行评估，以评估加工性。关键字：PLA-聚乳酸，PBAT-聚（丁基脂肪 - 蛋白甲酸酯），PBS -PBS-聚丁烯琥珀酸酯，CE - 链扩展器1。简介聚（丁基琥珀酸酯）（PBS）还报道了新开发的可生物降解聚合物之一，以增加基于PLA/PBAT的混合物的延展性。有趣的是，发现PLA/PBS与PLA矩阵的混合物被发现使它们对于制作二次包装的膜有趣。此外，研究由PLA，PBAT和PBS组成的三连续混合物/化合物的研究表明，具有与聚（乙烯）类似的特性的生物基相混合的有希望的有望[1-2S]。由于相分布，很难控制制造。更有希望。如今，已经开发了从生物质生产琥珀酸的植物，很快将完全由可再生能源生产[2]。此外，PBAT可能是可续签的，因为它的单体之一，现在可以从自然资源中获得1,4丁烷二醇[3]。使用可堆肥塑料生产柔性膜可能尤其重要，因为它们
长期健康，在蘑菇中发现了化合物？
Petrovic等。表明，天然存在的复合果皮氨酸通过胞化二硫酸甘油-3-磷酸脱氢酶的硫化来增强NAD +，从而延长了老年动物的寿命和健康状态。受Asterix Comics启发的插图说明了用富含Ergotheine的蘑菇制成的“魔术”药水。黄色的烟雾暗示着硫化氢，通过胱淀粉γ-裂解酶产生的硫化氢，驱动蛋白质过硫和代谢重塑以恢复肌肉并增强性能。插图：Maud Vignane。可以通过https://www.isas.de/en/press/prress/archive/prolonged-health-with-with-ergothionine获得该出版物的编辑报告的高分辨率版本。
针对多靶点药物的靶向化合物选择性……
大多数药物分子会调节多种靶蛋白，从而产生治疗效果或不良副作用。这种靶标混乱在一定程度上导致了高流失率，并导致当前药物发现过程中成本和时间的浪费，并使化合物选择性评估成为药物开发和再利用工作中的一个重要因素。传统上，化合物的选择性以其靶标活性谱（宽或窄）为特征，可以使用各种统计和信息理论指标进行量化。尽管现有的选择性指标被广泛用于表征化合物的整体选择性，但它们无法量化化合物对特定靶标蛋白（例如感兴趣的疾病靶标）的选择性。因此，我们将化合物选择性的概念扩展到靶标特异性选择性，定义为化合物与其他潜在靶标相比与特定蛋白质结合的效力。我们将目标特异性选择性分解为两个部分：1）化合物针对目标的效力（绝对效力），2）化合物针对其他目标的效力（相对效力）。然后将最大选择性的化合物-靶标对确定为双目标优化问题的解，该双目标优化问题同时优化这两个效力指标。在使用代表广泛多药理活性的大规模激酶抑制剂数据集进行的计算实验中，我们展示了基于优化的选择性评分如何提供一种系统的方法来寻找针对给定激酶靶标的有效和选择性化合物。与现有的选择性指标相比，我们展示了目标特异性选择性如何为多靶向激酶抑制剂的目标选择性和混杂性提供更多见解。尽管选择性得分对于缺失的生物活性值和数据集大小都具有相对稳健性，但我们进一步开发了一种基于置换的程序来计算经验 p 值，以评估给定生物活性数据集中化合物-靶标对观察到的选择性的统计意义。我们提出了几个案例研究，展示了靶标特异性选择性如何区分
应用于高挥发性化合物的预浓缩
摘要：数字微流体平台 (DMFP) 已显示出其在样品处理方面的效率，其基本操作可以组合起来执行复杂的应用。在本文中，我们介绍了一种新的气态样品处理平台，该平台涉及使用 DMFP 的微型预浓缩器的两步数字预浓缩。选择浓度极低的正戊烷作为高挥发性化合物的模型，这些化合物在吸附剂上的保留较差，DMFP 可以通过重复基本操作来绕过突破体积设定的限制。与单个预浓缩步骤相比，它使预浓缩因子增加了五倍，并且更容易监测模型化合物。预计会有很好的应用，因为该系统可以适用于大多数挥发性化合物分析设备，包括微型气相色谱仪，以取代目前的单步预浓缩系统。通过切换到使用 DMFP 的两步预浓缩，即数字预浓缩，可以通过色谱柱获得浓度更高的样品，以便更轻松地进行痕量分析。
CRCM5484：BET- BDII 选择性化合物
1 5-氯-2-甲基苯基 4.2 8500 ± 130 85 ± 3 100 12 苯基 3.0 2100 ± 230 190 ± 12 11 13 3-甲氧基苯基 2.9 2800 ± 330 300 ± 12 9 14 2-氯苯基 3.7 2300 ± 180 100 ± 5 23 15 3-甲基苯基 3.6 5200 ± 2100 440 ± 34 12 16 2-甲氧基苯基 2.9 2200 ± 150 72 ± 3 31 17 4-甲氧基苯基 2.9 3600 ± 910 570 ± 22 6 18 4-氟苯基 3.2 3000 ± 2300 420 ± 18 7 19 2-甲基苯基 3.6 3200 ± 750 220 ± 7 15 20 3-甲基苯基 3.6 3100 ± 970 630 ± 23 5 21 3-氯苯基 3.7 4400 ± 1700 490 ± 15 9 22 2-乙氧基苯基 3.2 3500 ± 730 150 ± 9 23 23 2-4-二氟苯基 3.3 7500 ± 3300 380 ± 13 13 24 2-氟苯基 3.2 4200 ± 320 210 ± 6 20 25 3-氟-4-甲基苯基 3.7 6500 ± 5200 210 ± 6 31 26 3-甲硫基苯基 3.7 4500 ± 1900 410 ± 12 11 27 4-氯苯基 3.7 4500 ± 2000 530 ± 18 8 28 2-5-二氟苯基 3.3 4100 ± 1600 170 ± 4 24 29 3-乙酰苯基 2.6 1500 ± 64 170 ± 6 9 30 4-乙酰苯基 2.6 1300 ± 45 320 ± 12 4 31 4-乙氧基苯基 3.2 3800 ± 2500 880 ± 22 4 32 3-氯-4-氟苯基 3.8 4900 ± 2700 740 ± 28 7 33 3,4-二氟苯基 3.3 3800 ± 1500 470 ± 11 8 7