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World File Search System筛选
α-淀粉酶抑制剂筛选试剂盒（比色）
引入α-淀粉酶（EC 3.2.1.1）是消化酶，催化淀粉中内部α-1,4-糖苷链接的水解至较低的分子量产物，例如葡萄糖，麦芽糖和麦芽糖三糖单位。人α-淀粉酶主要在唾液腺和胰腺中表达。这两个同工酶在其催化结构域中具有高度的原发性氨基酸序列相似性（97％）和92％。此外，两种α-淀粉酶在与多克隆抗体的反应上都是免疫学上相同的，具有相同的作用方式，首选底物，是氯激活的，并且在相似的pH值下达到最大活性。在功能上，当用各种底物测试时，它们具有相似但不相同的切割模式。调节α-淀粉酶活性会影响碳水化合物作为能源的利用。 该酶负责人类复杂碳水化合物的分解。 因此，抑制α-淀粉酶可以被视为治疗与碳水化合物摄取有关的疾病的策略，例如糖尿病，肥胖，牙齿腔和牙周疾病。 α-淀粉酶抑制剂筛选试剂盒（比色）（AB283391）可用于筛选/表征α-淀粉酶的潜在抑制剂。调节α-淀粉酶活性会影响碳水化合物作为能源的利用。该酶负责人类复杂碳水化合物的分解。因此，抑制α-淀粉酶可以被视为治疗与碳水化合物摄取有关的疾病的策略，例如糖尿病，肥胖，牙齿腔和牙周疾病。α-淀粉酶抑制剂筛选试剂盒（比色）（AB283391）可用于筛选/表征α-淀粉酶的潜在抑制剂。
筛选，瓷砖/石头粘合剂和灌浆
Ascoscreed是一种以其非碎裂，快速设置，毫无轻松的扩散和出色的强度特性而闻名的浓缩水泥粘合剂。与沙子和水结合正确的比例时，Ascoscreed形成了一个迫击炮床和地板底层尺寸，该尺寸没有收缩，可以轻松倒入或抽水。此粘合剂是高性能屏幕的基础，为安装各种类型的瓷砖或石材地板准备了表面。
植物化学和生理化学筛选...
Osmania University，海得拉巴，Telangana50007。 摘要：Gymnanthemum Amygdalinum（velile）sch.bip。 ex walp。 （Asteraceae），以其以前的名字Vernonia Amygdalina差异而闻名，是一种具有广泛药用特性的小灌木。 这项工作的目的是筛选植物学和生理化学构图的体育膜杏仁核叶子的提取物，主要是为了确定其早些时候声称的传统和现代医学的用法。 对乙醇和石油醚提取物的初步植物化学分析表明，单宁，类黄酮，生物碱，萜类化合物和碳水化合物存在。 在叶子的PET醚和乙醇提取物中都检测到植物化合物，特别是生物碱，类黄酮，单宁，皂苷，糖苷和碳水化合物。 在树的树皮和叶子中发现的植物化合物的定量确定表明，提取物的生物碱，类黄酮和糖苷的值明显高于树皮。 皂苷和蒽醌在树皮中比在叶片中要多得多。 叶片中的总灰分，水溶性，酸不溶和硫化灰的测量分别为12.14％，5.53％，2.04％和14.02％。 获得的结果非常明显，可以在治疗氧化应激和其他相关疾病的治疗中进一步探索该植物。 索引术语 - 体操运动物杏仁核，植物化学组成，生理化学组成，定量分析，生物碱，萜类化合物和类黄酮。 I. 简介Osmania University，海得拉巴，Telangana50007。摘要：Gymnanthemum Amygdalinum（velile）sch.bip。ex walp。（Asteraceae），以其以前的名字Vernonia Amygdalina差异而闻名，是一种具有广泛药用特性的小灌木。这项工作的目的是筛选植物学和生理化学构图的体育膜杏仁核叶子的提取物，主要是为了确定其早些时候声称的传统和现代医学的用法。对乙醇和石油醚提取物的初步植物化学分析表明，单宁，类黄酮，生物碱，萜类化合物和碳水化合物存在。在叶子的PET醚和乙醇提取物中都检测到植物化合物，特别是生物碱，类黄酮，单宁，皂苷，糖苷和碳水化合物。在树的树皮和叶子中发现的植物化合物的定量确定表明，提取物的生物碱，类黄酮和糖苷的值明显高于树皮。皂苷和蒽醌在树皮中比在叶片中要多得多。叶片中的总灰分，水溶性，酸不溶和硫化灰的测量分别为12.14％，5.53％，2.04％和14.02％。获得的结果非常明显，可以在治疗氧化应激和其他相关疾病的治疗中进一步探索该植物。索引术语 - 体操运动物杏仁核，植物化学组成，生理化学组成，定量分析，生物碱，萜类化合物和类黄酮。I.简介
组织蛋白酶D抑制剂筛选试剂盒
图1：测定原理的例证。底物是内部淬火的荧光底物。蛋白水解从淬灭剂中释放高荧光MCA。荧光强度与蛋白酶的活性成比例地增加。背景组织蛋白酶D是肽酶A1家族的溶酶体天冬氨酸蛋白酶。它参与溶酶体蛋白质降解和蛋白质的激活，这些蛋白质被合成为前体，例如激素和生长因子。其活性会影响细胞死亡和炎症。组织蛋白酶D功能障碍与乳腺癌和胃癌，阿尔茨海默氏病（AD）和神经胶质脂肪促脂肪肌动症（NCL）有关。过表达会导致VEGF-C（血管内皮生长因子-C）和VEGF-D以及转移和血管生成的激活。组织蛋白酶D是一个有希望的新治疗靶标。已经表明，针对组织蛋白酶D的抗体能够抑制三阴性乳腺癌细胞的生长。组织蛋白酶D抑制也是组合处理的一种有希望的方法。应用在高吞吐量筛选（HTS）应用中筛选小分子抑制剂。
吞吐量筛选，以优化顺式，顺式
1 Novo Nordisk生物可持续性基金会，丹麦技术大学，公里。Lyngby，丹麦。 2加州大学欧文分校生物医学工程系，美国加利福尼亚州92697，美国。 3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。Lyngby，丹麦。2加州大学欧文分校生物医学工程系，美国加利福尼亚州92697，美国。 3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。2加州大学欧文分校生物医学工程系，美国加利福尼亚州92697，美国。3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。 5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。3加利福尼亚大学尔湾分校化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。4加利福尼亚大学尔湾分子生物学与生物化学系，美国加利福尼亚州92697，美国。5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。 6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。 7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。 8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。5联合生物能源研究所，美国加利福尼亚州埃默里维尔。6劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州劳伦斯伯克利国家实验室。7化学与生物分子工程系，加利福尼亚州伯克利分校生物工程系，美国加利福尼亚州。8综合生物化学中心，综合生物学研究所，深圳高级技术学院，中国深圳。
基因功能的细菌CRISPR筛选
细菌基因组组件的指数增加以及研究细菌寿命的全部多样性的越来越重要，导致人们对功能基因组方法的关注越来越大。通过将基因组规模的遗传扰动与高通量表型测定法结合起来，功能基因组学系统地定义了基因 - 表型关系，从而可以对未知功能的基因进行功能推断。存在用于扰动基因功能的几种高吞吐量方法，包括基于转座的方法，例如TN-SEQ和TRADIS，敲除收集和CRISPR方法。这些方法具有独特的优势和劣势，并且通常以互补的方式部署。然而，我们对CRISPR的理解，DNA合成成本的降低以及新的CRISPR模式的进步导致CRISPR广泛采用了整个细菌领域的功能基因组学研究。
SDOH筛选和推荐度量常见问题
在2018年，在社区组织的支持下，测量机构 - 指标与评分委员会（MSC）和健康计划质量指标委员会（HPQMC） - 重新审视了更广泛的SDOH措施的概念，该计划包括，包括但不限于食品不安全的措施。MSC要求俄勒冈州卫生当局开发一个衡量措施概念，其中包括社会需求筛选完成和数据报告以及可能的推荐数据。响应这些要求和优先事项，俄勒冈州卫生管理局开始了2019年开发更广泛的社会需求筛查措施概念的过程，并于2020年召集了一个公共工作组，这导致了2021年的筛查措施试点计划。2022年通过的措施。CCO从2023年1月开始衡量实施。II
作业7 1涡流筛选2涡流能量...
假设任何超电流OW都对应于电子的效率超级uid ow速度 - →v，其中⃗j s = - en s -en s - →v。假设相应的动能为1 2 mV 2 N S /单位体积。因此，使用“涡流筛选电流”问题部分（C）和（d）的结果，表明涡旋线的每单位长度E的总能量大约为E =φ24πµ0λ2λ2ln月2lnλξ0
CRISPR-RFXCAS13D筛选发现BCKDK作为职位
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，于2024年5月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.05.22.595167 doi：Biorxiv Preprint
使用机器学习技术筛选碳钢筛选有机腐蚀抑制剂的数据驱动QSPR模型
Carbon steel is the most widely used metallic material in industry owing to its unique mechanical properties, availability, and low cost.1然而，当暴露于侵袭性环境（例如酸性溶液）时，碳钢的显着性较弱是其耐腐蚀性较差的耐腐蚀性，例如酸性溶液，这些溶液用于各种过程，例如清洁，腌制，淡化，下降和酸化。1,2 To prevent the corrosion of carbon steel, di ff erent methods have been used, including the use of corrosion inhibitors.Organic corrosion inhibitors showed good e ffi ciency and have great potential.3,4 However, their toxicity and envi- ronmental pollution are issues of great concern.The search for less toxic, environmentally friendly, and renewable corrosion inhibitors has become a research focus in this eld.5