发表时间：2019年4月IF：3.950单位：威斯康星医学院生物化学系威斯康星医学院生物医学质谱研究中心物种：人(人体肾脏细胞和蛋白)技术：肽段清理 一、 概述：（用精炼的语言描述文章的整体思路及结果）肽段清理对于去除在自下而上（也称为鸟枪法）蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的污染物很重要。近些年的研究表明在去除洗涤剂和聚合物污染时，相较于传统的反相洗涤方法，使用羧酸盐修饰的顺磁颗
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2024-09-01 21:19:53
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发表时间：2019年4月IF：3.950单位：威斯康星医学院生物化学系威斯康星医学院生物医学质谱研究中心物种：人(人体肾脏细胞和蛋白)技术：肽段清理 一、 概述：（用精炼的语言描述文章的整体思路及结果）肽段清理对于去除在自下而上（也称为鸟枪法）蛋白质组工作流程中样品制备阶段可能引入的污染物很重要。近些年的研究表明在去除洗涤剂和聚合物污染时，相较于传统的反相洗涤方法，使用羧酸盐修饰的顺磁颗
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2024-07-04 07:32:28
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样品溶剂的选择要求，先简单的概括一下：1、能够溶解待测物质；2、不影响待测物质检测；3、能够在一定时间范围内保持待测物质稳定。什么是溶剂效应？样品溶液的溶剂强度强于流动相溶剂强度时可能会造成的峰展宽、峰分叉现象。即色谱图上较早洗脱的峰前沿或者开叉，与此同时较晚洗脱的峰则较为正常的现象。这些现象可能是由以下原因引起的——样品溶液的溶剂很可能强于流动相。可能发生溶剂效应的情况：出峰时间早；保留弱；进样
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2024-07-23 20:39:27
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样品预处理方法样品预处理应包括进样前的一切操作，除了称重、溶解、稀释等步骤外，样品需要：①过滤；②萃取；③衍生化(柱前衍生)；④液相色谱(低压柱层析)；这些操作可以是手工进行或实行自动化操作，样品预处理的目的是除去干扰物、增加检测器灵敏度(富集)、保护色谱柱等。样品预处理同时也是为了避免色谱分离故障，其中，样品萃取是关键的一步，要从大量的干扰物中萃取出微量组分难度极大。有些样品经预处理后还不能作进
转录后修饰的核苷酸对RNA功能至关重要。腺嘌呤在N6位置的甲基化( m6A )是信使RNA中最普遍的化学修饰，在编码和非编码RNA中都能观察到。 m6A可以精细调节RNA与特定蛋白质的相互作用。此外，与其他化学修饰类似，它可以直接影响RNA的稳定性和结构动力学。 有趣的是，近期核磁共振( NMR )实验在配对和非配对m6A中都发现了syn/anti动力学，再现了N6甲基化对RNA构象动力学的影响。
meso-四(4-氰基苯基)卟啉(H2T(CN)PP)在250mL三颈烧瓶中加入3.78g(28.85mmol)的对氰基苯甲醛和100mL的丙酸，混合搅拌20min后加热到130℃，另将2mL新蒸吡咯溶于10mL的丙酸后于15min内滴进烧瓶中,回流2h,停止加热,待溶液温度冷却到80℃以下加入20mL甲醇并搅拌，于阴凉处静置8h，抽滤并用无水乙醇洗涤得到紫黑色固体，60℃下真空干燥，以200目硅
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2024-07-29 13:53:44
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产品介绍cSensor E2000系列气体光谱分析仪在被监测区域的两端，分别放置一个光“发射器 ”和一个光“接收器”。在监测时，从“发射器”的氙灯发射出具有稳定光谱的光束，由“接收器”接收后通过光纤传输到光纤光谱仪中，光谱仪内的移动光栅会将整个光波切分为若干条谱带。由于监测区域内的各种气态物质对光的能量会产生特征吸收，可以在相应的谱带中寻找到待测气体物质的特征吸收谱线。该分析仪遵循Beer-Lam
What’s NEW in RELION 4.0 ？subtomogram averaging 新方法： Jasenko Zivanov 和 Joaquin (Kino) Oton 在低温电子断层扫描中实施了一种新的平均方法，它用伪子断层图的概念代替了标准的子断层图。 新方法可以更好地加权在 relion_refine 中构成倾斜系列的单个 2D 图像，并且现在还为断层扫描数据实施了贝
今天，BIOTREE 技术支持工程师Novenia 将和奋斗在实验室的小伙伴们分享一篇关于代谢组学实验过程中溶剂选择的文章Tuning Metabolome Coverage in Reversed Phase LC−MS Metabolomics of MeOH Extracted Samples Using the Reconstitution Sol
文章目录一、数据打开二、辐射定标二、大气校正四、正射校正 一、数据打开通过菜单栏File -> Open As-> China Satellites -> GF-5，在弹出的对话框，选择GF5_AHSI_E116.74_N35.26_20190529_005613_L10000046102.xml文件打开数据。二、辐射定标1)在Toolbox中，选择Radiometric Co
作者：Wilhan - 极光正文这篇文字想要表达什么？ 分享一些cordova-plugin-janalytics的开发过程, 为cordova和极光新手提供帮助。出于什么目的开发了cordova-plugin-janalytics? 主要是为了技术储备，在今后的项目中能更方便的使用极光统计服务。为什么选择极光统计? 简单、免费、极光的名号。ps.极光的商务部记得给我一些广告费啊:)使用co
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2024-08-10 13:48:50
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一般基于MATLAB平台使用SPM工具包进行处理。由于SPM操作较为复杂，不适合批处理，因而有很多实验室开发了一系列基于SPM的工具包，也即开发界面，调用SPM功能实现操作计算。具体的工具包会再另一篇里详述。本部分主要进行流程简述。一、预处理0.删除Slice：为了防止初期设备不稳定，删除最初的几张slice（4-10）；不过现在机器都有预热时间，开始试验
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2024-05-28 21:07:18
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MestReNova
核磁谱图处理指南
1
、单击
Mnova
图标运行
Mnova
。
2
、进入
File/Open
菜单或使用键盘快捷键
CmdO in Mac
或单击工具栏的
Open
按钮。
3
、找到您磁盘上需要处理的实验数据打开实验数据文件夹打开名为
fid
的
文件。
Mnova
界面上将会出现在谱仪上已经经过初步处理的谱图。
4
、标定化学位移。单击工具栏的
Reference
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2024-03-08 16:39:15
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产品检测方法一般有核磁共振氢谱 (HNMR)，液质联用 (LCMS)，高效液相色谱 (HPLC)。我们一般通过核磁共振确定结构式 (产品是否正确) 和大概纯度 (是否含杂质及杂质大概比例)，通过 LCMS 或 HPLC 测定确定产品具体纯度 (产品需要有紫外吸收)。■ 核磁共振 (NMR)核磁共振 (Nuclear magnetic resonance)，简称 NMR，是磁矩不为零的原子核，在外磁
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2024-09-03 12:21:40
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二、傅里叶级数(Fourier Series)的频谱还是举个栗子并且有图有真相才好理解。如果我说我能用前面说的正弦曲线波叠加出一个带 90 度角的矩形波来，你会相信吗？你不会，就像当年的我一样。但是看看下图： 第一幅图是一个郁闷的正弦波 cos（x）第二幅图是 2 个卖萌的正弦波的叠加 cos (x) +a.cos (3x)第三幅图是 4 个发春的正弦波的叠加第四幅图是 10 个便秘的正弦波的叠
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2024-06-14 18:32:31
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写在前面非度量多维尺度分析(Non-metric multidimensional scaling, NMDS)，是基于相异矩阵或距离矩阵进行排序分析的间接梯度分析方法，在微生物组研究中可以用来展示群落beta多样性。本期我们挑选2022年2月24日刊登在iMeta上的Linking soil fungi to bacterial community assembly in arid ecosys
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2024-08-11 06:47:15
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本小节演示了如何在滤波器模块使用几种不同的方法移除离群点。首先，我们将看看如何使用ConditionalRemoval滤波器，它可以一次删除满足对输入的点云设定的一个或多个条件指标的所有数据点。然后我们将学习如何使用RadiusOutlierRemoval滤波器，它可以删除在输入的点云一定范围内没有至少达到足够多近邻的所有数据点。代码首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协
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2024-06-28 14:56:46
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数学实验（数值积分微分、常微分求解）
《数学实验》知识点整理
一、需要掌握的内容
Matlab 语言编程基础（矩阵的创建及使用方法、矩阵运算基础、线性方程求解、选择、循环{求和、迭代}、函数的定义及使用方法） （40分）
曲线的绘制（掌握一元函数图形的绘制方法，以及参数曲线的绘制方法； 掌握plot， ezplot，plot3，ezplot3等函数的用法；掌握基本的图形标注命令） （
SVM训练算法在大规模问题上收敛很慢，且十分复杂、难以实现，运算过程中需要维持一个个元素的矩阵，当年(1998)，问题规模超过4000个样本时，就超过了当时的内存大小(128MB)。 曾经的训练算法之一的Chunking使得算法从维持个元素的矩阵降低到维持一个非0拉格朗日乘子数平方的元素数，但仍然无法解决大规模问题(内存不足)。 1997年Osuna提出了一个训练方法，并证明了解二次规
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2024-09-10 12:24:47
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Double integration of raw acceleration data is a pretty poor estimate for displacement. The reason is that at each integration, you are compounding the noise in the data. If you are dead s
