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SaaS如何推动制药业的协作和成功

软件即服务 (SaaS) 的概念已经存在了大约 20 年。通过这些基于云的规定,对软件的访问是在订阅的基础上提供的——即,公司在规定的时间段内进行订阅,并为员工使用互联网浏览器从中央云访问程序支付定期费用. 通过这些服务可以使用各种各样的软件,从通信到办公程序和其他商业应用程序。

紫外/可见光对药物分子检测分析技术

通常情况下,没有一种检测器普遍适用于所有非紫外线吸收分析物。在许多方面,间接紫外/可见光检测是一种非常实用的方法,利用紫外/可见光检测器的所有感知优势,同时能够检测非发色团分析物

脂质和碳水化合物的拉曼光谱

拉曼光谱提供了一种宝贵的工具来估计脂质的各种结构特性,如不饱和度、水平的ë,ž不饱和度等60选自C的伸缩振动[双键,

核酸的拉曼光谱分析原理

核酸 Richard C. Lord 及其同事于 1960 年首次记录了各种核酸成分的拉曼光谱。47仪器的进一步改进使得能够研究有关核酸结构和相互作用、核酸水合、相互作用的各种问题与金属离子,DNA解链,DNA损伤

蛋白质的拉曼光谱带

蛋白质 蛋白质具有催化许多反应、引导反应中的电子流动、特定细胞之间传递信息、控制分子在细胞膜周围的通过或提供细胞内的丝状结构等多种功能。它们的特点是其独特的三维建筑学。

拉曼光谱在生物学应用的挑战

拉曼光谱已成为化学家、物理学家、生物学家和材料科学家必不可少的工具。在本文中,我们根据对我们工作的回顾和这些领域的当前趋势,提出了解开不同生物分子(如蛋白质、核酸、脂质和碳水化合物)的分子特异性拉曼光谱特征的挑战

拉曼光谱和卷积神经网络在细菌实验中的讨论

参考数据集由 30 个细菌和酵母菌分离物组成,包括革兰氏阴性和革兰氏阳性菌的多个分离物,以及念珠菌属。我们还包括来自同一菌株的一对等基因金黄色葡萄球菌,其中一个变体包含甲氧西林 (MRSA)的mecA抗性基因

使用拉曼光谱和深度学习快速识别病原菌

拉曼光谱有望在一个步骤中实现无标记细菌检测、鉴定和抗生素敏感性测试。然而,由于来自细菌细胞和众多细菌种类和表型的微弱拉曼信号,实现临床相关的速度和准确性仍然具有挑战性。在这里,我们生成了一个广泛的细菌拉曼光谱数据集,并应用深度学习方法来准确识别 30 种常见的细菌病原体。

近红外光谱学的潜在临床应用

近红外辐射 (NIR) 窗口,也称为“光学窗口”或“治疗窗口”,是在组织中具有最大穿透深度的波长范围。事实上,由于 NIR 很少被水和血红蛋白吸收,因此可以很容易地从体表收集光谱读数

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