Морозова nrj: Подкаст Морозова ХЗ-шоу

Содержание

Плейлист «Морозова ХЗ-шоу»

Внимание! У вас включен блокировщик рекламы AdBlock

При включенном плагине AdBlock мы не можем гарантировать корректность работы всех сервисов сайта

Перейти в канал

Подкаст вечернего «ХЗ-шоу», самого провокационного проекта радио NRJ. Здесь можно послушать полные версии интервью с гостями эфира (медийными персонажами и людьми интересных профессий), поскольку в эфир выходит далеко не всё, ведь разговор в студии продолжается во время песен и рекламы. ВНИМАНИЕ! Все гости предупреждены, что разговор записывается и потом публикуется полностью, но при этом не все считают необходимым соблюдать рамки приличия, следить за чистотой языка и корректностью формулировок. Автор и ведущая – Юлия Морозова.

Каналы

Больше каналов

101. ru Like FM
101.ru Юмор FM. Анекдоты
101.ru Авторадио. Дискотека 80-х
101. ru Радио ENERGY
101.ru Юмор FM
101.ru Радио Romantika

Новые треки

Все треки

org/MusicRecording»> Never Gonna Not Dance Again
P!nk
Временно
Miyagi & Andy Panda
org/MusicRecording»> Доча
Jah Khalib
Weapons
Ava Max
org/MusicRecording»> Февраль
Артём Качер
Девочка на танцах
Артур Пирожков

Оформи подписку за 1* и слушай музыку без рекламы *Узнать больше

Авторадио

НОВАДЕК ЭНЕРДЖИ | Участник проекта «Сколково»

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «НОВАДЕК ЭНЕРДЖИ»

Энерготех

Основной вид деятельности (ОКВЭД)

72. 19 —

Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук прочие

О компании

Novadek была основана с целью произвести революцию в области возобновляемых источников энергии. Энергия используется и потребляется во всем мире. Наш подрывные и сверхэффективные решения в области солнечной энергии экспоненциально улучшить производство солнечной энергии при одновременном снижении затрат и требования к пространству.

Создание устойчивых решений для всех и везде. Привести рынок возобновляемых источников энергии в новую эру с беспрецедентной эффективностью. Создать будущее со значительно сниженным углеродным загрязнением. Быть признанной во всем мире ведущей энергетической компанией, предлагающей ответственные и устойчивые решения.

Сделать солнечную энергию более эффективной и практичной. Произвести революцию в производстве энергии как в коммерческой, так и в потребительской сферах. Предоставить правительству и организациям государственного сектора наиболее экономичные решения для производства энергии. Стать первым в мире поставщиком солнечных электростанций для городской среды.

Компания ведет свою деятельность в регионах

Москва

Оценка зрелости компании

CRL (company readiness level)

IRL (investment readiness level)

Основной вид деятельности (ОКВЭД)

72.19 —

Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук прочие

Проекты

Бизнес-модель

Бизнес для Бизнеса (B2B)Бизнес для Государства (B2G)Бизнес для Бизнеса для Потребителя (B2B2C)

Оценка зрелости проекта

TRL (Technology readiness level)

MRL (Market readiness level)

Описание проекта

Как инженерная компания по интеграции решений, находящаяся в Дубай, ОАЭ, мы успешно разработали, протестировали и начали внедрение решений, имеющие большой потенциал в сфере альтернативной энергии: — Уличный свет на вертикально-цилиндрических солнечных панелях с обзором на 360 градусов. — Наши решения могут работать как с/без подачи электрического тока, так и в гибридном режиме. — Нами разработаны три категории продукта: Парковое, Уличное и Магистральное освещение.

Финансовая поддержка

Компания поддержана институтами развития:

ФОНД «СКОЛКОВО»

662 400 ₽

Аналитика

Финансовые показатели

Бухгалтерский баланс

Налоги

Численность

Маркетинговые материалы

Презентации

Loading…

Фотографии

Видео компании

loading…

Интеллектуальная собственность

2023 год

Полезная модель 216726

УЛИЧНЫЙ ФОНАРЬ С ЦИЛИНДРИЧЕСКОЙ СОЛНЕЧНОЙ ПАНЕЛЬЮ

События

2022 год

Участник конкурса

GTSB 2022

Участник конкурса

Industrix

Участник конкурса

Энергопрорыв 2022

Упоминание в СМИ

10.10.2022РЖД

Финалист Акселератора РЖД

11. 08.2022ИЦ «Сколково»

Разработка резидента «Сколково» для «умного» города включена в реестр отечественного ПО

Информация о компании

Учредители

МОРОЗОВ ИГОРЬ

100%

Уставный капитал

50 000 ₽

Отказ от ответственности

Информация об участниках на портале предоставлена непосредственно самими участниками или получена из открытых источников информации, в том числе из источников органов государственной власти, и опубликована в формате «как есть». Фонд «Сколково» не несёт никакой ответственности перед пользователями за понесенные косвенные, случайные, специальные, опосредованные или штрафные убытки, вызванные в результате использования портала или информации участников.

Антитела как модельная система для уточнения сравнительной модели

1. Berman HM, Westbrook J, Feng Z, Gilliland G, Bhat TN, Weissig H, Shindyalov IN, Bourne PE. Банк данных о белках. Нуклеиновые Кислоты Res. 2000;28(1):235–242. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

2. Байрох А., Апвейлер Р., Ву Ч., Баркер В.К., Бекманн Б., Ферро С., Гастайгер Э., Хуанг Х., Лопес Р., Магране М. Универсальный белковый ресурс (UniProt) Исследование нуклеиновых кислот. 2005;33:D154. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

3. Сали А. 100 000 белковых структур для биолога. Nat Struct Biol. 1998;5(12):1029–1032. [PubMed] [Google Scholar]

4. Хонма Т., Хаяси К., Аояма Т., Хасимото Н., Мачида Т., Фукасава К., Ивама Т., Икеура С., Икута М., Судзуки-Такахаши И., Ивасава Ю., Хаяма Т., Нисимура S, Morishima H. Генерация нового класса мощных ингибиторов Cdk4 на основе структуры: новая стратегия дизайна de novo и дизайн библиотеки. J Med Chem. 2001;44(26):4615–4627. [PubMed] [Google Scholar]

5. Шапира М., Раака Б.М., Сэмюэлс Х.Х., Абагян Р. Открытие in silico новых структур агонистов рецепторов ретиноевой кислоты. BMC Struct Biol. 2001; 1:1. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

6. Enyedy IJ, Ling Y, Nacro K, Tomita Y, Wu X, Cao Y, Guo R, Li B, Zhu X, Huang Y, Long YQ, Roller PP, Yang D, Wang S. Открытие малых молекулярные ингибиторы Bcl-2 посредством компьютерного скрининга на основе структуры. J Med Chem. 2001;44(25):4313–4324. [PubMed] [Google Scholar]

7. Enyedy IJ, Lee SL, Kuo AH, Dickson RB, Lin CY, Wang S. Структурный подход к открытию бис-бензамидинов как новых ингибиторов матриптазы. J Med Chem. 2001;44(9):1349–1355. [PubMed] [Академия Google]

8. Сонг Л., Кальянараман С., Федоров А.А., Федоров Е.В., Гласнер М.Е., Браун С., Имкер Х.Дж., Бэббит П.С., Алмо С.К., Якобсон М.П., Герлт Дж.А. Прогнозирование и назначение функции дивергентной рацемазы N-сукциниламинокислот. Nat Chem Biol. 2007;3(8):486–491. [PubMed] [Google Scholar]

9. Грей Дж. Дж., Моугон С. Е., Кортемме Т., Шулер-Фурман О., Мисура К. М., Морозов А. В., Бейкер Д. Прогнозы стыковки белков для эксперимента CAPRI. Белки. 2003;52(1):118–122. [PubMed] [Академия Google]

10. Сивасубраманиан А., Мейнард Дж. А., Грей Дж. Дж. Моделирование структуры mAb 14B7, связанного с протективным антигеном сибирской язвы. Белки. 2008;70(1):218–230. [PubMed] [Google Scholar]

11. Сивасубраманиан А., Чао Г., Пресслер Х.М., Виттруп К.Д., Грей Дж.Дж. Структурная модель комплекса mAb 806-EGFR с использованием компьютерного докинга с последующим компьютерным и экспериментальным мутагенезом. Состав. 2006;14(3):401–414. [PubMed] [Google Scholar]

12. Макговерн С.Л., Шойхет Б.К. Распад информации в молекулярной стыковке экранирует голо-, апо- и смоделированные конформации ферментов. J Med Chem. 2003;46(14):2895–2907. [PubMed] [Google Scholar]

13. Моулт Дж., Фиделис К., Крыштафович А., Рост Б., Хаббард Т., Трамонтано А. Критическая оценка методов предсказания структуры белков — Раунд VII. Белки. 2007; 69 (Приложение 8): 3–9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

14. Копп Дж., Бордоли Л., Бэтти Дж. Н., Кифер Ф., Шведе Т. Оценка прогнозов CASP7 для целей моделирования на основе шаблонов. Белки. 2007; 69 (Приложение 8): 38–56. [PubMed] [Google Scholar]

15. Chothia C, Lesk AM. Связь между расхождением последовательности и структурой в белках. EMBO J. 1986;5(4):823–826. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

16. Jacobson MP, Pincus DL, Rapp CS, Day TJ, Honig B, Shaw DE, Friesner RA. Иерархический подход к предсказанию белковых петель, состоящих из всех атомов. Белки. 2004;55(2):351–367. [PubMed] [Google Scholar]

17. Moult J, James MNG. Алгоритм определения конформации полипептидных сегментов в белках методом систематического поиска. Белки: структура, функции и генетика. 1986; 1: 146–163. [PubMed] [Академия Google]

18. van Vlijmen HWT, Karplus M. Предсказание белковых петель на основе PDB: параметры для выбора и методы оптимизации. Журнал молекулярной биологии. 1997;267(4):975–1001. [PubMed] [Google Scholar]

19. Zhu K, Pincus DL, Zhao S, Friesner RA. Прогнозирование длинной петли с использованием программы локальной оптимизации белка. Белки. 2006;65(2):438–452. [PubMed] [Google Scholar]

20. Физер А., До Р. К., Сали А. Моделирование петель в белковых структурах. Белковая наука. 2000;9(9):1753. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

21. Дин С.М., Бланделл Т.Л. CODA: комбинированный алгоритм для прогнозирования структурно вариабельных областей белковых моделей. Белковая наука. 2001;10(3):599–612. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

22. Гробан Э.С., Нараянан А., Джейкобсон М.П. Конформационные изменения белковых петель и спиралей, вызванные посттрансляционным фосфорилированием. PLoS Вычислительная биология. 2006;2(4) [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

23. Wang C, Bradley P, Baker D. Стыковка между белками и гибкостью позвоночника. Журнал молекулярной биологии. 2007;373(2):503–519. [PubMed] [Google Scholar]

24. Спасов В.З., Флук П.К., Ян Л. ЛУПЕР: основанный на молекулярной механике алгоритм предсказания белковых петель. Белковая инженерия, дизайн и отбор. 2008;21(2):91–100. [PubMed] [Google Scholar]

25. Cui M, Mezei M, Osman R. Прогнозирование структур белковых петель с использованием подхода Монте-Карло с локальным перемещением и силового поля на основе сетки. Белковая инженерия, дизайн и отбор. 2008;21(12):729–735. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

26. Wedemayer GJ, Patten PA, Wang LH, Schultz PG, Stevens RC. Структурное понимание эволюции сайта объединения антител. Наука. 1997;276(5319):1665–1669. [PubMed] [Google Scholar]

27. Monnigmann M, Floudas CA. Прогнозирование структуры белковой петли с помощью гибкой геометрии стержня. Белки: структура, функция и биоинформатика. 2005; 61: 748–762. [PubMed] [Google Scholar]

28. Продавцы Б.Д., Чжу К., Чжао С., Фриснер Р.А., Якобсон М.П. К лучшему уточнению сравнительных моделей: прогнозирование петель в неточных условиях. Белки. 2008;72(3):959–971. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

29. Zheng L, Manetsch R, Woggon WD, Baumann U, Reymond JL. Механистическое исследование переноса протона и гистерезиса в каталитическом антителе 16E7 с помощью сайт-направленного мутагенеза и моделирования гомологии. Биоорганическая и медицинская химия. 2005;13(4):1021–1029. [PubMed] [Google Scholar]

30. Renault L, Essono S, Juin M, Boquet D, Grassi J, Bourne Y, Marchot P. (28) Структурное понимание ингибирования АХЭ моноклональными антителами. Химико-биологические взаимодействия. 2005;157:397–400. [PubMed] [Google Scholar]

31. Staelens S, Desmet J, Ngo TH, Vauterin S, Pareyn I, Barbeaux P, Van Rompaey I, Stassen JM, Deckmyn H, Vanhoorelbeke K. Гуманизация путем шлифовки и пересадки вариабельных доменов на человеческий IgG4 с использованием нового подхода для определения доступных на поверхности остатков каркаса, не подобных человеческим, на основе гомологического моделирования вариабельных доменов. Молекулярная иммунология. 2006;43(8):1243–1257. [PubMed] [Google Scholar]

32. Li B, Wang H, Zhang D, Qian W, Hou S, Shi S, Zhao L, Kou G, Cao Z, Dai J. Создание и характеристика высокоаффинного гуманизированного Моноклональное антитело SM5-1. Коммуникации биохимических и биофизических исследований. 2007;357(4):951–956. [PubMed] [Google Scholar]

33. McKinney BA, Kallewaard NL, Crowe JE, Jr, Meiler J. Использование естественной эволюции ротавирус-специфических человеческих моноклональных антител для предсказания сложной топографии вирусного антигенного сайта. Иммунный рез. 2007;3(8) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

34. Hou S, Li B, Wang L, Qian W, Zhang D, Hong X, Wang H, Guo Y. Гуманизация анти Моноклональное антитело -CD34 путем трансплантации определяющей комплементарность области на основе компьютерного молекулярного моделирования. Журнал биохимии. 2008;144(1):115. [PubMed] [Академия Google]

35. Сивасубраманян А., Сиркар А., Чаудхури С., Грей Дж.Дж. На пути к гомологическому моделированию с высоким разрешением областей F (v) антител и применению стыковки антитело-антиген. Белки. 2008;74(2):497. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

36. Маркатили П., Рози А., Трамонтано А. PIGS: автоматическое предсказание структур антител. Биоинформатика. 2008; 24(17):1953. [PubMed] [Google Scholar]

37. Chothia C, Lesk AM. Канонические структуры гипервариабельных областей иммуноглобулинов. Дж Мол Биол. 1987;196(4):901–917. [PubMed] [Google Scholar]

38. Аль-Лазикани Б., Леск А.М., Чотия С. Стандартные конформации канонических структур иммуноглобулинов. Дж Мол Биол. 1997;273(4):927–948. [PubMed] [Google Scholar]

39. Chothia C, Lesk AM, Tramontano A, Levitt M, Smith-Gill SJ, Air G, Sheriff S, Padlan EA, Davies D, Tulip WR, et al. Конформации гипервариабельных областей иммуноглобулинов. Природа. 1989;342(6252):877–883. [PubMed] [Google Scholar]

40. Martin AC, Thornton JM. Структурные семейства в петлях гомологичных белков: автоматическая классификация, моделирование и применение к антителам. Дж Мол Биол. 1996;263(5):800–815. [PubMed] [Google Scholar]

41. Shirai H, Kidera A, Nakamura H. Структурная классификация CDR-h4 в антителах. Письма ФЭБС. 1996;399(1-2):1–8. [PubMed] [Google Scholar]

42. Олива Б., Бейтс П.А., Керол Э., Авилес Ф.Х., Штернберг М.Дж.Э. Автоматизированная классификация определяющей комплементарность антител области 3 петли тяжелой цепи (h4) в канонические формы и ее применение для предсказания структуры белка. Журнал молекулярной биологии. 1998;279(5):1193–1210. [PubMed] [Академия Google]

43. Мореа В., Трамонтано А., Рустичи М., Чотия С., Леск А.М. Структура антител, предсказание и редизайн. Биофизическая химия. 1997;68(1-3):9–16. [PubMed] [Google Scholar]

44. Колясников О.В., Кираль М.О., Григоренко В.Г., Егоров А.М. Правила моделирования антител cdr h4: расширение для случая отсутствия arg h94 и asp h201. ЖУРНАЛ БИОИНФОРМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ БИОЛОГИИ. 2006;4(2):415. [PubMed] [Google Scholar]

45. Шираи Х., Кидера А., Накамура Х. Правила h4: идентификация структур CDR-h4 в антителах. Письма ФЭБС. 1999;455(1-2):188–197. [PubMed] [Google Scholar]

46. Kuroda D, Shirai H, Kobori M, Nakamura H. Пересмотр структурной классификации CDR-h4: урок моделирования антител. Белки. 2008 [PubMed] [Google Scholar]

47. Кардозо Т., Тотров М., Абагян Р. Моделирование гомологии методом ICM. Белки: структура, функция, генетика. 1995; 23: 403–411. [PubMed] [Google Scholar]

48. Fine RM, Wang H, Shenkin PS, Yarmush DL, Levinthal C. Предсказание конформаций гипервариабельных петель антител 11: исследования минимизации и молекулярной динамики MCPC603 на основе многих случайно сгенерированных конформаций петель. Белки. 1986;1:342–362. [PubMed] [Google Scholar]

49. Bruccoleri RE, Haber E, Novotný J. Структура гипервариабельных петель антител, воспроизведенная с помощью алгоритма конформационного поиска. Природа. 1988;335(6190):564–568. [PubMed] [Google Scholar]

50. Brooks BR, Bruccoleri RE, Olafson BD, States DJ, Swaminathan S, Karplus M. CHARMM: программа для макромолекулярной энергии, минимизации и расчетов динамики. Журнал вычислительной химии. 1983;4(2):187–217. [Google Scholar]

51. Whitelegg NRJ, Rees AR. WAM: улучшенный алгоритм моделирования антител на WEB. Белок англ. 2000;13(12):819–824. [PubMed] [Google Scholar]

52. Розенбах Д., Розенфельд Р. Одновременное моделирование нескольких петель в белках. Белковая наука. 1995;4(3):496. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

53. Мелер Э.Л., Хассан С.А., Кортагере С., Вайнштейн Х. Ab Initio Вычислительное моделирование петель в рецепторах, связанных с G-белком: уроки кристаллической структуры родопсина. Белки: структура, функция и биоинформатика. 2006; 64: 673–690. [PubMed] [Google Scholar]

54. Rapp CS, Friesner RA. Прогнозирование геометрии петель с использованием обобщенной модели эффектов сольватации. Структура белков, функция и генетика. 1999;35(2):173–183. [PubMed] [Google Scholar]

55. Wang G, Dunbrack RL., Jr PISCES: сервер отбраковки белковых последовательностей. Биоинформатика. 2003;19(12):1589–1591. [PubMed] [Google Scholar]

56. Ван Г., Данбрэк Р.Л., мл. PISCES: недавние улучшения сервера выборки последовательностей PDB. Нуклеиновые Кислоты Res. 2005;33:W94–98. (проблема веб-сервера) [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

57. Томпсон Д.Д., Хиггинс Д.Г., Гибсон Т.Дж. CLUSTAL W: повышение чувствительности прогрессивного множественного выравнивания последовательностей за счет взвешивания последовательностей, штрафов за пробелы для конкретных позиций и выбора матрицы весов. Нуклеиновые Кислоты Res. 1994;22(22):4673–4680. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

58. Йоргенсен В.Л., Максвелл Д.С., Тирадо-Ривз Дж. Разработка и тестирование силового поля OPLS All-Atom на конформационной энергетике и свойствах органических жидкостей. Q ReV Биофиз. 1993; 26:49. [Google Scholar]

59. Камински Г.А., Фриснер Р.А., Тирадо-Ривз Дж., Йоргенсен В.Л. Оценка и репараметризация силового поля OPLS-AA для белков путем сравнения с точными квантово-химическими расчетами для пептидов. J Phys Chem B. 2001;105(28):6474–6487. [Академия Google]

60. Якобсон М.П., Камински Г.А., Фриснер Р.А., Рапп К.С. Проверка силового поля с использованием предсказания боковой цепи белка. J Phys Chem B. 2002;106(44):11673–11680. [Google Scholar]

61. Гош А., Рапп К.С., Фризнер Р.А. Обобщенная модель Борна, основанная на формулировке поверхностного интеграла. 1998. С. 10983–10990.

62. Галличчио Э., Чжан Л.И., Леви Р.М. Модель свободной энергии гидратации SGB/NP, основанная на поверхностном обобщенном реакционном поле растворителя и новых неполярных оценках свободной энергии гидратации. 2002. стр. 517–529.. [PubMed]

63. Zhu K, MR Shirts, Friesner RA, Jacobson MP. Многомасштабная оптимизация усеченного алгоритма минимизации Ньютона и применение к белкам и комплексам белок-лиганд. J Chem Theory Comput. 2007;3(2):640–648. [PubMed] [Google Scholar]

64. Алексов Э.Г., Наводчик М.Р. Включение конформационной гибкости белка в расчет рН-зависимых свойств белка. Биофизический журнал. 1997;72(5):2075–2093. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

65. Джорджеску Р. Э., Алексов Э.Г., Наводчик М.Р. Сочетание конформационной гибкости и электростатики континуума для расчета pKas в белках. Биофизический журнал. 2002;83(4):1731–1748. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

66. Kenyon V, Chorny I, Carvajal WJ, Holman TR, Jacobson MP. Новые ингибиторы липоксигеназы человека обнаружены с помощью виртуального скрининга с моделями гомологии. J Med Chem. 2006;49(4):1356–1363. [PubMed] [Google Scholar]

67. Pettersen EF, Goddard TD, Huang CC, Couch GS, Greenblatt DM, Meng EC, Ferrin TE. UCSF Chimera — система визуализации для поисковых исследований и анализа. Журнал вычислительной химии. 2004;25(13):1605–1612. [PubMed] [Академия Google]

68. http://predictioncenter.gc.ucdavis.edu/caspR/

69. Lim K, Owens SM, Arnold L, Sacchettini JC, Linthicum DS. Кристаллическая структура моноклонального Fab 6B5 в комплексе с фенциклидином. Дж. Биол. Хим. 1998;273(44):28576–28582. [PubMed] [Google Scholar]

70. Джеймс Л.С., Роверси П. , Тауфик Д.С. Мультиспецифичность антител, опосредованная конформационным разнообразием. Наука. 2003;299(5611):1362–1367. [PubMed] [Google Scholar]

71. Mundorff EC, Hanson MA, Varvak A, Ulrich H, Schultz PG, Stevens RC. Конформационные эффекты в биологическом катализе: Катализируемая антителами перегруппировка Oxy-Cope&#x2020. Биохимия. 2000;39(4): 627–632. [PubMed] [Google Scholar]

72. Charbonnier J, Carpenter E, Gigant B, Golinelli-Pimpanou B, Eshhar Z, Green BS, Knossow M. Кристаллическая структура комплекса Fab-фрагмента каталитического антитела с аналогом переходного состояния : структурное сходство эстеразоподобных каталитических антител. Труды Национальной академии наук. 1995;92(25):11721–11725. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

73. Дженнифер А, Ковальски KLJWK. Структура решения ЯМР изолированного домена Apo Pin1 WW: сравнение с рентгеновскими кристаллическими структурами Pin1. Биополимеры. 2002;63(2):111–121. [PubMed] [Академия Google]

74. Baldwin ET, Weber IT, Charles RS, Xuan J, Appella E, Yamada M, Matsushima K, Edwards BFP, Clore GM, Gronenborn AM. Кристаллическая структура интерлейкина 8: симбиоз ЯМР и кристаллографии. Труды Национальной академии наук. 1991;88(2):502–506. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

75. Гудрун Ланге-Сэвидж HBALK-HBAPJKJSMFRH. Структура HOE/BAY 793 в комплексе с протеазой вируса иммунодефицита человека (ВИЧ-1) в двух различных кристаллических формах Взаимосвязь структуры/функции и влияние кристаллической упаковки. Европейский журнал биохимии. 1997;248(2):313–322. [PubMed] [Google Scholar]

76. Спасов В.З., Флук П.К., Ян Л. ЛУПЕР: основанный на молекулярной механике алгоритм предсказания белковых петель. Дизайн и выбор белковой инженерии. 2008;21(2):91. [PubMed] [Google Scholar]

77. Rohl CA, Strauss CEM, Chivian D, Baker D. Моделирование структурно вариабельных областей в гомологичных белках с розеткой. Белки. 2004;55(3):656–677. [PubMed] [Google Scholar]

ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПЛАВЛЕНЫХ СОЛЕНЫХ СМЕСЕЙ: ЭВТЕКТИЧЕСКИЕ СОСТАВЫ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПЛАВЛЕНИЯ.

Данные из открытой литературы, 1963 — 30 июня 1965 г. (Технический отчет) ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПЛАВЛЕНЫХ СОЛЕНЫХ СМЕСЕЙ: ЭВТЕКТИЧЕСКИЕ СОСТАВЫ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПЛАВЛЕНИЯ. Данные из открытой литературы, 1963 г. — 30 июня 1965 г. (Технический отчет) | ОСТИ.GOV

перейти к основному содержанию

Полная запись
Другие родственные исследования

Авторов:: Кларк, П.В.

Дата публикации:: 1966-01-01

Исследовательская организация:: Национальная лаборатория Сандия. (SNL-NM), Альбукерке, Нью-Мексико (США)

Организация-спонсор:: USDOE

Идентификатор ОСТИ:: 4449067

Номер(а) отчета:: SC-R-65-930(Том 2)

Номер АНБ:: НСА-21-014185

Номер контракта Министерства энергетики США:: АТ(29-1)-789

Тип ресурса:: Технический отчет

Отношение ресурсов:: Другая информация: UNCL. Ориг. Дата получения: 31-DEC-67

Страна публикации:: США

Язык:: Английский

Тема:: N20210* — Химия — неорганическая, органическая и физическая химия — химические свойства; БИБЛИОГРАФИЯ; ПЛАВЛЕННЫЕ СОЛИ; ТОЧКИ ПЛАВЛЕНИЯ; СМЕШИВАНИЕ; ФАЗОВЫЕ ДИАГРАММЫ; ТАБЛИЦЫ

Форматы цитирования

MLA
АПА
Чикаго
БибТекс

Кларк, П. В. ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПЛАВЛЕННЫХ СОЛЕНЫХ СМЕСЕЙ: ЭВТЕКТИЧЕСКИЕ СОСТАВЫ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПЛАВЛЕНИЯ. Данные из «Открытой литературы», 1963 г. — 30 июня 1965 г. . США: Н. П., 1966. Веб. дои: 10.2172/4449067.

Копировать в буфер обмена

Кларк, П. В. ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПЛАВЛЕННЫХ СОЛЕНЫХ СМЕСЕЙ: ЭВТЕКТИЧЕСКИЕ СОСТАВЫ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПЛАВЛЕНИЯ. Данные из «Открытой литературы», 1963 г. — 30 июня 1965 г. . Соединенные Штаты. https://doi.org/10.2172/4449067

Копировать в буфер обмена

Кларк, П. В. 1966. "ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПЛАВЛЕНЫХ СОЛЕНЫХ СМЕСЕЙ: ЭВТЕКТИЧЕСКИЕ СОСТАВЫ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПЛАВЛЕНИЯ. Данные из открытой литературы, 1963 -- 30 июня 1965 г.». США. https://doi.org/10.2172/4449067. https://www.osti.gov/servlets/purl/4449067.

Копировать в буфер обмена

@статья{osti_4449067, title = {ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПЛАВЛЕНЫХ СОЛЕНЫХ СМЕСЕЙ: ЭВТЕКТИЧЕСКИЕ СОСТАВЫ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПЛАВЛЕНИЯ.

Плейлист «Морозова ХЗ-шоу»

НОВАДЕК ЭНЕРДЖИ | Участник проекта «Сколково»

О компании

Проекты

Финансовая поддержка

Аналитика

Маркетинговые материалы

Интеллектуальная собственность

События

2022 год

Упоминание в СМИ

Информация о компании

Похожие компании

НОВАДЕК ДАТАЦЕНТР

НОВАДЕК ДИСТРИБЬЮШН

ХЕЛИОРЭК

ПРОЕКТ И5

ВАРИТИ+

СОЛАРТЕХ

ЦЕНТР БЛОКЧЕЙН ТЕХНОЛОГИЙ

ГАММА-ДНК

БРИЗ БИО

ВЕБ3 ИНТЕГРАТОР

МТ-МЕДИКАЛС

ИЦ САМОЦВЕТ

ГЕМОФАРМ

ДИПХАКЛАБ

ОНКОБОКС

ГЕЛЕСПОН

МС-ТЕХНОЛОГИИ

НИЦ ФЕРРАН

АЛЬФАПЛАСТ

СИТЕН ТЕХНОЛОГИИ

ИНДЕПЕНДЕНТ ЭНЕРДЖИ

АЙПИЛАБ

КРИСТЕРА

ЭКО-СПЕКТРУМ

ДАТАНОМИКА

МАНЕБИО

ЛОКУС

ЭЛМА

БИФАРМ

ГЕМОФЛЮИДИКС

НИТРОСДЭЙТА РУС

ИГРОВЫЕ РЕШЕНИЯ

ЛЕГОВ

ДЖЕЙВИС ДИАГНОСТИКС

ПОЛИТЕХ-ПЛЮС

МЭТРИКС ВЕЙВ

БЕСТ ДАТА

ФЦР

ОРГ-МАРКЕТ

РАМТЕХ

ПОЛИН РАЗРАБОТКИ

БИЭЙ

ЭРЛИВИДЕО

МЕДТЕХНОПРОЕКТ

ДИДЖИТАЛ ВЁРС

КВАНТУМ-ЦЕНТР

ТЕХНОЛОГИИ ДЫХАНИЯ

3Д СТАЙЛ

НПО УРАН

ГЕРО ТЕРАПЬЮТИКС

ТВ ХЕЛП

СИГД — ПГУ

МИРА

ЛОРГЕ МЕДИКАЛ

ГЕРО

КИБЕРТОНИКА

ВАТЕРБАДДИ

4БЛАЙНД

ИНКРОС

ГЕРО ДИСКАВЕРИ

АЭРОГАЗ

ФОРМУЛА А

ТЕОРЕМА

ЦЕНТР ИННОВАЦИОННЫХ РАЗРАБОТОК МСК БЛ ГРУПП

ТЭЭС

АЛПАРКДЕМ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ВИДЕОАНАЛИЗА

`Добавить комментарий Отменить ответ`