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LNP表征为什么不能只看平均粒径?TRPS单颗粒分析如何测量粒径、浓度、Zeta电位与颗粒亚群

摘要:脂质纳米颗粒(Lipid Nanoparticle,LNP)已广泛用于mRNA、siRNA及其他核酸递送研究,其粒径、颗粒浓度、Zeta电位、分布宽度和亚群构成等参数会影响制剂稳定性、递送表现以及不同批次之间的一致性。传统动态光散射等集合平均技术能够快速获得总体粒径等信息,但当样品中存在多个颗粒亚群、聚集体或明显异质性时,一个平均值可能无法完整描述真实颗粒群体。可调电阻脉冲感应(TRPS)及相关纳米孔单颗粒测量技术通过记录颗粒逐个穿过纳米孔产生的电流脉冲,可以在单颗粒层面分析粒径、颗粒浓度和Zeta电位分布。本文结合LNP应用数据,梳理TRPS的检测原理、单颗粒Zeta电位分析、空载与mRNA载药LNP比较、亚群识别以及Exoid和Pulsoid两类纳米孔分析系统的技术特点,为LNP配方筛选、稳定性研究、工艺优化和质量评价提供方法参考。

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elasticSearch空间坐标的设置和查询

原文网址:http://blog.csdn.net/yangwenbo214/article/details/54411004 一、数据准备 为了方便起见,我模拟臆造了json格式的数据 {"timestamp":"2017-01-13T13:13:32.2516955+08:00","deviceId":"myFirstDevice","windSpeed":17,"haze":284,"city":"Beijing","lat":33.9402,"lon":116.40739} 1 模拟数据我用的是c#,大概如下: static void SendingRandomMessages() { //var eventHubClient = EventHubClient.CreateFromConnectionString(connectionString, eventHubName); int len = 4; string[] citys = { "Beijing", "Shangjhai", "Guangzhou", "Shenzhen" }; int[] avgWindSpeed = { 10, 16, 5, 7 }; int[] avgWindSpeed1 = { 10, 16, 5, 7 }; int[] avgHaze1 = { 200, 100, 50, 49 }; int[] avgHaze = { 200, 100, 50, 49 }; double[] latitude = { 39.3402, 31.23042, 23.13369, 22.54310 }; double[] longitude = { 116.40739, 121.47370, 113.28880, 114.057860 }; Random rand = new Random(); while (true) { try { for (int i = 0; i < len; i++) { avgWindSpeed[i] = avgWindSpeed1[i] + rand.Next(1, 11); avgHaze[i] = avgHaze1[i] + rand.Next(10, 100); var telemetryDataPoint = new { timestamp = DateTime.Now, deviceId = "myFirstDevice", windSpeed = avgWindSpeed[i], haze = avgHaze[i], city = citys[i], lat = latitude[i], lon = longitude[i] }; var message = JsonConvert.SerializeObject(telemetryDataPoint); //eventHubClient.Send(new EventData(Encoding.UTF8.GetBytes(message))); Console.WriteLine("{0} > Get message: {1}", "eventHubName", message); } } catch (Exception exception) { Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red; Console.WriteLine("{0} > Exception: {1}", DateTime.Now, exception.Message); Console.ResetColor(); } Thread.Sleep(200); } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 此处我是作为消息发到一个eventhub中,你正确的做法可以将json写到文本文件中,再通过logstash读取即可 我的目的有两个: 获取数据中的lat、lon经纬度数据在kibana Map中进行绘图 获取数据中的timestamp作为我在kibana中的搜索时间,默认情况下是@timestamp 二、解决问题的整体思路 lat、lon本质上是float类型,此处需要设计一个mapping 日志内的时间,本质上应该是个字符串。我们得先卡出这个字段,然后用date match进行转换 三、解决实例 1. mapping的设计,我给出一个template { "template": "geo-*", "settings": { "index.refresh_interval": "5s" }, "mappings": { "_default_": { "_all": {"enabled": true, "omit_norms": true}, "dynamic_templates": [ { "message_field": { "match": "message", "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "string", "index": "analyzed", "omit_norms": true } } }, { "string_fields": { "match": "*", "match_mapping_type": "string", "mapping": { "type": "string", "index": "analyzed", "omit_norms": true, "fields": { "raw": {"type": "string", "index": "not_analyzed", "ignore_above": 256} } } } } ], "properties": { "@version": { "type": "string", "index": "not_analyzed" }, "lonlat": { "type": "geo_point" } } } } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 大概解释如下: “template”: “geo-*”,所有geo开头的索引,都将会套用这个template配置 “lonlat”: { “type”: “geo_point” } 这个定义了lonlat为geo_point类型,为以后Map绘制奠定基础,这个是关键。 NOTE:这个lonlat名字不能取成特定的关键名字?,我取成location一直报错。 更加详细的介绍你可以查看官网文档 2. 给出logstash的配置文件 input { file { path => "/opt/logstash/1.log" start_position => "beginning" sincedb_path => "/dev/null" } } filter { json { source => "message" } mutate { add_field => [ "[lonlat]", "%{lon}" ] add_field => [ "[lonlat]", "%{lat}" ] } date{ match=>["timestamp","ISO8601"] timezone => "Asia/Shanghai" "target" => "logdate" } } output { stdout { codec => rubydebug } elasticsearch { hosts =>"wb-elk" index => "geo-%{+YYYY.MM.dd}" # template => "/opt/logstash/monster.json" # template_overwrite => true } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 大概解释一下: json {source => “message”}这个能将json数据格式分解出一个个字段 mutate 这个是向geo_point中加入经纬度数据 date {match=>}这个是将匹配json数据分解出来的timestamp,并以时间格式赋值给logdate output中注释掉的是template文件。我采用的是直接put template的方式,因此注释掉了。两个方法都可行 补充:经纬度信息格式确定和重命名: mutate { convert => { "lon" => "float" } convert => { "lat" => "float" } } mutate { rename => { "lon" => "[lonlat][lon]" "lat" => "[lonlat][lat]" } } 3.运行过程

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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