Software todo en uno para la identificación de compuestos a partir de flujos de trabajo no dirigidos
Identificar y visualizar
Añada confianza a sus identificaciones mediante la puntuación de calidad de anotación (AQ) con CCS. Visualice los biomarcadores mediante herramientas estadísticas integradas y mapee las vías de cambio.
CCS habilitado
Utilice una cuarta dimensión mediante TIMS para revelar CCS para todos sus compuestos. Aplique la adquisición PASEF para activar 10 veces más eventos MS/MS, lo que permite una identificación rutinaria de mayor confianza.
Alto rendimiento
Procese rápidamente grandes cohortes de muestras utilizando el software basado en cliente-servidor de MetaboScape. Procese más de 200 muestras al día con aXelerate MRMS sin LC.
SpatialOMx
Anote los datos de imagen con información de compuestos, mientras detecta más clases de compuestos utilizando la innovadora y única fuente MALDI-2 en el timsTOF fleX.
De la adquisición al conocimiento biológico
MetaboScape® utiliza un flujo de trabajo unificado para procesar análisis no dirigidos de los instrumentos ESI & MALDI Imaging de Bruker, simplificando el número de pasos y localizando e identificando rápidamente biomarcadores.
El potente algoritmo T-ReX de MetaboScape® comprende la alineación del tiempo de retención, el deisotoping y la extracción de características para garantizar un procesamiento de datos robusto
Los compuestos diana pueden anotarse automáticamente mediante listas de analitos definidas por el usuario
Proceso de identificación de desconocidos que incluye comparación de bibliotecas y fragmentación in silico para facilitar la identificación de desconocidos
Visualización de información relevante en conjuntos de datos complejos mediante métodos supervisados y no supervisados
supervisados y no supervisados, como PCA, t-test, ANOVA, PLS y análisis de correlación de cubos
Puntuación de la calidad de la anotación (AQ) que proporciona cinco indicadores de la calidad de los datos
Trazado de rutas para situar los metabolitos identificados en un contexto biológico y convertir así los datos en conocimiento
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