Software für Massenspektrometrie MetaboScape®

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All-in-One-Software für die Identifizierung von Verbindungen aus nicht zielgerichteten Arbeitsabläufen Identifizieren und visualisieren Erhöhen Sie das Vertrauen in Ihre IDs durch die Bewertung der Annotationsqualität (AQ) mit CCS. Visualisieren Sie Biomarker mit integrierten statistischen Tools und kartieren Sie sich verändernde Signalwege. CCS-aktiviert Nutzen Sie die vierte Dimension mit TIMS, um CCS für alle Ihre Verbindungen aufzudecken. Wenden Sie die PASEF-Akquisition an, um 10x mehr MS/MS-Ereignisse auszulösen, was eine routinemäßige ID mit höherer Zuverlässigkeit ermöglicht. Hoher Durchsatz Verarbeiten Sie große Probenkohorten schnell mit der Client-Server-basierten Software von MetaboScape. Führen Sie > 200 Proben pro Tag mit dem LC-freien MRMS aXelerate durch. SpatialOMx Versehen Sie Bildgebungsdaten mit Informationen zu den Verbindungen und erkennen Sie gleichzeitig mehr Verbindungsklassen mit der innovativen und einzigartigen MALDI-2-Quelle des timsTOF fleX. Von der Erfassung zum biologischen Einblick MetaboScape® verwendet einen einheitlichen Arbeitsablauf für die Verarbeitung von nicht zielgerichteten Analysen mit ESI- und MALDI-Imaging-Geräten von Bruker, um die Anzahl der Schritte zu vereinfachen und Biomarker schnell zu lokalisieren und zu identifizieren. Der leistungsstarke T-ReX-Algorithmus von MetaboScape® umfasst Retentionszeit-Alignment, Deisotopierung und Merkmalsextraktion, um eine robuste Datenverarbeitung zu gewährleisten Zielverbindungen können automatisch mit Hilfe von benutzerdefinierten Analytenlisten annotiert werden Unbekannte ID-Pipeline mit Bibliotheksabgleich und In-Silico-Fragmentierung zur Erleichterung der unbekannten ID Visualisierung relevanter Informationen in komplexen Datensätzen mit überwachten und nicht überwachten statistiken, einschließlich PCA, t-Tests, ANOVA, PLS und Eimerkorrelationsanalysen Annotation Quality (AQ) Scoring mit fünf Indikatoren für die Datenqualität Pathway Mapping, um identifizierte Metaboliten in einen biologischen Kontext zu stellen und so Daten in Wissen zu verwandeln