Conozca más compuestos desconocidos

• Identifique compuestos mediante las distintas herramientas de búsqueda automáticas en bibliotecas de espectros y bases de datos, como mzCloud™, ChemSpider™, KEGG y BioCyc, así como mediante herramientas de búsqueda de bases de datos locales como la biblioteca de espectros o las listas de masas mzVault™.
• Acceda a las bibliotecas mzCloud de «procesamiento automático» más novedosas y utilice las exploraciones DIA y DDA para realizar búsquedas.
• Determine las composiciones de los elementos mediante los datos de isótopos finos de alta resolución, de MS/MS y de MSⁿ.
• Permite el análisis de datos de espectrómetros de masas Orbitrap precisos y de alta resolución acoplados a instrumentos de cromatografía líquida (LC) o cromatografía de gases (GC).

Flexibilidad del flujo de trabajo para adaptarse a los requisitos de análisis
El software Compound Discoverer ofrece una flexibilidad total, lo que facilita la creación de un flujo de trabajo que se ajuste a sus propios requisitos de análisis.

• Los flujos de trabajo tienen módulos y se crean a partir de un conjunto de algoritmos avanzados (llamados «nodos»).
• Para facilitar su uso, se incluyen las plantillas de flujo de trabajo personalizables para las diferentes aplicaciones con el software.
• Los flujos de trabajo se pueden mejorar con nodos personalizados para satisfacer las necesidades de sus investigaciones más exigentes.

Procesamiento y visualización avanzados de los datos

• Aumente la certeza con los factores compuestos de calidad de picos para descubrir, identificar y cuantificar más compuestos con confianza.
• Análisis de rutas biológicas con procesamiento de datos de alta calidad y análisis estadísticos: flujos de trabajo estables de etiquetado de isótopos («análisis de flujos») para analizar las diferencias en las muestras.
• Encuentre diferencias considerables entre conjuntos de muestras con tablas tipo matrices cromáticas, técnicas de PCA interactivas, análisis discriminantes de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), etc.
• Visualización de árboles espectrales junto con anotaciones de fragmentación y el algoritmo mzLogic para clasificar las respuestas de las bases de datos químicas mediante similitudes entre bibliotecas espectrales para la elucidación estructural.
• Redes moleculares para explorar las relaciones entre compuestos.