医药卫生

源于科迈恩科技指纹图谱分析技术积累,结合中药材产业需求,提供基于中药复杂组分体系的智能化快检与AI模型,包括数字化定量、分等分级、产地溯源与一致性评价系列解决方案

高分子组学分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-03

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高分子化合物种类繁多,包括各类天然及合成聚合物,以及生物大分子如蛋白、核酸及脂质体等。这类化合物均具有分子结构复杂、拥有高度重复的结构单元、异构体众多、分子量分布范围宽等特点,因此对于高分子化合物的质量评价和品质控制对分析测试技术提出了新的挑战。

微量元素组学结合 AI 模型解析复杂体系多维特征

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于ModelLab微量元素组学数据整合平台,融合IRMS/TIMS/LIBS/ICP-MS/AAS/AFS/XRF 等多模态元素分析技术,开发 "微量元素谱-生态数据-物质特性" 协同建模体系。该体系通过痕量元素定量分析、非靶向地球化学指纹图谱及AI驱动的机器学习模型,为跨领域物质基源鉴别与品质特征评价提供从元素分布一致性到环境特征溯源的全链条量化评估解决方案。

基源鉴别范式革新:AI 模型构建中药材质量标准智能判别体系

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于 ModelLab 系列软件构建的多模态数据建模平台,整合 LC-MS、GC-MS、NMR、红外、拉曼光谱等检测技术,通过靶向成分分析、非靶向指纹图谱相似度评价及 AI 驱动的机器学习模型,为中药材基源鉴别提供从成分一致性到整体质量控制的全流程量化评估体系。

道地性评价智能化转型:AI 模型赋能中药材质量标准生态重构

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-04

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基于 ModelLab 多组学数据整合平台,融合 LC-MS/GC-MS/NMR/FTIR 等多模态分析技术,构建 "环境 - 成分 - 代谢" 三维模型,通过非靶向代谢组指纹图谱、同位素溯源及 AI 驱动的生态特征建模,实现中药材道地性生态特征量化评价与产地溯源。

跨分析仪器平台的机器学习多模态建模分析

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-26

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Modellab科学数据建模解决方案将传统仪器分析与机器学习技术紧密融合,将化学计量学与多组学分析方法扩展至化学分析的各个领域,如光谱、色谱、质谱、核磁共振波谱等不同仪器类型的多模态分析数据建模分析,并为众多厂家仪器数据格式提供良好的跨平台兼容性

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