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三维荧光样本检测与建模分析委托服务

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-05-29

浏览量:

以Modellab为代表的化学计量学整体解决方案系统,为包括光谱、色谱、质谱、热重以及核磁共振波谱等各类多维度、多谱学的分析化学量测数据提供复杂建模分析能力,体现了人工智能技术为光谱、质谱、色谱等检测领域所带来的巨大变革,代表了分析测试行业迈向自动化、智能化分析的新趋势
 
行业AI产品与服务

三维荧光样本检测与建模分析委托服务

基于高维光谱新技术的三维荧光快速检测与AI建模分析

科迈恩科技与化学生物传感与计量学国家重点实验室密切合作,为三维荧光创新智能分析技术的广阔行业应用提供完整解决方案。与传统二维光谱法相比,三维荧光光谱技术结合多维校正方法与人工智能建模,可对复杂体系中多组分目标物进行直接、快速、 同时、精准的定量和定性分析。所得结果快捷、灵敏,精准,专属性好。
  • 智能化:高维光谱技术与人工智能建模融合创新
  • 可靠性:独有的高性能因子分解算法解决组分干扰
  • 便捷性:兼具光谱分析实时性与荧光分析灵敏度

技术特点

作为一种全新的高维光谱分析技术,三维荧光光谱同时包含样品中所有组分在激发-发射两个波长范围内强度的线性和。 与传统的二维光谱如紫外吸收、近红外,拉曼光谱等不同,三维荧光光谱技术结合多维校正方法,在未校正光谱干扰共存的情况下,亦能对复杂体系中多组分目标物进行直接、快速、 同时、精准的定量和定性分析。所得结果快捷、灵敏,精准,专属性好。

作为与AI建模紧密结合的光谱快检技术,三维荧光智能分析技术目前已在环保水质、石油化工、药品国评、食品真实性以及地标溯源等领域获得了广泛关注和越来越多的应用,包括但不限于:

  • 指纹图谱鉴别
  • 多组分含量测定
  • 食品真实性评价
  • 农产品地标溯源
  • 快检与过程控制
  • 国家药品抽检
  • 分等分级体系
  • 有害物质分析
  • 批间一致性评价
  • 体内外代谢分析
  • 混批与均化工艺
 

三维荧光光谱结合新一代ATLD系列高性能因子分解算法拥有独特的“二阶优势”,由此获得每个被解析化合物的精确定量信息,实现通过“数学分离”代替或增强“化学或物理分离” 。二者结合的优点包括:

  • 样本前处理简便,绿色环保
  • 检测速度极快(秒级EEM采集)
  • 荧光法检测灵敏度极高(可达10-6~10-9mg/L)
  • 因子解析速度极快,可用于实时在线检测
  • 组分数不敏感,不受未知干扰物影响
  • 支持精确定量以及非靶向指纹图谱鉴别

2022年科迈恩科技与化学生物传感与计量学国家重点实验室签署长期战略合作协议,共同开展化学计量学结合三维荧光光谱技术的智能化创新应用与标准研究。 该工作也得到了中国化学计量学奠基人、湖南大学原校长、中国科学院俞汝勤院士的肯定和大力支持。

委托测试服务

科迈恩科技围绕三维荧光智能分析为合作用户提供包含 三维荧光建模、 三维荧光技术培训,以及课题合作申报研究等在内的全方位技术服务,共同开拓基于AI智能化分析技术的三维荧光快检创新应用。委托业务流程如下:

1、研究方案与需求确认

  • 样品集采样方案设计
  • 定性、定量建模需求整理
  • 三维荧光技术Demo及预实验研究

2、EEM三维荧光光谱采集

  • 样品制备方法研究
  • 样品激发-发射波长范围筛选
  • SWATLD因子分解与 特征值提取
  • 化学计量学与AI模型选型评估
  • 模型训练与参数调优
  • 模型预测

3、EEM智能建模分析

  • 数据质量评估
  • 异常值评估
  • 预处理算法筛选
  • 化学计量学与AI模型选型评估
  • 模型训练与参数调优
  • 模型部署

欲进一步了解技术与测试服务,详见官网栏目介绍或在线联系我司客服,并填写样本委托测试申请单。


人工智能赋能来凤姜品质鉴别

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-31

浏览量:

科迈恩与农业农村部食物与营养发展研究所合作,围绕来凤姜与其他姜营养成分如姜辣素、姜黄素、黄酮、多糖、以及硒、锌等微量元素、挥发油等的不同,利用ModelLab Matman AI建模平台开展建模分析,进行来凤姜的道地性品质分等分级体系构建。不仅实现了对来凤姜的道地性差异的科学量化,还为农产品品质评价体系提供可复用的技术框架,助力实现"优质优价"的产业升级目标。

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

浏览量:

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

浏览量:

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

浏览量:

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。

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