自然界中分布的80余种微量元素与20余种常量元素的稳定同位素一起共同构成了微量元素组学的研究对象特征。该方法通过ICP-MS等离子体质谱法、IR稳定同位素比质谱法，以及LIBS激光诱导击穿光谱法等痕量元素检测技术，并借助化学计量学机器学习算法，建立了基于分析对象微量元素表征模式识别的各类应用场景，为地理标志物产地溯源、食品真实性评价、道地药材分等分级，考古与地质分析、医学临床诊断等复杂体系分析提供了创新的组学分析手段。
近年来，科迈恩科技将AI技术与仪器分析行业紧密融合，通过围绕化学计量学机器学习与各类质谱、光谱数据分析算法系统的研究，开发了围绕中药材、食品与农产品、地质等不同行业的微量元素组学分析与应用解决方案，实现了对各类无机、有机分析对象的微量元素模式识别及溯源目的。其中，通过该多组学分析结合仪器快检与人工智能技术，利用产品内在品质的不可仿冒、不可篡改特性，ModelLab系统可实现对地理标志物产品的不依赖于“区块链”及“一物一码”标识追踪的真实性微量元素“指纹图谱”溯源技术，其综合识别准确率可达99%。
ModelLab 整合 ICP-MS/AAS/XRF 等微量元素检测技术与化学计量学算法，实现痕量元素分布、同位素谱与环境参数多维度数据深度耦合。通过机器学习构建 "微量元素谱 - 生态数据 - 物质特性" 多维分析模型，突破传统单元素检测局限，显著提升复杂体系解析精度。
ModelLab内置标准化预处理模块支持国标高通量数据处理，AI 模型基于实时更新的样本数据库动态迭代优化质量评价标准。模块化架构可快速部署中药材、食品、材料等领域专属分析流程，保障跨行业质量管控的一致性与灵活性。
ModelLab内置算法标准可精准识别关键元素标志物，结合非靶向地球化学指纹图谱量化物质间元素分布相似度。通过局部离群因子算法实现生产过程质量异常自动识别与预警，为风险防控提供数据支撑。
从原料到成品的全链条元素分布追踪技术，支撑地理标志认证与真伪鉴别，显著提升检测分析效率。主导制定多项国家标准，推动行业质量评价从经验判断向数据驱动转型，为科学决策提供智能化解决方案。
通过 ICP-MS 等技术获取药材微量元素指纹图谱，结合 AI 模型构建物种特异性元素标记库。该技术可精准区分易混淆药材并建立地理标志药材的地球化学特征数据库，为道地性认证与产业链质控提供科学依据。
利用痕量元素分析技术锁定农产品原产地特征，结合机器学习算法构建 "元素指纹 - 产地环境" 关联模型。可实现地理标志食品的真伪鉴别，并通过微量元素丰缺评估营养品质与重金属污染风险，保障食品安全。
通过土壤 / 水体中重金属元素分布解析污染来源，结合同位素示踪技术构建污染迁移模型。可动态预警流域生态风险，并评估微量元素对植物生长、微生物群落的影响，支撑生态修复与可持续发展。
调控痕量元素分布改善材料性能，结合在线检测技术实现半导体芯片生产中 ppb 级杂质监控。AI 模型可预测元素 - 性能关联规律，优化工艺参数，提升精密制造产品一致性。
通过血液 / 尿液微量元素检测等揭示代谢异常与疾病关联，结合代谢组学数据构建 AI 预测模型。可早期诊断微量元素缺乏症，并指导个体化营养干预，推动精准医疗发展。
分析土壤微量元素丰缺，结合卫星遥感数据指导配方施肥。筛选高营养元素富集品种，研究微量元素对作物抗逆性的影响，提升农业生产效率。
通过水系沉积物微量元素异常定位矿体，结合地球化学建模预测油气储层分布。同时，利用稀土元素指纹区分天然与合成宝石，助力宝玉石鉴定与资源开发。
检测化妆品中铅、汞等重金属及锗、硒等功效成分，分析烟草中微量元素与卷烟品质的关系。可优化工业生产工艺，提升消费品安全性与用户体验。
利用土壤 / 玻璃等物证的微量元素指纹锁定犯罪现场来源，结合 AFS 技术快速筛查生物样本中的重金属中毒。为司法鉴定提供科学证据，助力公共安全事件处置。
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