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Chempattern®
Chempattern®
涵盖色谱、质谱及光谱仪器平台的指纹图谱分析解决方案
ChemPattern®谱蕴®作为先进化学计量学及化学指纹图谱系统解决方案软件,为复杂体系高通量、高内涵解析,产品过程控制,定性定量质量评价与特征剖析,以及各类信息学、组学研究和数据挖掘等,提供一站式服务,横跨色谱、质谱、光谱平台的化学计量学解决方案,成为领先的仪器分析大数据挖掘与人工智能系统,是复杂体系分析的必备工具。
  算法丰富:采用丰富的算法发掘数据,高效提升分析效率
  兼容广泛:兼容多种谱图类型数据,适配多场景复杂分析需求
  数据可视化:海量数据及复杂统计图表的高质量可视化渲染

产品简介

1. 核心架构与功能融合

 ChemPattern®谱蕴®作为化学计量学及化学指纹图谱解决方案,深度融合仪器分析与化学计量学解析两大核心系统。凭借标准数据接口技术,可对色谱、质谱、光谱的高维海量数据,进行高通量预处理与多组分同步定量分析。

2. 技术支持与规范保障

依托高性能计算与数据可视化技术,全面支撑多元校正、统计分析、建模、模式识别等化学计量学及指纹图谱分析。同时符合LIMS规范与FDA 21 CFR part 11标准,保障分析流程合规性。

3. 数据处理与分析方案

 通过跨仪器共平台技术,实现色谱/质谱/光谱数据的一站式分析解决方案。依托通用数据接口无缝衔接实验与数据分析,针对不同仪器提供信号处理与校正功能,解决高维数据处理、仪器数据迁移及共平台比对等核心问题,以标准化操作规范全流程。

主要特点

1. 色谱法系统解决方案

 ChemPattern®为常用色谱法提供种类丰富的信号处理及校正功能,其部分特点如下:

  • 峰时校正:色谱峰保留时间校正功能提供对色谱峰各类复杂的保留时间漂移和峰重叠情况进行高效和准确的自动与手动校正
  • 组分含测:含量测定具备外标法校正因子和分组校正等功能,适用于大样本集、多数据来源的复杂体系样品的多组分同步含量测定
  • 统计建模:多元的共有模式建模参数确保整个共有峰筛选过程完全以统计学方式进行
 

2. 质谱法系统解决方案

质谱法特别是色谱-质谱联用技术是开展复杂体系样本分析不可或缺的重要手段,所获取的高维高分辨数据对于复杂体系质量控制与研究都极具价值。ChemPattern®对不同离子源的质谱联用技术如ESI-MS,DART-MS及 ICP-MS等所代表的各型数据提供广泛和深入的数据处理支持,其部分特点如下:

  • 质谱解卷积:将GC-MS的解卷积功能扩展到信息更为复杂的LC-MS应用中。经过高度优化的快速解卷积算法可兼容各种质量的质谱数据(不同分辨率和采样频率等)
  • 分子特征匹配:其综合采用化合物的质谱与色谱信息对解卷积色谱峰进行样品间的自动对齐,从而实现化合物的快速精确匹配。
  • 质谱共有模式:根据代表性样品质谱图生成的共有模式可进行基于质谱图的精确匹配,适用于DART-MS及ICP-MS等数据的深入分析。
 

3. 光谱法系统解决方案

 以多元校正定量分析为代表的光谱分析技术是化学计量学的重要组成。ChemPattern®对以近红外为代表的光谱法数据处理提供系统支持,并充分支持复杂体系分析样品的光谱在线分析和快速无损分析功能。

  • 兼容ASCII∕JCAMP∕XLS数据格式
  • 适用于红外、近红外及拉曼光谱分析
  • 吸收∕透射模式转换、求导、平滑、MSC∕SNV基线校正等
  • 多元校正与定量分析、红外光谱匹配、红外光谱共有模式生成

4. 化学计量学通用系统解决方案

 通过通用解决方案,可针对软件未涉及的任何分析仪器数据类型开展化学计量学分析。

  • 兼容ASCII∕XLS数据格式
  • 适用于任意类型的分析化学、统计学及化学计量学数据分析

应用领域

目前基于Chempattern所开发的定性、定量预测模型已在光谱快检、指纹图谱,以及风味组学等分析与标准化技术中得到应用,行业应用场景包括但不限于:

1. 中药与天然药物

药材、饮片及中成药真伪优劣鉴别与质量评价、化学指纹 图谱分析、物质基础研究、定量谱效学分析

2. 化学药

物质分析、原料药及中间体快速鉴别、构效关系研究

3. 生物制品

肽图指纹谱分析、蛋白质结构研究

4. 代谢组学

药理、毒理、生理、病理的代谢指纹谱与轮廓分析、代谢 特征模式与通道寻找等

5. 食品化学、 农产品化学

食品安全快速筛查、违法违禁添加检测、产品质量控制与 鉴别、原料及添加剂分析、风味特征剖析、香精香料分析

 

6. 环境化学

污染物分析、有害物监测、污染事故快速检测

7. 石油化工

轻质油、润滑油、渣油、生物柴油的油品分析、油页岩分 析、污染源(溢油源)鉴别

8. 化学化工

商业化学品剖析、高聚物鉴别、合成过程控制

9. 临床医学

疾病代谢组学、癌症早期诊断

10. 珠宝及考古

古颜料、玉石陶瓷等的辨伪、断代、断源及文物保护

11. 法医学

毒品、管制药物、爆炸物、犯罪现场痕量物分析

12. 司法鉴定

纸张、染料、油墨、墨水、圆珠笔油来源及书写时间鉴别


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。

指纹图谱分析技术(数字身份证)

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-07-02

浏览量:

指纹图谱分析技术结合现代分析仪器的非靶向采集和化学计量学,建立检测对象的整体轮廓特征表征并进一步进行模式识别分析。该技术打破经典分析局限,具有宏观、稳健等特征,开启了复杂体系与人工智能融合的新范式。凭借唯一性等特性,该技术作为 “数字身份证” 绘制技术,在多行业的检测分析场景中发挥关键作用,有力推动了行业的发展。

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