400-099-6602

ModelLab Chroman®
ModelLab Chroman®
色谱及色谱串联质谱数据AI建模解决方案
作为色谱及色谱串联质谱仪器分析领域通用的化学计量学与机器学习建模平台,ModelLab Chroman全面支持对于LC, GC, LC/MS, GC/MS等色谱及色质联用数据开展各类定性与定量化学计量学与机器学习建模分析。ModelLab领先的色谱及质谱数据分析功能使得对于大量复杂样本的化合物鉴别与数据对齐方便快捷,并且样本维护与模型训练均可在同一款软件中方便进行。
  通用性:支持各类液相、气相色谱及色质联用数据建模
  智能化:将传统色谱分析拓展至非靶向机器学习建模
  拓展性:支持自定义高分辨质谱数据库与智能检索

产品简介

ModelLab Chroman®是为分析测试行业色谱及色谱串联质谱仪器数据AI建模与智能化分析所开发的化学计量学分析与机器学习AI建模软件解决方案。其专为分析领域特有的小规模样本集(样本数量10~10K)的AI建模流程进行优化设计,并针对色谱及质谱数据特点提供专业的数据分析与库检索工具。具有仪器数据格式兼容性强、化学计量学与机器学习算法丰富,以及操作简便和优秀的结果可视化等优点。

作为科迈恩科技推出的仪器分析AI建模系列软件,ModelLab针对光谱、三维光谱、色谱、二维色谱、串联质谱、原位质谱、核磁共振、热重等不同仪器数据的多模态、多组学与AI建模分析的需要分别提供对应的软件及高性能算法解决方案。可应用于多模态指纹图谱、非靶向多组学分析等各类复杂分析体系的数据挖掘与AI模型的研究开发,助力仪器分析领域检测技术面向AI时代的智能化转型。

主要特点

ModelLab Chroman提供对各类一维及二维色谱,以及色谱串联质谱数据的批量处理以及后续的化学计量学与AI机器学习建模流程,实现针对复杂体系分析的一站式科研和质控需求。已广泛应用于中药、化学药、精准医学、环保、食品、烟草白酒、香精香料、石油化工、半导体制造等诸多领域。

产品特色及技术优势

  • 支持色谱以及色谱串联质谱数据建模
  • 丰富的化学计量学与AI机器学习算法
  • 强大的定性定量模型与大数据可视化
  • 快检、指纹图谱与组学分析必备工具
 

1. 色谱数据处理功能

ModelLab Chroman提供丰富的色谱数据分析与批处理功能,包括但不限于:

  • 色谱峰自动积分模板
  • 色谱峰手动积分
  • 色谱峰保留时间漂移校正/对齐
  • 色谱图平滑
  • 色谱背景基线扣除
  • 色谱图裁剪
  • 串联PDA光谱及TIC质谱数据分析
  • 内、外标工作曲线含量计算
  • 色谱图重采样
  • 谱图叠加对比
 

2. 串联质谱数据处理功能

ModelLab提供丰富的串联质谱数据分析与批处理功能,包括但不限于:

  • 质谱解卷积(MSD),用于重叠色谱峰解析;
  • 质量亏损过滤(MDF),用于母离子靶向分析;
  • 基于多反应监控(MRM)的同时含量测定;
  • 包括质量轴校正、强度校正、保留时间校正在内的质谱数据校正;
  • 包括一级质谱、二级质谱、同位素、加合离子、保留指数在内的化合物定性鉴别;
  • 质谱成像(MSI),支持DESI/MALDI/ICP等小分子、大分子及元素的质谱成像分析;
  • 基于NIST质谱库或定制数据库检索;
  • 基于色谱-质谱多维数据的AI机器学习。
 

3.丰富的化学计量学与AI机器学习算法

专为仪器分析所开发的算法库涵盖多元校正、多元统计、定量回归、模式识别、动态规划以及深度学习等在内的各类机器学习算法。包括tSNE、PLSR、SVM、SOM、随机森林等数十种化学计量学专用的算法模型。

4.强大的定性定量模型与大数据可视化

一站式分析流程设计使得数据集管理,以及模型的训练、预测和更新简便高效。各类模式识别与回归模型可满足不同应用场景对于样品定性鉴别与定量分析的多元化需求。结合各类统计图表和自定义的图形外观从而实现丰富的结果可视化。

5.快检、指纹图谱与组学分析必备工具

ModelLab通过各类分析仪器数据接口实现了基于测量结果的机器学习建模和预测任务的智能化与自动化。已广泛应用于快检装备、指纹图谱分析,以及代谢组学、风味组学等多模态数据的分析与标准化技术当中。

应用领域

目前基于ModelLab Specman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. 中药制药

中药材及饮片真伪优劣与质量评价、指纹图谱分析、中药注射剂质量控制、一致性评价、道地产地溯源与土壤因子、贵细药材分等分级、原料混批勾兑、储藏时间预测

2. 代谢组学与蛋白组学

非靶向代谢指纹图谱分析、脂质体组学分析、代谢通路研究、空间代谢组学分析

3. 化学药与生物制品

药物体内代谢、有关物质分析、原料药及中间体快检、在线过程控制、肽图指纹图谱、药物辅料智能分析、体内外相关性分析、一致性评价

4. 精准医学

癌症早筛、多模态质谱成像分析、疾病标志物发现、血药浓度监控

5. 环境保护

水质快检分析、水中油快速鉴别、污染物三维荧光分析、污染物预警监测、污染物的溯源鉴定、空气异味评级等

 

6. 食品及农产品

原料及添加剂快速筛查、违法违禁添加、原产地及年份溯源、风味特征物质剖析、数字化定量勾兑、香精香料分析、品质分等分级

7. 快消品

真实性评价及违法添加筛查、气味客观化与品质分等分级、白酒真实性溯源及感官评价、烟草及香精香料的风味组学建模与分析

8. 石油化工

轻重质油、润滑油、生物柴油的油品分析、油页岩分析、溢油溯源鉴别、录井勘探、沥青真实性与老化智能分析等

9. 珠宝玉石

珠宝玉石、陶瓷、文物等的真伪鉴别、断代、断源鉴别及三维荧光快检

10. 司法鉴定

纸张、染料、油墨、墨水、纺织品、土壤、毒物的来源及真实性鉴别等

11. 汽车制造

气味嗅辩分析、气味客观化分析与智能评级、油漆智能鉴别、润滑油快检分析


基于多模态融合的茶叶品质分等分级研究

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-04-17

浏览量:

科迈恩采用三维荧光、GC-MS、GC-O、GC等技术采集茶叶的指纹图谱,围绕茶叶窨制工艺与茶叶香型两个方面,结合化学计量学和机器学习模式识别算法,对茶叶进行了香气溯源、香气物质差异分析、特异性香气成分分析、品质分等分级研究。成功揭示了茶叶品质与窨制工艺的内在联系以及不同香型香气来源

化学计量学驱动的人工智能仪器分析技术

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-04-01

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

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。

白酒AI大模型解决方案

作者:

科迈恩

发布时间:

2025-06-27

浏览量:

LiquorStudio®酒博士® 感官组学与风味指纹图谱解决方案,通过构建专属的白酒组分特征图谱,结合高维光谱快速检测与白酒大数据机器学习算法,将白酒香型的独特香气与复杂口感进行量化解析,为轮次基酒、调味酒及成品酒全生产周期建立精准的 "数字身份档案"。该方案不仅能够捕捉白酒风味物质组成特征,也可通过标准化数据模型实现生产过程中的质量溯源与一致性控制,为白酒质量管控提供科学、精准的数字化解决方案。

查看全部
查看全部

资料下载

与我们的技术支持团队取得联系,即刻申请软件资料等。

资料下载

产品咨询

与我们的销售与售前技术支持团队取得联系,在线咨询解决方案配置与报价。

联系我们

领先的检测分析领域人工智能企业

全部
  • 全部
  • 产品管理
  • 新闻资讯
  • 介绍内容
  • 常见问题
  • 企业视频

我要评论

安全验证
提交