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质谱成像与原位代谢组学工作站

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人工智能三维荧光光谱仪

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人工智能赋能来凤姜品质鉴别

科迈恩

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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

科迈恩

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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

科迈恩

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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

科迈恩

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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。

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