ChemPattern®先进化学计量学系统解决方案介绍短片 ©2016 Chemmind Technologies

1.ChemPattern简介

ChemPattern®先进化学计量学系统解决方案软件通过仪器分析与化学计量学大数据分析的紧密融合，为复杂体系解析提供一站式解决方案，可用于基于各类色谱、质谱、光谱、核磁共振数据的指纹图谱分析、代谢组学分析、非目标分析及在线过程控制等。

作为目前唯一的跨分析仪器平台的增强型工作站与大数据分析系统，ChemPattern通过标准数据接口技术提供针对各类高维、高分辨分析仪器大数据的前处理及定性、定量分析功能，特别是基于海量数据可视化的多元校正、多元统计分析、回归建模、模式识别、数据挖掘及人工智能等化学计量学算法的支持。

ChemPattern 2017所支持的分析仪器解决方案类型

ChemPattern系统由仪器数据处理子系统、分析化学数据处理子系统、化学计量学及大数据分析子系统、大规模数据可视化表达子系统、实验室信息管理系统子系统、以及分析系统管理子系统等6部分组成。并全面符合实验室信息管理系统（LIMS）及电子数据和电子签名法案（FDA 21 CFR part 11）的规范要求。

软件中各个分析仪器模块所集成的功能均颇具特色，如LC/GC模块的保留时间自动校正和数字定量勾兑系统，MS模块的质谱解卷积、DART/MS指纹图谱分析及质谱成像系统等。该套系统目前已广泛应用于临床医药、食品安全、烟草白酒、石油化工、检验检疫、环境监测、国土安全以及司法鉴定等复杂体系相关的分析领域，并为用户的生产和科研活动创造了高附加值。以新药研发领域为例，代表性客户包括中国医学科学院药物所、药用植物研究所、中国中医科学院中药研究所、中科院上海药物所等。

2.分析仪器数据处理模块简介

       ChemPattern®所拥有的跨仪器种类的分析化学数据共平台定量分析技术，可提供包括色谱、质谱及光谱等仪器种类在内的分析化学数据的一站式处理与分析解决方案。该系统通过通用数据接口技术实现了仪器分析的湿法实验环节与数据分析的干法实验环节的无缝联接，并针对不同分析仪器的特点分别提供相应的信号处理、校正等工作站软件功能。该系统的应用同时解决了如何对分析仪器所获取的持续呈几何级增长的高维高分辨海量数据进行高效分析处理，以及不同类型及型号的分析仪器所测得数据、模型的迁移和共平台综合比对分析这两个化学计量学所关心的核心问题，并采用标准化的操作方式对各类分析仪器的复杂体系数据处理和分析全过程加以规范。

2.1 ChemPattern 2017支持的分析仪器厂家及数据类型

ChemPattern解决方案所支持的数据类型及仪器厂家

2.2 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。该功能将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。

由上至下，由左至右：1、MS Profiler质谱总离子流色谱图视图；2-3、MS Profiler质谱解卷积结果示意图（显示各峰置信度以及右图的数据平滑后的校正保留时间）；4、MS Profiler质谱解卷积分子特征匹配视图；5、MS Profiler解卷积质谱共有模式示意图；6、MS Profiler的DART及ICP质谱样品匹配视图

化学计量学分析简介

ChemPattern®的化学计量学解析过程与仪器分析步骤密切相关，并完全满足开展定量分析的要求。分析过程系统集成了包括自变量筛选、数据预处理、数据降维，以及交叉验证等在内的一系列数据解析流程。各类核心算法均经过参数优化设计，易于操作掌握，通常只需点击几下鼠标即可获得详尽的交互式图表计算结果。具体功能组成如下:

       ●  数据预处理（自变量标准化、因变量标准化，数据降维等）

       ●  多元统计分析（PCA, PLS, PLS-DA, OPLS-DA, SIMCA, MANOVA等）

       ●  聚类分析（HCA, HCA heat-map等）

       ●  相似度分析（相关系数，夹角余弦，马氏距离，欧氏距离等）

       ●  化学模式识别（kNN, SIMCA, PLS-DA, OPLS-DA, SVM, SOM等）

       ●  支持向量机（SVM）与人工神经网络（ANN, SOM）

       ●  高通量、高内涵人工智能分析与数据挖掘策略

由上至下，由左至右：1、ChemPattern®系统聚类分析图；2、ChemPattern®自组织映射聚类图；3、ChemPattern®双向系统聚类分析二维图

由上至下，由左至右：1、相似度分析柱状图；2、PCA（主成分分析）得分与载荷三维散点图；3、PLS-DA(偏zei小二乘判别)得分与载荷散点图；4、自变量箱状统计图；5、SIMCA（簇类独立软模式法）子模型判定限对数散点图；6、SIMCA子模型投影散点图

由上至下，由左至右：1、自变量相关性趋势图；2、SOM（自组织映射人工神经网络）组分权重热图；3、SVM（支持向量机）子分类器支持向量散点图；4、SVM参数网格优化搜索结果等高线图

4.在线资源

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       ChemPattern®软件简介

       ChemPattern®2017免费试用

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注：该产品未在中华人民共和国食品药品监督管理部门申请医疗器械注册和备案，不可用于临床诊断或治疗等相关用途