SimMet是一个用于质谱代谢物数据分析的综合软件套件,有助于LC-MS数据处理、代谢物鉴定、量化和统计分析。
概述
SimMet处理LC-MS数据,用于峰值检测、峰值拾取和保留时间对齐。它使用户能够在批处理模式下使用MS和MS/MS数据识别代谢物。它可以对已鉴定的代谢物进行定量数据分析,也可以对生物样品中代谢物进行差异分析。
所有分析的单一平台
SimMet的综合平台消除了管理和使用多种代谢物研究工具的需要。所有代谢物数据分析,从LC-MS数据处理和随后的峰识别到主成分分析等统计分析,都可以在一个工作区内进行。结合ConfidenceEllipses(相关Loadings和Hotelling's T2Ellipses)支持Loading和Score图,以帮助研究人员理解代谢物和样品之间的关系。还提供了代谢物反应曲线,以显示不同样品中代谢物丰度的变化。
轻松管理大数据
SimMet被设计成能够有效处理海量数据,这是基于质谱的代谢组学工作流程的典型特征。用户可以在一个项目中加载一百万次扫描,同时每次50000次扫描的输出分析结果。支持所有标准供应商格式,以无缝集成定性和定量工作流程解决方案。
特点介绍
稳健的关系代谢物数据库
SimMet数据库包括68459种来自人类、大肠杆菌等各种生物来源的代谢物。用NIST MS/MS数据库中9390种代谢物的354个加合物支持2,34,284 MS/MS光谱。还提供了其他生物信息,如代谢物通用名称、系统名称、质量、成分以及与其他数据库的链接,以供参考。
SimMet通过将观察到的MS/MS光谱与代谢物的标准MS/MS光谱相匹配,提供代谢物的准确鉴定。
支持多种文件格式
SimMet接受标准文件格式的实验质谱数据,如.txt, .xls, .mzData和.mzXML。它可以读取Thermo Scientific (*.raw)和SCIEX (*.wiff)和Bruker Corporation's (.baf, .yep and .fid)本地数据文件。该程序能够从整个色谱运行中导入数据,即多达200000次扫描。
LC-MS和MS/MS数据处理
SimMet支持稳健的LC-MS数据处理技术,如峰值检测、拾取和识别。数据以批处理模式自动处理,以生成指定保留时间范围内检测到的代谢物表。该工具自动列出所有m/z值、丰度、同位素水平、电荷状态和MS/MS数据。SimMet自动将检测到的化合物与相应的MS/MS光谱对齐,以便基于精确的质量搜索以及前体、产物离子和光谱模式匹配进行准确的代谢物识别。
SimMet通过饼形图、条形图和使用频率表对样本中代谢物剖面进行比较分析,提供代谢物剖面的直观图形解释。
此外,SimMet根据保留时间、充电状态、概率、分数和模式分数对生物样品中的代谢物进行校准,以方便对分散在不同扫描或剖面中的数据进行调查。该程序为MS和MS/MS级别逗显示了TIC (Total Ion Chromatogram)、XIC (Extracted Ion Chromatogram)和BPC (Base Peak Chromatogram)。色谱图可以放大,以便研究和突出重要的峰。可以在实验室中共享这些结果。
高通量MS和MS/MS数据分析
SimMet通过将观察到的代谢物前体离子和产物离子与SimMet数据库中的已知代谢物光谱/结构/片段相匹配,实现代谢物识别。SimMet提供了一个直观的用户界面,除了在同一个工作区显示已识别的2D结构、片段离子、带注释的MS或MS/MS光谱和其他已识别代谢产物的信息外,还可以轻松地执行此类分析。
SimMet在一次搜索运行中分析10000次扫描的MS/MS数据。可以分析误差在1-50ppm(ppm)和0.1~2000 millidaltons(MDA)之间的高精度准确质量数据。结果通过一种创新的化合物识别和光谱模式匹配算法进行分类,该算法将理论代谢物的接近程度与实验数据进行映射。
生物样品的差异代谢组学
SimMet中代谢物的Principal Component Analysis (PCA)提供了生物样品和代谢物之间关系的可视化表示。研究人员可以很容易地分析各种生物样品之间的相似性和差异性。主成分分析Principal Component Analysis (PCA)生成两个2-D图,Scores图和Loadings图。为了确定可能的生物标志物,2-D图用Confidence Ellipses支持,如相关Loadings和Hotelling's T2 Ellipses。
定量代谢组学
SimMet使用稀释系列和内部标准构建的校准曲线对样品中的代谢物进行定量数据分析。SimMet使用拟合线图方法预测样本中的分析师数量。
代谢产物质谱注释
SimMet可以注释质谱与MS和MS/MS数据鉴定的代谢产物。镜像图也可用于显示所鉴定代谢物的观察到的和标准的光谱。这有助于解释质谱,方法是突出与产品数据库中理论代谢物结构匹配的实验m/z值。每个匹配峰可以用代谢物片段注释。注释的光谱可以被导出为图像(.JPEG或.PNG)到MS PowerPoint,以便于研究组之间的信息共享。注释的质谱可以重新调整大小以适合于一页。或者,用户可以通过指定m/z范围或通过选择情节范围并导出结果来放大或缩小情节。
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