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| 應用領域 | 環(huán)保,食品,化工,制藥,綜合 |
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1．針對各類分析儀器的復雜體系樣本數(shù)據(jù)挖掘2．科學大數(shù)據(jù)機器學習建模系統(tǒng)3．高維度、多組學數(shù)據(jù)分析支持（指紋圖譜、非靶向分析、感官組學、代謝組學、蛋白組學等)4.強大的可視化分析與模型訓練、更新和應用
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
ModelLab科學大數(shù)據(jù)建模軟件
ModelLab科學大數(shù)據(jù)建模軟件可用于農(nóng)產(chǎn)品/中藥的原產(chǎn)地真實性溯源分析，分等分級評價，質(zhì)譜/色譜/核磁/三維熒光指紋圖譜，化學品一致性評價，聚合物分析，空間代謝組學分析，土壤溯源分析等。
行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與ModleLab解決方案
1. ModelLabR–指紋圖譜特征分析
Ø 相似度分析與一致性評價
Ø 真實性識別與產(chǎn)地溯源
Ø 在線過程監(jiān)控與數(shù)字化混批
2. ModelLabR-復雜體系的精細表征
Ø 從無機物(IPCMS，IRMS)、活性小分子(GC/MS，LC/MS )到生物大分子(LC/MS，MALDI-MS)表征技術(shù)的整合
Ø 從非靶向分析、代謝組學、蛋白組學，到感官組學的傳承
Ø 不斷擴展的數(shù)據(jù)維度(二維色譜、三維光譜、質(zhì)譜成像、離子淌度等)的融匯
3. ModelLabR-標志物篩查與關鍵因子定位
Ø 疾病診斷標志物與新藥靶點的人工智能發(fā)現(xiàn)
Ø 食物營養(yǎng)品質(zhì)因子的人工智能發(fā)現(xiàn)與評價
Ø 農(nóng)副產(chǎn)品道地性因子的人工智能發(fā)現(xiàn)與評價
ModelLab核心特點
Ø 針對各類分析儀器的復雜體系樣本數(shù)據(jù)挖掘
Ø 科學大數(shù)據(jù)機器學習建模系統(tǒng)
Ø 高維度、多組學數(shù)據(jù)分析支持(指紋圖譜、非靶向分析、感官組學、代謝組學、蛋白組學等)
Ø 強大的可視化分析與模型訓練、更新和應用
ModelLab科學大數(shù)據(jù)建模軟件8大優(yōu)勢
Ø 儀器數(shù)據(jù)兼容性
Ø 智能化機器學習建模
Ø 一站式的分析數(shù)據(jù)處理
Ø 論文級質(zhì)量的圖文報告
Ø 可視化大數(shù)據(jù)分析
Ø 可擴展的化學計量學算法庫
Ø 域 LIMS、GIS管理系統(tǒng)組件
Ø 高度可擴展性和靈活性