MarkerView Software는 시료 군집화 조건으로 데이터를 시각화하고 질량 스펙트럼 데이터 내에서 모든 추세에 대한 귀중한 통찰을 얻기 위해 최소 통계를 적용하기 원하는 과학자들을 위해 설계된 강력한 데이터 시각화 프로그램입니다. MarkverView Software를 통해 SCIEX 질량 분석기에서의 원시 데이터에 직접 연결하여 통계 상관 관계를 탐색할 수 있으며, 매우 신속하게 통계적으로 의미 있는 관련 관계를 찾을 수 있습니다.
양방향 시각화 도구를 통해 데이터 집합 내에서 추세를 이해할 수 있으며 추가 분석 전에 생체이물 대사산물이나 오염물질과 같은 데이터 내 이상치를 제외할 수 있습니다.
분석 후 보고 기능을 통해 간편하게 작업을 추적하고 잠재적 바이오마커를 기록할 수 있습니다.
새로운 X-시리즈 QTOF를 포함한 모든 현재 및 다수의 이전 SCIEX 질량 분석 시스템과 호환되므로 필요에 맞는 시스템을 사용할 수 있습니다.
마법사로 실행! - 기존 버전에서 업그레이드하거나 새로운 사용자인 경우, MarkerView Software와 이 소프트웨어의 직관적인 'Import Wizard' 기능을 통해 풀다운 메뉴와 화면 간 단계를 기억할 필요가 없습니다. MarkerView의 Import Wizard는 지식과 기술에 관계없이 워크플로우를 안내합니다.
T-Test View - 이 새로운 기능은 번거로움을 감소시키고 보다 생산적인 "공통" 보기를 추가로 제공합니다. 이전 버전에서는 보다 많은 단계는 물론 "P" 값 정렬, 최상단 열에서 보기, 원과 숫자표 클릭 등 사용자 조정이 필요했습니다. 새로운 T-Test View는 많은 단계와 사용자 직접 조정을 감소시키므로 전체 공정 생산성이 향상됩니다.
상자 그림 - 다른 시간에 채취한 두 가지 시료를 자주 비교하는 경우 데이터 분석을 위한 새로운 표준 기능입니다. 두 가지 세포계대 또는 대상물에서 생물학적 시료를 측정하는 경우, 이들 시료 간의 차이점이 그래프에 표시됩니다. 이 워크플로우는 명확하게 비교할 수 있고 보다 정확한 비교 보기를 제공하는 표준화된 형식으로 차이점을 명확하게 표시합니다. 이전 워크플로우의 경우 왼쪽 하단에서 감지하기 어려운 차이점을 가진 시료에 대한 까다로운 공정만 판단할 수 있었습니다. 새로운 상자 그림은 데이터와 수많은 응용 분야에서 사용되는 실제 방법론을 그래프로 표시하는 표준 방식을 제공합니다.
강력한 통계 분석 도구: MarkerView Software를 통해 기본 성분 분석(PCA) 또는 기본 성분 분석 판별 분석(PCA-DA)을 사용하여 비분류 워크플로우에서 수집한 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 분석법에서는 여러 시료의 데이터를 비교하고, 데이터 중에서 추세를 밝히고, 구분된 군을 점수 플롯에 그래프로 표시합니다. Loadings 플롯에서는 점수 플롯의 시료 군집화 원인이 되는 변수를 심층적으로 확인할 수 있으며, 상향 또는 하향 조절되는 대사산물 또는 바이오마커가 Loadings 플롯에 표시됩니다. 기본 구성 변수 그룹화(PCVG)를 통해 피크 간 관계를 파악하고 서로 관련된 피크를 특정군에 수동 또는 자동으로 할당할 수 있습니다. 이러한 관련군이 Loadings 플롯에 서로 다른 색상으로 표시되어 관계가 강조 표시됩니다. t-검사 통계 검사는 시료의 두 그룹을 비교하는 경우에 유용하며, 이 검사를 통해 군 간 유의미한 차이점을 유발하는 화합물을 확인할 수 있습합니다.
정보 풍부한 보고서: MarkerView Software를 통해 PCA와 PCA-DA에서 생성된 기존 점수 및 Loadings 플롯을 확인하고 프로파일 플롯을 생성하여 전체 시료에서 선택한 변수 행태를 확인할 수 있습니다. 질량 스펙트럼 및 크로마토그래프 데이터에 프로파일을 직접 연결할 수 있으므로 여러 데이터 파일을 동시에 간편하게 검토하고 상관 관계를 확인할 수 있습니다. 데이터 검토 시 MarkerView Software를 통해 주석을 추가할 수 있는 잠재적 바이오마커 목록을 생성하고 지정한 기준에 따라 사용자 지정 보고서를 생성할 수 있습니다. 그림 1: 기본 구성 변수 그룹화(PCVG). PCVG 사용 시 MarkerView Software는 서로 관련된 변수를 색상으로 코딩하므로 공정이 효율적으로 간소화됩니다.
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