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질량분석법 소프트웨어를 포함하는 클라우드 기반 기술의 접목은 실험실의 새로운 흐름이 되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 하드웨어를 연결하고, 복잡한 대규모 데이터 세트를 프로세싱하는 데 도움이 되는 최신 정보에 액세스하며, 그 어느 때보다 빠르고 확실하게 데이터에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이러한 기술은 Thermo Fisher Scientific의 서비스 및 지원에서 장비 진단 공유를 통해 간편해진 장비 관리로 활용도를 최적화하고 원격 액세스를 허용하여 데이터 수집을 확인할 수 있으며 문제 해결을 간소화하고 시스템 가동 시간을 높여줍니다.
데이터를 최대한 활용하기 위해서는 최신 정보에 액세스할 수 있어야 합니다. 이를 통해 데이터를 보다 심층적으로 분석하고 새로운 정보를 발견할 수 있으며 데이터의 진정한 가치와 데이터에 포함된 실용적인 통찰력을 실현할 수 있습니다. 이 모든 작업은 Connect 계정을 통해 무료로 수행할 수 있습니다.
저분자 식별은 특히 참조용 표준물질을 사용할 수 없거나 접근이 쉽지 않은 많은 애플리케이션에서 까다로운 작업입니다. 종합적인 질량 스펙트럼 단편화 라이브러리는 스펙트럼 일치, 단편 이온 일치, 동위원소 패턴 또는 심지어 단편 이온의 비율을 통해 화합물을 식별하는 데 필요한 신뢰성을 제공합니다.
광범위한 저분자 애플리케이션을 포괄하는 mzCloud의 광범위한 구조 및 화학적 다양성은 미지 물질 식별에 있어 절대적인 신뢰성을 보장합니다.
mzCloud는 광범위한 메타데이터와 결합된 포괄적인 고분해능 MS/MS 및 다단계 MSn 스펙트럼을 사용하여 세계 최대(총 스펙트럼 및 화합물당 데이터의 측면에서)의 가장 광범위하게 선별된 질량 스펙트럼 라이브러리와 함께 강력한 미지 물질 식별 기능을 제공합니다.
각 질량 스펙트럼은 필터링, 재보정, 평균화 및 구조적으로 완전 주석 처리됩니다. 이러한 고품질 데이터 외에도 여러 부가 생성물을 위해, 유도된 충돌과 더 높은 에너지 충돌 분해를 사용하여 다양한 충돌 에너지에서 각 MSn 단편화 스펙트럼이 획득되었습니다. mzCloud는 mzLogic과 함께 사용 시 제 성능을 발휘합니다.
미지 물질 식별에 대한 신뢰성 제공 | 미지 물질에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다. | 스펙트럼 정보에서 구조에 대한 정보 도출 | 연구 및 루틴(routine) 애플리케이션을 위한 유연성 |
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완전 주석화 및 검색 가능한 단편화 스펙트럼으로 모든 라이브러리 내용을 종합적으로 선별하여 결과의 신뢰성을 높여줍니다. | 저분자 애플리케이션을 포함하여 폭넓은 화학 영역을 포괄하는 광범위한 단편화 스펙트럼에 대해 자동화된 디콘볼루션 및 라이브러리 검색을 통해 미지 물질을 식별합니다. | 주입 또는 LC-MS, 공칭 또는 고분해능 데이터를 포함하는 솔루션을 사용하여 스펙트럼 라이브러리 일치가 없는 경우에도 MSn 스펙트럼에서 실행 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. | Thermo Scientific Compound Discoverer 또는 Thermo Scientific Mass Frontier 소프트웨어를 통해 mzCloud에 직접 액세스할 수 있습니다. 온라인 상태가 아니십니까? mzVault는 오프라인 스펙트럼 라이브러리 검색을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. |
온라인 데이터베이스 또는 사용자 제공 구조에서 구조적 검색의 모든 기능을 활용하여 MSn 및 하위 구조 스펙트럼 매칭을 통해 더 많은 미지 물질을 확실하게 식별할 수 있습니다.
Cloud Connect 유틸리티를 사용하여 랩탑 또는 Almanac이 활성화되지 않은 PC에서 Connect로 데이터를 안전하게 업로드하는 작업을 관리하고 자동화할 수 있습니다. 데이터를 업로드하면 Thermo Scientific Sample Profiler를 통해 시료의 장기(long term) 프로파일을 생성할 수 있고, Thermo Scientific Pathway over-Representation을 통해 단백질의 과다 또는 과소 표현을 발견할 수 있습니다. 또는 Omics Comparator 애플리케이션을 사용하여 단백질 집합을 비교하고 시각화하기 위해 Venn 다이어그램을 활용할 수 있습니다.
데이터 보안 및 공유 | Connect 도구로 더 많은 통찰력 획득 |
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Cloud Connect 유틸리티를 사용하면 데이터 파일을 수동으로 또는 자동으로 Connect 계정에 안전하게 업로드할 수 있습니다. 이 데이터는 저장하거나 파일을 백업하는 데 사용할 수 있으며, 데스크톱 컴퓨터에 문제가 발생할 경우 잠재적인 손실을 방지할 수 있습니다. 데이터의 실시간 업로드 상태를 볼 수 있으면 데이터의 위치를 즉시 알 수 있고 동료와 안전하게 공유하거나 Connect 내의 웹 기반 애플리케이션을 사용하여 데이터를 더욱 자세히 검토할 수 있습니다. | Connect 계정에 데이터가 안전하게 저장되면 Connect 내의 웹 기반 애플리케이션을 사용하여 데이터를 더 자세히 검토할 수 있습니다. Sample Profiler를 사용하면 강력한 데이터 시각화를 통해 시료의 감별 비교, 장기적인 추세 분석 및 화합물 프로파일 분석을 수행할 수 있습니다. Pathway over-representation은 데이터를 보다 심층적으로 분석하여 과다/과소 표시된 단백질 및 이에 해당하는 경로를 검출할 수 있습니다. Omics 및 유전자 데이터의 경우 Omnics Comparator는 여러 목록에서 공통적이고 고유한 단백질을 시각화하고 더욱 심층적으로 분석하여 분자, 세포 및 생물학적 기능에 대해 더 자세히 이해할 수 있습니다. |
시료를 장기간 프로파일링하면 즉각적으로 명확하게 드러나지 않는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Sample Profiler를 사용하면 시간 경과에 따라 배치(batch) 간 프로파일 또는 시료 채취 위치의 추세를 비교하여 데이터에 대해 더 많은 내용을 알 수 있습니다.
환경 모니터링, 대사체학, 식품 진위 검사, 법의독성학, 추출물 및 침출물을 위한 시료 분석 등 어떤 목적으로 시료를 분석하든 더욱 심도있는 접근법이 필요합니다.
여러 프로파일 생성으로 더 많은 비교 기능 제공 | 일치하는 점과 차이점 확인 | 데이터 시각화 및 추적할 마커 식별 |
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데이터가 Connect 계정에 업로드되면 연구 요소, 실험 설계 또는 시료 특성 분석에 사용할 기타 조건과 관련된 여러 프로파일을 생성하여 획득하는 정보를 극대화할 수 있습니다. | 여러 프로파일 또는 시료 유형을 사용하여 손쉽게 비교를 수행하고, 다양한 규모의 변화를 파악하며, p값을 통한 통계 분석을 확인할 수 있습니다. 이 모든 것이 그래프로 표시되어 추세를 관찰하고 무엇이 정상이고 무엇이 크게 변화하였는지 쉽게 확인할 수 있습니다. | 더욱 많은 정보를 더욱 신속하게 발견할 수 있습니다. 데이터에서 추세를 시각화할 때 추세 플롯을 사용하여 주어진 화합물의 농도 차이를 관찰하거나 화합물 이름, 공식, 분자량 또는 머무름 시간을 사용하여 마커 화합물의 존재 여부를 검색할 수 있습니다. |
전체 시료에서 데이터 시각화를 위한 여러 옵션을 사용하여 프로파일을 생성하고 화합물별로 확인하거나 전체 대규모 데이터 세트에서 비교를 통해 상용 화합물을 그대로 따를 수 있습니다.
추세선은 시료/시간에 따른 화합물 강도의 변화를 보여 주며 프로파일 간 비율, p값, 규모 변화 및 전체 시료 분포에 대한 관련 통계 정보를 보여주는 데이터 표를 제공합니다.
정량적 단백질체학 분석에 Proteome Discoverer를 사용한 후 Thermo Scientific Pathway Over-Representation 애플리케이션을 사용하여 시료에서 과다 및 과소 표시된 단백질과 경로를 이해할 수 있습니다.
단백질 또는 유전자 목록을 웹 기반 Pathway Over-Representation 앱에 입력하여 과다 또는 과소 표시된 생물학적 경로를 탐지합니다. 상당수의 WikiPathway, Reactome 및 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)(옵션) 경로가 보고되며, 다양한 시각화 및 상호 작용 도구를 통해 과소/과소 표시를 나타내는 경로를 보다 잘 이해할 수 있습니다.
단백질 또는 유전자 목록에서 중요한 경로 찾기 | 유전자 온톨로지 및 기타 주석 세부 정보 확인 |
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Thermo Scientific Proteome Discoverer 소프트웨어를 사용하여 연구에서 중요한 차별화 요소를 결정했다면 Reactome, WikiPathway 또는 KEGG 주석을 기반으로 과다 표시되는 경로를 결정함으로써 결과 단백질 목록을 이해하는 등의 작업이 가능합니다. | 중요한 경로로부터 통계적 유의성은 물론 이러한 경로를 형성하는 기저 단백질/유전자도 관찰될 수 있습니다. 단백질(또는 유전자)에 대한 자세한 정보는 상세한 주석 정보와 추가 정보에 대한 링크를 통해 쉽게 액세스할 수 있습니다. 데이터를 히스토그램이나 치클릿(chiclets) 플롯으로 시각화하여 식별된 단백질 또는 유전자의 역할을 보다 잘 이해할 수 있습니다. |
단백질 또는 유전자 목록으로부터 과다 또는 과소 표시 경로를 그래픽으로 표시하면 통계적 유의성을 개략적으로 파악할 수 있으며, 대화형 그래프 기능을 통해 과다/과소 표시된 경로 및 단백질/유전자에 대한 자세한 정보를 더욱 심층적으로 관찰할 수 있습니다.
주어진 경로에 있는 단백질을 면밀히 조사할 때 히스토그램과 치클릿 플롯 중에서 선택하여 단백질 수와 그 분자 기능, 세포 기능 및 관련 생물학적 과정을 시각화할 수 있으며 각 단백질에 대한 자세한 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다.
단백질 또는 유전자 목록을 웹 기반 Thermo Scientific Omics Comparator 애플리케이션에 입력하면 2개 또는 최대 5개의 서로 다른 단백질 또는 유전자 목록 사이에서 어떤 정보가 공유되거나 고유한지 한 번에 빠르고 쉽게 확인할 수 있습니다. 어떤 영역에서든 더 자세한 정보를 확인하거나 관련 단백질/유전자에 대한 추가 정보 링크로 연결할 수 있습니다.
실험 개선 사항을 비교하고 추가 식별과 관련하여 워크플로우에 어떤 개선 사항이 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 단백질과 유전자를 비교하고 누락된 부분을 파악할 수 있습니다.
단백질 또는 유전자 목록 간 중첩되거나 고유한 영역을 빠르게 확인 | 공통되거나 고유한 영역에 대한 심층적 조사 |
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Omics Comparator는 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 서로 다른 부하 조건에서 여러 시료에 대해 생물학적 비교를 수행하거나 단일 데이터 세트로 Proteome Discoverer 워크플로우를 개선할 수 있습니다. 결과 Venn 다이어그램으로 데이터를 빠르게 검토할 수 있습니다. 예를 들어, 단일 데이터 파일 또는 유전자에 대해 서로 다른 검색 파라미터를 비교할 때 각 세트의 개별 분자 항목에 대하여 색상으로 구분된 유전자 온톨로지(GO) 용어를 비롯한 주석과 함께 집합 구성원이 표시됩니다. | 결과 Venn 다이어그램을 사용하여 비교 대상 데이터 목록 사이에서 공유되거나 고유한 단백질 또는 유전자를 빠르게 심층 분석할 수 있습니다. Pathway Over-representation 앱(이 앱의 입력값은 Omics Comparator에서도 사용 가능)과 마찬가지로 분자, 세포 및 생물학적 기능 및 과정을 이해하기 위해 추가 정보 또는 치클릿(chiclets)이나 히스토그램과 같은 데이터 시각화에 액세스하여 단백질과 유전자를 목록으로 표시할 수 있습니다. |
부하 상태의 E. coli 시료에서 얻은 5가지 단백질 목록을 비교한 Venn 다이어그램. 데이터 관계를 더 잘 이해하기 위해 사용 가능한 추가 정보 및 데이터 시각화 도구를 사용하여 다이어그램에서 공유 또는 고유 단백질에 액세스할 수 있습니다.
부하 상태의 E. coli 시료에 고유하게 나타난 단백질의 분자 기능에 대한 히스토그램 플로팅1. 세포 단백질 및 유전자에 대한 접근 정보를 허용하는 치클릿(chiclets) 보기와 함께 세포 기능 및 생물학적 과정에 대한 추가 보기를 사용할 수 있습니다.
저분자 특성 분석 및 식별에서 의사 결정을 위해 클라우드 기술을 활용해 보십시오. 질량분석법 소프트웨어를 포함하는 클라우드 기반 기술의 접목은 실험실의 새로운 흐름이 되고 있습니다.