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1．針對(duì)各類分析儀器的復(fù)雜體系樣本數(shù)據(jù)挖掘2．科學(xué)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)建模系統(tǒng)3．高維度,、多組學(xué)數(shù)據(jù)分析支持（指紋圖譜,、非靶向分析、感官組學(xué),、代謝組學(xué),、蛋白組學(xué)等)4.強(qiáng)大的可視化分析與模型訓(xùn)練、更新和應(yīng)用
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
詳細(xì)介紹
ModelLab科學(xué)大數(shù)據(jù)建模軟件
ModelLab科學(xué)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(shí)性溯源分析,，分等分級(jí)評(píng)價(jià),，質(zhì)譜/色譜/核磁/三維熒光指紋圖譜，化學(xué)品一致性評(píng)價(jià),，聚合物分析,，空間代謝組學(xué)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(píng)價(jià)
Ø 真實(shí)性識(shí)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(fù)雜體系的精細(xì)表征
Ø 從無機(jī)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(xué),、蛋白組學(xué),，到感官組學(xué)的傳承
Ø 不斷擴(kuò)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(biāo)志物篩查與關(guān)鍵因子定位
Ø 疾病診斷標(biāo)志物與新藥靶點(diǎn)的人工智能發(fā)現(xiàn)
Ø 食物營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)因子的人工智能發(fā)現(xiàn)與評(píng)價(jià)
Ø 農(nóng)副產(chǎn)品道地性因子的人工智能發(fā)現(xiàn)與評(píng)價(jià)
ModelLab核心特點(diǎn)
Ø 針對(duì)各類分析儀器的復(fù)雜體系樣本數(shù)據(jù)挖掘
Ø 科學(xué)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)建模系統(tǒng)
Ø 高維度、多組學(xué)數(shù)據(jù)分析支持(指紋圖譜,、非靶向分析,、感官組學(xué)、代謝組學(xué),、蛋白組學(xué)等)
Ø 強(qiáng)大的可視化分析與模型訓(xùn)練,、更新和應(yīng)用
ModelLab科學(xué)大數(shù)據(jù)建模軟件8大優(yōu)勢(shì)
Ø 儀器數(shù)據(jù)兼容性
Ø 智能化機(jī)器學(xué)習(xí)建模
Ø 一站式的分析數(shù)據(jù)處理
Ø 論文級(jí)質(zhì)量的圖文報(bào)告
Ø 可視化大數(shù)據(jù)分析
Ø 可擴(kuò)展的化學(xué)計(jì)量學(xué)算法庫(kù)
Ø 域 LIMS、GIS管理系統(tǒng)組件
Ø 高度可擴(kuò)展性和靈活性