一、Progenesis QI
Progenesis QI软件由沃特世开发，集中资源专注于为组学数据分析提供的一个世界领先信息学平台，是新一代LC-MS数据分析软件，使您能够定量然后识别样品中变化显著的“小分子”和脂质。支持所有常见仪器供应商的数据格式，具有高度直观和菜单引导的工作流程，同时处理多种实验设计，能够处理大量样品组，可助您快速、可靠地发现感兴趣的化合物。除了常规的数据依赖分析（DDA），Progenesis QI还支持对沃特世MSE和HDMSE数据进行数据独立分析（DIA）。
Progenesis QI 优势
可以导入DDA（IDA）或MSE采集的子离子数据，并自动和批量进行碎片的结构确认，极大减轻科研工作者的工作量，提高工作效率。
LipidBlast、ChemSpider、Elemental Composition、METLIN以及自带的搜索工具MetaScope将为您带来灵活的化合物检索方法。
根据精确质量数、子离子碎片、同位素分布、保留时间（RT）和碰撞截面积（CCS）进行化合物鉴定，可导入各种鉴定结果，包括来自SDF数据库的化学结构和嵌入化合物信息的网络链接。
使用简单易用的多变量统计方法，如主成分分析（PCA）和相关性分析等，找出决定样品之间生物学差异的化合物，通过数据零丢失和完整的数据矩阵确保可靠的多元统计分析。
METLIN MS/MS Library
METLIN的代谢物数据库由Gary Siuzdak教授创建，是当今世界上最全面和广泛使用的代谢物数据库，涵盖的MS/MS二级谱图的数量也是最多的。该数据库包含超过240,000个不同的化合物，其中超过13,900个化合物具有独立测定的MS/MS二级谱图，另外220,000个则是软件模拟生成的MS/MS数据。
二、SIMCA 15
SIMCA 软件由瑞典Umetrics公司在1987研究开发，是目前国际上科研和监管机构普遍认可的多元变量统计分析软件，并且已经成为多元变量统计分析的标杆。针对多变量大数据集，SIMCA可有效进行模型构建和分析，以获得更透彻和深入的数据结果。通过模型构建，可同时观察所有数据变量，从而避免信息丢失，减少数据复杂性。为进一步探究数据价值，SIMCA通过OPLS?、OPLS-DA?、O2PLS?和 PLS-TREE?等分析模块可排除噪音以获得有效数据，并进行可视化等对数据进行分类和预测，从而提供最优的解决方案。
SIMCA15可自动对数据表进行模型构建和数据分析，过程中不需要编程或统计学基础，可简单高效地对多元变量数据进行统计分析，是代谢组学数据分析的最佳工具。
主成分分析（PCA）得分图 偏最小二乘方-判别分析（PLS-DA）得分图
正交偏最小二乘方-判别分析（OPLS-DA）得分图 OPLS-DA模型的响应排序检验
OPLS-DA分析载荷图 OPLS-DA分析 S-Plot
无
一、Progenesis QI
Progenesis QI软件由沃特世开发，集中资源专注于为组学数据分析提供的一个世界领先信息学平台，是新一代LC-MS数据分析软件，使您能够定量然后识别样品中变化显著的“小分子”和脂质。支持所有常见仪器供应商的数据格式，具有高度直观和菜单引导的工作流程，同时处理多种实验设计，能够处理大量样品组，可助您快速、可靠地发现感兴趣的化合物。除了常规的数据依赖分析（DDA），Progenesis QI还支持对沃特世MSE和HDMSE数据进行数据独立分析（DIA）。
Progenesis QI 优势
可以导入DDA（IDA）或MSE采集的子离子数据，并自动和批量进行碎片的结构确认，极大减轻科研工作者的工作量，提高工作效率。
LipidBlast、ChemSpider、Elemental Composition、METLIN以及自带的搜索工具MetaScope将为您带来灵活的化合物检索方法。
根据精确质量数、子离子碎片、同位素分布、保留时间（RT）和碰撞截面积（CCS）进行化合物鉴定，可导入各种鉴定结果，包括来自SDF数据库的化学结构和嵌入化合物信息的网络链接。
使用简单易用的多变量统计方法，如主成分分析（PCA）和相关性分析等，找出决定样品之间生物学差异的化合物，通过数据零丢失和完整的数据矩阵确保可靠的多元统计分析。
METLIN MS/MS Library
METLIN的代谢物数据库由Gary Siuzdak教授创建，是当今世界上最全面和广泛使用的代谢物数据库，涵盖的MS/MS二级谱图的数量也是最多的。该数据库包含超过240,000个不同的化合物，其中超过13,900个化合物具有独立测定的MS/MS二级谱图，另外220,000个则是软件模拟生成的MS/MS数据。
二、SIMCA 15
SIMCA 软件由瑞典Umetrics公司在1987研究开发，是目前国际上科研和监管机构普遍认可的多元变量统计分析软件，并且已经成为多元变量统计分析的标杆。针对多变量大数据集，SIMCA可有效进行模型构建和分析，以获得更透彻和深入的数据结果。通过模型构建，可同时观察所有数据变量，从而避免信息丢失，减少数据复杂性。为进一步探究数据价值，SIMCA通过OPLS?、OPLS-DA?、O2PLS?和 PLS-TREE?等分析模块可排除噪音以获得有效数据，并进行可视化等对数据进行分类和预测，从而提供最优的解决方案。
SIMCA15可自动对数据表进行模型构建和数据分析，过程中不需要编程或统计学基础，可简单高效地对多元变量数据进行统计分析，是代谢组学数据分析的最佳工具。
主成分分析（PCA）得分图 偏最小二乘方-判别分析（PLS-DA）得分图
正交偏最小二乘方-判别分析（OPLS-DA）得分图 OPLS-DA模型的响应排序检验
OPLS-DA分析载荷图 OPLS-DA分析 S-Plot