TargetLynx更新:提升您的定量质谱分析软件水平


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SCN 997的更新为 MassLynx 对于Waters质谱软件的用户来说,这是一次强大的升级,有12项增强功能,24项错误修复,以及7项性能和11项易用性改进。

更新的重点是加强TargetLynx,即MassLynx的高通量定量质谱(MS)应用管理器,它能自动进行数据采集、处理和报告。

今天的商业实验室要比以往处理更多的样品,以满足监管部门的期望,这个软件的更新减轻了许多这些压力,增加了设备的易用性和功能。

质谱分析软件,增强你的分析能力

今天的定量分析实验室正面临着越来越多的日益复杂的分析挑战。

由于MS已经成为一个更强大的定量分析工具,整个社会已经把它当作从食品标准到药品到环境科学等广泛行业的监管标准的 "黄金标准"。

随着这种依赖的加强,实验室正面临着更复杂的分析挑战,包括更多种类的基质和对大规模多残留分析物小组的需要。这些压力因对报告的样品数量和处理的时间有更高的期望而加剧。

为了帮助您满足这些不断增长的需求,TargetLynx 的最新更新提供了更多的功能,简化了数据审查过程,并包括几个新增功能,提供了更多分析数据的方法。

简化定量MS的工作流程

在Waters,我们了解实验室处理更多样品的能力是其成功的基础。通过简化您的工作流程,TargetLynx有助于确保符合成本效益,在提供高通量分析的同时保证数据质量。这是通过增加一些功能实现的,包括。

  • 总表标记:对超出用户定义的公差的样本集提供大胆、可查看和可导出的可视化,同时直观地豁免空白溶剂注射。
  • 过度曲线标记:明确标记浓度超过校准范围的样品,使您能够稀释样品或迅速纠正校准错误。
  • 将手动整合手柄从4个像素扩展到8个像素:改善手动整合的易用性,使分析更容易,周转更快。

此外,汇总表的标记将感兴趣的单元格以红色突出显示,并有文字指出其被标记的原因,使你能在分析中更快地确定问题所在。

过度曲线标记功能作为当前标记的延伸而存在,将高浓度样品标记为 "bbIO",指的是 "过度",以区别于传统的 "bbi "标记,后者更多的是指 "不确定 "的分析物。

质谱分析软件BBI标记
SCN997过弯标志

通过加快工作流程和缩短实验室周转时间,你将能够克服实验室进行定量分析所面临的许多挑战。通过帮助用户发现错误、审查数据和快速访问功能来简化工作流程,所有这些都有助于提高产量和更有效的实验室。

用最新的MS软件做更多事情

该软件不仅能加快你的工作流程,而且还能让你获得更多的功能,帮助你最大限度地利用你的数据。这让你对你的结果有信心,并能提高你的实验室的数据质量潜力。

允许访问额外的(多达50个)单独的浓缩柱。

当需要准确的定量时,定义多达50个单独的浓度柱的能力对具有赋值浓度的多级定标器尤为重要。这一功能扩大了您对校准器的选择范围,使您对数据的准确性有信心。

一个新的峰值汇总功能

一个新的求和峰功能让你为分析物峰积分设置保留时间的起点和终点,这在以下方面很有用。

    • 可重复的分离很少,或保留时间不一致的分析物。
    • 估算未知异构体比例的标准中单个异构体的浓度。
    • 非高斯峰或其他非典型峰形的整合。

能够将你的确认性离子峰阈值水平设置为与定量离子峰相对应

当你的阈值峰和你的样品峰之间存在较大的强度差异时,比例离子峰阈值处理就显得尤为重要。这可以防止你无意中排除确认性离子峰,为你的实验室节省宝贵的时间。

利用这一增强的功能,你可以比以往更容易地确认你的测试结果。此外,通过利用这种改进的数据质量和更简单的分析过程,你将在数据审查中节省宝贵的时间。

以用户为中心开发的MS软件

TargetLynx的开发是以您,即定量MS设备的用户为中心的。这就是为什么它的软件更新是基于用户的意见。通过主动听取当前用户的需求,我们努力确保我们的仪器能力与行业同步,我们的软件满足当今实验室的需求。

这次最新的更新也不例外,许多增强功能都是对用户输入的回应。因此,您可以放心,TargetLynx将继续履行承诺,以满足现代实验室的压力,为您提供更大的灵活性并加快您的分析过程。

该软件更新目前可用于Xevo TQ-S的采集和处理。该更新也只适用于Xevo TQ-XS、Xevo TQ-S micro、Xevo TQ-S cronos和Xevo TQD的处理,目前正在进行工作,以便尽快为这些仪器提供采集。

帮助您从我们的仪器中获得最大利益

TargetLynx 更新带来的许多改进将帮助您加快数据审查过程,简化您的分析,使您能够利用您所拥有的数据做更多的工作,帮助您和您的实验室提供更好的结果。

Learn more about MassLynx mass spectrometry software and how it can enhance your data acquisition