Logiciel LiveID

Analyse rapide pour diverses applications

Le processus est rapide, simple et robuste, et ne nécessite aucune préparation préalable des échantillons. L’analyse directe par MS mesure une gamme de composés de manière non biaisée, fournissant un profil moléculaire holistique des composés chimiques d’un échantillon. Le logiciel LiveID dispose d’une interface Web innovante et conviviale, qui offre un procédé d’interprétation simple d’utilisation. Au départ, des échantillons authentiques vérifiés sont utilisés pour créer et valider un modèle statistique. Celui-ci peut ensuite servir à contrôler des échantillons tests et à les classifier en temps réel. Les résultats sont faciles à interpréter, proposant une réponse binaire (oui/non).

Les domaines d’application sont vastes. Par exemple :

• Confirmation de l’authenticité des échantillons pour les aliments et les produits chimiques en vrac
• Fraudes alimentaires
• Phénotypage végétal dans la recherche sur les herbicides
• Classification des microbes
• Recherche en bio-ingénierie

Le logiciel LiveID est exclusivement destiné à la recherche et à un usage commercial, et ne doit pas être employé en diagnostic clinique.

Comparaison en bibliothèque en temps réel

LiveID permet également d’effectuer des comparaisons en bibliothèque en temps réel. Il compare alors tous les composés d’une bibliothèque avec chaque échantillon analysé, pour obtenir un score sur 1 000 : plus les valeurs sont proches de 1 000, plus il est probable que le composé en question soit présent dans l’échantillon ; à l’inverse, plus les scores sont faibles, moins le composé est susceptible de s’y trouver.

Données d’analyse directe par MS

Les données d’analyse directe par MS sont importées dans LiveID. Voici un chromatogramme en courant ionique total (TIC) de dix prélèvements et un exemple de spectre MS combiné de la zone surlignée en orange.

Analyse en composantes principales (PCA) et analyse discriminante linéaire (LDA)

Une fois les données de spectrométrie de masse importées, une analyse en composantes principales (PCA) et une analyse discriminante linéaire (LDA) permettent d’élaborer un modèle statistique des échantillons examinés. Voici un graphique PCA-LDA reprenant les données de cinq classes de poissons blancs (cabillaud en jaune, lieu noir en rouge, églefin en vert, lieu jaune en violet et merlan en marron ; n = 50 à 194 échantillons différents de poisson par classe, avec 8 à 12 ROI collectées par échantillon).

Données classifiées pour une reconnaissance en temps réel

Une fois qu’un modèle statistique a été créé avec des échantillons authentiques et validé, il peut être utilisé pour une reconnaissance en temps réel. L’image montre les données de neuf mesures classifiées comme relevant d’une côte ou du foie. Pour plus d’informations sur l’identité des composés chimiques observés à partir des échantillons, il est possible d’analyser davantage les données MS hors ligne dans Progenesis QI.