Software LiveID

Análisis rápido para una variedad de aplicaciones

El proceso es rápido, simple y robusto, y no requiere la preparación de las muestras por adelantado. La espectrometría de masas (MS) de análisis directo mide una variedad de compuestos de manera no sesgada, lo que proporciona un perfil molecular integral de los componentes químicos de una muestra. El software LiveID tiene una interfaz visualmente moderna, atractiva y basada en la web que ofrece un proceso guiado por flujos de trabajo fácil de aprender y de usar. Al principio, se usan muestras verificadas como auténticas para crear y validar un modelo estadístico. Los modelos validados pueden utilizarse después con muestras de prueba para generar clasificaciones en tiempo real. El resultado es una respuesta de sí o no fácil de interpretar.

Las áreas de aplicación son extensas e incluyen:

• Confirmación de la autenticidad de las muestras para alimentos y productos químicos a granel
• Fraude alimentario
• Fenotipado de plantas en la investigación de herbicidas
• Clasificación microbiana
• Investigación en bioingeniería

LiveID está diseñado para uso comercial y de investigación únicamente, y no para uso diagnóstico.

Comparación con bibliotecas en tiempo real

LiveID también es capaz de ofrecer flujos de trabajo utilizando la comparación con bibliotecas en tiempo real. El software compara todos los compuestos de la biblioteca con cada muestra analizada, obteniendo una puntuación sobre 1000. Los valores cercanos a 1000 indican que es probable que el compuesto de interés esté en la muestra. Las puntuaciones más bajas indican que es poco probable que el compuesto esté presente en la muestra.

Datos de MS de análisis directo

Los datos de MS de análisis directo se importan a LiveID. Se muestra un cromatograma de iones totales de diez colecciones y un ejemplo de espectro de MS combinado del área resaltada en naranja.

Análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA)

Tras importar los datos de MS, se utilizan el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante lineal (LDA) para generar un modelo estadístico de las muestras que se están examinando. Se muestra un gráfico PCA-LDA de datos de cinco clases de pescado blanco (bacalao en amarillo, carbonero en rojo, eglefino en verde, abadejo en morado, merlán en marrón; n = 50-194 muestras diferentes de pescado por clase, con 8-12 ROI recopilados por muestra).

Datos clasificados para reconocimiento en tiempo real

Una vez que se crea un modelo estadístico con muestras auténticas y se valida, se puede utilizar para el reconocimiento en tiempo real. La imagen muestra datos de nueve mediciones que se han clasificado como costilla o hígado. Para obtener más información sobre la identidad de los componentes químicos observados en las muestras, los datos de MS se pueden analizar más a fondo sin conexión en Progenesis QI.