Lipostar2

Lipostar2

LC-MS/MS リピドミクス研究用に特別に設計

LC-MS/MS リピドミクス研究用に特別に設計

リピドミクスは、複雑なリピドームにおける変化を調べるための、オミクスサイエンスにおいて急速に成長している分野です。対象脂質の検出および同定は重要な課題であり、主にデータ解析、データベース検索、脂質の同定に関連しています。

Lipostar2 は、生データのインポート、ピーク検出、同定、定量、統計解析、トレンド分析、安定同位体標識実験の支援、バイオパスウェイ分析などの多くの機能が含まれる LC-MS/MS ベースのリピドミクス(DDA および DIA)用の包括的ソフトウェアであり、これによって脂質の理解を向上させることができます。ウォーターズの LC-MS/MS テクノロジーと Lipostar2 を活用することで、データ解析と視覚化が改善し、脂質分析を加速させることができます。

Mass Analytica Lipostar2 is a comprehensive data processing software for untargeted and semi-targeted LC-MS/MS-based lipidomics. Lipostar2

概要

  • 特別に開発されたソリューションにより、ノンターゲットおよびセミターゲット LC-MS ベースのリピドミクスの研究要件に対応
  • LC-MS ベースのノンターゲットおよびセミターゲット分析のすべてのステップをカバーする
  • ピーク検出、脂質の注釈、脂質経路の分析にわたる注釈の正確性が向上
  • 酸化分子種のクラス固有のフラグメンテーションの認識および同定により、ハイスループットの同定を達成

推奨用途:リピドミクス研究における効率的なデータ解析および視覚化。



完全な互換性によるデータ解析の合理化

MSE、SONAR、HDMSE、CCS 値の計算など、ウォーターズのデータと完全に互換性がある合理化されたエンドツーエンドのワークフローを用いてリピドミクスのデータを解析および視覚化することにより、waters_connect ソフトウェアソリューションのネイティブ機能により大きな価値が生まれます。ベンダーに依存しないソリューションとして、Lipostar2 のソフトウェア解析機能を複数の MS 装置にわたって利用できます。


同定の信頼性を向上

同じサンプルからのポジティブイオンデータとネガティブイオンデータを合わせることにより、同定の信頼性が高まり、IMS ビューアーを使用した HDMSE データの 3D ピーク視覚化により、よりきれいな画像が得られます。わずか数回のクリックで、簡単なピークおよびスペクトルの調査およびピークの編集が容易に行えます。


高度な統計解析ツールボックスで研究を加速する

教師なしおよび教師ありの多変量統計モデルと T 検定のツールボックスを用いて、すべての分析要件を満たせるだけでなく、脂質のトレンド分析および検量線のプロット用の定量ツールにより、データのトレンドを特定する機能を簡素化することができます。


フラグメンテーション規則とカスタムデータベースの活用

Lipostar2 の DB Manager モジュールでは、脂質クラスに固有のフラグメンテーション規則により正確性が確保され、同定のステップにおける疑陽性率が大幅に抑えられます。ソフトウェアの直感的なツールにより、シームレスな情報を得るための複雑な分析が簡素化し、LIPIDMAPS のようなリソースとともに、ウォーターズのリピドミクスプロファイリング CCS ライブラリーなどの sdf ファイルや csv ファイルからの容易なカスタムデータベース生成を活用できます。Lipostar2 では、質量誤差、同位体パターン、フラグメンテーション、CCS 値にスコアが割り当てられ、信号機システムで結果の信頼性が高まります。偽検出率をさらに低減するために、Kendrick プロットも使用できます。


リソース

ドキュメント

ドキュメント


関連情報

Mass Analytica ソフトウェアを使用して探索、分析、同定を行うことで、ラボのオミクステクノロジーが強化され、メタボロミクスおよびリピドミクスの研究に関する情報が得られます。

Mass Analytica MARS ソフトウェアを使用することで、ノンターゲットおよびセミターゲット LC-MS ベースのメタボロミクスおよびエクスポソミクス研究におけるメタボロミクス分析の正確性を向上させることができます。

ハイスループット MID 用に設計された業界で検証済みのソフトウェアプラットホームである MassMetaSite を使用して、医薬品の代謝物を定量し、必要なラボデータへのアクセスを合理化します。
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