生物学高阶结构
评估生理相关缓冲液中完整蛋白/抗体的高阶结构(HOS)。在原子分辨率下可以检测到HOS中微小但相关的变化。
洛马斯destacado
真正的累积量
评估居屋计划的所有方面(第一、第二、第三及第四期)。
原子分辨率
可以使用1D剖面、ECHOS、CCSD和/或PCA检测到HOS中微小但相关的变化。每一种方法都强调光谱差异，这可以被分配到蛋白质的一个区域。
生理条件下
核磁共振采集方法最近得到了改进，能够在生理相关条件下的自然丰度下研究完整分子(150 kDa)。
最新一代的核磁共振仪器，结合最新开发的核磁共振采集方法，意味着完整的分子，包括抗体(150 kDa)，可以在天然丰度下，在配方缓冲液或其他生理相关条件下进行表征。批次之间的差异是通过将批次的光谱与参考进行比较来检测的，因此可以快速做出通过/失败的决定。
Caracteristicas
特性
简单的收购:最新一代的核磁共振仪器具有高光谱分辨率和高灵敏度。当与新开发的核磁共振采集方法相结合时，可以研究完整的分子，包括在配方缓冲液中自然丰度或其他生理相关条件下的抗体(150 kDa)。
简单分析:易于使用的核磁共振分析软件也使非核磁共振专家可以使用这个解决方案。
- 相似度评估:有公开和公认的方法
o概要1 d
o PCA -无监督化学计量学
o多元统计模型建立及距离计算
o ECHOS -光谱差异的简单表示
o CCSD -表示峰值位置的变化。 - 批次比较的矩阵分析
- 综合解决方案:将数据和结果联系起来，能够确定任何观测到的光谱差异的原因。
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峰值位置和振幅的变化与结构变化有关。综合化学位移偏差(CCSD)跟踪个体峰值变化，将其总结为一个质量因子，并指出个体差异。
PCA距离计算不仅可以量化类的差异，还可以量化类与光谱之间的距离。距离可以用数字和影响图表示。
对于科学家来说，使用快速1D NMR实验来评估HOS, 1D PROFILE搜索光谱之间的微小差异。批次与批次的比较矩阵分析，比较所有的光谱，显示相似性统计，可视化的箱型图。通过提供光谱叠加、加宽和指纹光谱，对结果进行单独的视觉比较。
PCA分析:类间统计差异的光谱原因可以与光谱一起显示。
主成分分析(PCA)是一种多变量统计方法，它突出显示数据集中的方差。这种无监督的方法可以使用1D或2D核磁共振光谱进行批次比较。批次之间的差异可以用单个数字表示。当结合光谱数据的差异原因，这种方法能够揭示深刻的结构见解
ECHOS(高阶结构易比较性)点向比较光谱。两个光谱之间的线性回归分析评价相似性。个别残差，用热色图显示在光谱的顶部，突出了光谱之间的差异。
Aplicaciones
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软件
软件
Mnova BioHOS软件功能
- 易于使用的核磁共振分析软件使非核磁共振专家可以访问这个解决方案
- 相似度评估。已经发布和接受的方法是可用的
-概要1 d
- PCA -无监督化学计量学
-多元统计模型建立和距离计算
- ECHOS -光谱差异的简单表示
- CCSD -表示峰值位置的变化 - 批次比较的矩阵分析
- 综合解决方案:将数据和结果联系起来，洞察观测到的光谱差异的潜在原因。
在线研讨会
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奖状
Fabio Baroni博士，默克公司，罗马，意大利
Mas给
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