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SIMCA 16全新上市,新增一个超级功能!

分类:
阿趣动态
发布时间:
2019/05/14 16:02
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SIMCA软件是由MKS Data Analytics Solutions(原Umetrics公司)于1987年研究开发成型,是一款功能强大的MVDA 建模、分析和决策支持工具,已成为多元变量统计分析的标杆。
 
代谢组学
 
研发至今,SIMCA软件一直在不断升级和更新迭代,致力于给用户更好的体验。近日,SIMCA 16全新上市,功能比以前更强大,优化更彻底,最重要的是:新技术MOCA (Multiblock Orthogonal Component Analysis)可实现多组学数据联合分析!
 
新技术MOCA 让多组学联合分析轻而易举
 
MOCA(Multiblock Orthogonal Component Analysis)是一种新的多模块数据分析方法,所有模块具有相同的观测值,但变量不同。
 
MOCA同时提供所有模块中的信息概览,类似于PCA为一个模块提供信息, O2PLS为两个模块提供信息。
 
MOCA基于OnPLS算法,该算法创新性地使用OPLS和PCA在一次分析中找到联合的和唯一的模块信息。
 
代谢组学
 
该方法回答了以下问题:
这些区模块中有多少信息是共同的?
每个特定模块有多少变化是唯一的?
 
可以应用的一些例子比如:
 
系统生物学,样本用代谢组学、蛋白质组学、脂质组学等分析的;
生产数据,过程信号补充与光谱;
感官数据,将专家数据与化学分析和消费者偏好进行比较。
 
案例数据结果展示:
 
代谢组学
 
MOCA用分数相关矩阵检验模型的质量,由3模块9个分量组成分数相关矩阵,9x3=27行27列,每组 3x3个平方(每个分量1个)。对角线上的分量正方形很重要,这些是我们唯一想看到大点的正方形。点的大小表示相关强度,这看起来是个很好的模型,大点只在对角线上的3x3正方形。
 
代谢组学
 
如果外部向量(不属于任何模块)被视为x变量,我们可以研究它们是否与MOCA评分向量中的任何一个相关,本例中的外部向量似乎与第5个评分向量相关。
 
代谢组学
 
MOCA模型的得分和载荷图与普通PCA散点图的解释方法相同。MOCA模型散点图中的点位置是所有分模块的平均得分值,大小反映了点在不同分模块中的位置区别。
 
界面升级 操作更简便
 
通过向新用户提供SIMCA引导介绍,给现有用户提供更流畅的绘图交互性、快速的原始数据可视化和相关工作流,我们希望为所有用户提供数据分析经验。具体有如下一些改进:
 
1. 新建项目时的“开始屏幕”,新增新手入门引导指南和更新说明操作视频。
 
代谢组学
 
2. 灵活合并不同数据集。
 
代谢组学
代谢组学
 
3. 基于上下文的带状结构。
 
代谢组学
代谢组学
代谢组学
 
4. 工作集向导与集成的快速信息窗格。
 
代谢组学
代谢组学
代谢组学
代谢组学
 
5. Data explorer侧窗格,包含新的和更新的信息窗格。
 
代谢组学代谢组学
 
6. Plot 属性位于基于上下文的侧窗格中。
 
代谢组学
 
7. 更新报告生成器。
 
代谢组学
代谢组学
 
8. 改进了BCC multiplot等图例处理。
 
代谢组学
 
上海阿趣生物科技有限公司(上海百趣生物医学科技有限公司全资子公司-BIOTREE)于2014年7月与Sartorius Stedim Data Analytics AB(原Umetrics公司)达成战略合作伙伴协议,BIOTREE科技成为Sartorius Stedim Data Analytics AB大中华区SIMCA软件销售及培训服务提供商。
 
我们一年开展约四期多元变量统计分析( Multivariate Data Analysis )培训,该培训由BIOTREE与Sartorius Stedim Data Analytics AB公司共同举办,小班授课,由Sartorius Stedim Data Analytics AB公司资深应用专家对多元变量统计分析进行高阶培训。通过对新的多元变量分析技术解析,您将学习到如何更快速、有效地解释、处理复杂的数据,发现在数据表中的奥秘。同时,也学习如何建立可靠的预测模型,并将数据转化为决策( 挖掘数据背后潜在的生物学意义)。
 
本课程基于现实中的数据集,主要内容包括理论解析、软件演示和上机实践。我们鼓励您带着您的数据参与课程教授,进行实战演练和具体操作,从而确保快速得到与您的需求相关的分析结果。2019年度暑期培训安排如下:
 
代谢组学
 
如需SIMCA软件及多元变量统计分析培训,欢迎垂询免费服务热线400-664-9912,或在文末将您的联系方式留言给我们,我们会尽快和您取得联系。
 
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SIMCA 16全新上市,新增一个超级功能!