• Principal Component Analysis (PCA

• Principal Component Analysis (PCA) or Hierarchical Clustering Analysis (HCA) quickly reveal sample clustering helping to focus on the relevant information in a data set.
• Plotted EIC traces directly reveal whether statistically observed differences can be validated by visual inspection of the raw data.
• If compounds of interest are discovered, fast identification of elemental compositions using
SmartFormula is the next logical step.
• Structural assignment of potential metabolic biomarkers is enabled through public database queries (for example, within ChemSpider, KEGG or ChEBI) via the direct link to the CompoundCrawler.
• All compound annotations can be stored as bucket table feature annotations.

• Quickly focus on relevant compounds using the t-Test – based volcano plot.
• Automatically calculated false discovery rate and family-wise error rates increase confidence in discovered differences.
• Confirm tentative compound annotations using MS/MS data: Easily generate MS/MS spectra for all compounds of interest by automatically creating scheduled precursor lists (SPL) for follow-up MS/MS measurements.
• Can the identified biomarker be used as a criterion to separate sample classes, for example, healthy from diseased? Receiver Operator Characteristics (ROC) curves provide a quick answer.

Results (Vietnamese) 1:

• Phân tích thành phần chính (PCA) hoặc phân tích cụm phân cấp (HCA) nhanh chóng tiết lộ mẫu clustering giúp tập trung vào các thông tin có liên quan trong một tập hợp dữ liệu.• Âm mưu EIC dấu vết trực tiếp cho thấy có sự khác biệt về mặt thống kê quan sát có thể được xác nhận bởi các kiểm tra trực quan của dữ liệu thô.• Nếu các hợp chất quan tâm được phát hiện, nhanh chóng xác định các nguyên tố thành phần bằng cách sử dụngSmartFormula là bước hợp lý tiếp theo.• Cấu trúc phân tiềm năng trao đổi chất biomarkers được kích hoạt thông qua truy vấn cơ sở dữ liệu công cộng (ví dụ, trong ChemSpider, KEGG hoặc ChEBI) thông qua các liên kết trực tiếp tới CompoundCrawler.• Tất cả các chú thích hợp có thể được lưu trữ như Xô bảng tính năng chú thích.• Nhanh chóng tập trung vào các hợp chất có liên quan bằng cách sử dụng t-Test-cốt truyện dựa trên núi lửa.• Tự động tính toán tỷ lệ phát hiện sai và lỗi family-wise tỷ giá tăng sự tự tin trong khám phá sự khác biệt.• Xác nhận dự kiến chú thích hợp bằng cách sử dụng dữ liệu MS/MS: dễ dàng tạo ra MS/MS spectra cho tất cả các hợp chất của quan tâm bằng cách tự động tạo danh sách dự kiến tiền thân (SPL) cho tiếp theo MS/MS đo đạc.• Có thể xác định biomarker được sử dụng như là một tiêu chí cho các lớp học mẫu riêng biệt, ví dụ, sức khỏe từ bệnh? Receiver Operator đặc điểm (ROC) đường cong cung cấp một câu trả lời nhanh chóng.

Results (Vietnamese) 2:

• Hiệu trưởng phân tích thành phần (PCA) hoặc phân cấp Phân tích Clustering (HCA) nhanh chóng tiết lộ mẫu phân nhóm giúp đỡ để tập trung vào các thông tin có liên quan trong một tập dữ liệu.
• vẽ EIC dấu vết trực tiếp tiết lộ liệu khác biệt quan sát thống kê có thể được xác nhận qua sự kiểm tra trực quan của các dữ liệu thô .
• Nếu hợp chất quan tâm được phát hiện, nhận dạng nhanh các thành phần nguyên tố sử dụng
SmartFormula là bước tiếp theo hợp lý.
• giao cấu của chỉ thị sinh học chuyển hóa tiềm năng được kích hoạt thông qua các truy vấn cơ sở dữ liệu công cộng (ví dụ, trong ChemSpider, KEGG hay Chebi) thông qua các liên kết trực tiếp . với CompoundCrawler
. • Tất cả các chú thích hợp có thể được lưu trữ như các chú thích tính năng bảng xô

• nhanh chóng tập trung vào các hợp chất có liên quan bằng cách sử dụng t-Test -. cốt truyện núi lửa dựa
• Tự động tính toán tỷ lệ phát hiện sai và gia đình khôn ngoan tỷ lệ lỗi tăng niềm tin vào sự khác biệt phát hiện .
• xác nhận chú thích hợp dự kiến sử dụng MS / MS dữ liệu:. Dễ dàng tạo MS / MS phổ cho tất cả các hợp chất quan tâm bằng cách tự động tạo danh sách tiền dự kiến (SPL) cho phép đo MS / MS theo dõi
• có các dấu ấn sinh học đã xác định được sử dụng như một tiêu chí để các lớp mẫu riêng biệt, ví dụ, khỏe mạnh từ bệnh? Đặc điểm nhận Operator (ROC) đường cong cung cấp một câu trả lời nhanh chóng.