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简单的几次单击中，您将获得流程状态的概述。 使用包含在SIMCA中的综合工具箱，我们可以很容易地从多元模型中解释结果。 使用SIMCA，您可以得到 •直观的图形界面 •灵活的解决方案 •强大的多元工具 •用于Omics和光谱学数据的特定应用skin •以多种形式处理复杂的数据 •使用Python编写脚本 •的数据分析解决方案 •与SIMCA-online的无缝模型更新集成 How it works After a quick download and installation, you can start working in SIMCA to analyze your data. Watch a video to learn more about what you can do in SIMCA.

共出24种脂类，包括溶血磷脂和FAs，并在HCoV-229E感染细胞中持续上调。7种代表性脂类均经确证，包括lysoPC（16:0/0:0）、PAF C-16、lysoPE。 在HCoV-229E感染后，共有24种脂类（包括溶血磷脂、溶血磷脂和不饱和/饱和脂肪酸）显著上调。此外，研究表明，感染了HCoV-229E后，c**2下游的一些溶血磷脂和FAs均被上调。 使用**液相色谱-电喷雾电离-四杆飞行时间质谱（UPLC-ESI-Q-TOF-MS）分析产生的数据，并使用直接连接到仪器中的SIMCA软件进行分析。 研究表明，宿主脂质代谢重塑与人类致病性的传播密切相关。数据进一步表明，脂质代谢调节将是药物开发的潜在目标，有助于控制感染。这些结果是使用一种称为OPLS-DA（由SIMCA软件执行）的数据分析形式产生的，这种数据分析旨在揭示和可视化大型数据集之间的相似性和差异。

Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that allows you to summarize the information content in large data tables by means of a smaller set of “summary indices” that can be more easily visualized and analyzed.

Master your data! We help you see what others don't Data is one of your company's most valuable assets. Every day you make data-based decisions without thinking about it, but what happes when the data becomes too complex for the human brain to manage? SIMCA helps you make the complex simple and ensures maximum value from data.
部分功能 •可用性---直观的界面 •简化工作流程 •符合光谱学数据的默认设置 •的图像显示 •在谱轴上轻松出绘制谱图和负载图 •用于比较不同光谱滤波器的向导 •用Q2和RMSECV来进行模型比较的工具 •轻松导入新数据以完善模型 •新样本的一步预测 新界面 SIMCA光谱学skin一个简化的界面，所有功能都集中在一个功能区选项卡中，便于绘制、预处理、建模和执行光谱数据。
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