PAULYToolbox Analytische Chemie
Erzeugen Sie hochpräzise Retentionszeit- und Ionenmobilitätsdaten, um Fehlalarme in Ihren Suspect-Screening-Workflows zu eliminieren. Unsere Vorhersagemodelle optimieren Ihre Methodenentwicklung, noch bevor Sie das Labor betreten.
Stärken Sie Ihre analytischen Workflows
Unser Package liefert Ihnen die Vorhersageparameter, die Sie benötigen, um komplexe analytische Ergebnisse zu interpretieren und Laborprozesse zu optimieren.
- Zuverlässiges Suspect-Screening: Beschleunigen Sie Non-Target- und Suspect-Screening-Workflows. Schließen Sie False-Positives schnell aus, indem Sie Ihre experimentellen Daten mit hochpräzisen vorhergesagten Retentionszeiten und Collision Cross Sections (CCS) abgleichen.
- Beschleunigte Methodenentwicklung: Reduzieren Sie Trial-and-Error im Labor. Nutzen Sie prädiktive Erkenntnisse, um Ihre Trennstrategien zu steuern und komplexe LC- und GC-Trennprobleme rechnergestützt zu lösen.
- Intuitive SMILES-Eingabe: Keine Notwendigkeit für komplexe molekulare Deskriptoren oder vorformatierte CSVs. Geben Sie einfach Ihre SMILES-Strings ein oder führen Sie große Batch-Berechnungen durch, um sofortige Ergebnisse zu erhalten.
- Zukunftssicherer Workflow: Während unser Fokus aktuell auf modernsten Chromatographie- und Ionenmobilitätsvorhersagen liegt, umfasst unsere Roadmap zukünftige Modelle, die speziell auf die Optimierung Ihrer Probenvorbereitung ausgelegt sind.
Fortschrittliche Modellierung für die analytische Chemie
Wir setzen einen ausgefeilten hybriden Modellierungsansatz ein, um komplexe molekulare Wechselwirkungen zu erfassen und kritische analytische Parameter vorherzusagen – einschließlich Flüssigchromatographie (LC) Retentionszeiten, Gaschromatographie (GC) Retentionszeiten und Ionenmobilitäts-Collision Cross Sections (CCS). Sie können Ihre Daten mit den folgenden Methoden generieren:
- Graph Neural Networks (GNNs): State-of-the-Art Deep-Learning-Architekturen, die direkt aus der molekularen Topologie lernen, um hochpräzise End-to-End-Vorhersagen für komplexe analytische Endpunkte zu liefern.
- Linear Solvation Energy Relationship (LSER) Modelle: Etablierte, physikalisch interpretierbare Modelle, erweitert durch KI. Wir nutzen GNNs, um die benötigten zugrundeliegenden Substanzdeskriptoren hochpräzise vorherzusagen, und kombinieren so mechanistische Transparenz mit der Leistungsfähigkeit von Machine Learning.
Wissenschaftlich validiert
Wir berechnen nicht nur, wir validieren auch. Unsere prädiktiven Modelle wurden anhand großer experimenteller Datensätze evaluiert und in peer-reviewter wissenschaftlicher Literatur veröffentlicht.
Publikationen
- Prediction of solute descriptors for linear solvation energy relationships using k-nearest neighbours, group contributions, and graph-convolutional neural networks, 2026. https://doi.org/10.1021/acsenvironau.6c00063
- Linear solvation energy relationships as classifiers in non-target analysis - a capillary liquid chromatography approach, 2011. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2011.09.031
- Prediction of gas chromatographic retention indices as classifier in non-target analysis of environmental samples, 2013. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2013.02.037