关于创腾科技
创腾科技专注于生命科学和材料科学领域信息化的开拓与创新。通过 AI 及移动互联技术，我们为广大用户提供：计算模拟与数据建模、科研创新及质量合规等全方位的信息化解决方案，全面提升企业的研发效能和数字化转型价值。在中国，已有千余家生命科学和材料科学领域的机构选择了创腾科技的产品和服务，包括国内知名的制药企业、新药研发合同服务企业、石化企业以及高校、科研院所。
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Pipeline Pilot 既支持简单的数据格式（文本和数字），又支持复杂的科学数据类型（图像、化学结构和生物序列）。科学的广度与深度，再加上Accelrys 公司广泛的合作伙伴，使得 Pipeline Pilot 能够满足众多研究性工业的各种需求，包括制药、生物技术、材料科学、个人消费品、石油、天然气、汽车、航空航天、能源和国防。
Pipeline Pilot 通过 2 种方法来优化研究创新周期。第一、为科学分析（绿色）提供专业的分析工具，第二、将手动和重复性的数据准备和采集工作（红色）自动化和标准化。因此科学家和工程师能够投入更多的时间和精力去运用专业技能和知识，从而更多地产生知识创新。
Pipeline Pilot 已更新到 9.1 版本
• 升级后的客户端运行和启动速度更快。
• 加入大量新的科学组件。
1、化学方面
a) 添加了一些新的计算和预测方法。包括：Scaffold Tree、类药性预测方法（QED）、可合成性分析（SAscore）
b) 多种语言的化学名称结构转换功能
c) 提升计算效率
2、文本分析方面
a) 支持更多的数据格式读取和写入
b) 改进搜索功能
3、生物信息学方面
a) NGS 多方面的增强
4、图形处理方面
a) 易用性的增强
b) 整合了更多的三方应用
c) 图像处理的一些新方法
5、用户权限管理方面
a) 专注于用户权限管理安全性和易用性
强大的数据处理能力
Pipeline Pilot 能够图形化地定制符合您的要求的数据管理和信息挖掘等科研工作流程。Pipeline Pilot 中包含了上千个功能的组件（Components），您可以根据自己的需求，将其组合成不同的数据处理流程（Protocols），实现各种功能，如数据检索和处理，化合物各种性质的计算、筛选与显示等。Pipeline Pilot 平台还提供了Web服务层接口，允许您将建立的数据处理流程部署在服务器上，通过Web向外界提供服务。
Pipeline Pilot 拥有强大的数据处理引擎和灵活的架构，这使得它能完美地解决研发机构面临的众多难题。Pipeline Pilot 具有以下功能：
• 对文本、数字和包括化学结构、生物序列和科学图像在内的复杂数据结构进行数据管理、分析和生成报告。
• 对工程师、开发人员和领域专家来说，Pipeline Pilot 是一个快速的应用开发环境，它帮助收集用户需求并将之模型化，从而直接形成一个最终的产品系统。
• 提供可用于数据检索、处理、过滤和显示的可配置组件。
• 使用标准技术来构建自定义组件，这些标准技术包括 SOAP/Web Services、Perl、Java 和命令行方式。
• 提供一个灵活的、可配置的、面向服务的架构。
• 提供大量已由实践检验的科学组件和最佳工作流，这些组件和工作流涵盖了众多的科学领域。
• 能够整合第三方应用程序、数据库和已有的常用科学工具，包括微软 SharePoint、微软 Office 应用程序、化学制品注册数据库、图像数据管理系统、在线数据库（如 PubMed 和 PubChem）、专利数据库、RCSB（生物序列数据和蛋白质结构）和 BLAST（序列数据库）。Pipeline Pilot 的开放式架构使得它能够整合大量其它的第三方数据资源，包括 ODBC、JDBC 或网络服务兼容的那些资源。
灵活的数据与应用程序整合能力
Pipeline Pilot 通过一系列的标准化技术，能帮助您将各种不同格式的数据，如内部数据库，文档或任何从企业中获得的数据组织成统一有序的信息，为您的决策提供有力依据。对于科研工作者，Pipeline Pilot 还可以读取各种通用格式的化学、生物序列、文本、图像和数字信息并对它们进行实时的分析。同时，通过 SOAP、Perl、Java、VB Script 和命令行等方式，研究人员可以把工作相关的第三方软件整合成为新的组件，建立更符合自己科研习惯和要求的数据处理流程，这些新组件将被自动整合为系统模块组件的一部分，能以系统原有组件相同的方式与其他用户共享使用。
最佳流程的共享和部署能力
在 Pipeline Pilot 中，可以对数据处理流程实现自动获取，注释和版本编号，还可以方便地将建立的数据处理流程发布给其他研究人员，实现流程共享，使得团队合作开发变得更加方便。为了进行更广泛的交流，您甚至可以将您的数据处理流程通过 Pipeline Pilot 的 Web 接口发布到网络上，提供基于浏览器的使用方式，供更多人的交流和使用。
可定制的报告和网络应用的开发能力
在 Pipeline Pilot 中，可以使用表格、图表、图片和文字等定制数据报告，对数据分析和数据挖掘过程进行总结和展示，并按照您的意愿设计合适的报告布局和报告内容，从而更深入地解释所获得的结果。您在同一张报告中使用表格、图表和图像，可以从不同的视角上观察同一份数据，或使用不同的方式对不同来源的数据进行相互比较，从而得出合理的结论，为最终决策提供依据。您还可以使用多种格式输出报告，包括 HTML、PDF、Word 和 PowerPoint。
为了让您的报告更加生动，您可以在其中加入 Web 交互元素，如报告内加入超链接，各种信息提示等。您甚至可以将几个数据处理流程整合成为一个网络应用程序，由最终用户来决定显示哪些数据和用哪种方式来显示数据，而不需要最终用户设计任何数据处理流程。
系统架构和客户端类型
Pipeline Pilot 采用灵活的系统架构，其服务端支持 Windows 和 Linux平台，并可以按 Client / Server（客户端/服务器）和 Browse / Server（浏览器/服务器）两种模式来部署，使得各种流程和任务能够方便地跨平台（Windows/Linux）运行。
Pipeline Pilot 的主要科学模块和说明如下：
Pipeline Pilot 组件是构成科学信息平台的一个一个 “积木”，它们被按照科学领域或功能进行分类。研究人员、开发人员和 IT 专家通过这些为数众多的组件既能执行特定的科学分析，也可以进行常见的数据处理。他们以可视化的方式搭建分析流程，从而实现数据检索、筛选、分析和生成报告等功能。
Chemistry 化学
Chemistry Collection
Chemistry 模块提供了多种对化合物的筛选和学习方法，实现化合物的性质计算、分析和处理等功能，并能将您的化合物与其他数据库中的化合物进行对比，发现其中性质独特、结构新颖的分子。另外还能快速枚举和分析组合化学的反应产物，识别一系列化合物中的公共子结构，实现第三方处理程序与 Pipeline Pilot 的无缝连接，自动执行对化合物的全部分析过程。该模块支持绝大多数的工业标准化学格式，包括来自 MDL 的 MOL、SD、RG、RXN、ISIS，来自Daylight 的 SMILES、SMIRKS、MARTS、TDT，以及常用的 MOL2 等各种表达化学结构的文件格式，并可实现各种格式之间的转化。
通过 Chemistry 模块，用户可以：
• 兼容大部分工业标准化学数据格式
• 计算众多的分子属性和指纹
• 标准化和处理分子结构
• 通过反应和 RGroup 枚举组合化合物库
• 枚举产生生物等电体库
• 使用 Perl 和 Java 工具包来创建新的化学组件
• 多个化合物库的标准化和比较
• 子结构和相似结构检索
• 化合物的聚类分析和多样性分析
• SAR 分析和最大公共子结构检索
ADMET Component Collection
ADMET 模块能够计算化合物在生物体内的吸收、分布、代谢、排泄和毒性特征，包含的模型有：人体肠内吸收预测模型、水溶性预测模型、血脑障碍渗透性预测模型、血浆蛋白结合率预测模型、细胞色素 P450 2D6 抑制率预测模型和肝毒性预测模型，此外，本模块还能够预测已知药物的代谢产物。
通过 ADMET 模块，用户可以：
• 快速计算化合物的 ADMET 性质
• 排除 ADMET 特性不佳的化合物
• 在合成之前，评估用于提高化合物 ADMET 属性的纯化方法
• 在化合物分析报告里整合 ADMET 属性、实验和其它计算属性
CheminformaticsComponent Collection
Cheminformatics 模块用于帮助搭建基于Pipeline Pilot化合物结构查询和浏览的数据库。该模块包括两个主要子系统：LMQS（List Management and Query Services），用于提供已有化合物数据库的搜索和列表管理；PP Direct Chemistry Cartridge，基于 Oracle 的高性能化合物结构存储和查询的数据库cartridge。使用该模块，可以帮助企业搭建多种灵活高效的企业级化学信息学应用平台。
通过 Cheminformatics 模块，用户可以：
• 在不用考虑不同化学数据格式、数据库设计和搜索引擎之间的差异的情况下，通过便捷的 Pipeline Pilot 数据库检索网页客户端或 Web Port 应用程序，在网页上检索大量不同的数据源。
• 无需修改内在数据库设计和数据，就能方便地整合新的和已有的数据源
• 通过 Pipeline PilotDirect Chemistry Cartridge，在 Oracle 数据库里存储和搜索化学结构和相互作用
• 建立用于 Oracle 数据库里插入、索引和搜索化学数据的流程，而这一切无需用户精通 Oracle 数据库
• 利用 Pipeline Pilot 列表管理功能来创建流程，该流程能够对搜索结果进行可视化、分析和生成报告，并且通过 Pipeline Pilot 数据库搜索网页客户端使得化学家和生物学家都能访问这些结果
• 创建基于 Pipeline Pilot 的搜索和浏览应用程序，从而简化和加速研发进程
Biology 生物
Gene Expression Component Collection
Gene Expression 模块在开源软件 BioConductor 的基础上，实现了基因表达实验的数据处理、可视化、分析、标记和报告生成等一系列功能。利用 Pipeline Pilot 的图形化数据处理流程设计能力，与 BioConductor 引擎相结合，可建立复杂的工作流程，同时也可将基因表达分析与 Pipeline Pilot 的其他功能的联合，如序列分析、文本分析和报告生成等，以完成更复杂的工作，而这一切都无需任何编程工作。
通过 Gene Expression 模块，用户可以：
• 分析和注释基因表达实验
• 无需编程和熟悉 R 语言，就能够使用 BioConductor 工具
• 很容易地创建用于比较不同分析方法的流程
• 整合 R/BioConductor 和其它的 Pipeline Pilot 模块的分析，包括 R Statistics 和Sequence Analysis 模块
• 创建包含 R 产生的图表和 Reporting 模块分析结果在内的综合分析报告
• 下载和分析 GEO 数据集
Sequence Analysis Component Collection
Sequence Analysis 模块通过 180 多种的序列分析组件提供了一整套的生物信息学工具，将模块化工具与图形化的设计方式结合，实现对蛋白质和核酸的序列的注释和特征分析，序列搜索和比对，产生引物和扩增子，siRNA 设计，发现限制性酶切位点等功能。同样，本模块可以通过 Java 和 Perl 建立新的组件来扩展系统功能，或通过与 EMBOSS 整合而实现功能的扩展。
通过 Sequence Analysis 模块，用户可以：
• 自动化新序列数据的常规分析
• 跨物种比较基因和基因组
• 在分析流程中整合用户的算法
• 行 ClustalW、Muscle、HMM 和 BLAST 分析
• 设计 siRNA 分析流程
• 在分析流程中整合 E-Utilities 和 Entrez 查询功能
• 和其它模块结合进行更复杂的分析
Mass Spec for Proteomics Component Collection
Mass Spec for Proteomics 模块提供了一系列对基于生物质谱的蛋白组数据处理工具，可以对来自质谱实验的数据进行读入、输出、显示、处理、分析、比较和发布。可以和 Sequence Analysis 和 Gene Expression 模块进行连用做其他实验数据的分析以及生物标记的识别和验证。
通过 Mass Spec for Proteomics 模块，用户可以：
• 读取多种数据格式，.RAW*、.wiff、 SEQUEST DTA、 ANDI (netCDF)、 Mascot MGF、或 mzXML 文件
• 以多种形式查看用户数据，比如交互式的色谱图、2D 质谱运行图、扫描图、峰值图、保留时间草图和热图
• 使用 X!Tandem 进行蛋白质成分鉴定
• 使用 XCMS 提取、鉴定和比对不同图谱间的峰值
• 以 web port 交互式的方式发布分析结果
• 计算 2 个样本中蛋白丰度的 ASAPRatio 值
Next Generation Sequencing Component Collection
Next Generation Sequencing（NGS）模块让用户能够分析和解析目前大多数高通量测序仪产生的大量数据集。基于强大的 Pipeline Pilot 平台，NGS 模块带来了很多专门分析 NGS 数据的组件和流程，功能涉及序列拼接、reads 定位、RNA-seq 数据分析、多态性与结构差异查找以及 reads 筛选等多个方面，还可以整合其他更多的 NGS 程序和算法，一起构建 NGS 信息化平台。
通过 Next Generation Sequencing 模块，用户可以：
• 通过简单的鼠标拖放操作创建和执行整套的新数据处理流程
• 通过定制的交互式网页报告来评估分析质量和覆盖率
• 为任何知识库添加属性，比如基因和 dbSNP 入口号
• 通过 BWA、Bowtie 或 mapreads 比对 reads
• 通过 Velvet 执行 de novo 拼接
• 查找 SNP、插入、删除和拷贝数变化等信息
• 浏览用户实验的比对分析统计结果
Life Science Modeling & Simulation 生命科学建模和模拟*
Catalyst Component Collection (Pharmacophore)
Catalyst 模块包含了一整套药效团建模和 3D 数据库管理工具。Pipeline Pilot 整合了著名的 Catalyst 技术用于创建自动和易用的工作流程，从而精简了药效团的建模和分析过程。通过建立自定义工作流来部署 Catalyst 的精密算法，这些算法用于生成构象、创建 3D 数据库、产生药效团和虚拟筛选等功能。
CHARMm Component Collection (Simulations)
CHARMm 模块中的组件基于经过广泛验证的 CHARMm 引擎，这些强大的组件可以用来模拟生物分子，从而让 Pipeline Pilot 的标准功能得以扩展，能为蛋白质、核酸、小分子和蛋白质配体复合物进行稳定而准确的分子力学和分子动力学模拟。
* Life Science Modeling & Simulation 的模块通过 Discovery Studio 中提供，更多模块功能和细节信息请参考 Discovery Studio 的相关资料。
Materials Modeling & Simulation 材料模拟
Materials Studio Component Collection
Pipeline Pilot 中的Materials Studio（MSC）模块，集成并支持 Materials Studio（MS）中主要的建模和模拟工具，可以为材料研究的预测分析和自动化工作流程提供完整的软件解决方案。与传统的材料模拟不同的是，通过 Pipeline Pilot ，复杂的工作流程能够被轻松迅速的开发、记录和共享，同时在与 Pipeline Pilot 的其它 Collection 模块相结合后，工作流能够在不同的部门内部更加深化和部署。
MSC模块使用户可以通过 Pipeline Pilot 构建多种 MS 应用程序，包括：
• 量化工具（CASTEP、DMol3、VAMP）
• 分子力学模拟工具（Forcite Plus、Amorphous Cell）
• 晶体结构分析工具（Polymorph Predictor、Reflex、Reflex Plus）
• 聚合物性质计算工具（Synthia）
• 分子性质建模（QSAR）
通过 Materials Studio 模块，用户可以：
• 采用属性计算组件来构建流程，从而简便地计算材料分子的复杂属性
• 可以直接读入和输出 Materials Studio 支持的文件格式，与Materials Studio良好互动
• 整合来自 Materials Studio 的脚本（MS Perl Script）应用程序
• 拥有对周期性结构可视化和生成报告的工具
Polymer Properties Component Collection (Synthia)
Polymer Properties (Synthia) 模块提供了一系列方法，可以基于重复单元信息、分子量和温度，对无定型聚合物和随机共聚物的性质进行快速预测。该模块提供了一种建立好的模型（来源于J.Bicerano’s Prediction of Polymer Properties (Marcel Dekker, NY, 2002.)）和一种扩展的模型供用户使用。通过使用 Polymer Properties (Synthia) collection ，你只需要指定聚合物中单体重复的单元信息，并选择你希望预测的性质就可以开始预测了。
通过 Polymer Properties 模块，用户可以：
• 预测聚合物的众多属性，包括界面张力和交联影响等
• 建立基于网络的聚合物属性预测应用
• 通过采用补充实验数据和建立统计模型来提高预测的准确性
Reporting & Visualization 报告和可视化
Reporting Component Collection
Reporting 模块为数据分析和挖掘工作定制总结报告。报告中可灵活使用表格、图表、图像和文字等各种元素，并通过对报告布局和报告内容的调整，能更清晰地解释和阐述所获得的结果。通过在一张报告内展示多种不同的表格、图表和图像，可以在不同视角上观察同一份数据，或将不同来源的数据用不同的方式展示，从而方便对它们进行对比和分析。此外，Reporting 模块还可以用于设计 Web 网页，加入各种 Web 页面中常用的元素与用户交互，从而满足人们不同的要求。
通过 Reporting 模块，用户可以：
• 总结和显示来自多个数据源的数据
• 自动创建标准化的报告
• 创建始终处于最新状态的报告和网络应用
• 创建交互性极好的网络应用来挖掘数据的深层信息
• 在网络平台上创建合作项目组的页面
• 在文档知识库里创建文档，例如 SharePoint
• 提供对多来源数据的显示界面
• 对任何类型的数据进行定制化的可视化
Database & Application Integration 数据库和应用程序整合
Integration Component Collection
Integration 模块提供了强大的集成功能，能够把现有的内部或第三方程序以及数据库无缝集成到 Pipeline Pilot 中，因而能充分利用现有的计算资源。被整合入 Pipeline Pilot 的应用工具可以像系统原有的模块组件一样被方便的使用。本模块使用 Java、Perl、.Net、VBScript 或 SOAP 等技术将现有的内部程序或第三方程序作为组件整合入 Pipeline Pilot ，使用 ODBC 技术从诸如 Oracle、SQLServer 等数据库中获取数据，分析数据和生成报告，并能将结果直接存入数据库。
通过 Integration 模块，用户可以：
• 在自己公司的数据库里直接更新数据和存储结果
• 整合已有的内部和第三方程序
• 采用标准脚本环境来快速开发新组件
• 整合交互式的桌面应用工具
Imaging 图像处理
Imaging Component Collection
Imaging 模块为图片数据的加工处理、分析、测量和报告提供了一个直观的企业级软件平台，增强了 Pipeline Pilot 图像处理工作的流程自动化和可视化编程能力，能将图像数据与数值、化学、图片和文本数据整合成为统一的工作流程数据。可以用于高内涵筛选（HCS）中图像的自动化分析、统计和处理。
通过 Imaging 模块，用户可以：
• 创建自动化的流程用来分割、标注和注释图像和目标
• 测量多通道图像中目标的数字和统计属性
• 对图像的象素值进行各种各样的数学操作
• 在一个开放的平台上兼容几乎所有的标准图像文件格式
• 能处理图像和非图像数据
• 扩大了 Pipeline Pilot 服务器架构的稳定性、部署和质量控制能力
• 在一个可视化和互动性良好的框架里，能很方便地处理和管理图像
Analysis & Statistics 分析与统计
Data Modeling Component Collection
Data Modeling 模块提供了一套用于学习和建模的工具，统计性的筛选器，以及专为大数据集优化过的分类工具，不仅能够进行数据特征分析和挖掘数据，还能能够帮助建立合理的具有预测能力的模型，为研究工作或商业决策提供咨询。使用这部分组件，可以实现如快速数据分类、贝叶斯学习、主成份分析和偏最小二乘回归等数据分析方法，与 Chemistry 模块中的组件结合使用，可以实现结构-活性模型的构建、化合物分类和最大公共子结构查询等功能。
在 Data Modeling 模块里，用户可以通过以下方法对数据进行分析和建模：
• 相似性和聚类分析方法
• Categorical learning
• 主成分分析 (PCA)
• Linear regression、partial least squares (PLS) regression 和 k-nearest neighbor (kNN) regression
• ROC 图、富集分析图和其它用于评估建模质量的可视化技术
Advanced Data Modeling Component Collection
Advanced Data Modeling 模块主要提供了递归划分 (Recursive Partitioning, RP) 和多目标帕累托优化 (Multiobjective Pareto Optimization) 两种数据建模方法。其中 RP 法中包含 single tree 和 forest tree学习法，能够分别对单变量和多变量进行学习。帕累托优化组件可用于解决多目标的优化问题，为评价两个或多个部分冲突目标之间的衡量标准提供解决方案。
在 Advanced Data Modeling 模块里，用户可以通过以下3类组件对数据建模：
• Recursive Partitioning 组件（决策树）
• Genetic Function Approximation (GFA) 组件
• Pareto Optimization组件
R Statistics Component Collection
R Statistics 模块能对数据进行深入细致的分析，创建内容丰富、清晰直观的分析图表，帮助您做出合理的决策。R 统计模块包含的组件能够实现数据操作、聚类、学习，以及一些传统和探索性的数据分析方法，其统计引擎来自于在公共领域广泛应用的 R 统计学软件包。R 统计学软件包中的数据统计和分析方法被无缝连接到 Pipeline Pilot 数据流程中，用户可以直接调用其组件而无需编写 R 脚本语言，所获得的输出结果可以直接用 Pipeline Pilot 工作流程中的其它组件进行分析。本模块中主要的学习方法有偏最小二乘法，神经网络和支持向量机等。R脚本语言编写的组件同样可以直接整合到Pipeline Pilot 中，从而扩展 R 模块中的组件功能。
通过 R Statistics 模块，用户可以：
• 在一个热图里显示多个属性的相关性，发现最相关者
• 使用箱线图观察数据在各个子集的分布情况
• 执行方差分析以决定多个数据集平均值的差异性
• 通过多种方法进行数据建模，比如支持向量机和人工神经网络
• 应用自定义的模型对新数据集进行预测
• 允许随着实验数据的不断获得来扩展模型
• 采用多种不同的聚类方法
• 允许用户对数据应用自有的R脚本
Document Search & Analysis 文档挖掘和分析
Text Analytics Component Collection
Text Analytics 模块提供了很强的文献检索和文本资料挖掘的功能，将文献检索、特征数据提取和表征等步骤整合为一个自动化的流程，可以实现最具挑战性的文本数据挖掘过程。通过整合文献检索和文献描述到自己的科研流程中，达到交互或自动完成包括内部（本机）和外部（互联网）文本数据资料挖掘的目的。
通过 Text Analytics 模块，用户可以：
• 搜索 PubMed、美国和欧洲专利、雅虎新闻、本地文件，还可以整合第三方的搜索引擎
• 使用一条查询语句去搜索多个数据源
• 在本地文档和在线文献中提取关键概念或查找关联性
• 根据内部和在线文献，扩展日常生物和化学任务的注释信息和相关性
• 发现新兴的趋势和关联性，分析用户领域的专利情况
• 创建丰富的、交互式的报告来挖掘用户文档中的深层信息
ChemMining Component Collection (Chemical Text Mining)
ChemMining 模块提供对内部（本机）和外部（互联网）文献的化学相关文本检索功能，对受保护的知识产权进行全面的调查，从而避免研究人员进行重复的研究工作。本模块中的组件能对文档进行快速的检索，为找到的化合物建立一份报告，并能将检索到的化合物名称转化为化学结构式以方便后续的研究工作。另外，您还可以一次性处理大量的文件，并为搜索到的化合物建立数据库以便查询。将化学结构式检索和文本检索结合起来，可实现更具针对性的，更智能的检索方式。
通过 ChemMining 模块，用户可以：
• 根据在摘要、专利和内部文档中发现的结构来创建可搜索的数据库，用户可以在其中进行智能查询
• 搜索 PubMed 的摘要和专利来发现化学结构
• 从内部文档和其它文件中查找化学制品名称，包括自定义和公共的名称
• 创建包含了已发现的结构和感兴趣的术语的报告
• 建立整合了文献和化学分析的灵活分析流程
Laboratory 实验室数据分析
Plate Data Analytics Collection
Plate Data Analytics 模块提供了对孔板数据的读、写、报告、可视化、操作和计算等功能，数据处理流程中的每一条数据记录都能够对孔板上的单孔数据或整版数据进行处理。利用 Pipeline Pilot 的图形化数据处理流程设计能力，无需编写代码就能实现如分析筛选结果这样的复杂的数据分析过程，结合 Integration 模块，还可实现孔板数据在数据库中的存储和读取功能。
通过 Plate Data Analytics 模块，用户可以：
• 定义了分析各种筛选试验结果的自动化程序
• 在孔板内部和孔板之间执行统计计算，比如自动计算 IC50 曲线
• 用 Pipeline Pilot 自身的工具、R 统计或 Graph Pad Prism 方法进行剂量反应计算
• 可视化和数据挖掘孔板数据信息
• 通过与 Integration 模块结合，直接从数据库插入或获得孔板数据
Analytical Instrumentation Collection
Analytical Instrumentation 模块提供对实验室中的分析谱图数据的获取和处理。使用该模块，可以对分析谱图数据自动处理、产生报告，并且与其他部门共享。常用的谱图处理功能包括：谱图峰识别、峰面积积分、背景去除、平滑、傅里叶转换等。而专门的 NMR 数据处理模块，可以实现 FID 到化学位移的一步自动转化，并可以从化学结构产生（同时支持 C13 和质子位移）NMR 谱图。可以读入的谱图格式包括 JCAMP-DX、SPC、RheoML、AnIML，也支持 Bruker 和 Varian 的 NMR 格式。
通过 Analytical Instrumentation 模块，用户可以：
• 更有效地在部门内部分享谱图分析结果
• 通过固定重复的分析流程，整合分析算法和分享最佳的数据分析实践来提高分析能力
• 创建能满足用户不断变化需求的报告，从而降低谱图分析的费用
• 整合孤立的数据，建立相互协作的研究环境
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