SIMCA 軟件由MKS Data Analytics Solutions（原瑞典Umetrics公司）在1987研究開發，是目前國際上科研和監管機構普遍認可的多元變量統計 分析軟件，并且已經成為多元變量統計分析的標桿。針對多變量大數據集，SIMCA可有效進行模型構建和分析，以獲得更透徹和深入的數據結果。 通過模型構建，可同時觀察所有數據變量，從而避免信息丟失，減少數據復雜性。為進一步探究數據價值，SIMCA通過OPLS?、OPLS-DA?、 O2PLS? 和 PLS-TREE?等分析模塊可排除噪音以獲得有效數據，并進行可視化等對數據進行分類和預測，從而提供最優的解決方案。 SIMCA為多元變量統計分析領域廣范使用的處理工具，其界面和操作比R語言簡單。上海阿趣生物科技有限公司為MKS公司在中國的官方代理機構， 具有專門的軟件應用團隊進行技術支持，且定期組織相關軟件培訓班。綜上，搭建SIMCA平臺可迅速實現組學等復雜信息的處理分析，且技術較易 在實驗室間推廣。

SIMCA14.1可自動對數據表進行模型構建和數據分析，過程中不需要編程或統計學基礎，可簡單高效地完成對多元變量數據的統計分析。

--------------------------------【以舊換新，升級換購SIMCA14.1】 活動介紹  ---------------------------------

活動特點：

1.本次活動以舊換新專區回收SIMCA14.1之前的版本（僅限高校用戶）,參與者需提供SIMCA License+購買單位名稱；

2.換購SIMCA14.1，舊版抵扣規則：SIMCA University Department License（高校三年團體版）可抵扣￥5,000.00；SIMCA University Perpetual License（高校個人、永久）可抵扣￥10,000.00；

注：SIMCA14.1提貨周期為2周；舊款抵扣的金額部分不能開具發票。

咨詢熱線：021-6153 1195

活動期限：即日起至2017年7月31日

有意者請發送郵件至xuyuchan@biotree.com.cn（郵件必須注明：單位+手機聯系方式+姓名）

-------------------------------------------------  SIMCA 應用場景  --------------------------------------------

l 系統生物學等科研領域：

用于組學數據的分析、建模和可視化呈現。最大程度地挖掘數據中的潛在趨勢，迅速揭示實驗數據的意義，并未進一步探索提供科學假設[1]。

l 精準醫學領域：

針對臨床數據或樣本組學數據建立數據模型，協助臨床診斷，并為研究致病機制及相關治療過程中的藥理藥效提供數據支持[2]。

l 制藥等工業過程：

結合歷史工藝數據，對生產過程異常點進行診斷和改善；分析穩定生產過程的關鍵節點，并為生產工藝的轉移和放大提供數據模型進行預測、 判別[3]。

示例文獻:

[1] Wiklund S; Johansson E; Sj?str?m L; Mellerowicz EJ; Edlund U; Shockcor JP; Gottfries J; Moritz T; Trygg J. Visualization of GC/TOF- MS-based metabolomics data for identification of biochemically interesting compounds using OPLS class models. Analytical Chemistry, 2008, 80(1):115-22. 

[2] Bengtsson A A, Johan T, Wuttge D M, et al. Metabolic Profiling of Systemic Lupus Erythematosus and Comparison with Primary Sj?gren’s Syndrome and Systemic Sclerosis. Plos One, 2016, 11(7).

[3] Dumarey M, Goodwin D J, Davison C. Multivariate modelling to study the effect of the manufacturing process on the complete tablet dissolution profile. International Journal of Pharmaceutics, 2015, 486(1-2):112-120.

---------------------------------------------  SIMCA 14.1大不同  -----------------------------------------------

新增ROC（受試者工作曲線）

新增針對OPLS類模型的Permutation test

新增VIP分析：區分為總VIP，預測主成分VIP和正交主成分VIP