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MestReNova化学读谱软件

大小:263.2M语言:中文 类别:路由器类系统:WinAll
版本:v12.0.1.20560 免费版时间:2019-03-14
应用介绍

MestReNova化学读谱软件是一款在学术界和工业界应用最广的软件产品之一,也是非常强大的核磁数据分析软件,软件集NMR和LC/MR数据处理分析、预测、发表、验证和数据储存、检索和管理等多种功能为一体,让数据处理操作更加简单,欢迎下载使用。

基本简介

MestReNova(简称Mnova)是西班牙Mestrelab Research公司开发的科学软件,有面向Windows、Mac 和Linux的版本,是目前世界上功能最强,在学术界和工业界应用最广的软件产品之一。MestReNova不仅支持简体中文,并且在前一个版本的功能基础上, 很多功能上都有了全新的进步,让数据处理操作更加简单。MestReNova主要由NMR、MS和NMRPredict Desktop三个常用插件组成,是集NMR和LC/MS数据处理分析、预测、发表、验证和及数据的储存、检索以及管理等功能于一身的软件包,具有功能强大健全、操作简便人性化、处理结果准确美观等优势。此外,MestReNova还有很多高级功能(包括DB、Verify、qNMR、Screen和Reaction Monitor等插件)可供非常规分析者使用。

软件新功能

1、新用户界面控制:功能区。

mestrenova12引入了全新的用户界面,灵感来自于众所周知的广泛使用的Microsoft Ribbon控件。这是一个可选功能,可以一键选择并取消选择。我们默认保留经典界面。我们希望您使用并喜欢新界面。

2、qGSD:使qNMR达到极限。

qNMR是广泛应用于天然产物表征,药物分析和参考物质质量控制的非常强大的分析工具。它依赖于NMR幅度或积分的准确和精确的确定,可以通过区域内的所有数字数据点的直接和或通过去卷积技术来执行的过程。

qGSD(定量全息光谱解卷积)代表了Mnova最新的创新,它结合了去卷积技术的功能来处理重叠信号与孤立谐振的和积分的鲁棒性。

3、位版本是最新的

mestrenova12可以处理你最大的数据集。通过并行处理的高效CPU使用提高了处理和分析速度。当使用位版本的Mnova时,内存问题不再是问题。

软件特色

1.新用户界面控制:功能区

mestrenova12引入了全新的用户界面,灵感来自于众所周知的广泛使用的Microsoft Ribbon控件。这是一个可选功能,可以一键选择并取消选择。我们默认保留经典界面。我们希望您使用并喜欢新界面。

2.qGSD:使qNMR达到极限

qNMR是广泛应用于天然产物表征,药物分析和参考物质质量控制的非常强大的分析工具。它依赖于NMR幅度或积分的准确和精确的确定,可以通过区域内的所有数字数据点的直接和或通过去卷积技术来执行的过程。

qGSD(定量全息光谱解卷积)代表了Mnova最新的创新,它结合了去卷积技术的功能来处理重叠信号与孤立谐振的和积分的鲁棒性。

3.64位版本是最新的

mestrenova12可以处理你最大的数据集。通过并行处理的高效CPU使用提高了处理和分析速度。当使用64位版本的Mnova时,内存问题不再是问题。

功能介绍

1.一个优秀的套件,可视化,处理,分析和报告你的一维和二维核磁共振数据。

2.处理、分析和报告来自不同仪器的LC-MS和GC-MS数据。

3.准确预测1H和13C NMR谱的化学结构。其他核素也可用。

4.基于NMR和/或LC/GC/MS数据自动识别结构同一性。

5.辅助核磁共振定量!浓度或纯度测定。

6.有效地存储、共享和检索你的化学和分析数据。

7.从阵列NMR数据集中提取光谱和化学动力学浓度。

8.一个最新的自动分析工具,用于配体筛选核磁共振数据。

9.基于化学位移范围的NMR对混合物组分的定量。

10.验证和定量结构特性预测现在集成在Mnova。

11.从NMR数据到结构说明在一个简单的和稳健的工作流程。

12.基于片段的药物发现的化学位移扰动分析。

13.可以为mestrenova 12中绘制的结构生成IUPAC名称。

更新日志

1.支持打开Bruker与Agilent核磁的非线性数据的处理分析。

2.样品主成分分析(PCA)。

3.可通过文献中的核磁数据进行计算,给出虚拟的对应的可视谱图。

4.用户仅使用MnovaNMR的license即可使用自动数据归属功能,该功能在以前的版本中需要同时具有NMR与NMRPredict的有效Licenses才可以。

5.双协方差核磁共振谱图。双协方差谱图功能对于核磁波谱解析具有非常好的作用,我们可以根据协方差获得的谱图直接获取化合物结构原子直接的相关信息,甚至可以直接获得分子骨架或骨架片段。

6.参考去卷积。

7.绝对参考功能的增强。

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