Présentation

Découvrez la puissance des prédictions de spectres IR avec Wiley

Accélérez votre flux de travail analytique grâce à une couverture des données spectrales plus étendue

En sa qualité d’entreprise fondée sur les connaissances et de leader des bases de données spectrales, Wiley combine plus de 60 ans d’expérience dans le domaine de la spectroscopie infrarouge (IR) et l’excellence dans le domaine des données spectrales avec les techniques de pointe de machine-learning (ML) afin d’élargir le domaine chimique auquel vous avez accès grâce à la nouvelle base de données de prédictions de spectres IR de Wiley.

Cette base de données de prédictions peut être utilisée en conjonction avec les bases de données spectrales IR de référence pour l’identification des inconnus afin d’élargir votre couverture de composés chimiques et améliorer votre flux de travail analytique. De plus, comme elle est constituée à partir des bases de données et des outils informatiques fiables de Wiley, vous savez que les prédictions de spectres sont basées sur des principes et des méthodes scientifiques solides.

Cette bibliothèque de prédictions IR novatrice :

• Donne accès à 250 000 prédictions de spectres IR supplémentaires pour augmenter le catalogue déjà extensif de spectres ATR-IR et FT-IR de Wiley
• Aide à l’analyse des inconnus, particulièrement pour les composés et matériaux rares, pour lesquels aucune correspondance n’est trouvée dans les bases de données empiriques
• Est utile pour la classification par groupe fonctionnel et excelle particulièrement avec les structures rigides
• Est dérivée des ensembles de données empiriques de référence complets de haute qualité de Wiley, y compris les spectres Sadtler
• Couvre un large éventail de classes de composés à utiliser dans divers domaines d’application
• Inclut des métadonnées utiles, comme les propriétés physiques et les structures chimiques, ainsi que les spectres pour filtrer les résultats de vos recherches
• A été validée par des spécialistes externes et internes

Quelle couverture supplémentaire pouvez-vous gagner en matière de composés ?

Comme vous le voyez ci-dessous, les données de prédictions (en bleu) peuplent la section chimique dans l’ensemble de données empiriques d’apprentissage (en rouge) pour vous fournir une couverture de composés significativement plus étendue afin d’améliorer vos analyses.

Zoom avant à 130 %, données empiriques IR de Wiley uniquement.

Zoom avant à 130 %, données de prédictions IR incluses.

Information complémentaire

En matière d’analyse spectrale, plus vous disposez de données, mieux c’est. Cette bibliothèque de prédictions contient des métadonnées précieuses pour vous aider à filtrer et à affiner les résultats de vos recherches, comme :

• Structure chimique
• Dénomination chimique
• Masse exacte
• Formule
• InChI/InChIKey
• Poids moléculaire
• Masse nominale
• Note de validation de spectre/structure

Validation externe et interne et recommandations d’emploi

Pour générer cette base de données de prédictions de spectres IR, Wiley Science Solutions a utilisé un moteur IA de prédiction de spectre basé sur ses bases de données empiriques de spectroscopie infrarouge transformée de Fourier (FTIR) de haute qualité — la plus grande collection qui soit commercialement disponible.

Wiley a ensuite procédé à des études en interne et en externe afin de valider les résultats de la bibliothèque de prédictions. Sur la base de ces deux études, les spécialistes ont conclu que la bibliothèque caractérise des groupes fonctionnels spectraux inconnus et fonctionne bien lors de recherches avec des échantillons de spectres. Ces spécialistes suggèrent un flux de travail optimal pour la bibliothèque de prédictions, qui consiste à l’utiliser quand la bibliothèque empirique résulte soit en scores faibles pour l’indice de qualité cible (HQI), soit en correspondances médiocres ou nulles, afin d’aider les utilisateurs à classifier et à déterminer les caractéristiques structurelles de composés inconnus.

Bien que Wiley dispose de la plus grande bibliothèque d’ensembles étendus de données empiriques et haute qualité, la couverture totale est significativement réduite par rapport au domaine chimique utilisé dans l’ensemble par les chimistes, les biologistes et les spécialistes des matériaux – c’est-à-dire le nombre total de molécules et composés qui sont possibles dans un ensemble d’éléments et de règles. L’augmentation de notre couverture empirique dans les limites d’un modèle prédictif (le domaine chimique de l’ensemble d’apprentissage sous-jacent) est une stratégie visant à améliorer la couverture globale pour l’identification des inconnus, en particulier pour les composés et matériaux plus rares.

Les bibliothèques prédictives, surtout lorsqu’elles sont constituées à partir d’ensembles empiriques de référence étendus et de haute qualité, comme le sont les collections de spectres étendues de Wiley (y compris les spectres premium Sadtler), attestent de niveaux de performance qui se rapprochent de ceux des ensembles de données empiriques. Par conséquent, elles peuvent être intégrées de manière efficace dans le flux de travail de qualification analytique.

Applications

Vous pouvez utiliser cette collection avec des bases de données empiriques pour identifier, classifier et vérifier des composés inconnus par spectroscopie IR dans diverses applications, telles que : environnement, médecine légale/toxicologie, produits pharmaceutiques, biotechnologie, automobile/aérospatiale, produits alimentaires/cosmétiques, et bien plus encore.

Des données fiables d’une source fiable

Wiley fait autorité dans le domaine des données spectrales. Ses bases de données Sadtler reconnues ont été traitées conformément aux protocoles rigoureux pour garantir leur plus grande qualité. Ces procédures de qualification commencent dès l’acquisition des données et continuent durant tout le processus de développement des bases de données. Toute donnée obtenue de partenaires de confiance est soigneusement étudiée avant d'être incluse dans nos collections.

KnowItAll est une marque commerciale de John Wiley & Sons, Inc. dans certaines juridictions.
Le contenu par abonnement est sujet à modifications puisque des données peuvent être ajoutées dans, ou supprimées des collections à intervalles périodiques.

Composés couverts

Couvre un éventail de classes de composés chimiques, notamment :

• Composés organiques
• Arômes et parfums
• Composés industriels
• Androstanes
• Œstrogènes et stéroïdes
• Produits géochimiques
• Produits pétrochimiques
• Biomarqueurs
• Drogues
• Pesticides
• Toxicologie
• Substances volatiles dans l’alimentation
• Produits naturels
• Métabolites
• Lipides
• Monomères
• PFAS

Informations de commande

Compatibilité

• Recommandé en supplément de la collection de bibliothèques de spectres IR KnowItAll de données empiriques organisées.
• À utiliser avec le logiciel KnowItAll 2024.
• KnowItAll est compatible avec la plupart des principaux formats d’instrument. Voir les formats de fichier KnowItAll pris en charge.