Logiciel Progenesis QI

Logiciel Progenesis QI

Quantifiez avec exactitude, identifiez et analysez en toute confiance des données LC/MS complexes en recherche omique, et générez des résultats fiables et reproductibles grâce au logiciel Progenesis QI.

Quantifiez avec exactitude, identifiez et analysez en toute confiance des données LC/MS complexes en recherche omique, et générez des résultats fiables et reproductibles grâce au logiciel Progenesis QI.
Worldly concept with spiral of particles and light

Progenesis QI est un logiciel d’analyse de données LC/MS permettant de quantifier, puis d’identifier les petites molécules, les lipides et les protéines qui subissent des modifications significatives dans vos échantillons.

Il existe deux versions du logiciel : Progenesis QI pour les petites molécules et les lipides, et Progenesis QI for Proteomics pour les protéines. Organisé autour d’une méthodologie affichant différents menus très intuitifs, le logiciel Progenesis QI permet de détecter rapidement, objectivement et en toute fiabilité vos composés ou protéines d’intérêt grâce à des conceptions expérimentales multi groupes. De plus, il permet de manipuler les longues listes d’échantillons typiques des expériences actuelles.

Progenesis QI est compatible non seulement avec l’analyse classique dépendante des données (DDA), mais également avec l’analyse indépendante des données (DIA) MSE, HDMSE et SONAR de Waters. Par ailleurs, ce logiciel exploite d’une manière unique la dimension de résolution supplémentaire offerte par la mobilité ionique afin d’améliorer l’exactitude et la fidélité de l’identification et de la quantification des composés.


Grâce au logiciel Progenesis QI, spécialement conçu pour votre laboratoire, identifiez avec exactitude les composés changeants et surmontez les défis habituels de l’analyse des données LC/MS.

Quantifiez et identifiez les protéines dans vos échantillons complexes en profitant des avantages de l’analyse sans marquage avec le logiciel d’analyse de données LC/MS Progenesis QI for Proteomics.

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