O SCiLS Lab oferece correção de ponto de partida, normalização, seleção de pico, filtragem espacial, agrupamento estatístico e cálculo de valores m/z co-localizados. Em um estudo 2D, o SCiLS Lab visualiza imagens m/z e mapas de segmentação, fazendo uma sobreposição com imagens ópticas co-registradas para análise histológica ou morfológica.
Estruturação hierárquica de grandes volumes de dados
definição de "regiões de interesse" – RoI (Regions of Interest)
definição de cortes por agrupamento de diferentes RoI
Análises univariadas
desvio médio e padrão de RoI comparável
testes de hipóteses univariadas (teste t, ANOVA, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Anderson-Darling)
Análise ROC
descoberta de valores m/z co-localizados
Análises multivariadas não supervisionadas
segmentação espacial com remoção de ruído espacial e preservação de "edge"
análise de componentes para a extração das tendências subjacentes (pLSA)
Análises multivariadas supervisionadas
cálculo de classificadores baseado em dados de treinamento (LDA de Fisher)
identificação de nova observação com base no classificador treinado