Spectral Viewer Cytoflex

O Spectral Viewer Cytoflex lê dados de comprimento de onda–intensidade e oferece um caminho estruturado desde dados brutos até características espectrais utilizáveis. Aceita conjuntos de dados de duas colunas (comprimento de onda em nm e intensidade em unidades instrumentais) no formato CSV ou colados, com unidades configuráveis e opções de pré-processamento. A ferramenta aplica correção de baseline, normalização e, opcionalmente, suavização para produzir um sinal consistente entre amostras. Pode sobrepor vários conjuntos de dados para facilitar a comparação direta e gerar uma lista de picos com comprimentos de onda, intensidades e proeminência. Este fluxo suporta práticas comuns de espectroscopia e citometria, incluindo UV–Vis, emissão de fluorescência e análises espectrais de citometria de fluxo. O valor reside em um pré-processamento reprodutível, detecção robusta de picos e resultados exportáveis sem software sob medida. Conceitualmente os dados são lidos como pares, validados quanto à consistência das unidades e processados por um pipeline de pré-processamento: remoção de baseline para mitigar o ruído, normalização para permitir comparações entre amostras e suavização opcional para reduzir o ruído. Picos são identificados por uma estratégia de máximo local com proeminência e espaçamento ajustáveis. Saídas: arrays processados (comprimento de onda e intensidade), sinal corrigido pela baseline, dados normalizados e uma lista de picos curada. Se um espectro de referência for fornecido, métricas de alinhamento e scores de similaridade podem ser calculados. Público-alvo: pesquisadores, técnicos e estudantes em espectroscopia e citometria que procuram interpretação espectral rápida e reproduzível. Vantagem: combinação de pré-processamento, análise de picos e opções de exportação que aceleram validação de dados, desenvolvimento de métodos e demonstrações didáticas. Casos de uso: comparação de amostras, verificação de deslocamentos espectrais e quantificação de características de picos entre experimentos. Funções-chave: importação de dados, gestão de unidades, correção de baseline, normalização, suavização, detecção de picos, overlays multi-dataset e exportação CSV/JSON.