⇒ フォースカーブのスマート前処理 – AFM ォースカーブを読み込み、ノイズ除去（メディアンまたはガウシアンフィルタ）、正規化（ベースライン補正）および校正（カンチレバー感度およびばね定数の設定）のためのガイド付きツールにアクセスします。
さらに、機械学習ベースのフォースカーブ品質評価機能が強化され、各カーブの自動スコアリング、前処理ステップの検証、および解析前の低品質データのフィルタリングが可能になりました。
⇒フォースカーブの可視化 – 接近および/または離脱カーブを表示します – 軸単位を選択します：X：距離、分離距離または時間、Y：偏差（Vまたはnm）、または力（nN）で精密なフォース–距離曲線解析を実現します。
⇒自動イベント検出およびパラメータ計算 – 付着イベントを自動的に検出して表示します（非ゼロ引力点および離脱点カーソルの微調整は任意） – 主要パラメータを計算します：距離、力、勾配、距離差、力差。
⇒機械特性計算およびインデンテーションモデル – 確立された接触力学モデル（Hertz、DMT、JKR、Sneddonなど）を使用して、ヤング率、エネルギー、剛性などを計算します。
ガイド付きおよび自動モデル選択機能に加え、Tabor係数および荷重パラメータに基づくモデルマップや、カーブごとのモデル割り当て機能を搭載しており、堅牢で科学的妥当性の高いAFMナノインデンテーション結果を実現します。
⇒ワームライクチェーン（WLC）モデル – タンパク質アンフォールディングのためのワームライクチェーン（WLC）モデルを生成し、各イベントにおける持続長、輪郭長および推定ばね定数を計算します。
⇒フォースカーブシリーズの解析 – データセット内のすべてのフォースカーブのグリッド表示 – カーブをスクロールして各カーブのパラメータを表示します – 任意のパラメータに対して統計解析（管理図、散布図、ヒストグラム）を生成します。
⇒フォースボリュームデータの可視化 – フォースボリュームデータセットの各ポイントで計算された値を表すインタラクティブなパラメータマップを表示します。
⇒ フォースボリュームのフィルタリングおよび抜き出し – ノイズを除去してフォースボリュームデータを平滑化し、低品質カーブをフィルタリングするとともに、スライスまたは個々のAFMフォースカーブを対話的に抜き出して、フォース分光法データ処理を高速化します。
以下を含む：
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以下のオプションモジュールとして利用可能：
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