The next generation of GC-MS data analysis

NXT Spectra automatically handles all steps of data processing — from peak detection and spectrum refinement to the complete structural elucidation.

METIS

Molecules from ElecTron Ionization Spectra

METIS interprets fragmentation patterns directly. This allows it to identify structures even without reference data.

Eigenschaften
Unbekannten Aufklärung
Direkte Interpretation
Anwendungsunabhängig
Konfidenz Score
IRIS

Intelligent Reconstruction of Ionization Spectra

IRIS follows chemical principles to generate realistic EI spectra for known and novel structures.

Eigenschaften
Spektren Vorhersage
Virtuelle Datenbanken
Struktur Validierung
Experimentelle Genauigkeit
Software Architecture

Everything works together

NXT Spectra features several modules that seamlessly work together to fully automate GC-MS data analysis:

Software Architektur

Alles arbeitet zusammen.

NXT Spectra besteht aus mehreren Modulen, die hierarchisch zusammenarbeiten, um GC-MS-Daten vollständig zu automatisieren:

NXTSpectra-DBs

Große kombinierte Datenbanken aus realen und KI-generierten Spektren

Millionen realer und virtueller Spektren sorgen für eine deutlich höhere Abdeckung und Identifikationsrate.

IRIS

Präzise Spektrenvorhersage für bekannte und hypothetische Moleküle

IRIS simuliert präzise EI-Spektren für bekannte und hypothetische Moleküle und bildet die Basis für virtuelle Datenbanken.

METIS

Unsere KI für tiefgreifende, datenbankunabhängige Strukturaufklärung

METIS leitet Molekülstrukturen direkt aus EI-Spektren ab – auch ohne Referenzen – und liefert klare, nachvollziehbare Confidence-Scores.

Smart Processor

Vollautomatische GC-MS-Vorverarbeitung für saubere, belastbare Daten

Der Smart Processor erkennt Peaks, entfernt Rauschen und bereitet Rohdaten aus jedem GC-MS-System optimal auf.

Names & Reporting

Automatische Strukturinformationen und professionelle Ergebnisreports

Dieses Modul ergänzt jede Struktur um Namen und erstellt exportierbare Reports für Labor, QC und Dokumentation.

Our process

How to work with us

Understanding

We analyze your question and assess whether NXTSpectra is suitable for your application.

Termin vereinbaren

Short conversation, no preparation

1
Experience

We will show you NXT Spectra in action and explain the workflow, technology, and use cases.

NXT Spectra kennenlernen

Live demo · 45–60 minutes · incl. Q&A

2
Testing

We will set up your account and guide you through testing with your own GC-MS data.

Mit eigenen Daten testen

Welcome Kit · 4 weeks · 5 samples

3
Decide

Based on the results, together we find the right solution for your work routines.

Nächste Schritte besprechen

Based on your data

4
Mission

Our journey to revolutionizing GC-MS data analysis

How we are building the smart solution for structure elucidation - deciphering unknowns for responsible chemistry.
Q1 2026
Naming of Molecules
Structures within NXT Spectra now have their names attached to them. Obtain IUPAC, trivial and alternative names for more than 100 Mio. compounds and add your own identifiers.
Vendor Formats
NXT Spectra can now read raw data formats for most quadrupole GC-MS machines. Supported formats will include Agilent, Shimadzu, Thermo Fischer, Bruker and various open file types.
Q2 2026
Reporting
A reporting procedure now allows to export relevant information for internal and external partners. Report your results as accessible PDF- or data rich CSV-file.
Deconvolution
Overlapping and superimposed peaks will now be deconvoluted automatically with precision. Obtain clear spectra and accurate results even for crowed measurements and complex samples.  
Q3 2026
Retentions Indices
With this improvement retention indices become available for every peak, structure and different columns. Add your reference data and NXT Specta will automatically improve your results.
Workflows
Manually coping or marking correct results is tedious. Select the target of your analysis and the NXT Spectra workflow will guide you. Save and adjust predictions towards the optimal result.  
Q4 2026
METIS AI 2.0
After two years of optimization AI spectrum interpretations will now be scientifically more accurate. With this improvement unknown elucidation will become easier than every before.
Q1 2027
Smart Filters
Our knowledge of a sample is not just GC-MS but its application and chemistry. Smart filters supply NXT Specta with chemical and analytical information to automatically improve your results.
Performance Optimization
Our AI-models, algorithms and filters are resource hungry. To ensure you can get results as quickly as possible we will optimize every module of NXT Spectra.
Q2 2027
Explainable AI-Results
Accurate results are great but sometimes we need to understand the reason behind it. Now NXT Spectra will inform you about how compounds fragment were and why a prediction was made.
Stereochemistry
While diastereomers usually yield similar spectra, they show differences in intensities and retention time. We cannot promise to give you the correct diastereomer, but we will try
Technical User Guide

Insight into NXT Spectra

Discover how NXT Spectra works, what the software can do, and what future developments are in the pipeline.

Methodology
Limitations & possibilities
Classification for your use case
Our Partners
FAQ

Frequently Asked Questions

Which devices are compatible with NXT Spectra?
Can I use my own databases with NXT Spectra?
Can NXT Spectra separate overlapping spectra through deconvolution?
How accurate is AI identification with NXT Spectra?
Is NXT Spectra also available for LC-MS?
Kann NXT Spectra die Namen von Molekülen anzeigen?
Ich weiß, welche Moleküle ich erwarte – kann ich die Spektren hiervon berechnen?
Wie kann ich Ergebnisse z. B. nach Atomen, Summenformeln oder Eigenschaften filtern?
Ich habe viel Wissen zur Probe. Kann ich der METIS-KI Vorgaben machen (Summenformel, Atome, funktionelle Gruppen)?
Wie kann ich meine Daten exportieren?
Kann ich NXT Spectra mit hochaufgelösten Massenspektren (z. B. TOF-MS) nutzen?
In welchen Anwendungen funktioniert die Software?
Lernt die KI mit meinen Daten?
Wie wird der Schutz meiner Daten gewährleistet?
Kann ich die KI mit meinen Daten oder Annotationen verbessern?
Nutzt die Software auch Retentionsindices?
Ich habe eine etwas außergewöhnliche Idee oder Frage und finde die Antwort hier nicht..