Chemometrie und Datenanalyse

Die Chemometrie wendet statistische und mathematische Methoden an, um Experimente zu planen und chemische Informationen aus analytischen Daten, insbesondere multivariaten Daten, zu extrahieren.

Definition

Chemometrie ist die Disziplin, die statistische und mathematische Methoden verwendet, um chemische Experimente zu planen und maximale chemische Informationen aus analytischen Messungen, insbesondere multivariaten Daten, zu extrahieren.

Scope

Dieses Thema behandelt die Analyse analytischer Daten jenseits einfacher univariater Statistiken: Versuchsplanung und -optimierung, explorative und Mustererkennungsmethoden wie Hauptkomponentenanalyse und Clustering, Klassifikation und multivariate Kalibrierung einschließlich partieller kleinster Quadrate. Es wird erläutert, wie hochdimensionale Messungen wie vollständige Spektren modelliert werden, um Proben zu klassifizieren und Konzentrationen vorherzusagen, und wie Modelle gegen Überanpassung validiert werden.

Core questions

• Wie macht die Versuchsplanung Optimierung und Screening effizient?
• Wie offenbaren Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse Strukturen in hochdimensionalen Daten?
• Wie sagt die multivariate Kalibrierung Konzentrationen aus vollständigen Spektren voraus?
• Wie werden chemometrische Modelle validiert, um Überanpassung zu vermeiden?

Key theories

Hauptkomponentenanalyse

Die Hauptkomponentenanalyse drückt viele korrelierte Messungen als wenige orthogonale Komponenten aus, die den Großteil der Varianz erfassen, Gruppierungen und Trends aufzeigen und eine Grundlage für die Klassifikation sowie für die Komprimierung spektraler Daten vor der Modellierung bilden.

Multivariate Kalibrierung

Methoden wie die partiellen kleinsten Quadrate setzen ein gesamtes gemessenes Profil, wie ein Spektrum, mit einer oder mehreren Konzentrationen in Beziehung, indem sie alle Variablen gleichzeitig nutzen, um robuste Vorhersagen zu liefern, selbst wenn einzelne Signale überlappen oder interferieren.

Mechanisms

Die Chemometrie behandelt einen Satz von Messungen als Datenmatrix und wendet mathematische Modelle darauf an. Explorative Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse projizieren die Daten auf einige latente Variablen, die ihre Struktur erfassen und Cluster und Ausreißer aufzeigen. Klassifikationsmethoden ordnen Proben Gruppen zu, und die multivariate Kalibrierung erstellt prädiktive Modelle, die Spektren oder andere Profile mit Konzentrationen verknüpfen. Modelle werden durch Kreuzvalidierung oder unabhängige Testsätze validiert, um sicherzustellen, dass sie generalisieren und nicht nur Rauschen anpassen.

Clinical relevance

Chemometrische Methoden sind zentral für die moderne instrumentelle Analyse: Sie interpretieren spektroskopische und chromatographische Daten in pharmazeutischen, Lebensmittel- und Umweltlaboren, ermöglichen schnelle zerstörungsfreie Tests mittels Nahinfrarotspektroskopie und unterstützen metabolomische und andere Omics-Analysen, bei denen jede Probe Tausende von Variablen liefert.

History

Die Chemometrie entstand in den 1970er Jahren als benannte Disziplin, wobei Svante Wold den Begriff prägte und Bruce Kowalski zu ihrer Etablierung beitrug, da wachsende instrumentelle Daten und erschwingliche Computer multivariate Methoden erforderten. Die partielle Kleinste-Quadrate-Regression, entwickelt von Wold und Martens, wurde zu einem prägenden Werkzeug, und das Feld expandierte mit dem Aufkommen hochdimensionaler spektroskopischer und Omics-Daten.

Key figures

• Svante Wold
• Bruce Kowalski
• Harald Martens

Seminal works

• wold1987
• miller2018
• brereton2018

Frequently asked questions

Welches Problem löst die Chemometrie?

Moderne Instrumente erzeugen weit mehr Daten, als einfache Statistiken verarbeiten können, wie z. B. vollständige Spektren für jede Probe; die Chemometrie bietet multivariate Methoden, um Muster zu finden, Proben zu klassifizieren und Konzentrationen aus all diesen Daten gleichzeitig vorherzusagen.

Warum müssen chemometrische Modelle validiert werden?

Bei vielen Variablen kann ein Modell Rauschen anstelle echter Chemie anpassen, was auf den Trainingsdaten genau erscheint, aber bei neuen Proben versagt; die Validierung durch Kreuzvalidierung oder unabhängige Testsätze überprüft, ob das Modell tatsächlich generalisiert.