केमोमेट्रिक्स और डेटा विश्लेषण
केमोमेट्रिक्स प्रयोगों को डिज़ाइन करने और विश्लेषणात्मक डेटा, विशेष रूप से बहुभिन्नरूपी डेटा से रासायनिक जानकारी निकालने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय विधियों को लागू करता है।
Definition
केमोमेट्रिक्स वह अनुशासन है जो रासायनिक प्रयोगों को डिज़ाइन करने और विश्लेषणात्मक मापों, विशेष रूप से बहुभिन्नरूपी डेटा से अधिकतम रासायनिक जानकारी निकालने के लिए सांख्यिकीय और गणितीय विधियों का उपयोग करता है।
Scope
यह विषय साधारण एकभिन्नरूपी सांख्यिकी से परे विश्लेषणात्मक डेटा के विश्लेषण को शामिल करता है: प्रायोगिक डिज़ाइन और अनुकूलन, अन्वेषी और पैटर्न-पहचान विधियाँ जैसे कि प्रमुख घटक विश्लेषण और क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, और आंशिक न्यूनतम वर्ग सहित बहुभिन्नरूपी अंशांकन। यह बताता है कि पूर्ण स्पेक्ट्रा जैसे उच्च-आयामी मापों को नमूनों को वर्गीकृत करने और सांद्रता की भविष्यवाणी करने के लिए कैसे मॉडल किया जाता है, और ओवरफिटिंग के खिलाफ मॉडलों को कैसे मान्य किया जाता है।
Core questions
- प्रायोगिक डिज़ाइन अनुकूलन और स्क्रीनिंग को कैसे कुशल बनाता है?
- प्रमुख घटक विश्लेषण जैसी विधियाँ उच्च-आयामी डेटा में संरचना को कैसे प्रकट करती हैं?
- बहुभिन्नरूपी अंशांकन पूर्ण स्पेक्ट्रा से सांद्रता की भविष्यवाणी कैसे करता है?
- ओवरफिटिंग से बचने के लिए केमोमेट्रिक मॉडलों को कैसे मान्य किया जाता है?
Key theories
- प्रमुख घटक विश्लेषण
- प्रमुख घटक विश्लेषण कई सहसंबद्ध मापों को कुछ ऑर्थोगोनल घटकों के रूप में फिर से व्यक्त करता है जो अधिकांश भिन्नता को कैप्चर करते हैं, समूहीकरण और प्रवृत्तियों को प्रकट करते हैं और वर्गीकरण के लिए और मॉडलिंग से पहले वर्णक्रमीय डेटा को संपीड़ित करने के लिए एक आधार प्रदान करते हैं।
- बहुभिन्नरूपी अंशांकन
- आंशिक न्यूनतम वर्ग जैसी विधियाँ एक संपूर्ण मापी गई प्रोफ़ाइल, जैसे कि एक स्पेक्ट्रम, को एक या अधिक सांद्रता से संबंधित करती हैं, सभी चरों का एक साथ उपयोग करके मजबूत भविष्यवाणियाँ देती हैं, भले ही व्यक्तिगत संकेत ओवरलैप या हस्तक्षेप करते हों।
Mechanisms
केमोमेट्रिक्स मापों के एक सेट को डेटा मैट्रिक्स के रूप में मानता है और उस पर गणितीय मॉडल लागू करता है। प्रमुख घटक विश्लेषण जैसी अन्वेषी विधियाँ डेटा को कुछ अव्यक्त चरों पर प्रोजेक्ट करती हैं जो इसकी संरचना को कैप्चर करते हैं, क्लस्टर और आउटलायर को उजागर करते हैं। वर्गीकरण विधियाँ नमूनों को समूहों में असाइन करती हैं, और बहुभिन्नरूपी अंशांकन स्पेक्ट्रा या अन्य प्रोफाइल को सांद्रता से जोड़ने वाले भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाता है। मॉडलों को क्रॉस-वैलिडेशन या स्वतंत्र परीक्षण सेट द्वारा मान्य किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे शोर को फिट करने के बजाय सामान्यीकरण करते हैं।
Clinical relevance
केमोमेट्रिक विधियाँ आधुनिक वाद्य विश्लेषण के लिए केंद्रीय हैं: फार्मास्युटिकल, खाद्य और पर्यावरणीय प्रयोगशालाओं में स्पेक्ट्रोस्कोपिक और क्रोमैटोग्राफिक डेटा की व्याख्या करना, निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी द्वारा तीव्र गैर-विनाशकारी परीक्षण को सक्षम करना, और मेटाबोलोमिक और अन्य ओमिक्स विश्लेषणों का समर्थन करना जहाँ प्रत्येक नमूना हजारों चर उत्पन्न करता है।
History
केमोमेट्रिक्स 1970 के दशक में एक नामित अनुशासन के रूप में उभरा, जिसमें स्वंते वोल्ड ने इस शब्द को गढ़ा और ब्रूस कोवाल्स्की ने इसे स्थापित करने में मदद की, क्योंकि बढ़ते वाद्य डेटा और किफायती कंप्यूटिंग ने बहुभिन्नरूपी विधियों की मांग की। वोल्ड और मार्टेंस द्वारा विकसित आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन, एक परिभाषित उपकरण बन गया, और उच्च-आयामी स्पेक्ट्रोस्कोपिक और ओमिक्स डेटा के उदय के साथ क्षेत्र का विस्तार हुआ।
Key figures
- Svante Wold
- Bruce Kowalski
- Harald Martens
Related topics
Seminal works
- wold1987
- miller2018
- brereton2018
Frequently asked questions
- केमोमेट्रिक्स किस समस्या का समाधान करता है?
- आधुनिक उपकरण साधारण सांख्यिकी से कहीं अधिक डेटा उत्पन्न करते हैं, जैसे प्रत्येक नमूने के लिए पूर्ण स्पेक्ट्रा; केमोमेट्रिक्स पैटर्न खोजने, नमूनों को वर्गीकृत करने और उस सभी डेटा से एक साथ सांद्रता की भविष्यवाणी करने के लिए बहुभिन्नरूपी विधियाँ प्रदान करता है।
- केमोमेट्रिक मॉडलों को मान्य क्यों किया जाना चाहिए?
- कई चरों के साथ एक मॉडल वास्तविक रसायन विज्ञान के बजाय शोर को फिट कर सकता है, प्रशिक्षण डेटा पर सटीक दिखाई दे सकता है लेकिन नए नमूनों पर विफल हो सकता है; क्रॉस-वैलिडेशन या स्वतंत्र परीक्षण सेट द्वारा सत्यापन यह जांचता है कि मॉडल वास्तव में सामान्यीकरण करता है।