ケモメトリックスとデータ解析

ケモメトリックスは、統計的および数学的手法を応用して実験を計画し、特に多変量データから分析化学情報を抽出する学問分野です。

Definition

ケモメトリックスは、統計的および数学的手法を用いて化学実験を計画し、特に多変量データから分析測定値から最大限の化学情報を抽出する学問分野です。

Scope

このトピックでは、単純な単変量統計を超える分析データの解析について扱います。具体的には、実験計画と最適化、主成分分析やクラスター分析などの探索的・パターン認識手法、分類、および部分最小二乗法を含む多変量検定です。また、全スペクトルなどの高次元測定値をモデル化してサンプルを分類し、濃度を予測する方法、および過学習を防ぐためにモデルを検証する方法についても論じます。

Core questions

• 実験計画は、最適化とスクリーニングをどのように効率化するのでしょうか？
• 主成分分析などの手法は、高次元データ内の構造をどのように明らかにするのでしょうか？
• 多変量検定は、全スペクトルから濃度をどのように予測するのでしょうか？
• 過学習を避けるために、ケモメトリックスモデルはどのように検証されるのでしょうか？

Key theories

主成分分析

主成分分析は、多くの相関する測定値を、分散の大部分を捉える少数の直交成分として再表現し、グループ分けや傾向を明らかにし、分類の基礎を提供し、モデル化の前にスペクトルデータを圧縮します。

多変量検定

部分最小二乗法などの手法は、スペクトルのような測定されたプロファイル全体を1つ以上の濃度に関連付け、個々の信号が重なったり干渉したりする場合でも、すべての変数を一度に利用して堅牢な予測を提供します。

Mechanisms

ケモメトリックスは、一連の測定値をデータ行列として扱い、それに数学的モデルを適用します。主成分分析のような探索的手法は、データの構造を捉える少数の潜在変数にデータを投影し、クラスターや外れ値を明らかにします。分類手法はサンプルをグループに割り当て、多変量検定はスペクトルやその他のプロファイルを濃度に結びつける予測モデルを構築します。モデルは、ノイズに適合するのではなく一般化することを保証するために、交差検定または独立したテストセットによって検証されます。

Clinical relevance

ケモメトリックス手法は、現代の機器分析の中心であり、医薬品、食品、環境研究室における分光分析およびクロマトグラフィーデータの解釈、近赤外分光法による迅速な非破壊検査の実現、各サンプルが数千の変数を生成するメタボロミクスおよびその他のオミクス解析のサポートに不可欠です。

History

ケモメトリックスは、1970年代にスヴァンテ・ウォルドがこの用語を考案し、ブルース・コワルスキーがその確立に貢献したことで、独立した学問分野として登場しました。これは、増大する機器データと手頃な価格のコンピューティングが多変量手法を必要としたためです。ウォルドとマーテンスによって開発された部分最小二乗回帰は、決定的なツールとなり、高次元の分光データやオミクスデータの台頭とともにこの分野は拡大しました。

Key figures

• Svante Wold
• Bruce Kowalski
• Harald Martens

Seminal works

• wold1987
• miller2018
• brereton2018

Frequently asked questions

ケモメトリックスはどのような問題を解決するのでしょうか？

現代の機器は、各サンプルからの全スペクトルなど、単純な統計では処理しきれないほど多くのデータを生成します。ケモメトリックスは、そのすべてのデータからパターンを見つけ、サンプルを分類し、濃度を予測するための多変量手法を提供します。

ケモメトリックスモデルはなぜ検証されなければならないのでしょうか？

多くの変数がある場合、モデルは実際の化学ではなくノイズに適合してしまう可能性があり、トレーニングデータでは正確に見えても、新しいサンプルでは失敗することがあります。交差検定や独立したテストセットによる検証は、モデルが真に一般化されていることを確認します。