Хемометрика и анализ данных

Хемометрика применяет статистические и математические методы для планирования экспериментов и извлечения химической информации из аналитических данных, особенно многомерных.

Definition

Хемометрика — это дисциплина, использующая статистические и математические методы для планирования химических экспериментов и извлечения максимальной химической информации из аналитических измерений, в частности из многомерных данных.

Scope

Эта тема охватывает анализ аналитических данных, выходящий за рамки простой одномерной статистики: планирование и оптимизация экспериментов, методы исследования и распознавания образов, такие как анализ главных компонент и кластеризация, классификация и многомерная калибровка, включая метод частичных наименьших квадратов. В ней рассматривается, как высокоразмерные измерения, такие как полные спектры, моделируются для классификации образцов и прогнозирования концентраций, а также как модели проверяются на предмет переобучения.

Core questions

• Как планирование эксперимента делает оптимизацию и скрининг эффективными?
• Как такие методы, как анализ главных компонент, выявляют структуру в многомерных данных?
• Как многомерная калибровка предсказывает концентрации по полным спектрам?
• Как хемометрические модели проверяются, чтобы избежать переобучения?

Key theories

Анализ главных компонент

Анализ главных компонент перевыражает множество коррелированных измерений как несколько ортогональных компонент, улавливающих большую часть дисперсии, выявляя группировки и тенденции и обеспечивая основу для классификации и для сжатия спектральных данных перед моделированием.

Многомерная калибровка

Такие методы, как метод частичных наименьших квадратов, связывают весь измеренный профиль, например спектр, с одной или несколькими концентрациями, используя все переменные одновременно для получения надежных прогнозов, даже когда отдельные сигналы перекрываются или интерферируют.

Mechanisms

Хемометрика рассматривает набор измерений как матрицу данных и применяет к ней математические модели. Исследовательские методы, такие как анализ главных компонент, проецируют данные на несколько скрытых переменных, которые отражают их структуру, выявляя кластеры и выбросы. Методы классификации относят образцы к группам, а многомерная калибровка строит прогностические модели, связывающие спектры или другие профили с концентрациями. Модели проверяются с помощью перекрестной проверки или независимых тестовых наборов, чтобы убедиться, что они обобщают, а не подгоняют шум.

Clinical relevance

Хемометрические методы занимают центральное место в современном инструментальном анализе: интерпретация спектроскопических и хроматографических данных в фармацевтических, пищевых и экологических лабораториях, обеспечение быстрого неразрушающего контроля с помощью спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне, а также поддержка метаболомного и других «омиксных» анализов, где каждый образец дает тысячи переменных.

History

Хемометрика возникла как самостоятельная дисциплина в 1970-х годах, когда Сванте Вольд ввел этот термин, а Брюс Ковальски помог его утвердить, поскольку растущий объем инструментальных данных и доступность вычислительной техники требовали многомерных методов. Регрессия методом частичных наименьших квадратов, разработанная Вольдом и Мартенсом, стала определяющим инструментом, и область расширилась с появлением высокоразмерных спектроскопических и «омиксных» данных.

Key figures

• Svante Wold
• Bruce Kowalski
• Harald Martens

Seminal works

• wold1987
• miller2018
• brereton2018

Frequently asked questions

Какую проблему решает хемометрика?

Современные приборы производят гораздо больше данных, чем может обработать простая статистика, например, полные спектры для каждого образца; хемометрика предоставляет многомерные методы для поиска закономерностей, классификации образцов и прогнозирования концентраций по всем этим данным одновременно.

Почему хемометрические модели должны быть валидированы?

При наличии множества переменных модель может подгонять шум, а не реальную химию, казаться точной на обучающих данных, но давать сбои на новых образцах; валидация с помощью перекрестной проверки или независимых тестовых наборов проверяет, что модель действительно обобщает.