Kemometri ve Veri Analizi
Kemometri, deney tasarımları yapmak ve analitik verilerden, özellikle çok değişkenli verilerden kimyasal bilgi çıkarmak için istatistiksel ve matematiksel yöntemler uygulamaktadır.
Tanım
Kemometri, kimyasal deneyleri tasarlamak ve analitik ölçümlerden, özellikle çok değişkenli verilerden maksimum kimyasal bilgiyi çıkarmak için istatistiksel ve matematiksel yöntemleri kullanan bir disiplindir.
Kapsam
Bu konu, basit tek değişkenli istatistiklerin ötesindeki analitik veri analizini kapsamaktadır: deneysel tasarım ve optimizasyon, temel bileşen analizi ve kümeleme gibi keşifsel ve örüntü tanıma yöntemleri, sınıflandırma ve kısmi en küçük kareler dahil çok değişkenli kalibrasyon. Tam spektrumlar gibi yüksek boyutlu ölçümlerin örnekleri sınıflandırmak ve konsantrasyonları tahmin etmek için nasıl modellendiğini ve modellerin aşırı uyuma (overfitting) karşı nasıl doğrulandığını ele almaktadır.
Temel sorular
- Deneysel tasarım, optimizasyon ve taramayı nasıl verimli hale getirmektedir?
- Temel bileşen analizi gibi yöntemler, yüksek boyutlu verilerdeki yapıyı nasıl ortaya çıkarmaktadır?
- Çok değişkenli kalibrasyon, tam spektrumlardan konsantrasyonları nasıl tahmin etmektedir?
- Kemometrik modeller, aşırı uyumu (overfitting) önlemek için nasıl doğrulanmaktadır?
Temel kuramlar
- Temel bileşen analizi
- Temel bileşen analizi, birçok ilişkili ölçümü varyansın çoğunu yakalayan birkaç ortogonal bileşen olarak yeniden ifade etmekte, gruplamaları ve eğilimleri ortaya çıkarmakta ve sınıflandırma ile modellemeden önce spektral verileri sıkıştırmak için bir temel sağlamaktadır.
- Çok değişkenli kalibrasyon
- Kısmi en küçük kareler gibi yöntemler, bir spektrum gibi ölçülen tüm bir profili bir veya daha fazla konsantrasyonla ilişkilendirmekte, bireysel sinyaller çakışsa veya etkileşime girse bile sağlam tahminler sağlamak için tüm değişkenleri aynı anda kullanmaktadır.
Mekanizmalar
Kemometri, bir dizi ölçümü bir veri matrisi olarak ele almakta ve buna matematiksel modeller uygulamaktadır. Temel bileşen analizi gibi keşifsel yöntemler, veriyi yapısını yakalayan, kümeleri ve aykırı değerleri ortaya çıkaran birkaç gizli değişkene yansıtmaktadır. Sınıflandırma yöntemleri örnekleri gruplara atamakta ve çok değişkenli kalibrasyon, spektrumları veya diğer profilleri konsantrasyonlara bağlayan tahmin modelleri oluşturmaktadır. Modeller, gürültüye uymak yerine genellenebildiklerinden emin olmak için çapraz doğrulama veya bağımsız test setleri ile doğrulanmaktadır.
Klinik önem
Kemometrik yöntemler, modern enstrümantal analizin merkezinde yer almaktadır: farmasötik, gıda ve çevre laboratuvarlarında spektroskopik ve kromatografik verilerin yorumlanması, yakın kızılötesi spektroskopisi ile hızlı tahribatsız testlerin yapılmasını sağlaması ve her bir örneğin binlerce değişken ürettiği metabolomik ve diğer omik analizlerini desteklemesi açısından önemlidir.
Tarihçe
Kemometri, 1970'lerde Svante Wold'un terimi ortaya atması ve Bruce Kowalski'nin kurulmasına yardımcı olmasıyla adlandırılmış bir disiplin olarak ortaya çıkmıştır; zira artan enstrümantal veriler ve uygun fiyatlı bilgisayarlaşma çok değişkenli yöntemleri gerektirmekteydi. Wold ve Martens tarafından geliştirilen kısmi en küçük kareler regresyonu, tanımlayıcı bir araç haline gelmiş ve yüksek boyutlu spektroskopik ve omik verilerin yükselişiyle alan genişlemiştir.
Öne çıkan isimler
- Svante Wold
- Bruce Kowalski
- Harald Martens
İlgili konular
Temel eserler
- wold1987
- miller2018
- brereton2018
Sıkça sorulan sorular
- Kemometri hangi sorunu çözmektedir?
- Modern enstrümanlar, her örnek için tam spektrumlar gibi, basit istatistiklerin kaldırabileceğinden çok daha fazla veri üretmektedir; kemometri, tüm bu verilerden aynı anda örüntüleri bulmak, örnekleri sınıflandırmak ve konsantrasyonları tahmin etmek için çok değişkenli yöntemler sunmaktadır.
- Kemometrik modeller neden doğrulanmalıdır?
- Birçok değişkenle bir model, gerçek kimya yerine gürültüye uyum sağlayabilmekte, eğitim verilerinde doğru görünse de yeni örneklerde başarısız olabilmektedir; çapraz doğrulama veya bağımsız test setleri ile yapılan doğrulama, modelin gerçekten genellenebildiğini kontrol etmektedir.