研究バッチ — 使用方法

1つのファイルではなく、一連のFTIRスペクトルに科学的な問いが依存している場合は、Research Batchを使用してください。対象には、処理、濃度、配合、時点、または反復測定を伴う生物学的グループが含まれます。このワークフローでは、グループ間のパターンから、その背後にあるスペクトル領域へ移行する間も、研究の構造を可視化したまま維持できます。

このワークフローを選択する対象実験群間の比較

反復試料と独立試料が科学的結論に重要な場合に使用してください。未知スペクトルを1つ特定するだけでよい場合には使用しないでください。

それが答えるのに役立つ問いグループ間に違いはあるか、どの程度一貫しているか、そしてどのバンドがその違いを説明するか？

類似度、PCA、クラスタリング、ピーク差は、同一の研究を異なる視点から捉えたものであり、相互に関連付けて解釈する必要があります。

引き継げる内容統計、図表、原稿レビューのための数値的根拠

スクリーンショットに頼るのではなく値をエクスポートし、サンプルの割り当てとスペクトルの証拠を共著者や後の分析で利用できる状態に保ちます。

このワークベンチの機能

多数のスペクトルを、試料、反復測定、および任意のクラスに整理します。
スペクトルと分離平均を類似度指標で比較します。
バッチ全体における変動の主なパターンを示すためにPCAを実行します。
相対的なサンプル間関係を示すために、UPGMAクラスタリングを構築します。
定義されたグループ間で異なるピークを強調表示します。
クラスごとに少なくとも5つの独立した分離株がある場合、SIMCA形式のクラスモデルを構築できます。

Research Batchを使用するタイミング

製剤系列、処理群、時間ポイント、または生物学的群。
実験内における反復測定の一貫性チェック。
探索的なパターン、グループ分け、および外れ値の検討。
あらかじめ定義したグループ間の差異に寄与するバンドの特定。

重要： 研究バッチは探索的な数値的証拠を提供します。PCAまたはクラスタリングにおける群の分離は、それ自体では化学的同一性や因果関係の証明にはなりません。

4ステップのワークフロー

1スペクトルをアップロード研究のFTIRファイルをアップロードしてください。1バッチで複数のファイルを追加できます。

2サンプルを記述各ファイルをサンプル、反復測定、または分離物に割り当て、任意でクラスラベルを付けます。大規模なバッチの場合は、メタデータCSVオプションを使用してください。

3分析を実行ワークベンチは、選択した設定を使用して類似度、PCA、クラスタリング、およびピーク差を計算します。

4レビューとエクスポートプロットと表を確認し、その後、独立した統計解析または報告用に数値結果をエクスポートします。

試料および反復試料の割り当て

ソフトウェア外でも意味が通じるサンプルIDを使用してください。反復測定は同一サンプルの繰り返し測定を表すものとし、別個の実験単位を表す独立分離物は区別できる状態にしてください。

サンプルID — 試料または実験単位に付ける安定した名前。
反復試料 / 単離試料 — 割り当てフィールドを使用して、反復測定と独立サンプルを正しくグループ化してください。
クラスラベル — Control、Treatment、または製剤グループなどの任意の事前定義グループ。

分析範囲と正規化

フィンガープリント領域： デフォルトの分析範囲は1800–900 cm⁻¹です。プロトコルで異なる領域が必要な場合は変更してください。選択した範囲外のピークは、これらの計算では使用されません。

正規化： ベクトル正規化がデフォルトです。データセットに適している場合は、SNVも利用できます。比較するスペクトル間で前処理を一貫させてください。

結果タブの意味

類似度行列 — 利用可能な類似度または距離の指標を用いた、スペクトルまたは分離株平均値のペアワイズ比較。
PCAとSIMCA — PCAスコアと説明分散。データがクラスモデルの要件を満たす場合は、クラスモデルの診断結果も表示されます。
クラスタリング — 分析対象の特徴空間における相対的な関係を示すUPGMAデンドログラム。
ピーク差 — グループ間の差が最も大きいバンドと、利用可能な統計的根拠。
サンプル — 分析に使用したファイルとメタデータ。

SIMCAスタイルのクラスモデル

クラスモデルには、各クラスにつき少なくとも5つの独立した分離株が必要です。これはバッチ内のデータから構築されたキャリブレーションモデルであり、独立して妥当性確認された分類器ではありません。モデルを予測分類法として扱う前に、外部検証を行ってください。

結果をエクスポートする

CSV、Excel、またはJSON形式でエクスポートすると、数値結果を保持したまま、FTIR.fun外で分析を継続できます。エクスポートされた値は、独立した統計解析や記録管理において、スクリーンショットよりも適しています。

よくある質問

一度に分析できるスペクトル数は？

大規模なバッチは処理に時間がかかり、プロットや表が見にくくなる可能性があります。実際の処理能力はファイルサイズ、選択した分析、およびサーバーリソースに依存するため、必要に応じて非常に大規模な研究を意味のあるバッチに分割してください。

反復測定試料がない場合はどうすればよいですか？

実験計画に適合する場合は、各ファイルを独立した試料として扱ってください。分析要件を満たすためだけに、複製間の関係を作り出さないでください。

異なる装置のスペクトルを比較できますか？

はい。ただし、装置、アクセサリ、分解能、サンプリング、前処理の違いによって、見かけ上の群間分離が生じる可能性があります。可能な限り測定および前処理条件を統一し、装置間の差異は慎重に解釈してください。

顕著なピーク差で化学的原因を特定できますか？

いいえ。調査すべきスペクトル差異を特定します。帰属を裏付けるために、化学的文脈、文献証拠、標準物質、またはその他の分析手法を使用してください。