Муну репликаттар жана көз карандысыз үлгүлөр илимий жыйынтык үчүн маанилүү болгондо колдонуңуз, бир гана белгисиз спектрди аныктоо керек болгондо эмес.
Изилдөө партиясы · Колдонмо
Изилдөө партиясы · FTIR.fun
КолдонмоИш тактасын ачуу
Изилдөө партиясы — Кантип колдонуу керек
Илимий сурооңуз бир файлга эмес, бир катар FTIR спектрлерине көз каранды болгондо Research Batch функциясын колдонуңуз: иштетүүлөр, концентрациялар, формулалар, убакыт чекиттери же кайталоолору бар биологиялык топтор. Бул иш процесси топтордогу үлгүлөрдөн алардын артындагы спектрдик аймактарга өтүп жатканда изилдөөнүн түзүмүн көрүнүктүү бойдон сактайт.
Окшоштук, PCA, кластерлөө жана пиктердин айырмачылыктары бир эле изилдөөнүн ар башка көрүнүштөрү болуп саналат жана аларды биргеликте чечмелөө керек.
Скриншотторго таянбастан, маанилерди экспорттоп, ошол эле учурда үлгүлөрдүн дайындалышын жана спектрдик далилдерди авторлоштор же кийинки талдоо үчүн жеткиликтүү бойдон калтырыңыз.
Бул иш тактасы эмне кылат
- Көптөгөн спектрлерди үлгүлөргө, кайталап өлчөөлөргө жана каалоого жараша класстарга уюштурат.
- Спектрлерди жана изоляттардын орточо маанилерин окшоштук метрикалары менен салыштырат.
- Партия боюнча өзгөрүүлөрдүн негизги үлгүлөрүн көрсөтүү үчүн PCA жүргүзөт.
- Үлгүлөрдүн салыштырмалуу байланыштарын көрсөтүү үчүн UPGMA кластерлөөсүн түзөт.
- Белгиленген топтордун ортосунда айырмаланган чокуларды бөлүп көрсөтөт.
- Ар бир класс үчүн кеминде 5 көз карандысыз изолят болгондо SIMCA стилиндеги класстык моделди түзө алат.
Research Batchти качан колдонуу керек
- Формуляция сериялары, дарылоо топтору, убакыт чекиттери же биологиялык топтор.
- Бир эксперименттин ичиндеги репликалардын ырааттуулугун текшерүү.
- Үлгүлөрдү изилдөө, топтоштуруу жана четтөөлөрдү карап чыгуу.
- Алдын ала аныкталган топтордун ортосундагы айырмачылыктарга салым кошкон тилкелерди табуу.
Маанилүү: Research Batch изилдөө үчүн сандык далилдерди берет. PCA же кластерлөөдөгү топтордун бөлүнүшү өзүнөн-өзү химиялык курамды же себептик байланышты далилдебейт.
Төрт кадамдан турган иш процесси
1Спектрлерди жүктөөИзилдөөңүздөгү FTIR файлдарын жүктөңүз. Бир пакетте бир нече файл кошсоңуз болот.
2Үлгүлөрдү сүрөттөөАр бир файлды үлгүгө, кайталап өлчөөгө же изолятка, ошондой эле кааласаңыз класс белгисине дайындаңыз. Чоңураак партиялар үчүн метадайындардын CSV параметрин колдонуңуз.
3Анализди жүргүзүүИш тактасы тандалган жөндөөлөрдү колдонуп, окшоштукту, PCAны, кластерлештирүүнү жана чокулардын айырмаларын эсептейт.
4Карап чыгуу жана экспорттооГрафиктерди жана таблицаларды текшериңиз, андан соң көз карандысыз статистикалык талдоо же отчет берүү үчүн сандык натыйжаларды экспорттоңуз.
Үлгү жана кайталап алынган үлгү боюнча дайындоо
Программанын сыртында да түшүнүктүү болгон үлгү идентификаторлорун колдонуңуз. Кайталап өлчөөлөр бир эле үлгүнү кайра-кайра өлчөөнү билдириши керек; өз алдынча бөлүнүп алынган үлгүлөр өзүнчө эксперименттик бирдиктерди билдирген учурда, аларды айырмалоого мүмкүн бойдон калтырыңыз.
- Үлгүнүн ID＇си — Үлгү же эксперименттик бирдик үчүн туруктуу аталыш.
- Кайталап алынган үлгү / изолят — Кайталанган өлчөөлөрдү жана көз карандысыз үлгүлөрдү туура топтоштуруу үчүн дайындоо талааларын колдонуңуз.
- Класс энбелгиси — Алдын ала аныкталган милдеттүү эмес топ, мисалы, Контроль, Дарылоо же Формуляция тобу.
Анализ диапазону жана нормалдаштыруу
Манжа изинин диапазону: Демейки талдоо диапазону 1800–900 cm⁻¹. Протоколуңуз башка аймакты талап кылганда аны өзгөртүңүз; тандалган диапазондон тышкаркы чокулар бул эсептөөлөрдө колдонулбайт.
Нормалдаштыруу: Векторду нормалдаштыруу демейки боюнча колдонулат. SNV сиздин маалымат топтомуңузга ылайыктуу болгон учурда да жеткиликтүү. Салыштырууну көздөгөн спектрлердин баарында алдын ала иштетүүнү бирдей сактаңыз.
Натыйжа өтмөктөрү эмнени билдирет
- Окшоштук матрицасы — Жеткиликтүү окшоштук же аралык метрикаларын колдонуу менен спектрлерди же изоляттардын орточо маанилерин жуптук салыштыруу.
- PCA жана SIMCA — PCA упайлары жана түшүндүрүлгөн дисперсия; маалыматтар класстык моделдин талаптарына жооп бергенде, класстык моделдин диагностикалык көрсөткүчтөрү көрсөтүлөт.
- Кластерлөө — Талданган белгилер мейкиндигиндеги салыштырмалуу байланыштарды көрсөткөн UPGMA дендрограммасы.
- Чоку айырмачылыктары — Топтордун ортосундагы айырмачылыктары эң күчтүү тилкелер жана жеткиликтүү статистикалык далилдер.
- Үлгүлөр — Талдоодо колдонулган файлдар жана метадайындар.
SIMCA стилиндеги класс модели
Класс модели ар бир класс үчүн кеминде 5 көз карандысыз изолятты талап кылат. Бул өз алдынча валидацияланган классификатор эмес, партиядагы маалыматтардын негизинде түзүлгөн калибрлөө модели. Моделди болжолдоочу классификация ыкмасы катары колдонуудан мурун тышкы валидация жүргүзүңүз.
Натыйжаларды экспорттоо
Сандык натыйжаларды сактап, FTIR.fun кызматынан тышкары талдоону улантуу үчүн CSV, Excel же JSON экспортторун колдонуңуз. Экспорттолгон маанилер көз карандысыз статистика жана маалыматтарды каттоо үчүн скриншотторго караганда ылайыктуураак.