Seria e kërkimit — Si të përdoret

Përdorni Research Batch kur pyetja juaj shkencore varet nga një seri spektrash FTIR dhe jo nga një skedar i vetëm: trajtime, përqendrime, formulime, pika kohore ose grupe biologjike me përsëritje. Rrjedha e punës e mban të dukshme strukturën e studimit ndërsa kaloni nga modelet e grupeve te rajonet spektrale që qëndrojnë pas tyre.

Zgjidhni këtë rrjedhë pune përKrahasime midis grupeve eksperimentale

Përdoreni kur përsëritjet dhe mostrat e pavarura kanë rëndësi për përfundimin shkencor, jo kur ju duhet vetëm të identifikoni një spektër të panjohur.

Pyetja të cilës ndihmon t＇i përgjigjeniA ndryshojnë grupet, sa të qëndrueshme janë ato dhe cilët breza e shpjegojnë ndryshimin?

Ngjashmëria, PCA, klasterizimi dhe ndryshimet e majave janë këndvështrime të ndryshme të të njëjtit studim dhe duhet të interpretohen së bashku.

Çfarë mund të çoni përparaDëshmi numerike për statistika, figura dhe shqyrtim të dorëshkrimit

Eksportoni vlerat në vend që të mbështeteni te pamjet e ekranit, duke ruajtur njëkohësisht të disponueshme caktimin e mostrës dhe provat spektrale për bashkautorët ose analizat e mëvonshme.

Çfarë bën kjo tavolinë pune

Organizon shumë spektra në mostra, përsëritje dhe klasa opsionale.
Krahason spektrat dhe mesataret e izolateve duke përdorur metrika ngjashmërie.
Ekzekuton PCA për të treguar modelet kryesore të ndryshimit në të gjithë grupin.
Ndërton grupimin UPGMA për të treguar marrëdhëniet relative midis mostrave.
Thekson majat që ndryshojnë midis grupeve të përcaktuara.
Mund të ndërtojë një model klasifikimi të stilit SIMCA kur ka të paktën 5 izolime të pavarura për klasë.

Kur të përdoret Research Batch

Seritë e formulimeve, grupet e trajtimit, pikat kohore ose grupet biologjike.
Kontrolle të qëndrueshmërisë së përsëritjeve brenda një eksperimenti.
Shqyrtim eksplorues i modeleve, grupimeve dhe vlerave të jashtme.
Gjetja e brezave që kontribuojnë në dallimet midis grupeve të paracaktuara.

E rëndësishme: Research Batch ofron prova numerike eksploruese. Ndarja e grupeve në PCA ose në grupim nuk përbën, në vetvete, provë të identitetit kimik ose të shkakësisë.

Rrjedha e punës në katër hapa

1Ngarkoni spektratNgarkoni skedarët FTIR nga studimi juaj. Mund të shtohen disa skedarë në një grup të vetëm.

2Përshkruani mostratCaktoni çdo skedar një mostre, përsëritjeje ose izolate, si dhe një etiketë opsionale klase. Për grupe më të mëdha, përdorni opsionin CSV të meta të dhënave.

3Ekzekuto analizënWorkbench-i llogarit ngjashmërinë, PCA-në, grupëzimin dhe ndryshimet e pikut duke përdorur cilësimet e zgjedhura.

4Shqyrto dhe eksportoInspektoni grafikët dhe tabelat, më pas eksportoni rezultatet numerike për analiza statistikore ose raportim të pavarur.

Caktimi i mostrës dhe përsëritjes

Përdorni ID mostrash që kanë kuptim edhe jashtë softuerit. Përsëritjet duhet të përfaqësojnë matje të përsëritura të së njëjtës mostër; izolatet e pavarura duhet të mbeten të dallueshme kur përfaqësojnë njësi eksperimentale të veçanta.

ID-ja e mostrës — Një emër i qëndrueshëm për kampionin ose njësinë eksperimentale.
Përsëritje / izolim — Përdorni fushat e caktimit për t＇i grupuar saktë matjet e përsëritura dhe mostrat e pavarura.
Etiketa e klasës — Grup opsional i paracaktuar, si grupi i Kontrollit, i Trajtimit ose i formulimit.

Gama e analizës dhe normalizimi

Gama e gjurmës së gishtit: Intervali i parazgjedhur i analizës është 1800–900 cm⁻¹. Ndryshojeni kur protokolli juaj kërkon një rajon tjetër; piket jashtë intervalit të zgjedhur nuk përdoren në këto llogaritje.

Normalizimi: Normalizimi i vektorit është parazgjedhja. SNV është gjithashtu i disponueshëm kur është i përshtatshëm për grupin tuaj të të dhënave. Mbajeni parapërpunimin të njëjtë në të gjitha spektrat që synoni të krahasoni.

Çfarë nënkuptojnë skedat e rezultateve

Matrica e ngjashmërisë — Krahasimi çiftor i spektrave ose i mesatareve të izolimeve duke përdorur metrikat e disponueshme të ngjashmërisë ose distancës.
PCA & SIMCA — Rezultatet e PCA-së dhe varianca e shpjeguar; diagnostikimi i modelit të klasës shfaqet kur të dhënat plotësojnë kërkesat e modelit të klasës.
Grupimi — Dendrogramë UPGMA që tregon marrëdhëniet relative në hapësirën e veçorive të analizuara.
Dallimet e Kulmeve — Bandat me dallimet më të forta midis grupeve dhe provat statistikore të disponueshme.
Mostra — Skedarët dhe metadatat e përdorura në analizë.

Model klasifikimi i stilit SIMCA

Modeli i klasës kërkon të paktën 5 izolime të pavarura për klasë. Ai është një model kalibrimi i ndërtuar nga të dhënat e grupit, jo një klasifikues i validuar në mënyrë të pavarur. Përdorni validim të jashtëm përpara se ta trajtoni modelin si një metodë klasifikimi parashikues.

Eksporto rezultatet

Përdorni eksportet CSV, Excel ose JSON për të ruajtur rezultatet numerike dhe për të vazhduar analizën jashtë FTIR.fun. Vlerat e eksportuara janë më të përshtatshme se pamjet e ekranit për statistika të pavarura dhe mbajtjen e të dhënave.

FAQ

Sa spektra mund të analizoj njëherësh?

Grupet e mëdha kërkojnë më shumë kohë për t’u përpunuar dhe mund t’i bëjnë grafikët ose tabelat më të vështira për t’u lexuar. Kapaciteti praktik varet nga madhësia e skedarit, analiza e zgjedhur dhe burimet e serverit; prandaj, kur nevojitet, ndajini studimet shumë të mëdha në grupe kuptimplota.

Po nëse nuk kam përsëritje?

Trajtojeni çdo skedar si një mostër të pavarur kur kjo përputhet me projektimin tuaj eksperimental. Mos shpikni marrëdhënie replikimi thjesht për të përmbushur një kërkesë analize.

A mund të krahasoj spektrat nga instrumente të ndryshme?

Po, por ndryshimet në instrument, aksesor, rezolucion, kampionim dhe parapërpunim mund të krijojnë ndarje të dukshme të grupeve. Harmonizoni marrjen e të dhënave dhe parapërpunimin sa herë që është e mundur dhe interpretoni me kujdes ndryshimet ndërmjet instrumenteve.

A identifikon një ndryshim i rëndësishëm i pikut shkakun kimik?

Jo. Ai identifikon një ndryshim spektral për t’u hetuar. Përdorni kontekstin kimik, evidencën nga literatura, standardet ose metoda të tjera analitike për të mbështetur përcaktimin.