اسے اس وقت استعمال کریں جب سائنسی نتیجے کے لیے تکراری نمونے اور آزاد نمونے اہم ہوں، نہ کہ صرف ایک نامعلوم طیف کی شناخت کے لیے۔
ریسرچ بیچ · گائیڈ
ریسرچ بیچ · FTIR.fun
گائیڈورک بینچ کھولیں
تحقیقی بیچ — استعمال کا طریقہ
Research Batch استعمال کریں جب آپ کا سائنسی سوال ایک فائل کے بجائے FTIR طیفوں کی ایک سلسلے پر منحصر ہو: علاج، ارتکازات، فارمولیشنز، زمانی نقاط یا تکراری حیاتیاتی گروپس۔ یہ ورک فلو مطالعے کی ساخت کو نمایاں رکھتا ہے، جبکہ آپ گروہی نمونوں سے ان طیفی خطوں تک جاتے ہیں جو ان کے پیچھے موجود ہیں۔
مماثلت، PCA، کلسٹرنگ اور چوٹیوں کے اختلافات ایک ہی مطالعے کے مختلف زاویے ہیں اور ان کی باہم تشریح کی جانی چاہیے۔
اسکرین شاٹس پر انحصار کرنے کے بجائے قدریں برآمد کریں، جبکہ شریک مصنفین یا بعد کے تجزیے کے لیے نمونے کی تعیین اور اسپیکٹرل شواہد دستیاب رکھیں۔
یہ ورک بینچ کیا کرتا ہے
- بہت سے اسپیکٹرا کو نمونوں، تکراری پیمائشوں اور اختیاری درجہ بندیوں میں منظم کرتا ہے۔
- اسپیکٹرا اور الگ کیے گئے اوسطوں کا مماثلت کے پیمانوں کے ذریعے موازنہ کرتا ہے۔
- بیچ میں تغیر کے اہم نمونوں کو دکھانے کے لیے PCA چلاتا ہے۔
- نسبتی نمونہ جاتی تعلقات دکھانے کے لیے UPGMA کلسٹرنگ تیار کرتا ہے۔
- مقررہ گروہوں کے درمیان مختلف چوٹیوں کو نمایاں کرتا ہے۔
- جب ہر کلاس میں کم از کم 5 آزاد آئسولیٹس ہوں تو SIMCA طرز کا کلاس ماڈل بنایا جا سکتا ہے۔
Research Batch کب استعمال کریں
- فارمولیشن سیریز، ٹریٹمنٹ گروپس، زمانی نقاط، یا حیاتیاتی گروپس۔
- ایک تجربے کے اندر تکراری نمونوں کی یکسانیت کی جانچ۔
- تلاشاتی پیٹرن، گروپ بندی، اور آؤٹ لائر کا جائزہ۔
- پہلے سے متعین گروپس کے درمیان فرق میں حصہ ڈالنے والے bands کی تلاش۔
اہم: Research Batch تحقیقاتی عددی شواہد فراہم کرتا ہے۔ PCA یا کلسٹرنگ میں گروپوں کی علیحدگی بذاتِ خود کیمیائی شناخت یا سببیّت کا ثبوت نہیں ہے۔
چار مراحل میں ورک فلو
1طیفی ڈیٹا اپ لوڈ کریںاپنے مطالعے کی FTIR فائلیں اپ لوڈ کریں۔ ایک ہی بیچ میں متعدد فائلیں شامل کی جا سکتی ہیں۔
2نمونوں کی وضاحت کریںہر فائل کو ایک نمونے، تکراری نمونے یا الگ تھلگ نمونے سے منسلک کریں، اور اختیاری درجہ جاتی لیبل شامل کریں۔ بڑے بیچز کے لیے میٹا ڈیٹا CSV کا اختیار استعمال کریں۔
3تجزیہ چلائیںورک بینچ منتخب کردہ ترتیبات کا استعمال کرتے ہوئے مماثلت، PCA، کلسٹرنگ، اور پیک کے فرق کا حساب لگاتا ہے۔
4جائزہ لیں اور برآمد کریںگراف اور جدولوں کا معائنہ کریں، پھر آزادانہ شماریات یا رپورٹنگ کے لیے عددی نتائج برآمد کریں۔
نمونے اور مکرر نمونے کی تخصیص
ایسی نمونہ IDs استعمال کریں جو سافٹ ویئر سے باہر بھی قابلِ فہم ہوں۔ مکرر پیمائشیں ایک ہی نمونے کی بار بار کی گئی پیمائشوں کی نمائندگی کریں؛ آزاد علیحدہ کیے گئے نمونے قابلِ امتیاز رہنے چاہییں جب وہ الگ تجرباتی اکائیوں کی نمائندگی کرتے ہوں۔
- نمونے کی شناخت — نمونے یا تجرباتی اکائی کے لیے ایک مستقل نام۔
- مکرر نمونہ / علیحدہ نمونہ — دہرائی گئی پیمائشوں اور آزاد نمونوں کو درست طور پر گروپ میں رکھنے کے لیے اسائنمنٹ فیلڈز استعمال کریں۔
- کلاس کا لیبل — اختیاری پہلے سے متعین گروپ جیسے کہ کنٹرول، ٹریٹمنٹ، یا فارمولیشن گروپ۔
تجزیے کی حد اور معمول سازی
فنگر پرنٹ رینج: پہلے سے طے شدہ تجزیاتی حد 1800–900 cm⁻¹ ہے۔ جب آپ کے پروٹوکول میں مختلف خطہ درکار ہو تو اسے تبدیل کریں؛ منتخب حد سے باہر کی چوٹیوں کو ان حسابات میں استعمال نہیں کیا جاتا۔
معیاری بنانا: ویکٹر نارملائزیشن بطور ڈیفالٹ فعال ہے۔ جب آپ کے ڈیٹا سیٹ کے لیے موزوں ہو تو SNV بھی دستیاب ہے۔ جن اسپیکٹرا کا آپ موازنہ کرنا چاہتے ہیں، ان سب میں پری پروسیسنگ کو یکساں رکھیں۔
نتیجے کے ٹیبز کا مطلب
- مماثلت میٹرکس — دستیاب مماثلت یا فاصلے کے پیمانوں کو استعمال کرتے ہوئے طیفوں یا الگ تھلگ نمونوں کے اوسطوں کا جوڑی وار موازنہ۔
- PCA اور SIMCA — PCA اسکورز اور وضاحت شدہ تغیر؛ جب ڈیٹا کلاس ماڈل کی ضروریات پوری کرتا ہے تو کلاس ماڈل کی تشخیصی معلومات دکھائی جاتی ہیں۔
- کلسٹرنگ — تجزیہ شدہ فیچر اسپیس میں نسبتی تعلقات دکھانے والا UPGMA ڈینڈروگرام۔
- پیک کے فرق — وہ بینڈز جن میں گروپوں کے درمیان سب سے مضبوط اختلافات ہوں اور جن کے لیے شماریاتی شواہد دستیاب ہوں۔
- نمونے — تجزیے میں استعمال ہونے والی فائلیں اور میٹا ڈیٹا۔
SIMCA طرز کا درجہ بندی ماڈل
کلاس ماڈل کے لیے ہر کلاس میں کم از کم 5 آزاد isolates درکار ہیں۔ یہ بیچ کے ڈیٹا سے بنایا گیا ایک کیلیبریشن ماڈل ہے، نہ کہ آزادانہ طور پر توثیق شدہ classifier۔ ماڈل کو پیش گوئی پر مبنی درجہ بندی کے طریقے کے طور پر استعمال کرنے سے پہلے بیرونی توثیق کریں۔
نتائج برآمد کریں
عددی نتائج محفوظ رکھنے اور FTIR.fun سے باہر تجزیہ جاری رکھنے کے لیے CSV، Excel، یا JSON exports استعمال کریں۔ برآمد شدہ اقدار آزاد شماریات اور ریکارڈ رکھنے کے لیے screenshots کے مقابلے میں زیادہ موزوں ہیں۔