當重複樣本與獨立樣本對科學結論至關重要時使用；若只需鑑定一個未知光譜，則不適用。
研究批次 · 指南
研究批次 · FTIR.fun
指南開放工作台
研究批次 — 使用方法
當您的科學問題取決於一系列 FTIR 光譜而非單一檔案時，請使用研究批次：例如處理條件、濃度、配方、時間點，或具有重複樣本的生物群組。此工作流程會讓研究結構保持清晰，協助您從群組模式追溯至其背後的光譜區域。
相似度、PCA、分群與峰值差異是同一項研究的不同觀點，應結合解讀。
匯出數值，而非依賴螢幕截圖，同時保留樣本指派與光譜證據，以便共同作者或日後分析使用。
此工作台的用途
- 將多個光譜整理為樣品、重複測試及可選的類別。
- 使用相似度指標比較光譜及獨立樣本平均值。
- 執行 PCA，以顯示整批樣本中變異的主要模式。
- 建立 UPGMA 分群，以顯示樣品之間的相對關係。
- 標示所定義群組之間存在差異的峰。
- 當每個類別至少有 5 個獨立分離株時，可建立 SIMCA 風格的類別模型。
何時使用 Research Batch
- 配方系列、处理组、时间点或生物学分组。
- 实验内重复测定一致性检查。
- 探索性模式、分組及離群值檢視。
- 尋找促成預先定義群組之間差異的譜帶。
重要事項： 研究批次提供探索性的数值证据。在 PCA 或聚类分析中出现分组分离，其本身并不能证明化学身份或因果关系。
四個步驟的工作流程
1上傳光譜上传您研究中的 FTIR 文件。一次批次可添加多个文件。
2描述樣品將每個檔案指定給樣品、重複樣或分離株，並可選擇性地指定類別標籤。對於較大的批次，請使用中繼資料 CSV 選項。
3运行分析工作台會使用所選設定計算相似度、PCA、分群及峰值差異。
4審閱與匯出检查图表和表格，然后导出数值结果，以进行独立统计分析或编写报告。
樣品與重複樣本指派
使用在軟體之外也有意義的樣品 ID。重複測量應代表同一樣品的重複測量；當獨立分離物代表不同的實驗單位時，應保持其可區分性。
- 样本 ID — 樣本或實驗單位的穩定名稱。
- 重複樣本／分離物 — 使用指派欄位，將重複測量與獨立樣品正確分組。
- 類別標籤 — 可選的預先定義群組，例如對照組、處理組或配方組。
分析範圍與正規化
指紋區間： 默认分析范围为 1800–900 cm⁻¹。当您的实验方案要求使用不同区域时，请进行更改；所选范围之外的峰不会用于这些计算。
正規化： 向量正規化為預設選項。在適合您的資料集時，也可使用 SNV。請在您打算比較的光譜之間維持一致的預處理方式。
結果分頁的含義
- 相似性矩陣 — 使用可用的相似度或距離度量，對光譜或分離株平均值進行成對比較。
- PCA 與 SIMCA — PCA 分數與解釋變異量；當資料符合類別模型要求時，會顯示類別模型診斷結果。
- 聚類 — 顯示分析特徵空間中相對關係的 UPGMA 樹狀圖。
- 峰差異 — 群組差異最顯著的譜帶，以及可取得的統計證據。
- 樣本 — 分析中使用的檔案與中繼資料。
SIMCA 風格的類別模型
類別模型要求每個類別至少有 5 個獨立分離株。這是一個根據該批次資料建立的校準模型，而不是經過獨立驗證的分類器。在將模型視為預測性分類方法之前，請使用外部驗證。
匯出結果
使用 CSV、Excel 或 JSON 匯出檔保留數值結果，並在 FTIR.fun 外繼續分析。相較於螢幕截圖，匯出的數值更適合進行獨立統計與紀錄保存。