JMP 개발팀은 열심히 노력하여 화학계량 분석 기능을 위한 몇 가지 훌륭한 새 도구를 소프트웨어 구조에 구현했습니다. 이 모든 화학계량 분석 기능을 하나의 플랫폼으로 통합할 수 있게 해 준 초능력에 대해 @clay_barker , @RyanParker 및 @chris_gotwalt1 에게 많은 감사를 드립니다. 또한 사용자 커뮤니티 파일 교환 에서 찾을 수 있는 Spectris 추가 기능을 기반으로 피크 분석 및 피크 찾기에 기여한 @MikeD_Anderson 에게 특별히 감사드립니다.
이 블로그에서는 @Mark_Bailey 와 제가 최신 JMP 및 JMP Pro 18 릴리스의 새로운 기능에 대해 알려드립니다. 몇 가지 새로운 직접 모델이 FDE 도구 상자에 추가되었습니다. 이러한 모델링 유형은 특히 혼합물을 분석할 때 직접적인 해석 가능성에 더 좋습니다.
@nick_shelton 덕분에 .spc 파일을 열 수 있는 새로운 Python 스크립트와 .spa 파일을 열 수 있는 @jmpstopper 의 새로운 Python 스크립트도 있습니다.
새로운 직접 기능적 PCA 방법
JMP는 기존 Direct Functional PCA 탭에 네 가지 새로운 옵션을 추가했습니다.
- 다변량 곡선 분해능(MCR)
- 무제한 MCR
- 페널티를 받는 특이값 분해(SVD)
- 페널티가 있는 음이 아닌 SVD
이러한 새로운 방법은 현재 기능을 기반으로 하며 모델 > 직접 모델로 이동하면 기능 데이터 탐색기에서 찾을 수 있습니다.
Figure 1. New Direct Model options in FDEFigure 1. New Direct Model options in FDE그림 1. FDE의 새로운 직접 모델 옵션
다변량 곡선 분해능
다변량 곡선 분해능(MCR)은 화학계량 데이터 분석에 수년 동안 사용되어 왔습니다. 이는 혼합물의 스펙트럼을 분석하고 혼합물의 성분을 식별할 때 특히 유용하므로 MCR은 자체 모델링 혼합물 분석이라고도 알려져 있습니다.
아래는 알코올 혼합물(부탄올, 프로판올, 펜탄올)의 NMR 분석 이미지입니다. 데이터는 분석을 위해 다양한 형식으로 설정되며, 초기 전처리나 데이터 정리가 없습니다. 23개 행의 데이터가 있으며, 혼합물 성분은 순수 알코올의 NMR 스펙트럼을 기반으로 결정됩니다.
Figure 2. MCR model fit for all 23 NMR spectraFigure 2. MCR model fit for all 23 NMR spectra그림 2. 모든 23개 NMR 스펙트럼에 적합한 MCR 모델
분석에는 약 30초 정도 소요되므로, 즉시 아무것도 보이지 않더라도 걱정하지 마세요. 위의 이미지를 바탕으로 이 방법에 가장 적합한 것을 얻으려면 20개의 모양 함수 또는 기능적 주요 구성 요소가 필요했습니다. 전반적으로 이 모델은 혼합물 구성 요소의 분해를 식별하는 데 효과적이었습니다.
MCR은 일반 MCR과 무제한 MCR-의 두 가지 형태로 제공됩니다. 제한되지 않은 MCR은 모양 함수에 음의 가중치를 허용합니다. Daniel Pelliccia의 블로그 "Multivariate Curve Resolution: An Introduction"에서 Pelliccia는 "비음성 제약 조건은 추정하려는 함수에 적용되는 것이 확실한 경우에만 의미가 있다고 말합니다. 융합 과정. 일반적인 경우에는 제거하세요.”
페널티를 받는 특이값 분해(SVD)
Penalized SVD에는 두 가지 옵션이 있습니다. Penalized Non-negative SVD는 분석을 MCR과 같은 음수가 아닌 가중치로 제한하고, Penalized SVD는 Unconstrained MCR-와 같은 음수 가중치를 허용합니다. 두 SVD 옵션 모두 로딩 및 특이값에 대한 LASSO 유형 페널티를 사용하여 비활성 로딩을 0으로 설정할 수 있습니다.
Figure 3. Penalized SVD model of the alcohol mixtureFigure 3. Penalized SVD model of the alcohol mixture그림 3. 알코올 혼합물의 페널티화된 SVD 모델
점수 도표를 통한 MCR 및 SVD 비교
아래에 표시된 Unconstrained MCR, MCR 및 Penalized SVD의 점수 도표를 보면 Unconstrained MCR은 근처의 다른 하위 그룹을 기반으로 한 다른 두 모델에 비해 펜탄올(1020)의 순수 스펙트럼을 식별하는 데 더 어려운 시간을 보냈습니다. 스펙트럼. 참고로 프로판올은 스펙트럼 1008, 부탄올은 스펙트럼 1018입니다.
Figure 4. Unconstrained MCR score plotFigure 4. Unconstrained MCR score plot그림 4. 제약 없는 MCR 점수 플롯
Figure 5. MCR score plotFigure 5. MCR score plot그림 5. MCR 점수 플롯
Figure 6. Penalized SVD score plotFigure 6. Penalized SVD score plot그림 6. 페널티 SVD 점수 도표
더 많은 데이터 파일 형식에 액세스
JMP 18이 출시되고 Python 통합이 개선되면서 분석을 위해 스펙트럼 데이터를 JMP로 가져오는 두 가지 새로운 옵션이 제공됩니다.
이제 각각 .spa용 Christian Stopp와 .spc용 Nick Shelton 덕분에 .spa 및 .spc 파일을 모두 JMP로 직접 가져올 수 있습니다. 두 파일 형식 모두 서로 다른 장비 패키지를 기반으로 하며 .spa는 OMNIC 소프트웨어에서, .spc는 Grams 소프트웨어에서 제공됩니다. 두 파일 형식 모두 Tall 형식으로 가져오며 추가 전처리 및 분석을 위해 변환해야 합니다.
JMP는 항상 소프트웨어 개선을 위해 노력하고 있습니다. 화학계량 데이터, 특히 스펙트럼과 크로마토그램을 분석하는 데 어떤 도구가 도움이 될지 알려주시기 바랍니다.
