SIFTomics とデータ分析: 化学空間の全体を解明する最速の方法 (2020-EU-30MP-414)Camilla Liscio、シニアアプリケーション化学者、Anatune
Jamie Minaeian、アプリケーション化学者、Anatune
ますます複雑化する世界では、分析化学者は製品や材料の化学空間全体を解明する必要があります。複雑さから明確さへの終わりのない探求において、データ分析は不可欠なツールになります。VOC は製品に臭いを与えることが知られています。臭いを定量化する従来のアプローチでは、高価で疲労による問題が発生する可能性のある感覚パネルを使用します。しかし、選択イオンフローチューブ質量分析法 (SIFT-MS) では、幅広い臭い化合物をリアルタイムで選択的に検出し、よりコスト効率よく定量化できます。課題は、高速 SIFT-MS 分析によって生成された豊富なデータセットをどのように理解するかです。ここで、JMP の機械学習と多変量分析により、最も重要な化学的洞察を抽出して理解できるようにすることで明確さがもたらされます。この講演では、実際のアプリケーション シナリオで臭い化合物の化学空間を特徴付けるために、SIFT-MS 分析とケモメトリクスを組み合わせた相乗効果について説明します。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査コンテンツの構成マスカスタマイゼーション予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析結果の共有と伝達
