Verification, p-values, and Training Sets for the Mira P

Význam tématu

Rychlá a nedestruktivní analýza materiálů je zásadní v oblasti farmacie, chemické bezpečnosti a kontroly kvality. Handheld Raman spektrometry umožňují provádět jak identifikaci neznámých látek, tak verifikaci známých vzorků přímo v terénu. Správné pochopení statistických metod a budování spolehlivých modelů zvyšuje přesnost a důvěryhodnost výsledků.

Cíle a přehled studie

White paper si klade za cíl porovnat dvě hlavní přístupy:

• Identifikaci na základě korelačního skóre (Hit Quality Index, HQI)
• Verifikaci pomocí PCA modelů a p-hodnot

Studie popisuje zásady chemometrické analýzy a doporučené postupy pro tvorbu robustních tréninkových sad pro systém Metrohm Raman Mira P.

Použitá metodika a instrumentace

• Korelační technika Pearsonovy korelace pro výpočet HQI: rychlé porovnání spekter s rozsáhlou knihovnou referencí, vhodné pro hrubou identifikaci.
• Hlavní komponenty (PCA): převod spektrálních dat na ortogonální proměnné, vizualizace rozptýlení v modelovém prostoru.
• Hotellingův T2 pro definici konfidenčních intervalů (např. 90 % a 95 %).
• Hypotézy a p-hodnoty: testování, zda vzorek náleží tréninkovému modelu, malá p-hodnota (< 0,05) vede k odmítnutí shody.

Použitá instrumentace

• Ramanový spektrometr Metrohm Mira P
• Software MiraCal pro sběr dat a tvorbu modelů

Hlavní výsledky a diskuse

Analýza rodiny mastných kyselin ukázala, že HQI hodnoty (> 0,85) nevystačí k odlišení molekul lišících se jen délkou řetězce. PCA s p-hodnotami poskytuje optimální diskriminaci: každý vzorek vykazuje přísné rozdělení PASS/FAIL s příslušnými p-hodnotami. Zavedení detekce náhodné a deterministické variability (např. zdroje vzorků, parametry laseru, okolní podmínky) přispívá k vyšší spolehlivosti modelu.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlé potvrzení identity známých látek v terénu při kontrole zásob a výrobních dávek.
• Snížení falešně pozitivních výsledků díky statistickému vyhodnocení.
• Snadné rozšíření knihovny modelů o nové materiály a varianty.

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekává se rozvoj pokročilých chemometrických algoritmů a automatizovaných procesů pro tvorbu tréninkových sad. Integrace strojového učení a cloudových databází umožní sdílení modelů mezi laboratořemi a zvýší rychlost adaptace na nové analytické výzvy.

Závěr

Pro identifikaci neznámých látek nabízí HQI rychlost a jednoduchost, avšak k ověření známých vzorků je výhodnější PCA s p-hodnotami. Správné začlenění variability a pečlivé sestavení tréninkové sady maximalizuje přesnost verifikace pomocí přenosného spektrometru Mira P.

Reference

• Bakeev K.A. a Chimenti R.V. Pros and cons of using correlation versus multivariate algorithms for material identification via handheld spectroscopy. Eur Pharm Rev, 2013.
• Dahiru T. p-value, a true test of statistical significance? A cautionary note. Ann of Ibadan Postgrad Med, 2008, 6(1):21–26.
• Varmuza K. a Filzmoser P. Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics. CRC Press, 2009, s. 321.
• O’Connell M.-L. et al. Qualitative Analysis Using Raman Spectroscopy and Chemometrics. Applied Spectroscopy, 2010, 64(10):1109–1121.
• Papoulis A., Pillai U. Probability, Random Variables and Stochastic Processes. McGraw-Hill, 2001.