Unlocking Objective Numerical Evaluation of data analysis strategies: A Novel Platform to Generate Highly Realistic LC×LC and GC×GC data

Význam tématu

Objektivní hodnocení strategií analýzy dat v multidimenzionální chromatografii je klíčové pro spolehlivost výsledků.
Kombinace numerické definice simulací s realistickou variabilitou špiček umožňuje porovnání metod detekce bez ztráty detailů experimentálních dat.

Cíle a přehled studie / článku

• Vyvinout platformu pro generování vysoce realistických LC×LC a GC×GC dat.
• Definovat model špiček pomocí zkosené Lorentz–Normal funkce se šestí parametry.
• Systematicky otestovat vliv geometrie a tvaru špiček na přesnost výpočtu oblasti.
• Porovnat dvě hlavní strategie detekce špiček: dvoufázovou a segmentaci pomocí watershed.

Použitá metodika

Model špičky: zkosená Lorentz–Normal funkce definovaná parametry výšky (h), šířky (γ), tvaru (M), zkosení (E) a pozice (μ).
Testované parametry: jednorozměrná a dvojrozměrná šířka, poměr špiček, posun modulace, asymetrie.
Simulace na mřížce 100×100 s konstantní a pohyblivou špičkou pro kvantifikaci recoveri.
Strategie detekce: dvoufázová detekce 1D špiček s následným clusteringem a watershed segmentace.

Hlavní výsledky a diskuse

Simulace odhalily citlivost výpočtu oblasti špičky na asymetrii i posun modulace.
Barevné mapy recovery ukazují přesnost ~100 % v ideálních podmínkách, odchylky do ±2 % při extrémní asymetrii.
Obě strategie detekce prokázaly specifické slabiny: dvoufázová metoda lépe odolává šumu, watershed je robustní vůči variacím tvaru.

Přínosy a praktické využití metody

• Umožňuje objektivní výběr a optimalizaci algoritmů detekce špiček pro chromatografická data.
• Podporuje predikci chování analytických metod před experimentem, čímž šetří čas i náklady.
• Poskytuje vědecky podložený rámec pro QA/QC laboratoří využívajících multidimenzionální chromatografii.

Budoucí trendy a možnosti využití

Rozšíření platformy o hmotnostní spektrometrii (MS) pro ještě komplexnější simulace.
Integrace strojového učení pro adaptivní optimalizaci parametrů detekce v reálném čase.
Aplikace v dalších oblastech separační analýzy včetně kapalinové a plynové chromatografie.

Závěr

Navržená platforma spojuje numerickou přesnost simulací s realističností experimentálních dat.
Detailní analýza ukazuje, že neexistuje univerzálně nejlepší algoritmus, volba závisí na charakteru dat.
Rozšíření o MS a AI přístupy slibuje vyšší robustnost a efektivitu budoucích analýz.

Reference

1. Niezen L. et al. Analytica Chimica Acta 1201 (2022) 339605.
2. Milani N. et al. Analytica Chimica Acta 1312 (2024) 342724.