Все что вы хотели знать о хемометрике – но стеснялись спросить

10.02.05
WSC-4 Courses
Содержание
Введение
Кинетика
Промышленность
Фармацевтика
Многие приложения
Информация

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика - это научная дисциплина, находящаяся на стыке химии и математики, предметом которой являются математические методы исследования химических данных
сайт Российского хемометрического общества
Хемометрика: два определения
Дедуктивное

10.02.05
WSC-4 Courses
Что делает хемометрика?
Хемометрика имеет дело с данными (зачас-тую с очень большими), поэтому хемометрика - это подраздел информатики (Data mining)
Данные, которые исследует хемометрика по большей части происходят из химии, поэтому хемометрика - это подраздел химии (Analytical chemistry)
Методы, которые использует хемометрика ориентированы на формальное моделирование (Soft modeling)

10.02.05
WSC-4 Courses
Почему «хемо-» ?
Хемометрика родилась из задачи анализа хими-ческих спектров
Спектроскопия – наилучший метод получения информации по ходу процесса (on-line) в режиме реального времени: быстро и без влияния на процесс
«Хемо» подчеркивает практическую, а не ста-тистическую значимость применяемых методов

10.02.05
WSC-4 Courses
Почему «-метрика» ?
Хемометрические методы легко и плодотворно переносятся в другие области, например, в пси-хологию, биологию, геологию, и т. д.
Хемометрика активно эксплуатирует математику статистику, линейную алгебру
‘It is easier to teach a chemist statistics that to teach chemistry to a statistician.’ (Svante Wold)

10.02.05
WSC-4 Courses
Много переменных и много измерений
Одно измерение – спектр (600 точек)

10.02.05
WSC-4 Courses
Основная задача хемометрики
Заменить прямые измерения, которые либо –
невозможны
дороги
длительны
на косвенные измерения, которые –
доступны
дешевы
быстры
с последующей их обработкой (калибровкой).

10.02.05
WSC-4 Courses
Определение качества бензина по ИК-спектру

10.02.05
WSC-4 Courses
Как определить число ГК?
L6. Defining Multivariate Calibration Model Complexity for Model Selection and Comparison
John Kalivas
Idaho State University, Pocatello, USA

10.02.05
WSC-4 Courses
Формальные и содержательные модели

10.02.05
WSC-4 Courses
Белые, серые и черные модели
L2. Gray Modelling Approaches to Investigate Chemical Processes
Roma Tauler
Institute of Chemistry and Environmental Research, CSIC, Barcelona, Spain

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика среди своих сестер
Область приложений
Оригинальность методов

10.02.05
WSC-4 Courses
H – принцип. Основы хемометрики
L3.The H-principle of Mathematical Modeling
Agnar Höskuldsson
IPL, DTU, Kgs Lyngby, Denmark

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика – от археологии до астрономии
L5. Exploration and Classification: Applications from Archaeometry to Spectroscopy
Kurt Varmuza
Vienna Technical University, Vienna, Austria

10.02.05
WSC-4 Courses
Кинетика – curve resolution

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
Как найти кинетику по спектрам?
Концентрации
«Чистые» спектры компонент

10.02.05
WSC-4 Courses
Эволюция спектра компонент реакции

10.02.05
WSC-4 Courses
Оценки кинетических констант

10.02.05
WSC-4 Courses
Кинетика и хемометрика
L1.Principal Component Analysis in Photochemistry
Владимир Разумов
Institute of Problems of Chemical Physics, Chernogolovka, Russia

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика в промышленности
по материалам Nouna Kettaneh-Wold, Sweeden
и Richard Brereton, UK

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
PAT & FDA
Process Analytical Technology (PAT) =
Технология (методы) анализа процессов
PAT = Статистический контроль процессов (SPS) + Хемометрика (Chemometrics)
FDA = U.S. Department of Health and Human Services Food and Drug Administration
Guidance for Industry PAT — A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance
Pharmaceutical CGMPs, September 2004

10.02.05
WSC-4 Courses
Многомерный статистический контроль процессов (MSPC)
Цель: Научиться у самих себя принимать оптимальные решения в различных ситуациях.
Средства: Сбор истории работы процесса, а также анализ накопленных данных.
Результат: Снижении затрат при стабилизации качества.
MSPC – это математический анализ реальных истори-ческих данных, характеризующих опыт работы
MSPC – это один из методов анализа процессов (PAT)

10.02.05
WSC-4 Courses
Зачем в MSPC нужна хемометрика?
Потому, что все больше данных о процессах получают с помощью современных, эффективных приборов
Макропеременные (температура, pH, давление, ... )
Спектроскопия (УФ, ИК, БИК, ...)
Хроматография (ЖХ, ГХ, ...)
Гибридные методы (ЖХ/МС, ЖХ/ЯМР, ...)
Видео образы и гиперспектры (2D, 3D)

10.02.05
WSC-4 Courses
Контроль с помощью SPC

10.02.05
WSC-4 Courses
Контроль с помощью MSPC
X2
X1
X3

10.02.05
WSC-4 Courses
Периодические (batch) процессы
Периодические процессы применяются при производ-стве лекарств, полимеров, пищевых продуктов, и т. п. Они характеризуются –
Конечной продолжительностью
Кинетикой протекания
Изменчивостью, как внутри, так и между циклами
Частой сменой производимых продуктов
В непрерывных процессах важны только взаимоотно-шения между переменными, тогда как в периодических важно знать как переменные меняются во времени. Поэтому здесь особенно важен контроль в реальном времени.

10.02.05
WSC-4 Courses
Сравнение двух типов процессов
Непрерывный процесс
Периодический процесс

10.02.05
WSC-4 Courses
Контроль в фармацевтике
Реакция идет при
T= – 50оС

10.02.05
WSC-4 Courses
MSPC в фармацевтике
Реактор
История процесса

10.02.05
WSC-4 Courses
Трехмодальные (3-way) данные

10.02.05
WSC-4 Courses
Регрессия
p >> n rank (X) < p

10.02.05
WSC-4 Courses
Вполне реальный пример

10.02.05
WSC-4 Courses
MSPC Контроль по первым двум ГК
Средняя траектория хороших циклов (зеленая) ± 3σ (красные). Хорошие циклы должны лежать в этих пределах.

10.02.05
WSC-4 Courses
Контроль процесса в реальном времени
Bad batch
Плохой процесс (черный) выходит за пределы допустимых отклонений по ГК1.
Причина выясняется с помощью графика вкладов переменных в первую ГК.
Bad variable

10.02.05
WSC-4 Courses
Контрольная карта для этой переменной

10.02.05
WSC-4 Courses
Многомерный анализ изображений (MIA)
по материалам Paul Geladi, Sweeden

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика
Распознавание
образов
Эл. язык и нос

10.02.05
WSC-4 Courses
Разложение изображения по каналам

10.02.05
WSC-4 Courses
Оцифровка изображения

10.02.05
WSC-4 Courses
Применение МГК для анализа
X
PCA

10.02.05
WSC-4 Courses
Он же в пространстве ГК1
Исходный аэроснимок
Исследование состояния лесов (Канада)

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика и экспертиза
по материалам Оксаны Родионовой, Россия
и Lars P. Houmøller, Denmark

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика
Множество
приложений

10.02.05
WSC-4 Courses
Фальшивые таблетки

10.02.05
WSC-4 Courses
ИК Спектры таблеток
Прибор Bomem MB160 в диапазоне 3800 – 10000 cm-1 (ближний ИК спектр); 1609 значений.
N1 - таблетки от производителя –10 штук;
N1Cut – образец N1 разрезанный
N2 - таблетки фальсифицированные – 10 штук;
N2Cut – образец N2 разрезанный

10.02.05
WSC-4 Courses
PCA полного спектра

10.02.05
WSC-4 Courses
Отдельные участки спектра

10.02.05
WSC-4 Courses
Анализ «наихудшего» участка спектра

10.02.05
WSC-4 Courses
SIMCA
Полный спектр (1609 точек)
Участок спектра (130 точек)

10.02.05
WSC-4 Courses
Гипреспектры таблеток

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика и экология
по материалам Pentti Minkkinen, Finland

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
Влияние ванадиевой пыли на людей
Испытательная группа 17 человек подверженных пыли V2O5 на фабрике
Контрольная группа 18 человек
Измерялись 26 клинических показателей плазмы крови

10.02.05
WSC-4 Courses
График ГК

10.02.05
WSC-4 Courses
Матрица дескрипторов X
CLASS C
CLASS V
PLS-D Дискриминация
PLS2
Матрица индикаторов Y

10.02.05
WSC-4 Courses
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
-3
-2
-1
0
1
2
3
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
V
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
C
ГК1
ГК2
График ГК в PLS-D

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика в биологии
по материалам David O. Nelson and
Matt Coleman, USA

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
Новая биология: X- omics
Традиционный подход:
Один ген/белок/реакция за раз
Исследование отдельной модели
Новый «системный» подход:
Все ДНК/РНК/белки исследуются вместе
Глобальный анализ больших данных

10.02.05
WSC-4 Courses
Что такое microarray - чип?
Каждый микрореактор
содержит ДНК (или
белок)
Обычно в каждом
реакторе разные ДНК, с повторами для
контроля точности
За один раз несколько
микрореакторов
гибридизируются с
экстрактами тканей
Результат виден как
образ, состоящий из
множества цветных
пятен

10.02.05
WSC-4 Courses
Эксперименты с ДНК
Сравниваются две пробы ДНК. Они подкрашиваются разными красителями
Результат эксперимента это интенсивности через два фильтра - красный и зеленый

10.02.05
WSC-4 Courses
Схема обнаружения промоторов
Из Thomas Werner Biomolecular Engineering, 17: 87-94 (2001)

10.02.05
WSC-4 Courses
QSAR и QSPR
по материалам Альфреда Сулейманова, Россия

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
QSAR/QSPR
Quantitative structure-activity/property
relationships
Количественная связь
«структура-активность/свойство»
Цель – создание новых продуктов с заданными свойствами
Что такое QSAR/QSPR?

10.02.05
WSC-4 Courses
Разработка изделий из ПВХ (QSPR)
Матрица дескрипторов X
Матрица свойств Y
PLS

10.02.05
WSC-4 Courses
Связь «состав-свойства»
График X и Y нагрузок
Прогноз ударной прочности

10.02.05
WSC-4 Courses
Подробнее о QSAR/QSPR
T14. QSAR/QSPR: Universal Approach to the Prediction of Properties of Chemical Compounds and Materials
Владимир Палюлин
Moscow State University, Russia

10.02.05
WSC-4 Courses
Электронные язык и нос
по материалам Алисы Рудницкой, Россия

10.02.05
WSC-4 Courses
Хемометрика

10.02.05
WSC-4 Courses
Схема электронного языка

10.02.05
WSC-4 Courses
Реальный вид

10.02.05
WSC-4 Courses
Корреляция «человек-сенсор»

10.02.05
WSC-4 Courses
Подробнее о языке и носе
T5. Comparison of PLS Regression and Artificial Neural Network for the Processing of the Electronic Tongue Data from Fermentation Growth Media Monitoring
Алиса Рудницкая
Sr. Petersburg University, Russia

10.02.05
WSC-4 Courses
Пробоотбор
по материалам Pentti Minkkinen, Finland

10.02.05
WSC-4 Courses
Теория пробоотбора
Пробоотбор
Искусство отделения малой части из большой массы и
подготовки этой пробы к анализу
Лозунг дня
Результат анализа всегда хуже, чем проба, по которой он
сделан
Проба должна быть представительной
Теория, соединяющая техническую и статистическую стороны была разработана
Pierre Gy: Sampling for Analytical Purposes, Wiley, 1998
и теперь развивается в работах
Kim Esbensen & Pentti Minkkinen

10.02.05
WSC-4 Courses
Неправильный отбор образца

10.02.05
WSC-4 Courses
Правильный отбор образца

10.02.05
WSC-4 Courses
Выводы
Хемометрика находит приложение во многих, очень многих областях