Iqtisodiyoti 14 nashriyalar 275 iqtisodiyoti profilga qaring 102

MA'LUMOTLARNI QAYTA QILISH
11
Machine Translated by Google

---

2015).
harorat va pH o'zgarishlari, eng yuqori siljishlar har doim namunalar orasida kuzatilishi mumkin.
muhim ahamiyatga ega, chunki signal intensivligi asosiy chiziqqa (Vettukattil 2015) asoslangan holda hisoblanadi.
icoshift (Savorani, Tomasi, Engelsen 2010) va korrelyatsiya optimallashtirilgan egrilik (Tomasi, van den)
havolalar (Smolinska, Blanchet, Buydens, Wijmenga 2012). Bir nechta avtomatik usullar kabi
sistematik artefaktlar natijasida yuzaga kelgan asosiy chiziqdagi buzilishlarni tuzatish tartibi. Bu juda
va har bir qutidagi ma'lumotlar qiymatlarini vakili qiymat bilan almashtiring. Bu foydali texnika
An'anaviy teng o'lchamdagi yig'ish tavsiya etilmaydi, chunki cho'qqilarni ikkita qutiga bo'lish mumkin. Biroz
Gauss bog'lash kabi moslashuvchan bog'lash usullari (Anderson, Reo, DelRaso, Doom, Raymer)
tuzatish yoki hizalama, qayta ishlangan spektrlarni vizual ravishda tekshirish tavsiya etiladi va bitta mumkin
mahalliy vaznli scatter chizmasini tekislash (Xi, Rock 2008) va splinelar (Eilers, Marks 1996). Keyin
Mavjud avtomatik bazaviy tuzatish usullari asosan polinomlarni moslashtirishga asoslangan
Berg, Andersson 2004) mahalliy tekislashni amalga oshirish uchun ishlatilishi mumkin. Avtomatik asosiy chiziqdan keyin
paqir sifatida tanilgan) spektrlarni segmentlarga bo'ladigan o'lchamlarni qisqartirish usulidir
Oldindan ishlov berish mulohazalari va usullari ham MS, ham NMR uchun qo'llanilishi mumkin (Vettukattil
ifloslanishlar (Vettukattil 2015). Instrumental omillar, tuz konsentratsiyasidagi farqlar tufayli,
asosiy tuzatish, kiruvchi spektral mintaqaning ba'zilari ko'pincha olib tashlanadi, masalan, suv va boshqalar
shuningdek, asosiy chiziqni qo'lda tuzatish va tekislashni amalga oshirishni tanlang (Vettukattil 2015). Binning (shuningdek
normallashtirish va masshtablash (Smolinska, Blanchet, Buydens, Wijmenga 2012). Asosiy tuzatish
NMR - bu mahalliy siljishlar, ko'pincha spektr bo'yicha global tekislashni amalga oshirish etarli emas
Shuning uchun, bu siljishlarni tuzatish uchun hizalama amalga oshirilishi kerak. Ko'pchilik ichkariga kirganligi sababli
NMR uchun oldindan ishlov berish odatda asosiy tuzatish, tekislash, biriktirish,
mukammal moslashishga erishish qiyin bo'lganda (Smolinska, Blanchet, Buydens, Wijmenga 2012).
12
Machine Translated by Google

---

Wilson 2007) ma'lum darajada bu qiyinchilikni engib o'tishlari mumkin. Biroq, biriktirish spektrni kamaytirishi mumkin
kuchli signallar namunalar o'rtasida sezilarli darajada o'zgaradi, ehtimollik koeffitsientini normallashtirish mumkin
siydik metabolitlarini tahlil qilishda asosiy omil bo'lgan omillar (Smolinska, Blanchet, Buydens,
xususiyatlarni taqqoslash uchun. Masshtablash keyingi natijalarga ta'sir qilishi mumkin
dagi barcha namunalarda har bir xususiyat (spektral intensivlik yoki metabolit kontsentratsiyasi) bo'yicha amalga oshiriladi
olib tashlash yoki namunalar orasidagi ba'zi tizimli o'zgarishlarni tuzatish, masalan, namunani suyultirish
Ceulemans 2015).
normallashtirish, eng yuqori hizalanish, cho'qqilarni aniqlash, cho'qqi miqdorini aniqlash va spektral dekonvolyutsiya.
Shuni ta'kidlash kerakki, barcha usullar yuqorida sanab o'tilgan barcha ishlov berish bosqichlarini ishlatmaydi va ular ham ishlatmaydi
quyida. Keng qo'llaniladigan masshtablash usullariga avtoshkalalash, Pareto masshtablash kiradi, lekin ular bilan cheklanmaydi
normallashtirish har bir qatorni (namunani) namunaviy o'ziga xos konstantaga ko'paytirishdir (Kreyg,
Wijmenga 2012), namunalarni bir-biri bilan taqqoslash uchun. Odatda,
statistik tahlil va biz ushbu muammoni asosiy komponent tahlilini qisqacha muhokama qildik
Hoefsloot, Westerhuis, Smilde, van der Werf 2006) va (Timmerman, Hoefsloot, Smilde,
2008) va to'lqinli transformatsiyadan foydalangan holda moslashuvchi biriktirish (Devis, Charlton, Godvord, Jons, Xarrison,
normallashtirish, bu erda har bir namunaning umumiy spektral intensivligi doimiydir. Qachon ba'zilari
Cloarec, Xolms, Nikolson, Lindon 2006). Oddiylashtirishning mashhur usullaridan biri bu umumiy integraldir
va diapazonni masshtablash. Ushbu usullar haqida batafsil ma'lumotni (van den Berg,
yoki metabolitlarni aniqlash muhimroq bo'lganda (Vettukattil 2015). Normallashtirish mumkin
2006). Metabolomik ma'lumotlarni tahlil qilishda masshtablash ko'pincha ustun operatsiyalariga ishora qiladi
umumiy integral normalizatsiyaga qaraganda ancha ishonchli natijalarni taklif qiladi (Diterle, Ross, Schlotterbek, Senn
rezolyutsiya, shuning uchun spektral noto'g'ri moslashuv jiddiy bo'lmasa, biriktirishdan qochish yaxshiroqdir
MS uchun ma'lumotlarni qayta ishlash odatda shovqinni filtrlash, asosiy tuzatish,
13
Machine Translated by Google

---

Kuerer 2005). MSning ko'plab dastlabki ishlov berish bosqichlari NMRga o'xshash bo'lsa-da, hali ham mavjud
cho'qqilarni aniqlashni yaxshilash uchun. Biroq, dekonvolyutsiya ham potentsialga ega
to'lqinlarga asoslangan filtrlar va to'lqinlarga asoslangan usullar eng yaxshi o'rtacha ishlashni ta'minlaydi (Yang,
miqdoriy metabolomika, kimyometrik profillashning asosiy afzalligi uning qobiliyatidir
oldindan ishlov berish, dasturiy vositalarning keng qamrovli xulosasini (Vettukattil 2015) da topishingiz mumkin.
2011). Savitzky-Golay filtri, Gauss filtrlari va boshqalar kabi ko'plab turli xil shovqin filtrlari mavjud.
spektrlar va qat'iy namunalar bir xilda, ular miqdoriy metabolomikaga kamroq taalluqlidir.
miqdoriy metabolizm. Birinchisi uchun biz to'g'ridan-to'g'ri spektral statistik tahlilni amalga oshiramiz
Hung, Kuerer 2005). Ikkinchidan, MS ma'lumotlariga xos bo'lgan de-izotoplash bosqichidan foydalanish mumkin
He, Yu 2009), moslashuvchan, ko'p miqyosli tabiati tufayli (Coombes, Tsavachidis, Morris, Baggerly,
Metabolomik ma'lumotlarni qayta ishlashning ikki xil yondashuvi mavjud: kimyometrik va
avval barcha metabolitlarni aniqlaymiz, so'ngra to'g'ridan-to'g'ri metabolit ma'lumotlarini tahlil qilamiz. Ga qaraganda
ularni bir xil tartibda bajarish kerak (Kumbes, Tsavachidis, Morris, Baggerli, Hung,
matritsa (Vettukattil 2015). Uchinchidan, dekonvolyutsiya bir-birining ustiga chiqishni ajratish uchun muhim qadamdir
ma'lumotlarni soddalashtirish uchun bir xil birikmalarga mos keladigan izotopik tepaliklarni birlashtiring
naqshlar va signal intensivligi ma'lumotlari va agar kerak bo'lsa, oxirgi bosqichda metabolitlarni aniqlang. Ikkinchisi uchun,
cho'qqilarni aniqlashni yaxshilash (Blekherman, Laubenbacher, Kortes, Mendes, Torti, Akman, Torti va boshqalar.
Hung, Kuerer 2005). NMR va MS ma'lumotlari uchun ko'plab dasturiy vositalar mavjud
jarayonga xatolar va qo'shimcha o'zgaruvchanlikni kiritish (Kumbes, Tsavachidis, Morris, Baggerly,
ba'zi farqlar. Birinchidan, shovqinni filtrlash bosqichi ko'pincha MS ma'lumotlarini oldindan qayta ishlash bilan bog'liq
metabolitlar ma'lumotlarini avtomatlashtirilgan va xolisona baholash. Ammo bu juda ko'p sonni talab qiladi