Kurveoppløsning av fluoressensdata ved bruk av treveisanalyse Åsmund Rinnan Kjemometrigruppen Levnedsmiddelteknologi Kongelig Veterin₣r- og.

Presentasjon om: "Kurveoppløsning av fluoressensdata ved bruk av treveisanalyse Åsmund Rinnan Kjemometrigruppen Levnedsmiddelteknologi Kongelig Veterin₣r- og."— Utskrift av presentasjonen:

1 Kurveoppløsning av fluoressensdata ved bruk av treveisanalyse Åsmund Rinnan aar@kvl.dk Kjemometrigruppen Levnedsmiddelteknologi Kongelig Veterin₣r- og Landbohøjskole

2 Hvorfor fluoressens? Krever dobbeltbindinger, eller nukleofile molekyler Høy sensitivitet Økt dimensjonalitet -> Bedre separasjon Bruksområder Genforskning ("tagging") Analyse av mat (vitaminer og proteiner) Målemetoder I løsning Front-face (faste stoffer)

3 "Støy" i fluoressens Rayleigh 0-ordens: Emisjon=Eksitasjon 1-ordens: Emisjon=2*Eksitasjon Ingen kjemisk informasjon under 0-ordens Rayleigh er høyest i intensitet Raman Spesifikk for løsningsmiddelet Konstans energidifferanse fra 0-ordens Rayleigh Ligger i et område med kjemisk informasjon Raman og Rayleigh er tilnærmet systematisk

4 Treveisanalyse PARAFAC Trilineær struktur Ødelagt av støy Måter å behandle dette på a. Late som ingenting b. Trekke fra et spekter av løsningsmiddelet c. Sette inn tomme verdier d. Vekting e. Modellering av støy (ikke vist)

5 Minus vannstandard Landskap av løsningsmiddelet Vanlig subtraksjon Fjerner Raman Minsker Rayleigh Beregningstiden den samme

6 Tomme verdier Området over 1-ordens inneholder samme informasjon som i mellom 0 og 1 En rutine som automatisk setter inn tomme verdier Mister informasjon PARAFAC håndterer tomme verdier Økt beregningstid

7 Vekting - MILES Vekting av områder Mere manuelt - vanskelig Snitt av vannstandarder som basis for "formen" til støyen Ekstra nedvekting av område under 0 og over 1 PARAFAC kan godt regne med vekter

8 Vekting - Standard avvik Alle prøvene er kjørt i replikater (5) Det er snittene som blir brukt i analysen Standardavvikene av replikatene brukes som vekter Helautomatisk

9 Datasettet Seks analytter Emisjon 15 prøver Eksitasjon

10 Sammenlikning Problemer med Catehol og Resorcinol MILES best - vann og std en hver

11 Resorcinol og Catechol Catechol Resorcinol

12 Er "støyen" borte? Tomme verdier og MILES fjerner Rayleigh

13 Konlusjon Denne analysen ble også kjørt på fire andre datasett. Totalt sett ga det følgende ranking liste: 1. MILES 2. Minus vann 3. Tomme verdier 4. Std 5. Ingenting

14 Takk til: Rasmus Bro og Jordi Riu Referanser: " Rasmus Bro's avhandling " www.models.kvl.dk/source " Bro, R: PARAFAC. Tutorial and applications, Chemometrics and Intelligent Laboratory systems, 1997 (38), 149-171 " Bro, R, Sidiropoulos ND, og Smilde, AK: Maximum Likelihood Fitting Using Simple Least Squares Algorithms, Journal of Chemometrics, Submitted " Wentzell, PD, Andrews, DT, Hamilton, DC, Faber, K, og Kowalski, BR: Maximum Likelihood Principal Component Analysis, Journal of Chemometrics, 1997 (Vol. 2), 339-366