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

Význam tématu

Multidimenzionální chromatografie (LC×LC, GC×GC) poskytuje velmi bohatá data, avšak jejich kvantitativní zpracování je náročné kvůli variabilitě tvarů a poloh špiček. Objektivní numerické hodnocení algoritmů pro detekci a kvantifikaci špiček je klíčové pro výběr nejvhodnějších metod v reálných aplikacích.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem bylo vytvořit platformu schopnou generovat vysoce realistická simulovaná data LC×LC a GC×GC založená na experimentech, která umožní objektivní porovnání různých strategií analýzy dat. Studie navrhuje model tvaru špiček, definuje klíčové parametry chromatografického rozlišení a otestuje vliv těchto parametrů na přesnost výpočtu ploch špiček.

Použitá metodika a instrumentace

Metoda vychází ze simulace špiček pomocí nerovnoměrné Lorentz-Normal funkce, kde parametry h (výška), γ (šířka), M (tvar) a E (asymetrie) určují profil špičky. Simulace zahrnují:

• Variaci jednorozměrné i dvourozměrné šířky špiček
• Poměr ploch špiček
• Posun modulace mezi dimenzemi
• Různé tvary a asymetrie

Pro hodnocení kvality detekce byly použity dva přístupy:

• Dvou-kroková metoda: jednorozměrná detekce + shlukování pro reconstrukci 2D špičky
• Watershed: segmentace obrazu pro identifikaci 2D špiček

Hlavní výsledky a diskuse

Simulovaná data na mřížce 100×100 bodů ukázala, že asymetrie špiček významně ovlivňuje přesnost výpočtu plochy: přepětí špiček vede k systematické nadhodnocení nebo podhodnocení. Posun modulace mezi dimenzemi dále zhoršuje přesnost, pokud není algoritmus adaptován na změnu polohy. Mezi testovanými metodami nebyla jednoznačně „nejlepší“, obě vykazovaly silné a slabé stránky v závislosti na konkrétním souboru parametrů.

Přínosy a praktické využití metody

Platforma umožňuje:

• Systematické porovnání různých algoritmů bez nutnosti získávat drahá experimentální data
• Identifikaci slabých míst detekčních metod při odchylkách tvaru a pozice špiček
• Usnadnění výběru optimální analytické strategie pro konkrétní aplikaci v průmyslové či akademické laboratoři

Budoucí trendy a možnosti využití

Dalším krokem je začlenění dat hmotnostní spektrometrie (MS) pro komplexnější simulace a hodnocení. Rozšíření platformy o další chromatografické techniky a jejich kombinace umožní širší využití v metodickém vývoji a validaci analytických postupů.

Závěr

Navržená simulační platforma přináší objektivní a numericky definované nástroje pro realistické hodnocení chromatografických algoritmů. Umožňuje detailní analýzu vlivu parametrů špiček na kvalitu detekce a kvantifikace, což usnadňuje výběr optimální metody podle charakteru dat.

Reference

1. Niezen L, et al. Highly realistic chromatography data simulation. Analytica Chimica Acta. 2022;1201:339605.
2. Milani N, et al. Skewed Lorentz-Normal model for multi-dimensional peak simulation. Analytica Chimica Acta. 2024;1312:342724.