論文の概要: Frequency-domain alignment of heterogeneous, multidimensional separations data through complex orthogonal Procrustes analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12810v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 12:14:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:05:23.249435
- Title: Frequency-domain alignment of heterogeneous, multidimensional separations data through complex orthogonal Procrustes analysis
- Title（参考訳）: 複素直交Procrustes解析による異種多次元分離データの周波数領域アライメント
- Authors: Michael Sorochan Armstrong,
- Abstract要約: 多次元分離データには、複雑な生物学的サンプルに関する詳細な情報を明らかにする能力がある。
データ分析は、化学因子を表わすピークが、いくつかの分析実行の過程で漂流する可能性があるため、この分野で進行中の課題である。
この研究は、合成多次元分離データの周波数領域表現のProcrustes解析を通じて、アライメント問題に対する非常に単純な解を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Multidimensional separations data have the capacity to reveal detailed information about complex biological samples. However, data analysis has been an ongoing challenge in the area since the peaks that represent chemical factors may drift over the course of several analytical runs along the first and second dimension retention times. This makes higher-level analyses of the data difficult, since a 1-1 comparison of samples is seldom possible without sophisticated pre-processing routines. Further complicating the issue is the fact that closely co-eluting components will need to be resolved, typically using some variants of Parallel Factor Analysis (PARAFAC), Multivariate Curve Resolution (MCR), or the recently explored Shift-Invariant Multi-linearity. These algorithms work with a user-specified number of components, and regions of interest that are then summarized as a peak table that is invariant to shift. However, identifying regions of interest across truly heterogeneous data remains an ongoing issue, for automated deployment of these algorithms. This work offers a very simple solution to the alignment problem through a orthogonal Procrustes analysis of the frequency-domain representation of synthetic multidimensional separations data, for peaks that are logarithmically transformed to simulate shift while preserving the underlying topology of the data. Using this very simple method for analysis, two synthetic chromatograms can be compared under close to the worst possible scenarios for alignment.
- Abstract（参考訳）: 多次元分離データには、複雑な生物学的サンプルに関する詳細な情報を明らかにする能力がある。
しかし、この領域では、化学因子を表すピークが1次元と2次元の保持時間に沿って数回の解析走行を通して漂流する可能性があるため、データ分析が進行中の課題となっている。
これにより、高度な前処理ルーチンなしでは、サンプルの1-1の比較が不可能になるため、データの高レベルな解析が困難になる。
この問題をさらに複雑にしているのは、並列因子分析(PARAFAC)、多変量曲線分解(MCR)、あるいは最近検討されたShift-Invariant Multi-linearity(多変量線形性)のいくつかの変種を用いて、密に共起するコンポーネントを解決する必要があるという事実である。
これらのアルゴリズムは、ユーザが指定したコンポーネントの数と、シフトに不変なピークテーブルとして要約された関心領域で動作する。
しかし、これらのアルゴリズムを自動展開する際、真に異質なデータにまたがる関心領域の特定は現在も進行中の課題である。
この研究は、合成多次元分離データの周波数領域表現の直交プロクリスト解析によるアライメント問題に対する非常に単純な解を提供し、データの基盤となるトポロジーを保ちながら、対数的に変換されたピークがシフトをシミュレートする。
この非常に単純な分析法を用いて、2つの合成クロマトグラムを、アライメントの最悪のシナリオに近く比較することができる。
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