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Die Shimadzu Corporation hat eMSTAT Solution Ver. 2.0 veröffentlicht, eine Software zur statistischen Analyse von Chromatogrammen ^*1 und MALDI-Massenspektrometerdaten. Als branchenweit erste Software dieser Art für Chromatogramme ^*2 bietet sie Funktionen für maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ermöglicht die Erstellung diskriminativer Modelle zur Gruppierung und Identifizierung unbekannter Komponenten. Die Software nutzt Analysedaten, die mittels Flüssigkeitschromatographie (LC), Gaschromatographie (GC) und MALDI-Massenspektrometrie (MS) gewonnen wurden. Da multivariate Analysen ^*3 einfach durchgeführt werden können, lassen sich Unterschiede zwischen Zielgruppen aufzeigen und im Vergleich mit anderen Produkten während der Produktentwicklung im Lebensmittelbereich oder bei der Qualitätsprüfung darstellen. Shimadzu plant, die Software in Bereichen wie der Lebensmittelindustrie zu vermarkten, wo die Nachfrage nach multivariaten Analysen zur Untersuchung funktioneller Inhaltsstoffe, zur Geschmacksbewertung von Lebensmitteln usw. stetig wächst. Ziel ist es, durch die Effizienzsteigerung der Datenanalyse zur Weiterentwicklung der Lebensmitteltechnologie beizutragen.

Im Lebensmittelsektor besteht Bedarf an einer einfachen Identifizierung derjenigen Komponenten, die Geschmacks- und Texturunterschiede beeinflussen, sowie an der wiederholten Analyse von Daten fehlerhafter Produkte aus Wareneingangskontrollen zur Untersuchung verschiedener Spurenkomponenten und der komplexen Zusammensetzung von Proben. Die Software bietet zwei Modi: einen statistischen Analysemodus zur einfachen Visualisierung von Unterschieden und einen Diskriminanzanalysemodus, der unbekannte Proben mithilfe von Modellen identifiziert, die durch maschinelles Lernen erstellt wurden. Shimadzu nutzte diese Software in seinem ursprünglichen Sake-Brauprojekt, um die charakteristischen Merkmale des Shimadzu-Sake zu klären. Dazu gehörte die Identifizierung des hefebürtigen Isoamylacetats und der Isoamylalkohole, die das Aroma bilden, sowie das Vorhandensein höherer Konzentrationen organischer Säuren wie Apfelsäure und Bernsteinsäure, die in diesem Sake häufiger vorkommen als in anderen japanischen Sake-Sorten.

Die Shimadzu Corporation hat den Gesundheitssektor, einschließlich der Biowissenschaften, als einen der Schlüsselbereiche für die Schaffung gesellschaftlichen Mehrwerts in ihrem mittelfristigen Managementplan identifiziert und konzentriert sich auf die Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen in diesem Bereich. Wir wollen weiterhin zur Verwirklichung einer gesunden und langlebigen Gesellschaft beitragen, indem wir verschiedene Analyse- und Messtechnologien im Bereich der Biowissenschaften, einschließlich Lebensmitteltechnologie, bereitstellen.

Fenster der eMSTAT-Lösung Version 2.0

• *1 Chromatogramm: Messdaten, d. h. die Signalwellenform, die von einem Chromatographen erfasst wird.
  *2 Stand: Juni 2024. Laut Untersuchungen von Shimadzu.
  *3 Multivariate Analyse: Ein allgemeiner Begriff für ein statistisches Verfahren zur Untersuchung der Korrelation zwischen mehreren Datentypen (Variablen), die aus einer Stichprobe gewonnen werden.

Merkmale

1. Statistische Analyse durch intuitive Operationen

Im statistischen Analysemodus lassen sich Geschmacks- und Aromakomponenten intuitiv über Fensterfunktionen suchen. Eine dynamische Gruppierungsfunktion ermöglicht die flexible Gruppierung von Proben, um Unterschiede in den Eigenschaften zu visualisieren und Komponentenmengen auf verschiedenen Bewertungsachsen zu vergleichen. Alle diese Funktionen erfordern keine komplizierten Parametereinstellungen und sind nahezu vollständig per Mausklick ausführbar.

2. Unbekannte Proben können mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens unterschieden werden.

Im Diskriminanzanalyse-Modus kann mithilfe von Analysedaten bekannter Proben ein maschinell gelerntes Diskriminanzmodell erstellt werden. Durch einfaches Umschalten des Modus lassen sich im statistischen Analysemodus gewonnene Analysedaten direkt im Diskriminanzanalyse-Modus verwenden. Das Laden von Daten unbekannter Proben in das Diskriminanzmodell hilft, die Gruppenzugehörigkeit jedes Datenpunkts zu bestimmen. Dies ist nützlich, um Art und Herkunft von Lebensmitteln zu ermitteln und Entscheidungen zur Qualitätskontrolle zu treffen. Es handelt sich um die branchenweit erste statistische Analysesoftware für Chromatogramme mit einer Funktion für maschinelles Lernen.

3. Noch komfortabler mit zugehöriger Software

Die Kombination dieser Software mit anderen Shimadzu-Softwareprogrammen vereinfacht die Analyse zusätzlich. Beispielsweise können Anwender durch die Verwendung dieser Software nach der Messung von Komponenten in einer Probe mit dem LC/MS/MS-Methodenpaket für primäre Metaboliten den Gehalt an Hauptkomponenten wie Aminosäuren und organischen Säuren in Lebensmitteln einfach vergleichen, nach charakteristischen Komponenten suchen und unbekannte Proben unterscheiden.

Weitere Details finden Sie unter
eMSTAT Solution Version 2.0