Noticias

Shimadzu Corporation ha lanzado eMSTAT Solution Ver. 2.0, un software de análisis estadístico que permite el análisis de cromatogramas ^*1 y datos de espectrómetros de masas de ionización directa. Este producto es el primer software de análisis estadístico de la industria para cromatogramas ^*2 que cuenta con capacidades de aprendizaje automático. El aprendizaje automático permite la creación de modelos discriminantes para agrupar y permitir la identificación de componentes desconocidos. El software utiliza datos de análisis obtenidos mediante un cromatógrafo de líquidos (LC), un cromatógrafo de gases (GC) y un espectrómetro de masas (MS) de tipo MALDI (desorción/ionización láser asistida por matriz). Dado que el análisis multivariado ^*3 se puede realizar fácilmente, las diferencias entre los grupos objetivo se pueden aclarar y mostrar en comparaciones con otros productos durante el desarrollo de productos en el sector alimentario o para determinar la calidad de los productos durante las evaluaciones de control de calidad. Shimadzu planea comercializar este software en áreas como la industria alimentaria, donde existe una creciente demanda de análisis multivariable para analizar ingredientes funcionales, evaluar el sabor de los alimentos, etc., para contribuir al avance de la tecnología alimentaria mejorando la eficiencia del análisis de datos.

En el sector alimentario, existe una demanda de identificar fácilmente aquellos componentes que afectan las diferencias en el sabor y la textura y de utilizar repetidamente los datos sobre productos defectuosos encontrados durante las inspecciones de los envíos para analizar los diversos componentes traza y la composición compleja de las muestras. El software cuenta con dos modos: un modo de análisis estadístico para una fácil visualización de las diferencias y un modo de análisis discriminante que identifica muestras desconocidas con modelos creados a través del aprendizaje automático. Shimadzu utilizó este software en su proyecto original de elaboración de sake para aclarar las características distintivas del sake original de Shimadzu. Esto incluyó la identificación del acetato de isoamilo derivado de la levadura y los alcoholes isoamílicos que forman el aroma y la presencia de niveles más altos de ácidos orgánicos como el ácido málico y el ácido succínico que son más abundantes que en otros sakes japoneses.

Shimadzu Corporation ha identificado la atención sanitaria, incluido el campo de las ciencias biológicas, como una de las áreas clave para la creación de valor social en su plan de gestión a medio plazo y se centra en resolver los desafíos sociales en este campo. Nuestro objetivo es seguir contribuyendo a la consecución de una sociedad sana y longeva proporcionando diversas tecnologías analíticas y de medición en el campo de las ciencias biológicas, incluida la tecnología alimentaria.

Ventana de la solución eMSTAT versión 2.0

• *1 Cromatograma: Dato de medición que es la forma de onda de la señal obtenida por un cromatógrafo.
  *2 A junio de 2024. Según las investigaciones Shimadzu
  *3 Análisis multivariado: Término general para un método estadístico para examinar la correlación entre múltiples tipos de datos (variables) obtenidos de una muestra.

Funciones

1. Análisis estadístico mediante operaciones intuitivas

En el modo de análisis estadístico, los componentes que caracterizan el sabor y el aroma se pueden buscar de forma intuitiva mediante operaciones de ventana. Una función de agrupamiento dinámico permite agrupar las muestras de forma flexible para visualizar las diferencias en las características entre las muestras y comparar las cantidades de los componentes en varios ejes de evaluación. Ninguna de estas funciones requiere configuraciones de parámetros complicadas y se pueden realizar casi en su totalidad con clics del ratón.

2. Las muestras desconocidas se pueden discriminar utilizando modelos de aprendizaje automático

En el modo de análisis discriminante, se puede crear un modelo discriminante aprendido por máquina utilizando datos de análisis de muestras conocidas. Con solo cambiar de modo, los datos de análisis obtenidos en el modo de análisis estadístico se pueden utilizar tal como están en el modo de análisis discriminante. La carga de datos de muestras desconocidas en el modelo discriminante ayuda a determinar el grupo al que pertenece cada dato, lo que resulta útil para determinar el tipo y el origen de los productos alimenticios y tomar decisiones de control de calidad. Este es el primer software de análisis estadístico de la industria para cromatogramas que incluye una función de aprendizaje automático.

3. Aún más cómodo con el uso de software relacionado

La combinación de este software con otros programas de software Shimadzu simplifica aún más el análisis. Por ejemplo, al utilizar este software después de medir los componentes de una muestra con el paquete de métodos LC/MS/MS del software LC-MS para metabolitos primarios, los usuarios pueden comparar fácilmente el contenido de los componentes principales, como aminoácidos y ácidos orgánicos, en los alimentos, buscar componentes característicos y discriminar muestras desconocidas.

Para más detalles, visite
Solución eMSTAT versión 2.0