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22 août 2024 | Actualités et avis Shimadzu lance la version 2.0 du logiciel d'analyse statistique eMSTAT Solution
L’apprentissage automatique au service de l’analyse des données dans le secteur alimentaire : une première mondiale

Shimadzu Corporation a publié eMSTAT Solution Ver. 2.0, un logiciel d'analyse statistique qui prend en charge l'analyse des chromatogrammes *1 et des données du spectromètre de masse à ionisation directe. Ce produit est le premier logiciel d'analyse statistique du secteur pour les chromatogrammes *2 à proposer des capacités d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet la création de modèles discriminants pour le regroupement et l'identification de composants inconnus. Le logiciel utilise les données d'analyse obtenues par un chromatographe liquide (LC), un chromatographe gazeux (GC) et un spectromètre de masse de type MALDI (désorption/ionisation laser assistée par matrice) (MS). Étant donné que l'analyse multivariée *3 peut être facilement réalisée, les différences entre les groupes cibles peuvent être clarifiées et présentées dans des comparaisons avec d'autres produits lors du développement de produits dans le secteur alimentaire ou pour déterminer la qualité des produits lors des évaluations de contrôle qualité. Shimadzu prévoit de commercialiser ce logiciel dans des domaines tels que l'industrie alimentaire, où il existe une demande croissante d'analyse multivariée pour analyser les ingrédients fonctionnels, évaluer le goût des aliments, etc., afin de contribuer à l'avancement de la technologie alimentaire en améliorant l'efficacité de l'analyse des données.

Dans le secteur alimentaire, il existe une demande pour identifier facilement les composants qui affectent les différences de goût et de texture et pour utiliser de manière répétée les données sur les produits défectueux détectés lors des inspections d'expédition pour analyser les différents composants traces et la composition complexe des échantillons. Le logiciel propose deux modes : un mode d'analyse statistique pour une visualisation facile des différences et un mode d'analyse discriminante qui identifie les échantillons inconnus avec des modèles créés par l'apprentissage automatique. Shimadzu a utilisé ce logiciel dans son projet original de brassage de saké pour clarifier les caractéristiques distinctives du saké original de Shimadzu. Il s'agissait notamment d'identifier l'acétate d'isoamyle et les alcools isoamyliques dérivés de la levure qui forment l'arôme et la présence de niveaux plus élevés d'acides organiques tels que l'acide malique et l'acide succinique qui sont plus abondants que dans d'autres sakés japonais.

Shimadzu Corporation a identifié les soins de santé, y compris le domaine des sciences de la vie, comme l'un des domaines clés de création de valeur sociale dans son plan de gestion à moyen terme et se concentre sur la résolution des défis sociaux dans ce domaine. Nous souhaitons continuer à contribuer à la réalisation d'une société saine et durable en fournissant diverses technologies d'analyse et de mesure dans le domaine des sciences de la vie, y compris la technologie alimentaire.

Fenêtre de la solution eMSTAT Ver. 2.0

Fenêtre de la solution eMSTAT Ver. 2.0

  • *1 Chromatogramme : Données de mesure qui correspondent à la forme d'onde du signal obtenue par un chromatographe
    *2 En juin 2024. Selon les enquêtes de Shimadzu
    *3 Analyse multivariée : terme général désignant une méthode statistique permettant d'examiner la corrélation entre plusieurs types de données (variables) obtenues à partir d'un échantillon.

Caractéristiques

1. Analyse statistique par opérations intuitives

En mode d'analyse statistique, les composants qui caractérisent le goût et l'arôme peuvent être recherchés de manière intuitive grâce à des opérations de fenêtre. Une fonction de regroupement dynamique permet de regrouper les échantillons de manière flexible pour visualiser les différences de caractéristiques entre les échantillons et comparer les quantités de composants sur différents axes d'évaluation. Aucune de ces fonctions ne nécessite de paramétrage compliqué et peut être exécutée presque entièrement par clic de souris.

2. Les échantillons inconnus peuvent être discriminés à l'aide de modèles d'apprentissage automatique

En mode d'analyse discriminante, un modèle discriminant appris par machine peut être créé à l'aide de données d'analyse d'échantillons connus. En changeant simplement de mode, les données d'analyse obtenues en mode d'analyse statistique peuvent être utilisées telles quelles en mode d'analyse discriminante. Le chargement de données provenant d'échantillons inconnus dans le modèle discriminant permet de déterminer le groupe auquel appartient chaque donnée, ce qui est utile pour déterminer le type et l'origine des produits alimentaires et prendre des décisions de contrôle qualité. Il s'agit du premier logiciel d'analyse statistique du secteur pour les chromatogrammes qui inclut une fonction d'apprentissage automatique.

3. Encore plus pratique grâce aux logiciels associés

La combinaison de ce logiciel avec d'autres logiciels Shimadzu simplifie encore davantage l'analyse. Par exemple, en utilisant ce logiciel après avoir mesuré les composants d'un échantillon avec le package de méthodes LC/MS/MS du logiciel LC-MS pour les métabolites primaires, les utilisateurs peuvent facilement comparer le contenu des principaux composants tels que les acides aminés et les acides organiques dans les aliments, rechercher des composants caractéristiques et distinguer les échantillons inconnus.

 

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Solution eMSTAT Ver. 2.0