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A Shimadzu Corporation lançou o eMSTAT Solution Ver. 2.0, software de análise estatística que suporta a análise de cromatogramas ^*1 e dados de espectrômetro de massa de ionização direta. Este produto é o primeiro software de análise estatística do setor para cromatogramas ^*2 a apresentar recursos de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina permite a criação de modelos discriminantes para agrupamento e habilitação da identificação de componentes desconhecidos. O software usa dados de análise obtidos por um cromatógrafo líquido (LC), cromatógrafo gasoso (GC) e espectrômetro de massa (MS) do tipo MALDI (dessorção/ionização a laser assistida por matriz). Como a análise multivariada ^*3 pode ser facilmente realizada, as diferenças entre os grupos-alvo podem ser esclarecidas e mostradas em comparações com outros produtos durante o desenvolvimento do produto no setor alimentício ou na determinação da qualidade dos produtos durante as avaliações de controle de qualidade. A Shimadzu planeja comercializar este software em áreas como a indústria alimentícia, onde há uma demanda crescente por análise multivariada para analisar ingredientes funcionais, avaliar o sabor dos alimentos e assim por diante, para contribuir com o avanço da tecnologia de alimentos, melhorando a eficiência da análise de dados.

No setor alimentício, há uma demanda para identificar facilmente os componentes que afetam as diferenças de sabor e textura e para usar repetidamente dados sobre produtos defeituosos encontrados durante as inspeções de remessa para analisar os vários componentes de rastreamento e a composição complexa das amostras. O software apresenta dois modos: um Modo de Análise Estatística para fácil visualização das diferenças e um Modo de Análise Discriminante que identifica amostras desconhecidas com modelos criados por meio de aprendizado de máquina. A Shimadzu usou este software em seu projeto original de fabricação de saquê para esclarecer as características distintivas do saquê original da Shimadzu. Isso incluiu a identificação do acetato de isoamila e álcoois isoamílicos derivados de levedura que formam o aroma e a presença de níveis mais altos de ácidos orgânicos, como ácido málico e ácido succínico, que são mais abundantes do que em outros saquês japoneses.

A Shimadzu Corporation identificou a assistência médica, incluindo o campo das ciências biológicas, como uma das principais áreas para a criação de valor social em seu plano de gestão de médio prazo e está se concentrando em resolver desafios sociais neste campo. Nosso objetivo é continuar contribuindo para a realização de uma sociedade saudável e de longa duração, fornecendo várias tecnologias analíticas e de medição no campo das ciências biológicas, incluindo tecnologia de alimentos.

Janela da solução eMSTAT Ver. 2.0

• *1 Cromatograma: Dados de medição que são a forma de onda do sinal obtida por um cromatógrafo
  *2 Em junho de 2024. De acordo com as investigações da Shimadzu
  *3 Análise multivariada: Um termo geral para um método estatístico para examinar a correlação entre vários tipos de dados (variáveis) obtidos de uma amostra

Características

1. Análise Estatística por Operações Intuitivas

No Modo de Análise Estatística, componentes que caracterizam sabor e aroma podem ser pesquisados intuitivamente por meio de operações de janela. Uma função de agrupamento dinâmico permite que amostras sejam agrupadas de forma flexível para visualizar diferenças em características entre amostras e comparar quantidades de componentes em vários eixos de avaliação. Nenhuma dessas funções requer configurações de parâmetros complicadas e podem ser executadas quase inteiramente com cliques do mouse.

2. Amostras desconhecidas podem ser discriminadas usando modelos de aprendizado de máquina

No Modo de Análise Discriminante, um modelo discriminante aprendido por máquina pode ser criado usando dados de análise de amostras conhecidas. Simplesmente alternando os modos, os dados de análise obtidos no Modo de Análise Estatística podem ser usados como estão no Modo de Análise Discriminante. Carregar dados de amostras desconhecidas no modelo discriminante ajuda a determinar o grupo ao qual cada dado pertence, o que é útil para determinar o tipo e a origem de produtos alimentícios e tomar decisões de controle de qualidade. Este é o primeiro software de análise estatística do setor para cromatogramas que inclui uma função de aprendizado de máquina.

3. Ainda mais conveniente usando software relacionado

Combinar este software com outros programas de software Shimadzu simplifica ainda mais a análise. Por exemplo, ao usar este software após medir componentes em uma amostra com o pacote de método LC/MS/MS do software LC-MS para metabólitos primários, os usuários podem comparar facilmente o conteúdo dos principais componentes, como aminoácidos e ácidos orgânicos em alimentos, procurar componentes característicos e discriminar amostras desconhecidas.

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Solução eMSTAT Ver. 2.0