对于通过色谱柱分离得到的协助物进行结构检测和主成分分析（PCA）通常包括以下几个关键步骤：
1.协助物的结构鉴定：
质谱（MS）：将查询物通过质谱仪进行分析，获知其质量/梯比的信息，这有助于推断分子质量和可能的结构。
核磁***振（NMR）光谱：对提取物进行NMR光谱分析，获得其氢原子和碳原子的化学环境信息，进一步推断其结构。
红外（IR）光谱：通过IR光谱分析，可获得提取物中功能团的信息。
以上方法可以单独使用，也可以结合使用。
2.数据消耗：
匹配峰和归一化：对以上结构鉴定得到的数据进行解析，包括峰匹配、归一化处理，确保数据符合质量进行PCA分析。
3.主要成分分析（PCA）：
数据导入：将处理后的数据数据导入统计软件或专用的生物信息学工具。
PCA 算法：应用 PCA 算法，该算法通过提取数据的主要变异来源来降低数据维度，同时保留大部分数据信息。
结果解释：分析PCA得到的主成分，每个主成分代表数据集中的一个变异方向。这有助于识别样品间的差异并查找
4.可视化和解释：
主成分评分图：相邻主成分评分图，以放大显示样本之间的。
负担图：负担图可以帮助理解哪些元素（协助物）对主要成分的贡献最大。
5.进一步的数据分析：
统计验证：进行统计测试，如ANOVA或t检验，以验证PCA结果的统计显着性。
生物学解释：将PCA结果与生物学知识结合，寻找可能的生物学解释或机制。