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。