本申请描述了一种由二维(2D)分离数据(GC-MS)对复杂的多组分混合物的化学或生物学性质(诸如毒性、致突变性)进行预测的方法。利用自动曲线解析程序(GENTLE)把数据解析成各个组分的谱峰(C)和谱项(S)。随后将已解析的峰值进行积分,并且把特征面积、分离参数和缔合谱图合并成一个预测值矩阵(X),这个矩阵可用作多元回归模型的输入项。利用部分最小二乘法(PLS)将一组测试集的2D分离数据与已测过的性质联系起来。随后,就可以用回归模型预测其他样品的性质。
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来源：北方有色网
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