基于UPLC和PLS-DA方法,比较基线校正算法,从五个相邻地点区分棕色土壤,基于UPLC和PLS-DA方法

科学领域:

• 法医科学 法医科学 法医科学
• 分析化学 分析化学
• 化学测量 化学测量 化学测量

背景情况:

• 土壤分析对于法医调查至关重要,它将嫌疑人和受害者与犯罪现场联系起来.
• 超高性能液态染色学 (UPLC) 用于土壤化学分析.
• 在UPLC染色图中,基线常常不稳定,阻碍了准确的分析.

研究的目的:

• 为了比较UPLC土壤数据的五个基线校正 (BC) 算法的有效性.
• 确定最佳的BC方法,以改善不同地点的土壤样本的区分.
• 为了提高基于UPLC的法医土壤分析的可靠性.

主要方法:

• 评估了五种BC算法:不对称最小平方 (AsLS),填充峰值,代限制最小平方,中间窗口 (MW) 和修改的多项式拟合.
• 分析了来自五个不同的土壤位置的30个UPLC染色图.
• 主要组件分析 (PCA) 和部分最小平方区分分析 (PLS-DA) 用于评估数据质量和模型性能.

主要成果:

• 原始的UPLC土壤染色体显示出显著的基线波动.
• 非对称最小方形 (AsLS) 和中等窗口 (MW) 显示出最实质性的基线校正.
• 主要组件分析 (PCA) 评分图表表明,在BC之后,数据聚类得到了改进.
• 部分最小平方差异分析 (PLS-DA) 模型表明,MW实现了最高的平均预测准确度.

结论:

• 中位窗口 (MW) 是UPLC土壤数据最有效的基线校正算法.
• MW显著提高了用于法医土壤分析的UPLC染色图的质量和区分能力.
• 这项研究提供了一种强大的方法来增强使用UPLC数据的法医土壤分析.