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J-GLOBAL ID：201702266110436733   整理番号：17A0986243

データ融合の利点:デュアルダイオードアレイ-蛍光検出を用いた液体クロマトグラフィー二次データの最初の多変量曲線分解解析

Advantages of Data Fusion: First Multivariate Curve Resolution Analysis of Fused Liquid Chromatographic Second-Order Data with Dual Diode Array-Fluorescent Detection

著者 (3件)： VIDAL Rocio B. Pellegrino (Universidad Nacional de Rosario, Rosario, ARG) ,  IBANEZ Gabriela A. (Universidad Nacional de Rosario, Rosario, ARG) ,  ESCANDAR Graciela M. (Universidad Nacional de Rosario, Rosario, ARG)
資料名： Analytical Chemistry  (Analytical Chemistry)
巻： 89  号： 5  ページ： 3029-3035  発行年： 2017年03月07日 
JST資料番号： A0395A  ISSN： 0003-2700  CODEN： ANCHAM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛍光と無蛍光性内分泌撹乱物質の混合物から成る2つの実験系から得た,デュアルダイオードアレイ検出を用いた液体クロマトグラフィー(LC-DAD)と蛍光検出を用いた液体クロマトグラフィー(LC-PLD)の二次データを融合することの利点を評価した。データ融合前のマトリックスの十分な前処理が信頼できる結果を達成するのに重要であった。LC-DAD,LC-FLD,および融合LC-DAD-FLDデータに多変量曲線分解-交互最小二乗法を適用した。単一検出と比較して,2つの検出を用いて得たデータ融合の利点は,検出限界が2つの評価系に対して2.1~24 ng mL^-1および0.9~6.3 ng mL^-1の範囲にあり,全ての場合で7%未満の低い相対予測誤差を示し,良好な回収率と精度を示した。実際の水試料の分析によりその利点と融合データの実現可能性を評価した。

シソーラス用語： *データ融合 ,  *多変量解析 ,  スペクトル分解 ,  スペクトル解析 ,  *液体クロマトグラフィー ,  *光検出 ,  *内分泌撹乱物質 ,  検出限界 ,  前処理 ,  最小二乗法 ,  水試料 ,  予測誤差 ,  回収率 ,  精度
準シソーラス用語： *ダイオードアレイ検出 ,  *蛍光検出

分類 (3件)： 水中の汚染物質のクロマトグラフィー,電気泳動分析  (CC04080U) ,  液体クロマトグラフィー  (CC04014L) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (8件)： データ融合 ,  利点 ,  蛍光検出 ,  液体クロマトグラフィー ,  多変量 ,  曲線 ,  分解 ,  解析