ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ КВАДРУПОЛЬНОГО МАСС-СПЕКТРОМЕТРА
Автор: Ю. В. Лямина, Ю. А. Титов, А. Г. Кузьмин, А. Ю. Зайцева
Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie
Рубрика: Научные статьи, посвященные памяти Л.Н. Галль
Статья в выпуске: 1, 2025 года.
Бесплатный доступ
Целью исследования было продемонстрировать возможности классификации и разделения на кластеры данных измерений малогабаритного квадрупольного масс-спектрометра МС7-200 с прямым вводом пробы при атмосферном давлении, разработанного в ИАП РАН. Для кластеризации результатов масс-спектрометрических измерений использовались метод главных компонент (для снижения размерности полученных данных) и метод машинного обучения k-средних. В качестве объектов измерений использовались 19 образцов ферментированной кисломолочной продукции двух групп. В первую группу вошли образцы продукции от индивидуальных фермерских хозяйств, во вторую – образцы промышленной продукции. Была поставлена задача автоматически распознать принадлежность измеряемого образца группе. На измеренных масс-спектрометрических данных этих образцов в двумерном пространстве главных компонент были построены разделимые 2 кластера, соответствующие 2 группам образцов.
Масс-спектрометрический анализ, пищевая промышленность, молочная продукция, метод главных компонент
Короткий адрес: https://sciup.org/142244738
IDR: 142244738
Список литературы ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ КВАДРУПОЛЬНОГО МАСС-СПЕКТРОМЕТРА
- 1. Ермашов А.И. Микрофлора кисломолочных продуктов разных торговых марок (Электронный ресурс). URL:
- https://school-science.ru/3/1/32980 (Дата обращения: 01.04.2022).
- 2. Комарова О. Н. Хавкин А.И. Кисломолочные продукты в питании детей: пищевая и биологическая ценность // Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2017. Т. 62, №. 5. С. 80–86. DOI: 10.21508/1027-4065-2017-62-5-80-86
- 3. Amarowicz R. Squalene: a natural antioxidant? // European journal of lipid science and technology. 2009. Vol. 111, no. 5. P. 411–412. DOI: 10.1002/ejlt.200900102
- 4. Manoilov V.V., Kuzmin A.G., Titov U.A. Extraction of information attributes from the mass spectrometric signals of air // Journal of Analytical Chemistry. 2016. Vol. 71, iss. 14. P. 1301–1308. DOI: 10.1134/S1061934816140094
- 5. Mazing M.S., Zaitceva A.Y., Kislyakov Y.J. Development of a Method for Assessing of the Oxygen Supply of Tissues Based on a Multi-channel Spectrum Analyzer // International Youth Conference on Electronics, Telecommunications and Information Technologies. Springer,
- Cham, 2021. P. 233–239. DOI: 10.1007/978-3-030-58868-7_26
- 6. Мильман Б.Л., Конопелько Л.А. Современная массспектрометрия: пропорции развития // Массспектрометрия. 2006. Т. 3, № 4. С. 271–276. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=9291899
- 7. Dass C. Fundamentals of contemporary mass spectrometry. John Wiley & Sons, 2007. DOI: 10.1002/0470118490
- 8. Mil’man B.L., Zhurkovich I.K. Mass spectrometric analysis of medical objects and problems of clinical diagnostics // Journal of Analytical Chemistry. 2015. Vol. 70, no. 10. P. 1179–1191. DOI: 10.1134/S1061934815100135
- 9. Муратшин А.М., Шмаков В.С., Тырсин Ю.А. Определение природы этанола методом хромато-массспектрометрии // Пиво и напитки. 2005. № 6. С. 40–43. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17354203
- 10. Manoilov V.V., Novikov L.V., Zarutskii I.V., Kuz’min A.G., Titov Y.A. Methods for processing mass spectrometry signals from exhaled gases for medical diagnosis // Biomedical engineering. 2020. Vol. 53, no. 5. P. 355–359. DOI: 10.1007/s10527-020-09942-0
- 11. Kuzmin A.G., Tkachenko E.I., Oreshko L.S., Titov Yu.A., Balabanov A.S. Method of mass spectrometric express diagnostics by the composition of exhaled air // Medical Academic Journal. 2016. Vol. 16, no. 4. P. 106–107. URL: https://journals.ecovector.com/MAJ/article/view/9625
- 12. Манойлов В.В., Заруцкий И.В.,. Кузьмин А.Г., Титов Ю.А., Самсонова Н.С. Методы обработки и исследование возможностей классификации массспектров выдыхаемых газов // Научное приборостроение. 2019. Т. 29, № 1. C. 106–111. URL:
- http://iairas.ru/mag/2019/abst1.php#abst16
- 13. Mazing, M.S., Zaitceva A.Y., Kislyakov Y.Y., Davydov V.V., Kondakov N.S., Avdyushenko S.A. Analytical complex for study of the oxygen status of tissues of the human organism // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing. 2020. Vol. 1695. Id. 012065. DOI:
- 10.1088/1742-6596/1695/1/012065
- 14. Ким Дж.-О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / пер. с англ. А.М. Хотинского, С.Б. Королева. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 c.
- 15. Wishart D.S. Metabolomics: applications to food science and nutrition research // Trends in Food Science & Technology. 2008. Vol. 19, no. 9. P. 482–493. DOI: 10.1016/j.tifs.2008.03.003
- 16. Lu H., Zhang H., Chingin K., Xiong J. et al. Ambient mass spectrometry for food science and industry // TrAC Trends in Analytical Chemistry. 2018. Vol. 107. P. 99–115. DOI: 10.1016/j.trac.2018.07.017
