די רעזולטאַטן פון די לערנען זענען ארויס אין דעם זשורנאַל אַנאַליטיק כעמיע. ספּעקטראָמעטרי איז אַ מאַטעריע אַנאַליסיס באזירט אויף פּינטלעך מעאַסורעמענט פון די מאַסע פאַרהעלטעניש צו אָפּצאָל (M / ז) ייאַנייזד מאָלעקולעס און די ינטענסילינג מאָלעקולעס פון זיי (זייער קאָרעוו קוואַנטיטי). די אינפֿאָרמאַציע אַלאַוז איר צו באַשליסן די מאָלעקולאַר וואָג וואָג פון די קאַמפּאַונדז, זייער סטרוקטור, וואָס העלפּס צו ידענטיפיצירן קאַמפּאַונדז, ינטערנץ, ליפּידס, ליפּידס, מעטאַבאָליטעס, פּעפּטיידז, קאַמפּאָונאַנץ פון דרוגס און אנדערע סאַבסטאַנסיז.
מאַסע ספּעקטראַמעטריק ימיווזשינג (MCI) אַלאַוז איר צו קריגן אינפֿאָרמאַציע אויף די ספּיישאַל פאַרשפּרייטונג פון מאָלעקולעס אין געוועבן, קאַנדאַקטינג מאַסע ספּעקטראַמעטריק אַנאַליסיס פון מאָלעקולעס אין יעדער פונט פון דער מוסטער אונטער די לערנען (פֿאַר בייַשפּיל, אַ אָנוווקס שנייַדן).
ינטערפּריטיישאַן פון MSI דאַטן איז אַ שווער אַרבעט. טכילעס, עס איז נייטיק צו וויזשוואַלייז די פאַרשפּרייטונג פון ייאַנז אויף די ייבערפלאַך פון די הויט געוועב קאַטאָאָף, וואָס איז, צו בויען אַ נאָרמאַל קאָליר בילד, אין וואָס יעדער געגנט מיט אַ ענלעך יאָן זאַץ - קאָראַספּאַנדז צו די קאָליר. פון טויזנטער פון ייאַנז אין יעדער פונט איר דאַרפֿן צו גיין צו בלויז 3 נומעריקאַל וואַלועס וואָס זאָל אָנערקענען די מסי דאַטן און וואָס קענען זיין קאָראַלייטאַד מיט דריי-דימענשאַנאַל קאָליר פּלאַץ פֿאַר די פאָרשער אַנאַליסיס דורך די פאָרשער.
"עס איז וויכטיק צו מאַקסאַמייז די אינפֿאָרמאַציע אינהאַלט פון די ריזאַלטינג בילד, עס איז נייטיק צו נעמען אין חשבון די פֿעיִקייטן פון מענטשלעך זעאונג, אין באַזונדער, עס איז ניט-לינעאַריטי און קוואַלאַטייטיוולי פאַרשידענע סענסיטיוויטי צו ענדערונגען אין ברייטנאַס און טשראָמאַ.
און כאָטש די טעאָריע פון קאָליר מערקונג איז יגזאַמאַנד פֿאַר גאַנץ לאַנג (זינט דער ערשטער העלפט פון די 20 יאָרהונדערט), אפילו צווישן די עקספּערץ עס זענען קיין בכלל אנגענומען מאַטאַמאַטיקס מאָדעלס, גאַנץ דער הויפּט דיסקאַוועריעס , "דער ערשטער מחבר פון דעם לערנען, גראַדזשאַוואַט תּלמיד סקולטעטש אַנאַסטאַסיאַ סעריטשעוו זאגט.
רעסעאַרטשערס פון דער צענטער פון וויסנשאפטלעכע און ינזשעניעריע קאַמפּיוטינג טעקנאַלאַדזשיז פֿאַר טאַסקס מיט גרויס דאַטן ערייז (CDISE) און דער לאַבאָראַטאָריע פון וויזשאַוואַל ספּאַ, נישט ערגער צו זיין פריערדיק, אָבער ביי די זעלביקער צייט באזירט אויף די טעאָריע פון מענטש קאָליר מערקונג.
די נייַע מעטהאָדס באַונדריז און גראַדיענץ ווען אַפּלייינג אויסגעקליבן געביטן פון ענלעך ייאַניק זאַץ. דורך דעם, די ריזאַלטינג בילד איז ינטערפּראַטאַד גרינגער ווי אין אנדערע אַפּראָוטשיז צו די ימידזשינג פון MSI דאַטן. דער אופֿן איז טעסטעד ביידע אויף מאָדעל און יקספּערמענאַל דאַטע באקומען דורך ריסערטשערז פון דער לאַבאָראַטאָריע פון מאַסע ספּעקטראַמאַטרי פון סקאָלטעהאַ צוזאַמען מיט די בייאַלאָולאַטיאָנאַלאָלאָגי און נעוראָביקע פון סקאָטעטש.
מקור: נאַקעט וויסנשאַפֿט