in analysis of complex natural matr

in analysis of complex natural matrices by gas chromatography–mass spectrometry (GC–MS), many dis- turbing factors such as baseline drift, spectral background, homoscedastic and heteroscedastic noise, peak shape deformation (non-Gaussian peaks), low S/N ratio and co-elution (overlapped and/or embed- ded peaks) lead the researchers to handle them to serve time, money and experimental efforts. This study aimed to improve the GC–MS analysis of complex natural matrices utilizing multivariate curve resolution (MCR) methods. In addition, to assess the peak purity of the two-dimensional data, a method called variable size moving window-evolving factor analysis (VSMW-EFA) is introduced and examined. The proposed methodology was applied to the GC–MS analysis of Iranian Lavender essential oil, which resulted in extending the number of identified constituents from 56 to 143 components. It was found that the most abundant constituents of the Iranian Lavender essential oil are

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการวิเคราะห์ของเมทริกซ์คอมเพล็กซ์ธรรมชาติโดย chromatography ก๊าซ – มวล spectrometry (GC – MS), อัตราส่วน S/N ต่ำหลายโรค turbing ปัจจัยพื้นฐานดริฟท์ พื้นหลังสเปกตรัม homoscedastic และ heteroscedastic เสียง แมพทรงสูง (ไม่ใช่ Gaussian พีคส์), และ elution ร่วม (ซ้อนกัน และ/หรือยอดฝัง ded) นำนักวิจัยเพื่อจัดการให้บริการเวลา เงิน และความพยายามทดลอง การศึกษานี้มุ่งเน้นการปรับปรุงวิเคราะห์ GC – MS ของเมทริกซ์ธรรมชาติซับซ้อนที่ใช้วิธีการแก้ปัญหา (MCR) โค้งตัวแปรพหุ นอกจากนี้ เพื่อประเมินความบริสุทธิ์สูงสุดของข้อมูลสองมิติ วิธีเรียกว่าตัวแปรขนาดย้ายหน้าต่างพัฒนาปัจจัยวิเคราะห์ (VSMW-EFA) แนะนำ และตรวจสอบ ใช้วิธีนำเสนอวิเคราะห์ GC – MS ของอิหร่านลาเวนเดอร์น้ำมันหอมระเหย ซึ่งมีผลในการขยายจำนวน constituents ระบุจาก 56 การคอมโพเนนต์ 143 มันถูกค้นพบ constituents อุดมสมบูรณ์ที่สุดของน้ำมันหอมระเหยลาเวนเดอร์อิหร่าน