手法：GC-MS、IR、NMR
タイプ：サイエンティフィックポスター
適用分野：自動車・航空宇宙、フォレンジック・トキシコロジー、メタボロミクス、製薬・バイオテクノロジー、品質保証
製品：KnowItAllソフトウェア
SciX 2025：2025年10月5日～10日
主成分分析（PCA）は、複雑なデータセットの次元を削減しつつ、元の情報のばらつきをできる限り保持することで、データをシンプルにする強力な統計手法です。
スペクトルデータに適用することで、従来の1件ずつのスペクトル解析では見逃されがちな潜在的なトレンドを明らかにすることができます。
KnowItAllソフトウェアのTrendFinderアプリケーションを用い、IR、¹H NMR、MSを含む複数のデータベースコレクションに対してPCAを実施しました。
また、本手法はRaman、UV-Vis、クロマトグラフィーデータにも適用可能です。
実施の結果、事前知識なしに異なるサンプルタイプを識別することに成功しました。さまざまな分光手法における有効性を実証するとともに、実験パラメータとスペクトル特性の間に存在する有意な関係性が明らかになりました。