La Chimiométrie et le Machine Learning
pour l’analyse des données de chromatographie
De façon classique, l’analyse des chromatogrammes consiste à intégrer de façon plus ou moins automatisée les aires des pics chromatographiques identifiés à l’aide du détecteur couplé (UV, spectrométrie de masse, …). Il s’agit donc d’une approche dite ciblée, lorsque l’on sait ce que l’on cherche.
Les méthodes de Chimiométrie et de Machine Learning sont de plus en plus utilisées dans de nombreux domaines d’application en approche non ciblée pour analyser différents types de données sous forme d’empreintes. Elles sont notamment couramment employées dans le cadre de l’analyse multivariée de données spectroscopiques, pour lesquelles chaque variable est associée à une même information dans tous les échantillons.
Cependant, leur application aux données chromatographiques est complexe du fait des décalages de temps de rétention d’un même pic entre les échantillons. Ondalys propose donc dans cette étude un comparatif de plusieurs méthodes d’alignement de chromatogrammes afin d’identifier leurs avantages et inconvénients.
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