加权线性回归法提高LA-ICP-MS定量元素生物成像的准确性

2022/11/20   下载量: 1

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应用领域 生物产业
检测样本 其他
检测项目 荧光成像
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普通最小二乘(OLS)线性回归法被广泛用于逼近线性外部校准数据。然而,高方差假设通常不被认为是正确数据近似的要求,这可能导致较差的回归拟合,这点在浓度较低的区间范围往往更为突出。电感耦合等离子体中的异方差?质谱(ICP-MS)数据已在文献中作为一个固有问题进行了讨论,通过在多个研究中使用加权最小二乘(WLS)回归可以更好地解决。在这项研究中,通过激光剥蚀进样系统(LA)的方法,研究了OLS和WLS线性回归模型对定量成像实验的影响——使用矩阵匹配标准的ICP-MS。发现该技术产生的校准数据在所有60个分析数据集中都是异方差的,这导致OLS线性回归的回归拟合较差。与传统的ICP-MS分析相比,由于回归线截距的估计不准确,在LA-ICP-MS成像中,所产生的负面影响变得更加明显。此外,计算选定感兴趣区域(ROI)的平均浓度会在校准范围的低端产生不正确的量化结果。WLS线性回归的应用导致了拟合优度(GOF)的提高,尽管权重因子应谨慎选择。除了每个校准标准的方差倒数(1/si2)之外,还评估了文献中讨论的关于GOF的更多经验加权因子。

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普通最小二乘(OLS)线性回归法被广泛用于逼近线性外部校准数据。然而,高方差假设通常不被认为是正确数据近似的要求,这可能导致较差的回归拟合,这点在浓度较低的区间范围往往更为突出。电感耦合等离子体中的异方差−质谱(ICP-MS)数据已在文献中作为一个固有问题进行了讨论,通过在多个研究中使用加权最小二乘(WLS)回归可以更好地解决。在这项研究中,通过激光剥蚀进样系统(LA)的方法,研究了OLS和WLS线性回归模型对定量成像实验的影响−使用矩阵匹配标准的ICP-MS。发现该技术产生的校准数据在所有60个分析数据集中都是异方差的,这导致OLS线性回归的回归拟合较差。与传统的ICP-MS分析相比,由于回归线截距的估计不准确,在LA-ICP-MS成像中,所产生的负面影响变得更加明显。此外,计算选定感兴趣区域(ROI)的平均浓度会在校准范围的低端产生不正确的量化结果。WLS线性回归的应用导致了拟合优度(GOF)的提高,尽管权重因子应谨慎选择。除了每个校准标准的方差倒数(1/si2)之外,还评估了文献中讨论的关于GOF的更多经验加权因子。  


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