Exploring the potential of combining chemometric approaches to model non-linear multi-way data with quantitative purposes A case study

Abstract

Los métodos de calibración basados en el segundo orden han sido ampliamente investigados, explotando las ventajas inherentes a la estructura de los datos y a los modelos de descomposición, demostrando que la ventaja del segundo orden es una propiedad que conspira a una alta probabilidad de éxito en la resolución de sistemas de complejidad variable. Este trabajo pretende demostrar la aplicabilidad de una estrategia quimiométrica combinada a la resolución de sistemas de calibración multivariantes no lineales en presencia de datos multidireccionales no multilineales. Se presenta como caso de estudio la determinación de histamina por voltamperometría diferencial de impulsos a diferentes pH. El sistema experimental presenta la dificultad sobresaliente derivada del gran desplazamiento de un eje de potencial largo por el pH, que se superó completamente con éxito mediante la aplicación de la estrategia combinada presentada. Para la modelización de los datos se utilizaron MCR-ALS, U-PLS/RBL y U-PCA/RBL-RBF. MCR-ALS permitió resolver el comportamiento no lineal entre la señal y la concentración y extraer los perfiles subyacentes del constituyente. Se realizó un análisis cuantitativo de los tres modelos y una evaluación comparativa del rendimiento predictivo. Los mejores resultados se obtuvieron con U-PCA/RBL-RBF (recuperación media ¼101%), mientras que MCR-ALS dio la recuperación media más baja para todas las muestras (70%).

Second-order based calibration methods have been widely investigated, exploiting the inherent advantages of the data structure and the decomposition models, demonstrating that the second-order advantage is a property that conspires to a high likelihood of success in resolving systems of varying complexity. This work aims to demonstrate the applicability of a combined chemometric strategy to solving non-linear multivariate calibration systems in the presence of non-multilinear multi-way data. The determination of histamine by differential pulse voltammetry at different pH is presented as a case study. The experimental system has the outstanding difficulty arisen from the large displacement of a long potential axis by the pH, which was successfully fully overcome by the implementation of the presented combined strategy. MCR-ALS, U-PLS/RBL and U-PCA/RBL-RBF were used for data modelling. MCR-ALS allowed the non-linear behaviour between signal and concentration to be resolved and the underlying profiles of the constituent to be extracted. Quantitative analysis was performed on the three models and a comparative evaluation of the predictive performance was made. The best results were obtained with U-PCA/RBL-RBF (mean recovery ¼101%), while MCR-ALS gave the lowest mean recovery for all samples (70%).