Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>2019 (Engelska)Doktorsavhandling, sammanläggning (Övrigt vetenskapligt)
Multivariat integration och visualisering av multiblockdata i kemiska och biologiska applikationer
Abstract [en]
Thanks to improvements in technology more data than ever before is generated in almost all fields of science and industry.
The data is analyzed to hopefully provide valuable information and knowledge about a product or process, such as how to improve the quality of a manufactured product.
Analysis of collected data is often performed on a single dataset or data source at a time. In this thesis, I have focused on multiblock analysis, a concept that includes multiple sources or data blocks. Analogous to how the human senses combine to let us experience the world around us, multiblock analysis integrates multiple data sources, providing a fuller examination of the product or process under study.
My thesis introduces Joint and Unique Multiblock Analysis, JUMBA, a complete analysis workflow for data integration. I describe each step of JUMBA, including data pre-treatment, model building and validation as well as model interpretation. Special focus is put on several newly developed visualizations for model validation and interpretation to make it as easy as possible to draw conclusions from the analysis.
By reading my thesis, the reader will gain a working understanding of the process of performing multiblock analysis, including solutions to common problems that are often encountered.
Abstract [sv]
Tack vare tekniska framsprång genereras det idag stora mängder data inom forskning och industri. Genom att analysera sådan data kan det i slutändan leda till att värdefull kunskap om en produkt eller process erhålls och kvaliteten på de studerade produkterna därmed kan ökas.
Analysen av data sker ofta på en enda datakälla, som då representeras av en matris, även kallat ett datablock. I denna avhandling har jag istället fokuserat på koncept som kan analysera flera datakällor samtidigt och integrera dessa. I likhet med hur människans sinnen låter oss uppleva världen runt omkring medför integrerandet av flera datakällor att undersökningen av en produkt eller process blir mer omfattande.
I min avhandling introduceras arbetsflödet JUMBA (Joint and Unique Multiblock Analysis, eng), som är ämnat för att utföra en fullständig integration av data. Jag beskriver varje enskilt steg av JUMBA, allt från förbehandling av data till byggande och validering av modeller samt deras tolkning. Jag har lagt särskild vikt vid att beskriva flera nyskapade typer av visualiseringar som underlättar att korrekta slutsatser kan dras från analysen.
Jag hoppas att läsaren av min avhandling kommer få förståelse för hur man utför analys av flera datablock och denne hittar även lösningar på problem man normalt sett kan ställas inför vid genomförandet.
Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Umeå: Umeå universitet, 2019. s. 62
Nyckelord
Multivariate analysis, PCA, PLS, OnPLS, JUMBA, Multiblock, calibration transfer
Nationell ämneskategori
Analytisk kemi
Identifikatorer
urn:nbn:se:umu:diva-158330 (URN)978-91-7855-069-2 (ISBN)
Disputation
2019-05-17, KB.E3.03, KBC - building, Linnaeus väg 6, 90736 Umeå, Umeå, 10:00 (Engelska)
Opponent
Handledare
Forskningsfinansiär
eSSENCE - An eScience Collaboration
2019-04-262019-04-252019-04-30Bibliografiskt granskad