未知物成分分析是通過綜合的分離和分析手段對復雜的未知化學品的成分進行定性和定量分析，為科研、產品生產、產品開發、改進生產工藝提供科學依據，為企業引進、消化吸收再創新提供強大技術支撐。
未知物成分分析覆蓋電子、紡織、日化、塑料、橡膠等各個領域，具體包括：
? 助劑產品：紡織、皮革助劑（柔軟劑、勻染劑、整理劑等）；電鍍（鋅、銅、鉻、鎳、貴重金屬）助劑（前處理添加劑、光亮劑、輔助光亮劑等）；塑料和橡膠制品助劑（增塑劑、抗氧劑、阻燃劑、光和熱穩定劑、發泡劑、填充劑、抗靜電劑等）；涂料助劑（乳化劑、潤濕分散劑、消泡劑、阻燃劑等）；線路板制造化學品助劑；電子助焊劑；陶瓷助劑；鋁合金表面處理助劑；其它精細化工助劑
? 油墨產品：墨水，感光油墨等
? 化妝品：洗發、護發用品、護膚用品、美容用品、口腔衛生制品等
? 香精、香料
? 表面活性劑、民用和工業用清洗劑
? 有機溶劑: 油漆稀釋劑，天那水，脫漆劑，電子、紡織、印刷行業用溶劑
? 水處理劑：緩蝕劑、混凝劑和絮凝劑、阻垢劑等
? 石油化學品：潤滑油，切削液等
? 氣霧劑、光亮劑、殺蟲劑、脫模劑、致冷劑、空氣清新劑等
? 高分子材料
? 其它化工產品
工業診斷分析是指通過樣品或生產過程中微量污染物的鑒定，來查找工業生產過程中的質量事故原因的方法。
工業診斷分析需要綜合運用各類常量、微量和痕量檢測技術，主要成分與雜質成分鑒定并舉，有機分析與無機分析并重，成分分析與生產工藝流程分析結合，尤其是對檢測結果的分析和綜合判斷能力要求很高，才能對產品質量事故原因進行分析診斷。
工業診斷分析業務已涉及精細化工、醫療制品及臨床、造紙、電鍍、精密儀器制造、汽車生產等工業領域。
行業資訊：
數據分析
1. 3. 1 數據預處理 為提取單個細胞中有效的代謝組學信息，同時降低檢測噪聲、采樣環境中外源
性物種等干擾，對數據進行預處理。
首先，使用 MSConvert 軟件將來自 XCalibur 2. 2 的原始數據文件
（. raw）轉化為 . mzxml格式，提取質譜峰（即 m/z值）及其對應的離子強度，形成代謝峰列表。
其次，對
離子強度進行歸一化校正，去除采樣溶劑背景信號，得到含檢測離子及其相對強度的數據矩陣。
*后
采用“80%規則”［18］
和K近鄰法［19］
消除缺失值，減少假陽性結果。
經過上述預處理操作后，迅速減小數
據集的大小，同時保留了來自單個細胞的基本代謝組學信息。
本文涉及的數據分析操作均基于Python
3. 8. 3實現。
1. 3. 2 分類方法 t分布隨機近鄰嵌入（t-SNE）［20］
是一種用于高維數據集的非線性降維技術，能實現對
微小群體的定性識別。
本文采用t-SNE降維可視化不同組中單細胞代謝譜的差異。
LDA是一種泛化性能良好的分類模型［21］
，其原理是選擇一個合適向量使線性判別函數在該向量所在
方向上的投影達到極值，得到樣本的*大類間散度和*小類內散度。
該方法在降維過程中能盡可能多地
保留樣本信息，但其降維數有限（*多降到類別數-1維），可能因降維過度導致信息丟失。
RF［22］
是組合多
個決策樹的集成學習方法，輸出平均決策結果。
采用隨機重采樣技術Bootstrap ping和節點隨機分裂技術
從原始數據集中重復隨機抽取與原始數據集相同數量的多個樣本構建子數據集，利用子數據集構建子決
策樹，然后融合各個子決策樹的預測結果。
SVM［23］
是一個通過尋找能夠*大化區分不同類別數據集的*
優超平面的廣義線性分類器。
對于線性不可分情況，利用核函數將數據映射到高維空間使其線性可分。
LR［24］
是通過建立響應變量與自變量之間的邏輯函數并使其*大化，從而達到*小化貢獻較少變量的影
響。
本文將上述方法應用于單細胞代謝組學質譜數據集，對整個數據集（n = 395）執行五次十折交叉驗
證，取統計平均結果作為*終分類結果，以減少數據分割對結果的影響，使分類結果更可靠。
1. 3. 3 性能評估 本文采用準確率（Accuracy）、靈敏度（Sensitivity）、特異度（Specificity）等評價指標
衡量模型的分類性能。
準確率是反映模型正確預測樣本的能力，其計算公式見式（1），其中 ncorrect表示