Photontraceでは、Time-gatedラマン分光器を用い、従来ラマンでは蛍光などで評価が難しい試料で実測・受託測定・導入前PoCを行っています。

Photontraceでは、蛍光バックグラウンドに埋もれたラマンピークを、Time-gated Ramanで可視化するだけではなく、今回は、複数のTime-gated Raman測定データを比較解析し、Batch PCA・時系列可視化・PDFレポート出力まで行える解析ワークフローを整備しました。

PhotontraceではTime-gatedラマン測定データを比較解析・時系列解析・多変量解析まで含めて評価できる環境整備を進めています。測定だけではなく、解析条件を含めレポート化することで、PoCや受託測定における結果の確認、次の評価条件の検討にも活用しやすくなります。

Time-gatedラマンでは、時間ゲート条件、波数範囲、ベースライン補正、スムージング、正規化などの解析条件が結果に影響します。Photontraceの解析レポートでは、これらの条件をPDF内に整理し、測定データと解析結果を一体で確認できるようにしています。

図1. Time-gated Raman Batch PCA解析レポートの出力例(抜粋)。波数範囲、Gate条件、前処理条件、PCA寄与率、読み込みファイル名を整理して記録します。

複数のTime-gatedラマン測定データを一括で読み込み、Batch PCA解析ツールにより、サンプル群の分布や測定データ間の違いを可視化できます。

スペクトル差が小さい場合、単純なピーク比較だけでは差を判断しにくいことがあります。PCAを用いることで、複数スペクトルに含まれる変動を要約し、サンプル間の分離傾向や類似性を確認しやすくなります。

想定用途は以下です。

図2. Batch PCA Score Plotの例。複数のTime-gatedラマン測定データをPCA空間上に表示し、サンプル群の分離傾向や類似性を確認します。

反応モニタリングや培養プロセスでは、時間経過に伴ってスペクトルがどのように変化するかが重要です。

PhotontraceのBatch PCA解析では、測定データを時間順に並べ、PCスコアの推移として確認できます。これにより、スペクトル全体の変化傾向を時系列で把握しやすくなります。

例えば、以下のようなデータ構成を想定しています。

図3. PC Score vs Timeの例。反応、培養、処理工程などにおけるスペクトル変化を時系列で確認します。

PCAでは、スコアプロットによりサンプル間の違いを確認できますが、あわせてloadingを確認することで、どの波数領域がその違いに寄与しているかを把握できます。PCA loading plotと主要寄与波数の一覧を出力し、スペクトル差の解釈を支援します。

図4. PCA loading plotと主要寄与波数の確認例。サンプル間差に寄与している可能性のある波数領域を確認します。

Photontraceでは、Time-gated Raman分光器を用いた実測評価・受託測定・導入前PoCに対応しています。測定だけでなく、比較解析・時系列解析・多変量解析・レポート化まで含めて、実試料で「何が見えるのか」を確認できる評価環境ツールを整えています。

以下のようなご相談に対応しています。

※本解析支援ツールは、PhotontraceにおいてTime-gated Raman分光データの測定評価・PoC支援業務に使用する内部支援ツールです。ソフトウェア単体での提供を目的としたものではありません。