未知物成分分析是通過(guò)綜合的分離和分析手段對復雜的未知化學(xué)品的成分進(jìn)行定性和定量分析，為科研、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、改進(jìn)生產(chǎn)工藝提供科學(xué)依據，為企業(yè)引進(jìn)、消化吸收再創(chuàng )新提供強大技術(shù)支撐。

未知物成分分析覆蓋電子、紡織、日化、塑料、橡膠等各個(gè)領(lǐng)域，具體包括：

? 助劑產(chǎn)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(fā)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(xiàn)路板制造化學(xué)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(chǎn)品：墨水，感光油墨等

? 化妝品：洗發(fā)、護發(fā)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(yè)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(yè)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(xué)品：潤滑油，切削液等

? 氣霧劑、光亮劑、殺蟲(chóng)劑、脫模劑、致冷劑、空氣清新劑等

? 高分子材料

? 其它化工產(chǎn)品

工業(yè)診斷分析是指通過(guò)樣品或生產(chǎn)過(guò)程中微量污染物的鑒定，來(lái)查找工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量事故原因的方法。
工業(yè)診斷分析需要綜合運用各類(lèi)常量、微量和痕量檢測技術(shù)，主要成分與雜質(zhì)成分鑒定并舉，有機分析與無(wú)機分析并重，成分分析與生產(chǎn)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(chǎn)品質(zhì)量事故原因進(jìn)行分析診斷。

工業(yè)診斷分析業(yè)務(wù)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(chē)生產(chǎn)等工業(yè)領(lǐng)域。

行業(yè)資訊：

LDA、SVM和LR模型，這可能是由于RF在進(jìn)行分類(lèi)預測時(shí)，綜合了模型訓練時(shí)多個(gè)決策樹(shù)分類(lèi)器的 結果，具有預測結果準確可靠、抗干擾能力強等優(yōu)勢。
此外，RF還具有分析復雜相互作用分類(lèi)特征的 能力，對數據集的適應能力強，特別是對于噪聲數據和高維特征的數據具有很好的魯棒性，并且模型 易實(shí)現并行化，訓練速度快。
值得注意的是，表1的數據分類(lèi)結果顯示了4個(gè)模型對這3種膀胱癌細胞 系均具有較高的靈敏度（≥ 88. 6%）和特異性（≥ 93. 3%）。
2. 4　模型評估　 ROC分析是描述模型正確分類(lèi)“case”和“nocase”能力的一種可視化工具，顯示了真陽(yáng)率（即靈 敏度）如何隨假陽(yáng)率（即1-特異度）的變化［25］ ，曲線(xiàn)下面積（AUC）可用于評估分類(lèi)能力，因此將其作為模 型性能的互補測量。
為了更全面的評估模型，本文對 4 種模型進(jìn)行 ROC 分析。
在本研究中使用多類(lèi) ROC分析（廣義二元ROC分析）［26］ 評估不同ML模型的分類(lèi)能力，即在每個(gè)模型中均執行三組二元ROC 分析并分別計算其對應的AUC，*終取每個(gè)模型的平均AUC。
結果表明（表2），4個(gè)模型均表現出突出 的預測能力（----- AUC ≥ 0. 991），RF模型具有更大的AUC，這是因為隨機重采樣產(chǎn)生的多個(gè)分類(lèi)器對噪聲 的抵抗力更強。
3 結 論 本研究基于 SCMS系統開(kāi)展了單細胞中代謝物的檢測與鑒定，并成功實(shí)現了膀胱癌細胞亞型的準 確區分。
采用 LDA、RF、SVM和 LR方法對獲得的數據集構建模型，結合預測精度、分類(lèi)能力等指標 綜合評估這些模型的性能。
結果表明，4種方法的分類(lèi)結果均較好，分類(lèi)準確率在94. 9%以上。
然而， 各模型之間的性能表現不一。
其中RF模型表現*優(yōu)，具有分類(lèi)準確率高、泛化性能強等優(yōu)點(diǎn)，能夠在 無(wú)須特征選擇的情況下處理直接電離高維質(zhì)譜數據，克服了SVM、LR等其他算法在處理高維數據中的 局限性。
因此，本文提出的單細胞代謝組學(xué)結合機器學(xué)習的分析方法實(shí)現了快速準確地預測不同類(lèi)型 的膀胱癌細胞，該方法還可直接應用于其他樣本的分析預測，為單細胞代謝組學(xué)研究提供了數據分析 的方法參照。