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：

LDA、SVM和LR模型，這可能是由于RF在進行分類預測時，綜合了模型訓練時多個決策樹分類器的 結果，具有預測結果準確可靠、抗干擾能力強等優勢。
RF還具有分析復雜相互作用分類特征的 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 易實現并行化，訓練速度快。
表1的數據分類結果顯示了4個模型對這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“case”和“nocase”能力的一種可視化工具，顯示了真陽率（即靈 敏度）如何隨假陽率（即1-特異度）的變化［25］ ，曲線下面積（AUC）可用于評估分類能力，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 種模型進行 ROC 分析。
在本研究中使用多類 ROC分析（廣義二元ROC分析）［26］ 評估不同ML模型的分類能力，即在每個模型中均執行三組二元ROC 分析并分別計算其對應的AUC，*終取每個模型的平均AUC。
結果表明（表2），4個模型均表現出突出 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生的多個分類器對噪聲 的抵抗力更強。
3 結 論 本研究基于 SCMS系統開展了單細胞中代謝物的檢測與鑒定，并成功實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種方法的分類結果均較好，分類準確率在94. 9%以上。
各模型之間的性能表現不一。
其中RF模型表現*優，具有分類準確率高、泛化性能強等優點，能夠在 無須特征選擇的情況下處理直接電離高維質譜數據，克服了SVM、LR等其他算法在處理高維數據中的 局限性。
本文提出的單細胞代謝組學結合機器學習的分析方法實現了快速準確地預測不同類型 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，為單細胞代謝組學研究提供了數據分析 的方法參照。