四维液相色谱数据的函数对齐算法FAPV：解决非四边形性和低选择性分析难题的创新框架

编辑推荐：来自阿根廷的研究团队针对四维液相色谱(LC-FS)数据因保留时间漂移和信号重叠导致的算法失效问题，开发了函数对齐纯向量算法(FAPV)。该算法通过恢复数据四边形性，结合PARAFAC模型处理模拟和实验数据，分析误差(REPs)低至10%，显著优于MCR-ALS和PARAFAC2，为复杂基质中多组分分析提供了新工具。

　　在分析化学的前沿领域，四维液相色谱-荧光光谱(LC-FS)联用技术正面临两大挑战：色谱峰保留时间漂移导致的非线性数据结构，以及目标物与干扰物信号完全重叠引发的选择性丧失。传统化学计量学方法如多变量曲线分辨交替最小二乘法(MCR-ALS)和平行因子分析2(PARAFAC2)对此束手无策。

研究团队创新性地提出函数对齐纯向量算法(FAPV)，基于函数数据分析(FDA)框架，通过挖掘色谱/光谱数据中潜藏的高斯或洛伦兹函数特征，实现了四维数据的精准对齐。该算法不仅能处理含未知干扰物的复杂基质，还可修复因多次进样导致的洗脱时间不可重现性——这正是"非四边形性类型2和4"数据的核心痛点。

实验设计极具说服力：模拟数据系统涵盖10⁸种可能场景，量化评估了噪声强度、传感器数量、干扰物数量及峰形畸变程度；实际应用则聚焦环境水样中两种氟喹诺酮(氧氟沙星OFL和环丙沙星CPF)的检测，成功克服了丹氟沙星(DNF)、马波沙星(MRF)和依诺沙星(ENO)的共洗脱干扰。

与主流方法对比显示，FAPV结合PARAFAC模型的相对预测误差(REPs)稳定在10%左右，较传统相关优化翘曲(COW)对齐策略有质的飞跃。这一突破不仅为"绿色分析化学"提供了更可靠的解决方案，其函数化处理思路更可拓展至质谱成像、代谢组学等生命科学领域，为复杂生物样本的多维度解析打开新视野。