未知物成分分析是通过综合的分离和分析手段对复杂的未知化学品的成分进行定性和定量分析，为科研、产品生产、产品开发、改进生产工艺提供科学依据，为企业引进、消化吸收再创新提供强大技术支撑。
未知物成分分析覆盖电子、纺织、日化、塑料、橡胶等各个领域，具体包括：
Ø 助剂产品：纺织、皮革助剂（柔软剂、匀染剂、整理剂等）；电镀（锌、铜、铬、镍、贵重金属）助剂（前处理添加剂、光亮剂、辅助光亮剂等）；塑料和橡胶制品助剂（增塑剂、抗氧剂、阻燃剂、光和热稳定剂、发泡剂、填充剂、抗静电剂等）；涂料助剂（乳化剂、润湿分散剂、消泡剂、阻燃剂等）；线路板制造化学品助剂；电子助焊剂；陶瓷助剂；铝合金表面处理助剂；其它精细化工助剂
Ø 油墨产品：墨水，感光油墨等
Ø 化妆品：洗发、护发用品、护肤用品、美容用品、口腔卫生制品等
Ø 香精、香料
Ø 表面活性剂、民用和工业用清洗剂
Ø 有机溶剂: 油漆稀释剂，天那水，脱漆剂，电子、纺织、印刷行业用溶剂
Ø 水处理剂：缓蚀剂、混凝剂和絮凝剂、阻垢剂等
Ø 石油化学品：润滑油，切削液等
Ø 气雾剂、光亮剂、杀虫剂、脱模剂、致冷剂、空气清新剂等
Ø 高分子材料
Ø 其它化工产品
工业诊断分析是指通过样品或生产过程中微量污染物的鉴定，来查找工业生产过程中的质量事故原因的方法。
工业诊断分析需要综合运用各类常量、微量和痕量检测技术，主要成分与杂质成分鉴定并举，有机分析与无机分析并重，成分分析与生产工艺流程分析结合，尤其是对检测结果的分析和综合判断能力要求很高，才能对产品质量事故原因进行分析诊断。
工业诊断分析业务已涉及精细化工、医疗制品及临床、造纸、电镀、精密仪器制造、汽车生产等工业领域。
行业资讯：
LDA、SVM和LR模型，这可能是由于RF在进行分类预测时，综合了模型训练时多个决策树分类器的
结果，具有预测结果准确可靠、抗干扰能力强等优势。
此外，RF还具有分析复杂相互作用分类特征的
能力，对数据集的适应能力强，特别是对于噪声数据和高维特征的数据具有很好的鲁棒性，并且模型
易实现并行化，训练速度快。
值得注意的是，表1的数据分类结果显示了4个模型对这3种膀胱癌细胞
系均具有较高的灵敏度（≥ 88. 6%）和特异性（≥ 93. 3%）。
2. 4 模型评估
ROC分析是描述模型正确分类“case”和“nocase”能力的一种可视化工具，显示了真阳率（即灵
敏度）如何随假阳率（即1-特异度）的变化［25］
，曲线下面积（AUC）可用于评估分类能力，因此将其作为模
型性能的互补测量。
为了更全面的评估模型，本文对 4 种模型进行 ROC 分析。
在本研究中使用多类
ROC分析（广义二元ROC分析）［26］
评估不同ML模型的分类能力，即在每个模型中均执行三组二元ROC
分析并分别计算其对应的AUC，*终取每个模型的平均AUC。
结果表明（表2），4个模型均表现出突出
的预测能力（----- AUC ≥ 0. 991），RF模型具有更大的AUC，这是因为随机重采样产生的多个分类器对噪声
的抵抗力更强。
3 结 论
本研究基于 SCMS系统开展了单细胞中代谢物的检测与鉴定，并成功实现了膀胱癌细胞亚型的准
确区分。
采用 LDA、RF、SVM和 LR方法对获得的数据集构建模型，结合预测精度、分类能力等指标
综合评估这些模型的性能。
结果表明，4种方法的分类结果均较好，分类准确率在94. 9%以上。
然而，
各模型之间的性能表现不一。
其中RF模型表现*优，具有分类准确率高、泛化性能强等优点，能够在
无须特征选择的情况下处理直接电离高维质谱数据，克服了SVM、LR等其他算法在处理高维数据中的
局限性。
因此，本文提出的单细胞代谢组学结合机器学习的分析方法实现了快速准确地预测不同类型
的膀胱癌细胞，该方法还可直接应用于其他样本的分析预测，为单细胞代谢组学研究提供了数据分析
的方法参照。