Disclosed is a method of identifying an anomalous sample in a group of complex samples. The method provides vapor phase molecules from each complex sample to a mass sensor to derive a mass spectrum representative of each of the complex samples. Further, the method provides all of the mass spectra to a computer in a data matrix. The method performs exploratory data analysis on the data matrix using at least one set of principal components and performs a classification analysis of such matrix using a soft independent modeling of class analogy technique to select masses exhibiting high discrimination power. The method performs a mass correlation analysis with the selected masses to determine at least three correlated masses. A comparison of the three correlated masses is made to a library of mass spectra to identify at least one candidate that is potentially indicative of the anomalous sample. A review is made of the one or more candidates to identified the anomalous sample.

É divulgado um método de identificar uma amostra anômala em um grupo de amostras complexas. O método fornece moléculas da fase do vapor de cada amostra complexa a um sensor maciço para derivar um representante maciço do spectrum de cada uma das amostras complexas. Mais mais, o método fornece todos os spectra maciços a um computador em uma matriz dos dados. O método executa a análise de dados exploratory na matriz dos dados usando ao menos um jogo de componentes principais e executa uma análise da classificação de tal matriz usando modelar independente macio da técnica da analogia da classe selecionar as massas que exibem o poder elevado da discriminação. O método executa uma análise maciça da correlação com as massas selecionadas para determinar ao menos três massas correlacionadas. Uma comparação das três massas correlacionadas é feita a uma biblioteca de spectra maciços para identificar ao menos um candidato que é potencial indicativo da amostra anômala. Uma revisão é feita de o um ou mais candidato a identificou a amostra anômala.