Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

LC Innovative Approaches to Data Analysis and Presentation

MATLAB Class Test 2022

Data for answering Question 1

All students analyse the same dataset for Question 1.  While the data is shown in the question, it is also provided in a text file:

Qu1_Data.txt

which can be downloaded from the Assessment link in Canvas, and from which you can copy/paste the relevant parts for your MATLAB input file.


Data for answering Questions 2, 3 and 4.

Each student will receive their own bespoke dataset to enable them to answer Questions 2, 3 and 4.

The data can be obtained as follows:

    Download the Microsoft Excel file entitled:

LC Data Analysis Summer 22  Student Data.xlsx which is linked from the Assessment link in Canvas.

    Open this file in Microsoft Excel.

    Enter your Student ID Number in the highlighted (yellow) box and press the

enter/return key on your keyboard.

    Your dataset will be presented in the Excel Spreadsheet.

[Note that you can copy the data from a cell within the spreadsheet by right-clicking with     your mouse button and selecting Copy, then pasting the list of numbers into another program to manipulate into the format you require.]Use the data provided below (also available electronically in the Qu1_Data.txt file) to create a 2×2 composite figure to display the following plots:

(Top left)     (Top right)   (Bottom left)

(Top right)

absorbance versus concentration of iron complex at 396 nm (scatter plot, blue squares);

absorbance versus concentration of iron complex at 550 nm (scatter plot, blue circles);

absorbance versus concentration of copper complex at 396 nm (scatter plot, red squares);

absorbance versus concentration of copper complex at 550 nm (scatter plot, red circles);

Each plot should be titled, axis labels marked with units, and have grid lines displayed. Axis  limits  should be  set to  avoid markers  extending  out  of the diagram area.

%  Column  1:  concentration  of  iron  complex  (µM);  Column  2: concentration of copper complex  (mM); Column 3: Absorbance of iron complex at 396 nm; Column 4: Absorbance of iron complex at 550 nm; Column 5: Absorbance of copper complex at 396 nm; Column 6: Absorbance of copper complex at 550 nm;

data = [10 0.12 0.00084 0.0997 0.10272 0.00408; 20 0.24 0.00168 0.1994 0.20544 0.00816;

30 0.36 0.00252 0.2991 0.30816 0.01224; 40 0.48 0.00336 0.3988 0.41088 0.01632; 50 0.60 0.00420 0.4985 0.51360 0.0204;];

Checklist of components required to be uploaded for Question 1:

    Single composite figure.

    MATLAB script.

(20 marks)

A  solution  containing  iron  and  copper  ions  was  mixed  with  a  colorimetric reagent  to  obtain  purple-blue  and  pale-green  iron  and  copper  complexes, respectively. The absorbance of the solution was measured using  1 cm path length cuvette.

Using absorbance and molar extinction coefficient data provided in the Excel data file, determine the concentrations of iron and copper ions in the solution. The symbols used in the Excel data file are defined in the table below.

Symbol

Description

396,Fe

Molar extinction coefficient of iron complex at 396 nm

550,Fe

Molar extinction coefficient of iron complex at 550 nm

396,Cu

Molar extinction coefficient of copper complex at 396 nm

550,Cu

Molar extinction coefficient of copper complex at 550 nm

A396

Total absorbance of solution at 396 nm

A550

Total absorbance of solution at 550 nm

Recall, at each wavelength

Absorbance = (molar extinction coefficient) × (concentration) × (path length)

For a solution containing species 1 and 2, at each wavelength

Total absorbance = (absorbance of species 1) + (absorbance of species 2)

Checklist of components required to be uploaded for Question 2:

    Concentration of iron and copper ions.

    MATLAB script.

(30 marks)

Given an analyte solution with molar extinction coefficient of 100,000 M−1cm−1 and a cuvette of path length of 1 cm, calculate the absorbance of solutions of the analyte concentrations provided in the Excel data file.

If  absorbance  >  1,  signal  to  noise  ratio  decreases.  Determine  how  many concentrations  resulted  in  absorbance  >  1.  Create  a  MATLAB  script  that generates a list of concentrations that resulted in absorbance ≤ 1.

Recall,

Absorbance = (molar extinction coefficient) × (concentration) × (path length)

Checklist of components required to be uploaded for Question 3:

    Number of concentrations that resulted in absorbance of > 1     List of concentrations that resulted in absorbance ≤ 1.              MATLAB script.

(30 marks)

The  output  of an  immunosensor  and  analyte  concentration  may  follow  the Langmuir relationship, which is given by the expression below.

c

c + Kd

where  y  is  immunosensor  output,  c  is  analyte  concentration  and  Kd    is dissociation constant.

Use the data provided in the Excel data file and create a semi-log scatter plot by displaying concentrations on a logarithmic x axis. The plot should be titled and axis labels should be marked with units.

Estimate the dissociation constant and the uncertainty in the best estimate.

Checklist of components required to be uploaded for Question 4:

    Semi-log scatter plot.

    Estimated dissociation constant and the uncertainty

    MATLAB script.

(20 marks)