analyze unknowns

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.11%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%22pandas%22%2C%0A%23%20%20%20%22tifffile%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.11%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Purpose%0A%0A%20%20%20%20Analyse%20flat-field%20corrected%20average%20transmittance%20images%20of%20unknown%20urea%20samples%20and%20predict%20their%20concentrations%20using%20calibration%20fits%20derived%20from%20the%202026-06-26%20TRITC%20calibration%20dataset.%0A%0A%20%20%20%20This%20notebook%20is%20intentionally%20self-contained%3A%20it%20reads%20only%20the%205%20small%20T%20images%20from%20%60public%2F%60%20and%20requires%20no%20raw%20image%20data%2C%20making%20it%20suitable%20for%20deployment%20as%20a%20marimo%20WASM%20app.%0A%0A%20%20%20%20**Dataset%3A**%202026-06-30%20TRITC%20unknown%20samples%20(0%2C%203%2C%207%2C%2012%2C%2017%20mM).%20The%20unknown%20samples%20were%20prepared%20using%20the%20same%20starting%20buffers%20and%20reagents%20as%20the%20calibration%20dataset%20(2026-06-26)%2C%20but%20were%20run%20in%20a%20different%203D%20printed%20chip%20because%20the%20calibration%20chip%20became%20clogged%20with%20debris.%0A%0A%20%20%20%20**Optical%20setup%3A**%204%C3%97%20objective%20%2B%201.5%C3%97%20zoom%2C%20TRITC%20bandpass%20filter%20(~530%E2%80%93590%20nm)%2C%200.987%20%C2%B5m%2Fpx.%20Cropped%20image%20size%3A%20320%20%C3%97%201800%20px%20(316%20%C3%97%201777%20%C2%B5m).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%0A%20%20%20%20%23%20tifffile%20is%20pre-installed%20in%20Pyodide%20(2026.6.1%2B)%3B%20no%20micropip%20install%20needed.%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.cm%20as%20mcm%0A%20%20%20%20import%20tifffile%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20io%2C%20urllib.request%0A%20%20%20%20from%20pathlib%20import%20Path%0A%0A%20%20%20%20return%20io%2C%20mcm%2C%20mo%2C%20np%2C%20pd%2C%20plt%2C%20sys%2C%20tifffile%2C%20urllib%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20CONCENTRATIONS%20%3D%20%5B%220mM%22%2C%20%223mM%22%2C%20%227mM%22%2C%20%2212mM%22%2C%20%2217mM%22%5D%0A%20%20%20%20CONC_VALUES%20%20%20%20%3D%20%5B0.0%2C%203.0%2C%207.0%2C%2012.0%2C%2017.0%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20ROIs%20in%20cropped-image%20coordinates%20(CROP_ROW_MIN%3D880%2C%20CROP_COL_MIN%3D1100%20subtracted)%0A%20%20%20%20ROI_ROW_S%2C%20ROI_ROW_E%20%3D%2095%2C%20225%0A%0A%20%20%20%20SECTIONS%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S1%22%2C%22depth%22%3A200%2C%22col_s%22%3A180%2C%20%22col_e%22%3A310%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S2%22%2C%22depth%22%3A150%2C%22col_s%22%3A350%2C%20%22col_e%22%3A480%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S3%22%2C%22depth%22%3A120%2C%22col_s%22%3A514%2C%20%22col_e%22%3A645%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S4%22%2C%22depth%22%3A%2090%2C%22col_s%22%3A672%2C%20%22col_e%22%3A805%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S5%22%2C%22depth%22%3A%2070%2C%22col_s%22%3A835%2C%20%22col_e%22%3A970%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S6%22%2C%22depth%22%3A%2050%2C%22col_s%22%3A1000%2C%22col_e%22%3A1135%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S7%22%2C%22depth%22%3A%2040%2C%22col_s%22%3A1160%2C%22col_e%22%3A1296%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%22label%22%3A%22S8%22%2C%22depth%22%3A%2030%2C%22col_s%22%3A1322%2C%22col_e%22%3A1447%7D%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Calibration%20fits%20from%202026-06-26%20TRITC%20dataset%20(A%20%3D%20slope%C2%B7c%20%2B%20intercept)%0A%20%20%20%20CAL_FITS%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S1%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.004612%2C%20%22intercept%22%3A%200.11373%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S2%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.003984%2C%20%22intercept%22%3A%200.09187%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S3%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.003484%2C%20%22intercept%22%3A%200.07567%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S4%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.002903%2C%20%22intercept%22%3A%200.05889%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S5%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.002499%2C%20%22intercept%22%3A%200.04774%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S6%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.001915%2C%20%22intercept%22%3A%200.03337%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S7%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.001556%2C%20%22intercept%22%3A%200.02699%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22S8%22%3A%20%7B%22slope%22%3A%200.001190%2C%20%22intercept%22%3A%200.02084%7D%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20CAL_FITS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20CONCENTRATIONS%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20CONC_VALUES%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ROI_ROW_E%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ROI_ROW_S%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SECTIONS%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Calibration%20fits%0A%0A%20%20%20%20Linear%20fits%20from%20the%202026-06-26%20TRITC%20calibration%20dataset%20(A%20%3D%20slope%20%C3%97%20c%20%2B%20intercept%2C%20where%20c%20is%20urea%20concentration%20in%20mM%20and%20A%20is%20green-channel%20absorbance).%20R%C2%B2%20%3E%200.995%20for%20all%20sections.%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Section%20%7C%20Depth%20(%C2%B5m)%20%7C%20Fit%20equation%20%7C%0A%20%20%20%20%7C---%7C---%7C---%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S1%20%7C%20200%20%7C%20A%20%3D%200.004612%C2%B7c%20%2B%200.11373%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S2%20%7C%20150%20%7C%20A%20%3D%200.003984%C2%B7c%20%2B%200.09187%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S3%20%7C%20120%20%7C%20A%20%3D%200.003484%C2%B7c%20%2B%200.07567%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S4%20%7C%20%2090%20%7C%20A%20%3D%200.002903%C2%B7c%20%2B%200.05889%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S5%20%7C%20%2070%20%7C%20A%20%3D%200.002499%C2%B7c%20%2B%200.04774%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S6%20%7C%20%2050%20%7C%20A%20%3D%200.001915%C2%B7c%20%2B%200.03337%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S7%20%7C%20%2040%20%7C%20A%20%3D%200.001556%C2%B7c%20%2B%200.02699%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20S8%20%7C%20%2030%20%7C%20A%20%3D%200.001190%C2%B7c%20%2B%200.02084%20%7C%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(CONCENTRATIONS%2C%20io%2C%20mo%2C%20np%2C%20sys%2C%20tifffile%2C%20urllib)%3A%0A%20%20%20%20def%20read_public_bytes(filename)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20path%20%3D%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20filename%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20sys.platform%20%3D%3D%20%22emscripten%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20urllib.request.urlopen(str(path)).read()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20path.read_bytes()%0A%0A%20%20%20%20def%20load_absorbance(conc_name)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20raw%20%3D%20read_public_bytes(f%22%7Bconc_name%7D_T.tif%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t_u16%20%3D%20tifffile.imread(io.BytesIO(raw))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20T%20%3D%20np.maximum(t_u16.astype(np.float32)%20%2F%2065535.0%2C%201e-6)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20-np.log10(T%5B%3A%2C%20%3A%2C%201%5D)%0A%0A%20%20%20%20abs_images%20%3D%20%7Bc%3A%20load_absorbance(c)%20for%20c%20in%20CONCENTRATIONS%7D%0A%20%20%20%20print(f%22Absorbance%20shape%3A%20%7Babs_images%5B'0mM'%5D.shape%7D%22)%0A%20%20%20%20for%20c%2C%20a%20in%20abs_images.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%22%20%20%7Bc%7D%3A%20mean%3D%7Ba.mean()%3A.4f%7D%20%20range%3D%5B%7Ba.min()%3A.4f%7D%2C%20%7Ba.max()%3A.4f%7D%5D%22)%0A%20%20%20%20return%20abs_images%2C%20read_public_bytes%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Green%20channel%20T%20images%0A%0A%20%20%20%20Each%20image%20shows%20flat-field%20corrected%20transmittance%20(green%20channel).%20Darker%20regions%20within%20the%20channel%20ROIs%20indicate%20greater%20Phenol%20Red%20absorption%20at%20higher%20urea%20concentrations.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20CONCENTRATIONS%2C%0A%20%20%20%20ROI_ROW_E%2C%0A%20%20%20%20ROI_ROW_S%2C%0A%20%20%20%20SECTIONS%2C%0A%20%20%20%20io%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20plt%2C%0A%20%20%20%20read_public_bytes%2C%0A%20%20%20%20tifffile%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.colors%20as%20mcolors%0A%0A%20%20%20%20vis_T%20%3D%20%7B%7D%0A%20%20%20%20for%20vis_c%20in%20CONCENTRATIONS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20raw%20%3D%20read_public_bytes(f%22%7Bvis_c%7D_T.tif%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20vis_T%5Bvis_c%5D%20%3D%20tifffile.imread(io.BytesIO(raw))%5B%3A%2C%20%3A%2C%201%5D.astype(np.float32)%20%2F%2065535.0%0A%0A%20%20%20%20green_cmap%20%3D%20mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list(%22black_green%22%2C%20%5B%22black%22%2C%20%22%2300cc44%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20rows_img%2C%20cols_img%20%3D%205%2C%201%0A%20%20%20%20panel_w%20%3D%2014.0%0A%20%20%20%20panel_h%20%3D%20panel_w%20*%20320%20%2F%201800%0A%20%20%20%20fig_vis%2C%20axes_vis%20%3D%20plt.subplots(rows_img%2C%20cols_img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20figsize%3D(panel_w%2C%20panel_h%20*%20rows_img)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20constrained_layout%3DTrue)%0A%20%20%20%20for%20ax_v%2C%20conc_v%20in%20zip(axes_vis.flat%2C%20CONCENTRATIONS)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_v.imshow(vis_T%5Bconc_v%5D%2C%20cmap%3Dgreen_cmap%2C%20vmin%3D0%2C%20vmax%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20sec_v%20in%20SECTIONS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ax_v.add_patch(plt.Rectangle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(sec_v%5B%22col_s%22%5D%2C%20ROI_ROW_S)%2C%20sec_v%5B%22col_e%22%5D-sec_v%5B%22col_s%22%5D%2C%20ROI_ROW_E-ROI_ROW_S%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20linewidth%3D1%2C%20edgecolor%3D%22white%22%2C%20facecolor%3D%22none%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_v.set_title(conc_v%2C%20fontsize%3D10)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_v.axis(%22off%22)%0A%0A%20%20%20%20fig_vis.suptitle(%22Green%20channel%20transmittance%20T%20%E2%80%94%20shared%20scale%20%5B0%2C%201%5D%22%2C%20fontsize%3D12)%0A%20%20%20%20mo.mpl.interactive(fig_vis)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20ROI%20mean%20absorbance%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20CONCENTRATIONS%2C%0A%20%20%20%20CONC_VALUES%2C%0A%20%20%20%20ROI_ROW_E%2C%0A%20%20%20%20ROI_ROW_S%2C%0A%20%20%20%20SECTIONS%2C%0A%20%20%20%20abs_images%2C%0A%20%20%20%20pd%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20def%20build_results(abs_imgs)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20cname%2C%20cv%20in%20zip(CONCENTRATIONS%2C%20CONC_VALUES)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20sec%20in%20SECTIONS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20roi%20%3D%20abs_imgs%5Bcname%5D%5BROI_ROW_S%3AROI_ROW_E%2C%20sec%5B%22col_s%22%5D%3Asec%5B%22col_e%22%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows.append(%7B%22Concentration%20(mM)%22%3A%20cv%2C%20%22Section%22%3A%20sec%5B%22label%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Depth%20(um)%22%3A%20sec%5B%22depth%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Mean%20absorbance%22%3A%20round(roi.mean()%2C%205)%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20pd.DataFrame(rows)%0A%0A%20%20%20%20results%20%3D%20build_results(abs_images)%0A%20%20%20%20results.pivot(index%3D%22Concentration%20(mM)%22%2C%20columns%3D%22Section%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%3D%22Mean%20absorbance%22).round(4)%0A%20%20%20%20return%20(results%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Concentration%20prediction%0A%0A%20%20%20%20Each%20section's%20mean%20absorbance%20is%20inverted%20through%20the%20calibration%20fit%20(c%20%3D%20(A%20%E2%88%92%20intercept)%20%2F%20slope)%20to%20give%20an%20independent%20concentration%20estimate.%20The%20mean%20%C2%B1%20std%20across%20all%208%20sections%20is%20the%20final%20prediction.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(CAL_FITS%2C%20CONCENTRATIONS%2C%20CONC_VALUES%2C%20SECTIONS%2C%20pd%2C%20results)%3A%0A%20%20%20%20def%20predict_concentrations(res)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20rows%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20cname%2C%20cv%20in%20zip(CONCENTRATIONS%2C%20CONC_VALUES)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20sec%20in%20SECTIONS%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lbl%20%3D%20sec%5B%22label%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20A%20%3D%20res%5B(res%5B%22Concentration%20(mM)%22%5D%3D%3Dcv)%20%26%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(res%5B%22Section%22%5D%3D%3Dlbl)%5D%5B%22Mean%20absorbance%22%5D.values%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20c_hat%20%3D%20(A%20-%20CAL_FITS%5Blbl%5D%5B%22intercept%22%5D)%20%2F%20CAL_FITS%5Blbl%5D%5B%22slope%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20rows.append(%7B%22Known%20(mM)%22%3A%20cv%2C%20%22Section%22%3A%20lbl%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Depth%20(um)%22%3A%20sec%5B%22depth%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22Predicted%20(mM)%22%3A%20round(c_hat%2C%202)%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20pd.DataFrame(rows)%0A%0A%20%20%20%20pred_df%20%3D%20predict_concentrations(results)%0A%20%20%20%20pred_pivot%20%3D%20pred_df.pivot(index%3D%22Known%20(mM)%22%2C%20columns%3D%22Section%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20values%3D%22Predicted%20(mM)%22).round(2)%0A%20%20%20%20pred_pivot%5B%22Mean%20(mM)%22%5D%20%20%3D%20pred_df.groupby(%22Known%20(mM)%22)%5B%22Predicted%20(mM)%22%5D.mean().round(2)%0A%20%20%20%20pred_pivot%5B%22Std%20(mM)%22%5D%20%20%20%3D%20pred_df.groupby(%22Known%20(mM)%22)%5B%22Predicted%20(mM)%22%5D.std().round(2)%0A%20%20%20%20pred_pivot%5B%22Error%20(mM)%22%5D%20%3D%20(pred_pivot%5B%22Mean%20(mM)%22%5D%20-%20pred_pivot.index).round(2)%0A%20%20%20%20pred_pivot%0A%20%20%20%20return%20(pred_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(SECTIONS%2C%20mcm%2C%20mo%2C%20plt%2C%20pred_df)%3A%0A%20%20%20%20sec_colors%20%3D%20%5Bmcm.tab10(i%2F8)%20for%20i%20in%20range(8)%5D%0A%20%20%20%20mean_pred%20%3D%20pred_df.groupby(%22Known%20(mM)%22)%5B%22Predicted%20(mM)%22%5D.mean()%0A%20%20%20%20std_pred%20%20%3D%20pred_df.groupby(%22Known%20(mM)%22)%5B%22Predicted%20(mM)%22%5D.std()%0A%0A%20%20%20%20fig_pred%2C%20ax_pred%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(7%2C%207))%0A%20%20%20%20for%20sec_p%2C%20sc_p%20in%20zip(SECTIONS%2C%20sec_colors)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sub_p%20%3D%20pred_df%5Bpred_df%5B%22Section%22%5D%3D%3Dsec_p%5B%22label%22%5D%5D.sort_values(%22Known%20(mM)%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_pred.scatter(sub_p%5B%22Known%20(mM)%22%5D%2C%20sub_p%5B%22Predicted%20(mM)%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dsc_p%2C%20s%3D40%2C%20zorder%3D3%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3Df%22%7Bsec_p%5B'label'%5D%7D%20(%7Bsec_p%5B'depth'%5D%7D%20%C2%B5m)%22)%0A%0A%20%20%20%20ax_pred.errorbar(mean_pred.index%2C%20mean_pred.values%2C%20yerr%3Dstd_pred.values%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22black%22%2C%20lw%3D2%2C%20marker%3D%22D%22%2C%20ms%3D7%2C%20capsize%3D5%2C%20zorder%3D4%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Mean%20%C2%B1%20std%22)%0A%20%20%20%20lim%20%3D%2030%0A%20%20%20%20ax_pred.plot(%5B0%2C%20lim%5D%2C%20%5B0%2C%20lim%5D%2C%20%22k--%22%2C%20lw%3D1%2C%20alpha%3D0.4%2C%20label%3D%221%3A1%22)%0A%20%20%20%20ax_pred.set_xlabel(%22Known%20concentration%20(mM)%22%2C%20fontsize%3D12)%0A%20%20%20%20ax_pred.set_ylabel(%22Predicted%20concentration%20(mM)%22%2C%20fontsize%3D12)%0A%20%20%20%20ax_pred.set_title(%22Unknown%20sample%20validation%20%E2%80%94%20predicted%20vs%20known%22%2C%20fontsize%3D12)%0A%20%20%20%20ax_pred.legend(fontsize%3D7%2C%20loc%3D%22upper%20left%22)%0A%20%20%20%20ax_pred.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20ax_pred.set_xlim(-1%2C%20lim)%3B%20ax_pred.set_ylim(-1%2C%20lim)%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20mo.mpl.interactive(fig_pred)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Conclusions%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Prediction%20accuracy%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Known%20(mM)%20%7C%20Mean%20predicted%20(mM)%20%7C%20Std%20(mM)%20%7C%20Error%20(mM)%20%7C%0A%20%20%20%20%7C---%7C---%7C---%7C---%7C%0A%20%20%20%20%7C%200%20%7C%202.52%20%7C%202.00%20%7C%20%2B2.52%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%203%20%7C%202.58%20%7C%201.18%20%7C%20%E2%88%920.42%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%207%20%7C%206.18%20%7C%201.18%20%7C%20%E2%88%920.82%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%2012%20%7C%2018.89%20%7C%202.00%20%7C%20%2B6.89%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%2017%20%7C%2024.16%20%7C%202.20%20%7C%20%2B7.16%20%7C%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Key%20findings%0A%0A%20%20%20%20-%20**Low%20concentrations%20(0%E2%80%937%20mM)%3A**%20predictions%20are%20within%20~0.5%E2%80%932.5%20mM%20of%20the%20known%20value%2C%20with%20the%203%20and%207%20mM%20samples%20slightly%20under-predicted.%0A%20%20%20%20-%20**High%20concentrations%20(12%E2%80%9317%20mM)%3A**%20substantial%20over-prediction%20of%20~7%20mM.%20The%20calibration%20curve%20does%20not%20transfer%20well%20to%20the%20high-concentration%20regime%20in%20this%20chip.%0A%20%20%20%20-%20**Chip-to-chip%20variability%3A**%20the%20unknown%20samples%20were%20run%20in%20a%20different%203D%20printed%20chip%20from%20the%20calibration%20data.%20Even%20with%20the%20same%20reagents%20and%20buffers%2C%20chip%20geometry%20differences%20(e.g.%20slight%20variation%20in%20channel%20depth%20or%20optical%20path%20alignment)%20can%20shift%20the%20absolute%20absorbance%20values%20and%20distort%20the%20calibration%20transfer.%0A%20%20%20%20-%20**Section%20spread%3A**%20predictions%20across%20S1%E2%80%93S8%20show%20a%20std%20of%201.2%E2%80%932.2%20mM%2C%20indicating%20moderate%20consistency%20across%20sections%20but%20with%20S8%20(30%20%C2%B5m%2C%20shallowest)%20systematically%20predicting%20higher%20than%20deeper%20sections%2C%20likely%20due%20to%20lower%20signal-to-noise%20in%20the%20thinnest%20channel.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Recommendation%0A%0A%20%20%20%20Collect%20calibration%20data%20in%20the%20same%20chip%20used%20for%20unknowns.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A