生化学と分析生化学

概要

バイオプロセス分析データの汎用ワークフロー: アライメント手法のスクリーニングと多変量モデリングへの影響の分析

ラジャマニカム V、ヘルウィッグ C、スパディウト O

UV クロマトグラフィー データは、多変量データ分析 (MVDA) と組み合わせてバイオプロセスのモニタリングに広く使用されています。ただし、これらは通常、保持時間に沿ったシフトに起因するため、前処理が必要です。UV クロマトグラフィー データが不整合であると、MVDA モデルに一貫性がなくなります。多数の前処理手法が利用可能であり、それぞれ最適化するメタ パラメーターの数、複雑さ、および計算時間が異なります。そのため、前処理手法をスクリーニングするための汎用ワークフローの開発を目指しました。逆相およびサイズ排除クロマトグラフィー HPLC からの UV クロマトグラフィー データを含む、複雑さが増す 4 つのデータセットを選択しました。4 つのデータセットすべてを、icoshift、PAFFT、および RAFFT アルゴリズムという 3 つの前処理手法を使用してアラインメントしました。前処理手法のパフォーマンスを検証し、メタ パラメーターをスクリーニングするために、いくつかの統計ツールを選択しました。データ保存、複雑さ、および計算時間の観点から前処理手法のパフォーマンスを検証し、各データセットのメタ パラメーターの最適な範囲を特定しました。最後に、選択したアライメント手法を評価するために主成分分析 (PCA) モデルを確立しました。要約すると、この研究では、統計ツールを使用してクロマトグラフィー データのアライメントを検証するための汎用ワークフローが開発されました。