Biochimie & Biochimie Analytique

Abstrait

Un flux de travail générique pour les données analytiques des bioprocédés : techniques d'alignement de criblage et analyse de leurs effets sur la modélisation multivariée

Rajamanickam V, Herwig C et Spadiut O

Les données chromatographiques UV combinées à l'analyse de données multivariées (MVDA) ont été largement utilisées pour la surveillance des bioprocédés. Cependant, elles sont généralement attribuées à des décalages le long du temps de rétention et nécessitent un prétraitement. Des données chromatographiques UV mal alignées entraînent des modèles MVDA incohérents. De nombreuses techniques de prétraitement sont disponibles, chacune variant en termes de nombre de méta-paramètres à optimiser, de complexité et de temps de calcul. Par conséquent, nous avons cherché à développer un flux de travail générique pour rechercher des techniques de prétraitement. Nous avons choisi quatre ensembles de données de complexité croissante contenant des données chromatographiques UV issues de la chromatographie HPLC en phase inverse et de la chromatographie d'exclusion de taille. Nous avons aligné les quatre ensembles de données à l'aide de trois techniques de prétraitement, à savoir les algorithmes icoshift, PAFFT et RAFFT. Nous avons choisi plusieurs outils statistiques pour valider les performances des techniques de prétraitement et rechercher des méta-paramètres. Nous avons validé les performances des techniques de prétraitement en termes de préservation des données, de complexité et de temps de calcul, et identifié les plages optimales de méta-paramètres pour chaque ensemble de données. Enfin, nous avons établi des modèles d'analyse en composantes principales (ACP) pour évaluer la technique d'alignement choisie. En résumé, dans cette étude, un flux de travail générique a été développé pour valider l'alignement des données chromatographiques à l'aide d'outils statistiques.