用单一化合物拉曼光谱对生物过程量化模型进行快速校准:四种方法的比较

科学领域:

• 生物技术和生物工艺工程
• 分析化学 分析化学
• 频谱学是一种光谱学.

背景情况:

• 在线拉曼光谱技术提供了关键参数的实时生物过程监测.
• 传统的模型校准需要大量的数据,导致过程特定和敏感的模型.
• 简化数据生成或使用合成光谱的计算方法可以克服这些局限性.

研究的目的:

• 研究简化拉曼光谱量化模型的开发和实施的方法.
• 评估计算方法的使用,包括合成和增强的光谱数据,用于模型校准.
• 尽量减少实验力度,同时保持生物过程监测模型的稳定性.

主要方法:

• 利用一个小的实验数据集 (16个单一化合物光谱) 进行初始模型校准,使用部分最小平方 (PLS) 和间接硬模型 (IHM).
• 采用IHM的孤立光谱特征来生成用于PLS模型校准的合成拉曼光谱.
• 来自单一批处理的增强光谱,具有孤立的光谱特征,以改善校准.

主要成果:

• 使用有限的实验数据,PLS和IHM模型对葡萄糖,乙醇和生物质量定量表现相似.
• 使用全合成光谱数据集进行校准,对葡萄糖 (3.2%) 和乙醇 (14.5%) 的预测产生了较低的相对根平均平方误差 (rRMSEP).
• 与仅根据工艺数据校准的模型相比,增加光谱减少了葡萄糖的rRMSEP18.6%,乙醇的4.3%.

结论:

• 计算方法,包括合成和增强的光谱数据,显著减少了拉曼光谱模型开发的实验力度.
• 实现了强大的模型校准,即使完全独立于过程特定数据.
• 在生物过程监测中展示了快速实施拉曼光谱的途径.