जैव रसायन एवं विश्लेषणात्मक जैव रसायन

अमूर्त

बायोप्रोसेस एनालिटिकल डेटा के लिए एक सामान्य वर्कफ़्लो: स्क्रीनिंग अलाइनमेंट तकनीक और मल्टीवेरिएट मॉडलिंग पर उनके प्रभावों का विश्लेषण

राजमनिकम वी, हेरविग सी और स्पैडियट ओ

बायोप्रोसेस मॉनिटरिंग के लिए मल्टीवेरिएट डेटा एनालिसिस (MVDA) के साथ UV क्रोमैटोग्राफ़िक डेटा का व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। हालाँकि, उन्हें आमतौर पर अवधारण समय के साथ बदलावों के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है और प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। गलत तरीके से संरेखित UV क्रोमैटोग्राफ़िक डेटा के परिणामस्वरूप असंगत MVDA मॉडल होते हैं। कई प्रीप्रोसेसिंग तकनीकें उपलब्ध हैं, जिनमें से प्रत्येक अनुकूलन, जटिलता और कम्प्यूटेशनल समय के लिए मेटा-पैरामीटर की संख्या में भिन्न होती है। इसलिए, हमने प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों की स्क्रीनिंग के लिए एक सामान्य वर्कफ़्लो विकसित करने का लक्ष्य रखा। हमने रिवर्स-फ़ेज़ और साइज़ एक्सक्लूज़न क्रोमैटोग्राफ़ी HPLC से UV क्रोमैटोग्राफ़िक डेटा युक्त बढ़ती जटिलता वाले चार डेटासेट चुने। हमने तीन प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों, अर्थात् आईकोशिफ्ट, PAFFT और RAFFT एल्गोरिदम का उपयोग करके सभी चार डेटासेट को संरेखित किया। हमने प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों के प्रदर्शन को मान्य करने और मेटा-पैरामीटर की स्क्रीनिंग के लिए कई सांख्यिकीय उपकरण चुने। हमने डेटा संरक्षण, जटिलता और कम्प्यूटेशनल समय के संदर्भ में प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों के प्रदर्शन को मान्य किया, और प्रत्येक डेटासेट के लिए मेटा-पैरामीटर की इष्टतम श्रेणियों की पहचान की। अंत में, हमने चुने गए संरेखण तकनीक का मूल्यांकन करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) मॉडल स्थापित किए। संक्षेप में, इस अध्ययन में सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करके क्रोमैटोग्राफिक डेटा के संरेखण को मान्य करने के लिए एक सामान्य वर्कफ़्लो विकसित किया गया है।