Real‐time monitoring of quality attributes by in‐line Fourier transform infrared spectroscopic sensors at ultrafiltration and diafiltration of bioprocess

渗滤 过程分析技术 超滤(肾) 工艺工程 生物过程 偏最小二乘回归 可视化 计算机科学 傅里叶变换 过程(计算) 生物系统 数据挖掘 化学 工程类 色谱法 机器学习 数学 数学分析 生物化学 化学工程 生物 微滤 操作系统
作者
Dhanuka P. Wasalathanthri,Hasin Feroz,Neha Puri,Jessica Hung,Gregory C. Lane,Melissa Holstein,Letha Chemmalil,Douglas Both,Sanchayita Ghose,Julia Ding,Zheng Jian Li
出处
期刊:Biotechnology and Bioengineering [Wiley]
卷期号:117 (12): 3766-3774 被引量:30
标识
DOI:10.1002/bit.27532
摘要

Technologies capable of monitoring product quality attributes and process parameters in real time are becoming popular due to the endorsement of regulatory agencies and also to support the agile development of biotherapeutic pipelines. The utility of vibrational spectroscopic techniques such as Fourier transform mid-infrared (Mid-IR) and multivariate data analysis (MVDA) models allows the prediction of multiple critical attributes simultaneously in real time. This study reports the use of Mid-IR and MVDA model sensors for monitoring of multiple attributes (excipients and protein concentrations) in real time (measurement frequency of every 40 s) at ultrafiltration and diafiltration (UF/DF) unit operation of biologics manufacturing. The platform features integration of fiber optic Mid-IR probe sensors to UF/DF set up at the bulk solution and through a flow cell at the retentate line followed by automated Mid-IR data piping into a process monitoring software platform with pre-loaded partial least square regression (PLS) chemometric models. Data visualization infrastructure is also built-in to the platform so that upon automated PLS prediction of excipients and protein concentrations, the results were projected in a graphical or numerical format in real time. The Mid-IR predicted concentrations of excipients and protein show excellent correlation with the offline measurements by traditional analytical methods. Absolute percent difference values between Mid-IR predicted results and offline reference assay results were ≤5% across all the excipients and the protein of interest; which shows a great promise as a reliable process analytical technology tool.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
黄玉发布了新的文献求助20
刚刚
刚刚
刚刚
Karma完成签到,获得积分10
1秒前
小L发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
小付完成签到 ,获得积分10
1秒前
老胡应助nature采纳,获得30
4秒前
4秒前
4秒前
机智的林发布了新的文献求助10
4秒前
梅西完成签到 ,获得积分0
4秒前
鲤鱼晓瑶完成签到,获得积分10
4秒前
xpc发布了新的文献求助10
4秒前
斯文败类应助脆脆鲨采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
11发布了新的文献求助10
7秒前
l131599完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
NexusExplorer应助书墨间采纳,获得10
7秒前
8秒前
cdercder应助幽默的沁采纳,获得20
8秒前
8秒前
9秒前
小马同学完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
爆米花应助甜美冰旋采纳,获得10
10秒前
cdercder应助淡定的冷松采纳,获得10
11秒前
慕青应助yangbo666采纳,获得10
11秒前
十七完成签到 ,获得积分10
11秒前
可爱的函函应助积极松采纳,获得10
11秒前
Leeyee发布了新的文献求助10
12秒前
在世真龙发布了新的文献求助10
12秒前
铁头霸霸完成签到 ,获得积分10
12秒前
kangyuzhou发布了新的文献求助10
12秒前
Cnn完成签到,获得积分10
12秒前
酷炫忆梅发布了新的文献求助10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场现状调查及投资机会研判报告 1000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
Resiliency Scale for Adolescents--Chinese Version 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 550
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7327934
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8942850
关于积分的说明 18967640
捐赠科研通 6983859
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3216234
关于科研通互助平台的介绍 2382982
邀请新用户注册赠送积分活动 2195671