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J-GLOBAL ID：201702233987839461   整理番号：17A0445018

アンサンブルモデルを用いた不確実性下におけるバイオプロセス最適化【Powered by NICT】

Bioprocess optimization under uncertainty using ensemble modeling

著者 (4件)： Liu Yang (Institute for Chemical and Bioengineering, ETH Zurich, Switzerland) ,  Liu Yang (Swiss Institute of Bioinformatics, Lausanne, Switzerland) ,  Gunawan Rudiyanto (Institute for Chemical and Bioengineering, ETH Zurich, Switzerland) ,  Gunawan Rudiyanto (Swiss Institute of Bioinformatics, Lausanne, Switzerland)
資料名： Journal of Biotechnology  (Journal of Biotechnology)
巻： 244  ページ： 34-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0456C  ISSN： 0168-1656  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルベースバイオプロセス最適化の性能を数学モデルの精度に依存する。しかし,バイオプロセスのモデルは,しばしばモデル同定可能性の欠如のために大きな不確実性を有している。このような不確実性の存在下では,例えばモデル利用可能なプロセスデータを用いて最尤パラメータ推定に起因する,単一の「最良適合」モデルの予測に依存するプロセス最適化は実生活での性能は良くない可能性がある。本研究では,バイオプロセス最適化におけるモデルの不確実性を説明するためにアンサンブルモデルを採用した。より詳しくいえば,ここでは,モデルパラメータの事後分布を定義し,それにはパラメータ信頼領域の均一に分布したサンプリングを用いたモデルパラメータのアンサンブルを生成するBayes手法を採用した。アンサンブルベースプロセス最適化は,所望のバイオプロセス目的(例えば収率や製品価)のより低い信頼限界を最大にする,平均標準偏差効用関数を用いた。哺乳類ハイブリドーマ細胞培養によるモノクローナル抗体バッチ生産への応用における提案した方法の性能とロバスト性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  標準偏差 ,  最尤法 ,  細胞培養 ,  効用関数 ,  パラメータ推定 ,  モノクローナル抗体 ,  信頼区間 ,  *不確実性 ,  バッチ生産 ,  信頼限界
準シソーラス用語： 事後分布 ,  モデルパラメータ ,  *バイオプロセス ,  *プロセス最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオプロセス ,  Optimization ,  不確実性 ,  アンサンブルモデリング ,  モノクローナル抗体

分類 (3件)： 培養工学一般  (FK02010I) ,  代謝と栄養  (EG03054K) ,  工業的培養法,装置  (FK02020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： アンサンブルモデル ,  不確実性 ,  プロセス最適化