ハイスループットクロマトグラフィーデータのパラメータ推定とスケールアップに対するシステム差の影響の理解【JST・京大機械翻訳】

Keller William R.; Evans Steven T.; Ferreira Gisela; Robbins David; Cramer Steven M.

文献

J-GLOBAL ID：202202221266799729 整理番号：22A0429485

ハイスループットクロマトグラフィーデータのパラメータ推定とスケールアップに対するシステム差の影響の理解【JST・京大機械翻訳】

Understanding the effects of system differences for parameter estimation and scale-up of high throughput chromatographic data

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資料名：
巻： 1661 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： C0278B ISSN： 0021-9673 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)

本論文では,RoboColumns(Repligen,形式的Atlar)による画分収集と多段階勾配の採用が,ベンチトップ実験データおよびカラムシミュレーションパラメータ推定との比較の両方にどのように影響するかを評価した。これらの操作上の違いは,より大きなスケールシステムで得られた連続インラインUV曲線よりも溶出プロファイルの決定のためのオフライン分析を必要とするRoboColumnシステム(自動化液体処理装置上で操作)から生じる。さらに,逐次注入が液体流を提供するために使用されるので,多段勾配を用いて大規模系の滑らかな線形勾配をモデル化した。カラムシミュレーションの2セットの比較を最初に行い,画分収集が分画体積の1/2によって溶出ピークの最初のモーメントを減らすことを示した。追加のカラムシミュレーションは,保持体積に対する多段階勾配近似の影響が勾配ステップ長さに依存することを明らかにした。次に,RoboColumnシステムを用いた勾配実験データから得られた最初のモーメントを修正するために,経験的変換を開発した。これらの補正値は,異なるスケールでの実験データのより直接的な比較を提供し,20mLのベンチトップカラムを用いて得られた結果と良く一致した。次に,線形立体質量作用(SMA)パラメータを補正値を用いて推定し,ベンチトップシステムデータの性能を成功裏に予測するために採用した。最後に,これらのパラメーターは,多段階勾配と画分収集を適切に説明するとき,RoboColumn勾配データのモデル化に適していることを示した。本研究は,ロボット液体取扱い装置に関連したシステム差の理解への以前の調査を継続し,従来のクロマトグラフィーシステムを用いた大規模での運転を予測するための操作上の差異を適切に説明する方法論を提案した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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クロマトグラフィー,電気泳動 , 液体クロマトグラフィー

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