生物化学与分析生物化学

抽象的

生物过程分析数据的通用工作流程：筛选比对技术并分析其对多元建模的影响

Rajamanickam V、Herwig C 和 Spadiut O

紫外色谱数据与多元数据分析 (MVDA) 相结合已广泛用于生物过程监测。然而，它们通常归因于保留时间的变化，需要预处理。未对齐的紫外色谱数据会导致不一致的 MVDA 模型。有许多预处理技术可供选择，每种技术在要优化的元参数数量、复杂性和计算时间方面各不相同。因此，我们的目标是开发一个通用的工作流程来筛选预处理技术。我们选择了四个复杂度不断增加的数据集，其中包含来自反相和尺寸排阻色谱 HPLC 的紫外色谱数据。我们使用三种预处理技术（即 icoshift、PAFFT 和 RAFFT 算法）对齐了所有四个数据集。我们选择了几种统计工具来验证预处理技术的性能并筛选元参数。我们从数据保存、复杂性和计算时间方面验证了预处理技术的性能，并确定了每个数据集的最佳元参数范围。最后，我们建立了主成分分析 (PCA) 模型来评估所选的对齐技术。总而言之，在本研究中，已经开发出一种通用的工作流程来使用统计工具验证色谱数据的对齐。