Assessment of the Structure and Predictive Ability of Models Developed for Monitoring Key Analytes in a Submerged Fungal Bioprocess Using Near-Infrared Spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The robustness of models developed for the near-infrared spectroscopic prediction of mycelial biomass, total sugars, and ammonium in a submerged Penicillium chrysogenum bioprocess was assessed by rigorously challenging them with artificially introduced analyte and background matrix variations, so that analyte concentrations were varied in an invariant matrix and vice versa. The models were also challenged by using a data set from a process operated at a different scale from that used in the original model formulation. Simple univariate and bivariate linear regression models, and partial least-squares (PLS) models with as few factors as three and four, performed sufficiently well for predicting analyte concentrations and were robust with respect to the matrix variations tested. However, models based on relatively weaker absorptions, or those that were likely to be influenced by stronger absorbers present in the same matrix, were vulnerable to changes in the matrix. A change in the scale of operation affected models that would be influenced by biomass, possibly due to an influence of the morphology of the mycelial biomass. An analysis of the loading vectors of some PLS models revealed details that were useful in understanding the type of information modeled and the behavior of these models to the variations tested.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle