Assessment of the Structure and Predictive Ability of Models Developed for Monitoring Key Analytes in a Submerged Fungal Bioprocess Using Near-Infrared Spectroscopy
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».