Development of a soft‐sensor based on multi‐wavelength fluorescence spectroscopy and a dynamic metabolic model for monitoring mammalian cell cultures
Notice bibliographique
Résumé
A soft-sensor based on an Extended Kalman Filter (EKF) that combines data obtained using a fluorescence-based soft-sensor with a dynamic mechanistic model, was investigated as a tool for continuous monitoring of a Chinese hamster ovary (CHO) cell cultivation process. A standalone fluorescence based soft-sensor, which uses a combination of an empirical multivariate statistical model and measured spectra, was designed for predicting key culture variables including viable and dead cells, recombinant protein, glucose, and ammonia concentrations. The standalone fluorescence sensor was then combined with a dynamic mechanistic model within an EKF framework, for improving the prediction accuracy and generating predictions in-between sampling instances. The dynamic model used for the EKF framework was based on a structured metabolic flux analysis and mass balances. In order to calibrate the fluorescence-based empirical model and the dynamic mechanistic model, cells were grown in batch mode with different initial glucose and glutamine concentrations. To mitigate the uncertainty associated with the model structure and parameters, non-stationary disturbances were accounted for in the EKF by parameter-adaptation. It was demonstrated that the implementation of the EKF along with the dynamic model could improve the accuracy of the fluorescence-based predictions at the sampling instances. Additionally, it was shown that the major advantage of the EKF-based soft-sensor, compared to the standalone fluorescence-based counterpart, was its capability to track the temporal evolution of key process variables between measurement instances obtained by the fluorescence-based soft-sensor. This is crucial for designing control strategies of CHO cell cultures with the aim of guaranteeing product quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».