A model based approach for monitoring Bordetella pertussis fermentation with an inline spectro-fluorescence probe
Notice bibliographique
Résumé
Presently, the extraction of the antigen pertactin poses a challenge in the manufacturing of the whooping cough vaccine due to its low and variable yield [1]. In this work, a hybrid model that combines empirical and mechanistic parts and in-line fluorescence measurements is used to design an estimator for monitoring the manufacturing process in bioreactors. The empirical part of the hybrid model uses Partial Least Squares (PLS) regression to estimate biomass, carbon source, and pertactin productivity from fluorescence data. In view that significant correlations are observed between oxidative stress and productivity, the mechanistic part of the hybrid model is based on key oxidative reaction pathways. Estimation based on a hybrid model is shown to improve the prediction accuracy of antigen productivity as compared to purely empirical or purely mechanistic model-based estimators. The proposed estimator enables real-time monitoring of the manufacturing process and opens the possibility of future implementation of mid-point corrective actions. • An online estimator was designed for monitoring pertussis vaccine manufacturing process. • Significant correlations were observed between oxidative stress and Pertactin (Antigen) productivity. • The hybrid model developed is based on key oxidative stress pathways. • Hybrid model has better accuracy than purely mechanistic model and purely statistical model (PLSR).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».