大家好，我叫 Ben，我最近作為實習生加入了 JMP，專注於為 JMP Pro 17 中提供的 Functional Data Explorer 平台開發內容（您可以閱讀更多關於我的信息這裡). 我目前正在曼徹斯特大學攻讀化學工程博士學位，重點是槐醣脂生物表面活性劑的生產。 這讓我對在生物產品開發的早期階段處理數據的潛在數據/需求有了很多了解。 這裡的案例研究描述了我在開發一種分析方法以正確檢測槐醣脂生物表面活性劑方面所做的工作，使用功能數據分析和功能 DoE 來指導我的實驗方案。
您喜歡這個案例研究的哪些方面？
- 它使用功能數據分析和 FDoE——可以顯示功能數據瀏覽器工具的兩個主要組件
- 數據集是真實的，基於實際的開發工作
- 您可以展示非常引人注目的視覺效果 - “哇”因素。
- 您可以利用 FDE 平台輕鬆進行預處理（對齊、過濾）
它是給誰的？
- 任何參與分析開發的人——包括化學、生物和製藥行業。
- 研發部門的任何人都應該能夠看到它如何轉化為他們的情況。
我應該如何使用它？
- 您可以使用它來演示 JMP Pro 中的函數式 DoE 工具。 隨附的數據表已保存流程每個階段的腳本，或者您可以按照下面的案例研究詳細信息重新創建工作。
- 您可以使用它來展示在 Functional Data Explorer 平台中簡化數據呈現的能力。
我們可以使用哪些平台？
背景
槐醣脂生物表面活性劑是由酵母用糖、油和氮發酵產生的，由親水性頭部和疏水性尾部組成。 與許多生物產品一樣，在一次發酵中，這些結構在化學鍵、鍊長和官能團（僅舉幾例）方面存在巨大差異。 對於分析科學家而言，這在使用高效液相色譜 (HPLC) 等分析工具時有效分離這些化合物方面提出了挑戰。
在本案例研究中，我面臨著嘗試開發一種能夠使用 HPLC-UV 定量槐醣脂生物表面活性劑的方法的挑戰，這在以前從未有人做過。 不幸的是，我最初的方法無法使用 HPLC 將兩種槐醣脂同源物（C18:1 和 C17:1）與另一種分離。 它們僅相差一個碳，這意味著它們具有相似的吸光度（它們吸收的光的波長）和保留時間（它們出現在 HPLC 光譜上的時間）。 我無法改變吸光度，但我可以調整我的 HPLC 方法來改變兩種產品的保留時間，從而更好地分離它們。 峰分離在分析中至關重要，因為峰面積用於計算給定化合物的濃度——如果沒有“獨立”峰，這種計算存在固有缺陷，可能導致讀數不准確。 此處描述的示例代表了分析中的一個共同挑戰，並且與各種工業和研究團體相關。
宗旨
- 優化 HPLC 設置以有效分離 C18:1 和 C17:1 峰
- 確保峰是敏感的（峰高沒有重大損失）和特定的（沒有寬峰）
方法開發——初始 DoE 應用
為了優化 HPLC 方法，我應用了一個簡單的 DoE 來調整溫度（30、35 和 40 o C) 和流速（0.7 和 1.4mL/min）的方法。 在每次迭代中測試相同濃度的槐醣脂樣品，並且所有其他條件始終保持不變。
HPLC 的輸出是色譜圖——它測量波長 (198nm) 下吸光度隨時間變化的強度，每個峰代表一種化合物從 HPLC 出來並撞擊檢測器——每種化合物與 HPLC 柱相互作用的時間越長，它作用的時間就越長需要到達檢測器，導致滯留時間延遲。 大多數用於 HPLC 的樣品包含數百種化合物（包括您感興趣的化合物），產生非常繁瑣的圖表使得無法通過肉眼辨別每個設置之間的具體差異。
更複雜的是，設置的變化（尤其是流速）意味著我們感興趣的峰（對於 C18:1 和 C17:1 形式）沒有相同的保留時間。 這不僅讓你很難挑出你的峰值，而且當你有很多次運行而圖表變得過於復雜時，也很難生成比較圖。
Functional Data Explorer 和 FDoE 工具的應用
為了探索色譜圖的變化，應用了功能數據瀏覽器工具（分析 > 專業建模 > 功能數據瀏覽器）。 設置如上應用。
初始數據集顯示了所有非常繁忙的色譜圖，而感興趣的區域位於 22-30 分鐘之間出現的 C18:1 和 C17:1 峰中。 時間範圍從 22-30 分鐘減少，使用命令>過濾器 X工具。
為了在比較中獲得任何有意義的信息，需要對齊分離的峰（由於流速的變化而改變）。 由於感興趣的峰在感興趣的範圍內具有最大的強度（對於特定化合物在 HPLC 中通常是這種情況），這很容易通過對齊>對齊最大值工具。 其他過濾器 X用於將範圍縮小到感興趣的峰值（-1 到 +1 對齊時間）。 峰對齊在分析中被廣泛使用——特別是在 LC-MS 和 HPLC 過程開發中，並且將其與 FDE 工具一起輕鬆應用對分析科學家來說非常有用。
現在數據已準備好進行分析，小波模型（下拉菜單 > 模型 > 小波）應用是因為這最適合色譜數據。 為了能夠描述改變溫度和流速的影響，Wavelet DoE （下拉菜單 > 小波 DoE 分析）用於分析色譜圖。
查看流速的變化（左），FDoE 分析器很容易演示流速的變化如何導致峰的銳化（通過峰強度值的增加顯示）和第二個峰的出現（C17： 1 化合物）。 此外，溫度的變化（右圖）進一步改善了峰的分離和銳化。 從這個分析器中，很明顯峰正在分離，但不夠– 這表明需要更多的實驗運行。
進一步運行
從 Wavelet 函數 DoE 分析器的輸出中執行了 4 次額外的運行 – 2 次觀察升高的溫度（45 和 50 o C) 和 2 增加流速和溫度（45 o C，1.6 和 1.8mL/分鐘）。 色譜數據被添加到先前的數據集中，功能數據瀏覽器工具用於生成如上所述的 Wavelet DoE 分析器。
FDoE/Wavelet 分析器能夠證明流速對 HPLC 的回報遞減——它在較高流速下並未顯著改善峰分離，並導致峰高降低（意味著靈敏度降低）。 由於分離沒有顯著改善，流速保持在 1.4mL/min 以維持色譜柱（更高的流速可能對 HPLC 不利，因此這能夠平衡風險與回報）。
在查看溫度時，分析儀能夠顯示峰高（提高靈敏度）和第二個峰的分離度的顯著改善
為什麼這很重要？
從客戶的角度來看，FDE 和 FDoE 的需求可以用一個簡單的問題來解釋：
您願意嘗試用這個來解釋差異嗎？
或這個？
使用 FDE 平台可以節省大量時間，簡化結果生成過程，並且在討論結果時可以更輕鬆地與非 SME 進行討論。 當它與 FDoE 相切時，您將獲得一個強大的工具，可以識別功能數據/配置文件中的整個變化，而不是使用單點（即 HPLC 中的峰面積、峰保留時間）。 此處的案例研究展示了使用 FDE 為 HPLC 方法的開發提供信息以生成優化方法。
