みなさん、こんにちは。Ben と申します。最近、JMP Pro 17 で利用可能な Functional Data Explorer プラットフォームのコンテンツの開発に焦点を当てたインターンとして JMP に参加しました (詳細については、こちらを参照してください)。ここ）。 私は現在、マンチェスター大学で化学工学の博士号を取得し、ソホロ脂質バイオサーファクタントの生産に焦点を当てています。 これにより、バイオ製品の開発の初期段階でデータを処理するための潜在的なデータ/ニーズについて多くの洞察が得られました. ここでのケース スタディでは、機能データ分析と機能 DoE を使用して私の実験プロトコルをガイドし、ソホロ脂質バイオサーファクタントを正しく検出するための分析方法の開発における私の仕事について説明します。
このケーススタディのどこが気に入っていますか?
- 機能データ分析と FDoE を使用し、Functional Data Explorer ツールの両方の主要コンポーネントを表示できます
- データセットは実際のものであり、実際の開発作業に基づいています
- 非常に説得力のあるビジュアルを表示できます。「すごい」要素です。
- FDE プラットフォームを利用して前処理 (アライメント、フィルタリング) を簡単に行うことができます
誰のためですか？
- 化学、生物、製薬産業を含む分析開発に携わるすべての人。
- R&D の誰もが、それが自分の状況にどのように変換されるかを確認できるはずです。
どのように使用すればよいですか？
- これを使用して、JMP Pro で Functional DoE ツールのデモを行うことができます。 添付のデータ テーブルには、プロセスの各段階のスクリプトが保存されています。または、以下のケース スタディの詳細に従って作業を再現することもできます。
- これを使用して、Functional Data Explorer プラットフォームでのデータ表示を簡素化する機能を示すことができます。
どのプラットフォームを使用できますか?
バックグラウンド
ソホロリピッド バイオサーファクタントは、親水性の頭部と疎水性の尾部で構成される糖、油、および窒素による酵母の発酵によって生成されます。 多くのバイオ製品と同様に、化学結合、鎖長、および官能基 (いくつか例を挙げると) に関して、1 回の発酵でこれらの構造に大きな変化があります。 分析科学者にとって、高速液体クロマトグラフィー (HPLC) などの分析ツールを使用する場合、これらの化合物を効率的に分離するという課題が生じます。
このケース スタディでは、以前は行われていなかった HPLC-UV を使用してソホロ脂質バイオサーファクタントを定量できる方法を作成しようとするという課題に直面しました。 残念ながら、私の最初の方法では、2 つのソホロ脂質同族体 (C18:1 と C17:1) を別の HPLC から分離することができませんでした。 それらは炭素が 1 つ異なるだけで、吸収 (吸収する光の波長) と保持時間 (HPLC スペクトルに現れる時間) が類似していたことを意味します。 吸光度を変えることはできませんでしたが、HPLC メソッドを適応させて 2 つの生成物の保持時間を変更し、分離を改善することはできました。 ピーク面積は特定の化合物の濃度を計算するために使用されるため、分析ではピーク分離が不可欠です。「独立した」ピークがなければ、この計算は本質的に欠陥があり、不正確な測定値につながる可能性があります。 ここで説明する例は、分析における一般的な課題を表しており、さまざまな産業および研究グループに関連しています。
目的
- C18:1 と C17:1 のピークを効果的に分離するために HPLC 設定を最適化するには
- ピークが高感度 (ピーク高に大きな損失がない) かつ特異的 (広いピークがない) であることを確認します。
メソッド開発 – 最初の DoE アプリケーション
HPLC メソッドを最適化するために、温度 (30、35、および 40 o C) メソッドの流速 (0.7 および 1.4mL/min)。 同じ濃度のソホロリピドサンプルを反復ごとにテストし、他のすべての条件は一貫して一定に保ちました。
HPLC の出力はクロマトグラムです。これは、波長 (198 nm) での吸光度の強度を経時的に測定します。各ピークは、HPLC から出て検出器に到達する化合物を表します。各化合物が HPLC カラムと相互作用する時間が長いほど、検出器に到達するまでに時間がかかるため、保持時間が遅くなります。 HPLC にかけられるほとんどのサンプルには、何百もの化合物 (目的の化合物を含む) が含まれており、とても各設定間の特定の違いを目で識別することを不可能にする忙しいグラフ。
さらに複雑なことに、設定 (特に流速) の変更により、目的のピーク (C18:1 および C17:1 フォーム) の保持時間が同じではなくなりました。 これにより、ピークを特定するのが難しくなるだけでなく、グラフが複雑になりすぎずに多数の実行がある場合に比較グラフを作成することも非常に難しくなります。
Functional Data Explorer および FDoE ツールの適用
クロマトグラムの変化を調査するために、機能データ エクスプローラー ツールが適用されました ([分析] > [特殊モデリング] > [機能データ エクスプローラー])。 上記のように設定が適用されました。
最初のデータセットは、非常に混雑しているすべてのクロマトグラムを示していましたが、関心領域は 22 ～ 30 分の間に発生した C18:1 および C17:1 ピークにありました。 を使用して、時間範囲を 22 ～ 30 分から短縮しました。コマンド > フィルター X道具。
比較で意味のあるものを得るために、分離されたピーク (流速の変化により変化) を揃える必要がありました。 目的のピークは目的の範囲内で最大の強度を持っていたので (特定の化合物に対する HPLC では通常そうであるように)、これは整列>最大整列道具。 別フィルター X対象のピークのみに範囲を縮小するために使用されました (-1 から +1 に調整された時間)。 ピーク アラインメントは分析、特に LC-MS および HPLC プロセス開発でよく使用されます。FDE ツールを使用して簡単に適用できることは、分析科学者にとって非常に役立ちます。
データを分析する準備ができたので、ウェーブレット モデル(ドロップダウン > モデル > ウェーブレット)これはクロマトグラフィーデータに最もよく適合するため適用されました。 温度と流量の変化の影響をプロファイリングできるように、ウェーブレット DoE (ドロップダウン > ウェーブレット DoE 分析)クロマトグラムのプロファイリングに使用されました。
流量の変化 (左) を見ると、FDoE プロファイラーは、流量の変化がどのようにピークを鋭くし (ピーク強度値の増加によって示される)、2 番目のピーク (C17: 1化合物）。 これに加えて、温度の変化 (右) により、この分離とピークのシャープ化がさらに改善されました。 このプロファイラーから、ピークが分離していることが明らかになりましたが、十分ではない– これは、さらに実験的な実行が必要であることを示しています。
さらなる実行
ウェーブレット汎関数 DoE プロファイラーの出力から、さらに 4 つの実行が実行されました。2 回目は温度の上昇 (45 および 50 o C) および流量が増加した 2と温度 (45 o C、1.6 および 1.8mL/分)。 クロマトグラフィー データは前のデータセットに追加され、Functional Data Explorer ツールを使用して、前述の Wavelet DoE プロファイラーを作成しました。
FDoE/Wavelet プロファイラーは、流速によって HPLC の利益が減少することを実証できました。流速が高くなると、ピーク分離は大幅に改善されず、ピーク高さが低下しました (つまり、感度が低下しました)。 分離に有意な改善がなかったため、カラムを維持するために流速を 1.4 mL/min に維持しました (より高い流速は HPLC に悪影響を与える可能性があるため、リスクと報酬のバランスをとることができました)。
温度を見ると、プロファイラーはピーク高 (感度の向上) と 2 番目のピークの分離の両方で大幅な改善を示すことができました。
なぜこれが重要なのですか？
顧客の観点から見ると、FDE と FDoE の必要性は次のような簡単な質問で説明できます。
これで違いを説明してみませんか？
それともこれ？
FDE プラットフォームを使用すると、時間を大幅に節約し、結果の作成を合理化し、結果について話し合う際に非 SME と簡単に話し合うことができます。 これを FDoE と接するように配置すると、単一のポイント (つまり、HPLC のピーク面積、ピーク保持時間) を使用するのではなく、機能データ/プロファイルの全体的な変化を識別できる強力なツールが得られます。 ここでのケーススタディは、FDE を使用して HPLC メソッドの開発に情報を提供し、最適化されたメソッドを生成することを示しています。
