Les techniques chromatographiques telles que la CLHP, la GC et l'électrophorèse capillaire sont essentielles aux flux de travail analytiques dans de nombreux secteurs industriels. Cependant, l'optimisation de ces méthodes demeure complexe en raison du grand nombre de paramètres et de la complexité des chromatogrammes. Traditionnellement, des indicateurs de performance comme la résolution ou les rapports pic/vallée sont extraits et modélisés, mais il est souvent difficile de relier ces indicateurs au chromatogramme complet.
En collaboration avec Chris Gotwalt de JMP, nous avons développé une approche novatrice pour la modélisation in silico de chromatogrammes synthétiques par la méthode des plans d'expériences (DOE). Grâce à l'explorateur de données fonctionnelles et à la régression généralisée de JMP 19, il est possible d'identifier, de modéliser et de visualiser chaque pic. Le Profiler permet ensuite une optimisation interactive, offrant ainsi aux utilisateurs la possibilité de simuler, pour la première fois dans JMP, l'impact des paramètres DOE sur des chromatogrammes entiers.
Cette affiche illustre non seulement l'implémentation dans JMP 19, mais présente également les dernières mises à jour et de nouveaux exemples d'applications concrètes. Cette approche permet une meilleure compréhension du comportement chromatographique, facilite le développement de méthodes et répond aux exigences réglementaires en constante évolution, telles que la norme ICH Q14. En intégrant la modélisation avancée aux fonctionnalités interactives de JMP, ce flux de travail offre une solution performante et pratique pour l'optimisation des méthodes chromatographiques modernes.
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