Le tecniche cromatografiche come HPLC, GC e CGE sono essenziali per i flussi di lavoro analitici in diversi settori industriali. Tuttavia, l'ottimizzazione di questi metodi rimane una sfida a causa dei numerosi parametri e della complessità dei cromatogrammi. Tradizionalmente, vengono estratte e modellate metriche di prestazione come la risoluzione o i rapporti picco-valle, ma collegare queste metriche al cromatogramma completo è spesso difficile.
In collaborazione con Chris Gotwalt di JMP, abbiamo sviluppato un approccio innovativo per modellare cromatogrammi sintetici in silico utilizzando la progettazione di esperimenti (DOE). Sfruttando Functional Data Explorer e la regressione generalizzata di JMP 19, è possibile identificare, modellare e visualizzare i singoli picchi. Il Profiler consente quindi un'ottimizzazione interattiva, permettendo agli utenti di simulare per la prima volta in JMP l'impatto dei parametri DOE su interi cromatogrammi.
Questo poster non solo illustra l'implementazione in JMP 19, ma presenta anche aggiornamenti recenti e nuovi esempi di applicazione pratica. L'approccio fornisce una comprensione più approfondita del comportamento cromatografico, supporta lo sviluppo di metodi e risponde alle mutevoli esigenze normative, come ad esempio la norma ICH Q14. Integrando la modellazione avanzata con le funzionalità interattive di JMP, questo flusso di lavoro offre una soluzione potente e pratica per l'ottimizzazione dei moderni metodi cromatografici.
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