HPLC、GC、CGEなどのクロマトグラフィー技術は、あらゆる産業における分析ワークフローに不可欠です。しかし、これらの手法を最適化することは、多数のパラメータとクロマトグラムの複雑さのために依然として困難です。従来、分離度やピーク対バレー比などの性能指標が抽出され、モデル化されてきましたが、これらの指標をクロマトグラム全体に結びつけることはしばしば困難です。
JMPのクリス・ゴットウォルト氏との共同研究により、実験計画法（DOE）を用いて合成クロマトグラムをコンピュータ上でモデル化する革新的な手法を開発しました。JMP 19の機能データエクスプローラーと一般化回帰を活用することで、個々のピークを識別、モデル化、可視化できます。さらに、プロファイラーによって対話型の最適化が可能になり、JMPで初めて、DOEパラメータがクロマトグラム全体に与える影響をシミュレーションできるようになりました。
このポスターでは、JMP 19での実装方法を示すだけでなく、最新のアップデート情報や実際の応用例も紹介しています。このアプローチは、クロマトグラフィー挙動のより深い理解を促し、メソッド開発を支援するとともに、ICH Q14などの進化する規制要件にも対応します。高度なモデリングとJMPの対話型機能を統合することで、このワークフローは、現代のクロマトグラフィーメソッド最適化のための強力かつ実用的なソリューションを提供します。
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