HPLC, GC, CGE와 같은 크로마토그래피 기술은 다양한 산업 분야의 분석 워크플로우에 필수적입니다. 그러나 수많은 매개변수와 복잡한 크로마토그램으로 인해 이러한 방법의 최적화는 여전히 어려운 과제입니다. 전통적으로는 분해능이나 피크 대 밸리 비율과 같은 성능 지표를 추출하여 모델링하지만, 이러한 지표를 전체 크로마토그램과 연관시키는 것은 종종 어렵습니다.
JMP의 크리스 고트월트와 협력하여 실험 설계(DOE)를 활용해 합성 크로마토그램을 컴퓨터 시뮬레이션으로 모델링하는 혁신적인 접근 방식을 개발했습니다. JMP 19의 기능 데이터 탐색기와 일반화 회귀 분석을 활용하여 개별 피크를 식별, 모델링 및 시각화할 수 있습니다. 프로파일러를 통해 대화형 최적화가 가능해졌으며, 사용자는 JMP에서 처음으로 DOE 매개변수가 전체 크로마토그램에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다.
이 포스터는 JMP 19에서의 구현 방식을 보여줄 뿐만 아니라 최근 업데이트 및 새로운 실제 적용 사례도 제시합니다. 이 접근 방식은 크로마토그래피 거동에 대한 심층적인 이해를 제공하고, 방법 개발을 지원하며, ICH Q14와 같은 진화하는 규제 요구사항을 충족합니다. 고급 모델링과 JMP의 대화형 기능을 통합한 이 워크플로는 현대적인 크로마토그래피 방법 최적화를 위한 강력하고 실용적인 솔루션을 제공합니다.
본 발표는 녹화되지 않았으며, 다시보기가 불가능하다는 점을 알려드립니다.
