EA202191101A1 - Автоматическая калибровка и автоматическое обслуживание рамановских спектроскопических моделей для предсказаний в реальном времени - Google Patents
Автоматическая калибровка и автоматическое обслуживание рамановских спектроскопических моделей для предсказаний в реальном времениInfo
- Publication number
- EA202191101A1 EA202191101A1 EA202191101A EA202191101A EA202191101A1 EA 202191101 A1 EA202191101 A1 EA 202191101A1 EA 202191101 A EA202191101 A EA 202191101A EA 202191101 A EA202191101 A EA 202191101A EA 202191101 A1 EA202191101 A1 EA 202191101A1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- datasets
- observation
- biopharmaceutical
- automatic
- local model
- Prior art date
Links
Landscapes
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
Способ отслеживания биофармацевтического процесса и/или управления им включает определение точки запроса, связанной со сканированием процесса системой спектроскопии (например, системой рамановской спектроскопии), и запрос базы данных наблюдений, содержащей наборы данных наблюдений, связанные с прошлыми наблюдениями биофармацевтических процессов. Каждый из наборов данных наблюдений содержит спектральные данные и соответствующее фактическое аналитическое измерение. Запрос базы данных наблюдений включает выбор в качестве обучающих данных из наборов данных наблюдений тех наборов данных наблюдений, которые удовлетворяют одному или нескольким критериям релевантности относительно точки запроса. Способ также включает использование выбранных обучающих данных для калибровки локальной модели, характерной для биофармацевтического процесса. Локальная модель (например, модель на основе гауссовского процесса) обучается для предсказания аналитических измерений на основе входных спектральных данных. Способ также включает использование локальной модели для предсказания аналитического измерения биофармацевтического процесса.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201962864565P | 2019-06-21 | 2019-06-21 | |
PCT/US2019/057513 WO2020086635A1 (en) | 2018-10-23 | 2019-10-23 | Automatic calibration and automatic maintenance of raman spectroscopic models for real-time predictions |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
EA202191101A1 true EA202191101A1 (ru) | 2021-08-10 |
Family
ID=77515182
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
EA202191101A EA202191101A1 (ru) | 2019-06-21 | 2019-10-23 | Автоматическая калибровка и автоматическое обслуживание рамановских спектроскопических моделей для предсказаний в реальном времени |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
EA (1) | EA202191101A1 (ru) |
-
2019
- 2019-10-23 EA EA202191101A patent/EA202191101A1/ru unknown
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
MX2021004510A (es) | Calibracion automatica y mantenimiento automatico de modelos espectroscopicos de raman para predicciones en tiempo real. | |
Dardenne | Some considerations about NIR spectroscopy: Closing speech at NIR-2009 | |
Hakemeyer et al. | At-line NIR spectroscopy as effective PAT monitoring technique in Mab cultivations during process development and manufacturing | |
WO2019050966A3 (en) | AUTOMATED SAMPLE WORKFLOW PORTALING AND DATA ANALYSIS | |
Santos et al. | Improving reliability of Raman spectroscopy for mAb production by upstream processes during bioprocess development stages | |
KR20180061769A (ko) | 머신 러닝 기반 반도체 제조 수율 예측 시스템 및 방법 | |
Li et al. | Parallel comparison of in situ Raman and NIR spectroscopies to simultaneously measure multiple variables toward real-time monitoring of CHO cell bioreactor cultures | |
CN110657890B (zh) | 对光谱模型的基于交叉验证的校准 | |
Corona | Communicating facts, findings and thinking to support evidence-based strategies and decisions | |
Boyce et al. | Environmental structuring of marine plankton phenology | |
RU2014116255A (ru) | Хемометрика для спектрального анализа ближнего инфракрасного диапазона | |
WO2007056568A3 (en) | Spectral imaging of biofilms | |
Chen et al. | FT-NIR spectroscopy and Whittaker smoother applied to joint analysis of duel-components for corn | |
Power et al. | From the laboratory to the vineyard—evolution of the measurement of grape composition using NIR spectroscopy towards high-throughput analysis | |
Ning et al. | Rapid evaluation of soil fertility in tea plantation based on near-infrared spectroscopy | |
CN106323889A (zh) | 基于云服务器的质量检测系统 | |
Griffiths et al. | Limited evidence for common interannual trends in Baltic Sea summer phytoplankton biomass | |
Hirri et al. | Prediction of polyphenol fraction in virgin olive oil using mid-infrared attenuated total reflectance attenuated total reflectance accessory–mid-infrared coupled with partial least squares regression | |
Zhou et al. | Spectral database systems: a review | |
Barth et al. | Stem taper estimates based on airborne laser scanning and cut-to-length harvester measurements for pre-harvest planning | |
Zell et al. | Estimating above-ground biomass of trees: comparing Bayesian calibration with regression technique | |
CN102306236A (zh) | 基于角度度量的多变量分析方法 | |
TWI237694B (en) | Gas analysis system and method | |
EA202191101A1 (ru) | Автоматическая калибровка и автоматическое обслуживание рамановских спектроскопических моделей для предсказаний в реальном времени | |
Boechel et al. | Prediction of harvest time of apple trees: An RNN-based approach |