使用数据驱动模型优化抗体纯化策略

论文摘要

本工作致力于抗体片段纯化过程的多尺度优化。优化了生产过程中的色谱决策,包括色谱柱的数量及其大小,每批的循环数以及操作流速。使用基于微型实验数据的制造规模模拟数据集,建立了以负载质量、流速和柱床高度为输入的色谱通量数据驱动模型。与其他方法相比,分段线性回归建模方法具有简单、预测精度高的优点。提出了两种混合整数非线性规划(MINLP)模型,结合数据驱动模型,以最小化每克抗体纯化过程的总成本。然后,使用线性化技术和多参数分解将这些MINLP模型重新构造为混合整数线性规划(MILP)模型。研究了两个具有不同色谱柱尺寸替代品的工业相关案例,以证明所提出模型的适用性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘松崧,Lazaros G.Papageorgiou

关键词: 抗体纯化,多尺度优化,抗原结合片段,混合整数规划,数据驱动模型,分段线性回归

来源: Engineering 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学

单位: School of Management, Harbin Institute of Technology,School of Management, Swansea University,Centre for Process Systems Engineering, Department of Chemical Engineering, University College London

基金: Funding from the UK Engineering&Physical Sciences Research Council (EP,I033270,1 and EP,M027856,1)

分类号: O221

页码: 1077-1092+1194-1214

总页数: 37

文件大小: 4453K

下载量: 17

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标签：抗体纯化论文;  多尺度优化论文;  抗原结合片段论文;  混合整数规划论文;  数据驱动模型论文;  分段线性回归论文;