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Optimization of ion-exchange protein separations using a vector quantizing neural network

机译：使用载体量化神经网络优化离子交换蛋白质分离

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In this work, a previously proposed methodology for the optimization of analytical scale protein separations using ion-exchange chromatography is subjected to two challenging case studies. The optimization methodology uses a Doehlert shell design for design of experiments and a novel criteria function to rank chromatograms in order of desirability. This chromatographic optimization function (COF) accounts for the separation between neighboring peaks, the total number of peaks eluted, and total analysis time. The COF is penalized when undesirable peak geometries (i. e., skewed and/or shouldered peaks) are present as determined by a vector quantizing neural network. Results of the COF analysis are fit to a quadratic response model, which is optimized with respect to the optimization variables using an advanced Nelder and Mead simplex algorithm. The optimization methodology is tested on two case study sample mixtures, the first of which is composed of equal parts of lysozyme, conalbumin, bovine serum albumin, and transferrin, and the second of which contains equal parts of conalbumin, bovine serum albumin, tranferrin, #beta#-lactoglobulin, insulin, and #alpha# -chymotrypsinogen A. Mobile-phase pH and gradient length are optimized to achieve baseline resolution of all solutes for both case studies in acceptably short analysis times, thus demonstrating the usefulness of the empirical optimization methodology.
机译：在这项工作中，先前提出的用于优化使用离子交换色谱分离的分析蛋白质分离的方法进行两个挑战性案例研究。优化方法使用道德壳设计进行实验设计和新的标准功能，以便按照期望排列色谱图。这种色谱优化功能（COF）占相邻峰之间的分离，峰的总数和完整的分析时间。当由矢量量化神经网络确定的存在时，COF是当存在不希望的峰几何时（I.E。，偏斜和/或肩峰）。 COF分析的结果适用于二次响应模型，其使用高级NELDER和MEAD Simplex算法相对于优化变量进行了优化。优化方法在两种情况下进行测试，其中第一部分是由溶菌酶，甘氨酸干燥，牛血清白蛋白和转铁蛋白的等部分组成，其中第二个是含有相等部分的甘白酶，牛血清白蛋白，Tranferrin， #β--Lactoglobulin，胰岛素和#α＃-Chymotypsinogen A.移动相pH和梯度长度经过优化，以实现所有案例研究的全部溶质的基线分辨率，从而展示了经验优化的有用性方法。

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