نقش بیوانفورماتیک در Streamlining Downstream Process Development

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) به طور فزاینده ای برای توسعه فرآیند استفاده می شوند. مدل های بازگشت به جلو (به عنوان مثال، جنگل های تصادفی، پشتیبانی از جهش، تقویت گرادیان) می توانند ترخیص و یا محصول را از داده های تاریخی پیش بینی کنند. رویکردهای یادگیری عمیق، از جمله شبکه های عصبی کانولو (CNNs) برای تجزیه و تحلیل شکل های کروماتیک، در حال ظهور هستند.

مثال: پیش بینی شفافیت ویروسی

اعتبار ترخیص ویروسی یک الزام قانونی گران قیمت است. مدل های بیوفورماتیک آموزش داده شده در داده های پاکسازی ویروسی تاریخی می توانند ارزش های کاهش ورود را برای عملیات واحد مختلف پیش بینی کنند، و به تیم ها کمک می کند تا اولویت بندی کنند که کدام گام ها برای آزمایش تجربی، هدایت FDA بر درک مکانیکی تأکید می کند و در پیش بینی های silico می تواند شواهد اولیه ایمنی ویروسی قوی را ارائه دهد.

برنامه های کلیدی Bioinformatics در توسعه فرآیند Downstream

انتخاب رزین ساختار 3D – Basic رزین Selection

با استفاده از ساختارهای پروتئین شناخته شده (از بلورهای اشعه ایکس، cryo-EM یا مدل های هم شناسی)، بیوفورماتیک می تواند پیش بینی کند که کدام پچ ها بر روی سطح پروتئین به احتمال زیاد با رزین های کروماتوگرافی ارتباط برقرار می کنند.این امکان انتخاب منطقی رزین های شیمی و شرایط pH را فراهم می کند، با دور زدن بسیاری از آزمایشات غربالگری.

تفاوت و تجزیه و تحلیل متنوع

داده های طیف سنج جمعی همراه با تراز توالی زیستوانفورماتیک می تواند تغییرات پس از انتقال را شناسایی کند (به عنوان مثال، گلوکویلاسیون، دممی، اکسیداسیون) که بر رفتار تصفیه تاثیر می گذارد.با درک این تغییرات با شرایط، مهندسان می توانند گام هایی را طراحی کنند که به حداقل رساندن انواع مشکل ساز.

پردازش داده های پردازش High-rate Process Data Analytics

سیستم های با نفوذ بالا ربات ها هزاران نقطه داده را در هفته ایجاد می کنند. خط لوله های بیوانفوراتیک به طور خودکار پردازش و تجسم این داده ها، اجراهای برجسته و شناسایی پنجره های عملیاتی قوی مانند پانداهای پایتون، R Shiny و سیستم عامل های تجاری (به عنوان مثال، JMP، SIMCA) معمولاً به کار گرفته می شوند.

دوقلوهای دیجیتال و کنترل فرآیند

یک دوقلو دیجیتال یک نسخه مجازی زمان واقعی از یک فرآیند پایین است. [ Bioinformatics] داده های سنسور (pH، UV، هدایت) را با مدل های تاریخی ادغام می کند تا پیش بینی نقاط انتهایی فرایند، توصیه تنظیمات و تولید مداوم.این با فشار FDA برای Process Validation] هماهنگ می شود تاکید بر تأیید مداوم.

مزایای ادغام بیوانفورماتیک به جریان کار Downstream

• زمان و هزینه های توسعه را کاهش داد [FLT 1] - با جایگزینی تا 80٪ از آزمایشات آزمایشگاهی با شبیه سازی های silico، شرکت ها می توانند محصولات را سریع تر و با هزینه پایین تر به کلینیک برسانند.
• درک و کنترل فرایند [FLT 1] - مدل ها روابط علی را نشان می دهند که بینش مکانیکی را عمیق تر می کند، طراحی فرایند قوی تر و مقیاس را قادر می سازد.
• سازگاری محصول و کیفیت [FLT 1] - بهینه سازی داده ها باعث کاهش تنوع دسته به جمع آوری و به حداقل رساندن خطر تولید مواد خاص.
• ] واکنش فاجعه آمیز به الزامات قانونی [FLT 1 ] - بسته های داده جامع پشتیبانی شده توسط تجزیه و تحلیل های زیست محیطی می تواند پرونده ها را تسریع و کاهش پرس و جو قانونی.
• عیب یابی [FLT 1] - هنگامی که یک فرایند منحرف می شود، ابزارهای زیستی به سرعت می توانند داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل کنند تا علت ریشه را شناسایی و اقدامات اصلاحی را توصیه کنند.