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更輕松的液相方法開發(fā)(六)基于AI算法的自動梯度優(yōu)化

閱讀:345        發(fā)布時間:2024-4-18

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img1 

傳統(tǒng)的液相色譜方法開發(fā)過程從“準(zhǔn)備”開始,包括流動相制備、安裝色譜柱、創(chuàng)建分析計劃,然后運行分析。然后,對數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行分析判斷,以便為后續(xù)的改進(jìn)進(jìn)行“準(zhǔn)備”。方法開發(fā)就是通過一遍又一遍地重復(fù)這些過程來篩選理想條件,換言之,傳統(tǒng)的方法開發(fā)需要大量的“人工干預(yù)”,除了重復(fù)創(chuàng)建分析計劃所需的大量時間外,基于數(shù)據(jù)的分析判斷更加需要專業(yè)人員參與,并且要求具有非常豐富的色譜專業(yè)知識。因此,將方法開發(fā)過程自動化,減少人工干預(yù),對于提高整體工作效率是非常有幫助的。

 

其中,梯度條件的優(yōu)化常常是最為頭疼的一項工作,LabSolutions MD具有獨特的AI算法,通過重復(fù)"通過AI改進(jìn)梯度條件"和"改進(jìn)條件的校正分析"的過程來自動優(yōu)化梯度條件。這使得任何人都可以在沒有"人工干預(yù)"的情況下探索梯度條件。

 

日程表

描述已自動生成 

1  傳統(tǒng)工作流程和自動化工作流程的比較

 

自動梯度優(yōu)化功能介紹

LabSolutions MD梯度條件自動優(yōu)化的工作流程包括以下三個階段。

①設(shè)置初始條件和分離度標(biāo)準(zhǔn)

設(shè)置基本條件、梯度曲線類型、分離度標(biāo)準(zhǔn)。

 

②利用AI自動探索梯度條件

根據(jù)初始分析的結(jié)果進(jìn)行條件搜索和校正分析,以提供更好的分離度。

此過程反復(fù)進(jìn)行,直到滿足分離度標(biāo)準(zhǔn)為止。

 

③確定理想條件

檢查AI建議的梯度條件以充分滿足標(biāo)準(zhǔn)。

 

 

應(yīng)用案例

 

分析條件

形狀

中度可信度描述已自動生成 

 

優(yōu)化效果

 

圖示

描述已自動生成 

2 梯度條件的自動優(yōu)化藍(lán)線表示梯度曲線

 

初始分析結(jié)果顯示,峰C4和C5之間以及峰T3和T4之間的分離度不足(如圖2頂部的紅色框所示)。然而,通過使用AI算法反復(fù)進(jìn)行校正分析,最終成功地發(fā)現(xiàn)了滿足標(biāo)準(zhǔn)(最小分離度為1.5)的梯度條件(如圖2底部的綠色框所示)。不需要具有豐富數(shù)據(jù)分析和色譜知識,LabSolutions MD 的 AI 算法使任何人都可以輕松找到滿足指定標(biāo)準(zhǔn)的梯度條件,而無需依賴直覺或經(jīng)驗。

 

總結(jié)

只要設(shè)置分離度目標(biāo)和簡單的初始條件,LabSolutions MD方法開發(fā)軟件可以實現(xiàn)梯度條件的自動優(yōu)化,其采用獨特的 AI 算法,自動探索滿足指定分離度目標(biāo)的梯度條件,大幅減少“人工干預(yù)”,顯著提高方法開發(fā)效率。

圖片包含 文本

描述已自動生成 

 

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