Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Bioprozessmonitoring unter Verwendung spektroskopischer Messverfahren und multivariater Datenanalyse nach den Grundsätzen von PAT – Process Analytical Technology. Mit NIR-Spektroskopie und dem Verfahren Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA) wurde eine Quali¬tätsbewertung von Hefeextrakten realisiert. Im Vordergrund stand jedoch die Quanti¬fizierung nicht direkt messbarer Größen aus NIR-, Raman- und 2D-Fluoreszenzspektren in pharmazeutischen Produktionsprozessen mit Pichia pastoris. Eine entsprechende Online-Bestimmung mit der Methode Partial Least Squares Regression (PLSR) kam weiterführend zur Regelung der Glycerolkonzentration zum Einsatz. Darüber hinaus wurde die Verwendung nichtspektraler Online-Daten zur Prozessbeobachtung erprobt. Dabei gelang mit Hilfe des nichtlinearen Verfahrens Support Vector Regression (SVR) unter anderem die Bestimmung zellspezifischer Reaktionsraten.
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A computational approach to partial least squares model inversion in the framework of the process analytical technology and quality by design initiatives
