Machine Learning and Spectral Analysis based Quantification of Small Molecules in Bioprocess
기계 학습과 신호 처리를 활용한 생물 공정 내 저분자 물질의 농도 정량화 기술
- 주제어 (키워드) Machine Learning , Independent Component Analysis , Monitoring , Spectral Processing , Small Molecule , 기계학습 , 독립 성분 분석 , 모니터링 , 신호 처리 , 저분자 물질
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김동철
- 발행년도 2022
- 학위수여년월 2022. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 기계공학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000066656
- UCI I804:11029-000000066656
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
Monitoring concentrations of components in biological conversion is key for understanding and optimizing the process. So far, because of the complexity of biological media or low water solubility of substrates, such monitoring has been performed indirectly and in delayed time. Here, concentrations of small molecules, especially dissolved carbon monoxide (CO) and formate which are widely used in the biological conversion, were estimated in real-time. Spectral preprocessing was performed to sensitively distinguish the signals obtained based on surface-enhanced Raman spectroscopy. Regression models collaborated with multivariate analysis were developed for real-time estimation of concentrations. Furthermore, the concentrations of formate in a biological medium not used for training regression models were estimated and it was confirmed to have feasible accuracies. Therefore, based on these methods, the monitoring of concentrations of CO substrate and formate dissolved in solutions can be offered just by acquiring Raman spectra and applying the regression model without off-line samplings.
more초록 (요약문)
생물학적 전환 공정에서 구성 성분의 농도를 확인하고 실시간으로 모니터링하는 것은 해당 공정과정을 파악하고 최적화하는데 필수적이다. 기존의 경우 수많은 성분이 포함 되어있는 생물학적 배지의 복잡성이나 공정에 사용되는 기질의 낮은 용해도 때문에 위와 같은 모니터링은 간접적인 방법으로 행해졌으며 오랜 분석 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 생물 전환 공정에서 널리 사용되는 저분자인 용존 일산화탄소와 폼산염의 농도를 실시간으로 정량화 하였다. 표면증강라만산란법을 기반으로 확보한 농도에 따른 신호를 민감하게 구분하기 위해 스펙트럼 분석을 진행하였다. 실시간 농도 추정을 위해 다변량 분석이 결합된 회귀 모델들을 개발하였다. 추가적으로 회귀 모델 개발에 사용하지 않은 성분이 포함된 생물 배양액 내 폼산염의 농도를 예측하였고 준수한 정확성을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 외부 샘플링과 같은 간접적인 방법이 아닌, 라만 스펙트럼을 얻고 회귀 모델을 적용하는 것으로 용액에 녹아 있는 일산화탄소 및 폼산염의 농도를 실시간으로 모니터링할 수 있다.
more