Selecting raman spectra filtering based on an exhaustive statistical approach for inline bioprocesses monitoring using Sf9 insect cells (2026)
- Authors:
- USP affiliated authors: GUARDALINI, LUIS GIOVANI DE OLIVEIRA - Interunidades em Biotecnologia ; BARRENCE, FERNANDA ANGELA CORREIA - EACH ; NÚÑEZ, EUTIMIO GUSTAVO FERNÁNDEZ - EACH ; TERUYA, MILENA MIYU - EACH ; RABELLO, JÚLIA PÚBLIO - EACH
- Unidades: Interunidades em Biotecnologia; EACH
- DOI: 10.1007/s00449-026-03301-1
- Assunto: ESPECTROSCOPIA RAMAN
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: A etapa de pré-processamento espectral de dados derivados da espectroscopia Raman é importante para a calibração de modelos quimiométricos, permitindo o monitoramento em tempo real de bioprocessos farmacêuticos. Assim, o presente trabalho teve como objetivo estabelecer, com critérios estatísticos, a melhor combinação de filtros espectrais para o monitoramento bioquímico do sistema baculovírus/ célula de inseto Sf9 . A produção de partículas semelhantes ao vírus da raiva foi utilizada como modelo. A combinação dos filtros espectrais de suavização por janela móvel e correção de linha de base por deslocamento demonstrou a maior eficácia no monitoramento bioquímico do sistema baculovírus/ célula de inseto Sf9 utilizando dados espectroscópicos Raman e regressão por mínimos quadrados parciais. Entretanto, ao aplicar a modelagem por redes neurais artificiais, um conjunto diferente de filtros mostrou-se mais eficaz: suavização espectral por wavelet para remoção de ruído, correção de linha de base por mínimos quadrados assimétricos, normalização de variável normal padrão e primeira derivada quadrática. Os resultados da simulação demonstram que, seguindo essas diretrizes para o pré-processamento espectral, a viabilidade celular, glicose, lactato, glutamina, glutamato e amônio podem ser monitorados satisfatoriamente em tempo real, mas não a densidade de células viáveis. Os erros absolutos para viabilidade celular, glicose, lactato, glutamina, glutamato e amônio foram inferiores a 12%, 0,47 g L⁻¹ , 8,95 mg L⁻¹ , 0,11 g L⁻¹ , 0,10 g L⁻¹ e 3,21 mg L⁻¹ , respectivamente, valores adequados para o monitoramento e controle em linha de bioprocessos por meio de um sensor virtual
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2026
- Source:
- Título: Bioprocess and Biosystems Engineering
- ISSN: 1615-7591
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 01-15, Mar. 2026
- Status:
- Artigo aberto em periódico híbrido (Hybrid Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
TERUYA, Milena Miyu et al. Selecting raman spectra filtering based on an exhaustive statistical approach for inline bioprocesses monitoring using Sf9 insect cells. Bioprocess and Biosystems Engineering, p. 01-15, 2026Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s00449-026-03301-1. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Teruya, M. M., Rabello, J. P., Guardalini, L. G. O., Barrence, F. A. C., & Fernández Núñez, E. G. (2026). Selecting raman spectra filtering based on an exhaustive statistical approach for inline bioprocesses monitoring using Sf9 insect cells. Bioprocess and Biosystems Engineering, 01-15. doi:10.1007/s00449-026-03301-1 -
NLM
Teruya MM, Rabello JP, Guardalini LGO, Barrence FAC, Fernández Núñez EG. Selecting raman spectra filtering based on an exhaustive statistical approach for inline bioprocesses monitoring using Sf9 insect cells [Internet]. Bioprocess and Biosystems Engineering. 2026 ; 01-15.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s00449-026-03301-1 -
Vancouver
Teruya MM, Rabello JP, Guardalini LGO, Barrence FAC, Fernández Núñez EG. Selecting raman spectra filtering based on an exhaustive statistical approach for inline bioprocesses monitoring using Sf9 insect cells [Internet]. Bioprocess and Biosystems Engineering. 2026 ; 01-15.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s00449-026-03301-1 - Stability of recombinant baculoviruses for biopharmaceutical applications in chemically defined medium
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