基于纳升电喷雾-轨道阱超高分辨质谱对完整单克隆抗体药物进行分子量测定及糖型鉴定的条件探究

整体分子量测定和糖型鉴定是抗体药物研发及生产中不可或缺的表征内容,而在完整蛋白层面进行测定可获得最为直接的测定结果。实现此类测定有赖于可提供较高分辨能力及质量精度的仪器;测定中涉及的相对复杂的参数设置可能受多种条件的干扰而产生误导性结果。该研究考察了利用纳升电喷雾离子源-轨道阱质谱仪以非变性质谱方式测定完整单克隆抗体药时,仪器分辨率、源内裂解、碰撞诱导碎裂、溶液组成等条件对单克隆抗体药物分子量及糖型测定结果的影响,以期为此类质谱分析提供有益的借鉴。     

牛奶蛋白质含量的SSA-SVM高光谱预测模型

牛奶中包含着很多人体需要的营养元素,如脂肪、蛋白质、钙等;对牛奶营养元素进行分析是牛奶安全检测关键的一部分。高光谱技术可以有效地结合图像和光谱数据识别牛奶种营养元素。为了实现对牛奶中蛋白质含量快速、精确的预测,采用竞争性自适应重加权(CARS)算法选取特征波长,并提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)实现对牛奶蛋白质含量预测。利用高光谱仪获取牛奶反射光谱(400～1 000 nm)。通过选取归一化(N)、标准化(Standardization)和多元散射校正(MSC)对原始的牛奶数据进行光谱降噪处理提高光谱利用率;利用竞争性自适应重加权算法和连续投影算法(SPA)对经过处理的牛奶光谱数据提取特征波长,求取蛋白质和光谱间的相关系数并进行重要性排序,获取重要的特征波段;最后,通过遗传算法(GA)优化SVM, 粒子群算法(PSO)优化SVM和偏最小二乘法(PLS)算法对牛奶蛋白质进行预测并比较预测结果,为了提高蛋白质预测的精度和模型稳定性,提出利用SSA对SVM的核函数g和惩罚参数c进行优化,以均方根误差(RMSE)作为适应度函数,通过迭代选择最优的回归参数训练模型。牛奶数据预测结果表明最优组合模型为：MSC-CARS-SSA-SVM。模型测试集的决定系数R2为0.999 6,均方根误差RMSE为0.001 1,耗时4.112 1 s。结果表明：使用CARS算法能实现特征波段的提取和冗余信息的剔除,从而提高模型效率,简化了算法的复杂度;SSA算法优化SVM的参数,通过迭代更新麻雀最优位置,可以快速得到全局最优解,与SVM,GA-SVM,PSO-SVM和PLS相比,牛奶蛋白质的预测准确度和模型稳定性都得到了明显提高,满足了对乳品检测的精确度要求,是快速检测牛奶蛋白质的一个可行新方法。为光谱模型的优化及预测模型精度的提高提供参考。