DOE软件在实验设计和非高维数据分析上具有巨大优势,然而用于开发CHO细胞培养基依赖专业知识缩小研究范围,导致开发周期尾端问题且难以描述复杂非线性关系;目前商业软件 SIMCA中的高维算法例如PLS虽然可在小样本下进行全组分分析,但同样难以描述复杂非线性关系,用于培养基开发数据的准确率难以保证;R语言等软件虽然可自行编程实现个性化数据分析需求,但不适用于非专业领域人士操作,普适性较差。另一方面,文献中报道的开发方法多局限于实验室研究,无法满足实际生产过程中对原料控制和稳定性控制的需求。鉴于此,合理利用各类统计方法的特点,并将其有机结合建立一个更加普适、简便和实用的CHO细胞培养基开发方法是目前研究中需要主攻的方向。
 

以表达IgG抗体的CHO细胞为研究对象,首先分析数据特征明确方法建立的方向,然后通过对比候选方案的测试结果,优化和改良CHO细胞培养基开发过程中的各个环节,包括实验设计（混合培养基库的筛选）、权重设置辅助方案（全局变量重要性分析算法）、产量预测模型（数据分区模型和预测模型）、高产配方点的生成（优化算法）和配方分析（配方稳定性分析和局部CPP分析）,建立了基于高维算法辅助的CHO细胞培养基开发方法。最后,将所建立的方法在细胞株B的定制化培养基开发项目上进行完整应用,以考察方法的实用性。
 

出自《基于高维算法辅助ＣＨＯ细胞培养基开发方法的建立及应用》作者邹茂。