Un nuevo estudio publicado por Wiley Online Library explora el uso de modelos de regresión multivariante en la espectroscopía Raman para la monitorización de bioprocesos. La investigación, titulada “Less Is More: Practical Insights Into Multivariate Regression Models for Raman Spectroscopy in Bioprocess Monitoring”, se centra en la aplicación de técnicas estadísticas para optimizar el análisis de datos obtenidos mediante espectroscopía Raman.
La espectroscopía Raman es una técnica analítica que proporciona información detallada sobre la composición química y la estructura molecular de una muestra. En el contexto de los bioprocesos, esta técnica permite el seguimiento en tiempo real de variables clave como la concentración de metabolitos, la biomasa celular y la calidad del producto.
El estudio destaca la importancia de seleccionar cuidadosamente las variables y los modelos de regresión multivariante para obtener resultados precisos y fiables. Los autores argumentan que, en muchos casos, modelos más simples pueden ser más efectivos que modelos complejos, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos limitados o ruidosos.
La investigación ofrece perspectivas prácticas para la implementación de modelos de regresión multivariante en la monitorización de bioprocesos, lo que podría conducir a una mejora en la eficiencia y el control de estos procesos.
