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http://dx.doi.org/10.18419/opus-13588
Autor(en): | Walther, Cornelia Martinetz, Michael C. Friedrich, Anja Tscheließnig, Anne-Luise Voigtmann, Martin Jung, Alexander Brocard, Cécile Bluhmki, Erich Smiatek, Jens |
Titel: | Solubilization of inclusion bodies : insights from explainable machine learning approaches |
Erscheinungsdatum: | 2023 |
Dokumentart: | Zeitschriftenartikel |
Seiten: | 13 |
Erschienen in: | Frontiers in chemical engineering 5 (2023), No. 1227620 |
URI: | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-136071 http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/13607 http://dx.doi.org/10.18419/opus-13588 |
ISSN: | 2673-2718 |
Zusammenfassung: | We present explainable machine learning approaches for gaining deeper insights into the solubilization processes of inclusion bodies. The machine learning model with the highest prediction accuracy for the protein yield is further evaluated with regard to Shapley additive explanation (SHAP) values in terms of feature importance studies. Our results highlight an inverse fractional relationship between the protein yield and total protein concentration. Further correlations can also be observed for the dominant influences of the urea concentration and the underlying pH values. All findings are used to develop an analytical expression that is in reasonable agreement with experimental data. The resulting master curve highlights the benefits of explainable machine learning approaches for the detailed understanding of certain biopharmaceutical manufacturing steps. |
Enthalten in den Sammlungen: | 08 Fakultät Mathematik und Physik |
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