Para obtener resultados con calidad de laboratorio en escenarios de pruebas no tradicionales, como la inspección de materiales en el punto de recepción, la espectroscopia Raman supera los métodos tradicionales de identificación y verificación de materias primas (RMID). Los dispositivos Raman portátiles agilizan los procesos RMID y verifican de manera eficiente la calidad y la consistencia de un material. Esta eficiencia ayuda a los fabricantes a ahorrar tiempo y recursos, garantizando operaciones más confiables y rentables.
Los modelos de verificación son clave para RMID con espectroscopia Raman. Es posible transferir modelos de verificación establecidos y validados que ya se utilizan rutinariamente de un producto Raman de Metrohm a otro. Por ejemplo, aunque NanoRam 785 ya no se venda, los clientes existentes pueden trasladar fácilmente sus operaciones RMID a MIRA P. Esta nota de aplicación describe la transferencia de bibliotecas y modelos personalizados/de usuario de NanoRam 785 a MIRA P para la transición más fluida posible. La transferencia de modelos entre instrumentos MIRA P se analiza en una nota de aplicación independiente (AN-RS-044).
Los usuarios de NanoRam 785 (NR785) pueden encontrar los conceptos básicos de construcción de modelos para MIRA P en el sitio web de Metrohm [1].
Se supone que los lectores de esta solicitud son usuarios de NR785 que están familiarizados con los conceptos básicos de RMID y ya están trabajando con modelos establecidos.
Transferir modelos entre NR785 y MIRA P es simplemente una cuestión de cambiar los formatos de archivo y volver a ensamblar el modelo NR785 para MIRA P. Los nuevos usuarios descubrirán que las pruebas de calidad con MIRA P y su software, MIRA Cal P, son sencillas e intuitivas.
La terminología del software difiere entre NanoRam ID (NID) y MIRA Cal P. Los términos se definen en Tabla 1.
| Software | Identificación de NanoRam | MIRA Cal P |
|---|---|---|
| Recopilación de datos | Preajuste operativo | Procedimiento operativo (OP) |
| Parámetros de verificación | Método | Modelo de conjunto de entrenamiento |
| Formato de archivo de datos | CSV | Sistema de gestión de riesgos BRMS |
| Curva ROC | Un método analítico utilizado para evaluar el rendimiento de un modelo en varios umbrales. |
|
Los métodos de identificación miden la similitud espectral entre una muestra desconocida y una colección de espectros de biblioteca. La identificación se puede realizar con una biblioteca personalizada o una biblioteca de estándares como la Biblioteca USP completa de Metrohm.
A diferencia de la identificación, verificación Detecta diferencias espectrales muy leves para una alta especificidad. Cada espectro de muestra se proyecta en un conjunto de entrenamiento (es decir, una colección de espectros que representan la sustancia objetivo) para ver qué tan bien coincide con los criterios del modelo. Este proceso puede discriminar entre muestras muy similares (por ejemplo, el mismo producto químico de dos productores diferentes) para cumplir estrictamente con los estándares de verificación.
El tipo de transferencia depende del tipo de transferencia de biblioteca de pruebas para identificación y de transferencia de método/modelo para verificación.
| Identificación | Verificación |
|---|---|
| Los datos de la biblioteca se exportan desde el software B&W Tek NID como archivos CSV | Los datos del método se exportan desde el software B&W Tek NID como archivos CSV |
| Identificación | Verificación |
|---|---|
| Para ambos tipos de transferencia, los archivos CSV exportados se convierten al formato binario BRMS para su uso por MIRA P. Metrohm proporciona una herramienta de conversión de software para este proceso. |
|
| Identificación | Verificación |
|---|---|
| La herramienta de conversión crea una carpeta que contiene datos de la biblioteca convertidos que se importan a MIRA Cal P. Se crea una nueva biblioteca y se sincroniza con el dispositivo para su uso inmediato. Este es un proceso muy sencillo. |
Metrohm ofrece un procedimiento operativo estándar de verificación simple. Se crea un nuevo OP para cada material en MIRA Cal P, se sincroniza con el dispositivo y se utiliza para recopilar escaneos de validación. |
| Identificación | Verificación |
|---|---|
| — | Importe los datos convertidos de NR785 a las carpetas correspondientes en MIRA Cal P. Cree un conjunto de entrenamiento con las muestras de transferencia. Crear un conjunto de validación. Genere todas las curvas ROC, luego seleccione la mejor curva y guárdela. Añade el modelo validado al OP. Sincronice MIRA P y el modelo estará listo para usar. |
Después de la transferencia y la optimización ROC, las configuraciones del modelo para un ejemplo de lactosa se enumeran en Tabla 2 abajo.
| PCS | 3 |
|---|---|
| Pretreatment | Mean Center |
| Distance Measure | Combined |
| Confidence Interval | 0.95 |
| Normalization | Min/Max Normalize |
| Smooth | YES |
| Points | 13 |
| Poly Order | 3 |
| Baseline | NO |
| Derivative | YES |
| IVC | YES |
Validación de un modelo demuestra que el modelo evalúa adecuadamente un material en un nuevo instrumento. En otras palabras, los datos de validación sirven como un «diagnóstico» de cómo funciona el modelo en la nueva unidad.
La validación es una evaluación de un método utilizando muestras de prueba:
- que se espera que PASEN (muestras positivas).
Se trata de muestras del material de destino que son diferentes a las muestras utilizadas para construir el conjunto de entrenamiento.
- que se espera que FALLEN (muestras negativas).
Estos pueden ser materiales diferentes o similares pero diferentes. Esto garantiza la especificidad de un modelo.
Tabla 3 muestra los resultados de la prueba de validación para un modelo de lactosa, después de la transferencia. La lactosa es un excelente indicador del éxito de la transferencia porque es un material particularmente desafiante para Raman de 785 nm debido a la fluorescencia.
La robustez y especificidad del modelo son bastante altas después de la transferencia. Esto se probó incluyendo diferentes tipos de lactosa (con números CAS únicos) en el conjunto de validación negativa y confirmando que fallaron adecuadamente.
Tabla 3. Resultados de la prueba de validación con valores p aprobados (verde) y reprobados (rojo).
La transferencia de la biblioteca y el modelo NanoRam 785 a MIRA P es un procedimiento simple que permite una transición rápida y eficiente. Aproveche la cartera Raman de Metrohm para obtener la mejor experiencia RMID posible.
- Arce, M. Yo. Raman en el mundo real: simplificando la inspección de materia prima entrante. Analizar esto – El blog de Metrohm, 2021
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