Automatisierte Mehrkomponentenanalyse zur Bioprozesskontrolle mit Hilfe von Optoden auf der Basis chemometrischer Verfahren: (MLR, PCR, PLS, neuronale Netze, Fuzzy-Logik)
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Utz, Wiss.
1997
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| Schriftenreihe: | Ingenieurswissenschaften
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 1997 |
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INHALTSVERZEICHNIS
INHALTSVERZEICHNIS
VERZEICHNIS
DER
WICHTIGSTEN
FONNELZEICHEN
UND
ABKUERZUNGEN
1
ZUSAMMENFASSUNG
.
1
2
EINLEITUNG
.
3
3
ENTWICKLUNG EINES
MESSPLATZES
ZUR
MEHRKOMPONENTENANALYSE
IN
DER
BIOPROZESSKONTROLLE
.
6
3.1
OPTISCHE
BIOSENSOREN
.
6
3.1.1
MESSPRINZIP
VON
ENZYM-PHENOLROT-OPTODEN
.
7
3.1.2
PENICILLINASE-OPTODE
.
9
3.1.3
UREASE-OPTODE
.
10
3.1.4
ALKOHOLDEHYDROGENASE-OPTODE
.
10
3.2
FLIESS-INJEKTIONS-ANALYSE
(FIA)
.
11
3.2.1
GRUNDLAGEN
DER
KLASSISCHEN
FIA
.
11
3.2.2
STOPPED-FLOW-FIA
.
13
3.3
KINETISCHE
PROZESSE
.
15
3.3.1
DYNAMISCHE
PROZESSE
IN
DER
SENSORSCHICHT
.
16
3.3.2
BESTIMMUNG
DER
KINETISCHEN
KENNGROESSEN
.
18
3.3.3
BESCHREIBUNG
DER
DETEKTION
SPEKTRALER
REFLEXIONSMESSUNGEN
.
19
3.4
ENTWICKLUNG
EINES
MESSAUFBAUS
ZUR
SPEKTRALEN
AUFNAHME
TRANSIENTER
SIGNALE
FUER
DIE
MEHRKOMPONENTENANALYSE
.
22
3.4.1
INTEGRATION
EINES
MINIATURROBOTERS
IN
DIE
FIA-ANLAGE
ZUR
ANSTEUERUNG
EINES
OPTODENARRAYS
.
22
3
4.2
BESCHREIBUNG
DER
ELEMENTE
DES
GESAMTEN
MESSAUFBAUS
.
25
4
SOFTWAREENTWICKLUNG
ZUR
SPEKTRALEN
DATENERFASSUNG
FUER
DIE
MEHRKOMPONENTENANALYSE
.
27
4.1
PFLICHTENHEFT
MIT
SOLLKONZEPT
FUER
DIE
SOFTWARE
.
27
4.2
NEUKONZEPTION
VON
F
IACRE
AUF
DIE
ANFORDERUNGEN
DER
MEHRKOMPONENTENANALYSE
.
28
4.2.1
ROBOTERANSTEUERUNG
.
30
INHALTSVERZEICHNIS
4.2.2
DATENAUSTAUSCH
ZWISCHEN
DER
DOS-APPLIKATION
F
IACRE
UND
DER
WINDOWS-APPLIKATION
ME
ASURE
.
31
4.2.3
INITIALISIEREN
UND
STARTEN
DER
PROGRAMME
MEASURE
UND
FIACRE
.
32
4.2.4
DATEIPROTOKOLL,
DATENUEBEMAHME
UND
-VERWALTUNG
DURCH
FIACRE
.
32
4.2.5
ANALYSEFUNKTIONEN
BEI
DER
ENTWICKLUNG
NEUER
OPTODEN
IM
OPTIMIERUNGSMODUS
VON
F
IACRE
.
33
4.2.6
MESSDATENAUFHAHME
UND
-VERWALTUNG
IM
PROZESSMODUS
VON
F1ACRE
.
34
4.2.7
BEURTEILUNG
DER
REPRODUZIERBARKEIT
DES
VERFAHRENS
DURCH
WIEDERHOLTE
KONZENTRATIONSMESSUNG
MIT
EINER
UREASE-OPTODE
.
35
4.2.8
KINETISCHE
MESSUNGEN
.
36
5
MESSDATENERFASSUNG
DER
TRANSIENTEN
SIGNALE
IONENSELEKTIVER
OPTODEN
.
37
5.1
MESSPRINZIP
VON
IONENSELEKTIVEN
MEMBRANEN
.
37
5.2
UNTERSUCHUNGEN
ZUR
QUEREMPFINDLICHKEIT
VON
AMMONIUM
UND
KALIUMSENSITIVEN
OPTODEN
.
38
5.2.1
VALINOMYCIN-OPTODEN
.
39
5.2.2
NONACTIN-
UND
DMSC-OPTODEN
.
42
5.2.3
DISKUSSION
DER
KALIBRIERUNGSERGEBNISSE
.
43
6
THEORIE
UND
ANWENDUNG
MULTIVARIATER
VERFAHREN
BEI
DER
AUSWERTUNG
VON
SENSORARRAYS
IM
STOPPED-FLOW
MODUS
.
44
6.1
VERSUCHSDURCHFUEHRUNG
VON
SPEKTRALEN
MESSUNGEN
KINETISCHER
PROZESSE
IM
STOPPED-FLOW-MODUS
.
44
6.1.1
CHARAKTERISIERUNG
DER
IM
ARRAY
EINGESETZTEN
OPTODEN
.
45
6.1.2
AUSWAHL
UND
BEHANDLUNG
DER
STANDARDLOESUNGEN
.
45
6.1.3
MESSABLAUF
DER
ZEITABHAENGIGEN
SPEKTRENERFASSUNG
.
45
6.2
KINETISCHE
GROESSEN
ZUR
CHARAKTERISIERUNG
DER
ZEITABHAENGIGEN
SPEKTRALEN
MESSDATEN
.
47
6.3
DATENREDUKTION
AUF
DEN
SIGNAL-ZEIT-VERLAUF
.
48
6.3.1
MONOCHROMATISCHE
AUSWERTUNG
AM
MAXIMUM
.
50
6.3.2
INTEGRALE
AUSWERTUNG
.
50
6.3.3
MULTILINEARE
REGRESSIONSAUSWERTUNG
MIT
HILFE
DER
ERSTEN
HAUPTKOMPONENTE
.
50
6
3.4
MULTILINEARE
REGRESSIONSAUSWERTUNG
MIT
HILFE
DES
MITTELWERTSSPEKTRUMS
.
52
6.4
BEURTEILUNG
DER
REDUKTIONSVERFAHREN
.
52
INHALTSVERZEICHNIS
6.5
CHEMOMETRISCHE
AUSWERTEVERFAHREN:
PARAMETRISIERENDE
METHODEN
.
56
6.5.1
MULTILINEARE
REGRESSION
(MLR)
.
56
6.5.1.1
GRUNDLAGEN
.
57
6.5.1.2
AUSWERTUNGDURCHMLR
.
59
6.5.2
HAUPTKOMPONENTENREGRESSION
(PCR)
.
60
6.5.2.1
GRUNDLAGEN
DER
HAUPTKOMPONENTENANALYSE
.
61
6.5.2.2
REGRESSION
.
65
6.5.2.3
AUSWERTUNG
DURCH
PCR
.
66
6.5.3
PARTIAL
LEAST-SQUARES
(PLS)
.
67
6.5.3.1
GRUNDLAGEN
.
67
6.5.3.2
AUSWERTUNG
DURCH
PLS
1
UND
PLS
2
.
68
6.5.4
VERGLEICH
DER
PARAMETRISIERENDEN
VERFAHREN
.
70
6.6
MODELLDISKUSSION
UND
-OPTIMIERUNG
MITTELS
PLS
2
.
71
6.7
CHEMOMETRISCHE
AUSWERTEVERFAHREN:
NICHTPARAMETRISIERENDE
METHODEN
.
75
6.7.1
NEURONALE
NETZWERKE
.
75
6.7.1.1
GRUNDLAGEN
.
75
6.7.1.2
AUSWERTUNG
MIT
EINEM
BACKPROPAGATION
NEURAL
NETWORK
.
78
6.7.2
FUZZY-LOGIK
(FL)
.
80
6.7.2.1
GRUNDLAGEN
.
80
6.7.2.2
MODELLBILDUNG
.
81
6.7.2.3
FUZZY-AUSWERTUNG
.
85
6.7.3
VERGLEICH
DER
NICHTPARAMETRISIERENDEN
VERFAHREN
.
86
7
GLEICHZEITIGE
BESTIMMUNG
VON
PENICILLIN
UND
AMPICILLIN
DURCH
PLS
2
UNTER
KLASSISCHEN
FIA-BEDINGUNGEN
.
89
7.1
MESSABLAUF
IM
FIA-MODUS
.
89
7.2
PLS
2-AUSWERTUNG
VON
FLIESS-INJEKTIONS-SIGNALEN
MIT
HILFE
VON
EXPONENTIALTERMEN
.
91
7.2.1
AUSWERTUNG
DER
SIGNALVERLAEUFE
NACH
ANPASSUNG
DURCH
ZWEI
KOMBINIERTE
EXPONENTIALTERME
.
92
7.2.2
AUSWERTUNG
DER
SIGNALVERLAEUFE
NACH
ANPASSUNG
DURCH
DIE
LOGARITHMIERTE
NORMALVERTEILUNGSGLEICHUNG
.
93
INHALTSVERZEICHNIS
7.2.3
AUSWERTUNG
DER
SIGNALVERLAEUFE
NACH
ANPASSUNG
DURCH
ZWEI
SEPARATE
EXPONENTIALFUNKTIONEN
.
95
7.3
PLS 2-AUSWERTUNG
VON
FIA-SIGNALEN
DURCH
BESTIMMUNG
DER
FLANKENSTEIGUNGEN
MIT
HILFE
DER
LINEAREN
REGRESSION
.
97
7.4
DISKUSSION
DER
AUSWERTEVERFAHREN
UNTER
KLASSISCHEN
FIA-BEDINGUNGEN
.
102
8
DIE
ARBEITSWEISE
VON
FLACRE
IN
DER
DATENAUSWERTUNG
.
104
8.1
SYSTEMATISCHER
AUFBAU
DER
PROGRAMMODULE
ZUR
MULTIVARIATEN
AUSWERTUNG
.
104
8.1.1
HAUPTKOMPONENTENANALYSE
NACH
DEM
NIPALS-ALGORITHMUS
.
106
8.1.2
ALGORITHMUS
ZUR
MULTILINEAREN
REGRESSION
.
106
8.1.3
NICHTLINEARE
REGRESSION
NACH
DEM
LEVENBERG-MARQUARDT-ALGORITHMUS
.
107
8.1.4
MULTIVARIATE
ANALYSE
UND
AUSWERTUNG
DURCH
PLS
2
.
107
8.2
BESTIMMUNG
DER
OPTIMALEN
ANZAHL
DER
HAUPTKOMPONENTEN
DURCH
KREUZVALIDIERUNG
.
108
9
AUSBLICK
.
110
10
MATERIAL
UND
METHODEN
.
115
10.1
GERAETE
UND
MATERIAL
.
115
10.2
ENZYME,
CHEMIKALIEN
.
116
10.3
OPTODENHERSTELLUNG
.
117
10.3.1
POLYACRYLAMID-OPTODEN
.
117
10.3.2
LONENSELEKTIVE
OPTODEN
.
119
11
TABELLEN
.
120
12
MULTIVARIATE
ALGORITHMEN
.
127
12.1
DER
NIPALS-ALGORITHMUS
.
127
12.2
ORTHOGONALISIERTER
PARTIAL
LEAST-SQUARES
REGRESSIONSALGORITHMUS
FUER
MEHRERE
ABHAENGIGE
VARIABLEN
.
128
13
LITERATUR
.
130 |
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