Razvoj i validacija metoda vibracijske spektroskopije za identifikaciju pročišćenih meningokoknih polisaharida serogrupa A i C

disertacija

• Naslov (engleski): Development and validation of vibrational spectroscopy methods for identification of purified meningococcal polysaccharides serogroups A and C
• Autor: Ana Mandac Zubak
• Mentor: Anita Slavica (mentor)
• Član povjerenstva: Jagoda Šušković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prehrambeno-biotehnološki fakultet; (Zavod za biokemijsko inženjerstvo); (Laboratorij za biokemijsko inženjerstvo, industrijsku mikrobiologiju i tehnologiju piva i slada); Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: BIOTEHNIČKE ZNANOSTI; Biotehnologija
• Univerzalna decimalna klasifikacija (UDC): 54 - Kemija. Kristalografija. Mineralogija

Sažetak

Cilj ovog rada je bio istražiti mogućnost primjene novih metoda vibracijske spektroskopije - spektroskopije bliskoga infracrvenoga zračenja (NIR) i Ramanove spektroskopije, za identifikaciju pročišćenih meningokoknih polisaharida serogrupa (PMPS) A i C. Primjenom kemometrije formirani su NIR i Raman SIMCA i PLS-DA modeli. Optimizirani i validirani modeli imaju 100 %-tnu učinkovitost klasificiranja nepoznatih uzoraka PMPS A i C. Oba NIR modela, koji su formirani na temelju podataka o proizvodnim serijama PMPS A i C, su učinkovito potvrdili identitet standarda polisaharida A i C. Pristupom NIR i Raman SIMCA jednoklasnog modeliranja utvrđena je 100 %-tna učinkovitost autentifikacijskih modela za, zasebno, PMPS A i PMPS C. Primjena NIR i Raman modela za identifikaciju PMPS A i C je izvrsna alternativa referentnoj dvostrukoj imunodifuziji - Ouchterlony metodi u uporabi. Kvalitativni istraživački pristup i rezultati ovog rada mogu se primijeniti u razvoju novih NIR i Raman modela za identifikaciju drugih meningokoknih polisaharida kao i za analizu složenih matriksa i klasifikacijsku primjenu, kako u farmaceutskoj tako i u biotehnološkoj industriji.

Sažetak (engleski)

The aim of this study was to investigate the possibility of applying new methods of vibrational spectroscopy - near infrared spectroscopy (NIR) and Raman spectroscopy, to identify purified meningococcal polysaccharides serogroups (PMPS) A and C. By the use of chemometrics NIR and Raman SIMCA and PLS-DA models were formed. Optimized and validated models have 100 % efficiency in classifying unknown samples of PMPS A and C. Both NIR models, which were formed based on PMPS A and C production series spectral data, effectively confirmed the identity of polysaccharide standards A and C. 100 % efficient authentication models for PMPS A and PMPS C, separately, have been obtained by using NIR and Raman with the SIMCA single-class modeling approach. Application of NIR and Raman models for identification of PMPS A and C is an excellent alternative to the reference double immunodiffusion - Ouchterlony method in use. Qualitative research approach and the results of this work can be implemented in the development of new NIR and Raman models for the identification of other meningococcal polysaccharides as well as for the analysis of complex matrices and classification application, both in the pharmaceutical and biotechnology industries.

• Ključne riječi: meningokokni polisaharidi serogrupa A i C; NIR spektroskopija; PCA; PLS-DA; Raman spektroskopija; SIMCA
• Ključne riječi (engleski): meningococcal polysaccharides serogroups A and C; NIR spectroscopy; PCA; PLS-DA; Raman spectroscopy; SIMCA
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:159:837313
• Datum promocije: 2021
• Studijski program: Naziv: Biotehnologija i bioprocesno inženjerstvo, prehrambena tehnologija i nutricionizam; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: poslijediplomski doktorski; Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje biotehničkih znanosti, polje nutricionizam (dr.sc.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Opseg: 232 str. : 30 cm
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2021-11-22 14:03:58