ترجمه فارسی مقاله کمی سازی عدم قطعیت با استفاده از یادگیری گروهی و نمونه برداری مونت کارلو برای پیش بینی عملکرد و نظارت در فرآیندهای کشت سلولی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Uncertainty Quantification Using Ensemble Learning and Monte Carlo Sampling for Performance Prediction and Monitoring in Cell Culture Processes
عنوان مقاله به فارسی کمی سازی عدم قطعیت با استفاده از یادگیری گروهی و نمونه برداری مونت کارلو برای پیش بینی عملکرد و نظارت در فرآیندهای کشت سلولی
نویسندگان Thanh Tung Khuat, Robert Bassett, Ellen Otte, Bogdan Gabrys
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 21
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Quantitative Methods,Machine Learning,روش های کمی , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 3 September, 2024; originally announced September 2024. , ACM Class: A.1; J.3; I.2.0; I.2.6; I.2.m; I.5.4
توضیحات به فارسی ارسال شده در 3 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، کلاس ACM: A.1 ؛J.3 ؛I.2.0 ؛I.2.6 ؛i.2.m ؛I.5.4
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Biopharmaceutical products, particularly monoclonal antibodies (mAbs), have gained prominence in the pharmaceutical market due to their high specificity and efficacy. As these products are projected to constitute a substantial portion of global pharmaceutical sales, the application of machine learning models in mAb development and manufacturing is gaining momentum. This paper addresses the critical need for uncertainty quantification in machine learning predictions, particularly in scenarios with limited training data. Leveraging ensemble learning and Monte Carlo simulations, our proposed method generates additional input samples to enhance the robustness of the model in small training datasets. We evaluate the efficacy of our approach through two case studies: predicting antibody concentrations in advance and real-time monitoring of glucose concentrations during bioreactor runs using Raman spectra data. Our findings demonstrate the effectiveness of the proposed method in estimating the uncertainty levels associated with process performance predictions and facilitating real-time decision-making in biopharmaceutical manufacturing. This contribution not only introduces a novel approach for uncertainty quantification but also provides insights into overcoming challenges posed by small training datasets in bioprocess development. The evaluation demonstrates the effectiveness of our method in addressing key challenges related to uncertainty estimation within upstream cell cultivation, illustrating its potential impact on enhancing process control and product quality in the dynamic field of biopharmaceuticals.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

محصولات بیو دارویی ، به ویژه آنتی بادی های مونوکلونال (MABS) به دلیل ویژگی و اثربخشی بالای آنها ، در بازار دارویی برجسته شده اند.از آنجا که پیش بینی می شود این محصولات بخش قابل توجهی از فروش داروسازی جهانی را تشکیل دهند ، استفاده از مدل های یادگیری ماشین در توسعه و تولید MAB در حال افزایش است.در این مقاله به نیاز اساسی به کمیت عدم قطعیت در پیش بینی های یادگیری ماشین ، به ویژه در سناریوهایی با داده های آموزش محدود می پردازد.استفاده از یادگیری گروهی و شبیه سازی مونت کارلو ، روش پیشنهادی ما نمونه های ورودی اضافی را برای تقویت استحکام مدل در مجموعه داده های آموزش کوچک ایجاد می کند.ما اثربخشی رویکرد خود را از طریق دو مطالعه موردی ارزیابی می کنیم: پیش بینی غلظت آنتی بادی از قبل و نظارت بر زمان واقعی غلظت گلوکز در طول بیوراکتور با استفاده از داده های طیف رامان.یافته های ما اثربخشی روش پیشنهادی را در برآورد سطح عدم قطعیت مرتبط با پیش بینی عملکرد فرآیند و تسهیل تصمیم گیری در زمان واقعی در تولید بیو دارویی نشان می دهد.این سهم نه تنها یک رویکرد جدید برای کمیت عدم اطمینان را معرفی می کند بلکه بینش هایی را برای غلبه بر چالش های ایجاد شده توسط مجموعه داده های کوچک آموزش در توسعه بیوپسی ارائه می دهد.ارزیابی اثربخشی روش ما در پرداختن به چالش های کلیدی مربوط به برآورد عدم اطمینان در کشت سلول بالادست را نشان می دهد ، و تأثیر بالقوه آن را در تقویت کنترل فرایند و کیفیت محصول در زمینه پویا بیو دارویی نشان می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.