AO-MW-PLS法：非试剂快速测定Teicoplanin的近红外光谱定量方法

本文探讨了一种名为AO-MW-PLS的方法，它是一种在近红外光谱学（NIR）下应用于快速定量测定抗生素泰匹南（Teicoplanin, TCP）的新技术。泰匹南是通过Actinoplanes teichomyceticus发酵产生的关键脂多糖肽抗生素，在其生产过程中，准确测量TCP浓度至关重要。研究者关注于优化发酵过程中的TCP含量分析，开发出一种无需额外试剂的高效定量方法。 传统的TCP检测可能依赖于耗时且成本较高的化学分析技术。AO-MW-PLS方法结合了吸收度优化（Absorbance Optimization, AO）和部分最小二乘法（Partial Least Squares, PLS），这是一种统计建模工具，能有效处理高维数据，从NIR光谱中提取出与TCP浓度相关的特征信号。这种方法的优势在于，它可以直接利用NIR光谱仪获取的样品信息，减少样品预处理步骤，提高了分析的实时性和准确性。 在实验设计中，研究团队首先对TCP-Tris-HCl混合样本进行了系统扫描，收集了一系列的光谱数据，这些数据包含了TCP浓度变化与光谱特征之间的潜在关联。AO步骤旨在选择最能反映TCP浓度变化的光谱区域，通过调整波长范围和窗口参数来最大化光谱信息的有用性。然后，通过PLS算法构建了一个数学模型，该模型将光谱数据映射到TCP浓度的定量预测值上。 在实验验证阶段，研究人员展示了AO-MW-PLS方法的高精度和重现性，即使在实际发酵条件下，也能有效地定量TCP浓度，显著提高了检测效率。这一创新方法不仅简化了过程，降低了操作成本，还为抗生素生产过程的质量控制提供了强大的工具，有助于提高整个行业的生产效率和产品质量。 总结来说，本文通过AO-MW-PLS技术在NIR光谱领域实现对泰匹南的快速、无试剂定量分析，为抗生素发酵过程中的在线监控和质量控制提供了新的科学支持，具有显著的实际应用价值。