大咖研讨会 | 默沙东的高通量纯化流程的数据管理

本文是系列演讲的第五讲，默沙东的Discovery Analytical Chemistry团队的Jun Wang介绍默沙东的早期研发中高通量纯化平台的相关工作流程以及知识管理的过程。

默沙东的高通量纯化实验室的主要工作任务是支持Discovery Chemistry，完成分离纯化工作，从获取粗品一直到获得满足要求的纯品来支持CSL团队活性筛选和测试。

默沙东的化学部门提交样品后，先使用通用的方法在配置UV和质谱检测器的UPLC上进行初步分析，然后HTP团队基于基础信息来进行分离纯化方法的选择，使用RPLC或者SFC方法。在收集到满足需要的组分后在去除溶剂，称量然后出具纯化过程报告。将样品提交给CSL团队进行后续研究。

HTP团队所面临的挑战包括数据的管理以及其完整性。由于牵扯的仪器和电脑众多，数据分散放置，结构检索和数据找寻都困难，生成报告要手工完成。因此需要一个整合性的平台来整合所有的相关信息，进一步提高信息处理的能力，完成数据的电子化和报告的自动化，最终目标是进一步提高工作通量。

HTP采用了ACD/Labs 的Spectrus平台下的各种工具进行数据的自动化处理，还使用了ChromGenius软件将分离纯化过程中的产生的数据进行模型化。

Spectrus 平台的优势是能够支持默沙东HTP团队应用的各种分析仪器，包括Waters, Agilent, Thermo， Shimadzu的所有相关LC/UV/MS仪器，能够读取CDS里的所有数据，进行自动化的处理并基于模板产生报告。

数据和信息的流转时，Spectrus 平台工具将化学部门提供的基础结构名称信息和HTP部门的分析数据信息整合，进行自动化的处理，并将处理前数据和处理后数据本地存储和云存储，并且自动化的生成必要的报告。

默沙东在其Spectrus processor 界面上设计了自己的信息提交对话框。化学部门和HTP部门的科学家以此对信息进行提交。

和样品相关的结构，元数据，纯化结果，物料重量以及质谱表征等数据都被整合在一个记录当中。

对于个别的色谱峰的自动积分可能存在准确度的问题，系统将有所提示，允许HTP的科学家进行手动的处理，并且更新。

进行结构检索和元数据检索是基本功能。

生成报告也是点一下按钮即可。

由于HTP团队存在通用性的方法和这个方法下研究过的很多物质信息，可以依据这些信息建立各种数学模型。例如使用ChromGenius建立保留时间预测模型。

基于物质的各种可计算的属性，可对目标结果进行多元线性回归模型。

因此可以基于模型来预测多个目标物质的保留时间，从而预测其分离情况。

显然，样本数量越多，数学模型覆盖的化学结构空间就会越广泛，适用性就会越广泛。

应用Spectrus 平台，实现了将数据电子化和信息化，自动化的引入尽可能的降低了手动录入数据，因此工作通量获得了提高。数据可以在部门间进行分享。

ChromGenius 构建的预测保留时间的能力，为后续的有关物质研究打下了基础。

物质积累的越多，模型的准确度会越好。

未来会将进一步的拓展ChromGenius的应用，将它和HTP的工作流程整合起来，辅助进行决策。

以上即为默沙的Discovery Analytical Chemistry团队的Jun Wang介绍默沙东的早期研发中高通量纯化平台HTP的相关知识管理的过程.读者可以进一步观看视频，了解更多的工作细节和使用感受。

有兴趣的读者可以观看下方研讨会视频，或点击文末“阅读原文”到ACD/Labs官网观看视频。