Machine Learning and Deep Learning Strategies for Chinese Hamster Ovary Cell Bioprocess Optimization

生物制造 生物过程 人工智能 计算机科学 机器学习 中国仓鼠卵巢细胞 生化工程 工程类 生物 生物技术 化学工程 遗传学 细胞培养
作者
Tiffany-Marie D. Baako,S Kulkarni,Jerome McClendon,Sarah W. Harcum,Jordon Gilmore
出处
期刊:Fermentation [MDPI AG]
卷期号:10 (5): 234-234 被引量:7
标识
DOI:10.3390/fermentation10050234
摘要

The use of machine learning and deep learning has become prominent within various fields of bioprocessing for countless modeling and prediction tasks. Previous reviews have emphasized machine learning applications in various fields of bioprocessing, including biomanufacturing. This comprehensive review highlights many of the different machine learning and multivariate analysis techniques that have been utilized within Chinese hamster ovary cell biomanufacturing, specifically due to their rising significance in the industry. Applications of machine and deep learning within other bioprocessing industries are also briefly discussed.

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