関心対象のタンパク質を発現する哺乳動物細胞の培養において使用される培養成分バッチを選択する方法であって、培養において少なくとも2種の異なる成分が用いられ、以下の工程を含む方法:a第一分光法によって得られた、第一成分の異なるバッチのスペクトル、および異なる第二分光法によって得られた第二成分のスペクトル、ならびに該第一成分および該第二成分のこれらの異なるバッチの組み合わせを使用する培養において得られる関心対象のタンパク質の培養上清収量を提供する工程、b該培養の収量と、スペクトルPCAスコアを計算した後の融合したスペクトルとの関係を同定する工程、c該第一分光法によって得られた、該第一成分のさらなるバッチのスペクトルと、第二分光法によって得られた、該第二成分のさらなるバッチのスペクトルとを提供する工程、dbにおいて同定された、スペクトルPCAスコアの計算後の融合スペクトルの関係に基づいて予測した培養上清収量が、aにおいて提供された平均収量の10以内の場合に、該提供された第一成分および該提供された第二成分の組み合わせを選択する工程。第一および第二分光法が、NIR分光法、MIR分光法、および2D蛍光分光法から選択されることを特徴とする、請求項1記載の方法。前記同定する工程が主成分分析によって行われることを特徴とする、前記請求項のいずれか一項記載の方法。主成分分析が、展開主成分分析であることを特徴とする、請求項3記載の方法。展開が最初のモードの情報を保存することを特徴とする、請求項4記載の方法。前記同定する工程が、部分最小二乗分析による、PCAスコアによって融合および圧縮されたスペクトルと収穫時の培養収量との間の関係を同定することであることを特徴とする、前記請求項のいずれか一項記載の方法。関心対象のタンパク質が、抗体、または抗体断片、または抗体コンジュゲートであることを特徴とする、前記請求項のいずれか一項記載の方法。発明の詳細な説明遺伝子組換えタンパク質のための製造プロセスの性能を、培地成分、例えば、複雑な培養培地成分として使用されるタンパク質加水分解物およびまたは化学的に定義された培地調製物など、のNIRおよび2D蛍光スペクトルに含まれる組み合わされた情報に基づいて予測できることが見出された。遺伝子組換え生物製剤の発酵において使用される2種の培地成分について得られるスコアに対して加法性にする処理の後の2種の異なる分光技術からのスペクトルを組み合わせて、そのような変換スペクトルのモデルを使用して、異なる発酵性能に関してロット間の変動を伴う研究された培地成分の混合物に基づいて生物製剤製品の培養の収穫時の収量を予測する方法について、本明細書において報告する。PCA法との組み合わせにおいて異なる分光法を使用し、主要発酵の収穫時の収量に対するそのような培養培地混合物の効果のプロセスモデルを生成することによって、各原料の培地ロットを選択すること、およびまたはプロセスの目的を最良に果たす混合物を配合することを可能にする予測能力が実現される。完全な培養培地を形成する個々の成分における異なるロットは、それらの詳細な配合がわずかに変化するが、依然として、製造元によって提供される仕様内に収まっている。場合によって、単一の原料成分に対してこの変動を追跡することは可能ではあるが、ほとんどの場合、分析的手段によってロット間の変動を検出することはできない。同じ哺乳動物細胞株の比較培養を繰り返し実施することで、産生物収量に対する異なる個々の成分ロットの影響を評価することができる。本明細書では、大豆タンパク質加水分解物の9つの異なるロット、2つの異なる大豆タンパク質加水分解物ロットの2つの混合物、米タンパク質加水分解物の5つのロット、および化学的に定義された基本培地粉末の6つのロットを、ぞれぞれ発酵培地および流加培地に用いた、56の培養について報告する。産生物収量に関する異なる大豆タンパク質加水分解物ロットの影響を評価するために、化学的に定義された基本培地および米タンパク質加水分解物の同じロットを発酵培地および流加培地において使用する、比較培養を実施した。結果は、用いた異なる大豆タンパク質加水分解物ロットに従ってグループ分けすることができる。異なるロットの性能は、同様の平均播種細胞密度値での産生物収量に基づいて評価した。第二セットの培養に対して得られた結果を表2に一覧する。個々の成分における異なるロットは、結果として、異なる産生物収量を生じることが分かる。このシリーズの培養では、異なる平均ICD値も使用した。低いICD値を有するにもかかわらず、ロット1およびロット5を使用する培養では、より高いICD値の培養よりもかなり高い産生物収量が得られた。したがって、大豆タンパク質加水分解物の異なるロットは、結果として、異なる産生能力を生じる。同様に、プロセス性能に対する米タンパク質加水分解物の影響を評価することができる。6つの培養を実施し、これは、それらのそれぞれにおいて使用した米タンパク質加水分解物の異なるロットに従ってグループ分けすることができる。異なる米タンパク質加水分解物ロットの性能は、平均産生物収量に基づいて評価することができる。両方のグループ、すなわち、米タンパク質加水分解物ロットは、同じICD値を有する。発酵初期培地配合物および流加培地において同じロットの大豆タンパク質加水分解物および米タンパク質加水分解物を用いて培養を実施することにより、産生物収量に対する化学的に定義された基本培地の影響を評価することができる。3つのシリーズの実験を実施した。第一のシリーズは、発酵培地および流加培地において大豆タンパク質加水分解物のロット3および米タンパク質加水分解物のロット2を有する6つの培養を含んだ。培養は、使用した化学的に定義された基本培地のロットに従ってグループ分けした。異なる化学的に定義された基本培地の性能を、産生物収量に基づいて評価した。平均ICDおよび平均産生物収量の両方において、2つの群の間にわずかな違いがあった。より低いICDでは、より低い産生物形成を得ることができる。したがって、化学的に定義された基本培地のロットは、産生物収量に対して、ほとんどまたは全く影響を及ぼさない。第二のシリーズは、発酵初期培地配合物および流加培地において大豆タンパク質加水分解物のロット1を用いる6つの培養を伴う。実験は、使用した化学的に定義された基本培地のロットに従ってグループ分けした。有意なICDの違いは全く見られなかった。したがって、産生物収量における違いは、使用した化学的に定義された基本培地のロットにおける違いによるものである。第三のシリーズは、発酵初期培地配合物および流加培地において大豆タンパク質加水分解物のロット2を用いる5つの培養を伴っていた。実験は、使用した化学的に定義された基本培地のロットに従ってグループ分けした。使用したICDおよび得られた産生物濃度の両方において、2つの群の間に違いがあった。上記から、原料ロットの特性評価の必要性と、得られたデータを使用して、発酵実験を実施する必要なく、原料ロットが産生物の高収量を生み出すかどうかを予測することができる方法を提供する必要性とが、存在することが分かる。3種の異なる培養培地成分のすべてのロットのNIR、MIR、および2D蛍光スペクトルを取得することができる。その後、確立された計量化学法により、スペクトル分析を実施することができる。これらの異なる情報源によって得られたスペクトル情報を分析する新規の方法を本明細書において報告し、これは、予測モデリングの目的のために使用することができる。異なる期間において、3つ組として原料のロットのNIRスペクトルを得た。粉末および不均質な粗試料の場合、NIRスペクトルは、反復の間で変わる。そのような範囲外の反復は、PCAスコアプロット空間におけるそれらの相対的位置に基づいて排除することができる。提供されたすべての計測から、大豆タンパク質加水分解物の18のロット、米タンパク質加水分解物の12のロット、および化学的に定義された基本培地の14のロットのNIRスペクトルを選択した。NIRスペクトルは、4784cm1~8936cm1において収集した。このスペクトル領域には、ノイズ領域が含まれていない。観測される強いベースラインシフトは、平均粒度分布が違う異なる原料ロットに関連する光散乱によるものである。ベースライン補正を行っていない生のスペクトルの分析により、主に物理効果に起因する変動を明確にすることができる。生のスペクトルのPCA分析を、各原料に対して別々に実施した。図1は、元のNIRスペクトルに基づくPCAによって構築された2次元空間上での、試験した異なる大豆タンパク質加水分解物ロットの分布を示しており、NIRスペクトル分散の94を捉えている。スペクトルの次元数を、1039の波数から重要な3つの主成分に減じた。低産生物収量を与えるロットからのこの分析に基づいて、高産生物収量を与えるロットを判断することはできない。さらに、試料の粒度および湿気含有量も異なっており、任意の単一の特性に従って前記ロットをクラスタ化することを非常に困難にしている。図3は、試験した米タンパク質加水分解物ロットが、元のNIRスペクトルに基づくPCAによって構築された二次元空間上にどのように分布しているかを示しており、これは、NIRスペクトル分散の92を捉えている。大豆タンパク質加水分解物の場合のように、高産生物収量を与えるロットを、低産生物収量を与えるロットからのこの分析だけに基づいて判断することはできない。やはり、粒度および試料の湿気がロット間で変わり、クラスタ化に影響を及ぼす。図4は、元のNIRスペクトルに基づくPCAによって構築された2次元空間上での、化学的に定義された基本培地のロットの分布を示しており、これは、NIRスペクトル分散の98を捉えている。大豆および米タンパク質加水分解物の場合のように、低産生物収量を与えるロットから、この分析だけに基づいて、高産生物収量を与えるロットを判断することはできない。得られたNIRスペクトルによって分かるように、分析した3つの培養培地成分は、粒度および湿気含有量において、有意なロット間変動を示している。NIRは、これらの両方の因子に対して非常に敏感である。さらに、これらの両方の因子は、存在するかもしれない、より小さいが依然として重要な化学組成の違いよりも優位に立つ。PCA分析の前に、スペクトルの前処理によって物理情報を除去しなければならない。水は、NIR領域において、とりわけ、6900cm1~7150cm1および5160cm1~5270cm1の範囲において、非常に強く吸収する。これらの吸収領域は、それぞれ、OH伸縮バンドの第一倍音ならびにOH伸縮バンドおよびOH変角バンドの結合音によるものである。水の吸収領域は除去することができる。さらに、多重散乱補正を適用することによって、ベースラインシフトを排除することができる。試料間の分散を強めるために、SavitzkyGolayフィルタリングおよび平滑法を適用することができ、スペクトルをそれらの一次微分へ変換することができる。事前に前処理した大豆タンパク質加水分解物のスペクトルについて、PCA分析を実施した。プロセス収量に関して非常に良好~良好な性能のロットのほとんどすべてが、PCAプロットの左側に集まっている。対照的に、不十分な性能と思われるロット4は、プロットの右側の空間を占める。事前に前処理した米タンパク質加水分解物のスペクトルについて、PCA分析を実施した。非常に似た収量を与えるロットが一緒に集まっており、したがって、これは、前処理したスペクトルのPCAが適切であること、ならびに、この成分原料の化学組成まで辿ることができるいくらかのロット間の変動が既に存在し、それが粒度または湿気レベルに関係ないことを示している。化学的に定義された塩基性媒体の前処理されたスペクトルのPCA分析は、概してすべての非常に良好~良好な性能のロットがPCAプロットの左側に集まっていることを示している。対照的に、不十分な性能と思われるロット3は、プロットの右側の空間を占めている。それらの結果は、タンパク質加水分解物ロットの場合に得られた結果と比較可能である。NIRスペクトル以外に、異なる水溶性発酵原料から得た蛍光励起-発光スペクトルを分析することができる。x軸に沿った励起波長、y軸に沿った発光波長、およびz軸に沿った強度による3元データ配列を実現することができる。図8に、大豆タンパク質加水分解物ロット試料の蛍光EEMのランドスケープを示す。大豆タンパク質加水分解物の19のロット、米タンパク質加水分解物の12のロット、および化学的に定義された基本培地の14のロットの2D蛍光スペクトルを得た。スペクトルは、5nm間隔において200nm~600nmの励起波長、2nmの間隔において同じく200nm~600nmの発光波長を使用して得ており、これは、合計81の励起波長および201の発光波長を与える。原料の分析に基づいた培養収量の予測を可能にするために、個々の行列から、各原料に対する3元配列を発生させることができる。典型的なEEMスペクトルは、レイリーおよびラマン散乱効果によって影響され得、これは、蛍光のランドスケープの情報内容に影響を及ぼす。レイリー効果を打ち消すために、いくつかの戦略および技術:-励起波長より小さい発光波長をゼロに設定する-散乱の領域に欠測値を挿入する-散乱の領域を排除して、除去された点を補間する;または-バックグラウンドスペクトルを減算するを使用することができる。散乱の領域を排除して除去された点を補間することが、本明細書において報告される方法においてもっとも適していることが見出された。したがって、MatlabアルゴリズムEEMscatを用いることができる。このアルゴリズムは、ワールドワイドウェブサイト:htttwwwmodelskvldksourceEEMcorrectionから自由にダウンロードすることができる。この手順により、散乱を完全に除去することができる。さらにスペクトルは、第一励起波長において発光軸全体に沿って顕著なノイズも示している。この領域は、無情報の発光波長および励起波長と同様にスペクトルから除去した。結果として得られたスペクトルを図9に示す。最終的な大豆タンパク質加水分解物スペクトルは、320nm~594nmの発光波長範囲および230nm~575nmの励起波長範囲によって作成され、結果として19×138×70要素の配列が得られる。米タンパク質加水分解物および化学的に定義された基本培地のデータセットに対しても同じ手順を行うことができる。したがって、最終的な米タンパク質加水分解物スペクトルは、それぞれ290nm~594nmおよび230nm~550nmの発光波長範囲および励起波長範囲で構成され、結果として、12×153×65要素の配列が得られる。最終的な化学的に定義された基本培地スペクトルは、290nm~594nmの発光波長範囲および230nm~550nmの励起波長範囲を含み、結果として、14×162×60要素の配列が得られる。結論として、各原料データセットに対してEEMスペクトルの前処理を実施することにより、信号対ノイズ比を高めることができる。したがって、各原料間の違いが明確になり得、大豆タンパク質加水分解物は、2種または3種のフルオロフォアを含み、米タンパク質加水分解物は3種のフルオロフォアを含み、化学的に定義された基本培地は4種を超えるフルオロフォアを含む。原料のロット間変動の概要を得るために、各成分の原料に対して、展開された蛍光データ配列のPCAを実施することができる。3元配列の3つのモデルのいずれに対しても、展開手順を適用することができる。ロット間の違いを強めるために、第一モードの展開保存情報を用いることができる。このようにして、蛍光のランドスケープを、順次、発光スペクトルの列中に展開することができる。大豆タンパク質加水分解物配列の次元は、19×138×70である。展開戦略の後、19×9960のサイズの2元行列を得ることができる。図11は、大豆タンパク質加水分解物の3つの異なるロットについて結果として得られるスペクトルの小部分を示している。最遠の励起波長にノイズが見られる。これらの逸脱を打ち消すために、いくつかの戦略を使用することができる。ノイズを除去するために19点のウインドウおよび二次多項式を使用したSavitzkyGolay平滑化が最も適しており、ならびにベースラインの変動を排除するためには、多重散乱補正が最も適していることが見出された。大豆タンパク質加水分解物の前処理した行列に展開PCAを適用した。データを平均化し、主成分の最適数を、leaveoneout交差検証法を用いて選択した。図12は、PCAのPC1×PC2のスコアプロットを示しており、展開されたEEMのランドスケープ全体に見出される分散の96を網羅する。展開後、結果として得られる米タンパク質加水分解物行列は、12×9945のサイズを有していた。大豆タンパク質加水分解物の場合に使用したのと同じ前処理を適用した。図13は、3つの主成分を用いたPCAのPC1×PC2のスコアプロットを示しており、展開されたEEMスペクトルにおける分散の98より多くを網羅する。化学的に定義された基本培地の、展開された行列のサイズは、14×9600であった。他の2つの培地成分に適用したのと同じEEMスペクトル前処理手順を使用した。図14は、2つの主成分を用いたPCAのPC1×PC2のスコアプロットを示しており、展開されたEEMスペクトルにおける総分散の92より多くを網羅する。同じ培地成分に対するNIRスペクトルによる前述のように、高収量を与えるロットが、EEM展開スペクトルのPCAスコアプロットにおいて、低収量を与えるロットから分離されることが見出された。各培地成分およびまたはそれらの組み合わせにおける異なるロットに対して得られるNIRおよびまたは蛍光スペクトルに基づいてプロセスの終了時の産生物収量を予測するために、PLSモデルを発展させることができる。該PLSアルゴリズムは、XブロックおよびYブロックを与えると、Yの変化を担うXの変動を見出すことによって両方を相関させる。原料における大部分の異なるロットが包含され得る基本設定が定義され得る。同じロット組み合わせを有する反復バッチから、最も高い産生物収量を与えるものを、較正データセットのために選択した。NIRスペクトルを前述のように前処理することで、異なる粒度分布に由来する物理効果の影響を除去することができる。反復スペクトルを使用しないので、内部検証戦略としてleaveoneout交差検証法を使用した。得られたモデルは、2つだけのLVから作成されているが、有意でない0139のR2が得られた。測定値対交差検証予測プロットを図15に示す。表8に示されるような較正データセットを使用して、化学的に定義された基本培地における異なるロットのNIRスペクトルと、産生物収量とを相関させるPLSモデルを構築することができる。得られたモデルは、2つだけのLVによって作成されているが、やはり、有意でない004のR2が得られた。1つの培地成分だけでなく収量に影響を及ぼす最も関連する2つの培地成分を考慮し、ならびに使用される異なる分光法のそれぞれによって異なる化学情報が取得されることを考慮して、同じ分光法異なる培地成分の間、ならびに異なる分光法異なる培地成分の間において、組み合わせ戦略を使用することができる。較正および検証バッチを選択するために使用される評価基準は、較正の際に可能な最も広い範囲を得ることに基づいた。データセットの3分の1を用いて、外部検証を実施した。較正および検証データを、前述と同じ方法で前処理した。得られた予測モデルは、3つのLVに基づいており、得られたR2は、088の有意値に達した。モデルの精度および長期頑健性は、R2が高く、較正および検証誤差が低く、RMSECVとRMとの間の差が小さいことに反映されている。上記の場合では、予測誤差が低く、RMSECVとそれほど違わなかった。したがって、産生物収量を、2種のプロセス原料または培地成分に対する同じ性質の分光情報の組み合わせによって得られた、培養培地の異なる化合物からの分光データと相関させることができることが見出された。各スペクトルは944の波数を有し、前記モデルに含まれる較正データセット全体は、18880の変数によって表される。必要な作業負荷を減じるために、収容されている情報をいくつかの非相関変数へと変換することによって最初に圧縮されたスペクトルに基づいて、PCA分析を実施した。それよって得られたモデルは、より単純であり、2つだけの潜在変数を収容しており、ならびに081のR2が得られた。異なる分光法は、相補的化学情報を捉える。2種の異なるタイプの分光情報を使用して、モデルの予測品質を向上させた。したがって、大豆タンパク質加水分解物の蛍光スペクトルおよび化学的に定義された基本培地のNIRスペクトルを使用した。蛍光スペクトルおよびNIRスペクトルは、前述のように、前処理の後にいくつかの主成分へと圧縮した。得られたモデルは3つの潜在変数だけを有しており、090のR2が得られた。このモデルは、前述のモデルと比較して、より良好な性能を有しており、高いR2値を有するだけでなく、差が非常に小さい低いRMSECVおよびRM値も有しているので、より頑健である。化学的に定義された基本培地に対して、NIRの代わりにMIRを使用してさらなる試験を行った。使用した較正および検証データセットは、上記に示したものと同じであった。蛍光およびMIRスペクトルを、前述のように前処理した。得られたモデルは、3つの潜在変数、088のR2、ならびに差のない低いRMSECVおよびRM値を有しており、したがって、化学的に定義された基本培地のNIRデータによって得られたものに対して、有意な差を示さなかった。大豆タンパク質加水分解物のNIRスペクトルおよび化学的に定義された基本培地の蛍光スペクトルを一緒に結合させ、結果として得られたモデルを評価した。モデルを構築するために使用した較正および検証データセットは、前述と同じであった。得られたモデルは、3つの潜在変数と、非常に似たR2値ならびにRMSECVおよびRM値とを有する。約60mglでの産生物の基準分析論に対する分析分散により、開発されたほとんどのモデルは、実験的限界に非常に近い予測精度を示した。結論において、330時間での産生物収量の予測を実現するためには、大豆タンパク質加水分解物および化学的に定義された基本培地の両方のスペクトル情報を使用しなければならない。化学的に定義された基本培地の蛍光分光データの使用では、化学的に定義された基本培地のNIR分光データおよび大豆タンパク質加水分解物の2D蛍光分光データに基づくモデルよりもわずかに低い予測誤差が得られる。本明細書において報告される方法は、異なる性質のスペクトルの組み合わせを対象としており、該スペクトルは、本質的に、異なる次元および1次元を有し、最初に各スペクトルを主成分分析スコアへと圧縮する作業と、次に各スペクトルスコアの線形結合を生成する作業を必要とする。異なる性質の該スペクトルを、次元減少およびこれらの減少させた変換済み変数の線形結合によって組み合わせる。したがって、本明細書において報告される方法では、2種の異なる発酵原料の混合物における該原料の発酵性能を担っている成分を捉えるために、およびロットの特定の組み合わせに対する発酵収量の予測を立てるために、異なる次元および性質のスペクトルを使用する。本明細書において報告される方法を用いれば、発酵の収穫時の状態を特定することにより、発酵において使用されるべき2種の異なる原料のスペクトルに基づいて、10~14日先立って、プロセス性能を予測することが可能である。以下の実施例および図は、本発明の理解を助けるために提供されるものであり、本発明の真の範囲は、添付の特許請求の範囲において説明される。本発明の趣旨から逸脱することなく、説明された手順において変更を為すことができることは理解されたい。材料および方法細胞培養:細胞は、振とうフラスコにおいて、温度、湿度、および二酸化炭素を管理した環境で培養した。異なるロットを比較するために、これらのロットを用いて培地を調製し、これらの培地を収容する振とうフラスコに細胞を播種した。細胞増殖を長持ちさせてより高い産生物濃度を達成するために、毎日、ある特定の容量の流加培地を該振とうフラスコ培養物に加えた。近赤外分光法:NIRは、米国農務省のKarlNorrisの働きにより、1960年代に分析界に出現した。電磁スペクトルにおいて、NIR領域は、中赤外領域と可視領域の間に位置する。波数4000~14000cm1の範囲において、有機分子のN-H、O-H、およびC-Hなどの共有結合の倍音および結合バンドの吸収放射線。NIRスペクトルは、タングステン-ハロゲン源およびInAs検出器を備えたBrukerMPAFTNIRにおいて、平底シンチレーション用バイアルを使用して収集した。各スペクトルは、4999~9003cm1の波数範囲において、32回のスキャンの平均および8cm1のスペクトル分解能において記録した。中赤外分光法:中赤外スペクトルは、Avatar370FTIRにおいてクォーツキュベットを使用して得た。各スペクトルを、4000~400cm1の波数範囲において記録した。蛍光分光法:蛍光分光法は、分子を励起させるためにある特定の波長の放射線照射を使用し、これらの分子は、異なる波長の放射線を放射する。この技術は、多くの場合、マクロ分子の構造および機能、とりわけタンパク質の相互作用を研究するために使用される。タンパク質および核酸において見出される発色団の蛍光特性の暫定的な割り当てを以下の表に示す。細胞培養原料の2D蛍光スペクトルは、5nm間隔において200nm~600nmの励起波長と、2nm間隔において同じく200nm~600nmの発光波長とを使用することにより得られ、これは、合計81の励起波長および201の発光波長を与える。発光-励起蛍光スペクトルを、VarianCaryEclipseSpectrometerを使用して、5nmの間隔において200nm~600nmの励起波長範囲と、2nmの間隔において同じく200nm~600nmの発光波長範囲とを測定し、これは、合計81の励起波長および201の発光波長を与える。データは、ソフトウェアCaryEclipseBioPackage11を使用して収集した。スペクトル処理および計量化学分析:スペクトル前処理および計量化学計算を、Matlab72において、PLStoolbox55およびSimcaP1201を使用して実施した。EEMscatアルゴリズムを使用してレイリーおよびラマン散乱を除去した。PCAおよびPLSを使用して、多変数データ分析を実施した。これらの技術は、データに存在する次元数の減少に基づいており、大量のデータに隠された関連情報の探索を可能にする。元の測定された変数を、主成分と呼ばれる新しい変数へと作り替える。PCA分析を使用して、スペクトルのパターンを見出す。これらのパターンを特定のパラメータに関連付ける目的において、スペクトル情報のみを使用して将来の試料のこれらのパラメータの値の予測を可能にする数学的モデルを構築するために、PLS分析を実施した。信頼できるモデルを構築するためには、分析的測定の品質が根本的重要性を有する。ノイズおよび求めていない情報が測定に内在するために、得られたスペクトルを前処理する必要がある。NIRスペクトルにおけるこれらの問題を解決するための最も一般的な技術の1つは、SavitzkyGolay平滑化フィルタ16271639であり、一般的に、導関数と共に使用され、これは、ベースラインシフトを減じ、スペクトルの重要な特性を強める利点を有する。蛍光スペクトルの場合、主な問題は、ラマンおよびレイリー散乱に関連しており、これは、試料の蛍光特性とは関係のない光の偏位によって生じる。散乱によって影響を受ける波長領域は公知であるので、そのような特定の領域において測定された強度を除去して、補間された点で置き換えることができる。PLSおよびPCA分析に好適な行列を得るために、3元発光-励起スペクトルを展開した。較正目的のために、Parafacに基づく3元分析も実施した99105。展開アプローチは、これらの3つの次元のうちの2つを連結して、もう1つを固定して維持することからなる。この場合、発光および励起軸は、試料の情報を維持しながら連結される。