基于SEDFIT c(s)分布的峰面积、沉降系数及摩尔质量置信区间测定新方法

编辑推荐：针对SEDFIT c(s)分析中缺乏组分定量置信区间的难题，研究人员创新性地通过SVEDBERG程序将连续分布转化为离散物种模型，在恒定f/f0比约束下实现多组分（含0.1%微量组分）的沉降系数、摩尔质量及其置信区间的精准测定，为生物制药中痕量聚集体检测提供统计学依据。

　　科学家们开发了一种突破性方法，用于精确测定SEDFIT软件生成的c(s)沉降分布曲线中各组分的统计学参数。该方法巧妙地将连续分布的c(s)数据转化为SVEDBERG程序可处理的离散模型，通过锁定所有组分的摩擦系数比(f/f₀)实现沉降系数(s)和峰面积的置信区间计算。更令人振奋的是，该方法允许对特定微量组分解除f/f₀约束，直接测定其真实摩尔质量（无需依赖流体力学形状假设），并首次实现低至0.1%含量组分的统计学分析。实验验证表明，该技术可稳定解析含6种组分（包括5种微量组分）的复杂体系，为生物制药领域痕量蛋白聚集体检测提供了革命性的分析工具。