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提出されたアブストラクトDiscoverySummitEurope 2023

アップデート29.06：

ファーストネーム	苗字	組織	国	題名	概要
マーク	ベイリー	JMP統計ディスカバリーLLC	アメリカ	JMP®17との比較へのアプローチ	2つの母集団を、各母集団のサンプルのみと比較する必要があるのが一般的です。 統計的推論は、比較に役立ちます。 私たちのプレゼンテーションは、対立仮説と帰無仮説の2つの仮説を含む推論についてです。 2つの母集団の間に有意差があると判断するのに十分な証拠を提供することが、目標である場合があります。 他の場合の目標は、2つの母集団の間に有意な同等性、非劣性、または優越性があるという十分な証拠を提供することです。 これらの2つの状況では、異なるテストが必要です。 一般的な例を使用して、これらの状況、適切な仮説、および適切なテストを確認します。 もう1つの一般的な比較は、同じ量の2つの測定値間の比較です。代わりに、製薬およびバイオテクノロジーの開発と製造で使用される化学的および生物学的アッセイのメソッド比較プロトコルに焦点を当てます。 確立された参照メソッドに対する新しいテストメソッドの精度を評価するために、JMP17で使用可能な2つのメソッドを紹介します。 1つの方法は、JMPではデミング回帰またはFit＆nbsp;Orthogonalとして知られています。 2番目の方法は、Passing-Bablok回帰として知られています。 精度を評価する背景、メソッド比較からのデータの固有の性質を確認し、例を使用して両方の回帰メソッドを示します。
ブライアン	コルコラン	SAS	アメリカ	JMPLive17での自動データ更新	過去のDiscoveryの講演では、デスクトップタスクスケジューラを使用してデータを取得し、レポートを作成してJMPLiveに公開する方法を示しました。 しかし、JMP Liveを使用していて、レポートが日々変更されていない場合はどうなりますか？ データのみが変更され、それらの更新を同僚と共有したいとします。 JMP Liveは、作業内容を再度公開しなくても、JMPLiveでデータの更新をスケジュールする機能を提供するようになりました。 この講演では、この新機能の使用方法を紹介します。 また、JMPおよびJMP Liveの将来のより大きな計画に照らして、この新機能についても説明します。
ジョン	アーマー	Nuclera Nucleics	イギリス	JMPを使用して、プロセスで何が重要かを本当に理解します。	多くの科学者は、自分たちのプロセスを理解していると確信しています。実際、ある程度は理解しています。 しかし、それは常に私たちに問題を引き起こすエッジケースであり、これは私たちのプロセスの理解がしばしば崩壊する可能性がある場所です。 また、マーフィーの法則に従います。最も不適当な瞬間に発生する傾向がある何か。 この30分間のペーパーでは、プロセス内のすべてのレバーを特定し、それらの重要性と効果を評価および理解するために使用する戦略と、JMP内に組み込まれている統計を使用してまだ使用していない無形の要因を特定する方法について説明します。まだ検討中です。 ランダムなバッチ障害につながる従来の分析方法の問題、その調査方法、およびJMPを使用して非常にありそうもない原因を特定する方法に関するケーススタディを紹介します。＆nbsp;
トマシュ	Witkos	アストラゼネカ	イギリス	マイクロタイターアッセイのプレートバイアスを評価するための自動ワークフローにより、アッセイ開発をスピードアップします。	マイクロタイタープレートベースのアッセイにおける位置効果を理解することは、生物製剤をテストするための堅牢な効力アッセイを開発する上で重要なステップです。 ここでは、プレートバイアスの検出を目的としたマルチプレート実験の分析を自動化する特注のJMPアプリケーションを紹介します。 このアプリケーションは、生の出力プレートリーダーファイルを使用して、プレートマップの視覚化を作成し、薬剤の用量反応曲線のIC 50 / EC 50を計算し、プレート全体の行と列の変動を分析します。 科学者が通常半日の分析、エラーが発生しやすいデータセットの手動フォーマット、およびカーブフィッティングのための外部ソフトウェアの必要性にかかっていたことが、すべてJMPで1分以内に達成できるようになりました。
フィル	ケイ	SAS	イギリス	DOEへの愛の種を蒔く	私たちが将来の科学者をどのように教育しているかには大きな問題があります。実験で変更できるのは1つだけであり、他のすべては同じに保つ必要があると彼らに伝えます。 プロセスまたはシステムに対する多くの要因の影響について学習しようとしている場合は、すべての要因を同時に変更する方がはるかに効果的です。 しかし、人々はこの方法、「実験計画法」または「DOE」について学ぶことはめったにありません。 または、彼らが新しいアイデアに抵抗するとき、彼らは彼らのキャリアの後半でそれについて聞くだけです。 その結果、非効率的な実験のために時間とリソースが大幅に浪費されます。 このポスターでは、すべての年齢の学生にDOEの力を示すために使用できる魅力的で簡単な実験について学びます。 統計的に計画された実験に従って、実験者がさまざまな条件下でコショウソウを汚す方法を聞くことができます。 また、JMP Proで高度な機能DOE分析を使用するだけでなく、説得力のあるビジュアルを使用して結果を簡単に分析する方法を確認できます。
ピーター	ハーシュ	SAS	アメリカ	必要な分析を知りたいですか？ お父さんに聞いてください	データを分析するとき、科学者やエンジニアは自分たちが何を達成したいのかを知っていることがよくありますが、どの統計的検定が必要かはわかりません。 この講演では、新しいアドイン、Data Analysis Director、または略してDADを紹介します。 このアドインは、分析タスク、目標、およびデータの種類に基づいて、JMP内で適切な統計的検定を簡単に見つけられるように設計されています。＆nbsp;アドインはガイド付きフローを提供し、適切な分析を見つけてJMPで実行するのに役立ちます。 組み込みの例、JMPヘルプへのリンク、デモビデオが含まれており、独自のデータで分析を開始することもできます。 ご覧のとおり、DADは、分析の過程をガイドするのに役立つ便利なツールです。＆nbsp;
ジュリア	ランビアーゼ	アストラゼネカ	イギリス	バイオ医薬品分析のためのDoE支援クロマトグラフィーメソッドの開発	陽イオン交換クロマトグラフィー（CEX）は、バイオ医薬品の電荷変異体を分析するための業界のゴールドスタンダードです。 ただし、時間とリソース効率の高い方法でCEXメソッドを開発することは、製品の特性評価におけるボトルネックになります。 CEXの分離は複雑であり、複数の要因によって支配されます。 いくつかの科学出版物は、クロマトグラフィー法の開発における実験計画法（DoE）の適用の成功を証明しています。 それでも、多数の要因を使用してDoEを実行することは、困難で、時間と費用がかかる可能性があります。 この作業は、mAb候補の電荷バリアントプロファイルを分析するためのCEXメソッドの開発を支援するためのsplit-DoEアプローチの使用を示しています。 分析メソッドの開発は、最小限のサンプルと時間の要件で電荷バリアント分析をサポートするハイスループット（HT）CEXメソッドを提供することを目的としていました。 split-DoEアプローチは、CEX分離メカニズムの基本的な知識に基づいており、広い実験空間を探索しながら実験の実行回数を減らすことを目的としています。 回帰モデリングを使用して、個々のプロセスパラメータとそれらの相互作用が分離効率に及ぼす影響を調査し、最終的に最適なメソッド条件を特定しました。 この調査は、CEXメソッドの開発を活用するための効率的なワークフローを提供します。