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Eingereichte Abstracts Discovery Summit Europe 2023

Aktualisierung 29.06:

Vorname	Nachname	Organisation	Land	Titel	Abstrakt
Markieren	Bailey	JMP Statistical Discovery LLC	Vereinigte Staaten	Ansätze für Vergleiche mit JMP® 17	Es ist üblich, zwei Populationen mit nur einer Stichprobe jeder Population vergleichen zu müssen. Statistische Rückschlüsse können beim Vergleich helfen. In unserer Präsentation geht es um Schlussfolgerungen mit zwei Hypothesen: der Alternativhypothese und der Nullhypothese. Manchmal besteht das Ziel darin, ausreichende Beweise zu liefern, um zu entscheiden, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen zwei Populationen gibt. In anderen Fällen besteht das Ziel darin, ausreichende Nachweise dafür zu erbringen, dass zwischen zwei Populationen eine signifikante Gleichwertigkeit, Nicht-Unterlegenheit oder Überlegenheit besteht. Diese beiden Situationen erfordern unterschiedliche Tests. Wir werden diese Situationen, geeignete Hypothesen und geeignete Tests anhand allgemeiner Beispiele überprüfen. Ein weiterer häufiger Vergleich erfolgt zwischen zwei Messungen derselben Menge. Unsere Präsentation konzentriert sich stattdessen auf das Methodenvergleichsprotokoll für chemische und biologische Assays, die in der pharmazeutischen und biotechnologischen Entwicklung und Herstellung verwendet werden. Wir stellen zwei Methoden vor, die in JMP 17 verfügbar sind, um die Genauigkeit einer neuen Testmethode im Vergleich zu einer etablierten Referenzmethode zu bewerten. Eine Methode ist in JMP als Deming-Regression oder Fit Orthogonal bekannt. Die zweite Methode ist als Passing-Bablok-Regression bekannt. Wir werden den Hintergrund der Genauigkeitsbewertung und die Einzigartigkeit von Daten aus Methodenvergleichen besprechen und beide Regressionsmethoden anhand von Beispielen demonstrieren.
Brian	Corcoran	SAS	Vereinigte Staaten	Automatische Datenaktualisierung in JMP Live 17	In früheren Discovery-Gesprächen haben wir gezeigt, wie man Daten erfasst, einen Bericht erstellt und ihn mit dem Desktop-Aufgabenplaner in JMP Live veröffentlicht. Was aber, wenn Sie JMP Live haben und sich Ihr Bericht nicht von Tag zu Tag ändert? Nur die Daten ändern sich und Sie möchten diese Aktualisierungen mit Ihren Kollegen teilen. JMP Live bietet jetzt die Möglichkeit, die Aktualisierung Ihrer Daten in JMP Live zu planen, ohne Ihre Arbeit erneut veröffentlichen zu müssen. Dieser Vortrag zeigt, wie Sie diese neue Funktion nutzen können. Wir werden diese neue Funktion auch im Zusammenhang mit größeren Plänen für die Zukunft von JMP und JMP Live besprechen.
Jon	Armer	Nuclera Nucleics	Vereinigtes Königreich	Verwenden Sie JMP, um WIRKLICH zu verstehen, was in Ihren Prozessen wichtig ist.	Viele Wissenschaftler sind sich sicher, dass sie ihre Prozesse verstehen, und in Wahrheit tun sie das bis zu einem gewissen Grad. Allerdings sind es immer die Grenzfälle, die uns Probleme bereiten, und hier kann unser Verständnis für unsere Prozesse oft zusammenbrechen. Es ist auch gemäß Murphys Gesetz; etwas, das in den ungünstigsten Momenten auftritt. In diesem 30-minütigen Dokument werde ich die Strategien erörtern, die ich verwende, um alle Hebel in einem Prozess zu identifizieren, ihre Bedeutung und Wirkung zu bewerten und zu verstehen und wie Sie die integrierten Statistiken in JMP verwenden können, um die immateriellen Faktoren zu identifizieren, die Sie nicht haben doch betrachtet. Ich werde eine Fallstudie zu einem Problem mit einer klassischen Analysemethode vorstellen, das zu zufälligen Stapelfehlern führte, wie wir es untersucht haben und wie wir JMP verwendet haben, um die höchst unwahrscheinliche Ursache zu identifizieren. 
Tomasz	Witkos	AstraZeneca	Vereinigtes Königreich	Beschleunigung der Assay-Entwicklung mit automatisiertem Arbeitsablauf zur Bewertung der Plattenabweichung von Mikrotiter-Assays.	Das Verständnis von Positionseffekten in Mikrotiterplatten-basierten Assays ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung robuster Wirksamkeitsassays zum Testen von Biologika. Hier stellen wir eine maßgeschneiderte JMP-Anwendung vor, die die Analyse von Experimenten mit mehreren Platten automatisiert, die darauf abzielen, Plattenverzerrungen zu erkennen. Die Anwendung erstellt unter Verwendung der Rohausgabedatei des Plattenlesegeräts Plattenkartenvisualisierungen, berechnet IC 50 /EC 50 von Medikamentendosis-Antwort-Kurven und analysiert Zeilen- und Spaltenvariabilitäten über Platten hinweg. Was Wissenschaftler normalerweise einen halben Tag für die Analyse, die fehleranfällige manuelle Formatierung von Datensätzen und die Notwendigkeit externer Software für die Kurvenanpassung benötigten, kann jetzt in JMP in weniger als 1 Minute erreicht werden.
Phil	Kay	SAS	Vereinigtes Königreich	Die Saat der Liebe für DOE säen	Es gibt ein großes Problem, wie wir unsere zukünftigen Wissenschaftler ausbilden: Wir sagen ihnen, dass man an einem Experiment nur eine Sache ändern darf und alles andere gleich lassen muss. Wenn Sie versuchen, mehr über die Auswirkungen vieler Faktoren auf einen Prozess oder ein System zu erfahren, ist es viel effektiver, alle Ihre Faktoren gleichzeitig zu ändern. Aber die Leute lernen selten etwas über diese Methode, "Design of Experiments" oder "DOE". Oder sie hören erst später in ihrer Karriere davon, wenn sie gegen neue Ideen resistent sind. Das Ergebnis ist eine enorme Zeit- und Ressourcenverschwendung aufgrund ineffizienter Experimente. In diesem Poster erfahren Sie mehr über ein ansprechendes und einfaches Experiment, mit dem Schülern jeden Alters die Leistungsfähigkeit von DOE demonstriert werden kann. Sie erfahren, wie sich Experimentatoren beim Anbau von Gartenkresse unter verschiedenen Bedingungen nach einem statistisch angelegten Experiment die Hände schmutzig machen können. Und Sie werden sehen, wie die Ergebnisse einfach mit überzeugenden visuellen Darstellungen analysiert werden können, sowie mit der ausgeklügelten funktionalen DOE-Analyse in JMP Pro.
Peter	Hersch	SAS	Vereinigte Staaten	Möchten Sie wissen, welche Analyse Sie benötigen? Frag einfach Papa	Bei der Analyse von Daten wissen Wissenschaftler und Ingenieure oft, was sie erreichen wollen, sind sich aber nicht sicher, welcher statistische Test erforderlich ist. In diesem Vortrag stellen wir ein neues Add-In vor, den Data Analysis Director, kurz DAD. Dieses Add-In wurde entwickelt, um es einfacher zu machen, den richtigen statistischen Test innerhalb von JMP zu finden, basierend auf der Analyseaufgabe, dem Ziel und dem Datentyp, den Sie haben.  Das Add-In bietet einen geführten Ablauf, der Ihnen hilft, die richtige Analyse zu finden und sie in JMP auszuführen. Es enthält integrierte Beispiele, Links zur JMP-Hilfe, Demovideos und ermöglicht Ihnen sogar, die Analyse Ihrer eigenen Daten zu starten. Wie Sie sehen werden, ist DAD ein nützliches Tool, das Sie auf Ihrer analytischen Reise begleiten kann. 
Julia	Lambiase	AstraZeneca	Vereinigtes Königreich	DoE-gestützte Chromatographie-Methodenentwicklung für die Analyse von Biopharmazeutika	Die Kationenaustauschchromatographie (CEX) ist der Goldstandard der Industrie für die Analyse von Ladungsvarianten von Biopharmazeutika. Allerdings stellt die zeit- und ressourceneffiziente Entwicklung von CEX-Methoden einen Engpass bei der Produktcharakterisierung dar. CEX-Trennungen sind komplex und werden von mehreren Faktoren bestimmt. Mehrere wissenschaftliche Veröffentlichungen belegen die erfolgreiche Anwendung des Design-of-Experiment (DoE) in der Methodenentwicklung der Chromatographie. Dennoch kann die Durchführung von DoEs mit einer großen Anzahl von Faktoren herausfordernd, zeitaufwändig und teuer sein. Diese Arbeit veranschaulicht die Verwendung eines Split-DoE-Ansatzes zur Unterstützung der Entwicklung einer CEX-Methode zur Analyse des Ladungsvariantenprofils eines mAb-Kandidaten. Die Entwicklung analytischer Methoden sollte eine CEX-Methode mit hohem Durchsatz (HT) bereitstellen, um die Ladungsvariantenanalyse mit minimalem Proben- und Zeitbedarf zu unterstützen. Der Split-DoE-Ansatz basiert auf grundlegendem Wissen über den CEX-Trennmechanismus und zielt darauf ab, die Anzahl der experimentellen Durchläufe zu reduzieren und gleichzeitig einen großen experimentellen Raum zu erkunden. Mittels Regressionsmodellierung wurde der Einfluss sowohl einzelner Prozessparameter als auch deren Wechselwirkungen auf die Trennleistung untersucht, um letztendlich die optimalen Verfahrensbedingungen zu identifizieren. Diese Studie bietet einen effizienten Arbeitsablauf zur Nutzung der Entwicklung von CEX-Methoden.