515368_es-ES

liliconcom

Resúmenes enviados Discovery Summit Europe 2023

Actualización 29.06:

Primer nombre	Apellido	Organización	País	Título	Resumen
Marca	Muralla exterior	JMP Statistical Discovery LLC	Estados Unidos	Aproximaciones a las comparaciones con JMP® 17	Es común necesitar comparar dos poblaciones con solo una muestra de cada población. La inferencia estadística puede ayudar a la comparación. Nuestra presentación trata sobre la inferencia que involucra  dos hipótesis: la hipótesis alternativa y la hipótesis nula. A veces, el objetivo es  proporcionar pruebas suficientes para decidir que existe una diferencia significativa entre dos poblaciones. El objetivo en otras ocasiones es proporcionar pruebas suficientes de que existe una equivalencia significativa, no inferioridad o superioridad entre dos poblaciones. Estas dos situaciones requieren pruebas diferentes. Revisaremos estas situaciones, las hipótesis apropiadas y las pruebas apropiadas usando ejemplos comunes. Otra comparación común es entre dos mediciones de la misma cantidad. Nuestra presentación se centrará en cambio en el protocolo de comparación de métodos para ensayos químicos y biológicos utilizados por el desarrollo y la fabricación de productos farmacéuticos y biotecnológicos. Presentaremos dos métodos que están disponibles en JMP 17 para evaluar la precisión de un nuevo método de prueba frente a un método de referencia establecido. Un método se conoce como regresión de Deming o ajuste ortogonal en JMP. El segundo método se conoce como regresión de Passing-Bablok. Revisaremos los antecedentes de la evaluación de la precisión, la naturaleza única de los datos de las comparaciones de métodos y demostraremos ambos métodos de regresión con ejemplos.
Brian	Corcorán	S.A.S.	Estados Unidos	Actualización automática de datos en JMP Live 17	En charlas anteriores de Discovery, mostramos cómo adquirir datos, crear un informe y publicarlo en JMP Live utilizando el programador de tareas de escritorio. Pero, ¿qué sucede si tiene JMP Live y su informe no cambia día a día? Solo cambian los datos y desea compartir esas actualizaciones con sus colegas. JMP Live ahora ofrece la posibilidad de programar la actualización de sus datos en JMP Live sin tener que volver a publicar su trabajo. Esta charla mostrará cómo usar esta nueva capacidad. También hablaremos de esta nueva característica en el contexto de mayores planes para el futuro de JMP y JMP Live.
Jon	armador	Nuclea Nucleicos	Reino Unido	Usar JMP para entender REALMENTE lo que es importante en sus procesos.	Muchos científicos están seguros de que entienden sus procesos y, en verdad, hasta cierto punto lo hacen. Sin embargo, siempre son los casos extremos los que nos causan problemas, y aquí es donde nuestra comprensión de nuestros procesos a menudo puede fallar. También es, según la ley de Murphy; algo que suele ocurrir en los momentos más inoportunos. En este artículo de 30 minutos, analizaré las estrategias que utilizo para identificar todas las palancas de un proceso, evaluar y comprender su importancia y efecto, y cómo utilizar las estadísticas integradas en JMP para identificar los factores intangibles que no ha identificado. todavía considerado. Presentaré un estudio de caso sobre un problema con un método analítico clásico que condujo a fallas aleatorias de lotes, cómo lo investigamos y cómo usamos JMP para identificar la causa altamente improbable. 
tomasz	Witkos	AstraZeneca	Reino Unido	Aceleración del desarrollo de ensayos con flujo de trabajo automatizado para evaluar el sesgo de placa de ensayos de microtitulación.	Comprender los efectos posicionales en los ensayos basados en placas de microtitulación es un paso importante en el desarrollo de ensayos de potencia robustos para probar productos biológicos. Aquí, presentamos una aplicación JMP a medida que automatiza el análisis de experimentos de placas múltiples destinados a detectar el sesgo de la placa. La aplicación, utilizando el archivo del lector de placas de salida sin procesar, crea visualizaciones de mapas de placas, calcula IC 50 /EC 50 de las curvas de dosis-respuesta del fármaco y analiza las variabilidades de filas y columnas en las placas. Lo que normalmente les llevó a los científicos medio día de análisis, el formateo manual propenso a errores de los conjuntos de datos y la necesidad de un software externo para el ajuste de curvas, ahora se puede lograr en JMP en menos de 1 minuto.
phil	kay	S.A.S.	Reino Unido	Sembrando las semillas del amor por el DOE	Hay un gran problema con la forma en que estamos educando a nuestros futuros científicos: les decimos que solo se les permite cambiar una cosa en un experimento y deben mantener todo lo demás igual. Cuando intenta aprender sobre el efecto de muchos factores en un proceso o sistema, es mucho más efectivo cambiar todos sus factores al mismo tiempo. Pero la gente rara vez aprende sobre este método, "Diseño de Experimentos" o "DOE". O solo se enteran más adelante en sus carreras cuando se resisten a las nuevas ideas. El resultado es una gran pérdida de tiempo y recursos debido a la experimentación ineficiente. En este póster, aprenderá sobre un experimento simple y atractivo que puede usarse para demostrar el poder del DOE a estudiantes de todas las edades. Escuchará cómo los experimentadores pueden ensuciarse las manos cultivando berros de jardín en diferentes condiciones de acuerdo con un experimento diseñado estadísticamente. Y verá cómo los resultados se pueden analizar fácilmente con imágenes atractivas, además de usar un análisis DOE funcional sofisticado en JMP Pro.
Pedro	Hersh	S.A.S.	Estados Unidos	¿Quiere saber qué análisis necesita? Solo pregúntale a PAPÁ	Al analizar datos, los científicos e ingenieros a menudo saben lo que quieren lograr, pero no están seguros de qué prueba estadística se necesita. En esta charla, presentamos un nuevo complemento, el Director de análisis de datos, o DAD para abreviar. Este complemento se diseñó para facilitar la búsqueda de la prueba estadística adecuada dentro de JMP, en función de la tarea de análisis, el objetivo y el tipo de datos que tiene.  El complemento proporciona un flujo guiado para ayudarlo a encontrar el análisis correcto y ejecutarlo en JMP. Incluye ejemplos incorporados, enlaces a la Ayuda de JMP, videos de demostración e incluso le permite iniciar el análisis en sus propios datos. Como verá, DAD es una herramienta útil que puede guiarlo a lo largo de su recorrido analítico. 
julia	lambiasa	AstraZeneca	Reino Unido	Desarrollo de métodos de cromatografía asistida por DoE para el análisis de productos biofarmacéuticos	La cromatografía de intercambio catiónico (CEX) es el estándar de oro de la industria para el análisis de variantes de carga de productos biofarmacéuticos. Sin embargo, el desarrollo de métodos CEX de manera eficiente en términos de tiempo y recursos constituye un cuello de botella en la caracterización del producto. Las separaciones CEX son complejas y se rigen por múltiples factores. Varias publicaciones científicas han demostrado la aplicación exitosa del diseño de experimentos (DoE) en el desarrollo de métodos de cromatografía. Sin embargo, realizar DoE con una gran cantidad de factores puede ser desafiante, lento y costoso. Este trabajo ilustra el uso de un enfoque de DoE dividido para ayudar al desarrollo de un método CEX para el análisis del perfil de variantes de carga de un candidato de mAb. El desarrollo del método analítico tenía como objetivo proporcionar un método CEX de alto rendimiento (HT) para respaldar el análisis de variantes de carga con requisitos mínimos de muestra y tiempo. El enfoque split-DoE se basa en el conocimiento fundamental del mecanismo de separación CEX y tiene como objetivo reducir el número de ejecuciones experimentales mientras se explora un amplio espacio experimental. Se utilizó un modelo de regresión para estudiar el efecto de los parámetros de proceso individuales y sus interacciones en la eficiencia de separación para finalmente identificar las condiciones óptimas del método. Este estudio proporciona un flujo de trabajo eficiente para aprovechar el desarrollo de métodos CEX.