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제출된 초록 Discovery Summit Europe 2023

29.06 업데이트:

이름	성	조직	국가	제목	추상적인
표시	외벽	JMP 통계 발견 LLC	미국	JMP® 17과의 비교 접근 방식	두 모집단을 각 모집단의 표본만으로 비교해야 하는 것은 일반적입니다. 통계적 추론은 비교에 도움이 될 수 있습니다. 우리의 프레젠테이션은 두 가지 가설, 즉 대립 가설과 귀무 가설을 포함하는 추론에 관한 것입니다. 때때로 목표는 두 모집단 사이에 상당한 차이가 있다는 것을 결정하기에 충분한 증거를 제공하는 것입니다. 다른 경우의 목표는 두 집단 간에 상당한 동등성, 비열등성 또는 우월성이 있다는 충분한 증거를 제공하는 것입니다. 이 두 가지 상황에는 서로 다른 테스트가 필요합니다. 일반적인 예를 사용하여 이러한 상황, 적절한 가설 및 적절한 테스트를 검토할 것입니다. 또 다른 일반적인 비교는 동일한 양의 두 측정 간의 비교입니다. 우리의 프레젠테이션은 대신 제약 및 생명 공학 개발 및 제조에 사용되는 화학 및 생물학적 분석에 대한 방법 비교 프로토콜에 초점을 맞출 것입니다. JMP 17에서 사용할 수 있는 두 가지 방법을 제시하여 확립된 참조 방법에 대한 새로운 테스트 방법의 정확성을 평가할 것입니다. 한 가지 방법은 데밍 회귀 또는 JMP의 직교 맞춤으로 알려져 있습니다. 두 번째 방법은 Passing-Bablok 회귀로 알려져 있습니다. 정확도 평가의 배경, 방법 비교 데이터의 고유한 특성을 검토하고 두 회귀 방법을 예제와 함께 보여줍니다.
브라이언	코르코란	SAS	미국	JMP Live 17의 자동 데이터 새로 고침	지난 디스커버리 강연에서 데스크탑 작업 스케줄러를 사용하여 데이터를 수집하고 보고서를 만들고 JMP Live에 게시하는 방법을 보여주었습니다. 하지만 JMP Live가 있고 보고서가 매일 바뀌지 않는다면 어떻게 될까요? 데이터만 변경되며 이러한 업데이트를 동료와 공유하려고 합니다. JMP Live는 이제 작업을 다시 게시할 필요 없이 JMP Live에서 데이터 새로 고침을 예약할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 강연에서는 이 새로운 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다. 또한 JMP 및 JMP Live의 미래에 대한 더 큰 계획의 맥락에서 이 새로운 기능에 대해 논의할 것입니다.
존	아머	Nuclera Nucleics	영국	JMP를 사용하여 프로세스에서 무엇이 중요한지 진정으로 이해하십시오.	많은 과학자들이 자신의 과정을 이해하고 있다고 확신하며 실제로 어느 정도 이해하고 있습니다. 그러나 우리에게 문제를 일으키는 것은 항상 극단적인 경우이며, 여기에서 프로세스에 대한 이해가 종종 무너질 수 있습니다. 그것은 또한 Murphy의 법칙에 따라; 가장 부적절한 순간에 발생하는 경향이 있는 일. 이 30분 분량의 백서에서 저는 프로세스의 모든 수단을 식별하고, 중요성과 효과를 평가 및 이해하는 데 사용하는 전략, 그리고 JMP에 내장된 통계를 사용하여 아직 파악하지 못한 무형 요소를 식별하는 방법에 대해 논의할 것입니다. 아직 고려. 무작위 배치 실패로 이어진 고전적인 분석 방법 문제에 대한 사례 연구, 이를 조사한 방법, JMP를 사용하여 가능성이 매우 낮은 원인을 식별한 방법을 소개하겠습니다. 
토마스	위트코스	아스트라제네카	영국	마이크로타이터 분석의 플레이트 편향을 평가하기 위한 자동화된 워크플로우로 분석 개발 속도를 높입니다.	미세역가 플레이트 기반 분석에서 위치 효과를 이해하는 것은 생물학적 제제 테스트를 위한 강력한 효능 분석을 개발하는 중요한 단계입니다. 여기에서는 플레이트 바이어스 감지를 목표로 하는 다중 플레이트 실험의 분석을 자동화하는 맞춤형 JMP 애플리케이션을 제시합니다. 원시 출력 플레이트 판독기 파일을 사용하는 애플리케이션은 플레이트 맵 시각화를 생성하고 약물 용량-반응 곡선의 IC 50 /EC 50을 계산하고 플레이트 전반의 행 및 열 변동성을 분석합니다. 일반적으로 과학자들이 반나절의 분석, 오류가 발생하기 쉬운 데이터 세트의 수동 형식 지정 및 곡선 피팅을 위한 외부 소프트웨어의 필요성을 JMP에서 1분 이내에 모두 달성할 수 있습니다.
필	케이	SAS	영국	DOE를 위한 사랑의 씨앗 심기	우리가 미래의 과학자들을 교육하는 방식에는 큰 문제가 있습니다. 실험에서 한 가지만 변경할 수 있고 나머지는 모두 동일하게 유지해야 한다고 말합니다. 여러 요인이 프로세스나 시스템에 미치는 영향에 대해 알아보려고 할 때 모든 요인을 동시에 변경하는 것이 훨씬 더 효과적입니다. 그러나 사람들은 "실험 계획" 또는 "DOE"라는 이 방법에 대해 거의 배우지 않습니다. 또는 경력 후반에 새로운 아이디어에 저항하는 경우에만 이에 대해 듣습니다. 그 결과 비효율적인 실험으로 인해 막대한 시간과 자원이 낭비됩니다. 이 포스터에서 모든 연령대의 학생들에게 DOE의 힘을 입증하는 데 사용할 수 있는 매력적이고 간단한 실험에 대해 배울 것입니다. 통계적으로 설계된 실험에 따라 실험자들이 다양한 조건에서 어떻게 정원 유채과 야채를 재배하면서 손을 더럽힐 수 있는지 듣게 될 것입니다. 그리고 JMP Pro에서 정교한 기능적 DOE 분석을 사용하는 것뿐만 아니라 매력적인 시각적 효과로 결과를 쉽게 분석할 수 있는 방법을 볼 수 있습니다.
베드로	허쉬	SAS	미국	어떤 분석이 필요한지 알고 싶으십니까? 아빠에게 물어보세요	데이터를 분석할 때 과학자와 엔지니어는 달성하고자 하는 것이 무엇인지 알고 있지만 어떤 통계적 테스트가 필요한지 확신하지 못하는 경우가 많습니다. 이 강연에서는 새로운 추가 기능인 Data Analysis Director 또는 줄여서 DAD를 소개합니다. 이 추가 기능은 분석 작업, 목표 및 보유한 데이터 유형을 기반으로 JMP 내에서 적절한 통계 테스트를 더 쉽게 찾을 수 있도록 설계되었습니다.  추가 기능은 올바른 분석을 찾고 JMP에서 실행할 수 있도록 안내하는 흐름을 제공합니다. 여기에는 기본 제공 예제, JMP 도움말 링크, 데모 비디오가 포함되어 있으며 자신의 데이터에 대한 분석을 시작할 수도 있습니다. 보시다시피 DAD는 분석 과정을 안내하는 데 도움이 되는 유용한 도구입니다. 
줄리아	람비아스	아스트라제네카	영국	분석을 위한 DoE 지원 크로마토그래피 방법 개발 Biopharmaceuticals	양이온 교환 크로마토그래피(CEX)는 생물약제 전하 변이체 분석을 위한 업계 최고의 표준입니다. 그러나 시간과 자원 효율적인 방식으로 CEX 방법을 개발하는 것은 제품 특성화의 병목 현상을 구성합니다. CEX 분리는 복잡하고 여러 요인에 의해 관리됩니다. 여러 과학 간행물은 크로마토그래피 방법 개발에서 실험 설계(DoE)의 성공적인 적용을 입증했습니다. 그럼에도 불구하고 많은 요인으로 DoE를 수행하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들 수 있습니다. 이 작업은 mAb 후보의 전하 변이체 프로필 분석을 위한 CEX 방법의 개발을 돕기 위해 분할 DoE 접근 방식을 사용하는 방법을 보여줍니다. 분석 방법 개발은 최소 샘플 및 시간 요구 사항으로 전하 변이체 분석을 지원하는 고처리량(HT) CEX 방법을 제공하기 위한 것입니다. split-DoE 접근 방식은 CEX 분리 메커니즘에 대한 기본 지식을 기반으로 하며 넓은 실험 공간을 탐색하면서 실험 실행 횟수를 줄이는 것을 목표로 합니다. 궁극적으로 최적의 방법 조건을 식별하기 위해 개별 공정 매개변수와 분리 효율에 대한 상호 작용의 효과를 연구하는 데 회귀 모델링이 사용되었습니다. 이 연구는 CEX 방법 개발을 활용하기 위한 효율적인 워크플로를 제공합니다.