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生物製藥的新前沿：JMP 中基因/細胞治療的患者/供體變異建模 (2021-US-30MP-887)

級別：中級

 

Andrew Karl，Adsurgo, LLC 高級管理顧問

Heath Rushing，Adsurgo, LLC 首席顧問

 

生物製藥領域最新穎、最具創新性和最有前途的療法是基因和細胞療法。 基因療法修改患者現有的基因，而細胞療法將人類細胞轉移到患者體內以治療疾病。 這些細胞要么來自患者本身，要么來自健康（細胞）捐贈者。 Kymriah 是 2017 年在美國批准的第一個此類療法。 從那時起，就有無數公司探索這些治療患者的新方法。 監管批准的主要障礙之一是開發始終滿足患者需求（功效和安全性）的流程。 一個明顯的挑戰是對患者之間或捐贈者之間的變異性進行建模，這可以（並且通常確實）解釋了大部分變異性。

本次演講重點介紹JMP 中供體間變異建模的不同方法，以回答重要的研究問題：確定重要的過程參數（獨立於患者/供體）、構建經過驗證的可接受和正常操作範圍（PAR和NOR）以及估計過程能力。 在論證了將供體建模為固定塊效應的影響後，作者隨後介紹了將供體建模為隨機效應的優點，首先介紹了JMP 中的建模和模擬功能，然後介紹了JMP Pro 中的其他功能。

 

 

自動生成的成績單...

 

揚聲器	成績單
希斯·拉什	所有那些奔走紅海的人。
	絲帶。
羅賓·戈弗雷	是的。
	我可能有點著迷。
	嗨，最近如何。
希斯·拉什	很好很好，因為這是永遠的。
羅賓·戈弗雷	對你有好處哦。
希斯·拉什	是啊，哦，是啊。
羅賓·戈弗雷	哦好哦。
	請在此處檢查我的清單，以確保我做得正確。
	所以要錄音 好吧，所以你知道你會被錄音的。
	我是。
	你的麥克風會說話一點，所以會聽到你的聲音。
希斯·拉什	你好演員123。
羅賓·戈弗雷	百分。
	返回。
羅賓·戈弗雷	一切都讓你的手機和電腦安靜下來。
希斯·拉什	是的，安德魯安德魯將加入其中。
	有一件事是這樣的，所以我不確定它是如何工作的，我確信它是我自己製作的海報，所以今年，我們要做的是有一個特定的點，他會這樣做。
	拿屏幕來說。
羅賓·戈弗雷	好的。
希斯·拉什	所以我們會去找他，但我們不會來回切換，我也不會。
	不要混淆事情你知道我的意思。
羅賓·戈弗雷	好吧，上次我忘了把自己關掉，因為我開始錄音，確信他們喜歡這個。
希斯·拉什	佛羅里達。
	佛羅里達州 佛羅里達州就住在海灘上。
羅賓·戈弗雷	好好。
希斯·拉什	是啊是啊。
	科羅拉多州蘭塔，所以我會在九月份回到那裡去那裡玩。
羅賓·戈弗雷	不錯哦。
	是的。
希斯·拉什	是的。
羅賓·戈弗雷	我現在在涼爽的地方，沒有任何東西會厭倦潮濕和悶熱。
希斯·拉什	你住在北卡羅來納州海岸附近的地方，是的。
羅賓·戈弗雷	鳥兒飛向內陸約四英里處。
	好的。
羅賓·戈弗雷	是的，我真的很接近開普恐懼河。
	是的。
羅賓·戈弗雷	那裡有一條河，然後沿著路走就是一部叫《雪天》的電影，就像從河流到水路的剪輯是的。
	是的，現在離很多人都很近。
	有水，但它不像海灘通道或類似的東西。
	是的，我記得近岸水道，但海洋，更遠一點。
	但今天早上我在海灘跑步，所以住在這裡的好處就是，我可以。
	如果早上交通不多，你可以去海灘，當時正在下傾盆大雨，我們看到了美麗的日出。
	所以別再給視網膜下雨了。
	那很好。
希斯·拉什	是的，對我來說，我住在我住的海灘附近，那裡就是盡頭，所以到國家海岸的方向有 10 英里。
	沒有什麼10英里。
	所以有一個有一個有一輛自行車。
	自行車車道。
	是的，所以有一條大約三英里的自行車道，然後是一條七英里的自行車道，一直到酒吧。
	好的。
羅賓·戈弗雷	賓夕法尼亞州，其中。
希斯·拉什	會海灘海灘是的。
羅賓·戈弗雷	我們在德斯坦。
	聖誕節的時候。
	是的。
羅賓·戈弗雷	是的，就像整個 38 中的那個區域。
希斯·拉什	一歲的好地方。
	哦耶。
羅賓·戈弗雷	好吧，所以我們得等安德魯。
希斯·拉什	你還好嗎，是的，不，不，不，不，我們一定會等他。
羅賓·戈弗雷	好的，是的。
希斯·拉什	好吧，讓我來吧。
	給我發消息，稍等。
	先生。
	如果你剛剛給我發了一條消息。
	我要做的是用幻燈片做第一部分，幾張幻燈片只是介紹基因療法。
	然後我會說，嘿，我要像科學家和安德魯一樣，我剛剛給你發了一個數據集，我需要一些幫助，然後他和我會進行對話，然後他會從那裡獲取信息與約翰·蘇。
	我認為這是一個很好的方法。
	事實上，我們只是弄清楚交互的事情。
	週一
	你知道，就像我們有一個我們要做的事情，然後我想，但我們需要某種方式來互動，試圖解決這個問題。
羅賓·戈弗雷	需要像報紙上的人一樣，我和羅布以及我的同事特德和。
	所有的視頻都非常滑稽。
希斯·拉什	我們一直試圖這樣做。
	我支持一些熱水，但我們總是盡量確保在裡面放一些東西，就是這樣。
	這很有趣，因為。
	玩玩玩聊一分鐘，尤其是當你在屏幕右側時。
	是的，你們能談談嗎？
羅賓·戈弗雷	我們按照我們確實喜歡的場景做了這件事。
	人們喜歡在生產環境中搖擺，就像在製造環境中一樣。
	是的，所以我們確實喜歡這樣一個場景：一位經理決定聘請一名顧問來創建一個您知道的應用程序。
	然後顧問離開了，他們試圖讓你知道你知道的密封件是正確製造的，但他們失敗了，顧問走了，代碼也不起作用了。
	所以這就像他們可以讓你知道如果他們走了 JMP 路線，你知道我們剛剛談論了 4 r 的再現性穩健性快速你知道響應如此。
	我們只是專注於創建了三個不同的場景，所以我們稱之為對數據的賭博，所以我們整個過程就像賭博主題一樣。
	不過，最後，這是最好的部分，因為我們有像肯尼·羅傑斯那樣唱歌，而且，就像我們製作這段視頻的片段一樣，就是這樣。
	出局總是最有趣的部分，所以羅伯在最後像肯尼·羅傑斯一樣，像賭徒一樣完成了所有這些出局，他喜歡這些非常有趣的學分，所以它是從現場開始的。
	但說實話，這真的很有趣，你知道我們會扮演不同的角色，就像你知道的那樣，項目經理或工程師，你知道就像處理不同的場景和我們的生產、環境以及他們如何做到這一點更好的。
	如果他們有的話。
希斯·拉什	是啊是啊。
羅賓·戈弗雷	然後通過一些演示，您知道使用分析器所做的不同事情，這就是我所能說的。
希斯·拉什	我們不喜歡做很多幻燈片。
	但我們會看看誰加入了我們。
	看時間加入我們吧。
	嘿嘿安德魯。
安德魯·卡爾	嘿，跑吧。
希斯·拉什	你這麼早啊。
安德魯·卡爾	是的，我早到了四分鐘，繩子很好。
	是的。
羅賓·戈弗雷	所以他就像你的相機一樣嗨。
希斯·拉什	嗨，我是。
羅賓·戈弗雷	是的，就像你需要把它降低一點，多看看你。
	幹兄弟。
安德魯·卡爾	我不想要這樣。
希斯·拉什	我不，我也不，我也不，我是說我的臉。
羅賓·戈弗雷	就像你的下巴下面一樣。
希斯·拉什	我總是決定像昨天那樣去尋找每年一次的皮膚科預約，在那裡你也知道污垢，所以你可能會看到。
	上面有紅點，是的，我的意思是，我什至都沒有想到，嘿，我休息了一天，你知道他們是如何經常休息的。
	其中很大一部分是為了以防萬一我需要對演示文稿做任何事情，所以，然後你知道你可以去花園一些。
羅賓·戈弗雷	大槽無用。
希斯·拉什	是的，非常非常。
	是啊是啊。
	是的。
羅賓·戈弗雷	好吧，那我要關掉相機了。
	並尋求，我必須這樣做。
	在這裡迷失自我，我們走吧。
希斯·拉什	嘿，所以，安德魯有一次只是說，嘿，我要扮演我要做的科學家，我會說幻燈片的第一部分。
	嘿，我要扮演科學家，所以你知道你扮演統計學家安德魯，我真正扮演科學家的數據。
	然後我會說安德魯，我會說好吧，所以讓我開始吧，安德魯，我剛剛向您發送了一個數據集，我的兩個響應或某人的能力和副產品。
	你明白了嗎，然後你就可以從那裡開始，好吧，所以每當我說這種事情時，你就可以繼續並開始共享你看到他們說的屏幕。
安德魯·卡爾	明白了是的。
羅賓·戈弗雷	你希望安德魯也在這裡嗎？
	在你說話的同時，他可以隱藏自己。
	直到你準備好讓他出現。
希斯·拉什	是的，我們可以在同一時間。
羅賓·戈弗雷	好吧，他現在就像雙屏幕一樣，一側損壞，另一側損壞。
希斯·拉什	是啊是啊我。
	意思就像每當我們開始時我都會停下來你只能看到我們醜陋的杯子所以我會分享我的屏幕然後所以我們要集中精力而不是像我現在要分享的三個那樣說話我將製作一些幻燈片來介紹該主題。
	然後不會花很長時間介紹這個話題，然後我們要做的是我不知道，你做一個介紹還是什麼，或者你想介紹一下自己，我聽說這行得通。
羅賓·戈弗雷	你們。
	我會這樣做，就像我會做一些介紹一樣，你知道，就像你一樣，如果你是一個發現者的話。
	好吧，他們不知道，他們不想讓我這麼做，他們不想讓我同時陷入困境。
	所以你們把所有東西都隱藏在計算機上，比如新電子郵件會彈出或類似的東西。
希斯·拉什	是的。
	那是錯誤的，我不是那樣的。
	他們響起。
羅賓·戈弗雷	好吧，我把相機關掉，把自己靜音，然後我就讓你們了。
	開始，我會打斷你，如果你需要重新開始，就讓我來。
希斯·拉什	知道你只是習慣告訴我們什麼時候你只是說什麼時候，我們就開始吧我會得到一個介紹安德魯你正在做一個介紹我會在你完成後說。
	我要做的就是開始共享我的屏幕，聽起來不錯。
羅賓·戈弗雷	聽起來不錯，好吧。
	在我叫你走之後給我大約五秒鐘，因為。
	我的狗在看著。
	每個人都將自己靜音，然後開始錄音，所以我現在就開始做更糟糕的事情，給我大約五秒鐘的時間。
	好的。
希斯·拉什	好吧，早上好。 因此，今天早上安德魯·卡爾和我將就生物製藥中的應用進行演講，該應用實際上是在研究細胞和基因療法。 這是一種非常獨特的治療方法。
	簡單介紹一下我的背景。 我會說幾句話，然後讓安德魯談談他的背景。 我曾經在軍隊服役，後來成為一名大學教授，教授應用統計學和能源部。 然後我去了生物製藥公司工作，去了一家小型生物技術公司工作
	公司名為應用分子遺傳學或簡稱安進，從事製造工作，然後從事研發工作，
	在擔任培訓經理多年之前，後來成為 SAS 的顧問。
	事實上，我們所做的是，我們非常關注醫療設備中的製藥、生物製藥，並進行大量教學和諮詢，並解決很多獨特的問題，我們為之創造價值公司。 安德魯，你想說幾句話嗎？
安德魯·卡爾	是的，我的名字是安德魯·卡爾 (Andrew Karl)，我於 2012 年離開亞利桑那州立大學並獲得統計學博士學位後開始為 Heath 工作。
	我一直在和 Heath 和 Jim Wisnowski 一起做各種有趣的事情，最近還有很多製藥應用，
	從配方開發到工藝表徵，以及介於兩者之間的一切，所以我很高興今天能與 Heath 一起談論我們的應用。
希斯·拉什	好的，我們開始吧，我將立即分享我的屏幕。
	和
	我有幾張幻燈片，我不喜歡...我不喜歡
	重點關注 JMP 演示文稿中的幻燈片，但我要做的就是向您介紹該主題，只是濃縮且非常獨特的應用程序，而且我認為更重要的是，非常獨特的挑戰我們今天要討論的。
	你知道這很有趣，我們做了這個，我們可能寫回了這個摘要
	四月初的時候，然後我看到有一篇文章寫在innovate ???非常喜歡這個，所以
	我想確保沒有人……沒有人認為我們複製了任何文章。 但實際上我們正在做的是我們正在談論你知道如何建模
	你知道，我們所說的患者/捐贈者的變異性是什麼，是如何在生物製藥的一個非常獨特的應用中考慮捐贈者/捐贈者的變異性。
	我們將討論基因和細胞療法，好吧。 所以我們要做的第一件事就是討論為什麼這是一個新領域。
	是的，我們將簡單討論一下基因療法和細胞療法是什麼，然後我們將真正了解這兩者之間的區別。
	你知道，這裡的重點是我們如何模擬捐贈者之間的差異，對嗎？ 我們是否將其視為固定效應、隨機效應？
	我們可能會對哪些非常特殊的應用感興趣，對嗎？ 首先，每當我說這是新領域時，它都非常創新，非常有前途。 目前還不到，天哪，不到 10 個
	市場上有這樣的療法，基因療法和細胞療法。 不過……目前有超過 1,000 個正在籌備中，好吧。
	你將看到的是這些基因和細胞療法是否存在一些非常獨特的挑戰，好吧，這是一種非常創新的治療方法
	疾病，特別是罕見疾病，並且存在一些非常獨特的挑戰。 當然，其中之一是我們如何……我們如何確保它有效、有效？ 我們如何確保它是安全的？
	好吧，另一個問題確實是我們要解決的問題，那麼我們如何解決捐助者之間的差異呢？
	就像只是因為我指的是患者與患者之間的變異性，但我們希望關注捐贈者與捐贈者之間的變異性，對吧。
	那麼我們來談談基因和細胞療法。 那麼什麼是……什麼是……什麼是基因療法？ 出色地，
	正如你們許多人所知，許多疾病，例如癌症，實際上都是由於您生來就有缺陷基因或某種基因隨著時間的推移而發生突變，對吧。
	所以這是一種非常獨特的治療方法，其中之一就是基因療法，你知道我們在基因療法中做了什麼嗎？ 現在，我說我們替換一個基因
	與另一個健康的基因相比，但實際上，我們確實正在轉移某種遺傳物質，或者我們可能正在添加……添加或修改或真正關閉某些基因。 這可以通過兩種方式來完成，所以對於那些......有過的患者來說是正確的
	患有某種疾病的人。 我們能做的就是，我們可以，你知道，我們可以注入（我將使用術語“交付”）
	那些健康的基因，好吧，讓那些遺傳物質……那些健康的遺傳物質進入病人體內。
	我們可以做的另一件事是，我們可以採取某种血液或骨髓
	從患者身上，我們可以...我們可以插入該遺傳物質，然後將其輸送回患者體內，好吧，所以它可以在體內或體外完成。 現在每當我說我們...
	當我們將某種健康基因注入患者或骨髓時，我們需要某種傳遞方式。 好的，我們將其稱為車輛。
	我們經常說，嘿，這是將遺傳物質傳遞給患者的工具，現在我們將其稱為
	矢量，好吧。 我們將其稱為矢量，這才是真正的……它擁有非常獨特的技術。 很多時候載體是病毒。
	該病毒能夠將遺傳物質插入細胞中。 現在，您知道有哪些獨特的挑戰嗎？ 嗯，其中之一是，你知道，它有效嗎？ 第二個問題是，它安全嗎？
	我們常說的十億美元問題是，如果我將這種遺傳物質注入
	進入病人體內，他們會拒絕它，對嗎？ 他們是否會拒絕它，或者身體是否認為發生了某些事情
	而且，你知道，將真正開始殺死這些細胞，對吧。 另一個真正獨特的挑戰是每個患者都是一個單獨的批次，
	正確的。所以想想製造，想想開發，想想物流，對吧。 基因療法與細胞療法有何不同？ 所以
	有很多重疊，但就細胞療法而言，你所做的是插入細胞，好吧，不一定是遺傳物質。 現在這些細胞可能已經改變了基因
	材料，但你正在獲取實際的細胞並將它們插入患者體內以治療這些疾病。 所以現在，這些細胞可以來自患者本身，
	是的，或者他們能做的是他們可以來自捐贈者，好吧。 想想骨髓移植，每當他們做類似的事情時，他們都會從健康的捐贈者身上取出一些東西並將其插入到骨髓中。
	進入病人，對吧。 現在你知道了，這些都是在體外完成的。 你實際上是將這些健康細胞注射到患者體內，對吧。
	每當你這樣做時，你想做什麼？ 你知道，你正在嘗試替換任何類型的缺失細胞或真正替換
	有病的，好吧。 同樣的事情是，你知道我們之前討論過的那些獨特的挑戰。
	另一件事是，你知道，這兩者的另一個障礙是，它的製造規模非常小，無法大規模完成，對吧。
	現在你會看到稍後是，或者，你知道，挑戰之一是我們如何大規模地做到這一點？ 我們怎麼...
	我們不僅可以在實驗室中做到這一點，而且可以在更大的範圍內做到這一點。
	是的，正如我之前所說，真正的障礙之一是功效和安全性，好吧。 你知道，這是主要挑戰之一。
	另一個巨大的挑戰是，如果你正在考慮這個……這需要對不同的患者或不同的捐贈者進行。 你知道，你如何記賬
	捐助者之間的差異？ 大約一個小時前，我剛剛在課堂上，有人在說話，說了同樣的話，
	你知道，我們必須考慮到細胞療法中供體與供體之間的差異，這也是我們在流程中看到的大部分差異的原因，
	正確的。然後想一想。 好吧，你知道，你如何解釋這一點？
	很多時候，你會說，嘿，希思，我正在做過程表徵研究，也許我們需要在一個捐贈者身上做這件事，對吧。 所以這可能是可行的......
	如何...這可能是可行的，但稍後你會看到，每當我繼續進行商業製造過程時，我該如何解釋，
	我將面臨捐助者之間的差異，並嘗試使我的流程對那些不同的捐助者更加穩健？
	所以大多數時候，我們不想這樣做。 大多數時候，這是不可行的，即使可行，我們也不想這樣做。
	所以我們要做的是要有多個捐助者。 所以現在...所以最大的問題是...我們今天要嘗試回答...是，您可以採取哪些不同的方式來解釋捐贈者之間的差異？
	立即，任何了解實驗設計的人都應該想到的是讓我們繼續並阻止它。
	那麼下一個問題應該是……它應該是固定塊還是隨機塊？
	這些東西有什麼影響，對吧？ 那麼讓我們來談談科學家需要使用它的不同應用，好吧。 我們要做的是
	我要扮演……我要扮演科學家，對吧。 安德魯將扮演幫助科學家的統計學家，好吧。 所以他的名字是安德魯，而我將扮演科學家
	需要幫助，好吧。 所以我就用布雷迪這個名字吧，好吧。 然後，你知道，需要幫助的科學家布雷迪會怎樣......
	需要幫助嗎？ 嗯，其中之一是推理和過程表徵研究，而且布雷迪還需要估計過程能力，好吧。 現在這非常重要，因為
	在進入工藝驗證和商業製造之前，我們需要了解我們的工藝的能力如何。 那麼我們就談談傳統的方式。
	我們將向您介紹所謂的正常工作範圍，實際上您正在做的是考慮到
	你並不總是會處於設定點，它可能會圍繞設定點變化，對吧。 我也會做一些事情並向你展示......
	向您展示另一種評估過程或評估過程能力的方法，稱為經過驗證的可接受範圍。 如果你問這個問題，如果一切都處於設定點怎麼辦，
	但允許一個變量發生變化，對吧？ 您的流程能力是什麼？ 最後一件事是，我們談到的一大挑戰是大規模製造。 我如何比較小型和大型製造，好嗎？ 所以
	安德魯，正如我之前所說，我將扮演需要幫助的科學家布雷迪。 我想讓你做的是打開你的電子郵件並查看我發送給你的數據集。
	我們可以談談我發送給你的數據集嗎，安德魯？ 是的，就是這樣，就是這樣，是的，完全正確。 安德魯，這就是我所做的。 我的流程是...
	我進行了優化設計和工藝表徵，並改變了時間、溫度和 pH 值。 我測量了細胞活力
	一個副產品。 Andrew，您可能會看到，我已經在 JMP 數據表的列屬性中完成了此操作，因為這是您教我的，
	但如果你觀察細胞活力，就會發現它有相關的規格。 規格……就這樣……在 70 到 90 之間，好吧。 現在
	安德魯，我們通常希望最大限度地提高細胞活力，但我們想向人們展示雙面的工藝能力，好吧，這就是為什麼我說細胞活力將做到這兩個方面，好吧，所以觀眾中的某個人可能會說，
	您不想最大限度地提高細胞活力嗎？ 我們想要做的是向他們展示一些東西是雙面的。
	好吧，我們還有一個……是的，我們就這樣……好吧，有一個？？？這是我們希望保持在 35 以下的副產品。 現在我們按產品排序，但想一想
	在基因和細胞治療領域，這可能是內毒素之類的東西。 我們希望確保最大限度地減少內毒素百分比，或者可能是某種內毒素，好吧，好吧。 好吧，是的，這是完全正確的，這就是……這就是那裡的數據集，安德魯，好吧。
安德魯·卡爾	謝謝，布雷迪。 我還看到您在此處發送了模型腳本的第一...第一遍。
	我正在看這個，我看到你......你建立了......你設計了一個 RSM，然後針對這三個因素進行了研究。 您已經掌握了時間、溫度和 pH 值。
	我在這裡註意到的是，我確實看到了很多噪音。 我認為這些因素與您的反應之間沒有太多關聯。 事實上，如果我打開
	方差分析表，
	我可以看到什麼都沒有......這裡沒有太多信號，所以沒有太多預測性，即使我嘗試通過踢出不重要的影響來通過向後選擇來減少模型，
	我只是什麼都沒看到。 所以我想問的一件事是，當你運行這個時，是否有任何其他因素隨著這三個因素而變化，可能......
希斯·拉什	不不不，我控制了一切
	我的過程。 現在我想告訴你的是...
	我們確實必須在不同的捐贈者身上運行這個，所以好吧，所以我不能……我不能在一個捐贈者身上運行所有24 個實驗，所以我真正要做的是，我必須在不同的捐贈者身上運行它。 如果我競選不同的捐助者，這真的很重要嗎？
安德魯·卡爾	我現在明白了。 這是一個隱藏列，讓我們隱藏它。
希斯·拉什	是的，我只是……真的……我所做的，安德魯，是捐贈者是我只是為了我們的目的而記錄下來的，但我真的不確定如何處理它。
安德魯·卡爾	好的，讓我快速瀏覽一下。
	讓我們嘗試將其包含在模型中
	作為一個...
	作為阻擋作用。 哇。
希斯·拉什	所以看起來有點不同。
安德魯·卡爾	是的，所以我在這裡所做的一切都是為了將其納入模型對話中，我只是在構建模型效應下添加了供體，這樣就在這裡添加了附加效應，現在我們看到供體對細胞活力很重要。 現在讓我們按產品來看看。
	捐贈者對於副產品也非常重要。 這不僅很重要，而且當我們將其包括在內並考慮到這種可變性時，
	現在我們看到我們有一些重要的影響，至少副產品的一個是 pH 值。 然後我們有一些......一些重要的影響
	細胞活力。 現在你知道嗎，當你構建這個時，你是否將其包含在你的定制設計中？ 你在那裡包括了捐贈者因素嗎？
希斯·拉什	現在，你知道，我做到了。 你知道，每當我們第一次開始這樣做時，我並沒有真正理解。 我們沒有將其包含在設計中。
	我不知道你是否還記得這一點，但那是，你知道，那是很多個月前的事了，我想我之前就提到過。
	你實際上幫助了我。 所以你所做的是，是的，就在那裡，就在那裡。
	這就是我們很久以前所做的。 我只是真的不明白如何進行分析，但看起來像
	我們想要預先設計它是有道理的。 我記得你曾這樣對我說過。 你剛才說，
	嘿，你知道，還有什麼可以改變的嗎？ 我說，當然，我們將存在捐助者之間的差異，而你說，讓我們繼續預先設計。 如果我們要結束的話...
	確保我們在設計中考慮到這一點，因為設計可能基於……您有多少個捐贈者以及每個捐贈者有多少次運行。
安德魯·卡爾	好吧，你這麼做真是太棒了，因為這樣可以防止
	您在此處構建的模型中的這些因素、此 RSM 以及此捐贈者中的這三個因素之間存在混疊或混雜。 例如，
	您不會將所有高 pH 值與一位捐贈者一起運行，而將所有低 pH 值與另一位捐贈者一起運行。 這些因素將在其中得到平衡。 那就太好了。
	這裡還有其他幾個問題。 那麼，這些捐贈者，繼續你的流程，你只會使用這四個人作為捐贈者，還是會讓其他捐贈者進來？
希斯·拉什	好吧，天哪，不。我，你知道，就像......所以當我們前進時，我們將把這個......這些，你知道，這些療法帶給患者，
	是的，伙計，我們將會有大量健康的捐贈者，對吧。 我的意思是……我將稱他們為健康捐贈者，因為我們當然會將這些細胞植入患者體內。
	所以你知道，這只是我從我們的細胞庫中選出的四個，我想你之前告訴過我，你知道，當
	當我們第一次開始這樣做時，你是說……這是很久以前的事了，但你說，你知道，你需要確保，如果你有，你知道，那些多個捐助者，我們這樣做，我們不這樣做沒有一個
	你知道，有大量的捐贈者，但你說你知道，嘗試做一些隨機選擇捐贈者的事情，你……你所做的。 所以我們所做的是隨機選擇一些捐贈者並選擇了四名捐贈者。
	但你是對的。 展望未來，我們將不僅僅有四個捐助者，而且我不想僅根據這四個捐助者得出結論。 我希望能夠對我們可能擁有的所有捐贈者得出結論，安德魯。
安德魯·卡爾	好的。 好吧，我們在這裡要考慮的一件事是，當我們看這個時，這就是我剛剛展示的，你知道，這是一個......
	這是一個簡化的模型，我們...
	我們通過向後選擇排除了無關緊要的影響。 我們可以做的另一件事是，不將捐贈者作為固定效應，而是將其作為隨機效應。 我們可能想要這樣做的原因
	是......讓我在這裡打開圖形生成器並向您展示。 這是細胞活力和副產物，因此細胞活力位於左側。
	而且每種顏色都是不同的供體，這些都是來自實驗結果。 現在固定效應模型正在進行……僅進行估計
	一個方差分量，即誤差或殘差方差分量，這就是您在每個單獨分佈中看到的內容。
	然後假設它是恆定的，它會是相同的，所以它將把它們集中在一起得出這個估計。
	為了利用固定效應，我們將使用每個分佈的均值來表示，好吧，細胞活力存在均值變化，副產品也存在均值變化。
	但它沒有考慮到我們在這裡看到的這些分佈之間的變異性。 例如，綠色一直是左側第三個供體的細胞活力。
	然後這個紫色一直到右邊。 所以你得到的捐助者之間存在這種差異。 所以，如果你想
	建立您的置信區間或者您正在嘗試獲取參數估計的標準誤差，
	如果你不考慮這一點，你就會錯過一些信息，即額外的可變性來源。 所以這是使用的一個優點...將這些視為隨機效應。
	由於有四個捐贈者，這在這裡是可行的。 如果你只有兩個捐贈者，這不是你能做的事情。
	三是你能做的事情的邊界，因為，實際上，你正在做的是估計一個額外的變異成分，僅用於捐贈者的數量。 所以在這種情況下，現在你有一個額外的變體組件
	樣本量基本上是四個，所以這裡是可行的。 讓我們看看那會是什麼樣子。
希斯·拉什	安德魯，我可以問一個問題嗎？ 你能再提一次嗎？ 那個樣子……我真的很喜歡……
安德魯·卡爾	是啊是啊。
希斯·拉什	我可以就此問一個簡單的問題嗎？ 每當你......每當你這樣做時，我沒有考慮捐贈者之間的差異，它會......它會做什麼？ 我的意思是，這是否就像把所有這些放在一起，就像一個大發行版一樣？
安德魯·卡爾	好吧，所以我們會更好地看待這個問題，讓我來回答這個問題
	當我們走過
	監測報告都是如此，但是
	它要做的就是你對未來的預測，
	是你的固定有效模型（讓我在這裡打開十字準線），所以你的固定效應模型會說，好吧，這四個捐贈者平均起來為
	80. 它將要做的是，它將使用任何寬度。 假設你可以計算一個標準
	其中任何一個的偏差都會有這樣的分佈，即您僅使用以 80 為中心的供體內變異性所看到的變異數量。
	隨機效應模型要做的是，當你……當你預測額外的細胞活力結果時，可以說，好吧，
	我們不僅要在其中進行抽樣，我們這裡是否有這個變異區域，而且我們還要隨機挑選一個看起來像……人口的捐贈者。
	與這四個人來自同一人口。 所以平均值實際上可能不是 80，平均值可能更接近 75，
	這裡接近 82，因此額外的可變性來源就是它將構建的地方，
	不一定是您對均值的估計，而是您對置信區間和預測區間的變體估計，因此這些值會更寬以反映額外的可變性。
	否則你會……你會對你的預測以及這些間隔的寬度過於自信。
希斯·拉什	我不喜歡驚喜，所以這很有幫助。
安德魯·卡爾	是的，所以這是一件值得關注的好事情。
	那麼讓我提出這些。
	在左邊，我們已經研究過這一點。 這是捐贈者所包含的固定效應，在右側，我將把捐贈者作為固定效應
	隨機效應。 現在我所做的唯一一件事就是為了適應這個，就像提醒一些模型對話框一樣，我在這裡所做的就是將其更改為隨機效果
	然後運行這個。
	好的，這就是我在右側得到的。
	有幾點需要強調。 首先，您可能會注意到捐贈者不再列在效果摘要中，並且您不會在參數估計中看到它，這是因為現在以不同的方式構建到模型中；它不再是固定的效果。
	您會看到的另一件事是，您會發現實際情況與預測存在很大差異。 所以這實際上對於固定效應模型來說看起來更好
	乍一看，它比隨機效應模型的效果要好，然後，如果我們一直向下滾動到聯合分析器，
	我們可以看到兩者之間的這些垂直軸是相同的，並且我們看到這些更寬的置信區間
	對於隨機效應模型，這可能有點令人反感。 但我們需要更深入地研究一下，看看為什麼會出現這種情況。
	作為一個例子，讓我們看一下下面的副產品的預測表達式。 通過產品，查看這兩者的參數估計，
	我們看到我們有...
	所以pH是我們唯一重要的影響，在兩個模型中都有顯著影響，加上固定效應模型中的供體。 在我們的預測表達式中...
	對於隨機......對於固定效應模型，我們的預測表達式取決於您擁有哪個捐贈者。 因此，要得出預測表達式，請包含 pH 信息，然後
	我們還有有關哪些捐助者的信息。 我們正在控制這裡的捐贈者。 你會看到 else=> 0。 那是一種
	啟發式解決方案。 它並沒有真正內置到固定效應模型中，但我們只是說，如果它是新的捐贈者，我們就假設它為零。 捐贈者沒有影響。
	而且這種對新捐助者的普遍性……推廣並沒有真正納入固定效應模型中；它內置了更多的隨機效應模型，你可以看到，在這種情況下是一種......
	我們很幸運地看到固定效應模型和隨機效應模型之間的截距和斜率的參數估計值是相同的。 這並不總是會發生。
	這裡主要是這些功能接近您的定制設計的正交設計。
	但我們這裡沒有關於正捐獻者的任何信息。
	因為隨機效應模型的右側是一個混合模型，稱為邊際模型，這意味著，這給出了您對捐贈者的平均反應，
	而在這個固定效應模型的左側，我們得到一個條件模型，它以每個這些為條件
	捐助者。所以我們實際上可以看到，在混合模型的預測刻畫器中，如果我們選擇條件預測，
	現在我們可以看到我們已經...
	這些現在與我們在左側看到的相對相似，而且我們可以看到依賴關係
	現在就捐獻者。 這就是……這是每個捐贈者內部的反應面。
	這是隱藏的，也許有點令人困惑，在固定效應模型的預測刻畫器中。
	它被隱藏的原因是因為這是一個阻塞因素，並且這些因素不會自動顯示在預測分析器中，但我們可以通過重置因素網格將其打開。
	我們可以向捐助者展示，現在我們看到這種反應如何取決於捐助者。 所以現在，如果我們希望我們的推論能夠推廣到這些捐助者之外，
	這就是混合模型的好處所在，因為現在我們對捐助者進行平均，而不是依賴於單個捐助者。 在我之前我想向你展示的最後一件事
	把它轉回給你，布雷迪，這是無法解釋的為什麼這對於
	我對固定效應模型的實際預測？ 那是因為這有利於控制那些捐贈者
	在這裡使用這些預測表達式。 因此，它消除了噪音，而這給了我們我在不控制捐贈者的情況下預測的實際結果。 如果你碰巧有JMP Pro，你可以看看
	相同型號。
	如果您切換到混合模型，而不是標準最小二乘法，它將為您提供這兩個圖
	標準最小二乘法。 但在幕後，如果你控制這些
	隨機效應...隨機效應預測，然後我們得到與擬合...固定效應模型基本相同的東西。 因此，並不是說固定效應模型更好，而是它顯示的是條件模型與兩者之間的邊際模型。
希斯·拉什	好的。
	讓我們看看，有兩件事。 第一，感謝您向我展示了在固定塊上重置因子網格。 不要評判什麼，但我只是...我只是
	只是一個科學家。 我不是 JMP...JMP 專家，所以我什至不知道它的存在，所以這太棒了。
	第二件事是我真的很喜歡這種方法。 我真的很喜歡用它作為隨機的？？？我認為這是有道理的，特別是對於我接下來真正需要做的事情……我接下來真正需要做的是，我需要評估流程能力。
	而且，實際上，我想知道的是......
	這兩者都是如此，對吧，我們有關於它們的規格。
	是的，隨著我的前進，我需要提供，你知道，我的製造設施，我的設施是我們在工藝能力方面所期望的。 超出規格的百分比是多少，CPK 之類的。 你能幫我解決這個問題嗎？
安德魯·卡爾	是的，這很好，您將規格限制的規格作為列屬性放入此處，我們已經加載了該規格。 所以現在我們已經得到了...
	這些信息，所以現在展望未來，我們將看到當我們......當你重複這個過程時，你會得到更多的捐助者，並且當你處於不同的因素設置時，這些新觀察結果的百分比將是多少超出這些規格限制嗎？
	因此，我們將進入預測分析器，我們將使用這裡的模擬器來幫助我們。 和
	我想提的事情......我應該早點向你提到，所以這些額外......這些置信區間的額外寬度，再次，這是因為它在這裡更小，因為它控制了捐贈者。
	但這種額外的可變性從何而來？
	它來自這個 REML 表，所以現在我們得到兩個方差分量，我之前提到過，所以這......我們得到誤差方差，這裡稱為殘差方差。
	我們還得到了方差，即捐助者之間的變異性。 在這種情況下，對於副產品，93% 的變異性來自於捐贈者之間。 聽起來這樣嗎？
希斯·拉什	是啊是啊。 真的，你知道，正如我之前所說……在那之前，你知道，我有過這樣的談話，
	我剛才說過，每當你問我，你知道，你是否會使用我們需要阻止的任何不同的東西，我說，我認為我們會......你會看到很多捐助者 -捐助者的可變性，所以這一點也不讓我感到驚訝。
安德魯·卡爾	好的，我要在這裡指出的一件事是，它有點隱藏在固定效應模型中，但如果您想在這裡查看誤差變異性，您可以查看方差分析表。
	如果您查看均方誤差，那麼這就是您的誤差變異性、殘餘變異性，因此副產品為 0.8477。
	如果我們在這裡查看混合模型中的副產品，我們會看到這個 0.847，好吧。 它們不是那樣的......所以它們接近的原因是因為這是兩個模型中的剩餘變異性
	並估計兩個模型中的數量基本相同。 但是......這個模型，混合模型，為我們提供了供體的額外方差分量，這將幫助我們了解這個過程特徵......為此
	您所詢問的能力分析。 那麼我們就下去看看吧。 那麼我們怎麼辦呢？
	固定效應模型？
	好吧，再說一次，我們知道……你會得到不同的捐贈者，所以你的價值觀可能會發生變化。 所以如果我們打開模擬器，真的，這是你唯一的選擇
	如果你有多個……多個捐贈者，這並不是一個可怕的近似值，但讓我們看一下這個。 所以我們將打開添加隨機噪聲，在這裡我們將看到這個
	這些值來自 MSE 的平方根，因此這是您的方差，因此 0.8477 的平方根將是您的誤差變異性的標準差。
	因此，我們還可以在 REML 表中看到，默認情況下它未打開，但如果右鍵單擊並打開列平方根方差分量，現在我們可以在這裡看到。
希斯·拉什	另一個技巧。 謝謝。
安德魯·卡爾	是的。
	所以 0.92，所以這是一樣的......這就是這個 .92 的來源，所以包括它已經在模型中檢測到的誤差變異性。
	如果我們現在就模擬，
	現在我們得到了這個狹窄的範圍，但這是對捐贈者 1、捐贈者 2 的模擬，您可以看到均值如何向上移動，因此均值向上移動
	捐助者 4。 如果我換到捐贈者 3，它比這裡小，我就會向下換檔。
	因此，您可以做的一件事是近似於此，您可以將捐贈者設置為隨機，這是對您擁有的可用捐贈者的引導。 現在你可以看到我們的標準差達到了 2 到 3，
	在這裡查看混合模型，其中我們有捐贈者隨機效應，因此我們有總變異性，這不僅是剩餘變異性，而且是
	可變性也包括捐助者。 大約是3.5。 因此，如果你這樣做，你會得到這種人為的凹凸不平的模擬分佈，這是這裡只有四個捐贈者的產物。 所以
	這不是最好的方法，但這就是……使用固定效應模型所做的最好的方法。
	另外我要指出的另一件事是您的捐贈者的估計，但不會涉及太多細節
	固定效應模型中的預測與混合模型中的隨機效應預測非常相似。 不同之處在於，混合模型中的這些數據將根據該方差比適當縮小。 它被稱為一個
	這些估計的縮小屬性，它可以為您提供更好的預測，更好地估計您的捐贈者變異性......
	您的捐贈者效應。 因此，我不會對此進行過多討論，但我只是想指出它們非常相似，但存在細微差別，以防您需要自己查看。
	但現在在這裡，我們如何在具有隨機捐贈者效應的模型中做到這一點，我可以打開模擬器。
希斯·拉什	好的。
安德魯·卡爾	在我向您展示正確的方法之前，需要注意的一點是，我注意到，如果您在此處打開條件預測，並嘗試添加噪音，
	現在的噪聲設置為這些......它與我們在固定模型中看到的非常相似，但這只是現在，包括現在的殘餘變異性。
	但如果我嘗試用這個條件分析器來做到這一點......
	所以我發現...更改為捐贈者 3，請注意，如果我更改了捐贈者，這不會上下移動，所以不要...不要在那裡嘗試相同的效果。 這裡的條件預測和模擬器發生了一些事情。 所以
	不要模擬條件預測。 我們想要模擬...
	默認情況下，該選項處於關閉狀態。
	但現在您可以看到，相對於更寬的置信區間，這裡存在這種狹窄的分佈。
	原因是這個默認標準差不是我們想要使用的正確標準差。 我們想要使用...轉到 REML 表...並且我們不僅僅想要捐助者內部的變異性，我們想要總的變異性。
	因此這裡的總變異標準差是 3.53。
希斯·拉什	好的。
安德魯·卡爾	對於副產品，我們希望使用 REML 表來更改它。
	而且我之前沒有控制和廣播所以我要添加這個
	再次求方差分量的平方根；就在這裡，3.16。
	現在，當我這樣做並模擬時，你可以看到
	我得到了更廣泛的分佈，
	是的，這將是
	更好地反映您將看到的來自同一人群的其他捐贈者的情況，並讓您更好地估計您的……缺陷率。
	你現在可以將其與你在這裡看到的進行比較，這種凹凸不平的分佈，這種人為的凹凸不平的分佈
	在固定模型中。 現在，如果您有 1,000 名捐贈者，顯然您不會有預算，但如果您有預算，這些分佈將彼此近似，並且您可以看到標準差相差並不是太遠。 它們都越來越接近 3.1 和 3.5。
希斯·拉什	是的，我認為......我認為隨機效應模型是我們真正期望的。
	是的，這正是我們所期望的，特別是如果我們有大量捐助者的話。 好的。
安德魯·卡爾	我注意到現在你已經得到了這些......這些都已修復。 這就是您想要進行能力分析的方式嗎，因為您
	你看，你只得到了來自捐贈者的變異性，然後是誤差變異性，然後你就修復了這些變異性？
希斯·拉什	你知道，這就是我們的傳統做法……我們已經做到了，但是，我確實想解決兩件事。
	其中一個稱為正常工作範圍，讓我們看看您是否有一個例子。 但真正的正常工作範圍是這樣的......
	如果你看一下時間之類的東西，好嗎？ 時間是我們可以解決的問題。 假設我們想將其修復為 5.5。 如果我們輸入 5.5 小時，當它開始時，它會從 5.5 小時開始，然後停止。
	但是，溫度和 pH 值卻不是這樣，就像我們將溫度設置為，你知道，
	大約 27.45 或在某個設定點，但它會做的是，你知道，它會產生一些自然變化，比如 ???能力，
	或者只是，你知道，只是生物製藥。 所以，你知道，溫度不會固定於此，那麼我們可以根據我們的工藝能力來解釋這一點嗎？
	正常工作範圍
	???
安德魯·卡爾	好吧，你知道它們在歷史上有多大變化嗎？ 什麼可能是一個標準？ 因為我們在 JMP 中可以做的是我們可以將其固定為隨機。
	我們可以說好吧，它有辦法
	27.45。
	如果你有任何想法，我們也可以對 pH 值做同樣的事情，如果你知道那些……合理的、標準差是什麼，這些變化有多大。
希斯·拉什	是的，是的，我願意，你知道。 我對我們過去做過的一些事情做了一些數據分析，你知道，我會說，如果你看類似的東西，它看起來像一個分佈，我會說，95 ％ 的時間。
	讓我們看看，天哪，它必須介於兩者之間，你知道，加或減一，所以我想說也許標準差是 0.5。
	對於溫度。好的，對於 pH 值...對於 pH 值，如果我設置 6.54，則介於 6.54 之間，如果我發送 6.5 可能類似，我不知道說...
	你知道，
	標準差是 0.1，好吧。
	我認為我們的設定點...
	我想我們的設定點是，讓我們看看，溫度是多少？ 那是溫度 27.45 和 6.54 的情況嗎？
	6.5，我認為是6.5。
希思·魯辛	讓我們來看看...
希斯·拉什	20...是的 6.5。 其值為 6.5，對於溫度而言，其值為 27.5。 事情就是這樣。 我們開始吧。 是啊是啊好吧好吧。 這正是我要說的，安德魯。 這被稱為正常操作範圍，我想在估計過程能力方面考慮到這一點。
安德魯·卡爾	好的，現在，既然我們已經啟用了這些設置，並且我們有了供體的總變異性，加上誤差變異性，
	現在，當你......當我們模擬時，我們現在得到了額外的可變性
	這是由其因素的可變性引起的，您可以看到這反映在缺陷率中。
	並且，
希斯·拉什	我也想在這裡指出，
安德魯·卡爾	你也可以，因為這不需要那麼長時間運行，你可以增加運行次數
	以獲得更好的估計。 您還可以在此處通過模擬了解如何獲得更平滑的分佈。
	然後您還可以將這些值模擬到一個表中，現在您可以在其中獲得每個模擬的不同行，您可以看到預測的細胞活力和該模擬器設置下的產物，並且您可以使用以下命令進行其他分析這，
希斯·拉什	是的，在那種情況下你會得到類似的東西
	CPK，對嗎？ 我的意思是，如果你這樣做的話，你會得到某種 CPK 估算值嗎？
安德魯·卡爾	是的，是的，你可以把它們放在一起。
希斯·拉什	好吧，太棒了。 好的，第一件事就是如何考慮正常工作範圍，但還有一件事？？？我想要解決的過程能力。 你知道，沒有必要
	然而，我們喜歡看看所謂的經過驗證的可接受範圍。 這就是經過驗證的可接受範圍。
	它說，如果我說我們設定點的溫度和 pH 值並且不允許它們發生變化，
	但我允許時間在低設置和高設置之間變化，並且同樣可能會是這麼低與這個
	高設置，我會期望什麼，我的工藝能力是什麼？ 事實上，我們正在做的是，我們試圖證明，如果其中兩個是設定點並且其中一個發生變化，那麼它就在您知道的可接受的過程能力之內。 那麼我們該如何解決這個問題呢？
安德魯·卡爾	好的，所以你說，時間、溫度和 pH 值都處於設定值。
希斯·拉什	這是正確的。
安德魯·卡爾	然後是時間，所以它可能會有所不同。
	因此，我們要做的不是說正常，而是將其設置為統一。
	這些是現在實驗的低設置和高設置，1.9 到 9.1。
	您可以根據需要更改它，但是...
	我沒聽錯吧？ 是什麼...
希斯·拉什	原來如此……原來如此啊……
	就是這樣。 所以如果我……如果我做了那樣的事情……真的，真的……
	在這種情況下，我們可以改變這些嗎？ 我們甚至可以說這是我們在實驗中所說的，但我想看看我們是否已證明可以接受的範圍，比如在二到九之間，我的意思是，我可以......我可以以任何方式改變它嗎？
	是的，你可以。 好吧我什至不知道。
	是的，所以你可以改變這些，甚至模擬它會是什麼，這就是所謂的經過驗證的可接受範圍，好吧，
	我們正在修復這兩個問題。 那麼我們會做什麼，我很感激你向我展示這個，但是，男孩，我要自己嘗試一下，我會做的是，我會為其中的每一個都這樣做，對，我會這樣做對於時間，我會這樣做對於溫度，我會這樣做
	pH 值。 只是為了確保我們擁有可接受的流程能力。
安德魯·卡爾	好的，好的事情是，這在這裡很容易做到。
希斯·拉什	你能再給我看一件事嗎？ 只是，是的，就在那裡做一個，就在 25 到 30 之間，制服在 25 到 30 之間。25 到 30。 好的，你能在桌子上模擬一下嗎？
	製作表格並查看...我不...僅查看細胞活力和副產物的分佈。
	噢，是這樣。 它確實為您提供了流程能力。 我喜歡那個。
安德魯·卡爾	因為你可以投入到你節省下來的工作中
	作為這些規格限制的列屬性。
希斯·拉什	這……太容易了。 好吧好吧，我很感激。 我想我唯一想問你的是...我還給你發了另一個數據集
	我們正在看的地方，
	你知道，做小規模和大規模的比較有可比性，對吧。 然後我們真正想要通過可比性做什麼
	是，我有一些小規模的運行，我有一些，你知道，一些大規模的運行，對於我的 CQA（？），我想表明它們並不完全相同，但它們在範圍內，你知道，某種...
	某種限制，好吧，某種實際意義，這就是所謂的等效性可比性。 我知道你知道那是什麼，但是我該如何解釋捐贈者之間的差異？
安德魯·卡爾	好的，是的，我看到了。 而且我也看到了，所以...
	首先，就像我們查看之前的數據集一樣，讓我們看看如果不包含捐贈者信息會發生什麼。
	好的，您提到對於細胞活力，您使用的是 EAC 等效項，標準為 2。
	我們在這裡看到的
	最大 P 值是...我們不拒絕零假設，在這種情況下，這意味著我們沒有檢測到等價性，這
	不符合我們的期望，即您認為這些實際上是等效的過程。
	所以發生的事情是……信息在捐助者的喧囂中消失了。
	還有像....
希斯·拉什	每當我看到...就向上滾動一下
	第二，稍等一下……我明白了。 我看到。 我看到圖表上向我展示的這一點向我展示了以下差異
	負.49
	在圖表上，我說，好吧，那就是，那不是太大，但它看起來真的非常非常寬。
	好的。
安德魯·卡爾	這是因為置信區間寬度的估計存在額外的可變性。
	因為請記住，阻塞會消除...使您的估計變得不那麼可變。
	帳戶...
希斯·拉什	好的。
安德魯·卡爾	這正是這裡發生的情況，因此在這兩種情況下，您都沒有檢測到大比例尺和小比例尺之間的等價性，
	在您的...之間為細胞活力或副產品。 您可以在這裡看到這份報告的內容很多。 設置此功能需要做大量工作，在我向您展示另一件事後我將向您展示這一點。 我現在想展示的是，現在我將捐贈者效應作為隨機效應包括在內，
	現在你可以看到
	我們拒絕使用較小的P 值，這意味著我們現在實際上正在得出結論...得出等價性，考慮到細胞活力的EAC 為2，並且現在對於最大P 值，我們將看看在哪裡
希斯·拉什	他們三個。
安德魯·卡爾	對於三人的 EAC
	對於副產品。 我們設置的方式是，讓我向您展示這個，因為我知道您必須離開，您必須再過一分鐘左右跳到另一個會議。
	我們已經有了規模，然後我現在只做細胞活力。 這就是我們在沒有捐贈者效應的情況下設置測試的方式，但如果我們添加捐贈者，現在我們可以將它們保存為隨機效應。
	運行模型。
	我們進行估計、多重比較。
	都是成對的。 學生們T.好的，然後從這裡開始，
	等價性檢驗。
	是的，使用我們的 EAC 2。
希斯·拉什	是的。
	然後甚至從這些置信區間顯示到例如這兩個 P 值。
	還可以從置信區間看出。
	我的好朋友克里斯？在他的博士研究間隔中，所以他和我真的很喜歡它......
	愛情間隔。 當我們滑雪時，他總是談論這個，但這就是它所說的下限和上限 95% 置信區間，這也會與它進行比較。
	是的，僅此而已。
安德魯·卡爾	嗯嗯和。
	我對我們的最後一點是，你可能會說，好吧，早些時候，我們討論了隨機效應與固定效應對捐贈者的好處，而不是......
	不是可比性，不是等價性測試，只是參數測試。 我確實使用 JMP Pro 進行了功效分析，因為在 JMP Pro 中如果您構建混合模型，
	在混合個性下，有一個很好的功能叫保存，列保存模擬公式。 現在這個...
	如果你進入這裡，就會很容易模擬混合模型。 您可以瀏覽並更改設置。
	所以我這樣做了，所以我進行了功效分析，看看在混合模型下模擬後哪個更好……將捐贈者視為固定效應或隨機效應，至少在我運行的情況下，我正在獲得更高的功率，您可以在此處的框中看到。 我有一種力量
	.62 是我在相同測試下的隨機捐贈者效應，而 0.52 是……
	對於固定效應。 他們都保持了名義錯誤率，所以這只是我開始研究的事情，但看起來在等價性測試中也將捐贈者效應視為隨機可能會有好處。
希斯·拉什	是的，我想，安德魯，我想你已經讓我確信，隨著我們前進，
	你知道，我認為，由於我們從事細胞療法，我們總是會產生捐贈者對捐贈者的效應。 毫無疑問，這讓我相信我們將其視為隨機塊效應是有意義的。
	因此，我們希望大家喜歡查看流程能力和可比性的應用程序，這兩件事非常重要
	對於我們製藥和生物製藥領域的科學家和工程師來說。 我認為我們討論的非常具體的應用程序非常
	我們正在開發一種創新的療法，現在稱為基因和細胞療法，我希望我們
	我們通過向您展示如何處理推理過程能力和可比性來提供一些價值。 我們期待在會議上見到您，以便我們再次介紹這一點並回答您可能提出的任何問題。
安德魯·卡爾	謝謝，布雷迪，很感激。 我不知道你姓什麼，布雷迪。 那是什麼。
	布雷迪布雷迪。
	布雷迪。
希斯·拉什	好吧，我的名字是布雷迪，我的姓氏是布雷迪，好吧。
安德魯·卡爾	好的。
希斯·拉什	太棒了，是的，是的，對你來說，是的，是的。
安德魯·卡爾	謝謝，安德魯。 欣賞它。 是的，謝謝大家加入我們。

爆發美國能源部質量和可靠性回复：生物製藥的新前沿：JMP 中基因/細胞治療的患者/供體變異建模 (2021-US-30MP-887)

精彩的演講。 對於理解細胞和基因治療中的一些挑戰非常有用——這是一個快速發展的行業，也是一個非常重要的行業。

當然，你可以為客戶想出一個更可信的名字。