Gwenola NINON, Mitarbeiterin, Statistik und Datenanalyse, Fujifilm Diosynth Biotechnologies
Als Hersteller in der biopharmazeutischen Industrie müssen wir oft nachweisen, dass wir bei der Übertragung eines Herstellungsprozesses und insbesondere beim Hoch- oder Herunterskalieren von Prozessen an verschiedenen Standorten ähnliche Ergebnisse erzielen. Vergleichstechniken wie t-Tests und ANOVAs sind weit verbreitet, aber Äquivalenztests sind zu einer Standardmethode geworden, um zu zeigen, dass sich zwei Prozesse ähnlich verhalten. Wenn wir uns ein paar Parameter ansehen, sind diese Techniken einfach anzuwenden, aber wenn wir eine große Anzahl von Variablen haben, wird es schwierig, das Gesamtbild zu sehen. Die Herausforderung bei Äquivalenztests besteht darin, dass die Wissenschaftler einen Wert für den ihrer Meinung nach akzeptablen Unterschied zwischen den Datengruppen angeben müssen. Darüber hinaus ändern sich viele Prozesse im Laufe der Zeit, und wir sind daran interessiert zu erfassen, ob sie sich über die Dauer des Prozesses ähnlich verhalten. JMP-Scripting ist eine großartige Möglichkeit, die Datenvorbereitung, Visualisierung und Produktion aller Diagramme und Vergleichstests für diese Datensätze zu automatisieren. Die multivariate Plattform in JMP hilft dabei, ein ganzheitliches Bild des Prozesses für jeden Zeitpunkt zu erstellen. Wir können jetzt Äquivalenztests verwenden und sie auf die einzelnen variablen Beiträge beziehen.
