Salut, mon nom est Tannaz Tajsoleiman. Aujourd'hui, Je suis en allant à parler à propos un application de JMP données analyse plate-forme pour pharmaceutique industrie. Le se concentrer de ce présentation est en allant à être sur comment nous peut obtenir plus croix- niveau aperçu en utilisant plus intelligent Conception de l'expérience Biche et après comment nous peut analyser il mieux dans commande à trouver optimum processus paramètres pour spécifiquement, pour exemple, pharmaceutique les industries.
Mais quoi faire je signifier de croix- niveau aperçu? À obtenir à que, laisser moi expliquer le cas histoire que nous avoir fait avec un de notre clients. Que ils étaient dans le phase de processus développement de un vaccin production, et ils recherché à caractériser ce processus. Si étaient en allant à diviser le différent phase de vaccin production et le processus. Nous peut diviser il dans deux principal étapes de En amont et En aval.
Le En amont phase est le phase que ils infecter le hôte cellules avec un limité nombre de virus et alors garder il sous un contrôlé environnement et sous spécifique processus condition pour le virus à grandir et le population atteint le cible niveau. Après que, ils avoir à se déplacer le matériaux à le suivant unité. Nous appel il En aval Unité pour purification et le formulation à faire le vaccin prêt pour le injection et en allant dehors à le marché.
Le client étaient se concentrer sur le processus développement de ces deux étapes, signification que ils nécessaire à caractériser le processus. Dans commande à faire que, ils nécessaire à identifier qu'est-ce que c'est le la plupart significatif paramètres pour chaque de ces unités, les deux En amont et En aval en utilisant Conception d'expériences. T poule après que, collecter le données à être capable à modèle le processus pour chaque individuel unité, et alors en utilisant le modèle à trouver le optimum robuste paramètre pour chaque de eux.
C'est un très typique tâche dans le bio-industries à diviser le processus dans principal unités et alors caractériser chaque unité individuellement. M ost de le cas, ce caractérisation sont pas influencé par chaque autre. Donc ils sont complètement indépendant tâche et Conception d'expériences.
En gardant ce dans esprit, le ordre du jour de ce parler est en allant à être sur comment nous peut faire ces Fait plus descriptif et plus complet à avoir le le plus élevé ou plus information à propos différent les niveaux de le processus, et alors après, comment nous peut utiliser JMP données analyse plate-forme à d'abord modèle le données et alors utiliser le modèle à optimiser le processus.
Allons commencer avec le Conception de l'expérience pour ce spécifique cas étude.W e commencé avec en fait en cours d'exécution plusieurs ateliers avec le équipes à venir depuis les deux En amont et aussi En aval. T poule nous avait plusieurs ateliers à juste comprendre dehors quoi sont le la plupart important facteurs ou paramètres dans leur processus.
Nous pourrait facilement voir, dans le d'abord coup d'oeil, que nous sont fin en haut à un très haut nombre de facteurs que pratiquement c'est impossible ou c'est dehors de le budget à courir tel un grand Conception d'expériences. W e avait à étroit il vers le bas avec départ notation chaque de ces paramètres basé sur le importance et comment beaucoup ils varier dans un normale production et alors comment il serait être le facilité de changement pour chaque de ces facteurs. W e pourrait score il d'abord et alors étroit le nombre de paramètre à huit pour chaque de ces unités.
Après que, nous pourrait facilement aussi dans que atelier, pourrait voir le haut influence de, pour exemple, En amont résultat sur le En aval Unité juste parce que ces deux unités sont très connecté ensemble et ils peut facilement influence chaque autre. Signification que si ils recherché à caractériser un En aval séparément et découverte le optimum paramètre, la plupart probablement il ne peut pas travail comme optimum comme ils attendu parce que il peut très influence par le résultat de En amont Unité.
C'est mieux à avoir il plutôt de deux individuel ou indépendant Conception d'expérience, ayant un articulation Biche, couverture les deux côtés ensemble et aussi couvre le interaction. Que donne nous un très bien croix- facteur aperçu dans notre Conception d'expériences et aide aussi à le même temps à minimiser le nombre de court que ils faire.UN aussi obtenir aussi beaucoup mieux randomisation facteur pour notre court, de cours, sous pratique surveillance.
Comment nous avoir fait ce théorie? Avant je saut à le démo que je recherché à montrer toi, laisser moi donner toi quelques information à propos le limitation que nous avait dans ce théorie. F premier de tous, chaque En amont lot pourrait directement aller à un En aval lot. Mais dans le En aval, ils avait le possibilité à courir deux réacteurs dans parallèle à augmenter le capacité de En aval.
Mais le le plus grand limitation ils avait dans le En aval était que quand ils étaient en cours d'exécution ceux parallèle réacteurs, deux de le conception facteurs avait à être ensemble le même pour ceux deux parallèle réacteurs. Pour exemple, dans ce cas, ils avait à garder le Enzyme temps et Prise en haut temps sur le En aval constante sur les deux parallèle réacteurs.
Alors aussi il était très important à avoir un approprié temps planification entre En amont et En aval, signification que ils je ne pouvais pas avoir un grand décalage depuis le finition de le En amont lot jusqu'à il atteint à le En aval lot.
Aussi entre ces deux étapes, nous pourrait identifier un facteur appelé initial cellule densité que est surtout à venir depuis En amont, que il était un commun facteur entre ces deux unités. W e appel il comme un paire facteur à rejoindre ces deux Fait et connecter ces deux Fait dans un complexe un.
À commencer que, nous aussi nécessaire à comprendre, d'accord, quoi est le le minimum nombre de En amont lots ou En aval lots nous besoin? S puisque, comme toi peut voir ici, ils les deux avait huit conception facteurs, mais depuis le En aval processus avait le supplémentaire limitation sur notre conception, que serait être le un contrôler le le minimum nombre de expériences. C'est pourquoi je commencer le Biche par regarder à le En aval processus.
Allons avoir un regarder à le démo. Comme toi peut voir ici, ces sont le conception facteur que nous avait pour le En aval Unité. je vouloir à savoir comment beaucoup le minimum, comment beaucoup expériences ou insignes faire je besoin depuis En amont à être capable à couverture tous le requis insignes ou expériences je courir dans mon Fait.
Départ avec coutume conception, alors je peut charger mon facteur. Ces sont tous facteurs que je avoir pour En aval. Plus je besoin à ajouter mon initial cellule densité, le partie facteur que vient depuis En amont lots. Comme toi peut voir ici, presque tous de ces facteurs, le changements sont ensemble comme facile sauf le Tenir bon temps et aussi Enzyme temps, lequel sont le deux facteurs que je vouloir à garder eux similaire pour le deux en cours d'exécution lots dans parallèle.
Avec ce paramètre, je peut être bien sûr que ceux lots sont ensemble à avoir le même Prise en haut temps et Enzyme temps. De plus, Je suis intéressé dans le principal effet dans mon modèle et le interactions. Allons avoir un regarder ici. Comme toi peut voir, quelques de eux, le interaction sont ensemble à si possible, lequel je vouloir à avoir eux comme nécessaire. Et nous sont bien ici.
Comme toi peut voir ici, JMP suggère moi que toi besoin le minimum 19 expériences dans un En aval à couverture pour ces interactions. T o être sûr, nous toujours vouloir à avoir un le minimum supplémentaire sur haut. T chapeau donne moi 20 expériences ou 20 En amont lot comme le le minimum départ indiquer pour En amont.
D'accord, alors allons avoir un regarder à mon En amont. Ces sont mon En amont facteurs et je peut charger il dans mon coutume conception. je suis aussi ici intéressé dans deux interactions. S depuis nous dit que nous vouloir à avoir 20 En amont expériences, je peut spécifier comme un utilisateur comment beaucoup expériences je vouloir. T poule je peut faire le conception par pressage ce un.
À sauvegarder le temps, je déjà enregistré le conception et laisser moi apporter il en haut ici. Ce est le expérimental conception pour mon En amont dans le d'abord niveau. Maintenant, je vouloir à utiliser ce conception à conception mon En aval expérience. À faire que, je aller dos à mon conception facteur pour En aval. UN gagner, coutume conception. je volonté charger mon facteur comme je vouloir eux à être.
N aïe, je vouloir à inclure ce conception expérience pour En amont dans mon expérience. Comment je faire que est que je d'abord sélectionner que conception fenêtre et alors je peut appeler. je peut sélectionner le cohérent facteurs, et alors importer que expérience aussi dans mon conception. UN s toi peut voir ici, ces sont le expériences que était conçu pour le En amont, et ils sont ensemble comme un covariable .
Plus que étape est que je vouloir à avoir tous mon En aval paramètres plus mon initial ensemble densité. je vouloir à regarder à eux aussi dans interaction mode. Mais le facteurs que vient depuis En amont, je garder eux comme un principal effet. Comme toi peut voir ici, là sont quelques toujours à si possible, je besoin à être bien sûr que ils sont ensemble comme un nécessaire un.
Alors depuis je déjà inclus un conception expérience, alors je peut exclure le facteur que je avoir depuis En amont. Peut être je peut juste retirer eux tous ici encore. Ajouter le principal facteur, le deuxième commande, et alors le facteurs depuis En amont seulement comme un principal facteur.
Alors je peut choisir eux. Si je aller en haut ici et dire perfusion taux, ce un, ce un, et ce un, ces sont le facteurs sont à venir depuis mon En amont, et je peut ensemble eux comme si possible. Juste à être bien sûr que je avoir tout inclus dans ce un et ce un a à être aussi si possible. je ne le faites pas besoin à forcer il dans ce conception plus parce que c'est déjà inclus là.Maintenant, je peut ensemble il à avoir dix entier parcelles et 20 court ici et faire le conception.
À sauvegarder le temps encore, je avoir fait le conception et ce serait être le résultat. Maintenant ici je avoir un combiné Biche les deux pour l'amont et En aval. Le bon partie à propos il est que maintenant je avoir un colonne appelé Entier Parcelle que il dit que pour le même nombre, signification que il dit que chaque parallèle unité, je avoir un fixé Tenir bon temps et le Enzyme temps.
Comme toi peut voir ici que il changements, il garde constante entre chaque deux paires. Je suis combinant les deux dessins En amont et En aval maintenant dans un unité. Alors je peut aussi prioriser lequel En amont Unité a à être courir d'abord à être capable à garder le temps équilibre entre le En amont et En aval, et aussi avoir donc beaucoup la flexibilité dans en gardant le condition fixé entre le parallèle expert.Ce pourrait donner moi un très bien aperçu de les deux niveau et alors les deux étapes ensemble.
Allons aller dos à le diapositives. N aïe nous avoir un bien Conception de l'expérience couvrant les deux phase. Maintenant allons avoir un regarder comment nous peut faire le analyse ensemble. Mais à sauvegarder le temps, Je suis en allant à seulement regarder à le En amont processus et regarder à le données. T il but est que maintenant je vouloir à modèle le croissance phase de le virus dans le En amont et utiliser le Cinétique La modélisation.
Alors après je trouver que modèle, alors je peut trouver le optimale processus conditions pour En amont. Comment peut utiliser le Fonctionnalité construire en haut dans JMP ? T son est mon données ensemble à le moment, c'est un normalisé données ensemble que nous avoir. UN s toi peut voir ici, ce est le données que nous collecté pendant ce expérience. Il était 30 différent lots.
T poule nous couru différent processus et nous surveillé le croissance phase de virus sur différent jours et différent conditions. Et alors nous pourrait voir comment le virus population construit en haut. U sous quelques conditions après un alors que, le virus population départs à dégrader ou aller à le mort espace.
N aïe nous vouloir à caractériser ou modéliser ce profil ou ce croissance phase de le virus à être capable à prédire, d'accord, quoi serait être le meilleur combinaison de cellule, virus, le environnemental condition, et aussi comment beaucoup jours faire nous besoin à courir dans le En amont?
À faire que, JMP a un très bon fonctionnalité dans le spécialisé la modélisation et ajuster courbe. je peut mettre Oui, le rendement est le virus concentration ou population sur temps, comme Y. X comme mon jour et le lot nombre et le facteurs que est contrôler mon processus, lequel est le incubateur, le température et le initial virus concentration dans le logarithmique échelle.
La courbe d'ajustement donne moi un très bon initial aperçu de comment chaque de ces lots construire en haut sur temps individuellement. Mais alors maintenant je vouloir à modèle ces lots ou ces caractéristique, ce Cinétique modèle. Nous avoir un très bon option ici dans JMP c'est appelé Exponentiel Croissance et Pourriture et alors Ajuster Cellule Croissance. Donc c'est un construit- dans bibliothèque que toi peut facilement choisir et alors toi peut ajuster un la logistique croissance modèle à ton profil.
Comme toi peut voir ici, ce cellule croissance des modèles essaie à ajuster ce Fonctionnalité à chaque de mon courbes, couvrant de Y0 , lequel est initial virus concentration, YM hache est le maximum atteint virus concentration, et alors division taux et alors mortalité taux. T poule il donne toi un bon résumé de chaque de ces des lots, et ce est le valide développement de chaque de ces paramètre pour chaque de le lots.
Mais alors je vouloir à avoir un supplémentaire plus loin, juste comprendre dehors comment est ce processus paramètre affectant chaque de mon facteurs ici. T poule dans Pro version de JMP, là est un très bon option appelé Courbe Biche UN analyse que donne toi ce option à analyser quoi facteurs impactant chaque de mon processus paramètre de YM hache, pour exemple, division rapport ou mortalité taux ou donc sur.
Comme toi peut voir ici, il donne toi un combiné fenêtre que pour chaque de ces quatre paramètres, il donne toi un possibilité à utiliser le Généralisé Régression et alors essayer à analyser ou modèle chaque de eux individuellement. Comme un exemple, toi voir que pour YM hache, je peut voir le température et initial virus concentration a un significatif effet et incubateurs sont pas fonctionnement similaire. Toi vraiment obtenir un bien aperçu de le différent paramètres et truc.
Ou si je aller pour mortalité, je regarder à le Profileur, je voir aussi comment serait être le effet de ces deux facteurs sur chaque de le les incubateurs, pour exemple. Il a un très bien utilisateur interface à combiner tous ces analyse ensemble et donne toi un très bon aperçu de différent facteurs et leur effet sur mon processus.
Mais aussi donne toi un bon Profileur à le bas ici que donne toi bien information à propos de, d'accord, si je changement mon incubateur et température et mon initial virus concentration, comment fait il affecter mon rendement? T poule si je vais, pour exemple, atteindre à mon cible dans moitié un jour, comment devrait être mon processus condition? T poule je peut facilement utiliser le Désirabilité Fonction ici et maximiser il.
Quoi je peut voir ici, si je vouloir à atteindre mon cible et obtenir le maximum virus concentration dans moitié un jour, je avoir à commencer avec le le plus élevé initial virus concentration et le plus élevé température.Alors que je F je donner il plus temps et, pour exemple, dire que c'est bien, je peut courir mon En amont avec deux et un moitié jours, alors le situation serait être différent.
Toi serait dire que, d'accord, à obtenir le plus haut rendement, toi besoin à commencer avec le inférieur cellule densité ou virus densité, et alors virus que comme que haut température. C'est pourquoi toi devrait aller avec un inférieur température. C'est un très bon intuitif chemin à juste jouer autour avec différent facteurs et alors basé sur le visibilité de ton système et aussi le aspect pratique que toi avoir dans ton processus, alors toi peut bien régler et trouver le optimum robuste processus condition.
Ce est fantastique. Mais le le plus grand problème que je avoir avec ce Courbe Biche Analyse est que Je suis manquant quelques très bon Fonctionnalité dans le standard la modélisation partie de il, lequel si je aller pour diagnostique parcelle, pour exemple, Je suis manquant ce numérisé résiduel parcelle que aidé moi à trouver aperçu euh, lequel je ne peut pas identifier si je faire avoir aperçu euh ici ou non.
Ou si je faire besoin à appliquer quelques transformation comme p beaucoup transformation ou donc. je vraiment manqué ceux Fonctionnalité dans ce partie, mais je toujours avoir un option à compenser que manquant avec extraction ce résumé dehors et alors essayer à modèle chaque de ces paramètres individuellement. Mais allons faire que.
je extrait que paramètre, comme toi peut voir ici, le groupe résumé paramètre, et je extrait eux, et alors je ajoutée à mon données tableau. Maintenant je peut avoir un regarder à chaque de eux individuellement et faire le analyse et le à juste comprendre dehors.
Pour exemple, je volonté aller pour Y0 , et alors toi avoir le option, si je aller ici, à juste appliquer ton propre routine de la modélisation et alors inclure tous le facteurs et utiliser Généralisé Régression et alors se déplacer sur avec comprendre dehors si toi besoin, pour exemple, à appliquer il dans transformation ou retirer n'importe lequel valeurs aberrantes. Alors, pour exemple, si je regarder à ce un, si je regarder à YMax modèle et je essayer à modèle il dans un normale routine, je peut voir que, pour exemple, je faire avoir un dehors lier que je avoir à retirer il.
Ou pour exemple, je besoin à appliquer quelques transformation sur mon données à clair il dehors d'abord et aussi à faire il plus normalisé et alors inclure il dans mon... Alors se déplacer sur avec mon repos de le analyse. Mais alors si je comparer ici, pour exemple, maintenant je vouloir à retirer le valeur aberrante ici.
Maintenant Je suis suppression le valeur aberrante ici. Alors je voir que je ne le faites pas besoin n'importe lequel plus parcelles courbes transformation après suppression le valeur aberrante. Quoi je voir ici, ce est en allant à être le profil depuis un normale ou standard approche de la modélisation de chaque de le paramètres. Alors que si je viens dos à ce section, je était manquant que analyse et donc, quoi je pourrait obtenir dehors de il était tel un Profileur parce que je toujours avait mon valeur aberrante dans ce données ensemble et je je ne pouvais pas voir que.T poule il était à venir avec quelque chose autre.
Si je faire ce d'abord, je faire mon initial inspection et alors je peut viens dos ici dans mon image et alors, pour exemple, je peut appliquer... je d'abord besoin à retirer ce encore, Concernant se déplacer Ajuster. Et alors, pour exemple, je peut appliquer mon locale données filtre et exclure mon valeur aberrante et alors faire le la modélisation partie de il.Et alors, pour exemple, et se déplacer avec le autre partie.
je avoir ce option à faire ce. Et de cours, je faire avoir le option à forcer facteur dans modèle lancement, comme c'est contrôlé et forcer terme, à forcer quelques facteurs que je pourrait voir dans mon précédent analyse que je avoir à avoir il. À commencer avec. je avoir ces deux choix à compenser pour le manquant diagnostique partie dans ce analyse.
Mais dans général, c'est un parfait outil à avoir un très bien aperçu à propos quoi pourrait être le potentiel facteurs affectant sur mon processus.
D'accord. À résumer comment nous peut utiliser ce Fonctionnalité, comme toi peut voir ici, nous commencé avec raccord un courbe, et alors nous extrait le modèle paramètre, et alors nous pourrait enquêter chaque de ceux paramètre individuellement, et alors soit nous forcer le significatif facteur dans le ajuster courbe, ou exclure le les valeurs aberrantes, et aussi juste préalablement appliquer n'importe lequel transformation que est nécessaire, et alors toi peut obtenir un combiné aperçu comme tel dans le ajuster modèle.Ce en allant à être un très bon analyse et un très utile emballer de Fonctionnalité pour notre cas.
À résumer, quoi nous avoir fait est que je vraiment recherché à mettre l'accent sur, d'abord de tous, c'est très important à savoir le complexité de le système, en particulier quand nous avoir interagir avec quelques différent niveau de processus que ils sont interagir partiellement ensemble et avant en mouvement sur pour plusieurs Fait que ils sont indépendamment fonctionnement et ils sont indépendamment utilisé à caractériser le système.
Essayer à combiner ces Fait dans un cohérent un parce que il vraiment donne toi un bien aperçu de multi- couche interaction et aussi donne toi un parcelle de information que toi manquer dans pratique si toi courir plusieurs indépendant Fait.
Alors JMP aussi donne toi un parcelle de la flexibilité sur bâtiment en haut ces Fait et aussi mettre en œuvre un parcelle de aspect pratique information dans ton Fait. T poule à le fin aussi, nous pourrait voir que comment différent données analyse fonctionnalité et aussi construit dans bibliothèques pourrait aide à caractériser le différent processus, spécifiquement, pour exemple, dans ce cas, il était le soi- croissance processus, et comment nous peut utiliser quelques très puissant outils, en particulier dans JMP Pro, et aussi comment nous peut interagir avec autre applications standards que toi avoir dans JMP à compenser pour quelques manquant caractéristiques dans le JMP Pro Avancé Analyse Boîte à outils. Avec que, je vouloir à remercier toi donc beaucoup pour ton attention et je espoir toi comme le présentation.
