CIAO, Mio nome È Tannaz Tajsoleiman. Oggi, Io sono andando A parlare Di UN applicazione Di JMP dati analisi piattaforma per farmaceutico industria. IL messa a fuoco Di Questo presentazione È andando A Essere SU Come Noi Potere Ottenere Di più attraverso- livello intuizione utilizzando più intelligente Progettazione dell'esperimento DoE E dopo Come Noi Potere analizzare Esso Meglio In ordine A Trovare ottimale processi impostazioni per in particolare, per esempio, farmaceutico industrie.
Ma Che cosa Fare IO Significare Di attraverso- livello intuizione? A Ottenere A Quello, permettere Me spiegare IL caso storia Quello Noi Avere Fatto con uno Di Nostro clienti. Quello Essi erano In IL fase Di processi sviluppo di UN vaccino produzione, E Essi ricercato A caratterizzare Questo processi. Se erano andando A dividere IL diverso fase Di vaccino produzione E IL processi. Noi Potere diviso Esso in due principale fasi Di A monte E A valle.
IL A monte fase È IL fase Quello Essi infettare IL ospite cellule con UN limitato numero Di virus E Poi Mantenere Esso Sotto UN controllato ambiente E Sotto specifica processi condizione per IL virus A crescere E IL popolazione raggiunge IL bersaglio livello. Dopo Quello, Essi Avere A mossa IL materiali A IL Prossimo unità. Noi chiamata Esso A valle Unità per purificazione E IL formulazione A Fare IL vaccino pronto per IL iniezione E andando fuori A IL mercato.
IL cliente erano focalizzazione SU IL processi sviluppo Di questi due fasi, Senso Quello Essi necessario A caratterizzare IL processi. In ordine A Fare Quello, Essi necessario A identificare cosa c'è IL maggior parte significativo parametri per ogni Di questi unità, Entrambi A monte E A valle utilizzando Progettazione di esperimenti. T gallina Dopo Quello, raccogliere IL dati A Essere capace A modello IL processi per ogni individuale unità, E Poi utilizzando IL modello A Trovare IL ottimale robusto collocamento per ogni Di loro.
Suo UN molto tipico compito entro IL bioindustrie A diviso IL processi in principale unità E Poi caratterizzare ogni unità individualmente. M ost Di IL casi, Questo caratterizzazione Sono non influenzato di ogni altro. COSÌ Essi Sono completamente indipendente compito E Progettazione di esperimenti.
Mantenere Questo In mente, IL ordine del giorno Di Questo parlare È andando A Essere SU Come Noi Potere Fare questi Fa Di più descrittivo E Di più completo A Avere IL più alto O Di più informazione Di diverso livelli Di IL processi, E Poi dopo, Come Noi Potere utilizzo JMP dati analisi piattaforma A Primo modello IL dati E Poi utilizzo IL modello A ottimizzare IL processi.
Andiamo inizio con IL Progettazione dell'esperimento per Questo specifica caso studio.W e iniziato con In realtà corsa parecchi officine con IL squadre in arrivo da Entrambi A monte E Anche A valle. T gallina Noi avevo parecchi officine A Appena figurando fuori Che cosa Sono IL maggior parte importante fattori O parametri In loro processi.
Noi Potevo facilmente Vedere, In IL Primo occhiata, Quello Noi Sono fine su A UN molto alto numero Di fattori Quello in pratica suo impossibile O suo fuori Di IL bilancio A correre come UN grande Progettazione di esperimenti. W e avevo A stretto Esso giù con di partenza punteggio ogni Di questi parametri basato SU IL importanza E Come tanto Essi variare entro UN normale produzione E Poi Come Esso volevo Essere IL sollievo Di modifica per ogni Di questi fattori. W e Potevo punto Esso Primo E Poi stretto IL numero Di parametro A otto per ogni Di questi unità.
Dopo Quello, Noi Potevo facilmente Anche entro Quello officina, Potevo Vedere IL alto influenza Di, per esempio, A monte risultato SU IL A valle Unità Appena Perché questi due unità Sono altamente collegato insieme E Essi Potere facilmente influenza ogni altro. Senso Quello Se Essi ricercato A caratterizzare UN A valle separatamente E trovare IL ottimale collocamento, maggior parte probabilmente Esso non può lavoro COME ottimale COME Essi previsto Perché Esso Potere altamente influenza di IL risultato Di A monte Unità.
Suo Meglio A Avere Esso Invece Di due individuale O indipendente Progettazione dell'esperimento, avendo UN giunto DoE, copertina Entrambi lati insieme E Anche coperture IL interazione. Quello dà noi UN molto Bene attraverso- fattore panoramica entro Nostro Progettazione di esperimenti E aiuto Anche A IL Stesso tempo A minimizzare IL numero Di corre Quello Essi Fare.UN inoltre ottenere pure tanto Meglio randomizzazione fattore per Nostro corre, Di corso, Sotto pratico supervisione.
Come Noi Avere Fatto Questo teoria? Prima IO salto A IL demo Quello IO ricercato A spettacolo Voi, permettere Me Dare Voi Alcuni informazione Di IL limitazione Quello Noi avevo In Questo teoria. F primo Di Tutto, ogni A monte lotto Potevo direttamente andare A uno A valle lotto. Ma In IL A valle, Essi avevo IL possibilità A correre due reattori In parallelo A aumento IL capacità Di A valle.
Ma IL più grande limitazione Essi avevo In IL A valle era Quello Quando Essi erano corsa quelli parallelo reattori, due Di IL progetto fattori avevo A Essere impostato IL Stesso per quelli due parallelo reattori. Per esempio, In Questo caso, Essi avevo A Mantenere IL Enzima tempo E Presa su tempo SU IL A valle costante SU Entrambi parallelo reattori.
Poi Anche Esso era molto importante A Avere UN corretto tempo pianificazione fra A monte E A valle, Senso Quello Essi non potevo Avere UN grande ritardo da IL finitura Di IL A monte lotto Fino a Esso raggiunge A IL A valle lotto.
Anche fra questi due fasi, Noi Potevo identificare UN fattore chiamato iniziale cellula densità Quello È soprattutto in arrivo da A monte, Quello Esso era UN comune fattore fra questi due unità. W e chiamata Esso COME UN paio fattore A giuntura questi due Fa E Collegare questi due Fa in uno complesso uno.
A inizio Quello, Noi Anche necessario A capire, Va bene, Che cosa È IL minimo numero Di A monte lotti O A valle lotti Noi Bisogno? S ince, COME Voi Potere Vedere Qui, Essi Entrambi avevo otto progetto fattori, Ma Da IL A valle processi avevo IL extra limitazione SU Nostro progetto, Quello volevo Essere IL uno controllando IL minimo numero Di esperimenti. Quello è Perché IO inizio IL DoE di guardare A IL A valle processi.
Andiamo Avere UN Aspetto A IL demo. COME Voi Potere Vedere Qui, questi Sono IL progetto fattore Quello Noi avevo per IL A valle Unità. IO Volere A Sapere Come molti minimo, Come molti esperimenti O distintivi Fare IO Bisogno da A monte A Essere capace A copertina Tutto IL necessario distintivi O esperimenti IO correre In Mio Fa.
Di partenza con costume progetto, Poi IO Potere carico Mio fattore. Questi Sono Tutto fattori Quello IO Avere per A valle. Più IO Bisogno A aggiungere Mio iniziale cellula densità, IL parte fattore Quello arriva da A monte lotti. COME Voi Potere Vedere Qui, Quasi Tutto Di questi fattori, IL i cambiamenti Sono impostato COME facile tranne IL Sostenere tempo E Anche Enzima tempo, Quale Sono IL due fattori Quello IO Volere A Mantenere loro simile per IL due corsa lotti In parallelo.
Con Questo collocamento, IO Potere Essere Sicuro Quello quelli lotti Sono impostato A Avere IL Stesso Presa su tempo E Enzima tempo. Inoltre, Io sono interessato In IL principale effetto In Mio modello E IL interazioni. Andiamo Avere UN Aspetto Qui. COME Voi Potere Vedere, Alcuni Di loro, IL interazioni Sono impostato A Se possibile, Quale IO Volere A Avere loro COME necessario. E Noi Sono Bene Qui.
COME Voi Potere Vedere Qui, JMP suggerisce Me Quello Voi Bisogno minimo 19 esperimenti In UN A valle A copertina per questi interazioni. T o Essere sicuro, Noi Sempre Volere A Avere uno minimo extra SU superiore. T cappello dà Me 20 esperimenti O 20 A monte lotto COME IL minimo di partenza punto per A monte.
Va bene, Poi andiamo Avere UN Aspetto A Mio A monte. Questi Sono Mio A monte fattori E IO Potere carico Esso In Mio costume progetto. IO Sono Anche Qui interessato In due interazioni. S ince Noi disse Quello Noi Volere A Avere 20 A monte esperimenti, IO Potere specificare COME UN utente Come molti esperimenti IO Volere. T gallina IO Potere Fare IL progetto di premendo Questo uno.
A salva IL tempo, IO Già salvato IL progetto E permettere Me Portare Esso su Qui. Questo È IL sperimentale progetto per Mio A monte In IL Primo livello. Ora, IO Volere A utilizzo Questo progetto A progetto Mio A valle sperimentare. A Fare Quello, IO andare Indietro A Mio progetto fattore per A valle. UN guadagno, costume progetto. IO Volere carico Mio fattore COME IO Volere loro A Essere.
N oh, IO Volere A includere Questo progetto sperimentare per A monte In Mio sperimentare. Come IO Fare Quello È Quello IO Primo Selezionare Quello progetto finestra E Poi IO Potere chiamalo. IO Potere Selezionare IL coerente fattori, E Poi importare Quello sperimentare Anche In Mio progetto. UN S Voi Potere Vedere Qui, questi Sono IL esperimenti Quello era progettato per IL A monte, E Essi Sono impostato COME UN covariata .
Di più di fare un passo È Quello IO Volere A Avere Tutto Mio A valle parametri più Mio iniziale impostato densità. IO Volere A Aspetto A loro Anche In interazione modalità. Ma IL fattori Quello arriva da A monte, IO Mantenere loro COME UN principale effetto. COME Voi Potere Vedere Qui, Là Sono Alcuni Ancora A Se possibile, IO Bisogno A Essere Sicuro Quello Essi Sono impostato COME UN necessario uno.
Poi Da IO Già incluso UN progetto sperimentare, Poi IO Potere escludere IL fattore Quello IO Avere da A monte. Forse IO Potere Appena rimuovere loro Tutto Qui Ancora. Aggiungere IL principale fattore, IL secondo ordine, E Poi IL fattori da A monte soltanto COME UN principale fattore.
Poi IO Potere scegliere loro. Se IO andare su Qui E Dire perfusione valutare, Questo uno, Questo uno, E Questo uno, questi Sono IL fattori Sono in arrivo da Mio A monte, E IO Potere impostato loro COME Se possibile. Appena A Essere Sicuro Quello IO Avere qualunque cosa incluso In Questo uno E Questo uno ha A Essere Anche Se possibile. IO non Bisogno A forza Esso In Questo progetto più Perché suo Già incluso Là.Ora, IO Potere impostato Esso A Avere 10 Totale trame E 20 corre Qui E Fare IL progetto.
A salva IL tempo Ancora, IO Avere fatto IL progetto E Questo volevo Essere IL risultato. Ora Qui IO Avere UN combinato DoE Entrambi per A monte E A valle. IL Carino parte Di Esso È Quello Ora IO Avere UN colonna chiamato Totale Complotto Quello Esso dice Quello per IL Stesso numero, Senso Quello Esso dice Quello ogni parallelo unità, IO Avere UN fisso Sostenere tempo E IL Enzima tempo.
COME Voi Potere Vedere Qui Quello Esso i cambiamenti, Esso mantiene costante fra ogni due coppie. Io sono combinando Entrambi disegni A monte E A valle Ora in uno unità. Poi IO Potere Anche dare la priorità Quale A monte Unità ha A Essere correre Primo A Essere capace A Mantenere IL tempo bilancia fra IL A monte e A valle, E Anche Avere COSÌ tanto flessibilità In mantenendo IL condizione fisso fra IL parallelo esperto.Questo Potevo Dare Me UN molto Bene panoramica Di Entrambi livello E Poi Entrambi fasi insieme.
Andiamo andare Indietro A IL diapositive. N ahi Noi Avere UN Bene Progettazione dell'esperimento copertura Entrambi fase. Ora andiamo Avere UN Aspetto Come Noi Potere Fare IL analisi insieme. Ma A salva IL tempo, Io sono andando A soltanto Aspetto A IL A monte processi E Aspetto A IL dati. T Lui scopo È Quello Ora IO Volere A modello IL crescita fase Di IL virus In IL A monte E utilizzo IL Cinetico Modellazione.
Poi Dopo IO Trovare Quello modello, Poi IO Potere Trovare IL ottimale processi condizioni per A monte. Come Potere utilizzo IL funzionalità costruire su In JMP? T il suo È Mio dati impostato A IL momento, suo UN normalizzato dati impostato Quello Noi Avere. UN S Voi Potere Vedere Qui, Questo È IL dati Quello Noi raccolto durante Questo sperimentare. Esso era 30 diverso lotti.
T gallina Noi corso diverso processi E Noi monitorato IL crescita fase Di virus Sopra diverso giorni E diverso condizioni. E Poi Noi Potevo Vedere Come IL virus popolazione costruisce su. U sotto Alcuni condizioni Dopo UN Mentre, IL virus popolazione inizia A degradare O andare A IL morto spazio.
N ahi Noi Volere A caratterizzare o modellare Questo profilo O Questo crescita fase Di IL virus A Essere capace A prevedere, Va bene, Che cosa volevo Essere IL migliore combinazione Di cellula, virus, IL ambientale condizione, E Anche Come molti giorni Fare Noi Bisogno A correre In IL A monte?
A Fare Quello, JMP ha UN molto Carino caratteristica In IL specializzato modellazione E adatto curva. IO Potere Mettere Sì, IL prodotto È IL virus concentrazione O popolazione Sopra tempo, COME Y. X COME Mio giorno E IL lotto numero E IL fattori Quello È controllando Mio processi, Quale È IL incubatrice, IL temperatura E IL iniziale virus concentrazione In IL logaritmico scala.
La curva di adattamento dà Me UN molto Carino iniziale panoramica Di Come ogni Di questi lotti costruire su Sopra tempo individualmente. Ma Poi Ora IO Volere A modello questi lotti O questi caratteristica, Questo Cinetico modello. Noi Avere UN molto Carino opzione Qui In JMP quello è chiamato Esponenziale Crescita E Decadimento E Poi Adatto Cellula Crescita. COSÌ suo UN costruito- In biblioteca Quello Voi Potere facilmente scegliere E Poi Voi Potere adatto UN logistico crescita modello A tuo profilo.
COME Voi Potere Vedere Qui, Questo cellula crescita Modelli cerca A adatto Questo funzionalità A ogni Di Mio curve, copertura Di Y0 , Quale È iniziale virus concentrazione, YM ascia È IL massimo raggiunto virus concentrazione, E Poi divisione valutare E Poi mortalità valutare. T gallina Esso dà Voi UN Carino riepilogo Di ogni Di questi lotti, E Questo È IL valido sviluppo Di ogni Di questi parametro per ogni Di IL lotti.
Ma Poi IO Volere A Avere uno extra ulteriore, Appena figurando fuori Come È Questo processi parametro influenzando ogni Di Mio fattori Qui. T gallina In Pro versione Di JMP, Là È UN molto Carino opzione chiamato Curva DoE UN analisi Quello dà Voi Questo opzione A analizzare Che cosa fattori impattante ogni Di Mio processi parametro Di YM ascia, per esempio, divisione rapporto O mortalità valutare O COSÌ SU.
COME Voi Potere Vedere Qui, Esso dà Voi UN combinato finestra Quello per ogni Di questi quattro parametri, Esso dà Voi UN possibilità A utilizzo IL Generalizzato Regressione e Poi Tentativo A analizzare O modello ogni Di loro individualmente. COME UN esempio, Voi Vedere Quello per YM ascia, I Potere Vedere IL temperatura E iniziale virus concentrazione ha UN significativo effetto E incubatori Sono non lavorando simile. Voi Veramente Ottenere UN Bene panoramica Di IL diverso parametri E cose.
O Se IO andare per mortalità, IO Aspetto A IL Profilatore, IO Vedere Anche Come volevo Essere IL effetto Di questi due fattori SU ogni Di IL incubatori, per esempio. Esso ha UN molto Bene utente interfaccia A combinare Tutto questi analisi insieme E dà Voi UN molto Carino panoramica Di diverso fattori E loro effetto SU Mio processi.
Ma Anche dà Voi UN Carino Profilatore A IL metter il fondo a Qui Quello dà Voi Bene informazione Di, Va bene, Se IO modifica Mio incubatrice E temperatura E Mio iniziale virus concentrazione, Come fa Esso simulare Mio prodotto? T gallina Se Lo farò, per esempio, portata A Mio bersaglio entro metà UN giorno, Come Dovrebbe Essere Mio processi condizione? T gallina IO Potere facilmente utilizzo IL Desiderabilità Funzione Qui E massimizzare Esso.
Che cosa IO Potere Vedere Qui, Se IO Volere A portata Mio bersaglio E Ottenere IL massimo virus concentrazione entro metà UN giorno, IO Avere A inizio con IL più alto iniziale virus concentrazione E più alto temperatura.Mentre io F IO Dare Esso Di più tempo E, per esempio, Dire Quello suo Bene, IO Potere correre Mio A monte con due E UN metà giorni, Poi IL situazione volevo Essere diverso.
Voi volevo Dire Quello, Va bene, A Ottenere IL più alto prodotto, Voi Bisogno A inizio con IL inferiore cellula densità O virus densità, E Poi virus Quello Piace Quello alto temperatura. Quello è Perché Voi Dovrebbe andare con UN inferiore temperatura. Suo UN molto Carino intuitivo modo A Appena giocare in giro con diverso fattori E Poi basato SU IL visibilità Di tuo sistema E Anche IL praticità Quello Voi Avere In tuo processi, Poi Voi Potere Bene sintonizzare E Trovare IL ottimale robusto processi condizione.
Questo È fantastico. Ma IL più grande problema Quello IO Avere con Questo Curva DoE Analisi È Quello Io sono mancante Alcuni molto Carino funzionalità In IL standard modellazione parte Di Esso, Quale Se IO andare per diagnostico complotto, per esempio, Io sono mancante Questo digitalizzato residuo complotto Quello aiutato Me A Trovare outli ehm, Quale IO non può identificare Se IO Fare Avere outli ehm Qui o no.
O Se IO Fare Bisogno A fare domanda a Alcuni trasformazione Piace P molti trasformazione O COSÌ. IO Veramente perse quelli funzionalità In Questo parte, Ma IO Ancora Avere UN opzione A compensare Quello mancante con estraendo Questo riepilogo fuori E Poi Tentativo A modello ogni Di questi parametri individualmente. Ma andiamo Fare Quello.
IO estratto Quello parametro, COME Voi Potere Vedere Qui, IL gruppo riepilogo parametro, E IO estratto loro, E Poi IO aggiunto A Mio dati tavolo. Ora IO Potere Avere UN Aspetto A ogni Di loro individualmente E Fare IL analisi e il A Appena figurando fuori.
Per esempio, IO Volere andare per Y0 , E Poi Voi Avere IL opzione, Se IO andare Qui, A Appena fare domanda a tuo Proprio routine Di modellazione E Poi includere Tutto IL fattori E utilizzo Generalizzato Regressione E Poi mossa SU con figurando fuori Se Voi Bisogno, per esempio, A fare domanda a Esso In trasformazione O rimuovere Qualunque valori anomali. Poi, per esempio, Se IO Aspetto A Questo uno, Se IO Aspetto A YMax modello E IO Tentativo A modello Esso In UN normale routine, IO Potere Vedere Quello, per esempio, IO Fare Avere uno fuori lier Quello IO Avere A rimuovere Esso.
O per esempio, IO Bisogno A fare domanda a Alcuni trasformazione SU Mio dati A chiaro Esso fuori Primo E Anche A Fare Esso Di più normalizzato E Poi includere Esso In Mio... Poi mossa SU con Mio riposo Di IL analisi. Ma Poi Se IO confrontare Qui, per esempio, Ora IO Volere A rimuovere IL anomalo Qui.
Ora Io sono rimuovendo IL anomalo Qui. Poi IO Vedere Quello IO non Bisogno Qualunque Di più trame curve trasformazione Dopo rimuovendo IL anomalo. Che cosa IO Vedere Qui, Questo È andando A Essere IL profilo da UN normale O standard approccio Di modellazione Di ogni Di IL parametri. Mentre Se IO Venire Indietro A Questo sezione, IO era mancante Quello analisi E Perciò, Che cosa IO Potevo Ottenere fuori Di Esso era come UN Profilatore Perché IO Ancora avevo Mio anomalo In Questo dati impostato E IO non potevo Vedere Quello.T gallina Esso era in arrivo con qualcosa altro.
Se IO Fare Questo Primo, IO Fare Mio iniziale ispezione E Poi IO Potere Venire Indietro Qui In Mio immagine E Poi, per esempio, IO Potere fare domanda a... IO Primo Bisogno A rimuovere Questo Ancora, Rif mossa Adatto. E Poi, per esempio, IO Potere fare domanda a Mio Locale dati filtro E escludere Mio anomalo E Poi Fare IL modellazione parte Di Esso.E Poi, per esempio, E mossa con IL altro parte.
IO Avere Questo opzione A Fare Questo. E Di corso, IO Fare Avere IL opzione A forza fattore In modello lancio, COME quello è controllato E forza termine, A forza Alcuni fattori Quello IO Potevo Vedere In Mio precedente analisi Quello IO Avere A Avere Esso. A inizio con. IO Avere questi due opzioni A compensare per IL mancante diagnostico parte In Questo analisi.
Ma In generale, quello è UN perfetto attrezzo A Avere UN molto Bene panoramica Di Che cosa Potevo Essere IL potenziale fattori influenzando SU Mio processi.
Va bene. A riassumere Come Noi Potere utilizzo Questo funzionalità, COME Voi Potere Vedere Qui, Noi iniziato con raccordo UN curva, E Poi Noi estratto IL modello parametro, E Poi Noi Potevo indagare ogni Di quelli parametro individualmente, E Poi O Noi forza IL significativo fattore In IL adatto curva, O escludere IL valori anomali, E Anche Appena in anticipo fare domanda a Qualunque trasformazione Quello È necessario, E Poi Voi Potere Ottenere UN combinato panoramica COME come In IL adatto modello.Questo andando A Essere UN molto Carino analisi e UN molto utile pacchetto Di funzionalità per Nostro caso.
A riassumere, Che cosa Noi Avere Fatto È Quello IO Veramente ricercato A enfatizzare, Primo Di Tutto, suo molto importante A Sapere IL complessità Di IL sistema, particolarmente Quando Noi Avere interagire con Alcuni diverso livello Di processi Quello Essi Sono interagendo in parte insieme e Prima in movimento SU per parecchi Fa Quello Essi Sono indipendentemente lavorando E Essi Sono indipendentemente usato A caratterizzare IL sistema.
Tentativo A combinare questi Fa in uno coerente uno Perché Esso Veramente dà Voi UN Bene panoramica Di multi- strato interazioni E Anche dà Voi UN quantità Di informazione Quello Voi mancare In pratica Se Voi correre parecchi indipendente Fa.
Poi JMP Anche dà Voi UN quantità Di flessibilità SU edificio su questi Fa E Anche strumento UN quantità Di praticità informazione In tuo Fa. T gallina A IL FINE Anche, Noi Potevo Vedere Quello Come diverso dati analisi funzionalità e Anche costruito In biblioteche Potevo aiuto A caratterizzare IL diverso processi, in particolare, per esempio, In Questo caso, Esso era IL se stesso- crescita processi, E Come Noi Potere utilizzo Alcuni molto potente utensili, particolarmente In JMP professionista, E Anche Come Noi Potere interagire con altro applicazioni standard Quello Voi Avere In JMP A compensare per Alcuni mancante caratteristiche In IL JMP Pro Avanzate Analisi Cassetta degli attrezzi. Con Quello, IO Volere A Grazie Voi COSÌ tanto per tuo Attenzione E IO Speranza Voi Piace IL presentazione.
