こんにちは、私の名前はタンナズタージソレイマン。 今日、私は行くに話すについての応用のJMPデータ分析プラットホームのために製薬業界。 の集中のこれプレゼンテーションは行くになれの上どうやって私たちはできる得るもっとクロス-レベル洞察力を使用してより賢い実験計画法DoEそしてその後どうやって私たちはできる分析するそれより良いで注文に探す最適プロセス設定のために具体的には、のために例、製薬産業。
しかし何する私平均のクロス-レベル洞察力？ に得るにそれ、させて自分説明するの場合話それ私たちは持っている終わりと1つの私たちの顧客。 それ彼らはだったでの段階のプロセス開発あるワクチン生産、そして彼らは欲しかったに特徴づけるこれプロセス。 もしだった行くに分けるの違う段階のワクチン生産そしてのプロセス。 私たちはできるスプリットそれの中へ二主要フェーズの上流のそして下流。
の上流の段階はの段階それ彼らは感染するのホスト細胞とある限定番号のウイルスそしてそれから保つそれ下ある制御された環境そして下特定のプロセス状態のためにのウイルスに育つそしての人口到達するの目標レベル。 後それ、彼らは持っているに動くの材料にの次ユニット。 私たちは電話それ下流ユニットのために精製そしての配合に作るのワクチン準備ができてのためにの注射そして行く外にの市場。
のお客様だった焦点を合わせるの上のプロセス発達のこれら二フェーズ、意味それ彼らは必要なに特徴づけるのプロセス。 で注文にするそれ、彼らは必要なに識別する何ですかのほとんど重要なパラメーターのためにそれぞれのこれら単位、両方上流のそして下流を使用して実験計画法。 T鶏後それ、集めるのデータになれできるにモデルのプロセスのためにそれぞれ個人ユニット、そしてそれからを使用してのモデルに探すの最適屈強設定のためにそれぞれの彼ら。
そのあるとても典型的なタスク内でのバイオ産業にスプリットのプロセスの中へ主要単位そしてそれから特徴づけるそれぞれユニット個別に。 Mオストののケース、これ特徴づけはない影響を受けによるそれぞれ他の。 それで彼らはは完全に独立したタスクそして実験計画法。
保管これで心、の議題のこれ話すは行くになれの上どうやって私たちはできる作るこれらDOEもっと説明的なそしてもっと包括的なに持っているの最高またはもっと情報について違うレベルののプロセス、そしてそれからその後、どうやって私たちはできる使用JMPデータ分析プラットホームに初めモデルのデータそしてそれから使用のモデルに最適化するのプロセス。
しましょう始めるとの実験計画法のためにこれ特定の場合勉強。W e始めましたと実はランニングいくつかのワークショップとのチーム到来から両方上流のそしてまた下流。 T鶏私たちは持っていたいくつかのワークショップにただ考え出す外何はのほとんど重要要因またはパラメーターで彼らのプロセス。
私たちはできた簡単に見る、での初め一目、それ私たちははエンディング上にあるとても高い番号の要因それ実質的にその不可能またはその外のの予算に走るそのようなある大きい実験計画法。 W e持っていたに狭いそれ下と起動得点それぞれのこれらパラメーターベースのの上の重要性そしてどうやって多くの彼らは変化する内である普通生産そしてそれからどうやってそれするだろうなれの容易にの変化のためにそれぞれのこれら要因。 W eできたスコアそれ初めそしてそれから狭いの番号のパラメータに八のためにそれぞれのこれら単位。
後それ、私たちはできた簡単にまた内でそれワークショップ、できた見るの高い影響の、のために例、上流の結果の上の下流ユニットただなぜならこれら二単位は非常に接続されています一緒にそして彼らはできる簡単に影響それぞれ他の。 意味それもし彼らは欲しかったに特徴づけるある下流別々にそして見つけるの最適設定、ほとんどおそらくそれできない仕事として最適として彼らは期待されるなぜならそれできる非常に影響によるの結果の上流のユニット。
そのより良いに持っているそれその代わりの二個人または独立した実験計画法、持っているあるジョイントDoE、カバー両方側面一緒にそしてまたカバーの交流。 それ与える私たちあるとても良いクロス-要素概要内で私たちの実験計画法そしてヘルプまたでの同じ時間に最小化するの番号の走るそれ彼らは作る。あまた取得あまりにも多くのより良いランダム化要素のために私たちの走る、のコース、下実用的監督。
どうやって私たちは持っている終わりこれ理論？ 前に私ジャンプにのデモそれ私欲しかったに見せるあなた、させて自分与えるあなたいくつかの情報についての制限それ私たちは持っていたでこれ理論。 F最初にの全て、それぞれ上流のバッチできた直接行くに1つ下流バッチ。 しかしでの下流、彼らは持っていたの可能性に走る二原子炉で平行に増加の容量の下流。
しかしの最大の制限彼らは持っていたでの下流だったそれいつ彼らはだったランニングそれらの平行反応器、二ののデザイン要因持っていたになれセットの同じのためにそれらの二平行反応器。 のために例、でこれ場合、彼らは持っていたに保つの酵素時間そして所有上時間の上の下流絶え間ないの上両方平行反応器。
それからまたそれだったとても重要に持っているあるちゃんとした時間計画間上流のそして下流、意味それ彼らはできませんでした持っているある大きい遅れからの仕上げのの上流のバッチそれまでそれ到達するにの下流バッチ。
また間これら二フェーズ、私たちはできた識別するある要素呼ばれたイニシャル細胞密度それはたいてい到来から上流の、それそれだったある一般要素間これら二単位。 W e電話それとしてあるペア要素に参加するこれら二DoEそして接続するこれら二DoEの中へ1つ複雑な1つ。
に始めるそれ、私たちはまた必要なに理解する、わかった、何はの最小番号の上流のバッチまたは下流バッチ私たちは必要？ Sすぐに、としてあなたできる見るここ、彼らは両方持っていた八デザイン要因、しかし以来の下流プロセス持っていたの余分な制限の上私たちのデザイン、それするだろうなれの1つ制御するの最小番号の実験。 それはなぜ私始めるのDoEによる探しているでの下流プロセス。
しましょう持っているある見てでのデモ。 としてあなたできる見るここ、これらはのデザイン要素それ私たちは持っていたのためにの下流ユニット。 私欲しいに知るどうやって多くの最小、どうやって多くの実験またはバッジする私必要から上流のになれできるにカバー全ての必須バッジまたは実験私走るで私のDoE。
起動とカスタムデザイン、それから私できる負荷私の要素。 これらは全て要因それ私持っているのために下流。 プラス私必要に追加私のイニシャル細胞密度、の一部要素それ来るから上流のバッチ。 としてあなたできる見るここ、ほとんど全てのこれら要因、の変化はセットとして簡単を除外するの我慢する時間そしてまた酵素時間、どれのはの二要因それ私欲しいに保つ彼ら似ているのためにの二ランニングバッチで平行。
とこれ設定、私できるなれもちろんそれそれらのバッチはセットに持っているの同じ所有上時間そして酵素時間。 さらに、私は興味があるでの主要効果で私のモデルそしての相互作用。 しましょう持っているある見てここ。 としてあなたできる見る、いくつかのの彼ら、の相互作用はセットでもし可能、どれの私欲しいに持っている彼らとして必要。 そして私たちはは良いここ。
としてあなたできる見るここ、 JMP示唆する自分それあなた必要最小19実験である下流にカバーのためにこれら相互作用。 Tああなれ安全、私たちはいつも欲しいに持っている1つ最小余分なの上上。 T帽子与える自分20実験または20上流のバッチとしての最小起動ポイントのために上流の。
わかった、それからしましょう持っているある見てで私の上流の。 これらは私の上流の要因そして私できる負荷それで私のカスタムデザイン。 私午前またここ興味があるで二相互作用。 Sすぐに私たちは言ったそれ私たちは欲しいに持っている20上流の実験、私できる特定としてあるユーザーどうやって多くの実験私欲しい。 T鶏私できる作るのデザインによる押すこれ1つ。
に保存の時間、私すでに保存されましたのデザインそしてさせて自分持ってくるそれ上ここ。 これはの実験的なデザインのために私の上流のでの初めレベル。 今、私欲しいに使用これデザインにデザイン私の下流実験。 にするそれ、私行く戻るに私のデザイン要素のために下流。 あ得、カスタムデザイン。 私意思負荷私の要素として私欲しい彼らになれ。
Nうわー、私欲しいに含むこれデザイン実験のために上流ので私の実験。 どうやって私するそれはそれ私初め選択するそれデザイン窓そしてそれから私できるあれを呼べ。 私できる選択するの筋の通った要因、そしてそれから輸入それ実験またで私のデザイン。 あsあなたできる見るここ、これらはの実験それだった設計のためにの上流の、そして彼らははセットとしてある共変量。
もっとよりもステップはそれ私欲しいに持っている全て私の下流パラメータープラス私のイニシャルセット密度。 私欲しいに見てで彼らまたで交流モード。 しかしの要因それ来るから上流の、私保つ彼らとしてある主要効果。 としてあなたできる見るここ、そこにははいくつかのまだでもし可能、私必要になれもちろんそれ彼らははセットとしてある必要1つ。
それから以来私すでに含まれていますあるデザイン実験、それから私できる除外するの要素それ私持っているから上流の。 多分私できるただ取り除く彼ら全てここまた。 追加の主要要素、の2番注文、そしてそれからの要因から上流ののみとしてある主要要素。
それから私できる選ぶ彼ら。 もし私行く上ここそして言う灌流レート、これ1つ、これ1つ、そしてこれ1つ、これらはの要因は到来から私の上流の、そして私できるセット彼らとしてもし可能。 ただになれもちろんそれ私持っているすべて含まれていますでこれ1つそしてこれ1つもっているになれまたもし可能。 私しないでください必要に力それでこれデザインもうなぜならそのすでに含まれていますそこには。今、私できるセットそれに持っている10全体プロットそして20走るここそして作るのデザイン。
に保存の時間また、私持っている作ったのデザインそしてこれするだろうなれの結果。 今ここ私持っているある組み合わせたDoE両方上流用そして下流。 のニース一部についてそれはそれ今私持っているあるカラム呼ばれた全体プロットそれそれ言うそれのためにの同じ番号、意味それそれ言うそれそれぞれ平行ユニット、私持っているある修理済み我慢する時間そしての酵素時間。
としてあなたできる見るここそれそれ変化、それ保つ絶え間ない間それぞれ二ペア。 私は組み合わせる両方デザイン上流のそして下流今の中へ1つユニット。 それから私できるまた優先順位を付けるどれの上流のユニットもっているになれ走る初めになれできるに保つの時間バランス間の上流と下流、そしてまた持っているそれで多くの柔軟性で維持するの状態修理済み間の平行専門家。これできた与える自分あるとても良い概要の両方レベルそしてそれから両方フェーズ一緒に。
しましょう行く戻るにのスライド。 Nああ私たちは持っているある良い実験計画法カバーリング両方段階。 今しましょう持っているある見てどうやって私たちはできるするの分析一緒に。 しかしに保存の時間、私は行くにのみ見てでの上流のプロセスそして見てでのデータ。 T彼標的はそれ今私欲しいにモデルの成長段階ののウイルスでの上流のそして使用のキネティックモデリング。
それから後私探すそれモデル、それから私できる探すの最適なプロセス条件のために上流の。 どうやってできる使用の機能性建てる上でJMP? T彼のは私のデータセットでの一瞬、そのある正規化されたデータセットそれ私たちは持っている。 あsあなたできる見るここ、これはのデータそれ私たちは集めましたその間これ実験。 それだった30違うバッチ。
T鶏私たちは走った違うプロセスそして私たちは監視されているの成長段階のウイルス以上違う日々そして違う条件。 そしてそれから私たちはできた見るどうやってのウイルス人口ビルドします上。 Uだーいくつかの条件後あるその間、のウイルス人口始まりますに劣化させるまたは行くにの死んだ空間。
Nああ私たちは欲しいに特徴付けるかモデル化するこれプロフィールまたはこれ成長段階ののウイルスになれできるに予測する、わかった、何するだろうなれの最高組み合わせの細胞、ウイルス、の環境状態、そしてまたどうやって多くの日々する私たちは必要に走るでの上流の？
にするそれ、 JMPもっているあるとてもニース特徴での専門化されたモデリングそしてフィット曲線。 私できる置くYさんの収率はのウイルス集中または人口以上時間、としてY. バツとして私の日そしてのバッチ番号そしての要因それは制御する私のプロセス、どれのはのインキュベータ、の温度そしてのイニシャルウイルス集中での対数規模。
フィットカーブ与える自分あるとてもニースイニシャル概要のどうやってそれぞれのこれらバッチ建てる上以上時間個別に。 しかしそれから今私欲しいにモデルこれらバッチまたはこれら特性、これキネティックモデル。 私たちは持っているあるとてもニースオプションここでJMPそれは呼ばれた指数関数的成長そして減衰そしてそれからフィット細胞成長。 それでそのある建てられた-で図書館それあなたできる簡単に選ぶそしてそれからあなたできるフィットあるロジスティック成長モデルにあなたのプロフィール。
としてあなたできる見るここ、これ細胞成長モデル試してみますにフィットこれ機能性にそれぞれの私の曲線、カバーリングのY0 、どれのはイニシャルウイルス集中、 YM斧はの最大到達したウイルス集中、そしてそれから分割レートそしてそれから死亡レート。 T鶏それ与えるあなたあるニースまとめのそれぞれのこれらバッチ、そしてこれはの有効発達のそれぞれのこれらパラメータのためにそれぞれののバッチ。
しかしそれから私欲しいに持っている1つ余分なさらに遠く、ただ考え出す外どうやってはこれプロセスパラメータ影響それぞれの私の要因ここ。 T鶏でプロバージョンのJMP、そこにははあるとてもニースオプション呼ばれた曲線DoEあ分析それ与えるあなたこれオプションに分析する何要因影響を与えるそれぞれの私のプロセスパラメータのYM斧、のために例、分割比率または死亡レートまたはそれでの上。
としてあなたできる見るここ、それ与えるあなたある組み合わせた窓それのためにそれぞれのこれら四パラメーター、それ与えるあなたある可能性に使用の一般化された回帰とそれから試すに分析するまたはモデルそれぞれの彼ら個別に。 としての例、あなた見るそれのためにYM斧、私できる見るの温度そしてイニシャルウイルス集中もっているある重要な効果そして保育器はない働く似ている。 あなた本当に得るある良い概要のの違うパラメーターそしてもの。
またはもし私行くのために死亡、私見てでのプロファイラー、私見るまたどうやってするだろうなれの効果のこれら二要因の上それぞれのの保育器、のために例。 それもっているあるとても良いユーザーインターフェースに組み合わせる全てこれら分析一緒にそして与えるあなたあるとてもニース概要の違う要因そして彼らの効果の上私のプロセス。
しかしまた与えるあなたあるニースプロファイラーでの底ここそれ与えるあなた良い情報について、わかった、もし私変化私のインキュベータそして温度そして私のイニシャルウイルス集中、どうやってするそれ影響する私の収率？ T鶏もし行くつもりです、なぜなら例、到着に私の目標内で半分ある日、どうやってすべきなれ私のプロセス状態？ T鶏私できる簡単に使用の望ましさ関数ここそして最大化するそれ。
何私できる見るここ、もし私欲しいに到着私の目標そして得るの最大ウイルス集中内で半分ある日、私持っているに始めるとの最高イニシャルウイルス集中そして最高温度。私がf私与えるそれもっと時間そして、のために例、言うそれその大丈夫、私できる走る私の上流のと二そしてある半分日々、それからの状況するだろうなれ違う。
あなたするだろう言うそれ、わかった、に得るのより高い収率、あなた必要に始めるとのより低い細胞密度またはウイルス密度、そしてそれからウイルスそれのようにそれ高い温度。 それはなぜあなたすべき行くとあるより低い温度。 そのあるとてもニース直感的な方法にただ遊ぶその周りと違う要因そしてそれからベースのの上の可視性のあなたのシステムそしてまたの実用性それあなた持っているであなたのプロセス、それからあなたできる大丈夫曲そして探すの最適屈強プロセス状態。
これは素晴らしい。 しかしの最大の問題それ私持っているとこれ曲線DoE分析はそれ私はないいくつかのとてもニース機能性での標準モデリング一部のそれ、どれのもし私行くのために診断プロット、のために例、私はないこれデジタル化された残留物プロットそれ助けた自分に探すアウトリえー、どれの私できない識別するもし私する持っているアウトリえーっとここか否か。
またはもし私する必要に適用するいくつかの変換のようにpたくさん変換またはそれで。 私本当に逃したそれらの機能性でこれ一部、しかし私まだ持っているのオプションに補償するそれないと抽出するこれまとめ外そしてそれから試すにモデルそれぞれのこれらパラメーター個別に。 しかししましょうするそれ。
私抽出されたそれパラメータ、としてあなたできる見るここ、のグループまとめパラメータ、そして私抽出された彼ら、そしてそれから私追加したに私のデータテーブル。 今私できる持っているある見てでそれぞれの彼ら個別にそして作るの分析そしてそのにただ考え出す外。
のために例、私意思行くのためにY0 、そしてそれからあなた持っているのオプション、もし私行くここ、にただ適用するあなたの自分のルーティーンのモデリングそしてそれから含む全ての要因そして使用一般化された回帰そしてそれから動くの上と考え出す外もしあなた必要、のために例、に適用するそれで変換または取り除くどれでも異常値。 それから、のために例、もし私見てでこれ1つ、もし私見てでYマックスモデルそして私試すにモデルそれである普通ルーティーン、私できる見るそれ、のために例、私する持っている1つ外うそつきそれ私持っているに取り除くそれ。
またはのために例、私必要に適用するいくつかの変換の上私のデータにクリアそれ外初めそしてまたに作るそれもっと正規化されたそしてそれから含むそれで私の... それから動くの上と私の休むのの分析。 しかしそれからもし私比較するここ、のために例、今私欲しいに取り除くの外れ値ここ。
今私は削除するの外れ値ここ。 それから私見るそれ私しないでください必要どれでももっとプロット曲線変換後削除するの外れ値。 何私見るここ、これは行くになれのプロフィールからある普通または標準アプローチのモデリングのそれぞれののパラメーター。 その間もし私来る戻るにこれセクション、私だったないそれ分析そしてしたがって、何私できた得る外のそれだったそのようなあるプロファイラーなぜなら私まだ持っていた私の外れ値でこれデータセットそして私できませんでした見るそれ。T鶏それだった到来と何かそれ以外。
もし私するこれ初め、私する私のイニシャル検査そしてそれから私できる来る戻るここで私の写真そしてそれから、のために例、私できる適用する... 私初め必要に取り除くこれまた、リ動くフィット。 そしてそれから、のために例、私できる適用する私の地元データフィルターそして除外する私の外れ値そしてそれからするのモデリング一部のそれ。そしてそれから、のために例、そして動くとの他の一部。
私持っているこれオプションにするこれ。 そしてのコース、私する持っているのオプションに力要素でモデル打ち上げ、としてそれは制御されたそして力学期、に力いくつかの要因それ私できた見るで私の前の分析それ私持っているに持っているそれ。 に始めると。 私持っているこれら二オプションに補償するのためにのない診断一部でこれ分析。
しかしで一般的な、それはある完璧道具に持っているあるとても良い概要について何できたなれの潜在的要因影響の上私のプロセス。
わかった。 に要約するどうやって私たちはできる使用これ機能性、としてあなたできる見るここ、私たちは始めましたとフィッティングある曲線、そしてそれから私たちは抽出されたのモデルパラメータ、そしてそれから私たちはできた調査するそれぞれのそれらのパラメータ個別に、そしてそれからどちらか私たちは力の重要な要素でのフィット曲線、または除外するの異常値、そしてまたただ予め適用するどれでも変換それは必要な、そしてそれからあなたできる得るある組み合わせた概要としてそのようなでのフィットモデル。これ行くになれあるとてもニース分析とあるとても役に立つパッケージの機能性のために私たちの場合。
に要約すると、何私たちは持っている終わりはそれ私本当に欲しかったにを強調し、初めの全て、そのとても重要に知るの複雑ののシステム、特にいつ私たちは持っている交流するといくつかの違うレベルのプロセスそれ彼らはは相互作用する部分的に一緒にそして前に移動中の上のためにいくつかのDoEそれ彼らはは独立して働くそして彼らはは独立して使用済みに特徴づけるのシステム。
試すに組み合わせるこれらDoEの中へ1つ筋の通った1つなぜならそれ本当に与えるあなたある良い概要のマルチ層相互作用そしてまた与えるあなたある多くの情報それあなた逃すで練習するもしあなた走るいくつかの独立したDOE。
それからJMPまた与えるあなたある多くの柔軟性の上建物上これらDoEそしてまた埋め込むある多くの実用性情報であなたのDoE。 T鶏での終わりまた、私たちはできた見るそれどうやって違うデータ分析機能性とまた建てられたで図書館できたヘルプに特徴づけるの違うプロセス、具体的には、のために例、でこれ場合、それだったの自己-成長プロセス、そしてどうやって私たちはできる使用いくつかのとても強力なツール、特にでJMPプロ、そしてまたどうやって私たちはできる交流すると他の標準アプリケーションそれあなた持っているでJMPに補償するのためにいくつかのない特徴でのJMPプロ高度な分析ツールボックス。 とそれ、私欲しいに感謝あなたそれで多くののためにあなたの注意そして私希望あなたのようにのプレゼンテーション。
