C72 - 使用 Functional Data Explorer 提高对发酵过程的理解大家好，
我制作了一个演示视频，介绍如何使用 JMP Pro 17 中的 Functional Data Explorer 工具分析发酵批次数据。 这是一个很好的例子，将很快引起生物过程科学家的兴趣，并使他们能够更有效地使用他们的过程数据。
该示例使用来自 Laura Walls（爱丁堡大学前博士生，论文随附）的权威筛选设计出版物中的传感器数据和生产值。 目标是通过介质优化最大限度地提高紫杉醇的产量，但使用的读板机还收集了大量仅“通过眼睛”使用的传感器数据
概述
谁会觉得这有用？
- 专注于微生物或哺乳动物培养以生产生物产品（即单克隆抗体、抗生素、补充剂等）的团体。
- 对于那些使用可以轻松应用 DoE 式研究的小型生物反应器/酶标仪的人来说特别有用。 注意提及的设备，例如琥珀250和Ambr15 （赛多利斯）， Biolector/Robolector （贝克曼库尔特），摇瓶读数器（库纳）和迷你生物（应用）。
商业价值
- 更好地理解过程——如果科学家们可以从他们的在线传感器读数中识别“好”和“坏”运行，他们就能更好地捕捉发酵批次中的“警告信号”并进行纠正。 批次的运行成本可能高达数千，随着规模的增加，成本只会越来越高。 更好的知识将有助于防止批次损失。
- 提高工艺开发/放大速度——更快地识别有益的工艺参数可加快研发速度，而无需额外运行。
科学价值
- 将传感器读数趋势/模式与生产力的上升/下降联系起来。
- 改进了结果的交流（众多生物反应器的 X 乘 Y 图表对比一个分析仪）
- 轻松的数据处理（导入/准备）和处理（平滑、过滤等）
- 高级 DoE——从单一输出转向功能输出使用已经收集的数据。
视频 1 - 概述
视频 2 - 高级 FDE 应用
实例探究
