Hola a todos,
Preparé un video de demostración para usar la herramienta Functional Data Explorer en JMP Pro 17 para el análisis de datos de lotes de fermentación. Este es un gran ejemplo que captará rápidamente el interés de los científicos de bioprocesos y les permitirá usar sus datos de proceso de manera más efectiva.
El ejemplo utiliza datos de sensores y valores de producción de una publicación de diseño de detección definitiva de Laura Walls (exestudiante de doctorado en la Universidad de Edimburgo, documento adjunto). Los objetivos eran maximizar la producción de taxol a través de la optimización de medios, pero el lector de placas utilizado también recopiló una gran cantidad de datos del sensor que solo se usaron "a simple vista".
Descripción general
¿Quién encontraría esto útil?
- Grupos que se centran en el cultivo microbiano o de mamíferos para la producción de bioproductos (es decir, anticuerpos monoclonales, antibióticos, suplementos, etc.).
- Particularmente útil para aquellos que utilizan biorreactores/lectores de placas a pequeña escala que pueden aplicar fácilmente estudios estilo DoE. Esté atento a la mención de equipos como el ambar250 y abr15 (Sartorio), Biolector/Robolector (Beckman Coulter), Lector de matraces de batido (Kuhner) y minibio (Aplicación).
Valor de negocio
- Mejor comprensión del proceso: si los científicos pueden identificar ejecuciones "buenas" y "malas" a partir de las lecturas de sus sensores en línea, estarán mejor equipados para detectar "señales de advertencia" en los lotes de fermentación y corregirlos. La ejecución de lotes puede costar miles, lo que se vuelve cada vez más costoso a medida que aumenta la escala. Un mejor conocimiento ayudará a prevenir la pérdida de lotes.
- Aumento de la velocidad de desarrollo/ampliación de procesos: la identificación más rápida de parámetros de proceso beneficiosos acelera la I+D sin necesidad de ejecuciones adicionales.
Valor científico
- Vinculación de tendencias/patrones de lectura de sensores con la inclinación/disminución de la productividad.
- Comunicación de resultados mejorada (gráficos X por Y de numerosos biorreactores frente a un generador de perfiles)
- Fácil manejo de datos (importación/preparación) y manejo (suavizado, filtrado, etc.)
- DoE avanzado: alejarse de las salidas únicas para salidas funcionales utilizando datos que ya han sido recopilados.
Vídeo 1 - Descripción general
Video 2 - Aplicación FDE avanzada
