Hola a todos,
He preparado un vídeo de demostración para utilizar 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 utilizar de forma más eficaz los datos de sus procesos.
El ejemplo utiliza datos de sensores y valores de producción de una publicación definitiva sobre diseño de cribado de Laura Walls (ex estudiante de doctorado en la Universidad de Edimburgo, artículo adjunto). El objetivo era maximizar la producción de taxol mediante la optimización de los medios, pero el lector de placas utilizado también recopiló una gran cantidad de datos de sensores que sólo se utilizaron "a simple vista".
Descripción general
¿A quién le resultaría útil esto?
- Grupos que se centran en el cultivo de microbios o mamíferos para la producción de bioproductos (es decir, anticuerpos monoclonales, antibióticos, suplementos, etc.).
- Particularmente útil para quienes usan biorreactores/lectores de placas a pequeña escala que pueden aplicar estudios de estilo DoE fácilmente. Esté atento a la mención de equipos como Ambr250 y Ambr15 (Sartorius), Biolector/Robolector (Beckman Coulter), Shake Flask Reader (Kuhner) y MiniBio (Applikon).
Valor de negocio
- Mejor comprensión del proceso: si los científicos pueden identificar procesos "buenos" y "malos" 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 de dólares, lo que se vuelve cada vez más caro a medida que aumenta la escala. Un mejor conocimiento ayudará a prevenir la pérdida de lotes.
- Mayor velocidad de desarrollo/ampliación del proceso: una identificación más rápida de los parámetros beneficiosos del proceso acelera la I+D sin necesidad de ejecuciones adicionales.
Valor científico
- Vincular tendencias/patrones de lectura de sensores con la inclinación/disminución de la productividad.
- Comunicación mejorada de resultados (gráficos X por Y de numerosos biorreactores frente a un perfilador)
- Fácil manejo de datos (importación/preparación) y manipulación (suavizado, filtrado, etc.)
- DoE avanzado: pasar de resultados únicos a resultados funcionales utilizando datos que ya se han recopilado.
Vídeo 1: descripción general
Vídeo 2 - Aplicación FDE avanzada
