こんにちは、みんな、
JMP Pro 17 の Fit Curve および Curve DoE ツールを使用して細胞増殖データを分析するためのデモ ビデオをまとめました。 これは、細胞増殖測定 (バイオプロセス、遺伝学) に携わる幅広い科学者の関心をすぐに引きつける好例です。
この例では、さまざまな割合のマルトースでさまざまな細胞株 (遺伝子編集されたさまざまな株) を測定するプレート リーダーからの光学密度の読み取り値を使用しています。 このデモは、科学者がデータから数分以内に意味のあるパラメーター (成長率など) とプロファイルを取得できる速さを示しています。
一部の顧客は、なぜ Functional Data Explorer だけを使用しないのかと尋ねるかもしれません。 Fit Curve で事前に決定された機構モデルを使用すると、特に成長の「定常期」において、細胞成長の予想される形状によりよく適合します。 FDE では、特にデータが可変またはノイズの多い場合、これは通常うまく表示されません。
概要
誰がこれを便利だと思いますか?
- 微生物または哺乳類の培養に焦点を当てたグループ – これにはバイオプロセス (哺乳類、微生物、藻類) または遺伝子グループが含まれます – 通常は研究開発段階にあります。
- などの機器 (「バイオリアクター」、「プレート リーダー」、「マイクロバイオリアクター」) の言及に注意してください。 Ambr15 （縫工筋）、バイオレクター/ロボレーター（ベックマン・コールター）、シェイクフラスコリーダー（クーナー）。
事業価値
- プロセス開発/スケールアップ速度の向上 – 有益なプロセス パラメーターの迅速な特定により、追加の実行を必要とせずに R+D がスピードアップします。
科学的価値
- 「目で」識別したり、値を手で計算したりするのではなく、貴重なパラメータを数分ですばやく取得します。
- ターゲット プロファイルを適用してパラメーターを探索し、目標を達成します。
- 細胞増殖を改善するための追加の実験をガイドします。
- プロファイラー ツールとのコミュニケーションの容易さ。
