C75 - 使用拟合曲线和曲线 DOE 进行细胞生长分析大家好，
我制作了一个演示视频，介绍如何使用 JMP Pro 17 中的拟合曲线和曲线 DoE 工具分析细胞生长数据。 这是一个很好的例子，将很快引起参与细胞生长测量（生物过程、遗传学）的广泛科学家的兴趣。
该示例使用平板阅读器的光密度读数测量不同细胞系（不同的基因编辑菌株）对不同百分比的麦芽糖。 该演示展示了科学家在几分钟内从他们的数据中获得有意义的参数（即增长率）和概况的速度有多快。
有些客户可能会问为什么他们不直接使用 Functional Data Explorer；在 Fit Curve 中使用预先确定的机制模型将更好地拟合细胞生长的预期形状——尤其是在生长的“静止期”。 对于 FDE，这通常不能很好地呈现——尤其是当数据可变或有噪声时。
概述
谁会觉得这有用？
- 专注于微生物或哺乳动物培养的群体——这可能包括生物过程（哺乳动物、微生物、藻类）或遗传群体——通常处于研发阶段。
- 注意提及设备（“生物反应器”、“酶标仪”、“微生物反应器”），例如Ambr15 （赛多利斯）， Biolector/Robolector （贝克曼库尔特），摇瓶读数器（库纳）。
商业价值
- 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
- 在几分钟内快速获得有价值的参数，而不是“通过眼睛”识别或手动计算值。
- 应用目标配置文件来探索参数以达到目标。
- 指导额外的实验以改善细胞生长。
- 易于与分析器工具进行通信。
实例探究数据表
