みなさん、こんにちは。私のインターンシップは 4 日に終了します。番目4 月 JMP での経験とこれまでの取り組みについて、記事を書きたいと思いました。
まず、私が交流した JMP の皆さんに感謝したいと思います。みんなとてもフレンドリーで、初日からとても歓迎されていると感じました. に感謝します@volker_kraftと@フィル_ケイ過去数か月にわたる彼らの指導と監督、そして私の（多くの）質問に寛容してくれてありがとう！
私の目標
インターンシップ中、私は Functional Data Explorer プラットフォームに精通し、特にバイオテクノロジーの分野で、デモ用の付加価値ケース スタディとアカデミック ケース スタディを開発する任務を負っていました。 私の目標は、科学者の関心を引き、科学者の教育にも役立つ貴重なリソースを作成することと、LinkedIn シリーズ #FunctionalBio を通じてデモンストレーションやソーシャル メディアへの投稿を作成することでした。
ケーススタディを探す
ケーススタディを作成する際の最大の課題は、データを見つける– バイオテクノロジーの上流および分析分野における機能データに関する無数の出版物にもかかわらず完全なデータセットを公開した人はいません。 私が見つけた (添付された) 有用なデータ リポジトリのリストをまとめました。
ケーススタディ
過去 3 か月間、以下のケーススタディをまとめました。
HPLC 分離機能 DOE
私自身の博士号の研究とクロマトグラフィーの経験に基づいて、この例では HPLC による単一出力測定 (ピークの高さ、幅、時間) の「典型的な」方法を採用し、実験結果を改善する読みやすいプロファイラーにすべてをまとめています。 .
バイオリアクターのデータ研究
一度に 12 以上のバイオリアクターを実行し、10 個を超えるセンサーと思考について何日にもわたる価値のある読み取り値を受け取るという苦痛を感じたことがある「どうすればこれを理解できるでしょうか?」私は、FDE の使用法を示すことができる (DOE を使用した) バイオリアクター データセットを見つけることに非常に熱心でした。 この例 (エジンバラ大学から) は、実行中に受動的に収集したすべてのセンサー データを分析し、それを使用して何が「良い」実行と「悪い」実行かを理解する方法をうまく示しています。 これをアップストリーム サイエンティストにデモンストレーションすると、彼らはいつも興奮しているように見えます。
フィットカーブによる細胞増殖
データ リポジトリでこのデータ セットを見つけた後、Fit Curve プラットフォームを使用して細胞増殖をプロファイリングする方法を示す簡単なデモをセットアップしました。 すべての生物学者は、ある時点で細胞増殖曲線を実行したことがあります。Fit Curve ツールを使用することで、細胞増殖に最適な条件を見つけようとする際の分析がより迅速、簡単、かつ効果的になります。
学術的なケーススタディ
また、HPLC での FDE の使用と、細胞増殖を分析するための Fit Curve プラットフォームをカバーする 2 つの学術的なケース スタディも用意しました。教育文書を作成することは素晴らしい経験であり、言語を包括的でわかりやすくするための興味深い課題でした。理解で。
デモとワークショップ- 私は幸運にも、Croda、Astrazeneca、Dr Reddy's Laboratories、Biomarin Pharmaceuticals、Fujifilm Diosynth Biotechnologies など、アップストリームおよび分析開発の能力を拡大しようとしているいくつかのバイオテクノロジーおよびバイオファーマ企業に私のケーススタディをデモすることができました。 顧客に価値を示す方法と、誰もが簡単に理解できる言葉を使用する方法を学ぶことは非常に役に立ち、私はこれらのスキルを自分の博士号の研究に取り入れています.
また、3 月 3 日にロンドンで開催された Functional Data Explorer ワークショップの教材の準備にも関与しました。これに参加して、FDE プラットフォームを顧客に教えるのを手伝うことができて良かったです。
JMP で過ごした時間はかけがえのないものでした。多くのスキルを学び、将来のキャリアに役立てることができました。 今後も JMP コミュニティに参加し、ソフトウェアとそのすべての使用法を宣伝していきたいと思います。
乾杯！
ベン
