안녕하세요 여러분, 제 인턴십이 4일에 마감됩니다. 일 4월 저는 JMP에서의 제 경험과 제가 만든 작업에 대한 글을 쓰고 싶었습니다.
먼저, 저와 교류한 JMP의 모든 분들께 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 모두가 매우 친절했고 첫날부터 매우 환영받는 느낌을 받았습니다. 큰 감사 @volker_kraft 그리고 @Phil_Kay 지난 몇 달 동안 그들의 지도와 감독과 나의 (많은) 질문을 용인해 주셔서 감사합니다!
내 목표
인턴십 기간 동안 저는 Functional Data Explorer 플랫폼에 익숙해지고 특히 생명 공학 분야에서 데모 및 학술 사례 연구를 위한 부가가치 사례 연구를 개발하는 임무를 맡았습니다. 저의 목표는 과학자의 관심을 끌고 그들을 교육하는 데 도움이 되는 귀중한 리소스를 만들고 LinkedIn 시리즈 #FunctionalBio를 통해 시연 및 소셜 미디어 게시물을 만드는 것이었습니다.
사례 연구 찾기
케이스 스터디를 하면서 가장 힘들었던 점은 데이터 찾기 – 생명 공학의 업스트림 및 분석 영역의 기능적 데이터에 대한 수많은 간행물에도 불구하고 아무도 전체 데이터 세트를 게시하지 않았습니다. 대학 제휴 및 비 제휴 모두에서 데이터 검색에 도움이 되는 유용한 데이터 저장소 목록을 정리했습니다(첨부).
사례 연구
지난 3개월 동안 다음과 같은 사례 연구를 정리했습니다.
HPLC 분리 기능성 DOE
크로마토그래피에 대한 저의 박사 연구 및 경험을 바탕으로 이 예는 HPLC(피크 높이, 너비 및 시간)를 사용한 단일 출력 측정의 '전형적인' 방법을 취하여 실험 결과를 개선하는 읽기 쉬운 프로파일러로 모두 가져옵니다. .
바이오리액터 데이터 연구
한 번에 12개 이상의 바이오리액터를 실행하고 10개 이상의 센서에 대한 며칠 분량의 판독값을 받고 생각하는 고통을 느꼈습니다. '이것을 어떻게 이해해야 할까요?' 저는 FDE의 사용을 시연할 수 있는 생물반응기 데이터 세트(DOE 사용)를 찾고 싶었습니다. 이 예(The University of Edinburgh)는 실행 중에 수동적으로 수집한 모든 센서 데이터를 분석하고 이를 사용하여 '좋은' 실행과 '나쁜' 실행이 무엇인지 이해하는 방법을 잘 보여줍니다. 업스트림 과학자들에게 이것을 시연했을 때 그들은 항상 흥분해 보였습니다!
맞춤 곡선을 사용한 세포 성장
데이터 저장소에서 이 데이터 세트를 찾은 후 Fit Curve 플랫폼을 사용하여 세포 성장을 프로파일링하는 방법을 보여주는 간단한 데모를 설정했습니다. 모든 생물학자는 어느 시점에서 세포 성장 곡선을 수행했습니다. 맞춤 곡선 도구를 사용하면 세포 성장을 위한 최상의 조건을 찾으려고 할 때 분석이 더 빠르고 간단하며 더 효과적입니다.
학술 사례 연구
또한 HPLC용 FDE 사용과 세포 성장 분석을 위한 Fit Curve 플랫폼을 다루는 두 가지 학술 사례 연구를 준비했습니다. 교육 문서를 준비하는 것은 훌륭한 경험이었고 언어를 포괄적이고 지원하기 쉽게 유지하려는 흥미로운 도전이었습니다. 이해에.
데모 및 워크샵 - Croda, Astrazeneca, Dr Reddy's Laboratories, Biomarin Pharmaceuticals 및 Fujifilm Diosynth Biotechnologies를 포함하여 업스트림 및 분석 개발에서 역량을 확장하고자 하는 여러 생명공학 및 생물약제 회사에 제 사례 연구를 시연할 수 있었습니다. 고객에게 가치를 입증하는 방법과 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있는 언어를 사용하는 방법을 배운 것은 매우 유용했으며 이러한 기술을 제 박사 연구에 적용했습니다.
저는 또한 3월 3일 런던에서 열린 Functional Data Explorer 워크숍을 위한 교육 자료 준비에도 참여했습니다. 이 워크숍에 참여하여 고객에게 FDE 플랫폼을 가르치는 데 도움을 줄 수 있어서 좋았습니다!
JMP에서 보낸 시간은 매우 소중했고 앞으로의 경력에서 활용할 기술을 많이 배웠습니다. 계속해서 JMP 커뮤니티에 참여하고 소프트웨어와 그 모든 용도를 홍보하고 싶습니다!
건배!
벤
