今天是去到是说关于使用杰普,我们的最喜欢的软件
和申请它到A真实的-世界问题在我们的分析性的科学部门
在阿米里斯哪个是A共生公司。
前我们跳进入那，我通缉到介绍我作为出色地作为
斯科特， WHO帮助了我沿着这旅行。
我是斯特凡,我是一个联系导演的研发D数据分析A鸢尾花。
我有十二年的行业经验，
A很多的各种各样的背景，我有工作过在各种各样的实验室
从分析性的化学到发酵科学和在更多的最近的年
专注的更多的在这质量和数据科学边的事物。
斯科特有帮助了我在A很多的这内容这里
和有到过在职的和阿米里斯为了A数字的年
和他是一的这联合管理计划优点在职的对于JMP。
ID喜欢到开始离开经过只是说感谢你到斯科特为了帮助我们出去这里。
是去到分裂这讲话今天进入三部分。
我是去到给A少量的背景和语境两个都在合成的生物学，
如果你没有听到的那前，和分析性的化学。
这主要的部分的这讲话是真的去到是专注的在然后申请联合管理计划
到A具体的问题我们有和然后最后出色地裹它向上
简要地接触在自动化和然后这影响
的这分析和这案件学习出色地看在一起。
S奥梅的你可能不是是熟悉的和合成的生物学
或者分析性的化学和我真的喜欢到理解
语境和背景和是去到是相对地重要的
为了这案件学习我们看在，出色地重点在那今天和开始那里。
S合成的生物学真的杠杆微生物，
作为我们喜欢到称呼他们，作为活的工厂。
我们使用主要是酵母在这案件的阿米里斯那我们精确工程师，
和我们使用这过程的发酵,哪个是不是A新的事物它是某物
人们有到过使用为了数千的年，主要是到制作酒精
和面包在A很多的案例。
在我们的案件，是使用这酵母在发酵,
喂养它糖和转换那糖进入A种类的目标
原料和化学品。
那些原料和化学品我们能然后制作
更高纯度所以他们可能是更高表演降低成本
和在A更多的可持续的时尚。
到给一个例子，这不是只是A仙女故事。
这是现实，它是不是一个主意，我们有
18分子今天那我们生产在规模和我是显示
A子集的那些这里。
有一个例子在这顶部左边你有青蒿素。
那是一个抗疟药药品，它曾是我们的第一的分子
和那是如何我们的公司曾是成立。
在这顶部中间，我们有比奥芬哪个是实际上A强大的
建筑堵塞那我们然后转变进入其他化学品和应用程序。
一例子存在角鲨烯哪个是A
非常受欢迎的润肤剂用过的在这化妆品行业
和传统上是来源从鲨鱼肝脏
和一那可能是熟悉的在这底部中间，我们有广藿香。
一些人们联系那和这嬉皮士闻，它是A香味，
但它是实际上真的无处不在的在这香味行业
作为A根据笔记，所以它去进入数千的产品。
事物喜欢浪潮洗涤剂有广藿香在它和我们能生产这，
哪个是传统上提取的从植物
和我们的合成的生物学平台。
我工作在这研发功能，和所以我们的目标是真的到确认
这最好的乙菌株那我们能然后使用在制造业规模，
和那需要研究在规模。
我们跑步高度自动化的A很多的高的-吞吐量工作流程
在阿米里斯在埃默里维尔,和所以从这左边那里我们开始筛选
我们的酵母菌株
在A容量的关于60万菌株每月。
我们拿那些顶部表演者和我们推动他们
到什么我们称呼我们的长椅-规模生物反应器发酵，
哪个你能看如图所示在这正确的那里。
自始至终全部的这，是创造A很多的菌株，
哪个方法我们还需要到理解什么是正在发生在那些菌株，
什么是他们生产,如何很多，和那是真的在哪里分析来在。
那些分析需要到是跑步在A规模到匹配那所以我们能真的
得到这数据到理解什么是正在发生。
和这规模的研究，有A很多的机会，
和A很多的那些机会来从看着在传统的
方法和重新考虑如何到做那些。
我会说A小的少量关于分析性的化学。
再次，那是不是任何事物那是独特的到合成的生物学。
它是普遍的在A很多的工业、石油行业，
环境的科学,制药,非常常见的方式只是到措施事物。
患病的讲话这里真的关于色谱法，
和作为一个例子，患病的拿发酵那我们做在这生物反应性规模。
从这发酵,是去到样本那尽管它是跑步。
是去到得到A肮脏的样本从那哪个我们然后能更远
准备和稀。
我们有这混合物的成分在这最终的形式。
出色地然后拿这混合物的成分，
出色地跑步它穿过一些分离技术。
那是A色谱仪。
什么那是去到做是基于在这财产的那些成分，
可能是尺寸，它可能是极性，它会允许我们到分离那些出去。
我们然后喂养那进入一些检测机制。
有A种类那你能使用和什么那给出你是A分离
的这些成分超过时间和然后一些强度的回复。
这最后的片和在哪里是去到重点今天
是强度不是真的A有用事物为了你或者我到制作决定在。
我们需要到翻译那进入某物有用喜欢A专注。
这校准曲线允许我们到翻译
那强度进入A专注，
和的课程，你能想象如果你得到那翻译错误的，
你的数据是去到是错误的和它是去到误导你。
校准曲线是在哪里出色地重点今天，
和那是这心的这问题。
A校准曲线是创建，经过跑步标准和
变化的级别的你的已知的成分。
这例子我是显示这里，
我们有A低的中-高的，所以A三- 等级校准。
我们知道什么这专注是在那些因为我们准备好了他们，
和我们措施这回复在这些仪器。
从那里，我们能合身一些校准曲线。
在这例子，我是显示只是A简单的线性合身，
和然后我们能跑步未知样品，
读这回复离开我们的乐器和做一个逆预言。
是采取我们的回复从这是和预测什么这数量是
在那样本。
它是A非常常见的方式到是有能力的到量化事物在未知样品。
那是我们的背景。
是去到跳进入这案件学习看着在这钥匙问题
我们有大约优化A部分的我们的过程在我们的分析。
一点点更多的背景这里是那什么时候我们做校准在我们的实验室,
有A成本联系维护的这些校准
和校准曲线和校准标准是昂贵的，
两个都到期的到人们时间，但还材料。
这些材料能经常成本数千,甚至十的数千
的美元每公克。
和这规模那是正在做我们的研究在，它真的推动我们
再次到重新考虑那些传统的接近。
是跑步百万的样品每年，和我们有A真的各种各样的
放的分析性的方法所以我们有现在
在我们的实验室在埃默里维尔,
超过100不同的分析性的方法测量全部成分。
一地方我们看起来在是按照惯例。
我们看这和最多人们我们聘请，这是在哪里人们开始。
按照惯例校准曲线经常有五到七水平，
无论他们是线性或者不是。
我们思考关于他们说，好的，五到七水平，线性合身。
在理论，这最多你可能需要是或者这最低限度你可能需要是二
和有A成本到每个额外的等级，
两个都在材料和准备成本和维护。
这是在哪里我们通缉到看和问这问题，
看，能我们实际上减少这数字为了一个现存的方法
没有重要的影响在我们的实际的数据质量？
这方式我们量化我们的未知样品。
这是在哪里联合管理计划来了在，是去到使用跳这里到模拟
一些选择校准计划，在这案件，
减少这数字的级别的校准
和到重申什么我们已经走过通过我们的问题最终是那
校准维护是昂贵。
那是激怒了经过这规模我们做它在。
我们的一般的方法是真的去到是到看在如何能我们优化这。
让我们看在减少这级别的那些校准，
和然后我们的具体的解决方案是使用 JMP这里
到问这问题，看，如果我们去后退在时间
而如果理论上，我们有跑步二校准器或者三校准器
反而的六或者七，如何会那有受影响的我们的数据？
我们的案件这里，是去到重点在A单身的方法今天。
这是A真实的方法我们已经到过跑步为了关于六几个月。
我们有22批次的样品我们已经跑步在这方法，
所以它是关于1000样品。
我们的现存的校准我展示这里在这正确的是A线性校准。
它有六级别和我们已经估计的如果我们能减少这
到这最低限度的二水平，我们可以节省一个估计的15,000 美元A年。
有A真实的可测量的动机到理解如果我们能追求这。
显示中这里这一般的工作流程那我们来了向上和。
我是去到去通过这真的迅速地正确的现在但不担心。
是去到走通过它步经过步一起。
是真的去到只是拉这历史的数据。
是去到重新创造我们的历史的校准在联合管理计划到证实什么
是正在做在联合管理计划火柴什么我们已经完毕从历史上看，
和然后是去到说，好的，让我们排除一些的这些水平，
重新创造这校准和那些减少水平，
和然后评价什么影响那有在我们的目标。
现在，我思考在这案件它是还真的重要的到强调你看，
我们有二经过-失败叉子在这路。
经常什么时候是正在做分析
在数据在手，是看着为了统计意义
和学习喜欢这，它是真的重要的到决定什么你的实际的
要求是。
在这案件，什么做那意思是？
是说关于影响在这测量的未知样品。
最终，我们想到制作当然那减少这校准是不是去
到偏见这测量在一方式或者这其他。
我们想这测量到是这相同的。
作为许多人们将要告诉你，这相同的是不是真的A可量化的事物，
它依靠在你的样本尺寸，这噪音在你的过程。
我们需要到定义什么是不不同的，相同的或者不影响意思是。
这里是去到放我们的验收标准先的时间
为了这第一的步作为准确性之内一半这百分，
和为了这第二步作为准确性之内1%。
出色地看这些来后退作为我们走通过这。
我们的第一的步，和每一个页这里，我是去到展示在这顶部正确的
什么步我们是在这过程，
作为出色地作为突出显示什么联合管理计划平台是使用。
为了我们的第一的步，是去到是拉我们的历史的数据
从A数据库，在我们的案件，我们有A数据库。
我们有A林系统那已经有这数据在A结构化的格式。
你可以还进口这从CSV，然而，你能使用权这数据。
是拉它在我们的案件使用生的SQL和吉林省
和它拉在A结构化的格式显示A子集的这列我们有，
但什么你会注意是在这案件我们有我们的六校准器
作为出色地作为A数字的未知样品。
是拉在这历史的数据作为这核数据放是在职的和。
这第一的步是重新创造和证实这相同的校准曲线
所以那相同的六-观点校准在JMP。
现在，你可能问为什么我们有到做这。
有二主要的原因。
一是校准曲线能有A很多的注意事项。
他们能有加权，他们能有锚点,
他们可以是被迫通过零，他们可以是非线性。
这是A好的方式到证实那你是使用这正确的
参数和联合管理计划到重新创造这。
这其他原因是那我们不预计这些价值观到是确切地这相同的。
这原因存在那A很多的这些分析性的软件用途一些所有权
回归那是不是确切地喜欢，让我们说，普通的至少正方形回归。
到做这，是去到使用A专门造型合身曲线范围
和真的只是重新创造我们的校准曲线。
只是喜欢我显示早些时候，
在哪里我们有我们的已知的数量的我们的六标准在这X
和我们的生的强度或者信号回复在这Y。
在我们的案件，我们有22批次，我是不是显示全部的他们这里，
但是繁殖这为了22不同的序列在本质上一
点击和什么我称呼这力量的这控制钥匙如果你不知道这诡计。
将要节省你A吨的时间，如果你抓住向下这控制钥匙，
点击在这红色的按钮，任何你做是去到申请到每一个
分析在那窗户。
最近学到了那是显然被称为广播，
所以你可以使用那作为出色地。
是重新创造A校准曲线为了每个的我们的批次
和然后在这相同的专门造型平台，是然后
保存这逆预言公式。
因为是预测从是到X，
如果你记住后退到我们的校准介绍，
到是有能力的到节省这预料到的价值观后退到我们的数据桌子。
这然后看起来喜欢这在哪里在我们的数据桌子
我们有第一的我们的历史的数量，什么我们拉从这数据库，
和现在我们有我们的生的数量那我们生成的从
这些新已创建校准曲线和JMP。
我们有A乘数我们有到申请，做这样本准备我们做
那我们拉从这数据库所以那是已经那里
和它是去到停留持续的。
我们简单地需要到只是申请A计算出的柱子这里
到有A比较价值到我们的历史的数据。
如果你看在这第一的生的，我们的价值是非常关闭到
但不是确切地这相同的作为我们的历史的数据。
下一个向上，是去到视觉上做A比较，绘图我们的历史的
反对这联合管理计划娱乐的那校准，
和这是A好的查看再次，到看通过你的数据。
什么你会预计或者希望为了是
A线那本质上看起来喜欢是等于X。
现在我们不想到停止在A视觉的分析。
我们的课程，想到带来一些统计数据进入它。
这是在哪里我们介绍这通过巴布洛克回归。
它是实际上某物那曾是只是添加进入这根据跳功能。
我思考和联合管理计划17 号用过的到是一个添加-在为了A长的时间。
我是高兴的它是那里现在。
这是A专门回归那是非参数和强壮的异常值，
那是真的设计的具体来说为了比较分析性的方法。
为了许多的你，大概不相关的你是绝不去到有到使用它，
但我们需要到使用它在这世界是在职的在。
什么这回归做，它给出你二假设测试
到测试为了持续的偏见作为出色地作为成比例的偏见。
S挞和A持续的偏见，在哪里是看见如果有偏见。
想象这线移动向上和向下这相同的穿过这范围。
是评估如果这信心间隔的我们的截距
做或者做不是包括零。
为了成比例的偏见，在哪里这偏见会改变基于在这回复。
是评估如果这信心间隔的我们的坡
做或者做不是包括一。
现在在我们的案件，我们拒绝这无效的假设在两个都的这些案例，
哪个告诉我们那我们做有统计上重要的偏见，
两个都持续的和成比例的在我们的数据放。
从这里你可能说，好的，是完毕有偏见我们不能移动在，
但思维后退，这是为什么它是真的重要的到定义
什么这实际的意义是因为
任何统计员将要告诉你在我们的数据放我们有1000样品，
你有1,000样品你是去到是看着在
非常紧的信心间隔。
你是去到是有能力的到探测非常小的差异。
我们有A统计上重要的不同之处但做它事情？
那带来我们到我们的最后的步是去到计算，
再次使用这柱子公式，
这相对的不同之处之间这二方法
和我是显示A分配的那以下
和那分配然后给出我们使用权到这测试等价。
这允许你到测试A分配的价值观反对这持续的
那你定义之内一些信心。
这里在这窗户，出色地进入我们的目标意思是是零
因为我们假设的那他们是去到是这相同的所以不不同之处。
现在我们得到到进入我们的验收标准，哪个曾是0.5%。
这给出我们这非常好的输出和我们的最终的二假设
测试在哪里如果我们拒绝这些，我们能决定本质上那这意思是
的这数据放是相等的到零之内加或者-0.5%。
这一你可能说，嘿斯特凡,这是正在做A t-测试，
你的分配是不是确切地普通的和我思考你是正确的
和如果我去后退我可能实际上使用这测试意思是平台
因为那给出你使用权到非参数等价测试。
不管，这是A真的有用和直接的方式到测试
为了实际的意义。
我们已经拉我们的历史的数据从这数据库，
我们已经重新创造了和评价的这校准曲线
和我们已经已确立的那它通过我们的验收标准。
如果它有失败的，它可以是一个问题和这数据放。
你可能不是是使用这正确的校准参数。
有A数字的原因，我们一般来说会
漂亮的很多总是预计这到经过。
它通常只是需要一些调查到什么是正在进行
在这方式你重新创造了这校准。
我们的下一个步是向下-采样或者减少这数字的级别
的我们的校准。
现在，如果我们尝试到做这没有杰普,我们有到去进入每一个单身的
顺序在我们的分析性的软件手动
消除校准器，重新计算事物。
是真的长的和乏味事物。
联合管理计划这是作为简单的作为只是使用这数据筛选。
在我们的案件和这六-观点校准我们有A线性一。
我们知道那这最低限度数字的点我们需要为了线性修复是二。
是采摘这最高和这最低校准器
和只是过滤向下到那些。
从这里我是去到去漂亮的迅速地，但真的全部是去到做
是重新创造这校准和二点在JMP。
再次，是使用这专门造型平台，正在做A合身线。
这仅有的不同之处现在是我们有二点反而的六
和是申请那逆预言公式后退到这数据桌子，
哪个再次是去到给我们我们的逆预言
和然后我们申请这乘数
和因为我知道我是去到做这实际的意义，
我是只是去到先发制人地计算A相对的不同之处之间
这二-观点校准和然后这历史的不同之处。
再次，我们去通过这通过巴博克和不是所以出奇，
再次考虑到这尺寸的我们的数据放，
是去到拒绝这无效的假设这里和建立那我们有
统计上重要的偏见，两个都成比例的和持续的。
我们移动在到测试我们的验收标准。
记住后退现在我们的临界点是1%反而的0.5%
和那是在职的和这利益相关者的这数据
到建立什么是一个可以接受等价。
那是总是重要的预工作到做
和是去到测试那等价。
这里我们寻找那这些二方法是相等的之内加或者负1%。
在这未知样品和那是真的重要的。
是使用那些历史的真实的-世界样品
到真的问这问题什么如果我们去后退在时间
和重新运行全部这些校准和二点
和报道这数据的这些未知样品。
如何会那些价值观改变？
在平均的我们看那他们改变非常小的，
和所以它给出A很多的信任到考虑到
诱导那些校准水平。
我们已经本质上证明了这现在
和所以这校准在这左边和这校准在这正确的
是说是相等的,不是去到提供相等的定量
之内1%和所以我们有本质上这证据我们需要到推为了这改变。
我们通过了我们的第一的查看，我们重新运行这评估和这二，
我们通过了那和现在是在我们的最终的步
的实施那些变化在我们的过程。
现在它是可以说这最多重要的部分，
如果你做一个分析，我们只是离开它坐着那里，不做很多好的。
这能有时是这最难的部分。
你有到去出去，你有到说服人们，尤其在案例喜欢这
和你有到拿考虑的或许是那里额外的
事物那这分析没有考虑。
我很高兴到讲话到任何人关于那，
但是不是去到去在深度的什么这其他考虑因素我们有
到思考关于前推杆这进入行动，
但和这例子，我们做过
实际上结尾向上减少校准级别从六到二
和那减少这年度的成本的跑步那方法经过关于15,000 美元。
从那里我们可能说，好的，什么现在？
是我们完毕？
的课程不是。
正确的现在我们需要到看在我们做过它为了一方法，
我们有A套房的其他100加方法那可能还有这些
许多等级校准那可能是矫枉过正为了什么我们需要。
我们想到看在重复这分析为了其他方法。
那是在哪里我思考自动化来了在。
它是A真的伟大的方式到规模这一-离开分析为了我们自己，
但还为了其他的。
我的规则的拇指是如果我寻找我正在做一个分析
更多的比二或者三次。
让我们建造那出去在这自动化，
说未来我A很多的时间，花费A小的时间现在。
患病的只是触碰在这非常简要地和我想到喊出去斯科特这里
为了帮助我和A很多的这工作流程建设者工作和这脚本编写
但这些本国的自动化工具在联合管理计划是真的强大的
和他们是非常用户-友好的，有A很多的代码-自由的选项
和所以有真的不同的方法你能做这。
你能做它在这左边边，正确的在A经典的方式正在做全部这脚本编写
甚至允许你到节省这些全球的变量
所以它可以给我们地方为了你到有用户进入他们的
验收标准哪个可能改变
和或者你能杠杆作用这工作流程建设者哪个是A少量的A较新的特征
但真的让我们你建造出去这自动化。
甚至如果你只是想到脚本它生的，
你能建造这框架那你能然后肉出去。
这二事物我将要说关于这是
如何很多你能自动化或者或许如何很多努力你有到放进入它
是去到是有限的到一些程度经过如何死板的那工作流程是。
如果用户需要它到是真的灵活的，需要到相互影响和它，
它可以变得非常具有挑战性的到自动化，
和的课程这数据一致性是钥匙作为出色地。
这是真的A伟大的工具到帮助其他的复制这分析，
但你真的做有到还火车他们和文档这工作，
制作当然他们知道什么它是实际上正在做。
作为我们全部知道，每一个分析有它是注意事项。
你需要人们不是只是到点击和有A报告，
但还理解A小的少量喜欢什么是一些
潜在的事物那可以来向上，尤其如果你是试
到未来-证明工作。
我喜欢到带来它后退一起和裹它向上那里
和希望今天那我有显示你那联合管理计划
你不有到做喜欢疯狂的复杂的或者复杂的事物在联合管理计划
你可以片一起A很多的简单的功能性
到创造真的有影响力的工作流程。
无论你是在职的在A实验室在你的组织，无论在哪里它是，
看到确认这些改进在现存的工作流程。
我喜欢到思考关于如果你全部是在这经验
最多的我们是在，有更多的数据比什么我们知道什么到做和。
看在这数据那不一是看着在
和然后挑战这传统的思维。
这方式是在职的是总是改变,问为什么做我们做它这方式。
在我们的案件，为了A长的时间，这是这方式我们做它。
五，六-观点校准。
问为什么，什么如果我们没有，什么会这影响是。
的课程，不有到告诉任何人倾听这里。
使用联合管理计划为了这可扩展分析和然后使用自动化到制作它简单的，
和它真的不有到是想要。
它只是有到工作为了什么你需要它到做。
最后，你能使用那到影响这些有影响力，实施有影响力的改变
和使用数据到驾驶那些决定。
它是大概一的这最多令人信服的工具那我们有今天。
如果你是说到管理，
做它在单位的美元因为他们爱那。
患病的裹它向上那里
我思考最后的事物ID喜欢到说是只是A感谢你到这
联合管理计划发现首脑委员会，
全部这人们组织特别的感谢你到斯科特为了全部这帮助
他给了我在这过去的和阿米里斯，但还和这讲话和这分析，
和然后A数字的人们在A鸢尾花WHO是卷入到和这
和和那，我将要裹它向上。
感谢你。 再见。
