Ci sono alcune nuove fantastiche funzionalità in JMP Pro 18: aggiornamenti a GLMM; maggiori capacità genomiche; modelli misti e screening della risposta per i big data; e aggiornamenti al SEM, solo per citarne alcuni. Ma se dovessi scegliere solo una nuova funzionalità di cui sono particolarmente entusiasta, sarebbe la funzionalità Peak Finding nel Functional Data Explorer (FDE).
Perché la ricerca dei picchi è importante?
Molte aziende dispongono di dati cromatografici e/o spettrali. Essere in grado di analizzare questi dati in modo semplice e nativo in JMP Pro è una richiesta comune da molto tempo.
Quando mostri la FDE agli utenti di ricerca e sviluppo e di produzione nei settori biotecnologico e farmaceutico, vedono immediatamente le applicazioni cromatografiche. Esistono quantità specifiche che gli utenti devono estrarre dai dati, ad esempio aree sotto la curva (AUC) e parametri di risoluzione, che richiedono un modo per identificare ed etichettare i picchi all'interno di una serie di cromatogrammi. Queste quantità, utilizzate come parte dello sviluppo del processo, sono fondamentali per la produzione e per soddisfare i requisiti normativi. Esistono, ovviamente, attrezzature e software specializzati per analizzare i dati di picco e riportare tali quantità, ma più e più volte i clienti JMP ci hanno detto che volevano qualcosa di più in modo nativo all'interno di JMP, poiché è qui che i dati finiscono comunque per essere analizzati .
Come si utilizza la ricerca dei picchi in JMP Pro?
Opzione di ricerca dei picchi nel menu Modelli FDE
Esaminerò un semplice esempio utilizzando un set di dati cromatografici provenienti dalla ricerca di dottorato del nostro collega Ben Barroso-Ingham. Di seguito è riportato uno screenshot dei dati cromatografici in FDE.
Ho già utilizzato alcuni degli strumenti di preelaborazione in FDE in modo da poterci concentrare sulla parte più importante dei cromatogrammi. Ben ha eseguito un esperimento progettato sulle impostazioni dell'apparecchiatura cromatografica che cercava di separare il composto del prodotto, che corrisponde ai picchi più grandi a sinistra, da un'impurità che corrisponde ai picchi a destra.
Ben ha variato due fattori nel suo DOE: la temperatura del materiale nella colonna cromatografica e l'impostazione della portata della colonna. Le impostazioni del fattore sono visibili nello screenshot seguente.
Possiamo utilizzare lo strumento Peak Finding in JMP Pro 18 per identificare ed etichettare i picchi, quindi estrarre le risoluzioni dei picchi, che misura quanto bene i picchi sono separati l'uno dall'altro. Quindi, possiamo analizzare tali risoluzioni come risposte con strumenti di modellazione statistica DOE come la regressione generalizzata.
Per fare ciò, utilizziamo l'opzione Peak Finding nel menu Models in FDE.
Ora possiamo utilizzare il nuovo Peak Editor. Dispone di due schede per visualizzare i dati: una scheda Singolo che ti consente di vedere i picchi per un singolo
cromatogramma e una scheda Multi che ti consente di vederli tutti insieme. Quella che vedi di seguito è la visualizzazione Multi per tutti i 10 cromatogrammi .
L'obiettivo qui è identificare i picchi ed etichettarli in modo da sapere quale picco è quale in ciascuno dei singoli cromatogrammi. Una volta eseguito correttamente, è possibile estrarre le funzionalità rilevanti, come gli AUC e le risoluzioni, dalla scheda Riepiloghi. Questo non è diverso dai risultati di un'analisi dei componenti principali funzionali nelle versioni precedenti di JMP Pro, ma i riepiloghi qui riportati sono specifici per i dati di tipo picco.
Trovare le vette
Utilizziamo l'opzione Rilevamento automatico dei picchi per svolgere la maggior parte del lavoro possibile in termini di ricerca dei picchi nei dati e loro etichettatura. Anche se il nostro obiettivo è rendere questo processo di ricerca dei picchi il più automatico possibile, sappiamo anche che nessuna soluzione completamente automatica potrà mai ottenere la risposta giusta il 100% delle volte. Quindi, speriamo che il rilevamento automatico dei picchi ti porti al 90% del percorso e che tu possa quindi modificare i risultati secondo necessità.
Qui ho fatto clic su Rilevamento automatico dei picchi e puoi vedere che sono stati trovati da uno a tre picchi per cromatogramma.
In alcuni cromatogrammi, il rilevamento dei picchi ha rilevato piccoli picchi che al momento non ci interessano. Possiamo rimuovere tali picchi andando alla visualizzazione Singola, selezionando il picco e facendo clic su Rimuovi.
Questo è il risultato della rimozione del picco “0” dal terzo cromatogramma .
Puoi anche aggiungere picchi e regolarne gli intervalli spostando le linee rosse tratteggiate. In alternativa, è possibile inserire manualmente gli intervalli nella casella di immissione numerica sulla destra.
Il risultato finale
Per questa particolare analisi, il risultato finale dell'utilizzo di Peak Finding è mostrato nello screenshot qui sopra. Mi ci sono voluti alcuni secondi per arrivare a questo punto. Ho rimosso tutti i picchi minori indesiderati. Ho anche rimosso entrambi i picchi dal cromatogramma in alto a sinistra, perché i due picchi erano così vicini l'uno all'altro che non abbiamo (ancora) gli strumenti per vedere dove inizia uno e finisce l'altro.
Nella scheda Riepiloghi, vediamo cose come le AUC per i due picchi e le relative risoluzioni per ciascuno dei campioni. Ulteriori misure di riepilogo sono disponibili sotto il triangolo rosso (sotto Personalizza riepiloghi delle funzioni).
Da qui possiamo salvare i riepiloghi nella tabella dati e quindi modellarli utilizzando altri strumenti di JMP.
Quali sono le prospettive per Peak Finding?
Nella tabella riepilogativa sopra, vediamo che mancano alcune risoluzioni (colonna Rs(0,1)). Questo perché stiamo utilizzando la definizione di risoluzione del picco della Farmacopea statunitense, che è indefinita quando i picchi sono così scarsamente risolti da non osservare la posizione in cui il picco si trova a metà della sua altezza complessiva.
Questo mi porta a un argomento di cui sono molto entusiasta in futuro per JMP Pro: aggiungere la capacità di adattare ai dati modelli di regressione non lineare basati su una somma di picchi gaussiani. Questa funzionalità consentirà agli utenti di JMP Pro di ottenere molto di più dai propri dati in situazioni come quella che vedi qui, quelle con picchi risolti molto male i cui dati attualmente dobbiamo semplicemente buttare via come se non fosse mai successo.
CIAO! Puoi creare una breve guida su questo argomento in modo da poterla condividere con i potenziali utenti? So che è stato condiviso su Discovery EU, ma non riesco a trovarne alcuna registrazione.
@chris_gotwalt1 ottima introduzione ad alcune fantastiche aggiunte a JMP Pro. La piattaforma FDE rappresenta una parte importante del mio flusso di lavoro, quindi adoro il lavoro che state facendo. Grazie per tutto quello che fate!
Due domande:
1) le somme gaussiane (e onestamente lorentziane/pseudo-voigt) sarebbero davvero fantastiche. Si tratterebbe di un aggiornamento 18.1 o 19 e versioni successive?
2) avete già alcune funzionalità per la sottrazione dello sfondo. Avete dei piani per espandere questo, incluso l'uso di un background pre-misurato? A volte lo sfondo deve essere adattato al segnale funzionale di ogni singolo campione (e talvolta anche punto per punto) prima della sottrazione. Avere un pulsante in background come il pulsante per il modulo funzionale di destinazione sarebbe molto utile.
Ancora una volta, grazie per tutto il lavoro che avete fatto su questo!
I dati devono avere un formato speciale (impilati o righe come funzioni...) nell'FDE affinché il rilevamento automatico dei picchi funzioni? Ho fatto un rapido tentativo con i miei dati in righe secondo la forma delle funzioni, ma il rilevamento automatico del picco non ha reagito affatto (nessuna modifica dopo aver premuto il pulsante).
