JMP Pro 18 には、非常に多くの優れた新機能があります。GLMM の更新。より多くのゲノミクス機能。ビッグデータの混合モデルと応答スクリーニング。いくつか例を挙げると、SEM のアップデートなどです。しかし、私が特に興奮している新機能を 1 つだけ挙げるなら、それは Functional Data Explorer (FDE) のピーク検索機能です。
ピーク検出が重要なのはなぜですか?
多くの企業がクロマトグラフィー データやスペクトル データを持っています。これらのデータを JMP Pro で簡単かつネイティブに分析できることは、長い間一般的な要望でした。
バイオテクノロジーおよび製薬業界の研究開発および製造ユーザーに FDE を見せると、彼らはすぐにクロマトグラフィーのアプリケーションを目にします。ユーザーがデータから抽出する必要がある特定の量 (曲線下面積 (AUC) や分解能メトリクスなど) があり、これには一連のクロマトグラム内のピークを識別してラベルを付ける方法が必要です。プロセス開発の一部として使用されるこれらの量は、製造および規制要件を満たすために重要です。もちろん、ピークデータを分析し、これらの量を報告するための専用の機器とソフトウェアはありますが、JMP の顧客は、データが最終的に分析される場所であるため、JMP 内でネイティブにこれをもっと欲しいと何度も言いました。 。
JMP Pro でピーク検出を使用するにはどうすればよいですか?
FDE モデル メニューのピーク検出オプション
私たちの同僚、Ben Barroso-Ingham の博士研究によるクロマトグラフィー データセットを使用した簡単な例を見ていきます。 FDE のクロマトグラフィー データのスクリーンショットを以下に示します。
クロマトグラムの最も重要な部分に集中できるように、FDE の前処理ツールのいくつかをすでに使用しました。ベンは、左側の大きなピークに対応する生成化合物を、右側のピークに対応する不純物から分離することを目的とした、クロマトグラフィー装置の設定に関する計画された実験を実行しました。
Ben は DOE の 2 つの要素、つまりクロマトグラフィー カラム内の物質の温度とカラムの流量設定を変更しました。係数の設定は、以下のスクリーンショットに示されています。
JMP Pro 18 のピーク検索ツールを使用してピークを識別してラベルを付け、ピークの分解能を抽出します。これにより、ピークが互いにどの程度分離されているかが測定されます。次に、一般化回帰などの DOE 統計モデリング ツールを使用して、これらの解像度を応答として分析できます。
これを行うには、FDE の [モデル] メニューの [ピーク検出] オプションを使用します。
新しい Peak Editor を使用できるようになりました。データを表示するための 2 つのタブがあります。1つのタブでは、 単一のピークを表示できます。
クロマトグラム、およびそれらをすべてまとめて表示できるマルチタブ。以下に表示されるのは、10 個のクロマトグラムすべてのマルチビューです。
ここでの目標は、ピークを特定してラベルを付け、個々のクロマトグラムのそれぞれでどのピークがどれであるかを知ることです。これが正しく行われると、[概要] タブから AUC や解像度などの関連する機能を引き出すことができます。これは、JMP Pro の以前のバージョンでの機能主成分分析の結果と似ていますが、ここでの概要はピークタイプのデータに特有のものです。
ピークを見つける
データ内のピークを見つけてラベルを付けるという点で、できる限り多くの作業を行うために、自動ピーク検出オプションを使用します。私たちの目標は、このピーク検出プロセスを可能な限り自動化することですが、完全に自動化されたソリューションでは 100% 正しい答えが得られるわけではないこともわかっています。したがって、自動ピーク検出によって 90% の目標を達成し、必要に応じて結果を微調整できることを願っています。
ここでは、[自動ピーク検出] をクリックしました。クロマトグラムごとに 1 ～ 3 つのピークが検出されたことがわかります。
一部のクロマトグラムでは、ピーク検出により、現在関心のない小さなピークが検出されました。これらのピークを削除するには、[単一] ビューに移動し、ピークを選択し、[削除] をクリックします。
これは、3 番目のクロマトグラムからピーク「0」を削除した結果です。
赤い破線を移動してピークを追加し、その範囲を調整することもできます。あるいは、右側の数値入力ボックスに範囲を手動で入力することもできます。
最終結果
この特定の分析では、ピーク検出を使用した最終結果が上のスクリーンショットに示されています。この点に到達するまでに数秒かかりました。不要な小さなピークをすべて削除しました。また、左上のクロマトグラムから両方のピークを削除しました。これは、2 つのピークが互いに密集しており、一方がどこで始まり他方が終わるのかを確認するツールが (まだ) ないためです。
[Summaries] タブには、2 つのピークの AUC や各サンプルの分解能などが表示されます。追加の概要メジャーは、赤い三角の下 ([関数の概要のカスタマイズ] の下) で利用できます。
ここから、概要をデータ テーブルに保存し、JMP の他のツールを使用してモデル化できます。
ピーク検出の次のステップは何でしょうか?
上記の概要テーブルでは、一部の解像度 (Rs(0,1) 列) が欠落していることがわかります。これは、米国薬局方のピーク分解能の定義を使用しているためです。ピークの分解能が非常に低く、ピークがその全体の高さの半分にある位置を観察できない場合、この定義は未定義です。
ここで私は、JMP Pro の将来に非常に期待しているトピックにたどり着きます。それは、ガウス ピークの合計に基づいて非線形回帰モデルをデータに適合させる機能を追加することです。この機能により、JMP Pro ユーザーは、ここで見ているような状況、つまり、ピークの解像度が非常に低い状況で、現時点では何もなかったかのようにデータを単に廃棄する必要がある場合でも、データをより多く活用できるようになります。
こんにちは！潜在的なユーザーと共有できるように、これについての詳しいガイドを作成してもらえますか? Discovery EU で共有されたことは知っていますが、その録音が見つかりません。
こんにちは@EmmaKeeling
たまたまこの投稿を見ました。これは Europe DS からの完全な録音です。~14 フィートから 22 フィートまでの 8 分間のピークのデモを見つけることができます。楽しんでいただければ幸いです。
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/Peaks-Pipes-Presets-Profiles-and-Python-in-JMP-18/ev-p/708889
これに関する短い分間のデモが予定されています。サポートしてくれてありがとう！
@chris_gotwalt1 JMP Pro のすばらしい追加機能のすばらしい紹介です。FDE プラットフォームは私のワークフローの大きな部分を占めているので、皆さんがこれに注いでいる作業は素晴らしいと思います。皆さんの努力に感謝します!
2つの質問:
1) ガウス分布 (そして正直に言うと、ローレンツ分布/擬似フォークト分布) の和は本当に素晴らしいと思います。これは 18.1 または 19 以降のアップデートでしょうか?
2) 皆さんはすでにバックグラウンド減算の機能をいくつか持っています。事前に測定されたバックグラウンドの使用を含め、これを拡張する予定はありますか? 減算する前に、バックグラウンドを個々のサンプル機能信号に合わせて (場合によってはポイントごとに) スケーリングする必要があります。ターゲット機能フォームのボタンのようなバックグラウンド ボタンがあると非常に便利です。
改めて、皆さんがこれまで尽力してくださったことに感謝します!
自動ピーク検出が機能するには、FDE でデータが特別な形式 (スタック形式と関数としての行形式など) になっている必要がありますか? 関数としての行形式のデータで簡単に試してみましたが、自動ピーク検出はまったく反応しませんでした (ボタンを押しても変化なし)。
