ファイバー測光法は、実験動物の生体内脳活動をリアルタイムで捉える最先端の技術です。ファイバー測光法は、ビデオで追跡された行動データと連携することが多く、科学者は観察された行動と脳のシグナル伝達を直接組み合わせることができます。ファイバー測光法は新しい行動実験に役立ちますが、実験の各ステップ (データ収集、処理、分析) でエラーが発生する可能性があります。そのため、研究の再現性を保証することが重要ですが、データセットのサイズ (最大 0.25 ギガバイト) により、品質管理が面倒な作業になります。
JMP グラフ ビルダーは、品質管理の問題を動的かつ効率的に特定するための優れたインターフェイスを提供します。ファイバー測光法を使用して、げっ歯類の恐怖行動にノルエピネフリンのシグナル伝達がどのように伴うかを理解するためのプロジェクトでは、JMP を使用して、Ethovision XT で追跡された行動データとファイバー測光データ間の不整合を検出し、行動追跡の中断を簡単に特定できるようにし、予想されるパターンが存在することを確認しました。これらの品質管理チェックにより、データ セットをタイムリーに理解し、介入して修正することができ、研究の完全性が促進されました。さらに、品質管理プロットにより、科学者は実験を理解するための斬新で洞察力に富んだ方法を得ることができました。
Graph Builder は、JMP のモデリング プラットフォームを介して、健全な分析のためのデータ品質チェックを提供しました。科学者たちは JMP スクリプトも使用することができ、このプロセスから JMP の使い方を自ら学ぶ意欲が湧きました。この講演では、ファイバー測光法を例に、大規模で複雑なデータ セットの品質管理の問題と、JMP のグラフ作成機能によって質の高いデータと再現可能な研究をいかに確保できるかを紹介します。
