光纤光度测定法是一种尖端技术，可实时捕捉实验动物体内的大脑活动。光纤光度测定法通常与视频跟踪的行为数据相结合，使科学家能够直接将观察到的行为与大脑信号配对。虽然光纤光度测定法对于新颖的行为实验很有用，但每个实验步骤（数据收集、处理、分析）都可能引入错误的可能性。因此，确保研究可重复至关重要，但数据集的大小（高达 0.25 GB）使质量控制成为一项繁琐的任务。
JMP Graph Builder 提供了一个出色的界面，可以动态高效地识别质量控制问题。在一个使用光纤光度测定法了解去甲肾上腺素信号如何伴随啮齿动物的恐惧行为的项目中，我们使用 JMP 来检测 Ethovision XT 跟踪的行为数据和光纤光度测定数据之间的不一致，以便轻松识别行为跟踪中断并确保存在预期的模式。这些质量控制检查允许及时了解、干预和纠正数据集，从而促进研究的完整性。此外，质量控制图为科学家提供了一种新颖且富有洞察力的方式来理解他们的实验。
Graph Builder 通过 JMP 的建模平台提供数据质量检查，以进行合理的分析。科学家们还能够使用 JMP 脚本，并有动力通过这一过程学习如何使用 JMP。在本次演讲中，我们展示了大型复杂数据集的质量控制问题，例如光纤光度测定，以及 JMP 的绘图功能如何让我们确保数据质量和可重复的研究。
