在生物製藥產業，利用微孔板讀數儀進行微生物生長測定是篩選培養基成分的常用方法。這些測定能夠快速產生大量數據；因此，採用自動化方法來簡化數據分析流程，對於加快決策速度至關重要。在Kerry公司，生長測定資料的檢索、清理和格式化是一個耗時且容易出錯的手動過程。
本研究創建了一系列腳本，透過自動化資料格式化、清理和視覺化來改進資料分析方法。我們利用 JMP 的工作流程建構器和插件建構器來捕獲這些腳本，並創建了一種易於使用的點擊式方法，以縮短資料分析時間並自動執行高通量微生物生長檢測中的重複分析。這些插件將每個原始資料檔案的資料分析時間從 20 分鐘縮短至 4 分鐘，減少了 80%。這些插件將公開提供給其他需要解決高通量微孔板檢測資料檢索、清理和分析瓶頸的 JMP 使用者。
好的，大家好。我叫凱爾‧普羅布斯特 (Kyle Probst)，是凱瑞公司 (Kerry) 的高級科學家，辦公地點位於威斯康辛州貝洛伊特，那裡也是我們的北美總部。今天，我的演講將介紹如何使用 JMP 插件建構器實現微生物生長特性的自動化。我使用 JMP 已有八年左右的經驗，今天能做這個演講我感到非常興奮，因為這是我第一次在探索高峰會 (Discovery Summit) 上發言。
這裡先做一個簡要概述，以便您更了解我今天要講的內容。首先是引言，然後闡述我們進行這項工作的原因、重要性、目標以及我們具體想要達成的結果。接下來，我會簡單介紹Kerry公司、製藥細胞營養、微生物生長測定、我們的測定方法以及我們現有的數據分析方法。之後，我會示範插件本身，讓您更清楚地了解我們所做的工作。最後，我們會總結全文。
好的。原料和培養基營養成分的篩選是生物製程開發的關鍵步驟。在製藥業，通常使用微孔板讀數儀進行高通量篩選（HTS）檢測。這些檢測方法可以快速產生大量數據，因此數據處理和分析成為瓶頸。
數據分析這一頸環節的自動化解決方案對於加快決策速度至關重要。我們深知時間就是金錢，尤其是在工業領域。在Kerry公司，高通量篩選（HTS）偵測資料的檢索、清洗和格式化是一個耗時且容易出錯的手動過程。本文中，我們利用JMP軟體來突破HTS資料分析的瓶頸，進而加快決策速度。
我先開門見山地說，這是我們處理的原始數據，以Excel表格的形式導入。我們最終要處理的數據，也就是最終產品，就是這兩個圖表。一個圖表代表生長動力學或生長曲線，另一個圖表是曲線下面積，這是用來衡量生長表現的指標。這就是我們想要得到的最終結果，也是我們今天要努力實現的目標。
本文旨在開發一系列插件，以實現靈活的資料格式化和清理方法，從而縮短資料分析時間並自動執行高通量篩選微生物生長實驗中的冗餘分析。我們使用的 JMP 功能包括插件建構器、工作流程建構器、重編碼工具、圖表建構器和儀表板。
現在簡單介紹一下Kerry。 Kerry是我工作的地方。它是一家愛爾蘭食品配料公司，也是全球領先的風味、保鮮、健康和生物製藥配料供應商。在Kerry，我們非常注重客戶，為他們提供配料，幫助他們生產出更美味、更營養的食品和飲料，以及有益健康的膳食補充劑和救命藥物。
我在公司的製藥部門工作，我們的製藥業務已有100多年的歷史。它由三大支柱構成：輔料、醋酸酯和細胞營養。我負責細胞營養方面的工作。這包括我們銷售的蛋白質水解物和酵母萃取物等產品，這些產品作為細胞營養成分，應用於生物製藥和生物技術領域。
在Kerry，我們提供複雜的培養基補充劑。這些補充劑包括蛋白質水解物（也稱為蛋白腖，學過微生物學的人應該都熟悉）和酵母萃取物。這些都是富含氮的部分消化原料。它們通常用作培養基配方中的主要氮源，因為它們能為細胞提供許多重要的營養物質，例如勝肽、遊離胺基酸、維生素、礦物質等等。
當我們談到細胞營養時，我們指的是維持生物科學產業中使用的馬利細胞、昆蟲細胞和微生物細胞所需的營養。這些就是我們這裡所說的成分。接下來是一些細胞類型的例子，以及它們所生產的產品，這些產品用於改善我們的日常生活，例如胰島素、抗體、疫苗、益生菌，甚至抗生素。這些只是其中的一些例子。
在Kerry，我們擁有超過100種不同的蛋白質水解物和酵母萃取物，可用於配製各種配方。我們可以利用公司內部的菌株和細胞對這些成分進行篩選和最佳化，並根據客戶需求創建配方原型。希望這能讓您更了解我在Kerry的工作以及細胞營養的本質。
好的。在Kerry，我們經常進行微生物生長測定，並以此篩選一些適用於微生物應用的細胞營養成分。正如我剛才提到的，我們有很多成分可供使用。篩選使我們能夠快速測試多種產品，從而幫助我們選出少數最佳候選成分進行配方優化。生長測定使用微孔板讀數儀，這些儀器是我們篩選步驟中的得力助手。
利用我們的方案，我們可以在一次檢測中測試多達 40 種不同的成分。我們還可以評估多種微生物菌株，還可以進行基於實驗設計（DOE）的方法，例如確定性篩選設計，甚至是像 Plackett-Burman 設計或部分因子設計這樣的兩水平篩選設計。
舉例來說，假設有一位客戶正在尋找能夠促進嗜酸乳桿菌生長的植物蛋白水解物。嗜酸乳桿菌是一種重要的益生菌菌株。那麼，我們首先會篩選多種植物蛋白水解物，找到一種或幾種最有利於這種微生物生長的產品。
這是一個生長測定流程的範例。我們的產品被配製成液體培養基。我們的產品大多是乾粉，因此必須先進行水化。如有需要，我們也可以添加其他營養物質，這些營養物質通常是針對所培養的微生物而言的。接下來是接種物，也就是活的活性細胞。我們通常會事先製備接種物，以確保細胞在使用前處於活躍生長且健康的狀態。
然後將培養液和接種物用移液管滴加到孔板中。這就是孔板。在這個例子中，孔板包含100個獨立的孔，我們在每個孔中加入大約100到200微升的液體。我們通常使用多通道移液管進行操作，如圖頂部所示。
我們處理的是微孔板的樣品量。在我們的生物篩選實驗中，我們使用的儀器是 Bioscreen C，它可以同時運行兩塊這樣的微孔板。通常，我們也會進行五個技術重複，也就是每個處理設定五個孔。我們一次最多可以運行 40 塊微孔板。當微孔板放入酶標儀（即 Bioscreen 系統）時，酶標儀可以控制溫度和振盪。例如，大多數細菌在 37°C 下培養 24 至 48 小時。
這台儀器會自動測量光密度隨時間的變化。我們使用600奈米波長的光密度值，也稱為OD600。這是業界量化微生物生長的標準指標。隨著細胞複製和生長，培養液會變得混濁，而渾濁程度與OD600值成正比。隨著細胞生長，OD600值也會增加，我們將其隨時間變化繪製成生長曲線，如圖所示。縱軸（Y軸）代表細胞密度或OD600值，橫軸（X軸）代表時間。不同的營養物質會導致不同的生長水平，我們會測量這些變化，並可以從生長曲線中直觀地觀察到。
如果你想知道什麼是生長曲線，生長曲線描述的是微生物動力學，它描述了微生物（例如細菌或酵母）種群隨時間推移的增長。當條件適宜時，例如食物充足、溫度適宜或環境適宜，這些細胞就能快速分裂和繁殖。我們這裡會考察幾個不同的階段。
第一階段是滯後期。當微生物首次進入新環境時，它們不會立即開始繁殖。它們需要一些時間來適應周圍環境並為生長做好準備。這就是滯後期。之後，一旦微生物準備就緒，它們就會開始快速繁殖。每個細胞分裂成兩個、四個、八個，以此類推，導致族群數量迅速增加。這就是成長曲線的指數期或對數期。
最終，食物和空間會逐漸耗盡，或者代謝廢物會不斷積累，這將減緩細胞的生長速度。這時細胞就進入了穩定期。新產生的細胞數量與死亡的細胞數量達到平衡，因此細胞數量保持不變。生長曲線可以幫助我們直觀地了解細胞的生長情況。這樣，我們就可以根據這些標準進行比較並快速篩選出合適的細胞。
此外，我們衡量的另一個指標是曲線下面積。它用於根據曲線下方的區域大小，將曲線概括為單一數值。在相同的條件和時間內，曲線下方的區域或面積越大，整體成長就越大。希望這解釋得很清楚。
這就引出了我們現有的資料處理方法。我們一直採用的方法是同時使用 Excel 和 JMP。 Excel 用於手動編輯和計算時間點、曲線下面積，以及將 OD 600 資料清零（稍後我會示範）。然後我們會切換到 JMP，用它來進行一些手動重新編碼和圖表編輯。每次都需要從頭開始，所以有點繁瑣。
然後，由於每次都是從頭開始，這個過程每天都略有不同，因此不夠一致。正因為如此，我們經常在不同的資料集中發現細微的錯誤或差異，因此很容易出錯。此外，這個過程也相當耗時。處理原始資料集大約需要 20 分鐘。我們在本文中提出的改進方法（稍後我會詳細介紹）利用了 JMP 的工作流程建構器來擷取重複分析的腳本，並建立了一系列外掛程式。
工作流程建構器最棒的一點在於，我的腳本編寫經驗非常有限。它讓我能夠直接從我們現有的工作流程複製貼上腳本，然後基於這些腳本創建插件。超簡單。需要說明的是，並非所有腳本都來自工作流程建構器。我必須承認，在編寫更高級的腳本時，我得到了我們朋友 Jerry Fish 的幫助，他是我們的 JMP 系統工程師。但總的來說，改進後的方法將分析時間縮短到四分鐘，節省了 80% 的時間，這對我們來說意義重大。
好的。我這就退出來，去調出原始資料檔。這樣你們就能看到我們正在看的是什麼了。我之前已經在螢幕上閃過了。原始資料檔是Excel格式的。第一列是時間，後面的每一列分別對應孔板上每個孔的資料。
我們也會隨數據附上孔板圖。這是我們手動添加到文件中的。這樣可以讓我們了解每個孔中添加了什麼。它就像一張清晰的圖譜或圖例，方便我們查閱。例如，菌株 A 和培養基 1 被添加到 1、21、41、61 和 81 號孔中，而 1 到 5 號孔則代表重複實驗。我們這裡使用第一行數據，它代表菌株 A 和培養基 1，以此類推。希望這能讓您更理解我們的工作流程。
好了，我要結束今天的講解了，接下來我會進入JMP軟體，我們會學習一下插件。如果你還不熟悉插件，一定要了解一下。插件可以讓你在JMP軟體中加入一些額外的功能。市面上有很多插件，都是大家自己開發的。我這裡也安裝了一些，但我主要會講解生物篩選資料相關的插件。我們現在就開始吧。
首先，我們要開啟一個通用檔案。這就是我剛才展示的Excel檔案。我點擊“打開”，確保選中所有文件。這樣它才能辨識Excel之類的檔案。點選“開啟”，然後會開啟Excel匯入精靈。我要導入孔板圖和原始數據，也就是600奈米的數據。一切都設定好了。我點選“導入”。這樣就會產生兩個不同的資料表。我先關註一下動力學數據。
首先，我想新增一個時間序列列。因為目前的時間格式不允許我繪製時間曲線圖。我希望時間以十進制格式顯示，而這個插件正好可以實現這一點。我打算刪除這個列，因為我不需要它。我想要以小時為單位的十進制時間格式。
接下來，我們要進行行減法以校正光密度 (OD) 值。我們要清除初始資料。當我們使用不同類型的介質時，它們的初始光密度值可能不同。您可以看到，這裡有些介質的光密度值就不同。我們要讓它們處於同一基準下。我們基本上要將初始光密度值歸零。我們只需將第一行中的數值從每一行中減去即可。本質上，您是在將偵測器歸零，使所有資料處於同一基準下。
我要點擊“行減法”，這樣就完成了。好的。接下來我們要做的就是堆疊資料。我要選取這裡的列。按住Shift鍵，選取除時間列之外的所有列。然後我要堆疊這些列，這樣就建立了一個新的資料表。我還重新編碼了井號。這部分在背景運行。
現在這樣就可以了。我需要回到我的孔板圖，並在這裡做一些格式調整，使其符合 JMP 的格式要求。我需要將所有重複實驗的數據堆疊到一列。我這裡有一個堆疊孔板。這樣我就得到了更新的孔板圖資料檔。然後我可以使用這個表格作為工具或映射，重新編碼包含所有 OD 資料值的堆疊資料。這就是我現在要做的事。
我按孔板重新編碼。菌株是我的重新編碼因子之一。我設定了重複次數。這些在我們實驗中幾乎總是保持一致的。另外，我設定了不同的處理方式。例如，一、二、三、四。在這個例子中，我們只有一個處理，但我可以設定多個處理。這就是我設定這些參數的原因，以便提供更大的靈活性。
好了，現在一切就緒，可以進行後續處理了。我將回到我的原始資料文件，接下來我們要計算曲線下的面積。曲線下面積的計算需要用到一些插件。首先，我要計算行累計和。
當我們計算曲線下面積時，方法是將每一行的值相加，也就是對每一行進行累加，然後取最終值，這就是曲線下的面積。這樣就生成了200列資料。我將它們選中，然後選擇最底下的一行，因為這就是我需要的數據。 14.145是1號井的曲線下面積。
我這裡有個插件。它能讓我篩選數據並進行一些格式調整。我這就結束。我已經得到了井號和曲線下面積。對於這個資料集，我最後需要做的就是根據井圖重新編碼，就像我們之前所做的那樣。菌株，然後重複。最後，我們要做的就是處理一。
這張表已經完成了。我的兩張表都完成了。下一步我想把曲線下面積表和堆疊資料表合併起來。我想把這兩張表合併在一起。實際上，我還有一個插件可以做到這一點。開始吧。
我之所以想把這兩者合併在一起，是因為我要創建一些圖表，並且希望這些圖表在放入儀表板時能夠動態連結起來。為了實現這一點，我需要將它們放在同一個資料表中。
我現在要建立兩個不同的圖表。其中一個是生長曲線，我用了一個插件來創建它。我這就運行一下。這是我在圖表產生器中創建的，Y 軸是 OD600 值，X 軸是時間，然後您可以查看每個菌株的生長曲線。我先把它最小化。我還要建立一個曲線下面積，也是在圖表產生器中建立的。它看起來像這樣，Y 軸是曲線下面積，X 軸是不同的培養基成分。這是一個有標準差的長條圖。誤差線是技術重複的誤差線。
最後，我們要運行一個儀錶板。儀錶板裡顯示了我的生長曲線圖、曲線下面積圖，還有一個數據篩選器，讓我可以更深入地與數據互動。我這裡要查看菌株 1 的數據。這個儀錶板設定最棒的地方之一就是它讓我能夠與資料互動。例如，如果我想查看培養基 14 的生長曲線，它會自動高亮顯示，非常方便。
此外，我可以坐在這裡，將曲線下面積從低到高排序，甚至可以選出前三名候選結果（就是這三個），我們可以對它們進行更深入的優化。你可以看到，我們從原始資料到資料視覺化，再到最終做出決策，整個過程是多麼迅速。
最後還有一點時間。我想給大家示範如何使用工作流程建構器建立插件。我將使用我手頭上的數據集來演示。我先關閉幾個圖表。我將使用這個表格。我將在這裡新建一個工作流程。依序點選「檔案」、「新建」、「工作流程」。工作流程建構器會記錄你在 JMP 中實際操作的腳本，這樣你就可以儲存這些腳本，並將其用於任何用途。在這個例子中，我們將建立一個插件。
我要開始錄製了，然後把這個視窗最小化。接下來我要新建一個圖表。 Y軸代表光密度（OD），X軸代表時間。我把它們都做成曲線。我把處理方式當作疊加層，然後把這個圖表命名為「生長曲線」。我們快速更改一下字體。把它放大一些，方便閱讀。我把這裡的字體改成粗體，稍微放大一點。時間也是一樣。把它改成粗體，稍微放大一點。然後我們來更改一下圖例。我把它命名為「培養基」。好了，看起來不錯。
為了讓工作流程建構器在圖形建構器中運作時也能捕捉這段腳本，我發現必須先關閉圖形建構器。我這就去關閉圖形建構器。現在我回到工作流程建構器，它已經捕獲了我的腳本。這非常方便，尤其像我這樣腳本知識不多的人。
接下來，我要選中並複製這段內容，然後暫停一下，接著我要打開……不好意思，我要在另一個螢幕上打開它。我先快速打開一下我的加載項。這樣我們就可以把這個例子放進去了。要開啟加載項產生器，你需要點擊這裡的小三角圖示。
這就是我一直在使用的插件產生器。我這就進入菜單項目。我之前練習過，忘了刪掉。我現在要建立一個新範例。我把它加到“儀表板”下方，然後點擊“命令”。我這就貼過來。只是做個簡單的演示，好嗎？我點選「儲存」。
當我回到 JMP 時，我打算使用這個合併了動力學和 AUC 的表格。如果我點擊我的插件，找到「生物篩選資料」（看起來我好像沒給它命名，不過沒關係），它會自動運行選單項目一。這應該會產生我剛才創建的圖表。看看能不能生成。成功了。好了，完美。這只是一個如何使用工作流程建構器以及如何捕獲腳本的範例。這樣你就可以把它放到插件裡。對於那些你經常重複執行的操作（例如產生圖表）來說，這非常有用。
好了，我這結束。我這裡還有幾張投影片。你們應該對我們在這裡使用 JMP 的插件建構器有了比較清晰的了解。我們成功地簡化並縮短了生物篩選檢測資料的處理時間。時間縮短了 80%。這意味著什麼呢？如果進行 120 次生物篩選檢測，數據分析時間將從一週或 40 小時縮短到一天或 8 小時。這意義重大。
我們運行的每項檢測都不盡相同。這套基於點擊操作的腳本讓我們能夠靈活地處理來自各種不同實驗設計的數據。工作流程建構器確實改變了遊戲規則。我今天向大家展示的內容，其實並沒有花費我太多時間。我想，製作所有這些插件總共花費的時間不到 10 個小時。正如我之前所說，我的腳本編寫知識有限。這使得它對於像我這樣編程新手來說非常容易上手。
對於未來的工作，我們當然還沒完成。我認為我們肯定有機會進一步改進插件和分析方法。我覺得為一些常規分析建立一套全自動方法會很棒，這樣可以進一步縮短資料處理時間。事實上，我們現在已經在這麼做了。除了我剛才展示的生長測定之外，我還在開發其他常規數據分析的插件。充分利用這些插件可以節省我大量的實驗室工作時間和資料處理時間。真的非常方便。
此外，我還計劃將這項工作中的插件與我的同事 Jerry Fish 正在展示的一些工作結合起來，他正在使用 JMP Pro 功能數據瀏覽器來量化生長曲線中的不同參數。生長速率、滯後期、達到穩定期所需時間以及穩定期的 OD 值或細胞密度等參數，對於我們利用數據做出決策都非常重要。
非常高興能和傑瑞合作，將我們在這裡所做的工作與他正在進行的一些令人興奮的項目結合起來。稍後會詳細介紹。我在這裡附上連結和他將在JMP峰會上發表的演講題目。內容非常精彩。有機會的話，一定要去看看。
好了，今天就到這裡。我想和大家分享我的聯絡方式，方便大家對我們之前的工作有任何疑問，或者只是想和我聊聊微生物學或營養學。我很喜歡談論這些話題。今天能和大家分享這些內容，我感到非常榮幸。謝謝大家的聆聽，希望以後有機會能和大家再次交流。好的，謝謝。
