Relatori:
Qu Yingqi, ricercatore senior, Novo Xinyuan (Cina) Biotechnology Co., Ltd.
L'argomento del discorso:
Condivisione di casi applicativi dell'editing di script JMP in un laboratorio biochimico
Riassunto del discorso:
Nel laboratorio biochimico, l'uso del linguaggio di scripting JMP può agevolare il lavoro di singoli ricercatori, laboratori e interdipartimenti. Se i ricercatori hanno una grande quantità di dati dello stesso tipo da elaborare, possono modificare semplici strumenti di script per gestire attività ripetitive, tra cui l'ordinamento dei dati, la creazione di grafici e i calcoli. Uno script di questo tipo è molto semplice da realizzare. È possibile utilizzarlo su dati diversi modificando ogni volta alcuni parametri nello script, il che può far risparmiare molto tempo di lavoro personale. Il secondo livello consiste nell'utilizzare strumenti di script per creare il componente aggiuntivo della casella degli strumenti di laboratorio, che è conveniente per i colleghi con le stesse esigenze di elaborazione dei dati. Realizza una rapida visualizzazione dei dati e l'automazione dell'analisi dei dati, aiuta i ricercatori nell'elaborazione dei dati, indaga i problemi riscontrati negli esperimenti, le ragioni dei fallimenti sperimentali, ecc., risparmia tempo di lavoro e risorse di laboratorio e accelera la risoluzione dei problemi. Gli script delle prime due applicazioni sono basati sui dati. Il terzo livello consiste nell'utilizzare il linguaggio di scripting JMP per creare modelli di registro, realizzare la scrittura automatizzata di piani sperimentali, analisi dei dati e generare report sperimentali con un clic. I ricercatori devono scrivere un gran numero di piani sperimentali, analizzare dati e scrivere rapporti sperimentali. Gli sperimentatori in diversi laboratori devono leggere e comprendere i piani sperimentali, condurre esperimenti e inviare dati sperimentali ai ricercatori per l'analisi e il reporting. Il piano sperimentale modellato rende più facile per lo sperimentatore comprendere il disegno sperimentale. Il personale di laboratorio può completare facilmente i report sperimentali indipendentemente dal fatto che abbia familiarità con l'analisi dei dati. Migliorare notevolmente il tasso di successo degli esperimenti e l'efficienza della cooperazione tra dipartimenti.
