分散成分分析 (2020-EU-EPO-438)フィル・グリーブス、富士フイルム・ダイオシンス・バイオテクノロジーズ、スタッフサイエンティスト
エイミー・ウッドホール、富士フイルム・ダイオシンス・バイオテクノロジーズ研究科学者
プロセス開発にはコストとスケジュールのプレッシャーがあるため、ハイスループット法を使用する傾向にあります。最近、小規模なシステム ハードウェアが市販され、実験計画ソフトウェアと組み合わせると、必要な短いスケジュールで、多数の重要なプロセス パラメータの中から少数の重要なプロセス パラメータを発見できる可能性があります。プロセス評価では、発酵組換えタンパク質プロセスの初期開発段階では、一般的なアッセイ法が使用されることが多いですが、ハイスループット法は、正確性と精度が必ずしも最適化されているわけではありません。したがって、全体的なプロセス分析は、プロセスの変動性と測定システムの変動性の合計です。実験誤差 (ノイズ) の推定値によって、実験設計で容易に検出できる応答差 (信号) のサイズが決まります。JMP ソフトウェアには、変動の原因を特定するために使用できるゲージ分析や測定システム分析などのプロセス品質分析ツールが含まれています。ここで紹介する作業では、大腸菌での細胞内モデル タンパク質の発現について、全体的なプロセス分析のネストされた設計で JMP が分散成分分析を実行する方法を示します。この情報は、その後の JMP 実験計画評価で使用できます。
高度な統計モデリング自動化とスクリプト基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査データのブレンドとクリーンアップ実験計画法予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析
