中國倉鼠卵巢細胞發酵代謝物資料的多元時間序列分析 中國倉鼠卵巢細胞發酵代謝物資料的多元時間序列分析
Florian Lipsmeier 博士，羅氏診斷有限公司製藥研究和早期開發資訊學部門科學家
中國倉鼠卵巢（CHO）細胞是現代生物技術中用於大規模生產抗體等治療性蛋白質的「主力」之一。 CHO 細胞群在發酵槽中明確的培養基和明確的條件下生長。在 CHO 細胞發酵過程中，不僅會持續記錄一組線上數據，還會在整個過程中均勻分佈一組離散樣本。這些樣本主要分析其代謝物含量，代表所謂的離線測量。儘管發酵過程中條件幾乎恆定，但細胞生長、製程穩定性和蛋白質產量可能會有相當大的差異。這可能是由於產生的蛋白質不同、發酵前的預培養條件不同、突變或其他潛在的未知因素所造成的。我們正在 JMP 中開發一個分析平台，以便透過分析多元時間序列資料來解決圍繞這些主題的不同問題。我們在此背景下使用的主要工具主要採用 JMP 提供的多元分析方法，例如主成分分析和聚類，以及建模方法，例如效應篩選、分區或神經網路。例如，這些方法可以透過使用 JMP 腳本語言實現當前文獻中不同的時間序列相似性測量以及透過 JMP 和 R 連接使用現有的 R 套件來補充。
