你好， 那裡。 我是 保羅 泰勒。
我是 大衛 希爾頓。
是的， 出色地 是 說 到 你 關於 預測 分子 穩定
在 生物製藥 藥物 產品 使用 跳轉。
出色地 潛水 直的 進入 它。
哦， 是的。
一 事物 到 提到 是 只是 a 小的 喊- 出去
到 這 紙 那是 到過 已發布， 所以唐 克蘭西 葛蘭素史克公司，
哪個 最多 的 這 工作 有 到過 基於 在。
只是為了 介紹 什麼 我們 做。
是 部分 的 生物製藥 過程 研究，
和 是 基於 在 史蒂夫尼奇 英國 在 我們的 研發 D 總部。
是 這 橋 之間
發現 和 這 羧甲基纖維素鈉 階段， 所以化學， 製造業， 控制。
那 會 是 這 階梯
進入 這 臨床 試驗 和 也 這 實際的 發布 的 這 藥物.
我們 有 三 主要的 方面。
我們 看 在 這 細胞。
我們 是 尋找 向 發展 a 商業的 細胞 線，
這 分子 本身 經過 表達 可展開的， 創新的 分子
和 這 過程 在 條款 的 降低風險 這 製造業 和 加工
純化 方面 對於我們的製造 設施。
只是 概述 是 到 看
為什麼 做 我們 需要 到 學習 這 穩定 的 抗體 配方？
如何 做 我們 評估 這 產品 配方 穩定？
這 概述 的 這 自動化管理 跳轉 外掛 那 我們有，
和 這 價值 的 使用 這樣的建模 方法 與 案件 研究。
只是 到 重申 關於生物治療，
所以這些 是 全部 藥物 分子 那 是 蛋白質- 基於。
這 最多 常見的 你會 大概 知道 都是 這些 疫苗 從 冠狀病毒病，
所以他們 全部 基於 在 抗體 和 其他蛋白質。
這些 是 非常 脆弱的 分子。
這 穩定 能 是 影響 經過 a 種類 的 因素
在 生產， 運輸， 和 貯存 的 他們。
因素 這樣的 作為 這 溫度，
這 pH 可以 原因 降解 的 這 蛋白質。
這 專注 的 這 蛋白質 本身 能 有 a 重要的 影響。
這 鹽 到 使用， 這 鹽 類型， 甚至 這 鹽 專注，
和 甚至 主題 到 光 和 a 小的 位元 的 剪切
能 有 一個 影響。
什麼是 那 原因 是 這 聚合 的 這 蛋白質 碎片化。
它 能 原因 變化 在 這 電荷分佈，
哪個 能 然後 影響 這 綁定 和 效力 的 這 分子。
那 可以 是 造成 透過異構化， 氧化， 和 a 很多 更多的。
他們是 脆弱的 小的 事物， 但 也 我們 需要 到 保持 一個 眼睛
在 這 穩定 到 製作 當然 他們 是 安全的 和 有效。
一 方式 的 尋找 在 這 穩定 是由 服從 到 a 數位
的 加速溫度 和 服用 各種各樣的 時間 點。
這些 長期 穩定性研究 能 去 向上 進入 五 年。
它 能 拿 向上 到 60 個月。
這些 將要 是 更多的 真實的 時間 數據。
這 程式 是 極為 資源 密集的。
在 每個 時間 觀點，
我們 能 使用 a 種類 的 分析 這樣的 作為 高效液相層析法， 大量的 光譜法，
所以本質上 分離 這 雜質 離開 從 這 主要的 產品 本身，
那些 可以 原因 這 問題
和 然後 量化 自由的 大量的 光譜法，
喜歡 散射 或者 只是 紫外線 個人資料 本身。
我們 能 分離 經過 收費， 尺寸， 或者 [聽不清楚 00:03:21]。
之內 那 五 年，
什麼時候 是 採集 那 數據， a 很多 能 發生 在 那些 五 年。
我們 可以 有 更好的 發展 在 這 製造業 或者 這 配方。
做 那 意思是 那 我們 有 到 重複
那 五- 年 循環 再次 到 得到 這 穩定 數據？
短的 回答 是 不。
什麼 我們 能 做 作為 一個 選擇 是 看 在 加速 他們的 穩定 研究。
這些 是 更多的 短的 學期 研究， 所以 我們 能 申請 那 更多的 誇張
加速 降解 溫度 和 我們 能 使用 更短 時間 句號。
在 a 事 的 個月 和 年， 我們 能 現在 看 在 a 事 的 天，
所以 我們 能 去 從 七 到 14 到 二十八 天。
這 科技 是 通常 應用於小分子空間，
但 不是 所以 很多 在 這 大的 野牛 極佳的 空間，
因為 的 這 小的 分子 空間。
他們 涉及 a 很多 的 平板電腦 和 堅硬的 配方，
和 它是 僅有的 開始 到 熱門趨勢
在 這 生物化學 手臂 產業 和 更多的 液體 配方。
在 條款 的 這 穩定 造型，
我們 根據 我們的 數據 使用 阿倫尼烏斯動力學方程
那 能 是 兩個都 線性 和 指數 和 尊重 到 時間。
這些 是 半 經驗 方程式
基於 在 這 身體的 自然。
為了 例子， 加速
是 如果 有 a 成核 觀點 為了 聚合，
它 可以 原因 一個 指數 生長。
反過來， 什麼時候 你 看 在 減速， 什麼時候 那裡 可以 是 a 速度 限制 在 步，
它 可以 原因 a 慢的 生長 在 這 降解， 也。
全部 的 這些 模型 是 已安裝 和 執行 在 a 合身 品質 評估
透過 逃避 資訊 標準， 但 也 我們 能 建立
信心 間隔 作為 出色地 使用引導 技術。
這 是 在哪裡 大衛 伯納姆 在 處理 分析。
他是 工作 密切 和 大學教師 克蘭西
在 發展 a JSL 腳本 或者 a 跳轉 外掛 為了 我們 科學家 到 使用 在 a 實驗室。
只是 去 到 給 你 a 快的 示範 的 JMP插件 本身。
如果 I 能 出口。
期間 我們的 自動化管理 學習 是 你 收集 你的 數據，
和 明顯地 你 放 它 進入 a 跳轉 桌子。
在 這 實例， 是 尋找 在 這 尺寸 排除 數據，
所以 是 尋找 在 這 紀念碑 百分比， 這 總計，以及 分段。
什麼 我們 得到 是 a 跳轉 外掛 那 將要 給 我們 這 配件。
如果 I 只是 迅速地 打開 它 向上。
你 去 透過 a 系列 的 步驟， 所以你 能 選擇 這 類型 的 產品。
在 條款 的 小的 模組化的 空間， 他們在哪裡 處理
和 堅硬的 藥片 配方，
你 可以 使用 a 模型 基於 在 阿斯匹林, 哪個 是 更多的 的 a 通用方法，
或者 a 通用的 藥片 在哪裡 它是 更多的 小說 和 不同的 到 阿斯匹林.
但 為了 我們 在 生物製藥，
因為 它是 全部 液體 陣型， 我們 看 在 這 通用的 液體。
沒事的，好的。
裡面 在 這 數據，
所以 只是 那 數據 桌子 I 顯示 你 早些時候，
你 能 也 做 a 快的 品質管制 查看。
它是 只是 a 想要 查看 那 一切都匹配，
並確保 那 一切 是 帥氣十足 奧裡，
或者你 能 只是 消除 它 和 替換它 和 a 新的 數據 桌子。
這 最多 費力的 部分 的 這 JMP插件 是 到 實際上 匹配 這 列 向上。
在 條款 的 這 單體， 以及聚合體和碎片，
那些 是 這 雜質 那 是 有興趣的 到 模型。
出色地 放 那些 在 這 雜質 列，以及匹配
全部 這 其他 重要的 方面 這樣的 作為 這 時間、溫度、pH值、
和 也 批次 哪個 是 某物 那 可以 是 的 重要性。
如果 你 有 a 分子 那 有 不同的 很多 發布
和 你 想 到 看 如果 全部 你的 很多 是 持續的，
這 是 一 工具 那 你 可以 可能使用
到 確保 那 你的 很多 的 很多 變異性 是 持續的。
鋁 所以 到 問 是 如果 你 有 規格，
所以 如果 我們 有 a 金子 目標 的 擁有 降幅不超過5%
在 單體，
所以 是 正在做 100 減 這 單體 在 這 案件。
但 在 條款 的 總計的， 我們 有 不 更多的 比 百分之三，
和 為了 分段， 不 更多的 比 百分之二。
在 條款 的 這 模型 選項， 我們 能 選擇 全部 這 模型
那 我們 想要適應並評估 和 也 選擇 只是 在 a 通用的
溫度 和 pH 你 想看看。
你 能 選擇 那 之後 在 作為 出色地。
那 能 是 靈活的，
並且 這 不同的 變體 就像溫度 僅有的，
和 溫度， 和 pH值。
到 節省 尋找 在 配件 這 數據本身，
你 能 任何一個 去 為了 a 快的 模式， 哪個 可以 是 a 二- 分分鐘 快的 合身，
哪個 慣於 是 作為 準確的 作為 或許 這 長的 學期 模式。
但 到 節省 你 全部 從 尋找 在 紡紗 車輪 的 死亡，
我已經 已經 合身 這 數據 和 然後 我們 能 去 直的 進入 它。
我們 能 合身 全部 這 模型。
一次 它 負載 向上， 最終， 你 能 有 一個 整體 看法
的 這 預言 分析器 的 每個 類型 的 模型 那是 到過 已安裝 和 評估。
你 能 看 那 一些 有 a 信心
那 區域 小的 位元 更廣泛 有些是 小的 位元 更緊，
所以它可以是
這 模型 沒有 反映 非常 出色地 在 它 或者 它 可以 是 過度擬合。
為了 科學家， 我們 能 然後 深入研究 進入 選擇 這 候選人 模型。
這 是 在哪裡 它是 基於 在 這 貝葉斯 資訊 標準。
抱歉。
你 能 也 看 在 那些 二 標準 和 看 哪個 一 是 更多的 合適的。
那 你 能 使用 這 降低 向下 到 看
如何 這 模型 適合 在 與 實際的 預測 值。
然後 最後的 但 不是 至少， 如果 我們 看看
什麼時候 你 選擇 這 首選 模型， 這 能 給 你 這 覆蓋...
這裡 你 去。
你 能 手動 覆蓋 哪個 模型 你會 喜歡 到 選擇。
但 也, 這裡 在 預測分析器，
是 你 能 選擇 這 狀況 你 會 喜歡 和 推論 從 它。
超過 這 一 月 時期，
你可以推斷 全部 這 方式 向上 兩年，
和 你 能 看 如何 它 票價 在 條款 的 它是 穩定。
一 最後的 事物 到 添加 是 引導程式 技術。
如果 你 想 找到 控制 的 如何 這 引導 是 在職的
和 到 得到 更多的 準確的 造型 的 這 信賴區間，
你 能 簡單地 做 那 到 每個 的 你的 雜質。
相信 它 不是 到 工作。
好的， 時間 到 完成。 它是 完畢。
好的。
你 能 看 那 你 能 看 進入 它 在 a 偉大的 細節。
好的。
我們回到演講。
我們將交換這些。
好的。 出色地 是 去 進入 我們的 第一的 案例研究，
哪個 是 尋找 在 這 穩定 的 我們的 配方。
他們 玩 一個 重要的 角色 在 藥物 在 一般的。
他們， 不是 僅有的 只是 幫助 生物製藥
在 條款 的 穩定 這 蛋白質 在 貯存 或者 生產，
但 也 它 能 幫助 援助 這 藥物 送貨 什麼時候 受到 到 a 病人。
配方 包含 許多 成分， 所以他們 稱為 例外。
這些 是 一般來說 不活躍 成分 在藥品本身內
但 他們 行為 作為 a 穩定劑， 所以 他們 可以 是 這 緩衝區，
一些 氨基 酸， 穩定劑， 界面活性劑 防腐劑， m 等離子，以及 鹽。
但 在 條款 的 這 配方 發展，
你 能 螢幕 許多 的 這 找到理想的配方輔料
和 你 能 使用 設計 和 實驗， 和 那就要討論另一個話題了。
但 一 方式 到 測試 和 證明 那 你的 最終配方
合身 這 目的 是 經過 正在做 穩定 測試。
我們的 案件 學習， 我們已經 看起來 在 三 不同的 pH 的 配方
為了 這 單複製 地圖，
和 我們 強調 在高溫下。
我們 看起來 在 我們的 ASM 學習 從 時間 零 全部 這 方式 最多 28 天
和 分析 他們 透過 尺寸 排除。
A s 你 能 看， 它是 這 相同的 片段 的 JMP 新增 在，
所以 你 能 看 如何 這 模型 是 存在 已安裝，
但 也 這 外推 從 這 預測分析器
到 看 如何 這 監控 穩定 票價。
什麼時候 我們 看 在 這 我的 奧姆和骨料， 你 能 看 我們 能 拿 預測
從 那 預言 分析器 在 5、25、35、40
或者 甚至 其他 溫度。
但 之內 那 模型， 我們有一個 N1 值，
和 那可以 反映 在 如何 快速地 這 降解 是，
任何一個 在 酸性 或者 基本的 pH值。
什麼 我們 成立 是 a 減 價值。
它 有 快點 降解 在 酸性 pH值。
我們 成立 那 那裡 曾是 a 更高 風險 的 低的 pH 相當 比 a 更高 一。
我們的 下一個 案件 學習， 哪個 是 在 a 類似的趨勢，
是 尋找 在 a 不同的m 單複製 抗體，
在哪裡 我們 使用 其 ASM 穩定性 學習 向上 到 二十八 天。
和 那 相同的 分子， 我們 有 一些歷史數據，
哪個 有 五 年 值得 的 穩定 數據。
什麼 我們 做過 是 只是 採取 這 兩項研究的數據
和 放 他們 進入 JMP插件 和 看 如何 他們 比較。
什麼 你 能 看 是 以綠色突出顯示，
你 能 看 那 那 是 這 模型 預言。
在 這 底部 是 長的 學期 學習， 這 真實的 時間 學習。
在 藍色的， 你 能 看 那 這 價值觀 還不錯。
然後 在 紅色的 是 這 信心 間隔。
他們 匹配 向上 相當 很好， 哪個 是 好的。
但 一 的 這 缺點 到 自動化管理 因為 它是 這 短的 學期 學習，
如果 你 看 在 這 圖表 本身， 他們 似乎 到 是 相當 線性的。
然而 在 真實的 時間 數據， 他們 似乎 到 是 a 位元 更多的 彎曲 和 指數。
但 在 條款 的 得到 那
數據 後退 和 那 實際上 預言， 它是 相當 好的。
那 可以 幫助 和 一些 立即製劑
開發工作 那 你 需要 到 做
相當 比 等待 為了 長期 穩定 數據，
患病的 經過 它 在 這 大衛。
非常感謝，保羅。
保羅的 給定 一個 例子 的 如何 我們 可以 是 尋找 到 長的 學期學習
穩定 預測 基於 在 a 月 值得 的 數據。
什麼 我們 打算 到 做 儘管
你打算 到 設計 你的 配方
在 命令 到 打 a 肯定 最低限度 臨界點 為了 穩定 時間 花費。
在 這 案件， 什麼 我們 需要 到 做 是 有固定的配方
和 是 然後 嘗試 到 使用 這 科技 到 尋找 出去
什麼 時期 的 時間 做 這 產品 停留 之內 a 裝置 為了 每個 臨界點，
和 所以 什麼 做 線性 的 如何 長的 我們 能 抓住 這 材料？
這 材料在 問題 是 材料 已經生成
期間 這 瀟灑 製造商 的 這 曾是 治療。
本質上 和 這， 你已經 得到 不同單位 營運,
哪個 是 連結 在 系列。
什麼 發生 是 你的 完全的 音量操作
和 然後 取決於 在 輪班模式 或者 使用率 的 你的 設施，
它 可能 是 a 案件 那 你 想 到 有 孔 在 之間 不同的 單元 營運
在 a 方式 為了 調節 時間安排 的 你的 過程。
一 的 這 鑰匙 事物 那 我們 需要在這裡
是 到 知道 那 如果 是 保持 我們的 材料
在 之間 這 單元操作，
什麼是 這 最大限度 時期 的 時間 我們 抓住 它 為了 材料
[聽不清楚 00:14:57]？
這 方式 那 我們 通常情況下 看 到 做 這 是 我們 有 a 陰謀， 某物 喜歡 那，
在 這 降低 正確的 手 邊，
我們在哪裡 只是
抓住 材料 a 月 在 a 小的 規模 學習
和 只是 做 重複 分析測量
的 我們的 產品 品質 興趣 到 看 如何 它改變了
和 無論 它 瀑布 之內 公差。
在 這 案件， 你 能 看 那 是 尋找 為了 全部的 100%
超過 時間 在 這 X- 軸。
在 全部 案件， 它是 墜落 之內 那些 紅色的 樂隊，
所以 我們 能 說 它是 [聽不清楚 00:15:32] 標準 那 我們 是 後。
什麼 是 尋找 到 做 在 這 學習
是 我們 是 相當 比 尋找 在 標準 狀況
那 會 是 只 這 標準 狀況
那 這 材料 可以 是 握住 在， 以便 會 是 40攝氏度。
它 曾是 冷藏 或者 大約 二十五 度 C,
所以 房間 溫度。
什麼 是 尋找 到 做 是 到 有 平行線 研究 執行
30歲、35歲、 和 40 攝氏度， 但 僅有的 為了 a 星期，
和 然後 看 如果 那 高的 溫度 數據 可以 是 用過的 到 預測
這 低的 溫度 數據。
什麼 我們已經 得到 在 這 滑動 是 我們已經 得到
a 很少 快照 從 這 數據 那 我們收集了
哪個 有 到過 視覺化 之內 這 圖形 建造者。
這 人 這 控制板 盒子 在 這 左邊 手 邊， 你已經 得到 這 數據 反映
在 五度 C 和 這 列 在 那裡 代表
材料 未來 從 不同的 單元 營運.
每個 排 對應
到 a 特別的 形式 的 分析 那是 存在 扣除。
為了 例子， 如果你測量 這 專注
的 這 等級 的 [聽不清楚 00:16:38] 物種。
在 這 正確的 手 邊， 我們已經 然後 得到 這 相等的 數據
為了 相等的 單元 營運 和分析，
但 只是 a 更高 溫度。
只是 正在做 基本的 陰謀 喜歡 這，
第一個 事物 我們 能 看 是 那 這 一般的 趨勢
似乎 到 是 持續的。
如果 我們 是 到 看 在 這 紫色的 情節，
在 這 案件， 你 能 看 那 這 第一的 柱子，
所以 這 第一的 單元 手術， 我們有一個 降序 直的 線，
然而 這 第二 和 第三 單元 營運, 你 有 a 輕微 增加。
從品質上來說， 它 看起來 相當 有前途 在 那 一個 增加 在 溫度
不是 導致 任何 變化 到 這 一般的 趨勢 那 是 觀察。
在 條款 的 a 更多的 積極的 預言，
這 是 在哪裡 我們 然後 開始 到 使用 這 自動化管理 插件。
在 這 案件， 什麼 我們已經 我們已經完成了
這 30歲， 35歲， 和 43度 C 數據 和 我們 然後 使用 那 發射機 模型。
在 條款 的 這 模型 位元 品質,
你 能 看 從 這 預測 與實際情節
在 這 中心 看來 到 合身 相當 出色地，
所以 那是 令人安心。
如果 你 看 在 這 模型 適合 在 這 桌子 在 這 頂部 左側，
我們 能 看 那 這 模型 合身 和 這 最低 比克 分數
和 [聽不清楚 00:17:57] 模型。
這 學習 曾是 那 我們 沒有 有 pH 作為 a 多變的。
那是 為什麼 這 比克 分數 為了 兩者是一樣的，
因為 是 本質上 移除 那 範圍。
這 線性 遺傳 模型
和 這 外部的 線性 模型 是 本質上 相等的。
什麼 我們已經 然後 完畢 是 使用 這 高溫數據
到 合身 這 動能 模型 和 決定 這些動力學 參數 會 是，
所以 它是 K 1和K2
在 這 動能 方程， 展示 n on 這 底部 左邊 的 這 滑動。
我們 然後 改變 這 溫度 價值 在 那 到 五 和 二十五 攝氏度
和 嘗試 到 預測 什麼 等級 的 降解 我們會 預計
在 那 溫度 以及 更長 時期 的 時間。
這 是 什麼是 顯示 在 這 正確的 手 邊。
我們 有 這 紅色的 線 相應的 到 預測 從 這 方程式
基於 這 高的 溫度 數據，
和 那是 然後適應 實驗 數據
在較低溫度下 只是 到 看 如何 好的 這 預言 是。
在 這 案件， 你 能 看 那 實際上 這 預測
出現 到 是 相當 好的。
它 給出 你 原因 的 舒適 在 這 案件。
有時， 然而，
我們 注意到 那 這 不是 總是 這 案件。
在 這 例子， 再次，
和 這 高的 溫度， 我們已經 到過 有能力的 到 合身...
有 好的 模型 配件 哪個 是 預測 相對 實際適合度
是 相當 強的。
在 這 案件， 然而， 這 模型 合身 有 到過
規定 到 是 這 最好的， 在 這 案件， 是 加速 連接 模型，
所以 指示 那 這 反應 利率 得到 快點 超過 時間。
我們 然後 申請 這 相同的 程式 對此 放 的 數據 和 我們 開始 嘗試
到 模型 什麼 會 是 正在發生 在 降低 溫度。
我們 能 開始 到 看 預測 是 a 小的 位元 不穩定。
在 現實， 這 增加 在
這 等級 的 這 特別的 純度 曾是 相當 線性的。
這 模型 曾是 預測 那 它 曾是 開始 到 高估。
它是 相當 a 急劇地 高的 時間 點。
I 猜測 一 事物 那是 重要的 到 熊 在 頭腦 和 這
那是你嗎 也 需要 到 有 一個 合併 等級 的 主題 事
知識 什麼時候 申請 這些 種類 的 科技 科技 也.
你 需要 到 有 這 平衡
之間 什麼是 這 最好的 統計 模型 在 適合條件，
但 也 什麼是 這 最多 身體上 代表 的 這 系統類型
那 是 處理 和。
在 條款 的 主題 事 知識，
其他 事物 那是 一個 區域 它在哪裡 重要的 之內 這種技術
是 這 選擇 的 這 溫度 那 你 可用於本研究
和 這 溫度 範圍 那 你是 去 到 看 在。
有 二 原因 為了 這， 和 你已經 得到 競爭 力量。
它是 更可取 到 使用 作為 高的 溫度盡可能
因為 那 方法 那 這 反應 在 超過 a 快點 速度。
一 的 這 問題 那 我們 經常遇到這種類型的研究
是 那 在 低的 溫度，
幸運的是 為了 我們， 是 常 處理 和 產品 哪個 是 相當 穩定的。
但 這 固有 問題 和 那 是 什麼時候 你是 嘗試 到 使用
相當 短的 時間， 相當 狹窄的 時間 系列後續
在 命令 到 措施 這些 變化， 你 常 結尾 向上 得到 捕捉
在 這 噪音 和 你的 訊號 到 噪音 比率 結束 向上 存在 相當 低的。
那是 什麼是 存在 證明 之內 這些 地塊。
這 劇情 這 左邊 手 邊， 是動能 速度 適合， 或者 減少 地塊。
什麼 你 通常 預計 是 那 完全 溫度 驅動 行為，
你會 有 直的 線。
如果 你 看 在 這 頂部 左邊 陰謀， 你 能 看 那 那是 這 案件。
我們 得到 這 第一的 四 藍色的 點， 哪個 是 成型 直的 線。
那 對應 到 40， 二十五 度 C.
穿過 全部 的 那些 溫度，
我們已經 得到 完全 溫度 預防 那 行為。
但 然後 這 五 度 C 觀點
在 這 正確的 手 邊 的 那 陰謀 出現 到 是 離開。
但 什麼時候 你 潛水 進入 這 數據 和 尋找 出去 無論 這 曾是
因為 它 曾是 不是 可用的 在 那 溫度 依賴，
如果 你 看 在 這 相等的 陰謀 在 這 正確的 手 控制板，
你 然後 開始 到 看 那 實際上 因為 有 所以 很多 噪音 在 這 數據
那 它是 更多的 的 a 配件 問題 而不是 a 不匹配 問題。
如果 你 是 到 看 在 這 坡度 的， 說， 一 的 那些 紅色的 線， 藍色的 線，
儘管 這 事實 那 這 攔截 可以 不同的，
他們 能 容易地 合身 那 數據 因為 有 只是 也 很多 噪音
在 這 數據 到 真的 是 有能力的 到 完全 理解 哪個 一 應該 是 已應用。
在 條款 的 一般的 結論， 儘管， I 思考 什麼 這 是
為了 這 專案 我們已經 到過 有能力的 到 證明 是 那 跳轉 本身
有一個 數位 的 強大的 內建工具
和 有很多 知識 的 JMP腳本語言
或者 某人 世界衛生組織 能 做 這 為了 你， 那些 能 是 已編譯
在 一些 形式 的 使用者 友善的包裝， 哪個 能 然後 是 用過的
為了 相當 複雜的 分析， 這使得它 無障礙 到 最多 用戶。
它是 也 證明 那 經過 表演 統計 適合 半經驗的 模型，
我們已經 實際上 得到 a 很多 的 由此帶來的實際利益
和 那 是 有能力的 到 製作 預測 關於 這 未來
哪個 在 這 過去的， 我們已經 不是 到過 有能力的 到 做，
和 有可能， 顯著地 縮短我們的時間表
在 條款 的 識別負債 和 特別的 藥物 產品。
坦白說，這 也 證明
這 重要性 那 你 不能 是 在 區域 這樣的 作為 這。
你 不能 依靠 只 在 統計 模型。
你 也 有 到 包含 用你自己的 主題 事 知識。
嘗試 和 工作 出去 哪個 統計 模型
或者 動能 模型， 任何 它 可能 是， 是 這 最多 合適的
對情況 你已經 得到， 然後哪個 的 那些 是 這 最好的 合身。
在 條款 的 致謝也為這項工作做出了巨大貢獻
有 到過 基於原始論文，
哪個 來了 出去 的 葛蘭素史克 經過 D 在克蘭西， 尼爾， 瑞秋， 馬丁， 約翰。
這 有 到過 延伸， 所以 生物治療 環境。
我們也 感謝 喬治和 A 那
對於 供應 數據 哪個 有 到過 用過的 建造 這 專案,
和 Ricky 和 G 和 為了 這 專案 代言
[聽不清楚 00:24:20]。
