為了支持監管申報，Regeneron 的製程表徵和細胞庫團隊進行小規模實驗室研究，以建立表徵模型。以往，分析結果和撰寫報告是一項繁瑣且耗時數月的工作，最終報告往往長達數百頁。透過將 JMP 的腳本功能與 Python 結合，我們開發了一款自動化工具，在顯著提高效率的同時，也確保了科學的嚴謹性。
此報告自動化工具包含兩部分：使用 JMP 腳本進行標準化統計分析，以及使用 Python 產生文件。第一部分由 JSL 編寫的靈活分析工作流程組成，這些工作流程會根據輸入資料集和所選分析進行調整和運行。雖然我們之前也曾使用過獨立的 JMP 腳本進行特定分析，但該工具可以將這些腳本連接成更大型的分析工作流程。
第二個元件採用 Python 腳本擷取分析結果，並自動將其格式化為結構化的 Word 文件。該工具專注於自動化常規分析，同時標記需要進一步調查的領域，從而消除重複性工作，確保報告的一致性，並在保留科學判斷和解釋的同時，顯著節省時間。
該解決方案展示瞭如何利用 JMP 的腳本功能，透過與互補工具的策略性集成，開發靈活的分析系統，從而實現生物製藥領域文件工作流程的自動化。
