CellTune - 特長

データクレンジング 解析レシピにより、データの前処理・解析を自動化

「実験条件と成績」、「LC-MS分析データ」の2種類のデータに対して、サンプルIDと培養経過時間で紐づけて1つのシートにデータ統合します。その後、欠損データなどの補完を実行して出力します。

※LabSolutions LCMSまたはLabSolutions Insightから出力したデータ

解析対象選択 細胞培養特有の計測パラメータで、解析データ範囲選択が可能

クレンジング後のデータに対して、解析するデータ範囲を選別して重要成分抽出を効率化します。

重要成分抽出 2種類の統計解析で、重要成分を抽出可能

データに対して、PLS（部分的最小二乗回帰）と相関解析を実施し、選択された各重要成分リストに対して、和集合または積集合をとり出力します。

重要成分リスト出力例

成分名と変数重要度（Vip）・相関係数の一覧表が出力されます。

Vip（Variable importance for prediction）：変数重要度を表すスコア

実験計画生成 AI自動最適化モジュールにより、多成分の実験計画を一括生成

一般的には1種の成分を最適化してから、次の成分の最適化を検討しますが、AI自動最適化モジュールを用いることで、多成分の一括最適化が可能です（本ソフトウェアでは8成分以内を推奨します）。以下は選抜した13成分に対して実験計画を生成した例です。

実験計画生成 高性能な予測領域に対して重点的に実験点を選択して、実験計画生成

出力された実験計画に基づき、培養実験と評価を実施します。実験条件と成績をCellTuneにインプットし、AI自動最適化モジュールでデータを更新すると、次の実験計画が生成されます。このサイクル（逐次最適化）を繰り返し実行します。