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Enregistrement W4221033677 · doi:10.5731/pdajpst.2021.012646

A Systematic Approach for the Evaluation, Validation, and Implementation of Automated Colony Counting Systems

2022· article· en· W4221033677 sur OpenAlexaffabout
Sven Deutschmann, Bill Carpenter, Caroline Duignan, Chris Knutsen, Joanny Salvas, Lisa Wysocki, Lucile Plourde, Lynn Johnson, Wolfgang Eder

Notice bibliographique

RevuePDA Journal of Pharmaceutical Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensPfizer (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceData miningReliability engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For several years, automated colony counting systems have been available with varying degrees of automation. Ever more sophisticated instruments are now increasingly used in microbiological laboratories of pharmaceutical Quality Control. In addition to the colony counting device, the instruments are now also equipped with robotic systems performing the entire handling of the Petri dishes, e.g. automated internal transportation of Petri dishes from the incubator chamber to the instrument′s enumeration device and back. Moreover, the subjective evaluation of microbial enumeration tests by analysts is replaced with a more accurate and precise process. This leads to significant improvements to data integrity compliance. Automated colony counting systems also often enable cost reduction in the microbiological laboratory, e.g. by not requiring a contemporaneous verification by a second analyst. They also enable direct integration of count data into an existing Laboratory Information Management System (LIMS), reducing the hands-on time, costs per test and also preventing human errors caused by manual transcription. Altogether, these instruments will lead to improved monitoring and assurance of control of biopharmaceutical processes and manufacturing environments, as well as shortened cycle times in the supply chain. Regulators are encouraging the biopharmaceutical industry to adopt these innovative systems. For example, this year a BioPhorum member company received the first health authority approvals from EU, US, CH, Canada, Australia and China for the use of automated colony counting systems for in-process bioburden testing and the release of drug substance lots, with an incubation time reduced by about 50%. Although these approvals are for release testing of drug substance lots, the instruments can also be used for environmental monitoring, testing of water samples, etc. This paper describes a systematic 9-step approach to the evaluation, equipment qualification, and deployment of automated colony counting systems which can be applied by biopharmaceutical companies wanting to take advantage of their numerous benefits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,257
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,209
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2570,209
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0190,007
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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