実験中にレベルが変化する変数を含むカスタム DoE (RSM)こんにちは、コミュニティの皆さん
応答曲面実験を設計しようとしていますが、実験中にレベルが変化する変数をどのように含めればよいかわかりません。カスタム DoE エディターでレベルが変化する変数をプロットするにはどうすればよいでしょうか?
制約:
- 1 ブロックで 24 回の実験 (可能かどうかは不明)
- 実験は16日間にわたって実行され、毎日サンプリングポイントが設定されます（結果として応答曲線（Y）が表示されます）。
- 4 つの変数 (すべて連続、3 つのレベル: -1、0、1) を使用した応答曲面設計:
- X1 (-> 変更当日の X1_end)
- X2 (-> 変更当日のX2_end)
- 変化の日
- 変化率係数（F）
- X1 と X2 は、係数 (F) によって Z 日目に X1_end と X2_end に「変換」されます。
添付の写真でそれを視覚化してみました。
どうもありがとう！
実験計画法Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)すべての良い提案。 データを取得したら、それらをすべてチェックして、互いに突き合わせます。
すべての助けに感謝します
PS: デザインの視覚化が添付されています (軸はありませんが、その概要がわかります):)
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)モデルの適合では、Y ロールですべての応答を指定できます。 この場合、同じモデル (完全な RSM モデルなど) をすべての応答に適合させる必要があります。 レポートの下部には、すべての回答がまとめられたプロファイラーが表示されます。
または、異なるモデルを各応答に当てはめ、それらを予測式の列としてテーブルに保存することもできます。 その後、これらすべてをプロファイリングできます。[グラフ] メニューからプロファイラーを使用します。
PLS でスペクトル プロファイラーを試したことはありません。 それはうまくいくと思います。 時間があれば見てみます。 試す機会があれば、うまくいくかどうか教えてください。
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)これにより、他のいくつかの実用性が得られます。
プロファイラー ウィンドウで各タイムポイントの分析を連結する簡単な方法はありますか? たとえば、縮小モデルを各タイムポイントからスペクトル プロファイラーに直接ロードするオプションはありますか?
どうもありがとう
PS: 皆さんに称賛の言葉を贈りたいのですが、ボタンが機能しません。
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)私の当初の考えは、単純に各時点を取り、その時点での私の要因に関して分析し、最後にすべての分析を連結することでした。 しかし、もっと簡単にできる方法があるのではないかと考えました。 でも、ご提案いただいたので、考え直そうと思います！ 素晴らしい ：）
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)こんにちはフィル、
実験の各実行は、完全なフェドバッチを実行するバイオリアクターです。つまり、毎回まったく新しい実行です。 すべてのバイオリアクターはプログラム可能であり、フィードファクターは方程式の実行であり、結果として絶対容量が得られます (これは容量 % として分析できます)。
あなたの他の質問に：
考えられるすべての設定は理にかなっていますか? はい - すべてがそうであり、すべてが私にとって興味深いものです。
すべての設定は実行可能ですか? はい - この特定のシステムで可能なこと (および将来のスケールアップ) に対応するために範囲を選択しました。
実験の目的にとって意味のある方法で、因子の変化の影響を解釈できますか? そう願っています。原則として、各細胞の生産性を計算し、それが時間の経過とともにどのように変化するかを確認できます。 そのため、フィードが時間の経過とともにどのように変化しているか (たとえば) と関連付けたいと考えています。
これを確認するために、いくつかの応答データをシミュレートすることをお勧めします (シミュレート応答に関するブログ）。 調べてみます、ありがとう！
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)これの複雑な側面は、すべての要因がエンドポイントでの応答に対してアクティブである可能性があるが、一部の要因は以前の時点 (X1 と X2 の変更前) での応答に関連していないことです。 これは、実験の設計方法の問題ではないと思います。 これは、分析のために考える必要があるものです。 PLS で曲線全体を分析する前に、各時点を個別の応答として分析して、それが理にかなっていることを確認することをお勧めします。
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)やあ、
これは非常に興味深いです。 共有してくれてありがとう。
あなたが提案した実験には何の問題もありません。
私が理解していることから、実験の各実行はプロセスのまったく新しい実行です。 そうでなく、変更が難しい要因を考慮する必要がある場合、事態はさらに複雑になります。
最終的にモデルがどのように見えるかを考えてください。 得られる予測プロファイラーを想像してみてください (例: 以下)。 考えられるすべての設定は理にかなっていますか? すべての設定は実行可能ですか? 実験の目的にとって意味のある方法で、因子の変化の影響を解釈できますか? これを確認するために、いくつかの応答データをシミュレートすることをお勧めします (シミュレート応答に関するブログ）。
よろしく、
フィル
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)こんにちはイアン、私はそれを行うことができます。 実験は流加細胞培養です。応答は、細胞が生成しているタンパク質の濃度曲線 (および最終値) です。
実験の目的は、2 つのフィード (X1 と X2) を変えることによってタンパク質濃度を最適化することです。 飼料濃度は、「変更の日」に X1_end および X2_end に変更されます (前述の「変更要因 (F)」は含めないことにしました)。
フィードは、フェドバッチ中に 1 日 1 回細胞培養に配信され、さまざまな栄養素が含まれています。 各フィードは % で配信され、連続変数として扱うことができます。 変更日も連続変数です。 すべての要因は簡単に変更できます。 細胞は成長しており、フェドバッチ中に代謝シフトがあるため、培養中のさまざまな時期にさまざまな量の (複雑な) フィードが必要になります。 現時点で何がフィードを制限しているのか、していないのかはわかりませんが、調査している範囲が関連していることはわかっています。
私の質問は次のとおりです:実験中にそれぞれが特定の期間のみアクティブである場合、5つの連続因子を含めることさえ可能ですか? 実験中にレベルが変化している因子をどのように扱うべきですか? 一般的な経験則はありますか？
カスタム DoE エディターで 5 つの連続因子 &RS をプロットすると、推奨される 28 の実験が得られますが、これで問題ありません (添付ファイルを参照)。 また、すべての要因がアクティブであるとは限りません。 この実験では威力は印象的ではありませんが、必要に応じて増強することができます。 データを取得したら、最終的な時点で分析を行うことができますが、時間の経過に伴う濃度曲線と因子に対して PLS を実行するオプションも必要です。
私はかなり離れているかもしれません:)そしてそれが私がここにいる理由です。
これで問題が少し解決することを願っています
ありがとう！
Re: 実験中にレベルが変化する変数を使用したカスタム DoE (RSM)企業秘密を明かすことなく、X1 と X2 の要因についてもう少し教えていただけますか? また、応答が何であるか、および実験から何を学びたいかについての詳細があればよいでしょう。
DoE では、選択した因子のレベルを積極的に操作して、特定の何かを学習します。 'hard' および 'very hard' を使用して因子を変更することにより、因子レベル間の変更にいくつかの制限があるという実験設定の状況を処理できます。 これがあなたがやろうとしていることかもしれないという感覚がありますが、あなたが書いたものからはわかりません.
