比色アッセイにDoEを使用するこんにちはJMPコミュニティ、
私は新しいJMPユーザーであり、実験をより効果的にするためのヒントがあるかどうかを確認するために投稿したいと思った質問がありました。
基本的に、色の混合（赤黄と青）を含むDoE実験を実行しています。色の組み合わせがあり、分光光度計を使用して測定します。（例：1mlのソリューションから始めます。30％の青色染料、25％の赤色染料、および35％の黄色染料で構成されています。次に、分光光度計でこの色を読み取り、この色の混合物に固有の波長を取得します）
次に、JMPのカスタムDoE設計を使用して、目標が最小になるように、赤、黄、青（すべて0〜1の値）の混合係数を使用した組み合わせのテーブルを作成します。その後、それらの組み合わせを作成し、分光光度計ですべて実行して、探している混合物に最も近い組み合わせを確認します。（つまり、結果の混合物の読み取り値を取得し、それを再作成しようとしている混合物の読み取り値と比較します。元の混合物の読み取り値が0.854であり、作成された混合物の読み取り値が0.754である場合、入力するデータは0.1であり、最も低い差が最も望ましいです。）
このプロセスを繰り返して、元の色に近づき、実行回数に応じてできるだけ近づける必要があることを確認します。現時点では、各実行から取得したデータを入力し、「モデルの適合」機能と、予測プロファイラーの「最大望ましさ」を確認します。次に、Augment設計を使用し、各要素の値を変更して、最大望ましさの出力を反映します。（すなわち、最大望ましさの予測が、0.3赤、0.3青、0.4黄という最低の差の組み合わせを示す場合、赤と青の値を0.2から0.5に、黄色を0.3から0.5に変更します）その後、実験を再実行し、目的の組み合わせと同等の組み合わせが得られるまで繰り返します。
JMPを使用して、見つかった既存のデータを自動的に取得し、それを使用して見つける可能性の高い組み合わせの範囲を自動的に選択する方法がある場合、これを行うより効率的な方法があるのではないかと思っています適切な組み合わせ、または私が現在それをしている方法が最も効率的である場合。
アドバイス/ヒントをありがとう
再：比色アッセイのためのDoEの使用あなたが言った、" このプロセスを繰り返して、元の色に近づき、可能な限り近づけるために何回実行する必要があるかを確認します 「および」 JMPを使用して、見つかった既存のデータを自動的に取得し、それを使用して適切な組み合わせを見つける可能性が高い組み合わせの範囲を自動的に選択する方法がある場合。 「これらの声明は私に関するものです。それは「テストの考え方」を明らかにしています。「試行錯誤」によって解決策が見つかると考えています。「実験の考え方」は異なります。これは、さまざまな因子レベルで応答を予測できるモデルに適合する最適な（効果的かつ効率的な）データを収集することです。究極の最適な設定が含まれている場合でも、狭い因子範囲を使用する必要はありません。パラメーターの推定値とテスト統計は、高い分散を示し、予測が不安定になります。
吸光度を測定する波長をどのように選択しましたか？したがって、目的の吸光度を生成する任意の組み合わせ（複数の可能性があります！）
[ターゲットの一致]目標を使用して、[低]と[高]の値で受け入れウィンドウを定義できます。次に、差ではなくYの吸光度を指定します。
純粋なブレンド（1色のみ）からバイナリブレンドまたはターシャリーブレンドに進むときに、吸光度の非線形変化が予想されますか？その場合、モデルには少なくとも2次効果を含める必要があります。
この設計をJMPデータテーブルとして添付しました。
再：比色アッセイのためのDoEの使用追加するもう一つしゅうのコメント：現在使用しているテストアプローチでは、ばらつきを考慮していないようです。同じブレンドを複数回テストしても、同じ結果は得られません。それは考慮されていないようですが、マークが説明するモデル構築アプローチは結果に組み込まれています。一定の自信を持って可能性のある値を示すために、エラーとともに予測を取得します。
再：比色アッセイのためのDoEの使用迅速な対応ありがとうございます。
はい、これは単なるテストの考え方ですが、ターゲットの目標に一致する組み合わせを見つけるために3つの組み合わせを効果的にテストする他の方法は知りません。
3つの波長を使用します（1つは青、1つは黄色、もう1つは赤）。希望する混合物のこれらの測定値を取得します。次に、作成された混合物ごとにこれらの測定値を取得します。3つの読み取り値のそれぞれの差を見つけ、負の場合は絶対値を取得します。次に、3つの波長間の3つの差を合計します。これが最終的な数値です。
たとえば、希望する混合物が次の場合：波長1：0.4。波長2：0.35。波長3：0.5。 作成された混合物は以下を提供します。波長1：0.3。波長2：0.3。波長3：0.4。結果は（0.4-0.3）+（0.35- 0.3）+（0.5-0.4）になり、最終的な数値は0.25になります。このため私は
現在、モデルを作成するためにシェッフェキュービック用語を使用しています。
再：比色アッセイのためのDoEの使用それぞれがターゲットの一致目標を持ち、一意の値を持つ3つの応答を持つことができます。次に、予測プロファイラーは望ましさ関数を使用して、それらのターゲットに同時に最も密接に一致する混合物を見つけます。
再：比色アッセイのためのDoEの使用驚くばかり。これは以前の方法よりもはるかに優れていると思います。試してみます。
