Ottimizzazione della formulazione, design personalizzato, come scegliere gli alti livelli giustiCiao, adorabile comunità di jmp, sono uno studente molto nuovo e speravo di poter scegliere alcuni cervelli per approfondimenti o persino ottenere un collegamento a una chat da qualche parte sul forum che potrei aver perso nella mia ricerca!
Moooolto…. Sto pianificando di utilizzare un design personalizzato in jmp per schermare 10 fattori continui (eccipienti) per l'ottimizzazione della formulazione. Il piano da seguire una volta identificati i nostri effetti lineari, quadratici e/o interattivi significativi è che si passerà poi a RSM. Storicamente, nella mia azienda è stata utilizzata l'ottimizzazione univariata e come tale hanno avuto la capacità di indagare fattori a livelli piuttosto elevati (concentrazioni di eccipienti). Tuttavia, non sono sicuro di come gli alti livelli di fattori funzioneranno in combinazione e, alla fine, potremmo avere una situazione in cui il nostro attivo "si blocca" senza soluzione, il che renderebbe impossibile qualsiasi analisi della risposta per poi feedback nel design. Quindi ora ho due menti sul fatto che io
- Crea un progetto in cui i livelli dei fattori siano ca. metà della concentrazione di ciò che in genere indagano in modo univariato nella speranza di poter identificare X1, X2, X1X2 per un'ulteriore ottimizzazione e aumentare i fattori di livello superiore nella fase RSM OPPURE
- Vai con i livelli più alti fin dall'inizio, rischiando potenzialmente la perdita di dati di risposta a queste combinazioni di alto livello e se è un caso in cui non riceviamo letture, prova a ridurre i livelli più alti in quella fase e riprovare?
Se aiuta, il design che ho generato finora ha un totale di 74 esecuzioni (di cui 6 sono punti centrali) e posso arrivare a un massimo di 96 esecuzioni in una volta sola. Come ho già detto, sono un nuovo studente di jmp, quindi se c'è qualche consiglio/lettura, il materiale che potresti aiutarmi sarebbe molto apprezzato!
Re: Ottimizzazione della formulazione, design personalizzato, come scegliere gli alti livelli giustiHai menzionato un paio di dettagli sul tuo esperimento di formulazione che potrebbe essere interessante approfondire un po':
Mi chiedevo se stavi pensando anche alle miscele?
Stai pensando agli esperimenti sull'ordine di addizione?
I progetti di miscele potrebbero aiutare a definire un'area della tua risposta in cui la tua API si arresta in modo anomalo.
Re: Ottimizzazione della formulazione, design personalizzato, come scegliere gli alti livelli giustiCiao Byron,
Grazie mille per la risposta, in realtà stavo giocando con l'idea di un DSD ma non avevo pensato di poter fare le ripetizioni su un piatto invece! Ci darò un colpo e grazie mille per l'intuizione 
Re: Ottimizzazione della formulazione, design personalizzato, come scegliere gli alti livelli giustiVorrei suggerire un approccio leggermente diverso al primo esperimento di screening. In JMP esiste un Definitive Screening Design (DSD) che potrebbe farti risparmiare tempo e fatica. Se i tuoi 10 fattori sono tutti continui, il design DSD è di 25 esecuzioni anziché 74. Anche l'aggiunta di 8 piste extra e 2 blocchi con punti centrali costa solo 30 piste. (Se si dispone di un robot per eseguire il pipettaggio, è possibile eseguire 3 repliche in una piastra. I replicati che vengono mediati insieme nella fase di analisi sono utili per ridurre la variazione dovuta agli effetti posizionali biologici sulle piastre)
Da questo primo esperimento dovresti essere in grado di farti un'idea dell'importanza relativa dei tuoi 10 fattori, in modo che nel tuo prossimo progetto RSM puoi lavorare con un sottoinsieme e intervalli migliori.
Intervalli.. Nei progetti di screening, il mio motto è "vai in grande o vai a casa". Nel primo progetto di screening e, in una certa misura, nel primo progetto RSM, voglio identificare il limite del fallimento in modo da poter definire (con dati) un intervallo comprovato e accettabile. Una volta che l'ho ottenuto, un altro RSM, forse con ancora meno fattori (cose che sono fondamentali per la qualità) e idealmente un design I-optimal che si concentra sul centro dello spazio di progettazione per trovare condizioni operative ottimali, potrebbe essere utile.
solo i miei $ 0,02
-B
