DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Hallo,
Ich hoffe, Sie haben einige Ideen für dieses interessante Problem.
Wir haben das Ziel, die Einstellungen zu finden, die die Ausbeute für eine chemische Reaktion optimieren.
Es gibt 5 kategoriale Faktoren für verschiedene Auswahlmöglichkeiten von Reaktanten, Reagenzien, Liganden und Lösungsmitteln (Faktortabelle im Anhang). Die Faktoren liegen zwischen 3 und 12 Stufen.
Es gibt 4608 mögliche Kombinationen der Faktorstufen. Es ist nicht möglich, alle zu betreiben!
Es ist möglich, 48 Läufe gleichzeitig durchzuführen, was ungefähr 2 Tage Laborarbeit dauert.
In der ersten Phase führen wir ein benutzerdefiniertes Screening-Design für Haupteffekte mit 48 Läufen (im Anhang) durch.
Dieser erste Block von Läufen enthüllt einige nützliche Erkenntnisse:
- Reaktant_1 und Reaktant_2 haben den größten Effekt.
- Einige Kombinationen ergeben Ausbeuten von> 90%.
Verteilung von% Ausbeute und 5 Faktoren für 48 Screening-Experimente.
Die Frage ist: Was kommt als nächstes? Was sollen die nächsten 48 Läufe sein?
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Hallo Phil,
Vielen Dank, dass Sie dieses Beispiel hervorgehoben haben. Dies scheint für eine Reihe von Kunden wichtig zu sein, die sich eher auf das große Experiment als auf einen sequentiellen Ansatz konzentrieren. Und dies ist ein Kopfkratzer, also bin ich gespannt darauf, herauszufinden, was jeder denkt!
Es könnte nützlich sein zu überlegen, ob wir Gründe haben, das Ausmaß der Faktoren herauszufiltern. Unter Verwendung von Effektdetails (besser als mein ursprünglicher Vorschlag für Fit Y by X) und einer TK-HSD (so konservativ wie möglich) gibt es möglicherweise Gründe, 6-Cl-Q (Reaktant 1) und Trifluorborat (Reaktant 2) als Spiegel zu entfernen? Interessant ist auch, dass "Keine" für den Liganden die 2. bis niedrigste durchschnittliche Ausbeute ist, während "Keine" für Reagenz 1 eine mittlere Ausbeute aufweist. Es ist nicht dasselbe wie ein Nullfaktor, aber konzentrieren Sie sich vielleicht darauf, ob einige Reagenzien 1, die sich negativ auswirken, in den nächsten 48 nützlich sein könnten?
Mit freundlichen Grüßen,
Ben
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Wenn Sie die Wechselwirkung zwischen Reaktant 1 und 2 in das Modell einbeziehen, enthält der Profiler eine Kombination von Faktoren, die die Ausbeute auf 99% bringen. Anstatt andere Kombinationen von Faktoren mit nachfolgenden DOEs zu untersuchen, ist es vielleicht am besten, jetzt eine Reihe von Bestätigungsexperimenten durchzuführen, um zu validieren, dass diese identifizierten Einstellungen in der Praxis 99% ergeben.
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Guter Punkt @ Nick Vielleicht könnten wir den Simulator verwenden, um eine Reihe von vorhergesagten Kandidaten mit hoher Ausbeute (Obj> 0,95) herauszufinden? Dies führt zu 23 Kandidatensätzen im Anhang.
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Vielen Dank @benfrancis und @nick_shelton .
Beides gute Ideen.
Einige Bestätigungsläufe um die aktuell vorhergesagten besten Einstellungen scheinen eine gute Idee zu sein. Aber ich denke, wir möchten vielleicht mehr mit den nächsten 48 Läufen machen, die wir haben.
Als Erweiterung auf das, was Ben vorgeschlagen hat, habe ich mir die skalierten Schätzungen angesehen und es gibt Kategorienebenen von einigen Faktoren, die signifikant schlechter sind als die anderen, z. B. Ligand [Xantphos].
(Xantphos ist einfach der schlechteste Ligand aller Zeiten, nicht wahr? Persönlich würde ich Xantphos niemals für irgendetwas verwenden:)).
Es erscheint rational und gerechtfertigt, diese Kategorieebenen aus weiteren Läufen zu entfernen.
In ähnlicher Weise wäre es gerechtfertigt, 2 der Konzentrationen von Reaktant 2 zu entfernen und nur Boronsäure zu verwenden.
Hat jemand versucht, Augment für kategoriale Variablen zu verwenden? Ich kann anscheinend nicht herausfinden, wie eine Kategorieebene vor dem Erweitern entfernt werden kann.
Prost,
Phil
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Ich mag diese Idee, @benfrancis .
Idealerweise würden wir einen Satz von 48 Läufen auswählen, die:
- Aus unserem aktuellen Modell wird eine hohe Ausbeute prognostiziert
- Optimal zum Testen des interessierenden Modells
Vielleicht könnten wir:
- Generieren Sie einen sehr großen Kandidatensatz von 1000 Läufen (z. B. die vollständige Fakultät) und dann
- Wählen Sie daraus eine Teilmenge von 100 Läufen aus, bei denen eine Ausbeute über einem bestimmten Schwellenwert vorhergesagt wird.
- Verwenden Sie diese als Kandidatensatz und benutzerdefiniertes Design mit kovariaten Faktoren, um die optimale 48 zum Testen des Modells zu bestimmen
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Im Augment-Design können Sie keine kategorialen Ebenen entfernen, aber Sie können eine Faktoreinschränkung festlegen, um zu verhindern, dass neue Läufe bestimmte Ebenen verwenden.
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Vielen Dank. Das ist wirklich hilfreich, @nick_shelton .
Betreff: DOE mit 5 mehrstufigen Kategorien. Bester sequentieller Ansatz, um das Optimum zu finden?Das Beispiel stammt übrigens von ein veröffentlichtes Papier wo sie tatsächlich die volle Fakultät liefen (4608 Läufe!).
Dies ist ein wirklich schöner Datensatz (angehängte JMP-Tabelle). Obwohl es schwierig ist zu wissen, wie genau oder präzise die Daten sind.
Wenn nichts anderes, können Sie eine schöne Heatmap erstellen:
