Ciao a tutti!
Sono veramente nuovo in JMP e vorrei chiedere se posso ottenere feedback / risposte ad alcune domande. Sono abbastanza sicuro che alcuni di loro si basano su una mancanza di comprensione da parte mia, quindi per favore sii paziente ...;)Ovviamente ho provato a trovare le risposte prima nella documentazione e nei video di formazione, ma questo mi rimane ancora.
Al lavoro, ho recentemente assunto lo sviluppo di mezzi di crescita per le nostre cellule (biotecnologia). Il mezzo è composto da circa 80 componenti diversi e da alcuni fattori aggiuntivi (ad esempio l'impostazione del pH). Esistono circa 14 diverse soluzioni stock / gruppi di ingredienti miscelati a rapporti diversi. Al momento abbiamo un problema con questa formulazione per mantenere in vita le cellule il più a lungo possibile, il che significa che la vitalità dell'ultimo giorno (D10_viability) dovrebbe essere la più alta possibile.
Per capire quali componenti dei componenti potrebbero influenzare questo aspetto senza troppi pregiudizi dalle osservazioni precedenti, la mia idea era di eseguire un progetto di screening definitivo con 12 di queste soluzioni stock come fattore. Presumo che le quadratiche saranno presenti per quasi tutti. Ovviamente sarebbe più bello farlo per ogni singolo ingrediente in modo da poter valutare anche le interazioni (sicuramente presenti), ma non è fattibile a mano.
Quindi quello che ho fatto è stato usare la formulazione attuale come punto centrale e andare da lì. Dal momento che presumo che per alcuni ingredienti (ad esempio oligoelementi) ci si aspetta un cambiamento molto più grande per vedere qualcosa, ho scelto diversi "intervalli". Quello che ho fatto, tuttavia, è che ho modificato i valori dal setpoint utilizzando diversi fattori che dovrebbero significare per esempio: per l'ingrediente 1 (immaginiamo solo che fosse glucosio), il fattore era 5, quindi il punto centrale (0) è per esempio 5 g / L, il punto basso (-1) è 1 g / L e il punto alto (+1) è 25 g / L. In questo caso particolare 0; Probabilmente anche 5 e 10 avrebbero funzionato, ma in caso di oligoelementi, raddoppiare solo per +1 probabilmente non farebbe molto. Anche per il pH devo usare il "pH atteso" e non quello che è risultato essere in realtà (che era in questo senso, ma ovviamente non è lo stesso al 100%).
Ho allegato il file contenente anche alcune risposte, i valori reali e quelli utilizzati nel DoE oltre ad alcune risposte.
Quindi le mie domande:
Questo approccio ha senso / è corretto? Se uso i valori reali, non riesco a valutare / adattare uno screening definitivo e le prestazioni attese del DoE sono terribili.
Se eseguo comunque un adattamento (senza utilizzare lo strumento di adattamento definitivo) usando rete e quadratica ottengo qualcosa che assomiglia a un modello decente ma non ho idea se questo abbia davvero senso ...
Posso inserire interazioni che credo esistano nonostante la finestra di dialogo "Valuta modello" mi dica che non possono essere stimate?
Si è scoperto che uno degli ingredienti (n. 6) era estremamente mortale per le cellule già accese da D03. Posso identificarlo abbastanza bene (sebbene sia ovvio anche a occhio) usando lo strumento di screening definitivo.
Quando utilizzo la stessa piattaforma per esaminare la redditività su D10_viability come risposta, ottengo alcuni risultati strani, inclusi i grafici residui per riga molto strani. Quando eseguo tutte le condizioni con l'ingrediente alto_6 (contrassegnato in rosso nel file) che è circa il 40% delle condizioni, non posso più utilizzare la piattaforma di screening definitiva, ma posso comunque adattare i modelli che mi stanno bene. Ovviamente la piattaforma del modello di valutazione mi dice che non è più fantastico.
Ha ancora senso?
Inoltre, questo funziona solo se rimuovo l'altezza originale 100 dalla ricodifica per il fattore 6 ...
Scusa per tutte queste domande un po 'complicate e lunghe, ma apprezzerei davvero qualsiasi tipo di input!
Non è utile mettere il tuo modello e i grafici di analisi esplorativa che hai fatto finora nella tabella in modo che altri possano controllare cosa hai fatto?
Qual è il motivo per cui le celle colorate e le celle sono impostate come "nascondi ed escludi"?
Il fattore 100 nel cambiare il livello del fattore (0,01 - 1 - 100 per basso, centro, alto) è normale nel tuo campo e ragionevole?
grazie per il feedback - ho provato a creare alcuni dei modelli che ho incontrato di cui una breve descrizione
le osservazioni segnate in rosso sono quelle che avevano una vitalità pari a 0 il giorno 3 che coincide con i valori alti per l'ingrediente 6 (+1 / 100). Quando li tengo in e provo a modellare giorni dopo questo (giorno 10), tutto mi sembra piuttosto strano, tuttavia non ho idea se questo sia un approccio valido
il verde è usato per i punti centrali (sfortunatamente, 1 di loro è abbastanza diverso dagli altri 2 ...:()
per quanto riguarda i livelli dei fattori
generalmente, usare qualcosa come 1, 10, 100, 1000, ... poiché i valori in una risposta alla dose in saggi che utilizzano cellule sarebbero piuttosto comuni; tuttavia quelle curve di risposta sono solitamente tracciate su una scala logaritmica e vengono confrontati EC50 (quelli con una risposta del 50%) - questo non mi rende davvero più facile capire se questo approccio va bene
il mio pensiero era: se 100 è il punto centrale, se seguo solo l'approccio classico, il valore possibile più basso sarebbe 0 (il che va bene, immagino), ma il più alto sarebbe 200 che per la maggior parte degli ingredienti non ci si aspetterebbe per avere un effetto molto forte
in retrospettiva, ho sicuramente scelto le gamme troppo ampie, ma mi chiedevo ancora se potevo usare questo approccio per avere 3 livelli di fattore ...
