최종 선별, 모델링 도움말 / 피드백안녕하세요 여러분!
저는 JMP를 처음 접했으며 몇 가지 질문에 대한 피드백 / 답변을받을 수 있는지 묻고 싶습니다. 나는 그들 중 일부가 내 측면의 이해 부족에 기반을두고 있다고 확신하므로 인내심을 가지십시오 ....;)물론 문서 및 교육 비디오에서 먼저 답을 찾으려고 노력했지만 여전히이 문제가 남아 있습니다.
직장에서 저는 최근 우리 세포 (생명 공학)를위한 성장 배지 개발을 맡았습니다. 배지는 약 80 개의 서로 다른 성분과 몇 가지 추가 요소 (예 : pH 설정)로 구성됩니다. 약 14 개의 다른 스톡 솔루션 / 성분 그룹이 다른 비율로 혼합되어 있습니다. 우리는 현재 세포를 최대한 오래 살리기 위해이 제형에 문제가 있습니다. 즉, 마지막 날의 생존력 (D10_viability)이 가능한 한 높아야 함을 의미합니다.
이전 관측에서 너무 많은 편견없이 어떤 구성 요소가 여기에 영향을 미칠 수 있는지 알아 내기 위해, 제 생각은 이러한 스톡 솔루션 중 12 개를 요소로 사용하여 명확한 스크리닝 설계를 수행하는 것이 었습니다. 나는 거의 모든 사람들에게 이차가 존재할 것이라고 가정 할 것이다. 분명히 (확실히 존재하는) 상호 작용을 평가할 수있는 방식으로 각 개별 성분에 대해이 작업을 수행하는 것이 더 좋을 것입니다. 그러나 그것은 손으로 가능하지 않습니다.
그래서 제가 한 것은 현재 공식을 중심점으로 사용하고 거기에서 이동하는 것입니다. 일부 성분 (예 : 미량 원소)에 대해 훨씬 더 큰 변화가 무언가를 볼 것으로 예상되기 때문에 다른 "간격"을 선택했습니다. 그러나 제가 한 것은 예를 들어 의미하는 다른 요소를 사용하여 설정 값을 변경 한 것입니다. 성분 1의 경우 (이것이 포도당이라고 상상해 봅시다), 요소는 5 였으므로 중심점 (0)은 예를 들어 5g / L, 최저점 (-1)은 1g / L이고 최고점 (+1)은 25g / L입니다. 이 특별한 경우에는 0; 5와 10도 효과가 있었을 것입니다. 그러나 미량 원소의 경우 +1을 두 배로 늘리는 것만으로는 별 효과가 없을 것입니다. 또한 pH의 경우 "pH 예상"을 사용해야하며 실제 결과가 아닌 것으로 나타났습니다 (이는 해당 라인을 따르지만 물론 100 % 동일하지는 않음).
또한 일부 응답과 실제 값, DoE에서 사용 된 값과 일부 응답이 포함 된 파일을 첨부했습니다.
그래서 내 질문 (들) :
이 접근 방식이 말이됩니까 / 맞습니까? 실제 값을 사용하면 최종 선별을 평가 / 적합 할 수 없으며 DoE의 예상 성능이 끔찍합니다.
어쨌든 메인과 이차를 사용하여 피팅을 수행하면 (확실한 스크리닝 피팅 도구를 사용하지 않음) 괜찮은 모델처럼 보이는 것을 얻지 만 이것이 실제로 의미가 있는지 모르겠습니다 ....
추정 할 수 없다는 "모델 평가"대화 상자에도 불구하고 존재한다고 생각되는 상호 작용을 넣을 수 있습니까?
성분 중 하나 (6 번)는 이미 D03까지 세포에 매우 치명적이라는 것이 밝혀졌습니다. 확실한 스크리닝 도구를 사용하면 (눈으로도 분명하지만) 꽤 잘 식별 할 수 있습니다.
동일한 플랫폼을 사용하여 D10_viability의 생존 가능성을 응답으로 볼 때 행 플롯별로 매우 이상한 잔차를 포함하여 이상한 결과를 얻습니다. 조건의 약 40 % 인 높은 성분 _6 (파일에 빨간색으로 표시)로 모든 조건을 걷어 내면 더 이상 최종 선별 플랫폼을 사용할 수 없지만 여전히 나에게 잘 어울리는 모델을 맞출 수 있습니다. 분명히 평가 모델 플랫폼은 이것이 더 이상 좋지 않다고 말합니다.
이것은 여전히 의미가 있습니까 ??
또한 이것은 요소 6에 대한 레코딩에서 원래의 높은 100을 제거하는 경우에만 작동합니다.
이 모든 다소 지저분하고 긴 질문에 대해 죄송하지만 어떤 종류의 입력이라도 정말 감사하겠습니다!
해석학암사슴Re : 최종 선별, 모델링 도움말 / 피드백다른 사람들이 당신이 한 일을 확인할 수 있도록 당신의 모델과 지금까지 당신이 한 탐색 적 분석 그래프를 표에 넣는 것이 유용하지 않습니까?
"숨기기 및 제외"로 설정된 셀 및 셀에 색상이 지정된 이유는 무엇입니까?
요인 수준 (낮음, 중앙, 높음의 경우 0.01-1-100)을 변경하는 요인 100이 해당 분야에서 정상적이고 합리적입니까?
Re : 최종 선별, 모델링 도움말 / 피드백피드백 주셔서 감사합니다-제가 만난 모델 중 일부를 만들려고했습니다.
빨간색으로 표시된 관찰은 3 일째에 0의 생존율을 가진 관찰이며 이는 성분 6 (+1/100)의 높은 값과 관련됩니다. 내가 그들을 보관하고이 이후 (10 일째) 날 모델을 만들려고하면 모든 것이 나에게 꽤 이상해 보이지만 이것이 유효한 접근법인지는 모르겠다.
녹색은 중심점으로 사용됩니다 (불행히도 그중 1 개는 다른 2 개와 상당히 다릅니다 ...:()
요인 수준 고려
일반적으로 1, 10, 100, 1000, ...과 같은 것을 사용하는 것은 세포를 사용하는 분석에서 용량 반응의 값이 매우 일반적이기 때문입니다. 그러나 이러한 반응 곡선은 일반적으로 로그 척도로 그려지고 EC50 (50 % 반응)이 비교됩니다.이 방법이 여기에서 괜찮은지 이해하기가 더 쉽지는 않습니다.
내 생각은 : 만약 100이 중심점이라면 내가 고전적인 접근 방식으로 가면 가장 낮은 가능성 값은 0이 될 것이고 (괜찮은 것 같아요), 가장 높은 값은 대부분의 성분에 대해 예상되지 않는 200이 될 것입니다 매우 강력한 효과를 내기 위해
돌이켜 보면 저는 확실히 너무 넓은 범위를 선택했지만, 3 가지 요인 수준을 갖는 데이 접근 방식을 사용할 수 있는지 여전히 궁금합니다.
