Sfida DOE- Obiettivo è la caratterizzazione/ottimizzazione di un processo di fermentazione.
- 6 fattori (X1-X6), indipendenti e controllabili per ogni unità sperimentale (la loro configurazione personalizzata richiede 53 corse)
- desidera includere un fattore "tempo di coltivazione" (ct). Ciò significa prelevare un campione in tre tempi diversi e analizzarlo (tipo di misura ripetuta). Questo è molto lavoro per il dipartimento analitico, quindi vogliono ridurre il numero di test/campioni.
- Sfida: Come selezionare al meglio i campioni ct e impostare il design?
Idee dal cliente:
- utilizzare designer personalizzato e fattori X1-X6 come covariate da selezionare
- gli effetti del modello sono solo effetti principali
- testare un numero diverso di esecuzioni fino a quando le collinearità degli effetti principali X1-X6 sono minime o accettabili (sperano che questo risolva le interazioni a 2 fattori (X1-X6)*ct )
- In alternativa utilizzando una trama divisa già nel primo disegno
Come affrontare al meglio questo tipo di situazione?
Penso che l'idea con le covariate dovrebbe funzionare. Ciò aiuterebbe a trovare un sottoinsieme di esecuzioni in cui testano tutti e tre i timepoint ct e ottengono informazioni decenti se ct avrà un effetto e anche se c'è qualche potenziale interazione. Ma possiamo facilmente valutare qual è il potere di questi effetti del modello?
Non credo che la trama divisa funzionerà qui, ma potresti avere altre idee.
Un'altra idea spontanea sarebbe quella di prendere questi campioni e usare FDE e come variabili supplementari i fattori DOE e vedere se c'è qualche relazione tra X1-X6 e il profilo dei valori ct. 3 punti non sono tanti ma a seconda della forma potrebbero bastare.
Cosa ne pensi? Qualche idea?
Re: Sfida DOEciao Martin,
Interessante. Puoi spiegare un po' di più su " la loro configurazione del design personalizzato richiede 53 esecuzioni "? I fattori, X1 - X6, sono tutti continui?
Intendi dire che effettueranno un DOE di 53 corse sui 6 fattori e la domanda è come dovrebbero campionare rispetto al tempo su quelle 53 corse?
Se è così, sembra che non possano permettersi 159 (=53*3) campioni di timepoint. Quanti potrebbero permettersi?
Saluti,
Phil
Re: Sfida DOETutte le unità sperimentali verranno eseguite per la stessa quantità di tempo o dipenderà dal livello di ct (cioè ct è un trattamento)?
Re: Sfida DOEQualcuno dei fattori è difficile da cambiare? O limiteranno la randomizzazione per comodità?
Sanno già che questi sei fattori influenzano la risposta?
Mi sembrano misure ripetute! Suggerirei di considerare un intervallo di TA con il valore nominale al centro.
Perché usare le covariate? Intendi dire che hanno già i dati per alcune unità sperimentali? Perché non utilizzare Custom Design da zero?
Cosa hanno specificato in Custom Design in modo che siano necessarie 53 esecuzioni? Quel numero mi sembra eccessivo.
Sono sicuri che ci sarà solo un cambiamento lineare nella risposta? Questo non è spesso il caso in sistemi biologici come la fermentazione.
Mi piace l'idea di FDOE con CT come funzione. Non sono sicuro se 3 punti temporali forniranno molte informazioni, ma una volta che hanno i dati possono provare molti approcci analitici diversi.
Vorrei avere più risposte che domande - mi dispiace!
Re: Sfida DOECiao, grazie a tutti per tutti i vostri suggerimenti e domande 
Ho qualche dettaglio in più e provo a rispondere alle tue domande:
- da correggere: Il disegno non è un disegno personalizzato ma un CCD ortogonale (incl. 9 punti centrali), quindi le corse 53=46+9 (mi ha detto che si sbagliava e un collega ha usato un altro disegno), 6 fattori continui
- è un processo batch (simile a un processo di titolazione) e il tempo di coltivazione viene misurato 3 volte durante questo processo per un batch, quindi da un lato una misura ripetuta ma nessun trattamento, ma ai miei occhi perfetto per un FDOE
- Possono permettersi forse 30-40 misurazioni analitiche al massimo, in questo momento vogliono farlo per i punti assiali del CCD per valutare come il tempo di coltivazione interagisce con gli altri fattori DOE.
- Sono in fase di caratterizzazione del processo e l'obiettivo finale è trovare il miglior tempo di coltivazione e come poi devono controllare gli altri parametri per rimanere nella loro gamma di qualità.
- Hanno un'idea di cosa potrebbe essere importante, tuttavia il processo è diverso ogni volta.
Se tratto i dati risultanti in un modello misto, vedrei le misure ripetute in questo modo:
- batch sarebbe l'effetto fisso
- tempo di coltivazione anche l'effetto casuale batch*ct (e gli altri fattori in modo simile)
Se provassi a creare un design personalizzato, opterei per una risposta funzionale (con timepoint di ct) e farei un design con 6 cont. fattori. Ciò porterebbe a un design a 34 corse, aggiungendone alcune aggiuntive (CP) che farebbero comunque essere sotto i 40 (>13 in meno di adesso, sempre con la necessità di selezionare circa 12-13 solo per il reparto analitica (dato che devono misurare 3 volte.
Non vedo ancora come si potrebbe utilizzare una trama divisa in un caso come richiesto dal cliente. E trattare ct come fattore non mi viene in mente in quanto non ha senso avere una sola misura in un lotto ad esempio il ct inferiore e in un altro lotto una misura per un ct più alto.
Spero di poter scoprire alcune incognite.
