Exemple DSD avec mélanges possiblesJ'ai un client potentiel qui est intéressé par JMP en raison du document joint ici. Ils étaient particulièrement intéressés par les applications du DSD et j'avais quelques questions sur le document qu'ils ont envoyé. J'ai résumé quelques chiffres clés et je me suis posé la question suivante :
- Ce DSD semble être destiné à une conception de mélange et d'après ce que je peux dire, ils utilisent la composition molaire du cholestérol comme variable de marge, car elle n'apparaît pas dans la conception DSD qu'ils ont générée. Est-ce une utilisation appropriée d'un DSD ?
Toutes autres observations ou commentaires seraient les bienvenus ! Je ne vais pas entrer dans le processus détaillé de cette expérience lors de l'appel client, mais j'apprécierais d'avoir une meilleure compréhension pour les guider dans des approches potentielles ou d'autres plateformes d'intérêt. Merci @Jeff_Upton pour la contribution jusqu'à présent!
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesVeuillez consulter le travail ci-dessous qui utilise MESD et présente un problème similaire. Le dépistage a cependant une portée limitée.
Développement d'un gel proniosomal chargé de chlorhydrate de tapentadol à l'aide d'une conception de criblage des effets principaux et d'une vérification in silico à l'aide d'une analyse de sensibilité des paramètres | Journal indien d'éducation et de recherche pharmaceutique (ijper.org)
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesIls ont également mis une très belle promotion pour JMP dans les informations supplémentaires, donc je suis également d'accord pour leur donner un laissez-passer !
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesOui je suis d'accord, @SamGardner . Ils méritent un certain crédit pour avoir utilisé DOE et c'est formidable si cela inspire d'autres personnes dans ce domaine à utiliser DOE. Mais la façon dont ils utilisent le DOE n’est certainement pas un exemple à suivre.
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesIl existe des corrélations entre les effets principaux, les quadratiques et deux FI (pas tous, pas grands, mais corrélés). Je n'ai fait que parcourir les journaux, mais je ne sais pas comment on peut appeler cela un DSD dans ces conditions. Lorsque j'ai créé la conception dans JMP, seuls les effets principaux catégoriels étaient corrélés. Il semble donc y avoir une meilleure conception (DSD). Je ne suis pas sûr que les facteurs de composition molaire soient des facteurs de mélange, mais je ne suis pas chimiste. Si tel est le cas, il serait utile de connaître la contrainte limite.
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesEn regardant le document, ils ont en fait utilisé un tableau Taguchi L18 pour la conception de suivi et ont appelé cela, à tort, une fraction factorielle, je pense.Le plan L18 est un plan à trois niveaux pour tous les facteurs sauf un, et s'ils laissaient cette colonne en dehors du plan, alors tous les facteurs permettraient d'estimer les effets quadratiques.La conception L18 est moins efficace que le DSD et présente une confusion partielle de la plupart des effets, par rapport à un DSD qui n'a pas de confusion des effets principaux avec des interactions d'ordre supérieur.
Mais il s’agissait d’un projet académique, donc je vais leur laisser un peu de répit et je serai simplement heureux qu’ils aient utilisé DOE.
J'ai joint le design du L18 si vous souhaitez jeter un œil et comparer à un DSD.Les résultats de comparaison de conception de la conception L18 complète à 8 facteurs et d'un DSD à 8 facteurs sont également présentés ci-dessous.
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesMerci, @Phil , pour la perspicacité comme toujours ! Il semble qu'ils remontent le temps à chaque étape, en commençant par DSD et en terminant par OFAT.
Re: Exemple DSD avec mélanges possiblesSalut @Joseph_Reese ,
Je n'ai pas lu le document, mais d'après les figures et les tableaux ci-dessus, je pense que c'est une approche pour le moins étrange. Je ne recommanderais pas de suivre cette approche.
Je suis presque sûr que vous avez raison de dire que le cholestérol est utilisé comme variable de marge. Cela pourrait être acceptable, mais il semble que le cholestérol et le C12-200 soient tous deux des éléments importants de la formulation et varient tous deux sur de larges plages. L’approche variable slack n’est peut-être pas une approche utile ici. Mais ce n’est pas là la chose la plus étrange dans ce qu’ils ont proposé…
La chose vraiment étrange est dans cet organigramme/arbre de décision. Pourquoi passeriez-vous du DSD au factoriel fractionnaire ? Un DSD est une conception de dépistage (c'est dans le nom). Un DSD est principalement destiné aux facteurs de dépistage. Il ne s'agit pas de filtrer les "hits".
J'ai supposé que vous pouviez utiliser un DSD pour filtrer les hits - il ferait un travail raisonnable en couvrant l'espace des facteurs. Mais je ne sais pas pourquoi la prochaine étape serait une factorielle fractionnaire.
Et puis ils suggèrent que vous déplaciez l’espace des facteurs jusqu’à ce que vous n’ayez qu’un seul facteur significatif. À quel moment vous utilisez OFAT. Très étrange!
Tout cela va à l’encontre du paradigme accepté du DOE séquentiel. Les auteurs semblent penser qu'ils ont proposé une meilleure version, mais cela me semble horrible. Avec un peu de chance, vous pourrez toujours trouver des formulations utiles, mais je constate seulement que cela rend les choses plus difficiles.
Encore une fois, je n'ai pas lu le document, donc ils pourraient avoir une idée de la raison pour laquelle cette approche radicale est particulièrement utile. Mais ma première réaction est d’éviter.
