考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問こんにちは、私はバージョン 15 を使用する JMP の基本ユーザーです。 私がやろうとしているのは、プレート位置の偏りを最小限に抑えるハイスループット アッセイに最適なプレート レイアウトを決定することです。 これを行うために、すべての位置で 3 枚のプレートにわたるサンプルの用量反応曲線をテストしており、結果が得られています。 私が持っているのは、3 つのプレートのそれぞれについて報告された 10 の値であり、どのプレート位置の組み合わせが最も低い CV を生成するかを知りたいです (つまり、スループットが低い設計からサンプルを回転させるのが最善であることがわかっていますが、この設計では許可されません) 10 個のサンプルと 3 枚のプレートがあるため、各サンプルは各位置にあるため、サンプル 1 をプレート 1 の位置 2、プレート 2 の位置 4、プレート 3 の位置 7 に配置して、プレートの位置のバイアスを考慮して最も低い CV にするのが最善です。 ）。 Excelで可能な1000の組み合わせのそれぞれから結果のCVを文字通り平均して見つける代わりに、JMPにそれらを横断できる機能があり、それは単なる結果ではなくすべての結果を行うのではないかと思っていましたそれらのセット。
分析Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問古いスレッドをハイジャックして申し訳ありませんが、私の状況は似ているようです:
- 用量反応曲線
- X 軸: 投与量の範囲 (対数変換が必要)
- Y 軸: 応答
- 1 回の投与で 2 ～ 4 回の測定
物流4P両端で漸近線を期待しているので、問題ないようです。
グラフ ビルダーを使用してエラー バーを取得できます。
問題は視覚化にあります。次を使用して実行できるように、エラーバーを近似曲線に重ねようとしていますプリズム.
人為的に「列 3」を追加して測定値をグループ化しようとしましたが、ロジスティック 4P (または 3P) を使用しているときに 2 つの測定値を「グループ化」できません。
JMP (JMP16) で同じことを行う方法はありますか?
ありがとう。
Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問ごめんなさい。 あなたがすでにデータを持っているという事実を見逃しました。
に加えて@MSの提案では、[分析] > [品質とプロセス] > [変動性チャート] が役立つ場合があります。 JMPのドキュメントを参照してくださいここ.
Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問データがどのように構成されているかわかりませんが (例を共有できるかもしれません)、すべての組み合わせを作成する簡単な方法の 1 つは、デカルト結合オプション (テーブル/結合) です。 展開されたテーブルを作成し、Summary (または Tabulate) を使用してすべての平均、SD、および CV 推定値を計算します。
Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問これらはすべて、プレート レイアウトの良いアイデアですが、有用な結果が得られない推奨アッセイの多くは実行できません。 私の最初の投稿は混乱していたと思います。 CV を決定したい理由は、3 プレート アッセイの結果の報告対象が各プレートのサンプルの平均 (単一点ではなく全体としての用量反応曲線の評価から生成) であるためです。アッセイの合格基準は、平均値の %CV によって設定されます。 インキュベーターの位置とサンプルの位置からのアッセイのバイアスは既にわかっており、何ができるかを制御した後、結果を得ることができます。最後に、3 つのプレートにわたるサンプルの最適な回転を決定して、位置のバイアスをさらに軽減します。 全体として、私はすべてのデータを持っており、Excel でそれを行うには時間がかかるため、可能なすべての平均値、stdev、および CV を計算できるようにする JMP の関数を望んでいましたが、私が見たものからは信じられません。アドインまたは機能があります。
Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問グラフビルダーを使用して、ウェル全体のバイアスと分散を視覚化するのに役立つカスタム形状ファイルが利用できることを指摘したいと思います。 説明とファイルは次の場所にあります。マイクロタイター シェイプ ファイル
Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問具体的なアドバイスを提供するのに十分な情報はありませんが、マークの回答に追加すると、プレート内現象を説明する言葉はおそらく変動対バイアスです（少なくとも、この変動が一貫しており、平均シフトがあるかどうかを理解するまでは）？ 考えられるすべての組み合わせが必要な理由がわかりません。 私は仮説から始めます (例: プレートのさまざまな場所に違いがあるのはなぜですか? 線量曲線とプレートの位置との間の相互作用を疑うのはなぜですか?)。 おそらく、実験でテストできるプレート内の位置のサブセットがあります (最も異なる位置とその理由を考えてください)。 この数を減らすことができれば、より効率的なテストを設計できます。
実行するアッセイの数はわかりませんが、サンプリング (変動研究のコンポーネント) を使用して、プレート内、プレート間、およびアッセイ間の変動を時間の経過とともに推定できますか?
Re: 考えられるすべての結果の生成と CV の決定に関する質問バイアスと分散は、応答の異なる特性です。 バイアスは系統誤差で、分散は確率誤差です。 また、分散は、平均と同様に推定するために、はるかに大きなサンプル サイズを必要とします。
各プレート全体で用量反応曲線全体を複製する代わりに、より単純な設計から始めてみませんか。 曲線の変曲点付近で応答を生成するはずの同じ標準をテストしてみませんか? その応答は、位置の影響に最も敏感でなければなりません。 すべてのプレートの 96 ウェルすべてで同じサンプルを実行します。 プレート上で滑らかな連続的、場合によっては非線形の変化が予想される場合は、いくつかの行と列をスキップすることで設計を節約できます。 ただし、プレート全体の CV 推定値は 3 回の反復のみでは不十分になるため、より多くのプレートが必要になる場合があります。
